<?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>Eliezer</first-name><last-name>Yudkowsky</last-name></author>
        <book-title>Рациональность: от ИИ до зомби</book-title><coverpage><image l:href="#img_0"/></coverpage>
        <lang>ru</lang>
    </title-info>
    <document-info>
        <author><first-name>Eliezer</first-name><last-name>Yudkowsky</last-name></author>
        <program-used>calibre 4.99.5</program-used>
        <date>27.5.2026</date>
        <id>6cee6431-b472-4b94-8b18-7e0e0a6ef405</id>
        <version>1.0</version>
    </document-info>
    <publish-info>
        <publisher>Machine Intelligence Research Institute</publisher>
        <year>2015</year>
        <isbn>978-1-939311-15-3</isbn>
    </publish-info>
</description>
<body>
<section>
<p><image l:href="#img_0"/></p></section>
<section>
<title><p>Рациональность. От ИИ до зомби. Элиезер Юдковский. Элиезер Юдковский — научный сотрудник Научно-исследовательского института машинного интеллекта (MIRI).</p></title><empty-line/>
<p><image l:href="#img_1"/></p><empty-line/>
<p>Автор: Элиезер Юдковский</p><empty-line/>
<p>Опубликовано в 2015 году</p><empty-line/>
<p>Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI)</p><empty-line/>
<p>Беркли 94704</p><empty-line/>
<p>Соединённые Штаты Америки</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://intelligence.org">intelligence.org</a></p><empty-line/>
<p>Распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/">CC BY-NC-SA 3.0</a></p><empty-line/>
<p>ISBN-10: 1-939311-15-2</p><empty-line/>
<p>ISBN-13: 978-1-939311-15-3</p><empty-line/>
<p>(epub)</p><empty-line/>
<p>Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI) выражает глубокую благодарность за щедрую поддержку всем, кто принимал участие в издании этой книги, а также жертвователям, поддерживающим работу MIRI в целом.</p><p>Обложка: Тим Вулли.</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Оглавление. Предисловие. Когнитивные искажения: Введение. Книга I. Карта и территория.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>A. Предсказуемо неправы</strong></p><empty-line/>
<p>1. Что я имею в виду под «рациональностью»?</p><empty-line/>
<p>2. Ощущение рациональности</p><empty-line/>
<p>3. Зачем нужна истина? И...</p><empty-line/>
<p>4. ...И всё-таки, что такое когнитивное искажение?</p><empty-line/>
<p>5. Доступность</p><empty-line/>
<p>6. Обременяющие подробности</p><empty-line/>
<p>7. Ошибка планирования</p><empty-line/>
<p>8. Иллюзия прозрачности: почему вас никто не понимает</p><empty-line/>
<p>9. Ожидание коротких дистанций вывода</p><empty-line/>
<p>10. Линза, которая видит свои изъяны</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>B. Псевдоубеждения</strong></p><empty-line/>
<p>11. Заставить убеждения платить за аренду (ожидаемым опытом)</p><empty-line/>
<p>12. Басня о науке и политике</p><empty-line/>
<p>13. Вера в веру</p><empty-line/>
<p>14. Байесовское дзюдо</p><empty-line/>
<p>15. Притворство мудростью</p><empty-line/>
<p>16. Претензия религии на неопровержимость</p><empty-line/>
<p>17. Декларирование веры и чирлидинг</p><empty-line/>
<p>18. Убеждение как одежда</p><empty-line/>
<p>19. Лампочки для аплодисментов</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>C. Замечая замешательство</strong></p><empty-line/>
<p>20. Сфокусируйте свою неопределённость</p><empty-line/>
<p>21. Что такое свидетельство?</p><empty-line/>
<p>22. Научные свидетельства, юридические свидетельства, рациональные свидетельства</p><empty-line/>
<p>23. Сколько нужно свидетельств?</p><empty-line/>
<p>24. Высокомерие Эйнштейна</p><empty-line/>
<p>25. Бритва Оккама</p><empty-line/>
<p>26. Ваша сила как рационалиста</p><empty-line/>
<p>27. Отсутствие свидетельств <emphasis>есть</emphasis> свидетельство отсутствия</p><empty-line/>
<p>28. Сохранение ожидаемого свидетельства</p><empty-line/>
<p>29. Взгляд в прошлое обесценивает науку</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>D. Таинственные ответы</strong></p><empty-line/>
<p>30. Фиктивные объяснения</p><empty-line/>
<p>31. Угадывание пароля учителя</p><empty-line/>
<p>32. Наука как одежда</p><empty-line/>
<p>33. Фиктивная причинность</p><empty-line/>
<p>34. Семантические знаки «стоп»</p><empty-line/>
<p>35. Таинственные ответы на таинственные вопросы</p><empty-line/>
<p>36. Бесполезность эмерджентности</p><empty-line/>
<p>37. Не говорите «сложность»</p><empty-line/>
<p>38. Положительное искажение: загляните во тьму</p><empty-line/>
<p>39. Закономерная неопределённость</p><empty-line/>
<p>40. Моя бурная и безрассудная юность</p><empty-line/>
<p>41. Неспособность учиться у истории</p><empty-line/>
<p>42. Сделать историю доступной</p><empty-line/>
<p>43. Объяснить/поклоняться/игнорировать?</p><empty-line/>
<p>44. «Наука» как гаситель любопытства</p><empty-line/>
<p>45. Действительно часть вас</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия: Простая истина</p><empty-line/><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Книга II. Как на самом деле изменить своё мнение</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>Рациональность: Введение</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>E. Слишком удобные оправдания</strong></p><empty-line/>
<p>46. Правильное использование скромности</p><empty-line/>
<p>47. Третья альтернатива</p><empty-line/>
<p>48. Лотереи: пустая трата надежды</p><empty-line/>
<p>49. Новая улучшенная лотерея</p><empty-line/>
<p>50. Но шанс всё ещё есть, правда?</p><empty-line/>
<p>51. Заблуждение серого цвета</p><empty-line/>
<p>52. Абсолютный авторитет</p><empty-line/>
<p>53. Как убедить меня, что 2 + 2 = 3</p><empty-line/>
<p>54. Бесконечная уверенность</p><empty-line/>
<p>55. 0 и 1 — не вероятности</p><empty-line/>
<p>56. Ваша рациональность — моё дело</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>F. Политика и рациональность</strong></p><empty-line/>
<p>57. Политика — убийца разума</p><empty-line/>
<p>58. Политические дебаты не должны казаться односторонними</p><empty-line/>
<p>59. Весы правосудия, блокнот рациональности</p><empty-line/>
<p>60. Фундаментальная ошибка атрибуции</p><empty-line/>
<p>61. Действительно ли ваши враги злы от природы?</p><empty-line/>
<p>62. Глупость наоборот — это не ум</p><empty-line/>
<p>63. Аргумент заслоняет авторитет</p><empty-line/>
<p>64. Прижмитесь к вопросу</p><empty-line/>
<p>65. Рациональность и английский язык</p><empty-line/>
<p>66. Человеческое зло и путаница в мыслях</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>G. Против рационализации</strong></p><empty-line/>
<p>67. Знание об искажениях может навредить</p><empty-line/>
<p>68. Обновляйте свои убеждения постепенно</p><empty-line/>
<p>69. Один аргумент против целой армии</p><empty-line/>
<p>70. Итоговая строка</p><empty-line/>
<p>71. Какое свидетельство отфильтровало свидетельства?</p><empty-line/>
<p>72. Рационализация</p><empty-line/>
<p>73. Рациональный аргумент</p><empty-line/>
<p>74. Избегание реальных слабых мест своих убеждений</p><empty-line/>
<p>75. Мотивированная остановка и мотивированное продолжение</p><empty-line/>
<p>76. Фиктивное оправдание</p><empty-line/>
<p>77. Истинная ли это причина вашего отказа?</p><empty-line/>
<p>78. Переплетённые истины, заразная ложь</p><empty-line/>
<p>79. О лжи и взрывах Чёрных лебедей</p><empty-line/>
<p>80. Эпистемология Тёмной стороны</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>H. Против двоемыслия</strong></p><empty-line/>
<p>81. Одномыслие</p><empty-line/>
<p>82. Двоемыслие (выбор в пользу предвзятости)</p><empty-line/>
<p>83. Нет, правда, я себя обманул</p><empty-line/>
<p>84. Вера в самообман</p><empty-line/>
<p>85. Парадокс Мура</p><empty-line/>
<p>86. Не верьте, что сможете обмануть себя</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>I. Свежий взгляд</strong></p><empty-line/>
<p>87. Эффект привязки и корректировка</p><empty-line/>
<p>88. Прайминг и загрязнение</p><empty-line/>
<p>89. Верим ли мы всему, что нам говорят?</p><empty-line/>
<p>90. Кэшированные мысли</p><empty-line/>
<p>91. Коробка «вне коробки»</p><empty-line/>
<p>92. Первозданное видение</p><empty-line/>
<p>93. Страннее, чем история</p><empty-line/>
<p>94. Логическая ошибка обобщения по вымышленным свидетельствам</p><empty-line/>
<p>95. Добродетель узости</p><empty-line/>
<p>96. Как казаться (и быть) глубоким</p><empty-line/>
<p>97. Мы меняем своё мнение реже, чем нам кажется</p><empty-line/>
<p>98. Не спешите предлагать решения</p><empty-line/>
<p>99. Генетическая ошибка</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>J. Смертельные спирали</strong></p><empty-line/>
<p>100. Эвристика аффекта</p><empty-line/>
<p>101. Оцениваемость (и дешёвые праздничные покупки)</p><empty-line/>
<p>102. Безграничные шкалы, огромные компенсации по суду и футуризм</p><empty-line/>
<p>103. Эффект ореола</p><empty-line/>
<p>104. Ошибка супергероя</p><empty-line/>
<p>105. Всего лишь мессии</p><empty-line/>
<p>106. Аффективные смертельные спирали</p><empty-line/>
<p>107. Сопротивляйтесь радостной смертельной спирали</p><empty-line/>
<p>108. Некритическая сверхкритичность</p><empty-line/>
<p>109. Испарительное охлаждение групповых убеждений</p><empty-line/>
<p>110. Когда никто не смеет призвать к сдержанности</p><empty-line/>
<p>111. Эксперимент «Разбойничья пещера»</p><empty-line/>
<p>112. Любое движение стремится стать культом</p><empty-line/>
<p>113. Хранители истины</p><empty-line/>
<p>114. Хранители генофонда</p><empty-line/>
<p>115. Хранители Айн Рэнд</p><empty-line/>
<p>116. Два культовых коана</p><empty-line/>
<p>117. Эксперимент Аша на конформность</p><empty-line/>
<p>118. О том, как выражать свои опасения</p><empty-line/>
<p>119. Одинокое несогласие</p><empty-line/>
<p>120. Сектантская борьба с сектами</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>K. Умение отпускать</strong></p><empty-line/>
<p>121. Важность умения говорить «ой»</p><empty-line/>
<p>122. Предложение фрика</p><empty-line/>
<p>123. Просто оставьте надежду</p><empty-line/>
<p>124. Правильное использование сомнения</p><empty-line/>
<p>125. Вы способны взглянуть в лицо реальности</p><empty-line/>
<p>126. Медитация на любопытство</p><empty-line/>
<p>127. Никто не может освободить вас от законов рациональности</p><empty-line/>
<p>128. Оставьте путь к отступлению</p><empty-line/>
<p>129. Кризис веры</p><empty-line/>
<p>130. Ритуал</p><empty-line/><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Книга III. Машина в призраке</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>Разумы: Введение</p><empty-line/>
<p>Интерлюдия: Сила интеллекта</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>L. Простая математика эволюции</strong></p><empty-line/>
<p>131. Чуждый бог</p><empty-line/>
<p>132. Чудо эволюции</p><empty-line/>
<p>133. Эволюции глупы (но всё равно работают)</p><empty-line/>
<p>134. Никакой эволюции для корпораций или наноустройств</p><empty-line/>
<p>135. Эволюция к вымиранию</p><empty-line/>
<p>136. Трагедия группового отбора</p><empty-line/>
<p>137. Фиктивные критерии оптимизации</p><empty-line/>
<p>138. Исполнители адаптации, а не максимизаторы приспособленности</p><empty-line/>
<p>139. Эволюционная психология</p><empty-line/>
<p>140. Особенно элегантный эксперимент по эволюционной психологии</p><empty-line/>
<p>141. Сверхстимулы и крах западной цивилизации</p><empty-line/>
<p>142. Вы — осколок Бога</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>M. Хрупкие цели</strong></p><empty-line/>
<p>143. Вера в интеллект</p><empty-line/>
<p>144. Люди в забавных костюмах</p><empty-line/>
<p>145. Оптимизация и взрыв интеллекта</p><empty-line/>
<p>146. Призраки в машине</p><empty-line/>
<p>147. Искусственное сложение</p><empty-line/>
<p>148. Терминальные ценности и инструментальные ценности</p><empty-line/>
<p>149. Дырявые обобщения</p><empty-line/>
<p>150. Скрытая сложность желаний</p><empty-line/>
<p>151. Антропоморфный оптимизм</p><empty-line/>
<p>152. Утерянные цели</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>N. Человеческое руководство по словам</strong></p><empty-line/>
<p>153. Притча о кинжале</p><empty-line/>
<p>154. Притча о болиголове</p><empty-line/>
<p>155. Слова как скрытые логические выводы</p><empty-line/>
<p>156. Экстенсионалы и интенсионалы</p><empty-line/>
<p>157. Кластеры сходства</p><empty-line/>
<p>158. Типичность и асимметричное сходство</p><empty-line/>
<p>159. Кластерная структура пространства вещей</p><empty-line/>
<p>160. Замаскированные запросы</p><empty-line/>
<p>161. Нейронные категории</p><empty-line/>
<p>162. Как алгоритм ощущается изнутри</p><empty-line/>
<p>163. Споры об определениях</p><empty-line/>
<p>164. Почувствуйте смысл</p><empty-line/>
<p>165. Аргумент к общепринятому употреблению</p><empty-line/>
<p>166. Пустые ярлыки</p><empty-line/>
<p>167. Наложите табу на свои слова</p><empty-line/>
<p>168. Замените символ сутью</p><empty-line/>
<p>169. Ошибки сжатия</p><empty-line/>
<p>170. Категоризация имеет последствия</p><empty-line/>
<p>171. Тайное протаскивание коннотаций</p><empty-line/>
<p>172. Споры «по определению»</p><empty-line/>
<p>173. Где провести границу?</p><empty-line/>
<p>174. Энтропия и короткие коды</p><empty-line/>
<p>175. Взаимная информация и плотность в пространстве вещей</p><empty-line/>
<p>176. Суперэкспоненциальное пространство понятий и простые слова</p><empty-line/>
<p>177. Условная независимость и наивный Байес</p><empty-line/>
<p>178. Слова как ручки ментальных кистей</p><empty-line/>
<p>179. Ошибки плавающего вопроса</p><empty-line/>
<p>180. 37 способов ошибиться в словах</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия. Интуитивное объяснение теоремы Байеса</p><empty-line/><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Книга IV. Просто реальность</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>Мир. Введение</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>O. Закономерная истина</strong></p><empty-line/>
<p>181. Всеобщий огонь</p><empty-line/>
<p>182. Всеобщий закон</p><empty-line/>
<p>183. Уродлива ли реальность?</p><empty-line/>
<p>184. Прекрасная вероятность</p><empty-line/>
<p>185. За пределами лаборатории</p><empty-line/>
<p>186. Второй закон термодинамики и двигатели познания</p><empty-line/>
<p>187. Убеждения — вечные двигатели</p><empty-line/>
<p>188. В поисках байесовской структуры</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>P. Редукционизм 101</strong></p><empty-line/>
<p>189. Растворение вопроса</p><empty-line/>
<p>190. Неправильные вопросы</p><empty-line/>
<p>191. Исправление неправильного вопроса</p><empty-line/>
<p>192. Ошибка проекции разума</p><empty-line/>
<p>193. Вероятность находится в разуме</p><empty-line/>
<p>194. Цитата — не референт</p><empty-line/>
<p>195. Качественная путаница</p><empty-line/>
<p>196. Думайте как реальность</p><empty-line/>
<p>197. Хаотическая инверсия</p><empty-line/>
<p>198. Редукционизм</p><empty-line/>
<p>199. Объяснение против развенчания</p><empty-line/>
<p>200. Фальшивый редукционизм</p><empty-line/>
<p>201. Поэты саванны</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Q. Радость в просто реальном</strong></p><empty-line/>
<p>202. Радость в просто реальном</p><empty-line/>
<p>203. Радость открытия</p><empty-line/>
<p>204. Привяжите себя к реальности</p><empty-line/>
<p>205. Если вы требуете магии, магия не поможет</p><empty-line/>
<p>206. Обыденная магия</p><empty-line/>
<p>207. Красота устоявшейся науки</p><empty-line/>
<p>208. День невероятного прорыва: первое апреля</p><empty-line/>
<p>209. Является ли гуманизм суррогатом религии?</p><empty-line/>
<p>210. Дефицит</p><empty-line/>
<p>211. Священная обыденность</p><empty-line/>
<p>212. Чтобы распространить науку, держите её в секрете</p><empty-line/>
<p>213. Церемония инициации</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>R. Физикализм 201</strong></p><empty-line/>
<p>214. Рука против пальцев</p><empty-line/>
<p>215. Сердитые атомы</p><empty-line/>
<p>216. Тепло против движения</p><empty-line/>
<p>217. Прорыв в исследовании мозга! Он состоит из нейронов!</p><empty-line/>
<p>218. Когда антропоморфизм стал глупостью</p><empty-line/>
<p>219. Априори</p><empty-line/>
<p>220. Редуктивная референция</p><empty-line/>
<p>221. Зомби! Зомби?</p><empty-line/>
<p>222. Ответы о зомби</p><empty-line/>
<p>223. Обобщённый антизомби-принцип</p><empty-line/>
<p>224. ОАЗП против GLUT</p><empty-line/>
<p>225. Вера в подразумеваемое невидимое</p><empty-line/>
<p>226. Зомби: Фильм</p><empty-line/>
<p>227. Исключение сверхъестественного</p><empty-line/>
<p>228. Экстрасенсорные способности</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>S. Квантовая физика и многие миры</strong></p><empty-line/>
<p>229. Квантовые объяснения</p><empty-line/>
<p>230. Конфигурации и амплитуда</p><empty-line/>
<p>231. Совместные конфигурации</p><empty-line/>
<p>232. Различные конфигурации</p><empty-line/>
<p>233. Постулаты коллапса</p><empty-line/>
<p>234. Декогеренция — это просто</p><empty-line/>
<p>235. Декогеренция фальсифицируема и проверяема</p><empty-line/>
<p>236. Выделение гипотезы</p><empty-line/>
<p>237. Жизнь во многих мирах</p><empty-line/>
<p>238. Квантовый нереализм</p><empty-line/>
<p>239. Если бы многомировая интерпретация появилась первой</p><empty-line/>
<p>240. Где философия встречается с наукой</p><empty-line/>
<p>241. Вы есть физика</p><empty-line/>
<p>242. Многие миры, одна лучшая догадка</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>T. Наука и рациональность</strong></p><empty-line/>
<p>243. Провалы науки Элд</p><empty-line/>
<p>244. Дилемма: наука или Байес?</p><empty-line/>
<p>245. Наука не верит в вашу рациональность</p><empty-line/>
<p>246. Когда наука не может помочь</p><empty-line/>
<p>247. Наука недостаточно <emphasis>строга</emphasis></p><empty-line/>
<p>248. Неужели учёные уже всё это знают?</p><empty-line/>
<p>249. Безопасной защиты нет, даже в науке</p><empty-line/>
<p>250. Изменение определения науки</p><empty-line/>
<p>251. Быстрее науки</p><empty-line/>
<p>252. Скорость Эйнштейна</p><empty-line/>
<p>253. То послание инопланетян</p><empty-line/>
<p>254. Кумир моего детства</p><empty-line/>
<p>255. Суперсилы Эйнштейна</p><empty-line/>
<p>256. Учебный проект</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия. Техническое объяснение технического объяснения</p><empty-line/><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Книга V. Просто благо</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>Цели. Введение</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>U. Фальшивые предпочтения</strong></p><empty-line/>
<p>257. Не (только) ради счастья</p><empty-line/>
<p>258. Фальшивый эгоизм</p><empty-line/>
<p>259. Фальшивая мораль</p><empty-line/>
<p>260. Фальшивые функции полезности</p><empty-line/>
<p>261. Ошибка отсоединённого рычага</p><empty-line/>
<p>262. Мечты о дизайне ИИ</p><empty-line/>
<p>263. Пространство проектирования всевозможных разумов</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>V. Теория ценностей</strong></p><empty-line/>
<p>264. Где рекурсивное обоснование достигает дна</p><empty-line/>
<p>265. Мой вариант рефлексии</p><empty-line/>
<p>266. Отсутствие универсально убедительных аргументов</p><empty-line/>
<p>267. Созданные уже в движении</p><empty-line/>
<p>268. Сортировка камешков на правильные кучки</p><empty-line/>
<p>269. Двухместные и одноместные слова</p><empty-line/>
<p>270. Что бы вы делали без морали?</p><empty-line/>
<p>271. Изменение вашей метаэтики</p><empty-line/>
<p>272. Может ли хоть что-то быть правильным?</p><empty-line/>
<p>273. Мораль как фиксированное вычисление</p><empty-line/>
<p>274. Волшебные категории</p><empty-line/>
<p>275. Истинная дилемма заключённого</p><empty-line/>
<p>276. Сочувствующие разумы</p><empty-line/>
<p>277. Высокий вызов</p><empty-line/>
<p>278. Серьёзные истории</p><empty-line/>
<p>279. Хрупкость ценности</p><empty-line/>
<p>280. Дар, который мы приносим завтрашнему дню</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>W. Количественный гуманизм</strong></p><empty-line/>
<p>281. Нечувствительность к масштабу</p><empty-line/>
<p>282. Одна жизнь против всего мира</p><empty-line/>
<p>283. Парадокс Алле</p><empty-line/>
<p>284. Чёрт возьми, Алле!</p><empty-line/>
<p>285. Чувство собственной добродетели</p><empty-line/>
<p>286. «Интуиции», стоящие за «утилитаризмом»</p><empty-line/>
<p>287. Цель не оправдывает средства (среди людей)</p><empty-line/>
<p>288. Этические предписания</p><empty-line/>
<p>289. Что-то, что нужно защищать</p><empty-line/>
<p>290. Когда (не) нужно использовать вероятности</p><empty-line/>
<p>291. Задача Ньюкома и сожаление о рациональности</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия. Двенадцать добродетелей рациональности</p><empty-line/><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Книга VI. Становясь сильнее</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>Начала. Введение</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>X. Взросление Юдковского</strong></p><empty-line/>
<p>292. Спираль смерти из моего детства</p><empty-line/>
<p>293. Моя лучшая и худшая ошибка</p><empty-line/>
<p>294. Воспитанный в технофилии</p><empty-line/>
<p>295. Вундеркинд опровержения</p><empty-line/>
<p>296. Чистейшая глупость неоперившегося юнца</p><empty-line/>
<p>297. Эта крошечная фальшивая нота</p><empty-line/>
<p>298. Арьергардный бой против истины</p><empty-line/>
<p>299. Моё натуралистическое пробуждение</p><empty-line/>
<p>300. Уровень выше моего</p><empty-line/>
<p>301. Масштаб его собственной глупости</p><empty-line/>
<p>302. Вне досягаемости Бога</p><empty-line/>
<p>303. Моё байесовское просветление</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Y. Бросая вызов трудному</strong></p><empty-line/>
<p>304. <emphasis>Цуёку наритай</emphasis>! (Я хочу стать сильнее)</p><empty-line/>
<p>305. <emphasis>Цуёку</emphasis> против эгалитарного инстинкта</p><empty-line/>
<p>306. Пытаться пытаться</p><empty-line/>
<p>307. Используй «постарайся сильнее», Люк</p><empty-line/>
<p>308. О совершении невозможного</p><empty-line/>
<p>309. Приложите экстраординарные усилия</p><empty-line/>
<p>310. Заткнитесь и сделайте невозможное!</p><empty-line/>
<p>311. Последние слова</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Z. Ремесло и сообщество</strong></p><empty-line/>
<p>312. Поднятие ватерлинии здравомыслия</p><empty-line/>
<p>313. Ощущение того, что возможно большее</p><empty-line/>
<p>314. Эпистемическая порочность</p><empty-line/>
<p>315. Размножение школ в отсутствие доказательств</p><empty-line/>
<p>316. Три уровня проверки рациональности</p><empty-line/>
<p>317. Почему нам подобные не могут сотрудничать</p><empty-line/>
<p>318. Будьте терпимы к толерантности</p><empty-line/>
<p>319. Ваша цена за вступление</p><empty-line/>
<p>320. Может ли гуманизм сравниться по эффективности с религией?</p><empty-line/>
<p>321. Церковь против целевой группы</p><empty-line/>
<p>322. Рациональность: общий интерес многих движений</p><empty-line/>
<p>323. Беспомощные одиночки</p><empty-line/>
<p>324. Деньги: мера заботы</p><empty-line/>
<p>325. Покупайте тёплые чувства и утилоны раздельно</p><empty-line/>
<p>326. Апатия свидетеля</p><empty-line/>
<p>327. Коллективная апатия и интернет</p><empty-line/>
<p>328. Постепенный прогресс и долина</p><empty-line/>
<p>329. Байесианцы против варваров</p><empty-line/>
<p>330. Берегитесь оптимизации других</p><empty-line/>
<p>331. Практические советы, подкреплённые глубокой теорией</p><empty-line/>
<p>332. Грех недостаточной уверенности</p><empty-line/>
<p>333. Идите и творите искусство!</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Библиография</strong></p></section>
<section>
<title><p>Предисловие.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вы держите в руках сборник ежедневных записей в блоге за два года. Оглядываясь назад, я вижу огромное количество вещей, которые сделал совершенно неправильно. Меня это вполне устраивает. Оглянуться назад и <emphasis>не</emphasis> увидеть огромного количества собственных ошибок означало бы, что ни мой слог, ни мое понимание не улучшились с 2009 года. <emphasis>«Упс»</emphasis> — это звук, который мы издаем, когда корректируем свои убеждения и стратегии; так что оглядываться в прошлое и не видеть никаких собственных ошибок — значит признать, что с тех пор вы ничему не научились и не изменили своего мнения.</p><p>Моей ошибкой было то, что, публикуя посты на протяжении этих двух лет, я не ставил себе целью помочь людям действовать эффективнее в повседневной жизни. Я писал их с намерением помочь в решении масштабных, сложных и важных проблем, выбирая в качестве примеров внушительно звучащие абстрактные задачи.</p><p>Оглядываясь назад, я вижу, что это было второй по величине ошибкой в моем подходе. Она тесно связана с <emphasis>первой</emphasis>, самой главной ошибкой в моих текстах: я не понимал, что главная сложность в освоении этого ценного стиля мышления — разобраться, как применять его на практике, а вовсе не усвоить теорию. Я не осознавал приоритетности практической части, и по этому поводу мне остается сказать лишь «Упс» и «Да уж».</p><p>Да, порой те масштабные проблемы действительно масштабны и действительно важны, но это не отменяет простой истины: чтобы освоить навыки, в них нужно практиковаться, а практиковаться на вещах, далеких от вашей реальности, гораздо труднее. (Сегодня Центр прикладной рациональности работает над тем, чтобы исправить эту мою колоссальную ошибку более систематическим образом.)</p><p>Третьей моей огромной ошибкой было то, что я слишком сосредоточился на рациональных убеждениях и уделил слишком мало внимания рациональным действиям.</p><p>Четвертой по величине ошибкой было то, что мне следовало лучше структурировать материал, представленный в цепочках. В частности, мне нужно было гораздо раньше создать собственную вики и облегчить чтение постов по порядку.</p><p><emphasis>Эту</emphasis> ошибку, по крайней мере, можно исправить. В предлагаемом издании Роб Бенсингер поменял порядок постов и реорганизовал их структуру насколько это было возможно, не пытаясь переписывать сам материал (хотя кое-что он все же переписал).</p><p>Моей пятой огромной ошибкой было то, что я — как мне тогда казалось — старался прямо и без прикрас называть глупостью то, что считал глупыми идеями. Я честно пытался избегать уловки, известной как бульверизм, когда вы <emphasis>начинаете</emphasis> обсуждение с разговоров о том, насколько глупы люди, верящие во что-то; я всегда сначала разбирал суть вопроса и лишь в конце говорил: «А значит, это глупо». Но в 2009 году для меня оставался открытым вопрос: возможно, все же необходимо, чтобы кто-то открыто выражал презрение к гомеопатии? Я думал — и до сих пор думаю, — что существует печальная психологическая особенность, из-за которой вежливое отношение к идеям воспринимается многими на глубинном уровне так: «Если я скажу, что верю в это, ничего страшного не случится; я не потеряю в статусе, если заявлю, что верю в гомеопатию», и что насмешки комиков порой помогают людям очнуться от этого сна.</p><p>Думаю, сегодня я писал бы вежливее. Эта резкость действительно выполняла свою функцию, и, полагаю, некоторым читателям она пошла на пользу. Однако сейчас я гораздо серьезнее отношусь к риску построить сообщество, где нормой и ожидаемой реакцией на взгляды аутсайдеров с низким статусом становятся открытые насмешки и презрение.</p><p>Несмотря на мою ошибку, я рад отметить, что мои читатели до сих пор проявляли поразительную сдержанность и <emphasis>не</emphasis> использовали мою риторику как повод для травли или унижения окружающих. (Здесь мне хотелось бы особо выделить Скотта Александера — он гораздо более приятный человек, чем я, и пишет на эти темы все лучше и лучше. и, возможно, именно ему принадлежит часть заслуги в формировании здоровой культуры <emphasis>Less Wrong</emphasis>.)</p><p>Возможность оглянуться назад и заявить, что ты «потерпел неудачу», подразумевает, что у тебя были цели. Так чего же именно я пытался достичь?</p><p>В наши дни существует особый ценный способ мышления, которому пока еще не учат в школах. Ему вообще не учат систематически. Его просто впитывают люди, выросшие на книгах вроде <emphasis>«Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!»</emphasis>, или те, кому посчастливилось встретить в школе выдающегося учителя.</p><p>Прежде всего, этот стиль мышления ассоциируется с наукой и экспериментальным методом. С той гранью науки, где вы выходите в мир и наблюдаете за вселенной вместо того, чтобы просто выдумывать теории. С той частью, где вы говорите «Упс» и отказываетесь от неудачной гипотезы, если эксперименты ее опровергают.</p><p>Но этот способ мышления простирается гораздо дальше. Он глубже и универсальнее, чем защитные очки, которые вы надеваете, когда входите в лабораторию, и снимаете, когда выходите из неё. Он применим к повседневной жизни, хотя здесь он гораздо тоньше и сложнее. Но если вы не способны сказать «Упс» и отступиться, видя, что дело не ладится, вам не остается ничего другого, кроме как продолжать стрелять себе в ногу. Вам приходится раз за разом перезаряжать дробовик и снова нажимать на курок. Вы наверняка знаете таких людей. И где-то в вашей собственной жизни, в том укромном уголке, о котором вам меньше всего хочется думать, вы <emphasis>и есть</emphasis> такой человек. Было бы здорово, если бы существовал способ мышления, который помог бы нам перестать это делать.</p><p>Несмотря на масштабность моих ошибок, эти два года ведения блога, судя по всему, удивительно сильно помогли поразительно большому числу читателей. Пускай это работало не всегда, но время от времени это действительно приносило плоды.</p><p>В современном обществе так мало обучают навыкам рационального формирования убеждений и принятия решений, так мало преподают математику и естественные науки, лежащие в их основе… что оказывается, простое чтение огромного массива хаотично изложенных мыслей, полного проблем философии и науки, может — да-да! — принести на удивление много пользы. Разбор всего этого под десятком разных углов порой позволяет мельком уловить центральный ритм.</p><p>Потому что в конечном счете всё это — одно целое. Я говорил о больших, важных, далеких проблемах и пренебрегал насущной жизнью, но законы, которые ими управляют, на самом деле ничем не отличаются. В том, на чем я фокусировался, есть огромные пробелы, да и примеры я выбирал совершенно неудачные; но в конце концов всё это — одно целое. Я с гордостью оглядываюсь назад и могу сказать, что даже после всех сделанных мною ошибок и всех прочих случаев, когда я говорил «Упс»…</p><p>Даже пять лет спустя мне все еще кажется, что это лучше, чем ничего.</p><empty-line/>
<p>— Элиезер Юдковский,</p><empty-line/>
<p>февраль 2015 года</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Когнитивные искажения: введение.</p></title><empty-line/>
<p><strong>Роб Бенсингер</strong></p><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Это не секрет. Однако почему-то об этом редко заходит речь, и мало кто задается вопросом, что с этим делать. Это закономерность, невидимая за всеми нашими победами и поражениями, незримая за нашими собственными глазами. Что же это такое?</p><p>Представьте, что вы запускаете руку в урну, где лежат семьдесят белых шаров и тридцать красных, и достаете десять случайных шаров. Возможно, три шара из десяти окажутся красными, и вы правильно угадаете, сколько всего красных шаров было в урне. А возможно, вам случайно попадутся четыре красных шара или какое-то другое число. Тогда вы, скорее всего, ошибетесь в оценке общего количества.</p><p>Эта случайная ошибка — плата за неполноту знаний, и среди всех возможных ошибок она не так уж страшна. Ваши оценки не будут ошибочными <emphasis>в среднем</emphasis>, и чем больше вы узнаёте, тем меньше, как правило, будет становиться ваша ошибка.</p><p>С другой стороны, предположим, что белые шары тяжелее и опускаются на дно урны. Тогда ваша выборка может оказаться нерепрезентативной, причем <emphasis>в одном и том же направлении</emphasis>.</p><p><emphasis>Именно такого</emphasis> рода ошибка называется «статистическим смещением». Если ваш метод познания мира смещен, то накопление знаний может и не помочь. Сбор дополнительных данных может даже систематически <emphasis>ухудшать</emphasis> смещенный прогноз.</p><p>Если вы привыкли высоко ценить знание и стремление к познанию, то это пугающая перспектива. Если мы хотим быть уверенными, что новые знания помогут нам, а не сделают наше положение хуже прежнего, нам нужно научиться находить и корректировать смещения в наших данных.</p><p>Концепция <emphasis>когнитивного искажения</emphasis> в психологии устроена аналогично. Когнитивное искажение — это систематическая ошибка в <emphasis>нашем мышлении</emphasis>, в отличие от случайной ошибки или ошибки, вызванной простым незнанием. В то время как статистическое смещение искажает выборку, из-за чего она хуже отражает генеральную совокупность, когнитивные искажения искажают наши <emphasis>убеждения</emphasis>, из-за чего те менее точно соответствуют фактам, а также искажают процесс <emphasis>принятия решений</emphasis>, мешая надежно достигать наших целей.</p><p>Возможно, вы подвержены предвзятости оптимизма и вдруг узнаёте, что красные шары могут излечить редкую тропическую болезнь, которой страдает ваш брат. Из-за этого вы можете переоценить количество красных шаров в урне, потому что <emphasis>хотите</emphasis>, чтобы их было большинство. В данном случае смещена не выборка. Предвзяты <emphasis>вы сами</emphasis>.</p><p>Однако теперь, когда речь зашла о предвзятых <emphasis>людях</emphasis>, нам нужно быть осторожнее. Обычно, когда мы называем человека или группу «предвзятыми», мы делаем это, чтобы упрекнуть их в несправедливости или пристрастности. <emphasis>Когнитивное</emphasis> искажение — совсем другое дело. Когнитивные искажения — это неотъемлемая часть человеческого мышления вообще, а не дефект, который можно списать на плохое воспитание или скверный характер.<sup>1</sup></p><p>Когнитивное искажение — это систематическое отклонение врожденных паттернов вашего мышления от истины (или другой достижимой цели, например, счастья). Как и статистические смещения, когнитивные искажения могут искажать наше восприятие реальности, их не всегда можно исправить простым сбором данных, а их последствия могут накапливаться со временем. Но когда неоткалиброванный измерительный прибор, который вы пытаетесь настроить, — это <emphasis>вы сами</emphasis>, преодоление этих искажений становится уникальной по сложности задачей.</p><p>И все же это очевидная отправная точка. Ведь если вы не можете доверять собственному мозгу, как вы можете доверять чему-либо еще?</p><p>Было бы полезно дать название этому проекту по преодолению когнитивных искажений и всех видов ошибок, из-за которых наш разум начинает саботировать сам себя.</p><p>Мы могли бы назвать этот проект как угодно. Но на данный момент, полагаю, «рациональность» — название не хуже любого другого.</p><empty-line/>
<p><strong>Рациональные чувства</strong></p><p>В голливудских фильмах быть «рациональным» обычно означает быть суровым, сверхинтеллектуальным стоиком. Вспомните Спока из <emphasis>«Звездного пути»</emphasis>, который «рационально» подавляет свои эмоции, «рационально» отказывается полагаться на интуицию или порывы, из-за чего легко впадает в ступор и оказывается обыгранным при встрече с непредсказуемым или «иррациональным» противником.<sup>2</sup></p><p>Но математики, психологи и социологи изучают совершенно иное понятие «рациональности». Грубо говоря, это идея о том, чтобы <emphasis>делать всё возможное с тем, что у вас есть</emphasis>. Рациональный человек, в насколько бы сложной для себя ситуации он ни оказался, формирует наилучшие убеждения на основе тех свидетельств, которыми располагает. Рациональный человек, в какую бы ужасную ситуацию он ни попал, принимает наилучшие решения, чтобы повысить свои шансы на успех.</p><p>Рациональность в реальном мире не требует игнорировать эмоции и интуицию. Для человека быть рациональным часто означает лучше осознавать свои чувства, чтобы иметь возможность учитывать их при принятии решений.</p><p>Рациональность может заключаться даже в том, чтобы знать, когда <emphasis>не</emphasis> нужно слишком глубоко задумываться. Эксперименты показывают, что при выборе постера на стену или прогнозировании исхода баскетбольного матча испытуемые справлялись <emphasis>хуже</emphasis>, если тщательно анализировали причины своего выбора.<sup>3</sup><sup>,</sup><sup>4</sup> Есть задачи, в которых нам больше помогает сознательное размышление, и другие, где лучше работают мгновенные решения.</p><p>Психологи, работающие в рамках теорий двойственного процесса, разделяют процессы работы мозга на процессы «Системы 1» (быстрое, неявное, ассоциативное, автоматическое познание) и «Системы 2» (медленное, явное, интеллектуальное, контролируемое познание).<sup>5</sup> Согласно <emphasis>стереотипу</emphasis>, рационалисты полностью полагаются на Систему 2, игнорируя свои чувства и импульсы. Но если выйти за рамки этого стереотипа, то тот, кто действительно ведет себя рационально — то есть на самом деле достигает своих целей и минимизирует вред от когнитивных искажений, — будет активно опираться на привычки и интуицию Системы 1 там, где они надежны.</p><p>К сожалению, сама по себе Система 1 — <emphasis>отвратительный</emphasis> советчик в вопросе «когда мне стоит доверять Системе 1?». Наша нетренированная интуиция не подсказывает нам, в какой момент нужно перестать на нее полагаться. Быть предвзятым и быть объективным <emphasis>ощущаются</emphasis> совершенно одинаково.<sup>6</sup></p><p>С другой стороны, как отмечает поведенческий экономист Дэн Ариели, мы <emphasis>предсказуемо</emphasis> иррациональны. Мы ошибаемся одними и теми же способами, снова и снова, систематически.</p><p>Если мы не можем почуять нутром, когда поддаемся когнитивному искажению, мы всё ещё можем обратиться к наукам о разуме.</p><empty-line/>
<p><strong>Многоликая предвзятость</strong></p><p>Чтобы решать задачи, наш мозг в ходе эволюции научился использовать когнитивные эвристики — простые правила принятия решений, которые часто, но не всегда дают правильный результат. Когнитивные искажения возникают тогда, когда «срезание углов» с помощью этих эвристик приводит к систематическим и вполне определенным ошибкам.</p><p>Эвристика репрезентативности, например, — это наша склонность оценивать явления по тому, насколько типичными для различных категорий они нам кажутся. Это может приводить к таким искажениям, как <emphasis>ошибка конъюнкции</emphasis>. <a l:href="http://www.econ.ucdavis.edu/faculty/nehring/teaching/econ106/readings/Extensional%20Versus%20Intuitive.pdf">Тверски и Канеман</a> обнаружили, что испытуемые считали менее вероятным, что сильный теннисист просто «проиграет первый сет», чем что он «проиграет первый сет, но выиграет матч».<sup>7</sup> Отыгрыш кажется более <emphasis>типичным</emphasis> для сильного игрока, поэтому мы переоцениваем вероятность этого сложного, но кажущегося логичным сценария по сравнению с вероятностью строго более простого исхода.</p><p>Эвристика репрезентативности также может приводить к <emphasis>игнорированию базового уровня</emphasis>, когда мы основываем свои суждения на том, насколько интуитивно «нормальным» выглядит сочетание признаков, пренебрегая тем, насколько часто каждый из них встречается в популяции в целом.<sup>8</sup> Что более вероятно: Стив — застенчивый библиотекарь или застенчивый продавец? Большинство людей отвечают на подобные вопросы, размышляя о том, соответствует ли качество «застенчивый» их стереотипам об этих профессиях. Они не принимают во внимание, насколько продавцов больше, чем библиотекарей — в Соединенных Штатах, например, в семьдесят пять раз.<sup>9</sup></p><p>Другие примеры когнитивных искажений включают <emphasis>игнорирование продолжительности</emphasis> (оценку опыта без учета того, как долго он длился), <emphasis>ошибку невозвратных затрат</emphasis> (ощущение обязательств перед тем, во что вы уже вложили ресурсы в прошлом, когда следовало бы просто зафиксировать убытки и двигаться дальше) и <emphasis>предвзятость подтверждения</emphasis> (склонность придавать больший вес свидетельствам, которые подтверждают то, во что мы уже верим).<sup>10</sup><sup>,</sup><sup>11</sup></p><p>Однако одного лишь знания об искажении редко бывает достаточно, чтобы защититься от него. В исследовании <emphasis>слепоты к искажениям</emphasis> испытуемые предполагали, что если бы они узнали, что картина принадлежит перу известного художника, им было бы труднее беспристрастно оценить её качество. И действительно, испытуемые, которым назвали автора картины и попросили оценить её качество, продемонстрировали именно то искажение, которое сами же и предсказали (по сравнению с контрольной группой). Однако, когда их спросили об этом <emphasis>впоследствии</emphasis>, те же самые испытуемые утверждали, что их оценки картин были абсолютно объективными и свободными от предвзятости — и так во всех группах!<sup>12</sup><sup>,</sup><sup>13</sup></p><p>Нам особенно не хочется считать свои взгляды менее точными, чем взгляды других людей. Даже когда мы правильно замечаем чужие когнитивные искажения, у нас возникает особое <emphasis>слепое пятно предвзятости</emphasis>, когда дело касается наших собственных недостатков.<sup>14</sup> При самоанализе мы не обнаруживаем никаких мыслей, которые «ощущались бы как предвзятые», и потому делаем вывод, что мы просто более объективны, чем все остальные.<sup>15</sup></p><p>Изучение искажений на самом деле может сделать вас <emphasis>еще более</emphasis> уязвимыми к самоуверенности и предвзятости подтверждения, поскольку вы начнете видеть влияние когнитивных искажений повсюду — у всех, кроме себя. И слепое пятно предвзятости, в отличие от многих других искажений, <emphasis>особенно выражено</emphasis> у людей, которые <emphasis>отличаются выдающимся умом, вдумчивостью и широтой взглядов</emphasis>.<sup>16</sup><sup>,</sup><sup>17</sup></p><p>И это повод для беспокойства.</p><p>И все же... кажется, мы способны на большее. Известно, что мы можем снизить влияние игнорирования базового уровня, если будем думать о вероятностях как о частоте объектов или событий. Мы можем свести к минимуму игнорирование продолжительности, если будем уделять ей больше внимания и представлять её наглядно.<sup>18</sup> Люди в разной степени подвержены различным искажениям, а значит, должен существовать целый ряд пока неизвестных способов влиять на то, насколько мы предвзяты.</p><p>Однако если мы хотим совершенствоваться, нам недостаточно просто корпеть над списками когнитивных искажений. Подход к преодолению предвзятости в книге <emphasis>«Рациональность: от ИИ до зомби»</emphasis> заключается в том, чтобы передать систематическое понимание того, почему работают правильные рассуждения и в чем мозг не справляется с ними. В той мере, в какой этот том справляется со своей задачей, его подход можно сравнить с подходом, описанным у Серфаса, который отмечает, что «годы опыта работы в финансовой сфере» никак не повлияли на подверженность людей ошибке невозвратных затрат, тогда как «количество прослушанных курсов по бухгалтерскому учету» помогло.</p><p>Как следствие, может возникнуть необходимость разграничивать опыт и экспертность, где под экспертностью понимается «разработка схематического принципа, который включает в себя концептуальное понимание проблемы» и, в свою очередь, позволяет лицу, принимающему решения, распознавать конкретные искажения. Однако использование экспертности в качестве защитной меры требует большего, чем просто знакомство с ситуативным контекстом или статус эксперта в конкретной области. Оно требует полного понимания внутренней логики соответствующего искажения, умения замечать его в конкретной обстановке, а также наличия под рукой подходящих инструментов для противодействия ему.<sup>19</sup></p><p>Цель этой книги — заложить основу для создания рациональной «экспертности». Это означает глубокое понимание структуры очень общей проблемы: человеческой предвзятости, самообмана и тысячи путей, которыми искушенный разум может сам себя перехитрить.</p><empty-line/>
<p><strong>Несколько слов об этом тексте</strong></p><p>Книга <emphasis>«Рациональность: от ИИ до зомби»</emphasis> начиналась как серия эссе Элиезера Юдковского, опубликованных в период с 2006 по 2009 год в экономическом блоге <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> и его дочернем сообществе <emphasis>Less Wrong</emphasis>. Последний год я работал вместе с Юдковским в Научно-исследовательском институте машинного интеллекта (MIRI) — некоммерческой организации, которую он основал в 2000 году для изучения теоретических требований к созданию искусственного интеллекта (ИИ), превосходящего человеческий.</p><p>Чтение его постов в блоге пробудило во мне интерес к его работе. Он поразил меня своей способностью лаконично формулировать идеи, на освоение которых у меня ушли годы изучения аналитической философии. Стремясь примирить анархический и скептический дух науки со строгим и систематическим подходом к познанию, Юдковский пытается не просто опровергнуть, а <emphasis>понять</emphasis> те многочисленные ложные шаги и тупики, к которым может привести плохая философия (или пагубное её отсутствие). Я помогал структурировать эти эссе в виде книги в надежде, что это облегчит погружение в них и позволит оценить их как единое, гармоничное целое.</p><p>Получившееся введение в рациональность часто носит глубоко личный и дерзкий характер — материал для него черпается, например, из опыта общения Юдковского с его ортодоксальной иудейской матерью (психиатром) и отцом (физиком), а также из дискуссий в чатах и списках рассылки. Читатели, знакомые с Юдковским по <a l:href="http://hpmor.com/"><emphasis>«Гарри Поттеру и методам рационального мышления»</emphasis></a>, его научно ориентированной вариации на тему книг Дж. К. Роулинг о <emphasis>Гарри Поттере</emphasis>, узнают то же дерзкое иконоборчество и многие из тех же ключевых концепций.</p><p>Стилистически эссе в этой книге охватывают широчайший спектр — от «увлекательного учебника» до «сборника глубоких зарисовок» и «бунтарского манифеста», и содержание их столь же разнообразно. В <emphasis>«Рациональности: от ИИ до зомби»</emphasis> сотни постов Юдковского объединены в двадцать шесть «цепочек» — серий тематически связанных публикаций, напоминающих главы. Цепочки, в свою очередь, сгруппированы в шесть книг, охватывающих следующие темы:</p><p>Книга 1. <strong>Карта и территория</strong>. Что такое убеждение и почему одни убеждения работают лучше других? Эти четыре цепочки объясняют <emphasis>байесовские</emphasis> концепции рациональности, убеждений и свидетельств. Сквозная тема: то, что мы называем «объяснениями» или «теориями», далеко не всегда работает как <emphasis>карты</emphasis> для ориентирования в мире. В результате мы рискуем перепутать свои мысленные карты с другими инструментами в нашем арсенале.</p><p>Книга 2. <strong>Как на самом деле менять свое мнение</strong>. Эта штука под названием «истина», кажется, весьма полезна. Почему же тогда мы продолжаем делать поспешные выводы, упрямиться и совершать одни и те же ошибки снова и снова? Почему мы так <emphasis>плохи</emphasis> в формировании верных убеждений и как нам научиться делать это лучше? В этих семи цепочках обсуждаются мотивированное мышление и предвзятость подтверждения, причём особое внимание уделяется труднозаметным разновидностям самообмана и ловушке «использования аргументов как солдат».</p><p>Книга 3. <strong>Машина в призраке</strong>. Почему в процессе эволюции мы <emphasis>не</emphasis> стали более рациональными? Даже с учётом ограниченности ресурсов кажется, что мы могли бы получать куда больше эпистемической отдачи от имеющихся у нас свидетельств. Чтобы получить реалистичное представление о том, как и почему наш разум выполняет свои биологические функции, нам нужно заглянуть под капот и точнее разобраться, как устроена эволюция и как работает наш мозг. Эти три цепочки иллюстрируют, как даже философы и учёные могут сбиться с пути, если будут полагаться на интуитивные, нестрогие эволюционные или психологические объяснения. Поместив наш разум в более широкое пространство целеполагающих систем, мы сможем выявить некоторые особенности человеческого мышления и понять, как подобные системы могут «терять своё предназначение».</p><p>Книга 4. <strong>Просто реальность</strong>. В каком мире мы живём? Каково наше место в этом мире? Опираясь на примеры работы эволюционных и когнитивных моделей из предыдущих цепочек, эти шесть цепочек исследуют природу разума и характер физических законов. Помимо применения и обобщения прошлых выводов о научных загадках и принципе бережливости, эти эссе ставят новые вопросы о том, какую роль наука должна играть в индивидуальной рациональности.</p><p>Книга 5. <strong>Просто добро</strong>. Что делает нечто <emphasis>ценным</emphasis> — с моральной, эстетической или практической точки зрения? Эти три цепочки задаются вопросом о том, как мы можем обосновать, пересмотреть и натурализовать наши ценности и желания. Цель — найти способ осмыслить свои цели, не подрывая при этом усилий по их реальному достижению. Главная трудность здесь — понять, когда следует доверять своим хаотичным, сложным, ситуативным порывам касательно добра и зла, а когда заменить их простыми, не знающими исключений принципами.</p><p>Книга 6. <strong>Становясь сильнее</strong>. Как отдельные люди и сообщества могут применить всё это на практике? Эти три цепочки начинаются с автобиографического рассказа о крупнейших философских ошибках самого Юдковского и его советов о том, как другие могли бы справиться лучше. Книга завершается рекомендациями по разработке научно обоснованных учебных программ по прикладной рациональности, а также по созданию групп и институтов для поддержки заинтересованных студентов, преподавателей, исследователей и друзей.</p><p>Цепочки также дополнены «интерлюдиями» — эссе с личного сайта Юдковского <a l:href="http://www.yudkowsky.net/">http://www.yudkowsky.net</a>. Они по-разному перекликаются с цепочками; например, «Двенадцать добродетелей рациональности» поэтично резюмирует многие уроки <emphasis>«Рациональности: от ИИ до зомби»</emphasis> и часто цитируется в других эссе.</p><p>Кликнув по звёздочке в конце эссе, вы перейдёте к его оригинальной версии на <emphasis>Less Wrong</emphasis> (где можно оставить комментарии) или на сайте Юдковского. Вы также можете найти онлайн-глоссарий терминов <emphasis>«Рациональности: от ИИ до зомби»</emphasis> по адресу <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/RAZ_Glossary">http://wiki.lesswrong.com/wiki/RAZ_Glossary</a>.</p><empty-line/>
<p><strong>Карта и территория</strong></p><p>Первая книга начинается с цепочки о когнитивных искажениях: «Предсказуемо неправы». Но остальная часть книги не ограничится одной лишь этой темой: вредные привычки мышления и ложные идеи тоже важны, даже если они порождены содержанием нашего ума, а не его структурой. Таким образом, в последующих цепочках будут препарироваться как эволюционные, так и благоприобретённые ошибки, начиная с обсуждения в «Псевдоубеждениях» того, как ожидания человека могут расходиться с декларируемыми им убеждениями.</p><p>Описание иррациональности также было бы неполным без теории о том, как работает <emphasis>рациональность</emphasis>, или если бы эта «теория» состояла лишь из расплывчатых трюизмов без какого-либо точного объяснительного механизма. В цепочке «Осознание замешательства» ставится вопрос о том, почему полезно строить своё поведение на основе «рациональных» ожиданий и как это ощущается на практике.</p><p>Далее в «Таинственных ответах» ставится вопрос: решает ли наука эти проблемы за нас? Учёные строят свои модели на основе воспроизводимых экспериментов, а не на домыслах или слухах. И у науки великолепная репутация по сравнению с байками, религией и... практически всем остальным. Нужно ли нам всё ещё беспокоиться о «псевдоубеждениях», предвзятости подтверждения, ошибке послезнания и тому подобном, когда мы работаем в сообществе людей, которые хотят <emphasis>объяснять</emphasis> явления, а не просто рассказывать складные истории?</p><p>За этим следует «Простая истина» — самостоятельная аллегория о природе знания и убеждения.</p><p>Однако именно когнитивные искажения позволяют наиболее ясно и непосредственно заглянуть в саму суть нашей психологии, понять устройство наших эвристик и логику наших ограничений. Именно с искажений мы и начнём.</p><p>В <emphasis>«Чжуан-цзы»</emphasis>, раннедаосском философском трактате, есть такие слова: «Верша нужна, чтобы поймать рыбу. Когда рыба поймана, о верше забывают»<sup>20</sup>.</p><p>Я приглашаю вас читать эту книгу именно в таком духе. Пользуйтесь ею так же, как пользовались бы вершей, всегда помня о своей цели. Уносите с собой то, что можете использовать, пока оно приносит пользу; остальное отбрасывайте. И пусть ваша цель сослужит вам верную службу.</p><p><strong>Благодарности</strong></p><p>Я невероятно благодарен Нейту Соарсу, Элизабет Тарлтон, Полу Кроули, Бриенн Штроль, Адаму Фризу, Хелен Тонер и десяткам волонтёров за вычитку частей этой книги.</p><p>Особая и искренняя благодарность Алексу Вермееру, который довёл работу над этой книгой до конца, и Цви Бенсону-Тилсену, который прошерстил всю книгу, чтобы обеспечить её удобочитаемость и последовательность.</p><empty-line/>
<p>*</p><p>1. Идея личной предвзятости, предвзятости СМИ и т. д. похожа на статистическое смещение в том смысле, что это <emphasis>ошибка</emphasis>. Другие варианты обобщения понятия «искажения» фокусируются, напротив, на его связи с неслучайностью. В машинном обучении, например, <emphasis>индуктивное</emphasis> смещение — это просто набор допущений, которые обучающаяся система использует для прогнозирования на основе набора данных. Здесь система «предвзята» в том смысле, что она направлена в определённую сторону; но поскольку этим направлением может оказаться <emphasis>истина</emphasis>, наличие индуктивного смещения у агента — вовсе не плохо. Оно ценно и необходимо. Это весьма чётко отличает индуктивное «смещение» от других видов искажений.</p><p>2. Печальное совпадение: Леонард Нимой, актёр, сыгравший Спока, скончался всего за несколько дней до выхода этой книги. Хотя мы приводим его персонажа в качестве классического примера фальшивой «голливудской рациональности», мы ни в коей мере не хотим проявить неуважение к памяти Нимоя.</p><p>3. Тимоти Д. Уилсон и др., «Introspecting About Reasons Can Reduce Post-choice Satisfaction», <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 19 (1993): 331–331.</p><p>4. Джамин Бретт Хальберштадт и Гэри М. Левин, «Effects of Reasons Analysis on the Accuracy of Predicting Basketball Games», <emphasis>Journal of Applied Social Psychology</emphasis> 29, no. 3 (1999): 517–530.</p><p>5. Кит Э. Станович и Ричард Ф. Уэст, «Individual Differences in Reasoning: Implications for the Rationality Debate?», <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 23, no. 5 (2000): 645–665, <a l:href="http://journals.cambridge.org/abstract_S0140525X00003435">http://journals.cambridge.org/abstract_S0140525X00003435</a>.</p><p>6. Тимоти Д. Уилсон, Дэвид Б. Сентербар и Нэнси Брекке, «Mental Contamination and the Debiasing Problem», в <emphasis>Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment</emphasis>, под ред. Томаса Гиловича, Дейла Гриффина и Даниэля Канемана (Cambridge University Press, 2002).</p><p>7. Амос Тверски и Даниэль Канеман, «Extensional Versus Intuitive Reasoning: The Conjunction Fallacy in Probability Judgment», <emphasis>Psychological Review</emphasis> 90, no. 4 (1983): 293–315, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.90.4.293">10.1037/0033-295X.90.4.293</a>.</p><p>8. Ричардс Дж. Хойер, <emphasis>Psychology of Intelligence Analysis</emphasis> (Center for the Study of Intelligence, Central Intelligence Agency, 1999).</p><p>9. Уэйн Вейтен, <emphasis>Psychology: Themes and Variations, Briefer Version, Eighth Edition</emphasis> (Cengage Learning, 2010).</p><p>10. Рэймонд С. Никерсон, «Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises», <emphasis>Review of General Psychology</emphasis> 2, no. 2 (1998): 175.</p><p>11. <emphasis>Игнорирование вероятности</emphasis> — это ещё одно когнитивное искажение. В течение месяцев и лет после терактов 11 сентября многие люди предпочитали совершать дальние поездки на автомобиле, а не летать на самолёте. Угон самолёта не был <emphasis>вероятным</emphasis>, но теперь казалось, что эту возможность нельзя сбрасывать со счетов; сама лишь возможность угона оказывала колоссальное влияние на принимаемые решения. Опираясь на чёрно-белое мышление (машины и самолёты либо «безопасны», либо «опасны», и точка), люди на самом деле подвергали себя гораздо большей опасности. Вместо того чтобы взвесить вероятность погибнуть в автомобильной поездке через всю страну против вероятности погибнуть при таком же перелёте (причём первый вариант в сотни раз вероятнее), они полагались на общее ощущение беспокойства и тревоги (эвристику аффекта). Такой же паттерн поведения можно заметить у детей, которые, выслушав аргументы за и против использования ремней безопасности, мечутся между мыслью, что ремни — это абсолютно хорошая идея, и мыслью, что это абсолютно плохая идея, вместо того чтобы попытаться сопоставить весомость доводов «за» и «против».<sup>21</sup></p><p>Вот ещё несколько примеров искажений: <emphasis>правило «пика и конца»</emphasis> (оценка воспоминаний о событиях на основе их наиболее интенсивного момента и того, как они закончились); <emphasis>эффект якоря</emphasis> (принятие решений на основе недавно полученной информации, даже если она не имеет отношения к делу)<sup>22</sup> и <emphasis>самоякорение</emphasis> (использование себя в качестве модели для оценки характеристик других людей, без должного учёта того, в чём вы сами нетипичны);<sup>23</sup> а также <emphasis>склонность к сохранению статуса-кво</emphasis> (чрезмерное предпочтение привычного и ожидаемого новому и иному).<sup>24</sup></p><p>12. Кэтрин Хансен и др., «People Claim Objectivity After Knowingly Using Biased Strategies», <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 40, no. 6 (2014): 691–699.</p><p>13. Точно так же Эмили <a l:href="http://psych.princeton.edu/psychology/research/pronin/pubs/2008%20Self%20and%20Other.pdf">Пронин</a> пишет о слепоте к гендерной предвзятости:</p><p>«В одном исследовании участники рассматривали кандидатуры мужчины и женщины на должность начальника полиции, а затем оценивали, что важнее для этой работы: «уличная смекалка» или «наличие образования». В итоге участники отдавали предпочтение тем качествам, которыми, как им говорили, обладал кандидат-мужчина (например, если им сообщали, что у него есть «уличная смекалка», они считали это качество более важным). Участники были абсолютно слепы к этой гендерной предвзятости; более того, чем более объективными они себя считали, тем большую предвзятость они проявляли на самом деле.<sup>25</sup>»</p><p>По словам Пронин, даже когда мы знаем об искажениях, мы остаёмся «наивными реалистами» в отношении собственных убеждений. Мы неизменно скатываемся к тому, чтобы считать свои убеждения неискажённым отражением реальности.<sup>26</sup></p><p>14. В ходе опроса 76 человек, ожидавших свои рейсы в аэропортах, респонденты оценивали себя в среднем как гораздо менее подверженных когнитивным искажениям, чем типичный посетитель аэропорта. В частности, люди считают себя на редкость беспристрастными, когда само искажение социально нежелательно или имеет труднозаметные последствия.<sup>27</sup> Другие исследования показывают, что люди, имеющие личное отношение к какому-либо вопросу, считают, что это отношение лишь повышает их проницательность и объективность; но когда они замечают, что <emphasis>другие люди</emphasis> имеют <emphasis>такое же</emphasis> отношение, они делают вывод, что эти люди излишне пристрастны и предвзяты.</p><p>15. Джойс Эрлингер, Томас Гилович и Ли Росс, «Peering Into the Bias Blind Spot: People’s Assessments of Bias in Themselves and Others», <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 31, no. 5 (2005): 680–692.</p><p>16. Ричард Ф. Уэст, Рассел Дж. Мезерв и Кит Э. Станович, «Cognitive Sophistication Does Not Attenuate the Bias Blind Spot», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 103, no. 3 (2012): 506.</p><p>17. ...Не путать с людьми, которые считают себя необычайно умными, вдумчивыми и т. д. из-за эффекта иллюзорного превосходства.</p><p>18. Майкл Дж. Лирш и Крейг Р. М. Маккензи, «Duration Neglect by Numbers and Its Elimination by Graphs», <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 108, no. 2 (2009): 303–314.</p><p>19. Себастьян Серфас, <emphasis>Cognitive Biases in the Capital Investment Context: Theoretical Considerations and Empirical Experiments on Violations of Normative Rationality</emphasis> (Springer, 2010).</p><p>20. Чжуан-цзы и Бертон Уотсон, <emphasis>The Complete Works of Zhuangzi</emphasis> (Columbia University Press, 1968).</p><p>21. Касс Р. Санстейн, «Probability Neglect: Emotions, Worst Cases, and Law», <emphasis>Yale Law Journal</emphasis> (2002): 61–107.</p><p>22. Дэн Ариели, <emphasis>Predictably Irrational: The Hidden Forces That Shape Our Decisions</emphasis> (HarperCollins, 2008).</p><p>23. Боаз Кейсар и Дейл Дж. Барр, «Self-Anchoring in Conversation: Why Language Users Do Not Do What They ‘Should’», в <emphasis>Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment</emphasis>, под ред. Томаса Гиловича, Дейла Гриффина и Даниэля Канемана (New York: Cambridge University Press, 2002), 150–166, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.2277/0521796792">10.2277/0521796792</a>.</p><p>24. Скотт Эйдельман и Кристиан С. Крэндалл, «Bias in Favor of the Status Quo», <emphasis>Social and Personality Psychology Compass</emphasis> 6, no. 3 (2012): 270–281.</p><p>25. Эрик Луис Ульман и Джеффри Л. Коэн, «“I think it, therefore it’s true”: Effects of Self-perceived Objectivity on Hiring Discrimination», <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 104, no. 2 (2007): 207–223.</p><p>26. Эмили Пронин, «How We See Ourselves and How We See Others», <emphasis>Science</emphasis> 320 (2008): 1177–1180, <a l:href="http://psych.princeton.edu/psychology/research/pronin/pubs/2008%20Self%20and%20Other.pdf">http://psych.princeton.edu/psychology/research/pronin/pubs/2008%20Self%20and%20Other.pdf</a>.</p><p>27. Эмили Пронин, Даниэль И. Лин и Ли Росс, «The Bias Blind Spot: Perceptions of Bias in Self versus Others», <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 28, no. 3 (2002): 369–381.</p></section>
<section>
<title><p>Книга I. Карта и территория. А. Предсказуемо неправы. 1. Что я понимаю под «рациональностью»? 2. Ощущение рациональности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>3. Зачем нужна истина? И...</p><empty-line/>
<p>4. ...и что вообще такое искажение?</p><empty-line/>
<p>5. Доступность</p><empty-line/>
<p>6. Отягощающие подробности</p><empty-line/>
<p>7. Ошибка планирования</p><empty-line/>
<p>8. Иллюзия прозрачности: почему вас никто не понимает</p><empty-line/>
<p>9. Ожидание коротких дистанций вывода</p><empty-line/>
<p>10. Линза, которая видит свои изъяны</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>B. Имитация убеждений</strong></p><empty-line/>
<p>11. Заставляя убеждения платить за аренду (ожидаемым опытом)</p><empty-line/>
<p>12. Притча о науке и политике</p><empty-line/>
<p>13. Вера в веру</p><empty-line/>
<p>14. Байесовское дзюдо</p><empty-line/>
<p>15. Изображая мудрость</p><empty-line/>
<p>16. Претензия религии на неопровержимость</p><empty-line/>
<p>17. Исповедание и поддержка</p><empty-line/>
<p>18. Убеждение как одежда</p><empty-line/>
<p>19. Табло «Аплодисменты»</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>C. Замечая замешательство</strong></p><empty-line/>
<p>20. Сфокусируйте свою неопределенность</p><empty-line/>
<p>21. Что такое свидетельство?</p><empty-line/>
<p>22. Научные, юридические и рациональные свидетельства</p><empty-line/>
<p>23. Сколько нужно свидетельств?</p><empty-line/>
<p>24. Высокомерие Эйнштейна</p><empty-line/>
<p>25. Бритва Оккама</p><empty-line/>
<p>26. Ваша сила как рационалиста</p><empty-line/>
<p>27. Отсутствие свидетельств <emphasis>есть</emphasis> свидетельство отсутствия</p><empty-line/>
<p>28. Закон сохранения ожидаемых свидетельств</p><empty-line/>
<p>29. Послезнание обесценивает науку</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>D. Таинственные ответы</strong></p><empty-line/>
<p>30. Фиктивные объяснения</p><empty-line/>
<p>31. Угадывание пароля учителя</p><empty-line/>
<p>32. Наука как одежда</p><empty-line/>
<p>33. Имитация причинности</p><empty-line/>
<p>34. Семантические стоп-сигналы</p><empty-line/>
<p>35. Таинственные ответы на таинственные вопросы</p><empty-line/>
<p>36. Тщетность эмерджентности</p><empty-line/>
<p>37. Не говорите «сложность»</p><empty-line/>
<p>38. Положительное искажение: загляните во тьму</p><empty-line/>
<p>39. Закономерная неопределенность</p><empty-line/>
<p>40. Моя бурная и безрассудная молодость</p><empty-line/>
<p>41. Неспособность учиться у истории</p><empty-line/>
<p>42. Делая историю доступной</p><empty-line/>
<p>43. Объяснить/поклоняться/игнорировать?</p><empty-line/>
<p>44. «Наука» как стопор любопытства</p><empty-line/>
<p>45. По-настоящему часть вас</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия: Простая истина</p><empty-line/><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Часть А. Предсказуемо неправы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>Что я понимаю под «рациональностью»? Я имею в виду: Эпистемическая рациональность: систематическое повышение точности ваших убеждений. Инструментальная рациональность: систематическая реализация ваших ценностей.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда вы открываете глаза и осматриваете комнату вокруг, вы определяете положение своего ноутбука относительно стола, а книжного шкафа — относительно стены. Если с вашими глазами или мозгом что-то пойдет не так, ваша ментальная модель может показать книжный шкаф там, где его нет, и когда вы подойдете, чтобы взять книгу, вас постигнет разочарование.</p><p>Вот что значит иметь ложное убеждение — карту мира, не соответствующую территории. Эпистемическая рациональность как раз и заключается в построении точных карт. Такое соответствие между убеждением и реальностью обычно называют «истиной», и я охотно буду использовать это слово.</p><p>Инструментальная рациональность, с другой стороны, заключается в <emphasis>управлении</emphasis> реальностью — в том, чтобы подталкивать будущее туда, куда вы хотите. Это искусство выбора действий, которые ведут к результатам, занимающим более высокие места в вашей системе предпочтений. Иногда я называю это «победой».</p><p>Таким образом, рациональность — это формирование истинных убеждений и принятие выигрышных решений.</p><p>Стремление к «истине» в данном случае не означает отказ от неочевидных или косвенных доказательств. Взгляд на комнату вокруг вас и построение её ментальной карты в принципе ничем не отличаются от веры в то, что у Земли расплавленное ядро или что Юлий Цезарь был лысым. Эти вопросы, будучи удалёнными от вас в пространстве и времени, могут казаться более эфемерными и абстрактными, чем вопросы о вашем книжном шкафу. Тем не менее, существуют объективные факты о состоянии земного ядра в 2015 году нашей эры и о состоянии головы Цезаря в 50 году до нашей эры. Эти факты могут оказывать на вас реальное влияние, даже если вы никогда не найдёте способа встретиться с Цезарем или ядром лицом к лицу.</p><p>И «победа» здесь вовсе не обязательно должна достигаться за счёт других. Жизненный путь может быть посвящён сотрудничеству или самопожертвованию, а не соперничеству. «Ваши ценности» здесь означают <emphasis>всё, что вам небезразлично</emphasis>, включая других людей. Они не ограничиваются <emphasis>эгоистичными</emphasis> или <emphasis>неразделяемыми</emphasis> ценностями.</p><p>Когда люди говорят: «X рационально!», обычно это просто более резкий способ сказать: «Я думаю, что X истинно» или «Я думаю, что X хорошо». Зачем же тогда нужно отдельное слово «рациональный», помимо «истинного» и «хорошего»?</p><p>Аналогичный аргумент можно привести и против использования слова «истинно». Нет нужды говорить «истинно, что снег белый», когда можно просто сказать «снег белый». Полезность идеи истины заключается в том, что она позволяет нам рассуждать об общих свойствах соответствия карты и территории. Утверждение «Истинные модели обычно дают лучшие экспериментальные прогнозы, чем ложные» — полезное обобщение, и его невозможно сформулировать без использования таких понятий, как «истинный» или «точный».</p><p>Точно так же мысль «Рациональные агенты принимают решения, максимизирующие математическое ожидание согласованной функции полезности» опирается на концепцию (инструментальной) рациональности, тогда как фразу «Рационально есть овощи», пожалуй, можно заменить на «Полезно есть овощи» или «В ваших интересах есть овощи». Нам нужно такое понятие, как «рациональный», чтобы фиксировать общие факты о тех способах мышления, которые систематически порождают истину или ценность, — и о систематических ошибках, из-за которых мы не дотягиваем до этих стандартов.</p><p>Иногда экспериментальные психологи обнаруживают в человеческих рассуждениях весьма странные вещи. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">Например</a>, кто-то оценивает вероятность того, что «Билл играет джаз», как <emphasis>меньшую</emphasis>, чем вероятность того, что «Билл — бухгалтер, который играет джаз». Это кажется странным суждением, поскольку любой отдельно взятый бухгалтер, играющий джаз, очевидно, является джазменом. Но с какой более высокой точки зрения мы утверждаем, что это суждение <emphasis>ошибочно</emphasis>?</p><p>Экспериментальные психологи используют два золотых стандарта: <emphasis>теорию вероятностей</emphasis> и <emphasis>теорию принятия решений</emphasis>.</p><p>Теория вероятностей — это свод законов, лежащих в основе рациональных убеждений. Математика вероятностей одинаково и без каких-либо различий описывает: а) определение того, где находится ваш книжный шкаф, б) вычисление температуры земного ядра и в) оценку количества волос на голове Юлия Цезаря. Всё это одна и та же задача: как обработать свидетельства и наблюдения, чтобы скорректировать («обновить») свои убеждения. Точно так же теория принятия решений — это свод законов, лежащих в основе рациональных действий, и она в равной степени применима независимо от того, каковы чьи-то цели и доступные варианты.</p><p>Пусть «P(то-то и то-то)» означает «вероятность того, что произойдет то-то и то-то», а P(A,B) — «вероятность того, что произойдут и А, и B». Поскольку универсальный закон теории вероятностей гласит, что P(A) ≥ P(A,B), суждение о том, что P(Билл играет джаз) меньше, чем P(Билл играет джаз, Билл — бухгалтер), признаётся неверным.</p><p>Выражаясь научным языком, можно сказать, что эта вероятностная оценка является <emphasis>небайесовской</emphasis>. Убеждения и действия, рациональные в этом математически строгом смысле, называют «байесовскими».</p><p>Заметьте, что современное понимание рациональности не сводится к рассуждениям с помощью слов. Я приводил пример с открытием глаз, осмотром комнаты и построением ментальной модели помещения, где у стены стоит книжный шкаф. Современное понятие рациональности достаточно широко, чтобы включить ваши глаза и зрительные зоны мозга в число «картографирующих инструментов». Оно включает в себя и ваши бессловесные интуитивные догадки. Математике всё равно, используем ли мы одно и то же слово «рациональный» и применительно к Споку, и применительно к байесовскому подходу. Математика моделирует эффективные способы достижения целей или картографирования мира независимо от того, соответствуют ли эти способы нашим предвзятым мнениям и стереотипам о том, какой «должна быть» рациональность.</p><p>Это далеко не исчерпывает вопрос о том, что понимается под «рациональностью» на практике, по двум важным причинам:</p><p>Во-первых, байесовский формализм в его полном виде вычислительно нереализуем для большинства задач реального мира. Никто не может <emphasis>на самом деле</emphasis> рассчитать всё математически и следовать этим расчётам, так же как невозможно предсказать поведение фондового рынка, просчитывая движение кварков.</p><p>Именно поэтому существует целый сайт под названием «Less Wrong», а не единственная страница, которая просто декларировала бы формальные аксиомы, на чём всё и заканчивалось бы. Поиск истины и реализация ценностей <emphasis>изнутри человеческого разума</emphasis> — это целое отдельное искусство: нам нужно изучить собственные изъяны, преодолеть свои когнитивные искажения, избегать самообмана, привести себя в хорошую эмоциональную форму, чтобы смело смотреть в лицо истине и делать то, что должно быть сделано, и так далее, и так далее.</p><p>Во-вторых, иногда под вопрос ставится смысл самой математики. Точные правила теории вероятностей ставятся под сомнение, к примеру, <a l:href="http://www.anthropic-principle.com/?q%3danthropic_principle/primer">антропными проблемами</a>, в которых число наблюдателей неопределённо. Точные правила теории принятия решений ставятся под сомнение, например, задачами типа Ньюкома, в которых другие агенты могут предсказать ваше решение до того, как оно будет принято.<sup>1</sup></p><p>В подобных случаях бесполезно пытаться решить проблему, придумывая новое определение слова «рациональный» и заявляя: «Следовательно, предпочитаемый мной ответ <emphasis>по определению</emphasis><emphasis>,</emphasis> — это и есть то, что подразумевается под словом „рациональный“». Это лишь ставит вопрос о том, почему кто-то вообще должен обращать внимание на ваше определение. Меня интересует теория вероятностей не потому, что это священное слово, ниспосланное Лапласом. Меня интересует обновление убеждений в байесовском стиле (с априорными вероятностями Оккама), потому что я ожидаю, что этот стиль мышления систематически приближает нас, ну, знаете, к <emphasis>точности</emphasis> — к карте, которая отражает территорию.</p><p>А кроме того, существуют вопросы о том, как мыслить, на которые, кажется, не дают исчерпывающего ответа ни теория вероятностей, ни теория принятия решений — например, вопрос о том, что чувствовать по отношению к истине, когда вы её уже узнали. Здесь попытка как-то по-особому определить «рациональность» опять же не обосновывает ответ, а лишь заранее его предполагает.</p><p>Я здесь не для того, чтобы спорить о значении слова, даже если это слово — «рациональность». Смысл привязки последовательностей букв к определённым понятиям состоит в том, чтобы позволить двум людям <emphasis>общаться</emphasis> — помочь перенести мысли из одного разума в другой. Вы не можете изменить реальность или доказать мысль, манипулируя тем, какие значения закреплены за какими словами.</p><p>Так что если вы понимаете, к какому понятию я <emphasis>в целом клоню</emphasis>, используя слово «рациональность» и субтермины «эпистемическая рациональность» и «инструментальная рациональность», то мы <emphasis>поняли друг друга</emphasis>: мы достигли всего, чего можно достичь разговорами о том, как определять «рациональность». Обсуждать теперь нужно не то, <emphasis>какое значение</emphasis> приписать слогам «ра-ци-о-наль-ность», обсуждавать нужно то, <emphasis>какой способ мыслить хорош</emphasis>.</p><p>Если вы говорите: «Для меня (эпистемически) рационально верить в X, но на самом деле верно Y», то вы, вероятно, используете слово «рационально» в каком-то ином значении, нежели я. (Например, «рациональность» должна быть <emphasis>непротиворечивой при рефлексии</emphasis>: «рациональный» взгляд на свидетельства и «рациональное» осмысление того, как ваш разум обрабатывает эти свидетельства, не должны приводить к двум разным выводам.)</p><p>Точно так же, если вы ловите себя на мысли: «С (инструментальной) точки зрения рационально поступить как X, но правильно поступить как Y», то вы почти наверняка вкладываете какой-то другой смысл в слово «рационально» или слово «правильно». Я использую термин «рациональность» <emphasis>нормативно</emphasis>, чтобы выделить желательные паттерны мышления.</p><p>В этом случае — как и в любом другом, когда люди спорят о значениях слов, — вам следует заменить слово «рациональный» более конкретными формулировками: «Для моей личной выгоды лучше убежать, но я надеюсь, что хотя бы попытался бы стащить ребёнка с железнодорожных путей» или «Каузальная теория принятия решений в её обычной формулировке утверждает, что в задаче Ньюкома нужно брать две коробки, но я бы предпочёл получить миллион долларов».</p><p>На самом деле я рекомендую перечитать это эссе заново, заменяя каждое употребление слова «рациональный» на «фузальный», и посмотреть, изменит ли это хоть как-то коннотации моих слов. Если да, то я скажу: стремитесь не к рациональности, а к фузальности.</p><p>У слова «рациональный» есть потенциальные ловушки, но существует множество <emphasis>не</emphasis>пограничных случаев, когда оно отлично работает для передачи того, что я имею в виду. То же касается и слова «иррациональный». В таких случаях я не боюсь его использовать.</p><p>И всё же следует быть осторожным, чтобы не <emphasis>злоупотреблять</emphasis> этим словом. Никто не начислит вам очков за то, что вы просто громко его произносите. Если вы слишком много говорите о Пути, вы его не обретёте.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/31/what_do_we_mean_by_rationality/">*</a></p><p>1. <strong>Примечание редактора:</strong> Хорошее введение в задачу Ньюкома см. у <a l:href="http://www.slate.com/articles/arts/egghead/2002/02/thinkinginside_the_boxes.single.html">Холта</a>.<sup>2</sup> Более общие определения и объяснения многих терминов из этой книги можно найти на сайте <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/RAZ_Glossary">wiki.lesswrong.com/wiki/RAZ_Glossary</a>.</p><p>2. Джим Холт, «Thinking Inside the Boxes», <emphasis>Slate</emphasis> (2002), <a l:href="http://www.slate.com/articles/arts/egghead/2002/02/thinkinginside_the_boxes.html">http://www.slate.com/articles/arts/egghead/2002/02/thinkinginside_the_boxes.html</a>.</p></section>
<section>
<title><p>2. Чувствовать рационально.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Популярное мнение о «рациональности» гласит, что она противостоит любым эмоциям — будто вся наша грусть и вся наша радость автоматически нелогичны уже потому, что это <emphasis>чувства.</emphasis> И всё же, как ни странно, я не могу найти в теории вероятностей ни одной теоремы, которая доказывала бы, что я должен выглядеть ледяным и бесстрастным.</p><p>Так ортогональна ли рациональность чувствам? Нет; наши эмоции рождаются из наших моделей реальности. Если я поверю, что моего погибшего брата нашли живым, я обрадуюсь; если я проснусь и пойму, что это был сон, я расстроюсь. П. С. Ходжелл сказала: «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено». Моему счастью во сне противоречила истина. Моя грусть при пробуждении рациональна; нет такой истины, которая могла бы её разрушить.</p><p>Рациональность начинается с вопроса о том, «каков-мир-на-самом-деле», но затем вирусно распространяется на любые другие мысли, которые зависят от наших представлений об устройстве мира. Ваши убеждения о том, «каков-мир-на-самом-деле», могут касаться чего угодно, что, по вашему мнению, существует в реальности, любого объекта, который либо существует, либо нет, любого представителя класса «вещей, способных заставлять другие вещи происходить». Если вы верите, что в вашем шкафу живёт гоблин, который связывает шнурки ваших ботинок, то это убеждение о том, каков-мир-на-самом-деле. Ваши ботинки реальны — вы можете взять их в руки. Если в мире существует нечто, способное протянуть руку и связать ваши шнурки, оно тоже должно быть реальным, частью той огромной сети причин и следствий, которую мы называем «вселенной».</p><p><emphasis>Злость на</emphasis> гоблина, связавшего ваши шнурки, включает в себя состояние ума, которое касается не <emphasis>только</emphasis> того, каков-мир-на-самом-деле. Представьте, что вы буддист, пациент после лоботомии или просто очень флегматичный человек, и завязанные шнурки не вызывают у вас гнева. Это не повлияло бы на ваши ожидания относительно мира — вы всё так же ожидали бы открыть шкаф и обнаружить там связанные шнурки. Ваши злость или спокойствие не должны влиять на ваши прогнозы, ведь происходящее в шкафу не зависит от вашего эмоционального состояния; хотя, возможно, чтобы мыслить настолько ясно, потребуется некоторое усилие.</p><p>Но чувство злости тесно переплетено с состоянием ума, которое <emphasis>действительно</emphasis> касается того, каков-мир-на-самом-деле; вы злитесь, <emphasis>потому что</emphasis> думаете, будто гоблин связал ваши шнурки. Критерий рациональности распространяется вирусно — от первоначального вопроса о том, связал ли гоблин ваши шнурки, на возникший в результате гнев.</p><p>Становясь более рациональными — приходя к более точным оценкам того, каков-мир-на-самом-деле, — мы можем ослабить чувства <emphasis>или усилить их</emphasis>. Иногда мы бежим от сильных чувств, отрицая факты, отпрянув от того взгляда на мир, который и вызвал эту сильную эмоцию. В таком случае, по мере того как вы будете осваивать навыки рациональности и приучать себя не отрицать факты, ваши чувства будут становиться сильнее.</p><p>В юности я никогда не был до конца уверен, было ли <emphasis>нормально</emphasis> испытывать сильные чувства — позволено ли это, правильно ли. Не думаю, что это замешательство возникало лишь из-за моего юношеского непонимания рациональности. Я наблюдал похожие трудности у людей, которые даже не стремятся быть рационалистами; когда они счастливы, они задаются вопросом, действительно ли им позволено быть счастливыми, а когда им грустно, они никогда не знают наверняка, стоит ли бежать от этой эмоции или нет. По меньшей мере со времён Сократа, а вероятно, и задолго до него, способ казаться культурным и утончённым заключался в том, чтобы никогда не показывать окружающим, что тебя что-то сильно волнует. Чувствовать — это <emphasis>неловко</emphasis>, в приличном обществе так просто не принято. Видели бы вы, какие странные взгляды я ловлю, когда люди понимают, насколько сильно меня волнует рациональность. Думаю, дело не в необычности темы, а в том, что они просто не привыкли видеть разумных взрослых, которых заметно волнует хоть <emphasis>что-то.</emphasis></p><p>Но теперь я знаю, что в сильных чувствах нет ничего плохого. С тех пор как я принял правило «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено», я также осознал: «То, что истина питает, должно процветать». Когда случается что-то хорошее, я радуюсь, и в моей голове нет путаницы относительно того, рационально ли мне радоваться. Когда <a l:href="http://yudkowsky.net/other/yehuda/">происходит что-то ужасное</a>, я не бегу от своей грусти, пытаясь найти фальшивые утешения и мнимые светлые стороны. Я мысленно созерцаю прошлое и будущее человечества, десятки миллиардов смертей за нашу историю, страдания и страх, поиск ответов, дрожащие руки, тянущиеся вверх из потоков крови, то, кем мы можем стать однажды, когда превратим звёзды в наши города, всю эту тьму и весь этот свет — я знаю, что никогда не смогу по-настоящему это осмыслить, и у меня нет слов, чтобы это выразить. Вопреки всей моей философии мне по-прежнему неловко признаваться в сильных эмоциях, а вам, вероятно, неуютно о них слушать. Но теперь я знаю: чувствовать — рационально.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hp/feeling_rational/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>3. Почему истина? И...</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В некоторых комментариях на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> затрагивался вопрос о том, почему мы должны стремиться к истине. (К счастью, немногие сомневались в том, что такое истина.) Наша определяющая мотивация настраивать свое мышление на рациональность — которая определяет, является ли данная настройка «хорошей» или «плохой» — проистекает из тех самых причин, по которым мы вообще захотели найти истину.</p><p>Написано: «Первая добродетель — любопытство». Любопытство — одна из причин искать истину, и, возможно, не единственная, но она обладает особой, восхитительной чистотой. Если вашим мотивом служит любопытство, вы будете расставлять приоритеты вопросов в зависимости от того, как сами эти вопросы щекочут ваше личное эстетическое чувство. Более сложная задача, с большей вероятностью неудачи, может стоить больших усилий, чем простая, хотя бы потому, что она увлекательнее.</p><p>Как я уже отмечал, люди часто считают рациональность и эмоции противниками. Поскольку любопытство — это эмоция, я подозреваю, что некоторые будут возражать против того, чтобы считать его частью рациональности. Со своей стороны, я называю эмоцию «нерациональной», если она основывается на ошибочных убеждениях или, скорее, на приводящем к ошибкам эпистемическом поведении: «Если утюг приближается к твоему лицу, и ты веришь, что он горячий, а он холодный, Путь противится твоему страху. Если утюг приближается к твоему лицу, и ты веришь, что он холодный, а он горячий, Путь противится твоему спокойствию». И наоборот: эмоция, вызванная верными убеждениями или эпистемически рациональным мышлением, является «рациональной эмоцией». Преимущество такого подхода в том, что он позволяет нам рассматривать спокойствие как эмоциональное состояние, а не как привилегированное положение по умолчанию.</p><p>Когда люди противопоставляют «эмоции» и «рациональность», я подозреваю, что на самом деле они имеют в виду Систему 1 и Систему 2 — быстрые интуитивные суждения против медленных рассудочных. Рассудочные суждения не всегда истинны, а интуитивные не всегда ложны, поэтому очень важно не путать эту дихотомию с «рациональностью». Обе системы могут как служить достижению истины, так и препятствовать ему, в зависимости от того, как они используются.</p><p>Какие еще существуют мотивы стремиться к истине, кроме чистого эмоционального любопытства? Что ж, возможно, вы хотите достичь какой-то конкретной практической цели — например, построить самолет, и поэтому вам нужно знать определенные факты об аэродинамике. Или, говоря более приземленно, вы хотите шоколадного молока и потому хотите знать, есть ли оно в ближайшем магазине, чтобы решить, идти туда или куда-то еще. Если вы стремитесь к истине по этой причине, то приоритет, который вы отдаете своим вопросам, будет отражать ожидаемую полезность содержащейся в них информации — насколько возможные ответы влияют на ваш выбор, насколько этот выбор важен и какова вероятность найти ответ, который изменит ваш выбор, сделанный по умолчанию.</p><p>Поиск истины исключительно ради ее инструментальной ценности может показаться «нечистым» — разве мы не должны желать истины ради нее самой? — но подобные исследования чрезвычайно важны, поскольку они создают внешний критерий проверки: если ваш самолет падает с неба или если вы приходите в магазин и не находите там шоколадного молока, это намек на то, что вы где-то ошиблись. Вы получаете обратную связь о том, какие способы мышления работают, а какие нет. Чистое любопытство — прекрасная вещь, но оно вряд ли станет долго задерживаться на проверке своих ответов, когда привлекательная тайна исчезнет. Любопытство как человеческая эмоция существовало задолго до древних греков. Но на путь Науки человечество твердо встало лишь тогда, когда заметило, что определенные способы мышления приводят к убеждениям, позволяющим нам <emphasis>воздействовать на мир.</emphasis> Что касается чистого любопытства, то сказки у костра о богах и героях удовлетворяли это желание ничуть не хуже, и никто не понимал, что с этим подходом что-то не так.</p><p>Существуют ли иные мотивы искать истину, помимо любопытства и прагматизма? Третья причина, которая приходит мне на ум, — это мораль: вы верите, что стремиться к истине благородно, важно и ценно. Хотя подобный идеал также наделяет истину внутренней ценностью, это совершенно иное состояние ума, нежели любопытство. Любопытство к тому, что скрывается за занавесом, ощущается совсем не так, как вера в то, что заглянуть туда — ваш моральный долг. В последнем случае вы с гораздо большей вероятностью решите, что кто-то <emphasis>другой</emphasis> тоже обязан заглянуть за занавес, и станете осуждать его, если он намеренно закрывает глаза. По этой причине я бы также отнес к категории «морали» убеждение в том, что поиск истины прагматически важен <emphasis>для общества</emphasis> и потому является долгом каждого. Ваши приоритеты при такой мотивации будут определяться вашими идеалами касательно того, какие истины наиболее важны (а не наиболее полезны или интригующи), или того, когда и при каких обстоятельствах долг стремиться к истине ощущается сильнее всего.</p><p>Я склонен с подозрением относиться к морали как к мотивации для рациональности <emphasis>не</emphasis> потому, что отвергаю этот моральный идеал, а потому, что он влечет за собой определенные проблемы. Слишком легко усвоить в качестве морального долга такие способы мышления, которые окажутся ужасными ошибками в танце. Вспомните мистера Спока из <emphasis>«Звездного пути»</emphasis> — наивный архетип рациональности. Эмоциональное состояние Спока всегда настроено на «спокойствие», даже когда это совершенно неуместно. Он часто выдает слишком много значащих цифр для вероятностей, которые совершенно не откалиброваны. (Например: «Капитан, если вы направите „Энтерпрайз“ прямо в эту черную дыру, вероятность нашего выживания составит всего 2,234%». При этом в девяти случаях из десяти «Энтерпрайз» не погибает. Что за трагический дурак указывает четыре значащие цифры для оценки, которая расходится с реальностью на два порядка?) Однако именно через этот популярный образ многие представляют себе долг быть «рациональными» — неудивительно, что они не принимают его всем сердцем. Превратить рациональность в моральный долг — значит наделить ее всеми теми ужасными степенями свободы, какими обладает произвольный племенной обычай. Люди приходят к неверному ответу, а затем возмущенно протестуют, заявляя, что действовали по всем правилам, вместо того чтобы извлечь урок из своей ошибки.</p><p>И все же, если мы собираемся <emphasis>совершенствовать</emphasis> наши навыки рациональности, выходя за рамки стандартов эффективности, заданных охотниками-собирателями, нам понадобятся осознанные убеждения о том, как мыслить должным образом. Когда мы пишем для себя новые ментальные программы, они начинают свой путь в Системе 2, осознанной системе, и лишь постепенно — если вообще когда-либо — встраиваются в нейронные связи, лежащие в основе Системы 1. Поэтому, если мы обнаруживаем определенные типы мышления, которых хотим <emphasis>избегать</emphasis> — скажем, когнитивных искажений, — в Системе 2 это в итоге выразится в виде предписания не мыслить подобным образом, став декларируемым долгом избегания.</p><p>Если мы стремимся к истине, эффективнее всего мы сможем обрести ее, если будем мыслить определенными способами, а не другими; это и есть техники рациональности. И некоторые из техник рациональности включают в себя преодоление определенного класса препятствий — когнитивных искажений...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/go/why_truth_and/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>4. . . . Что такое когнитивное искажение, напомните?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><emphasis>Когнитивное искажение</emphasis> — это определенный вид препятствия на пути к нашей цели: достижению истины. (Его статус «препятствия» обусловлен именно этой целью — достижением истины.) Однако существует множество препятствий, которые «искажениями» не являются.</p><p>Если мы сразу же спросим: «Что такое когнитивное искажение?», мы зайдем к вопросу не с того конца. Как гласит пословица: «Существует сорок видов безумия и лишь один вид здравого смысла». Истина — это узкая мишень, крошечная область в конфигурационном пространстве, в которую нужно попасть. Вопрос «любит — не любит» может быть бинарным, но E = mc<sup>2</sup> — это крошечная точка в пространстве всех возможных уравнений, похожая на выигрышный лотерейный билет среди всех остальных билетов. Ошибка — это не исключительное состояние; именно успех априори настолько маловероятен, что требует объяснения.</p><p>Мы не начинаем с морального долга «бороться с искажениями», потому что искажения — это плохо, зло и «так делать нельзя». К такому мышлению можно прийти, если впитать деонтологический долг «рациональности» путем социального осмоса. В результате люди пытаются применять техники, не понимая их смысла. (А это плохо, зло и «так делать нельзя», согласно книге <emphasis>«Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!»</emphasis>, которую я прочитал в детстве.)</p><p>Напротив, мы хотим добраться до истины — по какой бы то ни было причине — и обнаруживаем различные препятствия на пути к нашей цели. Эти препятствия не то чтобы совсем не похожи друг на друга. К примеру, есть препятствия, связанные с нехваткой вычислительной мощности или дороговизной информации. Так уж вышло, что у большой группы препятствий есть общая черта — они группируются в определенной области пространства «преград на пути к истине», и этот кластер назвали «когнитивными искажениями».</p><p>Что такое когнитивное искажение? Можем ли мы взглянуть на этот эмпирический кластер и найти простой критерий принадлежности к нему? Возможно, окажется, что мы не способны дать лучшего объяснения, чем просто указать на несколько экстенсиональных примеров в надежде, что слушатель поймет. Если вы ученый, который только начинает исследовать огонь, гораздо разумнее указать на костер и сказать: «Огонь — это вон та оранжевая, яркая и горячая штука», нежели заявить: «Я определяю огонь как алхимическую трансмутацию веществ с выделением флогистона». Не стоит игнорировать явление только потому, что вы не можете дать ему определение. Я не помню наизусть уравнения общей теории относительности, но если я шагну с обрыва, то все равно упаду. И то же самое можно сказать об искажениях: они не станут бить слабее, если выяснится, что мы не можем дать краткое определение тому, что такое «искажение». Поэтому мы можем указать на ошибку конъюнкции, излишнюю уверенность, эвристики доступности и репрезентативности, игнорирование априорной вероятности и сказать: «В общем, всякое такое».</p><p>С учетом всего сказанного, мы, похоже, называем «искажениями» те препятствия на пути к истине, которые порождаются не стоимостью информации и не ограниченностью вычислительных мощностей, а самой структурой наших когнитивных механизмов. Возможно, эти механизмы эволюционно оптимизированы для целей, прямо противоречащих эпистемической точности — например, для победы в спорах в эволюционно значимых политических контекстах. Или же давление отбора было направлено в сторону от эпистемической точности — например, верить в то же, во что верят другие, чтобы уживаться в обществе. Или же, как в классическом подходе «эвристик и искажений», эти механизмы работают по конкретному алгоритму, выполняющему полезную работу, но при этом порождает систематические ошибки: эвристика доступности сама по себе не является искажением, но она порождает конкретные, лаконично описываемые искажения. Наш мозг делает что-то не так, и после множества экспериментов и/или глубоких размышлений кто-то описывает проблему в терминах, понятных Системе 2; тогда мы называем это «искажением». Даже если знание об этом не помогает нам исправить ситуацию, это все равно сбой, который вполне конкретным образом возникает из-за определенного типа когнитивных механизмов — не из-за их нехватки, а из-за их устройства.</p><p>«Искажения» отличаются от погрешностей, возникающих из-за когнитивного наполнения, такого как принятые убеждения или усвоенные моральные обязательства. Их мы называем скорее «ошибками», а не «искажениями», и их гораздо проще исправить, стоит нам только самим их заметить. (Хотя первопричиной ошибки или первопричиной её первопричины в конечном итоге может оказаться какое-то искажение.)</p><p>«Искажения» также отличаются от погрешностей, вызванных повреждением мозга конкретного человека или усвоенными культурными нормами; искажения проистекают из механизмов, универсальных для всего человечества.</p><p>Платон не был «предвзят» из-за того, что не знал об общей теории относительности — у него просто не было возможности собрать эту информацию, его незнание не было следствием устройства его когнитивных механизмов. Но если Платон считал, что из философов получаются лучшие правители, потому что сам был философом — и это убеждение, в свою очередь, возникло из-за универсального адаптивного политического инстинкта самопродвижения, а не потому, что папа Платона внушил ему, будто у каждого есть моральный долг продвигать представителей своей профессии во власть, и не потому, что Платон в детстве нанюхался клея, — тогда это было искажением, независимо от того, предупреждал ли кто-то об этом Платона или нет.</p><p>Исправление искажений может обходиться недешево. Возможно, они и вовсе не поддаются исправлению. Но когда мы всматриваемся в собственные когнитивные механизмы и видим причинно-следственное объяснение конкретного класса погрешностей; и когда кажется, что проблема проистекает из эволюционно обусловленной структуры этих механизмов, а не из их нехватки или неверного конкретного наполнения — вот тогда мы называем это искажением.</p><p>Лично я вижу наш путь в обретении личных навыков рациональности, в совершенствовании техники поиска истины. Задача состоит в том, чтобы достичь позитивной цели — истины, а не в том, чтобы избежать негативной цели — неудачи. Пространство неудач обширно: бесконечное множество ошибок во всем их бесконечном разнообразии. Описать столь огромное пространство непросто: «То, что верно для одного яблока, может быть неверно для другого; следовательно, об одном-единственном яблоке можно сказать больше, чем обо всех яблоках мира». Пространство успеха значительно у́же, и потому о нем можно сказать больше.</p><p>Хотя я и не прочь (как вы можете видеть) пообсуждать определения, нам следует помнить, что это не главная наша цель. Мы здесь для того, чтобы продолжить великий человеческий поиск истины: ведь мы отчаянно нуждаемся в знаниях, да и, кроме того, нам просто любопытно. И ради этого давайте стремиться преодолеть любые препятствия на нашем пути, назовем мы их «искажениями» или нет.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gp/whats_a_bias_again/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>5. Доступность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><emphasis>Эвристика доступности</emphasis> — это оценка частоты или вероятности события по тому, насколько легко примеры этого события приходят на ум.</p><p>В известном исследовании 1978 года, проведенном Лихтенштейн, Словиком, Фишхоффом, Лейманом и Комбс, «Субъективная частота смертельных исходов» (Judged Frequency of Lethal Events), изучались ошибки в количественной оценке серьезности рисков или в суждениях о том, какая из двух опасностей встречается чаще.<sup>1</sup> Испытуемые полагали, что несчастные случаи уносят примерно столько же жизней, сколько и болезни, а убийства происходят чаще, чем самоубийства. На самом же деле болезни вызывают примерно в шестнадцать раз больше смертей, чем несчастные случаи, а самоубийства происходят вдвое чаще, чем убийства.</p><p>Очевидная гипотеза, объясняющая эти искаженные убеждения, заключается в том, что об убийствах говорят гораздо чаще, чем о самоубийствах — следовательно, человеку легче вспомнить, что он слышал об убийстве, чем о самоубийстве. Несчастные случаи более драматичны, чем болезни — возможно, поэтому люди лучше их запоминают или легче вызывают в памяти. В 1979 году последующее исследование Комбс и Словика показало, что искаженные оценки вероятности сильно коррелируют (0,85 и 0,89) с искаженной частотой публикаций в двух газетах.<sup>2</sup> Это не дает ответа на вопрос, легче ли убийства всплывают в памяти из-за того, что о них больше пишут в прессе, или же газеты пишут о них больше потому, что убийства более наглядны (и, следовательно, лучше запоминаются). Но в любом случае налицо искажение доступности. Избирательное освещение в прессе — один из основных источников искажения доступности. В среде обитания наших предков большую часть того, о чем вы знали, вы испытывали на собственном опыте или слышали непосредственно от соплеменника, который видел это своими глазами. Между вами и самим событием обычно существовал максимум один уровень избирательной передачи информации. В сегодняшнем же интернете вы можете видеть сообщения, прошедшие по пути к вам через руки шести блогеров — шести последовательных фильтров. По сравнению с нашими предками мы живем в гораздо более обширном мире, где происходит намного больше событий, но до нас доходит куда меньшая их часть — это гораздо более сильный эффект отбора, который может порождать значительно более масштабные искажения доступности.</p><p>В реальной жизни вы вряд ли когда-нибудь встретите Билла Гейтса. Но благодаря избирательному освещению в СМИ у вас может возникнуть искушение сравнить свой жизненный успех с его — и расплачиваться за это снижением удовлетворенности жизнью. Объективная доля Билла Гейтса в населении планеты составляет 0,00000000015, однако слышите вы о нем гораздо чаще. И наоборот, 19% населения планеты живет менее чем на один доллар в день, но я сомневаюсь, что пятая часть прочитанных вами постов в блогах написана ими.</p><p>Опора на доступность, по-видимому, порождает <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j4/absurdity_heuristic_absurdity_bias/">искажение абсурдности</a>: события, которые никогда не происходили, не всплывают в памяти и потому их вероятность оценивается как нулевая. Если в последнее время наводнений не случалось (хотя их вероятность все еще вполне поддается расчету), люди отказываются покупать страховку от наводнений, даже если она щедро субсидируется и стоит намного дешевле актуарно справедливой стоимости. Кунройтер и его коллеги предполагают, что слабая реакция на угрозы наводнений может быть вызвана «неспособностью людей концептуализировать наводнения, которых никогда не происходило… Жители пойменных земель кажутся пленниками своего опыта… Наводнения, пережитые в последнее время, по-видимому, устанавливают верхнюю границу размера ущерба, который, по мнению управленцев, должен вызывать у них беспокойство».<sup>3</sup></p><p>Бертон и его соавторы отмечают, что строительство плотин и дамб снижает частоту наводнений и тем самым, по всей видимости, создает ложное чувство безопасности, приводящее к снижению мер предосторожности.<sup>4</sup> Хотя строительство плотин снижает <emphasis>частоту</emphasis> наводнений, ущерб <emphasis>от одного наводнения</emphasis> впоследствии оказывается настолько больше, что среднегодовой ущерб <emphasis>растет.</emphasis> Разумный человек экстраполировал бы память о мелких опасностях на возможность крупных угроз. Вместо этого прошлый опыт мелких опасностей, по-видимому, устанавливает воспринимаемую верхнюю границу риска. Общество, хорошо защищенное от незначительных опасностей, не предпринимает никаких действий против крупных рисков, застраивая поймы рек, как только регулярные мелкие наводнения устранены. Общество, подверженное регулярным мелким опасностям, относится к ним как к верхней границе масштаба рисков, защищаясь от регулярных мелких наводнений, но не от редких крупных.</p><p>Память — далеко не всегда надежный ориентир для оценки вероятностей в прошлом, не говоря уже о будущем.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j5/availability/">*</a></p><p>1. Sarah Lichtenstein et al., «Judged Frequency of Lethal Events», <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory</emphasis> 4, no. 6 (1978): 551–578, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0278-7393.4.6.551">10.1037/0278-7393.4.6.551</a>.</p><p>2. Barbara Combs and Paul Slovic, «Newspaper Coverage of Causes of Death», <emphasis>Journalism &amp; Mass Communication Quarterly</emphasis> 56, no. 4 (1979): 837–849, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1177/107769907905600420">10.1177/107769907905600420</a>.</p><p>3. Howard Kunreuther, Robin Hogarth, and Jacqueline Meszaros, «Insurer Ambiguity and Market Failure», <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 7 (1 1993): 71–87, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1007/BF01065315">10.1007/BF01065315</a>.</p><p>4. Ian Burton, Robert W. Kates, and Gilbert F. White, <emphasis>The Environment as Hazard</emphasis>, 1st ed. (New York: Oxford University Press, 1978).</p></section>
<section>
<title><p>6. Бремя деталей.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Всего лишь подтверждающие подробности, призванные придать художественное правдоподобие в остальном голому и неубедительному повествованию...</p><p>— Пу-Ба, из <emphasis>«Микадо»</emphasis> Гилберта и Салливана<sup>1</sup></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">Ошибка конъюнкции</a> — это когда люди оценивают вероятность P(A, B) выше, чем вероятность P(B), хотя теорема гласит, что P(A, B) ≤ P(B). Например, в одном эксперименте 1981 года 68% испытуемых сочли более вероятным, что «Рейган предоставит федеральную поддержку матерям-одиночкам и сократит федеральную поддержку местным органам власти», нежели что «Рейган предоставит федеральную поддержку матерям-одиночкам».</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jj/conjunction_controversy_or_how_they_nail_it_down/">Длинная серия хитроумно поставленных экспериментов, в ходе которых были отсеяны альтернативные гипотезы и закреплена стандартная интерпретация</a>, подтвердила, что ошибка конъюнкции возникает из-за того, что мы «заменяем суждение о вероятности суждением о репрезентативности». Добавляя лишние детали, можно сделать так, чтобы исход казался <emphasis>более</emphasis> характерным для породившего его процесса. Можно заставить утверждение о том, что Рейган поддержит матерей-одиночек, звучать правдоподобнее, <emphasis>добавив</emphasis> заявление, что Рейган <emphasis>также</emphasis> сократит поддержку местных властей. Неправдоподобность одного утверждения компенсируется правдоподобностью другого; они «усредняются».</p><p>Иными словами: добавление деталей может заставить сценарий ЗВУЧАТЬ БОЛЕЕ ПРАВДОПОДОБНО, хотя само событие неизбежно СТАНОВИТСЯ МЕНЕЕ ВЕРОЯТНЫМ.</p><p>Если так, то, <emphasis>гипотетически выражаясь,</emphasis> мы можем обнаружить футуристов, плетущих до неприличия правдоподобные и детализированные истории будущего, или людей, которые легко проглатывают целые пакеты ничем не подкрепленных заявлений, идущих в связке с несколькими весомо звучащими утверждениями в центре. Если вам предъявят ошибку конъюнкции в виде голого, прямого сравнения, вы, возможно, справитесь с этой конкретной задачей, сознательно скорректировав себя. Но это лишь наклеивание пластыря на проблему, а не ее решение в целом.</p><p>В <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">эксперименте 1982 года</a>, где профессиональные прогнозисты систематически присваивали более высокую вероятность сценарию «Россия вторгается в Польшу, после чего следует приостановка дипломатических отношений между США и СССР», чем сценарию «Приостановка дипломатических отношений между США и СССР», каждой экспериментальной группе предлагалось только одно суждение.<sup>2</sup> Какую стратегию могли бы избрать эти прогнозисты как группа, чтобы исключить ошибку конъюнкции, если ни один из них не знал о сравнении напрямую? Когда никто из них даже не подозревал, что эксперимент <emphasis>посвящен</emphasis> ошибке конъюнкции? Как они могли точнее оценить вероятность?</p><p>Устранение одного частного подвоха не решает общую проблему. Подвох — это симптом, а не сама болезнь.</p><p>Что могли сделать прогнозисты, чтобы избежать ошибки конъюнкции, не видя прямого сравнения и даже не зная, что кто-то собирается проверять их на эту ошибку? Мне кажется, им нужно было обратить внимание на слово «и». Им следовало отнестись к нему настороженно — и не просто настороженно, а буквально отпрянуть от него. Даже не подозревая, что исследователи впоследствии собираются тестировать их именно на ошибку конъюнкции. Им нужно было заметить объединение <emphasis>целых двух деталей</emphasis> и быть <emphasis>шокированными</emphasis> дерзостью того, кто просит их подтвердить столь безумно сложное предсказание. И им следовало <emphasis>существенно</emphasis> снизить вероятность — как минимум в четыре раза, судя по деталям эксперимента.</p><p>Прогнозистам также могло бы помочь размышление о возможных причинах приостановки дипломатических отношений между США и Советским Союзом. Сценарий звучит не как «США и Советский Союз внезапно прекращают дипломатические отношения без всякой причины», а как «США и Советский Союз прекращают дипломатические отношения по любой причине».</p><p>А испытуемые, которые оценивали утверждение «Рейган предоставит федеральную поддержку матерям-одиночкам и сократит федеральную поддержку местным органам власти»? Опять же, их должно было шокировать слово «и». Более того, им следовало бы <emphasis>складывать</emphasis> абсурдности (где абсурдность — это логарифм вероятности, так что его можно складывать), а не усреднять их. Им следовало бы подумать: «Рейган может сократить поддержку местным органам власти, а может и нет (1 бит), но кажется крайне маловероятным, что он поддержит матерей-одиночек (4 бита). <emphasis>Итоговая</emphasis> абсурдность: 5 бит». Или, возможно: «Рейган не поддержит матерей-одиночек. Один промах — и ты выбыл. Второе утверждение только всё усугубляет».</p><p>Аналогично, рассмотрим шестигранный кубик с четырьмя зелеными гранями и двумя красными. Испытуемые <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">должны были поставить</a> на появление последовательности (1) КЗККК, (2) ЗКЗККК или (3) ЗККККК в любом месте при двадцати бросках кубика.<sup>3</sup> Шестьдесят пять процентов испытуемых выбрали вариант ЗКЗККК, который строго доминируется вариантом КЗККК, поскольку любая последовательность, содержащая ЗКЗККК, также приносит выигрыш и для КЗККК. Как испытуемые могли бы справиться лучше? Заметить вхождение одной последовательности в другую? Возможно; но это лишь полумера, пластырь, который не решает фундаментальную проблему. Путем явного вычисления вероятностей? Это, безусловно, решило бы фундаментальную проблему, но вы не всегда можете рассчитать точную вероятность.</p><p>Испытуемые проиграли на уровне эвристик, подумав: «Ага! В последовательности 2 самое высокое соотношение зеленого к красному! Мне стоит поставить на последовательность 2!» Чтобы выиграть на уровне эвристик, испытуемым нужно было подумать: «Ага! Последовательность 1 — <emphasis>короткая</emphasis>! Мне стоит выбрать последовательность 1!»</p><p>Им нужно было прочувствовать более сильный <emphasis>эмоциональное воздействие</emphasis> Бритвы Оккама — ощущать <emphasis>каждую</emphasis> добавленную деталь как бремя, даже один лишний бросок кубика.</p><p>Как-то раз я разговаривал с человеком, который был заворожен неосторожным футуристом (из тех, кто добавляет кучу деталей, звучащих здорово). Я пытался объяснить, почему меня не завораживают подобные поразительные, невероятные теории. И я рассказал ему об ошибке конъюнкции, в частности об эксперименте с «приостановкой отношений ± вторжением в Польшу». Он ответил: «Ладно, но какое это имеет отношение к...» И я сказал: «Более вероятно, что вселенные размножаются <emphasis>по какой угодно причине</emphasis>, чем то, что они размножаются <emphasis>через черные дыры, потому что развитые цивилизации создают черные дыры, потому что вселенные эволюционируют так, чтобы заставлять их делать это</emphasis>». И он сказал: «О».</p><p>До тех пор он не ощущал эти лишние детали как лишнее бремя. Напротив, они служили подтверждающими подробностями, придающими повествованию правдоподобие. Кто-то преподносит вам целый пакет странных идей, <emphasis>одна</emphasis> из которых заключается в том, что вселенные размножаются. Затем вам приводят доказательства <emphasis>в пользу утверждения о том, что вселенные размножаются.</emphasis> Но это не служит подтверждением для всего <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Package-deal_fallacy">пакета</a>, хотя всё это и преподносится как единая история.</p><p>Вам нужно распутывать детали. Нужно рассматривать каждую из них в отдельности и спрашивать: «Откуда мы знаем <emphasis>эту</emphasis> деталь?» Кто-то описывает картину того, как человечество скатывается к войне с применением нанотехнологий, где Китай отказывается соблюдать международное соглашение по контролю, за чем следует гонка вооружений… Погодите-ка — откуда вы знаете, что это будет именно Китай? Это у вас в кармане хрустальный шар или вы просто рады быть футуристом? Откуда берутся все эти детали? Откуда взялась <emphasis>именно эта</emphasis> деталь?</p><p>Ибо написано:</p><p><emphasis>Если ты можешь облегчить свою ношу, ты обязан это сделать.</emphasis></p><p><emphasis>Нет такой соломинки, которая не могла бы переломить тебе хребет.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jk/burdensome_details/">*</a></p><p>1. Уильям С. Гилберт и Артур Салливан, <emphasis>Микадо</emphasis>, опера, 1885.</p><p>2. Тверски и Канеман, «Экстенсиональное против интуитивного рассуждения».</p><p>3. Амос Тверски и Даниэль Канеман, «Суждения о репрезентативности и на её основе» в <emphasis>Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения</emphasis>, под ред. Даниэля Канемана, Пола Словика и Амоса Тверски (New York: Cambridge University Press, 1982), 84–98.</p></section>
<section>
<title><p>7. Ошибка планирования.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Denver_International_Airport">Международный аэропорт Денвера</a> открылся на 16 месяцев позже срока, а перерасход бюджета составил 2 миллиарда долларов. (Я также встречал утверждения, что 3,1 миллиарда.) <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Eurofighter">«Еврофайтер Тайфун»</a>, совместный оборонный проект нескольких европейских стран, был сдан с опозданием на 54 месяца и обошелся в 19 миллиардов долларов вместо планировавшихся 7 миллиардов. <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Sydney_opera_house">Сиднейский оперный театр</a>, возможно, представляет собой самый легендарный случай превышения сметы и сроков строительства в истории: изначально планировалось завершить его в 1963 году за 7 миллионов долларов, а в итоге закончили лишь в 1973 году, потратив 102 миллиона.<sup>1</sup></p><p>Являются ли эти единичные катастрофы лишь результатом избирательной доступности? Служат ли они симптомами бюрократии или неэффективности государственных стимулов? Да, весьма вероятно. Но существует и соответствующее когнитивное искажение, воспроизведенное в экспериментах по индивидуальному планированию.</p><p>Бюлер и соавторы попросили своих студентов оценить, когда те (сами студенты), по их собственному мнению, завершат свои учебные проекты.<sup>2</sup> В частности, исследователи попросили назвать сроки, к которым, по мнению студентов, их проекты будут готовы с вероятностью 50%, 75% и 99%. Хотите угадать, сколько студентов закончили работу не позже названных ими сроков для 50%, 75% и 99%-ной вероятности?</p><p>13% испытуемых закончили проект к сроку, которому они присвоили 50%-ную вероятность;</p><p>19% закончили к сроку, которому была присвоена 75%-ная вероятность;</p><p>и лишь 45% (меньше половины!) уложились в срок, для которого заявляли 99%-ную вероятность.</p><p>Как писали Бюлер и его коллеги: «Результаты для уровня 99%-ной вероятности особенно поразительны: даже когда студентов просили сделать крайне консервативный прогноз — предсказание, в исполнении которого они были практически уверены, — их уверенность в собственных оценках времени намного превосходила их реальные достижения».<sup>3</sup></p><p>В более широком смысле это явление известно как «ошибка планирования». Суть ошибки планирования в том, что люди думают, будто умеют планировать, ха-ха.</p><p>Ключ к разгадке глубинной проблемы алгоритма планирования обнаружили Ньюби-Кларк и его коллеги. Они выяснили, что</p><p>просьба дать прогнозы, основанные на реалистичных сценариях «наиболее вероятного исхода», и</p><p>просьба описать желаемый «лучший вариант развития событий»...</p><p>...приводили к <emphasis>неразличимым</emphasis> результатам.<sup>4</sup></p><p>Когда людей просят описать «реалистичный» сценарий, они представляют, что всё пойдет точно по плану, без <emphasis>неожиданных</emphasis> задержек или <emphasis>непредвиденных</emphasis> катастроф, — то есть рисуют ту же картину, что и для «лучшего варианта».</p><p>Реальность же, как выясняется, обычно преподносит результаты, которые оказываются несколько хуже даже «худшего варианта».</p><p>В отличие от большинства когнитивных искажений, для ошибки планирования нам известна хорошая эвристика для её преодоления. Она не сработает в случае бардака масштабов Денверского аэропорта, но отлично подойдет для личного планирования и даже для некоторых небольших организационных задач. Достаточно использовать «взгляд извне» вместо «взгляда изнутри».</p><p>Люди склонны строить свои прогнозы, размышляя об особенных, уникальных чертах стоящей перед ними задачи и выстраивая сценарий того, как они намерены её выполнить, — а это как раз то, что мы обычно и называем <emphasis>планированием</emphasis>. Когда вы хотите что-то сделать, вам нужно спланировать где, когда и как; прикинуть, сколько времени и ресурсов потребуется; мысленно представить все шаги от начала до успешного завершения. Всё это — «взгляд изнутри», и он не учитывает неожиданных задержек и непредвиденных катастроф. Как мы уже видели, просьбы представить «худший вариант» всё равно недостаточно, чтобы перевесить оптимизм: люди не закладывают в свои сценарии достаточный уровень мерфигенности.</p><p>Взгляд извне — это когда вы намеренно <emphasis>избегаете</emphasis> размышлений об особых, уникальных чертах проекта и просто спрашиваете себя, сколько времени уходило на завершение <emphasis>в целом</emphasis> похожих проектов в прошлом. Это противоречит интуиции, ведь взгляд изнутри содержит гораздо больше деталей — велик соблазн поверить, будто тщательно проработанный прогноз, учитывающий все имеющиеся данные, даст лучший результат.</p><p>Однако эксперимент показал, что чем детальнее представления испытуемых, тем оптимистичнее (и менее точными) они становятся. Бюлер и его коллеги попросили экспериментальную группу подробно расписать планы рождественских покупок: где, когда и как они собираются их делать.<sup>5</sup> В среднем эта группа рассчитывала закончить покупки более чем за неделю до Рождества. Другую группу просто спросили, когда они планируют закончить покупки, и средний ответ составил четыре дня. Обе группы закончили покупки в среднем за три дня до Рождества.</p><p>Аналогично, Бюлер и его коллеги в кросс-культурном исследовании обнаружили, что японские студенты рассчитывали закончить эссе за десять дней до дедлайна. На самом же деле они заканчивали за день до дедлайна. Когда их спросили, за сколько они завершали подобные задачи в прошлом, они ответили: «за один день до дедлайна».<sup>6</sup> В этом и заключается сила взгляда извне по сравнению со взглядом изнутри.</p><p>Похожий вывод заключается в том, что опытные сторонние наблюдатели, которые знают меньше деталей, но могут опереться на релевантный опыт, зачастую оказываются куда менее оптимистичными и гораздо более точными, чем сами авторы планов и исполнители.</p><p>Таким образом, существует вполне надежный способ справиться с ошибкой планирования, если вы делаете что-то <emphasis>в целом</emphasis> похожее на некоторый базовый класс прошлых проектов. Просто спросите себя, сколько времени уходило на аналогичные проекты в прошлом, не принимая во внимание <emphasis>никакие</emphasis> особенности вашего нынешнего проекта. А еще лучше — спросите опытного стороннего наблюдателя, сколько времени занимали такие проекты у других.</p><p>Вы получите ответ, который покажется вам чудовищно долгим и явно не учитывающим те особые причины, по которым конкретно эта задача должна занять меньше времени. Этот ответ верен. Смиритесь с этим.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jg/planning_fallacy/">*</a></p><p>1.  Роджер Бюлер, Дейл Гриффин и Майкл Росс, «Inside the Planning Fallacy: The Causes and Consequences of Optimistic Time Predictions», в Gilovich, Griffin, and Kahneman, <emphasis>Heuristics and Biases</emphasis>, 250–270.</p><p>2.  Роджер Бюлер, Дейл Гриффин и Майкл Росс, «Exploring the ‘Planning Fallacy’: Why People Underestimate Their Task Completion Times», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 67, no. 3 (1994): 366–381, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.67.3.366">10.1037/0022-3514.67.3.366</a>; Роджер Бюлер, Дейл Гриффин и Майкл Росс, «It’s About Time: Optimistic Predictions in Work and Love», <emphasis>European Review of Social Psychology</emphasis> 6, no. 1 (1995): 1–32, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1080/14792779343000112">10.1080/14792779343000112</a>.</p><p>3. Бюлер, Гриффин и Росс, «Inside the Planning Fallacy».</p><p>4.  Иэн Р. Ньюби-Кларк и др., «People Focus on Optimistic Scenarios and Disregard Pessimistic Scenarios While Predicting Task Completion Times», <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Applied</emphasis> 6, no. 3 (2000): 171–182, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/1076-898X.6.3.171">10.1037/1076-898X.6.3.171</a>.</p><p>5. Бюлер, Гриффин и Росс, «Inside the Planning Fallacy».</p><p>6. Там же.</p></section>
<section>
<title><p>8. Иллюзия прозрачности: почему вас никто не понимает.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Под влиянием <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">ошибки послезнания</a> люди, знающие исход ситуации, верят, что его было легко предсказать заранее. Зная результат, мы переосмысливаем ситуацию в его свете. Даже получив предупреждение, мы не можем отменить эту интерпретацию, чтобы поставить себя на место того, кто не знает того, что знаем мы.</p><p>С этим тесно связана <emphasis>иллюзия прозрачности</emphasis>: мы всегда знаем, что <emphasis>мы</emphasis> имеем в виду под своими словами, а потому ожидаем, что и другие это поймут. Когда мы читаем собственный текст, предполагаемый смысл легко встает на свои места, ведь мы знаем, что на самом деле хотели сказать. Трудно поставить себя на место того, кому приходится интерпретировать вслепую, руководствуясь одними лишь словами.</p><p>Джун рекомендует Марку ресторан; Марк обедает там и обнаруживает либо (а) невзрачную еду и посредственное обслуживание, либо (б) восхитительную еду и безупречный сервис. Затем Марк оставляет на автоответчике Джун следующее сообщение: «Джун, я только что поужинал в ресторане, который ты рекомендовала, и должен сказать, это было чудесно, просто чудесно». Кисар представил группе испытуемых сценарий (а), и 59% сочли, что сообщение Марка было саркастическим <emphasis>и что Джун уловит этот сарказм</emphasis>.<sup>1</sup> Среди других испытуемых, которым рассказали сценарий (б), лишь 3% подумали, что Джун воспримет сообщение Марка как саркастическое. Кисар и Барр, судя по всему, указывают на то, что испытуемым проигрывали реальное голосовое сообщение.<sup>2</sup> Кисар показал: если испытуемым говорили, что ресторан был ужасен, <emphasis>но Марк хотел скрыть свою реакцию</emphasis>, они верили, что Джун не заметит сарказма в (том же самом) сообщении:<sup>3</sup></p><p>Они с одинаковой вероятностью предсказывали, что она уловит сарказм, как в случае, когда он пытался скрыть свой негативный опыт, так и тогда, когда его опыт был положительным, а сам он — искренним. Таким образом, участники посчитали <emphasis>коммуникативное намерение</emphasis> Марка прозрачным. Они словно исходили из того, что Джун уловит любое намерение, которое Марк хотел до неё донести.<sup>4</sup></p><p>«The goose hangs high» («гусь высоко висит») — устаревшая английская идиома, вышедшая из употребления в современном языке. Кисар и Блай сообщили одной группе испытуемых, что эта идиома означает «будущее выглядит радужным», а другая группа узнала, что она означает «будущее выглядит мрачным».<sup>5</sup> Затем испытуемых спросили, какое из этих двух значений <emphasis>неосведомленный</emphasis> слушатель с большей вероятностью припишет этой идиоме. Каждая группа сочла, что слушатели воспримут именно то значение, которое им преподнесли как «стандартное».</p><p>(Среди других протестированных идиом были «come the uncle over someone» [поучать, читать нотации], «to go by the board» [идти прахом] и «to lay out in lavender» [разделать под орех]. Ах, английский, какой чудесный язык!)</p><p>Кисар и Хенли проверили калибровку говорящих: склонны ли говорящие недооценивать, переоценивать или же верно оценивать то, насколько часто слушатели их понимают?<sup>6</sup> Говорящим давали неоднозначные предложения («Мужчина преследует женщину на велосипеде») и устраняющие двусмысленность картинки (мужчина бежит за женщиной, едущей на велосипеде), затем просили произнести эти фразы перед адресатами, а после — оценить, сколько адресатов поняли вложенный смысл. Говорящие полагали, что их поняли в 72% случаев, тогда как на самом деле их понимали в 61% случаев. Когда адресаты их не понимали, говорящие в 46% случаев думали, что те их поняли; когда же адресаты понимали их, говорящие лишь в 12% случаев думали, что те их не поняли.</p><p>Дополнительные испытуемые, которые <emphasis>слышали со стороны</emphasis> объяснение, не продемонстрировали подобной предвзятости, ожидая, что слушатели поймут фразу лишь в 56% случаев.</p><p>Как отмечают Кисар и Барр, за два дня до нападения Германии на Польшу Чемберлен направил письмо, призванное ясно дать понять, что Великобритания вступит в войну в случае любого вторжения.<sup>7</sup> Письмо, составленное на вежливом дипломатическом языке, Гитлер воспринял как примирительное — и танки двинулись вперед.</p><p>Не спешите винить тех, кто не понимает ваши совершенно ясные фразы — устные или письменные. Весьма вероятно, что ваши слова гораздо более двусмысленны, чем вы думаете.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ke/illusion_of_transparency_why_no_one_understands/">*</a></p><p>1. Боаз Кисар, “The Illusory Transparency of Intention: Linguistic Perspective Taking in Text,” <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 26 (2 1994): 165–208, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/cogp.1994.1006">10.1006/cogp.1994.1006</a>.</p><p>2. Keysar and Barr, “Self-Anchoring in Conversation.”</p><p>3. Боаз Кисар, “Language Users as Problem Solvers: Just What Ambiguity Problem Do They Solve?,” в <emphasis>Social and Cognitive Approaches to Interpersonal Communication</emphasis>, под ред. Susan R. Fussell и Roger J. Kreuz (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1998), 175–200.</p><p>4. Keysar and Barr, “Self-Anchoring in Conversation.”</p><p>5. Боаз Кисар и Бриджет Блай, “Intuitions of the Transparency of Idioms: Can One Keep a Secret by Spilling the Beans?,” <emphasis>Journal of Memory and Language</emphasis> 34 (1 1995): 89–109, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/jmla.1995.1005">10.1006/jmla.1995.1005</a>.</p><p>6. Боаз Кисар и Энн С. Хенли, “Speakers’ Overestimation of Their Effectiveness,” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 13 (3 2002): 207–212, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/1467-9280.00439">10.1111/1467-9280.00439</a>.</p><p>7. Keysar and Barr, “Self-Anchoring in Conversation.”</p></section>
<section>
<title><p>9. Ожидание коротких инференциальных дистанций.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary_psychology#Environment_of_evolutionary_adaptedness">Среда эволюционной адаптированности</a> <emphasis>Homo sapiens</emphasis> (также известная как СЭА, или «среда предков») состояла из <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Band_society">общин</a> охотников-собирателей численностью максимум <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar%27s_number">200 человек</a>, не знавших письменности. Все унаследованные знания передавались устно и по памяти.</p><p>В таком мире любые фоновые знания универсальны. Вся информация, не являющаяся строго личной, публична, и точка.</p><p>В среде предков вы вряд ли могли оказаться дальше чем в <emphasis>одном инференциальном шаге</emphasis> от кого-либо ещё. Когда вы находите новый оазис, вам не нужно объяснять соплеменникам, что такое оазис, почему пить воду — хорошая идея или как ходить. Только вы знаете, где находится оазис; это личное знание. Но у каждого есть достаточная база, чтобы понять ваше описание оазиса, и понятия, необходимые, чтобы думать о воде; это универсальное знание. Когда вы объясняете что-то в среде предков, вам почти <emphasis>никогда</emphasis> не приходится объяснять свои понятия. Максимум, вам придётся объяснить <emphasis>одно</emphasis> новое понятие, а не два или более одновременно.</p><p>В среде предков не существовало абстрактных дисциплин с огромными массивами тщательно собранных доказательств, обобщённых в элегантные теории и изложенных в книгах, чьи выводы <emphasis>отстоят на сотню инференциальных шагов</emphasis> от всеобщих фоновых предпосылок.</p><p>В среде предков любой, кто говорит что-то без очевидных оснований, — либо лжец, либо идиот. Вы вряд ли подумаете: «Хм, может, у этого человека есть хорошо обоснованные фоновые знания, о которых никто в моей общине даже не слышал?» — ведь надёжным инвариантом среды предков было то, что такого просто не бывало.</p><p>И наоборот: если вы говорите что-то совершенно очевидное, а другой человек этого не видит, значит, <emphasis>он</emphasis> идиот или намеренно упрямится, чтобы вас позлить.</p><p>И в довершение всего, если кто-то говорит что-то без очевидных оснований и <emphasis>ждёт</emphasis>, что вы поверите, — да ещё и возмущается, когда вы этого не делаете, — то он точно <emphasis>сумасшедший.</emphasis></p><p>В сочетании с иллюзией прозрачности и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kf/selfanchoring/">эгоцентрической привязкой</a>, это, по-моему, <emphasis>многое</emphasis> объясняет в легендарных трудностях, которые большинство учёных испытывают при общении с непрофессиональной аудиторией — или даже с учёными из других областей. Когда я наблюдаю неудачные попытки что-то объяснить, я обычно вижу, как объясняющий делает всего <emphasis>один</emphasis> шаг назад, когда ему нужно сделать два или более шагов. Или же слушатели исходят из того, что всё должно быть понятно за один шаг, тогда как для объяснения требуется два или более. Обе стороны ведут себя так, будто ожидают очень коротких инференциальных дистанций от общеизвестных знаний до любых новых знаний.</p><p>Биолог в разговоре с физиком может обосновать эволюцию, назвав её простейшим объяснением. Но далеко не каждому жителю Земли привили знание той легендарной истории науки от Ньютона до Эйнштейна, которая наделяет фразу «простейшее объяснение» её величественным смыслом — Словом Силы, произносимым при рождении теорий и высекаемым на их надгробиях. Для кого-то другого фраза «Но ведь это простейшее объяснение!» может прозвучать как интересный, но едва ли неопровержимый довод; она не кажется таким уж мощным инструментом для понимания офисных интриг или ремонта сломанного автомобиля. Очевидно, биолог влюблён в собственные идеи и слишком высокомерен, чтобы рассматривать альтернативные объяснения, которые звучат столь же правдоподобно. (Если это звучит правдоподобно для меня, то должно звучать правдоподобно и для любого здравомыслящего члена моей общины.)</p><p>А с точки зрения биолога, он вполне понимает, что эволюция поначалу может казаться немного странной, — но когда кто-то отвергает её даже после того, как он объяснил, что это простейшее объяснение, что ж, тогда ясно, что не-учёные просто идиоты и разговаривать с ними нет смысла.</p><p>Понятный аргумент должен выстраивать <emphasis>цепочку</emphasis> рассуждений, начиная с того, что аудитория <emphasis>уже знает или принимает.</emphasis> Если вы не спуститесь на достаточную глубину рекурсии, вы будете разговаривать сами с собой.</p><p>Если в какой-то момент вы сделаете утверждение без очевидного обоснования в виде ранее подкреплённых вами доводов, аудитория просто решит, что вы сошли с ума.</p><p>Это происходит и тогда, когда вы позволяете себе <emphasis>явно</emphasis> придавать доводу больший вес, чем это кажется оправданным аудитории <emphasis>в данный момент</emphasis>. Например, рассуждать так, будто «более простое объяснение» — это неопровержимый аргумент в пользу эволюции (чем он и является), а не просто занятная мысль (какой она кажется человеку, которого не учили благоговеть перед бритвой Оккама).</p><p>Ах да, и лучше не давайте понять, будто <emphasis>вы</emphasis> считаете, что ваши рассуждения отстоят на дюжину шагов умозаключений от того, что известно аудитории, или будто <emphasis>вы</emphasis> полагаете, что обладаете некими особыми фоновыми знаниями, которые ей недоступны. Аудитория ничего не знает об эволюционно-психологических доводах в пользу когнитивного искажения, заставляющего нас недооценивать инференциальную дистанцию, что приводит к заторам в общении. Люди просто подумают, что вы относитесь к ним свысока.</p><p>И если вы думаете, что сможете объяснить концепцию «систематически недооцениваемой инференциальной дистанции» в двух словах, у меня для вас плохие новости...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kg/expecting_short_inferential_distances/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>10. Линза, которая видит свои изъяны.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Свет покидает Солнце, падает на ваши шнурки и отражается; часть фотонов попадает в зрачки ваших глаз и падает на сетчатку; энергия фотонов запускает нервные импульсы; нервные импульсы передаются в зрительные зоны мозга; и там оптическая информация обрабатывается и реконструируется в трехмерную модель, которая распознается как развязавшийся шнурок; и вот вы верите, что ваши шнурки развязаны.</p><p>В этом и кроется секрет <emphasis>осознанной рациональности —</emphasis> весь этот процесс не является магией, и вы можете его <emphasis>понять</emphasis>. Вы можете <emphasis>понять</emphasis>, как именно видите свои шнурки. Вы можете <emphasis>поразмышлять</emphasis> о том, какие процессы мышления создают убеждения, отражающие реальность, а какие — нет.</p><p>Мыши видят, но не могут понять сам процесс зрения. <emphasis>Вы</emphasis> же можете понять, как устроено зрение, и благодаря этому способны делать то, на что мыши не способны. Задержитесь на мгновение, чтобы восхититься этим, ведь это действительно удивительно.</p><p>Мыши видят, но они не знают, что у них есть зрительная кора, и потому не могут делать поправку на оптические иллюзии. Мышь живет в мысленном мире, где есть кошки, норки, сыр и мышеловки, но нет мышиного мозга. Их камера не снимает собственный объектив. Но мы, люди, можем посмотреть на <a l:href="http://www.richrock.com/gifs/optical-illusion-wheels-circles-rotating.png">странную на первый взгляд картинку</a> и осознать, что часть того, что мы видим, — это сама линза. Вам не обязательно всегда верить собственным глазам, но вы должны понимать, что глаза у вас <emphasis>есть</emphasis> — у вас должны быть разные мысленные категории для карты и территории, для органов чувств и реальности. И если вам кажется, что эта способность тривиальна, вспомните, насколько она редка в животном мире.</p><p>Сама идея Науки — это, попросту говоря, рефлексивное рассуждение о более надежном методе, позволяющем содержанию вашего разума отражать содержание внешнего мира. До такого мыши никогда бы не додумались. Размышляя над концепцией «проведения воспроизводимых экспериментов для фальсификации теорий», мы можем понять, <emphasis>почему</emphasis> это работает. Наука — это не какая-то отдельная сфера, далекая от реальной жизни и понимания простых смертных. Наука — это не то, что применимо лишь в стенах лабораторий. Наука сама по себе — понятный процесс в физическом мире, соотносящий работу мозга с реальностью.</p><p>В Науке <emphasis>есть смысл</emphasis>, если над этим задуматься. Но мыши не умеют думать о мышлении, и именно поэтому у них нет Науки. Не стоит упускать из виду чудо этого явления — или потенциальное могущество, которое оно дает нам как отдельным личностям, а не только научным сообществам.</p><p>Надо признать, понять устройство двигателя мышления может быть <emphasis>немного сложнее</emphasis>, чем понять устройство парового двигателя, — но это не <emphasis>принципиально</emphasis> иная задача.</p><p>Как-то раз я зашел в чат #philosophy сети EFNet, чтобы спросить: «Верите ли вы, что в ближайшие 20 лет случится ядерная война? Если нет, то почему?» Один из ответивших сказал, что не ожидает ядерной войны в ближайшие 100 лет, потому что «ни один из игроков, принимающих решения относительно ядерной войны, сейчас в ней не заинтересован». «Но почему вы распространяете это аж на 100 лет вперед?» — спросил я. «Чистая надежда», — ответил он.</p><p>Размышляя над этим мыслительным процессом, мы понимаем, почему мысль о ядерной войне расстраивает этого человека, и видим, как его мозг из-за этого отвергает подобное убеждение. Но если вообразить миллиард миров — эвереттовских ветвей или <a l:href="http://arxiv.org/abs/astro-ph/0302131">двойников Тегмарка</a><sup>1</sup> — такой ход мысли не будет систематически переносить оптимистов именно в те ветви, где ядерной войны не происходит. (Какой-нибудь умник наверняка скажет: «Ага, но раз у меня есть надежда, я буду работать немного усерднее, подстегну мировую экономику и тем самым помогу уберечь страны от скатывания в то озлобленное и безнадежное состояние, в котором возможна ядерная война. Так что эти два события все-таки связаны». На этом этапе нам придется привлечь теорему Байеса и измерить эту связь количественно. Ваш оптимистичный настрой не может оказывать <emphasis>настолько</emphasis> сильного влияния на мир; сам по себе он не способен снизить вероятность ядерной войны на 20% или на сколько там ваш оптимизм сдвинул ваши убеждения. Значительное изменение своих убеждений из-за события, которое лишь незначительно повышает ваши шансы оказаться правым, все равно исказит вашу карту реальности.)</p><p>Спрашивать, какие убеждения делают вас счастливыми, — значит обращаться внутрь себя, а не вовне; это говорит кое-что о вас самих, но не является свидетельством, связанным с внешним миром. Я ничего не имею против счастья, но оно должно проистекать из вашей картины мира, а не вмешиваться в работу ментальных кистей.</p><p>Если вы способны это увидеть — если вы понимаете, что надежда слишком сильно смещает ваши мысли <emphasis>первого порядка</emphasis>, если вы можете осознать свой разум как несовершенный механизм картографирования, — тогда вы сможете применить рефлексивную коррекцию. Мозг — это несовершенная линза, сквозь которую мы смотрим на реальность. Это верно как для мышиного, так и для человеческого мозга. Но человеческий мозг — это несовершенная линза, которая способна понять собственные изъяны — свои систематические ошибки, свои искажения — и применить к ним коррекцию второго порядка. Это <emphasis>на практике</emphasis> делает линзу гораздо более мощной. Не идеальной, но гораздо более мощной.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jm/the_lens_that_sees_its_flaws/">*</a></p><p>1. Макс Тегмарк, «Параллельные вселенные», в <emphasis>Science and Ultimate Reality: Quantum Theory, Cosmology, and Complexity</emphasis>, под ред. Джона Д. Барроу, Пола К. У. Дэвиса и Чарльза Л. Харпера-младшего (New York: Cambridge University Press, 2004), 459–491.</p></section>
<section>
<title><p>Часть Б. Псевдоубеждения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>11. Заставляя убеждения платить за аренду (ожидаемым опытом). Так начинается древняя притча:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><emphasis>Если дерево падает в лесу и никто этого не слышит, издает ли оно звук? Один говорит: «Да, издает, ведь оно создает колебания воздуха». Другой говорит: «Нет, не издает, ведь ни в одном мозгу не происходит обработки слуховой информации».</emphasis></p><p>Предположим, что после падения дерева оба они вместе идут в лес. Будет ли один из них ожидать, что дерево упало вправо, а другой — что оно упало влево? Предположим, что перед падением дерева они оставили рядом с ним звукозаписывающее устройство. Будет ли один из них при воспроизведении записи ожидать услышать что-то иное, чем другой? Предположим, они подключают электроэнцефалограф к какому-нибудь мозгу; ожидает ли один увидеть на ленте иную кривую, чем другой? Хотя они спорят — один говорит «нет», а другой «да», — они не ожидают никаких различий в своем опыте. Оба думают, что у них разные модели мира, но между ними нет никакой разницы в том, что, по их ожиданиям, <emphasis>произойдет с</emphasis> ними.</p><p>Возникает соблазн устранить этот класс ошибок, настаивая на том, что единственный допустимый вид убеждений — это ожидание чувственного опыта. Но мир на самом деле содержит много такого, что не воспринимается напрямую. Мы не видим атомов, из которых состоит кирпич, но атомы действительно там есть. Под вашими ногами есть пол, но вы не <emphasis>воспринимаете</emphasis> его напрямую; вы видите свет, <emphasis>отраженный</emphasis> от пола, или, скорее, вы видите то, во что ваша сетчатка и зрительная кора переработали этот свет. Сделать вывод о существовании пола на основании того, что вы его видите, — значит сделать шаг назад, к невидимым причинам опыта. Это может казаться очень коротким и прямым шагом, но это все же шаг.</p><p>Вы стоите на крыше высокого здания рядом с напольными часами с часовой, минутной и тикающей секундной стрелками. В руке у вас шар для боулинга, и вы бросаете его с крыши. На каком тиканье часов вы услышите грохот удара шара о землю?</p><p>Чтобы ответить точно, вам понадобятся такие убеждения, как <emphasis>земное притяжение составляет 9,8 метра в секунду за секунду,</emphasis> и <emphasis>высота этого здания — около 120 метров.</emphasis> Эти убеждения не являются бессловесным ожиданием чувственного опыта; они выражены словами, они пропозициональны. Пожалуй, не будет большим преувеличением описать эти два убеждения как предложения, состоящие из слов. Но у этих двух убеждений есть логическое <emphasis>следствие</emphasis>, которое представляет собой прямое ожидание чувственного опыта: если в момент броска секундная стрелка часов находится на цифре 12, вы ожидаете увидеть ее на цифре 1, когда услышите грохот пятью секундами позже. Чтобы предвидеть чувственный опыт как можно точнее, мы должны оперировать убеждениями, которые сами по себе не являются ожиданиями чувственного опыта.</p><p>Великая сила <emphasis>Homo sapiens</emphasis> заключается в том, что мы способны — лучше любого другого вида в мире — учиться моделировать невидимое. Но это также и одна из наших главных слабостей. Люди часто верят в вещи, которые не просто невидимы, но и нереальны.</p><p>Тот же мозг, который выстраивает сеть выводимых причин за пределами чувственного опыта, может выстроить и сеть причин, не связанных или плохо связанных с чувственным опытом. Алхимики верили, что флогистон вызывает огонь — мы могли бы упрощенно представить структуру их разума, нарисовав небольшой узел с надписью «Флогистон» и стрелку от него к их чувственному восприятию потрескивающего костра, — но это убеждение не давало никаких опережающих предсказаний; связь флогистона с опытом всегда устанавливалась уже после получения опыта, а не ограничивала его заранее. Или предположим, что ваш постмодернистский профессор литературы учит вас, что знаменитый писатель Вулки Уилкинсен на самом деле «постутопист». Что из этого следует ожидать от его книг? Ничего. Это убеждение, если его вообще можно так назвать, никак не связано с чувственным опытом. Но вам лучше запомнить это пропозициональное утверждение о том, что у «Вулки Уилкинсена» есть атрибут «постутопизма», чтобы выплюнуть его на предстоящем тесте. Точно так же, если «постутопистам» свойственно «колониальное отчуждение»; если в тесте спросят, свойственно ли Вулки Уилкинсену колониальное отчуждение, вам лучше ответить «да». Эти убеждения связаны друг с другом, но все еще никак не связаны с каким-либо ожидаемым опытом.</p><p>Мы можем выстраивать целые сети убеждений, связанных исключительно друг с другом — назовем их «плавающими» убеждениями. Это уникальный для человеческого рода изъян среди всех видов животных, извращение способности <emphasis>Homo sapiens</emphasis> строить более общие и гибкие сети убеждений.</p><p>Рационалистическая добродетель <emphasis>эмпиризма</emphasis> заключается в том, чтобы постоянно спрашивать, какие именно переживания предсказывают наши убеждения — или, что еще лучше, какие они запрещают. Вы верите, что флогистон — причина огня? Тогда что именно, по вашим ожиданиям, должно произойти из-за этого? Вы верите, что Вулки Уилкинсен — постутопист? Тогда что вы ожидаете увидеть в связи с этим? Нет, не «колониальное отчуждение»; <emphasis>что именно вы ощутите?</emphasis> Вы верите, что если дерево падает в лесу и никто его не слышит, оно все равно издает звук? Какой же опыт должен тогда выпасть на вашу долю?</p><p>Еще лучше спросить: какой опыт <emphasis>не должен</emphasis> с вами произойти? Вы верите, что <emphasis>élan vital</emphasis> объясняет таинственную оживленность живых существ? Тогда чему это убеждение <emphasis>не</emphasis> позволяет случиться — что могло бы однозначно его опровергнуть? Нулевой ответ означает, что ваше убеждение никак не <emphasis>ограничивает</emphasis> опыт; оно позволяет произойти с вами <emphasis>чему угодно</emphasis>. Оно плавает.</p><p>Когда вы спорите по вопросу, который кажется фактологическим, всегда помните, о каком именно различии в ожиданиях идет спор. Если вы не можете найти разницу в ожиданиях, вы, скорее всего, спорите о ярлыках в вашей сети убеждений — или, что еще хуже, о плавающих убеждениях, этих ракушках на вашей сети. Если вы не знаете, какой опыт следует из того, что Вулки Уилкинсен — постутопист, вы можете спорить до бесконечности.</p><p>Прежде всего, не спрашивайте, во что верить, — спрашивайте, чего ожидать. Любой вопрос об убеждении должен вытекать из вопроса об ожидании, и именно этот вопрос об ожидании должен стоять в центре исследования. Каждая догадка об убеждении должна начинаться с перетекания в конкретную догадку об ожидании и должна продолжать платить за аренду будущими ожиданиями. Если убеждение оказывается злостным неплательщиком, выселяйте его.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i3/making_beliefs_pay_rent_in_anticipated_experiences/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>12. Притча о науке и политике.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Во времена Римской империи общественная жизнь была разделена между фракциями Синих и Зеленых. Синие и Зеленые убивали друг друга в поединках, в засадах, в групповых сражениях, в бунтах. Прокопий писал о враждующих фракциях: «Так зарождается у них к своим ближним ни на чем не основанная вражда, которая никогда не прекращается и не исчезает, ибо не уступает она ни узам брака, ни родства, ни дружбы, и то же самое происходит, даже если расходящиеся во мнениях об этих цветах — родные братья или другие близкие»<sup>1</sup>. Эдуард Гиббон писал: «Поддержка фракции стала необходима для каждого соискателя гражданских или духовных почестей»<sup>2</sup>.</p><p>Кем же были Синие и Зеленые? Они были спортивными болельщиками — сторонниками синей и зеленой команд по гонкам на колесницах.</p><p>Представьте себе общество будущего, которое укрывается в огромной подземной сети пещер и запечатывает входы. Мы не будем уточнять, бегут ли они от болезней, войны или радиации; предположим, что первым подземным жителям удается выращивать пищу, находить воду, регенерировать воздух, производить свет и выживать, а их потомки процветают и со временем основывают города. О мире наверху сохранились лишь легенды, записанные на клочках бумаги; и один из этих обрывков описывает <emphasis>небо</emphasis> — бескрайнее открытое воздушное пространство над великим безграничным полом. Небо — лазурного цвета и содержит странные плавающие объекты, похожие на огромные клочья белой ваты. Но значение слова «лазурный» вызывает споры: одни говорят, что оно относится к цвету, известному как «синий», а другие — что к цвету, известному как «зеленый».</p><p>В первые дни существования подземного общества Синие и Зеленые соперничали, прибегая к открытому насилию; но сегодня царит перемирие — мир, рожденный из растущего ощущения бессмысленности происходящего. Культурные нравы изменились; появился многочисленный и процветающий средний класс, который вырос в условиях эффективного поддержания правопорядка и отвык от насилия. Школы дают некоторое представление об исторической перспективе: как долго продолжалось противостояние между Синими и Зелеными, сколько людей погибло и как мало изменилось в результате. Умы открылись странной новой философии: люди остаются людьми, будь они Синими или Зелеными.</p><p>Конфликт не исчез полностью. Общество все еще разделено по синей и зеленой линиям, и практически по каждому современному вопросу политического или культурного значения существует «синяя» и «зеленая» позиции. Синие выступают за подоходный налог, Зеленые — за налог с продаж; Синие ратуют за более строгие законы о браке, в то время как Зеленые хотят облегчить разводы; Синие находят поддержку в самом центре городов, в то время как живущие в отдалении фермеры и продавцы воды, как правило, поддерживают Зеленых; Синие верят, что Земля — это огромный сферический камень в центре Вселенной, Зеленые — что это огромный плоский камень, вращающийся вокруг другого объекта под названием Солнце. Не каждый Синий или Зеленый гражданин занимает «синюю» или «зеленую» позицию по любому вопросу, но вряд ли вам встретится городской торговец, который верил бы, что небо синее, и при этом ратовал за подоходный налог и более свободные законы о браке.</p><p>Подземелье все еще поляризовано; это хрупкий мир. Кое-кто искренне считает, что Синим и Зеленым следует дружить, и теперь стало обычным делом для Зеленого покупать товары в лавке Синего или для Синего заглядывать в таверну Зеленого. И все же из перемирия, изначально порожденного истощением сил, тихо прорастает дух терпимости и даже дружбы.</p><p>Однажды Подземелье сотрясает небольшое землетрясение. Экскурсионная группа из шести человек оказывается застигнута толчком во время осмотра руин древних жилищ в верхних пещерах. Они чувствуют мимолетное движение камня под ногами, одна из туристок спотыкается и царапает колено. Группа решает повернуть назад, опасаясь повторных толчков. На обратном пути один человек улавливает в воздухе странный запах, доносящийся из давно заброшенного прохода. Игнорируя дружеские предостережения попутчиков, этот человек одалживает электрический фонарь и сворачивает в проход. Каменный коридор вьется вверх... и вверх... и наконец заканчивается проемом, вырезанным в мире — местом, где кончается всякий камень. Пространство, бескрайнее пространство уходит в вечность — простор, способный вместить тысячу городов. Невообразимо высоко, слишком яркая, чтобы смотреть на нее прямо, жгучая искра озаряет все видимое пространство — оголенная нить накала какой-то гигантской лампочки. В воздухе, без всякой опоры, висят огромные, непостижимые клочья белой ваты. И огромный светящийся потолок вверху... его <emphasis>цвет</emphasis>... это...</p><p>Теперь история разветвляется в зависимости от того, кто именно из экскурсантов решил пойти по коридору к поверхности.</p><p>Адитья-Синяя стояла под бескрайней синевой и медленно улыбалась. Это не была приятная улыбка. В ней сквозили ненависть и уязвленное самолюбие; она воскрешала в памяти каждый спор, который у нее когда-либо был с Зелеными, каждое соперничество, каждое оспоренное повышение по службе. <emphasis>«Ты была права с самого начала»,</emphasis> — шептало ей небо сверху, — <emphasis>«и теперь ты можешь это доказать».</emphasis> На мгновение Адитья застыла, впитывая эти слова, упиваясь ими, а затем повернула обратно к каменному коридору, чтобы рассказать обо всем миру. Шагая обратно, Адитья сжала руку в кулак. — Перемирие, — произнесла она, — окончено.</p><p>Бэррон-Зеленый долгие секунды непонимающе всматривался в хаос цветов. Понимание, когда оно наконец пришло, нанесло ему сокрушительный удар под дых. Из глаз брызнули слезы. Бэррон подумал о Резне в Катае, где армия Синих вырезала до единого жителей Зеленого города, включая детей; он подумал о древнем Синем генерале Аннасе Релле, объявившем Зеленых «рассадником болезни, чумой, подлежащей искоренению»; он вспомнил искры ненависти, которые видел в глазах Синих, — и внутри у него что-то надломилось. <emphasis>«Как ты можешь быть на их стороне?»</emphasis> — закричал Бэррон небу, а затем разрыдался, ибо теперь, стоя под враждебным синим сиянием, он понял: вселенная всегда была обителью зла.</p><p>Чарльз-Синий в замешательстве созерцал синий потолок. Будучи профессором в смешанном колледже, Чарльз всегда аккуратно подчеркивал, что точки зрения Синих и Зеленых одинаково обоснованны и заслуживают терпимости: небо — это метафизический конструкт, а лазурный — цвет, который можно воспринимать по-разному. На мгновение Чарльз задумался: а не увидит ли Зеленый, стоя на этом самом месте, зеленый потолок? Или, быть может, завтра в это же время потолок окажется зеленым? Но он не мог поставить на карту дальнейшее выживание цивилизации. Это было всего лишь некое природное явление, не имеющее никакого отношения к моральной философии или обществу... но Чарльз опасался, что его могут истолковать превратно. Чарльз вздохнул и повернул обратно в коридор. Завтра он вернется сюда один и завалит этот проход.</p><p>Дарья, некогда Зеленая, пыталась дышать среди пепла своего рухнувшего мира. <emphasis>«Я не дрогну»,</emphasis> — сказала себе Дарья, <emphasis>«я не отведу взгляд».</emphasis> Всю жизнь она была Зеленой, а теперь должна стать Синей. Друзья, родные — все отвернутся от нее. <emphasis>«Говори правду, даже если твой голос дрожит»,</emphasis> — говорил ей когда-то отец; но отец был мертв, а мать никогда не поймет. Дарья выдерживала спокойный синий взгляд неба, стараясь принять его, и наконец ее дыхание выровнялось. <emphasis>«Я ошибалась»,</emphasis> — с грустью подумала она, <emphasis>«все ведь совсем не так сложно».</emphasis> Она найдет новых друзей, и, возможно, семья простит ее... или же — промелькнула у нее робкая надежда — они тоже справятся с этим испытанием, встав под этим самым небом? — Небо синее, — на пробу произнесла Дарья, и ничего страшного с ней не случилось; но улыбнуться она так и не смогла. Дарья-Синяя со вздохом пошла обратно в мир, гадая, что теперь скажет.</p><p>Эддин, Зеленый, взглянул на синее небо и цинично расхохотался. Весь ход истории его мира наконец-то стал ясен; ему самому не верилось, какими же они были дураками. — Глупо, — произнес Эддин, — глупо, <emphasis>глупо</emphasis>, и все это время оно находилось прямо здесь. Ненависть, убийства, войны — и всё это время это была всего лишь какая-то <emphasis>вещь</emphasis> где-то там, о которой кто-то написал точно так же, как пишут о любой другой вещи. Никакой поэзии, никакой красоты, ничего, до чего разумному человеку могло бы быть дело — просто один бессмысленный факт, раздутый до невероятных масштабов. Эддин устало прислонился к стене у входа в пещеру, пытаясь придумать, как удержать это знание от того, чтобы оно взорвало мир, и размышляя, а не заслужили ли они все этого.</p><p>Феррис невольно ахнул, замерев от чистого изумления и восторга. Глаза Ферриса жадно метались из стороны в сторону, поочередно задерживаясь на каждой детали и лишь неохотно переходя к следующей: синее <emphasis>небо</emphasis>, белые <emphasis>облака</emphasis>, бескрайний неведомый <emphasis>мир снаружи</emphasis>, полный мест и вещей (и людей?), которых не видел еще ни один житель Подземелья. — О, так <emphasis>вот</emphasis> какого оно цвета, — сказал Феррис и пошел исследовать местность.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gt/a_fable_of_science_and_politics/">*</a></p><p>1. Прокопий Кесарийский, <emphasis>История войн</emphasis>, под ред. Генри Б. Дьюинга, т. 1 (Harvard University Press, 1914).</p><p>2. Эдуард Гиббон, <emphasis>История упадка и разрушения Римской империи</emphasis>, т. 4 (J. &amp; J. Harper, 1829).</p></section>
<section>
<title><p>13. Вера в веру.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Карл Саган однажды рассказал <a l:href="http://www.godlessgeeks.com/LINKS/Dragon.htm">притчу</a> о человеке, который приходит к нам и заявляет: «В моём гараже живёт дракон». Любопытно! Мы отвечаем, что хотим посмотреть на этого дракона — давайте же немедленно отправимся в гараж! «Но постойте, — говорит нам заявитель, — этот дракон <emphasis>невидимый</emphasis>».</p><p>И, как указывает Саган, это ещё не делает гипотезу нефальсифицируемой. Возможно, мы придём в гараж заявителя и, хотя никакого дракона не увидим, услышим тяжёлое дыхание, исходящее из пустоты; на полу загадочным образом будут появляться следы; а приборы покажут, что кто-то в гараже поглощает кислород и выделяет углекислый газ.</p><p>Но теперь представьте, что мы говорим заявителю: «Ладно, мы сходим в гараж и проверим, слышно ли тяжёлое дыхание», а тот поспешно возражает, что этот дракон <emphasis>неслышимый</emphasis>. Мы предлагаем измерить уровень углекислого газа в воздухе, а заявитель говорит, что дракон не дышит. Мы предлагаем распылить в воздухе муку, чтобы по её контурам обнаружить невидимого дракона, а заявитель тут же отвечает: «Дракон проницаем для муки».</p><p>Карл Саган использовал эту притчу, чтобы проиллюстрировать классическую мораль: несостоятельным гипотезам приходится быстро изворачиваться на ходу, чтобы избежать опровержения. Но я рассказываю её ради другого вывода: у заявителя <emphasis>где-то</emphasis> в голове должна быть точная модель ситуации, ведь он способен заранее предвидеть, <emphasis>для каких именно результатов эксперимента ему придётся придумывать оправдания.</emphasis></p><p>Некоторые философы были сильно сбиты с толку подобными сценариями, задаваясь вопросом: «А верит ли заявитель <emphasis>на самом деле</emphasis> в то, что дракон существует, или нет?» Как будто на «жёстком диске» человеческого мозга может одновременно храниться только одно убеждение! Реальный разум устроен гораздо запутаннее. Существуют разные типы убеждений; не все они сводятся к прямым ожиданиям. Заявитель явно не <emphasis>ожидает</emphasis> увидеть что-то необычное, когда откроет дверь гаража. Иначе он не стал бы заранее искать оправдания. В то же время в его наборе пропозициональных убеждений вполне может содержаться фраза <emphasis>«В моём гараже живёт дракон».</emphasis> Рационалисту может показаться, что эти два убеждения должны столкнуться и войти в конфликт, пусть даже они разного типа. И всё же физический факт состоит в том, что вы можете написать «Небо зелёное!» рядом с картинкой голубого неба, и бумага при этом не загорится.</p><p>Рационалистическая добродетель эмпиризма призвана уберечь нас от ошибок подобного рода. Предполагается, что мы должны постоянно спрашивать свои убеждения, какой именно чувственный опыт они предсказывают, — заставлять их платить аренду своими ожиданиями. Но проблема заявителя с драконом лежит глубже, и её не решить таким простым советом. Связать веру в дракона с ожидаемым опытом посещения гаража не то чтобы <emphasis>трудно</emphasis>. Если вы верите, что в вашем гараже есть дракон, то логично ожидать, что вы откроете дверь и увидите дракона. Если дракона вы не видите, значит, никакого дракона в гараже нет. Всё довольно просто. Можете даже проверить это на собственном гараже.</p><p>Нет, вся эта история с невидимостью — симптом куда более серьёзной проблемы.</p><p>В зависимости от того, как прошло ваше детство, вы можете помнить период, когда впервые начали сомневаться в существовании Деда Мороза, но всё ещё считали, что <emphasis>должны</emphasis> в него верить, а потому пытались гнать сомнения прочь. Как отмечает Дэниел Деннет, когда во что-то трудно поверить, часто гораздо проще поверить, что вы <emphasis>должны</emphasis> в это верить. Что значит верить, будто Абсолютное Космическое Небо одновременно идеально синее и идеально зелёное? Это утверждение сбивает с толку; даже неясно, что вообще <emphasis>значило бы</emphasis> верить в него — во что именно вы бы <emphasis>верили</emphasis>, если бы верили. Вам гораздо проще поверить, что <emphasis>правильно</emphasis>, <emphasis>хорошо</emphasis>, <emphasis>добродетельно</emphasis> и <emphasis>полезно</emphasis> верить, будто Абсолютное Космическое Небо одновременно идеально синее и идеально зелёное. Деннет называет это «верой в веру».<sup>1</sup></p><p>И тут всё усложняется, как это обычно и происходит у людей — мне кажется, даже Деннет упрощает то, как эта психология работает на практике. Во-первых, если вы верите в веру, вы не можете признаться себе, что вы всего лишь верите в веру. Ведь добродетель заключается в том, чтобы <emphasis>верить</emphasis>, а не просто верить в веру, и если вы лишь верите в веру вместо того, чтобы верить по-настоящему, вы не добродетельны. Никто не <emphasis>признается</emphasis> себе: «Я не верю, что Абсолютное Космическое Небо сине-зелёное, но считаю, что должен в это верить» — разве что этот человек обладает исключительной способностью признавать собственную недобродетельность. Люди не верят в веру в веру, они просто верят в веру.</p><p>(Тем, кому это кажется запутанным, может помочь изучение математической логики, которая приучает проводить очень чёткие различия между суждением P, доказательством P и доказательством того, что P доказуемо. Столь же чёткие границы существуют между P, желанием P, верой в P, желанием верить в P и верой в то, что вы верите в P.)</p><p>Существуют разные виды веры в веру. Вы можете верить в веру явно; вы можете проговаривать в своём сознательном потоке мыслей фразу: «Добродетельно верить, будто Абсолютное Космическое Небо одновременно идеально синее и идеально зелёное». (И при этом верить, будто вы действительно в это верите — если только вы не обладаете редкой способностью признавать собственную недобродетельность). Но существуют и менее явные формы веры в веру. Возможно, заявитель боится публичного осмеяния, которое, как он себе представляет, последует, если он открыто признает свою неправоту (хотя на самом деле рационалист бы его поздравил, а окружающие скорее высмеют его, если он продолжит настаивать на существовании дракона в гараже). Возможно, заявитель внутренне сжимается от перспективы признаться самому себе, что никакого дракона нет, ведь это разрушит его образ великого первооткрывателя дракона, который разглядел в своём гараже то, чего все остальные увидеть не смогли.</p><p>Если бы все наши мысли представляли собой осознанные словесные формулировки, которыми оперируют философы, человеку было бы намного проще понять собственный разум. Мимолётные мысленные образы, невысказанные внутренние сжатия, желания, которым мы следуем, не признаваясь себе в этом, — всё это составляет не меньшую часть нас самих, чем слова.</p><p>Хотя я и не согласен с Деннетом в некоторых деталях и тонкостях, я всё же считаю, что предложенная им концепция <emphasis>веры в веру</emphasis> — это ключевая идея, необходимая для понимания заявителя. Но нам нужно более широкое понятие <emphasis>веры</emphasis>, не ограничивающееся словесными формулировками. «Вера» должна включать в себя невысказанные регуляторы ожиданий. «Вера в веру» должна включать невысказанные регуляторы когнитивного поведения. Психологически недостоверно утверждать: «Заявитель не верит, что в его гараже есть дракон; он верит, что верить в дракона в гараже полезно». Зато вполне реалистично сказать, что заявитель <emphasis>строит ожидания так, будто</emphasis> никакого дракона в гараже нет, и <emphasis>ищет оправдания так, будто</emphasis> верит в эту веру.</p><p>У вас в голове может быть самый обычный мысленный образ вашего гаража — без всяких драконов, — который верно предсказывает то, с чем вы столкнётесь, открыв дверь, и при этом вам ни разу не придёт в голову словесная фраза <emphasis>«В моём гараже нет дракона».</emphasis> Готов поспорить, с вами такое бывало: когда вы открываете дверь гаража, спальни или чего угодно ещё и ожидаете не увидеть там драконов, в ваших мыслях не проносится подобная фраза.</p><p>И чтобы внутренне сжаться при мысли об отказе от веры в дракона — или сжаться от мысли об отказе от своего <emphasis>представления о себе</emphasis> как о человеке, который верит в дракона, — вовсе не обязательно явно думать: <emphasis>«Я хочу верить, что в моём гараже есть дракон».</emphasis> Достаточно просто внутренне сжаться перед перспективой признать, что вы в него не верите.</p><p>Чтобы заранее верно предвидеть, какие результаты эксперимента потребуют оправданий, заявитель должен: а) иметь где-то в глубине разума точную модель, управляющую ожиданиями, и б) совершать когнитивные усилия ради защиты либо (б1) своей свободно витающей пропозициональной веры в дракона, либо (б2) своего образа себя как верящего в дракона.</p><p>Если человек верит в свою веру в дракона и при этом действительно верит в дракона, проблема стоит гораздо менее остро. Он будет готов рискнуть, делая экспериментальные прогнозы, и, возможно, даже согласится отказаться от веры, если прогноз окажется неверным — хотя вера в веру всё же может этому помешать, если сама вера не является абсолютно непоколебимой. Когда же кто-то придумывает оправдания <emphasis>заранее</emphasis>, это, по всей видимости, означает, что вера и вера в веру рассинхронизировались.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i4/belief_in_belief/">*</a></p><p>1. Дэниел Деннет. <emphasis>«Разрушая заклятие. Религия как естественное явление»</emphasis> (Penguin, 2006).</p></section>
<section>
<title><p>14. Байесовское дзюдо. Можно неплохо позабавиться с людьми, чьи ожидания расходятся с тем, во что они думают, что верят.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как-то раз на званом ужине я пытался объяснить одному человеку, чем зарабатываю на жизнь, и тут он заявил: «Я не верю, что искусственный интеллект возможен, ведь только Бог может создать душу».</p><p>Должно быть, в этот момент на меня снизошло божественное вдохновение, потому что я мгновенно ответил: «Вы имеете в виду, что если я смогу создать искусственный интеллект, это докажет ложность вашей религии?»</p><p>Он спросил: «Что?»</p><p>Я сказал: «Ну, если ваша религия предсказывает, что я никак не могу создать искусственный интеллект, значит, если я его создам, это будет означать, что ваша религия неверна. Либо ваша религия допускает, что я могу построить ИИ, либо, если я его построю, это опровергнет вашу религию».</p><p>Последовала пауза — собеседник осознал, что только что сделал свою гипотезу уязвимой для фальсификации, — а затем он сказал: «Ну, я имел в виду не то, что вы вообще не сможете создать интеллект, а просто что он не сможет испытывать эмоции так же, как мы».</p><p>Я сказал: «Значит, если я создам искусственный интеллект, который — без какого-либо намеренно прописанного сценария — начнет говорить о своей эмоциональной жизни так, что это будет звучать совсем как у нас, <emphasis>это</emphasis> будет означать, что ваша религия ошибочна».</p><p>Он сказал: «Ну, эм, полагаю, тут нам придется остаться при своих мнениях».</p><p>Я сказал: «Вообще-то нет, не придется. В теории рациональности есть теорема, которая называется теоремой Ауманна о согласии. Она доказывает, что двое рационалистов не могут остаться каждый при своем мнении. Если два человека расходятся во мнениях, как минимум один из них делает что-то не так».</p><p>Мы недолго поспорили об этом. Наконец он произнес: «Ну, наверное, на самом деле я пытался сказать, что, по моему мнению, вы не сможете создать ничего вечного».</p><p>Я сказал: «Ну, я тоже так не думаю! Я рад, что нам удалось прийти к согласию по этому вопросу, как того требует теорема Ауманна». Я протянул руку, он пожал ее и побрел прочь.</p><p>Женщина, стоявшая неподалеку и слышавшая весь разговор, серьезно сказала мне: «Это было прекрасно».</p><p>«Большое спасибо», — ответил я.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i5/bayesian_judo/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>15. Притворяться мудрым. Самые жаркие уголки в Аду прибережены для тех, кто во времена кризиса сохраняет нейтралитет. — Данте Алигьери, знаменитый эксперт по Аду. Джон Ф. Кеннеди, процитировавший неверно.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Люди часто разыгрывают спектакль из <emphasis>нейтралитета</emphasis> или <emphasis>воздержания от суждений</emphasis>, чтобы продемонстрировать свою зрелость, мудрость, беспристрастность или просто более высокую позицию наблюдателя.</p><p>Примером могут послужить <a l:href="http://lesswrong.com/lw/yo/against_maturity/">мои родители</a>, которые на теологические вопросы вроде «Почему в Древнем Египте, где прекрасно документировались самые разные вещи, нет никаких свидетельств того, что там когда-либо жили евреи?» отвечают: «О, когда я был в твоем возрасте, я тоже задавался подобными вопросами, но потом перерос это».</p><p>Другой пример — директор школы, который, поймав двух дерущихся на площадке детей, строго говорит: «Неважно, кто начал драку, важно, кто её закончит». Конечно, важно, кто начал драку. У директора может не быть надежной <emphasis>информации</emphasis> об этом критическом факте, но если так, директору следует <emphasis>сказать</emphasis> об этом прямо, а не <emphasis>списывать со счетов важность</emphasis> того, кто ударил первым. Пусть кто-нибудь из родителей попробует ударить директора — посмотрим, далеко ли они уедут в суде на аргументе «неважно, кто начал». Но для взрослых детские драки — это просто <emphasis>неудобство</emphasis>, и для их собственного <emphasis>удобства</emphasis> совершенно неважно, кто из детей её начал. Им <emphasis>удобно</emphasis> лишь одно — чтобы драка прекратилась как можно быстрее.</p><p>Подобная динамика, как мне кажется, определяет поведение великих держав в международной дипломатии, когда они строго велят меньшим сторонам прекратить воевать <emphasis>прямо сейчас</emphasis>. Великой державе неважно, кто начал — кто спровоцировал, а кто отреагировал несоразмерно, — потому что продолжающееся <emphasis>неудобство</emphasis> для великой державы зависит исключительно от самого факта тлеющего конфликта. Ах, разве Израиль и ХАМАС не могут просто поладить?</p><p>Это я и называю «попытками казаться мудрым». Разумеется, есть много способов показать свою мудрость. Но попытка продемонстрировать её через отказ строить предположения, отказ суммировать доказательства, отказ выносить суждения, отказ принимать чью-либо сторону — оставаясь над схваткой и взирая на всех с высоты своего высокомерного и снисходительного величия (то есть демонстрируя мудрость молчанием и бездействием) — что ж, это кажется мне особенно <emphasis>претенциозным.</emphasis></p><p>Паулу Фрейре говорил: «Умыть руки в конфликте между сильным и бессильным означает принять сторону сильного, а не сохранить нейтралитет».<sup>1</sup> Детская площадка — отличное место для хулигана и ужасное для его жертвы, если учителям наплевать, <emphasis>кто начал.</emphasis> Точно так же и в международной политике: мир, в котором великие державы отказываются принимать чью-либо сторону и требуют лишь немедленного перемирия, — прекрасный мир для агрессоров и ужасное место для тех, кто подвергся агрессии. Но, разумеется, это очень удобный мир для того, чтобы быть великой державой или директором школы.</p><p>Поэтому отчасти такое поведение можно списать на чистейший эгоизм со стороны «Мудрецов».</p><p>Но отчасти это также связано со стремлением продемонстрировать превосходство своей позиции. В самом деле — что подумают <emphasis>другие взрослые</emphasis> о директоре, который как будто действительно <emphasis>принимает одну из сторон</emphasis> в драке между какими-то <emphasis>детьми</emphasis>? Да ведь это опустит статус директора до простого <emphasis>участника потасовки</emphasis>!</p><p>То же самое происходит и с почитаемым старейшиной — будь то генеральный директор, престижный академик или создатель списка рассылки, — чья репутация справедливого человека держится на его отказе выносить суждения, пока остальные выбирают стороны. Противоборствующие стороны обращаются к нему за поддержкой, но почти всегда тщетно; ведь Мудрецов почитают как судей лишь при условии, что они почти никогда на самом деле не выносят суждений, — ведь <emphasis>тогда</emphasis> они станут просто очередными участниками склоки, ничем не лучше любого другого рядового спорщика.</p><p>(Странно, но судьи в реальной правовой системе могут раз за разом выносить настоящие вердикты и при этом <emphasis>автоматически</emphasis> не терять репутацию беспристрастных арбитров. Возможно, благодаря общепринятой норме, согласно которой они <emphasis>должны</emphasis> судить, ведь это их работа. Или, возможно, потому, что судьям не приходится раз за разом выносить решения по вопросам, расколовшим племя, от почтения которого зависит их статус.)</p><p>Действительно <emphasis>существуют</emphasis> случаи, когда воздержание от суждений вполне рационально, когда люди спешат с выводами исключительно из-за своих когнитивных искажений. Как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/he/knowing_about_biases_can_hurt_people/dza">сказал Майкл Руни</a>:</p><p>Эта ошибка схожа с той, которую я постоянно вижу у студентов, только начинающих изучать философию: когда они сталкиваются с аргументами в пользу скептицизма, они вместо этого становятся релятивистами. То есть когда рациональный вывод требует воздержаться от суждений по какому-либо вопросу, слишком многие люди приходят к выводу, что любое суждение столь же правдоподобно, как и любое другое.</p><p>Но как тогда нам избежать (связанного с этим, но всё же иного) псевдорационального поведения, когда человек демонстрирует свою непредвзятую беспристрастность, ложно утверждая, будто текущий баланс свидетельств нейтрален? «О, ну конечно, вокруг полно страстных дарвинистов, но мне кажется, что имеющиеся у нас свидетельства не позволяют однозначно сделать выбор в пользу естественного отбора, а не разумного замысла».</p><p>В этой связи я бы посоветовал помнить, что <emphasis>нейтралитет — это тоже конкретное суждение.</emphasis> Это не попытка встать <emphasis>над</emphasis> чем-либо. Это выдвижение вполне определённой и конкретной позиции о том, что баланс свидетельств в данном случае допускает <emphasis>лишь</emphasis> один итог, который по совпадению оказывается нейтральным. И такое мнение тоже может быть ошибочным; отстаивание нейтралитета столь же уязвимо для критики, как и отстаивание любой конкретной стороны.</p><p>То же самое касается и социально-политических вопросов. Если кто-то говорит, что у сторонников и противников абортов есть свои здравые аргументы и что им действительно следует попытаться прийти к компромиссу и больше уважать друг друга, этот человек вовсе не занимает позицию <emphasis>над</emphasis> двумя стандартными сторонами в дискуссии об абортах. Он высказывает вполне определённое суждение — точно такое же частное, как и возгласы «за жизнь!» или «за свободу выбора!»</p><p>Если ваша цель — развить в себе общую способность формировать более точные убеждения, возможно, будет полезно не концентрироваться на столь эмоционально заряженных темах, как аборты или израильско-палестинский конфликт. Но дело <emphasis>не в том</emphasis>, будто рационалист слишком зрел, чтобы говорить о политике. И <emphasis>не в том</emphasis>, будто рационалист возвышается над этой глупой потасовкой, до участия в которой опускаются лишь обычные партийные активисты да юным энтузиастам.</p><p>Как пишет Робин Хансон, <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2009/02/the-cost-of-talking-values.html">способность вести потенциально конфликтные разговоры — это ограниченный ресурс</a>. Если вы видите способ <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/05/policy_tugowar.html">потянуть канат в сторону</a>, вы имеете полное право тратить свои ограниченные ресурсы на относительно менее популярные вопросы, где дополнительное обсуждение приносит относительно более высокую предельную отдачу.</p><p>Но тогда обязанности, которые вы отодвигаете на второй план, — это лишь вопрос ограниченности ваших ресурсов. <emphasis>А вовсе не</emphasis> следствие того, что вы парите высоко в небесах, безмятежный и Мудрый.</p><p>Мой <a l:href="https://news.ycombinator.com/item?id%3d489863">ответ</a> на <a l:href="https://news.ycombinator.com/item?id%3d489702">комментарий Пола Грэма на Hacker News</a>, пожалуй, заслуживает того, чтобы повторить его здесь в качестве резюме:</p><p>Есть разница между:</p><p>Вынесением нейтрального суждения;</p><p>Отказом от траты дополнительных ресурсов;</p><p>Притворством, будто любое из вышеперечисленного — признак глубокой мудрости, зрелости и превосходства вашей точки обзора, с сопутствующим намеком на то, что спорящие стороны занимают более низкие позиции, разница между которыми сверху кажется несущественной.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/yp/pretending_to_be_wise/">*</a></p><p>1. Паулу Фрейре, <emphasis>«Политика образования: культура, власть и освобождение»</emphasis> (Greenwood Publishing Group, 1985), 122.</p></section>
<section>
<title><p>16. Притязания религии на неопровержимость. Самое раннее из известных мне описаний научного эксперимента — это, как ни иронично, история об Илии и жрецах Ваала.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Народ Израиля колеблется между Иеговой и Ваалом, поэтому Илия объявляет, что проведет эксперимент, дабы разрешить спор — весьма новое слово для тех времен! Жрецы Ваала положат своего быка на жертвенник, а Илия положит на жертвенник быка Иеговы, но ни тому, ни другому не будет позволено разводить огонь. Тот Бог, который истинен, сам ниспошлет огонь на свою жертву. Жрецы Ваала служат Илии контрольной группой: те же дрова, тот же бык и те же жрецы, совершающие призывания, но к ложному богу. Затем Илия поливает свой жертвенник водой — нарушая симметрию эксперимента, но это было на заре науки, — дабы обозначить сознательное принятие бремени доказывания, подобно требованию уровня значимости в 0,05. Огонь нисходит на жертвенник Илии, что является результатом экспериментального наблюдения. Наблюдающий за этим народ Израиля восклицает: «Господь есть Бог!» — рецензирование.</p><p>А затем люди уводят 450 жрецов Ваала к потоку Киссону и перерезают им глотки. Сурово, но необходимо. Вы должны решительно отвергнуть опровергнутую гипотезу, и сделать это быстро, пока она не успела породить оправдания для собственной защиты. Если позволить жрецам Ваала выжить, они начнут лепетать о том, что религия — это отдельный магистериум, который нельзя ни доказать, ни опровергнуть.</p><p>В прежние времена люди действительно верили своим религиям, а не просто верили в них. Библейские археологи, отправлявшиеся на поиски Ноева ковчега, не думали, что тратят время впустую; они рассчитывали прославиться. Лишь после того, как им не удалось найти подтверждающих доказательств — а вместо них обнаружились опровергающие, — верующие совершили то, что Уильям Бартли назвал <emphasis>отступлением к приверженности</emphasis>: «Я верю, потому что верю».</p><p>В прежние времена не существовало концепции религии как отдельного магистериума. Ветхий Завет — это своего рода поток сознания культуры, свалка всего подряд: истории, законов, нравоучительных притч и, да, моделей устройства Вселенной. Ни в одном пассаже Ветхого Завета вы не найдете рассуждений о трансцендентном трепете перед сложностью Вселенной. Но зато там полно <a l:href="http://www.skepticfiles.org/atheist/genesisd.htm">научных утверждений</a> — например, о том, что Вселенная была создана за шесть дней (что является метафорой Большого взрыва), или о том, что зайцы жуют жвачку (что является метафорой...).</p><p>В прежние времена за слова о том, что местную религию «невозможно доказать», вас бы сожгли на костре. Одно из центральных верований ортодоксального иудаизма заключается в том, что Бог явился на горе Синай и громовым голосом произнес: «Да, всё это правда». С байесовской точки зрения это чертовски недвусмысленное доказательство существования сущности со сверхчеловеческим могуществом. (Хотя это и не доказывает, что данная сущность является Богом <emphasis>как таковым</emphasis> или что она доброжелательна — это вполне могли быть инопланетные подростки.) Подавляющее большинство религий в истории человечества — за исключением разве что изобретенных <emphasis>крайне</emphasis> недавно — рассказывают о событиях, которые, произойди они на самом деле, послужили бы абсолютно бесспорными доказательствами. Ортогональность религии и фактологических вопросов — это <emphasis>недавняя</emphasis> и сугубо <emphasis>западная</emphasis> концепция. Авторы оригинальных священных текстов даже не видели разницы.</p><p>Римская империя унаследовала философию от древних греков, насаждала закон и порядок в своих провинциях, вела бюрократический учет и принудительно поддерживала религиозную терпимость. Как следствие, Новый Завет, созданный во времена Римской империи, несет на себе некоторые следы современности. Вы не могли сочинить историю о том, как Бог полностью стер с лица земли город Рим (а-ля Содом и Гоморра), потому что римские историки уличили бы вас во лжи, а побить их камнями за это было нельзя.</p><p>Напротив, люди, сочинявшие истории Ветхого Завета, могли выдумывать практически все, что им вздумается. Первые египтологи были искренне потрясены, не обнаружив ни единого следа пребывания еврейских племен в Египте. Они не ожидали найти записи о Десяти казнях египетских, но рассчитывали найти хоть <emphasis>что-то.</emphasis> Как выяснилось, кое-что они все-таки нашли. Они выяснили, что в предполагаемый период Исхода Египет правил большей частью Ханаана. Это одна <emphasis>огромная</emphasis> историческая ошибка, но когда нет библиотек, уличить вас некому.</p><p>В Римской империи библиотеки были. Поэтому Новый Завет не заявляет о масштабных, зрелищных, геополитических чудесах, какими изобилует Ветхий Завет. Вместо этого Новый Завет описывает чудеса поменьше, которые, тем не менее, укладываются в ту же систему доказательств. Мальчик падает, и у него идет пена изо рта; причина тому — нечистый дух; резонно ожидать, что нечистый дух побежит от истинного пророка, но не побежит от шарлатана; Иисус изгоняет нечистого духа; следовательно, Иисус — истинный пророк, а не шарлатан. Это совершенно обычное байесовское рассуждение, если принять базовую посылку, что эпилепсия вызывается демонами (а прекращение эпилептического припадка доказывает, что демон сбежал).</p><p>Религия в прошлом не просто претендовала на истинность в фактологических и научных вопросах — она претендовала вообще на <emphasis>всё.</emphasis> Религия устанавливала свод законов — до появления законодательных органов; религия излагала историю — до появления историков и археологов; религия предписывала сексуальную мораль — до появления женского освободительного движения; религия описывала формы государственного правления — до появления конституций; и религия отвечала на научные вопросы — от биологической систематики до образования звезд. Ветхий Завет не рассуждает о благоговении перед сложностью Вселенной — он был занят установлением смертной казни для женщин, носящих мужскую одежду, что в ту эпоху было вполне солидным и удовлетворительным религиозным содержанием. Современная концепция религии как сугубо <emphasis>этической</emphasis> сферы возникла лишь потому, что все остальные области прибрали к рукам более эффективные институты. Этика — это то, что <emphasis>осталось.</emphasis></p><p>Или, вернее, люди <emphasis>думают</emphasis>, что этика — это то, что осталось. Возьмите культурную свалку 2500-летней давности. Со временем человечество уйдет далеко вперед, и элементы этой древней культурной свалки будут казаться все более вопиюще устаревшими. Этика тоже не была застрахована от человеческого прогресса — например, сегодня мы осуждаем такие одобренные Библией практики, как рабовладение. Почему же люди <emphasis>думают</emphasis>, что этика — это по-прежнему законная добыча?</p><p>По сути своей, в этической проблеме избиения тысяч невинных первенцев мужского пола — предпринятого ради того, чтобы убедить неизбранного фараона отпустить рабов, которых чисто логически можно было просто телепортировать из страны, — нет ничего мелкого. Это должно быть <emphasis>более</emphasis> вопиющим, чем сравнительно тривиальная научная ошибка о том, что у кузнечиков четыре ноги. И тем не менее, если вы скажете, что Земля плоская, на вас посмотрят как на сумасшедшего. Но если вы скажете, что Библия — ваш источник этики, женщины не влепят вам пощечину. Представление большинства людей о рациональности определяется тем, что, по их мнению, сойдет им с рук; они думают, что поддержка библейской этики сойдет им с рук, и поэтому им требуется лишь вполне посильное усилие по самообману, чтобы закрыть глаза на моральные проблемы Библии. Все согласились не замечать слона в комнате, и такое положение дел может сохраняться какое-то время.</p><p>Возможно, когда-нибудь человечество шагнет еще дальше, и к любому, кто ссылается на Библию как на источник этики, будут относиться так же, как к Тренту Лотту, поддержавшему президентскую кампанию Строма Термонда. И тогда заговорят о том, что «истинной сутью» религии всегда была генеалогия или что-то в этом роде.</p><p>Идея о том, что религия — это отдельный магистериум, который <emphasis>невозможно ни доказать, ни опровергнуть</emphasis>, — это Большая Ложь — ложь, которую повторяют снова и снова, чтобы люди произносили ее не задумываясь, но которая при критическом рассмотрении оказывается попросту ложной. Это дикое искажение того, как религия развивалась исторически, как все священные писания представляют свои верования, что говорят детям, чтобы убедить их, и во что до сих пор верит большинство религиозных людей на Земле. Нельзя не восхититься абсолютной наглостью этого утверждения, стоящего в одном ряду с лозунгом <emphasis>«Океания всегда воевала с Остазией».</emphasis> Прокурор выхватывает окровавленный топор, а обвиняемый, на мгновение опешив, быстро соображает и заявляет: «Но вы не можете опровергнуть мою невиновность одними лишь уликами — это отдельный магистериум!»</p><p>А если это не сработает, возьмите листок бумаги и начеркайте себе карточку «Бесплатный выход из тюрьмы».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i8/religions_claim_to_be_nondisprovable/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>17. Исповедание и чирлидинг.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды я присутствовал на панельной дискуссии на тему «Совместимы ли наука и религия?». Одна из участниц дискуссии, язычница, бесконечно разглагольствовала о том, как, по её мнению, была создана Земля: когда в первозданной бездне родилась гигантская первозданная корова, которая вылизала из небытия первозданного бога, чьи потомки убили первозданного великана и использовали его труп для создания Земли, и так далее. Рассказ был долгим, детальным и куда более абсурдным, чем идея о том, что Земля держится на спине гигантской черепахи. И выступавшая явно знала науку достаточно хорошо, чтобы понимать это.</p><p>Мне до сих пор трудно подобрать слова, чтобы описать то, что я видел, пока эта женщина говорила. Она говорила с... гордостью? Самодовольством? Намеренным выставлением себя напоказ?</p><p>Женщина продолжала описывать свой миф о творении целую вечность, как мне показалось, хотя на самом деле это длилось, вероятно, минут пять. Эта странная гордость / самодовольство / выставление напоказ явно имели какое-то отношение к тому, что она <emphasis>знала</emphasis>, что её убеждения научно абсурдны. И дело было не в том, что она ненавидела науку; как участница дискуссии она заявляла, что религия и наука совместимы. Она даже говорила о том, что вполне понятно, почему викинги говорили о первозданной бездне, учитывая землю, в которой они жили, — рационализировала собственную религию! — и тем не менее упорно настаивала на том, что именно в это она «верит», произнося это с особым удовлетворением.</p><p>Я не уверен, что концепция «веры в веру» Дэниела Деннета применима к этому случаю. Всё было гораздо страннее. Она не пересказывала свой миф о творении с фанатичной убеждённостью человека, которому нужно успокоить самого себя. Она не вела себя так, будто ожидала, что мы, слушатели, поверим ей, или будто ей требовалась наша вера, чтобы подтвердить её правоту.</p><p>Деннет, помимо гипотезы о «вере в веру», также предположил, что многое из того, что называют «религиозным верованием», на самом деле следует изучать как «исповедание веры». Представьте, что инопланетный антрополог изучает группу студентов-постмодернистов, изучающих английскую литературу, которые, казалось бы, все <emphasis>верили</emphasis>, что Вулки Вилькенсен был постутопическим автором. Правильный вопрос здесь, возможно, не «Почему все студенты верят в это странное утверждение?», а «Почему они все пишут это странное предложение в тестах?». Даже если предложение по сути бессмысленно, вы всё равно можете знать, в какой момент от вас требуется пропеть хором ответ.</p><p>Думаю, Деннет, возможно, излишне циничен, предполагая, что исповедание веры — это <emphasis>просто</emphasis> произнесение утверждения вслух. Большинство людей достаточно честны, и если они произносят религиозное утверждение вслух, то чувствуют себя обязанными воспроизвести эту словесную формулировку и в собственном потоке сознания.</p><p>Но даже концепция «исповедания веры», кажется, не объясняет заявление этой язычницы о вере в первозданную корову. Если бы вам пришлось исповедовать религиозную веру, чтобы удовлетворить священника или единоверца — да чёрт возьми, хотя бы ради собственного представления о себе как о религиозном человеке, — вам пришлось бы <emphasis>притворяться</emphasis>, что вы верите, <emphasis>гораздо более убедительно</emphasis>, чем это делала она. Когда она пересказывала свою историю о первозданной корове с той же странной, выставляющей себя напоказ гордостью, она даже не <emphasis>пыталась</emphasis> быть убедительной — даже не пыталась убедить нас в том, что сама относится к собственной религии серьёзно. Думаю, именно это меня так поразило. Я знаю людей, которые верят, что верят в нелепые вещи, но, когда они исповедуют их, они прикладывают гораздо больше усилий, чтобы убедить самих себя, что относятся к своим убеждениям серьёзно.</p><p>В конце концов до меня дошло, что эта женщина не пыталась убедить ни нас, ни даже себя. Её пересказ истории сотворения мира вообще был <emphasis>не о</emphasis> сотворении мира. Скорее, пускаясь в пятиминутную тираду о первозданной корове, она <emphasis>болела за язычество</emphasis> — словно размахивала баннером на футбольном матче. Баннер с надписью «ВПЕРЁД, СИНИЕ!» — это не констатация факта и не попытка убедить; он не должен быть убедительным, это просто кричалка.</p><p>Эта странная, выставленная напоказ гордость... как будто она шла обнажённой на гей-параде. (Не то чтобы в хождении обнажённым на гей-параде было что-то плохое. Лесбиянство — это не то, что истина способна разрушить.) Это было не просто выражение поддержки, вроде участия в марше, а вызывающее выражение поддержки, вроде марша нагишом — с уверенностью, что её нельзя арестовать или раскритиковать, ведь она делает это ради своего прайд-парада.</p><p>Вот почему для неё было так важно, чтобы то, что она говорит, находилось за гранью нелепости. Если бы она попыталась придать своим словам правдоподобия, это было бы равносильно тому, как если бы она надела одежду.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i6/professing_and_cheering/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>18. Вера как одежда.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>До сих пор я разграничивал веру как регулятор ожиданий, веру в веру, декларирование и боление. Из них верования, управляющие ожиданиями, мы можем назвать «собственно верой», а остальные формы — «несобственной верой». Собственно вера может быть ошибочной или иррациональной — например, когда кто-то искренне ожидает, что молитва исцелит его больного ребенка. Но остальные формы, пожалуй, «вообще не являются верой».</p><p>Еще одна форма несобственной веры — это вера как групповая идентичность, как способ принадлежности к группе. Робин Хэнсон использует отличную <a l:href="http://lesswrong.com/lw/i6/professing_and_cheering/egb">метафору</a> ношения необычной одежды, групповой формы вроде священнического облачения или иудейской кипы, и потому я буду называть это «верой как одеждой».</p><p>С точки зрения реалистичной человеческой психологии, мусульмане, направившие самолеты во Всемирный торговый центр, несомненно, видели себя героями, защищающими истину, справедливость и Исламский Путь от отвратительных инопланетных монстров в духе фильма <a l:href="http://www.imdb.com/title/tt0116629/">«День независимости»</a>. Только очень неопытный нерд — из тех, кто понятия не имеет, как смотрят на мир не-нерды, — стал бы говорить такое вслух в баре в Алабаме. В Америке так говорить не принято. Там положено утверждать, что террористы «ненавидят нашу свободу», а направить самолет в здание — это «трусливый поступок». Нельзя использовать словосочетания «героическое самопожертвование» и «террорист-смертник» в одном предложении, даже ради того, чтобы точно описать, как Враг видит мир. Сама <emphasis>концепция</emphasis> мужества и альтруизма террориста-смертника — это одежда Врага; это сразу понятно, ведь именно Враг о ней говорит. Трусость и социопатия террориста-смертника — это американская одежда. Никакие кавычки не позволят вам говорить о том, как Враг видит мир; это всё равно что нарядиться нацистом на Хэллоуин.</p><p>Вера-как-одежда помогает объяснить, почему люди могут испытывать столь <emphasis>страстные</emphasis> чувства к своей несобственной вере. Простая вера в веру или религиозное декларирование вряд ли способны вызвать подлинные, глубокие и сильные эмоции. По крайней мере, мне так кажется; признаюсь, я здесь не эксперт. Но у меня сложилось такое впечатление: люди, которые перестали строить ожидания так, будто их религия истинна, готовы на всё, чтобы <emphasis>убедить</emphasis> себя в том, что они полны страсти, и это отчаяние легко принять за искреннее горение. Но это не тот огонь, который пылал в них в детстве.</p><p>С другой стороны, человеку очень легко искренне, страстно, на нутряном уровне чувствовать свою принадлежность к группе — например, болеть за любимую спортивную команду. (Именно на этом фундаменте строится надувательство под названием «республиканцы против демократов» и аналогичные ложные дилеммы в других странах, но это тема для другого разговора.) Отождествление себя с племенем — это мощнейшая эмоциональная сила. Люди готовы умирать за это. И как только вы заставите людей отождествлять себя с племенем, убеждения, служащие одеждой этого племени, будут провозглашаться со всей страстью, рожденной чувством принадлежности к нему.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i7/belief_as_attire/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>19. Табло «Аплодисменты»</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На Саммите Сингулярности 2007 года один из докладчиков призвал к демократической многонациональной разработке искусственного интеллекта. Тогда я подошёл к микрофону и спросил:</p><p>Представьте, что группа демократических республик создаёт консорциум для разработки ИИ, и в процессе происходит много политиканства — некоторые группы интересов пользуются непропорционально большим влиянием, другие оказываются обделены. Иными словами, результат выглядит в точности как продукты современных демократий. Или же представьте, что группа гиков-бунтарей разрабатывает ИИ у себя в подвале и поручает ему опросить каждого человека в мире — сбрасывая мобильные телефоны всем, у кого их нет, — а затем сделать то, что скажет большинство. Какой из этих вариантов вы считаете более «демократичным» и чувствовали бы вы себя в безопасности при любом из них?</p><p>Я хотел выяснить, верит ли он в прагматическую адекватность демократического политического процесса или же в моральную правоту самого голосования. Но докладчик ответил:</p><p>Первый сценарий звучит как редакционная статья в журнале <emphasis>Reason</emphasis>, а второй — как сюжет голливудского фильма.</p><p>В замешательстве я спросил:</p><p>Какой же тогда демократический процесс вы <emphasis>всё-таки</emphasis> имели в виду?</p><p>Докладчик ответил:</p><p>Что-то вроде проекта «Геном человека» — это был исследовательский проект с международным финансированием.</p><p>Я спросил:</p><p>Как различные группы интересов разрешали бы свои конфликты в структуре, подобной проекту «Геном человека»?</p><p>И докладчик сказал:</p><p>Я не знаю.</p><p>Этот диалог напоминает мне <a l:href="http://content.time.com/time/magazine/article/0%2c9171%2c954853%2c00.html">высказывание</a> какого-то диктатора, которого спросили, намерен ли он вести своё карманное государство к демократии:</p><p>Мы считаем, что уже находимся внутри демократической системы. Не хватает лишь некоторых факторов — например, волеизъявления народа.</p><p>Суть демократии заключается в конкретном механизме разрешения разногласий по поводу политического курса. Если бы все группы предпочитали один и тот же курс, необходимости в демократии не возникло бы — мы бы сотрудничали автоматически. Процесс урегулирования может представлять собой прямое голосование большинства, работу выборного законодательного органа или даже чуткое к мнению избирателей поведение искусственного интеллекта, но это должно быть <emphasis>хоть что-то.</emphasis> Что вообще <emphasis>значит</emphasis> призывать к «демократическому» решению, если у вас нет на примете никакого механизма разрешения конфликтов?</p><p>По-моему, это значит лишь то, что вы произнесли слово «демократия», а аудитория теперь должна зааплодировать. Это не столько содержательное утверждение, сколько эквивалент табло «Аплодисменты», которое подсказывает зрителям в студии, когда нужно хлопать.</p><p>Этот случай примечателен разве что тем, что я ошибочно принял этот сигнал к аплодисментам за предложение конкретных мер, что привело к неловкости для всех участников. Большинство таких сигналов к аплодисментам гораздо очевиднее, и их можно обнаружить с помощью простого теста на обращение. Например, предположим, кто-то говорит:</p><p>Нам необходимо сбалансировать риски и возможности ИИ.</p><p>Если перевернуть это утверждение, получится:</p><p>Нам не нужно балансировать риски и возможности ИИ.</p><p>Поскольку противоположное утверждение звучит <emphasis>не</emphasis>нормально, исходное утверждение, скорее всего, нормально — а значит, не несёт новой информации. Существует множество веских причин произносить фразы, которые сами по себе неинформативны. Слова «Нам необходимо сбалансировать риски и возможности ИИ» могут служить введением к дискуссии, подчёркивать важность конкретного предложения по балансировке или критиковать несбалансированный подход. Связь с очевидным суждением может передать новую информацию ограниченному рационалисту — ведь сама эта связь может быть неочевидной. Но если <emphasis>никакой</emphasis> конкретики за этим не следует, фраза, скорее всего, служит просто сигналом к аплодисментам.</p><p>Мне порой хочется как-нибудь выступить с докладом, состоящим <emphasis>исключительно из</emphasis> сигналов к аплодисментам, и посмотреть, сколько времени пройдёт, прежде чем слушатели начнут смеяться:</p><p>Сегодня я пришёл сюда, чтобы предложить вам сбалансировать риски и возможности передового искусственного интеллекта. Нам следует избегать рисков и по возможности использовать открывающиеся возможности. Мы не должны без нужды подвергать себя совершенно ненужным опасностям. Для достижения этих целей мы обязаны планировать мудро и рационально. Нам не следует действовать под влиянием страха и паники или поддаваться технофобии, но не стоит и действовать в слепом энтузиазме. Мы должны уважать интересы всех сторон, заинтересованных в Сингулярности. Мы должны постараться сделать так, чтобы блага передовых технологий достались как можно большему числу людей, а не ограничивались узким кругом лиц. Мы должны всеми силами избегать вооружённых конфликтов с применением этих технологий и не допустить, чтобы колоссальная разрушительная мощь попала в руки отдельных лиц. Нам следует продумать эти вопросы до, а не после того, как станет слишком поздно что-либо предпринимать...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jb/applause_lights/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть C. Как замечать замешательство.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>20. Сфокусируйте свою неопределенность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вырастут доходности облигаций, упадут или останутся прежними? Если вы телеэксперт и ваша работа состоит в том, чтобы объяснять результат задним числом, то причин для беспокойства нет. Независимо от того, <emphasis>какая</emphasis> из трех возможностей реализуется, вы сможете объяснить, почему этот исход идеально вписывается в вашу излюбленную рыночную теорию. Нет никаких причин считать эти три исхода чем-то <emphasis>противоречащим</emphasis> друг другу, чем-то <emphasis>взаимоисключающим</emphasis>, ведь вы получите высший балл за свою аналитику при любом раскладе.</p><p>Но погодите! Представьте, что вы <emphasis>начинающий</emphasis> телеэксперт и у вас еще недостаточно опыта, чтобы придумывать правдоподобные объяснения прямо на ходу. Вам нужно заранее подготовить тезисы для завтрашнего эфира, а время на подготовку ограничено. В этом случае было бы полезно знать, <emphasis>какой</emphasis> именно исход произойдет на самом деле — вырастут ли доходности облигаций, упадут или останутся прежними, — ведь тогда вам понадобилось бы подготовить всего <emphasis>один</emphasis> набор оправданий.</p><p>Увы, никто не может предвидеть будущее. Что же делать? Вы, конечно, не можете использовать «вероятности». Мы все <a l:href="http://lesswrong.com/lw/i2/two_more_things_to_unlearn_from_school/">знаем из школы</a>, что «вероятности» — это циферки, которые стоят рядом с условием текстовой задачи, а здесь никаких циферок нет. Хуже того, вы <emphasis>чувствуете</emphasis> неопределенность. Вы не помните, чтобы <emphasis>чувствовали</emphasis> неопределенность, когда манипулировали циферками в школьных задачках. <emphasis>Университетские аудитории, где преподают математику</emphasis>, — места чистые и опрятные, следовательно, <emphasis>сама математика</emphasis> неприменима к жизненным ситуациям, далеким от чистоты и порядка. Вы ведь не хотите не к месту <a l:href="http://www.aft.org/pdfs/americaneducator/summer2007/Crit_Thinking.pdf">переносить мыслительные навыки из одного контекста в другой</a>. Очевидно, что «вероятностям» здесь не место.</p><p>И тем не менее, у вас есть всего 100 минут на подготовку оправданий. Вы не можете потратить все 100 минут на вариант «вверх», еще 100 минут на вариант «вниз» и еще 100 минут на вариант «без изменений». Вам нужно как-то расставить приоритеты.</p><p>Если бы вам пришлось обосновывать распределение времени перед проверяющей комиссией, вам пришлось бы потратить равное количество времени на каждую возможность. Поскольку никаких циферок не записано, у вас не было бы никаких документов, оправдывающих разное распределение времени. Вы уже прямо-таки слышите голоса проверяющих: <emphasis>«И почему, мистер Финкледингер, вы потратили ровно 42 минуты на оправдание № 3? Почему не 41 или 43? Признайтесь — вы необъективны! Вы просто подыгрываете своим любимчикам!»</emphasis></p><p>Но тут вы со слабым вздохом облегчения понимаете, что никакой комиссии, готовой вас отругать, не существует. И это хорошо, потому что завтра ожидается важное заявление Федеральной резервной системы, и крайне маловероятно, что цены на облигации останутся прежними. Вам совсем не хочется тратить 33 драгоценные минуты на оправдание, которое, по вашим ожиданиям, вряд ли понадобится.</p><p>Ваши мысли постоянно возвращаются к объяснениям, которые вы даете на телевидении, — о том, почему каждый из исходов правдоподобно согласуется с вашей теорией рынка. Но быстро становится ясно, что правдоподобность здесь не поможет: все три исхода правдоподобны. Степень соответствия вашей любимой теории рынка не подскажет, как распределить время. Между вашими 100 минутами времени, количество которых подчиняется закону сохранения, и вашей безграничной способностью объяснить, как исход согласуется с теорией, лежит непреодолимая пропасть.</p><p>И все же... даже находясь в состоянии неопределенности, вы, по-видимому, по-разному <emphasis>предвосхищаете</emphasis> эти три исхода; вы <emphasis>ожидаете</emphasis>, что одни оправдания понадобятся вам больше, чем другие. И — вот что самое удивительное — когда вы думаете о чем-то, из-за чего рост цен на облигации кажется <emphasis>более</emphasis> вероятным, вы чувствуете, что оправдания на случай их падения или сохранения на прежнем уровне понадобятся вам с <emphasis>меньшей</emphasis> вероятностью.</p><p>Кажется даже, что есть связь между тем, насколько сильно вы предвосхищаете каждый из трех исходов, и тем, сколько времени вы хотите потратить на подготовку соответствующего оправдания. Разумеется, эту связь невозможно выразить количественно. У вас есть 100 минут на подготовку выступления, но в этом деле с предвосхищением нет никакой сотни чего бы то ни было, которую можно было бы разделить. (Хотя вы все же понимаете, что <emphasis>если</emphasis> произойдет конкретный исход, то ваша функция полезности будет логарифмически зависеть от времени, потраченного на подготовку оправдания).</p><p>И все же... ваши мысли постоянно возвращаются к идее, что предвосхищение ограничено — в отличие от возможности находить оправдания, но подобно времени на их подготовку. Возможно, к предвосхищению стоит относиться как к <emphasis>сохраняющемуся ресурсу</emphasis>, вроде денег. Ваш первый порыв — попытаться получить больше предвосхищения, но вскоре вы понимаете, что даже если вы получите его больше, времени на подготовку оправданий у вас не прибавится. Нет, единственный выход — как можно лучше <emphasis>распределить</emphasis> свой <emphasis>ограниченный запас</emphasis> предвосхищения.</p><p>Вы почти уверены, что на курсах статистики вас ничему подобному не учили. Они не говорили, что делать, когда вы <emphasis>чувствовали</emphasis> такую жуткую неопределенность. Они не говорили, что делать, когда вам не давали готовых циферок. Да ведь даже если бы вы попытались использовать числа, вы могли бы начать использовать вообще любые числа — ведь нет никаких подсказок, какую математику применять, если ее вообще стоит применять! Может, вы в итоге стали бы использовать <emphasis>пары</emphasis> чисел, правые и левые, которые назвали бы DS — от Dexter-Sinister... или кто знает что еще? (Хотя у вас по-прежнему есть всего 100 минут на подготовку оправданий).</p><p>Если бы только существовало искусство <emphasis>фокусировать свою неопределенность</emphasis> — искусство того, как <emphasis>втиснуть</emphasis> как можно больше предвосхищения именно в тот исход, который <emphasis>произойдет на самом деле</emphasis>!</p><p>Но как назвать подобное искусство? И какими были бы его правила?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ia/focus_your_uncertainty/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>21. Что такое свидетельство? Высказывание «снег бел» истинно тогда и только тогда, когда снег бел. — Альфред Тарский. Сказать о сущем, что оно есть, или о несущем, что его нет, — значит сказать истину. — Аристотель, «Метафизика», книга IV.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Если эти две цитаты не кажутся вам достаточным определением «истины», переходите сразу к эссе «Простая истина». Здесь же я собираюсь поговорить о «свидетельствах». (Также я намерен обсуждать фактические убеждения, а не эмоции или мораль, как это разграничено в «Рациональных чувствах».)</p><p>Вы идете по улице, и у вас развязываются шнурки. Вскоре после этого по какой-то странной причине вы начинаете <emphasis>верить</emphasis>, что ваши шнурки развязаны. Свет покидает Солнце, падает на ваши шнурки и отражается от них; часть фотонов попадает в зрачки ваших глаз и ударяет в сетчатку; энергия фотонов запускает нервные импульсы; нервные импульсы передаются в зрительные отделы мозга; и там оптическая информация обрабатывается и реконструируется в трехмерную модель, которая распознается как развязавшийся шнурок. Существует последовательность событий, причинно-следственная связь в окружающем мире и в вашем мозгу, в результате которой вы в итоге начинаете верить в то, во что верите. Конечным результатом этого процесса является состояние <emphasis>разума</emphasis>, отражающее реальное состояние ваших <emphasis>шнурков</emphasis>.</p><p>Что такое <emphasis>свидетельство</emphasis>? Это событие, сцепленное причинно-следственными связями с тем, о чем вы хотите узнать. Если предметом вашего интереса являются, к примеру, ваши шнурки, то свет, попадающий в ваши зрачки, — это свидетельство, сцепленное со шнурками. Не стоит путать это с техническим значением термина «запутанность», используемым в физике, — здесь я говорю о «запутанности» просто в смысле двух вещей, которые оказываются в скоррелированных состояниях из-за причинно-следственных связей между ними.</p><p>Не всякое воздействие создает ту «сцепленность», которая необходима для свидетельства. Нет никакого толку от автомата, который пищит, когда вы вводите выигрышные номера лотереи, если этот автомат <emphasis>также</emphasis> пищит, когда вы вводите <emphasis>проигрышные</emphasis> номера. Свет, отраженный от вашей обуви, не был бы полезным свидетельством о ваших шнурках, если бы фотоны оказывались в одном и том же физическом состоянии независимо от того, завязаны ваши шнурки или развязаны.</p><p>Говоря абстрактно: чтобы событие было <emphasis>свидетельством о</emphasis> предмете исследования, оно должно происходить <emphasis>по-разному</emphasis>, будучи сцепленным с <emphasis>различными</emphasis> возможными состояниями этого предмета. (Говоря техническим языком: между событием-свидетельством и предметом исследования должна существовать взаимная информация Шеннона, соответствующая вашему текущему состоянию неопределенности относительно них обоих.)</p><p>Сцепленность может быть заразной <emphasis>при правильной обработке</emphasis>, именно поэтому вам нужны глаза и мозг. Если фотоны отразятся от ваших шнурков и попадут на камень, камень мало изменится. Камень никак полезно не отразит состояние шнурков; он не станет заметно иным в зависимости от того, завязаны были ваши шнурки или нет. Вот почему камни — бесполезные свидетели в суде. Фотопленка переймет сцепленность со шнурками от падающих фотонов, так что фотография сама по себе сможет служить свидетельством. Если ваши глаза и мозг работают правильно, <emphasis>вы</emphasis> окажетесь сцеплены со своими собственными шнурками.</p><p>Вот почему рационалисты придают такое огромное значение кажущемуся парадоксальным утверждению, что убеждение по-настоящему ценно лишь в том случае, если вас в принципе можно убедить в обратном. Если бы ваша сетчатка оказывалась в одном и том же состоянии независимо от того, какой свет на нее падает, вы были бы слепы. Некоторые системы верований — используя довольно очевидный трюк для самоподкрепления — утверждают, что определенные убеждения ценны лишь тогда, когда вы верите в них <emphasis>безусловно —</emphasis> независимо от того, что вы видите и о чем думаете. Предполагается, что ваш мозг в любом случае придет к одному и тому же состоянию. Отсюда и выражение «слепая вера». Если то, во что вы верите, не зависит от того, что вы видите, вас ослепили столь же эффективно, как если бы выкололи вам глаза.</p><p>Если ваши глаза и мозг работают правильно, ваши убеждения в итоге окажутся сцеплены с фактами. <emphasis>Рациональное мышление порождает убеждения, которые сами по себе являются свидетельствами.</emphasis></p><p>Если ваши слова правдивы, ваши рациональные убеждения, которые сами по себе являются свидетельством, могут служить свидетельством для кого-то другого. Сцепленность может передаваться по причинно-следственным цепочкам — и если вы говорите, а другой слышит, это тоже причинно-следственная связь. Произнося по мобильному телефону «У меня развязались шнурки», вы делитесь со своим другом сцепленностью со шнурками.</p><p>Поэтому рациональные убеждения заразны среди честных людей, которые считают друг друга честными. И именно поэтому заявление о том, что ваши убеждения <emphasis>не</emphasis> заразны — что вы верите по каким-то личным, непередаваемым причинам, — вызывает такие сильные подозрения. Если ваши убеждения сцеплены с реальностью, они <emphasis>должны</emphasis> быть заразными среди честных людей.</p><p>Если ваша модель реальности предполагает, что результаты ваших мыслительных процессов <emphasis>не</emphasis> должны быть заразными для других, значит, ваша модель утверждает, что ваши убеждения сами по себе не являются свидетельством, а значит, они не сцеплены с реальностью. Вам следует применить рефлексивную корректировку и перестать в это верить.</p><p>Действительно, если вы <emphasis>почувствуете</emphasis> <emphasis>нутром</emphasis>, что все это <emphasis>значит</emphasis>, вы <emphasis>автоматически</emphasis> перестанете верить. Потому что «мое убеждение не сцеплено с реальностью» <emphasis>означает</emphasis> «мое убеждение неверно». Как только вы перестаете верить, что «утверждение "снег бел" истинно», вы должны (автоматически!) перестать верить, что «снег бел», иначе с вами что-то сильно не так.</p><p>Ну так объясните, почему те мыслительные процессы, которые вы используете, систематически порождают убеждения, отражающие реальность. Объясните, почему вы считаете себя <emphasis>рациональным.</emphasis> Почему вы думаете, что при использовании мыслительных процессов, подобных вашим, разум в итоге придет к убеждению, что «снег бел» тогда и только тогда, когда снег действительно бел. Если вы не верите, что результаты ваших мыслительных процессов сцеплены с реальностью, то почему вы вообще верите результатам ваших мыслительных процессов? Это одно и то же — или должно им быть.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jl/what_is_evidence/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>22. Научные свидетельства, юридические доказательства, рациональные свидетельства.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Предположим, ваш хороший друг, комиссар полиции, под большим секретом сообщает вам, что криминальный авторитет вашего города — это Вулки Уилкинсен. Имеете ли вы право как рационалист поверить этому заявлению? Скажем так: если вы пойдете и оскорбите Вулки, я назову вас безрассудным. Поскольку разумно вести себя так, будто вероятность того, что Вулки — босс мафии, существенно выше базовой, заявление комиссара полиции должно быть сильным байесовским свидетельством.</p><p>Наша судебная система не посадит Вулки в тюрьму на основании заявления комиссара полиции. Оно неприемлемо в качестве <emphasis>юридического доказательства</emphasis>. Возможно, если бы вы сажали за решетку каждого, кого комиссар полиции обвинил в принадлежности к криминальным авторитетам, то <emphasis>поначалу</emphasis> вы поймали бы кучу боссов мафии, а заодно и тех, кто комиссару просто не нравился. Власть развращает: со временем вы ловили бы всё меньше настоящих криминальных авторитетов (которые шли бы на всё большие ухищрения ради анонимности) и всё больше невинных жертв (ничем не ограниченная власть притягивает коррупцию, как мёд мух).</p><p>Это не значит, что заявление комиссара полиции не является рациональным свидетельством. У него все еще сильно перекошенное отношение правдоподобия, и вы все равно были бы дураком, если бы оскорбили Вулки. Но на <emphasis>социальном</emphasis> уровне, стремясь к общественной цели, мы намеренно определяем «юридическое доказательство» так, чтобы оно включало в себя только определенные виды свидетельств — например, личные наблюдения комиссара полиции в ночь на 4 апреля. В идеале любое юридическое доказательство должно быть рациональным свидетельством, но не наоборот. Мы вводим особые, жесткие, дополнительные стандарты, прежде чем возвести рациональное свидетельство в ранг «юридического доказательства».</p><p>Когда я пишу это предложение в 20:33 по тихоокеанскому времени 18 августа 2007 года, на мне надеты белые носки. Имеете ли вы право как рационалист верить этому утверждению? Да. Мог бы я подтвердить это под присягой в суде? Да. Является ли это <emphasis>научным</emphasis> утверждением? Нет, потому что не существует эксперимента, который вы могли бы провести самостоятельно, чтобы его проверить. Наука состоит из <emphasis>обобщений</emphasis>, применимых ко множеству конкретных случаев, так что вы можете ставить новые эксперименты в реальном мире, проверяющие это обобщение, и тем самым самостоятельно убеждаться в его истинности, не полагаясь на чей-либо авторитет. Наука — это <emphasis>публично воспроизводимое</emphasis> знание человечества.</p><p>Как и судебная система, наука как социальный процесс состоит из склонных к ошибкам людей. Мы хотим иметь защищенный пул убеждений, которые <emphasis>особенно</emphasis> надежны. И мы хотим иметь социальные правила, которые стимулируют получение таких знаний. Поэтому мы вводим особые, жесткие, дополнительные стандарты, прежде чем канонизировать рациональное знание как «научное знание» и добавить его в защищенный пул убеждений. Имеет ли право рационалист верить в историческое существование Александра Македонского? Да. У нас есть примерная картина Древней Греции — пусть ненадежная, но это лучше, чем максимальная энтропия. Но мы зависим от авторитетных источников вроде Плутарха; мы не можем отбросить Плутарха и перепроверить все сами. Историческое знание не является научным знанием.</p><p>Имеет ли право рационалист верить, что 18 сентября 2007 года взойдет Солнце? Да — не со стопроцентной уверенностью, но на это определенно стоит ставить. (Педанты: интерпретируйте это так, что вращение Земли вокруг своей оси и ее орбита останутся примерно постоянными относительно Солнца.) Относится ли это утверждение, когда я пишу это эссе 18 августа 2007 года, к <emphasis>научным</emphasis> убеждениям?</p><p>Может показаться странным отказывать в статусе «научного» таким утверждениям, как «18 сентября 2007 года взойдет Солнце». Если бы Наука не могла делать прогнозы о будущих событиях — событиях, которые <emphasis>еще не</emphasis> произошли, — тогда она была бы бесполезна; она не могла бы сделать ни одного прогноза до проведения эксперимента. Прогноз о том, что Солнце взойдет, безусловно, является <emphasis>экстраполяцией</emphasis> научных обобщений. Он основан на моделях Солнечной системы, которые вы могли бы проверить экспериментально сами.</p><p>Но представьте, что вы готовите эксперимент для проверки предсказания № 27 принятой теории Q в новых условиях. У вас может не быть никаких конкретных причин подозревать, что это убеждение ошибочно; вы просто хотите проверить его в новом контексте. Кажется опасным заявлять <emphasis>до</emphasis> проведения эксперимента, будто существует некое «научное убеждение» касательно его результата. Существует «общепринятое предсказание» или «предсказание теории Q». Но если вы уже знаете «научное убеждение» о результате, зачем вообще утруждать себя проведением эксперимента?</p><p>Надеюсь, вы начинаете понимать, почему я отождествляю Науку с <emphasis>обобщениями</emphasis>, а не с историей какого-то конкретного эксперимента. Историческое событие происходит единожды; обобщения применимы ко множеству событий. История невоспроизводима, в отличие от научных обобщений.</p><p>Является ли мое определение «научного знания» <emphasis>истинным</emphasis>? Это некорректно сформулированный вопрос. Особые стандарты, которые мы налагаем на науку, — это прагматический выбор. Ни на звездах, ни на горах не написано, что стандартом для научных публикаций должно быть p &lt; 0,05. Многие сейчас утверждают, что 0,05 — слишком слабый критерий и было бы <emphasis>полезно</emphasis> снизить его до 0,01 или 0,001.</p><p>Возможно, будущие поколения, исходя из теории, что наука — это <emphasis>публичное</emphasis>, <emphasis>воспроизводимое</emphasis> знание человечества, будут называть «научными» только те статьи, которые опубликованы в журналах открытого доступа. Если вы берете плату за доступ к знанию, является ли оно частью знания <emphasis>человечества</emphasis>? Можем ли мы доверять результату, если людям приходится платить, чтобы его покритиковать? Является ли это <emphasis>действительно</emphasis> наукой?</p><p>Вопрос «Является ли это <emphasis>действительно</emphasis> наукой?» некорректен. Является ли закрытый журнал за 20 000 долларов в год <emphasis>действительно</emphasis> байесовским свидетельством? Как и в случае с личным заверением комиссара полиции о том, что Вулки — криминальный авторитет, думаю, мы должны ответить «да». Но следует ли канонизировать этот закрытый журнал как «науку»? Должны ли мы допускать его в специальный, защищенный пул убеждений? Что касается меня, я считаю, что для науки было бы лучше руководствоваться правилом, согласно которому только открытые знания считаются <emphasis>общедоступным, воспроизводимым пулом знаний человечества.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/in/scientific_evidence_legal_evidence_rational/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>23. Сколько нужно свидетельств?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ранее я определил <emphasis>свидетельство</emphasis> как «событие, запутанное причинно-следственными связями с тем, о чём вы хотите узнать», а <emphasis>«запутанное»</emphasis> — как «происходящее по-разному при разных возможных состояниях целевого объекта». Так сколько же запутанности — сколько свидетельств — требуется, чтобы подкрепить убеждение?</p><p>Давайте начнем с вопроса, достаточно простого, чтобы быть математическим: насколько прочно вы должны быть «запутаны» с лотереей, чтобы выиграть? Предположим, есть семьдесят шаров, которые вытягивают без возвращения, и для выигрыша нужно угадать шесть чисел. В таком случае существует 131 115 985 возможных выигрышных комбинаций, следовательно, случайно выбранный билет будет иметь вероятность выигрыша 1/131 115 985 (0,0000007%). Чтобы выиграть в лотерею, вам понадобятся свидетельства, достаточно <emphasis>избирательные</emphasis>, чтобы явно выделить одну комбинацию на фоне 131 115 984 альтернатив.</p><p>Предположим, вы можете провести несколько тестов, которые вероятностным образом отличают выигрышные номера лотереи от проигрышных. Например, вы можете ввести комбинацию в маленькую черную коробочку, которая всегда пищит, если комбинация выигрышная, и имеет лишь 1/4 (25%) шанса запищать, если комбинация неверна. В байесовской терминологии мы бы сказали, что <emphasis>отношение правдоподобия</emphasis> составляет 4 к 1. Это означает, что вероятность того, что коробочка запищит при вводе правильной комбинации, в 4 раза выше, чем вероятность того, что она запищит при неверной комбинации.</p><p>Возможных комбинаций всё ещё очень много. Если вы введёте 20 неверных комбинаций, коробочка чисто случайно запищит на 5 из них (в среднем). Если вы введёте все 131 115 985 возможных комбинаций, то, хотя коробочка гарантированно запищит на единственную выигрышную комбинацию, она также запищит и на 32 778 996 проигрышных комбинаций (в среднем).</p><p>Так что эта коробочка не позволяет вам выиграть в лотерею, но это лучше, чем ничего. Если бы вы использовали её, ваши шансы на выигрыш выросли бы с 1 из 131 115 985 до 1 из 32 778 997. Вы немного продвинулись к поиску своей цели, истины, в огромном пространстве возможностей.</p><p>Предположим, вы можете использовать другую чёрную коробочку, чтобы проверить комбинации <emphasis>дважды</emphasis>, <emphasis>независимо.</emphasis> Обе коробочки гарантированно запищат для выигрышного билета. Но шанс того, что коробочка запищит для проигрышной комбинации, равен 1/4 <emphasis>независимо</emphasis> для каждой коробочки; следовательно, шанс того, что <emphasis>обе</emphasis> коробочки запищат для проигрышной комбинации, составляет 1/16. Мы можем сказать, что <emphasis>совокупное</emphasis> свидетельство двух независимых тестов имеет отношение правдоподобия 16:1. Количество проигрышных лотерейных билетов, прошедших оба теста, составит (в среднем) 8 194 749.</p><p>Поскольку существует 131 115 985 возможных лотерейных билетов, вы можете предположить, что вам нужны свидетельства силой примерно 131 115 985 к 1 — событие или серия событий, вероятность возникновения которых для выигрышной комбинации в 131 115 985 раз выше, чем для проигрышной. На самом деле такого объема свидетельств хватит лишь на то, чтобы дать вам <emphasis>равные</emphasis> шансы на выигрыш в лотерею. Почему? Потому что если применить фильтр такой мощности к 131 миллиону проигрышных билетов, то в среднем один проигрышный билет этот фильтр пройдёт. Выигрышный билет также пройдёт фильтр. Таким образом, у вас останется два билета, прошедших фильтр, и только один из них окажется выигрышным. Шансы на выигрыш составят пятьдесят процентов, если вы можете купить только один билет.</p><p>Лучший способ взглянуть на проблему: вначале есть 1 выигрышный билет и 131 115 984 проигрышных билета, поэтому ваши шансы на выигрыш составляют 1:131 115 984. Если вы используете одну коробочку, вероятность того, что она запищит, равна 1 для выигрышного билета и 0,25 для проигрышного билета. Мы умножаем 1:131 115 984 на 1:0,25 и получаем 1:32 778 996. Добавление ещё одной коробочки со свидетельствами снова умножает шансы на 1:0,25, так что теперь шансы составляют 1 выигрышный билет к 8 194 749 проигрышным билетам.</p><p>Свидетельства удобно измерять в битах — не в тех битах, что на жёстком диске, а в математических битах, которые концептуально отличаются. Математические биты — это логарифмы вероятностей по основанию 1/2. Например, если существует четыре возможных исхода A, B, C и D, вероятности которых составляют 50%, 25%, 12,5% и 12,5%, и я скажу вам, что результатом стал «D», то я передал вам три бита информации, поскольку сообщил об исходе, вероятность которого составляла 1/8.</p><p>Так уж вышло, что 131 115 984 чуть меньше, чем 2 в 27-й степени. Таким образом, 14 коробочек, или 28 бит свидетельств — событие, вероятность которого при истинности гипотезы о билете в 268 435 456 раз выше, чем при её ложности, — сместят шансы с 1:131 115 984 до 268 435 456:131 115 984, что сокращается до 2:1. Шансы 2 к 1 означают два шанса выиграть на каждый шанс проиграть, поэтому <emphasis>вероятность</emphasis> выигрыша при наличии 28 бит свидетельств равна 2/3. Добавление ещё одной коробочки, то есть ещё 2 бита свидетельств, увеличит шансы до 8:1. Добавление ещё двух коробочек поднимет шансы на победу до 128:1.</p><p>Так что, если вы хотите обосновать <emphasis>сильное убеждение</emphasis> в том, что выиграете в лотерею — произвольно определим это как вероятность ошибки менее 1%, — 34 бита свидетельств о выигрышной комбинации должны справиться с задачей.</p><p>В целом правила взвешивания того, «сколько нужно свидетельств», следуют схожему шаблону: чем больше <emphasis>пространство возможностей</emphasis>, в котором находится гипотеза, или чем более невероятной априори она кажется по сравнению со своими соседями, или чем большей уверенности вы хотите достичь, тем больше свидетельств вам требуется.</p><p>Вы не можете нарушить правила; вы не можете сформировать точные убеждения на основе недостаточных свидетельств. Допустим, перед вами в ряд выстроены 10 коробочек, и вы начинаете вводить в них комбинации. Вы не можете остановиться на первой же комбинации, при которой запищат все 10 коробочек, заявив: «Но ведь шансы, что такое произойдёт с проигрышной комбинацией — миллион к одному! Я просто проигнорирую эти оторванные от жизни байесовские правила и остановлюсь на этом». В среднем на каждый выигрышный билет такой тест пройдёт 131 проигрышный. Учитывая пространство возможностей и априорную маловероятность, вы поспешили с чересчур сильным выводом на основе недостаточных свидетельств. Это не бессмысленное бюрократическое предписание, это математика.</p><p>Конечно, вы всё ещё можете <emphasis>верить</emphasis> на основе недостаточных свидетельств, если таков ваш каприз; но вы не сможете верить <emphasis>безошибочно.</emphasis> Это всё равно что пытаться вести машину вообще без топлива только потому, что вы не верите в нелепую занудную идею, будто для передвижения требуется горючее. Было бы гораздо <emphasis>веселее</emphasis> и намного дешевле, если бы мы просто решили отменить закон, согласно которому машинам нужно топливо. Разве это не было бы очевидно лучше для всех? Что ж, вы можете попытаться, если таков ваш каприз. Вы можете даже закрыть глаза и притвориться, что машина едет. Но чтобы <emphasis>действительно</emphasis> приходить к точным убеждениям, требуется топливо из свидетельств, и чем дальше вы хотите уехать, тем больше топлива вам понадобится.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jn/how_much_evidence_does_it_take/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>24. Высокомерие Эйнштейна.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В 1919 году сэр Артур Эддингтон возглавил экспедиции в Бразилию и на остров Принсипи с целью наблюдения солнечных затмений, чтобы проверить экспериментальное предсказание новой Общей теории относительности Эйнштейна. Один журналист спросил Эйнштейна, что бы он делал, если бы наблюдения Эддингтона не совпали с его теорией. Эйнштейн ответил своей знаменитой фразой: «Тогда мне было бы жаль Господа Бога. Теория верна».</p><p>Это кажется довольно безрассудным заявлением, бросающим вызов канону Традиционной Рациональности, согласно которому эксперимент превыше всего. Кажется, будто Эйнштейн одержим настолько великим высокомерием, что отказывается склонить голову и подчиниться вердикту Природы, как обязаны делать ученые. Кто может <emphasis>знать</emphasis>, что теория верна, до экспериментальной проверки?</p><p>Разумеется, Эйнштейн оказался прав. Я стараюсь не критиковать людей, когда они правы. Если они действительно заслуживают критики, мне не придется долго ждать случая, когда они ошибутся.</p><p>Да и Эйнштейн, возможно, был не так уж безрассуден, как могло показаться...</p><p>Чтобы присвоить вероятность более 50% правильному кандидату из множества в 100 000 000 возможных гипотез, вам потребуется не менее 27 бит свидетельств (или около того). Не стоит ожидать, что вы найдете верного кандидата без столь же сильных проверок, потому что менее строгие проверки дадут более одного кандидата, прошедшего все испытания. Если вы попытаетесь применить тест с вероятностью ложноположительного результата один на миллион (~20 бит), вы в итоге получите сотню кандидатов. Просто чтобы <emphasis>найти</emphasis> верный ответ в огромном пространстве возможностей, требуется большое количество свидетельств.</p><p>Традиционная Рациональность делает упор на обоснование: «Если вы хотите убедить меня в X, вы должны предоставить мне свидетельства в объеме Y». Я и сам часто скатываюсь к подобным формулировкам, когда говорю что-то вроде: «Чтобы <emphasis>обосновать</emphasis> веру в это утверждение с вероятностью более 99%, требуется 34 бита свидетельств». Или: «Чтобы присвоить вашей гипотезе вероятность более 50%, вам нужно 27 бит свидетельств». Традиционная формулировка подразумевает, что вы начинаете с предчувствия или какого-то личного хода рассуждений, который приводит вас к предлагаемой гипотезе, а затем вы должны собрать «свидетельства», чтобы <emphasis>подтвердить</emphasis> ее — убедить научное сообщество или обосновать свои слова о том, что вы <emphasis>верите</emphasis> в своё предчувствие.</p><p>Но с байесовской точки зрения вам требуется количество свидетельств, примерно эквивалентное сложности гипотезы, просто чтобы найти эту гипотезу в пространстве теорий. И дело вовсе не в том, чтобы что-то кому-то обосновывать. Если существует сто миллионов альтернатив, вам нужно как минимум 27 бит свидетельств просто для того, чтобы сфокусировать свое внимание исключительно на правильном ответе.</p><p>Это верно, даже если вы называете свою догадку «предчувствием» или «интуицией». Предчувствия и интуитивные озарения — это реальные процессы в реальном мозге. Если у вашего мозга нет хотя бы 10 бит подлинно запутанных, достоверных байесовских свидетельств для обработки, ваш мозг не сможет выделить правильную 10-битную гипотезу и представить ее вашему вниманию — сознательно, подсознательно или как-то еще. Подсознательные процессы не способны обнаружить одну цель из миллиона, используя всего лишь 19 бит запутанности, точно так же, как и сознательные. Предчувствия могут казаться загадочными для того, кто их испытывает, но они не могут нарушать законы физики.</p><p>Вы понимаете, к чему все идет: <emphasis>В момент первой формулировки гипотезы</emphasis> — в самый первый раз, когда эти уравнения возникли у него в голове, — Эйнштейн должен был <emphasis>уже иметь в своем распоряжении</emphasis> достаточные наблюдательные свидетельства, чтобы выделить сложные уравнения Общей теории относительности и направить на них свое внимание. Иначе он не смог бы сформулировать их <emphasis>верно</emphasis>.</p><p>А теперь подумайте, какова вероятность того, что у Эйнштейна было <emphasis>ровно</emphasis> столько наблюдательных свидетельств, чтобы Общая теория относительности привлекла его внимание, но при этом давала основания присвоить ей лишь 55% вероятности? Предположим, что Общая теория относительности — это гипотеза на 29,3 бита. Какова вероятность того, что Эйнштейн при чтении физической литературы наткнется <emphasis>ровно</emphasis> на 29,5 бита свидетельств?</p><p>Весьма маловероятно! Если у Эйнштейна изначально было достаточно наблюдательных свидетельств, чтобы вообще выделить правильные уравнения Общей теории относительности, то у него, скорее всего, было достаточно свидетельств, чтобы быть <emphasis>чертовски уверенным</emphasis> в том, что Общая теория относительности верна.</p><p>На самом деле, поскольку человеческий мозг — далеко не идеальный процессор информации, у Эйнштейна, вероятно, было <emphasis>несопоставимо больше свидетельств</emphasis>, чем в принципе потребовалось бы идеальному байесианцу для обретения высочайшей уверенности в Общей теории относительности.</p><p>«Тогда мне было бы жаль Господа Бога. Теория верна». Это звучит уже не так возмутительно, если взглянуть на ситуацию под таким углом. И помните, что из всего этого гигантского пространства возможностей Общая теория относительности действительно <emphasis>была</emphasis> верна.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jo/einsteins_arrogance/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>25. Бритва Оккама.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Чем сложнее объяснение, тем больше свидетельств требуется просто для того, чтобы отыскать его в пространстве убеждений. (В традиционном рационализме это часто формулируется не совсем верно: «Чем сложнее утверждение, тем больше свидетельств требуется для его обоснования».) Как измерить сложность объяснения? Как определить, сколько именно свидетельств необходимо?</p><p>Бритву Оккама часто формулируют как «самое простое объяснение, согласующееся с фактами». Роберт Хайнлайн возражал, что в таком случае простейшим объяснением будет: «Дама с соседней улицы — ведьма; она это сделала».</p><p>Очевидно, что длина английского предложения — плохой способ измерить «сложность». Да и одного лишь «согласования» с фактами из-за того, что объяснение <emphasis>их не запрещает</emphasis>, недостаточно.</p><p>Почему именно длина английского предложения — плохая мера сложности? Потому что, произнося предложение вслух, вы используете <emphasis>ярлыки</emphasis> для понятий, которые известны и слушателю: получатель уже сохранил всю их сложность у себя в памяти. Предположим, мы сократим всё предложение Хайнлайна до «Дсссувоэс!» («Дама с соседней улицы — ведьма; она это сделала»), чтобы всё объяснение умещалось в одно слово. Или, что ещё лучше, дадим ему случайное короткое имя вроде «Фнорд!». Уменьшит ли это сложность? Нет, ведь вам придётся заранее объяснить слушателю, что «Дсссувоэс!» означает «Дама с соседней улицы — ведьма; она это сделала». Само слово «ведьма» — это ярлык для целого ряда экстраординарных утверждений; и то, что мы все понимаем его значение, вовсе не делает само понятие простым.</p><p>С неба бьёт огромная молния и во что-то попадает, и древние скандинавы говорят: «Возможно, какой-то очень могущественный субъект разозлился и метнул молнию». Человеческий мозг — это самый сложный объект в известной нам Вселенной. Если <emphasis>гнев</emphasis> кажется простым, то лишь потому, что мы не видим всю цепочку нейронов, реализующую эту эмоцию. (Попробуйте объяснить, почему смешно шоу <emphasis>«Субботним вечером в прямом эфире»</emphasis>, инопланетянам, у которых нет чувства юмора. Но не зазнавайтесь: у вас самих нет чувства фнорда.) Сложность гнева — да и вообще сложность разума — была попросту проигнорирована людьми, которые придумали гипотезу о Торе, божественном громовержце.</p><p><emphasis>Человеку</emphasis> требуется гораздо больше времени, чтобы объяснить уравнения Максвелла, чем объяснить Тора. У людей нет врождённого словаря для математического анализа, подобного нашему врождённому словарю для гнева. Прежде чем подступиться к электричеству, вам придётся объяснить свой язык, и язык, который стоит за этим языком, и саму концепцию математики.</p><p>И всё же интуитивно кажется, что в каком-то смысле уравнения Максвелла должны быть <emphasis>проще</emphasis>, чем человеческий мозг или бог-громовержец Тор.</p><p>Так и есть. Написать компьютерную программу, моделирующую уравнения Максвелла, (как выясняется) <emphasis>несопоставимо</emphasis> проще, чем программу, моделирующую разумную, эмоциональную личность вроде Тора.</p><p>Формализм индукции Соломонова измеряет «сложность описания» длиной кратчайшей компьютерной программы, которая выдаёт это описание на выходе. Чтобы говорить о «кратчайшей компьютерной программе», выполняющей некую задачу, нужно задать пространство компьютерных программ, для чего требуются язык и интерпретатор. Индукция Соломонова использует машины Тьюринга, точнее, битовые строки, задающие машины Тьюринга. Что делать, если вам не нравятся машины Тьюринга? В таком случае вам грозит лишь константный штраф за сложность при разработке собственной универсальной машины Тьюринга, которая будет интерпретировать любой код на любом угодном вам языке программирования. Различные индуктивные формализмы штрафуют друг друга в худшем случае на некоторый константный множитель, соответствующий размеру универсального интерпретатора для этого формализма.</p><p>В лучших (по моему скромному мнению) версиях индукции Соломонова компьютерная программа выдаёт не детерминированное предсказание, а присваивает вероятности различным строкам. Например, мы могли бы описать честную монетку программой, которая присваивает равные вероятности всем 2<sup>N</sup> строкам длины N. Так в индукции Соломонова решается вопрос <emphasis>соответствия</emphasis> наблюдаемым данным. Чем более высокую вероятность программа приписывает наблюдаемым данным, тем лучше эта программа <emphasis>соответствует</emphasis> им. А поскольку сумма вероятностей должна быть равна 1, то, чтобы лучше «соответствовать» одному варианту, программа должна забрать вероятностную массу у другого варианта, который в результате будет «соответствовать» её предсказаниям гораздо хуже. Не существует никакой «суперчестной» монетки, которая давала бы 100%-ю вероятность и орлу, и решке.</p><p>Как соблюсти баланс между соответствием данным и сложностью программы? Если игнорировать штрафы за сложность и думать <emphasis>только</emphasis> о соответствии, вы всегда будете отдавать предпочтение программам, которые якобы детерминированно предсказывают данные, присваивая им 100%-ю вероятность. Если монета выдаёт ОРРООР, то программа, утверждающая, что монета была подстроена именно под результат ОРРООР, соответствует наблюдаемым данным в 64 раза лучше, чем программа, утверждающая, что монета честная. Напротив, если вы проигнорируете соответствие и будете учитывать <emphasis>только</emphasis> сложность, то гипотеза «честной монеты» всегда будет казаться проще любой другой. Даже если выпадет ОРООРОООРООООРООООООР... Действительно, честная монета <emphasis>действительно</emphasis> проще, и она соответствует этим данным точно так же хорошо, как и любой другой строке из 20 бросков — ни больше ни меньше, — но мы видим другую гипотезу, которая кажется не слишком сложной и при этом соответствует данным гораздо лучше.</p><p>Если позволить программе хранить на один двоичный бит информации больше, она сможет сократить пространство возможностей вдвое и, следовательно, присвоить вдвое большую вероятность всем точкам в оставшемся пространстве. Отсюда следует, что один бит сложности программы должен окупаться <emphasis>как минимум</emphasis> «двукратным выигрышем» в соответствии. Если вы попытаетесь создать компьютерную программу, которая явно хранит такой результат, как ОРРООР, то шесть бит, которые вы потеряете в сложности, должны полностью уничтожить всю правдоподобность, полученную за счёт 64-кратного улучшения соответствия. Иначе вы рано или поздно решите, что все честные монеты подстроены.</p><p>Если только ваша программа не поступает умно и не <emphasis>сжимает</emphasis> данные, простой перенос одного бита из данных в описание программы не должен приносить никакой выгоды.</p><p>Индукция Соломонова для предсказания последовательностей работает так: вы суммируете по всем допустимым компьютерным программам — если допустима абсолютно любая программа, индукция Соломонова становится невычислимой, — при этом априорная вероятность каждой программы равна (1/2) в степени длины её кода в битах, а также каждая программа дополнительно взвешивается по её соответствию всем наблюдаемым к данному моменту данным. Это даёт вам взвешенную смесь экспертов, которая способна предсказывать будущие биты.</p><p>Формализм минимальной длины сообщения почти эквивалентен индукции Соломоноффа. Вы отправляете строку, описывающую код, а затем отправляете строку, описывающую данные в этом коде. Лучшим является то объяснение, которое приводит к кратчайшему <emphasis>суммарному</emphasis> сообщению. Если представить множество допустимых кодов как пространство компьютерных программ, а язык описания кода — как универсальную машину, то минимальная длина сообщения почти эквивалентна индукции Соломонова. (Почти — потому что она выбирает <emphasis>кратчайшую</emphasis> программу вместо того, чтобы суммировать по всем программам.)</p><p>Это позволяет ясно увидеть проблему с использованием объяснения «Дама с соседней улицы — ведьма; она это сделала» для объяснения закономерности в последовательности 0101010101. Если вы отправляете другу сообщение, пытаясь описать наблюдаемую последовательность, вам придётся сказать: «Дама с соседней улицы — ведьма; она сделала так, чтобы получилась последовательность 0101010101». Ваше обвинение в колдовстве не позволит вам <emphasis>сократить</emphasis> оставшуюся часть сообщения; вам всё равно придётся во всех подробностях описывать данные, которые породило её ведовство.</p><p>Колдовство может соответствовать нашим наблюдениям в том смысле, что оно качественно их <emphasis>допускает</emphasis>, но это происходит лишь потому, что колдовство допускает <emphasis>всё</emphasis> — прямо как слово «Флогистон!». Поэтому даже после того, как вы скажете «ведьма», вам всё равно придётся подробно описывать все наблюдаемые данные. Передав сообщение о колдовстве, вы никак не <emphasis>сжали общую длину сообщения с описанием ваших наблюдений</emphasis>; вы просто добавили бесполезный пролог, увеличив эту общую длину.</p><p>Настоящая хитрость скрывалась в слове «это» во фразе «Ведьма это сделала». Ведьма сделала <emphasis>что</emphasis>?</p><p>Разумеется, благодаря <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">ошибке послезнания</a>, якорению, фиктивным объяснениям, фиктивной причинности, позитивной предвзятости и мотивированному мышлению может показаться совершенно очевидным, что если женщина — ведьма, то, <emphasis>конечно же</emphasis>, она заставит монету выпасть как 0101010101. Но к этому я вернусь уже совсем скоро...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jp/occams_razor/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>26. Ваша сила как рационалиста.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Следующая история произошла со мной в IRC-чате так давно, что я тогда ещё проводил время в IRC-чатах. Время стёрло детали, поэтому мой рассказ может быть неточным.</p><p>Итак, сижу я как-то в IRC-чате, и тут кто-то пишет, что его другу нужен медицинский совет. Друг этот говорит, что у него внезапно заболело в груди, он вызвал скорую, скорая приехала, но фельдшеры сказали, что всё в порядке, и уехали, а теперь боль в груди усиливается. Что делать его другу?</p><p>Эта история меня озадачила. Я вспомнил, как читал о нью-йоркских бездомных, которые вызывают скорую просто ради того, чтобы их отвезли в тепло, и о том, что медики обязаны везти их в отделение неотложной помощи даже в двадцать седьмой раз за день. Ведь если они этого не сделают, на службу скорой помощи могут подать в суд на огромные деньги. Точно так же отделения неотложной помощи по закону обязаны оказывать помощь любому человеку, независимо от его способности платить. (Расходы больница берёт на себя, а они колоссальны, из-за чего больницы закрывают свои отделения неотложной помощи... Невольно задумываешься: зачем вообще нужны экономисты, если мы всё равно их игнорируем?) Так что я не совсем понимал, как описанные события вообще могли произойти. <emphasis>Любого</emphasis>, кто жаловался на внезапную боль в груди, скорая должна была забрать незамедлительно.</p><p>И вот здесь-то я и оступился как рационалист. Я вспомнил несколько случаев, когда мой врач абсолютно не паниковал при симптомах, которые мне казались крайне тревожными. И официальная медицина всегда оказывалась права. Каждый божий раз. У меня самого как-то раз болело в груди, и врач терпеливо объяснил мне, что я описываю боль в грудных мышцах, а не инфаркт. Поэтому я написал в IRC-канал: «Ну, если медики сказали твоему другу, что это ерунда, значит, там <emphasis>и вправду</emphasis> ничего нет — его бы обязательно забрали, будь там хоть малейший шанс на серьёзные проблемы».</p><p>Таким образом мне удалось объяснить эту историю в рамках своей существующей модели, хотя картина всё равно казалась слегка притянутой за уши...</p><p>Позже этот парень возвращается в чат и говорит, что его друг всё это выдумал. Очевидно, этот друг не отличался особой надёжностью.</p><p>Возможно, мне следовало сообразить, что какой-то знакомый чьего-то знакомого в IRC-канале может быть <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/08/truth-bias.html">менее надёжным</a>, чем статья в научном журнале. Увы, верить проще, чем сомневаться; <a l:href="http://psycnet.apa.org/?%26fa%3dmain.doiLanding%26doi%3d10.1037/0022-3514.65.2.221">мы верим инстинктивно, а сомнение требует сознательных усилий</a>.<sup>1</sup></p><p>Поэтому вместо этого я ценой неимоверных усилий заставил свою модель реальности объяснить аномалию, которой <emphasis>на самом деле никогда не происходило.</emphasis> И ведь я <emphasis>знал</emphasis>, насколько это постыдно. Я <emphasis>знал</emphasis>, что полезность модели заключается не в том, что она может объяснить, а в том, чего она объяснить не может. Гипотеза, которая ничего не запрещает, разрешает всё и, следовательно, никак не ограничивает наши ожидания.</p><p>Ваша сила как рационалиста — в способности испытывать большее недоумение от вымысла, чем от реальности. Если вы одинаково хорошо можете объяснить любой исход, ваши знания равны нулю.</p><p>Все мы время от времени бываем слабы; грустно то, что в тот раз я <emphasis>мог</emphasis> быть сильнее. У меня была вся информация, необходимая для правильного вывода, я даже <emphasis>заметил</emphasis> нестыковку, но проигнорировал её. Моё замешательство было Уликой, а я эту Улику выбросил.</p><p>Мне следовало уделить больше внимания этому ощущению, что <emphasis>картина всё-таки кажется слегка притянутой за уши.</emphasis> Это одно из самых важных чувств для искателя истины, часть вашей силы как рационалиста. Недостаток архитектуры человеческого познания заключается в том, что это ощущение проявляется как тихое напряжение где-то на задворках ума, а не как воющая сирена тревоги и мигающая неоновая вывеска с надписью:</p><p>ЛИБО ВАША МОДЕЛЬ НЕВЕРНА, ЛИБО ЭТА ИСТОРИЯ ЛОЖНА.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/if/your_strength_as_a_rationalist/">*</a></p><p>1. Daniel T. Gilbert, Romin W. Tafarodi, and Patrick S. Malone, “You Can’t Not Believe Everything You Read,” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 65 (2 1993): 221–233, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.65.2.221">10.1037/0022-3514.65.2.221</a>.</p></section>
<section>
<title><p>27. Отсутствие свидетельств — это свидетельство отсутствия. Из книги Робина Доуза «Рациональный выбор в неопределенном мире»1:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На самом деле эта подгонка свидетельств под гипотезу задним числом сыграла свою роль в одной из самых мрачных глав в истории Соединенных Штатов — интернировании американцев японского происхождения в начале Второй мировой войны. Когда губернатор Калифорнии Эрл Уоррен давал показания на слушаниях в Конгрессе в Сан-Франциско 21 февраля 1942 года, один из участников слушаний указал на то, что до сих пор не было зафиксировано никаких диверсий или каких-либо других видов шпионажа со стороны американцев японского происхождения. Уоррен ответил: «Я считаю, что это отсутствие [подрывной деятельности] — самый зловещий знак во всей нашей ситуации. Это убеждает меня больше, чем, пожалуй, любой другой фактор, в том, что диверсии, которые нам готовят, действия „пятой колонны“, которые нас ожидают, спланированы по времени точно так же, как была рассчитана атака на Перл-Харбор... Полагаю, нас просто убаюкивают ложным чувством безопасности».</p><p>Рассмотрим аргумент Уоррена с байесовской точки зрения. Когда мы видим свидетельство, гипотезы, которые приписывали этому свидетельству <emphasis>более высокое</emphasis> правдоподобие, увеличивают свою вероятность за счет гипотез, которые приписывали свидетельству <emphasis>меньшее</emphasis> правдоподобие. Это феномен <emphasis>относительных</emphasis> правдоподобий и <emphasis>относительных</emphasis> вероятностей. Вы можете приписать свидетельству высокое правдоподобие и всё же потерять часть вероятностной массы в пользу какой-то другой гипотезы, если эта другая гипотеза приписывает ему еще более высокое правдоподобие.</p><p>Уоррен, похоже, утверждает, что отсутствие диверсий <emphasis>подтверждает</emphasis> существование «пятой колонны». Можно возразить, что «пятая колонна» <emphasis>могла бы</emphasis> отложить свои диверсии. Но правдоподобие того, что <emphasis>отсутствие</emphasis> «пятой колонны» повлечет за собой отсутствие диверсий, всё равно выше.</p><p>Пусть E означает наблюдение диверсий, а ¬E — наблюдение их отсутствия. Символ H<sub>1</sub> означает гипотезу о наличии «пятой колонны» из американцев японского происхождения, а H<sub>2</sub> — гипотезу о том, что никакой «пятой колонны» не существует. <emphasis>Условная вероятность</emphasis> P(E|H), или «E при условии H», показывает, с какой уверенностью мы ожидали бы увидеть свидетельство E, если бы предположили, что гипотеза H верна.</p><p>Каким бы ни было правдоподобие того, что «пятая колонна» не станет устраивать диверсий — то есть вероятность P(¬E|H<sub>1</sub>), — оно не будет столь же велико, как правдоподобие отсутствия диверсий <emphasis>при условии, что никакой «пятой колонны» нет</emphasis>, то есть вероятность P(¬E|H<sub>2</sub>). Таким образом, наблюдение отсутствия диверсий увеличивает вероятность того, что «пятой колонны» не существует.</p><p>Отсутствие диверсий не <emphasis>доказывает</emphasis>, что «пятой колонны» не существует. Отсутствие <emphasis>доказательств</emphasis> не есть <emphasis>доказательство</emphasis> отсутствия. В логике выражение (A ⇒ B), читаемое как «из A следует B», не эквивалентно выражению (¬A ⇒ ¬B), читаемому как «из не-A следует не-B».</p><p>Но в теории вероятностей отсутствие <emphasis>свидетельств</emphasis> — это всегда <emphasis>свидетельство</emphasis> отсутствия. Если E — бинарное событие и P(H|E) &gt; P(H), то есть наблюдение E увеличивает вероятность гипотезы H, то P(H|¬E) &lt; P(H), то есть то, что E не произошло, уменьшает вероятность H. Вероятность P(H) представляет собой взвешенную смесь P(H|E) и P(H|¬E) и обязательно лежит между ними. Если всё это кажется вам запутанным, обратитесь к статье «Интуитивное объяснение байесовского рассуждения».</p><p>В подавляющем большинстве реальных жизненных ситуаций причина может не всегда надежно порождать свои признаки, однако при отсутствии причины появление этих признаков еще менее вероятно. Отсутствие наблюдения может быть сильным или очень слабым свидетельством отсутствия — в зависимости от того, насколько вероятно появление этого наблюдения при наличии причины. Отсутствие наблюдения, которое допускается лишь с малой вероятностью (даже если альтернативная гипотеза исключает его полностью), служит очень слабым свидетельством отсутствия (хотя, тем не менее, им служит). В этом и заключается ложность аргумента о «пробелах в палеонтологической летописи»: окаменелости образуются крайне редко; бессмысленно трубить об отсутствии слабовероятного наблюдения, когда уже зафиксировано множество убедительных положительных наблюдений. Но если <emphasis>никаких</emphasis> положительных наблюдений вообще нет, самое время забеспокоиться; отсюда и проистекает парадокс Ферми.</p><p>Ваша сила как рационалиста заключается в способности испытывать большее замешательство от вымысла, чем от реальности; если вы одинаково успешно объясняете любой исход, ваши знания равны нулю. Сила модели заключается не в том, что она <emphasis>может</emphasis> объяснить, а в том, чего она <emphasis>не может</emphasis>, ибо только запреты ограничивают ожидания. Если вы не замечаете, когда ваша модель делает свидетельство маловероятным, то у вас с тем же успехом может не быть вообще никакой модели, равно как и никаких свидетельств; ни мозга, ни глаз.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ih/absence_of_evidence_is_evidence_of_absence/">*</a></p><p>1. Робин М. Доуз, <emphasis>Rational Choice in An Uncertain World</emphasis>, 1st ed., ed. Jerome Kagan (San Diego, CA: Harcourt Brace Jovanovich, 1988), 250-251.</p></section>
<section>
<title><p>28. Закон сохранения ожидаемого свидетельства.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Фридрих Шпее фон Лангенфельд, священник, принимавший исповеди осужденных ведьм, написал в 1631 году книгу <emphasis>Cautio Criminalis</emphasis> («Осмотрительность в уголовных делах»), в которой едко описал дерево решений для вынесения приговора обвиняемым в колдовстве: если ведьма вела порочную и неблагопристойную жизнь, она была виновна; если она вела праведную и благопристойную жизнь, это тоже служило доказательством, ибо ведьмы лицемерят и пытаются казаться особенно добродетельными. После того как женщину бросали в тюрьму: если она боялась, это доказывало её вину; если она не боялась, это тоже доказывало её вину, ибо ведьмам свойственно притворяться невиновными и держаться дерзко. Или же, прослышав о доносе на себя, она могла пуститься в бега или остаться; если она бежала, это доказывало её вину; если оставалась, значит, дьявол удерживал её, чтобы она не могла уйти.</p><p>Шпее исповедовал многих ведьм и потому имел возможность наблюдать <emphasis>каждую</emphasis> ветвь дерева обвинения. Что бы <emphasis>ни</emphasis> делала и ни говорила обвиняемая, всё это использовалось как доказательство против неё. В любом конкретном случае вы услышали бы лишь одну из ветвей этой дилеммы. Именно поэтому учёные записывают свои экспериментальные предсказания заранее.</p><p>Но <emphasis>нельзя играть в обе стороны</emphasis> — и это требование теории вероятностей, а не просто справедливости. Правило «отсутствие свидетельств <emphasis>является</emphasis> свидетельством отсутствия» — это частный случай более общего закона, который я бы назвал законом сохранения ожидаемого свидетельства: <emphasis>математическое ожидание</emphasis> апостериорной вероятности после получения свидетельства должно быть равно априорной вероятности.</p><p>P(H) = P(H,E) + P(H,¬E)</p><p>P(H) = P(H|E) × P(E) + P(H|¬E) × P(¬E)</p><p><emphasis>Следовательно,</emphasis> для любого ожидания свидетельства существует равное ему и противоположное ожидание контрсвидетельства.</p><p>Если вы с высокой вероятностью ожидаете увидеть слабое свидетельство в одном направлении, это должно уравновешиваться слабой вероятностью увидеть сильное свидетельство в другом направлении. Если вы очень уверены в своей теории и потому предвидите исход, соответствующий вашей гипотезе, это может дать лишь ничтожно малый прирост вашей убеждённости (она и так уже близка к 1); но неожиданный провал вашего предсказания нанесёт (и должен нанести) вашей уверенности сокрушительный удар. В <emphasis>среднем</emphasis> вы должны ожидать, что ваша уверенность останется <emphasis>ровно</emphasis> такой же, какой была вначале. Иными словами, одно лишь <emphasis>ожидание</emphasis> столкнуться со свидетельством — до того, как вы его действительно увидели, — не должно сдвигать ваши априорные убеждения. (Опять же, если это не кажется интуитивно очевидным, см. статью «Интуитивное объяснение байесовского рассуждения».)</p><p>Поэтому если вы утверждаете, что «отсутствие саботажа» — это свидетельство <emphasis>в пользу</emphasis> существования «пятой колонны» среди американцев японского происхождения, вы должны, напротив, считать, что факт саботажа свидетельствовал бы <emphasis>против</emphasis> существования «пятой колонны». Если вы утверждаете, что «праведная и благопристойная жизнь» доказывает, что женщина — ведьма, то порочная и неблагопристойная жизнь должна доказывать, что она не ведьма. Если вы утверждаете, что Бог, желая испытать веру человечества, отказывается явить Своё существование, то чудеса, описанные в Библии, должны свидетельствовать против существования Бога.</p><p>Звучит как-то неправильно, не так ли? Обратите внимание на это ощущение: <emphasis>«это кажется немного натянутым»</emphasis>, на это тихое напряжение где-то на задворках сознания. Это важно.</p><p>Для истинного байесовца невозможно искать свидетельства, которые <emphasis>подтверждают</emphasis> теорию. Вы не сможете составить ни одного плана, изобрести ни одной хитрой стратегии или уловки, которые позволили бы вам обоснованно ожидать, что ваша уверенность в определённом суждении станет в <emphasis>среднем</emphasis> выше, чем была до этого. Вы можете искать свидетельства только для того, чтобы <emphasis>проверить</emphasis> теорию, но не для того, чтобы подтвердить её.</p><p>Это осознание может снять огромный груз с души. Вам больше не нужно беспокоиться о том, как истолковать любой возможный результат эксперимента так, чтобы он подтвердил вашу теорию. Не нужно утруждать себя планированием того, как заставить <emphasis>любую</emphasis> мельчайшую крупицу свидетельств подтверждать вашу теорию, ведь вы знаете, что для каждого ожидания свидетельства существует равное и противоположное ожидание контрсвидетельства. Если вы попытаетесь ослабить контрсвидетельство возможного «аномального» наблюдения, вы сможете сделать это только за счёт ослабления поддержки от «нормального» наблюдения — в строго равной и противоположной степени. Это игра с нулевой суммой. Как бы вы ни изощрялись, какие бы доводы ни приводили, какие бы стратегии ни строили, вы никак не можете рассчитывать на то, что выработанный план действий ваши убеждения (в среднем) сдвинутся в определённую сторону.</p><p>Так что вам остаётся только расслабиться и спокойно ждать, пока появятся свидетельства.</p><p>…Человеческая психология <emphasis>настолько</emphasis> исковеркана.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ii/conservation_of_expected_evidence/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>29. Послезнание обесценивает науку.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Это эссе во многом основано на <a l:href="http://csml.som.ohio-state.edu/Music829C/hindsight.bias.html">отрывке</a> из книги Майерса <emphasis>«Исследуя социальную психологию»</emphasis>;<sup>1</sup> этот отрывок стоит прочесть целиком.</p><p>Каллен Мерфи, редактор <emphasis>The Atlantic</emphasis>, писал, что социальные науки не предлагают «никаких идей или выводов, которые нельзя было бы найти в [любом] сборнике цитат… День за днем исследователи выходят в мир. День за днем они обнаруживают, что поведение людей оказывается именно таким, какого вы от них и ожидали».</p><p>Разумеется, это «ожидание» строится исключительно на <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">послезнании</a>. (Эффект послезнания: испытуемые, знающие правильный ответ на вопрос, оценивают вероятность того, что они «и сами бы» так ответили, гораздо выше, чем испытуемые, вынужденные отвечать, не зная правильного ответа.)</p><p>Историк Артур Шлезингер-младший отмахнулся от научных исследований опыта солдат Второй мировой войны, назвав их «тяжеловесными демонстрациями» здравого смысла. Например:</p><p>Солдаты с более высоким уровнем образования испытывали больше проблем с адаптацией, чем менее образованные солдаты. (Интеллектуалы были менее подготовлены к тяготам боя, чем люди с уличной закалкой.)</p><p>Солдаты с Юга справлялись с жарким климатом островов Южных морей лучше, чем солдаты с Севера. (Южане более привычны к жаркой погоде.)</p><p>Белые рядовые сильнее стремились к продвижению в унтер-офицеры, чем чернокожие рядовые. (Годы угнетения подрывают мотивацию достижения.)</p><p>Чернокожие южане предпочитали белых офицеров-южан офицерам-северянам. (Южные офицеры имели больше опыта и навыков в общении с чернокожими.)</p><p>Пока продолжались боевые действия, солдаты сильнее стремились вернуться домой, чем после окончания войны. (Во время боев солдаты знали, что находятся в смертельной опасности.)</p><p>Как вы думаете, сколько из этих выводов вы <emphasis>смогли бы</emphasis> предсказать заранее? Три из пяти? Четыре из пяти? Есть ли случаи, когда вы предсказали бы прямо противоположное — когда ваша модель получает удар? Задумайтесь на мгновение, прежде чем продолжить…</p><p>. . .</p><p>В этой демонстрации (взятой у Пола Лазарсфельда через Майерса) все перечисленные выше результаты прямо <emphasis>противоположны</emphasis> тому, что было обнаружено на самом деле.<sup>2</sup> Сколько раз вы подумали, что ваша модель получила удар? Сколько раз вы признались себе, что оказались бы неправы? Вот насколько хороша была ваша модель на самом деле. Мера вашей силы как рационалиста — это способность испытывать большее недоумение от вымысла, чем от реальности.</p><p>Если только, конечно, я не перевернул результаты еще раз. Что думаете?</p><p>Отличаются ли ваши мыслительные процессы в этот момент, когда вы <emphasis>действительно не</emphasis> знаете ответа, от тех, с помощью которых вы рационализировали тот или иной вариант «известного» ответа?</p><p>Дафна Барац показывала студентам колледжа пары якобы научных выводов: один из них был реальным («В благополучные времена люди тратят бо́льшую долю своего дохода, чем во время кризиса»), а другой — противоположным истине.<sup>3</sup> Для обоих вариантов студенты заявляли, что они «и сами бы это предсказали». Совершенно типичный эффект послезнания.</p><p>Что и заставляет людей думать, будто наука им не нужна, поскольку они и так «могли бы это предсказать».</p><p>(Как и следовало ожидать, верно?)</p><p>Послезнание заставляет нас систематически недооценивать неожиданность научных открытий, особенно те, которые мы <emphasis>понимаем</emphasis>, — те, что кажутся нам реальными и которые мы можем задним числом встроить в свои модели мира. Если вы разбираетесь в нейробиологии или физике и читаете новости по этим темам, вы, вероятно, недооцениваете неожиданность открытий и в этих областях. Это несправедливо обесценивает вклад исследователей, но что еще хуже — мешает вам заметить, когда перед вами оказываются свидетельства, не соответствующие тому, чего вы <emphasis>на самом деле</emphasis> ожидали бы.</p><p>Нам нужно прилагать сознательные усилия, чтобы поражаться <emphasis>в достаточной мере.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/im/hindsight_devalues_science/">*</a></p><p>1. David G. Meyers, <emphasis>Exploring Social Psychology</emphasis> (New York: McGraw-Hill, 1994), 15–19.</p><p>2. Paul F. Lazarsfeld, “The American Solidier—An Expository Review,” <emphasis>Public Opinion Quarterly</emphasis> 13, no. 3 (1949): 377–404.</p><p>3. Daphna Baratz, <emphasis>How Justified Is the “Obvious” Reaction?</emphasis> (Stanford University, 1983).</p></section>
<section>
<title><p>Часть D. Таинственные ответы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>30. Ложные объяснения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды один преподаватель физики собрал своих студентов в аудитории. Он показал им широкую квадратную металлическую пластину, стоявшую рядом с горячим радиатором отопления. Каждый из студентов приложил руку к пластине и обнаружил, что сторона, прилегающая к радиатору, была холодной, а противоположная — теплой. И преподаватель спросил: <emphasis>Как по-вашему, почему это происходит?</emphasis> Кто-то из студентов предположил конвекцию воздушных потоков, кто-то — необычные металлы в составе пластины. Они придумали множество изобретательных объяснений, и никто не опустился до того, чтобы сказать «Я не знаю» или «Это кажется невозможным».</p><p>А разгадка заключалась в том, что перед тем как студенты вошли в аудиторию, преподаватель развернул пластину другой стороной.<sup>1</sup></p><p>Представьте себе студента, который лихорадочно бормочет: «Э-э, ну, может, из-за теплопроводности там, или типа того?» Я спрашиваю: является ли этот ответ настоящим убеждением? Эти слова довольно легко произнести — сказать их громким, уверенным голосом. Но действительно ли эти слова управляют вашими ожиданиями?</p><p>Задумайтесь над этой невинной короткой фразой «из-за», которая стоит перед «теплопроводности». Подумайте о <emphasis>других</emphasis> вещах, которые мы могли бы поставить после нее. Мы могли бы сказать, например: «Из-за флогистона» или «Из-за магии».</p><p>«Магия! — воскликнете вы. — Но это же не <emphasis>научное</emphasis> объяснение!» И в самом деле, фразы «из-за теплопроводности» и «из-за магии» без труда распознаются как принадлежащие к разным <emphasis>литературным жанрам.</emphasis> «Теплопроводность» — это то, что мог бы сказать Спок в <emphasis>«Звездном пути»</emphasis>, тогда как «магия» скорее прозвучала бы из уст Джайлза в сериале <emphasis>«Баффи — истребительница вампиров»</emphasis>.</p><p>Однако мы, как байесовцы, не обращаем внимания на литературные жанры. Для нас суть любой модели заключается в том, как она управляет нашими ожиданиями. Если вы говорите «теплопроводность», то какой опыт вы в результате <emphasis>ожидаете</emphasis> получить? При обычных обстоятельствах это заставляет вас ожидать, что если вы положите руку на ту сторону пластины, что ближе к радиатору, она окажется теплее противоположной. Если же фраза «из-за теплопроводности» способна объяснить и то, почему прилегающая к радиатору сторона кажется <emphasis>холоднее</emphasis>, значит, она может объяснить практически <emphasis>все что угодно.</emphasis></p><p>И как мы все к этому моменту уже знаем (я очень на это надеюсь), если вы одинаково успешно объясняете любой исход, ваши знания равны нулю. Словосочетание «из-за теплопроводности», использованное подобным образом, представляет собой замаскированную гипотезу максимальной энтропии. С точки зрения ожиданий это изоморфно слову «магия». Оно кажется объяснением, но им не является.</p><p>Предположим, что вместо гадания мы бы измерили температуру металлической пластины в разных точках и в разное время. Видя металлическую пластину рядом с радиатором, мы бы при обычных условиях ожидали, что температура в конкретных точках будет соответствовать равновесному состоянию уравнения диффузии с учетом граничных условий, заданных окружающей средой. Возможно, вы не знали бы точной температуры в первой точке измерения, но после измерения первых нескольких точек — я недостаточно силен в физике, чтобы сказать, сколько именно потребуется, — вы смогли бы с высокой точностью предсказать остальные показатели.</p><p>Настоящий мастер искусства использования чисел для ограничения ожиданий относительно материальных явлений — «физик» — провел бы несколько измерений и сказал: «Эта пластина находилась в равновесии с окружающей средой две с половиной минуты назад, затем ее развернули, и сейчас она снова приближается к равновесию».</p><p>Более глубокая ошибка студентов заключается не просто в том, что они не смогли ограничить свои ожидания. Их главная ошибка в том, что они думали, будто занимаются физикой. Они произнесли фразу «из-за», добавив к ней слова, которые мог бы сказать Спок в <emphasis>«Звездном пути»</emphasis>, и решили, что тем самым вступили в магистериум науки.</p><p>Ничего подобного. Они просто перенесли свою магию из одного литературного жанра в другой.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ip/fake_explanations/">*</a></p><p>1. Ищите по запросу «heat conduction». Взято у Йоахима Верхагена, <a l:href="http://web.archive.org/web/20060424082937/http%3a//www.nvon.nl/scheik/best/diversen/scijokes/scijokes.txt">http://web.archive.org/web/20060424082937/http://www.nvon.nl/scheik/best/diversen/scijokes/scijokes.txt</a>, архивная версия от 27 октября 2001 года.</p></section>
<section>
<title><p>31. Угадывание пароля учителя.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда я был маленьким, я читал научно-популярные книги по физике, например <emphasis>«КЭД — странная теория света и вещества».</emphasis> Я знал, что свет — это волны, звук — это волны, материя — это волны. В свои девять лет я очень гордился своей научной грамотностью.</p><p>Когда я стал постарше и начал читать <emphasis>«Фейнмановские лекции по физике»</emphasis>, мне попалась жемчужина под названием «волновое уравнение». Я мог проследить за выводом уравнения, но, <a l:href="http://www.math.utah.edu/~pa/math/polya.html">оглядываясь назад</a>, я не мог с ходу увидеть его истинность. И я размышлял над волновым уравнением дня три, время от времени возвращаясь к нему, пока не понял, что оно очевидно до неприличия. И когда я наконец это понял, до меня дошло: всё то время, пока я принимал на веру честные заверения физиков, будто свет — это волны, звук — это волны, а материя — это волны, я не имел ни малейшего представления о том, что слово «волна» значит для физика.</p><p>Существует инстинктивное стремление думать, что если физик говорит «свет состоит из волн», учитель спрашивает «Из чего состоит свет?», а ученик отвечает «Из волн!», то ученик высказал истинное утверждение. Это же справедливо, правда? Мы принимаем ответ «волны» как правильный от физика; разве не было бы несправедливо не принять его от ученика? Разумеется, ответ «Из волн!» либо <emphasis>истинен</emphasis>, либо <emphasis>ложен</emphasis>, верно?</p><p>И это ещё одна вредная привычка, от которой нужно <a l:href="http://lesswrong.com/lw/i2/two_more_things_to_unlearn_from_school/">отучиться, поскольку её нам привила школа</a>. Слова не содержат в себе определений изначально. Если я слышу слоги «бо-бёр» и представляю крупного грызуна, это факт о моём собственном состоянии ума, а не факт о слогах «бобр». Последовательность слогов «состоит из волн» (или «из-за теплопроводности») — это не <emphasis>гипотеза</emphasis>, это паттерн колебаний, распространяющийся по воздуху, или чернила на бумаге. Она может <emphasis>ассоциироваться</emphasis> с гипотезой в чьей-то голове, но сама по себе она не верна и не ошибочна. Но в школе учитель даёт вам золотую звёздочку за <emphasis>произнесение</emphasis> слов «состоит из волн» — ведь это, должно быть, правильный ответ, поскольку учитель слышал, как физик издавал точно такие же звуковые колебания. Поскольку за вербальное поведение (устное или письменное) дают золотые звёздочки, ученики начинают думать, будто вербальное поведение обладает истинностным значением. В конце концов, либо свет состоит из волн, либо нет, верно?</p><p>И это порождает ещё более скверную привычку. Представьте, что учитель ставит перед вами запутанную задачу: рядом с радиатором стоит металлическая пластина, и её дальняя сторона кажется теплее, чем ближняя. Учитель спрашивает: «Почему?» Если вы ответите «Я не знаю», у вас нет <emphasis>никаких</emphasis> шансов получить золотую звёздочку — это даже не зачтут как работу на уроке. Но за этот семестр учитель уже использовал фразы «из-за конвекции», «из-за теплопроводности» и «из-за теплового излучения». Наверное, учитель ждёт одну из них. И вы говорите: «Э-э, может, из-за теплопроводности?»</p><p>Это не гипотеза <emphasis>о</emphasis> металлической пластине. Это даже не полноценное убеждение. Это попытка <emphasis>угадать пароль учителя.</emphasis></p><p>Даже если вы визуализируете символы уравнения диффузии (математического выражения, описывающего теплопроводность), это ещё не значит, что вы сформулировали гипотезу <emphasis>о</emphasis> металлической пластине. Мы не в школе; мы не проверяем вашу память, чтобы посмотреть, сможете ли вы записать уравнение диффузии. Это байесовское искусство; мы оцениваем ваше предвосхищение опыта. Если вы <emphasis>используете</emphasis> уравнение диффузии — измеряете температуру в нескольких точках термометром, а затем пытаетесь предсказать, что термометр покажет при следующем измерении, — тогда оно определённо связано с опытом. Даже если ученик просто представляет себе, как нечто <emphasis>течёт</emphasis>, и поэтому подносит спичку к более холодной стороне пластины, чтобы проверить, куда пойдёт тепло, этот мысленный образ «текучести» связывается с опытом — он управляет ожиданиями.</p><p>Если вы не <emphasis>используете</emphasis> уравнение диффузии — подставляя числа и получая результаты, которые управляют вашими ожиданиями от конкретного опыта, — то связь между картой и территорией словно ножом отрезана. Остаётся не убеждение, а лишь вербальное поведение.</p><p>В школьной системе всё завязано на вербальном поведении, будь оно записано на бумаге или произнесено вслух. За вербальное поведение вам дают либо золотую звёздочку, либо двойку. Часть процесса избавления от этой вредной привычки — научиться осознанно улавливать разницу между объяснением и паролем.</p><p>Не слишком ли это сурово? Разве робкое «теплопроводность?» перед лицом непонятной металлической пластины не может быть первым шагом на пути к ответу? Может, но только в том случае, если вы не попадётесь в ловушку мысли, будто ищете пароль. А что, если рядом нет учителя, который сказал бы, что вы ошиблись? Тогда вы можете решить, что «свет — это вакаликсы» — отличное объяснение, а «вакаликсы» — правильный пароль. Со мной такое случилось в девять лет — не потому, что я был глуп, а потому, что именно это происходит <emphasis>по умолчанию.</emphasis> Именно так думают люди, если только их не научили <emphasis>не</emphasis> попадаться в эту ловушку. Человечество тысячелетиями застревало в подобных тупиках.</p><p>Возможно, если мы будем вдалбливать ученикам, что <emphasis>важны не слова, а лишь то, что управляет предвосхищением опыта,</emphasis> ученик <emphasis>не</emphasis> застрянет на этапе: «Теплопроводность? Нет? Может, конвекция? Тоже не то?» Возможно, <emphasis>тогда</emphasis> размышление о слове «теплопроводность» выведет его на действительно полезный путь:</p><p>«Теплопроводность?»</p><p>Но это лишь слово — что оно значит?</p><p>Уравнение диффузии?</p><p>Но это лишь символы — как их применить?</p><p>Какого опыта заставляет ожидать применение уравнения диффузии?</p><p>Оно уж точно не заставляет меня ожидать, что дальняя от радиатора сторона металлической пластины окажется теплее.</p><p>Я замечаю, что озадачен. Может, ближняя сторона просто <emphasis>ощущается</emphasis> более холодной, потому что она сделана из материала с лучшей теплоизоляцией и передаёт меньше тепла моей руке? Попробую измерить температуру...</p><p>Ладно, дело оказалось не в этом. Могу ли я вообще попытаться проверить, выполняется ли уравнение диффузии для этой металлической пластины? Действительно ли тепло <emphasis>течёт</emphasis> так, как обычно, или же происходит что-то другое?</p><p>Я мог бы поднести спичку к пластине и попытаться измерить, как тепло распространяется со временем...</p><p>Если мы <emphasis>не</emphasis> признаем со всей строгостью, что фраза «Ну, может, из-за теплопроводности?» — это псевдообъяснение, то ученик, весьма вероятно, застрянет на каком-нибудь пароле вроде «вакаликсов». <emphasis>Это происходит по умолчанию: так происходило со всем человечеством на протяжении тысяч лет.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/iq/guessing_the_teachers_password/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>32. Наука как наряд.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В трейлере фильма <emphasis>«Люди Икс»</emphasis> голос за кадром произносит: «В каждом человеке... заложен генетический код... мутации». Судя по всему, в результате мутации можно приобрести самые разные классные способности. Мутант Шторм, например, способна метать молнии.</p><p>Я умоляю вас, дорогой читатель, задуматься о биологических механизмах, необходимых для генерации электричества; о биологических приспособлениях, нужных для того, чтобы самому не пострадать от этого электричества; и о когнитивных контурах, которые требуются для точного управления молниями. Если бы мы действительно наблюдали, как какой-либо организм приобретает эти способности <emphasis>за одно поколение</emphasis> в результате <emphasis>мутации</emphasis>, это полностью опровергло бы неодарвинистскую модель естественного отбора. Это было бы хуже, чем найти окаменелость кролика в докембрии. Если бы эволюционная теория <emphasis>на самом деле</emphasis> могла растянуться настолько, чтобы охватить Шторм, она могла бы объяснить всё что угодно — и все мы знаем, что из этого следует.</p><p>В комиксах о <emphasis>«Людях Икс»</emphasis> термины вроде «эволюция», «мутация» и «генетический код» используются исключительно ради того, чтобы вписаться в то, что они считают <emphasis>литературным жанром</emphasis> «наука». Меня пугает мысль о том, как много людей, особенно в СМИ, понимают науку <emphasis>исключительно</emphasis> как литературный жанр.</p><p>Я сталкиваюсь с людьми, которые самым решительным образом верят в эволюцию и насмехаются над глупостью креационистов. И при этом они понятия не имеют, что теория эволюционной биологии разрешает, а что запрещает. Они рассуждают о «следующем шаге в эволюции человечества», будто естественный отбор шёл к нынешнему состоянию по заранее намеченному плану. Или, что ещё хуже, они говорят о вещах, совершенно не относящихся к области эволюционной биологии, — например, об усовершенствованной архитектуре компьютерных чипов, делении корпораций или переносе человеческого сознания в компьютеры, — и называют <emphasis>это</emphasis> «эволюцией». Если бы эволюционная биология могла охватить всё это, она могла бы объяснить вообще всё что угодно.</p><p>Вероятно, на самом деле большинство людей, которые <emphasis>верят в</emphasis> эволюцию, используют фразу «из-за эволюции» лишь потому, что хотят быть частью научной тусовки — вера как научный наряд, вроде лабораторного халата. Если бы научная тусовка вместо этого использовала фразу «из-за разумного замысла», они с тем же восторгом повторяли бы её — для их контроллеров ожидания это не имело бы никакого значения. Фраза «из-за эволюции» вместо «из-за разумного замысла» <emphasis>для них</emphasis> вовсе не запрещает Шторм. Её единственная цель для них — идентифицивать себя с племенем.</p><p>Я встречаю людей, которые вполне готовы допустить мысль об искусственном интеллекте глупее человеческого или даже слегка превосходящем его. Но стоит заговорить об искусственном интеллекте, значительно превосходящем человека, как они тут же объявляют это <a l:href="http://lesswrong.com/lw/io/is_molecular_nanotechnology_scientific/">«лженаукой».</a> И дело вовсе не в том, что у них якобы есть теория интеллекта, позволяющая рассчитать теоретический верхний предел возможностей оптимизационного процесса. Просто значительно превосходящий человека ИИ ассоциируется у них с <emphasis>литературным жанром</emphasis> апокалиптики, тогда как ИИ, управляющий небольшой корпорацией, — с литературным стилем журнала <emphasis>Wired</emphasis>. Они рассуждают не в рамках когнитивной модели. Они не понимают, что им <emphasis>нужна</emphasis> модель. Они не понимают, что наука <emphasis>строится на</emphasis> моделях. Вся их сокрушительная критика сводится исключительно к <emphasis>сравнениям с апокалиптической литературой</emphasis>, а не, скажем, к известным законам, которые запрещали бы подобный исход. Они понимают науку <emphasis>исключительно</emphasis> как литературный жанр или как тусовку, к которой хочется принадлежать. Для них этот наряд не выглядит как лабораторный халат; это просто не та футбольная команда, за которую они болеют.</p><p>Есть ли в науке какая-то идея, верой в которую вы <emphasis>гордитесь</emphasis>, хотя и не используете её профессионально? Вам стоит спросить себя, какой будущий опыт ваша вера <emphasis>запрещает</emphasis> вам пережить. Это и есть всё то, что вы усвоили и сделали своей подлинной частью. Всё остальное — скорее всего, просто пароли или наряд.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ir/science_as_attire/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>33. Ложная причинность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Флогистон был ответом восемнадцатого века на Стихийный Огонь греческих алхимиков. Подожгите дерево и дайте ему гореть. Что это за оранжево-яркая субстанция — «огонь»? Почему дерево превращается в золу? На оба эти вопроса химики восемнадцатого века отвечали: «флогистон».</p><p>. . . и на этом всё, понимаете, в этом и заключался их ответ: «Флогистон».</p><p>Флогистон высвобождался из горящих веществ в виде зримого пламени. По мере того как флогистон высвобождался, горящие вещества теряли его и таким образом превращались в золу — «истинное вещество». Пламя в закрытых сосудах гасло потому, что воздух насыщался флогистоном и больше не мог его вмещать. Древесный уголь сгорал почти без остатка, поскольку состоял из практически чистого флогистона.</p><p>Конечно, никто не использовал теорию флогистона, чтобы <emphasis>предсказывать</emphasis> результат химического превращения. Сначала вы смотрели на результат, а затем использовали теорию флогистона, чтобы <emphasis>объяснить</emphasis> его. Не то чтобы сторонники теории флогистона предсказывали, что пламя погаснет в закрытом сосуде; скорее, они зажигали огонь в сосуде, смотрели, как оно гаснет, а затем говорили: «Должно быть, воздух насытился флогистоном». Нельзя было использовать теорию флогистона даже для того, чтобы сказать, чего вы <emphasis>не</emphasis> должны увидеть; она могла объяснить всё что угодно.</p><p>Это была эпоха ранней науки. Долгое время никто не осознавал, что здесь есть проблема. Ложные объяснения не <emphasis>ощущаются</emphasis> ложными. Именно это делает их опасными.</p><p>Современные исследования показывают, что люди мыслят категориями причин и следствий, используя нечто похожее на направленные ациклические графы (НАГ) байесовских сетей. Из-за того, что пошёл дождь, тротуар мокрый; из-за того, что тротуар мокрый, он скользкий:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_3"/></p><p>Из этого мы можем сделать вывод — или, в байесовской сети, строго рассчитать на языке вероятностей, — что если тротуар скользкий, то, скорее всего, прошёл дождь; но если мы уже знаем, что тротуар мокрый, то известие о том, что он скользкий, не сообщает нам ничего нового о том, шёл ли дождь.</p><p>Почему огонь горячий и яркий, когда он горит?</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_4"/></p><empty-line/>
<p>Это <emphasis>ощущается</emphasis> как объяснение. Оно <emphasis>представлено</emphasis> в том же когнитивном формате данных. Но человеческий разум не способен автоматически распознавать случаи, когда причина связана со следствием ни к чему не обязывающей стрелкой. Хуже того, из-за <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">ошибки послезнания</a> может показаться, будто причина предопределяет следствие, тогда как на самом деле её просто подогнали под результат.</p><p>Интересно, что <a l:href="http://books.google.com/books?id%3dk9VsqN24pNYC%26dq%3d%26pg%3dPP1%26ots%3dWR9UGWdOdd%26sig%3dw_Mrax-y4VVwZy5SQGySphNsKMc%26prev%3dhttp%3a//www.google.com/search%3fhl%3den%26safe%3doff%26q%3dpearl%2bintelligent%2bsystems%26btnG%3dSearch%26sa%3dX%26oi%3dprint%26ct%3dtitle#PPA143%2cM1">наше современное понимание вероятностных рассуждений о причинно-следственных связях</a> позволяет точно описать, в чём именно заблуждались сторонники теории флогистона. Одним из главных стимулов к созданию байесовских сетей послужило обнаружение проблемы двойного учёта свидетельств, когда логический вывод циркулирует между следствием и причиной. Допустим, к примеру, я получаю не совсем надёжную информацию о том, что тротуар мокрый. Это должно заставить меня подумать, что вероятность дождя выше. Но если вероятность дождя выше, разве это не увеличивает вероятность того, что тротуар мокрый? И разве <emphasis>это</emphasis> не увеличивает вероятность того, что тротуар скользкий? Но если тротуар скользкий, то он, скорее всего, мокрый; и тогда мне следует снова повысить вероятность того, что идёт дождь . . .</p><p>Джуда Перл приводит метафору алгоритма для подсчёта солдат в строю.<sup>1</sup> Представьте, что вы стоите в строю и видите рядом с собой двух солдат: одного впереди, другого сзади. Вместе с вами это три солдата. Вы спрашиваете стоящего позади: «Сколько солдат видишь <emphasis>ты</emphasis>?» Тот оглядывается и отвечает: «Троих». Получается в сумме шесть солдат. Очевидно, <emphasis>не</emphasis> так это делается.</p><p>Более разумный способ — спросить у солдата впереди: «Сколько солдат впереди тебя?», а у солдата позади: «Сколько солдат позади тебя?». Вопрос «Сколько солдат впереди?» можно передавать по цепочке без всякой путаницы. Если я стою в самом начале строя, я передаю сообщение «1 солдат впереди» (считая себя). Человек прямо за мной получает сообщение «1 солдат впереди» и передает сообщение «2 солдата впереди» стоящему за ним. В то же время каждый солдат также получает сообщение «N солдат позади» от стоящего сзади и передает его как «N + 1 солдат позади» стоящему впереди. Сколько солдат всего? Сложите два полученных числа и прибавьте единицу за себя — это и будет общее число солдат в строю.</p><p>Ключевая идея заключается в том, что каждый солдат должен <emphasis>отдельно</emphasis> отслеживать два сообщения — «впереди» и «позади» — и складывать их только в самом конце. Вы никогда не должны прибавлять солдат из полученного сообщения «позади» к сообщению «впереди», которое передаёте назад. Более того, общее число солдат никогда не передаётся в качестве сообщения — никто никогда не произносит его вслух.</p><p>Аналогичный принцип действует и в строгих вероятностных рассуждениях о причинно-следственных связях. Если вы узнаёте что-то о том, идёт ли дождь, из какого-то источника, <emphasis>отличного</emphasis> от наблюдения за мокрым тротуаром, это отправит прямое сообщение от «Дождя» к «Мокрому тротуару» и повысит наши ожидания увидеть тротуар мокрым. Если вы замечаете, что тротуар мокрый, это отправляет обратное сообщение к нашей убеждённости в том, что идёт дождь, и это сообщение распространяется от «Дождя» ко всем соседним узлам, <emphasis>за исключением</emphasis> «Мокрого тротуара». Мы учитываем каждое свидетельство ровно один раз; ни одно сообщение об обновлении данных никогда не «скачет» туда-сюда. Точный алгоритм можно найти в классическом труде Джуды Перла <emphasis><a l:href="http://books.google.com/books?id%3dk9VsqN24pNYC%26dq%3d%26pg%3dPP1%26ots%3dWR9UGWdOdd%26sig%3dw_Mrax-y4VVwZy5SQGySphNsKMc%26prev%3dhttp%3a//www.google.com/search%3fhl%3den%26safe%3doff%26q%3dpearl%2bintelligent%2bsystems%26btnG%3dSearch%26sa%3dX%26oi%3dprint%26ct%3dtitle#PPA143%2cM1">«Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах: сети правдоподобного вывода»</a></emphasis>.</p><p>Так что же пошло не так в теории флогистона? Когда мы наблюдаем, что огонь горячий, узел «Огонь» может отправить обратное свидетельство к узлу «Флогистон», побуждая нас обновить наши убеждения о флогистоне. Но если так, мы не можем засчитать это как успешное прямое предсказание теории флогистона. Сообщение должно идти только в одном направлении и не должно возвращаться назад.</p><p>Увы, люди не используют строгий алгоритм для обновления сетей убеждений. Мы узнаём о родительских узлах, наблюдая за дочерними, и предсказываем дочерние узлы на основе убеждений о родительских. Но мы не ведём строгого раздельного учёта для обратных и прямых сообщений. Мы просто помним, что флогистон горячий, и это <emphasis>приводит к тому, что</emphasis> огонь горячий. И поэтому кажется, будто теория флогистона предсказывает горячесть огня. Или, что ещё хуже, возникает простое ощущение, что <emphasis>флогистон делает огонь горячим.</emphasis></p><p>Пока вы не заметите, что никаких <emphasis>заблаговременных</emphasis> предсказаний не делается, причинный узел, не накладывающий ограничений, не помечается как «фальшивый». Он представлен точно так же, как и любой другой узел в вашей сети убеждений. Он ощущается как факт, подобно всем остальным известным вам фактам: <emphasis>Флогистон делает огонь горячим.</emphasis></p><p>Правильно спроектированный ИИ заметил бы эту проблему мгновенно. Для этого даже не потребовался бы специализированный код — достаточно лишь правильного ведения учёта в сети убеждений. (К сожалению, мы, люди, не можем переписать собственный код так, как это мог бы сделать правильно спроектированный ИИ).</p><p>Разговоры об «ошибке послезнания» — это просто ненаучный способ сказать, что люди не разделяют строго прямые и обратные сообщения, позволяя прямым сообщениям искажаться обратными.</p><p>Те, кто давным-давно пошёл по пути флогистона, вовсе не стремились быть глупцами. Ни один учёный не хочет намеренно зайти в тупик. Есть ли какие-то фальшивые объяснения в <emphasis>вашем</emphasis> уме? Если да, я гарантирую, что они не помечены ярлыком «фальшивое объяснение», так что поиск в ваших мыслях по ключевому слову «фальшивый» их не обнаружит.</p><p>Из-за ошибки послезнания также недостаточно проверять, насколько хорошо ваша теория «предсказывает» уже известные вам факты. Вы должны делать предсказания на завтра, а не на вчера. Это единственный способ, позволяющий хаотичному человеческому разуму гарантированно отправить чистое прямое сообщение.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/is/fake_causality/">*</a></p><p>1. Джуда Перл, <emphasis>Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference</emphasis> (San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1988).</p></section>
<section>
<title><p>34. Семантические стоп-сигналы. И дитя спросило: В: Откуда взялся этот камень? О: Я отколол его от большого валуна в центре деревни. В: Откуда взялся валун? О: Должно быть, он скатился с огромной горы, что возвышается над нашей деревней.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В: Откуда взялась гора?</p><p>О: Оттуда же, откуда и весь камень на свете: это кости Имира, первозданного великана.</p><p>В: Откуда взялся первозданный великан Имир?</p><p>О: Из великой бездны Гиннунгагап.</p><p>В: Откуда взялась великая бездна Гиннунгагап?</p><p>О: Никогда не задавай этот вопрос.</p><p>Рассмотрим кажущийся парадокс Первопричины. Наука проследила цепь событий вплоть до Большого взрыва, но почему случился сам Большой взрыв? Конечно, можно сказать, что начало отсчета времени совпадает с Большим взрывом — что до Большого взрыва в обычном течении минут и часов ничего не существовало. Но подобные рассуждения предполагают наличие наших физических законов, которые сами по себе кажутся высокоструктурированными и требуют объяснения. Откуда взялись физические законы? Можно сказать, что все мы — компьютерная симуляция, но тогда эта симуляция работает по законам физики какого-то другого мира. Откуда взялись <emphasis>те</emphasis> законы физики?</p><p>На этом этапе некоторые говорят: «Бог!»</p><p>Что вообще может заставить кого-то, даже глубоко религиозного человека, думать, что это хотя бы <emphasis>помогает</emphasis> разрешить парадокс Первопричины? Почему бы автоматически не спросить: «Откуда взялся Бог?» Ответы вроде «У Бога нет причины» или «Бог создал себя сам» оставляют нас ровно в том же положении, что и утверждение «Время началось с Большого взрыва». Мы просто спрашиваем, почему вообще существует вся эта метасистема или почему одним событиям позволено не иметь причины, а другим — нет.</p><p>Моя цель здесь — не обсуждать кажущийся парадокс Первопричины, а спросить, почему кто-то вообще думает, будто слово «Бог!» <emphasis>способно</emphasis> этот парадокс разрешить. Возглас «Бог!» — это способ показать принадлежность к племени, что дает людям повод повторять его как можно чаще; некоторые используют его даже для ответов на вопросы вроде «Почему этот ураган обрушился на Новый Орлеан?». Но всё же хотелось бы надеяться, что люди заметят: в <emphasis>конкретной</emphasis> загадке Первопричины слово «Бог!» ничем не помогает. Оно не делает парадокс менее парадоксальным, <emphasis>даже если это правда.</emphasis> Как можно этого <emphasis>не</emphasis> заметить?</p><p><a l:href="http://www.spectacle.org/yearzero/godvgod.html">Джонатан Уоллес</a> предположил, что слово «Бог!» выполняет функцию <emphasis><a l:href="http://www.spectacle.org/1095/stop1.html">семантического стоп-сигнала</a></emphasis> — то есть является не столько пропозициональным утверждением, сколько когнитивным дорожным знаком: «дальше этой точки не думать». Возглас «Бог!» не столько разрешает парадокс, сколько выставляет когнитивный красный свет, чтобы остановить очевидное продолжение цепочки вопросов и ответов.</p><p>Разумеется, <emphasis>вы</emphasis> никогда так не поступите, будучи хорошим и правильным атеистом, верно? Но «Бог!» — далеко не <emphasis>единственный</emphasis> семантический стоп-сигнал, а лишь самый очевидный пример.</p><p>Трансгуманистические технологии — молекулярные нанотехнологии, передовые биотехнологии, генная инженерия, искусственный интеллект и так далее — ставят перед нами сложные вопросы регулирования. Какую роль (и должно ли вообще) играть государство в контроле за выбором генов для ребенка его родителями? Могут ли родители намеренно выбрать гены, связанные с шизофренией? Если процедура повышения интеллекта ребенка стоит дорого, должно ли государство обеспечивать к ней доступ, чтобы предотвратить появление когнитивной элиты? Вы можете предложить различные институты для решения этих вопросов — например, чтобы частные благотворительные фонды оказывали финансовую помощь для повышения интеллекта, — но очевидным следующим вопросом будет: «А будет ли этот институт эффективен?» Если мы станем полагаться на иски об ответственности за качество продукции, чтобы помешать корпорациям создавать опасные нанотехнологии, действительно ли это <emphasis>сработает</emphasis>?</p><p>Я знаю человека, чьим ответом на каждый из этих вопросов является: «Либеральная демократия!» И всё. Вот его ответ. Если вы зададите очевидный вопрос: «Насколько успешно либеральные демократии исторически справлялись с подобными сложными проблемами?» или «Что если либеральная демократия сделает какую-нибудь глупость?», то вы тут же окажетесь автократом, либертопистом или просто очень-очень плохим человеком. Никому не позволено сомневаться в демократии.</p><p>Когда-то я называл подобный образ мыслей «божественным правом демократии». Но точнее будет сказать, что слово «Демократия!» работало для него как семантический стоп-сигнал. Если бы кто-то сказал ему: «Передайте это корпорации Coca-Cola!», он бы задал вполне очевидные следующие вопросы: «Почему? Что корпорация Coca-Cola будет с этим делать? Почему мы должны им доверять? Справлялись ли они в прошлом со столь же сложными проблемами?»</p><p>Или предположим, что кто-то говорит: «Американцы мексиканского происхождения замышляют уничтожить весь кислород в атмосфере Земли». Вы, вероятно, спросите: «Зачем им <emphasis>это</emphasis>? Разве им самим не нужно дышать? И вообще, могут ли они действовать как единая группа заговорщиков?» Если же вы не задаете эти очевидные следующие вопросы, когда слышите: «Корпорации замышляют уничтожить земной кислород», значит, слово «Корпорации!» служит для вас семантическим стоп-сигналом.</p><p>Смотрите не создайте новый универсальный контраргумент против вещей, которые вам не нравятся — вроде «О, это просто стоп-сигнал!». Ни одно слово не является стоп-сигналом само по себе; вопрос в том, оказывает ли оно такой эффект на конкретного человека. Сильные эмоции по какому-либо поводу сами по себе не делают понятие стоп-сигналом. Я не испытываю нежных чувств к террористам и не боюсь частной собственности, но это не значит, что слова «Террористы!» или «Капитализм!» служат для меня когнитивными дорожными знаками. (Слово «интеллект» когда-то действительно оказывало на меня такой эффект, но это в прошлом.) Отличительный признак семантического стоп-сигнала — <emphasis>то, что очевидный следующий вопрос даже не приходит в голову.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/it/semantic_stopsigns/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>35. Таинственные ответы на таинственные вопросы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что вы смотрите на свою руку и ничего не знаете о клетках, о биохимии, о ДНК. Препарирование научило вас кое-какой анатомии, поэтому вы знаете, что в руке есть мышцы, но понятия не имеете, почему мышцы двигаются, а не лежат неподвижно, как глина. Ваша рука — это просто... вещество... и почему-то оно движется, повинуясь вашей воле. Разве это не магия?</p><p>Животный организм не действует подобно термодинамическому двигателю... сознание учит каждого человека, что он в некоторой степени подчиняется велениям своей воли. Представляется, следовательно, что живые существа обладают способностью непосредственно прилагать к определенным движущимся частицам материи внутри своих тел силы, с помощью которых движение этих частиц направляется для получения производных механических эффектов... Влияние животной или растительной жизни на материю бесконечно превосходит рамки любых научных исследований, предпринимавшихся до сих пор. Его способность направлять движение движущихся частиц в очевидном повседневном чуде нашей человеческой свободы воли и в росте поколения за поколением растений из одного-единственного семени бесконечно отличается от любого возможного результата случайного стечения атомов... Современные биологи снова приходят к признанию чего-то, что является жизненным принципом.</p><p>— Лорд Кельвин<sup>1</sup></p><p>В этом и заключалась теория <emphasis>витализма</emphasis>: загадочное различие между живой и неживой материей объяснялось наличием <emphasis>élan vital</emphasis> или <emphasis>vis vitalis</emphasis>. <emphasis>Élan vital</emphasis> наполняла живую материю и заставляла её двигаться повинуясь сознательной воле. <emphasis>Élan vital</emphasis> участвовала в химических превращениях, на которые были не способны простые неживые частицы — осуществленный позже Вёлером синтез мочевины (компонента мочи) нанёс сокрушительный удар по виталистической теории, показав, что обычная <emphasis>химия</emphasis> способна воссоздать продукт биологического происхождения.</p><p>Назвать «élan vital» объяснением — даже ложным, подобно флогистону — это, пожалуй, слишком много чести. Эта концепция служила главным образом «тупиком для любопытства». Вы спрашивали: «Почему?», а в ответ слышали: «Élan vital!»</p><p>Когда вы говорите «Élan vital!», вам <emphasis>кажется</emphasis>, будто вы знаете, почему движется ваша рука. В вашей голове возникает простая причинно-следственная схема:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_5"/></p><empty-line/>
<p>Но на самом деле вы не узнали ничего нового. Вы не знаете, к примеру, будет ли ваша рука выделять тепло или поглощать его, если только вы уже не наблюдали это на практике; а если нет, вы не сможете предсказать это заранее. Ваше любопытство чувствует себя удовлетворенным, но его никто не накормил. Поскольку вы можете сказать: «Почему? Élan vital!» в ответ на любое возможное наблюдение, это объяснение одинаково хорошо подходит для любого исхода — замаскированная гипотеза максимальной энтропии и так далее.</p><p>Но гораздо более важный урок кроется в том благоговении, с которым виталисты относились к <emphasis>élan vital</emphasis>, в их стремлении объявить её тайной за пределами любой науки. Столкнувшись с великим драконом по имени Неведомое, виталисты не обнажили мечи для битвы, а покорно склонили головы. Они гордились своим невежеством, превратили биологию в <emphasis>священное</emphasis> таинство и из-за этого крайне неохотно расставались со своим невежеством, когда в их дверь стучались факты.</p><p>Тайна Жизни находилась <emphasis>бесконечно далеко за пределами досягаемости науки!</emphasis> Заметьте, не просто <emphasis>чуть-чуть</emphasis> за ними, а <emphasis>бесконечно</emphasis> далеко! Лорд Кельвин явно испытывал колоссальный эмоциональный восторг от <emphasis>того, что чего-то не знал.</emphasis></p><p>Но невежество существует на карте, а не на территории. Если я чего-то не знаю о явлении, это факт, характеризующий состояние моего разума, а не само явление. Явление может <emphasis>казаться</emphasis> таинственным какому-то конкретному человеку. Но не существует явлений, таинственных самих по себе. Боготворить явление за то, что оно кажется столь удивительно загадочным — значит боготворить собственное невежество.</p><p>Витализм разделял с флогистоном одну и ту же ошибку — <emphasis>инкапсуляцию тайны в виде вещества.</emphasis> Огонь был загадкой, и теория флогистона инкапсулировала эту загадку в таинственное вещество под названием «флогистон». Жизнь была священной тайной, и витализм инкапсулировал эту священную тайну в таинственное вещество под названием «élan vital». Ни тот, ни другой ответ не помогал сконцентрировать плотность вероятности модели — то есть сделать одни исходы более простыми для объяснения, чем другие. Такое «объяснение» просто заворачивало вопрос в маленький, твердый, непрозрачный черный шарик.</p><p>В комедии Мольера врач объясняет усыпляющее действие снотворного тем, что оно обладает «усыпительной силой». Тот же принцип. Изъян человеческой психологии состоит в том, что, сталкиваясь с загадочным явлением, мы гораздо охотнее постулируем наличие таинственных внутренних веществ, нежели сложные лежащие в его основе процессы.</p><p>Но еще более глубокая ошибка кроется в предположении, будто <emphasis>ответ</emphasis> может быть таинственным. Если явление кажется загадочным, это факт, касающийся состояния наших знаний, а не самого явления. Виталисты увидели загадочный пробел в своих знаниях и постулировали наличие некоего таинственного вещества, затыкающего эту брешь. Поступив так, они перепутали карту с территорией. Любое замешательство и недоумение существуют лишь в сознании, а не внутри инкапсулированных веществ.</p><p>В этом заключается окончательное и универсальное объяснение того, почему снова и снова в истории человечества люди с изумлением обнаруживают, что невероятно таинственный вопрос имеет вовсе не таинственный ответ. Таинственность — это свойство вопросов, а не ответов.</p><p>Поэтому теории вроде витализма я называю <emphasis>таинственными ответами на таинственные вопросы</emphasis>.</p><p>Вот признаки таинственных ответов на таинственные вопросы:</p><p>Во-первых, такое объяснение служит тупиком для любопытства, а не регулятором ожиданий.</p><p>Во-вторых, у гипотезы нет движущихся частей: модель представляет собой не конкретный сложный механизм, а абсолютно монолитную субстанцию или силу. О таинственной субстанции или силе можно говорить, что она находится здесь или там, что она вызывает то или иное; но причина, по которой эта таинственная сила ведет себя именно так, скрыта в её неделимом единстве.</p><p>В-третьих, те, кто предлагает подобное объяснение, лелеют свое невежество; они с гордостью рассуждают о том, как это явление ставит в тупик обычную науку или насколько оно непохоже на простые повседневные вещи.</p><p>В-четвертых, <emphasis>даже после того, как ответ получен, явление все равно остается загадкой</emphasis> и сохраняет все то же свойство поразительной необъяснимости, что и в самом начале.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/iu/mysterious_answers_to_mysterious_questions/">*</a></p><p>Сильванус Филлипс Томпсон, <emphasis>Жизнь лорда Кельвина</emphasis> (Американское математическое общество, 2005).</p></section>
<section>
<title><p>36. Тщетность эмерджентности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Провалы флогистона и витализма  <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">очевидны лишь в исторической ретроспективе</a>. Осмелюсь ли я пойти на риск и назвать некую <emphasis>современную</emphasis> теорию, которую считаю столь же несостоятельной?</p><p>Я назову <emphasis>эмерджентность</emphasis> или <emphasis>эмерджентные явления</emphasis> — обычно определяемые как изучение систем, чьё высокоуровневое поведение проистекает или «эмерджирует» из взаимодействия множества низкоуровневых элементов. (<a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Emergence">Википедия</a>: «Процесс возникновения сложных систем и паттернов из множества относительно простых взаимодействий».) Буквально говоря, это описание подходит для любого явления в нашей вселенной уровнем выше отдельных кварков, и в этом часть проблемы. Представьте, что вы указываете на обвал рынка и говорите: «Это не кварк!» Разве это похоже на объяснение? Нет? Тогда и фраза «Это эмерджентное явление!» тоже не должна казаться объяснением.</p><p>Я протестую именно против существительного «эмерджентность», а не против словосочетания «возникает из». Нет ничего плохого в утверждении «Х возникает из Y», если под Y понимается конкретная детальная модель с внутренними движущимися деталями. «Проистекает из» — ещё одна правомерная формулировка, означающая ровно то же самое: гравитация проистекает из искривления пространства-времени согласно конкретной математической модели общей теории относительности. Химия проистекает из взаимодействий между атомами согласно конкретной модели квантовой электродинамики.</p><p>А теперь представьте, что я скажу, будто гравитация объясняется «проистекаемостью», а химия — это «проистекающее явление», и выдам это за объяснение.</p><p>Фраза «возникает из» приемлема — точно так же, как приемлемы фразы «проистекает из» или «вызывается тем-то», — если за ней следует какая-то конкретная модель, достоинства которой можно оценить.</p><p>Однако обычно слово «эмерджентность» используется <emphasis>не</emphasis> так. «Эмерджентность» часто используют как самостоятельное объяснение.</p><p>Я уже сбился со счёта, сколько раз слышал фразу: «Интеллект — это эмерджентное явление!» — как будто это хоть что-то объясняет. Такое словоупотребление идеально подходит под все признаки таинственного ответа на таинственный вопрос. Что вы знаете теперь, назвав интеллект «эмерджентным»? Вы не можете сделать никаких новых предсказаний. Вы не узнали о поведении реальных разумов ничего, чего не знали раньше. Кажется, будто вы поверили в новый факт, но вы не ожидаете никаких иных исходов. Ваше любопытство кажется утоленным, но его так и не накормили. У этой гипотезы нет движущихся деталей — нет детальной внутренней модели, с которой можно было бы работать. Те, кто выдвигает гипотезу «эмерджентности», признаются в своём незнании внутреннего устройства и даже гордятся этим; они противопоставляют науку об «эмерджентности» другим, всего лишь прозаическим наукам.</p><p>И даже после ответа «Почему? Эмерджентность!» <emphasis>явление по-прежнему остаётся загадкой</emphasis> и обладает всё той же священной непостижимостью, что и в самом начале.</p><p>Забавное упражнение: убрать прилагательное «эмерджентный» из любого предложения, где оно встречается, и посмотреть, изменится ли смысл:</p><p><emphasis>До:</emphasis> Человеческий интеллект — это эмерджентный продукт активности нейронов.</p><p><emphasis>После:</emphasis> Человеческий интеллект — это продукт активности нейронов.</p><empty-line/>
<p><emphasis>До:</emphasis> Поведение муравьиной колонии — это эмерджентный результат взаимодействия множества отдельных муравьёв.</p><p><emphasis>После:</emphasis> Поведение муравьиной колонии — это результат взаимодействия множества отдельных муравьёв.</p><p><emphasis>Ещё лучше:</emphasis> Колония состоит из муравьёв. Мы можем успешно предсказать некоторые аспекты поведения колонии с помощью моделей, включающих только отдельных муравьёв, без каких-либо глобальных переменных колонии, показывая тем самым, что мы понимаем, как поведение колонии проистекает из поведения муравьёв.</p><p>Ещё одно забавное упражнение — заменить слово «эмерджентный» старым словом, то есть тем объяснением, которым людям приходилось пользоваться до изобретения эмерджентности:</p><p><emphasis>До:</emphasis> Жизнь — это эмерджентное явление.</p><p><emphasis>После:</emphasis> Жизнь — это магическое явление.</p><empty-line/>
<p><emphasis>До:</emphasis> Человеческий интеллект — это эмерджентный продукт активности нейронов.</p><p><emphasis>После:</emphasis> Человеческий интеллект — это магический продукт активности нейронов.</p><p>Разве каждое из этих утверждений не передаёт ровно одинаковый объём знаний о поведении явления? Разве каждая из этих гипотез не согласуется с абсолютно одинаковым набором исходов?</p><p>«Эмерджентность» стала крайне популярна, точно так же, как когда-то было популярно слово «магия». «Эмерджентность» обладает той же глубокой притягательностью для человеческой психологии и по той же самой причине. «Эмерджентность» — поразительно простое объяснение, произносить его приятно; оно даёт вам священную тайну для поклонения. Эмерджентность популярна <emphasis>потому, что</emphasis> это фастфуд для любопытства. С помощью эмерджентности можно объяснить всё что угодно, и люди именно так и поступают, ведь объяснять вещи — это так приятно. Люди остаются людьми, даже если они прослушали пару научных курсов в колледже. Стоит им найти способ вырваться из оков устоявшейся науки, они принимаются за те же фокусы, что и их предки — облекая их в литературный жанр «науки», но люди остаются людьми, а человеческая психология — человеческой психологией.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/iv/the_futility_of_emergence/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>37. Не говори «сложность». Давным-давно...</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Эта история произошла, когда я только познакомился с Марчелло, с которым позже целый год работал над теорией ИИ; но в то время я ещё не взял его в ученики. Я знал, что он участвовал в олимпиадах по математике и информатике на национальном уровне, и этого было достаточно, чтобы присмотреться к нему повнимательнее; но я ещё не знал, сможет ли он научиться думать об ИИ.</p><p>Я попросил Марчелло рассказать, как, по его мнению, ИИ мог бы понять, как собрать кубик Рубика. Не с помощью заранее заложенной программы — это тривиально, — а как сам ИИ мог бы разобраться в законах вселенной Рубика и сообразить, как их использовать. Как бы ИИ <emphasis>сам для себя изобрёл</emphasis> концепт «оператора» или «макроса» — ключ к сборке кубика Рубика?</p><p>В какой-то момент этого обсуждения Марчелло сказал: «Ну, я думаю, ИИ нужна сложность, чтобы делать X, и сложность, чтобы делать Y...»</p><p>И я сказал: «Не говори „<emphasis>сложность</emphasis>“».</p><p>Марчелло спросил: «Почему нельзя?»</p><p>Я сказал: «Сложность никогда не должна быть самоцелью. Тебе может понадобиться конкретный алгоритм, который добавит немного сложности, но сложность ради сложности только всё усложняет». (Я думал обо всех тех людях, от которых слышал, будто интернет «проснётся» и превратится в ИИ, когда станет «достаточно сложным».)</p><p>И Марчелло сказал: «Но ведь должно же быть <emphasis>какое-то</emphasis> количество сложности, которое это обеспечивает».</p><p>Я на миг прикрыл глаза и попытался придумать, как объяснить всё это словами. Для меня само слово «сложность» <emphasis>ощущалось</emphasis> просто как неверный шаг в танце ИИ. Никто не способен думать достаточно быстро, чтобы мысленно анализировать в словах каждое предложение своего потока сознания — это потребовало бы бесконечной рекурсии. Мы думаем словами, но наш поток сознания направляется ниже уровня слов — за счёт натренированных остатков прошлых озарений и сурового опыта...</p><p>Я спросил: «Ты читал „Техническое объяснение технического объяснения“?»</p><p>«Да», — ответил Марчелло.</p><p>«Хорошо, — сказал я. — Произнесение слова „сложность“ не концентрирует твою вероятностную массу».</p><p>«О, — сказал Марчелло, — как „эмерджентность“. Хм. Значит... теперь мне нужно подумать о том, как X может произойти на самом деле...»</p><p>И тогда я подумал про себя: «<emphasis>Может быть, <strong>этот</strong> обучаем.</emphasis>»</p><p>Сложность — не бесполезное понятие. У него есть математические определения, такие как сложность Колмогорова и сложность Вапника — Червоненкиса. Даже на интуитивном уровне о сложности часто стоит задумываться — вам приходится оценивать сложность гипотезы и решать, не выглядит ли она «слишком сложной» в свете имеющихся доказательств, или смотреть на какую-то конструкцию и пытаться сделать её проще.</p><p>Но концепты сами по себе не бывают полезными или бесполезными. Правильным или неправильным может быть только их <emphasis>применение</emphasis>. Делая тот шаг, который Марчелло пытался сделать в танце, он пытался получить объяснение задаром, взять что-то ниоткуда. Это чрезвычайно распространённая ошибка, по крайней мере в моей области. Вы можете присоединиться к любому обсуждению общего искусственного интеллекта и увидеть, как люди делают то же самое направо и налево, снова и снова — постоянно перепрыгивая через вещи, которых они не понимают, даже не замечая этого.</p><p>Это происходит в мгновение ока: мы помещаем за таинственным явлением некий неконтролирующий причинный узел — узел, который воспринимается как объяснение, но на самом деле им не является. Ошибка совершается на уровне ниже слов. Она не требует какого-то особого изъяна характера; именно так люди мыслят по умолчанию, так они мыслили с древнейших времён.</p><p>Чего вам необходимо избегать, так это <emphasis>перескакивания через загадочную часть</emphasis>; вам нужно задержаться на загадке, чтобы столкнуться с ней лицом к лицу. Существует множество слов, позволяющих перешагнуть через тайну, и некоторые из них вполне уместны в других контекстах — например, «сложность». Но суть ошибки заключается именно в этом <emphasis>перескакивании</emphasis>, независимо от того, какой причинный узел за ним стоит. Перескакивание — это не мысль, а микромысль. Чтобы поймать себя на этом, требуется предельное внимание. Когда же вы научитесь избегать перескакивания, это станет делом инстинкта, а не словесных рассуждений. Вы должны <emphasis>чувствовать</emphasis>, какие части вашей карты всё ещё остаются белыми пятнами, и, что гораздо важнее, прислушиваться к этому чувству.</p><p>Я подозреваю, что в академической среде существует огромное давление, заставляющее заметать проблемы под ковёр, чтобы представить статью, которая выглядит завершённой. Вы получите больше признания за кажущуюся полной модель, включающую некие «эмерджентные явления», чем за откровенно неполную карту с пометками вроде «понятия не имею, как работает эта часть» или «а дальше происходит чудо». Научный журнал может даже не принять такую статью, ведь кто знает — вдруг всё самое интересное происходит как раз на этих неизвестных этапах? И да, иногда случается, что все «немагические» части вашей карты на поверку тоже оказываются неважными. Такова цена, которую иногда приходится платить за вступление на terra incognita и попытки решать проблемы <emphasis>шаг за шагом.</emphasis> Но от этого становится ещё <emphasis>важнее</emphasis> <emphasis>знать</emphasis>, когда вы ещё не закончили работу. Как правило, люди вообще не осмеливаются вступать на terra incognita из панического страха потратить время впустую.</p><p>А если вы работаете над революционным ИИ-стартапом, давление, заставляющее заметать проблемы под ковёр, становится ещё сильнее — иначе вам придётся признаться себе, что вы пока не знаете, как создать ИИ, и ваши текущие жизненные планы с треском рухнут. Но, возможно, я вдаюсь в избыточные объяснения, ведь перескакивание происходит у людей по умолчанию; если вам нужны примеры, просто понаблюдайте, как люди обсуждают религию, философию, духовность или любую науку, в которой они не являются профессионалами.</p><p>Мы с Марчелло выработали правило в нашей работе над ИИ: когда мы сталкивались с чем-то, чего не понимали (а это случалось часто), мы говорили «магия» — например: «X магическим образом делает Y», — чтобы напомнить себе, что <emphasis>здесь кроется нерешённая проблема, пробел в нашем понимании.</emphasis> Гораздо лучше сказать «магия», чем «сложность» или «эмерджентность»: последние слова лишь создают иллюзию понимания. Разумнее сказать «магия» и оставить себе заглушку — напоминание о работе, которую ещё предстоит проделать.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ix/say_not_complexity/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>38. Позитивное искажение: вглядитесь во тьму.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что я веду занятие и пишу на доске три числа: 2-4-6. «Я задумал правило, — говорю я, — которому подчиняются последовательности из трех чисел. Последовательность 2-4-6, так уж вышло, ему соответствует. Каждый из вас найдет у себя на столе стопку карточек. Запишите на карточке последовательность из трех чисел, и я помечу ее словом „Да“, если она подходит под правило, или „Нет“, если не подходит. Затем вы можете написать еще одну тройку чисел, снова спросить, подходит ли она, и так далее. Когда вы будете уверены, что разгадали правило, запишите его на карточке. Вы можете тестировать сколько угодно троек».</p><p>Вот запись попыток одного студента:</p><empty-line/>
<p>4-6-2  Нет</p><empty-line/>
<p>4-6-8  Да</p><empty-line/>
<p>10-12-14  Да</p><p>На этом этапе студент записал свою догадку о правиле. Как, по-<emphasis>вашему</emphasis>, формулируется это правило? Захотели бы вы проверить еще одну тройку чисел, и если да, то какую именно? Задумайтесь на секунду, прежде чем читать дальше.</p><p>Описанная выше задача основана на классическом эксперименте Питера Уэйсона — «задаче 2-4-6». Хотя испытуемые, решавшие эту задачу, обычно демонстрировали высокую уверенность в своих догадках, лишь 21% из них успешно разгадали истинное правило экспериментатора, а последующие повторения эксперимента показывают аналогичные результаты — около 20% успеха.<sup>1</sup></p><p>Исследование называлось «О неспособности исключать гипотезы в концептуальной задаче». Испытуемые, пытающиеся решить задачу 2-4-6, обычно стараются генерировать <emphasis>позитивные</emphasis> примеры, а не <emphasis>негативные</emphasis> — они используют предполагаемое правило для создания характерного примера и смотрят, пометят ли его словом «Да».</p><p>Так, тот, у кого возникает гипотеза «числа, увеличивающиеся на два», тестирует тройку 8-10-12, слышит, что она подходит, и уверенно заявляет о разгадке правила. Тот, у кого возникает гипотеза «X–2X–3X», тестирует тройку 3-6-9, обнаруживает, что она подходит, и объявляет уже это правило.</p><p>Во всех случаях реальное правило одно и то же: три числа должны идти в порядке возрастания.</p><p>Но чтобы обнаружить это, вам пришлось бы генерировать тройки, которые <emphasis>не должны</emphasis> подходить (например, 20-23-26), и смотреть, пометят ли их словом «Нет». Чего люди в этом эксперименте обычно не делают. В некоторых случаях испытуемые придумывают, «тестируют» и объявляют правила гораздо более сложные, чем настоящий ответ.</p><p>Этот когнитивный феномен обычно сваливают в одну кучу с «предвзятостью подтверждения». Однако мне кажется, что стремление тестировать <emphasis>позитивные</emphasis> примеры вместо <emphasis>негативных</emphasis> следует отличать от стремления сохранить убеждение, с которого вы начали. Термин «позитивное искажение» иногда используется как синоним «предвзятости подтверждения», и этому конкретному изъяну он подходит гораздо лучше.</p><p>Когда-то казалось, что теория флогистона способна объяснить затухание пламени в закрытом сосуде (воздух насыщался флогистоном, и больше он выделяться не мог), но с тем же успехом теория флогистона могла бы объяснить, почему пламя <emphasis>не</emphasis> гаснет. Чтобы заметить это, нужно искать негативные примеры вместо позитивных, смотреть в сторону нуля, а не единицы — что противоречит человеческому инстинкту, как показали эксперименты.</p><p>Ведь по инстинкту мы, люди, живем лишь в половине мира.</p><p>О позитивном искажении можно слушать лекции днями напролет и все равно не заметить его в конкретный момент. Позитивное искажение — это не то, что мы делаем из логических соображений или из-за эмоциональной привязанности. Задача 2-4-6 — «холодная», логическая, а не эмоционально «горячая». И тем не менее эта ошибка совершается на невербальном уровне, на уровне мысленных образов и инстинктивных реакций. Поскольку эта проблема возникает не из-за следования осознанному правилу «Думай только о позитивных примерах», ее невозможно решить простым вербальным знанием того, что «Нам следует думать как о позитивных, так и о негативных примерах». Какой пример автоматически всплывает у вас в голове? Нужно научиться без слов делать заг вместо зига. Нужно научиться шарахаться в сторону нуля, а не от него.</p><p>Я уже довольно давно пишу о том, что сила гипотезы заключается в том, чего она <emphasis>не может</emphasis> объяснить, а не в том, что она объяснить <emphasis>может</emphasis>: если вы одинаково хорошо умеете объяснить любой исход, ваши знания равны нулю. Поэтому, чтобы распознать бесполезное объяснение, недостаточно думать о том, что оно объясняет очень хорошо, — нужно искать результаты, которые оно объяснить <emphasis>не могло бы</emphasis>, и именно в этом заключается истинная сила теории.</p><p>Я высказал всё это, а затем подверг сомнению полезность концепции «эмерджентности». Один из комментаторов привел сверхпроводимость и ферромагнетизм в качестве примеров эмерджентности. Я ответил, что несверхпроводимость и неферромагнетизм — это тоже примеры эмерджентности, и в этом-то как раз и проблема. Но я далёк от того, чтобы критиковать этого комментатора! Несмотря на то, что я много читал о «предвзятости подтверждения», я сам не заметил подвоха в задаче 2-4-6, когда впервые о ней прочитал. Это невербальная мгновенная реакция, которую нужно переучивать. Я и сам всё еще работаю над этим.</p><p>Очень большая часть навыков рационалиста лежит глубже уровня слов. Это сильно усложняет попытки передать Искусство словами. Люди будут соглашаться с вами, но уже в следующем предложении сделают на неосознанном уровне что-то прямо противоположное. Не то чтобы я жаловался! Одна из главных причин, по которой я всё это пишу, — увидеть, чего мои слова <emphasis>не</emphasis> донесли.</p><p>Ищете ли вы прямо сейчас позитивные примеры позитивного искажения или уделяете хотя бы малую часть внимания тому, чего из-за позитивного искажения вы можете <emphasis>не</emphasis> заметить? Вы посмотрели в сторону света или в сторону тьмы?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/iw/positive_bias_look_into_the_dark/">*</a></p><p>1. Питер Каткарт Уэйсон, «On the Failure to Eliminate Hypotheses in a Conceptual Task», <emphasis>Quarterly Journal of Experimental Psychology</emphasis> 12, no. 3 (1960): 129–140, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1080/17470216008416717">10.1080/17470216008416717</a>.</p></section>
<section>
<title><p>39. Закономерная неопределенность. В книге «Рациональный выбор в неопределенном мире» Робин Доуз описывает эксперимент Тверски:1,2.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В конце 1950-х и начале 1960-х годов было проведено множество психологических экспериментов, в которых испытуемых просили предсказать исход события, имевшего случайную составляющую, но при этом поддававшегося прогнозированию на основе базовой вероятности — например, испытуемых просили угадать, будет ли следующая открытая экспериментатором карта красной или синей, при условии, что 70% карт были синими, но сама последовательность красных и синих карт была абсолютно случайной.</p><p>В такой ситуации стратегия, обеспечивающая наибольшую долю успеха, заключается в том, чтобы предсказывать более частое событие. Например, если 70% карт — синие, то выбор синего цвета в каждой попытке дает 70% успешных предсказаний.</p><p>Однако вместо этого испытуемые, как правило, подстраивали ответы под вероятности — то есть предсказывали более вероятное событие с той относительной частотой, с которой оно действительно происходило. Например, испытуемые были склонны в 70% случаев предсказывать появление синей карты, а в 30% случаев — красной. Такая стратегия дает лишь 58% успеха, поскольку испытуемые оказываются правы в 70% случаев, когда выпадает синяя карта (что происходит с вероятностью 0,70), и в 30% случаев, когда выпадает красная карта (что происходит с вероятностью 0,30); (0,70 × 0,70) + (0,30 × 0,30) = 0,58.</p><p>Фактически испытуемые предсказывают более частое событие с чуть большей вероятностью, чем та, с которой оно действительно происходит, но даже близко не подходят к тому, чтобы выбирать его в 100% случаев, даже когда им платят за точность прогнозов... Например, испытуемые, получавшие по пять центов за каждое верное предсказание на протяжении тысячи попыток... предсказывали [более частое событие] в 76% случаев.</p><p>Не думайте, что этот эксперимент указывает на какой-то мелкий изъян в игровых стратегиях. Он в лаконичной форме иллюстрирует самую важную идею во всей рациональности.</p><p>Испытуемые просто продолжают угадывать красное, словно думая, будто у них есть способ предсказать случайную последовательность. Об этом эксперименте Доуз пишет далее: «Несмотря на обратную связь на протяжении тысячи попыток, испытуемые не могут заставить себя поверить, что они оказались в ситуации, когда делать прогнозы <emphasis>невозможно</emphasis>».</p><p>Но ошибка должна лежать еще глубже. Даже если испытуемые <emphasis>думают</emphasis>, будто изобрели гипотезу, им вовсе не обязательно <emphasis>делать ставку на этот прогноз</emphasis>, чтобы проверить свою гипотезу. Они могут сказать себе: «Если <emphasis>эта</emphasis> гипотеза верна, следующая карта будет красной», — и все равно поставить на синюю. Они могут каждый раз выбирать синюю карту, собирая как можно больше пятицентовых монет, и в то же время мысленно отмечать свои догадки о любых закономерностях, которые, как им кажется, они заметили. Если их предсказания подтвердятся, <emphasis>тогда</emphasis> они смогут переключиться на вновь открытую последовательность.</p><p>Я не стал бы винить испытуемого за то, что он продолжает выдвигать гипотезы, — откуда ему знать, действительно ли эту последовательность невозможно предсказать? Но я бы винил его за <emphasis>ставки на свои догадки</emphasis>, когда в этом нет необходимости для сбора информации, а буквально <emphasis>сотни</emphasis> предыдущих догадок уже были опровергнуты.</p><p>Неужели даже человек может быть <emphasis>настолько</emphasis> самоуверенным?</p><p>Я подозреваю, что здесь происходит нечто более простое: стратегия «всегда выбирать синее» <emphasis>просто не пришла в голову</emphasis> испытуемым.</p><p>Люди видят смесь в основном из синих карт с редким вкраплением красных и полагают, что оптимальная стратегия ставок должна представлять собой такую же смесь из преимущественно синих карт с редким добавлением красных.</p><p>Мысль о том, что при неполной информации <emphasis>оптимальная стратегия ставок не похожа на типичную последовательность карт</emphasis>, кажется <emphasis>контринтуитивной</emphasis>.</p><p>Идея о том, что оптимальная стратегия — вести себя закономерно даже в среде, содержащей элементы случайности, тоже <emphasis>контринтуитивна</emphasis>.</p><p>Кажется, будто ваше поведение должно быть столь же непредсказуемым, как и среда, — но нет! <emphasis>Случайный ключ не откроет случайный замок только потому, что они оба «случайны».</emphasis></p><p>Огонь не тушат огнем — его тушат водой. Но эта мысль требует дополнительного шага, новой концепции, которая напрямую не активируется формулировкой задачи, а потому это не первая идея, приходящая на ум.</p><p>В дилемме синих и красных карт наше неполное знание подсказывает нам в каждом без исключения раунде, что лучшая ставка — на синее. Этот совет, проистекающий из нашего неполного знания, остается неизменным в каждом раунде. Если в 30% случаев мы пойдем наперекор своему неполному знанию и вместо этого поставим на красное, мы только ухудшим свой результат — ведь теперь мы ведем себя откровенно глупо, ставя на заведомо менее вероятный исход.</p><p>Если бы вы ставили на красное в каждом раунде, вы получили бы наихудший из возможных результатов; вы были бы глупы на все 100%. Если же при 30% красных карт вы ставите на красное в 30% случаев, то вы делаете себя глупым на 30%.</p><p>Когда ваши знания неполны — а значит, мир кажется вам содержащим элемент случайности, — внесение случайности в собственные действия не решает проблему. Это лишь отдаляет вас от цели, а не приближает к ней. В и без того туманном мире отказ от собственного разума только усугубляет ситуацию.</p><p>Идея о том, что оптимальная стратегия может состоять в том, чтобы <emphasis>мыслить закономерно даже в условиях неопределенности</emphasis>, весьма <emphasis>контринтуитивна</emphasis>.</p><p>И потому рационалистов не так уж много: ведь большинство тех, кто видит мир хаотичным, пытаются бороться с хаосом с помощью хаоса. Нужно сделать дополнительный шаг и додуматься до того, что не приходит в голову само собой, чтобы представить себе борьбу с огнем при помощи чего-то, что само огнем не является.</p><p>Вы слышали, как непросвещенные говорят: «Рациональность отлично работает, когда имеешь дело с рациональными людьми, но мир нерационален». Но <emphasis>перед лицом нерационального противника отказ от собственного разума вам не поможет</emphasis>. Существуют закономерные формы мышления, которые всё равно дают наилучший ответ, даже при столкновении с противником, нарушающим эти законы. Теория решений <emphasis>не</emphasis> вспыхивает пламенем и не погибает при встрече с противником, который ей не подчиняется.</p><p>Это ничуть не более очевидно, чем идея всегда ставить на синее, когда перед вами последовательность из синих и красных карт. Но каждая ставка на красное — это ожидаемый убыток, и точно так же обстоит дело с каждым отклонением от Пути в вашем собственном мышлении.</p><p>Сколько серий <emphasis>«Звёздного пути»</emphasis> тем самым опровергается? Сколько теорий ИИ?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/vo/lawful_uncertainty/">*</a></p><p>1. Доуз, <emphasis>Rational Choice in An Uncertain World</emphasis>; Яаков Шуль и Рут Майо, «Searching for Certainty in an Uncertain World: The Difficulty of Giving Up the Experiential for the Rational Mode of Thinking», <emphasis>Journal of Behavioral Decision Making</emphasis> 16, no. 2 (2003): 93–106, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1002/bdm.434">10.1002/bdm.434</a>.</p><p>2. Амос Тверски и Уорд Эдвардс, «Information versus Reward in Binary Choices», <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 71, no. 5 (1966): 680–683, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/h0023123">10.1037/h0023123</a>.</p></section>
<section>
<title><p>40. Моя бурная и безрассудная юность. Говорят, родители сами перепробовали всё то, что запрещают делать своим детям, — потому-то они и знают, что этого делать не стоит.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Давным-давно, в немыслимо далеком прошлом, я был преданным Традиционным Рационалистом, мнящим себя искусным в этом деле, но я не ведал Пути Байеса. Когда юный Элиезер сталкивался с вопросом, который казался таинственным, предписания Традиционной Рациональности не мешали ему придумывать Таинственный Ответ. Это, безусловно, самая постыдная ошибка в моей жизни, и меня до сих пор передёргивает при одной мысли о ней.</p><p>Каков же был мой таинственный ответ на таинственный вопрос? Описывать его я не стану, ибо это долгая и запутанная история. Я был молод и оставался всего лишь Традиционным Рационалистом, не знавшим трудов Тверски и Канемана. Я знал о бритве Оккама, но не об <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Conjunction_fallacy">ошибке конъюнкции</a>. Я думал, что мне сойдет с рук самостоятельное выстраивание сложных мыслей в литературном стиле тех сложных рассуждений, которые я читал в научных книгах, не понимая, что верная сложность возможна лишь тогда, когда каждый шаг закреплен с абсолютной надежностью. Сегодня один из главных советов, которые я даю начинающим молодым рационалистам, звучит так: «Не пытайтесь строить длинные цепочки рассуждений или сложные планы».</p><p>Тут достаточно сказать лишь одно: даже после того, как я изобрел свой «ответ», само явление по-прежнему оставалось для меня загадкой и обладало все тем же свойством поразительной непостижимости, что и в самом начале.</p><p>Не обманывайтесь: тот юный Элиезер вовсе не был глуп. Все ошибки, в которых повинен юный Элиезер, по сей день совершают уважаемые ученые в уважаемых научных журналах. Чтобы уберечь его, потребовалось бы куда более тонкое мастерство, чем то, которому его учили как Традиционного Рационалиста.</p><p>Более того, сбиваясь с пути, юный Элиезер старательно и скрупулезно следовал предписаниям Традиционной Рациональности.</p><p>Будучи Традиционным Рационалистом, юный Элиезер позаботился о том, чтобы его Таинственный Ответ давал смелое предсказание относительно будущего опыта. А именно: я ожидал, что нейробиологи будущего обнаружат, что нейроны используют квантовую гравитацию в духе сэра Роджера Пенроуза. Это требовало от нейронов поддержания определенной степени квантовой когерентности — вещи, которую можно было искать и либо найти, либо не найти. Либо вы это наблюдаете, либо нет, верно?</p><p>Но моя гипотеза не делала никаких <emphasis>ретроспективных</emphasis> предсказаний. С точки зрения Традиционной Науки, ретроспективные предсказания не считаются — так зачем вообще утруждать себя ими? Для байесианца же, напротив, если гипотеза <emphasis>сегодня</emphasis> не имеет более благоприятного отношения правдоподобия по сравнению с «я не знаю», возникает вопрос: почему вы <emphasis>сегодня</emphasis> верите во что-то более сложное, чем «я не знаю»? Но я не ведал Пути Байеса, а потому не думал об отношениях правдоподобия или о концентрации плотности вероятности. Я Сделал Фальсифицируемое Предсказание — разве не в этом заключался Закон?</p><p>Будучи Традиционным Рационалистом, юный Элиезер тщательно следил за тем, чтобы не верить в магию, мистицизм, углеродный шовинизм или чему-то в этом роде. Я с гордостью заявлял о своем Таинственном Ответе: «Это просто физика, как и вся остальная физика!» Как будто можно избавить магию от того, чтобы быть когнитивным изоморфом магии, просто назвав ее квантовой гравитацией. Но я не ведал Пути Байеса и не видел уровня, на котором моя идея была изоморфна магии. Я присягнул на <emphasis>верность</emphasis> физике, но это меня не спасло; что теории вероятностей известно о верности? Я избегал всего, что Традиционная Рациональность объявляла запретным, но то, что осталось, все равно было магией.</p><p>Вне всякого сомнения, моя преданность Традиционной Рациональности помогла мне выбраться из ямы, которую я сам себе вырыл. Не будь я Традиционным Рационалистом, я бы <emphasis>окончательно</emphasis> пропал. Но Традиционной Рациональности все же не хватило для того, чтобы сделать все <emphasis>правильно.</emphasis> Она лишь привела меня к иным ошибкам, нежели те, что были ею явно запрещены.</p><p>Когда я думаю о том, как моё юное «я» очень тщательно следовало правилам Традиционной Рациональности и в итоге ответил <emphasis>неверно</emphasis>, это проливает свет на вопрос, почему люди, называющие себя «рационалистами», не правят миром. Вам требуется <emphasis>чертовски много</emphasis> рациональности, прежде чем она начнет приносить пользу, а не просто приводить вас к новым интересным ошибкам.</p><p>Традиционную Рациональность преподают скорее как искусство, а не как науку: вы читаете биографии знаменитых физиков, где описываются преподнесенные им жизнью уроки, и пытаетесь делать то, что они советуют. Но вы не прожили их жизни, а половина того, что они пытаются описать, — это натренированная интуиция.</p><p>Традиционная Рациональность устроена так, что для меня было бы вполне приемлемо потратить тридцать лет на свою глупую идею — при условии, что в итоге мне удалось бы её опровергнуть, я оставался бы честен с собой относительно предсказаний моей теории, принял бы опровержение, когда оно будет получено, и так далее. Этого достаточно, чтобы храповик науки продвинулся на один щелчок вперед, но это довольно жестоко по отношению к людям, которые тратят впустую тридцать лет своей жизни. Традиционная Рациональность — это прогулка, а не танец. Она создана для того, чтобы <emphasis>в конце концов</emphasis> привести вас к истине, и оставляет вам слишком много времени на то, чтобы любоваться цветами по дороге.</p><p>Традиционные рационалисты могут согласиться остаться при своих мнениях. В Традиционной Рациональности нет <emphasis>идеала</emphasis>, согласно которому мышление — это точное искусство, где при имеющихся свидетельствах существует лишь одна верная оценка вероятности. В Традиционной Рациональности вам позволено строить догадки, а затем проверять их. Но опыт научил меня: если вы не <emphasis>знаете</emphasis> и строите догадки, в конечном итоге вы окажетесь неправы.</p><p>Путь Байеса — это тоже неточное искусство, по крайней мере в том виде, в каком я о нем разглагольствую. Эти эссе — все еще лишь неуклюжие попытки выразить словами уроки, которые лучше усваивать на собственном опыте. Но здесь по крайней мере есть <emphasis>лежащая в основе</emphasis> математика, а также экспериментальные данные когнитивной психологии о том, как люди мыслят на самом деле. Возможно, этого хватит, чтобы преодолеть заоблачно высокий порог, необходимый для дисциплины, которая позволяет вам действительно находить верные ответы, а не просто загоняет вас в рамки новых интересных ошибок.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/iy/my_wild_and_reckless_youth/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>41. Неспособность учиться у истории.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда-то давно, во времена моей бурной и безрассудной юности, когда я ещё не ведал Пути Байеса, я дал Таинственный Ответ на вопрос, казавшийся таинственным. За этим последовала целая череда неудач, но одна ошибка выделяется как самая критическая: в юности я не понимал, что <emphasis>разгадка тайны должна делать её менее запутанной.</emphasis> Я пытался объяснить Таинственное Явление — что для меня означало найти его причину, вписать его в целостную модель реальности. Но с чего бы этому делать само явление менее Таинственным, если такова его природа? Я пытался <emphasis>объяснить</emphasis> Таинственное Явление, а не превратить его (какой-то невозможной алхимией) в явление обыденное — в явление, которое изначально даже не требовало бы необычного объяснения.</p><p>Будучи Традиционным Рационалистом, я знал истории об астрологах и астрономии, алхимиках и химии, виталистах и биологии. Но Таинственное Явление было не таким. Это было нечто <emphasis>новое</emphasis>, нечто более странное, более сложное, нечто такое, что обычная наука не могла объяснить веками —</p><p>— как будто звёзды, материя и жизнь не оставались тайнами сотни и тысячи лет, от самой зари человеческой мысли и до тех пор, пока наука наконец их не разгадала —</p><p>Мы изучаем астрономию, химию и биологию в школе, и нам кажется, что эти темы <emphasis>всегда относились</emphasis> к области науки, что они <emphasis>никогда не были</emphasis> таинственными. Когда наука осмеливается бросить вызов новой Великой Загадке, дети этого поколения настроены скептически, ведь они никогда не видели, чтобы наука объясняла то, что <emphasis>кажется</emphasis> им таинственным. Наука ведь годится только для объяснения <emphasis>научных</emphasis> тем — вроде звёзд, материи и жизни.</p><p>Мне казалось, что урок истории состоял в том, что у астрологов, алхимиков и виталистов был врождённый изъян характера — склонность к мистерианизму, которая заставляла их придумывать таинственные объяснения для явлений, в которых не было никакой тайны. Но ведь если явление действительно <emphasis>было</emphasis> очень странным, то и странное объяснение могло быть вполне уместно?</p><p>И лишь позже, когда я начал различать прозаическое устройство внутри этой тайны, я понял, в чьей шкуре оказался. Только тогда я осознал, насколько разумным казался витализм <emphasis>в своё время</emphasis>, и насколько <emphasis>неожиданным</emphasis> и <emphasis>неловким</emphasis> был ответ Вселенной: «Жизнь обыденна и не требует странных объяснений».</p><p>Мы читаем историю, но мы в ней не <emphasis>живём</emphasis>, мы её не <emphasis>проживаем</emphasis>. Если бы только я <emphasis>лично</emphasis> постулировал астрологические тайны, а затем открыл ньютоновскую механику; постулировал алхимические тайны, а затем открыл химию; постулировал виталистические тайны, а затем открыл биологию... Тогда, вспомнив свой Таинственный Ответ, я бы сказал себе: <emphasis>Я больше ни за что на это не куплюсь.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/iz/failing_to_learn_from_history/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>42. Делая историю доступной.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Существует привычка мышления, которую я называю <emphasis>логической ошибкой обобщения на основе вымышленных свидетельств</emphasis>. Журналисты, которые, например, упоминают фильмы о <emphasis>Терминаторе</emphasis> в репортажах об ИИ, обычно не относятся к <emphasis>«Терминатору»</emphasis> как к пророчеству или непреложной истине. Однако этот фильм вспоминается — становится <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Availability_heuristic">доступным</a> — так, словно это показательный исторический пример. Как будто журналист лично наблюдал происходящее на какой-то другой планете, а значит, подобное вполне может случиться и здесь. Подробнее об этом в эссе «Логическая ошибка обобщения на основе вымышленных свидетельств».</p><p>Существует и обратная ошибка обобщения на основе вымышленных свидетельств: неспособность в достаточной мере проникнуться <emphasis>историческими</emphasis> свидетельствами. Проблема с обобщением по вымышленным свидетельствам в том, что это вымысел — этого никогда не происходило в действительности. Он взят не из того же распределения, что и наша реальная вселенная; <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/07/tell-your-anti-.html">вымысел систематически отличается от реальности</a>. Но история-то <emphasis>действительно произошла</emphasis>, и она <emphasis>должна</emphasis> быть доступной.</p><p>В среде наших предков не было кино; то, что ты видел собственными глазами, было правдой. Стоит ли удивляться, что вымысел, который мы наблюдаем на реалистичных движущихся картинках, оказывает на нас слишком сильное влияние? И наоборот, с вещами, которые <emphasis>произошли на самом деле</emphasis>, мы сталкиваемся в виде чернил на бумаге; они случились, но мы никогда не <emphasis>видели</emphasis>, как это происходило. Мы не помним, чтобы это случалось с нами.</p><p>Обратная ошибка — относиться к истории как к простому рассказу, обрабатывать её той же частью разума, которая отвечает за чтение романов. На словах вы можете называть её «правдой», а не «вымыслом», но это не значит, что она трогает вас так сильно, как следовало бы. Многие когнитивные искажения связаны с тем, что нас недостаточно трогает сухая, абстрактная информация.</p><p>Когда-то давно я дал Таинственный Ответ на таинственный вопрос, не понимая, что совершаю точно такую же ошибку, как астрологи, изобретающие мистические объяснения для звёзд, или алхимики, придумывающие магические свойства материи, или виталисты, постулирующие непостижимый «élan vital», чтобы объяснить всю биологию.</p><p>Когда я наконец понял, на чьём месте оказался, меня внезапно пронзило чувство неожиданной связи с прошлым. Я осознал, что создание и крах витализма — о которых я читал только в книгах — <emphasis>действительно случились с реальными людьми</emphasis>, переживавшими это примерно так же, как я переживал создание и крах своего собственного таинственного ответа. И ещё я понял: если бы я действительно <emphasis>пережил</emphasis> прошлое — если бы сам прошёл через научные революции былых времён, а не просто читал о них в книгах по истории, — я бы, вероятно, <emphasis>не</emphasis> совершил ту же ошибку снова. Я бы не стал выдумывать <emphasis>очередной</emphasis> таинственный ответ; первая тысяча уроков намертво вбила бы мне в голову эту мораль.</p><p>И тогда (подумал я), чтобы в достаточной мере ощутить силу истории, мне следует попытаться приблизиться к ходу мыслей Элиезера, который <emphasis>на самом деле</emphasis> прожил эту историю, — попытаться думать так, словно всё, о чём я читал в книгах по истории, произошло со мной на самом деле. (С соответствующей корректировкой весов из-за ошибки доступности книг по истории — мне нужно помнить себя тысячей крестьян на каждого правителя.) Мне нужно погрузиться в историю, представить, что <emphasis>проживаю</emphasis> эпохи, которые видел лишь в виде чернил на бумаге.</p><p>Почему я должен помнить первый полёт братьев Райт? Меня там не было. Но смею ли я, как рационалист, <emphasis>не</emphasis> помнить об этом, если это событие произошло на самом деле? Так ли велика разница между тем, чтобы видеть событие собственными глазами — что на самом деле представляет собой причинно-следственную цепочку с участием отражённых фотонов, а не прямую связь, — и тем, чтобы видеть событие со страниц книги по истории? И фотоны, и книги по истории тянутся по причинно-следственным цепочкам от самого события.</p><p>Мне нужно было преодолеть ложную амнезию, вызванную рождением в определённое время. Мне нужно было вспомнить — сделать доступными — <emphasis>все</emphasis> воспоминания, а не только те, которые по чистой случайности принадлежали лично мне и моей эпохе.</p><p>Земля вдруг стала старше.</p><p>Для моей прежней памяти Соединённые Штаты существовали всегда — никогда не было времени, когда Соединённых Штатов не существовало. До того момента я не помнил, как Римская империя поднялась, принесла мир и порядок и просуществовала столько веков, что я позабыл, будто когда-то всё было иначе; и тем не менее империя пала, варвары захватили мой город, а знания, которыми я владел, были утрачены. В моих глазах современный мир стал более хрупким; он не был первым современным миром.</p><p>Столько ошибок, совершённых снова, снова и <emphasis>снова</emphasis>, потому что я не помнил, как совершал их во все те эпохи, в которых я никогда не жил...</p><p>И подумать только, люди иногда сомневаются, важно ли преодолевать когнитивные искажения.</p><p>Разве вы не помните, сколько раз ваши искажения убивали вас? Не помните? Я заметил, что за смертельной ошибкой часто следует внезапная амнезия. Но уж поверьте мне на слово — это действительно происходило. Я помню; меня там не было.</p><p>Поэтому в следующий раз, когда вы усомнитесь в том, насколько странным окажется будущее, вспомните, как десять тысяч лет назад вы родились в племени охотников-собирателей, когда никто вообще не знал о Науке. Вспомните, как до глубины души вы были потрясены, когда Наука объяснила великие и ужасные священные тайны, которые вы когда-то так высоко почитали. Вспомните, как вы когда-то верили, что сможете летать, если съедите правильные грибы, а затем с разочарованием смирились с тем, что никогда не полетите, — а потом вы полетели. Вспомните, как вы всегда думали, что рабство — это правильно и естественно, а затем изменили своё мнение. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">Не воображайте, будто вы <emphasis>могли бы</emphasis> предсказать эти перемены</a>, ибо это амнезия. <emphasis>Помните</emphasis>, что на самом деле вы ничего не предугадали. Вспомните, как век за веком мир менялся так, как вы не могли и предугадать.</p><p>Возможно, тогда вас меньше шокирует то, что случится дальше.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j0/making_history_available/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>43. Объяснить/Поклоняться/Игнорировать?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда наше племя кочует по бескрайним равнинам в поисках плодовых деревьев и добычи, время от времени случается так, что с неба льется вода.</p><p>— Почему иногда с неба льется вода? — спрашиваю я бородатого мудреца нашего племени.</p><p>Он на мгновение задумывается — этот вопрос никогда прежде не приходил ему в голову, — а затем отвечает: — Время от времени небесные духи сражаются, и тогда их кровь капает с небес.</p><p>— А откуда берутся небесные духи? — спрашиваю я.</p><p>Его голос переходит на шепот: — Из прежних времен. Из далекого-далекого прошлого.</p><p>Когда идет дождь, а вы не знаете почему, у вас есть несколько вариантов. Во-первых, вы можете просто не спрашивать «почему» — не развивать эту тему или вообще никогда не задумываться над этим вопросом. Это команда «Игнорировать», которую бородатый мудрец выбрал изначально. Во-вторых, вы можете попытаться придумать какое-то объяснение — команда «Объяснить», как и поступил бородач в ответ на ваш первый вопрос. В-третьих, вы можете наслаждаться чувством таинственности — команда «Поклоняться».</p><p>Как вы наверняка заметили из этой истории, каждый раз, когда вы выбираете «Объяснить», в лучшем случае вы получаете объяснение вроде «небесных духов». Но затем само это объяснение сталкивается с той же дилеммой: Объяснить, Поклоняться или Игнорировать? Каждый раз, когда вы нажимаете «Объяснить», наука некоторое время скрипит шестеренками, выдает объяснение, а затем всплывает еще одно диалоговое окно. Как добропорядочные рационалисты, мы чувствуем себя обязанными продолжать нажимать «Объяснить», но это кажется дорогой без конца.</p><p>Вы нажимаете «Объяснить» для жизни — и получаете химию; вы нажимаете «Объяснить» для химии — и получаете атомы; вы нажимаете «Объяснить» для атомов — и получаете электроны и ядра; вы нажимаете «Объяснить» для ядер — и получаете квантовую хромодинамику и кварки; вы нажимаете «Объяснить» для того, откуда взялись кварки, — и возвращаетесь к Большому взрыву...</p><p>Мы можем нажать «Объяснить» для Большого взрыва и подождать, пока крутятся жернова науки, и, возможно, однажды она выдаст совершенно устраивающее нас объяснение. Но затем это просто вызовет очередное диалоговое окно. Так что, если мы продолжим достаточно долго, мы должны прийти к <emphasis>особому</emphasis> диалоговому окну, к <emphasis>новой</emphasis> опции — Объяснению, Которое Не Требует Объяснений, к точке, где цепь обрывается. И это, возможно, единственное объяснение, которое стоит знать.</p><p>Вот — я только что нажал «Поклоняться».</p><p>Никогда не забывайте, что существует гораздо больше способов поклоняться чему-либо, нежели зажигать свечи вокруг алтаря.</p><p>Если бы я сказал: «Хм, это действительно кажется парадоксальным. Интересно, как разрешается этот кажущийся парадокс?», то я бы нажал «Объяснить» — а получение этого ответа порой требует времени.</p><p>А если вся эта проблема кажется вам неважной, несущественной или если вы предпочли бы отложить размышления о ней до завтра, значит, вы нажали «Игнорировать».</p><p>Выбирайте свой вариант с умом.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j2/explainworshipignore/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>44. «Наука» как глушитель любопытства.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что на глазах у телекамер прямого эфира я поднял руки, произнес <emphasis>«абракадабра»</emphasis> и сотворил яркий свет, вспыхнувший в пустом пространстве перед моими протянутыми ладонями. Представьте, что я совершил этот акт явного, несомненного колдовства под бдительным надзором Джеймса Рэнди и целых армий скептиков. Большинству людей, полагаю, стало бы <emphasis>весьма любопытно</emphasis>, что же происходит.</p><p>А теперь предположим, что я не иду на телевидение. Я не хочу делиться ни этой силой, ни стоящей за ней истиной. Я хочу сохранить свое колдовство в тайне. И в то же время я хочу творить заклинания когда угодно и где угодно. Я хочу зажигать свою яркую вспышку света, чтобы читать книгу в поезде — и чтобы ни в ком не просыпалось любопытство. Существует ли заклинание, заглушающее любопытство?</p><p>Да, конечно! Стоит кому-то спросить: «Как ты это сделал?», я просто отвечаю: «Наука!»</p><p>Это не настоящее объяснение, а всего лишь глушитель любопытства. Оно не говорит вам, станет ли свет ярче или потускнеет, изменит ли он оттенок или насыщенность, и уж точно не объясняет, как вам самому создать подобное свечение. На самом деле вы не <emphasis>знаете</emphasis> ничего сверх того, что знали до того, как я произнес волшебное слово. Но вы отворачиваетесь, удовлетворенные тем, что не происходит ничего необычного.</p><p>Более того, этот трюк отлично работает с обычным выключателем.</p><p>Вы щелкаете выключателем, и лампочка загорается. Почему?</p><p>В школе нас учат, что пароль к лампочке — «Электричество!». К этому моменту, надеюсь, вы уже с опаской относитесь к тому, чтобы на подобном основании ставить лампочке пометку «понятно». Разве слово «Электричество!» позволяет вам проводить расчеты, которые управляли бы вашим предвосхищением опыта? Как минимум, здесь есть еще очень многое, в чем стоит разобраться. (Физикам следует проигнорировать этот абзац и подставить на это место задачу из эволюционной теории, где суть теории опять-таки заключается в расчетах, которые мало кто умеет делать.)</p><p>Если бы вы считали, что лампочка <emphasis>необъяснима с точки зрения науки</emphasis>, она бы завладела <emphasis>всем</emphasis> вашим вниманием. Вы бы бросили любые другие дела и сосредоточились только на ней.</p><p>Но что означает фраза «объяснимо с точки зрения науки»? Она означает, что кто-то <emphasis>другой</emphasis> знает, как работает лампочка. Когда вам говорят, что лампочка «объяснима научно», вы не узнаёте больше, чем знали раньше; вы не знаете, станет ли она гореть ярче или потускнеет. Но из-за того, что знает кто-то <emphasis>другой</emphasis>, знание обесценивается в ваших глазах. Вы становитесь менее любопытным.</p><p>Кто-нибудь обязательно скажет: «Если бы лампочка была неизвестна науке, ее исследование могло бы принести вам славу и богатство». Но я говорю не о жадности. И не о карьерных амбициях. Я говорю о чистой эмоции любопытства — о чувстве заинтригованности. Почему <emphasis>ваше</emphasis> любопытство должно угасать из-за того, что кто-то <emphasis>другой</emphasis>, а не вы, знает, как устроена лампочка? Разве это не вредность? Неужели <emphasis>вам</emphasis> недостаточно знать самому — нужно, чтобы и другие пребывали в неведении, иначе вы не будете счастливы?</p><p>Знание может служить и другим целям, помимо удовлетворения любопытства, например, приносить общественную пользу через технологии. Для подобных инструментальных благ действительно важно, знает ли об этом уже кто-то другой в локальном пространстве. Но почему это должно иметь значение для моего собственного любопытства?</p><p>К тому же представьте последствия, если вы позволите фразе «Кто-то другой знает ответ» работать в качестве глушителя любопытства. В один прекрасный день вы заходите в гостиную и видите гигантского зеленого слона, который, кажется, парит в воздухе, окруженный аурой серебристого света.</p><p>— Что за чертовщина? — говорите вы.</p><p>И сверху, над слоном, раздается голос:</p><p><a l:href="http://godescalc.wordpress.com/2012/06/24/overlooked-elephant/">КТО-ТО УЖЕ ЗНАЕТ, ПОЧЕМУ ЭТОТ СЛОН ЗДЕСЬ.</a></p><p>— А, — говорите вы, — ну тогда ладно, — и проходите на кухню.</p><p>Я не знаю теории великого объединения для законов физики нашей Вселенной. Я также мало что знаю об анатомии человека, за исключением мозга. Я не смог бы показать на собственном теле, где у меня почки, и не могу навскидку вспомнить, что делает моя печень. (Я этим не горжусь. Увы, учитывая, сколько математики мне нужно выучить, вряд ли я в ближайшее время займусь анатомией.)</p><p>Должно ли меня, если говорить о <emphasis>любопытстве</emphasis>, сильнее интриговать мое незнание фундаментальных законов физики, чем тот факт, что я мало знаю о происходящем внутри собственного тела?</p><p>Если бы я поднял руки и сотворил заклинание света, вас бы это заинтриговало. Разве вас должно <emphasis>меньше</emphasis> интриговать то, что я вообще поднял руки? Когда вы поднимаете руку и машете ею, этот волевой акт координируется (среди прочих областей мозга) вашим мозжечком. Готов поспорить, вы не знаете, как работает мозжечок. <emphasis>Я</emphasis> кое-что знаю — хотя лишь в самых общих чертах, недостаточных для проведения расчетов... но какая разница? Какое это имеет значение, если не знаете <emphasis>вы</emphasis>? Почему для колдовства и для движений рук должны существовать двойные стандарты любопытства?</p><p>Посмотрите на себя в зеркало. Вы знаете, на что смотрите? Знаете ли вы, что смотрит на мир из-за ваших глаз? Знаете ли вы, кто вы есть? Часть ответа Наука знает, а часть — нет. Но почему это различие должно влиять на ваше любопытство, если этого не знаете <emphasis>вы</emphasis>?</p><p>Знаете ли вы, как работают ваши колени? Знаете ли вы, как сделана ваша обувь? Знаете ли вы, почему светится монитор вашего компьютера? Знаете ли вы, почему вода мокрая?</p><p>Мир вокруг вас полон загадок. Расставляйте приоритеты, если нужно. Но не жалуйтесь, что жестокая Наука лишила мир тайны. С подобными рассуждениями я мог бы заставить вас не заметить слона в собственной гостиной.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j3/science_as_curiositystopper/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>45. По-настоящему часть вас.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В своей классической работе «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью» (Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity) Дрю Макдермотт раскритиковал программы ИИ, которые пытались представить суждения вроде `<emphasis>«счастье — это состояние ума»</emphasis>` с помощью семантической сети:`<sup>1</sup>`</p><p>СЧАСТЬЕ ---IS-A---&gt; СОСТОЯНИЕ-УМА</p><p>И конечно же, `<emphasis>внутри</emphasis>` узла СЧАСТЬЕ нет абсолютно ничего; это просто «голый» LISP-токен с многозначительным английским именем.</p><p>Как пишет Макдермотт: «Хороший тест для дисциплинированного программиста — попробовать использовать сгенерированные символы (gensym) в ключевых местах и посмотреть, продолжит ли он восхищаться своей системой. Например, если переименовать СОСТОЯНИЕ-УМА в G1073...» — тогда мы получим IS-A(СЧАСТЬЕ, G1073), «что выглядит гораздо сомнительнее».</p><p>Или, если слегка перефразировать эту мысль: если бы вы заменили случайными символами `<emphasis>все</emphasis>` говорящие английские имена, вы бы вообще не смогли понять, что означает G1071(G1072, G1073). Что должна была представлять эта программа ИИ? Гамбургеры? Яблоки? Счастье? Кто знает? `<emphasis>Если стереть говорящие английские имена, сами по себе они не вырастут заново.</emphasis>`</p><p>Представьте, что физик говорит вам: «Свет — это волны», и вы ему `<emphasis>верите</emphasis>`. Теперь у вас в голове есть маленькая сеть, которая говорит:</p><p>IS-A(СВЕТ, ВОЛНЫ).</p><p>Если кто-то спросит вас: «Из чего состоит свет?», вы сможете ответить: «Из волн!»</p><p>По словам Макдермотта: «Вся сложность в том, чтобы заставить слушателя заметить то, что ему было сказано. Не „понять“, а именно „заметить“». Предположим, вместо этого физик сказал бы вам: «Свет состоит из маленьких извилистых штучек». (Кстати, это неправда.) `<emphasis>Заметили</emphasis>` бы вы какую-нибудь разницу в ожидаемом опыте?</p><p>Как вам понять, что не стоит доверять своему кажущемуся знанию о том, что «свет — это волны»? В качестве проверки вы можете спросить себя: «Смог бы я `<emphasis>воссоздать</emphasis>` это знание, если бы его каким-то образом стерли из моей памяти?»</p><p>По сути это очень похоже на перемешивание имен говорящих LISP-токенов в программе ИИ с целью проверить, сможет ли кто-то другой догадаться, к чему они якобы «отсылают». Это также похоже на наблюдение за тем, как Искусственный Арифметик, запрограммированный записывать и воспроизводить</p><p>Plus-Of(Семь, Шесть) = Тринадцать</p><p>не может восстановить это знание, если стереть его из памяти, пока человек снова не введет его в базу данных. Точно так же, если вы забудете, что «свет — это волны», вы не сможете вернуть это знание иначе как тем же способом, каким получили его изначально — спросив физика. Вы не смогли бы выработать это знание самостоятельно — так, как изначально выработали его физики.</p><p>Тот же самый опыт, который побуждает нас сформулировать убеждение, связывает это убеждение с другими знаниями, сенсорными сигналами и моторным выходом. Если вы видите бобра, грызущего бревно, то вы знаете, как выглядит это существо-которое-перегрызает-бревна, и сможете узнать его в будущем, независимо от того, называют его «бобром» или нет. Но если ваши убеждения о бобрах строятся лишь на том, что кто-то другой рассказал вам факты о «бобрах», вы, возможно, не сможете узнать бобра, когда его увидите.</p><p>В этом кроется страшная опасность попыток `<emphasis>сообщить</emphasis>` искусственному интеллекту факты, которые он не мог бы узнать самостоятельно. В этом же кроется и страшная опасность попыток `<emphasis>рассказать</emphasis>` кому-то о физике, которую они не могут проверить сами. Ведь под «волной» физики подразумевают вовсе не «маленькую загогулину», а чисто математическую концепцию.</p><p>Как замечает Дэвидсон, если вы верите, что «бобры» живут в пустынях, имеют чисто белый окрас и во взрослом возрасте весят 300 фунтов, то у вас вообще нет никаких убеждений `<emphasis>о</emphasis>` бобрах, будь то истинных или ложных. Ваше убеждение о «бобрах» недостаточно верно, чтобы быть ошибочным.`<sup>2</sup>` Если у вас недостаточно опыта, чтобы восстановить убеждения в случае их стирания, то достаточно ли у вас опыта, чтобы хоть с чем-то связать это убеждение? Витгенштейн: «Колесо, которое можно вращать, хотя при этом больше ничего не движется, не является частью механизма».</p><p>Почти сразу, как я начал читать об ИИ — еще до того, как прочитал Макдермотта, — я понял, что было бы `<emphasis>очень полезно</emphasis>` всегда спрашивать себя: «Как бы я восстановил это знание, если бы его стерли из моей памяти?»</p><p>Чем глубже стирание, тем строже проверка. Если бы из моей памяти стерлись все доказательства теоремы Пифагора, смог бы я доказать ее заново? Думаю, да. Если бы из моей памяти стерлось вообще любое знание о теореме Пифагора, заметил бы я теорему Пифагора, чтобы доказать ее? Тут хвастаться сложнее, не проверив на практике; но если бы вы дали мне прямоугольный треугольник со сторонами 3 и 4 и сказали, что длину гипотенузы можно вычислить, думаю, я смог бы вычислить её — при условии, что всё остальное из математики я бы по-прежнему помнил.</p><p>А как насчет самого понятия `<emphasis>математического доказательства</emphasis>`? Если бы мне никто никогда о нем не рассказывал, смог бы я переизобрести `<emphasis>его</emphasis>` на основе других моих убеждений? Было время, когда у человечества не было такого понятия. Кто-то ведь должен был его изобрести. Что именно они заметили? Заметил бы я, если бы увидел нечто столь же новое и столь же важное? Смог бы я мыслить настолько нестандартно?</p><p>Какую часть своих знаний вы смогли бы восстановить? Из насколько глубокого стирания? Это не просто тест для отсеивания недостаточно связанных убеждений. Это способ впитывать `<emphasis>целый источник знаний, а не один-единственный факт.</emphasis>`</p><p>Пастух строит систему счета, которая работает так: он бросает камешек в ведро каждый раз, когда овца выходит из загона, и вынимает камешек каждый раз, когда овца возвращается. Если вы, будучи учеником, не понимаете эту систему — если для вас это магия, работающая без видимых причин, — то вы не будете знать, что делать, если случайно уроните в ведро лишний камешек. То, чего вы не можете создать сами, вы не сможете и <emphasis>воссоздать</emphasis>, когда того потребуют обстоятельства. Вы не можете вернуться к источнику, изменить настройки какого-то параметра и заново получить результат, не имея самого источника. Если для вас «два плюс четыре равно шесть» — это голый факт, и вдруг один из элементов меняется на «пять», откуда вам знать, что «два плюс пять равно семь», если вам просто <emphasis>сказали</emphasis>, что «два плюс четыре равно шесть»?</p><p>Если вы увидите маленькое растение, которое роняет семечко всякий раз, когда мимо пролетает птица, вам и в голову не придет, что с его помощью можно частично автоматизировать подсчет овец. Хотя вы узнали нечто, что создатель системы использовал бы для улучшения своего изобретения, вы не можете вернуться к первоисточнику и воссоздать его.</p><p>Когда вы несете в себе источник мысли, эта мысль может меняться вместе с вами по мере того, как вы приобретаете новые знания и навыки. Когда вы несете в себе источник мысли, она действительно становится вашей частью и растет вместе с вами.</p><p>Стремитесь сами быть источником любой мысли, о которой стоит размышлять. Если мысль изначально пришла извне, позаботьтесь о том, чтобы она исходила и изнутри тоже. Постоянно спрашивайте себя: «Как бы я воссоздал эту мысль, если бы она стерлась?» Когда найдете ответ, представьте, что стерлось и <emphasis>это</emphasis> знание. И когда найдете источник, посмотрите, что еще может из него излиться.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/la/truly_part_of_you/">*</a></p><p>1. Дрю Макдермотт, «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью», <emphasis>SIGART Newsletter</emphasis>, № 57 (1976): 4–9, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1145/1045339.1045340">10.1145/1045339.1045340</a>.</p><p>2. Ричард Рорти, «Вне Матрицы: как покойный философ Дональд Дэвидсон показал, что реальность не может быть иллюзией», <emphasis>The Boston Globe</emphasis> (октябрь 2003).</p></section>
<section>
<title><p>Интерлюдия. Простая истина.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я помню эссе по экзистенциализму, которое когда-то написал. Преподавательница вернула его мне с двойкой. Она подчеркнула слова «истина» и «истинный» везде, где они встречались в тексте — наверное, раз двадцать, — и рядом с каждым поставила знак вопроса. Ей хотелось знать, что я имею в виду под истиной.</p><p>— Даниэль Эган, <a l:href="http://www.3ammagazine.com/litarchives/2003/jan/interview_catherine_camus.html">журналистка</a></p><empty-line/>
<p>Это эссе призвано вернуть наивный взгляд на истину.</p><p>Кто-то говорит вам: «Моё чудодейственное змеиное масло излечит вас от рака легких всего за три недели». Вы отвечаете: «Но разве клиническое исследование не показало, что это утверждение ложно?» Собеседник возражает: «Это понятие "истины" весьма наивно. Что вы понимаете под "истинным"?»</p><p>Многие, столкнувшись с таким вопросом, не знают, как ответить на него со всей строгой детальностью. И тем не менее им вряд ли стоит отказываться от концепции «истины». Было время, когда никто не знал уравнений гравитации во всей их строгой детальности, но если бы вы шагнули с обрыва, вы бы всё равно упали.</p><p>Мне часто доводилось видеть — особенно в интернет-рассылках, — как посреди беседы кто-то говорит: «X истинно», и тут же разгорается спор об использовании слова «истинно». Это эссе <emphasis>не</emphasis> претендует на роль энциклопедического справочника по этому спору. Скорее, я надеюсь, что спорящие прочтут его и вернутся к тому, что обсуждали до того, как кто-то подверг сомнению природу истины.</p><p>В этом эссе я задаю вопросы. Если вы видите решение, которое кажется совершенно очевидным, скорее всего, именно его я и имел в виду. Очевидный выбор не <emphasis>всегда</emphasis> лучший, но иногда, ей-богу, <emphasis>он действительно лучший</emphasis>. Я не прекращаю поиски, как только нахожу очевидный ответ, но если я продолжаю искать, а кажущийся очевидным ответ <emphasis>всё еще</emphasis> выглядит очевидным, я не испытываю чувства вины за то, что оставил его. О да, конечно, все <emphasis>думают</emphasis>, что дважды два — четыре, все <emphasis>говорят</emphasis>, что дважды два — четыре, и в обычной повседневной рутине все <emphasis>ведут себя</emphasis> так, будто дважды два — четыре. Но чему дважды два равно <emphasis>на самом деле, в конечном итоге</emphasis>? Насколько я могу судить, четырем. Оно остается четырьмя, даже если я произнесу этот вопрос торжественным, многозначительным тоном. Слишком просто, скажете вы? Возможно, на сей раз жизни просто не <emphasis>нужно</emphasis> быть сложной. Разве это не принесло бы облегчения?</p><p>Если вы из тех счастливчиков, кому этот вопрос с самого начала кажется банальным, надеюсь, он останется таковым для вас и в конце. Если же вы окажетесь в тупике перед глубокими и исполненными смысла вопросами, помните: если вы точно знаете, как устроена система, и могли бы сами собрать ее из ведер и гальки, она не должна быть для вас загадкой.</p><p>Если попытка истолковать метафору как метафору грозит запутать вас, попробуйте воспринимать всё <emphasis>абсолютно буквально.</emphasis></p><empty-line/>
<p>Представьте, что в эпоху до появления письменной истории или формальной математики я — пастух, и мне трудно вести счет моим овцам. Мои овцы спят в загоне — в кошаре, — забор которого достаточно высок, чтобы уберечь их от бродящих по ночам волков. Каждый день я должен выпускать овец из загона на пастбище, а каждый вечер — находить их и загонять обратно. Если какая-то овца останется снаружи, наутро я найду ее тушу, растерзанную и полуобъеденную волками. Но как же уныло часами прочесывать поля в поисках одной-единственной последней овцы, зная, что, скорее всего, все они уже в загоне. Иногда я сдаюсь раньше времени, и обычно мне это сходит с рук; но примерно в одном случае из десяти наутро меня ждет мертвая овца.</p><p>Ах, если бы только существовал способ узнать, не остался ли кто-то пастись, избавляющий от необходимости искать! Я пробую разные методы: бросаю гадальные палочки моего племени, развиваю экстрасенсорные способности, чтобы находить овец с помощью ясновидения, тщательно ищу причины верить, что все овцы уже в загоне. Никакой разницы. Примерно в одном случае из десяти, когда я ложусь спать пораньше, наутро я нахожу мертвую овцу. Возможно, я понимаю, что мои методы не работают, а возможно, нахожу благовидные оправдания для каждой неудачи; но дилемма остается прежней. Я могу потратить час на осмотр каждого закоулка, хотя в большинстве случаев никаких овец там не осталось; или могу лечь спать пораньше и терять в среднем одну десятую овцы за ночь.</p><p>Однажды к вечеру я чувствую себя особенно усталым. Я бросаю гадальные палочки, и они говорят, что все овцы вернулись. Я мысленно представляю себе каждый закоулок и не вижу там мысленным взором ни одной овцы. Уверенности мне всё еще не хватает, поэтому я заглядываю в загон, и мне кажется, что овец там много; я вспоминаю свои дневные усилия и решаю, что потрудился на славу. Моя тревога рассеивается, и я ложусь спать. На следующее утро я обнаруживаю <emphasis>двух</emphasis> мертвых овец. Что-то во мне ломается, и я начинаю мыслить творчески.</p><p>В тот день со стороны ворот овечьего загона доносится громкий стук молотка.</p><p>На следующее утро я лишь слегка приоткрываю ворота загона и, по мере того как овцы выходят наружу, бросаю по камешку в ведерко, прибитое у двери. К вечеру, по мере того как возвращающиеся овцы проходят мимо, я вынимаю по одному камешку из ведерка. Когда в ведерке не останется камешков, я смогу прекратить поиски и лечь спать. Это <emphasis>гениальная</emphasis> идея. Она произведет революцию в овцеводстве.</p><p>Это было в теории. На практике потребовалось немало доработок, прежде чем метод заработал надежно. Несколько раз я часами искал и не находил овец, а на следующее утро оказывалось, что отбившихся и не было. В каждом таком случае требовались долгие размышления, чтобы понять, в чем дала сбой моя система с ведром. Вернувшись из одного бесплодного поиска, я вспомнил подробности и понял, что в самом начале в ведре уже лежали камешки; это, как выяснилось, было плохой идеей. В другой раз я ради забавы бросал в ведро случайные камешки между утром и вечером; это тоже оказалось плохой идеей, как я понял после нескольких часов поисков. Но я практиковался в своем камешковом ремесле и стал вполне сносным мастером камешкового дела.</p><p>Как-то днем по песчаной тропе, ведущей к моим пастбищам, бредет человек, богато одетый в белые одежды, увенчанный лавровым венком, в сандалиях и деловом костюме.</p><p>— Могу я вам помочь? — интересуюсь я.</p><p>Мужчина достает из пальто жетон и раскрывает его, доказывая вне всяких сомнений, что он — Маркос Софистикус Максимус, делегат Сената Рума. (Кто-то может спросить, не мог ли другой украсть этот жетон; но сила этих жетонов так велика, что если бы кто-то другой воспользовался ими, то в то же мгновение <emphasis>превратился</emphasis> бы в Маркоса.)</p><p>— Зовите меня Марк, — говорит он. — Я здесь для того, чтобы конфисковать волшебные камешки от имени Сената; артефакты столь великой силы не должны попасть в невежественные руки.</p><p>— Чертов подмастерье, — ворчу я себе под нос, — опять трепался с деревенскими. — Затем я смотрю на суровое лицо Марка и вздыхаю. — Это не волшебные камешки, — говорю я вслух. — Просто обычные камни, которые я подобрал с земли.</p><p>Тень замешательства пробегает по лицу Марка, но затем он снова сияет. — Тогда я здесь ради волшебного ведра! — заявляет он.</p><p>— Это не волшебное ведро, — устало говорю я. — Раньше я держал в нем грязные носки.</p><p>На лице Марка недоумение. — Тогда в чем же магия? — требует он ответа.</p><p>Интересный вопрос. — Трудно объяснить, — отвечаю я.</p><p>Мой нынешний подмастерье, Отри, привлеченный шумом, подходит ближе и вызывается объяснить: — Все дело в уровне камешков в ведре, — говорит Отри. — Есть волшебный уровень камешков, и нужно, чтобы уровень был абсолютно точным, иначе это не работает. Если бросить больше камешков или убрать часть, ведро больше не будет на волшебном уровне. Прямо сейчас волшебный уровень — это, — Отри заглядывает в ведро, — примерно на треть полно.</p><p>— Понятно! — взволнованно говорит Марк. Из заднего кармана он достает свое собственное ведро и кучу камешков. Затем он загребает несколько пригоршней камешков и засыпает их в ведро. После этого Марк заглядывает внутрь, отмечая, сколько там камешков. — Вот, — говорит Марк, — волшебный уровень этого ведра — наполовину полный. Так?</p><p>— Нет! — резко говорит Отри. — Наполовину полный — это не волшебный уровень. Волшебный уровень — это примерно на треть. Наполовину полный — определенно неволшебный. Кроме того, вы используете не то ведро.</p><p>Марк недоуменно поворачивается ко мне: — Я думал, ты сказал, что ведро не волшебное?</p><p>— Не волшебное, — отвечаю я. Одна овца выходит за ворота, и я бросаю еще один камешек в ведро. — К тому же я слежу за овцами. Поговори с Отри.</p><p>Марк с подозрением смотрит на камешек, который я бросил, но решает временно отложить этот вопрос. Марк поворачивается к Отри и высокомерно выпрямляется: — Это свободная страна, — говорит Марк, — разумеется, под благожелательной диктатурой Сената. Я могу бросать любые камешки, какие захочу, в любое ведро, какое захочу.</p><p>Отри обдумывает это. — Нет, не можете, — говорит он наконец, — тогда не будет никакой магии.</p><p>— Послушай, — терпеливо говорит Марк, — я внимательно за тобой наблюдал. Ты посмотрел в свое ведро, проверил уровень камешков и назвал его волшебным уровнем. Я сделал точно то же самое.</p><p>— Это работает не так, — говорит Отри.</p><p>— Ах, вот оно что, — говорит Марк. — Волшебным является не уровень камешков в <emphasis>моем</emphasis> ведре, а уровень камешков в <emphasis>твоем</emphasis> ведре. Ты это утверждаешь? И чем же твое ведро намного лучше моего, а?</p><p>— Ну, — говорит Отри, — если бы мы опорожнили ваше ведро, а затем пересыпали все камешки из моего ведра в ваше, то в вашем ведре установился бы волшебный уровень. Также существует процедура, с помощью которой мы можем проверить, имеет ли ваше ведро волшебный уровень, если мы знаем, что мое ведро имеет волшебный уровень; мы называем это операцией сравнения ведер.</p><p>Проходит еще одна овца, и я бросаю еще один камешек.</p><p>— Он только что бросил еще один камешек! — говорит Марк. — И, полагаю, ты утверждаешь, что новый уровень тоже волшебный? Я мог бы накидать камешков в твое ведро, пока уровень не сравнялся бы с моим, и тогда наши ведра пришли бы к согласию. Ты просто сравниваешь мое ведро со своим, чтобы определить, считаешь ли <emphasis>ты</emphasis> этот уровень «волшебным» или нет. Что ж, я считаю, что <emphasis>твое</emphasis> ведро не волшебное, потому что уровень камешков в нем не такой, как в моем. Вот так-то!</p><p>— Подождите, — говорит Отри, — вы не понимаете...</p><p>— Под «волшебным уровнем» ты понимаешь просто уровень камешков в своем собственном ведре. А когда я говорю «волшебный уровень», я имею в виду уровень камешков в моем ведре. Таким образом, ты смотришь на мое ведро и говоришь, что оно «не волшебное», но слово «волшебный» для разных людей означает разное. Тебе нужно уточнять, <emphasis>чья</emphasis> это магия. Тебе следовало бы сказать, что мое ведро не соответствует «волшебному уровню Отри», а я скажу, что твое ведро не соответствует «волшебному уровню Марка». И тогда видимое противоречие исчезает.</p><p>— Но... — беспомощно говорит Отри.</p><p>— У разных людей могут быть разные ведра с разным уровнем камешков, что доказывает: вся эта затея с «магией» совершенно произвольна и субъективна.</p><p>— Марк, — говорю я, — а тебе кто-нибудь говорил, что эти камешки <emphasis>делают</emphasis>?</p><p>— <emphasis>Делают?</emphasis> — удивляется Марк. — Я думал, они просто волшебные.</p><p>— Если бы эти камешки ничего не делали, — говорит Отри, — наш аудитор эффективности процессов ISO 9000 давно бы исключил эту процедуру из нашей ежедневной работы.</p><p>— Как зовут вашего аудитора?</p><p>— Дарвин, — говорит Отри.</p><p>— Хм, — говорит Марк. — У Чарльза действительно репутация строгого аудитора. Значит, камешки благословляют отары и приумножают число овец?</p><p>— Нет, — говорю я. — Полезное свойство камешков в следующем: если мы заглядываем в ведро и видим, что там нет камешков, то знаем, что и на пастбищах не осталось овец. Если мы не пользуемся ведром, нам приходится искать и искать до темноты, чтобы не оставить там какую-нибудь последнюю овечку. А если мы закончим работу раньше времени, то порой на следующее утро находим мертвую овцу, ведь волки загрызут любую, что осталась снаружи. Если же мы заглядываем в ведро, то знаем, когда все овцы дома, и можем спокойно ложиться спать.</p><p>Марк задумывается над этим. — Звучит довольно неправдоподобно, — говорит он наконец. — А вы не думали использовать гадальные палочки? Гадальные палочки непогрешимы — или, по крайней мере, любого, кто заявляет об их погрешимости, сжигают на костре. Это крайне мучительная смерть; отсюда следует, что гадальные палочки непогрешимы.</p><p>— Можешь пользоваться гадальными палочками, если хочешь, — говорю я.</p><p>— О боже, конечно нет, — говорит Марк. — Они работают безотказно, с абсолютным совершенством в любом случае, как и подобает столь благословенным инструментам; но что, если на следующее утро найдется мертвая овца? Я использую гадальные палочки только тогда, когда нет никакой возможности доказать их неправоту. Иначе меня могут сжечь заживо. Так как же работает ваше волшебное ведро?</p><p>Как работает ведро?.. Лучше начать с простейшего случая. — Ну, — говорю я, — предположим, пастбища пусты, а ведро нет. Тогда мы потратим часы на поиски овцы, которой там нет. А если на пастбищах есть овцы, но ведро пусто, мы с Отри отправимся на покой слишком рано и на следующее утро найдем мертвых овец. Так что пустое ведро волшебно тогда и только тогда, когда пастбища пусты...</p><p>— Погоди, — говорит Отри. — Как по мне, это звучит как пустая тавтология. Разве пустое ведро и пустые пастбища — это не очевидно одно и то же?</p><p>— Это не пустая тавтология, — говорю я. — Вот аналогия: логик Альфред Тарский как-то сказал, что утверждение «Снег бел» истинно тогда и только тогда, когда снег бел. Если ты в состоянии это понять, то должен увидеть, почему пустое ведро волшебно тогда и только тогда, когда на пастбищах нет овец.</p><p>— Постойте, — говорит Марк. — Это же <emphasis>ведра</emphasis>. Они не имеют никакого отношения к <emphasis>овцам</emphasis>. Ведра и овцы — очевидно совершенно разные вещи. Овцы никак не могут взаимодействовать с ведром.</p><p>— Тогда откуда, как <emphasis>ты</emphasis> думаешь, берется магия? — интересуется Отри.</p><p>Марк задумывается. — Вы говорили, что можно сравнить два ведра и проверить, одинаковый ли в них уровень... Я понимаю, как ведра могут взаимодействовать с ведрами. Возможно, когда у вас собирается большая коллекция ведер и во всех них одинаковый уровень, именно <emphasis>это</emphasis> и порождает магию. Я назову это когерентистской теорией волшебных ведер.</p><p>— Интересно, — говорит Отри. — Я знаю, что мой мастер работает над системой с несколькими ведрами — он говорит, она может работать лучше благодаря «избыточности» и «исправлению ошибок». Как по мне, это очень похоже на когерентизм.</p><p>— Это не совсем одно и то же... — начинаю говорить я.</p><p>— Давайте проверим когерентистскую теорию магии, — предлагает Отри. — Я вижу, у тебя в заднем кармане есть еще пять ведер. Я передам тебе ведро, которым мы пользуемся, и ты сможешь наполнить остальные свои ведра до того же уровня...</p><p>Марк в ужасе отпрянул. — Стой! Эти ведра передавались в моей семье из поколения в поколение, и в них всегда был один и тот же уровень! Если я приму твое ведро, моя коллекция ведер станет менее когерентной, и магия исчезнет!</p><p>— Но твои <emphasis>нынешние</emphasis> ведра не имеют никакого отношения к овцам! — протестует Отри.</p><p>Марк выглядит раздраженным. — Послушай, я же уже объяснял: очевидно, что овцы никак не могут взаимодействовать с ведрами. Ведра могут взаимодействовать только с другими ведрами.</p><p>— Я бросаю камешек всякий раз, когда проходит овца, — замечаю я.</p><p>— Когда проходит овца, ты бросаю камешек? — удивляется Марк. — При чем тут вообще это?</p><p>— Это взаимодействие между овцами и камешками, — отвечаю я.</p><p>— Нет, это взаимодействие между камешками и <emphasis>тобой</emphasis>, — возражает Марк. — Магия исходит не от овец, она исходит от <emphasis>тебя</emphasis>. Простые овцы очевидно не обладают магией. Магия должна исходить откуда-<emphasis>то</emphasis> по пути к ведру.</p><p>Я указываю на деревянный механизм, закрепленный на воротах. — Видишь тот лоскут ткани, свисающий с деревянной штуковины? Мы все еще возимся с ним — он работает ненадежно, — но когда овцы проходят мимо, они задевают ткань. Когда ткань отодвигается, камешек выпадает из резервуара и падает в ведро. Таким образом, нам с Отри не придется бросать камешки самим.</p><p>Марк хмурит брови. — Я не совсем тебя понимаю... Неужели <emphasis>ткань</emphasis> волшебная?</p><p>Я пожимаю плечами. — Я заказал ее в интернете у компании под названием «Естественный отбор». Ткань называется «Сенсорная модальность». — Я умолкаю, видя недоверчивые выражения лиц Марка и Отри. — Признаю, названия немного в стиле нью-эйдж. Но суть в том, что проходящая овца запускает причинно-следственную цепочку, которая заканчивается падением камешка в ведро. <emphasis>После этого</emphasis> ты можешь сравнивать это ведро с другими и так далее.</p><p>— Я все равно не понимаю, — говорит Марк. — Ты не можешь засунуть овцу в ведро. В ведра попадают только камешки, и очевидно, что камешки взаимодействуют только с другими камешками.</p><p>— Овцы взаимодействуют с вещами, которые взаимодействуют с камешками... — Я пытаюсь подобрать аналогию. — Представь, что ты смотришь себе под ноги на шнурки. Фотон покидает Солнце, затем проходит сквозь земную атмосферу, отражается от твоих шнурков, проходит через зрачок твоего глаза, падает на сетчатку и поглощается палочкой или колбочкой. Энергия фотона заставляет связанный нейрон сработать, что приводит к срабатыванию других нейронов. Паттерн нейронной активации в твоей зрительной коре может взаимодействовать с твоими убеждениями о шнурках, поскольку убеждения о шнурках тоже существуют на нейронном субстрате. Если ты способен это понять, то должен увидеть и то, как проходящая овца заставляет камешек упасть в ведро.</p><p>— В <emphasis>какой</emphasis> именно момент этого процесса камешек становится волшебным? — спрашивает Марк.</p><p>— Он... ну... — Теперь <emphasis>я</emphasis> и сам начинаю путаться. Я трясу головой, чтобы стряхнуть паутину с мыслей. Сегодня утром, когда я проснулся, все это казалось довольно простым, да и система камешков и ведра с тех пор сложнее не стала. — Это гораздо проще понять, если помнить, что <emphasis>цель</emphasis> всей системы — вести учет овец.</p><p>Марк печально вздыхает. — Забудь... очевидно, ты и сам не знаешь. Может быть, все камешки волшебные изначально, еще до того, как попадут в ведро. Мы могли бы назвать эту позицию панпебблизмом.</p><p>— Ха! — говорит Отри, и в его голосе сквозит глубокое презрение. — Чистейшее принятие желаемого за действительное! Не все камешки созданы равными. Камешки в <emphasis>твоем</emphasis> ведре <emphasis>не</emphasis> волшебные. Это всего лишь куски камня!</p><p>Лицо Марка становится суровым. — Вот теперь, — восклицает он, — теперь ты видишь, на какую опасную стезю ты ступил! Как только ты заявляешь, будто у одних людей камешки волшебные, а у других нет, гордыня поглотит тебя! Ты сочтешь себя выше всех остальных и падешь! На протяжении истории многие пытали и убивали только потому, что считали свои камешки превосходящими другие! — В голосе Марка появляется оттенок снисхождения. — Поклонение уровню камешков как «волшебному» подразумевает, что существует некий абсолютный уровень камешков в Верховном Ведре. В наше время никто уже не верит в Верховное Ведро.</p><p>— Во-первых, — говорю я. — Овцы — это не абсолютные камешки. Во-вторых, я не думаю, будто в моем ведре на самом деле сидят овцы. В-третьих, я не поклоняюсь уровню в своем ведре как идеальному — я иногда его корректирую, и делаю это <emphasis>потому, что</emphasis> мне не безразличны овцы.</p><p>— К тому же, — добавляет Отри, — тот, кто считает, будто обладание абсолютными камешками <emphasis>оправдывало бы</emphasis> пытки и убийства, совершает ошибку, которая вообще никак не связана с ведрами. Ты решаешь не ту проблему.</p><p>Марк успокаивается. — Полагаю, глупо было ожидать чего-то большего от простых пастухов. Вы ведь, небось, и в то, что снег белый, верите?</p><p>— Гм... ну да? — говорит Отри.</p><p>— И вас не смущает, что <emphasis>Иосиф Сталин</emphasis> тоже верил, что снег белый?</p><p>— Гм... нет? — говорит Отри.</p><p>Марк недоверчиво смотрит на Отри и в конце концов пожимает плечами. — Предположим, чисто ради спора, что ваши камешки волшебные, а мои нет. Можете вы сказать мне, в чем разница?</p><p>— Мои камешки <emphasis>репрезентируют</emphasis> овец! — торжествующе произносит Отри. — <emphasis>Твои</emphasis> камешки не обладают свойством репрезентативности, поэтому они не сработают. В них нет смысла. Просто посмотри на них. Никакого ореола семантического содержания, просто камешки. Тебе нужно ведро с особыми причинными силами.</p><p>— А! — говорит Марк. — Особые причинные силы вместо магии.</p><p>— Именно, — говорит Отри. — Я не суеверен. Постулирование магии в наш век было бы неприемлемо для международного пастушьего сообщества. Мы обнаружили, что постулирование магии просто-напросто не работает как объяснение пастушьих явлений. Поэтому, когда я вижу то, чего не понимаю, и хочу объяснить это с помощью модели без внутренних деталей, которая не делает никаких предсказаний даже задним числом, я постулирую особые причинные силы. Если это не сработает, я перейду к тому, что назову это эмерджентным феноменом.</p><p>— Какими именно особыми силами обладает это ведро? — спрашивает Марк.</p><p>— Гм, — задумывается Отри. — Может быть, это ведро наделено отношением <emphasis>«о-чём-ности»</emphasis> к пастбищам. Это объяснило бы, почему оно работает: когда ведро пусто, это <emphasis>означает</emphasis>, что и пастбища пусты.</p><p>— Где ты нашел это ведро? — спрашивает Марк. — И как ты понял, что оно обладает отношением «о-чём-ности» к пастбищам?</p><p>— Это <emphasis>обычное ведро</emphasis>, — говорю я. — Я в детстве лазил с ним по деревьям... Не думаю, что этот вопрос <emphasis>должен быть</emphasis> сложным.</p><p>— Я разговариваю с Отри, — говорит Марк.</p><p>— Нужно привязать ведро к пастбищам, а камешки — к овцам с помощью магического ритуала... прошу прощения, эмерджентного процесса с особыми причинными силами, который открыл мой мастер, — объясняет Отри.</p><p>Затем Отри пытается описать ритуал, а Марк понимающе кивает с мудрым видом.</p><p>— То есть ты должен бросать камешек <emphasis>каждый</emphasis> раз, когда овца выходит за ворота? — уточняет Марк. — И вынимать камешек <emphasis>каждый</emphasis> раз, когда овца возвращается?</p><p>Отри кивает: — Да.</p><p>— Это, должно быть, очень тяжело, — сочувственно говорит Марк.</p><p>Отри приободряется, впитывая сочувствие Марка, словно долгожданный дождь. — Вот именно! — соглашается Отри. — Это <emphasis>крайне</emphasis> тяжело эмоционально. Когда в ведре долго держится один и тот же уровень, ты... как-то привязываешься к этому уровню.</p><p>В этот момент мимо проходит овца, выходя за ворота. Отри видит это, наклоняется, поднимает камешек и высоко поднимает его в воздух. — Узрите! — провозглашает Отри. — Овца прошла! Теперь я должен бросить камешек в это ведро, мое дорогое ведро, разрушив тот милый сердцу уровень, что держался так долго... — Проходит еще одна овца. Отри, увлеченный своей драмой, упускает ее из виду, поэтому я сам бросаю камешек в ведро. Отри продолжает говорить: — ...ибо в этом и заключается высшее испытание для пастуха — бросить камешек, как бы мучительно это ни было, как бы ни был дорог прежний уровень. Поистине, лишь лучшие из пастухов способны выдержать столь суровое испытание...</p><p>— Отри, — говорю я, — если ты хочешь когда-нибудь стать великим пастухом, научись помалкивать и просто бросать камешек. Без суеты. Без драмы. Просто делай это.</p><p>— И этот ритуал, — говорит Марк, — связывает камешки с овцами по магическим законам Симпатии и Контагия, словно кукла вуду.</p><p>Отри морщится и оглядывается по сторонам. — Пожалуйста! Не называй это Симпатией и Контагием. Мы, пастухи, народ несуеверный. Используй слово «интенциональность» или что-то в этом роде.</p><p>— Можно мне посмотреть на камешек? — спрашивает Марк.</p><p>— Конечно, — отвечаю я. Я достаю один из камешков из ведра и бросаю его Марку. Затем наклоняюсь к земле, поднимаю другой камешек и бросаю его в ведро.</p><p>Отри недоуменно смотрит на меня. — Разве ты только что всё не испортил?</p><p>Я пожимаю плечами. — Не думаю. Мы поймем, что я всё испортил, если завтра утром найдем мертвую овцу или если будем искать несколько часов и не найдем ни одной овцы.</p><p>— Но... — говорит Отри.</p><p>— Я научил тебя всему, что знаешь <emphasis>ты</emphasis>, но я не научил тебя всему, что знаю <emphasis>я</emphasis>, — говорю я.</p><p>Марк разглядывает камешек, пристально на него смотря. Он держит руку над камешком и бормочет несколько слов, а затем качает головой. — Я не чувствую никакой магической силы, — говорит он. — Прошу прощения. Я не чувствую никакой интенциональности.</p><p>— Камешек обладает интенциональностью, только если он находится внутри ма... эмерджентного ведра, — говорит Отри. — Иначе это просто обычный камешек.</p><p>— Не проблема, — говорю я. Я вынимаю камешек из ведра и отбрасываю его в сторону. Затем подхожу к Марку, касаюсь его руки с камешком и говорю: — Объявляю эту руку частью волшебного ведра! — После чего возвращаюсь на свой пост у ворот.</p><p>Отри смеется. — Ну, сейчас ты просто беспричинно злодействуешь.</p><p>Я киваю, ибо так оно и есть на самом деле.</p><p>— Но неужели это действительно сработает? — спрашивает Отри.</p><p>Я снова киваю, надеясь, что я прав. Раньше я проделывал такое с двумя ведрами, и, в принципе, между рукой Марка и ведром не должно быть никакой разницы. Даже если рука Марка наделена <emphasis>élan vital</emphasis>, отличающей живую материю от неживой, фокус должен сработать точно так же, как если бы Марк был мраморной статуей.</p><p>Марк смотрит на свою руку, слегка растерянный. — Значит... теперь у камешка снова есть интенциональность?</p><p>— Ага, — говорю я. — Только не добавляй больше камешков себе в руку и не выбрасывай тот, что есть, иначе нарушишь ритуал.</p><p>Марк торжественно кивает. Затем он снова принимается за осмотр камешка. — Теперь я понимаю, как твои стада стали такими огромными, — говорит Марк. — С силой этого ведра ты мог бы продолжать бросать камешки, и овцы продолжали бы возвращаться с пастбищ. Ты мог бы начать всего с нескольких овец, позволить им уйти, а затем наполнить ведро до краев до их возвращения. А если бы пасти столько овец стало в тягость, ты мог бы позволить им всем уйти, а затем выбросить почти все камешки из ведра, так чтобы вернулись лишь немногие... и снова увеличить стада, когда придет время стрижки... Боже правый, человек! Осознаешь ли ты всю <emphasis>мощь</emphasis> этого ритуала, который ты открыл? Я могу лишь догадываться о последствиях; человечество могло бы совершить прыжок на десятилетие — нет, на целый век вперед!</p><p>— Это так не работает, — говорю я. — Если ты добавишь камешек, когда овца не уходила, или уберешь камешек, когда овца не возвращалась, это нарушит ритуал. Сила не задерживается в камешках, а исчезает мгновенно, лопаясь, как мыльный пузырь.</p><p>Лицо Марка выражает глубочайшее разочарование. — Ты уверен?</p><p>Я киваю. — Я пробовал, не сработало.</p><p>Марк тяжело вздыхает. — А эта... <emphasis>математика</emphasis>... казалась такой могущественной и полезной до этого момента... Что ж. Прощай, человеческий прогресс.</p><p>— Марк, это была <emphasis>блестящая</emphasis> идея, — подбадривает его Отри. — Мне эта мысль даже в голову не пришла, а ведь она так очевидна... это сберегло бы <emphasis>огромное</emphasis> количество усилий... <emphasis>должен</emphasis> же быть способ спасти твой план! Мы могли бы попробовать другие ведра в поисках того, которое удержит магическую си... интенциональность в камешках даже без ритуала. Или попробовать другие камешки. Может, у наших просто неподходящие свойства, чтобы обладать <emphasis>врожденной</emphasis> интенциональностью. Что если попробовать использовать камни, вырезанные в форме крошечных овечек? Или просто написать на камешках слово «овца» — возможно, этого будет достаточно.</p><p>— Не сработает, — сухо предсказываю я.</p><p>Отри продолжает: — Может, нам нужны органические камешки вместо кремниевых... или, может, нужно использовать дорогие драгоценные камни. Цена на драгоценные камни удваивается каждые восемнадцать месяцев, так что можно купить горсть дешевых камней сейчас, подождать, и через двадцать лет они будут стоить очень дорого.</p><p>— Ты пробовал добавлять камешки, чтобы создать больше овец, и это не сработало? — спрашивает меня Марк. — Что именно ты сделал?</p><p>— Я взял стопку долларовых купюр. Затем спрятал эти купюры под складку одеяла одну за другой; каждый раз, пряча очередную купюру, я брал из коробки канцелярскую скрепку, собирая их в небольшую кучку. Я старался не вести счет в уме, так что знал лишь то, что долларовых купюр было «много», и скрепок тоже было «много». Затем, когда все купюры были спрятаны под одеялом, я добавил к кучке одну лишнюю скрепку — это было эквивалентно бросанию лишнего камешка в ведро. После этого я начал доставать долларовые купюры из-под складки и возвращать скрепки обратно в коробку. Когда я закончил, осталась одна лишняя скрепка.</p><p>— И что означает этот результат? — спрашивает Отри.</p><p>— Это значит, что фокус не удался. Стоило мне нарушить ритуал этим единственным неверным шагом, как сила не задержалась, а мгновенно исчезла; кучка скрепок и стопка долларов больше не закончились одновременно.</p><p>— Ты <emphasis>на самом деле</emphasis> это попробовал? — спрашивает Марк.</p><p>— Да, — говорю я. — Я действительно провел эксперимент, чтобы убедиться, что результат соответствует моему теоретическому предсказанию. Я питаю сентиментальную слабость к научному методу, даже когда он кажется нелепым. К тому же, а вдруг я был неправ?</p><p>— Если бы это <emphasis>сработало</emphasis>, — говорит Марк, — ты был бы виновен в фальшивомонетничестве! Представь, если бы так делали все; экономика бы рухнула! У каждого были бы миллиарды долларов, но на эти деньги нечего было бы купить!</p><p>— Вовсе нет, — отвечаю я. — По той же логике, согласно которой добавление еще одной скрепки в кучку создает еще одну долларовую купюру, создание еще одной долларовой купюры создавало бы дополнительные товары и услуги стоимостью в доллар.</p><p>Марк качает головой: — Фальшивомонетничество — всё равно преступление… Тебе не следовало и пытаться.</p><p>— Я был <emphasis>достаточно</emphasis> уверен, что у меня ничего не выйдет.</p><p>— Ага! — восклицает Марк. — Ты <emphasis>ожидал</emphasis> неудачи! Ты не <emphasis>верил</emphasis>, что сможешь это сделать!</p><p>— Действительно, — признаю я. — Ты угадал мои ожидания с потрясающей точностью.</p><p>— Ну, в этом и проблема, — живо говорит Марк. — Магия питается верой и силой воли. Если ты не веришь, что сможешь это сделать, то и не сможешь. Тебе нужно изменить свою веру в результат эксперимента; это изменит сам результат.</p><p>— Забавно, — говорю я с ностальгией, — Отри сказал то же самое, когда я рассказал ему о методе ведра и камешков. Что это слишком нелепо, чтобы он мог в это поверить, поэтому у него это не сработает.</p><p>— И как ты его убедил? — интересуется Марк.</p><p>— Я сказал ему заткнуться и следовать инструкциям, — говорю я, — и когда метод сработал, Отри начал в него верить.</p><p>Марк хмурится в недоумении. — Это не имеет смысла. Это не разрешает фундаментальную дилемму курицы и яйца.</p><p>— Еще как разрешает. Метод ведра работает независимо от того, веришь ты в него или нет.</p><p>— Это <emphasis>абсурд!</emphasis> — задыхается от возмущения Марк. — Я не верю в магию, которая работает независимо от того, веришь ты в нее или нет!</p><p>— Я тоже так говорил, — вставляет Отри. — Очевидно, я был неправ.</p><p>Марк напряженно морщится. — Но… если ты не верил в магию, которая работает независимо от того, веришь ты в нее или нет, почему тогда метод ведра сработал, когда ты в него не верил? Верил ли ты в магию, которая работает независимо от того, веришь ты в нее или нет, независимо от того, веришь ли ты в магию, которая работает независимо от того, веришь ты в нее или нет?</p><p>— Я так… не <emphasis>думаю</emphasis>… — с сомнением говорит Отри.</p><p>— Тогда если ты не верил в магию, которая работает независимо от того, веришь ли ты… погоди секунду, мне нужно разобраться с этим с помощью карандаша и бумаги, — Марк лихорадочно что-то записывает, со скептическим видом смотрит на результат, переворачивает листок вверх ногами, а затем сдается. — Неважно, — говорит Марк. — Мне и так трудно постичь магию, а метамагия мне и вовсе не по зубам.</p><p>— Марк, не думаю, что ты понимаешь искусство ведроделия, — говорю я. — Дело не в том, чтобы использовать камешки для управления овцами. Дело в том, чтобы овцы управляли камешками. В этом искусстве не нужно начинать с веры в то, что оно сработает. Скорее наоборот: сначала искусство работает, а уже потом человек начинает в него верить.</p><p>— Ну, или ты так веришь, — говорит Марк.</p><p>— Так я верю, — отвечаю я, — <emphasis>потому что</emphasis> это факт. Соответствие между реальностью и моими убеждениями возникает из-за того, что реальность управляет моими убеждениями, а не наоборот.</p><p>Мимо проходит еще одна овца, и я бросаю в ведро очередной камешек.</p><p>— Ага! Вот мы и подошли к корню проблемы, — говорит Марк. — Что это вообще за штука такая, так называемая «реальность»? Я понимаю, что значит для гипотезы быть элегантной, фальсифицируемой или совместимой с доказательствами. Но мне кажется, что называть убеждение «истинным», «реальным» или «действительным» — это всего лишь разница между тем, чтобы сказать, будто ты во что-то веришь, и тем, чтобы сказать, будто ты ну очень, очень сильно в это веришь.</p><p>Я заминаюсь. — Ну… — медленно произношу я. — Откровенно говоря, я и сам не до конца уверен, откуда берется эта штука под названием «реальность». Я не могу создать собственную реальность в лаборатории, так что, должно быть, я пока её не понимаю. Но время от времени я твердо верю, что должно произойти одно, а вместо этого происходит нечто совсем другое. Мне нужно как-то называть то, что определяет результаты моих экспериментов, поэтому я называю это «реальностью». Эта «реальность» каким-то образом отделена даже от моих самых лучших гипотез. Даже когда у меня есть простая гипотеза, твердо подкрепленная всеми известными мне доказательствами, я порой все равно удивляюсь. Поэтому мне нужны разные названия для штуковин, которые определяют мои предсказания, и для штуковины, которая определяет результаты моих экспериментов. Первые штуковины я называю «убеждениями», а вторую штуковину — «реальностью».</p><p>Марк фыркает: — Я вообще не знаю, зачем трачу время на эту очевидную чепуху. Что бы ты ни говорил о своей так называемой «реальности», это всего лишь еще одно убеждение. Даже твоя вера в то, что реальность предшествует твоим убеждениям, — это тоже убеждение. Из этого с логической неизбежностью следует, что реальности не существует; существуют только убеждения.</p><p>— Погоди, — говорит Отри, — не мог бы ты повторить последнюю часть? Ты потерял меня на том резком повороте посредине.</p><p>— Что бы ты ни говорил о реальности, это просто еще одно убеждение, — объясняет Марк. — Отсюда с сокрушительной необходимостью следует, что никакой реальности нет, есть только убеждения.</p><p>— Понимаю, — говорю я. — Точно так же, что бы ты ни ел, тебе приходится есть это ртом. Из этого следует, что никакой еды нет, есть только рты.</p><p>— Именно, — говорит Марк. — Всё, что ты ешь, должно находиться у тебя во рту. Как может существовать еда вне твоего рта? Сама эта мысль абсурдна, что доказывает: «еда» — это внутренне противоречивое понятие. Вот почему мы все умираем с голоду: еды не существует.</p><p>Отри смотрит на свой живот. — Но я <emphasis>не</emphasis> умираю с голоду.</p><p>— <emphasis>Ага!</emphasis> — триумфально выкрикивает Марк. — И как ты только что высказал это самое возражение? Своим <emphasis>ртом</emphasis>, мой друг! Своим <emphasis>ртом</emphasis>! Какое еще доказательство того, что еды не существует, тебе нужно?</p><p>«<emphasis>Что это за разговоры о голоде?</emphasis>» — требует ответа резкий, скрипучий голос прямо у нас за спиной. Мы с Отри сохраняем спокойствие — нам не привыкать. Марк подпрыгивает на фут в воздух, перепуганный чуть не до смерти.</p><p>Инспектор Дарвин натянуто улыбается, довольный произведенным эффектом неожиданности, и делает небольшую пометку в своем планшете.</p><p>— Это просто метафора! — быстро говорит Марк. — Вам вовсе не нужно забирать мой рот или делать что-то в этом роде...</p><p>— <emphasis>Зачем</emphasis> тебе <emphasis>рот</emphasis>, если нет <emphasis>еды</emphasis>? — сердито вопрошает Дарвин. — <emphasis>Впрочем, неважно.</emphasis> У меня нет <emphasis>времени</emphasis> на эти <emphasis>глупости</emphasis>. Я здесь, чтобы осмотреть <emphasis>овец</emphasis>.</p><p>— Стадо процветает, сэр, — говорю я. — С января ни одна овца не сдохла.</p><p>— <emphasis>Прекрасно.</emphasis> Я присуждаю вам 0,12 единиц <emphasis>приспособленности</emphasis>. А теперь — что этот <emphasis>человек</emphasis> здесь делает? Является ли он необходимой частью <emphasis>рабочего процесса</emphasis>?</p><p>— Насколько я могу судить, он принес бы больше пользы человеческому виду, если бы его подвесили к воздушному шару в качестве балласта, — говорю я.</p><p>— Ой-ой, — мягко произносит Отри.</p><p>— Меня не <emphasis>заботит</emphasis> <emphasis>человеческий вид</emphasis>. Пусть он говорит сам за <emphasis>себя</emphasis>.</p><p>Марк высокомерно выпрямляется. — Этот всего лишь <emphasis>пастух</emphasis>, — говорит он, указывая на меня, — утверждает, что существует такая вещь, как реальность. Это оскорбляет меня, ибо я знаю с глубокой и неизменной уверенностью, что никакой истины нет. Концепция «истины» — не более чем уловка, позволяющая людям навязывать свои убеждения другим. У каждой культуры своя «истина», и ни одна культурная «истина» не превосходит другую. То, что я сейчас сказал, применимо во все времена и во всех местах, и я настаиваю, чтобы вы согласились.</p><p>— Погоди-ка секунду, — говорит Отри. — Если ничто не истинно, почему я должен верить тебе, когда ты говоришь, что ничто не истинно?</p><p>— Я не говорил, что ничто не истинно... — начинает Марк.</p><p>— Нет, говорил, — вставляет Отри, — я сам слышал.</p><p>— ...я сказал, что «истина» — это оправдание, используемое некоторыми культурами для навязывания своих убеждений другим. Поэтому, когда ты говоришь, что нечто «истинно», ты имеешь в виду лишь то, что твоей собственной социальной группе выгодно, чтобы в это верили.</p><p>— И то, что ты только что сказал, — спрашиваю я, — это истина?</p><p>— Абсолютно, истинная правда! — с пафосом восклицает Марк. — Люди сами создают свою реальность.</p><p>— Погоди, — говорит Отри, снова озадаченный, — утверждение, что люди создают свою собственную реальность, логически представляет собой совершенно иной вопрос, нежели заявление об отсутствии истины — положение дел, которое я даже не могу себе представить сколько-нибудь связно, возможно, потому, что ты так и не объяснил, как именно это должно работать...</p><p>— Вот ты опять за свое, — раздраженно говорит Марк, — пытаешься применить свои западные концепции логики, рациональности, разума, связности и внутренней непротиворечивости.</p><p>— Великолепно, — бормочет Отри, — теперь мне нужно завести <emphasis>третью</emphasis> рубрику, чтобы отслеживать это абсолютно самостоятельное утверждение...</p><p>— Оно не самостоятельное, — говорит Марк. — Слушай, ты подходишь к делу неверно, когда относишься к моим словам как к гипотезам и тщательно выводишь из них следствия. Тебе нужно думать о них как об универсальных отговорках, которые я применяю всякий раз, когда кто-то говорит то, что мне не нравится. Это не столько модель устройства вселенной, сколько карточка «Бесплатный выход из тюрьмы». <emphasis>Ключ</emphasis> в том, чтобы применять эту отговорку <emphasis>избирательно</emphasis>. Когда я говорю, что истины не существует, это относится только к <emphasis>твоему</emphasis> утверждению, будто волшебное ведро работает независимо от того, верю я в него или нет. Но это <emphasis>не</emphasis> относится к <emphasis>моему</emphasis> утверждению, что истины не существует.</p><p>— Э-эм... а почему нет? — интересуется Отри.</p><p>Марк терпеливо вздыхает. — Отри, ты думаешь, что ты первый, кто додумался до этого вопроса? Кто спрашивает нас, как наши собственные убеждения могут иметь смысл, если все убеждения бессмысленны? Это же говорят многие студенты, когда впервые сталкиваются с этой философией — у которой, замечу, куча последователей и обширная литература.</p><p>— И каков же ответ? — спрашивает Отри.</p><p>— Мы назвали это «проблемой рефлексивности», — объясняет Марк.</p><p>— Но каков <emphasis>ответ</emphasis>? — упорствует Отри.</p><p>Марк снисходительно улыбается. — Поверь мне, Отри, ты не первый, кому пришел в голову столь простой вопрос. Нет никакого смысла преподносить его нам как триумфальное опровержение.</p><p>— Но каков <emphasis>ответ по существу?</emphasis></p><p>— А теперь я хотел бы перейти к вопросу о том, как логика убивает милых детенышей тюленей...</p><p>— <emphasis>Вы</emphasis> зря тратите <emphasis>время</emphasis>, — отрезает инспектор Дарвин.</p><p>— Не говоря уже о том, что упускаете из виду овец, — говорю я, бросая в ведро очередной камешек.</p><p>Инспектор Дарвин смотрит на спорящих — оба, по-видимому, не желают уступать свои позиции. — Послушайте, — говорит Дарвин, уже помягче, — у меня есть простая идея, как разрешить ваш спор. <emphasis>Ты</emphasis> утверждаешь, — Дарвин указывает пальцем на Марка, — что убеждения людей меняют их личную реальность. А <emphasis>ты</emphasis> горячо веришь, — его палец разворачивается в сторону Отри, — что убеждения Марка <emphasis>не могут</emphasis> изменить реальность. Так пусть же Марк изо всех сил поверит, что умеет летать, а затем шагнет с обрыва. Марк увидит, как он улетает прочь словно птица, а Отри увидит, как он летит камнем вниз и разбивается в лепешку, и вы оба будете счастливы.</p><p>Мы все замолкаем, обдумывая это предложение.</p><p>— <emphasis>Звучит</emphasis> разумно... — наконец произносит Марк.</p><p>— Как раз вон там есть обрыв, — замечает инспектор Дарвин.</p><p>На лице Отри отражается напряженная работа мысли. Наконец он кричит: — Погодите! Если бы это было правдой, мы все давно уже разошлись бы по собственным частным вселенным, и в таком случае другие люди здесь — лишь плод твоего воображения, а значит, нет никакого смысла пытаться нам что-то доказать...</p><p>С ближайшего обрыва доносится затихающий протяжный крик, а вслед за ним — глухой и одинокий шлепок. Инспектор Дарвин перелистывает страницу своего планшета к списку текущего генофонда и карандашом вписывает чуть более низкую частоту для аллелей Марка.</p><p>Отри выглядит так, словно ему нехорошо. — Это действительно было необходимо?</p><p>— <emphasis>Необходимо?</emphasis> — недоуменно переспрашивает инспектор Дарвин. — Это просто <emphasis>случилось</emphasis>... Я не вполне понимаю твой вопрос.</p><p>Мы с Отри поворачиваемся обратно к нашему ведру. Пора загонять овец. Об этой части забывать не стоит. Иначе какой во всем этом смысл?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://yudkowsky.net/rational/the-simple-truth">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Книга II. Как на самом деле изменить свое мнение. Рациональность: Введение. E. Слишком удобные оправдания.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>46. Правильное использование смирения</p><empty-line/>
<p>47. Третья альтернатива</p><empty-line/>
<p>48. Лотереи: пустая трата надежды</p><empty-line/>
<p>49. Новая улучшенная лотерея</p><empty-line/>
<p>50. Но шанс всё-таки есть, верно?</p><empty-line/>
<p>51. Заблуждение о сером</p><empty-line/>
<p>52. Абсолютный авторитет</p><empty-line/>
<p>53. Как убедить меня, что 2 + 2 = 3</p><empty-line/>
<p>54. Бесконечная уверенность</p><empty-line/>
<p>55. 0 и 1 — не вероятности</p><empty-line/>
<p>56. Ваша рациональность — моё дело</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>F. Политика и рациональность</strong></p><empty-line/>
<p>57. Политика — убийца разума</p><empty-line/>
<p>58. Политические дебаты не должны казаться односторонними</p><empty-line/>
<p>59. Весы правосудия, блокнот рациональности</p><empty-line/>
<p>60. Искажение соответствия</p><empty-line/>
<p>61. Злы ли ваши враги от природы?</p><empty-line/>
<p>62. Глупость наизнанку — это ещё не ум</p><empty-line/>
<p>63. Аргумент экранирует авторитет</p><empty-line/>
<p>64. Прижмитесь к вопросу</p><empty-line/>
<p>65. Рациональность и английский язык</p><empty-line/>
<p>66. Человеческое зло и запутанное мышление</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>G. Против рационализации</strong></p><empty-line/>
<p>67. Знание об искажениях может навредить людям</p><empty-line/>
<p>68. Обновляйтесь постепенно</p><empty-line/>
<p>69. Один аргумент против целой армии</p><empty-line/>
<p>70. Итоговая строка</p><empty-line/>
<p>71. Каким свидетельством является отфильтрованное свидетельство?</p><empty-line/>
<p>72. Рационализация</p><empty-line/>
<p>73. Рациональный аргумент</p><empty-line/>
<p>74. Избегание настоящих слабых мест вашего убеждения</p><empty-line/>
<p>75. Мотивированная остановка и мотивированное продолжение</p><empty-line/>
<p>76. Фальшивое обоснование</p><empty-line/>
<p>77. Это ваше истинное возражение?</p><empty-line/>
<p>78. Сцепленные истины, заразная ложь</p><empty-line/>
<p>79. О лжи и катастрофах типа «чёрный лебедь»</p><empty-line/>
<p>80. Эпистемология Тёмной стороны</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>H. Против двоемыслия</strong></p><empty-line/>
<p>81. Одномыслие</p><empty-line/>
<p>82. Двоемыслие (выбор в пользу предвзятости)</p><empty-line/>
<p>83. Нет, правда, я себя обманул</p><empty-line/>
<p>84. Вера в самообман</p><empty-line/>
<p>85. Парадокс Мура</p><empty-line/>
<p>86. Не верьте, будто вы себя обманываете</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>I. Взгляд свежими глазами</strong></p><empty-line/>
<p>87. Привязка и корректировка</p><empty-line/>
<p>88. Прайминг и загрязнение</p><empty-line/>
<p>89. Верим ли мы всему, что нам говорят?</p><empty-line/>
<p>90. Кэшированные мысли</p><empty-line/>
<p>91. Коробка «вне коробки»</p><empty-line/>
<p>92. Первозданное видение</p><empty-line/>
<p>93. Страннее, чем история</p><empty-line/>
<p>94. Логическая ошибка обобщения на основе вымышленных свидетельств</p><empty-line/>
<p>95. Добродетель узости</p><empty-line/>
<p>96. Как казаться (и быть) глубоким</p><empty-line/>
<p>97. Мы меняем своё мнение реже, чем думаем</p><empty-line/>
<p>98. Не спешите предлагать решения</p><empty-line/>
<p>99. Генетическая ошибка</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>J. Спирали смерти</strong></p><empty-line/>
<p>100. Эвристика аффекта</p><empty-line/>
<p>101. Оцениваемость (и дешёвые праздничные покупки)</p><empty-line/>
<p>102. Безграничные шкалы, огромные выплаты по решению суда и футуризм</p><empty-line/>
<p>103. Эффект ореола</p><empty-line/>
<p>104. Предвзятость супергероя</p><empty-line/>
<p>105. Всего лишь мессии</p><empty-line/>
<p>106. Аффективные спирали смерти</p><empty-line/>
<p>107. Сопротивляйтесь счастливой спирали смерти</p><empty-line/>
<p>108. Некритическая сверхкритичность</p><empty-line/>
<p>109. Испарительное охлаждение групповых убеждений</p><empty-line/>
<p>110. Когда никто не смеет призвать к сдержанности</p><empty-line/>
<p>111. Эксперимент «Пещера разбойников»</p><empty-line/>
<p>112. Каждое движение стремится стать культом</p><empty-line/>
<p>113. Стражи истины</p><empty-line/>
<p>114. Стражи генофонда</p><empty-line/>
<p>115. Стражи Айн Рэнд</p><empty-line/>
<p>116. Два коана о культах</p><empty-line/>
<p>117. Эксперимент Аша о конформности</p><empty-line/>
<p>118. О выражении своих опасений</p><empty-line/>
<p>119. Одинокое несогласие</p><empty-line/>
<p>120. Сектантское противосектантство</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>K. Умение отпускать</strong></p><empty-line/>
<p>121. Важность умения сказать «упс»</p><empty-line/>
<p>122. Предложение безумца</p><empty-line/>
<p>123. Просто потеряйте уже надежду</p><empty-line/>
<p>124. Правильное использование сомнения</p><empty-line/>
<p>125. Вы можете смотреть в лицо реальности</p><empty-line/>
<p>126. Медитация о любопытстве</p><empty-line/>
<p>127. Никто не может освободить вас от законов рациональности</p><empty-line/>
<p>128. Оставьте путь к отступлению</p><empty-line/>
<p>129. Кризис веры</p><empty-line/>
<p>130. Ритуал</p><empty-line/><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Рациональность: Введение.</p></title><empty-line/>
<p><strong>Роб Бенсингер</strong></p><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Во что мне верить?</p><p>Как выясняется, у этого вопроса есть правильный ответ.</p><p>Правильный ответ существует и тогда, когда вас терзают сомнения, а не только когда у вас есть неопровержимое доказательство. Всегда существует корректная степень уверенности в утверждении — даже если оно выглядит как «личное убеждение», а не как подтвержденный экспертами «факт».</p><p>И все же мы часто рассуждаем так, словно из-за неопределенности и разногласий наши убеждения становятся просто делом вкуса. Мы говорим: «это всего лишь мое мнение» или «каждый имеет право на свое мнение», будто утверждения науки и математики существуют в иной, более высокой плоскости, нежели просто «частные» или «субъективные» убеждения. Но, как <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/you_are_never_e.html">пишет Робин Хансон</a>:<sup>1</sup></p><p>Вы никогда не имеете права на собственное мнение. Никогда! Вы не имеете права даже на «я не знаю». Вы имеете право на свои желания и иногда на свой выбор. Вы можете распоряжаться выбором, и если вы вольны выбирать свои предпочтения, у вас может быть на это право. Но ваши убеждения — не о вас; убеждения — о мире. Ваши убеждения должны быть наилучшей из доступных вам оценок того, как обстоят дела; все остальное — ложь. [. . .]</p><p>Действительно, в некоторых областях у экспертов есть более надежные механизмы для разрешения споров. В других же областях наши когнитивные искажения и сложность мира мешают делать однозначные выводы. [. . .]</p><p>Но никогда не забывайте: по любому вопросу о том, как обстоят (или должны обстоять) дела, и в любой информационной ситуации, всегда <emphasis>существует</emphasis> наилучшая оценка. Вы имеете право лишь на свои максимально честные усилия по поиску этой наилучшей оценки; все остальное — ложь.</p><p>Предположим, вы узнали, что кто-то из шести человек в вас влюблен — возможно, вы получили письмо от тайного поклонника и точно знаете, что его отправил один из этих шестерых, — но вы понятия не имеете, кто именно. Ваш одноклассник Боб — один из шести кандидатов, но у вас нет никаких особых свидетельств ни за, ни против того, что это именно он. В таком случае шансы, что в вас влюблен Боб, равны 1:5.</p><p>Поскольку существует шесть вариантов, при случайном угадывании вы в среднем окажетесь правы один раз на каждые пять промахов. Именно это мы и имеем в виду под «шансами 1:5». Вы не можете сказать: «Ну, я понятия не имею, кто в меня влюблен; может, Боб, а может, и нет. Так что буду считать, что шансы пятьдесят на пятьдесят». Даже если вам больше хочется сказать «не знаю» или «может быть» и на этом успокоиться, правильный ответ — все равно 1:5.<sup>2</sup></p><p>Предположим также, что вы заметили: люди подмигивают вам в десять раз чаще, когда они в вас влюблены. Если Боб подмигнет вам, это станет новым свидетельством. В таком случае было бы ошибкой продолжать сомневаться, не Боб ли ваш тайный поклонник: шансы 10:1 в пользу того, что «случайный человек, который мне подмигивает, в меня влюблен», перевешивают шансы 1:5 против того, что «в меня влюблен Боб».</p><p>Это <emphasis>тоже</emphasis> было бы ошибкой — сказать: «Это свидетельство настолько сильное, тут дело верное — он точно в меня влюблен! С этого момента буду считать, что я ему нравлюсь». Избыточная уверенность так же плоха, как и недостаточная.</p><p>На самом деле существует лишь один математически непротиворечивый ответ на этот вопрос. Чтобы обновить наше мнение и скорректировать априорные шансы 1:5 на основе отношения правдоподобия 10:1, мы перемножаем левые части друг с другом и правые части друг с другом, получая апостериорные шансы 10:5, или 2:1 в пользу того, что «Боб влюблен в меня». Исходя из наших предпосылок и имеющихся свидетельств, предположение о том, что Боб в вас влюблен, окажется верным 2 раза на каждый 1 раз, когда оно окажется ошибочным. Иными словами: вероятность того, что вы ему симпатичны, составляет 2/3. Любая другая степень уверенности была бы противоречивой.</p><p>Наша культура еще не усвоила уроки теории вероятностей — то, что правильный ответ на вопросы вроде «Насколько я могу быть уверен, что Боб в меня влюблен?» логически обусловлен точно так же, как правильный ответ в тесте по алгебре или в учебнике геологии. Наши клише расходятся с открытием того, что на вопрос «какие убеждения мне следует иметь?» существует объективно верный ответ — идет ли речь о том, «влюблен ли в меня одноклассник», или о том, «есть ли у меня бессмертная душа». Действительно существует правильный способ менять свое мнение. И этот способ <emphasis>предельно точен</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><strong>Как на самом деле не менять свое мнение</strong></p><p>Однако корректировать свои убеждения хотя бы отдаленно подобным идеализированным образом — задача непростая.</p><p>В первом томе <emphasis>«Рациональности: от ИИ до зомби»</emphasis> мы обсуждали ценность «настоящих» убеждений. Нет ничего плохого в том, чтобы выражать поддержку тому, что вам дорого — например, группе, к которой вы себя относите, или духовному опыту, который вас возвышает. Однако когда мы путаем возгласы поддержки с фактическими убеждениями, эти неверно истолкованные возгласы могут оградить целую идеологию от «осквернения» свидетельствами.</p><p>Даже те убеждения, которые, казалось бы, изящно объясняют наши наблюдения, не застрахованы от этой проблемы. Нам слишком легко увидеть туманную, научно звучащую (или иным образом авторитетную) фразу и сделать вывод, что она что-то «объяснила» — даже если это никак не влияет на шансы, которые мы неявно приписываем нашему возможному будущему опыту.</p><p>Хуже всего то, что прозаические убеждения — те, которые <emphasis>в самом деле</emphasis> опровержимы в принципе, те, которые <emphasis>действительно</emphasis> накладывают ограничения на то, что мы ожидаем увидеть, — все равно могут засесть в нашей голове, подкрепляемые целой сетью иллюзий и когнитивных искажений.</p><p>В 1951 году футбольный матч между Дартмутом и Принстоном выдался необычайно жестким. Психологи Хасторф и Кантрил спросили студентов обоих учебных заведений, кто начал грубую игру. Почти все согласились, что Принстон её не начинал; но 86% принстонских студентов считали, что виноват Дартмут, тогда как лишь 36% дартмутских студентов винили Дартмут. (Большинство студентов Дартмута считали, что «начали оба».)</p><p>Нет причин думать, что это был лишь возглас поддержки, а не настоящее убеждение. Различные убеждения, вероятно, заставляли студентов делать разные прогнозы относительно поведения игроков в будущих матчах. И тем не менее каким-то образом совершенно обычные фактические убеждения в Дартмуте кардинально отличались от совершенно обычных фактических убеждений в Принстоне.</p><p>Можно ли списать это на разные источники информации, к которым имели доступ студенты Дартмута и Принстона? Сама по себе предвзятость различных источников новостей, на которые опираются группы, — довольно серьезная проблема.</p><p>Однако в данном случае дело не только в этом. Когда позже им действительно <emphasis>показали</emphasis> запись матча и попросили подсчитать замеченные ими нарушения, дартмутские студенты насчитали в среднем 4,3 нарушения со стороны своей команды (и половину из них сочли «легкими»), тогда как принстонские студенты насчитали в среднем 9,8 нарушений со стороны Дартмута (и лишь треть сочли «легкими»).</p><p>Что уж говорить о попытках примирить соперничающие фракции в сложных вопросах государственной политики или моральной философии; студенты с разной групповой лояльностью не могли сойтись во мнениях даже относительно того, что они <emphasis>видели</emphasis> собственными глазами.<sup>3</sup></p><p>Когда что-то дорогое для нас оказывается под угрозой — наше мировоззрение, наша ингруппа, наше социальное положение или что-либо еще, — наши мысли и восприятие мобилизуются на их защиту.<sup>4</sup><sup>,</sup><sup>5</sup> Некоторые психологи в наши дни доходят до гипотезы, что наша способность находить явные обоснования для собственных выводов развилась <emphasis>специально</emphasis> для того, чтобы помогать нам побеждать в спорах.<sup>6</sup></p><p>Одно из определяющих открытий психологии XX века, вдохновлявшее всех — от последователей Фрейда до современных когнитивных психологов, — заключается в том, что поведением человека часто управляют сложные бессознательные процессы, а истории, которые мы рассказываем себе о наших мотивах и причинах, гораздо более предвзяты и вымышлены, чем мы осознаем.</p><p>На самом деле мы часто даже не замечаем, что сочиняем эти истории. Когда нам кажется, будто при интроспекции мы «напрямую воспринимаем» что-то в себе, это зачастую опирается на весьма слабые неявные причинно-следственные модели.<sup>7</sup><sup>,</sup><sup>8</sup> Когда мы пытаемся аргументировать свои убеждения, мы можем выстраивать шаткие рассуждения, не имеющие никакого отношения к тому, как мы изначально пришли к этому убеждению.<sup>9</sup> Вместо того чтобы оценивать наши объяснения по их предсказательной силе, мы придумываем истории, чтобы как-то осмыслить то, что нам кажется известным.</p><p>Как нам справиться лучше? Как нам прийти к реалистичному взгляду на мир, когда наш разум так склонен к рационализации? Как нам прийти к реалистическому взгляду на нашу ментальную жизнь, когда наши мысли <emphasis>о</emphasis> мышлении тоже вызывают подозрение? Как нам стать менее предвзятыми, когда наши попытки избавиться от предвзятости сами могут оказаться предвзятыми?</p><p>На какую <emphasis>наименее</emphasis> шаткую опору мы можем перенести свой вес?</p><empty-line/>
<p><strong>Математика рациональности</strong></p><p>На рубеже XX века создание простых (например, теоретико-множественных) аксиом арифметики дало математикам более четкий стандарт для оценки правильности своих выводов. Если человек или калькулятор выдает «2 + 2 = 4», теперь мы можем сделать больше, чем просто сказать «интуитивно это кажется верным». Мы можем объяснить, <emphasis>почему</emphasis> это правильно, и доказать, что эта правильность систематически связана с правильностью всей остальной арифметики.</p><p>Но математика и логика позволяют нам моделировать поведение физических систем, которые гораздо интереснее карманного калькулятора. Мы также можем формализовать <emphasis>рациональное убеждение в целом</emphasis>, используя теорию вероятностей для выявления общих черт, присущих всем успешным формам умозаключений. Мы можем даже формализовать <emphasis>рациональное поведение в целом</emphasis>, опираясь на теорию принятия решений.</p><p>Теория вероятностей определяет, как мы рассуждали бы в идеале в условиях неопределенности, будь у нас время, вычислительные мощности и самоконтроль. Располагая некоторыми фоновыми знаниями (<emphasis>априорными убеждениями</emphasis>) и новыми свидетельствами, теория вероятностей однозначно определяет наилучший набор новых убеждений (<emphasis>апостериорные убеждения</emphasis>), которые я мог бы принять. Аналогичным образом, теория принятия решений определяет, какие действия мне следует предпринять на основе моих убеждений. Для любого непротиворечивого набора убеждений и предпочтений, которые у меня могут быть относительно Боба, существует ответ с точки зрения теории принятия решений о том, как мне следует действовать, чтобы удовлетворить свои предпочтения.</p><p>Люди не являются идеальными мыслителями или безупречными субъектами принятия решений, точно так же, как мы не являемся идеальными калькуляторами. Наш мозг — это нагромождение костылей, наспех собранное естественным отбором. Даже в свои лучшие моменты мы не вычисляем <emphasis>абсолютно</emphasis> точный ответ на вопросы «что мне думать?» и «что мне делать?». Нам не хватает времени и вычислительной мощности, а эволюции не хватило инженерного мастерства и предвидения, чтобы устранить все наши баги.</p><p>На самом деле даже максимально эффективному, свободному от багов мыслителю в реальном мире все равно пришлось бы полагаться на эвристики и приближения. Оптимальные, вычислительно доступные алгоритмы обновления убеждений не дотягивают до строгой непротиворечивости теории вероятностей.</p><p>И все же, зная, что мы не можем стать <emphasis>полностью</emphasis> последовательными, мы определенно можем стать лучше. Знание того, что существует идеальный стандарт, с которым мы можем себя сравнить — то, что исследователи называют «байесовской рациональностью», — может служить нам ориентиром в совершенствовании наших мыслей и действий. Хотя мы никогда не станем идеальными байесианцами, математика рациональности может помочь нам понять, <emphasis>почему</emphasis> тот или иной ответ правильный, и помочь обнаружить, где именно мы ошиблись.</p><p>Представьте, что вы пытаетесь учить математику исключительно путем зубрежки. Вам могут сказать, что «10 + 3 = 13», «31 + 108 = 139» и так далее, но это не принесет вам особой пользы, если вы не понимаете закономерности, стоящей за этими закорючками. Искать методы повышения собственной рациональности может быть гораздо труднее, если у вас нет общей системы координат для оценки успешности того или иного метода. Цель этой книги — помочь людям построить для себя такие системы координат.</p><empty-line/>
<p><strong>Рациональность на практике</strong></p><p>В <a l:href="http://slatestarcodex.com/2014/11/27/why-i-am-not-rene-descartes/">посте в блоге</a>, где обсуждалось, чем «рационалисты» — сторонники рациональности отличаются от «рационалистов» — противников эмпиризма, Скотт Александер заметил:<sup>10</sup></p><p>[О]чевидно, что полезно иметь как можно больше свидетельств, точно так же, как полезно иметь как можно больше денег. Но столь же очевидно, что полезно уметь разумно распоряжаться ограниченным количеством свидетельств, точно так же, как полезно уметь разумно распоряжаться ограниченным количеством денег.</p><p>Техники рациональности помогают нам извлечь больше пользы из имеющихся у нас свидетельств в тех случаях, когда эти свидетельства неоднозначны или когда наши предубеждения и привязанности искажают их интерпретацию. Это применимо к нашей личной жизни, как в истории о Бобе. Это применимо к разногласиям между политическими фракциями (и спортивными болельщиками). И это применимо к технологическим и философским загадкам, например к спорам о трансгуманизме — позиции, согласно которой нам следует использовать технологии для радикального преобразования человеческой природы. Признавая, что ко всем этим областям применимы одни и те же математические законы — и что во многих случаях там властвуют одни и те же когнитивные искажения, — книга <emphasis>«Как на самом деле изменить свое мнение»</emphasis> обращается к самому широкому кругу примеров.</p><p>Первая цепочка эссе в книге <emphasis>«Как на самом деле изменить свое мнение»</emphasis>, «Слишком удобные оправдания», посвящена вопросам, которые с точки зрения теории вероятностей ясны настолько, насколько это вообще возможно. Оптимальный по Байесу ответ часто невозможно вычислить на практике, но такие ошибки, как предвзятость подтверждения, могут укорениться даже тогда, когда имеющиеся свидетельства неоспоримы, а времени на размышления у нас предостаточно.</p><p>Отсюда мы переходим в более мутные воды в цепочке «Политика и рациональность». Общенациональная политика, обсуждаемая телеэкспертами, славится своими яростными и бесплодными дискуссиями. На первый взгляд, в этом есть что-то удивительное. Почему мы принимаем политические разногласия так близко к сердцу, даже когда механизмы и последствия государственной политики столь далеки от нас в пространстве или времени? И почему, если уж на то пошло, мы не становимся <emphasis>более</emphasis> аккуратными и строгими в оценке свидетельств, когда имеем дело с вопросами, которые считаем важными?</p><p>Игра Дартмута против Принстона намекает на ответ. Большая часть нашего мыслительного процесса — это на самом деле рационализация, то есть сочинение историй, которые заставляют наши текущие убеждения казаться более связными и обоснованными, но при этом не обязательно делают их более точными. Цепочка «Против рационализации» обращается к этой проблеме, за ней следуют «Против двоемыслия» (о самообмане) и «Взгляд свежими глазами» (о трудности распознавания свидетельств, которые не соответствуют нашим ожиданиям и предположениям).</p><p>Повышение уровня рациональности означает знакомство со множеством интересных и сильных новых идей. Во многих случаях это также означает появление друзей, с которыми можно обсудить эти идеи, и поиск сообществ, стимулирующих к самосовершенствованию. В цепочке «Смертельные спирали» обсуждаются некоторые серьезные опасности, которые могут угрожать группам, объединенным общими интересами и блестящими идеями; эти опасности необходимо преодолеть, если мы хотим извлечь максимальную пользу из сообществ рационалистов. Затем книга <emphasis>«Как на самом деле изменить свое мнение»</emphasis> завершается цепочкой «Умение отпускать».</p><p>Наше естественное состояние <emphasis>вовсе не</emphasis> в том, чтобы менять свое мнение подобно байесианцу. Заставить студентов Дартмута и Принстона <emphasis>заметить то, что они видят на самом деле</emphasis>, будет не так просто, как зачитать им аксиомы теории вероятностей. Как пишет Люк Мюльхаузер в статье <a l:href="http://lesswrong.com/lw/5i8/the_power_of_agency/">«Сила агентности»</a>:<sup>11</sup></p><p>Вы не байесовский гомункул, чье мышление «испорчено» когнитивными искажениями.</p><p>Вы и <emphasis>есть</emphasis> когнитивные искажения.</p><p>Предвзятость подтверждения, склонность к сохранению статус-кво, искажение соответствия и им подобные не пристроены к нашему мышлению сбоку — они составляют саму его суть.</p><p>Это не означает, что устранение когнитивных искажений невозможно. Глубоко внутри, под всеми нашими арифметическими ошибками, мы тоже не являемся идеальными калькуляторами. Многие из наших математических ограничений проистекают из очень глубоких особенностей работы человеческого мозга. И тем не менее мы можем тренировать свои математические способности; мы можем научиться понимать, когда стоит и когда не стоит доверять своим математическим интуициям, делиться знаниями и помогать друг другу; мы можем организовывать окружающую среду так, чтобы облегчить себе задачу, и создавать инструменты, которые возьмут на себя большую часть работы.</p><p>Наши когнитивные искажения — часть нас самих. Но в нас присутствует и тень байесианства, несовершенный аппарат, который действительно способен приблизить нас к истине. Никакого гомункула, но все же — крупица истины. Достаточно, пожалуй, для начала.</p><empty-line/>
<p>*</p><p>1. Робин Хансон, «You Are Never Entitled to Your Opinion», <emphasis>Overcoming Bias (блог)</emphasis> (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>2. Это следует из предположения, что существует шесть возможностей и у вас нет оснований отдавать предпочтение какой-то одной из них. Мы также нереалистично предполагаем, что вы действительно можете быть уверены, что тайный поклонник — один из этих шести человек, и что вы не упускаете из виду другие варианты. (Что если в вас влюблен более чем один человек из этих шести?)</p><p>3. Альберт Хасторф и Хэдли Кэнтрил, «They Saw a Game: A Case Study», <emphasis>Journal of Abnormal and Social Psychology</emphasis> 49 (1954): 129–134, <a l:href="http://www2.psych.ubc.ca/~schaller/Psyc590Readings/Hastorf1954.pdf">http://www2.psych.ubc.ca/~schaller/Psyc590Readings/Hastorf1954.pdf</a>.</p><p>4. Пронин, «How We See Ourselves and How We See Others».</p><p>5. Роберт П. Валлоне, Ли Росс и Марк Р. Леппер, «The Hostile Media Phenomenon: Biased Perception and Perceptions of Media Bias in Coverage of the Beirut Massacre», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 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>6. Юго Мерсье и Дэн Спербер, «Why Do Humans Reason? Arguments for an Argumentative Theory», <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 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/MercierSperberWhydohumansreason.pdf</a>.</p><p>7. Ричард Э. Нисбетт и Тимоти Д. Уилсон, «Telling More than We Can Know: Verbal Reports on Mental Processes», <emphasis>Psychological Review</emphasis> 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>8. Эрик Швицгебель, <emphasis>Perplexities of Consciousness</emphasis> (MIT Press, 2011).</p><p>9. Джонатан Хайдт, «The Emotional Dog and Its Rational Tail: A Social Intuitionist Approach to Moral Judgment», <emphasis>Psychological Review</emphasis> 108, no. 4 (2001): 814–834, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.108.4.814">10.1037/0033-295X.108.4.814</a>.</p><p>10. Скотт Александер, «Why I Am Not Rene Descartes», <emphasis>Slate Star Codex (блог)</emphasis> (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>11. Люк Мюльхаузер, «The Power of Agency», <emphasis>Less Wrong (блог)</emphasis> (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/>
</section>
<section>
<title><p>Часть E. Слишком удобные оправдания.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>46. Правильное применение скромности. Общепризнано, что хорошей науке необходима скромность. Какая именно — вопрос гораздо более спорный.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте себе креациониста, который говорит: «Но кто может знать наверняка, верна ли теория эволюции? Это всего лишь теория. Вам следует быть скромнее и шире смотреть на вещи». Скромность ли это? Креационист практикует весьма избирательную неуверенность, отказываясь интегрировать колоссальный объем доказательств в пользу вывода, который кажется ему неприятным. Я бы сказал, что независимо от того, назовете вы это «скромностью» или нет, это неверное па в этом танце.</p><p>А как насчет инженера, который скромно проектирует предохранительные механизмы в оборудовании, хотя и чертовски уверен, что оно не откажет? Мне это кажется хорошей скромностью. История знает немало случаев, когда инженер был чертовски уверен, что новая машина не откажет, а она все равно ломалась.</p><p>А как насчет ученика, который скромно перепроверяет ответы в контрольной по математике? Я бы снова отнес это к хорошей скромности.</p><p>А как насчет ученика, который говорит: «Ну, сколько бы раз я ни проверял, я никогда не смогу быть <emphasis>уверен</emphasis>, что ответы в моей контрольной правильные», и поэтому не проверяет их ни разу? Даже если этот выбор проистекает из эмоции, похожей на чувство предыдущего ученика, он менее разумен.</p><p>Вы предлагаете учиться усерднее, а ученик отвечает: «Нет, мне это не поможет; я не из тех умных ребят, как вы; куда уж столь ничтожному созданию, как я, надеяться на лучшую долю». Это социальная скромность, а не научная. Она связана с регулированием статуса в племени, а не с научным процессом. Если вы попросите кого-то «быть скромнее», по умолчанию эти слова будут ассоциироваться с социальной скромностью — интуитивно понятным, обыденным, унаследованным от предков понятием. Научная скромность — изобретение более позднее и рафинированное, и по своей сути она не социальна. Научную скромность вы бы практиковали, даже если бы оказались в одиночестве в скафандре в световых годах от Земли, где за вами никто не наблюдает. Или даже если бы вы получили абсолютную гарантию, что никто и никогда больше не станет вас критиковать, что бы вы ни сказали и что бы ни думали о себе. Будь вы мудры, вы бы все равно перепроверили свои расчеты.</p><p>Ученик говорит: «Но я видел, как другие перепроверяли ответы, и они все равно оказывались неверными. А вдруг, в силу проблемы индукции, на этот раз дважды два окажется пять? Что бы я ни делал, я не могу быть уверен в себе». Звучит очень глубокомысленно и очень скромно. Но вовсе не случайно этот ученик хочет поскорее сдать работу, пойти домой и поиграть в видеоигры.</p><p>Конец эпохи в физике не всегда заявляет о себе громом и фанфарами; чаще он начинается с того, что кажется крошечным, совсем крошечным изъяном... Но поскольку у физиков есть это высокомерное убеждение, будто их модели должны работать <emphasis>всегда</emphasis>, а не просто <emphasis>в большинстве случаев</emphasis>, они не оставляют без внимания даже мелкие изъяны. Обычно при ближайшем рассмотрении мелкий изъян исчезает. Изредка он разрастается до такой степени, что взрывает всю теорию. Поэтому и написано: «Если не стремишься к совершенству, ты остановишься, не сделав и первого шага».</p><p>Но подумайте, какой дерзостью в глазах общества выглядит стремление быть правым <emphasis>всегда</emphasis>! Я вполне серьезно подозреваю, что если бы Наука утверждала, что теория эволюции верна в большинстве случаев, но не всегда, — или если бы Наука признала, что, возможно, по некоторым дням Земля <emphasis>действительно</emphasis> плоская, просто кто знает наверняка, — у ученых была бы куда лучшая репутация в обществе. Наука воспринималась бы как менее конфликтная, ведь нам не пришлось бы спорить с людьми, заявляющими, что Земля плоская, — появилось бы пространство для компромисса. Когда вы много спорите, люди видят в вас конфликтного человека. А если вы раз за разом отказываетесь идти на компромисс, все становится еще хуже. Посмотрите на это как на вопрос племенного статуса: ученые, безусловно, заслужили дополнительный статус в обмен на такие социально полезные инструменты, как медицина и мобильные телефоны. Но этот социальный статус не оправдывает их требования, чтобы в государственных школах преподавались <emphasis>только</emphasis> научные представления об эволюции. В конце концов, у священников тоже высокий социальный статус. Ученые слишком много о себе возомнили — получили немного статуса, а теперь думают, что они вожди всего племени! Им следовало бы быть скромнее и пойти на небольшой компромисс.</p><p>Многие люди, похоже, довольно смутно представляют себе «рационалистическую скромность». Опасно руководствоваться предписывающим принципом, который вы понимаете лишь туманно; ваша мысленная картина может иметь столько степеней свободы, что ее удастся приспособить для оправдания практически любого поступка. Когда у людей есть расплывчатые ментальные модели, с помощью которых можно доказать что угодно, они в итоге обычно верят в то, во что им и хотелось верить с самого начала. Это настолько удобно, что люди зачастую неохотно расстаются с неопределенностью. Но цель нашей этики — двигать нами, а не быть движимой нами.</p><p>«Скромность» — добродетель, которую часто понимают неправильно. Это не значит, что мы должны отбросить само понятие скромности, но нам следует использовать его с осторожностью. Полезно посмотреть на <emphasis>действия</emphasis>, которые предписывает «скромный» ход мыслей, и спросить: «Делает ли такое поведение вас сильнее или слабее?» Если вы задумаетесь о проблеме индукции применительно к мосту, который не должен рухнуть, то вывод о том, что ни в чем нельзя быть уверенным, какие бы меры предосторожности ни принимались, может показаться разумным. Но если посмотреть на реальную разницу между добавлением нескольких дополнительных тросов и простым пожиманием плеч, станет предельно ясно, что делает мост прочнее.</p><p>Подавляющее большинство призывов к «скромности рационалиста», которые я наблюдаю, — это просто предлоги, чтобы пожать плечами. Тот, кто покупает лотерейный билет со словами: «Но вы же не можете <emphasis>знать</emphasis>, что я проиграю». Тот, кто не верит в эволюцию, заявляя: «Но вы не можете <emphasis>доказать</emphasis> мне, что это правда». Тот, кто отказывается браться за сложную с виду задачу, говоря: «Она, вероятно, слишком трудна, чтобы её решить». Проблема заключается в <a l:href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1540-5907.2006.00214.x/abstract">мотивированном скептицизме</a>, также известном как предвзятость опровержения, — более пристальном и придирчивом изучении утверждений, в которые мы не хотим верить. Скромность в её наиболее превратно понятой форме — это универсальное оправдание для того, чтобы во что-то не верить; ведь в конце концов, нельзя же быть ни в чём <emphasis>уверенным</emphasis>. Остерегайтесь универсальных оправданий!</p><p>Еще одна проблема заключается в том, что скромность слишком легко <emphasis>декларировать</emphasis>. Деннет в книге <emphasis><a l:href="http://books.google.com/books/about/Breaking_the_Spell.html?id%3dyWtwDDqR61QC">«Разрушая заклятие: религия как естественное явление»</a></emphasis> указывает на то, что, хотя во многие религиозные утверждения поверить очень трудно, людям легко поверить, что они <emphasis>должны</emphasis> в них верить. Деннет называет это «верой в веру». Что вообще значит — по-настоящему допустить, по-настоящему поверить, что три равно одному? Гораздо проще поверить, что вы каким-то образом <emphasis>должны</emphasis> верить, что три равно одному, и произносить нужные слова в подобающие моменты церковной службы. Деннет предполагает, что большую часть «религиозной веры» следует изучать как «декларирование веры» — то, во что люди, по их мнению, должны верить, и то, что, как они знают, им следует говорить.</p><p>Слишком легко отвечать на каждый контраргумент словами: «Ну, конечно, я могу ошибаться». Затем, послушно преклонив колени перед Скромностью и отвесив положенный поклон, вы можете продолжать свой путь, ничего не меняя.</p><p>Соблазн всегда состоит в том, чтобы набрать как можно больше очков с наименьшими усилиями. Соблазн в том, чтобы аккуратно встраивать всю поступающую информацию так, чтобы как можно меньше менять свои убеждения и, прежде всего, свои <emphasis>действия</emphasis>. Джон Кеннет Гэлбрейт сказал: «Столкнувшись с выбором — изменить свое мнение или доказать, что в этом нет необходимости, — почти каждый сразу же принимается за доказательство».<sup>1</sup> И чем больше <emphasis>неудобств</emphasis> влечет за собой смена мнения, тем больше усилий люди будут тратить на это доказательство.</p><p>Но знаете, если вы всё равно собираетесь <emphasis>сделать</emphasis> то же самое, нет смысла идти на такие невероятные ухищрения, чтобы это рационализировать. Я часто видел, как люди сталкиваются с новой информацией, вроде бы принимают её, а затем тщательно объясняют, почему они собираются делать ровно то же самое, что планировали и раньше, но только с другим обоснованием. Смысл мышления в том, чтобы <emphasis>формировать</emphasis> наши планы; если вы всё равно собираетесь оставить планы прежними, зачем вообще проделывать всю эту работу ради их обоснования? Самое сложное при встрече с новой информацией — <emphasis>обновиться</emphasis>, <emphasis>отреагировать</emphasis>, а не просто позволить ей бесследно исчезнуть в черной дыре. А скромность, если её «правильно» понять превратно, становится отличной черной дырой: всё, что вам нужно сделать, — это признать, что вы можете ошибаться. Поэтому написано: «Быть скромным — значит совершать конкретные действия в предвидении собственных ошибок. Признавать свою погрешимость и ничего с этим не делать — не значит быть скромным; это хвастовство своей скромностью».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gq/the_proper_use_of_humility/">*</a></p><p>1. Джон Кеннет Гэлбрейт, <emphasis>Economics, Peace and Laughter</emphasis> (Plume, 1981), 50.</p></section>
<section>
<title><p>47. Третья альтернатива.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><emphasis>Вера в Санта-Клауса дарит детям ощущение чуда и побуждает их хорошо себя вести в надежде получить подарки. Если вера в Санту будет разрушена правдой, дети утратят ощущение чуда и перестанут хорошо себя вести. Поэтому, хотя вера в Санту и не соответствует действительности, это Благородная Ложь, чистую пользу от которой необходимо сохранить по утилитарным соображениям.</emphasis></p><p>Классически это называется <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/False_dilemma">ложной дилеммой</a>, ошибкой исключённого третьего или <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Package-deal_fallacy">ошибкой «пакетной сделки»</a>. Даже если мы примем исходные фактические и моральные посылки этого аргумента, он не работает. Даже если предположить, что «политика Санты» (поощрение детской веры в Санта-Клауса) лучше «нулевой политики» (ничего не делать), из этого вовсе не следует, что сантаизм — это <emphasis>лучшая из всех возможных альтернатив</emphasis>. Другие варианты политики тоже могли бы подарить детям ощущение чуда — например, если бы мы возили их смотреть на запуск космического шаттла или покупали им научно-фантастические книги. Точно так же (если я правильно помню), попытки подкупить детей за хорошее поведение побуждают их вести себя прилично <emphasis>только</emphasis> под присмотром взрослых, тогда как похвала без подкупа ведет к безусловному хорошему поведению.</p><p>Благородная ложь обычно представляет собой ошибку «пакетной сделки», а ответом на такую ошибку служит то, что если нам действительно так нужна предполагаемая выгода, мы можем создать Третью Альтернативу для её получения.</p><p>Как нам находить Третьи Альтернативы? Первый шаг в поиске Третьей Альтернативы — это решение искать её, а последний шаг — решение её принять. Это кажется очевидным, и тем не менее большинство людей спотыкаются именно на этих двух шагах, а вовсе не в самом процессе поиска. Откуда берутся ложные дилеммы? Некоторые возникают честно, потому что более удачные альтернативы когнитивно трудно разглядеть. Но настоящая фабрика ложных дилемм — это оправдание сомнительной политики указанием на её предполагаемую выгоду по сравнению с нулевым действием. В этом случае оправдывающий <emphasis>не хочет</emphasis> никакой Третьей Альтернативы; ведь её обнаружение разрушило бы само оправдание. Меньше всего «сантаист» хочет слышать, что похвала работает лучше подкупа или что космические корабли могут вдохновлять ничуть не меньше летающих оленей.</p><p>Лучшее — враг хорошего. Если цель <emphasis>действительно</emphasis> в том, чтобы помочь людям, то лучшая альтернатива — это повод для радости: найдя более эффективную стратегию, мы сможем помочь людям еще лучше. Но если цель — оправдать конкретную стратегию, <emphasis>утверждая, что она помогает людям</emphasis>, то Третья Альтернатива становится вражеским аргументом, конкурентом.</p><p>Современная когнитивная психология рассматривает принятие решений как поиск альтернатив. В реальной жизни мало просто сравнивать варианты; для начала эти варианты нужно вообще сформулировать. В случае многих задач число альтернатив огромно, поэтому вам необходим критерий остановки поиска. Покупая дом, вы не можете сравнить все дома в городе; в какой-то момент приходится остановить поиски и принять решение.</p><p>Но что происходит, когда наши сознательные мотивы поиска — критерии, в которых мы готовы признаться сами себе, — расходятся с подсознательным влиянием? Когда мы ведем якобы альтруистический поиск, пытаясь найти альтруистическую стратегию, и находим вариант, который выгоден окружающим, но невыгоден нам самим — ну, мы не останавливаемся <emphasis>на этом</emphasis>; мы продолжаем искать. Разумеется, мы уверяем себя, что ищем стратегию, которая принесет еще больше альтруистической пользы. Но представьте, что мы находим решение, которое приносит какую-то доказуемую пользу и <emphasis>одновременно</emphasis> оказывается лично нам удобно? Тут мы сразу же останавливаем поиск! Более того, мы, скорее всего, будем <emphasis>сопротивляться</emphasis> любому предложению поискать ещё, ссылаясь, скажем, на нехватку времени. (И при этом у нас почему-то всегда находятся когнитивные ресурсы на придумывание оправданий для нашего текущего курса.)</p><p>Остерегайтесь моментов, когда вы ловите себя на попытках доказать, что стратегия <emphasis>оправданна</emphasis>, а не <emphasis>оптимальна</emphasis>; или когда вы утверждаете, что она дает хоть какую-то пользу по сравнению с бездействием, вместо того чтобы приносить максимальную пользу среди всех возможных действий.</p><p>Ложные дилеммы часто преподносятся для оправдания неэтичных действий, которые по какому-то невероятному совпадению оказываются крайне удобными. Врать, например, зачастую гораздо удобнее, чем говорить правду, а продолжать верить в то, с чего вы начали, намного проще, чем обновлять свои убеждения. Отсюда и популярность доводов в пользу Благородной Лжи; они служат защитой уже имеющегося убеждения — вы не встретите благородных лжецов, высчитывающих новую оптимальную Благородную Ложь; они просто цепляются за то враньё, с которого начали. Лучше поскорее остановить этот поиск!</p><p>Чтобы действовать более эффективно, спросите себя напрямую: <emphasis>«Если бы я увидел, что у моего нынешнего курса есть лучшая альтернатива, обрадовался бы я в глубине души или ощутил бы секундную вспышку неохоты, прежде чем отказаться от него?»</emphasis> Если ваши ответы — «нет» и «да», то берегитесь: скорее всего, вы даже не пытались искать Третью Альтернативу.</p><p>Отсюда следует еще один отличный вопрос, который стоит задать себе напрямую: <emphasis>«Провел ли я пять минут с закрытыми глазами, устраивая мозговой штурм в поисках безумных и творческих вариантов, пытаясь придумать лучшую альтернативу?»</emphasis> Это должны быть именно пять минут по часам, потому что иначе вы просто моргнёте — закроете глаза и тут же откроете — и скажете: «Да, конечно, я искал альтернативы, но их просто не оказалось». Подобное «моргание» — отличная чёрная дыра, в которую очень удобно сбрасывать свои обязанности. Настоятельно рекомендую использовать настоящие физические часы.</p><p>И эти безумные и творческие варианты — постарались ли вы не придумать среди них ни одного хорошего? Не прилагал ли какой-то потаённый уголок вашего разума тайные усилия к тому, чтобы каждый рассмотренный вариант оказывался заведомо плохим?</p><p>Поразительно, как много благородных лжецов и им подобных с готовностью идут на этические нарушения — со всеми подобающими сетованиями на муки совести, — не потратив при этом даже пяти минут по часам на поиски альтернативы. Бывают мысленные поиски, провала которых мы втайне желаем; и когда перспектива успеха сулит дискомфорт, люди хватаются за самый первый предлог, чтобы опустить руки.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hu/the_third_alternative/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>48. Лотереи: пустая трата надежд.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Классическая критика лотерей заключается в том, что в них играют как раз те люди, которые меньше всего могут позволить себе проигрыш; что лотерея — это бездонная бочка для денег, вытягивающая средства у тех, кто сильнее всего в них нуждается. Некоторые защитники лотерей и даже отдельные комментаторы на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> пытались оправдать покупку лотерейных билетов как <emphasis>рациональную покупку фантазии</emphasis> — плату в один доллар за целый день приятного предвкушения, когда ты воображаешь себя миллионером.</p><p>Но вдумайтесь, что именно это означает. Это означает, что вы занимаете свой ценный мозг фантазией, реальная вероятность которой практически равна нулю, — тончайшей ниточкой вероятности, для реализации которой вы сами ничего не можете сделать. Ваше будущее решат лотерейные шары. Это фантазия о богатстве, которое приходит <a l:href="http://www.printthis.clickability.com/pt/cpt?action%3dcpt%26title%3dThe%2bPower%2b%28and%2bPeril%29%2bof%2bPraising%2bYour%2bKids%2b--%2bNew%2bYork%2bMagazine%26expire%3d%26urlID%3d21157633%26fb%3dY%26url%3dhttp%3a//nymag.com/news/features/27840/%26partnerID%3d73272">без усилий</a> — без добросовестности, учебы, харизмы или даже терпения.</p><p>Это делает лотерею еще одной бездонной бочкой — на этот раз для эмоциональной энергии. Она побуждает людей инвестировать свои мечты, свои надежды на лучшее будущее в бесконечно малую вероятность. Если бы не лотерея, они, возможно, мечтали бы о поступлении в колледж, открытии собственного дела или повышении на работе — о вещах, которые они действительно могли бы <emphasis>сделать</emphasis>, о надеждах, которые заставляли бы их стремиться стать сильнее. Мечтающий мозг мог бы на двадцатой визуализации этой приятной фантазии заметить способ реально воплотить её в жизнь. Разве не <emphasis>для этого</emphasis> нужны мечты и мозги? Но как может эта пресная, ограниченная реальностью пища конкурировать с искусственно подслащенной перспективой мгновенного богатства — полученного не в результате доведения дотком-стартапа до IPO, а просто во вторник?</p><p>Серьезно, почему мы не можем просто сказать, что покупка лотерейных билетов — это глупо? Люди <emphasis>бывают</emphasis> глупы время от времени, и эта гипотеза не должна казаться такой уж удивительной.</p><p>Неудивительно, что человеческий мозг не производит 64-битные вычисления с плавающей запятой и не способен уменьшить эмоциональную силу приятного предвкушения в 100 000 000 раз, не потеряв при этом ход рассуждений полностью. Неудивительно и то, что многие люди не понимают, что численный расчет ожидаемой полезности должен <emphasis>отменять</emphasis> или <emphasis>заменять</emphasis> их неточные финансовые инстинкты; вместо этого они относятся к расчету лишь как к еще одному <emphasis>доводу</emphasis>, который нужно сопоставить с приятными предвкушениями — эмоционально слабому доводу, состоящему из простых закорючек на бумаге, а не из видений сказочного богатства.</p><p>Похоже, этого вполне достаточно, чтобы объяснить популярность лотерей. Почему же столь многие полемисты считают своим долгом защищать эту классическую форму <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hf/debiasing_as_nonselfdestruction/">саморазрушения</a>?</p><p>Процесс преодоления когнитивных искажений требует: (1) сначала заметить искажение, (2) детально его проанализировать, (3) решить, что это искажение вредно, (4) придумать обходной путь и затем (5) применить его на практике. К сожалению, слишком многие люди справляются с шагами 1 и 2, а затем вязнут на шаге 3, хотя тот по праву должен быть самым простым из пяти. Когнитивные искажения — это кислые лимоны, а не сладкий лимонад, и нам не стоит пытаться делать из них лимонад — нужно просто сжечь эти лимоны <emphasis>дотла</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hl/lotteries_a_waste_of_hope/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>49. Новая улучшенная лотерея.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Люди <a l:href="http://www.economist.com/blogs/freeexchange/2007/04/the_future_of_fantasy">все еще утверждают</a>, что лотерея — это не напрасная растрата надежд, а услуга, позволяющая купить фантазию: «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/hl/lotteries_a_waste_of_hope/e1u">грезить</a> о том, как станешь миллионером, тратя на это куда меньше денег, чем на грезы о голливудских звездах в кино». Один <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hl/lotteries_a_waste_of_hope/e20">комментатор</a> написал: «Есть огромная разница между нулевой вероятностью разбогатеть и вероятностью, равной эпсилон. Покупка билета позволяет вашей мечте о богатстве преодолеть эту пропасть».</p><p>Собственно, одна из мыслей, которую я пытался выразить, состоит в том, что разница между нулевой вероятностью разбогатеть и вероятностью, равной эпсилон, — порядка самого эпсилон. Если сомневаетесь, пусть эпсилон будет равен единице, деленной на гуголплекс.</p><p>Так или иначе, если мы притворимся, будто лотерея продает надежду величиной в эпсилон, это наводит на мысль о концепции Новой Улучшенной Лотереи. В среднем раз в пять лет, в случайное время — определяемое, скажем, распадом слаборадиоактивного элемента — Новая Улучшенная Лотерея производит выплату. Вы платите всего один раз, один доллар, и получаете не несколько дней эпсилон-вероятности разбогатеть, а несколько <emphasis>лет</emphasis> эпсилона. И это еще не все: богатство может обрушиться на вас когда угодно! В <emphasis>любую минуту</emphasis> может зазвонить телефон и сообщить, что <emphasis>вы, да-да, именно вы</emphasis> — миллионер!</p><p>Подумайте, насколько это лучше обычного лотерейного розыгрыша, который проводится лишь в определенное время, несколько раз в неделю. Допустим, заходит босс и требует переделать предложение, провести инвентаризацию или сделать еще какую-нибудь столь же занудную работу. Вместо того чтобы приниматься за работу, вы можете повернуться к телефону и уставиться на него, надеясь на тот самый звонок — ведь существует эпсилон-вероятность, что <emphasis>именно в этот самый момент вам, да-да, именно вам</emphasis> присудят Главный приз! И даже если этого не произошло в <emphasis>эту</emphasis> минуту, что ж, не нужно расстраиваться — ведь это может случиться в <emphasis>следующую</emphasis>!</p><p>Представьте, сколько еще фантазий сделает возможными эта Новая Улучшенная Лотерея. Вы могли бы ходить по супермаркету, складывая в тележку дорогие товары — если мобильник так и не зазвонит с новостью о выигрыше, вы ведь всегда сможете выложить их обратно, верно?</p><p>Возможно, Новая Улучшенная Лотерея могла бы даже показывать непрерывно меняющееся распределение вероятностей самого выигрыша и выпадения конкретных номеров, при том что в среднем всё это соответствовало бы вышеупомянутому распределению Пуассона. Подумайте, как <emphasis>это</emphasis> было бы здорово! О боже, прямо в эту минуту вероятность выигрыша почти в десять раз выше обычной! И смотрите, у выбранного мной для Мега-шара числа 42 шансы на победу сейчас почти вдвое выше обычного! Эти данные можно выводить прямо на экраны мобильников, чтобы люди могли в любой момент открыть телефон и проверить свои шансы. Представьте, насколько <emphasis>это</emphasis> было бы захватывающе! Намного интереснее, чем сводить баланс в чековой книжке! Намного интереснее, чем делать уроки! Эта новая мечта была бы настолько слаще, что соперничала бы не только с надеждами поступить в техникум, но и с надеждами пораньше уйти с работы. Люди могли бы целый день сидеть, уткнувшись в экран, — да им больше ни о чем <emphasis>другом</emphasis> и мечтать бы не понадобилось!</p><p>Да уж, предлагать людям заманчивые грезы, <emphasis>которые на самом деле никогда не сбудутся</emphasis>, — это, без сомнения, очень ценная услуга. Раз люди готовы платить, значит, ценность в этом есть. Иначе пришлось бы признать, что потребители совершают ошибку, а мы все прекрасно знаем, что такого быть не может.</p><p>И тем не менее нынешние правительства с их гнусной монополией на лотереи не предлагают эту простую и очевидную услугу. Почему? Потому что они хотят брать с людей втридорога. Они хотят, чтобы те тратили деньги каждую неделю. Они хотят, чтобы люди выкладывали по сто долларов ради упоительного ощущения, будто их шансы выиграть возросли в сто раз, вместо того чтобы дать им возможность просто смотреть в экран телефона и ждать, когда вероятность резко подскочит. Так что если вы верите, будто лотерея — это услуга, то это услуга по явно и чудовищно завышенной цене, которую к тому же навязывают беднейшим слоям общества. И ваш священный долг как гражданина — требовать взамен Новую Улучшенную Лотерею.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hm/new_improved_lottery/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>50. Но ведь шанс всё равно есть, правда?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Много лет назад я разговаривал с одним человеком, и он вскользь заметил, что не верит в эволюцию. Я сказал: «Сейчас не девятнадцатый век. Когда Дарвин только предложил теорию эволюции, сомневаться в ней, возможно, было разумно. Но на дворе двадцать первый век. Мы умеем <emphasis>читать гены.</emphasis> У человека и шимпанзе ДНК совпадает на 98%. Мы <emphasis>знаем</emphasis>, что люди и шимпанзе — родственники. Всё <emphasis>кончено.</emphasis>»</p><p>Он сказал: «Может, ДНК похожа просто по совпадению».</p><p>Я сказал: «Шансы против этого — примерно два в степени семьсот пятьдесят миллионов к одному».</p><p>Он сказал: «Но ведь шанс всё-таки есть, верно?»</p><p>Есть целый ряд причин, по которым моё тогдашнее «я» не может претендовать на безоговорочную моральную победу в этом разговоре. Во-первых, я совершенно не помню, откуда выкопал это число — 2<sup>750 000 000</sup>, хотя метапорядок величины, скорее всего, верный. Во-вторых, моё тогдашнее «я» не применило концепцию калиброванной уверенности. За всю историю человечества во всех тех случаях, когда люди оценивали шансы против чего-либо как 2<sup>750 000 000</sup> к 1, они, несомненно, ошибались чаще, чем один раз на 2<sup>750 000 000</sup> случаев. Например, оценку доли общих генов позже скорректировали до 95%, а не 98% — и это значение может относиться только к 30 000 известных генов, а не ко всему геному, а в таком случае неверен и метапорядок величины.</p><p>Но ответ моего собеседника я всё равно считаю весьма забавным.</p><p>Я не помню, что ответил дальше — скорее всего, что-то вроде «<strong><emphasis>Нет</emphasis></strong>», — но этот случай мне запомнился, поскольку он принёс мне несколько озарений касательно законов мышления в представлении непросветлённых.</p><p>Тогда мне впервые пришло в голову, что человеческая интуиция проводит качественное различие между «Шансов нет» и «Шанс ничтожно мал, но его стоит учитывать». Это можно заметить по дискуссии о лотереях в блоге <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>, где кто-то написал: «Есть огромная разница между нулевым шансом на выигрыш и шансом, равным эпсилон», на что я ответил: «Нет, разница — порядка эпсилон; если сомневаетесь, пусть эпсилон будет равен единице, делённой на гуголплекс».</p><p>Проблема в том, что теория вероятностей иногда позволяет нам рассчитать шанс, который действительно слишком мал, чтобы тратить на него мысленное пространство, — но к этому моменту вы его уже рассчитали. Люди путают карту с территорией, поэтому на интуитивном уровне отслеживание символически описанной вероятности ощущается как «шанс, который стоит учитывать», даже если <emphasis>референт</emphasis> этого символического описания — число настолько крошечное, что, будь оно пылинкой, вы бы её не заметили. Мы можем использовать слова для описания таких маленьких чисел, но не чувства — столь слабого чувства просто не существует, для его возникновения не активируется достаточно нейронов и не выделится достаточно нейромедиаторов. Вот почему люди покупают лотерейные билеты: никто не способен <emphasis>почувствовать</emphasis> ничтожность столь малой вероятности.</p><p>Но ещё более увлекательным мне показалось качественное различие между «абсолютными» и «вероятностными» аргументами, согласно которому, если аргумент не является абсолютно надёжным, его разрешается игнорировать. Мол, если вероятность равна нулю, то от убеждения приходится отказаться, но если вероятность равна единице, делённой на гугол — его дозволено сохранить.</p><p>Конечно, у нас свободная страна, и никто не должен сажать вас в тюрьму за противозаконные рассуждения, но если вы собираетесь игнорировать аргумент, согласно которому вероятность равна единице, делённой на гугол, то почему бы не проигнорировать и тот, который говорит, что вероятность равна нулю? В конце концов, раз уж вы всё равно закрываете глаза на свидетельства, почему игнорировать абсолютные свидетельства считается гораздо худшим грехом, чем вероятностные?</p><p>В жизни я часто замечал, что учусь на чужих на редкость вопиющих дурных примерах, надлежащим образом обобщая их для более тонких случаев. В данном случае обратный урок состоит в том, что если вы не можете просто по своему хотению отмахнуться от вероятности, равной единице, делённой на гугол, то не можете отмахнуться и от вероятности в 0,9. Всё это один и тот же скользкий обрыв.</p><p>Вспомните его пример, если поймаете себя на мысли: «Но вы ведь не можете <emphasis>доказать</emphasis>, что я не прав». Если вы собираетесь игнорировать вероятностный контраргумент, почему бы точно так же не проигнорировать и доказательство?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ml/but_theres_still_a_chance_right/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>51. Ошибка серого.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Софист: «Мир не чёрно-белый. Никто не совершает абсолютного добра или абсолютного зла. Всё вокруг серое. Следовательно, никто не лучше других».</p><p>Зетет: «Зная только серый цвет, ты делаешь вывод, что все оттенки серого одинаковы. Ты смеёшься над простотой двухцветного взгляда на мир, однако сам заменяешь его одноцветным...»</p><p>— Марк Стиглер, <emphasis>«Праща Давида»</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Не знаю, есть ли у ошибки Софиста официальное название, но я называю её Ошибкой серого. Мы видели её проявление в предыдущем эссе — в рассуждениях человека, который верил, что шансы против какого-то события, равные двум в степени семьсот пятьдесят миллионов к одному, означают, что «шанс всё ещё есть». Все вероятности для него были просто «неопределёнными», а значит, он чувствовал себя вправе игнорировать их, если ему вздумается.</p><p>Утверждения «Луна сделана из зелёного сыра» и «Солнце состоит в основном из водорода и гелия» одинаково выражают неопределённость, но это далеко не одна и та же неопределённость.</p><p>Всё вокруг состоит из оттенков серого, но есть оттенки серого настолько светлые, что кажутся почти белыми, и оттенки настолько тёмные, что кажутся почти чёрными. Даже если бы это было не так, мы всё равно могли бы сравнивать оттенки и говорить: «этот темнее» или «этот светлее».</p><p>Много лет назад одним из тех странных маленьких моментов, которые сформировали меня как рационалиста, стало прочтение абзаца из книги <emphasis>«Игрок вне игры»</emphasis> Иэна М. Бэнкса, особенно выделенного жирным шрифтом предложения:<sup>2</sup></p><p>Виновная система не признаёт невиновных. Как и любой властный аппарат, считающий, что все либо за него, либо против, мы — против него. Вы тоже были бы против, если бы задумались. Сам образ вашего мышления относит вас к числу его врагов. Возможно, это и не ваша вина, ведь <strong>любое общество навязывает часть своих ценностей тем, кто в нём вырос, но суть в том, что некоторые общества стараются максимизировать этот эффект, а некоторые — минимизировать</strong>. Вы вышли из последнего и теперь должны объясняться перед первым. Изворачиваться будет труднее, чем вы думаете; нейтралитет, скорее всего, невозможен. Вы не можете отказаться от своих политических взглядов; они не являются какой-то обособленной сущностью, которую можно отделить от остального вашего существа; они функция вашего существования. Я это знаю, и они это знают; вам лучше с этим смириться.</p><p>Пожалуйста, не пишите гневных комментариев о том, что если общество навязывает меньше своих ценностей, то каждому последующему поколению приходится проделывать больше работы, чтобы начинать всё с нуля. Из этого абзаца я вынес вовсе не это.</p><p>Я вынес из него мысль, которая задним числом кажется настолько очевидной, что я мог бы почерпнуть её в сотне других мест; но почему-то именно этот абзац заставил детали в моей голове встать на свои места.</p><p>Это была концепция Количественного пути применительно к жизненным проблемам — таким как моральные суждения и стремление к самосовершенствованию. Идея о том, что даже если вы не можете полностью выключить некий тумблер, вы всё равно можете стремиться увеличить или уменьшить его значение.</p><p>Разве это слишком очевидно, чтобы об этом говорить? Я утверждаю, что нет, поскольку многие блогеры писали о <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>: «Это невозможно, никто не может полностью избавиться от предвзятости». И мне неважно, если автор этих слов — профессиональный экономист; очевидно, что он ещё не постиг Количественный путь в его приложении к повседневной жизни и таким вещам, как самосовершенствование. То, что я не могу <emphasis>устранить</emphasis> полностью, всё равно очень даже стоит <emphasis>уменьшить</emphasis>.</p><p>Или рассмотрим этот диалог между <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/12/economist-judgm.html">Робином Хэнсоном</a> и <a l:href="http://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2007/12/how-my-views-di.html">Тайлером Коуэном</a>. Робин Хэнсон сказал, что предпочитает отдавать не менее 75% веса предписаниям экономической теории по сравнению со своей интуицией: «Я стараюсь в основном просто напрямую применять экономическую теорию, добавляя как можно меньше личных или культурных суждений». Тайлер Коуэн ответил:</p><p>На мой взгляд, никакого «прямого применения экономической теории» не существует... Теории всегда применяются через наши личные и культурные фильтры, и иначе быть просто не может.</p><p>Да, но вы можете попытаться минимизировать этот эффект или можете делать то, что его гарантированно усилит. И <emphasis>если</emphasis> вы пытаетесь его минимизировать, то во многих случаях я считаю вполне разумным называть результат «прямым» применением — даже в экономике.</p><p>«Все несовершенны». Махатма Ганди был несовершенен, и Иосиф Сталин был несовершенен, но это были разные оттенки несовершенства. Утверждение «Все несовершенны» — отличный пример замены двухцветного взгляда одноцветным. Если вы скажете: «Никто не идеален, но <emphasis>некоторые люди менее несовершенны, чем другие</emphasis>», вам вряд ли станут аплодировать, но вы даёте надежду тем, кто стремится стать лучше. В конце концов, никто не является <emphasis>совершенно</emphasis> несовершенным.</p><p>(Когда мне говорят: «Перфекционизм вреден», я отвечаю: «Я считаю, что быть несовершенным — это нормально, но не настолько, чтобы это замечали другие».)</p><p>Точно так же глупо поступают те, кто заявляет: «Каждая научная парадигма навязывает свои допущения при интерпретации экспериментов», а затем ведут себя так, будто доказали, что наука находится на одном уровне с шаманством. Каждое мировоззрение навязывает часть своей структуры наблюдениям, но суть в том, что есть мировоззрения, которые пытаются свести это навязывание к минимуму, и мировоззрения, которые этим гордятся. Абсолютно белого цвета не существует, но одни оттенки серого гораздо светлее других, и глупо относиться к ним так, будто все они одинаковы.</p><p>То, что Луна вращается вокруг Земли последние несколько миллиардов лет, то, что вы видели её на небе все эти годы и ожидаете увидеть завтра в назначенном месте и в положенной фазе, — всё это не является абсолютной достоверностью. И если вы ожидаете, что невидимый дракон исцелит вашу дочь от рака, это тоже не является абсолютной достоверностью. Но это весьма разные степени неопределенности: одно дело — ожидать, что события вновь произойдут в точности так, как вы ранее предсказали с точностью до двенадцатого знака после запятой, и совсем другое — ожидать чего-то, что <emphasis>нарушает</emphasis> ранее наблюдаемый порядок вещей. Называть и то и другое «верой» кажется чересчур широким обобщением.</p><p>Это поразительная психология — все эти заявления в духе: «Наука тоже основана на вере, так-то!» Обычно это говорят люди, утверждающие, что вера — это <emphasis>хорошо</emphasis>. Но почему тогда они произносят «Наука тоже основана на вере!» таким гневно-торжествующим тоном, а не как комплимент? И, казалось бы, с их стороны это довольно <emphasis>опасный</emphasis> комплимент. Если наука основана на «вере», значит, она того же рода, что и религия — они напрямую сопоставимы. Если наука — это религия, то это религия, которая исцеляет больных и раскрывает тайны звёзд. Логично было бы сказать: «Жрецы науки могут совершенно открыто, публично и проверяемо ходить по Луне, совершая чудо веры, а вера ваших жрецов на такое не способна». Уверены ли вы, что хотите заходить на эту территорию, о поборник веры? Возможно, поразмыслив хорошенько, вы предпочтёте забрать назад свои слова о том, что «наука — это тоже религия»?</p><p>Здесь наблюдается странная динамика: вы пытаетесь очистить свой оттенок серого, доводите его до состояния, когда он становится совсем светлым, и вдруг кто-то встаёт и глубоко оскорблённым тоном заявляет: «Но ведь это не белый! Это серый!» Одно дело, когда говорят: «Этот оттенок не такой светлый, как вам кажется, из-за конкретных проблем X, Y и Z». И совсем другое — когда кто-то гневно восклицает: «Это не белый! Это серый!» — не указывая при этом ни на одно конкретное тёмное пятно.</p><p>В таких случаях я начинаю подозревать психологию более несовершенную, чем обычно: возможно, человек заключил дьявольскую сделку со своими собственными ошибками и теперь и слышать не хочет ни о какой возможности стать лучше. Когда человек находит оправдание тому, чтобы не пытаться стать лучше, он часто отказывается признать, что кто-то другой <emphasis>может</emphasis> пытаться стать лучше, и с этого момента любой способ самосовершенствования становится его врагом, а любое заявление о возможности двигаться вперёд воспринимается им как личное оскорбление. И вот на одном дыхании он с гордостью произносит: «Я рад быть серым», а в следующий же миг с гневом добавляет: «Но и <emphasis>вы тоже серые!</emphasis>»</p><p>Даже если нет чёрного и белого, всё равно есть более светлое и более тёмное, и не все оттенки серого одинаковы.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mm/the_fallacy_of_gray/hho">G2</a> отсылает нас к эссе Азимова <a l:href="http://chem.tufts.edu/AnswersInScience/RelativityofWrong.htm">«Относительность неправды»</a>:<sup>3</sup></p><p>Когда люди думали, что Земля плоская, они ошибались. Когда люди думали, что Земля шарообразная, они тоже ошибались. Но если вы считаете, что верить в шарообразность Земли — столь же глубокое заблуждение, как и верить в её плоскость, то вы ошибаетесь больше, чем те и другие вместе взятые.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mm/the_fallacy_of_gray/">*</a></p><p>1. Марк Стиглер, <emphasis>«Праща Давида»</emphasis> (Baen, 1988).</p><p>2. Иэн Бэнкс, <emphasis>«Игрок вне игры»</emphasis> (Orbit, 1989).</p><p>3. Айзек Азимов, <emphasis>«Относительность неправды»</emphasis> (Oxford University Press, 1989).</p></section>
<section>
<title><p>52. Абсолютный авторитет.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>И вот кое-кто приходит к вам и свысока заявляет: «Наука на самом деле ничего не <emphasis>знает</emphasis>. Всё, что у вас есть, — это <emphasis>теории</emphasis>, вы не можете знать <emphasis>наверняка</emphasis>, что вы правы. Вы, учёные, передумали насчёт того, как работает гравитация, — где гарантия, что завтра вы не передумаете насчёт эволюции?»</p><p>Перед вами — бездонная культурная пропасть. Если вы думаете, что её можно перешагнуть за пару фраз, вас ждёт горькое разочарование.</p><p>В мире непосвящённых существует авторитет и не-авторитет. То, чему можно доверять, заслуживает доверия; то, чему доверять нельзя, можно с тем же успехом выбросить на помойку. Есть хорошие источники информации и плохие источники информации. Если учёные хотя бы раз за всю свою историю меняли показания, значит, наука не может быть истинным Авторитетом и ей больше никогда нельзя доверять — как свидетелю, пойманному на противоречии, или как сотруднику, уличённому в краже из кассы.</p><p>К тому же этот человек принимает как данность, что сторонник идеи обязан защищать её от любых возможных контраргументов и ни в чём не признаваться. Все утверждения оцениваются с соответствующей скидкой. Если уж сам <emphasis>сторонник</emphasis> науки признаёт, что наука несовершенна — ну, значит, грош ей цена.</p><p>Если человек всю жизнь привык жить в уверенности, вы не можете просто сказать ему: «Наука вероятностна, как и любое другое знание». Первую половину фразы он воспримет как чистосердечное признание вины, а вторую отбросит как неуклюжую попытку обвинить всех вокруг, лишь бы уйти от суда.</p><p>Ты признала, что тебе нельзя доверять, — так изыди, Наука, и больше нас не тревожь!</p><p>Один из очевидных источников такого мышления — религия, где священные тексты якобы исходят от Бога; следовательно, признание любого изъяна в них полностью уничтожило бы их авторитет; поэтому малейшее сомнение греховно, а заявлять о своей уверенности <emphasis>обязательно</emphasis>, уверены вы на самом деле или нет.</p><p>Но я подозреваю, что традиционная школьная система тоже приложила к этому руку. Учитель говорит вам определённые вещи, и вы обязаны в них верить и воспроизводить их на контрольной. Но когда ученик в классе высказывает предположение, вы вовсе не обязаны с ним соглашаться — вы вольны соглашаться или не соглашаться (как кажется), и никто вас за это не накажет.</p><p>Боюсь, этот опыт проецирует сферу убеждений на социальные сферы <emphasis>авторитета</emphasis>, <emphasis>приказа</emphasis> и <emphasis>закона.</emphasis> В социальной сфере существует качественная разница между абсолютными и неабсолютными законами, между приказами и пожеланиями, между авторитетами и не-авторитетами. Кажется, будто существует строгое и нестрогое знание, подобно строгому и нестрогому правилам. Строгим авторитетам необходимо подчиняться, тогда как нестрогим советам можно следовать, а можно и пренебречь ими — по личному усмотрению. И наука, раз уж она признаёт возможность ошибки, должна относиться ко второй категории.</p><p>(Попутно замечу: я вижу сходство с теми, кто считает, будто если вы не получили Авторитетное значение вероятности, выписанное учителем на бумажке или спущенное из какого-то другого Неоспоримого Источника, то ваша неопределённость не имеет отношения к байесовской теории вероятностей. Ведь кто-то может — <emphasis>о ужас!</emphasis> — поспорить с вашей оценкой априорной вероятности. Таким образом, не до конца просвещённым кажется, что байесовские априорные вероятности относятся к категории ученических гипотез, а не к категории истин, продиктованных учителем, — то есть это не настоящее <emphasis>знание.</emphasis>)</p><p>Культурная пропасть между Авторитетным Путём и Количественным Путём изрядно досаждает тем из нас, кто вглядывается в неё со стороны рационалистов. Перед нами человек, который верит, что обладает знанием <emphasis>более</emphasis> надёжным, чем просто вероятностные догадки науки — такие как догадка о том, что завтра Луна взойдёт в положенном месте и в положенной фазе, точь-в-точь как она делала каждую наблюдаемую ночь с момента появления астрономических записей, и в полном соответствии с предсказаниями физических теорий, чья точность ранее подтверждалась до четырнадцатого знака после запятой. И что же это за знание, которое непосвящённые ставят выше нашего, и почему? Вероятно, это какой-нибудь замшелый древний свиток, опровергнутый вдоль и поперёк всеми мыслимыми способами — и с воскресенья, и с понедельника, и в любой другой день недели. И всё же это надёжнее Науки (по их словам), потому что этот свиток никогда не признаёт ошибок и никогда не меняет своего мнения, сколько бы его ни опровергали. Они швыряются словом «уверенность» как теннисным мячиком, обращаясь с ним легко, словно с пёрышком, — в то время как учёных тяготит долг сомнения, заставляющий их бороться за достижение хотя бы малой доли вероятности. «Я совершенен, — заявляют они без тени заботы, — я, должно быть, стою неизмеримо выше <emphasis>вас</emphasis>, кому всё ещё приходится трудиться над собственным улучшением».</p><p>Вы не сможете сказать им ничего простого — нет никакого <emphasis>быстрого</emphasis> разгромного ответа. Тщательно всё продумав, вы, возможно, сумеете склонить на свою сторону аудиторию, если это публичные дебаты. К сожалению, нельзя просто выпалить: «Глупый смертный, Количественный Путь недоступен твоему пониманию, а убеждения, которые ты так легко называешь „достоверными“, менее надёжны, чем слабейшая из наших великих гипотез». Это различие на уровне <emphasis>целостного мироощущения</emphasis>, которое вообще нелегко выразить словами, а уж тем более быстро.</p><p>Что же можно попробовать сделать риторически перед аудиторией? Трудно сказать... возможно, это:</p><p>«Сила науки проистекает из её способности менять мнение и признавать ошибки. Если вы ни разу не признавали себя неправым, это вовсе не значит, что вы сделали меньше ошибок».</p><p>«Кто угодно может <emphasis>сказать</emphasis>, что уверен абсолютно. Куда труднее никогда-никогда не совершать ошибок. Учёные понимают эту разницу, поэтому и не говорят, что уверены абсолютно. Вот и всё. Это не значит, что у них есть какая-то конкретная причина сомневаться в теории — буквально все свидетельства до единого могут указывать в одном направлении, все звёзды и планеты могут выстроиться, как костяшки домино, в поддержку одной-единственной гипотезы, но учёные всё равно не скажут, что они абсолютно уверены, потому что у них просто более высокие стандарты. Это не значит, что у учёных меньше <emphasis>права</emphasis> на уверенность, чем, скажем, у политиков, которые вечно кажутся столь уверенными во всём».</p><p>«Учёные используют фразу „нет абсолютной уверенности“ совсем не так, как вы привыкли в обычном разговоре. Ну то есть представьте, что вы пришли к врачу, сдали анализ крови, и врач возвращается и говорит: „Мы тут провели тесты, и нет абсолютной уверенности, что вы не состоите из сыра, а ещё есть ненулевая вероятность, что двадцать фей из разумного шоколада поют песенку „Я люблю тебя“ из „Барни“ в вашем толстом кишечнике“. Бегите без оглядки, вашему врачу самому нужен врач. Когда то же самое говорит учёный, это означает, что, по его мнению, вероятность настолько ничтожна, что её не разглядеть и в электронный микроскоп, но учёный готов рассмотреть свидетельства в том крайне маловероятном случае, если они у вас есть».</p><p>«Согласились бы вы изменить своё мнение о вещах, которые называете „достоверными“, если бы увидели достаточно доказательств? Ну, к примеру, представьте, что сам Бог спустился с небес и сказал вам, что вся ваша религия истинна, за исключением непорочного зачатия. Если это изменит ваше мнение, вы не можете говорить, что абсолютно уверены в непорочном зачатии. По техническим причинам из теории вероятностей, если для вас теоретически возможно изменить своё мнение о чём-либо, вероятность этого события не может быть в точности равна единице. Неопределённость может быть меньше пылинки, но она должна присутствовать. Ну а если вы не изменили бы своего мнения, даже если бы сам Бог сказал вам об обратном, тогда, пожалуй, ваша проблема с нежеланием признавать свои ошибки выходит далеко за рамки того, что может сказать вам такой смертный, как я».</p><p>Но в каком-то смысле гораздо более интересный вопрос заключается в том, что сказать человеку <emphasis>не</emphasis> перед аудиторией. Как начать долгий процесс обучения жизни во вселенной без уверенности?</p><p>Мне кажется, самым первым шагом должно стать понимание того, что жить без уверенности <emphasis>можно</emphasis> — что <emphasis>если,</emphasis> <emphasis>гипотетически говоря,</emphasis> вы не можете быть ни в чём уверены абсолютно, это не лишает вас способности проводить моральные или фактические различия. Перефразируя Лоис Буджолд: «Не дави сильнее — снижай сопротивление».</p><p>Одним из распространённых <emphasis>способов защиты</emphasis> Абсолютного Авторитета является то, что я называю «Аргументом от „аргумента от серого“», и звучит он следующим образом:</p><p><emphasis>Моральные релятивисты говорят:</emphasis></p><p>Мир не чёрно-белый, следовательно:</p><p>Всё серое, следовательно:</p><p>Никто не лучше других, следовательно:</p><p>Я могу делать всё, что захочу, и вы не сможете меня остановить, му-ха-ха-ха.</p><p>Но мы должны иметь возможность не давать людям совершать убийства.</p><p>Следовательно, должен существовать способ быть абсолютно уверенным, иначе победят моральные релятивисты.</p><p>Глупость, вывернутая наизнанку, — ещё не ум. Нельзя прийти к правильному ответу, выворачивая наизнанку <emphasis>каждую до единой</emphasis> строчку аргумента, ведущего к ложному выводу, — тем самым вы даёте глупцу слишком много детального контроля над собой. В математическом доказательстве верной должна быть каждая отдельная строчка, чтобы оно оставалось в силе. И из того факта, что моральные релятивисты говорят: «Мир не чёрно-белый», вовсе не следует, будто это ложь, — точно так же, как из веры Сталина в то, что 2 + 2 = 4, не следует ложность утверждения «2 + 2 = 4». Ошибка (а достаточно всего одной) заключается в скачке от двухцветного восприятия к одноцветному — к представлению, будто все оттенки серого одинаковы.</p><p>Согласиться с посылкой, будто для того, чтобы поступать нравственно, вам необходимо абсолютное знание об абсолютно добрых и абсолютно злых вариантах выбора, значило бы уступить слишком многое (по сути, проиграть весь спор). Вы можете обладать не вполне достоверным знанием о том, какие варианты относительно лучше, а какие относительно хуже, и всё равно делать выбор. На самом деле это должно быть делом рутинным, а не поводом разводить драму.</p><p>То есть, конечно, если вам нужно выбрать между двумя альтернативами, А и Б, и вы каким-то образом ухитрились обрести заведомо достоверную, хорошо откалиброванную стопроцентную уверенность в том, что А абсолютно и во всех отношениях желательно, а Б — это средоточие всего злого и отвратительного, то это <emphasis>достаточное</emphasis> условие для выбора А вместо Б. Но это вовсе не <emphasis>необходимое</emphasis> условие.</p><p>О, и ещё: <a l:href="http://www.nizkor.org/features/fallacies/appeal-to-consequences.html">Логическая ошибка: апелляция к последствиям веры.</a></p><p>Так, что ещё им нужно знать? Ну, существует целая рационалистическая культура, согласно которой сомнения, вопросы и признание собственных ошибок вовсе не являются чем-то ужасным и постыдным.</p><p>Есть ещё целая концепция получения информации благодаря <emphasis>вглядыванию в вещи</emphasis>, а не обращению в чью-то веру. Когда вы вглядываетесь в вещи пристальнее, вы порой обнаруживаете, что они отличаются от того, какими казались на первый взгляд; но это не означает, что Природа солгала вам или что вам нужно вообще отказаться от попыток видеть.</p><p>Кроме того, существует понятие откалиброванной уверенности — представление о том, что «вероятность» — это не то же самое, что шкала прогресса в вашей голове, измеряющая степень вашей эмоциональной приверженности идее. Это скорее мера того, насколько часто, на практике, в реальной жизни люди, находящиеся в определённом состоянии убеждённости, говорят вещи, которые действительно оказываются правдой. Если вы возьмёте сто человек и попросите каждого сделать заявление, в котором они «абсолютно уверены», сколько из этих заявлений окажутся верными? Не сто.</p><p>Напротив, те утверждения, которые люди защищают с наибольшим фанатизмом, имеют <emphasis>куда меньше</emphasis> шансов оказаться верными, чем фразы вроде «Солнце больше Луны», которые кажутся слишком очевидными, чтобы из-за них волноваться. На каждое утверждение, в котором кто-то «абсолютно уверен», вы, вероятно, сможете найти кого-то, кто «абсолютно уверен» в обратном, поскольку столь фанатичные заявления о своей убеждённости не возникают в отсутствие противостояния. Так что шкала прогресса в головах людей, измеряющая их эмоциональную приверженность убеждению, плохо переводится в откалиброванную уверенность — она даже не ведёт себя монотонно.</p><p>Что касается «абсолютной уверенности» — ну, если вы утверждаете, что вероятность чего-то составляет 99,9999%, это значит, вы полагаете, что могли бы сделать <emphasis>один миллион</emphasis> столь же сильных независимых утверждений <emphasis>одно за другим</emphasis> на протяжении примерно целого года и ошибиться в среднем лишь однажды. Это уже само по себе невероятно. (Удивительно осознавать, что мы действительно можем <emphasis>достичь</emphasis> такого уровня уверенности для заповеди «Да не выиграешь ты в лотерею».) Так что о вероятности 1,0 лучше вообще умолчать. Как только вы поймёте, что вам не <emphasis>нужны</emphasis> вероятности 1,0, чтобы нормально жить, вы осознаете, насколько абсолютно нелепо думать, будто вы вообще способны добраться до 1,0 с помощью человеческого мозга. Вероятность 1,0 — это не просто уверенность, это <emphasis>бесконечная уверенность.</emphasis></p><p>На самом деле мне кажется, что во избежание общественного недопонимания учёным, пожалуй, следовало бы повсюду говорить «Мы не БЕСКОНЕЧНО уверены» вместо «Мы не уверены». Поскольку последнее выражение в обыденном разговоре наводит на мысль, что вам известна какая-то конкретная причина для сомнений.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mn/absolute_authority/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>53. Как убедить меня в том, что 2 + 2 = 3. В эссе «Что такое свидетельство?» я писал:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вот почему рационалисты придают такое большое значение кажущемуся парадоксальным утверждению, что убеждение по-настоящему <emphasis>чего-то стоит</emphasis>, только если вас, в принципе, можно убедить в обратном. Если бы ваша сетчатка приходила в одно и то же состояние независимо от того, какой свет на неё попадает, вы были бы слепы... Отсюда и выражение «слепая вера». Если то, во что вы верите, не зависит от того, что вы видите, вас ослепили столь же надежно, как если бы выкололи вам глаза.</p><p>Джихан Баран <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jl/what_is_evidence/f7h">ответил</a>:</p><p>Я не могу представить себе ситуацию, в которой равенство 2 + 2 = 4 оказалось бы ложным. Возможно, поэтому моя вера в то, что 2 + 2 = 4, безусловна.</p><p>Признаться, я и сам не могу представить «ситуацию», которая <emphasis>сделала бы</emphasis> равенство 2 + 2 = 4 ложным. (Существуют переопределения понятий, но это не «ситуации», да и речь в таком случае пойдет уже не о двойке, четверке, знаках равенства или сложения.) Но это не делает моё убеждение безусловным. Мне довольно легко представить ситуацию, которая <emphasis>убедила бы</emphasis> меня в том, что 2 + 2 = 3.</p><p>Допустим, однажды утром я встаю, достаю две беруши, кладу их рядом с двумя другими берушами на прикроватную тумбочку и замечаю, что теперь там три беруши, причём никакие беруши не появлялись и не исчезали — вопреки моей памяти о том, что два плюс два должно быть равно четырем. Более того, когда я мысленно визуализирую этот процесс, мне кажется, что для получения XXXX из XX и XX требуется, чтобы лишний X возник из ниоткуда; вдобавок это не согласуется с другой арифметикой, которую я представляю: ведь вычитание XX из XXX дает XX, а вычитание XX из XXXX дает XXX. Это противоречило бы моим воспоминаниям о том, что 3 - 2 = 1, но полагаться на память было бы нелепо перед лицом физического и мысленного подтверждения того, что XXX - XX = XX.</p><p>Я также проверил бы карманный калькулятор, Google и, возможно, свой экземпляр «1984», где Уинстон пишет, что «Свобода — это свобода сказать, что дважды два — три». Все они, разумеется, показали бы, что остальной мир согласен с моим текущим представлением о том, что 2 + 2 = 3, и противоречит моей памяти.</p><p>Как я вообще мог так заблуждаться, что верил, будто 2 + 2 = 4? На ум пришли бы два объяснения. Во-первых, неврологический сбой (возможно, вызванный чихом), из-за которого все результаты сложения в моей памяти увеличились на единицу. Во-вторых, кто-то меня дурачит — с помощью гипноза или потому, что я нахожусь в компьютерной симуляции. В последнем случае я счел бы более вероятным, что они вмешались в мои <emphasis>воспоминания</emphasis> об арифметике, нежели то, что 2 + 2 <emphasis>на самом деле</emphasis> равнялось 4. Ни одно из этих правдоподобно звучащих объяснений не помешало бы мне заметить, что я очень, очень, <emphasis>очень</emphasis> сильно запутался.</p><p>Иными словами, убедить меня в том, что 2 + 2 = 3, могло бы точно такое же свидетельство, какое сейчас убеждает меня в том, что 2 + 2 = 4: перекрёстный огонь свидетельств в виде физического наблюдения, мысленной визуализации и общественного согласия.</p><p>Было время, когда я понятия не имел, что 2 + 2 = 4. Я пришел к этому <emphasis>новому</emphasis> убеждению не в результате случайных процессов — иначе у моего мозга не возникло бы особых причин в итоге сохранить «2 + 2 = 4» вместо «2 + 2 = 7». Тот факт, что мой мозг хранит ответ, удивительно похожий на результат выкладывания двух берушей рядом с двумя другими берушами, требует объяснения: какое именно сопряжение порождает это странное зеркальное отражение реальности в разуме.</p><p>Для убеждения в каком-либо факте существуют лишь две возможности: либо оно появилось в результате процесса сопряжения разума и реальности, либо нет. Если нет, убеждение не может оказаться верным иначе как по чистому совпадению. Для убеждений, обладающих хоть какой-то внутренней сложностью (требующих для симуляции компьютерной программы объемом более 10 бит), пространство возможностей столь велико, что совпадение исключено.</p><p>Безусловные факты — это не то же самое, что безусловные убеждения. Если сопряженное свидетельство убеждает меня в безусловности какого-то факта, это не значит, что я всегда верил в этот факт без необходимости в сопряженных свидетельствах.</p><p>Я верю, что 2 + 2 = 4, и мне довольно легко представить ситуацию, которая убедила бы меня в том, что 2 + 2 = 3. А именно: точно такую же ситуацию, какая сейчас убеждает меня в том, что 2 + 2 = 4. Таким образом, я не боюсь оказаться жертвой слепой веры.</p><p>Если среди читателей есть христиане, <emphasis>знакомые с теоремой Байеса</emphasis> (просьба к нумерофобам не беспокоиться), могу ли я спросить вас: какая ситуация убедила бы вас в истинности ислама? По всей видимости, это была бы та же ситуация, которая причинно обусловила вашу нынешнюю веру в христианство: мы бы вытолкнули вас, кричащего, из утробы мусульманки, и вас воспитали бы родители-мусульмане, которые постоянно твердили бы вам, что верить в ислам безусловно — это благо. Или дело не только в этом? Если так, то какая ситуация убедила бы вас в истинности ислама или, по крайней мере, в ложности христианства?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jr/how_to_convince_me_that_2_2_3/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>54. Бесконечная уверенность. В эссе «Абсолютный авторитет» я утверждал, что вам не нужна бесконечная уверенность:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если вам нужно выбрать между двумя альтернативами, А и Б, и вы каким-то образом ухитряетесь обрести достоверно точную, хорошо откалиброванную 100-процентную уверенность в том, что вариант А абсолютно и полностью желателен, а вариант Б — это средоточие всего злого и отвратительного, то это <emphasis>достаточное</emphasis> условие для того, чтобы предпочесть вариант А варианту Б. Но это не <emphasis>необходимое</emphasis> условие... Вы можете обладать лишь не вполне уверенным знанием о том, какой из вариантов относительно лучше, а какой относительно хуже, и всё равно сделать выбор. На самом деле, это должно быть обычным делом.</p><p>Что касается утверждения «2 + 2 = 4», мы должны отличать карту от территории. Учитывая кажущуюся абсолютную стабильность и универсальность физических законов, вполне возможно, что за всю историю Вселенной ни одна частица ни разу не превысила локальную скорость света. То есть предел скорости света может быть не просто истинным в 99% случаев, или в 99,9999% случаев, или в (1 − 1/гуголплекс) случаев, а просто <emphasis>всегда и абсолютно истинным</emphasis>.</p><p>Но можем ли мы когда-либо иметь <emphasis>абсолютную уверенность</emphasis> в ограничении скорости света — это совсем другой вопрос. Карта — не территория.</p><p>То, что студент списал свою работу, может быть чистой и абсолютной правдой, но имеете ли вы вообще хоть какое-то знание об этом факте — не говоря уже об <emphasis>абсолютной</emphasis> уверенности в своём мнении, — это отдельный вопрос. Если вы подбросите монетку и не посмотрите на неё, то факт, что она лежит орлом вверх, может быть абсолютно истинным, в то время как вы будете совершенно не уверены, орёл там выпал или решка. Степень неопределённости — это не то же самое, что степень истинности или частота события.</p><p>То же самое справедливо и для математических истин. Сомнительно, можно ли назвать утверждение «2 + 2 = 4» или «В арифметике Пеано SS0 + SS0 = SSSS0» <emphasis>истинным</emphasis> в каком-то чисто абстрактном смысле, отдельно от физических систем, поведение которых кажется схожим с аксиомами Пеано. Сказав это, я тем не менее пойду напролом и предположу: в каком бы смысле утверждение «2 + 2 = 4» ни было истинным, оно истинно всегда и в точности, а не приблизительно («2 + 2 на самом деле равно 4,0000004») и не в 999 999 999 999 случаях из 1 000 000 000 000.</p><p>Я не совсем уверен, что должно означать слово «истинно» в данном случае, но остаюсь при своём предположении. Убедительность утверждения «"2 + 2 = 4" истинно всегда» намного превосходит убедительность любой конкретной философской позиции касательно того, что именно означают слова «истинно», «всегда» или «есть» в приведённом выше суждении.</p><p>Это, однако, не означает, что у меня есть <emphasis>абсолютная уверенность</emphasis> в том, что 2 + 2 = 4. Обратитесь к предыдущему обсуждению того, как убедить меня в том, что 2 + 2 = 3 — это можно было бы сделать с помощью примерно тех же свидетельств, которые изначально убедили меня, что 2 + 2 = 4. Все те прежние свидетельства могли мне померещиться в галлюцинации, или же я могу неверно их помнить. В анналах неврологии описаны и более странные нарушения работы мозга.</p><p>Так какую же вероятность нам следует приписать утверждению «2 + 2 = 4», если мы вообще приписываем ему какую-то вероятность? В подобных случаях вы стремитесь достичь хорошей калибровки — чтобы утверждения, которым вы присваиваете «вероятность 99%», оказывались верными в 99 случаях из 100. На самом деле это чертовски сложнее, чем может показаться. Возьмите сто человек и попросите каждого сделать десять заявлений, в которых они «уверены на 99%». Как вы думаете, окажутся ли ошибочными примерно 10 заявлений из этой тысячи?</p><p>Я не стану обсуждать реальные эксперименты, проводившиеся по калибровке, — вы можете найти их в главе моей книги «<a l:href="http://intelligence.org/files/CognitiveBiases.pdf">Когнитивные искажения, потенциально влияющие на суждения о глобальных рисках</a>», — потому что я не раз замечал: когда я выкладываю это людям без надлежащей подготовки, они впоследствии используют это как Абсолютно Универсальный Контраргумент, который почему-то мгновенно всплывает в памяти, как только им нужно принизить уверенность кого-то, чьё мнение им не нравится, но напрочь забывается, когда они оценивают собственные суждения. Поэтому я стараюсь не говорить об экспериментах по калибровке, кроме как в рамках структурированного изложения рациональности, включающего предостережения против мотивированного скептицизма.</p><p>Но наблюдаемая калибровка людей, заявляющих, что они «уверены на 99%», не даёт 99-процентной точности.</p><p>Предположим, вы говорите, что на 99,99% уверены в том, что 2 + 2 = 4. Тем самым вы только что заявили, что могли бы сделать 10 000 <emphasis>независимых</emphasis> утверждений с такой же степенью уверенности и ошибиться в среднем лишь однажды. Возможно, для «2 + 2 = 4» столь исключительная степень уверенности и достижима: это утверждение чрезвычайно простое, одновременно математическое и эмпирическое, а также широко признанное в обществе (без страстного одобрения, а просто как нечто молчаливо само собой разумеющееся). Так что, пожалуй, здесь вы действительно могли бы дойти до уверенности в 99,99%.</p><p>Не думаю, что вы смогли бы достичь уверенности в 99,99% для таких утверждений, как «53 — простое число». Да, это кажется весьма вероятным, но если бы вы попытались разработать протоколы, которые позволили бы вам сделать 10 000 <emphasis>независимых</emphasis> заявлений такого рода — то есть не просто ряд утверждений о простых числах, а всякий раз новый протокол, — вы бы ошиблись больше одного раза. У Питера де Блана есть <a l:href="http://www.spaceandgames.com/?p%3d27">забавная история</a> на этот счёт. (Я сказал ему больше так не делать.)</p><p>И всё же карта — не территория: если я говорю, что уверен на 99% в том, что 2 + 2 = 4, это не значит, будто я считаю, что равенство «2 + 2 = 4» верно с точностью до 99% или что «2 + 2 = 4» истинно в 99 случаях из 100. Суждение, в котором я выражаю уверенность, состоит в том, что «"2 + 2 = 4" истинно всегда и в точности», а не в том, что «"2 + 2 = 4" истинно по большей части и обычно».</p><p>Что касается представления о том, что можно достичь 100%-й уверенности в математическом суждении — ну в самом деле! Если вы заявляете о 99,9999% уверенности, вы тем самым утверждаете, что могли бы сделать <emphasis>миллион</emphasis> столь же рискованных заявлений одно за другим и ошибиться в среднем лишь однажды. Это примерно целый год непрерывных разговоров, если вы способны делать по одному утверждению каждые 20 секунд и говорить по 16 часов в день.</p><p>Заявите о 99,9999999999%-й уверенности, и вы поднимете ставку до триллиона. И теперь вы собираетесь говорить на протяжении ста человеческих жизней и ни разу не ошибиться?</p><p>Заявите об уверенности в (1 - 1/гуголплекс), и ваше эго далеко превзойдёт эго душевнобольных, считающих себя Богом.</p><p>А гуголплекс намного меньше даже <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kd/pascals_mugging_tiny_probabilities_of_vast/">относительно небольших невообразимо огромных чисел</a> вроде 3 ↑↑↑ 3. Но даже уверенность в (1 - 1∕3 ↑↑↑ 3) ненамного ближе к <strong>ВЕРОЯТНОСТИ 1</strong>, чем 90%-я уверенность в чём-либо.</p><p>Если всё остальное бессильно, гипотетические Тёмные Владыки Матрицы, которые <emphasis>прямо сейчас</emphasis> вмешиваются в то, как ваш мозг оценивает достоверность <emphasis>вот этого самого предложения</emphasis>, преградят путь и защитят нас от бича бесконечной уверенности.</p><p>Абсолютно ли я уверен в этом?</p><p>Да конечно же нет.</p><p>Как однажды сказал Рафал Смигродский:</p><p>Я бы сказал, что вы должны иметь возможность присваивать степень уверенности меньше единицы даже тем математическим понятиям, которые необходимы для вывода самого правила Байеса, и всё же использовать его на практике. Я не вполне уверен, что должен всегда сомневаться. Возможно, в чём-то я могу быть уверен с полным на то основанием. Но стоит мне присвоить суждению вероятность 1, я уже никогда не смогу это отменить. Что бы я ни увидел и ни узнал, мне придётся отвергать всё, что противоречит этой аксиоме. Мне не нравится мысль, что я больше никогда не смогу изменить своё мнение.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mo/infinite_certainty/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>55. 0 и 1 — это не вероятности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Один, два и три — всё это целые числа, как и минус четыре. Если продолжать считать вверх или вниз, вы непременно встретите ещё множество целых чисел. Однако вы не встретите ничего под названием «положительная бесконечность» или «отрицательная бесконечность», так что они целыми числами не являются.</p><p>Положительная и отрицательная бесконечности — это не целые числа, а скорее особые символы для описания поведения целых чисел. Люди иногда говорят что-то вроде «5 + бесконечность = бесконечность», ведь если начать с пяти и продолжать считать вверх без остановки, вы будете получать всё большие и большие числа без всякого предела. Но из этого не следует, что «бесконечность - бесконечность = 5». Вы не можете бесконечно считать вверх от нуля, а затем бесконечно считать вниз, а закончив, обнаружить себя в точке 5.</p><p>Из этого видно, что бесконечность не просто не является целым числом — она даже не <emphasis>ведёт</emphasis> себя как целое число. Если вы опрометчиво попытаетесь смешать бесконечности с целыми числами, вам понадобятся всевозможные новые, кажущиеся противоречивыми особенности поведения, которые не нужны для 1, 2, 3 и других <emphasis>настоящих</emphasis> целых чисел.</p><p>И пусть бесконечность не целое число, вам не стоит беспокоиться, что вы останетесь без чисел. Хотя люди и видели пять овец, миллионы песчинок и септиллионы атомов, никто никогда не насчитал бесконечность чего бы то ни было. То же самое и с непрерывными величинами: люди измеряли пылинки размером в миллиметр, животных размером в метр, города протяженностью в километры и галактики размером в тысячи световых лет, но никто никогда не измерял ничего бесконечного в размерах.</p><p>В реальном мире вам не <emphasis>нужно</emphasis> так уж много бесконечности.</p><p>(Должен заметить для более искушенных читателей, что им нет нужды писать мне пространные объяснения, скажем, разницы между ординальными и кардинальными числами. Да, я знаком с различными сложными теоретико-множественными определениями бесконечности, но не вижу им хорошего применения в теории вероятностей. См. ниже.)</p><p>При обычном способе записи вероятности лежат в диапазоне от 0 до 1. Монета может иметь вероятность выпадения решки 0,5, а синоптик может оценить вероятность завтрашнего дождя в 0,9.</p><p>Однако это не единственный способ представления вероятностей. Например, вы можете преобразовать вероятности в шансы по формуле O = (P∕(1 - P)). Таким образом, вероятность в 50% превратится в шансы 0,5/0,5, или 1 (обычно записывается как 1:1), в то время как вероятность 0,9 превратится в шансы 0,9/0,1, или 9 (обычно записывается как 9:1). Чтобы перевести шансы обратно в вероятности, используется формула P = (O∕(1 + O)), и этот переход абсолютно обратим, так что данное преобразование представляет собой изоморфизм — взаимно однозначное двустороннее отображение. Таким образом, вероятности и шансы изоморфны, и вы можете использовать то или другое в зависимости от удобства.</p><p>Например, шансы удобнее использовать при байесовском обновлении. Допустим, я бросаю шестигранный кубик: если выпадает любая грань, кроме единицы, вероятность услышать звонок составляет 10%, но если выпадает единица, вероятность услышать звонок равна 20%. Я бросаю кубик и слышу звонок. Каковы <emphasis>шансы</emphasis>, что на кубике выпала единица? Что ж, априорные шансы равны 1:5 (что соответствует вещественному числу 1/5 = 0,20), а отношение правдоподобия составляет 0,2:0,1 (соответствует вещественному числу 2). Я могу просто перемножить их и получить апостериорные шансы 2:5 (что соответствует вещественному числу 2/5, или 0,40). Затем при желании я могу перевести их обратно в вероятность и получить (0,4∕1,4) = 2/7 = ~29%.</p><p>Таким образом, с шансами проще работать при байесовском обновлении — если использовать вероятности, придётся применять теорему Байеса в её сложном варианте. Зато вероятности удобнее для ответов на вопросы вроде: «Если я брошу шестигранный кубик, какова вероятность, что выпадет число от 1 до 4?». Вы можете сложить вероятности 1/6 для каждой грани и получить 4/6, но вы не можете просто сложить отношения шансов 0,2 для каждой грани и получить отношение шансов 0,8.</p><p>Зачем я всё это говорю? Чтобы показать, что «отношения шансов» — это столь же законный способ отображения неопределенности на вещественные числа, что и «вероятности». Отношения шансов удобнее для одних операций, вероятности — для других. Знаменитое доказательство, известное как теорема Кокса (вместе с различными её расширениями и уточнениями), показывает, что все способы представления неопределенности, подчиняющиеся некоторым разумно звучащим ограничениям, в итоге оказываются изоморфными друг другу.</p><p>Почему важно, что отношения шансов столь же законны, как и вероятности? Вероятности в их обычном виде лежат в диапазоне от 0 до 1, и кажется, что и 0, и 1 должны быть легко достижимыми величинами — ведь легко увидеть 1 зебру или 0 единорогов. Но когда вы переводите вероятности в отношения шансов, 0 переходит в 0, а вот 1 переходит в положительную бесконечность. И теперь абсолютная истина уже не кажется столь легкодостижимой.</p><p>Способ представления, который делает байесовское обновление ещё проще, — это логарифм шансов (именно так рекомендовал думать о вероятностях Э. Т. Джейнс). Допустим, априорная вероятность некоторого утверждения составляет 0,0001 — это соответствует логарифму шансов примерно в -40 децибел. Затем вы сталкиваетесь со свидетельством, которое кажется в 100 раз более вероятным, если утверждение истинно, нежели если оно ложно. Это даёт 20 децибел свидетельства. Таким образом, апостериорные шансы составят около -40 дБ + 20 дБ = -20 дБ, то есть апостериорная вероятность равна ~0,01.</p><p>При переводе вероятностей в логарифмы шансов 0 переходит в отрицательную бесконечность, а 1 — в положительную бесконечность. Теперь и бесконечная уверенность, и бесконечная невероятность кажутся чуть более недосягаемыми.</p><p>Но при переходе к отношениям шансов значения 0,502 и 0,503 переходят в 1,008 и 1,012, а 0,9999 и 0,99999 — в 9 999 и 99 999. А при переходе к логарифмам шансов 0,502 и 0,503 превращаются в 0,03 децибела и 0,05 децибела, в то время как 0,9999 и 0,99999 — в 40 децибел и 50 децибел.</p><p>Когда вы работаете с логарифмами шансов, <strong>расстояние между любыми двумя степенями неопределённости равно количеству свидетельств, которое потребуется, чтобы перейти от одной к другой</strong>. То есть логарифм шансов даёт нам естественную меру расстояния между степенями уверенности.</p><p>Использование логарифма шансов выявляет тот факт, что достижение бесконечной уверенности требует бесконечно сильных свидетельств, точно так же как бесконечная абсурдность требует бесконечно сильных опровергающих свидетельств.</p><p>Более того, у всевозможных стандартных теорем теории вероятностей возникают особые случаи, если попытаться подставить в них единицы или нули — например, когда вы пытаетесь провести байесовское обновление для наблюдения, которому присвоили вероятность 0.</p><p>Поэтому я предлагаю считать, что 1 и 0 не входят в множество вероятностей — точно так же как отрицательная и положительная бесконечности, которые не подчиняются аксиомам поля, не входят в множество вещественных чисел.</p><p>Главная причина, почему это расстроило бы специалистов по теории вероятностей, заключается в том, что нам пришлось бы заново выводить теоремы, ранее полученные в предположении, что мы можем проводить маргинализацию совместной вероятности, складывая все её части так, чтобы в сумме они давали 1.</p><p>Однако в реальном мире, когда вы бросаете игральную кость, нет буквально никакой бесконечной уверенности в том, что выпадет какое-то число от 1 до 6. Кость может встать на ребро, в неё может попасть метеорит, или Тёмные Владыки Матрицы могут протянуть руку и написать «37» на одной из граней.</p><p>Если бы вы ввели магический символ для обозначения «всех возможностей, которые я не учёл», то вы могли бы провести маргинализацию по событиям, включая этот магический символ, и прийти к магическому символу «T», обозначающему бесконечную уверенность.</p><p>Но я предпочёл бы задаться вопросом, нельзя ли как-то вывести теорему без использования магических символов с особым поведением. Это было бы куда элегантнее. Подобно тому как существуют математики, отказывающиеся верить в закон исключённого третьего или в бесконечные множества, мне хотелось бы быть специалистом по теории вероятностей, который не верит в абсолютную уверенность.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mp/0_and_1_are_not_probabilities/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>56. Ваша рациональность — моё дело.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В некоторых отзывах на эссе «Лотереи: пустая трата надежды» меня упрекали за то, что я осмелился критиковать чужие решения: если кто-то другой решает покупать лотерейные билеты, кто я такой, чтобы возражать? Это частный случай более общего вопроса: какое мне дело до того, что кто-то другой предпочитает верить в то, что приятно, а не в то, что истинно? Разве каждый из нас не может сам решать, заботит ли его истина?</p><p>Очевидный колкий ответ звучит так: «А почему <emphasis>вас</emphasis> волнует, волнует ли <emphasis>меня</emphasis>, волнует ли кого-то <emphasis>другого</emphasis> истина?» Довольно непоследовательно, если ваша функция полезности содержит отрицательный член, зависящий от чужой функции полезности, которая, в свою очередь, содержит член, зависящий от функции полезности кого-то ещё. Но это лишь колкий ответ, а не настоящий ответ.</p><p>Что ж, вот мой ответ: я считаю правильным и естественным для себя как человека интересоваться будущим и тем, во что превратится человеческая цивилизация. Один из этих интересов — стремление человечества к истине, которое медленно крепло из поколения в поколение (ведь наука существовала не всегда). Я хочу укрепить это стремление ещё сильнее в <emphasis>этом</emphasis> поколении. Это моё желание для Будущего. Ибо все мы — игроки на этом огромном игровом поле, признаём мы эту ответственность или нет.</p><p>И это делает <emphasis>вашу</emphasis> рациональность <emphasis>моим</emphasis> делом.</p><p>Опасная ли это мысль? Да, и не просто в каком-то приятно-будоражащем смысле «опасная». Людей сжигали заживо просто потому, что какой-то жрец решал, что они думают не так, как следовало. Идея сжигать людей заживо за то, что они «думают неправильно», — это же отвратительный ход мысли, правда? Вы бы не хотели, чтобы люди так думали, ведь это же <emphasis>омерзительно.</emphasis> Люди, которые так думают... ну, с ними надо что-то делать...</p><p>Согласен! Вот моё предложение: давайте спорить с плохими идеями, но <emphasis>не</emphasis> будем сжигать их носителей.</p><p>Силлогизм, которого мы хотим избежать, звучит так: «Я считаю, Сьюзи сказала что-то плохое, <emphasis>следовательно,</emphasis> Сьюзи нужно сжечь». Некоторые пытаются избежать этого силлогизма, объявляя недопустимой саму мысль о том, что Сьюзи сказала что-то плохое. Никто никогда не должен никого судить; всякий, кто судит, совершает ужасный грех и должен быть публично пригвождён к позорному столбу.</p><p>Что касается меня, я отвергаю <emphasis>«следовательно».</emphasis> Мой силлогизм выглядит так: «Я считаю, Сьюзи сказала что-то неверное, <emphasis>следовательно,</emphasis> я буду спорить с её словами, но не стану сжигать её или пытаться заставить её замолчать силой или запретами...»</p><p>Все мы — игроки на этом огромном игровом поле; и один из моих интересов, касающихся Будущего, состоит в том, чтобы сделать игру честной. Парадоксальная идея, лежащая в основе науки, заключается в том, что фактические разногласия должны разрешаться с помощью экспериментов и математики, а не насилия и указов. Эту поразительную мысль можно распространить и за пределы науки — на честную борьбу за всё Будущее. Вы должны побеждать, убеждая людей, и вам не должно быть позволено сжигать их. Это один из принципов Рациональности, которому я присягнул на верность.</p><p>Люди, выступающие за релятивизм или эгоизм, не кажутся мне истинными релятивистами или эгоистами. Будь они настоящими релятивистами, они бы не судили. Будь они действительно эгоистами, они бы просто зарабатывали деньги, а не спорили жарко с другими. Скорее, они выбрали сторону Релятивизма, цель которого на этом огромном игровом поле — не давать игрокам — <emphasis>всем</emphasis> игрокам — выносить определённые суждения. Или же они выбрали сторону Эгоизма, чья цель — сделать <emphasis>всех</emphasis> игроков эгоистами. И дальше они играют в эту игру, честно или бесчестно — в меру своей мудрости.</p><p>Если истинные релятивисты или эгоисты и существуют, мы о них не слышим — они молчат и остаются вне игры.</p><p>Мне не может быть всё равно, как вы думаете, потому что — а я просто не могу видеть Вселенную иначе — каждый раз, когда человек отворачивается от истины, разворачивающаяся история человечества становится чуточку темнее. Во многих случаях это лишь крошечная тьма. (От этого не <emphasis>всегда</emphasis> кто-то страдает.) Ложь самому себе наедине со своими мыслями не омрачает историю человечества так сильно, как публичная ложь или сжигание людей. И всё же какая-то часть меня не может не скорбеть. И до тех пор, пока я <emphasis>не</emphasis> пытаюсь вас сжечь, а лишь спорю с вашими идеями, я считаю правильным и естественным для себя как человека заботиться о своих ближних. Эту позицию я тоже отстаиваю на пути в Будущее.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hn/your_rationality_is_my_business/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть F. Политика и рациональность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>57. Политика — это убийца разума.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда заходит речь о политике, у людей мутится разум. Эволюционные причины этого настолько очевидны, что на них стоит остановиться подробнее: в среде наших предков политика была вопросом жизни и смерти. А также секса, богатства, союзников и репутации... Сегодня, когда вы вступаете в спор о том, стоит ли «нам» повышать минимальную зарплату, вы задействуете адаптивные механизмы, сформированные в первобытной среде, где из-за того, что вы оказались не на той стороне спора, вас могли убить. Оказавшись же на <emphasis>правильной</emphasis> стороне, <emphasis>вы</emphasis> могли прикончить своего ненавистного соперника!</p><p>Если вы хотите проиллюстрировать какую-то мысль о науке или рациональности, мой совет: по возможности избегайте примеров из <emphasis>современной</emphasis> политики. Если же ваша мысль непосредственно касается политики, поговорите о Людовике XVI времен Великой французской революции. Политика — важная сфера, к которой каждый из нас должен применять свою рациональность, но это ужасная сфера для того, чтобы рациональности <emphasis>учиться</emphasis> или обсуждать её, если только все участники дискуссии уже не обладают ею в полной мере.</p><p>Политика — это продолжение войны другими средствами. Аргументы — это солдаты. Стоит вам понять, на чьей вы стороне, как вы обязаны поддерживать любые аргументы этой стороны и атаковать любые аргументы, которые кажутся выгодными противнику. Иначе это всё равно что нанести удар в спину собственным солдатам — оказать помощь и поддержку врагу. Люди, которые в своей профессиональной научной деятельности хладнокровно и беспристрастно взвешивают все стороны вопроса, могут внезапно превратиться в выкрикивающих лозунги зомби, как только у этого вопроса появляется «синяя» или «зелёная» позиция.</p><p>В сфере искусственного интеллекта, особенно в области немонотонных рассуждений, есть классическая задача: «Все квакеры — пацифисты. Все республиканцы — не пацифисты. Никсон — квакер и республиканец. Является ли Никсон пацифистом?»</p><p>Какой, скажите на милость, был смысл выбирать именно такой пример? Разжечь политические страсти читателей и отвлечь их от главного вопроса? Сделать так, чтобы республиканцы чувствовали себя лишними на курсах по искусственному интеллекту, и отбить у них желание идти в эту область? (И нет, я не республиканец. И не демократ.)</p><p>Зачем кому-то выбирать столь <emphasis>отвлекающий</emphasis> пример для иллюстрации немонотонных рассуждений? Вероятно, потому что автор просто не удержался от возможности знатно поддеть этих ненавистных «зелёных». Это ведь так <emphasis>приятно</emphasis> — от души врезать оппоненту, понимаете? Удержаться от этого — всё равно что пытаться устоять перед шоколадным печеньем.</p><p>Но, как и в случае с шоколадным печеньем: далеко не всё, что приносит удовольствие, идёт на пользу.</p><p>Я не говорю, что мы должны быть аполитичными или что нам следует принять википедийный идеал <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia%3aNeutral_point_of_view">нейтральной точки зрения</a>. Но старайтесь по возможности воздерживаться от этих язвительных выпадов. Если ваша тема действительно связана с попытками запретить преподавание эволюции в школьной программе, то, конечно, говорите об этом — но не возлагайте вину прямым текстом на всю Республиканскую партию; некоторые из ваших читателей могут быть республиканцами, и они могут считать, что проблема в нескольких паршивых овцах, а не во всей партии. Как и в случае с нейтральной точкой зрения в Википедии, совершенно неважно, действительно ли (по вашему мнению) Республиканская партия <emphasis>виновата</emphasis>. Просто для духовного роста сообщества будет лучше обсуждать подобные вопросы, не прибегая к делению по цветам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gw/politics_is_the_mindkiller/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>58. Дебаты о политических решениях не должны казаться односторонними.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Робин Хансон предложил <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/03/paternalism_is_.html">открывать магазины, где можно было бы продавать запрещенные товары</a>. В пользу такого подхода есть немало отличных аргументов: неотъемлемое право на личную свободу, карьерный стимул чиновников запрещать <emphasis>всё подряд</emphasis>, тот факт, что законодатели предвзяты ничуть не меньше обычных людей. Но даже при всём этом (ответил я), <emphasis>какая-нибудь</emphasis> бедная, честная, не слишком образованная мать пятерых детей обязательно придет в такой магазин, купит от своего артрита «Сернокислотный напиток доктора Шарлатана» и умрет, оставив сирот плакать на национальном телевидении.</p><p>Я всего лишь сделал простое фактическое наблюдение. Почему некоторые люди подумали, что это аргумент в пользу регулирования?</p><p>В вопросах простых фактов (например, возникла ли жизнь на Земле в результате естественного отбора) вполне естественно ожидать, что спор окажется односторонним. Сами факты либо обстоят так, либо иначе, и так называемый «баланс доказательств» должен это отражать. В самом деле, согласно байесовскому определению свидетельства, «сильное свидетельство» — это как раз такое свидетельство, которое мы ожидаем обнаружить только на одной стороне спора.</p><p>Но нет причин полагать, что сложные действия со множеством последствий должны обладать этим свойством односторонности. Почему люди, кажется, хотят, чтобы дебаты о <emphasis>политических решениях</emphasis> были односторонними?</p><p>Политика — убийца разума. Аргументы — это солдаты. Как только вы определяетесь, на чьей вы стороне, вы обязаны поддерживать все аргументы этой стороны и атаковать все аргументы, которые кажутся выгодными противнику; иначе это всё равно что наносить удар в спину собственным солдатам. Если вы остаетесь в рамках этой схемы, дебаты о политических решениях тоже будут казаться вам односторонними: издержки и недостатки предпочитаемого вами решения превратятся во вражеских солдат, которых нужно атаковать любыми средствами.</p><p>Стоит также помнить о родственной ошибке мышления — вере в то, что путь Глубокой Мудрости заключается в поиске идеального баланса ровно посередине между любыми двумя политическими позициями, которым достается больше всего эфирного времени. Политическое решение вполне может иметь <emphasis>непропорциональные</emphasis> издержки или выгоды. Если бы политические вопросы не склонялись в ту или иную сторону, мы просто не смогли бы принимать по ним решения. Но людям также свойственно отрицать любые издержки одобряемого ими решения или любые выгоды неодобряемого; поэтому люди склонны думать, что баланс издержек и выгод смещен гораздо сильнее, чем на самом деле.</p><p>Если разрешить магазины, где продаются запрещенные в обычных условиях товары, какая-нибудь бедная, честная, малообразованная мать пятерых детей купит то, что ее убьет. Это предсказание фактического последствия, и как фактический вопрос оно выглядит довольно однозначным — здравомыслящий человек должен без труда признать это правдой независимо от того, какую позицию он занимает по данному политическому вопросу. Вы можете <emphasis>также</emphasis> думать, что запреты лишь делают товары дороже, что регуляторы будут злоупотреблять властью или что ее личная свобода важнее вашего желания вмешиваться в ее жизнь. Но факт остается фактом: она всё равно умрёт.</p><p>Мы живем в несправедливой вселенной. Как и все приматы, люди остро реагируют на кажущуюся несправедливость; поэтому этот факт вызывает у нас стресс. Есть два популярных способа справиться с возникающим когнитивным диссонансом. Во-первых, можно изменить свой взгляд на факты — отрицать, что несправедливые события имели место, или переписать историю так, чтобы она казалась справедливой. (Этому способствуют эвристика аффекта и <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Just-world_fallacy">вера в справедливый мир</a>.) Во-вторых, можно изменить свою мораль — отрицать, что эти события несправедливы.</p><p>Некоторые либертарианцы могут сказать: если вы заходите в «магазин запрещенных товаров», минуя четкие предупреждающие вывески с надписью «ТОВАРЫ В ЭТОМ МАГАЗИНЕ МОГУТ ВАС УБИТЬ», и покупаете то, что вас убивает, то это ваша собственная вина, и вы это заслужили. Если бы это было моральной истиной, то в существовании магазинов запрещенных товаров не было бы <emphasis>никаких минусов</emphasis>. Это было бы не просто <emphasis>чистой выгодой</emphasis>, это был бы <emphasis>односторонний</emphasis> размен без каких-либо издержек.</p><p>Другие утверждают, что регулирующие органы можно научить выбирать рационально и в соответствии с интересами потребителей; если бы факты обстояли именно так, то (с их моральной точки зрения) у регулирования не было бы <emphasis>никаких минусов</emphasis>.</p><p>Нравится вам это или нет, но интеллект — это лотерея при рождении, — хотя это один из тех случаев, когда несправедливость вселенной настолько вопиюща, что многие предпочитают отрицать факты. Экспериментальные доказательства чисто генетического компонента в пределах 0,6–0,8 ошеломляюще убедительны, но даже если отрицать это, вы всё равно не выбирали ни то, как вас будут воспитывать родители, ни свои первые школы.</p><p>Меня воспитали в убеждении, что отрицание реальности — <emphasis>морально недопустимо.</emphasis> Если бы я тешил себя иллюзиями о том, что «Сернокислотный напиток» принесет мне пользу, я бы совершал то, о чем меня <emphasis>предупреждали</emphasis> и что меня учили считать неприемлемым. Некоторые люди рождаются в таких условиях — мы не будем обсуждать их гены, потому что эта часть слишком уж несправедлива, — где местный шаман говорит им, что иметь веру — это <emphasis>правильно</emphasis>, а быть скептиком — <emphasis>неправильно</emphasis>. Из самых лучших побуждений они следуют этому совету и умирают. В отличие от вас, их не воспитывали в убеждении, что люди несут личную ответственность за свой выбор идти на поводу у общества. Неужели вы правда думаете, что вы настолько умны, что были бы настоящим научным скептиком, даже родись вы в 500 году н. э.? Да, лотерея рождения существует, во что бы вы ни верили относительно генов.</p><p>Заявлять: «Люди, покупающие опасные товары, заслуживают страданий!» — это не проявление сурового реализма. Это способ отказаться жить в несправедливой вселенной. Настоящий суровый реализм — это сказать: «Да, смерть от серной кислоты ужасна и мучительна, и нет, та мать пятерых детей её не заслужила, но мы всё равно оставим эти магазины открытыми, потому что мы провели анализ издержек и выгод». Можете представить себе политика, который говорит нечто подобное? Я тоже не могу. Но в той мере, в какой экономисты имеют возможность влиять на государственную политику, было бы неплохо, если бы они могли хотя бы думать так про себя — или даже писать об этом в научных статьях, облекая свои мысли в соответствующую многосложную наукообразную заумь, чтобы пресса не растащила их на цитаты.</p><p>Я не считаю, что если кто-то делает глупый выбор и погибает, это повод для радости. Я считаю это трагедией. Спасать людей от последствий их собственных поступков — далеко не всегда означает помогать им; но моя моральная граница проходит перед смертным приговором. Если ты мертв, ты уже не можешь учиться на своих ошибках.</p><p>К сожалению, вселенная со мной не согласна. Посмотрим, кто из нас устоит, когда всё закончится.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gz/policy_debates_should_not_appear_onesided/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>59. Весы Правосудия, блокнот Рациональности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Lady_Justice">Богиню Правосудия</a> обычно изображают с весами. Весы обладают тем свойством, что всё, что тянет вниз одну чашу, поднимает другую. Благодаря этому за ходом спора очень легко следить. Но обычно это оказывается грубым искажением реальности.</p><p>В человеческом общении существует естественная склонность воспринимать дискуссию как форму борьбы, продолжение войны или спорт; а в спорте нужно лишь следить за тем, сколько очков набрала каждая команда. Сторон всего две, и каждое очко, набранное против одной стороны, — это очко в пользу другой. Каждый зритель мысленно ведёт подсчёт того, сколько очков каждый оратор зарабатывает против соперника. В конце дебатов оратор, набравший больше очков, очевидно, становится победителем; а значит, всё, что он говорит, должно быть правдой, а всё, что говорит проигравший, — неверным.</p><p>В исследовании <a l:href="http://www-abc.mpib-berlin.mpg.de/users/r20/finucane00_the_affect_heuristic.pdf">«Эвристика аффекта в оценках рисков и выгод»</a> изучалось, смешивают ли испытуемые свои оценки потенциальной выгоды технологии (например, ядерной энергетики) и её потенциальных рисков в единое общее хорошее или плохое отношение к ней.<sup>1</sup> Представьте, что сначала я говорю вам, что определенный тип ядерного реактора производит меньше радиоактивных отходов, чем конкурирующие конструкции. Но затем я добавляю, что этот реактор менее стабилен, чем альтернативные варианты, и риск расплавления активной зоны выше, если одновременно произойдет достаточное количество сбоев.</p><p>Если вероятность расплавления реактора выше, это кажется «очком против» реактора или «очком против» того, кто выступает за его строительство. А если реактор производит меньше отходов, то это «очко в пользу» реактора или его строительства. Противостоят ли эти два факта друг другу? Нет. В реальном мире — нет. Эти два факта могут приводиться разными сторонами в одной и той же дискуссии, но логически они не связаны; факты не знают, на чьей они стороне.</p><p>Если пассивная безопасность реактора (то, что он не перейдет в сверхкритическое состояние, даже если выйдут из строя внешние системы охлаждения и тому подобное) является физическим фактом его конструкции, это не означает, что реактор обязательно будет производить меньше отходов или вырабатывать более дешевую электроэнергию. Всё это было бы здорово, но это разные достоинства. Объём производимых реактором отходов обусловлен одними его свойствами. Другие же физические свойства делают ядерную реакцию более нестабильной. Даже если здесь играют роль одни и те же особенности конструкции, вам всё равно нужно отдельно оценивать вероятность расплавления активной зоны и ожидаемый годовой объем производимых отходов. Это два разных физических вопроса с двумя разными фактическими ответами.</p><p>Однако исследования, подобные упомянутому выше, показывают, что люди склонны судить о технологиях — и о многих других проблемах — на основе общего хорошего или плохого ощущения. Если сказать людям, что конструкция реактора производит меньше отходов, они оценивают вероятность его расплавления как более низкую. А это означает <emphasis>неверные ответы</emphasis> на физические вопросы, имеющие вполне определённые фактические ответы, — ведь вы смешиваете логически независимые вопросы и относитесь к фактам как к солдатам на войне, думая, что любого бойца с одной стороны можно выставить против любого бойца с другой.</p><p>Весы — вовсе не такой уж неподходящий инструмент для Богини Правосудия, если она расследует сугубо фактический вопрос виновности или невиновности. Либо Джон Смит убил Джона Доу, либо нет. Э. Т. Джейнс учит нас, что все байесовские свидетельства представляют собой потоки вероятностей `<emphasis>между</emphasis>` гипотезами; не существует такого понятия, как свидетельство, которое просто «поддерживает» или «опровергает» одну-единственную гипотезу, — оно делает это лишь в той мере, в какой другие гипотезы справляются хуже или лучше. Пока Богиня Правосудия исследует `<emphasis>один-единственный</emphasis>`, сугубо `<emphasis>фактический</emphasis>` вопрос с `<emphasis>бинарным</emphasis>` пространством ответов, весы были бы вполне подходящим инструментом. Но если Юстиции приходится рассматривать более сложные проблемы, ей следует выпустить из рук либо весы, либо меч.</p><p>Не всякие споры сводятся к простому движению чаш вверх или вниз. Госпожа Рациональность носит с собой блокнот, куда записывает все факты, которые не стоят ни на чьей стороне.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/h1/the_scales_of_justice_the_notebook_of_rationality/">*</a></p><p>1. Мелисса Л. Финукейн и др., «The Affect Heuristic in Judgments of Risks and Benefits», `<emphasis>Journal of Behavioral Decision Making</emphasis> 13, no. 1 (2000): 1–17.</p></section>
<section>
<title><p>60. Искажение соответствия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Искажение соответствия — это склонность делать выводы об уникальных и устойчивых качествах человека на основании его поведения, которое может быть полностью объяснено ситуацией, в которой оно происходит.</p><p>— Джилберт и Мелоун<sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Мы склонны усматривать слишком уж прямое соответствие между чужими поступками и личностью. Когда мы видим, как кто-то пинает торговый автомат без видимой причины, мы предполагаем, что он «агрессивный человек». Но когда вы сами пинаете торговый автомат, это происходит потому, что автобус опоздал, поезд ушел раньше времени, отчет просрочен, а теперь этот проклятый автомат уже второй день подряд сжирает ваши деньги на обед. <emphasis>Уж конечно,</emphasis> думаете вы про себя, <emphasis>любой в такой ситуации пнул бы этот автомат.</emphasis></p><p>Мы приписываем собственные действия <emphasis>ситуациям</emphasis>, видя в своем поведении совершенно нормальную реакцию на происходящее. Но когда кто-то другой пинает торговый автомат, мы не видим шлейфа его предыстории, тянущегося за ним по воздуху. Мы просто видим пинок без какой-либо известной <emphasis>нам</emphasis> причины и думаем, что этот человек, должно быть, вспыльчив от природы — раз уж он сорвался безо всякого повода.</p><p>Однако подумайте об априорных вероятностях. Опоздавших автобусов в мире куда больше, чем мутантов, рожденных с неестественно высоким уровнем гнева, заставляющим их время от времени спонтанно пинать торговые автоматы. Вообще-то среднестатистический человек действительно является мутантом. Если я правильно помню, у обычного индивидуума есть от двух до десяти соматически выраженных мутаций. Но вероятность того, что пострадает какой-то <emphasis>конкретный</emphasis> участок ДНК, крайне мала. Точно так же и любая отдельная черта характера человека, скорее всего, не слишком отличается от средней. Утверждать обратное — значит взваливать на себя бремя невероятности.</p><p>Даже когда людям прямо сообщают о ситуационных причинах, они, похоже, не делают на это должной скидки при оценке наблюдаемого поведения. Когда испытуемым говорят, что докладчику <emphasis>случайным образом поручили</emphasis> выступить в защиту или против абортов, они всё равно думают, что докладчик склоняется к случайно доставшейся ему позиции.<sup>2</sup></p><p>Кажется вполне естественным объяснять дождь духами воды; объяснять огонь огненной субстанцией (флогистоном), покидающей горящее вещество; объяснять снотворное действие лекарства тем, что оно обладает «усыпительной силой». Реальность обычно устроена сложнее: цикл испарения и конденсации в основе дождя, окислительное горение в основе огня, химическое взаимодействие с нервной системой у снотворных. Но механизмы кажутся сложнее, чем сущности; о них труднее думать, они менее доступны нашему разуму. Поэтому, когда кто-то пинает торговый автомат, мы думаем, что у него есть врожденная склонность к пинанию торговых автоматов.</p><p>Если только этот «кто-то», пинающий автомат, — не мы сами. В таком случае мы ведем себя абсолютно нормально, учитывая обстоятельства; уж конечно, любой другой поступил бы так же. Действительно, мы переоцениваем вероятность того, что другие отреагируют так же, как мы — это называется «эффектом ложного консенсуса». Пьющие студенты значительно переоценивают долю выпивающих сокурсников, а непьющие — значительно ее недооценивают. Термин «фундаментальная ошибка атрибуции» описывает нашу склонность избыточно объяснять чужое поведение особенностями характера, выворачивая эту тенденцию наизнанку, когда речь заходит о нас самих.</p><p><emphasis>Чтобы понять, почему люди поступают так или иначе, мы должны сначала осознать, что каждый считает свое поведение нормальным.</emphasis> Не спрашивайте, с каким странным качеством-мутантом они родились, которое напрямую отражается в их внешнем поведении. Спросите лучше, в каких обстоятельствах, по собственному мнению, эти люди находятся. Да, у людей есть личностные особенности — но не существует <emphasis>стольких</emphasis> наследуемых причуд характера, чтобы ими можно было напрямую объяснить всё наблюдаемое разнообразие внешнего поведения.</p><p>Представьте, что я дал вам пульт с двумя кнопками: красной и зеленой. Красная кнопка уничтожает мир, а зеленая не дает нажать на красную. Какую кнопку вы нажмете? Зеленую. Любой, кто ответит иначе, скорее всего, <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/simplified">излишне усложняет вопрос</a>.</p><p>И все же люди иногда спрашивают меня, почему я хочу <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">спасти мир</a>. Словно у меня должно было быть травматичное детство или что-то в этом роде. На самом деле это решение кажется довольно очевидным... если смотреть на ситуацию в таких категориях.</p><p>У меня могут быть нетипичные взгляды, требующие объяснения (почему я верю в такие вещи, в отличие от большинства?), но, исходя из этих убеждений, моя <emphasis>реакция</emphasis> едва ли требует какого-то исключительного объяснения. Возможно, я пал жертвой ложного консенсуса; возможно, я переоцениваю число людей, которые нажали бы зеленую кнопку, воспринимай они ситуацию схожим образом. Но знаете, я бы все равно поставил на то, что набралось бы как минимум <emphasis>внушительное меньшинство.</emphasis></p><p>Изнутри большинство людей видят себя совершенно нормальными. Даже те, кого вы ненавидите, люди, совершающие ужасные вещи, — не какие-то исключительные мутанты. Увы, никаких мутаций для этого не требуется. Когда вы это поймете, вы перестанете удивляться человеческим поступкам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hz/correspondence_bias/">*</a></p><p>1. Daniel T. Gilbert and Patrick S. Malone, “The Correspondence Bias,” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 117, no. 1 (1995): 21–38, <a l:href="http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20%26%20Malone%20%28CORRESPONDENCE%20BIAS%29.pdf">http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20&amp;%20Malone%20(CORRESPONDENCE%20BIAS).pdf</a>.</p><p>2. Edward E. Jones and Victor A. Harris, “The Attribution of Attitudes,” <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 3 (1967): 1–24, <a l:href="http://www.radford.edu/~jaspelme/443/spring-2007/Articles/Jones_n_Harris_1967.pdf">http://www.radford.edu/~jaspelme/443/spring-2007/Articles/Jones_n_Harris_1967.pdf</a>.</p></section>
<section>
<title><p>61. Действительно ли ваши враги злы от природы?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Мы склонны видеть слишком прямую связь между чужими поступками и внутренними качествами людей. Мы видим необычный характер, в точности соответствующий необычному поведению, вместо того чтобы задаться вопросом о реальных или воображаемых ситуациях, способных объяснить это поведение. Мы строим гипотезы о мутантах.</p><p>Когда кто-то действительно <emphasis>задевает</emphasis> нас — совершает поступок, который мы (справедливо или нет) осуждаем, — тогда, как я замечаю, ошибка соответствия проявляется вдвойне. Похоже, существует <emphasis>очень</emphasis> сильная тенденция объяснять злые поступки мутантской, порочной натурой Врага. Не из соображений морали, а чисто с точки зрения априорной вероятности нам следовало бы спросить: что Враг может думать о своей ситуации, чтобы его поведение казалось менее нелепым? Это позволило бы нам предположить менее исключительный характер и тем самым взвалить на себя меньшее бремя невероятности.</p><p>11 сентября 2001 года девятнадцать мусульман угнали четыре реактивных авиалайнера, заведомо идя на самоубийство, чтобы навредить Соединенным Штатам Америки. Как вы думаете, почему они это сделали? Потому что они видели в США маяк свободы для всего мира, но родились с мутантской натурой, заставившей их возненавидеть свободу?</p><p><emphasis>Будем реалистами,</emphasis> большинство людей не строят сюжет своей жизни так, чтобы быть в ней злодеями. Каждый — герой собственной истории. История Врага, какой её видит сам Враг, <emphasis>не выставляет его в дурном свете.</emphasis> Если вы попытаетесь приписать ему мотивы, которые <emphasis>выставляли бы</emphasis> Врага негодяем, вы в корне ошибётесь в том, что действительно происходит в его голове.</p><p>Но политика — это убийца разума. Споры — это война, аргументы — солдаты. Как только вы понимаете, на чьей вы стороне, вы обязаны поддерживать все аргументы этой стороны и атаковать все аргументы, которые, как кажется, играют на руку противнику; иначе это всё равно что наносить удар в спину своим же солдатам.</p><p>Если бы у Врага действительно была злая натура, это было бы аргументом в пользу вашей стороны. А <emphasis>любой</emphasis> аргумент в пользу вашей стороны должен быть поддержан, каким бы глупым он ни был, — иначе вы ослабляете натиск где-то на линии фронта. Все стремятся превзойти ближнего своего в патриотическом обличении, и никто не смеет перечить. Вскоре у Врага вырастают рога, крылья летучей мыши, появляется огненное дыхание и клыки, с которых капает разъедающий яд. Если вы станете отрицать любой из этих аспектов, руководствуясь чисто фактическими соображениями, вы выступаете на стороне Врага; вы предатель. Очень немногие поймут, что вы не защищаете Врага, а просто защищаете истину.</p><p>Если бы для совершения чудовищных вещей требовалось быть мутантом, история человечества выглядела бы совсем иначе. Мутанты были бы редкостью.</p><p>Или, возможно, за этим кроется страх, что понимание ведёт к всепрощению. Легче расстреливать злых мутантов. Гораздо более воодушевляющий боевой клич — кричать «Умри, злобная мразь!» вместо «Умрите, люди, которые могли бы быть точно такими же, как я, но выросли в других условиях!». Вы можете почувствовать вину, убивая тех, кто <emphasis>не был</emphasis> абсолютной тьмой.</p><p>На мой взгляд, это похоже на глубоко укоренившуюся тоску по таким однобоким дебатам о выборе стратегии, в которых наилучшее решение не имеет <emphasis>никаких</emphasis> недостатков. Если армия переходит границу или на вас с ножом бежит сумасшедший, варианты действий таковы: (а) защищаться или (б) лечь и умереть. Если вы защищаетесь, вам, возможно, придется убить. Если вы убьете того, кто в другом мире мог бы стать вашим другом, — это трагедия. И это <emphasis>действительно</emphasis> трагедия. Другой вариант, лечь и умереть, — тоже трагедия. Почему обязательно должен быть вариант без трагедии? Кто сказал, что лучшее из возможных решений не должно иметь недостатков? Если кто-то должен умереть, пускай это будет тот, кто применил силу первым, — чтобы сдержать насилие в будущем и тем самым свести к минимуму общее число смертей.</p><p>Если у Врага самый обычный характер и он действует исходя из убеждений о своей ситуации, при которых насилие было бы типичной человеческой реакцией, это вовсе не означает, что его убеждения соответствуют действительности. Это не значит, что они оправданы. Это значит, что вам придется застрелить того, кто считает себя героем собственной истории, — и в его романе главный герой погибнет на восьмидесятой странице. Это трагедия, но она лучше альтернативной трагедии. Это выбор, который каждый день делает любой полицейский, чтобы наши аккуратные маленькие мирки не растворились в хаосе.</p><p>Когда вы точно оцениваете психологию Врага — когда вы знаете, что у него на самом деле на уме, — это знание не будет ощущаться как смачный удар по противоположной стороне. Оно не подарит вам теплого чувства праведного гнева. Оно не принесет вам довольства собой. Если от вашей оценки вам становится невыносимо грустно, возможно, вы видите мир таким, какой он есть на самом деле. Изредка точная оценка может заставить пробежать по вашей спине дрожь неподдельного ужаса — как при столкновении с настоящими психопатами или неврологически здоровыми людьми, чьи убеждения полностью разрушили их рассудок (саентологами или воспитанниками «Лагеря Иисуса»).</p><p>Так давайте скажем прямо: угонщики 11 сентября не были злыми мутантами. Они не ненавидели свободу. Они тоже были героями собственных историй и умерли за то, что считали правильным, — за истину, справедливость и исламский путь. То, что угонщики видели себя такими, не означает, что их убеждения были истинными. То, что угонщики видели себя такими, не означает, что мы должны признать их действия оправданными. То, что угонщики видели себя такими, не означает, что пассажиры рейса 93 United должны были отойти в сторону и позволить этому случиться. Но это означает, что в другом мире, если бы они выросли в другой среде, эти угонщики могли бы стать полицейскими. И это действительно трагедия. Добро пожаловать на Землю.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i0/are_your_enemies_innately_evil/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>62. Обратная глупость — это не интеллект. «...тогда наши люди в той временной линии принялись за исправление ситуации. Вот здесь».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Он очистил экран и принялся набирать комбинации. Страница за страницей сменяли друг друга — свидетельства людей, утверждавших, будто они видели таинственные диски, и каждый следующий рассказ был фантастичнее предыдущего.</p><p>— Стандартный метод заглушения, — ухмыльнулся Веркан Валл. — Я слышал лишь немного разговоров о «летающих тарелках», да и то в шутку. В культуре подобного типа всегда можно дискредитировать одну правдивую историю, запустив параллельно десяток других, очевидно вымышленных.</p><p>— Г. Бим Пайпер, <emphasis>«Полицейская операция»</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Пайпер в чём-то прав. Лично я не верю, что наши края наводнили плохо скрывающиеся пришельцы. Но моё неверие никак не связано с ужасающей, постыдной иррациональностью культов летающих тарелок — по крайней мере, я на это надеюсь.</p><p>Мы с вами верим, что культы летающих тарелок возникли при полном отсутствии каких-либо летающих тарелок. Культы могут возникать вокруг практически любой идеи благодаря человеческой глупости. Эта глупость действует <emphasis>ортогонально</emphasis> вмешательству пришельцев: мы ожидали бы увидеть культы летающих тарелок независимо от того, существуют ли летающие тарелки на самом деле. Даже если бы плохо скрывающиеся пришельцы существовали, вероятность возникновения культов летающих тарелок не стала бы ни на йоту <emphasis>меньше</emphasis>. Условная вероятность P(культы|пришельцы) не меньше, чем P(культы|¬пришельцы), если только вы не предположите, что плохо скрывающиеся пришельцы целенаправленно подавляют подобные культы. Согласно байесовскому определению свидетельства, наблюдение «культы летающих тарелок существуют» не является свидетельством <emphasis>против</emphasis> существования летающих тарелок. Это вообще не слишком веское свидетельство в пользу какой-либо из сторон.</p><p>Это применение общего принципа, который Роберт Пирсиг сформулировал так: «Величайший глупец в мире может сказать, что светит солнце, но от этого на улице не станет темно».<sup>2</sup></p><p>Если бы вы знали кого-то, кто ошибается в 99,99% случаев при ответах на вопросы «да/нет», вы могли бы достичь точности в 99,99%, просто меняя их ответы на противоположные. Этому человеку пришлось бы проделать колоссальную работу по сбору качественных свидетельств, сцепленных с реальностью, и их непротиворечивой обработке, просто чтобы обеспечить настолько надежную <emphasis>антикорреляцию</emphasis>. Нужно быть сверхинтеллектуалом, чтобы быть настолько глупым.</p><p>Машина со сломанным двигателем не поедет назад со скоростью 200 миль в час, даже если двигатель сломан <emphasis>ну очень, очень сильно.</emphasis></p><p>Если глупость не гарантирует надежной антикорреляции с истиной, то с какой стати человеческое зло должно с ней антикоррелировать? Обратная сторона эффекта ореола — эффект рогов: все воспринимаемые негативные качества коррелируют между собой. Если Сталин — злодей, то всё, что он говорит, должно быть ложью. Вы ведь не захотите соглашаться со <emphasis>Сталиным</emphasis>, правда?</p><p>Сталин также верил, что 2 + 2 = 4. И всё же, если вы попытаетесь защитить любое утверждение Сталина, даже «2 + 2 = 4», люди увидят лишь то, что вы «соглашаетесь со Сталиным» — а значит, вы, должно быть, на его стороне.</p><p>Следствия из этого принципа:</p><p>Чтобы честно спорить с идеей, вы должны спорить с лучшими аргументами ее сильнейших сторонников. Спор со слабыми сторонниками не доказывает <emphasis>ровным счетом ничего</emphasis>, поскольку даже самая сильная идея привлекает слабых защитников. Если вы хотите поспорить с трансгуманизмом или интеллектуальным взрывом, вам придется напрямую оспорить аргументы Ника Бострома или Элиезера Юдковского после 2003 года. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2k/the_least_convenient_possible_world/">Наименее удобный путь</a> — единственный верный.</p><p>Выставление напоказ печальных, жалких безумцев, сошедших с ума от своего понимания Идеи, не служит свидетельством против самой Идеи. Множество приверженцев Нью-Эйдж лишь сильнее повредились в уме от своего личного понимания <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r5/the_quantum_physics_sequence/">квантовой механики</a>.</p><p>Кто-то однажды сказал: «Не все консерваторы глупы, но большинство глупых людей — консерваторы». Если вы не можете привести себя в состояние ума, в котором это утверждение — истинно оно или ложно — кажется <emphasis>совершенно не относящимся к делу</emphasis> в качестве критики консерватизма, вы еще не готовы рационально рассуждать о политике.</p><p>Аргумент ad hominem несостоятелен.</p><p>Вы должны быть способны аргументировать против геноцида без упоминания того, что «Гитлер хотел истребить евреев». Если бы Гитлер <emphasis>не</emphasis> выступал за геноцид, стал бы он от этого приемлемым?</p><p>В терминах Хансона: ваша инстинктивная готовность поверить во что-то меняется вместе с вашим желанием <emphasis>ассоциироваться</emphasis> с людьми, известными своей верой в это, — безотносительно того, насколько само это убеждение <emphasis>истинно.</emphasis> Некоторые люди могут не желать верить в отсутствие Бога не потому, что существуют свидетельства того, что Бог <emphasis>действительно</emphasis> существует, а скорее потому, что они не хотят ассоциироваться с Ричардом Докинзом или этими чертовыми «воинствующими» атеистами, которые публично заявляют, будто «Бога нет».</p><p>Если ваш нынешний компьютер перестал работать, нельзя делать вывод, что в этой системе неверно абсолютно всё и вам нужен новый компьютер без процессора AMD, видеокарты ATI, жесткого диска Maxtor и корпусных вентиляторов — даже если все эти детали есть в вашей нынешней неработающей системе. Возможно, вам просто нужен новый кабель питания.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/vs/selling_nonapples/">Если сотне изобретателей не удалось</a> построить летательные аппараты из металла, дерева и холста, отсюда не следует, что на самом деле вам нужен летательный аппарат из плоти и костей. Если тысяча проектов потерпела неудачу в создании искусственного интеллекта на основе вычислений на электричестве, это не значит, что корень проблемы кроется в самом электричестве. Пока вы не поймете суть проблемы, попытки действовать от противного в надежде на чудо вряд ли приведут к решению.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lw/reversed_stupidity_is_not_intelligence/">*</a></p><p>1. Генри Бим Пайпер, «Полицейская операция», <emphasis>Astounding Science Fiction</emphasis> (июль 1948 г.).</p><p>2. Роберт М. Пирсиг, <emphasis>«Дзен и искусство ухода за мотоциклом»</emphasis>, 1-е изд. (Нью-Йорк: Morrow, 1974).</p></section>
<section>
<title><p>63. Аргумент экранирует авторитет.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Сценарий 1: Барри — известный геолог. Чарльз — четырнадцатилетний правонарушитель с длинным списком арестов и периодическими психотическими эпизодами. Барри безапелляционно заявляет Артуру некое контринтуитивное утверждение о горных породах, и Артур оценивает его вероятность в 90%. Затем Чарльз делает столь же контринтуитивное и безапелляционное заявление о горных породах, и Артур оценивает его вероятность в 10%. Очевидно, что Артур принимает во внимание <emphasis>авторитет</emphasis> говорящего, решая, верить ли его утверждениям.</p><p>Сценарий 2: Дэвид делает контринтуитивное заявление о физике и дает Артуру подробное объяснение аргументов, включая ссылки. Эрни делает столь же контринтуитивное заявление, но приводит неубедительный аргумент, требующий нескольких допущений на веру. И Дэвид, и Эрни утверждают, что это лучшее объяснение, которое они в принципе могут дать (кому бы то ни было, а не только Артуру). Артур присваивает утверждению Дэвида вероятность 90%, выслушав его объяснение, но присваивает лишь 10%-ную вероятность утверждению Эрни.</p><p>Может показаться, что эти два сценария примерно симметричны: оба предполагают учет полезных свидетельств — будь то сильный авторитет против слабого или сильный аргумент против слабого.</p><p>Но теперь предположим, что Артур просит Барри и Чарльза представить полные технические обоснования со ссылками; и что Барри и Чарльз представляют одинаково хорошие обоснования, а Артур проверяет ссылки, и они подтверждаются. Затем Артур спрашивает Дэвида и Эрни об их квалификации, и оказывается, что у Дэвида и Эрни примерно одинаковая квалификация — может быть, они оба клоуны, а может, оба физики.</p><p>Если предположить, что Артур обладает достаточными знаниями, чтобы понять все технические аргументы (иначе они для него — просто впечатляющий шум), то кажется, что Артур должен видеть у Дэвида огромное преимущество в правдоподобности перед Эрни, в то время как преимущество Барри перед Чарльзом будет в лучшем случае незначительным.</p><p>В самом деле, если технические аргументы достаточно хороши, преимущество Барри перед Чарльзом, возможно, даже не стоит учитывать. Хороший технический аргумент — это тот, который <emphasis>устраняет</emphasis> необходимость полагаться на личный авторитет говорящего.</p><p>Точно так же, если мы действительно верим Эрни, что приведенный им аргумент — это лучший аргумент, который он <emphasis>мог</emphasis> предоставить, и что он включает в себя все логические шаги, которые проделал Эрни, и все подтверждения, которые он принял во внимание (включая ссылки на любые авторитеты, к которым сам Эрни мог прислушиваться), тогда мы можем практически проигнорировать любую информацию о квалификации Эрни. Эрни может быть физиком или клоуном, это не должно иметь значения. (Опять же, это предполагает, что у нас достаточно технических способностей, чтобы разобраться в аргументе. В противном случае Эрни просто произносит мистические слоги, и то, «верим» ли мы этим слогам, в значительной степени зависит от его авторитета.)</p><p>Таким образом, между аргументом и авторитетом, похоже, существует асимметрия. Если нам известен авторитет, нам всё ещё интересно услышать аргументы; но если мы полностью знаем аргументы, из авторитета нам уже почти нечего почерпнуть.</p><p>Очевидно (говорит новичок), авторитет и аргумент — это принципиально разные виды свидетельств, и эту разницу невозможно объяснить с помощью скучно-чистых методов байесовской теории вероятностей. Ведь хотя сила свидетельств — 90% против 10% — в обоих случаях одинакова, при объединении они ведут себя по-разному. Как мы это объясним?</p><p>Вот половина технической демонстрации того, как представить эту разницу в теории вероятностей. (Остальное вы можете принять под мой личный авторитет или посмотреть в источниках).</p><p>Если P(H|E<sub>1</sub>) = 90% и P(H|E<sub>2</sub>) = 9%, какова вероятность P(H|E<sub>1</sub>,E<sub>2</sub>)? Если, узнав, что E<sub>1</sub> истинно, мы присваиваем H вероятность 90%, а узнав, что истинно E<sub>2</sub>, — вероятность 9%, то какую вероятность нам следует присвоить H, если мы узнаем, что истинны оба события E<sub>1</sub> и E<sub>2</sub>? Исходя из предоставленной информации, это просто невозможно вычислить средствами теории вероятностей. Нет, недостающая информация — это не априорная вероятность H. События E<sub>1</sub> и E<sub>2</sub> могут не быть независимыми друг от друга.</p><p>Предположим, что H означает «Мой тротуар скользкий», E<sub>1</sub> — «Мой разбрызгиватель работает», а E<sub>2</sub> — «Сейчас ночь». Тротуар становится скользким через минуту после включения разбрызгивателя и остается таким, пока он не выключится, а сам разбрызгиватель работает десять минут. Таким образом, если мы знаем, что разбрызгиватель включен, вероятность того, что тротуар скользкий, равна 90%. Разбрызгиватель работает в течение 10% ночного времени, поэтому если мы знаем, что сейчас ночь, вероятность того, что тротуар скользкий, составляет 9%. Если же мы знаем, что сейчас ночь и разбрызгиватель включен — то есть знаем оба факта, — вероятность того, что тротуар скользкий, составляет 90%.</p><p>Мы можем представить это в виде графической модели следующим образом:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_6"/></p><empty-line/>
<p>То, ночь сейчас или нет, <emphasis>служит причиной</emphasis> включения или выключения Разбрызгивателя, а то, включен ли Разбрызгиватель, <emphasis>служит причиной</emphasis> того, будет ли тротуар Скользким или Нескользким.</p><p>Направление стрелок имеет значение. Представим, что у нас было бы так:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_7"/></p><empty-line/>
<p>Это означало бы, что если бы я <emphasis>не</emphasis> знал ничего о разбрызгивателе, вероятности Ночи и Скользкости были бы независимы друг от друга. Например, предположим, что я бросаю Кость Один и Кость Два и складываю выпавшие числа, чтобы получить Сумму:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_8"/></p><empty-line/>
<p>Если вы не назовете мне сумму двух чисел, но сообщите, что на первой кости выпало 6, это пока ничего не скажет мне о результате на второй кости. Но если вы теперь также скажете, что сумма равна 7, я буду знать, что на второй кости выпала 1.</p><p>Выяснение того, когда различные элементы информации зависимы или независимы друг от друга при тех или иных фоновых знаниях, на самом деле оказывается весьма технической темой. Книги, которые стоит прочесть, — это работа Джуды Перла <emphasis><a l:href="http://www.amazon.com/Probabilistic-Reasoning-Intelligent-Systems-Plausible/dp/1558604790/">«Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах: сети правдоподобного вывода»</a></emphasis><sup>1</sup> и <emphasis><a l:href="http://www.amazon.com/Causality-Reasoning-Inference-Judea-Pearl/dp/052189560X/ref%3ddp_ob_title_bk">«Причинность: модели, рассуждения и выводы»</a></emphasis>.<sup>2</sup> (Если у вас есть время прочесть только одну книгу, прочтите первую.)</p><p>Если вы умеете читать причинно-следственные графы, то вы посмотрите на граф бросков костей и сразу увидите:</p><p>P(Кость 1, Кость 2) = P(Кость 1) × P(Кость 2)</p><p>P(Кость 1, Кость 2|Сумма) ≠ P(Кость 1|Сумма) × P(Кость 2|Сумма)</p><p>Если вы посмотрите на правильную диаграмму с тротуаром, то увидите такие факты, как:</p><p>P(Скользкий|Ночь) ≠ P(Скользкий)</p><p>P(Скользкий|Разбрызгиватель) ≠ P(Скользкий)</p><p>P(Скользкий|Ночь, Разбрызгиватель) = P(Скользкий|Разбрызгиватель).</p><p>То есть вероятность того, что тротуар Скользкий при наличии информации о Разбрызгивателе и о Ночи, совпадает с вероятностью, которую мы бы приписали, знай мы только о Разбрызгивателе. Знание о Разбрызгивателе делает знание о Ночи несущественным для выводов о Скользкости.</p><p>Это явление называется <emphasis>экранированием</emphasis>, а критерий, позволяющий считывать подобную условную независимость с каузальных графов, известен как <emphasis>D-разделение</emphasis>.</p><p>Для случая аргументов и авторитета причинно-следственная диаграмма выглядит следующим образом:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_9"/></p><empty-line/>
<p>Если нечто истинно, то в его пользу, как правило, находятся аргументы, и поэтому эксперты наблюдают эти свидетельства и меняют свое мнение. (В теории!)</p><p>Если мы видим, что эксперт во что-то верит, мы делаем обратный вывод о существовании неких абстрактных свидетельств (даже если не знаем в точности, каковы они), а из существования этих абстрактных свидетельств мы заключаем об истинности утверждения.</p><p>Но если нам известно значение узла «Аргумент», это D-разделяет узел «Истина» и узел «Вера эксперта», блокируя все пути между ними в соответствии с определенными техническими критериями «блокирования путей», которые в данном случае кажутся довольно очевидными. Таким образом, даже не сверяясь с точным распределением вероятностей, мы можем считать по графу, что:</p><p>P(истина|аргумент, эксперт) = P(истина|аргумент).</p><p>Это не противоречит обычной теории вероятностей. Это просто более компактный способ выражения определенных вероятностных фактов. Те же равенства и неравенства можно было бы считать непосредственно из обычного распределения вероятностей — но «на глазок» заметить их было бы труднее. Авторитету и аргументу не требуются два разных вида вероятности — так же, как разбрызгиватели не сделаны из какой-то онтологически иной материи, нежели солнечный свет.</p><p>На практике вы никогда не сможете <emphasis>полностью</emphasis> перестать полагаться на авторитет. Признанные авторитеты с большей вероятностью знают о существующих контраргументах, которые следует принять во внимание; менее авторитетные специалисты знают об этом с меньшей вероятностью, что делает их аргументы менее надежными. Этот фактор невозможно устранить просто за счет ознакомления со свидетельствами, которые они <emphasis>действительно</emphasis> учли.</p><p>Кроме того, аргументы крайне сложно свести к <emphasis>чистой</emphasis> математике; в противном же случае оценка силы логического шага может опираться на интуицию, которую невозможно воспроизвести без тех же тридцати лет опыта.</p><p>Есть неустранимая правомерность в том, чтобы приписывать <emphasis>чуть</emphasis> более высокую вероятность словам Э. Т. Джейнса о байесовской вероятности, нежели аналогичному утверждению Элиезера Юдковского. Пятьдесят лет дополнительного опыта не должны иметь буквально <emphasis>нулевой</emphasis> вес.</p><p>Но этот перевес авторитета имеет силу лишь <emphasis>ceteris paribus</emphasis>, и его легко могут перевесить более сильные аргументы. Я обнаружил небольшую ошибку в одной из книг Джейнса — потому что алгебра бьет авторитет.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lx/argument_screens_off_authority/">*</a></p><p>1. Перл, <emphasis>Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems</emphasis>.</p><p>2. Джуда Перл, <emphasis>Causality: Models, Reasoning, and Inference</emphasis>, 2nd ed. (New York: Cambridge University Press, 2009).</p></section>
<section>
<title><p>64. Обнимите вопрос.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В искусстве рациональности есть дисциплина <emphasis>близости к сути</emphasis> — стремление искать свидетельства, которые находятся как можно ближе к исходному вопросу, чтобы они экранировали как можно больше других аргументов.</p><p>Братья Райт говорят: «Наш самолёт полетит». Если вы посмотрите на их авторитет (велосипедные мастера, которые по совместительству оказались отличными физиками-любителями), то сравните их авторитет с авторитетом, скажем, лорда Кельвина и обнаружите, что лорд Кельвин — куда больший авторитет.</p><p>Если вы потребуете показать расчёты братьев Райт и сможете в них разобраться, а затем потребуете показать расчёты лорда Кельвина (которых у него, скорее всего, нет вовсе, кроме его собственного неверия), то авторитет отойдёт на второй план.</p><p>Если же вы своими глазами <emphasis>увидите, как самолёт летит</emphasis>, сами расчёты во многих отношениях утратят значение, а авторитет Кельвина даже не будет стоить рассмотрения.</p><p>Чем <emphasis>прямее</emphasis> ваши аргументы относятся к вопросу, без промежуточных выводов — чем ближе наблюдаемые узлы к запрашиваемому узлу в Великой Паутине Причинности — тем сильнее свидетельство. Теорема о таких причинно-следственных графах гласит, что вы никогда не сможете получить <emphasis>больше</emphasis> информации из далёких узлов, чем из строго более близких, которые экранируют далёкие.</p><p>Джерри Кливер сказал: «Вас губит не то, что вы не смогли применить какой-то высокоуровневый, тонкий, сложный приём. Вас губит невнимание к основам. То, что вы не следите за мячом»<sup>1</sup>.</p><p>Точно так же, как спорить о физике лучше, чем спорить о регалиях, спорить о физике лучше, чем спорить о рациональности. Кто был более рационален: братья Райт или лорд Кельвин? Если мы можем проверить их расчёты, нам всё равно! Добродетель рационалиста не может <emphasis>напрямую</emphasis> заставить самолёт лететь.</p><p>Если вы забудете этот принцип, изучение новых когнитивных искажений пойдёт вам во вред, потому что это отвлечёт вас от более прямых аргументов. Слишком легко заявить, будто оппонент демонстрирует Искажение № 182 из вашего репертуара универсальных обвинений, но вы не сможете <emphasis>разрешить</emphasis> фактический спор без более близких свидетельств. Если у кого-то есть предвзятые причины утверждать, что светит солнце, на улице от этого не темнеет.</p><p>Точно так же, как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/io/is_molecular_nanotechnology_scientific/">вы не всегда можете поставить эксперимент прямо сегодня</a>, вы не всегда можете прямо сегодня проверить расчёты. Иногда вам не хватает базовых знаний, иногда какая-то информация закрыта, иногда просто нет времени. К сожалению, слишком часто приходится судить о рациональности самого говорящего. Однако делать это всегда следует с чувством пустоты в груди, с ощущением, что чего-то не хватает.</p><p>Всякий раз, когда можете, танцуйте как можно ближе к исходному вопросу — прижмитесь к нему вплотную — подойдите достаточно близко, чтобы <emphasis>обнять сам вопрос!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ly/hug_the_query/">*</a></p><p>1. Джерри Кливер, <emphasis>Immediate Fiction: A Complete Writing Course</emphasis> (Macmillan, 2004).</p></section>
<section>
<title><p>65. Рациональность и английский язык.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В ответ на мое обсуждение <a l:href="http://lesswrong.com/lw/jb/applause_lights/f1t">ламп «аплодисменты»</a> кто-то заметил, что мой слог напоминает эссе Джорджа Оруэлла <a l:href="http://gutenberg.net.au/ebooks03/0300011h.html#part42">«Политика и английский язык»</a>.<sup>1</sup> Мне это польстило. Тем более что я уже размышлял над сегодняшней темой.</p><p>Если вы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ja/we_dont_really_want_your_participation/"><emphasis>действительно</emphasis> хотите увидеть взгляд художника</a> на рациональность, то почитайте Оруэлла; его труды обязательны к прочтению как для рационалистов, так и для писателей. Оруэлл был не ученым, а писателем; его инструментами были не числа, а слова; его противником была не Природа, а человеческое зло. Если вы хотите сажать людей за решетку на годы без суда, вам придется придумать иной способ выразить это, нежели «Я собираюсь упечь мистера Дженнингса за решетку на годы без суда». Вам нужно затуманить мышление слушателя, помешать ясным образам возмутить его совесть. Вы говорите: «Ненадежные элементы были подвергнуты процедуре альтернативного правосудия».</p><p>Оруэлл был яростным противником тоталитаризма и туманного мышления, в которое рядится зло, — именно поэтому труды Оруэлла о языке вошли в классику рационалистической мысли наряду с работами Фейнмана, Сагана или Докинза.</p><p>«Писателям советуют избегать использования страдательного залога». Рационалист, чей бэкграунд сформирован <emphasis>исключительно</emphasis> наукой, может не заметить изъяна в предыдущем предложении; но любой, кто хоть немного писал сам, увидит его сразу. Я написал это предложение в страдательном залоге, не сказав вам, <emphasis>кто</emphasis> именно советует авторам избегать страдательного залога. Страдательный залог убирает действующее лицо, оставляя лишь объект действия. «Ненадежные элементы были подвергнуты процедуре альтернативного правосудия» — подвергнуты <emphasis>кем</emphasis>? Что <emphasis>делает</emphasis> эта «процедура альтернативного правосудия»? С помощью достаточного количества статичных отглагольных существительных можно сделать так, чтобы ничто неприятное вообще не <emphasis>происходило</emphasis>.</p><p>Научные статьи часто пишутся в страдательном залоге. (Прошу прощения, <emphasis>некоторые ученые</emphasis> пишут свои статьи в страдательном залоге. Не сами же статьи пишутся, и винить в этом некого.) Звучит солиднее сказать: «Испытуемым вводился Прогениторивокс», чем «Я дал каждому студенту баночку с двадцатью таблетками Прогениторивокса и велел принимать по одной каждый вечер, пока они не закончатся». Если убрать ученого из описания, останутся только сверхважные данные. Но на самом деле ученый там <emphasis>есть</emphasis>, а испытуемые — <emphasis>это</emphasis> обычные студенты, и Прогениторивокс не «вводился», а выдавался на руки вместе с инструкциями. Страдательный залог затушевывает реальность.</p><p>Судя по комментариям, которые я получаю, кто-нибудь обязательно возразит, что использование страдательного залога в научных статьях вряд ли можно назвать грехом — в конце концов, если <emphasis>подумать</emphasis> об этом, можно понять, что ученый никуда не делся. Логической ошибки здесь вроде как нет. И именно поэтому рационалистам нужно читать Оруэлла, а не только Фейнмана или даже Джейнса.</p><p>Нехудожественная литература передает <emphasis>знание</emphasis>, художественная — <emphasis>переживание.</emphasis> Медицинская наука может экстраполировать, что произойдет с человеком без защиты в вакууме. Художественная литература заставит вас пережить это.</p><p>Некоторые рационалисты попытаются проанализировать двусмысленную фразу, постараются разглядеть, <emphasis>может ли вообще</emphasis> в ней скрываться какой-то смысл, попробуют <emphasis>выстроить</emphasis> логическую интерпретацию. Они проявят снисходительность, истолкуют сомнения в пользу автора. Писателей же, напротив, учат <emphasis>не</emphasis> давать себе поблажек. Всё, что, как <emphasis>думает</emphasis> аудитория, вы сказали, <emphasis>и есть</emphasis> то, что вы сказали, независимо от ваших намерений; вы не можете спорить с читателями, какими бы изощренными ни были ваши оправдания.</p><p>Писатель знает, что читатели <emphasis>не</emphasis> станут останавливаться ни на секунду, чтобы поразмыслить. Художественное переживание — это непрерывный поток первых впечатлений. Писатель-рационалист обращает внимание на то, какое <emphasis>переживание</emphasis> создают слова. Если вы оцениваете публичную рациональность высказывания и при этом рассудочно анализируете слова, перефразируя суждения, примеряя разные смыслы и выискивая крупицы правдоподобия, то упускаете из виду первое впечатление — то, что аудитория <emphasis>видит</emphasis> или, вернее сказать, <emphasis>чувствует.</emphasis></p><p>Романист заметил бы вопиющую неестественность фразы «Испытуемым вводился Прогениторивокс». Какую жизнь может прожить здесь читатель? Это предложение создает лишь далекое ощущение авторитетности, и <emphasis>всё</emphasis> — <emphasis>единственное</emphasis> переживание сводится к чувству, что тебе сообщают нечто достоверное. Романист увидел бы за этим слишком абстрактные существительные, не способные показать, что произошло на самом деле: постдока с баночкой в руке, пытающегося выглядеть строго, и студента, слушающего его с нервной ухмылкой.</p><p>Я вовсе не пытаюсь сказать, что научные статьи должны писаться как романы, но рационалист должен осознавать <emphasis>переживания</emphasis>, которые создают слова. Рационалист должен понимать разум и уметь им управлять. Это включает в себя и поток сознания — ту часть вас, которая развертывается в языке. Рационалист должен осознавать реальное, переживаемое на опыте воздействие фраз, выходящее далеко за рамки их чисто пропозициональной семантики.</p><p>Или, говоря более прямо: <emphasis>Смысл не оправдывает воздействие!</emphasis></p><p>Мне все равно, какую рациональную интерпретацию вы можете <emphasis>выстроить</emphasis> для лампы «аплодисменты» вроде «ИИ должен разрабатываться посредством демократических процессов». Это не может служить оправданием ее иррационального эффекта — подачи сигнала залу рукоплескать, не говоря уже о ее туманной, предвосхищающей ответ неопределенности.</p><p>А вот Оруэлл, обрушивающийся на <emphasis>воздействие</emphasis> клише, на их влияние на сам процесс мышления:</p><p>Когда наблюдаешь за каким-нибудь уставшим писакой на трибуне, механически повторяющим привычные фразы — ЗВЕРСТВА, ЗЛОДЕЯНИЯ, ЖЕЛЕЗНАЯ ПЯТА, КРОВАВАЯ ТИРАНИЯ, СВОБОДНЫЕ НАРОДЫ МИРА, СТОЯТЬ ПЛЕЧОМ К ПЛЕЧУ, — часто возникает странное ощущение, что перед тобой не живой человек, а какой-то манекен... Оратор, использующий подобную фразеологию, уже проделал изрядный путь к превращению себя в машину. Из его гортани выходят нужные звуки, но мозг в этом не участвует — в отличие от ситуации, когда он выбирал бы слова сам...</p><p>Прежде всего нужно позволить смыслу выбирать слово, а не наоборот. В прозе худшее, что можно сделать со словами, — это сдаться им. Когда вы думаете о конкретном предмете, вы думаете без слов, а затем, если хотите описать то, что мысленно представили, вы, скорее всего, ищете, пока не найдете точные, подходящие слова. Когда же вы думаете о чем-то абстрактном, вы более склонны использовать слова с самого начала, и, если не сделать сознательного усилия, чтобы этому помешать, готовый жаргон хлынет потоком и сделает работу за вас — ценой размывания или даже искажения вашего смысла. Пожалуй, лучше как можно дольше откладывать использование слов и прояснять свой смысл, насколько возможно, с помощью образов и ощущений.</p><p>Чарльз Сандерс Пирс вполне мог бы написать этот последний абзац. К Пути может вести не одна дорога.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jc/rationality_and_the_english_language/">*</a></p><p>1. Джордж Оруэлл, «Политика и английский язык», <emphasis>Horizon</emphasis> (апрель 1946).</p></section>
<section>
<title><p>66. Человеческое зло и путаница в мыслях.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://gutenberg.net.au/ebooks03/0300011h.html#part42">Джордж Оруэлл</a> видел, как цивилизованный мир скатывается в тоталитаризм, как одна страна за другой поддается или развращается; сапог, наступающий на лицо человека, — навечно, и помните, что это навечно. Вы родились слишком поздно, чтобы застать времена, когда подъем тоталитаризма казался неостановимым, когда одна страна за другой становилась жертвой тайной полиции и громоподобного стука в дверь в полночь, в то время как профессора свободных университетов приветствовали чистки в Советском Союзе как прогресс. Для вас это звучит так же чуждо, как вымысел; вам трудно воспринимать это всерьез. Потому что в вашей ветви времени Берлинская стена пала. И если имя Оруэлла не высечено на одном из тех камней, то оно должно там быть.</p><p>Оруэлл видел судьбу человеческого рода и приложил отчаянное усилие, чтобы свернуть его с этого пути. Оружием Оруэлла была ясность слога. Оруэлл знал, что путаный язык — это путаное мышление; он знал, что человеческое зло и путаное мышление переплетаются, словно сопряженные нити ДНК:<sup>1</sup></p><p>В наше время политическая речь и политическая публицистика — это по большей части защита того, чему нет оправдания. Такие вещи, как продолжение британского господства в Индии, чистки и депортации в России, сброс атомных бомб на Японию, действительно можно защищать, но только с помощью аргументов слишком жестоких для большинства людей и не вяжущихся с официальными целями политических партий. Поэтому политический язык должен состоять главным образом из эвфемизмов, предвзятых рассуждений и чистейшей туманной неопределенности. Беззащитные деревни бомбят с воздуха, жителей выгоняют в открытое поле, скот расстреливают из пулеметов, хижины поджигают зажигательными пулями — это называется УМИРОТВОРЕНИЕМ . . .</p><p>Оруэлл четко понимал цель своей ясности:</p><p>Если вы упростите свой язык, вы освободитесь от худших безумств ортодоксии. Вы не сможете говорить ни на одном из предписанных наречий, и когда вы сморозите глупость, ее нелепость будет очевидна даже вам самому.</p><p>Сделать нашу глупость очевидной даже для нас самих — в этом сама суть <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>.</p><p>Зло крадется во тьме, таясь в неосвещенных закоулках разума. Мы оглядываемся назад с ясностью исторической перспективы и плачем, вспоминая спланированный голод времен Сталина и Мао, унесший десятки миллионов жизней. Мы называем это злом, потому что это было совершено по сознательному человеческому умыслу с целью причинить боль и смерть ни в чем не повинным людям. Мы называем это злом из-за отвращения, которое испытываем к нему, оглядываясь назад с ясностью исторической перспективы. Чтобы творящие зло могли избежать естественного противодействия, это отвращение должно оставаться скрытым. Ясности нужно избегать любой ценой. Подобно тому как люди с ясным взором склонны противостоять злу, которое они видят, так и человеческое зло, где бы оно ни находилось, стремится затуманить мышление.</p><p><emphasis>1984</emphasis> показывает это предельно жестко: главные злодеи Оруэлла — те, кто вырезал и ретушировал фотографии (что основано на реальной практике ретуширования снимков в Советском Союзе). На самом пике тьмы в Министерстве любви О’Брайен пытается пытками заставить Уинстона признать, что дважды два — пять:<sup>2</sup></p><p>— Помните, — продолжал он, — запись в вашем дневнике: «Свобода — это возможность сказать, что дважды два — четыре»?</p><p>— Да, — сказал Уинстон.</p><p>О’Брайен поднял левую руку тыльной стороной к Уинстону, спрятав большой палец и растопырив остальные четыре.</p><p>— Сколько пальцев я показываю, Уинстон?</p><p>— Четыре.</p><p>— А если партия говорит, что их не четыре, а пять, тогда сколько?</p><p>— Четыре.</p><p>Слово оборвалось судорожным вскриком от боли. Стрелка на шкале взлетела к пятидесяти пяти. Все тело Уинстона покрылось потом. Воздух с трудом врывался в его легкие и выходил с глубокими стонами, которые он не мог сдержать, даже стиснув зубы. О’Брайен наблюдал за ним, все так же держа четыре пальца вытянутыми. Он потянул рычаг назад. На этот раз боль утихла лишь незначительно.</p><p>Я не перестаю ужасаться тому, что вроде бы умные люди — такие как коллега Робина Хэнсона <a l:href="http://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2007/08/how-important-i.html">Тайлер Коуэн</a> — не считают преодоление предвзятости чем-то важным. Но ведь речь идет о вашем <emphasis>разуме</emphasis>. О вашем человеческом интеллекте. Он отличает вас от обезьяны. Он построил этот мир. Вы не считаете важным то, как работает разум? Вы не считаете важными систематические сбои в его работе? Думаете, инквизиция пытала бы ведьм, будь все они идеальными байесианцами?</p><p>Тайлер Коуэн, судя по всему, считает, что преодоление предвзятости столь же предвзято, как и сама предвзятость: «Я рассматриваю блог Робина как пример предвзятости и даже как доказательство того, что предвзятость может быть весьма полезной». Я <emphasis>надеюсь</emphasis>, что это лишь результат чрезмерно абстрактного мышления в попытке казаться умным. Неужели Тайлер серьезно считает, что нечувствительность к масштабу ценности человеческих жизней стоит на одной доске со стремлением создавать планы, которые <emphasis>действительно</emphasis> спасут как можно больше людей?</p><p>Оруэллу приходилось бороться с похожим отношением — с представлением, будто признание любых различий есть юношеская наивность:</p><p>Стюарт Чейз и другие почти договорились до того, что все абстрактные слова лишены смысла, и использовали это как предлог для пропаганды своего рода политического квиетизма. Раз вы не знаете, что такое фашизм, как вы можете бороться с фашизмом?</p><p>Возможно, преодоление предвзятости выглядит не слишком захватывающе, если преподносить его как борьбу с всего лишь случайными ошибками. Возможно, труднее увлечься этим, когда нет явного зла, которому нужно противостоять. Так давайте предельно ясно осознаем: там, где в мире существует человеческое зло, где есть жестокость, пытки и преднамеренные убийства, их всегда окутывают когнитивные искажения. И там, где люди с ясным взором противостоят этим искажениям, скрытое зло дает отпор. У истины <emphasis>действительно</emphasis> есть враги. Если бы <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> был информационным бюллетенем в старом Советском Союзе, каждого автора и комментатора <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> сослали бы в исправительно-трудовые лагеря.</p><p>За всю историю человечества движущей силой каждого великого скачка вперед была новая ясность мысли. За исключением немногих природных катастроф, каждое великое бедствие порождалось глупостью. Наш последний враг — мы сами; и это война, и мы — солдаты.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jd/human_evil_and_muddled_thinking/">*</a></p><p>1. Там же.</p><p>2. Джордж Оруэлл, <emphasis>1984</emphasis> (Signet Classic, 1950).</p></section>
<section>
<title><p>Часть G. Против рационализации.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>67. Знание о когнитивных искажениях может навредить.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды я попытался рассказать маме о проблеме калибровки экспертов, объясняя: «Вот когда эксперт заявляет, что уверен на 99%, он оказывается прав только в 70% случаев». Затем возникла пауза, во время которой я вдруг осознал, что разговариваю со своей мамой, и поспешно добавил: «Конечно, нужно следить за тем, чтобы применять этот скептицизм беспристрастно, в том числе и к себе, а не просто использовать его как аргумент против всего, с чем ты не согласна...»</p><p>И мама ответила: «Ты шутишь? Это же здорово! Буду пользоваться этим постоянно!»</p><p>В статье Табера и Лоджа «Мотивированный скептицизм в оценке политических убеждений» описывается подтверждение шести предсказаний:<sup>1</sup></p><p>Эффект априорной установки. Испытуемые, имеющие твердое мнение по какому-либо вопросу — даже когда их просят быть объективными, — будут оценивать подтверждающие аргументы более благосклонно, чем опровергающие.</p><p>Склонность к опровержению. Испытуемые тратят больше времени и когнитивных ресурсов на дискредитацию противоположных аргументов, нежели подтверждающих.</p><p>Склонность к подтверждению. Испытуемые, вольные выбирать источники информации, будут искать подтверждающие, а не опровергающие источники.</p><p><strong>Поляризация мнений. Предъявление испытуемым сбалансированного набора аргументов «за» и «против» лишь усиливает их первоначальную поляризацию.</strong></p><p>Эффект силы установки. Испытуемые, выражающие более твердые убеждения, будут более склонны к вышеперечисленным искажениям.</p><p><strong>Эффект искушенности. Политически эрудированные испытуемые, поскольку они обладают более богатым арсеналом аргументов для оспаривания несовместимых с их позицией фактов и доводов, будут более склонны к вышеперечисленным искажениям.</strong></p><p>Если вы изначально иррациональны, то <emphasis>большее</emphasis> количество знаний может вам <emphasis>навредить</emphasis>. Для истинного байесовца информация никогда не имела бы отрицательной ожидаемой полезности. Но люди — не идеальные мастера байесовского анализа; если мы не будем осторожны, мы можем порезаться.</p><p>Я <emphasis>видел</emphasis> людей, которым их собственные знания о когнитивных искажениях сильно навредили. У них появляется больше оружия, чтобы оспаривать всё, что им не нравится. И эта проблема — избыток готового оружия — один из главных путей, по которым люди с высокой подвижностью ума оказываются глупыми, в смысле «дисрациональности» Становича.</p><p>Вы ведь можете вспомнить людей, подходящих под это описание? Людей с высоким g-фактором, которые в итоге оказываются <emphasis>менее</emphasis> эффективными, потому что они слишком искушенные спорщики? Как вы думаете, поможете ли вы им — сделаете ли их более эффективными рационалистами, — если просто расскажете им о списке классических когнитивных искажений?</p><p>Я помню одного человека, который узнал о проблеме калибровки и сверхуверенности. Вскоре после этого он заявил: «Что ж, экспертам доверять нельзя; они так часто ошибаются — как показали эксперименты. И поэтому, прогнозируя будущее, я предпочитаю исходить из того, что исторические тенденции продолжатся так же, как и раньше...» — и пустился в сложную, чреватую ошибками и крайне сомнительную экстраполяцию. Почему-то, когда дело доходило до веры в его собственные излюбленные выводы, все эти искажения и ошибки казались гораздо менее <emphasis>заметными</emphasis> — всплывали в памяти гораздо менее охотно, — чем когда ему нужно было опровергнуть чьи-то чужие аргументы.</p><p>Я рассказал ему о проблеме склонности к опровержению и об искушенном споре, и что бы вы думали — в следующий раз, когда я сказал что-то, что ему не понравилось, он обвинил меня в том, что я «искушенный спорщик». Он даже не попытался указать на какой-то конкретный изощренный довод или ошибку — просто покачал головой и грустно вздохнул о том, что я, судя по всему, использую собственный интеллект против него же самого. Он обзавелся еще одним Полностью Универсальным Контраргументом.</p><p>Даже само понятие «искушенный спорщик» может стать губительным, если оно слишком легко всплывает в памяти, стоит вам столкнуться с вроде бы умным человеком, который говорит то, что вам не нравится.</p><p>Я стараюсь учиться на своих ошибках. В прошлый раз, когда я читал лекцию по эвристикам и когнитивным искажениям, я начал с объяснения общей концепции на примере ошибки конъюнкции и эвристики репрезентативности. Затем я перешел к склонности к подтверждению, склонности к опровержению, искушенному спору, мотивированному скептицизму и другим эффектам установок. Следующие тридцать минут я <emphasis>вдалбливал</emphasis> эту тему, раскрывая ее со всех возможных ракурсов.</p><p>Я хотел заинтересовать слушателей этой темой. Что ж, простого описания ошибки конъюнкции и репрезентативности для этого вполне хватило бы. Но предположим, они действительно заинтересовались. Что дальше? Литература о когнитивных искажениях в основном представляет собой когнитивную психологию ради когнитивной психологии. Я должен был высказать своим слушателям все эти суровые предостережения за одну-единственную лекцию, иначе они, скорее всего, никогда бы их не услышали.</p><p>Пишу ли я об этом или выступаю устно, теперь я стараюсь никогда не упоминать калибровку и сверхуверенность, не рассказав предварительно о склонности к опровержению, мотивированном скептицизме, искушенных спорщиках и дисрациональности людей с подвижным умом. Прежде всего — не навреди!</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/he/knowing_about_biases_can_hurt_people/">*</a></p><p>1. Чарльз С. Табер и Милтон Лодж, «Motivated Skepticism in the Evaluation of Political Beliefs», <emphasis>American Journal of Political Science</emphasis> 50, no. 3 (2006): 755–769, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-5907.2006.00214.x">10.1111/j.1540-5907.2006.00214.x</a>.</p></section>
<section>
<title><p>68. Обновляйте свои убеждения постепенно.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Политика — убийца разума. Споры — это война, аргументы — солдаты. Возникает искушение искать способы истолковать любой возможный результат эксперимента так, чтобы он подтвердил вашу теорию, словно вы укрепляете цитадель от любого возможного направления атаки. Но этого вы сделать не можете. Это математически невозможно. Для каждого ожидания свидетельства существует равное ему и противоположное ожидание контрсвидетельства.</p><p>Но нет ничего страшного, если ваше заветное убеждение защищено не <emphasis>идеально</emphasis>. Если гипотеза состоит в том, что монета выпадает орлом в 95% случаев, то в одном случае из двадцати вы будете ожидать увидеть нечто, похожее на опровержение. Это нормально. Это естественно. Это даже ожидаемо — при условии, что на каждое противоречащее наблюдение приходится девятнадцать подтверждающих. Вероятностная модель может <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ig/i_defy_the_data/">выдержать удар-другой</a> и всё равно уцелеть, если только эти удары не <emphasis>продолжают</emphasis> сыпаться.</p><p>И всё же широко распространено убеждение — особенно на суде общественного мнения, — что истинная теория не может иметь <emphasis>никаких</emphasis> провалов, а ложная — <emphasis>никаких</emphasis> успехов.</p><p>Часто можно встретить людей, которые выставляют напоказ единственный факт, который они считают свидетельством, и утверждают, что их теория способна его «объяснить» — как будто это вся поддержка, которая вообще требуется любой теории. Судя по всему, они думают, будто у ложной теории не может быть <emphasis>никаких</emphasis> подтверждающих свидетельств, будто ложная теория не способна соответствовать даже единичному событию. Следовательно, одного-единственного подтверждения достаточно для любой теории.</p><p>Лишь немногим менее глупо выставлять единичное <emphasis>вероятностное</emphasis> контрсвидетельство в качестве опровержения, как будто у верной теории не может быть даже <emphasis>малейшего</emphasis> аргумента против неё. Но именно так люди спорили испокон веков, пытаясь разбить все доводы противника и не оставляя ему ни малейшей зацепки. Люди хотят, чтобы споры были односторонними; они привыкли к миру, где их любимые теории не имеют ни йоты противоречащих аргументов. Поэтому допустить хотя бы одно вероятностное контрсвидетельство для них равносильно концу света.</p><p>Я прямо-таки знаю, что кто-то в аудитории скажет: «Но вы <emphasis>не можете</emphasis> уступить ни единого пункта, если хотите выигрывать споры в реальном мире! Стоит вам признать существование хоть каких-то контраргументов, как Враг будет твердить о них снова и снова — нельзя позволять Врагу делать это! Вы же <emphasis>проиграете!</emphasis> Что может вызывать больший животный страх, чем <emphasis>это?</emphasis>»</p><p>Как бы то ни было. Рациональность нужна не для того, чтобы побеждать в спорах, а для того, чтобы решить, к какой стороне примкнуть. Если вы уже решили, какую сторону защищать, работа рациональности внутри вас уже <emphasis>завершена</emphasis> — хорошо ли, плохо ли. Но как вам самому решить, какую сторону защищать? Если <emphasis>выбор неверной стороны</emphasis> пугает вас до глубины души, пусть даже самую малость, вам лучше учесть <emphasis>все</emphasis> свидетельства.</p><p>Рациональность — это не прогулка, а танец. На каждом шаге этого танца ваша нога должна опускаться точно в нужное место, ни левее, ни правее. Сдвигать уверенность вверх с каждой йотой подтверждающего свидетельства. Сдвигать уверенность вниз с каждой йотой опровергающего свидетельства. Да, <emphasis>вниз.</emphasis> Даже при правильной модели, если она не является абсолютно точной, вам иногда придётся корректировать свою уверенность <emphasis>вниз.</emphasis></p><p>Если пара йот свидетельств противоречит вашему убеждению, ничего страшного. Такое иногда случается с вероятностными свидетельствами для неточных теорий. (Если же ошибается точная теория, у вас <emphasis>действительно</emphasis> проблемы!) Просто немного сдвиньте свою уверенность вниз — вероятность, отношение шансов или даже невербальный вес уверенности в вашей голове. Просто сдвиньте немного вниз и ждите новых свидетельств. Если теория верна, подтверждающие свидетельства вскоре появятся, и вероятность снова поползёт вверх. Если же теория неверна, она вам всё равно не нужна.</p><p>Проблема черно-белого, бинарного, качественного мышления в том, что любое единичное наблюдение либо уничтожает теорию, либо нет. Когда не допускается ни одного противоречащего наблюдения, это создаёт когнитивный диссонанс, и от него приходится отмахиваться с помощью софистики. А это исключает постепенный прогресс, исключает правильную интеграцию всех свидетельств. Рассуждая вероятностно, мы понимаем, что в среднем верная теория порождает больший вес подтверждений, чем опровержений. И поэтому вы можете <emphasis>без страха</emphasis> сказать себе: «Это слегка противоречащее свидетельство, я сдвину свою уверенность вниз». Да, <emphasis>вниз.</emphasis> Это не уничтожит вашу любимую теорию. Так работает качественное мышление; думайте количественно.</p><p>Для каждого ожидания свидетельства существует равное ему и противоположное ожидание контрсвидетельства. В каждом случае в среднем вы должны ожидать корректировки своих убеждений вниз в той же степени, в какой вы ожидаете их корректировки вверх. Если вы считаете, что уже знаете, какое свидетельство поступит, то вы уже должны быть достаточно уверены в своей теории — вероятность близка к 1, что не оставляет много места для дальнейшего роста вероятности вверх. И каким бы маловероятным ни казалось получение опровергающих свидетельств, итоговый сдвиг вниз должен быть достаточно большим, чтобы точно сбалансировать ожидаемый выигрыш с другой стороны. Взвешенное среднее вашей ожидаемой апостериорной вероятности должно быть равно вашей априорной вероятности.</p><p>Как глупо в таком случае бояться корректировать свою вероятность вниз, если уж вы вообще взялись исследовать этот вопрос? В среднем от каждого отдельного наблюдения вы должны ожидать такого же сдвига вниз, как и сдвига вверх.</p><p>Может случиться так, что одна за другой будут поступать крупицы опровержений, в то время как новые подтверждения будут прибывать слишком медленно. Вы можете обнаружить, что ваша уверенность дрейфует вниз и всё дальше вниз. Пока, наконец, вы не поймёте, с какой стороны дует ветер свидетельств, направленный против вас. В этот момент осознания нет смысла придумывать оправдания. В этот момент осознания вы <emphasis>уже отказались</emphasis> от своего заветного убеждения. Ура! Время праздновать! Открывайте шампанское или заказывайте пиццу! В конце концов, вы не станете сильнее, держась за убеждения, с которых начинали.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ij/update_yourself_incrementally/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>69. Один довод против целой армии.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я уже говорил о таком стиле рассуждений, при котором не допускается ни один противоположный аргумент, из-за чего каждое противоречащее наблюдение приходится как-то оспаривать. Здесь же я хочу предположить, что, сталкиваясь с противоположным доводом, люди не дают себе снизить уверенность, <emphasis>прокручивая в голове</emphasis> уже известные им подтверждения.</p><p>Представьте, что в стране Фридония спорят о том, виновна ли её соседка Сильвания в недавней череде падений метеоритов на фридонийские города. На это указывают несколько улик: метеориты упали в городах у самой границы с Сильванией; на сильванском фондовом рынке <emphasis>перед</emphasis> ударами наблюдалась необычная активность; а кто-то слышал, как сильванский посол Трентино бормотал о «небесном возмездии».</p><p>Кто-то приходит к вам и говорит: «Я не думаю, что Сильвания причастна к падению метеоритов. Они ведут с нами торговлю на миллиарды динаров ежегодно». — «Ну», — отвечаете вы, — «метеориты упали вблизи Сильвании, на их фондовом рынке творилось что-то подозрительное, а их посол после этого заговорил о небесном возмездии». Поскольку эти три аргумента перевешивают первый, вы <emphasis>сохраняете</emphasis> уверенность в виновности Сильвании — на качественном уровне вы скорее верите, чем не верите. Очевидно, что баланс свидетельств складывается против Сильвании.</p><p>Затем приходит кто-то другой и говорит: «Я не думаю, что Сильвания виновна в падении метеоритов. Направить удар астероида — задача крайне сложная. У Сильвании даже космической программы нет». Вы отвечаете: «Но ведь метеориты упали рядом с Сильванией, их инвесторы знали об этом заранее, а посол прямо во всем признался!» И снова эти три аргумента перевешивают первый (три аргумента против одного), так что вы остаётесь при своём мнении, что Сильвания виновна.</p><p>Более того, ваша убеждённость лишь <emphasis>окрепла.</emphasis> Ведь уже дважды вы взвешивали баланс свидетельств, и оба раза чаша весов склонялась против Сильвании в соотношении три к одному.</p><p>Вы сталкиваетесь со всё новыми аргументами просильванских предателей — снова, снова и ещё сотню раз — но всякий раз новый довод с лёгкостью разбивается в пух и прах со счётом три к одному. И с каждым разом вы чувствуете, как растёт ваша уверенность в виновности Сильвании, поскольку вы корректируете свою априорную вероятность в соответствии с ощущаемым перевесом свидетельств.</p><p>Проблема, конечно, в том, что, <emphasis>прокручивая в голове</emphasis> аргументы, которые вы <emphasis>и так уже знали</emphasis>, вы учитываете одни и те же свидетельства дважды. Это было бы тяжким грехом, даже если бы вы дважды учли <emphasis>все</emphasis> свидетельства. (Представьте себе учёного, который провёл эксперимент на 50 испытуемых, не получил статистически значимых результатов и поэтому посчитал все данные дважды.)</p><p>Но избирательно дважды учитывать <emphasis>лишь некоторые</emphasis> свидетельства — это чистой воды фарс. Помню, в детстве я видел мультфильм, где злодей делил добычу по следующему алгоритму: «Один тебе, один мне. Один тебе, раз-два мне. Один тебе, раз-два-три мне».</p><p>Как я подчёркивал в прошлом эссе, даже если излюбленное убеждение <emphasis>истинно</emphasis>, рационалисту порой необходимо снизить его вероятность, интегрируя <emphasis>все</emphasis> свидетельства. Да, чаша весов всё ещё может склоняться в пользу вашего любимого убеждения. Но вам всё равно нужно скорректировать вероятность <emphasis>вниз</emphasis> — да, именно <emphasis>вниз</emphasis> — по сравнению с тем значением, которое было до того, как вы услышали противоположный довод. Бесполезно <emphasis>прокручивать в голове</emphasis> подтверждающие аргументы, ведь вы их уже учли.</p><p>И всё же мне кажется, что, сталкиваясь с <emphasis>новым</emphasis> контраргументом, люди ищут повод не снижать свою уверенность и, конечно же, находят подтверждающие доводы, которые <emphasis>и так уже знают.</emphasis> Мне самому приходится постоянно быть начеку, чтобы не поступать так же! Ведь это кажется столь же естественным, как парировать удар меча подвернувшимся под руку щитом.</p><p>При должном умении рассуждать неверно горстка подтверждений — или даже один-единственный аргумент — способна сдерживать натиск целой армии противоречий.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ik/one_argument_against_an_army/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>70. Итоговая строка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На аукцион выставлены две запечатанные коробки, коробка A и коробка B. В одной и только в одной из этих коробок лежит ценный алмаз. Есть самые разные знаки и приметы, указывающие на то, содержит ли коробка алмаз; но у меня нет ни одного знака, о котором я точно <emphasis>знаю</emphasis>, что он абсолютно надежен. На одной коробке, например, есть синий штамп, и я знаю, что коробки с алмазами чаще оказываются с синим штампом, чем пустые. Или у одной коробки блестящая поверхность, и у меня есть подозрение — я не уверен, — что ни одна коробка с алмазом не бывает блестящей.</p><p>Теперь представьте себе ловкого спорщика с листом бумаги в руках. Он говорит владельцам коробок A и B: «Предложите цену за мои услуги, и тому, кто выиграет, я помогу доказать, что именно в его коробке лежит алмаз, чтобы цена этой коробки выросла». Владельцы делают ставки, и владелец коробки B предлагает больше, нанимая ловкого спорщика.</p><p>Ловкий спорщик начинает собираться с мыслями. Сначала он пишет в самом низу своего листа: «И <emphasis>следовательно</emphasis>, в коробке B лежит алмаз!» Затем вверху листа ловкий спорщик пишет: «На коробке B есть синий штамп», под этим — «Коробка A блестящая», затем — «Коробка B легче коробки A» и так далее, перечисляя множество знаков и примет. При этом ловкий спорщик игнорирует все те знаки, которые могли бы говорить в пользу коробки A. И вот ловкий спорщик приходит ко мне и зачитывает со своего листа: «На коробке B есть синий штамп, а коробка A блестящая», и так далее, пока не доходит до: «и <emphasis>следовательно</emphasis>, в коробке B лежит алмаз».</p><p>Но подумайте вот о чем: в тот самый момент, когда ловкий спорщик записал свой вывод, когда чернила легли на его лист бумаги, свидетельственная запутанность этих физических чернил с физическими коробками зафиксировалась навсегда.</p><p>Возможно, вам поможет, если вы представите себе множество миров — эвереттовские ветви или <a l:href="http://arxiv.org/abs/astro-ph/0302131">дубликаты Тегмарка</a>, — в которых существует некая объективная частота, с которой коробка A или коробка B содержит алмаз. Точно так же существует некая объективная частота в подмножестве «миров с блестящей коробкой A», где коробка B содержит алмаз; и некая объективная частота в «мирах с блестящей коробкой A и синим штампом на коробке B», где коробка B содержит алмаз.</p><p>Чернила на бумаге складываются в странные закорючки и линии, которые выглядят как этот текст: «И <emphasis>следовательно</emphasis>, в коробке B лежит алмаз». Если бы вы умели читать по-английски, вы могли бы запутаться и подумать, будто эти очертания чернил каким-то образом <emphasis>означают</emphasis>, что в коробке B лежит алмаз. Испытуемые, которым поручили называть цвет напечатанных слов, когда им показывают слово «ЗЕЛЕНЫЙ», часто говорят «зеленый» вместо «красный». В таких случаях полезно быть неграмотным, чтобы форма чернильных знаков не сбивала вас с толку.</p><p>Для нас истинный смысл вещи — это её запутанность с другими вещами. Представьте снова множество миров, эвереттовские ветви или дубликаты Тегмарка. В тот момент, когда все ловкие спорщики во всех мирах выводят чернилами итоговую строку на своих листах — предположим, что это один и тот же момент, — это фиксирует корреляцию чернил с коробками. Ловкий спорщик пишет нестираемой ручкой; чернила не изменятся. Коробки не изменятся. В подмножестве миров, где чернила гласят «И следовательно, в коробке B лежит алмаз», уже есть определенный фиксированный процент миров, где алмаз лежит в коробке A. И это не изменится независимо от того, что будет написано на пустых строках выше.</p><p>Таким образом, свидетельственная запутанность чернил зафиксирована, и я предоставляю вам решать, какова она. Возможно, владельцы коробок, которые верят, что их доводы сильнее, более склонны нанимать рекламистов; возможно, владельцы коробок, опасающиеся своих недостатков, предлагают большую цену. Если сами владельцы коробок не понимают знаков и примет, то чернила будут совершенно не запутаны с содержимым коробок, хотя они могут кое-что рассказать вам о финансах владельцев и их привычках делать ставки.</p><p>Теперь предположим, что другой присутствующий искренне любознателен. Он <emphasis>сначала</emphasis> записывает на листе бумаги все отличительные признаки <emphasis>обеих</emphasis> коробок, а затем применяет свои знания и законы вероятности и пишет в самом низу: «<emphasis>Следовательно,</emphasis> я оцениваю вероятность того, что алмаз находится в коробке B, в 85%». Свидетельством чего служат эти записи? Исследуя причинно-следственную связь, которая привела к появлению этих физических чернил на физической бумаге, я обнаруживаю, что цепочка причинности пролегает через все знаки и приметы коробок и зависит от этих знаков; ведь в мирах с другими приметами внизу была бы записана другая вероятность.</p><p>Таким образом, записи любознательного исследователя запутаны со знаками, приметами и содержимым коробок, тогда как записи ловкого спорщика служат свидетельством лишь того, какой владелец заплатил больше. Разница в показаниях чернил огромна, хотя тот, кто по глупости зачитает вслух чернильные закорючки, может подумать, что английские слова звучат похоже.</p><p>Ваша эффективность как рационалиста определяется тем, какой алгоритм на самом деле вписывает итоговую строку в ваши мысли. Если ваша машина издает металлический скрежет при торможении, а вы не готовы смириться с расходами на замену тормозов, вы можете решить поискать причины, по которым её, возможно, не нужно чинить. Но реальный процент версий вас, выживающих в эвереттовских ветвях или мирах Тегмарка — что мы и будем считать мерой вашей эффективности как рационалиста, — определяется алгоритмом, который решил, для <emphasis>какого</emphasis> именно вывода вы будете искать аргументы. В данном случае реальный алгоритм звучит так: «Никогда не чинить ничего дорогого». Если это хороший алгоритм — отлично; если плохой — ну что ж. Аргументы, которые вы допишете после, выше итоговой строки, всё равно ничего не изменят.</p><p>Это должно служить предостережением для вашего собственного мышления, а не абсолютно универсальным контраргументом против выводов, которые вам не нравятся. Ведь заявить: «Мой оппонент — ловкий спорщик» — это и правда ловкий аргумент, если вы платите сами себе за то, чтобы остаться при тех убеждениях, с которых начали. Самый ловкий в мире спорщик может указать на то, что светит солнце, и всё же на улице, скорее всего, действительно день.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/js/the_bottom_line/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>71. Что доказывает отфильтрованное свидетельство?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ранее я обсуждал дилемму хитроумного спорщика, нанятого продать вам коробку, в которой может быть или не быть алмаз. Хитроумный спорщик указывает вам на то, что на коробке стоит синий штамп, и это достоверно известный факт, что коробки с алмазами чаще имеют синий штамп, чем пустые. Что происходит в этот момент с байесовской точки зрения? Должны ли вы беспомощно обновлять свои вероятности, как того желает хитроумный спорщик?</p><p>Если вы можете заглянуть в коробку сами, вы можете и сами сложить все признаки. Но что, если вы не можете заглянуть? Что, если единственное имеющееся у вас свидетельство — это слова хитроумного спорщика, который по закону обязан делать только правдивые заявления, но не рассказывает вам всего, что знает? Каждое утверждение хитроумного спорщика — это достоверное свидетельство. Как вы можете <emphasis>не</emphasis> обновить свои вероятности? Разве перестало быть правдой то, что в такой-то доле эвереттовских ветвей или дубликатов Тегмарка, где на коробке Б стоит синий штамп, в коробке Б лежит алмаз? Согласно Джейнсу, байесианец всегда должен проводить обусловливание по всем известным свидетельствам под угрозой парадокса. Но тогда хитроумный спорщик может заставить вас поверить во что угодно, если существует достаточное разнообразие признаков, о которых можно сообщать выборочно. Это звучит неправильно.</p><p>Рассмотрим более простой случай: несимметричную монету, у которой вероятность выпадения орла может составлять 2/3, а решки — 1/3, или же орла — 1/3, а решки — 2/3, причем оба случая априори равновероятны. Каждый выпавший орёл (О) — это 1 бит свидетельства в пользу монеты со смещением к орлу; каждая решка (Р) — это 1 бит свидетельства в пользу монеты со смещением к решке. Я подбрасываю монету десять раз, а затем говорю вам: «При 4-м, 6-м и 9-м бросках выпали орлы». Какова ваша апостериорная вероятность того, что монета имеет смещение к орлу?</p><p>И ответ заключается в том, что она может быть практически любой, в зависимости от того, какая причинно-следственная цепочка стояла за произнесением этих слов — то есть от того, как именно я выбирал, о каких бросках сообщить.</p><p>Возможно, я следовал алгоритму, согласно которому сообщал результаты 4-го, 6-го и 9-го бросков независимо от их результатов и результатов всех остальных бросков. Если вы знаете, что я использовал этот алгоритм, апостериорные шансы составляют 8:1 в пользу монеты со смещением к орлу.</p><p>Я мог бы сообщать обо всех бросках — и только о тех, — при которых выпали орлы. В этом случае вы знаете, что во всех остальных 7 бросках выпали решки, и апостериорные шансы составляют 1:16 против того, что монета имеет смещение к орлу.</p><p>Я мог заранее решить назвать результаты 4-го, 6-го и 9-го бросков только в том случае, если вероятность того, что монета имеет смещение к орлу, превышает 98%. И так далее.</p><p>Или рассмотрим парадокс Монти Холла:</p><p>На телешоу вам предлагают выбрать одну из трех дверей, ведущих в три комнаты. Вы знаете, что в одной комнате лежат 100 000 долларов, а две другие пусты. Ведущий просит вас выбрать дверь, и вы выбираете дверь № 1. Затем ведущий открывает дверь № 2, за которой оказывается пустая комната. Хотите ли вы переключиться на дверь № 3 или остаться с дверью № 1?</p><p>Ответ зависит от алгоритма ведущего. Если ведущий всегда открывает дверь и всегда выбирает дверь, ведущую в пустую комнату, то вам следует переключиться на дверь № 3. Если ведущий всегда открывает дверь № 2 независимо от того, что за ней находится, то вероятность найти деньги за дверями № 1 и № 3 одинакова и составляет 50%. Если же ведущий вообще открывает дверь только в том случае, если вы изначально выбрали дверь с деньгами, то вам определенно следует остаться с дверью № 1.</p><p>Вам следует проводить обусловливание не просто по факту пустоты двери № 2, но по этому факту вместе с тем фактом, что ведущий <emphasis>решил</emphasis> открыть именно дверь № 2. Многих сбивает с толку стандартный парадокс Монти Холла, потому что они обновляют вероятности только по факту пустоты двери № 2, и в этом случае шансы найти деньги за дверями № 1 и № 3 равны. Вот почему байесианцам предписано проводить обусловливание по всей полноте своих знаний под угрозой парадокса.</p><p>Когда кто-то говорит: «При четвертом броске монеты выпал орёл», мы проводим обусловливание не по тому факту, что при четвертом броске выпал орёл — мы не берем подмножество всех возможных миров, где при четвертом броске выпал орёл, — а скорее по подмножеству всех возможных миров, где говорящий, следующий определенному алгоритму, <emphasis>сказал</emphasis>: «При четвертом броске монеты выпал орёл». Произнесенное предложение — это не сам факт; не позволяйте всего лишь значению слов вводить вас в заблуждение.</p><p>Большинство судебных процессов строятся на теории, согласно которой у каждого дела есть ровно две противоположные стороны, и что проще найти двух предвзятых людей, чем одного непредвзятого. Между обвинением и защитой у <emphasis>одной из сторон</emphasis> обязательно найдется мотив представить любую конкретную улику, так что суд увидит все доказательства; такова теория. Если в дилемме с коробкой участвуют два хитроумных спорщика, это не так хорошо, как один любознательный исследователь, но почти столь же хорошо. Но это в случае с двумя коробками. В реальности же часто возникают многосторонние и глубокие проблемы, а также неочевидные ответы, которые непросто найти, когда Синие и Зеленые кричат друг на друга.</p><p>Остерегайтесь злоупотреблять понятием фильтрации свидетельств как Универсальным контраргументом для исключения любых неприятных вам свидетельств: «Этот аргумент был отфильтрован, следовательно, я могу его проигнорировать». Если вас раздражает противоположный аргумент, значит, вы знакомы с вопросом и вы достаточно неравнодушны, чтобы занять одну из сторон. Вероятно, вы уже знаете самые сильные аргументы своей стороны. У вас нет причин выводить из противоположного аргумента существование каких-то новых благоприятных знаков и предзнаменований, которых вы еще не видели. Так что вы остаетесь один на один с неудобными фактами как таковыми; синий штамп на коробке Б — это всё еще свидетельство.</p><p>Но если вы слышите аргумент впервые, причем только с одной стороны, то вам действительно стоит насторожиться! В каком-то смысле никто не может <emphasis>по-настоящему</emphasis> доверять теории естественного отбора, пока не послушает креационистов минут пять; и только <emphasis>тогда</emphasis> поймёт, насколько она прочна.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jt/what_evidence_filtered_evidence/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>72. Рационализация.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В «Итоговой строке» я представил дилемму двух коробок, только в одной из которых лежит алмаз, и различные знаки и знамения в качестве улик. Я противопоставил любознательного исследователя ловкому спорщику. Любознательный исследователь выписывает все знаки и знамения, анализирует их и в самом конце пишет: «<emphasis>Следовательно,</emphasis> я оцениваю вероятность того, что алмаз находится в коробке Б, в 85%». Ловкий спорщик работает на того, кто больше заплатит; он начинает с того, что пишет: «<emphasis>Следовательно,</emphasis> алмаз находится в коробке Б», а затем подбирает благоприятные знаки и знамения, чтобы заполнить ими строки выше.</p><p>Первая процедура — это рациональность. Вторая процедура обычно называется «рационализацией».</p><p>«Рационализация». Какой странный термин. Я бы назвал его <emphasis>неудачным словом.</emphasis> Нельзя «рационализировать» то, что изначально не является рациональным. Это все равно как если бы ложь называли «истинизацией».</p><p>На чисто вычислительном уровне существует довольно большая разница между:</p><p>Движением от свидетельств с последующим просчетом вероятностных потоков для вывода наиболее вероятного заключения. (Записать все знаки и знамения, а затем двигаться вперед к вероятности в итоговой строке, которая зависит от этих знаков и знамений.)</p><p>Движением от готового вывода с последующим просчетом вероятностных потоков для подбора свидетельств, которые якобы этот вывод подтверждают. (Записать итоговую строку, а затем двигаться в обратном направлении, подбирая знаки и знамения для заполнения строк выше.)</p><p>Какой глупец придумал настолько похожие слова — «рациональность» и «рационализация», — чтобы описать столь разительно отличающиеся ментальные процессы? Я бы предпочел термины, которые делают алгоритмическую разницу очевидной, например: «рациональность» против «гигантской засасывающей когнитивной черной дыры».</p><p>Не всякое изменение — это улучшение, но всякое улучшение — это обязательно изменение. Нельзя добавить истинности уже заданному суждению, отстаивая его; можно заставить больше людей поверить в него, но нельзя сделать его более <emphasis>истинным</emphasis>. Чтобы улучшить наши убеждения, мы неизбежно должны их менять. Рациональность — это операция, которую мы используем для повышения точности наших убеждений путем их изменения. Рационализация же стремится зафиксировать убеждения; её правильнее было бы назвать «антирациональностью» — как из-за её прагматических результатов, так и из-за её обращенного алгоритма.</p><p>«Рациональность» — это <emphasis>прямой</emphasis> поток, который собирает свидетельства, взвешивает их и выдает заключение. Любознательный исследователь использовал алгоритм прямого потока: <emphasis>сначала</emphasis> он собрал свидетельства, составив список всех видимых знаков и знамений, которые затем обработал в <emphasis>прямом направлении</emphasis>, чтобы получить ранее неизвестную вероятность нахождения алмаза в коробке. Всё то время, пока процесс рационального мышления двигался вперед, любознательный исследователь еще не знал конечного пункта назначения, и именно поэтому он был <emphasis>любознателен.</emphasis> На Пути Байеса априорная вероятность равна ожидаемой апостериорной вероятности: если вы знаете пункт назначения, вы уже там.</p><p>«Рационализация» — это <emphasis>обратный</emphasis> поток, идущий от вывода к отобранным свидетельствам. Сначала вы записываете итоговую строку, которая известна и фиксирована; цель вашей обработки данных — выяснить, какие аргументы следует вписать в строки выше. Именно это, а не итоговая строка, является неизвестной переменной для запущенного процесса.</p><p>Боюсь, Традиционная Рациональность не прививает своим последователям достаточной чувствительности к разнице между прямым и обратным потоками. В Традиционной Рациональности нет ничего плохого в том, что ученый приходит к излюбленной гипотезе, а затем отправляется искать подтверждающий ее эксперимент. Традиционный рационалист посмотрел бы на это с одобрением и сказал: «Эта гордость — двигатель, который толкает Науку вперед». Что ж, это <emphasis>действительно</emphasis> двигатель, который толкает Науку вперед. Проще найти обвинителя и защитника, предвзятых в противоположных направлениях, чем одного непредвзятого человека.</p><p>Но то, что так поступают все, еще не делает это правильным. Было бы гораздо лучше, если бы ученый, придя к излюбленной гипотезе, решил <emphasis>проверить</emphasis> её из чистого <emphasis>любопытства</emphasis> — ставя эксперименты, которые могли бы направить его собственные убеждения в неизвестном направлении.</p><p>Если вы искренне не знаете, куда направляетесь, вам, скорее всего, будет очень любопытно. Любопытство — первая добродетель, без которой ваше вопрошание будут бесцельными, а ваши навыки — лишенными направления.</p><p>Почувствуйте течение Силы и убедитесь, что она не течет в обратную сторону.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ju/rationalization/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>73. Рациональный аргумент.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>По профессии вы руководитель избирательной кампании, и вас только что нанял Мортимер К. Снодграсс, кандидат в мэры Гедлиберга от партии «зелёных». Как руководитель кампании, читающий книгу по рациональности, вы в первую очередь задаётесь вопросом: «Как мне построить безупречный рациональный аргумент в пользу того, что Мортимер К. Снодграсс — лучший кандидат в мэры Гедлиберга?»</p><p>Сожалею. Это невозможно.</p><p>«Что? — восклицаете вы. — Но что, если я буду использовать только веские доводы для построения своих логических выкладок? Что, если каждый приводимый мною факт будет истинным, насколько мне известно, и будет являться релевантным свидетельством по правилу Байеса?»</p><p>Сожалею. Всё равно невозможно. Вы обрекли себя на поражение в тот самый миг, когда заранее определили вывод своего аргумента.</p><p>В этом году газета <emphasis>«Гедлибергский рупор»</emphasis> разослала всем кандидатам в мэры опросник из 16 пунктов с вопросами вроде «Умеете ли вы рисовать всеми цветами ветра?» и «Затягивались ли вы?» Увы, редакция <emphasis>«Рупора»</emphasis> оказалась уничтожена метеоритом ещё до публикации. Очень жаль, ведь ваш кандидат, Мортимер К. Снодграсс, выгодно отличается от соперников в 15 вопросах из 16. Единственным камнем преткновения стал вопрос №11: «Являетесь ли вы сейчас или являлись ли когда-либо суперзлодеем?»</p><p>И у вас возникает искушение опубликовать этот опросник в рамках собственной агитации... разумеется, опустив одиннадцатый вопрос.</p><p>Это переступает черту между <emphasis>рациональностью</emphasis> и <emphasis>рационализацией.</emphasis> Избиратели больше не могут основывать свои суждения только на фактах; им приходится учитывать и дополнительный факт их подачи, делая выводы о существовании скрытых свидетельств.</p><p>На самом деле вы перешли черту ещё в тот момент, когда начали взвешивать, выгоден опросник вашему кандидату или нет, прежде чем решить, стоит ли его публиковать. «Что?! — восклицаете вы. — Штаб должен публиковать факты, невыгодные для своего кандидата?» Но поставьте себя на место избирателя, который всё ещё пытается сделать выбор: зачем вам утаивать полезную информацию? Будь вы искренне любопытны, вы бы не стали этого делать. Если бы вы двигались <emphasis>вперёд</emphasis> — от свидетельств к ещё не сделанному выбору кандидата, а не <emphasis>назад</emphasis> — от уже выбранного кандидата к подбору аргументов.</p><p>«Логичный» аргумент — это аргумент, который следует из своих посылок. Таким образом, следующее рассуждение <emphasis>нелогично</emphasis>:</p><p>Все прямоугольники — четырёхугольники.</p><p>Все квадраты — четырёхугольники.</p><p><emphasis>Следовательно</emphasis>, все квадраты — прямоугольники.</p><p>Этот силлогизм не спасает от логической несостоятельности ни истинность его посылок, ни даже истинность его вывода. Важно отличать логические умозаключения от нелогичных и отказываться оправдывать последние, даже если их выводы случайно оказались верными. Во-первых, это различие может повлиять на то, как мы пересматриваем свои убеждения в свете новых свидетельств. Во-вторых, небрежность входит в привычку.</p><p>Прежде всего, этот силлогизм не даёт истинного объяснения. Возможно, все квадраты и являются прямоугольниками, но если так, то вовсе не <emphasis>потому</emphasis>, что и те и другие — четырёхугольники. Его можно назвать лицемерным силлогизмом — таким, где заявленные причины оторваны от реальных.</p><p>Если вы действительно хотите представить честный, рациональный аргумент <emphasis>в пользу своего кандидата</emphasis> во время политической кампании, есть только один способ это сделать:</p><p><emphasis>Ещё до того, как вас кто-либо наймёт,</emphasis> соберите все возможные сведения о различных кандидатах.</p><p>Составьте контрольный список критериев, по которому вы сами определите, какой кандидат кажется лучшим.</p><p>Пройдитесь по этому списку.</p><p>Придите к победившему кандидату.</p><p>Предложите стать руководителем его кампании.</p><p>Когда у вас попросят агитационные материалы, распечатайте свой контрольный список.</p><p>Только так вы сможете предложить <emphasis>рациональную</emphasis> цепочку аргументов — такую, чей итоговый вывод был записан при движении <emphasis>вперёд</emphasis> от строк над ним. Лишь то, что <emphasis>на самом деле</emphasis> определяет ваш итоговый вывод, вы и можете <emphasis>честно</emphasis> написать на строках выше.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jw/a_rational_argument/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>74. Избегание реальных слабых мест своих убеждений.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Несколько лет назад умерла моя прабабушка. Ей было за девяносто, и смерть последовала за долгим, медленным и жестоким угасанием. Я не знал её как личность, но в моём далёком детстве она готовила для всей семьи; я помню её гефилте фиш, её лицо и то, как добра она была ко мне. На её похоронах выступал мой двоюродный дедушка, который ухаживал за ней долгие годы. Сдерживая слёзы, он сказал, что Бог забирал его мать по частям: сначала память, затем речь, а в самом конце — улыбку; и когда Бог наконец забрал её улыбку, он понял, что развязка близка, ведь это означало, что её самой уже почти не осталось.</p><p>Услышав это, я пришёл в недоумение: ведь это невообразимо ужасная участь для <emphasis>кого бы то ни было</emphasis>, и поэтому я никак не ожидал, что мой двоюродный дедушка припишет подобное Богу. Обычно иудей старается просто-не-думать о логическом следствии того, что Бог допустил трагедию. Согласно иудейской теологии, Бог непрерывно поддерживает существование Вселенной и определяет каждое событие в ней; но обычно подобные логические выводы приберегаются для более радостных поводов. Восклицая «Это совершил Бог!» только тогда, когда вас благословляют рождением дочери, и просто-не-думая «Это совершил Бог!» при выкидышах, мертворождениях и смертях младенцев в колыбели, можно составить весьма однобокое представление о благости вашего Бога.</p><p>Поэтому я и удивился, услышав, как двоюродный дедушка приписывает медленное угасание своей матери преднамеренному, стратегически спланированному деянию Бога. Это нарушало правила религиозного самообмана в том виде, в каком я их понимал.</p><p>Обрати я тогда внимание на собственное замешательство, я мог бы сделать успешное и неожиданное предсказание. Вскоре после этого мой двоюродный дедушка оставил иудейскую религию. (Насколько я знаю, он единственный, помимо меня, член нашей большой семьи, кто так поступил.)</p><p><a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Modern_Orthodox_Judaism">Современный ортодоксальный иудаизм</a> не похож ни на одну другую религию, о которой я когда-либо слышал, и я даже не знаю, как описать его тому, кого не заставляли изучать Мишну и Гемару. Там существует традиция задавать вопросы, но <emphasis>какого рода</emphasis> эти вопросы… Никого бы не удивило, если бы раввин в своей еженедельной проповеди указал на противоречие между семью днями творения и 13,7 миллиарда лет, прошедших со времён Большого взрыва, — просто потому, что он считает, будто нашёл очень хитроумное объяснение, включающее в себя три другие библейские отсылки, Мидраш и полупонятую статью из <emphasis>Scientific American.</emphasis> В ортодоксальном иудаизме разрешается замечать несоответствия и противоречия, но только ради того, чтобы их сгладить, и тот, кто придумает самое сложное объяснение, получает главный приз.</p><p>Существует традиция исследования. Но вы атакуете мишени только ради того, чтобы их защитить. Вы нападаете лишь на то, что заведомо можете отстоять.</p><p>В современном ортодоксальном иудаизме я не замечал, чтобы особо превозносили добродетель слепой веры. Сомневаться разрешено. Запрещено лишь сомневаться <emphasis>успешно</emphasis>.</p><p>Полагаю, подавляющее большинство образованных ортодоксальных иудеев в какой-то момент жизни сомневалось в своей вере. Но эти сомнения, скорее всего, выглядели примерно так: «Скептики утверждают, будто Тора говорит, что Вселенная была создана за семь дней, а это ненаучно. Но смогли бы древние израильтяне, собравшиеся у горы Синай, понять научную истину, даже если бы им её изложили? Было ли у них вообще слово „миллиард“? Проще смотреть на историю о семи днях как на метафору: сначала Бог создал свет, что символизирует Большой взрыв…»</p><p>Но разве это самое слабое место, с которого стоит атаковать собственный иудаизм? Прочтите Тору чуть дальше, и вы увидите, как Бог убивает египетских первенцев мужского пола, чтобы убедить невыборного фараона отпустить рабов, которых логически можно было бы просто телепортировать из страны. Ортодоксальный иудей, безусловно, знаком с этим эпизодом, ведь всю Тору целиком положено прочитывать в синагоге раз в год, а само это событие связано с важнейшим праздником. Название «Песах» происходит от того, что Бог <emphasis>миновал</emphasis> еврейские дома, убивая каждого первенца мужского пола в Египте.</p><p>Современные ортодоксальные иудеи в большинстве своём — добрые и цивилизованные люди, гораздо более цивилизованные, чем редакторы Ветхого Завета. Даже древние раввины были цивилизованнее. В Седере есть ритуал, во время которого из кубка отливают десять капель вина — по капле на каждую из десяти казней египетских, чтобы подчеркнуть страдания египтян. (Разумеется, вам полагается сострадать египтянам, но не <emphasis>настолько</emphasis> сильно, чтобы встать и заявить: «Это несправедливо! Так поступать <emphasis>неправильно</emphasis>!») Это являет собой интересный контраст: раввины были существенно добрее составителей Ветхого Завета и потому видели жестокость казней. Но наука в те дни была слабее, и раввины могли размышлять о неприятных аспектах Писания, не боясь, что это полностью разрушит их веру.</p><p>Вы даже не <emphasis>задаётесь вопросом</emphasis>, выставляет ли этот эпизод Бога в дурном свете, так что нет нужды поспешно выпаливать: «Пути Господни неисповедимы!», или «Мы недостаточно мудры, чтобы сомневаться в решениях Бога!», или «В убийстве младенцев нет ничего плохого, если это делает Бог!» Об этой части вопроса просто-не-думают.</p><p>Причина того, что образованные верующие люди остаются религиозными, подозреваю, кроется в том, что, когда они сомневаются, они подсознательно стараются атаковать собственные убеждения лишь в самых сильных местах — там, где их заведомо можно защитить. Более того, в тех местах, где повторение стандартной защиты приносит ощущение укрепления веры.</p><p>Наверняка очень приятно, например, прокручивать в голове заранее заготовленную защиту от вопроса: «Разве наука не говорит, что Вселенная — это просто бессмысленные атомы, хаотично снующие туда-сюда?», ведь это подтверждает осмысленность Вселенной и то, как этот смысл проистекает от Бога, и так далее. Размышлять об этом гораздо комфортнее, чем о неграмотной египетской матери, рыдающей над колыбелью своего убитого сына. Тот, кто <emphasis>спонтанно</emphasis> задумывается о последнем, сомневаясь в своей вере в иудаизм, сомневается в ней <emphasis>по-настоящему</emphasis> и, скорее всего, недолго останется иудеем.</p><p>Моя цель здесь не в том, чтобы просто нападать на ортодоксальный иудаизм. Я уверен, что на казнь первенцев найдётся то или иное оправдание, а возможно, и целый десяток. Моя мысль в том, что когда дело доходит до спонтанных сомнений, человек гораздо охотнее спонтанно атакует собственные сильные стороны, для которых у него готовы утешительные ответы, нежели спонтанно бьёт по самым слабым, наиболее уязвимым местам. Подобным образом человек, скорее всего, остановится на первом же ответе и успокоится, вместо того чтобы подвергнуть этот ответ дальнейшей критике. Более подходящим названием, чем «Избегание реальных слабых мест своих убеждений», было бы «Отсутствие спонтанных мыслей о самых болезненных слабостях своих убеждений».</p><p>Власть религии держится прежде всего на том, что люди просто-не-думают о реальных слабых местах своей веры. Я не считаю это делом привычки или обучения — это вопрос инстинкта. Люди не думают о настоящих слабых местах своих убеждений по той же причине, по которой не прикасаются к раскалённым конфоркам плиты: это <emphasis>больно.</emphasis></p><p>Чтобы поступать правильнее: когда вы сомневаетесь в одном из своих самых заветных убеждений, закройте глаза, освободите разум, стисните зубы и намеренно подумайте о том, что ранит сильнее всего. Не прокручивайте в голове стандартные возражения, стандартные контраргументы к которым принесут вам облегчение. Спросите себя, что <emphasis>умные</emphasis> несогласные с вами люди возразили бы на ваш первый ответ, а затем на ваш второй ответ. Всякий раз, когда вы ловите себя на том, что отшатываетесь от мимолётно возникшего возражения, вытаскивайте его на передний план своего сознания. Ударьте себя в солнечное сплетение. Вонзите нож в собственное сердце и покачайте им, чтобы расширить рану. Перед лицом боли повторяйте лишь это:</p><p>То, что истинно, уже таково.</p><p>Признание этого не делает его хуже.</p><p>Попытки закрыть на это глаза не заставят его исчезнуть.</p><p>И поскольку оно истинно, именно с ним нам предстоит взаимодействовать.</p><p>Того, что ложно, не существует, чтобы этим жить.</p><p>Люди могут вынести то, что истинно,</p><p>ведь они уже это выносят.</p><p>— Юджин Джендлин<sup>1</sup></p><p>(Спасибо Стивену Омохундро за наводку.)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jy/avoiding_your_beliefs_real_weak_points/">*</a></p><p>1. Юджин Т. Джендлин, <emphasis>«Фокусинг»</emphasis> (Bantam Books, 1982).</p></section>
<section>
<title><p>75. Мотивированная остановка и мотивированное продолжение.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Хотя я и не согласен с некоторыми взглядами сторонников школы <a l:href="http://fastandfrugal.com/">«быстрых и экономных»</a> — на мой взгляд, они <emphasis>слишком уж</emphasis> часто делают из лимонов лимонад, — мне также кажется, что они создают самые <emphasis>психологически реалистичные</emphasis> модели среди всех школ теории принятия решений. В большинстве экспериментов испытуемым предлагают готовые варианты, испытуемый выбирает один из них, и это и есть результат эксперимента. Фругалисты поняли, что в реальной жизни варианты приходится <emphasis>генерировать</emphasis> самостоятельно, и исследовали, как именно испытуемые это <emphasis>делают.</emphasis></p><p>Точно так же, хотя во многих экспериментах свидетельства преподносятся на блюдечке с голубой каёмочкой, в реальной жизни вам приходится собирать свидетельства (что может быть весьма затратно) и в какой-то момент решать, что данных уже достаточно, чтобы остановиться и сделать выбор. Когда вы покупаете дом, вам не предлагают ровно десять вариантов на выбор и не водят по каждому из них с экскурсией, прежде чем разрешить принять решение. Вы смотрите один дом, затем другой, сравниваете их; вы корректируете свои запросы — заново обдумываете, насколько важно жить близко к работе и сколько вы действительно готовы заплатить; решаете, какой дом посмотреть следующим; и в какой-то момент понимаете, что увидели достаточно, и делаете выбор.</p><p>Проведенное Джиловичем различие между <emphasis>мотивированным скептицизмом</emphasis> и <emphasis>мотивированной доверчивостью</emphasis> показывает, что к выводам, в которые человек верить не хочет, предъявляются гораздо более строгие требования, чем к выводам, в которые он верить хочет. Мотивированный скептик спрашивает, <emphasis>вынуждают</emphasis> ли его имеющиеся свидетельства принять этот вывод; мотивированный легковер спрашивает, <emphasis>позволяют</emphasis> ли они его принять.</p><p>Я полагаю, что аналогичным искажением при психологически реалистичном поиске являются <emphasis>мотивированная остановка</emphasis> и <emphasis>мотивированное продолжение</emphasis>: когда у нас есть <emphasis>скрытый</emphasis> мотив выбрать «лучший» на данный момент вариант, у нас появляется скрытый мотив остановиться, сделать выбор и отказаться от рассмотрения любых других альтернатив. Когда у нас есть скрытый мотив отвергнуть текущий лучший вариант, у нас возникает скрытый мотив отложить принятие решения до появления дополнительных свидетельств, нагенерировать еще вариантов — найти хоть что-нибудь, сделать что угодно <emphasis>вместо</emphasis> того, чтобы прийти к выводу.</p><p>Крупным историческим скандалом в статистике стала позиция Р. А. Фишера, выдающегося основателя этой науки, который настаивал на том, что <emphasis>причинно-следственная</emphasis> связь между курением и раком легких не доказана. «Корреляция не означает причинность», — заявлял он на слушаниях в Конгрессе. Возможно, у курильщиков был ген, который одновременно предрасполагал их и к курению, и к раку легких.</p><p>А возможно, работа Фишера консультантом в табачных компаниях создала у него скрытый мотив решить, что собранных данных еще недостаточно для окончательного вывода и лучше продолжить поиски. Сам Фишер тоже был курильщиком и умер от рака толстой кишки в 1962 году.</p><p>(Замечание ad hominem: Фишер был фреквентистом. <a l:href="http://bayes.cs.ucla.edu/BOOK-2K/">Байесианцы</a> подходят к выводу о вероятной причинно-следственной связи более разумно.)</p><p>Как и многие другие формы мотивированного скептицизма, мотивированное продолжение может маскироваться под добродетельную рациональность. Кто станет возражать против <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/01/conspicuous_con.html">сбора дополнительных свидетельств</a>? Я стану. Сбор свидетельств часто обходится дорого, и что еще хуже, требует времени, и уж точно нет никакой добродетели в отказе учитывать уже имеющиеся у вас свидетельства. Вы всегда можете изменить свое мнение позже. (Кажущееся противоречие разрешается так: потратить <emphasis>один час</emphasis> на обсуждение проблемы, предварительно тщательно очистив разум от готовых выводов, — это совсем не то же самое, что ждать десять лет результатов очередного исследования стоимостью 20 миллионов долларов.)</p><p>Что касается мотивированной остановки, она возникает везде, где пугает третья альтернатива, а также там, где есть аргумент, очевидного контраргумента к которому вы предпочли бы не замечать, да и во многих других случаях. Она возникает, когда вы действуете так, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kb/cant_say_no_spending/">вам приятно уже от самого факта действия</a>, и поэтому вы не хотите проверять, насколько <emphasis>на самом деле</emphasis> сработал ваш план — из страха разрушить теплое чувство морального удовлетворения, за покупку которого вы заплатили немалые деньги. Она возникает везде, где ваши убеждения расходятся с вашими ожиданиями, из-за чего у вас появляется повод бояться любых новых собранных свидетельств.</p><p>Мораль такова: решение прекратить процесс поиска (временно или окончательно), подобно самому процессу поиска, подвержено искажениям и скрытым мотивам. Вам стоит заподозрить у себя мотивированную остановку, когда вы прекращаете поиск, придя к комфортному выводу, хотя вокруг полно быстрых и дешёвых свидетельств, которые вы так и не собрали — сайтов, которые вы могли бы посетить, контр-контраргументов, которые вы могли бы рассмотреть, или если вы даже не закрыли глаза ровно на пять минут, пытаясь придумать вариант получше. И вам стоит заподозрить мотивированное продолжение, когда факты склоняются в неприятную для вас сторону, но вы решаете, что нужно собрать побольше свидетельств — <emphasis>дорогих</emphasis> свидетельств, которые, как вы прекрасно знаете, вы не сможете получить в ближайшее время (в отличие от того, чтобы просто погуглить полчаса), — прежде чем вам придется сделать что-то неприятное.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/km/motivated_stopping_and_motivated_continuation/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>76. Фальшивое оправдание.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Многие христиане, которые перестали по-настоящему верить, теперь настаивают, что почитают Библию как источник этических советов. Стандартный ответ атеистов сформулировал <a l:href="http://www.samharris.org/site/full_text/debate-with-andrew-sullivan-part-two">Сэм Харрис</a>: «Мы с вами прекрасно знаем, что нам потребовалось бы пять минут, чтобы написать книгу с куда более последовательной и милосердной моралью, чем в Библии». Точно так же можно пытаться утверждать, что Библия ценна как литературное произведение. Но почему тогда не почитать <emphasis>«Властелина колец»</emphasis> — куда более выдающееся литературное произведение? И несмотря на стандартную критику морали Толкина, <emphasis>«Властелин колец»</emphasis> как минимум превосходит Библию в качестве источника этики. Так почему же люди не носят на шее маленькие колечки вместо крестиков? Даже <emphasis>«Гарри Поттер»</emphasis> превосходит Библию — и как художественное произведение, и как моральная философия. Если бы я действительно хотел проявить жестокость, я бы сравнил Библию с циклом <emphasis>«Кушиель»</emphasis> Жаклин Кэри.</p><p>«Как ты можешь оправдать покупку <a l:href="http://entertainment.slashdot.org/story/07/03/26/197253/a-million-dollar-laptop-created">ноутбука за миллион долларов, украшенного драгоценными камнями</a>, — спрашиваете вы друга, — когда у стольких людей вообще нет никаких ноутбуков?» А ваш друг отвечает: «Но подумай о рабочих местах, которые это обеспечит — производителю ноутбука, его рекламному агентству, — а потом они купят себе еду, сходят постричься... это простимулирует экономику, и со временем у многих появятся свои ноутбуки». Но было бы еще <emphasis>более</emphasis> эффективно купить 5000 ноутбуков по программе «One Laptop Per Child» («Каждому ребенку по компьютеру»), тем самым обеспечив работой производителей OLPC <emphasis>и</emphasis> раздав ноутбуки напрямую.</p><p>Ранее я уже касался темы неумения искать третьи альтернативы. Но здесь дело не совсем в «мотивированной остановке». Назвать это «мотивированной остановкой» значило бы предположить, что поиск вообще изначально проводился.</p><p>В эссе «Итоговая строка» я отмечал, что только истинные детерминанты наших убеждений могут влиять на точность наших представлений о реальном мире, и только истинные детерминанты наших действий могут влиять на нашу эффективность в достижении целей. Тот, кто покупает ноутбук за миллион долларов, на самом деле думал: «О-о, какая блестящая штучка!», и именно это было единственной истинной причинно-следственной историей его решения совершить покупку. Никакие «оправдания» не могут этого изменить, если только оправдание не представляет собой подлинный, запущенный заново процесс поиска, способный изменить вывод. <emphasis>По-настоящему</emphasis> изменить вывод. Большая часть критики, осуществляемой из чувства долга, — это скорее чисто формальная проверка. Как свободные выборы в однопартийной стране.</p><p>Чтобы по-настоящему обосновать возвеличивание Библии её литературными достоинствами, вам пришлось бы как-то беспристрастно прочитать весь список книг-кандидатов, пока вы не нашли бы книгу наивысшего литературного качества. Известность — вполне разумный критерий для отбора кандидатов, так что, полагаю, вы вполне закономерно могли бы в итоге прочесть Шекспира, Библию и <emphasis>«Гёдель, Эшер, Бах»</emphasis>. (Иначе обнаружить Библию среди кандидатов в ряду миллионов других книг было бы слишком уж большим совпадением.) Настоящая трудность кроется в самом этом «беспристрастном чтении». Это довольно легко, если вы не христианин, но если вы им являетесь...</p><p>Но, конечно же, ничего подобного не было. Никакого поиска не проводилось. Написание оправдания вроде «литературные достоинства» над итоговой строкой «Я &lt;сердечко&gt; Библию» — это искажение исторической правды о том, как эта строка вообще там оказалась, все равно что продавать кошачье молоко под видом коровьего. Итоговая строка появилась вовсе не оттуда. Изначально к этому выводу привело совсем не это.</p><p>Если вы искренне подвергаете свой вывод критике, способной его опровергнуть — если критика <emphasis>действительно</emphasis> обладает такой силой, — тогда это меняет «реальный алгоритм, стоящий за» вашим выводом. Это меняет зацепленность вашего вывода с возможными мирами. Но люди колоссально переоценивают вероятность того, что они <emphasis>в самом деле</emphasis> изменят свое мнение.</p><p>При таком обилии «непредвзятых умов» вокруг логично было бы ожидать более частого обновления убеждений.</p><p>Дайте-ка угадаю: да, вы признаёте, что изначально захотели купить ноутбук за миллион долларов, подумав: «О-о, какая блестящая штучка!». Да, вы согласны, что этот процесс принятия решений не согласуется с вашими заявленными целями. Но с тех пор вы решили, что действительно должны потратить свои деньги так, чтобы обеспечить ноутбуками как можно больше обделенных ими бедолаг. И всё же вы просто <emphasis>не смогли</emphasis> найти более эффективного способа сделать это, кроме покупки усыпанного бриллиантами ноутбука за миллион долларов — ведь вы, как-никак, отдаете деньги магазину ноутбуков и стимулируете экономику! Лучше и не придумаешь!</p><p>Друг мой, это поразительное совпадение кажется мне чертовски подозрительным. Чертовски подозрительно, что наилучшим решением в рамках этого прекрасного, рационального, альтруистического критерия X оказывается именно та идея, которая до этого совершенно случайно родилась в ходе никак не связанного и не имеющего оправданий процесса Y. Если вы не думаете, что бросок костей с высокой вероятностью выдал бы правильный ответ, то каковы шансы, что он родится из любого другого иррационального мышления?</p><p>Маловероятно, чтобы вы использовали ошибочные рассуждения и при этом не допустили ни одной ошибки.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kq/fake_justification/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>77. Это ли ваше истинное возражение?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Время от времени случается так, что кто-то сталкивается с моими трансгуманистическими взглядами — в отличие от моих идей, касающихся человеческой рациональности, — странными, экзотично звучащими концепциями вроде сверхинтеллекта и Дружественного ИИ. И этот человек их отвергает.</p><p>Если этого человека просят объяснить своё возражение, он нередко говорит: «С чего бы мне верить хоть чему-то, что говорит Юдковский? У него же нет докторской степени!»</p><p>А иногда кто-то другой, услышав это, замечает: «О, тебе стоит получить докторскую степень, чтобы люди к тебе прислушивались». Или этот совет может исходить от того же человека, который не поверил: «Возвращайся, когда у тебя будет докторская степень».</p><p>Получать докторскую степень можно по хорошим и по плохим причинам, но эта причина — из плохих.</p><p>Есть много причин, почему кто-то <emphasis>на самом деле</emphasis> испытывает неприязнь к трансгуманистическим тезисам. Большинство из них связаны скорее с распознаванием образов, чем с вербальным мышлением: тезис сопоставляется с категориями вроде «странная, дикая идея», «научная фантастика», «культ конца света» или «сверхэнтузиазм молодости».</p><p>Поэтому идея отвергается мгновенно, со скоростью восприятия. Если после этого кто-то спрашивает «Почему бы и нет?», запускается поиск обоснования. Но этот поиск не обязательно натолкнётся на истинную причину — под «истинной причиной» я имею в виду не <emphasis>лучшее</emphasis> из возможных оправданий, а те факторы, которые сыграли решающую роль в <emphasis>самый первый</emphasis> момент, когда возникло неприятие.</p><p>Вместо этого поиск обоснования натыкается на убедительно звучащий факт: «У этого оратора нет докторской степени».</p><p>Но у меня ведь тоже нет докторской степени, когда я пишу о человеческой рациональности, — так почему же тогда никто не выдвигает этого возражения?</p><p>И что ещё более важно: если бы у меня <emphasis>была</emphasis> докторская степень, люди всё равно не сочли бы это решающим фактором в пользу того, что они должны верить всему, что я говорю. Произошло бы точно такое же первоначальное отторжение по тем же самым причинам, а последующий поиск обоснования просто остановился бы на другой отметке.</p><p>Они бы сказали: «Почему я должен верить <emphasis>именно вам</emphasis>? Вы просто какой-то парень с докторской степенью! Таких полно. Возвращайтесь, когда станете известным в своей области и получите постоянную профессорскую должность в крупном университете».</p><p>Но разве люди <emphasis>на самом деле</emphasis> верят первому встречному гарвардскому профессору, который говорит странные вещи? Конечно нет. (Но будь я профессором в Гарварде, мне действительно было бы проще привлечь <emphasis>внимание прессы.</emphasis> Журналисты, изначально не склонные мне верить — которые, вероятно, столь же неохотно поверили бы и любому случайному обладателю докторской степени — всё равно писали бы обо мне, потому что новость о том, что гарвардский профессор верит в такую странную вещь, сама по себе сенсационна.)</p><p>Если вы говорите вещи, которые звучат <emphasis>неправильно</emphasis> для новичка (а не просто сыплете похожей на магию техноболтовнёй о лептических кварковых косах в N + 2 измерениях), а ваш слушатель — посторонний человек, который не знает лично вас <emphasis>и</emphasis> не знаком с вашей предметной областью, то я подозреваю, что порог, при котором обычный человек <emphasis>действительно</emphasis> начнёт доверять вам вопреки своему первому впечатлению чисто <emphasis>из-за</emphasis> научных регалий, находится где-то на уровне нобелевского лауреата. Если не выше. Грубо говоря, вам нужны академические регалии такого уровня, которые классифицируются как «выходящие за рамки обыденного».</p><p>Насколько я могу судить, примерно это и произошло с Эриком Дрекслером. Он представил своё видение нанотехнологий, а люди сказали: «Где технические подробности?» или «Возвращайся, когда у тебя будет докторская степень!» И Эрик Дрекслер потратил шесть лет на описание технических деталей и защитил докторскую диссертацию под руководством Марвина Минского. И <emphasis>«Наносистемы»</emphasis> — отличная книга. Но изменили ли те же самые люди, которые говорили: «Возвращайся, когда у тебя будет степень», хоть как-то своё мнение о молекулярных нанотехнологиях? Насколько мне известно, ни капли.</p><p>Схожее правило работает и для Научно-исследовательского института машинного интеллекта (MIRI): что бы мы ни делали ради повышения авторитета, когда мы это делаем, мало что меняется. «Пишете ли вы какой-нибудь код? Мне неинтересно поддерживать организацию, которая не разрабатывает код» → OpenCog → ничего не меняется. «У Элиезера Юдковского нет научных регалий» → профессор Бен Герцель назначен директором по исследованиям → ничего не меняется. Единственное, что <emphasis>действительно</emphasis> повысило уровень доверия к организации, — это связь с известными личностями: например, то, что нас финансирует Питер Тиль или что Рэй Курцвейл входит в совет директоров.</p><p>Молодым компаниям и новоиспечённым консультантам стоит помнить: то, что несостоявшиеся клиенты <emphasis>называют</emphasis> причиной отказа, может на самом деле не играть <emphasis>настоящей</emphasis> роли, и вам следует хорошенько подумать, прежде чем тратить колоссальные усилия на исправление этого. Если венчурный капиталист говорит: «Если бы только ваши продажи росли чуть быстрее!», а потенциальный клиент заявляет: «Всё выглядит отлично, но у вас нет функции X», это может быть вовсе не <emphasis>истинным</emphasis> возражением. Исправление этой проблемы может ничего не изменить.</p><p>Об этом также полезно помнить во время споров. Мы с Робином Хэнсоном разделяем убеждение, что два рационалиста не должны <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/agreeing_to_agr.html">соглашаться на разногласие</a>: для них недопустимо взаимное знание об эпистемическом разногласии, если только что-то не пошло в корне не так.</p><p>Подозреваю, что в целом, если два рационалиста берутся разрешить спор, который затянулся дольше первого обмена репликами, им следует ожидать, что истинные источники разногласий либо трудно объяснить, либо трудно обнаружить. Например:</p><p>Редкие, но хорошо обоснованные научные знания или математический аппарат;</p><p>Большие дистанции умозаключений;</p><p>Трудно поддающиеся вербализации интуитивные представления, возможно, основанные на специфических визуальных образах;</p><p>Дух времени (цайтгайст), унаследованный от профессии (для которого могут быть веские причины);</p><p>Паттерны, распознаваемые на уровне восприятия из опыта;</p><p>Простые привычки мышления;</p><p>Эмоциональная привязанность к вере в конкретный исход;</p><p>Страх признания прошлых ошибок;</p><p>Глубокий самообман ради гордости или других личных выгод.</p><p>Если бы речь шла о вопросе, в котором <emphasis>все</emphasis> истинные возражения можно было бы <emphasis>легко</emphasis> выложить на стол, разногласие, вероятно, разрешилось бы так просто, что спор никогда не затянулся бы дальше первой встречи.</p><p>«Является ли это моим истинным возражением?» — вот вопрос, который оба участника спора непременно должны задавать <emphasis>себе</emphasis>, чтобы облегчить жизнь собеседнику. Однако попытки прямо и публично подвергнуть собеседника психоанализу, по моим наблюдениям, могут привести к тому, что разговор <emphasis>очень</emphasis> быстро покатится по наклонной.</p><p>И всё же вопрос «Действительно ли это ваше истинное возражение?» должен оставаться вполне допустимым вопросом, который спорящие могут деликатно задать друг другу, если есть хоть какой-то продуктивный способ рассмотреть этот подвопрос. Возможно, правило могло бы звучать так: вы можете открыто спросить: «Является ли этот кажущийся простым и понятным довод вашим <emphasis>истинным</emphasis> возражением, или же он проистекает из интуиции X или профессионального духа времени Y?» При этом более неловкие варианты, лежащие ниже, остаются на совести собеседника — разбираться с ними входит в его личные обязанности.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/wj/is_that_your_true_rejection/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>78. Запутанные истины, заразная ложь.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Один из ваших самых ранних философов пришел к выводу, что полностью компетентный разум, изучив один-единственный факт или артефакт, принадлежащий любой заданной вселенной, мог бы воссоздать или визуализировать эту вселенную от момента ее сотворения до самого ее конца...</p><p>—<emphasis>Первый Ленсман</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Если кто-то из вас сосредоточит свое внимание на одном-единственном факте или маленьком предмете, таком как камешек, семя растения или иного живого существа, на столь ничтожный срок, как сто ваших лет, вы начнете постигать его истину.</p><p>—<emphasis>Серый Ленсман</emphasis><sup>2</sup></p><empty-line/>
<p>Я практически уверен, что один-единственный камешек, взятый с пляжа нашей Земли, не определяет однозначно континенты и страны, политику и людей этой Земли. Другие планеты в пространстве и времени, другие <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r8/and_the_winner_is_manyworlds/">эвереттовские ветви</a> породили бы точно такой же камешек. С другой стороны, идентичность одного камешка, похоже, включает в себя наши законы физики. В этом смысле вся наша Вселенная — <emphasis>все</emphasis> эвереттовские ветви — выводилась бы из этого камешка. (Если, что весьма вероятно, истинно свободных переменных не существует.)</p><p>Так что один-единственный камешек, скорее всего, не подразумевает всю нашу Землю. Но он подразумевает очень и очень многое. Изучая этот камешек, вы могли бы увидеть законы физики и все, что из них следует. Размышляя об этих законах физики, вы поймете, что планеты неизбежно сформируются, и сможете догадаться, что камешек появился на одной из них. Внутренние кристаллы и молекулярная структура камешка формировались под воздействием гравитации, что кое-что говорит нам о массе планеты; а смесь элементов в камешке кое-что сообщает о ее формировании.</p><p>Я не геолог и не знаю, в какие тайны посвящены геологи. Но мне очень легко представить, как я показываю геологу камешек и говорю: «Этот камешек с пляжа в Хаф-Мун-Бей», а геолог тут же отвечает: «Я в замешательстве» или даже «Вы лжец». Возможно, это неподходящая порода камня или камешек недостаточно обточен водой, чтобы быть с пляжа — я слишком плохо разбираюсь в камнях, чтобы угадать те связи и характерные признаки, на которых меня могут поймать, и именно в этом вся суть.</p><p>«Только Бог может солгать по-настоящему правдоподобно». Интересно, существовала ли когда-нибудь религия, сделавшая это своей пословицей? Я бы (опровержимо) предположил, что нет: это рационалистическая мысль, даже если облечь ее в теологическую метафору. Слова вроде «всё взаимосвязано со всем, потому что Бог создал весь мир и поддерживает его» могут вызвать приятные теплые чувства во время проповеди, но они мало чем помогут, когда дело дойдет до соотнесения конкретных камешков с конкретными пляжами.</p><p>Монетка на Земле сообщает Луне гравитационное ускорение около 4,5 × 10<sup>-31</sup> м/с<sup>2</sup>, так что в некотором смысле не будет большой ошибкой сказать, что каждое событие запутано со всем своим прошлым световым конусом. И поскольку логические выводы могут распространяться вперед и назад по причинно-следственным сетям, <emphasis>эпистемические</emphasis> запутанности могут легко пересекать границы световых конусов. Но я бы не хотел оказаться тем <a l:href="https://web.archive.org/web/20081007125245/http%3a//www.very.net/~nikolai/tb/coroner.html">астрономом-криминалистом</a>, которому пришлось бы смотреть на Луну и выяснять, какой стороной — орлом или решкой — упала монетка: ее влияние гораздо меньше квантовой неопределенности и теплового шума.</p><p>Если бы вы сказали: «Все запутано с чем-то еще» или «Все инференциально запутано, и одни связи гораздо сильнее других», вы могли бы оказаться по-настоящему мудрым, а не просто Глубоко Мудрым.</p><p>Физически каждое событие в некотором смысле представляет собой сумму всего своего прошлого светового конуса, без границ и пределов. Но список <emphasis>заметных</emphasis> запутанностей гораздо короче, и он образует нечто вроде сети. Именно эту высокоуровневую закономерность я имею в виду, когда говорю о Великой Паутине Причинности.</p><p>Возможно, я пишу эти слова с заглавных букв с некоторой иронией; но если хоть что-то вообще заслуживает Заглавных Букв, то Великая Паутина Причинности уж точно входит в этот список.</p><p>«О, какую запутанную паутину мы плетем, когда впервые решаемся на обман», — сказал сэр Вальтер Скотт. Не <emphasis>всякая</emphasis> ложь выходит из-под контроля — мы живем не в столь уж справедливой вселенной. Но время от времени действительно случается так, что кто-то лжет об одном факте, а затем вынужден лгать о связанном с ним факте, а затем и о следующем, связанном уже с этим:</p><p>— Где ты был?</p><p>— О, я был в командировке.</p><p>— А что это была за командировка?</p><p>— Не могу сказать, это конфиденциальные переговоры с крупным клиентом.</p><p>— О, тебя к ним допустили? Отличные новости! Надо будет позвонить твоему боссу и поблагодарить за то, что он подключил тебя.</p><p>— Извини, его сейчас нет в офисе...</p><p>Люди, не будучи богами, часто оказываются неспособны <emphasis>представить себе</emphasis> все факты, которые им придется исказить, чтобы выдать по-настоящему правдоподобную ложь. Версия <a l:href="http://lesswrong.com/lw/m8/the_amazing_virgin_pregnancy/">«Я забеременела от Бога»</a> казалась чуть более правдоподобной в прежние времена, когда наши модели мира еще не содержали (упоминаний о) Y-хромосомах. Сегодня многие подобные варианты лжи могут разлететься в прах благодаря повсеместному распространению генетических тестов. Насильников осуждали, а лжеобвинителей разоблачали годы спустя на основании улик, о возможности оставить которые те даже не подозревали. Студент, изучающий эволюционную биологию, видит конструкторский почерк естественного отбора в каждом волке, преследующем кролика, на каждом убегающем кролике и на каждой пчеле, которая жалит вместо того, чтобы вежливо предупредить, — но уловки креационистов кажутся правдоподобными <emphasis>им самим</emphasis>, я в этом уверен.</p><p>Не всякая ложь раскрывается, не каждый лжец бывает наказан; мы живем в не столь справедливой вселенной. Но и не всякая ложь столь безопасна, как полагают лжецы. Интересно, сколько грехов открылось бы байесовскому сверхинтеллекту, проведи он (неразрушающее?) нанотехнологическое сканирование Земли? Как минимум, вся та ложь, следы которой всё еще сохраняются хоть в каком-то мозгу. Кое-что из этой лжи может раскрыться и раньше, если нейробиологам когда-нибудь удастся создать по-настоящему хороший детектор лжи на основе нейровизуализации. Пол Экман (пионер в исследовании микродвижений лицевых мышц), пожалуй, уже сейчас мог бы распознать изрядную долю мировой лжи, представься ему такая возможность.</p><p>Не всякая ложь раскрывается, не каждый лжец бывает наказан. Но Великую Паутину недооценивают сплошь и рядом. Одно лишь знание, которое люди <emphasis>уже накопили</emphasis>, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">потребовало бы многих человеческих жизней, чтобы его изучить</a>. Любой, кто думает, что не-бог может выдать <emphasis>идеальную</emphasis> ложь без всякого риска, недооценивает запутанность Великой Паутины.</p><p>Честность — лучшая политика? Не уверен, что зашел бы так далеко: даже с точки зрения моей этики иногда вполне допустимо промолчать. Но по сравнению с откровенной ложью и честность, и молчание гораздо меньше подвергают вас рекурсивно распространяющимся рискам, на которые вы идете, даже не подозревая об этом.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uw/entangled_truths_contagious_lies/">*</a></p><p>1. Эдвард Элмер Смит, А. Дж. Доннелл, <emphasis>«Первый Ленсман»</emphasis> (Old Earth Books, 1997).</p><p>2. Эдвард Элмер Смит, Рик Бинкли, <emphasis>«Серый Ленсман»</emphasis> (Old Earth Books, 1998).</p></section>
<section>
<title><p>79. О лжи и крахах типа «черный лебедь».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Судья Маркус Эйнфелд, 70 лет, королевский адвокат с 1977 года, «Живое сокровище Австралии» 1997 года, лауреат Премии мира ООН 2002 года, президент-основатель Австралийской комиссии по правам человека и равным возможностям, ушедший в отставку несколько лет назад, но регулярно привлекаемый к рассмотрению важных дел...</p><p>... <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Marcus_Einfeld#Criminal_conviction">сел в тюрьму</a> на два года из-за череды лжесвидетельств и лжи, <a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/uk_news/magazine/7967982.stm">начавшейся со штрафа в 36 фунтов за превышение скорости на 6 миль в час</a>.</p><p>Вся эта <emphasis>подозрительно высокоморальная</emphasis> теория о том, что честные люди не умеют лгать, что повсюду остаются запутанные следы и что всё это оборачивается эпическим провалом типа «черный лебедь», на самом деле <emphasis>действительно</emphasis> находит подтверждение в реальной жизни — хотя то, что мы вообще услышали об этом случае, явно объясняется избирательностью подачи информации.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/9a/of_lies_and_black_swan_blowups/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>80. Эпистемология Тёмной стороны. Стоит однажды солгать, и правда навсегда становится твоим врагом.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ранее я уже говорил о том, что поскольку истина переплетена, ложь заразительна. Если вы подберёте камешек на подъездной дорожке и скажете геологу, что нашли его на пляже — ну, а <emphasis>вы</emphasis> сами-то знаете, что геолог знает о камнях? Я вот не знаю. Но я могу заподозрить, что обточенная водой галька вряд ли будет похожа на каплю застывшей лавы из извергавшегося вулкана. Знаете ли вы, откуда на самом деле взялся камешек на вашей дорожке? Вещи несут на себе отпечатков своего места в закономерной Вселенной; в этой паутине ложь оказывается не на своём месте. (Вообще-то, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/uy/dark_side_epistemology/4xbv">один геолог в комментариях</a> пишет, что большинство камешков для дорожек берут как раз <emphasis>с</emphasis> пляжей, так что геологи не смогли бы отличить камешек с дорожки от пляжного, но смогли бы отличить горный камешек от дорожно-пляжного. Что и требовалось доказать...)</p><p>То, что одному разуму кажется произвольной истиной — которую легко заменить правдоподобной ложью, — в глазах обладателя более глубоких знаний может быть намертво закреплено десятком связей. Для креациониста идея о том, что жизнь возникла благодаря «разумному замыслу», а не «естественному отбору», может звучать просто как название спортивной команды, за которую хочется болеть. Для биолога же попытка правдоподобно доказать, что организм был спроектирован разумно, потребовала бы лжи практически о каждом его аспекте. Чтобы правдоподобно доказать, что «люди» были созданы разумным замыслом, вам пришлось бы солгать об устройстве человеческой сетчатки, архитектуре человеческого мозга, о белках, удерживаемых вместе слабыми силами Ван-дер-Ваальса вместо прочных ковалентных связей...</p><p>Или можно просто соврать об эволюционной теории — по этому пути и идёт большинство креационистов. Вместо того чтобы лгать об отдельных узлах сети, они лгут об <emphasis>общих</emphasis> законах, управляющих связями между ними.</p><p>А чтобы скрыть <emphasis>это</emphasis>, они лгут о научных правилах — например, о том, что значит назвать что-то «теорией», или что значит для учёного признать, что он не уверен абсолютно.</p><p>Так они переходят от лжи о конкретных фактах к лжи об общих законах, а затем — к лжи о правилах мышления. Чтобы соврать о том, эволюционировал ли человек, вам нужно соврать об эволюции; а затем вам придётся соврать о научных правилах, которые ограничивают наше понимание эволюции.</p><p>А как иначе? Подобно тому как человек выглядел бы неуместно в сообществе <emphasis>действительно</emphasis> разумно спроектированных форм жизни, и вам пришлось бы врать о правилах эволюции, чтобы представить дело иначе, — точно так же и креационистские убеждения сами по себе неуместны в науке: в упорядоченном разуме вы найдёте их с тем же успехом, с каким обнаружите пальмы, растущие на леднике. И потому приходится рушить барьеры, которые их не допускают.</p><p>Что подводит нас к теме самообмана.</p><p>Единичная ложь, которую вы говорите <emphasis>себе</emphasis>, может казаться вполне правдоподобной, пока вы не знаете правил, управляющих мышлением, или даже не догадываетесь, что такие правила вообще <emphasis>существуют</emphasis>; и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rb/possibility_and_couldness/">выбор</a> кажется столь же произвольным, как выбор вкуса мороженого, столь же обособленным, как камешек на берегу...</p><p>...но затем кто-то оспаривает ваше убеждение, используя правила рассуждения, которые <emphasis>он</emphasis> усвоил. Он говорит: «Где твои доказательства?»</p><p>А вы отвечаете: «Что? Зачем мне доказательства?»</p><p>Тогда он говорит: «В целом убеждения требуют доказательств».</p><p>Этот довод, очевидно, — вражеский солдат, воюющий на другой стороне, и вы обязаны его одолеть. Поэтому вы заявляете: «Я не согласен! Не все убеждения требуют доказательств. В частности, убеждения о драконах доказательств не требуют. Когда речь заходит о драконах, можно верить во всё, во что захочется. Так что мне не нужны доказательства, чтобы верить, что у меня в гараже живёт дракон».</p><p>А собеседник говорит: «Чего? Нельзя просто так взять и исключить драконов. Правило о том, что убеждения требуют доказательств, существует не просто так. Чтобы нарисовать точную карту города, вам нужно пройтись по улицам и нанести на бумагу линии, соответствующие тому, что вы видите. Это не какое-то произвольное юридическое требование — если вы будете сидеть в гостиной и чертить линии на бумаге наугад, карта получится неверной. С чрезвычайно высокой вероятностью. И это так же верно для карты дракона, как и для всего остального».</p><p>И теперь <emphasis>это</emphasis> объяснение того, <emphasis>почему</emphasis> убеждения требуют доказательств, <emphasis>тоже</emphasis> становится вражеским солдатом. Поэтому вы говорите: «Неверной с чрезвычайно высокой вероятностью? Но ведь шанс всё-таки есть, верно? Я не обязан верить, если нет абсолютной уверенности».</p><p>Или, возможно, вы и сами начинаете подозревать, что «убеждения требуют доказательств». Но это угрожает лжи, которая вам дорога; поэтому вы отвергаете внутренний рассвет и заталкиваете Солнце обратно за горизонт.</p><p>Или же вы раньше слышали изречение «убеждения требуют доказательств», оно показалось вам довольно мудрым, и вы публично с ним согласились. Но вам и в голову не приходило (пока кто-то другой не обратил на это ваше внимание), что это изречение может <emphasis>относиться к</emphasis> вашей вере в то, что у вас в гараже живёт дракон. И тогда вы быстро соображаете и говорите: «Дракон находится в отдельном магистериуме».</p><p>Иметь ложные убеждения — ничего хорошего, но это не обязательно должно наносить непоправимый вред, — если, обнаружив свою ошибку, вы просто оставляете её позади. Опасность заключается в наличии ложного убеждения, которое, как вы <emphasis>считаете, нужно защищать как убеждение, —</emphasis> веры в веру, вне зависимости от того, подкреплена ли она реальной верой.</p><p>Всего одна Ложь, Которую Нужно Защищать, может преградить человеку путь к продвинутой рациональности. Нет, это вовсе не безобидная забава.</p><p>Подобно тому как сам мир гораздо более переплетён, чем кажется на первый взгляд, правила рассуждения куда более строги и накладывают на убеждения гораздо более жёсткие ограничения, чем мог бы заподозрить неподготовленный ум. Мир соткан прочно и управляется общими законами — и точно так же устроены <emphasis>рациональные</emphasis> убеждения.</p><p>Подумайте о том, что потребовалось бы для отрицания эволюции или гелиоцентризма, — обо всех связанных истинах и управляющих законах, которые вам не было бы дозволено знать. Тогда вы сможете представить, как один-единственный акт самообмана способен заблокировать целый метауровень поиска истины, стоит лишь вашему разуму почувствовать угрозу при виде этих связей. Это закрывает путь ко всем промежуточным и высшим уровням Искусства рационалиста, создавая взамен огромный комплекс антизаконов, правил антимышления и универсальных оправданий для веры в ложь.</p><p>Стивен Каас сказал: «Распространение убеждений, не являющихся максимально точными, — это акт саботажа. Не делайте этого ни с кем, если только вы не готовы также проткнуть им шины». Всучить кому-то ложное убеждение, <emphasis>которое придётся защищать, —</emphasis> убедить его, что <emphasis>само это убеждение</emphasis> нужно оборонять от любой мысли, которая кажется угрозой, — что ж, этого не стоит делать с человеком, если только вы не готовы сделать ему фронтальную лоботомию.</p><p>Стоит вам однажды солгать, и истина становится вашим врагом; и любая истина, связанная с этой истиной, и любой союзник истины вообще — всему этому вы должны противостоять, чтобы защитить ложь. Лжёте ли вы другим или самому себе.</p><p>Вам приходится отрицать, что убеждения требуют доказательств, затем приходится отрицать, что карты должны отражать территории, а затем приходится отрицать, что истина — это благо...</p><p>Так рождается Тёмная сторона.</p><p>Меня беспокоит, что люди не осознают этого или недостаточно осторожны — что, блуждая по нашему человеческому миру, мы неизбежно будем сталкиваться с <emphasis>систематически</emphasis> плохой эпистемологией.</p><p>Разгуливающие повсюду мемы о том, «как надо думать», заготовленные мысли «Глубокой Мудрости» — что-то из этого окажется хорошим советом, придуманным рационалистами. Но другие идеи были созданы для защиты лжи или самообмана: они порождены Тёмной стороной.</p><p>«Каждый имеет право на собственное мнение». Если задуматься, где родилась эта поговорка? Сказал бы это кто-то ради защиты истины или ради защиты <emphasis>от</emphasis> истины? Но люди не настораживаются и не говорят: «Ага! Чувствую присутствие Тёмной стороны!» Насколько я могу судить, мало кто осознаёт, что Тёмная сторона действительно существует.</p><p>Да и как иначе? Обманываете ли вы других или только себя, Ложь, Которую Нужно Защищать, будет рекурсивно распространяться по сети эмпирических причинно-следственных связей, сети общих эмпирических правил, по самим правилам рассуждения и по пониманию, стоящему за этими правилами. Если в мире существует <emphasis>хорошая</emphasis> эпистемология, а также ложь или самообман, которые люди пытаются защитить, то возникнет и плохая эпистемология, чтобы противостоять хорошей. Едва ли в этом мире мы могли бы ожидать встретить Светлую сторону без Тёмной; есть Солнце, и есть то, что прячется от него, порождая укрывающую Тень.</p><p>Заметьте, эти люди не обязательно <emphasis>злонамеренны</emphasis>. Подавляющее большинство тех, кто раз за разом повторяет Глубокую Мудрость, скорее обмануты, чем двуличны, скорее сами впали в самообман, чем обманывают других. Мне так кажется.</p><p>И я, конечно же, не собираюсь предлагать вам Полностью Универсальный Контраргумент, чтобы всякий раз, когда кто-то предлагает вам эпистемологию, которая вам не нравится, вы говорили: «О, это придумал кто-то с Тёмной стороны». Одно из правил Светлой стороны гласит: вы должны опровергать само утверждение по существу, а не обвинять его автора в дурных намерениях.</p><p>Но Тёмная сторона существует. Страх — это путь, который ведёт к ней, и всего одно предательство может обратить вас. Не все, кто носит робы, либо джедаи, либо самозванцы; есть ещё и владыки ситхов, мастера и невольные ученики. Я вас предупредил, будьте начеку.</p><p>Что же касается перечисления расхожих мемов, порождённых Тёмной стороной, — заметьте, не просто случайных ложных убеждений, а плохой эпистемологии, этих Шаблонных Защит Провала, — что ж, дорогие читатели, не желаете ли попробовать свои силы?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uy/dark_side_epistemology/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть H. Против двоемыслия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>81. Одномыслие. Я помню тот самый миг, когда начался мой путь рационалиста.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Это случилось не во время чтения <emphasis>«Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!»</emphasis> или какой-либо другой книги о рациональности, ибо изложенное в них я принимал как нечто само собой разумеющееся. Путь начинается тогда, когда замечаешь серьезное несовершенство в своем текущем искусстве и ощущаешь стремление стать лучше — создавать <emphasis>новые</emphasis> навыки, выходящие за рамки тех полезных, но недостаточных, что были найдены в книгах.</p><p>В последние мгновения моей первой жизни мне было пятнадцать лет, и я прокручивал в памяти приятное, преисполненное собственной праведности воспоминание из далекого детства. Мои воспоминания о столь раннем возрасте смутные: в голове стоит картинка, но сколько точно мне было лет, я не помню. Думаю, лет шесть или семь, а само событие произошло в летнем лагере.</p><p>А произошло изначально вот что: вожатый, парень-подросток, выстроил нас, ребят помладше, в шеренгу и предложил такую игру: мальчик, стоящий в конце шеренги, должен проползти у нас между ног, а мы будем шлепать его, пока он ползет, после чего настанет очередь следующего восьмилетнего мальчика с конца. (Возможно, дело просто в том, что я утратил детскую невинность, но я невольно задаюсь вопросом...) Я отказался играть в эту игру, и мне велели идти сидеть в углу.</p><p>Это воспоминание — об отказе шлепать и быть отшлепанным — стало для меня символом того, что даже в столь раннем возрасте я не желал находить радость в причинении боли другим. Что я не собирался покупать право шлепнуть чужую задницу ценой шлепка по собственной; не собирался платить своей болью за возможность причинить боль другому. Я отказался играть в игру с отрицательной суммой.</p><p>И тут, в возрасте пятнадцати лет, я внезапно понял, что все это неправда. Я отказался <emphasis>вовсе не</emphasis> из принципиального неприятия игр с отрицательной суммой. О «дилемме заключенного» я узнал довольно рано, но все же не в семь лет. Я отказался просто потому, что не хотел, чтобы мне было больно, а посидеть в углу казалось приемлемой ценой за то, чтобы избежать боли.</p><p>И что еще важнее, я понял, что <emphasis>всегда</emphasis> это знал — что настоящее воспоминание <emphasis>всегда</emphasis> таилось в уголке моего разума, и я лишь на долю секунды бросал на него мысленный взор, а затем поспешно отводил взгляд.</p><p>Сделав свой самый первый шаг по Пути, <emphasis>я уловил это ощущение —</emphasis> обобщил этот субъективный опыт — и сказал себе: «Так <emphasis>вот</emphasis> каково это — запихивать неудобную правду в дальний угол ума! Теперь я буду замечать каждый раз, когда так делаю, и вычищу <emphasis>все</emphasis> свои углы!»</p><p>Эту дисциплину я назвал <emphasis>одномыслием</emphasis>, по аналогии с оруэлловским двоемыслием. При двоемыслии забываешь, а затем забываешь, что забыл. При одномыслии замечаешь, что забываешь, и тогда вспоминаешь. В уме одновременно удерживается лишь одна непротиворечивая мысль.</p><p>«Одномыслие» стало моим первым <emphasis>новым</emphasis> навыком рационалиста, о котором я не читал в книгах. Сомневаюсь, что оно оригинально с точки зрения академического приоритета, но этого, к счастью, и не требуется.</p><p>Да, и ещё: в свои пятнадцать лет я очень любил давать всему названия.</p><p>Пугающие глубины предвзятости подтверждения кажутся бездонными. Не бесконечно — ведь мозг обладает конечной сложностью, — но достаточно долго, чтобы казаться бесконечными. Вы продолжаете обнаруживать (или читать о них) всё новые механизмы, с помощью которых ваш мозг отпихивает мешающие вещи с дороги.</p><p>Но юный я вымел немало углов той своей первой метлой.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k0/singlethink/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>82. Двоемыслие (Выбор в пользу предвзятости).</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В пальцах О’Брайена появился продолговатый обрывок газеты. Секунд пять он находился в поле зрения Уинстона. Это была фотография, и сомнений в том, что это такое, быть не могло. Та самая фотография. Другой экземпляр снимка Джонса, Ааронсона и Резерфорда на партийном празднестве в Нью-Йорке, который случайно попался ему одиннадцать лет назад и который он тут же уничтожил. Лишь на мгновение она возникла перед его глазами и снова скрылась из виду. Но он её видел, несомненно видел! Он сделал отчаянное, мучительное усилие, чтобы высвободить верхнюю половину тела. Сдвинуться хотя бы на сантиметр было невозможно. В эту минуту он забыл даже о шкале. Ему хотелось только одного: снова подержать фотографию в руках или хотя бы посмотреть на неё.</p><p>— Она существует! — крикнул он.</p><p>— Нет, — сказал О’Брайен.</p><p>Он прошёл через комнату.</p><p>В противоположной стене было гнездо памяти. О’Брайен приподнял заслонку. Хрупкий листок бумаги, никем не видимый, уносило потоком тёплого воздуха; он исчез в яркой вспышке пламени. О’Брайен повернулся от стены.</p><p>— Пепел, — сказал он. — Даже не пепел, который можно опознать. Пыль. Её не существует. Её никогда не существовало.</p><p>— Но она существовала! Она существует! Она существует в памяти. Я помню её. И вы её помните.</p><p>— Я её не помню, — сказал О’Брайен.</p><p>У Уинстона упало сердце. Это и было двоемыслие. Его охватило чувство смертельного бессилия. Будь он уверен, что О’Брайен лжёт, это казалось бы не столь важным. Но было вполне возможно, что О’Брайен действительно забыл о фотографии. А если так, то он уже забыл и о том, как отрицал, что помнит её, и забыл сам акт забывания. Как можно быть уверенным, что это просто уловка? Быть может, это безумное смещение в мозгу действительно возможно — именно эта мысль и сокрушила его.</p><p>— Джордж Оруэлл, <emphasis>1984</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Что, если самообман помогает нам быть счастливыми? Что, если попытка взять и преодолеть предвзятость сделает нас — о ужас! — <emphasis>несчастными</emphasis>? Конечно, <emphasis>истинная</emphasis> мудрость заключалась бы в рациональности <emphasis>второго порядка</emphasis> — в умении выбирать, когда быть рациональным. Таким образом, вы могли бы решать, какие когнитивные искажения должны вами управлять, чтобы максимизировать ваше счастье.</p><p>Если оставить в стороне вопросы морали, я сомневаюсь, что подобное безумное смещение в мозгу действительно возможно.</p><p>Рациональность второго порядка подразумевает, что в какой-то момент вы подумаете про себя: «А теперь, чтобы порадовать себя, я буду иррационально верить, что выиграю в лотерею». Но мы не можем напрямую контролировать свои убеждения. Вы не можете усилием воли заставить себя поверить, что небо зелёное. Вы могли бы заставить себя поверить, будто верите в это, — хотя я только что усложнил вам задачу, указав на разницу. (Не за что!) Вы могли бы даже <emphasis>верить</emphasis>, будто счастливы и обманываете себя, но вы бы не были счастливы и обмануты <emphasis>на самом деле</emphasis>.</p><p>Чтобы рациональность второго порядка была по-настоящему <emphasis>рациональной</emphasis>, вам сначала понадобилась бы хорошая модель реальности, чтобы экстраполировать последствия рациональности и иррациональности. Если бы вы затем решили стать иррациональным первого порядка, вам пришлось бы забыть эту точную картину. А затем забыть сам акт забывания. Не хотелось бы совершать логическую ошибку обобщения на основе вымышленных свидетельств, но, думаю, Оруэлл отлично показал, куда ведёт этот путь.</p><p>Вы не можете знать последствий своей предвзятости, пока уже не избавитесь от неё. А тогда для самообмана становится слишком поздно.</p><p>Другая альтернатива — вслепую решить оставаться предвзятым, не имея чёткого представления о последствиях. Это не рациональность второго порядка. Это намеренная глупость.</p><p>Будьте иррационально оптимистичны по поводу своих навыков вождения, и вы будете блаженно беззаботны там, где другие обливаются потом и боятся. Вам не придётся мириться с неудобством ремня безопасности. Вы будете блаженно беззаботны день, неделю, год. А потом — <emphasis>авария</emphasis>, и остаток жизни проведёте, мечтая почесать зудящую фантомную конечность. Или будете парализованы ниже шеи. Или мертвы. Это не неизбежно, но возможно; какова вероятность? Вы не можете рационально пойти на этот компромисс, пока не узнаете свои <emphasis>реальные</emphasis> водительские навыки, чтобы оценить степень опасности, которой вы себя подвергаете. Вы не можете рационально пойти на этот компромисс, если не знаете о таких искажениях, как <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Neglect_of_probability">игнорирование вероятности</a>.</p><p>Неважно, сколько дней пройдёт в блаженном неведении, достаточно одной-единственной ошибки, чтобы перечеркнуть человеческую жизнь, перевесив каждую монетку, которую вы подобрали на железнодорожных путях глупости.</p><p>Один из главных советов, которые я даю начинающим рационалистам: «Не мудрите». И ещё: «Прислушивайтесь к тихим, грызущим сомнениям». Если вы не знаете, вы не знаете, <emphasis>чего</emphasis> именно вы не знаете, вы не знаете, <emphasis>как много</emphasis> вы не знаете, и вы не знаете, как много вам <emphasis>нужно было</emphasis> знать.</p><p>Рациональности второго порядка не существует. Есть лишь слепой прыжок в то, что может оказаться (или не оказаться) ямой с пылающей лавой. Как только вы <emphasis>узнаете</emphasis>, выбирать слепоту будет уже поздно.</p><p>Но люди пренебрегают этим, потому что не знают того, чего не знают. Неизвестные неизвестные недоступны для их ума. Они не обращают внимания на белое пятно на карте, а относятся к нему так, словно оно соответствует пустой территории. Задумываясь о слепом прыжке, они ищут в своей памяти опасности и не находят на пустой карте никаких ям с пылающей лавой. Почему бы и не прыгнуть?</p><p>Проходили. Пробовали. Обжигались. Не мудрите.</p><p>Однажды я сказал подруге, что, по моему подозрению, счастье глупости сильно переоценено. Она серьёзно покачала головой и ответила: «Нет, вовсе нет. На самом деле нет».</p><p>Возможно, где-то и есть глупые счастливые люди. Возможно, они счастливее вас. Жизнь несправедлива, и вы не станете счастливее, если будете завидовать тому, чего не можете получить. Я подозреваю, что подавляющее большинство читателей <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> не смогли бы обрести «счастье глупости», даже если бы попытались. Этот путь для вас закрыт. Вам никогда не достичь такой степени невежества; вы не можете забыть то, что уже знаете, не можете развидеть то, что уже увидели.</p><p>Счастье глупости для вас закрыто. Вы никогда его не обретёте, разве что в случае реального повреждения мозга — да и то не факт. Думаю, вам стоит задуматься, является ли счастье глупости <emphasis>оптимальным</emphasis> — действительно ли это <emphasis>наибольшее</emphasis> счастье, к которому может стремиться человек, — но это не имеет значения. Этот путь для вас закрыт, если он вообще когда-либо был открыт.</p><p>Всё, что вам теперь остается, — это стремиться к такому счастью, какое доступно рационалисту. Думаю, в конечном счете оно может оказаться бóльшим. Есть ограниченные пути и открытые пути; плато, на которых можно бездельничать, и горы, на которые нужно взбираться; и пусть восхождение требует больше усилий, в конечном счете гора все равно возносится выше.</p><p>К тому же жизнь не сводится к одному лишь счастью; и от ваших решений может зависеть не только ваше собственное счастье, но и счастье других.</p><p>Но все это уже не имеет значения. К тому времени, как вы понимаете, что у вас есть выбор, выбора уже нет. Вы не можете развидеть то, что уже увидели. Другой путь закрыт.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/je/doublethink_choosing_to_be_biased/">*</a></p><p>1. Оруэлл, <emphasis>1984</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>83. Нет, правда, я себя обманул.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Недавно я разговаривал с одной женщиной... её трудно описать. Номинально она была ортодоксальной иудейкой. При этом она была очень умна, хорошо знакома с некоторыми археологическими свидетельствами против её религии и с теми поверхностными стандартными аргументами против религии, о которых верующие обычно знают. Например, она знала, что Мардохея, Эсфири, Амана и Вашти нет в персидских исторических хрониках, но что существует аналогичная древнеперсидская легенда о вавилонских богах Мардуке и Иштар и соперничавших с ними эламских богах Хуммане и Вашти. Она <emphasis>знает</emphasis> это — и всё равно празднует Пурим. Одна из тех высокоинтеллектуальных религиозных людей, которые годами варятся в собственных противоречиях, усложняя и подкручивая их, пока их разум изнутри не начинает напоминать картину М. К. Эшера.</p><p>Большинство подобных людей делают вид, будто они слишком мудры, чтобы снисходить до разговоров с атеистами, но она охотно проговорила со мной несколько часов.</p><p>В результате теперь я понимаю о самообмане как минимум на одну вещь больше, чем явно осознавал ранее, а именно: вам вовсе не обязательно <emphasis>на самом деле</emphasis> обманывать себя, пока вы <emphasis>верите</emphasis>, что обманули себя. Назовём это «верой в самообман».</p><p>Когда эта женщина училась в старших классах, она считала себя атеисткой. Но тогда она решила, что должна вести себя так, будто верит в Бога. И затем — как она искренне меня уверяла — со временем она действительно пришла к вере в Бога.</p><p>Насколько я могу судить, в этом она абсолютно неправа. На протяжении всего нашего разговора она снова и снова повторяла: «Я <emphasis>верю</emphasis> в Бога», и ни разу — «Бог <emphasis>есть</emphasis>». Когда я спросил её, почему она религиозна, она ни разу не заговорила о последствиях существования Бога — только о последствиях веры в Бога. Никогда: «Бог мне поможет», всегда: «моя вера в Бога мне помогает». Когда я заметил ей: «Тот, кто просто стремился бы к истине и смотрел на нашу Вселенную, даже не изобрёл бы Бога в качестве гипотезы», она сразу же согласилась.</p><p>Она <emphasis>на самом деле</emphasis> не обманула себя настолько, чтобы поверить в существование Бога или в истинность иудаизма. И близко нет, насколько я могу судить.</p><p>С другой стороны, я думаю, она действительно <emphasis>верит</emphasis>, что обманула себя.</p><p>Так что, хотя она и не получает никакой пользы от веры в Бога — потому что не верит, — она искренне <emphasis>верит</emphasis>, что обманом заставила себя поверить в Бога, и потому искренне <emphasis>ожидает</emphasis> получить ту пользу, которую связывает с самообманом, приводящим к вере в Бога; а <emphasis>это</emphasis>, полагаю, должно давать примерно такой же эффект плацебо, как и <emphasis>настоящая</emphasis> вера в Бога.</p><p>И это вполне объясняет, почему она так искренне стремилась защищать утверждение, что она <emphasis>верит</emphasis> в Бога, от моих скептических вопросов, но при этом ни разу не обронила: «О, кстати, Бог ведь и правда существует» — и даже, похоже, ни капли не интересовалась самой этой идеей.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/r/no_really_ive_deceived_myself/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>84. Вера в самообман.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я рассказывал о своем разговоре с номинально ортодоксальной иудейкой, которая рьяно защищала утверждение, будто она верит в Бога, хотя, судя по всему, на самом деле в Него не верила совсем.</p><p>Расспрашивая ее о пользе, которую, по ее мнению, приносит вера в Бога, я привел Литанию Тарского — которая на самом деле представляет собой бесконечное семейство литаний; вот конкретный пример:</p><p><emphasis>Если небо голубое,</emphasis></p><p><emphasis>я желаю верить, что «небо голубое».</emphasis></p><p><emphasis>Если небо не голубое,</emphasis></p><p><emphasis>я желаю верить, что «небо не голубое».</emphasis></p><p>— Это не моя философия, — сказала она мне.</p><p>— Я так и думал, — ответил я. — Я просто спрашиваю: если предположить, что Бог <emphasis>не</emphasis> существует и это доподлинно известно, то стоит ли вам всё равно в Него верить?</p><p>Она помедлила. Похоже, она действительно пыталась обдумать это, что меня удивило.</p><p>— То есть это контрфактический вопрос… — медленно произнесла она.</p><p>Тогда я подумал, что ей трудно позволить себе представить мир, где Бога не существует, из-за ее привязанности к миру, содержащему Бога.</p><p>Сейчас, однако, я подозреваю, что ей было трудно представить разницу в том, как выглядел бы <emphasis>мир</emphasis>, если бы Бог существовал или не существовал, потому что все её мысли крутились вокруг <emphasis>веры в Бога</emphasis>, а её причинно-следственная сеть, моделирующая мир, не содержала Бога в качестве узла. Поэтому она легко могла ответить на вопрос «Как иначе выглядел бы мир, если бы я не верила в Бога?», но не на вопрос «Как иначе выглядел бы мир, если бы Бога не было?».</p><p>На тот вопрос она тогда так и не ответила. Но зато она привела <emphasis>контрпример</emphasis> к Литании Тарского:</p><p>Она сказала: «Я верю, что люди добрее, чем они есть на самом деле».</p><p>Я попытался объяснить, что если вы говорите «люди плохие», это значит, вы верите, что люди плохие, а если вы говорите «я верю, что люди добрые», это значит, вы верите, что верите, будто люди добрые. Таким образом, слова «люди плохие, а я верю, что люди добрые» означают: вы верите, что люди плохие, но верите, что верите, будто они добрые.</p><p>Я процитировал ей:</p><p>Если бы существовал глагол со значением «ошибочно полагать», у него не было бы сколько-нибудь осмысленной формы первого лица настоящего времени изъявительного наклонения.</p><p>— Людвиг Витгенштейн<sup>1</sup></p><p>Она улыбнулась и сказала: «Да, я верю, что люди добрее, чем они есть на самом деле. Я просто подумала, что для вас это стоит сформулировать именно так».</p><p>— Сдается мне, Матушке надо бы хорошенько тебя осмотреть, Вальтер, — сказала Нянюшка. — По-моему, у тебя в голове всё перепуталось, как в упавшем клубке ниток.</p><p>— Терри Пратчетт, <emphasis>«Маскарад»</emphasis><sup>2</sup></p><p>И я могу написать слова: «Ну, полагаю, она не считала, что её рассуждения должны оставаться непротиворечивыми при рефлексии», но мне всё ещё трудно уложить это в голове.</p><p>Я вижу логику в словах, слетающих с ее губ, но не могу на эмпатическом уровне понять стоящий за ними разум. Я могу вообразить себя на месте <a l:href="http://lesswrong.com/lw/y5/the_babyeating_aliens_18/">инопланетян, пожирающих младенцев,</a> или <a l:href="http://lesswrong.com/lw/y7/the_super_happy_people_38/">леди 3-й Кирицугу</a>, но не могу представить, каково это — быть ей. Или, может быть, я просто не <emphasis>хочу</emphasis> этого?</p><p>Вот почему у умных людей есть лишь ограниченное время (измеряемое субъективным временем, потраченным на размышления о религии), чтобы стать атеистами. После определенного момента, если вы умны, провели немало времени в размышлениях о своей религии и ее защите, но так и не вырвались из тисков Эпистемологии Темной Стороны, то изнутри ваш разум превращается в картину Эшера.</p><p>(Еще один из немногих моментов, заставивших ее задуматься, — упоминаю об этом на случай, если вам представится повод это использовать, — произошел, когда она говорила о том, как хорошо верить, будто кому-то не все равно, поступаете вы правильно или неправильно. Речь, конечно же, <emphasis>не</emphasis> шла о том, что Бог, которому не все равно, на самом деле <emphasis>существует</emphasis>, — это утверждение не входит в ее религию.</p><p>И я сказал: «Но <emphasis>мне</emphasis> не все равно, правильно ли вы поступаете. Значит, вы хотите сказать, что этого недостаточно и вам также нужно верить в кого-то <emphasis>выше</emphasis> человечества, кому не все равно?» Это ненадолго поставило ее в тупик, потому что она, конечно же, никогда не думала об этом в таких категориях. Обычное применение нестандартного набора инструментов.)</p><p>Позже я спросил ее, следовало ли бы делать <emphasis>хоть что-то</emphasis> иначе, если бы Бога точно не существовало, и на этот раз она ответила: «Нет».</p><p>— То есть, — недоверчиво спросил я, — существует Бог или нет, это абсолютно никак не влияет на то, как людям стоит думать или действовать? Полагаю, даже раввин посмотрел бы на это косо.</p><p>Ее религия теперь, похоже, состоит <emphasis>целиком</emphasis> из поклонения поклонению. Подобно тому как истинно верующие былых времен верили, что их спасет всевидящий Отец, она теперь верит, что ее спасет сама вера в Бога.</p><p>После того как она сказала «я верю, что люди добрее, чем они есть на самом деле», я спросил: «Значит, вы постоянно удивляетесь, когда люди не дотягивают до ваших ожиданий?» Наступила долгая пауза, а затем медленно: «Ну… <emphasis>удивляюсь</emphasis> ли я, когда люди… не дотягивают до моих ожиданий?»</p><p>В тот момент я не понял этой паузы. Я хотел намекнуть, что если она постоянно разочаровывается в реальности, то это обратная сторона ложных убеждений. Но она, напротив, казалась ошеломленной выводами, которые следовали из того, что она <emphasis>не</emphasis> удивляется.</p><p>Теперь я понимаю, что вся суть ее философии заключалась в <emphasis>ее вере в то, что она обманула саму себя,</emphasis> и возможность того, что ее оценки других людей <emphasis>на самом деле точны</emphasis>, угрожала Эпистемологии Темной Стороны, которую она выстроила вокруг убеждений вроде «Мне полезно верить, что люди добрее, чем они есть на самом деле».</p><p>Она свергла старого идола с трона и заменила его открытым поклонением Эпистемологии Тёмной Стороны, некогда изобретённой для его защиты; она поклоняется собственной попытке самообмана. Попытка провалилась, но она искренне этого не осознаёт.</p><p>И теперь номинальные стражи здравомыслия человечества (девиз: «портим вашу безумную маленькую вечеринку со времён Эпикура») должны бороться с активным поклонением самообману — поклонением <emphasis>предполагаемой пользе веры</emphasis> вместо Бога.</p><p>На самом деле это объясняет кое-что во <emphasis>мне самом</emphasis>, чего раньше я не вполне понимал — причину, по которой меня раздражает, когда люди рассуждают так, будто самообман даётся <emphasis>легко</emphasis>, и почему я пишу целые эссе, доказывая, что принять сознательное решение поверить, будто небо зелёное, гораздо труднее провернуть так, чтобы это сошло с рук, чем принято думать.</p><p>Дело в том, что хотя вы <emphasis>не можете</emphasis> просто взять и поверить, будто небо зелёное, — если вы не <emphasis>осознаёте</emphasis> этого факта, вы на самом деле <emphasis>можете</emphasis> обмануть себя, поверив, будто успешно себя обманули.</p><p>И поскольку после этого вы искренне <emphasis>ожидаете</emphasis> получить пользу, которую, по вашему мнению, приносит самообман, вы получаете тот же самый плацебо-эффект, какой получили бы от настоящего успешного самообмана.</p><p>Так что, разъясняя повсюду, насколько <emphasis>труден</emphasis> самообман, я на самом деле целюсь прямо в плацебо-эффект, который люди получают от веры в то, будто они себя обманули, и атакую новую разновидность религии, которая поклоняется исключительно самому поклонению Богу.</p><p>Интересно, породит ли эта битва новый список причин, почему не вера, а вера в веру <emphasis>сама по себе</emphasis> является благом? Почему люди извлекают огромную пользу из поклонения собственному поклонению? Неужели нам придётся повторить всё это с верой в веру в веру и поклонением поклонению поклонения? Или разумные теисты наконец просто откажутся от этой линии аргументации?</p><p>Хотелось бы мне верить, что никто не способен верить в веру в веру в веру, но аргумент о мире зомби в философии запутался ещё сильнее, а его сторонники до сих пор от него не отказались.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/s/belief_in_selfdeception/">*</a></p><p>1. Людвиг Витгенштейн, <emphasis>«Философские исследования»</emphasis>, пер. Гертруды Э. М. Энскомб (Oxford: Blackwell, 1953).</p><p>2. Терри Пратчетт, <emphasis>«Маскарад»</emphasis>, цикл «Плоский мир» (ISIS, 1997).</p></section>
<section>
<title><p>85. Парадокс Мура.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_paradox">Парадокс Мура</a> — это стандартный термин для высказывания типа «На улице идет дождь, но я в это не верю». Снимаю шляпу перед <a l:href="http://www.metafilter.com/79752/More-Right-was-too-political#2477702">painquale с MetaFilter</a>.</p><p>Мне кажется, теперь я понимаю парадокс Мура немного лучше, после того как почитал комментарии на <emphasis>Less Wrong</emphasis>. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r/no_really_ive_deceived_myself/#ga">Jimrandomh</a> предполагает:</p><p>Многие люди не умеют различать уровни косвенности. Для них «я верю в X» и «X» — это одно и то же, и поэтому причины, по которым полезно верить в X, одновременно являются для них причинами считать, что X истинно.</p><p>Я не думаю, что это верно: даже сравнительно маленькие дети способны понять концепцию ложного убеждения, а это требует отдельных ментальных корзин для карты и территории. Но это указывает в направлении похожей идеи:</p><p>Многие люди, возможно, сознательно не отличают <emphasis>веру</emphasis> во что-то от <emphasis>одобрения</emphasis> этого.</p><p>В конце концов, выражение «я верю в демократию» в разговорной речи означает, что вы одобряете саму концепцию демократии, а не то, что вы верите в существование демократии. Следовательно, у слова «вера» есть несколько значений. Возможно, мы имеем дело с запутанным словом, которое порождает запутанное мышление (или, может быть, оно просто отражает уже существовавшую путаницу).</p><p>Итак: в исходном примере «Я верю, что люди лучше, чем они есть на самом деле», она придумала несколько причин, почему было бы хорошо верить в то, что люди хорошие — польза для здоровья и всё такое, — и поскольку теперь у неё возникли тёплые чувства к «вере в то, что люди хорошие», она заглянула в себя, обнаружила этот тёплый отклик и сделала вывод: «Я верю, что люди хорошие». То есть она приняла <emphasis>положительный аффект</emphasis>, связанный с закавыченным убеждением, за признак <emphasis>своей веры в само суждение</emphasis>. В то же время реальный мир показывал, что люди не так уж хороши. И поэтому она сказала: «Я верю, что люди лучше, чем они есть на самом деле».</p><p>И это граничит с добросовестным заблуждением — в каком-то смысле, — поскольку людей никто явно не учит тому, как понять, когда они во что-то действительно верят. Как в притче о драконе в гараже: тот, кто говорит «В моём гараже есть дракон, просто он невидимый», не осознаёт, что его <emphasis>ожидание</emphasis> не увидеть дракона указывает на наличие у него (точной) модели, в которой никакого дракона нет.</p><p>Людей никто специально не <emphasis>обучает</emphasis> распознавать, когда они во что-то верят. В старших классах им никто не объясняет: «Каково это — действительно верить во что-то, иметь это утверждение в своём наборе убеждений? Это ощущается так, будто мир просто именно так и <emphasis>устроен</emphasis>. Вы должны распознавать это ощущение, которое и является настоящей (незакавыченной) верой, и отличать его от приятных чувств по поводу убеждения, которое вы осознаёте именно как убеждение (что означает, что оно находится в кавычках)».</p><p>Благодаря этому данный реальный пример парадокса Мура выглядит уже не столь чуждым и проясняется ещё один механизм, позволяющий людям <a l:href="http://lesswrong.com/lw/1d/simultaneously_right_and_wrong/">быть одновременно правыми и неправыми</a>.</p><p>То же самое относится к <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r/no_really_ive_deceived_myself/#gk">Kurige</a>, который написал:</p><p>Я верю, что Бог есть и что Он заложил в нас чувство правильного и неправильного, с помощью которого мы способны оценивать окружающий мир. Я также верю, что чувство морали было запрограммировано в нас эволюционно — чувство морали, которое, скорее всего, является результатом формирования метаполитических коалиций в сообществах бонобо очень, очень давно. Эти два убеждения не противоречат друг другу, но сложность заключается в том, чтобы их примирить.</p><p>Подозреваю, Kurige, вы решили, что у вас есть <emphasis>причины одобрять</emphasis> закавыченное убеждение о том, что Бог заложил в нас чувство правильного и неправильного. А также что у вас есть причины одобрять вердикт науки. Похоже, к обоим этим сообществам приятно примкнуть, верно? У обоих наборов убеждений есть свои плюсы? Вы заглядываете в себя и обнаруживаете, что испытываете хорошие чувства по отношению к обоим убеждениям?</p><p>Но вы <emphasis>не</emphasis> сказали:</p><p>«Бог заложил в нас чувство правильного и неправильного, а также чувство морали было запрограммировано в нас эволюционно. Эти два положения дел в реальности не противоречат друг другу, но сложность заключается в том, чтобы их примирить».</p><p>Если вы читаете это, Kurige, вам стоит прямо сейчас быстро произнести это вслух, чтобы заметить, что принять такое утверждение хотя бы чуточку сложнее — обратите внимание на <emphasis>субъективную разницу</emphasis>, — прежде чем вы броситесь заниматься перерационализацией.</p><p>В этом и заключается субъективная разница между наличием причин одобрять два разных убеждения и вашей ментальной моделью единого мира, единого устройства вещей.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/1f/moores_paradox/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>86. Не верьте, что сможете обмануть себя.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Не хочу, чтобы казалось, будто я придираюсь к Куриге, но, думаю, стоит ожидать определенной доли расспросов, если вы приходите на <emphasis>Less Wrong</emphasis> и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r/no_really_ive_deceived_myself/#gk">заявляете</a>:</p><p>Кое-что из того, что я осознал и что помогает объяснить пропасть, которую я ощущаю при общении с большинством других христиан, заключается в следующем, что где-то по пути мое мировоззрение совершило резкий скачок в сторону от слепой веры и оказалось где-то в районе оруэлловского двоемыслия.</p><p>«Если вы <emphasis>знаете</emphasis>, что это двоемыслие...</p><p>...как вы можете по-прежнему в это <emphasis>верить</emphasis>?» — беспомощно хочется мне сказать.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/1f/moores_paradox/#u3">Или</a>:</p><p>Я решил поверить в существование Бога — намеренно и осознанно. Это решение, однако, ровно никак не влияет на фактическое существование Бога.</p><p>Если вы <emphasis>знаете</emphasis>, что ваша вера не коррелирует с реальностью, как вы можете продолжать в нее верить?</p><p>Разве <emphasis>интуитивное</emphasis> осознание: «Ой, погодите, небо ведь и правда <emphasis>не</emphasis> зеленое» не должно следовать из осознания «У моей карты, утверждающей, что "небо зеленое", нет причин коррелировать с территорией»?</p><p>Что ж... по всей видимости, нет.</p><p>Частью разгадки этой головоломки может быть мое объяснение парадокса Мура («Идет дождь, но я не верю в это»): люди при самоанализе ошибочно принимают положительные эмоции, связанные с цитируемым убеждением, за реальную веру.</p><p>Но другая ее часть может заключаться в том, что — вопреки возмущению, которое я поначалу хотел выразить, — на самом деле довольно <emphasis>легко</emphasis> не совершать переход от «Карта, отражающая территорию, показывала бы "X"» к реальной вере в «X». Требуется немало усилий, чтобы <emphasis>объяснить</emphasis> представление о разуме как о системе, выстраивающей соответствие между картой и территорией, и даже тогда может потребоваться еще больше усилий, чтобы прочувствовать все следствия <emphasis>на уровне нутра</emphasis>.</p><p>Теперь я понимаю, что, когда писал: «Вы не можете усилием воли заставить себя поверить, что небо зеленое», я не просто бесстрастно фиксировал факты. Я также пытался запустить самоисполняющееся пророчество.</p><p>Возможно, разумно ходить и намеренно повторять: «Мне не сойдет с рук двоемыслие! В глубине души я буду знать, что это неправда! Если я знаю, что у моей карты нет причин коррелировать с территорией, значит, я в это не верю!»</p><p>Потому что в таком случае — если у вас когда-нибудь возникнет искушение попробовать — мысли «Но я же знаю, что это неправда!» и «Я не смогу себя обмануть!» всегда будут легко приходить на ум; и так у вас действительно будет меньше шансов успешно обмануть себя. Вы с большей вероятностью поймете на уровне нутра, что то, что вы говорите себе «X», не делает «X» истиной, а значит, на самом деле верно не-X.</p><p>Если вы будете постоянно повторять себе, что <emphasis>не можете</emphasis> просто сознательно решить поверить, будто небо зеленое, — тогда у вас будет меньше шансов преуспеть в самообмане на том или ином уровне; будь то в смысле искренней веры или впадения в парадокс Мура, веру в веру или веру в самообман.</p><p>Если вы будете постоянно повторять себе, что в глубине души будете знать —</p><p>Если вы будете постоянно повторять себе, что стоит вам только взглянуть на свою искусно выстроенную ложную карту, как вы сразу поймете, что она ложная и никак не коррелирует с территорией, и поэтому, несмотря на всю сложность ее построения, вы не сможете проникнуться к ней доверием —</p><p>Если вы будете постоянно повторять себе, что рефлексивная согласованность возьмет верх и заставит вас перестать верить на объектном уровне, как только на метауровне вы осознаете, что карта ничего не отражает, —</p><p>Тогда, когда дойдёт до дела, у вас, возможно, и вправду ничего не получится.</p><p>Когда речь заходит о намеренном самообмане, вы должны <emphasis>верить в собственную неспособность!</emphasis></p><p>Внушайте себе, что эта попытка обречена, — <emphasis>и так оно и будет!</emphasis></p><p>Сила ли это позитивного мышления или сила негативного? В любом случае, это кажется разумной мерой предосторожности.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/1o/dont_believe_youll_selfdeceive/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть I. Свежий взгляд.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>87. Привязка и корректировка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что на ваших глазах я раскручиваю «Колесо фортуны», и стрелка останавливается на числе 65. Затем я спрашиваю: «Как вы думаете, доля африканских стран в ООН больше или меньше этого числа?» и «Какова, по-вашему, доля африканских стран в ООН?» Если хотите, уделите минуту, чтобы обдумать эти два вопроса самостоятельно, и, пожалуйста, не гуглите.</p><p>Кроме того, попробуйте угадать за <emphasis>пять секунд</emphasis> значение следующего арифметического выражения. Пять секунд. На старт... Внимание... <emphasis>Марш!</emphasis></p><p>1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8</p><p>Тверски и Канеман фиксировали ответы испытуемых, которым на «Колесе фортуны» выпадали разные числа.<sup>1</sup> Медианная оценка испытуемых, видевших число 65, составила 45%, а тех, кто видел число 10, — 25%.</p><p>Согласно преобладающей теории, объясняющей этот и подобные эксперименты, испытуемые берут исходное неинформативное число в качестве отправной точки, или <emphasis>якоря</emphasis>, а затем <emphasis>корректируют</emphasis> его в большую или меньшую сторону, пока не доберутся до ответа, который «звучит правдоподобно», после чего прекращают корректировку. Обычно это приводит к недостаточной корректировке относительно якоря: более далекие числа тоже могли бы оказаться «правдоподобными», но человек останавливается на первом же варианте, который кажется ему удовлетворительным.</p><p>Сходным образом студенты, которым показывали «1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8», давали медианную оценку 512, в то время как студенты, видевшие «8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1», давали медианную оценку 2250. Исходная гипотеза состояла в том, что студенты попытаются перемножить (или прикинуть в уме произведение) первых нескольких сомножителей, а затем скорректировать результат в сторону увеличения. В обоих случаях корректировка была недостаточной по сравнению с истинным значением 40 320, но первая группа ответов оказалась гораздо сильнее занижена, поскольку отталкивалась от меньшего якоря.</p><p>Тверски и Канеман отмечают, что обещание вознаграждения за точность не снизило эффект привязки.</p><p>Штрак и Муссвайлер спрашивали у испытуемых год, когда Эйнштейн впервые посетил США.<sup>2</sup> Совершенно неправдоподобные якоря, вроде 1215 или 1992 годов, вызывали столь же сильный эффект привязки, что и более правдоподобные, вроде 1905 или 1939 годов.</p><p>Этому эффекту можно легко найти применение, скажем, в переговорах о зарплате или при покупке машины. Я не предлагаю вам использовать его в своих интересах, но остерегайтесь тех, кто им пользуется.</p><p>И наблюдайте за ходом своих мыслей, стараясь замечать моменты, когда вы <emphasis>корректируете</emphasis> какую-то величину в поисках оценки.</p><p>Способы борьбы с эффектом привязки в целом оказались не слишком эффективными. Я бы предложил следующие два: во-первых, если первоначальная догадка кажется неправдоподобной, постарайтесь полностью отбросить её и дать новую оценку с нуля, а не сдвигаться постепенно от якоря. Но одного этого может быть недостаточно: испытуемые, которых просили избегать привязки, всё равно были ей подвержены.<sup>3</sup> Поэтому, во-вторых, даже если вы пробуете первый метод, попытайтесь также подумать о противоположном якоре — заведомо слишком маленьком или слишком большом вместо слишком большого или слишком маленького соответственно — и ненадолго на нем сосредоточьтесь.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j7/anchoring_and_adjustment/">*</a></p><p>1. Amos Tversky and Daniel Kahneman, “Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases,” <emphasis>Science</emphasis> 185, no. 4157 (1974): 1124–1131, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1126/science.185.4157.1124">10.1126/science.185.4157.1124</a>.</p><p>2. 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>3. George A. Quattrone et al., “Explorations in Anchoring: The Effects of Prior Range, Anchor Extremity, and Suggestive Hints” (Unpublished manuscript, Stanford University, 1981).</p></section>
<section>
<title><p>88. Прайминг и контаминация.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что испытуемых просят нажать одну кнопку, если последовательность букв образует слово, и другую кнопку, если нет (например, «банак» против «баннер»). Затем вы показываете им слово «вода». Позже они быстрее определят последовательность «пить» как слово. Это явление известно как «когнитивный прайминг» (или эффект предшествования); конкретно эта его форма называется «семантическим праймингом» или «концептуальным праймингом».</p><p>Самое поразительное в прайминге то, что он происходит на очень низком уровне: прайминг ускоряет <emphasis>распознавание последовательности букв как слова</emphasis>, хотя логично было бы ожидать, что этот процесс происходит <emphasis>до</emphasis> того, как вы задумаетесь о его значении.</p><p>Прайминг также раскрывает колоссальный параллелизм распространения активации: если слово «вода» активирует слово «пить», оно, вероятно, также активирует слова «река», «чашка» или «всплеск»... и эта активация распространяется по семантическим связям понятий вплоть до распознавания буквенных строк.</p><p>Прайминг происходит подсознательно, и его невозможно остановить, поскольку это артефакт человеческой нейроархитектуры. Попытка удержать себя от прайминга — всё равно что попытка остановить распространение активации в собственных нейронных сетях. Попробуйте назвать вслух цвет — именно цвет, а не значение — следующего слова:</p><empty-line/>
<p>ЗЕЛЁНЫЙ</p><p>В эксперименте Муссвайлера и Страка испытуемым задавали вопрос с «якорем»: «Среднегодовая температура в Германии выше или ниже 5 °C / 20 °C?»<sup>1</sup> Затем, выполняя задание на распознавание слов, испытуемые, которым предъявляли якорь «5 °C», быстрее распознавали такие слова, как «холод» и «снег», тогда как испытуемые с высоким якорем быстрее распознавали слова «жара» и «солнце». Это демонстрирует механизм привязки, не связанный с корректировкой: прайминг совместимых мыслей и воспоминаний.</p><p>Более общий вывод заключается в том, что <emphasis>абсолютно неинформативная</emphasis>, <emphasis>заведомо ложная</emphasis> или <emphasis>совершенно не относящаяся к делу</emphasis> «информация» может влиять на оценки и решения. В области эвристик и когнитивных искажений это более общее явление известно как <emphasis>контаминация</emphasis>.<sup>2</sup></p><p>Ранние исследования в области эвристик и искажений обнаружили эффекты привязки. Например, испытуемые давали более низкие (или более высокие) оценки доли африканских стран в ООН в зависимости от того, спрашивали ли их сначала, больше эта доля или меньше 10% (65%). Изначально этот эффект объясняли тем, что испытуемые отталкивались от якоря как от отправной точки, прекращая корректировку, как только достигали правдоподобного значения, и осуществляли недостаточную корректировку, поскольку останавливались у границы доверительного интервала.<sup>3</sup></p><p>Ранняя гипотеза Тверски и Канемана всё ещё кажется верным объяснением для некоторых обстоятельств, в частности, когда испытуемые сами генерируют первоначальную оценку.<sup>4</sup> Однако современные исследования показывают, что в большинстве случаев эффект привязки обусловлен именно контаминацией, а не постепенной корректировкой. (Снимаю шляпу перед <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j7/anchoring_and_adjustment/eza">Unnamed</a> за то, что напомнил мне об этом, — я читал статью Эпли и Гиловича много лет назад как главу в <emphasis>«Эвристиках и искажениях»</emphasis>, но забыл о ней.)</p><p>В вашем продуктовом магазине, возможно, висят надоедливые вывески вроде «Не более 12 штук в одни руки» или «5 штук за 10 долларов». Эффективны ли эти надписи для того, чтобы заставить покупателей брать больше? Вы наверняка <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Bias_blind_spot">думаете, что на вас это не влияет</a>. Но на <emphasis>кого-то</emphasis> это точно влияет, поскольку доказано, что такие вывески работают — именно поэтому магазины продолжают их вешать.<sup>5</sup></p><p>Но самый пугающий аспект контаминации заключается в том, что она служит ещё одним из <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">тысячи</a> лиц предвзятости подтверждения. Стоит идее поселиться в вашей голове, как она запускает прайминг совместимой с ней информации — и тем самым гарантирует своё дальнейшее существование. Забудьте о давлении отбора в пользу победы в политических спорах; предвзятость подтверждения встроена непосредственно в наше «железо»: ассоциативные сети запускают прайминг совместимых мыслей и воспоминаний. Прискорбный побочный эффект нашего существования как нейронных существ.</p><p>Достаточно одного мимолётного образа, чтобы запустить прайминг связанных с ним слов. Не думайте, что нужно нечто большее, чтобы привести в движение предвзятость подтверждения. Нужна лишь одна быстрая вспышка, и итоговый вывод уже предрешён, ведь мы меняем своё мнение гораздо реже, чем нам кажется...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k3/priming_and_contamination/">*</a></p><p>1. 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:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1080/14792779943000044">10.1080/14792779943000044</a>.</p><p>2. 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>3. Tversky and Kahneman, “Judgment Under Uncertainty.”</p><p>4. 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:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/1467-9280.00372">10.1111/1467-9280.00372</a>.</p><p>5. 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></section>
<section>
<title><p>89. Верим ли мы всему, что нам говорят?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В некоторых ранних экспериментах по эффекту привязки и корректировки проверялось, снижает ли <emphasis>отвлечение</emphasis> испытуемых — создание у них когнитивной нагрузки путём задания высматривать цифру «5» в числовых рядах или чего-то подобного — величину корректировки и, следовательно, усиливает ли влияние якорей. Большинство экспериментов, по-видимому, подтверждали идею о том, что когнитивная занятость усиливает эффект якоря и, в более общем смысле, когнитивное загрязнение.</p><p>Изучая накапливающиеся экспериментальные результаты — всё новые доказательства загрязнения мышления, усугубляемого когнитивной занятостью, — Дэниэл Гилберт заметил поистине безумную закономерность: неужели мы верим <emphasis>всему</emphasis>, что нам говорят?</p><p>Естественно предположить, что, услышав какое-то утверждение, мы сначала <emphasis>понимаем</emphasis> его смысл, затем <emphasis>обдумываем</emphasis> его и, наконец, <emphasis>принимаем</emphasis> или <emphasis>отвергаем</emphasis>. Эта кажущаяся очевидной модель протекания когнитивных процессов восходит к Декарту. Но соперник Декарта, Спиноза, был с ней не согласен; он предположил, что сначала мы <emphasis>пассивно принимаем утверждение в процессе его понимания</emphasis> и лишь затем <emphasis>активно отвергаем</emphasis> те положения, которые не выдерживают осмысления.</p><p>В последние несколько веков философы в основном соглашались с Декартом, поскольку его точка зрения казалась более, ну, знаете, логичной и <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/10/what-evidence-i.html">интуитивно понятной</a>. Но Гилберт нашёл способ проверить гипотезы Декарта и Спинозы экспериментально.</p><p>Если прав Декарт, то отвлечение внимания испытуемых должно мешать как принятию истинных утверждений, так и отвержению ложных. Если же прав Спиноза, то отвлечение внимания должно приводить к тому, что испытуемые будут запоминать ложные утверждения как истинные, но не должно приводить к запоминанию истинных утверждений как ложных.</p><p><a l:href="http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20et%20al%20%28UNBELIEVING%29.pdf">Гилберт, Крулл и Мэлоун</a> подтверждают этот вывод. Они показали, что у испытуемых, которым предъявлялись новые утверждения с пометками «ИСТИНА» или «ЛОЖЬ», отвлечение внимания никак не влияло на распознавание истинных утверждений (55% успеха без отвлечения против 58% при отвлечении), но влияло на распознавание ложных утверждений (55% успеха без отвлечения против 35% при отвлечении).<sup>1</sup></p><p>Куда более яркая иллюстрация была получена в последующих экспериментах <a l:href="http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20et%20al%20%28EVERYTHING%20YOU%20READ%29.pdf">Гилберта, Тафароди и Мэлоуна</a>.<sup>2</sup> Испытуемые читали вслух отчёты о преступлениях, бегущие строкой по экрану монитора, причём цвет текста указывал на то, истинно конкретное утверждение или ложно. Некоторые отчёты содержали ложные утверждения, усугубляющие тяжесть преступления, в то время как другие отчёты содержали ложные утверждения, смягчающие (оправдывающие) его. Часть испытуемых во время чтения отчётов должна была также следить за рядами цифр в поисках пятёрки — это и было отвлекающим заданием для создания когнитивной занятости. В конце испытуемые должны были порекомендовать срок тюремного заключения для каждого преступника в диапазоне от 0 до 20 лет.</p><p>Испытуемые в условиях когнитивной занятости рекомендовали в среднем 11,15 года тюрьмы для преступников в «отягчающих» условиях, то есть тех, в чьих отчётах содержались помеченные как ложные утверждения, усугубляющие тяжесть преступления. Занятые испытуемые рекомендовали в среднем 5,83 года тюрьмы для преступников, в чьих отчётах содержались помеченные как ложные утверждения, смягчающие преступление. Эта почти двукратная разница была, как вы можете догадаться, статистически значимой.</p><p>Свободные от нагрузки участники читали точно такие же отчёты с теми же пометками, и перед ними так же время от времени пробегали строки цифр, однако им не нужно было искать пятёрку. Таким образом, они могли уделять больше внимания «разуверению» в утверждениях, помеченных как ложные. Эти свободные участники рекомендовали в среднем 7,03 года против 6,03 года для преступников, в чьих отчётах содержались ложные отягчающие или ложные смягчающие сведения.</p><p>Статья Гилберта, Тафароди и Мэлоуна называлась «Вы не можете не верить всему, что читаете».</p><p>Это говорит — как минимум — о том, что нам следует быть осторожнее, когда мы сталкиваемся с недостоверной информацией, особенно если мы заняты в этот момент чем-то ещё. Будьте внимательны, когда просматриваете газету в супермаркете.</p><p>P. S. Согласно неподтверждённым слухам, которые я только что выдумал, люди будут менее скептически относиться к этому эссе из-за отвлекающей смены цветов.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k4/do_we_believe_everything_were_told/">*</a></p><p>1. 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:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.59.4.601">10.1037/0022-3514.59.4.601</a>.</p><p>2. Gilbert, Tafarodi, and Malone, “You Can’t Not Believe Everything You Read.”</p></section>
<section>
<title><p>90. Кэшированные мысли.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Одна из величайших загадок человеческого мозга заключается в том, как эта чертова штука <emphasis>вообще</emphasis> работает, ведь большинство нейронов срабатывают всего 10–20 раз в секунду, от силы 200 Гц. В нейробиологии «правило ста шагов» гласит, что любая гипотетическая операция должна завершаться <emphasis>максимум</emphasis> за 100 последовательных шагов — вы можете распараллеливать процессы сколько угодно, но нельзя предполагать более 100 (а лучше меньше) последовательных нейронных импульсов.</p><p>Представляете, каково это — программировать под процессоры с частотой 100 Гц, сколько бы их у вас ни было? К тому же вам понадобилось бы сто миллиардов процессоров просто для того, чтобы делать <emphasis>хоть что-то</emphasis> в режиме реального времени.</p><p>Если бы вам действительно понадобилось писать программы реального времени для ста миллиардов 100-герцевых процессоров, один прием вы использовали бы максимально активно — кэширование. Это когда вы сохраняете результаты предыдущих операций и в следующий раз просто извлекаете их, вместо того чтобы вычислять заново с нуля. И это очень <emphasis>нейронный</emphasis> прием — распознавание, ассоциация, достраивание шаблона.</p><p>Вполне вероятно, что на самом деле <emphasis>большая часть</emphasis> человеческого мышления сводится к обращениям к кэшу.</p><p>Эта мысль действительно частенько приходит мне в голову в определенные моменты.</p><p>Была одна на удивление показательная история, которую я, как мне казалось, сохранил в закладках, но так и не смог найти: история об одном человеке, чей сосед-всезнайка как-то вскользь обмолвился, что лучший способ снести дымоход в доме — это разломать камин, подождать, пока кирпичи упадут на уровень ниже, выбить их и повторять так до тех пор, пока от дымохода ничего не останется. Годы спустя, когда этот человек решил снести собственный дымоход, эта кэшированная мысль затаилась, поджидая момента для прыжка...</p><p>Как отметил этот человек впоследствии (нетрудно догадаться, что всё закончилось плохо), его сосед не особо разбирался в таких вопросах и совсем не заслуживал доверия. Если бы он <emphasis>подверг сомнению</emphasis> эту идею, он, вероятно, понял бы, насколько она плоха. Некоторые попадания в кэш нам стоило бы вычислять заново. Но мозг достраивает шаблон автоматически — и если вы сознательно не поймете, что шаблон нуждается в исправлении, вы останетесь с уже готовым шаблоном.</p><p>Подозреваю, что если бы эта мысль пришла в голову самому человеку — если бы <emphasis>лично ему</emphasis> пришла эта блестящая идея, как убрать дымоход, — он изучил бы ее более критически. Но если кто-то <emphasis>другой</emphasis> уже всё обдумал, можно ведь сэкономить вычислительные ресурсы, просто закэшировав его <emphasis>вывод</emphasis>, верно?</p><p>В современной цивилизации никто не может думать достаточно быстро, чтобы думать свои собственные мысли. Если бы во младенчестве меня бросили в лесу и я вырос среди волков или молчаливых роботов, во мне едва ли можно было бы узнать человека. Никто не способен думать так быстро, чтобы за одну жизнь с нуля воспроизвести мудрость племени охотников-собирателей. Что уж говорить о мудрости письменной цивилизации.</p><p>Но оборотная сторона состоит в том, что я постоянно вижу людей, стремящихся к критическому мышлению, которые лишь повторяют кэшированные мысли, придуманные вовсе не критически мыслящими людьми.</p><p>Хороший пример — скептик, который соглашается: «Ну, религию нельзя доказать или опровергнуть фактическими свидетельствами». Как я уже писал в других статьях, с точки зрения теории вероятностей это попросту неверно. И это также абсолютно неверно с точки зрения реальной психологии религии — еще несколько веков назад за подобные слова вас сожгли бы на костре. Мать, чья дочь больна раком, молится: «Боже, пожалуйста, исцели мою дочь», а не: «Дорогой Боже, я знаю, что у религии не должно быть фальсифицируемых следствий, а значит, Ты никак не можешь исцелить мою дочь, так что... ну, в общем, я молюсь просто чтобы утешить себя, вместо того чтобы сделать что-то, что действительно могло бы ей помочь».</p><p>Но люди читают фразу «Религию нельзя доказать или опровергнуть фактическими свидетельствами», а потом, когда в следующий раз видят свидетельство, опровергающее религию, их мозг просто достраивает шаблон. Даже некоторые атеисты без колебаний повторяют эту нелепицу. Если бы они сами додумались до этой идеи, а не услышали ее от кого-то еще, они отнеслись бы к ней гораздо более скептически.</p><p>Смерть. Достройте шаблон: «Смерть придает смысл жизни».</p><p>Невероятно досадно разговаривать с хорошими, порядочными людьми — теми, кто и за тысячу лет <emphasis>сам по себе</emphasis> никогда бы не додумался до истребления человечества, — поднимать тему экзистенциального риска и слышать от них: «Ну, может быть, человечество и не заслуживает выживания». Они ни за что на свете не застрелили бы собственного ребенка, который является частью человечества, но мозг достраивает шаблон.</p><p>Какие шаблоны достраиваются в вашем разуме, хотя вы никогда не выбирали, чтобы они там были?</p><p>Рациональность. Достройте шаблон: «Любовь нерациональна».</p><p>Если бы эта идея внезапно пришла в голову лично вам, как совершенно новая мысль, как бы вы её критически оценили? Я знаю, что сказал бы <emphasis>я</emphasis>, но что бы сказали <emphasis>вы</emphasis>? Бывает трудно взглянуть на вещи свежим взглядом. Постарайтесь удержать свой разум от достраивания шаблона стандартным, предсказуемым, уже известным способом. Возможно, лучшего ответа, чем стандартный, не существует, но вы не сможете по-настоящему <emphasis>подумать</emphasis> над ответом, пока не заставите свой мозг перестать подставлять его автоматически.</p><p>Теперь, когда вы это прочитали, в следующий раз, услышав, как кто-то без колебаний повторяет мем, кажущийся вам глупым или ложным, вы подумаете: «Кэшированные мысли». Моё убеждение теперь у вас в голове, оно ждёт возможности достроить шаблон. Но правда ли это? Не позволяйте своему разуму достраивать шаблон! <emphasis>Думайте!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k5/cached_thoughts/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>91. Коробка «Вне коробки».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Всякий раз, когда вас призывают «мыслить вне коробки», вам обычно, <emphasis>для вашего же удобства,</emphasis> в точности указывают, где именно это «вне коробки» находится. Разве не забавно, что все нонконформисты одеваются одинаково...</p><p>В области искусственного интеллекта у каждого за пределами этой сферы есть закешированный ответ на тему <emphasis>блестящей новой революционной идеи в ИИ</emphasis> — нейросети, которые работают точно так же, как человеческий мозг! Новая идея в ИИ. Достройте паттерн: «Логические ИИ, несмотря на все громкие обещания, десятилетиями не могли продемонстрировать настоящий интеллект — нам нужны нейросети!»</p><p>Эта закешированная мысль существует уже три десятка лет. Интеллекта общего уровня всё ещё нет. Но каким-то образом каждый за пределами этой области знает, что нейросети — это Сметающая-Доминирующую-Парадигму Новая Идея, ещё с тех пор, как в 1970-х изобрели метод обратного распространения ошибки. Вот вам и стареющие хиппи.</p><p>Образы нонконформистов по самой своей природе не допускают отклонений от нормы. Если вы не носите чёрное, как люди узнают, что вы — страдающий художник? Как люди распознают уникальность, если вы не вписываетесь в стандартный шаблон того, как эта уникальность должна выглядеть? Как кто-то поймёт, что у вас революционная концепция ИИ, если она не связана с нейросетями?</p><p>Другой пример того же тропа — «подрывная» литература, которая вся звучит одинаково и поддерживается крошечной, дерзкой лигой бунтарей, контролирующей всю кафедру английской филологии. Как <a l:href="http://www.scottaaronson.com/blog/?p%3d87#comment-2092">спрашивает</a> Аноним в блоге Скотта Ааронсона:</p><p>Заставило ли вас хоть одно из прочитанных произведений «подрывной» литературы изменить какие-либо из ваших политических взглядов?</p><p>Или как <a l:href="http://journalism.berkeley.edu/projects/biplog/archive/000748.html">замечает</a> Lizard:</p><p>Революцию уже показали по телевизору. Революцию <emphasis>выставили на продажу</emphasis>. Революция — это товар, готовый стиль жизни в упаковке, доступный в местном торговом центре. За $19,95 вы получаете чёрную маску, баллончик с краской, протестный плакат «Раздави фашистов» и доступ к блогу, где вы сможете писать о полицейском насилии, которому подверглись, когда приковали себя к пожарному гидранту. Капитализм научился продавать антикапитализм.</p><p>Многие в Кремниевой долине замечали, что подавляющее большинство венчурных капиталистов в любой момент времени гоняются за одной и той же Революционной Инновацией — причём той самой, которая вышла на IPO полгода назад. Для венчурного капитала это <emphasis>особенно</emphasis> убийственное наблюдение, поскольку здесь есть прямой экономический мотив не следовать за стадом: либо кто-то другой уже разрабатывает этот продукт, либо кто-то другой предлагает за стартап слишком высокую цену. Стив Юрветсон как-то рассказывал мне, что в Draper Fisher Jurvetson для финансирования любого стартапа на сумму до 1,5 миллиона долларов достаточно согласия всего двух партнёров. И если <emphasis>все</emphasis> партнёры согласны, что идея кажется отличной, они за неё не возьмутся. О, если бы грантовые комитеты были столь же разумны.</p><p>Проблема с оригинальностью заключается в том, что для её достижения вам действительно нужно <emphasis>думать</emphasis>, а не позволять мозгу просто достраивать паттерн. Не существует удобно подписанной коробки «Вне коробки», куда можно было бы сразу сбежать. В этом есть что-то почти дзэнское — точно так же нельзя объяснить сатори словами, потому что сатори — это переживание того, как слова вас подводят. Чем сильнее вы пытаетесь следовать словесным наставлениям мастера дзэн, тем дальше вы от обретения пустоты ума.</p><p>Думаю, есть причина, почему люди не достигают новизны, когда стремятся именно к ней. Такие свойства, как истинность или хороший дизайн, не зависят от новизны: 2 + 2 = 4 — да, действительно, пусть даже все остальные думают так же. Люди, стремящиеся открыть истину или создать хороший дизайн, со временем могут обрести способность к творчеству. Не всякое изменение — это улучшение, но всякое улучшение — это изменение.</p><p>Всякое улучшение — это изменение, но не всякое изменение — улучшение. Тот, кто говорит: «Я хочу создать оригинальную мышеловку!», а не «Я хочу создать оптимальную мышеловку!», почти всегда хочет, чтобы его <emphasis>воспринимали</emphasis> как оригинального. «Оригинальность» в этом смысле социально обусловлена, поскольку её можно определить только в сравнении с другими людьми. Поэтому мозг такого человека просто достраивает стандартный паттерн того, что принято считать «оригинальным», а его друзья согласно кивают и называют это подрывным.</p><p>Книги по бизнесу всегда, для вашего удобства, подсказывают, куда переложили ваш сыр. Иначе читатели в растерянности топтались бы на месте, вопрошая: «И где это „Вне коробки“, куда мне велено идти?»</p><p><emphasis>Настоящее мышление,</emphasis> как и сатори, — это бессловесный акт разума.</p><p>Выдающиеся философы из <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dLQqq3e03EBQ">Монти Пайтон</a> лучше всего выразили это в <emphasis>«Житии Брайана»</emphasis>:<sup>1</sup></p><p>«Вы должны думать самостоятельно! Вы все личности!»</p><p>«Да, мы все личности!»</p><p>«Вы все разные!»</p><p>«Да, мы все разные!»</p><p>«Вы все должны во всём разобраться сами!»</p><p>«Да, мы должны во всём разобраться сами!»</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k6/the_outside_the_box_box/">*</a></p><p>1. Грэм Чепмен и др., <emphasis>«Житие Брайана по Монти Пайтону (из Назарета)»</emphasis> (Eyre Methuen, 1979).</p></section>
<section>
<title><p>92. Собственное видение.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Поскольку Роберт Пирсиг выразил это очень хорошо, я просто перепишу то, что он сказал. Не знаю, основана ли эта история на реальных событиях, но в любом случае она правдива.<sup>1</sup></p><p>У него постоянно возникали трудности со студентами, которым нечего было сказать. Сначала он думал, что это от лени, но потом стало ясно, что дело в другом. Они просто не могли придумать, что сказать.</p><p>Одна из них, девушка в очках с толстыми линзами, хотела написать эссе на пятьсот слов о Соединенных Штатах. Он уже привык к тоскливому чувству, которое вызывают подобные заявления, и без всякого пренебрежения предложил ей сузить тему до одного лишь Бозмена.</p><p>Когда подошел срок сдачи работы, у нее ничего не было готово, и она была очень расстроена. Она пыталась снова и снова, но так и не смогла придумать, о чем писать.</p><p>Это поставило его в тупик. Теперь уже <emphasis>он</emphasis> не знал, что сказать. Повисло молчание, а затем последовал странный ответ: «Сузь тему до <emphasis>главной улицы</emphasis> Бозмена». Это было озарение.</p><p>Она послушно кивнула и вышла. Но прямо перед следующим занятием вернулась в <emphasis>самом настоящем</emphasis> отчаянии, на этот раз в слезах — отчаянии, которое, очевидно, мучило её уже давно. Она по-прежнему не могла придумать, о чём писать, и не понимала, почему, если уж она не смогла написать о <emphasis>всем</emphasis> Бозмене, у неё должно получиться написать об одной-единственной улице.</p><p>Он разозлился. «Ты не <emphasis>смотришь!</emphasis>» — сказал он. В памяти всплыло его собственное исключение из университета за то, что ему самому было <emphasis>слишком много</emphasis> чего сказать. На каждый факт приходится <emphasis>бесконечное множество</emphasis> гипотез. Чем больше ты <emphasis>смотришь</emphasis>, тем больше <emphasis>видишь.</emphasis> Она действительно не смотрела, но почему-то не понимала этого.</p><p>Он сердито сказал ей: «Сузь тему до <emphasis>фасада</emphasis> <emphasis>одного</emphasis> здания на главной улице Бозмена. Оперного театра. Начни с верхнего левого кирпича».</p><p>Её глаза за толстыми линзами очков широко раскрылись.</p><p>На следующее занятие она пришла с недоумевающим видом и протянула ему эссе на пять тысяч слов о фасаде Оперного театра на главной улице Бозмена, штат Монтана. «Я сидела в закусочной напротив, — сказала она, — и начала писать о первом кирпиче, потом о втором, а к третьему кирпичу дело пошло само собой, и я уже не могла остановиться. Окружающие думали, что я сошла с ума, и подшучивали надо мной, но вот оно всё здесь. Я не понимаю, как это получилось».</p><p>Он тоже не понимал, но во время долгих прогулок по улицам города думал об этом и пришел к выводу, что её, по всей видимости, сдерживал тот же внутренний барьер, который парализовал его самого в первый день преподавания. Она зашла в тупик, потому что пыталась воспроизвести на письме то, что уже слышала, точно так же, как в первый день он пытался воспроизвести то, что заранее решил сказать. Она не могла придумать, что написать о Бозмене, потому что не помнила ничего из слышанного, что стоило бы повторить. Она почему-то не подозревала, что может смотреть и видеть всё по-новому, сама по себе прямо в процессе письма, не оглядываясь в первую очередь на то, что уже было сказано до неё. Сужение задачи до одного кирпича преодолело этот барьер, потому что стало совершенно очевидно: ей <emphasis>придётся</emphasis> увидеть всё непосредственно и самой.</p><p>— Роберт М. Пирсиг,</p><empty-line/>
<p><emphasis>Дзен и искусство ухода за мотоциклом</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k7/original_seeing/">*</a></p><p>1. Пирсиг, <emphasis>Дзен и искусство ухода за мотоциклом</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>93. Страннее, чем история. Предположим, я бы сказал вам, что точно знаю: следующие утверждения — чистая правда:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если вы покраситесь в некий <emphasis>точный</emphasis> цвет между синим и зеленым, это обратит для вас силу тяжести вспять, и вы упадете вверх.</p><p>В будущем небо заполнят миллиарды парящих черных сфер. Каждая сфера будет больше всех когда-либо существовавших дирижаблей вместе взятых. Если предложить сфере денег, она спустит с неба на эластичном тросе мужчину по вызову.</p><p>Ваши внуки будут считать не просто глупостью, а <emphasis>злом</emphasis> сажать воров в тюрьму вместо того, чтобы пороть их.</p><p>Вы бы решили, что я сошел с ума, верно?</p><p>А теперь представьте, что на дворе 1901 год, и вам приходится выбирать: поверить в те утверждения, которые я только что привел, или же в заявления вроде следующих:</p><p>Существует абсолютный предел скорости, с которой, как может казаться, два объекта движутся друг относительно друга, — ровно 670 616 629,2 мили в час. Если вы запрыгнете в поезд, несущийся почти с такой скоростью, и выстрелите из пистолета в окно, фундаментальные единицы длины изменятся так, что <emphasis>вам</emphasis> покажется, будто пуля летит впереди вас, но другие люди увидят совсем иное. Ах да, и время тоже изменится.</p><p>В будущем возникнет глобальная суперсеть из миллиардов арифмометров, каждый из которых будет мощнее всех арифмометров мира до 1901 года, вместе взятых. И одним из главных способов применения этой сети будет передача движущихся картинок с лесбийским сексом под видом чисел.</p><p>Ваши внуки будут считать не просто глупостью, а <emphasis>злом</emphasis> утверждение, будто женщина не должна быть президентом США только потому, что она чернокожая.</p><p>Навеяно <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j0/making_history_available/ewg">комментарием</a> Робина Хансона: <emphasis>«Интересно, можно ли описать вымышленную альтернативную реальность в таких подробностях, чтобы наши предки не смогли отличить её от правды, — просто для того, чтобы наглядно показать, насколько удивительной оказалась действительность?»</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j1/stranger_than_history/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>94. Логическая ошибка обобщения на основе вымышленных свидетельств. Когда я пытаюсь заговорить о продвинутом ИИ, что первое я слышу чаще чем в половине случаев? «О, вы имеете в виду фильмы про Терминатора / «Матрицу» / роботов Азимова!». И я отвечаю: «Ну, нет, не совсем. Я стараюсь избегать логической ошибки обобщения на основе вымышленных свидетельств». Кто-то понимает сразу и смеется. Другие начинают защищать свой пример, не соглашаясь с тем, что это ошибка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Что плохого в том, чтобы использовать фильмы или романы в качестве отправной точки для дискуссии? В конце концов, никто ведь не утверждает, что это <emphasis>правда</emphasis>. Где же здесь ложь, в чем грех рационалиста? Научная фантастика — это попытка автора визуализировать будущее; почему бы не воспользоваться интеллектуальной работой, которую уже проделали за нас, вместо того чтобы начинать все сначала?</p><p>Не всякий неверный шаг в точном танце рациональности заключается в слепой вере в ложь; существуют и более тонкие способы ошибиться.</p><p>Для начала давайте отбросим мысль, будто научная фантастика — это полноценная рациональная попытка спрогнозировать будущее. Даже самые добросовестные писатели-фантасты — это прежде всего рассказчики; законы повествования отличаются от законов прогнозирования. Как <a l:href="http://www.nickbostrom.com/existential/risks.html">отмечает</a> Ник Бостром:<sup>1</sup></p><p>Когда вы в последний раз видели фильм о том, как человечество внезапно вымирает (без предупреждения и не сменяясь какой-то другой цивилизацией)? Хотя этот сценарий может быть гораздо более вероятным, чем сценарий, в котором человеческие герои успешно отражают вторжение монстров или роботов-воинов, смотреть его было бы не слишком интересно.</p><p>Итак, в художественных произведениях существуют <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/biases_of_scien.html">определенные искажения</a>. Но просто пытаться скорректировать эти конкретные искажения недостаточно. Любая история — это <emphasis>никогда</emphasis> не рациональная попытка анализа, даже у самых добросовестных писателей-фантастов, поскольку в историях не используются распределения вероятностей. Проиллюстрирую это следующим образом:</p><p>Боб Меркельтхад осторожно проскользнул в дверь инопланетного космического корабля, поглядывая направо, а затем налево (или налево, а затем направо), чтобы проверить, не осталось ли там еще ужасных Космических Монстров. У его бедра висело единственное оружие, оказавшееся эффективным против Космических Монстров: Космический Меч из чистого титана с вероятностью 30%, обычный железный лом с вероятностью 20% и мерцающий черный диск, найденный в дымящихся руинах Стоунхенджа, с вероятностью 45% — оставшиеся же 5% распределялись между слишком многочисленными мелкими исходами, чтобы перечислять их здесь.</p><p>Меркельтхад (хотя существует значительная вероятность того, что вместо него там была Сьюзан Уиффлфуфер) сделал два шага вперед или один шаг назад, когда тишину черного шлюза разорвал оглушительный рев! Или тихий фоновый гул белого шлюза! Хотя Амфер и Вуфи (1997) утверждают, что в этот момент Меркельтхада пожирают, Спэклбэкл (2003) указывает, что...</p><p>Персонажи могут пребывать в неведении, но <emphasis>автор</emphasis> не может произнести три волшебных слова: «Я не знаю». Главный герой должен провести одну-единственную линию сквозь будущее, изобилующее деталями, которые придают истории плоть — от подобающе футуристических взглядов Уиффлфуфер на феминизм вплоть до цвета ее сережек.</p><p>Затем все эти обременительные детали и сомнительные допущения упаковываются воедино и снабжаются кратким ярлыком, создавая иллюзию, что они представляют собой <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Package-deal_fallacy">единый пакет.</a></p><p>В задачах с большим пространством ответов самая большая сложность — не <emphasis>проверить</emphasis> правильный ответ, а для начала просто <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Locate_the_hypothesis">найти его в этом пространстве</a>. Если кто-то с порога спрашивает, засунет ли нас ИИ в капсулы, как в <emphasis>«Матрице»</emphasis>, он сразу перескакивает к 100-битному утверждению, не имея соответствующих 98 бит свидетельств, позволяющих поместить его в пространство ответов как возможность, заслуживающую явного рассмотрения. После первых 98 бит потребовалось бы лишь немного дополнительных свидетельств, чтобы превратить эту возможность в почти полную уверенность — и это кое-что говорит нам о том, где именно выполняется почти вся работа.</p><p>«Предварительный» шаг по выявлению возможностей, заслуживающих явного рассмотрения, включает в себя такие действия, как: взвешивание того, что вы знаете и чего не знаете, что вы можете и чего не можете предсказать, сознательные усилия по избеганию искажения абсурдности и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j6/why_is_the_future_so_absurd/">расширению доверительных интервалов</a>, размышления о том, какие вопросы действительно важны, попытки сделать поправку на возможных «Черных лебедей» и обдумать (ранее) неизвестные неизвестные. Перескок сразу к вопросу «<emphasis>Матрица</emphasis>: да или нет?» <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Privileging_the_hypothesis">полностью все это пропускает</a>.</p><p>Любой профессиональный переговорщик знает: контролировать условия дебатов — значит практически контролировать их исход. Если вы начинаете с мыслей о <emphasis>«Матрице»</emphasis>, в воображении возникают марширующие армии роботов, побеждающие людей после долгой борьбы, а вовсе не сверхинтеллект, щелкающий нанотехнологическими пальцами. Это смещает фокус на противостояние по принципу «мы против них», направляя внимание на вопросы вроде «Кто победит?», «Кто должен победить?» и «Будет ли ИИ действительно таким?». Это создает общую развлекательную атмосферу в духе «Каково ваше потрясающее видение будущего?».</p><p>В гулкой пустоте бесследно теряются: размышления о том, что у «искусственного интеллекта» может быть множество вариантов устройства разума; зависимость будущего от начальных условий; могущество разума, превосходящего человеческий, и аргументы в пользу его <a l:href="http://intelligence.org/2007/09/30/three-major-singularity-schools/">непредсказуемости</a>; то, что люди могут отнестись ко всему этому серьезно и попытаться что-то предпринять.</p><p>Если бы какой-нибудь коварный отравитель дискуссий решил, что для достижения нужного <emphasis>ему</emphasis> исхода лучше всего заставить спорящих начать с опровержения <emphasis>«Терминатора»</emphasis>, он отлично справился бы с задачей смещения рамок. Дискутируя о контроле над оружием, представитель Национальной стрелковой ассоциации не хочет, чтобы его представляли как «фанатика оружия», а противник оружия не желает быть представленным как «сторонник разоружения жертв». Почему же вы позволяете голливудским сценаристам проделывать аналогичное смещение рамок, пусть даже случайно?</p><p>Журналисты не говорят мне: «Будущее будет как в <emphasis>«2001»</emphasis>». Но они спрашивают: «Будет ли будущее похожим на <emphasis>«2001»</emphasis> или на <emphasis>«Искусственный разум»</emphasis>?» Это точно такое же масштабное искажение рамок дискуссии, как и вопрос: «Должны ли мы сократить пособия для ветеранов-инвалидов или поднять налоги для богатых?»</p><p>В среде обитания наших предков не было движущихся картинок; то, что вы видели своими глазами, было правдой. Мимолетный взгляд на одно-единственное слово может вызвать прайминг и сделать созвучные мысли более доступными, что, как доказано, оказывает сильное влияние на оценку вероятностей. Как вы думаете, какой хаос может посеять в ваших суждениях двухчасовой фильм? Избавиться от этого ущерба даже с помощью намеренной концентрации будет достаточно трудно — зачем же добровольно впускать вампира в свой дом? В шахматах или го каждый потраченный впустую ход — это потеря; в рациональности любое не основанное на свидетельствах влияние (в среднем) ведет к энтропии.</p><p>Удается ли кинозрителям отбросить веру в то, что они видят? Насколько я могу судить, мало кто из них ведет себя так, будто <emphasis>напрямую</emphasis> наблюдал будущее Земли. Люди, смотревшие фильмы о <emphasis>«Терминаторе»</emphasis>, не прятались в убежищах 29 августа 1997 года. Но те, кто совершает эту ошибку, ведут себя так, словно видели события фильма происходящими на <emphasis>какой-то другой</emphasis> планете — не на Земле, но где-то очень на нее похожей.</p><p>Вы говорите: «Представьте, что мы создали очень умный ИИ», а вам отвечают: «Но разве в <emphasis>«Терминаторе»</emphasis> это не привело к ядерной войне?» Насколько я могу судить, это рассуждение — вплоть до интонации — абсолютно идентично словам того, кто мог бы сказать: «Но разве это не привело к ядерной войне на Альфе Центавра?» или «Разве это не привело к падению итальянского города-государства Пикколо в четырнадцатом веке?» В фильм никто не верит, но он легкодоступен в памяти. Его воспринимают не как пророчество, а как наглядный исторический пример. Повторится ли история? Кто знает?</p><p>В недавней дискуссии о взрыве интеллекта кто-то упомянул, что Виндж, похоже, не считал, что нейрокомпьютерные интерфейсы значительно повысят интеллект, и сослался на роман <emphasis>«Затерянные в реальном времени»</emphasis> и Тунджа Блюменталя — самого продвинутого из путешественников, который, однако, не казался таким уж всемогущим. Я возмущенно возразил: «Но ведь Тундж потерял большую часть своего оборудования! Он был калекой!» А потом я мысленно споткнулся и подумал: «Что за <emphasis>чертовщину</emphasis> я несу?»</p><p>Разве этот вопрос не следует обсуждать по существу, независимо от того, какими Виндж изобразил своих персонажей? Тундж Блюменталь не «калека», он <emphasis>вымышлен.</emphasis> Я мог бы сказать: «Виндж решил изобразить Тюнча калекой по причинам, которые могли быть, а могли и не быть связаны с его собственными точными прогнозами», и это придало бы его авторскому выбору соответствующий вес в качестве свидетельства. Но я не могу сказать: «Тундж был калекой». Никакого <emphasis>«был»</emphasis> для Тунджа Блюменталя не существует.</p><p>Я намеренно оставил ошибку, которую допустил в первом черновике начала этого эссе: «Другие защищают использование этого <emphasis>примера</emphasis>, не соглашаясь с тем, что это логическая ошибка». Но ведь <emphasis>«Матрица»</emphasis> — это <emphasis>не</emphasis> пример!</p><p>Схожий изъян — логическая ошибка аргументации на основе воображаемых свидетельств: «Ну, если бы ты <emphasis>действительно</emphasis> дошел до конца радуги, ты <emphasis>бы</emphasis> нашел там горшок с золотом — что как раз и доказывает мою правоту!» (Обновление убеждений на основе предсказанных, но не наблюдавшихся свидетельств — это математическое зеркальное отражение ретроспективного искажения.)</p><p>У мозга есть множество механизмов обобщения наблюдений, а не только эвристика доступности. Вы видите трех зебр, у вас формируется категория «зебра», и эта категория воплощает в себе автоматическое перцептивное умозаключение. Похожие на лошадей существа в черную и белую полоску классифицируются как «зебры», следовательно, они быстры и вкусны; ожидается, что они будут похожи на других наблюдаемых зебр.</p><p>И вот люди видят (на экране) трех боргов, их мозг автоматически создает категорию «борг», и они автоматически делают вывод, что люди с нейрокомпьютерными интерфейсами относятся к классу «боргов» и будут похожи на других известных им боргов: холодные, лишенные сострадания, одетые в черную кожу, шагающие тяжелой механической поступью. Журналисты не верят, что в будущем <emphasis>действительно</emphasis> появятся борги, они не считают <emphasis>«Звездный путь»</emphasis> пророчеством. Но когда кто-то заговаривает о нейрокомпьютерных интерфейсах, они думают: «Будет ли будущее содержать боргов?» А не: «С чего я взял, что компьютерная телепатия делает людей менее добрыми?» Не: «Я никогда не видел борга, как и никто другой». И не: «Я формирую расовый стереотип на основе <emphasis>буквально</emphasis> нулевых доказательств».</p><p>Как сказал Джордж Оруэлл о клише:<sup>2</sup></p><p>Прежде всего необходимо, чтобы смысл выбирал слово, а не наоборот... Когда думаешь о чем-то абстрактном, больше склоняешься к тому, чтобы с самого начала использовать слова, и, если не сделать сознательного усилия, существующий диалект хлынет потоком и сделает за вас всю работу, размыв или даже полностью изменив ваш смысл.</p><p>И все же, по моей оценке, <emphasis>самый</emphasis> пагубный аспект использования чужого воображения заключается в том, что оно мешает людям использовать свое собственное. Как сказал Роберт Пирсиг:<sup>3</sup></p><p>Она зашла в тупик, потому что пыталась повторить в своей работе то, что уже когда-то слышала, — точно так же, как в первый день он пытался повторить то, что заранее решил сказать. Она не могла придумать, что написать о Бозмене, потому что не могла вспомнить ничего из услышанного, что стоило бы повторить. Она странным образом не осознавала, что может сама смотреть на вещи и видеть их по-новому, прямо по ходу письма, не оглядываясь на то, что уже было сказано прежде.</p><p>Всплывающие в памяти вымыслы врываются и думают за вас; они подменяют собой <emphasis>видение</emphasis> — самое смертоносное из всех удобств.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k9/the_logical_fallacy_of_generalization_from/">*</a></p><p>1. Ник Бостром, «Экзистенциальные риски: анализ сценариев вымирания человечества и сопутствующих опасностей», <emphasis>Journal of Evolution and Technology</emphasis> 9 (2002), <a l:href="http://www.jetpress.org/volume9/risks.html">http://www.jetpress.org/volume9/risks.html</a>.</p><p>2. Оруэлл, «Политика и английский язык».</p><p>3. Пирсиг, <emphasis>«Дзен и искусство ухода за мотоциклом»</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>95. Добродетель узости.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>То, что верно для одного яблока, может быть неверно для другого; а потому о конкретном яблоке можно сказать больше, чем обо всех яблоках мира.</p><p>— Двенадцать добродетелей рациональности</p><empty-line/>
<p>В своей профессии люди отлично понимают важность узости; автомеханик знает разницу между карбюратором и радиатором и не думает о них просто как об «автозапчастях». Охотник-собиратель видит разницу между львом и пантерой. Уборщик не станет мыть пол средством для мытья окон, даже если для непосвященного бутылки выглядят одинаково.</p><p>Вне своей профессии люди часто совершают ошибку, пытаясь расширить значение слова как можно сильнее, чтобы охватить им как можно большую территорию. Разве не почетнее, не мудрее, не внушительнее говорить обо <emphasis>всех</emphasis> яблоках в мире? Насколько же величественнее должно быть <emphasis>объяснить человеческое мышление в целом</emphasis>, не отвлекаясь на мелкие вопросы вроде того, как люди изобретают способы сборки кубика Рубика. И в самом деле, кажется, будто рассматривать <emphasis>конкретные</emphasis> вопросы вообще нет никакой необходимости; разве общая теория сама по себе не является достаточно ценным достижением?</p><p>Любознательный человек обычно поднимает один камешек из миллиона лежащих на берегу и замечает в нем что-то новое, интересное, особенное. Вы называете такие камешки «алмазами» и задаетесь вопросом, что же в них уникального — какие внутренние свойства объединяют их, помимо блеска, который вы заметили первым делом. И тут приходит кто-то другой и говорит: «А почему бы не назвать алмазом еще и <emphasis>вот этот</emphasis> камешек? И этот, и вот этот?» Он полон энтузиазма и желает добра. Ведь называть одни камешки «алмазами», а другие нет кажется делом недемократичным, исключающим, элитарным и нецелостным. Это кажется... <emphasis>узколобым...</emphasis> если позволите так выразиться. Вряд ли <emphasis>открытым</emphasis>, вряд ли <emphasis>всеохватным</emphasis>, вряд ли <emphasis>объединяющим.</emphasis></p><p>Вам может показаться поэтичным наделять одно слово множеством значений и тем самым распространять вокруг оттенки смыслов. Но даже поэты, если они хорошие поэты, должны учиться видеть мир предельно точно. Недостаточно сравнить любовь с цветком. Пылкая, ревнивая, неутоленная любовь — совсем не то же самое, что любовь супругов, проживших вместе десятки лет. Если вам нужен цветок, который символизировал бы ревнивую любовь, вам придется пойти в сад, всмотреться и уловить тонкие различия — найти цветок с пьянящим ароматом, ярким цветом и шипами. Даже если ваша цель — играть оттенками значений и навевать коннотации, вы должны предельно точно отслеживать, какими именно значениями вы играете и какие коннотации создаете.</p><p>Неотъемлемая часть искусства рационалиста — или даже искусства поэта! — состоит в том, чтобы сузить фокус внимания на необычных камешках, обладающих неким особым свойством. И всматриваться в те детали, которые объединяют эти камешки — и только эти камешки! В этом нет греха.</p><p>Для современных биологов-эволюционистов совершенно нормально объяснять <emphasis>только</emphasis> закономерности живых организмов, а не «эволюцию» звезд или «эволюцию» технологий. Увы, некоторые несчастные души используют одно и то же слово «эволюция», чтобы охватить и сформированные естественным отбором паттерны размножающейся жизни, <emphasis>и</emphasis> сугубо случайную структуру звезд, <emphasis>и</emphasis> разумно спроектированную структуру технологий. И, как всем нам известно, если люди используют одно и то же слово, то за ним должно стоять одно и то же явление. Мы должны автоматически переносить на технологии всё, что, как нам кажется, мы знаем о биологической эволюции. Каждый, кто утверждает обратное, должно быть, просто мелочный педант. Не может же быть, чтобы наше невежество в современной эволюционной теории было настолько полным, что мы не способны отличить карбюратор от радиатора. Это немыслимо. Нет, тот <emphasis>другой</emphasis> — ну, знаете, тот, который изучал математику, — просто слишком глуп, чтобы увидеть эти связи.</p><p>И что может быть добродетельнее, чем умение видеть связи? Безусловно, мудрейшие из людей — это гуру нью-эйджа, которые вещают: «Всё связано со всем». Если вы когда-нибудь произнесете это вслух, вам следует сделать паузу, чтобы все присутствующие успели пережить глубокое потрясение от этой Глубокой Мудрости.</p><p>Между графом и его дополнением существует тривиальное отображение. Полносвязный граф, в котором ребро соединяет каждую пару вершин, несет ровно столько же информации, сколько граф вообще без ребер. По-настоящему важны те графы, в которых одни вещи <emphasis>не</emphasis> связаны с другими.</p><p>Когда непросвещенные умы пытаются казаться глубокомысленными, они проводят бесконечные словесные сравнения между этой темой и той, которая похожа на эту, которая похожа на ту; пока их граф не станет полносвязным и вместе с тем абсолютно бесполезным. Лекарство от этого — конкретные знания и глубокое изучение. Когда вы понимаете вещи в деталях, вы видите, в чем они <emphasis>не</emphasis> похожи, и начинаете с энтузиазмом убирать ребра <emphasis>из</emphasis> своего графа.</p><p>Точно так же и важные категории — это те, которые не включают в себя всё во Вселенной. Хорошие гипотезы способны объяснить лишь некоторые возможные исходы, но не все остальные.</p><p>Для Исаака Ньютона было совершенно нормально объяснить <emphasis>только</emphasis> гравитацию, <emphasis>только</emphasis> то, как падают предметы (а также то, как планеты вращаются вокруг Солнца и как Луна вызывает приливы), но <emphasis>не</emphasis> роль денег в человеческом обществе или то, как сердце качает кровь. Насмешки над узостью очень напоминают отношение древних греков, которые считали, что выйти наружу и действительно <emphasis>посмотреть</emphasis> на вещи — это физический труд, а физический труд — удел рабов.</p><p>Как писал Платон в <emphasis>седьмой книге «Государства»</emphasis>:<sup>1</sup></p><p>«Если кто-нибудь, запрокинув голову, пытается узнать что-то, разглядывая узоры на потолке, ты, по-видимому, сочтешь, что он созерцает это своим разумом, тогда как он всего лишь смотрит глазами... Я же убежден, что душу заставляет смотреть ввысь лишь то учение, которое обращено к подлинному бытию и невидимому. Пытается ли человек узнать что-то о чувственных вещах, разинув рот и глядя вверх или сомкнув губы и глядя вниз, я утверждаю, что он никогда ничего не узнает, ибо подобные вещи недоступны знанию; я говорю, что душа его смотрит вниз, а не вверх, даже если он лежит навзничь на земле или плывет на спине по морю!»</p><p>Многие сегодня совершают аналогичную ошибку, полагая, что узкие понятия столь же низменны, невозвышенны и нефилософны, как, скажем, привычка выходить наружу и разглядывать вещи — занятие, которое является уделом лишь низших классов. Но рационалистам — как и поэтам — нужны узкие слова, чтобы выражать точные мысли; им нужны категории, которые включают лишь некоторые вещи и исключают другие. Нет ничего плохого в том, чтобы фокусировать свой разум, сужать категории, исключать возможности и заострять свои суждения. Правда, в этом нет ничего плохого! Если сделать слова слишком широкими, в итоге получится нечто, что не будет ни правдой, ни даже хорошей поэзией.</p><p><emphasis>И даже не заговаривайте со мной о людях, которые считают Википедию «искусственным интеллектом», изобретение ЛСД — «Сингулярностью», а корпорации — «сверхразумными»!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ic/the_virtue_of_narrowness/">*</a></p><p>1. Платон, <emphasis>Great Dialogues of Plato</emphasis>, под ред. Эрика Х. Уормингтона и Филипа Дж. Рауса (Signet Classic, 1999).</p></section>
<section>
<title><p>96. Как казаться (и быть) глубоким.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Недавно я ходил на встречу дискуссионного клуба, темой которой в тот раз была Смерть. Она вызвала глубокие эмоции. Пожалуй, из всех ланчей в Кремниевой долине, на которых я бывал, этот был самым искренним: люди говорили о смерти близких, о смерти друзей, о том, что они думают о собственной смерти. Люди действительно слушали друг друга. Мне бы хотелось знать, как надежно воспроизводить подобные условия.</p><p>Я был единственным трансгуманистом среди присутствующих и вел себя крайне осторожно, чтобы не раздражать окружающих. («Фанатик — это тот, кто не может изменить свои взгляды и не хочет менять тему». Я стараюсь по крайней мере быть способным сменить тему.) Как и следовало ожидать, люди говорили о смысле, который смерть придает жизни, или о том, что смерть — это на самом деле благословение, пусть и скрытое. Но я всё же очень осторожно объяснил, что трансгуманисты в целом <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/simplified">относятся к жизни положительно, а смерти ставят «палец вниз»</a>.</p><p>После встречи несколько человек подошли ко мне и сказали, что я мыслю очень «глубоко». Что ж, да, так и есть, но это заставило меня задуматься о том, почему люди <emphasis>кажутся</emphasis> глубокими.</p><p>В какой-то момент обсуждения одна женщина сказала, что мысли о смерти заставляют её быть добрее к людям, ведь кто знает — вдруг она больше их не увидит. «Если мне хочется сказать кому-то что-то приятное, — поделилась она, — теперь я говорю это сразу же, а не откладываю на потом».</p><p>«Это прекрасная мысль, — сказал я, — и даже если когда-нибудь над вами перестанет висеть угроза смерти, надеюсь, вы продолжите так делать…»</p><p>Впоследствии эта женщина была одной из тех, кто назвал меня глубоким.</p><p>В другой момент дискуссии мужчина заговорил о неком преимуществе смерти X — не помню точно, о каком именно. И я сказал: «Знаете, учитывая человеческую природу, если бы людей каждую неделю били бейсбольной битой по голове, довольно скоро они придумали бы причины, почему получать бейсбольной битой по голове — это здорово. Но если бы вы взяли кого-то, кого битой по голове не бьют, и спросили, хочет ли он этого, он ответил бы «нет». Думаю, если бы вы взяли кого-то бессмертного и спросили, хочет ли он умереть ради преимущества X, он ответил бы «нет»».</p><p>Впоследствии этот мужчина тоже назвал меня глубоким.</p><p>Корреляция не означает причинно-следственной связи. Возможно, в тот день я просто говорил глубоким голосом, оттого и казался мудрым.</p><p>Но я подозреваю, что показался «глубоким» потому, что связно нарушил закешированный шаблон «глубокой мудрости» — причем сделал это так, что смысл был понятен сразу.</p><p>Существует стереотип Глубокой Мудрости. Смерть. Завершите шаблон: «Смерть придает жизни смысл». Все знают этот стандартный Глубоко Мудрый ответ. И потому он приобретает некоторые свойства табло «Аплодисменты». Если вы произнесёте его, люди начнут кивать, потому что мозг достраивает шаблон, и они знают, что кивать — положено. Они могут даже сказать: «Какая глубокая мудрость!», возможно, в надежде, что их самих тоже сочтут глубокими. Но они не будут <emphasis>удивлены</emphasis>; они не услышат ничего нестандартного; они не услышат ничего такого, до чего не могли бы додуматься сами. Это можно назвать «верой в мудрость»: мысль маркируется как «глубоко мудрая», она представляет собой завершенный стандартный шаблон «глубокой мудрости», но в ней нет переживания инсайта.</p><p>Люди, которые <emphasis>пытаются казаться</emphasis> Глубоко Мудрыми, часто в итоге кажутся пустыми, точно гулкое эхо, потому что они пытаются казаться Глубоко Мудрыми вместо того, чтобы заниматься оптимизацией.</p><p>Много ли мне пришлось думать, чтобы показаться глубоким? Человеческий мозг работает на частоте всего около 100 Гц, а я отвечал в режиме реального времени, так что бо́льшая часть работы, должно быть, была просчитана заранее. Единственное, что потребовало от меня усилий, — это выбор ответа, который был бы понятен всего за один шаг логического вывода, и его формулировка для максимального эффекта.</p><p>С философской точки зрения почти вся работа уже была проделана. Завершите шаблон: Существующее положение дел X на самом деле оправдано, потому что у него есть преимущество Y. «Натуралистическая ошибка?» / «Систематическая ошибка статус-кво?» / «Можем ли мы получить Y без X?» / «Если бы мы никогда раньше не слышали об X, согласились ли бы мы добровольно принять его ради Y?» Думаю, будет справедливо сказать, что я воспроизвожу эти мысленные шаблоны с той же степенью автоматизма, с какой дышу. В конце концов, бо́льшая часть человеческого мышления должна сводиться к поиску в кэше, если мы хотим, чтобы мозг вообще работал.</p><p>К тому же я уже придерживался развитой философии трансгуманизма. У трансгуманизма тоже есть закешированные мысли о смерти. Смерть. Завершите шаблон: «Смерть — это бессмысленная трагедия, которую люди рационализируют». Это был нестандартный кэш, незнакомый моим слушателям. У меня было несколько возможностей использовать нестандартный кэш, и поскольку все эти мысли были частью развитой философии трансгуманизма, они явно укладывались в одну тему. Это помогло мне показаться не только оригинальным, но и <emphasis>последовательным</emphasis>.</p><p>Полагаю, в этом кроется одна из причин, почему восточная философия кажется западным людям глубокой: у неё есть нестандартный, но последовательный кэш для Глубокой Мудрости. Симметрично в японских художественных произведениях порой можно встретить <a l:href="http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/JesusTaboo">христиан</a>, изображенных как хранители глубокой мудрости и/или мистических тайн. (А порой — <a l:href="http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/CreepyCoolCrosses">нет.</a>)</p><p>Если мне не изменяет память, один экономист как-то заметил, что широкая публика настолько не знакома с базовой экономикой, что во время выступлений на телевидении ему достаточно было просто пересказать вводный курс экономики, чтобы показаться потрясающе оригинальным мыслителем.</p><p>Решающую роль играло и то, что мои слушатели могли <emphasis>сразу же</emphasis> понять, что в моём ответе есть смысл. Они могли соглашаться или не соглашаться с этой мыслью, но она не казалась им полной бессмыслицей. Я знаю трансгуманистов, которые не могут казаться глубокими из-за того, что неспособны понять, чего именно их слушатель ещё не знает. Если вы хотите казаться глубоким, никогда не говорите ничего, что отдалено более чем на один шаг инференционной дистанции от текущего ментального состояния вашего слушателя. Так уж это устроено.</p><p>Чтобы <emphasis>казаться</emphasis> глубоким, изучайте нестандартные философии. Ищите дискуссии на темы, которые дадут вам шанс показаться глубоким. Обдумывайте философские вопросы заранее, чтобы иметь возможность сосредоточиться на том, как лучше их объяснить. И главное — тренируйтесь не выходить за рамки одного шага инференционной дистанции.</p><p>Чтобы <emphasis>быть</emphasis> глубоким, думайте самостоятельно о «мудрых», важных или эмоционально напряжённых темах. Думать самостоятельно — не то же самое, что придумывать необычные ответы. Это означает видеть всё самому, а не позволять своему мозгу просто завершать шаблон. Если вы не остановитесь на первом же ответе и будете отбрасывать варианты, которые кажутся смутно неудовлетворительными, со временем ваши мысли сложатся в связное целое, исходящее из вас самих как из единого источника, а не останутся обрывочными повторениями чужих выводов.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k8/how_to_seem_and_be_deep/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>97. Мы меняем свое мнение реже, чем нам кажется.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>За последние несколько лет мы ненавязчиво обращались к коллегам, стоявшим перед выбором между предложениями о работе, и просили их оценить вероятность того, что они выберут то или иное предложение. Средняя уверенность в предсказанном выборе составляла скромные 66%, но лишь 1 из 24 респондентов выбрал вариант, которому изначально приписывал меньшую вероятность, что дает общую точность предсказания в 96%.</p><p>— Дейл Гриффин и Амос Тверски<sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Когда я впервые прочитал эти слова — 1 августа 2003 года, примерно в три часа дня, — это изменило мой образ мыслей. Я понял: <emphasis>стоит мне только предположить, каким будет мой ответ, —</emphasis> стоит мне только счесть одно решение более вероятным, чем другое, — как я, по всей видимости, уже принял решение. Мы меняем свое мнение реже, чем нам кажется. И в большинстве случаев мы оказываемся способны угадать, каким будет наш ответ, уже через полсекунды после того, как услышим вопрос.</p><p>Как стремительно пролетает этот незамеченный миг, когда мы еще не можем угадать свой ответ, — это крошечное окно возможностей для действия разума. Как в вопросах выбора, так и в вопросах фактов.</p><p>Принцип итоговой строки заключается в том, что только реальные причины ваших убеждений определяют вашу эффективность как рационалиста. Как только ваше убеждение зафиксировано, никакие аргументы не изменят его истинность; как только ваше решение принято, никакие аргументы не изменят его последствия.</p><p>Вы можете думать, что способны прийти к убеждению или решению нерациональным путем, а затем попытаться обосновать его, и, если обосновать не получится, отказаться от него.</p><p>Но мы меняем свое мнение реже — <emphasis>гораздо</emphasis> реже, — чем нам кажется.</p><p>Уверен, вы сможете вспомнить хотя бы один случай в жизни, когда изменили свое мнение. Все мы можем. А как насчет всех тех случаев, когда вы своего мнения не меняли? Так же ли легко они всплывают в памяти при вашей эвристической <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Lake_Wobegon_effect">оценке собственной компетентности?</a></p><p>Из-за <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">эффекта послезнания</a>, ложной причинности, позитивной предвзятости, эффектов якорения и прайминга и так далее, и так далее — и в первую очередь из-за ужасной предвзятости подтверждения, — если уж какая-то мысль засела у вас в голове, она, скорее всего, там и останется.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jx/we_change_our_minds_less_often_than_we_think/">*</a></p><p>1. Дейл Гриффин и Амос Тверски, “The Weighing of Evidence and the Determinants of Confidence,” <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 24, № 3 (1992): 411–435, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/0010-0285%2892%2990013-R">10.1016/0010-0285(92)90013-R</a>.</p></section>
<section>
<title><p>98. Не спешите предлагать решения. Из книги Робина Доуза «Рациональный выбор в мире неопределенности».1 Выделение полужирным добавлено.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Норман Р. Ф. Майер заметил, что, когда группа сталкивается с проблемой, естественная склонность её членов — предлагать возможные решения сразу же, как только начинается обсуждение. В результате групповое взаимодействие фокусируется на достоинствах и недостатках предложенных вариантов, люди эмоционально привязываются к собственным идеям, а более удачные решения так и остаются невысказанными. Чтобы повысить эффективность группового решения задач, Майер ввел правило: <strong>«Не предлагайте решений до тех пор, пока проблема не будет обсуждена как можно более подробно без упоминания каких-либо вариантов».</strong> Легко показать, что это правило работает в ситуациях, где существуют объективно наилучшие решения.</p><p>Чтобы доказать свою правоту, Майер разработал следующий «ролевой» эксперимент. Три работника с разными способностями трудятся на сборочном конвейере. Они чередуют три вида работ, требующих разной квалификации, поскольку самый способный из них — он же самый доминантный — изо всех сил стремится избежать скуки. Напротив, наименее способный рабочий, понимая, что справляется с трудной работой хуже остальных, согласился на ротацию из-за доминирования своего способного коллеги. «Эксперт по эффективности» отмечает, что если бы самому способному работнику поручили самую сложную задачу, а наименее способному — самую легкую, производительность труда выросла бы на 20%, и рекомендует прекратить ротацию. Трех рабочих и... четвертого участника, исполняющего роль мастера, просят обсудить рекомендацию эксперта. Некоторым ролевым группам дают указание Майера не обсуждать решения, пока они досконально не разберут саму проблему; другим группам такого указания не дают. Те, кто не получил этого указания, сразу же начинают спорить о важности производительности в сравнении с автономностью рабочих и защитой от скуки. Группы, следовавшие правилу Майера, с гораздо большей вероятностью приходят к решению, при котором двое более способных рабочих продолжают меняться местами, в то время как наименее способный постоянно выполняет самую простую работу — решению, которое обеспечивает рост производительности на 19%.</p><p>Я часто использовал это правило в группах, которыми руководил, — <strong>особенно когда они сталкивались с очень сложной задачей, ведь именно в таких случаях люди больше всего склонны сразу же предлагать готовые решения.</strong> И хотя у меня нет объективного критерия для оценки качества работы этих групп, правило Майера, по всей видимости, действительно способствует поиску более удачных решений.</p><p>Это настолько верно, что даже не смешно. И чем сложнее задача, тем хуже всё становится. Возьмем, к примеру, искусственный интеллект. Поразительно много людей, которых я встречаю, кажется, точно знают, как создать сильный искусственный интеллект (AGI), при этом не умея, скажем, создать систему оптического распознавания символов или систему коллаборативной фильтрации (а ведь это гораздо более простые задачи). А уж что касается создания ИИ, оказывающего положительное влияние на мир, — грубо говоря, <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">Дружественного ИИ</a>, — да ведь <emphasis>эта</emphasis> задача настолько невероятно сложна, что самое настоящее <emphasis>большинство</emphasis> людей «решает» её за пятнадцать секунд. <emphasis>Да не смешите</emphasis> <emphasis>меня.</emphasis></p><p>Эта проблема отнюдь не уникальна для сферы ИИ. Физики то и дело сталкиваются с нефизиками, предлагающими собственные теории физики, а экономистам приходится выслушивать массу удивительных новых экономических теорий. Если вы эволюционный биолог, любой встречный может мгновенно решить любую открытую проблему в вашей области — как правило, постулировав групповой отбор. И так далее.</p><p>Совет Майера перекликается с принципом итоговой строки: эффективность наших решений определяется лишь тем, какие свидетельства мы рассмотрели и как их обработали, прежде чем прийти к выводу, — после того как вы написали итоговую строку, уже поздно приписывать аргументы над ней. Если вы принимаете решение на самых ранних этапах, оно на самом деле будет основываться на очень скудных размышлениях, сколько бы потрясающих доводов вы ни придумали постфактум.</p><p>К тому же учтите: мы меняем свое мнение реже, чем нам кажется. Из 24 человек, давших в среднем 66% вероятности тому, что они выберут наиболее ожидаемый вариант будущего решения, лишь один действительно выбрал вариант, казавшийся менее вероятным. <strong>Если вы уже можете предугадать свой ответ, вы, скорее всего, уже приняли решение.</strong> Если вы способны угадать свой ответ спустя полсекунды после того, как услышали вопрос, значит, на проявление интеллекта у вас была всего полсекунды. Не так уж много времени.</p><p>Традиционная рациональность делает упор на <emphasis>фальсификацию —</emphasis> способность <emphasis>отказаться</emphasis> от первоначального мнения, столкнувшись с явными опровергающими доказательствами. Но как только идея укореняется в вашей голове, для её искоренения потребуется слишком уж много доказательств. Хуже того, мы не всегда можем позволить себе роскошь обладать неопровержимыми доказательствами.</p><p>Я подозреваю, что более мощный (и более сложный) метод — <emphasis>повременить с поиском ответа</emphasis>. Приостановить, затянуть тот крошечный миг, когда мы ещё не знаем, каким будет наш ответ, дав тем самым нашему интеллекту больше времени для работы.</p><p>Даже полминуты были бы шагом вперед по сравнению с полусекундой.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ka/hold_off_on_proposing_solutions/">*</a></p><p>1. Доуз, <emphasis>Рациональный выбор в мире неопределенности</emphasis>, 55–56.</p></section>
<section>
<title><p>99. Генетическая ошибка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В <a l:href="http://www.nizkor.org/features/fallacies/genetic-fallacy.html">списках</a> <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_fallacies">логических</a> <a l:href="http://atheism.about.com/library/FAQs/skepticism/blfaq_fall_genetic.htm">ошибок</a> вы найдете «генетическую ошибку» — ошибку, заключающуюся в нападках на убеждение на основании причин, по которым кто-то в него верит.</p><p>На первый взгляд это очень странная мысль: если причины убеждения не определяют его систематическую надежность, то что же определяет? Если Deep Blue предлагает нам шахматный ход, мы доверяем ему, основываясь на нашем понимании <emphasis>кода</emphasis>, который перебирает дерево игры, поскольку сами оценить это дерево не в состоянии. Что еще может дать право считать оценку вероятности «рациональной», кроме того факта, что она была получена в результате какого-то систематически надежного процесса?</p><p>В статьях о генетической ошибке вам скажут, что генетическая аргументация не всегда ошибочна — что происхождение свидетельства <emphasis>может</emphasis> иметь значение для его оценки, как в случае с авторитетным экспертом. Но в других случаях, <a l:href="http://www.fallacyfiles.org/genefall.html">как пишут</a> в статьях, это <emphasis>действительно</emphasis> ошибка; химик Кекуле впервые увидел кольцевую структуру бензола во сне, но это не значит, что мы никогда не сможем доверять этому убеждению.</p><p>Выходит, иногда генетическая ошибка — это ошибка, а иногда нет?</p><p>Формально генетическая ошибка действительно является ошибкой, поскольку <emphasis>первоначальная причина</emphasis> убеждения — это не то же самое, что его <emphasis>текущий статус обоснованности</emphasis>, то есть совокупность всех подтверждений и контраргументов, известных <emphasis>на данный момент</emphasis>.</p><p>И всё же мы меняем свое мнение реже, чем нам кажется. Генетические обвинения имеют для людей такую силу, какой они не имели бы для идеальных байесовцев.</p><p>Очищение разума — <emphasis>мощная эвристика</emphasis> в ситуации, когда вы сталкиваетесь с новым подозрением, что многие ваши идеи могли возникнуть из ненадежного источника.</p><p>Стоит идее засесть у нас в голове, и свидетельствам не всегда легко ее оттуда выкорчевать. Вспомните всех тех людей, которые выросли с верой в Библию, позже отвергли (на сознательном уровне) мысль о том, что Библия написана рукой Бога, но тем не менее считают, что Библия содержит незаменимую этическую мудрость. Им не удалось очистить свой разум; они могли бы справиться значительно лучше, если бы сомневались во всем, что написано в Библии, <emphasis>просто потому, что это написано в Библии</emphasis>.</p><p>При этом им пришлось бы твердо помнить принцип «глупость наизнанку — это еще не ум»; цель состоит в том, чтобы по-настоящему встряхнуть свой разум и мыслить самостоятельно, а не в том, чтобы просто отрицать Библию и делать из этого отрицания свой алгоритм.</p><p>Стоит идее попасть вам в голову, как вы начинаете находить ей подтверждения повсюду — и поэтому, когда первоисточник внезапно попадает под подозрение, с вашей стороны будет очень разумно заподозрить и все листья, которые изначально выросли на этой ветви...</p><p>Если у вас получится! Очистить разум не так-то просто. Требуется колоссальное усилие, чтобы <emphasis>действительно пересмотреть свои взгляды</emphasis>, вместо того чтобы позволить своему уму скатиться к повторению кэшированных аргументов. «Это не настоящий кризис веры, если дело с равным успехом не может повернуться в любую сторону», — сказал Тор Шенкель.</p><p>Вам следует <emphasis>крайне насторожиться</emphasis>, если у вас есть множество идей, подсказанных источником, который, как вы теперь знаете, не заслуживает доверия, но — надо же! — похоже, все эти идеи в итоге всё равно оказались верными (Библия здесь — очевидный архетипический пример).</p><p>С другой стороны... существуют настолько однозначные свидетельства, что происхождение идеи уже не играет существенной роли. Накопление таких однозначных свидетельств — это то, в чём заключается суть Науки. Больше не важно, что Кекуле впервые увидел кольцевую структуру бензола во сне — было бы не важно, даже если бы мы нашли гипотезу для проверки, генерируя случайные компьютерные изображения, или услышали её от спиритиста, разоблаченного как мошенник, или даже прочитали в Библии. Кольцевая структура бензола подтверждена достаточным количеством экспериментальных свидетельств, чтобы источник этой догадки потерял всякое значение.</p><p>В отсутствие таких однозначных свидетельств вам действительно нужно обращать внимание на первоисточники идей: оказывать экспертам больше доверия, чем неспециалистам (если их область заслужила уважение); подозревать идеи, которые вы изначально получили из сомнительных источников; не доверять тем, чьи мотивы сомнительны, <emphasis>если</emphasis> они не могут представить аргументы, не зависящие от их собственного авторитета.</p><p>Генетическая ошибка действительно оказывается <emphasis>ошибкой</emphasis>, когда существуют обоснования <emphasis>помимо</emphasis> самого факта её происхождения, но генетическое обвинение преподносится так, будто оно закрывает вопрос. Хэл Финни <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s3/the_genetic_fallacy/lls">предлагает</a> называть корректное обращение к происхождению утверждения «генетической эвристикой».</p><p>Несколько полезных практических правил (для людей):</p><p>Относитесь с подозрением к генетическим обвинениям против убеждений, которые вам не нравятся, особенно если сторонник убеждения приводит обоснования, выходящие за рамки простого авторитета источника. «Полет — это религиозная идея, поэтому братья Райт, должно быть, лжецы» — один из классических примеров.</p><p>Точно так же не думайте, что сможете получить качественную информацию по техническому вопросу, просто с глубокомысленным видом подвергая психоанализу личности участников и их порочные мотивы. Если существуют технические аргументы, приоритет отдается им.</p><p>Когда под подозрение попадает один из ваших фундаментальных источников, вам действительно <emphasis>следует</emphasis> подвергнуть сомнению все ветви и листья, выросшие из этого корня. Это не дает вам права с ходу отвергать эти выводы, поскольку глупость наизнанку — это еще не ум, но...</p><p>Насторожитесь до крайности, если обнаружите, что по-прежнему верите ранним идеям источника, который вы впоследствии отвергли.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/s3/the_genetic_fallacy/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть J. Спирали смерти.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>100. Эвристика аффекта.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><emphasis>Эвристика аффекта</emphasis> — это явление, при котором субъективные впечатления о «хорошем» и «плохом» выступают в роли эвристики — источника быстрых, перцептивных суждений. Приятные и неприятные чувства лежат в основе человеческого мышления, и эвристика аффекта порождает восхитительные когнитивные искажения — одни из моих любимых.</p><p>Начнем с относительно менее безумного искажения. Вы собираетесь переезжать в другой город, и вам нужно переслать старинные напольные часы. В первом случае эти часы подарили вам бабушка с дедушкой на пятилетие. Во втором случае часы достались вам от дальнего родственника, и никаких особых чувств вы к ним не испытываете. Сколько бы вы заплатили за страховку, которая выплатит 100 долларов, если часы потеряются при транспортировке? Согласно исследованиям Си и Кунройтера, в первом случае испытуемые заявляли о готовности заплатить более чем вдвое больше.<sup>1</sup> Это может показаться рациональным — почему бы не заплатить больше ради защиты более ценной вещи? — пока вы не поймете, что страховка вовсе не <emphasis>защищает</emphasis> часы. Она просто выплачивает компенсацию в случае их утери, причем абсолютно одинаковую сумму в обоих случаях. (И да, в условиях эксперимента было оговорено, что страховка оформляется у сторонней компании, так что для грузчиков это не служило дополнительным стимулом.)</p><p>Ладно, это <emphasis>звучит</emphasis> не так уж безумно. Можно даже попытаться заявить, что испытуемые страховали эмоциональные последствия, а не финансовые — то есть покупали себе утешение.</p><p>А как вам такое? Ямагиси показал, что испытуемые считали болезнь более опасной, когда ее описывали как убивающую 1286 человек из каждых 10 000, по сравнению с болезнью, вероятность летального исхода от которой составляла 24,14%.<sup>2</sup> Судя по всему, мысленный образ тысячи мертвых тел пугает гораздо сильнее, чем один человек, у которого шансы выжить выше, чем умереть.</p><p>Но подождите, дальше только хуже.</p><p>Предположим, руководство аэропорта должно решить, стоит ли тратить деньги на покупку нового оборудования, в то время как критики утверждают, что эти средства лучше направить на другие аспекты безопасности. Словик и соавторы представили двум группам испытуемых аргументы за и против покупки оборудования, предложив шкалу оценки от 0 (вообще бы не поддержал) до 20 (очень сильная поддержка).<sup>3</sup> Первой группе мера была представлена как спасающая 150 жизней. Второй группе ту же меру описали как спасающую 98% из 150 жизней. Гипотеза, побудившая к проведению этого эксперимента, заключалась в том, что «спасение 150 жизней» звучит как-то неопределенно хорошо — много это или мало? — тогда как спасение 98% чего-либо очевидно воспринимается как нечто прекрасное, ведь 98% находятся очень близко к верхней границе процентной шкалы. И вот результат: спасение 150 жизней получило среднюю оценку поддержки 10,4, а спасение 98% из 150 жизней — 13,6.</p><p>Или обратимся к отчету Денеш-Радж и Эпштейна:<sup>4</sup> испытуемым предлагали выиграть по 1 доллару за каждую случайно вытянутую из чаши красную мармеладку. Они часто предпочитали тянуть из чаши, где красных мармеладок было больше количественно, но их доля была меньше. Например, вариант «7 из 100» предпочитали варианту «1 из 10».</p><p>По словам Денеш-Радж и Эпштейна, впоследствии эти испытуемые признавались: хотя они и знали, что вероятность не в их пользу, им казалось, что шансы выше там, где красных мармеладок физически больше. Тебе, о Статистически Искушенный Читатель, это может показаться безумием, но если подумать хорошенько, то окажется, что в этом есть глубокий смысл. Разница между вероятностью в 7% и 10% — новость, конечно, неприятная, но она с лихвой компенсируется увеличением количества красных мармеладок. Вероятность хуже, да, но у вас всё равно больше шансов <emphasis>выиграть</emphasis>, понимаете? Вам стоит медитировать над этой мыслью до тех пор, пока вы не достигнете просветления относительно того, как остальная часть планеты думает о вероятностях.</p><p>Финукейн и соавторы обнаружили, что при оценке ядерных реакторов, природного газа и пищевых консервантов предоставление информации о высокой пользе заставляло людей воспринимать риски как более низкие; информация о высоких рисках заставляла их видеть меньше пользы; и так далее по всем квадрантам.<sup>5</sup> Люди объединяют свои суждения об отдельных хороших или плохих аспектах чего-либо в общее «хорошее» или «плохое» чувство по отношению к этому объекту.</p><p>Финукейн и соавторы также обнаружили, что дефицит времени значительно <emphasis>усиливал</emphasis> эту обратную зависимость между воспринимаемым риском и воспринимаемой пользой. Это согласуется с общим выводом о том, что нехватка времени, недостаток информации или отвлекающие факторы усиливают доминирование перцептивных эвристик над аналитическим мышлением.</p><p>Ганзах обнаружил тот же эффект в сфере финансов.<sup>6</sup> Согласно классической экономической теории, доходность и риск должны коррелировать <emphasis>положительно</emphasis> — или, иными словами, люди переплачивают за безопасные инвестиции, что снижает их доходность; акции приносят больший доход, чем облигации, но и риск по ним соответственно выше. При оценке <emphasis>знакомых</emphasis> акций суждения аналитиков о рисках и доходности коррелировали положительно, как и предсказывает теория. Но при оценке <emphasis>незнакомых</emphasis> акций аналитики были склонны судить о них так, будто они были в целом хорошими или в целом плохими — приписывая им либо низкий риск и высокую доходность, либо высокий риск и низкую доходность.</p><p>Для дальнейшего чтения я рекомендую прекрасную обзорную статью Словика «Рациональные субъекты или рациональные глупцы: значение эвристики аффекта для поведенческой экономики».<sup>7</sup></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lg/the_affect_heuristic/">*</a></p><p>1. Кристофер К. Си и Говард К. Кунройтер, «The Affection Effect in Insurance Decisions», <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 20 (2 2000): 141–159, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007876907268">10.1023/A:1007876907268</a>.</p><p>2. Кимихико Ямагиси, «When a 12.86% Mortality Is More Dangerous than 24.14%: Implications for Risk Communication», <emphasis>Applied Cognitive Psychology</emphasis> 11 (6 1997): 461–554.</p><p>3. Пол Словик и др., «Rational Actors or Rational Fools: Implications of the Affect Heuristic for Behavioral Economics», <emphasis>Journal of Socio-Economics</emphasis> 31, no. 4 (2002): 329–342, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/S1053-5357%2802%2900174-9">10.1016/S1053-5357(02)00174-9</a>.</p><p>4. Вероника Денеш-Радж и Сеймур Эпштейн, «Conflict between Intuitive and Rational Processing: When People Behave against Their Better Judgment», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 66 (5 1994): 819–829, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.66.5.819">10.1037/0022-3514.66.5.819</a>.</p><p>5. Финукейн и др., «The Affect Heuristic in Judgments of Risks and Benefits».</p><p>6. Йоав Ганзах, «Judging Risk and Return of Financial Assets», <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 83, no. 2 (2000): 353–370, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/obhd.2000.2914">10.1006/obhd.2000.2914</a>.</p><p>7. Словик и др., «Rational Actors or Rational Fools».</p></section>
<section>
<title><p>101. Оцениваемость (и дешевые праздничные покупки).</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>С приближением <emphasis>дорогой</emphasis> части сезона <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/11/merry-hallowmas.html">Хэллоублагорождества</a> в умах наших читателей наверняка встает важный вопрос:</p><p>«Дорогой <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>, есть ли какие-нибудь когнитивные искажения, которыми я могу воспользоваться, чтобы <emphasis>выглядеть</emphasis> щедрым, <emphasis>на самом деле</emphasis> не тратя кучу денег?»</p><p>Рад сообщить, что ответ — да! Согласно Кристоферу Си — в статье под названием «Меньше — лучше: когда менее ценные варианты ценятся выше, чем более ценные» — если вы купите кому-то шарф за 45 долларов, вас с большей вероятностью сочтут щедрым, чем если вы купите пальто за 55 долларов.<sup>1</sup></p><p>Это частный случай более общего феномена. В более раннем эксперименте Си спрашивал испытуемых, сколько они готовы заплатить за подержанный музыкальный словарь:<sup>2</sup></p><p>Словарь А, 1993 года издания, 10 000 словарных статей, в состоянии нового.</p><p>Словарь Б, 1993 года издания, 20 000 словарных статей, с порванной обложкой, в остальном в состоянии нового.</p><p>Подвох заключался в том, что некоторые испытуемые видели оба словаря рядом друг с другом, тогда как другие видели только <emphasis>один</emphasis> словарь...</p><p>Испытуемые, видевшие только <emphasis>один</emphasis> из этих вариантов, были готовы заплатить в среднем 24 доллара за словарь А и в среднем 20 долларов за словарь Б. Испытуемые, которые видели <emphasis>оба</emphasis> варианта бок о бок, были готовы заплатить 27 долларов за словарь Б и 19 долларов за словарь А.</p><p>Разумеется, количество статей в словаре важнее, чем порванная обложка, — по крайней мере, если вы планируете им пользоваться. Но если вам предлагают только один словарь, в котором 20 000 статей, число 20 000 мало о чем говорит. Это мало? Или много? Кто знает? Оно <emphasis>не поддается оценке</emphasis>. С другой стороны, порванная обложка бросается в глаза. Она имеет определенную аффективную валентность — а именно негативную.</p><p>Однако, когда они представлены бок о бок, количество статей переходит из <emphasis>не поддающегося оценке</emphasis> в <emphasis>поддающееся оценке</emphasis>, поскольку появляются две сопоставимые величины для сравнения. И как только количество статей становится оцениваемым, этот аспект полностью затмевает значимость порванной обложки.</p><p>Из работы Словича и др.: Что бы вы предпочли?<sup>3</sup></p><p>Шанс 29/36 выиграть 2 доллара.</p><p>Шанс 7/36 выиграть 9 долларов.</p><p>Хотя средние <emphasis>цены</emphasis> (эквивалентные стоимости), назначенные этим двум вариантам, составили 1,25 и 2,11 доллара соответственно, их средние оценки привлекательности оказались равны 13,2 и 7,5. И цены, и оценки привлекательности выявлялись в условиях, когда испытуемым сообщали, что из оцененных лотерей случайным образом выберут две, и они разыграют ту, которая получила более высокую цену или более высокую оценку привлекательности. (У испытуемых был стимул оценивать как более привлекательные или назначать более высокую цену именно тем лотереям, которые они действительно предпочли бы разыграть.)</p><p>Лотерея, сулившая больше денег, казалась менее привлекательной — классический пример инверсии предпочтений. Исследователи предположили, что долларовые суммы лучше согласуются с задачей оценки стоимости, тогда как вероятность выигрыша лучше согласуется с привлекательностью. И тогда исследователи подумали: почему бы не попробовать сделать выигрыш более эмоционально значимым, более аффективно оцениваемым и, следовательно, более привлекательным?</p><p>И как же они это сделали? Добавив к лотерее крошечный проигрыш. В старой лотерее был шанс 7/36 выиграть 9 долларов. В новой лотерее оставался шанс 7/36 выиграть 9 долларов, но добавлялся шанс 29/36 проиграть 5 центов. В старой лотерее вы неявно оцениваете привлекательность 9 долларов. Новая лотерея заставляет вас оценивать привлекательность выигрыша в 9 долларов <emphasis>против</emphasis> проигрыша в 5 центов.</p><p>«Результаты, — заявили Слович и соавторы, — превзошли наши ожидания». В новом эксперименте простая лотерея с шансом 7/36 выиграть 9 долларов получила среднюю оценку привлекательности 9,4, тогда как сложная лотерея, включавшая шанс 29/36 проиграть 5 центов, получила среднюю оценку привлекательности 14,9.</p><p>Последующий эксперимент проверял, предпочтут ли испытуемые старую лотерею гарантированному выигрышу в 2 доллара. Только 33% студентов предпочли старую лотерею. В другой группе, которой предложили выбрать между гарантированными 2 долларами и новой лотереей (с добавленной вероятностью проигрыша 5 центов), целых 60,8% предпочли лотерею. В конце концов, 9 долларов — не слишком привлекательная сумма денег, но 9 долларов к 5 центам — это <emphasis>поразительно</emphasis> привлекательное соотношение выигрыша и проигрыша.</p><p>Можно сделать лотерею более привлекательной, добавив чистый проигрыш! Разве психология — это не весело? Вот почему никто из тех, кто по-настоящему ценит удивительную сложность человеческого разума, не хочет создавать искусственный интеллект по образу и подобию человека.</p><p>Конечно, это работает только в том случае, если испытуемые не видят обе лотереи бок о бок.</p><p>Подобным образом, какое из этих двух мороженых, по-вашему, предпочли испытуемые в исследовании Си 1998 года?</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_10"/></p><empty-line/>
<p>Из статьи Си, © 1998 John Wiley &amp; Sons, Ltd.</p><empty-line/>
<p>Естественно, ответ зависит от того, видели ли испытуемые только одно мороженое или оба бок о бок. Испытуемые, видевшие только одно мороженое, были готовы заплатить 1,66 доллара продавцу H и 2,26 доллара продавцу L. Испытуемые, которые видели оба мороженых, были готовы заплатить 1,85 доллара продавцу H и 1,56 доллара продавцу L.</p><p>На какие мысли это наводит в преддверии праздничных покупок? Если вы потратите 400 долларов на 16-гигабайтный iPod Touch, ваш получатель увидит самый дорогой MP3-плеер. Если вы потратите 400 долларов на Nintendo Wii, ваш получатель увидит самую дешевую игровую приставку. Что из этого выгоднее за те же деньги? Ах, но этот вопрос имеет смысл только тогда, когда вы видите оба варианта рядом. <emphasis>Вы</emphasis> будете сравнивать их в магазине, но получатель увидит только то, что ему подарили.</p><p>Если у вас есть фиксированная сумма, которую вы готовы потратить, — и ваша цель состоит в том, чтобы продемонстрировать дружбу, а не в том, чтобы <emphasis>помочь</emphasis> получателю на самом деле, — вам лучше намеренно не искать практической выгоды. Решите, сколько денег вы хотите потратить, чтобы произвести впечатление на получателя, а затем найдите самую бесполезную вещь, которая стоит этих денег. Чем дешевле <emphasis>класс</emphasis> вещей, тем дороже будет казаться <emphasis>конкретный</emphasis> предмет при фиксированной стоимости подарка. Что запомнится лучше: рубашка за 25 долларов или свеча за 25 долларов?</p><p>Это придает совершенно новый смысл японскому обычаю покупать дыни за 50 долларов, не так ли? Вы смотрите на это, качаете головой и говорите: «Да что <emphasis>такое</emphasis> с этими японцами?» И тем не менее они ухитряются казаться невероятно щедрыми, даже расточительными, тратя при этом всего 50 долларов. Вы могли бы потратить 200 долларов на изысканный ужин и не показаться столь же богатым, как при покупке дыни за 50 долларов. Если бы только существовал обычай дарить зубочистки за 25 долларов или пылинки за 10; они могли бы отделаться еще меньшими тратами.</p><p>P. S. Если вы действительно воспользуетесь этим трюком, я хочу знать, что вы купили.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lh/evaluability_and_cheap_holiday_shopping/">*</a></p><p>1. Кристофер К. Си, «Меньше — лучше: когда менее ценные варианты ценятся выше, чем более ценные», <emphasis>Behavioral Decision Making</emphasis> 11 (2 1998): 107–121.</p><p>2. Кристофер К. Си, «Гипотеза оцениваемости: объяснение инверсии предпочтений при совместной и раздельной оценке альтернатив», <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 67 (3 1996): 247–257, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/obhd.1996.0077">10.1006/obhd.1996.0077</a>.</p><p>3. Слович и др., «Рациональные субъекты или рациональные глупцы».</p></section>
<section>
<title><p>102. Неограниченные шкалы, гигантские компенсации присяжных и футуризм.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«Психофизика», вопреки названию, — вполне респектабельная область науки, связывающая физические воздействия с сенсорными ощущениями. Если вы закачиваете акустическую энергию в воздух — проще говоря, шумите — то <emphasis>насколько громким</emphasis> этот шум покажется человеку в зависимости от величины этой энергии? Насколько больше акустической энергии нужно закачать в воздух, чтобы шум показался слушателю вдвое громче? Вовсе не вдвое; скорее, раз в восемь.</p><p>Измерить акустическую энергию или фотоны не составляет труда. Но когда вы хотите выяснить, насколько громким <emphasis>воспринимается</emphasis> акустический стимул или насколько ярким <emphasis>кажется</emphasis> источник света, вы обычно спрашиваете слушателя или наблюдателя. Для этого можно использовать ограниченную шкалу — от «очень тихо» до «очень громко» или от «очень тускло» до «очень ярко». Можно использовать и неограниченную шкалу, где ноль означает «совсем не слышно» или «совсем не видно», а дальнейшие значения растут без предела. При использовании неограниченной шкалы наблюдателю обычно предъявляют постоянный стимул — <emphasis>модуль</emphasis>, которому присваивается фиксированная оценка. Например, звуку присваивается громкость 10. Тогда, если следующий звук покажется наблюдателю вдвое громче модуля, он может обозначить его числом 20.</p><p>И этот метод зарекомендовал себя как довольно надежный. Но что произойдет, если дать испытуемым неограниченную шкалу, но не дать модуля? От нуля до бесконечности, без всякой опорной точки для фиксированного значения? Разумеется, тогда они выдумают свой собственный модуль. <emphasis>Соотношения</emphasis> между стимулами по-прежнему будут надежно коррелировать у разных испытуемых. Испытуемый А говорит, что громкость звука X равна 10, а звука Y — 15. Если испытуемый Б говорит, что громкость звука X равна 100, то можно с уверенностью предположить, что звуку Y он присвоит громкость где-то в районе 150. Но если вы не знаете, какой модуль — какой масштабный коэффициент — использует испытуемый В, то у вас нет ни единого шанса угадать, какую оценку он даст звуку X. Это может быть и 1, и 1000.</p><p>Для испытуемого, оценивающего <emphasis>один-единственный</emphasis> звук по <emphasis>неограниченной</emphasis> шкале <emphasis>без</emphasis> фиксированного эталона сравнения, почти <emphasis>вся</emphasis> дисперсия обусловлена произвольным выбором модуля, а не самим звуком.</p><p>«Хм, — думаете вы, — это чертовски напоминает присяжных, совещающихся о размере штрафного возмещения. Неудивительно, что здесь такой разброс!» Интересная аналогия, но как доказать её экспериментально?</p><p>Канеман и его коллеги ознакомили 867 потенциальных присяжных с описаниями судебных дел (например, о ребенке, на котором загорелась одежда) и попросили их выполнить одно из трех действий:</p><p>Оценить по ограниченной шкале, насколько возмутительными были действия ответчика;</p><p>Оценить по ограниченной шкале степень, в которой ответчик должен быть наказан; или</p><p>Определить размер штрафного возмещения в долларах.<sup>1</sup></p><p>И — о чудо! — хотя оценки возмущения и строгости наказания у разных испытуемых отлично коррелировали между собой, назначенные ими суммы штрафного возмещения демонстрировали огромный разброс. И тем не менее <emphasis>ранжирование</emphasis> сумм штрафного возмещения испытуемыми — то есть их распределение от наименьшей суммы к наибольшей — хорошо коррелировало между собой.</p><p>Если задаться вопросом, какая доля дисперсии в шкале «наказания» объясняется конкретным сценарием — тем или иным судебным делом, предложенным разным испытуемым, — то ответ даже для исходных оценок составит 0,49. Для <emphasis>рангового порядка</emphasis> ответов в долларовом выражении предсказанная доля дисперсии составляла 0,51. А для <emphasis>абсолютных долларовых</emphasis> сумм объясненная дисперсия составила всего 0,06!</p><p>Иными словами, зная сценарий (того самого ребенка в загоревшейся одежде), вы могли бы довольно точно угадать оценку наказания и <emphasis>ранговый порядок</emphasis> выплаты в долларовом выражении относительно других дел, но саму сумму компенсации предсказать было бы абсолютно невозможно.</p><p>Вычисление медианы для двенадцати случайно выбранных ответов тоже не особо помогало.</p><p>Таким образом, присуждаемая присяжными сумма штрафного возмещения — это не столько экономическая оценка, сколько выражение отношения, психофизическая мера возмущения по неограниченной шкале без стандартного модуля.</p><p>Я замечаю, что многие <emphasis>футуристические прогнозы</emphasis> точно так же правильнее всего рассматривать как выражение отношения. Возьмем вопрос: «Сколько времени пройдет, прежде чем мы создадим ИИ человеческого уровня?» Ответы, которые я слышал, разнятся колоссально. Однажды один представитель ИИ-мейнстрима сказал мне: «Через пятьсот лет». (!!)</p><p>Причины, по которым сроки создания ИИ попросту <emphasis>плохо предсказуемы</emphasis>, — это тема для отдельного долгого разговора. Но ведь не то чтобы парень, сказавший «пятьсот лет», заглянул в будущее, чтобы это выяснить. И он не мог получить эту цифру с помощью стандартного псевдонаучного метода с использованием закона Мура. Так что же <emphasis>означало</emphasis> это число 500?</p><p>Насколько я могу судить, это равносильно вопросу: «Если представить шкалу, где ноль — „совсем не сложно“, то насколько сложной проблема ИИ <emphasis>ощущается</emphasis> вами?» Будь эта шкала ограниченной, любой здравомыслящий респондент отметил бы крайнюю правую точку — «невероятно сложно». Всё <emphasis>кажется</emphasis> невероятно сложным, когда вы не знаете, как это сделать. Но вместо этого перед ними неограниченная шкала без стандартного модуля. И люди просто придумывают число, обозначающее «крайне сложно», — им может оказаться и 50, и 100, и даже 500. Затем они приписывают в конце слово «лет», и вот вам готовый футуристический прогноз.</p><p>«Насколько сложной ощущается проблема ИИ?» — не единственный вопрос, которым подменяют исходный. Другие отвечают так, словно я спросил: «Насколько позитивно вы настроены по отношению к ИИ?» (с той лишь разницей, что меньшие числа означают более позитивный настрой), а потом тоже приписывают в конце слово «лет». Но если эти «оценки времени» выражают что-то иное, кроме отношения по неограниченной шкале без модуля, мне так и не удалось этого обнаружить.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/li/unbounded_scales_huge_jury_awards_futurism/">*</a></p><p>Даниэль Канеман, Дэвид А. Шкаде и Касс Р. Санстейн, «Общее негодование и непредсказуемые компенсации: психология штрафного возмещения», <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 16, № 1 (1998): 48–86, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007710408413">10.1023/A:1007710408413</a>; Даниэль Канеман, Илана Ритов и Дэвид Шкаде, «Экономические предпочтения или выражение отношения? Анализ ответов в долларовом выражении на общественные проблемы», <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 19, № 1–3 (1999): 203–235, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007835629236">10.1023/A:1007835629236</a>.</p></section>
<section>
<title><p>103. Эффект ореола.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Эвристика аффекта — это то, как общее ощущение хорошего или плохого влияет на множество других суждений, логично это или нет, осознаёте вы это или нет. Испытуемые, которым рассказали о преимуществах ядерной энергетики, склонны оценивать её риски как более низкие; биржевые аналитики, оценивая незнакомые акции, судят о них как о «в целом хороших» или «в целом плохих» — низкий риск и высокая доходность или же высокий риск и низкая доходность — вопреки стандартной экономической теории, согласно которой риск и доходность должны коррелировать положительно.</p><p>Эффект ореола — это проявление эвристики аффекта в социальной психологии. Роберт Чалдини в книге <emphasis>«Влияние: наука и практика»</emphasis>,<sup>1</sup> резюмирует:</p><p>Исследования показывают, что мы автоматически приписываем привлекательным людям такие положительные качества, как талант, доброта, честность и ум (обзор этих данных см. в работе: Eagly, Ashmore, Makhijani, and Longo, 1991).<sup>2</sup> Более того, мы выносим эти суждения, не осознавая, что физическая привлекательность играет здесь какую-то роль. Некоторые последствия неосознанного допущения «красивый — значит хороший» меня пугают. Например, исследование федеральных выборов в Канаде в 1974 году показало, что привлекательные кандидаты получили более чем в два с половиной раза больше голосов, чем непривлекательные (Efran and Patterson, 1976).<sup>3</sup> Несмотря на столь явные свидетельства фаворитизма по отношению к симпатичным политикам, последующие исследования продемонстрировали, что избиратели не осознавали своей предвзятости. На самом деле 73 процента опрошенных канадских избирателей самым категорическим образом отрицали, что на их выбор повлияла внешность кандидатов; и лишь 14 процентов хотя бы допускали возможность такого влияния (Efran and Patterson, 1976).<sup>4</sup> Избиратели могут сколько угодно отрицать влияние привлекательности на шансы быть избранным, но факты продолжают подтверждать её тревожное присутствие (Budesheim and DePaola, 1994).<sup>5</sup></p><p>Схожий эффект был обнаружен и при найме на работу. В одном исследовании ухоженный вид соискателей на смоделированном собеседовании сильнее влиял на положительное решение о найме, чем их профессиональная квалификация — и это несмотря на то, что проводившие собеседование заявляли, будто внешность сыграла незначительную роль в их выборе (Mack and Rainey, 1990).<sup>6</sup> Преимущество привлекательных работников выходит далеко за рамки самого приёма на работу и распространяется на оплату труда. Экономисты, изучившие американскую и канадскую выборки, обнаружили, что привлекательным людям платят в среднем на 12–14 процентов больше, чем их менее привлекательным коллегам (Hamermesh and Biddle, 1994).<sup>7</sup></p><p>Не менее тревожные исследования показывают, что наш судебный процесс точно так же подвержен влиянию пропорций тела и строения костей. Похоже, красивые люди могут рассчитывать на крайне благосклонное отношение в судебной системе (обзоры см. в: Castellow, Wuensch, and Moore, 1991; Downs and Lyons, 1990).<sup>8</sup> Например, в ходе исследования в Пенсильвании (Stewart, 1980)<sup>9</sup> исследователи оценили физическую привлекательность 74 подсудимых-мужчин в начале уголовных процессов над ними. Когда гораздо позже исследователи сверились с судебными архивами, чтобы узнать исходы этих дел, они обнаружили, что привлекательные мужчины получили значительно более мягкие приговоры. Более того, привлекательные подсудимые имели в два раза больше шансов избежать тюремного заключения, чем непривлекательные. В другом исследовании — на этот раз о присуждении компенсации ущерба в инсценированном судебном процессе по делу о халатности — с подсудимого, который был привлекательнее своей жертвы, взыскали в среднем 5623 доллара; но когда более привлекательной из двух сторон оказывалась жертва, средняя компенсация составляла 10 051 доллар. Более того, предвзятость в пользу красоты демонстрировали присяжные обоих полов (Kulka and Kessler, 1978).<sup>10</sup></p><p>Другие эксперименты продемонстрировали, что привлекательные люди с большей вероятностью получают помощь, когда в ней нуждаются (Benson, Karabenic, and Lerner, 1976),<sup>11</sup> и более убедительны, когда пытаются изменить мнение аудитории (Chaiken, 1979)...<sup>12</sup></p><p>Влияние привлекательности на оценку ума, честности или доброты — яркий пример предвзятости (особенно когда вы судите об этих качествах на основании одного и того же текста), поскольку нет никаких разумных причин ожидать, что суждения о честности и привлекательности должны смешиваться. С другой стороны, какая доля приписываемого мне ума обусловлена моей честностью? Какая доля приписываемой мне честности обусловлена моим умом? Поиск истины и высказывание правды в природе разделены далеко не так сильно, как привлекательная внешность и умный вид...</p><p>Однако эти исследования эффекта ореола, вызываемого привлекательностью, должны заставить нас заподозрить, что аналогичный эффект ореола может существовать для доброты или ума. Допустим, вы знаете кого-то, кто кажется не только очень умным, но также честным, альтруистичным, доброжелательным и безмятежным. Вам стоит насторожиться: возможно, некоторые из этих воспринимаемых качеств влияют на ваше восприятие остальных. Быть может, этот человек действительно умён, честен и альтруистичен, но вовсе не так уж <a l:href="http://ozyandmillie.org/2003/03/24/ozy-and-millie-1134/">доброжелателен</a> или <a l:href="http://ozyandmillie.org/2006/11/16/ozy-and-millie-1770/">безмятежен</a>. Стоит насторожиться, если знакомые вам люди слишком чётко делятся на ангелов и демонов.</p><p>И — я знаю, вы думаете, будто <emphasis>вам</emphasis> этого делать не нужно, но, возможно, именно <emphasis>вам</emphasis> и стоит — будьте хоть чуточку скептичнее к более привлекательным политическим кандидатам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lj/the_halo_effect/">*</a></p><p>1. Роберт Чалдини, <emphasis>«Влияние: наука и практика»</emphasis> (Boston: Allyn &amp; Bacon, 2001).</p><p>2. Alice H. Eagly et al., “What Is Beautiful Is Good, But . . . A Meta-analytic Review of Research on the Physical Attractiveness Stereotype,” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 110 (1 1991): 109–128, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.110.1.109">10.1037/0033-2909.110.1.109</a>.</p><p>3. M. G. Efran and E. W. J. Patterson, “The Politics of Appearance” (неопубликованная докторская диссертация, 1976).</p><p>4. Там же.</p><p>5. Thomas Lee Budesheim and Stephen DePaola, “Beauty or the Beast?: The Effects of Appearance, Personality, and Issue Information on Evaluations of Political Candidates,” <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 20 (4 1994): 339–348, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1177/0146167294204001">10.1177/0146167294204001</a>.</p><p>6. Denise Mack and David Rainey, “Female Applicants’ Grooming and Personnel Selection,” <emphasis>Journal of Social Behavior and Personality</emphasis> 5 (5 1990): 399–407.</p><p>7. Daniel S. Hamermesh and Jeff E. Biddle, “Beauty and the Labor Market,” <emphasis>The American Economic Review</emphasis> 84 (5 1994): 1174–1194.</p><p>8. Wilbur A. Castellow, Karl L. Wuensch, and Charles H. Moore, “Effects of Physical Attractiveness of the Plaintiff and Defendant in Sexual Harassment Judgments,” <emphasis>Journal of Social Behavior and Personality</emphasis> 5 (6 1990): 547–562; A. Chris Downs and Phillip M. Lyons, “Natural Observations of the Links Between Attractiveness and Initial Legal Judgments,” <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 17 (5 1991): 541–547, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1177/0146167291175009">10.1177/0146167291175009</a>.</p><p>9. John E. Stewart, “Defendants’ Attractiveness as a Factor in the Outcome of Trials: An Observational Study,” <emphasis>Journal of Applied Social Psychology</emphasis> 10 (4 1980): 348–361, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/j.1559-1816.1980.tb00715.x">10.1111/j.1559-1816.1980.tb00715.x</a>.</p><p>10. Richard A. Kulka and Joan B. Kessler, “Is Justice Really Blind?: The Effect of Litigant Physical Attractiveness on Judicial Judgment,” <emphasis>Journal of Applied Social Psychology</emphasis> 8 (4 1978): 366–381, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/j.1559-1816.1978.tb00790.x">10.1111/j.1559-1816.1978.tb00790.x</a>.</p><p>11. Peter L. Benson, Stuart A. Karabenick, and Richard M. Lerner, “Pretty Pleases: The Effects of Physical Attractiveness, Race, and Sex on Receiving Help,” <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 12 (5 1976): 409–415, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/0022-1031%2876%2990073-1">10.1016/0022-1031(76)90073-1</a>.</p><p>12. Shelly Chaiken, “Communicator Physical Attractiveness and Persuasion,” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 37 (8 1979): 1387–1397, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.37.8.1387">10.1037/0022-3514.37.8.1387</a>.</p></section>
<section>
<title><p>104. Искажение супергероя.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте себе тяжело вооруженного социопата, похитителя с заложниками, который только что отверг все предложения о переговорах и объявил о своем намерении начать убивать. В реальной жизни хорошие парни обычно не вышибают дверь, если у плохого парня есть заложники. Но иногда — <emphasis>очень</emphasis> редко, но все же — жизнь подражает Голливуду до такой степени, что настоящим хорошим парням действительно приходится выламывать дверь.</p><p>Представьте в двух далеких друг от друга реальностях двух героев, которые врываются в комнату первыми, чтобы противостоять злодею.</p><p>В одной реальности герой силен настолько, что может швыряться машинами, способен испускать энергетические лучи из ноздрей, обладает рентгеновским слухом, а его кожа не просто <emphasis>отражает</emphasis> пули, а аннигилирует их при соприкосновении. Злодей засел в начальной школе и взял в заложники более двухсот детей; их родители плачут на улице, ожидая развязки.</p><p>В другой реальности герой — полицейский из Нью-Йорка, а заложники — три проститутки, которых злодей подобрал на улице.</p><p>Задумайтесь над этим вопросом очень серьезно: кто из них больший герой? И у кого больше шансов получить собственную серию комиксов?</p><p>Эффект ореола заключается в том, что восприятие всех положительных качеств взаимосвязано. Профили людей, получившие более высокие оценки по шкале привлекательности, также оцениваются выше по шкалам таланта, доброты, честности и интеллекта.</p><p>И поэтому персонажи комиксов, которые кажутся сильными и неуязвимыми (что само по себе положительные черты), также кажутся наделенными большей отвагой и героизмом. И тем не менее:</p><p>Насколько тяжело корчить из себя храбреца и смельчака, когда ты практически неуязвим?</p><p>— Адам Уоррен, <emphasis>Empowered</emphasis>, том 1<sup>1</sup></p><p>Не помню, прочитал ли я следующую мысль где-то или додумался до нее сам: <emphasis>известность</emphasis>, судя по всему, суммируется со всеми остальными чертами личности. Вспомните Ганди. Был ли Ганди <emphasis>самым альтруистичным</emphasis> человеком двадцатого века или просто <emphasis>самым известным</emphasis> альтруистом? Ганди противостоял полицейским с дубинками и солдатам с ружьями. Но Ганди был знаменитостью, и его защищала его слава. А как насчет остальных участников марша — людей, которые шли навстречу дубинкам и пулям, хотя их госпитализация или смерть от пуль не попали бы в международные заголовки?</p><p>Что думал Ганди о том, что получает все заголовки газет, известность, славу, место в истории, <emphasis>становясь архетипом</emphasis> ненасильственного сопротивления, в то время как он рисковал меньше, чем любой из шедших рядом с ним людей? Что он чувствовал, когда один из этих безымянных героев подходил к нему с горящими глазами и говорил Ганди, какой тот замечательный? Представлял ли Ганди когда-нибудь свой мир в таких терминах? Я не знаю, я не Ганди.</p><p>Это ни в коем случае не критика Ганди. Суть ненасильственного сопротивления не в том, чтобы хвастаться мужеством. Этого можно гораздо проще достичь, спустившись по Ниагарскому водопаду в бочке. Ганди не мог ничего поделать с тем, что слава в какой-то мере (пусть и не полностью) защищала его. И поступки Ганди действительно требовали мужества — пусть и не столь огромного, как безвестное участие в марше, но все же очень большого.</p><p>Искажение, на которое я хочу указать, заключается в том, что показатель славы Ганди в нашем восприятии как будто <emphasis>суммируется</emphasis> с его заслуженным показателем альтруизма. Когда вы думаете о ненасилии, вы вспоминаете Ганди, а не безымянную протестующую на одном из его маршей, которая шла навстречу полицейским дубинкам и оружию, была избита, попала в больницу, хромала всю оставшуюся жизнь — <emphasis>и чье имя никто никогда не вспоминал.</emphasis></p><p>Аналогично: что величественнее — рискнуть жизнью ради спасения двухсот детей или рискнуть жизнью ради спасения троих взрослых?</p><p>Ответ зависит от того, что понимать под словом <emphasis>«величественнее».</emphasis> Если вам когда-нибудь придется <emphasis>выбирать</emphasis> между спасением двухсот детей и спасением троих взрослых, выбирайте первое. Изречение «Кто спасает одну жизнь, как будто спасает целый мир» может служить отличным лампочкой «Аплодисменты», но это ужасный этический совет, если вам действительно приходится выбирать одно из двух. Так что если под словом «величественнее» вы имеете в виду «Что важнее?», или «Какой исход предпочтительнее?», или «Что мне выбрать, если придется делать выбор?», то спасти двести человек величественнее, чем троих.</p><p>Но если вы спрашиваете о величии в смысле проявленной добродетели, то человек, готовый рискнуть жизнью ради спасения всего лишь троих, проявляет больше мужества, чем тот, кто рискнул бы жизнью ради спасения двухсот детей, но не стал бы рисковать ради троих.</p><p>Это не означает, что вы можете намеренно решить рискнуть жизнью ради спасения троих взрослых и бросить на произвол судьбы двести школьников просто потому, что хотите проявить больше добродетели. Человек, который рискует жизнью <emphasis>из желания быть добродетельным</emphasis>, проявляет гораздо меньше добродетели, чем тот, кто рискует жизнью <emphasis>из желания спасти других</emphasis>. Тот, кто решает спасти три жизни вместо двухсот, считая, что это демонстрирует большее величие его души, настолько эгоистично увлечен собственным «величием», что совершает моральный эквивалент непредумышленного убийства.</p><p>Это один из тех сценариев в духе <emphasis>у-вэй</emphasis>: вы не можете проявить добродетель, пытаясь ее проявить. Если у вас есть выбор между безопасным способом спасти мир без каких-либо личных жертв или неудобств и способом, который сопряжен с риском для жизни и требует от вас терпеть огромные лишения, вы не станете героем, если намеренно выберете второй путь. Нет ничего героического в желании казаться героем. Это было бы утратой истинной цели.</p><p>По-настоящему добродетельные люди, которые искренне стремятся спасать жизни, а не демонстрировать добродетель, будут постоянно искать способы спасти больше жизней с меньшими усилиями — а значит, их добродетель проявится в меньшей степени. Это может сбивать с толку, но здесь нет противоречия.</p><p>Однако мы не всегда можем выбрать неуязвимость для пуль. После того как мы сделали все возможное, чтобы снизить риск и увеличить масштаб, любой <emphasis>оставшийся</emphasis> героизм раскрывается во всей своей полноте.</p><p>Полицейский, который рискует своей жизнью, не обладая суперспособностями, рентгеновским зрением, суперсилой, способностью летать и, главное, неуязвимостью для пуль, проявляет гораздо большую добродетель, чем Супермен — <emphasis>всего лишь супергерой</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lk/superhero_bias/">*</a></p><p>1. Адам Уоррен, <emphasis>Empowered</emphasis>, т. 1 (Dark Horse Books, 2007).</p></section>
<section>
<title><p>105. Всего лишь мессии.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я писал о том, как эффект ореола — из-за которого люди склонны связывать между собой все положительные качества (например, более привлекательные люди кажутся нам также более добрыми, честными и умными) — заставляет нас сильнее восхищаться героями, если они сверхсильны и пуленепробиваемы. Хотя логически для того, чтобы быть героем, требуется куда больше мужества, если ты <emphasis>не</emphasis> пуленепробиваем. Кроме того, мужественный поступок ради спасения одной-единственной жизни свидетельствует о большем благородстве, чем спасение всего мира. (Хотя, конечно, если приходится выбирать, то спасать нужно мир.)</p><p>Но давайте поговорим более конкретно.</p><p>Джон Перри был нью-йоркским полицейским, который к тому же был экстропийцем и трансгуманистом — именно поэтому мне и знакомо его имя. Он должен был вот-вот выйти на пенсию и открыть собственную юридическую практику, когда пришло известие о том, что самолет врезался во Всемирный торговый центр. Джон погиб, когда рухнула Северная башня. Лично я его не знал, поэтому не могу утверждать наверняка, но очень немногие экстропийцы верят в Бога, и я полагаю, что Перри тоже был атеистом.</p><p>Иными словами, Перри понимал, что каждую неделю на службе он рискует самим своим существованием. И дело не в том, будто он, подобно большинству людей в истории, знал, что волен выбирать лишь то, как умереть, и решил придать этой смерти смысл, — нет, Перри был трансгуманистом, у него была настоящая надежда. И всё же Перри выходил на службу и рисковал жизнью. Не потому, что ждал какой-то божественной награды. И не потому, что надеялся почувствовать хоть что-то после смерти. Но потому, что другие люди были в опасности, у них тоже не было бессмертных душ, а его надежда на жизнь стоила не больше, чем их собственная.</p><p>Я не знал Джона Перри лично. Не знаю, смотрел ли он на мир именно так. Но сам факт того, что атеист и трансгуманист может служить в полиции и вбежать в вестибюль горящего здания, говорит о величии человеческого духа куда больше, чем все мученики, когда-либо уповавшие на Царствие Небесное.</p><p>Итак, вот один конкретный полицейский...</p><p>...а теперь поговорим о супергерое.</p><p>Как рассказывают христиане, Иисус Христос мог ходить по воде, усмирять бури и изгонять бесов одним словом. Должно быть, это была весьма комфортная жизнь. Проблема с голодом? Отксерокопируй немного хлеба. Не нравится дерево? Прокляни его. Проблема с римлянами? Натрави на них своего папу. В конце концов эта сказочная жизнь закончилась, когда Иисус добровольно отдался на распятие. Быть прибитым к кресту — не самый приятный способ умереть. Но в христианском изложении Иисус пошел на это, зная, что через три дня воскреснет, а затем отправится на Небеса. Какая же угроза побудила Иисуса перенести эти временные страдания, за которыми следовала вечность в раю? Была ли это жизнь одного человека? Была ли это коррумпированность иудейской церкви или гнет Рима? Нет: в христианском изложении на кон была поставлена вечная судьба всего человечества, прежде чем Иисус позволил временно прибить себя к кресту.</p><p>Но я не хочу осуждать человека, который не совершал ничего столь предосудительного. Что, если Иисус — нет, давайте произносить его имя правильно: Йешу, — что, если Йешу из Назарета никогда не ходил по воде и <emphasis>тем не менее</emphasis> бросил вызов иудейской церкви, поддерживаемой властью Рима?</p><p>Разве это не заслуживает большего почтения, чем то, которое воздается Иисусу Христу, бывшему всего лишь мессией?</p><p>Увы, почему-то нам кажется более великим герой со стальной кожей и божественными силами. Почему-то кажется, что умереть на время ради спасения всего мира — это большее благородство, чем умереть навсегда, противостоя коррумпированной церкви. Это кажется столь <emphasis>обыденным</emphasis>, будто множество других людей в истории поступали так же.</p><p>Уютно устроившись две тысячи лет спустя в будущем, мы можем критиковать Йешу на все лады, но Йешу делал то, что считал правильным, противостоял церкви, которую считал коррумпированной, и умер за это. Не обладая <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">послезнанием</a>, он едва ли мог предсказать истинное влияние своей жизни на мир. По сравнению с большинством других пророков его эпохи он, вероятно, был относительно более честен, относительно менее склонен к насилию и относительно более смел. Если отбросить непреднамеренные последствия, то худшее, что можно сказать о Йешу, — это то, что другие исторические фигуры справились лучше. (На ум приходят Эпикур, Будда и Марк Аврелий.) Йешу умер навсегда, и — с определенной точки зрения — сделал это ради честности. За полторы тысячи лет до появления науки словосочетание «религиозная честность» не было оксюмороном.</p><p>Как писал Сэм Харрис:<sup>1</sup></p><p>Недостаточно того, что Иисус был человеком, изменившим себя до такой степени, что Нагорная проповедь могла стать исповедью его сердца. Ему также надлежало быть Сыном Божьим, рожденным девой, которому суждено вернуться на землю в облаках славы. Подобная догма навсегда делает пример Иисуса недосягаемым. Его учение перестает быть набором эмпирических утверждений о связи этики и духовного прозрения, превращаясь вместо этого в беспочвенную и довольно жуткую сказку. Согласно догматам христианства, стать таким же, как Иисус, невозможно. Человеку остается лишь перечислять свои грехи, верить в невероятное и ждать конца света.</p><p>Я очень сильно сомневаюсь, что Йешу действительно произносил Нагорную проповедь. Тем не менее Йешу заслуживает почтения. Он заслуживает большего почтения, чем готовы выказать ему христиане.</p><p>Но поскольку Йешу, вероятно, ожидал, что его душа продолжит жить, он заслуживает не большего почтения, чем Джон Перри.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ll/mere_messiahs/">*</a></p><p>1. Сэм Харрис, <emphasis>Конец веры: религия, террор и будущее разума</emphasis> (W. W. Norton &amp; Company, 2005).</p></section>
<section>
<title><p>106. Аффективные спирали смерти.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">Много</a>, невероятно много изъянов в человеческом мышлении заставляют нас переоценивать то, насколько хорошо наша любимая теория объясняет факты. Химическая теория флогистона могла объяснить практически всё, что угодно — при условии, что ей не требовалось предсказывать это заранее. И чем больше явлений вы объясняете с помощью любимой теории, тем более истинной она кажется — разве её не подтверждают все эти многочисленные наблюдения? По мере того как теория кажется всё более верной, вы с большей вероятностью начнёте подвергать сомнению свидетельства, которые ей противоречат. По мере того как любимая теория кажется всё более универсальной, вы будете стремиться использовать её для всё новых и новых объяснений.</p><p>Если вы знаете кого-то, кто верит, что Бельгия тайно контролирует банковскую систему США или что с помощью невидимой голубой духовной силы можно находить свободные места на парковке, — скорее всего, именно так всё у них и началось.</p><p>(Просто понаблюдайте, и вы заметите массу вещей, которые будто бы подтверждают эту теорию...)</p><p>Этот цикл положительной обратной связи между легковерием и подтверждением действительно страшен и повинен во множестве ошибок как в науке, так и в повседневной жизни.</p><p>Но всё это ничто по сравнению со спиралью смерти, которая начинается с заряда положительного аффекта — мысли, которая <emphasis>кажется невероятно приятной.</emphasis></p><p>Новая политическая система, способная спасти мир. Великий лидер — сильный, благородный и мудрый. Потрясающий тоник, который лечит расстройство желудка и рак.</p><p>Чёрт возьми, почему бы не замахнуться на все три? Великому делу нужен великий лидер. А великий лидер наверняка сумеет сварить парочку волшебных тоников.</p><p>Эффект ореола заключается в том, что любая воспринимаемая положительная характеристика (например, привлекательность или сила) усиливает восприятие любой другой положительной характеристики (например, ума или мужества). Даже когда в этом нет никакого смысла — или когда это вообще лишено всякого смысла.</p><p>Положительные характеристики усиливают восприятие всех остальных положительных характеристик? Это очень похоже на то, как делящийся атом урана испускает нейтроны, которые вызывают деление других атомов урана.</p><p>Слабый положительный аффект докритичен; он не закручивается в неконтролируемую спираль. Привлекательный человек кажется более честным, что, возможно, делает его ещё более привлекательным, однако эффективный коэффициент размножения нейтронов меньше единицы. Метафорически выражаясь. Резонанс вносит некоторую путаницу, но затем угасает.</p><p>Когда же интенсивный положительный аффект привязан к Великой Штуковине, резонанс проникает повсюду. Верующий коммунист видит мудрость Маркса в каждом гамбургере, купленном в «Макдоналдсе»; в каждом отказе в повышении, которое непременно досталось бы ему в истинном рабочем раю; в каждых выборах, результаты которых ему не по вкусу; в каждой газетной статье, «поданной под неверным углом». Всякий раз, когда он использует Великую Идею для интерпретации очередного события, Великая Идея подтверждается ещё сильнее. Это вызывает приятные эмоции — положительное подкрепление, — а когда что-то приятно, это, увы, заставляет нас <emphasis>хотеть</emphasis> поверить в это ещё сильнее.</p><p>Когда Великая Штуковина приносит достаточно приятных эмоций, чтобы заставить вас <emphasis>искать</emphasis> новые поводы восхититься ею ещё сильнее, ежедневно применяя её для истолкования новых событий, резонанс положительного аффекта становится похож на <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dORqc1x3_Evg%26feature%3drelated">комнату, полную взведённых мышеловок с шариками для пинг-понга</a>.</p><p>Это можно назвать «счастливым аттрактором», «чрезмерно положительной обратной связью», «петлей автоподстройки похвалы» или «липучкой для радости». Лично я предпочитаю термин «аффективная спираль смерти».</p><p>В следующем выпуске: как противостоять аффективной спирали смерти. (Подсказка: не за счёт отказа от восхищения чем-либо вообще и не за счёт сокрытия того, чем вы восхищаетесь, в безопасном маленьком закрытом магистериуме).</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lm/affective_death_spirals/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>107. Сопротивляйтесь счастливой спирали смерти.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Жил-был человек, который был убежден, что владеет Великой Идеей. И действительно, по мере того как он все больше размышлял о Великой Идее, он понимал, что это не просто <emphasis>какая-то</emphasis> хорошая мысль, а <emphasis>самая замечательная идея на свете</emphasis>. Великая Идея разгадает тайны вселенной, затмит авторитет продажного и погрязшего в ошибках истеблишмента, наделит своих приверженцев почти магическими способностями, накормит голодных, исцелит больных, сделает весь мир лучше и так далее, и так далее, и так далее.</p><p>Этим человеком был Фрэнсис Бэкон, его Великой Идеей был научный метод, и он оказался единственным безумцем за всю историю, который заявлял о пользе такого масштаба для человечества и оказался абсолютно прав.</p><p>(Бэкон, конечно, не изобрел науку в одиночку, но он внес свой вклад и, возможно, первым осознал ее силу.)</p><p>Вот в чем проблема с решением никогда ничем слишком сильно не восхищаться: некоторые идеи действительно <emphasis>настолько</emphasis> хороши. Хотя никто еще не <emphasis>подтвердил делом</emphasis> столь же дерзкие притязания, как Бэкон — по крайней мере, пока.</p><p>Но как тогда нам противостоять счастливой спирали смерти в отношении самой Науки? Счастливая спираль смерти запускается, когда вы верите, что нечто <emphasis>настолько</emphasis> прекрасно, что из-за эффекта ореола вы находите <emphasis>все больше</emphasis> и <emphasis>больше</emphasis> хороших слов в его адрес, отчего оно кажется вам <emphasis>еще более</emphasis> замечательным, и так далее, пока вы не взмоете по спирали прямо в бездну. Что если Наука <emphasis>на самом деле</emphasis> приносит столько пользы, что мы не можем признать ее истинное величие и при этом сохранить рассудок? Звучит здорово, правда? <emphasis>О нет, началось, бежииииим...</emphasis></p><p>Если вы извлечете из памяти стандартную кэшированную глубокую мудрость на тему <emphasis>«не нужно слишком сильно восхищаться наукой»</emphasis>, вы наткнетесь на мысли вроде «Наука дала нам кондиционеры, но она же создала водородную бомбу» или «Наука может рассказать нам о звездах и биологии, но ей никогда не доказать и не опровергнуть существование дракона в моем гараже». Но люди, которые <emphasis>породили</emphasis> эти мысли, <emphasis>не</emphasis> пытались противостоять счастливой спирали смерти. Их не беспокоило, что их собственное восхищение наукой выйдет из-под контроля. Скорее всего, им просто не нравилось то, что наука говорила об их любимых верованиях, и они искали способы подорвать ее авторитет.</p><p><emphasis>Стандартные</emphasis> критические замечания в адрес науки вряд ли найдут отклик у того, кто искренне испытывает восторг перед ней, — ведь они рассчитаны на другую аудиторию. Так что нам придется поискать другие аргументы «против».</p><p>Но если вы избирательно ищете что-то плохое о науке — пусть даже пытаясь противостоять счастливой спирали смерти, — разве вы автоматически не уличаете себя в рационализации? Зачем вообще прислушиваться к собственным мыслям, зная, что вы пытаетесь манипулировать собой?</p><p>Я вообще скептически отношусь к заявлениям о том, что одно когнитивное искажение можно использовать для нейтрализации другого. Мне это напоминает автомеханика, который говорит, что у правого дворника сломался моторчик, но вместо починки предлагает сломать и левый дворник — для равновесия. Это та самая изобретательность, из-за которой люди стреляют себе в ногу. Каким бы ни было решение, оно должно основываться на вере в истинные вещи, а не на вере в то, что вы верите в вещи, которые сами считаете ложными.</p><p>Можно ли предотвратить счастливую спираль смерти, если ограничить свое восхищение Наукой какой-то узкой областью? Часть этой спирали заключается в том, чтобы видеть Великую Идею повсюду — например, размышлять о том, как коммунизм мог бы вылечить рак, если бы только ему дали шанс. Пожалуй, самый надежный признак лидера секты — это то, что он претендует на экспертность не в одной области, и даже не в группе смежных областей, а <emphasis>абсолютно во всем.</emphasis> Гуру знает, что адептам секты следует есть, как одеваться, чем зарабатывать на жизнь; с кем заниматься сексом; на какое искусство смотреть и какую музыку слушать...</p><p>К несчастью для этого плана, большинство людей терпят сокрушительное фиаско, пытаясь очертить тесные рамки, в которых якобы должна оставаться наука. Обычная уловка вроде «Послушайте, наука ведь не вылечит рак» не сработает. «Науке нечего сказать о любви родителей к ребенку» — увы, это чистая ложь. Пытаясь отделить науку, например, от родительской любви, вы отрицаете не только когнитивистику и эволюционную психологию. Вы также отрицаете то, как Мартина Ротблатт основала компанию United Therapeutics, чтобы найти лекарство от легочной гипертензии у своей дочери (и, замечу, успешно). Наука действительно так или иначе связана практически с каждым важным аспектом человеческого существования.</p><p>Хорошо, а каков пример <emphasis>ложного</emphasis> приятного утверждения о науке?</p><p>На мой скромный взгляд, одно из таких ложных утверждений состоит в том, что наука настолько прекрасна, что <a l:href="https://web.archive.org/web/20120617135456/http%3a//singinst.org/blog/2007/10/21/should-ethicists-be-inside-or-outside-a-profession/">ученым даже не нужно пытаться брать на себя этическую ответственность за свою работу</a> — мол, все и так автоматически закончится хорошо. Мне кажется, что авторы этого утверждения не понимают природу процесса, благодаря которому наука приносит пользу человечеству. Ученые — люди, и у них, как и у большинства других людей, есть просоциальные устремления; и в этом кроется по меньшей мере <emphasis>часть</emphasis> причин, почему наука в конечном счете приносит больше добра, чем зла.</p><p>Но этот аргумент, очевидно, не бесспорен. Так что вот вам более простое ложное приятное утверждение: «Больного раком можно вылечить, просто опубликовав достаточно статей в научных журналах». Или: «Социопаты могли бы стать абсолютно нормальными людьми, если бы просто пообещали себе никогда ни во что не верить без воспроизводимых экспериментальных доказательств с уровнем значимости p &lt; 0,05».</p><p>Способ не верить в подобные заявления — это не введение эмоционального лимита, когда вы решаете, что наука хороша лишь слегка. И не поиск причин поверить, что публикация статей в научных журналах <emphasis>вызывает</emphasis> рак. И не вера в то, что науке так или иначе вообще нечего сказать о раке.</p><p>Напротив, если вы достаточно конкретно представляете себе, как работает наука, то понимаете: хотя в принципе и возможно, что «наука вылечит рак», больной раком не добьется чудесной ремиссии, просто сочиняя статьи в журналы. Эта <emphasis>конкретная</emphasis> предложенная причинно-следственная цепочка работать не будет.</p><p>Счастливая спираль смерти становится эмоциональной проблемой лишь из-за когнитивного искажения — эффекта ореола, который заставляет нас охотнее соглашаться с последующими позитивными утверждениями, стоит нам принять первое из них. Мы не можем избавиться от этого эффекта по щелчку пальцев; скорее всего, он всегда будет хоть немного на нас влиять. Но мы в силах замедлиться, остановиться, отнестись к каждому очередному приятному заявлению как к еще одной обременительной детали и сосредоточиться на конкретной сути утверждения, отбросив его привлекательность.</p><p>Что если конкретное приятное утверждение «нельзя опровергнуть», но при этом есть аргументы «и за, и против»? Вообще-то, к этим формулировкам стоит относиться с осторожностью: часто люди прибегают к ним, когда бесконечно перебирают доказательства или избегают по-настоящему слабых мест. Учитывая опасность счастливой спирали смерти, разумно стараться не радоваться <emphasis>недоказанным</emphasis> утверждениям — не делать их источником еще больших положительных эмоций по поводу того, что вам и так нравится.</p><p>Счастливая спираль смерти становится <emphasis>серьезной</emphasis> эмоциональной проблемой лишь из-за избыточной положительной обратной связи — способности процесса переходить в критическую фазу. Возможно, вам не удастся полностью устранить эффект ореола, но вы можете применить достаточно критического мышления, чтобы удерживать эти ореолы в докритическом состоянии — следить, чтобы резонанс затухал, а не приводил к взрыву.</p><p>Можно даже сказать, что вся проблема берет начало в тот момент, когда люди, приняв некую базовую посылку, больше не утруждают себя критическим разбором каждой дополнительной обременительной детали — не требуют весомых доказательств, чтобы компенсировать усложнение картины, не ищут изъяны наряду с подтверждениями и не включают любопытство. Без <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">ошибки конъюнкции</a> эффект ореола всё равно мог бы существовать, но счастливой спирали смерти бы не возникло.</p><p>Даже в отношении самых приятных Приятных Штук во всей известной Вселенной идеальный рационалист, требующий ровно столько доказательств, сколько необходимо для подтверждения каждого последующего (позитивного) заявления, не испытывал бы аффективного резонанса. Вы так не сможете, но вы можете оставаться достаточно рациональными, чтобы не дать своей радости выйти из-под контроля и закрутиться по спирали.</p><p>По-настоящему опасны ситуации, когда <emphasis>любая критика любого позитивного утверждения о Великой Штуке воспринимается болезненно или считается социально неприемлемой</emphasis>. Аргументы — это солдаты, любое позитивное утверждение — боец на нашей стороне, а удар в спину собственным солдатам — это измена. В таких условиях цепная реакция становится <emphasis>сверх</emphasis>критической. Подробнее об этом позже.</p><p>Стюарт Армстронг дает очень близкий к этому <a l:href="http://lesswrong.com/lw/lm/affective_death_spirals/gp5">совет</a>:</p><p>Разбейте свою Великую Штуку на более мелкие независимые идеи <emphasis>и относитесь к ним как к независимым.</emphasis></p><p>Например, марксист мог бы разобрать Великую Штуку Маркса на трудовую теорию стоимости, теорию политических отношений между классами, теорию заработной платы и теорию о конечном политическом устройстве человечества. Каждую из них следовало бы оценивать независимо, и истинность или ложность одной теории не должна создавать ореол вокруг других. Если нам это удастся, мы убережемся от спирали, ведь каждая теория в отдельности слишком узка, чтобы запустить этот процесс сама по себе.</p><p>Метафорически это похоже на то, как не дают соединиться докритическим массам плутония. Три Великие Идеи гораздо менее вероятно сведут вас с ума, чем одна Великая Идея. Совет Армстронга также помогает мыслить конкретнее: как только кто-то заявляет: «Публикация достаточного количества статей может вылечить рак», вы спрашиваете: «Это преимущество экспериментального метода, и если да, то на каком этапе экспериментального процесса рак излечивается? Или это преимущество науки как социального процесса, и если да, опирается ли оно на искреннее желание ученых победить болезнь, или они могут преследовать собственные интересы?» В идеале это уводит вас от хороших или плохих эмоций в сторону обнаружения путаницы и нехватки обоснований.</p><p>Подводя итог, вы <emphasis>действительно</emphasis> избегаете счастливой спирали смерти, если:</p><p>разбиваете Великую Идею на части;</p><p>относитесь к каждой дополнительной детали как к обременительной;</p><p>размышляете о конкретных звеньях причинно-следственной связи, а не о хороших или плохих эмоциях;</p><p>не прокручиваете бесконечно доказательства в голове; и</p><p>не подпитываете радость утверждениями, неверность которых «нельзя <emphasis>доказать</emphasis>»;</p><p>но <emphasis>не</emphasis> тем, что:</p><p>отказываетесь слишком сильно чем-то восхищаться;</p><p>ведете предвзятый поиск негативных моментов, пока снова не почувствуете себя несчастным; или</p><p>насильно запихиваете идею в безопасный ящик.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ln/resist_the_happy_death_spiral/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>108. Некритическая сверхкритичность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Время от времени можно увидеть, как люди спорят о том, является ли атеизм «религией». Как я упоминаю в другом месте, в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/lf/purpose_and_pragmatism/">«Цели и прагматизме»</a>, спор о значении слова почти всегда означает, что вы упустили из виду исходный вопрос. С чего вообще может начаться такой спор?</p><p>Атеист разглагольствует, обвиняя «религию» в инквизиции, крестовых походах и различных конфликтах с исламом или внутри него. Верующий может ответить: «Но атеизм — это тоже религия, ведь у вас тоже есть убеждения о Боге; вы верите, что Бога нет». Тогда атеист парирует: «Если атеизм — это религия, то неколлекционирование марок — это хобби», и спор разгорается.</p><p>Или верующий может возразить: «Но не меньшие ужасы творил Сталин, который был атеистом и закрывал церкви во имя атеизма; следовательно, вы неправы, возлагая вину за насилие на религию». Тут у атеиста может возникнуть искушение ответить уловкой <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/No_true_Scotsman">«Ни один истинный шотландец»,</a> заявив: «Религией Сталина был коммунизм». Верующий на это отвечает: «Если коммунизм — это религия, то фэндом „Звёздных войн“ — это правительство», и спор разгорается.</p><p>Стоит ли определять «религиозного» человека как того, у кого есть определённое мнение о существовании хотя бы одного бога — например, кто оценивает вероятность существования Зевса ниже 10% или выше 90%? Или же «религиозным» нужно считать того, у кого есть положительное убеждение (скажем, вероятность выше 90%) в существовании хотя бы одного бога? В первом случае Сталин был «религиозен», во втором — «нерелигиозен».</p><p>Но это в корне неверный взгляд на проблему. Что вы на самом деле хотите узнать — о чём изначально и шёл спор, — так это почему в определённые моменты человеческой истории огромные группы людей подвергались массовым убийствам и пыткам, якобы во имя какой-то идеи. Переопределение слова никак не изменит исторические факты.</p><p>Коммунизм был сложной катастрофой, и, возможно, здесь нет единого <emphasis>«почему»</emphasis>, единого критического звена в причинно-следственной связи. Но если бы мне пришлось указать на первородную ошибку, это было бы... впрочем, пусть Бог скажет это за меня:</p><p>Если брат твой, сын отца твоего или матери твоей, или сын твой, или дочь твоя, или жена, которую ты обнимаешь, или твой самый близкий друг станет тайно подговаривать тебя, говоря: «Пойдём и будем служить иным богам», которых не знал ни ты, ни твои предки, богам народов, окружающих вас, близких к тебе или далёких, в любом конце земли, то не соглашайся с ним, <strong>не слушай его</strong>; не жалей его, не щади его и не скрывай его вины. Нет, <strong>убей его</strong>; твоя рука первая должна подняться на него, чтобы предать его смерти, а затем руки всего остального народа. Побей его камнями до смерти, ибо он пытался отвратить тебя от Яхве, Бога твоего.</p><p>— Второзаконие 13:7–11, выделение добавлено</p><p>Такое же правило Сталин установил для коммунизма, а Гитлер — для нацизма: если твой брат пытается объяснить тебе, в чём Маркс неправ, если твой сын пытается доказать тебе, что евреи не замышляют мировое господство, то не спорь с ним и не приводи свои доказательства, не проводи воспроизводимые эксперименты и не изучай историю, но немедленно сдай его в тайную полицию.</p><p>Я предположил, что один из ключей к сопротивлению аффективной спирали смерти — это принцип «обременительных деталей»: нужно просто <emphasis>не забывать</emphasis> подвергать сомнению конкретные детали каждого нового приятного утверждения о Великой Идее. (Это не банальный совет. Люди часто забывают делать это, даже когда слушают футуролога, рисующего удивительно подробные картины чудес завтрашнего дня, не говоря уже о тех случаях, когда они думают о своей самой любимой идее.) Это не избавило бы от эффекта ореола, но, хочется надеяться, снизило бы резонанс ниже уровня критичности, так что одно приятное на слух утверждение порождало бы в среднем менее 1,0 новых приятных утверждений.</p><p>Диаметрально противоположный этому совет, который переводит эффект ореола в <emphasis>сверх</emphasis>критический режим, — это когда кажется неправильным спорить против <emphasis>любого</emphasis> положительного утверждения о Великой Идее. Политика — убийца разума. Аргументы — это солдаты. Как только вы понимаете, на чьей вы стороне, вы обязаны поддерживать все благоприятные заявления и оспаривать все неблагоприятные. Иначе это выглядит как пособничество врагу или удар в спину своим друзьям.</p><p>Если...</p><p>...вы чувствуете, что возразить кому-то, кто делает ошибочное, но приятное заявление в пользу эволюции, означало бы оказать пособничество креационистам;</p><p>...вам кажется, будто вы получаете духовные баллы за каждое доброе слово о Боге, а споры об этом помешают вашим отношениям с Богом;</p><p>...у вас есть чёткое ощущение, что другие люди в комнате невзлюбят вас за то, что вы «не поддерживаете наших ребят», если вы выступите против очередной войны;</p><p>...за любые слова против коммунизма вас <strikethrough>побивают камнями</strikethrough> расстреливают;</p><p>...тогда аффективная спираль смерти перешла в сверхкритическое состояние. Теперь это Суперсчастливая спираль смерти.</p><p>Не религия как таковая является ключевой категорией применительно к нашему исходному вопросу: «Что порождает бойню?» <a l:href="http://richardcarrier.blogspot.com/2007/01/defining-supernatural.html">Лучшее разграничение, которое я слышал,</a> между «сверхъестественным» и «натуралистическим» мировоззрениями состоит в том, что сверхъестественное мировоззрение утверждает существование онтологически базовых ментальных субстанций, таких как духи, в то время как натуралистическое сводит ментальные явления к нементальным составляющим. Фокусироваться на этом как на источнике проблемы — значит признавать религиозную исключительность. Сверхъестественные утверждения стоит выделять, потому что они всегда оказываются неверными по весьма фундаментальным причинам. Но это всё равно лишь одна из разновидностей ошибок.</p><p>Аффективная спираль смерти может зарождаться вокруг сверхъестественных верований — особенно монотеизмов, на вершине которых стоит Суперсчастливый Агент, определяемый главным образом тем, что он соглашается с любым приятным утверждением о нём; особенно вокруг мем-комплексов, развившихся достаточно, чтобы угрожать сверхъестественными карами за неверие. Но спираль смерти может также начаться вокруг политического нововведения, харизматичного лидера, веры в расовое предназначение или экономической гипотезы. Урок истории состоит в том, что аффективные спирали смерти опасны независимо от того, замешано ли в них сверхъестественное. Религия как класс ошибок не является чем-то настолько особенным, чтобы быть ключевой проблемой.</p><p>Сэм Харрис подошёл ближе к сути, когда указал обвиняющим перстом на <emphasis>веру.</emphasis> Если вы не возлагаете надлежащее бремя доказывания на абсолютно каждое дополнительное приятное утверждение, аффективный резонанс запускается <emphasis>очень</emphasis> легко. Посмотрите на бедных ньюэйджеров. Христианство выработало защиту от критики, отстаивая чудеса веры; ньюэйджеры же культурно унаследовали кэшированную мысль о том, что вера — это благо, но у них нет исключающего священного писания христианства, способного не допускать конкурирующие мемы. В итоге ньюэйджеры оказываются в счастливых спиралях смерти вокруг звёзд, деревьев, магнитов, диет, заклинаний, единорогов...</p><p>Но аффективная спираль смерти становится куда более смертоносной после того, как критика превращается в грех, оплошность или преступление. В этом мире есть вещи, заслуживающие величайшей похвалы, и нельзя <emphasis>категорически</emphasis> утверждать, будто восхваление сверх определённого предела запрещено. Но <emphasis>никогда</emphasis> не бывает Идеи настолько истинной, чтобы критика любого поддерживающего её аргумента считалась предосудительной. Никогда. Никогда-преникогда, во веки веков. <emphasis>Вот это</emphasis> — категорично. Подавляющее большинство возможных убеждений в нетривиальном пространстве ответов ложны, и точно так же подавляющее большинство возможных <emphasis>поддерживающих аргументов</emphasis> в пользу истинного убеждения тоже ложны, и даже самая счастливая идея не способна этого изменить.</p><p>И отвечать на критику насилием — трижды ультра-запрещено. В человеческом искусстве рациональности есть очень немного предписаний, не допускающих никаких «если», «но» или лазеек. Это — одно из них. На плохой аргумент отвечают контраргументом. Не пулей. Никогда. Никогда-преникогда, во веки веков.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lo/uncritical_supercriticality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>109. Испарительное охлаждение групповых убеждений.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Первые исследователи культов к своему удивлению обнаружили, что, когда культы сталкиваются с серьезным потрясением — пророчество не сбывается, вскрывается моральный изъян основателя, — они часто выходят из кризиса еще более сильными, а их вера и фанатизм только крепнут. Свидетели Иеговы на основе библейских расчетов назначили Армагеддон на 1975 год; 1975 год пришел и ушел. Юнарианский культ, процветающий и по сей день, пережил <a l:href="http://www.has.vcu.edu/wrs/profiles/UnariusAcademyOfScience.htm">неприбытие межгалактического космического флота</a> 27 сентября 1975 года.</p><p>Почему групповое убеждение становится <emphasis>сильнее</emphasis> после столкновения с сокрушительными опровержениями?</p><p>Общепринятая интерпретация этого феномена основана на когнитивном диссонансе. Когда люди совершили «необратимые» поступки во имя веры — раздали все свое имущество в ожидании приземления тарелок, — они просто не могут признать, что ошибались. Удар по их вере вызывает сильнейший когнитивный диссонанс; чтобы справиться с потрясением, они вынуждены искать подкрепляющие мысли и в результате становятся еще более фанатичными. Согласно этой трактовке, рост группового фанатизма является следствием роста фанатизма индивидуального.</p><p>Как-то раз я рассматривал Java-апплет, демонстрирующий <a l:href="http://www.colorado.edu/physics/2000/bec/evap_cool.html">использование испарительного охлаждения для получения конденсата Бозе — Эйнштейна</a>, и мне пришло в голову, что к росту фанатизма может приводить совершенно иная сила. При испарительном охлаждении вокруг скопления горячих атомов создается потенциальный барьер. Тепловая энергия по своей сути статистична — не все атомы движутся с одинаковой скоростью. Кинетическая энергия любого конкретного атома меняется при столкновении с другими атомами. Если вы установите потенциальный барьер лишь чуть выше средней тепловой энергии, случайным образом у некоторых атомов кинетическая энергия окажется достаточно высокой, чтобы вырваться из ловушки. Когда необычайно быстрый атом улетает, он уносит с собой необычайно большое количество кинетической энергии, и средняя энергия снижается. Группа становится существенно холоднее, чем окружающий ее потенциальный барьер. <a l:href="http://www.colorado.edu/physics/2000/bec/evap_cool.html">Игра с этим Java-апплетом</a> поможет прояснить этот процесс.</p><p>В классической книге Фестингера, Рикена и Шэхтера <emphasis>«Когда пророчество не сбывается»</emphasis> один из членов культа вышел за дверь сразу после того, как летающая тарелка не приземлилась.<sup>1</sup> Кто теряет терпение и уходит <emphasis>первым</emphasis>? <emphasis>Среднестатистический</emphasis> адепт? Или относительно более скептически настроенный участник, который раньше мог выступать в роли голоса разума и сдерживать более фанатичных членов?</p><p>После того как члены группы с наибольшей «кинетической энергией» уходят, все дальнейшие дискуссии будут вестись между крайними фанатиками с одной стороны и чуть менее крайними фанатиками с другой, а групповой консенсус окажется где-то «посередине».</p><p>А в чем же тогда аналогия с коллапсом при образовании конденсата Бозе — Эйнштейна? Ну, на самом деле нет нужды заходить в этой аналогии так далеко. Но вы, возможно, помните, что я использовал аналогию с цепной реакцией деления для аффективной спирали смерти: когда группа изгоняет все свои голоса умеренности, оставшиеся люди подстегивают друг друга и подавляют инакомыслие, из-за чего средний уровень фанатизма внутри группы может возрасти. (Никакой термодинамической аналогии здесь нет, если только кто-нибудь не создаст ядерную бомбу, которая взрывается при охлаждении.)</p><p>Когда сторонникам объективизма стало известно о многолетнем романе Айн Рэнд с Натаниэлем Бранденом, значительная часть объективистов откололась и последовала за Бранденом, начав отстаивать «открытую систему» объективизма, не связанную столь жестко с личностью Айн Рэнд. Кто же остался с Айн Рэнд даже после того, как разразился скандал? Те, кто <emphasis>очень, очень</emphasis> сильно в нее верил — и, возможно, часть колеблющихся, которые после ухода сторонников умеренности слышали аргументы только с одной стороны. Этим можно объяснить, почему Институт Айн Рэнд, как сообщается, стал после раскола более фанатичным, чем первоначальное ядро объективистов под руководством Брандена и Рэнд.</p><p>Несколько лет назад я состоял в рассылке трансгуманистов, где небольшая группа сторонников «социал-демократического трансгуманизма» ядовито оскорбляла каждого либертарианца в списке. Большинство либертарианцев покинули рассылку, а большинство остальных перестали писать. В результате оставшаяся группа существенно сдвинулась влево. Было ли это сделано намеренно? Скорее всего, нет, поскольку я сомневаюсь, что зачинщики так хорошо знали психологию. (К слову, я не припомню, чтобы аналогия с испарительным охлаждением встречалась где-то еще, хотя это не значит, что ее никто не замечал ранее.) В лучшем случае они могли думать о том, как стать «крупной рыбой в маленьком пруду».</p><p>Это одна из причин, почему важно иметь предвзятость в пользу терпимости к инакомыслию. Подождите еще значительное время <emphasis>после</emphasis> того, как изгнание члена из группы покажется вам оправданным, прежде чем сделать это на самом деле. Если вы избавитесь от прежних крайних элементов, позиция группы сместится, и чудаком станет кто-то другой. Если вы изгоните и его, вы окажетесь на верном пути к тому, чтобы превратиться в конденсат Бозе — Эйнштейна и... ну, взорваться.</p><p>Обратная сторона медали: Томас Кун считал, что наука, прежде чем начать приносить реальные результаты, должна выработать «парадигму» с общим техническим языком, исключающим посторонних. На этапе становления науки, по мнению Куна, ее приверженцы прикладывают огромные усилия, чтобы сделать свои труды понятными для сторонних ученых. Но (согласно Куну) наука может достичь реального прогресса как техническая дисциплина лишь тогда, когда она отказывается от требования доступности для непосвященных, а ученые, работающие в рамках парадигмы, при общении друг с другом исходят из того, что собеседник уже знаком со значительным объемом специального материала. По сравнению с тем, что обычно говорят о понимании науки широкой общественностью, это звучит цинично, но я определенно вижу здесь рациональное зерно.</p><p>Моя собственная теория интернет-модерации заключается в том, что для начала живого обсуждения необходимо быть готовым отсеивать троллей и спам. Более того, если вы хотите, чтобы дело двигалось, вам нужно быть готовым исключать из технических рассылок даже доброжелательных, но технически не подкованных людей. По-настоящему открытое обсуждение в интернете быстро деградирует. Согласно этой теории, вам следует остерегаться изгнания именно <emphasis>красноречивых</emphasis> троллей — они выполняют скрытую функцию, легитимизируя менее радикальные разногласия. Однако таких красноречивых троллей не должно быть слишком много, иначе они начнут спорить друг с другом или доминировать в обсуждениях. Если в сообществе есть хотя бы один человек на роли известного Парня, Который Не Согласен Вообще Ни С Чем, то любой, кто выскажет более разумное и умеренное возражение, уже не будет выглядеть единственным торчащим гвоздем. На практике эта теория интернет-модерации, возможно, показала себя не лучшим образом, так что отнеситесь к ней со здоровой долей скептицизма.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lr/evaporative_cooling_of_group_beliefs/">*</a></p><p>1. Леон Фестингер, Генри Рикен и Стэнли Шехтер, <emphasis>«Когда пророчество не сбывается: социально-психологическое исследование современной группы, предсказавшей гибель мира»</emphasis> (Harper-Torchbooks, 1956).</p></section>
<section>
<title><p>110. Когда никто не смеет призывать к сдержанности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как-то утром я встал с постели, включил компьютер, и мой почтовый клиент Netscape автоматически загрузил панель новостей за день. В тот конкретный день новость заключалась в том, что два угнанных самолета врезались во Всемирный торговый центр.</p><p>Вот мои первые три мысли, по порядку:</p><p><emphasis>Похоже, я и правда живу в Будущем.</emphasis></p><p><emphasis>Слава богу, не ядерный удар.</emphasis></p><p>а затем</p><p><emphasis>Чрезмерная реакция на это окажется в десять раз хуже самого события.</emphasis></p><p>Оценка «в десять раз хуже» оказалась колоссальным преуменьшением. Даже я не предполагал, насколько плохо всё обернется. В этом и заключается сложность пессимизма: <emphasis>действительно трудно</emphasis> опустить планку ожиданий настолько, чтобы приятно удивляться так же часто и сильно, как и неприятно.</p><p>Тем не менее, я сразу понял, что все вокруг будут твердить, насколько это ужасное и чудовищное событие, и никто не осмелится стать голосом сдержанности, голосом соразмерного ответа. В первое время после 11 сентября считалось, что погибло шесть тысяч человек. Любого политика, который посмел бы сказать: «6000 смертей — это всего лишь одна восьмая ежегодных жертв автомобильных аварий в США», попросили бы уйти в отставку в тот же час.</p><p>Нет, 11 сентября не было хорошим днем. Но если <emphasis>каждый</emphasis> получает очки одобрения за то, что подчеркивает, как ему больно, и <emphasis>никто</emphasis> не смеет призвать к сдержанности при выборе силы ответного удара, то реакция неизбежно превысит соразмерный уровень — каким бы этот соразмерный уровень ни был.</p><p>Это еще более темное зеркало спирали счастливой смерти — спираль ненависти. Любой, кто нападает на Врага, — патриот; а всякий, кто пытается препарировать хотя бы одно негативное утверждение о Враге, — предатель. Но точно так же, как подавляющее большинство сложных утверждений ложны, подавляющее большинство негативных вещей, которые можно сказать о ком угодно, даже о худшем человеке в мире, не соответствуют действительности.</p><p>Думаю, лучшим примером здесь служит фраза: «угонщики-смертники были трусами». Проявите хоть немного здравого смысла! Чтобы добровольно направить самолет в здание, требуется определенное мужество. В списке их грехов трусости точно не значилось. Но, видимо, любая гадость, сказанная в адрес террориста, какой бы глупой она ни была, обязана быть правдой. Получил бы я еще больше очков одобрения, если бы обвинил «Аль-Каиду» в убийстве Джона Ф. Кеннеди? Или, может, если бы я обвинил их в сталинизме? Серьезно, <emphasis>трусость?</emphasis></p><p><emphasis>Да,</emphasis> то, что угонщики 11 сентября не были трусами, действительно важно. И не только для понимания реальной психологии врага. Ущерб от спиралей ненависти попросту слишком велик. Слишком опасно, когда в мире существует хоть какая-то мишень — будь то евреи или Адольф Гитлер, — в отношении которой <emphasis>негативные суждения</emphasis> оказываются важнее <emphasis>точных фактов</emphasis>.</p><p>Когда вооруженные силы насчитывают тысячи самолетов и сотни тысяч тяжело вооруженных солдат, стоит задуматься о том, что сама иммунная система способна нанести больше ущерба, чем девятнадцать парней и четыре гражданских самолета. США потратили миллиарды долларов и тысячи жизней солдат, выстрелив себе в ногу гораздо эффективнее, чем любая террористическая группировка могла только мечтать.</p><p>Если бы США полностью проигнорировали теракт 11 сентября — просто пожали плечами и отстроили здания заново — это было бы лучше, чем реальный ход истории. Но в политическом плане такого варианта не существовало. Даже если кто-то в глубине души и догадывался, что реакция иммунной системы нанесет больше вреда, чем сама болезнь, у американских политиков не оставалось иного способа сохранить карьеру, кроме как покорно шагнуть в ловушку «Аль-Каиды». Всякий, кто требует более жесткого ответа, — патриот. Всякий, кто препарирует патриотические утверждения, — предатель.</p><p>Поначалу звучали и более разумные реакции на 11 сентября, чем я ожидал. Помню, как один конгрессмен — уже не помню кто — сказал перед камерами: «Мы забыли, что первейшая цель правительства — это не экономика и не здравоохранение, а защита страны от нападения». У меня глаза округлились: политик смог сказать что-то, что не было лампочкой для аплодисментов. Эмоциональный шок, должно быть, был невероятно силен, если конгрессмен сказал нечто настолько... настоящее.</p><p>Но уже через пару дней подлинный шок прошел, и забота об имидже вернула себе полный контроль над политическим дискурсом. Затем спираль эскалации захватила власть целиком. Как только сдержанность становится чем-то немыслимым, независимо от того, с чего начинался дискурс, уровень ярости и глупости со временем может только расти.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ls/when_none_dare_urge_restraint/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>111. Эксперимент «Пещера разбойников».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Задумывались ли вы когда-нибудь в детстве, не преследует ли ваш дурацкий «летний лагерь» какую-то сложную скрытую цель — скажем, что все это был научный эксперимент, а «вожатые» на самом деле были исследователями, наблюдавшими за вашим поведением?</p><p>Вот и я нет.</p><p>Но мы стали бы куда бóльшими параноиками, если бы прочитали книгу <a l:href="http://psychclassics.yorku.ca/Sherif/">«Межгрупповой конфликт и сотрудничество: Эксперимент "Пещера разбойников"»</a> Шерифа, Харви, Уайта, Худа и Шериф.<sup>1</sup> В этом исследовании подопытными — прошу прощения, «отдыхающими» — были 22 мальчика, переходивших из пятого класса в шестой, отобранных из 22 разных школ Оклахома-Сити, из благополучных протестантских семей среднего класса, хорошо учившихся, с медианным IQ 112. Они были настолько хорошо социально адаптированы и похожи друг на друга, насколько исследователям вообще удалось подобрать.</p><p>Эксперимент, проведенный в атмосфере растерянности после Второй мировой войны, был призван исследовать причины — и возможные способы урегулирования — межгрупповых конфликтов. Как они собирались разжечь конфликт, чтобы его изучить? Что ж, 22 мальчиков разделили на две группы по 11 человек, и —</p><p>— и этого оказалось вполне достаточно.</p><p>Первоначальный план исследователей предполагал проведение эксперимента в три этапа. На первом этапе каждая группа обживалась на месте, не подозревая о существовании другой. Ближе к концу первого этапа группы должны были постепенно узнать друг о друге. На втором этапе серия соревнований и конкурсов с призами должна была столкнуть группы лбами.</p><p>Насчет второго этапа они могли бы и не утруждаться. Враждебность возникла почти в тот самый момент, когда группы узнали о существовании друг друга: они пользуются <emphasis>нашим</emphasis> лагерем, <emphasis>нашей</emphasis> бейсбольной площадкой. При первой же встрече группы принялись осыпать друг друга оскорблениями. Они дали себе названия — «Гремучие змеи» и «Орлы» (им не нужны были названия, пока они оставались единственной группой в лагере).</p><p>Когда, согласно заранее утвержденной процедуре эксперимента, были объявлены состязания и призы, соперничество между группами накалилось до предела. Первые два дня в играх еще проявлялось спортивное благородство, но оно быстро сошло на нет.</p><p>«Орлы» украли и сожгли флаг «Гремучих змей». «Змеи» совершили налет на хижину «Орлов» и украли джинсы их лидера, которые на следующий день выкрасили в оранжевый цвет и носили как знамя с надписью «Последний из Орлов». «Орлы» предприняли ответный налет на «Змей», переворачивая кровати и разбрасывая грязь. Затем они вернулись в свою хижину, где забаррикадировались и приготовили оружие (носки, набитые камнями) на случай ответного штурма. После того как «Орлы» выиграли последнее состязание, запланированное на втором этапе, «Змеи» ворвались в их хижину и украли призы. Это переросло в драку, которую персоналу пришлось остановить из опасения травм. «Орлы», пересказывая эту историю друг другу, превратили всю эту историю в триумфальную победу — якобы они гнали «Змей» «больше половины пути обратно до их хижины» (на самом деле нет).</p><p>У каждой группы сложился негативный стереотип о «Них» и контрастирующий с ним позитивный стереотип о «Нас». «Змеи» отчаянно ругались. «Орлы» после победы в одной из игр пришли к выводу, что они выиграли благодаря своим молитвам, а «Змеи» проиграли, потому что постоянно сквернословили. Сами «Орлы» решили вообще отказаться от бранных слов. Они также решили, что раз «Змеи» постоянно ругаются, разумнее будет с ними не разговаривать. «Орлы» создали себе образ благовоспитанных и добродетельных; «Змеи» же сформировали образ грубых и крутых ребят.</p><p>Члены групп зажимали носы, когда мимо проходили представители соперников.</p><p>На третьем этапе исследователи попытались снизить напряженность между двумя группами.</p><p>Простой контакт (нахождение рядом без соревнований) не снизил напряженность. Совместное участие в приятных мероприятиях — например, запуск фейерверков на День независимости — тоже не помогло; напротив, все переросло в битву едой.</p><p>Хотите угадать, что <emphasis>действительно</emphasis> сработало?</p><p>(Место для спойлера . . .)</p><p>Мальчикам сообщили, что во всем лагере может закончиться вода из-за таинственной неисправности в водопроводе — возможно, по вине вандалов. (Внешний враг — один из старейших трюков в истории.)</p><p>Территорию между лагерем и резервуаром должны были осмотреть четыре поисковых отряда. (Изначально эти поисковые отряды были однородными — каждый состоял из членов только одной группы.) Если ничего не обнаружится, все отряды должны были встретиться у бака для воды. Поскольку ничего найдено не было, группы встретились у бака и сами убедились, что из крана не течет вода. Обе группы мальчиков обсудили, в чем может быть проблема, постучали по стенкам бака, нашли лестницу наверх, убедились, что бак полон, и наконец обнаружили мешок, застрявший в водопроводном кране. Все мальчики собрались вокруг крана, чтобы прочистить его. Предложения посыпались от членов обеих групп, и ребята с обеих сторон пытались воплотить их в жизнь.</p><p>Когда кран наконец прочистили, «Змеи», у которых были фляжки, не возражали против того, чтобы «Орлы» набрали воду первыми (у «Орлов» фляжек с собой не было). Не прозвучало ни одного оскорбления, даже привычного «Дамы вперед».</p><p>Это не положило конец соперничеству окончательно. На следующее утро случилась еще одна битва едой, сопровождавшаяся взаимными оскорблениями. Но еще несколько общих задач, требовавших совместных усилий обеих групп — например, завести заглохший грузовик, — сделали свое дело. В конце поездки «Змеи» потратили 5 долларов, выигранных в конкурсе по бросанию бобов, чтобы купить молочные коктейли для всех мальчиков из обеих групп.</p><p>Эксперимент «Пещера разбойников» иллюстрирует психологию племен охотников-собирателей, отголоски которой доносятся до нас сквозь века, так безупречно, как ни один другой эксперимент, когда-либо придуманный социальными науками.</p><p>Любое сходство с современной политикой — лишь плод вашего воображения.</p><p>(Иногда мне кажется, что вторая по значимости потребность человечества — это суперзлодей. Пожалуй, изберу это поприще, когда закончу со своей нынешней работой.)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lt/the_robbers_cave_experiment/">*</a></p><p>1. Музафер Шериф и др., “Study of Positive and Negative Intergroup Attitudes Between Experimentally Produced Groups: Robbers Cave Study”, неопубликованная рукопись (1954).</p></section>
<section>
<title><p>112. Каждое Дело стремится стать культом.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Кейд Метц из <emphasis>The Register</emphasis> <a l:href="http://www.theregister.co.uk/2007/12/04/wikipedia_secret_mailing/">недавно</a> <a l:href="http://www.theregister.co.uk/2007/12/06/wikipedia_and_overstock/">заявил</a>, что секретный список рассылки топ-администраторов Википедии стал одержим баном всех критиков и возможных критиков Википедии. Включая бан продуктивного пользователя после того, как один из администраторов — исключительно <emphasis>из-за</emphasis> этой продуктивности — уверился, что пользователь — шпион, подосланный <emphasis>Wikipedia Review.</emphasis> И что верхушка Википедии сплотила ряды, чтобы защитить своих. (Я сам пока не проверял эти утверждения. Спасибо за наводку <a l:href="http://postbiota.org/pipermail/tt/2007-December/001947.html">Ойгену Лейтлю</a>.)</p><p>Кроется ли какой-то глубокий нравственный изъян в стремлении систематизировать мировые знания, который неизбежно сводит с ума сторонников этого Дела? Возможно, только люди с врожденными тоталитарными наклонностями будут пытаться стать мировым авторитетом во всем —</p><p>Внимание: ошибка соответствия! (Ошибка соответствия: вывод о личных склонностях человека на основе поведения, которое можно полностью объяснить ситуацией, в которой оно происходит. Когда мы видим, как кто-то пинает торговый автомат, мы думаем, что это «агрессивный человек», но когда мы сами пинаем автомат, это потому, что автобус опоздал, поезд ушел раньше времени, а автомат сожрал наши деньги.) Если обвинения в адрес Википедии справедливы, они объясняются <emphasis>обычной</emphasis> человеческой природой, а не <emphasis>исключительной</emphasis> человеческой природой.</p><p>Деление на «своих» и «чужих» — часть обычной человеческой природы. То же касается радостных спиралей смерти и спиралей ненависти. Благородному Делу не нужен глубокий скрытый изъян, чтобы его приверженцы сплотились в сектантскую ингруппу. Достаточно того, чтобы сторонники были людьми. Всё остальное следует естественным образом, как распад по умолчанию — словно продукты, портящиеся в холодильнике после отключения электричества.</p><p>Точно так же, как любая разность температур стремится выровняться, а любая компьютерная программа стремится превратиться в нагромождение ситуативных заплаток, каждое Дело <emphasis>хочет</emphasis> стать культом. Это высокоэнтропийное состояние, к которому стремится система, аттрактор в человеческой психологии. И это может быть никак не связано с тем, насколько благородным Дело является на самом деле. Можно подумать, что Благородное Дело должно распространить свое благородство на все аспекты жизни связанных с ним людей — что его сторонники будут менее восприимчивы к статусным играм, предвзятости «свой — чужой», аффективным спиралям и лидерам-божествам. Но вера в одну истинную идею не отключит эффект ореола. Благородное дело не сделает своих сторонников кем-то большим, чем просто люди. Существует множество плохих идей, способных причинить массу вреда, — но дело здесь не обязательно в них.</p><p>Любая группа людей с необычной целью — хорошей, плохой или глупой — будет тяготеть к аттрактору культа, если только не будет прилагать постоянных усилий для сопротивления этому. Вы можете поддерживать в доме прохладу, когда на улице жарко, но для этого кондиционер должен работать постоянно, и как только вы отключите электричество — сдадитесь в борьбе с энтропией — всё вернется к «норме».</p><p>Был один известный случай, когда группа, приобретшая черты полукульта, сделала своим лозунгом «Рациональность! Разум! Объективная реальность!» (Об этом подробнее позже.) Навешивание на Великую Идею ярлыка «рациональность» защитит вас не больше, чем вывеска над домом с надписью «Холод!». Вам всё равно придется включать кондиционер — расходовать необходимое количество энергии в единицу времени, чтобы обратить вспять естественное скатывание к культовости. Поклонение рациональности не сделает вас здравомыслящим, точно так же как поклонение гравитации не научит вас летать. Вы не можете разговаривать с термодинамикой и не можете молиться теории вероятностей. Вы можете <emphasis>использовать</emphasis> их, но не можете вступить в них, как в ингруппу.</p><p>Культовость — это количественная характеристика, а не качественная. Вопрос не в том, «культ — да или нет?», а в том, «сколько в этом культовости и где?». Даже в Науке, которая являет собой архетип Истинно и По-настоящему Благородного Дела, мы можем без труда указать на текущие рубежи войны с энтропией культа, где линия фронта то наступает, то отступает. С большей ли вероятностью журналы примут статью за авторством известного ученого или неизвестного автора из известного института по сравнению с неизвестным автором из неизвестного института? Какая часть убежденности держится на авторитете, а какая — на эксперименте? Какие журналы используют «слепое» рецензирование и насколько оно эффективно?</p><p>Я привожу этот пример вместо стандартных туманных обвинений в духе «ученые закрыты для новых идей», потому что он наглядно показывает <emphasis>линию фронта</emphasis> — место, где человеческую психологию активно теснят, где накопленная энтропия культа выкачивается наружу. (Разумеется, это требует выделения некоторого количества побочного тепла.)</p><p>Это эссе — не каталог методов активного противодействия культовости. О некоторых таких методах я уже рассказывал раньше, о других расскажу позже. <emphasis>Здесь</emphasis> я лишь хочу указать на то, что благородство Дела не означает, что вы можете прилагать хотя бы на йоту <emphasis>меньше</emphasis> усилий для сопротивления аттрактору культа. И если вы можете указать на существующие линии фронта, это не значит, что вы признаете свое Благородное Дело недостойным. Вы можете подумать, что если бы вопрос стоял «Культ, да или нет?», вы были бы обязаны ответить «Нет», иначе вы предали бы свое любимое Дело. Но это всё равно что делить двигатели на «со стопроцентным КПД» и «неэффективные» вместо того, чтобы измерять потери.</p><p>Напротив, если вы верите, что именно врожденная порочность тех Других Глупых Дел сбила их с пути, если вы смеетесь над глупостью «жертв сект», если вы думаете, что культы возглавляют и населяют мутанты, то вы не станете прилагать необходимых усилий для борьбы с энтропией — для того, чтобы сопротивляться тому, чтобы быть просто человеком.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lv/every_cause_wants_to_be_a_cult/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>113. Хранители истины.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В адрес рационалистов порой звучит критика: «Инквизиция ведь тоже думала, что <emphasis>она</emphasis> обладает истиной! Очевидно, что вся эта история с «истиной» опасна».</p><p>На это есть множество очевидных ответов, например: «Если вы думаете, что обладание истиной <emphasis>давало бы</emphasis> вам право пытать и убивать, вы совершаете ошибку, которая не имеет никакого отношения к эпистемологии». Или: «Кстати, то историческое утверждение об инквизиции, которое вы только что сделали, — оно-то истинно?»</p><p>Обратная глупость — это не ум: «Если ваш компьютер перестал работать, нельзя сделать вывод, будто вся система в корне неверна и вам нужен новый компьютер без процессора AMD и видеокарты ATI... пусть даже в вашей нынешней неработающей системе всё это есть. Возможно, вам просто нужен новый кабель питания». Чтобы прийти к неверному выводу, достаточно сделать лишь один неверный шаг, а вовсе не ошибаться на каждом шагу. Инквизиторы верили, что 2 + 2 = 4, но не это было источником их безумия. Может быть, и эпистемологический реализм тут ни при чём?</p><p>Звучит правдоподобно, что если бы инквизиция состояла из релятивистов, заявляющих, что ничто не истинно и ничто не имеет значения, у них было бы поменьше энтузиазма для пыток. Но у них было бы меньше энтузиазма и после лоботомии. Думаю, это вполне справедливая аналогия.</p><p>И всё же... я полагаю, что отношение инквизиции к истине сыграло свою роль. Инквизиция верила, что истина существует и что она важна; что ж, Ричард Фейнман верил в то же самое. Но инквизиторы не были Искателями Истины. Они были её <emphasis>Хранителями.</emphasis></p><p>Однажды я наткнулся на довод (источник уже не найду), что ключевым компонентом <emphasis>духа времени</emphasis> является то, где он помещает свои идеалы: в будущем или в прошлом. Почти все культуры до эпохи Просвещения верили в грехопадение — в то, что когда-то в далёком прошлом всё было идеально, но затем случилась катастрофа, и с тех пор мир медленно катится по наклонной:</p><p>В те времена, когда жизнь на Земле была полна... Люди любили друг друга и не знали, что это называется «любовью к ближнему». Они никого не обманывали и не знали, что они «люди, достойные доверия». Они были надежны и не знали, что это «честность». Они жили свободно, делясь друг с другом, и не знали, что они «щедры». По этой причине деяния их не были описаны. Они не оставили истории.</p><p>— <emphasis>«Путь Чжуан-цзы»</emphasis>, пер. <a l:href="http://books.google.com/books?id%3dLDOCZPyg2MQC%26pg%3dPA76%26vq%3dxii%26dq%3d%22chuang%2btzu%22%2bdeeds%2bhistory%26sig%3dgovZRcDAVbAQdvi2cf7u2Svce2A">Томаса Мертона</a><sup>1</sup></p><p>Идеального золотого века в прошлом, согласно всем антропологическим данным, никогда не существовало. Но культура, которая видит жизнь неуклонно катящейся по наклонной, разительно отличается от культуры, в которой можно достичь невиданных ранее высот.</p><p>(Я говорю «культура», а не «общество», поскольку в одном обществе может уживаться несколько субкультур.)</p><p>Можно было бы сказать, что различие, к примеру, между Ричардом Фейнманом и инквизицией состояло в том, что инквизиция считала, будто уже <emphasis>обладает</emphasis> истиной, тогда как Ричард Фейнман её <emphasis>искал</emphasis>. Но это не совсем так, ведь наверняка существовали истины, которыми, по собственному мнению, Фейнман тоже <emphasis>обладал</emphasis>. Например: «небо голубое» или «2 + 2 = 4».</p><p>Да, в науке фактически существуют определенные истины. Общую теорию относительности может опровергнуть какая-нибудь будущая физика — но явно не так, чтобы из этого следовало, будто Солнце вращается вокруг Юпитера; новая теория должна перенять успешные предсказания старой, а не противоречить им. Но эволюционная теория работает на более высоком уровне организации материи, чем атомы, и никакие новые открытия о кварках не опровергнут дарвинизм, клеточную теорию, атомную теорию в химии или сотню других блестящих открытий, истинность которых сегодня установлена вне <emphasis>разумных</emphasis> сомнений.</p><p>Являются ли они «абсолютными истинами»? Не в смысле обладания вероятностью ровно в 1,0. Но в этих случаях наука, по сути, считает, что уже нашла истину.</p><p>И всё же ученые не пытают тех, кто сомневается в атомной теории. Почему? Потому что они не считают, будто уверенность дает право на пытки? Ну да, в этом состоит <emphasis>внешнее</emphasis> различие; но почему ученые <emphasis>не</emphasis> верят в это?</p><p>Потому что химия не грозит сверхъестественным наказанием в виде вечных пыток за неверие в атомную теорию? Но мы снова уходим в рекурсию и спрашиваем: «Почему?» Почему химики <emphasis>не</emphasis> верят, что за неверие в атомную теорию попадают в ад?</p><p>Потому что научные журналы не опубликуют вашу статью, пока вы не предоставите надежные экспериментальные наблюдения ада? Но слишком многие ученые способны подавлять свой скептический рефлекс по собственному желанию. Почему же у химиков нет тайного культа, утверждающего, что не-химики попадут в ад, учитывая, что многие из них и так христиане?</p><p>Подобные вопросы не имеют простых односложных ответов. Но я бы утверждал, что <emphasis>один</emphasis> из факторов заключается в принятии <emphasis>продуктивной</emphasis> позиции по отношению к истине в противовес позиции <emphasis>оборонительной</emphasis>.</p><p>Когда вы Хранитель Истины, вы не можете сделать для неё ничего полезного, <emphasis>кроме</emphasis> как охранять её. Когда же вы пытаетесь получить Нобелевскую премию по химии, открывая следующий бензол или бакибол, тот, кто ставит под сомнение атомную теорию, кажется вам не столько угрозой вашему мировоззрению, сколько пустой тратой вашего времени.</p><p>Когда вы Хранитель Истины, всё, что вы можете делать, — это пытаться предотвратить неизбежное скатывание в энтропию, уничтожая всё, что отклоняется от Истины. Но если есть способ откачивать энтропию — производить новые истинные убеждения вместе с небольшим количеством рассеянного тепла, — то этот же самый насос может сохранять истину живой и без тайной полиции. В химии вы можете воспроизвести эксперименты и убедиться во всем сами — и это сохраняет драгоценную истину без всякого насилия.</p><p>И это не такая уж страшная угроза, если мы где-то совершим одну ошибку и ненадолго поверим в какую-нибудь неправду, — ведь <emphasis>завтра</emphasis> мы сможем вернуть утраченные позиции.</p><p>Но весь этот трюк работает только потому, что экспериментальный метод является «критерием качества», а не просто «критерием сравнения». Поскольку эксперименты могут восстановить истину без потребности в авторитете, они также могут <emphasis>опровергать</emphasis> авторитеты и создавать новые истинные убеждения там, где их раньше не существовало.</p><p>Там, где есть критерии качества, не являющиеся критериями сравнения, могут происходить <emphasis>изменения</emphasis>, которые будут <emphasis>улучшениями</emphasis>, а не <emphasis>угрозами.</emphasis> Там же, где есть <emphasis>только</emphasis> критерии сравнения, где нет возможности выйти за рамки авторитета, нет и способа разрешить разногласия между авторитетами. Разве что путём истребления. Побеждает тот, у кого пушки крупнее.</p><p>Я не пытаюсь предложить какую-то грандиозную всеобъемлющую однофакторную картину истории. Но я хочу указать на глубокое психологическое различие между тем, чтобы видеть главное дело своей жизни в <emphasis>защите, охране и сохранении</emphasis>, и тем, чтобы видеть его в <emphasis>открытии, созидании и улучшении</emphasis>. Куда указывает направление «вверх» на оси времени — в прошлое или в будущее? Это различие накладывает отпечаток на всё и пускает свои побеги повсюду.</p><p>Вот почему я всегда настаивал, например, что если вы собираетесь рассуждать об «этике ИИ», вам лучше говорить о том, как вы собираетесь <emphasis>улучшить</emphasis> текущее положение дел с помощью ИИ, а не просто о том, как не дать вещам пойти наперекосяк. Как только вы переходите на критерии простого сравнения, вы начинаете терять из виду свои идеалы — упускаете из виду правильное и неправильное и начинаете видеть просто «другое» и «то же самое».</p><p>Я также считаю, что это базовое психологическое различие — одна из причин, по которой научная дисциплина, переставшая активно развиваться, обычно <emphasis>озлобляется.</emphasis> (По крайней мере, по утончённым меркам науки. <emphasis>Репутационное</emphasis> убийство выглядит довольно безобидно по историческим меркам; большинство оборонительных систем убеждений предпочитали делать это по-настоящему.) Если крупные потрясения случаются недостаточно часто, чтобы регулярно продвигать молодых учёных за заслуги, а не за конформизм, область перестаёт сопротивляться стандартному вырождению в засилье авторитетов. Когда открытий совершается немного, не остаётся ничего другого, кроме как целыми днями устраивать охоту на еретиков.</p><p>Чтобы получить максимальную пользу для психического здоровья от установки «открывать/создавать/улучшать», нужно <emphasis>действительно добиваться прогресса</emphasis>, а не просто надеяться на него.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lz/guardians_of_the_truth/">*</a></p><p>1. Чжуан-цзы и Томас Мертон, <emphasis>Путь Чжуан-цзы</emphasis> (New Directions Publishing, 1965).</p></section>
<section>
<title><p>114. Хранители генофонда.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как и любой образованный житель двадцать первого века, вы, возможно, слышали о Второй мировой войне. Возможно, вы помните, что Гитлер и нацисты планировали продолжить романтизированный процесс эволюции, чтобы вывести новую расу господ — сверхлюдей, более сильных и умных, чем кто-либо существовавший ранее.</p><p>На самом деле это распространенное заблуждение. Гитлер верил, что арийский сверхчеловек <emphasis>уже существовал в прошлом</emphasis> — нордический стереотип, белокурый голубоглазый хищник, — но был <emphasis>осквернен</emphasis> смешением с нечистыми расами. Произошло расовое грехопадение.</p><p>О том, насколько глубоко концепция <emphasis>прогресса</emphasis> пронизывает западную цивилизацию, говорит уже то, что, когда нам рассказывают о нацистской евгенике, мы слышим: «Они пытались вывести сверхчеловека». <emphasis>Вы,</emphasis> дорогой читатель, — если бы <emphasis>вы</emphasis> ошиблись настолько сильно, что поддержали бы принудительную евгенику, — <emphasis>вы</emphasis> попытались бы создать сверхчеловека. Потому что вы помещаете свои идеалы в будущее, а не в прошлое. Потому что вы <emphasis>созидательны.</emphasis> Мысль о том, чтобы путем селекции вернуться к какому-то нордическому архетипу тысячелетней давности, даже не пришла бы вам в голову как возможный вариант — что, просто <emphasis>викинги?</emphasis> И это <emphasis>всё?</emphasis> Если бы вы ошиблись настолько сильно, что решились на убийство, вы бы, черт возьми, попытались достичь невиданных прежде высот — иначе всё это было бы зря, верно? Что ж, дорогой читатель, вот одна из причин, почему вы не нацист.</p><p>Это кое-что говорит о том, как трудно относительно здоровым людям поставить себя на место относительно больных: нам рассказывают о нацистах, а мы искажаем эту историю, выставляя их дефектными трансгуманистами.</p><p>Дефектными трансгуманистами были как раз <emphasis>коммунисты</emphasis>. «Новый советский человек» и всё в таком роде. Нацисты же в этой истории совершенно точно были биоконсерваторами.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/m0/guardians_of_the_gene_pool/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>115. Хранители Айн Рэнд.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Для скептиков мысль о том, что разум может привести к культу, абсурдна. Характеристики культа находятся в противофазе с разумом на все 180 градусов. Но, как я покажу далее, это не просто может случиться — это уже случилось, и притом с группой, которую следовало бы счесть самым невероятным культом в истории. Это урок о том, что происходит, когда истина становится важнее поиска истины...</p><p>— Майкл Шермер, <a l:href="http://www.2think.org/02_2_she.shtml">«Самый маловероятный культ в истории»</a><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Мне кажется, Майкл Шермер излишне усложняет объяснение объективизма. Позже я остановлюсь на этом подробнее.</p><p>Романы Айн Рэнд воспевают технологии, капитализм, индивидуальный бунт против Системы, ограниченное вмешательство государства, частную собственность и эгоизм. Её главный вымышленный герой, Джон Голт, был &lt;SPOILER&gt; учёным, который изобрёл новый вид дешёвой возобновляемой энергии, но затем отказался отдавать его миру, поскольку всю прибыль у него просто украли бы для поддержки коррумпированных правительств.&lt;/SPOILER&gt;</p><p>И затем — каким-то образом — всё это превратилось в морально-философскую «закрытую систему» с Айн Рэнд в центре. Термин «закрытая система» — это не моё обвинение; этот термин использует сам Институт Айн Рэнд для описания объективизма. Объективизм определяется трудами Айн Рэнд. Теперь, когда Рэнд мертва, объективизм закрыт. Если вы не согласны с трудами Рэнд хоть в чём-то, вы не можете быть объективистом.</p><p>Макс Глюкман однажды сказал: «Наука — это любая дисциплина, в которой дурак нынешнего поколения может пойти дальше гения предыдущего поколения». Наука движется вперёд, свергая своих героев, подобно тому как Ньютон пал перед Эйнштейном. Каждый молодой физик мечтает стать новым чемпионом, которого физики будущего будут мечтать свергнуть с пьедестала.</p><p>Философским кумиром Айн Рэнд был Аристотель. Возможно, Аристотель и был ярким молодым дарованием в математике 2350 лет назад, но с тех пор математика сделала заметный шаг вперёд. Байесовская теория вероятностей — это количественная логика, частным случаем которой является качественная логика Аристотеля; однако нет никаких признаков того, что Айн Рэнд знала о байесовской теории вероятностей, когда писала свой главный труд, <emphasis>«Атлант расправил плечи»</emphasis>. Рэнд писала о «рациональности», но так и не ознакомилась с современными исследованиями в области эвристик и когнитивных искажений. Как можно претендовать на звание мастера рациональности, не зная ничего о таких элементарных вещах?</p><p>«Постойте-ка, — возразит читатель, — это не совсем честно! <emphasis>«Атлант расправил плечи»</emphasis> был опубликован в 1957 году! В те времена о Байесе практически никто не знал». Да бросьте. Дальше вы скажете мне, что Айн Рэнд умерла в 1982 году и у неё не было возможности прочесть книгу <emphasis>«Принятие решений в условиях неопределенности: Правила и предубеждения»</emphasis>, опубликованную в том же году.</p><p>Наука несправедлива. В этом, в общем-то, и суть. Начинающий рационалист в 2007 году имеет огромное преимущество перед начинающим рационалистом в 1957 году. Именно так мы и понимаем, что прогресс существует.</p><p>Лично мне мысль о добровольном принятии системы, явно привязанной к убеждениям одного человека, который к тому же <emphasis>мёртв</emphasis>, находится где-то между глупостью и самоубийством. Компьютер не успевает прожить и пяти лет, как безнадежно устаревает.</p><p>Жизненная сила, которой Рэнд восхищалась в науке, торговле, в каждой железной дороге, сменившей конные повозки, в каждом небоскрёбе, построенном с применением <emphasis>новой</emphasis> архитектуры, — всё это проистекает из принципа <emphasis>превзойти древних мастеров</emphasis>. Как может существовать наука, если самый знающий учёный из всех, кто когда-либо родится, уже жил на свете? Кто стал бы устремлять ввысь силуэт Нью-Йорка, которым так восхищалась Рэнд, если бы самое высокое здание, которое когда-либо будет существовать, уже было построено?</p><p>И всё же Айн Рэнд не признавала никого, кто превосходил бы её — ни в прошлом, ни в грядущем будущем. Рэнд, начавшая с восхищения разумом и индивидуальностью, закончила тем, что подвергала остракизму любого, кто осмеливался ей противоречить. Шермер пишет:</p><p>[Барбара] Бранден вспоминала вечер, когда один из друзей Рэнд заметил, что ему нравится музыка Рихарда Штрауса. «Когда в конце вечера он ушёл, Айн сказала (и эта реакция становилась всё более типичной для неё): „Теперь я понимаю, почему мы с ним никогда не сможем стать настоящими родственными душами. Наше мироощущение разделяет слишком большая дистанция“». Часто она не ждала, пока друг уйдёт, чтобы делать подобные замечания.</p><p>Похоже, со временем Айн Рэнд изменилась.</p><p>Рэнд выросла в России и своими глазами видела большевистскую революцию. В возрасте 21 года она получила визу для поездки к американским родственникам и больше не возвращалась. Легко ненавидеть авторитаризм, когда ты сам его жертва. Легко защищать свободу личности, когда тебя самого угнетают.</p><p>Требуется гораздо более прочный внутренний стержень, чтобы бояться власти, когда эта власть принадлежит <emphasis>вам</emphasis>. Когда люди ждут ответов именно от <emphasis>вас</emphasis>, гораздо труднее сказать: «Да что я, чёрт возьми, знаю о музыке? Я писательница, а не композитор» или «Сложно понять, как любовь к какому-то музыкальному произведению может быть ложной».</p><p>Когда <emphasis>вы</emphasis> сами сокрушаете тех, кто посмел вас задеть, проявление власти почему-то кажется гораздо более <emphasis>оправданным</emphasis>, чем когда сокрушают вас. В голову сами собой приходят всевозможные прекрасные оправдания.</p><p>Майкл Шермер подробно описывает, почему, по его мнению, философия Рэнд скатилась к культу. В частности, Шермер утверждает (как кажется), что объективизм потерпел неудачу, потому что Рэнд считала уверенность возможной, в то время как наука никогда не уверена до конца. В этом я не могу согласиться с Шермером. Атомная теория в химии чертовски достоверна. Но химики почему-то не превратились в культ.</p><p>На самом деле, мне кажется, Шермер сам становится жертвой искажения соответствия, полагая, что существует какая-то особая связь между философией Рэнд и тем, как её последователи создали культ. Любое движение стремится стать культом.</p><p>Айн Рэнд бежала из Советского Союза, написала книгу об индивидуализме, которая многим понравилась, получила кучу комплиментов и собрала вокруг себя кружок обожателей. Её почитатели находили всё более и более приятные слова в её адрес (счастливая спираль смерти), и ей это слишком нравилось, чтобы велеть им замолчать. В её руках оказалась власть сокрушать тех, кого она не одобряла, и она не устояла перед искушением властью.</p><p>Айн Рэнд и Натаниэль Бранден состояли в тайной внебрачной связи. (С согласия обоих супругов, что, на мой взгляд, имеет большое значение. Если вы хотите раздуть из этого «проблему», вам придётся уточнить, что супруги были <emphasis>несчастны</emphasis> — да и тогда посторонних это всё равно не касается.) Когда выяснилось, что Бранден «изменил» Рэнд с ещё одной женщиной, Рэнд пришла в ярость и предала его анафеме. Многие объективисты откололись, когда новость об этой связи стала достоянием общественности.</p><p>Кто остался с Рэнд вместо того, чтобы последовать за Бранденом или вообще покинуть объективизм? Её <emphasis>самые преданные</emphasis> сторонники. Кто ушёл? Прежние голоса умеренности. (Испарительное охлаждение групповых убеждений.) С тех пор власть Рэнд над оставшимся кружком стала абсолютной, и никакие сомнения не допускались.</p><p>Единственное необычное во всей этой истории — это то, насколько заурядной она была.</p><p>Можно подумать, что система убеждений, превозносившая «разум», «рациональность» и «индивидуализм», каким-то образом получила особый иммунитет... правда?</p><p>Но нет, не получила.</p><p>Это сработало примерно так же, как попытка повесить табличку «Холод» на не включённый в розетку холодильник.</p><p>Активных усилий, необходимых для противостояния скатыванию в энтропию, не предпринималось, и распад последовал неизбежно.</p><p>И если вы называете это «самым маловероятным культом в истории», вы просто обзываете реальность нехорошими словами.</p><p>Пусть это станет уроком для всех нас: восхваление «рациональности» ровно ничего не значит. Даже фраза «Вы должны обосновывать свои убеждения с помощью Разума, а не просто соглашаться с Великим Вождём» всего лишь запускает автоматическую микропрограмму, которая берёт любые слова Великого Вождя и генерирует для них обоснование, которое ваши собратья-последователи сочтут Разумным.</p><p>Так где же искать истинное искусство рациональности? В изучении математического аппарата теории вероятностей и теории принятия решений. В освоении когнитивных наук — например, эволюционной психологии или эвристик и когнических искажений. В чтении книг по истории...</p><p>«Изучайте науку, а не только меня!» — пожалуй, это самый важный совет, который Айн Рэнд должна была дать своим последователям, но не дала. В истории человечества не было никого, чьи плечи оказались бы достаточно широки, чтобы выдержать <emphasis>весь</emphasis> вес настоящей науки, создаваемой усилиями множества людей.</p><p>На мой взгляд, примечательно, что вымышленные герои Айн Рэнд были архитекторами и инженерами, а её абсолютный идеал, Джон Голт, — физиком, однако сама Айн Рэнд великим учёным не была. Насколько мне известно, она не была сильна в математике. Она не могла даже надеяться сравниться с собственными героями. Возможно, поэтому она и начала терять волю к дальнейшему самосовершенствованию.</p><p>Я вот, знаете ли, восхищаюсь дерзостью Фрэнсиса Бэкона, но всё же могу смущённо признаться: «Если бы я мог отправиться в прошлое и как-то объяснить Фрэнсису Бэкону проблему, над которой <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">работаю прямо сейчас</a>, его глаза вылетели бы из глазниц, точно пробки от шампанского, и взорвались».</p><p>Я восхищаюсь достижениями Ньютона. Но моё отношение к избирательному праву женщин не позволяет мне считать его образцом нравственности. Точно так же моё знание байесовской вероятности мешает мне видеть в Ньютоне абсолютный и непревзойдённый источник математических знаний. И моё знание специальной теории относительности — пусть даже скудное и редко используемое — мешает мне признать Ньютона истиной в последней инстанции в вопросах физики.</p><p>Объективно говоря, Ньютон никак не мог открыть те идеи, которыми я теперь над ним превозношусь, — <emphasis>но прогресс несправедлив! В этом-то всё и дело!</emphasis></p><p>У науки есть герои, но нет богов. Великие Имена — не наши начальники и даже не соперники, они лишь пройденные вехи на нашем пути. И самая важная веха — это герой, который ещё только должен прийти.</p><p>Стать ещё одной вехой на пути человечества — лучшее, что можно сказать о ком бы то ни было; но Айн Рэнд это казалось слишком мелким, чтобы её удовлетворить. Вот так она и стала всего лишь Абсолютным Пророком.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/m1/guardians_of_ayn_rand/">*</a></p><p>1. Майкл Шермер, «Самый маловероятный культ в истории», <emphasis>Skeptic</emphasis> 2, № 2 (1993): 74–81, <a l:href="http://www.2think.org/02_2_she.shtml">http://www.2think.org/02_2_she.shtml</a>.</p></section>
<section>
<title><p>116. Два коана о сектах.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Один начинающий рационалист, учившийся у мастера Оуги, получил упрек от друга, который сказал: «Ты проводишь всё это время, слушая своего мастера и твердя «рационально то, рационально сё» — да ты же попал в секту!»</p><p>Новичок был глубоко встревожен; этой ночью, когда он лежал в постели, и даже во сне у него в ушах звучали слова: «Ты попал в секту!»</p><p>На следующий день новичок подошел к Оуги, рассказал о случившемся и сказал: «Мастер, меня постоянно гложет тревога, что всё это на самом деле секта, а ваше учение — лишь догма».</p><p>Оуги ответил: «Если ты найдешь на дороге молоток и продашь его, ты можешь попросить за него низкую цену или высокую. Но если ты оставишь молоток себе и станешь забивать им гвозди, кто усомнится в его ценности?»</p><p>Новичок сказал: «Вот-вот, именно об этом я и беспокоюсь — о ваших таинственных дзенских ответах».</p><p>Оуги сказал: «Хорошо, тогда я буду говорить яснее и изложу совершенно разумные доводы, которые докажут, что ты не попал в секту. Но сначала ты должен надеть эту дурацкую шляпу».</p><p>Оуги протянул новичку огромную коричневую ковбойскую шляпу.</p><p>«Э-э, мастер...» — произнес новичок.</p><p>«Когда я тебе всё объясню, — сказал Оуги, — ты поймешь, почему это было необходимо. В противном случае ты можешь и дальше лежать без сна по ночам, гадая, не секта ли это».</p><p>Новичок надел ковбойскую шляпу.</p><p>Оуги сказал: «Сколько ещё ты будешь повторять мои слова и игнорировать их смысл? Сумбурные мысли начинаются с привязанности к желаемым выводам. Ты слишком печешься о своем образе рационалиста. Ты пришел ко мне за утешением. Если бы тебе было действительно любопытно и ты не склонялся ни к тому, ни к другому варианту, ты бы придумал способы разрешить свои сомнения. Поскольку тебе было необходимо устранить когнитивный диссонанс, ты согласился надеть дурацкую шляпу. Будь я злым человеком, я мог бы заставить тебя заплатить сто серебряных монет. Когда ты концентрируешься на вопросе из реального мира, ценность или никчемность твоего понимания быстро становится очевидной. Ты подобен мечнику, который то и дело оглядывается, чтобы посмотреть, не смеется ли кто-то над ним...»</p><p>«<emphasis>Ладно</emphasis>», — сказал новичок.</p><p>«Ты сам просил подробную версию», — сказал Оуги.</p><p>Этот новичок впоследствии занял место Оуги и стал известен как Ни но Тати. С тех пор он запрещал своим ученикам цитировать его слова в спорах, говоря: «Используйте техники и не упоминайте их».</p><empty-line/>
<p>Один начинающий рационалист подошел к мастеру Оуги и сказал: «Мастер, я беспокоюсь, что наше додзё рациональности... ну... немного похоже на секту».</p><p>«Это серьезное опасение», — сказал Оуги.</p><p>Новичок немного подождал, но Оуги больше ничего не сказал.</p><p>Тогда новичок заговорил снова: «Я имею в виду, простите, но эта необходимость носить мантии и капюшон... Мы как будто какие-то чертовы масоны».</p><p>«А-а, — сказал Оуги, — мантии и атрибутика».</p><p>«Ну, <emphasis>да</emphasis>, мантии и атрибутика, — сказал новичок. — Это просто кажется ужасно нерациональным».</p><p>«Я отвечу на все твои опасения, — сказал мастер, — но сначала ты должен надеть эту дурацкую шляпу». И Оуги достал колпак волшебника, расшитый полумесяцами и звездами.</p><p>Новичок взял шляпу, посмотрел на нее и в сердцах воскликнул: «<emphasis>Да как это вообще может помочь?</emphasis>»</p><p>«Раз уж тебя так волнует связь одежды с теорией вероятностей, — сказал Оуги, — тебя не должно удивлять, что для понимания тебе нужно надеть специальную шляпу».</p><p>Когда этот новичок достиг ранга аспиранта, он принял имя Боузо и обсуждал рациональность только в костюме клоуна.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/m4/two_cult_koans/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>117. Эксперимент Аша на конформность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><image l:href="#img_11"/></p><empty-line/>
<p>Соломон Аш в своих экспериментах, впервые проведенных в 1950-х годах и с тех пор неоднократно успешно воспроизведенных, наглядно показал феномен, ныне известный как «конформность». В классическом эксперименте испытуемому показывают задачу, похожую на ту, что приведена на схеме рядом: какая из линий A, B и C имеет ту же длину, что и линия X? Остановитесь на секунду и найдите собственный ответ...</p><p>Подвох в том, что испытуемый сидит рядом с другими людьми, которые тоже смотрят на схему, — на первый взгляд, такими же участниками, а на самом деле — подставными лицами (помощниками экспериментатора). Другие «испытуемые» в эксперименте один за другим заявляют, что линия C кажется такой же длины, как и X. Настоящий испытуемый сидит предпоследним. Сколько людей в такой ситуации ответят «C» — то есть дадут заведомо неверный ответ, чтобы согласиться с единогласным мнением остальных? Как вы думаете, каков будет процент?</p><p>Три четверти испытуемых в эксперименте Аша дали «конформный» ответ по крайней мере один раз. Треть испытуемых проявляли конформность более чем в половине случаев.</p><p>Опросы после эксперимента показали: хотя большинство испытуемых утверждали, будто сами не верили в свои конформные ответы, некоторые признались, что действительно считали конформный вариант правильным.</p><p>Результаты встревожили Аша:</p><p>То, что тенденция к конформизму в нашем обществе оказалась столь сильной... вызывает серьезное беспокойство. Это поднимает вопросы о нашей системе образования и о ценностях, которыми мы руководствуемся в своем поведении.<sup>1</sup></p><p>Вопрос о том, вели ли себя испытуемые в экспериментах Аша <emphasis>иррационально</emphasis>, далеко не тривиален. Теорема Аумана о согласии показывает, что честные байесианцы не могут согласиться остаться при своем мнении: если их оценки вероятностей являются общим знанием, то эти оценки должны совпадать. Теорема Аумана о согласии была доказана более чем через двадцать лет после экспериментов Аша, но она лишь формализует и подкрепляет интуитивно очевидную вещь: убеждения других людей часто служат весомым свидетельством.</p><p>Если бы вы смотрели на схему, подобную приведенной выше, но <emphasis>точно знали</emphasis>, что остальные участники эксперимента честны и видят ту же схему, что и вы, и трое других людей сказали бы, что C — той же длины, что и X, то каковы шансы, что <emphasis>только вы</emphasis> правы? Я не претендую на превосходство в <emphasis>визуальном</emphasis> мышлении — не думаю, что я лучше среднего человека определяю, одинаковой ли длины две линии. С точки зрения индивидуальной рациональности, я надеюсь, что заметил бы собственное сильное замешательство и затем оценил бы вероятность правоты большинства в &gt;50%.</p><p>С точки зрения групповой рациональности, мне кажется, честный рационалист должен сказать следующее: «Как удивительно, мне <emphasis>кажется</emphasis>, что B — такой же длины, как и X. Но если мы все смотрим на одну и ту же схему и отвечаем честно, у меня нет причин полагать, что моя оценка лучше вашей». Последняя фраза важна — это куда менее категоричное заявление о разногласии, чем: «О, <emphasis>я</emphasis> вижу оптическую иллюзию — я, конечно, понимаю, почему вы думаете, что это C, но на самом деле правильный ответ — B».</p><p>Так что, судя по тому, что я описал до сих пор, конформных испытуемых в этих экспериментах нельзя <emphasis>автоматически</emphasis> обвинять в иррациональности. Но, как и следовало ожидать, дьявол кроется в деталях результатов. Согласно метаанализу более сотни повторений эксперимента, проведенному Смитом и Бондом:<sup>2</sup></p><p>Конформность резко возрастает с увеличением числа подставных участников до 3 человек, но не растет дальше при их количестве от 10 до 15. Если бы люди проявляли конформность рационально, то мнение 15 других участников должно было бы служить существенно более сильным свидетельством, чем мнение 3.</p><p>Добавление всего одного несогласного — то есть еще одного человека, который дает правильный ответ (или даже неверный, но отличающийся от неверного ответа группы) — снижает уровень конформности <emphasis>очень</emphasis> резко, до 5–10% испытуемых. Если применить некую интуитивную версию согласия Аумана и подумать, что когда 1 человек расходится во мнениях с 3 другими, эти трое, скорее всего, правы, то в большинстве случаев вы должны с тем же успехом ожидать, что 2 человека будут не согласны с 6 другими. (Это не всегда так, но верно <emphasis>ceteris paribus</emphasis> — при прочих равных условиях.) С другой стороны, если люди испытывают эмоциональное напряжение из-за боязни оказаться белой вороной, то легко понять, как наличие еще одного человека, который согласен с вами (или хотя бы просто не согласен с группой), сильно уменьшает это напряжение.</p><p>Неудивительно, что испытуемые в условии с одним несогласным не думали, что на их нонконформизм как-то повлиял этот несогласный или что он сделал его возможным. Подобно 90% водителей, считающих, что водят машину <strikethrough>лучше среднего</strikethrough> и входят в верхние 50%, некоторые из них могут быть правы, но далеко не все. Люди не осознают причин своей конформности или несогласия, что заставляет усомниться в попытках трактовать такое поведение как проявление рациональности. Например, если выдвинуть гипотезу, согласно которой люди из социально-рациональных соображений предпочитают лгать, чтобы не выделяться, то оказывается, что (по крайней мере некоторые) испытуемые в условии с одним несогласным заранее не просчитывают ту «осознанную стратегию», к которой они бы прибегли при столкновении с единогласным противостоянием.</p><p>Когда единственный несогласный внезапно переключался на <emphasis>согласие с мнением группы</emphasis>, показатели конформности у испытуемых возвращались к тем же высоким значениям, что и в условиях отсутствия несогласных. Быть первым несогласным — ценная (и дорого обходящаяся!) общественная услуга, но нужно продолжать в том же духе.</p><p>И в рамках отдельных исследований, и в целом по всем экспериментам прослеживается устойчивая закономерность: чисто женские группы (испытуемая-женщина среди подставных участниц) проявляют конформность значительно чаще, чем чисто мужские. Около половины женщин демонстрировали конформность более чем в половине случаев, тогда как среди мужчин эта доля составляла лишь треть. Если утверждать, что среднестатистический испытуемый рационален, то женщины, по всей видимости, слишком уступчивы, а мужчины — слишком неуступчивы, так что ни одна из групп на самом деле не <emphasis>рациональна</emphasis>...</p><p>Манипуляции с делением на «своих» и «чужих» (например, когда испытуемый с инвалидностью находится среди других людей с инвалидностью) аналогично показывают, что уровень конформности значительно выше среди членов ингруппы.</p><p>Конформность выражена слабее в случае с очевидными диаграммами — вроде той, что приведена в начале этого эссе, — по сравнению с диаграммами, где ошибки менее заметны. Это трудно объяснить, если (все) испытуемые принимают социально рациональное решение не выделяться.</p><p>Пол Кроули напоминает мне отметить, что когда испытуемые могут отвечать так, чтобы группа этого не видела, уровень конформности также снижается, что тоже свидетельствует против интерпретации Аумана.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/m9/aschs_conformity_experiment/">*</a></p><p>1. Соломон Э. Аш, «Исследования независимости и конформизма: меньшинство из одного против единогласного большинства», <emphasis>Psychological Monographs</emphasis> 70 (1956).</p><p>2. Род Бонд и Питер Б. Смит, «Культура и конформизм: метаанализ исследований с использованием задачи Аша (1952b, 1956) на сравнение отрезков», <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 119 (1996): 111–137.</p></section>
<section>
<title><p>118. О выражении опасений.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Пугает в экспериментах Аша на конформность то, что можно заставить многих людей утверждать, будто чёрное — это белое, если поместить их в комнату, полную других людей, утверждающих то же самое. Обнадёживает то, что появление всего одного несогласного колоссально снижало уровень конформизма, даже если этот несогласный давал просто другой неправильный ответ. И <emphasis>удручает</emphasis> то, что несогласие не <emphasis>усваивалось</emphasis> в ходе эксперимента: стоило единственному несогласному принять сторону группы, как уровень конформизма снова взлетал.</p><p>Выражение несогласия может принести группе реальную пользу. Но у этого также (как всем известно) есть своя цена. К тому же вам придётся продолжать в том же духе. Плюс ко всему, вы можете ошибаться.</p><p>Недавно со мной произошёл интересный случай: я начал обсуждать проект с двумя людьми, которые до этого планировали его самостоятельно. Мне показалось, что они настроены слишком оптимистично, и я сделал ряд предложений по проекту, касающихся запаса прочности. Вскоре мимо проходил четвёртый парень (он должен был подвезти домой одного из тех двоих) и тоже стал предлагать идеи. В этот момент меня внезапно осенило, как именно группы приходят к чрезмерной самоуверенности: каждый раз, когда я указывал на возможную проблему, четвёртый парень говорил: «Не волнуйся, уверен, мы с этим справимся!» или что-то столь же ободряющее.</p><p>У человека, работающего в одиночку, возникают естественные сомнения. Он думает про себя: «Действительно ли я смогу сделать XYZ?», ведь нет ничего невежливого в том, чтобы сомневаться в <emphasis>собственной</emphasis> компетентности. Но когда двое неуверенных в себе людей объединяются в группу, вежливость требует говорить приятные и ободряющие вещи, а сомневаться в компетентности другого становится невежливо. Вместе они проникаются большим оптимизмом, чем каждый из них по отдельности: сомнения каждого подавляются кажущейся уверенностью заверений другого, и ни один не понимает, что изначально у собеседника были те же самые внутренние сомнения.</p><p>Самая пугающая перспектива, на которую указывают эксперименты Аша на конформность, — это призрак всеобщего согласия с группой под влиянием уверенных чужих голосов, когда каждый старается не показывать собственных сомнений, не понимая, что и другие подавляют точно такие же опасения. Это явление известно как «плюралистическое невежество».</p><p>У нас с Робином Хансоном идёт давний спор о том, когда именно начинающим рационалистам стоит осмеливаться на несогласие. Я склоняюсь к широко распространённой позиции, что у вас нет иного выбора, кроме как формировать собственное мнение. Робин Хансон отстаивает более радикальную позицию: <emphasis>вы</emphasis> — а не только другие люди — должны допускать, что другие могут оказаться мудрее. Независимо от наших споров по различным вопросам, мы оба согласны с тем, что теорема Ауманна о согласии в своём расширенном толковании подразумевает, что общее знание о фактическом несогласии указывает на то, что <emphasis>кто-то</emphasis> должен быть <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gr/the_modesty_argument/">иррационален</a>. Несмотря на косые взгляды, которые на нас бросают, мы твёрдо стоим на своём в вопросе скромности: забудьте всё, что вам говорят об индивидуализме, вы <emphasis>должны</emphasis> обращать внимание на то, что думают другие люди.</p><p>Кхм. Суть в том, что для рационалистов несогласие с группой — дело серьёзное. От него нельзя просто отмахнуться фразой <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/you_are_never_e.html">«Каждый имеет право на собственное мнение».</a></p><p>Я думаю, самый важный урок, который можно извлечь из экспериментов Аша, — это научиться отличать «выражение опасений» от «несогласия». Озвучивание соображения, которое другие не высказали, вовсе не означает обещания не согласиться с группой в конце обсуждения.</p><p>Процесс схождения мнений у идеального байесианца включает в себя обмен свидетельствами, непредсказуемыми для слушателя. Результат Ауманна о согласии применим только к <emphasis>общему знанию</emphasis> — когда вы знаете, я знаю, вы знаете, что я знаю, и так далее. Статья или пост Хансона <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/01/we_cant_foresee.html">«Мы не можем предвидеть несогласие»</a> показывает, насколько странно выглядело бы сближение оценок вероятности у идеальных рационалистов; это совершенно не похоже на то, как торгуются двое на рынке, сходясь в цене.</p><p>К сожалению, <emphasis>в социальном плане</emphasis> разница между «выражением опасений» и «несогласием» невелика. Группа рационалистов может договориться делать вид, что разница есть, но человеческая природа устроена иначе. Стоит вам высказаться, и вы совершаете социально необратимый поступок: вы становитесь торчащим гвоздем, фальшивой нотой в уютной групповой гармонии, и этого уже не отменить. Любой, кого задело выраженное вами сомнение в его способности успешно справиться с задачей XYZ, скорее всего, затаит не меньшую обиду, даже если в конце вы скажете: «Без проблем, я согласен с группой».</p><p>Эксперимент Аша показывает, что способность несогласия вдохновлять других реальна. Эксперимент Аша показывает, что сила конформизма реальна. Если все будут воздерживаться от озвучивания своих личных сомнений, это действительно приведёт группы к безумию. Но история изобилует уроками о том, какова цена быть первым или даже вторым, кто скажет, что король-то голый. Люди биологически не приспособлены отличать «выражение опасения» от «несогласия даже при общем знании»; это различие — лишь искусственный конструкт рационалистов. Если вы почитаете более циничные книги по саморазвитию (например, <emphasis>«Государя»</emphasis> Макиавелли), там вам посоветуют полностью маскировать свой нонконформизм, а <emphasis>не</emphasis> высказывать сначала опасения, чтобы затем согласиться. Если вы оказываете группе услугу, становясь тем, кто озвучивает очевидные проблемы, не ждите, что группа скажет вам спасибо.</p><p>Таковы издержки и выгоды несогласия — выражаете ли вы полноценное «несогласие» или просто «высказываете опасения», — и решать только вам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ma/on_expressing_your_concerns/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>119. Одинокое несогласие.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Эксперимент Аша на конформизм показал, что присутствие даже одного несогласного колоссально снижает частоту «конформистских» неверных ответов. Как показывает эксперимент, быть индивидуалистом легко, когда ваше неповиновение кто-то разделяет. Все остальные испытуемые в комнате, кроме одного, говорят, что черное — это белое. Вы становитесь вторым человеком, который говорит, что черное — это черное. И это потрясающее чувство: вы двое, одинокие и дерзкие бунтари, против всего мира! (Последующие опросы показали, что испытуемые в условиях одного несогласного испытывали сильное чувство товарищества по отношению к нему — хотя, конечно, они не считали, что присутствие несогласного как-то повлияло на их собственный нонконформизм.)</p><p>Но вы можете лишь <emphasis>присоединиться</emphasis> к бунту после того, как кто-то где-то станет <emphasis>первым</emphasis>, кто взбунтуется. Кто-то должен сказать, что черное — это черное, выслушав, как <emphasis>все</emphasis> остальные, один за другим, говорят, что черное — это белое. И это, как показывает эксперимент, <emphasis>намного труднее.</emphasis></p><p>Одинокое несогласие ощущается не так, словно вы пришли в школу во всем черном. Оно ощущается так, будто вы пришли в школу в костюме клоуна.</p><p>В этом и разница между тем, чтобы <emphasis>присоединиться к бунту</emphasis>, и тем, чтобы <emphasis>отбиться от стаи</emphasis>.</p><p>Если и есть что-то, чего я терпеть не могу, так это фальшь — вы, возможно, уже заметили. Так вот, одинокое несогласие — пожалуй, одно из самых часто и нарочито имитируемых качеств. Все хотят быть иконоборцами.</p><p>Я не хочу обесценивать сам акт присоединения к бунту. Есть бунты, к которым стоит примкнуть. Требуется мужество, чтобы встретить неодобрение своего круга общения или, что, пожалуй, еще хуже, их равнодушное пожимание плечами. Само собой разумеется, поход на рок-концерт — это не бунт. Но, к примеру, вегетарианство — вполне себе бунт. Сам я не вегетарианец, но уважаю тех, кто им является, поскольку полагаю, что требуется изрядная доля тихого мужества, чтобы объявить окружающим, что гамбургеры на ужин не подойдут. (Хотя в Районе Залива об этом спрашивают уже в порядке вещей.)</p><p>И все же, если вы скажете людям, что вы вегетарианец, они подумают, что понимают ваши мотивы (даже если это не так). Они могут не согласиться. Они могут обидеться, если вы преподнесете это с излишней гордостью, или, если уж на то пошло, они могут обидеться просто потому, что их легко обидеть. Но они знают, как к вам относиться.</p><p>Когда кто-то приходит в школу во всем черном, учителя и другие дети понимают роль, которую этот человек на себя берет в их сообществе. Это «Вне Системы» — самым стандартным образом, который все узнают и понимают. А не то чтобы, знаете ли, <emphasis>на самом деле</emphasis> вне системы. Это Вызов Стандартному Мышлению стандартного толка, так что люди с возмущением говорят: «Я не могу понять, почему ты...», но им при этом не приходится задумываться о том, о чём они никогда не думали раньше. Как говорится: «Заставила ли хоть какая-то из прочитанных вами "подрывных книг" изменить ваши политические взгляды?»</p><p>Что действительно требует <emphasis>настоящего</emphasis> мужества, так это столкнуться с полным <emphasis>непониманием</emphasis> окружающих, когда вы делаете что-то, что <emphasis>не является</emphasis> «Стандартным Бунтом № 37», что-то, для чего у них нет готового сценария. Вас не ненавидят как бунтаря, вас просто считают каким-то странным и отворачиваются. Подобная перспектива вызывает куда более глубокий страх. В этом и разница между тем, чтобы объяснять вегетарианство, и тем, чтобы объяснять <a l:href="http://www.alcor.org/">крионику</a>. Где-то в мире есть и другие сторонники крионики, но их нет рядом с вами. Вам приходится объяснять это в одиночку людям, которые считают это просто <emphasis>странным</emphasis>. Не запретным, а находящимся за рамками того, о чем люди вообще задумываются. Заморозить голову? И ты думаешь, это спасет тебя от смерти? Что значит «информация в мозге»? А? Что? Ты <emphasis>сумасшедший?</emphasis></p><p>Велик соблазн попытаться дать постфактум эволюционно-психологическое объяснение: можно было собраться небольшой группой друзей и уйти из своего племени охотников-собирателей, но необходимость выживать в лесах <emphasis>в одиночку</emphasis>, скорее всего, означала смертный приговор — как минимум в репродуктивном плане. Мы не выстраиваем эти рассуждения явно, но эволюционная психология устроена иначе. Присоединиться к бунту, о котором все знают, страшно, но далеко не так страшно, как сделать что-то совсем по-другому. Что-то, что в первобытные времена могло закончиться не разделением племени, а вашим изгнанием в одиночку.</p><p>Как показывает пример с крионикой, страх мыслить <emphasis>по-настоящему</emphasis> иначе сильнее, чем страх смерти. Охотники-собиратели должны были регулярно сталкиваться со смертью лицом к лицу, охотясь на крупных млекопитающих или просто передвигаясь по миру, полному хищников. Это мужество было необходимо им для выживания. А вот мужество бросить вызов стандартным способам мышления племени, допускать мысли, которые кажутся по-настоящему странными — что ж, оно, вероятно, не приносило своим обладателям особой пользы. Мы не просчитываем это явно; эволюционная психология работает по-другому. Мы, люди, просто устроены так, что среди нас гораздо больше тех, кто прыгает с парашютом, чем тех, кто подписывает договор на крионику.</p><p>Но и это еще не высшая степень мужества. В мире есть не один сторонник крионики. Но только Роберту Эттингеру пришлось заявить об этом <emphasis>первым.</emphasis></p><p>Чтобы стать <emphasis>научным</emphasis> революционером, вы должны первым пойти наперекор тому, что думают все ваши знакомые. Это не единственный путь к величию в науке; он редок даже среди великих. Никто не может стать научным революционером, пытаясь имитировать революционность. Прийти к этому можно лишь стремясь к правильному ответу во всем, независимо от того, революционен этот ответ или нет. Но если со временем — впитав в себя всю мощь и мудрость уже накопленных знаний, — если после всего этого и благодаря доле чистого везения вы обнаружите, что стремление к простой истине уводит вас на неизведанную территорию... <emphasis>вот тогда-то</emphasis> ваше мужество и может вам изменить.</p><p>В этом и заключается истинное мужество одинокого несогласия, которое пытается имитировать каждая чертова рок-группа.</p><p>Разумеется, не все, что требует мужества, — хорошая идея. Чтобы спрыгнуть с обрыва, тоже нужно мужество, но в итоге вы просто превратитесь в лепешку.</p><p><emphasis>Страх</emphasis> одинокого несогласия мешает появлению хороших идей, но далеко не всякая бунтарская идея хороша. См. также эссе Робина Хэнсона <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/06/against_free_th.html">«Против вольнодумцев»</a>. Главная сложность на пути к новой истинной научной мысли заключается в слове «истинная».</p><p>На самом деле вовсе <emphasis>не обязательно</emphasis> отличаться от других просто ради того, чтобы отличаться. Если вы будете поступать иначе только тогда, когда видите для этого чрезвычайно вескую причину, вам с лихвой хватит неприятностей на всю оставшуюся жизнь.</p><p>В мире есть несколько настоящих стай иконоборцев. Церковь Недомудреца, например, кажется, искренне стремится <emphasis>запутать</emphasis> обывателей, а не просто оскорбить их. И в мире существуют островки подлинной терпимости — например, конвенты любителей научной фантастики. <emphasis>Есть</emphasis> люди, которые совершенно не боятся отбиться от стаи. Их существует гораздо меньше, чем тех, кто воображает себя бунтарями, но они всё же есть. И тем не менее научные революционеры встречаются несравнимо реже. Подумайте над этим.</p><p>Вот <emphasis>я</emphasis>, знаете ли, <emphasis>действительно</emphasis> иконоборец. Все думают, что они такие, но в моём случае это <emphasis>правда</emphasis>, понимаете. Я бы <emphasis>запросто</emphasis> пришёл в школу в костюме клоуна. Мои серьёзные разговоры велись с книгами, а не с другими детьми.</p><p>Но если вы думаете, что <emphasis>запросто</emphasis> надели бы этот костюм клоуна, то и этим не стоит слишком гордиться! Это лишь означает, что вам нужно прикладывать усилия в <emphasis>противоположном направлении</emphasis>, чтобы не противоречить большинству слишком уж легко. Именно это мне и приходится делать, чтобы вносить поправку на собственную природу. У других людей действительно есть причины думать так, как они думают, и полностью игнорировать это столь же плохо, как и бояться им возразить. Вы же не хотите в итоге оказаться вольнодумцем. Это, понимаете ли, не <emphasis>добродетель</emphasis> — просто уклон в ту или иную сторону.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mb/lonely_dissent/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>120. Сектантское антисектантство.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В современном мире попасть в секту — пожалуй, худшее, что может с вами случиться. В лучшем случае вы окажетесь в группе искренних, но заблуждающихся людей, которые совершают честную ошибку, но в остальном ведут себя прилично; вы потратите кучу времени и денег и в итоге останетесь ни с чем. Вообще-то, под это описание подходит любой провалившийся стартап из Кремниевой долины. А это, если вдуматься, чертовски тяжелое испытание. Так что да, очень пугающе.</p><p>Настоящие секты гораздо хуже. «Бомбардировка любовью» как метод вербовки, нацеленный на людей в состоянии личного кризиса. Депривация сна. Хроническая усталость от изнурительного труда. Удаленные коммуны, чтобы изолировать новичка от друзей и семьи. Ежедневные собрания для исповеди в «нечистых помыслах». Для сект обычное дело — забирать <emphasis>все</emphasis> деньги новобранца (и сбережения, и еженедельную зарплату), заставляя его зависеть от секты в плане еды и одежды. Голод как наказание за непослушание. Серьезное промывание мозгов и серьезный ущерб.</p><p>С учетом всего этого мне, наверное, следовало бы больше сочувствовать людям, которые ужасно нервничают, начиная какое-то странное на первый взгляд дело, из-за того, что <emphasis>они могут оказаться в секте.</emphasis> Это не должно действовать мне на нервы. Но действует.</p><p>Пункт первый: «секты» и «не-секты» — это не обособленные естественные виды, как собаки и кошки. Если вы посмотрите на любой <a l:href="http://www.prem-rawat-talk.org/forum/uploads/CultCharacteristics.htm">список признаков секты</a>, вы увидите пункты, которые легко могут описывать политические партии и корпорации: «членов группы поощряют недоверчиво относиться к внешней критике, видя в ней скрытые мотивы», «иерархическая авторитарная структура». Я писал о паттернах групповых ошибок вроде групповой поляризации, счастливых спиралей смерти, некритичности мышления и испарительного охлаждения — все они словно подпитывают друг друга. Когда эти сбои закручиваются в один вихрь и сталкиваются, они соединяются в некий Суперсбой, который глупее любой из своих частей, прямо как <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dtZZv5Z2Iz_s">Вольтрон</a>. Но это не <emphasis>сущность</emphasis> секты, это сектантский <emphasis>аттрактор.</emphasis></p><p>Собаки рождаются с ДНК собаки, а кошки — с ДНК кошки. В современном мире промежуточных вариантов нет. (Даже с помощью генной инженерии нельзя было бы просто взять и создать организм с половиной собачьих генов и половиной кошачьих). Нет такого, что существует взаимоусиливающий набор собачьих качеств, в который отдельная кошка может забрести наполовину и стать полусобакой.</p><p>Человеческий разум, мысля категориями, похоже, предпочитает сущности аттракторам. Человеку хочется сказать: «Это секта» или «Это не секта», и на этом задача классификации решена. Если вы видите, что у Сократа десять пальцев, он носит одежду и свободно говорит по-гречески, то можете сказать: «Сократ — человек», и отсюда сделать вывод: «Сократ уязвим для цикуты», не проводя специального анализа крови для подтверждения его смертности. Вы раз и навсегда определили человеческую сущность Сократа.</p><p>Но если вы замечаете, что некая группа людей демонстрирует поляризацию «мы — они» и видит положительный эффект ореола вокруг своего Самого Любимого Дела — которым может быть объективизм, вегетарианство или <a l:href="http://thedailywtf.com/Articles/No%2c_We_Need_a_Neural_Network.aspx">нейронные сети</a>, — вы не можете <emphasis>на основе собранных на данный момент свидетельств</emphasis> сделать вывод, достигли ли они некритичности мышления. Вы не можете сделать вывод, истинна ли их главная идея, ложна или искренне полезна, но не настолько, как они думают. <emphasis>На основе собранной к этому моменту информации</emphasis> вы не можете сделать вывод, вежливы ли они в остальном или же они заманят вас в изоляцию и лишат сна и еды. Признаки сектантства не обязаны присутствовать или отсутствовать все разом.</p><p>Если вы посмотрите на интернет-споры о том, «является ли X сектой» или «не является ли X сектой», то одна сторона берет сетевой список признаков секты, находит тот, который подходит, и заявляет: «Следовательно, это секта!» А защитник находит признак, который не подходит, и заявляет: «Следовательно, это не секта!»</p><p>С помощью такого эссенциализма невозможно составить точную картину динамики мышления группы. Вам нужно рассматривать каждый признак в отдельности.</p><p>Кроме того, глупость наоборот — это еще не ум. Если вас интересует суть <emphasis>идеи</emphasis>, а не просто группа, которая ее воплощает, то помните, что у умных идей могут быть глупые последователи. Многие сторонники нью-эйджа рассуждают о «квантовой физике», но это не аргумент против квантовой физики. Разумеется, у глупых идей тоже могут быть глупые последователи. Рука об руку с бинарным эссенциализмом идет убеждение, что если вы пришли к выводу, будто группа — «секта», то ее убеждения обязательно должны быть ложными, поскольку ложные убеждения характерны для сект так же, как шерсть — для кошек. Если вас интересует идея, смотрите на саму идею, а не на людей. Сектантство — это характеристика скорее <emphasis>групп</emphasis>, нежели <emphasis>гипотез.</emphasis></p><p>Вторая ошибка заключается в том, что когда люди нервно спрашивают: «Это же не секта, правда?», мне кажется, будто они ищут <emphasis>подтверждения собственной рациональности.</emphasis> Идея о том, что рационалисту не следует слишком привязываться к своему образу рационалиста, заслуживает отдельного эссе (впрочем, см. «Двенадцать добродетелей», «Зачем нужна истина? И...» и «Два сектантских коана»). Но даже без подробностей очевидно, что <emphasis>нервный поиск подтверждений</emphasis> — не лучший психологический настрой для оценки вопросов рациональности. Вы не будете искренне любопытны и не станете искать способы разрешить свои сомнения. Вместо этого вы найдете в интернете какой-нибудь источник, где написано, что секты используют депривацию сна для контроля над людьми, заметите, что Ваша Любимая Группа депривацию сна не практикует, и сделаете вывод: «Это не секта. Фух!» Раз у него нет шерсти, значит, это не кошка. Как обнадеживающе.</p><p>Но Любое Движение Стремится Стать Сектой, независимо от того, мудра его цель или глупа. Дихотомия «свой-чужой» и тому подобное — часть человеческой природы, а не какое-то особое проклятие мутантов. Рациональность — это исключение, а не правило. Чтобы удерживать рациональность вопреки естественному сползанию в энтропию, нужно постоянно прилагать усилия. Если вы решите «Это не секта!» и вздохнете с облегчением, вы перестанете прикладывать постоянные усилия, чтобы сдерживать <emphasis>обычные</emphasis> склонности к сектантству. Вы решите, что «сущность секты» отсутствует, и перестанете бороться с энтропией секты-аттрактора.</p><p>Если вы жутко боитесь сектантства, вам захочется отрицать любой намек на любые признаки, напоминающие секту. Но <emphasis>любая</emphasis> группа, цель которой видится в позитивном свете, рискует поддаться эффекту ореола и должна бороться с энтропией, чтобы не сорваться в аффективную спираль смерти. Это верно даже для обычных институтов вроде политических партий — например, когда люди думают, что «либеральные ценности» или «консервативные ценности» могут излечить рак и тому подобное. Это верно для стартапов Кремниевой долины, как успешных, так и прогоревших. Это верно для пользователей Mac и пользователей Linux. Эффект ореола не становится нормальным только потому, что ему подвержены все; если все будут прыгать с обрыва, вы же не прыгнете за ними? С ошибками в рассуждениях нужно бороться, а не мириться с ними. Но если вы слишком сильно переживаете: «А вы <emphasis>уверены</emphasis>, что это не секта?», то вам очень не захочется замечать <emphasis>малейшие</emphasis> признаки сектантства, ведь это означало бы, что вы в секте, а <emphasis>Это не секта!!</emphasis> В итоге вы не увидите тех полей сражений, где <emphasis>обычные</emphasis> сектантские тенденции наступают или терпят поражение.</p><p>Третья ошибка тех, кто нервно спрашивает: «Это ведь не секта, правда?», заключается в том, что, как я сильно подозреваю, эта <emphasis>нервозность</emphasis> вызвана совершенно не теми причинами.</p><p>Почему группы, которые превозносят свою Любимую Штуку до небес, призывают адептов жертвовать все свои деньги и добровольно трудиться в рабских условиях, а также содержат закрытые общины, где члены группы находятся в строгой изоляции, называют «религиями», а не «сектами», стоит им просуществовать несколько сотен лет?</p><p>Почему большинство людей, которые нервно спрашивают о крионике: «Это же не секта?», не испытывают такой же тревоги при посещении политического митинга республиканцев или демократов? Дихотомия «свой-чужой» и аффективные спирали смерти могут возникать в политических дискуссиях, в традиционных религиях, в спортивном фанатстве. Если бы эта <emphasis>нервозность</emphasis> проистекала из страха совершить <emphasis>ошибки рациональности</emphasis>, люди точно так же боязливо спрашивали бы на митингах демократов или республиканцев: «Это же не дихотомия "свой-чужой"?».</p><p>Есть веская причина бояться либертарианства меньше, чем секты свидетелей летающих тарелок: за либертарианцами не водится славы людей, использующих депривацию сна для обращения неофитов. Но ведь и за сторонниками крионики такая слава тоже не водится. Так почему же беспокоиться <a l:href="http://www.alcor.org/">о том, что вашу голову заморозят после того, как вы перестанете дышать</a>, сильнее?</p><p>Подозреваю, что эта <emphasis>нервозность</emphasis> вызвана вовсе не страхом ошибиться в убеждениях или страхом физического вреда. Это страх одинокого несогласия. То нервное чувство, которое возникает у участников эксперимента Аша на конформность, когда все остальные участники (на самом деле подставные лица) один за другим утверждают, что отрезок C равен по длине отрезку X, хотя испытуемому кажется, что отрезку X равен отрезок B. Страх отбиться от стаи.</p><p>Вот почему группы, чьи убеждения существуют достаточно давно, чтобы казаться «нормальными», не внушают такого же беспокойства, как «секты» — хотя некоторые традиционные религии тоже могут забрать все ваши деньги и отправить вас в монастырь. Вот почему такие группы, как политические партии, весьма подверженные ошибкам рациональности, не вызывают той же нервозности, что и «секты». Слово «секта» используется не как символ ошибок рациональности, а как ярлык для всего, что <emphasis>кажется странным.</emphasis></p><p>Не всякое изменение есть улучшение, но всякое улучшение — это обязательно изменение. То, что вы хотите делать лучше, вам волей-неволей придется делать по-другому. Общепринятая мудрость действительно содержит изрядную долю, собственно, настоящей мудрости; да, имеет смысл требовать повышенного бремени доказательств для всякого рода странностей. Но эта <emphasis>нервозность</emphasis> вовсе не является результатом подобного взвешенного, рационального рассуждения. Это страх поверить во что-то, из-за чего друзья станут смотреть на вас очень странно. И потому люди спрашивают: «Это ведь не <emphasis>секта</emphasis>, правда?» — таким тоном, который они никогда бы не использовали, собираясь на политический митинг или вешая гигантские рождественские гирлянды.</p><p><emphasis>Именно это</emphasis> меня и раздражает.</p><p>Как будто стоит вам поверить во что-то, во что не верили ваши предки, как с небес спустится Сектантская Фея, вселит в вас Сущность Сектантства, и не успеете вы опомниться, как уже все вместе ходите в балахонах и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/m2/the_litany_against_gurus/">распеваете песнопения</a>. Как будто «странные» убеждения — это <emphasis>прямая причина</emphasis> всех проблем, а депривация сна и побои тут ни при чем. Вред, наносимый сектами — самоубийство адептов «Врат рая» и тому подобное, — якобы лишь доказывает, что любой человек со странными убеждениями безумен; ведь первая и главная характеристика «сектантов» заключается в том, что они — Чужаки со Странными Обычаями.</p><p>Да, социально необычные убеждения подвергают группу риску скатывания к мышлению «свой-чужой», испарительному охлаждению и другим проблемам. Но необычность — это фактор риска, а не болезнь сама по себе. То же самое касается наличия цели, которую вы считаете достойной достижения. Независимо от того, истинно ли убеждение, наличие прекрасной цели всегда ставит вас под угрозу аффективной спирали смерти. Но это делает благородные цели фактором риска, а не болезнью. Некоторые цели действительно заслуживают того, чтобы к ним стремиться.</p><p>С другой стороны, я не вижу никаких веских причин для лишения сна или угроз избиения несогласных — и точка. Когда группа так поступает, то независимо от того, назовете вы ее «сектой» или «не сектой», вы получите прямой ответ на сугубо практический вопрос, стоит ли к ней присоединяться.</p><p>Проблема четвертая: страх одинокого несогласия — это как раз то, что используют <emphasis>сами секты</emphasis>. Страх перед тем, что друзья посмотрят на вас с осуждением, — <emphasis>это именно тот эффект, который настоящие секты используют, чтобы вербовать и удерживать членов, —</emphasis> они окружают новообращенных сплошной стеной согласия со стороны верующих адептов.</p><p>Страх перед странными идеями и стремление к конформизму, без сомнения, уберегли многих потенциальных жертв от сект свидетелей летающих тарелок. Когда вы снаружи, это удерживает вас снаружи. Но стоит вам оказаться <emphasis>внутри</emphasis>, это удерживает вас <emphasis>внутри.</emphasis> Конформизм просто приклеивает вас к тому месту, где вы находитесь, — будь оно хорошим или плохим.</p><p>Человеку хочется иметь какую-то возможность быть <emphasis>уверенным</emphasis>, что он не находится в «секте». Какое-то определенное, сокрушительное возражение людям, которые косо на него смотрят. Какую-то возможность раз и навсегда узнать, что он все делает правильно, без этих постоянных сомнений. Кажется, это называется «потребностью в определенности». И — разумеется — секты используют это тоже.</p><p>Отсюда и выражение «сектантская антисектантность».</p><p>Жить с сомнениями — не добродетель: цель любого сомнения состоит в том, чтобы самоуничтожиться благодаря успеху или поражению, а сомнение, которое просто висит мертвым грузом, ничего не дает. Но порой сомнению требуется время, чтобы самоуничтожиться. Жизнь со стопкой неразрешенных на данный момент сомнений — неизбежная данность для рационалистов. Сомнение не должно пугать. Иначе вам придется выбирать между чертовски загнанной жизнью и жизнью чертовски глупой.</p><p>Если вы действительно, искренне не можете понять, является ли группа «сектой», вам просто придется делать выбор в условиях неопределенности. В этом и заключается вся суть теории принятия решений.</p><p>Проблема пятая: отсутствие стратегического мышления.</p><p>Я знаю людей, которые с осторожностью относятся к <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">сингулярианству</a>, и они <emphasis>также</emphasis> осторожны с политическими партиями и традиционными религиями. <emphasis>Осторожны,</emphasis> а не нервничают и не занимают оборонительную позицию. Этим людям с первого взгляда ясно, что сингулярианство — очевидно, не полноценная секта с лишением сна и прочим. Но они беспокоятся, что сингулярианство <emphasis>станет</emphasis> сектой из-за таких факторов риска, как превращение концепции мощного ИИ в «Суперсчастливого агента» (агента, определяемого главным образом тем, что он соглашается с любым приятным словом в свой адрес). То, что нечто не является сектой сейчас, не означает, что оно не станет ею в будущем. Сектантство — это аттрактор, а не сущность.</p><p>Раздражает ли меня <emphasis>такая</emphasis> осторожность? Черт возьми, нет. Я и сам трачу кучу времени на беспокойство по поводу такого сценария. Я стараюсь расставлять свои камни для го заранее, чтобы заблокировать движение в этом направлении. Отсюда, к примеру, и серия эссе о сектантских ошибках в рассуждениях.</p><p>У людей, которые рассуждают о «рациональности», также есть дополнительный фактор риска. Давать людям советы о том, как думать, — дело само по себе опасное. Но это <emphasis>фактор риска</emphasis>, а не <emphasis>болезнь.</emphasis></p><p>Оба моих любимых дела подвержены риску сектантства. Но почему-то вопрос «Вы уверены, что это не секта?» мне задают гораздо чаще, когда я говорю о мощном ИИ, нежели когда я рассуждаю о теории вероятностей и когнитивных науках. Не знаю, какой из факторов риска выше, но я точно знаю, какой из них <emphasis>звучит более странно</emphasis>...</p><p>Проблема № 6 с вопросом «Это ведь не секта, правда?»...</p><p>Сам этот вопрос ставит меня в крайне досадную ситуацию «Уловки-22». Настоящий Злой Гуру наверняка использовал бы нервозность человека против него самого и выстроил бы убедительный, сложный аргумент, объясняющий, почему это не секта, а человек с готовностью бы его принял. Иногда у меня складывается впечатление, что люди <emphasis>хотят</emphasis> от меня именно этого! Всякий раз, когда я пытаюсь писать о сектантстве и о том, как его избежать, меня не покидает чувство, будто я потакаю этому порочному желанию — будто в конечном счете я даю людям <emphasis>успокоение.</emphasis> Даже когда я говорю им, что необходима постоянная борьба с энтропией.</p><p>Такое ощущение, будто я выставляю себя первым несогласным в эксперименте Аша на конформизм, говоря людям: «Да, отрезок X действительно равен отрезку B, вы тоже можете так сказать». Им не нужно спрашивать об этом! Или, что еще хуже, мне кажется, будто я привожу изощренное доказательство того, почему это не секта. Это <emphasis>неправильный вопрос.</emphasis></p><p>Просто сами взгляните на процессы мышления в группе и сами решите, хотите ли вы быть ее частью, избавившись от страха перед странным. Не допускать у себя сектантского мышления — это ваша личная ответственность, в какой бы группе вы сейчас ни состояли.</p><p>Стоит кому-то спросить: «Это ведь не секта, правда?», как вне зависимости от моего ответа я начинаю чувствовать, будто защищаюсь. Мне не нравится это чувство. В обязанности байесовского мастера не входит успокаивать, а в обязанности рационалистов — защищаться.</p><p>Секты питаются групповым мышлением, нервозностью, жаждой успокоения. Нервозность нельзя прогнать одним лишь желанием, а ложная самоуверенность еще хуже. Но пока человеку нужно успокоение — пусть даже успокоение в том, что он рационалист, — в его доспехах всегда будет брешь. Умелый мечник концентрируется на цели, а не оглядывается по сторонам, чтобы проверить, не смеется ли кто над ним. Когда вы знаете, чего пытаетесь достичь и зачем, вы будете понимать, получается ли у вас это или нет, и помогает ли вам группа или мешает.</p><p>(P. S. Если человек придет к вам и спросит: «Ты <emphasis>уверен</emphasis>, что это не секта?», не пытайтесь объяснить все эти концепции на одном дыхании. Вы недооцениваете инференциальную дистанцию. Человек скажет: «Ага, то есть ты <emphasis>признаешь</emphasis>, что вы секта!» или «Погоди, ты хочешь сказать, что мне не стоит беспокоиться из-за вступления в секту?» или «То есть... страх перед сектами — это сектантство? По-моему, звучит жутко сектантски». Так что последний раздражающий фактор — № 7, если вы ведете счет, — заключается в том, что все это слишком долго объяснять.)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/md/cultish_countercultishness/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть K. Умение отпускать.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>121. Важность умения сказать «ой».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я только что закончил читать историю краха корпорации Enron, <emphasis>«Самые умные парни в этой комнате»</emphasis>, которая отныне получает мой личный приз в номинации «Самое неподходящее название книги».</p><p>Вполне ожидаемой чертой медленного гниения и внезапного краха Enron было то, что топ-менеджеры никогда не признавали совершения <emphasis>крупной</emphasis> ошибки. Когда катастрофа № 247 разрасталась до такой степени, что требовала реального изменения политики, они говорили: «Жаль, что ничего не вышло — идея-то была отличная, — как теперь скрыть эту проблему в балансовом отчете?» Вместо того чтобы сказать: «В ретроспективе теперь кажется очевидным, что это с самого начала было ошибкой». Вместо: «Я был глуп». У них никогда не было переломного момента, момента смиренного осознания, признания <emphasis>фундаментальной</emphasis> проблемы. После банкротства Джефф Скиллинг, бывший операционный директор и — в течение недолгого времени — генеральный директор Enron, отклонил совет собственных адвокатов воспользоваться Пятой поправкой; он дал показания перед Конгрессом, заявив, что Enron была <emphasis>великой</emphasis> компанией.</p><p>Не всякая перемена — это улучшение, но всякое улучшение — это обязательно перемена. Если мы признаем лишь мелкие локальные промахи, мы будем делать лишь мелкие локальные изменения. Мотивация для <emphasis>больших</emphasis> перемен рождается из признания <emphasis>большой</emphasis> ошибки.</p><p>В детстве я рос в равной степени на науке и научной фантастике, и от Хайнлайна до Фейнмана усваивал тропы Традиционной Рациональности: теории должны быть смелыми и подставлять себя под фальсификацию; нужно быть готовым принести героическую жертву и отказаться от собственных идей при столкновении с противоречащими доказательствами; вести споры вежливо; стараться не обманывать себя; и прочие туманные словесные формулировки.</p><p>Традиционное рациональное воспитание пытается вырастить спорщиков, которые <emphasis>в конце концов</emphasis> уступят опровергающим доказательствам — должна существовать <emphasis>хоть какая-то</emphasis> гора улик, способная сдвинуть вас с места. Это не тривиально; именно это отличает науку от религии. Но здесь меньше внимания уделяется <emphasis>скорости</emphasis>, тому, чтобы выйти из боя <emphasis>как можно быстрее</emphasis>, <emphasis>эффективно</emphasis> усваивая новые свидетельства, чтобы требовался лишь <emphasis>минимум</emphasis> опровержений для разрушения вашего лелеемого убеждения.</p><p>Я воспитывался в духе Традиционной Рациональности и считал себя заправским рационалистом. Я перешел на байесовское мастерство (Лаплас / Джейнс / Тверски / Канеман) после событий... ну, это долгая история. Грубо говоря, я перешел потому, что понял: расплывчатых словесных штампов Традиционной Рациональности оказалось недостаточно, чтобы уберечь меня от совершения огромной ошибки.</p><p>Когда я наконец полностью признал свою ошибку, я оглянулся на путь, который привел меня к этому Ужасному Осознанию. И увидел, что пошел на серию мелких, минимальных уступок, со скрипом отдавая каждый миллиметр территории, каждый раз осознавая лишь малейшую часть своей ошибки и признавая поражение лишь крошечными, терпимыми порциями. Я понял, что мог бы двигаться гораздо быстрее, если бы просто закричал <emphasis>«ОЙ!»</emphasis></p><p>И я подумал: <emphasis>мне нужно выйти на новый уровень.</emphasis></p><p>В признании того, что вы совершили <emphasis>большую</emphasis> ошибку, кроется <emphasis>огромное преимущество</emphasis>. Это больно. Но это также может изменить всю вашу жизнь.</p><p><emphasis>Важно</emphasis> пережить переломный момент, момент смиренного осознания. Признать <emphasis>фундаментальную</emphasis> проблему, а не дробить ее на мелкие, легко перевариваемые ошибки.</p><p>Не увлекайтесь драмой и не начинайте гордиться признанием ошибок. Разумеется, гораздо лучше оказываться правым с первого раза. Но если уж вы совершили ошибку, то куда лучше увидеть ее целиком и сразу. Даже с гедонистической точки зрения выгоднее понести одну крупную потерю, чем множество мелких. Альтернатива — растягивать битву с самим собой на долгие годы. Альтернатива — это Enron.</p><p>С тех пор я не раз наблюдал, как другие люди идут по пути минимальных уступок, неохотно сдавая каждый миллиметр территории; никогда не признавая глобальную ошибку там, где можно обойтись локальной; всякий раз извлекая как можно меньше уроков из каждого промаха. То, что они могли бы добровольно исправить одним махом, они превращают в крошечные локальные заплатки, необходимость которых им приходится доказывать. Никогда они не скажут, признав очередной промах: <emphasis>«Я был глупцом»</emphasis>. Они делают все возможное, чтобы сгладить неловкость, заявляя: <emphasis>«В принципе я был прав»</emphasis>, или <emphasis>«Это могло сработать»</emphasis>, или <emphasis>«Я все еще хочу сохранить истинную суть того, к чему привязан»</emphasis>. Защищая свою гордость в текущий момент, они гарантируют себе, что снова совершат ту же ошибку и им снова придется защищать свою гордость.</p><p>Лучше проглотить всю горькую пилюлю целиком за один ужасный глоток.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/i9/the_importance_of_saying_oops/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>122. Предложение стать фриком.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда я был совсем юным — кажется, лет тринадцати или четырнадцати, — мне показалось, что я нашел опровержение диагонального метода Кантора, знаменитой теоремы, доказывающей, что вещественных чисел больше, чем рациональных. Ах, какие мечты о славе и величии кружились тогда у меня в голове!</p><p>Моя идея заключалась в том, что поскольку каждое целое число можно разложить на набор степеней двойки, то можно отобразить целые числа на множество подмножеств целых чисел, просто выписав их двоичную запись. Например, число 13 (в двоичной записи — 1101) отображалось бы на {0, 2, 3}. Прошла целая неделя, прежде чем мне пришло в голову, что, возможно, стоит <emphasis>применить</emphasis> диагональный метод Кантора к моей остроумной конструкции. И, конечно же, метод тут же выдал контрпример — двоичное число (... 1111), которое не соответствует ни одному конечному целому числу.</p><p>Обнаружив этот контрпример, я понял, что моя попытка опровержения оказалась несостоятельной, а вместе с ней рухнули и мои мечты о славе и величии.</p><p>Сначала я был немного разочарован.</p><p>В голове вертелась мысль: «В конце концов я одолею эту теорему! <emphasis>Когда-нибудь</emphasis> я опровергну диагональный метод Кантора, пусть даже первая попытка и провалилась!» Я злился на теорему за то, что она упрямо оставалась верной, лишая меня славы и богатства, и принялся искать другие опровержения.</p><p>И тут до меня кое-что дошло. Я осознал, что совершил ошибку, и теперь, когда я ее заметил, не было абсолютно никаких причин сомневаться в верности диагонального метода Кантора больше, чем в любой другой важнейшей математической теореме.</p><p>Я предельно ясно увидел, что передо мной открывается перспектива стать математическим фриком и провести остаток дней, рассылая профессорам математики гневные письма, написанные зелеными чернилами. (Когда-то я читал книгу о таких математических чудаках.)</p><p>Такого будущего себе я не желал, поэтому я тихонько усмехнулся и отпустил эту мысль. Я доброжелательно помахал диагональному методу Кантора рукой, пожелав ему счастливого пути, и больше никогда не подвергал его сомнению.</p><p>И сейчас я уже не помню, подумал ли я так тогда или же пришел к этому позже... но какое же это ужасно несправедливое испытание для тринадцатилетнего ребенка. Мне нужно было уже в этом возрасте быть настолько рациональным, иначе меня ждал провал.</p><p>Чем вы умнее, тем в более раннем возрасте у вас может впервые возникнуть идея, которая покажется вам действительно революционной. Мне повезло, что я сам заметил свою ошибку; что не потребовалось вмешательства другого математика, который указал бы мне на нее и тем самым, возможно, дал повод винить кого-то со стороны. Мне повезло, что опровержение моей идеи было достаточно простым, чтобы я сам смог в нем разобраться. Иначе, возможно, я бы со временем оправился. Будучи взрослым, я оправлялся и от куда более серьезных ударов. Но если бы я свернул не туда так рано, смог бы я вообще когда-нибудь развить в себе этот навык?</p><p>Интересно, скольким из тех, кто пишет гневные письма зелеными чернилами, было тринадцать, когда они сделали свой первый роковой шаг? Интересно, сколько среди них было до этого подающих надежды умов?</p><p>Я ошибся. Только и всего. Я не был <emphasis>по-настоящему прав в глубине души</emphasis>; я не одержал моральную победу; я не проявил ни амбициозности, ни скептицизма, ни какой-либо другой удивительной добродетели; это не было объяснимой ошибкой; я не был прав наполовину или хотя бы на самую малость. Мне пришла в голову мысль, которая никогда не пришла бы, будь я умнее, — вот и вся история.</p><p>Если бы я не смог признаться себе в этом, если бы переосмыслил свою ошибку как проявление добродетели, если бы из гордости настаивал на том, что я прав хотя бы <emphasis>немного</emphasis>, я бы не отпустил эту ситуацию. Я бы продолжил искать изъян в диагональном методе. И рано или поздно я бы его, пожалуй, нашел.</p><p>Пока вы не признаете свою неправоту, вы не сможете двигаться дальше; ваш образ себя по-прежнему будет привязан к старой ошибке.</p><p>Всякий раз, когда у вас возникает соблазн цепляться за мысль, которая никогда не пришла бы вам в голову, будь вы умнее, вам предлагают стать фриком. Даже если вы никогда не напишете ни одного гневного письма зелеными чернилами. Если никто не станет с вами спорить или если вы вообще никому не расскажете о своей идее, вы все равно можете оставаться фриком. Суть именно в <emphasis>цеплянии</emphasis> за неё.</p><p>Это неправда. Это неправда даже в глубине души. Это не полуправда и даже не капля правды. Это всего лишь мысль, которая никогда не должна была приходить вам в голову. Не во всякой неудаче есть свои плюсы. Люди совершают ошибки, и далеко не каждая из них — это замаскированный успех. Люди совершают ошибки; так бывает, только и всего. Скажите «ой» и живите дальше.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/j8/the_crackpot_offer/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>123. Да потеряйте вы уже надежду.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Кейси Серин, 24-летний веб-программист без опыта работы с недвижимостью, <a l:href="https://web.archive.org/web/20070217180304/http%3a//iamfacingforeclosure.com/">должен банкам 2,2 миллиона долларов</a> после того, как соврал в ипотечных заявках, чтобы одновременно купить восемь разных домов в разных штатах. Он обналичивал часть ипотеки (запрашивал суммы, превышающие стоимость домов) и тратил эти деньги на жизнь и семинары по недвижимости. Похоже, он рассчитывал на рост рынка.</p><p>И это ещё не самое печальное. Самое печальное — то, что <emphasis>он до сих пор не сдался.</emphasis> Кейси Серин не признает поражения. Он отказывается объявлять о банкротстве или устраиваться на работу; он <a l:href="https://web.archive.org/web/20100426003038/http%3a//iamfacingforeclosure.com/oldsite/147/top-5-advice-they-say-i-have-been-ignoring-2.html">всё ещё думает</a>, что может крупно преуспеть в недвижимости. Он продолжал тратить деньги на семинары. Он попытался взять ипотеку на девятый дом. Видите ли, он вовсе не <emphasis>потерпел неудачу</emphasis>, он просто приобрел <emphasis>ценный опыт.</emphasis></p><p>Вот что происходит, когда вы отказываетесь терять надежду.</p><p>Хотя такое поведение может показаться просто глупым, оно также напоминает мне о двух лауреатах Нобелевской премии по экономике…</p><p>…а именно о Мертоне и Шоулзе из <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Long-Term_Capital_Management">Long-Term Capital Management</a>.</p><p>Хотя в первые три года LTCM получала гигантские прибыли, в 1998 году рыночные неэффективности, которые она использовала, начали исчезать — о трюке прознали другие, и он перестал работать.</p><p>LTCM отказалась терять надежду. Подсевшие на 40% годовых, они всё сильнее наращивали кредитное плечо, чтобы зарабатывать на всё более крошечной марже. Когда у LTCM всё пошло наперекосяк, их собственный капитал составлял 4,72 миллиарда долларов, объем заемных средств — 124,5 миллиарда долларов, а объем позиций по деривативам — 1,25 триллиона долларов.</p><p>В каждой профессии ум проявляется по-своему — везде свои навыки, которые нужно освоить, и правила, которым нужно следовать. Поэтому можно подумать, что изучение «рациональности» как общей дисциплины мало что дает для успеха в реальной жизни. И все же мне кажется, что <emphasis>умение не быть глупым</emphasis> имеет очень много общего в самых разных профессиях. Если вы зададитесь целью научить кого-то <emphasis>тому, как не превращать мелкие ошибки в большие</emphasis>, то окажется, что это практически одно и то же искусство — хоть в хедж-фондах, хоть в любви, и один из главных секретов здесь таков: будьте готовы признать, что проиграли.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gx/just_lose_hope_already/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>124. Правильное использование сомнения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды, разглагольствуя о Пути, я заметил, что большинство организованных систем убеждений существуют для того, чтобы <emphasis>бежать от сомнений.</emphasis> Один из слушателей возразил мне, что иезуиты, должно быть, застрахованы от этой критики, поскольку они практикуют организованное сомнение: их послушникам, по его словам, велят сомневаться в христианстве, сомневаться в существовании Бога, сомневаться в истинности своего призвания, сомневаться в том, что они подходят для принесения вечных обетов целомудрия и бедности. И я сказал: <emphasis>«А, но они ведь должны преодолеть эти сомнения, верно?»</emphasis> Он ответил: <emphasis>«Нет, они должны сомневаться, что их сомнения могут вырасти и окрепнуть».</emphasis></p><p>Поиск в Google не позволил ни подтвердить, ни опровергнуть эти утверждения. (Если кто-то из аудитории сможет помочь, буду премного благодарен.) Но я нахожу этот сценарий интригующим, заслуживающим обсуждения независимо от того, правда это в отношении иезуитов или нет. <emphasis>Если</emphasis> иезуиты практиковали намеренное сомнение, как описано выше, были бы они <emphasis>тем самым</emphasis> добродетельны как рационалисты?</p><p>Полагаю, мне придется признать, что поведение иезуитов в описанном выше (возможно, гипотетическом) сценарии нельзя в полной мере охарактеризовать как «бегство от сомнений». Однако это (возможно, гипотетическое) поведение все равно кажется мне крайне подозрительным. Для истинно добродетельного рационалиста сомнение не должно быть пугающим. Описанная практика больше напоминает мне программу десенсибилизации к чему-то <emphasis>очень</emphasis> страшному — вроде демонстрации пауков арахнофобу в строго контролируемых условиях.</p><p>Но даже в этом случае они побуждают своих послушников сомневаться, верно? Имеет ли значение, что их основания ошибочны? Разве это все равно не достойное рационалиста деяние?</p><p>Всякое любопытство стремится уничтожить само себя; нет такого любопытства, которое не <emphasis>хотело бы</emphasis> получить ответ. Но если вы получаете ответ, если вы удовлетворяете свое любопытство, то великолепная тайна перестает быть тайной.</p><p>Точно так же любое сомнение существует для того, чтобы уничтожить какое-то конкретное убеждение. Если сомнение не уничтожает свою цель, оно умирает неисполненным — но это все же разрешение, финал, пусть и более печальный. Сомнение, которое не уничтожает ни себя, ни свою цель, с тем же успехом могло бы вообще никогда не существовать. Именно <emphasis>разрешение</emphasis> сомнений, а не сам акт сомнения, толкает храповик рациональности вперед.</p><p>Каждое улучшение — это изменение, но не каждое изменение — это улучшение. Каждый рационалист сомневается, но не все сомнения рациональны. Ношение сомнений делает вас рационалистом не больше, чем ношение белого медицинского халата делает вас врачом.</p><p>Рациональное сомнение возникает по конкретной причине — у вас есть веские основания подозревать, что убеждение ошибочно. Эта причина, в свою очередь, указывает направление исследования, которое либо уничтожит целевое убеждение, либо уничтожит само сомнение. Это справедливо даже для весьма абстрактных сомнений вроде: «Интересно, нет ли более простой гипотезы, которая также объясняет эти данные?». В таком случае вы исследуете вопрос, пытаясь придумать более простые гипотезы. Чем дольше этот поиск продолжается бесплодно, тем менее вероятным вам кажется, что следующий шаг вычислений принесет успех. В конце концов затраты на поиск превысят ожидаемую пользу, и вы прекратите его. В этот момент вы больше не можете утверждать, что <emphasis>сомневаетесь с пользой.</emphasis> Сомнение, которое не исследуется, с тем же успехом может не существовать. Любое сомнение существует для того, чтобы тем или иным способом уничтожить само себя. Неразрешенное сомнение — это пустая операция; оно не крутит колесо ни вперед, ни назад.</p><p>Если вы действительно верите самой религии (а не просто верите в неё), зачем вам велеть своим послушникам рассматривать сомнения, которые обречены умереть неисполненными? Это всё равно что заставлять студентов-физиков кропотливо сомневаться в том, что революция XX века могла быть ошибкой, а ньютоновская механика — верна с самого начала. Если вы в чем-то <emphasis>на самом деле</emphasis> не сомневаетесь, зачем <emphasis>притворяться</emphasis>, будто это так?</p><p>Потому что все мы хотим казаться рациональными — а сомнение <emphasis>широко считается</emphasis> добродетелью рационалиста. Но мало кто понимает, что для сомнения нужна конкретная причина или что неразрешенное сомнение — это пустая операция. Вместо этого люди думают, что дело в <emphasis>скромности</emphasis>, покорности, поддержании племенной статусной иерархии — практически та же проблема, что и со смирением, о котором я писал ранее. Публичная демонстрация сомнений ради того, чтобы убедить себя в собственной рациональности, принесет примерно столько же пользы, сколько ношение медицинского халата.</p><p>Чтобы избежать пустого декларирования сомнений, помните:</p><p>Рациональное сомнение существует для того, чтобы уничтожить целевое убеждение, и если оно этого не делает, то умирает неисполненным.</p><p>Рациональное сомнение возникает по конкретной причине, по которой убеждение может быть ошибочным.</p><p>Неразрешенное сомнение — это пустая операция.</p><p>Неисследованное сомнение с тем же успехом могло бы вообще не существовать.</p><p>Не следует гордиться самим фактом сомнения, хотя вы имеете полное право гордиться, когда только что <emphasis>закончили</emphasis> разрывать в клочья дорогое вам убеждение.</p><p>Хотя для того, чтобы взглянуть в лицо своим сомнениям, может потребоваться мужество, никогда не забывайте, что <emphasis>для идеального разума</emphasis> сомнение вообще не было бы пугающим.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ib/the_proper_use_of_doubt/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>125. Вы можете смотреть в лицо реальности. То, что истинно, уже есть. От признания этого хуже не становится. Если умалчивать об этом, оно никуда не денется. И поскольку это истина, именно с ней нам и предстоит иметь дело. Того, что ложно, просто нет, и этим нельзя жить.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Люди могут вынести то, что истинно,</p><p>ведь они уже это выносят.</p><p>—<emphasis>Юджин Джендлин</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/id/you_can_face_reality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>126. Медитация на любопытство. Первая добродетель — любопытство. — Двенадцать добродетелей рациональности. Как рационалисты, мы обязаны критиковать себя и сомневаться в своих убеждениях... не так ли?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Подумайте, что происходит с вами на психологическом уровне, когда вы начинаете со слов: «Мой долг — критиковать собственные убеждения». Роджер Желязны однажды провел различие между «желанием быть писателем» и «желанием писать». Марк Твен говорил: «Классика — это то, что каждый хочет иметь прочитанным, но никто не хочет читать». Критика себя из чувства долга приводит к тому, что вы <emphasis>хотите, чтобы исследование уже было проведено</emphasis>, чтобы потом иметь возможность сказать, что ваша вера не слепа. Но это совсем не то же самое, что <emphasis>желание исследовать.</emphasis></p><p>Это может привести к мотивированной остановке исследования. Вы рассматриваете возражение, затем контраргумент к этому возражению, и <emphasis>на этом останавливаетесь.</emphasis> Вы повторяете это с несколькими возражениями, пока не почувствуете, что выполнили свой долг по исследованию, и <emphasis>на этом останавливаетесь.</emphasis> Вы достигли своей глубинной психологической цели: избавились от когнитивного диссонанса, который возник бы, если бы вы считали себя рационалистом, но знали при этом, что даже не пытались критиковать свое убеждение. Это можно назвать покупкой рационалистического удовлетворения — попыткой создать «приятное тепло» от выполненного долга.</p><p>В итоге заявляемый вами уровень вероятности окажется достаточно высоким, чтобы оправдать сохранение планов и убеждений, с которых вы начинали, но не настолько высоким, чтобы вызвать недоверие у вас самих или у других рационалистов.</p><p>Когда вы искренне любопытны, вас будет тянуть к поискам, которые кажутся наиболее многообещающими с точки зрения изменения убеждений, или к поискам, наименее похожим на те, что вы уже предпринимали. После этого ваше распределение вероятностей, скорее всего, <emphasis>не</emphasis> должно выглядеть так же, как в самом начале — сдвиги должны произойти, будь то в сторону увеличения или уменьшения; и любое направление одинаково устраивает вас, если вы действительно любопытны.</p><p>Сравните это с подсознательным мотивом удерживать поиск на знакомой территории, чтобы поскорее покончить с исследованием, чтобы вы могли <emphasis>оставить исследование позади</emphasis> и восстановить привычный баланс, на котором строятся ваши старые привычные планы и убеждения.</p><p>Что касается того, как, по-моему, должно выглядеть истинное любопытство и какой силой оно обладает, я отсылаю вас к «Басне о науке и политике». Каждый из персонажей призван проиллюстрировать разные уроки. Феррис, последний персонаж, воплощает в себе силу невинного любопытства: легкость и страстное стремление к свидетельствам.</p><p>Урсула К. Ле Гуин писала: «В невинности нет силы против зла. Но в ней есть сила для добра».<sup>1</sup> Невинное любопытство может невинно заблуждаться, и поэтому обучение рационалиста и сопутствующая ему искушенность — это опасность, на которую нам нужно отважиться, если мы хотим стать сильнее. Тем не менее, мы можем постараться сохранить легкость и страстное стремление, свойственные невинности.</p><p>Как написано в «Двенадцати добродетелях»:</p><p>Если в глубине души вы верите, что уже знаете, или если в глубине души вы не хотите знать, то ваши расспросы будут бесцельными, а ваши навыки — лишенными направления. Любопытство стремится уничтожить само себя; нет такого любопытства, которое не желало бы ответа.</p><p>Истинному любопытству просто нет достойной замены. «Жгучий зуд познания выше торжественного обета стремиться к истине». Но нельзя вызвать любопытство одним лишь усилием воли, точно так же, как нельзя заставить замерзшую ногу согреться усилием воли. Иногда всё, что у нас есть, — это лишь наши торжественные обеты.</p><p>Так что же делать с чувством долга? Для начала мы можем попытаться проявить интерес к нашим проводимым из чувства долга исследованиям — внимательно следить за искрами подлинного интереса или даже подлинного невежества и желания его устранить. Это напрямую связано с тем, чтобы обращать особое внимание на болезненные возможности, от которых вы отворачиваетесь — и всё это не сводится к одному лишь негативному мышлению.</p><p>Также должно помочь размышление о Сохранении ожидаемого свидетельства. Для каждого <emphasis>нового</emphasis> пункта исследования, для каждого <emphasis>не виденного</emphasis> ранее свидетельства, на которое вы внезапно обратите внимание, ожидаемая апостериорная вероятность должна быть равна вашей априорной вероятности. В микропроцессе исследования ваше убеждение всегда должно находиться в хрупком равновесии, готовое сдвинуться в любую сторону. Не всякий довод способен полностью прояснить картину — например, сдвинуть уверенность с 70% до 30% — но если ваша текущая уверенность составляет 70%, вы должны быть в равной степени готовы как опустить её до 69%, так и поднять до 71%. Вы не должны думать, будто знаете, в какую сторону она изменится (в среднем), поскольку по законам теории вероятностей, если вы знаете пункт назначения, вы уже там. Если вы способны исследовать честно, так чтобы каждый <emphasis>новый</emphasis> довод действительно имел равный потенциал сдвинуть убеждение вверх или вниз, это поможет вам сохранить интерес или даже любопытство к самому микропроцессу исследования.</p><p>Если аргумент, который вы рассматриваете, <emphasis>не</emphasis> нов, то почему ваше внимание направлено именно сюда? Стали бы вы смотреть сюда, если бы были искренне любопытны? Не критикуете ли вы подсознательно свое убеждение в его сильных, а не слабых местах? Не перебираете ли вы уже известные доказательства?</p><p>Если вы сумеете не прокручивать в голове уже известные подтверждения и сможете снижать степень своей убежденности по крупицам под воздействием новых свидетельств, вы, возможно, даже сумеете полностью отказаться от этого убеждения — осознать, с какой стороны дует против вас ветер свидетельств.</p><p>Еще одно средство для восстановления любопытства — это то, что я стал называть литанией Тарского, которая на самом деле представляет собой мета-литанию, конкретизирующуюся для каждого отдельного случая (и это вполне естественно). Например, если я в напряжении размышляю, лежит ли в запертом ящике бриллиант, то вместо того, чтобы думать о прекрасных последствиях того, что бриллиант там действительно лежит, я могу повторить литанию Тарского:</p><p><emphasis>Если в ящике лежит бриллиант,</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>
    я желаю верить, что в ящике лежит бриллиант;</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>
    Если в ящике нет бриллианта,</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>
    я желаю верить, что в ящике нет бриллианта;</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>
    Да не привяжусь я к убеждениям, которых могу не хотеть.</emphasis></p><p>Тогда вам следует поразмыслить о возможности того, что бриллианта там нет, о последующей пользе, которую принесет вам вера в то, что его там нет, и о последующем вреде, если вы будете верить, что он там есть. См. также Литанию Джендлина.</p><p>Если вы найдете в себе хотя бы малейшую искру истинного сомнения, берегите её, словно лесник, бережно поддерживающий костёр. Если вы сможете раздуть её в яркое пламя любопытства, оно наполнит вас легкостью и пылом, придаст цель вашим расспросам и укажет направление вашим навыкам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/jz/the_meditation_on_curiosity/">*</a></p><p>1. Урсула К. Ле Гуин, <emphasis>На последнем берегу</emphasis> (Saga Press, 2001).</p></section>
<section>
<title><p>127. Никто не может освободить вас от законов рациональности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Традиционная рациональность формулируется в терминах <emphasis>социальных правил</emphasis>, а нарушения интерпретируются как жульничество — как отступление от норм сотрудничества. Если вы хотите, чтобы я принял ваше убеждение, вы обязаны предоставить мне определенное количество свидетельств. Если вы пытаетесь уклониться от этого, мы все понимаем, что вы жульничаете и нарушаете своё обязательство. Теория обязана сама делать смелые предсказания, а не просто красть предсказания, ради которых трудились другие теории. Теория обязана подставляться под фальсификацию — если она пытается этого избежать, это всё равно что пытаться уклониться от грозного ритуала инициации; вам придётся заплатить свою цену.</p><p>Традиционная рациональность сформулирована сходным образом с обычаями, управляющими человеческими обществами, благодаря чему её легко передавать из уст в уста. Люди распознают социальное жульничество с гораздо большей надёжностью, чем изоморфные нарушения абстрактных логических правил. Но взгляд на рациональность как на социальное обязательство порождает некоторые странные идеи.</p><p>Например, можно встретить верующих людей, защищающих свои убеждения словами: «Ну, <emphasis>вы</emphasis>-то тоже не можете обосновать свою веру в науку!» Иными словами: «Как ты смеешь критиковать меня за необоснованные убеждения, лицемер! Ты делаешь то же самое!»</p><p>Для байесианцев мозг — это двигатель точности: он обрабатывает и концентрирует сцепленные свидетельства в карту, отражающую территорию. Принципы рациональности — это законы в том же смысле, что и второе начало термодинамики: получение достоверного убеждения требует поддающегося расчёту количества сцепленных свидетельств, точно так же как для надёжного охлаждения содержимого холодильника требуется поддающийся расчёту минимум свободной энергии.</p><p>В принципе, законы физики обратимы во времени, поэтому существует бесконечно малая вероятность — неотличимая от нуля ни для кого, кроме математиков, — что холодильник самопроизвольно охладится, попутно вырабатывая электричество. Существует чуть более крупная, но всё же бесконечно малая вероятность того, что вы сможете точно нарисовать подробную карту улиц Нью-Йорка, никогда там не бывав, сидя в своей гостиной с закрытыми жалюзи и без подключения к интернету. Но я бы не стал на это рассчитывать.</p><p>Прежде чем пытаться нанести на карту неисследованную территорию, налейте в чашку воды комнатной температуры и подождите, пока она самопроизвольно замёрзнет, и только потом продолжайте. Так вы сможете убедиться, что общий трюк — игнорирование бесконечно малых вероятностей успеха — работает исправно. Вы можете не осознавать напрямую, что ваша карта неверна, особенно если никогда не побываете в Нью-Йорке; но вы же видите, что вода сама по себе не замерзает.</p><p>Если правила рациональности — это социальные обычаи, то может показаться, будто ссылка на то, что другие делают то же самое, оправдывает поведение X. Было бы <emphasis>несправедливо</emphasis> требовать от вас свидетельств, если мы сами не можем их предоставить. Мы поймём, что никто из нас не лучше остальных, смягчимся и милостиво освободим вас от вашей социальной обязанности предоставлять свидетельства в пользу вашего убеждения. И все мы заживём долго и счастливо в свободе, равенстве и братстве.</p><p>Если же правила рациональности — это математические законы, то попытка оправдать убеждение, не подкреплённое свидетельствами, указанием на то, что кто-то другой делает то же самое, будет примерно столь же эффективна, как перечисление тридцати причин, почему вы не должны падать с обрыва. Даже если мы все проголосуем за то, что потребность вашего холодильника в электричестве несправедлива, он всё равно не заработает (с вероятностью ~1). Даже если мы все проголосуем за то, что вы не обязаны посещать Нью-Йорк, карта всё равно останется неверной. Госпожа Природа, как известно, безучастна к подобным мольбам, равно как и Госпожа Математика.</p><p>Так что — возвращаясь к социальному языку Традиционной Рациональности — не думайте, что вам <emphasis>сойдёт с рук</emphasis> отговорка, будто иметь произвольные убеждения о XYZ — это нормально, поскольку у других людей тоже есть произвольные убеждения. Если обе стороны договора ведут себя одинаково скверно, человеческий судья может решить не накладывать штрафы ни на одну из них. Но если два инженера спроектируют свои двигатели одинаково плохо, ни один из двигателей не заработает. Одна ошибка проектирования не может служить оправданием для другой. Даже если <emphasis>я</emphasis> делаю XYZ неправильно, это вам не поможет и не освободит вас от правил; это просто означает, что нам обоим крышка.</p><p>С точки зрения человеческого закона в либеральных демократиях, каждый имеет право на собственные убеждения. С точки зрения законов Природы, у вас нет права на точность. Мы не арестовываем людей за веру в странные вещи — по крайней мере, в более разумных странах. Но никто не может отменить закон, согласно которому вам необходимы свидетельства для формирования <emphasis>точных</emphasis> убеждений. Даже голосование всего человечества не поможет снискать милосердия в суде Природы.</p><p>Физики не устанавливают законы физики, они лишь угадывают их. Рационалисты не устанавливают законы рациональности, мы лишь угадываем их. Нельзя «рационализировать» то, что изначально не является рациональным. Если благодаря необычайной убедительности вы заставите всех физиков мира поверить, что освобождены от закона всемирного тяготения, и шагнёте с обрыва, вы всё равно упадёте. Даже фраза «<emphasis>Мы</emphasis> не устанавливаем» слишком антропоморфна. Не существует высшей инстанции, которая могла бы освободить вас от этих законов. Есть только причина и следствие.</p><p>Помните об этом, когда будете просить освободить вас от правил всего один разок. Мы <emphasis>не можем</emphasis> освободить вас. Решать не нам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k1/no_one_can_exempt_you_from_rationalitys_laws/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>128. Оставьте путь к отступлению. Когда окружаете врага. Всегда оставляйте ему путь к спасению. Он должен видеть, что есть. Альтернатива смерти. — Сунь-цзы, «Искусство войны»1.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Не повышай давление, сделай стену ниже. — Лоис Макмастер Буджолд, <emphasis>Комарр</emphasis><sup>2</sup></p><p>Как-то раз мне довелось беседовать с нерационалисткой, которая каким-то образом забрела на встречу местных рационалистов. Она как раз заявила: (а) она верит в душу и (б) не верит в крионику, потому что считает, что душа не останется в замороженном теле. Я спросил: «Но откуда вы это знаете?» По замешательству, мелькнувшему на её лице, стало предельно ясно, что этот вопрос никогда не приходил ей в голову. Я говорю это не в упрёк — она показалась мне приятным человеком, совершенно не обученным рациональности, как и большинство остальных людей. Мне действительно нужно написать эту книгу.</p><empty-line/>
<p>Большая часть последующего разговора касалась вопросов, которые уже разбирались в <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> — если вам <emphasis>действительно</emphasis> что-то интересно, вы, скорее всего, <emphasis>сможете</emphasis> найти хороший способ это проверить; сначала стремитесь сформировать точные убеждения, а уже потом позволяйте эмоциям из них вытекать — и всё в таком духе. Но этот разговор напомнил мне об одной концепции, которой я здесь ещё не касался:</p><p>«Постарайтесь, — предложил я ей, — представить себе, каким был бы мир, если бы душ не существовало, и что бы вы тогда делали. Не думайте обо всех причинах, по которым этого быть не может, просто примите это как допущение, а затем представьте последствия. Чтобы вы могли подумать: „Ну, если душ нет, я могу просто записаться на крионику“ или „Если Бога нет, я всё равно могу продолжать поступать нравственно“, вместо того чтобы воспринимать это как нечто слишком ужасное, чтобы смотреть ему в лицо. Из чувства самоуважения стоит пытаться верить в правду, какой бы неудобной она ни была, как я уже говорил; но, учитывая человеческую природу, это помогает сделать саму эту мысль менее пугающей <emphasis>ещё до того</emphasis>, как вы попытаетесь оценить подтверждающие его доказательства».</p><p>Принцип этой техники прост: вам нужно поступить с собой так же, как Сунь-цзы советует поступать с врагами — оставить себе путь к отступлению, чтобы отступать было не так трудно. Перспектива, скажем, потерять работу может казаться гораздо более пугающей, когда вам даже думать об этом невыносимо, чем после того, как вы точно рассчитали, на сколько хватит ваших сбережений, изучили рынок труда в вашем регионе и детально спланировали свои дальнейшие действия. Только тогда вы будете готовы <emphasis>непредвзято</emphasis> оценить вероятность сохранения работы при планируемых в следующем месяце сокращениях. Будьте истинным трусом и детально спланируйте своё отступление — представьте каждый шаг — желательно ещё до того, как впервые ступите на поле боя.</p><p>Расчёт на то, что представить неприятное положение дел <emphasis>в качестве мысленного эксперимента</emphasis> требует меньше мужества, чем оценивать, <emphasis>насколько вероятно</emphasis>, что оно окажется правдой. Но когда вы сделаете первое, вам станет легче сделать второе.</p><p>Помните, что байесианство математически точно: даже если пугающее утверждение действительно должно казаться маловероятным, всё равно важно абсолютно непредвзято взвесить все свидетельства «за» и «против», чтобы прийти к рациональной количественной вероятности. Визуализация пугающего убеждения <emphasis>не</emphasis> означает признание того, что в глубине души вы считаете его, скорее всего, истинным. Вы можете представить пугающее убеждение просто из общих соображений гигиены ума. «Мысль, которую вы не можете помыслить, управляет вами сильнее, чем мысли, которые вы высказываете вслух» — и это верно, даже если немыслимая мысль ложна!</p><p>Применение техники «оставь себе путь к отступлению» действительно требует определённого минимума честности перед самим собой.</p><p>Для начала: вы должны быть способны хотя бы признаться себе, <emphasis>какие именно</emphasis> идеи вас пугают, а к каким вы привязаны. Но это испытание куда менее суровое, чем непредвзятый подсчёт свидетельств в пользу пугающей вас идеи. Поможет ли, если я скажу, что мне и самому доводится использовать эту технику? В конце концов, рационалист не отвергает эмоции полностью. Есть идеи, которые меня пугают, но я всё равно считаю их ложными. Есть идеи, к которым, как я знаю, я привязан, но я всё равно считаю их истинными. И всё же я планирую своё отступление — не потому, что планирую <emphasis>отступать</emphasis>, а потому, что заблаговременное планирование отступления помогает мне размышлять над проблемой без привязанности.</p><p>Однако куда более серьёзное испытание на честность перед собой — <emphasis>действительно</emphasis> принять дискомфортное утверждение как допущение и разобраться, как бы вы <emphasis>на самом деле</emphasis> с этим справлялись. Сталкиваясь с неприятной мыслью, мы первым делом естественным образом пытаемся придумать все возможные причины, почему этого <emphasis>просто не может</emphasis> быть. И потому вы неизбежно столкнётесь с определённым психологическим сопротивлением в самом себе, если попытаетесь детально представить, каким был бы мир и что бы вы делали, окажись Моё-Самое-Драгоценное-Убеждение ложным, а Моё-Самое-Пугающее-Убеждение — истинным.</p><p>Вспомните всех тех людей, которые утверждают, будто без Бога мораль невозможна. (И да, эта тема действительно всплывала в том разговоре, так что я не воюю с соломенным чучелом.) Если бы верующие могли представить себе свою <emphasis>реальную</emphasis> реакцию на принятие как факта того, что Бога нет, они бы поняли, что вовсе не бросились бы убивать младенцев. Они бы поняли, что атеисты реагируют на отсутствие Бога примерно так же, как реагировали бы они сами, если бы сами в это поверили. Я говорю это, чтобы показать: представить себе то, как вы <emphasis>на самом деле</emphasis> отреагировали бы, поверив в противоположное вашему глубоко укоренившемуся убеждению, — это <emphasis>действительно</emphasis> непростая задача.</p><p>Think of all the people who say that, without God, morality was impossible. (And yes, this topic did come up in the conversation; so I am not offering a strawman.) If theists could visualize their <emphasis>real</emphasis> reaction to believing as a fact that God did not exist, they could realize that, no, they wouldn’t go around slaughtering babies. They could realize that atheists are reacting to the nonexistence of God in pretty much the way they themselves would, if they came to believe that. I say this, to show that it <emphasis>is</emphasis> a considerable challenge to visualize the way you <emphasis>really would</emphasis> react, to believing the opposite of a tightly held belief.</p>
<p>К тому же всегда контринтуитивно осознавать, что люди действительно оправляются от любых потрясений. Люди, только что ставшие квадриплегиками, через шесть месяцев чувствуют себя далеко не такими несчастными, какими они ожидали быть, и так далее. Столь же контринтуитивным может быть и осознание того, что если пугающее убеждение окажется правдой, вы <emphasis>всё-таки</emphasis> как-нибудь с этим примиритесь. Квадриплегики справляются, и вы справитесь.</p><p>См. также Литанию Джендлина и Литанию Тарского. То, что истинно, уже реально; признание этого не делает ситуацию хуже. Вам не следует бояться просто <emphasis>представить</emphasis> пугающий вас мир. Если этот мир уже реален, то от его представления хуже не станет; а если он <emphasis>не</emphasis> реален, то его представление не причинит вреда. И помните, когда представляете это: если пугающие вещи, которые вы воображаете, действительно истинны — а это может быть и не так! — то вы, безусловно, захотели бы в это поверить, и это вам тоже следует представить; неверие вам ничем не поможет.</p><p>Сколько верующих людей сохранили бы свою веру в Бога, если бы они могли <emphasis>в точности</emphasis> представить тот гипотетический мир, в котором Бога нет, а сами они стали атеистами?</p><p>Оставить себе путь к отступлению — мощная техника, но она даётся нелегко. <emphasis>Честная</emphasis> визуализация не требует столько сил, сколько признание <emphasis>напрямую</emphasis>, что Бога не существует, но усилий она всё же требует.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o4/leave_a_line_of_retreat/">*</a></p><p>1. Сунь-цзы, <emphasis>Искусство войны</emphasis> (Cloud Hands, Inc., 2004).</p><p>2. Лоис Макмастер Буджолд, <emphasis>Комарр</emphasis>, Приключения Майлза Форкосигана (Baen, 1999).</p></section>
<section>
<title><p>129. Кризис веры. Кризис веры не настоящий, если всё не может с одинаковой лёгкостью повернуться в любую сторону. — Тор Шенкель.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Многие в этом мире сохраняют убеждения, на изъяны которых мог бы указать десятилетний ребёнок, <emphasis>если бы</emphasis> этот ребёнок услышал о них впервые. Мы говорим вовсе не о каких-то тонких ошибках. Отказаться от них для непредвзятого ума было бы детской забавой, примени он скептицизм десятилетки без всяких увёрток. Как выразился Премис Чекер: «Если бы идея бога возникла только в научную эпоху, лишь исключительно странный человек стал бы выдумывать нечто подобное и делать вид, будто это что-то объясняет».</p><p>И тем не менее высококлассные учёные, даже величайшие новаторы в своих областях, даже в наш век, не могут успешно применить этот скептицизм. Лауреат Нобелевской премии Роберт Ауман (автор теоремы согласия Аумана) — ортодоксальный иудей. Я с достаточной долей уверенности могу предположить, что в тот или иной момент Ауман наверняка подвергал свою веру сомнению. И всё же его сомнения не увенчались успехом. Мы меняем своё мнение гораздо реже, чем нам кажется.</p><p>От этого должно становиться жутко до мозга костей. Это значит, что можно быть учёным мирового класса, <emphasis>и</emphasis> прекрасно разбираться в байесовской математике, <emphasis>и</emphasis> всё равно оказаться неспособным отвергнуть убеждение, абсурдность которого очевидна десятилетке с незамыленным взглядом. Это показывает, какую несокрушимую линию обороны способно выстроить убеждение, если оно давно пустило корни у вас в голове.</p><p>Что требуется, чтобы одолеть ошибку, воздвигшую вокруг себя крепость?</p><p>Но к тому времени, когда вы уже <emphasis>знаете</emphasis>, что это ошибка, она уже побеждена. Дилемма заключается не в том, «как мне отвергнуть давнее ложное убеждение X?», а в том, «как мне узнать, ложно ли давнее убеждение X?» Честность перед собой наиболее уязвима тогда, когда мы не <emphasis>уверены</emphasis>, какой путь истинен. И тогда вопрос приобретает иной вид:</p><p>Как нам вызвать в себе настоящий кризис веры, при котором всё с одинаковой лёгкостью может повернуться в любую сторону?</p><p>Религия — это наглядный пример, который мы все можем себе представить. (Читатели, родившиеся у родителей-атеистов, упустили это фундаментальное жизненное испытание и вынуждены довольствоваться его слабым подобием — размышлениями о своих верующих друзьях.) Но если вы лишились всякого сочувствия и теперь считаете верующих злобными мутантами, то вы не сможете представить те реальные внутренние испытания, с которыми они сталкиваются. Вы не сможете задаться вопросом:</p><p>«Какой общей стратегии должен придерживаться верующий человек, чтобы вырваться из своей религии?»</p><p>Я уверен, что некоторые, глядя на эту задачу, уже вовсю тараторят стандартные аргументы атеистов: «Им придётся признать, что нет никаких байесовских свидетельств в пользу существования Бога», «Им придётся увидеть, на какие моральные увёртки они идут, чтобы оправдать поведение Бога в Библии», «Им нужно научиться пользоваться бритвой Оккама»...</p><p>НЕВЕРНО! НЕВЕРНО, НЕВЕРНО, НЕВЕРНО! Подобное повторение заученного, когда вы просто выплёвываете аргументы, <emphasis>которые обдумали ещё давным-давно</emphasis>, — это <emphasis>именно</emphasis> тот стиль мышления, который удерживает людей в их нынешней религии. Если вы будете полагаться на кэшированные мысли, если ваш мозг выдаёт очевидный ответ так быстро, что вы теряете способность видеть вещи непосредственно, вы гарантированно не сможете пройти через кризис веры.</p><p>Может быть, всё дело в том, что слишком немногие читали <emphasis>«Гёдель, Эшер, Бах»</emphasis> в достаточно юном возрасте, но я заметил, что у значительной части населения — даже у людей с техническим складом ума — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/h6/chronophone_motivations/">возникают трудности с пониманием</a> аргументов, выходящих на такой мета-уровень. В дни особенно пессимистичного настроя я задаюсь вопросом: а не двухгорбый ли у нас верблюд?</p><p>Даже когда на это указываешь прямо, некоторые люди, по-видимому, <emphasis>не способны совершить мысленный переход</emphasis> от объектного уровня («Используй бритву Оккама! Ты же должен видеть, что твоя вера в Бога избыточна!») к мета-уровню («Попытайся помешать своему разуму достроить паттерн привычным путём!»). Ведь точно так же, как все ваши друзья-рационалисты говорят о бритве Оккама как о чём-то хорошем, и точно так же, как бритва Оккама сама собой всплывает у вас в голове, — у верующих есть очевидный, одобренный друзьями ответ: «Пути Господни неисповедимы, и самонадеянно полагать, что мы способны их понять». Так что если вы считаете, что <emphasis>общая</emphasis> стратегия — это «использовать бритву Оккама», то это всё равно как если бы теист утверждал, что общая стратегия — это верить.</p><p>«Но... но бритва Оккама действительно лучше веры! Это же не вопрос выбора вкуса мороженого! Любой, глядя на историю, поймёт, что оккамовские рассуждения были гораздо продуктивнее веры...»</p><p>И всё это правда. Но к делу не относится. Суть в том, что вы, говоря это, без запинки выдаёте стандартное оправдание, которое уже заготовлено в вашей голове. Задача кризиса веры состоит в том, чтобы справиться с ситуацией, когда, возможно, наши стандартные выводы <emphasis>неверны</emphasis> и наши стандартные оправдания <emphasis>ошибочны.</emphasis> Поэтому, если стандартным оправданием для X служит «бритва Оккама!», а вы хотите устроить кризис веры вокруг X, вам следует задаться вопросом: действительно ли бритва Оккама подтверждает X? Правильно ли вы понимаете бритву Оккама? И — если вы хотите сомневаться достаточно глубоко — действительно ли простота <emphasis>является</emphasis> тем критерием, который исторически хорошо себя зарекомендовал в данном случае или от которого можно разумно <emphasis>ожидать</emphasis> эффективности в будущем, и так далее. Если вы советуете верующему подвергнуть сомнению убеждение, что «вера» — хорошее оправдание для X, то вам следует посоветовать и самому себе приложить не меньшие усилия, чтобы подвергнуть сомнению своё убеждение в том, что «бритва Оккама» — хорошее оправдание для X.</p><p>(Подумайте обо всех тех людях, которые не понимают формулировок бритвы Оккама через минимальную длину описания или индукцию Соломонова, и которые думают, будто бритва Оккама запрещает многомировую интерпретацию или <a l:href="http://www.simulation-argument.com/simulation.html">гипотезу симуляции</a>. Им нужно было бы подвергнуть сомнению свои формулировки бритвы Оккама и свои представления о том, почему простота — это хорошо. О каком бы спорном X вы ни рассуждали, оправдывая его восклицанием «Бритва Оккама!», бьюсь об заклад, это далеко не такой же бесспорный оккамовский триумф, как гравитация.)</p><p>Если «Бритва Оккама!» — это ваш обычный ответ, ваш стандартный ответ, ответ, который дают все ваши друзья, то вам лучше заблокировать свой мозг от мгновенного достраивания этого паттерна, если вы пытаетесь спровоцировать настоящий кризис веры.</p><p>Лучше придерживаться правил вроде: «Представь, что сказал бы скептик, — а затем представь, что он ответил бы на твоё возражение, — а затем представь, что ещё он мог бы сказать, на что ответить было бы труднее».</p><p>Или: «Попробуй обдумать самую болезненную мысль».</p><p>И прежде всего, правило:</p><p>«Приложи такое же отчаянное усилие, какое потребовалось бы теисту, чтобы отречься от своей религии».</p><p>Потому что если вы <emphasis>не</emphasis> стараетесь изо всех сил, то — откуда <emphasis>вам</emphasis> знать — ваша голова вполне может быть забита чепухой столь же нелепой, как и религия.</p><p>Без судорожного, мучительного усилия быть рациональным — усилия такого масштаба, какое требуется для освобождения от религии, — как вы вообще смеете во что-то верить, когда сам Роберт Ауман верит в Бога?</p><p>Кто-то (не помню кто) однажды заметил, что у людей есть время лишь до определённого возраста, чтобы отказаться от своей религиозной веры. После этого у них найдутся ответы на любые возражения, и будет уже слишком поздно. Это тот вид существования, который вы должны превзойти. Это суровое испытание вашей силы как рационалиста; но если вы не сможете его пройти, вы окажетесь слабее десятилетнего ребёнка.</p><p>Но опять же, к тому моменту, когда вы понимаете, что убеждение ошибочно, оно уже повержено. Так что речь идёт не об отчаянных, судорожных усилиях сгладить последствия религиозного воспитания <emphasis>после</emphasis> того, как вы пришли к выводу, что ваша религия неверна. Речь идёт об отчаянных усилиях <emphasis>выяснить</emphasis>, нужно ли вам сбрасывать оковы или же оставить их. Честность с самим собой наиболее уязвима, когда мы не <emphasis>знаем</emphasis>, по какому пути нам следует идти, — именно тогда рационализации не являются <emphasis>очевидными</emphasis> грехами.</p><p>Не всякое сомнение требует устройства полномасштабного кризиса веры. Но вам стоит задуматься об этом, когда:</p><p>Убеждение уже давно живёт в вашей голове;</p><p>Оно окружено облаком известных аргументов и опровержений;</p><p>Вы уже вложили в него <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Sunk_cost">невозвратные издержки</a> (время, деньги, публичные заявления);</p><p>Убеждение имеет эмоциональные последствия (заметьте, это не делает его неверным);</p><p>Оно в целом переплелось с вашей личностью.</p><p>Ни один из этих тревожных признаков не является немедленным опровержением. Подобные свойства подвергают убеждение всевозможным опасностям и делают отказ от него крайне трудным, когда оно <emphasis>и в самом деле</emphasis> ошибочно. Но они в равной степени применимы как к вере Ричарда Докинза в эволюционную биологию, так и к католицизму Папы Римского. Это не означает, что мы говорим всего лишь о разных вкусах мороженого. Только невежественные люди думают, будто все глубокие убеждения находятся на одном уровне независимо от подтверждающих их доказательств, просто потому, что они глубокие. Цель не в том, чтобы иметь поверхностные убеждения, а в том, чтобы обладать картой, отражающей территорию.</p><p>Я подчёркиваю это, разумеется, для того, чтобы вы могли признаться себе: «Моё убеждение отмечено этими тревожными признаками», без необходимости тут же говорить себе: «Моё убеждение ложно».</p><p>Но на что эти тревожные знаки <emphasis>действительно</emphasis> указывают, так это на убеждение, для которого потребуется <emphasis>нечто гораздо большее, чем обычные усилия, чтобы усомниться в нём эффективно.</emphasis> Чтобы в случае, если оно действительно ложно, вы действительно смогли от него отказаться. А там, где вы не можете сомневаться эффективно, вы слепы, поскольку ваш мозг будет удерживать убеждение безусловно. Если сетчатка посылает один и тот же сигнал независимо от попадающих на неё фотонов, мы называем такой глаз слепым.</p><p>Когда же следует устраивать кризис веры?</p><p>Опять же, подумайте о совете, который вы дали бы теисту: если вы чувствуете внутреннюю неуверенность, но пытаетесь рационализировать причины, по которым ваше убеждение всё ещё незыблемо, то вам, вероятно, стоит устроить кризис веры. Если убеждение подтверждено так же надёжно, как закон гравитации, можете не беспокоиться, — но подумайте обо всех теистах, которые отчаянно хотят верить, что существование Бога так же очевидно, как гравитация. Так что попробуйте представить, что скептики возразили бы на ваш аргумент об «очевидности гравитации». Несомненно, одна из причин, почему вы можете потерпеть неудачу в кризисе веры, заключается в том, что вы вообще никогда не садитесь и не задаётесь вопросами — никогда не говорите себе: «Вот то, в чём мне нужно приложить усилия, чтобы усомниться должным образом».</p><p>Если ваши мысли заходят так далеко, сделайте это — устройте кризис веры. Не пытайтесь делать это наспех, урывками, в случайно подвернувшуюся свободную минуту. Не торопитесь покончить с этим побыстрее, чтобы потом сказать: «Я сомневался, как и был обязан». С теистом это бы не сработало, не сработает и с вами. Хорошо отдохните накануне, чтобы ваш разум был в отличной форме. Выделите несколько часов, когда вас никто не побеспокоит. Найдите тихое место, где можно присесть. Очистите свой разум от всех стандартных аргументов, попробуйте взглянуть на вещи с чистого листа. И приложите отчаянное усилие, чтобы породить истинное сомнение, способное разрушить ложное — и <emphasis>только</emphasis> ложное — глубоко укоренившееся убеждение.</p><p>Элементы техники кризиса веры были разбросаны по многим эссе:</p><p>Избегание настоящих уязвимых мест своего убеждения. Один из первых соблазнов в кризисе веры — подвергнуть сомнению самые сильные стороны своего убеждения, просто чтобы отрепетировать хорошие ответы. Вам нужно искать самые болезненные места, а не те аргументы, размышление над которыми успокаивает.</p><p>Медитация на любопытство — Роджер Желязны однажды провел различие между «желанием быть писателем» и «желанием писать». Точно так же существует различие между желанием иметь за плечами проведённое исследование и желанием исследовать. Недостаточно сказать: «Мой долг — критиковать свои собственные убеждения»; вы должны испытывать любопытство, а любопытство может породить только неопределенность. Памятование о законе сохранения ожидаемого свидетельства может помочь вам обновляться постепенно: для каждого <emphasis>отдельного</emphasis> пункта, который вы рассматриваете, и для каждого элемента нового аргумента или нового свидетельства вы не должны ожидать, что ваши убеждения сдвинутся (в среднем) в одну сторону сильнее, чем в другую — благодаря этому вы каждый раз сможете испытывать искреннее любопытство относительно того, как всё обернется.</p><p>Непосредственное видение — Используйте технику Пирсига, чтобы не дать стандартным закэшированным мыслям ворваться и достроить шаблон.</p><p>Литания Джендлина и литания Тарского — Люди могут вынести истину, ведь они уже её выносят. Если убеждение истинно, вам будет лучше верить в него, а если оно ложно — вам будет лучше его отвергнуть. Вы бы посоветовали верующему человеку попытаться полностью и глубоко представить себе мир, в котором Бога нет, и без всяких оправданий прийти к полному пониманию того, что <emphasis>если</emphasis> Бога нет, <emphasis>то</emphasis> им будет лучше верить, что Его нет. Если человек не может принять это на глубоком эмоциональном уровне, он не сможет пройти через кризис веры. Поэтому вам следует приложить искренние усилия, чтобы представить себе <emphasis>альтернативу</emphasis> вашему убеждению — именно так, как этого потребовал бы от вас самый лучший и благородный скептик. Подумайте, какие усилия пришлось бы приложить верующему, чтобы представить — не искажая ради собственного комфорта — атеистическую картину Вселенной.</p><p>Приложите экстраординарное усилие — Обратитесь к концепции <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis>, отчаянному, судорожному усилию быть рациональным — усилию, которое потребуется, чтобы превзойти уровень Роберта Аумана и всех тех великих ученых в истории, которые так и не смогли отказаться от своей религии.</p><p>Генетическая эвристика — Вам следует быть крайне подозрительным, если у вас есть множество идей, подсказанных источником, который, как вы теперь знаете, не заслуживает доверия, но надо же — оказывается, все эти идеи до единой всё равно верны. (Например, когда человек признает, что Библия была написана людьми, но всё равно цепляется за мысль, что она содержит незаменимую этическую мудрость.)</p><p>Важность умения сказать «Ой» — Проглотить горькую пилюлю целиком, одним ужасным глотком, действительно менее болезненно.</p><p>Одномыслие — Противоположность двоемыслия. Замечайте мысли, от которых вы вздрагиваете, которые на мгновение возникают на задворках вашего разума, прежде чем вы откажетесь о них думать. Если вы осознаете то, о чем вы не думаете, вы сможете об этом подумать.</p><p>Аффективные спирали смерти и Сопротивление счастливой спирали смерти — Аффективные спирали смерти — главные генераторы ложных убеждений, для избавления от которых потребуется кризис веры. Но поскольку аффективные спирали смерти могут закручиваться и вокруг реальных вещей, которые действительно хороши, вам не обязательно признавать своё убеждение ложью, чтобы пытаться противостоять эффекту ореола на каждом шагу — отвергайте фальшивую похвалу даже в отношении действительно хороших вещей. Дебаты о решениях не должны казаться односторонними.</p><p>Отложите предложение решений — Не предлагайте никаких решений, пока проблема не будет обсуждена как можно более подробно. Заставьте свой разум повременить с окончательным ответом; и пробуйте в течение пяти минут, прежде чем сдаться — как в целом, так и особенно при отстаивании точки зрения адвоката дьявола.</p><p>И эти стандартные техники здесь особенно актуальны:</p><p>Цепочка статей про «Итоговую строку» и «Рационализацию», объясняющая, почему всегда неверно избирательно аргументировать в пользу только одной стороны дискуссии.</p><p>Положительное искажение, мотивированный скептицизм и мотивированная остановка, дабы вы не искали избирательно подтверждения, не искали избирательно контраргументы против контраргументов и не останавливали спор избирательно, прежде чем он станет опасным. Упущенные альтернативы — частный случай остановки. Частным случаем мотивированного скептицизма является ложная скромность, когда вы застенчиво признаетесь, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">никто не может знать</a> того, чего вы сами предпочли бы не знать. Не предъявляйте избирательно завышенных требований к авторитетности контраргументов.</p><p>Остерегайтесь семантических знаков «Стоп», светящихся табло «Аплодисменты» и вашего выбора между «Объяснять/Поклоняться/Игнорировать».</p><p>Ощутите тяжесть обременительных деталей; каждая деталь — это отдельное бремя, точка кризиса.</p><p>Но на самом деле подходящих материалов довольно много — и здесь, и на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>. Кризис веры — это лишь переломный момент и внезапное столкновение в рамках гораздо более длительного <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis> — пожизненного бескомпромиссного стремления быть настолько невероятно рациональным, чтобы подняться выше уровня дурацких чертовых ошибок. Именно в этот момент вам выпадает шанс применить навыки, которые вы так долго оттачивали, в полную силу против самого себя.</p><p>Желаю вам удачи в борьбе с вашим противником. Прекрасного вам кризиса!</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ur/crisis_of_faith/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>130. Ритуал.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Комната, в которой Джеффриссай принимал посетителей из числа не-<emphasis>бейсуцаев</emphasis>, отличалась сдержанной официальностью и была безупречно обставлена в самом консервативном вкусе. Солнечный свет и наружный воздух струились сквозь решетку из полированного серебра, а несколько острых краев ясно давали понять, что открывать эту стену не следует. Пол и стены были из стекла, достаточно толстого, чтобы искажать вид, и уходили на такую глубину, что было совершенно неважно, что именно под ними скрывается. На стеклянных поверхностях виднелись тонко процарапанные узоры без какого-либо особого смысла, нанесенные словно рукой одаренного ребенка (так оно, впрочем, и было).</p><p>В других частях дома Джеффриссая были комнаты в ином стиле; но именно такого приема, как он выяснил, большинство чужаков ожидало от Мастера-Байесианца, и он предпочитал не разуверять их в этом. В конце концов, подобное тихое развлечение было одной из маленьких радостей жизни.</p><p>Гостья сидела напротив него: колени на подушке, пятки сзади. Она явилась исключительно по делам своего Заговора, и её наряд это подтверждал: облегающий комбинезон из розовой кожи, перчатки даже на руках — вплоть до капюшона, скрывающего голову и волосы, хотя лицо под ним оставалось открытым и ничем не защищенным.</p><p>И потому Джеффриссай решил принять её именно в этой комнате.</p><p>Джеффриссай шумно выпустил воздух из легких. — Вы <emphasis>уверены</emphasis>?</p><p>— О, — отозвалась она, — разве я должна быть <emphasis>совершенно уверена</emphasis>, чтобы мой совет пошатнул ваши убеждения? Разве недостаточно того, что я эксперт в своей области, а вы — нет?</p><p>Уголок рта Джеффриссая приподнялся в полуулыбке. — И откуда <emphasis>вы</emphasis> вообще так хорошо знаете наши правила? У вас ведь не было систематического обучения даже на планковскую длину.</p><p>— И вам еще нужно спрашивать? — сухо спросила она. — Если о чем-то вы, <emphasis>бейсуцаи</emphasis>, и любите разглагольствовать часами, так это о причинах, побуждающих вас совершать те или иные поступки.</p><p>Джеффриссай мысленно содрогнулся при мысли о попытках научиться рациональности, просто наблюдая за тем, как о ней рассуждают другие...</p><p>— И не надо так мысленно содрогаться при мне, — добавила она. — Я не пытаюсь сама стать рационалистом, я лишь пытаюсь победить рационалиста в споре. Между этим есть разница, в чем вы, я уверена, неустанно убеждаете своих учеников.</p><p><emphasis>Неужели она действительно так легко меня читает?</emphasis> Джеффриссай посмотрел сквозь серебряную решетку на солнечный свет, отражающийся от граней горного склона. Всегда, изо дня в день золотой солнечный свет заливал это место высоко над облаками. Неизменная сущность, этот свет. Далекое Солнце, порождавшее его, через пять миллиардов лет было угасшим, но сейчас, в <emphasis>этот</emphasis> миг, оно всё ещё светило. И этого уже никогда не изменить. Зачем желать, чтобы вещи оставались вечно прежними, если это желание уже исполнено настолько абсолютно, насколько вообще возможно? Парадокс постоянства и непостоянства: лишь с точки зрения последнего вообще существуют такие понятия, как прогресс или утрата.</p><p>— Вы всегда давали мне хорошие советы, — сказал Джеффриссай. — И в этом отношении оставались неизменной. За все то время, что мы знаем друг друга.</p><p>Она наклонила голову в знак согласия. Это было правдой, и не было нужды вдаваться в подробности.</p><p>— Итак, — произнес Джеффриссай. — Не ради спора. Лишь потому, что хочу знать ответ. Вы <emphasis>действительно</emphasis> уверены? — Он даже не представлял, как она могла <emphasis>догадаться.</emphasis></p><p>— Довольно уверена, — ответила она. — Мы давно собираем статистику, и в девятистах восьмидесяти пяти случаях из тысячи, подобных вашему...</p><p>Затем она рассмеялась, глядя на выражение его лица: — Да нет, я шучу. Конечно же, я не уверена. Такое можете решить только вы сами. Но я <emphasis>точно</emphasis> уверена, что вам стоит уйти и заняться тем, чем вы там обычно занимаетесь — я вполне уверена, что у вас есть для этого какой-нибудь ритуал, даже если вы не обсуждаете его с посторонними, — когда вы <emphasis>со всей серьезностью обдумываете</emphasis> отказ от давней предпосылки своей жизни.</p><p>С этим трудно было спорить, размышлял Джеффриссай, тем более когда специалист в данной области говорит тебе, что ты, скорее всего, неправ.</p><p>— Я уступаю, — произнес Джеффриссай. Из его уст эта фраза прозвучала с непререкаемой окончательностью. <emphasis>Больше нет нужды спорить со мной: вы победили.</emphasis></p><p>— Да бросьте вы, — сказала она. Она поднялась со своей подушки одним плавным движением, без малейшей лишней суеты. Она не кичилась своим возрастом, но и не скрывала его. Она взяла его протянутую руку и поднесла к губам для церемонного поцелуя. — Прощайте, сенсей.</p><p>— «Прощайте»? — повторил Джеффриссай. Это означало расставание совсем иного порядка, нежели <emphasis>«до свидания»</emphasis>. — Я намерен навестить вас снова, миледи; и вам здесь всегда рады.</p><p>Она пошла к выходу, ничего не ответив. У дверей она помедлила, не оборачиваясь. — Все уже не будет прежним, — произнесла она. И затем, вовсе не производя впечатления торопливости, удалилась так стремительно, словно просто растворилась в воздухе.</p><p>Джеффриссай вздохнул. Но по крайней мере теперь, вплоть до самого испытания, все его действия были строго предписаны и предсказуемы.</p><p>Покинув официальную приемную, он перешел в свой зал и распорядился отправить гонцов к ученикам с вестью, что завтрашние занятия пройдут в его отсутствие в режиме импровизации, а позже их ждет испытание.</p><p>После этого он не занимался ничем конкретным. Прочел еще сотню страниц одолженного учебника; книга была так себе, но и та, которую он дал взамен, была не лучше. Он бродил из комнаты в комнату по своему дому, лениво проверяя различные кладовые, не пропало ли чего (не хватало колоды карт, но не более того). Время от времени его мысли возвращались к завтрашнему испытанию, и он позволял им течь вольно. Он вообще не направлял свои мысли, лишь отсекал любую мысль, которая уже возникала у него <emphasis>прежде</emphasis>, и не допускал никаких выводов — и даже размышлений о том, куда эти размышления могут его завести.</p><p>Солнце зашло, и некоторое время он наблюдал за ним, аккуратно переведя разум на холостой ход. Это было невероятное искусство равновесия — перевести разум на холостой ход так, чтобы не зацикливаться на этом и не тратить сил на поддержание такого состояния; много лет назад ему пришлось бы изрядно попотеть, но благодаря долгой практике он давно отточил это умение до совершенства.</p><p>На следующее утро он проснулся, все еще отчетливо помня хаос ночных сновидений, и, стараясь изо всех сил сохранить не только память об этом хаосе, но и само его ощущение, спустился по лестничному пролету, затем еще по одному, затем еще по одному, и в конце концов пришел в самую непритязательную комнату во всем своем доме.</p><p>Она была белой. На этом, в общем-то, цветовая гамма и заканчивалась.</p><p>Вдоль одной из стен висели таблички, которые давным-давно, следуя классическому и рекомендованному методу, еще молодой Джеффриссай очень тщательно начертал сам, выжигая <emphasis>понятия</emphasis> в своем разуме с каждым прикосновением кисти, выводившей слова. <emphasis>То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено. Люди способны выдержать то, что истинно, ведь они уже это переносят. Любопытство стремится уничтожить само себя.</emphasis> Имелась даже одна маленькая табличка, на которой не было ничего, кроме красной горизонтальной черты. Символы можно заставить означать <emphasis>всё что угодно</emphasis> — гибкость визуального представления, открыто признать которую не решился бы даже Бардовский заговор.</p><p>Под табличками на стене были нацарапаны две группы зарубок. В столбце «плюс» — две зарубки. В столбце «минус» — пять зарубок. Семь раз он входил в эту комнату; пять раз он решал не менять своего мнения; дважды выходил из нее уже немного другим человеком. Не существовало никакого предписанного соотношения или установленного диапазона — это было бы чистым издевательством. Но если по прошествии времени в столбце «плюс» так и не появлялось отметок, с тем же успехом можно было признать, что в этой комнате нет никакого смысла, поскольку вы не обладаете способностью, которую она олицетворяет. Либо так, либо вы родились, изначально зная истину и будучи правым во всем.</p><p>Джеффриссай сел, повернувшись к табличкам спиной, лицом к пустой белой стене. Лучше, чтобы перед глазами не было ничего отвлекающего.</p><p>Мысленно он повторил сначала мета-мнемонику, а затем и различные связанные с ней субмнемоники для семи главных принципов и шестидесяти двух конкретных техник, которые с наибольшей вероятностью могли понадобиться в Ритуале Изменения Своего Мнения. К этому Джеффриссай добавил еще одну мнемонику, напоминавшую ему о четырнадцати его самых постыдных оплошностях.</p><p>Глубокого вдоха он делать не стал. Лучше всего было дышать ровно.</p><p>И затем он задал себе вопрос.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/us/the_ritual/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Книга III. Машина в призраке. Разумы: Введение. Интерлюдия: Сила интеллекта.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>L. Простая математика эволюции</strong></p><empty-line/>
<p>131. Чуждый бог</p><empty-line/>
<p>132. Чудо эволюции</p><empty-line/>
<p>133. Любая эволюция глупа (но всё равно работает)</p><empty-line/>
<p>134. Никакой эволюции для корпораций или наноустройств</p><empty-line/>
<p>135. Эволюция, ведущая к вымиранию</p><empty-line/>
<p>136. Трагедия группового отбора</p><empty-line/>
<p>137. Ложные критерии оптимизации</p><empty-line/>
<p>138. Исполнители адаптаций, а не максимизаторы приспособленности</p><empty-line/>
<p>139. Эволюционная психология</p><empty-line/>
<p>140. Особо элегантный эксперимент по эволюционной психологии</p><empty-line/>
<p>141. Сверхстимулы и крах западной цивилизации</p><empty-line/>
<p>142. Ты — осколок бога</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>M. Хрупкие цели</strong></p><empty-line/>
<p>143. Вера в интеллект</p><empty-line/>
<p>144. Люди в смешных костюмах</p><empty-line/>
<p>145. Оптимизация и взрыв интеллекта</p><empty-line/>
<p>146. Призраки в машине</p><empty-line/>
<p>147. Искусственное сложение</p><empty-line/>
<p>148. Терминальные и инструментальные ценности</p><empty-line/>
<p>149. Протекающие обобщения</p><empty-line/>
<p>150. Скрытая сложность желаний</p><empty-line/>
<p>151. Антропоморфный оптимизм</p><empty-line/>
<p>152. Утраченные цели</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>N. Руководство по словам для человека</strong></p><empty-line/>
<p>153. Притча о кинжале</p><empty-line/>
<p>154. Притча о болиголове</p><empty-line/>
<p>155. Слова как скрытые выводы</p><empty-line/>
<p>156. Экстенсионалы и интенсионалы</p><empty-line/>
<p>157. Кластеры сходства</p><empty-line/>
<p>158. Типичность и асимметричное сходство</p><empty-line/>
<p>159. Кластерная структура пространства вещей</p><empty-line/>
<p>160. Замаскированные запросы</p><empty-line/>
<p>161. Нейронные категории</p><empty-line/>
<p>162. Как алгоритм ощущается изнутри</p><empty-line/>
<p>163. Споры об определениях</p><empty-line/>
<p>164. Почувствуй смысл</p><empty-line/>
<p>165. Аргумент к общепринятому словоупотреблению</p><empty-line/>
<p>166. Пустые ярлыки</p><empty-line/>
<p>167. Табуируй свои слова</p><empty-line/>
<p>168. Замени символ сутью</p><empty-line/>
<p>169. Ошибки сжатия</p><empty-line/>
<p>170. Категоризация имеет последствия</p><empty-line/>
<p>171. Протаскивание коннотаций</p><empty-line/>
<p>172. Споры «по определению»</p><empty-line/>
<p>173. Где провести границу?</p><empty-line/>
<p>174. Энтропия и короткие коды</p><empty-line/>
<p>175. Взаимная информация и плотность в пространстве вещей</p><empty-line/>
<p>176. Суперэкспоненциальное пространство понятий и простые слова</p><empty-line/>
<p>177. Условная независимость и наивный Байес</p><empty-line/>
<p>178. Слова как ручки мысленных кистей</p><empty-line/>
<p>179. Ошибки переменного вопроса</p><empty-line/>
<p>180. 37 способов ошибиться в словах</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия: Интуитивное объяснение теоремы Байеса</p></section>
<section>
<title><p>Разум: введение.</p></title><empty-line/>
<p><strong>Роб Бензингер</strong></p><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вы — разум, и это ставит вас в довольно странное положение.</p><p>Быть разумом дано очень немногим вещам. Вы — та странная крупица материи во Вселенной, которая способна делать прогнозы и строить планы, взвешивать и пересматривать убеждения, страдать, мечтать, замечать божьих коровок или испытывать внезапное желание съесть манго. Вы даже можете сформировать <emphasis>в собственном разуме</emphasis> картину всего своего разума целиком. Вы можете рассуждать о собственном процессе рассуждения и работать над тем, чтобы привести его работу в большее соответствие с вашими целями.</p><p>Вы — разум, реализованный в человеческом мозге. И оказывается, что человеческий мозг, при всей его изумительной гибкости, — вещь закономерная, состоящая из шаблонов и рутины. Ваш разум может всю жизнь следовать привычной рутине, ни разу этого не заметив. И эта рутина может иметь огромные последствия.</p><p>Когда ментальный шаблон приносит вам пользу, мы называем это «рациональностью».</p><p>Вы существуете именно в таком виде — биологически предрасположенными к проявлению определенных видов рациональности и определенных видов иррациональности — благодаря вашим предкам. Вы, как и вся жизнь на Земле, происходите от древних самовоспроизводящихся молекул. Этот процесс репликации поначалу был неуклюжим и хаотичным, но вскоре привел к появлению копируемых <emphasis>различий</emphasis> между репликаторами. «Эволюция» — это наше название для изменения этих различий с течением времени.</p><p>Поскольку некоторые из этих воспроизводимых различий влияют на способность к воспроизводству — явление, называемое «отбором», — эволюция привела к появлению организмов, приспособленных к размножению в условиях, подобных тем, в которых жили их предки. Все в вас построено на отголосках борьбы и побед ваших предков.</p><p>И вот вы здесь: разум, высеченный из более слабых разумов, стремящийся понять собственные внутренние механизмы, чтобы их можно было улучшить — улучшить применительно к <emphasis>вашим</emphasis> целям, а не к целям вашего создателя, эволюции. Какие полезные стратегии и выводы мы можем извлечь из понимания того, что таково наше исходное положение?</p><empty-line/>
<p><strong>Призраки и машины</strong></p><p>Наш мозг по своей микроструктуре и динамике похож на многие другие механические системы. И все же мы редко думаем о своем разуме в тех же терминах, что и о предметах нашего окружения или органах нашего тела. Наши базовые ментальные категории — убеждение, решение, слово, идея, чувство и так далее — мало похожи на наши физические категории.</p><p>Философы прошлого ухватились за это наблюдение и развили его, утверждая, что разум и мозг — это фундаментально различные, обособленные явления. Этот взгляд философ Гилберт Райл назвал «догмой о Призраке в Машине».<sup>1</sup> Однако современные ученые и философы, отвергшие дуализм, не обязательно заменили его более точной предсказательной моделью работы разума. <emphasis>Фактически</emphasis> наши цели и желания все еще функционируют подобно свободно парящим призракам, словно некий магистериум, отрезанный от остальных наших научных знаний. Мы можем рассуждать о «рациональности», «искажениях» и о том, «как изменить свое мнение», но если эти идеи остаются неточными и не ограниченными никакой всеобъемлющей теорией, наш наукообразный язык не убережет нас от тех же ошибок, которые совершают люди, чьи теоретические допущения включают духов и скрытые сущности.</p><p>Интересно, что таинственность и мистификация вокруг разума мешают нам разглядеть не только <emphasis>людей</emphasis>. Они также распространяются на системы, которые кажутся разумными или целенаправленными в эволюционной биологии и искусственном интеллекте (ИИ). Возможно, если мы не можем легко понять, кто мы такие, глядя на себя, мы сможем узнать больше, используя в качестве зеркала процессы, очевидно <emphasis>не</emphasis>человеческие.</p><p>Здесь есть много призраков, у которых можно поучиться — призраков прошлого, настоящего и будущего. И эти иллюзии — реальные когнитивные события, реальные феномены, которые мы можем изучать и объяснять. Если <emphasis>кажется</emphasis>, что в машине есть призрак, то эта видимость сама по себе является скрытой работой машины.</p><p>Первая цепочка книги <emphasis>«Машина в призраке»</emphasis>, «Простая математика эволюции», призвана показать диссонанс и расхождение между нашей наследственной историей, нашей сегодняшней биологией и нашими конечными устремлениями. Для этого потребуется копнуть глубже, чем это обычно делается во введениях в эволюцию для небиологов, которые зачастую ограничиваются лишь поверхностными особенностями естественного отбора.</p><p>Третья цепочка, «Руководство по словам для человека», обсуждает фундаментальную связь между познанием и формированием понятий. За ней следует более длинное эссе, представляющее собой введение в байесовский вывод.</p><p>Связывая эти темы между собой, цепочка «Хрупкие цели» абстрагируется от человеческого познания и эволюции, переходя к концепции разума и целенаправленных систем в самом общем виде. Эти эссе также служат второстепенной цели — объяснить общий подход автора к философии и науке о рациональности, который во многом опирается на его работу в области ИИ.</p><empty-line/>
<p><strong>Воссоздание интеллекта</strong></p><p>Юдковский — специалист по теории принятия решений и математик, занимающийся фундаментальными проблемами универсального искусственного интеллекта (AGI), то есть теоретическими исследованиями систем решения задач общего назначения. Работа Юдковского в области ИИ стала главной движущей силой его исследований психологии человеческой рациональности, о чем он сам упомянул в своем самом первом посте в блоге <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> под названием <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gn/the_martial_art_of_rationality/">«Боевое искусство рациональности»</a>:</p><p>То понимание рациональности, которым я обладаю, я приобрел в процессе борьбы с проблемой универсального искусственного интеллекта (задача, для успешного решения которой потребовалось бы такое мастерство в рациональности, которого хватило бы, чтобы собрать полностью работающего рационалиста из зубочисток и резинок). В большинстве отношений проблема ИИ несоизмеримо сложнее, чем личное искусство рациональности, но в некотором смысле она даже проще. В боевом искусстве разума нам необходимо приобрести процедурный навык в реальном времени дергать за нужные рычаги в нужное время на огромной, уже существующей мыслящей машине, внутренности которой не подлежат модификации конечным пользователем. Некоторые её механизмы оптимизированы под давлением эволюционного отбора, которое напрямую противоречит заявленным нами целям их использования. Мы осознанно решаем, что хотим искать только истину, однако наш мозг на аппаратном уровне поддерживает рационализацию лжи. [ . . . ]</p><p>Попытка синтезировать личное искусство рациональности, опираясь на науку о рациональности, может оказаться довольно неуклюжей: это напоминает попытку создать боевое искусство на основе абстрактной теории физики, теории игр и анатомии человека. Но люди не слепы в своей рефлексии; у нас действительно есть врожденный инстинкт самонаблюдения. Внутреннее око не слепо, но видит нечетко, с систематическими искажениями. Поэтому нам необходимо применить научный подход к нашей интуиции, использовать абстрактные знания для корректировки мысленных движений и развития метакогнитивных навыков. Мы не пишем компьютерную программу, заставляющую марионетку на ниточках выполнять приемы боевых искусств; двигать приходится нашими собственными ментальными конечностями. А значит, мы должны связать теорию с практикой. Мы должны осознать, что эта наука значит для нас самих, для нашей повседневной внутренней жизни.</p><p>Насколько я понимаю, с точки зрения Юдковского, говорить о человеческой рациональности, не сказав ничего интересного об ИИ, примерно так же трудно, как говорить об ИИ, не сказав ничего интересного о рациональности.</p><p>В долгосрочной перспективе Юдковский предсказывает, что ИИ превзойдет человека в результате «взрыва интеллекта» — сценария, при котором самомодифицирующийся ИИ совершенствует собственную способность эффективно перепроектировать себя, запуская стремительную череду последующих самоулучшений. Вместо термина «взрыв интеллекта» иногда используется понятие «технологическая сингулярность»; до января 2013 года институт MIRI назывался «Институтом сингулярности искусственного интеллекта» (Singularity Institute for Artificial Intelligence) и ежегодно проводил Саммит Сингулярности. С тех пор Юдковский предпочитает использовать более старый термин И. Дж. Гуда — «взрыв интеллекта», чтобы отделить свои взгляды от других футуристических прогнозов, таких как тезис Рэя Курцвейла об экспоненциальном технологическом прогрессе.<sup>2</sup></p><p>Технологии вроде ИИ, превосходящего человеческий разум, по всей видимости, приведут к масштабным общественным потрясениям — к лучшему или к худшему. Юдковский ввел термин «теория Дружественного ИИ» для обозначения исследований в области методов согласования предпочтений универсального искусственного интеллекта (AGI) с предпочтениями человека. На данный момент крайне мало известно о том, когда именно будет создано программное обеспечение общего интеллекта или какие подходы к безопасности окажутся эффективными в таком случае. Уверенно верифицировать и валидировать современный автономный ИИ уже сейчас может быть весьма непросто, а многие существующие методы вряд ли получится перенести на более интеллектуальные и адаптивные системы. Таким образом, «Дружественный ИИ» — это скорее пестрая коллекция базовых математических и философских вопросов, нежели четко определенный набор задач для программирования.</p><p>По состоянию на 2015 год взгляды Юдковского на будущее ИИ продолжают обсуждаться технологическими прогнозистами и исследователями ИИ как в промышленности, так и в академических кругах, которые пока не пришли к единому мнению. Книга Ника Бострома <emphasis>«Суперинтеллект»</emphasis> предлагает целостный обзор множества моральных и стратегических вопросов, возникающих в связи с созданием ИИ, превосходящего человеческий разум.<sup>3</sup></p><p>Наиболее широко используемым учебником для общего знакомства с областью ИИ является книга Рассела и Норвига <emphasis>«Искусственный интеллект: современный подход»</emphasis>.<sup>4</sup> В главе, посвященной моральным и философским вопросам, которые поднимает ИИ, Рассел и Норвиг отмечают техническую сложность определения правильного поведения в высокоадаптивном ИИ:</p><p>[Юдковский] утверждает, что дружественность (стремление не причинять вреда людям) должна закладываться в проект с самого начала, однако разработчики должны понимать как то, что их собственные проекты могут быть несовершенными, так и то, что робот со временем будет учиться и развиваться. Таким образом, задача заключается в проектировании механизмов — в том, чтобы определить механизм для эволюционирующих систем ИИ в рамках системы сдержек и противовесов, а также наделить эти системы функциями полезности, которые останутся дружественными в условиях подобных изменений. Мы не можем просто дать программе статичную функцию полезности, потому что со временем меняются как обстоятельства, так и наши желаемые реакции на них.</p><p>Встревоженные тем, что будущий прогресс в ИИ, нанотехнологиях, биотехнологиях и других областях может поставить под угрозу человеческую цивилизацию, Бостром и Чиркович составили первую академическую антологию на эту тему — <emphasis>«Глобальные катастрофические риски»</emphasis>.<sup>5</sup> Самыми экстремальными из них являются <emphasis>экзистенциальные риски</emphasis> — угрозы, способные привести к необратимой стагнации или вымиранию человечества.<sup>6</sup></p><p>Люди (включая экспертов), как правило, <emphasis>чрезвычайно плохи</emphasis> в прогнозировании важных будущих событий (включая появление новых технологий). Одна из целей Юдковского при обсуждении рациональности — выяснить, какие именно когнитивные искажения мешают нам предсказывать крупные потрясения и готовиться к ним задолго до их наступления. Статьи Юдковского в сборнике <emphasis>«Глобальные катастрофические риски»</emphasis> — <a l:href="https://intelligence.org/files/CognitiveBiases.pdf">«Когнитивные искажения, способные повлиять на оценку глобальных рисков»</a> и <a l:href="https://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">«Искусственный интеллект как позитивный и негативный фактор глобального риска»</a> — связывают воедино его исследования в когнитивистике и области ИИ. Юдковский и Бостром также обобщают как краткосрочные, так и долгосрочные проблемы в главе <emphasis>«Кембриджского руководства по искусственному интеллекту»</emphasis> под названием <a l:href="http://www.nickbostrom.com/ethics/artificial-intelligence.pdf">«Этика искусственного интеллекта»</a><sup>7</sup>.</p><p>Хотя эта книга посвящена <emphasis>человеческой</emphasis> рациональности, тема ИИ важна как источник простых иллюстраций различных аспектов человеческого познания. Долгосрочное прогнозирование развития технологий также является одним из наиболее важных применений байесовской рациональности, которая позволяет моделировать корректные рассуждения даже в тех областях, где данные скудны или неоднозначны.</p><p>Знание устройства может многое рассказать о создателе, а знание создателя — об устройстве.</p><p>Итак, мы начнем с исследования того, чему наш собственный создатель может научить нас самих.</p><p>*</p><p>1. Гилберт Райл, <emphasis>«Понятие сознания»</emphasis> (University of Chicago Press, 1949).</p><p>2. Ирвинг Джон Гуд, «Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine», в <emphasis>Advances in Computers</emphasis>, под ред. Франца Л. Альта и Морриса Рубиноффа, т. 6 (New York: Academic Press, 1965), 31–88, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/S0065-2458%2808%2960418-0">10.1016/S0065-2458(08)60418-0</a>.</p><p>3. Ник Бостром, <emphasis>«Суперинтеллект: пути, опасности, стратегии»</emphasis> (Oxford University Press, 2014).</p><p>4. Стюарт Рассел, Питер Норвиг, <emphasis>«Искусственный интеллект: современный подход»</emphasis>, 3-е изд. (Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2010).</p><p>5. Бостром и Чиркович, <emphasis>«Глобальные катастрофические риски»</emphasis>.</p><p>6. Примером возможного экзистенциального риска является сценарий «серой слизи», в котором молекулярные роботы, созданные для эффективного самовоспроизведения, справляются со своей задачей слишком хорошо и быстро вытесняют живые организмы, поглощая все доступное на Земле вещество.</p><p>7. Ник Бостром, Элиезер Юдковский, «Этика искусственного интеллекта» в <emphasis>The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence</emphasis>, под ред. Кита Фрэнкиша и Уильяма Рэмси (New York: Cambridge University Press, 2014).</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Интерлюдия. Сила интеллекта. В своих черепах мы носим около полутора килограммов склизкой, влажной, сероватой ткани, складчатой, точно смятая туалетная бумага.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Глядя на этот малоаппетитный ком, ни за что не подумаешь, что перед тобой одна из самых могущественных субстанций в известной нам Вселенной. Если бы вы никогда не видели учебника по анатомии и наткнулись на лежащий на улице мозг, вы бы сказали «Фу!» и постарались бы не испачкать обувь. Аристотель считал мозг органом, охлаждающим кровь. Он вовсе не <emphasis>выглядит</emphasis> опасным.</p><p>Пять миллионов лет назад предки львов правили днём, а предки волков бродили по ночам. Господствующие хищники были вооружены зубами и когтями — острыми, твёрдыми режущими кромками, приводимыми в движение мощными мышцами. Их жертвы в целях самообороны обзавелись в ходе эволюции панцирями, острыми рогами, ядами и камуфляжем. Война шла на протяжении сотен эпох и бесчисленных гонок вооружений. Множество проигравших выбыло из игры, но победителя видно не было. Там, где у одного вида появлялся панцирь, у другого развивалась способность его раскалывать; там, где один вид становился ядовитым, другой учился переносить этот яд. У каждого вида была своя ниша — ведь кто мог жить одновременно в море, в небе и на суше? Не существовало ни абсолютного оружия, ни абсолютной защиты, и не было причин полагать, что нечто подобное вообще возможно.</p><p>А затем наступил День Мягкотелых.</p><p>У них не было брони. У них не было когтей. У них не было яда.</p><p>Если бы вы увидели запись ядерного взрыва и вам сказали бы, что это дело рук земной формы жизни, вы бы и в самых безумных фантазиях не представили, что за этим стоят Мягкотелые. В конце концов, сами Мягкотелые не радиоактивны.</p><p>Вначале у Мягкотелых не было ни истребителей, ни пулемётов, ни винтовок, ни мечей. Ни бронзы, ни железа. Ни молотов, ни наковален, ни клещей, ни кузниц, ни рудников. Всё, что было у Мягкотелых, — это их мягкие пальцы, слишком слабые, чтобы сломать дерево, не говоря уже о горе. Очевидно, они не представляли опасности. Чтобы резать камень, нужна сталь, а Мягкотелые не умели выделять сталь. В природе не валялось стальных лезвий, которые мягкие пальцы могли бы подобрать. Их тела не могли генерировать температуру, даже отдалённо достаточную для плавки металла. Весь этот сценарий выглядел откровенным абсурдом.</p><p>А уж мысль о том, что Мягкотелые будут манипулировать ДНК, была и вовсе запредельно смехотворной. Мягкие пальцы не настолько малы. С уровня Мягкотелых доступа к ДНК нет; это всё равно что пытаться ухватить атом водорода. О, <emphasis>технически</emphasis> это всё одна вселенная, <emphasis>технически</emphasis> Мягкотелые и ДНК — часть одного мира, подчинённого одним и тем же единым законам физики, той же великой паутине причинно-следственных связей. Но давайте смотреть на вещи реально: отсюда туда никак не добраться.</p><p>Даже если бы Мягкотелые и могли <emphasis>когда-нибудь</emphasis> эволюционировать до подобных свершений, на это ушли бы тысячи тысячелетий. Мы наблюдали за приливами и отливами Жизни на протяжении эпох и уж поверьте нам: год — это даже не один тик эволюционных часов. О, конечно, <emphasis>технически</emphasis> год равен шестистам триллионам триллионов триллионов триллионов планковских интервалов. Но ничто и никогда не происходит быстрее, чем за шестьсот миллионов триллионов триллионов триллионов триллионов планковских интервалов, так что этот спор лишён смысла. Мягкотелые, бегающие сейчас по саванне, полетят над континентами не раньше чем через десять миллионов лет; <emphasis>ни у кого</emphasis> не может быть столько секса.</p><p>А теперь объясните мне ещё раз, почему Искусственный Интеллект не способен сделать ничего примечательного в Интернете, пока программист-человек не построит для него тело робота.</p><p>Я заметил, что рефлекторная реакция человека на слово «интеллект» — мысль, которая проносится у него в голове в первую же полсекунды после того, как он слышит это слово, — часто определяет его инстинктивную реакцию на саму идею взрыва интеллекта. Часто люди, обращаясь к понятию «интеллект», извлекают из памяти концепт <emphasis>«книжного ума»</emphasis> — мысленный образ гроссмейстера, который никак не может сходить на свидание, или университетского профессора, неспособного выжить за пределами академической среды.</p><p>«Чтобы преуспеть в профессии, одного интеллекта мало», — говорят люди, как будто харизма гнездится в почках, а не в мозгу. «Против пули интеллект бессилен», — говорят они, словно пистолеты растут на деревьях. «Откуда Искусственный Интеллект возьмёт деньги?» — спрашивают они, словно первые <emphasis>Homo sapiens</emphasis> находили падающие с неба долларовые купюры и расплачивались ими в магазинчиках, которые уже стояли в лесу. Человеческий вид не родился в условиях рыночной экономики. Пчёлы не продадут вам мёд, если вы предложите им электронный перевод. Человеческий вид <emphasis>вообразил</emphasis> деньги, вызвав их к жизни, и они существуют — для <emphasis>нас</emphasis>, а не для мышей или ос, — потому что мы продолжаем в них верить.</p><p>Я постоянно пытаюсь объяснить людям, что архетип интеллекта — это вовсе не Дастин Хоффман в <emphasis>«Человеке дождя»</emphasis>. Это человек, и точка. Это мягкотелые создания, которые взрываются в вакууме, но оставляют следы на своей луне. Внутри этого серого влажного комка кроется сила, позволяющая прокладывать пути сквозь великую паутину причинно-следственных связей и находить дорогу к тому, что кажется невозможным, — сила, которую иногда называют творчеством.</p><p>Люди — в особенности венчурные капиталисты — иногда спрашивают, как именно результаты будут <emphasis>коммерциализированы</emphasis>, если Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI) успешно создаст истинный ИИ. Вот это мы и называем проблемой фрейминга.</p><p>А может быть, тут кроется нечто более глубокое, чем простое несовпадение предпосылок. Приложив немного творческого мышления, люди могут представить себе, как отправиться на Луну, победить оспу или производить компьютеры. Но вообразить трюк, способный совершить <emphasis>всё это разом</emphasis>, кажется решительно невозможным — хотя подобная сила таится всего в нескольких сантиметрах за их собственными глазами. Серая влажная штуковина по-прежнему кажется загадкой для самой этой серой влажной штуковины.</p><p>И поэтому, поскольку люди не вполне понимают, как всё это будет работать, сила интеллекта кажется менее реальной; её сложнее вообразить, чем огненный столп, отправляющий корабль на Марс. Перспектива полета на Марс будоражит воображение. Но если пообещать и полет на Марс, и теорию Великого объединения, и доказательство гипотезы Римана, и лекарство от ожирения, и лекарство от рака, и лекарство от старения, и лекарство от глупости — что ж, это просто звучит как-то неправильно, вот и всё.</p><p>И это вполне естественно. Считать, что интеллект годен лишь на столь малое, — это серьезный провал воображения. Кто мог вообразить давным-давно, на что однажды окажется способен разум? Возможно, мы даже не <emphasis>знаем</emphasis>, в чём заключаются наши настоящие проблемы.</p><p>Но тем временем, поскольку трудно понять, как один процесс может обладать столь разнородными силами, трудно и вообразить, что одним махом можно решить даже такие прозаические проблемы, как ожирение, рак и старение.</p><p>Что ж, один-единственный трюк победил оспу, построил самолеты, окультурил пшеницу и приручил огонь. Наша нынешняя наука, возможно, ещё не сошлась во мнениях о том, как именно работает этот трюк, но он всё равно работает. Если вы временно чего-то не знаете о каком-то явлении, это факт о вашем нынешнем состоянии ума, а не о самом явлении. Пустая карта не означает пустую территорию. И даже если человек не вполне понимает силу, которая оставила следы на Луне, эти следы всё равно там — настоящие следы на настоящей Луне, оставленные настоящей силой. Если понять её достаточно глубоко, то эту силу можно будет создавать и направлять. Интеллект так же реален, как электричество. Просто он гораздо мощнее, гораздо опаснее, влечет за собой куда более глубокие последствия для разворачивающейся истории жизни во Вселенной — и понять, как построить для него генератор, самую малость сложнее.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/power/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть L. Простая математика эволюции.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>131. Чужой бог. «Удивительный аспект теории эволюции, — сказал Жак Моно, — заключается в том, что каждый считает, будто понимает её».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Человек, глядя на мир природы, видит тысячекратную <emphasis>целесообразность.</emphasis> Ноги кролика, созданные и сочленённые для бега; челюсти лисы, созданные и сочленённые для того, чтобы рвать плоть. Но то, что вы видите, — это не совсем то, что есть на самом деле...</p><p>В додарвиновские времена причина всей этой кажущейся <emphasis>целесообразности</emphasis> была величайшей загадкой для науки. Божисты твердили: «Это дело рук Бога» — ведь за каждое упоминание слова «Бог» в предложении начисляется 50 бонусных очков. Но, возможно, я несправедлив. В додарвиновскую эпоху эта гипотеза выглядела куда более разумной. Найдите в пустыне часы, говорил Уильям Пейли, и вы сможете сделать вывод о существовании часовщика.</p><p>Но когда вы смотрите <emphasis>на всю</emphasis> кажущуюся целесообразность в природе, а не выбираете лишь удобные примеры, вы начинаете замечать вещи, которые не вписываются в иудео-христианскую концепцию единого благого Бога. Лисы кажутся отлично спроектированными для ловли кроликов. Кролики кажутся отлично спроектированными для бегства от лисиц. Творцу никак не удавалось принять окончательное решение?</p><p>Когда я проектирую тостер, я не делаю одну деталь, которая пытается подать ток на спирали, и вторую, которая пытается этому помешать. Это было бы пустой тратой сил. <emphasis>Кто</emphasis> спроектировал экосистему с её хищниками и жертвами, вирусами и бактериями? Даже кактус, который, казалось бы, отлично приспособлен для того, чтобы обеспечивать пустынных животных водой и плодами, утыкан неудобными колючками.</p><p>Экосистема выглядела бы куда более осмысленной, если бы она была спроектирована не единым <emphasis>«Кто»</emphasis>, а создана целым сонмом божеств — скажем, из индуистского или синтоистского пантеонов. Это легко объясняет как повсеместную целесообразность, так и повсеместные конфликты: действовало не одно божество, и зачастую они мешали друг другу. И лиса, и кролик были кем-то спроектированы, но разными, соперничающими богами. Интересно, обращал ли кто-нибудь внимание на то, какое прекрасное доказательство превосходства индуизма над христианством здесь кроется? Скорее всего, нет.</p><p>Точно так же иудео-христианский Бог считается благодетельным — ну, в каком-то смысле. И всё же значительная часть природной <emphasis>целесообразности</emphasis> кажется откровенно жестокой. Изучение наездников навело Дарвина на мысль о нестандартном Создателе, ведь их парализующие уколы сохраняют добычу живой, чтобы её пожирали личинки: «Я не могу убедить себя в том, — писал Дарвин, — что благодетельный и всемогущий Бог намеренно создал наездников с явным намерением, чтобы они кормились внутри живых тел гусениц, или чтобы кошка играла с мышами».<sup>1</sup> Интересно, отмечал ли кто-то из мыслителей прошлого, какое замечательное доказательство в пользу манихейства против монотеизма дает этот факт?</p><p>К настоящему моменту мы все знаем развязку: достаточно просто сказать «эволюция».</p><p>Боюсь, именно так некоторые люди и воспринимают «научное» объяснение — как некую волшебную фабрику целесообразности в природе. Ранее я уже обсуждал случай со Шторм из фильма <emphasis>«Люди Икс»</emphasis>, которая <emphasis>всего за одну мутацию</emphasis> получает способность метать молнии. Почему? Ну, просто существует штука под названием «эволюция», которая каким-то образом накачивает природу целесообразностью, а изменения происходят посредством «мутаций». И если Шторм претерпит по-настоящему <emphasis>крупную</emphasis> мутацию, её организм перестроится так, чтобы метать молнии. Радиоактивность — популярный источник суперсил: радиация вызывает мутации, значит, более мощное излучение вызывает более мощные мутации. Железная логика.</p><p>Но эволюция не позволяет проникать в природу <emphasis>какой угодно</emphasis> целесообразности. Именно поэтому эволюция так успешна как эмпирическая гипотеза. Если бы эволюционная биология могла объяснить устройство тостера, а не только дерева, грош бы ей был цена. Теория эволюции — это гораздо больше, чем просто указать пальцем на природу и сказать: «Теперь целесообразность разрешена!» или «Это сделала эволюция!». Сила теории не в том, что она разрешает, а в том, что она запрещает; если вы можете придумать одинаково убедительное объяснение для любого исхода, ваши знания равны нулю.</p><p>«Многие далекие от биологии люди, — <a l:href="http://books.google.com/books?id%3db924ifrqfosC%26printsec%3dfrontcover#PPA14%2cM1">заметил</a> Джордж Уильямс, — думают, что погремушка на хвосте гремучей змеи растет ради их собственного блага».<sup>2</sup> Мимо! <emphasis>Такой</emphasis> вид целесообразности не допускается. Эволюция работает иначе: она не впускает случайные вспышки целесообразности, перекраивая один вид на благо случайного адресата.</p><p>Двигателем эволюции служит систематическая корреляция между различными способами, которыми разные гены строят организмы, и тем, сколько копий этих генов попадает в следующее поколение. Чтобы на хвостах гремучих змей выросли погремушки, гены, отвечающие за рост погремушек, должны встречаться всё чаще и чаще в каждом последующем поколении. (На самом деле — гены, отвечающие за постепенное усложнение погремушек, но если я начну описывать все тонкости и оговорки эволюционной биологии, мы <emphasis>действительно</emphasis> застрянем здесь на весь день.)</p><p>Не существует никакой Феи Эволюции, которая обозревала бы текущее состояние природы, решала, что было бы «отличной идеей», и выбирала бы повышение частоты генов, строящих погремушки.</p><p>Полагаю, именно на этом моменте многие люди и спотыкаются в эволюционной биологии. Они понимают, что «полезные» гены распространяются шире, но «полезность» позволяет просочиться целесообразности любого рода. Они не верят в существование Феи Эволюции, но при этом рассуждают о том, какие гены будут «полезными», словно ген гремучей змеи может «помочь» тем, кто гремучей змеей не является.</p><p>Ключевое осознание состоит в том, что никакой Феи Эволюции <emphasis>не существует</emphasis>. Нет никакой внешней силы, <emphasis>решающей</emphasis>, какие гены следует продвигать. Всё, что происходит, происходит <emphasis>благодаря</emphasis> самим генам.</p><p>Гены, отвечающие за построение (постепенно улучшающихся) погремушек, должны были каким-то образом стать более частыми в генофонде гремучих змей <emphasis>благодаря</emphasis> самой погремушке. В данном случае это произошло, <emphasis>вероятно,</emphasis> потому, что змеи с лучшими погремушками выживают чаще — а не потому, что они успешнее спариваются или их братья более успешно размножаются, и так далее.</p><p>Возможно, хищники остерегаются погремушек и не наступают на змею. А может быть, погремушка отвлекает внимание от головы змеи. (Как предполагает Джордж Уильямс: «Исход схватки между собакой и гадюкой во многом зависит от того, схватит ли собака рептилию сначала за голову или за хвост».)</p><p>Но это всего лишь змеиная погремушка. Существуют гораздо более сложные способы, которыми ген может способствовать увеличению частоты своих копий в следующем поколении. У вашего брата или вашей сестры — половина ваших генов. Ген, который жертвует одной единицей ресурсов, чтобы одарить тремя единицами ресурсов брата, может продвигать свои копии, жертвуя одним из созданных им организмов. (Если вы действительно хотите узнать все подробности и оговорки, купите книгу по эволюционной биологии; царского пути здесь нет.)</p><p>Главное заключается в том, что <emphasis>эффект гена</emphasis> должен <emphasis>приводить к тому, чтобы</emphasis> копии этого гена становились более частыми в следующем поколении. Нет никакой Феи Эволюции, вмешивающейся извне. Нет ничего, что <emphasis>решало бы</emphasis>, будто некоторые гены «полезны» и потому должны увеличивать свою частоту. Это просто причина и следствие, берущие начало в самих генах.</p><p>Это объясняет странную, полную внутренних противоречий целесообразность Природы и её частую жестокость. Это объясняет происходящее даже лучше, чем полчища синтоистских божеств.</p><p>Почему столь большая часть Природы воюет с другими её частями? Потому что нет единой Эволюции, направляющей весь процесс. Существует столько же различных «эволюций», сколько размножающихся популяций. Гены кроликов становятся более или менее частыми в популяциях кроликов. Гены лисиц становятся более или менее частыми в популяциях лисиц. Гены лисиц, создающие лис, которые ловят кроликов, оставляют больше своих копий в следующем поколении. Гены кроликов, создающие кроликов, которые убегают от лис, <emphasis>естественным образом</emphasis> оказываются более распространенными в следующем поколении кроликов. Отсюда и выражение «естественный отбор».</p><p>Почему Природа жестока? Вы, человек, можете посмотреть на осу-наездника и решить, что поедать свою добычу заживо — это жестоко. Вы можете решить, что если уж вы собираетесь есть свою добычу живьем, то могли бы иметь хоть каплю приличия и избавить её от боли. Осе почти ничего не стоило бы не просто парализовать добычу, но и обезболить её. Или как насчет старых слонов, которые умирают от голода, когда у них выпадает последний комплект зубов? Эти слоны всё равно больше не будут размножаться. Чего бы стоило эволюции — точнее, эволюции слонов — сделать так, чтобы слон умирал сразу же, а не медленно и в муках? Чего бы стоило эволюции обезболить слона или подарить ему приятные сны перед смертью? Ничего; этот слон в любом случае не принесет больше или меньше потомства.</p><p>Если бы вы разговаривали с другим человеком, пытаясь разрешить конфликт интересов, вы были бы в выгодной позиции для переговоров — вам было бы легко его убедить. Ведь это стоит так мало — обезболить добычу, дать слону умереть без мучений! Пожалуйста, сделай это, будь так любезен... гм...</p><p>Но спорить не с кем.</p><p>Люди придумывают свои обоснования: сначала определяют, чего они хотят, одним способом, а затем обосновывают это другим. Не существует Феи Эволюции Слонов, которая пыталась бы (а) выяснить, что лучше для слонов, а затем (б) придумать, как <emphasis>обосновать</emphasis> это перед Эволюционным Смотрителем, который (в) не хочет снижения репродуктивной приспособленности, но (г) готов согласиться с идеей безболезненной смерти, пока это не наносит реального вреда генам.</p><p>В этой системе вообще нет никого, кто выступал бы защитником слонов.</p><p>Люди, которых часто глубоко волнует благополучие животных, могут очень убедительно доказывать, что те или иные проявления милосердия ничуть не повредили бы репродуктивной приспособленности. К сожалению, эволюция слонов не пользуется подобным алгоритмом; она не отбирает добрые гены, <emphasis>в пользу полезности которых для репродуктивной приспособленности можно привести правдоподобные доводы</emphasis>. Всё просто: гены, которые копируются чаще, становятся более распространенными в следующем поколении. Как вода, текущая под уклон, — и столь же благожелательно.</p><p>Человек, обозревая Природу, начинает думать обо всех способах, какими <emphasis>мы</emphasis> могли бы сконструировать организмы. И затем мы склонны подыскивать рациональные объяснения тому, почему наши улучшения конструкции повысили бы репродуктивную приспособленность — чистый политический инстинкт, попытка продвинуть свой любимый вариант, выдав его за соответствующий излюбленному обоснованию босса.</p><p>В итоге биологи-эволюционисты-любители строят самые разные прекрасные и <emphasis>совершенно ошибочные</emphasis> прогнозы. Потому что биологи-любители подводят свой итог — и, что еще важнее, помещают свое предсказание в пространство гипотез — с помощью <emphasis>иного</emphasis> алгоритма, нежели тот, который использует эволюция для подведения <emphasis>своих</emphasis> итогов.</p><p>Человек-инженер спроектировал бы человеческие вкусовые рецепторы так, чтобы они измеряли, сколько у нас есть каждого питательного вещества и сколько нам требуется. Когда жиров не хватало, миндаль или чизбургеры казались бы невероятно вкусными. Но если бы вы начали полнеть или если бы вам не хватало витаминов, самым вкусным казался бы салат-латук. Но не существует Феи Эволюции Человека, которая бы разумно планировала наперед и создала общую систему на любой случай жизни. Надежным инвариантом среды обитания предков человека было то, что калорий всегда не хватало. Поэтому гены, носители которых обожали калории, становились более частыми. Как вода, текущая под уклон.</p><p>Мы — просто живое воплощение истории того, какие организмы <emphasis>в действительности</emphasis> выжили и дали потомство, а не того, каким организмам <emphasis>разумно следовало бы</emphasis> выжить и дать потомство.</p><p>Человеческая сетчатка устроена шиворот-навыворот: светочувствительные клетки находятся сзади, а нервы выходят спереди и тянутся назад <emphasis>сквозь</emphasis> сетчатку в мозг. Отсюда слепое пятно. Инженеру-человеку это кажется просто глупым — тем более что у других организмов в ходе независимой эволюции развилась «правильно» ориентированная сетчатка. Почему бы не перепроектировать сетчатку?</p><p>Проблема в том, что ни <emphasis>одна отдельная</emphasis> мутация не перестроит <emphasis>всю</emphasis> сетчатку разом. Человек-инженер может перепроектировать несколько частей одновременно или планировать изменения наперед. Но если одна мутация ломает какую-то жизненно важную часть организма, уже не имеет значения, какую чудесную надстройку над ней могла бы соорудить Фея, — организм погибает, а частота гена падает.</p><p>Если развернуть клетки сетчатки без одновременного перепрограммирования нервов и зрительного кабеля, система в целом не заработает. И неважно, что с точки зрения Феи или инженера-человека это шаг вперед на пути к перепроектированию сетчатки. Организм слеп. У эволюции нет предвидения, это просто застывшая история того, какие организмы <emphasis>в действительности</emphasis> размножились. Эволюция так же слепа, как наполовину перестроенная сетчатка.</p><p>«Найдите часы в пустыне, — говорил Уильям Пейли, — и вы сможете сделать вывод о существовании часового мастера». Когда-то были те, кто это отрицал и считал, что жизнь возникла «сама собой», без всякой нужды в процессе оптимизации, а мыши самозарождаются в соломе и грязных рубахах.</p><p>Если спросить, кто был <emphasis>более</emphasis> прав — теологи, отстаивавшие Бога-Творца, или интеллектуально неудовлетворенные атеисты, утверждавшие, что мыши зарождаются самопроизвольно, — то победителями придется признать теологов: эволюция — это не Бог, но она ближе к Богу, чем к чистой случайной энтропии. Мутации случайны, но отбор неслучаен. Это не значит, что какая-то разумная Фея вмешивается и делает выбор. Это значит, что между геном и тем, как часто организм размножается, существует ненулевая статистическая корреляция. За несколько миллионов лет эта ненулевая статистическая корреляция складывается во что-то невероятно мощное. Это не бог, но это гораздо ближе к богу, чем к «снегу» на экране телевизора.</p><p>Во многих отношениях эволюция <emphasis>подобна</emphasis> теологии. «Боги должны онтологически отличаться от творений, — <a l:href="http://extropians.weidai.com/extropians.1Q99/0380.html">сказал Дэмиен Бродерик</a>, — иначе они не стоят и той бумаги, на которой о них написано». И действительно, Ваятель Жизни сам по себе творением не является. Эволюция бестелесна, как иудео-христианское божество. Вездесуща в Природе, имманентна падению каждого листа. Обширна, как поверхность планеты. Возрастом в миллиарды лет. Сама по себе не сотворенная, естественным образом возникающая из структуры физики. Разве всё это не звучит как то, что вполне можно было бы сказать о Боге?</p><p>И все же у этого Создателя нет разума, как нет и тела. С человеческой точки зрения, плоды его трудов в некотором отношении спроектированы невероятно скверно. Он внутренне разделен. И самое главное, он совсем не <emphasis>добр.</emphasis></p><p>В каком-то смысле Дарвин <emphasis>открыл</emphasis> Бога — Бога, который не совпал с теологическими шаблонами и потому остался непризнанным. Если бы Дарвин обнаружил, что жизнь создана разумным творцом — бестелесным разумом, который любит нас и испепелит молнией, посмей мы утверждать обратное, — люди бы воскликнули: «Боже мой! Да это же Бог!»</p><p>Но вместо этого Дарвин открыл странного, чуждого Бога — не уютно-«непостижимого», а <emphasis>действительно, по-настоящему отличающегося от нас</emphasis>. Эволюция — не Бог, но будь она богом, это был бы не Иегова. Это был бы <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Azathoth">Азатот</a> Говарда Лавкрафта — слепой безумный бог, хаотично бормочущий в самом центре бытия под тонкий монотонный писк флейт.</p><p>Что и можно было предсказать, если бы вы действительно <emphasis>всмотрелись</emphasis> в Природу.</p><p>Вот и грош цена заявлениям некоторых верующих о том, что они верят в некое неопределенное божество, вероятность существования которого соответственно высока. Любой, кто <emphasis>действительно</emphasis> верил бы в неопределенное божество, узнал бы своего странного нечеловеческого создателя, как только Дарвин сказал: «Ага!»</p><p>Вот и грош цена заявлениям некоторых верующих о том, будто они с невинным любопытством ждут, когда Наука откроет Бога. Наука уже открыла этого своего рода божественного создателя человека — но это было совсем не то, что верующие хотели услышать. Они ждали открытия <emphasis>своего</emphasis> Бога, совершенно определённого Бога, которого <emphasis>они</emphasis> хотят там видеть. Они будут ждать вечно, ибо великое открытие <emphasis>уже состоялось</emphasis>, и победителем оказался Азатот.</p><p>Что ж, тем лучше для нас, людей. Мне приятно сознавать, что у меня есть Творец, которого я могу перехитрить. Это всяко лучше, чем быть домашним питомцем. Я рад, что им оказался Азатот, а не Один.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kr/an_alien_god/">*</a></p><p>1. Под ред. Фрэнсиса Дарвина, <emphasis>The Life and Letters of Charles Darwin</emphasis>, vol. 2 (John Murray, 1887).</p><p>2. Джордж К. Уильямс, <emphasis>Adaptation and Natural Selection: A Critique of Some Current Evolutionary Thought</emphasis>, Princeton Science Library (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1966).</p></section>
<section>
<title><p>132. Чудо эволюции. Чудо эволюции заключается в том, что она вообще работает. Я имею в виду буквально: если вы хотите восхититься эволюцией, то восхищаться нужно именно этим.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как в нашей вселенной впервые возникает оптимизация? Если природу создал разумный агент, то кто создал этого разумного агента? Где тот первый проект, у которого нет проектировщика? Загадка <emphasis>не в том</emphasis>, как первый этап самораскрутки может быть суперумным и суперэффективным; загадка в том, как это может произойти <emphasis>вообще.</emphasis></p><p>Эволюция прерывает бесконечный регресс не за счет того, что она суперумна и суперэффективна, а за счет того, что она глупа, неэффективна и все равно работает. <emphasis>В этом</emphasis> и заключается чудо.</p><p>По роду деятельности мне часто приходится обсуждать медлительность, случайность и слепоту эволюции. А потом кто-нибудь говорит: «Но <emphasis>вы же</emphasis> сами только что сказали, что эволюция не может планировать одновременные изменения и что она крайне неэффективна из-за случайности мутаций. Разве не то же самое говорят <emphasis>креационисты</emphasis>? Что невозможно собрать часы, просто тряся детали в коробке?»</p><p>Но ответ креационистам заключается не в том, что собрать часы, тряся коробку с деталями, <emphasis>можно</emphasis>. Ответ в том, что эволюция работает вовсе <emphasis>не</emphasis> так. Если вы думаете, будто эволюция <emphasis>действительно</emphasis> работает по принципу урагана, собирающего «Боинг-747», значит, креационистам удалось исказить для вас биологию; они подсунули вам соломенное чучело.</p><p>Настоящий же ответ таков: сложные механизмы эволюционируют либо постепенно, либо за счет приспособления уже имеющихся сложных механизмов под новые нужды. Белки прыгают с одной верхушки дерева на другую, используя только свои мышцы, но дальность их прыжка в какой-то степени зависит от аэродинамики их тела. Так появились летяги, чья аэродинамика позволяет им планировать на небольшие расстояния. Если бы птицы вымерли, потомки летяг могли бы занять эту экологическую нишу миллионов через десять лет, когда их летательные перепонки превратились бы в крылья. И креационисты сказали бы: «Какой толк от половины крыла? Ты просто упадешь и разобьешься всмятку. Как вообще белкоптицы могли эволюционировать постепенно?»</p><p>Вот так одна сложная адаптация может дать толчок новой сложной адаптации. Сложность может нарастать и постепенно, начиная с единичной мутации.</p><p>Сначала появляется некий простой ген A, который сам по себе приносит хотя бы <emphasis>немного</emphasis> пользы, так что A распространяется на весь генофонд. Затем появляется ген B, который полезен только в присутствии A, но поскольку A гарантированно присутствует в генофонде, возникает устойчивое давление отбора в пользу B. Затем возникает модифицированная версия A<sup>*</sup>, которая зависит от B, но не нарушает зависимость B от A∕A<sup>*</sup>. Потом появляется C, который зависит от A<sup>*</sup> и B, и B<sup>*</sup>, который зависит от A<sup>*</sup> и C. И вскоре вы получаете «несократимо сложный» механизм, который ломается, стоит убрать любую его деталь.</p><p>И все же вы по-прежнему можете проследить путь назад, к этой единственной детали: можно, не ломая весь механизм, сделать одну деталь чуть менее зависимой от другой, и проделать это несколько раз, пока наконец не удастся вынуть целую деталь <emphasis>без</emphasis> поломки машины, и так далее, пока тикающие часы не превратятся обратно в примитивные солнечные часы.</p><p>Вот пример: ДНК очень хорошо хранит информацию, в прочном формате, обеспечивающем точное копирование. Рибосома превращает эту сохраненную информацию в последовательность аминокислот — белок, который сворачивается в разнообразные химически активные формы. Совместная система ДНК и рибосомы способна создавать любые виды белковых механизмов. Но какая польза от ДНК без рибосомы, переводящей информацию ДНК в белки? Какая польза от рибосомы без ДНК, указывающей ей, какие белки нужно производить?</p><p>Организмы не всегда оставляют окаменелости, и эволюционная биология не <emphasis>всегда</emphasis> способна реконструировать этот постепенный путь. Но в данном случае мы <emphasis>действительно</emphasis> знаем, как все происходило. РНК, как и ДНК, способна переносить информацию и самовоспроизводиться, хотя РНК менее долговечна и копируется менее точно. И РНК, подобно белкам, умеет сворачиваться в химически активные формы, пусть она и не столь универсальна, как цепочки аминокислот у белков. Почти наверняка именно РНК была тем самым одиночным элементом A, который предшествовал взаимозависимым A<sup>*</sup> и B.</p><p>Столь же важно заметить, что РНК справляется с двойной ролью ДНК и белков <emphasis>плохо</emphasis>, как и то, что она вообще с ней справляется. Уже то, что <emphasis>одна молекула</emphasis> способна и хранить информацию, и управлять химическими реакциями, поразительно. Если бы она делала эту работу еще и <emphasis>хорошо</emphasis>, это было бы совершенно излишним чудом.</p><p>Каким был самый первый репликатор из всех существовавших? Вполне возможно, это была цепочка РНК, потому что <emphasis>по какому-то странному совпадению</emphasis> химические ингредиенты РНК представляют собой вещества, которые вполне естественно возникли бы на пребиотической Земле четыре миллиарда лет назад. Пожалуйста, обратите внимание: эволюция <emphasis>не</emphasis> объясняет происхождение жизни; эволюционная биология и <emphasis>не должна</emphasis> объяснять появление первого репликатора, потому что <emphasis>первый</emphasis> репликатор не происходит от другого репликатора. Эволюция описывает статистические закономерности репликации. Первый репликатор не был статистической закономерностью — он был чистой случайностью. Представление о том, что эволюция должна объяснять <emphasis>происхождение</emphasis> жизни, — это чистейшей воды соломенное чучело, очередное креационистское искажение.</p><p>Если бы вы наблюдали за первобытным бульоном в день появления первого репликатора — в день, изменивший облик Земли, — вас бы вряд ли впечатлило то, <emphasis>насколько хорошо</emphasis> этот первый репликатор воспроизводил себя. Скорее всего, первый репликатор копировал себя как пьяная обезьяна под ЛСД. В нем не было бы и следа той тонкой настройки, которая присуща современным репликаторам, потому что первый репликатор был <emphasis>случайностью.</emphasis> Этой одиночной цепочке РНК, химическому гиперциклу или узору на глине вовсе не <emphasis>требовалось</emphasis> копировать себя безупречно. Это просто должно было происходить <emphasis>хоть как-то.</emphasis> И даже так это было, вероятно, крайне маловероятным событием, если рассматривать его изолированно, — но произойти ему требовалось всего <emphasis>один-единственный раз</emphasis>, а приливных луж на планете хватало. Спустя несколько миллиардов лет эти репликаторы уже ходят по Луне.</p><p>Первый случайный репликатор был самой важной молекулой в истории времени. Но если бы вы принялись превозносить его слишком сильно, приписывая ему всевозможные удивительные, облегчающие репликацию свойства, вы бы <emphasis>совершенно упустили суть.</emphasis></p><p>Не думайте, что в политической борьбе между эволюционистами и креационистами любой, кто превозносит эволюцию, обязательно стоит на стороне науки. У науки есть очень точное представление о возможностях эволюции. Если вы превозносите эволюцию хотя бы на миллиметр выше этого уровня, вы вовсе не «сражаетесь на стороне эволюции» против креационизма. Вы допускаете научную неточность, и точка. Вы попадаете в креационистскую ловушку, настаивая на том, что — да, ураган <emphasis>действительно</emphasis> способен собрать «Боинг-747»! Разве это не поразительно! Как изумительно умна эволюция, как она достойна похвалы! Посмотрите на меня, я присягаю на верность науке! Чем больше хорошего я скажу об эволюции, тем сильнее я, должно быть, на стороне эволюции против креационистов!</p><p>Но чрезмерное восхваление эволюции губит <emphasis>настоящее</emphasis> чудо, которое заключается не в том, <emphasis>насколько хорошо</emphasis> эволюция проектирует вещи, а в том, что естественному процессу удается спроектировать хоть что-то <emphasis>вообще.</emphasis></p><p>Так давайте же избавимся от мысли, будто эволюция — это замечательный конструктор или чудесный вершитель судеб видов, которому мы, люди, должны подражать. Для человеческого разума подражать эволюции как конструктору — все равно что для высокоорганизованной современной бактерии пытаться подражать первому репликатору в роли биохимика. Как выразился Т. Г. Гексли, «бульдог Дарвина»:<sup>1</sup></p><p>«Поймем же раз и навсегда, что этический прогресс общества зависит не от подражания космическому процессу, и еще менее от бегства от него, а от борьбы с ним».</p><p>Гексли сказал это не потому, что не верил в эволюцию, а потому, что понимал ее слишком хорошо.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ks/the_wonder_of_evolution/">*</a></p><p>1. Томас Генри Гексли, <emphasis>«Эволюция и этика и другие эссе»</emphasis> (Macmillan, 1894).</p></section>
<section>
<title><p>133. Эволюции глупы (но тем не менее работают). В предыдущем эссе я писал:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>У науки есть очень точное представление о возможностях эволюции. Если вы превозносите эволюцию хотя бы на миллиметр больше этого, вы вовсе не «сражаетесь на стороне эволюции» против креационизма. Вы допускаете научную неточность, и точка.</p><p>В этом эссе я опишу некоторые общеизвестные неэффективности и ограничения эволюций. Я говорю «эволюций» во множественном числе, потому что эволюция лис преследует цели, противоположные целям эволюции кроликов, и ни та, ни другая не может пообщаться с эволюцией змей, чтобы научиться отращивать ядовитые клыки.</p><p>Итак, я говорю здесь об ограничениях эволюции, но это не значит, что я пытаюсь протащить креационизм. Это стандартный курс «Эволюционная биология 201». (<a l:href="http://www.tiem.utk.edu/~gavrila/583/583.html">583</a>, если вам непременно нужно выводить уравнения.) Ограниченные таким образом эволюции все еще способны объяснить наблюдаемую биологию; на самом деле эти ограничения необходимы, чтобы в ней вообще был смысл. Помните, что чудо эволюций заключается не в том, насколько хорошо они работают, а в том, что они вообще работают.</p><p>Человеческий интеллект настолько сложен, что ни у кого нет хорошего способа рассчитать его эффективность. Естественный отбор, хотя и непрост, все же <emphasis>проще</emphasis> человеческого мозга — и, соответственно, медленнее и менее эффективен, как и подобает первому из когда-либо существовавших процессов оптимизации. На самом деле эволюции достаточно просты, чтобы мы могли рассчитать, <emphasis>насколько именно они глупы</emphasis>.</p><p>Эволюции медленны. Насколько медленны? Представьте, что произошла полезная мутация, которая дает преимущество в приспособленности в 3%: в среднем у носителей этого гена рождается в 1,03 раза больше детей, чем у тех, у кого его нет. Если предположить, что мутация вообще распространится, сколько времени потребуется, чтобы она охватила всю популяцию? Это зависит от размера популяции. Гену, дающему 3%-ное преимущество в приспособленности и распространяющемуся в популяции из 100 000 особей, потребуется в среднем 768 поколений, чтобы достичь универсальности в генофонде. Для популяции в 500 000 особей потребуется 875 поколений. Общая формула выглядит так:</p><p>Число поколений до фиксации = 2ln(N) / s,</p><p>где N — размер популяции, а (1 + s) — приспособленность. (Если у каждого носителя гена рождается в 1,03 раза больше детей, чем у не-носителя, то s = 0,03.)</p><p>Таким образом, если бы размер популяции составлял 1 000 000 человек — оценочный размер популяции во времена охотников-собирателей, — то для распространения гена, дающего преимущество в 1%, по всему генофонду потребовалось бы 2763 поколения.<sup>1</sup></p><p>В этом нет ничего удивительного: генам приходится проделывать всю работу по своему распространению самостоятельно. Не существует никакой Эволюционной Феи, которая могла бы присматривать за генофондом и говорить: «Хм, этот ген, похоже, быстро распространяется — надо бы раздать его всем». В человеческой рыночной экономике тот, кто реально получает 20% прибыли на инвестиции (особенно если за этим стоит очевидный и понятный механизм), может быстро привлечь дополнительный капитал от других инвесторов, а конкуренты начнут создавать аналогичные предприятия. Генам же приходится распространяться без фондовых рынков, банков или подражателей — представьте, если бы Генри Форду пришлось собрать одну машину, продать её, купить на вырученные деньги детали в среднем еще для 1,01 машины, продать получившиеся машины и продолжать в том же духе, пока он не доберётся до миллиона машин.</p><p>И все это при условии, что ген вообще начнет распространяться. Здесь уравнение проще и в итоге совершенно не зависит от размера популяции:</p><p>Вероятность фиксации = 2s.</p><p>Мутация, дающая 3%-ное преимущество (а по меркам мутаций это чертовски много), имеет лишь 6%-ный шанс распространиться, по крайней мере в этот конкретный раз.<sup>2</sup> Мутации могут происходить неоднократно, но в популяции из миллиона особей при точности копирования в 10<sup>⁻⁸</sup> ошибок на основание за поколение вам, возможно, придется ждать еще сто поколений до следующей попытки, и даже тогда вероятность ее фиксации составит всего 6%.</p><p>И все же <emphasis>в долгосрочной перспективе</emphasis> у эволюции есть неплохой шанс в конечном итоге прийти к результату. (Эта тема еще не раз повторится.)</p><p><emphasis>Сложные</emphasis> адаптации формируются <emphasis>очень</emphasis> долго. Сначала появляется аллель А, который выгоден сам по себе, и ему требуется тысяча поколений, чтобы закрепиться в генофонде. <emphasis>Только</emphasis> после этого другой аллель, B, зависящий от А, может начать путь к фиксации. Меховая шуба не дает большого преимущества, если только среда не имеет <emphasis>статистически устойчивой</emphasis> склонности подбрасывать вам холода. Так вот, гены составляют часть окружения других генов, и если B зависит от А, то B не получит весомого преимущества, если только А не присутствует <emphasis>надежно</emphasis> в генетическом окружении.</p><p>Допустим, B дает преимущество в 5% в присутствии A и никакого преимущества в его отсутствие. Тогда, пока частота встречаемости A в популяции составляет всего 1%, B будет давать свое преимущество лишь в одном случае из ста, так что среднее преимущество B в приспособленности составит 0,05%, а вероятность фиксации B будет равна 0,1%. В случае со сложной адаптацией <emphasis>сначала</emphasis> в течение тысячи поколений должен эволюционировать аллель A, <emphasis>затем</emphasis> еще тысячу поколений — аллель B, <emphasis>затем</emphasis> еще тысячу поколений — аллель A<sup>*</sup>... и несколько миллионов лет спустя у вас появляется новая сложная адаптация.</p><p>К тому же другие эволюции ей не подражают. Если эволюция змей разработает потрясающий новый яд, это никак не поможет эволюции лис или львов.</p><p>Сопоставьте все это с работой человека-программиста, который способен разработать новый сложный механизм из сотни взаимозависимых деталей всего за <emphasis>один день</emphasis>. Как такое вообще <emphasis>возможно</emphasis>? Я не знаю ответа целиком и подозреваю, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">науке это тоже неизвестно</a>; человеческий мозг устроен гораздо сложнее, чем эволюции. Я мог бы поумничать и сказать что-то вроде «целенаправленный обратный вывод с использованием комбинаторных модульных представлений», но это не поможет вам сконструировать собственного человека. Тем не менее: люди способны дальновидно проектировать новые детали в расчете на последующее создание других деталей; производить скоординированные одновременные изменения во взаимосвязанных механизмах; учиться на основе единичных примеров; локализовать проблемные места и абстрактно мыслить над их решением; а также расставлять приоритеты, определяя, какие улучшения стоит опробовать, вместо того чтобы ждать, пока космический луч случайно породит удачную мутацию. По меркам естественного отбора это чистой воды магия.</p><p>Люди способны делать вещи, которые эволюциям, вероятно, не под силу <emphasis>в принципе</emphasis> за все ожидаемое время существования Вселенной. Как однажды выразилась выдающийся биолог Синтия Кеньон на ужине, на котором я имел честь присутствовать: «Один аспирант за час может сделать то, что эволюция не смогла бы сделать и за миллиард лет». Согласно современным научным представлениям биологов, эволюции изобретали полностью вращающееся колесо в общей сложности всего <emphasis>три</emphasis> раза.</p><p>И не забывайте о том, как программист выкладывает фрагмент кода в интернет.</p><p>Да, некоторые творения эволюции впечатляют даже в сравнении с лучшими технологиями <emphasis>Homo sapiens.</emphasis> Но наш собственный кембрийский взрыв начался, и мы по-настоящему начали накапливать знания всего лишь... ну сколько, лет четыреста назад? В некоторых отношениях биология всё еще превосходит лучшие человеческие технологии: мы не умеем создавать самовоспроизводящиеся системы размером с бабочку. В других же отношениях человеческие технологии оставляют биологию далеко позади. У нас есть колеса, у нас есть сталь, у нас есть ружья, у нас есть ножи, у нас есть заостренные палки; у нас есть ракеты, у нас есть транзисторы, у нас есть атомные электростанции. С каждым десятилетием этот баланс смещается всё сильнее.</p><p>Итак, еще раз: если человек ищет в естественном отборе вдохновение для искусства проектирования, это всё равно что высокоразвитая современная бактерия попыталась бы скопировать биохимию самого первого, неуклюжего репликатора. Появись первый репликатор в сегодняшней конкурентной экосистеме, его сожрали бы мгновенно. Та же участь постигнет любого проектировщика-человека, который вздумает вносить случайные точечные мутации в свои стратегии и ждать 768 циклов тестирования, чтобы внедрить 3%-ное улучшение.</p><p>Не хвалите эволюции ни на миллиметр больше, чем они того заслуживают.</p><p><emphasis>Впереди: еще больше захватывающих математических ограничений для эволюции!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kt/evolutions_are_stupid_but_work_anyway/">*</a></p><p>1. Дэн Граур и Вэнь-Сюн Ли, <emphasis>Fundamentals of Molecular Evolution</emphasis>, 2nd ed. (Sunderland, MA: Sinauer Associates, 2000).</p><p>2. Джон Б. С. Холдейн, «A Mathematical Theory of Natural and Artificial Selection», <emphasis>Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society</emphasis> 23 (5 1927): 607–615, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1017/S0305004100011750">10.1017/S0305004100011750</a>.</p></section>
<section>
<title><p>134. Никакой эволюции для корпораций или наноустройств.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Законы физики и правила математики не перестают действовать. Это даёт мне основания полагать, что эволюция не останавливается. А это, в свою очередь, наводит на мысль, что природа — «с окровавленными клыками и когтями», как её называют, — просто перейдет на следующий уровень...</p><p>[Избавиться от дарвиновской эволюции] — все равно что пытаться избавиться от гравитации. Пока существуют ограниченные ресурсы и множество конкурирующих агентов, способных передавать свои характеристики по наследству, вы будете иметь давление отбора.</p><p>— Перри Мецгер, предсказывающий, что царствование естественного отбора продолжится в неопределенном будущем</p><empty-line/>
<p>В эволюционной биологии, как и во многих других областях, важно мыслить количественно, а не качественно. «Распространяется ли полезная мутация иногда, но не всегда?» Что ж, экстрасенсорные способности были бы полезной мутацией, так что логично ожидать их распространения, верно? Но это качественное рассуждение, а не количественное: «если верно Х, то верно Y»; «если экстрасенсорные способности полезны, они могут распространиться». В эссе «Эволюции глупы» я описал уравнения для вероятности фиксации полезной мутации — она примерно равна удвоенному преимуществу в приспособленности (6% при преимуществе в 3%). Только такое числовое мышление способно заставить нас осознать, что мутации, которые <emphasis>полезны лишь изредка</emphasis>, имеют крайне мало шансов распространиться, и что возникновение сложных адаптаций практически невозможно без постоянного использования. Если бы экстрасенсорные способности действительно существовали, нам следовало бы ожидать, что все пользуются ими постоянно — не только потому, что они были бы невероятно полезны, но и потому, что иначе они просто не смогли бы развиться в процессе эволюции.</p><p>«Пока существуют ограниченные ресурсы и множество конкурирующих агентов, способных передавать свои характеристики, вы будете иметь давление отбора». Это качественное рассуждение. <emphasis>Насколько сильное</emphasis> давление?</p><p>Хотя на звание самого важного уравнения в эволюционной биологии есть несколько кандидатов, я бы выбрал <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Price_equation">уравнение Прайса</a>, которое в своей простейшей формулировке выглядит так:</p><p>▵z = cov(v<sub>i</sub>, z<sub>i</sub>)</p><p>изменение среднего значения признака = <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance">ковариация</a>(относительная приспособленность, признак).</p><p>Это <emphasis>очень</emphasis> мощная и универсальная формула. Например, конкретный ген роста может быть тем самым Z — признаком, который меняется; в таком случае уравнение Прайса говорит, что изменение вероятности обладания этим геном равно ковариации гена с репродуктивной приспособленностью. Либо же вы можете рассматривать <emphasis>рост в целом</emphasis> как признак Z, безотносительно конкретных генов, и тогда уравнение Прайса скажет, что изменение роста в следующем поколении будет равно ковариации роста с относительной репродуктивной приспособленностью.</p><p>(По крайней мере, это верно до тех пор, пока рост наследуется напрямую. Если улучшается питание, так что фиксированный генотип становится выше, в уравнение Прайса приходится вносить поправку. Если между множеством генов существуют сложные нелинейные взаимодействия, вам придется либо добавить поправочный член, либо рассчитывать уравнение столь сложным путем, что оно перестанет вносить какую-либо ясность).</p><p>Изучая различные формы и выводы уравнения Прайса, можно прийти ко многим важным инсайтам. Например, итоговое уравнение показывает, что средний признак меняется в соответствии с его <emphasis>ковариацией</emphasis> с <emphasis>относительной</emphasis> приспособленностью, а не с его <emphasis>абсолютной</emphasis> приспособленностью. Это означает, что если ген «Фродо» спасает весь свой вид от вымирания, среднее значение признака «Фродо» не увеличивается, поскольку поступок Фродо принес пользу всем генотипам в равной степени и не <emphasis>коварировал</emphasis> с <emphasis>относительной</emphasis> приспособленностью.</p><p>Говорят, что Прайс был настолько потрясен выводами своего уравнения относительно альтруизма, что покончил с собой, хотя у него могли быть и другие проблемы. (<emphasis>Overcoming Bias</emphasis> не рекомендует совершать самоубийство после изучения уравнения Прайса).</p><p>Один из инсайтов, к которому можно прийти, размышляя над уравнением Прайса, заключается в том, что «ограниченных ресурсов» и «множества конкурирующих агентов, способных передавать свои характеристики по наследству», <emphasis>недостаточно</emphasis> для запуска эволюции. Наличие «самовоспроизводящихся сущностей» — условие недостаточное. Даже «конкуренции между самовоспроизводящимися сущностями» еще недостаточно.</p><p>Эволюционируют ли корпорации? Они, безусловно, конкурируют. Время от времени они отпочковывают дочерние компании. Их ресурсы ограничены. Иногда они умирают.</p><p>Но насколько дитя корпорации похоже на своих родителей? Большая часть индивидуальности корпорации исходит от ключевых руководителей, а генеральные директора не могут размножаться делением. Уравнение Прайса работает лишь в той мере, в какой характеристики наследуются из поколения в поколение. Если праправнуки не слишком похожи на своих прапрародителей, вы не получите кумулятивного давления отбора дольше, чем на четыре поколения — все, что произошло более четырех поколений назад, просто размоется. Да, индивидуальность корпорации может повлиять на ее дочернюю компанию, но это совсем не похоже на наследуемость ДНК, которая является цифровой, а не аналоговой, и способна передаваться с погрешностью всего 10<sup>⁻⁸</sup> ошибок на основание за поколение.</p><p>В случае с ДНК наследуемость сохраняется на протяжении <emphasis>миллионов</emphasis> поколений. Именно благодаря этому сложные адаптации могут возникать путем чистой эволюции: цифровая ДНК сохраняется достаточно долго, чтобы ген, дающий 3%-ное преимущество, успел распространиться за 768 поколений, а затем мог появиться другой ген, зависимый от него. Даже если бы корпорации воспроизводились с цифровой точностью, сейчас они прошли бы в РНК-мире максимум десять поколений.</p><p>Конечно, корпорации <emphasis>подвергаются отбору</emphasis> в том смысле, что некомпетентные корпорации разоряются. По логике вещей, из-за этого вы с большей вероятностью будете наблюдать корпорации с чертами, способствующими их компетентности. В том же смысле любая звезда, которая взрывается как сверхновая вскоре после своего образования, с меньшей вероятностью будет видна, когда вы посмотрите на ночное небо. Но если случайность звездной динамики заставляет одну звезду гореть дольше другой, это не повышает вероятность того, что будущие звезды также будут гореть дольше, — эта особенность не скопируется на другие звезды. Нам не стоит ожидать, что астрофизики будущего обнаружат <emphasis>сложные</emphasis> внутренние структуры звезд, которые словно созданы для того, чтобы помогать им гореть дольше. Подобная механическая адаптация требует гораздо более масштабного <emphasis>кумулятивного</emphasis> давления отбора, чем разовый отсев.</p><p>Вспомните принцип, описанный в эссе «Высокомерие Эйнштейна»: подавляющая часть свидетельств, необходимых для того, чтобы прийти к Общей теории относительности, ушла на то, чтобы поднять это конкретное уравнение до уровня личного внимания Эйнштейна; количество же свидетельств, потребовавшихся для его перевода из статуса осознанно рассматриваемой возможности в 99,9%-ную уверенность, было по сравнению с этим ничтожным. Точно так же сложные особенности корпораций, описание которых требует сотен бит, создаются прежде всего человеческим интеллектом, а не несколькими поколениями низкоточной эволюции. В биологии мутации совершенно случайны, а эволюция обеспечивает тысячи бит кумулятивного давления отбора. В корпорациях же люди предлагают сложные, разумно спроектированные «мутации» размером в тысячи бит, а дальнейшее давление отбора в виде вопроса «Обанкротилась компания или нет?» объясняет лишь считаные дополнительные биты в том, что мы наблюдаем в итоге.</p><p>Передовые молекулярные нанотехнологии — искусственные, а не биологические — должны быть способны копировать себя с цифровой точностью на протяжении тысяч поколений. Обретет ли благодаря этому силу уравнение Прайса?</p><p>Корреляция — это ковариация, деленная на дисперсию, поэтому если по A можно с высокой точностью предсказать B, между ними может быть сильная «корреляция», даже если A колеблется от 0 до 9, а B — всего лишь от 50,0001 до 50,0009. Уравнение Прайса работает на <emphasis>ковариации</emphasis> признаков с размножением — а не на корреляции! Если сжать дисперсию признаков в крошечный диапазон, ковариация резко упадет, а вместе с ней и кумулятивное изменение признака.</p><p><a l:href="http://www.foresight.org/guidelines/current.html">Институт Foresight предлагает</a> (среди прочих разумных мер) шифровать инструкции по репликации для любых наноустройств. Причем шифровать так, чтобы изменение хотя бы одного бита в закодированных инструкциях полностью разрушало расшифрованный результат. Если все производимые наноустройства представляют собой точные молекулярные копии, и к тому же любые ошибки на сборочной линии не наследуются, поскольку потомок получает исходную цифровую зашифрованную копию инструкций для создания «внуков», то эволюционировать ваши наноустройства особо не будут.</p><p>Вам все равно придется беспокоиться о прионах — самореплицирующихся ошибках сборки, не связанных с зашифрованными инструкциями: например, если рука робота не сможет захватить атом углерода, используемый при сборке его собственного аналога, и это приведет к тому, что рука робота-потомка точно так же не сможет захватить атом углерода, и так далее, даже при полной неизменности зашифрованных инструкций. Но велика ли будет <emphasis>корреляция</emphasis> между подобной передающейся ошибкой и <emphasis>более высокой</emphasis> скоростью размножения? Допустим, одно наноустройство создает свою копию каждые 1000 секунд, а новое наноустройство волшебным образом оказывается более эффективным (у него не просто прион, а <emphasis>полезный</emphasis> прион) и копирует себя каждые 999,99999 секунды. Видите ли, ему требуется присоединить на один атом углерода меньше. Дисперсия в скорости размножения здесь ничтожна, а значит, и ковариация тоже будет крайне мала.</p><p>Да и как часто этим наноустройствам придется реплицироваться? Если только в их распоряжении нет большего числа атомов, чем существует в Солнечной системе (или, если уж на то пошло, в видимой Вселенной), пройдет совсем немного поколений, прежде чем они упрутся в ресурсный барьер. «Ограниченность ресурсов» — недостаточное условие для эволюции; необходима многократно повторяющаяся гибель значительной части популяции, чтобы высвободить эти ресурсы. В самом деле, «поколения» — это не столько целое число, сколько интеграл по той доле популяции, которую составляют вновь созданные особи.</p><p>Для меня это самый пугающий аспект «серой слизи» или нанотехнологического оружия: они могут поглотить всю Землю, и на этом <emphasis>всё</emphasis> — дальше ничего интересного происходить не будет. Алмаз стабильнее белков, удерживаемых силами Ван-дер-Ваальса, так что слизи нужно будет лишь пересобирать отдельные свои части при падении астероидов. Даже если бы прионы были достаточно мощным механизмом, чтобы вообще поддерживать эволюцию (а эволюция и с цифровой-то ДНК протекает крайне медленно!), между моментом, когда слизь поглотит Землю, и моментом, когда угаснет Солнце, может пройти менее 1,0 поколения.</p><p>Подведем итог: если у вас есть <emphasis>все</emphasis> следующие свойства:</p><p>Реплицирующиеся сущности;</p><p>Существенные различия в их признаках;</p><p>Существенные различия в скорости их размножения;</p><p>Устойчивая корреляция между признаками и размножением;</p><p>Высокоточная долгосрочная наследуемость признаков;</p><p>Частое рождение значительной части размножающейся популяции;</p><p>И <emphasis>всё</emphasis> это остается верным на протяжении <emphasis>многих</emphasis> итераций...</p><p><emphasis>Тогда</emphasis> вы получите значительное <emphasis>кумулятивное</emphasis> давление отбора, достаточное для того, чтобы силой эволюции создавать сложные адаптации.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l6/no_evolutions_for_corporations_or_nanodevices/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>135. Эволюция к вымиранию.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Это <emphasis>очень</emphasis> распространенное заблуждение — будто эволюция работает на благо своего вида. Вам доводилось слышать, как кто-то рассуждает о двух кроликах, произведших на свет восемь крольчат и тем самым «внесших вклад в выживание своего вида»? Современный эволюционный биолог никогда бы такого не сказал; он скорее сам бы спарился с кроликом.</p><p>Это еще один случай, когда необходимо одновременно удерживать в голове несколько абстрактных понятий и четко их разграничивать. Эволюция не <emphasis>работает с</emphasis> конкретными особями; особи остаются с теми генами, с какими родились. Эволюция работает с размножающейся популяцией, видом, во времени. Возникает естественное искушение думать, что если уж Фея Эволюции <emphasis>работает над</emphasis> видом, то она непременно <emphasis>оптимизирует всё на благо</emphasis> вида. Но в действительности меняются частоты генов, а эти частоты не увеличиваются и не уменьшаются в зависимости от того, насколько ген полезен виду в целом. Как мы увидим позже, вид вполне может эволюционировать к вымиранию.</p><p>Почему мальчики и девочки рождаются примерно в равных количествах? (Если не брать в расчет безумные страны, использующие технологии искусственного выбора пола.) Чтобы понять, почему это удивительно, представьте, что один самец может оплодотворить двух, десятерых или сотню самок; казалось бы, для обеспечения выживания вида вовсе не требуется равное количество самцов и самок. Это тем более поразительно для подавляющего большинства видов животных, у которых самцы почти не участвуют в выращивании потомства — люди в этом отношении уникальны даже среди приматов из-за своего уровня отцовского вклада. Сбалансированное соотношение полов встречается даже у тех видов, где самец оплодотворяет самку и исчезает в тумане.</p><p>Представьте две группы на разных склонах горы; в группе А каждая мать рожает 2 самцов и 2 самок; в группе Б каждая мать рожает 3 самок и 1 самца. У группы А и группы Б будет одинаковое количество детей, но у группы Б будет на 50% больше внуков и на 125% больше правнуков. Можно подумать, что это дает весомое эволюционное преимущество.</p><p>Но посудите сами: чем реже встречаются самцы, тем выше становится их репродуктивная ценность — не для <emphasis>группы</emphasis>, а для <emphasis>отдельного</emphasis> родителя. У каждого детеныша есть один отец и одна мать. Следовательно, в каждом поколении совокупный генетический вклад всех самцов равен совокупному генетическому вкладу всех самок. Чем меньше самцов, тем больше индивидуальный генетический вклад каждого из них. Если все самки вокруг делают то, что полезно для группы и для вида, и рожают по одному самцу на каждые десять самок, вы можете сорвать генетический <emphasis>куш</emphasis>, рожая исключительно самцов, ведь каждый из них принесет (в среднем) в десять раз больше внуков, чем их двоюродные сестры.</p><p>Так что, хотя групповой отбор должен благоприятствовать рождению большего числа самок, индивидуальный отбор благоприятствует равному вкладу в потомство мужского и женского пола. Бросив взгляд на статистику любого роддома, вы сразу увидите, что количественный баланс сил группового и индивидуального отбора у <emphasis>Homo sapiens.</emphasis> с колоссальным перевесом смещен в сторону индивидуального отбора.</p><p>(Строго говоря, это не совсем «с первого взгляда». Индивидуальный отбор способствует равному <emphasis>родительскому вкладу</emphasis> в потомство мужского и женского пола. Если бы рождение и/или выращивание самцов обходилось вдвое «дешевле», то при эволюционно стабильном равновесии самцов рождалось бы вдвое больше, чем самок. Если бы в популяции в целом рождалось одинаковое количество самцов и самок, но самцы обходились бы вдвое дешевле при рождении, вы снова могли бы сорвать генетический куш, рожая больше самцов. Поэтому статистика роддома должна отражать баланс родительских альтернативных издержек в обществе охотников-собирателей на выращивание мальчиков и девочек, а это еще нужно как-то оценить. Но, знаете ли, не похоже, чтобы для семьи охотников-собирателей выращивание девочки требовало значительно <emphasis>более</emphasis> высоких репродуктивных альтернативных издержек, так что довольно подозрительно, что мальчиков и девочек рождается примерно поровну.)</p><p>Естественный отбор не имеет отношения к группам, видам или даже к <emphasis>отдельным особям.</emphasis> У видов с половым размножением отдельный организм не эволюционирует; он остается с теми генами, с какими родился. Индивид — это однократное сочетание генов, которое никогда больше не повторится; как можно производить отбор по нему? Если учесть, что почти все ваши предки мертвы, становится ясно, что фраза «выживание наиболее приспособленных» — колоссальное терминологическое недоразумение. «Репликация более приспособленных» было бы точнее, хотя формально приспособленность <emphasis>определяется</emphasis> исключительно через репликацию.</p><p>Суть естественного отбора — в <emphasis>частоте генов</emphasis>. Чтобы получить сложную адаптацию — механизм со множеством взаимозависимых деталей, — каждый новый эволюционирующий ген должен полагаться на то, что другие гены гарантированно присутствуют в его генетическом окружении. Они должны обладать высокой частотой. Чем сложнее механизм, тем выше должна быть эта частота. Отличительный признак происходящего естественного отбора — это рост частоты гена в генофонде с 0,00001% до 99%. Именно это является информацией в теоретико-информационном смысле; и именно это должно происходить, чтобы развивались крупные сложные адаптации.</p><p>Настоящая борьба в естественном отборе — это не соперничество организмов за ресурсы; это вещь мимолетная, ведь все участники исчезнут уже в следующем поколении. Настоящая борьба — это конкуренция аллелей за частоту в генофонде. Именно это дает долгосрочные последствия, создающие долговечную информацию. Два ревущих барана, сцепившихся рогами, — лишь мимолетные тени.</p><p>Вполне возможно, что аллель зафиксируется в популяции, вытеснив альтернативный аллель, который был «лучше для вида». Если бы Летающий Макаронный Монстр волшебным образом создал вид, соотношение полов в котором было бы идеально оптимизировано для обеспечения выживания <emphasis>этого вида</emphasis> — оптимальный гендерный баланс для надежного восстановления после угроз вымирания, адаптации к новым нишам и так далее, — то эволюция быстро разрушила бы этот видовой оптимум, вернув его обратно к оптимуму индивидуального отбора с равным родительским вкладом в самцов и самок.</p><p>Представьте себе «ген Фродо», который жертвует своим носителем, <emphasis>чтобы спасти весь свой вид</emphasis> от вымирания. Что произойдет в результате с частотой этого аллеля? Она снизится. Ок, спс, пока.</p><p>Если угрозы вымирания на уровне вида возникают регулярно (назовем это «средой Баффи»), то частота гена Фродо будет систематически снижаться, пока он не исчезнет, а вскоре после этого исчезнет и сам вид.</p><p>Гипотетический пример? Возможно. Если бы человечеству предстояло оставаться биологическим видом еще один век, было бы неплохо начать клонировать Ганди.</p><p>У вирусов существует конфликт между стремлением отдельных вирусных частиц размножаться как можно быстрее и выгодой от того, что хозяин остается жив достаточно долго для передачи болезни. Это хороший реальный пример группового отбора, и если вирус эволюционирует в точку на ландшафте приспособленности, где давление группового отбора не способно преодолеть индивидуальное давление, вирус может вскоре после этого исчезнуть. Не знаю, заставали ли когда-нибудь какую-либо болезнь с поличным в процессе эволюции к вымиранию, но это наверняка происходило бесчисленное множество раз.</p><p>Дистортеры сегрегации подрывают механизмы, которые обычно гарантируют справедливость полового размножения. Например, у некоторых мышей в мужской половой хромосоме есть дистортер сегрегации, из-за которого на свет рождается только потомство мужского пола, несущее этот исказитель. Затем эти самцы оплодотворяют самок, которые рожают тоже только самцов, и так далее. Вы можете воскликнуть: «Это жульничество!», но это лишь человеческий взгляд; репродуктивная приспособленность этого аллеля чрезвычайно высока, поскольку в следующем поколении он производит вдвое больше собственных копий, чем его немутантная альтернатива. Даже по мере того, как самок становится все меньше и меньше, самцы, несущие этот ген, имеют не меньше шансов на спаривание, чем любые другие самцы, и поэтому дистортер сегрегации остается вдвое более приспособленным, чем альтернативный аллель. Предполагается, что в реальном мире групповой отбор мог сыграть роль в том, чтобы удерживать частоту этого гена на наблюдаемом сегодня низком уровне. В таком случае, если бы у мышей развилась способность летать и мигрировать на зиму, они, вероятно, образовали бы единую репродуктивную популяцию и эволюционировали бы до полного вымирания по мере фиксации дистортера сегрегации.</p><p>Около 50% всего генома кукурузы состоит из <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Transposon">транспозонов —</a> элементов ДНК, основная функция которых состоит в копировании себя <emphasis>в другие участки ДНК.</emphasis> Класс транспозонов под названием «P-элементы», по всей видимости, впервые появился у дрозофил только в середине двадцатого века и в течение 50 лет распространился на все популяции этого вида. <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Alu_element">«Alu-последовательность»</a> у людей — транспозон длиной в 300 оснований — повторяется в человеческом геноме от 300 000 до миллиона раз. Это может и не уничтожить вид, но уж точно не помогает ему; транспозоны вызывают дополнительные мутации, которые, как обычно, в большинстве своем вредны, и снижают эффективную точность копирования ДНК. И всё же такие обманщики обладают чрезвычайно высокой приспособленностью.</p><p>Представьте, что у какого-то вида с половым размножением возникает <emphasis>идеальный</emphasis> механизм копирования ДНК. Поскольку большинство мутаций вредны, этот генный комплекс дает преимущество своим носителям. Теперь вы можете спросить о полезных мутациях — они ведь изредка случаются, так не окажутся ли немутирующие организмы в невыгодном положении? Но у вида с половым размножением полезная мутация, возникшая у мутирующего организма, может распространиться и на потомков немутирующих. При этом мутирующие страдают от вредных мутаций в каждом поколении, а немутирующие могут половым путем приобретать любые полезные мутации, возникающие у мутирующих, и получать от них выгоду. Таким образом, мутирующие оказываются в чистом проигрыше. Частота идеального механизма копирования ДНК возрастает до полной фиксации. Десять тысяч лет спустя наступает ледниковый период, и вид прекращает свое существование. Он эволюционировал до вымирания.</p><p><a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Bystander_effect">«Эффект стороннего наблюдателя»</a> заключается в том, что, когда кто-то попадает в беду, одиночные свидетели вмешиваются охотнее, чем группы. Студенту колледжа, у которого, судя по всему, случился эпилептический припадок, одиночный свидетель помогал в 85% случаев, а группа из пяти свидетелей — лишь в 31% случаев. Я предполагаю, что даже если родственные связи в племени охотников-собирателей были достаточно сильны, чтобы создать давление отбора в пользу помощи людям, не являющимся близкими родственниками, то при наличии <emphasis>нескольких</emphasis> потенциальных помощников могла начаться генетическая гонка вооружений за то, чтобы оказаться <emphasis>последним</emphasis>, кто сделает шаг вперед. Каждый медлит в надежде, что это сделает кто-то другой. Сейчас человечество стоит перед лицом множества угроз вымирания на уровне вида, и, должен вам сказать, не так уж много людей спешат сделать шаг вперед. Если мы проиграем эту битву из-за того, что на поле боя практически никто не явился, то — подобно, вероятно, огромному числу видов, которых мы сегодня не наблюдаем вокруг, — мы просто эволюционируем до вымирания.</p><p>Раковые клетки чувствуют себя в организме отлично: они процветают, накапливают ресурсы и далеко обходят своих более послушных собратьев. Какое-то время.</p><p>Многоклеточные организмы могут существовать только потому, что у них выработались мощные внутренние механизмы, позволяющие <emphasis>поставить эволюцию вне закона</emphasis>. Если клетки начинают эволюционировать, они быстро эволюционируют до вымирания: организм погибает.</p><p>Так что не превозносите эволюцию за трогательную заботу об отдельной особи; почти все ваши предки мертвы. Не превозносите эволюцию за трогательную заботу о виде; никто еще не находил сложной адаптации, которую можно было бы истолковать исключительно как направленную на сохранение вида, да и математика указывает на то, что это практически невозможно. На самом деле, вид вполне может эволюционировать до вымирания. Возможно, человечество прямо сейчас завершает этот процесс. Эволюцию нельзя превозносить даже за заботу о генах; борьба между двумя альтернативными аллелями в одном локусе — это игра с нулевой суммой за частоту.</p><p>Приспособленность — не всегда ваш друг.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l5/evolving_to_extinction/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>136. Трагедия группового селекционизма.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>До 1966 года серьезные биологи нередко отстаивали эволюционные гипотезы, которые сегодня мы сочли бы магическим мышлением. Эти путаные представления сыграли важную историческую роль в развитии последующей эволюционной теории, когда ошибка порождает исправление — подобно тому, как глупость английских королей вызвала к жизни Великую хартию вольностей и конституционную демократию.</p><p>В качестве примера подобной романтики Веро Уинн-Эдвардс, Уордер Элли и Дж. Л. Бреретон, помимо прочих, полагали, что хищники добровольно ограничивают свое размножение, дабы избежать перенаселения своей среды обитания и истощения популяции жертв.</p><p>Но эволюция не открывает шлюзы для произвольных целей. Нельзя объяснить трещотку гремучей змеи тем, что она существует на благо других животных, которых иначе бы укусили. Никакая посторонняя Эволюционная Фея не решает, когда ген <emphasis>должен</emphasis> получить преимущество; эффект гена должен каким-то образом <emphasis>напрямую приводить к тому</emphasis>, чтобы этот ген стал более распространенным в следующем поколении. Понятно, почему наше человеческое эстетическое чувство, наблюдая крах популяции лисиц, съевших всех кроликов, взывает: «Надо же было что-то сделать!» Но как комплекс генов, отвечающий за <emphasis>ограничение размножения</emphasis> — подумать только! — заставит себя стать более частым в следующем поколении?</p><p>Человек, проектирующий аккуратную маленькую игрушечную экологическую систему — ради развлечения, вроде макета железной дороги, — расстроился бы, если бы его кропотливо созданные популяции лисиц и кроликов самоликвидировались из-за того, что лисы съели всех кроликов, а затем сами умерли от голода. Поэтому человек возился бы с игрушечной экологией (ограничитель размножения лисиц — очевидное решение, которое сразу приходит нам в голову), пока экология не стала бы выглядеть мило и аккуратно. У Природы, конечно, нет человека, но <emphasis>это</emphasis> не должно нас останавливать: теперь, когда мы знаем, чего <emphasis>мы</emphasis> хотим из <emphasis>эстетических</emphasis> соображений, нам нужно лишь придумать правдоподобный аргумент, который убедит Природу захотеть <emphasis>того же</emphasis> по соображениям <emphasis>эволюционным</emphasis>.</p><p>Очевидно, что отбор на индивидуальном уровне не приведет к индивидуальному сдерживанию в размножении. Особи, размножающиеся без удержу, естественным образом оставят больше потомства, чем особи, которые себя ограничивают.</p><p>(Индивидуальный отбор не приведет к <emphasis>индивидуальному отказу от возможностей размножения</emphasis>. Индивидуальный отбор, безусловно, может породить особей, которые, завладев всеми доступными ресурсами, используют их для производства четырех крупных яиц вместо восьми мелких — <emphasis>не</emphasis> ради сбережения общественных ресурсов, а потому, что это <emphasis>индивидуальный</emphasis> оптимум для значения (количество яиц) × (вероятность выживания яйца). Это не решает проблему общих ресурсов.)</p><p>Но предположим, что популяция вида была разделена на субпопуляции, которые были по большей части изолированы и лишь изредка скрещивались друг с другом. Тогда, несомненно, субпопуляции, которые ограничивали свое размножение, имели бы меньше шансов вымереть, отправляли бы больше посланников и создавали новые колонии для повторного заселения территорий погибших популяций.</p><p>Проблема этого сценария заключалась не в том, что он был математически <emphasis>невозможен.</emphasis> Проблема была в том, что он был <emphasis>возможен, но крайне трудноосуществим.</emphasis></p><p>Фундаментальная проблема в том, что плодами сдержанности в размножении пользуются не только те особи, которые ограничивают себя. Если часть лисиц воздерживается от рождения лисят, поедающих кроликов, то оставшиеся в живых кролики достанутся <emphasis>не только</emphasis> тем лисятам, которые несут в себе адаптацию к ограничению размножения. Лисы, не ограничивающие себя, и их гораздо более многочисленное потомство с удовольствием съедят всех кроликов, на которых не велась охота. Единственный способ для гена самоограничения выжить под таким давлением — это если выгоды от самоограничения будут преимущественно доставаться тем, кто сам себя ограничивает.</p><p>Конкретно, требование выглядит как C∕B &lt; F<sub>ST</sub>, где C — это издержки альтруизма для донора, B — выгода от альтруизма для реципиента, а F<sub>ST</sub> — пространственная структура популяции: среднее <emphasis>родство</emphasis> между случайно выбранным организмом и его случайно выбранным соседом, где под «соседом» понимается любая другая лисица, которая получает выгоду от самоограничения лисицы-альтруистки.<sup>1</sup></p><p>Так достаточно ли малы издержки ограничения размножения и достаточно ли велика эмпирическая выгода от сокращения голода по сравнению с эмпирической пространственной структурой популяций лисиц и кроликов, чтобы аргумент в пользу группового отбора сработал?</p><p>Математика подсказывает, что это крайне маловероятно. В <a l:href="http://www.gnxp.com/MT2/archives/003540.html">этой симуляции</a>, например, издержки для альтруистов составляет 3% приспособленности, группы чистых альтруистов имеют приспособленность вдвое выше, чем группы чистых эгоистов, размер субпопуляции равен 25, а 20% всех умерших замещаются посланниками из другой группы: в результате получается полиморфизм по эгоизму и альтруизму. Если увеличить размер субпопуляции вдвое, до 50, эгоизм фиксируется; если увеличить издержки для альтруистов до 6%, эгоизм фиксируется; если снизить альтруистическую выгоду вдвое, эгоизм фиксируется или оказывается в подавляющем большинстве. Локальные группы должны быть очень маленькими, насчитывая всего около 5 особей, чтобы групповой отбор работал, когда издержки альтруизма превышает 10%. Вряд ли это похоже на правду для лисиц, ограничивающих свое размножение.</p><p>Полагаю, вы уже догадались, что сторонники группового отбора в конечном счете проиграли этот научный спор. Решающим аргументом был даже не математический расчет, а эмпирическое наблюдение: лисицы <emphasis>не</emphasis> ограничивали свое размножение (я не помню, о каком именно виде спорили; это были не лисы и кролики), и действительно, системы «хищник — жертва» постоянно рушатся. Позднее групповой селекционизм в некоторой степени возродился, но в кардинально иной форме: с математической точки зрения пространственная структура («соседство») <emphasis>существует</emphasis>, что подразумевает ненулевое давление группового отбора, которое <emphasis>не</emphasis> обязательно способно преодолеть противодействующее давление индивидуального отбора, но если его не учитывать, ваши расчеты будут неверными, и точка. А эволюционировавшие механизмы принуждения (изначально не предполагавшиеся) и вовсе меняют правила игры. Так почему же этот исторический научный спор достоин обсуждения на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>?</p><p>Через десять лет после этой дискуссии одному биологу пришла в голову потрясающая идея. Математические условия, при которых групповой отбор превосходит индивидуальный, были слишком экстремальными, чтобы встретиться в природе. Почему бы не создать их искусственно, в лаборатории? Майкл Дж. Уэйд именно <a l:href="http://www.pnas.org/content/73/12/4604.full.pdf">это и сделал</a>, многократно отбирая популяции насекомых по признаку малого числа взрослых особей в субпопуляции.<sup>2</sup> И каков же был результат? Стали ли насекомые сдерживать свое размножение и жить в тихом мире, имея достаточно еды на всех?</p><p>Нет; взрослые особи приспособились пожирать яйца и личинок, особенно личинок женского пола.</p><p><emphasis>Разумеется</emphasis>, отбор по признаку малого размера субпопуляций не привел бы к отбору особей, которые ограничивали <emphasis>собственное</emphasis> размножение; он привел бы к отбору тех особей, которые пожирали <emphasis>чужих</emphasis> детенышей. Особенно девочек.</p><p>Как только вы получаете этот экспериментальный результат — а задним числом он кажется совершенно очевидным, — сразу становится понятно, как первые сторонники группового отбора позволили романтизму, человеческому чувству эстетики, затуманить свои прогнозы относительно Природы.</p><p>Это архетипический пример упущенной Третьей альтернативы, возникший в результате рационализации заранее определенного вывода, которая породила ложное оправдание, после чего мотивированно остановилась. Сторонники группового отбора не приступали к задаче со свежей головой и чистым разумом, чтобы затем, случайно наткнувшись на идею группового отбора, <emphasis>непредвзято</emphasis> спрогнозировать вероятный исход. Они начали с красивой идеи о том, как популяции лисиц добровольно ограничивают свое размножение пределами, которые может выдержать популяция кроликов (Природа в идеальной гармонии); затем они стали искать причину, почему так должно происходить, и пришли к идее группового отбора; а затем, поскольку они знали, какого результата группового отбора им <emphasis>хотелось</emphasis>, они не стали искать <emphasis>менее</emphasis> красивые и эстетичные адаптации, которым групповой отбор на самом деле способствовал бы с гораздо большей вероятностью. Если бы они <emphasis>действительно</emphasis> пытались спокойно и непредвзято предсказать результат отбора на малый размер субпопуляций для устойчивости к голоду, они бы додумались до пожирания чужих детей или какого-то подобного «уродливого» исхода — <emphasis>задолго до</emphasis> того, как вообразили бы нечто столь эволюционно диковинное, как <emphasis>индивидуальное сдерживание размножения!</emphasis></p><p>Это также иллюстрирует мысль, которую я пытался донести в эссе «Высокомерие Эйнштейна»: при огромном пространстве возможных ответов практически вся реальная работа уходит на то, чтобы выделить один возможный ответ и обратить на него внимание. Если гипотеза необоснованно привлекает ваше внимание — ваше чувство эстетики подсказывает прекрасный образ того, какой должна быть Природа, а естественный отбор при этом не предусматривает никакой Эволюционной Феи, разделяющей ваши вкусы, — то одного этого может быть достаточно, чтобы обречь вас на провал, если только вам не удастся полностью очистить разум и начать все заново.</p><p>В принципе, даже глупейший человек в мире может сказать, что светит солнце, но от этого на улице не станет темно. Даже если ответ предложен сумасшедшим под ЛСД, вы должны быть способны непредвзято оценить свидетельства за и против и, если нужно, отказаться от этого убеждения.</p><p>На практике же сторонники группового отбора были обречены, потому что их вывод изначально диктовался их чувством эстетики, тогда как вывод Природы определялся естественным отбором. Не существовало никаких принципиальных причин для корреляции между результатами этих двух процессов, и их действительно не было. И все последующие яростные споры ничего не изменили.</p><p>Если вы отталкиваетесь от собственных желаний относительно того, что должна делать Природа, принимаете во внимание наблюдаемые причины, по которым она это делает, а затем выстраиваете крайне убедительный рационализированный аргумент в пользу того, почему Природа должна прийти к желаемому вами результату на своих собственных основаниях, то Природа, увы, <emphasis>все равно</emphasis> не станет слушать. У Вселенной нет разума, и она не поддается искусному политическому убеждению. Вы можете целый день доказывать, почему гравитация на самом деле должна заставлять воду течь <emphasis>вверх</emphasis> по склону, но вода в итоге всё равно окажется там же, где и всегда. Будто Вселенная вас попросту не слушает. Как <a l:href="http://extropians.weidai.com/extropians.4Q01/4153.html">сказал</a> Дж. Р. Моллой: «Природа — абсолютный фанатик, ибо она упрямо и нетерпимо предана собственным предрассудкам и наотрез отказывается уступать самым убедительным рационализациям людей».</p><p>Я часто рекомендую друзьям эволюционную биологию просто потому, что эта современная дисциплина стремится научить студентов противостоять рационализации — когда за каждой ошибкой следует исправление. Физиков и инженеров-электриков не нужно специально обучать тому, чтобы избегать антропоморфизации электронов, поскольку электроны не демонстрируют никакого подобия разумного поведения. Естественный отбор создает целенаправленности, чуждые человеку, и студентов, изучающих теорию эволюции, предупреждают об этом соответствующим образом. Это отличная тренировка для любого мыслителя, но она <emphasis>особенно</emphasis> важна, если вы хотите ясно мыслить о других странных квазиразумных процессах, которые работают совсем не так, как вы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kw/the_tragedy_of_group_selectionism/">*</a></p><p>1. David Sloan Wilson, “A Theory of Group Selection,” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America</emphasis> 72, no. 1 (1975): 143–146.</p><p>2. Michael J. Wade, “Group selections among laboratory populations of Tribolium,” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America</emphasis> 73, no. 12 (1976): 4604–4607, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1073/pnas.73.12.4604">10.1073/pnas.73.12.4604</a>.</p></section>
<section>
<title><p>137. Ложные критерии оптимизации.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">Ранее я</a> уже подробно останавливался на различных формах рационализации, из-за которых наши убеждения кажутся гораздо более соответствующими свидетельствам, чем есть на самом деле. И я вовсе не преувеличиваю значимость этого момента. Если бы мы могли преодолеть это фундаментальное метаискажение и увидеть, что <emphasis>на самом деле</emphasis> предсказывает каждая гипотеза, мы смогли бы исправить практически любую другую фактическую ошибку.</p><p>Зеркальная задача для теории решений состоит в том, чтобы увидеть, какой вариант <emphasis>на самом деле</emphasis> одобряет критерий выбора. Если ваши декларируемые моральные принципы требуют обеспечить всех ноутбуками, означает ли это <emphasis>на самом деле</emphasis> одобрение покупки усыпанного драгоценностями ноутбука за миллион долларов для себя любимого, или же трату тех же денег на отправку пяти тысяч ноутбуков OLPC?</p><p>Похоже, в ходе эволюции мы выработали поразительную способность аргументированно доказывать, что практически любая цель подразумевает практически любое действие. Сторонник теории флогистона, объясняющий, почему магний при горении прибавляет в весе, бледнеет по сравнению с инквизитором, который объясняет, почему бесконечная любовь Бога ко всем Своим детям требует сжигать некоторых из них на костре.</p><p>В этом нет никакой загадки. Политика была характерной чертой среды обитания наших предков. Мы — потомки тех, кто наиболее убедительно доказывал, что благо племени требует казнить их ненавистного соперника Углака. (Мы уж точно не потомки Углака.)</p><p>И все же... можно ли <emphasis>доказать</emphasis>, что если бы Роберт Мугабе пекся <emphasis>исключительно</emphasis> о благе Зимбабве, он ушел бы в отставку с поста президента? Вы можете <emphasis>утверждать</emphasis>, что этот шаг вытекает из данной цели, но разве мы только что не убедились в том, что люди способны связать любую цель с любым политическим курсом? Откуда вы знаете, что вы правы, а Мугабе нет? (Есть ряд причин, почему это предположение верно, но пока наберитесь терпения.)</p><p>Мотивы людей многообразны и туманны, а наши процессы принятия решений столь же безумно сложны, как и наш мозг. Да и сам мир невероятно сложен, когда речь заходит о выборе реального курса действий. Можем ли мы вообще <emphasis>доказать</emphasis>, что люди занимаются рационализацией — систематически искажая связь между принципами и конкретными решениями, — если у нас нет ни единой твердой точки опоры? Когда нет никакой возможности <emphasis>точно</emphasis> выяснить, что именно подразумевает хотя бы один критерий оптимизации? (Вообще-то, достаточно заметить, что люди <emphasis>расходятся во мнениях</emphasis> по вопросам офисной политики так, что это странным образом коррелирует с их личными интересами, при этом напрочь отрицая наличие подобных интересов. Но опять же, наберитесь терпения.)</p><p>Где этот стандартизированный, с открытым кодом, обладающий общим интеллектом консеквенциалистский процесс оптимизации, в который мы могли бы скормить целостную систему морали в виде XML-файла, чтобы выяснить, что эта мораль <emphasis>на самом деле</emphasis> рекомендует применительно к нашему миру? Существует ли хотя бы один реальный случай, когда мы можем <emphasis>точно</emphasis> знать, что рекомендует тот или иной критерий выбора? Где этот <emphasis>чистый</emphasis> субъект моральных рассуждений — с известной функцией полезности, очищенный от всех прочих посторонних желаний, способных исказить его оптимизацию, — чей надежный вердикт мы могли бы противопоставить человеческим рационализациям этой же функции полезности?</p><p>Конечно же, это наш старый друг — инопланетный бог! Естественный отбор гарантированно свободен от всякого милосердия, любви, сострадания, эстетического чутья, политической фракционности, идеологической верности, академических амбиций, либертарианства, социализма, всех Синих и всех Зеленых. Естественный отбор не <emphasis>максимизирует</emphasis> свой критерий совокупной приспособленности — он не настолько умен. Но когда вы смотрите на результат естественного отбора, вы гарантированно смотрите на результат, оптимизированный <emphasis>исключительно</emphasis> под совокупную генетическую приспособленность, а не под интересы сельскохозяйственной отрасли США.</p><p>На примерах из истории эволюционной науки — скажем, в «Трагедии группового селекционизма» — мы можем напрямую сравнить человеческие рационализации с результатом <emphasis>чистой</emphasis> оптимизации по известному критерию. К какому результату, по мнению Винн-Эдвардса, должен был привести групповой отбор на малый размер субпопуляций? Добровольное самоограничение особей в размножении и обилие пищи для всех. А каков был реальный лабораторный результат? Каннибализм.</p><p>Теперь вы можете спросить: действительно ли эти примеры из эволюционной науки применимы к человеческой морали, которой нет ровно никакого дела до совокупной генетической приспособленности, когда та встает на пути любви, сострадания, эстетики, исцеления, свободы, справедливости и так далее? В человеческих обществах понятия «совокупная генетическая приспособленность» не существовало вплоть до двадцатого века.</p><p>Но я спрошу в ответ: если мы не способны ясно разглядеть результат работы одного-единственного монотонного критерия оптимизации — если мы не можем даже научить себя слышать одну чистую ноту, — то как мы будем слушать целый оркестр? Как мы увидим, что «Всегда будь эгоистом» или «Всегда подчиняйся правительству» — плохие ориентиры для людей, если мы считаем, что даже <emphasis>оптимизация генов под совокупную приспособленность</emphasis> породит организмы, жертвующие возможностями размножения ради сохранения общественных ресурсов?</p><p>Чтобы научиться видеть ясно, нам нужны простые тренировочные примеры.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kz/fake_optimization_criteria/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>138. Исполнители адаптаций, а не максимизаторы приспособленности. Отдельные организмы лучше всего рассматривать как исполнителей адаптаций, а не как максимизаторов приспособленности. — Джон Туби и Леда Космидес, «Психологические основы культуры»1.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Пятьдесят тысяч лет назад вкусовые рецепторы <emphasis>Homo sapiens</emphasis> направляли своих носителей к самым дефицитным и критически важным пищевым ресурсам — сахару и жиру. Одним словом, к калориям. Сегодня контекст функционирования вкусовых рецепторов изменился, но сами рецепторы остались прежними. Калории, которые (в странах первого мира) теперь отнюдь не в дефиците, активно вредят. Микронутриенты, которых было с избытком в листьях и орехах, отсутствуют в хлебе, но наши вкусовые рецепторы не жалуются. Шарик мороженого — это сверхстимул, содержащий больше сахара, жира и соли, чем что бы то ни было в среде обитания наших предков.</p><p>Ни один человек, преследующий <emphasis>сознательную</emphasis> цель максимизировать совокупную генетическую приспособленность своих аллелей, никогда не стал бы есть печенье, если бы только не умирал от голода. Но отдельные организмы лучше всего рассматривать как исполнителей адаптаций, а не максимизаторов приспособленности.</p><p>Крестовая отвёртка, хоть её создатель и спроектировал её для закручивания винтов, не перестроится сама под винт с прямым шлицем ради выполнения своей функции. Мы создали эти инструменты, но они существуют независимо от нас и продолжают существовать сами по себе.</p><p>Внутри атомов отвёртки нет крошечных XML-тегов, описывающих их «объективное» предназначение. Создатель, конечно, имел в виду нечто конкретное, но это не то же самое, что <emphasis>происходит</emphasis> в реальном мире. Если забыть, что создатель и созданная вещь — это разные сущности, можно подумать: «<emphasis>Предназначение</emphasis> отвёртки — закручивать винты», будто это явное свойство самой отвёртки, а не свойство ума её создателя. И тогда вы удивитесь, что отвёртка не перестроилась под винт с прямым шлицем, ведь, в конце концов, <emphasis>предназначение</emphasis> отвёртки — закручивать винты.</p><p><emphasis>Причина</emphasis> существования отвёртки — это разум создателя, который вообразил мысленный винт и мысленное вращение рукоятки. <emphasis>Фактическая</emphasis> работа отвёртки, её <emphasis>фактическое</emphasis> соответствие реальной головке винта <emphasis>не может</emphasis> быть объективной причиной существования отвёртки: будущее не может быть причиной прошлого. Но мозг создателя как реально существовавший в прошлом объект действительно может быть причиной отвёртки.</p><p><emphasis>Следствие</emphasis> существования отвёртки может не соответствовать воображаемым следствиям в уме создателя. Жало отвёртки может сорваться и поранить руку пользователя.</p><p>А <emphasis>смысл</emphasis> отвёртки — ну, это нечто, существующее в голове пользователя, а не в виде крошечных ярлыков на её атомах. Создатель мог задумывать её для закручивания винтов. Убийца может купить её, чтобы использовать как оружие. А затем случайно выронить, и её подберёт ребёнок, который будет использовать её как долото.</p><p>Таким образом, <emphasis>причина</emphasis> существования отвёртки, её <emphasis>форма</emphasis>, её <emphasis>следствие</emphasis> и её различные <emphasis>смыслы</emphasis> — всё это разные вещи, и лишь <emphasis>одна</emphasis> из них находится внутри самой отвёртки.</p><p>Откуда берутся вкусовые рецепторы? Не от разумного создателя, мысленно представлявшего последствия их работы, а из застывшей истории предков: Адаму нравился сахар, он съел яблоко и оставил потомство; Барбаре нравился сахар, она съела яблоко и оставила потомство; Чарли нравился сахар, он съел яблоко и оставил потомство, а спустя 2763 поколения этот аллель закрепился в популяции. Для удобства мышления мы иногда сжимаем эту гигантскую историю и говорим: «Так распорядилась эволюция». Но это не мгновенное локальное событие вроде того, как человек-создатель мысленно представляет себе отвёртку. Это и есть <emphasis>объективная причина</emphasis> существования вкусового рецептора.</p><p>Какова <emphasis>объективная форма</emphasis> вкусового рецептора? Технически это молекулярный сенсор, подключённый к контурам подкрепления. Это добавляет ещё один уровень опосредованности, ведь сам по себе вкусовой рецептор не добывает пищу. Он влияет на разум организма, заставляя его хотеть есть пищу, похожую на ту, что была только что съедена.</p><p>Каково <emphasis>объективное следствие</emphasis> вкусового рецептора? У современного человека из первого мира оно разворачивается в виде множества причинно-следственных связей: от желания съесть больше шоколада — к плану съесть больше шоколада, к поеданию шоколада, к ожирению, к меньшему числу свиданий и к менее успешному размножению. Это следствие прямо <emphasis>противоположно</emphasis> ключевой закономерности в длинной цепи успехов предков, которая обусловила форму вкусового рецептора. Но поскольку переедание стало проблемой лишь недавно, эволюция (сжатая закономерность поколений предков) ещё не успела существенно повлиять на форму вкусового рецептора.</p><p>В чём <emphasis>смысл</emphasis> поедания шоколада? Это дело ваше и вашей моральной философии. Лично я считаю, что шоколад вкусный, но хотелось бы, чтобы он был менее вредным; к приемлемым решениям можно отнести перепроектирование шоколада или перепроектирование моей биохимии.</p><p>Свалив несколько этих понятий в кучу, можно было бы сказать что-то вроде: «Современные люди делают сегодня то, что способствовало бы распространению наших генов в обществе охотников-собирателей, независимо от того, помогает ли это нашим генам в современном обществе». Но это всё же не совсем верно, ведь мы не спрашиваем себя <emphasis>на самом деле</emphasis>, какое поведение максимизировало бы совокупную приспособленность наших предков. К тому же у многих видов нашей сегодняшней деятельности нет аналогов в прошлом. В обществе охотников-собирателей не было такого понятия, как шоколад.</p><p>Поэтому лучше рассматривать наши вкусовые рецепторы как <emphasis>адаптацию</emphasis>, приспособленную к условиям предков (включавшим в себя полуголодное существование, яблоки и жареных кроликов), которую современные люди <emphasis>исполняют</emphasis> в новом контексте с дешёвым шоколадом и постоянной бомбардировкой рекламой.</p><p>Поэтому и говорят: отдельные организмы лучше всего рассматривать как исполнителей адаптаций, а не максимизаторов приспособленности.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l0/adaptationexecuters_not_fitnessmaximizers/">*</a></p><p>1. Джон Туби и Леда Космидес, «Психологические основы культуры» в <emphasis>The Adapted Mind: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture</emphasis>, под ред. Джерома Х. Баркоу, Леды Космидес и Джона Туби (New York: Oxford University Press, 1992), 19–136.</p></section>
<section>
<title><p>139. Эволюционная психология.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как «IRC-чат» или «протокол TCP/IP», выражение «репродуктивный орган» избыточно. <emphasis>Все</emphasis> органы — репродуктивные. Откуда у птицы крылья? От Феи эволюции птиц, которая считает, что летать — это очень здорово? Крылья у птицы есть потому, что они способствовали размножению её предков. То же самое справедливо для сердца, легких и гениталий птицы. Самое большее, мы могли бы счесть полезным разделять <emphasis>прямо</emphasis> репродуктивные и <emphasis>косвенно</emphasis> репродуктивные органы.</p><p>Это наблюдение верно и для мозга — самой сложной системы органов, известной науке. Некоторые органы мозга репродуктивны напрямую, как похоть; другие — косвенно, как гнев.</p><p>Откуда берется человеческая эмоция гнева? От Феи эволюции человека, которая посчитала, что гнев — полезная особенность? Нейронные контуры гнева — такой же репродуктивный орган, как и ваша печень. Гнев существует у <emphasis>Homo sapiens</emphasis> потому, что у гневливых предков было больше детей. <emphasis>Никаким другим путем он не мог там появиться.</emphasis></p><p>Этот <emphasis>исторический</emphasis> факт о происхождении гнева сбивает с толку слишком многих людей. Они говорят: «Погодите, вы хотите сказать, что когда я злюсь, я подсознательно пытаюсь завести детей? Это совсем не то, о чем я думаю, когда кто-то бьет меня по носу».</p><p>Нет. <emphasis>Нет.</emphasis> <strong><emphasis>Нет.</emphasis></strong> <strong><emphasis>НЕТ!</emphasis></strong></p><p>Отдельные организмы лучше всего рассматривать как исполнителей адаптаций, а не как максимизаторов приспособленности. <emphasis>Причина</emphasis> адаптации, <emphasis>форма</emphasis> адаптации и <emphasis>последствие</emphasis> адаптации — это совершенно разные вещи. Если бы вы собрали тостер, вы бы не ожидали, что он изменит свою форму, когда вы попытаетесь запихнуть в него целую буханку хлеба; да, вы намеревались готовить на нем тосты, но это намерение характеризует вас, а не тостер. Тостер не осознает своего предназначения.</p><p>Но тостер не является носителем намерений. Это вообще не разум, поэтому у нас нет искушения приписывать ему цели. Если <emphasis>мы</emphasis> видим в тостере предназначение, мы не считаем, что сам тостер знает об этом, потому что мы не думаем, будто тостер знает <emphasis>хоть что-то.</emphasis></p><p>Это похоже на старый тест, где вас просят назвать цвет букв в слове «синий». Испытуемым требуется больше времени, чтобы назвать этот цвет, из-за необходимости разделять значение букв и цвет букв. У вас не возникло бы подобных трудностей с названием цвета букв в слове «ветер».</p><p>Но человеческий мозг, помимо того, что он является артефактом, исторически созданным эволюцией, также представляет собой разум, способный иметь собственные намерения, замыслы, желания, цели и планы. И пчела, и человек — это конструкции, но только человек — конструктор. Пчела — это «ветер»; человек — это «синий».</p><p>Когнитивные причины <emphasis>онтологически отличны</emphasis> от эволюционных причин. Они состоят из совершенно другой материи. Когнитивные причины состоят из нейронов. Эволюционные причины состоят из предков.</p><p>Самый очевидный вид когнитивной причины — осознанный, например, намерение пойти в супермаркет или план по поджариванию тоста. Но эмоция также существует физически в мозге — как серия нейронных импульсов или облако распространяющихся гормонов. То же самое касается инстинкта, вспышки визуализации или мимолетно подавленной мысли; если бы вы могли просканировать мозг в трех измерениях и понимали код, вы бы смогли их <emphasis>увидеть</emphasis>.</p><p>Даже подсознательные когниции существуют физически в мозге. «Власть склонна развращать», — заметил лорд Актон. Сталин мог считать или не считать себя альтруистом, работающим ради наибольшего блага для наибольшего числа людей. Но весьма вероятно, что где-то в мозгу Сталина были нейронные контуры, которые положительно подкрепляли осуществление власти, и нейронные контуры, которые улавливали предвкушение усиления или ослабления власти. Если бы в мозгу Сталина не было ничего, что коррелировало бы с властью — никакой маленькой лампочки, которая зажигалась при политическом господстве и гасла при политической слабости, — то как мозг Сталина мог узнать, что его развращает власть?</p><p>Давление эволюционного отбора <emphasis>онтологически отлично</emphasis> от биологических артефактов, которые оно создает. Эволюционная причина крыльев птицы — это миллионы птиц-предков, которые размножались чаще других птиц-предков с определенной статистической закономерностью благодаря тому, что обладали чуть более совершенными крыльями по сравнению со своими конкурентами. Мы сжимаем этот гигантский историко-статистический макрофакт, говоря просто: «это сделала эволюция».</p><p>Естественный отбор онтологически отличен от живых существ; эволюция — это не какой-то маленький пушистый зверек, таящийся в неизведанном лесу. Эволюция — это причинно-следственная статистическая закономерность в репродуктивной истории предков.</p><p>И эта логика применима также и к мозгу. Эволюция создала крылья, которые машут, но не понимают «махательности». Она создала ноги, которые ходят, но не понимают «ходибельности». Эволюция выточила кости из ионов кальция, но у самих костей нет явного представления о прочности, не говоря уже о совокупной приспособленности. И эволюция спроектировала мозги, которые сами способны проектировать; и все же эти мозги имели об эволюции не больше представления, чем птица об аэродинамике. До двадцатого века ни один человеческий мозг явно не репрезентировал сложное абстрактное понятие <emphasis>совокупной генетической приспособленности</emphasis>.</p><p>Когда нам говорят, что «эволюционная цель гнева — повышение совокупной генетической приспособленности», возникает соблазн соскользнуть от «<emphasis>цель</emphasis> гнева — размножение» к «когнитивная цель гнева — размножение». Нет! Статистическая закономерность истории предков находится вовсе не <emphasis>в</emphasis> мозге, пусть даже подсознательно, — точно так же, как намерения создателя тостера относительно тостов не находятся в самом тостере!</p><p>Думать, будто ваши встроенные контуры гнева воплощают в себе явное желание размножаться, — это все равно что думать, будто ваша рука является воплощенным ментальным желанием что-то поднять.</p><p>Ваша рука не полностью отделена от ваших ментальных желаний. При определенных обстоятельствах вы можете контролировать сгибание пальцев усилием воли. Если вы наклоняетесь и подбираете монетку, это может быть проявлением воли; но вовсе не волевое усилие изначально заставило вашу руку вырасти.</p><p>Необходимо отличать единичный случай конкретного гнева (гнев-1, гнев-2, гнев-3) от лежащих в его основе нейронных контуров гнева. Случай гнева — это когнитивная причина, и у случая гнева могут быть когнитивные причины, но контуры гнева встроились в ваш мозг не по вашей воле.</p><p>Итак, вам необходимо отличать случай гнева от контуров гнева, от комплекса генов, заложившего нейронный шаблон, и от макрофакта из жизни предков, объясняющего присутствие этого комплекса генов.</p><p>Если и существовала когда-либо дисциплина, которая действительно <emphasis>требовала</emphasis> экстремальной дотошности, то это эволюционная психология.</p><p>Взгляните, о мои читатели, на эту пошлую и радостную историю: мужчина и женщина встречаются в баре. Мужчину привлекает её чистая кожа и упругая грудь — признаки фертильности в среде предков, но в данном случае являющиеся результатом макияжа и бюстгальтера. Мужчину это не беспокоит, ему просто нравится, как она выглядит. Его нейронные контуры, распознающие чистую кожу, знают о том, что их цель — выявление фертильности, не больше, чем атомы его руки содержат крошечные XML-теги с надписью «&lt;цель&gt;поднимать вещи&lt;/цель&gt;». Женщину привлекает его уверенная улыбка и решительные манеры — признаки высокого статуса, которые в среде предков означали бы способность обеспечивать ресурсами детей. Она планирует использовать контрацепцию, но её детекторы уверенной улыбки знают об этом не больше, чем тостер знает, что его создатель предназначил его для приготовления тостов. Её не волнует философский смысл этого бунта, поскольку её мозг — креационист и яростно отрицает само существование эволюции. Его философский смысл этого бунта тоже не волнует, потому что он просто хочет переспать. Они идут в отель и раздеваются. Он надевает презерватив, потому что не хочет детей, а хочет лишь дофаминово-норадреналинового прилива от секса — прилива, который безотказно приводил к появлению потомства 50 000 лет назад, когда неизменной чертой среды предков было отсутствие презервативов. Они занимаются сексом, принимают душ и расходятся. Главное объективное последствие состоит в том, что бар, отель и производитель презервативов продолжают работать; это не было когнитивной целью в их умах и не имеет практически никакого отношения к ключевым статистическим закономерностям воспроизводства 50 000 лет назад, которые объясняют, откуда у них взялись гены, построившие их мозг, который и реализовал всё это поведение.</p><p>Чтобы правильно рассуждать об эволюционной психологии, вы должны одновременно удерживать в голове множество сложных абстрактных фактов, тесно связанных, но принципиально различных, не допуская ни малейшей путаницы или смешения понятий.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l1/evolutionary_psychology/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>140. Исключительно элегантный эволюционно-психологический эксперимент.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В канадском исследовании 1989 года взрослых просили представить смерть детей разного возраста и оценить, какая из потерь вызовет у родителя сильнейшее чувство утраты. Результаты, нанесенные на график, показывают, что сила горя нарастает почти до подросткового возраста, а затем начинает снижаться. Когда эту кривую сопоставили с кривой изменения репродуктивного потенциала в течение жизненного цикла (закономерность, рассчитанная по демографическим данным Канады), корреляция оказалась довольно сильной. Но гораздо более сильной — фактически почти идеальной — была корреляция между кривой горя этих современных канадцев и кривой репродуктивного потенциала племени охотников-собирателей !кунг из Африки. Иными словами, динамика изменения силы горя оказалась почти в точности такой, какую предсказал бы дарвинист, исходя из демографических реалий в среде наших предков.</p><p>— Роберт Райт, <emphasis>«Моральное животное»</emphasis>,</p><empty-line/>
<p>в изложении Кроуфорда и др.<sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Первая корреляция составила 0,64, вторая — исключительно высокие 0,92 (N = 221).</p><p>Самая очевидная <emphasis>не</emphasis>элегантность этого исследования в описанном виде заключается в том, что его проводили, предлагая взрослым людям вообразить родительское горе, а не опрашивая реальных родителей детей определенного возраста. (Вероятно, это стоило бы дороже или позволило бы привлечь меньше испытуемых.) Тем не менее, насколько мне известно, результаты здесь хорошо согласуются с данными более детальных исследований родительского горя, в которых искали другие корреляции (то есть прямую корреляцию между родительским горем и возрастом ребенка).</p><p>Тем не менее, давайте рассмотрим некоторые элегантные аспекты этого эксперимента:</p><p>Корреляция 0,92 (!). Это может показаться подозрительно высоким показателем — неужели эволюция действительно способна на столь точную тонкую настройку? — пока вы не поймете, что это давление отбора было не просто достаточно сильным, чтобы <emphasis>тонко настроить</emphasis> родительское горе, но, собственно говоря, <emphasis>высечь его из небытия с самого начала.</emphasis></p><p>Люди, заявляющие, будто эволюционная психология не сделала никаких априорных предсказаний, по иронии судьбы оказываются просто жертвами синдрома <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">«никто не знает того, чего не знает наука»</a>. Без эволюционной психологии вы бы даже не <emphasis>подумали о проведении такого эксперимента</emphasis>.</p><p>Этот эксперимент иллюстрирует — столь же красиво и чисто, как никакой другой из всех, что я видел, — различие между <emphasis>сознательным или подсознательным скрытым мотивом</emphasis> и <emphasis>работающей адаптацией, которая в реальном времени никак не реагирует на породившее её давление отбора.</emphasis></p><p>Родительское горе <emphasis>даже на подсознательном уровне</emphasis> не связано с репродуктивной ценностью — иначе оно корректировалось бы под канадские показатели репродуктивной ценности, а не под показатели племени !кунг. Горе — это адаптация, которая теперь просто существует, будучи реальной в нашем разуме и продолжая действовать по собственной инерции.</p><p>Родители <emphasis>не</emphasis> заботятся о детях ради их репродуктивного вклада. Родители заботятся о детях ради них самих; а <emphasis>некогнитивная, эволюционно-историческая</emphasis> причина, по которой подобные разумы вообще существуют во Вселенной, заключается в том, что дети несут в себе гены своих родителей.</p><p>И действительно, эволюция — это причина, по которой во Вселенной вообще существуют хоть какие-то разумы. Так что понятно, почему я хочу провести четкую границу для своего <a l:href="http://lesswrong.com/lw/yh/cynicism_in_evpsych_and_econ/">цинизма в отношении скрытых мотивов</a> на <a l:href="http://lesswrong.com/lw/yi/the_evolutionarycognitive_boundary/">эволюционно-когнитивной границе</a>; иначе я с тем же успехом мог бы встать в очередь на кассу в супермаркете и заявить: «Эй! Вы правильно обрабатываете зрительную информацию, складывая мои продукты в пакет, только для того, чтобы максимизировать свою совокупную приспособленность!»</p><p>1. Думаю, 0,92 — это самая высокая корреляция, которую я когда-либо видел в эволюционно-психологических экспериментах, да и вообще одна из самых высоких, что я встречал в психологических экспериментах в целом. (Хотя я видел, например, сообщения о корреляции в 0,98, когда одну группу испытуемых спрашивали: «Насколько А похоже на Б?», а другую — «Какова вероятность А при условии Б?» применительно к вопросам вроде: «Какова вероятность вытащить 60 красных шаров и 40 белых шаров из бочки с 800 красными и 200 белыми шарами?» — иными словами, эти вопросы просто обрабатывались мозгом как один и тот же).</p><p>Поскольку все мы здесь байесовцы, мы можем учесть наши априорные убеждения и спросить себя: не объясняется ли хотя бы <emphasis>часть</emphasis> этой неожиданно высокой корреляции простым везением? Эволюционную тонкую настройку мы, пожалуй, можем принять как данность — все-таки речь идет о колоссальном давлении отбора. Оставшимися источниками подозрительно низкой дисперсии являются: (а) способна ли большая группа взрослых в среднем правильно представить относительную степень родительского горя (по всей видимости, способна) и (б) являются ли сохранившиеся !кунг <emphasis>типичными</emphasis> первобытными охотниками-собирателями в этом отношении, или же различия <emphasis>между</emphasis> племенами охотников-собирателей должны были быть слишком велики, чтобы допустить корреляцию 0,92.</p><p>Но даже с учетом любых скептических априорных убеждений, корреляция 0,92 при N = 221 — это довольно сильное свидетельство, и наши апостериорные убеждения по всем этим пунктам должны стать менее скептическими.</p><p>2. Вы можете счесть неэлегантным то, что эксперимент проводился <emphasis>проспективно</emphasis>, на воображаемом горе, а не ретроспективно, на реальном. Но именно <emphasis>проспективно</emphasis> воображаемое горе на самом деле направляет поведение родителей <emphasis>прочь</emphasis> от потери ребенка! С эволюционной точки зрения реальный погибший ребенок — это невозвратные издержки; эволюция «хочет», чтобы родитель извлек урок из боли, не допускал этого впредь, вернулся к своей <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xk/continuous_improvement/">гедонистической точке равновесия</a> и продолжал растить других детей.</p><p>3. Аналогично, график, который коррелирует с родительским горем, отражает <emphasis>будущий репродуктивный потенциал ребенка, дожившего до определенного возраста</emphasis>, а не <emphasis>невозвратные издержки на воспитание ребенка, дожившего до этого возраста</emphasis>. (Не получили ли бы мы еще более <emphasis>высокую</emphasis> корреляцию, если бы попытались учесть репродуктивные альтернативные издержки на воспитание ребенка возраста X до достижения им самостоятельности, отбросив при этом все невозвратные издержки на то, чтобы вырастить ребенка до возраста X?)</p><p>Люди обычно обращают внимание на невозвратные издержки — вероятно, это либо адаптация, не позволяющая нам слишком часто менять стратегии (компенсирующая излишне ревностный механизм замечания новых возможностей?), либо досадный спандрел в виде боли, испытываемой при растрате ресурсов.</p><p>С другой стороны, эволюция — дело не в том, что она «не заботится о невозвратных издержках», а в том, что она даже близко так не «мыслит»; «эволюция» — это просто макрофакт о реальных исторических репродуктивных последствиях.</p><p>Поэтому — конечно же — адаптация родительского горя тонко настроена так, что никак не связана с прошлыми инвестициями в ребенка, но целиком и полностью зависит от будущих репродуктивных последствий его потери. Естественный отбор не помешан на невозвратных издержках так, как мы.</p><p>Но — разумеется — адаптация родительского горя продолжает функционировать так, будто родитель живет в племени !кунг, а не в Канаде. Большинство людей заметили бы разницу.</p><p>Люди и естественный отбор безумны <emphasis>разными, сложными и устойчивыми способами</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/yj/an_especially_elegant_evpsych_experiment/">*</a></p><p>1. Роберт Райт, <emphasis>Моральное животное: Почему мы такие, какие мы есть. Новая наука эволюционной психологии</emphasis> (Pantheon Books, 1994); Чарльз Б. Кроуфорд, Бренда Э. Солтер и Керри Л. Джанг, «Человеческое горе: связана ли его интенсивность с репродуктивной ценностью умершего?», <emphasis>Ethology and Sociobiology</emphasis> 10, № 4 (1989): 297–307.</p></section>
<section>
<title><p>141. Сверхстимулы и коллапс западной цивилизации.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>По <a l:href="http://news.xinhuanet.com/english/2005-11/01/content_3714003.htm">меньшей мере</a> <a l:href="http://www.bit-tech.net/news/gaming/2007/09/18/chinese_man_days_after_3-day_gaming_session/1">три</a> <a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/4137782.stm">человека</a> умерли, играя в онлайн-игры по нескольку дней без отдыха. Люди лишались супругов, работы и детей из-за World of Warcraft. Если люди имеют право играть в видеоигры — а трудно представить себе более фундаментальное право, — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/h0/burchs_law/">то рынок ответит на это</a> предложением самых <emphasis>затягивающих</emphasis> видеоигр, какие только можно продать, вплоть до того, что исключительно увлеченные потребители будут вымываться из генофонда.</p><p>Как потребительский товар становится настолько <emphasis>всепоглощающим</emphasis>, что после 57 часов использования потребитель предпочтет использовать его еще один час вместо еды или сна? (Полагаю, кто-то мог бы возразить, что потребитель принимает рациональное решение и просто предпочитает поиграть в Starcraft лишний час, вместо того чтобы проживать остаток своей жизни, но давайте не будем об этом. Пожалуйста.)</p><p>Шоколадный батончик — это <emphasis>сверхстимул</emphasis>: в нем содержится больше концентрированного сахара, соли и жира, чем в чем-либо, что существовало в среде наших предков. Батончик идеально соответствует вкусовым рецепторам, которые сформировались в среде охотников-собирателей, но воздействует на них гораздо сильнее, чем всё, что реально существовало <emphasis>в</emphasis> той первобытной среде. Сигнал, который когда-то надежно коррелировал со здоровой пищей, был перехвачен и вытеснен точкой во вкусовом пространстве, которой не было в обучающей выборке — невероятно далеким выбросом на старых графиках среды предков. Вкусность, которая раньше представляла собой эволюционно выявленный признак полезности, была подвергнута обратному проектированию и идеально воссоздана в искусственном веществе. К сожалению, у рынка нет столь же мощного стимула делать получившийся продукт питания столь же полезным, сколь он вкусен. В конце концов, мы не можем почувствовать пользу на вкус.</p><p>Ставшее знаменитым видео <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3diYhCn0jf46U">«Эволюция» от Dove</a> показывает кропотливый процесс создания другого сверхстимула: обычная женщина с помощью макияжа, тщательно выверенной фотосъемки и, наконец, масштабной обработки в фотошопе превращается в модель с рекламного щита — недостижимую красавицу, с которой реальным женщинам в неотретушированном мире соперничать невозможно. Настоящие женщины губят себя (например, супермодели употребляют кокаин, чтобы удерживать вес), пытаясь не отстать от конкуренток, которых буквально не существует.</p><p>И точно так же видеоигра может оказаться гораздо более <emphasis>затягивающей</emphasis>, чем сама реальность, — даже на обычном компьютерном мониторе, — так что кто-то будет играть без еды и сна до самой смерти. Я не знаю всех уловок, используемых в видеоиграх, но о некоторых могу догадаться: задачи, балансирующие на грани между простотой и невыполнимостью, вариативное подкрепление, обратная связь в виде постоянно растущего счета, социальное вовлечение в массовых многопользовательских играх.</p><p>Есть ли предел рыночному стимулу делать видеоигры все более затягивающими? Хотелось бы надеяться, что этот стимул пропадает, когда игроки начинают терять работу; в конце концов, они должны быть в состоянии оплачивать подписку. Это предполагало бы наличие некой «золотой середины» в плане вызываемой играми зависимости, когда вершина колоколообразной кривой приходится на обычное развлечение, и лишь немногие несчастные на ее краях впадают в такую зависимость, что теряют работу. По состоянию на 2007 год игра в World of Warcraft в течение 58 часов подряд до самой смерти по-прежнему <emphasis>остается</emphasis> скорее исключением, чем правилом. Но производители видеоигр конкурируют друг с другом, и если вы можете сделать свою игру на 5% более аддиктивной, вы, возможно, сможете переманить 50% клиентов своего конкурента. Нетрудно заметить, что эта проблема может стать <a l:href="http://web.archive.org/web/20080703182200/http%3a//very.net/~nikolai/nasty/games.html">гораздо <emphasis>хуже</emphasis></a>.</p><p>Если люди имеют право подвергаться искушению — а в этом и заключается суть свободы воли, — рынок ответит на это предложением стольких искушений, сколько вообще возможно продать. Стимул состоит в том, чтобы сделать свои раздражители на 5% более соблазнительными, чем у лидирующих на данный момент конкурентов. И этот процесс продолжается далеко за пределами точки, в которой раздражители превращаются в аномальные для среды предков сверхстимулы. Посмотрите, как изменились наши стандарты женской красоты, продающей товары, со времен рекламы 1950-х годов. И, как показывают шоколадные батончики, рыночный стимул продолжает действовать и далеко за пределами той точки, где сверхстимул начинает наносить потребителю сопутствующий ущерб.</p><p>Так почему же мы просто не скажем «нет»? Ключевое допущение экономики свободного рынка состоит в том, что в отсутствие принуждения и обмана люди всегда могут отказаться от вредной для них сделки. (В той мере, в какой это правда, свободный рынок был бы не просто <emphasis>лучшей</emphasis> политикой в целом, но политикой с минимальными недостатками или вовсе без них.)</p><p>Организм, который регулярно отказывается от пищи, погибает, в чем некоторые игроки в видеоигры убедились на собственном горьком опыте. Однако в некоторых случаях в среде предков обычно полезное (и потому заманчивое) действие на самом деле могло принести вред. Люди как организмы обладают необычайно сильной способностью распознавать подобные особые случаи с помощью абстрактного мышления. С другой стороны, мы также склонны выдумывать множество несуществующих особых последствий — например, будто духи предков велят нам не есть вполне пригодных в пищу кроликов.</p><p>Похоже, эволюция пошла на компромисс или, возможно, просто наслоила новые системы поверх старых. <emphasis>Homo sapiens</emphasis> всё еще испытывают искушение едой, но наша непомерно развитая префронтальная кора дает нам <emphasis>ограниченную</emphasis> способность сопротивляться искушениям. Не безграничную — наши предки с избытком силы воли, вероятно, морили себя голодом, принося жертвы богам, или упустили лишний шанс совершить прелюбодеяние. Погибшие игроки в видеоигры, должно быть, проявили силу воли (в некотором смысле), чтобы продолжать играть так долго без еды и сна; в этом заключается эволюционная опасность самоконтроля.</p><p>Сопротивление любому искушению требует сознательного расхода <a l:href="http://www.stanford.edu/group/SITE/archive/SITE_2006/Web%20Session%207/Ozdenoren_Paper.pdf">исчерпаемого запаса ментальной энергии</a>. На самом деле не<emphasis>верно</emphasis>, будто мы можем «просто сказать "нет"» — не <emphasis>просто</emphasis> сказать «нет» без каких-либо потерь для себя. Даже те люди, кто выиграл в генетической лотерее силу воли или дальновидность, все равно платят свою цену за сопротивление искушению. Просто им эту цену заплатить легче.</p><p>Наша ограниченная сила воли эволюционировала для борьбы с искушениями из среды предков; она может плохо справляться с соблазнами, выходящими далеко за рамки всего, что было известно охотникам-собирателям. Даже когда нам удается успешно сопротивляться сверхстимулу, вполне вероятно, что требуемые для этого усилия истощают силу воли гораздо быстрее, чем сопротивление первобытным искушениям.</p><p>Является ли публичная демонстрация сверхстимулов негативным внешним эффектом, даже для тех, кто говорит им «нет»? Стоит ли нам запретить рекламу шоколадного печенья или вывески магазинов, открыто гласящие: «Мороженое»?</p><p>То, что проблема существует, ещё не доказывает (без дополнительных обоснований и серьёзного бремени доказательства), что правительство способно её решить. Карьерные стимулы регулятора сосредоточены не на продуктах, сочетающих незначительный вред для потребителя с вызывающими привыкание сверхстимулами; они сосредоточены на продуктах, чьи провалы достаточно эффектны, чтобы попасть в газеты. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/h2/blue_or_green_on_regulation/">И наоборот: то, что правительство, возможно, <emphasis>не</emphasis> способно что-то исправить, вовсе не означает, что всё <emphasis>не</emphasis> идёт наперекосяк.</a></p><p>В завершение я приведу последний аргумент, основанный на вымышленных свидетельствах: в сетевом романе Саймона Фанка <a l:href="http://interstice.com/~simon/AfterLife/">«After Life»</a> описывается (помимо прочего) спланированное уничтожение биологического вида <emphasis>Homo sapiens</emphasis> — не марширующими армиями роботов, а искусственными детьми, которые гораздо милее, очаровательнее и растить которых куда приятнее, чем настоящих. Возможно, демографический коллапс развитых обществ происходит потому, что рынок предлагает всё более и более заманчивые альтернативы деторождению, в то время как привлекательность смены подгузников со временем остаётся неизменной. Где рекламные щиты с призывом «РАЗМНОЖАЙТЕСЬ»? Кто станет платить профессиональным имиджмейкерам, чтобы споры с угрюмыми подростками казались заманчивее, чем отпуск на Таити?</p><p>«В конце концов, — писал Саймон Фанк, — человеческий вид просто вытеснили из существования с помощью маркетинга».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/h3/superstimuli_and_the_collapse_of_western/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>142. Ты — осколок Бога.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>До двадцатого века ни один человек не имел явного понятия о «совокупной генетической приспособленности» — единственной и абсолютной одержимости слепого бога-идиота. У нас нет инстинктивного отвращения к презервативам или оральному сексу. Наш мозг — этот высший репродуктивный орган — не проверяет репродуктивную эффективность перед тем, как одарить нас сексуальным удовольствием.</p><p>Почему? Почему мы сознательно <emphasis>не</emphasis> одержимы совокупной генетической приспособленностью? Почему Фея Эволюции Человека создала мозг, который изобретет презервативы? «Это было бы так <emphasis>просто</emphasis>», — думает человек, способный за полдня спроектировать новую сложную систему.</p><p>Фея Эволюции, как мы все знаем, одержима совокупной генетической приспособленностью. Когда она решает, какие гены сделать универсальными, она, похоже, не принимает во внимание <emphasis>ничего</emphasis>, кроме количества копий, производимых геном. (Как странно!)</p><p>Но если создатель разума так одержим этим, почему бы не создать разумных агентов — людьми их не назовешь, — которые так же пеклись бы исключительно о совокупной генетической приспособленности? Такие агенты занимались бы сексом только ради размножения и не утруждали бы себя сексом с использованием контрацепции. Они ели бы пищу из четкого логического убеждения, что еда необходима для размножения, а не потому, что им нравится вкус, и поэтому они не стали бы есть конфеты, если бы это мешало выживанию или размножению. Женщины в период постменопаузы нянчили бы внуков до тех пор, пока не заболевали настолько, что начинали лишь истощать ресурсы, после чего совершали бы самоубийство.</p><p>Это кажется столь очевидным улучшением конструкции — с точки зрения Феи Эволюции.</p><p>Теперь ясно, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l2/protein_reinforcement_and_dna_consequentialism/">создать достаточно мощного консеквенциалиста трудно</a>. Естественный отбор рассуждает как бы консеквенциально, но лишь опираясь на <emphasis>фактические последствия.</emphasis> Человеческим теоретикам эволюции приходится строить крайне заумные абстрактные рассуждения, чтобы <emphasis>вообразить</emphasis> связи между адаптациями и репродуктивным успехом.</p><p>Но человеческий мозг явно <emphasis>способен</emphasis> представлять эти связи в белке. Так почему же Фея Эволюции, создавая людей, вообще стала возиться с <emphasis>какой-либо</emphasis> мотивацией, кроме совокупной генетической приспособленности?</p><p>Прошло меньше двух веков с тех пор, как белковый мозг впервые сформулировал концепцию естественного отбора. Современное представление о «совокупной генетической приспособленности» — еще более тонкая, высокоабстрактная концепция. Значение имеет не количество общих генов. У шимпанзе и у вас 95% общих генов. Значение имеет общая генетическая <emphasis>дисперсия</emphasis> <emphasis>внутри</emphasis> размножающейся популяции: вы родственны со своей сестрой наполовину, потому что любые вариации в вашем геноме внутри человеческого вида с 50-процентной вероятностью будут и у нее.</p><p>Только в прошлом веке — а возможно, и вовсе в последние пятьдесят лет — эволюционные биологи начали по-настоящему понимать весь спектр причин репродуктивного успеха, таких как взаимный альтруизм и затратные сигналы. Без всех этих подробнейших знаний разумный агент, решивший «максимизировать совокупную приспособленность», с треском провалился бы.</p><p>Так почему бы заранее не снабдить белковые мозги этими знаниями? Почему концепция «совокупной генетической приспособленности» не была <emphasis>запрограммирована</emphasis> в нас вместе с библиотекой явных стратегий? Тогда можно было бы обойтись без всех этих механизмов подкрепления. Организм рождался бы со знанием того, что с высокой вероятностью жирная пища ведет к приспособленности. Если бы впоследствии организм узнал, что это больше не так, он перестал бы есть жирную пищу. Можно было бы полностью отрефакторить всю систему. И он не стал бы изобретать презервативы или печенье.</p><p>В принципе, это выглядит вполне выполнимым. Мне изредка встречаются люди, не вполне понимающие консеквенциализм, которые говорят: «Но если у организма не будет отдельного влечения к еде, он умрет с голоду и не сможет размножиться». До тех пор пока организм знает <emphasis>именно этот факт</emphasis> и обладает функцией полезности, в которой ценится размножение, он будет есть автоматически. На самом деле это <emphasis>именно то</emphasis> консеквенциальное рассуждение, которое сам естественный отбор использовал для создания автоматических едоков.</p><p>А как насчет любопытства? Разве консеквенциалист не проявлял бы любопытство только тогда, когда видел для этого конкретную причину? И не привело бы это к тому, что он упускал бы массу важных знаний, для исследования которых не было явного повода? Но опять же, консеквенциалист начнет исследование, обладая лишь знанием об этом самом факте. Если рассмотреть любознательность человека — которая вовсе не слепа, а реагирует на конкретные особенности задач, — то эта сложная адаптация является чистым результатом консеквенциальных рассуждений ДНК, <emphasis>неявным</emphasis> представлением знаний: предки, занимавшиеся подобными исследованиями, оставляли больше потомства.</p><p>Так что в принципе чистый репродуктивный консеквенциалист возможен. В принципе, вся история предков, <emphasis>неявно</emphasis> представленная в когнитивных адаптациях, может быть преобразована в <emphasis>явно</emphasis> представленное знание, работающее на базе консеквенциального ядра.</p><p>Но слепой бог-идиот не настолько умен. Эволюция — это не программист-человек, способный одновременно отрефакторить архитектуру всего кода. Эволюция — это не программист-человек, который может сесть и напечатать инструкции со скоростью шестьдесят слов в минуту.</p><p>За миллионы лет до появления гоминидного консеквенциализма существовало обучение с подкреплением. Сигналами вознаграждения служили события, которые надежно коррелировали с размножением. Нельзя требовать от негоминидного мозга предвидения, что если ребенок съест жирную пищу сейчас, то он переживет зиму. Поэтому ДНК строит белковый мозг, генерирующий сигнал вознаграждения за поедание жирной пищи. А дальше организм уже сам учится определять, какая добыча вкуснее всего.</p><p>ДНК создает белковые мозги с сигналами вознаграждения, которые имеют <emphasis>дальнюю</emphasis> корреляцию с репродуктивной приспособленностью, но <emphasis>ближнюю</emphasis> — с поведением организма. Вам не нужно соображать, что поедание сладкой пищи осенью приведет к усвоению калорий, которые отложатся в виде жира и помогут выжить зимой, чтобы весной спариться и летом принести потомство. Яблоко просто вкусное, и вашему мозгу нужно лишь сообразить, как достать с дерева побольше яблок.</p><p>И потому у организмов в ходе эволюции развиваются вознаграждения за еду, за строительство гнезд, за отпугивание конкурентов, за помощь братьям и сестрам, за открытие важных истин, за создание прочных союзов, за убедительные споры и, конечно же, за секс...</p><p>Когда начали появляться гоминидные мозги, способные к междоменному консеквенциальному рассуждению, они рассуждали консеквенциально о том, как получить <emphasis>уже существующие</emphasis> подкрепления. Это был относительно простой хак, куда более простой, чем воссоздание «максимизатора совокупной приспособленности» с нуля. Белковые мозги планировали, как заполучить калории и секс, без какого-либо явного когнитивного представления о «совокупной приспособленности».</p><p>Инженер-человек сказал бы: «Ого, я только что изобрел консеквенциалиста! Теперь я могу взять все свои добытые с трудом знания о том, какое поведение повышает приспособленность, и сформулировать их в явном виде! Я могу преобразовать весь этот сложный механизм обучения с подкреплением в простое декларативное утверждение: „Жирная пища и секс обычно повышают вашу совокупную приспособленность“. Консеквенциальное рассуждение автоматически позаботится обо всем остальном. Плюс, у него не будет столь очевидного сценария отказа, при котором он изобретает презервативы!»</p><p>Впрочем, инженер-человек и сетчатку задом наперед делать бы не стал.</p><p>Слепой бог-идиот — это не единая цель, а множество осколков внимания. Лисы эволюционируют, чтобы ловить кроликов, кролики эволюционируют, чтобы убегать от лис; сколько видов, столько и эволюций. Но <emphasis>внутри</emphasis> каждого отдельного вида слепой бог-идиот абсолютно одержим совокупной генетической приспособленностью. Ни одно качество не ценится само по себе, даже выживание — лишь в той мере, в какой оно повышает репродуктивную приспособленность. Нет смысла в организме со стальной кожей, если его репродуктивная способность в итоге окажется на 1% ниже.</p><p>И всё же, когда слепой бог-идиот создавал белковые компьютеры, его мономаниакальная зацикленность на совокупной генетической приспособленности не передалась им в точности. Его критерий оптимизации не смог успешно <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Quine_%28computing%29">сквайниться</a>. Мы, творение эволюции, чужды эволюции так же, как наш Создатель чужд нам. Единая чистая функция полезности разлетелась на тысячу осколков желаний.</p><p>Почему? Прежде всего потому, что эволюция глупа в абсолютном смысле. Но также и потому, что <emphasis>первые</emphasis> белковые компьютеры были далеко не такими <emphasis>универсальными</emphasis>, как слепой бог-идиот, и могли опираться лишь на краткосрочные желания.</p><p>В конечном счете, спрашивать, почему эволюция не создала людей максимизаторами совокупной генетической приспособленности — всё равно что спрашивать, почему эволюция не вручила людям рибосому и не велела спроектировать собственную биохимию. Да потому, что эволюция не умеет рефакторить код так быстро. Но, возможно, за миллиард лет непрерывного естественного отбора именно это бы и <emphasis>произошло</emphasis>, будь разум достаточно глуп, чтобы позволить богу-идиоту править и дальше.</p><p>В романе Ларри Нивена и Джерри Пурнелла <emphasis>«Мошка в зенице Господней»</emphasis> описан разумный вид, который задержался в биологической стадии слишком надолго и постепенно оказался в истинном рабстве у эволюции, мало-помалу превратившись в настоящих максимизаторов приспособленности, одержимых идеей превзойти друг друга в размножении. Но, к счастью, у нас всё сложилось иначе. Не здесь, на Земле. По крайней мере, пока.</p><p>Поэтому люди любят вкус сахара и жира, и мы любим своих сыновей и дочерей. Мы стремимся к социальному статусу и сексу. Мы поем, танцуем и играем. Мы учимся из любви к познанию.</p><p>Тысяча восхитительных вкусов, привязанных к древним подкреплениям, которые когда-то коррелировали с репродуктивной приспособленностью — и к которым мы стремимся теперь вне зависимости от того, способствуют они размножению или нет. Секс с контрацепцией, шоколад, музыка давно умершего Баха на компакт-диске.</p><p>И когда мы наконец узнаём об эволюции, мы думаем про себя: «Целыми днями зацикливаться на совокупной генетической приспособленности? И какое в <emphasis>этом</emphasis> удовольствие?»</p><p>Единственная мономаниакальная цель слепого бога-идиота разлетелась на тысячу осколков желаний. И это хорошо, как мне кажется — хоть я и сужу об этом как человек. Иначе что бы мы делали с будущим? Что бы мы делали с миллиардом галактик в ночном небе? Заселили бы их максимально эффективными репликаторами? Неужели наши потомки должны сознательно зациклиться на максимизации своей совокупной генетической приспособленности, рассматривая всё остальное лишь как средство достижения этой цели?</p><p>Быть тысячей осколков желаний не всегда весело, но по крайней мере это не <emphasis>скучно</emphasis>. В какой-то момент эволюционного пути у нас развился вкус к новизне, сложности, элегантности и вызову — вкус, который судит мономаниакальную зацикленность слепого бога-идиота и находит её эстетически неудовлетворительной.</p><p>И да, нам, осколкам самого слепого бога-идиота, достались именно эти вкусы.</p><p>Ну и что с того?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l3/thou_art_godshatter/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть M. Хрупкие цели.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>143. Вера в интеллект.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/v7/expected_creative_surprises/">Я не знаю, какие ходы сделает Гарри Каспаров в шахматной партии.</a> В чём же тогда заключается эмпирическое содержание моего убеждения в том, что «Каспаров — чрезвычайно умный шахматист»? Каких наблюдений в реальном мире заставляет меня ожидать моё убеждение? Не является ли оно искусно замаскированной формой полного невежества?</p><p>Чтобы обострить дилемму, предположим, что Каспаров играет против обычного шахматного гроссмейстера, господина Г., который не претендует на звание чемпиона мира. Мой собственный уровень игры слишком низок, чтобы я мог различить эти уровни шахматного мастерства. Когда я пытаюсь угадать ход Каспарова или следующий ход господина Г., всё, что я могу — это попытаться угадать «лучший шахматный ход», используя свои собственные скудные познания в шахматах. В таком случае для любой конкретной шахматной позиции я выдал бы абсолютно одинаковые предсказания как для хода Каспарова, так и для хода господина Г. Так в чём же тогда заключается эмпирическое содержание моего убеждения, что Каспаров — <emphasis>более сильный</emphasis> шахматист, чем господин Г.?</p><p>Эмпирическое содержание моего убеждения — это проверяемое, фальсифицируемое предсказание о том, что <emphasis>конечная</emphasis> шахматная позиция окажется в классе позиций, означающих победу Каспарова, а не ничью или победу господина Г. (Сдача партии при этом считается допустимым ходом, ведущим к позиции, классифицируемой как поражение.) То, насколько я считаю Каспарова «более сильным игроком», отражается в объёме вероятностной массы, которую я сосредоточиваю на классе исходов «победа Каспарова» по сравнению с классами «ничья» и «победа господина Г.». Эти классы крайне расплывчаты в том смысле, что они охватывают огромные пространства возможных шахматных позиций, — но исход «Каспаров побеждает» <emphasis>всё же</emphasis> более конкретен, чем максимальная энтропия, поскольку его можно однозначно опровергнуть огромным множеством шахматных позиций.</p><p><emphasis>Исход</emphasis> игры Каспарова предсказуем, потому что я знаю и понимаю цели Каспарова. В рамках шахматной доски мне известны мотивы Каспарова — я знаю его критерий успеха, его функцию полезности, его цель как процесса оптимизации. Я знаю, куда Каспаров <emphasis>в конечном счёте</emphasis> пытается направить будущее, и ожидаю, что у него достаточно сил, чтобы туда добраться, хотя мало что могу предсказать относительно того, <emphasis>как</emphasis> Каспаров собирается это сделать.</p><p>Представьте, что я приехал в далёкий город, и местный друг вызывается подвезти меня в аэропорт. Я не знаю этих мест. Каждый раз, когда мой друг приближается к перекрёстку, я не знаю, повернёт ли он налево, направо или продолжит движение прямо. Я не могу предсказать маневр моего друга, даже когда мы приближаемся к очередному перекрёстку, — не говоря уже о том, чтобы предсказать всю последовательность действий заранее.</p><p>И всё же я могу предсказать <emphasis>результат</emphasis> непредсказуемых действий моего друга: мы прибудем в аэропорт. Даже если бы дом моего друга находился в другой части города и ему пришлось бы сделать совершенно другую последовательность поворотов, я с такой же уверенностью предсказал бы наше прибытие в аэропорт. Я могу предсказать это задолго до поездки, ещё даже не сев в машину. Мой рейс скоро вылетает, и нельзя терять ни минуты; я бы вообще не сел в машину, если бы не мог с уверенностью предсказать, что она прибудет в аэропорт по непредсказуемому маршруту.</p><p>Разве это не удивительная ситуация с научной точки зрения? Я могу предсказать <emphasis>исход</emphasis> процесса, не имея возможности предсказать ни один из его <emphasis>промежуточных шагов</emphasis>.</p><p>Как такое вообще возможно? Обычно люди строят предсказания, мысленно представляя настоящее, а затем прокручивая эту визуализацию вперёд во времени. Если вам нужна <emphasis>точная</emphasis> модель Солнечной системы, учитывающая планетные возмущения, вы должны начать с модели всех крупных объектов и запустить эту модель вперёд во времени, шаг за шагом.</p><p>Иногда более простые задачи имеют аналитическое решение, когда расчёт будущего в момент времени T требует одинакового объёма вычислений независимо от величины T. На столе лежит монета, и каждую минуту она переворачивается. Вначале она лежит орлом вверх. Какой стороной она будет лежать вверх через сто минут? Очевидно, вы ответили на этот вопрос, не визуализируя сто промежуточных шагов. Вы использовали аналитическое решение, которое позволило предсказать результат и <emphasis>также</emphasis> подошло бы для предсказания любого из промежуточных шагов.</p><p>Но когда мой друг везёт меня в аэропорт, я успешно предсказываю результат с помощью странной модели, которая не сработает для предсказания <emphasis>ни одного</emphasis> из промежуточных шагов. Моя модель даже не требует от меня ввода начальных условий — мне не нужно знать, откуда именно в городе мы начинаем путь!</p><p>Кое-что о своём друге мне всё же знать необходимо. Я должен знать, что мой друг хочет, чтобы я успел на самолёт. Я должен верить, что мой друг — достаточно хороший планировщик, чтобы успешно довезти меня до аэропорта (если он этого захочет). Это свойства начального состояния моего <emphasis>друга</emphasis> — свойства, которые позволяют мне предсказать конечный пункт назначения, пусть и не промежуточные повороты.</p><p>Я также должен верить, что мой друг знает город достаточно хорошо для успешной поездки. Это можно рассматривать как отношение между моим другом и городом; следовательно, как свойство обоих. Но это крайне <emphasis>абстрактное</emphasis> свойство, которое не требует никаких <emphasis>конкретных</emphasis> знаний ни о самом городе, ни о том, что именно знает о нём мой друг.</p><p>Это один из способов взглянуть на предмет, которому я посвятил свою жизнь, — на эти <emphasis>удивительные ситуации</emphasis>, которые ставят нас в столь странное эпистемическое положение. И мою работу в некотором смысле можно рассматривать как раскрытие точной формы того странного абстрактного знания, которым мы можем обладать и которое позволяет нам, не зная действий, обоснованно знать последствия.</p><p>«Интеллект» — слишком узкий термин, чтобы описать эти удивительные ситуации во всей их полноте. Я бы скорее использовал понятие «процесс оптимизации». Схожая ситуация возникает, например, при изучении биологического естественного отбора: мы не можем предсказать точный вид следующего наблюдаемого организма.</p><p>Но моя собственная специализация — это тот вид процессов оптимизации, который называют «интеллектом»; и, в ещё более узком смысле, особый вид интеллекта под названием «дружественный искусственный интеллект» — о котором, я надеюсь, мне удастся получить особенно точное абстрактное знание.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/v8/belief_in_intelligence/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>144. Люди в нелепых костюмах.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Человечество множество раз отправлялось в космос лишь для того, чтобы обнаружить: звезды населены инопланетянами, которые удивительно похожи на людей в нелепых костюмах — или даже на людей с легким слоем грима и латекса — или просто на бежевых европеоидов в чистом виде.</p><p><image l:href="#img_12"/></p><empty-line/>
<p><emphasis>Звёздный путь: Оригинальный сериал</emphasis>, «Арена», © CBS Corporation</p><empty-line/>
<p>Удивительно, как человеческий облик оказывается естественной базовой моделью для всей Вселенной, от которой путем нескольких модификаций происходят все остальные инопланетные виды.</p><p>Что же могло бы объяснить это поразительное явление? Конвергентная эволюция, разумеется! Хотя эти инопланетные формы жизни развивались на тысячах чужих планет, совершенно независимо от земной жизни, все они получились одинаковыми.</p><p>Пусть вас не сбивает с толку то, что кенгуру (млекопитающее) похож на нас гораздо меньше, чем шимпанзе (примат), а также то, что лягушка (земноводные, которые, как и мы, относятся к четвероногим) похожа на нас меньше, чем кенгуру. Пусть вас не смущает ошеломляющее разнообразие насекомых, которые отделились от нас еще раньше, чем лягушки; пусть вас не смущает, что у насекомых шесть ног, наружный скелет, другая оптическая система и весьма отличные от наших сексуальные обычаи.</p><p>Вы могли бы подумать, что по-настоящему инопланетный вид должен отличаться от нас сильнее, чем мы отличаемся от насекомых. Как я уже сказал, не дайте себя обмануть. Чтобы у инопланетного вида развился <emphasis>разум</emphasis>, у него должно быть две ноги с одним коленом на каждой, прикрепленные к прямостоящему туловищу, и ходить он должен так же, как мы. Видите ли, любому <emphasis>разуму</emphasis> нужны руки, поэтому для этой цели приходится перепрофилировать пару ног — а если вы не начнете с четвероногого существа, оно не сможет развить беговую походку и начать ходить прямо, освободив руки.</p><p>. . . Или, возможно, нам стоит рассмотреть альтернативную теорию: использование людей в нелепых костюмах — это просто <emphasis>путь наименьшего сопротивления</emphasis>.</p><p>Но настоящая проблема кроется не в форме, а в разуме. «Люди в нелепых костюмах» — известный термин в фэндоме литературной научной фантастики, и он вовсе <emphasis>не</emphasis> относится к существу с четырьмя конечностями, которое ходит на двух ногах. Угловатое существо из чистого кристалла — это тоже «человек в нелепом костюме», если оно <emphasis>мыслит</emphasis> поразительно похоже на человека, особенно как человек англоязычной культуры конца XX — начала XXI века.</p><p>Я редко смотрю старые фильмы. Несколько лет назад, когда я смотрел фильм <emphasis>«Психо»</emphasis> (1960), меня поразила культурная пропасть между американцами на экране и моей Америкой. Застегнутые на все пуговицы персонажи <emphasis>«Психо»</emphasis> кажутся куда более чуждыми, чем подавляющее большинство так называемых «инопланетян», которых я встречаю на телевидении или в кино.</p><p>Чтобы описать культуру, которая не похожа на вашу собственную, нужно уметь видеть в своей культуре лишь <emphasis>частный случай</emphasis>, а не норму, от которой должны отталкиваться все остальные культуры. Изучение истории может помочь, но это всего лишь маленькие черные буквы на маленьких белых страницах, а не живой опыт. Подозреваю, что гораздо полезнее было бы пожить годик в Китае, Дубае или среди народа !кунг . . . но я этого никогда не делал из-за вечной занятости. Время от времени я задаюсь вопросом: чего же я могу не замечать (не там, а здесь)?</p><p>Видеть в собственной <emphasis>человеческой природе</emphasis> частный случай гораздо труднее.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rl/the_psychological_unity_of_humankind/">Кажется, в любой известной культуре люди испытывают радость, грусть, страх, отвращение, гнев и удивление. В любой известной культуре эти эмоции выражаются одинаковой мимикой.</a> В следующий раз, когда вы увидите «инопланетянина» — или, коли на то пошло, «ИИ», — бьюсь об заклад, что, когда он разозлится (а он разозлится), он изобразит универсальное человеческое выражение гнева.</p><p>Под черепной коробкой мы, люди, очень похожи — это следствие того, что мы являемся видом с половым размножением; невозможно, чтобы у каждого были свои, отличные от других <emphasis>сложные</emphasis> адаптации, иначе они просто не сложились бы в единую систему. (Размножаются ли инопланетяне половым путем, как люди и многие насекомые? Обмениваются ли они мелкими фрагментами генетического материала, как бактерии? Образуют ли колонии, как грибы? Применимо ли к ним правило психологического единства?)</p><p>Единственные разумные существа, которыми вашим предкам приходилось <emphasis>манипулировать</emphasis> — причем сложным образом, а не просто приручать или ловить сетями, — единственные разумы, которые вашим предкам приходилось моделировать <emphasis>в деталях</emphasis>, работали примерно так же, как их собственные. И поэтому в процессе эволюции мы научились предсказывать Другие Разумы, ставя <emphasis>себя</emphasis> на их место и спрашивая, что бы мы сделали в такой ситуации; ведь то, что требовалось предсказать, было похоже на самого предсказателя.</p><p>«Что? — скажете вы. — Я вовсе не считаю, что другие люди точно такие же, как я! Может, мне грустно, а они злятся! Они верят в другие вещи, и характеры у них другие!» Посмотрите на это с такой стороны: человеческий мозг — <emphasis>чрезвычайно</emphasis> сложная физическая система. Вы ведь не моделируете его нейрон за нейроном или атом за атомом. Если бы вы столкнулись с физической системой, столь же сложной, как человеческий мозг, но <emphasis>не</emphasis> похожей на вас, потребовались бы поколения ученых, чтобы разобраться в ней. Вы <emphasis>не</emphasis> понимаете, как устроен человеческий мозг в абстрактном, общем смысле; вы не можете его создать и даже не можете построить компьютерную модель, которая предсказывала бы поведение других мозгов так же хорошо, как предсказываете <emphasis>вы</emphasis>.</p><p>Единственная причина, по которой вы вообще можете пытаться постичь нечто столь физически сложное и малоизученное, как мозг другого человека, заключается в том, что вы настраиваете собственный мозг на его имитацию. Вы проявляете эмпатию (хотя, возможно, и не сочувствуете). Вы проецируете на собственный мозг тень гнева другого разума и тень его убеждений. Возможно, вы никогда не произносите мысленно слов: «Что бы я сделал в этой ситуации?», но эта крошечная тень чужого разума, которую вы удерживаете в себе, оживает в вашем собственном мозгу, задействуя те же сложные механизмы, что работают в другом человеке, и синхронизируя шестеренки, устройства которых вы не понимаете. Вы можете сами не испытывать гнева, но вы знаете, что если бы <emphasis>вы</emphasis> злились на вас, и <emphasis>вы</emphasis> верили, что вы — безбожная мразь, то <emphasis>вы</emphasis> попытались бы вам навредить...</p><p>Этот «эмпатический вывод» (как я его назову) более или менее работает для людей.</p><p>Но разумы с <emphasis>другими</emphasis> эмоциями — разумы, которые испытывают эмоции, которых вы сами никогда не знали, или не испытывают тех эмоций, которые испытали бы вы? Это то, чего вы не сможете постичь, пытаясь поставить свой мозг на место чужого мозга. Я могу предложить вам представить инопланетянина, выросшего во вселенной с четырьмя пространственными измерениями вместо трех, но вы не сможете перенастроить свою зрительную кору так, чтобы видеть мир его глазами. Я могу попытаться написать рассказ об инопланетянах с другими эмоциями, но вы не сможете почувствовать эти эмоции, да и я тоже не смогу.</p><p>Представьте себе инопланетянина, который смотрит видео с братьями Маркс и совершенно не понимает, что происходит и зачем вообще добровольно стремиться к подобному чувственному опыту, ведь этот пришелец никогда не помышлял ни о чем, хотя бы отдаленно напоминающем чувство юмора. Не жалейте его из-за этого упущения: <emphasis>вы</emphasis> ведь тоже никогда не <emphasis>энтлили.</emphasis></p><p>Вы можете спросить: «Может быть, у инопланетян есть чувство юмора, просто вы шутите недостаточно смешно?» Это примерно то же самое, что пытаться говорить по-английски очень громко и очень медленно в чужой стране, исходя из теории, будто внутри этих иностранцев сидит некий призрак, способный расслышать <emphasis>смысл</emphasis>, сочащийся из ваших слов, присущий самим вашим словам, — нужно лишь произносить их достаточно громко, чтобы преодолеть любой странный барьер, стоящий на пути вашего абсолютно понятного английского.</p><p>Важно понимать, что смех может быть прекрасным и ценным явлением, даже если он не является <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sn/interpersonal_morality/">универсализуемым</a>, даже если им обладают не все возможные разумы. Он станет нашей собственной, <emphasis>особой</emphasis> частью того дара, который мы принесем будущему. Это тоже кое-чего стоит.</p><p>И лучше бы так оно и было, потому что универсализуемость — это то метаэтическое понятие, которое я не смогу для вас спасти. Универсализуемость среди людей — возможно; но не среди всех возможных разумов.</p><p>А как быть с разумами, которые работают не на такой эмоциональной архитектуре, как ваша, — у которых нет ничего аналогичного <emphasis>эмоциям</emphasis>? Нет, не утруждайте себя объяснениями, почему любой разум, достаточно мощный, чтобы создавать сложные машины, неизбежно должен обладать состояниями, аналогичными эмоциям. Естественный отбор создает сложные машины, сам не испытывая никаких эмоций. Вот <emphasis>вам</emphasis> и настоящий Чужой — процесс оптимизации, который <emphasis>действительно</emphasis> работает совсем не так, как вы.</p><p>Значительная часть прогресса в биологии с 1960-х годов заключалась в попытках ввести мораторий на антропоморфизацию эволюции. Это была крупная академическая потасовка, и я не уверен, что здравый смысл победил бы, если бы не сокрушительные экспериментальные доказательства, подкрепленные четкой математикой. Отучить людей ставить себя на место инопланетян — это долгая, тяжелая борьба. Я веду эту битву в сфере ИИ уже много лет.</p><p>Наш антропоморфизм сидит в нас очень глубоко; его нельзя вытравить простым волевым решением, решимостью сказать себе: «Ну всё, теперь я перестаю мыслить как человек!» Человеческая природа — это воздух, которым мы дышим; это наш <emphasis>базовый шаблон</emphasis>, чистый лист, на котором мы делаем свои наброски. И мы не думаем о себе как о людях, когда мы ведем себя как люди.</p><p>В литературной научной фантастике давно стало аксиомой, что настоящее испытание для автора — это его способность описывать Настоящих Чужих. (И не просто удобно-непостижимых пришельцев, которые по собственным загадочным причинам делают именно то, что требуется по сюжету.) Джек Вэнс был одним из великих мастеров этого искусства. <emphasis>Люди</emphasis> у Вэнса, если они принадлежат к другой культуре, кажутся более чуждыми, чем большинство «инопланетян». (Никогда не читали Вэнса? Я бы рекомендовал начать с <emphasis>«Города Чаш»</emphasis>.) Роман Нивена и Пурнелла <emphasis>«Мошка в зенице Господней»</emphasis> также традиционно упоминается в этом ряду.</p><p>И наоборот — что ж, я как-то читал у одного писателя-фантаста (кажется, у Орсона Скотта Карда), что абсолютным дном телевизионной фантастики была серия <emphasis>«Звездного пути»</emphasis>, где параллельная эволюция зашла так далеко, что породила инопланетян, которые мало того что выглядят в точности как люди и говорят по-английски, так еще и независимо от нас слово в слово написали преамбулу к Конституции США.</p><p>Это и есть Великий Провал Воображения. Не думайте, что речь идет только о научной фантастике или только об ИИ. Неспособность вообразить чужака — это неспособность увидеть <emphasis>себя</emphasis>, неспособность понять собственную уникальность. Ведь кто разглядит человека, замаскированного на человеческом фоне?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/so/humans_in_funny_suits/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>145. Оптимизация и интеллектуальный взрыв.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Среди тем, в которые я здесь не углублялся, есть понятие процесса оптимизации. Грубо говоря, это идея о том, что ваша сила как разума заключается в вашей способности попадать в малые цели в большом пространстве поиска — будь то пространство возможных вариантов будущего (планирование) или пространство возможных конструкций (изобретательство).</p><p>Представьте, что у вас есть машина, и предположим, мы уже знаем, что ваши предпочтения включают в себя путешествия. Теперь представьте, что вы берете все детали машины или все её атомы и случайным образом их перемешиваете. Весьма маловероятно, что у вас получится хоть какое-то устройство для путешествий, хотя бы даже колесная тележка, не говоря уже об устройстве, которое занимало бы столь же высокое место в вашей иерархии предпочтений, как и исходный автомобиль. Таким образом, относительно вашего упорядочения предпочтений автомобиль является чрезвычайно <emphasis>маловероятным</emphasis> артефактом. Сила процесса оптимизации заключается в том, что он способен порождать подобную маловероятность.</p><p>И разум, и естественный отбор можно рассматривать как частные случаи <emphasis>оптимизации</emphasis>: процессов, которые попадают в очень малые цели, заданные неявными предпочтениями, в большом пространстве поиска. Естественный отбор предпочитает более эффективные репликаторы. Человеческий разум обладает более сложными предпочтениями. Ни эволюция, ни люди не имеют последовательных функций полезности, поэтому рассмотрение их как «процессов оптимизации» считается приближением. Вы пытаетесь уловить <emphasis>характер выполняемой работы</emphasis>, а не утверждаете, что люди или эволюция выполняют её <emphasis>идеально</emphasis>.</p><p>Именно так я вижу историю жизни и разума — как историю создания невероятно хороших конструкций процессами оптимизации. «Невероятность» здесь — это маловероятность относительно случайного выбора из пространства вариантов дизайна, а не маловероятность в абсолютном смысле: если у вас есть работающий процесс оптимизации, то «невероятно» хорошие конструкции <a l:href="http://lesswrong.com/lw/v7/expected_creative_surprises/">становятся вероятными</a>.</p><p>Взирая на историю оптимизации на Земле вплоть до сегодняшнего дня, первым шагом будет концептуальное разделение метауровня и объектного уровня — отделение <emphasis>структуры оптимизации</emphasis> от <emphasis>того, что оптимизируется</emphasis>.</p><p>Если рассматривать биологию в отсутствие гоминидов, то на объектном уровне мы имеем таких существ, как динозавры, бабочки и кошки. На метауровне мы имеем такие процессы, как половая рекомбинация и естественный отбор бесполых популяций. Объектный уровень, как вы можете заметить, гораздо сложнее метауровня. Естественный отбор — не <emphasis>простая</emphasis> тема, и в ней задействована математика. Но если вы посмотрите на анатомию кошки целиком, то увидите, что динамика кошки неизмеримо сложнее, чем «мутируй, рекомбинируй, размножайся».</p><p>И это неудивительно. Естественный отбор — это <emphasis>случайный</emphasis> процесс оптимизации, который, по сути, просто начался в один прекрасный день в какой-то приливной луже. Кошка же — это <emphasis>результат</emphasis> миллионов и миллиардов лет эволюции.</p><p>У кошек, конечно, есть мозг, который обучается в течение жизни; но в конце жизни кошки эта информация выбрасывается, поэтому она не накапливается. Поэтому кумулятивное влияние кошачьих мозгов на мир в качестве оптимизаторов относительно невелико.</p><p>Или возьмем мозг пчелы или бобра. Пчела строит ульи, а бобр строит плотины; но они не додумались до того, как строить их с нуля. Бобр не может сообразить, как построить улей, а пчела не может сообразить, как построить плотину.</p><p>Таким образом, мозги животных — вплоть до недавнего времени — не были главными действующими лицами в планетарной игре в оптимизацию; они были всего лишь <emphasis>фигурами</emphasis>, но не <emphasis>игроками</emphasis>. По сравнению с эволюцией, мозгу не хватало как универсальности оптимизационной силы (он не мог производить то удивительное разнообразие артефактов, которое создавала эволюция), так и кумулятивной оптимизационной силы (его продукты не накапливали сложность со временем). Подробнее об этом см. в эссе <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l2/protein_reinforcement_and_dna_consequentialism/">«Белковое подкрепление и ДНК-консеквенциализм»</a>.</p><p><emphasis>Совсем недавно</emphasis> мозг некоторых животных начал демонстрировать как универсальность оптимизационной силы (производя поразительно широкий спектр артефактов в масштабах времени, слишком коротких для того, чтобы естественный отбор мог сыграть хоть какую-то значимую роль), так и кумулятивную оптимизационную силу (создавая артефакты возрастающей сложности в результате передачи навыков через язык и письменность).</p><p>У естественного отбора уходят сотни поколений на любые изменения и миллионы лет на создание сложных конструкций с нуля. Человеческие же программисты могут спроектировать сложную машину из сотни взаимосвязанных элементов за один день. И это неудивительно, ведь естественный отбор — это <emphasis>случайный</emphasis> процесс оптимизации, который, по сути, просто однажды начался сам собой, в то время как люди — это <emphasis>оптимизированные</emphasis> оптимизаторы, кропотливо созданные естественным отбором на протяжении миллионов лет.</p><p>Чудо эволюции не в том, насколько хорошо она работает, а в том, что она <emphasis>вообще</emphasis> работает без всякой предварительной оптимизации. Именно так оптимизация сама себя запустила во Вселенной — начав, как и следовало ожидать, с крайне неэффективного случайного процесса оптимизации. Которым, заметьте, был вовсе не случайный первый репликатор, а случайный первый процесс естественного отбора. Различайте объектный уровень и метауровень!</p><p>С самого зарождения оптимизации во Вселенной между естественным отбором и человеческим разумом сохранялось определенное структурное сходство...</p><p>Естественный отбор <emphasis>действует на уровне генов</emphasis>, но, вообще говоря, гены не разворачиваются обратно, чтобы оптимизировать сам естественный отбор. Изобретение половой рекомбинации является исключением из этого правила, как и появление клеток и ДНК. И вы можете оценить как силу, так и <emphasis>редкость</emphasis> подобных событий по тому факту, что эволюционные биологи выстраивают вокруг них целые истории жизни на Земле.</p><p>Но если сделать шаг назад и посмотреть с человеческой точки зрения — если подумать как программист, — то можно увидеть, что естественный отбор <emphasis>всё же</emphasis> устроен не так уж сложно. Попробуем связать разные гены вместе? Попробуем отделить хранение информации от движущихся механизмов? Попробуем случайным образом рекомбинировать группы генов? В абсолютном масштабе это те самые блестящие идеи, которые приходят в голову любому толковому хакеру в первые десять минут размышлений над архитектурой системы.</p><p>Поскольку естественный отбор изначально был <emphasis>настолько</emphasis> неэффективным (будучи совершенно случайным процессом), эта крошечная горстка улучшений на метауровне, полученная в виде обратной связи от репликаторов — и близко не сравнимая по сложности со структурой кошки, — структурирует эволюционные эпохи жизни на Земле.</p><p>И <emphasis>после</emphasis> всего этого естественный отбор <emphasis>всё ещё</emphasis> остаётся слепым безумным богом. Генофонды могут эволюционировать к вымиранию, несмотря на все клетки и секс.</p><p>Конечно, естественный отбор подпитывает сам себя в том смысле, что каждая новая адаптация открывает новые пути для дальнейшей адаптации; но это происходит на объектном уровне. Генофонд подпитывается собственной сложностью — но лишь благодаря защищённому интерпретатору естественного отбора, который работает на заднем плане и который сам не переписывается и не меняется в ходе эволюции видов.</p><p>Точно так же люди изобретают науки и технологии, но мы <emphasis>ещё</emphasis> не начали переписывать саму защищённую структуру человеческого мозга. У нас есть префронтальная кора, височная кора и мозжечок — точно так же, как и у первых изобретателей сельского хозяйства. Мы ещё не занялись генной инженерией самих себя. На объектном уровне наука подпитывает науку, и каждое новое открытие прокладывает путь для следующих открытий — но всё это происходит благодаря защищённому интерпретатору, человеческому мозгу, который работает нетронутым на заднем плане.</p><p>У нас есть изобретения метауровня, такие как наука, которые пытаются научить людей тому, как думать. Но первый человек, открывший теорему Байеса, не стал байесианцем; он не мог переписать себя, не обладая ни этими знаниями, ни этой силой. Наши важнейшие инновации в искусстве мышления, такие как письменность и наука, настолько могущественны, что структурируют ход человеческой истории; но они не могут соперничать по сложности с самим мозгом, и их влияние на мозг сравнительно поверхностно.</p><p><a l:href="http://rationality.org/">Текущий уровень развития</a> в обучении рациональности недостаточно высок для того, чтобы превратить случайно выбранного смертного в Альберта Эйнштейна, что наглядно демонстрирует силу нескольких незначительных генетических особенностей в устройстве мозга по сравнению со всеми книгами по саморазвитию, когда-либо написанными в двадцатом веке.</p><p>Поскольку мозг невидимо трудится на заднем плане, люди склонны упускать из виду его вклад и принимать его как должное; они рассуждают так, словно простая инструкция «Проверяйте идеи экспериментом» или правило статистической значимости p &lt; 0.05 вносят вклад того же порядка, что и весь человеческий мозг. Попробуйте сказать шимпанзе, чтобы они проверяли свои идеи экспериментом, и посмотрите, как далеко вы продвинетесь.</p><p>И теперь... некоторые из нас <emphasis>хотят</emphasis> разумно спроектировать интеллект, который был бы способен разумно перепроектировать самого себя, вплоть до уровня машинного кода.</p><p>Машинный код на первых порах, а позже законы физики были бы своего рода защищённым уровнем. Но этот «защищённый уровень» не содержал бы <emphasis>динамику оптимизации</emphasis>; защищённые уровни не структурировали бы работу. Человеческий мозг сам по себе проводит немало оптимизаций и сам по себе ошибается, что бы вы ни пытались втолковать ему в школе. Но у этого <emphasis>полностью замкнутого рекурсивного оптимизатора</emphasis> не было бы защищённого уровня, который занимался бы <emphasis>оптимизацией</emphasis>. Вся структура оптимизации сама подвергалась бы оптимизации.</p><p>И это колоссальный сдвиг, который полностью порывает со всем прошлым со времён первого репликатора, поскольку он ломает идиому защищённого метауровня.</p><p>История Земли до сих пор была историей оптимизаторов, крутящих свои колёса с постоянной скоростью и создающих постоянное давление оптимизации. И создающих оптимизированные продукты <emphasis>не</emphasis> с постоянной, а с ускоряющейся скоростью — из-за того, как инновации объектного уровня открывают путь для других инноваций объектного уровня. Но это ускорение происходит при наличии защищённого метауровня, который и выполняет реальную оптимизацию. Это похоже на поиск, прыгающий с острова на остров в пространстве поиска, где хорошие острова обычно соседствуют с ещё лучшими, но сам прыгун не меняет ног. <emphasis>Время от времени</emphasis> нескольким крошечным изменениям удаётся пробиться обратно на метауровень — как в случае с сексом или наукой, — и тогда история оптимизации вступает в новую эпоху, и с этого момента всё движется быстрее.</p><p>Представьте себе экономику без инвестиций, университет без языка или технологию без инструментов для создания инструментов. Раз в сто миллионов лет или раз в несколько веков кто-то изобретает молоток.</p><p>Вот как до сих пор выглядела оптимизация на Земле.</p><p>Когда я смотрю на историю Земли, я не вижу историю оптимизации <emphasis>во времени</emphasis>. Я вижу историю, где на входе — <emphasis>сила оптимизации</emphasis>, а на выходе — <emphasis>оптимизированные продукты</emphasis>. До сих пор благодаря существованию почти полностью защищённых метауровней было возможно делить историю оптимизации на эпохи и <emphasis>внутри</emphasis> каждой эпохи строить график совокупной <emphasis>оптимизации объектного уровня</emphasis> во времени, поскольку защищённый уровень работает на заднем плане и сам по себе не меняется внутри эпохи.</p><p>Что произойдёт, когда вы создадите полностью замкнутый, рекурсивно самосовершенствующийся ИИ? Тогда вы возьмёте график «сила оптимизации на входе, оптимизированный продукт на выходе» и свернёте этот график сам на себя. Выражаясь метафорически.</p><p>Если ИИ слаб, он ничего не делает, потому что он недостаточно силён, чтобы существенно улучшить себя — это всё равно что предложить шимпанзе переписать собственный мозг.</p><p>Если же ИИ достаточно силён, чтобы переписать себя таким образом, который увеличит его способность вносить дальнейшие улучшения, и это распространится вплоть до полного понимания ИИ своего собственного исходного кода и своей собственной архитектуры как оптимизатора... тогда, даже если график «сила оптимизации на входе / оптимизированный продукт на выходе» будет выглядеть практически так же, график оптимизации <emphasis>во времени</emphasis> станет выглядеть совершенно иначе, чем вся история Земли до сих пор.</p><p>Люди часто говорят что-то вроде: «Но что если для получения лишь линейного улучшения потребуются экспоненциально большие объёмы самоперезаписи?» На это есть очевидный ответ: «Естественный отбор прикладывал примерно постоянную силу оптимизации к линии гоминид в процессе «выплёвывания» людей, и, похоже, это не потребовало экспоненциально большего времени для каждого линейного прироста улучшений».</p><p>Всё это — пока лишь рассуждения по аналогии. Полноценный сильный искусственный интеллект, размышляющий о природе оптимизации, проводящий собственные исследования в области ИИ и переписывающий собственный исходный код, <emphasis>на самом деле не</emphasis> похож на свернувшийся сам на себя график истории Земли. Это совершенно другой зверь. Эти аналогии <emphasis>в лучшем случае</emphasis> годятся для качественных прогнозов, да и то у меня есть масса других убеждений, которые я ещё не объяснил и которые подсказывают мне, <emphasis>какие именно</emphasis> аналогии следует проводить, и так далее.</p><p>Но если вы хотите знать, почему я столь неохотно экстраполирую график биологического и экономического роста <emphasis>во времени</emphasis> в будущее, за горизонт ИИ, который мыслит на транзисторных скоростях, изобретает самовоспроизводящиеся молекулярные нанофабрики и <emphasis>улучшает собственный исходный код</emphasis>, то вот в чём причина: вы рисуете не тот график. Это должен быть график «сила оптимизации на входе / оптимизированный продукт на выходе», а не «оптимизированный продукт / время».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rk/optimization_and_the_singularity/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>146. Призраки в машине. Люди слышат о Дружественном ИИ и говорят — это одна из трех самых типичных первых реакций:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«О, вы можете попытаться велеть ИИ быть Дружественным, но если ИИ может изменять собственный исходный код, он просто уберет любые ограничения, которые вы попытаетесь на него наложить».</p><p>И откуда берется <emphasis>это</emphasis> решение?</p><p>Разве оно приходит извне причинности, а не является следствием закономерной причинной цепочки, берущей начало в исходном коде, каким он был написан изначально? Неужели ИИ — это <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rc/the_ultimate_source/">первоисточник</a> своей собственной свободной воли?</p><p>Дружественный ИИ — это не эгоистичный ИИ, скованный специальным дополнительным модулем совести, который подавляет естественные порывы ИИ и указывает ему, что делать. Вы просто создаете совесть, и она <emphasis>и есть</emphasis> ИИ. Если у вас есть программа, которая вычисляет, какое решение должен принять ИИ, то дело <emphasis>сделано</emphasis>. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ra/causality_and_moral_responsibility/">Дальше перекладывать ответственность некому</a>.</p><p>Здесь я сделаю небольшое отступление и процитирую несколько примеров с сайта Computer Stupidities («Компьютерные глупости»), из подраздела «Программирование». (Я не даю ссылку, потому что это жуткий пожиратель времени; погуглите, если осмелитесь).</p><p>Я занимался репетиторством со студентами колледжа, которые изучали программирование. Некоторые из них не понимали, что компьютеры не обладают разумом. Не один студент использовал комментарии в своих программах на Паскале, чтобы писать подробные объяснения вроде: «А теперь мне нужно, чтобы ты вывел эти буквы на экран». Я спросил одного из них, в чем смысл этих комментариев. Ответ был: «А как еще компьютер поймет, что я от него хочу?» Видимо, они полагали, что раз они сами не могут разобраться в Паскале, то и компьютер тоже не может.</p><empty-line/>
<p>Когда я учился в колледже, я подрабатывал репетитором в математической лаборатории. Ко мне пришел студент, у которого не запускалась программа на Бейсике. Он учился на курсе для начинающих, и его заданием было написать программу, которая рассчитывает рецепт овсяного печенья в зависимости от количества людей, для которых вы собираетесь печь. Я посмотрел на его программу, и она выглядела примерно так:</p><empty-line/>
<p>10 Разогреть духовку до 350</p><empty-line/>
<p>20 Смешать все ингредиенты в большой миске</p><empty-line/>
<p>30 Перемешать до однородной массы</p><empty-line/>
<p>Один студент с вводного курса по программированию как-то попросил меня взглянуть на его программу и разобраться, почему результатом простых вычислений всегда оказываются нули. Я посмотрел на программу, и всё стало предельно ясно:</p><p>begin</p><empty-line/>
<p>read("Количество яблок", apples)</p><empty-line/>
<p>read("Количество моркови", carrots)</p><empty-line/>
<p>read("Цена за 1 яблоко", a_price)</p><empty-line/>
<p>read("Цена за 1 морковь", c_price)</p><empty-line/>
<p>write("Итого за яблоки", a_total)</p><empty-line/>
<p>write("Итого за морковь", c_total)</p><empty-line/>
<p>write("Итого", total)</p><empty-line/>
<p>total = a_total + c_total</p><empty-line/>
<p>a_total = apples * a_price</p><empty-line/>
<p>c_total = carrots * c_price</p><empty-line/>
<p>end</p><empty-line/>
<p>Я: «Ну, твоя программа не может вывести правильные результаты до того, как она их вычислит».</p><p>Он: «А? Но ведь логически понятно, какое решение правильное, и компьютер должен сам переставить инструкции в нужном порядке».</p><p>Мы инстинктивно склонны представлять себе процесс «программирования ИИ» определенным образом. Он проецируется на похожую человеческую деятельность: когда мы говорим другому человеку, что делать. Как будто «программа» дает указания маленькому призраку, сидящему внутри машины, который изучит ваши инструкции и решит, нравятся они ему или нет.</p><p>Нет никакого призрака, который изучал бы инструкции и решал, как их выполнять. Программа <emphasis>и есть</emphasis> ИИ.</p><p>Это не значит, что призрак исполнит любое ваше желание, как джинн. И не значит, что он сделает всё в точности так, как вы хотите, словно послушнейший раб. Это значит, что ваша инструкция <emphasis>и есть</emphasis> единственный призрак, который там существует — по крайней мере, в момент запуска.</p><p>Создать ИИ гораздо труднее, чем люди инстинктивно предполагают, именно потому, что призраку нельзя просто <emphasis>сказать</emphasis>, что делать. Вам нужно построить призрака с нуля, и всё, что кажется очевидным вам, призрак не увидит, если только вы не знаете, как заставить его это увидеть. Вы не можете просто <emphasis>велеть</emphasis> призраку увидеть это. Вам нужно с нуля создать то-что-видит.</p><p>Если вы не знаете, как построить нечто, обладающее, казалось бы, странными и невыразимыми свойствами — скажем, способностью «принимать решения», — вы не можете просто пожать плечами и предоставить всю работу свободной воле призрака. Вы останетесь покинутым и беспризрачным.</p><p>Для создания шахматной программы недостаточно просто создать очень быстрый процессор (чтобы ИИ был по-настоящему умным) и затем ввести в командной строке: «Делай любые шахматные ходы, какие <emphasis>ты</emphasis> считаешь лучшими». Вы можете подумать, что раз сами программисты не очень хорошо играют в шахматы, любые советы, которые они попытаются дать электронному супермозгу, только замедлят призрака. Но никакого призрака нет. Вы видите проблему.</p><p>И не существует простого заклинания, чтобы — пуф! — призвать полноценного призрака в машину. Вы не можете сказать: «Я призвал призрака, и он появился; вот вам и причина со следствием». (Это не сработает, даже если использовать понятия «эмерджентность» или «сложность» вместо слова «призвать»). Вы не можете дать процессору команду: «Будь хорошим шахматистом!» Вам придется проникнуть в тайну шахматного мышления и полностью сконструировать призрака с нуля.</p><p>Каким бы продиктованным здравым смыслом, каким бы логичным, «очевидным», «правильным», «самоочевидным» или «разумным» ни казалось вам что-либо, внутри призрака этого не произойдет. <emphasis>Если только</emphasis> это не произойдет в конце причинно-следственной цепочки, берущей начало в инструкциях, которые <emphasis>вам</emphasis> пришлось определять, плюс любые причинные зависимости от сенсорных данных, которые вы заложили в исходные инструкции.</p><p>Это не значит, что вы явно программируете каждое решение. Deep Blue был шахматистом, значительно превосходящим своих программистов. Deep Blue делал лучшие ходы, чем всё, что его создатели могли бы запрограммировать явным образом, — но не потому, что программисты пожали плечами и оставили всё на усмотрение призрака. Deep Blue ходил лучше своих программистов... в конце причинно-следственной цепочки, которая начиналась в коде программистов и далее закономерно развивалась оттуда. Ничто не происходило <emphasis>просто</emphasis> потому, что ход был настолько очевидно хорош, что призрачная свобода воли Deep Blue брала верх без участия кода и его закономерных следствий.</p><p>Если вы попытаетесь умыть руки и отказаться от наложения ограничений на ИИ, у вас не останется свободного призрака вроде освобожденного раба. У вас останется лишь куча песка, которую никто не очистил до кремния, не превратил в процессор и не запрограммировал думать.</p><p>Попробуйте, скажите компьютерному чипу: «Делай всё, что хочешь!» И что произойдет? Ничего. Потому что вы не наложили на него ограничений, которые позволили бы ему понимать свободу.</p><p>Достаточно одного-единственного шага, который кажется <emphasis>настолько очевидным, логичным и само собой разумеющимся</emphasis>, что ваш разум просто перескакивает через него, — и вы уже сошли с пути программиста ИИ. Чтобы удержать разум от этого, потребуется усилие вроде того, что я описываю в главе <a l:href="http://lesswrong.com/lw/re/grasping_slippery_things/">«Ухватить ускользающее»</a>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rf/ghosts_in_the_machine/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>147. Искусственное сложение.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что люди абсолютно <emphasis>не имели понятия</emphasis>, как они выполняют арифметические вычисления. Представьте, что способность считать и складывать овец у людей <emphasis>появилась в ходе эволюции</emphasis>, а не была <emphasis>усвоена в процессе обучения</emphasis>. Пользуясь этой встроенной способностью, люди даже не догадывались бы, как она устроена — точно так же как Аристотель не имел ни малейшего представления о том, как его зрительная кора обеспечивает способность видеть. Арифметика Пеано в привычном нам виде еще не изобретена. Философы пытаются формализовать числовые интуиции, но используют обозначения вроде:</p><p>Плюс-От(Семь,Шесть) = Тринадцать</p><p>чтобы формализовать интуитивно очевидный факт: когда вы прибавляете к «семи» «шесть», то, конечно же, получаете «тринадцать».</p><p>В этом мире карманные калькуляторы работают на основе гигантской таблицы поиска арифметических фактов, вручную занесенных туда командой экспертов — Искусственных Арифметиков — для исходных значений в диапазоне от нуля до ста. Хотя эти калькуляторы могут быть полезны с практической точки зрения, многие философы утверждают, что они лишь <emphasis>имитируют</emphasis> сложение, а не <emphasis>складывают по-настоящему.</emphasis> Ни одна машина не способна по-настоящему <emphasis>считать</emphasis> — именно поэтому человеку приходится сначала отсчитать тринадцать овец, прежде чем ввести «тринадцать» в калькулятор. Калькуляторы могут воспроизводить сохраненные факты, но они никогда не поймут, что эти утверждения значат. Если ввести «двести плюс двести», калькулятор выдаст «Ошибка: Вне диапазона», хотя интуитивно <emphasis>очевидно</emphasis> — если вы <emphasis>знаете</emphasis>, что <emphasis>означают</emphasis> эти слова, — что ответ должен быть «четыреста».</p><p>Некоторые философы, разумеется, не настолько наивны, чтобы попадаться на удочку подобных интуиций. Числа — это на самом деле чисто формальная система: обозначение «тридцать семь» имеет смысл не из-за каких-то присущих самим словам свойств, а потому, что это обозначение <emphasis>отсылает к</emphasis> тридцати семи овцам во внешнем мире. Это референциальное свойство число обретает благодаря своей <emphasis>семантической сети</emphasis> отношений с другими числами. Вот почему в компьютерных программах ЛИСП-токену для «тридцати семи» не требуется никакая <emphasis>внутренняя</emphasis> структура — он обретает смысл только благодаря отсылкам и отношениям, а не за счет какого-то вычислительного свойства самого по себе понятия «тридцать семь».</p><p>Никто еще не создал Искусственного Универсального Арифметика, хотя, конечно же, существует множество специализированных, узких Искусственных Арифметиков, работающих с числами в диапазоне от «двадцати» до «тридцати» и так далее. И если посмотреть, как медленно продвигается работа с числами в районе «двухсот», то становится ясно, что Искусственной Универсальной Арифметики нам в ближайшее время не видать. Лучшие специалисты в этой области оценивают, что пройдет не менее ста лет, прежде чем калькуляторы научатся складывать так же хорошо, как двенадцатилетний ребенок.</p><p>Но не все согласны с этой оценкой или с общепринятыми представлениями об Искусственной Арифметике. Часто можно услышать подобные заявления:</p><p>«Это проблема фрейминга — то, чему равно "двадцать один плюс", зависит от того, будет ли это "плюс три" или "плюс четыре". Если мы сможем заложить в базу достаточно арифметических фактов, чтобы покрыть очевидные истины здравого смысла, известные каждому, в сети начнет проявляться настоящее сложение».</p><p>«Но вы никогда не сможете запрограммировать столько арифметических фактов, нанимая экспертов для их ручного ввода. Нам нужен Искусственный Арифметик, который способен <emphasis>обучиться</emphasis> огромной сети отношений между числами — той самой, которую люди осваивают в детстве, наблюдая за группами яблок».</p><p>«Нет, на самом деле нам нужен Искусственный Арифметик, понимающий естественный язык. Чтобы вместо явного сообщения ему, что двадцать один плюс шестнадцать равно тридцать семь, он мог сам добывать эти знания, исследуя просторы Сети».</p><p>«Откровенно говоря, мне кажется, вы просто пытаетесь убедить себя в том, что способны решить эту проблему. Никто из вас толком не знает, что такое арифметика, поэтому вы и барахтаетесь в этих шаблонных аргументах. "Нам нужен ИА, который может обучиться X", "Нам нужен ИА, который может извлечь X из интернета". Звучит красиво, создает иллюзию прогресса и даже отлично подходит для пиара, потому что каждому кажется, будто он понимает предложенное решение. Но на самом деле это ни на шаг не приближает вас к <emphasis>универсальному</emphasis> сложению — в отличие от сложения в узких предметных областях. Вероятно, мы никогда не познаем фундаментальную природу арифметики. Эта задача просто не под силу человеку».</p><p>«Вот почему нам нужно разработать универсального арифметика тем же путем, каким шла Природа — через эволюцию».</p><p>«Нисходящие подходы явно не смогли породить арифметику. Нам нужен восходящий подход, какой-то способ заставить арифметику <emphasis>возникнуть эмерджентно.</emphasis> Мы должны признать фундаментальную непредсказуемость сложных систем».</p><p>«Вы все неправы. Прошлые попытки создать машинную арифметику были обречены с самого начала, потому что у них просто не хватало вычислительной мощности. Если посмотреть, сколько триллионов синапсов в человеческом мозге, то станет ясно, что у калькуляторов нет таблиц поиска даже близко такого объема. Нам нужны калькуляторы мощностью с человеческий мозг. Согласно закону Мура, это произойдет в 2031 году, 27 апреля, между 4:00 и 4:30 утра».</p><p>«Я считаю, что машинная арифметика появится, когда исследователи отсканируют каждый нейрон человеческого мозга целиком и перенесут в компьютер, чтобы мы могли симулировать биологические цепочки, которые выполняют сложение у людей».</p><p>«Не думаю, что нам нужно ждать сканирования всего мозга. Нейронные сети устроены точно так же, как человеческий мозг, и их можно обучить выполнять задачи, даже не зная, как именно они это делают. Мы создадим программы, которые будут заниматься арифметикой без того, чтобы мы, их создатели, когда-либо поняли, как они это делают».</p><p>«Но теорема Гёделя показывает, что ни одна формальная система никогда не сможет охватить базовые свойства арифметики. Классическая физика формализуема, поэтому, чтобы сложить два и два, мозг должен использовать преимущества квантовой физики».</p><p>«Да бросьте, если бы человеческая арифметика была достаточно простой, чтобы воссоздать ее в компьютере, мы бы не умели считать до столь больших чисел, чтобы эти самые компьютеры построить».</p><p>«Разве вы не слышали об эксперименте Джона Сёрля с „Китайским калькулятором“? Даже если бы у вас был огромный набор правил, позволяющий сложить „двадцать один“ и „шестнадцать“, представьте себе перевод всех слов на китайский язык — и вы увидите, что никакого подлинного сложения здесь не происходит. В системе вообще нет настоящих <emphasis>чисел</emphasis>, есть лишь ярлыки, которые люди используют для их обозначения...»</p><p>У этой притчи больше одной морали, и в разных контекстах я рассказывал её с разными выводами. Она иллюстрирует, например, идею уровней организации — центральный процессор может складывать два больших числа, потому что числа не являются непроницаемыми «чёрными ящиками», они представляют собой упорядоченные 32-битные структуры.</p><p>Но для целей преодоления предвзятости давайте извлечём два урока:</p><p>Во-первых, опасность веры в утверждения, которые вы не можете воссоздать самостоятельно на основе собственных знаний.</p><p>Во-вторых, опасность попыток ходить вокруг да около базового непонимания.</p><p>Дабы никто не обвинил меня в обобщении на основе вымышленных свидетельств, оба этих урока можно извлечь и из реальной истории искусственного интеллекта.</p><p>Первая опасность — это проблема предметного уровня, с которой столкнулись устройства ИА (Искусственной Арифметики): они функционировали как магнитофоны, проигрывающие «знание», сгенерированное вне системы с помощью процесса, который они не могли воспроизвести изнутри. Человек мог сказать устройству ИА, что «двадцать один плюс шестнадцать равно тридцати семи», и устройства ИА могли записать это предложение и воспроизвести его, или даже сопоставить по шаблону «двадцать один плюс шестнадцать», чтобы выдать «тридцать семь!», — но устройства ИА не могли генерировать такое знание самостоятельно.</p><p>Что очень напоминает веру на слово физику, который говорит вам: «Свет — это волны»: вы записываете эти интригующие слова и воспроизводите их, когда кто-то спрашивает: «Из чего состоит свет?», но сами вывести это знание не способны.</p><p>Второй урок — это опасность мета-уровня, которая поглотила исследователей Искусственной Арифметики и категоричных сторонних наблюдателей: опасность ходить вокруг да около сбивающих с толку пробелов в собственных знаниях. Тенденция делать практически всё что угодно, <emphasis>кроме</emphasis> того, чтобы стиснуть зубы, взяться за дело и заполнить этот чёртов пробел.</p><p>Скажете ли вы: «Это эмерджентно!» или «Это непостижимо!», ни в одном из случаев вы не признаёте, что для решения требуется базовое озарение — озарение, которое в принципе можно обрести, но которым вы пока не обладаете.</p><p>Как узнать, когда к вам придёт новое базовое озарение? И нет никакого способа получить его, кроме как биться над проблемой, узнавая о ней всё, что только возможно, изучая её со всех мыслимых сторон, возможно, годами. Академическая среда просто не приспособлена для подобных поисков, ведь вам нужно публиковать хотя бы по одной статье в месяц. И уж конечно, венчурные капиталисты не станут это финансировать. Вам хочется либо взять и построить систему <emphasis>прямо сейчас</emphasis>, либо сдаться и заняться вместо этого чем-то другим.</p><p>Посмотрите на комментарии выше: ни один из них не направлен на то, чтобы отправиться на поиски недостающего озарения, которое <emphasis>лишило бы числа таинственности</emphasis>, сделало бы «двадцать семь» чем-то большим, чем просто чёрный ящик. Ни один из комментаторов не понял, что его трудности проистекают из незнания или путаницы в его собственной голове, а не из неотъемлемого свойства арифметики. Они не пытались достичь состояния, в котором непонятное перестало бы быть непонятным.</p><p>Если вы прочтёте книгу Джуды Перла <emphasis><a l:href="http://www.amazon.com/Probabilistic-Reasoning-Intelligent-Systems-Plausible/dp/1558604790/">«Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах: сети правдоподобного вывода»</a></emphasis>,<sup>1</sup> вы увидите, что ключевая идея, лежащая в основе графовых моделей, <emphasis>абсолютно необходима</emphasis> для решения задач, где она требуется. (Боюсь, это не то, что можно уместить на футболке, так что вам придётся пойти и прочесть саму книгу. Я не видел в Сети ни одного научно-популярного изложения байесовских сетей, которое адекватно передавало бы причины, стоящие за этими принципами, или важность того, чтобы математика была именно такой, какая она есть, но книга Перла просто великолепна.) Когда-то существовали десятки «немонотонных логик», неуклюже пытавшихся отразить интуитивные представления вроде: «Если сработала моя охранная сигнализация, вероятно, забрался вор; но если я затем узнаю, что рядом с моим домом произошло небольшое землетрясение, то вора, скорее всего, не было». Имея в руках понимание графовых моделей, вы можете дать точное математическое объяснение того, почему именно логика первого порядка обладает неподходящими для этой задачи свойствами, и выразить правильное решение в компактной форме, которая одним элегантным махом охватывает все детали, подсказываемые здравым смыслом. Пока у вас нет этого понимания, вы будете продолжать латать логику тут и там, добавляя всё новые и новые костыли, чтобы насильно подогнать её под всё, что кажется «очевидно истинным».</p><p>Вы не <emphasis>узнаете</emphasis>, что задача Искусственной Арифметики неразрешима без ключа к ней. Если вы не знаете правил, вы не знаете и правила, гласящего, что вам нужно знать правила, чтобы вообще хоть что-то сделать. И потому будут возникать самые разные умные идеи, которые кажутся вполне рабочими, — например, создать Искусственного Арифметика, способного понимать естественный язык и скачивать миллионы арифметических утверждений из интернета.</p><p>И всё же <emphasis>каким-то образом</emphasis> эти умные идеи никогда не работают. Почему-то всегда оказывается, что вы «не видели причин, почему это не сработает» из-за своего неведения о препятствиях, а не потому, что этих препятствий не существовало. Это как стрелять с завязанными глазами по удалённой мишени — вы можете делать выстрел за выстрелом вслепую, крича: «Вы не можете доказать мне, что я не попаду в яблочко!» Но пока вы не снимете повязку, вы даже не начали прицеливаться. Когда «никто не может доказать вам», что ваша драгоценная идея <emphasis>неверна</emphasis>, это означает лишь то, что у вас недостаточно информации, чтобы поразить крошечную цель в бескрайнем пространстве ответов. <emphasis>Пока вы точно не будете знать, что ваша идея сработает, она не сработает.</emphasis></p><p>Из истории прошлых ключевых озарений в области искусственного интеллекта и того грандиозного хаоса, который предлагался до этих открытий, я вывожу важный жизненный урок: <emphasis>когда фундаментальная проблема заключается в вашем незнании, хитрые стратегии по обходу этого незнания приводят лишь к тому, что вы стреляете себе в ногу.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l9/artificial_addition/">*</a></p><p>1. Перл, <emphasis>Вероятностный вывод в интеллектуальных системах</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>148. Терминальные ценности и инструментальные ценности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На чисто инстинктивном уровне любой планирующий человек ведет себя так, будто он разделяет средства и цели. Хотите шоколада? Шоколад есть в супермаркете Publix. Добраться до супермаркета можно, если проехать одну милю на юг по Вашингтон-авеню. Проехать можно, если сесть в машину. Сесть в машину можно, если открыть дверь. Открыть дверь можно, если у вас есть ключи от машины. И вот вы кладете ключи в карман и готовитесь выйти из дома…</p><p>…как вдруг по радио сообщают, что землетрясение уничтожило весь шоколад в местном Publix. Что ж, нет смысла ехать в Publix, если там нет шоколада; нет смысла садиться в машину, если вы никуда не едете; и нет смысла держать ключи в кармане, раз уж вы никуда не едете. Так что вы вытаскиваете ключи из кармана, звоните в местную службу доставки пиццы и заказываете шоколадную пиццу. М-м, вкуснотища.</p><p>Я редко замечаю, чтобы люди сбивались с планов, которые сами же и придумали. Обычно люди не едут в супермаркет, если знают, что шоколад закончился. Но я также заметил, что, когда люди начинают <emphasis>явно</emphasis> говорить о системах целей, вместо того чтобы просто чего-то <emphasis>хотеть</emphasis>, и <emphasis>упоминать</emphasis> «цели», вместо того чтобы их <emphasis>использовать</emphasis>, они часто путаются. Люди — <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/04/expert_at_versu.html">мастера планирования, а не его теоретики</a>, иначе в мире было бы гораздо больше разработчиков искусственного интеллекта.</p><p>В частности, я заметил, что люди путаются, когда — в абстрактных философских дискуссиях, а не в повседневной жизни — они рассматривают различие между средствами и целями; выражаясь более формально, между «инструментальными ценностями» и «терминальными ценностями».</p><p>Как мне кажется, отчасти проблема заключается в том, что человеческий разум использует довольно ситуативную систему для отслеживания своих целей — она работает, но не идеально. В английском языке нет четкого разграничения между средствами и целями: фразы «Я хочу спасти жизнь своей сестре» и «Я хочу ввести сестре пенициллин» используют одно и то же слово «хочу».</p><p>Можем ли мы описать — хотя бы на обычном английском — то различие, которое здесь теряется?</p><p>В качестве первой попытки:</p><p>«Инструментальные ценности» желательны строго при условии их ожидаемых последствий. «Я хочу ввести сестре пенициллин» не потому, что накачанная пенициллином сестра — это само по себе благо, а в ожидании того, что пенициллин вылечит её от плотоядной пневмонии. Если бы вместо этого вы ожидали, что инъекция пенициллина растопит вашу сестру в лужицу, как Злую Ведьму Запада, вы бы столь же яростно боролись за то, чтобы не допустить введения пенициллина.</p><p>«Терминальные ценности» желательны безотносительно к другим последствиям: фраза «Я хочу спасти жизнь своей сестре» никак не связана с вашими ожиданиями того, введут ли ей после этого пенициллин.</p><p>Эта первая попытка страдает от очевидных изъянов. Если бы спасение жизни моей сестры привело к тому, что Землю поглотила бы черная дыра, я бы пошел поплакал в сторонке, но вводить пенициллин не стал бы. Значит ли это, что спасение жизни сестры не было «терминальной» или «самоценной» ценностью только потому, что теоретически оно зависит от последствий? Неужели я <emphasis>только</emphasis> потому пытаюсь спасти её жизнь, что верю, будто черная дыра после этого не поглотит Землю? Здравый смысл подсказывает, что дело вовсе не в этом.</p><p>Так что забудьте об английском. Мы можем составить математическое описание системы принятия решений, в которой терминальные и инструментальные ценности представляют собой разные и несовместимые типы данных — как целые числа и числа с плавающей запятой в языке программирования без автоматического приведения типов.</p><p>Идеальную байесовскую систему принятия решений можно построить всего из четырех элементов:</p><p>Outcomes : тип Outcome[]</p><p>список возможных исходов</p><p>{сестра выживает, сестра умирает}</p><p>Actions : тип Action[]</p><p>список возможных действий</p><p>{ввести пенициллин, не вводить пенициллин}</p><p>Utility_function : тип Outcome -&gt; Utility</p><p>функция полезности, которая сопоставляет каждому исходу его полезность</p><p>(полезность может быть представлена в виде вещественного числа от минус до плюс бесконечности)</p><p>{сестра выживает → 1, сестра умирает → 0}</p><p>Conditional_probability_function :</p><empty-line/>
<p>тип Action -&gt; (Outcome -&gt; Probability)</p><p>функция условной вероятности, которая сопоставляет каждому действию распределение вероятностей по исходам</p><p>(вероятность может быть представлена в виде вещественного числа от 0 до 1)</p><p>{ввести пенициллин → (сестра выживает → 0.9, сестра умирает → 0.1), не вводить пенициллин → (сестра выживает → 0.3, сестра умирает → 0.7)}</p><p>Если вы не умеете читать систему типов напрямую, не волнуйтесь, я всегда буду переводить это на обычный язык. Программистам же описание в виде отдельных инструкций помогает сформировать в уме четкие, разграниченные объекты.</p><p>А сама система принятия решений?</p><p>Expected_Utility : Action A -&gt;</p><empty-line/>
<p>(Sum O in Outcomes: Utility(O) * Probability(O|A))</p><p>«Ожидаемая полезность» действия равна сумме по всем исходам полезности этого исхода, умноженной на его условную вероятность при условии данного действия.</p><p>{EU(ввести пенициллин) = 0.9, EU(не вводить пенициллин) = 0.3}</p><p>Choose :</p><empty-line/>
<p>-&gt; (Argmax A in Actions: Expected_Utility(A))</p><p>Выбрать действие с максимальной «ожидаемой полезностью».</p><p>{return: ввести пенициллин}</p><p>Для каждого действия рассчитайте условную вероятность всех последствий, которые могут за ним последовать, затем сложите полезности этих последствий, умноженные на их условную вероятность. После этого выберите наилучшее действие.</p><p>Это математически простая схема системы принятия решений. Но для реального мира такой способ вычисления решений неэффективен.</p><p>Что если, к примеру, для выполнения плана вам нужна <emphasis>последовательность</emphasis> действий? Формализм может легко это отразить, если принять каждое Действие за целую последовательность. Но это порождает экспоненциально огромное пространство — подобно пространству всех возможных предложений, которые можно набрать из 100 букв. Простой пример: если одним из возможных действий на первом шаге будет «прострелить себе ногу», человек при планировании сразу поймет, что в целом это плохая идея, и исключит <emphasis>все</emphasis> последовательности, начинающиеся с этого действия. Но в нашей модели мы сгладили эту структуру, сделав её плоской. У нас нет последовательностей шагов, есть только плоские «действия».</p><p>Так что да, здесь есть <emphasis>несколько мелких сложностей.</emphasis> Очевидно, что это так, иначе мы бы просто взяли и построили настоящий ИИ на этой основе. В этом смысле всё обстоит точно так же, как и с самой байесовской теорией вероятностей.</p><p>Но это один из тех случаев, когда рассмотреть абсурдно простую версию перед добавлением всяких заумных сложностей — <emphasis>поразительно хорошая идея</emphasis>.</p><p>Представьте философа, который утверждает: «Все мы в конечном счёте эгоисты; нас заботит только наше собственное состояние ума. Мать, утверждающая, что заботится о благополучии сына, на самом деле просто хочет <emphasis>верить</emphasis>, что у её сына всё хорошо — именно эта вера делает её счастливой. Она помогает ему ради собственного счастья, а не ради его». Вы говорите: «Ну, предположим, мать жертвует жизнью, чтобы вытолкнуть сына из-под колёс несущегося грузовика. Это не сделает её счастливой — только мёртвой». Философ на несколько мгновений заминается, а затем отвечает: «Но она всё равно сделала это потому, что <emphasis>ценила</emphasis> этот выбор выше других — из-за <emphasis>ощущения значимости</emphasis>, которое она придавала этому решению».</p><p>И тогда вы говорите:</p><p>ОШИБКА ТИПА: Не найден конструктор для Ожидаемая_Полезность -&gt; Полезность.</p><p>Позвольте мне объяснить этот ответ.</p><p>Даже наш простой формализм демонстрирует чёткое различие между <emphasis>ожидаемой полезностью</emphasis>, которой обладают <emphasis>действия</emphasis>, и <emphasis>полезностью</emphasis>, которой обладают <emphasis>исходы</emphasis>. Конечно, и полезности, и ожидаемые полезности можно отобразить на вещественные числа. Но это всё равно что заметить, что скорость ветра и температуру можно отобразить на вещественные числа. Это не делает их одним и тем же.</p><p>Философ начинает с утверждения, что все ваши Полезности должны определяться на Исходах, состоящих из вашего состояния ума. Если бы это было так, ваш разум работал бы <emphasis>как двигатель, направляющий будущее</emphasis> в те области, где вы счастливы. Состояния будущего различались бы только вашим состоянием ума; вам было бы совершенно всё равно, какое из двух вариантов будущего выбрать, если у вас в них одинаковое состояние ума.</p><p>И в таком случае вы, действительно, вряд ли пожертвовали бы собственной жизнью ради спасения кого-то другого.</p><p>Когда мы возражаем, что люди иногда <emphasis>всё-таки</emphasis> жертвуют своими жизнями, ответ философа смещается к обсуждению Ожидаемых Полезностей на Действиях: «Чувство <emphasis>важности</emphasis>, которое она связывала с этим <emphasis>решением</emphasis>». Это резкий скачок, который <emphasis>должен</emphasis> заставить нас в негодовании вскочить со стула. Попытка преобразовать Ожидаемую_Полезность в Полезность вызвала бы явную ошибку в нашем языке программирования. Но в обычном языке всё это звучит одинаково.</p><p>Решения нашей простой системы принятия решений — это варианты с максимальной Ожидаемой_Полезностью, но это абсолютно ничего не говорит о том, <emphasis>куда она направляет будущее.</emphasis> Это ничего не говорит о полезностях, которые приписывает тот, кто принимает решение, или о том, какие исходы в реальном мире, скорее всего, наступят в результате. Это ничего не говорит о функции разума как двигателя.</p><p>Физическая причина физического действия — это когнитивное состояние (в случае нашего идеального субъекта принятия решений — Ожидаемая_Полезность), и эта ожидаемая полезность вычисляется путём оценки функции полезности на воображаемых последствиях. Чтобы спасти жизнь своего сына, вы должны вообразить событие спасения его жизни, но это воображение — не само событие. Это <emphasis>цитата</emphasis> — как разница между словом «снег» и снегом. Но это не значит, что то, что находится <emphasis>внутри кавычек</emphasis>, само по себе должно быть когнитивным состоянием. Если вы выбираете действие, которое ведёт к будущему, представляемому вами как «мой сын жив», то вы сработали как двигатель, направляющий будущее в область, где ваш сын жив. А не как двигатель, направляющий будущее в область, где <emphasis>вы представляете себе предложение</emphasis> «мой сын жив». Чтобы направить будущее <emphasis>туда</emphasis>, ваша функция полезности должна была бы возвращать высокую полезность при получении на вход «„мой сын жив“» — цитаты в цитате, вашего воображения о собственном воображении. Из рецепта получается плохой пирог, если его раскрошить и замесить в тесто.</p><p>И именно поэтому полезно сначала рассмотреть простые системы принятия решений. Подмешайте в систему достаточно сложностей, и некогда чёткие различия станет труднее разглядеть.</p><p>Теперь давайте взглянем на некоторые сложности. Очевидно, что функция Полезности (отображающая Исходы на Полезности) призвана формализовать то, что я ранее называл «терминальными ценностями» — ценностями, не зависящими от их последствий. А как быть в случае, когда спасение жизни вашей сестры ведёт к гибели Земли в чёрной дыре? В нашем формализме мы сгладили эту возможность. Исходы не ведут к другим Исходам, только Действия ведут к Исходам. Выздоровление вашей сестры от пневмонии, <emphasis>за которым следует</emphasis> поглощение Земли чёрной дырой, было бы сглажено в один-единственный «возможный исход».</p><p>И куда же делись «инструментальные ценности» в этом простом формализме? На самом деле они полностью исчезли! Видите ли, в этом формализме действия ведут напрямую к исходам, без каких-либо промежуточных событий. Здесь нет понятия о том, что можно бросить камень, который полетит по воздуху, собьёт яблоко с ветки, и то упадёт на землю. Бросок камня — это Действие, и оно ведёт прямиком к Исходу «яблоко лежит на земле» — в соответствии с функцией условной вероятности, которая превращает Действие непосредственно в Распределение вероятностей на Исходах.</p><p>Для того чтобы <emphasis>действительно вычислить</emphasis> функцию условной вероятности, а также для того чтобы отдельно рассматривать полезность пневмонии у сестры и поглощения Земли чёрной дырой, нам пришлось бы представить сетевую структуру причинности — то, как одни события ведут к другим.</p><p>И тогда инструментальные ценности начали бы возвращаться. Если бы причинно-следственная сеть была достаточно регулярной, вы могли бы обнаружить состояние B, которое, как правило, ведёт к C, независимо от того, как именно вы достигли B. Тогда, если бы вы по какой-то причине захотели достичь C, вы могли бы эффективно планировать, сначала найдя такое B, которое ведёт к C, а затем такое A, которое ведёт к B. Это и было бы феноменом «инструментальной ценности» — B обладало бы «инструментальной ценностью», потому что вело к C. Само состояние C могло бы быть терминальной ценностью — членом функции полезности общего исхода. Или же C могло бы быть просто инструментальной ценностью, узлом, который не оценивается функцией полезности напрямую.</p><p>Инструментальная ценность в этом формализме — исключительно подспорье для эффективного вычисления планов. От неё можно и нужно отказываться везде, где подобной регулярности не существует.</p><p>Предположим, например, что существует некое конкретное значение B, которое не ведёт к C. Выбрали бы вы такое A, которое ведёт к этому B? Или ладно, оставим абстрактную философию: если бы вы хотели поехать в супермаркет за шоколадом, и хотели поехать туда на машине, и вам нужно было бы попасть внутрь машины, стали бы вы открывать её, срывая дверь паровым экскаватором? (Нет.) Инструментальная ценность — это «дырявая абстракция», как говорим мы, программисты; иногда приходится отбрасывать кэшированное значение и вычислять фактическую ожидаемую полезность. Быть <emphasis>эффективным</emphasis>, не будучи при этом <emphasis>самоубийцей</emphasis>, — значит в том числе замечать, когда удобные короткие пути перестают работать. Хотя этот формализм и порождает инструментальные ценности, он делает это лишь там, где существует необходимая регулярность, и строго в качестве удобного упрощения вычислений.</p><p>Но если усложнить формализм до того, как вы поймёте его простую версию, то можно начать думать, будто инструментальные ценности живут какой-то своей странной жизнью, даже в нормативном смысле. Будто, раз заявив, что B обычно хорошо, потому что ведёт к C, вы тем самым обязуетесь всегда стремиться к B, даже в отсутствие C. Люди совершают подобные ошибки в абстрактной философии, хотя в реальной жизни никогда бы не стали вскрывать дверь своей машины паровым экскаватором. Вы можете начать думать, будто невозможно создать консеквенциалиста, максимизирующего исключительно совокупную приспособленность, поскольку он умрёт с голоду, если вы не включите в него явную терминальную ценность «потребление пищи». Люди совершают эту ошибку, хотя сами никогда не стояли бы целыми днями у дверей машины, открывая их из страха остаться снаружи из-за отсутствия терминальной ценности для открывания автомобильных дверей.</p><p>Инструментальные ценности живут в (сетевой структуре) функции условной вероятности. Это делает инструментальную ценность строго зависимой от фактических убеждений при заданной фиксированной функции полезности. Если я считаю, что пенициллин вызывает пневмонию, а отсутствие пенициллина её лечит, то воспринимаемая мной инструментальная ценность пенициллина упадёт с высокой до низкой. Измените фактические убеждения — измените функцию условной вероятности, связывающую действия с ожидаемыми последствиями, — и инструментальные ценности изменятся соответственно.</p><p>В моральных спорах некоторые разногласия касаются инструментальных последствий, а некоторые — терминальных ценностей. Если ваш оппонент в дискуссии говорит, что запрет на оружие приведёт к снижению уровня преступности, а вы утверждаете, что запрет приведёт к росту преступности, то вы согласны в отношении вышестоящей инструментальной ценности (преступность — это плохо), но расходитесь во мнениях о том, какие промежуточные события ведут к каким последствиям. Но я не думаю, что спор о женском обрезании — это действительно спор о фактах, касающийся того, как наилучшим образом достичь общей ценности справедливого отношения к женщинам или стремления сделать их счастливыми.</p><p>Это важное различие часто <emphasis>сливают в унитаз</emphasis> в пылу яростных споров. Люди с расхождениями во взглядах на факты, но с общими ценностями, решают, что их оппоненты — непременно социопаты. Как будто ваши заклятые враги — сторонники или противники контроля над оружием — <emphasis>действительно хотят убивать людей</emphasis>, что с точки зрения реалистичной психологии крайне маловероятно.</p><p>Боюсь, человеческий мозг не поддерживает строгую типизацию для различий между терминальными и инструментальными моральными убеждениями. Убеждения «Мы должны запретить оружие» и «Мы должны спасать жизни» не <emphasis>ощущаются по-разному</emphasis> как моральные убеждения — не так, как зрение отличается по ощущениям от слуха. Несмотря на все остальные способы, которыми человеческая система целей усложняет всё вокруг, именно <emphasis>это одно различие</emphasis> ей удаётся превратить в мешанину из вещей с условной ценностью.</p><p>Чтобы вычленить терминальные ценности, нам приходится исследовать эту мешанину ценных вещей, пытаясь понять, какие из них заимствуют свою ценность из другого источника. Это трудная задача! Если вы говорите, что хотите запретить оружие ради снижения преступности, может потребоваться некоторое время, чтобы осознать, что «снижение преступности» — это не терминальная ценность, а вышестоящая инструментальная ценность, связанная с терминальными ценностями человеческих жизней и человеческого счастья. А у сторонника прав на оружие могут быть связи с вышестоящей инструментальной ценностью «снижения преступности» плюс связь с ценностью «свободы», которая для него может быть как терминальной ценностью, так и ещё одной инструментальной ценностью...</p><p>Мы не можем распечатать всю нашу сеть ценностей, выведенных из других ценностей. Мы, вероятно, даже не храним всю историю того, как эти ценности там появились. Рассматривая правильные моральные дилеммы вида «сделали бы вы X, если бы Y», мы часто можем понять, откуда взялись наши ценности. Но даже этот проект полон подводных камней: обманчивых дилемм и изобилующих пробелами философских аргументов. Мы не знаем, каковы наши собственные ценности или откуда они взялись, и не можем выяснить этого иначе, как затеяв чреватые ошибками раскопки в области когнитивной археологии. Простое сознательное разграничение «терминальной ценности» и «инструментальной ценности», отслеживание того, что это значит, и правильное использование этого различия — тяжёлая работа. И только изучая простой формализм, мы можем увидеть, насколько легко это должно быть в принципе.</p><p>И это ещё не говоря обо всех прочих сложностях человеческой системы вознаграждения — использовании механизмов подкрепления в целом, и о том, что есть шоколад приятно, и предвкушать поедание шоколада приятно, но это разные виды удовольствия...</p><p>Но я не слишком жалуюсь на этот беспорядок.</p><p>Не знать собственных ценностей, возможно, не всегда весело, но по крайней мере не скучно.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/l4/terminal_values_and_instrumental_values/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>149. Дырявые обобщения. Хорошо ли есть яблоки? Обычно да, но некоторые яблоки гнилые. У людей десять пальцев? У большинства из нас — да, но множество людей потеряли палец и тем не менее остаются «людьми».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если только вы не спуститесь на уровень описания гораздо ниже любого макроскопического объекта — ниже обществ, ниже людей, ниже пальцев, ниже сухожилий и костей, ниже клеток, вплоть до частиц и полей, где законы действительно универсальны, — практически каждое обобщение, которое вы используете в реальном мире, будет дырявым.</p><p>(Хотя из этого правила, конечно, могут быть исключения...)</p><p>В основном с дырявыми обобщениями справляются так: ну, с ними просто приходится как-то справляться. Если магазин печенья почти всегда закрывается в 22:00, за исключением Дня благодарения, когда он закрывается в 18:00, а сегодня как раз Национальный день геноцида коренных американцев, вам лучше прийти до 18:00, иначе вы останетесь без печенья.</p><p>Нашей способности оперировать дырявыми обобщениями противостоит <emphasis>потребность в определенности</emphasis> — то, насколько сильно мы хотим раз и навсегда заявить, что у людей десять пальцев, и как сильно мы раздражаемся, когда приходится мириться с сохраняющейся неопределенностью. Повышение ставок может усилить потребность в определенности, что подавляет толерантность к сложности именно тогда, когда толерантность к сложности нужна больше всего.</p><p>Жизнь была бы сложной, даже если бы то, чего мы хотим, было простым (а это не так). Дырявость дырявых обобщений о том, «что делать дальше», просачивалась бы из дырявой структуры реального мира. Или, говоря иначе:</p><p>Инструментальные ценности часто не имеют описания, которое было бы одновременно компактным и локальным.</p><p>Представьте, что перед вами ящик с миллионом долларов. Ящик заперт не на обычный кодовый замок, а с помощью дюжины клавиш, управляющих механизмом, который может его открыть. Если вы знаете, как устроен механизм, вы можете вычислить, какие последовательности нажатий клавиш откроют ящик. Существует более одной последовательности клавиш, которая может заставить механизм открыть ящик. Но если вы введете достаточно неверную последовательность, механизм сожжет деньги. И если вы <emphasis>не знаете</emphasis> об устройстве механизма, то для вас не существует простых правил вроде «Нажатие любой клавиши трижды открывает ящик» или «Нажатие пяти разных клавиш без повторений сжигает деньги».</p><p>Существует <emphasis>компактное нелокальное</emphasis> описание того, какие клавиши нужно нажимать: вам нужно нажимать их так, чтобы они открыли ящик. Вы можете написать компактную компьютерную программу, которая вычисляет, какие последовательности клавиш хороши, плохи или нейтральны, но эта программа должна будет описывать сам механизм, а не только клавиши.</p><p>Точно так же существует <emphasis>локальное некомпактное</emphasis> описание того, какие клавиши нажимать: гигантская таблица соответствия результатов для каждой возможной последовательности. Это очень большая компьютерная программа, но в ней не упоминается ничего, кроме клавиш.</p><p>Но невозможно описать, какие последовательности клавиш хороши, плохи или нейтральны, так, чтобы это описание было одновременно <emphasis>простым</emphasis> и сформулированным <emphasis>исключительно в терминах самих клавиш.</emphasis></p><p>Все может быть еще хуже, если существуют соблазнительные локальные обобщения, которые оказываются <emphasis>дырявыми</emphasis>. Нажатие <emphasis>большинства</emphasis> клавиш трижды подряд откроет ящик, но есть одна конкретная клавиша, которая сжигает деньги при первом же нажатии. Вы можете подумать, что нашли идеальное обобщение — локально описываемый класс последовательностей, который <emphasis>всегда</emphasis> открывает ящик, — в то время как вы просто не смогли представить себе все возможные пути работы механизма или не учли все побочные эффекты.</p><p>Механизм представляет собой сложность реального мира. Открытость ящика (что хорошо) и сжигатель (что плохо) представляют собой тысячи осколков желаний, из которых складываются наши терминальные ценности. Клавиши представляют собой действия, правила поведения и стратегии, доступные нам.</p><p>Если учесть, сколькими разными способами мы оцениваем результаты и насколько сложны пути, которыми мы к ним идем, поразительно, что вообще существует такая вещь, как полезные этические <emphasis>советы</emphasis>. (Самый странный из всех этих советов, <emphasis>но тем не менее полезный</emphasis>, гласит: «цель не оправдывает средства».)</p><p>Но и наоборот: сложность действий ничего не говорит о сложности целей. Часто можно встретить людей, которые мудро улыбаются и говорят: «Ну, мораль сложна, знаете ли, женское обрезание правильно в одной культуре и неправильно в другой, да и пытать людей — не всегда плохо. Как сильна в вас потребность в определенности, если вы думаете, что существуют простые правила».</p><p>Можно безоговорочно и прямо заявить, что убийство <emphasis>кого бы то ни было</emphasis> несет в себе огромную долю отрицательной терминальной полезности. Да, даже Гитлера. Это не значит, что вы не должны стрелять в Гитлера. Это значит, что чистая инструментальная полезность выстрела в Гитлера несет в себе огромную долю отрицательной полезности от его смерти и колоссально превосходящую ее долю положительной полезности от спасения всех тех жизней, которые будут сохранены в результате.</p><p>Многие совершают ошибку типов, о которой я предупреждал в главе «Терминальные ценности и инструментальные ценности», и думают, что если чистая ожидаемая полезность последствий смерти Гитлера признается положительной, то и непосредственная локальная терминальная полезность тоже должна быть положительной, а значит, моральный принцип «Смерть — это всегда плохо» сам по себе является дырявым обобщением. Но это двойной счет, только для полезностей, а не для вероятностей; вы создаете резонанс между ожидаемой полезностью и полезностью вместо одностороннего потока от полезности к ожидаемой полезности.</p><p>Или, возможно, это просто стремление к одностороннему спору о мерах: у наилучшей меры не должно быть <emphasis>никаких</emphasis> недостатков.</p><p>В моей моральной философии <emphasis>локальная</emphasis> отрицательная полезность смерти Гитлера стабильна, независимо от того, что происходит с внешними последствиями и, следовательно, с <emphasis>ожидаемой</emphasis> полезностью.</p><p>Конечно, вы можете построить моральный аргумент о том, что наказывать злых людей — это <emphasis>само по себе</emphasis> хорошо, вплоть до смертной казни для достаточно злых людей. Но этот аргумент нельзя обосновать, указывая на то, что <emphasis>последствием</emphasis> выстрела в целящегося из оружия человека может стать спасение других жизней. Это апелляция к ценности жизни, а не к ценности смерти. Если ожидаемые полезности дырявы и сложны, это не значит, что сами полезности тоже должны быть дырявыми и сложными. Возможно, так оно и есть! Но это был бы уже отдельный аргумент.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lc/leaky_generalizations/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>150. Скрытая сложность желаний.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Желаю жить в местах по моему выбору, в физически здоровой, неповрежденной и внешне нормальной версии моего нынешнего тела, сохраняющей мое текущее ментальное состояние; тела, которое будет исцеляться от любых повреждений со скоростью на три сигмы выше средней с учетом доступных мне медицинских технологий, и которое будет защищено от любых болезней, травм или недугов, вызывающих инвалидность, боль или ухудшение работы любых органов чувств, органов или телесных функций на срок более десяти дней подряд или пятнадцати дней в течение любого года...</p><p>—<a l:href="https://web.archive.org/web/20111217210507/http%3a//homeonthestrange.com/phpBB2/viewtopic.php?t%3d95">Проект «Открытый код желаний», Желание бессмертия 1.1</a></p><empty-line/>
<p>Существует три типа джиннов: джинны, которым можно безопасно сказать: «Я желаю, чтобы ты сделал то, что мне следовало бы пожелать»; джинны, для которых <emphasis>ни одно</emphasis> желание не безопасно; и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/l8/conjuring_an_evolution_to_serve_you/">джинны, которые не обладают большой силой или умом</a>.</p><p>Представьте, что ваша пожилая мать оказалась в ловушке в горящем здании, а вы, так уж вышло, прикованы к инвалидному креслу и не можете броситься туда сами. Вы могли бы закричать: «Вытащите мою маму из этого здания!», но вас некому услышать.</p><p>К счастью, у вас в кармане лежит Насос исходов. Это удобное устройство сжимает поток времени, переливая вероятность в одни исходы и откачивая ее из других.</p><p>Насос исходов не обладает разумом. Внутри него находится крошечная машина времени, которая сбрасывает время назад, <emphasis>если только</emphasis> не наступает заданный исход. Например, если бы вы подключили датчики Насоса исходов к монетке и задали условие, что машина времени должна совершать сброс до тех пор, пока монетка не выпадет орлом, а затем подбросили ее, <emphasis>вы</emphasis> увидели бы, как выпал орел. (Физики говорят, что любое будущее, в котором происходит «сброс», противоречиво и поэтому вообще изначально не случается — так что на самом деле вы не убиваете никакие версии самого себя.)</p><p>Какое бы утверждение вы ни ухитрились ввести в Насос исходов, оно <emphasis>каким-то образом происходит</emphasis>, хотя и без нарушения законов физики. Если попытаться ввести утверждение, вероятность которого <emphasis>слишком</emphasis> мала, машина времени испытает внезапную механическую поломку еще до того, как этот исход вообще произойдет.</p><p>Перенаправлять потоки вероятностей можно и более количественным образом — с помощью «функции будущего», масштабирующей вероятность временного сброса для различных исходов. Если вероятность временного сброса составляет 99%, когда монета выпадает орлом, и 1%, когда выпадает решка, шансы изменятся с 1:1 на 99:1 в пользу решки. Если бы у вас была загадочная машина, выдающая деньги, и вы хотели бы максимизировать сумму выдачи, вы бы использовали вероятности сброса, которые уменьшаются по мере увеличения суммы денег. Например, выдача 10 долларов могла бы иметь вероятность сброса 99,999999%, а выдача 100 долларов — 99,99999%. Таким образом, вы можете получить исход, значение которого стремится к максимуму в функции будущего, даже если не знаете наилучшего достижимого максимума.</p><p>И вот вы в отчаянии выхватываете Насос исходов из кармана — ваша мать все еще заперта в горящем здании, помните? — и пытаетесь описать свою цель: <emphasis>вытащить мать из здания!</emphasis></p><p>Пользовательский интерфейс не принимает ввод на естественном языке. Насос исходов ведь не разумен, помните? Зато у него есть 3D-сканеры ближайшего окружения и встроенные утилиты для сопоставления образов. Так что вы подносите к сканеру фотографию лица и плеч вашей матери, сопоставляете изображение, используете непрерывность объекта, чтобы выделить все тело матери целиком (а не только ее голову и плечи), и задаете <emphasis>функцию будущего</emphasis> через расстояние от матери до центра здания. Чем дальше она от центра здания, тем меньше вероятность сброса машины времени.</p><p>«Вытащи мою мать из здания!» — кричите вы на удачу и нажимаете Enter.</p><p>На миг кажется, что ничего не происходит. Вы оглядываетесь по сторонам в ожидании пожарной машины или спасателей — или хотя бы просто какого-нибудь сильного и быстрого прохожего, который вынесет вашу мать из здания...</p><p><emphasis>БУМ!</emphasis> С громоподобным ревом взрывается газовая магистраль под зданием. Конструкция рушится словно при замедленной съемке, и вы успеваете заметить, как изувеченное тело вашей матери взмывает высоко в воздух и на огромной скорости уносится все дальше от прежнего центра здания.</p><p>На корпусе Насоса исходов есть Кнопка сожаления для чрезвычайных ситуаций. Во всех функциях будущего нажатию этой кнопки автоматически присваивается огромное отрицательное значение — вероятность временного сброса становится близкой к 1. Таким образом, крайне маловероятно, что Насос исходов сделает нечто, способное расстроить пользователя настолько, чтобы тот нажал Кнопку сожаления. Вы не помните, чтобы хоть раз нажимали ее. Но не успели вы даже потянуться к Кнопке сожаления (да и какой в ней толк теперь?), как с неба падает пылающая деревянная балка и расплющивает вас.</p><p>Что было не совсем тем, чего вы хотели, но оценивается очень высоко в заданной функции будущего...</p><p>Насос исходов — это джинн второго класса. <emphasis>Ни одно</emphasis> желание не безопасно.</p><p>Если бы кто-то попросил вас спасти его бедную пожилую мать из горящего здания, вы могли бы помочь или притвориться, что не слышите. Но вам бы даже в голову не <emphasis>пришло</emphasis> взорвать здание. Просьба «вытащить мать из здания» <emphasis>звучит</emphasis> как гораздо более безопасное желание, чем на самом деле, потому что вы даже не <emphasis>рассматриваете</emphasis> планы, которым сами присваиваете крайние отрицательные значения.</p><p>Вспомните еще раз Трагедию группового селекционизма: некоторые ранние биологи утверждали, что групповой отбор на малую численность субпопуляции приведет к индивидуальной сдержанности в размножении; однако реальное применение группового отбора в лаборатории привело к каннибализму, особенно в отношении неполовозрелых самок. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">Задним числом очевидно</a>, что при сильном отборе на малую численность субпопуляций каннибалы будут размножаться успешнее тех особей, кто добровольно отказывается от продолжения рода. Но поедание маленьких девочек — настолько <emphasis>неэстетичное</emphasis> решение, что Уинн-Эдвардс, Элли, Бреретон и другие сторонники группового отбора о нем попросту не подумали. Они видели лишь те решения, которые приняли бы сами.</p><p>Предположим, вы попытаетесь исправить функцию будущего, указав, что Насос исходов не должен взрывать здание: исходы, при которых материалы здания распределяются по слишком большому объёму, будут иметь вероятность временного сброса ~1.</p><p>В итоге ваша мать выпадает из окна второго этажа и ломает себе шею. Насос исходов выбрал другой путь во времени, который всё равно привёл к тому, что ваша мать оказалась снаружи здания, но это по-прежнему было не то, чего вы хотели, и это по-прежнему не было тем решением, которое пришло бы в голову спасателю-человеку.</p><p>Если бы только проект «Открытый код желаний» разработал Желание Вытащить Мать Из Горящего Здания:</p><p>Я желаю переместить мою мать (определяемую как женщина, которая разделяет половину моих генов и родила меня) за пределы здания, находящегося в данный момент ближе всего ко мне и охваченного огнем; но не путём взрыва здания; и не путём обрушения стен, чтобы у здания больше не было границ; и не путём ожидания, пока здание догорит, чтобы спасатель вынес её тело . . .</p><p>Все эти частные случаи, кажущееся бесконечным количество необходимых исправлений, должны напомнить вам притчу об Искусственном сложении — программировании экспертных систем сложения путём явного добавления всё новых утверждений вроде «пятнадцать плюс пятнадцать равно тридцать, но пятнадцать плюс шестнадцать вместо этого равно тридцать один».</p><p>Как <emphasis>вы</emphasis> исключаете исход, при котором здание взрывается и выбрасывает вашу мать в небо? Вы смотрите вперёд и предвидите, что ваша мать погибнет, а вам этого не хочется, поэтому вы пытаетесь запретить событие, которое к этому ведёт.</p><p>В вашем мозгу нет жёстко зашитого конкретного, заранее записанного утверждения: «Взорвать горящее здание, где находится моя мать, — плохая идея». И тем не менее вы пытаетесь записать именно это конкретное утверждение в функцию будущего Насоса исходов. В результате желание разрастается, превращаясь в гигантскую таблицу поиска, которая фиксирует вашу оценку каждого возможного пути во времени.</p><p>У вас не получилось попросить о том, чего вы действительно хотели. Вы <emphasis>хотели</emphasis>, чтобы ваша мать продолжала жить, но <emphasis>пожелали</emphasis>, чтобы она оказалась дальше от центра здания.</p><p>Вот только это не всё, чего вы хотели. Если вашу мать спасут из здания, но она получит ужасные ожоги, этот исход займёт в вашей иерархии предпочтений более низкое место, чем исход, при котором её спасут целой и невредимой. Значит, вы цените не только жизнь вашей матери, но и её здоровье.</p><p>И вы цените не только её физическое здоровье, но и душевное состояние. Спасение таким способом, который травмирует её психику — например, если гигантский фиолетовый монстр с рёвом возникнет из ниоткуда и схватит её — уступает появлению пожарного, который выведет её безопасным путём. (Да, мы должны придерживаться физики, но, возможно, при достаточно мощном Насосе исходов в округе по чистому совпадению именно в этот момент объявятся инопланетяне.) Впрочем, вы наверняка предпочли бы спасение монстром тому, чтобы она сгорела заживо.</p><p>А как насчёт кротовой норы, которая спонтанно откроется и перенесёт её на необитаемый остров? Это лучше, чем её смерть, но хуже, чем если бы она была жива, здорова, невредима, не травмирована и находилась в постоянном контакте с вами и другими членами своего круга общения.</p><p>Нормально ли спасти жизнь матери ценой жизни семейной собаки, если та побежала звать пожарного, но попала под машину? Очевидно, да, но <emphasis>при прочих равных</emphasis> было бы лучше избежать гибели собаки. Вы бы не захотели обменять другую человеческую жизнь на её жизнь, но как насчёт жизни осуждённого убийцы? Имеет ли значение, если убийца погибнет, пытаясь спасти её по доброте душевной? А два убийцы? Если бы ценой жизни вашей матери стало уничтожение всех существующих копий — включая воспоминания — <emphasis>Малой фуги соль минор</emphasis> Баха, стоило бы оно того? А если бы она была неизлечимо больна и всё равно умерла через полтора года?</p><p>Если ногу вашей матери раздавит горящая балка, стоит ли вытаскивать всё остальное? А если раздавит голову, оставив тело? А если раздавит тело, оставив только голову? А если снаружи ждёт команда крионистов, готовая заморозить её голову? Является ли замороженная голова человеком? Является ли человеком Терри Шиаво? Сколько «стоит» шимпанзе?</p><p>Ваш мозг не устроен бесконечно сложно; существует лишь конечная колмогоровская сложность (или длина сообщения), достаточная для описания всех суждений, которые вы могли бы вынести. Но то, что эта сложность конечна, не делает её малой. Мы ценим многое, и нет, эти ценности <emphasis>не</emphasis> сводятся к одной лишь ценности счастья или ценности репродуктивного успеха.</p><p>Не существует безопасного желания меньшего размера, чем вся человеческая мораль целиком. Во Времени слишком много возможных путей. Вы не можете представить себе все дороги, ведущие к цели, которую вы ставите перед джинном. «Максимизацию расстояния между вашей матерью и центром здания» можно выполнить ещё более эффективно — взорвав ядерное оружие. Или, при более высоком уровне могущества джинна, выбросив её тело за пределы Солнечной системы. Или, при более высоком уровне интеллекта джинна, сделав нечто такое, о чём ни вы, ни я даже не подумали бы — точно так же, как шимпанзе не подумал бы о подрыве ядерного оружия. Вы не можете визуализировать все пути во времени, так же как не можете запрограммировать шахматный компьютер, жёстко прописав ход для каждой возможной позиции на доске.</p><p>А реальная жизнь гораздо сложнее шахмат. Вы не можете заранее предсказать, какие из ваших ценностей понадобятся, чтобы оценить путь во времени, который выберет джинн. Особенно если вы желаете чего-то более долгосрочного или масштабного, чем спасение матери из горящего здания.</p><p>Боюсь, проект «Открытый код желаний» бесполезен — разве что в качестве иллюстрации того, как <emphasis>не</emphasis> следует думать о проблемах с джиннами. Единственный безопасный джинн — это джинн, разделяющий все ваши критерии оценки, и на этом этапе вы можете просто сказать: «Я желаю, чтобы ты сделал то, что мне следовало бы пожелать». Что просто запускает функцию <emphasis>«должен»</emphasis> джинна.</p><p>Собственно говоря, не должно быть необходимости говорить <emphasis>что-либо.</emphasis> Чтобы быть безопасным исполнителем желаний, джинн должен разделять те же ценности, которые побудили вас вообще загадать это желание. В противном случае джинн может выбрать не тот путь во времени, который ведёт к намеченной вами цели, или же не сумеет исключить ужасные побочные эффекты, из-за которых вы изначально даже не стали бы рассматривать подобный план. Желания — это протекающие обобщения, выведенные из огромной, но конечной структуры вашей морали целиком; только включив эту структуру полностью, можно перекрыть все протечки.</p><p>С безопасным джинном загадывать желания излишне. Просто запустите джинна.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ld/the_hidden_complexity_of_wishes/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>151. Антропоморфный оптимизм.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Главная ошибка антропоморфизма состоит в ожидании, что нечто можно предсказать с помощью «чёрного ящика» вашего собственного мозга, в то время как его причинная структура настолько отличается от структуры человеческого мозга, что у вас нет никаких оснований на это рассчитывать.</p><p>Ранние (до 1966 года) биологи, описанные в эссе «Трагедия группового отбора», полагали, что хищники будут добровольно ограничивать свое размножение, дабы избежать перенаселения среды обитания и истощения популяции жертв. Позднее, когда Майкл Дж. Уэйд действительно воссоздал в лаборатории практически невозможные условия для группового отбора, взрослые особи приспособились пожирать собственные яйца и личинки, особенно личинки самок.<sup>1</sup></p><p>Почему же сторонники группового отбора могли <emphasis>не</emphasis> подумать о такой возможности?</p><p>Представьте, что вы член племени и знаете, что в ближайшем будущем ваше племя столкнется с нехваткой ресурсов. В качестве решения вы могли бы предложить, чтобы ни одна пара не заводила больше одного ребенка — после первого ребенка пара начинает использовать контрацепцию. Сказать же: «Давайте каждый из нас заведет как можно больше детей, а потом мы будем выслеживать и пожирать детей друг друга, особенно девочек», вам бы даже не <emphasis>пришло в голову в качестве возможного варианта</emphasis>.</p><p>Представьте себе упорядочение решений по степени предпочтительности относительно ваших целей. Вы хотите найти решение, находящееся как можно выше в этом списке предпочтений. Как его найти? Разумеется, с помощью мозга! Думайте о своем мозге как о <emphasis>генераторе высокоранговых решений</emphasis> — поисковом процессе, который выдает решения, занимающие высокие места в вашей врожденной шкале предпочтений.</p><p>Пространство решений для любых реальных задач обычно весьма обширно, и именно поэтому вам необходим <emphasis>эффективный</emphasis> мозг, который даже не <emphasis>утруждает себя формулированием</emphasis> подавляющего большинства низкоранговых решений.</p><p>Если ваше племя сталкивается с нехваткой ресурсов, вы могли бы попробовать повсюду прыгать на одной ноге или откусить себе пальцы на ногах. Эти «решения», очевидно, не сработали бы и повлекли бы за собой огромные издержки, в чем легко убедиться при ближайшем рассмотрении, — но на самом деле ваш мозг слишком эффективен, чтобы тратить время на обдумывание столь никудышных вариантов; он попросту не генерирует их с самого начала. Ваш мозг в поиске высокоранговых решений устремляется прямиком к таким областям пространства решений, как: «Все члены племени собираются вместе и соглашаются заводить не более одного ребенка на пару, пока дефицит ресурсов не закончится».</p><p>Столь <emphasis>низкоранговое</emphasis> решение, как «Всем заводить как можно больше детей, а затем пожирать девочек», не <emphasis>было бы сгенерировано в процессе вашего поиска</emphasis>.</p><p>Но ранжирование варианта как «низкого» или «высокого» не является его неотъемлемым свойством. Это свойство процесса оптимизации, который осуществляет выбор. И разные процессы оптимизации будут вести поиск в разном порядке.</p><p>Что касается <emphasis>эволюции</emphasis>, то размножение особей по максимуму с последующим пожиранием чужих дочерей для неё — решение проще простого; в то время как добровольное ограничение размножения ради блага группы — абсолютный абсурд. Или, выражаясь менее антропоморфно, первый набор аллелей быстро вытеснит второй в популяции. (И у естественного отбора здесь нет очевидного порядка поиска — эти две альтернативы кажутся примерно одинаково простыми с точки зрения мутаций.)</p><p>Предположим, кто-то из биологов сказал бы: «Если у популяции хищников есть лишь ограниченные ресурсы, эволюция заставит их добровольно сдерживать размножение — именно так поступил бы <emphasis>я</emphasis>, если бы <emphasis>я</emphasis> руководил созданием хищников». Это был бы чистейший антропоморфизм, цепочка рассуждений обнажена и выставлена напоказ: <emphasis>я</emphasis> поступил бы так, следовательно, я делаю вывод, что и <emphasis>эволюция</emphasis> поступит так же.</p><p>В моей сфере деятельности порой сталкиваешься с этой ошибкой в чистом виде. Но предположим, вы говорите такому собеседнику: «ИИ не обязательно будет работать так же, как вы». Предположим, вы говорите этому гипотетическому биологу: «Эволюция работает не так, как вы». Что же он скажет в ответ? Я могу назвать вам ответ, который вы точно <emphasis>не</emphasis> услышите: «Боже мой! Я этого не осознавал! Один из шагов моего логического вывода был неверным; я отброшу это заключение и начну все сначала».</p><p>Нет, <emphasis>вместо этого</emphasis> вы услышите объяснение, почему любой ИИ обязан рассуждать точно так же, как и говорящий. Или причину, по которой естественный отбор, руководствуясь совершенно иными критериями оптимизации и используя совершенно иные методы оптимизации, должен сделать <emphasis>то же самое</emphasis>, что пришло бы в голову человеку как хорошая идея.</p><p>Отсюда и замысловатая идея, будто групповой отбор благоприятствует группам хищников, в которых особи добровольно отказываются от возможности размножаться.</p><p>Сторонники группового отбора в своих прогнозах заблуждались точно так же сильно, как и те, кто совершал эту ошибку напрямую. Их конечные выводы были такими же, как если бы они прямо исходили из предпосылки, будто эволюция мыслит в точности как они. Но они стерли то, что было написано <emphasis>над</emphasis> итоговой строкой их аргументации, <emphasis>не</emphasis> стирая саму итоговую строку, и вписали новые рационализации. Теперь ошибочные рассуждения замаскированы, а <emphasis>очевидно</emphasis> дефектный шаг в цепочке выводов скрыт — хотя сам вывод остался абсолютно тем же и, следовательно, в реальном мире оказался столь же неверным.</p><p>Но зачем какому-либо ученому поступать подобным образом? В конце концов, полученные данные оказались не в пользу сторонников группового отбора, и они были посрамлены.</p><p>Как я уже отмечал в эссе «Ложные критерии оптимизации», у нас, людей, похоже, развился эволюционный инстинкт доказывать, будто <emphasis>наша</emphasis> излюбленная стратегия вытекает практически из <emphasis>любого</emphasis> критерия оптимизации. Политика была неотъемлемой частью среды обитания наших предков; мы происходим от тех, кто наиболее убедительно доказывал, что интересы <emphasis>племени</emphasis> — а не просто их собственные — требуют казни ненавистного соперника Углака. И мы уж точно не потомки Углака, который не сумел доказать, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sn/interpersonal_morality/">моральный кодекс его племени</a> — а не просто его очевидная корысть — требует сохранить ему жизнь.</p><p>И поскольку мы способны рассуждать более убедительно, когда искренне во что-то верим, у нас выработался инстинкт искренне верить, будто цели других людей и моральный кодекс нашего племени действительно предполагают, что им следует поступать <emphasis>по-нашему</emphasis> ради <emphasis>их</emphasis> блага.</p><p>И вот сторонники группового отбора, воображая эту прекрасную картину хищников, ограничивающих свое размножение, инстинктивно находили рациональные объяснения тому, почему естественный отбор должен делать все <emphasis>так, как хочется им</emphasis>, даже с точки зрения собственных целей этого отбора. Лисы будут более приспособленными, если ограничат свое размножение! Нет, правда! Они даже оставят больше потомства, чем другие лисы, которые себя не ограничивают! Честное слово!</p><p>Проблема попыток убедить естественный отбор поступать по-вашему заключается в том, что в эволюции попросту нет ничего, на что могли бы подействовать ваши доводы. Эволюция работает совсем не так, как вы, — у нее нет вообще ничего, что могло бы выслушать или <emphasis>принять близко к сердцу</emphasis> ваши кропотливые объяснения того, почему ей следует поступать по-вашему. Человеческие аргументы даже <emphasis>несопоставимы</emphasis> с внутренней структурой естественного отбора как процесса оптимизации — они не используются для продвижения аллелей подобно тому, как они играли бы причинную роль в человеческой политике.</p><p>И в итоге, вместо того чтобы <emphasis>действительно</emphasis> убедить естественный отбор действовать по их указке, сторонники группового отбора просто оказались посрамлены, когда на деле все вышло иначе.</p><p>Здесь кроется весьма прозрачный подтекст, касающийся Недружественного ИИ.</p><p>Но этот вывод можно обобщить: в этом и заключается проблема оптимистичных рассуждений <emphasis>в целом.</emphasis> Что такое оптимизм? Это ранжирование возможных вариантов по вашей шкале предпочтений, выбор исхода, стоящего на ней высоко, который в итоге каким-то образом и становится вашим прогнозом. То, какие хитроумные обоснования рождались по пути, вероятно, далеко не так важно, как хотелось бы верить; взгляните на историю рассуждений: перед нами типичный «оптимизм на входе, оптимизм на выходе». Но Природа — или любой другой обсуждаемый процесс — вовсе не выбирает <emphasis>на самом деле, на причинном уровне,</emphasis> между исходами, ранжируя их по вашей шкале предпочтений и отбирая наилучшие. В результате мозг не синхронизируется со средой, а прогноз не совпадает с реальностью.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/st/anthropomorphic_optimism/">*</a></p><p>1. Уэйд, «Групповой отбор в лабораторных популяциях Tribolium».</p></section>
<section>
<title><p>152. Утраченные цели.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>То ли в детском саду, то ли в первом классе меня впервые попросили помолиться, дав транслитерацию молитвы на иврите. Я спросил, что означают эти слова. Мне ответили, что пока я молюсь на иврите, знать значение слов не обязательно — молитва всё равно сработает.</p><p>Это стало началом моего разрыва с иудаизмом.</p><p>Пока вы это читаете, какой-нибудь студент сидит в университетской аудитории и прилежно учит материал, который никогда не собирается использовать и который сам по себе ему совершенно не интересен. Он хочет высокооплачиваемую работу, а для неё нужна бумажка, а для бумажки нужна степень магистра, а для степени магистра нужен бакалавриат, а университет, выдающий диплом бакалавра, требует для выпуска прослушать курс по схемам вязания двенадцатого века. Поэтому они прилежно учатся, собираясь забыть всё в ту же секунду, когда сдадут финальный экзамен, но всё равно серьёзно трудятся, потому что <emphasis>хотят</emphasis> получить эту бумажку.</p><p>Возможно, <emphasis>вы</emphasis> понимали, что всё это безумие, но держу пари, всё равно так делали. У вас ведь не было выбора? Недавнее <a l:href="http://www.sfgate.com/bayarea/article/Science-courses-nearly-extinct-in-elementary-3236187.php">исследование</a> здесь, в Районе залива, показало, что 80% учителей начальных классов (с подготовительного по пятый) тратят на естественные науки меньше часа в неделю, а 16% заявили, что вообще не уделяют им времени. Почему? Насколько я понимаю, непосредственная причина — закон «Ни одного отстающего ребенка» (No Child Left Behind) и аналогичные законодательные акты. Практически всё учебное время теперь уходит на подготовку к тестам, установленным на уровне штата или федерации. Мне помнится (хотя источник я найти не могу), что в одной школе только <emphasis>сдача</emphasis> обязательных тестов занимала 40% учебного времени.</p><p>Старая советская бюрократия славилась тем, что видимость для неё была важнее реальности. Одна обувная фабрика перевыполнила план, нашив кучу крошечных детских ботинок. <a l:href="http://migs.concordia.ca/memoirs/kron/chpt_8.html">Другая</a> обувная фабрика отчиталась о раскроенной, но не сшитой коже как о «готовой обуви». Вышестоящие чиновники не горели желанием копать слишком глубоко, ведь им тоже хотелось отчитаться о перевыполнении плана. Всё это невероятно помогло товарищам, у которых отмерзали ноги.</p><p>Сейчас в <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/09/false-findings-.html">нескольких источниках</a> высказывается предположение, что <a l:href="http://www.plosmedicine.org/perlserv/?request%3dget-document%26%3bdoi%3d10.1371/journal.pmed.0020124%26%3bct%3d1">действительно <emphasis>большинство</emphasis></a> опубликованных результатов медицинских исследований, несмотря на «статистическую значимость при p &lt; 0,05», не соответствуют действительности. Но пока p &lt; 0,05 остается порогом для публикации, с какой стати кому-то придерживаться более строгих стандартов, если это требует более крупных грантов для увеличения экспериментальных групп и снижает вероятность публикации? Ведь все знают, что <emphasis>весь смысл науки</emphasis> — в публикации пачек статей, точно так же как <emphasis>весь смысл университета</emphasis> — в печати определенных кусков пергамента, а <emphasis>весь смысл школы</emphasis> — в сдаче обязательных тестов, гарантирующих годовой бюджет. Не вы устанавливаете правила игры, и если вы попытаетесь играть по другим правилам, то просто проиграете.</p><p>(Хотя по какой-то причине физические журналы требуют порога p &lt; 0,0001. Будто они видят какую-то иную цель своего существования, помимо публикации статей по физике.)</p><p>В супермаркете есть шоколад; добраться до супермаркета можно на машине, а поездка на машине требует, чтобы вы находились внутри, что означает необходимость открыть дверь машины, для чего нужны ключи. Если окажется, что в супермаркете нет шоколада, вы не станете стоять и то открывать, то захлопывать дверь машины просто потому, что дверь всё ещё нужно открыть. Я редко замечаю, чтобы люди теряли из виду смысл планов, которые разработали сами.</p><p>Другое дело, когда стимулы должны проходить через крупные организации — или, что ещё хуже, множество различных организаций и групп интересов, часть из которых государственные. В таких случаях можно наблюдать поведение, которое сочли бы абсолютным безумием, исходи оно от одного человека. Кому-то платят каждый раз, когда он открывает дверь машины, потому что это поддается измерению; и этому человеку плевать, заплатят ли водителю за прибытие в супермаркет, не говоря уже о том, купит ли покупатель шоколад и будет ли счастлив или голоден тот, кто должен его съесть.</p><p>С байесовской точки зрения подцели — это эпифеномены функций условной вероятности. Ожидаемой полезности не существует без самой полезности. Насколько глупо думать, будто инструментальная ценность может зажить собственной <emphasis>математической</emphasis> жизнью, оставив терминальную ценность далеко позади? С позиций теории принятия решений такое поведение никак нельзя назвать разумным.</p><p>Но посмотрите на закон «Ни одного отстающего ребенка». Политики хотят показать, будто они что-то делают с проблемами в образовании; политикам нужно выглядеть занятыми в глазах избирателей прямо <emphasis>в этом</emphasis> году, а не через пятнадцать лет, когда дети пойдут искать работу. Политики — не потребители образования. Бюрократы должны демонстрировать прогресс, а значит, их интересует только тот прогресс, который можно измерить в этом году. Не они в итоге останутся без элементарных научных знаний. Издатели, заказывающие учебники, и комитеты, закупающие их, не сидят в классах, изнывая от смертной скуки.</p><p>Настоящие потребители знаний — дети, которые не могут платить, не могут голосовать, не могут заседать в комитетах. Их родители заботятся о них, но сами на уроках не сидят; они могут призывать политиков к ответу лишь по внешней картинке того, насколько те «суровы в вопросах образования». Сами политики слишком заняты перевыборами, чтобы изучать все данные; им приходится полагаться на внешнюю видимость того, что бюрократы заняты делом и заказывают исследования — это может и не помочь ни одному ребенку, зато позволяет политикам выглядеть заботливыми. Бюрократы сами не собираются пользоваться учебниками, поэтому им плевать, насколько те отвратительны для чтения, лишь бы процесс их закупки выглядел пристойно с виду. У издателей учебников нет причин намеренно выпускать <emphasis>плохие</emphasis> книги, но они знают, что комитет по закупкам будет сравнивать учебники по количеству охваченных тем, а комитет по закупкам для четвертого класса никак не координирует свои действия с комитетом для третьего класса, поэтому они впихивают в один учебник как можно больше тем. Учителя не пройдут и четверти учебника до конца года, а в следующем году учитель другого класса начнет все сначала. Учителя могут жаловаться, но не они принимают решения, да и на кону в конечном счете не их будущее, что накладывает жесткие ограничения на то, сколько усилий они готовы тратить на неоплачиваемый альтруизм...</p><p>Удивительно, если посмотреть на это с такой стороны — учтя всю потерянную информацию и упущенные стимулы, — что от первоначальной цели, получения знаний, вообще хоть что-то остается. Хотя многие образовательные системы сейчас, похоже, находятся в процессе скатывания к состоянию, которое ненамного лучше полного нуля.</p><p>Хотите увидеть, как эта проблема решится <emphasis>по-настоящему</emphasis>? Заставьте политиков ходить в школу.</p><p>Один человеческий разум способен отслеживать вероятностное ожидание полезности, пока оно протекает через условные шансы дюжины промежуточных событий — включая нелокальные зависимости, то есть случаи, когда ожидаемая полезность открытия двери автомобиля зависит от того, есть ли в супермаркете шоколад. Но организации могут вознаграждать сегодня только то, что измеримо сегодня, что можно прямо сегодня вписать в юридический контракт, а это означает измерение промежуточных событий, а не их отдаленных последствий. Эти промежуточные показатели, в свою очередь, представляют собой дырявые обобщения — зачастую <emphasis>очень</emphasis> дырявые. Бюрократы — ненадежные джинны, поскольку они не разделяют ценностей того, кто загадывает желание.</p><p>Миямото Мусаси говорил:<sup>1</sup></p><p>Когда берешь в руки меч, главное — это твое намерение зарубить врага, какими бы ни были средства. Всякий раз, когда ты парируешь, отбиваешь, уклоняешься, бьешь или касаешься меча противника, ты должен зарубить врага тем же самым движением. Крайне важно достичь этого. Если ты думаешь только о том, чтобы отбить, уклониться, ударить или коснуться противника, ты не сможешь по-настоящему зарубить его. Прежде всего ты должен думать о том, чтобы довести свое движение до конца и зарубить его. Вы должны тщательно исследовать это.</p><p>(Жаль, что <emphasis>я</emphasis> не живу в эпоху, когда мог бы просто сказать своим читателям, что они должны тщательно исследовать вопрос, не нанося им этим оскорбления.)</p><p>Почему отдельный человек может потерять из виду свою цель в бою на мечах? Если его учил драться кто-то другой, если он не породил <emphasis>все</emphasis> это искусство внутри самого себя, он может не понимать причин, по которым в один момент нужно парировать, а в другой — уклоняться; он может не осознавать, когда из правил бывают исключения, и не замечать моментов, когда привычный метод не позволит разрубить соперника.</p><p>Суть искусства эпистемической рациональности состоит в том, чтобы понимать, как каждое правило тем же самым движением прорубает путь к истине. Соответствующая суть прагматической рациональности (теории решений, в отличие от теории вероятностей) — всегда видеть, как любое ожидание полезности прорубает путь к самой полезности. Вы должны тщательно исследовать это.</p><p>К. Дж. Черри сказала:<sup>2</sup></p><p>У твоего меча нет клинка. Есть только твое намерение. Когда оно сбивается с пути, у тебя нет оружия.</p><p>Я видел многих людей, сбивавшихся с пути, когда они загадывали желания джинну воображаемого ИИ, выдумывая одно за другим желания, казавшиеся им хорошими, порой снабжая их кучей заплаток, а порой обходясь и вовсе без этой видимости осторожности. И они не переходят на метауровень. Они не смотрят инстинктивно на саму цель — этот инстинкт в возрасте пяти лет и направил меня по пути к атеизму. Они не спрашивают себя, как рефлекторно спрашиваю я: «Почему <emphasis>я</emphasis> считаю это желание хорошей идеей? Рассудит ли джинн так же?» Они не <emphasis>видят</emphasis> источника собственного суждения, незримо стоящего за ним в качестве его генератора. Они упускают мяч из виду; они знают, что мяч отскочил, но у них нет инстинктивного желания оглянуться и посмотреть, откуда он отскочил, — то есть увидеть критерий, породивший их суждения.</p><p>Точно так же люди автоматически не замечают, как якобы эгоистичные люди приводят альтруистические аргументы в пользу эгоизма, а якобы альтруистичные — эгоистичные аргументы в пользу альтруизма.</p><p>Люди прекрасно справляются с отслеживанием целей при поездке в супермаркет — если всё это <emphasis>целиком</emphasis> происходит у них в голове, без участия джиннов, бюрократии или философии. Беда в том, что реальная цивилизация устроена неизмеримо сложнее. Десятки организаций и десятки лет вклиниваются между ребенком, страдающим за школьной партой, и новоиспеченным выпускником вуза, который не слишком хорошо справляется со своей работой. (Но заметит ли интервьюер или менеджер, если выпускник умеет искусно создавать видимость занятости?) С каждым новым звеном, встающим между действием и его последствием, у намерения появляется еще одна возможность сбиться с пути. С каждым промежуточным звеном теряется информация, теряется стимул. И большинство людей это беспокоит гораздо меньше, чем меня — иначе почему все мои одноклассники соглашались читать молитвы, не понимая их смысла? Они не чувствовали того же инстинктивного стремления смотреть на сам генератор.</p><p>Могут ли люди научиться не упускать мяч из виду? Не давать своему намерению сбиться с пути? Никогда не уклоняться, не наносить ударов и не касаться противника, не зная высшей цели, которую они достигнут тем же движением? Люди <emphasis>действительно</emphasis> часто хотят делать свою работу, при прочих равных. Может ли существовать разумная корпорация? Или даже разумная цивилизация? Это лишь далекая мечта, но именно к этому я вел во всех этих эссе о потоке намерений (он же ожидаемая полезность, она же инструментальная ценность) без утраты цели (она же полезность, она же терминальная ценность). Могут ли люди научиться чувствовать поток родительских и дочерних целей? Понимать как сознательно, так и подспудно разницу между ожидаемой полезностью и полезностью?</p><p>Заботят ли вас угрозы вашей цивилизации? Худшая метаугроза для сложной цивилизации — это её собственная сложность, ибо это усложнение ведёт к утрате многих целей.</p><p>Оглядываясь назад, я вижу, что более всего остального моей жизнью двигало исключительно сильное отвращение к утраченным целям. Надеюсь, его можно превратить в приобретаемый навык.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/le/lost_purposes/">*</a></p><p>1. Миямото Мусаси, <emphasis>«Книга пяти колец»</emphasis> (New Line Publishing, 2003).</p><p>2. Кэролайн Дж. Черри, <emphasis>«Паладин»</emphasis> (Baen, 2002).</p></section>
<section>
<title><p>Часть N. Человеческое руководство по словам.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>153. Притча о кинжале. (По мотивам Рэймонда Смаллиана.1). Жил-был однажды придворный шут, который баловался логикой. Шут преподнес королю две шкатулки. На первой шкатулке было написано: «Либо в этой шкатулке сидит злая лягушка, либо в шкатулке с ложной надписью, но не в обеих сразу». На второй шкатулке было написано:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«Либо в этой шкатулке лежит золото, а в шкатулке с ложной надписью сидит злая лягушка, либо в этой шкатулке сидит злая лягушка, а в шкатулке с истинной надписью лежит золото».</p><p>И шут сказал королю: «В одной шкатулке сидит злая лягушка, в другой — золото; и одна, и только одна из надписей истинна».</p><p>Король открыл не ту шкатулку и был истерзан злой лягушкой.</p><p>— Видите ли, — сказал шут, — давайте предположим, что первая надпись истинна. Тогда предположим, что в первой шкатулке лежит золото. В таком случае во второй шкатулке должна быть злая лягушка, в то время как в шкатулке с истинной надписью лежало бы золото, что сделало бы и второе утверждение истинным. Теперь предположим, что первая надпись ложна, а в первой шкатулке лежит золото. Тогда вторая надпись была бы...</p><p>Король приказал бросить шута в темницу.</p><p>День спустя закованного в цепи шута привели к королю и показали ему две шкатулки.</p><p>— В одной шкатулке лежит ключ, — сказал король, — чтобы расковать тебя; если найдешь его — ты свободен. Но во второй шкатулке лежит кинжал для твоего сердца, если ты ошибешься.</p><p>На первой шкатулке было написано:</p><p>Либо обе надписи истинны, либо обе ложны.</p><p>На второй шкатулке было написано:</p><p>В этой шкатулке лежит ключ.</p><p>Шут рассуждал так: «Предположим, что первая надпись истинна. Тогда вторая надпись тоже должна быть истинной. Теперь предположим, что первая надпись ложна. Тогда вторая надпись снова должна быть истинной. Следовательно, во второй шкатулке должен лежать ключ как в случае, если первая надпись истинна, так и в случае, если она ложна. Таким образом, логически во второй шкатулке должен быть ключ».</p><p>Шут открыл вторую шкатулку и нашел там кинжал.</p><p>— Как?! — в ужасе закричал шут, когда его поволокли прочь. — Это логически невозможно!</p><p>— Это вполне возможно, — ответил король. — Я просто сделал эти надписи на двух шкатулках, а затем положил кинжал во вторую.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ne/the_parable_of_the_dagger/">*</a></p><p>1. Рэймонд М. Смаллиан, <emphasis>Как же называется эта книга? Загадка Дракулы и другие логические головоломки</emphasis> (Penguin Books, 1990).</p></section>
<section>
<title><p>154. Притча о болиголове. Все люди смертны. Сократ — человек. Следовательно, Сократ смертен. — Стандартный средневековый силлогизм. Сократ поднес чашу с болиголовом к губам... — Как думаешь, — спросил один из зевак, — неужели даже болиголов не сможет убить столь мудрого и добродетельного человека?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>— Нет, — ответил другой из стоявших рядом, студент-философ; — все люди смертны, а Сократ — человек; и если смертный выпьет болиголов, он непременно умрет.</p><p>— Ну, — сказал зевака, — а что, если окажется, что Сократ <emphasis>не</emphasis> смертен?</p><p>— Глупости, — резковато ответил студент. — Все люди смертны <emphasis>по определению</emphasis>; это часть того, что мы подразумеваем под словом «человек». Все люди смертны, Сократ — человек, следовательно, Сократ смертен. Это не просто догадка, это <emphasis>логическая достоверность.</emphasis></p><p>— Пожалуй, это так... — сказал зевака. — О, смотри, пока мы тут разговаривали, Сократ уже выпил болиголов.</p><p>— Да, теперь он должен с минуты на минуту упасть, — сказал студент.</p><p><emphasis>И они ждали, и ждали, и ждали...</emphasis></p><p>— Похоже, Сократ не смертен, — сказал зевака.</p><p>— Значит, Сократ — не человек, — ответил студент. — Все люди смертны, Сократ не смертен, следовательно, Сократ — не человек. И это не просто догадка, это <emphasis>логическая достоверность.</emphasis></p><p>Фундаментальная проблема аргументов в пользу того, что вещи истинны «по определению», заключается в том, что <a l:href="http://machall.com/view.php?date%3d2003-04-21">вы не можете заставить реальность измениться, просто выбрав другое определение</a>.</p><p>Рассуждать можно было бы, пожалуй, так: «Все наблюдаемые мною существа, которые носят одежду, говорят на каком-либо языке и пользуются инструментами, также обладали и другими общими свойствами, например, дышали воздухом и перекачивали красную кровь. Последние тридцать „людей“, принадлежащих к этой группе, которые, по моим наблюдениям, выпили болиголов, вскоре упали и перестали шевелиться. Сократ носит тогу, бегло говорит на древнегреческом и выпил болиголов из чаши. Поэтому я предсказываю, что Сократ упадет в ближайшие пять минут».</p><p>Но это было бы всего лишь <emphasis>догадкой.</emphasis> Это не было бы, знаете ли, абсолютно и навечно достоверным. Греческие философы — как и большинство философов донаучной эпохи — весьма любили достоверность.</p><p>К счастью, у греческих философов есть сокрушительный ответ на ваши сомнения. Вы неправильно поняли смысл фразы «Все люди смертны», говорят они. Это не просто <emphasis>наблюдение.</emphasis> Это часть <emphasis>определения</emphasis> слова «человек». Смертность — это одно из нескольких свойств, каждое из которых по отдельности необходимо, а все вместе достаточны для определения принадлежности к классу «человек». Утверждение «Все люди смертны» — логически корректная истина, абсолютно неоспоримая. И если Сократ — человек, он <emphasis>должен</emphasis> быть смертным: это логический вывод, достоверный настолько, насколько это вообще возможно.</p><p>Но тогда мы никогда не сможем наверняка знать, что Сократ — «человек», пока не увидим, что Сократ действительно смертен. Бесполезно наблюдать, что Сократ бегло говорит по-гречески, или что у него красная кровь, или даже что у него человеческая ДНК. Ни одна из этих характеристик не <emphasis>логически эквивалентна</emphasis> смертности. Вам нужно <emphasis>увидеть его смерть</emphasis>, прежде чем вы сможете сделать вывод, что он был человеком.</p><p>(И даже тогда это не будет абсолютно достоверно. Что, если Сократ восстанет из могилы на следующую ночь после того, как вы увидите его смерть? Или, если быть более реалистичным, что, если Сократ записался на крионику? Если смертность определяется как конечная продолжительность жизни, то вы никогда не сможете по-настоящему <emphasis>знать</emphasis>, был ли кто-то человеком, пока не понаблюдаете за ним до скончания веков — просто чтобы убедиться, что он не вернется. Или вы можете <emphasis>подумать</emphasis>, будто видели, как Сократ упал, но это могла быть иллюзия, проецируемая на вашу сетчатку сканером. А может, вам все это вообще померещилось...)</p><p>Проблема силлогизмов в том, что они <emphasis>всегда</emphasis> логически корректны. Утверждение «Все люди смертны; Сократ — человек; следовательно, Сократ смертен» — если рассматривать его как логический силлогизм — логически корректно в нашей собственной вселенной. Оно также логически корректно в соседних ветвях Эверетта, в которых из-за немного иначе эволюционировавшей биохимии болиголов является вкусным лакомством, а не ядом. И оно логически корректно даже во вселенных, где Сократ никогда не существовал, или, если уж на то пошло, где никогда не существовало людей.</p><p>Байесовское определение свидетельства в пользу гипотезы — это свидетельство, которое мы с большей вероятностью увидим, если гипотеза верна, чем если она ложна. Наблюдение того, что силлогизм логически корректен, никогда не может служить свидетельством в пользу какого-либо эмпирического утверждения, поскольку силлогизм будет логически корректен независимо от того, истинно это утверждение или ложно.</p><p>Силлогизмы логически корректны во всех возможных мирах, и поэтому наблюдение за их корректностью никогда ничего не говорит нам о том, в <emphasis>каком</emphasis> из возможных миров мы действительно живем.</p><p>Это не значит, что логика бесполезна, — просто она может сказать нам лишь то, что мы <emphasis>в некотором смысле</emphasis> уже знаем. Но мы не всегда верим в то, что знаем. Является ли число 29 384 209 простым? В силу того, как я определяю свою десятичную систему и аксиомы арифметики, я уже предопределил свой ответ на этот вопрос, но я еще не знаю, каков мой ответ, и мне нужно применить логику, чтобы это выяснить.</p><p>Точно так же, если я сформулирую ненадежное эмпирическое обобщение «Люди уязвимы для болиголова» и ненадежную эмпирическую догадку «Сократ — человек», логика может подсказать мне, что мои предыдущие догадки предсказывают, что Сократ окажется уязвим для болиголова.</p><p>Было высказано предположение, что логическое рассуждение можно рассматривать как разрешение нашей неопределенности относительно невозможных возможных миров — устранение вероятностной массы в логически невозможных мирах, о логической невозможности которых мы не знали. В этом смысле логический аргумент можно трактовать как наблюдение.</p><p>Но когда речь идет об эмпирическом предсказании вроде «Сократ упадет и перестанет дышать» или «Сократ сделает пятьдесят прыжков на месте, а в следующем году выступит на Олимпийских играх», это вопрос возможных миров, а не невозможных возможных миров.</p><p>Логика может подсказать нам, какие гипотезы соответствуют тем или иным наблюдениям, и она может сказать, что эти гипотезы предсказывают на будущее — она позволяет применить прошлые наблюдения и прежние догадки к новой проблеме. Но логика никогда прямо не заявляет: «Сократ <emphasis>точно</emphasis> перестанет дышать прямо сейчас». Логика никогда не диктует ответы на эмпирические вопросы; она никогда не дает окончательного ответа на вопросы о реальном мире, исход которых — даже при самом богатом воображении — мог бы оказаться любым.</p><p>Просто помните Литанию против логики:</p><p>Логика остается верной, куда бы ты ни пошел,</p><p>Поэтому логика никогда не скажет тебе, где ты живешь.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nf/the_parable_of_hemlock/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>155. Слова как скрытые выводы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что я нахожу бочку, закрытую сверху, но с отверстием, достаточно большим для руки. Я просовываю туда руку и нащупываю маленький изогнутый предмет. Вытаскиваю его, и он оказывается синим — синеватым яйцом. Затем я снова опускаю руку и нащупываю что-то твердое и плоское, с гранями — достав это, я вижу красный куб. Я достаю 11 яиц и 8 кубов, и каждое яйцо оказывается синим, а каждый куб — красным.</p><p>Теперь я снова лезу внутрь и нащупываю еще один объект яйцевидной формы. Прежде чем вытащить его и посмотреть, мне нужно угадать: как он будет выглядеть?</p><p>Полученные свидетельства не доказывают, что каждое яйцо в бочке синее, а каждый куб красный. Свидетельства даже не особо убедительно на это указывают: 19 объектов — это небольшая выборка. Тем не менее я предположу, что этот яйцевидный объект синий, или, в качестве запасного варианта, красный. Если я предположу любой другой цвет, вариантов окажется столько же, сколько различимых глазом оттенков — да и вообще, кто сказал, что яйцо должно быть одноцветным? Возможно, на нем нарисована лошадь.</p><p>Так что я говорю «синее» с обязательным налетом смирения. Ведь я умудренный опытом рационалист и отслеживаю свои допущения и зависимости — я строю догадки, но осознаю, что это лишь догадки... верно?</p><p>Но когда из теней на меня прыгает крупный желтый полосатый объект кошачьего вида, я думаю: «Ой! Тигр!» А не: «Хм... объекты, обладающие свойствами крупного размера, желтизны, полосатости и кошачьего вида, ранее часто обладали свойствами "голодный" и "опасный", и, следовательно, хотя это и не является логически необходимым, эмпирически обоснованной догадкой может быть то, что <emphasis>аааауууугхххх</emphasis> ХРУСТЬ ХРУСТЬ ГЛОТ».</p><p>Человеческий мозг по какой-то странной причине, похоже, приспособился делать такие выводы быстро, автоматически и без явного отслеживания своих допущений.</p><p>И если я назову яйцевидные объекты «блэггами» (от синих яиц), а красные кубы — «рубами», то, когда я снова нащупаю объект яйцевидной формы, я, скорее всего, подумаю: <emphasis>«О, это блэгг»,</emphasis> вместо того чтобы размышлять над всей этой проблемой индукции.</p><p>Распространено заблуждение, будто слово можно определять как угодно.</p><p>Это было бы правдой, <emphasis>если бы</emphasis> мозг относился к словам как к чисто логическим конструктам, аристотелевским классам, из которых невозможно извлечь больше информации, чем в них заложено.</p><p>И всё же мозг продолжает заниматься категоризацией, одобряем мы это сознательно или нет. «Все люди смертны; Сократ — человек; следовательно, Сократ смертен» — так говорили древнегреческие философы. Что ж, если смертность входит в ваше логическое определение «человека», вы не можете логически классифицировать Сократа как человека, пока не убедитесь в его смертности. Но — и в этом вся проблема — Аристотель прекрасно знал, что Сократ — человек. Мозг Аристотеля поместил Сократа в категорию «человек» столь же эффективно, как ваш собственный мозг классифицирует тигров, яблоки и всё остальное в вашем окружении: быстро, молча и без вашего сознательного одобрения.</p><p>Аристотель установил правила, согласно которым никто не мог сделать вывод, что Сократ — «человек», до тех пор, пока тот не умрет. Тем не менее Аристотель и его ученики продолжали делать выводы о том, что живые люди — это люди, и следовательно, они смертны; они видели отличительные признаки вроде человеческих лиц и тел, и их мозг совершал скачок к предполагаемым свойствам вроде смертности.</p><p>Непонимание работы собственного разума, к счастью, <emphasis>не</emphasis> мешает разуму выполнять свою работу. Иначе аристотелики умерли бы с голоду, будучи неспособны сделать вывод о съедобности предмета только потому, что внешне и на ощупь он напоминает банан.</p><p>Так что аристотелики продолжали классифицировать окружающие объекты на основе неполной информации, как люди делали всегда. Те, кто изучал аристотелевскую логику, продолжали думать точно так же, но у них сформировалось ошибочное представление о том, <emphasis>что именно</emphasis> они делают.</p><p>Если бы вы спросили аристотелевского философа, смертна ли бакалейщица Кэрол, он ответил бы «да». Если бы вы спросили его, откуда он это знает, он ответил бы: «Все люди смертны; Кэрол — человек; следовательно, Кэрол смертна». Спроси вы его, догадка это или уверенность, он ответил бы, что это уверенность (по крайней мере, если бы вы спросили об этом до шестнадцатого века). Спроси вы его, откуда известно, что люди смертны, он ответил бы, что это установлено определением.</p><p>Аристотелики оставались теми же людьми, они сохранили свою изначальную природу, но приобрели неверные убеждения касательно собственного функционирования. Они смотрели в зеркало самосознания и видели нечто несхожее с их истинным «я»: они отражались искаженно.</p><p>Ваш мозг не относится к словам как к логическим определениям без эмпирических последствий, и вам тоже не следует этого делать. Само создание слова может заставить ваш разум выделить для него категорию и тем самым запустить неосознанные выводы о сходстве. Или заблокировать их; если я создам <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mg/the_twoparty_swindle/">два ярлыка</a>, я могу заставить ваш разум выделить две категории. Заметили, как я сказал «вы» и «ваш мозг», будто это разные вещи?</p><p>Ошибки в представлениях о том, что происходит у вас в голове, не меняют того, что там находится на самом деле, — иначе Аристотель умер бы, как только пришел к выводу, что мозг служит органом для охлаждения крови. Философские ошибки обычно не мешают мгновенным перцептивным выводам.</p><p>Но философские ошибки могут серьезно испортить процессы осознанного мышления, к которым мы прибегаем, пытаясь исправить наши первые впечатления. Если вы верите, что можете «определять слово как угодно», не понимая, что ваш мозг продолжает категоризировать объекты без вашего сознательного контроля, то вы не станете прилагать усилий, чтобы подбирать определения с умом.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ng/words_as_hidden_inferences/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>156. Экстенсионалы и интенсионалы. «Что такое красный?». «Красный — это цвет». «Что такое цвет?». «Цвет — это свойство вещи».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Но что такое вещь? И что такое свойство? Вскоре оба понятия теряются в лабиринте слов, определяемых через другие слова. Эту проблему Стивен Харнад однажды <a l:href="http://users.ecs.soton.ac.uk/harnad/Papers/Harnad/harnad90.sgproblem.html">описал</a> как попытку выучить китайский язык по китайско-китайскому словарю.</p><p>С другой стороны, если бы вы спросили меня: «Что такое красный?», я мог бы показать на знак «Стоп», затем на чью-то красную рубашку, на красный сигнал светофора, на кровь из случайного пореза, на красную визитку, а потом открыть цветовой круг на компьютере и навести курсор на красную область. Этого, скорее всего, было бы достаточно, хотя, если вы понимаете значение слова «нет», истинные буквоеды настояли бы на том, чтобы я показал на небо и сказал: «Нет».</p><p>Кажется, я позаимствовал этот пример у С. И. Хаякавы — хотя точно не уверен, поскольку слышал его давным-давно, в смутных очертаниях моего детства. (Когда мне было двенадцать, мой отец случайно удалил все файлы на моем компьютере. Я ничего не помню о том, что было до этого.)</p><p>Но именно так, насколько я помню, я впервые узнал о разнице между интенсиональным и экстенсиональным определениями. Дать «интенсиональное определение» — значит определить слово или фразу через другие слова, как это делается в словаре. Дать «экстенсиональное определение» — значит указать на примеры, как это делают взрослые, когда учат детей. Предыдущее предложение дает интенсиональное определение «экстенсионального определения», что делает его экстенсиональным примером «интенсионального определения».</p><p>В голливудском представлении о рациональности и в массовой культуре вообще «рационалистов» часто изображают как людей, одержимых словами и парящих в бесконечном вербальном пространстве, оторванном от реальности.</p><p>Однако настоящие традиционные рационалисты всегда настаивали на сохранении тесной связи с опытом:</p><p>«Если вы заглянете в учебник химии в поисках определения лития, вам могут сказать, что это элемент, атомный вес которого очень близок к 7. Но если автор обладает более логичным умом, он скажет вам, что если среди стекловидных, полупрозрачных, серых или белых, очень твердых, хрупких и нерастворимых минералов вы будете искать тот, который окрашивает несветящееся пламя в малиновый цвет, и если этот минерал растереть с известью или витеритовым крысиным ядом, а затем сплавить, его можно частично растворить в соляной кислоте; и если этот раствор выпарить, а остаток обработать серной кислотой и надлежащим образом очистить, его можно обычными методами превратить в хлорид, который, будучи получен в твердом состоянии, расплавлен и подвергнут электролизу с помощью полудюжины мощных гальванических элементов, выделит каплю розовато-серебристого металла, плавающего на поверхности бензина; и вещество этой капли и будет образцом лития».</p><p>— Чарльз Сандерс Пирс<sup>1</sup></p><p>Это пример «логического ума» в представлении подлинного традиционного рационалиста, а не голливудского сценариста.</p><p>Но обратите внимание: Пирс <emphasis>на самом деле</emphasis> не показывает вам кусок лития. В его книге не было прикрепленных степлером кусочков лития. Вместо этого он дает вам карту сокровищ — интенсионально определенную процедуру, которая при ее выполнении приведет вас к экстенсиональному образцу лития. Это не то же самое, что просто бросить вам кусок лития, но и не то же самое, что сказать «атомный вес 7». (Хотя, если бы у вас были <emphasis>достаточно зоркие</emphasis> глаза, фраза «3 протона», возможно, позволила бы вам распознать литий с первого взгляда...)</p><p>Итак, перед нами интенсиональное и экстенсиональное <emphasis>определения</emphasis> — способ объяснить кому-то другому, что вы имеете в виду под тем или иным понятием. Когда выше я говорил об «определениях», я говорил о способе <emphasis>передачи</emphasis> понятий — о том, как <emphasis>объяснить кому-то другому</emphasis>, что вы подразумеваете под словами «красный», «тигр», «человек» или «литий». Теперь давайте поговорим о самих понятиях как таковых.</p><p>Реальным интенсионалом моего понятия «тигр» будет нейронный паттерн (в моей височной коре), который анализирует поступающий из зрительной коры сигнал, чтобы определить, тигр это или нет.</p><p>Реальным экстенсионалом моего понятия «тигр» будет всё то, что я называю тигром.</p><p>Интенсиональные определения не охватывают интенсионал целиком; экстенсиональные определения не охватывают весь экстенсионал. Если я покажу всего на одного тигра и скажу «тигр», коммуникация может не состояться, если собеседник подумает, что я имею в виду «опасное животное», «тигр-самец» или «желтая штука». Точно так же, если я скажу «опасное животное в желто-черную полоску», ни на что не указывая, слушатель может представить себе гигантских шершней.</p><p>Невозможно выразить словами все детали когнитивного понятия — в том виде, в каком оно существует в вашей голове, — которое позволяет вам отличать тигров от не-тигров. Оно слишком объемно. И вы не можете указать на всех тигров, которых когда-либо видели, не говоря уже обо всем, что вы <emphasis>могли бы</emphasis> назвать тигром.</p><p>Самые сильные определения используют перекрестный огонь интенсионального и экстенсионального общения, чтобы зафиксировать понятие. Но даже в этом случае вы передаете лишь <emphasis>карты, ведущие к</emphasis> понятиям или инструкции по их созданию — вы не передаете <emphasis>сами</emphasis> категории в том виде, в каком они существуют в вашем сознании или в мире.</p><p>(Да, проявив достаточную изобретательность, можно сконструировать исключения из этого правила, например: «Предложения, опубликованные Элиезером Юдковским по состоянию на 4 февраля 2008 года, в которых встречается термин "huragaloni"». Я только что продемонстрировал вам весь экстенсионал этого понятия. Но за исключением математики, определения обычно представляют собой карты сокровищ, а не сами сокровища.)</p><p>Вот еще одна причина, почему нельзя «определять слово как вам заблагорассудится»: вы не можете напрямую программировать понятия в чужой мозг.</p><p>Даже в рамках аристотелевской парадигмы, где мы делаем вид, будто определения и есть сами понятия, вы не обладаете <emphasis>одновременной</emphasis> свободой в определении интенсионала и экстенсионала. Предположим, я определяю Марс как «огромную красную каменную сферу с массой примерно в одну десятую земной, находящуюся в полтора раза дальше от Солнца, чем Земля». В таком случае показать, что это интенсиональное определение соответствует какому-то конкретному экстенсиональному объекту в моем опыте — или вообще хоть какому-то реальному объекту, — отдельная задача. Если же вместо этого я скажу: «Вон там Марс» и укажу на красную точку в ночном небе, то уже другой отдельной задачей будет показать, что эта экстенсиональная точка соответствует какому-либо конкретному интенсиональному определению, которое я могу предложить (или любым моим интенсиональным убеждениям), например: «Марс — это бог войны».</p><p>Но бо́льшая часть работы мозга по применению интенсионалов происходит неосознанно. Мы не отдаем себе отчета в том, что наше отождествление красной точки с «Марсом» — это вопрос, отдельный от нашего вербального определения «Марс — бог войны». Какое бы интенсиональное определение для Марса я ни выдумал, мой разум все равно убежден, что «Марс» указывает на <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/File%3aMars_Hubble.jpg">эту штуковину</a> и что это четвертая планета Солнечной системы.</p><p>Если принять во внимание то, как человеческий разум работает на самом деле, на практике, идея «я могу определять слово как мне угодно» быстро превращается в «я могу верить во все, что захочу, касательно фиксированного набора объектов» или «я могу по своему желанию включать любой объект в фиксированный тест на принадлежность или исключать его оттуда». Точно так же, как вы обычно не можете выразить словами весь интенсионал понятия, поскольку он представляет собой сложный нейронный тест на принадлежность, вы не можете <emphasis>контролировать</emphasis> его целиком, потому что он применяется неосознанно. Вот почему так популярны аргументы о том, что нечто верно «по определению». Если бы смена определений вела себя как эмпирически пустая операция (каковой она и должна быть), никто бы не стал о ней спорить. Но стоит лишь немного злоупотребить определениями, и они превращаются в волшебные палочки — разумеется, только в спорах, а не в реальности.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nh/extensions_and_intensions/">*</a></p><p>1. Чарльз Сандерс Пирс, <emphasis>Collected Papers</emphasis> (Harvard University Press, 1931).</p></section>
<section>
<title><p>157. Кластеры сходства.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды философы Платоновской академии заявили, что лучшее определение человека — это «двуногое без перьев». Рассказывают, что Диоген Синопский, также известный как Диоген Киник, тут же предъявил ощипанного петуха и провозгласил: «Вот человек Платона». Платоники тут же изменили свое определение на «двуногое без перьев и с широкими ногтями».</p><p>Ни один словарь, ни одна энциклопедия никогда не перечисляли всего, что есть общего у людей. У нас красная кровь, по пять пальцев на каждой из двух рук, костяной череп, 23 пары хромосом — но то же самое можно сказать и о других видах животных. Мы создаем сложные инструменты для создания сложных инструментов, используем синтаксический комбинаторный язык, подчиняем себе критические реакции деления ядер как источник энергии: эти вещи могут выделять исключительно людей, но далеко не всех людей — многие из нас никогда не строили ядерных реакторов. С помощью правильного набора необходимых и достаточных генных последовательностей можно было бы выделить всех людей и только людей — по крайней мере, на данный момент, — но это все равно было бы далеко не <emphasis>всем</emphasis>, что есть общего у людей.</p><p>Но пока вы случайно не окажетесь рядом с ощипанным петухом, указание «ищи двуногих без перьев» вполне может помочь выделить несколько десятков конкретных объектов, являющихся людьми, в отличие от домов, ваз, сэндвичей, кошек, цветов спектра или математических теорем.</p><p>Как только определение «двуногое без перьев» привязывается к каким-то <emphasis>конкретным</emphasis> двуногим без перьев, вы можете присмотреться к этой группе и начать собирать <emphasis>другие</emphasis> характеристики — помимо простой бесперьевой двуногости, — которые, судя по всему, объединяют этих «двуногих без перьев». Конкретные двуногие без перьев, которых вы видите, кажется, также пользуются языком, создают сложные инструменты, говорят на синтаксически организованном комбинаторном языке, если их уколоть, у них идет красная кровь, и умирают, выпив цикуту.</p><p>Таким образом, категория «человек» становится богаче, в нее добавляется все больше характеристик; и когда Диоген наконец приносит своего ощипанного петуха, нас не проведешь: этот ощипанный петух явно не похож на остальных «двуногих без перьев».</p><p>(Если бы аристотелевская логика была хорошей моделью человеческой психологии, платоники посмотрели бы на ощипанного петуха и сказали бы: «Да, это человек; и что с того?»)</p><p>Если <emphasis>первым</emphasis> двуногим без перьев, которого вы увидите, окажется ощипанный петух, вы можете в итоге подумать, что словесный ярлык «человек» обозначает ощипанного петуха. Поэтому я могу изменить свою карту сокровищ, чтобы она указывала на «двуногих без перьев с широкими ногтями», и, если я мудр, добавить: «Видишь вон там Диогена? Он человек, и я человек, и ты человек; а вон тот шимпанзе — не человек, хотя и довольно близко».</p><p>Начальная подсказка должна лишь привести пользователя к кластеру сходства — группе объектов, имеющих множество общих характеристик. После этого начальная подсказка свою задачу выполнила, и я могу перейти к сообщению новой информации, например «люди в настоящее время смертны», или чего угодно еще, что я хочу сказать о нас, двуногих без перьев.</p><p>Словарь лучше представлять себе не как сборник аристотелевских определений классов, а как книгу подсказок для сопоставления словесных ярлыков с кластерами сходства, или сопоставления ярлыков со свойствами, помогающими эти кластеры сходства различать.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nj/similarity_clusters/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>158. Типичность и асимметричное сходство. Птицы летают. Ну, за исключением того, что страусы не летают. Но какая птица более типична — малиновка или страус? Какой стул более типичен: офисный стул, кресло-качалка или кресло-мешок?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Большинство людей скажет, что малиновка — более типичная птица, а офисный стул — более типичный стул. Когнитивные психологи, экспериментально изучающие подобные вещи, объединяют их под названиями «эффект типичности» или «эффект прототипа».<sup>1</sup> Например, если попросить испытуемых нажимать кнопку «верно» или «неверно» в ответ на такие утверждения, как «Малиновка — это птица» или «Пингвин — это птица», время реакции для более центральных примеров будет меньше.<sup>2</sup> Показатели типичности, полученные с помощью различных методов исследования, хорошо коррелируют друг с другом — время реакции лишь один из примеров; также можно попросить людей напрямую оценить по шкале от 1 до 10, насколько конкретный пример (скажем, определенная малиновка) соответствует категории (например, «птица»).</p><p>Итак, у нас есть ментальная мера типичности — которая, возможно, функционирует как эвристика, — но существует ли соответствующее когнитивное искажение, с помощью которого мы могли бы зафиксировать этот эффект?</p><p>Ну а какое из этих утверждений кажется вам более естественным: «98 — это приблизительно 100» или «100 — это приблизительно 98»? Если вы похожи на большинство людей, то первое утверждение покажется вам более логичным.<sup>3</sup> По схожим причинам люди, которых просили оценить, насколько Мексика похожа на Соединенные Штаты, давали стабильно более высокие оценки сходства, чем те, кого просили оценить, насколько Соединенные Штаты похожи на Мексику.<sup>4</sup></p><p>И если это всё ещё кажется безобидным, исследование Рипса показало, что люди с большей вероятностью ожидали, что болезнь распространится на острове от малиновок к уткам, чем от уток к малиновкам.<sup>5</sup> Конечно, в этом нет <emphasis>логического</emphasis> противоречия, но в прагматическом смысле любое различие, отделяющее утку от малиновки и делающее передачу болезни от утки к малиновке менее вероятной, также должно быть различием между малиновкой и уткой, делающим менее вероятной передачу болезни от малиновки к утке.</p><p>Да, можно придумать рационализации вроде: «Ну, по соседству с малиновками может жить больше других видов, что изначально повысит шансы на распространение болезни и т. д.», но будьте осторожны и не пытайтесь слишком усердно рационализировать оценки вероятности, данные испытуемыми, которые даже не подозревали, что проводится какое-то сравнение. И не забывайте, что Мексика больше похожа на США, чем США на Мексику, и что 98 ближе к 100, чем 100 к 98. Более простое объяснение заключается в том, что люди используют (доказанную) эвристику сходства в качестве замены для оценки вероятности распространения болезни, и эта эвристика (доказуемо) асимметрична.</p><p>Канзас расположен необычайно близко к центру Соединенных Штатов, а Аляска — необычайно далеко от него; так что Канзас, вероятно, ближе к большинству мест в США, а Аляска, вероятно, дальше. Однако из этого не следует, что Канзас ближе к Аляске, чем Аляска к Канзасу. Но люди, похоже, рассуждают (выражаясь метафорически) так, будто близость — это неотъемлемое свойство Канзаса, а удаленность — неотъемлемое свойство Аляски; так что Канзас всё равно близок даже к Аляске, а Аляска всё равно далека даже от Канзаса.</p><p>И мы снова видим, что аристотелевское представление о категориях — логических классах, принадлежность к которым определяется набором свойств, каждое из которых строго необходимо, а все вместе они строго достаточны, — плохо моделирует когнитивную психологию человека. (Взгляды науки несколько изменились за последние 2350 лет? Кто бы мог подумать!) Мы даже не рассуждаем так, будто принадлежность к множеству — это свойство бинарное («истина» или «ложь»): утверждения о принадлежности к множеству могут быть в большей или меньшей степени истинными. (Примечание: это <emphasis>не</emphasis> то же самое, что быть более или менее вероятным.)</p><p>Ещё одна причина не притворяться, будто вы или кто-то другой <emphasis>на самом деле</emphasis> собираетесь трактовать слова как аристотелевские логические классы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nk/typicality_and_asymmetrical_similarity/">*</a></p><p>1. Eleanor Rosch, “Principles of Categorization,” in <emphasis>Cognition and Categorization</emphasis>, ed. Eleanor Rosch and Barbara B. Lloyd (Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, 1978).</p><p>2. George Lakoff, <emphasis>Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal about the Mind</emphasis> (Chicago: Chicago University Press, 1987).</p><p>3. Jerrold Sadock, “Truth and Approximations,” <emphasis>Papers from the Third Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society</emphasis> (1977): 430–439.</p><p>4. Amos Tversky and Itamar Gati, “Studies of Similarity,” in <emphasis>Cognition and Categorization</emphasis>, ed. Eleanor Rosch and Barbara Lloyd (Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 1978), 79–98.</p><p>5. Lance J. Rips, “Inductive Judgments about Natural Categories,” <emphasis>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior</emphasis> 14 (1975): 665–681.</p></section>
<section>
<title><p>159. Кластерная структура пространства вещей.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Понятие «конфигурационного пространства» — это способ перевода <emphasis>описаний</emphasis> объектов в <emphasis>положения объектов.</emphasis> Может показаться, что синий «ближе» к сине-зелёному, чем к красному, но насколько ближе? На этот вопрос трудно ответить, просто глядя на цвета. Но помогает знание того, что (пропорциональные) цветовые координаты в RGB равны 0:0:5, 0:3:2 и 5:0:0. Всё стало бы ещё понятнее, если бы их нанесли на трёхмерный график.</p><p>Точно так же вы можете видеть малиновку как малиновку — коричневый хвост, красная грудка, стандартная форма малиновки, максимальная скорость полета без груза, типичная для вида ДНК и индивидуальные аллели. Или же вы можете видеть малиновку как одиночную точку в конфигурационном пространстве, измерения которого описывают всё, что мы знали или могли бы знать о малиновке.</p><p>Малиновка больше вируса и меньше авианосца — это может быть измерением «объёма». Точно так же малиновка весит больше атома водорода и меньше галактики — это может быть измерением «массы». У разных малиновок «объём» и «масса» будут сильно коррелировать, поэтому точки-малиновки выстроятся в этих двух измерениях в довольно линейную цепочку, — но корреляция не будет идеальной, так что нам действительно нужны два отдельных измерения.</p><p>В этом и заключается преимущество взгляда на малиновок как на точки в пространстве: вы бы не смогли так легко увидеть эту линейную цепочку, если бы просто представляли малиновок как милых маленьких существ, машущих крылышками.</p><p>ДНК малиновки — это высокоразмерная переменная, но вы всё равно можете думать о ней как о части положения малиновки в пространстве вещей — миллионы четвертичных координат, по одной координате на каждое основание ДНК, — или, возможно, представить это как-то более утончённо. Форму малиновки и её цвет (отражательную способность поверхности) вы точно так же можете мыслить как часть положения малиновки в пространстве вещей, пусть даже они и не являются <emphasis>отдельными</emphasis> измерениями.</p><p>Точно так же, как координата 0:0:5 содержит ту же информацию, что и реальный HTML-цвет «синий», мы на самом деле не должны терять информацию, когда рассматриваем малиновок как точки в пространстве. Мы верим в одно и то же утверждение о массе малиновки независимо от того, представляем ли мы себе малиновку, уравновешивающую на весах гирьку весом 0,07 кг, или точку-малиновку с координатой массы +70.</p><p>Мы можем даже представить себе конфигурационное пространство с одним или несколькими измерениями для каждой отдельной характеристики объекта, так что <emphasis>положение</emphasis> точки объекта в этом пространстве будет соответствовать <emphasis>всей</emphasis> информации о самом реальном объекте. Причём представленной довольно избыточно — измерения будут включать массу, объём и плотность.</p><p>Если вам кажется, что это чересчур, то квантовые физики используют <emphasis>бесконечномерное</emphasis> конфигурационное пространство, где одна-единственная точка описывает положение каждой частицы во Вселенной. Так что в нашей визуализации <emphasis>пространства вещей</emphasis> мы на самом деле ведём себя сравнительно консервативно: точка в пространстве вещей описывает всего один объект, а не всю Вселенную.</p><p>Если мы не уверены в точной массе и объёме малиновки, мы можем представить себе небольшое облако в пространстве вещей — <emphasis>область неопределённости</emphasis>, внутри которой может находиться малиновка. Плотность облака — это плотность нашей уверенности в том, что малиновка имеет именно эти массу и объём. Если вы больше уверены в плотности малиновки, чем в её массе и объёме, ваше облако вероятностей будет сильно сконцентрировано по оси плотности и сосредоточено вокруг наклонной линии в подпространстве массы и объёма. (В самом деле, облако здесь фактически представляет собой поверхность из-за соотношения V · D = M.)</p><p>«Радиальные категории» — так когнитивные психологи называют неаристотелевские границы слов. Центральная «мать» зачинает своего ребёнка, рожает его и воспитывает. Является ли матерью донор яйцеклетки, которая никогда не видела своего ребёнка? Она — «генетическая мать». А как насчёт женщины, которой имплантировали чужой эмбрион и которая выносила его до конца срока? Она — «суррогатная мать». А женщина, которая воспитывает ребёнка, не являющегося её генетическим потомком? Что ж, она — «приёмная мать». Аристотелевский силлогизм гласил бы: «У людей десять пальцев, у Фреда девять пальцев, следовательно, Фред — не человек», но на самом деле мы думаем иначе: «У людей десять пальцев, Фред — человек, следовательно, Фред — „человек с девятью пальцами“».</p><p>Мы можем думать о радиальности категорий в интенсиональном смысле, как описано выше, — свойства, которые обычно присутствуют, но могут и отсутствовать. Если бы мы размышляли об интенсионале слова «мать», он мог бы походить на распределённое свечение в пространстве вещей, интенсивность которого отражает то, насколько данная область пространства вещей соответствует категории «мать». Это свечение сосредоточено в центре генетики, рождения и воспитания детей; область доноров яйцеклеток тоже светилась бы, но менее ярко.</p><p>Или же мы можем помыслить радиальность категорий экстенсионально. Представьте, что мы нанесли всех птиц мира на карту пространства вещей, используя метрику расстояния, которая максимально точно соответствует субъективному сходству в представлении людей: одна малиновка более похожа на другую малиновку, чем любая из них на голубя, но и малиновки, и голуби больше похожи друг на друга, чем любая из этих птиц на пингвина, и так далее.</p><p>Тогда центр всей «птичности» был бы плотно заполнен множеством тесно соседствующих кластеров — малиновок, воробьёв, канареек, голубей и многих других видов. Орлы, соколы и другие крупные хищные птицы занимали бы соседний кластер. Пингвины находились бы в более удалённом кластере, равно как куры и страусы.</p><p>Результат и вправду мог бы напоминать астрономическое скопление: множество галактик, вращающихся вокруг центра, и несколько галактик на периферии.</p><p>Или же мы можем одновременно думать как об интенсионале когнитивной категории «птица», так и о её экстенсионале в реальном мире птиц: центральные кластеры малиновок и воробьев ярко светятся типичной «птичностью»; кластеры-спутники страусов и пингвинов светятся тусклее нетипичной «птичностью», а Авраам Линкольн находится в нескольких мегапарсеках от них и не светится вообще.</p><p>Мне больше нравится эта последняя визуализация — светящиеся точки, — поскольку, как я это вижу, структура когнитивного интенсионала следовала из экстенсиональной структуры кластера. Сначала возникла структура-в-мире — эмпирическое распределение птиц в пространстве вещей; затем, наблюдая её, мы сформировали категорию, чьё интенсиональное свечение примерно накладывается на эту структуру.</p><p>Это даёт нам ещё один взгляд на то, почему слова — это не аристотелевские классы: эмпирическая кластерная структура реальной вселенной не обладает идеальной кристаллической чёткостью. Естественный кластер — группа вещей, крайне похожих друг на друга, — может не иметь <emphasis>никакого</emphasis> набора необходимых и достаточных свойств — <emphasis>никакого</emphasis> набора признаков, которыми обладают все члены группы и не обладает ни один объект за её пределами.</p><p>Но даже если категория безнадёжно размыта и бугриста, паниковать не стоит. Я бы не стал возражать, если бы кто-то сказал, что птицы — это «пернатые летающие существа». <emphasis>Но пингвины же не летают!</emphasis> — что ж, ладно. В обычном правиле есть исключение; это не конец света. В любом случае от определений не стоит ожидать точного соответствия эмпирической структуре пространства вещей, ведь карта меньше территории и устроена гораздо проще. Смысл определения «пернатые летающие существа» в том, чтобы направить слушателя к кластеру птиц, а не в том, чтобы дать исчерпывающее описание каждой существующей птицы вплоть до молекулярного уровня.</p><p>Когда вы проводите границу вокруг группы экстенсиональных точек, <emphasis>эмпирически</emphasis> сгруппированных в пространстве вещей, вы можете обнаружить как минимум одно исключение из любого простого интенсионального правила, какое только сможете придумать.</p><p>Но если определение на практике работает достаточно хорошо, чтобы указать на нужный эмпирический кластер, возражения против него можно с полным правом назвать «придирками».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nl/the_cluster_structure_of_thingspace/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>160. Скрытые запросы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что у вас странная работа на странной фабрике: ваша задача — брать предметы с загадочной конвейерной ленты и сортировать их по двум контейнерам. Когда вы только приходите, старшая сортировщица Сьюзен объясняет вам, что синие яйцеобразные предметы называются «блэггами» и отправляются в «контейнер для блэггов», а красные кубы называются «рубами» и отправляются в «контейнер для рубов».</p><p>Начав работать, вы замечаете, что блэгги и рубы различаются не только цветом и формой. Блэгги покрыты мехом, а рубы — гладкие. Блэгги слегка прогибаются при нажатии, а рубы — твердые. Блэгги непрозрачные, а поверхность рубов слегка просвечивает.</p><p>Вскоре после начала работы вам попадается блэгг необычайно темно-синего оттенка — при ближайшем рассмотрении цвет оказывается фиолетовым, чем-то средним между красным и синим.</p><p>Но постойте! Почему вы называете этот предмет «блэггом»? Изначально «блэгг» определялся как синий и яйцеобразный — собственно, признак синевы присутствует в самом названии «блэгг». Этот предмет не синий. Один из необходимых признаков отсутствует; вам следовало бы назвать его «фиолетовым яйцеобразным предметом», а не «блэггом».</p><p>Но так уж вышло, что помимо фиолетового цвета и яйцеобразной формы, этот предмет также покрыт мехом, гибок и непрозрачен. Поэтому, увидев его, вы подумали: «О, блэгг странного цвета». Это уж точно не руб... верно?</p><p>Все же вы не совсем уверены, что делать дальше. Поэтому вы зовёте старшую сортировщицу Сьюзен.</p><p>— О да, это блэгг, — говорит Сьюзен, — можешь положить его в контейнер для блэггов.</p><p>Вы собираетесь бросить фиолетовый блэгг в контейнер для блэггов, но на секунду замираете. — Сьюзен, — говорите вы, — откуда ты <emphasis>знаешь</emphasis>, что это блэгг?</p><p>Сьюзен смотрит на вас с удивлением. — Разве это не очевидно? Этот предмет пусть и фиолетовый, но он все еще яйцеобразный, пушистый, гибкий и непрозрачный, как и все остальные блэгги. Надо же делать скидку на небольшие дефекты цвета. Или это одна из тех философских головоломок вроде «Откуда ты знаешь, что мир не был создан пять минут назад вместе со всеми фальшивыми воспоминаниями?». В философском смысле я не <emphasis>абсолютно уверена</emphasis>, что это блэгг, но догадка кажется вполне разумной.</p><p>— Нет, я имею в виду... — Вы колеблетесь, подбирая слова. — <emphasis>Почему</emphasis> вообще существуют контейнер для блэггов и контейнер для рубов? В чем <emphasis>разница</emphasis> между блэггами и рубами?</p><p>— Блэгги синие и яйцеобразные, рубы красные и кубические, — терпеливо объясняет Сьюзен. — Тебе ведь читали стандартную вводную лекцию, верно?</p><p>— Почему блэгги и рубы <emphasis>нужно</emphasis> сортировать?</p><p>— Э-э... потому что иначе они все перемешаются? — говорит Сьюзен. — Потому что никто не будет платить нам за то, чтобы мы сидели тут весь день и <emphasis>не</emphasis> сортировали блэгги и рубы?</p><p>— Кто вообще изначально решил, что самый первый синий яйцеобразный предмет — это «блэгг», и как они это определили?</p><p>Сьюзен пожимает плечами. — Думаю, с тем же успехом можно было назвать красные кубические предметы «блэггами», а синие яйцеобразные — «рубами», но так их просто легче запомнить.</p><p>Вы задумываетесь на секунду. — Предположим, с конвейера сойдет абсолютно перепутанный предмет. Скажем, оранжевый шарообразный пушистый полупрозрачный объект с извивающимися зелеными щупальцами. Как мне понять, блэгг это или руб?</p><p>— Ух ты, у нас еще никто не находил <emphasis>настолько</emphasis> перепутанного предмета, — говорит Сьюзен, — но, полагаю, мы бы отнесли его к сортировочному сканеру.</p><p>— А как работает сортировочный сканер? — интересуетесь вы. — Рентгеновское излучение? Магнитно-резонансная томография? Спектроскопия по прохождению быстрых нейтронов?</p><p>— Говорят, он работает по правилу Байеса, но я не очень понимаю как, — говорит Сьюзен. — Зато мне нравится само слово. Байес, Байес, Байес, Байес, Байес.</p><p>— И что этот сортировочный сканер тебе <emphasis>говорит</emphasis>?</p><p>— Он говорит, куда положить предмет: в контейнер для блэггов или в контейнер для рубов. Потому он и называется сортировочным сканером.</p><p>Здесь вы умолкаете.</p><p>— Между прочим, — небрежно роняет Сьюзен, — тебе, возможно, будет интересно узнать, что блэгги содержат небольшие самородки ванадиевой руды, а рубы — крупицы палладия, и то и другое полезно в промышленности.</p><p>— Сьюзен, ты чистое зло.</p><p>— Спасибо.</p><p>Похоже, теперь мы обнаружили самую суть и квинтэссенцию «блэгговости»: блэгг — это предмет, содержащий самородок ванадиевой руды. Поверхностные характеристики вроде синего цвета и пушистости не <emphasis>определяют</emphasis>, является ли предмет блэггом; они важны лишь потому, что помогают <emphasis>сделать вывод</emphasis>, является ли предмет блэггом, то есть содержит ли он ванадий.</p><p>Содержание ванадия — это необходимое и достаточное определение: все блэгги содержат ванадий, и все, что содержит ванадий, является блэггом. «Блэгг» — это просто сокращённый способ сказать «предмет, содержащий ванадий». Верно?</p><p>Не так быстро, говорит Сьюзен: около 98% блэггов содержат ванадий, но 2% вместо этого содержат палладий. Если точнее (продолжает Сьюзен), около 98% синих яйцеобразных пушистых гибких непрозрачных предметов содержат ванадий. Для необычных блэггов процент может отличаться: 95% фиолетовых блэггов содержат ванадий, 92% твердых блэггов содержат ванадий и так далее.</p><p>Теперь предположим, вы находите синий яйцеобразный пушистый гибкий непрозрачный предмет, по всем внешним признакам — обычный блэгг. Ради интереса вы относите его к сортировочному сканеру, и тот выдает «палладий» — то есть это один из тех редких 2%. Является ли он блэггом?</p><p>Поначалу вы можете ответить, что раз уж вы намерены выбросить этот предмет в контейнер для рубов, то с тем же успехом можете назвать его «рубом». Однако выясняется, что почти все блэгги, если выключить свет, слабо светятся в темноте, тогда как почти все рубы в темноте не светятся. И доля светящихся в темноте блэггов среди синих яйцеобразных пушистых гибких непрозрачных предметов, содержащих палладий вместо ванадия, остаётся практически такой же. Таким образом, если вы хотите угадать, будет ли этот предмет светиться, как блэгг, или останется темным, как руб, вам следует предположить, что он светится, как блэгг.</p><p>Так является ли этот предмет <emphasis>на самом деле</emphasis> блэггом или рубом?</p><p>С одной стороны, вы выбросите этот предмет в контейнер для рубов независимо от того, что еще вы о нем узнаете. С другой стороны, если вам понадобится сделать вывод о каких-либо его неизвестных характеристиках, вы будете делать выводы так, словно этот предмет — блэгг, а не руб: отнесете его к кластеру сходства синих яйцеобразных пушистых гибких непрозрачных предметов, а не к кластеру сходства красных кубических гладких твердых полупрозрачных предметов.</p><p>Вопрос «Является ли этот предмет блэггом?» в разных случаях может заменять собой разные запросы.</p><p>Если бы он не заменял собой <emphasis>какой-то</emphasis> запрос, вам не было бы до этого никакого дела.</p><p>Является ли атеизм «религией»? Является ли трансгуманизм «культом»? Люди, которые утверждают, что атеизм — это религия, «потому что он выражает убеждения о Боге», на самом деле пытаются доказать (как мне кажется), что методы рассуждения, используемые в атеизме, стоят на одном уровне с методами рассуждения, используемыми в религии, или что атеизм не более безопасен, чем религия, с точки зрения вероятности стать причиной насилия, и так далее... На самом деле на кону стоит утверждение атеиста о существенном отличии от религии и превосходстве над ней, которое верующий пытается опровергнуть, отрицая не превосходство, а само отличие(!).</p><p>Но априори иррационально здесь не это: априори иррациональная часть — это когда в ходе спора кто-то достает словарь и ищет определение «атеизма» или «религии». (И да, это одинаково глупо, делает ли это атеист или верующий.) Как словарь <emphasis>вообще</emphasis> может решить, действительно ли эмпирический кластер атеистов существенно отличается от эмпирического кластера теологов? Как реальность может меняться в зависимости от значения слова? Точки в пространстве вещей не перемещаются от того, что мы перерисовываем границу.</p><p>Но люди часто не <emphasis>осознают</emphasis>, что их спор о том, где провести границу определения, — это на самом деле спор о том, стоит ли делать вывод о характеристике, разделяемой большинством вещей внутри эмпирического кластера...</p><p>Отсюда и выражение «скрытый запрос».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nm/disguised_queries/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>161. Нейронные категории.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В «Замаскированных вопросах» я рассказывал о задаче классификации «блэггов» и «рубов». Типичный блэгг — синий, яйцевидный, покрытый шерстью, гибкий, непрозрачный, светится в темноте и содержит ванадий. Типичный руб — красный, кубический, гладкий, твердый, полупрозрачный, не светится и содержит палладий. Для простоты давайте забудем о таких характеристиках, как гибкость/твердость и непрозрачность/полупрозрачность. Это оставляет нам пять измерений в пространстве вещей: цвет, форма, текстура, свечение и содержимое.</p><p>Предположим, я хочу создать искусственную нейронную сеть (ИНС), чтобы предсказывать ненаблюдаемые характеристики блэгга по его наблюдаемым характеристикам. И предположим, что я довольно наивен в области ИНС: я читал восторженные научно-популярные книги о том, что нейронные сети являются распределенными, эмерджентными и параллельными — <emphasis>совсем как человеческий мозг!!</emphasis> — но не могу вывести дифференциальные уравнения для градиентного спуска в нерекуррентной многослойной сети с сигмоидными элементами (что на самом деле гораздо проще, чем кажется).</p><p>В таком случае я мог бы спроектировать нейросеть, похожую на рисунок 161.1.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_13"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 161.1. Сеть 1</p><empty-line/>
<p>Сеть 1 предназначена для классификации блэггов и рубов. Но поскольку «блэгг» — понятие незнакомое и искусственное, на рисунке 161.2 я также привел аналогичную Сеть 1b для различения людей и Космических Монстров, с входными данными от Аристотеля («Все люди смертны») и Платоновской академии («Двуногое без перьев с плоскими ногтями»).</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_14"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 161.2. Сеть 1b</p><empty-line/>
<p>Нейронной сети нужно правило обучения. Очевидная идея заключается в том, что когда два узла часто активны одновременно, мы должны усиливать связь между ними — это одно из самых первых правил, когда-либо предложенных для обучения нейронных сетей, известное как правило Хебба.</p><p>Таким образом, если вы часто видели вещи, которые были одновременно синими и покрытыми шерстью — тем самым одновременно активируя узел «цвет» в состоянии «+» и узел «текстура» в состоянии «+», — связь между цветом и текстурой крепла бы, так что «+»-цвета активировали бы «+»-текстуры, и наоборот. Если бы вы видели вещи, которые были синими, яйцевидными и содержащими ванадий, это укрепило бы взаимные положительные связи между цветом, формой и содержимым.</p><p>Допустим, вы уже видели множество блэггов и рубов, сходящих с конвейера. Но теперь вы видите нечто покрытое шерстью, яйцевидное и — о ужас! — красновато-пурпурное (что мы смоделируем как уровень активации «цвета», равный -2/3). Вы еще не проверили ни свечение, ни содержимое. Что же предсказать, что предсказать?</p><p>В результате уровни активации в Сети 1 начинают немного колебаться. Положительная активация перетекает к свечению от формы, отрицательная активация — к содержимому от цвета, отрицательная активация — от содержимого к свечению... Разумеется, все эти сообщения передаются <emphasis>параллельно!!</emphasis> и <emphasis>асинхронно!!</emphasis> — совсем как в человеческом мозге...</p><p>Наконец Сеть 1 приходит в стабильное состояние, в котором наблюдается высокая положительная активация для «свечения» и «содержимого». Можно сказать, что сеть «ожидает» (хотя еще и не видела этого), что объект будет светиться в темноте и содержать ванадий.</p><p>И надо же, Сеть 1 демонстрирует такое поведение, хотя в ней нет явного узла, который определял бы, является объект блэггом или нет. Это суждение <emphasis>неявно присутствует во всей сети!!</emphasis> Блэгговость — это <emphasis>аттрактор!!</emphasis>, который возникает в результате <emphasis>эмерджентного поведения!!</emphasis>, порожденного <emphasis>распределенным!!</emphasis> правилом обучения.</p><p>В реальной жизни подобная архитектура сети — какой бы <a l:href="http://thedailywtf.com/Articles/No%2c_We_Need_a_Neural_Network.aspx">модной</a> она ни казалась — сталкивается со <emphasis>всевозможными</emphasis> проблемами. Рекуррентные сети не всегда стабилизируются сразу: они могут осциллировать, вести себя хаотично или просто очень долго приходить в устойчивое состояние. А это Плохая Штука, когда вы видите нечто большое, желтое и полосатое, и вам приходится ждать пять минут, пока ваша распределенная нейросеть стабилизируется в аттракторе «тигр». Может, она и асинхронна, и параллельна, но это далеко не режим реального времени.</p><p>Есть и другие проблемы — например, двойной учет свидетельств, когда сообщения циркулируют туда-сюда: если вы подозреваете, что объект светится в темноте, ваше подозрение активирует убеждение, что объект содержит ванадий, что, в свою очередь, активирует убеждение, что объект светится в темноте.</p><p>К тому же, если попытаться масштабировать архитектуру Сети 1, потребуется O(N<sup>2</sup>) связей, где N — общее число наблюдаемых признаков.</p><p>Какая же архитектура нейросети могла бы быть более реалистичной?</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_15"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 161.3. Сеть 2</p><empty-line/>
<p>В Сети 2 на рисунке 161.3 волна активации сходится к центральному узлу от любых зафиксированных (наблюдаемых) узлов, а затем устремляется обратно ко всем незафиксированным (ненаблюдаемым) узлам. Это значит, что мы можем вычислить ответ за один шаг, а не ждать стабилизации сети — важное требование в биологии, где нейроны работают на частоте всего 20 Гц. И архитектура такой сети масштабируется как O(N), а не O(N<sup>2</sup>).</p><p>Надо признать, что некоторые вещи проще заметить при первой архитектуре сети, чем при второй. В Сети 1 есть прямая связь между каждыми двумя узлами. Так что если красные объекты <emphasis>никогда</emphasis> не светятся в темноте, но красные шерстистые объекты обычно обладают остальными признаками блэгга, вроде яйцевидности и ванадия, Сеть 1 может легко это представить: для этого достаточно очень сильной прямой отрицательной связи от цвета к свечению, но при этом более мощных положительных связей от текстуры ко всем остальным узлам, кроме свечения.</p><p>И это не какое-то «особое исключение» из общего правила, что блэгги светятся — помните, в Сети 1 нет элемента, представляющего блэгговость; блэгговость возникает как аттрактор в распределенной сети.</p><p>Так что да, эти O(N<sup>2</sup>) связей действительно приносили некоторую пользу. Но не так уж много. Сеть 1 не <emphasis>полезнее</emphasis> в большинстве реальных задач, где вы редко встретите животное, застрявшее на полпути между кошкой и собакой.</p><p>(Существуют также факты, которые не так-то просто представить в Сети 1 <emphasis>или</emphasis> Сети 2. Скажем, цвет морской волны и сферическая форма, встречаясь вместе, всегда указывают на присутствие палладия; но по отдельности каждый из них служит очень сильным свидетельством в пользу ванадия. Это трудно представить в любой из архитектур без дополнительных узлов. Как Сеть 1, так и Сеть 2 воплощают в себе неявные предположения о том, какая структура среды наиболее вероятна; способность считывать эти предположения — вот что отличает взрослых от младенцев в машинном обучении.)</p><p>Не заблуждайтесь: ни Сеть 1, ни Сеть 2 не являются биологически реалистичными. <emphasis>Но</emphasis> всё же кажется разумным предположить, что, как бы ни работал мозг на самом деле, в каком-то смысле он ближе к Сети 2, чем к Сети 1. Быстро, дешево, масштабируемо, хорошо помогает отличать собак от кошек: естественный отбор выбирает подобные решения так же неизбежно, как вода стекает по ландшафту приспособленности.</p><p>Кажется вполне обычной задачей классифицировать объекты как блэгги или рубы, раскладывая их по соответствующим корзинам. Но заметили бы вы, если бы объекты цвета морской волны никогда не светились в темноте?</p><p>Возможно, если бы вам предъявили двадцать объектов, похожих друг на друга только цветом морской волны, а затем выключили свет, и ни один из объектов не засветился бы. Иными словами, если бы вас ткнули в это носом. Возможно, если показать вам все эти объекты цвета морской волны одной группой, ваш мозг формирует новую подкатегорию и может обнаружить признак «не светится» внутри этой подкатегории. Но вы, скорее всего, не заметили бы этого, будь эти объекты цвета морской волны рассеяны среди сотни других блэггов и рубов. Заметить это было бы далеко не так <emphasis>просто</emphasis> или <emphasis>интуитивно</emphasis>, как легко и естественно мы отличаем кошек от собак.</p><p>Или: «Сократ — человек; все люди смертны; следовательно, Сократ смертен». Откуда Аристотель знал, что Сократ — человек? Что ж, у Сократа не было перьев, ногти у него были широкими, ходил он прямо, говорил по-гречески и, в общем, формой тела и поведением походил на человека. И вот мозг раз и навсегда решает, что Сократ — человек, а отсюда делает вывод, что Сократ смертен, как и все другие люди, которых до сих пор наблюдали. Вряд ли нам покажется простым или естественным спросить себя, насколько ношение одежды — в отличие от владения речью — связано со смертностью. Просто: «существа, которые носят одежду и пользуются языком, — люди», а «люди смертны».</p><p>Существуют ли когнитивные искажения, связанные с попыткой классифицировать вещи по категориям раз и навсегда? Конечно, существуют. См., например, статью «Сектантское контрсектантство».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nn/neural_categories/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>162. Как алгоритм ощущается изнутри.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«Если дерево падает в лесу и никто этого не слышит, издает ли оно звук?» Я помню, как на эту тему разгорелся настоящий спор — совершенно наивный спор, который и близко не подходил к субъективизму Беркли. Просто:</p><p>— Оно издает звук, как и любое другое падающее дерево!</p><p>— Но как может существовать звук, которого никто не слышит?</p><p>Стандартная рационалистическая точка зрения заключается в том, что первый человек говорит так, будто «звук» означает акустические колебания воздуха; второй же — будто «звук» означает слуховое ощущение в мозгу. Если спросить: «Есть ли акустические колебания?» или «Есть ли слуховые ощущения?», ответ сразу станет очевиден. И значит, спор на самом деле идет об определении слова «звук».</p><p>Я считаю, что этот стандартный анализ в целом верен. Давайте примем его в качестве предпосылки и спросим: почему люди вообще ввязываются в подобные споры? Какова лежащая в их основе психология?</p><p>Ключевая идея программы исследований эвристик и когнитивных искажений состоит в том, что ошибки зачастую раскрывают механизмы мышления гораздо лучше, чем правильные ответы. Жаркий спор о том, издает ли звук дерево, падающее в безлюдном лесу, традиционно считается ошибкой.</p><p>Так какое же устройство разума соответствует этой ошибке?</p><p>В «Замаскированных запросах» я описал задачу классификации блэггов и рубов, в которой Сьюзен, старший сортировщик, объясняет, что ваша работа состоит в том, чтобы сортировать поступающие с конвейера предметы, складывая синие яйца, или «блэгги», в один контейнер, а красные кубы, или «рубы», — в контейнер для рубов. Как выясняется, дело в том, что блэгги содержат мелкие самородки ванадиевой руды, а рубы — мелкие кусочки палладия, и то и другое имеет промышленную ценность.</p><p>Вот только около 2% синих яйцевидных предметов вместо этого содержат палладий. Так что если вы найдете синий яйцевидный предмет, содержащий палладий, стоит ли называть его «рубом»? Вы всё равно положите его в контейнер для рубов — почему бы не назвать его «рубом»?</p><p>Но когда вы выключаете свет, почти все блэгги слабо светятся в темноте. И синие яйцевидные предметы, содержащие палладий, светятся в темноте с той же вероятностью, что и любые другие синие яйцевидные предметы.</p><p>Поэтому, если вы находите синий яйцевидный предмет, содержащий палладий, и спрашиваете: «Блэгг ли это?», ответ зависит от того, для чего этот ответ вам нужен. Если вы спрашиваете: «В какой контейнер отправить этот предмет?», вы действуете так, будто это руб. Но если вы спрашиваете: «Будет ли он светиться, если я выключу свет?», ваш прогноз будет таким, будто это блэгг. В одном случае вопрос «Блэгг ли это?» заменяет собой замаскированный запрос «В какой контейнер его положить?». В другом — вопрос «Блэгг ли это?» заменяет собой замаскированный запрос «Будет ли он светиться в темноте?».</p><p>Теперь предположим, что перед вами синий яйцевидный предмет, содержащий палладий; и вы уже заметили, что он покрыт шерстью, гибкий, непрозрачный и светится в темноте.</p><p>Это дает ответ на <emphasis>каждый</emphasis> запрос, регистрирует каждый из представленных наблюдаемых признаков. Замаскированному запросу больше нечего <emphasis>замещать</emphasis>.</p><p>Так почему же у кого-то может возникнуть желание продолжать спорить о том, является ли этот предмет <emphasis>на самом деле</emphasis> блэггом?</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_13"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 162.1. Сеть 1</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_15"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 162.2. Сеть 2</p><empty-line/>
<p>Эти диаграммы из статьи «Нейронные категории» показывают две разные нейронные сети, которые могут использоваться для ответов на вопросы о блэггах и рубах. У Сети 1 (рисунок 162.1) есть ряд недостатков — например, потенциально нестабильное/хаотичное поведение или необходимость в O(N<sup>2</sup>) связей, — однако структура Сети 1 обладает одним важным преимуществом перед Сетью 2: каждый элемент в этой сети соответствует проверяемому запросу. Если вы наблюдаете все наблюдаемые признаки, фиксируя каждое значение, в сети не остается лишних элементов.</p><p>Сеть 2 (рисунок 162.2), однако, гораздо лучше подходит на роль того, как примерно устроен человеческий мозг: она быстрая, экономичная, масштабируемая — и имеет дополнительный «висящий» элемент в центре, уровень активации которого все еще может меняться даже после того, как мы пронаблюдали каждый из окружающих узлов.</p><p>То есть даже после того, как вы узнали, синий предмет или красный, яйцо или куб, покрыт шерстью или гладкий, светлый или темный, содержит он ванадий или палладий, всё равно <emphasis>ощущается</emphasis>, будто остался нерешенный, оставшийся без ответа вопрос: <emphasis>но блэгг ли это на самом деле?</emphasis></p><p>Обычно в нашем повседневном опыте акустические колебания и слуховые ощущения идут рука об руку. Но дерево, падающее в безлюдном лесу, разрушает эту привычную связь. И даже после того, как вы узнали, что падающее дерево создает акустические колебания, но не слуховые ощущения, всё равно <emphasis>ощущается</emphasis>, будто остался нерешенный вопрос: <emphasis>издало ли оно звук?</emphasis></p><p>Мы знаем, где находится Плутон и куда он движется; мы знаем форму Плутона и его массу — но планета ли это?</p><p>Но помните: когда вы смотрите на Сеть 2 в том виде, в каком я её здесь представил, вы видите алгоритм снаружи. Люди не думают про себя: «Должен ли сработать центральный элемент или нет?» — точно так же, как вы не думаете: «Должен ли сработать нейрон № 12 234 320 242 в моей зрительной коре или нет?»</p><p>Требуются сознательные усилия, чтобы представить свой мозг со стороны — и даже тогда вы не видите свой реальный мозг; вы воображаете то, что, как вы <emphasis>думаете</emphasis>, там находится. Хотелось бы надеяться, что эти представления основаны на науке, но в любом случае у вас нет прямого доступа к структуре нейронных сетей посредством интроспекции. Вот почему древние греки не изобрели вычислительную нейробиологию.</p><p>Когда вы смотрите на Сеть 2, вы видите её <emphasis>снаружи</emphasis>; но то, как эта структура нейронной сети ощущается <emphasis>изнутри</emphasis> — если вы сами <emphasis>и есть</emphasis> мозг, работающий по этому алгоритму, — заключается в том, что даже зная каждую характеристику объекта, вы всё равно ловите себя на вопросе: «Но блэгг это или нет?»</p><p>Преодолеть эту пропасть невероятно трудно, и я видел, как она ставит людей в тупик. Потому что мы инстинктивно не воспринимаем свою интуицию как «интуицию» — мы просто видим её как окружающий мир. Когда вы смотрите на зелёную чашку, вы не думаете о том, что видите картинку, реконструированную в вашей зрительной коре — хотя это и <emphasis>есть</emphasis> то, что вы видите, — вы просто видите зелёную чашку. Вы думаете: «Надо же, эта чашка зелёная», а не «Изображение этой чашки в моей зрительной коре — зелёное».</p><p>Точно так же, когда люди спорят о том, издаёт ли звук падающее дерево или является ли Плутон планетой, они не осознают, что спорят о том, должна ли активироваться определённая категоризация в их нейронных сетях. Им кажется, что дерево либо издаёт звук, либо нет.</p><p>Мы знаем, где находится Плутон и куда он движется; мы знаем форму Плутона и его массу — но является ли он планетой? И да, были люди, которые говорили, что это спор об определениях — но даже такой взгляд характерен для Сети 2, поскольку в этом случае вы спорите о том, как должен быть подключён центральный элемент. Если бы ваш разум был устроен по принципу Сети 1, вы бы не сказали: «Это зависит от того, как определить слово „планета“», вы бы просто сказали: «Учитывая, что мы знаем орбиту Плутона, его форму и массу, здесь больше не о чем спрашивать». Или, точнее, именно так это бы <emphasis>ощущалось</emphasis> — <emphasis>ощущалось</emphasis> бы, будто никаких вопросов больше не осталось — будь вы разумом, устроенным по принципу Сети 1.</p><p>Прежде чем вы сможете подвергнуть сомнению свою интуицию, вы должны осознать, что то, на что смотрит ваш мысленный взор, <emphasis>и есть</emphasis> интуиция — некий когнитивный алгоритм, наблюдаемый изнутри, — а не непосредственное восприятие Того, Как Всё Обстоит На Самом Деле.</p><p>Люди, как мне кажется, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/n1/allais_malaise/">цепляются за свою интуицию</a> не столько потому, что верят в абсолютную надёжность своих когнитивных алгоритмов, сколько потому, что не могут увидеть в своей интуиции <emphasis>то, как их когнитивные алгоритмы выглядят изнутри</emphasis>.</p><p>И поэтому любые ваши слова о том, как встроенный когнитивный алгоритм даёт сбой, в итоге противопоставляются их непосредственному восприятию Того, Как Всё Обстоит На Самом Деле — и отбрасываются как заведомо ложные.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/no/how_an_algorithm_feels_from_inside/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>163. Споры об определениях.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я не раз наблюдал, как беседы — даже те, что вроде бы касались когнитивных наук, — сводились к спорам об определениях. Если взять классический пример: «Если в лесу падает дерево и никто этого не слышит, издает ли оно звук?», то спор обычно развивается по следующему сценарию:</p><p><emphasis>Если в лесу падает дерево и никто этого не слышит, издает ли оно звук?</emphasis></p><p>АЛЬБЕРТ: «Конечно, издает. Что за глупый вопрос? Каждый раз, когда я слышал, как падает дерево, оно издавало звук, так что, полагаю, другие падающие деревья тоже их издают. Я не верю, что мир вокруг меняется, когда я на него не смотрю».</p><p>БАРРИ: «Минуточку. Если никто его не слышит, как это может быть звуком?»</p><p>В этом примере Барри спорит с Альбертом из-за действительно разных интуитивных представлений о том, что такое звук. Но Стандартный Спор может начаться не одним способом. У Барри мог быть мотив отвергнуть вывод Альберта. Или Барри мог быть скептиком, который, услышав аргумент Альберта, рефлекторно проверил его на наличие возможных логических ошибок; и затем, найдя контраргумент, автоматически принял его, не попытавшись провести второй уровень поиска — уже для контрконтраргумента; и тем самым в результате спора пришёл к противоположной позиции. Для этого вовсе не требуется, чтобы <emphasis>априорная</emphasis> интуиция Барри — та, которая была бы у него, спроси мы его до того, как заговорил Альберт, — отличалась от интуиции Альберта.</p><p>Что ж, если раньше у Барри и не было другой интуиции, то теперь она точно появилась.</p><p>АЛЬБЕРТ: «Что значит "нет звука"? Корни дерева ломаются, ствол с грохотом валится и бьется о землю. Это создает колебания, которые распространяются по земле и воздуху. Туда и уходит энергия падения — в тепло и звук. Ты хочешь сказать, что если люди уходят из леса, дерево нарушает закон сохранения энергии?»</p><p>БАРРИ: «Но ведь никто ничего не слышит. Если в лесу нет людей или, допустим, кого-то еще со сложной нервной системой, способной "слышать", то никто и не слышит звука».</p><p>Альберт и Барри подбирают аргументы, которые <emphasis>ощущаются как</emphasis> подтверждение их позиций, подробнее описывая мысли, заставившие их детекторы «звука» сработать или промолчать. Но пока разговор все еще сосредоточен на лесе, а не на определениях. И заметьте, что они на самом деле согласны во всем, что происходит в самом лесу.</p><p>АЛЬБЕРТ: «Это самый тупой спор в моей жизни. Ты просто нидлвикский фаллампящий рассолопроводчик».</p><p>БАРРИ: «Да неужели? А у тебя лицо такое, будто оно загорелось, а кто-то потушил его лопатой».</p><p>Оскорбление нанесено и принято; теперь ни одна сторона не может отступить, не потеряв лица. Строго говоря, это не часть <emphasis>дискуссии</emphasis> в том смысле, как его понимают рационалисты, но это настолько важный элемент Стандартного Спора, что я все равно его включил.</p><p>АЛЬБЕРТ: «Дерево производит акустические колебания. По определению, это и есть звук».</p><p>БАРРИ: «Никто ничего не слышит. По определению, это не звук».</p><p>Спор начинает смещаться к обсуждению определений. Всякий раз, когда у вас возникает искушение сказать слова «по определению» в споре, который не касается в буквальном смысле чистой математики, помните: все, что истинно «по определению», истинно во всех возможных мирах, а значит, констатация этой истины никогда не поможет вам наложить ограничения на то, в <emphasis>каком именно</emphasis> мире вы живете.</p><p>АЛЬБЕРТ: «Микрофон моего компьютера может записать звук без чьего-либо присутствия, сохранить его в виде файла, и этот файл будет называться "звуковым файлом". При этом в файле сохраняется именно паттерн колебаний воздуха, а не паттерн нейронных импульсов в чьем-то мозгу. "Звук" означает паттерн колебаний».</p><p>Альберт приводит аргумент, который <emphasis>ощущается как</emphasis> подтверждение того, что <emphasis>слово «звук» имеет конкретное значение.</emphasis> Этот вопрос принципиально отличается от вопроса о том, происходят ли в лесу акустические колебания, но этот сдвиг обычно остается незамеченным.</p><p>БАРРИ: «Да неужели? Давай просто посмотрим, согласен ли с тобой словарь».</p><p>В сценарии с падающим деревом меня могло бы заинтересовать очень многое. Я мог бы пойти в лес и понаблюдать за деревьями, или научиться выводить волновое уравнение для изменения давления воздуха, или изучить анатомию уха, или заняться нейроанатомией слуховой коры. Вместо всего этого я почему-то должен сверяться со словарем. Зачем? Разве составители словаря — эксперты в ботанике, физике или нейробиологии? Заглянуть в энциклопедию еще имело бы смысл, но зачем лезть в <emphasis>словарь</emphasis>?</p><p>АЛЬБЕРТ: «Ха! Определение 2c в словаре Мерриама-Вебстера: "Звук: механическая лучистая энергия, передающаяся продольными волнами давления в материальной среде (например, воздухе)".»</p><p>БАРРИ: «Ха! Определение 2b в словаре Мерриама-Вебстера: "Звук: ощущение, воспринимаемое органом слуха".»</p><p>АЛЬБЕРТ И БАРРИ (хором): «Чертов словарь! Это нисколько не помогает!»</p><p>Составители словарей — это историки словоупотребления, а не законодатели языка. Они находят слова в текущем употреблении, а затем записывают их рядом с (небольшой частью) того, что люди, по-видимому, под ними подразумевают. Если вариантов употребления несколько, составители записывают несколько определений.</p><p>АЛЬБЕРТ: «Слушай, предположим, я оставил в лесу микрофон и записал паттерн акустических колебаний падающего дерева. Если бы я кому-то это воспроизвел, они назвали бы это "звуком"! Вот оно, общепринятое употребление! Хватит выдумывать свои нелепые определения!»</p><p>БАРРИ: «Во-первых, я могу определять слово как угодно, при условии, что использую его последовательно. Во-вторых, предложенное мной значение было в словаре. В-третьих, кто дал тебе право решать, что является общепринятым употреблением, а что нет?»</p><p>В Стандартном Споре кроется изрядное количество ошибок рациональности. Некоторые из них я уже разобрал, некоторые мне еще только предстоит разобрать; то же касается и методов их исправления.</p><p>Но пока я просто хотел бы заметить — с некоторой грустью, — что Альберт и Барри, похоже, согласны практически во всём насчёт того, что <emphasis>на самом деле</emphasis> происходит в лесу, и тем не менее это, судя по всему, не рождает у них никакого ощущения согласия.</p><p>Споры об определениях — это ложный путь; люди не пошли бы по нему, если бы с самого начала видели, куда он ведёт. Если бы вы спросили Альберта (или Барри), почему он всё ещё спорит, он, вероятно, ответил бы что-то вроде: «Барри (Альберт) пытается протащить своё собственное определение "звука", паршивый негодяй, чтобы подкрепить свою нелепую точку зрения; а я здесь для того, чтобы защитить стандартное определение».</p><p>Но предположим, я перенёсся бы в прошлое, к моменту до начала спора:</p><p><emphasis>(Элиезер появляется из ниоткуда в странном средстве передвижения, которое выглядит точь-в-точь как машина времени из оригинального фильма «Машина времени».)</emphasis></p><p>БАРРИ: «Ого! Путешественник во времени!»</p><p>ЭЛИЕЗЕР: «Я путешественник из будущего! Внемлите моим словам! Я совершил путешествие далеко в прошлое — примерно на пятнадцать минут...»</p><p>АЛЬБЕРТ: «На пятнадцать <emphasis>минут</emphasis>?»</p><p>ЭЛИЕЗЕР: «...чтобы доставить вам это послание!»</p><p><emphasis>(Пауза, в которой смешались замешательство и ожидание.)</emphasis></p><p>ЭЛИЕЗЕР: «Считаете ли вы, что определение "звука" должно требовать как наличия акустических колебаний (волн давления в воздухе), так и слуховых ощущений (кого-то, кто этот звук слышит), или же слово "звук" должно определяться как означающее только акустические колебания, или только слуховые ощущения?»</p><p>БАРРИ: «Ты вернулся в прошлое, чтобы спросить нас <emphasis>об этом</emphasis>?»</p><p>ЭЛИЕЗЕР: «Мои цели касаются только меня! Отвечайте!»</p><p>АЛЬБЕРТ: «Ну... Не вижу, какая разница. Можно выбрать любое определение, лишь бы использовать его последовательно».</p><p>БАРРИ: «Брось монетку. Э-э, брось монетку дважды».</p><p>ЭЛИЕЗЕР: «Лично я сказал бы, что при возникновении подобного вопроса обеим сторонам следует перейти к описанию события через однозначные составляющие более низкого уровня — такие как акустические колебания или слуховые ощущения. Либо каждая сторона могла бы придумать новое слово, например "альберзль" и "баргулум", чтобы обозначать то, что они соответственно раньше называли «звуком», а затем обе стороны могли бы использовать эти новые слова последовательно. Таким образом, ни одной из сторон не придётся отступать или терять лицо, но они всё равно смогут общаться. И, конечно же, вам постоянно следует отслеживать, вокруг какого именно проверяемого утверждения на самом деле идёт спор. Это кажется вам разумным?»</p><p>АЛЬБЕРТ: «Наверное...»</p><p>БАРРИ: «А почему мы вообще об этом говорим?»</p><p>ЭЛИЕЗЕР: «Чтобы уберечь вашу дружбу от стечения обстоятельств, о котором вы теперь никогда не узнаете. Ибо будущее уже изменилось!»</p><p><emphasis>(Элиезер и машина исчезают в клубах дыма.)</emphasis></p><p>БАРРИ: «Так на чём мы остановились?»</p><p>АЛЬБЕРТ: «Ах да: если дерево падает в лесу и никто этого не слышит, издаёт ли оно звук?»</p><p>БАРРИ: «Оно производит альберзль, но не баргулум. Какой следующий вопрос?»</p><p>Это средство устраняет не <emphasis>каждый</emphasis> спор о категоризации. Но оно уничтожает значительную их часть.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/np/disputing_definitions/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>164. Почувствуй смысл.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда я слышу, как кто-то говорит: «Ой, смотри, бабочка», произнесенные фонемы «бабочка» проникают в ухо и заставляют вибрировать барабанную перепонку, передаваясь в улитку, щекоча слуховые нервы, которые передают импульсы активации в слуховую кору, где начинается обработка фонем, наряду с распознаванием слов и реконструкцией синтаксиса (процесс отнюдь не последовательный) и множеством других сложностей.</p><p>Но в конце концов — вернее, в конце секунды — я уже готов посмотреть туда, куда указывает мой друг, и увидеть зрительный паттерн, который я распознаю как бабочку; и я бы весьма удивился, если бы вместо этого увидел волка.</p><p>Мой друг смотрит на бабочку, его гортань вибрирует, а губы шевелятся, невидимые волны давления распространяются по воздуху, мое ухо слышит, нервы преобразуют сигнал, а мозг воссоздает картину — и, о чудо, я знаю, на что смотрит мой друг. Разве это не чудо? Если бы мы не знали о волнах давления в воздухе, это стало бы потрясающим открытием на первых полосах всех газет: люди обладают телепатией! Человеческий мозг способен передавать мысли другому мозгу!</p><p>Что ж, на самом деле мы <emphasis>действительно</emphasis> телепаты; но магия перестает будоражить воображение, когда она всего лишь <emphasis>реальна</emphasis>, а все ваши друзья умеют делать то же самое.</p><p>Думаете, телепатия — это просто? Попробуйте создать компьютер, способный на телепатическую связь с вами. Телепатия, или «язык», или как бы вы ни называли нашу способность к частичной передаче мыслей, устроена гораздо сложнее, чем кажется.</p><p>Но было бы крайне неудобно ходить и думать: «Сейчас я частично преобразую некоторые характеристики своих мыслей в линейную последовательность фонем, которая вызовет похожие мысли у моего собеседника...»</p><p>Поэтому мозг скрывает эту сложность — или, вернее, изначально вообще её не репрезентирует, — из-за чего люди приходят к весьма странным мыслям о словах.</p><p>Как я уже отмечал ранее, когда на меня бросается крупный желтый полосатый объект, я думаю: «Ой! Тигр!», а не: «Хм... объекты со свойствами крупности, желтизны и полосатости ранее часто обладали свойствами „голодный“ и „опасный“, и поэтому, хотя это и не является логически необходимым, <emphasis>а-а-а-а-а</emphasis> ХРУСТЬ ХРУСТЬ ГЛОТ».</p><p>Точно так же, когда кто-то кричит: «Ой! Тигр!», естественный отбор не благоприятствовал бы организму, который подумал бы: «Хм... Я только что услышал слоги „Ти“ и „Грр“, которые мои соплеменники ассоциируют со своими внутренними аналогами моего собственного концепта <emphasis>тигра</emphasis>, и которые они с большей вероятностью произнесут, если увидят объект, классифицируемый ими как <emphasis>а-а-а-а-и</emphasis> ХРУСТЬ ХРУСТЬ <emphasis>помогите, он схватил меня за руку</emphasis> ХРУСТЬ ГЛОТ».</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_16"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 164.1: Сеть 3</p><empty-line/>
<p>С точки зрения проектных ограничений человеческой когнитивной архитектуры, вам не захотелось бы иметь <emphasis>никаких</emphasis> лишних шагов между моментом, когда слуховая кора распознает слоги «ти-гр», и моментом активации концепта тигра.</p><p>Возвращаясь к притче о блэггах и рубах и к централизованной сети, которая классифицирует быстро и с минимальными затратами, вы можете представить себе прямую связь, идущую от элемента, распознающего слог «блэгг», к элементу в центре сети блэггов. Центральный элемент, концепт блэгга, активируется почти в тот же миг, как вы слышите, как Сьюзен, Старшая Сортировщица, говорит: «Блэгг!»</p><p>Или, для целей разговора — который тоже не должен занимать целую вечность, — как только вы видите синий яйцевидный предмет и срабатывает центральный элемент блэгга, вы кричите Сьюзен: «Блэгг!»</p><p>И изнутри этот алгоритм ощущается так, будто ярлык и концепт практически <emphasis>отождествлены</emphasis>; смысл <emphasis>ощущается как</emphasis> неотъемлемое свойство самого слова.</p><p>Знатоки узнают в этом пример «ошибки проекции разума» Э. Т. Джейнса. Кажется, будто слово <emphasis>обладает</emphasis> значением как собственным свойством — точно так же, как краснота является свойством красного яблока, а таинственность — свойством загадочного явления.</p><p>И действительно, в большинстве случаев мозг вообще не разделяет слово и значение — разве что давая себе труд разграничить их при изучении нового языка. Но даже тогда, увидев, как Сьюзен указывает на синий яйцевидный предмет и говорит «Блэгг!», вы подумаете: <emphasis>Интересно, что означает «блэгг»,</emphasis> а не: <emphasis>Интересно, какую ментальную категорию Сьюзен связывает со слуховым ярлыком «блэгг».</emphasis></p><p>В этом свете рассмотрим ту часть Стандартного спора об определениях, где обе стороны спорят о том, что слово «звук» <emphasis>на самом деле</emphasis> означает — точно так же они могли бы спорить о том, является ли конкретное яблоко <emphasis>на самом деле</emphasis> красным или зеленым:</p><p>АЛЬБЕРТ: «Микрофон моего компьютера может записать звук, даже если рядом никого нет, чтобы его услышать, сохранить его в виде файла, и этот файл называется „звуковым файлом“. И то, что сохранено в файле — это паттерн колебаний воздуха, а не паттерн нейронных импульсов в чьем-то мозгу. „Звук“ означает паттерн колебаний».</p><p>БАРРИ: «Да неужели? Давай просто посмотрим, согласен ли с тобой словарь».</p><p>Альберт интуитивно чувствует, что слово «звук» <emphasis>обладает значением</emphasis>, и это значение <emphasis>и есть</emphasis> акустические колебания. Точно так же Альберт чувствует, что дерево, падающее в лесу, <emphasis>издает звук</emphasis> (а не вызывает событие, которое <emphasis>соответствует категории звука</emphasis>).</p><p>Барри аналогичным образом <emphasis>чувствует</emphasis>, что:</p><p>звук.значение == слуховые ощущения</p><p>лес.звук == ложь.</p><p>Вместо этого:</p><p>мойМозг.НайтиКонцепт("звук") == концепт_СлуховоеОщущение</p><p>концепт_СлуховоеОщущение.соответствует(лес) == ложь.</p><p>Что гораздо ближе к тому, что происходит <emphasis>на самом деле</emphasis>; но люди не эволюционировали так, чтобы знать это, так же как они инстинктивно не знают, что мозг состоит из нейронов.</p><p>Противоречащие друг другу интуиции Альберта и Барри служат топливом для продолжения дискуссии на этапе спора о том, что означает слово «звук» — который <emphasis>ощущается</emphasis> как спор о факте, подобном любому другому факту, например о том, синее небо или зеленое.</p><p>Вы можете даже не заметить, что что-то пошло не так, пока не попытаетесь провести рационалистический ритуал формулирования проверяемого эксперимента, результат которого зависит от фактов, о которых вы так горячо спорите...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nq/feel_the_meaning/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>165. Аргумент к общепринятому словоупотреблению. Часть стандартного спора о дефинициях выглядит так:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>АЛЬБЕРТ: «Слушай, предположим, я оставил в лесу микрофон и записал структуру акустических колебаний падающего дерева. Если бы я кому-то это включил, они бы назвали это „звуком“! Это общепринятое словоупотребление! Не надо выдумывать собственные дурацкие определения!»</p><p>БАРРИ: «Во-первых, я могу определять слово как мне угодно, при условии, что использую его последовательно. Во-вторых, значение, которое я дал, было в словаре. В-третьих, кто дал тебе право решать, что является общепринятым словоупотреблением, а что нет?»</p><p>Не все споры о дефинициях продвигаются так далеко, чтобы признать само понятие общепринятого словоупотребления. Мне кажется, чаще кто-то просто тянется к словарю, потому что верит, будто у слов есть значения, а словарь послушно фиксирует, в чем именно это значение заключается. Некоторые люди, похоже, даже верят, что словарь <emphasis>определяет</emphasis> значение — что редакторы словарей являются Законодателями Языка. Может быть, потому, что в начальной школе их учитель — непререкаемый авторитет — говорил, что они должны подчиняться словарю, и что это обязательное правило, а не рекомендация?</p><p>Редакторы словарей читают то, что пишут другие люди, и фиксируют, что, по всей видимости, эти слова означают; они — историки. Оксфордский словарь английского языка может быть <emphasis>всеобъемлющим</emphasis>, но он никогда не <emphasis>обладает законодательной силой.</emphasis></p><p>Но ведь наверняка существует социальный императив использовать слова общепонятным образом? Разве наша человеческая телепатия, наша драгоценная способность к языку, не опирается на взаимную координацию для своей работы? Возможно, нам следует добровольно относиться к редакторам словарей как к верховным арбитрам — даже если <emphasis>они</emphasis> предпочитают считать себя историками, — чтобы поддерживать негласное сотрудничество, от которого зависит любая речь.</p><p>Словосочетание «авторитетный словарь» почти никогда не употребляется в своем буквальном значении (как словарь, наделенный властью); примером корректного использования служит <emphasis>«Авторитетный словарь терминов стандартов IEEE»</emphasis>. IEEE — это организация, состоящая из голосующих членов, испытывающих профессиональную потребность в точном согласии по поводу терминов и дефиниций, и поэтому <emphasis>«Авторитетный словарь терминов стандартов IEEE»</emphasis> представляет собой настоящий, согласованный свод правил, который обладает всей той властью, которую принято признавать за IEEE.</p><p>В повседневной жизни общий язык обычно возникает не из преднамеренного соглашения вроде стандартов IEEE. Это скорее вопрос заражения, когда слова изобретаются и распространяются в культуре. (Как сказал бы Ричард Докинз сорок лет назад — «мем», но вы и так понимаете, о чем я, а если нет, можете погуглить, и тогда вы тоже заразитесь.)</p><p>И все же, как показывает пример с IEEE, соглашение о языке также может быть совместно созданным общественным благом. Если мы с вами хотим обмениваться мыслями с помощью языка — этой человеческой телепатии, — то в наших взаимных интересах использовать <emphasis>одно и то же</emphasis> слово для похожих понятий (предпочтительно понятий, близких к пределу разрешения того, как они представлены в нашем мозге), даже если у нас нет явного взаимного интереса в использовании какого-то <emphasis>конкретного</emphasis> слова для того или иного понятия.</p><p>У нас нет очевидного взаимного интереса в том, чтобы использовать слово «ото» для обозначения звука или «звук» для обозначения «ото»; но у нас есть взаимный интерес использовать <emphasis>одно и то же</emphasis> слово, какое бы слово это ни было. (Желательно, чтобы слова, которые мы используем часто, были короткими, но давайте пока не будем углубляться в теорию информации.)</p><p>Но, хотя у нас и есть взаимный интерес, для нас с вами не является строго <emphasis>необходимым</emphasis> использовать похожие ярлыки <emphasis>внутренне</emphasis>; это всего лишь удобно. Если я знаю, что для вас «ото» означает «звук» — то есть вы связываете слово «ото» с концептом, очень похожим на тот, который я связываю со словом «звук», — тогда я могу сказать: «Сминание бумаги издает потрескивающий ото». Это требует дополнительных мысленных усилий, но при желании я могу это сделать.</p><p>Точно так же, если вы спросите: «Какова трость от упавшего на пол шара для боулинга?» и я знаю, какой концепт <emphasis>вы</emphasis> связываете со словом «трость», я смогу понять, что вы имеете в виду. Это может потребовать некоторых размышлений и заставит меня запнуться, потому что обычно я связываю «трость» с совершенно другим понятием. Но я вполне справлюсь с этой задачей.</p><p>Когда мы, люди, действительно <emphasis>хотим</emphasis> общаться друг с другом, нас трудно остановить! Если мы окажемся на необитаемом острове без общего языка, мы возьмем палки и начнем рисовать картинки на песке.</p><p>Апелляция Альберта к аргументу к общепринятому словоупотреблению предполагает, что языковое соглашение — это совместно созданное общественное благо. И все же Альберт предполагает это с единственной целью — риторически обвинить Барри в нарушении соглашения и создании угрозы для этого блага. В итоге спор о падающем дереве прошел весь путь от ботаники к семантике и затем к политике; и Барри отвечает тем, что оспаривает право Альберта устанавливать значение слова.</p><p>Рационалист, приученный держать в фокусе исходный вопрос, заметил бы, что разговор ушел довольно далеко в сторону.</p><p>О дорогой читатель, неужели все это действительно необходимо? Альберт знает, что Барри имеет в виду под «звуком». Барри знает, что Альберт имеет в виду под «звуком». И у Альберта, и у Барри есть доступ к таким словам, как «акустические колебания» или «слуховое восприятие», которые они уже связывают с теми же понятиями и которые могут без какой-либо двусмысленности описать происходящее в лесу. Если бы они застряли на необитаемом острове, пытаясь общаться друг с другом, их задача была бы <emphasis>решена</emphasis>.</p><p>Когда обе стороны <emphasis>знают</emphasis>, что другая сторона <emphasis>хочет</emphasis> сказать, и при этом обвиняют друг друга в отступлении от «общепринятого словоупотребления», то чем бы они ни занимались, это явно не <emphasis>попытка найти способ общаться друг с другом.</emphasis> А ведь именно в этом и заключается вся польза общепринятого словоупотребления.</p><p>Зачем спорить о значении слова, пытаясь перетянуть его туда-сюда? Если это всего лишь конфликт имен, который неоправданно раздули, и на кону больше ничего не стоит, то обеим сторонам достаточно просто придумать два новых слова и использовать их последовательно.</p><p>И все же категоризация зачастую работает как скрытый вывод и замаскированный вопрос. Является ли атеизм «религией»? Если кто-то утверждает, что методы рассуждения в атеизме стоят на одном уровне с методами рассуждения в иудаизме, или что атеизм сопоставим с исламом с точки зрения причинного порождения насилия, то у него есть очевидный полемический интерес в том, чтобы свалить все это в кучу, в расплывчатое серое пятно «веры».</p><p>Или возьмем борьбу за то, чтобы объединить чернокожих и белых в категорию «люди». Здесь явно не тот случай, когда стоит придумывать два новых слова — ведь на кону стоит именно то, что между ними нельзя проводить моральных различий.</p><p>Но как только на кону оказывается какое-либо эмпирическое утверждение <emphasis>или</emphasis> какое-либо моральное утверждение, вы больше не можете апеллировать к общепринятому словоупотреблению.</p><p>Если вопрос в том, как сгруппировать похожие вещи для построения выводов, эмпирические предсказания будут зависеть от ответа; а это значит, что определения могут быть <emphasis>ошибочными</emphasis>. Конфликт предсказаний нельзя разрешить с помощью опроса общественного мнения.</p><p>Если вы хотите узнать, стоит ли объединять атеизм с религиями, основанными на вере в сверхъестественное, для целей какого-то конкретного эмпирического вывода, словарь вам не ответит.</p><p>Если вы хотите узнать, являются ли чернокожие людьми, словарь вам не ответит.</p><p>Если все верят, что красный огонек в небе — это Марс, бог войны, словарь определит «Марс» как бога войны. Если все верят, что огонь — это высвобождение флогистона, словарь определит «огонь» как высвобождение флогистона.</p><p>В использовании слов есть свое искусство; даже когда определения не являются истинными или ложными в буквальном смысле, они часто бывают более мудрыми или более глупыми. Словари — это всего лишь история прошлого словоупотребления; если относиться к ним как к высшим арбитрам значения, это привяжет вас к мудрости прошлого, не давая сделать лучше.</p><p>Но все же позаботьтесь о том (если уж вам непременно нужно отойти от мудрости прошлого), чтобы люди могли понять, что именно вы пытаетесь плыть.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nr/the_argument_from_common_usage/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>166. Пустые ярлыки.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Рассмотрим (в очередной раз) аристотелевское представление о категориях. Представим, что перед нами некий объект со свойствами A, B, C, D и E — или, по крайней мере, он выглядит Е-подобно.</p><p>ФРЕД: «То есть вон та штука синяя, круглая, пушистая и...»</p><p>Я: «В аристотелевской логике не должно иметь значения, что это за свойства или как я их называю. Поэтому я просто использую буквы».</p><p>Затем я изобретаю аристотелевскую категорию «зава», которая описывает те объекты, все те объекты и только те объекты, которые обладают свойствами A, C и D.</p><p>Я: «Объект 1 — это зава, B и E».</p><p>ФРЕД: «И еще он синий — в смысле, A, — верно?»</p><p>Я: «Это подразумевается, когда я говорю, что он зава».</p><p>ФРЕД: «И всё-таки я бы хотел, чтобы ты сказал это явно».</p><p>Я: «Хорошо. Объект 1 — это A, B, зава и E».</p><p>Затем я добавляю еще одно слово, «йоки», которое описывает все и только те объекты, которые обладают свойствами B и E; и слово «ксиппо», описывающее все и только те объекты, которые обладают свойством E, но не D.</p><p>Я: «Объект 1 — это зава и йоки, но не ксиппо».</p><p>ФРЕД: «Погоди, он светится? В смысле, он E?»</p><p>Я: «Да. На основе имеющейся информации это единственно возможный вариант».</p><p>ФРЕД: «Я бы предпочёл, чтобы ты проговорил это прямо».</p><p>Я: «Ладно: Объект 1 — это A, зава, B, йоки, C, D, E и не ксиппо».</p><p>ФРЕД: «Потрясающе! И ты можешь всё это сказать, просто взглянув?»</p><p>Впечатляет, правда? Давайте изобретем еще больше новых слов: «боло» — это A, C и йоки; «мун» — это A, C и ксиппо; а «мерлакдониан» — это боло и мун.</p><p>Бессмысленная путаница? Я тоже так думаю. Давайте заменим ярлыки их определениями:</p><p>«Зава, B и E» превращается в [A, C, D], B, E</p><p>«Боло и A» превращается в [A, C, [B, E]], A</p><p>«Мерлакдониан» превращается в [A, C, [B, E]], [A, C, [E, ¬D]].</p><p>И главное, что нужно помнить об аристотелевском представлении о категориях, это то, что [A, C, D] — это и есть <emphasis>вся</emphasis> информация, содержащаяся в слове «зава». Дело не просто в том, что я могу менять ярлык, а в том, что я могу прекрасно обходиться вообще без ярлыков — правила для аристотелевских классов работают исключительно со структурами вроде [A, C, D]. Называть одну из этих структур «зава» или навешивать на нее любой другой ярлык — это человеческое удобство (или неудобство), которое не имеет ни малейшего значения для аристотелевских правил.</p><p>Предположим, слово «человек» определяется как смертное двуногое без перьев. Тогда классический силлогизм принял бы следующий вид:</p><p>Все [смертные, ¬перья, двуногие] смертны.</p><p>Сократ — это [смертный, ¬перья, двуногий].</p><p>Следовательно, Сократ смертен.</p><p>Теперь этот подвиг мысли выглядит куда менее впечатляюще, не правда ли?</p><p>Здесь <emphasis>иллюзия вывода</emphasis> возникает из-за ярлыков, которые скрывают посылки и претендуют на новизну в заключении. Замена ярлыков определениями разоблачает эту иллюзию, обнажая эмпирическую бесполезность тавтологии. Вы никогда не сможете утверждать, что Сократ — это [смертный, ¬перья, двуногий], пока не пронаблюдаете, что он смертен.</p><p>Существует идея, которую — как вы, возможно, заметили — я терпеть не могу: «слово можно определять как угодно». Эта идея восходит к аристотелевскому понятию категорий; ведь если следовать аристотелевским правилам <emphasis>строго</emphasis> и <emphasis>безупречно</emphasis> — чего люди никогда не делают (Аристотель прекрасно знал, что Сократ человек, хотя это и не было обосновано его правилами), — так вот, <emphasis>если бы</emphasis> некая воображаемая нечеловеческая сущность следовала этим правилам неукоснительно, она бы никогда не пришла к противоречию. Впрочем, она бы вообще мало к чему пришла: она бы не смогла утверждать, что Сократ — это [смертный, ¬перья, двуногий], пока не пронаблюдала бы, что он смертен.</p><p>Но дело даже не в том, что ярлыки в аристотелевской системе <emphasis>произвольны</emphasis>, а в том, что аристотелевская система прекрасно работает <emphasis>вообще без каких-либо ярлыков</emphasis> — она штампует точно такой же поток тавтологий, просто они выглядят куда менее впечатляюще. Ярлыки нужны лишь для того, чтобы создавать <emphasis>иллюзию</emphasis> вывода.</p><p>Так что если уж вам и нужно какое-то аристотелевское изречение, то оно должно гласить не «я могу определять слово как мне угодно» и даже не «определение слова никогда не имеет последствий», а скорее: «Определениям не нужны слова».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ns/empty_labels/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>167. Наложите табу на свои слова.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В игре «Табу» (от компании Hasbro) цель игрока — сделать так, чтобы его партнер угадал слово, написанное на карточке, не используя при этом само это слово и еще пять дополнительных слов, указанных на ней. Например, вам нужно сделать так, чтобы ваш партнер произнес слово «бейсбол», но вы не можете использовать слова «спорт», «бита», «удар», «подача», «база» и, разумеется, «бейсбол».</p><p>Как только я вижу подобную задачу, мне сразу приходит в голову: «Искусственный групповой конфликт, в котором вы используете длинный деревянный цилиндр, чтобы колотить по брошенному сфероиду, а затем бегаете между четырьмя безопасными позициями». Возможно, это не самая эффективная стратегия для передачи слова «бейсбол» по установленным правилам — гораздо эффективнее было бы сказать: «Это то, во что играют „Янкиз“», — но сам навык <emphasis>мысленно вычеркивать слово</emphasis> я тренировал годами, пусть и с другой целью.</p><p>В предыдущем эссе мы увидели, как замена терминов их определениями может вскрыть эмпирическую бесплодность классического аристотелевского силлогизма. Все люди смертны (а также, судя по всему, являются двуногими без перьев); Сократ — человек; следовательно, Сократ смертен. Если заменить слово «человек» его очевидным определением, обнаружится стоящий за этим ход рассуждений:</p><p>Все [смертные, ¬перья, двуногие] смертны;</p><p>Сократ — [смертный, ¬перья, двуногий];</p><p>Следовательно, Сократ смертен.</p><p>Но принцип замены слов определениями применим гораздо шире:</p><p>АЛЬБЕРТ: «Дерево, падающее в безлюдном лесу, издает звук».</p><p>БАРРИ: «Дерево, падающее в безлюдном лесу, не издает звука».</p><p>Очевидно, раз один говорит «звук», а другой — «не звук», перед нами явное противоречие, верно? Но предположим, что перед тем как заговорить, они оба разыменовывают свои указатели:</p><p>АЛЬБЕРТ: «Дерево, падающее в безлюдном лесу, соответствует критерию [проверка на принадлежность: это событие порождает акустические колебания]».</p><p>БАРРИ: «Дерево, падающее в безлюдном лесу, не соответствует критерию [проверка на принадлежность: это событие порождает слуховые ощущения]».</p><p>Теперь кажущееся противоречие исчезло — им всего лишь нужно было запретить себе использовать слово <emphasis>«звук»</emphasis>. Если бы спор зашел об «акустических колебаниях», мы бы снова сыграли в «Табу» и сказали «волны давления в материальной среде»; при необходимости мы бы еще раз сыграли в «Табу» со словом «волна» и заменили его волновым уравнением. (Сыграйте в «Табу» со «слуховыми ощущениями», и вы получите: «Та форма сенсорной обработки в человеческом мозге, которая принимает на входе линейный временной ряд частотных смесей...»)</p><p>Но предположим, с другой стороны, что спор между Альбертом и Барри выглядел бы так:</p><p>АЛЬБЕРТ: «Сократ соответствует концепту [проверка на принадлежность: этот человек умрет после того, как выпьет цикуту]».</p><p>БАРРИ: «Сократ соответствует концепту [проверка на принадлежность: этот человек не умрет после того, как выпьет цикуту]».</p><p>Здесь у Альберта и Барри возникает содержательное столкновение ожиданий; разница в том, что именно они ожидают увидеть после того, как Сократ выпьет цикуту. Но они могли бы этого и не заметить, если бы случайно использовали одно и то же слово «человек» для своих различных концептов.</p><p>Картина того, в чем люди согласны или несогласны друг с другом, оказывается совершенно разной в зависимости от того, смотрите ли вы с точки зрения ярлыков (Альберт говорит «звук», а Барри — «не звук», значит, они расходятся во мнениях) или же с точки зрения проверок (для Альберта проверка на принадлежность — это акустические колебания, а для Барри — слуховые ощущения).</p><p>Соберите вместе кучку <emphasis>самопровозглашенных</emphasis> футуристов и спросите их, верят ли они, что через тридцать лет у нас появится искусственный интеллект, и, подозреваю, как минимум половина ответит «да». Если на этом остановиться, они пожмут друг другу руки и поздравят себя с достигнутым консенсусом. Но наложите табу на термин «искусственный интеллект» и попросите их описать, <emphasis>что</emphasis> именно они ожидают увидеть, вообще не используя такие слова, как «компьютеры» или «мыслить», и под этим безликим стандартным словосочетанием вы обнаружите изрядный конфликт ожиданий. См. также составленную Шейном Леггом подборку из <a l:href="http://arxiv.org/abs/0706.3639">71 определения «интеллекта».</a></p><p>Иллюзию единства религий можно развеять, наложив табу на термин «Бог» и попросив верующих рассказать, во что именно они верят; или наложив табу на слово «вера» и спросив, почему они в это верят. Хотя по большей части они вообще не смогут ответить, поскольку это всего лишь декларация веры, а когнитивно приблизить аудиозапись невозможно.</p><p>Когда вы оказываетесь в затруднительном положении в философских вопросах, <emphasis>первый рубеж обороны — не давать определения проблемным терминам, а проверить, можете ли вы вообще мыслить без них.</emphasis> Или без использования их коротких синонимов. И следите за тем, чтобы не изобрести взамен новое слово. Описывайте внешние наблюдаемые явления и внутренние механизмы; не пользуйтесь одним-единственным ярлыком, каким бы он ни был.</p><p>Альберт говорит, что у людей есть «свобода воли». Барри утверждает, что «свободы воли» у людей нет. Что ж, это определенно создаст видимость конфликта. Большинство философов посоветовали бы Альберту и Барри попытаться точно определить, что именно они понимают под «свободой воли», и на эту тему они, несомненно, смогут пространно рассуждать. Я же посоветую Альберту и Барри описать то, что, по их мнению, у людей есть (или чего у них нет), вообще не используя словосочетание «свобода воли». (Если вы хотите попробовать это дома, вам также следует избегать слов «выбирать», «действовать», «решать», «предопределено», «ответственность» или любых их синонимов.)</p><p>Это один из нестандартных инструментов в моем арсенале, и, по моему скромному мнению, он работает <emphasis>гораздо, гораздо</emphasis> лучше стандартного. Кроме того, его использование требует больше усилий; вы получаете ровно то, за что платите.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nu/taboo_your_words/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>168. Замените символ сутью.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Что нужно для того, чтобы — как в примере из предыдущего эссе — увидеть «бейсбольный матч» как «искусственный групповой конфликт, в котором вы используете длинный деревянный цилиндр, чтобы ударить по брошенному сфероиду, а затем бегаете между четырьмя безопасными позициями»? Что нужно, чтобы сыграть в рационалистическую версию «Табу», в которой цель — не найти синоним, отсутствующий на карточке, а найти способ описания без использования стандартного понятийного ярлыка?</p><p>Вам нужно визуализировать. Вам нужно заставить свой мысленный взор увидеть детали, будто вы смотрите на них впервые. Вам нужно осуществить первичное видение.</p><p>Это «бита»? Нет, это длинный, круглый, сужающийся деревянный стержень, который на одном из концов становится совсем узким, чтобы человек мог ухватиться за него и сделать замах.</p><p>Это «мяч»? Нет, это обтянутый кожей сфероид с симметричным узором из швов, твёрдый, но не как металл, который можно схватить и бросить, или ударить по нему деревянным стержнем, или поймать.</p><p>Это «базы»? Нет, это фиксированные позиции на игровом поле, до которых игроки стараются добежать как можно быстрее из-за их безопасности в рамках искусственных правил игры.</p><p>Главное препятствие для первичного видения заключается в том, что в вашем уме уже есть красивый, аккуратный итог, удобный маленький понятийный ярлык. Вроде слова «бейсбол», «бита» или «база». Требуется усилие, чтобы удержать свой ум от скольжения по привычному пути, легкому пути, пути наименьшего сопротивления, на котором короткое безликое слово врывается и стирает детали, которые вы пытаетесь разглядеть. Слово само по себе может обладать разрушительной силой клише; слово само по себе может нести яд кэшированной мысли.</p><p>Игра в «Табу» — способность описывать вещи без использования стандартного указателя, ярлыка или названия — это одна из <emphasis>фундаментальных</emphasis> способностей рационалиста. Она находится на том же базовом уровне, что и привычка постоянно спрашивать «Почему?» или «Что это убеждение заставляет меня ожидать?»</p><p>Это искусство тесно связано с:</p><p>Прагматизмом, поскольку такое видение часто обеспечивает гораздо более тесную связь с ожидаемым опытом, нежели с пропозициональным убеждением;</p><p>Редукционизмом, поскольку такое видение часто заставляет вас спуститься на более низкий уровень организации, смотреть на части вместо того, чтобы скользить взглядом по целому;</p><p>Близостью к вопросу, поскольку слова часто отвлекают вас от вопроса, который вы на самом деле хотите задать;</p><p>Избеганием кэшированных мыслей, которые спешат прорваться, используя стандартные слова, так что вы можете заблокировать их, табуировав стандартные слова;</p><p>Писательским правилом «Показывай, а не рассказывай!», которое имеет силу и среди рационалистов;</p><p>И тем, чтобы не упускать из виду свою первоначальную цель.</p><p>Как табуирование слова может помочь вам сохранить свою цель?</p><p>Из эссе «Утерянные цели»:</p><p>Прямо сейчас, пока вы это читаете, какой-нибудь юноша или девушка сидит за столом в университете, усердно изучая материал, который они не планируют когда-либо использовать и который им совершенно не интересен сам по себе. Они хотят получить высокооплачиваемую работу, а для высокооплачиваемой работы нужна бумажка, а для бумажки требуется степень магистра, а для степени магистра требуется степень бакалавра, а университет, выдающий степень бакалавра, требует, чтобы для выпуска вы прослушали курс по схемам вязания двенадцатого века. Поэтому они прилежно учатся, намереваясь забыть всё в ту же секунду, когда закончится выпускной экзамен, но всё же серьезно работают, потому что они <emphasis>хотят</emphasis> эту бумажку.</p><p>Зачем вы ходите в «школу»? Чтобы получить «образование», которое завершится «дипломом». Сотрите запретные слова и все их очевидные синонимы, визуализируйте реальные детали, и вы с гораздо большей вероятностью заметите, что «школа» на данный момент, похоже, состоит из сидения рядом со скучающими подростками и прослушивания материала, который вы уже знаете; что «диплом» — это бумажка с какими-то надписями; а «образование» — это забывание материала сразу после того, как вас по нему протестировали.</p><p>Обобщения с утечкой часто проявляются через категоризацию: люди, которые действительно учатся в аудиториях, попадают под категорию «получающих образование», значит, «получать образование» — это хорошо; но тогда любой, кто просто появляется в колледже, тоже будет соответствовать понятию «получение образования», независимо от того, учится он или нет.</p><p>Ученики, которые понимают математику, будут хорошо справляться с тестами, но если вы потребуете от школ высоких результатов тестов, они будут тратить всё время на натаскивание на эти тесты. <emphasis>Мысленная категория</emphasis>, которая не вполне совпадает с вашей целью, может привести к аналогичному сбою стимулов <emphasis>на внутреннем уровне.</emphasis> Вы хотите учиться, поэтому вам нужно «образование»; и пока вы получаете хоть что-то, что подходит под категорию «образование», вы можете даже не замечать, учитесь вы на самом деле или нет. Или же вы заметите это, но не поймете, что потеряли из виду свою первоначальную цель, ведь вы «получаете образование» — а именно так вы мысленно описали свою цель.</p><p>Категоризировать — значит отбрасывать информацию. Если вам говорят, что падающее дерево издает «звук», вы не знаете, каков этот звук на самом деле; вы ведь не слышали падения дерева. Если монета падает «орлом», вы не знаете её радиальную ориентацию. Синий яйцевидный предмет может быть «блэггом», но что, если его точная яйцевидная форма варьируется, или варьируется точный оттенок синего? Вы хотите использовать категории, чтобы отбрасывать нерелевантную информацию, отсеивать золото от пыли, но часто стандартная категоризация в итоге отбрасывает и важную информацию тоже. И когда вы сталкиваетесь с подобными ментальными трудностями, первое и самое очевидное решение — сыграть в «Табу».</p><p>Например: «игра в «Табу»» — это само по себе обобщение с утечкой. Версия от Hasbro — это не рационалистический вариант; на их карточках указано всего пять дополнительных запрещённых слов, и этого совершенно недостаточно, чтобы исключить мышление привычными старыми словами. То, что делают рационалисты, подходит под категорию «играть в «Табу»» — оно соответствует этому концепту, — но далеко не всё, что считается игрой в «Табу», позволяет достичь первичного видения. Если вы просто думаете: «нужно сыграть в «Табу», чтобы достичь первичного видения», вы начнёте считать, что любое действие, подпадающее под «игру в «Табу»», обязательно считается первичным видением.</p><p>Рационалистический вариант — это не игра, а значит, здесь нельзя победить, пытаясь схитрить и обойти правила. Вам нужно играть в «Табу» с добровольным ограничением: удерживать себя от использования синонимов, которых нет на карточке. Также вы должны удерживать себя от создания новых простых слов или фраз, которые будут служить эквивалентной мысленной зацепкой для старого понятия. Вы пытаетесь приблизить карту, а не переименовать города; разыменовать указатель, а не выделять новый; видеть события непосредственно в момент их совершения, а не переписывать клише другими словами.</p><p>Представляя себе проблему более детально, вы сможете увидеть утерянную цель: что именно вы делаете, когда «играете в «Табу»»? Какой цели служит каждая отдельная деталь?</p><p>Если вы посмотрите на свои действия и ситуацию свежим взглядом, вы сможете так же свежо взглянуть и на свои цели. Если вы сможете взглянуть на себя новыми глазами, будто в первый раз, то увидите, что совершаете поступки, о которых и не подумали бы, не будь они вашей привычкой.</p><p>Цель теряется всякий раз, когда суть (обучение, знание, здоровье) вытесняется символом (диплом, балл за тест, медицинское обслуживание). Чтобы восстановить утерянную цель или исправить категоризацию с потерями, вы должны поступить наоборот:</p><p>Замените символ сутью; замените означающее означаемым; замените свойство проверкой на принадлежность; замените слово смыслом; замените ярлык концептом; замените краткое изложение деталями; замените суррогатный вопрос настоящим вопросом; разыменуйте указатель; спуститесь на более низкий уровень организации; мысленно смоделируйте процесс вместо того, чтобы давать ему имя; приблизьте карту.</p><p>«Простая истина» была написана как упражнение в этой дисциплине — как попытка описать «истину» на более низком уровне организации, не прибегая к таким терминам, как «точный», «правильный», «представлять», «отражать», «семантический», «верить», «знание», «карта» или «реальный». (И помните, что цель состоит не в том, чтобы <emphasis>на самом деле</emphasis> сыграть в «Табу» — слово «истинный» встречается в тексте, но <emphasis>не</emphasis> для того, чтобы дать определение истине. В игре от Hasbro на него среагировал бы зуммер, но мы <emphasis>на самом деле</emphasis> не играем в ту игру. Спросите себя, выполнил ли текст свою задачу, а не следовал ли он правилам.)</p><p>Сама теорема Байеса описывает «свидетельство» на языке чистой математики, без использования таких слов, как «подразумевает», «означает», «подтверждает», «доказывает» или «обосновывает». Попробуйте <emphasis>дать определение</emphasis> этим философским терминам, и вы просто будете ходить по кругу.</p><p>И наконец, есть самое важное слово, на которое стоит наложить табу. Я часто предупреждал, что с ним нужно быть осторожнее и не злоупотреблять им, а в некоторых случаях и вовсе избегать этого концепта. Теперь вы знаете истинную причину. Размышлять об этом вовсе не вредно. Но ваше настоящее понимание измеряется способностью описать, что именно вы делаете и зачем, <emphasis>без</emphasis> использования этого слова или любых его синонимов.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nv/replace_the_symbol_with_the_substance/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>169. Ошибки сжатия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«Карта — это не территория», — гласит известная поговорка. Единственная карта Калифорнии в масштабе один к одному, точная до последнего атома и на 100% верная, — это сама Калифорния. Но в Калифорнии есть важные закономерности, например, сеть её автомагистралей, которые можно описать, используя гораздо меньше информации — не говоря уже о гораздо меньшем количестве <emphasis>физического материала</emphasis>, — чем потребовалось бы для описания каждого атома в границах штата. Отсюда <emphasis>другая</emphasis> поговорка: «Карта — это не территория, но территорию нельзя сложить и засунуть в бардачок».</p><p>На бумажной карте Калифорнии в масштабе 10 километров в 1 сантиметре (один к миллиону) просто нет места, чтобы показать точное положение двух опавших листьев, лежащих в сантиметре друг от друга на тротуаре. Даже если бы на карте попытались изобразить эти листья, они слились бы в одну точку; или, точнее, минимальный размер деталей на такой карте должен был бы составлять 10 нанометров, что тоньше разрешения, доступного большинству типографий, не говоря уже о человеческом глазе.</p><p>Реальность огромна — только видимая её часть простирается на миллиарды световых лет. Но ваша карта реальности записана на паре фунтов нейронов, уложенных в вашем черепе. Я не хочу вас обидеть, но ваш череп крошечный. Сравнительно говоря.</p><p>А значит, неизбежно некоторые вещи, которые в реальности представляют собой разные объекты, на вашей карте будут сжаты в одну и ту же точку.</p><p>Однако «изнутри» это ощущается вовсе не так, будто вы говорите: «О, смотрите, я сжимаю две разные вещи в одну точку на моей карте». Изнутри это <emphasis>ощущается</emphasis> так, будто существует всего <emphasis>одна</emphasis> вещь, и вы её видите.</p><p>Достаточно маленький ребёнок — или достаточно древний греческий философ — и понятия не имели бы, что существуют такие вещи, как «акустические колебания» или «слуховые ощущения». Для них существовало бы только одно событие, происходящее при падении дерева, — единое явление под названием «звук».</p><p>Осознать, что за <emphasis>одной</emphasis> точкой на вашей карте стоят <emphasis>два</emphasis> совершенно разных события, — это, по сути, <emphasis>научная</emphasis> задача. Большая и сложная научная задача.</p><p>Иногда ошибки сжатия происходят из-за смешения двух известных явлений под одним ярлыком — вы знаете об акустических колебаниях и о слуховом восприятии в мозге, но называете и то, и другое «звуком», тем самым запутывая себя. Но куда более опасная ошибка сжатия возникает тогда, когда вы <emphasis>понятия не имеете</emphasis>, что две разные сущности вообще <emphasis>существуют</emphasis>. В вашей мысленной картотеке есть лишь одна папка с надписью «звук», и всё, что вы думаете о «звуке», попадает в неё. Дело не в том, что у вас есть две папки с одинаковым ярлыком; папка всего одна. По умолчанию карта всегда сжата — зачем мозгу создавать две ментальные корзины там, где достаточно одной?</p><p>Или представьте детективный роман, где главное озарение сыщика заключается в том, что у одного из подозреваемых есть близнец. В ходе обычной работы детектив просто отмечает, что Кэрол одета в красное, у неё чёрные волосы, а её сандалии кожаные — но всё это <emphasis>факты о</emphasis> Кэрол. Достаточно легко подвергнуть сомнению отдельный факт, например, ОдетаВКрасное(Кэрол) или ЧерныеВолосы(Кэрол). Возможно, утверждение ЧерныеВолосы(Кэрол) ложно. Может, Кэрол красит волосы. Может быть, КаштановыеВолосы(Кэрол). Но нужен более проницательный детектив, чтобы задуматься: а не стоит ли разделить на <emphasis>два</emphasis> файла саму Кэрол из ОдетаВКрасное(Кэрол) и ЧерныеВолосы(Кэрол) — то есть то досье на Кэрол, куда складываются все наблюдения? Вдруг существуют две Кэрол, и та, что была в красном, — это совсем не та женщина, у которой были чёрные волосы?</p><p>В данном случае гениальным озарением становится сам акт <emphasis>создания</emphasis> двух разных корзин. Куда проще подвергнуть сомнению свои факты, нежели свою онтологию.</p><p>Карта реальности в человеческом мозге, в отличие от бумажной карты Калифорнии, может динамически расширяться по мере того, как мы фиксируем всё более подробные описания. Однако изнутри это ощущается не столько как увеличение масштаба на карте, сколько как расщепление неделимого атома — когда вы берёте <emphasis>одну вещь</emphasis> (казавшуюся единой) и расщепляете её на две или более.</p><p>Часто это выражается в создании новых слов вроде «акустических колебаний» и «слуховых ощущений» вместо одного лишь «звука». Похоже, само создание нового названия позволяет выделить под него новую корзину. Детектив, скорее всего, начнёт называть одну из подозреваемых «Кэрол-2» или «Другая Кэрол» едва только осознает, что Кэрол на самом деле две.</p><p>Но расширение карты далеко не всегда сводится к простому придумыванию новых названий для городов. Требуется настоящее научное озарение, чтобы вообще понять, что такие вещи, как акустические колебания или слуховые ощущения, <emphasis>существуют.</emphasis></p><p>Очевидной современной иллюстрацией могут служить такие слова, как «интеллект» или «сознание». Время от времени появляется очередной пресс-релиз, утверждающий, будто новое исследование «объяснило сознание», поскольку группа нейробиологов изучила электрический ритм частотой 40 Гц, который может иметь отношение к кросс-модальному связыванию сенсорной информации, или потому что они исследовали ретикулярную активационную систему, поддерживающую человека в бодрствующем состоянии. Это экстремальный пример, а обычные ошибки тоньше, но природа у них та же. Та часть «сознания», которая кажется людям наиболее интересной, — это рефлексия, самосознание, понимание того, что отражение в зеркале — это «я»; это, а также трудная проблема субъективного опыта, <a l:href="http://consc.net/papers/facing.pdf">сформулированная Дэвидом Чалмерсом</a>. Мы также называем «сознательным» состояние бодрствования, а не сна, в нашем суточном цикле. Но всё это совершенно разные концепты под одним и тем же именем, а лежащие в их основе феномены представляют собой разные научные загадки. Можно объяснить бодрствование, никак не объяснив рефлексию или субъективность.</p><p>Ошибки сжатия также лежат в основе уловки подмены понятий в философии: вы рассуждаете о «сознании» в рамках одного определения (например, как о способности думать о мышлении), а затем переносите выводы на «сознание» в другом определении (например, как на субъективный опыт). Конечно, вполне возможно, что это одно и то же, но если так, то для подлинного <emphasis>понимания</emphasis> этого факта потребовалось бы <emphasis>сначала</emphasis> концептуально разделить эти понятия и лишь <emphasis>затем</emphasis> совершить гениальный шаг по их воссоединению.</p><p>Расширение карты — это (повторюсь) <emphasis>научная</emphasis> задача: часть искусства науки, навык исследования мира. (И, разумеется, научную задачу невозможно решить, апеллируя к словарям, так же как нельзя овладеть сложным навыком исследования, заявляя: «Я могу определять слова как мне вздумается».) Если вы видите нечто единое и сбивающее с толку, обладающее изменчивыми и противоречивыми свойствами, резонно предположить, что ваша карта втискивает слишком много в одну-единственную точку — вам нужно расщепить её и завести новые корзины. Это не то же самое, что <emphasis>давать определение</emphasis> той единой вещи, которую вы видите, но это <emphasis>действительно</emphasis> часто вытекает из попыток понять, как рассуждать об этой вещи без использования одной-единственной мысленной зацепки.</p><p>Таким образом, навык разделения карты связан с рационалистической версией «Табу» и с мудрым использованием слов; ведь слова часто представляют собой точки на нашей карте — ярлыки, под которыми мы храним свои утверждения, и корзины, в которые мы складываем информацию. Отказ от одного-единственного слова или выделение новых часто служат частью навыка расширения карты.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nw/fallacies_of_compression/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>170. Категоризация имеет последствия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Среди множества генетических вариаций и мутаций в вашем геноме есть совсем немного аллелей, о которых вы, скорее всего, знаете — включая те, что определяют вашу группу крови: наличие или отсутствие антигенов A, B и +. Если вам перельют кровь, содержащую антиген, которого у вас нет, это вызовет аллергическую реакцию. Именно открытие этого факта Карлом Ландштейнером, а также способа проверки совместимости групп крови, сделало возможным переливание крови без смертельного исхода для пациента. (Нобелевская премия по медицине 1930 года.) Кроме того, если мать с группой крови A (к примеру) рожает ребенка с группой крови A+, у нее может возникнуть аллергическая реакция на антиген +; если у нее родится еще один ребенок с группой крови A+, он окажется в опасности, если только во время беременности мать не будет принимать препараты, подавляющие аллергическую реакцию. Поэтому люди узнают свою группу крови перед тем, как вступить в брак.</p><p>Ах да, и <emphasis>еще</emphasis>: люди с группой крови A — серьезные и творческие, а люди с группой B — непредсказуемые и жизнерадостные. Люди с группой O — покладистые и общительные, а люди с группой AB — невозмутимые и сдержанные. (Можно подумать, что O должно быть отсутствием A и B, а AB — просто A плюс B, но нет...) Все это — согласно <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Japanese_blood_type_theory_of_personality">японской теории личности по группе крови</a>. Похоже, группа крови играет в Японии ту же роль, что знаки зодиака на Западе, вплоть до гороскопов по группам крови в ежедневных газетах.</p><p>Эта мода особенно странна потому, что группы крови <emphasis>никогда не были</emphasis> чем-то таинственным — ни в Японии, ни где-либо еще. Мы вообще знаем о <emphasis>существовании</emphasis> групп крови только благодаря Карлу Ландштейнеру. Ни один мистический знахарь, ни один почтенный колдун не проронил о группах крови ни слова; нет никаких древних пыльных свитков, способных окутать это заблуждение ореолом старины. Если бы завтра медицинское сообщество заявило, что все это было колоссальным обманом, у нас, простых людей, не нашлось бы ни единого свидетельства наших собственных органов чувств, чтобы им возразить.</p><p>Между группами крови никогда не было войн. Между ними никогда не возникало даже политических конфликтов. Стереотипы, должно быть, возникли <emphasis>исключительно</emphasis> из <emphasis>самого факта существования</emphasis> ярлыков.</p><p>Кто-нибудь наверняка укажет на то, что эта история — о категоризации людей. Происходит ли то же самое, если категоризировать растения, камни или офисную мебель? Я не помню, чтобы читал о подобном эксперименте, но, конечно, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">это не значит, что его не проводили</a>. (Я полагаю, главная трудность проведения такого эксперимента заключалась бы в поиске протокола, который не наводил бы испытуемых на мысль, что раз уж ярлык был дан, он должен иметь какое-то значение.) Так что, хотя я и не собираюсь корректировать свои убеждения на основе воображаемых доказательств, я бы предсказал положительный результат этого эксперимента: я ожидаю, что простое наклеивание ярлыков имеет власть над всеми вещами, по крайней мере в человеческом воображении.</p><p>На это можно посмотреть с точки зрения кластеров сходства: как только вы проводите границу вокруг группы, разум начинает пытаться выискивать сходства внутри этой группы. И, к сожалению, человеческие детекторы закономерностей, похоже, работают на таких повышенных оборотах, что мы видим закономерности независимо от того, есть они на самом деле или нет; при некоторой избирательности памяти даже слабую отрицательную корреляцию можно принять за сильную положительную.</p><p>На это можно посмотреть с точки зрения нейронных алгоритмов: создание названия для множества вещей подобно выделению подсети для поиска в них закономерностей.</p><p>На это можно посмотреть с точки зрения ошибки сжатия: вещи, получившие одинаковое название, оказываются свалены в одну ментальную корзину, размываясь и сливаясь в одну точку на карте.</p><p>Или же на это можно посмотреть с точки зрения безграничной способности человека выдумывать всякую чепуху на пустом месте и верить в нее просто потому, что никто не может доказать ее ошибочность. Стоит вам дать название категории, как вы можете начинать выдумывать о ней всякую всячину. То, чему дали имя, не обязательно должно быть осязаемым; оно не обязано существовать; оно даже не обязательно должно быть логически непротиворечивой.</p><p>И нет, дело не только в Японии: здесь, на Западе, книга о диете по группе крови под названием <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Blood_type_diet">«4 группы крови — 4 пути к здоровью»</a> стала бестселлером.</p><p>Как ни посмотри, проведение границы в пространстве вещей — шаг далеко не нейтральный. Возможно, более чисто спроектированный, более строго байесовский ИИ мог бы размышлять о произвольном классе, не испытывая его влияния. Но у вас, человека, такой возможности нет. В контексте человеческого мозга категории не являются статичными сущностями; как только вы действительно задумываетесь о них, они начинают воздействовать на ваш разум. Еще один повод усомниться в том, что определять слова можно как вам вздумается.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nx/categorizing_has_consequences/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>171. Контрабанда коннотаций.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В предыдущем эссе мы видели, что в Японии группы крови заняли место астрологии: например, если у вас четвертая группа (AB), то считается, что вы «невозмутимы и сдержанны».</p><p>Представим теперь, что мы решили выдумать новое слово «виггин» и <emphasis>определили</emphasis> его как «человек с зелеными глазами и черными волосами» —</p><p>В ресторан вошел зеленоглазый черноволосый мужчина.</p><p>— Ха, — сказал Дэнни, наблюдая за ним из-за соседнего столика. — Видала? В зал только что вошел виггин. Чертовы виггины. Вечно они совершают всякие преступления.</p><p>Его сестра Эрда вздохнула: — Но ты ведь не <emphasis>видел</emphasis>, чтобы он совершал преступления, верно, Дэнни?</p><p>— А мне и не нужно, — ответил Дэнни, доставая словарь. — Смотри, тут прямо так и написано в Оксфордском словаре английского языка: «Виггин. 1. Человек с зелеными глазами и черными волосами». У него зеленые глаза и черные волосы, значит, он виггин. Ты же не станешь спорить с Оксфордским словарем? <emphasis>По определению,</emphasis> зеленоглазый и черноволосый человек — это виггин.</p><p>— Но ты назвал его виггином, — сказала Эрда. — Некрасиво говорить такое о человеке, которого ты даже не знаешь. У тебя нет никаких доказательств, что он добавляет слишком много кетчупа в бургеры или что в детстве он запускал из рогатки бельчат.</p><p>— Но он <emphasis>и есть</emphasis> виггин, — терпеливо объяснил Дэнни. — У него зеленые глаза и черные волосы, так? Вот увидишь, как только ему принесут бургер, он тут же потянется за кетчупом.</p><p>Человеческий разум переходит от наблюдаемых характеристик к выводимым с помощью слов. В умозаключении «Все люди смертны, Сократ — человек, следовательно, Сократ смертен» наблюдаемые характеристики — это одежда Сократа, его речь, использование им орудий труда и в целом человеческий облик; категория — «человек»; выводимая характеристика — уязвимость к яду цикуты.</p><p>Разумеется, между «наблюдаемыми характеристиками» и «выводимыми характеристиками» нет жесткой границы. Если вы слышите чью-то речь, то, при прочих равных условиях, этот кто-то, скорее всего, выглядит как человек. Если вы видите человеческую фигуру в тени, то <emphasis>ceteris paribus</emphasis> она, вероятно, умеет говорить.</p><p>И все же некоторые свойства мы чаще выводим логически, нежели наблюдаем непосредственно. Вы скорее решите, что некто является человеком и потому сгорит в открытом пламени, нежели проделаете этот логический вывод в обратном направлении.</p><p>Если вы посмотрите в словаре определение слова «человек», вы, скорее всего, найдете там характеристики вроде «разумный» и «двуногое без перьев» — признаки, по которым удобно с первого взгляда отличить человека от нечеловека, — а не те десять тысяч коннотаций, от уязвимости к цикуте до самоуверенности, которые мы можем вывести из того факта, что кто-то является человеком. Почему так? Возможно, словари призваны помогать сопоставлять ярлыки с группами сходства и потому созданы для быстрого выделения кластеров в пространстве вещей. Или, возможно, крупные, отличительные признаки наиболее заметны и поэтому первыми приходят на ум составителям словарей. (Я не уверен, насколько составители словарей осознают, что они делают <emphasis>на самом деле</emphasis>.)</p><p>Но в итоге, когда Дэнни достает Оксфордский словарь, чтобы найти слово «виггин», он видит там лишь те бросающиеся в глаза характеристики, которые отличают виггина: зеленые глаза и черные волосы. В словаре не перечисляется множество мелких <emphasis>коннотаций</emphasis>, которые успели прирасти к этому термину: криминальные наклонности, кулинарные причуды и сомнительные детские увлечения.</p><p>Откуда вообще взялись эти коннотации? Может быть, когда-то существовал известный виггин с такими свойствами. Или кто-то просто выдумал это на ходу и написал серию бестселлеров (<emphasis>«Виггин»</emphasis>, <emphasis>«Разговоры с виггинами»</emphasis>, <emphasis>«Воспитание вашего маленького виггина»</emphasis>, <emphasis>«Виггины в спальне»</emphasis>). Может быть, теперь в это верят даже сами виггины и ведут себя соответственно. Стоит вам только назвать какую-то группу людей «виггинами», как слово тут же начнет обрастать коннотациями.</p><p>Но вспомните притчу о цикуте: если следовать логическим определениям классов, мы никогда не сможем классифицировать Сократа как «человека», пока не убедимся, что он смертен. Когда кто-то достает словарь, он, как правило, пытается протащить <emphasis>коннотацию</emphasis>, а не то фактическое определение, которое записано в словаре.</p><p>В конце концов, если <emphasis>единственное</emphasis> значение слова «виггин» — это «зеленоглазый черноволосый человек», то почему бы просто не называть таких людей «зеленоглазыми черноволосыми людьми»? И если вас интересует, тянется ли человек за кетчупом, почему бы не спросить прямо: «Тянется ли он за кетчупом?», вместо того чтобы спрашивать: «Виггин ли он?» (Обратите внимание на подмену сути символом.)</p><p>О, но спор по <emphasis>существу</emphasis> потребовал бы <emphasis>усилий.</emphasis> Вам пришлось бы на самом деле понаблюдать за виггином, чтобы увидеть, потянется ли он за кетчупом. Или, может быть, поискать статистику о том, сколько зеленоглазых черноволосых людей действительно любят кетчуп. В любом случае, вы не смогли бы сделать это, сидя в гостиной с закрытыми глазами. А люди ленивы. Им проще спорить «по определению», особенно учитывая их убежденность в том, что «слово можно определять как угодно».</p><p>Но, конечно же, <emphasis>настоящая</emphasis> причина, по которой их волнует, является ли кто-то «виггином», — это коннотация, ощущение, идущее в комплекте со словом, которого нет в определении, <emphasis>якобы</emphasis> используемом ими.</p><p>Представьте, что Дэнни говорит: «Смотри, у него зеленые глаза и черные волосы. Он виггин! Так прямо в словаре и написано! — <emphasis>следовательно,</emphasis> у него черные волосы. Попробуй поспорить с этим!»</p><p>Не очень-то триумфально звучит, правда? Если бы весь смысл спора действительно <emphasis>заключался</emphasis> в словарном определении — если бы аргумент действительно <emphasis>был</emphasis> логически безупречен, — тогда этот аргумент <emphasis>казался бы</emphasis> пустым; он либо не сообщал бы ничего нового, либо содержал в себе предвосхищение основания.</p><p>Только попытка тайком протащить коннотации, <emphasis>не</emphasis> указанные в явном виде в определении, заставляет человека чувствовать, что он может таким образом <emphasis>одержать верх</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ny/sneaking_in_connotations/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>172. Спор «по определению». «У этого ощипанного петуха две ноги и нет перьев — следовательно, по определению, это человек!».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда люди спорят об определениях, они обычно начинают с какого-то видимого, известного или, по крайней мере, общепринятого набора признаков; затем достают словарь и указывают на то, что эти признаки соответствуют словарному определению; и на этом основании делают вывод: «Следовательно, <emphasis>по определению,</emphasis> атеизм — это религия!»</p><p>Но видимые, известные, общепринятые признаки редко оказываются истинной сутью спора. Один лишь факт, что кто-то считает две ноги Сократа достаточно очевидными, чтобы они послужили хорошей посылкой для аргумента «Следовательно, <emphasis>по определению,</emphasis> Сократ — человек!», указывает на то, что двуногость, скорее всего, <emphasis>на самом деле</emphasis> вовсе не стоит на кону — иначе слушатель бы возразил: «В смысле — Сократ двуногий? Мы вообще-то именно об этом и спорим!»</p><p>Однако в одном важном отношении мы действительно можем правомерно переходить от очевидных признаков к неочевидным. Вы можете вполне обоснованно увидеть, что Сократ имеет человеческий облик, и предсказать его уязвимость к болиголову. Но этот <emphasis>вероятностный</emphasis> вывод опирается не на словарные определения или общепринятое словоупотребление; он опирается на то, что Вселенная содержит эмпирические кластеры схожих вещей.</p><p>Эта кластерная структура не изменится в зависимости от того, как вы определите слова. Даже если вы заглянете в словарь и увидите определение «человека» как «всех двуногих без перьев, кроме Сократа», это никак не изменит <emphasis>фактическую</emphasis> степень сходства Сократа со всеми нами, остальными двуногими без перьев.</p><p>Когда вы <emphasis>правильно</emphasis> рассуждаете на основе кластерной структуры, вы скажете что-то вроде: «У Сократа две руки, две ноги, нос и язык, он бегло говорит по-гречески, пользуется инструментами и во всех аспектах, в которых мне довелось его наблюдать, кажется, обладает всеми важными и второстепенными свойствами, характерными для <emphasis>Homo sapiens</emphasis>; поэтому я предположу, что у него человеческая ДНК, человеческая биохимия и он уязвим к болиголову так же, как и все остальные <emphasis>Homo sapiens</emphasis>, на которых болиголов был клинически протестирован на летальность».</p><p>И предположим, я отвечу: «Но я видел Сократа в поле с какими-то травниками; мне кажется, они пытались приготовить противоядие. Поэтому я <emphasis>не</emphasis> ожидаю, что Сократ упадёт замертво, когда выпьет болиголов — он будет исключением из общего поведения объектов в его кластере: они не принимали противоядия, а он принял».</p><p>Теперь уже нет особого смысла спорить о том, является ли Сократ «человеком» или нет. Разговор должен перейти на более детальный уровень, покопаться <emphasis>внутри</emphasis> подробностей, составляющих категорию «человек» — поговорить о человеческой биохимии и, в частности, о нейротоксическом действии кониина.</p><p>Если вы продолжите настаивать: «Но Сократ — человек, а люди, <emphasis>по определению,</emphasis> смертны!», то на самом деле вы пытаетесь стереть всё, что вам известно о Сократе, <emphasis>за исключением</emphasis> самого факта его принадлежности к человечеству — настаивать на том, что единственно верным прогнозом будет тот, который вы сделали бы, не зная о Сократе ничего, <emphasis>кроме</emphasis> того, что он человек.</p><p>Это всё равно что настаивать, будто вероятность того, что монета упадет орлом (или решкой), составляет 50%, потому что это «честная монета», после того как вы <emphasis>уже посмотрели на монету</emphasis> и увидели, что выпал орёл. Это всё равно что настаивать, будто у Фродо десять пальцев, потому что у большинства хоббитов десять пальцев, после того как вы <emphasis>уже взглянули на его руки</emphasis> и увидели девять пальцев. Естественно, с точки зрения байесовской теории вероятностей это недопустимо: нельзя просто отказываться от обусловливания новыми свидетельствами.</p><p>И нельзя просто держаться за одну классификацию и строить оценки на её основе, намеренно отбрасывая всё остальное, что вам известно.</p><p>Разумеется, далеко не каждое новое свидетельство имеет существенное значение. Если я увижу, что у Сократа девять пальцев, это не изменит заметным образом мою оценку его уязвимости к болиголову, потому что я буду ожидать, что то, как Сократ потерял палец, никак не повлияло на остальную его биохимию. И это верно, <emphasis>независимо от того</emphasis>, утверждает ли словарное определение, что у человека десять пальцев. Обоснованный вывод базируется на кластерной структуре окружающего мира и причинно-следственной структуре биологии, а <emphasis>не</emphasis> на том, что пишет составитель словаря, и даже не на «общепринятом словоупотреблении».</p><p>Обычно, когда вы делаете это <emphasis>правильно</emphasis> — <emphasis>обоснованным</emphasis> образом — вы просто говорите: «Алкалоид кониин, содержащийся в болиголове, вызывает у людей паралич мышц, приводящий к смерти от удушья». Или проще: «Люди уязвимы к болиголову». Именно так это обычно и звучит в <emphasis>обоснованном</emphasis> споре.</p><p>Когда у кого-то возникает потребность <emphasis>усилить</emphasis> аргумент выразительной фразой «по определению»? (Например: «Люди уязвимы к болиголову <emphasis>по определению!</emphasis>») Да тогда, когда выводимый признак ставится под сомнение — когда Сократа видели советующимся с травниками — и говорящий чувствует необходимость посильнее сжать тиски логики.</p><p>Поэтому, когда вы видите, что выражение «по определению» используется подобным образом, это обычно означает: «Забудьте то, что вы слышали о Сократе, советующемся с травниками, — люди, <emphasis>по определению,</emphasis> смертны!»</p><p>Люди чувствуют потребность направить спор по единственному руслу, говоря «Любой P, по определению, обладает свойством Q!», именно в тех случаях, когда они видят и предпочитают с ходу отвергнуть <emphasis>дополнительные аргументы</emphasis>, ставящие под сомнение вывод по умолчанию, основанный на кластеризации.</p><p>То же самое происходит и с аргументом «X, <emphasis>по определению,</emphasis> является Y!». Например: «Атеисты верят, что Бога не существует; следовательно, у атеистов есть убеждения о Боге, поскольку отрицательное убеждение — это всё равно убеждение; следовательно, атеизм даёт ответы на теологические вопросы; следовательно, атеизм, <emphasis>по определению,</emphasis> является религией».</p><p>Вам вряд ли придёт в голову утверждать: «Индуизм, <emphasis>по определению,</emphasis> — это религия!», потому что, ну, разумеется, индуизм — это религия. Это не просто религия «по определению», это, так сказать, <emphasis>самая настоящая</emphasis> религия.</p><p>Атеизм не похож на типичных представителей кластера «религия», так что, не будь он религией <emphasis>по определению,</emphasis> вы вполне могли бы решить, что атеизм <emphasis>вовсе не</emphasis> религия. Вот почему вам приходится подавлять любое сопротивление, указывая на то, что утверждение «атеизм — это религия» истинно <emphasis>по определению,</emphasis> ведь никаким иным образом оно истинным не является.</p><p>Иными словами: люди настаивают на том, что «X, <emphasis>по определению,</emphasis> является Y!» именно в тех случаях, когда пытаются протащить какую-то коннотацию Y, которой нет непосредственно в самом определении, а X при этом не очень-то похож на остальных представителей кластера Y.</p><p>Последние тринадцать лет я слежу за тем, как часто эта фраза употребляется правильно, а как часто — неправильно, хотя, боюсь, и не веду точной статистики. Но даже приблизительная оценка показывает, что использование словосочетания <emphasis>«по определению»</emphasis> где-либо за пределами математики — один из самых тревожных признаков ошибочной аргументации, что мне встречались. Оно стоит в одном ряду с <a l:href="http://www.catb.org/jargon/html/G/Godwins-Law.html">«Гитлером»,</a> «Богом», словами «абсолютно уверен» и «нельзя доказать, что».</p><p>Эта эвристика ошибочности не идеальна — впервые правильное употребление этой фразы вне математики я заметил у Ричарда Фейнмана, и с тех пор мне попадались и другие примеры. Но вам, пожалуй, будет только лучше, если вы просто вычеркнете словосочетание «по определению» из своего лексикона — и <emphasis>уж точно</emphasis> во всех случаях, когда у вас возникает искушение выделить его курсивом или сопроводить восклицательным знаком. Ведь это плохая идея <emphasis>по определению!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nz/arguing_by_definition/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>173. Где провести границу? Некто приходит к вам и говорит:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Долго я размышлял над значением слова «искусство» и наконец нашёл определение, которое кажется мне удовлетворительным: «Искусство — это то, что создано с целью вызвать реакцию у аудитории».</p><p><emphasis>То, что существует слово «искусство», ещё не значит, что оно <strong>обладает значением</strong>, парящим где-то там в пустоте, которое вы можете <strong>открыть</strong>, подобрав правильное определение.</emphasis></p><p>Это ощущается именно так, но это не так.</p><p>Размышления о том, как <emphasis>определить слово</emphasis>, означают, что вы смотрите на проблему не с той стороны — ищете таинственную суть того, что на самом деле является лишь сигналом для коммуникации.</p><p>И всё же здесь <emphasis>есть</emphasis> настоящая задача, за которую рационалист может взяться с полным правом, но эта задача состоит вовсе не в том, чтобы найти удовлетворительное определение слова. Эту настоящую задачу можно решать как одиночную игру, не произнося ни слова вслух. Она заключается в том, чтобы понять, какие вещи похожи друг на друга — какие вещи группируются в кластеры — и, в некоторых случаях, у каких вещей есть общая причина.</p><p>Если вы определите «элуктромугнетизм» так, чтобы он включал молнию, включал компасы, исключал свет и включал «животный магнетизм» Месмера (то, что мы сейчас называем гипнозом), то у вас возникнут трудности с вопросом: «Как работает элуктромугнетизм?» Вы свалили в одну кучу вещи, которые не имеют друг к другу отношения, и исключили другие, необходимые для полноты картины. (Этот пример исторически правдоподобен: Месмер жил до Фарадея.)</p><p>Можно сказать, что элуктромугнетизм — это <emphasis>неправильное слово</emphasis>, граница в пространстве вещей, которая петляет и виляет между кластерами, разрез, который не разделяет реальность по её естественным сочленениям.</p><p>Понять, где провести разрез, чтобы разделить реальность по сочленениям, — <emphasis>вот</emphasis> задача, достойная рационалиста. Это именно то, что люди <emphasis>должны</emphasis> пытаться делать, когда отправляются на поиски парящей в пустоте сути слова.</p><p>И не сомневайтесь: осознать, что вам нужно одно слово для описания дыхания и огня — это <emphasis>научная</emphasis> задача. Так что не думайте обращаться к составителям словарей, ведь это не их работа.</p><p>Что такое «искусство»? Но у этого слова нет никакой сути, парящей в пустоте.</p><p>Возможно, вы придёте ко мне с длинным списком вещей, которые вы называете «искусством» и «не искусством»:</p><p><emphasis>Малая фуга соль минор</emphasis>: Искусство.</p><p>Удар в нос: Не искусство.</p><p><emphasis>«Относительность»</emphasis> Эшера: Искусство.</p><p>Цветок: Не искусство.</p><p>Язык программирования Python: Искусство.</p><p>Крест, плавающий в моче: Не искусство.</p><p>Романы Джека Вэнса о <emphasis>Тшае</emphasis>: Искусство.</p><p>Современное искусство: Не искусство.</p><p>И вы говорите мне: «Интуитивно мне кажется правильным провести границу именно так, но я не знаю почему. Можете ли вы найти для меня интенсионал, соответствующий этому экстенсионалу? Можете ли вы дать мне <emphasis>простое</emphasis> описание этой границы?»</p><p>И я отвечаю: «Думаю, дело в восхищении мастерством: на входе труд, на выходе чудо. Общее у всех включённых в список вещей — это схожие эстетические эмоции, которые они вызывают, и целенаправленные человеческие усилия, затраченные на их создание с намерением вызвать такую эмоцию».</p><p>Помогает ли это, или это просто жульничество в игре «Табу»? Я бы возразил, что список человеческих эмоций, являющихся или не являющихся <emphasis>эстетическими</emphasis>, гораздо компактнее, чем список всего, что является или не является искусством. Эти эмоции можно увидеть на снимке фМРТ — я говорю это, чтобы подчеркнуть, что эмоции не бесплотны.</p><p>Но, конечно, суть вовсе не в моём определении искусства. Главное — вы вполне могли бы оспорить либо интенсионал, либо экстенсионал моего определения.</p><p>Вы могли бы сказать: «Эстетическая эмоция — это <emphasis>не</emphasis> то общее, что есть у этих вещей; их объединяет намерение вызвать <emphasis>любую</emphasis> сложную эмоцию просто ради того, чтобы её вызвать». Это означало бы оспорить мой интенсионал, мою попытку провести кривую через точки данных. Вы бы сказали: «Ваше уравнение может приблизительно соответствовать этим точкам, но оно не отражает истинного порождающего распределения».</p><p>Или вы могли бы оспорить мой экстенсионал, сказав: «Кое-что из этого действительно должно быть вместе — я понимаю, к чему вы клоните, — но языка Python в списке быть не должно, а вот современному искусству там самое место». (Это выдало бы в вас обывателя, но вы могли бы привести такие аргументы.) Здесь предполагается, что действительно существует некая лежащая в основе кривая, порождающая этот кажущийся список похожих и непохожих вещей, что у всего этого есть своя логика и закономерность, <emphasis>пусть даже вы ещё не объяснили, откуда они берутся</emphasis>, но я невольно сбился с ритма и включил туда несколько точек данных из другого генератора.</p><p>Задолго до того, как вы <emphasis>узнаете</emphasis>, что именно объединяет электричество и магнетизм, вы всё равно можете подозревать — исходя из внешних признаков, — что «животному магнетизму» не место в этом списке.</p><p>Когда-то считалось, что слово «рыба» включает в себя дельфинов. Теперь вы могли бы сыграть роль этакого умника в споре и сказать: «Список {лосось, гуппи, акулы, дельфины, форель} — это просто список, нельзя сказать, что список <emphasis>неправилен</emphasis>. Я могу доказать с помощью теории множеств, что это множество существует. Следовательно, моё определение <emphasis>рыбы</emphasis>, являющееся просто этим экстенсиональным списком, никак не может быть „ошибочным“, как вы утверждаете».</p><p>Или вы могли бы бросить эти игры и признать, что дельфинам не место в списке рыб.</p><p>Вы составляете список вещей, которые <emphasis>ощущаются</emphasis> схожими, и строите догадки о том, почему это так. Но когда вы наконец откроете, что между ними <emphasis>на самом деле</emphasis> общего, может оказаться, что ваша догадка была неверной. Может даже оказаться, что и сам ваш список был неверным.</p><p>Вы не можете спрятаться за удобным щитом «правильности по определению». И экстенсиональные, и интенсиональные определения могут быть ошибочными, могут не разделять реальность по сочленениям.</p><p>Классификация — это процесс, основанный на догадках, в котором легко ошибиться; поэтому с теоретической точки зрения разумно быть готовым признать, что ваши определения-догадки могут быть «ошибочными».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o0/where_to_draw_the_boundary/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>174. Энтропия и короткие коды.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>(Если вы не знакомы с байесовским выводом, возможно, сейчас самое время прочесть «Интуитивное объяснение теоремы Байеса».)</p><p>Предположим, у вас есть система X, которая с равной вероятностью может находиться в любом из 8 возможных состояний:</p><p>{X<sub>1</sub>, X<sub>2</sub>, X<sub>3</sub>, X<sub>4</sub>, X<sub>5</sub>, X<sub>6</sub>, X<sub>7</sub>, X<sub>8</sub>}.</p><p>Существует одна повсеместно встречающаяся величина — в физике, математике и даже биологии, — называемая <emphasis>энтропией</emphasis>; и энтропия X равна 3 битам. Это значит, что в среднем нам придётся задать 3 вопроса с ответами «да/нет», чтобы узнать значение X. Например, кто-то мог бы сообщить нам значение X, используя такой код:</p><p>X<sub>1</sub> : 001</p><empty-line/>
<p>X<sub>2</sub> : 010</p><empty-line/>
<p>X<sub>3</sub> : 011</p><empty-line/>
<p>X<sub>4</sub> : 100</p><empty-line/>
<p>X<sub>5</sub> : 101</p><empty-line/>
<p>X<sub>6</sub> : 110</p><empty-line/>
<p>X<sub>7</sub> : 111</p><empty-line/>
<p>X<sub>8</sub> : 000.</p><p>Так что если бы я спросил: «Первый символ — единица?» и услышал «да», затем спросил: «Второй символ — единица?» и услышал «нет», а потом спросил: «Третий символ — единица?» и услышал «нет», я бы узнал, что X находится в состоянии 4.</p><p>Теперь предположим, что система Y имеет четыре возможных состояния со следующими вероятностями:</p><p>Y<sub>1</sub> : 1∕2 (50%)</p><empty-line/>
<p>Y<sub>2</sub> : 1∕4 (25%)</p><empty-line/>
<p>Y<sub>3</sub> : 1∕8 (12,5%)</p><empty-line/>
<p>Y<sub>4</sub> : 1∕8 (12,5%).</p><p>Тогда энтропия Y составит 1,75 бита, что означает, что мы можем узнать её значение, задав 1,75 вопроса с ответами «да/нет».</p><p>Что вообще значит «задать одну и три четверти вопроса»? Представьте, что мы обозначим состояния Y с помощью следующего кода:</p><p>Y<sub>1</sub> : 1</p><empty-line/>
<p>Y<sub>2</sub> : 01</p><empty-line/>
<p>Y<sub>3</sub> : 001</p><empty-line/>
<p>Y<sub>4</sub> : 000.</p><p>Сначала вы спрашиваете: «Первый символ — единица?» Если ответ «да», вы закончили: Y находится в состоянии 1. Это происходит в половине случаев, так что в 50% случаев требуется всего 1 вопрос с ответами «да/нет», чтобы выяснить состояние Y.</p><p>Предположим, однако, что ответ «нет». Тогда вы спрашиваете: «Второй символ — единица?» Если ответ «да», вы закончили: Y находится в состоянии 2. Система Y находится в состоянии 2 с вероятностью 1/4, и каждый раз, когда Y находится в состоянии 2, мы узнаём об этом с помощью двух вопросов «да/нет», так что в 25% случаев для выяснения состояния Y требуется 2 вопроса.</p><p>Если вы два раза подряд получаете ответ «нет», вы спрашиваете: «Третий символ — единица?» Если «да», то всё готово и Y находится в состоянии 3; если «нет», то готово и Y находится в состоянии 4. В 1/8 случаев, когда Y находится в состоянии 3, требуется три вопроса; и в 1/8 случаев, когда Y находится в состоянии 4, требуется тоже три вопроса.</p><p>(1/2 × 1) + (1/4 × 2) + (1/8 × 3) + (1/8 × 3)</p><p>= 0,5 + 0,5 + 0,375 + 0,375</p><p>= 1,75.</p><p>Общая формула энтропии H(S) системы S представляет собой сумму по всем S<sub>i</sub> значений -P(S<sub>i</sub>)log<sub>2</sub>(P(S<sub>i</sub>)).</p><p>Например, двоичный логарифм 1/8 равен -3. Таким образом, -(1∕8 × -3) = 0,375 — это вклад состояния S<sub>4</sub> в общую энтропию: в 1/8 случаев нам приходится задавать 3 вопроса.</p><p>Не всегда удаётся разработать идеальный код для системы, но если вам нужно сообщить кому-то состояние сколь угодно большого числа копий S в одном сообщении, вы можете сколь угодно близко подойти к идеальному коду. (Погуглите «арифметическое кодирование» — это простой метод.)</p><p>Вы можете спросить: «Почему бы не использовать код 10 для Y<sub>4</sub> вместо 000? Разве это не позволило бы передавать сообщения быстрее?»</p><p>Но если вы используете код 10 для Y<sub>4</sub>, то, когда кто-то ответит «да» на вопрос «Первый символ — единица?», вы ещё не будете знать, является ли состояние системы Y<sub>1</sub> (1) или Y<sub>4</sub> (10). На самом деле, если вы измените код таким образом, вся система развалится, потому что, услышав «1001», вы не поймёте, означает ли это «Y<sub>4</sub>, а затем Y<sub>2</sub>» или «Y<sub>1</sub>, а затем Y<sub>3</sub>».</p><p>Мораль в том, что <emphasis>короткие слова — это сохраняющийся ресурс</emphasis>.</p><p>Ключ к созданию хорошего кода — кода, передающего сообщения максимально компактно, — заключается в том, чтобы резервировать короткие слова для того, о чём приходится говорить часто, и использовать более длинные слова для того, что требуется говорить реже.</p><p>Если довести это искусство до предела, длина сообщения, необходимого для описания чего-либо, будет точно или почти точно соответствовать его вероятности. Это формализация бритвы Оккама через принцип минимальной длины описания (Minimum Description Length) или минимальной длины сообщения (Minimum Message Length).</p><p>И потому даже <emphasis>обозначения</emphasis>, которые мы используем для слов, не вполне произвольны. Звуки, которые мы связываем с нашими концептами, могут быть лучше или хуже, разумнее или глупее. Даже без учёта общепринятого употребления!</p><p>Я говорю всё это потому, что идея «можно делать X как угодно» — огромное препятствие для того, чтобы научиться делать X с умом. Установка «У нас свободная страна, я имею <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2006/12/you_are_never_e.html">право на собственное мнение</a>» мешает искусству поиска истины. Установка «Я могу определять слова как захочу» мешает искусству разделения реальности по её суставам. И даже кажущееся разумным утверждение «Обозначения, которые мы даем словам, произвольны» мешает осознанию компактности. Сюда же относится и просодия — Толкин как-то заметил, как красиво звучит словосочетание «cellar door» (дверь в подвал); именно такое чутьё требуется, чтобы владеть языком так, как владел им Толкин.</p><p>Длина слов также играет нетривиальную роль в когнитивной лингвистике:</p><p>Рассмотрим слова «кресло с откидной спинкой», «стул» и «мебель». Кресло с откидной спинкой — более специфическая категория, чем стул; мебель — более общая категория, чем стул. Но у подавляющего большинства стульев есть общая функция: вы совершаете одинаковые двигательные действия, чтобы сесть на них, и садитесь на них с одинаковой целью (дать ногам отдохнуть, пока вы едите, читаете, печатаете или отдыхаете). Кресла с откидной спинкой не выбиваются из этого ряда. «Мебель» же, с другой стороны, включает такие вещи, как кровати и столы, которые используются иначе и требуют иных моторных функций, чем стулья.</p><p>В терминологии когнитивной психологии «стул» — это <emphasis>категория базового уровня.</emphasis></p><p>Люди склонны говорить и, по-видимому, думать на базовом уровне категоризации — очерчивать границу вокруг «стульев», а не вокруг более частной категории «кресел с откидной спинкой» или более общей категории «мебели». Люди скорее скажут «Ты можешь сесть на этот стул», чем «Ты можешь сесть в это кресло с откидной спинкой» или «Ты можешь сесть на эту мебель».</p><p>И вовсе не случайно, что слово «стул» содержит меньше слогов, чем «кресло с откидной спинкой» или «мебель». Как правило, категории базового уровня имеют короткие названия, а существительные с короткими названиями обычно указывают на категории базового уровня. Разумеется, это правило не абсолютно, но тенденция вполне определенная. Частое употребление идет рука об руку с короткими словами, а короткие слова — с частым употреблением.</p><p>Или, как выразился Дуглас Хофштадтер, есть причина, по которой в английском языке слово «the» используется для обозначения «the», а «antidisestablishmentarianism» — для обозначения «antidisestablishmentarianism», , а не наоборот.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o1/entropy_and_short_codes/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>175. Взаимная информация и плотность в пространстве вещей.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Предположим, у вас есть система X, которая может находиться в любом из 8 состояний, причем все они равновероятны (исходя из вашего текущего уровня знаний), и система Y, которая может находиться в любом из 4 состояний, также равновероятных.</p><p>Энтропия X, согласно определению из предыдущего эссе, составляет 3 бита; нам понадобится задать 3 вопроса с ответами «да/нет», чтобы узнать точное состояние X. Энтропия Y составляет 2 бита; чтобы узнать точное состояние Y, нам нужно задать 2 вопроса «да/нет». Это может показаться очевидным, поскольку 2<sup>3</sup> = 8 и 2<sup>2</sup> = 4, то есть 3 вопроса позволяют различить 8 возможностей, а 2 вопроса — 4 возможности; но помните, что если бы возможности не были равновероятными, мы могли бы использовать более хитрый код, чтобы выяснить состояние Y, скажем, в среднем за 1,75 вопроса. В данном случае, однако, <emphasis>вероятностная масса</emphasis> системы X <emphasis>равномерно распределена</emphasis> по всем ее возможным состояниям, и то же самое касается Y, так что мы не можем использовать никакие хитрые коды.</p><p>Какова энтропия объединенной системы (X,Y)?</p><p>Возможно, вам захочется ответить: «Требуется 3 вопроса, чтобы узнать X, и затем 2 вопроса, чтобы узнать Y, так что всего требуется 5 вопросов, чтобы узнать состояние X и Y».</p><p>Но что, если эти две переменные запутаны, так что знание состояния Y сообщает нам что-то о состоянии X?</p><p>В частности, предположим, что X и Y либо оба нечетные, либо оба четные.</p><p>Теперь, если мы получаем 3-битное сообщение (задаем 3 вопроса) и узнаем, что X находится в состоянии X<sub>5</sub>, мы понимаем, что Y находится в состоянии Y<sub>1</sub> или Y<sub>3</sub>, но не в состоянии Y<sub>2</sub> или Y<sub>4</sub>. Таким образом, один дополнительный вопрос «Находится ли Y в состоянии Y<sub>3</sub>?», на который получен ответ «Нет», сообщает нам полное состояние (X,Y): X = X<sub>5</sub>, Y = Y<sub>1</sub>. И мы выяснили это в общей сложности за 4 вопроса.</p><p>И наоборот, если с помощью двух вопросов мы узнаем, что Y находится в состоянии Y<sub>4</sub>, нам потребуется всего два дополнительных вопроса, чтобы выяснить, находится ли X в состоянии X<sub>2</sub>, X<sub>4</sub>, X<sub>6</sub> или X<sub>8</sub>. И снова — четыре вопроса, чтобы узнать состояние совместной системы.</p><p><emphasis>Взаимная информация</emphasis> двух переменных определяется как разность между суммой энтропий отдельных систем и энтропией их совместной системы: I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y).</p><p>В данном случае между двумя системами есть один бит взаимной информации: знание X сообщает нам один бит информации о Y (сокращает пространство возможностей с 4 до 2, то есть уменьшает объем в два раза), а знание Y сообщает один бит информации об X (сокращает пространство возможностей с 8 до 4).</p><p>А что происходит, когда вероятностная масса распределена неравномерно? В предыдущем эссе, например, мы обсуждали случай, когда четыре состояния Y имели вероятности 1/2, 1/4, 1/8, 1/8. Давайте примем это за наше распределение вероятностей для Y, рассматриваемого независимо — если бы мы наблюдали Y, не видя ничего другого, именно это мы и ожидали бы увидеть. И предположим, что переменная Z имеет два состояния, Z<sub>1</sub> и Z<sub>2</sub>, с вероятностями 3/8 и 5/8 соответственно.</p><p>Тогда взаимная информация между Y и Z равна нулю в том и только в том случае, если совместное распределение Y и Z выглядит следующим образом:</p><p>Z<sub>1</sub>Y<sub>1</sub> : 3/16</p><empty-line/>
<p>Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub> : 3/32</p><empty-line/>
<p>Z<sub>1</sub>Y<sub>3</sub> : 3/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>1</sub>Y<sub>4</sub> : 3/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>1</sub> : 5/16</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>2</sub> : 5/32</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>3</sub> : 5/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>4</sub> : 5/64.</p><p>Это распределение подчиняется закону</p><p>P(Y,Z) = P(Y)P(Z).</p><p>Например, P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>) = P(Z<sub>1</sub>)P(Y<sub>2</sub>) = 3∕8 × 1∕4 = 3∕32.</p><p>И обратите внимание, что мы можем восстановить маргинальные (независимые) вероятности Y и Z, просто глядя на совместное распределение:</p><p>P(Y<sub>1</sub>) = общая вероятность всех способов, которыми может реализоваться Y<sub>1</sub></p><p>= P (Z<sub>1</sub>Y<sub>1</sub>) + P(Z<sub>2</sub>Y<sub>1</sub>)</p><p>= 3/16 + 5/16</p><p>= 1/2.</p><p>Таким образом, просто изучив совместное распределение, мы можем определить, являются ли маргинальные переменные Y и Z независимыми; то есть раскладывается ли совместное распределение на произведение маргинальных распределений; выполняется ли для всех Y и Z равенство P(Y,Z) = P(Y)P(Z).</p><p>Последнее существенно, поскольку, согласно правилу Байеса,</p><p>P(Z<sub>j</sub>Y<sub>i</sub>) = P(Y<sub>i</sub>)P(Z<sub>j</sub>)</p><p>P(Z<sub>j</sub>Y<sub>i</sub>)/P(Z<sub>j</sub>) = P(Y<sub>i</sub>)</p><p>P(Y<sub>i</sub>|Z<sub>j</sub>) = P(Y<sub>i</sub>).</p><p>Простыми словами: «После того как вы узнали Z<sub>j</sub>, ваши убеждения относительно Y<sub>i</sub> остаются точно такими же, как и прежде».</p><p>Таким образом, когда распределение факторизуется — когда P(Y,Z) = P(Y)P(Z) — это <emphasis>эквивалентно</emphasis> утверждению: «Получение информации о Y никогда ничего не сообщает нам о Z, и наоборот».</p><p>Из чего вы можете — и совершенно верно — предположить, что между Y и Z нет взаимной информации. Там, где нет взаимной информации, нет и байесовского свидетельства, и наоборот.</p><p>Предположим, что в приведенном выше распределении (Y,Z) мы рассматриваем каждую возможную комбинацию Y и Z как отдельное событие — так что распределение (Y,Z) содержит в общей сложности 8 исходов с указанными вероятностями — а затем вычисляем энтропию распределения (Y,Z) точно так же, как мы вычисляли бы энтропию любого распределения:</p><p>P(Z<sub>1</sub>Y<sub>1</sub>)log<sub>2</sub>(P(Z<sub>1</sub>Y<sub>1</sub>)) + P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>)log<sub>2</sub>(P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>)) + P(Z<sub>1</sub>Y<sub>3</sub>)log<sub>2</sub>(P(Z<sub>1</sub>Y<sub>3</sub>)) + . . . + P (Z<sub>2</sub>Y<sub>4</sub>)log<sub>2</sub>(P(Z<sub>2</sub>Y<sub>4</sub>))</p><p>=(3/16)log<sub>2</sub>(3/16) + (3/32)log<sub>2</sub>(3/32) + (3/64)log<sub>2</sub>(3/64) + . . . + (5/64)log<sub>2</sub>(5/64).</p><p>В итоге вы получите ту же сумму, что и при отдельном расчете энтропии Y плюс энтропии Z. Взаимная информация между двумя переменными отсутствует, поэтому наша неопределенность относительно совместной системы ничуть не меньше, чем наша неопределенность относительно этих двух систем, рассматриваемых по отдельности. (Я не привожу здесь расчеты, но вы можете проделать их сами; также я не привожу доказательство того, что это верно в общем случае, но при желании вы можете поискать в Google по запросам «энтропия Шеннона» и «взаимная информация».)</p><p>Что если совместное распределение не факторизуется? Например:</p><p>Z<sub>1</sub>Y<sub>1</sub> : 12/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub> : 8/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>1</sub>Y<sub>3</sub> : 1/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>1</sub>Y<sub>4</sub> : 3/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>1</sub> : 20/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>2</sub> : 8/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>3</sub> : 7/64</p><empty-line/>
<p>Z<sub>2</sub>Y<sub>4</sub> : 5/64.</p><p>Если вы сложите совместные вероятности, чтобы получить маргинальные вероятности, то обнаружите, что P(Y<sub>1</sub>) = 1/2, P(Z<sub>1</sub>) = 3/8 и так далее — маргинальные вероятности остались прежними.</p><p>Но совместные вероятности не всегда равны произведению маргинальных вероятностей. Например, вероятность P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>) равна 8/64, в то время как P(Z<sub>1</sub>)P(Y<sub>2</sub>) была бы равна 3/8 × 1/4 = 6/64. То есть вероятность встретить Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub> вместе выше, чем можно было бы ожидать, исходя из вероятностей встретить Z<sub>1</sub> или Y<sub>2</sub> по отдельности.</p><p>Что в свою очередь означает:</p><p>P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>) &gt; P(Z<sub>1</sub>)P(Y<sub>2</sub>)</p><p>P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>)/P(Y<sub>2</sub>) &gt; P(Z<sub>1</sub>)</p><p>P(Z<sub>1</sub>|Y<sub>2</sub>) &gt; P(Z<sub>1</sub>).</p><p>Поскольку вероятность P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>) «необычайно высока» — то есть выше, чем по умолчанию следовало бы из маргинальных вероятностей, — отсюда следует, что наблюдение Y<sub>2</sub> является свидетельством, повышающим вероятность Z<sub>1</sub>. И, в силу симметрии, наблюдение Z<sub>1</sub> должно свидетельствовать в пользу Y<sub>2</sub>.</p><p>Поскольку существуют хотя бы некоторые значения Y, которые говорят нам о Z (и наоборот), между этими двумя переменными должна существовать взаимная информация; и поэтому вы обнаружите — я уверен в этом, хотя на самом деле не проверял, — что вычисление энтропии (Y,Z) дает меньшую общую неопределенность, чем сумма независимых энтропий Y и Z. То есть H(Y,Z) = H(Y) + H(Z) - I(Y;Z), где все величины обязательно положительны.</p><p>(Здесь я позволю себе отвлечься и заметить, что симметрия выражения для взаимной информации показывает, что Y <emphasis>должен</emphasis> говорить нам о Z в среднем столько же, сколько Z говорит нам о Y. Я оставляю читателю в качестве упражнения примирить это со всем, чему его учили на уроках логики: о том, как если все вороны черные, то разрешение рассуждать как Ворон(x) ⇒ Черный(x) не означает, что вам разрешено рассуждать как Черный(x) ⇒ Ворон(x). Какими же разными кажутся симметричные вероятностные потоки байесианства и резкие рывки логики — хотя последняя является лишь вырожденным случаем первых.)</p><p>«Но, — спросите вы, — какое отношение все это имеет к правильному использованию слов?»</p><p>В эссе «Пустые ярлыки», а затем в «Замените символ сутью» мы рассматривали прием замены слова его определением на следующем примере:</p><p>Все [смертные, ¬перья, двуногие] смертны.</p><p>Сократ — [смертный, ¬перья, двуногий].</p><p>Следовательно, Сократ смертен.</p><p>Зачем тогда вообще нужно слово «человек»? Почему бы просто не сказать: «Сократ — смертное двуногое без перьев»?</p><p>Потому что полезно иметь более короткие слова для вещей, с которыми вы часто сталкиваетесь. Если ваш код для описания отдельных свойств уже эффективен, то в специальном слове для их конъюнкции — вроде «человек» вместо «смертное двуногое без перьев» — не будет никакого преимущества, если только существа, которые одновременно смертны <emphasis>и</emphasis> лишены перьев <emphasis>и</emphasis> двуноги, не встречаются <emphasis>чаще</emphasis>, чем можно было бы ожидать, исходя из маргинальных вероятностей.</p><p>В эффективных кодах длина слова соответствует вероятности — поэтому код для Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub> будет такой же длины, как код для Z<sub>1</sub> плюс код для Y<sub>2</sub>, если только не P(Z<sub>1</sub>Y<sub>2</sub>) &gt; P(Z<sub>1</sub>)P(Y<sub>2</sub>); в таком случае код для целого слова может быть короче, чем коды его частей.</p><p>А это, в свою очередь, в точности соответствует случаю, когда мы можем сделать вывод о некоторых свойствах объекта, наблюдая другие его свойства. Вероятность того, что двуногие существа без перьев также окажутся смертными, должна быть выше, чем по умолчанию.</p><p>Конечно, слово «человек» на самом деле описывает гораздо, гораздо больше свойств: когда вы видите человекоподобное существо, которое разговаривает и носит одежду, вы можете сделать вывод о массе биохимических, анатомических и когнитивных фактов о нем. Если бы мы заменили слово «человек» описанием всего, что мы знаем о людях, нам пришлось бы тратить на разговоры непомерно много времени. Но это верно <emphasis>только</emphasis> потому, что говорящее двуногое без перьев с гораздо большей вероятностью, чем по умолчанию, может быть отравлено болиголовом, иметь плоские ногти или страдать от излишней самоуверенности.</p><p>Использование отдельного слова для вещи вместо перечисления всех ее свойств оказывается более компактным кодом именно в тех случаях, когда мы можем вывести одни свойства из других. (За исключением, возможно, самых примитивных слов вроде «красный», которые мы используем для передачи полностью несжатого описания нашего чувственного опыта. Но к тому времени, когда вы сталкиваетесь с жуком или даже с камнем, вы уже имеете дело со сложными наборами свойств, находящимися далеко за пределами этого примитивного уровня.)</p><p>Таким образом, иметь слово «виггин» для обозначения зеленоглазых черноволосых людей полезнее, чем просто говорить «зеленоглазый черноволосый человек», именно тогда, когда:</p><p>У зеленоглазых людей вероятность оказаться черноволосыми выше средней (и наоборот), что означает, что мы можем с некоторой вероятностью вывести наличие зеленых глаз по черным волосам, и наоборот; <emphasis>или</emphasis></p><p>Виггины обладают другими общими свойствами, которые можно вывести с вероятностью выше, чем по умолчанию. В этом случае нам приходится отдельно наблюдать зеленые глаза и черные волосы; но затем, независимо обнаружив оба этих свойства, мы можем вероятностным образом вывести другие свойства (например, любовь к кетчупу).</p><p>Можно даже рассматривать акт определения слова как обещание, что это действительно так. Когда вы говорите кому-то: «Я определяю слово „виггин“ как человека с зелеными глазами и черными волосами», вы, в силу грайсовской импликатуры, тем самым утверждаете, что слово «виггин» как-то поможет вам делать выводы или сократить ваши сообщения.</p><p>Если вероятность встретить зеленые глаза и черные волосы вместе не выше, чем по умолчанию, и никакое другое свойство не сопутствует им с вероятностью выше, чем по умолчанию, тогда слово «виггин» — это ложь: оно заявляет, что этих людей стоит выделять в отдельную группу, хотя это не так.</p><p>В этом случае слово «виггин» не помогает описывать реальность более компактно — оно не возникло бы при попытке отправить максимально короткое сообщение, — оно не играет никакой роли в простейшем объяснении. Точно так же слово «виггин» ничем не поможет вам при байесовском выводе. Даже если вы не назовете это слово ложью, это, несомненно, ошибка.</p><p>И способ разделять реальность по её сочленениям состоит в том, чтобы проводить границы вокруг скоплений необычайно высокой плотности вероятности в Пространстве Вещей.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o2/mutual_information_and_density_in_thingspace/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>176. Сверхэкспоненциальное пространство концептов и простые слова.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Пространство вещей — штука, пожалуй, огромная. Оно гораздо больше, чем реальность: ведь если реальность содержит лишь то, что действительно существует, то Пространство вещей вмещает в себя всё, что <emphasis>могло бы</emphasis> существовать.</p><p>Собственно, из-за того, как именно я «определил» Пространство вещей — задав ему измерения под каждое возможное свойство, включая коррелирующие признаки вроде плотности, объема и массы, — оно, пожалуй, определено слишком плохо, чтобы обладать хоть чем-то, что можно назвать <emphasis>размером</emphasis>. Но научиться визуализировать Пространство вещей важно <emphasis>в любом случае</emphasis>. Очевидно, никто не сможет <emphasis>по-настоящему</emphasis> понять стаю воробьев, если будет видеть в ней лишь облако галдящих и хлопающих крыльями существ, а не скопление точек в Пространстве вещей.</p><p>Но каким бы огромным ни было Пространство вещей, оно не идет ни в какое сравнение с размерами Пространства концептов.</p><p>«Концепт» в машинном обучении — это правило, которое включает или исключает примеры. Если вы видите набор данных {2:+, 3:-, 14:+, 23:-, 8:+, 9:-}, то можете предположить, что этот концепт — «четные числа». На тему того, как выводить концепты из данных, написана огромная литература (как и следовало ожидать): как делать это при наличии случайных примеров, при наличии специально подобранных примеров... при возможных ошибках классификации... и, что самое важное, при различных пространствах возможных правил.</p><p>Предположим, к примеру, что мы хотим определить концепт «дни, подходящие для игры в теннис». Возможные признаки Дня:</p><p>Sky: {Sunny, Cloudy, Rainy}</p><empty-line/>
<p>AirTemp: {Warm, Cold}</p><empty-line/>
<p>Humidity: {Normal, High}</p><empty-line/>
<p>Wind: {Strong, Weak}.</p><p>Затем нам предоставляют следующие данные, где плюс (+) означает положительный пример концепта, а минус (-) — отрицательный:</p><p>+ Sky: Sunny; AirTemp: Warm; Humidity: High; Wind: Strong.</p><empty-line/>
<p>- Sky: Rainy; AirTemp: Cold; Humidity: High; Wind: Strong.</p><empty-line/>
<p>+ Sky: Sunny; AirTemp: Warm; Humidity: High; Wind: Weak.</p><p>Какой вывод должен сделать из этого алгоритм?</p><p>Алгоритм машинного обучения может представить <emphasis>один</emphasis> из концептов, соответствующих этим данным, следующим образом:</p><p>{Sky: ?; AirTemp: Warm; Humidity: High; Wind: ?}.</p><p>В таком формате, чтобы определить, подходит ли пример под концепт или нет, мы сравниваем параметры поэлементно: знак «?» допускает любое значение, тогда как конкретное значение допускает только это конкретное значение.</p><p>Таким образом, приведенный выше концепт примет только те Дни, где AirTemp = Warm и Humidity = High, тогда как Sky и Wind могут принимать любые значения. Это соответствует и отрицательным, и положительным примерам в имеющихся на данный момент данных — хотя это и не <emphasis>единственный</emphasis> подходящий концепт.</p><p>Мы также можем упростить приведенное выше представление концепта до</p><p>{?, Warm, High, ?}.</p><p>Не вдаваясь в подробности, классический алгоритм работает так:</p><p>Мы поддерживаем множество наиболее общих гипотез, соответствующих данным — тех, которые классифицируют максимально возможное число примеров как положительные, но при этом не противоречат фактам.</p><p>Мы также поддерживаем множество наиболее специфичных гипотез, соответствующих данным — тех, которые классифицируют максимально возможное число примеров как отрицательные, но при этом всё ещё не противоречат фактам.</p><p>Каждый раз, когда мы видим новый отрицательный пример, мы сужаем все наиболее общие гипотезы в минимально возможной степени, чтобы новое множество оставалось настолько общим, насколько это возможно без противоречия фактам.</p><p>Каждый раз, когда мы видим новый положительный пример, мы расширяем все наиболее специфичные гипотезы в минимально возможной степени, чтобы новое множество оставалось настолько специфичным, насколько это возможно без противоречия фактам.</p><p>Мы продолжаем этот процесс, пока у нас не останется ровно одна гипотеза. Она и будет ответом — <emphasis>если</emphasis> целевой концепт вообще присутствовал в нашем пространстве гипотез.</p><p>В описанном выше случае множество наиболее общих гипотез будет состоять из:</p><p>{{?, Warm, ?, ?},{Sunny, ?, ?, ?}},</p><p>в то время как множество наиболее специфичных гипотез содержит единственный элемент {Sunny, Warm, High, ?}.</p><p>Любой другой соответствующий данным концепт, который вы сможете найти, будет строго более специфичным, чем одна из наиболее общих гипотез, и строго более общим, чем самая специфичная гипотеза.</p><p>(Подробнее об этом можно почитать в книге Тома Митчелла <emphasis>«Машинное обучение»</emphasis>, откуда и был адаптирован этот пример.<sup>1</sup>)</p><p>Теперь вы можете заметить, что описанный формат <emphasis>не способен</emphasis> выразить абсолютно все возможные концепты. Например: «Играть в теннис, когда на небе солнце <emphasis>или</emphasis> воздух теплый». Это правило соответствует данным, но в рамках нашей схемы представления концептов не существует четверки значений, способной его описать.</p><p>Очевидно, что наша модель машинного обучения весьма ограничена. Почему бы не позволить ей выражать <emphasis>абсолютно любые</emphasis> концепты, чтобы она могла обучаться с максимальной гибкостью?</p><p>Дни описываются четырьмя переменными: одна принимает три значения, а три другие — по два значения. Таким образом, всего мы можем столкнуться с 3 × 2 × 2 × 2 = 24 вариантами Дней.</p><p>Принятый формат представления концептов позволяет нам либо требовать конкретное значение для переменной, либо оставлять её открытой. Значит, в такой системе координат возможны 4 × 3 × 3 × 3 = 108 концептов. Чтобы работал алгоритм поиска наиболее общих и наиболее специфичных гипотез, нам нужно начать с максимально специфичной гипотезы: «ни один пример никогда не классифицируется как положительный». Если добавить её, получится в общей сложности 109 концептов.</p><p>Подозрительно ли то, что возможных концептов больше, чем самих Дней? Разумеется, нет: в конце концов, концепт можно рассматривать как <emphasis>совокупность</emphasis> Дней. Любой концепт — это просто множество дней, которые классифицируются им как положительные (или, что изоморфно, множество дней, классифицируемых как отрицательные).</p><p>Следовательно, пространство <emphasis>абсолютно всех возможных</emphasis> концептов, классифицирующих Дни, представляет собой множество всех возможных множеств Дней, размер которого равен 2<sup>24</sup> = 16 777 216.</p><p>Это полное пространство включает в себя все концепты, которые мы обсуждали ранее. Но в него также входят и такие правила, как «Считать положительными только примеры {Sunny, Warm, High, Strong} и {Sunny, Warm, High, Weak}, а всё остальное отвергать» или «Считать отрицательным только пример {Rainy, Cold, High, Strong}, а всё остальное принимать». Сюда входят концепты, не имеющие компактного описания — просто сплошной список того, что разрешено, а что запрещено.</p><p>В этом и заключается проблема с попытками создать «абсолютно универсальную» систему индуктивного обучения: такие системы не способны выучить концепт, пока не увидят каждый возможный пример из пространства вариантов.</p><p>Если мы добавим к Дням новые признаки — например, температуру Воды или Прогноз на завтра — то количество возможных дней будет расти экспоненциально числу признаков. Но для нашего ограниченного пространства концептов это не проблема, поскольку сузить большое пространство можно за логарифмическое количество примеров.</p><p>Допустим, мы добавим к Дням признак Вода: {Теплая, Холодная}, что даст 48 возможных Дней и 325 возможных концептов. Допустим, каждый наблюдаемый День обычно классифицируется как положительный примерно половиной текущих правдоподобных концептов, а другой половиной — как отрицательный. Тогда, когда мы узнаем фактическую классификацию примера, это сократит пространство совместимых концептов наполовину. Таким образом, может потребоваться всего 9 примеров (2<sup>9</sup> = 512), чтобы сузить 325 возможных концептов до одного.</p><p>Даже если бы у Дней было сорок бинарных признаков, всё равно потребовался бы вполне обозримый объем данных, чтобы сузить число возможных концептов до одного. Шестьдесят четыре примера, если каждый пример классифицируется как положительный половиной оставшихся концептов. <emphasis>При условии</emphasis>, конечно, что <emphasis>реальное</emphasis> правило мы вообще в состоянии выразить!</p><p>Если вы хотите перебрать в уме все возможности — что ж, удачи. Пространство <emphasis>абсолютно всех возможных</emphasis> концептов растет <emphasis>супер</emphasis>экспоненциально с ростом числа признаков.</p><p>К тому моменту, когда мы начинаем говорить о данных с сорока бинарными признаками, число возможных примеров превышает триллион — но число возможных <emphasis>концептов</emphasis> переваливает за два в триллионной степени. Чтобы сузить это <emphasis>супер</emphasis>экспоненциальное пространство концептов, вам пришлось бы увидеть больше триллиона примеров, прежде чем вы смогли бы сказать, что входит в концепт, а что — нет. Фактически, вам пришлось бы увидеть каждый возможный пример.</p><p>И это при сорока бинарных признаках, заметьте. Сорок бит, или 5 байт, которые нужно классифицировать просто как «Да» или «Нет». Сорок бит означают 2<sup>40</sup> возможных примеров и 2<sup>240</sup> возможных концептов, которые классифицируют эти примеры как положительные или отрицательные.</p><p>Таким образом, здесь, в реальном мире, где для описания объектов требуется гораздо больше 5 байт, <emphasis>а</emphasis> триллион примеров получить невозможно, <emphasis>и</emphasis> в обучающих данных присутствует шум, мы даже <emphasis>думаем</emphasis> только о <emphasis>высокорегулярных</emphasis> концептах. Человеческий разум — да и вся наблюдаемая Вселенная — и близко не достаточно велики, чтобы рассмотреть все остальные гипотезы.</p><p>С этой точки зрения обучение не просто <emphasis>опирается на</emphasis> <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hg/inductive_bias/">индуктивное смещение</a>, оно <emphasis>почти целиком</emphasis> является индуктивным смещением — если сравнить количество концептов, отсеиваемых априори, с количеством тех, что отсеиваются одними лишь свидетельствами.</p><p>Но какое отношение (поинтересуетесь вы) всё это имеет к правильному использованию слов?</p><p>Именно поэтому у слов есть как интенсионалы, так и экстенсионалы.</p><p>В предыдущем эссе я пришел к выводу:</p><p>Чтобы разделять реальность по её сочленениям, нужно проводить границы вокруг скоплений необычайно высокой плотности вероятности.</p><p>Я намеренно опустил важную оговорку в этом (слегка отредактированном) утверждении, поскольку до этого момента не мог её объяснить. Лучше было бы сказать так:</p><p>Чтобы разделять реальность по её сочленениям, нужно проводить <emphasis>простые</emphasis> границы вокруг скоплений необычайно высокой плотности вероятности в Пространстве вещей.</p><p>Иначе вы будете просто заниматься джерримендерингом в Пространстве вещей. Вы станете создавать странные, несвязные границы, очерчивающие наблюдаемые примеры — примеры, которые невозможно описать сообщением короче самих ваших наблюдений, — и говорить: «Вот то, что я видел раньше, и то, чего я ожидаю увидеть больше в будущем».</p><p>В реальном мире ничто крупнее молекул не повторяется <emphasis>точь-в-точь.</emphasis> Сократ по своей форме во многом похож на всех тех других людей, что были уязвимы для болиголова, но его форма не <emphasis>точь-в-точь</emphasis> такая же. Поэтому ваша догадка о том, что Сократ — «человек», опирается на проведение <emphasis>простых</emphasis> границ вокруг человеческого кластера в Пространстве вещей. А не на правило вроде: «Объекты, чья форма в точности соответствует [описанию формы размером 5 мегабайт 1], и обладающие [множеством других характеристик], <emphasis>или</emphasis> чья форма в точности соответствует [описанию формы размером 5 мегабайт 2], и [обладающие множеством других характеристик]... являются людьми».</p><p>Если вы не проводите <emphasis>простые</emphasis> границы вокруг своего опыта, вы не можете делать на его основе выводы. Поэтому вы пытаетесь описать «искусство» с помощью интенсиональных определений вроде «то, что призвано пробуждать любую сложную эмоцию ради самого её пробуждения», вместо того чтобы просто указывать на длинный список вещей, которые являются или не являются искусством.</p><p>На самом деле приведенное выше утверждение о том, «как разделять реальность по её сочленениям», несколько напоминает проблему курицы и яйца: вы не можете оценить <emphasis>плотность</emphasis> реальных наблюдений, пока не проведете хотя бы минимальное разделение. К тому же распределение вероятностей возникает из проведения границ, а не наоборот — если бы у вас уже <emphasis>было</emphasis> распределение вероятностей, у вас было бы всё необходимое для выводов, так зачем вообще возиться с проведением границ?</p><p>И это дает нам еще один — да-да, очередной — повод с подозрением относиться к утверждению, будто «слово можно определять как угодно». Если вспомнить о суперэкспоненциальном размере Пространства концептов, становится ясно, что выделение одного конкретного концепта для рассмотрения — это проявление немалой дерзости, причем не только для нас, но и для любого разума с ограниченной вычислительной мощностью.</p><p>Предлагать нам слово «виггин», определенное как «черноволосый зеленоглазый человек», без каких-либо причин для выведения <emphasis>этого конкретного концепта</emphasis> на уровень нашего осознанного внимания — это примерно как если бы детектив заявил: «Ну, у меня нет ни малейшей зацепки в пользу той или иной версии о том, кто мог убить этих сирот... заметьте, даже интуиции нет... но рассматривали ли мы в качестве подозреваемого Джона К. Уиффлхейма из дома 1234 по Норкл-роуд?»</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o3/superexponential_conceptspace_and_simple_words/">*</a></p><p>1. Том М. Митчелл, <emphasis>Machine Learning</emphasis> (McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997).</p></section>
<section>
<title><p>177. Условная независимость и наивный Байес.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ранее я говорил о взаимной информации между X и Y, обозначаемой как I(X;Y), которая представляет собой разность между энтропией совместного распределения вероятностей, H(X,Y), и суммой энтропий маргинальных распределений, H(X) + H(Y).</p><p>Я приводил пример переменной X с восемью состояниями, от X<sub>1</sub> до X<sub>8</sub>, которые равновероятны, если мы ещё не получили никаких свидетельств; и переменной Y с состояниями от Y<sub>1</sub> до Y<sub>4</sub>, которые также равновероятны, если мы ещё не получили никаких свидетельств. Если теперь мы рассчитаем маргинальные энтропии H(X) и H(Y), то обнаружим, что энтропия X составляет 3 бита, а энтропия Y — 2 бита.</p><p>Однако мы также знаем, что X и Y либо оба чётные, либо оба нечётные; и это всё, что нам известно о связи между ними. Таким образом, для совместного распределения (X,Y) существует всего 16 возможных состояний, все они равновероятны, что дает совместную энтропию в 4 бита. Это дефект энтропии в 1 бит по сравнению с 5 битами энтропии, которые были бы, если бы X и Y были независимы. Этот дефект энтропии и есть взаимная информация — сведения, которые X сообщает нам о Y, или наоборот, благодаря чему после того, как мы узнаём значение одного из них, наша неопределенность относительно другого снижается.</p><p>Предположим, однако, что существует третьё переменная, Z. Переменная Z имеет два состояния, «чётное» и «нечётное», идеально скоррелированные с чётностью или нечётностью (X,Y). По сути, мы предположим, что Z — это просто вопрос: «Являются ли X и Y чётными или нечётными?»</p><p>Если у нас нет свидетельств о X и Y, то у самой Z на основе имеющейся информации обязательно будет 1 бит энтропии. Между Z и X существует 1 бит взаимной информации, и между Z и Y — 1 бит взаимной информации. И, как отмечалось ранее, 1 бит взаимной информации между X и Y. Так какова же энтропия всей системы (X,Y,Z)? Вы могли бы наивно ожидать, что:</p><p>H(X,Y,Z) = H(X) + H(Y) + H(Z) - I(X;Z) - I(Z;Y) - I(X;Y),</p><p>но оказывается, что это не так.</p><p>Совместная система (X,Y,Z) имеет всего 16 возможных состояний — поскольку Z — это просто вопрос «Являются ли X и Y чётными или нечётными?», — поэтому H(X,Y,Z) = 4 бита.</p><p>Но если вы посчитаете по формуле, приведенной выше, вы получите:</p><p>(3 + 2 + 1 - 1 - 1 - 1) бита = 3 бита = <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dtRVUOGUmxJI">НЕВЕРНО!</a></p><p>Почему? Потому что если у вас есть взаимная информация между X и Z, а также взаимная информация между Z и Y, это может включать в себя часть <emphasis>той же самой</emphasis> взаимной информации, которая, по нашим расчетам, существует между X и Y. В данном случае, например, знание того, что X чётно, говорит нам, что Z чётно, а знание того, что Z чётно, говорит нам, что Y чётно, но это та же самая информация, которую X сообщил бы нам о Y. Мы дважды учли часть наших знаний и в результате получили слишком маленькое значение энтропии.</p><p>Правильная формула (как мне кажется):</p><p>H(X,Y,Z) = H(X) + H(Y) + H(Z) - I(X;Z) - I(Z;Y) - I(X;Y|Z).</p><p>Здесь последний член, I(X;Y|Z), означает «информацию, которую X сообщает нам о Y при условии, что мы уже знаем Z». В данном случае X вообще ничего не сообщает нам о Y, если мы уже знаем Z, поэтому этот член обращается в ноль — и уравнение дает правильный ответ. Ну разве не прелесть?</p><p>«Нет, — резонно возразите вы, — ведь вы не объяснили мне, как <emphasis>вычислять</emphasis> I(X;Y|Z), а лишь привели словесный аргумент в пользу того, почему она должна быть равна нулю».</p><p>Мы вычисляем I(X;Y|Z) именно так, как вы и ожидали. Мы знаем, что I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y), следовательно:</p><p>I(X;Y|Z) = H(X|Z) + H(Y|Z) - H(X,Y|Z).</p><p>И теперь, надо полагать, вы хотите узнать, как вычислять условную энтропию? Что ж, <emphasis>исходная</emphasis> формула для энтропии выглядит так:</p><p>H(S) = ∑<sub>i</sub>{-P(S<sub>i</sub>) × log<sub>2</sub>(P(S<sub>i</sub>))}.</p><p>Если бы затем мы узнали новый факт Z<sub>0</sub>, наша оставшаяся неопределенность относительно S составляла бы:</p><p>H(S|Z0) = ∑<sub>i</sub>{-P(S<sub>i</sub>|Z<sub>0</sub>)log<sub>2</sub>(P(S<sub>i</sub>|Z<sub>0</sub>))}.</p><p>Поэтому если мы собираемся узнать некий новый факт Z, но пока не знаем, каким именно окажется этот Z, то в среднем мы ожидаем, что после этого наша неопределенность относительно S будет примерно такой:</p><p>H(S|Z) = ∑<sub>j</sub>{P(Z<sub>j</sub>)∑<sub>i</sub>{-P(S<sub>i</sub>|Z<sub>j</sub>)log<sub>2</sub>(P(S<sub>i</sub>|Z<sub>j</sub>))}}</p><p>Вот так вычисляются условные энтропии, из которых, в свою очередь, мы можем получить условную взаимную информацию.</p><p>Здесь есть <emphasis>всевозможные</emphasis> вспомогательные теоремы, например:</p><p>H(X|Y) = H (X,Y) - H(Y)</p><p>и</p><p>если I(X;Z) = 0 и I(Y;X|Z) = 0, то I(X;Y) = 0,</p><p>но я не собираюсь в них углубляться.</p><p>«Но, — спросите вы, — какое отношение <emphasis>всё это</emphasis> имеет к природе слов и их скрытой байесовской структуре?»</p><p>Я просто <emphasis>неописуемо</emphasis> рад, что вы задали этот вопрос, потому что я всё равно планировал рассказать вам об этом, хотите вы того или нет. Но сначала еще пара предварительных замечаний.</p><p>Вы помните — да, вы <emphasis>точно</emphasis> помните, — что между взаимной информацией и байесовским свидетельством существует дуальность. Взаимная информация положительна тогда и только тогда, когда вероятность по крайней мере некоторых совместных событий P(x,y) не равна произведению вероятностей отдельных событий P(x)P(y). Это, в свою очередь, в точности эквивалентно условию того, что между x и y существует байесовское свидетельство:</p><p>I(X;Y) &gt; 0 ⇒</p><p>P(x,y) ≠ P(x)P(y)</p><p>P(x,y) / P(y) ≠ P(x)</p><p>P(x|y) ≠ P(x).</p><p>Если вы вводите условие Z, вы просто соответствующим образом корректируете весь вывод:</p><p>I(X;Y|Z) &gt; 0 ⇒</p><p>P(x,y|z) ≠ P(x|z)P(y|z)</p><p>P(x,y|z) / P(y|z) ≠ P (x|z)</p><p>(P(x,y,z)/P(z)) / (P(y,z)/P(z)) ≠ P(x|z)</p><p>P(x,y,z) / P(y,z) ≠ P(x|z)</p><p>P(x|y,z) ≠ P(x|z).</p><p>Последняя строка читается так: «Даже зная Z, получение информации о Y всё равно меняет наши убеждения относительно X».</p><p>И наоборот, как и в нашем исходном примере, где Z означало «чётное» или «нечётное», Z экранирует X от Y — то есть, если мы знаем, что Z — «чётное», то знание о том, что Y находится в состоянии Y<sub>4</sub>, не сообщает нам <emphasis>никаких новых сведений</emphasis> о том, является ли X значением X<sub>2</sub>, X<sub>4</sub>, X<sub>6</sub> или X<sub>8</sub>. Или если мы знаем, что Z — «нечётное», то знание о том, что X равен X<sub>5</sub>, не сообщает нам никаких новых сведений о том, равен ли Y значению Y<sub>1</sub> или Y<sub>3</sub>. Знание Z сделало X и Y <emphasis>условно независимыми</emphasis>.</p><p>Условная независимость — чрезвычайно важное понятие в теории вероятностей. Приведём лишь один пример: без условной независимости у Вселенной не было бы никакой структуры.</p><p>Здесь, однако, я намерен поговорить лишь об одном конкретном виде условной независимости — о случае центральной переменной, которая экранирует окружающие её другие переменные, подобно центральному телу с щупальцами.</p><p>Пусть имеются пять переменных: U, V, W, X и Y; и, кроме того, предположим, что для любой пары этих переменных значение одной служит свидетельством о другой. Если вы выберете, например, U и W, то знание того, что U = U<sub>1</sub>, сообщит вам нечто новое о вероятности того, что W = W<sub>1</sub>.</p><p>Неуправляемый хаос умозаключений? Свидетельства, вышедшие из-под контроля? Не обязательно.</p><p>Возможно, U — это «говорит на каком-то языке», V — «две руки и десять пальцев», W — «носит одежду», X — «уязвим к яду болиголова», а Y — «красная кровь». И вот, если вы столкнётесь с неким объектом в мире (который может оказаться яблоком, а может — камнем) и узнаете, что этот объект говорит по-китайски, вы, скорее всего, оцените вероятность того, что он носит одежду, как гораздо более высокую; а если вы узнаете, что этот объект нечувствителен к яду болиголова, вы оцените вероятность наличия у него красной крови как несколько меньшую.</p><p>Конечно, некоторые из этих правил сильнее других. Есть случай с Фредом, у которого не хватает пальца из-за несчастного случая на вулкане; случай с младенцем Барни, который пока не умеет говорить; и случай с IRC-ботом Ирвингом, который выдаёт фразы, но не имеет крови. Так что если мы узнаем, что некий объект не носит одежды, это не экранирует всё то, что его способность говорить может сообщить нам о цвете его крови. Если объект не носит одежды, но всё же <emphasis>говорит</emphasis>, то, возможно, это Голая Нелли.</p><p>Это делает наш случай более интересным, чем, скажем, случай с пятью целочисленными переменными, которые либо все чётные, либо все нечётные, но в остальном не коррелируют между собой. В таком случае знание <emphasis>любой</emphasis> одной из переменных экранировало бы всё то, что знание второй переменной могло бы поведать нам о третьей.</p><p>Но здесь мы имеем зависимости, которые не исчезают, как только мы узнаём значение всего одной переменной, как показывает пример с Голой Нелли. Так неужели перед нами неуправляемое затруднение для логического вывода?</p><p>Не бойтесь! Ведь может существовать некоторая <emphasis>шестая</emphasis> переменная Z, знание которой действительно <emphasis>экранировало бы</emphasis> все пары переменных друг от друга. Может существовать некая переменная Z — даже если нам придётся её <emphasis>сконструировать</emphasis>, а не наблюдать напрямую, — такая, что:</p><p>P(U|V,W,X,Y,Z) = P(U|Z)</p><p>P(V|U,W,X,Y,Z) = P(V|Z)</p><p>P(W|U,V,X,Y,Z) = P(W|Z)</p><p>…</p><p>Возможно, <emphasis>при условии, что</emphasis> некий объект является «человеком», вероятности того, что он говорит, носит одежду и имеет стандартное количество пальцев, взаимно независимы. У Фреда может не хватать пальца, но вероятность того, что он окажется нудистом, у него не больше, чем у любого другого человека; Голая Нелли никогда не носит одежды, но знание этого не делает её способность говорить менее вероятной; а младенец Барни пока не разговаривает, но все конечности у него на месте.</p><p>Это называется «наивным байесовским» методом, поскольку обычно это предположение не совсем верно, но <emphasis>если притвориться</emphasis>, будто оно верно, это может чертовски упростить ваши вычисления. Мы не отслеживаем отдельно влияние наличия одежды на способность говорить при заданном количестве пальцев. Мы просто используем всю наблюдаемую информацию для отслеживания вероятности того, что эта штуковина является человеком (или кем-то ещё, например, шимпанзе или роботом), а затем используем наши убеждения о центральном классе, чтобы предсказать всё, чего мы ещё не видели, например, уязвимость к яду болиголова.</p><p>Любые наблюдения за U, V, W, X и Y просто выступают в качестве свидетельств в пользу центральной классовой переменной Z, а затем мы используем апостериорное распределение Z, чтобы сделать любые необходимые предсказания о ненаблюдаемых переменных среди U, V, W, X и Y.</p><p>Звучит знакомо? Так и должно быть; см. рис. 177.1.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_15"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 177.1: Сеть 2</p><empty-line/>
<p>На самом деле, если использовать правильный тип элементов нейросети, эта «нейронная сеть» в итоге окажется <emphasis>точно, математически</emphasis> эквивалентна наивному байесовскому методу. Центральному элементу необходим лишь логистический порог — S-образная кривая отклика, — а веса входов должны соответствовать логарифмам отношений правдоподобия и так далее. По сути, можно с уверенностью предположить, что в этом кроется одна из причин, почему логистический отклик часто так хорошо работает в нейросетях: он позволяет алгоритму тайком протащить немного байесовских рассуждений, пока разработчики не видят.</p><p>Если кто-то предлагает вам алгоритм под названием «нейросеть», сплошь обвешанный модными словечками вроде «непричёсанный» и «эмерджентный», и с гордостью заявляет, что понятия не имеет, как работает обученная сеть, — не думайте, будто их маленький ИИ-алгоритм <emphasis>и в самом деле находится</emphasis> За Пределами Логики. Ведь эта парадигма ad hoc решений, если она работает, обязательно будет иметь байесовскую структуру; она может даже оказаться абсолютно эквивалентной какому-нибудь алгоритму из класса «байесовских».</p><p>Даже если внешне она вовсе не <emphasis>выглядит</emphasis> байесовской.</p><p>И тогда вы <emphasis>точно знаете</emphasis>, что байесианцы тут же примутся в подробностях объяснять, как именно устроен этот алгоритм, какие базовые допущения он отражает, какие закономерности окружающего мира эксплуатирует, где он работает, а где даёт сбой, и даже наделять понятным смыслом обученные веса сети.</p><p>Разочаровывает, не правда ли?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o8/conditional_independence_and_naive_bayes/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>178. Слова как рукоятки мысленных кистей. Представьте, я говорю вам: «Странное дело: в светильниках этого отеля стоят треугольные лампочки».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Возможно, вы представили это себе, а возможно, и нет — если вы еще этого не сделали, сделайте прямо сейчас. Как выглядит «треугольная лампочка» перед вашим мысленным взором?</p><p>Перед вашим мысленным взором у стекла были острые грани или сглаженные?</p><p>Когда фраза «треугольная лампочка» впервые пришла мне в голову (нет, в отеле их на самом деле нет), то, насколько позволяла судить моя интроспекция, сначала я увидел пирамидальную лампочку с острыми гранями, затем (почти сразу же) эти грани сгладились, а после мой разум в качестве альтернативы сгенерировал изогнутую люминесцентную трубку в форме плавного треугольника.</p><p>Насколько я могу судить, здесь не было задействовано никаких рассудочных или вербальных мыслей — просто бессловесное рефлекторное отпрядывание от воображаемой картины острого стекла; эта дизайнерская задача была решена еще до того, как я вообще успел подумать словами.</p><p>Хотите верьте, хотите нет, но на протяжении нескольких десятилетий велся серьезный спор о том, <emphasis>действительно</emphasis> ли в сознании людей возникают ментальные образы — реальная <emphasis>картинка</emphasis> стула где-то внутри — или же люди просто наивно <emphasis>думали</emphasis>, будто у них есть ментальные образы (введенные в заблуждение «интроспекцией», этим ужасным запретным занятием), в то время как в их мозгу просто был активен маленький ярлычок «стул», подобный токену в LISP.</p><p>Я изо всех сил стараюсь не говорить ничего вроде «Какая поразительная глупость», ведь всегда нужно учитывать эффект послезнания, и все же: какая поразительная глупость.</p><p>Эта академическая парадигма, как мне кажется, была главным образом безумным наследием бихевиоризма, который отрицал существование мыслей у людей и стремился объяснить все человеческие феномены, включая речь, как «рефлексы». Бихевиоризм, вероятно, заслуживает отдельного разбора в будущем, поскольку он был извращением рационализма; но этот текст не о нем.</p><p>«Вы называете это "глупостью", — спросите вы, — но откуда вы <emphasis>знаете</emphasis>, что ваш мозг репрезентирует визуальные образы? Неужели только потому, что можете закрыть глаза и увидеть их?»</p><p>На этот вопрос <emphasis>раньше</emphasis> было труднее ответить, во времена тех споров. Если вы хотели доказать существование мысленных образов «научно», а не просто с помощью интроспекции, вам приходилось делать вывод об их существовании на основе подобных экспериментов: испытуемым показывают два объекта и спрашивают, можно ли один из них повернуть так, чтобы он совпал с другим. Время ответа линейно пропорционально углу необходимого поворота. Это легко объяснить, если вы действительно визуализируете объект и непрерывно вращаете его с постоянной скоростью, но трудно объяснить, если вы просто проверяете пропозициональные свойства изображения.</p><p>Сегодня мы действительно можем с помощью нейровизуализации наблюдать маленькие картинки в зрительной коре. Так что да, ваш мозг действительно репрезентирует детальный образ того, что он видит или воображает. См. книгу Стивена Косслина <emphasis>«Образ и мозг: разрешение спора о мысленных образах».</emphasis><sup>1</sup></p><p>Одна из причин, по которой люди запутываются в словах, заключается в том, что они не понимают, какая сложность за ними скрывается.</p><p>Можете ли вы представить себе «зеленую собаку»? Можете ли вы представить «сырное яблоко»?</p><p>«Яблоко» — это не просто последовательность из трех слогов или шести букв. Это лишь тень. Кончик хвоста тигра.</p><p>Слова, а точнее стоящие за ними концепты, — это кисти: с их помощью вы можете рисовать образы в собственном сознании. Рисовать в буквальном смысле, если вы задействуете концепты для создания картинки в зрительной коре. А используя общие ярлыки, вы можете проникнуть в чужой разум и взять его кисти, чтобы нарисовать картины в <emphasis>его</emphasis> голове — набросать маленькую зеленую собачку в их зрительной коре.</p><p>Но не думайте, будто из-за того, что вы посылаете слоги по воздуху или буквы через интернет, именно эти слоги или буквы рисуют картинки в зрительной коре. Для этого требуются сложные инструкции, которые никак не поместились бы в последовательность букв. «Яблоко» — это всего 6 байт, а на то, чтобы нарисовать яблоко с нуля, потребовалось бы гораздо больше данных.</p><p>«Яблоко» — это лишь ярлык, прикрепленный к истинному и бессловесному концепту <emphasis>яблока</emphasis>, который может нарисовать картину в вашей зрительной коре, или столкнуться с «сыром», или распознать яблоко, когда вы его видите, или почувствовать его архетипический вкус в яблочном пироге, а возможно, даже запустить двигательную программу для поедания яблока...</p><p>И это не так просто, как обычный вызов картинки из памяти. Иначе как бы вы смогли представить такое сочетание, как «треугольная лампочка» — придав треугольность лампочке и сохранив суть обоих понятий, даже если вы никогда в жизни не видели ничего подобного?</p><p>Не повторяйте ошибку бихевиористов. Речь — это гораздо больше, чем просто колебания воздуха. Ярлыки — это всего лишь указатели: «посмотри в область памяти 1387540». Рано или поздно, когда вам передают указатель, приходит время его разыменовать и действительно заглянуть в область памяти 1387540.</p><p>На что же указывает слово?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o9/words_as_mental_paintbrush_handles/">*</a></p><p>1. Stephen M. Kosslyn, <emphasis>Image and Brain: The Resolution of the Imagery Debate</emphasis> (Cambridge, MA: MIT Press, 1994).</p></section>
<section>
<title><p>179. Ошибки переменного вопроса.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>АЛЬБЕРТ: «Каждый раз, когда я слышал, как падает дерево, оно издавало звук, так что я полагаю, что и другие падающие деревья тоже издают звуки. Я не верю, что мир меняется, когда я на него не смотрю».</p><p>БЭРРИ: «Погоди-ка. Если никто его не слышит, как это может быть звуком?»</p><p>Сочиняя диалог Альберта и Бэрри в их споре о том, издает ли звук падающее в глухом лесу дерево, я ловил себя на том, что временами перестаю сопереживать своим персонажам. Я начинал терять интуитивное понимание того, почему <emphasis>хоть кто-то</emphasis> вообще стал бы так спорить, хотя сам не раз наблюдал подобное.</p><p>В такие моменты я повторял про себя: «Падающее дерево либо издает звук, либо нет!», чтобы вернуть себе позаимствованное чувство возмущения.</p><p>«Р или не-Р» — не всегда надежная эвристика, если подставлять вместо Р произвольные предложения. Предложение «Это предложение ложно» невозможно последовательно трактовать как истинное или ложное. Ну и старая классика: «Ты уже перестал бить свою жену?»</p><p>Конечно, если вы математик и придерживаетесь классической (а не интуиционистской) логики, то найдутся способы и дальше настаивать на том, что «Р или не-Р» — это теорема: например, заявив, что «Это предложение ложно» не является предложением.</p><p>Но подобные решения весьма тонки, что само по себе доказывает потребность в тонком подходе. Нельзя в любой ситуации просто переть напролом со своим «Либо да, либо нет!»</p><p>Так издает ли падающее дерево звук, или нет, или... ?</p><p>Уж конечно, либо 2 + 2 = Х, либо нет? Ну, возможно, <emphasis>если</emphasis> это <emphasis>действительно</emphasis> один и тот же Х, те же самые двойки, и те же самые «+» и «=». Если в одних случаях значением Х оказывается 5, а в других — 4, то ваше возмущение может быть неуместным.</p><p>Чтобы вообще заявлять, будто «Р или не-Р» должно быть необходимой истиной, символ Р должен означать <emphasis>точно</emphasis> то же самое в обеих частях дилеммы. «Либо падение издает звук, либо нет!» — но если Альберт::звук — это не то же самое, что Бэрри::звук, то нет ничего парадоксального в том, что дерево издает Альберт::звук, но не Бэрри::звук.</p><p>(Обозначение с двойным двоеточием «::» я перенял еще во времена программирования на C++, где оно использовалось во избежание конфликтов пространств имен. Если у вас есть два разных пакета, в которых определен класс Sound, вы можете написать Package1::Sound, чтобы уточнить, какой именно Sound имеется в виду. Думаю, этот прием не особо широко известен, а жаль: мне частенько хочется использовать его на письме.)</p><p>Эта изменчивость может быть завуалированной: Альберт и Бэрри могут тщательно проверить, что речь идет об одном и том же дереве, в одном и том же лесу и в один и тот же момент падения, просто чтобы убедиться, что их спор по существу касается абсолютно одного и того же события. И при этом забыть проверить, соотносят ли они это событие с одним и тем же понятием.</p><p>Подумайте о продуктовом магазине, в который вы ходите чаще всего: он находится на левой стороне улицы или на правой? Но, разумеется, никакой «<emphasis>абсолютной</emphasis> левой стороны» у улицы нет, есть только <emphasis>ваша</emphasis> левая сторона, когда вы движетесь по ней в определенном направлении. Многие используемые нами слова на самом деле представляют собой функции от неявных переменных, задаваемых контекстом.</p><p>На самом деле это жуткая головная боль, требующая чертовски много работы, — решать подобную проблему в программе искусственного интеллекта, предназначенной для синтаксического разбора языка; это явление известно под названием «дейксис говорящего».</p><p>«Мартин сказал Бобу, что здание находится слева от него». Но слово «слева» — это слово-функция, которая вычисляется на основе зависимой от говорящего переменной, невидимо извлекаемой из окружающего контекста. Чье «слева» имеется в виду — Боба или Мартина?</p><p>Переменные в ошибке переменного вопроса зачастую не снабжены аккуратными ярлыками — всё далеко не так просто, как в вопросе: «Слушай, как по-твоему, Z + 2 равно 6?»</p><p>Если конфликт пространств имен сталкивает два разных понятия, которые кажутся «одним и тем же понятием», поскольку называются одинаково, — или сжатие карты объединяет два разных события, которые выглядят как одно событие, потому что для них нет отдельных ментальных файлов, — или одна и та же функция вычисляется в разных контекстах, — тогда сама реальность становится изменчивой и текучей. По крайней мере, именно так это ощущается алгоритмом изнутри. Внутренний взор видит карту, а не саму территорию напрямую.</p><p>Если перед вами вопрос со скрытой переменной, которая принимает разные значения в разных контекстах, <emphasis>кажется, будто</emphasis> сама реальность нестабильна — картина перед вашим внутренним взором меняется в зависимости от того, куда он направлен.</p><p>Это часто сбивает с толку студентов младших курсов (и профессоров-постмодернистов), когда они натыкаются на предложение, имеющее более одной интерпретации; им кажется, будто они обнаружили нестабильный фрагмент реальности.</p><p>«О боже! Утверждение „Солнце вращается вокруг Земли“ истинно для охотника-собирателя Хунги, но для астронома Амары утверждение „Солнце вращается вокруг Земли“ ложно! Никакой неизменной истины нет!» Деконструкция этого ребяческого вздора оставляется читателю в качестве упражнения.</p><p>И тем не менее, даже я поначалу поймал себя на том, что пишу: «Если в одних случаях Х равен 5, а в других — 4, то предложение „2 + 2 = Х“ может не иметь фиксированного истинностного значения». Но здесь нет <emphasis>одного</emphasis> предложения с <emphasis>переменным</emphasis> истинностным значением. У «2 + 2 = Х» вообще <emphasis>нет</emphasis> истинностного значения. Это еще не <emphasis>высказывание</emphasis>, пока еще нет — не в том смысле, в каком математики определяют понятие высказывания, — точно так же как «2 + 2 =» не является высказыванием, а «Фред перепрыгнул через» не является грамматически полным предложением.</p><p>Но это заблуждение так и норовит прокрасться в мысли, даже если вы якобы прекрасно всё понимаете — просто потому, что именно так этот алгоритм ощущается изнутри.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oc/variable_question_fallacies/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>180. 37 способов, которыми слова могут быть неправильными.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Кто-нибудь из читателей обязательно заявит, что это эссе лучше было бы назвать «37 способов неразумного использования слов» или «37 способов, которыми неоптимальное использование категорий может иметь негативные побочные эффекты для вашего мышления».</p><p>Но один из главных уроков этого гигантского списка заключается в том, что заявление вроде «Мой выбор X ни в коем случае не может быть "ошибочным"» на практике почти всегда оказывается ошибкой, какова бы ни была теория. Вы всегда можете ошибаться. Даже когда ошибиться теоретически невозможно, вы всё равно можете ошибиться. Ни для одного вашего действия не существует бесплатной карты «Выход из тюрьмы». Такова жизнь.</p><p>К тому же я могу дать слову «неправильный» любое угодное мне определение — не то чтобы само слово могло быть <emphasis>неправильным.</emphasis></p><p>Лично я считаю вполне оправданным использовать слово «неправильный», когда:</p><p><emphasis>Слово изначально вообще не соотносится с реальностью.</emphasis> Сократ — фрамстер? Да или нет? (Притча о кинжале)</p><p><emphasis>Ваш аргумент, если бы он работал, мог бы заставить реальность пойти по другому пути за счет выбора иного определения слова.</emphasis> Сократ — человек, а люди по определению смертны. Если бы вы определили людей как несмертных, стал бы Сократ жить вечно? (Притча о болиголове)</p><p><emphasis>Вы пытаетесь объявить некое эмпирическое утверждение истинным «по определению».</emphasis> Сократ — человек, а люди по определению смертны. Будет ли <emphasis>логической истиной</emphasis> наше эмпирическое предсказание, что Сократ упадет замертво, если выпьет болиголов? Похоже, существуют логически возможные, непротиворечивые миры, где Сократ не падает замертво — где он, скажем, невосприимчив к болиголову из-за причуды биохимии. Логические истины верны во всех возможных мирах, а потому никогда не говорят вам, <emphasis>в каком именно</emphasis> из возможных миров вы живете — а всё, что вы можете обосновать «по определению», является логической истиной. (Притча о болиголове)</p><p><emphasis>Вы бессознательно вешаете на что-то привычный ярлык, фактически не используя то вербальное определение, которое вы только что дали.</emphasis> Вы прекрасно знаете, что Боб — «человек», хотя по вашему определению вы никогда не можете назвать Боба «человеком», пока лично не убедитесь в его смертности. (Притча о болиголове)</p><p><emphasis>Сам акт навешивания словесного ярлыка маскирует спорный индуктивный вывод, который вы делаете.</emphasis> Если последние 11 извлеченных яйцевидных объектов были синими, а последние 8 кубов — красными, то предположение, что это правило сохранится в будущем, — вопрос индукции. Но если вы назовете синие яйца «блэггами», а красные кубы — «рубами», вы можете запустить руку в бочку, нащупать яйцевидную форму и подумать: «О, блэгг». (Слова как скрытые умозаключения)</p><p><emphasis>Вы пытаетесь определить слово через другие слова, которые, в свою очередь, определяются через еще более абстрактные понятия, не будучи в состоянии привести конкретный пример.</emphasis> «Что такое красный?» — «Красный — это цвет». — «А что такое цвет?» — «Это свойство вещи». — «А что такое вещь? Что такое свойство?» Вам даже не приходит в голову просто указать на знак «Стоп» и яблоко. (Экстенсионалы и интенсионалы)</p><p><emphasis>Экстенсионал не соответствует интенсионалу.</emphasis> Мы не отдаем себе сознательного отчета в том, как идентифицируем красную точку в небе как «Марс», — а ведь это произойдет независимо от вашей попытки определить «Марс» как «бога войны». (Экстенсионалы и интенсионалы)</p><p><emphasis>Ваше вербальное определение охватывает лишь крошечную долю общих характеристик категории, но вы рассуждаете так, словно оно исчерпывающее.</emphasis> Когда философы Платоновой академии заявили, что наилучшее определение человека — это «двуногое без перьев», Диоген-киник, по преданию, показал им ощипанного цыпленка и провозгласил: «Вот человек Платона». Платоники поспешно дополнили свое определение: «двуногое без перьев с плоскими ногтями». (Кластеры сходства)</p><p><emphasis>Вы пытаетесь трактовать принадлежность к категории по принципу «всё или ничего», игнорируя существование более и менее типичных субкластеров.</emphasis> Утки и пингвины — менее типичные птицы, чем малиновки и голуби. Что интересно, межгрупповой эксперимент показал: испытуемые считали, что болезнь на острове с большей вероятностью передастся от малиновок к уткам, чем от уток к малиновкам. (Типичность и асимметричное сходство)</p><p><emphasis>На практике вербального определения вполне достаточно, чтобы указать на нужный кластер похожих вещей, но вы цепляетесь к исключениям.</emphasis> Не у каждого человека десять пальцев, не каждый носит одежду или пользуется языком; но если вы ищете эмпирический кластер вещей, разделяющих эти характеристики, вы получите достаточно информации, чтобы редкий девятипалый человек не сбил вас с толку. (Кластерная структура пространства вещей)</p><p><emphasis>Вы спрашиваете, «является» или «не является» нечто членом категории, но не можете сформулировать вопрос, на который на самом деле хотите получить ответ.</emphasis> Кто такой «мужчина»? Является ли малыш Барни «мужчиной»? «Правильный» ответ может сильно зависеть от того, на какой вопрос вы <emphasis>действительно</emphasis> хотите получить ответ: «Хорошо ли будет накормить Барни болиголовом?» или «Выйдет ли из Барни хороший муж?» (Замаскированные запросы)</p><p><emphasis>Вы относитесь к интуитивно воспринимаемым иерархическим категориям как к единственному верному способу деления мира на части, не понимая, что возможны и другие формы статистического вывода, даже если ваш мозг их не использует.</emphasis> <emphasis>Человеку</emphasis> гораздо проще заметить, является ли объект «блэггом» или «рубом», чем <emphasis>человеку</emphasis> заметить, что красные объекты никогда не светятся в темноте, но красные пушистые объекты обладают всеми остальными характеристиками блэггов. Другие статистические алгоритмы работают иначе. (Нейронные категории)</p><p><emphasis>Вы говорите о категориях так, словно это манна небесная, упавшая из Платоновского царства, а не выводы, производимые реальным мозгом.</emphasis> Древние философы говорили: «Сократ — человек», а не «Мой мозг на уровне восприятия классифицирует Сократа как соответствующего концепту "человек"». (Как алгоритм ощущается изнутри)</p><p><emphasis>Вы спорите о принадлежности к категории даже после того, как исключили все вопросы, которые потенциально могли бы зависеть от вывода на основе этой категории.</emphasis> После того как вы заметили, что объект синий, яйцевидный, пушистый, гибкий, непрозрачный, светящийся и содержит палладий, что еще <emphasis>остается</emphasis> спрашивать в споре: «Блэгг ли это?» Но если классифицирующая нейросеть вашего мозга содержит (метафорический) центральный узел, отвечающий за вывод о «блэгговости», вам всё равно может <emphasis>казаться</emphasis>, будто остался нерешенный вопрос. (Как алгоритм ощущается изнутри)</p><p><emphasis>Вы позволяете спору скатиться к обсуждению определений, хотя изначально собирались спорить совсем не об этом.</emphasis> Если бы до начала спора о том, издает ли падающее в пустом лесу дерево «звук», вы спросили двух будущих спорщиков, как, по их мнению, следует определять «звук» — как «акустические колебания» или как «слуховые ощущения», они, скорее всего, предложили бы вам бросить монетку. И только после начала спора определение слова становится политически заряженным. (Споры об определениях)</p><p><emphasis>Вы думаете, что значение слова — это свойство самого слова, а не ярлык, который ваш мозг связывает с определенным концептом.</emphasis> Когда кто-то кричит: «Ой! Тигр!», эволюция вряд ли отдала бы предпочтение организму, который размышляет: «Хм... Я только что услышал слоги «ти» и «гр», которые мои соплеменники связывают со своими внутренними аналогами моего собственного концепта <emphasis>тигра</emphasis>, и которые... <emphasis>а-а-а-а-а</emphasis> ХРУСЬ ХРУСЬ СГЛОТ». Поэтому мозг срезает путь, и начинает казаться, будто свойство «тигровости» присуще самому ярлыку. Люди спорят о <emphasis>правильном значении</emphasis> ярлыка вроде «звук». (Почувствуй значение)</p><p><emphasis>Вы спорите о значениях слова даже после того, как все стороны прекрасно поняли, что именно пытаются сказать остальные.</emphasis> Способность человека связывать ярлыки с концептами — это инструмент общения. Когда люди <emphasis>хотят</emphasis> общаться, нас трудно остановить; если у нас нет общего языка, мы будем рисовать картинки на песке. Когда каждый из вас понимает, что на уме у другого, дело <emphasis>сделано</emphasis>. (Аргумент к общепринятому употреблению)</p><p><emphasis>Вы достаете словарь посреди эмпирического или этического спора.</emphasis> Составители словарей — это историки словоупотребления, а не законодатели языка. Если общепринятое определение содержит ошибку — если «Марс» определяется как бог войны, «дельфин» — как разновидность рыбы, а «негры» — как отдельная от людей категория, то словарь просто отразит это стандартное заблуждение. (Аргумент к общепринятому употреблению)</p><p><emphasis>Вы достаете словарь посреди вообще любого спора в вашей жизни.</emphasis> Серьезно, с какой стати вы решили, что составители словарей — авторитеты в вопросе о том, является ли «атеизм» «религией» или чем-то в этом роде? Если на кону стоит хоть сколько-нибудь содержательный вопрос, неужели вы думаете, что составители словарей обладают доступом к высшей мудрости, способной разрешить этот спор? (Аргумент к общепринятому употреблению)</p><p><emphasis>Вы без всякой причины идете наперекор общепринятому словоупотреблению, совершенно излишне усложняя другим понимание ваших слов.</emphasis> Быстро вставать плутоний, с бубликами без ручки. (Аргумент к общепринятому употреблению)</p><p><emphasis>Вы используете сложные переименования, чтобы создать иллюзию логического вывода.</emphasis> Определяется ли «человек» как «смертное двуногое без перьев»? Тогда запишите: «Все [смертные двуногие без перьев] смертны; Сократ — [смертное двуногое без перьев]; следовательно, Сократ смертен». Выглядит уже не так впечатляюще, правда? (Пустые ярлыки)</p><p><emphasis>Вы ввязываетесь в споры, которых могли бы избежать, если бы просто не использовали конкретное слово.</emphasis> Если Альберту и Барри запретить использовать слово «звук», то Альберту придется сказать: «Дерево, падающее в пустом лесу, создает акустические колебания», а Барри скажет: «Дерево, падающее в пустом лесу, не создает слуховых ощущений». Когда слово создает проблему, простейшее решение — исключить само слово и его синонимы. (Табуируйте слова)</p><p><emphasis>Наличие удобного короткого слова мешает вам разглядеть детали того, о чем вы пытаетесь думать.</emphasis> Что на самом деле происходит в школах, если перестать называть это «образованием»? Что такое диплом, если перестать называть его «дипломом»? Если монета падает «орлом», какова ее радиальная ориентация? Что такое «истина», если нельзя говорить «точный», «правильный», «соответствовать», «отражать», «семантический», «верить», «знание», «карта», «реальный» или использовать любые другие простые термины? (Замените символ сутью)</p><p><emphasis>У вас есть только одно слово, хотя в реальности существуют две или более разные вещи, из-за чего все факты о них сваливаются в единую недифференцированную ментальную корзину.</emphasis> Обычная работа детектива — заметить, что вчера вечером Кэрол была в красном или что у нее черные волосы; обычная работа детектива — задуматься, не красит ли Кэрол волосы. Но нужен более проницательный детектив, чтобы заподозрить, что Кэрол на самом деле две, и Кэрол в красном — вовсе не та же самая Кэрол, у которой были черные волосы. (Ошибки сжатия)</p><p><emphasis>Вы видите закономерности там, где их нет, приписывая объектам другие характеристики на основе ваших определений, даже когда в этом аспекте нет никакого сходства.</emphasis> В Японии считается, что люди с группой крови A — серьезные и творческие, с группой B — необузданные и жизнерадостные, с группой O — покладистые и общительные, а с группой AB — хладнокровные и сдержанные. (Классификация имеет последствия)</p><p><emphasis>Вы пытаетесь незаметно протащить коннотации слова, строя аргументацию на определении, которое этих коннотаций не содержит.</emphasis> В словаре «виггин» определяется как человек с зелеными глазами и черными волосами. Однако слово «виггин» также несет в себе коннотацию человека, который совершает преступления и запускает в воздух милых бельчат, но этой части в словаре нет. И вот вы указываете на кого-то пальцем и говорите: «Зеленые глаза? Черные волосы? Ну вот, я же говорил, что он виггин! Смотри, сейчас он еще и столовое серебро украдет». (Коннотации контрабандой)</p><p><emphasis>Вы заявляете: «Х по определению является Y!» В таких случаях вы почти наверняка пытаетесь протащить коннотацию Y, которой не было в вашем определении.</emphasis> Вы определяете «человека» как «двуногое без перьев», указываете на Сократа и говорите: «Перьев нет — две ноги — значит, человек!» Но то, что вас <emphasis>на самом деле</emphasis> волнует, — это нечто иное, например, смертность. Если бы предметом спора было количество ног у Сократа, ваш оппонент просто ответил бы: «Что значит „у Сократа две ноги“? Мы как раз об этом и спорим!» (Споры «по определению»)</p><p><emphasis>Вы заявляете: «P по определению являются Q!»</emphasis> Если вы видите Сократа в поле с какими-то биологами, собирающего травы, которые могут дать устойчивость к болиголову, нет никакого смысла утверждать: «Люди по определению смертны!» В основном потребность закрутить гайки, настаивая на том, что нечто верно «по определению», возникает тогда, когда другие данные ставят под сомнение вывод по умолчанию. (Споры «по определению»)</p><p><emphasis>Вы пытаетесь обосновать принадлежность к эмпирическому кластеру «по определению».</emphasis> У вас бы не возникло потребности сказать: «Индуизм, <emphasis>по определению,</emphasis> является религией!», потому что, ну, разумеется, индуизм — это религия. Это не просто религия «по определению», это, типа, <emphasis>самая настоящая</emphasis> религия. Атеизм не похож на центральных представителей кластера «религия», так что если бы не тот факт, что атеизм — это религия <emphasis>по определению,</emphasis> вы могли бы ходить и думать, что атеизм религией <emphasis>не является</emphasis>. Вот почему вам нужно сокрушить всякое сопротивление, указав на то, что утверждение «атеизм — это религия» верно <emphasis>по определению,</emphasis> — ведь иначе оно верным не окажется. (Споры «по определению»)</p><p><emphasis>Ваше определение очерчивает границу вокруг вещей, которым на самом деле не место в одной группе.</emphasis> При желании вы можете утверждать, что <emphasis>определяете</emphasis> слово «рыба» так, чтобы оно относилось к лососям, гуппи, акулам, дельфинам и форели, но не к медузам или водорослям. Вы можете заявить, если хотите, что это всего лишь список, а список никак не может быть «неправильным». Или вы можете прекратить эти игры и признать, что совершили ошибку и дельфинам не место в списке рыб. (Где провести границу?)</p><p><emphasis>Вы используете короткое слово для того, что вам редко приходится описывать, или длинное слово для того, что описывать приходится часто. Это может привести к неэффективному мышлению или даже к неверному применению бритвы Оккама, если ваш разум считает, что короткие предложения звучат «проще».</emphasis> Что звучит более правдоподобно: «Бог сотворил чудо» или «Сверхъестественная сущность, создавшая вселенную, временно приостановила действие законов физики»? (Энтропия и короткие коды)</p><p><emphasis>Вы проводите границу вокруг области пространства, плотность в которой не выше обычной, а значит, связанное с ней слово не соответствует никаким осуществимым байесовским выводам.</emphasis> Поскольку зеленоглазые люди не имеют большей вероятности быть черноволосыми (и наоборот) и не имеют никаких других общих характеристик, зачем нужно слово «виггин»? (Взаимная информация и плотность в пространстве вещей)</p><p><emphasis>Вы проводите сложную границу без каких-либо на то причин.</emphasis> Попытка определить слово так, чтобы оно относилось ко всем людям, кроме чернокожих, выглядит довольно подозрительно. Если вы не приводите причин проводить именно такую границу, попытка создать в этом месте «произвольное» слово подобна детективу, который говорит: «Что ж, у меня нет ни малейшей зацепки в пользу той или иной версии о том, кто мог убить этих сирот... но рассматривали ли мы в качестве подозреваемого Джона К. Уиффлхейма?» (Суперэкспоненциальное пространство понятий и простые слова)</p><p><emphasis>Вы используете категоризацию, чтобы делать выводы о свойствах, которые не обладают подходящей эмпирической структурой (а именно, условной независимостью при условии знания класса), позволяющей хорошо аппроксимировать их с помощью наивного байесовского классификатора.</emphasis> Я ни за что не стану пытаться это резюмировать. Просто прочитайте эссе. (Условная независимость и наивный Байес)</p><p><emphasis>Вы думаете, что слова в вашем разуме подобны крошечным LISP-символам, а не ярлыкам, которые служат рукоятками для управления сложными ментальными кистями, способными рисовать детальные картины в вашем сенсорном пространстве.</emphasis> Представьте себе «треугольную лампочку». Что вы увидели? (Слова как рукоятки ментальных кистей)</p><p><emphasis>Вы используете слово, имеющее разные значения в разных контекстах, так, будто оно каждый раз означает одно и то же, что, возможно, создает иллюзию чего-то изменчивого и многоликого.</emphasis> «Мартин сказал Бобу, что здание находится слева от него». Но «слева» — это функциональное слово, значение которого вычисляется с помощью зависимой от говорящего переменной, взятой из окружающего контекста. Чье именно «слева» имеется в виду — Боба или Мартина? (Логические ошибки переменного вопроса)</p><p><emphasis>Вы считаете, что определения не могут быть «неправильными», или думаете: «Я могу определять слова как мне вздумается!»</emphasis> Подобная установка учит вас с негодованием защищать свои прошлые действия вместо того, чтобы обращать внимание на их последствия или признавать собственные ошибки. (37 способов, которыми неоптимальное использование категорий может негативно повлиять на ваше мышление)</p><p>Всё, что вы делаете в своем разуме, имеет последствия, и ваш мозг несется вперед бессознательно, без вашего присмотра.</p><p>Слова вроде «Слова произвольны; я могу давать слову любое определение, какое захочу» имеют примерно столько же смысла, сколько езда по тонкому льду с педалью газа в пол и рассуждениями: «Глядя на этот руль, я не вижу причин, почему какой-то один угол поворота является особенным — а значит, я могу крутить руль как мне вздумается».</p><p>Если вы пытаетесь куда-то добраться или хотя бы просто <emphasis>выжить</emphasis>, вам лучше начать обращать внимание на те три-шесть десятков критериев оптимальности, которые управляют тем, как вы используете слова, определения, категории, классы, границы, ярлыки и концепты.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/od/37_ways_that_words_can_be_wrong/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Интерлюдия. Интуитивное объяснение теоремы Байеса. Примечание редактора: это сокращенная версия оригинального эссе, содержавшего множество интерактивных элементов.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ваши друзья и коллеги постоянно говорят о чем-то под названием «теорема Байеса», или «правило Байеса», или о каком-то там байесовском мышлении. Причем говорят с большим энтузиазмом. Вы гуглите, находите веб-страницу о теореме Байеса и...</p><p>И видите формулу. И всё. Одну-единственную формулу. Страница, которую вы нашли, дает ей определение, но не объясняет, что это вообще такое, чем она полезна и почему ваши друзья так ею восторгаются. Выглядит как какая-то случайная статистическая штуковина.</p><p>Почему же математическое понятие вызывает такой странный восторг у тех, кто его изучает? Что это за так называемая «байесовская революция», которая сейчас охватывает науку и претендует на то, чтобы включить в себя даже сам экспериментальный метод в качестве частного случая? В чем секрет, который знают адепты Байеса? Что за свет они узрели?</p><p>Скоро вы узнаете. Скоро вы станете одним из нас.</p><p>Хотя в интернете и можно найти несколько объяснений теоремы Байеса, мой опыт знакомства людей с байесовским мышлением показывает, что эти объяснения слишком абстрактны. Байесовское мышление крайне <emphasis>контринтуитивно</emphasis>. Люди не применяют его интуитивно, им очень трудно научиться ему даже с преподавателем, и они быстро забывают байесовские методы, как только обучение заканчивается. Это в равной степени относится как к новичкам, так и к высококлассным профессионалам в своих областях. Судя по всему, байесовское мышление — одна из тех вещей (вроде квантовой механики или задачи выбора Уэйсона), которые человеку трудно постичь с помощью встроенных ментальных способностей.</p><p>По крайней мере, так утверждают. Здесь вы найдете попытку дать <emphasis>интуитивное</emphasis> объяснение байесовского мышления — предельно мягкое введение, задействующее все доступные человеку способы восприятия чисел: от естественных частот до пространственной визуализации. Моя цель — показать не абстрактные правила манипулирования числами, а то, что эти числа значат и почему правила именно таковы (и никакими другими быть не могут). Дочитав этот текст до конца, вы будете видеть байесовские задачи во сне.</p><p>И давайте начнем.</p><empty-line/>
<p>Вот текстовая задача о ситуации, с которой часто сталкиваются врачи:</p><p>У 1% женщин в возрасте сорока лет, проходящих плановое обследование, есть рак груди. У 80% женщин с раком груди маммография дает положительный результат. У 9,6% женщин без рака груди маммография также дает положительный результат. У женщины из этой возрастной группы при плановом обследовании маммография оказалась положительной. Какова вероятность того, что у нее действительно рак груди?</p><p>Как вам кажется, каков ответ? Если вы раньше не сталкивались с подобными задачами, пожалуйста, уделите минутку и подумайте над собственным ответом, прежде чем читать дальше.</p><empty-line/>
<p>А теперь представьте, что большинство врачей дают на эту задачу один и тот же неправильный ответ — обычно правильно отвечают лишь около 15% врачей. («Серьезно? 15%? Это реальная цифра или городская легенда из интернет-опросов?» Это реальная цифра. См. Касселлс, Шенбергер и Грабойс, 1978;<sup>1</sup> Эдди, 1982;<sup>2</sup> Гигерензер и Хоффраге, 1995;<sup>3</sup> а также множество других исследований. Этот удивительный результат легко воспроизвести, поэтому его неоднократно перепроверяли.)</p><p>В вышеприведенной задаче большинство врачей оценивают вероятность в диапазоне от 70% до 80%, что в корне неверно.</p><p>Вот альтернативный вариант задачи, с которым врачи справляются несколько лучше:</p><p>У 10 из 1000 женщин в возрасте сорока лет, проходящих плановое обследование, есть рак груди. У 800 из 1000 женщин с раком груди маммография дает положительный результат. У 96 из 1000 женщин без рака груди маммография также дает положительный результат. Если 1000 женщин из этой возрастной группы пройдут плановое обследование, то какую долю от женщин с положительной маммографией составят те, у кого действительно есть рак груди?</p><p>И наконец, вот задача, с которой врачи справляются лучше всего — 46% (почти половина) дают правильный ответ:</p><p>У 100 из 10 000 женщин в возрасте сорока лет, проходящих плановое обследование, есть рак груди. У 80 из каждых 100 женщин с раком груди маммография дает положительный результат. У 950 из 9900 женщин без рака груди маммография также дает положительный результат. Если 10 000 женщин из этой возрастной группы пройдут плановое обследование, то какую долю от женщин с положительной маммографией составят те, у кого действительно есть рак груди?</p><empty-line/>
<p>Правильный ответ — 7,8%, и получается он следующим образом: из 10 000 женщин у 100 есть рак груди; у 80 из этих 100 маммография положительная. Из тех же 10 000 женщин у 9900 рака груди нет, и у 950 из этих 9900 маммография также окажется положительной. Таким образом, общее число женщин с положительной маммографией составляет 950 + 80, то есть 1030. Из этих 1030 женщин с положительной маммографией рак будет у 80. В виде доли это записывается как 80/1030, что равняется 0,07767, или 7,8%.</p><p>Иными словами, до проведения маммографии 10 000 женщин можно разделить на две группы:</p><p>Группа 1: 100 женщин <emphasis>с</emphasis> раком груди.</p><p>Группа 2: 9900 женщин <emphasis>без</emphasis> рака груди.</p><p>Сумма этих двух групп дает в итоге 10 000 пациенток, что подтверждает: в расчетах никто не потерялся. После прохождения маммографии женщин можно разделить на четыре группы:</p><p>Группа А: 80 женщин <emphasis>с</emphasis> раком груди и <emphasis>положительной</emphasis> маммографией.</p><p>Группа B: 20 женщин <emphasis>с</emphasis> раком груди и <emphasis>отрицательной</emphasis> маммографией.</p><p>Группа C: 950 женщин <emphasis>без</emphasis> рака груди и с <emphasis>положительной</emphasis> маммографией.</p><p>Группа D: 8950 женщин <emphasis>без</emphasis> рака груди и с <emphasis>отрицательной</emphasis> маммографией.</p><p>Сумма групп A и B, то есть групп с раком груди, соответствует группе 1; а сумма групп C и D, групп без рака груди, соответствует группе 2. Если провести маммографию 10 000 пациенток, то из 1030 женщин с положительным результатом рак обнаружится у восьмидесяти. Это правильный ответ — именно его должен дать врач пациентке с положительной маммограммой, если она спросит о вероятности того, что у неё рак груди. Если такой вопрос зададут тринадцать пациенток, то рак обнаружится примерно у одной из них.</p><empty-line/>
<p>Самая распространенная ошибка — проигнорировать исходную долю женщин с раком груди и долю женщин без рака груди, получивших ложноположительный результат, и сосредоточиться исключительно на доле женщин с раком груди, получивших положительный результат. Например, подавляющее большинство врачей в этих исследованиях, судя по всему, считали: если примерно у 80% женщин с раком груди маммография дает положительный результат, то и вероятность того, что у женщины с положительной маммограммой действительно рак, тоже должна составлять около 80%.</p><p>Чтобы найти окончательный ответ, всегда требуются <emphasis>все три</emphasis> элемента информации: процент женщин с раком груди, процент женщин без рака груди, получающих ложноположительные результаты, и процент женщин с раком груди, получающих (правильные) положительные результаты.</p><p>Исходная доля пациенток с раком груди называется <emphasis>априорной вероятностью</emphasis>. Шанс того, что пациентка с раком груди получит положительный результат маммографии, и шанс того, что пациентка без рака груди получит положительный результат, известны как две <emphasis>условные вероятности</emphasis>. В совокупности эта исходная информация известна как <emphasis>априорные вероятности</emphasis>. Окончательный ответ — оценочная вероятность того, что у пациентки рак груди, при условии, что мы знаем о её положительном результате маммографии, — называется <emphasis>пересмотренной вероятностью</emphasis> или <emphasis>апостериорной вероятностью</emphasis>. Из того, что мы сейчас увидели, следует, что апостериорная вероятность частично зависит от априорной вероятности.</p><p>Чтобы убедиться, что окончательный ответ всегда зависит от исходной доли женщин с раком груди, представьте альтернативную вселенную, где рак груди есть только у одной женщины из миллиона. Даже если в этом мире маммография выявляет рак груди в 8 из 10 случаев, а ложноположительный результат у здоровой женщины выдает всего в 1 случае из 10, на каждый реальный случай обнаруженного рака всё равно будет приходиться сто тысяч ложноположительных результатов. Исходная вероятность того, что у женщины рак, настолько ничтожна, что положительный результат маммографии хоть и <emphasis>увеличивает</emphasis> расчетную вероятность, но не делает её достоверной или даже просто «заметной»; вероятность вырастает лишь с 1:1 000 000 до 1:100 000.</p><p>Это демонстрирует, что результат маммографии не <emphasis>заменяет</emphasis> имевшуюся ранее информацию о шансах пациентки на заболевание; маммография лишь <emphasis>сдвигает</emphasis> расчетную вероятность в направлении полученного результата. Положительный результат сдвигает исходную вероятность вверх, отрицательный — вниз. Например, в исходной задаче, где рак есть у 1% женщин, 80% женщин с раком получают положительный результат, а 9,6% женщин без рака также получают положительный результат, положительный результат маммографии <emphasis>сдвигает</emphasis> исходный 1-процентный шанс вверх, до 7,8%.</p><p>Большинство людей, впервые сталкиваясь с подобными задачами, совершают мысленную операцию <emphasis>замены</emphasis> исходной 1-процентной вероятности на 80-процентную вероятность того, что женщина с раком получит положительный результат. На первый взгляд это может показаться логичным, но так это просто не работает. «Вероятность того, что у женщины с положительной маммограммой есть рак груди» — совсем не то же самое, что «вероятность того, что женщина с раком груди получит положительную маммограмму»; они отличаются друг от друга так же сильно, как яблоки и сыр.</p><empty-line/>
<p><strong>В. Зачем байесовец перешел дорогу?</strong></p><p>О. Чтобы ответить на этот вопрос, вам нужно больше информации.</p><empty-line/>
<p>Представьте, что в бочке лежит много маленьких пластиковых яиц. Одни покрашены в красный цвет, другие — в синий. 40% яиц в бочке содержат жемчужины, а 60% — пустые. 30% яиц с жемчужинами покрашены в синий цвет, и 10% пустых яиц тоже покрашены в синий цвет. Какова вероятность того, что в синем яйце окажется жемчужина? В этом примере арифметика достаточно проста, чтобы вы могли сосчитать всё в уме, и я рекомендую вам попробовать это сделать.</p><p>Более компактная формулировка этой задачи:</p><p>P(жемчужина) = 40%</p><p>P(синее|жемчужина) = 30%</p><p>P(синее|¬жемчужина) = 10%</p><p>P(жемчужина|синее) = ?</p><p>Символ «¬» служит сокращением для отрицания «не», так что «¬жемчужина» читается как «не жемчужина».</p><p>Запись P(синее|жемчужина) — это сокращение для выражения «вероятность синего при условии жемчужины» или «вероятность того, что яйцо синее, при условии, что в нем лежит жемчужина». Элемент справа — это то, что вы <emphasis>уже знаете</emphasis>, или <emphasis>посылка</emphasis>, а элемент слева — это <emphasis>следствие</emphasis> или <emphasis>вывод</emphasis>. Если P(синее|жемчужина) = 30% и <emphasis>уже знаем</emphasis>, что в некоем яйце лежит жемчужина, мы можем <emphasis>сделать вывод</emphasis>, что вероятность синей окраски этого яйца равна 30%. Таким образом, искомый факт — «шанс того, что в синем яйце лежит жемчужина», или «вероятность того, что в яйце лежит жемчужина, если мы знаем, что оно синее», — записывается как P(жемчужина|синее).</p><p>40% яиц содержат жемчужины, а 60% яиц пустые. 30% яиц с жемчужинами синие, следовательно, всего 12% всех яиц содержат жемчужины и при этом синие. 10% пустых яиц синие, следовательно, всего 6% всех яиц — пустые и синие. В общей сложности 18% всех яиц синие, и из них 12% всех яиц — синие и содержат жемчужины, так что шанс найти жемчужину в синем яйце составляет 12/18, или 2/3, то есть около 67%.</p><p>Как и прежде, необходимость всех трех фрагментов информации можно увидеть, если рассмотреть крайние случаи. В (большой) бочке, где лишь одно яйцо из тысячи содержит жемчужину, знание того, что яйцо окрашено в синий цвет, сдвигает вероятность с 0,1% до 0,3% (вместо сдвига с 40% до 67%). Аналогично, если 999 из 1000 яиц содержат жемчужины, знание того, что яйцо синее, сдвигает вероятность с 99,9% до 99,966%; при этом вероятность того, что яйцо <emphasis>не</emphasis> содержит жемчужины, падает с 1/1000 примерно до 1/3000.</p><p>В задаче о жемчужинах и яйцах большинство респондентов, не знакомых с байесовским рассуждением, скорее всего, ответят, что вероятность того, что в синем яйце лежит жемчужина, равна 30% или, возможно, 20% (30-процентная вероятность истинно положительного результата минус 10-процентная вероятность ложноположительного). Даже если в тот момент такая мысленная операция кажется хорошей идеей, она совершенно бессмысленна в контексте заданного вопроса. Это похоже на эксперимент, в котором второклассника спрашивают: «Если в автобус сели восемнадцать человек, а потом сели еще семь, то сколько лет водителю?» Многие второклассники ответят: «Двадцать пять». Они понимают, когда их побуждают выполнить определенную мысленную процедуру, но еще не вполне связали эту процедуру с реальностью. Точно так же, когда нужно найти вероятность того, что у женщины с положительным результатом маммографии есть рак груди, совершенно бессмысленно <emphasis>подменять</emphasis> исходную вероятность того, что у женщины рак, вероятностью того, что женщина с раком груди получит положительный результат маммографии. Нельзя также и вычитать вероятность ложноположительного результата из вероятности истинно положительного. Эти операции настолько же не имеют отношения к делу, как и сложение количества людей в автобусе для нахождения возраста водителя.</p><empty-line/>
<p>Исследование Гигеренцера и Хоффраге в 1995 году показало, что некоторые способы формулировки текстовых задач гораздо лучше наводят на правильное байесовское мышление.<sup>4</sup> <emphasis>Наименее</emphasis> наводящая на верный путь формулировка использовала вероятности. Чуть более наводящая на верный путь формулировка использовала частоты вместо вероятностей: задача оставалась прежней, но вместо утверждения, что рак груди есть у 1% женщин, говорилось, что рак груди есть у 1 из 100 женщин, что 80 из 100 женщин с раком груди получат положительный результат маммографии, и так далее. Почему большая доля испытуемых рассуждала по-байесовски в этой задаче? Вероятно, потому, что фраза «1 из 100 женщин» побуждает конкретно представить себе X женщин с раком, что ведет к представлению X женщин с раком и положительным результатом маммографии и так далее.</p><p>Самым эффективным из найденных на данный момент способов подачи информации оказался метод так называемых <emphasis>естественных частот</emphasis> — когда говорится, что 40 из 100 яиц содержат жемчужины, 12 из 40 яиц с жемчужинами окрашены в синий цвет, а 6 из 60 пустых яиц окрашены в синий цвет. Подача информации в <emphasis>естественных частотах</emphasis> — это способ, при котором сведения об априорной вероятности уже заложены в формулировку условных вероятностей. Если бы вы узнавали об условных вероятностях для яиц путем естественного эксперимента, то в процессе разбивания сотни яиц вы бы открыли около 40 яиц с жемчужинами (из которых 12 оказались бы синими) и 60 пустых яиц (из которых синими оказались бы около 6). В ходе изучения условных вероятностей вы бы сталкивались с примерами синих яиц, содержащих жемчужины, примерно в два раза чаще, чем с примерами синих пустых яиц.</p><p>К сожалению, хотя естественные частоты — это шаг в правильном направлении, одного этого, скорее всего, будет мало. Когда задачи формулируются в естественных частотах, доля людей, использующих байесовское мышление, вырастает примерно до половины. Огромный прогресс, но все же недостаточный, когда речь идет о настоящих врачах и настоящих пациентах.</p><empty-line/>
<p><strong>В. Как мне найти априорные вероятности для задачи?</strong></p><empty-line/>
<p>О. Многие часто используемые априорные вероятности приведены в <emphasis>Справочнике по химии и физике</emphasis>.</p><p><strong>В. Откуда априорные вероятности берутся <emphasis>изначально</emphasis>?</strong></p><empty-line/>
<p>О. Никогда не задавайте этот вопрос.</p><p><strong>В. Ага. Тогда откуда ученые берут свои априорные вероятности?</strong></p><empty-line/>
<p>О. Априорные вероятности для научных задач устанавливаются ежегодным голосованием AAAS. В последние годы голосование стало неспокойным и спорным, сопровождаясь всеобщей враждебностью, фракционной поляризацией и даже несколькими самыми настоящими убийствами. Возможно, это ширма для внутренних раздоров в Совете Байеса, а возможно, у спорящих просто слишком много свободного времени. Никто не знает наверняка.</p><p><strong>В. Понятно. А откуда все остальные берут свои априорные вероятности?</strong></p><empty-line/>
<p>О. Они скачивают свои априорные вероятности из Kazaa.</p><p><strong>В. А если нужных мне априорных вероятностей нет в Kazaa?</strong></p><empty-line/>
<p>О. В одном из переулков Чайнатауна в Сан-Франциско есть маленькая, заваленная хламом лавка древностей. <emphasis>Не спрашивайте про бронзовую крысу.</emphasis></p><p>На самом деле априорные вероятности бывают истинными или ложными точно так же, как и конечный ответ, — они отражают реальность, и судить о них можно путем сравнения с реальностью. Например, если вы думаете, что рак груди есть у 920 из 10 000 женщин в выборке, а реальное число составляет 100 из 10 000, то ваши априорные вероятности неверны. В нашей конкретной задаче априорные вероятности могли быть установлены на основе трех исследований: исследования историй болезни женщин с раком груди (чтобы выяснить, у скольких из них маммография дала положительный результат), исследования женщин без рака груди (чтобы узнать, у скольких из них тест дает положительный результат) и эпидемиологического исследования распространенности рака груди в конкретной демографической группе.</p><empty-line/>
<p>Вероятность P(A,B) — это то же самое, что P(B,A), но P(A|B) — совсем не то же самое, что P(B|A), а P(A,B) полностью отличается от P(A|B). Путать некоторые из этих величин или вообще все сразу — очень распространенная ошибка.</p><p>Чтобы поближе познакомиться со всеми связями между ними, мы сыграем в игру «следи за степенями свободы». Например, две величины — P(рак) и P(¬рак) — имеют на двоих одну степень свободы из-за общего закона P(A) + P(¬A) = 1. Если вы знаете, что P(¬рак) = 0,99, то можете получить P(рак) = 1 - P(¬рак) = 0,01.</p><p>Величины P(положительный|рак) и P(¬положительный|рак) также имеют на двоих всего одну степень свободы; у женщины с раком груди маммография либо дает положительный результат, либо нет. С другой стороны, P(положительный|рак) и P(положительный|¬рак) имеют <emphasis>две</emphasis> степени свободы. У вас может быть маммографический тест, который дает положительный результат для 80% больных раком и 9,6% здоровых пациенток, или который дает положительный результат для 70% больных раком и 2% здоровых пациенток, или даже медицинский тест, дающий «положительный» результат для 30% больных раком и 92% здоровых пациенток. Две эти величины — результат маммографии для больных раком и результат маммографии для здоровых пациенток — математически независимы; ни одну из них нельзя никак получить из другой, и поэтому на двоих они имеют две степени свободы.</p><p>А как насчет P(положительный, рак), P(положительный|рак) и P(рак)? Здесь перед нами три величины; сколько у них степеней свободы? В данном случае должно выполняться следующее уравнение:</p><p>P(положительный, рак) = P(положительный|рак) × P(рак).</p><p>Это равенство сокращает число степеней свободы на одну. Если мы знаем долю пациенток с раком и вероятность того, что у больной раком пациентки маммография окажется положительной, то путем умножения мы можем вычислить долю пациенток с раком груди <emphasis>и</emphasis> положительным результатом маммографии.</p><p>Точно так же, если мы знаем количество пациенток с раком груди и положительным результатом маммографии, а также количество пациенток с раком груди, мы можем оценить вероятность того, что у женщины с раком груди маммография будет положительной, с помощью деления: P(положительный|рак) = P(положительный, рак) / P(рак). На самом деле именно так подобные медицинские диагностические тесты и калибруются: вы проводите исследование 8520 женщин с раком груди и видите, что среди них 6816 (или около того) имеют рак груди и положительный результат маммографии, а затем делите 6816 на 8520 и узнаете, что у 80% женщин с раком груди маммография была положительной. (Кстати, если вы случайно разделите 8520 на 6816 вместо обратного действия, ваши вычисления начнут вытворять странные вещи — например, утверждать, что у 125% женщин с раком груди и положительной маммографией есть рак груди. По моему опыту, это распространенная ошибка при выполнении байесовских вычислений.) И наконец, если вы знаете P(положительный, рак) и P(положительный|рак), вы можете вычислить, сколько больных раком изначально должно было быть. На три эти величины приходится две степени свободы; если мы знаем любые две, мы можем вычислить третью.</p><p>А как насчет P(положительный), P(положительный, рак) и P(положительный, ¬рак)? И снова среди этих трех переменных есть только две степени свободы. Уравнение, занимающее лишнюю степень свободы, выглядит так:</p><p>P(положительный) = P(положительный, рак) + P(положительный, ¬рак).</p><p>Именно так изначально и вычисляется P(положительный): мы определяем количество женщин с раком груди, у которых маммография дала положительный результат, и количество женщин без рака груди, у которых маммография дала положительный результат, а затем складываем их, чтобы получить общее число женщин с положительным результатом маммографии. Было бы очень странно взять и провести целое исследование, чтобы определить число женщин с положительным результатом маммографии — только это одно число и ничего больше, — но теоретически вы могли бы это сделать. И если бы вы затем провели еще одно исследование и выяснили количество тех женщин, у которых была положительная маммография <emphasis>и</emphasis> рак груди, вы бы также узнали число женщин с положительной маммографией и <emphasis>без</emphasis> рака груди — ведь у женщины с положительной маммографией рак груди либо есть, либо его нет. В общем случае P(A,B) + P(A,¬B) = P(A). Симметрично, P(A,B) + P(¬A,B) = P(B).</p><p>А как насчет P(положительный, рак), P(положительный, ¬рак), P(¬положительный, рак) и P(¬положительный, ¬рак)? Сначала у вас может возникнуть соблазн подумать, будто для этих четырех величин есть только две степени свободы — что вы можете, например, получить P(положительный, ¬рак), умножив P(положительный) × P(¬рак), и, следовательно, все четыре величины можно найти, зная только две: P(положительный) и P(рак). Это не так! P(положительный, ¬рак) = P(положительный) × P(¬рак) только в том случае, если эти две вероятности <emphasis>статистически независимы</emphasis> — то есть если вероятность того, что у женщины рак груди, никак не влияет на то, будет ли у нее положительный результат маммографии. Это равносильно требованию равенства двух условных вероятностей друг другу — требованию, которое устранило бы одну степень свободы. Если вы вспомните, что эти четыре величины представляют собой группы A, B, C и D, вы сможете мысленно перебрать эти четыре группы и понять, что в теории вы можете поместить в них любое количество людей. Если вы начнете с группы из 80 женщин с раком груди и положительной маммографией, нет причин, по которым вы не могли бы добавить еще одну группу из 500 женщин с раком груди и отрицательной маммографией, а затем группу из 3 женщин без рака груди и с отрицательной маммографией и так далее. Так что теперь кажется, будто у четырех величин есть четыре степени свободы. И так бы оно и было, за исключением того, что, выражая их в виде <emphasis>вероятностей</emphasis>, нам нужно нормировать их как <emphasis>доли</emphasis> от полной группы, что накладывает ограничение: P(положительный, рак) + P(положительный, ¬рак) + P(¬положительный, рак) + P(¬положительный, ¬рак) = 1. Это уравнение забирает одну степень свободы, оставляя три степени свободы среди четырех величин. Если вы зададите <emphasis>доли</emphasis> женщин в группах A, B и D, то сможете вычислить долю женщин в группе C.</p><p>Имея четыре группы A, B, C и D, очень просто вычислить всё остальное:</p><p>P(рак) = (A + B) / (A + B + C + D)</p><p>P(¬положительный|рак) = B / (A + B),</p><p>и так далее. Поскольку множество {A,B,C,D} содержит три степени свободы, из этого следует, что весь набор вероятностей, связывающих заболеваемость раком с результатами тестов, содержит всего три степени свободы. Помните, что в наших задачах нам всегда требовалось <emphasis>три</emphasis> элемента информации — априорная вероятность и две условные вероятности, — которые на самом деле и имеют между собой три степени свободы. Вообще говоря, для байесовских задач <emphasis>любые</emphasis> три величины, имеющие между собой три степени свободы, логически должны полностью определять всю задачу.</p><empty-line/>
<p><emphasis>Вероятность того, что тест даст истинно положительный результат,</emphasis> деленная на <emphasis>вероятность того, что тест даст ложноположительный результат,</emphasis> называется <emphasis>отношением правдоподобия</emphasis> этого теста. Отношение правдоподобия для положительного результата показывает, насколько сильно положительный результат сдвинет априорную вероятность. Означает ли это, что отношение правдоподобия медицинского теста исчерпывающе описывает его полезность?</p><p>Нет, не означает! Отношение правдоподобия действительно отражает всё, что нужно знать о <emphasis>значении</emphasis> <emphasis>положительного</emphasis> результата медицинского теста, однако значение <emphasis>отрицательного</emphasis> результата теста остается неопределенным, как и то, насколько часто этот тест приносит пользу. Например, маммография с долей верных результатов в 80% для пациенток с раком груди и долей ложноположительных результатов в 9,6% для здоровых пациенток имеет такое же отношение правдоподобия, как и тест с долей верных результатов в 8% и долей ложноположительных результатов в 0,96%. Хотя у этих двух тестов одинаковое отношение правдоподобия, первый тест во всех отношениях полезнее: он чаще выявляет болезнь, а его отрицательный результат служит более весомым свидетельством здоровья.</p><empty-line/>
<p>Предположим, вы проводите последовательно <emphasis>два</emphasis> теста на рак груди — скажем, стандартную маммографию и ещё какой-то другой тест, который <emphasis>независим</emphasis> от маммографии. Поскольку мне неизвестно о существовании такого независимого от маммографии теста, для этой задачи я его выдумаю и назову «тестом деления Тэмса — Брейлора», который проверяет, не делятся ли какие-либо клетки быстрее остальных. Предположим, что тест Тэмса — Брейлора дает истинно положительный результат для 90% пациенток с раком груди и ложноположительный — для 5% пациенток без рака. Допустим, априорная распространенность рака груди составляет 1%. Если пациентка получает положительный результат и на маммографии, <emphasis>и</emphasis> на тесте Тэмса — Брейлора, то какова скорректированная вероятность того, что у нее рак груди?</p><p>Один из способов решить эту задачу — взять скорректированную вероятность для положительного результата маммографии, которую мы уже рассчитали как 7,8%, и подставить её в тест Тэмса — Брейлора в качестве новой априорной вероятности. Если мы так поступим, то увидим, что результат составит 60%.</p><p>Предположим, что априорная распространенность рака груди в некоторой демографической группе составляет 1%. Предположим, у нас как у врачей есть в арсенале три независимых теста на рак груди. Наш первый тест, тест А (маммография), имеет отношение правдоподобия 80% / 9,6% = 8,33. Второй тест, тест B, имеет отношение правдоподобия 18,0 (например, при 90% против 5%); и третий тест, тест C, имеет отношение правдоподобия 3,5 (что может получаться из 70% против 20% или из 35% против 10%; это не имеет значения). Предположим, пациентка получает положительный результат по всем трем тестам. Какова вероятность того, что у нее рак груди?</p><p>Вот забавный трюк, облегчающий расчеты. Если априорная распространенность рака груди в этой группе составляет 1%, это значит, что у 1 из 100 женщин есть рак груди, а у 99 из 100 — нет. Поэтому если мы запишем <emphasis>вероятность</emphasis> в 1% через <emphasis>отношение шансов</emphasis>, то шансы будут равны 1:99.</p><p>А отношения правдоподобия для трех тестов A, B и C будут следующими:</p><p>8,33:1 = 25:3</p><p>18,0:1 = 18:1</p><p>3,5:1 = 7,5:2.</p><p><emphasis>Шансы</emphasis> для женщин с раком груди, получивших положительный результат по всем трем тестам, против женщин без рака груди, также получивших положительный результат по всем трем тестам, составят:</p><p>1 × 25 × 18 × 7 : 99 × 3 × 1 × 2 = 3150 : 594.</p><p>Чтобы перевести шансы обратно в вероятность, мы просто пишем:</p><p>3150 / (3150 + 594) = 84%.</p><p>Это работает всегда, независимо от того, как именно записаны отношения шансов; то есть 8,33:1 — это абсолютно то же самое, что и 25:3 или 75:9. Не имеет значения, в каком порядке проводятся тесты или в каком порядке рассчитываются результаты. Доказательство предлагается читателю в качестве упражнения.</p><empty-line/>
<p>Э. Т. Джейнс в книге <emphasis>«Теория вероятностей с приложениями в науке и технике»</emphasis> предлагает измерять степень уверенности и силу свидетельств в децибелах.<sup>5</sup></p><p>В децибелах?</p><p>Децибелы используются для измерения экспоненциальных различий в интенсивности. Например, если звук автомобильного гудка несет в 10 000 раз больше энергии (на квадратный метр в секунду), чем звук будильника, то автомобильный гудок будет на 40 децибел громче. Пение птицы может нести в 1000 раз меньше энергии, чем звонок будильника, и, следовательно, быть на 30 децибел тише. Чтобы получить количество децибел, нужно взять десятичный логарифм и умножить его на 10:</p><p>децибелы = 10log<sub>10</sub>(интенсивность)</p><p>или</p><p>интенсивность = 10<sup>децибел/10</sup>.</p><p>Предположим, мы начинаем с априорной вероятности 1% того, что у женщины рак груди, что соответствует отношению шансов 1:99. А затем мы проводим три теста с отношениями правдоподобия 25:3, 18:1 и 7:2. Вы <emphasis>могли бы</emphasis> перемножить эти числа... или же вы можете просто сложить их логарифмы:</p><p>10log<sub>10</sub>(1/99) ≈ -20</p><p>10log<sub>10</sub>(25/3) ≈ 9</p><p>10log<sub>10</sub>(18/1) ≈ 13</p><p>10log<sub>10</sub>(7/2) ≈ 5.</p><p>Изначально то, что у женщины рак груди, довольно маловероятно — уровень нашей уверенности находится на отметке -20 децибел. Затем приходят результаты трех тестов, добавляющие 9, 13 и 5 децибел свидетельств. Это повышает уровень уверенности в общей сложности на 27 децибел, а значит, априорная уверенность в -20 децибел превращается в апостериорную уверенность в 7 децибел. В итоге шансы меняются с 1:99 на 5:1, а вероятность возрастает с 1% примерно до 83%.</p><empty-line/>
<p>Вы чините штуковины. Когда штуковина перестает работать, в 30% случаев причиной оказывается засорившийся шланг. Если шланг штуковины засорился, существует 45-процентная вероятность, что если в нее ткнуть, она заискрит. Если шланг не засорился, шанс того, что штуковина заискрит, если в нее ткнуть, составляет всего 5%. Клиент приносит вам неисправную штуковину. Вы тыкаете в нее и обнаруживаете, что она искрит. Какова вероятность того, что у заискрившей штуковины засорен шланг?</p><p>Какую последовательность арифметических операций вы выполнили, чтобы решить эту задачу?</p><p>(45% × 30%) / (45% × 30% + 5% × 70%)</p><p>Аналогично, чтобы найти шанс того, что женщина с положительным результатом маммографии больна раком груди, мы вычислили:</p><p><image l:href="#img_17"/></p><p>что представляет собой</p><p><image l:href="#img_18"/></p><p>то есть</p><p>P(positive,cancer) / P(positive)</p><p>то есть</p><p>P(cancer|positive).</p><p>Полностью обобщенная форма этого вычисления известна как <emphasis>теорема Байеса</emphasis> или <emphasis>правило Байеса</emphasis>.</p><p><image l:href="#img_19"/></p><p><image l:href="#img_20"/></p><p>Когда существует некоторое явление A, которое мы хотим исследовать, и наблюдение X, являющееся свидетельством в пользу A (например, в предыдущем примере A — это рак груди, а X — положительный результат маммографии), теорема Байеса говорит нам, как мы должны <emphasis>обновлять</emphasis> нашу вероятность A с учетом <emphasis>нового свидетельства</emphasis> X.</p><p>На данном этапе теорема Байеса может показаться совершенно очевидной или даже тавтологичной, а вовсе не волнующей и новой. Если так, то это введение <emphasis>полностью достигло</emphasis> своей цели.</p><empty-line/>
<p>Теорема Байеса описывает, что именно делает нечто «свидетельством» и насколько весомо это свидетельство. Статистические модели оценивают путем сравнения с <emphasis>байесовским методом</emphasis>, поскольку в статистике байесовский метод — это предел возможностей. Он определяет максимальную пользу, которую можно извлечь из конкретного свидетельства, точно так же как термодинамика определяет максимальную работу, которую можно получить за счет разности температур. Вот почему от когнитивистов так часто можно услышать о <emphasis>байесовских субъектах</emphasis>. В когнитивистике <emphasis>«байесовский субъект»</emphasis> — это технически точное кодовое выражение, под которым мы подразумеваем <emphasis>рациональный разум</emphasis>.</p><p>Рассматривая теорему Байеса, можно также вывести ряд общих эвристик человеческого мышления.</p><p>Например, во многих дискуссиях о теореме Байеса можно услышать от когнитивных психологов, что люди <emphasis>недостаточно учитывают априорную частоту</emphasis>. Это означает следующее: когда люди сталкиваются с задачей, где некое свидетельство X указывает на возможную истинность условия A, они склонны судить о вероятности A исключительно по тому, насколько хорошо свидетельство X согласуется с A, не принимая во внимание априорную частоту появления A. Если вы, к примеру, считаете, что в случае с маммографией шанс женщины заболеть раком груди находится в диапазоне 70–80%, то подобный ход мысли нечувствителен к заданной в условии априорной частоте; он игнорирует тот факт, болеет ли изначально раком груди 1% женщин или 10%. «Уделяйте больше внимания априорной частоте!» — это одна из многих вещей, о которых людям нужно помнить, чтобы частично компенсировать наши врожденные недостатки.</p><p>Схожая ошибка — уделять слишком много внимания величине P(X|A) и недостаточно внимания P(X|¬A) при определении того, насколько весомым свидетельством в пользу A является X. Степень, в которой результат X служит <emphasis>свидетельством в пользу A</emphasis>, зависит не только от силы утверждения <emphasis>«мы ожидали бы увидеть результат X, если бы A было истинным»</emphasis>, но и от силы утверждения <emphasis>«мы <strong>не</strong> ожидали бы увидеть результат X, если бы A не было истинным».</emphasis> Например, если идет дождь, то отсюда с высокой степенью уверенности следует, что трава мокрая — P(wetgrass|rain) ≈ 1, — однако тот факт, что трава мокрая, еще не обязательно означает, что только что прошел дождь: возможно, включили разбрызгиватель или вы видите утреннюю росу. Поскольку P(wetgrass|¬rain) существенно больше нуля, P(rain|wetgrass) существенно меньше единицы. С другой стороны, если бы трава <emphasis>никогда</emphasis> не бывала мокрой в отсутствие дождя, то знание о том, что трава мокрая, <emphasis>всегда</emphasis> указывало бы на дождь (P(rain|wetgrass) ≈ 1), даже если P(wetgrass|rain) = 50%, то есть даже если трава намокала бы только в половине случаев, когда идет дождь. Свидетельство — это всегда результат <emphasis>разности</emphasis> между двумя условными вероятностями. <emphasis>Сильное</emphasis> свидетельство — это не следствие очень высокой вероятности того, что A приводит к X, а следствие очень <emphasis>низкой</emphasis> вероятности того, что <emphasis>не</emphasis>-A могло привести к X.</p><p><emphasis>Байесовская революция в науке</emphasis> подпитывается не только тем, что всё больше когнитивистов внезапно замечают байесовскую структуру в психических феноменах; не только тем, что ученые во всех областях учатся оценивать свои статистические методы путем сравнения с байесовским методом; но также и мыслью о том, что <emphasis>сама наука — это частный случай теоремы Байеса, а экспериментальное свидетельство — это байесовское свидетельство</emphasis>. Сторонники байесовской революции утверждают: когда вы проводите эксперимент и получаете данные, которые «подтверждают» или «опровергают» вашу теорию, это подтверждение и опровержение подчиняются байесовским правилам. Например, вам нужно учитывать не только то, предсказывает ли ваша теория данное явление, но и то, предсказывают ли его другие возможные объяснения.</p><p>Ранее самой популярной философией науки был, пожалуй, <emphasis>фальсификационизм</emphasis> Карла Поппера — старая философия, которую сейчас свергает байесовская революция. Идея Карла Поппера о том, что теории можно окончательно опровергнуть (фальсифицировать), но никогда нельзя окончательно подтвердить, — это еще один частный случай байесовских правил: если P(X|A) ≈ 1 — то есть если теория дает определенное предсказание, — то наблюдение ¬X крайне убедительно опровергает A. С другой стороны, если P(X|A) ≈ 1 и мы наблюдаем X, это не подтверждает теорию окончательно; может существовать какое-то другое условие B, такое что P(X|B) ≈ 1, и в этом случае наблюдение X не дает преимуществ теории A перед B. Чтобы наблюдение X окончательно подтверждало A, нам нужно было бы знать не то, что P(X|A) ≈ 1, а то, что P(X|¬A) ≈ 0. Но этого мы знать не можем, поскольку не способны перебрать все возможные альтернативные объяснения. Например, когда общая теория относительности Эйнштейна низвергла невероятно хорошо подтвержденную ньютоновскую теорию тяготения, оказалось, что все предсказания Ньютона были лишь частным случаем предсказаний Эйнштейна.</p><p>Философию Поппера можно даже формализовать математически. Отношение правдоподобия для X, то есть величина P(X|A)/P(X|¬A), определяет, насколько сильно наблюдение X сдвигает вероятность A; именно отношение правдоподобия показывает, <emphasis>насколько сильно</emphasis> свидетельство X. Что ж, в рамках своей теории A вы можете предсказать X с вероятностью 1, если хотите; но вы не можете контролировать знаменатель отношения правдоподобия, P(X|¬A), — всегда будут существовать какие-то альтернативные теории, которые тоже предсказывают X. И хотя мы выбираем простейшую теорию, соответствующую имеющимся свидетельствам, однажды вы можете столкнуться с фактами, которые предсказываются альтернативной теорией, но не вашей. Именно этот скрытый подвох и сокрушил ньютоновскую теорию тяготения. Так что существует предел того, сколько пользы можно извлечь из успешных предсказаний; есть предел тому, насколько высоко может подняться отношение правдоподобия для <emphasis>подтверждающего</emphasis> свидетельства.</p><p>С другой стороны, если вы сталкиваетесь с неким свидетельством Y, которое ваша теория определенно <emphasis>не</emphasis> предсказывает, это становится <emphasis>колоссально</emphasis> сильным свидетельством против вашей теории. Если P(Y|A) бесконечно мала, то и отношение правдоподобия тоже будет бесконечно малым. Например, если P(Y|A) составляет 0,0001%, а P(Y|¬A) — 1%, то отношение правдоподобия P(Y|A)/P(Y|¬A) будет равно 1:10 000. Это -40 децибел свидетельства! Или же, если перевернуть отношение правдоподобия, при <emphasis>крайне малой</emphasis> величине P(Y|A) значение P(Y|¬A)/P(Y|A) будет очень большим, а значит, наблюдение Y дает огромное преимущество ¬A перед A. Опровержение гораздо сильнее подтверждения. Это следствие высказанной ранее мысли о том, что <emphasis>очень сильное</emphasis> свидетельство — это не результат очень высокой вероятности того, что A приводит к X, а результат очень <emphasis>низкой</emphasis> вероятности того, что к X могло привести <emphasis>не-A</emphasis>. Именно это точное байесовское правило лежит в основе эвристической ценности попперовского фальсификационизма.</p><p>Точно так же утверждение Поппера о том, что идея должна быть фальсифицируемой, можно истолковать как проявление байесовского закона сохранения вероятности: если результат X служит положительным свидетельством в пользу теории, то результат ¬X должен в какой-то мере её опровергать. Если же вы попытаетесь истолковать и X, и ¬X как «подтверждающие» теорию, байесовские правила скажут, что это невозможно! Чтобы повысить вероятность теории, вы <emphasis>обязаны</emphasis> подвергнуть её испытаниям, которые потенциально способны эту вероятность снизить; это не просто правило для выявления потенциальных обманщиков в социальном процессе науки, а прямое следствие байесовской теории вероятностей. С другой стороны, идея Поппера о том, что существует <emphasis>только</emphasis> опровержение, а подтверждения <emphasis>вообще не существует</emphasis>, оказывается неверной. Теорема Байеса показывает, что опровержение — это <emphasis>очень сильное</emphasis> свидетельство по сравнению с подтверждением, но оно всё же носит вероятностный характер; оно не подчиняется каким-то принципиально иным правилам, нежели подтверждение, как утверждал Поппер.</p><p>Таким образом, мы видим, что многие феномены когнитивных наук, а также используемые учеными статистические методы и сам научный метод оказываются частными случаями теоремы Байеса. Отсюда и байесовская революция.</p><empty-line/>
<p>Теперь, когда мы представили теорему Байеса в явном виде, мы можем напрямую обсудить её составляющие.</p><p><image l:href="#img_21"/></p><p>Начнем с P(A|X). Если вы когда-нибудь запутаетесь, что в теореме Байеса означает A, а что — X, начните с P(A|X) в левой части уравнения: её интерпретировать проще всего. В выражении P(A|X) переменная A — это то, о чем мы хотим узнать. X — это то, как именно мы это наблюдаем; X — свидетельство, которое мы используем для выводов об A. Помните, что в любом выражении вида P(Q|P) нас интересует вероятность Q при условии P, то есть степень, в которой P влечет за собой Q. Более разумным обозначением (которое внедрять уже слишком поздно) было бы P(Q ← P).</p><p>Выражение P(Q|P) тесно связано с P(Q,P), но они не идентичны. Выраженное в виде вероятности или доли, P(Q,P) — это доля объектов, обладающих одновременно свойством Q и свойством P, среди вообще всех объектов; например, доля «женщин с раком груди и положительным результатом маммографии» во всей группе женщин. Если общее число женщин составляет 10 000, и у 80 из них есть рак груди и положительный результат маммографии, то P(Q,P) равно 80/10 000 = 0,8%. Можно сказать, что абсолютная величина (80) нормируется до вероятности относительно всей группы женщин. Или, для большей наглядности, предположим, что в общей выборке из 89 031 женщины группа женщин с раком груди и положительным результатом маммографии составляет 641 человек. Шестьсот сорок один — это абсолютная величина. Если вы случайно выберете женщину из всей выборки, то вероятность того, что вы выберете женщину с раком груди и положительным результатом маммографии, будет равна P(Q,P), то есть (в данном примере) 0,72%.</p><p>С другой стороны, P(Q|P) — это доля объектов, обладающих свойствами Q и P, среди <emphasis>всех объектов, обладающих свойством P</emphasis>; например, доля женщин с раком груди и положительным результатом маммографии в группе <emphasis>всех женщин с положительными результатами маммографии</emphasis>. Если в выборке есть 641 женщина с раком груди и положительным результатом маммографии, 7915 женщин с положительным результатом маммографии и всего 89 031 женщина, то P(Q,P) — это вероятность выбрать одну из тех 641 женщин при случайном выборе из всей группы в 89 031 человека, тогда как P(Q|P) — это вероятность выбрать одну из тех 641 женщин при случайном выборе из меньшей группы в 7915 человек.</p><p>В некотором смысле P(Q|P) на самом деле означает P(Q,P|P), но постоянное указание дополнительного P было бы избыточным. Вы уже <emphasis>знаете</emphasis>, что объект обладает свойством P, поэтому свойство, которое вы <emphasis>исследуете</emphasis>, — это Q, даже несмотря на то, что вы оцениваете размер группы (Q,P) внутри группы P, а не размер группы Q внутри группы P (что было бы бессмыслицей). Именно это и означает считать свойство в правой части <emphasis>данным</emphasis>: вы знаете, что работаете исключительно внутри группы объектов, обладающих свойством P. Когда вы сужаете фокус внимания, чтобы видеть только эту меньшую группу, многие другие вероятности меняются. Если вы принимаете P как <emphasis>данное</emphasis>, то P(Q,P) становится равным просто P(Q) — по крайней мере, <emphasis>относительно группы P</emphasis>. <emphasis>Старая</emphasis> вероятность P(Q) — частота «объектов со свойством Q во всей выборке» — пересматривается и превращается в новую частоту: «доля объектов со свойством Q в подвыборке объектов, обладающих свойством P». Если P <emphasis>дано</emphasis>, если P — весь наш мир, то поиск (Q,P) — это то же самое, что и поиск просто Q.</p><p>Если вы ограничите свое внимание исключительно популяцией яиц, окрашенных в синий цвет, то внезапно «вероятность того, что яйцо содержит жемчужину», станет другой величиной; для синих яиц эта доля отличается от доли для всех яиц в целом. <emphasis>Данное</emphasis> — свойство, которое сужает наше внимание, — всегда находится с <emphasis>правой</emphasis> стороны от черты в выражении P(Q|P); P становится нашим миром, всем тем, что мы видим, а по другую сторону от «дано» вероятность P всегда равна 1 — именно это и означает принимать P как данное. Таким образом, P(Q|P) означает: «Если вероятность P равна 1, какова вероятность Q?» или «Если мы ограничим свое внимание только теми объектами или событиями, для которых P истинно, какова вероятность Q?» Утверждение Q, находящееся с другой стороны от условия, <emphasis>не</emphasis> является достоверным — его вероятность может быть и 10%, и 90%, и любым другим числом. Поэтому когда вы используете теорему Байеса и записываете левую часть уравнения как P(A|X) — то, как следует <emphasis>обновлять</emphasis> вероятность A после наблюдения X, — новую вероятность A <emphasis>при условии</emphasis>, что нам известно X, степень, в которой X <emphasis>влечет</emphasis> A, — вы понимаете, что X всегда является <emphasis>наблюдением</emphasis> или <emphasis>свидетельством</emphasis>, а A — исследуемым свойством, тем, о чем вы хотите узнать.</p><empty-line/>
<p>Правая часть теоремы Байеса выводится из левой части с помощью следующих шагов:</p><p><image l:href="#img_22"/></p><p>Как только вывод завершен, все условные вероятности в правой части уравнения принимают вид P(X|A) или P(X|¬A), в то время как условная вероятность в левой части равна P(A|X). Симметрия возникает из-за того, что элементарные <emphasis>причинно-следственные связи</emphasis> обычно представляют собой следствия, ведущие от фактов к наблюдениям (например, от рака груди к положительному результату маммографии). Элементарные <emphasis>шаги в рассуждениях</emphasis> обычно представляют собой следствия, ведущие от наблюдений к фактам (например, от положительного результата маммографии к раку груди). Левая часть теоремы Байеса — это элементарный <emphasis>выводной</emphasis> шаг от наблюдения положительного результата маммографии к выводу о повышенной вероятности рака груди. Логическое следствие записывается справа налево, поэтому в левой части уравнения мы пишем P(рак|положительный). Правая часть теоремы Байеса описывает элементарные <emphasis>причинно-следственные</emphasis> шаги — например, от рака груди к положительному результату маммографии, — и поэтому условные вероятности в правой части теоремы Байеса принимают вид P(положительный|рак) или P(положительный|¬рак).</p><p>И это — теорема Байеса. Рациональный вывод на левом конце, физическая причинность — на правом; уравнение, в котором разум находится с одной стороны, а реальность — с другой. Помните, как научный метод оказался частным случаем теоремы Байеса? Если выразиться поэтично, можно сказать, что теорема Байеса вплетает мышление в физическую вселенную.</p><p>Что ж, мы закончили.</p><p>Преподобный Байес говорит:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_23"/></p><empty-line/>
<p>Теперь вы посвящены в Байесовский заговор.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://yudkowsky.net/rational/bayes">*</a></p><p>1. Уорд Кассчеллс, Арно Шёнбергер и Томас Грабойс, «Interpretation by Physicians of Clinical Laboratory Results», <emphasis>New England Journal of Medicine</emphasis> 299 (1978): 999–1001.</p><p>2. Дэвид М. Эдди, «Probabilistic Reasoning in Clinical Medicine: Problems and Opportunities», в <emphasis>Judgement Under Uncertainty: Heuristics and Biases</emphasis>, под ред. Даниэля Канемана, Пола Словика и Амоса Тверски (Cambridge University Press, 1982).</p><p>3. Герд Гигерензер и Ульрих Хоффраге, «How to Improve Bayesian Reasoning without Instruction: Frequency Formats», <emphasis>Psychological Review</emphasis> 102 (1995): 684–704.</p><p>4. Там же.</p><p>5. Эдвин Т. Джейнс, «Probability Theory, with Applications in Science and Engineering», неопубликованная рукопись (1974).</p></section>
<section>
<title><p>Книга IV. Просто реальность. Мир: введение. О. Закономерная истина.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>181. Всеобщий огонь</p><empty-line/>
<p>182. Всеобщий закон</p><empty-line/>
<p>183. Уродлива ли реальность?</p><empty-line/>
<p>184. Прекрасная вероятность</p><empty-line/>
<p>185. Вне лаборатории</p><empty-line/>
<p>186. Второй закон термодинамики и двигатели познания</p><empty-line/>
<p>187. Убеждения — вечные двигатели</p><empty-line/>
<p>188. Поиск байесовской структуры</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>P. Редукционизм 101</strong></p><empty-line/>
<p>189. Растворение вопроса</p><empty-line/>
<p>190. Неправильные вопросы</p><empty-line/>
<p>191. Исправление неправильного вопроса</p><empty-line/>
<p>192. Ошибка проекции разума</p><empty-line/>
<p>193. Вероятность — в разуме</p><empty-line/>
<p>194. Цитата — не референт</p><empty-line/>
<p>195. Качественная путаница</p><empty-line/>
<p>196. Думай как реальность</p><empty-line/>
<p>197. Хаотическая инверсия</p><empty-line/>
<p>198. Редукционизм</p><empty-line/>
<p>199. Объяснение против развенчания</p><empty-line/>
<p>200. Фальшивый редукционизм</p><empty-line/>
<p>201. Поэты саванны</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Q. Радость в просто реальном</strong></p><empty-line/>
<p>202. Радость в просто реальном</p><empty-line/>
<p>203. Радость открытия</p><empty-line/>
<p>204. Связать себя с реальностью</p><empty-line/>
<p>205. Если требовать магии, магия не поможет</p><empty-line/>
<p>206. Обыденная магия</p><empty-line/>
<p>207. Красота устоявшейся науки</p><empty-line/>
<p>208. День потрясающих прорывов: 1 апреля</p><empty-line/>
<p>209. Является ли гуманизм заменителем религии?</p><empty-line/>
<p>210. Дефицит</p><empty-line/>
<p>211. Священная обыденность</p><empty-line/>
<p>212. Чтобы распространять науку, храните её в тайне</p><empty-line/>
<p>213. Церемония инициации</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>R. Физикализм 201</strong></p><empty-line/>
<p>214. Рука против пальцев</p><empty-line/>
<p>215. Злые атомы</p><empty-line/>
<p>216. Тепло против движения</p><empty-line/>
<p>217. Прорыв в изучении мозга! Он состоит из нейронов!</p><empty-line/>
<p>218. Когда антропоморфизм стал глупостью</p><empty-line/>
<p>219. Априори</p><empty-line/>
<p>220. Редуктивная референция</p><empty-line/>
<p>221. Зомби! Зомби?</p><empty-line/>
<p>222. Ответы на зомби-аргумент</p><empty-line/>
<p>223. Обобщённый антизомби-принцип</p><empty-line/>
<p>224. ОАЗП против ГЛУТ</p><empty-line/>
<p>225. Вера в подразумеваемое невидимое</p><empty-line/>
<p>226. Зомби: фильм</p><empty-line/>
<p>227. Исключение сверхъестественного</p><empty-line/>
<p>228. Экстрасенсорные способности</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>S. Квантовая физика и многомирие</strong></p><empty-line/>
<p>229. Квантовые объяснения</p><empty-line/>
<p>230. Конфигурации и амплитуда</p><empty-line/>
<p>231. Совместные конфигурации</p><empty-line/>
<p>232. Раздельные конфигурации</p><empty-line/>
<p>233. Постулаты коллапса</p><empty-line/>
<p>234. Декогеренция — это просто</p><empty-line/>
<p>235. Декогеренция опровержима и проверяема</p><empty-line/>
<p>236. Выделение гипотезы</p><empty-line/>
<p>237. Жизнь во многих мирах</p><empty-line/>
<p>238. Квантовый нереализм</p><empty-line/>
<p>239. Если бы многомирие появилось первым</p><empty-line/>
<p>240. Где философия встречается с наукой</p><empty-line/>
<p>241. Ты есть физика</p><empty-line/>
<p>242. Много миров, одна лучшая догадка</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>T. Наука и рациональность</strong></p><empty-line/>
<p>243. Неудачи науки Элд</p><empty-line/>
<p>244. Дилемма: наука или Байес?</p><empty-line/>
<p>245. Наука не доверяет твоей рациональности</p><empty-line/>
<p>246. Когда наука не может помочь</p><empty-line/>
<p>247. Наука не <emphasis>достаточно</emphasis> строга</p><empty-line/>
<p>248. Разве учёные этого ещё не знают?</p><empty-line/>
<p>249. Нет надёжной защиты, даже в науке</p><empty-line/>
<p>250. Изменение определения науки</p><empty-line/>
<p>251. Быстрее, чем наука</p><empty-line/>
<p>252. Скорость Эйнштейна</p><empty-line/>
<p>253. То послание инопланетян</p><empty-line/>
<p>254. Мой кумир детства</p><empty-line/>
<p>255. Суперспособности Эйнштейна</p><empty-line/>
<p>256. Учебный проект</p><empty-line/><empty-line/>
<p>Интерлюдия: техническое объяснение технического объяснения</p><empty-line/><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Мир: введение.</p></title><empty-line/>
<p><strong>Роб Бензингер</strong></p><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В предыдущих эссе обсуждались человеческое мышление, язык, цели и социальная динамика. Математика, физика и биология привлекались для объяснения закономерностей в поведении человека, однако мало что было сказано о месте человечества в природе или о физическом мире как таковом.</p><p>Подобно тому как полезно было противопоставлять людей <emphasis>как целенаправленные системы</emphasis> нечеловеческим процессам в эволюционной биологии и искусственном интеллекте, в следующих цепочках эссе будет полезно противопоставить людей <emphasis>как физические системы</emphasis> нечеловеческим процессам, которые <emphasis>не</emphasis> подобны разуму.</p><p>В конце концов, мы, люди, состоям из нечеловеческих частей. Мир атомов совсем не похож на мир в нашем привычном представлении, и уж точно не похож на сознательных обитателей этого мира, какими мы их себе обычно воображаем. Как выразился Джулио Джорелло в интервью с Дэниелом Деннетом: «Да, у нас есть душа. Но она сделана из множества крошечных роботов»<sup>1</sup>.</p><p><emphasis>Просто реальность</emphasis> объединяет семь цепочек эссе на эту тему. Первые три вводят в проблему того, как человеческий мир соотносится с миром, открываемым физикой: «Закономерная истина» (о базовых связях между физикой и человеческим познанием), «Редукционизм 101» (о проекте научного объяснения явлений) и «Радость в просто реальном» (об эмоциональном и личном значении научного мировоззрения). За ними следуют две цепочки, которые глубже вдаются в конкретные академические дискуссии: «Физикализм 201» (о трудной проблеме сознания) и «Квантовая физика и многие миры» (о проблеме измерения в физике). Наконец, цепочка «Наука и рациональность» и эссе «Техническое объяснение технического объяснения» связывают эти идеи воедино и соотносят их с научной практикой.</p><p>Обсуждение сознания и квантовой физики иллюстрирует связь редукционизма с современными спорами в науке и философии. Для тех, кому интересен дополнительный контекст, я скажу здесь ещё несколько слов об этих двух темах. А тем, кому не терпится забежать вперёд — забегайте вперёд!</p><empty-line/>
<p><strong>Разумы в мире</strong></p><p>Сможем ли мы когда-нибудь узнать, каково это — быть летучей мышью?</p><p>Мы, конечно, можем разработать более совершенные когнитивные модели для предсказания поведения летучей мыши или более подробные модели её нейрофизиологии — но далеко не очевидно, что это откроет нам, как субъективно ощущаются эхолокация или полёт <emphasis>с точки зрения летучей мыши</emphasis>.</p><p>Более того, кажется, мы никогда не сможем даже до конца убедиться в том, что вообще <emphasis>существует</emphasis> такое переживание, как «быть летучей мышью». Почему бы бессознательному автомату не копировать всё внешнее поведение сознательного агента с произвольной точностью? (Философы называют такие автоматы «зомби», хотя они имеют мало общего с зомби из фольклора, которые <emphasis>весьма заметно</emphasis> отличаются от сознательных агентов!)</p><p>Раса инопланетных психологов столкнулась бы с той же проблемой при попытке смоделировать <emphasis>человеческое</emphasis> сознание. Они могли бы прийти к совершенной предсказательной модели того, что мы говорим и делаем, когда видим красную розу, но это не означало бы, что инопланетяне до конца понимают, как ощущается краснота «изнутри».</p><p>Развивая подобные примеры, философы вроде Томаса Нагеля и Дэвида Чалмерса утверждали, что когнитивные и нейробиологические модели «от третьего лица» никогда не смогут полностью охватить сознание «от первого лица».<sup>2</sup><sup>,</sup><sup>3</sup> С этой точки зрения, сколько бы мы ни знали о физической системе, всегда остаётся логическая возможность, что она не обладает никаким опытом от первого лица. Традиционный дуализм с его нематериальными душами, свободно парящими вокруг и нарушающими законы физики, возможно, и ложен, но Чалмерс настаивает на более слабом тезисе: сознание — это «дополнительный факт», не объясняемый полностью фактами физическими.</p><p>Многие философы и учёные находят этот ход рассуждений убедительным.<sup>4</sup> Если мы ощущаем интуитивную убедительность этого аргумента, стоит ли нам согласиться с его выводом и отбросить физикализм?</p><p>Нам, конечно, не стоит отвергать его просто потому, что он <emphasis>звучит странно</emphasis> или кажется смутно ненаучным. Но как этот аргумент соотносится с <emphasis>техническим</emphasis> пониманием того, как устроены объяснения и убеждения? Можем ли мы почерпнуть какие-то подсказки из истории науки или из нашего понимания физических механизмов, лежащих в основе свидетельств? Цепочка «Физикализм 201» вернётся к этому вопросу.</p><empty-line/>
<p><strong>Миры в мире</strong></p><p>Квантовая механика на сегодняшний день — наша лучшая математическая модель Вселенной, убедительно подтверждённая столетием проверок. Теория постулирует комплексную «амплитуду вероятности» — названную так потому, что определённая операция (возведение модуля числа в квадрат — правило Борна) позволяет нам вероятностно предсказывать явления на малых масштабах и при экстремальных уровнях энергии. Эта амплитуда меняется детерминированно в соответствии с уравнением Шрёдингера. В ходе этого процесса она часто переходит в странные состояния, называемые «суперпозициями».</p><p>Однако при проведении экспериментов суперпозиции словно бесследно исчезают. Пока мы не смотрим, уравнение Шрёдингера, по всей видимости, описывает всё, что только можно знать о динамике физических систем. Но когда мы <emphasis>смотрим</emphasis>, этот чистый детерминизм уступает место вероятностному правилу Борна. Всё выглядит так, будто обычные законы физики внезапно приостанавливают своё действие всякий раз, когда мы проводим «наблюдения». Как выразился Джон Стюарт Белл:</p><p>Похоже, что теория озабочена исключительно «результатами измерений» и ей нечего сказать обо всём остальном. Что именно даёт право некоторым физическим системам играть роль «измерителя»? Неужели волновая функция мира ждала возможности совершить скачок тысячи миллионов лет, пока не появилось одноклеточное живое существо? Или ей пришлось подождать ещё немного — более квалифицированной системы... с докторской степенью?</p><p>Все согласны с тем, что эта странная смесь правил Шрёдингера и Борна доказала свою эмпирическую адекватность. Тем не менее вопрос о том, <emphasis>когда</emphasis> именно вступает в силу правило Борна и что всё это <emphasis>означает</emphasis>, породил хаос из различных взглядов на природу квантовой механики.</p><p>На ранних этапах копенгагенская школа — Нильс Бор и другие создатели квантовой теории — раскололась на несколько стандартных способов интерпретации результатов экспериментов и странного формализма, использовавшегося для их предсказания. Некоторые, понимая акцент теории на «измерениях» и «наблюдениях» совершенно буквально, предположили, что сознание играет фундаментальную роль в физических законах, вмешиваясь, чтобы заставить комплексные амплитуды «коллапсировать» в наблюдаемые величины. Другие во главе с Вернером Гейзенбергом отстаивали антиреалистическую точку зрения, согласно которой физика описывает наши состояния знания, а не какую-либо объективную реальность. Ещё одна традиция копенгагенской школы, выраженная в лозунге «заткнись и считай», предостерегала от любых метафизических спекуляций.</p><p>Юдковский использует этот научный спор в качестве испытательного полигона для некоторых ключевых идей из предыдущих цепочек: различения карты и территории, таинственных ответов, байесианства и бритвы Оккама. Поскольку он не физик — как и я, — я приведу здесь несколько сторонних источников для читателей, которые хотят проверить его аргументы или поближе познакомиться с его примерами из физики.</p><p>В книге Тегмарка <emphasis>«Наша математическая вселенная»</emphasis> обсуждается ряд важных идей из области философии и физики.<sup>5</sup> Среди наиболее оригинальных идей Тегмарка — его аргумент о том, что существуют все математически непротиворечивые структуры, включая миры с законами физики и граничными условиями, совершенно непохожими на наши. Он отличает эти «миры Тегмарка» от мультивселенных в более общепринятых научных гипотезах — например, от миров в моделях стохастической вечной инфляции Большого взрыва и во многомировой интерпретации квантовой физики Хью Эверетта.</p><p>Юдковский гораздо подробнее обсуждает многомировые интерпретации как ответ на копенгагенские интерпретации квантовой механики. В последние десятилетия многомировая интерпретация стала очень популярна среди физиков, особенно космологов. Тем не менее ряд физиков продолжают отвергать её или придерживаться агностицизма. Для ознакомления с этой дискуссией с (в основном) общепринятой в философии точки зрения см. книгу Альберта <emphasis>«Квантовая механика и опыт»</emphasis>.<sup>6</sup> См. также вводную статью «<a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/fall2013/entries/qt-measurement/">Измерение в квантовой теории</a>»<sup>7</sup> в <emphasis>Стэнфордской философской энциклопедии</emphasis>, а также описание нескольких концепций, связанных со «множественностью миров», в статьях «<a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/qm-everett">Формулировка через относительные состояния Эверетта</a>»<sup>8</sup> и «<a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/qm-manyworlds/">Многомировая интерпретация</a>»<sup>9</sup>.</p><p>Что касается менее теоретической стороны, книга Эпштейна <emphasis>«Думать как физик»</emphasis> — прекрасный учебник для развития физической интуиции.<sup>10</sup> Стоит помнить, что точно так же, как можно понять бóльшую часть когнитивистики, не понимая природы субъективного сознания, можно понять и бóльшую часть физики, не имея устоявшегося взгляда на фундаментальную природу (и размеры!) физического мира.</p><p>*</p><p>1. Дэниел Деннет, <emphasis>«Свобода эволюционирует»</emphasis> (Viking Books, 2003).</p><p>2. Дэвид Чалмерс, <emphasis>«Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории»</emphasis> (New York: Oxford University Press, 1996).</p><p>3. Томас Нагель, «Каково это — быть летучей мышью?», <emphasis>Philosophical Review</emphasis> 83, no. 4 (1974): 435–450, <a l:href="http://www.jstor.org/stable/2183914">http://www.jstor.org/stable/2183914</a>.</p><p>4. В опросе англоязычных профессиональных философов 56,5% высказались в пользу физикализма, 27,1% — в пользу антифизикализма, а 16,4% предпочли другие варианты (например, «не знаю»).<sup>11</sup> Большинство философов отвергают метафизическую возможность существования чалмерсовских «зомби», однако нет единого мнения о том, <emphasis>почему</emphasis> именно его аргумент о зомби несостоятелен. Кирк резюмирует современные позиции относительно феноменального сознания, приводя аргументы, схожие с доводами Юдковского против возможности познания нередуцируемых квалиа или ссылки на них.<sup>12</sup></p><p>5. Макс Тегмарк, <emphasis>«Наша математическая вселенная. В поисках фундаментальной природы реальности»</emphasis> (Random House LLC, 2014).</p><p>6. Дэвид З. Альберт, <emphasis>«Квантовая механика и опыт»</emphasis> (Harvard University Press, 1994).</p><p>7. Генри Крипс, «Измерение в квантовой теории», в <emphasis>Стэнфордской философской энциклопедии</emphasis>, осень 2013, под ред. Эдварда Н. Залта.</p><p>8. Джеффри Барретт, <emphasis>«Формулировка квантовой механики через относительные состояния Эверетта»</emphasis>, под ред. Эдварда Н. Залта, <a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/qm-everett/">http://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/qm-everett/</a>.</p><p>9. Лев Вайдман, «Многомировая интерпретация квантовой механики», в <emphasis>Стэнфордской философской энциклопедии</emphasis>, осень 2008, под ред. Эдварда Н. Залта.</p><p>10. Льюис Кэрролл Эпштейн, <emphasis>«Думать как физик. Понятная практическая реальность», 3-е издание</emphasis> (Insight Press, 2009).</p><p>11. Дэвид Бурже и Дэвид Чалмерс, «Во что верят философы?», <emphasis>Philosophical Studies</emphasis> (2013): 1–36.</p><p>12. Роберт Кирк, <emphasis>«Разум и тело»</emphasis> (McGill-Queen’s University Press, 2003).</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Часть O. Закономерная истина.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>181. Всеобщий огонь.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В фэнтезийной повести Лайона Спрэга де Кампа <emphasis>«Дипломированный чародей»</emphasis> (которая послужила образцом для множества последующих подражаний) герой Гарольд Ши переносится из нашей вселенной во вселенную скандинавских мифов.<sup>1</sup> Этот мир основан на магии, а не на технологиях, поэтому, естественно, когда Наш Герой пытается разжечь огонь прихваченной с Земли спичкой, спичка не загорается.</p><p>Я понимаю, что это всего лишь фэнтези, но... как бы это выразиться...</p><p><emphasis>Нет.</emphasis></p><p>В конце XVIII века Антуан-Лоран Лавуазье открыл огонь. «Что? — спросите вы. — Разве люди не пользовались огнем сотни тысяч лет?» Ну да, люди огнем <emphasis>пользовались</emphasis>: он был горячим, ярким, каким-то оранжеватым, и на нем можно было готовить еду. Но никто не знал, как он работает. Греческие и средневековые алхимики считали, что Огонь — это первоэлемент, одна из Четырех Стихий. К эпохе Лавуазье алхимическая парадигма постепенно видоизменилась и сильно усложнилась, но огонь по-прежнему считался первоэлементом — в виде «флогистона», довольно загадочного вещества, которым объясняли горение, а заодно и любые другие явления в алхимии.</p><p>Главное новшество Лавуазье состояло в том, что он взвешивал <emphasis>все</emphasis> элементы химической головоломки как до, так и после химической реакции. Ранее считалось, что некоторые химические превращения меняют общий вес вещества: если подвергнуть мелко растертую сурьму воздействию сфокусированного солнечного света через зажигательное стекло, то через час сурьма превратится в пепел, и этот пепел будет весить на одну десятую больше, чем исходная сурьма — даже несмотря на то, что горение сопровождалось выделением густого белого дыма. Лавуазье взвесил <emphasis>все</emphasis> компоненты таких реакций, включая воздух, в котором они происходили, и обнаружил, что материя не создается и не уничтожается. Если вес пепла увеличивался, то вес воздуха уменьшался на соответствующую величину.</p><p>Лавуазье также умел разделять газы и обнаружил, что горящая свеча уменьшает количество одного вида газа, <emphasis>«жизненного воздуха»</emphasis>, и выделяет другой газ — <emphasis>«связанный воздух»</emphasis>. Сегодня мы назвали бы их <emphasis>кислородом</emphasis> и <emphasis>углекислым газом</emphasis>. Когда <emphasis>«жизненный воздух»</emphasis> заканчивался, огонь гас. Можно было предположить, что горение превращает <emphasis>«жизненный воздух»</emphasis> в <emphasis>«связанный воздух»</emphasis>, а топливо — в пепел, и что продолжение этого превращения ограничено количеством доступного <emphasis>«жизненного воздуха»</emphasis>.</p><p>Теория Лавуазье прямо противоречила господствовавшей тогда теории флогистона. Одного этого было бы достаточно, чтобы потрясти основы, но вдобавок оказалось...</p><p>Чтобы оценить то, что произошло дальше, вам нужно перенестись в образ мыслей человека XVIII века. Забудьте об открытии ДНК, которое произошло только в 1953 году. Сотрите из памяти клеточную теорию, сформулированную в 1839 году. Представьте, как вы смотрите на свою ладонь, сжимаете пальцы... и абсолютно не понимаете, как это работает. Анатомия мышц и костей была известна, но никто понятия не имел, «что приводит их в движение» — почему мышца сокращается и сгибается, в то время как вылепленная из глины рука точно такой же формы просто лежит неподвижно. Представьте, что <emphasis>ваше собственное тело</emphasis> состоит из загадочной, непостижимой жижи. И теперь представьте, что вы совершаете открытие...</p><p>...что люди при дыхании поглощают <emphasis>«жизненный воздух»</emphasis> и выдыхают <emphasis>«связанный воздух»</emphasis>. Оказывается, люди тоже работают на горении! Лавуазье измерил количество тепла, которое выделяют животные (и ассистент Лавуазье, Сеген) при физических нагрузках, количество потребляемого ими <emphasis>«жизненного воздуха»</emphasis> и количество выдыхаемого <emphasis>«связанного воздуха»</emphasis>. Когда животные выделяли больше тепла, они потребляли больше <emphasis>«жизненного воздуха»</emphasis> и выдыхали больше <emphasis>«связанного воздуха»</emphasis>. Люди, подобно огню, потребляли топливо и кислород; люди, подобно огню, выделяли тепло и углекислый газ. Лишите человека кислорода или пищи — и свет погаснет.</p><p>Спички загораются благодаря фосфору: у «безопасных спичек» фосфор нанесён на тёрку коробка, а у спичек, зажигающихся о любую поверхность, фосфор входит в состав головки. Фосфор чрезвычайно реакционноспособен; чистый фосфор светится в темноте и может самовоспламеняться. (Хенниг Бранд, выделивший чистый фосфор в 1669 году, объявил, что открыл Стихию Огня.) Фосфор также идеально подходит для своей роли в <emphasis>аденозинтрифосфате</emphasis>, АТФ — главном способе хранения химической энергии в вашем организме. АТФ иногда называют «молекулярной валютой». Он даёт силу вашим мышцам и заряжает ваши нейроны. Почти любая метаболическая реакция в биологии опирается на АТФ и, следовательно, на химические свойства фосфора.</p><p>Если перестанет работать спичка, перестанете работать и вы. Нельзя изменить что-то одно.</p><p>Поверхностные правила «спички загораются при трении» и «людям нужен воздух для дыхания» на первый взгляд никак не связаны. Понадобились века, чтобы открыть эту связь, да и сейчас она кажется каким-то далеким школьным фактом, важным лишь для узких специалистов. Очень легко вообразить мир, в котором одно поверхностное правило работает, а другое — нет; ослабить уверенность в одном убеждении, но не в другом. Но это лишь <emphasis>воображение</emphasis>, а не реальность. Если для удобства хранения ваша карта разделена на четыре части, это не значит, что и сама территория разорвана на части. Наш разум хранит разные поверхностные правила в разных отсеках, но это не отражает какого-либо разделения в законах, управляющих Природой.</p><p>Мы можем пойти в этом уроке еще дальше. Свойства фосфора вытекают из еще более глубоких законов — электродинамики и хромодинамики. «Фосфор» — это лишь наше <emphasis>слово</emphasis> для обозначения электронов и кварков, расположенных определенным образом. Нельзя изменить химические свойства фосфора, не меняя законов, управляющих электронами и кварками.</p><p>Окажись вы в мире, где спички не загораются, вы сами мгновенно перестали бы существовать как организованная материя.</p><p>Реальность связана воедино гораздо теснее, чем людям хотелось бы верить.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hq/universal_fire/">*</a></p><p>1. Лайон Спрэг де Камп и Флетчер Прэтт, <emphasis>«Дипломированный чародей»</emphasis> (New York: Henry Holt &amp; Company, 1941).</p></section>
<section>
<title><p>182. Всеобщий закон.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Антуан Лоран де Лавуазье обнаружил, что дыхание и горение подчиняются одному и тому же принципу. Это было одно из самых поразительных объединений в истории науки, поскольку оно связало воедино обыденную сферу материи и священную сферу жизни, которые люди прежде разделяли на отдельные магистерии.</p><p>Первым великим упрощением стало открытие Исаака Ньютона, который объединил движение планет с траекторией падающего яблока. Потрясение от этого открытия было куда сильнее, чем от открытия Лавуазье. Дело было не только в том, что Ньютон дерзнул объединить земную сферу низменной материи с очевидно иной и священной небесной сферой, которая некогда считалась обителью богов. Открытие Ньютона породило представление о <emphasis>всеобщем законе</emphasis> — одинаковом повсюду и во все времена, имеющем буквально <emphasis>ноль</emphasis> исключений.</p><p>Люди живут в мире поверхностных явлений, а поверхностные явления делятся на размытые категории со множеством исключений. Тигр ведет себя не так, как буйвол. У большинства буйволов четыре ноги, но у этого, возможно, три. С чего бы вдруг кому-то пришло в голову, что существуют законы, действующие повсюду? Но ведь это очевидно не так.</p><p>Единственная ситуация, когда нам, кажется, <emphasis>хотелось бы</emphasis>, чтобы закон действовал повсеместно, — это когда мы говорим о моральных законах, племенных правилах поведения. Кто-то из соплеменников может попытаться забрать себе больше положенной доли мяса буйвола — возможно, придумав какую-то хитрую отговорку, — поэтому в отношении моральных законов у нас, похоже, действительно есть инстинктивное стремление к универсальности. Да, правило о равном разделе мяса относится именно к <emphasis>тебе</emphasis>, прямо сейчас, нравится тебе это или нет. Но даже здесь бывают исключения. Если бы — по какой-то нелепой причине — более сильное племя пригрозило перебить вас всех копьями, если только Боб не получит вдвое больше мяса именно в этот раз, вы бы дали Бобу вдвое больше мяса. Идея правила, не имеющего буквально <emphasis>никаких</emphasis> исключений, кажется безумно негибкой — порождением узколобого мышления фанатиков, находящихся во власти своей единственной великой идеи настолько, что они не способны разглядеть все богатство и сложность реальной вселенной.</p><p>Обычно именно в этом и обвиняют ученых — профессиональных исследователей богатства и сложности реальной вселенной. Потому что, <emphasis>если действительно посмотреть на вселенную</emphasis>, окажется, что она, по человеческим меркам, безумно негибка в применении своих правил. Насколько нам известно, с самой зари времен и до сего дня не случилось <emphasis>ни единого</emphasis> нарушения закона сохранения импульса.</p><p>Иногда — крайне редко — мы наблюдаем кажущееся нарушение наших <emphasis>моделей</emphasis> фундаментальных законов. Хотя наши научные модели могут прожить поколение-другое, они не остаются неизменными на протяжении веков… но не стоит воображать, будто это делает капризной саму вселенную. Это значит путать карту с территорией. Ведь когда уляжется пыль и старая теория рушится, выясняется, что вселенная <emphasis>всегда</emphasis> действовала в соответствии с новым открытым нами обобщением, которое — вновь — абсолютно универсально, насколько хватает человеческих знаний. Когда выяснилось, что ньютоновская гравитация — лишь частный случай общей теории относительности, стало очевидно, что ОТО управляла орбитой Меркурия на протяжении десятилетий, прежде чем хоть один человек узнал о ней; а позже стало ясно, что ОТО управляла коллапсом звезд в течение миллиардов лет до появления человечества. Ошибалась лишь наша модель — сам же Закон всегда оставался абсолютно неизменным. По крайней мере, так утверждает наша новая модель.</p><p>Я могу лишь на 80% быть уверенным в том, что предел скорости света продержится следующие сто тысяч лет, но это не значит, будто я считаю, что предел скорости света соблюдается только в 80% случаев, с редкими исключениями. Утверждение, которому я присваиваю 80-процентную вероятность, заключается в том, что закон о предельной скорости света <emphasis>абсолютно нерушим на всём протяжении пространства и времени</emphasis>.</p><p>Одна из причин, по которой древние греки так и не открыли науку, заключается в том, что они не понимали возможности обобщения на основе экспериментов. Греческих философов интересовали «нормальные» явления. Если вы ставили искусственный эксперимент, то, скорее всего, получали «чудовищный» результат — тот, который ничего не говорил о том, как всё устроено на самом деле.</p><p>Так склонны грезить люди, пока не наберутся ума; но как насчет тихих снов самой вселенной, которые она видела в одиночестве ещё до того, как ей вообще приснился человек? Если вы хотите научиться мыслить подобно самой реальности, вот вам Дао:</p><p><emphasis>С самого начала</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>
    ничего необычного</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>
    так и не произошло.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hr/universal_law/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>183. Уродлива ли реальность?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mr/expecting_beauty/">Рассмотрим</a> кубы {1, 8, 27, 64, 125, ...}. На первый взгляд может показаться, что в их первых разностях {7, 19, 37, 61, ...} нет очевидной закономерности, но если взять вторые разности {12, 18, 24, ...}, мы спустимся на уровень простых соотношений. Третьи же разности {6, 6, ...} выводят нас на абсолютно стабильный уровень, где хаос растворяется в порядке.</p><p>Но это специально подобранный пример. Может быть, «хаотичному реальному миру» не хватает красоты этих абстрактных математических объектов? Быть может, уместнее было бы поговорить о нейробиологии или сетях экспрессии генов?</p><p>Абстрактная математика, будучи порождением исключительно воображения, строится на простых основаниях — небольшом наборе начальных аксиом — и представляет собой замкнутую систему; эти условия могут показаться <emphasis>неестественно</emphasis> благоприятными для идеального порядка.</p><p>Иными словами, в чистой математике вам не нужно беспокоиться о том, что из кустов выпрыгнет тигр и съест треугольник Паскаля.</p><p>Так неужели реальный мир уродливее математики?</p><p>Странно, что люди вообще задаются этим вопросом. Я хочу сказать, этот вопрос мог иметь смысл два с половиной тысячелетия назад... В те времена, когда древнегреческие философы спорили, из чего же сделана эта штуковина под названием «реальный мир», существовало множество мнений. Гераклит утверждал: «Всё есть огонь». Фалес говорил: «Всё есть вода». Пифагор заявлял: «Всё есть число».</p><p>Счёт:</p><p>Гераклит: 0</p><empty-line/>
<p>Фалес: 0</p><empty-line/>
<p>Пифагор: 1</p><p>Под сложными формами и очертаниями поверхностного мира скрывается простой уровень — точный и стабильный, законы которого мы называем «физикой». Это открытие, Великое Изумление, уже совершилось в нашей точке человеческой истории — но не стоит забывать, насколько поразительным оно было. Когда-то люди отправились на поиски фундаментальной красоты без каких-либо гарантий её найти; и когда-то они её нашли; теперь же это общеизвестный факт, принимаемый как должное.</p><p>Но почему тогда мы не можем предсказать местонахождение каждого тигра в кустах так же легко, как предсказываем шестой куб?</p><p>Я насчитываю три источника неопределённости даже в мирах чистой математики — два очевидных и один не столь очевидный.</p><p>Первый источник неопределённости заключается в том, что даже существо из чистой математики, живущее внутри математического мира, может не знать этой математики. Люди ходили по Земле задолго до того, как Галилей, Ньютон и Эйнштейн открыли закон всемирного тяготения, удерживающий нас от улетания в открытый космос. Вы можете подчиняться стабильным фундаментальным правилам, не подозревая об их существовании. В физике нет закона, гласящего, что законы физики должны быть в явном виде представлены в виде знания в работающих под их управлением мозгах.</p><p>У нас всё ещё нет Теории Всего. Наши лучшие современные теории — это математические концепции, но они не согласуются друг с другом идеально. Наиболее вероятное объяснение состоит в том, что — как уже бывало в прошлом — мы наблюдаем поверхностные проявления более глубокой математики. Так что лучшая догадка на сегодняшний день: реальность состоит из математики, но мы пока не знаем до конца, из какой именно.</p><p>Однако физикам приходится строить огромные ускорители частиц, чтобы выбирать между теориями — чтобы хоть как-то наглядно проявить оставшуюся неопределённость. То, что физикам приходится прикладывать столько усилий, чтобы просто столкнуться с неопределённостью, говорит о том, что наша неуверенность в ценах на акции имеет иной источник.</p><p>Второй очевидный источник неопределённости: даже зная все применимые законы физики, вы можете не обладать достаточной вычислительной мощностью для их экстраполяции. Мы знаем каждый фундаментальный физический закон, управляющий тем, как цепочка аминокислот сворачивается в белок. Но мы всё ещё не можем предсказать форму белка по его аминокислотному составу. Какая-то крошечная пятинанометровая молекула, сворачивающаяся за микросекунду, содержит <emphasis>слишком много информации</emphasis>, чтобы с ней могли совладать современные компьютеры (что уж говорить о тиграх и ценах на акции). Передовые разработки в области свертывания белков используют остроумные приближения, а не фундаментальное уравнение Шрёдингера. Когда речь заходит об описании пятинанометрового объекта с помощью <emphasis>действительно</emphasis> базовой физики, на уровне кварков — что ж, вы даже не пытаетесь.</p><p>Нам приходится использовать такие методы, как рентгеновская кристаллография и ЯМР, чтобы определять формы белков, которые полностью задаются известной нам физикой и известной нам последовательностью ДНК. Мы не обладаем логическим всеведением; мы не видим всех следствий собственных мыслей; мы не знаем собственных убеждений.</p><p>Третий источник неопределённости труднее всего для понимания, и Ник Бостром написал об этом целую книгу. Предположим, что последовательность {1, 8, 27, 64, 125, ...} существует; предположим, что это факт. И предположим, что на каждом кубе сидит по человечку — по одному человеку на куб — и предположим, что это тоже факт.</p><p>Если вы посмотрите на это со стороны, с глобальной точки зрения — сверху вниз на последовательность кубов и примостившихся на них человечков, — то этих двух фактов будет достаточно, чтобы знать абсолютно всё о последовательности и о людях.</p><p>Но если вы — один из тех человечков, что сидят на вершине куба, и вам известны эти два факта, вам всё ещё требуется третья деталь, чтобы строить прогнозы: «На каком именно кубе стою <emphasis>я</emphasis>?»</p><p>Вы ожидаете обнаружить себя стоящим на кубе; вы не ожидаете обнаружить себя стоящим на числе 7. Ваши ожидания определённо ограничены вашим знанием базовой физики; ваши убеждения фальсифицируемы. Но вам всё равно нужно посмотреть вниз, чтобы узнать, стоите ли вы на числе 1728 или 5 177 717. Если вы умеете быстро считать в уме, то, заметив, что первые две цифры четырёхзначного куба — это 17__, вы легко догадаетесь, что последние цифры — это 2 и 8. В противном случае вам придётся посмотреть вниз и на них тоже.</p><p>Чтобы понять, как должно выглядеть ночное небо, недостаточно просто знать законы физики. Недостаточно даже обладать логическим всеведением относительно их следствий. Вам нужно знать, <emphasis>где</emphasis> во Вселенной вы находитесь. Вы должны знать, что смотрите на ночное небо <emphasis>с Земли.</emphasis> Требуемая информация — это не просто сведения, позволяющие определить положение Земли в <emphasis>видимой</emphasis> Вселенной, а во <a l:href="http://space.mit.edu/home/tegmark/crazy.html">всей Вселенной</a> целиком, включая все те части, которые наши телескопы не могут увидеть из-за их удалённости, а также различные инфляционные вселенные и альтернативные эвереттовские ветви.</p><p>Весьма вероятно, что «неопределённость начальных граничных условий» — это на самом деле индексикальная неопределённость. Но даже если нет, это эмпирическая неопределённость, то есть неопределённость относительно того, какова Вселенная <emphasis>на самом деле</emphasis> с глобальной точки зрения, что относит её к тому же классу, что и неопределённость фундаментальных законов.</p><p>Всякий раз, когда наше лучшее предположение указывает на то, что «реальный мир» содержит <emphasis>безвозвратно</emphasis> запутанный компонент, причина кроется во втором и третьем источниках неопределённости — логической и индексикальной неопределённости.</p><p>Незнание фундаментальных законов не говорит о том, что кажущаяся запутанной закономерность действительно запутана. Возможно, вы просто ещё не разглядели в ней порядок.</p><p>Но когда речь заходит о запутанных сетях экспрессии генов, мы <emphasis>уже нашли</emphasis> скрытую красоту — стабильный уровень лежащей в основе физики. <emphasis>Поскольку</emphasis> мы уже нашли всеобъемлющий порядок, мы можем предположить, что не найдём никаких <emphasis>дополнительных</emphasis> тайных закономерностей, которые сделали бы биологию столь же простой, как последовательность кубов. Зная правила игры, мы знаем, что сама игра сложна. Нам не хватает вычислительных мощностей, чтобы просчитать химию белков на основе физики (второй источник неопределённости), а эволюционные пути на разных планетах могли разойтись (третий источник неопределённости). Новые открытия в фундаментальной физике нам здесь не помогут.</p><p>Если бы вы были древним греком, смотрящим на необработанные данные биологического эксперимента, для вас было бы гораздо разумнее искать какую-то скрытую структуру пифагорейской элегантности, где все белки выстраиваются в идеальный икосаэдр. Но в биологии мы уже знаем, где находится пифагорейская элегантность, и знаем, что она скрыта слишком глубоко, чтобы помочь нам преодолеть нашу индексикальную и логическую неопределённость.</p><p>Точно так же мы можем быть уверены, что никто и никогда не сможет предсказать результаты определённых квантовых экспериментов, лишь потому, что наша фундаментальная теория совершенно определённо говорит нам: разные версии нас увидят разные результаты. Если ваше знание фундаментальных законов говорит вам, что существует последовательность кубов, что на каждом кубе стоит по человечку, что все человечки одинаковы, за исключением того, что находятся на разных кубах, и что вы — один из этих человечков, то вы <emphasis>знаете</emphasis>, что у вас нет другого способа вычислить, на каком кубе вы находитесь, кроме как посмотреть.</p><p>Согласно нашим лучшим современным знаниям, «реальный мир» — это идеально упорядоченный, детерминированный и <emphasis>очень большой</emphasis> математический объект, симуляция которого требует колоссальных вычислительных затрат. Поэтому «реальная жизнь» похожа не столько на предсказание следующего куба в последовательности, сколько на ситуацию, когда вы знаете, что на кубах стоит множество человечков, но не знаете, кем <emphasis>лично вы</emphasis> являетесь, да к тому же не слишком сильны в устном счёте. Наше знание правил заметно ограничивает наши ожидания, весьма существенно, но всё же не идеально.</p><p>Ну вот, разве <emphasis>это</emphasis> не похоже на реальную жизнь?</p><p>Однако неопределённость существует на карте, а не на территории. Если мы чего-то не знаем о явлении, это факт о состоянии нашего разума, а не о самом явлении. Эмпирическая неопределённость, логическая неопределённость и индексикальная неопределённость — всего лишь названия для нашей собственной растерянности. Лучшее на сегодняшний день предположение состоит в том, что мир — это математика, а математика идеально упорядоченна. Вся эта запутанность существует лишь в глазах смотрящего.</p><p>Даже огромное болото блогосферы встроено в эту идеальную физику, которая в конечном счёте столь же упорядочена, как {1, 8, 27, 64, 125, . . . }.</p><p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3df99PcP0aFNE">Так что</a> интернет — это не сплошная грязь . . . это последовательность кубов.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ms/is_reality_ugly/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>184. Прекрасная вероятность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Стоит ли нам ожидать, что рациональность окажется `<emphasis>на каком-то уровне</emphasis>` простой? Должны ли мы искать и надеяться на `<emphasis>глубинную</emphasis>` красоту в искусстве формирования убеждений и выбора?</p><p>Позвольте мне начать обсуждение этого вопроса с жалобы покойного великого Мастера байесианства Э. Т. Джейнса:`<sup>1</sup>`</p><p>«Два медика-исследователя независимо друг от друга применяют одно и то же лечение в разных больницах. Ни один из них не опустился бы до фальсификации данных, но один заранее решил, что из-за ограниченности ресурсов остановится после лечения n = 100 пациентов, независимо от того, сколько выздоровлений будет зафиксировано к этому моменту. Другой поставил на кон свою репутацию ради доказательства эффективности лечения и решил, что не остановится, пока не получит данные, указывающие на показатель выздоровления явно выше 60%, сколько бы пациентов для этого ни потребовалось. Но фактически оба остановились, получив абсолютно одинаковые данные: n = 100 [пациентов], r = 70 [выздоровлений]. Должны ли мы в таком случае сделать разные выводы из их экспериментов?» [Предположительно, две контрольные группы также показали одинаковые результаты.]</p><p>`<a l:href="http://lesswrong.com/lw/mt/beautiful_probability/hnz">Cyan</a>` отсылает нас к `<a l:href="http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itprnn/ps/457.466.pdf">главе 37</a>` `<a l:href="http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/book.html">великолепного учебника по статистике</a>` Маккея, который можно бесплатно найти в сети, за более подробным разбором этой проблемы.`<sup>2</sup>`</p><p>Согласно старомодной статистической процедуре — которую, я полагаю, преподают и по сей день — эти два исследователя провели разные эксперименты с разными условиями остановки. Эти два эксперимента `<emphasis>могли</emphasis>` закончиться с разными данными, а следовательно, представляют собой разные проверки гипотезы, требующие разного статистического анализа. Вполне возможно, что первый эксперимент окажется «статистически значимым», а второй — нет.</p><p>Смущает вас это или нет, но это многое говорит о вашем отношении к теории вероятностей и, собственно, к самой рациональности.</p><p>Небайесовские статистики могут пожать плечами и сказать: «Ну, понимаете, не у всех статистических инструментов одинаковые сильные и слабые стороны — молоток не похож на отвёртку, — и если вы применяете разные статистические инструменты, вы можете получить разные результаты. Это как использовать одни и те же данные для вычисления линейной регрессии или для обучения регуляризованной нейросети. Нужно подбирать правильный инструмент для каждого случая. Жизнь вообще штука сложная...»</p><p>И вот что ответят байесианцы: «Это `<emphasis>вы</emphasis>` простите? Доказательная сила фиксированного экспериментального метода, давшего определённые данные, зависит от личных мыслей исследователя? И у вас хватает наглости обвинять `<emphasis>нас</emphasis>` в «излишней субъективности»?»</p><p>Если Природа устроена одним образом, то вероятность получить те данные, которые мы увидели, будет одной. Если Природа устроена иначе, вероятность получить такие данные будет другой. Но вероятность того, что определённое состояние Природы породит наблюдаемые нами данные, никак не связана с личными намерениями исследователя. Таким образом, какими бы ни были наши гипотезы о Природе, отношение правдоподобия в обоих экспериментах одинаково, доказательная сила одинакова, и апостериорная вероятность должна быть одинаковой. Чтобы эти два метода старой школы привели к разным ответам, по крайней мере один из них должен отбрасывать важную информацию — или просто выполнять неверный расчёт.</p><p>Древняя война между байесианцами и проклятыми частотниками тянется уже десятилетиями, и я не собираюсь пересказывать эту стародавнюю историю в данном эссе.</p><p>Но один из центральных конфликтов заключается в том, что байесианцы ждут от теории вероятностей... какое бы слово подобрать? «Стройности»? «Чистоты»? «Самосогласованности»?</p><p>Как говорит Джейнс, теоремы байесовской теории вероятностей — это именно `<emphasis>теоремы</emphasis>` в согласованной системе доказательств. Независимо от того, какие выводы и в каком порядке вы используете, результаты байесовской теории вероятностей всегда должны быть согласованными — каждая теорема совместима с любой другой теоремой.</p><p>Если вы хотите узнать сумму 10 + 10, вы можете представить её как (2 × 5) + (7 + 3) или как (2 × (4 + 6)), либо использовать любые другие `<emphasis>допустимые</emphasis>` приёмы, но результат всегда должен быть одним и тем же, в данном случае — 20. Если одним способом получается 20, а другим — 19, то вы можете сделать вывод, что по крайней мере в одном из случаев вы сделали нечто недопустимое. (В арифметике недопустимая операция — это обычно деление на ноль; в теории вероятностей это обычно бесконечность, которую не рассматривали как предел конечного процесса).</p><p>Если вы получили результат 19 = 20, хорошенько поищите ошибку, которую только что совершили, потому что маловероятно, что вы обратили в пепел саму арифметику. Если кому-либо когда-либо удастся вывести `<emphasis>настоящее</emphasis>` противоречие из байесовской теории вероятностей — скажем, две разные доказательные силы для одного и того же экспериментального метода, давшего одинаковые результаты, — тогда всё это здание обратится в прах. Вместе с теорией множеств, потому что я почти уверен, что в ZF можно построить модель теории вероятностей.</p><p>Математика! Вот то слово, которое я искал. Байесианцы ожидают, что теория вероятностей будет `<emphasis>математикой.</emphasis>` Именно поэтому мы интересуемся теоремой Кокса и её многочисленными расширениями, показывающими, что любое представление неопределённости, подчиняющееся определённым ограничениям, должно сводиться к теории вероятностей. Непротиворечивая математика — это здорово, но единственно возможная математика — ещё лучше.</p><p>И всё же... `<emphasis>должна ли</emphasis>` рациональность быть математикой? Вовсе не предрешено, что теория вероятностей должна быть красивой. Реальный мир запутан — так не нужны ли столь же запутанные рассуждения, чтобы с ним справляться? Возможно, небайесовские статистики с их огромной коллекцией ad hoc методов и ad hoc обоснований строго более компетентны, поскольку у них строго больший набор инструментов. Приятно, когда задачи чистые и аккуратные, но обычно это не так, и с этим приходится мириться.</p><p>В конце концов, общеизвестно, что байесовские методы нельзя использовать для решения многих задач, поскольку байесовские вычисления вычислительно нереализуемы.</p><p>Так почему бы не позволить расцветать множеству цветов? Почему бы не иметь в своём ящике больше одного инструмента?</p><p>Поиск законов — это не то же самое, что поиск особенно изящных и красивых инструментов. Второй закон термодинамики — это не какой-то особенно изящный и красивый холодильник.</p><p>Цикл Карно — это идеальный двигатель, собственно говоря, <emphasis>тот самый</emphasis> идеальный двигатель. Ни один двигатель, работающий от двух тепловых резервуаров, не может быть более эффективным, чем двигатель Карно. Как следствие, все термодинамически обратимые двигатели, работающие между одними и теми же тепловыми резервуарами, одинаково эффективны.</p><p>Но, разумеется, вы не можете использовать двигатель Карно, чтобы привести в движение настоящий автомобиль. Двигатель настоящего автомобиля похож на двигатель Карно примерно так же, как автомобильные шины — на идеальные катящиеся цилиндры.</p><p>Отсюда очевидно, что двигатель Карно — бесполезный <emphasis>инструмент</emphasis> для создания реального автомобиля. Второй закон термодинамики здесь, разумеется, неприменим. В реальном мире слишком сложно создать двигатель, который бы ему подчинялся. Просто забудьте о термодинамике — используйте то, что работает.</p><p>Именно такая путаница, на мой взгляд, царит в умах тех, кто всё ещё цепляется за старые догмы.</p><p>Нет, вы не всегда можете выполнить точный байесовский расчёт для конкретной задачи. Иногда приходится искать приближение — и даже очень часто. Но это не значит, что теория вероятностей перестала работать — точно так же, как ваша неспособность рассчитать аэродинамику «Боинга-747» на уровне отдельных атомов не означает, что самолёт состоит не из атомов. Какое бы приближение вы ни использовали, оно работает ровно в той степени, в какой приближается к идеальному байесовскому расчёту, и даёт сбой ровно в той степени, в какой от него отклоняется.</p><p>Доказательства согласованности и уникальности байесианства — палка о двух концах. Точно так же, как любой расчёт, подчиняющийся аксиомам согласованности Кокса (или любой из их многочисленных переформулировок и обобщений), должен проецироваться на вероятности, так и любой небайесовский метод неизбежно провалит один из тестов на согласованность. А это, в свою очередь, делает вас уязвимыми для таких наказаний, как «голландская книга» (принятие комбинаций ставок, ведущих к гарантированному проигрышу, или отклонение комбинаций ставок, ведущих к гарантированному выигрышу).</p><p>Возможно, вы не сможете вычислить оптимальный ответ. Но какое бы приближение вы ни использовали, и его успехи, и его неудачи будут <emphasis>объяснимы</emphasis> с точки зрения байесовской теории вероятностей. Вы можете не знать этого объяснения, но это не значит, что его не существует.</p><p>Итак, вы хотите использовать линейную регрессию вместо байесовского обновления? Но посмотрите на глубинную структуру линейной регрессии, и вы увидите, что она соответствует выбору наилучшей точечной оценки при гауссовской функции правдоподобия и равномерном априорном распределении параметров.</p><p>Хотите использовать регуляризованную линейную регрессию, потому что на практике она работает лучше? Что ж, это (как скажет байесианец) соответствует наличию гауссовского априорного распределения весов.</p><p>Иногда вы не можете использовать байесовские методы <emphasis>буквально</emphasis> — на самом деле, довольно часто. Но когда вы <emphasis>можете</emphasis> применить точный байесовский расчёт, учитывающий каждую крупицу доступных знаний, дело сделано. Вы никогда не найдёте статистического метода, который дал бы <emphasis>лучший</emphasis> ответ. Вы можете найти дешёвое приближение, которое отлично работает почти всегда, и оно действительно потребует меньше ресурсов, но оно не будет более точным. Разве только если этот другой метод использует знания — скажем, замаскированные под априорную информацию, — которые вы не включили в байесовский расчёт. Но если вы внесёте эту априорную информацию в байесовский расчёт, он снова покажет такой же или лучший результат.</p><p>Когда вы используете ad hoc статистический инструмент старой школы с таким же ad hoc обоснованием (хотя часто весьма интересным), вы никогда не знаете, не придумает ли завтра кто-нибудь ещё более хитрый инструмент. Но когда вы <emphasis>можете</emphasis> напрямую использовать расчёт, отражающий байесовский закон, вы <emphasis>у цели</emphasis> — это всё равно что умудриться поставить тепловой двигатель Карно в свой автомобиль. Это, как говорится, «байес-оптимально».</p><p>Мне кажется, что сторонники «ящика с инструментами» смотрят на последовательность кубов {1, 8, 27, 64, 125, ...}, указывают на первые разности {7, 19, 37, 61, ...} и говорят: «Смотрите, жизнь не всегда так проста — нужно приспосабливаться к обстоятельствам». А байесианцы указывают на третьи разности — лежащий в основе стабильный уровень {6, 6, 6, 6, 6, ...}. И критики возражают: «О чём вы вообще говорите? Тут 7, 19, 37, а не 6, 6, 6. Вы слишком упрощаете эту сложную проблему, вы слишком привязаны к простоте».</p><p>На <emphasis>поверхностном</emphasis> уровне всё не обязательно просто. Чтобы обнаружить стабильность, нужно погрузиться глубже.</p><p>Мыслите законами, а не инструментами. Необходимость вычислять приближения к закону не меняет сам закон. Самолёты всё ещё состоят из атомов, для них в природе нет специальных исключений, облегчающих аэродинамические расчёты. Приближение существует на карте, а не на территории. Вы можете знать второй закон термодинамики и при этом работать инженером, создающим несовершенный автомобильный двигатель. Второй закон не перестаёт действовать; ваше знание этого закона и циклов Карно помогает вам подобраться как можно ближе к идеальной эффективности.</p><p>Мы очарованы байесовскими методами вовсе не потому, что они красивы. Красота — это побочный эффект. Байесовские <emphasis>теоремы</emphasis> элегантны, согласованы, оптимальны и доказуемо уникальны именно потому, что они являются <emphasis>законами</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mt/beautiful_probability/">*</a></p><p>1. Эдвин Т. Джейнс, «Теория вероятностей как логика», в <emphasis>Maximum Entropy and Bayesian Methods</emphasis>, под ред. Пола Ф. Фужера (Springer Netherlands, 1990).</p><p>2. Дэвид Дж. К. Маккей, <emphasis>Information Theory, Inference, and Learning Algorithms</emphasis> (New York: Cambridge University Press, 2003).</p></section>
<section>
<title><p>185. Вне лаборатории.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«За пределами лаборатории ученые не мудрее всех остальных». Иногда эту пословицу произносят сами ученые — смиренно и грустно, чтобы напомнить себе о собственной склонности ошибаться. Иногда ее повторяют по гораздо менее достойным причинам — чтобы обесценить нежелательные советы экспертов. Верна ли она? Пожалуй, не в абсолютном смысле. Было бы слишком пессимистично утверждать, будто ученые буквально <emphasis>ничуть не</emphasis> мудрее среднего человека и корреляция здесь буквально <emphasis>нулевая</emphasis>.</p><p>Но до некоторой степени пословица все же кажется верной, и я считаю, что этот факт должен нас серьезно встревожить. Нам не стоит вздыхать и печально качать головой — напротив, мы должны встрепенуться от тревоги. Почему? Что ж, представьте, что ученика пастуха долго и упорно учили считать овец, когда они входят в загон и выходят из него. Таким образом пастух понимает, когда все овцы ушли, а когда вернулись. Но вот вы даете пастуху несколько яблок и спрашиваете: «Сколько тут яблок?» А он смотрит на вас пустым взглядом, потому что его учили считать только овец, а не яблоки. Вы, скорее всего, заподозрите, что пастух не очень-то понимает саму суть счета.</p><p>Теперь представьте, что доктор экономических наук каждую неделю покупает лотерейный билет. Мы невольно зададимся вопросом: действительно ли этот человек <emphasis>понимает</emphasis> концепцию ожидаемой полезности нутром? Или его просто натаскали выполнять определенные алгебраические трюки?</p><p>Вспоминается рассказ Ричарда Фейнмана о провальной программе обучения физике:</p><p>Студенты зазубрили абсолютно всё, но понятия не имели, что всё это значит. Слыша фразу «свет, отраженный от среды с показателем преломления», они не догадывались, что имеется в виду среда <emphasis>вроде воды</emphasis>. Они не знали, что «направление света» — это направление, в котором вы что-то <emphasis>видите</emphasis>, когда на это смотрите, и так далее. Всё было вызубрено назубок, но ничто не было переведено в осмысленные слова. Поэтому, когда я спрашивал: «Что такое угол Брюстера?», я словно вводил правильный поисковый запрос в компьютер. Но если я говорил: «Посмотрите на воду», ничего не происходило — у них в этой ячейке было пусто!</p><p>Представьте себе с виду компетентного ученого, который умеет планировать эксперимент на N испытуемых: эти N испытуемых пройдут рандомизированное лечение, «слепые» оценщики классифицируют результаты, а затем мы прогоним данные через компьютер и проверим, значимы ли они на уровне значимости 0,05. Но ведь это не просто ритуальная традиция. Это не условность этикета вроде выбора правильной вилки для салата. Это ритуал, созданный для <emphasis>экспериментальной проверки гипотез.</emphasis> Почему гипотезы вообще нужно проверять экспериментально? Потому что вы знаете, что научный журнал потребует этого для публикации вашей статьи? Потому что вас так учили в университете? Потому что все вокруг хором твердят, что проводить эксперимент необходимо, и на вас косо посмотрят, если вы усомнитесь в этом?</p><p>Нет: потому что для составления карты территории вам нужно выйти наружу и на эту территорию посмотреть. Невозможно составить точную карту города, сидя в гостиной с закрытыми глазами и приятно фантазируя о том, каким бы вам хотелось его видеть. Придется выйти, обойти город пешком и начертить на бумаге линии, соответствующие увиденному. В миниатюре это происходит всякий раз, когда вы опускаете взгляд, чтобы проверить, не развязались ли шнурки. Фотоны летят от Солнца, отражаются от ваших шнурков, попадают на сетчатку, преобразуются в частоту нейронных импульсов, а затем зрительная кора воссоздает из них паттерн активации, который тесно коррелирует с текущим положением шнурков. Чтобы получить новую информацию о территории, вы должны с ней взаимодействовать. Должен существовать вполне реальный физический процесс, связывающий состояние вашего мозга с состоянием окружающей среды. Процессы мышления — это не магия, их работу можно объяснить причинно-следственными связями. Всё это говорит об одном: чтобы что-то выяснить, нужно пойти и посмотреть.</p><p>И что нам думать об ученом, который вполне компетентен в лаборатории, но за ее пределами верит в мир духов? Мы спрашиваем почему, а ученый отвечает что-то в духе: «Ну, доподлинно этого никто не знает, и я признаю, что у меня нет доказательств — это религиозная вера, ее невозможно ни доказать, ни опровергнуть наблюдениями». Я не могу не прийти к выводу, что этот человек <emphasis>буквально не понимает, зачем вообще нужно на что-то смотреть.</emphasis> Его могли научить определенному ритуалу экспериментирования, но он не осознает его <emphasis>смысла</emphasis> — того, что для составления карты территории на нее необходимо посмотреть, и того, что для получения информации о среде необходимо пройти через причинно-следственный процесс взаимодействия со средой, приводящий к корреляции с ней. Это в равной степени относится и к схеме двойного слепого эксперимента по сбору данных об эффективности нового медицинского прибора, и к сбору информации о ваших шнурках с помощью глаз.</p><p>Возможно, наш религиозный ученый возразит: «Но это не вопрос для экспериментов. Духи говорили со мной в моем сердце». Что ж, если мы действительно допускаем, что духи хоть каким-то образом с нами говорят, это является причинно-следственным взаимодействием, а значит — наблюдением. Теория вероятностей здесь все так же применима. Если вы утверждаете, будто личный опыт слышания «голосов духов» служит доказательством их реального существования, вы должны предположить, что отношение правдоподобия в пользу того, что эти «голоса» вызваны именно духами (а не какими-то иными причинами), достаточно велико, чтобы перевесить априорную маловероятность столь сложного верования, состоящего из множества допущений. Неспособность осознать, что фраза «духи говорили со мной в моем сердце» описывает частный случай «причинно-следственного взаимодействия», аналогична неспособности студента-физика понять, что «среда с показателем преломления» означает вещество вроде воды.</p><p>Возможно, легко обмануться тем фактом, что люди в лабораторных халатах используют фразу «причинно-следственное взаимодействие», а люди в броских украшениях — фразу «духи говорят». Собеседники в разной одежде, как всем нам известно, разграничивают независимые сферы существования — «непересекающиеся магистерии», если использовать бессмертный ляп Стивена Дж. Гулда. На самом же деле «причинно-следственное взаимодействие» — это просто заумный способ сказать «нечто, заставляющее произойти нечто другое», а теории вероятностей совершенно безразлично, во что вы одеты.</p><p>В современном обществе широко распространено представление о том, что духовные вопросы нельзя решить с помощью логики или наблюдений, а потому вы вольны придерживаться любых религиозных убеждений, каких пожелаете. Если ученый покупается на это и решает строить свою внелабораторную жизнь соответствующим образом, то для меня это означает, что он понимает экспериментальный принцип лишь как <emphasis>социальную условность</emphasis>. Он знает, когда от него <emphasis>ожидают</emphasis> проведения экспериментов и проверки результатов на статистическую значимость. Но поместите его в условия, где <emphasis>социально принято</emphasis> выдумывать нелепые верования, не глядя по сторонам, и он с той же радостью займется именно этим.</p><p>Ученику пастуха говорят: если ушли «семь» овец и ушли «восемь» овец, то вернуться должны именно «пятнадцать» овец. Почему «пятнадцать», а не «четырнадцать» или «три»? Да потому что иначе ты сегодня останешься без ужина, вот почему! Что ж, это своего рода профессиональное обучение, и до определенной степени оно работает. Но если социальная условность — единственная причина, почему семь овец плюс восемь овец равняется пятнадцати овцам, то, возможно, семь яблок плюс восемь яблок равняется трем яблокам. Кто сказал, что для яблок правила не могут быть другими?</p><p>Но если вы знаете, <emphasis>почему</emphasis> эти правила работают, вы понимаете, что сложение одинаково и для овец, и для яблок. Исаака Ньютона справедливо почитают не за его устаревшую теорию тяготения, а за открытие того, что — как ни поразительно, как ни удивительно — планеты в величественных небесах подчиняются точно тем же законам, что и падающие яблоки. В макромире — привычной среде обитания наших предков — разные деревья приносят разные плоды, у разных народов в разные времена бытуют разные обычаи. Идея подлинно единой вселенной с неизменными универсальными законами крайне контринтуитивна для человека! Лишь ученые по-настоящему верят в нее, хотя некоторые религии горазды красиво рассуждать о «единстве всего сущего».</p><p>Как выразился Ричард Фейнман:</p><p>Если мы вглядимся в бокал вина достаточно пристально, мы увидим в нем всю Вселенную. Здесь есть явления физики: кружащаяся жидкость, которая испаряется в зависимости от ветра и погоды, отражения в стекле, а наше воображение добавляет к этому атомы. Бокал — это дистиллят земных пород, и в его составе мы видим тайну возраста Вселенной и эволюции звезд. Что за странный набор химических веществ содержится в вине? Как они возникли? Здесь есть дрожжи, ферменты, субстраты и продукты их взаимодействия. Именно в вине мы находим великое обобщение: вся жизнь — это брожение. Никто не смог бы постичь химию вина, не открыв при этом, как Луи Пастер, причину многих болезней. Как ярок этот кларет, впечатывающий свое существование в созерцающее его сознание! Если наш ограниченный разум ради удобства делит этот бокал вина, эту вселенную, на части — физику, биологию, геологию, астрономию, психологию и так далее, — помните, что Природа этого не знает! Так давайте соберем все это воедино, не забывая в конечном счете, для чего оно нужно. Пусть оно доставит нам еще одно, последнее удовольствие: выпейте его и забудьте обо всем!</p><p>Некоторые религии — особенно те, что были созданы или отреставрированы уже после Исаака Ньютона, — могут проповедовать, что «всё связано со всем остальным». (Поскольку между графами и их дополнениями существует тривиальный изоморфизм, эта глубокая мудрость несет ровно столько же полезной информации, сколько граф без ребер.) Но когда дело доходит до самой сути религии, пророки и жрецы следуют древней человеческой привычке выдумывать всё на ходу. И они выдумывают одно правило для женщин младше двенадцати лет, другое — для мужчин старше тринадцати; одно правило для субботы, другое — для будней; одно правило для науки, другое — для колдовства...</p><p>Реальность, как мы к своему потрясению выяснили, <emphasis>не</emphasis> представляет собой набор непересекающихся магистерий, а является единым процессом, управляемым математически простыми низкоуровневыми правилами. Разные здания университетского кампуса не принадлежат к разным вселенным, хотя порой это именно так и выглядит. Вселенная не разделена на разум и материю, или живое и неживое; атомы в наших головах бесшовно взаимодействуют с атомами окружающего воздуха. Да и теорема Байеса не меняется от места к месту.</p><p>Если за пределами своей узкой специальности некий ученый столь же подвержен нелепым идеям, как и любой другой человек, то он, вероятно, так никогда и не понял, <emphasis>почему</emphasis> работают научные правила. Возможно, он может как попугай повторять обрывки попперовского фальсификационизма; но он не понимает этого на глубоком уровне — на алгебраическом уровне теории вероятностей, на причинно-следственном уровне мышления как механизма. Его научили вести себя определенным образом в лаборатории, но он не <emphasis>любит</emphasis> ограничивать себя доказательствами; приходя домой, он снимает лабораторный халат и расслабляется, предаваясь уютной чепухе. И да, это действительно заставляет меня задуматься, могу ли я доверять мнению такого ученого даже в его собственной области — особенно когда речь заходит о спорных вопросах, открытых проблемах или о чем-либо, что еще не закреплено железно весомыми доказательствами и социальной условностью.</p><p>Может быть, мы <emphasis>можем</emphasis> опровергнуть эту пословицу — быть рациональными в личной жизни, а не только в профессиональной. Не стоит позволять обычной пословице останавливать нас: «Остроумное изречение ничего не доказывает», как говорил Вольтер. Возможно, мы способны на большее, если изучим теорию вероятностей в достаточной степени, чтобы понять, <emphasis>почему</emphasis> работают эти правила, и экспериментальную психологию в достаточной мере, чтобы увидеть, как они применяются на практике, — если мы сможем научиться смотреть на воду. Подобным амбициям чужда та уютная скромность, что позволяет признать, будто за пределами своей специальности ты ничем не лучше всех остальных. Но если наши теории рациональности не распространяются на повседневную жизнь, мы делаем что-то не так. Внутри лаборатории и за её пределами — вовсе не разные вселенные.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/gv/outside_the_laboratory/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>186. Второй закон термодинамики и двигатели познания.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Первый закон термодинамики, более известный как закон сохранения энергии, гласит, что нельзя создать энергию из ничего: он запрещает вечные двигатели первого рода, которые работают бесконечно, не потребляя топлива или других ресурсов. Согласно современным физическим представлениям, энергия сохраняется в каждом <emphasis>отдельном</emphasis> взаимодействии частиц. Методом математической индукции мы видим, что сколь бы крупным ни было скопление частиц, оно не может производить энергию из ничего — во всяком случае, без нарушения того, что мы сейчас считаем законами физики.</p><p>Вот почему Патентное ведомство США без лишних разговоров отклонит ваше поразительно остроумное предложение по созданию системы колес и шестеренок, в которой одна пружина заводит другую по мере того, как первая раскручивается, благодаря чему вся конструкция, согласно вашим расчетам, совершает работу вечно. Существует <emphasis>универсальное</emphasis> доказательство того, что для этого как минимум одно колесо должно нарушить законы физики (в нашей стандартной модели). Так что, если вы не можете объяснить, как <emphasis>одно</emphasis> колесо нарушает законы физики, <emphasis>система</emphasis> колес тоже этого сделать не сможет.</p><p>Аналогичный аргумент применим и к «безопорному двигателю» — двигательной установке, нарушающей закон сохранения импульса. В стандартной физике импульс сохраняется для всех отдельных частиц и их взаимодействий; методом математической индукции импульс сохраняется для физических систем любого масштаба. Если вы можете представить, как две частицы сталкиваются и всегда разлетаются с тем же суммарным импульсом, с которым начали движение, то вы поймете, что масштабирование от частиц до гигантской сложной системы шестеренок ничего не изменит. Даже если в этом участвует триллион квадриллионов атомов, 0 + 0 + … + 0 = 0.</p><p>Но закон сохранения энергии как таковой не может запретить превращение тепла в работу. Вы действительно можете построить герметичный ящик, который превращает кубики льда и запасенное электричество в теплую воду. Это даже несложно. Энергия не может быть создана или уничтожена: чистое изменение энергии при переходе от (кубики льда + электричество) к (теплая вода) должно быть равно нулю. Таким образом, закон сохранения энергии как таковой не был бы нарушен, если бы вы проделали все это в обратном направлении...</p><p>Вечные двигатели второго рода, превращающие теплую воду в электрический ток и кубики льда, запрещены <emphasis>Вторым</emphasis> законом термодинамики.</p><p>Второй закон понять немного сложнее, поскольку по своей сути он байесовский.</p><p>Да, серьезно.</p><p>Главным <emphasis>физическим</emphasis> законом, лежащим в основе Второго закона термодинамики, является теорема, которую можно доказать в рамках стандартной физической модели: <emphasis>при эволюции любой замкнутой системы во времени объем фазового пространства сохраняется</emphasis>.</p><p>Допустим, вы держите мяч высоко над землей. Мы можем описать это положение дел как точку в многомерном пространстве, как минимум одним из измерений которого является «высота мяча над землей». Затем, когда вы отпускаете мяч, он начинает двигаться, а вместе с ним движется и безразмерная точка в фазовом пространстве, описывающая всю систему, включающую вас и мяч. «Фазовое пространство» на языке физики означает, что в нем есть измерения для импульса частиц, а не только для их положения — например, система из двух частиц будет иметь 12 измерений: 3 измерения для положения каждой частицы и 3 измерения для импульса каждой частицы.</p><p>Если бы у вас было многомерное пространство, каждое измерение которого описывало бы положение шестеренки в огромной их совокупности, то при вращении шестеренок одна-единственная точка совершала бы виражи и броски в фазовом пространстве довольно высокой размерности. Иными словами, точно так же, как вы можете рассматривать огромную сложную машину как одну точку в пространстве очень высокой размерности, вы можете рассматривать и законы физики, описывающие поведение этой машины во времени, как траекторию ее точки в фазовом пространстве.</p><p>Второй закон термодинамики является следствием теоремы, которую можно доказать в стандартной модели физики: если взять некоторую область фазового пространства и проследить ее эволюцию вперед во времени согласно стандартной физике, общий объем фазового пространства сохраняется.</p><p>Например, пусть существуют две системы, X и Y, где X имеет 8 возможных состояний, Y — 4 возможных состояния, а объединенная система (X, Y) — 32 возможных состояния.</p><p>Развитие объединенной системы во времени можно описать как правило, отображающее начальные точки в будущие. Например, система может начать в состоянии X<sub>7</sub>Y<sub>2</sub>, а затем развиться (согласно некоторому набору физических законов) в состояние X<sub>3</sub>Y<sub>3</sub> минуту спустя. Иными словами: если бы X стартовала в состоянии X<sub>7</sub>, а Y стартовала в состоянии Y<sub>2</sub>, и мы наблюдали бы за ними в течение 1 минуты, мы бы увидели, как X переходит в X<sub>3</sub>, а Y переходит в Y<sub>3</sub>. Таковы законы физики.</p><p>Теперь давайте выделим подпространство S состояний объединенной системы. Пространство S будет подпространством, задаваемым условием, что X находится в состоянии X<sub>1</sub>, а Y — в состояниях от Y<sub>1</sub> до Y<sub>4</sub>. Таким образом, общий объем S равен 4 состояниям.</p><p>И давайте предположим, что согласно законам физики, управляющим (X, Y), состояния, изначально находившиеся в S, ведут себя следующим образом:</p><p>X<sub>1</sub>Y<sub>1</sub> → X<sub>2</sub>Y<sub>1</sub></p><p>X<sub>1</sub>Y<sub>2</sub> → X<sub>4</sub>Y<sub>1</sub></p><p>X<sub>1</sub>Y<sub>3</sub> → X<sub>6</sub>Y<sub>1</sub></p><p>X<sub>1</sub>Y<sub>4</sub> → X<sub>8</sub>Y<sub>1</sub>.</p><p>Вот, в двух словах, как работает холодильник.</p><p>Подсистема X изначально находилась в узкой области пространства состояний — фактически в одном-единственном состоянии X<sub>1</sub>, — а подсистема Y изначально была распределена по более широкой области пространства, от состояния Y<sub>1</sub> до Y<sub>4</sub>. Взаимодействуя друг с другом, Y перешла в узкую область, а X оказалась в широкой области; <emphasis>но общий объем фазового пространства сохранился.</emphasis> Четыре исходных состояния отобразились в четыре конечных состояния.</p><p>Очевидно, пока законы физики с течением времени сохраняют общий объем фазового пространства, невозможно сжать Y сильнее, чем расширится X, и наоборот — для каждой подсистемы, которую вы сжимаете в более узкую область пространства состояний, какая-то другая подсистема должна расшириться в более широкую область.</p><p>Теперь допустим, что мы <emphasis>не уверены</emphasis> относительно объединенной системы (X,Y), и наша <emphasis>неопределенность</emphasis> описывается равновероятным распределением на S. То есть мы практически уверены, что X находится в состоянии X<sub>1</sub>, но Y с равной вероятностью может находиться в любом из состояний от Y<sub>1</sub> до Y<sub>4</sub>. Если мы закроем глаза на минуту, а затем снова откроем их, мы будем ожидать увидеть Y в состоянии Y<sub>1</sub>, но X может оказаться в любом из состояний от X<sub>2</sub> до X<sub>8</sub>. На самом деле X может находиться лишь в <emphasis>некоторых</emphasis> из состояний от X<sub>2</sub> до X<sub>8</sub>, но просчитывать, в каких именно, было бы слишком накладно, поэтому мы просто скажем «от X<sub>2</sub> до X<sub>8</sub>».</p><p>Если рассмотреть шенноновскую энтропию нашей неопределенности относительно X и Y как отдельных систем, то вначале у X было 0 бит энтропии, поскольку у нее было одно определенное состояние, а у Y было 2 бита энтропии, так как она с равной вероятностью могла находиться в любом из 4 возможных состояний. (Взаимная информация между X и Y отсутствует.) Произошел акт физического взаимодействия, и — о чудо! — энтропия Y снизилась до 0, но энтропия X возросла до log<sub>2</sub>(7) = 2,8 бита. Таким образом, энтропия перетекла из одной системы в другую и уменьшилась <emphasis>внутри</emphasis> подсистемы Y; однако из-за сложности учета мы не стали отслеживать часть информации, и следовательно (с нашей точки зрения), общая энтропия увеличилась.</p><p>Предположим, существовал физический процесс, который отображал прошлые состояния на будущие следующим образом:</p><p>X<sub>2</sub>Y<sub>1</sub> → X<sub>2</sub>Y<sub>1</sub></p><p>X<sub>2</sub>Y<sub>2</sub> → X<sub>2</sub>Y<sub>1</sub></p><p>X<sub>2</sub>Y<sub>3</sub> → X<sub>2</sub>Y<sub>1</sub></p><p>X<sub>2</sub>Y<sub>4</sub> → X<sub>2</sub>Y<sub>1</sub>.</p><p>Тогда мы получили бы физический процесс, который действительно <emphasis>уменьшал бы энтропию</emphasis>, поскольку независимо от начальной точки вы в итоге пришли бы к одному и тому же результату. Законы физики, развиваясь во времени, сжали бы фазовое пространство.</p><p>Но существует теорема, теорема Лиувилля, справедливость которой доказуема для наших законов физики. Она гласит, что такого никогда не происходит: <a l:href="http://www.av8n.com/physics/phase-space-thin-lens.htm">объем фазового пространства сохраняется</a>.</p><p>Второй закон термодинамики — это следствие из теоремы Лиувилля: какой бы хитрой ни была ваша конфигурация колес и шестеренок, вы никогда не сможете уменьшить энтропию в одной подсистеме, не увеличив ее где-то еще. Когда фазовое пространство одной подсистемы сужается, фазовое пространство другой подсистемы должно расшириться, и совместное пространство сохраняет прежний объем.</p><p>Разве что изначально <emphasis>компактное</emphasis> фазовое пространство может покрыться изгибами, завитками и складками; так что для того, чтобы очертить всю эту неразбериху простой границей, вам придется провести гораздо большую границу, чем раньше — это и создает видимость возрастания энтропии. (А в квантовых системах, где разные вселенные расходятся по разным путям, энтропия действительно возрастает в любой локальной вселенной. Но пока отложим это усложнение.)</p><p>Второй закон термодинамики на самом деле носит вероятностный характер — если спросить о вероятности того, что горячая вода спонтанно перейдет в состояние «холодная вода и электричество», то такая вероятность действительно существует, просто она крайне мала. Это не означает, что теорема Лиувилля нарушается с малой вероятностью; в конце концов, теорема есть теорема. Это означает, что если на старте вы находитесь в огромном объеме фазового пространства, но <emphasis>не знаете где</emphasis>, вы можете оценить как ничтожно малую <emphasis>вероятность</emphasis> того, что окажетесь в каком-то конкретном объеме фазового пространства. <emphasis>Насколько вам известно</emphasis>, с бесконечно малой вероятностью этот конкретный стакан горячей воды может оказаться именно тем, который спонтанно превратится в электрический ток и кубики льда. (Пренебрегая, как обычно, квантовыми эффектами.)</p><p>Так что Второй закон действительно <emphasis>является</emphasis> по своей сути байесовским. Когда дело доходит до любой реальной термодинамической системы, он представляет собой строгое и закономерное описание ваших <emphasis>убеждений относительно</emphasis> системы, но лишь вероятностное утверждение о самой системе.</p><p>«Погодите, — скажете вы. — В курсе физики меня учили другому. На лекциях, которые <emphasis>я</emphasis> слушал, термодинамика посвящена, ну, знаете, <emphasis>температурам</emphasis>. Неопределенность — это субъективное состояние ума! Температура стакана воды — объективное свойство этой воды! Какое отношение тепло имеет к вероятности?»</p><p>О вы, в ком мало <a l:href="http://lesswrong.com/lw/na/trust_in_bayes/">доверия</a>.</p><p>В одном направлении связь между теплом и вероятностью относительно проста: если единственный факт, который вы знаете о стакане воды, — это его температура, то в случае с горячей водой ваша неопределенность гораздо выше, чем в случае с холодной.</p><p>Тепло — это хаотичное движение множества крошечных молекул; чем они горячее, тем быстрее могут двигаться. Не все молекулы в горячей воде движутся с одинаковой скоростью — «температура» представляет собой не одинаковую скорость всех молекул, а их среднюю скорость, которая, в свою очередь, соответствует предсказуемому статистическому распределению скоростей. Как бы то ни было, суть в том, что чем горячее вода, тем быстрее <emphasis>могут</emphasis> двигаться молекулы воды, а значит, тем меньше у вас уверенности относительно вектора скорости (а не просто модуля скорости) любой <emphasis>отдельной</emphasis> молекулы. Когда вы перемножите неопределенности для всех отдельных молекул, ваша неопределенность относительно всего стакана воды возрастет <emphasis>экспоненциально</emphasis>.</p><p>Мы берем логарифм от этого экспоненциального объема неопределенности и называем его энтропией. Так что все сходится, как видите.</p><p>Связь в обратном направлении менее очевидна. Предположим, у нас есть стакан воды, о котором изначально вам известно лишь то, что его температура составляет 72 градуса. И вдруг святой Лаплас открывает вам точные координаты и скорости всех атомов в этой воде. Теперь вы досконально знаете состояние воды, так что, согласно информационно-теоретическому определению энтропии, ее энтропия равна нулю. Делает ли это ее <emphasis>термодинамическую</emphasis> энтропию равной нулю? Стала ли вода холоднее от того, что мы знаем о ней больше?</p><p>Если на время забыть о квантовых эффектах, ответ таков: да! Именно так!</p><p>Максвелл как-то спросил: почему мы не можем взять равномерно нагретый газ, разделить его на два объема, А и Б, и пропускать только быстрые молекулы из Б в А, а медленные — только из А в Б? Если бы вы могли построить такую дверцу, вскоре на стороне А у вас оказался бы горячий газ, а на стороне Б — холодный. Это был бы отличный дешевый способ охлаждать продукты, верно?</p><p>Агента, который проверяет каждую молекулу газа и решает, пропускать ли ее, называют «демоном Максвелла». И причина, по которой вы не можете построить эффективный холодильник таким способом, заключается в том, что демон Максвелла производит энтропию в процессе проверки молекул газа и принятия решений о том, какие из них пропустить.</p><p>Но предположим, вы уже <emphasis>знали</emphasis>, где находятся все молекулы газа?</p><p>Тогда вы действительно <emphasis>могли бы</emphasis> запустить демона Максвелла и совершить полезную работу.</p><p>Таким образом (снова временно игнорируя квантовые эффекты), если вы <emphasis>знаете</emphasis> состояния всех молекул в стакане горячей воды, она является холодной в самом настоящем термодинамическом смысле: вы можете получить из нее электричество, оставив взамен кубик льда.</p><p>Это не нарушает теорему Лиувилля, потому что если Y — это вода, а <emphasis>вы</emphasis> — демон Максвелла (обозначим его как M), то физический процесс протекает следующим образом:</p><p>M<sub>1</sub>Y<sub>1</sub> → M<sub>1</sub>Y<sub>1</sub></p><p>M<sub>2</sub>Y<sub>2</sub> → M<sub>2</sub>Y<sub>1</sub></p><p>M<sub>3</sub>Y<sub>3</sub> → M<sub>3</sub>Y<sub>1</sub></p><p>M<sub>4</sub>Y<sub>4</sub> → M<sub>4</sub>Y<sub>1</sub>.</p><p>Поскольку демон Максвелла <emphasis>знает</emphasis> точное состояние Y, это взаимная информация между M и Y. Взаимная информация уменьшает совместную энтропию (M,Y): имеем H(M,Y) = H(M) + H(Y) - I(M;Y). Демон M обладает 2 битами энтропии, Y обладает 2 битами энтропии, а их взаимная информация составляет 2 бита, поэтому совместная система (M,Y) имеет в общей сложности 2 + 2 - 2 = 2 бита энтропии. Физический процесс просто преобразует «холод» (отрицательную энтропию, или негэнтропию) взаимной информации, делая саму воду холодной, — после этого M имеет 2 бита энтропии, Y имеет 0 бит энтропии, а взаимная информация равна 0. И никаких противоречий здесь нет!</p><p>И не надо говорить мне, что знание «субъективно». Знание должно быть представлено в мозге, а это делает его столь же физическим, как и все остальное. Чтобы M физически представлял точную картину состояния Y, физическое состояние M должно коррелировать с состоянием Y. Из этого можно извлечь термодинамическую выгоду — это называется двигателем Сциларда.</p><p>Или, как выразился Э. Т. Джейнс: «Старая пословица „знание — сила“ — это неоспоримая истина как в человеческих отношениях, так и в термодинамике».</p><p>И наоборот, <emphasis>одна подсистема не может увеличить свою взаимную информацию с другой подсистемой без того, чтобы (а) вступить с ней во взаимодействие и (б) совершить термодинамическую работу.</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 запрещено в стандартной модели физики.</p><p>Иначе говоря: <strong>чтобы сформировать верные убеждения относительно чего-либо, вам <emphasis>действительно нужно</emphasis> это пронаблюдать</strong>. Это очень физический, очень реальный процесс: любой рациональный разум совершает «работу» в термодинамическом смысле, а не просто в смысле умственных усилий.</p><p>(Иногда говорят, что термодинамическая работа тратится на стирание битов при подготовке к следующему наблюдению — но это различие касается лишь формулировок и угла зрения; математика здесь совершенно однозначна.)</p><p>(Открытие логических «истин» — это усложнение, которое я пока не буду рассматривать, по крайней мере отчасти потому, что сам всё еще обдумываю строгий формализм. В термодинамике знание логических истин не считается негэнтропией — что вполне ожидаемо, поскольку обратимый компьютер может вычислять логические истины со сколь угодно малыми затратами. Все сказанное мной верно для логически всеведущего разума: любой менее совершенный разум неизбежно будет менее эффективен.)</p><p>«Формирование точных убеждений требует соответствующего количества свидетельств» — это неоспоримая истина как в человеческих отношениях, так и в термодинамике: если бы слепая вера действительно работала как метод познания, вы могли бы превращать теплую воду в электричество и кубики льда. Достаточно было бы построить демона Максвелла, который слепо верит в скорости молекул.</p><p>Двигатели познания не так уж сильно отличаются от тепловых двигателей, пусть даже они манипулируют энтропией в более тонкой форме, чем при сжигании бензина. Например, в той мере, в какой двигатель познания не является идеально эффективным, он должен выделять избыточное тепло, совсем как автомобильный двигатель или холодильник.</p><p>«Холодная рациональность» верна в том смысле, который голливудским сценаристам и не снился (и ложна в том смысле, который они себе воображали).</p><p>Так что пока вы не укажете мне, на каком именно <emphasis>конкретном шаге</emphasis> ваше рассуждение нарушает законы физики, давая вам истинное знание о ненаблюдаемом, не ждите, что я поверю, будто на это способно длинное, сложное и хитроумное рассуждение.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o5/the_second_law_of_thermodynamics_and_engines_of/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>187. Убеждения как вечные двигатели. Предыдущее эссе заканчивалось так:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><strong>Чтобы сформировать точные убеждения о чём-либо, вам <emphasis>действительно необходимо</emphasis> это наблюдать.</strong> Это глубоко физический, абсолютно реальный процесс: любой рациональный разум совершает «работу» в термодинамическом смысле, а не просто в смысле умственных усилий… Так что, пока вы не укажете, какой <emphasis>конкретный шаг</emphasis> в вашем рассуждении нарушает законы физики, даруя вам истинное знание о невидимом, не ждите, что я поверю, будто на это способен длинный, сложный и хитроумный аргумент.</p><p>Один из главных выводов математической аналогии между термодинамикой и познанием заключается в том, что ограничения вероятности неизбежны. Вероятность может быть «субъективным состоянием убеждения», но законы вероятности тверже стали.</p><p>В условиях традиционной школьной системы люди привыкают к тому, что учитель говорит им определенные вещи, и они обязаны им верить и повторять их; но если всего лишь <emphasis>ученик</emphasis> предлагает какое-то убеждение, ему подчиняться не обязательно. Они проецируют область убеждений на область авторитета и думают, что уверенное убеждение подобно приказу, который необходимо выполнить, а вероятностное убеждение — не более чем рекомендация.</p><p>Они смотрят на лотерейный билет и говорят: «Но вы же не можете <emphasis>доказать</emphasis>, что я не выиграю, верно?» Подразумевая: «Вы, может, и рассчитали низкую вероятность выигрыша, но раз это <emphasis>вероятность</emphasis>, то это всего лишь <emphasis>рекомендация</emphasis>, а мне <emphasis>позволено</emphasis> верить во что захочется».</p><p>Вот небольшой эксперимент: разбейте яйцо о пол. Правило, согласно которому яйцо не соберется самопроизвольно обратно и не прыгнет вам в руку, — всего лишь вероятностное. Рекомендация, если хотите. Законы термодинамики вероятностны, поэтому они не могут быть настоящими <emphasis>законами</emphasis>, как закон «Не убий»… верно?</p><p>Так почему бы просто не проигнорировать эту рекомендацию? И тогда яйцо соберется обратно… верно?</p><p>Возможно, вам поможет такой взгляд на вещи — если у вас всё ещё сохраняется смутная интуиция, будто вероятностные убеждения не обладают авторитетом:</p><p>В реальности существует ничтожно малый шанс, что яйцо самопроизвольно соберется. Но вы не можете <emphasis>ожидать</emphasis>, что оно соберется. Вы <emphasis>должны</emphasis> ожидать, что оно разобьется. Ваше обязательное убеждение заключается в том, что вероятность самопроизвольного восстановления яйца близка к нулю (~0). Вероятности не являются несомненными фактами, но <emphasis>законы</emphasis> вероятности — это теоремы.</p><p>Если вы сомневаетесь в этом, попробуйте уронить яйцо на пол несколько дециллионов раз, игнорируя термодинамическую рекомендацию и ожидая, что оно самопроизвольно соберется, и посмотрите, что получится. Вероятности могут быть субъективными состояниями убеждения, но управляющие ими законы гораздо прочнее стали. Я когда-то знал человека, который был <emphasis>убежден</emphasis>, что его система колес и шестеренок создаст безопорную тягу, и у него была таблица в Excel, которая это доказывала, — показать её нам он, конечно, не мог, поскольку всё ещё разрабатывал систему. В классической механике нарушение закона сохранения импульса <emphasis>доказуемо</emphasis> невозможно. Поэтому любая таблица Excel, рассчитанная <emphasis>по правилам классической механики</emphasis>, должна <emphasis>с необходимостью</emphasis> показывать отсутствие безопорной тяги — если только ваша машина не настолько сложна, что вы допустили ошибку в расчетах.</p><p>И точно так же, когда недоучившиеся или обученные лишь на десятую часть рационалисты забрасывают свое искусство и пытаются поверить во что-то без свидетельств — «всего один разок», они часто возводят огромные конструкции из оправданий, запутывая себя ровно настолько, чтобы скрыть магические шаги.</p><p>Та еще морока — точно определить, где именно происходит магия: структура их аргументов извивается и ускользает, стоит лишь начать расспросы. Но всегда находится шаг, на котором крошечная вероятность превращается в высокую, где они пытаются верить без свидетельств, где они шагают в неизвестность с мыслью: «Никто не докажет, что я неправ».</p><p>Их нога, естественно, наступает на пустоту, ведь в царстве Возможности пустоты гораздо больше, чем твердой почвы. Ах, но в Возможности <emphasis>есть</emphasis> (экспоненциально малый) клочок почвы, и у вас действительно есть (экспоненциально малая) вероятность случайно на него наступить, так что, может быть, на этот раз ваша нога <emphasis>всё-таки</emphasis> опустится в нужном месте! Ведь это <emphasis>всего лишь</emphasis> вероятность, а значит, она должна быть <emphasis>всего лишь</emphasis> рекомендацией.</p><p>Точное состояние стакана кипятка может быть вам неизвестно — более того, именно ваше незнание его точного состояния превращает кинетическую энергию молекул в «тепло», а не в работу, готовую к извлечению (как импульс вращающегося маховика). Так что вода <emphasis>могла бы</emphasis> охладить вашу руку вместо того, чтобы нагреть её, с вероятностью близкой к нулю (~0).</p><p>Решите проигнорировать законы термодинамики и всё равно суньте туда руку — и вы обожжетесь.</p><p>— Но вы этого не знаете!</p><p>Я не знаю этого со всей определенностью, но я <emphasis>обязан</emphasis> <emphasis>ожидать</emphasis>, что это произойдет. Вероятности не являются логическими истинами, но <emphasis>законы</emphasis> вероятности ими являются.</p><p>— Но что, если я угадаю состояние кипящей воды, и угадаю правильно?</p><p>Ваш шанс случайно угадать правильно еще <emphasis>меньше</emphasis>, чем шанс того, что кипящая вода случайно охладит вашу руку.</p><p>— Но вы же не можете <emphasis>доказать</emphasis>, что я не угадаю.</p><p>Я могу (и даже обязан) приписать этому крайне низкую вероятность.</p><p>— Но ведь это не то же самое, что уверенность.</p><p>Что ж, может быть, если вы добавите в свои рассуждения достаточно колес и шестеренок, они превратят теплую воду в электричество и кубики льда! Или, точнее, вы просто перестанете понимать, почему этого <emphasis>не может</emphasis> быть.</p><p>— Вот именно! Я <emphasis>не вижу</emphasis>, почему этого не может быть! Так что, может, так оно и есть!</p><p><emphasis>Еще одна</emphasis> шестеренка? Это лишь сделает вашу машину еще <emphasis>менее</emphasis> эффективной. Она и до этого не была вечным двигателем, а каждая дополнительная шестеренка делает её КПД еще ниже.</p><p>Каждая дополнительная деталь в вашем рассуждении неизбежно <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">снижает совместную вероятность</a>. Вероятность того, что вы нарушили второе начало термодинамики, сами не зная как — угадав точное состояние кипящей воды без каких-либо свидетельств, чтобы вы могли засунуть туда палец и не обжечься, — с необходимостью еще ниже, чем вероятность просто засунуть палец в кипяток и не обжечься.</p><p>Я говорю всё это потому, что люди действительно возводят эти гигантские конструкции из аргументов в попытках верить без свидетельств. Нужно научиться видеть в этом аналогию со всеми теми колесами и шестеренками, которые тот парень навесил на свой безопорный двигатель, пока наконец не накопил достаточно сложностей, чтобы допустить ошибку в таблице Excel.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o6/perpetual_motion_beliefs/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>188. Поиск байесовской структуры.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><emphasis>Гномьи горнила</emphasis> не должны работать. Сама их конструкция, кажется, противоречит законам тауматургии. На самом деле они невозможны. Как и большинство творений гномьего разума, они снабжены кучей всяких свистелок и погремушек при полном отсутствии содержания. В тех, что всё-таки работают, обычно спрятано <emphasis>малое горнило</emphasis> — тщательно замаскированное, чтобы казаться безобидным и несущественным.</p><p>— Из описания сеттинга Spelljammer</p><empty-line/>
<p>Мы уже видели, что знание подразумевает взаимную информацию между разумом и окружающей средой, и мы видели, что эта взаимная информация является негэнтропией в самом что ни на есть физическом смысле: если вы знаете, где находятся молекулы и насколько быстро они движутся, вы можете превратить тепло в работу с помощью демона Максвелла или двигателя Силарда.</p><p>Мы видели, что формирование истинных убеждений в отсутствие свидетельств — это невероятность того же порядка, что и спонтанное разделение стакана горячей воды на кубики льда и электричество. Рациональность требует «работы» в термодинамическом смысле, а не просто ментальных усилий; разум должен излучать тепло, если только его эффективность не идеальна. Эта когнитивная работа управляется теорией вероятностей, частным случаем которой является термодинамика. (Статистическая механика — частный случай статистики.)</p><p>Если бы вы увидели машину, которая непрерывно вращает колесо, явно не будучи подключенной к розетке или любому другому источнику энергии, вы стали бы искать скрытую батарею или находящийся поблизости беспроводной источник питания — что-то, что объясняло бы совершаемую работу, не нарушая законов физики.</p><p>Поэтому если разум приходит к истинным убеждениям — и мы предполагаем, что второй закон термодинамики при этом не нарушается, — этот разум должен совершать нечто хотя бы <emphasis>смутно</emphasis> байесовское (по крайней мере, <emphasis>где-то</emphasis> должен идти хотя бы один процесс с чем-то вроде байесовской структуры), иначе он <emphasis>просто не мог бы работать</emphasis>.</p><p>В самом начале, в момент времени T = 0, разум не имеет взаимной информации с подсистемой S в своей окружающей среде. В момент времени T = 1 разум имеет 10 бит взаимной информации с S. Где-то в промежутке разум должен был столкнуться со свидетельством — в байесовском понимании свидетельства, поскольку любое байесовское свидетельство есть взаимная информация, а любая взаимная информация есть байесовское свидетельство (это просто два разных взгляда на одно и то же), — и обработать по крайней мере часть этого свидетельства (пусть даже неэффективно), хотя бы в некоторых случаях направив процесс в верную, с точки зрения теоремы Байеса, сторону. Разум должен был хоть немного <emphasis>двигаться в гармонии с Байесом</emphasis> на этом пути — либо же нарушить второй закон термодинамики, создав взаимную информацию из ничего.</p><p>На самом деле любая <emphasis>часть</emphasis> когнитивного процесса, которая <emphasis>вносит полезный вклад</emphasis> в поиск истины, должна иметь хотя бы немного байесовской структуры — должна в той или иной точке гармонировать с Байесом, должна частично соответствовать байесовскому потоку, пусть даже с кучей шума и под маской бесчисленных свистелок и погремушек, — даже если эта байесовская структура заметна только в контексте окружающих процессов. Иначе она не смогла бы даже <emphasis>помочь</emphasis>.</p><p>Как только философы не размышляли над природой слов! Сколько чернил было пролито на истинные определения слов, на истинное значение определений и на истинный смысл самого смысла! Какие нагромождения шестерёнок и колёс они выстраивали в своих объяснениях! А ведь всё это время за этим скрывался лишь замаскированный байесовский вывод!</p><p>Я был даже немного разочарован тем, что никто в аудитории не вскочил и не воскликнул: «<emphasis>Да! Да, именно! Конечно! Всё это время это действительно был Байес!</emphasis>»</p><p>Но, возможно, не <emphasis>так уж</emphasis> захватывающе видеть, как нечто, <emphasis>не</emphasis> выглядящее байесовским на первый взгляд, оказывается Байесом в хитрой маскировке, если: (а) вы не распутали эту тайну сами, а лишь прочитали о том, как это сделал кто-то другой (Ньютону явно было веселее, чем большинству студентов, изучающих математический анализ), и (б) вы не осознаёте, что <emphasis>поиск скрытой байесовской структуры</emphasis> — это масштабный, трудный и вездесущий квест, подобный поискам Святого Грааля.</p><p>Для каждой грани познания этот квест свой, но Грааль в итоге всегда <emphasis>оказывается</emphasis> одним и тем же. Однако это должен быть <emphasis>тот самый</emphasis> Грааль — и притом <emphasis>весь</emphasis> Грааль, целиком, без утерянных фрагментов. Поэтому каждый раз вам нужно отправляться на поиски в надежде найти полный ответ, <emphasis>какую бы</emphasis> форму он ни принял, а не пытаться искусственно соорудить смутные, притянутые за уши «граалеподобные» аргументы. <emphasis>Тогда</emphasis> в конце вы обязательно найдёте тот самый Святой Грааль.</p><p>Ранее мне уже указывали на то, что длинными эссе я могу растерять часть читателей, поскольку «не обозначил чётко, к чему клоню» . . .</p><p>. . . но не так-то просто взять и сказать людям, куда вы направляетесь, когда ваш путь лежит <emphasis>в подобные края</emphasis>.</p><p>Мало пользы в том, чтобы просто <emphasis>знать</emphasis>, что некая форма познания является байесовской, если вы не <emphasis>знаете, как именно</emphasis> она ею является. Если вы не видите детальных потоков вероятности, у вас нет ничего, кроме пароля — или, выражаясь мягче, намёка на то, какую форму примет ответ, но уж точно не самого ответа. Вот почему существует Великий Квест в поисках скрытой байесовской структуры, а не так, что выкрикнул «Байес!» — и дело сделано. Байесовская структура может быть зарыта под любыми личинами, скрыта за дебрями колёс и шестерёнок, замаскирована свистелками и погремушками.</p><p>Чтобы начать понимать суть Квеста в поисках Святого Байеса, представьте, что вы узнаёте о когнитивном феномене XYZ, который кажется невероятно полезным. При этом существует куча философов, которые веками спорят о его истинной природе и продолжают спорить по сей день, а также группа специалистов по ИИ, пытающихся заставить компьютер делать то же самое, но они тоже не могут сойтись во мнениях касательно философии —</p><p>И — <emphasis>хм, как странно!</emphasis> — этот когнитивный феномен на первый взгляд ни капли не походил на байесовский, но под ним обнаруживается неочевидная глубинная структура, имеющая байесовскую интерпретацию... но постойте, там всё ещё совершается какая-то полезная работа, которую нельзя объяснить в байесовских терминах... нет, погодите, <emphasis>она тоже</emphasis> байесовская! БОЖЕ МОЙ, а вот этот <emphasis>совершенно другой</emphasis> когнитивный процесс, который <emphasis>тоже</emphasis> не выглядел байесовским на первый взгляд, ТОЖЕ ИМЕЕТ БАЙЕСОВСКУЮ СТРУКТУРУ! Секунду, а делают ли эти небайесовские части вообще хоть <emphasis>что-нибудь</emphasis>?</p><p>Да: вау, они тоже байесовские!</p><p>Нет: боже правый, какая нелепая конструкция. Да я мог бы сожрать ведро аминокислот и выблевать архитектуру мозга получше этой.</p><p>Стоит этому случиться с вами несколько раз, как вы начинаете улавливать этот ритм. Именно о нём я здесь и говорю — о ритме.</p><p>Пытаться говорить о ритме — всё равно что танцевать об архитектуре.</p><p>Это ставило меня в довольно затруднительное положение, когда дело доходило до попыток заранее объяснить, к чему я клоню. Я знаю по опыту: если я скажу: «Байес — это тайна Вселенной», одни ответят: «<a l:href="https://www.youtube.com/watch?v%3dLQqq3e03EBQ%26feature%3dkp">Да!</a> Байес — тайна Вселенной!», а другие фыркнут: «Как же ты узколоб; посмотри на все эти другие ситуативные, но потрясающе полезные методы вроде <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Tikhonov_regularization#Bayesian_interpretation">регуляризованной линейной регрессии</a>, которые есть у меня в арсенале».</p><p>Я надеялся, что имея на руках конкретный пример «чего-то, что на первый взгляд не кажется байесовским, но в итоге им оказывается» — <emphasis>а также</emphasis> объяснение разницы между паролями и знанием — <emphasis>и</emphasis> объяснение разницы между инструментами и законами — быть может, <emphasis>тогда</emphasis> мне удастся передать хотя бы ту часть ритма, которую можно уловить, не отправляясь в этот квест лично.</p><p>Разумеется, это не <emphasis>вся</emphasis> Тайна Байесовского заговора, но это всё, что я могу передать на данном этапе. К тому же, секрет целиком известен лишь Совету Байеса, и если бы я вам его рассказал, мне пришлось бы нанять вас.</p><p><emphasis>Видеть сквозь</emphasis> поверхностную бессистемность когнитивного процесса байесовскую структуру <emphasis>под ней</emphasis> — воспринимать вероятностные потоки и <emphasis>знать, как именно</emphasis>, а не просто <emphasis>знать, что</emphasis> это познание тоже байесовское — как всегда и бывает — как всегда и должно быть — уметь чувствовать Силу, лежащую в основе любого познания, — это и есть Байесовское зрение.</p><p>«…И королева Кашфы видит Оком Змея».</p><p>— Не знаю, видит ли она им, — сказал я. — Она всё ещё оправляется после операции. Но это интересная мысль. Если бы она могла видеть им, что бы она узрела?</p><p>— Полагаю, чистые, холодные линии вечности. Под всеми Тенями.</p><p>— Роджер Желязны, <emphasis>«Принц Хаоса»</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/o7/searching_for_bayesstructure/">*</a></p><p>1. Роджер Желязны, <emphasis>«Принц Хаоса»</emphasis> (Thorndike Press, 2001).</p></section>
<section>
<title><p>Часть P. Азы редукционизма.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>189. Растворение вопроса. «Если дерево падает в лесу, но никто этого не слышит, издаёт ли оно звук?»</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я не стал <emphasis>отвечать</emphasis> на этот вопрос. Я не стал выбирать позицию «Да!» или «Нет!» и защищать её. Вместо этого я перешёл к деконструкции человеческого алгоритма обработки слов, дойдя даже до того, что набросал схему нейронной сети. В итоге, я надеюсь, от вопроса не осталось и следа — даже самого ощущения вопроса.</p><p>Многим философам — особенно философам-любителям и древним философам — присущ опасный инстинкт: если задать им вопрос, они пытаются на него ответить.</p><p>Как, например: «Есть ли у нас свобода воли?»</p><p>Опасный инстинкт философии велит выстроить аргументы «за», выстроить аргументы «против», взвесить их, опубликовать всё это в престижном философском журнале и в итоге прийти к выводу: «Да, у нас должна быть свобода воли» или «Нет, у нас никак не может быть свободы воли».</p><p>Некоторые философы достаточно мудры, чтобы вспомнить предупреждение: большинство философских споров на самом деле являются спорами о значении слов или путаницей, возникшей из-за использования разных значений одного и того же слова в разных контекстах. Поэтому они пытаются предельно точно определить, что имеют в виду под «свободой воли», а затем снова спрашивают: «Есть ли у нас свобода воли? Да или нет?»</p><p>Ещё более мудрый философ может заподозрить, что путаница вокруг «свободы воли» указывает на изъян в самом этом понятии. И тогда он выбирает путь Традиционного Рационалиста: доказывает, что «свобода воли» внутренне противоречива или бессмысленна, поскольку не имеет проверяемых последствий. А затем публикует эти сокрушительные выводы в престижном философском журнале.</p><p>Но <emphasis>доказательство того, что</emphasis> вы запутались, не обязательно заставит вас чувствовать себя <emphasis>менее</emphasis> запутавшимся. Доказательство бессмысленности вопроса может помочь не больше, чем попытка на него ответить.</p><p>Инстинкт философа — найти наиболее защитимую позицию, опубликовать её и двигаться дальше. Но «наивный», инстинктивный взгляд — это факт человеческой психологии. Можно доказывать, что свобода воли невозможна, пока не остынет Солнце, но это оставляет необъяснённым факт когнитивной науки: если свободы воли не существует, что происходит в голове человека, который считает, что она есть? И это не риторический вопрос!</p><p>Тот факт, что люди верят в свободу воли — это факт человеческой психологии. Поиск более защитимой <emphasis>философской позиции</emphasis> не меняет и не объясняет этот <emphasis>психологический факт.</emphasis> Философия может подтолкнуть вас к тому, чтобы <emphasis>отвергнуть</emphasis> эту концепцию, но отвергнуть концепцию — не то же самое, что понять стоящие за ней когнитивные алгоритмы.</p><p>Можно взглянуть на стандартный спор вокруг вопроса «Если дерево падает в лесу, и никто его не слышит, издаёт ли оно звук?» и поступить как Традиционный Рационалист: заметить, что стороны не расходятся ни в одном пункте ожидаемого опыта, и триумфально объявить спор бессмысленным. В данном конкретном случае это действительно так; но если рассматривать это как <emphasis>вопрос когнитивной науки</emphasis>, почему спорящие вообще совершили эту ошибку?</p><p>Ключевая идея программы исследований эвристик и когнитивных искажений заключается в том, что совершаемые нами <emphasis>ошибки</emphasis> часто говорят о лежащих в их основе когнитивных алгоритмах гораздо больше, чем наши правильные ответы. И тогда (как-то раз спросил я себя) какая архитектура разума порождает ошибку спора о деревьях, падающих в безлюдных лесах?</p><p>Используемые нами когнитивные алгоритмы <emphasis>и есть</emphasis> то, как мы ощущаем мир. И эти когнитивные алгоритмы могут не иметь взаимно-однозначного соответствия с реальностью — даже с макроскопической реальностью, не говоря уже об истинных кварках. В разуме могут существовать вещи, которые ложатся вкось по отношению к миру.</p><p>Например, в центре нейронной сети может находиться «висящий» узел, который не соответствует ни одной реальной вещи или реальному свойству реальной вещи, существующей где-либо в реальном мире. Этот висящий узел часто полезен как способ оптимизировать вычисления, поэтому они у нас и есть. (Метафорически выражаясь. Человеческая нейробиология, конечно, гораздо сложнее.)</p><p>Этот висящий узел <emphasis>ощущается как</emphasis> нерешённый вопрос даже после того, как даны ответы на все вопросы, на которые вообще можно ответить. Сколько бы вам ни доказывали, что от ответа на этот вопрос не зависит никакая разница в ожидаемом опыте, вы всё равно задаётесь вопросом: «Но издаёт ли падающее дерево звук <emphasis>на самом деле</emphasis> или нет?»</p><p>Но как только вы <emphasis>в деталях</emphasis> поймёте, как ваш мозг порождает <emphasis>ощущение</emphasis> вопроса — как только вы осознаете, что ваше ощущение неотвеченного вопроса соответствует иллюзорному центральному узлу, который хочет знать, должен ли он сработать, даже когда все периферийные узлы зафиксированы на известных значениях — или, что ещё лучше, когда вы поймёте технические принципы работы наивного байесовского классификатора — <emphasis>вот тогда</emphasis> дело сделано. Тогда не остаётся ни затаившегося замешательства, ни смутного чувства неудовлетворённости.</p><p>Если остаётся <emphasis>хоть какое-то</emphasis> смутное ощущение неотвеченного вопроса или чувство, что вас просто заболтали, то это знак, что вы не растворили вопрос. Смутная неудовлетворённость должна настораживать так же сильно, как и громкий крик. <emphasis>Настоящее</emphasis> растворение вопроса не оставляет после себя ничего.</p><p>Триумфальное громогласное опровержение свободы воли, абсолютно неоспоримое доказательство того, что свобода воли не может существовать, приносит огромное <emphasis>удовлетворение</emphasis> — как победный клич в честь <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mg/the_twoparty_swindle/">своей команды</a>. И за этим вы можете не заметить, что — с точки зрения когнитивистики — у вас нет полного и исчерпывающего описательного объяснения того, как именно, шаг за шагом, возникает каждое интуитивное ощущение.</p><p>Возможно, вам даже не захочется признавать своё невежество в этом вопросе когнитивной науки, потому что это ощущалось бы как гол в ворота Вашей Команды. Посреди разгрома всех этих глупых верований в свободу воли признание того, что вы оставили хоть что-то необъяснённым, выглядело бы как уступка противоположной стороне.</p><p>И потому вы, возможно, придумаете <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mk/a_failed_justso_story/">притянутый за уши эволюционно-психологический</a> аргумент о том, что охотники-собиратели, верившие в свободу воли, с большей вероятностью смотрели на жизнь позитивно и потому оставляли больше потомства, чем другие охотники-собиратели — и это лишь один из примеров совершенно надуманных объяснений. Утверждая подобное, вы лишь <emphasis>доказываете, что</emphasis> мозг создаёт иллюзию свободы воли, но не <emphasis>объясняете как.</emphasis> Вы пытаетесь отмахнуться от оппонентов, препарируя их мотивы, но в вашей истории иллюзия свободы воли остаётся непреложным фактом. Вы не разобрали её на части, чтобы разглядеть колёсики и шестерёнки.</p><p>Представьте, что в Стандартном Споре о дереве, падающем в безлюдном лесу, вы сначала доказываете, что никакой разницы в ожиданиях нет, а затем выдвигаете гипотезу: «Но, возможно, люди, говорившие, что спорить бессмысленно, воспринимались как признавшие поражение и тем самым теряли социальный статус, так что теперь у нас есть инстинкт спорить о значении слов». В данном случае вы лишь <emphasis>доказываете, что</emphasis> путаница существует, или <emphasis>объясняете почему</emphasis> она существует. Теперь взгляните на структуру нейронной сети в эссе «Почувствуй смысл». Вот это — <emphasis>объяснение как</emphasis>, разбор путаницы на мелкие составляющие, которые сами по себе не вызывают путаницы. Видите разницу?</p><p>Выдвигать хорошие гипотезы о когнитивных алгоритмах (или хотя бы гипотезы, которые не рассыпаются в первые полсекунды) — задача куда более трудная, чем просто опровергнуть философскую путаницу. В действительности это совершенно другое искусство. Помните об этом, и вам будет не так неловко сказать: «Я знаю, что ваши слова не могут быть правдой, и могу это доказать. Но я не могу составить блок-схему, показывающую, как именно ваш мозг совершает эту ошибку, поэтому я ещё не закончил и продолжу исследование».</p><p>Я говорю всё это потому, что иногда мне кажется: как минимум 20% практической эффективности опытного рационалиста заключается в умении не останавливаться слишком рано. Если продолжать задавать вопросы, в конце концов вы доберётесь до цели. Если же вы слишком рано решите, что нашли ответ, то цели вам не достичь.</p><p>Сложнее всего заметить, что вы в замешательстве — пусть даже это лишь крошечный намёк на замешательство — и даже если прямо перед вами стоит человек, <emphasis>настаивающий</emphasis>, что у людей есть свобода воли, и <emphasis>ухмыляющийся</emphasis> вам в лицо, а тот факт, что вы не знаете <emphasis>точно</emphasis>, как работают когнитивные алгоритмы, <emphasis>не имеет никакого отношения</emphasis> к вопиющей глупости его позиции...</p><p>Но когда вы сможете изложить когнитивный алгоритм во всех подробностях — так, чтобы пройти по всему мыслительному процессу шаг за шагом и описать, как возникает каждое интуитивное восприятие, разобрать замешательство на мелкие фрагменты, которые сами по себе не вызывают путаницы, — <emphasis>вот тогда</emphasis> вы закончили.</p><p>Поэтому имейте в виду: вы можете <emphasis>верить</emphasis>, что закончили, хотя на самом деле у вас есть лишь триумфальное опровержение ошибки.</p><p>Но когда вы закончите <emphasis>по-настоящему</emphasis>, вы будете <emphasis>знать</emphasis>, что закончили. Растворение вопроса — это безошибочно узнаваемое чувство; стоит один раз его испытать, и, испытав, вы решите больше никогда не давать себя обмануть. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gr/the_modesty_argument/">Спящие не знают, что спят, но, проснувшись, вы точно знаете, что бодрствуете.</a></p><p>Иными словами: когда вы закончите, вы будете знать, что закончили, но, к сожалению, в обратную сторону это правило не работает.</p><p>Итак, вот вам домашнее задание: какой когнитивный алгоритм, если ощущать его изнутри, порождает наблюдаемые споры о «свободе воли»?</p><p>Ваша задача — не спорить о том, есть ли у людей свобода воли или нет.</p><p>Ваша задача — не доказывать, совместима ли свобода воли с детерминизмом или нет.</p><p>Ваша задача — не утверждать, что вопрос поставлен некорректно, что это понятие внутренне противоречиво или что оно не имеет проверяемых последствий.</p><p>От вас не требуется придумывать эволюционное объяснение того, как размножались люди, верившие в свободу воли, или описывать, каким образом концепция свободы воли подозрительно совпадает с когнитивным искажением X. Всё это лишь попытки <emphasis>объяснить, почему</emphasis> люди верят в «свободу воли», а вовсе не <emphasis>объяснить как.</emphasis></p><p>Ваше домашнее задание — написать трассировку стека для внутренних алгоритмов человеческого разума в процессе порождения ими тех самых интуитивных ощущений, на которых держится весь этот чёртов философский спор.</p><p>Когда-то давно, будучи начинающим рационалистом, я выбрал это в качестве одного из своих первых серьёзных вызовов. Одна из самых простых головоломок, сравнительно говоря. Пусть она послужит и вам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/of/dissolving_the_question/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>190. Неправильные вопросы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Там, где разум идет вразрез с устройством реальности, он порождает <emphasis>неправильные вопросы</emphasis> — вопросы, на которые невозможно ответить <emphasis>в их собственных рамках</emphasis>, но которые можно лишь растворить, разобравшись в когнитивном алгоритме, порождающем <emphasis>восприятие</emphasis> вопроса.</p><p>Один из верных признаков того, что перед вами «неправильный вопрос»: вы не можете даже <emphasis>представить</emphasis> себе никакого конкретного устройства мира, которое послужило бы на него ответом. Когда ответить на него даже не кажется <emphasis>возможным</emphasis>.</p><p>Возьмем, к примеру, стандартный спор об определениях — о дереве, падающем в пустом лесу. Существует ли хоть какое-то устройство мира — хоть какое-то положение дел, — при котором слово «звук» <emphasis>на самом деле означает</emphasis> только акустические вибрации или же <emphasis>на самом деле</emphasis> <emphasis>означает</emphasis> только слуховые ощущения?</p><p>(«Ну как же, — скажет кто-то, — это такое положение дел, при котором "звук" означает акустические вибрации». Что ж, наложите табу на слова «означает», «выражает» и все подобные синонимы и попробуйте описать еще раз: какое устройство мира, какое положение дел сделало бы одну сторону правой, а другую — неправой?)</p><p>Или, если это кажется слишком простым, возьмите свободу воли: какое конкретное положение дел — в детерминистической физике или в физике со случайным компонентом вроде броска костей — могло бы вообще соответствовать наличию свободы воли?</p><p>А если и <emphasis>это</emphasis> кажется слишком простым, спросите: «Почему вообще хоть что-то существует?» — а затем скажите мне, как удовлетворительный ответ на этот вопрос вообще должен <emphasis>выглядеть.</emphasis></p><p>И нет, я не знаю ответа на этот последний вопрос. Но я <emphasis>могу</emphasis> предположить одну вещь, основываясь на своем прошлом опыте работы с неразрешимыми вопросами. Ответ не будет заключаться в какой-то великой торжествующей Первопричине. Вопрос исчезнет в результате понимания того, как мои ментальные алгоритмы идут вкось относительно реальности, после чего я пойму, что сам вопрос изначально был неправильным — что он сам по себе опирался на ошибку и содержал в себе этот перекос.</p><p>Тайна существует в разуме, а не в реальности. Если я чего-то не знаю о каком-то явлении, это факт о моем состоянии ума, а не факт о самом явлении. Тем более если кажется, что никакого ответа вообще не может существовать: путаница — на карте, а не на территории. <emphasis>Неразрешимые</emphasis> вопросы не указывают на места, где во вселенную проникает магия. Они указывают на места, где ваш разум идет вкось относительно реальности.</p><p>Такие вопросы <emphasis>должны</emphasis> быть растворены. Попытки ответить на них ни к чему хорошему не приводят. Это неизбежно порождает худшую разновидность Таинственного Ответа на Таинственный Вопрос — когда вы придумываете кажущиеся вескими аргументы в пользу своего Таинственного Ответа, но этот «ответ» не позволяет вам сделать никаких новых предсказаний даже задним числом, а само явление по-прежнему сохраняет ту же священную необъяснимость, что и в самом начале.</p><p>Я мог бы, к примеру, предположить, что ответ на загадку Первопричины заключается в том, что ничего <emphasis>не существует</emphasis> вообще — что сама концепция «существования» надуманна. Но если бы вы искренне в это верили, разве это избавило бы вас от путаницы? Меня — нет.</p><p>Но прелесть <emphasis>неразрешимых</emphasis> вопросов в том, что они <emphasis>всегда</emphasis> решаемы — по крайней мере, судя по моему опыту. Что пришло в голову королеве Елизавете I первым делом с утра, когда она проснулась в день своего сорокалетия? Поскольку я легко могу <emphasis>представить</emphasis> ответы на этот вопрос, я без труда понимаю, что, возможно, никогда не смогу <emphasis>действительно</emphasis> ответить на него — ведь истинная информация затерялась во времени.</p><p>С другой стороны, вопрос «Почему вообще хоть что-то существует?» кажется <emphasis>настолько</emphasis> абсолютно невозможным, что я могу сделать вывод: я просто запутался, так или иначе, и истина, скорее всего, не так уж сложна в абсолютном смысле, и как только путаница исчезнет, я смогу её увидеть.</p><p>Это может показаться контринтуитивным, если вы никогда не решали неразрешимых вопросов, но уверяю вас: всё именно так <emphasis>и работает</emphasis>.</p><p>Далее: простой прием для работы с «неправильными вопросами».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/og/wrong_questions/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>191. Исправление неправильного вопроса.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда вы сталкиваетесь с <emphasis>неразрешимым</emphasis> вопросом — вопросом, ответ на который, кажется, невозможно даже <emphasis>представить</emphasis>, — есть простой трюк, который позволяет сделать этот 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>Прелесть второго вопроса в том, что он <emphasis>гарантированно</emphasis> имеет реальный ответ, <emphasis>независимо от того,</emphasis> существует ли вообще свобода воли. Вопросы вроде «Почему у меня есть свобода воли?» или «Есть ли у меня свобода воли?» заставляют вас размышлять о мельчайших деталях законов физики, настолько далеких от макроскопического уровня, что их невозможно увидеть невооруженным глазом. И вы спрашиваете «Почему X имеет место?», когда X может даже не быть <emphasis>осмысленным</emphasis>, не говоря уже о том, чтобы иметь место в реальности.</p><p>Вопрос «Почему я <emphasis>думаю</emphasis>, что у меня есть свобода воли?», напротив, гарантированно имеет ответ. Вы действительно верите, что у вас есть свобода воли. Это убеждение кажется гораздо более прочным и осязаемым, чем эфемерность свободы воли. И <emphasis>на самом деле</emphasis> существует вполне конкретная цепочка когнитивных причин и следствий, ведущая к этому убеждению.</p><p>Если вы уже переросли свободу воли, выберите один из этих вариантов:</p><p>«Почему время движется вперед, а не назад?» против «Почему я думаю, что время движется вперед, а не назад?»</p><p>«Почему я родился собой, а не кем-то другим?» против «Почему я думаю, что родился собой, а не кем-то другим?»</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>Красота этого метода в том, что он работает <emphasis>независимо от того,</emphasis> является ли сам вопрос ошибочным. Прямо сейчас, когда я это пишу, на мне надеты носки. Я мог бы спросить: «Почему на мне надеты носки?» или «Почему я верю, что на мне надеты носки?» Допустим, я задам второй вопрос. Прослеживая цепочку причинно-следственных связей назад, я обнаружу следующее:</p><p>Я верю, что на мне надеты носки, потому что я вижу носки на своих ногах.</p><p>Я вижу носки на своих ногах, потому что моя сетчатка посылает сигналы о носках в зрительную кору.</p><p>Моя сетчатка посылает сигналы о носках, потому что свет в форме носков попадает на мою сетчатку.</p><p>Свет в форме носков попадает на мою сетчатку, потому что он отражается от носков, которые на мне надеты.</p><p>Он отражается от носков, которые на мне надеты, потому что на мне надеты носки.</p><p>На мне надеты носки, потому что я их надел.</p><p>Я надел носки, потому что верил, что иначе мои ноги замерзнут.</p><p>И так далее.</p><p>Шаг за шагом прослеживая цепочку причинности назад, я обнаруживаю, что мое убеждение в том, что на мне надеты носки, полностью объясняется тем фактом, что на мне надеты носки. Это правильно и естественно, поскольку вы не можете получить информацию о чём-либо без взаимодействия с этим объектом.</p><p>С другой стороны, если я вижу мираж озера в пустыне, то правильное причинное объяснение моего видения не включает в себя факт реального существования озера в пустыне. В этом случае моя вера в существование озера не просто <emphasis>объясняется</emphasis>, а <emphasis>развеивается</emphasis>.</p><p>Но <emphasis>в любом случае</emphasis> само убеждение — это реальный феномен, происходящий в реальной вселенной (психологические события — это тоже события), и его причинную историю можно проследить назад.</p><p>Вопрос «Почему посреди пустыни находится озеро?» может зайти в тупик, если никакого озера для объяснения нет. Но вопрос «Почему я <emphasis>воспринимаю</emphasis> озеро посреди пустыни?» всегда имеет причинное объяснение, так или иначе.</p><p>Возможно, кто-то решит проявить остроумие и скажет: «Ладно. Я верю в свободу воли, потому что она у меня есть. Всё, я закончил». Конечно же, всё не так просто.</p><p>Моё восприятие носков на ногах — это событие в зрительной коре. Работа зрительной коры может быть исследована когнитивной наукой, если она кажется непонятной.</p><p>Получение света моей сетчаткой — это не мистическая процедура восприятия, не волшебный детектор носков, который без всякой понятной причины загорается при их наличии; здесь действуют механизмы, которые можно понять в терминах биологии. Проникновение фотонов в сетчатку можно понять в терминах оптики. Отражающую способность поверхности обуви можно понять в терминах электромагнетизма и химии. Замерзание моих ног можно понять в терминах термодинамики.</p><p>Так что нельзя просто сказать: «Я верю, что у меня есть свобода воли, потому что она у меня есть — всё, я закончил!» Вы должны быть способны разбить причинно-следственную цепочку на более мелкие шаги и объяснить эти шаги через элементы, которые сами по себе не вызывают путаницы.</p><p>Механическое взаимодействие моей сетчатки с носками вполне очевидно и может быть описано через понятные компоненты вроде фотонов и электронов. Но где в вашем мозгу находится датчик свободы воли и как именно он обнаруживает её присутствие или отсутствие? Как этот датчик взаимодействует с воспринимаемым событием и каковы механические детали этого взаимодействия?</p><p>Если ваше убеждение действительно проистекает из достоверного наблюдения за реальным явлением, мы в конечном итоге придем к этому факту, начав прослеживать причинно-следственную связь назад от вашего убеждения.</p><p>Если же то, что вы видите на самом деле, — это лишь ваша собственная путаница, то, проследив цепочку причинности назад, мы обнаружим алгоритм, который идет вразрез с реальностью.</p><p>В любом случае, на этот вопрос гарантированно найдется ответ. У вас даже есть отличная, конкретная отправная точка для этого поиска — ваше убеждение, прочно укоренившееся в вашем сознании.</p><p>Когнитивистика может казаться не столь возвышенной и величественной, как метафизика. Но, по крайней мере, вопросы когнитивистики <emphasis>разрешимы</emphasis>. Найти ответ может быть <emphasis>непросто</emphasis>, но, по крайней мере, этот ответ <emphasis>существует</emphasis>.</p><p>Ах да, и еще: представление о том, что когнитивистика не столь возвышенна и величественна, как метафизика, попросту ошибочно. Надеюсь, некоторые читатели уже начинают это замечать.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oh/righting_a_wrong_question/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>192. Ошибка проекции разума.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На заре научной фантастики инопланетные захватчики время от времени похищали девушек в разорванных платьях и уносили их, намереваясь над ними надругаться, как это с любовью изображали на обложках тех древних журналов. Как ни странно, инопланетяне никогда не зарились на мужчин в разорванных рубашках.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_24"/></p><p>Станет ли негуманоидный пришелец с иной эволюционной историей и эволюционной психологией испытывать сексуальное влечение к человеческой женщине? Это кажется довольно маловероятным. Мягко говоря.</p><p>Люди совершают подобные ошибки не потому, что сознательно рассуждают: «Все возможные разумы наверняка устроены примерно одинаково, следовательно, пучеглазое чудовище сочтет человеческую женщину привлекательной». Скорее всего, художник даже не задумывался о том, <emphasis>воспринимает</emphasis> ли пришелец человеческих женщин как привлекательных. Для него женщина в разорванном платье просто <emphasis>сексуальна</emphasis> — сама по себе, как неотъемлемое внутреннее свойство.</p><p>Те, кто заблуждался, не думали об эволюционной истории пришельца; они концентрировались на разорванном платье женщины. Если бы платье не было разорвано, женщина была бы менее сексуальной; инопланетный монстр тут вообще ни при чём.</p><p>Судя по всему, мы инстинктивно представляем Сексуальность как прямой атрибут структуры данных «Женщина» — Женщина.сексуальность, подобно Женщина.рост или Женщина.вес.</p><p>Если ваш мозг использует такую структуру данных или что-то метафорически похожее на неё, то изнутри это ощущается так, будто сексуальность — это неотъемлемое свойство самой женщины, а не свойство смотрящего на неё пришельца. Раз уж женщина <emphasis>привлекательна</emphasis>, то инопланетный монстр обязательно <emphasis>почувствует к ней влечение</emphasis> — разве это не логично?</p><p>Э. Т. Джейнс использовал термин <a l:href="http://bayes.wustl.edu/etj/articles/prob.as.logic.pdf">«ошибка проекции разума»</a> для обозначения ошибки, при которой свойства собственного разума на внешний мир. Джейнса, как покойного великого магистра Байесовского заговора, больше всего беспокоило то, что <emphasis>вероятности</emphasis> трактуются как неотъемлемые свойства самих объектов, а не как состояния неполноты знаний конкретного разума. Подробнее об этом чуть позже.</p><p>Но ошибка проекции разума — гораздо более общее заблуждение. Она кроется и в споре об истинном значении слова «звук», и на обложке журнала с монстром, уносящим женщину в разорванном платье, и в утверждении Канта о том, что пространство по самой своей природе плоское, и в определении априорных идей у Юма как таких, которые «открываются посредством одних только операций мысли, независимо от того, существует ли что-либо во Вселенной или нет»...</p><p>(Кстати, однажды я читал научно-фантастический рассказ о человеке, который вступил в сексуальную связь с разумным инопланетным растением с подходящими по мягкости вайями; затем обнаружил, что это было <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Plant_sexuality">андроцейное</a> (мужское) растение; немного помучился сомнениями по этому поводу и в конце концов решил, что на тот момент это было уже не важно. А в <emphasis>«Нелегальных пришельцах»</emphasis> Фоглио и Поллотты люди высаживаются на планету, населенную разумными насекомыми, и видят киноафишу, на которой человек уносит жука в изящном шифоновом платье. Просто решил упомянуть об этом.)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oi/mind_projection_fallacy/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>193. Вероятность — в уме.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В предыдущем эссе я говорил об ошибке проекции разума, приведя в пример инопланетного монстра, который уносит девушку в разорванном платье, намереваясь её обесчестить. Эту ошибку я списал на склонность художника считать сексуальность женщины её собственным внутренним свойством — Женщина.сексуальность — а не чем-то, что существует лишь в уме наблюдателя и вряд ли возникло бы в разуме пришельца.</p><p>Термин «ошибка проекции разума» ввёл покойный великий мастер байесианства Э. Т. Джейнс в ходе своей долгой и упорной борьбы против проклятых частотников. Джейнс полагал, что вероятности существуют в уме, а не во внешней среде, — что они выражают наше неведение, состояние неполноты информации. И если я чего-то не знаю о каком-то явлении, то это факт, описывающий состояние моего ума, а не само явление.</p><p>Описать эту древнюю войну в двух словах невозможно, но классический пример этой дискуссии выглядит следующим образом:</p><p>У вас есть монета.</p><p>Монета несимметрична.</p><p>Вы не знаете, в какую сторону смещён её баланс и насколько сильно. Кто-то просто сказал вам: «Монета несимметрична», и это всё.</p><p>Это вся информация, которой вы располагаете — и единственная.</p><p>Вы достаёте монету, подбрасываете её и прижимаете ладонью к столу.</p><p>Теперь — до того как вы уберёте руку и посмотрите на результат — готовы ли вы утверждать, что оцениваете вероятность выпадения орла в 0,5?</p><p>Частотник скажет: «Нет. Сказать „вероятность 0,5“ — значит заявить, что монета обладает внутренней склонностью падать орлом так же часто, как и решкой, так что, если бы мы подбросили её бесконечно много раз, соотношение орлов и решек стремилось бы к 1:1. Но мы знаем, что монета несимметрична, поэтому вероятность выпадения орла может быть какой угодно, <emphasis>кроме</emphasis> 0,5».</p><p>Байесовец скажет: «Неопределённость существует на карте, а не на территории. В реальном мире монета легла либо орлом, либо решкой. Любые разговоры о „вероятности“ должны относиться к <emphasis>информации</emphasis>, которой я располагаю о монете — моему состоянию частичного неведения и частичного знания, — а не к самой монете. Более того, у меня есть масса теорем, показывающих, что если я не буду обращаться со своим неполным знанием определённым образом, то буду делать глупые ставки. Если мне нужно строить планы, я буду исходить из неопределённости 50/50, при которой я не придаю исходам при условии выпадения орла в своём уме большего веса, чем исходам при условии выпадения решки. Называйте это число как хотите, но оно должно подчиняться законам вероятности под страхом прослыть глупцом. Так что я ни секунды не сомневаюсь, называя вероятностью свою оценку весов исходов».</p><p>Я на стороне байесовцев. Возможно, вы это уже заметили.</p><p>Даже до того, как брошена симметричная монета, представление о том, что она обладает <emphasis>внутренней</emphasis> 50%-ной вероятностью выпасть орлом, может оказаться совершенно неверным. Возможно, вы держите монету так, что её выпадение орлом или решкой практически гарантировано — учитывая силу вашего броска и потоки воздуха вокруг вас. Но если вы не знаете, в какую именно сторону смещён баланс в этот конкретный раз, то что с того?</p><p>Кажется, был судебный процесс, в котором кто-то утверждал, что призывная лотерея несправедлива, поскольку записки с именами перемешивались недостаточно тщательно. На это судья ответил: «Для кого она несправедлива?»</p><p>Чтобы сделать эксперимент с подбрасыванием монеты воспроизводимым, как любят требовать частотники, мы могли бы построить автоматический подбрасыватель и убедиться, что результаты дают 50% орлов и 50% решек. Но что, если робот со сверхчувствительным зрением и хорошим знанием физики, наблюдая за тем, как автоподбрасыватель готовится к броску, сможет предсказать падение монеты заранее — пусть и не со стопроцентной уверенностью, а с точностью в 90%? Какова тогда будет <emphasis>реальная</emphasis> вероятность?</p><p>Никакой «реальной вероятности» не существует. У робота одно состояние частичной информации. У вас — другое состояние частичной информации. У самой монеты ума нет, и она ничему не присваивает вероятностей; она просто взлетает в воздух, делает несколько оборотов, сталкивается с молекулами воздуха и падает либо орлом, либо решкой.</p><p>Таков байесовский взгляд на вещи, и теперь я хотел бы указать на пару классических головоломок, чья голово<emphasis>ломность</emphasis> проистекает из склонности считать вероятность внутренним свойством объектов.</p><p>Давайте возьмём старую классическую задачу. Вы встречаете на улице женщину-математика, и она случайно упоминает, что родила двоих детей в разное время. Вы спрашиваете: «Хотя бы один из ваших детей — мальчик?» Математик отвечает: «Да, мальчик».</p><p>Какова вероятность того, что у неё два мальчика? Если предположить, что априорная вероятность рождения мальчика равна 1/2, то вероятность того, что у неё два мальчика, исходя из имеющейся информации, составляет 1/3. Априорные вероятности были следующими: 1/4 — два мальчика, 1/2 — один мальчик и одна девочка, 1/4 — две девочки. Ответ «да» от математика имеет вероятность ~1 в первых двух случаях и вероятность ~0 в третьем. Перенормировка оставляет нам вероятность 1/3 для двух мальчиков и 2/3 для одного мальчика и одной девочки.</p><p>Но предположим, что вместо этого вы спросили: «Ваш старший ребёнок — мальчик?» — и математик ответила: «Да». Тогда вероятность того, что у неё два мальчика, была бы равна 1/2. Поскольку старший ребёнок — мальчик, а младший может быть кем угодно.</p><p>Точно так же, если бы вы спросили: «Ваш младший ребёнок — мальчик?» Вероятность того, что оба ребёнка — мальчики, снова составила бы 1/2.</p><p>Но ведь если хотя бы один ребёнок — мальчик, то мальчиком должен быть либо старший, либо младший ребёнок. Как же тогда ответ в первом случае может отличаться от ответов в двух других?</p><p>Или вот очень похожая задача: допустим, у меня есть четыре карты — туз червей, туз пик, двойка червей и двойка пик. Я случайным образом вытягиваю две карты. Вы спрашиваете меня: «У вас на руках есть хотя бы один туз?» — и я отвечаю: «Да». Какова вероятность того, что у меня на руках пара тузов? Она равна 1/5. Существует шесть возможных комбинаций из двух карт с равной априорной вероятностью, и вы только что исключили вероятность того, что у меня пара двоек. Из пяти оставшихся комбинаций только одна представляет собой пару тузов. Итак, 1/5.</p><p>Теперь предположим, что вместо этого вы спросили: «У вас на руках есть туз пик?» Если я отвечу «Да», вероятность того, что вторая карта — это туз червей, составит 1/3. (Вы знаете, что у меня на руках туз пик, и для второй карты остаются три возможности, только одна из которых — туз червей.) Точно так же, если вы спросите меня: «У вас на руках есть туз червей?» — и я отвечу «Да», вероятность того, что у меня пара тузов, составит 1/3.</p><p>Но как же тогда получается, что если вы спрашиваете: «У вас есть хотя бы один туз?», и я отвечаю «Да», вероятность того, что у меня пара, равна 1/5? Ведь у меня на руках должен быть либо туз пик, либо туз червей, как вы понимаете; и в любом из этих случаев вероятность того, что у меня пара тузов, составляет 1/3.</p><p>Как такое может быть? Неужели я ошибся в расчётах одной или нескольких из этих вероятностей?</p><p>Если хотите разобраться в этом самостоятельно, сделайте это прямо сейчас, потому что я собираюсь раскрыть...</p><p>Что все приведённые вычисления верны.</p><p>Что касается парадокса — его нет. <emphasis>Иллюзия</emphasis> парадокса возникает из мысли, будто вероятности должны быть свойствами самих карт. Туз, который я держу, должен быть либо червовым, либо пиковым; но это не означает, что ваше <emphasis>знание о</emphasis> моих картах должно быть таким же, как если бы вы <emphasis>знали</emphasis>, что у меня червовый туз, или <emphasis>знали</emphasis>, что у меня пиковый.</p><p>Возможно, здесь поможет теорема Байеса:</p><p><image l:href="#img_25"/></p><p>Последний член, где вы делите на P(E), — это та часть, в которой вы отбрасываете все исключённые возможности и перенормируете вероятности по тем, что остались.</p><p>Теперь допустим, вы спрашиваете меня: «У вас есть хотя бы один туз?» <emphasis>До того</emphasis> как я отвечу, вероятность того, что я скажу «Да», должна быть для вас равна 5/6.</p><p>Но если вы спросите меня: «У вас на руках есть туз пик?», ваша априорная вероятность того, что я скажу «Да», составит всего 1/2.</p><p>Таким образом, вы сразу видите, что в этих двух случаях вы <emphasis>узнаёте</emphasis> совершенно разные вещи. Вы будете исключать разные возможности и проводить перенормировку с разным P(E). Если вы получаете два разных свидетельства, не стоит удивляться тому, что в итоге вы оказываетесь в двух разных состояниях неполной информации.</p><p>Точно так же, если я спрошу математика: «Хотя бы один из двух ваших детей — мальчик?», я ожидаю услышать «Да» с вероятностью 3/4, но если я спрошу: «Ваш старший ребёнок — мальчик?», то ожидаю услышать «Да» с вероятностью 1/2. Так что нет ничего удивительного в том, что я оказываюсь в разном состоянии неполного знания в зависимости от того, какой из двух вопросов я задаю.</p><p>Единственная причина видеть здесь «парадокс» — это рассуждать так, будто вероятность иметь на руках пару тузов является <emphasis>свойством наборов карт</emphasis>, среди которых есть хотя бы один туз, или свойством <emphasis>наборов карт</emphasis>, среди которых случайно оказался туз пик. В таком случае действительно было бы парадоксально, если бы наборы карт, содержащие хотя бы одного туза, имели внутреннюю вероятность пары, равную 1/5, тогда как наборы карт с тузом пик имели бы внутреннюю вероятность пары 1/3, а наборы карт с тузом червей — 1/3.</p><p>Точно так же, если вы считаете, что вероятность 1/3 того, что оба ребёнка — мальчики, является <emphasis>внутренним свойством</emphasis> наборов детей, включающих хотя бы одного мальчика, то это не согласуется с тем, что наборы детей, в которых старший — мальчик, имеют <emphasis>внутреннюю</emphasis> вероятность 1/2 состоять из двух мальчиков, а наборы детей, в которых младший — мальчик, имеют внутреннюю вероятность 1/2 состоять из двух мальчиков. Это было бы равносильно утверждению: «Все зелёные яблоки весят фунт, все красные яблоки весят фунт, а все яблоки, которые являются зелёными или красными, весят полфунта».</p><p>Вот что происходит, когда вы начинаете думать, будто вероятности содержатся <emphasis>в</emphasis> вещах, а не являются состояниями неполной информации <emphasis>о</emphasis> вещах.</p><p>Вероятности выражают неопределённость, а испытывать неопределённость могут только агенты. Пустая карта не соответствует пустой территории. Незнание — в уме.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oj/probability_is_in_the_mind/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>194. Цитата — это не референт.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В классической логике операциональное определение тождества гласит, что всякий раз, когда A = B является теоремой, вы можете подставить A вместо B в любой теореме, где встречается B. Например, если (2 + 2) = 4 — теорема, и ((2 + 2) + 3) = 7 — теорема, то и (4 + 3) = 7 — теорема.</p><p>Это приводит к проблеме, которую обычно формулируют следующим образом: утренняя звезда и вечерняя звезда — это один и тот же объект, планета Венера. Предположим, Джон знает, что утренняя звезда и вечерняя звезда — один и тот же объект. Однако Мэри считает, что утренняя звезда — это бог Люцифер, а вечерняя звезда — богиня Венера. Джон полагает, что Мэри считает, будто утренняя звезда — это Люцифер. Должен ли Джон на этом основании (в силу подстановки) полагать, что Мэри считает, будто вечерняя звезда — это Люцифер?</p><p>Или вот ещё более простая версия этой проблемы. Утверждение 2 + 2 = 4 истинно; теоремой является то, что (((2 + 2) = 4) = ИСТИНА). Великая теорема Ферма тоже истинна. Следовательно: Я верю, что 2 + 2 = 4 ⇒ Я верю в ИСТИНУ ⇒ Я верю в Великую теорему Ферма.</p><p>Да, я знаю, что это кажется <emphasis>очевидно</emphasis> неверным. Но представьте, как кто-то пишет программу логического вывода, использующую принцип «равные термы всегда взаимозаменяемы», и сталкивается с этой проблемой. А теперь представьте, как этот человек пишет статью о том, как её предотвратить. И представьте, как кто-то другой не соглашается с его решением. Этот спор продолжается до сих пор.</p><p>Лично я бы сказал, что Джон совершает ошибку типов — как если бы он пытался вычесть 5 граммов из 20 метров. «Утренняя звезда» — это не тот же <emphasis>тип</emphasis>, что утренняя звезда, не говоря уже о том, что это не одна и та же вещь. Убеждения — это не планеты.</p><p>утренняя звезда = вечерняя звезда</p><p>«утренняя звезда» ≠ «вечерняя звезда»</p><p>Проблема, на мой взгляд, проистекает из неспособности строго соблюдать различие типов между убеждениями и вещами. Изначальная ошибка заключалась в создании ИИ, который хранит свои убеждения об убеждениях Мэри касательно «утренней звезды», используя то же представление, что и для своих убеждений об утренней звезде.</p><p>Если Мэри считает, что «утренняя звезда» — это Люцифер, это не значит, что Мэри считает, будто «вечерняя звезда» — это Люцифер, поскольку «утренняя звезда» ≠ «вечерняя звезда». Весь парадокс возникает из-за неумения расставлять кавычки в нужных местах.</p><p>Возможно, вы помните, что я уже не в первый раз говорю о соблюдении дисциплины типов — в прошлый раз это было, когда я обсуждал ошибку смешения ожидаемой полезности с полезностью. Когда вы только начинаете изучать физику, чрезвычайно полезно приучить себя следить за единицами измерения — постоянное выписывание всех этих «см», «кг» и так далее может казаться занудством, пока вы не заметите, что (а) ваш ответ, кажется, имеет не тот порядок величины и (б) выражен он в секундах на квадратный грамм.</p><p>Точно так же убеждения — это совсем не то же самое, что планеты. Если говорить, по крайней мере, о человеческих убеждениях, то: убеждения живут в мозгу, планеты живут в космосе. Убеждения весят несколько микрограммов, планеты весят гораздо больше. Планеты больше, чем убеждения . . . но вы поняли идею.</p><p>Простого заключения в кавычки слов «утренняя звезда», похоже, недостаточно, чтобы люди перестали путать их с самой утренней звездой, из-за визуального сходства текста. Так что, возможно, лучшим способом соблюдения дисциплины типов было бы использование явно отличающегося кодирования:</p><p>утренняя звезда = вечерняя звезда</p><p>21.20.18.6.15.15.33.33.0.9.3.6.9.5.1 ≠ 3.6.25.6.18.15.33.33.0.9.3.6.9.5.1.</p><p>Изучение математической логики также может помочь вам научиться отличать цитату от референта. В математической логике ⊢P («P — теорема») и ⊢☐<sup>⌈</sup>P<sup>⌉</sup> («доказуемо, что существует закодированное доказательство закодированного предложения P в некоторой закодированной системе доказательств») — это совершенно разные утверждения. Если опустить уровень кавычек в математической логике, это будет подобно тому, как опустить единицу измерения в физике — вы сможете прийти к явно нелепым результатам вроде «Скорость света составляет 299 792 458 метров в длину».</p><p>Альфред Тарский однажды попытался определить значение «истинно», используя бесконечное семейство предложений:</p><p>(«Снег бел» истинно) тогда и только тогда, когда (снег бел)</p><p>(«Ласки зелены» истинно) тогда и только тогда, когда (ласки зелены)</p><p>. . .</p><p>Когда подобные предложения начнут казаться вам осмысленными, вы поймёте, что начали отличать закодированные высказывания от состояний внешнего мира.</p><p>Точно так же понятие истины весьма отличается от понятия <emphasis>реальности</emphasis>. Слово «истинно» <emphasis>сопоставляет</emphasis> убеждение с реальностью. Самой реальности не требуется сопоставления с какими-либо убеждениями, чтобы быть реальной. Помните об этом в следующий раз, когда кто-то заявит, что ничто не истинно.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ok/the_quotation_is_not_the_referent/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>195. Качественная путаница.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я полагаю, что первопричиной путаницы в различении «убеждения», «истины» и «реальности» является качественное мышление об убеждениях.</p><p>Рассмотрим архетипичную попытку постмодерниста блеснуть умом:</p><p>«Солнце вращается вокруг Земли — это истина для охотника-собирателя Хунги, а Земля вращается вокруг Солнца — это истина для астронома Амары! У разных обществ разные истины!»</p><p>Нет, у разных обществ разные <emphasis>убеждения.</emphasis> Убеждение относится к иному типу категорий, нежели истина; это всё равно что сравнивать яблоки и вероятности.</p><p>«Ах, но ведь нет никакой разницы между тем, как вы используете слово „убеждение“ и слово „истина“! Скажете ли вы: „Я убеждён, что ‚снег белый‘“ или „‚Снег белый‘ — это истина“, вы выражаете абсолютно одно и то же мнение».</p><p>Нет, эти предложения означают совершенно разные вещи, именно поэтому я могу <emphasis>помыслить</emphasis> о возможности того, что мои убеждения ложны.</p><p>«О, вы заявляете, будто можете это <emphasis>помыслить</emphasis>, но никогда в это не <emphasis>верите</emphasis>. Как сказал Витгенштейн: „Если бы существовал глагол, означающий ‚ошибочно верить‘, у него не было бы осмысленной формы первого лица настоящего времени в изъявительном наклонении“».</p><p>Именно это я и имею в виду, указывая на качественное мышление как на источник проблемы. Дихотомия между верой и неверием, будучи бинарной, до степени смешения похожа на дихотомию между истиной и ложью.</p><p>Так что давайте вместо этого использовать количественное мышление. Предположим, я оцениваю вероятность утверждения «снег белый» в 70%. Из этого следует, что, по моему мнению, существует примерно 70-процентный шанс того, что предложение «снег белый» окажется истинным. Если предложение «снег белый» истинно, будет ли моя оценка вероятности этого утверждения в 70% тоже «истинной»? Что ж, она более истинна, чем была бы при оценке в 60%, но не настолько истинна, как при оценке в 80%.</p><p>Когда мы говорим о соответствии между оценкой вероятности и реальностью, лучшим словом, чем «истина», будет «точность». «Точность» звучит более количественно, напоминая лучника, пускающего стрелу: насколько близко к центру мишени попала ваша оценка вероятности?</p><p>Короче говоря, существует очень естественный способ оценивать точность присвоения вероятности в сравнении с реальностью: просто возьмите логарифм вероятности, приписанной реальному положению дел.</p><p>Так что если снег белый, моё убеждение «70%: „снег белый“» наберёт -0,51 бита: log<sub>2</sub>(0,7) = -0,51.</p><p>Но что если снег не белый, вероятность чего, как я признал, составляет 30%? Если предложение «снег белый» ложно, моё убеждение «30% вероятности: „снег не белый“» наберёт -1,73 бита. Заметьте, что -1,73 &lt; -0,51, то есть я справился хуже.</p><p>Насколько же точными я считаю свои собственные убеждения? Что ж, моё математическое ожидание этой оценки составляет 70% × -0,51 + 30% × -1,73 = -0,88 бита. Если снег белый, то мои убеждения окажутся более точными, чем я ожидал; а если снег не белый, мои убеждения окажутся менее точными, чем я ожидал; но ни в том, ни в другом случае моё убеждение не будет <emphasis>точно</emphasis> столь же точным, как я ожидал в среднем.</p><p>Всё это не следует путать с утверждением «Я приписываю 70%-ную уверенность тому, что „снег белый“». Я вполне могу верить в <emphasis>это</emphasis> суждение с вероятностью ~1 — то есть быть абсолютно уверенным, что таково моё убеждение на самом деле. В таком случае я буду ожидать, что моё метаубеждение «~1: „Я приписываю 70%-ную уверенность тому, что ‚снег белый‘“» наберёт ~0 бит точности, а это лучший из возможных результатов.</p><p>То, что я не уверен насчёт снега, не означает, что я не уверен насчёт своих <emphasis>закавыченных вероятностных убеждений</emphasis>. Снег — он там, снаружи, а мои убеждения — внутри меня. Степень моей неопределённости относительно того, насколько я не уверен насчёт снега, может быть куда меньше, чем моя неопределённость насчёт самого снега. (Хотя убеждения об убеждениях тоже не всегда точны.)</p><p>Сравните эту вероятностную ситуацию с качественным мышлением, в котором я просто верю, что снег белый, и верю, что верю, будто снег белый, и верю, что «„снег белый“ — это истина», и верю, что «моё убеждение, будто „‚снег белый‘ — это истина“, правильно» и так далее. Поскольку все задействованные здесь величины равны 1, их легко перепутать.</p><p>Однако тонкие различия количественного мышления будут сведены на нет, если вы начнёте думать, будто «„‚снег белый‘ с вероятностью 70%“ <emphasis>истинно</emphasis>», что является ошибкой типа. Тот факт, что вы <emphasis>верите</emphasis> в «70%-ную вероятность того, что ‚снег белый‘», истинен в отношении вас; но это не означает, что само распределение вероятностей <emphasis>само по себе</emphasis> может быть «истинным». Это убеждение набирает либо -0,51 бита, либо -1,73 бита точности в зависимости от реального положения дел.</p><p>Знатоки распознают в суждении «„‚снег белый‘ с вероятностью 70%“ истинно» ошибку, состоящую в допущении, будто вероятности являются неотъемлемыми свойствами самих вещей.</p><p>Изнутри наши убеждения о мире выглядят как сам мир, а наши убеждения о собственных убеждениях выглядят как убеждения. Когда вы видите мир, вы переживаете убеждение изнутри. Когда вы замечаете, что во что-то верите, вы переживаете изнутри убеждение об убеждении. Поэтому если ваши внутренние репрезентации убеждения и убеждения об убеждении несхожи друг с другом, у вас меньше шансов перепутать их и совершить ошибку проекции разума — я надеюсь.</p><p>Когда вы мыслите вероятностями, ваши убеждения и ваши убеждения о собственных убеждениях, смею надеяться, будут представлены недостаточно сходно для того, чтобы вы перепутали убеждение и точность или точность и реальность. Когда вы мыслите вероятностями <emphasis>о мире</emphasis>, ваши убеждения будут представлены вероятностями в интервале (0; 1). В отличие от истинностных значений суждений, которые принадлежат множеству {истина, ложь}. Что касается точности вашего вероятностного убеждения, её вы можете представить в интервале (-∞; 0). Ваши вероятности <emphasis>относительно ваших</emphasis> <emphasis>убеждений</emphasis> обычно будут экстремальными. А сами вещи — ну, они просто красные, или синие, или весят 20 фунтов, или что-то в этом роде.</p><p>Таким образом, мы, возможно, с меньшей вероятностью перепутаем карту с территорией.</p><p>Это различение типов также может помочь нам помнить, что <emphasis>неопределённость</emphasis> — это состояние разума. Монета <emphasis>по своей природе</emphasis> не пребывает в 50%-й неопределённости относительно того, какой стороной она упадёт. Монета не является процессором убеждений и не обладает частичной информацией о самой себе. При качественном рассуждении вы можете сформировать убеждение, которое напрямую соотносится с монетой, например: «Монета упадёт орлом». Это убеждение будет истинным или ложным <emphasis>в зависимости от</emphasis> монеты, и между истинностью или ложностью убеждения и выпавшей стороной монеты будет существовать очевидная логическая связь.</p><p>Но даже при качественном рассуждении утверждать, что <emphasis>сама</emphasis> монета «истинна» или «ложна», было бы грубой ошибкой типа. Монета — это не убеждение. Это монета. Территория — это не карта.</p><p>Если монета не может быть истинной или ложной, то как она вообще может приписывать самой себе 50%-ю вероятность?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/om/qualitatively_confused/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>196. Думайте как реальность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Каждый раз, когда я слышу, как кто-то называет квантовую физику «странной» — когда кто-то сокрушается о таинственном влиянии наблюдения на наблюдаемое, или о причудливом существовании нелокальных корреляций, или о невероятной невозможности одновременно знать координату и импульс, — я думаю про себя: <emphasis>этот человек никогда не поймет физику, сколько бы книг он ни прочел.</emphasis></p><p>Реальность существовала задолго до вашего появления. Не стоит обзывать ее обидными словами вроде «причудливая» или «невероятная». Вселенная распространяла комплексные амплитуды в конфигурационном пространстве в течение десяти миллиардов лет еще до того, как на Земле зародилась жизнь. Квантовая физика не «странная». <emphasis>Вы</emphasis> странные. У <emphasis>вас</emphasis> есть абсолютно нелепая идея, будто реальность должна состоять из сталкивающихся друг с другом маленьких бильярдных шариков, в то время как на самом деле реальность — это совершенно нормальное облако комплексной амплитуды в конфигурационном пространстве. Это <emphasis>ваша</emphasis> проблема, а не реальности, и меняться нужно именно <emphasis>вам</emphasis>.</p><p>Человеческая интуиция создана эволюцией, а эволюция — это хак. Тот же самый процесс оптимизации, который вывернул вашу сетчатку задом наперед, а затем проложил зрительный кабель прямо через поле зрения, также приспособил вашу зрительную систему для обработки устойчивых объектов, хаотично движущихся в трех пространственных измерениях, — просто потому, что именно это требовалось для охоты на тигров. Но «тигры» — это неточные поверхностные обобщения: тигры возникали постепенно в ходе эволюционного процесса, и они далеко не во всем абсолютно идентичны друг другу. Когда вы спускаетесь на фундаментальный уровень — уровень, где законы стабильны, всеобщи и не знают исключений, — там никаких тигров нет. На самом деле там нет вообще никаких устойчивых объектов, движущихся в трех пространственных измерениях. Смиритесь с этим.</p><p>Называя реальность «странной», вы остаетесь в рамках точки зрения, ошибочность которой уже доказана. Теория вероятностей говорит нам, что удивление — это мера плохой гипотезы; если модель систематически глупит — раз за разом натыкается на события, которым сама же приписывает ничтожно малую вероятность, — значит, пора от нее отказаться. Хорошая модель представляет реальность <emphasis>нормальной</emphasis>, а не странной; хорошая модель приписывает высокую вероятность тому, что происходит на самом деле. Интуиция — это просто другое название для модели: плохая интуиция испытывает шок от столкновения с реальностью, хорошая — позволяет воспринимать реальность как нечто естественное. Вам нужно перестроить свою интуицию так, чтобы вселенная выглядела нормальной. Вы хотите думать как сама реальность.</p><p>Этого конечного состояния нельзя достичь волевым усилием. Бессмысленно притворяться, будто квантовая физика кажется вам естественной, если на самом деле она кажется странной. Это всего лишь отрицание собственного замешательства, а не избавление от него. Но вам также помешают постоянные мысли в духе <emphasis>«Как странно!»</emphasis> Трата эмоциональной энергии на недоумение отнимает время, которое вы могли бы потратить на обновление своих убеждений. Это раз за разом отбрасывает вас в рамки старой, ошибочной точки зрения. Это подпитывает ваше чувство праведного негодования из-за того, что реальность посмела вам противоречить.</p><p>Этот принцип применим не только в физике. Ловили ли вы себя когда-нибудь на словах вроде: «Я просто не понимаю, как физик с докторской степенью может верить в астрологию»? Что ж, если вы буквально <emphasis>не понимаете</emphasis>, это указывает на изъян в вашей модели человеческой психологии. Возможно, вы <emphasis>негодуете</emphasis> — хотите выразить решительное моральное осуждение. Но если вы буквально <emphasis>не понимаете</emphasis>, то ваше негодование мешает вам принять реальность. Не так уж трудно представить, как физик с докторской степенью приходит к вере в астрологию. Люди склонны к компартментализации мышления, и этим всё сказано.</p><p>Теперь я стараюсь избегать выражения «Я просто не понимаю, как...» для демонстрации своего возмущения. Если я <emphasis>действительно</emphasis> не понимаю, как такое возможно, значит, моя модель удивлена фактами, и мне следует отбросить её и найти модель получше.</p><p>Удивление существует на карте, а не на территории. Не бывает удивительных фактов, бывают лишь модели, которые удивляются фактам. То же касается и фактов, которые обзывают такими обидными словами, как «причудливые», «невероятные», «неправдоподобные», «неожиданные», «странные», «аномальные» или «дикие». Если вы чувствуете искушение использовать подобные ярлыки, разумно будет сперва проверить, действительно ли предполагаемый факт является фактом. Но если факт подтверждается, то проблема не в нем — проблема в вас.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hs/think_like_reality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>197. Хаотическая инверсия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Недавно я разговаривал с друзьями на тему почасовой продуктивности и поддержания силы воли — с этим я борюсь всю свою жизнь.</p><p>Я могу удержаться от бегства перед трудной задачей при первой же встрече с ней (упорство в масштабе секунд), я могу заниматься одной и той же проблемой годами; но продолжать работу в масштабе <emphasis>часов</emphasis> — для меня постоянная битва. Само собой разумеется, я перечитал тонны советов, и больше всего мне помогло осознание того, что у значительной части других людей творческих профессий та же проблема, и они тоже не могут с ней справиться, какими бы разумными ни казались все эти советы.</p><p>— Что ты делаешь, когда не можешь работать? — спросили меня друзья. (Разговор, возможно, передан не дословно, это лишь весьма вольный пересказ.)</p><p>И я ответил, что обычно просматриваю случайные сайты или смотрю короткие видео.</p><p>— Ну, — сказали они, — если ты знаешь, что какое-то время не сможешь работать, тебе стоит посмотреть фильм или что-то в этом роде.</p><p>— К сожалению, — ответил я, — мне приходится заниматься тем, что дробится на короткие отрезки, вроде веб-серфинга или просмотра коротких видео, потому что способность работать может вернуться ко мне в любой момент, и я не могу предсказать, когда именно...</p><p>И тут я остановился, потому что на меня только что снизошло озарение.</p><p>Я всегда думал о своем рабочем цикле как о чем-то <emphasis>хаотичном</emphasis>, чем-то <emphasis>непредсказуемом.</emphasis> Я никогда не использовал эти слова, но именно так я к нему <emphasis>относился</emphasis>.</p><p>Но мои друзья, похоже, подразумевали — какая странная мысль! — что <emphasis>другие</emphasis> люди могут предсказать, когда снова смогут работать, и соответствующим образом планировать свое время.</p><p>И мне впервые пришло в голову, что я, возможно, совершал эту чертову избитую ошибку проекции разума прямо здесь, в своей обычной повседневной жизни, а не в высоких абстракциях.</p><p>Может быть, дело не в том, что моя продуктивность была <emphasis>необычайно</emphasis> <emphasis>хаотичной</emphasis>, а в том, что я просто был <emphasis>необычайно</emphasis> <emphasis>глуп</emphasis> в плане её прогнозирования.</p><p>Вот как выглядит инвертированная глупость — как хаос. Нечто трудноуправляемое, трудноуловимое, непредсказуемое, с чем ничего невозможно поделать. И это не просто выражение для таких абстракций, как искусственный интеллект. Она применима и к повседневной жизни.</p><p>И причина, по которой нам не приходит в голову альтернативное объяснение «я глуп», заключается <emphasis>не</emphasis> в том — как я подозреваю, — что мы слишком высокого мнения о себе. Просто мы вообще не думаем о себе. Мы просто видим хаотическое свойство окружающей среды.</p><p>И вот теперь мне пришло в голову, что проблема с моей продуктивностью может быть связана не с хаосом, а с моей собственной глупостью.</p><p>И это может как помочь, так и не помочь. Это точно не решит проблему мгновенно. Фраза «я невежественен» не делает вас знающим.</p><p>Но это, по крайней мере, иной путь, нежели просто сказать: «всё слишком хаотично».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/wb/chaotic_inversion/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>198. Редукционизм. Почти год назад, в апреле 2007 года, Мэттью С. (Matthew C.) предложил следующую тему для Overcoming Bias:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как и почему нынешний господствующий философский гегемон (редукционистский материализм) очевидно верен [ . . . ], в то время как господствующие философские взгляды всех прошлых обществ и цивилизаций очевидно сомнительны —</p><p>Я запомнил это, потому что посмотрел на предложение и счел его вполне резонным, но понимал, что не смогу взяться за эту тему, пока не начну цепочку об ошибке проекции разума, до которой тогда было еще далеко...</p><p>Но сейчас самое время приступить к этому вопросу. И хотя до темы «материализма» я еще не добрался, мы уже можем начать с «редукционизма».</p><p>Прежде всего, должен сказать: я действительно считаю, что «редукционизм» — в том смысле, который я вкладываю в это слово, — очевидно верен; и к черту любые прошлые цивилизации, которые с этим не соглашались.</p><p>Это кажется сильным заявлением, по крайней мере первая его часть. Общая теория относительности кажется отлично подтвержденной, но кто знает — вдруг какой-нибудь физик будущего опровергнет её?</p><p>С другой стороны, мы никогда не вернемся <emphasis>назад</emphasis> к ньютоновской механике. Храповик науки вращается, но не имеет обратного хода. В истории науки бывали случаи, когда теория получала рану-другую, а затем оправлялась; но когда теория получает столько стрел в грудь, сколько ньютоновская механика, её <emphasis>уже не воскресить.</emphasis></p><p>«К черту то, что думали прошлые цивилизации» — звучит довольно безопасно, когда эти цивилизации верили во что-то, что было развенчано и отправлено на свалку истории.</p><p>И редукционизм — это не столько позитивная гипотеза, сколько <emphasis>отсутствие</emphasis> веры — а именно неверие в ту или иную форму ошибки проекции разума.</p><p>Однажды я встретил парня, который утверждал, что служил артиллеристом на флоте. Он сказал: «Когда стреляешь артиллерийскими снарядами, траектории нужно рассчитывать по ньютоновской механике. Если считать по теории относительности, получится неверный ответ».</p><p>И я, и еще один присутствовавший при этом человек категорически ответили: «Нет». Я добавил: «Возможно, вы просто не сможете рассчитывать траектории достаточно быстро, чтобы вовремя получить ответы — может, вы это имели в виду? Но релятивистский ответ всегда будет точнее ньютоновского».</p><p>— Нет, — сказал он, — я имею в виду, что теория относительности даст <emphasis>неверный ответ</emphasis>, потому что объекты, движущиеся со скоростями артиллерийских снарядов, подчиняются ньютоновской механике, а не теории относительности.</p><p>— Если бы это действительно было так, — ответил я, — вы могли бы опубликовать это в физическом журнале и забрать свою Нобелевскую премию.</p><p>Стандартная физика использует одну и ту же <emphasis>фундаментальную</emphasis> теорию для описания полета «Боинга-747» и столкновений в Релятивистском коллайдере тяжелых ионов. И ядра, и самолеты, согласно нашему пониманию, подчиняются специальной теории относительности, квантовой механике и хромодинамике.</p><p>Но мы используем совершенно разные <emphasis>модели</emphasis>, чтобы понять аэродинамику «Боинга-747» и столкновение ядер золота в RHIC. Компьютер, моделирующий аэродинамику «Боинга-747», может не содержать ни единого токена, ни единого бита оперативной памяти, представляющего кварк.</p><p>Так неужели «Боинг-747» сделан не из кварков, а из чего-то другого? Нет, просто вы <emphasis>моделируете</emphasis> его с помощью <emphasis>элементов описания</emphasis>, которые не имеют взаимно-однозначного соответствия с кварками «Боинга-747». Карта — не территория.</p><p>Почему бы <emphasis>не</emphasis> смоделировать «Боинг-747» с помощью хромодинамического представления? Потому что тогда потребовался бы газзиллион лет, чтобы получить хоть какие-то ответы из модели. К тому же по состоянию на 2008 год мы не смогли бы сохранить эту модель на всей памяти всех компьютеров мира.</p><p>Как говорится, «Карта — не территория, но вы не можете сложить территорию и положить ее в бардачок». Иногда вам нужна карта поменьше, чтобы она поместилась в тесный бардачок, но это не меняет саму территорию. Масштаб карты — это факт не о территории, это факт о карте.</p><p>Если <emphasis>бы</emphasis> было возможно построить и запустить хромодинамическую модель «Боинга-747», она давала бы точные прогнозы. На самом деле, даже более точные прогнозы, чем аэродинамическая модель.</p><p>Чтобы построить абсолютно точную модель «Боинга-747», в принципе не обязательно, чтобы она содержала явные описания таких понятий, как воздушный поток и подъемная сила. В ней не должно быть ни одного токена, ни одного бита оперативной памяти, соответствующего положению крыльев. В принципе возможно построить точную модель Боинга-747, в которой вообще не упоминается ничего, <emphasis>кроме</emphasis> полей элементарных частиц и фундаментальных взаимодействий.</p><p>— Что? — кричит антиредукционист. — Вы хотите сказать, что у «Боинга-747» <emphasis>на самом деле нет крыльев?</emphasis> Да я же их прекрасно вижу!</p><p>Идея здесь тонкая. Дело не <emphasis>просто</emphasis> в том, что объект может иметь разные описания на разных уровнях.</p><p>Дело в том, что «наличие разных описаний на разных уровнях» <emphasis>само по себе</emphasis> относится к области разговоров о картах, а не к области разговоров о территории.</p><p>Не <emphasis>сам самолет</emphasis> и не <emphasis>сами законы физики</emphasis> используют разные описания на разных уровнях — как думал тот артиллерист. Скорее <emphasis>мы</emphasis> для нашего удобства используем разные упрощенные модели на разных уровнях.</p><p>Если бы вы взглянули на предельную хромодинамическую модель — ту, что содержит только поля элементарных частиц и фундаментальные взаимодействия, — эта модель содержала бы все факты о воздушном потоке, подъемной силе и положении крыльев, но эти факты были бы неявными, а не явными.</p><p>Вы, глядя <emphasis>на</emphasis> модель и размышляя <emphasis>о</emphasis> ней, смогли бы сообразить, где находятся крылья. Как только вы это поймете, в вашем разуме возникнет явное представление о положении крыльев — явный вычислительный объект в вашей нейронной оперативной памяти. <emphasis>В вашем разуме.</emphasis></p><p>Вы действительно могли бы вывести всевозможные явные описания самолета на разных уровнях и даже явные правила того, как ваши модели разных уровней взаимодействуют друг с другом для получения комбинированных прогнозов —</p><p>И изнутри этот алгоритм ощущается так: самолет <emphasis>кажется</emphasis> состоящим сразу из множества уровней, взаимодействующих друг с другом.</p><p>Убеждение <emphasis>изнутри ощущается</emphasis> так, будто вы смотрите прямо на реальность. Когда же вам на самом деле <emphasis>кажется</emphasis>, что вы смотрите на само убеждение, вы на самом деле переживаете убеждение об убеждении.</p><p>Поэтому, когда ваш разум одновременно принимает за истину явные описания множества разных уровней и явные правила перехода между ними как часть эффективной комбинированной модели, вам <emphasis>кажется, будто</emphasis> вы видите систему, которая <emphasis>состоит из</emphasis> описаний разных уровней и правил их взаимодействия.</p><p>Но это всего лишь мозг пытается эффективно сжать объект, который он и близко не способен смоделировать на фундаментальном уровне. Самолет слишком велик. Даже атом водорода был бы слишком велик. Взаимодействия кварков безумно сложны для расчета. Вы не вынесете этой <emphasis>правды.</emphasis></p><p>Но физика, насколько мы можем судить, <emphasis>на самом деле</emphasis> устроена так, что существует <emphasis>только</emphasis> самый базовый уровень — поля элементарных частиц и фундаментальные взаимодействия. Вы не вынесете чистой правды, но реальность справляется с ней без малейших упрощений. (Хотел бы я знать, откуда Реальность берет свои вычислительные мощности.)</p><p>Законы физики не содержат отдельных дополнительных причинных сущностей, соответствующих подъемной силе или крыльям самолета, подобно тому как <emphasis>разум инженера</emphasis> содержит отдельные дополнительные <emphasis>когнитивные</emphasis> сущности, соответствующие подъемной силе или крыльям самолета.</p><p>В этом, как мне кажется, и заключается тезис редукционизма. Редукционизм — это не позитивное убеждение, а скорее неверие в то, что более высокие уровни упрощенных многоуровневых моделей действительно существуют на территории. Понимание этого на интуитивном уровне растворяет вопрос: «Как вы можете говорить, что у самолета на самом деле нет крыльев, если я вижу эти крылья прямо перед собой?» Ключевые слова здесь — <emphasis>на самом деле</emphasis> и <emphasis>вижу</emphasis>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/on/reductionism/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>199. Объяснение против развенчания. «Ламия» (1819) Джона Китса, безусловно, заслуживает какой-нибудь награды в номинации «Самая раздражающая поэзия»: &lt;...&gt; Неужто чары все бегут / Прикосновения лишь хладной философии? / Была на небесах когда-то грозная радуга: / Мы знаем ткань её, структуру; внесена она</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В унылый перечень обыденных вещей.</p><p>Философия подрежет крылья Ангелу,</p><p>Покорит все тайны правилом и мерой,</p><p>Опустошит населённый духами воздух и шахту с гномами —</p><p>Расплетёт радугу...</p><p>Мой обычный ответ заканчивается фразой: «Если мы не научимся радоваться просто реальному, наша жизнь и вправду будет пуста». Позже я раскрою эту мысль подробнее.</p><p>Здесь же я имею в виду другое. Давайте просто возьмём строки:</p><p>Опустошит населённый духами воздух и шахту с гномами —</p><p>Расплетёт радугу...</p><p>Судя по всему, «прикосновение хладной философии» — то есть истина — уничтожило:</p><p>Духов в воздухе;</p><p>Гномов в шахте;</p><p>Радуги.</p><p>Что вызывает в памяти совсем другие <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dEct-kgxBb4M">стихи</a>:</p><p>Одна из этих вещей</p><p>Не похожа на другие,</p><p>Одна из этих вещей</p><p>Здесь лишняя.</p><p>Воздух опустел от духов, а шахта лишилась гномов — но радуга-то всё ещё на месте!</p><p>В эссе «Исправление неправильного вопроса» я писал:</p><p>Прослеживая причинно-следственную связь шаг за шагом, я обнаруживаю, что моя убеждённость в том, что на мне надеты носки, полностью объясняется тем фактом, что на мне надеты носки... С другой стороны, если я вижу мираж озера в пустыне, верное причинно-следственное объяснение моего видения никак не связано с наличием реального озера в пустыне. В этом случае моя вера в существование озера не просто <emphasis>объясняется</emphasis>, а <emphasis>развенчивается.</emphasis></p><p>Радуга была <emphasis>объяснена.</emphasis> Духи в воздухе и гномы в шахте были <emphasis>развенчаны.</emphasis></p><p>Думаю, в этом и кроется ключевое различие, которое антиредукционисты не понимают в редукционизме.</p><p>Это непонимание разницы хорошо заметно в классическом возражении против редукционизма:</p><p>Если редукционизм верен, то даже ваша вера в редукционизм — всего лишь результат движения молекул, так с какой стати мне вообще вас слушать?</p><p>Ключевое слово здесь — <emphasis>всего лишь</emphasis>; слово, которое подразумевает, будто принятие редукционизма <emphasis>развенчает</emphasis> все мыслительные процессы, приведшие меня к нему, подобно тому, как <emphasis>развенчивается</emphasis> оптическая иллюзия.</p><p>Но ведь можно объяснить, как устроен когнитивный процесс, и при этом он не станет «всего лишь» чем-то незначительным! Моя убеждённость в том, что на мне надеты носки — это всего лишь результат того, что моя зрительная кора реконструирует нервные импульсы, идущие от сетчатки, которая уловила фотоны, отразившиеся от моих носков... то есть, согласно научному редукционизму, моя убеждённость в том, что на мне надеты носки — это всего лишь результат того факта, что на мне действительно надеты носки.</p><p>Что же должно происходить в головах антиредукционистов, чтобы они ставили радугу и веру в редукционизм в одну категорию с духами и гномами?</p><p>Здесь происходит несколько вещей одновременно. Но пока давайте сосредоточимся на базовой идее, представленной в предыдущем эссе: ошибке проекции разума между многоуровневой картой и одноуровневой территорией.</p><p>(То есть: вы никак не сможете смоделировать «Боинг-747» покварково, поэтому вам <emphasis>приходится</emphasis> использовать многоуровневую карту с явными когнитивными репрезентациями крыльев, воздушного потока и так далее. Это не означает, что сама территория многоуровневая. Насколько нам известно, истинные законы физики действуют только на уровне полей элементарных частиц.)</p><p>Думаю, когда физики говорят: «Нет никаких <emphasis>фундаментальных</emphasis> радуг», антиредукционисты слышат: «Радуг не существует».</p><p>Если не разграничивать многоуровневую карту и одноуровневую территорию, то попытка объяснить вам, что радуга не является фундаментальным физическим объектом, <emphasis>будет ощущаться как</emphasis> стирание радуги с вашей многоуровневой карты, что, в свою очередь, <emphasis>ощущается как</emphasis> стирание радуги из самого мира.</p><p>Когда Наука заявляет: «Тигры — это не <emphasis>элементарные</emphasis> частицы, они состоят из кварков», антиредукционист слышит в этом такое же пренебрежительное отрицание, как в словах: «мы поискали в твоём гараже дракона, но там оказался лишь пустой воздух».</p><p>То, что учёные сделали с радугой, и то, что они сделали с гномами, по всей видимости, казалось Китсу одним и тем же...</p><p>В подтверждение этого вспомогательного тезиса я при обсуждении стихотворения Китса намеренно использовал несколько формулировок, содержащих ошибку проекции разума. Если вы этого не заметили, то это лишь доказывает, что подобные ошибки настолько привычны, что проходят незамеченными.</p><p>Например:</p><p>Воздух опустел от духов, а шахта лишилась гномов — но радуга-то всё ещё на месте!</p><p>На самом деле Наука очистила <emphasis>модель</emphasis> воздуха от <emphasis>веры в</emphasis> духов и очистила <emphasis>карту</emphasis> шахты от <emphasis>репрезентаций</emphasis> гномов. Наука вовсе не брала настоящие ангельские крылья и не уничтожала их холодным прикосновением истины, как это преподносится в стихотворении Китса. В реальности в воздухе <emphasis>никогда не было</emphasis> никаких духов, а в шахте — никаких гномов.</p><p>Другой пример:</p><p>То, что учёные сделали с радугой, и то, что они сделали с гномами, по всей видимости, казалось Китсу одним и тем же.</p><p>Учёные ничего не <emphasis>делали</emphasis> <emphasis>с</emphasis> гномами — только с «гномами». Слово в кавычках — это не сам референт.</p><p>Но если вы совершаете ошибку проекции разума — а по умолчанию наши убеждения ощущаются просто как то, каков мир <emphasis>есть</emphasis> на самом деле, — то в момент времени T = 0 в шахтах (по всей видимости) живут гномы; в момент T = 1 на сцене выплясывает учёный, а в момент T = 2 шахты (по всей видимости) оказываются пусты. Очевидно, раньше там были гномы, но учёный их убил.</p><p>Плохой учёный! Никаких тебе стихов, убийца гномов!</p><p>Ну, именно так это и <emphasis>ощущается</emphasis>, если вы эмоционально привязались к гномам, а потом учёный говорит, что никаких гномов нет. Требуются сильный ум, глубокая честность и сознательное усилие, чтобы сказать в этот момент: «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено», и «Учёный не забрал у меня гномов, а лишь избавил меня от заблуждения», и «У меня с самого начала не было законного права на веру в гномов; меня не лишили ничего, чем бы я владел <emphasis>по праву</emphasis>», и «Если гномы существуют, я хочу верить, что они существуют; если гномов нет, я хочу верить, что их нет; пусть я не буду привязываться к убеждениям, которые мне, возможно, не нужны», — и всё остальное, что рационалисты должны говорить в подобных случаях.</p><p>Но с радугой даже не нужно заходить так далеко. Радуга <emphasis>всё ещё на месте!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oo/explaining_vs_explaining_away/">*</a></p><p>1. Джон Китс, «Ламия», <emphasis>The Poetical Works of John Keats</emphasis> (London: Macmillan) (1884).</p></section>
<section>
<title><p>200. Ложный редукционизм. Была на небесах когда-то грозная радуга: мы знаем её уток, её текстуру; она внесена в унылый каталог обыденных вещей. — Джон Китс, «Ламия».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Подозреваю — хотя это лишь догадка, — что сам Китс <emphasis>не</emphasis> знал ни утка, ни текстуры радуги. Во всяком случае, не так, как понимал радугу Ньютон. Возможно, не знал вообще. Может быть, Китс просто где-то прочитал, что Ньютон объяснил радугу как «свет, отражённый каплями дождя», —</p><p>— что на самом деле было известно ещё в тринадцатом веке. Ньютон лишь внёс уточнение, показав, что свет разлагается на цветные составляющие, а не меняет цвет. Но этого хватило, чтобы радуга снова попала в заголовки новостей. И вот Китс вместе с Чарльзом Лэмом, Уильямом Вордсвортом и Бенджамином Хейдоном выпил «за посрамление памяти Ньютона», поскольку тот «разрушил поэзию радуги, сведя её к призме». Это одна из причин подозревать, что Китс не слишком глубоко разбирался в вопросе.</p><p>Подозреваю — хотя это лишь догадка, — что Китс <emphasis>не</emphasis> смог бы набросать на бумаге, почему радуга появляется только тогда, когда солнце находится у вас за спиной, или почему радуга представляет собой дугу окружности.</p><p>Если так, у Китса было Ложное Объяснение. В данном случае — <emphasis>ложная редукция</emphasis>. Ему <emphasis>сказали, что</emphasis> радугу редуцировали, но в его собственной модели мира она на самом деле не <emphasis>была редуцирована</emphasis>.</p><p>Это ещё одно из тех различий, которые никак не могут уловить антиредукционисты, — разница между декларацией голого факта, что нечто редуцируемо, и способностью это <emphasis>увидеть</emphasis>.</p><p>В этом антиредукционистов нельзя слишком сильно винить, ведь это часть общей проблемы.</p><p>Я уже писал ранее о кажущемся знании, которое знанием не является; об убеждениях, которые относятся вовсе не <emphasis>к</emphasis> своим предполагаемым объектам, а служат лишь записями для зазубривания в классе; о словах, действующих как знаки «стоп» для любопытства, а не как ответы; и о техноболтовне, которая лишь демонстрирует принадлежность к литературному жанру «наука»...</p><p>Существует огромная разница между способностью <emphasis>видеть</emphasis>, откуда берётся радуга, возможностью поиграть с призмами, чтобы подтвердить это, или даже сделать радугу самому, распыляя капли воды, —</p><p>— и ситуацией, когда какой-нибудь угрюмый философ просто <emphasis>говорит</emphasis> вам: «Нет в радуге ничего особенного. Разве вы не слышали? Учёные её давно объяснили. Просто что-то там связанное с каплями дождя или вроде того. Радоваться тут нечему».</p><p>Полагаю, именно этим различием объясняется чертовски большая доля той убийственной экзистенциальной пустоты, которая якобы сопутствует научному редукционизму.</p><p>Опыт «редукционизма», переживаемый антиредукционистами, нужно трактовать не так, будто они <emphasis>наяву видят</emphasis>, как устроена радуга, и не так, будто они переживают важнейший момент озарения («Ага!»), а так, будто им просто сообщили, что пароль — «Наука». Эффект заключается лишь в том, что радугу переносят в другой <emphasis>литературный жанр</emphasis> — жанр, который их научили считать скучным.</p><p>Слыша фразу «Наука объяснила радугу!», они словно вешают над радугой табличку: «Постановлением Совета искушённых литературных критиков данное явление признано СКУЧНЫМ. Проходите мимо».</p><p>И это всё, что написано на табличке: только это, и ничего больше.</p><p>Так у литературных критиков силой отбирают их гномов; они не растворяются в озарении, а изгоняются прямым авторитетным указом. Им не дают взамен никакой красоты, которая заполнила бы опустевший, лишившийся призраков воздух, никакого подлинного понимания, которое могло бы быть интересным само по себе. Лишь ярлык с надписью: «Ха! Вы думали, радуга — это красиво? Бедный, наивный глупец. Это часть литературного жанра науки, состоящего из сухих, чинных и непонятных слов».</p><p>Вот как антиредукционисты воспринимают «редукционизм».</p><p>Что ж, Китса винить нельзя — беднягу, должно быть, просто неправильно воспитали.</p><p>Но он всё-таки осмелился выпить «за посрамление памяти Ньютона»?</p><p>В качестве тоста для рационалистов я предлагаю: «За память о заблуждении Китса!». Ваше здоровье.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/op/fake_reductionism/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>201. Поэты саванны.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Поэты говорят, что наука лишает звезды их красоты — ведь это всего лишь сгустки атомов газа. Но ничто не бывает «всего лишь». Я тоже могу видеть звезды в ночной пустыне и чувствовать их. Но вижу ли я меньше или больше?</p><p>Бескрайность небес расширяет границы моего воображения — привязанный к этой карусели, мой крошечный глаз улавливает свет миллионолетней давности. Огромный узор, частью которого являюсь и я, — быть может, вещество, из которого я состою, было некогда извергнуто забытой звездой — подобно той, что извергается прямо сейчас. Или взгляните на них более зорким оком Паломара — они разлетаются во все стороны из некоего общего центра, где когда-то, возможно, были все вместе. Каков узор, каков смысл, почему всё так? Знание хотя бы малой доли об этой тайне ей не вредит.</p><p>Ведь истина куда более удивительна, чем всё, что могли вообразить художники прошлого! Почему же современные поэты молчат о ней?</p><p>Что это за поэты, которые могут воспевать Юпитер, как если бы он был человеком, но замолкают, когда оказывается, что это гигантский вращающийся шар из метана и аммиака?</p><p>— Ричард Фейнман, <emphasis>Фейнмановские лекции по физике</emphasis>, <sup>т. 1</sup></p><empty-line/>
<p>Том I, с. 3–6 (абзацы добавлены)</p><empty-line/>
<p>В этой последней строчке кроется настоящий вопрос: что это за поэт, который может писать о Юпитере-боге, но не о Юпитере — гигантском шаре? Независимо от того, был ли вопрос Фейнмана риторическим, у него есть реальный ответ:</p><p>Если Юпитер подобен нам, он может влюбиться, потерять любовь и обрести её вновь.</p><p>Если Юпитер подобен нам, он может стремиться, возвышаться и быть низвергнутым.</p><p>Если Юпитер подобен нам, он может смеяться, плакать или танцевать.</p><p>Но если Юпитер — это гигантский вращающийся шар из метана и аммиака, поэту гораздо труднее пробудить в нас чувства.</p><p>Есть поэты и рассказчики, утверждающие, что Великие Сюжеты вечны, они никогда не меняются и лишь пересказываются вновь и вновь. Они с гордостью заявляют, что Шекспир и Софокл связаны узами мастерства, которые прочнее простых столетий; что эти два драматурга могли бы поменяться эпохами без малейшего потрясения.</p><p>Дональд Браун однажды составил список из более чем двухсот <a l:href="http://condor.depaul.edu/mfiddler/hyphen/humunivers.htm">«человеческих универсалий»</a>, обнаруженных во всех изученных человеческих культурах (или в подавляющем их большинстве) — от Сан-Франциско до племени !кунг в пустыне Калахари. В этот список входят брак, избегание инцеста, материнская любовь, соперничество между братьями и сестрами, а также музыка, зависть, танцы, рассказывание историй, эстетика, ритуальная магия для исцеления больных и поэзия в виде устных строк, разделенных паузами —</p><p>Едва ли кто-то, кто хоть немного знаком с эволюционной психологией, станет это отрицать: наши самые сильные эмоции глубоко запечатлены в нас на уровне плоти и крови, мозга и ДНК.</p><p>Возможно, пришлось бы кое-что подправить, но вы, пожалуй, <emphasis>смогли бы</emphasis> рассказать «Гамлета», сидя у костра в предковой саванне.</p><p>Так что вполне понятно, почему Джон Китс — сокрушавшийся о «расплетенной радуге» — мог почувствовать, что нечто утрачено, когда ему сказали, что радуга — это лишь солнечный свет, рассеянный каплями дождя. Капли дождя не танцуют.</p><p>В Ветхом Завете написано, что однажды Бог уничтожил мир потопом, покрывшим всю сушу, утопив всех ужасно виновных мужчин и женщин земли вместе с их ужасно виновными младенцами, но Ной построил гигантский деревянный ковчег и так далее, и после того как большая часть человечества была стерта с лица земли, Бог поместил на небо радугу в знак того, что больше так поступать не будет. По крайней мере, с помощью воды.</p><p>Легко понять, почему Китс был бы <emphasis>потрясен</emphasis> тем, что современная наука противоречит этой прекрасной истории. Особенно если (как я описывал в предыдущем эссе) Китс не имел подлинного понимания природы радуги — того самого озарения «Ага!», которое могло бы быть захватывающим само по себе и восполнить утраченный драматизм...</p><p>Ах, но, возможно, Китс имел бы полное право разочароваться, <emphasis>даже если бы</emphasis> знал математику. Библейский сюжет о радуге — это история о кровожадном убийстве и улыбающемся безумии. Разве могут капли дождя и преломление света полноценно заменить такое? Капли дождя не кричат, когда умирают.</p><p>Итак, наука убивает романтику (как утверждает поэт-романтик), а то, что вы получаете взамен, никогда не сравнится по драматизму с оригиналом —</p><p>(то есть с оригинальным заблуждением)</p><p>— даже если вы знаете уравнения, ведь уравнения совсем не о сильных эмоциях.</p><p>Это самое сильное возражение Фейнману из всех, что я могу представить со стороны поэта-романтика, — хотя не припомню, чтобы его когда-либо высказывали.</p><p>Вы можете догадаться, что я не согласен с поэтами-романтиками. Моя собственная позиция такова:</p><p>Юпитеру вовсе не <emphasis>обязательно</emphasis> быть похожим на человека, потому что <emphasis>люди</emphasis> и так похожи на людей. Если Юпитер — это гигантский вращающийся шар из метана и аммиака, это не значит, что из Вселенной исчезли любовь и ненависть. Во Вселенной <emphasis>всё ещё есть</emphasis> любящие и ненавидящие умы. <emphasis>Это мы.</emphasis></p><p>Если нас, по последним подсчетам, больше шести миллиардов, так ли уж необходимо Юпитеру быть в списке потенциальных главных героев?</p><p>Нет никакой <emphasis>необходимости</emphasis> рассказывать Великие Сюжеты о планетах или радугах. Они разворачиваются повсюду в нашем мире каждый день. Каждый день кто-то убивает из мести; каждый день кто-то по ошибке убивает друга; каждый день более ста тысяч человек влюбляются. И даже если бы всё было иначе, вы могли бы писать художественные произведения о людях — не о Юпитере.</p><p>Земля стара, и под Солнцем на ней уже много раз разыгрывались одни и те же сюжеты. Мне и вправду интересно: не пора ли некоторым из Великих Сюжетов измениться? Для меня, по крайней мере, история под названием <a l:href="http://yudkowsky.net/other/yehuda/">«Прощай»</a> утратила свое очарование.</p><p>Великие Сюжеты не вечны, потому что не вечен человеческий вид. Отмотайте эволюцию гоминид достаточно далеко назад, и никто там не поймет <emphasis>«Гамлета»</emphasis>. Загляните достаточно далеко в прошлое, и вы вообще не найдете мозгов.</p><p>Великие Сюжеты не вечны, потому что человеческий вид, <emphasis>Homo sapiens sapiens</emphasis>, не вечен. Я искренне сомневаюсь, что в нашем нынешнем облике нам отпущена ещё хотя бы тысяча лет. И я говорю это без грусти: я думаю, мы можем стать лучше.</p><p>Мне бы не хотелось, чтобы в нашем будущем все Великие Сюжеты были полностью утрачены. Я почти не вижу разницы между таким исходом и падением Солнца в чёрную дыру.</p><p>Но Великие Сюжеты в их нынешней форме <emphasis>уже были</emphasis> рассказаны, и не раз. Я не вижу ничего плохого в том, если некоторые из них изменят свою форму или разнообразят свои концовки.</p><p>Кажется, «И жили они долго и счастливо» стоит попробовать хотя бы раз.</p><p>Великие Сюжеты могут и должны становиться разнообразнее по мере того, как человечество взрослеет. Частью этой этики является идея о том, что, когда мы сталкиваемся со странным, нам следует относиться к нему с достаточным уважением, чтобы рассказать его подлинную историю. Пусть даже из-за этого писать стихи станет немного сложнее.</p><p>Если вы достаточно хороший поэт, чтобы написать оду гигантской вращающейся сфере из метана и аммиака, то вы создаёте нечто <emphasis>оригинальное</emphasis> — о вновь открытом уголке реальной Вселенной. Возможно, это будет не так драматично или захватывающе, как «Гамлет». Но ведь история Гамлета уже рассказана! Если же вы пишете о Юпитере так, словно он человек, вы лишь делаете нашу карту Вселенной чуть беднее; вы втискиваете Юпитер в шаблон всех тех историй, которые уже были рассказаны на Земле.</p><p>Можно спорить о том, столь же захватывающа ли поэма Джеймса Томсона <a l:href="http://www.poemhunter.com/poem/a-poem-sacred-to-the-memory-of-sir-isaac-newton/">«Стихотворение, посвященное памяти сэра Исаака Ньютона»</a>, воспевающая радугу за то, чем она является <emphasis>на самом деле</emphasis>, как и поэма Джона Китса <a l:href="http://en.wikisource.org/wiki/Lamia">«Ламия»</a> о героине, которую любили и потеряли. Но истории о любви, потере и цинизме <emphasis>уже были</emphasis> рассказаны в далекой Древней Греции и, без сомнения, многократно до этого. Пока мы не поняли, что радуга — это нечто <emphasis>отличное</emphasis> от историй об очеловеченной магии, истинная история радуги не могла быть воспета.</p><p>Границу между научной фантастикой и космической оперой когда-то проводили так: если сюжет произведения можно без изменений перенести на Дикий Запад или в Средневековье, то это не <emphasis>настоящая</emphasis> научная фантастика. В настоящей научной фантастике наука является неотъемлемой частью сюжета: вы не можете перенести историю из космоса в саванну, ничего при этом не потеряв.</p><p>Ричард Фейнман спрашивал: «Что это за поэты, которые могут воспевать Юпитер, как если бы он был человеком, но вынуждены молчать, когда это — гигантский вращающийся шар из метана и аммиака?»</p><p>Это <emphasis>поэты саванны</emphasis>, способные <emphasis>лишь</emphasis> рассказывать истории, которые имели бы смысл у костра десять тысяч лет назад. Поэты саванны, способные рассказать <emphasis>только</emphasis> Великие Сюжеты в их классическом виде, и больше ничего.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oq/savanna_poets/">*</a></p><p>1. Ричард П. Фейнман, Роберт Б. Лейтон и Мэттью Л. Сэндс, <emphasis>Фейнмановские лекции по физике</emphasis>, в 3 томах (Рединг, Массачусетс: Addison-Wesley, 1963).</p></section>
<section>
<title><p>202. Радость в просто реальном. …Не улетучивается ли вся прелесть от одного лишь прикосновения холодной философии? Была некогда в небесах внушающая трепет радуга: мы знаем её основу, её текстуру; ныне она занесена в унылый каталог обыденных вещей.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>— Джон Китс, <emphasis>«Ламия»</emphasis></p><empty-line/>
<p>Ничто не «просто».</p><p>— Ричард Фейнман</p><empty-line/>
<p>Нельзя не восхититься этой фразой: «унылый каталог обыденных вещей». Что именно, собственно говоря, попадает в этот каталог? То есть помимо радуг?</p><p>Да всё обыденное, разумеется. Вещи нормальные; вещи немагические; вещи известные или познаваемые; вещи, играющие по правилам (или вообще по <emphasis>каким-либо</emphasis> правилам, что делает их скучными); вещи, являющиеся частью нашей обычной вселенной; вещи, которые, одним словом, <emphasis>реальны.</emphasis></p><p>Вот это я и называю «обрекать себя на разочарование».</p><p>При таком подходе рано или поздно вы разочаруетесь во <emphasis>всём</emphasis> — ведь оно либо окажется несуществующим, либо, что ещё хуже, окажется реальным.</p><p>Если мы не умеем радоваться вещам, которые просто реальны, наша жизнь <emphasis>всегда</emphasis> будет пуста.</p><p>За какой же грех радугу низвели до унылого каталога обыденных вещей? За грех научного объяснения. «Мы знаем её основу, её текстуру», — говорит Китс. Интересное использование слова «мы», поскольку я подозреваю, что сам Китс этого объяснения не знал. Подозреваю, одного лишь известия о том, что его знает кто-то другой, для него было уже чересчур. Подозреваю, что даже сама мысль о том, что радуга <emphasis>в принципе</emphasis> научно объяснима, была бы для него невыносима. И если сам Китс так не думал, что ж, я знаю предостаточно людей, которые думают именно так.</p><p>Я уже как-то замечал, что ничто не является таинственным <emphasis>по своей природе</emphasis> — то есть ничто из того, что действительно существует. Моё незнание природы какого-то явления — это факт, относящийся к моему разуму, а не к самому явлению; благоговеть перед явлением из-за того, что оно кажется восхитительно загадочным, значит благоговеть перед собственным невежеством; белое пятно на карте не означает пустоту на самой местности, это просто место, где мы ещё не бывали, и так далее и тому подобное…</p><p>Иными словами, <emphasis>всё</emphasis> — вообще всё, что <emphasis>на самом деле</emphasis> существует — рано или поздно рискует оказаться в «унылом каталоге обыденных вещей».</p><p>Перед вами выбор:</p><p>Признать, что вещи имеют право быть немагическими, познаваемыми, научно объяснимыми — словом, <emphasis>реальными</emphasis> — и всё же небезразличными нам;</p><p>Или провести остаток дней в страданиях от экзистенциальной тоски, которая <emphasis>неизбывна</emphasis>.</p><p>(Самообман, возможно, и выход для кого-то другого, но только не для вас.)</p><p>Это заставляет совершенно иначе взглянуть на причудливую привычку тех странных людей, которых называют <emphasis>учёными</emphasis>, — внезапно увлекаться катышками из карманов, птичьим помётом, радугой или любой другой заурядной вещью, на которую пресыщенные жизнью искушённые люди и не взглянули бы дважды.</p><p>Можно сказать, что учёные — по крайней мере <emphasis>некоторые</emphasis> из них — это люди, которые <emphasis>в принципе</emphasis> способны получать радость от жизни в реальной вселенной.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/or/joy_in_the_merely_real/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть Q. Радость в том, что просто реально.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>203. Радость открытия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ньютон был величайшим гением, который когда-либо жил, и самым счастливым, ибо систему мира можно открыть лишь однажды.</p><p>— Лагранж</p><empty-line/>
<p>Мне доставляет гораздо больше удовольствия доходить до всего своим умом, чем вычитывать это в учебниках. Это вполне естественно, правильно и вполне ожидаемо.</p><p>Но открыть то, чего <emphasis>никто больше не знает</emphasis>, — оказаться <emphasis>первым</emphasis>, кто разгадал эту тайну…</p><p>Рассказывают историю о том, как один из первых людей, осознавших, что звёзды светят благодаря термоядерному синтезу — авторство этого открытия чаще всего приписывают <a l:href="http://ask.metafilter.com/54496/Feynman-Quote-Demystification">Фрицу Хоутермансу</a> или <a l:href="http://dykestowatchoutfor.com/more-on-consciousness#comment-72828">Хансу Бете</a>, — как-то вечером гулял со своей девушкой. Она заметила, как прекрасны звёзды, а он ответил: «Да, и прямо сейчас я единственный человек в мире, который знает, почему они светят».</p><p>Многочисленные источники подтверждают, что это ощущение — быть первым, кто разгадал великую тайну, — приносит <emphasis>невероятный</emphasis> кайф. Пожалуй, это ближе всего к наркотическому опьянению, чего можно достичь без всяких наркотиков — хотя мне-то откуда знать.</p><p><emphasis>Это</emphasis> как-то нездорово.</p><p>Не то чтобы я имел что-то против эйфории. Меня смущает условие исключительности. Почему открытие должно цениться <emphasis>меньше</emphasis> только потому, что кто-то <emphasis>другой</emphasis> уже знает ответ?</p><p>Самая благожелательная психологическая интерпретация, которую я могу предложить, заключается в том, что вы не станете месяцами или годами биться над задачей, если ответ можно просто подсмотреть в библиотеке. И что этот колоссальный кайф возникает оттого, что вы штурмовали проблему со всех мыслимых сторон и каждый раз терпели неудачу, а затем анализировали её снова, используя любую идею, пришедшую в голову, и любые данные, которые удалось раздобыть, — продвигаясь вперед по крупицам, — так что когда вы, <emphasis>наконец</emphasis>, взламываете эту задачу, все разрозненные кусочки и нерешённые вопросы мгновенно встают на свои места, подобно тому как одна-единственная улика раскрывает дюжину убийств в запертой комнате.</p><p>Более того, обретённое вами понимание оказывается <emphasis>настоящим</emphasis> пониманием — тем, что охватывает все зацепки, которые вы изучали в попытках решить задачу, когда ещё не знали ответа. Понимание, которое рождается из вопросов, которые вы задаёте день за днём и над которыми упорно бьётесь; понимание, которое никто другой не сможет получить (сколько ни сообщай ему готовый ответ), если только сам не потратит месяцы на изучение этой проблемы в её историческом контексте, пусть даже она уже решена — и даже тогда он не испытает восторга от мгновенного озарения.</p><p>Вот одна из возможных причин, почему Джеймс Клерк Максвелл, скорее всего, получил больше удовольствия, <emphasis>открывая</emphasis> уравнения Максвелла, чем вы — читая о них.</p><p>Чуть менее лестное объяснение гласит, что этот мощный кайф проистекает из того, что в <emphasis>вежливой терминологии</emphasis> социальной психологии называют «последовательностью», «обязательствами» и «когнитивным диссонансом»; это та наша особенность, из-за которой мы ценим вещи выше <emphasis>просто</emphasis> потому, что ради них пришлось попотеть. Сюда относятся исследования, показывающие, что суровые ритуалы посвящения заставляют неофитов сильнее верить в ценность студенческого братства, или опыты, в которых одно и то же вино кажется более вкусным, если его налить в дорогую бутылку, — в общем, явления из этой серии.</p><p>Разумеется, если вам просто приятнее решать головоломку самому, чем узнать готовый ответ, потому что вам нравится сам процесс умственного труда, в этом нет ничего плохого. Менее лестная интерпретация применима в случае, когда требование заплатить 100 долларов за разгадку заставляет вас считать её более интересной, ценной, важной или неожиданной, чем если бы вы получили этот ответ бесплатно.</p><p>(Я сильно подозреваю, что главная проблема с пиаром науки среди широких масс заключается в том, что люди инстинктивно считают: если знание раздаётся даром, значит, оно не может быть важным. Если бы для того, чтобы узнать правду об эволюции, нужно было пройти через пугающий ритуал посвящения, возможно, люди относились бы к этому ответу с бóльшим благоговением.)</p><p>Совсем нелестная трактовка состоит в том, что радость первооткрывателя замешана на статусе. На конкуренции. На дефиците. На стремлении обойти всех на повороте. Неважно, трёхкомнатный у тебя дом или четырёхкомнатный; важно, чтобы он был больше, чем у Джонсов. Двухкомнатный дом тоже сойдёт, если только гарантировать, что у Джонсов жильё ещё меньше.</p><p>Я принципиально не возражаю против соперничества. Я не считаю игру го варварской и не призываю её запретить, несмотря на то что это игра с нулевой суммой. Но если эйфория научного открытия <emphasis>должна</emphasis> быть завязана на дефиците, это означает, что для каждой конкретной истины она доступна лишь одному человеку на всю цивилизацию.</p><p>Если радость научного открытия выдается строго «один раз на одно открытие», то с точки зрения теории веселья Ньютон, вероятно, израсходовал изрядную долю всего «физического удовольствия», доступного за всю историю зародившейся на Земле разумной жизни. Этот эгоистичный засранец объяснил орбиты планет <emphasis>и</emphasis> приливы.</p><p>На самом деле всё ещё хуже, ведь в Стандартной модели физики (открытой засранцами, которые испортили головоломку всем остальным) Вселенная пространственно бесконечна, инфляционно ветвится и ветвится за счёт декогеренции, а это как минимум три разных способа, которыми Реальность масштабируется до экспоненциальных или бесконечных величин.</p><p>Так что инопланетяне, или альтернативные Ньютоны, или просто тегмарковские двойники Ньютона могли открыть гравитацию раньше, чем <emphasis>наш</emphasis> Ньютон, — если вы, конечно, верите, что слово «раньше» вообще имеет смысл при подобных разделениях.</p><p>Когда эта мысль впервые пришла мне в голову, она меня даже воодушевила. Осознав, что кто-то где-то в просторах пространства и времени уже знает ответ на любой разрешимый вопрос — даже на вопросы биологии и истории (ведь существуют другие декогерентные Земли), — я понял, как глупо думать, будто радость открытия должна принадлежать кому-то одному. Иначе это превратилось бы в неизбежный источник неразрешимой экзистенциальной тревоги, а это я считаю сведением к абсурду.</p><p>Непротиворечивое решение, сохраняющее <emphasis>возможность</emphasis> получать удовольствие, — это перестать беспокоиться о том, что знают другие. Если вы не знаете ответа, для вас это тайна. Если вы можете поднять руку и сжать пальцы в кулак, но понятия не имеете, как ваш мозг это делает — и даже какие именно мышцы находятся под вашей кожей, — вам придётся признать себя столь же невежественным, как и первобытный охотник-собиратель. Конечно, кто-то другой знает ответ — но и в эпоху охотников-собирателей кто-то на альтернативной Земле или, если уж на то пошло, в будущем тоже знал этот ответ. Тайна и радость открытия — это вещь либо сугубо личная, либо её вообще не существует, и я предпочитаю считать, что она личная.</p><p>Радость от помощи своей цивилизации — когда ты сообщаешь ей то, чего она ещё не знает, — действительно обычно бывает однократной для каждого открытия в рамках одной цивилизации; ценность такого рода подчиняется закону сохранения — как и Нобелевские премии. И перспектива такой награды, возможно, — как раз то, что нужно, чтобы удерживать ваше внимание на одной проблеме в течение долгих лет, необходимых для выработки по-настоящему <emphasis>глубокого</emphasis> понимания; к тому же работа над проблемой, неизвестной вашей цивилизации, — это верный способ избежать спойлеров.</p><p>Но в рамках моего общего проекта по развенчанию мифа о том, что рационалисты получают меньше удовольствия от жизни, я хочу вернуть магию и тайну в каждую область мира, которую вы <emphasis>лично</emphasis> не понимаете, независимо от того, какие ещё знания могут существовать далеко в пространстве и времени или даже в голове вашего соседа. Если этого не знаете <emphasis>вы</emphasis>, значит, это тайна. А теперь подумайте, как много вещей вы не знаете! (Если ничего не приходит в голову, у вас совсем другие проблемы.) Разве мир внезапно не стал гораздо более таинственным, волшебным и <emphasis>интересным</emphasis> местом? Как будто вас перенесли в альтернативное измерение, где вам нужно изучать все правила с нуля?</p><p>Один друг как-то сказал мне, что я смотрю на мир так, словно никогда раньше его не видел. Я подумал: какой приятный комплимент... Постойте! Но ведь я и правда никогда раньше его <emphasis>не видел</emphasis>! Что — неужели всем остальным устроили предпоказ?</p><p>— <a l:href="http://web.archive.org/web/20080214014017/http%3a//www.ranprieur.com/me/100things.html">Рэн Приор</a></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/os/joy_in_discovery/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>204. Привяжите себя к реальности. Возможно, вы читаете всё это и спрашиваете: «Да, но какое отношение это имеет к редукционизму?».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Отчасти дело в том, чтобы оставить себе путь к отступлению. Нелегко разбирать на части нечто <emphasis>важное</emphasis>, когда вы убеждены, что это лишает мир магии, расплетает радугу. В этой книге я действительно планирую разобрать некоторые вещи, и мне бы не хотелось вызывать бессмысленную экзистенциальную тревогу.</p><p>Отчасти это крестовый поход против голливудской рациональности — представления о том, что понимание радуги убавляет её красоту. Радуга всё ещё прекрасна, <emphasis>плюс</emphasis> к этому вы получаете красоту физики.</p><p>Но на ещё более глубоком уровне это одна из тех тонких вещей, что составляют скрытое ядро рациональности. Ну, знаете, из тех, когда я начинаю говорить о <a l:href="http://lesswrong.com/lw/m7/zen_and_the_art_of_rationality/">«Пути»</a>. Речь идёт о том, чтобы <emphasis>привязать себя к реальности.</emphasis></p><p>В одной из книг Фрэнка Герберта о <emphasis>Дюне</emphasis>, если я правильно помню, говорится, что Правдовидец обретает способность распознавать чужую ложь благодаря тому, что сам всегда говорит только правду; таким образом у него складываются с истиной такие отношения, нарушение которых он чувствует. В жизни это бы не сработало, но мне всё равно кажется, что это одна из самых красивых мыслей в художественной литературе. По крайней мере, чтобы приблизиться к истине, вы должны быть готовы прижаться к реальности как можно плотнее — не отпрядывая и не глядя на неё свысока.</p><p>Тему «привязки к реальности» можно увидеть в главе «Лотереи: напрасная надежда». Понимание того, что лотерейные билеты имеют отрицательное математическое ожидание, не означает, что вы отказываетесь от надежды разбогатеть. Это означает, что вы перестаёте тратить эту надежду впустую на лотерейные билеты. Вы направляете её на свою работу, учёбу, стартап или подработку на eBay; а если у вас действительно нет ничего, на что стоило бы надеяться, то, возможно, самое время начать поиски.</p><p>Я возражаю не против мечтаний, а только против <emphasis>несбыточных</emphasis> мечтаний. Выигрыш в лотерею не является абсолютно невозможным, но это почти невозможная вещь, не предполагающая никаких действий с вашей стороны. Дело не в том, что выиграть в лотерею чрезвычайно <emphasis>трудно</emphasis> (будто это требует отчаянных усилий), а в том, что <emphasis>труд</emphasis> здесь вообще ни на что не влияет.</p><p>Я говорю всё это, чтобы проиллюстрировать саму идею: нужно взять эмоциональную энергию, утекающую в никуда, и привязать её к сфере реальности.</p><p>Это не значит, что нужно ставить перед собой заниженные цели, чтобы они казались «реалистичными», то есть простыми, безопасными и одобренными родителями. Возможно, конкретно в вашем случае это хороший совет, я не знаю, но не мне его давать.</p><p>Я имею в виду, что вы можете вкладывать эмоциональную энергию в радугу, даже если она окажется <emphasis>не</emphasis> волшебной. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j6/why_is_the_future_so_absurd/">Будущее всегда абсурдно</a>, но оно никогда не бывает <emphasis>нереальным.</emphasis></p><p>Голливудский стереотип о рациональности гласит, что «рациональный — значит безэмоциональный»: чем вы разумнее, тем больше ваших эмоций неизбежно уничтожает Разум. В главе «Рациональные чувства» я противопоставляю этому суждению другие: <emphasis>«То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено»</emphasis> и <emphasis>«То, что истина питает, должно процветать».</emphasis> Когда вы сформировали наиболее точную картину истины, в эмоциях, которые вы в результате испытываете, нет ничего иррационального — истина не может разрушить эти эмоции, а значит, они не являются иррациональными.</p><p>Поэтому вместо того, чтобы <emphasis>уничтожать</emphasis> эмоциональную энергию, связанную с плохими объяснениями природы радуги (как того требует голливудский стереотип), давайте <emphasis>перенаправим</emphasis> её на реальность — привяжем к убеждениям, которые будут настолько истинными, насколько мы способны их сделать.</p><p>Хотите летать? Не отказывайтесь от полёта. Откажитесь от летающих зелий и постройте себе самолёт.</p><p>Помните тему из главы «Думать как реальность», где я говорил о том, что когда физика кажется контринтуитивной, нужно признать: странная вовсе не <emphasis>физика</emphasis>, а <emphasis>вы</emphasis>?</p><p>То, о чём я говорю сейчас, очень похоже на это, только здесь речь идёт об эмоциях, а не о гипотезах — о привязке ваших чувств к реальному миру. Не к «реалистичному» повседневному миру. Я был бы вопиющим лицемером, если бы сказал вам заткнуться и делать домашнее задание. Я имею в виду <emphasis>по-настоящему</emphasis> реальный мир, вселенную, подчинённую строгим законам, в которой есть место таким нелепостям, как высадка на Луну и эволюция человеческого интеллекта. Просто без магии — совсем, везде и навсегда.</p><p>Согласно мему голливудской рациональности, «наука лишает жизнь радости».</p><p>Наука возвращает радость <emphasis>в</emphasis> жизнь.</p><p>Рациональность направляет вашу эмоциональную энергию во вселенную, а не куда-то ещё.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ot/bind_yourself_to_reality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>205. Если вы требуете магии, магия не поможет.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Большинство ведьм не верят в богов. Конечно, они знают, что боги существуют. Время от времени им даже приходится иметь с ними дело. Но ведьмы в них не верят. Слишком хорошо их знают. Это все равно что верить в почтальона.</p><p>— Терри Пратчетт, <emphasis>Ведьмы за границей</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Как-то раз я размышлял над философией фэнтези —</p><p>И прежде чем кто-то упрекнет меня в «непонимании того, о чем на самом деле фэнтези», позвольте мне сказать вот что: я вырос в семье любителей научной фантастики и фэнтези. Я читаю фэнтези с пяти лет. Время от времени я и сам пытаюсь <emphasis>писать</emphasis> фэнтезийные <a l:href="http://yudkowsky.net/other/fiction">истории</a>. И я <emphasis>не</emphasis> из тех людей, кто берется писать в каком-то жанре, не поразмыслив над его философией. Откуда, по-вашему, берутся сюжеты?</p><p>Как бы то ни было:</p><p>Размышляя о философии фэнтези, я подумал: если бы в нашем мире действительно водились драконы — если бы можно было пойти в зоопарк или даже отправиться к далекой горе и встретить там огнедышащего дракона — а зебр при этом никто никогда не видел, то в наших фэнтези-рассказах зебр было бы пруд пруди, а драконы никого бы не волновали.</p><p>Вот это я понимаю — загнать себя в угол, а? Трава всегда зеленее по ту сторону нереальности.</p><p>В одном из типичных фэнтезийных сюжетов главный герой с нашей Земли — вызывающий симпатию персонаж с плохими оценками или неподъемной ипотекой, но добрым сердцем — внезапно оказывается в мире, где вместо науки действует магия. Обычно герой начинает практиковать магию и со временем становится (сверхсильным) волшебником.</p><p>И вот вопрос — да, он немного язвителен, но, думаю, его стоит задать: по всей видимости, большинство читателей этих романов представляют себя на месте главного героя, фантазируя о том, как они сами овладевают колдовством. Мечтают о магии. И, если исключить маловероятные демографические аномалии, большинство читателей этих книг — не ученые.</p><p>Родившись в мире науки, они не стали учеными. С чего они взяли, что в мире магии вели бы себя иначе?</p><p>Если им чужд научный подход, согласно которому ничто не бывает «всего лишь» чем-то — способность интересоваться вещами, которые всего лишь реальны, — то как им поможет магия? Если бы у них действительно <emphasis>была</emphasis> магия, она стала бы всего лишь <emphasis>реальной</emphasis> и утратила бы прелесть недостижимости. Поначалу они могли бы прийти в восторг, но (как и выигравшие в лотерею, которые через полгода оказываются далеко не так счастливы, как ожидали) этот восторг быстро сошел бы на нет. Скорее всего, как только им пришлось бы по-настоящему <emphasis>учить</emphasis> заклинания.</p><p><emphasis>Разве что</emphasis> они найдут в себе способность радоваться вещам, которые всего лишь реальны. Испытывать такой же восторг от полета на дельтаплане, как от полета на драконе; так же радоваться зажженному с помощью электричества свету, как и зажженному магией... пусть даже для этого и придется немного поучиться...</p><p>Не поймите меня неправильно. Я вовсе не против драконов. Кто знает, может, в один прекрасный день мы их даже создадим.</p><p>Но если у вас нет способности получать удовольствие от дельтапланеризма из-за того, что он <emphasis>всего лишь реален</emphasis>, то как только драконы <emphasis>станут</emphasis> реальностью, они будут волновать вас ничуть не больше дельтапланов.</p><p>Думаете, вы предпочли бы жить в Будущем, а не в настоящем? Это вполне объяснимое предпочтение. Со временем жизнь действительно становится лучше.</p><p>Но не забывайте, что <emphasis>это и есть</emphasis> Будущее по сравнению с Темными веками тысячелетней давности. У вас есть возможности, о которых не смели мечтать даже короли.</p><p>Если эта тенденция сохранится, Будущее действительно может оказаться прекрасным местом для жизни. Но если вы все-таки доберетесь до него, то обнаружите там лишь очередное «Сейчас». Если у вас нет базовой способности радоваться пребыванию в «Сейчас» — если ваша душевная энергия уходит <emphasis>только</emphasis> в Будущее, если вы можете <emphasis>лишь</emphasis> надеяться на лучшее завтра, — то никакое течение времени вам не поможет.</p><p>(Да, в Будущем может появиться таблетка, решающая психологическую проблему вечного ожидания будущего. Не думаю, что это опровергает мою основную мысль, которая сводится к тому, какие именно таблетки нам следовало бы хотеть принимать.)</p><p>Мэтью К., <a l:href="http://lesswrong.com/lw/on/reductionism/irh">в своем комментарии на <emphasis>Less Wrong</emphasis></a>, судя по всему, очень увлечен неформально изложенной «теорией» Руперта Шелдрейка, которая «объясняет» такие явления, как сворачивание белков и симметрия снежинок (хотя они и не требуют подобных объяснений). Но почему Мэтью К. не в таком же восторге, скажем, от специальной теории относительности? Ведь о СТО действительно <emphasis>известно</emphasis>, что это закон, так почему бы ей не быть еще <emphasis>более</emphasis> захватывающей? Преимущество восторга по поводу закона, истинность которого уже доказана, в том, что вы точно знаете: ваш восторг не пропадет зря.</p><p>Если бы теория Шелдрейка была общепринятой истиной, которую преподают в начальной школе, Мэтью К. до нее не было бы дела. Иначе с чего бы ему восхищаться именно этим конкретным законом, который он считает законом физики, сильнее, чем всеми остальными?</p><p>Худшей катастрофой, которая могла бы постичь сообщество нью-эйдж, стало бы то, что их ритуалы начали бы надежно работать, а НЛО действительно появились бы в небе. Какой смысл верить в инопланетян, если бы они просто <emphasis>были</emphasis> и их видел бы каждый? В мире, где экстрасенсорные способности были бы всего лишь реальными, сторонники нью-эйджа не стали бы <emphasis>верить в</emphasis> них, точно так же, как никто особо не утруждает себя тем, чтобы «верить» в гравитацию (за исключением ученых, разумеется).</p><p>Почему я так негативно отношусь к магии? Разве было бы <emphasis>плохо</emphasis>, если бы магия существовала?</p><p>На самом деле я не против магии. Помните, я и сам иногда пытаюсь писать фэнтези. Но меня раздражает такая психология: родись её обладатели в мире, где работают заклинания и зелья, они бы изнывали от тоски по миру, где бытовые товары в изобилии сходят с конвейеров.</p><p>Связать себя с реальностью как на эмоциональном, так и на интеллектуальном уровне — значит в том числе примириться с фактом, что вы <emphasis>действительно живёте здесь.</emphasis> Только тогда вы сможете увидеть этот, ваш мир и любые возможности, которые он вам предлагает, не пытаясь при этом закрыть на него глаза.</p><p>Скажу без обиняков: в этом мире, где я родился, <emphasis>я</emphasis> не испытываю недостатка ни в драконах, с которыми нужно сражаться, ни в магии, которую нужно освоить. Если бы меня перенесло в один из этих фэнтезийных романов, я бы не удивился, обнаружив себя за изучением запретной высшей магии —</p><p>— потому что с какой стати перенос в волшебный мир должен что-то менять? Дело не в том, <emphasis>где</emphasis> вы находитесь, а в том, <emphasis>кто</emphasis> вы.</p><p>Поэтому помните Литанию против переноса в альтернативную вселенную:</p><empty-line/>
<p>Если я собираюсь быть счастливым где бы то ни было,</p><p>Или достичь величия где бы то ни было,</p><p>Или познать истинные тайны где бы то ни было,</p><p>Или спасти мир где бы то ни было,</p><p>Или испытывать сильные чувства где бы то ни было,</p><p>Или помогать людям где бы то ни было,</p><p>С тем же успехом я могу делать это в реальности.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ou/if_you_demand_magic_magic_wont_help/">*</a></p><p>1. Терри Пратчетт, <emphasis>Ведьмы за границей</emphasis> (London: Corgi Books, 1992).</p></section>
<section>
<title><p>206. Обыденная магия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я считаю, что часть рационалистического этоса состоит в том, чтобы <emphasis>эмоционально привязать себя</emphasis> к абсолютно закономерной, редукционистской вселенной — вселенной, в которой нет ничего сверхъестественного вроде душ или магии, — и без всякого разочарования вкладывать все свои надежды и всю свою заботу в эту всего лишь реальную вселенную и её возможности.</p><p>Существует старый приём для борьбы с <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Dukkha">дукхой</a>: составить список вещей, за которые вы благодарны, — например, крыши над головой.</p><p>Так почему бы не составить список своих способностей, которые казались бы невероятно крутыми, <emphasis>будь они магией</emphasis> или обладай ими лишь несколько избранных?</p><p>К примеру, представьте, что вместо одного глаза у вас во лбу был бы волшебный <emphasis>второй</emphasis> глаз. И этот второй глаз позволял бы вам <emphasis>видеть в трёх измерениях</emphasis> — так что вы могли бы каким-то образом определять, <emphasis>как далеко</emphasis> находятся предметы, — в то время как обычный глаз видел бы лишь двумерную тень истинного мира. Только обладатели этой способности могут точно целиться из легендарного дистанционного оружия, убивающего на расстояниях, далеко превосходящих длину меча, или использовать весь потенциал оболочек сверхскоростных механизмов под названием «автомобили».</p><p>«Бинокулярное зрение» было бы <a l:href="http://chaitanya1.files.wordpress.com/2008/06/bigbang.gif">слишком блёклым обозначением</a> для такой способности. Мы оценим её по достоинству, только когда у неё появится подобающе впечатляющее имя — например, Мистические глаза восприятия глубины.</p><p>Вот список некоторых моих любимых магических способностей:</p><p><emphasis>Вибрационная телепатия</emphasis>. Передавая невидимые вибрации прямо через воздух, двое обладателей этой способности могут <emphasis>обмениваться мыслями</emphasis>. В результате Вибрационные Телепаты способны формировать эмоциональные связи гораздо более глубокие, чем те, что доступны другим приматам.</p><p><emphasis>Психометрическое начертание.</emphasis> Нанося мелкие тонкие линии на поверхность, психометрический Начертатель может оставлять отпечатки эмоций, истории, знаний и даже структуры других заклинаний. Это уровень более высокий, чем Вибрационная телепатия, так как психометрический Начертатель может приобщаться к мыслям давно умерших Начертателей, живших тысячи лет назад. Одновременно считывая одно Начертание и вычерчивая другое, Начертатели могут дублировать начертания; и эти скопированные начертания могут содержать даже детальную структуру других заклинаний и чар. Таким образом, Начертатели обладают почти невообразимым могуществом как маги; однако они могут навлечь на себя беду, пытаясь использовать сложные Начертания, которые сами не смогли бы начертать.</p><p><emphasis>Многомерный кинезис.</emphasis> Простыми, почти неосознанными усилиями воли Кинетики могут направлять необычайно сложные силы через маленькие щупальца в любой физический объект на расстоянии касания — не просто толчки, а комбинации толчков во множестве точек, которые эффективно создают крутящие моменты и скручивания. Способность к Кинезису гораздо тоньше, чем кажется на первый взгляд: они используют её не только для того, чтобы орудовать существующими предметами с боевой точностью, но и для приложения сил, которые придают предметам форму, более удобную для манипуляций. Они даже создают инструменты, расширяющие возможности их Кинезиса и позволяющие им создавать всё более тонкие и всё более сложные инструменты — петля положительной обратной связи, столь же впечатляющая, как это звучит.</p><p><emphasis>Око.</emphasis> Обладатель этой способности может улавливать бесконечно малые бегущие завихрения в Силе, связывающей материю, — крошечные вибрации, родственные дарующей жизнь энергии Солнца, падающей на листья, но гораздо более тонкие. Носитель Ока может чувствовать объекты далеко за пределами досягаемости прикосновения по тем крошечным возмущениям, которые они вызывают в Силе. Горы в нескольких днях пути могут представать перед ними так, словно находятся на расстоянии вытянутой руки. По утверждениям носителей Ока, когда спускается ночь и угасает солнечный свет, они могут чувствовать гигантские термоядерные пожары, бушующие на немыслимых расстояниях — хотя ни у кого другого нет возможности это проверить. Говорят, обладание даже одним Оком приравнивает носителя к королевским особам.</p><p>И наконец,</p><p><emphasis>Абсолютная сила.</emphasis> Носитель этой способности содержит в себе уменьшенное, несовершенное эхо всей вселенной, позволяющее ему искать пути сквозь вероятности к любому желаемому будущему. Если это звучит как нелепо мощная способность, вы правы — игровой баланс с ней летит к чертям. Крайне редкая среди форм жизни, она представляет собой <emphasis>сэкай но оуги</emphasis>, или «тайную технику мира».</p><p>Ничто не может противостоять Абсолютной силе, кроме самой Абсолютной силы. Любая менее чем абсолютная Сила будет просто «постигнута» Абсолютом и разрушена каким-то немыслимым образом или даже поглощена собственным источником могущества Абсолютов. По этой причине Абсолютную силу иногда называют «высшей техникой из техник» или «козырем, бьющим все остальные козыри». Наиболее могущественные Абсолюты способны простирать своё «постижение» сквозь галактические расстояния и эоны времени и даже воспринимать причудливые законы скрытого «мира под миром».</p><p>Абсолюты погибали от колоссальных природных катастроф или от молниеносных внезапных атак, не оставлявших им шанса применить свою силу. Но все подобные победы в конечном счёте — лишь вопрос удачи; они не бросают вызов Абсолютам на их собственном уровне искажения вероятностей, и если те выживут, то начнут искажать само Время, чтобы избежать будущих атак.</p><p>Но и сама Абсолютная сила опасна: многие Абсолюты были уничтожены собственным могуществом, провалившись в один из изъянов своего несовершенного внутреннего эха мира.</p><p>Лишённый оружия и доспехов, запертый в камере, Абсолют всё равно остаётся одним из самых опасных существ на планете. Меч можно сломать, а конечность отсечь, но Абсолютная сила — это «сила, которую невозможно забрать, не уничтожив тебя самого».</p><p>Возможно, из-за того, что эта связь настолько тесна, Абсолюты называют того, кто навсегда лишился своей Абсолютной силы — без надежды вернуть её, — <emphasis>шиаво</emphasis>, или «мертвецом, который дышит». Абсолюты утверждают, что Абсолютная сила настолько важна, что является необходимой частью того, что делает существо целью самой по себе, а не просто средством. Они даже настаивают, что всякий, кто лишён Абсолютной силы, не способен по-настоящему её постичь, а значит, не может понять, почему Абсолютная сила морально значима — подозрительно корыстный аргумент.</p><p>Обладатели этой способности образуют абсолютную аристократию и относятся ко всем остальным формам жизни как к своим пешкам.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ve/mundane_magic/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>207. Красота устоявшейся науки.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Фактам не нужно быть необъяснимыми, чтобы быть красивыми; истины не становятся менее ценными для изучения оттого, что их знает кто-то другой; убеждения не теряют значимости, если их разделяют многие...</p><p>...и если вас интересуют только спорные научные темы, в конечном итоге ваша голова окажется забита мусором.</p><p>СМИ считают, что сообщать стоит только о самом острие науки. Как часто вы видите заголовки вроде «Общая теория относительности всё ещё управляет орбитами планет» или «Теория флогистона остаётся ложной»? Таким образом, к тому времени, как знание становится устоявшейся наукой, оно перестаёт быть сенсацией. «Сенсационная» наука часто строится на крайне шатких доказательствах и в половине случаев оказывается ошибочной — не будь она на самых дальних рубежах научного фронтира, она не попала бы в горячие новости.</p><p>Научные <emphasis>споры</emphasis> — это <emphasis>настолько сложные</emphasis> проблемы, что даже люди, посвятившие годы освоению этой области, всё равно могут сами себя обмануть. Именно это порождает жаркие дискуссии, привлекающие внимание СМИ.</p><p>Хуже того, если вы вне этой области и не участвуете в игре, споры <emphasis>даже не доставляют удовольствия</emphasis>.</p><p>О, конечно, вы можете развлечься, приняв чью-то сторону в споре. Но то же самое можно получить и на любом <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mg/the_twoparty_swindle/">футбольном матче</a>. Суть удовольствия от науки совсем не в этом.</p><p>Читая хорошо написанный учебник, вы получаете: тщательно сформулированные объяснения для студентов-новичков, пошагово выведенные формулы (где это применимо), множество экспериментов, приведённых в качестве иллюстрации (где это применимо), контрольные задачи, позволяющие продемонстрировать ваше новое мастерство, и достаточно надёжную гарантию того, что изучаемое вами действительно является правдой.</p><p>Читая пресс-релизы, вы обычно получаете: фальшивые объяснения, не дающие ничего, кроме иллюзии понимания результата, который сам автор пресс-релиза не понял и который, скорее всего, не удастся воспроизвести.</p><p>Современная наука строится на открытиях, построенных на открытиях, построенных на открытиях, и так далее, вплоть до людей вроде Архимеда, открывших, например, почему плавают лодки, — факты, которые имеют смысл, даже если вы не знаете о других открытиях. Хорошее место, чтобы начать этот путь, — самое начало.</p><p>И не стесняйтесь читать <emphasis>элементарные</emphasis> научные учебники. Если вы хотите казаться утончённым, найдите пьесу, на которую можно смотреть свысока. Если же вы просто хотите <emphasis>получить удовольствие</emphasis>, помните, что простота лежит в основе научной красоты.</p><p>А думать, что можно сразу запрыгнуть на передний край науки, не освоив устоявшуюся, — это как...</p><p>...как пытаться взобраться только на <emphasis>верхнюю</emphasis> половину Эвереста (единственную часть, которая вас интересует), стоя у подножия горы, присев и подпрыгнув <emphasis>изо всех сил</emphasis> (чтобы перелететь через скучные участки).</p><p>Я вовсе не говорю, что вам вообще не стоит обращать внимания на научные споры. Если 40% онкологов считают, что белые носки вызывают рак, а остальные 60% яростно с этим не согласны, это важный факт, который нужно знать.</p><p>Просто не думайте, будто наука <emphasis>обязана</emphasis> быть спорной, чтобы быть интересной.</p><p>Или, раз уж на то пошло, что наука должна быть недавней, чтобы быть интересной. Постоянная диета из научных <emphasis>новостей</emphasis> вредна для здоровья: мы — то, что мы едим, и если вы питаетесь исключительно научными репортажами о текучем положении дел, не заглядывая время от времени в солидный учебник, ваш мозг тоже превратится в жидкость.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ow/the_beauty_of_settled_science/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>208. День потрясающих открытий: 1 апреля. Вы, наверное, думаете: «1 апреля... разве это не День дурака?». Да, именно — и это послужит идеальным прикрытием для празднования Дня потрясающих открытий.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как я уже утверждал в эссе «Красота устоявшейся науки», огромная проблема заключается в том, что освещение науки в СМИ сосредоточено исключительно на <emphasis>последних новостях</emphasis>. Последние новости в науке рождаются на самых дальних окраинах научного фронтира, а значит, новое открытие зачастую оказывается:</p><p>Спорным;</p><p>Подтвержденным лишь одним экспериментом;</p><p>Куда более сложным, черт побери, чем может осилить простой смертный, и требующим кучи предварительных научных знаний для понимания — собственно, поэтому его и не совершили три века назад;</p><p>Впоследствии опровергнутым.</p><p>Люди никогда не видят <emphasis>проверенных</emphasis> вещей, не говоря уже о <emphasis>понятных</emphasis>, потому что они не являются <emphasis>последними новостями</emphasis>.</p><p>Я предлагаю, чтобы в День потрясающих открытий журналисты, которым действительно небезразлична наука, рассказывали — под защитным прикрытием 1 апреля — о таких важных, но незаслуженно забытых научных историях, как:</p><p>ТАЙНА КОРАБЛЕЙ РАСКРЫТА: вековая загадка разгадана <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Archimedes">нудистом в ванне</a></p><p>ВЫ НЕ ПРОЙДЕТЕ! Надежды <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Seven_Bridges_of_Königsberg">кёнигсбергских</a> туристов рухнули</p><p>ВАШИ ЛЕГКИЕ ОБЪЯТЫ <emphasis>ПЛАМЕНЕМ</emphasis>? Связь между дыханием и горением завоевывает признание ученых</p><p>Заметьте, что каждый из этих заголовков <emphasis>правдив</emphasis> — они описывают события, которые действительно произошли. Просто произошли они не <emphasis>вчера.</emphasis></p><p>В истории науки было множество понятных человеку потрясающих открытий, для осознания которых не требуется докторская степень или даже диплом бакалавра. Ключевое слово здесь — <emphasis>история</emphasis>. Вспомните знаменитое «Эврика!» Архимеда, когда он понял связь между вытесняемой кораблем водой и причиной, по которой корабль держится на плаву. Это было <emphasis>достаточно давно</emphasis> в истории науки, так что вам не нужно знать пятьдесят других открытий, чтобы понять теорию; её можно объяснить парой графиков; каждый увидит её пользу, а подтверждающие эксперименты можно повторить в собственной ванне.</p><p>Современная наука строится на открытиях, построенных на открытиях, построенных на других открытиях, и так далее, вплоть до самого Архимеда. Рассказывать о науке <emphasis>только</emphasis> как о последних новостях — все равно что зайти в кинотеатр на последние двадцать минут фильма, написать статью под заголовком «Окровавленный мужчина целует девушку с пистолетом!» и тут же уйти.</p><p>И если ваш редактор возразит: «Ой, да нашим читателям это будет неинтересно...»</p><p>Тогда укажите ему на то, что Reddit и Digg дают ссылки не <emphasis>только</emphasis> на последние новости. Они также ссылаются на небольшие веб-страницы с отличными объяснениями старых научных теорий. Читатели голосуют за них, продвигая вверх, и это должно о чем-то говорить. Объясните, что если ваша газета не изменится и не станет больше похожа на Reddit, вам придется торговать наркотиками, чтобы выплатить сотрудникам зарплату. Редакторы ведь обожают такие заявления, правда?</p><p>В Интернете хорошее новое объяснение старой науки <emphasis>и есть</emphasis> новость, и расходится оно точно так же, как новость. Почему бы научным разделам газет не работать по тому же принципу? Почему новое <emphasis>объяснение</emphasis> не заслуживает того, чтобы о нем написали?</p><p>Но всё это слишком утопично для первого шага. Пока давайте просто посмотрим, подхватит ли кто-нибудь из журналистов идею Дня потрясающих открытий, когда вы рассказываете о каком-то <emphasis>понятном</emphasis> научном прорыве так, будто он случился только что.</p><p>1 апреля. Отметьте в своем календаре.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ox/amazing_breakthrough_day_april_1st/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>209. Является ли гуманизм заменой религии?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Задолго до братьев Райт люди мечтали летать с помощью волшебных зелий. В самом <emphasis>чистом стремлении</emphasis> летать не было ничего нерационального. В желании посмотреть сверху вниз на облако не было ничего <emphasis>предосудительного</emphasis>. Нерациональной была только часть про «волшебные зелья».</p><p>Предположим, вы поместили меня в томограф для ФМРТ и записали активность моего мозга в тот момент, когда я наблюдаю за запуском космического челнока. (Желание побывать в космосе не «реалистично», но это принципиально подчиняющаяся законам природы мечта — та, которую можно осуществить в упорядоченной вселенной.) Снимок ФМРТ — возможно, да, а может быть, и нет — будет похож на снимок глубоко верующего христианина, созерцающего сцену Рождества.</p><p>Если бы экспериментатор получил такой результат, нашлось бы немало людей — как христиан, так и некоторых атеистов, — которые бы злорадствовали: «Ха-ха, космические путешествия — это твоя религия!»</p><p>Но здесь граница между категориями проведена неверно. Это всё равно что утверждать: раз кто-то когда-то пытался летать нерациональными способами, значит, никто больше не должен получать удовольствие, глядя из окна самолёта на раскинувшиеся внизу облака.</p><p>Если запуск ракеты — это то, что пробуждает во мне чувство эстетической трансцендентности, я не считаю это <emphasis>заменой</emphasis> религии. Это теоморфизм — точка зрения злорадствующих верующих, которые полагают, будто у каждого, кто <emphasis>не</emphasis> религиозен, в душе зияет пустота, требующая заполнения.</p><p>Хотя, справедливости ради по отношению к верующим, это не <emphasis>просто</emphasis> злорадное допущение. <emphasis>Существуют</emphasis> атеисты с пустотами в душе, имеющими форму религии. Я действительно <emphasis>видел</emphasis> попытки подменить религию атеизмом или даже трансгуманизмом. И результат неизменно оказывался ужасным. Крайне ужасным. Абсолютно, жалко и убого ужасным.</p><p>Я называю подобные потуги «гимнами несуществованию Бога».</p><p>Когда кто-то берется писать атеистический гимн — «Славься, о неразумная Вселенная» и всё в таком духе, — результат без исключения получается отстойным.</p><p>Почему? Потому что они подражают. Потому что у них нет никакой мотивации писать этот гимн, <emphasis>кроме</emphasis> смутного ощущения, что раз у церквей есть гимны, то и у них должен быть свой. И на чисто художественном уровне это ставит их гораздо ниже подлинного религиозного искусства, которое не является чьим-то подражанием, а представляет собой самобытное, искреннее выражение чувств.</p><p>Религиозные гимны (зачастую) создавались людьми, которые <emphasis>глубоко чувствовали</emphasis>, <emphasis>писали искренне</emphasis> и вкладывали недюжинные усилия в стихосложение и образность своих творений — именно это придает их работам то изящество художественной целостности, которым они обладают.</p><p>Так неужели атеисты обречены жить без гимнов?</p><p>Существует лакмусовая бумажка для любых попыток посттеизма. Эта проверка звучит так: «Если бы религия никогда не существовала среди человеческого рода — если бы мы <emphasis>никогда не совершали</emphasis> той первородной ошибки, — сохраняли бы смысл эта песня, это искусство, этот ритуал, этот образ мыслей?»</p><p>Если бы человечество никогда не совершило этой первородной ошибки, гимнов несуществованию Бога не было бы. Но браки бы по-прежнему существовали, поэтому сама идея атеистической свадебной церемонии имеет глубокий смысл — до тех пор, пока вы внезапно не пускаетесь в лекцию о том, что Бога нет. Ведь в мире, где религии <emphasis>никогда не существовало</emphasis>, никто бы не стал прерывать свадьбу разговорами о неправдоподобности некой далекой гипотетической концепции. Люди говорили бы о любви, детях, обязательствах, честности, преданности, но кому, черт возьми, пришло бы в голову упоминать Бога?</p><p>И в человеческом мире, где религии <emphasis>никогда не существовало</emphasis>, по-прежнему находились бы люди, у которых наворачивались бы слезы на глаза при виде взлетающего космического челнока.</p><p>Вот почему, даже если эксперимент покажет, что при наблюдении за запуском шаттла у меня активируются участки мозга, связанные с «религией» и чувством трансцендентного, я не считаю это <emphasis>заменой</emphasis> религии. Полагаю, те же самые области мозга загорались бы по той же самой причине, живи я в мире, где религию никогда не изобретали.</p><p>Хороший «атеистический гимн» — это просто песня о чём угодно, о чём стоит спеть, и что по воле случая не имеет отношения к религии.</p><p>Кроме того, глупость наизнанку — это ещё не ум. Самый круглый дурак в мире может сказать, что светит солнце, но от этого на улице не потемнеет. Суть <emphasis>не</emphasis> в том, чтобы построить жизнь, которая бы в каждой своей внешней черте как можно меньше походила на религию, — именно такой ход мыслей порождает гимны несуществованию Бога. Если бы человечество никогда не совершило этой первородной ошибки, никто бы не <emphasis>пытался избегать</emphasis> вещей, которые смутно напоминают религию. Пусть ваши убеждения будут точными, а чувства — соответствующими: если космические запуски действительно реальны, а вид поднимающейся ракеты заставляет вас петь, так напишите же эту песню, черт побери.</p><p>Если у меня наворачиваются слезы при запуске космического шаттла, это не значит, что я пытаюсь заполнить пустоту, оставленную религией, — это значит, что моя эмоциональная энергия, мое <emphasis>неравнодушие</emphasis> укоренены в реальном мире.</p><p>Если бы Бог действительно говорил открыто и надежно отвечал на молитвы, он стал бы еще одной скучной реальной вещью, верить в которую стоило бы не больше, чем в почтальона. Будь Бог реален, это уничтожило бы внутреннюю неуверенность, компенсируемую внешним пылом. И если бы все остальные тоже верили в реальность Бога, исчезла бы исключительность статуса одного из «избранных».</p><p>Если же вы вкладываете свою эмоциональную энергию в космические полеты, вы избавлены от этих уязвимостей. Я могу <emphasis>видеть</emphasis>, как взлетает шаттл, не теряя чувства благоговения. Все остальные могут верить, что шаттлы реальны, но от этого они не становятся менее особенными. Я не загнал себя в угол.</p><p>Выбор между Богом и человечеством — это не просто выбор между наркотиками. И самое главное — человечество <emphasis>действительно существует.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oy/is_humanism_a_religionsubstitute/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>210. Дефицит.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Нижеследующее основано главным образом на книге Роберта Чалдини <emphasis>«Психология влияния»</emphasis>.<sup>1</sup> У меня три экземпляра этой книги: один для себя, а два — чтобы давать почитать друзьям.</p><p><emphasis>Дефицит</emphasis> в терминологии социальной психологии — это явление, при котором вещи становятся <emphasis>более желанными</emphasis>, по мере того как они кажутся <emphasis>менее доступными</emphasis>.</p><p>Если посадить двухлетнего мальчика в комнату с двумя игрушками, одна из которых лежит на виду, а другая — за перегородкой из оргстекла, то малыш проигнорирует легкодоступную игрушку и потянется к той, что кажется запретной. Если перегородка достаточно низкая и через неё легко перелезть, то ребёнок с равной вероятностью выберет любую из двух игрушек.<sup>2</sup></p><p>Когда в округе Дейд запретили использование и хранение фосфатных стиральных порошков, многие местные жители стали ездить в соседние округа и закупать их в огромных количествах. По сравнению с жителями Тампы, которых этот запрет не коснулся, жители округа Дейд оценивали фосфатные порошки как более мягкие, более эффективные, лучше удаляющие пятна и даже считали, что фосфатный порошок легче насыпается.<sup>3</sup></p><p>Аналогичным образом информация, которая кажется запретной или секретной, воспринимается как более важная и заслуживающая доверия:</p><p>Когда студенты Университета Северной Каролины узнали, что выступление против совместных общежитий было запрещено, они стали сильнее возражать против совместного проживания юношей и девушек (даже не услышав самого выступления).<sup>4</sup></p><p>Когда водитель говорил, что у него есть страховка гражданской ответственности, присяжные в ходе эксперимента присуждали потерпевшему в среднем на четыре тысячи долларов больше, чем если бы водитель утверждал, что страховки нет. Если же судья после этого заявлял присяжным, что информация о страховке недопустима в суде и её следует игнорировать, присяжные присуждали в среднем на тринадцать тысяч долларов больше, чем если бы у водителя не было страховки.<sup>5</sup></p><p>Закупщики супермаркетов, которым поставщик сообщил об ожидаемом дефиците говядины, сделали заказы на вдвое большее количество мяса, чем закупщики, которым сказали, что говядина есть в свободном доступе. А закупщики, которым сообщили, что говядина будет в дефиците, и вдобавок подчеркнули, что сама информация о дефиците является эксклюзивной (то есть о нехватке мяса широкой публике неизвестно), заказали в шесть раз больше говядины. (Поскольку исследование проводилось в реальных условиях, предоставленная информация на самом деле была верна.)<sup>6</sup></p><p>Традиционной теорией, объясняющей это, является «психологическое реактивное сопротивление» (на профессиональном жаргоне социальных психологов это означает: «Если сказать людям, что они не могут чего-то сделать, они будут стараться сделать это с удвоенной силой»). По-видимому, здесь задействованы фундаментальные инстинкты сохранения статуса и сохранения возможностей. Мы сопротивляемся доминированию, когда какое-либо человеческое вмешательство пытается ограничить нашу свободу. И когда возникает угроза исчезновения альтернатив, даже по естественным причинам, мы стремимся ухватиться за уходящую возможность, пока она не исчезла окончательно.</p><p>Стремление ухватиться за ускользающие возможности могло быть полезной адаптацией в обществе охотников и собирателей — собирай плоды, пока они спелые, — но в товарно-денежном обществе это может влететь в копеечку. Чалдини рассказывает, как в одном магазине бытовой техники он наблюдал за поведением продавца. Тот, заметив, что покупатель проявляет признаки интереса к какому-то прибору, подходил к нему и с сожалением сообщал, что товара больше нет в наличии, так как последний экземпляр купили буквально двадцать минут назад. Поскольку дефицит приводил к резкому скачку привлекательности товара, покупатель часто спрашивал, нельзя ли проверить, не завалялся ли ещё один экземпляр в подсобке, на складе или где-нибудь ещё. «Что ж, — отвечал продавец, — это возможно, я готов проверить. Но правильно ли я понимаю, что это именно та модель, которую вы хотите, и если я найду её по этой цене, вы её возьмёте?»</p><p>Как отмечает Чалдини, главный признак этого сбоя в мышлении заключается в том, что вы мечтаете о <emphasis>обладании</emphasis> вещью, а не о её <emphasis>использовании</emphasis>. (Тимоти Феррисс даёт схожий совет по планированию жизни: спросите себя, какие <emphasis>повседневные дела и впечатления</emphasis> сделают вас счастливым, а не какие вещи или изменения статуса.)</p><p>Но по-настоящему фундаментальная проблема с желанием недостижимого заключается в том, что как только вы его наконец <emphasis>получаете</emphasis>, оно перестает быть недостижимым. Если мы не способны радоваться тому, что нам просто доступно, наша жизнь <emphasis>всегда</emphasis> будет полна разочарований...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/oz/scarcity/">*</a></p><p>1. Роберт Б. Чалдини, <emphasis>Психология влияния: исправленное издание</emphasis> (New York: Quill, 1993).</p><p>2. Шерон С. Брем и Марша Вайнтрауб, «Физические барьеры и психологическое реактивное сопротивление: реакция двухлетних детей на угрозу свободе», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 35 (1977): 830–836.</p><p>3. Майкл Б. Мазис, Роберт Б. Сеттл и Деннис К. Лесли, «Отказ от фосфатных стиральных порошков и психологическое реактивное сопротивление», <emphasis>Journal of Marketing Research</emphasis> 10 (1973): 2; Майкл Б. Мазис, «Меры по борьбе с загрязнением окружающей среды и теория психологического реактивного сопротивления: полевой эксперимент», <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 31 (1975): 654–666.</p><p>4. Ричард Д. Эшмор, Васанта Рамчандра и Рассел А. Джонс, «Цензура как способ изменения отношений», <emphasis>доклад на собрании Восточной психологической ассоциации</emphasis> (1971).</p><p>5. Дейл Бродер, «Чикагский проект по изучению присяжных», <emphasis>Nebraska Law Review</emphasis> 38 (1959): 760–774.</p><p>6. А. Книшински, «Влияние дефицита сырья и эксклюзивности информации на воспринимаемый промышленным покупателем риск при принятии решения о покупке» (докторская диссертация, Университет штата Аризона, 1982).</p></section>
<section>
<title><p>211. Священное обыденное.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Так вот, я читал (примерно первую половину) книги Адама Франка <emphasis>«Постоянный огонь»</emphasis>,<sup>1</sup> готовясь к своему <a l:href="http://lesswrong.com/lw/4i/bhtv_yudkowsky_adam_frank_on_religious_experience/">диалогу на Bloggingheads</a> с ним. Книга Адама Франка посвящена переживанию священного. Обычно я, возможно, не назвал бы это так, но мне, конечно же, знакомо чувство, о котором говорит Франк. Это то, что я чувствую, когда смотрю видео запуска космического шаттла; или то, что я чувствую — в меньшей степени, потому что в нашем мире это слишком привычно, — когда смотрю ночью на звезды и думаю о том, что они значат. Или, скажем, при рождении ребенка. То, что значимо в Разворачивающейся Истории.</p><p>Адам Франк полагает, что это переживание — то глубинное, что объединяет науку и религию. В отличие от идеи, что это, к примеру, фундаментальное человеческое свойство, которое религия искажает.</p><p>В <emphasis>«Постоянном огне»</emphasis> приводится цитата из <emphasis>«Многообразия религиозного опыта»</emphasis> Уильяма Джеймса:</p><p>Под религией... мы будем понимать чувства, действия и опыт отдельных людей в их уединении, поскольку они осознают себя в отношении к тому, что могут считать божественным.</p><p>И эта тема развивается дальше: священное — это нечто глубоко <emphasis>личное</emphasis> и <emphasis>индивидуальное.</emphasis></p><p>Это привело меня в полное недоумение. Разве я не должен испытывать чувство священного, если я всего лишь один из <emphasis>многих</emphasis> людей, смотрящих видео о том, как <emphasis>SpaceShipOne</emphasis> выигрывает X-Prize? Почему нет? Неужели я должен считать, что мое переживание священного обязано как-то <emphasis>отличаться</emphasis> от переживания всех <emphasis>остальных</emphasis> зрителей? С чего бы это, если мозг у всех нас <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rl/the_psychological_unity_of_humankind/">устроен одинаково</a>? И действительно, зачем мне <emphasis>нужно</emphasis> верить в свою уникальность? (Но «уникальный» — это <emphasis>действительно</emphasis> еще одно слово, которое использует Адам Франк; чье-то там «уникальное переживание священного».) Является ли это чувство личным лишь в том смысле, что нам вообще трудно выразить словами <emphasis>любое</emphasis> переживание? Но тогда почему это подчеркивается применительно к священному, а не к чиханию?</p><p>Меня осенило, когда я понял, что передо мной уловка Эпистемологии Темной Стороны: если вы делаете что-то <emphasis>личным</emphasis>, это защищает его от критики. Вы можете сказать: «Вы не можете критиковать меня, потому что это мой личный, внутренний опыт, к которому вы никогда не получите доступа, чтобы подвергнуть его сомнению».</p><p>Но цена самозащиты от критики — это изгнание в одиночество, то самое уединение, которым Уильям Джеймс восхищался как ядром религиозного опыта, как будто одиночество — это нечто <emphasis>хорошее</emphasis>.</p><p>Подобные реликты Эпистемологии Темной Стороны — ключ к пониманию множества способов, которыми религия искажает переживание священного:</p><p><strong>Таинственность</strong> — почему священное обязательно должно быть таинственным? Запуск космического шаттла прекрасно обходится без всякой таинственности. Насколько <emphasis>меньше</emphasis> я ценил бы звезды, если бы <emphasis>не</emphasis> знал, что они собой представляют, если бы они были для меня просто светящимися точками на ночном небе? Но если ваши религиозные убеждения подвергаются сомнению — если кто-то спрашивает: «Почему Бог не исцеляет людей с ампутированными конечностями?» — вы ищете убежища и говорите с глубокомысленным видом: «Это священная тайна!» Чтобы защитить ложь, существуют вопросы, которые нельзя задавать, и ответы, которые нельзя признавать. Так неразрешимость начинает ассоциироваться со священным. И цена защиты себя от критики — отказ от подлинного любопытства, действительно стремящегося найти ответы. Вы будете поклоняться собственному невежеству в отношении временно не решенных вопросов вашего поколения — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">включая, скорее всего,</a> и те, ответы на которые <a l:href="http://lesswrong.com/lw/r5/the_quantum_physics_sequence/">уже известны</a>.</p><p><strong>Вера</strong> — на заре религии, когда люди были наивнее, когда даже умные люди действительно верили во всю эту чепуху, религии ставили свою репутацию на карту, ссылаясь на свидетельства о чудесах в своих писаниях. И христианские археологи отправлялись в экспедиции, искренне рассчитывая найти руины Ноева ковчега. Но когда никаких доказательств не обнаружилось, <emphasis>тогда-то</emphasis> религия и совершила то, что Уильям Бартли назвал <emphasis>«бегством к приверженности»</emphasis>: «Я верю, потому что верю!» Так <emphasis>вера без веских доказательств</emphasis> стала ассоциироваться с переживанием священного. И цена защиты себя от критики — это то, что вы жертвуете своей способностью ясно мыслить о священном, развивать свое понимание священного и отказываться от ошибок.</p><p><strong>Экспериенциализм</strong> — если раньше вы думали, что радуга — это священный завет Бога с человечеством, а потом начали понимать, что Бога не существует, вы можете совершить <emphasis>отступление к чистому переживанию</emphasis> — хвалить себя просто за то, что <emphasis>испытываете</emphasis> столь прекрасные ощущения при мысли о Боге, неважно, <emphasis>существует</emphasis> ли Он на самом деле. И цена защиты себя от критики — это солипсизм: ваш опыт лишается своих <emphasis>референтов.</emphasis> Какое ужасно пустое чувство возникло бы, если бы вы смотрели на шаттл, взмывающий ввысь на столбе пламени, и говорили себе: «Да какая разница, существует ли шаттл на самом деле, пока я это чувствую».</p><p><strong>Обособление</strong> — если священная сфера не подчиняется обычным правилам доказательства и не подлежит исследованию обычными методами, то она должна качественно отличаться от мира обыденной материи. И в результате мы с меньшей вероятностью сочтем космический шаттл кандидатом на роль чего-то священного, ведь это творение всего лишь <emphasis>человеческих</emphasis> рук. Китс перестал восхищаться радугой и низвел ее до «унылого списка будничных вещей» за то преступление, что ее основа и текстура стали известны. И цена защиты себя от любой обычной критики заключается в том, что вы теряете священность всех просто реальных вещей.</p><p><strong>Приватность</strong> — об этом я уже говорил.</p><p>Из-за подобных искажений нам лучше <emphasis>не</emphasis> пытаться спасти религию. Нет, даже в форме «духовности». Уберите институты и фактические ошибки, вычтите церкви и священные писания, и вы останетесь... со всей этой чепухой о таинственности, вере, солипсистском опыте, замкнутом одиночестве и дискретности.</p><p>Изначальная ложь — это лишь начало проблемы. Дальше идут все те пагубные привычки мышления, которые выработались для ее защиты. Религия — это отравленная чаша, из которой нам лучше даже не делать глотка. Духовность — это та же чаша после того, как из нее извлекли исходную крупицу яда, и в ней осталась лишь растворившаяся его часть — чуть менее смертоносная напрямую, но все же не идущая вам на пользу.</p><p>Когда ложь защищали веками, а истинное происхождение унаследованных привычек скрылось в тумане, оставив после себя пласт за пластом скрытых недугов, тогда мудрые, я полагаю, предпочтут начать все с чистого листа, вместо того чтобы пытаться выборочно отбросить первоначальную ложь, сохранив при этом защищавшие ее привычки мышления. <emphasis>Просто признайте, что ошибались</emphasis>, <emphasis>полностью</emphasis> откажитесь от этой ошибки, перестаньте <emphasis>вообще</emphasis> ее защищать, перестаньте пытаться доказать, будто вы были правы хотя бы отчасти, перестаньте спасать лицо — просто скажите «Ой!», выбросьте всё <emphasis>целиком</emphasis> и начните заново.</p><p>Эта способность — действительно, <emphasis>по-настоящему,</emphasis> без всякой защиты признать, что вы были <emphasis>совершенно</emphasis> неправы, — вот почему религиозный опыт никогда не станет похож на научный. Ни одна религия не способна вобрать в себя <emphasis>эту</emphasis> способность, не утратив себя <emphasis>полностью</emphasis> и не став просто человечностью...</p><p>. . . просто смотреть вверх, на далекие звезды. В них верится без натяжки, без постоянной отвлекающей борьбы за то, чтобы отогнать осознание опровергающих свидетельств. Действительно существующее <emphasis>в мире</emphasis> переживание, соединенное со своим референтом, — прочная часть этой разворачивающейся истории. Познаваемые без угрозы, дающие настоящую пищу для любопытства. Разделяемые вместе со множеством других наблюдателей, без нужды укрываться в приватности. Сотканные из той же материи, что и вы сами, и всё остальное. Предельно святая и прекрасная, священная обыденность.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/57/the_sacred_mundane/">*</a></p><p>1. Адам Франк, <emphasis>The Constant Fire: Beyond the Science vs. Religion Debate</emphasis> (University of California Press, 2009).</p></section>
<section>
<title><p>212. Чтобы распространить науку, держите её в секрете. Иногда я задаюсь вопросом, а не правы ли были пифагорейцы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Да, я уже писал о том, что «наука» по своей сути публична. Я писал, что «наука» отличается от просто рационального знания принципиальной возможностью самостоятельно воспроизвести научные эксперименты, знать, не полагаясь на авторитеты. Я говорил, что «науку» следует определить как общедоступное знание человечества. Я даже предполагал, что будущие поколения будут рассматривать все статьи, не опубликованные в журналах открытого доступа, как ненаучные — ведь знание не может быть частью публичного достояния человечества, если за право прочесть его вы требуете деньги.</p><p>Но это лишь одно из видений будущего. В другом видении знание, которое мы сейчас зовем «наукой», `<emphasis>изымается</emphasis>` из общественного достояния: книги и журналы спрятаны и охраняются мистическими культами `<a l:href="http://lesswrong.com/lw/m2/the_litany_against_gurus/">гуру</a>` в мантиях, требующими для доступа прохождения жутких ритуалов посвящения — и всё ради того, чтобы больше людей `<emphasis>действительно</emphasis>` стали его изучать.</p><p>Ведь прямо сейчас люди `<emphasis>могут</emphasis>` изучать науку, но они `<emphasis>этого не делают.</emphasis>`</p><p>В `<a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Scarcity_%28social_psychology%29">социальной психологии</a>` это называется «дефицитом». То, что кажется дефицитным, ценится выше. И этот эффект `<emphasis>особенно</emphasis>` силен в отношении информации: мы гораздо охотнее пытаемся получить сведения, которые считаем секретными, и ценим их гораздо больше, когда всё-таки получаем.</p><p>Мне кажется, в случае с наукой люди предполагают: если информация находится в свободном доступе, она вряд ли важна. Поэтому вместо этого люди вступают в секты, у которых хватает ума держать свои Великие Истины в секрете. Великая Истина на поверку может оказаться сущей белибердой, но она приносит больше удовлетворения, чем логичная наука, просто потому, что она `<emphasis>секретна.</emphasis>`</p><p>Наука — это великое «Похищенное письмо» наших дней, оставленное на самом видном месте и всеми проигнорированное.</p><p>Конечно, научная открытость на руку научной элите. Они-то уже `<emphasis>прошли</emphasis>` ритуалы посвящения. Но для остальной планеты свободный доступ скрывает науку во сто крат эффективнее, чем если бы её книги охранялись в тайных хранилищах, а для получения доступа приходилось бы ходить по раскаленным углям. (Что, безусловно, было бы грозным испытанием, ведь великие тайны теплоизоляции доступны лишь Физикам-Посвященным Третьего Уровня.)</p><p>Если бы научные знания были скрыты в древних хранилищах (а не в неудобных платных журналах), люди бы по крайней мере `<emphasis>пытались</emphasis>` проникнуть в эти хранилища. Они бы `<emphasis>отчаянно стремились</emphasis>` изучать науку. Особенно когда видели бы мощь, которой обладают Физики Восьмого Уровня, и слышали бы, что им `<emphasis>не положено знать</emphasis>` объяснение.</p><p>И если бы вы попытались основать культ вокруг, скажем, саентологии, то поначалу вы бы вызвали некоторый общественный интерес. Но люди очень быстро начали бы задавать неудобные вопросы: «Почему вы не продемонстрируете публично свои силы Восьмого Уровня, как это делают Физики?», «Почему ни один из Магистров Математики не желает вступать в ваш культ?», «Зачем мне следовать за вашим Основателем, если за пределами своей секты он не достиг даже Восьмого Уровня хоть в чём-то?», и «Почему я должен изучать `<emphasis>ваш</emphasis>` культ `<emphasis>в первую очередь</emphasis>`, когда Дантисты Рока умеют вытворять куда более впечатляющие вещи?»</p><p>Если взглянуть на это под таким углом, «побег» математики из пифагорейского культа начинает казаться крупной стратегической ошибкой человечества.</p><p>Знаю, что вы скажете: «Но ведь наука `<emphasis>действительно</emphasis>` окружена суровыми ритуалами посвящения! К тому же её `<emphasis>по самой её природе</emphasis>` трудно изучать! Почему `<emphasis>это</emphasis>` не считается?» Да потому, что публика `<emphasis>считает</emphasis>`, будто наука находится в свободном доступе. Если вам `<emphasis>разрешено</emphasis>` её изучать, значит, она недостаточно важна, `<emphasis>чтобы</emphasis>` её изучать.</p><p>Это проблема имиджа — люди ориентируются на отношение окружающих. `<emphasis>Кто угодно</emphasis>` может зайти в супермаркет и купить лампочку, и никто не смотрит на неё с благоговейным трепетом. Физика процесса вроде как не секретна (хотя `<emphasis>лично вы</emphasis>` её не знаете), а в газете есть объяснение из одного абзаца, звучащее смутно авторитетно и убедительно — по сути, никто не относится к лампочке как к священной тайне, а значит, не относитесь и вы.</p><p>Даже простейшие мелочи, совершенно неодушевлённые предметы вроде распятий, могут казаться волшебными, если все `<emphasis>смотрят</emphasis>` на них как на магию. Но поскольку вам теоретически `<emphasis>разрешено</emphasis>` узнать, как работает лампочка, без необходимости взбираться на гору в поисках далекого Монастыря Электриков, нет никакой нужды `<emphasis>на самом деле</emphasis>` утруждать себя её изучением.</p><p>Разумеется, поскольку наука действительно включает в себя как социальные, так и когнитивные ритуалы посвящения, сами учёные не испытывают полного разочарования в своей сфере. Проблема в том, что в современном мире изначально очень мало людей утруждают себя изучением науки. Наука не может быть истинным Тайным Знанием, потому что знать её разрешено любому встречному — `<emphasis>хотя на самом деле они её не знают</emphasis>`.</p><p>Если бы Великая Тайна Естественного Отбора, переданная Дарвином, Который Не Забыт, открывалась вам только после того, как вы заплатите 2000 долларов и пройдете церемонию с факелами, рясами, масками и принесением в жертву быка, — `<emphasis>вот тогда</emphasis>`, когда вам показали бы окаменелости, показали бы под микроскопом оптический кабель, проходящий сквозь сетчатку глаза, и наконец поведали бы Истину, вы бы воскликнули: «Это гениальнейшая вещь на свете!» и `<emphasis>были бы полностью удовлетворены</emphasis>`. И если бы после этого какой-нибудь другой культ попытался внушить вам, что всё создал бородатый мужик на небесах 6000 лет назад, вы бы просто покатились со смеху.</p><p>И знаете, так ведь могло быть действительно гораздо `<emphasis>веселее</emphasis>`. Особенно если бы для посвящения вам требовалось самостоятельно — или вместе с сокурсниками — собрать воедино часть доказательств, прежде чем вы сможете сказать своему Научному Сэнсэю, что готовы перейти на следующий уровень. Это было бы не очень `<emphasis>эффективно</emphasis>`, конечно, но зато `<emphasis>весело.</emphasis>`</p><p>Если бы человечество никогда не совершило этой ошибки — не пошло по религиозному пути и не научилось бояться всего, что отдаёт религией, — то, возможно, церемония вручения докторских степеней включала бы литании и песнопения, потому что, ну согласитесь, людям же это нравится. Зачем лишать жизни всякого веселья?</p><p>Может быть, мы просто всё делаем неправильно.</p><p>И нет, я не <emphasis>всерьёз</emphasis> предлагаю попытаться повернуть вспять последние пятьсот лет открытости и засекретить всю науку. По крайней мере, не в данный момент. Эффективность сейчас важна, особенно в таких областях, как медицинские исследования. Я просто объясняю, почему не расскажу никому Секрет того, как невыразимое различие между синевой и краснотой рождается из простых атомов, меньше чем за 100 000 долларов —</p><p>Кхм! Я хотел сказать, что делюсь этим видением альтернативной Земли ради того, чтобы вы относились к науке на равных с культами. Чтобы вы не обесценивали научную истину, когда узнаёте её, <emphasis>просто</emphasis> из-за того, что её не охраняют должным образом, под стать её ценности. <emphasis>Представьте</emphasis> себе мантии и маски. Вообразите, как вы пробираетесь в хранилища и крадёте Утраченное Знание Ньютона. И не позволяйте никаким организациям, которые <emphasis>действительно</emphasis> используют мантии и маски, одурачить себя, если только они при этом не показывают вам данные.</p><p>Похоже, в умах людей есть пустые ячейки для Эзотерических Знаний, Глубоких Секретов, Скрытой Истины. И я даже не критикую эту особенность нашей психики! Глубокие тайные эзотерические скрытые истины действительно <emphasis>существуют</emphasis> — например, квантовая механика или байесовская структура. Мы просто привыкли преподносить Скрытую Истину крайне <emphasis>разочаровывающим</emphasis> образом, облекая её в ложную будничность.</p><p>Но если ячейки для секретных знаний не заполнить истинными убеждениями, они заполнятся ложными. Изучать <emphasis>нечего, кроме</emphasis> науки — эмоциональная энергия должна быть либо вложена в реальность, либо потрачена впустую на полную чушь, либо уничтожена. Что касается меня, я считаю, что лучше вкладывать эмоциональную энергию; не стоит попусту отказываться от веселья.</p><p>Сейчас мы получили худшее из обоих миров. Наука <emphasis>на самом деле</emphasis> не бесплатна, ведь курсы стоят дорого и учебники стоят дорого. Но публика <emphasis>считает</emphasis>, что раз это дозволено знать каждому, то это не так уж и важно.</p><p>В идеале хотелось бы устроить всё с точностью до наоборот.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p0/to_spread_science_keep_it_secret/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>213. Церемония посвящения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Факелы, освещавшие узкую лестницу, горели яростно и каким-то неправильным цветом — их пламя походило на расплавленное золото или осколки разбитых солнц.</p><p><emphasis>192... 193...</emphasis></p><p>Сандалии Бреннана негромко цокали по каменным ступеням, щёлкая по очереди, словно очень медленно падающие костяшки домино.</p><p><emphasis>227... 228...</emphasis></p><p>На полвитка впереди него по лестнице с тихим шелестом скользил волочащийся подол темной ткани; сама фигура в мантии оставалась вне поля зрения.</p><p><emphasis>239... 240...</emphasis></p><p>«<emphasis>Недолго осталось</emphasis>», — мысленно прикинул Бреннан, и его догадка подтвердилась:</p><p>Шестнадцать раз по шестнадцать — таково было число ступеней, и теперь они стояли перед стеклянным порталом.</p><p>Огромные изогнутые ворота были созданы с хитроумием, юмором и пристальным вниманием к показателям преломления: они искажали свет, преломляли его, сворачивали и вообще всячески над ним издевались, так что сквозь них виднелись лишь намеки на происходящее по ту сторону (более яркие источники света, темные стены), но не было никакой возможности <emphasis>хоть что-то сквозь них разглядеть</emphasis> — если, конечно, у вас не было ключа: ответной двери, толстой в тонких местах первой и тонкой в толстых, — в этом случае они компенсировали бы друг друга.</p><p>Из-под мантии стоявшей рядом с Бреннаном фигуры показались две руки в перчатках из отражающей ткани, скрывавшей цвет кожи. Пальцы, похожие на узкие зеркала, ухватились за ручки изогнутых ворот — ручки, о наличии которых Бреннан и не догадывался; при таких оптических искажениях очертания можно было лишь предугадать, но не увидеть.</p><p>— Ты хочешь знать? — прошептал проводник. Этот шепот по громкости почти не уступал обычному голосу, но не выдавал ни малейшего намека на пол говорящего.</p><p>Бреннан помедлил. Ответ на этот вопрос казался подозрительно, даже чрезвычайно очевидным, даже для ритуала.</p><p>— Да, — наконец сказал Бреннан.</p><p>Проводник лишь молча смотрел на него.</p><p>— Да, я хочу знать, — повторил Бреннан.</p><p>— Знать <emphasis>что</emphasis> именно? — прошептала фигура.</p><p>Лицо Бреннана сосредоточенно сморщилось: он пытался просчитать эту игру до конца и надеялся, что еще не провалил испытание. В конце концов он прибег к первому и последнему средству — к правде:</p><p>— Это не имеет значения, — сказал Бреннан, — ответ всё равно «да».</p><p>Стеклянные ворота разошлись посередине и с едва слышным шорохом скрылись в толще камня.</p><p>Вдоль всех стен открывшейся комнаты выстроились фигуры в мантиях и капюшонах из поглощающей свет ткани. Прямые стены были сделаны не из черного камня, а из зеркал, которые отражали квадратную сетку темных мантий, уходящую во всех направлениях до бесконечности; казалось, будто здесь собрались жители какого-то огромного города или даже все человечество. В воздухе веяло влажным теплом от дыхания собравшихся — явственный запах толпы.</p><p>Проводник Бреннана прошел в центр квадрата, где горели четыре факела с тем самым неукротимым желтым пламенем. Бреннан последовал за ним, а остановившись, слегка вздрогнув, осознал, что все капюшоны теперь обращены прямо к нему. Никогда еще в жизни Бреннан не был объектом столь абсолютного внимания; это пугало, но ощущение было не из неприятных.</p><p>— Он здесь, — произнес проводник своим странным громким шепотом.</p><p>Бесконечная сетка фигур в мантиях ответила в один голос — голоса сливались идеально и звучали абсолютно синхронно, так что никого нельзя было выделить из общей массы и выдать:</p><p>— <emphasis>Кто отсутствует?</emphasis></p><p>— Якоб Бернулли, — торжественно произнес проводник, и стены отозвались:</p><p>— <emphasis>Мертв, но не забыт.</emphasis></p><p>— Абрахам де Муавр,</p><p>— <emphasis>Мертв, но не забыт.</emphasis></p><p>— Пьер-Симон Лаплас,</p><p>— <emphasis>Мертв, но не забыт.</emphasis></p><p>— Эдвин Томпсон Джейнс,</p><p>— <emphasis>Мертв, но не забыт.</emphasis></p><p>— Они умерли, — сказал проводник, — и они потеряны для нас. Но мы всё ещё есть друг у друга, и проект продолжается.</p><p>В тишине проводник повернулся к Бреннану и протянул руку, на ладони которой лежало маленькое кольцо из почти прозрачного материала.</p><p>Бреннан шагнул вперед, чтобы взять кольцо —</p><p>Но рука резко сжалась в кулак.</p><p>— Если три четверти людей в этой комнате — женщины, — произнес проводник, — и три четверти женщин и половина мужчин принадлежат к Ереси Добродетели, а я — виртуист, то какова вероятность, что я мужчина?</p><p>— Две одиннадцатых, — уверенно ответил Бреннан.</p><p>Наступил миг абсолютной тишины.</p><p>Затем раздались изумлённые смешки.</p><p>Снова раздался шепот проводника — на этот раз действительно тихий, едва различимый: — Вообще-то, одна шестая.</p><p>Щеки Бреннана так пылали, что ему казалось, будто лицо вот-вот расплавится. В нем проснулось непреодолимое желание выбежать из комнаты, взлететь по лестнице, сбежать из города, сменить имя, начать жизнь заново и на этот раз сделать всё правильно.</p><p>— Честная ошибка по крайней мере честна, — заговорил проводник уже громче, — и о честности мы судим по готовности от нее отказаться. Если я виртуист, какова вероятность, что я мужчина?</p><p>— Одна... — начал было Бреннан.</p><p>И осекся. И снова — ужасающая тишина.</p><p>— Да скажи ты уже «одна шестая», — театральным шепотом произнесла фигура, на этот раз достаточно громко, чтобы услышали даже стены. Снова раздался смех, и далеко не все смеялись по-доброму.</p><p>Бреннан часто дышал, на лбу у него выступил пот. Если он ошибся и в этом, он действительно <emphasis>собирался</emphasis> сбежать из города. — Три четверти женщин, умноженные на три четверти виртуисток, дают девять шестнадцатых женщин-виртуисток в этой комнате. Одна четверть мужчин, умноженная на половину виртуистов, дает две шестнадцатых мужчин-виртуистов. Если исходить только из этой информации и того факта, что вы — виртуист, то шансы составят два к девяти, а вероятность того, что вы мужчина, равна двум одиннадцатым. Хотя на самом деле я не верю, что предоставленные данные верны. Во-первых, всё слишком гладко. Во-вторых, в этой комнате нечетное число людей.</p><p>Рука снова протянулась вперед и раскрылась.</p><p>Бреннан взял кольцо. В свете факелов оно казалось почти невидимым — не стекло, а какой-то материал с показателем преломления, очень близким к воздуху. Кольцо, еще теплое от руки проводника, ощущалось как крошечное живое существо, обнявшее его палец.</p><p>Облегчение было столь велико, что он почти не услышал, как зааплодировали фигуры в капюшонах.</p><p>От проводника в мантии донесся последний шепот:</p><p>— Теперь ты — послушник Байесовского заговора.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p1/initiation_ceremony/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть R. Физикализм 201.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>214. Рука против пальцев.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вернемся к нашей исходной теме: редукционизм и ошибка проекции разума. Принятие редукционизма может вызывать эмоциональные трудности, если вы считаете, что вещи должны быть фундаментальными, чтобы приносить радость. Но такая позиция обрекает нас на то, чтобы никогда не радоваться ничему сложнее кварка, поэтому я предпочитаю ее отвергнуть.</p><p>Напомним: тезис редукционизма состоит в том, что мы используем многоуровневые модели по вычислительным причинам, но физическая реальность имеет лишь один уровень.</p><p>Здесь я хотел бы предложить следующую загадку: когда вы берете чашку с водой, поднимает ли ее ваша <emphasis>рука</emphasis>?</p><p>Большинство людей, разумеется, выбирают наивный популярный ответ: «Да».</p><p>Недавно, однако, ученые сделали потрясающее открытие: чашку держит вовсе не ваша <emphasis>рука</emphasis>, а на самом деле ваши пальцы, большой палец и ладонь.</p><p>Да, я знаю! Я тоже был потрясен. Но, похоже, после того как ученые измерили силы, прикладываемые к чашке каждым из ваших пальцев, большим пальцем и ладонью, они обнаружили, что никакой «лишней» силы не осталось — а значит, сила, прикладываемая вашей <emphasis>рукой</emphasis>, должна быть равна нулю.</p><p>Суть здесь в том, что если вы можете <emphasis>увидеть, как</emphasis> (а не просто <emphasis>знать, что</emphasis>) более высокий уровень сводится к более низкому, они не будут казаться вам разными вещами на вашей карте; вы сможете <emphasis>увидеть</emphasis>, насколько глупо думать, будто ваши пальцы могут находиться в одном месте, а рука — в другом; вы сможете <emphasis>увидеть</emphasis>, как глупо спорить о том, рука ли поднимает чашку или пальцы.</p><p>Ключевое слово здесь — «видеть», в смысле конкретной визуализации. Представляя руку, вы представляете пальцы, большой палец и ладонь; и наоборот, представляя пальцы, большой палец и ладонь, вы распознаёте на этой мысленной картинке руку. Таким образом, высокий уровень <emphasis>вашей карты</emphasis> и низкий уровень <emphasis>вашей карты</emphasis> окажутся тесно связанными <emphasis>в вашем уме</emphasis>.</p><p>В реальности же уровни связаны еще прочнее — прочнейшей из возможных связей: физическим тождеством. Вы можете <emphasis>видеть</emphasis> это: вы можете <emphasis>видеть</emphasis>, что слова (1) «рука» или (2) «пальцы, большой палец и ладонь» относятся не к разным <emphasis>вещам</emphasis>, а к разным <emphasis>точкам зрения</emphasis>.</p><p>Но предположим, вам не хватает знаний, чтобы столь тесно связать уровни вашей карты. Например, у вас мог бы быть «сканер рук», который показывал бы «руку» как точку на карте (подобно старомодному радару), и аналогичные сканеры для пальцев, больших пальцев и ладоней; тогда вы видели бы скопление точек вокруг точки руки, но могли бы <emphasis>вообразить</emphasis>, как точка руки отдаляется от остальных. Таким образом, хотя физическая реальность руки (то есть объект, которому соответствует точка) была бы идентична физическим реальностям пальцев, большого пальца и ладони (состояла бы строго из них), вы не смогли бы увидеть этот факт; даже если бы кто-то вам об этом сказал или вы сами догадались по соответствию точек, вы бы лишь <emphasis>знали</emphasis> о факте редукции, но не <emphasis>видели</emphasis> его. Вы по-прежнему могли бы <emphasis>вообразить</emphasis>, как точка руки движется независимо, пусть даже при неизменном физическом устройстве датчиков такое было бы физически невозможно.</p><p>Или, на еще более низком уровне связывания, люди могли бы просто сказать вам: «Вон там рука, а вон там пальцы» — и в этом случае вы знали бы немногим больше, чем старый добрый искусственный интеллект, представляющий ситуацию с помощью выразительно названных токенов LISP. В утверждении следующего не было бы ничего <emphasis>очевидно</emphasis> противоречивого:</p><p>⊢Inside(Room,Hand)</p><p>⊢¬Inside(Room,Fingers),</p><p>поскольку вы не обладали бы <emphasis>знанием</emphasis></p><p>⊢Inside(x,Hand)⇒Inside(x,Fingers).</p><p>Всё это вовсе не означает, что рука может в действительности отделиться от пальцев и, подобно призраку, поползти по комнате; это лишь говорит о том, что старый добрый ИИ с пропозициональным представлением знаний может просто <emphasis>не знать</emphasis> ничего другого. Карта — не территория.</p><p>В частности, не стоит делать слишком далеко идущих выводов из того, что в разуме некоторого конкретного мыслителя кажется <emphasis>концептуально возможным</emphasis> отделить руку от составляющих ее пальцев, большого пальца и ладони. Концептуальная возможность — это не то же самое, что логическая или физическая возможность.</p><p><emphasis>Концептуально</emphasis> <emphasis>для вас</emphasis> вполне возможно, что 235 757 — простое число, потому что вы не знаете наверняка. Но <emphasis>логически</emphasis> это невозможно; будь вы логически всеведущи, то, что 235 757 — составное число, было бы для вас очевидным (и вы знали бы его сомножители). Вот почему у нас есть понятие невозможных возможных миров — чтобы мы могли распределять вероятности по утверждениям, которые <emphasis>на самом деле</emphasis> могут быть логически невозможными.</p><p>И можно представить себе философов, критикующих «элиминативных пальцевиков», которые противоречат непосредственным фактам опыта (ведь мы же <emphasis>чувствуем</emphasis>, как рука держит чашку!), за предположение, будто «рук» <emphasis>на самом деле не существует</emphasis> (ведь в таком случае чашка, очевидно, упала бы). И философов, предлагающих «пальце-конечностные связующие законы», чтобы объяснить, как конкретная конфигурация пальцев вызывает к жизни руку — с примечанием, разумеется, что хотя наш мир и содержит именно эти пальце-конечностные связующие законы, мысленно они могли бы быть другими, а потому ни в каком смысле не являются <emphasis>необходимыми фактами</emphasis> и так далее.</p><p>Всё это — проявления ошибки проекции разума и того, что я называю «наивным философским реализмом» — путаницы, при которой философские интуиции принимаются за прямую, достоверную информацию о реальности. Ваша неспособность что-то вообразить — всего лишь вычислительный факт о том, что ваш мозг способен или не способен представить. Другой мозг мог бы работать иначе.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p2/hand_vs_fingers/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>215. Злые атомы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Фундаментальная физика — кварки и всё такое — бесконечно далека от уровней, которые мы можем <emphasis>видеть</emphasis>, вроде рук и пальцев. В лучшем случае вы умеете воспроизводить эксперименты, показывающие, что ваша рука (как и всё остальное) состоит из кварков, и, возможно, умеете выводить несколько уравнений для таких вещей, как атомы, электронные облака и молекулы.</p><p>В худшем случае существование кварков под вашей рукой — это просто то, о чём вам рассказали. И тогда сомнительно, в каком вообще смысле можно утверждать, будто вы это «знаете», даже если вы в ответ повторяете то же самое слово «кварк», которое физик использовал бы для передачи знания другому физику.</p><p>В любом случае вы не можете по-настоящему <emphasis>видеть</emphasis> тождество между этими уровнями — ни у кого нет мозга столь огромного, чтобы <emphasis>визуализировать</emphasis> авогадровы количества кварков и распознать в них паттерн руки.</p><p>Но мы хотя бы понимаем, что <emphasis>делают</emphasis> руки. Руки толкают предметы, прикладывают к ним силу. Когда нам рассказывают об атомах, мы представляем себе крошечные бильярдные шары, сталкивающиеся друг с другом. Из-за этого кажется очевидным, что «атомы» тоже могут толкать предметы, сталкиваясь с ними.</p><p>Конечно, это представление об атомах не вполне верно. Но что касается <emphasis>человеческого воображения</emphasis>, нам относительно легко представить, что наша рука состоит из крошечной галактики кружащихся бильярдных шаров, которые толкают предметы, когда наши «пальцы» их касаются. Демокрит вообразил это 2400 лет назад, и было время — примерно в <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Atom">1803–1922</a> годах, — когда Наука считала его правым.</p><p>Но как быть, скажем, с гневом?</p><p>Как маленькие бильярдные шары могут сердиться? Крошечные хмурые рожицы на бильярдных шарах?</p><p>Представьте себя на месте, скажем, охотника-собирателя — человека, который, возможно, не имеет представления даже о письменности, не говоря уже об использовании грубой материи для проведения вычислений, человека, который и понятия не имеет о существовании нейронов. Тогда вы сможете представить <emphasis>функциональную</emphasis> пропасть, которую ваши предки могли ощущать между бильярдными шарами и «Гррр! Ааарг!».</p><p>Забудьте на мгновение о субъективном опыте и подумайте о колоссальной <emphasis>поведенческой</emphasis> пропасти между гневом и бильярдными шарами. О разнице между тем, что <emphasis>делают</emphasis> маленькие бильярдные шары, и тем, что гнев заставляет <emphasis>делать.</emphasis> Гнев может заставить человека поднять кулаки и ударить кого-то — или говорить колкости за спиной — или подкладывать скорпионов в палатку по ночам. Бильярдные шары же просто толкают предметы.</p><p>Попробуйте поставить себя на место охотника-собирателя, который никогда не испытывал озарения «Ага!» по поводу обработки информации. Постарайтесь избежать искажения знанием задним числом относительно таких вещей, как нейроны и компьютеры. Только тогда вы сможете увидеть непреодолимую объяснительную пропасть:</p><p>Как объяснить гневное поведение через бильярдные шары?</p><p>Что ж, <emphasis>очевидная</emphasis> материалистическая гипотеза состоит в том, что маленькие бильярдные шары давят на вашу руку и заставляют вас ударить кого-то, или давят на ваш язык, из-за чего наружу вылетают оскорбления.</p><p>Но откуда маленьким бильярдным шарам знать, как это делать — или как направлять ваши язык и пальцы в ходе долгосрочных интриг, — если они сами не злятся?</p><p>К тому же, если вы не соблазнены — о ужас! — сайентизмом, то с позиции первого лица вы видите, что это объяснение явно ложно. Атомы могут толкать вашу руку, но они не могут заставить вас чего-то <emphasis>хотеть</emphasis>.</p><p>Кто-то может заметить, что вино вызывает гнев. Но кто сказал, что вино состоит исключительно из маленьких бильярдных шаров? Возможно, вино просто содержит в себе потенцию гнева.</p><p>Очевидно, редукционизм — просто ошибочное представление.</p><p>(Новичок сбивается с пути и говорит: «Искусство подвело меня»; мастер сбивается с пути и говорит: «Я подвёл своё искусство».)</p><p>Что требуется, чтобы преодолеть эту пропасть? Одной идеи «нейронов», которые «обрабатывают информацию», недостаточно — если ограничиться только этим, вы просто добавите в свою модель волшебное, необъяснимое правило перехода между уровнями, по которому вы перескакиваете от бильярда к мыслям.</p><p>Но разработчик искусственного интеллекта, умеющий создавать шахматную программу из грубой материи, сделал <emphasis>настоящий</emphasis> шаг к преодолению этой пропасти. Если вы понимаете такие концепции, как консеквенциализм, обратный вывод, функции полезности и деревья поиска, вы можете заставить чисто причинно-следственные/механические системы просчитывать планы.</p><p>Трюк заключается примерно в следующем: для каждого возможного шахматного хода вы рассчитываете ходы, которые может сделать противник, затем ваши ответы на эти ходы и так далее; оцениваете самую дальнюю позицию, которую способны увидеть, с помощью какого-нибудь локального алгоритма (например, просто подсчитывая фигуры); затем возвращаетесь назад с помощью <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Minimax">минимакса</a>, чтобы найти лучший ход на текущей доске, и совершаете его.</p><p>В более общем виде: если у вас в разуме есть причинно-следственные цепочки, которые отражают — словно зеркало или эхо — происходящее во внешней среде, то вы можете применить функцию полезности к конечным продуктам воображения, найти действие, ведущее к результату с высокой оценкой функции полезности, и выдать это действие на выходе. Совсем не обязательно, чтобы причинно-следственные цепочки в разуме, отображающие внешнюю среду, состояли из бильярдных шаров с крошечными аурами интенциональности. Транзисторам Deep Blue не нужны выгравированные на них крошечные шахматные фигурки, чтобы работать. См. также эссе «Простая истина».</p><p>Всё это по-прежнему колоссально упрощено, но должно, по крайней мере, сократить кажущуюся ширину пропасти. Если вы способны всё это понять, то увидите, как алкоголь может повлиять на планировщик, построенный из грубой материи, заставляя его выдавать больше проявлений гнева. Бильярдные шары в алкоголе толкают бильярдные шары, составляющие функцию полезности.</p><p>Но даже если вы умеете писать простые ИИ, вы не можете <emphasis>визуализировать</emphasis> переход между уровнями транзисторов и шахмат. Там слишком много транзисторов и слишком много вариантов ходов для проверки.</p><p>Точно так же, даже если бы вы знали абсолютно все факты нейробиологии, вы бы не смогли <emphasis>визуализировать</emphasis> переход между уровнями нейронов и гнева — не говоря уже о переходе между уровнями атомов и гнева. Во всяком случае, не так, как вы можете визуализировать руку, состоящую из пальцев, большого пальца и ладони.</p><p>И предположим, когнитивист вам просто прямо заявляет: «Гнев — это гормоны»? Даже если вы повторите эти слова, это ещё не значит, что вы преодолели пропасть. Вы можете верить, что верите в это, но это не то же самое, что понимать, какое отношение маленькие бильярдные шары имеют к желанию кого-нибудь ударить.</p><p>И тогда вы придумываете интерпретации вроде: «Гнев — это <emphasis>всего лишь</emphasis> гормоны, он вызывается крошечными молекулами, а значит, его нельзя оправдать ни в каком моральном смысле — <emphasis>вот</emphasis> почему вам нужно научиться контролировать свой гнев».</p><p>Или: «На самом деле никакого гнева не существует — это иллюзия, цитата без референта, вроде миража воды в пустыне или поисков дракона в гараже, которого вы там не находите».</p><p>Обе эти пилюли трудно проглотить (не то чтобы вам <emphasis>следовало</emphasis> их глотать), и поэтому гораздо легче декларировать их, чем действительно в них верить.</p><p>Думаю, нередукционистам и нематериалистам кажется, что именно это они и критикуют, когда критикуют редуктивный материализм.</p><p>Но материализм устроен не так просто. Он не сводится к дешёвому заявлению: «Гнев состоит из атомов — ну вот, теперь я закончил». Это бы не объяснило, как перейти от бильярдных шаров к ударам. Прежде чем вы вообще сможете начать сокращать этот объяснительный разрыв, вам понадобятся конкретные идеи из области теории вычислений, консеквенциализма и деревьев поиска.</p><p>Всё это было относительно простым примером <emphasis>по современным меркам</emphasis>, потому что я ограничился разговором о гневном <emphasis>поведении.</emphasis> Разговор о результатах работы на выходе не требует от вас понимания того, как алгоритм ощущается изнутри (преодоления разрыва между первым и третьим лицом) или распутывания ошибочного вопроса (разбора моментов, где внутреннее устройство вашего собственного разума расходится с реальностью).</p><p>Переход от материальных субстанций, которые гнутся и ломаются, горят и падают, толкаются и пихаются, к гневному <emphasis>поведению</emphasis> — это всего лишь тренировочная задача по меркам современной философии. Но это <emphasis>важная</emphasis> тренировочная задача. Её значение можно в полной мере оценить, лишь осознав, насколько <emphasis>трудно</emphasis> было бы её решить до изобретения письменности. Когда-то здесь тоже был объяснительный разрыв — хотя теперь, оглядываясь назад, когда он преодолён уже на протяжении многих поколений, так может и не казаться.</p><p>Объяснительные разрывы можно преодолеть, если принимать помощь от науки и не доверять взгляду изнутри собственного разума.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p3/angry_atoms/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>216. Тепло против движения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>После прошлого эссе мне пришло в голову, что есть гораздо более простой пример редукционизма, преодолевающего пропасть кажущегося качественного различия: сведение тепла к движению.</p><p>Сегодня, в ретроспективе, эквивалентность тепла и движения может показаться слишком очевидной — все ведь говорят, что «тепло — это движение», а значит, это убеждение не может быть «странным».</p><p>Но было время, когда <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Theory_of_heat">кинетическая теория теплоты</a> считалась крайне спорной научной гипотезой, противостоящей вере в <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Caloric_theory">теплород</a> — невесомый флюид, перетекающий от горячих тел к холодным. А еще раньше главной теорией тепла был «Флогистон!»</p><p>Представьте, что вы <emphasis>отдельно</emphasis> изучали кинетическую теорию и теорию теплорода. Теперь вы кое-что знаете о кинетике: столкновения, упругие отскоки, импульс, кинетическая энергия, гравитация, инерция, свободные траектории. Отдельно вы знаете кое-что о тепле: температуры, давления, горение, тепловые потоки, двигатели, плавление, испарение.</p><p>Такое состояние знаний не просто правдоподобно — именно им обладал, например, Сади Карно, который, работая строго в рамках теории теплорода, сформулировал принцип цикла Карно — теплового двигателя с максимальным КПД, чьё существование подразумевает Второй закон термодинамики. И это в 1824 году, когда кинетика уже была высокоразвитой наукой.</p><p>Предположим, что вы, как и Карно, знаете очень много о кинетике и очень много о тепле как об <emphasis>отдельных</emphasis> сущностях. Отдельные сущности <emphasis>знания</emphasis>, то есть: в вашем мозгу есть отдельные картотеки для убеждений о кинетике и убеждений о тепле. Но изнутри это состояние знания <emphasis>ощущается</emphasis> так, будто вы живете в мире движущихся вещей и горячих вещей, в мире, где движение и тепло — независимые свойства материи.</p><p>И вот появляется Физик из Будущего и говорит вам: «Где есть тепло, там есть движение, и наоборот. Вот почему, например, при трении предметы нагреваются».</p><p>Этому утверждению — «Где есть тепло, там есть движение, и наоборот» — можно дать (как минимум) две интерпретации.</p><p>Во-первых, вы можете предположить, что тепло и движение существуют по отдельности — то есть теория теплорода верна, — но среди физических законов нашей вселенной есть «связующий закон», утверждающий, что там, где объекты движутся быстро, возникает теплород. И наоборот, другой связующий закон гласит, что теплород может оказывать давление на вещи и заставлять их двигаться, поэтому более горячий газ оказывает большее давление на стенки сосуда (и потому паровой двигатель может использовать пар для приведения в движение поршня).</p><p>Во-вторых, вы можете предположить, что тепло и движение — это, в каком-то пока еще таинственном смысле, <emphasis>одно и то же</emphasis>.</p><p>«Чепуха, — говорит Мыслитель 1, — у слов "тепло" и "движение" два разных значения; именно поэтому у нас есть два разных слова. Мы знаем, как определить, когда назвать наблюдаемое явление "теплом" — тепло может плавить вещи или заставлять их загораться. Мы знаем, как определить, когда сказать, что объект "движется быстро" — он меняет положение; а когда он сталкивается с чем-то, он может деформироваться или разбиться. Тепло связано с изменением вещества; движение — с изменением положения и формы. Утверждать, что эти два слова имеют одно и то же значение, — значит просто запутывать себя самого».</p><p>«Невозможно, — говорит Мыслитель 2. — Возможно, в нашем мире тепло и движение связаны связующими законами, так что закон физики гласит, что движение порождает теплород, и наоборот. Но я легко могу представить себе мир, где трение вещей друг о друга <emphasis>не</emphasis> делает их горячее, а газы <emphasis>не</emphasis> оказывают большего давления при более высоких температурах. Поскольку существуют возможные миры, где тепло и движение не связаны, они должны быть разными свойствами — это истинно априори».</p><p>Мыслитель 1 путает выражение в кавычках и референт (то, на что оно ссылается): 2 + 2 = 4, но «2 + 2» ≠ «4». Строка «2 + 2» содержит пять символов (включая пробелы), а строка «4» содержит только один символ. Если вы введете обе эти строки в интерпретатор Python, они выдадут один и тот же результат: &gt;&gt;&gt; 4. Таким образом, глядя на строки «2 + 2» и «4», нельзя сделать вывод, что раз уж эти строки разные, то они должны иметь разные «значения» для интерпретатора Python.</p><p>Можно сказать, что слова «тепло» и «кинетическая энергия» «ссылаются» на одно и то же, даже до того, как мы <emphasis>узнаем</emphasis>, как тепло сводится к движению — в том смысле, что мы пока не знаем, каков референт, но на самом деле референты совпадают. Представьте себе Идеализированный Всеведущий Научный Интерпретатор, который выдавал бы одинаковый результат, введи мы в командной строке «тепло» и «кинетическую энергию».</p><p>Я говорю о Научном Интерпретаторе, чтобы подчеркнуть: чтобы разыменовать указатель, вам нужно выйти за пределы мышления. Конечный результат разыменования — это нечто во внешней реальности, а не в чьем-то разуме. Так что вы можете <emphasis>сказать</emphasis> «реальный референт» или «фактический референт», но вы не можете локально <emphasis>вычислить значение</emphasis> этих слов внутри собственной головы. Вы не можете рассуждать с помощью самого фактического референта тепла — если бы вы думали с помощью <emphasis>реального тепла</emphasis>, то одна только мысль о «миллионе кельвинов» испарила бы ваш мозг. Но, сформировав убеждение о своем убеждении о тепле, вы можете говорить <emphasis>о</emphasis> своем убеждении о тепле и говорить что-то вроде: «Возможно, мое убеждение о тепле не очень похоже на <emphasis>реальное</emphasis> тепло». Вы не можете на самом деле провести это сравнение прямо у себя в уме, но вы можете говорить <emphasis>об</emphasis> этом.</p><p>Отсюда вы можете сказать: «Мои убеждения о тепле и движении — это не одни и те же убеждения, но вполне возможно, что реальное тепло и реальное движение — это одно и то же». Это точно так же, как способность признать, что «утренняя звезда» и «вечерняя звезда» могут быть одной и той же планетой, одновременно понимая, что вы не можете определить это, просто изучая свои убеждения — вам придется достать телескоп.</p><p>Ошибка Мыслителя 2 объясняется схожим образом. Физик сказал ему: «Там, где есть тепло, есть и движение», и Мыслитель 2 ошибочно принял это за формулировку <emphasis>физического закона</emphasis>: наличие теплорода <emphasis>вызывает</emphasis> существование движения. То, что физик имеет в виду на самом деле, больше похоже на <emphasis>правило вывода</emphasis>: если вам говорят, что есть «тепло», делайте вывод о наличии «движения».</p><p>Из этой базовой проекции многоуровневой модели на многоуровневую реальность следует еще одна, отдельная ошибка: смешение концептуальной возможности с логической возможностью. Для Сади Карно вполне <emphasis>представимо</emphasis>, что мог бы существовать другой мир, где тепло и движение никак не связаны. Для Ричарда Фейнмана, вооруженного конкретным знанием того, как выводить уравнения, описывающие тепло, из уравнений движения, эта идея не просто немыслима, но настолько дико противоречива, что от нее буквально взрывается мозг.</p><p>Справедливости ради по отношению к философам отмечу, что некоторые из них утверждали то же самое. Например, Хилари Патнэм, <a l:href="http://books.google.com/books?id%3dcEPNtxAoYPAC%26pg%3dPA18%26lpg%3dPA18%26dq%3dh2o%2blogically%2bpossible%26source%3dweb%26ots%3dR9zyWvo3Uz%26sig%3dFjyegdF0D-2I77l7dHQ-RRkSR88%26hl%3den">рассуждая</a> о мысленном эксперименте «Двойник Земли»:<sup>1</sup></p><p>Как только мы выяснили, что вода (в реальном мире) — это H<sub>2</sub>O, <emphasis>ничто уже не может считаться возможным миром, в котором вода не является H<sub>2</sub>O.</emphasis> В частности, если «логически возможное» утверждение — это то, которое истинно в некотором «логически возможном мире», то <emphasis>логически невозможно, чтобы вода не была H<sub>2</sub>O.</emphasis></p><p>С другой стороны, мы вполне можем представить себе опыт, который убедил бы нас (и сделал бы рациональной веру в то), что вода <emphasis>не</emphasis> является H<sub>2</sub>O. В этом смысле представимо, что вода не является H<sub>2</sub>O. Это представимо, но логически невозможно! Представимость — не доказательство логической возможности.</p><p>Мне кажется, что в этих двух абзацах слово «вода» используется в двух разных значениях: в первом случае слово «вода» <emphasis>ссылается</emphasis> на то, что мы вводим в Научный Интерпретатор, а во втором — «вода» <emphasis>ссылается</emphasis> на то, что мы получаем из Научного Интерпретатора, когда вводим туда это слово. В первом абзаце Хилари, похоже, утверждает, что после того как мы проведем эксперименты и выясним, что вода — это H<sub>2</sub>O, значение слова «вода» автоматически переопределяется и начинает <emphasis>означать</emphasis> H<sub>2</sub>O. Но можно вполне последовательно придерживаться и иной позиции относительно того, <emphasis>означает</emphasis> ли теперь слово «вода» «H<sub>2</sub>O» или же «то, что <emphasis>на самом деле</emphasis> находится в бутылке рядом со мной», — при условии, что вы используете термины последовательно.</p><p>Полагаю, всё это тоже уже кем-то высказывалось? Как бы то ни было...</p><p>Вполне возможно, что во внешнем мире существует лишь <emphasis>одна-единственная</emphasis> вещь, но она принимает настолько разные формы, а вы сами настолько не подозреваете о её редукции, что вам кажется, будто вы живете в мире, содержащем две абсолютно разные вещи. Знания, касающиеся этих двух разных феноменов, могут преподаваться в рамках двух разных курсов и изучаться в рамках двух разных академических дисциплин, находящихся в двух разных зданиях вашего университета.</p><p>Нужно мысленно перенестись далеко в прошлое, настроиться на исторически реалистичный лад, чтобы вспомнить, насколько <emphasis>разными</emphasis> когда-то казались тепло и движение. Впрочем, в зависимости от того, каков ваш багаж знаний сегодня, это может оказаться не так уж и сложно — если вы сумеете отбросить давление общепринятого мнения (то есть суждения «тепло — это движение» как чего-то обыденного, а суждения «тепло — это не движение» как странного). Я имею в виду, представьте: завтра физики выступят и заявят: «В наших научно-популярных книгах всегда <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/02/my-favorite-lia.html">скрывалась одна ложь</a>. На самом деле тепло не имеет никакого отношения к движению». Смогли бы вы <emphasis>доказать</emphasis>, что они неправы?</p><p>Сказать «Может, тепло и движение — это одно и то же!» легко. Трудность заключается в том, чтобы объяснить, <emphasis>как именно</emphasis>. Требуется огромный объем подробных знаний, чтобы дойти до состояния, когда вы больше не можете <emphasis>представить себе</emphasis> мир, в котором эти два явления существуют независимо друг от друга. Редукция обходится недешево, и именно поэтому она так много дает.</p><p>Или, возможно, вы могли бы сказать: «Редукционизм — это легко, редукция — это трудно». Но мне кажется, что быть редукционистом всё же весьма полезно, когда приходит время эту самую редукцию искать.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p4/heat_vs_motion/">*</a></p><p>1. Хилари Патнэм, «Значение „значения“» в <emphasis>The Twin Earth Chronicles</emphasis>, под ред. Эндрю Пессина и Сэнфорда Голдберга (M. E. Sharpe, Inc., 1996), 3–52.</p></section>
<section>
<title><p>217. Прорыв в исследовании мозга! Он состоит из нейронов!</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Совершив поразительный прорыв, международная группа ученых под руководством нобелевского лауреата Сантьяго Рамона-и-Кахаля объявила, что мозг состоит из <emphasis>до смешного</emphasis> сложной сети крошечных клеток, соединенных друг с другом бесконечно малыми нитями и ответвлениями.</p><p>Эта международная группа, в состав которой также входят знаменитый мастер Антони ван Левенгук и, возможно, Имхотеп, возведенный в ранг египетского бога медицины, сделала следующее заявление:</p><p>«Настоящее открытие венчает годы исследований, указывавших на то, что извилистая склизкая штуковина внутри наших черепных коробок устроена еще сложнее, чем кажется на первый взгляд. Благодаря тому, что Кахаль применил новый метод окрашивания, изобретенный Камилло Гольджи, мы узнали, что эта структура представляет собой не непрерывную сеть наподобие кровеносных сосудов тела, а на самом деле состоит из множества крошечных клеток, или “нейронов”, соединенных друг с другом еще более тонкими волокнами.</p><p>Другие многочисленные свидетельства, начиная от трудов древнегреческого врача Алкмеона и заканчивая исследованиями нарушений речи Поля Брока, указывают на то, что мозг является вместилищем разума.</p><p>Немезий, епископ Эмесский, ранее утверждал, что мозговая ткань слишком вещественна, чтобы служить посредником между телом и душой, и потому умственные способности располагаются в желудочках мозга. Однако если это так, то нет никаких причин, по которым этот орган должен обладать столь невероятно сложным внутренним устройством.</p><p>Чарльз Бэббидж независимо от других предположил, что множество мелких механических устройств можно объединить в “Аналитическую машину”, способную выполнять действия (например, арифметические вычисления), для которых, по общему мнению, требуется мышление. Работы Луиджи Гальвани и Германа фон Гельмгольца указывают на то, что активность нейронов имеет электрохимическую природу, а не является результатом механического давления, как считалось ранее. Тем не менее мы считаем, что аналогия с “Аналитической машиной” Бэббиджа позволяет предположить, что чрезвычайно сложная сеть нейронов аналогичным образом способна проявлять способность к мышлению.</p><p>Мы обнаружили чрезвычайно сложную материальную систему именно там, где должен находиться разум. Последствия этого открытия ошеломительны, и мы должны прямо взглянуть им в лицо. Мы полагаем, что данное исследование предоставляет веские экспериментальные доказательства того, что Бенедикт Спиноза был прав, а Рене Декарт ошибался: разум и тело суть одна субстанция.</p><p>В сочетании с трудами Чарльза Дарвина, показавшими, как столь сложный орган мог в принципе возникнуть в результате процессов, сами по себе не обладающих интеллектом, вся совокупность научных данных теперь, по-видимому, указывает на то, что разум онтологически не фундаментален и имеет протяженное во времени происхождение. Это свидетельствует решительно против теорий, приписывающих ментальным сущностям онтологически фундаментальный или причинно-первичный статус, включая все когда-либо изобретенные религии.</p><p>Предстоит еще проделать огромную работу по установлению тождества между конкретными электрохимическими взаимодействиями нейронов и мыслями. Тем не менее мы верим, что наше открытие обещает — пусть пока и не реализует — полное научное объяснение мышления. Теперь эту проблему можно объявить если не решенной, то по крайней мере разрешимой».</p><p>Мы сожалеем, что Кахаль и большинство других исследователей, участвовавших в Проекте, более недоступны для комментариев.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p5/brain_breakthrough_its_made_of_neurons/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>218. Когда антропоморфизм стал глупостью. Оказывается, у большинства вещей во Вселенной нет разума.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>У многих ранних культур это утверждение вызвало бы недоверие. Обычно это называют <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Animism">«анимизмом»</a>. Люди полагали, что у деревьев, камней, ручьев и холмов есть духи — ведь, в самом деле, почему бы и нет?</p><p>В самом деле, если куски плоти, известные как «люди», содержат мысли, почему бы кускам дерева, известным как «деревья», тоже их не содержать?</p><p>Мои мышцы сокращаются по моей воле, а вода течет в реке. Кто сказал, что у реки нет воли двигать эту воду? Река выходит из берегов и затапливает место сбора моего племени — почему бы не подумать, что она разозлилась, раз уж привела свои части в движение, чтобы навредить нам? Именно так мы бы и подумали, если бы чей-то кулак врезался нам в нос.</p><p>Нет никаких очевидных причин — во всяком случае, очевидных <emphasis>охотнику-собирателю</emphasis>, — почему этого не может быть. Это кажется <emphasis>глупой</emphasis> ошибкой лишь тогда, когда вы путаете странность с глупостью. Естественно, вера в духов, одушевляющих реки, кажется нам «странной», ведь наше племя в это не верит. Но нет ничего очевидно глупого в мысли, что у огромных масс движущейся воды есть духи, точно так же как они есть у наших собственных кусков движущейся плоти.</p><p>Будь эта идея <emphasis>очевидно</emphasis> глупой, в нее никто бы не поверил. Точно так же, как на протяжении веков никто не верил в очевидно глупую мысль, будто Земля движется, хотя кажется неподвижной.</p><p>Разве очевидно, что деревья не умеют думать? Деревья, не будем забывать, <emphasis>на самом деле</emphasis> приходятся нам дальними родственниками. Если заглянуть достаточно далеко в прошлое, у вас обнаружится общий предок с папоротником. И раз уж куски плоти могут мыслить, почему кускам дерева этого делать нельзя?</p><p>Чтобы вам стало <emphasis>очевидно</emphasis>, что дерево не мыслит, вы должны принадлежать к культуре, в которой есть микроскопы. И не <emphasis>какие-нибудь</emphasis> микроскопы, а действительно <emphasis>хорошие</emphasis>.</p><p>Аристотель считал мозг органом для охлаждения крови. (К счастью, наши представления о собственном мозге почти никак не влияют на его реальную работу.)</p><p>Египтяне при мумификации просто выбрасывали мозг.</p><p>Алкмеон Кротонский, пифагореец V века до н. э., указал на мозг как на вместилище разума, поскольку сумел проследить путь зрительного нерва от глаза к мозгу. И все же при том объеме доказательств, которым он располагал, это было не более чем догадкой.</p><p>Когда центральная роль мозга перестала быть догадкой? Я не настолько хорошо знаю историю, чтобы ответить на этот вопрос, да и четкой границы тут, скорее всего, не было. Возможно, этот рубеж стоит провести там, где ученые исследовали анатомию нервов и обнаружили, что разрыв нервной связи <emphasis>с мозгом</emphasis> парализует движения и лишает чувствительности?</p><p>Но даже это указывает лишь на некий таинственный дух, бегущий по нервам. Кто скажет, что дерево или вода, пусть у них и нет этих тонких нитей, обнаруженных в человеческом теле, не могут проводить этот же таинственный дух иным путем?</p><p>Я потратил некоторое время в Сети, пытаясь найти тот самый момент, когда кто-то обратил внимание на невероятно запутанную внутреннюю структуру нейронов головного мозга и сказал: «Постойте, держу пари, что весь этот гигантский клубок занимается сложной обработкой информации!» Особого успеха я не добился. (Это был не Камилло Гольджи — о запутанности нейронных связей знали еще до него.) Возможно, и здесь не было какого-то одного переломного момента.</p><p>Но именно открытие этой запутанности, теория естественного отбора Чарльза Дарвина и представление о познании как о вычислении, на мой взгляд, положили начало процессу, в результате которого антропоморфизм стал <emphasis>очевидно</emphasis> ошибочным.</p><p>Именно с этого момента вы можете посмотреть на дерево и сказать: «Я не вижу в биологии дерева ничего, что занималось бы сложной обработкой информации. Не вижу я этого и в его поведении, а если это скрыто так глубоко, что никак не влияет на поведение дерева, то откуда взяться давлению отбора в пользу столь сложной обработки информации?»</p><p>Именно с этого момента вы можете посмотреть на реку и сказать: «Вода не содержит структур, реплицирующихся с долгосрочным наследованием и значительной изменчивостью, подверженной итеративному отбору. Так с чего бы у реки возникла структура столь же сложная и функционально оптимизированная, как мозг?»</p><p>Именно с этого момента вы можете посмотреть на атом и сказать: «Гнев может казаться простым чувством, но это не так, и ему просто негде поместиться в таком простом объекте, как атом — если только внутри кварков не скрываются целые вселенные субчастиц; но даже в этом случае, раз уж мы никогда не замечали признаков атомного гнева, он никак не влиял бы на известные нам высокоуровневые явления».</p><p>Именно с этого момента вы можете посмотреть на щенка и сказать: «Родители щенка могут прижимать его к земле, когда он делает что-то не так, но это не значит, что щенок способен к моральным рассуждениям. Согласно современным теориям эволюционной психологии, моральные рассуждения возникли в ответ на куда более сложные социальные вызовы, а в своей полноценной человеческой форме наши моральные адаптации являются результатом давления отбора в ходе словесных споров о племенной политике».</p><p>Именно с этого момента вы можете посмотреть на камень и сказать: «В нем нет даже простых деревьев поиска, которые встроены в шахматную программу — откуда у него возьмутся <emphasis>намерения</emphasis>, заставляющие его <emphasis>хотеть</emphasis> катиться со склона, как когда-то думал Аристотель?»</p><p>Написано так:</p><p><emphasis>Чжуан-цзы и Хуэй-цзы гуляли по плотине у водопада Хао, когда Чжуан-цзы сказал: «Посмотри, как мальки резвятся и плавают где хотят! Вот в чем истинная радость рыб!»</emphasis></p><p><emphasis>Хуэй-цзы спросил: «Ты не рыба, откуда тебе знать, чему радуются рыбы?»</emphasis></p><p><emphasis>Чжуан-цзы ответил: «Ты не я, откуда тебе знать, что я не знаю, чему радуются рыбы?»</emphasis></p><p>Теперь мы знаем.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/t5/when_anthropomorphism_became_stupid/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>219. Априори.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Традиционная рациональность формулируется в виде социальных правил, нарушения которых интерпретируются как жульничество: если вы нарушаете правила, а никто другой этого не делает, вы первым совершаете предательство — что делает вас очень, очень плохим человеком. Для байесианцев же мозг — это двигатель точности: если вы нарушаете законы рациональности, двигатель просто не работает, и это в равной степени верно независимо от того, нарушает ли правила кто-то ещё или нет.</p><p>Рассмотрим проблему бритвы Оккама, с которой сталкиваются традиционные философы. Если две гипотезы одинаково хорошо соответствуют одним и тем же наблюдениям, почему мы должны верить, что более простая из них с большей вероятностью окажется верной? Можно возразить, что Бритва Оккама работала в прошлом, и поэтому, вероятно, продолжит работать в будущем. Но это само по себе апеллирует к предсказанию, основанному на бритве Оккама. Утверждение «Бритва Оккама работает до 8 октября 2027 года, а после этого перестаёт работать» сложнее, но оно точно так же соответствует всем наблюдаемым свидетельствам.</p><p>Можно поспорить, что бритва Оккама — это разумное распределение априорных вероятностей. Но что такое «разумное» распределение? Почему бы не назвать «разумным» очень сложное априорное распределение, при котором бритва Оккама работает во всех проведённых до сих пор наблюдениях, но создаёт исключения в будущих случаях?</p><p>И в самом деле, похоже, нет никакого способа <emphasis>обосновать</emphasis> бритву Оккама, кроме как <emphasis>апеллируя</emphasis> к самой бритве Оккама, что делает этот <emphasis>аргумент</emphasis> вряд ли способным <emphasis>убедить</emphasis> любого <emphasis>судью</emphasis>, который уже не <emphasis>принимает</emphasis> бритву Оккама. (Что особенного в словах, которые я выделил курсивом?)</p><p>Если вы философ, чья повседневная работа состоит в том, чтобы писать статьи, критиковать чужие статьи и отвечать на чужую критику ваших собственных статей, то вы можете посмотреть на бритву Оккама и пожать плечами. Вот и конец обоснованиям, спорам и убеждениям. Вы решаете объявить перемирие в написании статей: если ваши коллеги-философы не требуют обоснования ваших неоспоримых убеждений, вы не будете требовать обоснования их убеждений. И в качестве символа вашего договора, вашего белого флага, вы используете фразу «априорная истина».</p><p>Но для байесианца в нашу эпоху когнитивных наук, эволюционной биологии и искусственного интеллекта слова «априори» не объясняют, почему работает двигатель мозга. Если у мозга есть потрясающая «фабрика априорных истин», которая <emphasis>работает</emphasis> над производством точных убеждений, возникает вопрос: почему испытывающий жажду охотник-собиратель не может использовать эту «фабрику априорных истин», чтобы найти питьевую воду? Возникает вопрос: зачем вообще в ходе эволюции появились глаза, если существуют способы производить точные убеждения, не глядя на вещи?</p><p>Джеймс Р. Ньюмен сказал: «Тот факт, что одно яблоко, добавленное к другому яблоку, неизменно даёт два яблока, помогает при обучении арифметике, но не имеет никакого отношения к истинности утверждения, что 1 + 1 = 2». <emphasis>Интернет-энциклопедия философии</emphasis> <a l:href="http://www.iep.utm.edu/apriori">определяет</a> «априорные» суждения как такие, которые могут быть познаны независимо от опыта. Википедия <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/A_priori_and_a_posteriori_%28philosophy%29">цитирует</a> Юма: отношения идей можно «обнаружить путём чисто мысленной операции, безотносительно к тому, существует ли что-либо где-либо во Вселенной». Вы можете увидеть, что 1 + 1 = 2, <emphasis>просто размышляя об этом</emphasis>, даже не глядя на яблоки.</p><p>Но в наш век нейробиологии следует осознавать, что <emphasis>мысли</emphasis> существуют во Вселенной; они тождественны работе мозга. Материального мозга, реального во Вселенной, состоящего из кварков в рамках единой математической физики, чьи законы не проводят никакой границы между внутренней и внешней стороной вашего черепа.</p><p>Когда вы в уме складываете 1 + 1 и получаете 2, эти мысли сами по себе воплощаются во вспышках нейронных паттернов. В принципе, мы могли бы <emphasis>наблюдать</emphasis> на опыте те же самые материальные события, происходящие в чьём-то чужом мозгу. Для этого потребовались бы некоторые успехи в вычислительной нейробиологии и интерфейсах мозг-компьютер, но в принципе это возможно сделать. Вы могли бы увидеть, как материально работает чужой двигатель, через материальные причинно-следственные связи вычисляя посредством «чистой мысли», что 1 + 1 = 2. Чем наблюдение за этим паттерном в <emphasis>чужом</emphasis> мозгу отличается, как способ познания, от наблюдения за тем, как ваш собственный мозг делает то же самое? Когда «чистая мысль» говорит вам, что 1 + 1 = 2, «независимо от какого-либо опыта или наблюдения», вы, по сути, наблюдаете свой собственный мозг в качестве доказательства.</p><p>Если это кажется контринтуитивным, попробуйте взглянуть на разум/мозг как на двигатели — двигатель, который сталкивает нейронный паттерн для единицы и нейронный паттерн для единицы и получает нейронный паттерн для двойки. Если этот двигатель вообще работает, то он должен <emphasis>выдавать тот же результат</emphasis>, когда наблюдает (с помощью глаз и сетчатки) за аналогичным мозгом-двигателем, совершающим аналогичное столкновение, и копирует в себя получившийся паттерн. Иными словами, для любой формы априорного знания, полученного с помощью «чистой мысли», вы узнаёте ровно то же самое, что узнали бы, если бы увидели сторонний мозг-двигатель, осуществляющий те же самые чистые вспышки нейронной активности. Двигатели эквивалентны, конечные результаты эквивалентны, зацепления убеждений одинаковы.</p><p>Нет ничего, что вы могли бы знать «априори» и чего не могли бы знать с той же степенью достоверности, наблюдая за выделением химических нейромедиаторов в чьём-то чужом мозгу. Как вы думаете, что вы <emphasis>такое</emphasis>, дорогой читатель?</p><p>Вот <emphasis>почему</emphasis> вы можете предсказать результат сложения одного яблока с другим, сначала вообразив это в уме, или ввести «3 × 4» в калькулятор, чтобы предсказать результат воображаемого расположения 4 рядов по 3 яблока в каждом. Вы и яблоко существуете внутри единого физического процесса, не имеющего границ, и одна его часть может отражать другую.</p><p>Являются ли нейронные вспышки, которые философы называют «априорными убеждениями», <emphasis>произвольными</emphasis>? Многие ИИ-алгоритмы работают лучше благодаря «регуляризации», которая смещает пространство решений в сторону более простых вариантов. Но сами регуляризованные алгоритмы при этом сложнее: они содержат дополнительную строчку кода (или тысячу дополнительных строчек) по сравнению с нерегуляризованными алгоритмами. Человеческий мозг склонен к простоте, и благодаря этому мы мыслим эффективнее. Если вы нажмёте кнопку «Игнорировать» на этом этапе, вы останетесь со сложным мозгом, который существует без всякой причины и работает без всякой причины. Так что не пытайтесь говорить мне, будто «априорные» убеждения произвольны, ведь они уж точно получаются не в результате генерации случайных чисел. (Да и что вообще <emphasis>означает</emphasis> прилагательное «произвольный»?)</p><p>Нельзя оправдать присвоение суждению ярлыка «априорного» указанием на то, что <emphasis>другие</emphasis> философы испытывают трудности с обоснованием <emphasis>своих</emphasis> суждений. Если философ неспособен что-то объяснить, этот факт не подаст электричество в холодильник и не послужит волшебной фабрикой по производству точных убеждений. Здесь не может быть перемирия, белого флага — пока вы не поймёте, почему этот двигатель работает.</p><p>Если очистить разум от <emphasis>обоснований</emphasis>, от <emphasis>аргументов</emphasis>, то кажется очевидным, почему бритва Оккама работает на практике: мы живём в простом мире, в низкоэнтропийной вселенной, где можно найти короткие объяснения. «Но, — воскликните вы, — почему сама Вселенная упорядочена?» Этого я не знаю, но именно в этом вижу следующую тайну, требующую объяснения. И это совсем не тот же вопрос, что «Как мне доказать бритву Оккама гипотетическому оппоненту, который её ещё не принял?»</p><p>Возможно, вы не сможете <emphasis>ничего</emphasis> доказать гипотетическому оппоненту, который не принимает бритву Оккама, — точно так же, как вы ничего не докажете камню. Разуму необходима некоторая динамическая структура, чтобы вообще быть способным принимать аргументы. Если разум не реализует правило Modus Ponens, он может целыми днями принимать «А» и «А → B», так и не выдав на выходе «B». Как обосновать Modus Ponens разуму, который его ещё не принял? Как доводами превратить камень в разум?</p><p>Мозг эволюционировал из материи, не имеющей мозга, путём естественного отбора; его существование не было логически обосновано в споре с идеальным студентом-философом с абсолютно чистым разумом. Это не делает наши суждения бессмысленными. Мозг-двигатель может работать правильно, формируя точные убеждения, даже если он был всего лишь <emphasis>построен</emphasis> — руками человека или кумулятивным давлением стохастического отбора, — а не вызван к жизни доводами. Но чтобы такой ответ вас удовлетворил, нужно смотреть на рациональность через призму двигателей, а не аргументов.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/k2/a_priori/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>220. Редуктивная референция.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Редукционистский тезис (в моей формулировке) состоит в том, что человеческий разум из соображений эффективности использует многоуровневую карту, в рамках которой мы раздельно <emphasis>думаем</emphasis> о таких вещах, как «атомы» и «кварки», «руки» и «пальцы» или «тепло» и «кинетическая энергия». Сама же реальность одноуровневая в том смысле, что она, судя по всему, не содержит атомов как <emphasis>отдельных, дополнительных, обладающих собственной причинной силой</emphasis> сущностей <emphasis>помимо и сверх</emphasis> кварков.</p><p>Сади Карно сформулировал (предтечу) Второго закона термодинамики на основе теплородной теории, согласно которой теплота была просто жидкостью, текущей от горячих тел к холодным, порождаемой огнем и заставляющей газы расширяться, — проявления тепла изучались отдельно от кинетики задолго до того, как произошла редукция. Если вы пытаетесь спроектировать паровой двигатель, проявления всех этих крошечных колебаний и столкновений, которые мы называем «теплом», можно свести к гораздо более простому описанию, чем полная квантовомеханическая картина кварков. Люди вычисляют эффективно, думая только о существенных воздействиях на значимые для их целей величины.</p><p>Однако сама реальность, судя по всему, задействует полную квантовую механику кварков. Однажды я встретил человека, который думал, что если использовать общую теорию относительности для расчета задачи на низких скоростях, например для артиллерийского снаряда, то ОТО выдаст <emphasis>неправильный ответ</emphasis> — не просто медленный расчет, а <emphasis>экспериментально неверный</emphasis> ответ, потому что на низких скоростях артиллерийские снаряды подчиняются ньютоновской механике, а не ОТО. Но физика работает совсем <emphasis>не</emphasis> так. Реальность, похоже, просто продолжает просчитывать всё по ОТО, даже когда разница проявляется только в четырнадцатом знаке после запятой, что человек счел бы колоссальной тратой вычислительной мощности. Физика действует методом грубой силы. Никто еще <emphasis>ни разу</emphasis> не ловил физику на упрощении вычислений — а если кто и поймал, то Властелины Матрицы потом стерли ему память.</p><p>Таким образом, наша карта крайне мало похожа на территорию: наши карты многоуровневые, а территория одноуровневая. Поскольку представление настолько невероятно отличается от референта, в каком смысле убеждение вроде «на мне надеты носки» может называться <emphasis>истинным</emphasis>, если в самой реальности существуют лишь кварки?</p><p>Если вы вдруг забыли, что означает слово «истинный», классическое определение ему дал Альфред Тарский:</p><p>Утверждение «снег белый» <emphasis>истинно</emphasis> тогда и только тогда, когда снег белый.</p><p>Если вы забыли, в чем разница между утверждением «я верю, что "снег белый"» и «"снег белый" истинно», см. эссе «Качественная путаница». Истинность нельзя проверить, <emphasis>просто</emphasis> заглянув в собственную голову, — если вы хотите узнать, например, верно ли, что «утренняя звезда = вечерняя звезда», вам понадобится телескоп; недостаточно просто изучать сами убеждения.</p><p>Именно этот момент упускают постмодернисты, кричащие: «Но откуда вы <emphasis>знаете</emphasis>, что ваши убеждения истинны?» Когда вы проводите эксперимент, вы действительно <emphasis>выходите</emphasis> за пределы собственной головы. Вы вступаете в сложное взаимодействие, исход которого причинно обусловлен вещью, о которой вы рассуждаете, а не просто вашими убеждениями о ней. Однажды я определил «реальность» так:</p><p>Даже когда у меня есть простая гипотеза, твердо подтвержденная всеми известными мне доказательствами, я все равно иногда удивляюсь. Поэтому мне нужны разные названия для штуковин, которые определяют мои прогнозы, и штуковины, которая определяет результаты моих экспериментов. Первые штуковины я называю «убеждением», а вторую — «реальностью».</p><p>Интерпретация вашего эксперимента по-прежнему зависит от ваших априорных убеждений. Я не стану сейчас говорить о том, «Откуда берутся априорные вероятности», поскольку это не тема данного эссе. Моя мысль в том, что истинность отсылает к <emphasis>идеальному</emphasis> сравнению убеждения с реальностью. Поскольку мы понимаем, что планеты отличны от убеждений о планетах, мы можем поставить эксперимент, чтобы проверить, является ли убеждение «утренняя звезда и вечерняя звезда — это одна и та же планета» <emphasis>истинным.</emphasis> Этот эксперимент потребует использования телескопов, а не просто интроспекции, потому что мы понимаем, что «истина» включает в себя сравнение внутреннего убеждения с внешним фактом; поэтому мы используем прибор, телескоп, чье наблюдаемое поведение, как мы полагаем, зависит от внешнего факта существования планеты.</p><p>Вера в то, что телескоп помогает нам оценить «истинность» равенства «утренняя звезда = вечерняя звезда», опирается на наши априорные убеждения о взаимодействии телескопа с планетой. Опять же, я не буду касаться этого вопроса в данном эссе, за исключением того, что процитирую одну из моих любимых фраз Рэймонда Смаллиана: «Если более искушенный читатель возразит против этого утверждения на том основании, что оно является простой тавтологией, то, пожалуйста, отдайте ему должное хотя бы за то, что оно непротиворечиво». Точно так же я вижу в использовании телескопа не порочный круг в логике, а рефлексивную когерентность; для каждого систематического способа прийти к истине должно существовать рациональное объяснение того, как он работает.</p><p>На повестке дня стоит вопрос: что вообще <emphasis>значит</emphasis> для утверждения «снег белый» быть <emphasis>истинным</emphasis>, когда в реальности есть только кварки?</p><p>Существует определенный паттерн нейронных связей, составляющий ваши убеждения о «снеге» и «белизне», — мы верим в это, но не знаем и не можем конкретно визуализировать сами нейронные связи. Которые, в свою очередь, воплощены в еще менее изученном паттерне кварков. А во внешнем мире есть молекулы воды, чья температура достаточно низка, чтобы они выстроились в повторяющиеся мозаичные узоры; они ничуть не похожи на клубки нейронов. В каком же смысле при сравнении одного (постоянно флуктуирующего) паттерна кварков с другим убеждение «снег белый» является <emphasis>истинным</emphasis>?</p><p>Очевидно, ни я, ни кто-либо другой не можем предложить Идеальную Функцию Сравнения Кварков, которая принимала бы описание нейронно воплощенного убеждения на уровне кварков (включая окружающий мозг) и описание снежинки на уровне кварков (и окружающие законы оптики) и выдавала бы «истина» или «ложь» для утверждения «снег белый». Да и кто сказал, что фундаментальный уровень <emphasis>действительно</emphasis> состоит из полей элементарных частиц?</p><p>С другой стороны, отбросить все убеждения из-за того, что они не записаны в виде гигантских, неуправляемых спецификаций о кварках, которых мы даже не видим... кажется не слишком благоразумной идеей. Это явно не лучший способ добиваться наших целей.</p><p>Мне кажется, что слово вроде «снег» или «белый» можно рассматривать как своего рода долговой вексель — не как <emphasis>известное</emphasis> точное описание того, какие именно физические конфигурации кварков считаются «снегом», но тем не менее существуют вещи, которые вы называете снегом, и вещи, которые вы им не называете. И даже если в нескольких случаях вы ошибетесь (например, с искусственным снегом), Идеальный Всеведущий Научный Интерпретатор увидел бы плотный кластер в центре и перерисовал бы границы, чтобы дать более простое определение.</p><p>В однослойной вселенной, базовый слой которой неизвестен, неопределенен или просто слишком велик для обсуждения, можно сказать, что концепты в многослойном разуме представляют собой своего рода долговой вексель — мы не знаем, <emphasis>чему</emphasis> именно они соответствуют там, вовне. Но нам кажется, что мы можем отличать положительные случаи от отрицательных предсказательно эффективным образом, поэтому мы думаем — возможно, в самом общем смысле, — что существует <emphasis>какое-то</emphasis> различие в кварках, <emphasis>какое-то</emphasis> различие в конфигурациях на фундаментальном уровне, объясняющее различия, которые поступают в наши органы чувств и в конечном счете приводят к тому, что мы говорим «снег» или «не снег».</p><p>Я вижу это белое вещество, и оно остается одним и тем же в нескольких разных случаях, поэтому я предполагаю наличие стабильной скрытой причины во внешней среде — я даю ей имя «снег»; тогда «снег» становится долговым векселем, отсылающим к предполагаемой простой границе, которую можно провести вокруг невидимых причин моего опыта.</p><p>Мысленный эксперимент Хилари Патнэма «Двойник Земли» (где вода — это не H<sub>2</sub>O, а какое-то другое странное вещество, обозначаемое как XYZ, но в остальном ведущее себя точно так же, как вода) и последующие философские дебаты помогают высветить эту проблему. У «снега» нет известного нам логического определения — это скорее эмпирически определенный указатель на логическое определение. Это верно даже в том случае, если вы верите, что снег — это кристаллы льда, то есть упорядоченные в мозаику молекулы воды при низкой температуре. Молекулы воды состоят из кварков. Что, если окажется, что кварки состоят из чего-то еще? Что же тогда <emphasis>такое</emphasis> снежинка? Вы не знаете — но это всё равно снежинка, а не пожарный гидрант.</p><p>И конечно, сами эти абзацы, которые я только что написал, тоже лежат гораздо выше уровня кварков. «Восприятие белого вещества, его визуальная классификация и мысли вроде "снег" или "не снег"» — это тоже разговоры на уровне далеко над кварками. Так что мои метаубеждения — тоже долговые векселя для вещей, о которых Идеальный Всеведущий Научный Интерпретатор мог бы знать: какие именно конфигурации кварков (или чего-то еще), составляющих мой мозг, соответствуют «убеждению "снег белый"».</p><p>Но в таком случае всё наше понимание реальности состоит из долговых векселей подобного рода. Поэтому вместо того, чтобы называть это порочным кругом, я предпочитаю называть это самосогласованностью.</p><p>Это может слегка тревожить — балансировать на шатком эпистемическом уступе — как в убеждениях предметного уровня, так и в рефлексии — высоко над огромной неизвестной фундаментальной реальностью, лежащей в основе всего, и надеяться не сорваться вниз.</p><p>Если поразмыслить, впрочем, трудно представить, как всё могло бы быть иначе.</p><p>В конечном счете утверждение «реальность не содержит рук как фундаментальных, дополнительных, отдельных причинно-следственных сущностей, существующих помимо кварков» — это не то же самое, что утверждение «рук не существует» или «у меня нет рук». Не существует <emphasis>фундаментальных</emphasis> рук; руки состоят из пальцев, ладоней и больших пальцев, которые, в свою очередь, состоят из мышц и костей, и так далее до полей элементарных частиц, которые, насколько нам сейчас известно, и являются фундаментальными причинно-следственными сущностями.</p><p>Это не то же самое, что говорить: «никаких "рук" нет». Это не то же самое, что говорить: «слово "руки" — это долговой вексель, который никогда не будет оплачен, потому что ему не соответствует никакой эмпирический кластер»; или «вексель "рук" никогда не будет оплачен, потому что логически невозможно согласовать его предполагаемые характеристики»; или «утверждение "у людей есть руки" относится к осмысленному положению дел, но реальность не находится в этом состоянии».</p><p>Просто: существуют паттерны, которые существуют <emphasis>в</emphasis> реальности там, где мы видим «руки», и у этих паттернов есть кое-что общее, но они не фундаментальны.</p><p>Если бы у меня <emphasis>действительно</emphasis> не было рук — если бы реальность вдруг перешла в состояние, которое мы бы описали как «у Элиезера нет рук», — то вскоре после этого реальность стала бы соответствовать состоянию, которое мы бы описали как «Элиезер кричит, пока кровь хлещет из обрубков его запястий».</p><p>И это <emphasis>истинно</emphasis>, даже несмотря на то, что в абзаце выше не было указано никаких положений кварков.</p><p>Предыдущее предложение точно так же метаистинно.</p><p>Карта многоуровневая, территория — одноуровневая. Это не значит, что высших уровней «не существует» — как если бы вы искали в своем гараже дракона и ничего там не обнаружили, или как если бы вы увидели мираж в пустыне и ожидали пригодную для питья воду там, где пить нечего. Высшие уровни вашей карты не <emphasis>ложны</emphasis> и не лишены референта; у них есть референты <emphasis>на</emphasis> единственном уровне физики. Не то чтобы крылья самолета не-существовали — иначе самолет упал бы с неба. «Крылья самолета» существуют <emphasis>явно</emphasis> в многоуровневой модели самолета у инженера, и крылья самолета существуют <emphasis>неявно</emphasis> в квантовой физике реального самолета. Неявное существование — это не то же самое, что несуществование. Точное описание этой неявности нам неизвестно — оно не представлено на нашей карте в явном виде. Но это не мешает нашей карте работать и даже не мешает ей быть <emphasis>истинной.</emphasis></p><p>Хотя немного не по себе осознавать, что абсолютно каждый концепт и убеждение в вашем мозгу, включая эти метаконцепты о том, как работает ваш мозг и почему вы способны формировать точные убеждения, балансируют на много-много порядков выше реальности...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p6/reductive_reference/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>221. Зомби! Зомби?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ваш «зомби», в философском понимании этого термина, — это якобы существо, в точности похожее на вас во <emphasis>всех</emphasis> отношениях: идентичное поведение, идентичная речь, идентичный мозг; каждый атом и кварк находится в <emphasis>точности</emphasis> таком же положении и движется по тем же причинно-следственным законам движения — <emphasis>за исключением</emphasis> того, что ваш зомби не обладает сознанием.</p><p>Более того, утверждается, что если зомби «возможны» (термин, вокруг которого всё еще ведутся баталии), то, чисто из нашего знания об этой «возможности», мы можем априорно вывести, что сознание внефизично — в смысле, который будет описан ниже; стандартным термином для этой позиции является «эпифеноменализм».</p><p>(Для тех, кто не знаком с понятием зомби, подчеркну: <emphasis>это не соломенное чучело</emphasis>. См., например, <a l:href="http://plato.stanford.edu/entries/zombies/">статью в <emphasis>Стэнфордской философской энциклопедии</emphasis>, посвященную зомби</a>. «Возможность» существования зомби признается значительной частью, если не большинством, академических философов сознания.)</p><p>Я как-то читал: «Вы — не тот, кто озвучивает ваши мысли, вы — тот, кто <emphasis>слышит</emphasis> их». В иврите слово, обозначающее высшую душу — ту самую, которую Бог вдохнул в Адама, — это Н’шама, «слышащий».</p><p>Если понимать «сознание» как чисто пассивное слушание, то концепция зомби поначалу кажется легко вообразимой. Это некто, у кого отсутствует Н’шама — слышащий.</p><p>(Предупреждение: впереди вас ждет <emphasis>очень</emphasis> длинное эссе на 6600 слов с участием Дэвида Чалмерса. Его можно считать моим наглядным контрпримером ко второй части статьи Ричарда Чаппелла <a l:href="http://www.philosophyetc.net/2008/03/arguing-with-eliezer-part-ii.html">«Споры с Элиезером, часть II»</a>, в которой Ричард обвиняет меня в нежелании разбираться в сложных аргументах настоящих философов.)</p><p>Когда вы открываете холодильник и видите, что апельсиновый сок закончился, вы думаете: «Черт, у меня кончился апельсиновый сок». Звучание этих слов, вероятно, воспроизводится в вашей слуховой коре, как будто вы услышали, как это сказал кто-то другой. (Почему я так думаю? Потому что носители китайского языка могут запоминать более длинные последовательности цифр, чем англоговорящие. Все китайские цифры состоят из одного слога, и поэтому китайцы могут запомнить около десяти цифр, по сравнению со знаменитыми «семью плюс-минус двумя» у англоговорящих. По-видимому, существует петля повторения звуков самому себе — ограничение объема рабочей памяти в слуховой коре, которая действительно основана на фонемах.)</p><p>Предположим, что это верно; как постулат это наверняка не создаст никаких проблем для сторонников зомби-теории. Даже если люди устроены иначе, кажется достаточно простым представить искусственный интеллект, сконструированный подобным образом (а ведь весь аргумент о зомби строится именно на вообразимости). Вполне мыслимо и даже вполне вероятно, что в ближайшие пару десятилетий хирурги наложат сеть нейродатчиков на чью-нибудь слуховую кору и будут считывать внутренний монолог. (Исследователи уже подключились к латеральному коленчатому телу кошки и реконструировали вполне узнаваемые зрительные образы.)</p><p>Таким образом, ваш зомби, будучи физически идентичным вам до последнего атома, откроет холодильник, и в его слуховой коре сформируются паттерны для фонем «Черт, у меня кончился апельсиновый сок». С этим пунктом эпифеноменалисты охотно согласятся.</p><p>Но, скажет эпифеноменалист, внутри зомби нет никого, кто мог бы <emphasis>услышать</emphasis>; внутренний слушатель отсутствует. Внутренний монолог произносится, но его никто не слышит. Вы не тот, кто озвучивает свои мысли. Вы тот, кто их слышит.</p><p>Намного проще (сказали бы они) создать ИИ, который выдает некое подобие внутреннего монолога, чем доказать, что внутренний слушатель его слышит.</p><p>«Аргумент о зомби» состоит в том, что если мир зомби <emphasis>возможен</emphasis> — не обязательно физически возможен в нашей вселенной, а просто «возможен теоретически», «вообразим» или что-то в этом роде, — тогда сознание должно быть внефизическим, чем-то сверх и помимо простых атомов. Почему? Потому что даже если бы вы каким-то образом знали положение всех атомов во Вселенной, вам всё равно пришлось бы сообщить — в качестве отдельного и дополнительного факта, — что люди обладают сознанием, что у них есть внутренние слушатели, что мы не находимся в мире зомби, как это кажется <emphasis>возможным.</emphasis></p><p>Зомбизм — это не то же самое, что дуализм. Декарт считал, что существует телесная субстанция и совершенно иной тип ментальной субстанции, но Декарт также полагал, что ментальная субстанция является <emphasis>причинно активным</emphasis> началом, которое взаимодействует с телесной субстанцией, управляя нашей речью и поведением. Исключение ментальной субстанции из человека привело бы к появлению <emphasis>традиционного</emphasis> зомби — из тех, что шатаются и стонут.</p><p>И хотя древнееврейское слово для обозначения сокровенной души — это Н’шама, «то-что-слышит», я не припомню, чтобы хоть один раввин отстаивал возможность существования зомби. Большинство раввинов, вероятно, пришли бы в ужас от мысли, что божественная часть, которую Бог вдохнул в Адама, <emphasis>на самом деле ничего не делает.</emphasis></p><p>Специальный научный термин для убеждения в том, что сознание существует, но никак не влияет на физический мир, — <emphasis>эпифеноменализм.</emphasis></p><p>Хотя в аргументе о зомби есть и другие элементы (я рассмотрю их ниже), мне кажется, что именно интуитивное представление о пассивном слушателе изначально склоняет людей к зомбизму. В частности, именно оно привлекает к зомбизму обывателей. Основная идея проста и доступна: свет горит, но дома никого нет.</p><p>Философы апеллируют к интуитивному представлению о пассивном слушателе, когда говорят: «Конечно, мир зомби вообразим; вы прекрасно понимаете, каким бы он был».</p><p>Одна из главных баталий в «войнах зомби» ведется вокруг того, что именно подразумевается под утверждением, будто зомби «возможны». Ранние философы-зомбисты (в 1970-х годах) просто считали очевидным, что зомби «возможны», и не утруждали себя определением того, какая именно возможность имеется в виду.</p><p>Благодаря моему знакомству с математической логикой первое, что приходит мне на ум, — это логическая возможность. Если у вас есть набор утверждений вида {(A ⇒ B), (B ⇒ C), (C ⇒¬A)}, то составное убеждение <emphasis>логически возможно</emphasis>, если у него есть <emphasis>модель</emphasis> — что в приведенном простом случае сводится к поиску такого присваивания значений для {A, B, C}, при котором все утверждения (A ⇒ B), (B ⇒ C) и (C ⇒¬A) истинны. В данном случае подходит вариант A = B = C = 0, равно как и {A = 0, B = C = 1} или {A = B = 0, C = 1}.</p><p>Нечто будет <emphasis>казаться</emphasis> возможным — «концептуально возможным» или «вообразимым», — если вы можете рассматривать набор утверждений, не <emphasis>видя</emphasis> в них противоречия. Но в общем случае обнаружить противоречия <emphasis>или</emphasis> найти полную конкретную модель — задача невероятно сложная! Если ограничиться простыми булевыми высказываниями вида ((A или B или C) и (B или ¬C или D) и (D или ¬A или ¬C)...), конъюнкциями дизъюнкций трех переменных, то мы получим знаменитую задачу 3-SAT, ставшую одной из первых задач, для которых была доказана NP-полнота.</p><p>Так что тот факт, что вы с первого взгляда не видите противоречия в Мире Зомби, еще не означает, что его там нет. Это все равно что не видеть с первого взгляда противоречия в гипотезе Римана. Переход от концептуальной возможности («я не вижу никаких проблем») к <emphasis>логической возможности</emphasis> в строгом техническом смысле — это огромный шаг. Этот шаг легко сделать NP-полным переходом, а в теориях первого порядка его можно сделать сколь угодно сложным для вычисления даже в случае конечных вопросов. И для предположения, будто логически всеведущий разум может знать положение всех атомов во Вселенной и при этом все же нуждаться в том, чтобы ему сообщили — как <emphasis>дополнительный</emphasis>, логически не вытекающий из этого факт, — что у нас есть внутренние слушатели, требуется именно <emphasis>логическая</emphasis> возможность Мира Зомби, а не концептуальная.</p><p>То, что вы <emphasis>еще</emphasis> не видите противоречия, вовсе не гарантирует, что вы не увидите его через полминуты. «Все нечетные числа простые. Доказательство: 3 — простое число, 5 — простое число, 7 — простое число...»</p><p>Так что давайте поразмыслим над аргументом о зомби <emphasis>чуть дольше</emphasis>: можем ли мы найти контрпример к утверждению «сознание не оказывает никакого причинно-следственного влияния на мир, которое мог бы зафиксировать сторонний наблюдатель»?</p><p>Если вы закроете глаза и сконцентрируетесь на своем внутреннем осознании, в вашем внутреннем монологе начнут формироваться мысли вроде: «Я осознаю себя», и «Мое осознание отделено от моих мыслей», и «Я не тот, кто высказывает мои мысли, а тот, кто их слышит», и «Мой поток сознания — это не мое сознание», и «Кажется, во мне есть часть, исчезновение которой я могу представить без изменения моего внешнего поведения».</p><p>Вы можете даже произнести эти предложения вслух во время медитации. В принципе, кто-нибудь с супер-фМРТ, вероятно, мог бы считать фонемы из вашей слуховой коры; но произнесение их вслух снимает любые сомнения в том, что вы вступили в область проверяемости и физических последствий.</p><p>И это определенно выглядит так, словно внутренний слушатель оказывается <emphasis>застигнут прямо за слушанием</emphasis> той вашей частью, которая пишет внутренний монолог и шевелит вашим языком.</p><p>Представьте, что вас посещает таинственная раса инопланетян и оставляет в подарок загадочный черный ящик. Вы пытаетесь тыкать в него и крутить его в руках, но (насколько вы можете судить) вам так и не удается добиться от него никакой реакции. Вы не можете заставить черный ящик производить золотые монеты или отвечать на вопросы. Поэтому вы делаете вывод, что черный ящик причинно неактивен: «Для любого X: черный ящик не делает X». Черный ящик является следствием, но не причиной; он эпифеноменален; лишен причинной силы. Мысленно вы тестируете эту общую гипотезу на отдельных примерах, и она кажется верной: «Превращает ли черный ящик свинец в золото? Нет. Кипятит ли черный ящик воду? Нет».</p><p>Но вы можете <emphasis>видеть</emphasis> черный ящик; он поглощает свет и тяжело лежит в вашей руке. Это тоже часть танца причинности. Если бы черный ящик был <emphasis>полностью</emphasis> исключен из причинно-следственной вселенной, вы не могли бы его видеть; у вас не было бы возможности узнать, что он существует; вы бы не смогли сказать: «Спасибо за черный ящик». Вы не <emphasis>подумали</emphasis> об этом контрпримере, когда формулировали общее правило: «Для всех X: черный ящик не делает X». Но он был там изначально.</p><p>(На самом деле инопланетяне оставили вам <emphasis>еще один</emphasis> черный ящик, на этот раз <emphasis>чисто</emphasis> эпифеноменальный, и вы понятия не имеете, что он стоит у вас в гостиной. В этом и заключалась их шутка.)</p><p>Если вы можете закрыть глаза и почувствовать, как вы чувствуете, — если вы можете осознавать, как вы осознаете, и думать: «Я осознаю, что осознаю», — и произносить вслух: «Я осознаю, что осознаю», — значит, ваше сознание оказывает влияние на ваш внутренний монолог и на движение ваших губ. Вы можете видеть, как вы видите, и это отражается в вашем внутреннем монологе, а также в движении ваших губ, если вы решите произнести это вслух.</p><p>Я не встречал приведенного выше аргумента в такой формулировке — «слушатель, застигнутый прямо за слушанием», — хотя, вполне возможно, кто-то высказывал ее и раньше.</p><p>Но это <a l:href="http://plato.stanford.edu/entries/zombies/">стандартный тезис</a> — который признают и философы-зомбисты! — что философы Мира Зомби, будучи атом к атому идентичны нашим собственным философам, пишут абсолютно такие же статьи по философии сознания.</p><p>На этом этапе Мир Зомби перестает быть интуитивным следствием идеи о пассивном слушателе.</p><p>Написание философами статей о сознании, <emphasis>по-видимому</emphasis>, представляет собой как минимум одно следствие влияния сознания на мир. Можно приводить хитроумные доводы в пользу того, что это не так, но для этого вам действительно придется быть очень хитрым.</p><p>Чисто интуитивно можно предположить, что если бы ваше внутреннее осознание исчезло, это изменило бы мир — в том смысле, что ваш внутренний нарратив больше не произносил бы вещей вроде «Во мне есть таинственный слушатель», поскольку этот таинственный слушатель исчез бы. Обычно как раз <emphasis>после</emphasis> того, как вы направляете внимание на собственное осознание, ваш внутренний нарратив говорит: «Я осознаю своё осознание», а это указывает на то, что если бы первое событие больше никогда не происходило, то не произошло бы и второе. Можно приводить хитроумные доводы в пользу того, что это не так, но для этого вам действительно придется быть очень хитрым.</p><p>Вы можете сформировать пропозициональное убеждение, что «сознание не производит никаких эффектов», и поначалу не <emphasis>видеть</emphasis> в этом никакого противоречия, если не осознаёте, что разговоры о сознании — это следствие обладания сознанием. Но как только вы прослеживаете связь от общего правила («сознание не имеет следствий») к конкретному выводу («сознание никак не влияет на то, как философы пишут статьи о сознании»), зомбизм перестает казаться интуитивным и начинает требовать от вас постулирования странных вещей.</p><p>Одной из таких странных вещей, которую вы могли бы постулировать, является Повелитель Зомби — божество внутри Мира Зомби, которое тайно берет под контроль философов-зомби и заставляет их говорить и писать о сознании.</p><p>Существование Повелителя Зомби не кажется невозможным. Люди часто рассуждают о сознании не так уж связно. Имитировать их дискурс, пожалуй, не так уж трудно — на уровне, скажем, обывателя, болтающего в баре. Возможно, вы могли бы взять в качестве корпуса текстов рассуждения тысячи дилетантов, пытающихся обсуждать сознание, загрузить их в несознательный, но сложный ИИ (лучше сегодняшних моделей, но не самомодифицирующийся) и получить на выходе рассуждения о «сознании», которые звучали бы столь же разумно, как и у большинства людей, то есть не очень.</p><p>Но эта речь о «сознании» не была бы спонтанной. Она не порождалась бы <emphasis>внутри</emphasis> ИИ. Это была бы записанная имитация чужого разговора. Это просто голопалуба, где центральный ИИ прописывает реплики <a l:href="http://yudkowsky.net/other/fiction/npc">неигровых персонажей</a>. Суть Мира Зомби <emphasis>не</emphasis> в этом.</p><p>По условию, Мир Зомби атом к атому идентичен нашему, за исключением того, что у его обитателей отсутствует сознание. Более того, атомы в Мире Зомби движутся по тем же законам физики, что и в нашем мире. Если и существуют какие-то «связующие законы», определяющие, <emphasis>какие именно конфигурации атомов порождают сознание</emphasis>, то в Мире Зомби эти законы отсутствуют. Однако, согласно гипотезе, это различие экспериментально необнаружимо. Когда дело доходит до того, чтобы определить, повернет кварк туда или сюда или подействует ли он силой на соседние кварки — до всего, что можно измерить экспериментально, — действуют одни и те же законы физики.</p><p>В Мире Зомби нет <emphasis>места</emphasis> для Повелителя Зомби, ведь Повелитель Зомби должен управлять губами зомби, а такое управление в принципе экспериментально обнаружимо. Повелитель Зомби двигает губами, а значит, это имеет наблюдаемые последствия. В какой-то точке электрон повернул бы в одну сторону вместо другой просто потому, что так велел Повелитель Зомби. (Если только Повелитель Зомби не находится на самом деле <emphasis>внутри</emphasis> этого мира в виде структуры из кварков — но тогда Мир Зомби не будет атом к атому идентичен нашему, если только вы не считаете, что <emphasis>этот</emphasis> мир тоже содержит Повелителя Зомби.)</p><p>Когда философ в нашем мире печатает: «Я думаю, что Мир Зомби возможен», его пальцы последовательно ударяют по клавишам: З-О-М-Б-И. Существует причинно-следственная связь, которую можно проследить в обратном направлении от этих нажатий клавиш: сокращение мышц, передача нервных импульсов, команды, посылаемые через спинной мозг из моторной коры — и далее в менее изученные области мозга, где внутренний нарратив философа впервые начал говорить о «сознании».</p><p>И зомби-двойник философа нажимает те же самые клавиши — <emphasis>по той же самой причине,</emphasis> если говорить на языке причинности. В объяснительной цепочке того, почему философ пишет именно так, нет ни одной причины, которая отсутствовала бы у его зомби-двойника. У зомби-двойника тоже есть внутренний нарратив о «сознании», который супер-ФМРТ мог бы считать из слуховой коры. И какие бы другие мысли или любые иные причины ни привели к этому внутреннему нарративу, они абсолютно одинаковы как в нашей вселенной, так и в Мире Зомби.</p><p>Так что нельзя сказать, будто философ пишет о сознании <emphasis>из-за</emphasis> сознания, в то время как зомби-двойник пишет о сознании <emphasis>из-за</emphasis> Повелителя Зомби или ИИ-чатбота. Когда вы прослеживаете цепочку причинно-следственных связей от клавиатуры к внутреннему нарративу, отражающемуся в слуховой коре, и далее к причине самого этого нарратива, вы неизбежно обнаружите <emphasis>то же самое</emphasis> физическое объяснение как в нашем мире, так и в Мире Зомби.</p><p>Как <a l:href="http://books.google.com/books?id%3d0fZZQHOfdAAC%26dq%3dthe%2bconscious%2bmind%26pg%3dPP1%26ots%3dqjv14gGUOR%26sig%3d98dNHve8xZp-yltM37iN8mgq2AQ%26hl%3den%26prev%3dhttp%3a//www.google.com/search%3fhl%3den%26q%3dthe%2bconscious%2bmind%26sa%3dX%26oi%3dprint%26ct%3dtitle%26cad%3done-book-with-thumbnail#PPA180%2cM1">пишет</a> самый грозный сторонник зомбизма Дэвид Чалмерс:<sup>1</sup></p><p>Представьте моего зомби-двойника в соседней вселенной. Он постоянно говорит о сознательном опыте — на самом деле, он кажется буквально одержимым им. Он проводит уйму времени, сгорбившись перед компьютером и сочиняя главу за главой о тайнах сознания. Он часто рассуждает об удовольствии, получаемом от определенных чувственных квалиа, признаваясь в особой любви к глубоким зеленым и пурпурным тонам. Он регулярно вступает в споры с материалистами-зомби, утверждая, что их позиция не способна воздать должное реальности сознательного опыта.</p><p>И при этом у него нет вообще никакого сознательного опыта! В его вселенной материалисты правы, а он ошибается. Большинство его утверждений о сознательном опыте абсолютно ложны. Но, безусловно, существует физическое или функциональное объяснение того, почему он делает подобные заявления. В конце концов, его вселенная полностью подчинена законам, и происходящие в ней события не являются чудесами, так что у его заявлений должно быть какое-то объяснение.</p><p>. . . Любое объяснение поведения моего двойника в равной степени будет являться и объяснением моего поведения, поскольку процессы внутри его тела в точности отражают процессы внутри моего. Объяснение его заявлений, очевидно, не зависит от существования сознания, поскольку в его мире никакого сознания нет. Отсюда следует, что объяснение моих заявлений также не зависит от существования сознания.</p><p>Чалмерс не приводит аргументы <emphasis>против</emphasis> зомби — это его реальные убеждения!</p><p>Эта парадоксальная ситуация одновременно восхищает и тревожит. Она, очевидно, не является фатальной для нередукционистской позиции, но это как минимум то, с чем нам необходимо разобраться...</p><p>Я бы на полном серьезе номинировал это на звание самой крупной пулей, которую кому-либо приходилось прикусить за всю историю. И это сомнительный комплимент Дэвиду Чалмерсу: менее выдающийся смертный просто не разглядел бы этих следствий, или отказался бы смотреть им в лицо, или как-нибудь рационализировал бы, почему всё совсем не так.</p><p>Зачем кому-то прикусывать столь огромную пулю? Зачем постулировать бессознательных зомби, которые пишут статьи о сознании по <emphasis>точно той же самой причине</emphasis>, что и наши собственные, подлинно сознающие философы?</p><p>И дело не в первой интуиции, о которой я писал, — интуиции пассивного слушателя. Эта интуиция может утверждать, что зомби умеют водить машины, заниматься математикой или даже влюбляться, но она не говорит, что зомби пишут философские статьи о своих пассивных слушателях.</p><p>Аргумент зомби держится не <emphasis>исключительно</emphasis> на интуиции пассивного слушателя. Думаю, если бы дело было только в ней, аргумент зомби давно бы уже умер. Интуиция о том, что «слушателя» можно устранить без каких-либо последствий, исчезла бы, стоило вам осознать, что ваш внутренний монолог регулярно, <emphasis>кажется</emphasis>, ловит слушателя с поличным во время слушания.</p><p>Нет, стремление стиснуть зубы на <emphasis>этой</emphasis> пуле проистекает из совершенно иной интуиции — интуиции о том, что сколько бы атомов вы ни складывали, сколько бы масс и электрических зарядов ни взаимодействовало друг с другом, они никогда не породят <emphasis>с необходимостью</emphasis> субъективное ощущение таинственной красноты красного. Возможно, для нашей физической вселенной и верно (как говорит Чалмерс), что расположение таких-то атомов в таком-то порядке <emphasis>вызывает</emphasis> ощущение красноты; но если так, то это не <emphasis>необходимый</emphasis> факт, а нечто такое, что требует объяснения помимо и сверх движения атомов.</p><p>Но если рассматривать вторую интуицию саму по себе, без интуиции пассивного слушателя, то трудно понять, почему из неё следует зомбизм. Возможно, существует просто <emphasis>субстанция иного рода</emphasis>, отличная от атомов и дополняющая их, которая <emphasis>не</emphasis> является каузально пассивной, — душа, которая на самом деле что-то <emphasis>делает</emphasis>, душа, играющая реальную причинно-следственную роль в том, почему мы пишем о «таинственной красноте красного». Уберите душу, и... ну, если предположить, что вы не просто впадете в кому, вы уж точно больше не напишете ни одной статьи о сознании!</p><p>Именно такую позицию занимал Декарт и большинство других мыслителей прошлого: душа имеет иную природу, но она <emphasis>взаимодействует</emphasis> с телом. Позиция Декарта в научной терминологии называется <emphasis>субстанциальным дуализмом</emphasis> — существует мыслящая субстанция, ментальная субстанция, и она не похожа на атомы; но при этом она обладает причинной силой, взаимодействует с миром и оставляет видимый след в нашей вселенной.</p><p>Сторонники зомби-теории — это <emphasis>дуалисты свойств</emphasis>: они не верят в <emphasis>отдельную</emphasis> душу, они верят, что материя в нашей вселенной обладает <emphasis>дополнительными свойствами</emphasis> помимо физических.</p><p>«Помимо физических»? Что это значит? Это значит, что дополнительные свойства существуют, но они не влияют на движение атомов, в отличие от свойств электрического заряда или массы. Эти дополнительные свойства невозможно обнаружить экспериментально <emphasis>сторонними наблюдателями</emphasis>; <emphasis>вы</emphasis> знаете, что обладаете сознанием, изнутри <emphasis>ваших</emphasis> дополнительных свойств, но ни один ученый никогда не сможет обнаружить это напрямую извне.</p><p>Таким образом, дополнительные свойства существуют, но причинно неактивны. Они не заставляют атомы двигаться, и именно поэтому сторонние наблюдатели не могут их обнаружить.</p><p>И именно поэтому мы (якобы) можем вообразить вселенную точно такую же, как наша, где все атомы находятся на тех же местах, но дополнительные свойства отсутствуют, так что всё идет своим чередом, как и прежде, но при этом никто не обладает сознанием.</p><p>Мир Зомби может быть невозможен <emphasis>физически</emphasis>, говорят сторонники зомби-теории, — поскольку в действительности вся материя в нашей вселенной обладает этими дополнительными свойствами или подчиняется связующим законам, вызывающим сознание, — но Мир Зомби <emphasis>логически</emphasis> возможен: связующие законы могли бы быть другими.</p><p>Но раз уж вы понимаете, что мыслимость — это не то же самое, что логическая возможность, а также то, что Мир Зомби даже не столь уж интуитивно понятен, зачем вообще утверждать, что Мир Зомби логически возможен?</p><p>Зачем, о зачем утверждать, что дополнительные свойства эпифеноменальны и необнаружимы?</p><p>Эту дилемму можно сформулировать предельно жестко: Чалмерс верит, что действительно <emphasis>существует</emphasis> нечто под названием «сознание», и это сознание воплощает в себе истинную и неописуемую субстанцию таинственной красноты красного. Возможно, это свойство за пределами массы и заряда, но оно <emphasis>есть</emphasis>, и оно и <emphasis>есть</emphasis> сознание. Но, утверждая всё это, Чалмерс вдобавок уточняет, что эта истинная субстанция сознания эпифеноменальна и лишена причинной силы — но <emphasis>зачем это утверждать</emphasis>?</p><p>Зачем говорить, что можно убрать эту истинную субстанцию сознания, оставив все атомы на прежних местах заниматься прежними делами? Если это правда, то нам потребуется какое-то <emphasis>отдельное</emphasis> физическое объяснение того, почему Чалмерс рассуждает о «таинственной красноте красного». То есть одновременно существуют и внефизическая таинственная краснота красного, и <emphasis>совершенно отдельная</emphasis> причина <emphasis>внутри</emphasis> физики, заставляющая Чалмерса <emphasis>говорить</emphasis> о «таинственной красноте красного».</p><p>Чалмерс признаёт, что эти две вещи, кажется, должны быть взаимосвязаны, но в самом деле, зачем нужны обе? Почему бы просто не выбрать что-то одно?</p><p>Если вы уж постулировали существование таинственной красноты красного, почему бы просто не сказать, что она взаимодействует с вашим внутренним монологом и заставляет вас рассуждать о «таинственной красноте красного»?</p><p>Разве подход Декарта в данном случае не проще? <emphasis>Строго</emphasis> проще?</p><p>Зачем постулировать внематериальную душу, <emphasis>а затем</emphasis> постулировать, что эта душа никак не влияет на физический мир, <emphasis>и затем</emphasis> постулировать таинственный неведомый <emphasis>материальный</emphasis> процесс, заставляющий ваш внутренний монолог рассуждать о сознательном опыте?</p><p>Почему бы не постулировать истинную субстанцию сознания, которую никакое количество чисто механических атомов не способно составить, <emphasis>а затем,</emphasis> раз уж мы зашли так далеко, не позволить этой истинной субстанции оказывать причинно-следственные эффекты — например, заставлять философов рассуждать о сознании?</p><p>Я не поддерживаю точку зрения Декарта. Но по крайней мере я понимаю, из чего он исходил. Сознание кажется таинственным, поэтому вы постулируете таинственную субстанцию сознания. Ладно.</p><p>Но теперь зомбисты постулируют, что эта таинственная субстанция <emphasis>ничего не делает</emphasis>, так что вам требуется <emphasis>совершенно новое</emphasis> объяснение того, почему вы <emphasis>говорите</emphasis>, будто обладаете сознанием.</p><p>Это не витализм. Это нечто настолько причудливое, что виталисты выплюнули бы свой кофе. «Когда горит огонь, выделяется флогистон. <emphasis>Но</emphasis> флогистон не оказывает никакого экспериментально обнаружимого влияния на нашу вселенную, поэтому вам придётся искать <emphasis>отдельное</emphasis> объяснение того, почему огонь плавит снег». <emphasis>Что?</emphasis></p><p>Неужели дуалисты свойств полагают, что если они постулируют новую <emphasis>активную</emphasis> силу — нечто, оказывающее причинное влияние на наблюдаемые явления, — то они слишком сильно подставят свою шею?</p><p>Лично я бы сказал: если вы постулируете таинственное, отдельное, дополнительное, изначально ментальное свойство сознания, выходящее далеко за рамки координат и скоростей, то в этот момент вы <emphasis>уже</emphasis> подставили свою шею так далеко, как только возможно. Постулировать эту субстанцию сознания, а затем ещё и постулировать, что она <emphasis>ничего не делает</emphasis> — во имя милых котиков, <emphasis>зачем?</emphasis></p><p>Тут нет даже очевидного карьерного мотива. «Привет, я философ сознания. Предмет моего изучения — важнейшая вещь во Вселенной, и мне положено щедрое финансирование? Что ж, мило с вашей стороны так говорить, но вообще-то феномен, который я изучаю, не делает абсолютно ничего». (Довод о карьерной выгоде несостоятелен, но я упоминаю об этом, чтобы оставить себе путь к отступлению.)</p><p>Чалмерс критикует дуализм субстанций на том основании, что трудно представить, какая новая физическая теория, какая новая субстанция, взаимодействующая с материей, вообще способна объяснить сознание. Но у дуализма свойств ровно та же проблема. О каком бы дуальном свойстве ни шла речь, как именно оно объясняет сознание?</p><p>Когда Чалмерс постулировал дополнительное свойство, которое и <emphasis>есть</emphasis> сознание, он <emphasis>совершил</emphasis> этот прыжок через необъяснимое. Как помогает его теории дальнейшее уточнение, что это дополнительное свойство <emphasis>не имеет никакого эффекта</emphasis>? Почему бы просто не позволить ему иметь причинную силу?</p><p>Если бы я хотел быть язвительным, сейчас самое время было бы притащить дракона — упомянуть притчу Карла Сагана о драконе в гараже. «У меня в гараже живёт дракон». Здорово! Я хочу его увидеть, пошли! «Ты не можешь его увидеть — он невидимый». О, тогда я хотел бы его услышать. «Увы, он неслышимый». Я бы хотел измерить выделяемый им углекислый газ. «Он не дышит». Я подброшу в воздух муку из мешка, чтобы очертить его контуры. «Дракон проницаем для муки».</p><p>Один из мотивов попыток сделать свою теорию нефальсифицируемой заключается в том, что в глубине души вы боитесь подвергнуть её проверке. Сэр Роджер Пенроуз (физик) и Стюарт Хамерофф (невролог) — дуалисты субстанций; они считают, что в квантовом мире происходит что-то таинственное, что Эверетт неправ и «коллапс волновой функции» физически реален, и что именно там обитает сознание и именно так оно оказывает причинное влияние на ваши губы, когда вы произносите вслух: «Я мыслю, следовательно, существую». Веря в это, они предсказали, что нейроны будут защищаться от декогеренции достаточно долго, чтобы поддерживать макроскопические квантовые состояния.</p><p>Эта гипотеза сейчас проверяется, и пока что перспективы для Пенроуза выглядят не очень многообещающе —</p><p>— но сам подход Пенроуза заслуживает научного уважения. Может быть, не байесовский, но всё же принципиально здоровый. Он выдвинул безумную гипотезу. Он объяснил, как её проверить. Он взял и действительно попытался её проверить.</p><p>Как я однажды сказал Стюарту Хамероффу: «Я считаю гипотезу, которую вы проверяете, совершенно безнадёжной, но ваши эксперименты <emphasis>определённо</emphasis> заслуживают финансирования. Даже если вы не найдёте именно то, что ищете, вы ищете там, где никто больше не ищет, и можете обнаружить что-нибудь интересное».</p><p>Так что язвительное отвержение эпифеноменализма состояло бы в том, что зомбисты боятся утверждать, будто субстанция сознания может вызывать <emphasis>эффекты</emphasis>, ведь тогда учёные отправились бы <emphasis>искать</emphasis> эти дополнительные свойства и не нашли бы их.</p><p>Впрочем, я не думаю, что это применимо к Чалмерсу. Если бы Чалмерсу не хватало честности перед самим собой, он мог бы сделать свою жизнь <emphasis>гораздо</emphasis> проще.</p><p>(Но на тот случай, если Чалмерс читает это и действительно боится фальсификации, я отмечу: если эпифеноменализм неверен, то <emphasis>существует</emphasis> какое-то другое объяснение того-что-мы-называем сознанием, и в конце концов оно будет найдено, что оставит теорию Чалмерса в руинах. Так что если Чалмерса заботит его место в истории, у него нет никаких мотивов поддерживать эпифеноменализм, кроме искренней убеждённости в его истинности.)</p><p>Чалмерс — один из самых разочаровывающих философов среди всех, кого я знаю. Иногда я задаюсь вопросом, не разыгрывает ли он <a l:href="http://www.expatsingapore.com/forum/index.php?topic%3d16763.msg126809">«Побеждённый атеизм»</a>. Чалмерс проводит действительно <emphasis>точный</emphasis> анализ... а в последнюю секунду резко сворачивает в сторону. Он раскладывает по полочкам всё, что не так со сценарием Мира зомби, а затем, разнеся весь этот аргумент в пух и прах, спокойно его принимает.</p><p>Чалмерс поступает так же, когда спокойно и во всех деталях излагает проблему: как можно считать нашу веру в собственное сознание обоснованной, если наши двойники-зомби говорят абсолютно то же самое по абсолютно тем же причинам, но при этом ошибаются?</p><p>Согласно теории Чалмерса, утверждение Чалмерса о том, что он верит в сознание, не может быть <emphasis>причинно</emphasis> обосновано; сама вера не вызвана этим фактом. В отсутствие сознания Чалмерс писал бы те же самые статьи по тем же самым причинам.</p><p>С точки зрения эпифеноменализма, заявление Чалмерса о вере в сознание не может быть обосновано как результат процесса, который систематически выдаёт истинные убеждения, поскольку его двойник-зомби пишет те же самые работы, используя тот же самый систематический процесс, но при этом ошибается.</p><p>Чалмерс признаёт это. Более того, Чалмерс очень подробно излагает этот аргумент в своей книге. Итак, Чалмерс убедительно доказал, что его вера в эпифеноменальное сознание необоснованна, верно? Нет. Чалмерс пишет:</p><p>Сознательный опыт лежит в центре нашей эпистемической вселенной; мы имеем к нему доступ <emphasis>непосредственно.</emphasis> Это поднимает вопрос: что же обосновывает наши убеждения о нашем опыте, если это не причинная связь с этим опытом и не механизмы, с помощью которых эти убеждения формируются? Думаю, ответ здесь ясен: именно <emphasis>обладание</emphasis> опытом обосновывает эти убеждения. Например, сам факт того, что я сейчас испытываю переживание красного, даёт обоснование для моего убеждения в том, что я испытываю переживание красного...</p><p>Поскольку у моего двойника-зомби нет опыта, он находится в совершенно иной эпистемической ситуации, нежели я, и его суждения лишены соответствующего обоснования. Может возникнуть искушение возразить, что если моё убеждение лежит в физической сфере, то и его обоснование должно лежать в физической сфере; но это <emphasis>non sequitur.</emphasis> Из того факта, что в физической сфере нет обоснования, можно сделать вывод, что <emphasis>физическая</emphasis> часть меня (скажем, мой мозг) не имеет обоснования для своего убеждения. Но вопрос в том, обоснован ли <emphasis>я</emphasis> в своём убеждении, а не в том, обоснован ли мой <emphasis>мозг</emphasis> в своём убеждении, и если дуализм свойств верен, то я — это нечто большее, чем мой мозг.</p><p>Итак — если я правильно понял этот тезис, — существует некое глубинное «я», находящееся вне и помимо вашего мозга, которое верит, что оно не зомби, и напрямую испытывает то, что оно не зомби; и потому его убеждения обоснованны.</p><p>Но ведь Чалмерс только что <emphasis>записал всё это</emphasis> в своей совершенно физической <emphasis>книге</emphasis>, и зомби-Чалмерс сделал точно так же.</p><p>Зомби-Чалмерс не мог написать книгу <emphasis>из-за</emphasis> существования глубинного «я» зомби, находящегося вне его мозга; должна быть какая-то совершенно иная причина, лежащая в рамках законов физики.</p><p>Отсюда следует, что даже если где-то внутри Чалмерса и <emphasis>существует</emphasis> скрытая сознательная часть, которая верит в сознание — непосредственно и без посредников, — то существует также и <emphasis>отделимое подпространство</emphasis> Чалмерса: причинно замкнутая когнитивная подсистема, которая действует полностью <emphasis>внутри</emphasis> физики. И именно это «внешнее я» озвучивает внутренний нарратив Чалмерса и пишет статьи о сознании.</p><p>Я не вижу ни единого способа избежать обвинения в том, что, согласно собственной теории Чалмерса, этот отделимый внешний Чалмерс безумен. Это та часть Чалмерса, которая одинакова и в нашем мире, и в мире зомби; и в обоих мирах она пишет философские статьи о сознании <emphasis>безо всяких веских причин.</emphasis> Философские работы Чалмерса не являются продуктом этого внутреннего ядра осознанности и веры в осознанность; они порождены чистой физикой внутреннего нарратива, заставляющей пальцы Чалмерса ударять по клавишам компьютера.</p><p>И всё же этот безумный внешний Чалмерс пишет философские труды, которые <emphasis>совершенно случайно</emphasis> оказываются абсолютно верными <emphasis>благодаря отдельному и дополнительному чуду</emphasis>. Не логически необходимому чуду (ведь тогда мир зомби был бы логически невозможен). Физически случайному чуду, которое оказывается истинным в том мире, который мы считаем нашей вселенной, пусть даже наука никогда не сможет отличить нашу вселенную от мира зомби.</p><p>Или, по крайней мере, именно это, похоже, следует из того, что говорит нам этот сам себя признавший безумным внешний Чалмерс.</p><p>Думаю, я выражу мнение всех редукционистов, если скажу: <emphasis>«Что-что?»</emphasis></p><p>Это даже не эпициклы. Это из серии: «Движения планет соответствуют этим эпициклам — но сами эпициклы на самом деле ничего не <emphasis>делают</emphasis> — планеты заставляет двигаться точно так же, как предписывают эпициклы, что-то другое, чего я пока объяснить не могу, — и, кстати, я бы утверждал то же самое, даже если бы никаких эпициклов вообще не существовало».</p><p>У меня нестандартный взгляд на философию, потому что я смотрю на всё с прицелом на создание ИИ; а конкретно — самосовершенствующегося сильного искусственного интеллекта (AGI) со стабильной структурой мотивации.</p><p>Размышляя о проектировании ИИ, я обдумываю такие принципы, как теория вероятностей, байесовское представление о свидетельстве как о дифференциальной диагностике и, прежде всего, рефлексивная когерентность. Любой самомодифицирующийся ИИ, который начинает работу в рефлексивно-некогерентном состоянии, долго в нём не задержится.</p><p>Если самомодифицирующийся ИИ смотрит на часть себя, которая выводит «Б» при условии А — часть себя, которая записывает «Б» в память всякий раз, когда условие А истинно, — и ИИ инспектирует эту часть, определяет, как она (причинно) функционирует в контексте вселенной в целом, и ИИ решает, что эта часть систематически склонна записывать в память ложные данные, то ИИ находит то, что кажется багом, и ИИ самомодифицируется так, чтобы не записывать «Б» в пул убеждений при условии А.</p><p>Любая эпистемологическая теория, игнорирующая рефлексивную когерентность, плохо подходит для конструирования самосовершенствующегося ИИ. С моей точки зрения, это сокрушительный аргумент, учитывая то, <emphasis>для чего</emphasis> именно я собираюсь использовать философию на практике. Так что мне в любом случае придётся изобрести рефлексивно-когерентную теорию. И когда я это делаю, ей-богу, оказывается, что рефлексивная когерентность имеет интуитивный смысл.</p><p>Вот в таком необычном ключе я и привык обо всём этом размышлять. И теперь я снова смотрю на Чалмерса:</p><p>Причинно замкнутый «внешний Чалмерс» (на которого никоим образом не влияет «внутренний Чалмерс» с его отдельным дополнительным осознанием и убеждениями) должен выполнять какую-то систематически ненадёжную, необоснованную операцию, которая <emphasis>каким-то необъяснимым образом</emphasis> заставляет его внутренний нарратив порождать убеждения о наличии «внутреннего Чалмерса», и эти убеждения <emphasis>оказываются верными безо всякой логической причины</emphasis> в том мире, который по случайности является нашей вселенной.</p><p>Но ни для внешнего Чалмерса, <emphasis>ни для любого рефлексивно-когерентного самоанализирующего ИИ</emphasis> нет никаких возможных оснований верить в эту таинственную правильность. На мой взгляд, хороший проект ИИ должен выглядеть как рефлексивно-когерентный разум, воплощённый в причинно-следственной системе, с <emphasis>проверяемой</emphasis> теорией того, как эта самая причинно-следственная система вырабатывает систематически точные убеждения на пути к достижению своих целей.</p><p>Таким образом, ИИ просканирует Чалмерса и увидит замкнутую причинно-следственную когнитивную систему, производящую внутренний нарратив, который несёт чепуху. Чепуху, которая, похоже, сильно влияет на то, кого, по мнению Чалмерса, <emphasis>следует считать морально ценной личностью.</emphasis></p><p>Это не <emphasis>неизбежная</emphasis> проблема для теоретиков Дружественного ИИ. Это проблема <emphasis>только</emphasis> в том случае, если вы окажетесь эпифеноменалистом. Если вы верите либо редукционистам (сознание происходит <emphasis>внутри</emphasis> атомов), либо субстанциальным дуалистам (сознание — это <emphasis>обладающая причинной силой</emphasis> нематериальная субстанция), то люди, говорящие о сознании, говорят о чём-то реальном, и рефлексивно-последовательный байесовский ИИ может увидеть это, проследив причинно-следственную связь, заставляющую людей говорить «сознание».</p><p>Согласно Чалмерсу, причинно замкнутая когнитивная система его внутреннего нарратива (таинственным образом) сбоит таким образом, который — не в силу необходимости, а просто в <emphasis>нашей</emphasis> вселенной — чудесным образом оказывается верным. Более того, внутренний нарратив утверждает: «внутренний нарратив таинственным образом сбоит, но чудесным образом правильно вторит обоснованным мыслям эпифеноменального внутреннего ядра», — и это утверждение снова, в <emphasis>нашей</emphasis> вселенной, чудесным образом оказывается верным.</p><p><emphasis>Да ладно вам!</emphasis></p><p>Неужели не должен наступить момент, когда вы просто откажетесь от идеи? Когда на каком-то базовом интуитивном уровне вы просто воскликнете: <emphasis>О чём вообще я думал?</emphasis></p><p>Человечество накопило богатый опыт понимания того, как выглядят верные теории о мире. <emphasis>Верная теория выглядит совсем не так.</emphasis></p><p>«Аргумент к личному неверию», — скажете вы. Хорошо, хотите, чтобы я разложил всё по полочкам? Упомянутая теория Чалмерса постулирует множество необъяснимых сложных чудес. Это снижает её априорную вероятность в соответствии с правилом умножения вероятностей и бритвой Оккама. Следовательно, над ней доминируют как минимум две теории, постулирующие меньше чудес, а именно:</p><p>Субстанциальный дуализм:</p><p>Существует ещё не изученная субстанция сознания, необычайная сверхфизическая материя, которая <emphasis>заметно влияет</emphasis> на наш мир, и именно эта материя заставляет нас говорить о сознании.</p><p>Не вполне основанный на вере редукционизм:</p><p>То, что мы называем «сознанием», происходит <emphasis>внутри</emphasis> физики ещё не изученным образом — точно так же, как это происходило последние три тысячи раз, когда человечество сталкивалось с чем-то таинственным.</p><p>Ваша интуиция, утверждающая, что никакая материальная субстанция не способна сложиться в сознание, ошибочна. Если бы вы <emphasis>действительно</emphasis> знали <emphasis>точно</emphasis>, почему вы говорите о сознании, это дало бы вам новое понимание в такой форме, которую вы сейчас даже не можете предвидеть; и после этого вы поняли бы, что ваши аргументы о том, будто в обычной физике нет места для сознания, были ошибочными.</p><p>Сравните с этим:</p><p>Эпифеноменальный дуализм свойств:</p><p>Материя обладает дополнительными свойствами сознания, которые пока не изучены. Эти свойства эпифеноменальны по отношению к обычно наблюдаемой физике — они никак не влияют на движение частиц.</p><p><emphasis>Независимо от этого,</emphasis> существует пока не изученная причина <emphasis>в рамках обычной физики</emphasis>, по которой философы говорят о сознании и изобретают теории двойственных свойств.</p><p><emphasis>Чудесным образом</emphasis> получается так, что, когда философы говорят о сознании, связующие законы <emphasis>нашего</emphasis> мира оказываются в точности такими, чтобы делать эти разговоры о сознании правильными, даже несмотря на то, что они возникают из-за сбоя (вывода логически необоснованных заключений) в причинно замкнутой когнитивной системе, печатающей философские статьи.</p><p>Я знаю, что сужу на основе своего ограниченного опыта. Но, исходя из моего ограниченного опыта, аргумент о зомби вполне может претендовать на звание <emphasis>самой безумной идеи во всей философии</emphasis>.</p><p>Бывают моменты, когда вам, как рационалисту, приходится верить в вещи, которые кажутся вам странными. Теория относительности кажется странной, квантовая механика кажется странной, естественный отбор кажется странным.</p><p>Но эти странности подкреплены колоссальным объёмом доказательств. Есть разница между верой в нечто странное потому, что наука убедительно это подтвердила, —</p><p>— и верой в утверждение, которое кажется откровенно <emphasis>безумным</emphasis>, на основании огромного и запутанного философского аргумента, построенного вокруг туманных чудес и гигантских белых пятен, которые даже не претендуют на то, чтобы быть понятыми, —</p><p>— причём в ситуации, когда, <emphasis>даже если вы примете всё, что вам до сих пор говорили</emphasis>, само явление после этого всё равно останется загадкой и сохранит то же качество удивительной непостижимости, что и в самом начале.</p><p>В этот момент правильным действием для рационалиста (если все аргументы Дэвида Чалмерса кажутся по отдельности правдоподобными, хотя мне они такими не кажутся) будет сказать:</p><p>«Ладно... я не знаю, как устроено сознание... я признаю это... и, возможно, я подхожу к проблеме не с того конца или задаю не те вопросы... но вся эта история с зомби <emphasis>просто не может быть правдой.</emphasis> Эти аргументы не настолько железные, чтобы заставить меня в это поверить — особенно когда согласие с ними нисколько не уменьшит моего замешательства. На глубинном нутряном уровне это просто <emphasis>не похоже</emphasis> на то, как реальность могла бы быть устроена <emphasis>на самом-самом деле</emphasis>».</p><p>Заметьте, я не говорю, что это заменяет тщательное аналитическое опровержение тезиса Чалмерса. Система 1 не заменяет Систему 2, хотя и может помочь указать путь. Вам всё равно придётся выяснить, в чём <emphasis>конкретно</emphasis> заключаются проблемы.</p><p>Чалмерс написал большую книгу, не вся она доступна в бесплатном предпросмотре Google. Я не стал воспроизводить длинные цепочки рассуждений, в которых Чалмерс спокойно и подробно излагает аргументы против собственной позиции. Я лишь попытался добавить финальное опровержение последней представленной защиты Чалмерса, на которое он, насколько мне известно, ещё не ответил. Так сказать, перебил мяч обратно на его половину поля.</p><p>Но да, на глубинном уровне единственное <emphasis>здравое</emphasis>, что можно сделать, когда вы видите вывод из аргумента о зомби — это сказать: «Этого <emphasis>просто</emphasis> не может быть», — и начать искать ошибку.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p7/zombies_zombies/">*</a></p><p>1. Чалмерс, <emphasis>Сознающий ум</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>222. Ответы о зомби.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я сегодня немного устал, поскольку вчера засиделся до трёх ночи, сочиняя эссе о зомби объёмом более 6000 слов, поэтому сегодня я просто отвечу Ричарду и разберусь с одной недосказанностью, которую заметил на следующий день.</p><p><strong>(А)</strong> Ричард Чаппелл <a l:href="http://lesswrong.com/lw/p7/zombies_zombies/j7g">пишет</a>:</p><p>Терминологическое замечание (во избежание лишней путаницы): то, что вы называете «мыслимым», некоторые из нас назвали бы всего лишь «<emphasis>кажущимся</emphasis> мыслимым».</p><p>Пропасть между «я пока не вижу здесь противоречия» и «это логически возможно» настолько огромна (в некоторых кажущихся простыми случаях эта задача NP-полна), что для этих понятий действительно стоило бы использовать два разных слова. Поскольку зомби-аргумент подкрепляется как раз тем, что эту гигантскую пропасть удаётся замести под ковёр незначительных терминологических различий, я действительно считаю, что было бы неплохо разграничить «мыслимое» и «логически возможное» или, может быть, провести ещё более очевидное различие. Я не могу выбирать уже устоявшуюся профессиональную терминологию, но в подобном случае я бы всерьёз отказался её использовать.</p><p>Пожалуй, я буду говорить «кажущееся мыслимым» о той информации, которую сторонники существования зомби получают, воображая Миры Зомби, и «логически возможное» о той информации, которая устанавливается путём предъявления полной модели или логического доказательства. Обратите внимание на масштаб пропасти между информацией, которую можно получить, зажмурившись и представив зомби, и информацией, которая требуется для обоснования аргумента в пользу эпифеноменализма.</p><p>То есть вашу позицию можно охарактеризовать как форму материализма типа А — представление о том, что зомби не являются даже (подлинно) мыслимыми, не говоря уже о метафизической возможности.</p><p>Материализм типа А — это объёмный пакет идей; не стоит приписывать весь этот пакет мне, пока вы не увидите, что я согласен с каждой из его частей. Я считаю, что человек, спрашивающий: «Что такое сознание?», задаёт вполне законный вопрос и имеет законное право требовать понимания. Я не думаю, что <emphasis>ответ</emphasis> обязательно должен иметь вид: «Вот некая субстанция, обладающая всеми свойствами, которые вы приписали бы сознанию, по таким-то и таким-то причинам». Скорее, он может в некоторой степени состоять из инсайтов, которые заставят вас понять, что вы задавали вопрос неправильно.</p><p>Это не элиминативизм в отношении сознания. Это реалистичный взгляд на то, какого рода открытий стоит ожидать, столкнувшись с проблемой, которая: (1) кажется требующей <emphasis>хоть какого-то</emphasis> решения, (2) кажется принципиально неразрешимой и (3) <emphasis>обсуждается</emphasis> таким образом, который чрезвычайно сильно зависит от не до конца понятой, сложившейся ad hoc архитектуры человеческого познания.</p><p>(1) Насколько я могу судить, вы не выявили никакого <emphasis>логического противоречия</emphasis> в описании мира зомби. Вы лишь указали на то, что он довольно странный. Но существует множество причудливых возможных миров. И это не повод постулировать скрытое противоречие. Так что для меня по-прежнему полная загадка, в чём же заключается это предполагаемое противоречие.</p><p>Хорошо, я изложу это подробно с материалистической точки зрения:</p><p>Мир зомби по определению содержит все части нашего мира, находящиеся внутри замыкания отношений «причина чего-либо» или «следствие чего-либо» для любого наблюдаемого явления. В частности, он содержит <emphasis>причину того, что</emphasis> я явным образом произношу: «Я мыслю, следовательно, существую».</p><p>Когда я направляю своё внутреннее осознание на своё внутреннее осознание, вскоре после этого я замечаю, что мой внутренний монолог произносит: «Я направляю своё внутреннее осознание на своё внутреннее осознание», и могу, если захочу, сказать это вслух.</p><p>Интуитивно кажется очевидным, что моё внутреннее осознание заставляет мой внутренний монолог говорить определённые вещи, а мой внутренний монолог может заставить мои губы произносить определённые вещи.</p><p>Слово «сознание», если оно вообще имеет какой-то смысл, относится к тому, что представляет собой внутреннее осознание, к тому, что его вызывает, или к тому, что заставляет меня говорить, будто у меня есть внутреннее осознание.</p><p>Из (3) и (4) следовало бы, что если мир зомби замкнут относительно причин того, почему я произношу «Я мыслю, следовательно, существую», то мир зомби содержит то, что мы называем «сознанием».</p><p>По определению, мир зомби не содержит сознания.</p><p>Пункт (3), на мой взгляд, с весьма высокой вероятностью эмпирически истинен. Следовательно, я оцениваю эмпирическую вероятность того, что мир зомби логически невозможен, как высокую.</p><p>Вы можете спасти Мир Зомби, если допустите, что причина, по которой мой внутренний монолог произносит «Я мыслю, следовательно, существую», — это нечто совершенно отличное от сознания. В сочетании с допущением, что сознание действительно существует, именно эта часть показалась мне безумной.</p><p>Но если вышеописанное <emphasis>мыслимо</emphasis>, то разве Мир Зомби не мыслим?</p><p>Нет, потому что эти два построения Мира Зомби предполагают наделение слова «сознание» разными эмпирическими референтами — подобно тому, как «вода» в нашем мире означает H<sub>2</sub>O, в то время как «вода» на Двойнике Земли Патнэма означает XYZ. Для того чтобы Мир Зомби был логически возможен, недостаточно того, чтобы, при всём, что <emphasis>вы</emphasis> знали об устройстве эмпирического мира, слово «сознание» <emphasis>могло</emphasis> бы относиться к эпифеномену, который полностью отличается от известного нам сознания. В Мире Зомби отсутствует само сознание, а не слово «сознание» — это мир без H<sub>2</sub>O, а не мир без слова «вода». Именно это требуется для подтверждения эмпирического утверждения: «Вы могли бы устранить из нашего мира референт всего, что подразумевается под словом „сознание“, сохранив при этом все атомы на своих местах».</p><p>Иными словами, я считаю <emphasis>эмпирическим</emphasis> фактом — с учётом того, к чему на самом деле относится слово «сознание», — то, что устранить сознание, не сдвинув ни одного атома, <emphasis>логически</emphasis> невозможно. О том же, что означало бы устранить из мира «сознание», а не сознание, я рассуждать не берусь.</p><p>(2) Не совсем верно говорить, будто (с точки зрения дуализма свойств) «чудесно» то, что наши квалиа так аккуратно согласуются с физическим миром. В конце концов, это гарантируется законом природы. Так что это не более чудесно, чем любая другая логически случайная номическая необходимость (например, константы в наших физических законах).</p><p>Именно сам закон природы является «чудесным» — он выступает в качестве дополнительного, сложного и маловероятного элемента теории, который приходится постулировать без какого-либо обоснования на основе уже известного. Постулируется (а) внутренний мир, обладающий сознанием, (б) барахлящий внешний мир, который рассуждает о сознании без всякой на то причины, и (в) то, что эти два мира идеально согласуются друг с другом. Утверждение (в) не следует из (а) и (б), а потому является отдельным постулатом.</p><p>Я согласен, что такое употребление слова «чудесный» противоречит его философскому смыслу как нарушения закона природы; я имел в виду невероятность, возникающую ниоткуда, в духе веры в вечный двигатель. Стало быть, это слово было неудачно выбрано для данного контекста. Но разве <emphasis>интуитивно</emphasis> это не то самое, что мы назвали бы чудом? Ваше сознание на самом деле не является причиной того, что вы говорите о наличии у вас сознания; есть отдельный физический механизм, заставляющий вас утверждать, будто вы обладаете сознанием, но при этом существует закон, идеально их согласующий, — это поистине событие того же порядка безумия, что и превращение облатки в истинную плоть Христову при сохранении точного вида и внешнего поведения обычной облатки — просто, понимаете ли, существует закон природы, который это гарантирует.</p><p>То есть Зомби-Чалмерс (или «Внешний» Чалмерс) на самом деле не приходит <emphasis>ни к какому выводу</emphasis>, поскольку его высказывания бессмысленны. И уж подавно он не делает никаких выводов необоснованно. Он просто издаёт звуки; они поддаются эпистемической оценке не больше, чем чириканье птицы.</p><p>Если взглянуть на это с точки зрения проектирования ИИ, мне кажется, должна быть возможность создать ИИ, который систематически совершенствует свою внутреннюю часть, коррелирующую (в смысле взаимной информации или систематических отношений) с окружающей средой, — включая, возможно, числа с плавающей точкой такого рода, которые я бы назвал «вероятностями», поскольку они подчиняются внутренним соотношениям, предписанным теоремами Кокса, когда ИИ сталкивается с новой информацией — прошу прощения, новыми сенсорными данными.</p><p>Вы скажете, что если ИИ не представляет собой нечто большее, чем просто транзисторы, — если он не обладает двойственным аспектом, — то у него нет убеждений.</p><p>Полагаю, мои взгляды на этот счёт были довольно ясно изложены в «Простой истине».</p><p>Мне кажется довольно простой задачей построить карты, систематически коррелирующие с территориями, не упоминая при этом ничего, кроме чистой физической причинности. ИИ выдаёт карту Техаса. Другой ИИ летит с этой картой в Техас и проверяет, находятся ли шоссе на соответствующих местах, чирикая «Истина», когда обнаруживает совпадение, и «Ложь» — при несовпадении. Вы можете отказываться называть это «картой Техаса», но сами ИИ всё равно будут чирикать «Истина» или «Ложь», и упомянутые ИИ прочирикают «Ложь», когда посмотрят на веру Чалмерса в эпифеноменальное внутреннее ядро, и лично я с ними соглашусь.</p><p>Совершенно очевидно, что <emphasis>функция картирования реальности</emphasis> выполняется исключительно Внешним Чалмерсом. Весь процесс <emphasis>создания репрезентаций убеждений</emphasis> обеспечивается байесовской структурой в каузальных взаимодействиях. Внутреннему Чалмерсу не остаётся ничего другого, кроме как благословить всё это действо эпифеноменальным <emphasis>смыслом</emphasis>. При этом под «смыслом» здесь понимается нечто, совершенно не связанное с систематическим соответствием карты и территории или со способностью использовать эту карту для ориентирования в реальности. Поэтому, когда речь заходит о «точности», не говоря уже о «систематической точности», мне кажется, мы должны иметь возможность определять её, глядя исключительно на Внешнего Чалмерса.</p><p><strong>(Б)</strong> В тексте за вчерашний день я упустил одно допущение, когда писал:</p><p>Если самомодифицирующийся ИИ смотрит на ту свою часть, которая при условии А делает вывод «B» — на часть себя, которая записывает «B» в память всякий раз, когда условие А истинно, — и если ИИ исследует эту часть, определяет, как она (причинно) функционирует в контексте остальной вселенной, и решает, что эта часть систематически склонна записывать в память ложные данные, то ИИ обнаружит нечто похожее на баг и самомодифицируется так, чтобы не записывать «B» в пул убеждений при условии А.</p><p>. . .</p><p>Но нет никаких оснований для Внешнего Чалмерса <emphasis>или для любого рефлексивно согласованного самоисследующего ИИ</emphasis> верить в эту таинственную правильность. Хорошая архитектура ИИ должна, на мой взгляд, представлять собой рефлексивно согласованный интеллект с проверяемой теорией того, как он функционирует в качестве причинно-следственной системы, а следовательно, с проверяемой теорией того, как эта причинно-следственная система вырабатывает систематически точные убеждения на пути к достижению своих целей.</p><p>Собственно говоря, к вышесказанному требуется дополнительное допущение, а именно то, что «хорошая архитектура ИИ» (во всяком случае, та, о которой я думал) оценивает собственную рациональность модульным образом: она обеспечивает глобальную рациональность за счёт обеспечения локальной рациональности. Если существует компонент, который относительно своего контекста локально систематически ненадёжен — для некоторых возможных убеждений «B<sub>i</sub>» и условий A<sub>i</sub> он добавляет некоторое «B<sub>i</sub>» в пул убеждений при локальном условии A<sub>i</sub>, в то время как рефлексия системы показывает, что B<sub>i</sub> ложно (или, в случае вероятностных убеждений, неточно), когда локальное условие A<sub>i</sub> истинно, — то это баг. Подобная модульность — это <emphasis>один из</emphasis> способов сделать задачу решаемой, и именно так я сейчас представляю себе проектирование ИИ первого поколения. [Дополнение 2013 г.: Идея, которую я имел здесь в виду, к настоящему моменту подробно изложена и формализована в разделе 6 статьи <a l:href="http://intelligence.org/files/TilingAgents.pdf">«Плиточные агенты для самомодифицирующегося ИИ»</a>.]</p><p>Идея заключается в том, что причинно-замкнутая когнитивная система — такая как ИИ, спроектированный программистами так, чтобы использовать только причинно-действенные элементы; или ИИ, чья теория собственного функционирования полностью проверяема; или Внешний Чалмерс, пишущий философские статьи, — которая верит, что у неё есть эпифеноменальное внутреннее «я», неизбежно делает нечто систематически ненадёжное, поскольку в Мире зомби она пришла бы к точно такому же выводу. Разум, все части которого систематически локально надёжны относительно своего контекста, был бы систематически глобально надёжен. Следовательно, глобально ненадёжный разум должен содержать как минимум одну локально ненадёжную часть. Таким образом, причинно-замкнутая когнитивная система, проверяющая себя на локальную надёжность, должна обнаружить, что по крайней мере один шаг, приведший к добавлению убеждения об эпифеноменальном внутреннем «я», ненадёжен.</p><p>Если существуют другие способы сделать разум рефлексивно согласованным, позволяющие обойти это доказательство несостоятельности зомби, философы могут попытаться их описать.</p><p>Причина, по которой мне приходится всё это уточнять, заключается в том, что иначе мы получим крайне дешёвую рефлексивную согласованность, при которой ИИ никогда не сможет признать себя ненадёжным. Например, если ИИ обнаружит у себя компонент, который вычисляет «2 + 2 = 5» (в контексте подсчёта овец), то ИИ рассудит так: «Ну, эта часть работает со сбоями и утверждает, что 2 + 2 = 5… но, по чистой случайности, 2 + 2 <emphasis>действительно</emphasis> равно 5, по крайней мере, мне так кажется… поэтому, хотя этот компонент и выглядит систематически ненадёжным, мне лучше оставить всё как есть, иначе он неправильно обработает этот особый случай». Вот почему я говорю об обеспечении глобальной надёжности через обеспечение локальной систематической надёжности: если просто сравнивать свои глобальные убеждения со своими же глобальными убеждениями, далеко не уйдёшь.</p><p>Из этого можно извлечь общий урок: показывайте, что ваши аргументы глобально надёжны благодаря локальной надёжности каждого отдельного шага; не ограничивайтесь простым сравнением выводов этих аргументов со своими интуициями. [Дополнение 2013 г.: См. статью <a l:href="http://lesswrong.com/lw/f43/proofs_implications_and_models/">«Доказательства, импликации и модели»</a>, где обсуждается тот факт, что корректная логика локально корректна.]</p><p><strong>(C)</strong> Анонимный комментатор написал:</p><p>Это замечание на полях, но, полагаю, ваша этимология слова «н’шама» неверна. Оно родственно слову «дыхание», а не «слышать». Корень слова «слышать» содержит букву аин, которой в «н’шама» нет.</p><p>Вот это я называю поистине чудесным обманчивым совпадением! Хотя слово Н’шама возникло по совершенно иным причинам, оно звучало <emphasis>именно так, как нужно</emphasis>, чтобы заставить меня подумать, будто оно относится к внутреннему слушателю.</p><p>Упс.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p8/zombie_responses/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>223. Обобщенный антизомбийный принцип. Каждая решенная мною задача становилась правилом, служившим впоследствии для решения других задач. — Рене Декарт, «Рассуждение о методе»1.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>«Зомби» — это гипотетические существа, поатомно идентичные нам и подчиняющиеся точно таким же наблюдаемым со стороны физическим законам, за тем лишь исключением, что у них нет сознания.</p><p>Хотя философская сторона вопроса сложна, суть аргумента против зомби проста: когда вы направляете свое внутреннее осознание на свое же внутреннее осознание, ваш внутренний нарратив (тот тихий голосок в вашей голове, который озвучивает мысли) вскоре после этого произносит: «Я осознаю, что осознаю», а затем вы говорите это вслух, набираете на клавиатуре компьютера и создаете видимый для стороннего наблюдателя пост в блоге.</p><p>Сознание, чем бы оно ни было — субстанцией, процессом или просто обозначением для путаницы, — не является эпифеноменом; ваш разум может застигнуть внутреннего слушателя за самим процессом слушания и сказать об этом вслух. <emphasis>Тот факт, что я напечатал этот абзац,</emphasis> по меньшей мере <emphasis>кажется</emphasis> опровергающим идею о том, что сознание не имеет экспериментально обнаруживаемых последствий.</p><p>Мне не хотелось бы говорить: «Что ж, давайте примем это и пойдем дальше» в отношении столь спорного философского вопроса, но, похоже, значительное большинство комментаторов <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> с этим согласны. К тому же существуют и другие выводы, к которым можно прийти только после признания того, что нельзя изъять из вселенной сознание и оставить ее выглядеть точно так же. Так что давайте примем это и пойдем дальше.</p><p>Форма Антизомбийного аргумента, судя по всему, должна поддаваться обобщению, превращаясь в Антизомбийный принцип. Но как выглядит правильное обобщение?</p><p>Представим, к примеру, что кто-то говорит: «У меня в руке переключатель, который никак не влияет на твой мозг; если этот переключатель щелкнуть, ты лишишься сознания». Исключает ли Антизомбийный принцип и такой вариант, используя ту же структуру рассуждений?</p><p>Мне кажется, в описанном выше случае ответ — да. В частности, вы можете сказать: «Даже после того, как твой переключатель щелкнет, я все равно буду говорить о сознании <emphasis>ровно по тем же самым причинам</emphasis>, что и раньше. Если я нахожусь в сознании прямо сейчас, я останусь в сознании и после того, как ты щелкнешь переключателем».</p><p>Философы могут возразить: «Но ведь теперь вы приравниваете сознание к разговорам о сознании! А как же Кукловод зомби — чат-бот, выдающий скомпилированный корпус любительских человеческих рассуждений о сознании?»</p><p>Но я <emphasis>не</emphasis> приравнивал «сознание» к вербальному поведению. Главная посылка заключается в том, что, <emphasis>помимо прочего</emphasis>, истинный референт понятия «сознание» — это <emphasis>также</emphasis> <emphasis>причина, побуждающая людей</emphasis> рассуждать о внутренних слушателях.</p><p>Как я (довольно подробно) утверждал в цепочке о словах, при определении слова вам не всегда требуется идеальное аристотелевское необходимое и достаточное условие; иногда вам нужна просто карта сокровищ, которая приведет вас к экстенсиональному референту. Так что формулировка «то, что <emphasis>на самом деле</emphasis> заставляет меня говорить о невыразимом осознании», не является необходимым и достаточным определением. Но если то, что <emphasis>на самом деле</emphasis> побуждает меня рассуждать о невыразимом осознании, — это не «сознание», тогда...</p><p>...тогда рассуждения становятся довольно бессмысленными. Это не сокрушительный аргумент против зомби — эмпирический вопрос нельзя решить одними лишь трудностями ведения спора. Но если вы попытаетесь пренебречь антизомби-принципом, у вас возникнут проблемы со <emphasis>смыслом</emphasis> ваших рассуждений, а не только с их правдоподобностью.</p><p>Могли бы мы <emphasis>определить</emphasis> слово «сознание» как «все то, что на самом деле заставляет людей говорить о „сознании“»? Это дало бы мощное преимущество — гарантию того, что существует хотя бы один реальный факт, обозначаемый словом «сознание». Даже если наша вера в сознание — это путаница в понятиях, слово «сознание» именовало бы когнитивную архитектуру, которая эту путаницу породила. Но введение определения — это лишь обещание использовать слово последовательно; оно не решает никаких эмпирических вопросов вроде того, заставляет ли наше внутреннее осознание нас говорить о нашем внутреннем осознании.</p><p>Вернемся к выключателю.</p><p>Если мы допустим, что аргумент против зомби применим к выключателю, то Обобщенный антизомбийный принцип гласит <emphasis>не</emphasis> просто: «Любое изменение, которое не является принципиально обнаружимым экспериментально (ПОЭ), не может лишить вас сознания». Щелчок выключателя можно обнаружить экспериментально, но все же кажется <emphasis>крайне</emphasis> маловероятным, что он лишит вас сознания.</p><p>Возможно, Антизомбийный принцип гласит: «Любое изменение, которое никак не влияет на вас принципиально обнаружимым экспериментально (ПОЭ) образом, не может лишить вас сознания»?</p><p>Но разумно ли утверждать, что щелчок выключателя вообще никак не влияет на вас <emphasis>никаким</emphasis> ПОЭ-образом? Все частицы в выключателе взаимодействуют с частицами, составляющими ваше тело и мозг. Существуют гравитационные эффекты — крошечные, но реальные и ПОЭ. Гравитационное притяжение однограммового выключателя в десяти метрах от вас составляет <a l:href="http://www.google.com/search?hl%3den%26safe%3doff%26q%3dG%2b%2a%2b1%2bgram%2b/%2b%2810%2bmeters%29%5e2%26btnG%3dSearch">около</a> 6 × 10<sup>-16</sup> м/с<sup>2</sup>. Это примерно половина диаметра нейтрона за секунду за секунду — намного ниже уровня теплового шума, но значительно выше планковского масштаба.</p><p>Мы могли бы щелкнуть выключателем на расстоянии в несколько световых лет, и в этом случае щелчок не оказал бы на вас никакого немедленного причинного эффекта (что бы ни означало слово «немедленный» в данном случае) (если Стандартная модель физики верна).</p><p>Но не похоже, что мы <emphasis>должны</emphasis> менять мысленный эксперимент подобным образом. Очевидно, что если ни к чему не подключенный выключатель щелкнет в другом конце комнаты, вам не стоит ожидать, что ваш внутренний слушатель мгновенно погаснет, словно свет, ведь этот выключатель «явно не меняет» то, что является истинной причиной ваших разговоров о внутреннем слушателе. Чем бы вы ни были на самом деле, вы не ждете, что выключатель как-то в это вмешается.</p><p>Это <emphasis>большой</emphasis> шаг.</p><p>Если вы отрицаете, что это разумный шаг, вам лучше больше никогда не подходить к выключателям. И все же это большой шаг.</p><p>Ключевая идея редукционизма заключается в том, что наши карты вселенной многоуровневы ради экономии вычислительной мощности, в то время как сама физика, судя по всему, строго одноуровневая. Все наши рассуждения о вселенной строятся с использованием понятий, находящихся гораздо выше уровня фундаментальных частиц.</p><p>Щелчок выключателя <emphasis>действительно</emphasis> изменяет фундаментальные частицы вашего тела и мозга. Он сдвигает их на целые диаметры нейтрона от того места, где они находились бы в противном случае.</p><p>В обычной жизни мы отмахиваемся от столь незначительного изменения, говоря, что выключатель «не влияет на вас». Но он <emphasis>действительно</emphasis> влияет на вас. Он меняет всё на целые диаметры нейтрона! Что вообще может оставаться прежним? Только <emphasis>описание</emphasis>, которое вы дали бы более высоким уровням организации — клеткам, белкам, импульсам, бегущим по аксону нейрона. Поскольку карта гораздо менее детализирована, чем территория, она должна сопоставлять множество различных состояний с одним и тем же описанием.</p><p>Любое разумное <emphasis>описание</emphasis> мозга на человеческом уровне, в котором говорится о нейронах и паттернах их активности (или даже о конформациях отдельных микротрубочек, составляющих аксоны и дендриты), не изменится от того, что вы щелкнете выключателем на другом конце комнаты. Ядра больше нейтронов, атомы больше ядер, и к тому времени, когда вы поднимаетесь до разговора о <emphasis>молекулярном</emphasis> уровне, эта крошечная гравитационная сила уже исчезает из списка вещей, которые вы вообще даете себе труд <emphasis>отслеживать</emphasis>.</p><p>Но если сложить вместе достаточное количество крошечных гравитационных притяжений, они в конце концов швырнут вас через всю комнату и разорвут на части приливными силами, так что, очевидно, слабый эффект — это <emphasis>не</emphasis> «полное отсутствие эффекта».</p><p>Возможно, приливная сила от этого крошечного притяжения по <emphasis>удивительному</emphasis> совпадению подтянет всего один лишний ион кальция на самую малость ближе к ионному каналу, заставив его втянуться туда чуть-чуть быстрее, из-за чего один-единственный нейрон сработает на бесконечно малую долю секунды раньше, чем в противном случае, и эта разница хаотически усилится, приведя в итоге к возникновению целого нервного импульса, который иначе бы не возник, уведет ваши мысли по другому руслу, что спровоцирует эпилептический припадок, который убьет вас, лишив вас сознания...</p><p>Если сложить множество крошечных количественных эффектов, получится большой количественный эффект — достаточно большой, чтобы повлиять на всё, что вы только можете назвать. И поэтому утверждать, будто выключатель оказывает буквально <emphasis>нулевое</emphasis> влияние на то, что вам небезразлично, — значит заходить слишком далеко.</p><p>Но когда речь идет всего об одном выключателе, создаваемая им сила несопоставимо меньше тепловых неопределенностей, не говоря уже о квантовых. Если вы не ожидаете, что ваше сознание будет то появляться, то исчезать в результате теплового дрожания, то вам уж точно не стоит ожидать, что вы погаснете, как лампочка, когда кто-то чихнет за километр от вас.</p><p>Бдительный байесианец заметит, что я только что привел аргумент об <emphasis>ожиданиях</emphasis>, состояниях <emphasis>знания</emphasis> и обоснованных <emphasis>убеждениях</emphasis> касательно того, что может, а что не может отключить ваше сознание.</p><p>Это не обязательно рушит Антизомбийный аргумент. Вероятность — это не достоверность, но <emphasis>законы</emphasis> вероятности — это теоремы; если рациональность говорит, что вы не можете верить во что-то при вашей текущей информации, то это закон, а не рекомендация.</p><p>Тем не менее, эта версия Антизомбийного аргумента слабее. У нее нет того красивого, чистого, абсолютно четкого статуса утверждения: «Вы не можете устранить сознание, оставив все атомы <emphasis>точно</emphasis> на тех же местах». (Или замените «все атомы» на «все причины с принципиально обнаружимыми экспериментальным путем эффектами», а «те же места» — на «ту же волновую функцию» и т. д.)</p><p>Но новая версия Антизомбийного аргумента всё равно работает. Вы можете сказать: «Я не знаю, что такое сознание на самом деле, и подозреваю, что могу быть фундаментально запутан в этом вопросе. Но если это слово вообще хоть что-то означает, оно означает нечто, что, помимо прочего, является причиной того, что я говорю о сознании. Я не знаю, почему я говорю о сознании. Но это происходит внутри моего черепа, и я ожидаю, что это как-то связано с возбуждением нейронов. Или, возможно, если бы я действительно понимал сознание, мне пришлось бы говорить о еще более фундаментальном уровне, таком как микротрубочки или диффузия нейромедиаторов через синаптическую щель. Но всё же влияние, которое этот только что щелкнувший выключатель оказывает на мои нейромедиаторы и микротрубочки, гораздо, гораздо меньше, чем тепловой шум при 310 кельвинах. Поэтому, какова бы ни была истинная причина моих разговоров о сознании, я не думаю, что на нее как-то существенно повлияет гравитационное притяжение этого выключателя. Может быть, она испытает на себе лишь ничтожно малое влияние? Но уж точно не погаснет, как лампочка. Я ожидаю, что и дальше буду говорить о сознании <emphasis>почти точно</emphasis> так же, по <emphasis>почти точно</emphasis> тем же самым причинам».</p><p>Это применение Антизомбийного принципа слабее. Но оно также гораздо более универсально. И с точки зрения чистого здравого смысла — верно.</p><p>У редукциониста и субстанциального дуалиста на самом деле есть две разные версии приведенного выше утверждения. Редукционист вдобавок говорит: «Что бы ни заставляло меня говорить о сознании, весьма вероятно, что важные процессы происходят на гораздо более высоком функциональном уровне, чем атомные ядра. Тот, кто понимает сознание, мог бы абстрагироваться от возбуждения отдельных нейронов, рассуждать в терминах высокоуровневых когнитивных архитектур и при этом описать, как мой разум порождает мысли вроде „Я мыслю, следовательно, существую“. Так что сдвиг вещей на диаметр нуклона не должен влиять на мое сознание (разве что с очень малой вероятностью, или на совершенно ничтожную величину, или же с существенной задержкой)».</p><p>Субстанциальный дуалист вдобавок говорит: «Что бы ни заставляло меня говорить о сознании, это должно быть чем-то за пределами известной нам вычислительной физики, а значит, вполне может включать в себя квантовые эффекты. И всё же мое сознание не мигает, то включаясь, то выключаясь, каждый раз, когда кто-то чихает за километр от меня. Если бы это было так, я бы <emphasis>заметил</emphasis>. Это было бы похоже на выпадение нескольких секунд из жизни, на выход из общего наркоза или на то, что я иногда говорил бы: „Я не мыслю, следовательно, не существую“. Так что, поскольку физическим фактом является то, что тепловые колебания не тревожат саму ткань моего осознания, я не ожидаю, что щелчок выключателя тоже её потревожит».</p><p>Так или иначе, вам <emphasis>не следует</emphasis> ожидать, что ваше чувство осознанности исчезнет, когда кто-то произнесет слово «Абракадабра», даже если это оказывает какое-то ничтожно малое физическое воздействие на ваш мозг —</p><p>Но погодите! Если вы <emphasis>слышите</emphasis>, как кто-то говорит слово «Абракадабра», это оказывает весьма заметное влияние на ваш мозг — настолько сильное, что его может заметить даже ваш собственный мозг. Это может изменить ваш внутренний нарратив; вы можете подумать: «Зачем этот человек только что сказал „Абракадабра“?»</p><p>Да, но <emphasis>всё же</emphasis> после этого вы рассчитываете продолжать говорить о сознании практически так же и практически по тем же самым причинам.</p><p>И опять же, дело не в том, что «сознание» <emphasis>приравнивается</emphasis> к «тому, что заставляет вас говорить о сознании». Просто сознание, <emphasis>помимо всего прочего</emphasis>, заставляет вас говорить о сознании. Так что всё, из-за чего ваше сознание гаснет, как лампочка, должно заставить вас перестать говорить о сознании.</p><p>Если мы сделаем с вами что-то такое, при чём вы не видите, как это <emphasis>вообще</emphasis> способно изменить ваш внутренний нарратив — этот голосок в вашей голове, который иногда произносит вещи вроде «Я мыслю, следовательно, существую», чьи слова вы можете по своему выбору произнести вслух, — то это не должно лишить вас сознания.</p><p>И это верно даже в том случае, если внутренний нарратив остается «почти таким же», и его причины тоже остаются почти такими же; и в числе причин, остающихся практически неизменными, находится и всё то, что вы подразумеваете под «сознанием».</p><p>Если вам интересно, к чему всё это ведёт и зачем нужно прилагать такие огромные усилия, чтобы размышлять над столь очевидным, казалось бы, Обобщенным антизомбийным принципом, то обратите внимание на следующие дебаты:</p><p>АЛЬБЕРТ: «Предположим, я заменил бы все нейроны в вашей голове крошечными роботизированными искусственными нейронами с теми же связями, тем же локальным поведением на входе и выходе, а также аналогичными внутренним состоянием и правилами обучения».</p><p>БЕРНИС: «Это же меня убьёт! Там больше не будет сознательного существа».</p><p>ЧАРЛЬЗ: «Ну, сознательное существо там всё-таки останется, но это буду не <emphasis>я.</emphasis>»</p><p>СЭР РОДЖЕР ПЕНРОУЗ: «Мысленный эксперимент, который вы предлагаете, невозможен. Вы <emphasis>не можете</emphasis> продублировать поведение нейронов, не задействовав квантовую гравитацию. С учетом сказанного, мне нет особого смысла дальше участвовать в этом разговоре». <emphasis>(Удаляется.)</emphasis></p><p>АЛЬБЕРТ: «Предположим, что замена производится по одному нейрону за раз, и этот обмен происходит настолько быстро, что это никак не влияет на глобальную обработку информации».</p><p>БЕРНИС: «Да как такое вообще возможно?»</p><p>АЛЬБЕРТ: «Маленький робот подплывает к нейрону, окружает его, сканирует, учится имитировать его и затем внезапно перехватывает управление поведением — в промежутке между одним импульсом и следующим. Фактически, имитация получается <emphasis>настолько</emphasis> хорошей, что ваше внешнее поведение остаётся точно таким же, каким оно было бы, если бы мозг не трогали. Может быть, не <emphasis>совсем</emphasis> таким же, но причинно-следственное воздействие оказывается гораздо меньше теплового шума при температуре 310 Кельвинов».</p><p>ЧАРЛЬЗ: «Ну и что?»</p><p>АЛЬБЕРТ: «Значит, ваши убеждения нарушают Обобщенный антизомбийный принцип? Что бы сейчас ни произошло, это не изменило ваш внутренний монолог! Вы будете продолжать говорить о сознании ровно по той же причине, что и раньше».</p><p>БЕРНИС: «Эти маленькие роботы — это Кукловод зомби. Они заставят меня говорить о сознании, хотя у меня не будет сознания. Зомби-мир возможен, если допустить существование добавочного, дополнительного, экспериментально обнаруживаемого Кукловода зомби — и эти роботы как раз им и <emphasis>являются</emphasis>».</p><p>ЧАРЛЬЗ: «О нет, это не так, Бернис. Маленькие роботы не замышляют, как бы им подделать сознание, и не обрабатывают массив текстов, написанных людьми-любителями. Они делают то же самое, что и нейроны, только из кремния, а не из углерода».</p><p>АЛЬБЕРТ: «Погоди, разве ты только что со мной не согласился?»</p><p>ЧАРЛЬЗ: «Я никогда не говорил, что у нового человека не будет сознания. Я сказал, что это буду не <emphasis>я.</emphasis>»</p><p>АЛЬБЕРТ: «Что ж, очевидно, что Антизомбийный принцип обобщается и утверждает, что эта операция не нарушила истинную причину того, почему ты рассуждаешь об этом самом <emphasis>«я»</emphasis>».</p><p>ЧАРЛЬЗ: «Ну уж нет! Твоя операция совершенно точно нарушила истинную причину моих разговоров о сознании. Она подставила на её место <emphasis>другую</emphasis> причину — роботов. И то, что эта новая причина <emphasis>тоже</emphasis> оказывается сознательной — рассуждает о сознании по той же <emphasis>обобщенной</emphasis> причине, — вовсе не означает, что это та же <emphasis>самая</emphasis> причина, которая была там изначально».</p><p>АЛЬБЕРТ: «Но мне даже не пришлось бы <emphasis>рассказывать</emphasis> тебе об операции с роботами. Ты бы ничего не <emphasis>заметил.</emphasis> Если, основываясь на данных интроспекции, ты считаешь, что в некоем важном смысле ты являешься „тем же человеком“, что и пять минут назад, а я делаю с тобой нечто такое, что не меняет доступные тебе данные интроспекции, то твой вывод о том, что ты тот же человек, что и пять минут назад, должен быть столь же обоснованным. Разве Обобщенный антизомбийный принцип не гласит, что если я сделаю с тобой что-то, что изменит твое сознание — не говоря уже о том, чтобы сделать тебя совершенно другим человеком, — то ты должен как-то это <emphasis>заметить</emphasis>?»</p><p>БЕРНИС: «Только не в том случае, если ты заменишь меня Кукловодом зомби. Тогда там просто некому будет <emphasis>замечать</emphasis>».</p><p>ЧАРЛЬЗ: «Интроспекция несовершенна. Внутри моего мозга происходит куча вещей, которых я не замечаю».</p><p>АЛЬБЕРТ: «Ты постулируешь эпифеноменальные факты о сознании и тождестве личности!»</p><p>БЕРНИС: «Ничего подобного! Я могу экспериментально обнаружить разницу между нейронами и роботами».</p><p>ЧАРЛЬЗ: «Ничего подобного! Я могу экспериментально зафиксировать момент, когда прежний я заменяется новым человеком».</p><p>АЛЬБЕРТ: «Ага, а я могу зафиксировать щелчок выключателя! Вы обнаруживаете то, что не <emphasis>вносит заметной разницы</emphasis> в <emphasis>истинную причину</emphasis> ваших разговоров о сознании и тождестве личности. И доказательство тому — после этого вы будете говорить точно так же».</p><p>БЕРНИС: «Это всё из-за твоего роботизированного Кукловода зомби!»</p><p>ЧАРЛЬЗ: «То, что два человека рассуждают о „тождестве личности“ по схожим причинам, ещё не делает их одним и тем же человеком».</p><p>Я думаю, что Обобщенный антизомбийный принцип поддерживает позицию Альберта, но обоснование этого придется отложить до будущих эссе. Мне понадобятся другие предпосылки, да и к тому же это эссе уже и так слишком затянулось.</p><p>Но вы понимаете всю важность вопроса: «Как далеко можно обобщить Антизомбийный аргумент, чтобы он при этом оставался в силе?»</p><p>От ответа на него может зависеть облик будущих галактических цивилизаций...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/p9/the_generalized_antizombie_principle/">*</a></p><p>Рене Декарт, <emphasis>«Рассуждение о методе»</emphasis>, т. 45 (Librairie des Bibliophiles, 1887).</p></section>
<section>
<title><p>224. ОАЗП против ГТП. В эссе «Немыслимая нелепость зомби» Дэниел Деннет пишет:1.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На сегодняшний день несколько философов сообщили мне, что планируют принять мой вызов и предложить защиту зомби без предвосхищения основания, однако единственная попытка, которую я видел до сих пор, предполагает постулирование «логически возможного», но фантастического существа — потомка воображаемой Недом Блоком «Гигантской таблицы поиска»…</p><p>На языке программистов «Гигантская таблица поиска» (ГТП) — это когда вы реализуете функцию в виде огромной таблицы входных и выходных данных, обычно для того, чтобы сэкономить время вычислений при работе программы. Если моей программе нужно узнать произведение двух чисел от 1 до 100, я могу написать алгоритм умножения, производящий вычисления при каждом вызове функции, а могу заранее рассчитать Гигантскую таблицу поиска на 10 000 записей с двумя индексами. Бывают случаи, когда вы <emphasis>действительно</emphasis> хотите так поступить — хотя и не ради умножения, — например, когда функция используется очень часто, а количество возможных входных значений невелико; или когда процессорное время дешево во время инициализации, но критически дорого в процессе выполнения.</p><p>Гигантские таблицы поиска разрастаются до колоссальных размеров невероятно быстро. ГТП для всех возможных диалогов глубиной в двадцать реплик по десять слов в каждой, с использованием базового английского (Basic English) объемом всего в 850 слов, потребовала бы 7,6 × 10<sup>585</sup> записей.</p><p>Замена человеческого мозга Гигантской таблицей поиска всех возможных сенсорных сигналов и моторных откликов (в рамках какой-нибудь детальной схемы оцифровки) потребовала бы <emphasis>немыслимо огромного объема</emphasis> памяти. Но «в принципе», как любят выражаться философы, это сделать можно.</p><p>ГТП не является зомби в классическом смысле, поскольку микрофизически она не похожа на человека. (На самом деле ГТП не может <emphasis>по-настоящему</emphasis> работать по тем же физическим законам, что и человек — она слишком велика, чтобы уместиться в нашей вселенной. Для философских целей мы проигнорируем это и предположим наличие неограниченного запаса памяти.)</p><p>Но является ли ГТП зомби <emphasis>вообще</emphasis>? То есть ведет ли она себя в точности как человек, не обладая при этом сознанием?</p><p>Язык ГТП-управляемого тела говорит о сознании. Его пальцы пишут философские статьи. Во всех отношениях, пока вы не заглянете внутрь черепа, ГТП выглядит точно так же, как человек... что, безусловно, кажется подходящим примером зомби: ведет себя в точности как человек, но дома никого нет.</p><p>Разве что сама ГТП обладает сознанием — но в этом случае пример окажется некорректным.</p><p>Не припомню, чтобы мне попадались утверждения <emphasis>кого-либо</emphasis>, будто ГТП обладает сознанием. (Надо признать, мои познания литературы в этой области не дотягивают до профессионального уровня; не стесняйтесь меня поправить.) Даже те, кого обвиняют в том, что они (о боже!) функционалисты, не утверждают, что ГТП могут быть сознательными.</p><p>ГТП — это reductio ad absurdum для любого, кто предполагает, будто сознание <emphasis>— это просто</emphasis> шаблон «ввод-вывод», избавляясь тем самым от всех беспокоящих вопросов о том, что происходит внутри.</p><p>Так что же Обобщенный антизомбийный принцип (ОАЗП) говорит о Гигантской таблице поиска (ГТП)?</p><p>На первый взгляд кажется, что ГТП — это сам архетип Повелителя Зомби: отдельная, дополнительная, обнаруживаемая, бессознательная система, которая оживляет зомби и заставляет его говорить о сознании по <emphasis>иным</emphasis> причинам.</p><p>Внутри ГТП скрывается лишь простейшая компьютерная программа, которая ищет входные данные и выдает соответствующий ответ. В подобном случае даже говорить о «простой компьютерной программе» — значит преувеличивать. ГТП больше похожа на ПЗУ, чем на ЦП. С тем же успехом мы могли бы говорить о системе переключаемых желобов, по которым шары скатываются из заранее уложенной стопки в приемник — <emphasis>и точка</emphasis>; это <emphasis>всё</emphasis>, что делает ГТП.</p><p>Представитель организации «Люди за этичное обращение с зомби» (ЛЭОЗ) возражает: «О, все антимеханисты говорят одно и то же, не так ли? Что если заглянуть в мозг, то обнаружишь лишь кучку нейромедиаторов, открывающих ионные каналы? Если ионные каналы могут быть сознательными, то почему бы и рычагам с шарами, катящимися в лотки, ими не быть?»</p><p>«Проблема не в рычагах, — отвечает функционалист, — проблема в том, что у ГТП <emphasis>неправильный паттерн</emphasis> рычагов. Нужны рычаги, которые реализуют такие вещи, как, скажем, формирование убеждений об убеждениях или самомоделирование... Черт, вам нужна возможность записывать данные в память просто для того, чтобы для вычисления могло идти время. Если только вы не считаете, что можно запрограммировать сознательное существо на Haskell».</p><p>«Этого я не знаю, — говорит представитель ЛЭОЗ, — я знаю лишь то, что этот так называемый зомби пишет философские статьи о сознании. Откуда берутся эти статьи, если не из сознания?»</p><p>Хороший вопрос! Давайте поразмыслим над ним глубже.</p><p>В физике есть игра под названием «Проследи за энергией». <a l:href="http://www.textbookleague.org/103feyn.htm">Отец Ричарда Фейнмана</a> играл в неё с маленьким Ричардом:</p><p>Мой отец заговорил бы примерно об этом: «Что заставляет её двигаться? Всё движется потому, что светит Солнце». И дальше мы бы с увлечением обсуждали это:</p><p>— Нет, игрушка движется, потому что заведена пружина, — говорил я. — А как завелась пружина? — спрашивал он.</p><p>— Я её завёл.</p><p>— А откуда движение в тебе самом?</p><p>— Из еды.</p><p>— А еда растёт только потому, что светит Солнце. Получается, именно потому, что светит Солнце, все эти вещи и движутся. Так он доносил до меня идею о том, что движение — это просто <emphasis>трансформация</emphasis> солнечной энергии.<sup>2</sup></p><p>Когда становишься немного старше, узнаёшь, что энергия сохраняется — она не создается и не уничтожается, поэтому понятие <emphasis>расходования</emphasis> энергии теряет смысл. Полное количество энергии изменить невозможно, так в каком же смысле вы её <emphasis>используете</emphasis>?</p><p>И когда физики вырастают, они учатся играть в новую игру под названием «Проследи за негэнтропией» — которая, по сути, представляет собой всё ту же игру, в которую они играли всегда; только правила в ней более математизированы, сама игра полезнее, а её принципы сложнее уложить в голове концептуально.</p><p>Рационалисты учатся игре под названием «Проследи за невероятностью» — взрослой версии игры «Откуда ты знаешь?». Правило игры рационалистов состоит в том, что любое кажущееся маловероятным убеждение требует эквивалентного количества доказательств для своего обоснования. (У этой игры <emphasis>поразительно похожие</emphasis> правила с «Проследи за негэнтропией».)</p><p>Каждый раз, когда кто-то нарушает правила этой игры, в их аргументации можно найти место, где некое количество невероятности возникает из ниоткуда; и это столь же явный признак проблемы, как, скажем, хитроумная конструкция из соединенных колес и шестеренок, которая работает вечно.</p><p>Кто-то приходит к вам и говорит: «Я твердо и непоколебимо верю, что в поясе астероидов есть объект, фут в поперечнике и целиком состоящий из шоколадного торта; вы не можете доказать, что это невозможно». Но если у этого человека нет доступа к какому-либо свидетельству в пользу этого убеждения, то вероятность того, что истинное убеждение сформируется <emphasis>самопроизвольно</emphasis>, крайне мала. Так что либо этот человек может указать на доказательства, либо убеждение окажется ложным. «Но вы не можете доказать, что для моего разума <emphasis>невозможно</emphasis> спонтанно породить убеждение, которое случайно окажется верным!» Нет, но подобное самозарождение <emphasis>крайне невероятно</emphasis> — примерно как, скажем, разбитое яйцо, собирающееся обратно.</p><p>В игре «Проследи за невероятностью» крайне подозрительно даже просто <emphasis>говорить</emphasis> о конкретной гипотезе, не имея достаточных доказательств, чтобы сузить пространство возможных гипотез. Почему вы не уделяете столько же эфирного времени дециллиону других столь же правдоподобных гипотез? Вам нужны достаточные свидетельства, чтобы вообще обнаружить гипотезу о «шоколадном торте в поясе астероидов» в пространстве гипотез — иначе нет никаких причин уделять ей больше внимания, чем триллиону других кандидатов вроде «В поясе астероидов летает деревянный комод» или «Летающий Макаронный Монстр срыгнул мне на кроссовки».</p><p>В «Проследи за невероятностью» вам не позволено брать сложные, подробные, конкретные гипотезы с потолка, не имея <emphasis>уже</emphasis> соответствующего объема доказательств; потому что нереалистично предполагать, будто вы можете спонтанно начать обсуждать <emphasis>истинную</emphasis> гипотезу по <emphasis>чистому совпадению.</emphasis></p><p>Философ говорит: «В черепе этого зомби содержится Гигантская таблица поиска (GLUT), где записаны все входные и выходные сигналы мозга какого-то человека». Это очень <emphasis>большая</emphasis> невероятность. И вы спрашиваете: «Как произошло это маловероятное событие? Откуда взялась GLUT?»</p><p>Но это не стандартная философская процедура для мысленных экспериментов. В стандартной философской процедуре вам разрешается постулировать вещи вроде «Представьте, что вы летите верхом на световом луче...», не беспокоясь о физической возможности, не говоря уже о простой невероятности. Но в данном случае происхождение GLUT имеет значение; и именно поэтому важно понимать побудительный вопрос: «Откуда взялась невероятность?»</p><p>Очевидный ответ заключается в том, что вы взяли вычислительную спецификацию человеческого мозга и использовали <emphasis>её</emphasis>, чтобы заранее рассчитать Гигантскую таблицу поиска. (Тем самым создав бесчисленные гуголы человеческих существ, некоторые из которых испытывают невыносимую боль, а подавляющее большинство совершенно сошло с ума во вселенной хаоса, где входные сигналы никак не связаны с выходными. Но к черту этику, это же ради <emphasis>философии</emphasis>.)</p><p>В этом случае GLUT <emphasis>действительно</emphasis> пишет статьи о сознании благодаря сознательному алгоритму. GLUT — никакой не зомби, точно так же как мобильный телефон не является зомби из-за того, что может говорить о сознании, будучи всего лишь небольшим бытовым электронным устройством. Телефон просто передает философские речи того, кто оказался на другом конце провода. GLUT, созданная на основе исходной спецификации человеческого мозга, делает то же самое.</p><p>«Хорошо, — говорит философ, — GLUT была создана случайным образом и <emphasis>совершенно случайно</emphasis> обладает теми же соотношениями входов и выходов, что и некий эталонный человек».</p><p>Как именно вы случайно сгенерировали GLUT?</p><p>«Мы использовали источник истинной случайности — квантовое устройство».</p><p>Но квантовое устройство лишь выполняет инструкцию «ветвления в обе стороны»; когда вы генерируете бит с помощью квантового источника случайности, детерминированным результатом будет то, что один набор ветвей вселенной (локально связанных облаков амплитуды) видит единицу, а другой набор вселенных — ноль. Сделайте это четыре раза и создадите 16 (наборов) вселенных.</p><p>Так что, по сути, это всё равно что сказать, будто вы получили GLUT, записав все возможные последовательности нулей и единиц нужной длины в чертовски огромный бак с таблицами поиска, а затем запустили туда руку и <emphasis>каким-то образом</emphasis> вытащили именно ту GLUT, которая совпала со спецификацией человеческого мозга. Откуда же взялась невероятность?</p><p>Ведь если это <emphasis>не было просто совпадением</emphasis> — если у вас была какая-то функция запуска руки в бак, которая вытащила соответствующую человеку GLUT <emphasis>по замыслу</emphasis>, а не случайно, — тогда эта функция сама по себе, вероятно, сознательна, и значит, GLUT — это снова мобильный телефон, а не зомби. Он подключен к человеку через два посредника, а не через одного, но это всё ещё мобильный телефон! Отличная попытка скрыть источник невероятности!</p><p>И посмотрите, куда привела нас игра «Проследи за невероятностью»: где же источник того, что язык этого тела рассуждает о внутреннем слушателе? Сознание — не в таблице поиска. Сознание — не на фабрике, которая производит кучу возможных таблиц поиска. Сознание было в том, что <emphasis>указало на одну конкретную, уже изготовленную таблицу поиска</emphasis> и сказало: «Используй <emphasis>эту</emphasis>!»</p><p>Теперь понятно, почему я ввел игру «Проследи за невероятностью». Обычно, когда мы разговариваем с человеком, мы склонны думать, будто то, что находится у него в черепной коробке, и есть то самое место, «где обитает сознание». И только играя в «Проследи за невероятностью», мы можем осознать, что истинный источник происходящего разговора — это то, что отвечает за <emphasis>невероятность</emphasis> самого этого разговора, как бы далеко во времени или пространстве оно ни находилось, подобно тому как Солнце приводит в движение заводную игрушку.</p><p>«Нет-нет! — говорит философ. — В мысленном эксперименте они не генерируют случайным образом множество GLUT, чтобы потом с помощью сознательного алгоритма выбрать одну GLUT, похожую на человека! Я <emphasis>постулирую</emphasis>, что в этом мысленном эксперименте они запускают руку в невообразимо огромный бак с GLUT и <emphasis>по чистой случайности</emphasis> вытаскивают GLUT, входы и выходы которой идентичны входам и выходам человеческого мозга! <emphasis>Вот!</emphasis> Теперь я загнал вас в угол! Вы больше не сможете играть в «Проследи за невероятностью»!»</p><p>Оу. Значит, источником невероятности здесь является само ваше <emphasis>допущение</emphasis>.</p><p>И если мы снова сыграем в «Проследи за невероятностью», то окажемся <emphasis>за пределами мысленного эксперимента</emphasis>, глядя на <emphasis>философа.</emphasis></p><p>То, что указывает на одну-единственную GLUT, рассуждающую о сознании, изо всего гигантского пространства возможностей — это теперь… сознательный человек, который просит нас представить этот сценарий. И наш собственный мозг, который заполнит пробел, когда мы станем воображать: «Что ответит эта GLUT на просьбу „Расскажи о своём внутреннем слушателе“?»</p><p>Мораль этой истории в том, что когда вы прослеживаете вспять рассуждения о «сознании», вы обычно находите само сознание. Оно не всегда лежит прямо перед вами. Иногда оно спрятано очень искусно. Но оно там есть. Отсюда — Обобщённый антизомби-принцип.</p><p>Если существует Хозяин зомби в виде чат-бота, который обрабатывает и переиначивает любительские рассуждения людей о «сознании», то люди, создавшие исходный корпус текстов, сознательны.</p><p>Если однажды вы поймёте природу сознания, оглянетесь назад и увидите, что можно написать программу, выдающую путаные философские рассуждения, которые чертовски похожи на человеческие, хотя сама она при этом сознанием не обладает, — то на мой вопрос «Как же вышло, что эта программа зазвучала похоже на людей?» ответом будет то, что <emphasis>вы</emphasis> написали её так, чтобы она звучала похоже <emphasis>на сознательных людей</emphasis>, а не выбирали её по критерию сходства с чем-то другим. Это не значит, что ваш маленький Хозяин зомби сознателен, — но это значит, что я могу найти сознание где-то во Вселенной, если прослежу причинно-следственную связь обратно к истоку, а значит, мы находимся не совсем в Мире зомби.</p><p>Но предположим, что кто-то на самом деле <emphasis>запустил</emphasis> руку в бак с GLUT и по <emphasis>совершенно чистой случайности</emphasis> вытащил GLUT, которая пишет философские статьи?</p><p>Ну, тогда она не была бы сознательной. По моему скромному мнению.</p><p>Я хочу сказать, здесь должно быть нечто большее, чем просто входы и выходы.</p><p>Иначе даже GLUT была бы сознательной, верно?</p><p>Ах да, и для тех из вас, кому интересно, как всё это связано с моей основной работой…</p><p>В нашей сфере деятельности постоянно сталкиваешься с кучей людей, которые думают, будто произвольно созданный мощный ИИ будет «моральным». Они не могут договориться между собой ни о том, почему это так, ни о том, что они вообще понимают под словом «моральный», но все сходятся на том, что разрабатывать теорию Дружественного ИИ совершенно ни к чему. И когда вы спрашиваете их, каким образом произвольно созданный ИИ придет к моральным результатам на выходе, они предлагают сложные, ориентированные на ИИ рационализации того, что сами считают «моральным»; и с этим связано <a l:href="http://lesswrong.com/lw/lp/fake_fake_utility_functions/">множество всевозможных проблем</a>, но главная из них звучит так: «А вы <emphasis>уверены</emphasis>, что ИИ пойдёт тем же путём рассуждений, который вы выдумали для обоснования человеческой морали, если ИИ, в отличие от вас, изначально даже не знает, что именно <emphasis>вы</emphasis> хотите, чтобы он рационализировал?» Этот контрпринцип можно назвать «Проследи за информацией о решении» или как-то в этом роде. Вы можете объяснить существование ИИ, который делает невероятно хорошие дела, если расскажете мне, как именно вы выбрали архитектуру этого ИИ из гигантского пространства возможностей, но в противном случае эта невероятность берётся из ниоткуда — хотя и маскируется всё сильнее и сильнее, по мере того как рационализированные предпосылки, в свою очередь, подвергаются новой рационализации.</p><p>Так что я уже написал <a l:href="http://lesswrong.com/lw/lp/fake_fake_utility_functions/">целую серию эссе</a>, созданных мной на основе принципа «Проследи за невероятностью». Но в то время я не формулировал эти правила <emphasis>явно</emphasis>, поскольку тогда ещё не написал эссе по термодинамике…</p><p>Просто решил об этом упомянуть. Поразительно, в скольких моих эссе совершенно случайно оказываются идеи, удивительным образом связанные с обсуждением теории Дружественного ИИ… если, конечно, вы верите в совпадения.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pa/gazp_vs_glut/">*</a></p><p>1. Дэниел Деннет, «The Unimagined Preposterousness of Zombies», <emphasis>Journal of Consciousness Studies</emphasis> 2 (4 1995): 322–26.</p><p>2. Ричард Фейнман, «Judging Books by Their Covers», в <emphasis>Surely You’re Joking, Mr. Feynman!</emphasis> (New York: W. W. Norton &amp; Company, 1985).</p></section>
<section>
<title><p>225. Вера в подразумеваемое невидимое. Один обобщённый урок, который не стоит извлекать из Аргумента против зомби: «Всё, чего вы не видите, не существует».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Соблазнительно сделать это общим правилом. Если бы мы могли принять его за посылку, это сильно упростило бы Аргумент против зомби в будущем. Но, к сожалению, это совершенно не по-байесовски.</p><p>Предположим, я испускаю фотон в бесконечность, не целясь ни в какие звёзды или галактики, направив его в одну из великих пустот между сверхскоплениями. Иными словами, опираясь на стандартную физику, я не ожидаю, что этот фотон встретит что-либо на своём пути. Фотон движется со скоростью света, так что я не могу погнаться за ним и поймать его снова.</p><p>Если расширение Вселенной ускоряется, как утверждает современная космология, в будущем настанет момент, когда я больше не смогу взаимодействовать с этим фотоном даже в принципе — время, за пределами которого будущий световой конус фотона уже не пересечёт мою мировую линию. Даже если бы инопланетная раса перехватила этот фотон и поспешила обратно, чтобы рассказать нам об этом, они не смогли бы лететь достаточно быстро, чтобы компенсировать ускоряющееся расширение Вселенной.</p><p>Должен ли я верить, что в тот момент, когда я больше не могу взаимодействовать с ним даже в принципе, фотон исчезает?</p><p>Нет.</p><p>Это нарушило бы закон сохранения энергии. И второе начало термодинамики. И практически все остальные законы физики. И, вероятно, три закона робототехники. Это означало бы, что фотон знает о моём интересе к нему и точно знает, когда нужно исчезнуть.</p><p>Это <emphasis>глупая идея</emphasis>.</p><p>Но если можно верить в дальнейшее существование фотонов, которые стали для вас экспериментально необнаружимыми, почему это не даёт общего карт-бланша на веру в невидимое?</p><p>(Если вы хотите подумать над этим вопросом самостоятельно, сделайте это, прежде чем читать дальше...)</p><p>Хотя мне не удалось нагуглить первоисточник, я помню, как читал, что когда впервые было высказано предположение, будто Млечный Путь — это наша <emphasis>галактика</emphasis> (что туманная река света на ночном небе состоит из миллионов или даже миллиардов звёзд), против этой новой гипотезы выдвинули бритву Оккама. Потому что, понимаете ли, эта гипотеза колоссально множила число «сущностей» в предполагаемой вселенной. А может быть, бритву Оккама привлекли против предположения, что «туманности» — те туманные пятнышки, видимые в телескоп, — могут быть целыми галактиками, полными звёзд.</p><p><emphasis>Lex parsimoniae: Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem.</emphasis></p><p>Это была оригинальная формулировка Оккама, закон бережливости: сущности не следует множить без необходимости.</p><p>Постулируя миллиарды звёзд, в существование которых раньше никто не верил, вы ведь множите сущности, не так ли?</p><p>Нет. Существует две байесовские формализации бритвы Оккама: индукция Соломонова и принцип минимальной длины описания. Ни одна из них не штрафует галактики за то, что они большие.</p><p>И лучше бы им этого не делать! Один из уроков истории состоит в том, что то-что-мы-называем-реальностью раз за разом оказывается всё больше, масштабнее и огромнее. Помните времена, когда Земля была в центре Вселенной? Помните, когда никто ещё не придумал число Авогадро? Если бы бритва Оккама каждый раз выступала против умножения сущностей, нам пришлось бы усомниться в самой бритве Оккама, поскольку она раз за разом оказывалась бы неправа.</p><p>В индукции Соломонова сложность вашей модели — это объём <emphasis>кода</emphasis> в компьютерной программе, которую вам нужно написать для симуляции вашей модели. Объём <emphasis>кода</emphasis>, а не количество оперативной памяти, которое она потребляет, или число тактов процессора, необходимых для вычислений. Модель Вселенной, содержащая миллиарды галактик с миллиардами звёзд в каждой, где каждая звезда состоит из миллиарда триллионов дециллионов кварков, потребует прорву оперативной памяти для запуска, — но <emphasis>коду</emphasis> нужно лишь описывать поведение кварков, а звёзды и галактики будут работать сами по себе. Я выражаюсь отчасти метафорически — во Вселенной есть и другие вещи, помимо кварков, — но суть в том, что постулирование лишнего миллиарда галактик не увеличивает размер вашего кода, если вы уже описали одну галактику. Просто потребуется чуть больше оперативной памяти, а бритве Оккама на оперативную память плевать.</p><p>Почему? Принцип минимальной длины описания, который практически эквивалентен индукции Соломонова, может прояснить это правило: если вам нужно рассказать кому-то, как устроена ваша модель Вселенной, вам не нужно указывать положение каждого кварка в каждой звезде в каждой галактике по отдельности. Вам нужно лишь записать несколько уравнений. Количество «вещества», подчиняющегося уравнениям, не влияет на то, сколько времени потребуется на их запись. Если вы закодируете эти уравнения в файл размером 100 бит, то будет существовать ещё 2<sup>100</sup> других моделей примерно такого же размера, и вам потребуется около 100 бит подтверждающих свидетельств. У вас есть ограниченный объем распределения вероятностей; и априори вы должны разделить его между всеми сообщениями, которые вы могли бы отправить; так что постулирование модели из пространства вариантов размером в 2<sup>100</sup> означает, что вам придётся смириться с априорным штрафом в размере 2<sup>-100</sup> — но наличие большего числа галактик к этому ничего не добавляет.</p><p>Постулирование миллиардов звёзд в миллиардах галактик не влияет на длину вашего сообщения, описывающего общее поведение всех этих галактик. Так что вы не получаете штрафа к вероятности из-за того, что <emphasis>те же самые</emphasis> уравнения описывают больше вещей. (При условии, что предсказательная сила вашей модели не зависит критически от точных начальных условий. Если вам нужно указать точное положение всех кварков, чтобы модель давала столь же точные прогнозы, то лишние кварки действительно будут засчитаны как штраф).</p><p>Если вы предположите, что фотон исчезает, когда вы на него больше не смотрите, это будет <emphasis>добавочным законом</emphasis> в вашей модели Вселенной. А по закону бережливости дорого обходятся именно законы как «сущности». Дополнительные же кварки бесплатны.</p><p>Сводится ли всё к утверждению: «Я верю, что фотон продолжает существовать, уносясь в никуда, потому что мои априорные вероятности говорят, что продолжать существовать для него проще, чем исчезнуть»?</p><p>Сначала я думал именно так, но, поразмыслив, понял, что это не совсем верно. (И не только потому, что это открывает простор для очевидных злоупотреблений.)</p><p>Я бы свёл всё к различению между верой в <emphasis>подразумеваемое невидимое</emphasis> и верой в <emphasis>добавочное невидимое</emphasis>.</p><p>Когда вы верите, что фотон продолжает существовать, уносясь в бесконечность, вы не верите в это как в <emphasis>добавочный</emphasis> факт.</p><p>То, во что вы верите (чему присваиваете вероятность) — это набор простых уравнений; вы верите, что эти уравнения описывают Вселенную. Вы верите в эти уравнения, потому что это простейшие уравнения, которые вы смогли найти для описания имеющихся свидетельств. Эти уравнения <emphasis>в высокой степени</emphasis> проверяемы экспериментально; они объясняют колоссальные объёмы свидетельств, наблюдавшихся в прошлом, и предсказывают результаты многих наблюдений в будущем.</p><p>Вы верите в эти уравнения, и то, что фотон продолжает существовать, уносясь в никуда — это <emphasis>логическое следствие</emphasis> этих уравнений, так что вы верите и в это тоже.</p><p>Ваши априорные вероятности — или даже ваши вероятности вообще — не говорят о фотоне <emphasis>напрямую</emphasis>. Вы приписываете вероятность не фотону, а общим законам. Приписывая вероятность известным нам законам физики, вы <emphasis>автоматически</emphasis> переносите эту же вероятность на то, что фотон продолжит существовать на своём пути в никуда — если, конечно, вы признаёте логические следствия собственных убеждений.</p><p>Дело не в том, что вы верите в невидимое <emphasis>как таковое</emphasis>, исходя из рассуждений о невидимых вещах. Скорее, экспериментальные свидетельства подтверждают определённые законы, а вера в эти законы логически подразумевает существование определённых сущностей, с которыми вы не можете взаимодействовать. Это вера в <emphasis>подразумеваемое невидимое.</emphasis></p><p>С другой стороны, если бы вы верили, что фотон был сожран до полного исчезновения Летающим Макаронным Монстром — возможно, лишь в этот единственный раз — или если бы вы без всяких причин верили, что фотон на пути вовне столкнулся с пылинкой, — тогда вы верили бы в конкретное добавочное невидимое событие само по себе. Если бы вы думали, что подобные вещи происходят в целом, вы верили бы в конкретный добавочный невидимый закон. Это вера в <emphasis>добавочное невидимое</emphasis>.</p><p>Чтобы прояснить, зачем вообще может понадобиться думать о подразумеваемом невидимом, представьте, что вы собираетесь запустить космический корабль на околосветовой скорости к далёкому сверхскоплению галактик. К тому времени, как корабль доберётся туда и оснует колонию, расширение Вселенной ускорится настолько, что колонисты никогда не смогут отправить сообщение обратно. Считаете ли вы, что чисто альтруистические усилия по основанию этой колонии стоят того — ради всех тех людей, которые будут там жить и будут счастливы? Или же вы думаете, что корабль просто исчезнет из бытия до того, как доберётся до цели? В какой-то момент это может стать весьма реальным вопросом.</p><p>Надо признать, всё было бы гораздо проще, если бы мы могли раз и навсегда исключить существование сущностей, с которыми не можем взаимодействовать — просто сделав так, чтобы Вселенная переставала существовать на границе видимости наших телескопов. Но для этого нам пришлось бы вести себя крайне глупо.</p><p>Утверждение, что вам никогда не должна требоваться отдельная и добавочная вера в невидимое — что вы верите лишь в то невидимое, которое является <emphasis>логическим следствием</emphasis> общих законов, которые сами по себе проверяемы, и даже в этом случае не имеете на его счёт никаких дальнейших убеждений, не являющихся логическими следствиями наглядно проверяемых общих правил, — действительно, похоже, исключает любые злоупотребления верой в невидимое при правильном применении.</p><p>Возможно, мне следовало бы сказать: «вам следует присваивать неизменную априорную вероятность добавочному невидимому», вместо того чтобы говорить: «не верьте в него». Но если вы думаете об <emphasis>убеждении</emphasis> как о чём-то добавочном с точки зрения свидетельств, о чём-то, что вы даёте себе труд отслеживать, о чём-то, для чего вы утруждаете себя подсчётом аргументов за или против, то сомнительно, стоит ли нам вообще иметь добавочные убеждения о добавочном невидимом.</p><p>Существуют экзотические случаи, нарушающие это в теории. (Например: эпифеноменальные демоны наблюдают за вами и будут пытать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kd/pascals_mugging_tiny_probabilities_of_vast/">3 ↑↑↑ 3</a> жертв в течение года где-то там, где вы никогда не сможете проверить это событие, если вы хоть раз произнесёте слово «Ниблик».) Но я не могу припомнить ни одного случая, когда бы этот принцип давал сбой в человеческой практике.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pb/belief_in_the_implied_invisible/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>226. Зомби: Фильм.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>ИЗ ЗАТЕМНЕНИЯ. Серьезного вида группа военных офицеров в форме сидит за столом. Во главе стола говорит пожилой, грузный мужчина, ГЕНЕРАЛ ФРЕД.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Отчеты подтвердились. Нью-Йорк наводнен... <emphasis>зомби</emphasis>.</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Опять? Но ведь у нас только 28 дней назад было нашествие зомби!</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Эти зомби... другие. Они... <emphasis>философские</emphasis> зомби.</p><p>КАПИТАН МАДД: Они охвачены яростью и кусают людей?</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Они утратили всякую способность мыслить разумно?</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Нет. Они ведут себя... <emphasis>точно так же</emphasis>, как мы... за исключением того, что у них нет сознания.</p><p>(<emphasis>За столом воцаряется молчание.</emphasis>)</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Боже правый.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД подходит к компьютерному дисплею.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Это Нью-Йорк две недели назад.</p><p>На дисплее показаны толпы людей, снующих по улицам, посетители в ресторанах, мусоровоз, увозящий мусор.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: <emphasis>А это...</emphasis> Нью-Йорк... <emphasis>сейчас.</emphasis></p><p>Изображение меняется: переполненный вагон метро, стайка смеющихся студентов в парке, пара, держащаяся за руки под лучами солнца.</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Это хуже, чем я воображал.</p><p>КАПИТАН МАДД: А как именно вы это определили?</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Никогда еще я не видел ничего настолько жестоко обыденного.</p><p>В конце стола поднимается УЧЕНЫЙ в белом халате.</p><p>УЧЕНЫЙ: Болезнь зомби уничтожает сознание, никак не меняя мозг. Мы пытались понять, как передается это заболевание. Наш вывод таков: поскольку болезнь атакует дуальные свойства обычной материи, сама она должна действовать за пределами нашей вселенной. Мы имеем дело с <emphasis>эпифеноменальным вирусом</emphasis>.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Вы уверены?</p><p>УЧЕНЫЙ: Настолько, насколько можно быть уверенными при полном отсутствии доказательств.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Хорошо. Составьте отчет по каждому когда-либо наблюдавшемуся эпифеномену. Что, где и с кем. Мне нужен список всего, чего не произошло за последние пятьдесят лет.</p><p>КАПИТАН МАДД: Если вирус эпифеноменален, откуда нам знать, что он существует?</p><p>УЧЕНЫЙ: Оттуда же, откуда мы знаем, что <emphasis>мы</emphasis> обладаем сознанием.</p><p>КАПИТАН МАДД: А, ну ладно.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Врачи продвинулись в поисках эпифеноменального лекарства?</p><p>УЧЕНЫЙ: Они испробовали все плацебо из медицинских справочников. Безрезультатно. Всё, что они делают, оказывает какой-то эффект.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Вы привлекали гомеопатов?</p><p>УЧЕНЫЙ: Я пытался, сэр! Но ни одного не смог найти!</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Отлично. А даосов?</p><p>УЧЕНЫЙ: Они отказываются что-либо делать!</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Значит, мы еще можем спастись.</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: А как же Дэвид Чалмерс? Разве он не должен быть здесь?</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Чалмерс... стал одной из первых жертв.</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: О нет.</p><p>(<emphasis>Смена кадра:</emphasis> ВНУТРИ камеры, со стенами из армированного стекла. ДЭВИД ЧАЛМЕРС ходит туда-сюда.)</p><p>ДОКТОР: Дэвид! Дэвид Чалмерс! Вы меня слышите?</p><p>ЧАЛМЕРС: Да.</p><p>МЕДСЕСТРА: Бесполезно, доктор.</p><p>ЧАЛМЕРС: Я в полном порядке. Я занимался интроспекцией своего сознания и не обнаружил никакой разницы. Я <emphasis>знаю</emphasis>, что от меня именно таких слов и ждут, но...</p><p>ДОКТОР в ужасе отворачивается от стеклянной перегородки.</p><p>ДОКТОР: Его слова, они... они <emphasis>ничего не значат.</emphasis></p><p>ЧАЛМЕРС: Это гротескное искажение моих философских взглядов! Подобное просто не может произойти на самом деле!</p><p>ДОКТОР: Почему нет?</p><p>МЕДСЕСТРА: Да, почему нет?</p><p>ЧАЛМЕРС: Потому что...</p><p>(<emphasis>Смена кадра:</emphasis> ДВОЕ ПОЛИЦЕЙСКИХ охраняют грунтовую дорогу, ведущую к внушительным стальным воротам гигантского бетонного комплекса. На их форме нашивки с надписью: «АГЕНТСТВО ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ СВЯЗУЮЩИХ ЗАКОНОВ».)</p><p>ОФИЦЕР 1: С этими хитрыми ублюдками надо держать ухо востро. Выглядят как люди. Разговаривают как люди. На атомном уровне идентичны людям. Но они не люди.</p><p>ОФИЦЕР 2: Подонки.</p><p>Над холмами разносится мощный рокот работающего двигателя. Подъезжает МУЖЧИНА на белом мотоцикле. На МУЖЧИНЕ черные солнцезащитные очки, черный кожаный деловой костюм с черным кожаным галстуком и серебряные металлические сапоги. Его седая борода развевается на ветру. Он тормозит перед воротами.</p><p>ОФИЦЕРЫ спешат к мотоциклу.</p><p>ОФИЦЕР 1: Цель вашего визита?</p><p>МУЖЧИНА: Это здесь вы держите Дэвида Чалмерса?</p><p>ОФИЦЕР 2: Тебе-то что за дело? Дружок его?</p><p>МУЖЧИНА: Не сказал бы. Но даже у зомби есть права.</p><p>ОФИЦЕР 1: Ладно, приятель, покажи свои квалиа.</p><p>МУЖЧИНА: У меня их нет.</p><p>ОФИЦЕР 2 внезапно выхватывает пистолет и наводит его на МУЖЧИНУ.</p><p>ОФИЦЕР 2: Ага! Зомби!</p><p>ОФИЦЕР 1: Нет, зомби как раз заявляют, что у них есть квалиа.</p><p>ОФИЦЕР 2: Значит, он обычный человек?</p><p>ОФИЦЕР 1: Нет, те тоже утверждают, что у них есть квалиа.</p><p>ОФИЦЕРЫ смотрят на МУЖЧИНУ. Тот спокойно ждет.</p><p>ОФИЦЕР 2: Э-э...</p><p>ОФИЦЕР 1: Кто <emphasis>вы</emphasis> такой?</p><p>МУЖЧИНА: Я Дэниел Деннет, сучки.</p><p>Словно из ниоткуда ДЕННЕТ достает меч и со стальным лязгом разрубает пистолет ОФИЦЕРА 2 пополам. ОФИЦЕР 1 тянется к своему оружию, но ДЕННЕТ внезапно оказывается у него за спиной и наносит рубящий удар в основание шеи ОФИЦЕРА 1. ОФИЦЕР 1 падает на землю.</p><p>ОФИЦЕР 2 в ужасе отступает.</p><p>ОФИЦЕР 2: Это невозможно! Как вы это сделали?</p><p>ДЕННЕТ: Я един со своим телом.</p><p>ДЕННЕТ валит ОФИЦЕРА 2 очередным ударом и шагает к воротам. Он смотрит вверх на внушительный бетонный комплекс и крепче сжимает меч.</p><p>ДЕННЕТ <emphasis>(тихо, про себя)</emphasis>: Ложка есть.</p><p>(<emphasis>Смена кадра:</emphasis> Снова ГЕНЕРАЛ ФРЕД и другие военные чины.)</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Я только что получил донесения. Мы потеряли Детройт.</p><p>КАПИТАН МАДД: Не хочу быть тем, кто скажет «туда ему и дорога», но...</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Австралия... <emphasis>расщеплена на атомы.</emphasis></p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Эпифеноменальный вирус распространяется всё быстрее. Самой цивилизации грозит растворение в абсолютной нормальности. Возможно, мы стоим на пороге середины человечества.</p><p>КАПИТАН МАДД: Мы можем вести переговоры с зомби?</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Мы отправили им послания. Они прислали лишь один ответ.</p><p>КАПИТАН МАДД: И какой же... ?</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Его уже несут.</p><p>Ординарец приносит конверт и передает его ГЕНЕРАЛУ ФРЕДУ.</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД вскрывает конверт, достает единственный лист бумаги и читает его.</p><p>Тишина окутывает комнату.</p><p>КАПИТАН МАДД: Что там написано?</p><p>ГЕНЕРАЛ ФРЕД: Там написано... что вирус у <emphasis>нас</emphasis>.</p><p>(Воцаряется молчание.)</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД поднимает руки и пристально смотрит на них.</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Боже мой, это правда. Это правда. Я...</p><p>(По щеке ПОЛКОВНИКА ТОДДА катится слеза.)</p><p>ПОЛКОВНИК ТОДД: Я ничего не чувствую.</p><p>Экран гаснет.</p><p>Звук смолкает.</p><p>Фильм продолжается точно так же, как прежде.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pn/zombies_the_movie/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>227. Исключая сверхъестественное.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Время от времени приходится слышать, что креационизм нельзя преподавать в школах, особенно в качестве гипотезы, конкурирующей с эволюцией, поскольку креационизм <emphasis>априори и автоматически</emphasis> исключается из научного рассмотрения, так как он апеллирует к «сверхъестественному».</p><p>То есть… мысль в том, что креационизм <emphasis>мог бы</emphasis> быть правдой, но <emphasis>даже будь он правдой</emphasis>, вам бы все равно не <emphasis>позволили</emphasis> преподавать его на уроках естествознания, потому что наука занимается только «естественными» вещами?</p><p>Совершенно очевидно, что это представление проистекает из желания избежать конфронтации между наукой и религией. Не хочется говорить прямо, что наука не преподает религиозное утверждение X, потому что X было проверено научным методом и признано ложным. И вместо этого можно… гм… заявить, что наука исключает гипотезу X априори. Таким образом, вам не придется обсуждать, как эксперимент опроверг X апостериори.</p><p>Разумеется, это льет воду на мельницу креационистов, утверждающих, будто наука несправедлива к «Разумному замыслу» — будто она <emphasis>заранее предрешила</emphasis> этот вопрос в пользу атеизма, невзирая на любые доказательства. Если бы наука действительно исключала Разумный замысел априори, это была бы вполне обоснованная жалоба!</p><p>Но давайте сделаем шаг назад. Кто-то приходит к вам и говорит: «Разумный замысел априори не может считаться наукой, потому что он „сверхъестественен“, а наука имеет дело только с „естественными“ объяснениями».</p><p>Что именно они имеют в виду под «сверхъестественным»? Является ли сверхъестественным любое объяснение, придуманное кем-то по фамилии Коэн? Если уж мы собираемся без суда и следствия выбрасывать из науки целый класс гипотез, то что именно мы должны исключить?</p><p><emphasis>С большим отрывом</emphasis> лучшее определение сверхъестественного из всех, что я слышал, принадлежит <a l:href="http://richardcarrier.blogspot.com/2007/01/defining-supernatural.html">Ричарду Кэрриеру</a>: «сверхъестественное» объяснение апеллирует к <emphasis>онтологически базовым ментальным сущностям</emphasis> — ментальным сущностям, которые невозможно свести к нементальным.</p><p>В этом, например, заключается разница между утверждением, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/te/three_fallacies_of_teleology/">вода течет под гору, потому что она <emphasis>хочет</emphasis> оказаться ниже</a>, и составлением дифференциальных уравнений, которые описывают только движение, а не желания. В этом разница между утверждением, будто дерево распускает листья из-за духа дерева, и изучением биохимии растений. Когнитивистика переносит борьбу со сверхъестественным непосредственно в сферу разума.</p><p>Почему это определение сверхъестественного великолепно? За развернутой аргументацией я отсылаю вас к <a l:href="http://richardcarrier.blogspot.com/2007/01/defining-supernatural.html">Ричарду Кэрриеру</a>. Но подумайте вот о чем: представьте, что вы обнаружили нечто, похожее на <emphasis>духа</emphasis>, обитающего в дереве — дриаду, которая может материализоваться внутри или снаружи дерева и по-английски говорит о необходимости защищать ее дерево, и так далее. А затем представьте, что мы направляем на этого древесного духа микроскоп, и оказывается, что она состоит из частей — причем не из изначально духовных и невыразимых частей вроде ткани желаний и полотна убеждений, а из тех же самых частиц, что и кварки с электронами, чье поведение определяется в терминах движения, а не разума. Разве дриаду тут же не разжаловали бы в унылый каталог обыденных вещей?</p><p>Но если мы примем определение сверхъестественного, данное Ричардом Кэрриером,, то возникнет дилемма: мы <emphasis>хотим</emphasis> дать религиозным утверждениям честный шанс, но при этом у нас, похоже, есть <emphasis>очень веские</emphasis> основания исключать сверхъестественные объяснения <emphasis>априори.</emphasis></p><p>Я имею в виду, <emphasis>как бы</emphasis> выглядела Вселенная, если бы редукционизм был ложен?</p><p>Ранее я формулировал тезис редукционизма следующим образом: человеческий разум создает многоуровневые <emphasis>модели</emphasis> реальности, в которых паттерны высокого и низкого уровней <emphasis>представлены</emphasis> отдельно и явно. Физик знает уравнение гравитации Ньютона, уравнение гравитации Эйнштейна и вывод первого как низкоскоростного приближения второго. Но эти три отдельные ментальные репрезентации — лишь удобство человеческого познания. Нельзя сказать, что у <emphasis>самой реальности</emphasis> есть уравнение Эйнштейна, управляющее на высоких скоростях, уравнение Ньютона для низких скоростей и «закон перехода», сглаживающий стыки. У самой реальности есть лишь один уровень — эйнштейновская гравитация. Только ошибка проекции ума заставляет некоторых людей рассуждать так, будто высшие уровни могут существовать обособленно: различные уровни организации могут иметь отдельные репрезентации на картах в человеческой голове, но сама территория представляет собой единый низкоуровневый математический объект.</p><p>Предположим, это не так.</p><p>Предположим, что ошибка проекции ума — вовсе не ошибка, а чистая правда.</p><p>Предположим, что «Боинг-747» обладал бы фундаментальным физическим существованием отдельно от кварков, которые его составляют.</p><p>Каких экспериментальных наблюдений вы бы ожидали, окажись вы в такой Вселенной?</p><p>Если вы не можете дать на это толковый ответ, то вовсе не <emphasis>наблюдение</emphasis> отвергает «нередукционистские» убеждения, а их априорная логическая противоречивость. Если вы не можете сказать, какие предсказания делает «нередукционистская» модель, как можно утверждать, что экспериментальные данные ее опровергают?</p><p>Мой тезис состоит в том, что нередукционизм — это <emphasis>путаница</emphasis>; а когда вы понимаете, что идея представляет собой путаницу, становится сложновато представить, как выглядела бы Вселенная, будь эта путаница <emphasis>правдой</emphasis>. Допустим, у меня есть некая многоуровневая модель мира, и эта модель взаимно однозначно соответствует причинно-следственным элементам физики. Но когда все правила заданы, почему бы этой модели просто не схлопнуться в еще один список фундаментальных объектов и их взаимодействий? Неужели всё, что я могу <emphasis>увидеть в</emphasis> этой модели — например, «Боинг-747» или человеческий разум, — должно стать отдельной реальной сущностью? Но что, если я увижу какой-то паттерн в этой новой суперсистеме?</p><p>Сверхъестественность — это частный случай нередукционизма, в котором несводимыми объявляются не «Боинги», а лишь (некоторые) ментальные сущности. Религия — это частный случай сверхъестественного, где несводимыми ментальными сущностями выступают Бог (или боги) и души, а возможно, также грехи, ангелы, карма и тому подобное.</p><p>Если я предположу существование могущественной сущности, способной обозревать и изменять каждый элемент нашей наблюдаемой Вселенной, но при этом сводимой к нементальным частям, которые взаимодействуют с элементами нашей Вселенной закономерным образом; если я предположу, что эта сущность хочет определенных конкретных вещей, но «хочет» при помощи мозга, состоящего из частиц и полей, — это все еще не религия, а просто натуралистическая гипотеза о натуралистической Матрице. Если бы завтра облака разошлись и огромная сияющая аморфная фигура громогласно провозгласила вышеописанное устройство реальности, это не означало бы, что фигура обязательно говорит правду; но я бы показывал эти видеозаписи на уроках естествознания и пытался бы вывести из этой теории проверяемые предсказания.</p><p>И наоборот, религии проигнорировали открытие этой древней бестелесной сущности: вездесущей в работе Природы и имманентной каждому падающему листу; огромной, как поверхность планеты, и насчитывающей миллиарды лет; самой по себе не сотворенной и возникающей из структуры физики; проектирующей без помощи мозга, чтобы сформировать всю жизнь на Земле и разум человечества. Естественный отбор, когда Дарвин предложил его, не был провозглашен долгожданным Творцом: он не был <emphasis>фундаментально</emphasis> ментальным.</p><p>Но теперь мы подходим к дилемме: если устоявшееся, традиционное, нормальное и скучное понимание физики и мозга <emphasis>верно</emphasis>, то у человека <emphasis>в принципе</emphasis> нет возможности конкретно вообразить альтернативную вселенную, в которой вещи <emphasis>являются</emphasis> несводимо ментальными, и вывести из нее проверяемые экспериментальные предсказания. Потому что если скучная старая нормальная модель верна, ваш мозг состоит из кварков, а значит, ваш мозг способен воображать и конкретно предсказывать только то, что может быть предсказано кварками. Вы всегда сможете строить лишь модели, состоящие из взаимодействующих простых вещей.</p><p>Люди, живущие в редукционистских вселенных, не могут конкретно представить себе нередукционистские вселенные. Они могут произнести слово «нередукционистский» по слогам, но не могут его <emphasis>вообразить</emphasis>.</p><p>Базовая ошибка антропоморфизма и причина, по которой сверхъестественные объяснения кажутся гораздо проще, чем они есть на самом деле, заключается в том, что ваш мозг использует самого себя как непрозрачный черный ящик для предсказания других вещей, помеченных ярлыком «разумные». Поскольку у вас уже есть большие, сложные сети нейронных связей, реализующие ваше «желание» чего-либо, вам кажется, что вы легко можете описать воду, которая «хочет» течь под уклон: одно-единственное слово «хочет» служит рычагом, запускающим вашу <emphasis>собственную</emphasis> сложную машину желаний.</p><p>Или вы воображаете, что Богу нравится прекрасное, и потому Он создал цветы. Ваша собственная схема «красоты» определяет, что является «красивым», а что — «некрасивым». Но вы не знаете схемы собственных синапсов. Вы не можете описать <emphasis>нементальную</emphasis> систему, которая вычисляет тот же ярлык для «красивого» или «некрасивого» — не можете написать компьютерную программу, предсказывающую ваши собственные оценки. Но это лишь недостаток ваших знаний; это не означает, что у работы мозга нет объяснения.</p><p>Если «скучный взгляд» на реальность верен, то вы <emphasis>никогда</emphasis> не сможете предсказать ничего несводимого, потому что <emphasis>вы</emphasis> сводимы. Вы никогда не сможете получить байесовское подтверждение гипотезы несводимости, поскольку любое <emphasis>предсказание, которое вы можете сделать,</emphasis> в силу этого окажется чем-то, что также может быть предсказано сводимой вещью — а именно вашим мозгом.</p><p>За пределы некоторых коробок вы действительно <emphasis>не можете</emphasis> выйти мысленно. Если наша вселенная <emphasis>действительно</emphasis> вычислима по Тьюрингу, мы никогда не сможем <emphasis>конкретно</emphasis> вообразить что-либо, что не вычислимо по Тьюрингу — неважно, сколько уровней иерархии оракулов остановки могут <emphasis>обсуждать</emphasis> наши математики, мы не сможем предсказать, что оракул остановки на самом деле <emphasis>выдаст</emphasis>, так, чтобы экспериментально отличить это от просто вычислимых рассуждений.</p><p>Разумеется, все это при условии, что «скучный взгляд» верен. <emphasis>В той мере, в какой</emphasis> вы верите в истинность эволюции, вам не следует ожидать веских доказательств против нее. В той мере, в какой вы верите в истинность редукционизма, вам следует ожидать, что нередукционистские гипотезы окажутся не только ложными, но и <emphasis>противоречивыми</emphasis>. В той мере, в какой вы считаете ложным сверхъестественное, вам следует ожидать, что оно окажется еще и <emphasis>немыслимым</emphasis>.</p><p>Если же, с другой стороны, какая-то сверхъестественная гипотеза окажется верной, то вы, по всей видимости, обнаружите, что она вовсе не немыслима.</p><p>Так давайте замкнем круг и вернемся к вопросу о Разумном замысле (Intelligent Design):</p><p>Должен ли Разумный замысел быть априори исключен из сферы экспериментального опровержения и школьных уроков естествознания на том основании, что, апеллируя к сверхъестественному, он выводит себя за рамки натурфилософии?</p><p>Мой ответ: «Конечно, нет». <emphasis>Несводимость</emphasis> разумного создателя не является обязательной частью гипотезы Разумного замысла. Для каждого несводимого Бога, которого могут предложить сторонники Разумного замысла, существует соответствующий ему сводимый инопланетянин, который ведет себя в согласии с теми же предсказаниями — поскольку сами сторонники Разумного замысла сводимы. В той мере, в какой я считаю редукционизм верным — а я убежден в этом весьма сильно, — я должен ожидать, что обнаружу сводимые формулировки для всех якобы сверхъестественных прогностических моделей.</p><p>Если мы изучаем археологические свидетельства, чтобы проверить утверждение о том, что Иегова раздвинул воды Красного моря из явного желания продемонстрировать свою сверхчеловеческую силу, то нет особой разницы, является ли Иегова онтологически первичным, или же он инопланетянин с нанотехнологиями, или Темный Лорд Матрицы. Вы проводите раскопки, не находите ни останков скелетов, ни доспехов на дне Красного моря, зато находите свидетельства того, что Египет в то время правил большей частью Ханаана. И вы ставите на библейской исторической хронике штамп «опровергнуто» и идете дальше. Эта гипотеза последовательна, опровержима и неверна.</p><p>То же самое касается и биологических свидетельств того, что лисы созданы для того, чтобы гоняться за кроликами, кролики — чтобы убегать от лис, и ни те, ни другие не созданы «для продолжения своего рода» или «защиты гармонии Природы»; то же самое касается сетчатки глаза, устроенной задом наперед, со светочувствительными элементами в самом низу; и так далее в тысяче других свидетельств фрагментарного, аморального и некомпетентного замысла. Модель Иеговы как нашего бога-пришельца последовательна, опровержима и неверна — точнее, последовательна до тех пор, пока вам неважно, является ли Иегова онтологически первичным или просто пришельцем.</p><p>Просто преобразуйте сверхъестественную гипотезу в соответствующую естественную. Просто делайте те же предсказания тем же способом, не утверждая при этом, что ментальные сущности онтологически первичны. Обращайтесь при необходимости к «черному ящику» своего мозга, чтобы строить предсказания — скажем, если вы хотите рассуждать о «гневливом боге», не создавая при этом полноценный гневающийся ИИ, который помечал бы поведение как гневливое или негневливое. Таким образом вы выводите предсказания или ищете предсказания, сделанные древними теологами, которые ничего не знали заранее о результатах наших экспериментов. Если эксперимент противоречит этим предсказаниям, то вполне справедливо говорить о том, что религиозное утверждение было научно опровергнуто. Ему был предоставлен честный шанс подтвердиться; оно исключается апостериори, а не априори.</p><p>В конечном счете редукционизм — это просто неверие в <emphasis>фундаментально сложные</emphasis> вещи. Если «фундаментально сложное» звучит как оксюморон... что ж, именно поэтому я считаю доктрину нередукционизма <emphasis>заблуждением</emphasis>, а не тем, как всё могло бы быть устроено, но не устроено. Вам следовало бы поостеречься, если вы ловите себя на подобных предположениях.</p><p>Но главное правило науки — посмотреть и увидеть. Если бы когда-либо явился Бог, чтобы метать громы в горах, это было бы тем, на что люди посмотрели и что увидели.</p><p><emphasis>Следствие:</emphasis> Любой предполагаемый создатель сильного искусственного интеллекта, который рассуждает о религиозных верованиях в уважительном тоне, явно не является <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/04/expert_at_versu.html">экспертом по</a> сведению ментальных сущностей к нементальным; и на самом деле знает так мало о самых базовых основах, что вряд ли можно поверить, будто он может быть <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/04/expert_at_versu.html">мастером</a> этого искусства; если только его <emphasis>савантизм</emphasis> не абсолютен. Или, разумеется, если он просто бессовестно врет. Речь идет не о какой-то тонкой ошибке.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/tv/excluding_the_supernatural/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>228. Экстрасенсорные способности. В прошлом эссе я писал:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если «скучный взгляд» на реальность верен, то вы <emphasis>никогда</emphasis> не сможете предсказать ничего несводимого, потому что <emphasis>вы</emphasis> сводимы. Вы никогда не сможете получить байесовское подтверждение гипотезы несводимости, поскольку любое <emphasis>предсказание, которое вы способны сделать</emphasis>, следовательно, может быть сделано и сводимой вещью — а именно вашим мозгом.</p><p>Бенья Фалленштайн <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tv/excluding_the_supernatural/n6f">прокомментировал</a>:</p><p>Думаю, хотя в данном случае и невозможно разработать эмпирический тест, результат которого мог бы <emphasis>логически доказать</emphasis> несводимость, нет явных причин полагать, что нельзя разработать тест, контрфактический исход которого в несводимом мире сделал бы несводимость субъективно <emphasis>гораздо более вероятной</emphasis> (при априорной оценке по бритве Оккама).</p><p>Не вдаваясь в вопросы сводимости/несводимости, представьте сценарий, в котором физическая вселенная позволяет создать гиперкомпьютер — например, выполняющий операции над произвольными действительными числами, — но наш мозг этим на самом деле не пользуется: его вполне можно смоделировать на обычной машине Тьюринга, и на том спасибо...</p><p>Что ж, это очень разумный довод, Бенья Фалленштайн. Но у меня есть сокрушительный ответ на твой аргумент, такой, что, стоит мне его озвучить, ты тут же прекратишь со мной любые дальнейшие споры по этому поводу:</p><p>Ты прав.</p><p>Увы, прослыть скромником на этот раз мне не удастся, поскольку после публикации прошлого эссе я сам обнаружил аналогичный изъян — на этот раз касающийся бритвы Оккама и экстрасенсорных способностей:</p><p>Если убеждения и желания являются несводимыми и онтологически базовыми сущностями или имеют онтологически базовый <emphasis>компонент</emphasis>, не охватываемый современной наукой, это сделало бы гораздо более вероятным существование онтологического правила, управляющего взаимодействием между разумами, — взаимодействием в обход обычных «материальных» средств связи вроде звуковых волн, известных современной науке.</p><p>Если натурализм верен, то существует сопряженная редукционистская модель, которая дает <emphasis>те же самые предсказания</emphasis>, что и любое конкретное предсказание касательно телепатии, выдвинутое любым парапсихологом.</p><p>Действительно, если натурализм верен, единственная причина, по которой мы вообще можем <emphasis>мыслить</emphasis> об убеждениях как о «фундаментальных», заключается в недостатке самопознания наших собственных нейронов — в том, что причудливая рефлексивная архитектура нашего разума выставляет напоказ класс «убеждений», но скрывает стоящие за ним механизмы.</p><p>Тем не менее, обнаружение передачи информации между мозгами в отсутствие какой-либо известной материальной связи между ними <emphasis>с точки зрения вероятности</emphasis> является привилегированным предсказанием сверхъестественных моделей (тех, что содержат онтологически базовые ментальные сущности). Просто потому, что в этом случае гораздо <emphasis>проще</emphasis> ввести новый закон, связывающий убеждения разных разумов, по сравнению со «скучной» моделью, где убеждения — это сложные конструкции из нейронов.</p><p>Надежда на экстрасенсорные способности возникает из рассмотрения убеждений и желаний как достаточно фундаментальных объектов, способных иметь <emphasis>непосредственные</emphasis> связи с реальностью. Если убеждения — это паттерны нейронов, состоящих из известного материала, с входящими сигналами от органов чувств вроде глаз, построенных из известного материала, и с исходящими сигналами через мышцы, построенные из известного материала, и этого, по-видимому, достаточно для объяснения всех известных ментальных способностей человека, то нет причин ожидать чего-то большего — нет причин постулировать дополнительные связи. Вот почему редукционисты не ждут проявления экстрасенсорных способностей. Таким образом, наблюдение экстрасенсорных способностей послужило бы сильным свидетельством в пользу сверхъестественного в понимании Ричарда Кэрриера.</p><p>У нас есть правило Оккама, которое подсчитывает количество онтологически базовых классов и онтологически базовых законов в модели и штрафует за избыток сущностей. Если натурализм верен, то попытка считать «убеждение» или «отношение между убеждением и реальностью» единой базовой сущностью — это просто ошибочный антропоморфизм; мы поддаемся этому соблазну лишь из-за причуд внутренней архитектуры нашего мозга. Но если вы <emphasis>просто примете</emphasis> эту ошибочную точку зрения, то она припишет экстрасенсорным способностям гораздо более высокую вероятность, чем натурализм, поскольку вы сможете реализовать экстрасенсорные способности с помощью внешне более простых законов.</p><p>Отсюда следует, что реальное обнаружение экстрасенсорных способностей означало бы, что наивно-человеческое правило Оккама на самом деле было откалибровано лучше, чем сложное натуралистическое правило Оккама. Это свидетельствовало бы о том, что редукционисты все это время заблуждались, пытаясь разобрать мозг на части; что то, что наш разум представлял как кажущийся простым рычаг, в действительности и было простым рычагом. Наивные дуалисты оказались бы правы с самого начала, и именно поэтому их древнее желание получило бы возможность исполниться.</p><p>Таким образом, телепатия, способность влиять на события одним лишь желанием и предвидение — все это в случае обнаружения стало бы сильным байесовским свидетельством в пользу гипотезы о том, что убеждения онтологически фундаментальны. Не логическим доказательством, но сильным байесовским свидетельством.</p><p>Если редукционизм верен, то любая научно-фантастическая история, содержащая экстрасенсорные способности, может быть сгенерирована системой простых элементов (то есть мозгом автора истории); но если мы <emphasis>на самом деле</emphasis> обнаружим экстрасенсорные способности, это сделает гораздо более вероятным, что происходят события, которые <emphasis>в действительности</emphasis> невозможно описать редукционистскими моделями.</p><p>Иными словами: существование экстрасенсорных способностей — это привилегированное вероятностное утверждение нередукционистских мировоззрений; <emphasis>им принадлежит</emphasis> это опережающее предсказание; они придумали и выдвинули его вопреки ожиданиям редукционистов. Так что по законам науки, если экстрасенсорные способности будут обнаружены, нередукционизм победит.</p><p>Поэтому я с <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ig/i_defy_the_data/">уверенностью</a> отвергаю экстрасенсорные способности как априори неправдоподобные, вопреки всем заявлениям о наличии подтверждающих их экспериментальных данных.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/tw/psychic_powers/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть S. Квантовая физика и многие миры.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>229. Квантовые объяснения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Широко распространено мнение, что квантовая механика <emphasis>должна</emphasis> быть запутанной. Это не лучший настрой ни для преподавателя, ни для студента.</p><p>И я нахожу, что легендарно «запутанные» темы часто не так уж сложны <emphasis>с точки зрения математики</emphasis>, особенно если вы просто хотите получить самое базовое — но все же математическое — представление о том, что там происходит.</p><p>Я не физик, а физики, как известно, терпеть не могут, когда непрофессионалы рассуждают о квантовой механике. Но у меня есть некоторый опыт объяснения математических вещей, которые якобы «трудны для понимания».</p><p>Я написал «Интуитивное объяснение байесовского рассуждения», потому что люди жаловались, будто теорема Байеса «контринтуитивна» — на самом деле она <emphasis>слыла</emphasis> контринтуитивной — и это казалось неправильным. Уравнение просто не выглядело настолько сложным, чтобы заслужить столь пугающую репутацию. Поэтому я попытался объяснить его <emphasis>по-своему</emphasis>, и хотя мне не удалось достичь первоначальной цели — сделать его понятным для учеников начальной школы, я регулярно получаю благодарные письма от ранее пребывавших в недоумении людей, от репортеров до профессоров колледжей из других научных областей.</p><p>Кроме того, как байесовец, я не верю в явления, которые запутанны <emphasis>по своей природе</emphasis>. Запутанность существует в наших моделях мира, а не в самом мире. Если тема широко известна как <emphasis>запутанная</emphasis>, а не просто <emphasis>сложная</emphasis>... на этом нельзя останавливаться. Это не дает приемлемого результата; в таком положении нельзя оставаться. Возможно, вы сможете решить проблему, возможно, нет; но вы не должны быть <emphasis>рады</emphasis> тому, что оставляете студентов в замешательстве.</p><p>Первое отличие моего введения от традиционного, стандартного введения в квантовую механику состоит в том, что я <emphasis>не</emphasis> собираюсь говорить вам, будто квантовая механика должна быть запутанной.</p><p>Я не буду говорить вам, что не понимать квантовую механику — это нормально, потому что «никто не понимает квантовую механику», как однажды заявил Ричард Фейнман. Было историческое время, когда это было правдой, но мы больше не живем в ту эпоху.</p><p>Я не буду говорить вам: «Вы не понимаете квантовую механику, вы просто к ней привыкаете». (Как, по слухам, сказал фон Нейман; в те темные десятилетия, когда ее и в самом деле никто не <emphasis>понимал</emphasis>.)</p><p>Объяснения должны <emphasis>рассеивать ваше замешательство</emphasis>. Если вы чувствуете, что чего-то не понимаете, это указывает на <emphasis>проблему</emphasis> — либо у вас, либо у вашего учителя — но в любом случае на проблему; и вам следует двигаться к тому, чтобы ее <emphasis>разрешить</emphasis>.</p><p>Я не буду говорить вам, что квантовая механика <emphasis>странная</emphasis>, <emphasis>причудливая</emphasis>, <emphasis>запутанная</emphasis> или <emphasis>чуждая</emphasis>. Квантовая механика контринтуитивна, но это проблема ваших интуиций, а не квантовой механики. Квантовая механика существовала еще за миллиарды лет до того, как Солнце сконденсировалось из межзвездного водорода. Квантовая механика была здесь до вас, и если у вас с этим проблемы, то измениться нужно <emphasis>вам</emphasis>. Квантовая механика уж точно меняться не будет. Не существует <emphasis>удивительных фактов</emphasis>, есть только <emphasis>модели</emphasis>, которые <emphasis>удивляются</emphasis> фактам; и если модель удивляется фактам, это делает ей мало чести.</p><p>Всегда лучше считать реальность абсолютно нормальной. С самого начала времен не случилось ни одной необычной вещи.</p><p><emphasis>Цель</emphasis> состоит в том, чтобы почувствовать себя в квантовой вселенной совершенно как дома. Как ее коренной житель. Потому что именно там вы на самом деле и живете.</p><p>В грядущей серии постов о квантовой механике я буду последовательно говорить так, будто она <emphasis>совершенно нормальна</emphasis>; и когда человеческая интуиция будет расходиться с квантовой механикой, я буду высмеивать саму <emphasis>интуицию</emphasis> за ее странность и необычность. Это может показаться чудным, но суть в том, чтобы перестроить ваш разум на <emphasis>родную</emphasis> квантовую точку зрения.</p><p>И еще кое-что: традиционное введение в квантовую механику строго следует хронологическому порядку ее открытия.</p><p>Традиционное введение начинается с утверждения, что материя иногда ведет себя как крошечные бильярдные шары, сталкивающиеся друг с другом, а иногда как гребни и впадины волн, бегущие по воде. Затем в традиционном введении приводятся примеры того, как материя ведет себя подобно бильярдному шару, и примеры того, как она ведет себя подобно океанской волне.</p><p>Исторический факт заключается в том, что в те времена, когда исследователи материи только во всем этом разбирались и <emphasis>понятия не имели</emphasis> об истинной математической основе, эти ранние ученые сначала думали, что материя подобна маленьким бильярдным шарам. Затем — что она подобна волнам в океане. Затем — что она снова похожа на бильярдные шары. А затем первые ученые <emphasis>по-настоящему</emphasis> запутались и оставались в таком состоянии несколько десятилетий, пока во второй половине двадцатого века все наконец не прояснилось.</p><p>Протаскивание современного студента через все это может быть <emphasis>исторически реалистичным</emphasis> подходом к предмету, но оно также гарантирует исторически реалистичный результат: <emphasis>полнейшее замешательство.</emphasis> Разговоры с начинающими молодыми физиками о «корпускулярно-волновом дуализме» — это все равно что обучение студентов-химиков теории четырех стихий.</p><p>Электрон — это <emphasis>не</emphasis> бильярдный шар и <emphasis>не</emphasis> гребень и впадина волны на воде. Электрон — это математически сущность совершенно иного рода, <emphasis>всегда и при любых обстоятельствах</emphasis>, и его нужно принимать на его собственных условиях.</p><p>Вселенная не колеблется между частицами и волнами, не в силах определиться. Это лишь человеческие <emphasis>интуиции</emphasis> о квантовой механике мечутся туда-сюда. Интуиция, которую мы применяем к бильярдным шарам, и интуиция, которую мы применяем к волнам на воде, обе кажутся <emphasis>в некотором роде</emphasis> применимыми к электронам, в разное время и при разных обстоятельствах. Но правда в том, что обе эти интуиции попросту <emphasis>неприменимы.</emphasis></p><p>Если вы попытаетесь думать об электроне как о бильярдном шаре по одним дням и как об океанской волне по другим, вы <emphasis>запутаетесь до умопомрачения</emphasis>.</p><p>И все же это ваши глаза дрожат и теряют устойчивость, а не мир.</p><p>Более того:</p><p>Порядок, в котором человечество <emphasis>открывало</emphasis> вещи, не обязательно является лучшим порядком для того, чтобы им <emphasis>обучать</emphasis>. Сначала человечество заметило, что вокруг бегают другие животные. Затем мы их вскрыли и обнаружили, что они полны органов. Затем мы внимательно изучили органы и обнаружили, что они состоят из тканей. Затем мы посмотрели на ткани под микроскопом и открыли клетки, состоящие из белков и некоторых других химически синтезированных веществ. Которые состоят из молекул, состоящих из атомов, состоящих из протонов, нейтронов и электронов, <emphasis>которые гораздо проще, чем целые животные, но были открыты на десятки тысяч лет позже.</emphasis></p><p>Физика не начинается с разговоров о биологии. Так почему же она должна начинаться с разговоров о сложных высокоуровневых явлениях — таких как, скажем, наблюдаемые результаты экспериментов?</p><p>Обычный способ преподавания квантовой механики постоянно делает упор на результаты экспериментов. И я прекрасно понимаю, почему с рационалистической точки зрения это звучит привлекательно. Поверьте мне, я понимаю.</p><p>Но мне кажется, что в итоге всё сводится к привлечению громоздкого и сложного математического аппарата, необходимого для анализа реальных ситуаций, ещё до того, как студент поймет, что <emphasis>на фундаментальном уровне</emphasis> происходит в простейших случаях.</p><p>Это всё равно что пытаться научить программистов писать параллельные многопоточные программы до того, как они узнают, как сложить две переменные, просто потому, что многопоточные программы ближе к повседневной жизни. Близость к повседневной жизни — не всегда весомый аргумент в пользу того, чему учить в первую очередь.</p><p>Возможно, маниакальная зацикленность на экспериментальных наблюдениях имела смысл в те тёмные десятилетия, когда <emphasis>никто</emphasis> не понимал, что происходит на фундаментальном уровне, и начать с этого вы <emphasis>не могли</emphasis>, а все ваши модели представляли собой лишь загадочную математику, дававшую хорошие экспериментальные прогнозы… такую точку зрения на квантовую физику до сих пор можно встретить во многих книгах… но, возможно, сегодня стоит попробовать взглянуть на всё под другим углом? Результатом стандартного подхода является стандартная путаница.</p><p>Классический мир строго неявно содержится в квантовом мире, но взгляд с классической точки зрения делает всё масштабнее и сложнее. Повседневная жизнь — это более высокий уровень организации, подобно молекулам по сравнению с кварками: огромный каталог молекул против шести кварков. Мне кажется, стоит попробовать сначала преподавать с точки зрения квантового мира, а о классических результатах экспериментов говорить уже потом.</p><p>Я не собираюсь начинать с обычного классического мира, а затем рассказывать о причудливых квантовых кулисах, скрытых за сценой. Квантовый мир и <emphasis>есть</emphasis> сама сцена, и именно он определяет нормальность.</p><p>Я не буду говорить так, будто классический мир — это и есть реальная жизнь, которая время от времени отправляет запрос на результат эксперимента на сервер квантовой физики, а тот проводит какие-то странные вычисления и возвращает классический результат эксперимента. Я буду говорить так, будто квантовый мир — это самое что ни на есть реальное, а классический мир — нечто далёкое. И не только потому, что так проще стать коренным жителем квантовой вселенной, но и потому, что на самом глубоком уровне это чистая правда.</p><p>Наконец, я буду придерживаться строго реалистического взгляда на квантовую механику: квантовый мир действительно существует вовне, наши уравнения описывают саму территорию, а не наши карты, а классический мир существует лишь неявно внутри квантового. На ранних этапах своего введения я не буду обсуждать нереалистические взгляды, за исключением объяснения того, почему вас не должны сбивать с толку некоторые интуитивные представления, на которые опираются нереалисты. Я не собираюсь за это извиняться и хотел бы попросить всех нереалистов в вопросах квантовой механики подождать и приберечь свои комментарии до тех пор, пока они не понадобятся в одном из следующих эссе. Сделайте мне такое одолжение, пожалуйста. Я считаю, что нереализм — это одна из главных вещей, которые запутывают будущих студентов и мешают им конкретно визуализировать квантовые явления. Я <emphasis>непременно</emphasis> разберу эти вопросы в одном из следующих эссе.</p><p>Но все должны знать, что, хотя поначалу я не собираюсь обсуждать эту тему, существует довольно многочисленное сообщество учёных, которые оспаривают реалистический взгляд на квантовую механику. Сам я не думаю, что стоит просчитывать оба пути; я чистый реалист по причинам, которые станут очевидны позже. Но читая моё введение, вы знакомитесь именно с моей точкой зрения. И это не только моя точка зрения. Вероятно, это мнение большинства физиков-теоретиков, если это вообще что-то значит (хотя я буду аргументировать свою позицию безотносительно опросов общественного мнения). Тем не менее, это не единственный взгляд, существующий в современном физическом сообществе. Я не считаю себя обязанным излагать другие точки зрения <emphasis>прямо сейчас</emphasis>, но чувствую себя обязанным предупредить читателей, что другие взгляды всё-таки <emphasis>существуют</emphasis>, и на начальных этапах введения я их представлять не буду.</p><p>Подводя итог, моя цель — научить вас думать как <emphasis>коренной житель квантовой вселенной</emphasis>, а не <emphasis>турист поневоле</emphasis>.</p><p>Примите реальность. Обнимите её покрепче.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pc/quantum_explanations/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>230. Конфигурации и амплитуда.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Итак, Вселенная состоит не из маленьких бильярдных шаров и не из гребней и впадин в эфирном океане... Тогда из чего же сделано то, из чего всё сделано?</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_26"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 230.1</p><empty-line/>
<p>На рисунке 230.1 в точке A мы видим полупрозрачное зеркало и два детектора фотонов: Детектор 1 и Детектор 2.</p><p>Первые исследователи, проводя подобные эксперименты, не могли понять, что означают их результаты. Они направляли фотон на полупрозрачное зеркало, и в половине случаев щелкал Детектор 1, а в другой половине случаев — Детектор 2.</p><p>Те первые ученые — вы сейчас будете смеяться — думали, что полупрозрачное зеркало в половине случаев отклоняет фотон, а в другой половине случаев пропускает его сквозь себя.</p><p>Ха-ха! Как будто полупрозрачное зеркало в разных случаях ведет себя по-разному! Я хочу, чтобы вы отбросили эту мысль, потому что если вы будете цепляться за представления первых учёных, то окончательно запутаетесь. Полупрозрачное зеркало каждый раз подчиняется одному и тому же правилу.</p><p>Если бы вы писали компьютерную программу, которая <emphasis>воспроизводила бы</emphasis> этот эксперимент — не программу, которая <emphasis>предсказывала бы</emphasis> результат эксперимента, а программу, которая отражает саму лежащую в его основе реальность, — она выглядела бы примерно так:</p><p>В начале работы программы (в начале эксперимента, в начале времен) существует некий математический объект, называемый <emphasis>конфигурацией</emphasis>. Можно считать, что эта конфигурация соответствует утверждению «один фотон движется от источника фотонов к полупрозрачному зеркалу» или просто «фотон движется к точке A».</p><p>Конфигурация может хранить в себе единственное комплексное значение — «комплексное» в смысле комплексных чисел (a + bi), где i определяется как √-1. В начале программы в конфигурации «фотон движется к точке A» уже записано некоторое комплексное число. Его точное значение не важно, лишь бы оно не равнялось нулю. Пусть конфигурация «фотон движется к точке A» имеет значение (-1 + 0i).</p><p>Все это — факт на самой территории, а не описание чьих-то знаний. Конфигурация — это не суждение и не возможный вариант устройства мира. Конфигурация — это переменная в программе (можно представить ее как ячейку памяти с адресом «фотон движется к точке A»), и она реально существует на территории.</p><p>Поскольку комплексные числа, сопоставляемые конфигурациям, не являются положительными вещественными числами от 0 до 1, нет опасности спутать их с вероятностями. Конфигурация «фотон движется к точке A» имеет комплексное значение -1, которое трудно истолковать как степень уверенности. Комплексные числа — это значения внутри программы, опять же реально существующие на территории. Мы будем называть эти комплексные числа <emphasis>амплитудами.</emphasis></p><p>Есть еще две конфигурации, которые мы назовем «фотон летит от A к Детектору 1» и «фотон летит от A к Детектору 2». У этих конфигураций пока нет комплексного значения; оно будет присвоено в ходе выполнения программы.</p><p>Мы собираемся рассчитать амплитуды для конфигураций «фотон летит от A к 1» и «фотон летит от A к 2», используя значение конфигурации «фотон движется к точке A» и правило, описывающее полупосеребренное зеркало в точке A.</p><p>Грубо говоря, правило полупрозрачного зеркала звучит так: «умножить на 1, если фотон летит прямо, и умножить на i, если фотон поворачивает под прямым углом». Это универсальное правило, связывающее амплитуду конфигурации «фотон на входе» с амплитудой, которая передается конфигурациям «фотон на выходе летит прямо» или «фотон отклоняется».<sup>1</sup></p><p>Итак, мы подаем амплитуду конфигурации «фотон движется к точке A», равную (-1 + 0i), на полупрозрачное зеркало в точке A, и это передает амплитуду (-1 + 0i) × i = (0 - i) конфигурации «фотон летит от A к 1», а также передает амплитуду (-1 + 0i) × 1 = (-1 + 0i) конфигурации «фотон летит от A к 2».</p><p>В эксперименте на рисунке 230.1 это все конфигурации и все передаваемые амплитуды, о которых нам нужно беспокоиться, так что на этом всё. Или, если вы хотите рассматривать «Детектор 1 ловит фотон» и «Детектор 2 ловит фотон» как отдельные конфигурации, они просто унаследуют свои значения от конфигураций «от A к 1» и «от A к 2» соответственно. (На самом деле наследуемые значения следовало бы умножить на еще один комплексный множитель, соответствующий расстоянию от A до детектора, но пока мы это проигнорируем и предположим, что все пройденные в наших экспериментах расстояния случайно соответствуют комплексному множителю 1.)</p><p>Таким образом, финальное состояние программы выглядит так:</p><p>Конфигурация «фотон движется к точке A»: (-1 + 0i)</p><p>Конфигурация «фотон летит от A к 1»: (0 - i)</p><p>Конфигурация «фотон летит от A к 2»: (-1 + 0i)</p><p><emphasis>и опционально</emphasis></p><p>Конфигурация «Детектор 1 ловит фотон»: (0 - i)</p><p>Конфигурация «Детектор 2 ловит фотон»: (-1 + 0i).</p><p>Этот же результат — те же самые амплитуды, хранящиеся в тех же самых конфигурациях, — получается при каждом запуске программы (при каждом проведении эксперимента).</p><p>Теперь, по <emphasis>сложным</emphasis> причинам, в которые мы здесь не будем вдаваться (эти соображения лежат на более высоком уровне организации материи, чем фундаментальная квантовая механика, подобно тому, как атомы сложнее кварков), не существует <emphasis>простого</emphasis> измерительного прибора, который мог бы напрямую сообщить нам точные амплитуды каждой конфигурации. Мы не можем непосредственно наблюдать состояние программы.</p><p>Так откуда же физики знают, каковы эти амплитуды?</p><p>Но у нас все-таки <emphasis>есть</emphasis> волшебный измерительный прибор, который может показать нам <emphasis>квадрат модуля</emphasis> амплитуды конфигурации. Если исходная комплексная амплитуда равна (a + bi), мы можем получить положительное вещественное число (a<sup>2</sup> + b<sup>2</sup>). Вспомните теорему Пифагора: если представить комплексное число в виде маленькой стрелочки, выходящей из начала координат на двумерной плоскости, то этот волшебный прибор сообщает нам квадрат длины этой стрелочки, но не говорит, куда именно она указывает.</p><p>Если говорить точнее, этот волшебный прибор на самом деле сообщает нам лишь <emphasis>отношения</emphasis> квадратов длин амплитуд в некоторых конфигурациях. Мы не знаем абсолютной длины стрелочек, а только то, как они соотносятся друг с другом. Но этого оказывается достаточно, чтобы реконструировать законы физики — правила программы. И поэтому я могу говорить об амплитудах, а не только об отношениях квадратов модулей.</p><p>Когда мы проводим волшебным прибором над конфигурациями «Детектор 1 ловит фотон» и «Детектор 2 ловит фотон», мы обнаруживаем, что у этих конфигураций одинаковый квадрат модуля — длины стрелочек равны. Так гласит волшебный прибор. Проводя более <emphasis>сложные</emphasis> эксперименты (которые мы вскоре рассмотрим), мы можем определить, что исходные комплексные числа относились друг к другу как i к 1.</p><p>И что же это за волшебный измерительный прибор?</p><p>Что ж, с точки зрения повседневной жизни — далеко-далеко, на много уровней выше квантового уровня, где всё гораздо сложнее, — этот волшебный прибор работает так: мы отправляем несколько фотонов к полупрозрачному зеркалу, по одному за раз, и после нескольких тысяч попыток подсчитываем, сколько фотонов попало на Детектор 1 по сравнению с Детектором 2. Отношение этих значений и есть отношение квадратов модулей амплитуд. Но причину этого мы пока <emphasis>не</emphasis> будем рассматривать. Сначала нужно научиться ходить, а потом бегать. Невозможно понять, что происходит <emphasis>на самом верху</emphasis>, на уровне повседневной жизни, не разобравшись предварительно с гораздо более простыми случаями.</p><p>Для наших сегодняшних целей у нас есть волшебный считыватель отношения квадратов модулей. И этот волшебный прибор сообщает нам, что маленькая двумерная стрелочка для конфигурации «Детектор 1 ловит фотон» имеет ту же квадратную длину, что и для конфигурации «Детектор 2 ловит фотон». Вот и всё.</p><p>Вы можете спросить: «Если волшебный прибор работает именно так, почему мы вообще используем квантовую теорию вместо того, чтобы просто считать, что полупосеребренное зеркало отражает фотон примерно в половине случаев?»</p><p>Что ж, это верный способ окончательно запутаться — вставать на исторически обусловленную точку зрения и пользоваться повседневной интуицией. Разве я говорил что-нибудь о маленьком бильярдном шарике, который летит в ту или иную сторону и, возможно, отскакивает от зеркала? Реальность устроена иначе. <emphasis>Реальность</emphasis> — это перетекание комплексных амплитуд между конфигурациями, и законы этого перетекания стабильны.</p><p>Но если вы непременно хотите увидеть более сложную ситуацию, с которой бильярдный образ мышления не справляется, вот вам более сложный эксперимент.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_27"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 230.2</p><empty-line/>
<p>На рисунке 230.2 B и C — это обычные зеркала, а A и D — полупрозрачные зеркала. Линия от D к E показана пунктиром по причинам, которые вскоре станут ясны, но амплитуда перетекает от D к E ровно по тем же законам.</p><p>Теперь давайте применим правила, которые мы узнали ранее:</p><p>В начальный момент времени конфигурация «фотон, летящий к A» имеет амплитуду (-1 + 0i).</p><p>Перейдем к вычислению амплитуды для конфигураций «фотон, летящий от A к B» и «фотон, летящий от A к C»:</p><p>«фотон, летящий от A к B» = i × «фотон, летящий к A» = (0 − i).</p><p>Аналогично,</p><p>«фотон, летящий от A к C» = 1 × «фотон, летящий к A» = (−1 + 0i).</p><p>Обычные зеркала ведут себя (как и следовало ожидать) как «половина» полупрозрачного зеркала — обычное зеркало просто отклоняет траекторию под прямым углом и умножает амплитуду на i. (Если говорить чуть точнее: для обычного зеркала амплитуда, которая перетекает из конфигурации «входящий фотон» в конфигурацию «фотон, вылетающий под прямым углом», умножается на множитель i.)</p><p>Таким образом:</p><p>«фотон, летящий от B к D» = i × «фотон, летящий от A к B» = (1 + 0i),</p><p>«фотон, летящий от C к D» = i × «фотон, летящий от A к C» = (0 − i).</p><p>«от B к D» и «от C к D» — это две разные конфигурации (мы не пишем просто «фотон в точке D»), поскольку в этих двух разных конфигурациях фотоны прилетают под разными углами. А то, как D поступит с фотоном, зависит от угла, под которым фотон прилетает.</p><p>Напомним правило (выражаясь неформально): когда полупрозрачное зеркало отклоняет свет под прямым углом, амплитуда, перетекающая из конфигурации «входящий фотон» в конфигурацию «выходящий фотон», равна амплитуде входящей конфигурации, умноженной на i. А когда две конфигурации связаны тем, что полупрозрачное зеркало пропускает свет насквозь, амплитуда, перетекающая из конфигурации «входящий фотон», умножается на 1.</p><p>Таким образом:</p><p>Из конфигурации «фотон, летящий от B к D» с исходной амплитудой (1 + 0i):</p><p>Амплитуда, равная (1 + 0i) × i = (0 + i), перетекает в «фотон, летящий от D к E».</p><p>Амплитуда, равная (1 + 0i) × 1 = (1 + 0i), перетекает в «фотон, летящий от D к F».</p><p>Из конфигурации «фотон, летящий от C к D» с исходной амплитудой (0 - i):</p><p>Амплитуда, равная (0 - i) × i = (1 + 0i), перетекает в «фотон, летящий от D к F».</p><p>Амплитуда, равная (0 - i) × 1 = (0 - i), перетекает в «фотон, летящий от D к E».</p><p>Следовательно:</p><p><emphasis>Суммарная</emphasis> амплитуда, перетекающая в конфигурацию «фотон, летящий от D к E», равна (0 + i) + (0 - i) = (0 + 0i) = 0.</p><p>Суммарная амплитуда, перетекающая в конфигурацию «фотон, летящий от D к F», равна (1 + 0i) + (1 + 0i) = (2 + 0i).</p><p>(Возможно, вы захотите проделать эти вычисления самостоятельно на бумаге, если в какой-то момент потеряли нить рассуждений.)</p><p>Но практический результат с точки зрения сверхвысокоуровневой «экспериментальной» перспективы, которую мы считаем обычной жизнью, заключается в том, что мы <emphasis>вообще не</emphasis> регистрируем фотоны в точке E. Похоже, все фотоны в итоге попадают в F. Отношение квадратов модулей между путями «от D к E» и «от D к F» составляет 0 к 4. Вот почему линия от D к E на этом рисунке пунктирная.</p><p>Это невозможно объяснить, представляя полупрозрачные зеркала, которые в половине случаев отклоняют летящие в них маленькие бильярдные шары. Вам <emphasis>придется</emphasis> мыслить в терминах потоков амплитуды.</p><p>Если бы в этой схеме полупрозрачные зеркала отклоняли маленький бильярдный шар в половине случаев, то этот шар примерно в половине случаев оказывался бы у Детектора 1, а в половине случаев — у Детектора 2. Но этого не происходит. Так что не думайте так.</p><p>Вы можете сказать: «Но постойте! Я могу придумать другую гипотезу, объясняющую этот результат. Что если полупрозрачное зеркало, отражая фотон, делает с ним что-то такое, из-за чего в следующий раз он гарантированно не отразится? А когда оно пропускает фотон прямо, оно делает с ним что-то такое, чтобы в следующий раз он обязательно отразился».</p><p>Ну правда, нет никакой нужды так усложнять правила. Помните о бритве Оккама. Просто придерживайтесь простых, обычных потоков амплитуды между конфигурациями.</p><p>Но если вам нужен <emphasis>еще один</emphasis> эксперимент, опровергающий вашу <emphasis>новую</emphasis> альтернативную гипотезу, обратитесь к рисунку 230.3.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_28"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 230.3</p><empty-line/>
<p>Здесь мы оставили всю экспериментальную схему прежней, только поместили небольшую преграду между B и D. Это гарантирует, что амплитуда перехода «фотон летит из B в D» равна 0.</p><p>Как только вы исключите вклад амплитуды из этой конфигурации, в итоге вы получите суммарно (1 + 0i) для «фотона, летящего от D к F» и (0 - i) для «фотона, летящего от D к E».</p><p>Квадраты модулей чисел (1 + 0i) и (0 - i) оба равны 1, поэтому волшебный измерительный прибор должен показать нам отношение квадратов модулей равно 1. А далеко вверху, на уровне, где существуют физики, мы должны обнаружить, что Детектор 1 срабатывает в половине случаев, и Детектор 2 — в половине случаев.</p><p>То же самое произойдет, если мы поместим преграду между C и D. Амплитуды будут другими, но отношение квадратов модулей останется равным 1, так что Детектор 1 будет срабатывать в половине случаев, и Детектор 2 — в половине случаев.</p><p>Такое не может <emphasis>никоим образом</emphasis> произойти с маленьким бильярдным шаром, который либо отражается, либо не отражается полупрозрачными зеркалами.</p><p>Поскольку комплексные числа могут иметь противоположные направления, например 1 и -1 или i и -i, потоки амплитуды могут гасить друг друга. Амплитуда, перетекающая из конфигурации X в конфигурацию Y, может быть скомпенсирована равной ей и противоположной по знаку амплитудой, перетекающей из конфигурации Z в конфигурацию Y. Собственно говоря, именно это и происходит в данном эксперименте.</p><p>В теории вероятностей, когда событие может произойти либо так, либо иначе, X или ¬X, то P(Z) = P(Z|X)P(X) + P(Z|¬X)P(¬X). При этом все вероятности положительны. Так что если вы установили, что вероятность наступления Z при условии X равна 1/2, а вероятность наступления X равна 1/3, то общая вероятность наступления Z составляет <emphasis>как минимум</emphasis> 1/6, независимо от того, <emphasis>что</emphasis> происходит в случае ¬X. Не существует отрицательной вероятности, уверенности, которая была бы «меньше невозможного», или степени доверия, равной (0 + i), поэтому <emphasis>степени уверенности</emphasis> не могут взаимно гаситься так, как это делают амплитуды.</p><p>Не говоря уже о том, что вероятность изначально существует лишь в сознании; мы же говорим <emphasis>о</emphasis> территории, о программе-которая-есть-реальность, а не <emphasis>о</emphasis> человеческом познании или состоянии неполного знания.</p><p>Точно так же конфигурации — это не <emphasis>суждения</emphasis>, не <emphasis>утверждения</emphasis> и не <emphasis>мыслимые варианты того, каким мог бы быть мир</emphasis>. Конфигурации не являются семантическими конструктами. К ним неприменимы такие прилагательные, как <emphasis>вероятный</emphasis>; они не являются убеждениями, предложениями или возможными мирами. Они не <emphasis>истинны</emphasis> и не <emphasis>ложны</emphasis>, а просто <emphasis>реальны</emphasis>.</p><p>В эксперименте на рисунке 230.2 не поддавайтесь искушению подумать что-то вроде: «Фотон летит либо в B, либо в C, но он <emphasis>мог бы</emphasis> полететь и другим путем, и эта возможность мешает ему попасть в E...»</p><p>Бессмысленно думать, будто нечто, что «могло бы произойти, но не произошло», оказывает влияние на мир. Мы можем <emphasis>воображать</emphasis> события, которые могли бы случиться, но не случились — например, думать: «Боже, меня чуть не сбила машина!» — и наше воображение способно повлиять на наше будущее поведение. Но сам акт воображения — это реальное событие, которое действительно происходит, и <emphasis>именно оно</emphasis> оказывает этот эффект. На ваше поведение влияет ваше представление о нереальном событии — ваше вполне реальное воображение, работающее в совершенно материальном мозге.</p><p>Думать, что <emphasis>фактическое событие</emphasis> столкновения с машиной — событие, которое могло с вами случиться, но на самом деле не случилось — оказывает прямое <emphasis>причинное</emphasis> воздействие на ваше поведение, значит путать карту с территорией.</p><p>На мир влияет то, что реально. (Если что-то может влиять на мир, не будучи «реальным», трудно понять, что вообще означает слово «реальный».) Конфигурации и потоки амплитуды суть причины, и они вызывают видимые следствия; они реальны. Конфигурации не являются возможными мирами, а амплитуды не являются степенями уверенности — точно так же, как ваш стул не является возможным миром, а небо не является степенью уверенности.</p><p>Так что же <emphasis>представляет собой</emphasis> конфигурация?</p><p>Что ж, более ясное представление об этом вы получите в последующих эссе.</p><p>Но чтобы дать вам краткое представление о том, как реальная картина отличается от упрощенной версии, которую мы рассмотрели в этом эссе...</p><p>Наша экспериментальная установка имела дело только с одной движущейся частицей, одиночным фотоном. Реальные конфигурации описывают множество частиц. В следующем эссе мы разберём случай с несколькими частицами, и это должно дать вам гораздо более ясное представление о том, что такое конфигурация.</p><p>Каждая конфигурация, о которой мы говорили, <emphasis>должна была</emphasis> описывать совместное положение всех частиц в зеркалах и детекторах, а не просто положение одного снующего туда-сюда фотона.</p><p>На самом деле <emphasis>по-настоящему реальные</emphasis> конфигурации определяются совместным положением всех частиц во Вселенной, включая частицы, из которых состоят сами экспериментаторы. Теперь вы понимаете, почему я приберегаю понятие <emphasis>экспериментальных результатов</emphasis> для последующих эссе.</p><p>В реальном мире амплитуда — это непрерывное распределение по непрерывному <emphasis>пространству</emphasis> конфигураций. «Конфигурации» в этом эссе были дискретными и цифровыми, как и наши «потоки амплитуды». Всё выглядело так, будто мы говорим о фотоне, телепортирующемся из одного места в другое.</p><p>Если ничего из этого не понятно, не волнуйтесь. Всё прояснится в последующих эссе. Я просто хотел дать вам представление о том, куда всё это ведёт.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pd/configurations_and_amplitude/">*</a></p><p>1. <strong>Примечание редактора:</strong> Строго говоря, стандартное полупрозрачное зеркало задавало бы правило «умножить на -1 при повороте фотона под прямым углом», а не «умножить на i». Базовый сценарий, описанный автором, физически возможен, и его использование не влияет на суть аргумента. Однако студенты-физики могут запутаться, если сравнят здешние рассуждения с описанием интерферометра Маха — Цендера в учебниках. Мы оставили эту особенность в тексте, поскольку она избавляет от необходимости указывать, какая сторона зеркала является полупрозрачной, что упрощает эксперимент.</p></section>
<section>
<title><p>231. Совместные конфигурации.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ключ к пониманию конфигураций, а значит, и к пониманию квантовой механики, заключается в том, чтобы буквально нутром почувствовать: конфигурации касаются более чем одной частицы.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_29"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 231.1</p><empty-line/>
<p>Продолжая тему предыдущего эссе, рисунок 231.1 демонстрирует <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Hong–Ou–Mandel_effect">измененную версию эксперимента</a>, в которой мы одновременно направляем <emphasis>два</emphasis> фотона к D из источников B и C.</p><p>Тогда начальная конфигурация выглядит так:</p><p>«фотон летит из B в D,</p><empty-line/>
<p>и фотон летит из C в D».</p><p>И снова предположим, что начальная конфигурация имеет амплитуду (-1 + 0i).</p><p>И помните: правило полупосеребренного зеркала (в точке D) гласит, что отклонение под прямым углом умножает амплитуду на i, а прохождение по прямой — на 1.</p><p>Таким образом, потоки амплитуды из начальной конфигурации — если рассматривать отдельно четыре случая отклонения или неотклонения каждого фотона — выглядят так:</p><p>Фотон «из B в D» отклоняется, и фотон «из C в D» отклоняется. Этот поток амплитуды направляется в конфигурацию «фотон летит из D в E, и фотон летит из D в F». Перетекающая амплитуда равна (-1 + 0i) × i × i = (1 + 0i).</p><p>Фотон «из B в D» отклоняется, а фотон «из C в D» идет прямо. Этот поток амплитуды направляется в конфигурацию «два фотона летят из D в E». Перетекающая амплитуда равна (-1 + 0i) × i × 1 = (0 - i).</p><p>Фотон «из B в D» идет прямо, а фотон «из C в D» отклоняется. Этот поток амплитуды направляется в конфигурацию «два фотона летят из D в F». Перетекающая амплитуда равна (-1 + 0i) × 1 × i = (0 - i).</p><p>Фотон «из B в D» идет прямо, и фотон «из C в D» идет прямо. Этот поток амплитуды направляется в конфигурацию «фотон летит из D в F, и фотон летит из D в E». Перетекающая амплитуда равна (-1 + 0i) × 1 × 1 = (-1 + 0i).</p><p>И теперь — а это <emphasis>крайне важная, фундаментальная идея в квантовой механике</emphasis> — амплитуды в случаях 1 и 4 перетекают в <emphasis>одну и ту же</emphasis> конфигурацию. Пошли ли оба фотона (и B, и C) прямо или оба отклонились, результирующая конфигурация представляет собой <emphasis>один фотон, летящий к E, и другой фотон, летящий к F</emphasis>.</p><p>Поэтому мы складываем два входящих потока амплитуды из случаев 1 и 4 и получаем суммарную амплитуду (1 + 0i) + (-1 + 0i) = 0.</p><p>Если мы проведем нашим волшебным считывателем отношений квадратов модулей над тремя конечными конфигурациями, мы обнаружим, что конфигурации «два фотона у детектора 1» и «два фотона у детектора 2» имеют одинаковый квадрат модуля, в то время как конфигурация «один фотон у детектора 1 и один фотон у детектора 2» имеет квадрат модуля, равный нулю.</p><p>На уровне реального эксперимента мы никогда не увидим, чтобы одновременно сработали и детектор 1, и детектор 2. Мы обнаружим, что с одинаковой частотой дважды срабатывает либо детектор 1, либо детектор 2. (Предполагая, что я не ошибся в математике и физике. Сам я этот эксперимент не проводил.)</p><p>Идентичность конфигурации состоит <emphasis>не</emphasis> в том, что «фотон B летит к E, а фотон C летит к F». Иначе результирующие конфигурации в случаях 1 и 4 не были бы тождественными. Случай 1 был бы «фотон B к E, фотон C к F», а случай 4 — «фотон B к F, фотон C к E». Это были бы две различимые конфигурации, <emphasis>если бы</emphasis> у конфигураций была структура отслеживания конкретных фотонов.</p><p>В таком случае мы бы не складывали две амплитуды и они бы не нейтрализовали друг друга. Мы бы держали амплитуды в двух разных конфигурациях. Квадраты модулей итоговых амплитуд были бы отличны от нуля. И при проведении эксперимента мы бы обнаружили (примерно в половине случаев), что детектор 1 и детектор 2 зафиксировали по одному фотону. Чего на самом деле не происходит, если мои расчеты верны.</p><p>Конфигурации не отслеживают, откуда взялись частицы. Идентичность конфигурации — это просто «фотон здесь, фотон там; электрон здесь, электрон там». Неважно, каким путем вы пришли к этой ситуации: пока у вас одни и те же типы частиц находятся в одних и тех же местах, это считается одной и той же конфигурацией.</p><p>Я повторюсь: вопрос «Какого рода информацию включает в себя структура конфигурации?» имеет <emphasis>экспериментальные последствия.</emphasis> На основе эксперимента можно сделать вывод о том, как сама реальность должна трактовать конфигурации.</p><p>В классической вселенной никаких экспериментальных последствий не было бы. Если бы фотон был похож на маленький бильярдный шарик, который катится либо в одну, либо в другую сторону, а конфигурации представляли собой наши убеждения о возможных состояниях системы, и вместо амплитуд у нас были бы вероятности, то не имело бы значения, отслеживаем мы происхождение фотонов или отбрасываем эту информацию.</p><p>В классической вселенной я мог бы приписать 25% вероятности тому, что оба фотона полетят к E, 25% — тому, что оба полетят к F, 25% — тому, что фотон B полетит к E, а фотон C к F, и 25% — тому, что фотон B полетит к F, а фотон C к E. Или же, поскольку мне <emphasis>лично</emphasis> все равно, какой из двух последних случаев произошел на самом деле, я мог бы объединить две эти возможности в одну, сложить их вероятности и просто сказать: «вероятность того, что каждый детектор получит по одному фотону, составляет 50%».</p><p>В случае с вероятностями мы можем объединять события как нам угодно — проводить границы вокруг множеств возможных миров по своему усмотрению, — и математика все равно будет сходиться. Вероятность двух взаимоисключающих событий всегда равна сумме вероятности первого события и вероятности второго события.</p><p>Но в своей модели вы не можете произвольно объединять или разделять конфигурации и получать при этом те же самые экспериментальные предсказания. Наш волшебный инструмент показывает нам отношения квадратов модулей. Когда вы складываете два комплексных числа, квадрат модуля суммы не равен сумме квадратов модулей его частей:</p><p>Квадрат_Модуля(C1 + C2) ≠ Квадрат_Модуля(C1) + Квадрат_Модуля(C2).</p><p>Например:</p><p>S_M((2 + i) + (1 − i)) = S_M(3 + 0i)</p><empty-line/>
<p>= 3<sup>2</sup> + 0<sup>2</sup></p><empty-line/>
<p>= 9,</p><p>S_M(2 + i) + S_M(1 − i) = (2<sup>2</sup> + 1<sup>2</sup>)+ ( 1<sup>2</sup> + (-1)<sup>2</sup>)</p><empty-line/>
<p>= (4 + 1) + (1 + 1)</p><empty-line/>
<p>= 7.</p><p>Или, если говорить о нашем текущем эксперименте, потоки (1 + 0i) и (-1 + 0i) взаимно уничтожились, сложившись в 0, чей квадрат модуля равен 0, в то время как квадраты модулей частей по отдельности составили бы 1 и 1.</p><p>Если бы вместо Квадрата_Модуля наш волшебный инструмент представлял собой какую-то линейную функцию — любую функцию, для которой выполняется F(X + Y) = F(X) + F(Y) — тогда вся квантовость мгновенно исчезла бы, уступив место классической физике. (<emphasis>Другой</emphasis> классической физике, а не той иллюзии классичности, которую мы галлюцинируем изнутри более высоких уровней организации нашего собственного квантового мира.)</p><p>Если бы амплитуды были просто вероятностями, они не могли бы взаимно уничтожаться при столкновении потоков. Если бы конфигурации были просто состояниями знания, вы могли бы перестраивать их как угодно.</p><p>Но конфигурации прибиты намертво: они неделимы и не могут быть объединены без изменения законов физики.</p><p>И часть того, что прибито намертво, — это то, как конфигурации обращаются с несколькими частицами. Конфигурация гласит: «фотон здесь, фотон там», а не «<emphasis>этот</emphasis> фотон здесь, <emphasis>тот</emphasis> фотон там». «<emphasis>Этот</emphasis> фотон здесь, <emphasis>тот</emphasis> фотон там» по своей идентичности ничем не отличается от «<emphasis>тот</emphasis> фотон здесь, <emphasis>этот</emphasis> фотон там».</p><p>Результат, очевидный из сегодняшнего эксперимента, состоит в том, что физику нашей Вселенной нельзя факторизовать так, чтобы свести её к описанию частиц с индивидуальной идентичностью.</p><p>Отчасти причина того, почему людям так трудно принять <emphasis>совершенно нормальную</emphasis> квантовую физику, состоит в том, что люди каким-то странным образом упорно пытаются разложить реальность на сумму индивидуально реальных бильярдных шаров.</p><p>Ха-ха! Глупые люди.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pe/joint_configurations/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>232. Различные конфигурации. Эксперимент из предыдущего эссе преподнес нам два ключевых урока:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Во-первых, мы увидели, что поскольку потоки амплитуды могут взаимно уничтожаться, а наша волшебная мера квадрата модуля нелинейна, идентичность конфигураций жестко зафиксирована — вы не можете реорганизовать конфигурации так же, как перегруппировать возможные миры. То, какие конфигурации тождественны, а какие различны, имеет экспериментальные последствия; это наблюдаемый факт.</p><p>Во-вторых, мы увидели, что конфигурации описывают сразу множество частиц. Если в установку входят два фотона, это не значит, что существуют две начальные конфигурации. Вместо этого начальная конфигурация определяется как «два входящих фотона». (В идеале каждая конфигурация, о которой мы говорим, должна включать в себя каждую частицу в эксперименте — в том числе частицы, составляющие зеркала и детекторы. А в реальной вселенной каждая конфигурация касается <emphasis>всех</emphasis> частиц... <emphasis>повсюду</emphasis>.)</p><p>Отдельные конфигурации выделяются не отдельными частицами. Каждая конфигурация описывает все частицы сразу. Конфигурации делает различными то, что частицы занимают разные положения — хотя бы одна частица находится в ином состоянии.</p><p>В качестве важной демонстрации...</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_30"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 232.1</p><empty-line/>
<p>Рисунок 232.1 представляет собой тот же эксперимент, что и на Рисунке 230.2, но с одним важным изменением: между A и C помещена чувствительная штуковина S. Ключевое свойство S состоит в том, что если мимо нее пролетает фотон, S оказывается в немного ином состоянии.</p><p>Допустим, два возможных состояния S — это <emphasis>«Да»</emphasis> и <emphasis>«Нет»</emphasis>. Чувствительная штуковина S начинает работу в состоянии <emphasis>«Нет»</emphasis> и переходит в состояние <emphasis>«Да»</emphasis>, если мимо пролетает фотон.</p><p>Тогда начальная конфигурация такова:</p><p>«фотон движется к A; а S находится в состоянии <emphasis>«Нет»</emphasis>», (-1 + 0i).</p><p>Далее происходит действие полупрозрачного зеркала в точке A. В предыдущей версии эксперимента, без чувствительной штуковины, двумя получившимися конфигурациями были «от A к B» с амплитудой -i и «от A к C» с амплитудой -1. Однако теперь в систему введен новый элемент, а поскольку все конфигурации касаются всех частиц, любая конфигурация упоминает и этот новый элемент. Таким образом, потоки амплитуды из начальной конфигурации направлены к:</p><p>«фотон летит от A к B; а S находится в состоянии <emphasis>«Нет»</emphasis>», (0 - i)</p><p>«фотон летит от A к C; а S находится в состоянии <emphasis>«Да»</emphasis>», (-1 + 0i).</p><p>Далее происходит действие обычных зеркал в точках B и C:</p><p>«фотон летит от B к D; а S находится в состоянии <emphasis>«Нет»</emphasis>», (1 + 0i)</p><p>«фотон летит от C к D; а S находится в состоянии <emphasis>«Да»</emphasis>», (0 - i).</p><p>А затем — действие полупрозрачного зеркала в точке D на потоки амплитуды, идущие от обеих вышеупомянутых конфигураций:</p><p>«фотон летит от D к E; а S находится в состоянии <emphasis>«Нет»</emphasis>», (0 + i)</p><p>«фотон летит от D к F; а S находится в состоянии <emphasis>«Нет»</emphasis>», (1 + 0i)</p><p>«фотон летит от D к E; а S находится в состоянии <emphasis>«Да»</emphasis>», (0 - i)</p><p>«фотон летит от D к F; а S находится в состоянии <emphasis>«Да»</emphasis>», (1 + 0i).</p><p>Когда мы проводили этот эксперимент без чувствительной штуковины, потоки амплитуды (1) и (3), равные (0 + i) и (0 - i), направленные к конфигурации «от D к E», взаимно уничтожались. Для фотона, летящего к Детектору 1, амплитуды не оставалось вообще (высоко на макроуровне эксперимента мы никогда не наблюдаем попадание фотона в Детектор 1).</p><p>Но в данном случае эти два потока амплитуды (1) и (3) теперь ведут к разным конфигурациям; по крайней мере один объект, S, находится в разных состояниях в конфигурациях (1) и (3). Амплитуды не уничтожают друг друга.</p><p>Когда мы проводим нашим волшебным детектором отношения квадратов модулей над четырьмя конечными конфигурациями, мы обнаруживаем, что квадраты модулей у всех равны: по 25% вероятности на каждую. Высоко на уровне реального мира мы обнаруживаем, что у фотона равные шансы попасть как в Детектор 1, так и в Детектор 2.</p><p>Всё вышеописанное верно, даже если нам, исследователям, нет никакого дела до состояния S. В отличие от возможных миров, конфигурации нельзя перегруппировать по своей прихоти. Законы <emphasis>физики</emphasis> гласят, что эти две конфигурации различны; и дело тут не в том, как <emphasis>нам</emphasis> удобнее разделять мир на части.</p><p>Всё вышеописанное верно, даже если мы не дадим себе труда взглянуть на состояние S. С точки зрения физики конфигурации (1) и (3) различны, даже если мы об этом различии не знаем.</p><p>Всё вышеописанное верно, даже если мы вообще не знаем о существовании S. Конфигурации (1) и (3) различны независимо от того, есть ли <emphasis>у нас</emphasis> отдельные <emphasis>мысленные репрезентации</emphasis> для этих двух возможностей.</p><p>Всё вышеописанное верно, даже если мы находимся в космосе, а S испускает новый фотон в межзвездную пустоту в двух разных направлениях в зависимости от того, пролетел мимо нее интересующий нас фотон или нет. Так что мы не смогли бы <emphasis>никогда</emphasis> узнать, находилась ли S в состоянии <emphasis>«Да»</emphasis> или <emphasis>«Нет»</emphasis>. Состояние S было бы воплощено в улетевшем в никуда фотоне.</p><p>Потерянный фотон может оставаться лишь теоретически предполагаемой невидимой сущностью, а состояние S — практически необнаружимым, но конфигурации всё равно будут различными.</p><p>(Главная причина, по которой это могло бы <emphasis>не</emphasis> сработать, заключается в том, что при сдвиге S её исходный разброс в конфигурационном пространстве оказался бы больше самого сдвига. Тогда нельзя было бы рассчитывать, что этот сдвиг разделит распределение амплитуд в конфигурационном пространстве на отдельные обособленные области. В действительности же всё это происходит в рамках дифференцируемого распределения амплитуд в непрерывном конфигурационном пространстве.)</p><p>Конфигурации — это не состояния убеждений. Их различие — объективный факт, влекущий за собой экспериментальные последствия. Конфигурации различны, даже если никто не знает о состоянии S; различны, даже если ни одно разумное существо никогда не сможет об этом узнать. Конфигурации остаются различными до тех пор, пока хотя бы <emphasis>одна частица</emphasis> <emphasis>где угодно</emphasis> во Вселенной находится в ином положении. И это доказуемо на эксперименте.</p><empty-line/>
<p>Почему я это подчёркиваю? Потому что в те тёмные времена, когда никто ещё не понимал квантовую физику...</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_27"/></p><empty-line/>
<p>Итак, представьте, что вы понятия не имеете, что происходит на самом деле, проводите эксперимент, показанный на рисунке 232.2, и ни один фотон не попадает в Детектор 1. Отлично.</p><p>Ещё вы обнаруживаете, что если поставить преграду между B и D <emphasis>или</emphasis> между A и C, то фотоны начинают попадать в Детектор 1 и Детектор 2 в равных пропорциях. Но только по одному за раз — срабатывает либо Детектор 1, либо Детектор 2, но никогда оба одновременно.</p><p>Так что да, вам <emphasis>действительно</emphasis> кажется, будто вы имеете дело с частицей: фотон находится только в одном месте в один момент времени всякий раз, когда <emphasis>вы</emphasis> его видите.</p><p>И всё же существует некое... <emphasis>таинственное явление...</emphasis>, которое не даёт фотону попасть в Детектор 1. И это таинственное явление зависит от того, что фотон <emphasis>способен</emphasis> лететь обоими путями. Притом что фотон обнаруживается лишь в каком-то одном детекторе, а это, <emphasis>казалось бы,</emphasis> доказывает, что в каждый момент времени он находится только в одном месте.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_28"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 232.3</p><empty-line/>
<p>Из-за чего вся картина экспериментов выглядит довольно причудливо! В конце концов, фотон летит либо из A в C, либо из A в B — одно из двух. (Или так вы бы и подумали, если бы инстинктивно пытались разбить реальность на отдельные реальные частицы.) Но когда вы перекрываете один из путей, как на рисунке 232.3, вы начинаете получать другие результаты эксперимента!</p><p>Фотон словно хочет, чтобы ему <emphasis>позволили</emphasis> лететь обоими путями, даже если (казалось бы) он летит только по одному из них. И он как-то <emphasis>узнаёт</emphasis>, если вы пытаетесь его заблокировать, даже не залетая <emphasis>туда</emphasis> — ведь если бы он туда полетел, то врезался бы в преграду и вообще не попал бы ни в один детектор.</p><p>Как будто одни лишь <emphasis>возможности</emphasis> могут оказывать причинное влияние, вопреки тому, что, как принято считать, <emphasis>означает</emphasis> слово «реальный»...</p><p>Но делать <emphasis>такие</emphasis> поспешные выводы пока рановато, ведь у вас ещё нет полной картины того, что происходит внутри эксперимента.</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_30"/></p><empty-line/>
<p>Рисунок 232.4</p><empty-line/>
<p>И вам приходит в голову мысль поставить датчик между A и C, как на рисунке 232.4, чтобы вы могли знать, по какому пути фотон <emphasis>на самом деле</emphasis> летит в каждом конкретном случае.</p><p>И таинственное явление исчезает.</p><p>Нет, ну разве это не безумие? Какую паранойю это должно вселить в душу бедного учёного?</p><p>Ладно, в двадцать первом веке мы понимаем: чтобы «знать» историю фотона, частицы вашего мозга должны коррелировать с историей этого фотона. Если наличия крошечной чувствительной штучки S, которая коррелирует с историей фотона, достаточно, чтобы разделить конечные конфигурации и не дать потокам амплитуды взаимно уничтожиться, то целый датчик с цифровым дисплеем, не говоря уже о человеческом мозге, приведёт <emphasis>септиллионы</emphasis> частиц в разные положения и точно так же помешает потокам амплитуды погасить друг друга.</p><p>Но если бы вы до этого ещё не додумались...</p><p>Тогда, размышляя о том, как датчик изгнал Таинственное Явление, вы бы подумали:</p><p>Фотону мало быть просто <emphasis>физически</emphasis> свободным лететь в любую сторону. Это не просто маленькая волна, бегущая по незаблокированному пути, ведь тогда одного лишь физически открытого пути было бы достаточно.</p><p>Нет... Мне просто нельзя <emphasis>знать</emphasis>, куда полетел фотон.</p><p>Таинственное явление... <emphasis>не хочет, чтобы я слишком пристально за ним наблюдал</emphasis>... пока оно творит свои таинственные дела.</p><p>На реальность влияют не <emphasis>физические возможности</emphasis>... а только <emphasis>эпистемические возможности.</emphasis> Если я <emphasis>знаю</emphasis>, куда полетел фотон, то уже не <emphasis>кажется правдоподобным</emphasis>, что он полетел другим путём... а это пресекает таинственное явление столь же эффективно, как и установка преграды между B и D.</p><p>Мне нужно <emphasis>не наблюдать</emphasis> за тем, куда полетел фотон, чтобы он всегда оказывался у Детектора 2. Должно оставаться <emphasis>разумным</emphasis> предположение, что фотон мог полететь как к B, так и к C. То, что я могу <emphasis>знать</emphasis>, и есть определяющий фактор — независимо от того, какие физические пути я оставляю открытыми или закрытыми.</p><p>СРОЧНО В НОМЕР! РАЗУМ ВСЁ-ТАКИ ПЕРВИЧЕН! СОЗНАТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ ОПРЕДЕЛЯЕТ РЕЗУЛЬТАТЫ НАШИХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ!</p><p>Подобные вещи <emphasis>всё ещё можно прочесть</emphasis>. В <emphasis>учебниках по физике.</emphasis> Даже сейчас, когда большинство физиков-теоретиков уже знают, что это не так. Срочно в номер. Пожалуйста, срочно в номер.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">Задним умом все крепки</a>, и поэтому теперь легко рассуждать, что существовали определённые зацепки, указывающие на ошибочность такой интерпретации.</p><p>К примеру, если вы поставите датчик между A и C, <emphasis>но не будете считывать его показания</emphasis>, таинственное явление <emphasis>всё равно</emphasis> исчезнет, и фотон всё равно иногда будет оказываться у Детектора 1. (О, но ведь вы <emphasis>могли бы</emphasis> их считать, а возможности теперь реальны...)</p><p>Но это даже не обязательно должен быть <emphasis>датчик</emphasis> — созданный вами научный прибор. Одной-единственной частицы, сдвинутой достаточно далеко, хватит, чтобы разрушить интерференцию. Фотон, улетевший туда, где вы его больше никогда не увидите, вполне справится с этой задачей. Человеческого участия тут немного. Как и сознательного восприятия.</p><p>Может, прежде чем бить в дуалистический набат по поводу физической исключительности человеческого мозга, вам стоит предоставить экспериментальное доказательство того, что обычный камень не способен сыграть ту же роль в изгнании Таинственного Явления, что и человек-исследователь?</p><p>Но это всё задним умом, а им рассуждать легко. Вы <emphasis>правда</emphasis> думаете, что справились бы лучше Джона фон Неймана, живи вы в то время? Смысл подобного <a l:href="http://lesswrong.com/lw/h6/chronophone_motivations/">ретроспективного анализа</a> в том, чтобы спросить себя: какими <a l:href="http://lesswrong.com/lw/h5/archimedess_chronophone/">универсальными подсказками</a> вы могли бы воспользоваться и не игнорируете ли вы подобные подсказки прямо сейчас, сталкиваясь с современными загадками?</p><p>Хотя <emphasis>всё-таки</emphasis> немного неловко, что даже <emphasis>после</emphasis> разработки теории амплитуд и конфигураций — когда теория давала однозначное предсказание, что любая сдвинутая частица разрушит эффект — первые учёные <emphasis>всё равно</emphasis> этого не поняли.</p><p>Но видите ли... уже считалось общепринятой истиной, что конфигурации — это возможности, что значение имеет именно эпистемическая возможность, что амплитуды представляют собой весьма странный вид неполной информации, а сознательное наблюдение заставляет квантовость исчезать. И что лучше всего не задумываться слишком глубоко обо всём этом деле, пока ваши экспериментальные предсказания оказываются верными.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pf/distinct_configurations/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>233. Постулаты коллапса.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pu/on_being_decoherent/">Макроскопическая декогеренция</a> — также известная как «многомировая интерпретация» — это идея о том, что известные квантовые законы, управляющие микроскопическими событиями, попросту действуют на всех уровнях без каких-либо изменений. В те времена, когда люди ещё не знали о декогеренции — когда никому ещё не приходило в голову, что законы, выведенные с такой точностью для микрофизики, могут применяться универсально, — что, как <emphasis>думали</emphasis> люди, там происходило?</p><p>Первоначальные рассуждения, похоже, строились примерно так:</p><p>Когда мои вычисления показали амплитуду (-1∕3)i для поглощения этого фотона, статистика моих экспериментов показала, что фотон поглощался примерно в 107 случаях из 1000, что хорошо соответствует 1/9 — квадрату модуля.</p><p>к</p><p>Амплитуда <emphasis>и есть</emphasis> вероятность (определяемая квадратом модуля).</p><p>к</p><p>Стоит вам провести измерение и <emphasis>узнать, что событие не произошло</emphasis>, как его <emphasis>вероятность</emphasis> падает до нуля.</p><p>Если понимать это буквально, отсюда следует, что само знание — или даже сознательное восприятие — вызывает коллапс. Именно в такой форме теорию и сформулировал Вернер Гейзенберг!</p><p>Но физиков всё сильнее тревожила мысль о привнесении дуалистического языка в фундаментальную физику — и вполне справедливо! Поэтому первоначальные рассуждения сменились представлением об объективном «коллапсе», который уничтожал все части волновой функции, кроме одной, и запускался в какой-то момент до того, как суперпозиция разрасталась до макроскопических (человеческих) масштабов.</p><p>Теперь, раз уж вы предполагаете, что части волновой функции могут просто исчезать, вам может прийти в голову вопрос:</p><p>Остаётся ли только <emphasis>один</emphasis> выживший мир? Быть может, выживает множество миров, но частота их выживания определяется их интегральным квадратом модуля, так что в типичном уцелевшем мире статистика экспериментов соответствует правилу Борна.</p><p>Тем не менее теории коллапса, рассматриваемые в современных академических кругах, постулируют выживание только <emphasis>одного</emphasis> мира. Почему?</p><p>Теории коллапса создавались в те времена, когда физикам <emphasis>просто не приходило в голову</emphasis>, что <emphasis>могло</emphasis> существовать более одного мира! Люди принимали как данность, что у измерений бывает только один исход — это допущение было настолько глубоким, что оставалось невидимым, ведь именно это они <emphasis>видели своими глазами.</emphasis> Теории коллапса разрабатывались для того, чтобы объяснить, <emphasis>почему измерения дают один-единственный исход</emphasis>, а вовсе не для того (в самом общем виде), чтобы объяснить, <emphasis>почему статистика экспериментов соответствует правилу Борна.</emphasis></p><p>По схожим причинам «постулаты коллапса», признанные в академической среде, предполагают, что коллапс происходит <emphasis>до того</emphasis>, как в состояние суперпозиции попадут люди. Однако эксперименты неуклонно исключают возможность «коллапса» во всё более крупных запутанных системах. Судя по всему, сейчас готовится эксперимент по демонстрации квантовой суперпозиции в масштабе 50 микрометров, что превышает размер большинства нейронов и приближается к толщине человеческого волоса!</p><p>Так почему бы не сыграть на опережение и не спросить:</p><p>Допустим, нам приходится постулировать, что коллапс происходит всё позже и позже. Что, если коллапс случается только тогда, когда суперпозиция достигает планетарных масштабов и происходит существенное расхождение — скажем, волновая функция Земли коллапсирует примерно раз в минуту? Тогда, хотя выжившие в любой данный момент версии Земли <emphasis>помнили бы</emphasis> долгую историю квантовых экспериментов, согласующихся со статистикой Борна, подавляющее большинство этих версий начали бы получать в квантовых экспериментах результаты, отличные от борновских, а минуту спустя резко прекращали бы своё существование.</p><p>Почему у <emphasis>таких</emphasis> теорий коллапса нет огромного числа сторонников в научной среде — среди тех многочисленных людей, которые, по всей видимости, не видят ничего плохого в том, что части волновой функции просто исчезают? Особенно учитывая, что эксперименты доказывают существование суперпозиции во всё более крупных системах?</p><p>Циник мог бы предположить, что причина непрекращающейся поддержки идеи коллапса кроется вовсе не в <emphasis>физической правдоподобности</emphasis> того, что огромные части волновой функции внезапно исчезают, и не в надежде как-то объяснить статистику Борна. Суть в том, чтобы сохранить интуитивную привлекательность идеи: «Я не помню, чтобы у измерения было больше одного результата, значит, произошло только одно событие; я не помню, чтобы я расщеплялся, значит, я существую в единственном экземпляре». Вы не помните, как умирали, поэтому люди в состоянии суперпозиции никогда не должны коллапсировать. Теория, которая осмелилась бы растоптать интуицию, упустила бы саму суть. С таким же успехом можно сразу перейти к декогеренции.</p><p>Так мог бы предположить циник.</p><p>Но, конечно, ещё слишком рано нападать на мотивы сторонников коллапса. Это всего лишь аргумент ad hominem. Как насчёт реального физической правдоподобности теорий коллапса?</p><p>Что ж, во-первых: есть ли у какой-либо теории коллапса хоть какое-то экспериментальное подтверждение? Нет.</p><p>С этим разобрались...</p><p>Если бы коллапс действительно работал так, как утверждают его сторонники, это было бы:</p><p>Единственной не<a l:href="http://lesswrong.com/lw/pq/the_socalled_heisenberg_uncertainty_principle/">линейной</a> эволюцией во всей квантовой механике.</p><p>Единственной не<a l:href="http://lesswrong.com/lw/py/the_born_probabilities/">унитарной</a> эволюцией во всей квантовой механике.</p><p>Единственным не<a l:href="http://lesswrong.com/lw/pw/decoherence_is_pointless/">дифференцируемым</a> (а на самом деле разрывным) явлением во всей квантовой механике.</p><p>Единственным явлением во всей квантовой механике, нелокальным в конфигурационном пространстве.</p><p>Единственным явлением во всей физике, нарушающим <a l:href="http://lesswrong.com/lw/pp/decoherence/">CPT-симметрию</a>.</p><p>Единственным явлением во всей физике, нарушающим теорему Лиувилля (имеющим отображение типа «многие к одному» от начальных условий к исходам).</p><p>Единственным явлением во всей физике, которое беспричинно, недетерминировано и случайно по своей сути.</p><p>Единственным явлением во всей физике, нелокальным в пространстве-времени и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q2/spooky_action_at_a_distance_the_nocommunication/">распространяющим воздействие быстрее скорости света</a>.</p><p>ЧТО, ЧЁРТ ВОЗЬМИ, ДОЛЖЕН <emphasis>СДЕЛАТЬ</emphasis> ЭТОТ ГРЁБАНЫЙ ПОСТУЛАТ КОЛЛАПСА, ЧТОБЫ ФИЗИКИ НАКОНЕЦ ОТ НЕГО ОТКАЗАЛИСЬ? УБИТЬ ЧЁРТОВА ЩЕНКА?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q6/collapse_postulates/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>234. Декогеренция — это просто. Послание к физикам:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда я был еще маленьким мальчиком, мой отец, физик с докторской степенью, строго предупредил меня, чтобы я не совался в дела физиков; он говорил, что пытаться понять физику без формального математического аппарата — дело безнадежное. И точка. Никаких лазеек. Но в научно-популярных книгах Фейнмана я прочел, что если ты действительно понимаешь физику, то должен быть в состоянии объяснить ее неспециалисту. Я поверил Фейнману, а не отцу, потому что Фейнман получил Нобелевскую премию, а мой отец — нет.</p><p>Лишь позже — собственно, когда я читал <emphasis>«Фейнмановские лекции»</emphasis> — я понял, что отец открыл мне простую и чистую правду. Нет математики — нет физики.</p><p>По призванию я байесианец, а не физик. И хотя меня воспитывали в убеждении, что в дела физиков соваться не стоит, меня вынудило к этому периодическое грубое злоупотребление тремя понятиями: <emphasis>«простой»</emphasis>, <emphasis>«фальсифицируемый»</emphasis> и <emphasis>«проверяемый»</emphasis>.</p><p>Предыдущее вступление нужно для того, чтобы вы не рассмеялись и не сказали: «Конечно же, я знаю, что значат эти слова!» Здесь есть математика. То, что последует далее, будет изложением идей из эссе «Вера в подразумеваемое невидимое» в их применении к квантовой физике.</p><p>Начнем с замечания, которое и вывело меня на этот путь; я встречал его в нескольких версиях, и в вольном пересказе оно звучит так:</p><p>Многомировая интерпретация квантовой механики постулирует существование огромного множества других миров, существующих параллельно с нашим. Бритва Оккама гласит, что мы не должны множить сущности без необходимости.</p><p>Справедливости ради стоит отметить, что те, кто так утверждает, обычно признают:</p><p>Но это не общепринятое применение Бритвы Оккама; некоторые говорят, что Бритва Оккама должна применяться к законам, управляющим моделью, а не к числу объектов внутри нее.</p><p>Так что это здорово, что мы все признаем противоположные аргументы и выслушиваем обе стороны —</p><p>Но предположим, что вам нужно <emphasis>вычислить</emphasis> простоту теории.</p><p>Оригинальная формулировка Уильяма Оккама гласила:</p><p><emphasis>Lex parsimoniae: Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem.</emphasis></p><p>«Закон экономии: сущности не следует множить без необходимости».</p><p>Но это качественное соображение. Недостаточно сказать, кажется ли одна теория проще или сложнее другой — нужно присвоить число; и это число должно иметь смысл, его нельзя просто выдумать. Преодоление этого разрыва подобно переходу от способности определять на глаз, какие вещи движутся «быстро», а какие «медленно», к измерению и вычислению скоростей.</p><p>Предположим, вы попытаетесь сказать: «Посчитайте слова — вот насколько сложна теория».</p><p>Роберт Хайнлайн однажды заявил (надеюсь, в шутку), что «самое простое объяснение» — всегда такое: «Женщина в конце улицы — ведьма; это она сделала». Одиннадцать слов — мало какая статья по физике побьет этот рекорд.</p><p>Столкнувшись с этой проблемой, можно пойти двумя путями.</p><p>Во-первых, можно спросить: «Женщина в конце улицы — <emphasis>кто</emphasis>?» То, что в языке есть одно слово для обозначения какого-то понятия, еще не значит, что само это понятие простое. Представьте, что вы разговариваете с инопланетянами, которые ничего не знают ни о ведьмах, ни о женщинах, ни об улицах. Сколько времени уйдет у вас на то, чтобы объяснить им вашу теорию? А еще лучше: представьте, что вам нужно написать компьютерную программу, которая воплощает вашу гипотезу и выдает то, что вы называете предсказаниями вашей гипотезы, — какого размера должна быть эта программа? Допустим, ваша задача — предсказать временной ряд измеренных положений камня, катящегося с холма. Если вы напишете подпрограмму, моделирующую ведьм, это вряд ли поможет точнее определить, куда покатится камень, — лишняя подпрограмма лишь раздует ваш код. С другой стороны, вы можете обнаружить, что ваш код обязательно должен содержать подпрограмму для возведения чисел в квадрат.</p><p>Во-вторых, можно спросить: «Женщина в конце улицы — ведьма; она сделала <emphasis>что</emphasis>?» Представьте, что вы хотите описать некое событие настолько точно, насколько это возможно при имеющихся у вас данных, — опять же, допустим, временной ряд расстояний для катящегося с холма камня. Вы можете начать свое объяснение со слов «Женщина в конце улицы — ведьма», но ваш друг спросит: «И что же она <emphasis>сделала</emphasis>?», а вы ответите: «Она сделала так, что камень укатился на один метр за первую секунду, на девять метров за третью секунду...» Добавление фразы «Женщина в конце улицы — ведьма» в начало вашего сообщения никак не помогает <emphasis>сжать</emphasis> остальную часть описания. В итоге вы просто отправляете более длинное сообщение, чем нужно, — логичнее было бы просто отбросить вступление про «ведьму». С другой стороны, если вы потратите немного времени на рассказ о Галилее, вы сможете значительно сжать следующие пять тысяч подробных временных рядов для катящихся с холмов камней.</p><p>Если вы пойдете первым путем, то придете к тому, что называется колмогоровской сложностью и соломоновской индукцией. Если пойдете вторым путем — придете к принципу минимальной длины описания.</p><p>Ага, значит, я могу выбирать определение простоты на свой вкус?</p><p>Нет, на самом деле эквивалентность этих двух формализмов в их наиболее развитых формах была доказана.</p><p>И теперь, надо полагать, вы собираетесь сказать мне, что оба формализма сходятся на том, что «Оккам велит считать законы, а не объекты».</p><p>Более-менее так. В принципе минимальной длины описания, пока вы можете дать другу точный рецепт, которому тот может мысленно следовать для получения временного ряда катящегося камня, нас не волнует, сколько умственных усилий потребуется для выполнения этого рецепта. В соломоновской индукции мы считаем биты в программном коде, а не биты оперативной памяти, используемые программой во время работы. «Сущности» здесь — это строки кода, а не моделируемые объекты. И, как уже было сказано, в конечном счете эти два формализма эквивалентны.</p><p>Но прежде чем я перейду к более подробному разбору формальной простоты, позвольте мне отвлечься и рассмотреть возражение:</p><p>И что с того? Почему я не могу просто изобрести свой <emphasis>собственный</emphasis> формализм, который работает иначе? С какой стати мне вообще обращать внимание на то, как вы там у себя в области решили вести дела? Есть ли у вас какие-нибудь <emphasis>экспериментальные</emphasis> доказательства того, что я должен поступать именно так?</p><p>Да, вообще-то есть, хотите верьте, хотите нет. Но позвольте мне начать с самого начала.</p><p>Правило конъюнкции в теории вероятностей гласит:</p><p>P(X,Y) ≤ P(X).</p><p>Для любых утверждений X и Y вероятность того, что «истинно X и истинно Y», <emphasis>меньше или равна</emphasis> вероятности того, что «истинно X (вне зависимости от того, истинно ли Y)». (Если это утверждение кажется вам не слишком глубокомысленным, уверяю вас: легко найти случаи, когда люди, оценивающие вероятности, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">нарушают это правило</a>.)</p><p>Обычно вы не можете применить правило конъюнкции P(X,Y) ≤ P(X) напрямую к конфликту между взаимоисключающими гипотезами. Правило конъюнкции применяется напрямую только к тем случаям, когда левая часть строго влечет за собой правую часть. Кроме того, конъюнкция — это всего лишь неравенство; она не дает нам тех количественных расчетов, которые нам нужны.</p><p>Но правило конъюнкции дает нам правило монотонного убывания вероятности: по мере того как вы добавляете к истории всё больше деталей, каждая из которых потенциально может быть истинной или ложной, вероятность истории монотонно снижается. Представьте вероятность как сохраняющуюся величину: её запас ограничен. По мере роста числа деталей в истории количество возможных историй растет экспоненциально, но сумма их вероятностей никогда не может превысить 1. Для каждой истории «X и Y» существует история «X и ¬Y». Когда вы <emphasis>просто</emphasis> рассказываете историю «X», вы можете <emphasis>просуммировать по</emphasis> возможностям Y и ¬Y.</p><p>Если вы добавите к X десять деталей, каждая из которых потенциально может быть истинной или ложной, то вашей истории придется конкурировать за драгоценную вероятность с 2<sup>10</sup> - 1 другими столь же детализированными историями. Если же, с другой стороны, достаточно <emphasis>просто</emphasis> сказать X, вы можете просуммировать свою вероятность по 2<sup>10</sup> историям:</p><p>((X и Y и Z и . . .) или (X и ¬Y и Z и . . .) или . . .).</p><p>«Сущности», подсчитываемые бритвой Оккама, должны по отдельности дорого обходиться с точки зрения вероятности; именно поэтому мы предпочитаем теории, содержащие меньше таких сущностей.</p><p>Представьте лотерею, в которой продается до миллиона билетов, где каждый из возможных билетов продается только один раз, и к моменту розыгрыша проданы абсолютно все билеты. Ваш друг купил один билет за 1 доллар — что кажется вам плохим вложением, ведь выигрыш составляет всего 500 000 долларов. Но друг говорит: «Да, но рассмотри альтернативные гипотезы: „Завтра кто-то выиграет в лотерею“ и „Завтра я выиграю в лотерею“. Очевидно, что вторая гипотеза проще по бритве Оккама; в ней упоминаются лишь один человек и один билет, тогда как первая гипотеза сложнее: она упоминает миллион человек и миллион билетов!»</p><p>Говорить, что бритва Оккама считает только законы, а не объекты, не совсем верно: против теории говорят те сущности, которые она вынуждена упоминать <emphasis>явно</emphasis>, поскольку это те самые сущности, которые нельзя <emphasis>просуммировать</emphasis>. Предположим, вы с другом ломаете голову над удивительным бильярдным ударом: вам известно начальное состояние стола и то, какие шары забиты, но не то, как именно был сделан удар. Вы предлагаете теорию, включающую десять конкретных столкновений между десятью конкретными шарами; ваш друг возражает теорией, включающей пять конкретных столкновений между пятью конкретными шарами. Против ваших теорий говорят не <emphasis>только</emphasis> законы, которые, как вы утверждаете, управляют бильярдными шарами, но и любые <emphasis>конкретные</emphasis> шары, которые должны были находиться в каком-то <emphasis>определенном</emphasis> состоянии, чтобы предсказание вашей модели оказалось верным.</p><p>Если вы измерили температуру в гостиной и она составила 22<sup>°</sup> Цельсия, бессмысленно заявлять: «Твой термометр, скорее всего, ошибается; гораздо более вероятно, что в комнате 20<sup>°</sup> C. Ведь если рассмотреть все частицы в комнате, то при температуре 22<sup>°</sup> C количество состояний, которые они могут занимать, экспоненциально больше — а значит, любое <emphasis>конкретное</emphasis> состояние становится еще менее вероятным». Но в каком бы именно из состояний при 22<sup>°</sup> C ни находилась ваша комната, вы всё равно можете сделать то же самое предсказание (для подавляющего большинства таких состояний), что термометр в итоге покажет 22<sup>°</sup> C, а значит, вы не чувствительны к <emphasis>точным</emphasis> начальным условиям. Вам не нужно указывать точное положение всех молекул воздуха в комнате, так что это не играет против вероятности вашего объяснения.</p><p>С другой стороны — возвращаясь к примеру с лотереей, — предположим, ваш друг выиграл десять лотерей подряд. В этот момент вам стоит заподозрить, что всё подстроено. Гипотеза «Мой друг выигрывает в лотерею каждый раз» сложнее гипотезы «Кто-то выигрывает в лотерею каждый раз». Однако первая гипотеза предсказывает данные гораздо точнее.</p><p>В формализме минимальной длины описания фраза «Есть один человек, который каждый раз выигрывает в лотерею» в самом начале вашего сообщения сжимает описание того, кто выиграл следующие десять лотерей; чтобы закончить сообщение, вам достаточно просто сказать: «И этот человек — Фред Смит». Сравните это с: «Первую лотерею выиграл Фред Смит, вторую лотерею выиграл Фред Смит, третью лотерею...»</p><p>В формализме соломоновской индукции априорная вероятность гипотезы «Мой друг выигрывает в лотерею каждый раз» мала, поскольку программе, описывающей лотерею, теперь требуется явный код, выделяющий вашего друга; однако, поскольку эта программа способна выдать <emphasis>более узкое распределение вероятностей</emphasis> для потенциальных победителей лотереи, чем гипотеза «Кто-то выигрывает в лотерею каждый раз», она может — по правилу Байеса — преодолеть свою априорную маловероятность и победить в качестве гипотезы.</p><p>Любая формальная теория Бритвы Оккама должна количественно определять не только «сущности» и «простоту», но и саму «необходимость».</p><p>Минимальная длина описания определяет необходимость как «то, что сжимает сообщение».</p><p>Соломоновская индукция присваивает априорную вероятность каждой возможной компьютерной программе, при этом сумма всего распределения по всем возможным компьютерным программам не превышает 1. Этого можно достичь, используя двоичный код, в котором ни одна корректная компьютерная программа не является префиксом другой корректной компьютерной программы («беспрефиксный код») — например, за счёт использования стоп-кода. Тогда априорная вероятность любой программы P равна просто 2<sup>-L(P)</sup>, где L(P) — длина P в битах.</p><p>Сама программа P может принимать на вход строку битов (возможно, нулевой длины) и выдавать условную вероятность того, что <emphasis>следующий</emphasis> бит будет равен 1; это делает P распределением вероятностей на множестве всех двоичных последовательностей. Данная версия соломоновской индукции для любой строки даёт нам смесь апостериорных вероятностей, в которой доминируют кратчайшие программы, наиболее точно предсказывающие эту строку. Суммирование по этой смеси даёт нам предсказание для следующего бита.</p><p>Суть в том, что для обоснования более сложных гипотез требуется больше байесовских свидетельств — больше успешных предсказаний или более точные предсказания. Но это вполне реально; бремя априорной маловероятности не бесконечно. Если вы подбросите монету четыре раза, и каждый раз будет выпадать орёл, вы не сделаете сразу вывод, что у этой монеты всегда выпадает только орёл. Но если орёл выпадет двадцать раз подряд, вам стоит отнестись к этому крайне серьёзно. А как насчёт гипотезы о том, что монета подстроена так, чтобы выдавать ОРРОРР... в виде повторяющегося цикла? Это звучит куда более странно, но после сотни бросков только глупец станет это отрицать.</p><p>Обычная химия утверждает, что в одном грамме газообразного водорода содержится шестьсот миллиардов триллионов атомов водорода. Это поразительное утверждение, но набралось достаточно свидетельств, чтобы убедить физиков вообще и вас в частности в его истинности.</p><p>А теперь спросите себя, сколько свидетельств потребовалось бы, чтобы убедить вас в истинности теории, содержащей шестьсот миллиардов триллионов отдельно сформулированных физических законов.</p><p>Почему же априорная вероятность программы в соломоновском формализме не включает в себя оценку того, сколько оперативной памяти она использует или каково её общее время работы?</p><p>Простой ответ таков: «Потому что пространственные и временные ресурсы, используемые программой, не являются взаимоисключающими возможностями». Это не спецификация программы, которая в каждом конкретном месте может содержать только 1 или 0.</p><p>Но ещё более простой ответ звучит так: «Потому что, если судить по истории науки, эта эвристика не работает».</p><p>Бритву Оккама приводили в качестве возражения против гипотезы о том, что туманности на самом деле являются далекими галактиками — казалось, это колоссально увеличивает количество сущностей во Вселенной. <emphasis>Все эти звёзды!</emphasis></p><p>Снова и снова в истории человечества Вселенная становилась всё больше. Вариант Бритвы Оккама, который в каждом подобном случае помечал бы более обширную Вселенную как <emphasis>менее вероятную</emphasis>, показал бы себя гораздо хуже с точки зрения исторического опыта человечества.</p><p>Это часть тех самых «экспериментальных свидетельств», на которые я намекал ранее. Хотя теории простоты можно обосновать соображениями математического толка, желательно также, чтобы они действительно работали на практике. (Другая часть «экспериментальных свидетельств» исходит от статистиков, специалистов по компьютерным наукам и исследователей искусственного интеллекта, которые проверяют, какие именно определения «простоты» позволяют создавать компьютерные программы, эмпирически успешно предсказывающие будущие данные на основе прошлых. Вероятно, парадигма минимальной длины описания оказалась здесь наиболее продуктивной, поскольку она предлагает очень гибкий способ размышления о реальных проблемах.)</p><p>Представьте себе космический корабль, запуск которого вы наблюдаете с огромной помпой; он ускоряется, удаляясь от вас, и вскоре летит со скоростью 0,9c. Если расширение Вселенной продолжится — как считает современная космология, — наступит момент, когда, согласно вашей модели реальности, вы не сможете взаимодействовать с этим кораблем даже в принципе: он пересечёт космологический горизонт относительно вас, и испускаемые им фотоны уже не смогут обогнать расширение Вселенной.</p><p>Должны ли вы верить, что космический корабль буквально, физически исчезает из Вселенной в тот момент, когда пересекает космологический горизонт относительно вас?</p><p>Если вы считаете, что Бритва Оккама подсчитывает количество объектов в модели, то да, должны. Как только корабль пересекает ваш космологический горизонт, модель, в которой он мгновенно исчезает, и модель, в которой он продолжает лететь дальше, дают неразличимые предсказания; ни одна из них не имеет байесовского доказательного преимущества перед другой. Однако одна модель содержит гораздо меньше «сущностей»: ей не нужно говорить обо всех кварках, электронах и полях, из которых состоит корабль. Следовательно, проще предположить, что корабль исчезает.</p><p>С другой стороны, вы можете сказать: «В ходе многочисленных экспериментов я вывел определённые законы, управляющие наблюдаемыми частицами. Космический корабль состоит из таких частиц. Применяя эти законы, я делаю вывод, что корабль должен продолжать движение после пересечения космологического горизонта с тем же импульсом и той же энергией, что и прежде, иначе нарушатся законы сохранения, которые, насколько я мог судить, соблюдаются во всех поддающихся проверке случаях. Чтобы предположить, будто корабль исчезает, мне пришлось бы добавить новый закон: „Вещи исчезают, как только пересекают мой космологический горизонт“».</p><p>Декогерентная (она же многомировая) версия квантовой механики утверждает, что измерения подчиняются тем же квантовомеханическим правилам, что и все остальные физические процессы. Применяя эти правила к макроскопическим объектам точно так же, как к микроскопическим, мы получаем наблюдателей в состоянии суперпозиции. Здесь возникает множество вопросов, например: «Но почему тогда все бинарные квантовые измерения не кажутся имеющими вероятность 50/50, раз разные версии нас видят оба исхода?»</p><p>Однако возражение, будто декогеренция нарушает Бритву Оккама за счёт умножения объектов в модели, попросту неверно.</p><p>Декогеренция не требует, чтобы волновая функция принимала какое-то сложное точное начальное состояние. Многомировая интерпретация не задаёт все свои миры вручную, а генерирует их с помощью компактных законов квантовой механики. Компьютерная программа, напрямую симулирующая квантовую механику для получения экспериментальных прогнозов, потребовала бы огромного объёма оперативной памяти — но симуляция волновой функции экспоненциально затратна в <emphasis>любой</emphasis> версии квантовой механики! Декогеренция — просто в ещё большей степени. <emphasis>Многие</emphasis> физические открытия в истории человечества, от звёзд до галактик, от атомов до квантовой механики, колоссально увеличили кажущуюся вычислительную нагрузку того, что мы считаем Вселенной.</p><p>Многомировая интерпретация не становится сложнее от того, что в ней целый зиллион миров, так же как и атомная гипотеза не усложняется из-за зиллиона атомов. Для каждого, кто понимает Бритву Оккама количественно, слово «сложный» означает совершенно не это.</p><p>Как и в историческом случае с галактиками, возможно, люди приняли свой <emphasis>шок</emphasis> от мысли о столь огромной вселенной за штраф к вероятности и сослались в оправдание на Бритву Оккама. Но даже если для декогеренции и существуют штрафы к вероятности, <emphasis>огромность предполагаемой вселенной</emphasis> сама по себе определённо не является их источником!</p><p>Представление о том, что декогерентные миры — это дополнительные сущности, штрафуемые Бритвой Оккама, попросту ошибочно. Оно не «в какой-то мере верно». Это не аргумент, пусть и слабый, но всё же имеющий право на существование. Это не заслуживающая защиты позиция, которую можно было бы укрепить дальнейшими доводами. Оно совершенно несостоятельно с точки зрения теории вероятностей. Его не исправить. Это плохая математика. 2 + 2 = 3.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q3/decoherence_is_simple/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>235. Декогеренция фальсифицируема и проверяема.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Слова «фальсифицируемый» и «проверяемый» иногда используются как взаимозаменяемые; эта неточность — цена общения на английском языке. Здесь я хочу обсудить два разных теоретико-вероятностных свойства, и одно из них я буду называть «фальсифицируемым», а другое — «проверяемым», поскольку это кажется мне наиболее подходящим вариантом.</p><p>Что касается математики, то она начинается, как и очень многое другое, с:</p><p><image l:href="#img_31"/></p><p>Это теорема Байеса. У меня есть как минимум две разные вещи с принтом этой теоремы, так что она наверняка важна.</p><p>Кратко напомню: B здесь означает свидетельство, A<sub>i</sub> — некоторая рассматриваемая гипотеза, а A<sub>j</sub> — конкурирующие, взаимоисключающие гипотезы. Выражение P(B|A<sub>i</sub>) означает «вероятность увидеть B, если гипотеза A<sub>i</sub> истинна», а P(A<sub>i</sub>|B) означает «вероятность того, что гипотеза A<sub>i</sub> истинна, если мы видим B».</p><p>Математический феномен, который я назову «фальсифицируемостью» — это научно желательное свойство гипотезы концентрировать свою вероятностную массу на предпочтительных исходах. Из этого следует, что она также должна приписывать низкую вероятность некоторым нежелательным исходам; сумма вероятностей должна быть равна 1, а запас вероятности ограничен. В идеале должны существовать возможные наблюдения, которые снизили бы вероятность гипотезы практически до нуля: должно быть что-то, чего гипотеза <emphasis>не может</emphasis> объяснить, мыслимые результаты экспериментов, с которыми теория <emphasis>не</emphasis>совместима. Теория, которая может объяснить всё, ничего не запрещает, а значит, ничего не говорит нам о том, чего следует ожидать.</p><p><image l:href="#img_32"/></p><p>В терминах теоремы Байеса, если есть хотя бы какое-то наблюдение B, которое гипотеза A<sub>i</sub> не может объяснить, то есть P(B|A<sub>i</sub>) ничтожно мала, тогда числитель P(B|A<sub>i</sub>)P(A<sub>i</sub>) тоже будет ничтожно мал, как и апостериорная вероятность P(A<sub>i</sub>|B). Обновление вероятностей после того, как мы увидели невозможный результат B, снизило вероятность A<sub>i</sub> почти до нуля. Теория, которая отказывается делать себя уязвимой таким образом, будет вынуждена широко распределять свою вероятность, чтобы в ней не оставалось брешей; она не сможет сильно сконцентрировать вероятность на нескольких предпочтительных исходах; она не сможет дать точных предсказаний.</p><p>Так из теории вероятностей выводится научный принцип.</p><p>В описанном здесь виде «фальсифицируемость» — это нечто, что вы оцениваете, глядя на <emphasis>одну-единственную</emphasis> гипотезу и спрашивая: «Насколько узко она концентрирует свое распределение вероятностей по возможным исходам? Насколько точно она говорит мне, чего ожидать? Может ли она объяснить некоторые возможные исходы гораздо лучше, чем другие?»</p><p>Является ли декогерентная интерпретация квантовой механики <emphasis>фальсифицируемой</emphasis>? Существуют ли экспериментальные результаты, которые могли бы снизить её вероятность до бесконечно малой величины?</p><p>Конечно: мы могли бы измерить запутанные частицы, которые всегда должны иметь противоположный спин, и обнаружить, что если измерять их на достаточно большом расстоянии друг от друга, у них иногда оказывается одинаковый спин.</p><p>Или мы могли бы обнаружить, что яблоки падают вверх, планеты Солнечной системы беспорядочно мечутся туда-сюда, а какой-то атом непрерывно испускает фотоны без видимого источника энергии. Такие наблюдения также фальсифицировали бы декогерентную квантовую механику. Это вещи, появления которых — при гипотезе, что вселенной управляет декогерентная квантовая механика — мы определенно <emphasis>не должны ожидать</emphasis>.</p><p>Таким образом, действительно существуют наблюдения B, для которых P(B|A<sub>deco</sub>) бесконечно мала, что снизило бы P(A<sub>deco</sub>|B) до бесконечно малой величины.</p><p>Но это лишь потому, что декогерентная квантовая механика — это всё ещё квантовая механика! А как насчёт самой по себе декогеренции в противовес постулату коллапса?</p><p>Мы к этому приближаемся. Суть в том, что я только что определил тест, который заставляет вас думать об одной гипотезе за раз (и назвал его «фальсифицируемостью»). Если вы хотите отличить декогеренцию <emphasis>от</emphasis> коллапса, вам нужно думать как минимум о <emphasis>двух</emphasis> гипотезах одновременно.</p><p>На самом деле тест на «фальсифицируемость» не <emphasis>настолько</emphasis> сфокусирован на чём-то одном: в конце концов, сумма в знаменателе должна содержать <emphasis>какие-то</emphasis> другие гипотезы. Но то, что я только что определил как «фальсифицируемость», указывает именно на ту проблему, на которую жаловался Карл Поппер, когда утверждал, что фрейдистский психоанализ «нефальсифицируем», поскольку одинаково успешно находит объяснение любому возможному действию пациента.</p><p>Если бы вы принадлежали к инопланетному виду, который никогда не изобретал ни постулата коллапса, ни копенгагенской интерпретации — если бы единственной физической теорией, о которой вы <emphasis>когда-либо</emphasis> слышали, была декогерентная квантовая механика, — если бы <emphasis>всё</emphasis>, что было у вас в голове, сводилось к дифференциальному уравнению эволюции волновой функции и вероятностному правилу Борна, у вас всё равно были бы чёткие ожидания относительно Вселенной. Вы бы не жили в волшебном мире, где вероятно всё что угодно.</p><p>Но абсолютно то же самое можно сказать и о квантовой механике <emphasis>без</emphasis> (макроскопической) декогеренции.</p><p>Ну да! Человек, который ходит с дифференциальным уравнением эволюции волновой функции в голове, плюс постулатом коллапса, который подчиняется вероятностям Борна и срабатывает до того, как суперпозиция достигнет макроскопического уровня, всё равно живёт во вселенной, где яблоки падают вниз, а не вверх.</p><p>Но где декогеренция даёт <emphasis>новое</emphasis> предсказание — такое, которое позволило бы нам её <emphasis>проверить</emphasis>?</p><p>«Новое» предсказание относительно чего? Относительно знаний древних греков? Если бы вы вернулись в прошлое и показали им декогерентную квантовую механику, они смогли бы сделать множество экспериментальных предсказаний, которые до этого сделать не могли.</p><p>Когда вы говорите «новое предсказание», вы имеете в виду «новое» относительно какой-то другой гипотезы, которая определяет «старое предсказание». Это подводит нас к теории того, что я решил назвать <emphasis>проверяемостью</emphasis>; и этот алгоритм по самой своей сути рассматривает как минимум две гипотезы одновременно. Вы не можете назвать что-то «<emphasis>новым</emphasis> предсказанием», рассматривая только одну гипотезу изолированно.</p><p>В байесовских терминах вы ищете свидетельство B, которое послужит доводом в пользу одной гипотезы по сравнению с другой, разграничивая их, и процесс получения такого свидетельства мы можем назвать «тестом». Вы ищете такой экспериментальный результат B, что</p><p>P(B|A<sub>d</sub>) ≠ P(B|A<sub>c</sub>);</p><p>то есть некоторый исход B, вероятность которого при условии истинности гипотезы декогеренции отличается от его вероятности при условии истинности гипотезы коллапса. Что, в свою очередь, означает, что апостериорные шансы для декогеренции и коллапса станут отличными от априорных шансов:</p><p><image l:href="#img_33"/></p><p>Это уравнение симметрично (если предположить, что ни одна вероятность буквально не равна 0). Здесь нет одного A<sub>j</sub> с ярлыком «старая гипотеза» и другого A<sub>j</sub> с ярлыком «новая гипотеза».</p><p>Эта симметрия — фича, а не баг теории вероятностей! Если вы проектируете систему искусственного рассуждения, которая приходит к разным убеждениям в зависимости от порядка предъявления свидетельств, это называют «гистерезисом» и считают Плохой Вещью. Я слышал, что в Науке на это тоже смотрят косо.</p><p>С точки зрения теории вероятностей существуют различные тривиальные теоремы, утверждающие, что не должно иметь значения, обновляете ли вы свои убеждения сначала по X, а затем по Y, или сначала по Y, а затем по X. По крайней мере, они были бы тривиальными, если бы люди не нарушали их так часто и так легкомысленно.</p><p>Если декогеренция «непроверяема» относительно коллапса, то точно так же и коллапс «непроверяем» относительно декогеренции. Что, если бы история физики сложилась иначе — что, если бы Хью Эверетт и Джон Уилер оказались на месте Бора и Гейзенберга, и наоборот? Правильно ли и уместно ли было бы тогда для жителей того мира смотреть на интерпретацию коллапса, фыркать и говорить: «И где же <emphasis>новые</emphasis> предсказания?»</p><p>Что, если когда-нибудь мы встретим инопланетный вид, который открыл декогеренцию раньше коллапса? Обязан ли каждый из нас придерживаться той теории, которую открыл первым? Неужели Разуму будет нечего сказать по этому поводу, и для разрешения спора у нас не останется иного пути, кроме межзвездной войны?</p><p>Но если мы отменим требование выдавать новые предсказания, то останемся в состоянии научного хаоса. К старым теориям можно будет добавлять любые непроверяемые усложнения и получать экспериментально эквивалентные предсказания. Если мы отвергнем то, что вы называете «гистерезисом», то как мы защитим наши текущие теории от любого чудака, который заявит, что электроны обладают новым свойством под названием «запах», прямо как у кварков есть «аромат»?</p><p>Прежде всего скажу, что я совершенно согласен: вы должны отвергнуть того, кто придёт к вам и скажет: «Эй, у меня тут блестящая новая идея! Может, заряженные частицы притягивает вовсе не электромагнитное поле. Может, на самом деле частицы толкают крошечные ангелы, а электромагнитное поле просто указывает им, как это делать. Смотрите, у меня есть куча успешных экспериментальных предсказаний — тех самых, которые вы привыкли считать своими!»</p><p>Так что да, я согласен, что нам не стоит покупаться на эту потрясающую новую теорию, но проблема вовсе не в её <emphasis>новизне</emphasis>.</p><p>Представьте, что человеческая история пошла лишь немного по-другому, и Церковь оказалась главным грантодателем для Науки. И представьте, что, когда законы электромагнетизма только разрабатывались, явление магнетизма сочли доказательством существования невидимых духов, ангелов. Джеймс Клерк становится святым Максвеллом, описавшим законы, которые управляют действиями ангелов.</p><p>Пару веков спустя, когда власть Церкви сжигать людей на кострах была ограничена, кто-то приходит и спрашивает: «Слушайте, а нам правда нужны ангелы?»</p><p>«Да, — говорят все. — Как иначе одни лишь числа электромагнитного поля могли бы преобразовываться в реальное движение частиц?»</p><p>«Это может быть фундаментальным законом, — говорит новичок, — или чем-то отличным от ангелов, что мы откроем позже. Я лишь предлагаю признать, что интерпретация чисел <emphasis>как действий ангелов</emphasis> на самом деле ничего не даёт, и нам следует просто оставить числа, а часть с ангелами выбросить».</p><p>И они переглядываются и в конце концов говорят: «Но ваша теория не даёт никаких новых экспериментальных предсказаний, так с чего бы нам её принимать? Как нам проверить ваши утверждения об отсутствии ангелов?»</p><p>С нормативной точки зрения мне кажется, что если мы должны отвергнуть бредовых ангелов в первом сценарии, <emphasis>даже не имея возможности различить эти две теории экспериментально,</emphasis> то мы также должны отвергнуть ангелов официальной науки во втором сценарии, даже без возможности различить эти две теории экспериментально.</p><p>Обычно именно чудак добавляет новые бесполезные усложнения, а не учёные случайно встраивают их в самом начале. Но проблема не в том, что эти усложнения новые, а в том, что они бесполезны независимо от того, новые они или нет.</p><p>Байесовец сказал бы, что лишние усложнения в виде ангелов в теории приводят к штрафам для её априорной вероятности. Если две теории дают эквивалентные предсказания, мы оставляем ту, которую можно описать самым коротким сообщением, самой маленькой программой. Если вы оцениваете априорную вероятность каждой гипотезы путём подсчёта битов кода, а затем применяете правила байесовского обновления ко всем имеющимся свидетельствам, то нет никакой разницы, о какой гипотезе вы услышали первой или в каком порядке вы учитывали свидетельства.</p><p>В реальной жизни обычно невозможно применять формальную теорию вероятностей — точно так же, как нельзя предсказать победителя теннисного матча с помощью квантовой теории поля. Но если теория вероятностей и может служить практическим руководством, то говорит она следующее: отвергайте <emphasis>бесполезные</emphasis> усложнения <emphasis>вообще</emphasis>, а не только тогда, когда они <emphasis>новые</emphasis>.</p><p>Да ведь множество миров декогеренции как раз и <emphasis>бесполезно</emphasis>! Предполагается, что наряду с нашим миром существуют все эти миры, и они ничего не <emphasis>делают</emphasis> с нашим миром, но я всё равно должен в них верить?</p><p>Нет, согласно декогеренции, верить вы должны в общие законы, управляющие волновыми функциями, — а эти общие законы очень даже наблюдаемы и проверяемы.</p><p>В других работах я утверждал, что статус научности должен ассоциироваться с общими законами, а не с конкретными событиями, поскольку именно общие законы, в принципе, каждый может пойти и проверить самостоятельно. Уверяю вас, что прямо сейчас, когда я пишу эти строки, на мне надеты белые носки. Поэтому у вас, вероятно, есть <emphasis>рациональные</emphasis> основания верить, что это исторический факт. Но это не то особо сильное утверждение, которое мы канонизируем как временное научное убеждение, поскольку вы не можете провести никакой самостоятельный эксперимент, чтобы установить его истинность; вам приходится полагаться на мой авторитет. А вот если бы я назвал вам массу электрона вообще, вы могли бы пойти и найти свой собственный электрон для проверки и тем самым лично убедиться в истинности общего закона в этом конкретном случае.</p><p>Возможность для каждого пойти и самостоятельно проверить общий научный закон, воссоздав какой-то конкретный случай, — это именно то, что делает нашу веру в общий закон особенно надежной.</p><p>Сторонники декогеренции говорят, что они верят в дифференциальное уравнение, которое, как показывают наблюдения, управляет эволюцией волновых функций, — его вы можете пойти и проверить сами в любое время, достаточно взглянуть на атом водорода.</p><p>Вера в существование обособленных частей универсальной волновой функции не является <emphasis>дополнительной</emphasis>, и она не <emphasis>призвана</emphasis> объяснять цену золота в Лондоне; это просто дедуктивное следствие эволюции волновой функции. Если свидетельства множества конкретных случаев дают вам повод поверить, что X → Y — это общий закон, а свидетельства какого-то конкретного случая дают вам повод поверить в X, то у вас должно быть P(Y) ≥ P(X и (X → Y)).</p><p>Или, если взглянуть на это иначе, если P(Y|X) ≈ 1, то P(X и Y) ≈ P(X).</p><p>Иными словами, вера в дополнительные детали не обходится вам в лишнюю вероятность, если они являются <emphasis>логическими следствиями</emphasis> общих убеждений, которые у вас уже есть. Впрочем, сами эти общие убеждения, по всей видимости, должны быть фальсифицируемыми, иначе зачем вообще беспокоиться?</p><p>Вот почему мы не верим, что космические корабли мгновенно прекращают свое существование, когда они пересекают космологический горизонт относительно нас. Верно, дальнейшее существование космического корабля не оказывает влияния на наш мир. Дальнейшее существование корабля не помогает объяснить цену золота в Лондоне. Но невидимый корабль достается нам даром как следствие общих законов, подразумевающих сохранение массы и энергии. Если бы дальнейшее существование корабля <emphasis>не</emphasis> было дедуктивным следствием законов физики в том виде, как мы моделируем их в настоящее время, <emphasis>тогда</emphasis> оно было бы дополнительной деталью, обходилось бы в дополнительную вероятность, и нам пришлось бы задаться вопросом, почему наша теория должна содержать это утверждение.</p><p>Проверяемая часть декогеренции — это не сами по себе многие миры, а всего лишь общий закон, управляющий волновой функцией. Сторонники декогеренции отмечают, что при универсальном применении этот закон подразумевает существование целых суперпонированных миров. Конечно, к этой теории можно предъявить претензии, из которых самая заметная: «Но откуда тогда берутся борновские вероятности?» Но во внутренней логике декогеренции многие миры не предлагаются в качестве объяснения чего-либо и не составляют сути теории, подлежащей проверке; они просто логическое следствие тех общих законов, которые и составляют суть теории.</p><p>Если A ⇒ B, то ¬B ⇒ ¬A. Отрицать существование суперпонированных миров — значит с неизбежностью отрицать универсальность квантовых законов, сформулированных для описания атомов водорода и любого другого доступного исследованию случая; именно это отрицание кажется сторонникам декогеренции той самой дополнительной и непроверяемой деталью. Вы не можете видеть другие части волновой функции — зачем же <emphasis>дополнительно</emphasis> постулировать, что их не существует?</p><p>События вокруг споров о декогеренции, возможно, уникальны в истории науки: впервые серьезные ученые выступили и заявили, что по исторической случайности человечество разработало мощную, успешную, математически выверенную физическую теорию, содержащую ангелов. Что существует целый закон — постулат коллапса, — который можно просто выбросить, сделав теорию <emphasis>строго</emphasis> проще.</p><p>В это обсуждение я хочу внести утверждение, что в свете математически строгого понимания теории вероятностей декогеренция не отсекается бритвой Оккама, не является ни нефальсифицируемой, ни непроверяемой.</p><p>Мы можем сопоставить, к примеру, декогеренцию и постулат коллапса и оценить критику вроде «Разве декогеренция не предсказывает однозначно, что квантовые вероятности всегда должны составлять 50 на 50?» и «Разве коллапс не нарушает Специальную теорию относительности, подразумевая дальнодействие?» Мы можем сопоставить относительные достоинства этих теорий на основании их совместимости с опытом и явного характера физического закона.</p><p>Утверждать, что декогеренция даже не принимается в расчёт — потому что сами по себе многие миры являются «лишними сущностями», нарушающими бритву Оккама, или потому что сами по себе многие миры «непроверяемы», или потому что декогеренция не делает «новых предсказаний», — всё это, как я бы утверждал, является грубой ошибкой в теории вероятностей. Из дискуссии следует просто исключить эти конкретные аргументы и двигаться дальше.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q4/decoherence_is_falsifiable_and_testable/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>236. Привилегирование гипотезы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Предположим, полиция Ларджвилля, города с миллионным населением, расследует убийство, в котором почти нет улик: жертву зарезали в переулке, нет ни отпечатков пальцев, ни свидетелей.</p><p>И тут один из детективов говорит: «Ну... мы понятия не имеем, кто это сделал... нет никаких конкретных улик против кого-либо из миллиона жителей этого города... но давайте <emphasis>рассмотрим гипотезу</emphasis>, что это убийство совершил Мортимер К. Снодграсс, проживающий на Ординари-лейн, 128. В конце концов, это <emphasis>мог</emphasis> быть и он».</p><p>Я назову это <emphasis>ошибкой привилегирования гипотезы.</emphasis> (Дайте знать, если у неё уже есть официальное название — не припомню, чтобы где-то встречал её описание.)</p><p>Конечно, у детектива может быть какое-то <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Rational_evidence">рациональное свидетельство</a>, которое не является юридическим доказательством, допустимым в суде — например, слухи от информатора. Но если у детектива нет <emphasis>какого-либо</emphasis> обоснования, <emphasis>уже имеющегося на руках</emphasis>, для привлечения к Мортимеру особого внимания полиции — если это имя взяли совершенно с потолка, — то права Мортимера нарушаются.</p><p>И это верно, даже если детектив не утверждает, что Мортимер «действительно» это сделал, а лишь предлагает полиции потратить время на размышления о том, что Мортимер <emphasis>мог</emphasis> это сделать — необоснованно привлекая внимание именно к этой гипотезе. Человеческой природе свойственно искать подтверждения, а не опровержения. Представьте, что трое детективов предлагают имена своих злейших врагов в качестве подозреваемых; при этом Мортимер — шатен, Фредерик — брюнет, а Хелен — блондинка. Затем находится свидетель, который утверждает, что человек, покинувший место преступления, был шатеном. «Ага! — говорит полиция. — Раньше у нас не было улик, чтобы выбрать из этих вариантов, но <emphasis>теперь</emphasis> мы знаем, что это сделал Мортимер!»</p><p>Это связано с принципом, который я стал называть <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Locate_the_hypothesis">«локализацией гипотезы»,</a> суть которого в том, что если у вас есть миллиард коробок, и только в одной из них лежит алмаз (истина), а ваши детекторы дают лишь по <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Amount_of_evidence">1 биту свидетельства</a> каждый, то потребуется гораздо больше свидетельств, чтобы привлечь к истине ваше внимание — сузить выбор до десяти хороших вариантов, каждый из которых заслуживает отдельного рассмотрения, — чем на то, чтобы выяснить, <emphasis>какой именно</emphasis> из этих десяти вариантов верен. Требуется 27 бит, чтобы сузить выбор до десяти, и ещё всего 4 бита, чтобы вероятность правильного ответа превысила пятьдесят процентов.</p><p>Таким образом, детектив, без всякой на то причины выделяя Мортимера из миллиона других людей и привлекая к нему внимание полиции, перескакивает через <emphasis>большую часть свидетельств</emphasis>, которые необходимо предоставить против Мортимера.</p><p>И детектив должен обладать этими свидетельствами в самый первый момент, когда он привлекает к Мортимеру внимание полиции <emphasis>в принципе.</emphasis> Это может быть всего лишь рациональное свидетельство, а не юридическое доказательство, но если <emphasis>никаких свидетельств нет</emphasis>, то детектив просто притесняет и преследует бедного Мортимера.</p><p>Во время моего недавнего <a l:href="http://bloggingheads.tv/videos/2220">видеодиалога со Скоттом Ааронсоном о квантовой механике</a> мне действительно удалось припереть Скотта к стене и заставить его признать, что нет абсолютно никаких конкретных свидетельств в пользу постулата коллапса или одномировой квантовой механики. Но, возразил Скотт, мы можем обнаружить <emphasis>будущие</emphasis> свидетельства в пользу одномировой квантовой механики, а у многомировой интерпретации всё ещё остаётся <a l:href="http://lesswrong.com/lw/py/the_born_probabilities/">открытым вопрос о вероятностях Борна</a>.</p><p>Именно это я бы и назвал ошибкой привилегирования гипотезы. Должен существовать триллион лучших способов ответить на вопрос Борна без добавления постулата коллапса, который стал бы единственным во всей физике нелинейным, неунитарным, разрывным, недифференцируемым, не-CPT-симметричным, нелокальным в конфигурационном пространстве, нарушающим теорему Лиувилля, обладающим привилегированным пространством одновременности, оказывающим сверхсветовое влияние, акаузальным и неформально сформулированным законом. Нечто столь нефизичное не стоит того, чтобы <emphasis>произносить это вслух</emphasis> или даже <emphasis>задумываться о нём как о возможности</emphasis> без весьма солидного веса свидетельств — куда большего, чем нынешний абсолютный ноль.</p><p>Но в силу исторической случайности постулаты коллапса и одномировая квантовая механика действительно у всех на слуху и на уме, поэтому открытый вопрос о вероятностях Борна выдвигается (ни много ни мало Скоттом Ааронсоном!) как свидетельство того, что многомировая интерпретация пока не может предложить полную картину мира. Из чего делается вывод, что одномировая квантовая механика всё ещё каким-то образом участвует в забеге.</p><p>В человеческом разуме, если вам удаётся заставить людей думать именно об этой конкретной гипотезе, а не о триллионе других возможностей, которые ничуть не сложнее и не менее вероятны, вы действительно <emphasis>сделали</emphasis> огромную часть работы по убеждению. Всё, о чём думают, воспринимается как «участник забега», и если другие бегуны слегка отстают, то предполагается, что этот участник продвигается вперёд или даже выходит в лидеры.</p><p>И да, это та же самая ошибка, совершаемая в гораздо более вопиющих масштабах теистом, который указывает на то, что современная наука не предлагает абсолютно полного объяснения всей вселенной, и видит в этом свидетельство существования Иеговы, а не Аллаха, Летающего Макаронного Монстра или триллиона других богов, ничуть не менее сложных, — не говоря уже о пространстве натуралистических объяснений!</p><p>Рассуждать о «разумном замысле» всякий раз, когда вы указываете на мнимый изъян или нерешённую проблему в теории эволюции, — это снова привилегирование гипотезы: вы должны <emphasis>уже иметь на руках</emphasis> свидетельства, указывающие <emphasis>именно</emphasis> на разумный замысел, чтобы обосновать <emphasis>привлечение нашего внимания именно к этой идее</emphasis>, а не к тысяче других.</p><p>Вот и <emphasis>здравое</emphasis> правило. Соответствующая же <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Anti-epistemology">антиэпистемология</a> состоит в том, чтобы бесконечно твердить о «возможности» и о том, что идею «нельзя опровергнуть», надеяться, что будущие свидетельства подтвердят её, не предъявляя уже имеющихся на руках прошлых свидетельств, без конца рассуждать о <emphasis>возможностях</emphasis> без оценки потенциально неблагоприятных свидетельств, рисовать радужные картины подтверждающих наблюдений, которые <emphasis>могли бы</emphasis> произойти, но <emphasis>ещё</emphasis> не произошли, или пытаться показать, что одно за другим опровергающие свидетельства «не окончательны».</p><p>Подобно тому как <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Occam%27s_razor">бритва Оккама</a> гласит, что более сложные утверждения требуют больше свидетельств, чтобы в них поверить, более сложные утверждения также должны требовать больше работы, чтобы удостоиться внимания. И так же как принцип <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Burdensome_details">обременительных деталей</a> требует, чтобы каждая часть убеждения обосновывалась отдельно, он требует, чтобы каждая часть отдельно привлекала к себе внимание.</p><p>Как обсуждалось в «Убеждениях как вечных двигателях», вера и вечные двигатели второго рода (вода → кубики льда + электричество) похожи тем, что они якобы <emphasis>создают маловероятность из ничего</emphasis> — будь то маловероятность того, что вода сама превратится в кубики льда, или маловероятность прихода к верным убеждениям без наблюдений. Порой большая часть «антиработы», связанной с производством этой маловероятности, уходит на то, чтобы заставить нас <emphasis>обратить внимание</emphasis> на необоснованное убеждение — думать о нём, зацикливаться на нём. В широких пространствах ответов внимание без свидетельств — это больше половины пути к вере без свидетельств.</p><p>Тот, кто проводит весь день в размышлениях о том, существует ли <emphasis>Троица</emphasis> или нет (а не Аллах, Тор или Летающий Макаронный Монстр), уже больше чем наполовину пришёл к христианству. Если он отходит от него, то отдалился меньше чем наполовину; если приближается — преодолел уже больше половины пути.</p><p>Часто встречающийся способ привилегирования гипотезы состоит в том, чтобы попытаться заставить неопределённость внутри некоторой области выплеснуться за её пределы на привилегированную гипотезу. Например, креационист цепляется за какой-нибудь (якобы) спорный аспект современной теории, заявляет, что учёные <emphasis>не уверены в эволюции</emphasis>, а затем говорит: «Мы на самом деле не знаем, какая теория верна, так что, возможно, верен разумный замысел». Но эта неопределённость — это неопределённость <emphasis>внутри</emphasis> области натуралистических теорий эволюции; у нас нет причин полагать, что для её разрешения нам придётся покинуть эту область, и уж тем <emphasis>более</emphasis> — что мы выпрыгнем за рамки стандартной науки и приземлимся <emphasis>прямиком на Иегову.</emphasis> Это и есть выделение гипотезы — взять сомнение <emphasis>внутри</emphasis> нормального пространства и попытаться выплеснуть это сомнение <emphasis>за его пределы</emphasis>, на привилегированную (и обычно дискредитированную) <emphasis>крайне</emphasis> аномальную цель.</p><p>Точно так же наша неопределённость относительно того, откуда берётся статистика Борна, должна быть неопределённостью <emphasis>внутри</emphasis> пространства квантовых теорий — непрерывных, линейных, унитарных, досветовых, локальных, причинных, натуралистичных и так далее, то есть обладающих привычным характером физического закона. Какая-то часть этой неопределённости может выплеснуться за пределы стандартного пространства на теории, нарушающие <emphasis>одно</emphasis> из этих стандартных свойств. Действительно, возможно, нам придётся мыслить нестандартно. Но теории одного мира нарушают <emphasis>все</emphasis> эти свойства, и нет никаких причин привилегировать эту гипотезу.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/19m/privileging_the_hypothesis/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>237. Жизнь во многих мирах.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Некоторые комментаторы недавно выразили беспокойство при мысли о том, что они постоянно разделяются на зиллионы других людей, как это прямо и неизбежно предсказывает квантовая механика.</p><p>Другие признались, что не понимают следствий многомировой интерпретации для планирования: если вы решите пристегнуть ремень безопасности в этом мире, увеличит ли это шанс того, что другое ваше «я» свой ремень отстегнет? Не поступаете ли вы эгоистично за их счет?</p><p>Просто помните закон Игана: <emphasis>в сумме всё это даёт нормальность.</emphasis></p><p>(Вслед за Грегом Иганом, в романе <emphasis>«Карантин»</emphasis>.<sup>1</sup>)</p><p><a l:href="http://www.robertboynton.com/articleDisplay.php?article_id%3d1535">Фрэнк Салловэй</a> сказал:<sup>2</sup></p><p>Ирония в том, что психоанализ выигрывает у дарвинизма именно потому, что его предсказания так дики, а объяснения настолько противоречат интуиции, что мы думаем: <emphasis>«Неужели это правда? Как радикально!»</emphasis> Идеи Фрейда настолько интригуют, что люди готовы платить за них деньги, в то время как один из главных недостатков дарвинизма в том, что нам кажется, будто мы его и так знаем, — потому что в каком-то смысле так и есть.</p><p>Когда Эйнштейн опроверг ньютоновскую версию гравитации, яблоки не перестали падать, а планеты не рухнули на Солнце. Каждая новая физическая теория должна <emphasis>вбирать в себя</emphasis> успешные предсказания старой теории, которую она вытесняет; она должна предсказывать, что небо будет голубым, а не зелёным.</p><p>Так что не думайте, будто многомировая интерпретация существует для того, чтобы делать странные, радикальные, будоражащие предсказания. В сумме всё это даёт нормальность.</p><p>Тогда почему это вообще должно кого-то волновать?</p><p>Потому что однажды был задан вопрос, крайне увлекательный для рационалиста: <emphasis>что именно</emphasis> в сумме даёт нормальность?</p><p>И ответом на этот вопрос оказывается: квантовая механика. Именно <emphasis>квантовая механика</emphasis> в сумме даёт нормальность.</p><p>Если бы <emphasis>вместо</emphasis> квантовой механики было что-то другое, <emphasis>вот тогда</emphasis> мир выглядел бы странным и непривычным.</p><p>Помните об этом, когда размышляете, как жить в странной новой вселенной множества миров: <emphasis>вы всегда там и жили.</emphasis></p><p>Религии, как говорят нам антропологи, обычно обладают свойством под названием <emphasis>минимальная контринтуитивность</emphasis>: они достаточно поразительны, чтобы запомниться, но не настолько причудливы, чтобы их было <emphasis>трудно</emphasis> усвоить. У Анубиса голова собаки, что делает его запоминающимся, но в остальном у него тело человека. Духи могут видеть сквозь стены, <a l:href="http://www.smbc-comics.com/index.php?db%3dcomics%26id%3d1038">но они всё равно испытывают голод</a>.</p><p>Но физика — это не религия, созданная для того, чтобы удивлять вас ровно настолько, чтобы запомниться. Глубинные явления настолько контринтуитивны, что людям требуются годы обучения, чтобы с ними освоиться. Но поверхностные явления совершенно обыденны. Вы <emphasis>никогда</emphasis> не заметите краем глаза другой мир. Вы <emphasis>никогда</emphasis> не услышите голос другого своего «я». Это недвусмысленно и напрочь запрещено законами природы. Извините, вы просто шизофреник.</p><p>Процесс принятия <emphasis>решений</emphasis> никак по-особенному не взаимодействует с процессом ветвления миров. В вашем <emphasis>разуме</emphasis>, в вашем <emphasis>воображении</emphasis> решение кажется точкой ветвления, где мир может пойти по одному из двух разных путей. Но вы испытывали бы точно такую же неопределенность и представляли бы точно такие же альтернативы, будь мир всего один. Именно так люди думали веками до появления квантовой механики, и всё равно представляли себе альтернативные исходы, к которым могут привести их решения.</p><p><emphasis>Принятие решений</emphasis> и <emphasis>декогеренция</emphasis> — <emphasis>совершенно ортогональные понятия.</emphasis> Если бы в вашем мозгу никогда не происходило декогеренции, этот единый когнитивный процесс всё равно должен был бы воображать разные варианты выбора и их различные последствия. А камень, который никаких решений не принимает, подчиняется тем же законам квантовой механики, что и всё остальное, и неистово расщепляется, просто лёжа на одном месте.</p><p>Вы не разделяетесь <emphasis>в момент принятия решения</emphasis> <emphasis>как-то по-особенному</emphasis> — точно так же, как вы не разделяетесь по-особенному, когда делаете вдох. Вы просто постоянно разделяетесь в результате декогеренции, которая не имеет никакого отношения к выбору.</p><p>Существует популяция миров, и в каждом мире всё это в сумме даёт нормальность: яблоки не перестают падать. В каждом мире люди выбирают тот путь, который кажется им наилучшим. Возможно, они натыкаются на другой ход мыслей, видят новые следствия или упускают другие и приходят к иному выбору. Но дело не в том, что каждый мир делает свой выбор. Не в том, что одна версия вас выбирает то, что кажется лучшим, а другая — то, что кажется худшим. В каждом мире яблоки продолжают падать, а люди продолжают делать то, что кажется им хорошей идеей.</p><p>Да, в этом правиле можно выискивать исключения, но это <emphasis>нормальные</emphasis> исключения. В конечном итоге всё сводится к нормальности во всех мирах.</p><p>Вы не можете «выбрать, в каком мире оказаться». Во всех мирах выбор людей определяет результаты точно так же, как это происходило бы в одном-единственном мире.</p><p>Выбор, который вы делаете здесь, не оказывает какого-то странного балансирующего влияния на какой-то другой мир. Между декогерентными мирами нет причинно-следственной связи. В каждом мире выбор людей определяет будущее этого самого мира, а не какого-то другого.</p><p>Если вы можете представить себе принятие решений в одном мире, вы можете представить себе принятие решений и во многих мирах: просто пусть мир постоянно расщепляется, в остальном подчиняясь тем же самым правилам.</p><p>Ни в одном мире дважды два не равно пяти. Ни в одном мире космические корабли не могут летать быстрее света. Все квантовые миры подчиняются нашим законам физики; само их существование утверждается прежде всего нашими законами физики. С самого начала времён ни в этом, ни в каком-либо другом мире не произошло ничего необычного. Все они законосообразны.</p><p>Есть ли где-то там ужасные миры, на которые вы совершенно не способны повлиять? Конечно. И в двенадцатом веке происходили ужасные вещи, на которые вы тоже никак не можете повлиять. Но вы не несете ответственности за двенадцатый век, потому что он, как выражаются старомодным слогом, «уже прошёл». Я бы предложил вам относиться к любому миру, который не лежит в вашем будущем, как к части «обобщённого прошлого».</p><p>Живите в своём собственном мире. До того, как вы узнали о квантовой физике, у вас не возникало искушения попытаться жить в мире, который, казалось, не существовал. Ваши решения должны сводиться к той же нормальности: вам не следует пытаться жить в квантовом мире, с которым вы не можете связаться.</p><p>Ваша теория решений должна быть (почти всегда) одной и той же — предполагаете ли вы, что вероятность какого-то события равна 90%, или же что оно произойдёт в 9 из 10 миров. Поскольку людям бывает трудно работать с вероятностями, визуализировать событие, происходящее в 9 из 10 миров, действительно может быть полезно. Но это лишь помогает вам использовать обычную теорию решений.</p><p>Сейчас самое время начать учиться тому, как заткнуться и умножать. Как я отмечаю в эссе «Лотереи: пустая надежда»:</p><p>Человеческий мозг не производит 64-битных вычислений с плавающей точкой и не способен уменьшить эмоциональную силу приятного предвкушения в 0,00000001 раза без того, чтобы полностью не потерять нить рассуждений.</p><p>И в «Новой улучшенной лотерее»:</p><p>Между нулевым шансом стать богатым и шансом, равным эпсилон, существует разница порядка эпсилон. Если вы сомневаетесь в этом, пусть эпсилон будет равен единице, делённой на гуголплекс.</p><p>Если вы размышляете о мире, который мог бы возникнуть законосообразным путём, но вероятность которого составляет один к квадриллиону, и в этом мире происходит что-то очень приятное или очень ужасное... что ж, он, вероятно, действительно существует, коль скоро он законосообразен. Но вам следовало бы попытаться выделить в один квадриллион раз меньше нейромедиаторов в ваших центрах вознаграждения или избегания, чтобы вы могли <emphasis>адекватно</emphasis> взвесить этот мир в ваших решениях. Если вы не думаете, что способны на такое... не утруждайте себя размышлениями о нём.</p><p>Иначе вы с тем же успехом можете пойти и купить лотерейный билет с помощью квантового случайного числа — эта стратегия <emphasis>гарантированно</emphasis> приведёт к крошечному мегавыигрышу.</p><p>Или вот вам другой способ думать об этом: вы подумываете потратить часть мысленной энергии на мир, доля которого в вашем будущем меньше одной триллионной? Тогда сходите в местный магазин настольных игр за 10-гранным кубиком и, прежде чем начать думать об этом странном мире, начните его бросать. Если кубик покажет девятку двенадцать раз подряд, <emphasis>тогда</emphasis> вы можете подумать об этом мире. В противном случае не тратьте время; время на размышления — это ресурс, который нужно расходовать с умом.</p><p>Вы можете бросать кубик сколько угодно, но вам нельзя думать об этом мире, пока девятка не выпадет двенадцать раз подряд. После этого вы можете поразмышлять о нём минуту. А затем вам придётся снова бросать кубик.</p><p>Это поможет вам осознать концепцию «один к триллиону» на более глубинном уровне.</p><p>Если в какой-то момент вы поймаете себя на мысли, что квантовая физика может нести какие-то странные, <emphasis>аномальные</emphasis> последствия для повседневной жизни — то на этом вам, пожалуй, стоит остановиться.</p><p>О, у многомирия есть <emphasis>несколько</emphasis> следствий для этики. Утилитаризм средней полезности внезапно выглядит гораздо более привлекательным: вам больше не нужно беспокоиться о том, чтобы создать как можно больше людей, ведь людей, исследующих пространство личностей, уже предостаточно. Вы просто хотите, чтобы среднее качество жизни было как можно более высоким в тех будущих мирах, которые входят в зону вашей ответственности.</p><p>И вам всегда стоит находить радость в открытиях, если <emphasis>вы лично</emphasis> этого ещё не знаете. Бессмысленно рассуждать о том, чтобы быть «первым» или «единственным» человеком, знающим что-то, когда всё познаваемое уже известно в мирах, которые не лежат ни в вашем прошлом, ни в вашем будущем, ни до, ни после вас.</p><p>Но в общем и целом всё сводится к нормальности. Если ваше понимание многомирия хоть самую малость <emphasis>шатко</emphasis> и вы раздумываете, не поверить ли в какое-то странное утверждение, не испытать ли какую-то странную эмоцию или не спланировать ли какую-то странную стратегию, то я могу дать вам очень простой совет: не надо.</p><p>Квантовая вселенная — это не странное место, куда вас забросили. Это то, как всё было устроено всегда.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qz/living_in_many_worlds/">*</a></p><p>1. Грег Иган, <emphasis>«Карантин»</emphasis> (London: Legend Press, 1992).</p><p>2. Роберт С. Бойнтон, «Рождение идеи: портрет Фрэнка Салловея», <emphasis>The New Yorker</emphasis> (октябрь 1999).</p></section>
<section>
<title><p>238. Квантовый нереализм. Существует ли Луна, когда на неё никто не смотрит? — спросил Альберт Эйнштейн у Нильса Бора. Представьте, что вы только начинаете разрабатывать квантовую механику.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вы сталкиваетесь с экспериментами, результаты которых меняются в зависимости от того, насколько пристально вы за ними наблюдаете. Вы копаете глубже привычной реальности и обнаруживаете поразительно точное математическое описание, которое даёт вам лишь относительную частоту исходов; хуже того, оно построено на комплексных числах. По понедельникам объекты ведут себя как частицы, а по вторникам — как волны.</p><p>Правильный ответ недоступен вам даже в качестве гипотезы, поскольку его изобретут лишь через тридцать лет.</p><p>Что в подобной неразберихе лучшее из того, что вы <emphasis>могли бы</emphasis> сделать?</p><p>Лучшее, что можно сделать, — это придерживаться <emphasis>строгой</emphasis> интерпретации квантовой механики в духе «заткнись и считай». Вы продолжите <emphasis>пытаться</emphasis> разрабатывать новые теории, ведь делать всё возможное не значит сдаваться. Но мы условились, что правильный ответ появится только через тридцать лет, а значит, ни одна из новых теорий на самом деле не будет хороша. Сделать <emphasis>лучшее</emphasis>, на что вы теоретически способны, означало бы признать этот факт, пусть даже вы и продолжали бы искать способы проверки гипотез.</p><p>Лучшее, что вы теоретически могли сделать, <emphasis>не</emphasis> включало бы в себя утверждения вроде: «Волновая функция даёт нам лишь вероятности, а не определённость». Это, оглядываясь назад, было поспешным выводом: волновая функция даёт нам определённость существования множества миров. Так что та часть, где утверждалось, будто волновая функция — это всего лишь вероятность, была не совсем верной. Вы считали, но заткнуться не смогли.</p><p>Если вы сделаете <emphasis>лучшее</emphasis>, что в ваших силах при отсутствии правильного ответа, то, когда вы услышите о декогеренции, окажется, что вы не сказали <emphasis>ничего</emphasis> несовместимого с ней. Декогеренция не опровергается данными и расчётами. И если вы откажетесь утверждать в качестве достоверного знания любое положение, которое не вытекает с неизбежностью из данных и расчётов, то и расчёты не <emphasis>вынудят</emphasis> вас сказать что-либо несовместимое с декогеренцией. То же справедливо и для любой другой правильной теории, если это вдруг не декогеренция. Если вы и заблудитесь, то лишь по собственному побуждению.</p><p>Но людям трудно просто заткнуться и считать — <emphasis>по-настоящему</emphasis> заткнуться и считать. Нам свойственно непреодолимое стремление выдавать собственное невежество за достоверное знание.</p><p>Не знаю, происходили ли подобные разговоры на самом деле, но именно так незнание превращается в знание:</p><p>БЛАГОРАЗУМНЫЙ: «Заткнись и считай».</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Почему?»</p><p>БЛАГОРАЗУМНЫЙ: «Потому что я не знаю, что означают эти уравнения, знаю только, что они, похоже, работают».</p><p><emphasis>— пять минут спустя —</emphasis></p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Заткнись и считай».</p><p>УЧЕНИК: «Почему?»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Потому что эти уравнения ничего не <emphasis>значат</emphasis>, они просто работают».</p><p>УЧЕНИК: «Правда? Откуда вы знаете?»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Благоразумный сказал».</p><p>Похожая метаморфоза происходит при переходе от:</p><p>БЛАГОРАЗУМНЫЙ: «Когда мои вычисления показывают амплитуду (-1/3)i для поглощения этого фотона, эксперименты показывают, что фотон поглощается примерно в 107 случаях из 1000, что отлично согласуется с 1/9 — квадратом модуля. Очевидно, существует какая-то связь между экспериментальной статистикой и квадратом модуля амплитуды, но я не знаю, какая именно».</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Амплитуда вероятности говорит не о том, где электрон <emphasis>находится</emphasis>, а о том, где он <emphasis>может находиться.</emphasis> Квадрат модуля — это вероятность того, что реальность окажется именно такой. Реальность <emphasis>сама по себе</emphasis> по своей природе недетерминирована».</p><p>И снова:</p><p>БЛАГОРАЗУМНЫЙ: «Как только я измеряю что-то и получаю экспериментальный результат, я строю свои дальнейшие вычисления, используя только ту амплитуду, квадрат модуля которой использовался для расчёта частоты этого экспериментального результата. Только это правило позволяет согласовать мои дальнейшие расчёты с наблюдаемыми частотами».</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Поскольку амплитуда <emphasis>и есть</emphasis> вероятность, как только вы <emphasis>узнаёте</emphasis> результат эксперимента, вероятность всего остального становится равной нулю!»</p><p>Весь этот путь сползания от:</p><p><emphasis>Квадрат этой штуки под названием «амплитуда» строго соответствует наблюдаемым в эксперименте частотам</emphasis></p><p>к</p><p><emphasis>Амплитуда — это вероятность получить результат измерения</emphasis></p><p>и к</p><p><emphasis>Ну, очевидно, как только вы узнаёте, что</emphasis> не <emphasis>получили этот результат измерения, его вероятность становится равной нулю</emphasis></p><p>должно быть, стал одним из самых позорных поворотов не туда в истории науки.</p><p>Если понимать всё это <emphasis>буквально</emphasis>, мы придём к интерпретации квантовой механики, согласно которой коллапс волновой функции вызывается сознанием. В наши дни почти никто не признается, что <emphasis>действительно</emphasis> верит в эту интерпретацию —</p><p>Но учебники по физике до сих пор пишутся именно так! Люди говорят, что не верят в это, но <emphasis>рассуждают так, будто</emphasis> за устранение несовместимых амплид «вероятности» отвечает знание.</p><p>И всё же, какой бы неправдоподобной ни казалась мне идея о том, что сознание вызывает коллапс волновой функции, она хотя бы предлагает какую-то картину реальности. Да, это неформальная картина. Да, она наделяет ментальные свойства статусом онтологического базиса. Вы не можете <emphasis>вычислить</emphasis>, когда происходит «экспериментальное наблюдение» или что именно люди «знают», вы <emphasis>просто знаете</emphasis>, когда те или иные вероятности <emphasis>очевидно</emphasis> равны нулю. И это «просто знание» удивительным образом всегда согласуется с вашими экспериментальными результатами, какими бы они ни были —</p><p>— но, по крайней мере, теория «сознание-вызывает-коллапс» претендует на то, чтобы объяснить, как устроена Вселенная. Амплитуды реальны, коллапс реален, сознание реально.</p><p>Сравните это со следующей схемой аргументации:</p><p>УЧЕНИК: «Погодите, вы хотите сказать, что эта амплитуда исчезает, как только измерение показывает мне, что она не соответствует истине?»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Нет-нет! Она не исчезает <emphasis>буквально</emphasis>. Уравнения ничего не <emphasis>значат</emphasis> — они просто дают хорошие предсказания».</p><p>УЧЕНИК: «Но что же тогда <emphasis>происходит</emphasis>?»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: <emphasis>(Бульканье. Шипение.)</emphasis> «Никогда не задавай этот вопрос».</p><p>УЧЕНИК: «А как насчёт того, что мы измеряем поляризацию этого фотона здесь, а за световой год отсюда вероятность запутанного фотона оказаться поляризованным вертикально меняется с 50% до 25%?»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Да, и что с того?»</p><p>УЧЕНИК: «Разве это не нарушает специальную теорию относительности?»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Нет, ведь вы просто <emphasis>выясняете</emphasis> поляризацию другого фотона. Помните: амплитуды не <emphasis>реальны.</emphasis>»</p><p>УЧЕНИК: «Но теорема Белла показывает, что не существует никаких локальных скрытых параметров, которые могли бы описывать поляризацию другого фотона до того, как мы её измерим...»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Вот именно! Бессмысленно рассуждать о поляризации фотона до того, как мы её измерили».</p><p>УЧЕНИК: «Но ведь вероятность внезапно меняется...»</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «<emphasis>Бессмысленно рассуждать об этом до того, как мы это измерили!</emphasis>»</p><p>Что вообще <emphasis>имеет в виду</emphasis> Безалаберный? Неважно, насколько правдоподобны его слова; какому состоянию реальности соответствовала бы их истинность?</p><p>Какой реальность могла бы <emphasis>быть</emphasis>, чтобы рассуждения о нарушении специальной теории относительности оказывались бессмысленными из-за несуществования подверженного влиянию свойства, притом что вы могли бы рассчитать его изменения?</p><p>Но знаете что? Забудьте об этом. Я хочу знать ответ на куда более важный вопрос:</p><p>Откуда Безалаберный вообще <emphasis>берёт</emphasis> всё это?</p><p>Предположим, вы берёте уравнение Шрёдингера и заявляете как непреложный факт:</p><p>Это уравнение даёт хорошие предсказания, но оно ничего не значит!</p><p>Серьёзно? <emphasis>Откуда вы знаете?</emphasis></p><p>Я иногда повторяю, что фундаментальный вопрос рациональности звучит так: <emphasis>«Почему вы верите в то, во что верите?»</emphasis></p><p>Вы утверждаете, что уравнение Шрёдингера «ничего не значит». Как эта крупица определённого знания оказалась в вашем распоряжении, если это не просто невежество, ошибочно принятое за знание?</p><p>Был ли какой-то эксперимент, который вам об этом поведал? Я вполне допускаю мысль, что эксперименты могут сообщать нам вещи, кажущиеся философски невозможными. Но в данном случае мне хотелось бы увидеть решающие данные. Был ли момент, когда вы тщательно подготовили экспериментальную установку и просчитали, что ожидаете увидеть, если (1) уравнение Шрёдингера имеет смысл, или (2) уравнение Шрёдингера бессмысленно — и получили результат (2)?</p><p>БЛАГОРАЗУМНЫЙ: «Если я измеряю поляризацию фотона под углом 90<sup>°</sup>, затем измеряю под углом 45<sup>°</sup>, а затем снова под углом 90<sup>°</sup>, история моих экспериментов показывает, что в 100 испытаниях фотон поглощался 47 раз и пропускался 53 раза».</p><p>БЕЗАЛАБЕРНЫЙ: «Поляризация под углом 90<sup>°</sup> и поляризация под углом 45<sup>°</sup> — это несовместимые свойства; они не могут <emphasis>существовать</emphasis> одновременно, и если вы измеряете одно, то бессмысленно <emphasis>рассуждать</emphasis> о другом».</p><p>Откуда ты знаешь?</p><p>Как ты приобрёл это знание, Безалаберный? Я знаю, откуда Благоразумный взял <emphasis>своё</emphasis>, но откуда взялось <emphasis>твоё</emphasis>?</p><p>Моё отношение к вопросам существования и смысла прекрасно иллюстрирует дискуссия о текущих доказательствах того, <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/06/1_2_3_infinity.html">конечна или бесконечна Вселенная в пространстве</a>, в которой Джеймс Д. Миллер <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/06/1_2_3_infinity.html#comment-518292560">пожурил Робина Хэнсона</a>:</p><p>Робин, ты страдаешь от предвзятости чрезмерной уверенности, предполагая, что Вселенная вообще существует. Наверняка есть какая-то вероятность того, что размер Вселенной равен нулю.</p><p>На что я <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/06/1_2_3_infinity.html#comment-518292606">ответил</a>:</p><p>Джеймс, даже если Вселенная не существует, всё равно было бы неплохо узнать, какая именно Вселенная не существует — бесконечная или конечная.</p><p>Ха! Думаете, этот старый трюк в духе «Вселенной не существует» меня остановит? Он меня даже не замедлит!</p><p>Не то чтобы я <emphasis>исключал</emphasis> возможность того, что Вселенная не существует. Просто <emphasis>даже</emphasis> <emphasis>если</emphasis> ничего не существует, я всё равно хочу понять это «ничего» как можно лучше. Знаете ли, моё любопытство не испаряется только оттого, что реальности нет!</p><p>Природа «реальности» — это нечто, в чём я до сих пор путаюсь, так что остаётся вероятность, что её вообще нет. Но закон Игана по-прежнему в силе: «Всё сходится к норме». Яблоки не перестали падать, когда Эйнштейн опроверг теорию гравитации Ньютона.</p><p>Конечно, когда пыль уляжется, может оказаться, что яблок не существует, Земли не существует, реальности не существует. Но несуществующие яблоки всё равно будут падать на несуществующую землю с бессмысленным ускорением 9,8 м/с<sup>2</sup>.</p><p>Вы говорите, что Вселенная не существует? Хорошо, допустим, я в это верю — хотя и непонятно, во <emphasis>что именно</emphasis> я должен верить, кроме самого повторения этих слов.</p><p>И всё же, что произойдёт, если я нажму <emphasis>вот эту</emphasis> кнопку?</p><p>В эссе «Простая истина» я писал:</p><p>Честно говоря, я и сам не вполне уверен, откуда берётся вся эта штука под названием «реальность». Я не могу создать собственную реальность в лаборатории, так что я, должно быть, её ещё не понимаю. Но время от времени я твёрдо верю, что произойдёт одно, а вместо этого происходит нечто совсем другое... Поэтому мне нужны разные названия для штуковин, которые определяют мои предсказания, и для штуковины, которая определяет результаты моих экспериментов. Первые штуковины я называю «убеждениями», а вторую штуковину — «реальностью».</p><p>Вы хотите сказать, что квантовомеханические уравнения «не реальны»? Буду великодушен и предположу, что это что-то значит. Что же это могло бы значить?</p><p>Возможно, это означает, что уравнения, определяющие мои предсказания, существенно отличаются от той штуковины, которая определяет результаты моих экспериментов. Но что тогда <emphasis>действительно</emphasis> определяет результаты моих экспериментов? Если вы ответите мне «ничего», я хотел бы знать, что это за «ничего» такое, и почему это «ничего» демонстрирует столь очевидную закономерность при определении, например, экспериментальных измерений массы электрона.</p><p>Мне не очень-то нравятся люди, которые велят мне прекратить задавать вопросы. Если вы заявляете, что нечто совершенно точно бессмысленно, я хочу знать, что именно вы под этим подразумеваете и откуда вы это узнали. В противном случае вы не дали мне ответа, а лишь велели перестать спрашивать.</p><p>В «Простой истине» описывается жизнь пастуха и его подмастерья, которые научились считать овец, бросая камешки в вёдра. Однажды к ним приезжает придворный посланник, желающий узнать, как работают «волшебные камешки». Пастух пытается объяснить: «Пустое ведро волшебно тогда и только тогда, когда на пастбищах нет овец», но вскоре его голос тонет в возбуждённых спорах подмастерья и посланника о том, как именно магия проникает в камешки.</p><p>Здесь же мы имеем квантовые уравнения, которые дают отличные экспериментальные предсказания. Что <emphasis>именно</emphasis> означает утверждение, что они «бессмысленны»? Это похоже на ведро с камешками, которое <emphasis>позволяет считать овец</emphasis>, но <emphasis>не содержит никакой магии</emphasis>?</p><p>Ещё до того, как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q1/bells_theorem_no_epr_reality/">теорема Белла</a> исключила локальные скрытые параметры, казалось возможным (как думал Эйнштейн), что существует некое более полное описание реальности, которым мы не располагаем, а квантовая теория лишь подытоживает неполное знание об этом более полном описании. Законы, которые мы открыли, оказались бы подобны законам статистической механики: количественным выражениям неопределённости. Это вряд ли сделало бы уравнения «бессмысленными»; частичное знание <emphasis>и есть</emphasis> смысл вероятности.</p><p>Однако теорема Белла делает гораздо менее правдоподобной идею о том, что квантовые уравнения представляют собой частичное знание о чём-то детерминированном — подобно тому как статистическая механика поверх классической физики является частичным знанием о чём-то детерминированном. И даже в этом случае квантовые уравнения не были бы «бессмысленными» в обычном понимании этого выражения; они были бы «статистическими», «приближёнными», «неполными» или, в худшем случае, «ошибочными».</p><p>Перед нами уравнения, дающие отличные предсказания. Вы говорите, что они «бессмысленны». Тогда я спрашиваю, что же определяет результаты моих экспериментов? Вы не можете ответить. Хорошо, но как тогда вы оправдываете исключение возможности того, что квантовые уравнения дают столь отличные предсказания просто потому, что они, ну, скажем, <emphasis>осмысленны</emphasis>?</p><p>Я вовсе не хочу упрощать вопросы реальности или смысла. Но чтобы назвать что-то «бессмысленным» и заявить, что спор разрешён, закончен, закрыт и исчерпан, у вас должна быть теория, объясняющая, как именно оно бессмысленно. И когда <emphasis>ответ</emphasis> будет дан, сам вопрос уже не должен казаться загадочным.</p><p>Как вы, возможно, помните из «Семантических знаков „Стоп“», существуют слова и фразы, которые являются не столько <emphasis>ответами</emphasis> на вопросы, сколько когнитивными сигналами светофора, указывающими, что вам следует <emphasis>прекратить задавать</emphasis> вопросы. «Почему вообще что-то существует? Бог!» — классический пример, но есть и другие, такие как «Élan vital!»</p><p>Скажите людям «заткнись и считай» из-за того, что вы не знаете, что означают вычисления, и не пройдёт и пяти лет, как призыв «Заткнись!» замаскируется под позитивную теорию квантовой механики.</p><p>Я испытываю <emphasis>глубочайшее</emphasis> уважение к любым физикам прошлого, которые хотя бы <emphasis>приблизились</emphasis> к тому, чтобы <emphasis>действительно</emphasis> заткнуться и считать, которые были искренне сдержанны в оценках того, что они знали, а чего нет. Это лучшее, что они могли сделать, не будучи Хью Эвереттом, и я присуждаю им пятьдесят очков рациональности. Моё презрение припасено для тех, кто истолковал фразу «Мы не знаем, почему это работает» как позитивное знание о том, что эти уравнения определённо не реальны.</p><p>Я имею в виду, что если бы этот трюк работал, он был бы слишком хорош, чтобы ограничивать его лишь одной областью. Почему бы физикам не использовать лазейку «нереальности» <emphasis>за пределами</emphasis> квантовой механики?</p><p>— Послушайте, разве ваша новая «теория пряжи» не противоречит специальной теории относительности?</p><p>— Да бросьте, эти уравнения бессмысленны. Кстати, а разве ваша модель «хаотично-злой инфляции» не нарушает CPT-симметрию?</p><p>— Мои уравнения <emphasis>ещё более бессмысленны</emphasis>, чем ваши! Так что ваша критика <emphasis>вдвойне</emphasis> не считается.</p><p>А если и это не сработает, попробуйте выписать себе карту «Бесплатный выход из тюрьмы».</p><p>Если во всей этой истории и есть мораль, то она заключается в том, как же трудно оставаться в состоянии <emphasis>признанного</emphasis> замешательства, не придумывая историю, приносящую чувство завершённости, — как трудно удержаться от того, чтобы манипулировать собственным невежеством, выдавая его за имеющееся у вас твёрдое знание.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q5/quantum_nonrealism/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>239. Если бы многомировая интерпретация появилась первой. Не то чтобы я утверждаю, будто справился бы лучше, родись я в то время, а не в это...</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Макроскопическая декогеренция, также известная как многомировая интерпретация, была впервые предложена в статье Хью Эверетта III в 1957 году. Статью проигнорировали. Джон Уилер велел Эверетту обратиться к Нильсу Бору. Бор не принял его всерьез.</p><p>Раздавленный неудачей, Эверетт ушел из академической физики, изобрел обобщенное применение множителей Лагранжа в задачах оптимизации и стал мультимиллионером.</p><p>Лишь в 1970 году, когда Брайс Девитт (автор термина «многомировая интерпретация») написал статью для <emphasis>Physics Today</emphasis>, широкое научное сообщество впервые узнало об идеях Эверетта. С тех пор макроскопическая декогеренция постоянно находит новых сторонников и сегодня, возможно, является преобладающей точкой зрения (а возможно, и нет).</p><p>Но представьте, что декогеренция и макроскопическая декогеренция были бы осознаны сразу после открытия квантовой запутанности в 1920-х годах. И представьте, что никто не предлагал теорий коллапса вплоть до 1957 года. Стала бы популярность декогеренции сегодня неуклонно падать, в то время как теории коллапса медленно набирали бы обороты?</p><p>Представьте альтернативную Землю, где самый первый физик, открывший запутанность и суперпозицию, воскликнул: «Святые угодники, да там же чертова прорва других Земель!»</p><p>За прошедшие годы было предложено множество гипотез, объясняющих загадочные <a l:href="http://lesswrong.com/lw/py/the_born_probabilities/">вероятности Борна</a>. Но никто <emphasis>до сих пор</emphasis> не предложил постулат коллапса. Эта возможность просто никому не приходила в голову.</p><p>И вот однажды Хьюв Эретт заходит в кабинет Бильса Нора...</p><p>— Я просто не понимаю, — сказал Хьюв Эретт, — почему никто в физике, кажется, даже не <emphasis>интересуется</emphasis> моей гипотезой. Разве статистика Борна — это не величайшая загадка современной квантовой теории?</p><p>Бильс Нор вздохнул. Обычно он даже не стал бы тратить время, но что-то в этом молодом человеке заставило его попытаться.</p><p>— Хьюв, — говорит Нор, — каждый физик ежегодно встречает десятки людей, которые думают, что объяснили статистику Борна. Если ты придешь на вечеринку и скажешь кому-нибудь, что ты физик, то с вероятностью как минимум один к десяти у этого человека окажется новое объяснение статистики Борна. Это одна из самых известных проблем в современной науке, и, что еще хуже, это проблема, которую, как кажется каждому, он способен понять. Чтобы привлечь к себе внимание, новая гипотеза Борна должна быть... чертовски хороша.</p><p>— И <emphasis>это</emphasis>, — говорит Хьюв, — <emphasis>это</emphasis> не <emphasis>хорошо?</emphasis></p><p>Хьюв указывает на статью, которую принес Бильсу Нору. Статья короткая. Заголовок гласит: «Решение проблемы Борна». Текст статьи гласит:</p><p>При проведении измерения квантовой системы все части волновой функции, кроме одной точки, мгновенно исчезают, причем уцелевшая часть выбирается недетерминированным образом, определяемым статистикой Борна.</p><p>— Давай я точно удостоверюсь, — осторожно говорит Нор, — что правильно тебя понял. Ты говоришь, что у нас есть волновая функция — эволюционирующая согласно уравнению Уилера — Девитта — и вдруг вся эта волновая функция, за исключением одной части, просто спонтанно обращается в ноль. Везде одновременно. И это происходит тогда, когда мы там, на макроскопическом уровне, что-то «измеряем»?</p><p>— Именно! — говорит Хьюв.</p><p>— То есть волновая функция знает, когда мы ее «измеряем». Но что именно представляет собой «измерение»? Как волновая функция узнает, что мы здесь? И что происходило до того, как появились люди, чтобы что-то измерять?</p><p>— Гм... — Хьюв задумывается на мгновение. Затем он тянется к бумаге, вычеркивает «При проведении измерения квантовой системы» и вписывает поверх: «Когда квантовая суперпозиция становится слишком большой».</p><p>Хьюв радостно поднимает глаза. — Исправил!</p><p>— Понимаю, — говорит Нор. — И насколько же велика эта «слишком большая»?</p><p>— На уровне 50 микрон, возможно, — говорит Хьюв. — Я слышал, на этом масштабе её еще не тестировали.</p><p>Внезапно в комнату заглядывает студент: — Эй, вы слышали? Они только что подтвердили суперпозицию на уровне 50 микрон.</p><p>— Оу, — говорит Хьюв, — ну тогда на любом другом уровне. На каком угодно, лишь бы результаты экспериментов сходились.</p><p>Нор кривится. — Послушай, молодой человек, правда будет не самой приятной. Готов ли ты выслушать меня до конца?</p><p>— Да, — говорит Хьюв, — я просто хочу знать, почему физики не желают меня слушать.</p><p>— Хорошо, — говорит Нор. Он вздыхает. — Послушай, если бы твоя теория действительно была верна — если бы целые участки волновой функции просто мгновенно исчезали — это был бы... дай подумать. Единственный закон во всей квантовой механике, который является нелинейным, неунитарным, недифференцируемым и разрывным. Он не позволял бы физическим процессам развиваться локально, когда каждая часть взаимодействует только со своими ближайшими соседями. Твой «коллапс» стал бы единственным фундаментальным явлением во всей физике с выделенным базисом и выделенным пространством одновременности. Коллапс был бы единственным явлением во всей физике, нарушающим CPT-симметрию, теорему Лиувилля и специальную теорию относительности. В твоей первоначальной версии коллапс также оказался бы единственным явлением во всей физике, имеющим сугубо ментальную природу. Я ничего не упустил?</p><p>— А еще коллапс — единственное акаузальное явление, — замечает Хьюв. — Разве это не делает теорию еще более чудесной и удивительной?</p><p>— Я думаю, Хьюв, — говорит Нор, — что физики могут счесть исключительность твоей теории аргументом отнюдь не в её пользу.</p><p>— Оу, — растерялся Хьюв. — Ну, думаю, я могу исправить эту проблему с недифференцируемостью, постулировав член второго порядка в...</p><p>— Хьюв, — прерывает его Нор, — мне кажется, ты не улавливаешь мою мысль. Физики не обращают на тебя внимания потому, что твоя теория — это не физика. Это магия.</p><p>— Но ведь статистика Борна — величайшая загадка современной физики, а эта теория предлагает механизм для статистики Борна! — протестует Хьюв.</p><p>— Нет, Хьюв, не предлагает, — устало говорит Нор. — Это всё равно что заявлять, будто ты «предложил механизм» для электромагнетизма, сказав, что заряженные частицы толкают туда-сюда маленькие ангелы в соответствии с уравнениями Максвелла. Вместо того чтобы говорить: «Вот уравнения Максвелла, которые указывают ангелам, куда толкать электроны», мы просто говорим: «Вот уравнения Максвелла» — и остаёмся со строго более простой теорией. Сейчас мы не знаем, <emphasis>почему</emphasis> работает статистика Борна. Но ты не дал ни малейшего повода думать, почему твой «постулат коллапса» должен устранять миры именно в соответствии со статистикой Борна, а не как-то иначе. Ты даже не используешь тот факт, что квантовая эволюция унитарна...</p><p>— Потому что она не унитарна, — вставляет Хьюв.</p><p>— ...что, как всем более-менее известно, как-то должно быть ключом к статистике Борна. Вместо этого ты просто говоришь: «Вот статистика Борна, которая указывает коллапсатору, как устранять миры», хотя строго проще сказать: «Вот статистика Борна».</p><p>— Но... — говорит Хьюв.</p><p>— <emphasis>Кроме того</emphasis>, — повышает голос Нор, — ты никак не обосновал, почему после коллапса выживает только <emphasis>один</emphasis> мир, и почему коллапс происходит до того, как в суперпозицию попадут какие-либо <emphasis>люди</emphasis>, что делает твою теорию <emphasis>крайне подозрительной</emphasis> для современного физика. Это как раз та непроверяемая гипотеза, которую сторонники «Единого Христа» используют для аргументации того, что мы должны «преподавать обе точки зрения», когда рассказываем старшеклассникам о других Землях.</p><p>— Я не сторонник «Единого Христа»! — протестует Хьюв.</p><p>— Ладно, — говорит Нор, — тогда <emphasis>почему</emphasis> ты просто берёшь и предполагаешь, что остаётся только один мир? И это далеко не единственная проблема в твоей теории. Какая именно часть волновой функции исчезает? И в каком базисе? Очевидно, что вся волновая функция не сжимается до дельта-функции, иначе обычные квантовые компьютеры не могли бы оставаться в суперпозиции при любом коллапсе в любом месте — чёрт, да обычная молекулярная химия начала бы рушиться...</p><p>Хьюв быстро вычёркивает на своём листке «одну точку», вписывает «одну часть» и произносит: — Коллапс не сжимает волновую функцию до одной точки. Он уничтожает всю амплитуду, <emphasis>кроме</emphasis> одного мира, но оставляет <emphasis>всю</emphasis> амплитуду <emphasis>внутри</emphasis> этого мира.</p><p>— Почему? — спрашивает Нор. — В принципе, раз уж ты постулируешь «коллапс», то «коллапс» может уничтожить любую часть волновой функции где угодно — почему должен оставаться ровно один аккуратненький мир? Коллапсатор <emphasis>знает, что мы здесь?</emphasis></p><p>Хьюв отвечает: — Он оставляет один целый мир, потому что это согласуется с нашими экспериментами.</p><p>— Хьюв, — терпеливо произносит Нор, — для этого есть термин: «post hoc». К тому же декогеренция — непрерывный процесс. Если провести разделение по целым мозгам с возбуждением конкретных нейронов, то у этих частей будет практически нулевая взаимная интерференция внутри волновой функции. Но множество других процессов сильно перекрываются. Не существует способа ткнуть пальцем в «один мир» и уничтожить всё остальное, не делая совершенно произвольного выбора, в том числе произвольного выбора базиса...</p><p>— Но... — говорит Хьюв.</p><p>— И <emphasis>главное</emphasis>, — продолжает Нор, — <emphasis>причина</emphasis>, по которой ты не можешь сказать мне, какая часть волновой функции исчезает, когда именно это происходит или что именно служит триггером, заключается в том, что если бы мы приняли твою теорию, она стала бы <emphasis>единственным неформально сформулированным, качественным фундаментальным законом</emphasis>, преподающимся во всей физике. Вскоре ни один физик в мире не сошёлся бы с другим в точных деталях! Почему? Потому что это был бы <emphasis>единственный фундаментальный закон во всей современной физике, в который верили бы без экспериментальных доказательств, точно определяющих, как именно он работает.</emphasis></p><p>— Что, правда? — удивляется Хьюв. — Мне казалось, в физике полно гораздо менее формальных вещей. То есть, разве ты сам только что не говорил о том, что невозможно указать на «один мир»?</p><p>— Это потому, что миры не <emphasis>фундаментальны</emphasis>, Хьюв! У нас есть огромный массив экспериментальных данных, лежащих в основе фундаментального закона — уравнения Уилера — Девитта, которое мы используем для описания эволюции волновой функции. Мы просто применяем в точности то же самое уравнение, чтобы получить описание макроскопической декогеренции. Если бы не трудности с вычислениями, это уравнение, в принципе, указывало бы нам <emphasis>в точности</emphasis>, когда происходит макроскопическая декогеренция. Мы не знаем, откуда берётся статистика Борна, но у нас есть масса подтверждений тому, что она <emphasis>собой представляет</emphasis>. Но когда я спрашиваю тебя, когда или где происходит коллапс, ты не знаешь — <emphasis>потому что нет абсолютно никаких экспериментальных доказательств, которые помогли бы это установить.</emphasis> Хьюв, даже если этот «постулат коллапса» и работает так, как ты говоришь, <emphasis>ты никак не мог бы об этом знать!</emphasis> Почему не мириады других, столь же магических вариантов?</p><p>Хьюв защитным жестом поднимает руки: — Я же не говорю, что мою теорию нужно преподавать в университетах как признанную истину! Я просто хочу, чтобы её проверили экспериментально! Что в этом плохого?</p><p>— Ты не указал, когда именно происходит коллапс, так что я не могу построить тест, который бы опроверг твою теорию, — говорит Нор. — С учётом сказанного, мы уже ищем экспериментальные подтверждения изменения каких-либо квантовых законов на всё более макроскопических уровнях. Как из общих принципов — на случай, если в двадцатом знаке после запятой кроется что-то, проявляющееся только в макросистемах, — так и в надежде обнаружить нечто, проливающее свет на статистику Борна. Мы, разумеется, проверяем времена декогеренции. Но мы сохраняем <emphasis>широкий</emphasis> взгляд на возможные отличия. Никто не станет отдавать предпочтение твоему нелинейному, неунитарному, недифференцируемому, нелокальному, не-CPT-симметричному, нерелятивистскому, хреново-аказуальному, сверхсветовому, <emphasis>чертовски неформальному</emphasis> «коллапсу», когда дело дойдёт до поиска зацепок. По крайней мере, до тех пор, пока не увидят абсолютно неопровержимые доказательства. И поверь мне, Хьюв, потребуется чертовски много доказательств, чтобы доказать, что <emphasis>это</emphasis> — не ошибка. Даже если бы мы обнаружили аномальное время декогеренции — а я сомневаюсь, что обнаружим, — это вовсе не заставило бы нас принять твой «коллапс» в качестве объяснения.</p><p>— Что? — удивляется Хьюв. — Почему нет?</p><p>— Потому что найдётся ещё миллиард объяснений, которые гораздо более правдоподобны, чем нарушение специальной теории относительности, — говорит Нор. — Ты хоть понимаешь, что если бы это действительно происводило, при измерении поляризации фотона получался бы только <emphasis>один-единственный</emphasis> результат? Измерение одного фотона из запутанной пары влияло бы на другой фотон, находящийся на расстоянии светового года от него. У Эйнштейна случился бы сердечный приступ.</p><p>— Он не <emphasis>по-настоящему</emphasis> нарушает специальную теорию относительности, — говорит Хьюв. — Коллапс происходит ровно так, чтобы ты никогда не смог на самом деле <emphasis>обнаружить</emphasis> сверхсветовое влияние.</p><p>— Это не аргумент в пользу твоей теории, — говорит Нор. — К тому же у Эйнштейна всё равно случился бы сердечный приступ.</p><p>— Оу, — говорит Хьюв. — Ну, тогда мы скажем, что соответствующие свойства частицы <emphasis>не существуют</emphasis> до тех пор, пока не произойдёт коллапс. Если что-то не существует, то влияние на него не нарушает специальную теорию относительности —</p><p>— Ты только глубже себя закапываешь. Слушай, Хьюв, как общее правило: теории, которые действительно <emphasis>верны</emphasis>, не порождают столько путаницы. Но главное — для этого нет вообще никаких доказательств. У тебя нет логического способа узнать, что коллапс происходит, и нет никаких причин в это верить. Ты ошибся. Просто скажи «ой» и живи дальше.</p><p>— Но ведь когда-нибудь они <emphasis>могут</emphasis> найти доказательства, — говорит Хьюв.</p><p>— Я не могу представить, какие доказательства могли бы указать на <emphasis>именно эту конкретную</emphasis> гипотезу одного мира как на объяснение, но в любом случае прямо сейчас мы <emphasis>не</emphasis> нашли никаких подобных доказательств, — говорит Нор. — Мы не нашли ничего, что хотя бы отдалённо намекало на это! Ты не можешь обновлять свои убеждения на основе доказательств, которые теоретически могут когда-нибудь появиться, но ещё не появились! Прямо сейчас, сегодня, нет никаких причин тратить драгоценное время на размышления об этом вместо миллиарда других столь же волшебных теорий. Нет абсолютно ничего, что оправдывало бы твою веру в «теорию коллапса» хоть на йоту <emphasis>больше</emphasis>, чем веру в то, что когда-нибудь мы научимся передавать сверхсветовые сообщения, подключаясь к аказуальным эффектам от молитв Летучему Макаронному Монстру!</p><p>Хьюв выпрямляется с уязвлённым достоинством. — Знаешь, если моя теория неверна — и я признаю, что она может быть неверной, —</p><p>— <emphasis>Если?</emphasis> — удивляется Нор. — <emphasis>Может быть?</emphasis></p><p>— Если, говорю я, моя теория неверна, — продолжает Хьюв, — то где-то там есть другой мир, где <emphasis>я</emphasis> — знаменитый физик, а <emphasis>ты</emphasis> — одинокий изгой!</p><p>Нор обхватывает голову руками. — О нет, только не это снова. Разве ты не слышал выражение «живи в своём собственном мире»? И уж кому-кому, как не <emphasis>тебе</emphasis>—</p><p>— Где-то там есть мир, где подавляющее большинство физиков верит в теорию коллапса, а макроскопическую декогеренцию за последние тридцать лет никто даже не <emphasis>предложил</emphasis>!</p><p>Нор поднимает голову и начинает смеяться.</p><p>— Что тут смешного? — подозрительно спрашивает Хьюв.</p><p>Нор смеётся ещё громче. — О боже! О господи! Ты правда думаешь, Хьюв, что существует мир, где о квантовой физике знают уже тридцать лет, и никто даже не <emphasis>подумал</emphasis>, что миров может быть больше одного?</p><p>— Да, — говорит Хьюв, — именно так я и думаю.</p><p>— О господи! То есть ты хочешь сказать, Хьюв, что физики обнаруживают суперпозицию в микроскопических системах и выводят количественные уравнения, описывающие суперпозицию в каждом отдельном случае, какой они только могут проверить. И за тридцать лет ни <emphasis>один человек</emphasis> не сказал: «Слушайте, а вдруг эти законы универсальны?»</p><p>— А с чего бы им это делать? — говорит Хьюв. — Физические модели иногда оказываются неверными, когда вы переходите к новым масштабам.</p><p>— Но чтобы даже не <emphasis>подумать</emphasis> об этом? — недоверчиво спрашивает Нор. — Это как если бы ты видел падающие яблоки, вывел закон всемирного тяготения для всех планет Солнечной системы, кроме Юпитера, и тебе даже в голову не <emphasis>пришло</emphasis> применить его к Юпитеру просто потому, что Юпитер слишком большой! Это... как какой-то комедийный номер, где парень открывает коробку, а в ней пирог на пружине, он открывает следующую коробку, там ещё один пирог на пружине, и он продолжает это делать, даже не <emphasis>задумываясь</emphasis> о возможности, что в следующей коробке тоже окажется пирог. Ты думаешь, Джон фон Нейман — возможно, человек с самым высоким g-фактором в истории — до этого бы не додумался?</p><p>— Именно так, — говорит Хьюв. — Не додумался бы. Поразмысли над этим.</p><p>— Это мир, где мой добрый друг Эрнест формулирует свой мысленный эксперимент с котом Шрёдингера, и в этом мире мысленный эксперимент звучит так: «Слушайте, предположим, у нас есть радиоактивная частица, которая переходит в суперпозицию распавшейся и нераспавшейся. Затем частица взаимодействует с датчиком, и датчик переходит в суперпозицию сработавшего и несработавшего. Датчик взаимодействует со взрывчаткой, которая переходит в суперпозицию взорвавшейся и невзорвавшейся; взрывчатка взаимодействует с котом, так что кот переходит в суперпозицию живого и мёртвого. Затем человек смотрит на кота», и на этом месте Шрёдингер останавливается и говорит: «Надо же, я просто не могу представить, что произойдёт дальше». Шрёдингер показывает это всем остальным, и они тоже такие: «Ого, понятия не имею, что тут может произойти, какой поразительный парадокс!» Пока, наконец, <emphasis>ты</emphasis> не слышишь об этом и не говоришь: «Слушайте, а может, именно в <emphasis>этот</emphasis> момент половина суперпозиции просто исчезает, случайным образом, быстрее скорости света?», а все остальные такие: «Ого, какая отличная идея!»</p><p>— Именно так, — снова говорит Хьюв. — Где-то это должно было случиться.</p><p>— Хьюв, это мир, где каждый отдельно взятый физик — да и, пожалуй, всё чёртово человечество — слишком глуп, чтобы записаться на крионику! Мы говорим о Земле, где президент — Джордж Буш-младший.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q7/if_manyworlds_had_come_first/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>240. Где философия встречается с наукой.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Вглядываясь в раннюю квантовую физику — не ради того, чтобы поучать её ключевых создателей или заявлять, будто <emphasis>мы</emphasis> справились бы лучше, родись мы в ту эпоху, а ради попытки извлечь урок и поступить умнее в следующий раз, — так вот, оглядываясь на эти темные века квантовой физики, главной, «самой базовой» ошибкой я бы, пожалуй, назвал...</p><p>... <emphasis>не</emphasis> то, что они попытались повернуть вспять три тысячи лет развития науки, указывавшей, что разум — это сложная система внутри физики, а не её фундаментальная основа. Это Наука, и здесь случаются революции. Время от времени тренды приходится разворачивать. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/j6/why_is_the_future_so_absurd/">Будущее всегда абсурдно</a> и никогда не нарушает законов.</p><p>В качестве базовой ошибки, которую не следует повторять в будущем, я бы выделил то, что ранние учёные забыли: они <emphasis>сами</emphasis> состоят из частиц.</p><p>Я имею в виду, в теории-то они наверняка это знали.</p><p>И тем не менее они не заметили, что установка датчика для обнаружения пролетающего электрона или даже просто <emphasis>знание</emphasis> о предыстории этого электрона — всего лишь пример «частиц в разных местах». Соответственно, они не заметили, что квантовая теория различных конфигураций уже объясняла результаты эксперимента без какой-либо необходимости привлекать сознание.</p><p>В среде наших предков перед людьми часто стояла эволюционно значимая задача предсказывать поведение других людей. Для этого вы воспринимали своих собратьев как существ, которые думают, знают и чувствуют, а не как конгломераты частиц. На самом деле многие племена охотников-собирателей могли даже не догадываться о существовании каких-либо частиц. Гораздо <emphasis>интуитивнее</emphasis> — и субъективно <emphasis>проще</emphasis> — думать о ком-то, что он что-то «знает», чем представлять, как частицы в его мозгу переходят в другое состояние. Проще формулировать свои объяснения через то, что <emphasis>люди знают</emphasis>; это кажется более естественным и быстрее приходит на ум.</p><p>Точно так же когда-то было легче представить Тора, мечущего молнии, чем уравнения Максвелла — хотя уравнения Максвелла можно описать компьютерной программой, которая будет в разы меньше, чем программа разумного агента вроде Тора.</p><p>Поэтому древним физикам казалось естественным думать: «Я знаю, где был фотон... на что <emphasis>это</emphasis> может повлиять?», а не «Текущее состояние частиц моего мозга коррелирует с предысторией фотона... на что может повлиять <emphasis>это</emphasis>?»</p><p>И точно так же, из-за того что моделировать реальность через человеческие знания было просто и интуитивно, а разложение знания на состояния мозга не напрашивалось само собой, теория о том, что конфигурация может иметь амплитуду только «если вы не знали наверняка», <emphasis>казалась</emphasis> простой.</p><p>Чтобы превратить дуалистическую квантовую гипотезу в <emphasis>формальную</emphasis> теорию — такую, которую можно записать в виде компьютерной программы, где ученым-людям не приходилось бы самим решать, когда именно произошло «наблюдение», — вам пришлось бы определить, что значит для «наблюдателя» что-то «знать», причем в терминах, доступных для вычисления этой программой.</p><p>И что же, ваша фундаментальная физическая теория будет исследовать все частицы в человеческом мозге и определять, когда эти частицы что-то «знают», чтобы рассчитать движение частиц? Но как тогда рассчитать движение самих частиц в мозге? Не возникнет ли здесь потенциально бесконечной рекурсии?</p><p>Но пока понятия теории интерпретировались самими учёными, они <emphasis>просто знали</emphasis>, когда произошло «наблюдение». Вы утверждали, что «наблюдение» происходило всякий раз, когда это требовалось, чтобы экспериментальные предсказания сходились с реальностью, — утончённая форма постоянной подгонки.</p><p>(Помните, что основы квантовой теории были сформулированы до того, как Алан Тьюринг вообще заговорил о машинах Тьюринга, и <emphasis>задолго</emphasis> до того, как концепция вычислений стала широко известна. Различие между вычислимой формальной теорией и теорией, требующей человеческой интерпретации, тогда было далеко не столь очевидным, как сейчас. Задним умом легко находить проблемы; не стоит делать вывод, будто при взгляде в будущее они обычно столь же очевидны.)</p><p>Оглядываясь назад, может <emphasis>показаться</emphasis>, что один из мета-уроков истории состоит в том, что философия действительно важна для науки, а не просто является каким-то придатком к сторонней академической дисциплине.</p><p>В конце концов, физики ранней квантовой эпохи ставили правильные эксперименты. Ошибочной была именно их интерпретация. И проблемы интерпретации возникли вовсе не из-за того, что они где-то ошиблись в статистике.</p><p>Оглядываясь назад, кажется, что совершённые ими ошибки относились к тому типу мышления, который мы назвали бы, ну, «философским».</p><p>Когда мы оглядываемся назад и спрашиваем: «Как физики той поры могли бы справиться лучше, хотя бы в принципе?», кажется, что прозрения, в которых они нуждались, были философскими.</p><p>И тем не менее вовсе не профессиональные философы прилетели на помощь, разгадали загадку и вернули всё на круги своя. Это сделали, ну, физики.</p><p>Пожалуй, Лейбниц был столь же прозорлив в отношении квантовой физики, как некогда Демокрит — в отношении атомов. Но это легко утверждать задним числом. Это результат того, что мы смотрим на готовое решение, оглядываемся назад и говорим: «О, Лейбниц ведь писал что-то подобное!»</p><p>Даже если отдельный философ оказывается прав заранее, в итоге именно наука <emphasis>говорит нам</emphasis>, кто из философов прав, а вовсе не <emphasis>предшествующий консенсус</emphasis> философского сообщества.</p><p>Мне кажется, это говорит кое-что фундаментальное о природе самой философии и о стыке между философией и наукой.</p><p>Когда-то говорили, что всякая наука начинается как философия, но затем взрослеет и покидает лоно философии, так что в любой конкретный момент «Философия» — это то, что мы ещё не успели превратить в науку.</p><p>Полагаю, когда мы смотрим на историю квантовой физики и говорим: «Прозрения, в которых они нуждались, были философскими», в <emphasis>действительности</emphasis> мы видим лишь то, что нужное им прозрение имело форму, которую ещё не преподают на стандартных академических занятиях и которую ещё не научились сводить к расчётам.</p><p>Когда-то представление о научном методе — обновлении убеждений на основе экспериментальных свидетельств — было философским понятием. Но отстаивали его вовсе не профессиональные философы. Именно реальная сила науки показала, что научная эпистемология — хорошая эпистемология, а вовсе не априорный консенсус философов.</p><p>Сегодня эта философия обновления убеждений <emphasis>начинает</emphasis> сводиться к расчётам — статистике, байесовской теории вероятностей.</p><p>Но в эпоху Галилея лишь <emphasis>туманные словесные аргументы</emphasis> призывали пытаться давать численные предсказания результатов экспериментов, вместо того чтобы сверяться с Библией или Аристотелем.</p><p>На переднем крае науки — а особенно на переднем крае научного <emphasis>хаоса</emphasis> и научной <emphasis>неразберихи</emphasis> — вы сталкиваетесь с проблемами мышления, которые не преподают в рамках академических курсов и которые ещё не сведены к расчётам. И это будет казаться областью философии; будет казаться, что вам нужно философски мыслить, чтобы разобраться в этой путанице. Но когда история оглядывается назад, боюсь, все лавры обычно достаются вовсе не профессиональному философу — потому что для философского осмысления требуется глубокое погружение в научную область. Даже если впоследствии всё это кажется познаваемым априори, и даже если какой-нибудь философ на самом деле <emphasis>постиг</emphasis> это априори — всё равно требуется глубокое погружение, чтобы увидеть это на практике, и экспериментальные результаты, чтобы показать миру, какой именно философ победил.</p><p>Полагаю, что, <a l:href="https://web.archive.org/web/20120617135456/http%3a//singinst.org/blog/2007/10/21/should-ethicists-be-inside-or-outside-a-profession/">как и этика</a>, философия действительно важна, но эффективно заниматься ею можно только <emphasis>изнутри</emphasis> науки. Попытки заниматься философией передовой науки как отдельной академической профессией — такая же ошибка, как и попытки держать отдельных специалистов по этике. В итоге вы получаете специалистов по этике, которые говорят в основном с другими специалистами по этике, и философов, которые говорят главным образом с другими философами.</p><p>Это не значит, что в мире нет места профессиональным философам. Некоторые проблемы столь хаотичны, что для них вообще нет устоявшегося места в стенах науки. Но этим «профессиональным философам» было бы очень, очень разумно усвоить каждую крупицу любой потенциально релевантной науки, до которой они только смогут дотянуться. Их не должна удивлять перспектива того, что спор в конечном итоге будет разрешён экспериментом, а не дискуссиями. Им не следует отступать перед проведением собственных экспериментов, если они вообще смогут таковые придумать.</p><p>В этом, мне кажется, и заключается урок истории.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/pg/where_philosophy_meets_science/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>241. Ты — физика.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Три месяца назад — боже, неужели прошло так много времени? — я дал следующее `<a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/Free_will">домашнее задание</a>: выполнить трассировку стека человеческих когнитивных алгоритмов, порождающих споры о «свободе воли». Заметьте, что эта задача принципиально отличается от споров о том, существует свобода воли или нет.</p><p>Теперь, как и ожидалось, люди спрашивают: «Если будущее предопределено, как наш выбор может им управлять?» Мудрый читатель может догадаться, что всё это в сумме даёт нормальность; но это оставляет открытым вопрос о том, `<emphasis>как</emphasis>`.</p><p>Люди слышат: «Вселенная работает как часы; физика детерминирована; `<a l:href="http://lesswrong.com/lw/qp/timeless_physics/">будущее предопределено</a>». И их разум выстраивает причинно-следственную сеть, которая выглядит так:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_34"/></p><empty-line/>
<p>Здесь мы видим причины «Я» и «Физика», конкурирующие за то, чтобы определить состояние следствия — «Будущего». Если «Будущее» полностью предопределено «Физикой», то очевидно, что влиянию «Я» просто не остаётся места.</p><p>Эта причинно-следственная сеть не является эксплицитным философским убеждением. Она имплицитна — это фоновое представление мозга, управляющее тем, какие философские аргументы кажутся «разумными». Просто кажется, что всё именно так и `<emphasis>устроено</emphasis>`.</p><p>Время от времени появляется очередной пресс-релиз от нейробиологов, утверждающий, что, поскольку исследователи с помощью фМРТ заметили, как мозг делает то или иное в процессе принятия решения, `<emphasis>выбираете не вы, а ваш мозг</emphasis>`.</p><p>Или вспомнить тот избитый довод: «Редукционизм подрывает саму рациональность. Ведь тогда каждый раз, когда вы что-то говорите, это не результат `<emphasis>рассуждений</emphasis>` на основе свидетельств — это просто кварки, скачущие туда-сюда».</p><p>Конечно, на самом деле диаграмма должна выглядеть так:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_35"/></p><empty-line/>
<p>Или даже так:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_36"/></p><empty-line/>
<p>Почему это не очевидно? Потому что модели наших мыслей — наших эмоций, убеждений, мучительных колебаний и окончательных решений — отделены от моделей электронов и кварков множеством уровней организации.</p><p>Мы можем `<emphasis>интуитивно</emphasis>` представить себе, что рука состоит из пальцев (включая большой) и ладони. Вопрос о том, `<emphasis>действительно ли</emphasis>` это наша рука что-то поднимает или же `<emphasis>всего лишь</emphasis>` наши пальцы и ладонь, очевидно некорректен.</p><p>Но пропасть между физикой и когнитивными процессами невозможно преодолеть непосредственным представлением. Никто не может `<emphasis>представить себе</emphasis>` атомы, составляющие человека, так же наглядно, как пальцы, составляющие руку.</p><p>И потому требуется `<emphasis>постоянная бдительность</emphasis>`, чтобы сохранять восприятие себя как сущности, находящейся `<emphasis>внутри физики</emphasis>`.</p><p>Эта бдительность — один из величайших ключей к философии, наряду с ошибкой проекции разума. Вы, вероятно, помните, что именно на этом моменте, по моему мнению, споткнулись квантовые физики, которые не смогли вообразить макроскопическую декогеренцию; они не подумали применить законы к `<emphasis>самим себе</emphasis>`.</p><p>Убеждения, желания, эмоции, мораль, цели, воображение, предвкушения, чувственное восприятие, мимолётные прихоти, идеалы, соблазны... Это можно назвать «поверхностным слоем» разума, теми частями «я», которые люди видят даже без помощи науки. Если я скажу: «Будущее определяете не `<emphasis>вы</emphasis>`, его определяют ваши `<emphasis>желания, планы и действия</emphasis>», вы легко увидите отношение части и целого. Это заметно сразу, как пальцы, составляющие руку. Есть и другие уровни отношений части и целого, вплоть до самой физики, но они не видны сразу.</p><p>«Компатибилизм» — это философская позиция, согласно которой «свободу воли» можно интуитивно понятным и удовлетворительным образом определить так, чтобы она была совместима с детерминистической физикой. «Инкомпатибилизм» — это позиция, утверждающая, что свобода воли и детерминизм несовместимы.</p><p>Мою собственную позицию, пожалуй, можно назвать «необходимизом». Если разумно раскрыть понятия субъектности, выбора, контроля и моральной ответственности, то окажется, что они `<emphasis>требуют</emphasis>` детерминизма — по крайней мере, отдельных островков детерминизма во Вселенной. Если вы выбираете, планируете, действуете и воплощаете в жизнь то или иное будущее в соответствии со своими желаниями, то всё это требует закономерной реальности; вы не можете делать этого в условиях абсолютного хаоса. Должен существовать порядок хотя бы в тех частях реальности, которыми вы управляете. `<emphasis>Вы</emphasis>` находитесь внутри физики, и поэтому вы/физика определили будущее. Если бы оно не определялось физикой, оно не могло бы определяться вами.</p><p>Или, возможно, мне стоит сказать так: «Если бы будущее не определялось реальностью, оно не могло бы определяться вами» или «Если бы будущее не определялось чем-то, оно не могло бы определяться вами». Не нужны ни нейробиология, ни физика, чтобы показать несостоятельность наивных определений свободы воли. Если бы разум не был воплощён в мозге, он был бы воплощён в чём-то другом; существовала бы `<emphasis>какая-то реальная вещь</emphasis>`, которая была бы разумом. Если бы будущее не определялось физикой, оно определялось бы `<emphasis>чем-то</emphasis>` ещё — каким-то законом, каким-то порядком, какой-то великой реальностью, включающей вас в себя.</p><p>Но если нами управляют законы физики, то как мы можем говорить, что управляем собой сами?</p><p>Посмотрите на это иначе: если бы законы физики нами `<emphasis>не</emphasis>` управляли, как вообще мы могли бы управлять собой?</p><p>Как могли бы одни мысли судить другие мысли, как могли бы конфликтовать между собой эмоции, как мог бы один образ действий казаться наилучшим, как могли бы мы переходить от неопределённости к уверенности в собственных планах посреди абсолютного хаоса?</p><p>Если бы нас не было в реальности, где бы мы могли быть?</p><p>Будущее определяется физикой. Какой физикой? Такой физикой, которая включает в себя действия людей.</p><p>Выбор людей определяется физикой. Какой физикой? Такой физикой, которая включает в себя взвешивание решений, рассмотрение возможных исходов, их оценку, испытание соблазнами, следование морали, оправдание проступков, стремление стать лучше...</p><p>Нет такого момента, когда какой-нибудь кварк прилетает с Плутона и перечёркивает всё это.</p><p>Мысли в процессе принятия вами решений — все они `<emphasis>реальны</emphasis>`, все они `<emphasis>материальны</emphasis>`. Но мысль слишком велика и сложна, чтобы быть атомом. Поэтому мысли состоят из вещей поменьше, а то, из чего всё сделано, мы называем «физикой».</p><p>Физика лежит в основе наших решений и включает их в себя. Она не сводит их к `<emphasis>иллюзии</emphasis>`.</p><p>Помните: физика сводится к нормальности; путаницу порождают ваши когнитивные алгоритмы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/r0/thou_art_physics/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>242. Много миров, одна лучшая догадка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если рассмотреть множество микроскопических физических явлений — фотон, электрон, атом водорода, лазер — и миллион других известных экспериментальных установок, то можно вывести простые законы, которые, судя по всему, управляют всеми малыми объектами (если только не спрашивать о гравитации). Эти законы описывают эволюцию крайне абстрактного математического объекта, который я называл «распределением амплитуды», но который чаще называют «волновой функцией».</p><p>И тут возникают жуткие вопросы о правильном обобщении, охватывающем все эти микрослучаи. Назовем объект «зелубым», если он выглядит зеленым до 1 января 2020 года, а после этой даты выглядит синим. Если все изученные к настоящему моменту изумруды казались зелеными, то какое обобщение будет верным: «Изумруды зеленые» или «Изумруды зелубые»?</p><p>Ответ таков: правильное обобщение — «Изумруды зеленые». Сейчас я не буду вдаваться в аргументацию. Это не тема данного эссе, к тому же очевидный ответ в данном случае оказывается верным. Истинный Путь не глуп: насколько бы изощренной ни была ваша логика, в конечном итоге она должна приводить к правильному ответу, а не к ошибочному.</p><p>В аналогичном смысле <emphasis>простейшие</emphasis> обобщения, которые охватывали бы только наблюдаемые <emphasis>микроскопические</emphasis> явления, принимают форму «Все электроны имеют спин 1/2», а не «Все электроны имеют спин 1/2 до 1 января 2020 года» или «Все электроны имеют спин 1/2, если только они не являются частью запутанной системы весом более 1 грамма».</p><p>Когда мы переносим внимание на макроскопические явления, картина затуманивается. Мы не можем ставить эксперименты над волновой функцией человека так же, как над волновой функцией атома водорода. Вам ни в коем случае не удастся просто считать волновую функцию каким-нибудь маленьким квантовым сканером. Но в случае, скажем, человека размеры всего организма сводят на нет нашу способность проводить точные расчеты или точные эксперименты — мы не можем подтвердить, что квантовые уравнения соблюдаются <emphasis>до мельчайших деталей.</emphasis></p><p>Мы знаем, что явления, которые принято считать «квантовыми», не исчезают просто так при объединении множества микрообъектов. Лазеры испускают поток когерентных фотонов, а не делают, скажем, что-то совершенно иное. Атомы обладают именно теми химическими свойствами, которые предписывает им квантовая теория, что позволяет им объединяться в стабильные молекулы, из которых состоит человек.</p><p>Так что, в некотором смысле, у нас есть масса доказательств того, что квантовые законы масштабируются до макроуровня без особых изменений. Макроскопическая химия по-прежнему работает.</p><p>Но мы не можем напрямую проверить, ведет ли себя совокупная волновая функция составляющих человека частиц <emphasis>именно так</emphasis>, как предписывают простейшие квантовые законы. О, мы знаем, что молекулы и атомы не распадаются, мы знаем, что макроскопические зеркала по-прежнему <a l:href="http://lesswrong.com/lw/pk/feynman_paths/">отражают свет своей серединой</a>. Мы можем получить <emphasis>множество</emphasis> высокоуровневых предсказаний из предположения, что микро- и макромир управляются одними и теми же законами, и каждое проверенное предсказание подтвердилось.</p><p>Но если кто-то станет утверждать, что макроскопическая квантовая картина отличается от микроскопической в какой-то пока еще не поддающейся проверке детали — в чем-то таком, что проявляется лишь в неизмеримом двадцатом знаке после запятой в микроскопических взаимодействиях, но перерастает во что-то большее в макроскопических масштабах, — что ж, мы не можем <emphasis>доказать</emphasis>, что они неправы. Именно бритва Оккама говорит нам: «Существует бесчисленное множество новых фундаментальных законов, которые можно постулировать в двадцатом знаке после запятой; с чего вы вообще <emphasis>думаете</emphasis> именно об этом?»</p><p>Если мы проведем расчеты на основе простейших законов, управляющих всеми известными случаями, мы обнаружим, что люди оказываются в состояниях квантовой суперпозиции — точно так же, как фотоны в суперпозиции отражения от полупрозрачного зеркала и прохождения сквозь него. В мысленном эксперименте с котом Шрёдингера нестабильный атом переходит в суперпозицию распада и нераспада. Детектор, настроенный на атом, переходит в суперпозицию срабатывания и несрабатывания. (На самом деле суперпозиция теперь представляет собой совместное состояние [распад-атома × срабатывание-детектора] + [стабильный-атом × несрабатывание-детектора].) Заряд взрывчатки, подключенный к детектору, переходит в суперпозицию взрыва и невзрыва; кот в коробке переходит в суперпозицию мертвого и живого; а человек, заглядывающий в коробку, — в суперпозицию тошноты и спокойствия. Один и тот же закон на всех уровнях.</p><p>Люди, взаимодействующие с суперпонированными системами, сами эволюционируют в суперпозиции. Но в мозге, который видит взорвавшегося кота, и в мозге, который видит живого кота, множество нейронов будет возбуждаться по-разному, и, следовательно, много, <emphasis>много</emphasis> частиц окажется в разных положениях. Они крайне далеки друг от друга в конфигурационном пространстве и будут взаимодействовать в экспоненциально ничтожной степени. Речь идет не о тридцатом знаке после запятой, а о 10<sup>30</sup>-м знаке. Никакой конкретный разум, никакой конкретный когнитивный причинно-следственный процесс не видит размытой суперпозиции котов.</p><p>Тот факт, что «вам» кажется, будто вы видите кота только живым <emphasis>или</emphasis> только мертвым, — это как раз то, что предсказывают простейшие квантовые законы. Таким образом, исходя из нашего текущего опыта, у нас нет никаких причин полагать, будто квантовые законы на макроуровне чем-то отличаются от законов микроуровня.</p><p>И физики подтверждают суперпозицию на все более крупных масштабах. Судя по всему, сейчас предпринимаются попытки проверить суперпозицию на 50-микронном объекте, который по размеру больше большинства нейронов.</p><p>Существование других версий нас самих и даже других Земель не предполагается <emphasis>дополнительно.</emphasis> Мы просто предполагаем, что на всех уровнях действуют одни и те же законы, поскольку у нас нет причин считать иначе, а все экспериментальные тесты до сих пор проходили успешно. Существование других декогерировавших Земель — это <emphasis>логическое следствие</emphasis> простейшего обобщения, соответствующего всем известным фактам. Если вы думаете, будто бритва Оккама утверждает, что другие миры — это «лишние сущности», которые плодятся без необходимости, то вам стоит проверить математику теории вероятностей; бритва Оккама работает совершенно иначе.</p><p>И все же есть одна конкретная загадка, которая кажется странной при попытке распространить микроскопические законы на все уровни, включая людей в состоянии суперпозиции:</p><p><emphasis>Если</emphasis> мы попытаемся получить вероятности, подсчитывая число отдельных наблюдателей, то нет <emphasis>очевидной</emphasis> причины, по которой интеграл от квадрата модуля волновой функции должен коррелировать с результатами статистических экспериментов. Не существует известной причины для <a l:href="http://lesswrong.com/lw/py/the_born_probabilities/">вероятностей Борна</a>, и даже кажется, что априори, если бы мы просто считали наблюдателей, мы бы ожидали вероятности 50/50 для любого бинарного квантового эксперимента, развивающегося по обоим сценариям.</p><p>Робин Хансон <a l:href="http://hanson.gmu.edu/mangledworlds.html">предполагает</a>, что если экспоненциально меньшие, чем в среднем, декогерировавшие сгустки амплитуды («миры») испытывают интерференцию со стороны экспоненциально малых утечек из более крупных сгустков, мы снова получим вероятности Борна. Я считаю это интересной возможностью, потому что она столь естественна.</p><p>(У меня самого недавно были мысли в другом направлении: если я попытаюсь подсчитать наблюдателей очевидным способом, то получу <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ps/where_physics_meets_experience/">странные на вид результаты</a> в целом, а не только в случае квантовой физики. Если, к примеру, я <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ps/where_physics_meets_experience/">разделю свой мозг на триллион аналогичных частей</a> при условии выигрыша в лотерею под анестезией; позволю моим «я» проснуться и, возможно, слегка отличаться друг от друга; а затем снова объединю их все в одно «я»; то подсчет наблюдателей очевидным способом говорит, что я должен быть в состоянии заставить себя выиграть в лотерею (если я могу разделять свой мозг и объединять его обратно, как мог бы делать загруженный разум).</p><p>В связи с этим мне кажется очень интересным, что у правила Борна <emphasis>нет</emphasis> проблемы разделения-объединения. В рамках унитарной квантовой физики правило Борна — это <emphasis>единственное</emphasis> правило, которое не позволяет «наблюдателям» обладать экстрасенсорными способностями — что не <emphasis>объясняет</emphasis> правило Борна, но, безусловно, является <emphasis>интересным фактом</emphasis>. При наличии правила Борна даже разделение и объединение миров все равно приводило бы к непротиворечивым вероятностям. Возможно, физика использует лучший антропный подход, чем я!</p><p>Возможно, мне стоит руководствоваться физикой, вместо того чтобы пытаться логически вывести это априори, и посмотреть, куда это меня приведет? Но меня <emphasis>пока</emphasis> никуда не привело, так что это вряд ли можно назвать «ответом».)</p><p>Уоллес, Дойч и другие пытаются вывести правило Борна из теории принятия решений. Я отношусь к этому довольно подозрительно, поскольку кажется, будто здесь присутствует элемент «Что со мной будет?», который я не могу изменить, скорректировав свою функцию полезности. Даже если бы мне были совершенно <emphasis>безразличны</emphasis> миры, где я не выиграл в квантовую лотерею, мне все равно кажется, что в некотором смысле я бы «в основном» просыпался в мире, где я лотерею проиграл. Именно это, как мне кажется, и требует объяснения.</p><p>Суть в том, что было предложено множество гипотез о борновских вероятностях. Не так много, как следовало бы, потому что эта загадка долгое время ошибочно помечалась как «решенная». Но все же предложений было немало.</p><p>Есть обоснованная надежда решить загадку Борна без новых фундаментальных законов. Ваш мир не расщепляется ровно на два новых подпроцесса в тот самый момент, когда вы видите надпись «ПОГЛОЩЕН» или «ПРОПУЩЕН» на ЖК-экране датчика фотонов. Мы постоянно находимся в состоянии суперпозиции и декогеренции, все время, иногда по непрерывным измерениям — хотя мозг дискретен и в его работе участвует активация целых нейронов, а состояние «сработал/не сработал» было бы крайне декогерентным состоянием даже для <emphasis>одного</emphasis> нейрона... Похоже, есть место для <emphasis>чего-то</emphasis> неожиданного, что могло бы объяснить статистику Борна — лучшего понимания антропного веса наблюдателей или лучшего понимания суперпозиций мозга — без новых фундаментальных законов.</p><p>Впрочем, мы не можем исключать и того, что в статистике Борна замешан какой-то новый фундаментальный закон.</p><p>Как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q4/decoherence_is_falsifiable_and_testable/jtw">пишет Джесс Ридель</a>:</p><p>Если из истории физики и можно извлечь какой-то урок, то он состоит в том, что каждый раз, когда исследуются новые экспериментальные «режимы» (например, большие скорости, малые размеры, большая плотность массы, высокие энергии), наблюдаются явления, которые приводят к новым теориям (соответственно Специальной теории относительности, квантовой механике, Общей теории относительности и Стандартной модели).</p><p>«Каждый раз» — это слишком сильно сказано. Придирка, конечно, но также и важный момент: нельзя просто <emphasis>предполагать</emphasis>, что какой-то конкретный закон перестанет работать в новом режиме. Но вполне возможно, что в статистике Борна замешан новый фундаментальный закон, и этот закон проявляется только в двадцатом знаке после запятой на микроскопическом уровне (поэтому до сих пор и оставался незамеченным), но при суммировании дает существенные эффекты на макроскопическом уровне.</p><p>Может ли существовать какой-то еще не открытый закон, приводящий к тому, что существует только <emphasis>один</emphasis> мир?</p><p>Это ошеломляющая идея; она подразумевает, что все наши двойники в других мирах — все те различные версии нас самих, которые постоянно отпочковываются не только из-за проводимых людьми квантовых измерений, но и вследствие обычных энтропийных процессов — на самом деле <emphasis>исчезли</emphasis>, оставив нас в одиночестве! Эта версия Земли была бы <emphasis>единственной</emphasis> версией, существующей в локальном пространстве! Если инфляционный сценарий в космологии окажется ошибочным, а топология Вселенной — конечной и сравнительно небольшой, так что у Земли не будет далеких дубликатов, существование которых предполагала бы экспоненциально огромная Вселенная, тогда эта Земля могла бы оказаться единственной Землей, существующей <emphasis>где бы то ни было</emphasis>. Довольно тревожная мысль!</p><p>Но опасно слишком сильно концентрироваться на конкретных гипотезах, для размышлений о которых у вас нет конкретных оснований. Это в точности та же фундаментальная ошибка сторонников концепции «разумного замысла», которые берут любую случайную загадку в современной генетике и заявляют: «Вот видите, это наверняка сделал Бог!» Почему «Бог», а не мириады других возможных объяснений? — о которых вы подумали бы задолго до того, как постулировать божественное вмешательство, если бы не тот факт, что втайне вы с самого начала знали ответ, который хотите найти.</p><p>Не стоит даже <emphasis>задаваться вопросом</emphasis>: «А вдруг существует только один мир?», вместо этого нужно просто продолжать заниматься физикой и поднимать <emphasis>именно этот</emphasis> вопрос только тогда, когда того потребуют новые доказательства.</p><p>Может ли существовать некий пока неизвестный фундаментальный закон, дающий Вселенной привилегированный центр, который по чистой случайности совпадает с Землей, доказывая тем самым, что Коперник все время ошибался, а Библия была права?</p><p>Задавая <emphasis>именно этот</emphasis> вопрос — а не мириады других вопросов, например, о том, не находится ли центр Вселенной в системе Проксимы Центавра или не окажется ли, что любимая начинка Вселенной для пиццы — это пепперони, — вы выдаете свою скрытую повестку. И хотя непосвященному это может быть неочевидно, наделить Вселенную привилегированным центром, <emphasis>который следует за Землей в ее движении сквозь космос</emphasis>, было бы довольно трудно в рамках любого <emphasis>математически простого</emphasis> фундаментального закона.</p><p>То же самое касается и вопроса о том, может ли существовать только один мир. В нем сквозит сентиментальная привязанность к человеческим интуитивным представлениям, ошибочность которых уже была доказана. Колесо науки вращается, но оно не крутится <emphasis>вспять</emphasis>.</p><p>У нас есть конкретные причины крайне подозрительно относиться к идее о существовании лишь одного мира. Понятие «одного мира» существует на более высоком уровне организации, подобно положению Земли в космосе; на квантовом уровне нет четких границ (хотя состояния мозга, различающиеся активацией целых нейронов, безусловно, декогерентны). Как <emphasis>фундаментальный</emphasis> физический закон мог бы вычленить один конкретный <emphasis>высокоуровневый</emphasis> мир?</p><p><emphasis>Что гораздо хуже</emphasis>, любой физический сценарий, в котором существовал бы лишь <emphasis>один-единственный</emphasis> уцелевший мир, так что любое измерение имело бы только <emphasis>один</emphasis> результат, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q2/spooky_action_at_a_distance_the_nocommunication/">нарушал бы Специальную теорию относительности</a>.</p><p>Если одни и те же законы верны на всех уровнях — то есть если многомировая интерпретация верна, — то, когда вы измеряете один из пары запутанных поляризованных фотонов, вы оказываетесь в мире, где фотон поляризован, скажем, вертикально, а ваши альтернативные версии оказываются в мирах, где фотон поляризован горизонтально. С вашей точки зрения перед проведением измерения вероятности равны 50 на 50. За световые годы от вас кто-то измеряет другой фотон под углом 20<sup>°</sup> к вашему собственному базису. С его точки зрения вероятность получить любой из непосредственных результатов также составляет 50 на 50 — он сохраняет инвариантное состояние обобщенной запутанности с вашим далеким местоположением, что бы вы ни делали. Но когда вы встретитесь годы спустя, вероятность того, что вы встретите друга, получившего <emphasis>такой же</emphasis> результат, составит 11,6%, а не 50%.</p><p>Если существует только один глобальный мир, то у любого квантового измерения есть только один результат. Вы измеряете фотон, поляризованный либо вертикально, либо горизонтально, но не оба варианта сразу. За световые годы от вас вероятность того, что кто-то другой измерит фотон, поляризованный аналогичным образом в базисе, повернутом на 20<sup>°</sup>, на самом деле <emphasis>изменяется</emphasis> с 50/50 на 11,6%.</p><p>Вы никоим образом не можете интерпретировать это как простое выявление свойств, которые уже существовали изначально; это исключено <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q1/bells_theorem_no_epr_reality/">теоремой Белла</a>. Похоже, не существует никакого непротиворечивого взгляда на Вселенную, при котором оба квантовых измерения давали бы по одному результату и при этом оба измерения были бы предопределены заранее, не влияя друг на друга. Что-то должно на самом деле <emphasis>меняться</emphasis> быстрее скорости света.</p><p>И это, по-видимому, универсальное возражение не только против теорий коллапса, но и против любой возможной теории, которая дает нам один глобальный мир! Не существует непротиворечивой картины, в которой измерения имеют единственный результат, но при этом определяются локально (даже если локально случайным образом). Какое-то загадочное влияние должно преодолевать пространственноподобный интервал.</p><p>Это вовсе не пустяк. Тут не получится просто отмахнуться, заявив: «влияние распространяется назад во времени к моменту создания запутанных фотонов, а затем вперед во времени к другому фотону, так что на самом деле оно никогда не пересекает пространственноподобный интервал». (Эта точка зрения высказывалась вполне серьезно, что дает некоторое представление о масштабах парадокса, порождаемого гипотезой одного глобального мира!) Одно измерение должно менять другое, но какое же измерение происходит <emphasis>первым</emphasis>? Существует ли глобальное пространство одновременности? Не могут оба измерения произойти «первыми», потому что, согласно теореме Белла, локальная информация никак не может объяснить наблюдаемые результаты, и так далее.</p><p>К слову, этот эксперимент уже был проведен, и если таинственное влияние действительно существует, ему пришлось бы распространяться в шесть миллионов раз быстрее света в системе отсчета Швейцарских Альп. Кроме того, экспериментально показано, что этому загадочному влиянию безразлично, измеряются ли два фотона в системах отсчета, в которых каждое из измерений происходит «раньше другого».</p><p>Специальная теория относительности кажется нам, людям, контринтуитивной — чем-то вроде произвольного ограничения скорости, которое можно обойти, отправившись назад во времени, а затем вернувшись вперед. Законом, наказания за нарушение которого можно избежать, если вам удастся скрыть свое преступление от властей.</p><p>Но на самом деле Специальная теория относительности говорит о том, что человеческая интуиция о пространстве и времени попросту ошибочна. <emphasis>Не существует</emphasis> никакого глобального «сейчас», <emphasis>нет</emphasis> никаких «до» или «после» через пространственноподобные интервалы. Способность <emphasis>вообразить</emphasis> один-единственный глобальный мир, <emphasis>хотя бы в принципе,</emphasis> проистекает из неспособности понять СТО нутром. В противном случае было бы очевидно, что физические процессы протекают локально с инвариантными состояниями удаленной запутанности, а необходимая информация просто <emphasis>не</emphasis> <emphasis>присутствует локально</emphasis>, чтобы поддерживать существование <emphasis>единственного глобального мира</emphasis>.</p><p>Возможно, эта кажущаяся безупречной логика ошибочна — возможно, в том, как я применяю теорему Белла и теорию относительности для исключения любого единственного глобального мира, кроется некое скрытое допущение, о котором я и сам не подозреваю, —</p><p>— но подумайте, какое бремя доказательства ложится теперь на теорию единственного мира! Да и вообще, нет никаких причин <emphasis>изначально</emphasis> предполагать существование глобального единственного мира; это просто <emphasis>не то, о чем говорит современная физика!</emphasis> Идея единственного глобального мира — это древняя человеческая интуиция, которая была <emphasis>опровергнута</emphasis>, подобно идее всеобщего абсолютного времени. Принцип суперпозиции виден даже в полупрозрачных зеркалах; эксперименты раз за разом подтверждают это опровержение на все более крупных масштабах суперпозиции — но самое главное, <emphasis>больше нет никаких причин</emphasis> отдавать <emphasis>предпочтение гипотезе</emphasis> единственного глобального мира. Лестницу выбили прямо из-под этой человеческой интуиции.</p><p>Нет никаких экспериментальных доказательств того, что макроскопический мир является единственным (мы уже знаем, что микромир находится в состоянии суперпозиции). И сама эта перспектива неизбежно либо нарушает Специальную теорию относительности, либо совершает еще более кажущийся чудом скачок и нарушает кажущуюся безупречной логику. Последнее, конечно, на практике выглядит гораздо более правдоподобным. Но в абсолютном смысле это не <emphasis>так уж</emphasis> правдоподобно. <emphasis>В отсутствие экспериментальных доказательств</emphasis> необходимость постулировать произвольные логические чудеса — это вообще <emphasis>дурной знак</emphasis>.</p><p>Что касается квантового нереализма, то он кажется мне не более чем карточкой «Бесплатный выход из тюрьмы». «Ничего страшного, если мы нарушим Специальную теорию относительности, ведь всё это всё равно нереально!» Невозможно разумно предположить, что уравнения дают столь потрясающие предсказания <emphasis>буквально без всяких на то причин.</emphasis> Теорема Белла исключает очевидную возможность того, что квантовая теория представляет собой неполное знание о чём-то локально детерминированном.</p><p>Более того, макроскопическая декогеренция дает нам совершенно <emphasis>реалистичное</emphasis> понимание происходящего, при котором уравнения дают столь хорошие предсказания потому, что они отражают реальность. И поэтому идея о том, что квантовые уравнения просто «бессмысленны» и потому можно нарушать Специальную теорию относительности, лишь бы у нас в итоге остался один глобальный мир, вовсе не <emphasis>необходима</emphasis>. Для меня квантовый нереализм выглядит грандиозным блефом, выстроенным вокруг семантических знаков «Стоп» вроде «Бессмысленно!»</p><p>Нельзя с полной уверенностью утверждать, что существование множества Земель установлено столь же надёжно, как и любая другая научная истина. Существование других квантовых миров установлено не так твёрдо, как существование деревьев, которые большинство из нас может наблюдать лично.</p><p>Возможно, в этом двадцатом знаке после запятой кроется что-то такое, что на макроскопическом уровне складывается во что-то более крупное. Возможно, есть лазейка в кажущейся железной логике, утверждающей, что любой единственный глобальный мир должен нарушать Специальную теорию относительности, поскольку информация для поддержания единственного глобального мира недоступна локально. А возможно, Летающий Макаронный Монстр просто дурачит нас, и мир, который мы знаем, — это ложь.</p><p>Поэтому всё, что мы можем сказать о существовании множества Земель, — это то, что оно рационально так же вероятно, как, например, утверждение, что вращающиеся чёрные дыры не нарушают закон сохранения момента импульса. У нас есть глубочайшие, фундаментальные причины, связанные с вращательной симметрией пространства, подозревать, что сохранение момента импульса встроено в саму основу физики. И у нас нет никаких конкретных причин подозревать именно <emphasis>это</emphasis> нарушение наших старых обобщений в режиме более высоких энергий.</p><p>Но мы на самом деле не проверяли сохранение момента импульса для вращающихся чёрных дыр — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">насколько мне известно</a>. (И поскольку я говорю здесь о рациональных предположениях в условиях неполного знания, суть дела останется абсолютно той же, если такое наблюдение уже было сделано, а я просто о нём ещё не знаю.) К тому же чёрные дыры — это гораздо более масштабный режим. Так что «послушание» чёрных дыр гарантировано не <emphasis>совсем</emphasis> так же надёжно, как то, что мой унитаз сохраняет момент импульса при смыве (хотя, если подумать, этого я тоже не проверял...)</p><p>И всё же, если вы совершите <emphasis>ошибку</emphasis>, слишком усердно размышляя над этой конкретной возможностью вместо миллиардов других — особенно если вы не понимаете фундаментальной причины, <emphasis>почему</emphasis> сохраняется момент импульса, — то вам может начать казаться всё более и более правдоподобным, что «вращающиеся чёрные дыры нарушают сохранение момента импульса», по мере того как вы будете придумывать всё новые и новые смутно правдоподобные причины, по которым это <emphasis>могло бы</emphasis> оказаться правдой.</p><p>Но рациональная вероятность чертовски мала.</p><p>Как и рациональная вероятность того, что Земля только одна.</p><p>Я упоминаю об этом, чтобы объяснить свою привычку говорить о многомирии как об очевидном факте. Многомирие <emphasis>и есть</emphasis> очевидный факт, если у вас всё правильно разложено по полочкам (вы понимаете самые основы квантовой физики, знакомы с формальной теорией вероятностей бритвы Оккама, понимаете Специальную теорию относительности и так далее). На самом деле для меня это гораздо <emphasis>более</emphasis> очевидно, чем утверждение, что вращающиеся чёрные дыры должны подчиняться закону сохранения момента импульса.</p><p>Единственная причина, по которой многомирие не признано повсеместно прямым следствием физики, для нарушения которого требуется магия, заключается в том, что случайное стечение обстоятельств в научной истории нашей Земли закрепило в академических кругах теорию, подобную флогистону, с ненаблюдаемым сверхсветовым магическим «коллапсом», пожирающим все остальные миры. А многие академические физики не обладают математическим пониманием бритвы Оккама — стандартного инструмента для избавления физики от невидимых ангелов. Поэтому, когда они сталкиваются с многомирием, и оно вступает в конфликт с их (уже подорванной) интуицией, будто существует лишь один мир, они говорят: «О, это же умножение сущностей» (что с точки зрения теории вероятностей в корне неверно), и продолжают жить своей обычной жизнью.</p><p>Я не принадлежу к академическим кругам. Мне не нужно лебезить и пресмыкаться перед каким-нибудь заслуженным физиком, который не понимает очевидного, но будет рецензировать мои статьи для научных журналов. Мне не нужно бояться, что мне откажут в постоянной должности из-за того, что я пугаю студентов «научно-фантастическими сказками о других Землях». Если уж <emphasis>я</emphasis> не могу говорить прямо, то кто тогда?</p><p>Поэтому позвольте мне заявить со всей ясностью от лица всех тех физиков, которые сами не решаются сказать это вслух: при нынешнем состоянии доказательств многомирие <emphasis>одерживает безоговорочную победу</emphasis>. Для постулирования единственной Земли нет больше оснований, чем для предположения, что два сталкивающихся топ-кварка распадутся с нарушением закона сохранения энергии. Для этого требуется не просто неизвестный фундаментальный закон, для этого нужна магия.</p><p><emphasis>Дебаты уже должны быть окончены. Им следовало завершиться ещё пятьдесят лет назад. Перевес в доказательствах слишком велик, чтобы оправдать дальнейшие споры. В этом вопросе нет баланса мнений. Здесь нет никакой рациональной дискуссии, которую стоило бы преподавать. Законы теории вероятностей — это законы, а не просто рекомендации; при таких доказательствах у наилучшей оценки нет пространства для манёвра. Наши дети будут оглядываться на то, как в начале XXI века мы ВСЁ ЕЩЁ СПОРИЛИ об этом, и сделают совершенно верный вывод, что мы были сумасшедшими.</emphasis></p><p>Мы и так слишком долго позорили нашу Землю своей слепотой к очевидному. Поэтому, ради чести моей Земли, я пишу о существовании многомирия как об установленном факте, потому что оно им и <emphasis>является.</emphasis> Единственный вопрос теперь в том, сколько времени потребуется жителям этого мира, чтобы обновить свои убеждения.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q8/many_worlds_one_best_guess/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть T. Наука и рациональность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>243. Ошибки науки Элд.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>На этот раз не было ни мантий, ни капюшонов, ни масок. От учеников ждали, что они станут друзьями и союзниками. И все знали, почему ты находишься в этом классе. Было бы бессмысленно притворяться, будто ты не в Заговоре.</p><p>Их <emphasis>сэнсэем</emphasis> был Джеффриссай, который, возможно, был лучшим в свою эпоху — для своей эпохи. Его учениками были либо самые многообещающие искатели знаний, либо те, в чьём формировании <emphasis>бейсуцай</emphasis> видели политическую выгоду.</p><p>Бреннан относился ко второй категории и прекрасно это понимал. И он без колебаний использовал имя своей Госпожи, чтобы открывать нужные двери. На пути к знанию следовало использовать любую доступную возможность; здесь это уважали.</p><p>— ...более тридцати лет, — говорил Джеффриссай. — Ни один из них этого не заметил: ни Эйнштейн, ни Шрёдингер, ни даже фон Нейман. — Он отвернулся от своего планшета и посмотрел на класс. — Я задаю вам вопрос: как они потерпели неудачу?</p><p>Ученики обменялись быстрыми взглядами — шёл расчёт взаимных рисков между осторожными и просто озадаченными. Было известно, что Джеффриссай любит играть в игры.</p><p>Наконец Хирива по прозвищу Чёрная подалась вперёд, негромко звякнув браслетами с выгравированными уравнениями на лодыжках. — Судя по названным вами годам, <emphasis>сэнсэй</emphasis>, это было спустя двести пятьдесят лет после Ньютона. Наверняка учёные той эпохи уже должны были постичь концепцию универсального закона.</p><p>— Знать универсальный закон тяготения, — подал голос со своего места ученик Тадзи, — это не то же самое, что понимать концепцию <emphasis>самого</emphasis> универсального закона. — Он был одним из многообещающих учеников, как и Хирива.</p><p>Хирива нахмурилась. — Нет... говорили, что Ньютона хвалили <emphasis>за</emphasis> открытие первого универсального закона. Ещё в его собственную эпоху. Так что это было известно. — Хирива замолчала. — Но самого Ньютона уже не было в живых. Был ли какой-то <emphasis>религиозный</emphasis> запрет на выдвижение новых универсальных законов? Они воздерживались из уважения к Ньютону или ждали, пока заговорит его <emphasis>призрак</emphasis>? Мне не совсем понятна мотивация науки Элд...</p><p>— Да уж, — пробормотал Тадзи со смешком в голосе, — тебе она действительно, <emphasis>совершенно</emphasis> не понятна.</p><p>Взгляд Джеффриссая был доброжелательным. — Хирива, дело не в религии, не в свинце в питьевой воде, у них не у всех был Альцгеймер, и они не сидели целыми днями за чтением веб-комиксов. Забудь этот список ужасов древних времён. Просто подумай в категориях когнитивных ошибок. В чём наука Элд могла <emphasis>мыслить</emphasis> неверно?</p><p>Хирива откинулась на спинку сиденья и вздохнула. — <emphasis>Сэнсэй</emphasis>, я правда не могу вообразить системный сбой, способный привести к <emphasis>такому</emphasis>.</p><p>— Это не была бы всего <emphasis>одна</emphasis> ошибка, — поправил её Тадзи. — Как говорится: ошибки не ходят поодиночке, они охотятся стаями.</p><p>— Но <emphasis>всё</emphasis> человечество? — удивилась Хирива. — Тридцать <emphasis>лет</emphasis>?</p><p>— Дело было не во всём человечестве, Хирива, — сказал Стирлин. Он выглядел старше остальных учеников и носил короткую бороду с проседью. — Возможно, лишь один из ста тысяч смог бы записать уравнение Шрёдингера по памяти. Так что это и было их первой и главной ошибкой — неспособность сконцентрировать свои силы.</p><p>— <emphasis>Избавь нас от пропаганды!</emphasis> — взгляд Джеффриссая внезапно стал яростным. — Вы здесь не для того, чтобы вербовать сторонников в Кооперативный заговор, господин политик! Не искажайте истину ради своей выгоды! Кажется, у вашего Заговора есть такое выражение: «сравнительное преимущество». Вы <emphasis>правда</emphasis> думаете, что призыв всего человечества — в том виде, в каком оно тогда существовало — к обсуждению квантовой физики хоть чем-то помог бы?</p><p>Стирлин даже не вздрогнул. — Возможно, и нет, <emphasis>сэнсэй</emphasis>, — спокойно ответил он. — Но если вы сравниваете ту эпоху с нынешней, этот фактор стоит учитывать.</p><p>Джеффриссай горизонтально повёл ладонью в воздухе — сделал жест «может быть», которым он обычно отметал аргументы верные, но не имеющие отношения к делу. — Это не то, что я назвал бы <emphasis>основной</emphasis> ошибкой. Для решения этой загадки не требовался миллиард физиков.</p><p>— Я могу представить себе более <emphasis>конкретные</emphasis> кошмары древности, — сказал Тадзи. — Тратить весь день на написание заявок на гранты. Преподавать студентам младших курсов, которые предпочли бы оказаться в любом другом месте. Необходимость публиковать по тридцать статей в год, чтобы получить постоянную должность...</p><p>— Но мы говорим не только о низкостатусных учёных, — заметила Инь с лёгкой дразнящей усмешкой. — Про Шрёдингера рассказывали, что он уединился на вилле на целый месяц со своей любовницей для вдохновения и вернулся оттуда с одноимённым уравнением. Мы считаем это знаменитым историческим триумфом нашей методологии. Некоторые физики Элд <emphasis>действительно</emphasis> понимали, как концентрировать мысленную энергию, и их статус вполне позволял им поступать так, если бы они захотели.</p><p>— Верно, — согласился Тадзи. — В конце концов, административное бремя — лишь общая помеха. Как и ответы вроде: «Они не были обучены теории вероятностей и не знали о когнитивных искажениях». Кажется, наш сэнсэй хочет услышать более конкретный ответ.</p><p>Джеффриссай ободряюще приподнял бровь. — Не отбрасывай ход своих мыслей так быстро, Тадзи, он начинает приближаться к сути. Какая система станет накладывать административное бремя на собственных людей?</p><p>— Система, которая не способна адекватно поддерживать своих людей, — ответил Стирлин. — Та, что не умеет ценить их труд.</p><p>— А-а, — протянул Джеффриссай. — Но есть один ученик, который пока не проронил ни слова. <emphasis>Бреннан?</emphasis></p><p>Бреннан не вздрогнул. Он намеренно выдержал паузу — ровно такую, чтобы показать, что не напуган, — и затем произнёс: — Отсутствие прагматической мотивации, сэнсэй.</p><p>Джеффриссай слегка улыбнулся. — Поясни.</p><p><emphasis>Какая система станет накладывать административное бремя на собственных людей?</emphasis> — спросил их <emphasis>сэнсэй</emphasis>. Другие ученики развивали свои собственные мысли. Бреннан же, державшийся в тени, мог уделить больше внимания тем немногим подсказкам, которые давал учитель. Статус новичка не <emphasis>всегда</emphasis> был недостатком — а его ещё задолго до того, как его приняли байесианцы, учили использовать любое доступное преимущество.</p><p>— Манхэттенский проект, — сказал Бреннан, — был запущен с конкретной <emphasis>технологической</emphasis> целью: создать оружие огромной силы в военное время. Но ошибка, которую наука Элд допустила в отношении квантовой физики, не имела непосредственных последствий для их технологий. Они были в замешательстве, но у них не было отчаянной <emphasis>потребности</emphasis> в ответе. Иначе окружающая их система сняла бы любое бремя с их попыток решить эту задачу. Наверняка в Манхэттенском проекте так и было — Тадзи? Ты знаешь?</p><p>Тадзи задумался. — Не <emphasis>все</emphasis> обременения, но я почти уверен, что они не писали заявок на гранты прямо посреди работы.</p><p>— Вот как, — произнёс Джеффриссай. Он сделал несколько шагов вперёд и остановился прямо перед партой Бреннана. — Ты думаешь, учёные Элд просто недостаточно старались. Потому что у их искусства не было военного применения? Довольно-таки <emphasis>сопернический</emphasis> взгляд на вещи, как по мне.</p><p>— Не обязательно, — спокойно ответил Бреннан. — Прагматизм — это тоже добродетель рациональности. Желаемое <emphasis>применение</emphasis> для более совершенной квантовой теории помогло бы учёным Элд во многих отношениях, не только в плане мотивации. Оно придало бы форму их любопытству и подсказало бы, что считать успехом, а что — неудачей.</p><p>Джеффриссай тихонько усмехнулся. — Не пытайся так усердно угадать, что <emphasis>мне</emphasis> хотелось бы услышать, Соперник. Твоё первое утверждение было ближе к моей скрытой цели; твоя о-очень-байесианская оговорка пролетела мимо... Фактор, который я имел в виду, Бреннан, заключается в том, что учёные Элд считали <emphasis>приемлемым</emphasis> тратить на решение проблемы тридцать лет. Весь их социальный процесс науки строился на том, чтобы прийти к истине <emphasis>в конце концов.</emphasis> Ошибочную теорию отбрасывали <emphasis>в конце концов</emphasis> — когда вырастало следующее поколение студентов, уже знакомых с альтернативой. Как говорится, работа заполняет всё время, отпущенное на неё. Но люди способны приходить к важным мыслям гораздо быстрее, чем за тридцать лет, если <emphasis>ожидают</emphasis> от себя скорости. — Джеффриссай внезапно опустил ладонь на подлокотник стула Бреннана. — <emphasis>Сколько у тебя есть времени, чтобы увернуться от брошенного ножа?</emphasis></p><p>— Очень мало времени, сэнсэй!</p><p>— <emphasis>Меньше секунды! На тебя нападают двое противников! Сколько у тебя времени, чтобы угадать, кто из них опаснее?</emphasis></p><p>— Меньше секунды, сэнсэй!</p><p>— <emphasis>Противники разделились и нападают на двух твоих возлюбленных! Сколько у тебя времени, чтобы решить, какую из них ты любишь по-настоящему?</emphasis></p><p>— Меньше секунды, сэнсэй!</p><p>— <emphasis>Новый аргумент показывает несостоятельность твоей драгоценной теории! Сколько времени тебе нужно, чтобы изменить своё мнение?</emphasis></p><p>— Меньше секунды, сэнсэй!</p><p>— <emphasis>НЕВЕРНО! НЕ ДАВАЙ МНЕ НЕПРАВИЛЬНЫЙ ОТВЕТ ТОЛЬКО ПОТОМУ, ЧТО ОН УКЛАДЫВАЕТСЯ В УДОБНЫЙ ШАБЛОН И КАЖЕТСЯ, ЧТО Я ЭТОГО ОТ ТЕБЯ ЖДУ!</emphasis> Сколько времени это занимает на самом деле, Бреннан?</p><p>Спина Бреннана покрылась потом, но он остановился и действительно задумался —</p><p>— <emphasis>ОТВЕЧАЙ, БРЕННАН!</emphasis></p><p>— <emphasis>Нет, сэнсэй! Я ещё не закончил думать, сэнсэй! Ответ был бы преждевременным! Сэнсэй!</emphasis></p><p>— <emphasis>Очень хорошо! Продолжай! Но только не тридцать лет!</emphasis></p><p>Бреннан глубоко вздохнул, упорядочивая мысли. Наконец он произнёс: — Реалистично говоря, сэнсэй, в лучшем случае я сразу увижу проблему, применю дисциплину приостановки суждения, попытаюсь заново собрать все свидетельства, прежде чем продолжать, и, в зависимости от того, насколько я был эмоционально привязан к теории, использую технику кризиса веры, чтобы гарантировать, что действительно смогу принять любую из сторон. Так что как минимум пять минут, а возможно, до одного часа.</p><p>— <emphasis>Хорошо! На этот раз ты действительно подумал! Думай так каждый раз! Ломай шаблоны!</emphasis> Во времена науки Элд, Бреннан, для грантовых агентств было обычным делом тратить по шесть месяцев на рассмотрение заявки. <emphasis>Они позволяли себе тратить столько времени!</emphasis> Твоя оценка зависит от твоей <emphasis>скорости</emphasis>, Бреннан! Вопрос не в том, придёшь ли ты к этому в конце концов! Любой может докопаться до истины за пять тысяч лет! Тебе нужно <emphasis>двигаться быстрее!</emphasis></p><p>— <emphasis>Да, сэнсэй!</emphasis></p><p>— А теперь, Бреннан, ты только что узнал что-то новое?</p><p>— Да, сэнсэй!</p><p>— Сколько времени у тебя ушло на то, чтобы узнать это новое?</p><p>Тут выбор был довольно произвольным... — Меньше минуты, сэнсэй, если считать от границы, которая кажется наиболее очевидной.</p><p>— Меньше минуты, — повторил Джеффриссай. — Тогда, Бреннан, сколько, по-твоему, должно требоваться времени на решение крупной научной проблемы, если не тратить время впустую?</p><p>Вот уж действительно вопрос с подвохом — краше Бреннан и не слыхивал. Невозможно было угадать, какой отрезок времени держит в голове Джеффриссай — что <emphasis>сэнсэй</emphasis> сочтёт слишком долгим, а что — слишком коротким. А значит, единственным выходом было попытаться нащупать подлинную истину; это давало ему защиту честности — пусть и слабую. — Один год, сэнсэй?</p><p>— Как думаешь, можно ли сделать это за один месяц, Бреннан? В случае, предположим, когда у тебя в принципе уже есть достаточно экспериментальных данных для определения ответа, но не настолько много, чтобы ты мог позволить себе ошибаться при их интерпретации.</p><p>И снова — никак не угадать, какого ответа может <emphasis>хотеть...</emphasis> — Один месяц кажется мне нереалистично коротким сроком, сэнсэй.</p><p>— <emphasis>Коротким сроком</emphasis>? — недоверчиво переспросил Джеффриссай. — Сколько минут в тридцати днях? Хирива?</p><p>— Сорок три тысячи двести, сэнсэй, — ответила она. — Если исходить из шестнадцати часов бодрствования в сутки и ежедневного сна, то двадцать восемь тысяч восемьсот минут.</p><p>— Предположим, Бреннан, что требуется целых пять минут, чтобы додуматься до какой-то <emphasis>оригинальной</emphasis> мысли самому, а не узнать её от кого-то другого. Неужели даже крупная научная проблема требует пяти тысяч семисот шестидесяти отдельных озарений?</p><p>— Признаться, сэнсэй, — медленно произнёс Бреннан, — я никогда раньше не думал об этом в таком ключе... Но неужели вы утверждаете, что это <emphasis>действительно</emphasis> реалистичный уровень продуктивности?</p><p>— Нет, — сказал Джеффриссай, — но точно так же нереалистично думать, будто для решения одной проблемы требуется пять тысяч семьсот шестьдесят озарений. И да, такое уже бывало.</p><p>Джеффриссай отступил назад и доброжелательно улыбнулся. Все ученики в комнате напряглись; они знали эту улыбку. «Хотя никто из вас не угадал именно тот ответ, который <emphasis>я</emphasis> имел в виду, тем не менее ваши ответы были столь же разумны, как и мой. За исключением, боюсь, ответа Стирлина. Даже ответ Хиривы не был полностью ошибочным: в то время формулирование новых теорий считалось священным долгом, закреплённым за людьми с высоким статусом, поскольку количество находящихся в обращении проблем было ограничено. Но ответ <emphasis>Бреннана</emphasis> <emphasis>особенно</emphasis> интересен, и я склонен проверить его теорию мотивации».</p><p><emphasis>Чёрт подери,</emphasis> — мысленно произнёс Бреннан. Джеффриссай жестом приглашал Бреннана встать перед классом.</p><p>Когда Бреннан поднялся, Джеффриссай аккуратно уселся в его кресло.</p><p>— Бреннан-сэнсэй, — сказал Джеффриссай, — у вас есть пять минут, чтобы придумать что-то потрясающе гениальное о провале науки Элд в квантовой физике. Что же касается остальных, то наша задача — выжидающе на вас смотреть. Могу лишь представить, как неловко вам будет, если вы не придумаете ничего путного.</p><p><emphasis>Мерзавец.</emphasis> Бреннан не стал говорить этого вслух. На лице Тадзи читалось некоторое сочувствие; Стирлин держался в стороне от этой игры; Инь же смотрела на него с сардоническим интересом. Хуже того, Хирива <emphasis>действительно</emphasis> выжидающе смотрела на него, полагая, что он примет этот вызов. А Джеффриссай таращил глаза, ожидая от гуру слов мудрости. <emphasis>Иди ты к чёрту, сэнсэй.</emphasis></p><p>Бреннан не паниковал. Это было очень, очень, очень далеко от самой пугающей ситуации, в которой он когда-либо оказывался. Ему потребовалось мгновение, чтобы решить, как именно думать, а затем он начал думать.</p><p>Спустя четыре минуты и тридцать секунд Бреннан заговорил. (В подобных вещах крылось своего рода искусство: раз уж всё равно приходится это делать, то пусть это выглядит легко.)</p><p>— Одна мудрая женщина, — сказал Бреннан, — как-то сказала мне, что разумнее всего считать себя в прошлом безнадёжными дураками — видеть в тех, кем мы когда-то были, круглых идиотов. Я не обязательно сам так считаю, но именно это она мне сказала, и в этом есть не просто доля истины. Пока мы ищем оправдания для прошлого, пытаясь выставить его в лучшем свете, <emphasis>уважая</emphasis> его, мы не можем совершить решительный разрыв. Мне пришло в голову, что для человеческих <emphasis>цивилизаций</emphasis> это правило может быть точно таким же. Поэтому я попробовал оглянуться назад и взглянуть на учёных Элд как на обыкновенных дураков.</p><p>— Которыми они не были, — вставил Джеффриссай.</p><p>— Которыми они не были, — продолжил Бреннан. — По уровню чистого интеллекта они, без сомнения, превосходили меня. Но мне пришло в голову, что трудности в понимании того, где учёные Элд допустили ошибку, могли крыться в чрезмерном уважении к древним и легендарным именам. И это действительно привело к озарению.</p><p>— Довольно предисловий, Бреннан, — сказал Джеффриссай. — Если вы пришли к озарению, изложите его.</p><p>— Учёных Элд не учили... — Бреннан запнулся. — Нет, <emphasis>«необученные»</emphasis> — неподходящее слово. Их готовили <emphasis>не для тех задач.</emphasis> В те времена не существовало никаких Заговоров, никаких тайных истин; как только учёные Элд решали крупную проблему, они публиковали решение для всего мира и друг для друга. По-настоящему пугающие и запутанные <emphasis>открытые проблемы</emphasis> оказывались крайне редким ресурсом и исчерпывались в тот же миг, когда их решали. Поэтому подготовить исследователей Элд <emphasis>наводить порядок в научном хаосе</emphasis> было невозможно. Их обучали чему-то другому — я не уверен чему именно...</p><p>— Их учили работать с научными знаниями, которые <emphasis>уже</emphasis> были открыты, — сказал Тадзи. — Для преподавателей Элд и без того было достаточно сложной задачей научить студентов <emphasis>использовать существующие знания</emphasis> или следовать уже известным методологиям; это всё, что стремились передать преподаватели науки Элд.</p><p>Бреннан кивнул. — А ведь это <emphasis>совсем</emphasis> другое дело, нежели создавать собственную, принципиально новую науку. Учёные Элд, столкнувшись с проблемами квантовой теории, возможно, никогда прежде не испытывали подобного <emphasis>страха</emphasis> — смятения от незнания. Учёные Элд могли преждевременно хвататься за неудовлетворительные ответы просто потому, что привыкли работать со стройным, общепринятым сводом знаний.</p><p>— <emphasis>Хорошо</emphasis>, Бреннан, — пробормотал Джеффриссай.</p><p>— Но главное, — продолжил Бреннан, — учёный Элд не мог <emphasis>потренироваться</emphasis> на реальной проблеме, с которой столкнулись создатели квантовой физики — проблеме преодоления глубокого замешательства. Такое случалось раз в жизни, да и то если везло, и, как заметила Хирива, Ньютона рядом уже не было. Так что хотя физики Элд, которые напортачили с квантовой теорией, не были глупыми людьми, они в самом буквальном смысле оставались <emphasis>дилетантами</emphasis>, импровизируя на ходу в процессе смены парадигмы.</p><p>— К тому же без теории вероятностей, — заметила Хирива. — Так что любой, кто <emphasis>действительно</emphasis> преуспел бы в решении этой проблемы, понятия не имел бы, как именно ему это удалось. И не смог бы передать этот опыт другим, разве что в самых общих чертах.</p><p>— Да, — подтвердил Стирлин. — И это была лишь горстка людей, которые вообще могли взяться за эту проблему без всякой подготовки; именно их имена и дошли до нас. Горстка людей, совершивших по несколько открытий каждый. Этого было недостаточно для поддержания научного сообщества. Каждому учёному Элд, приступающему к очередной смене парадигмы, приходилось заново открывать правила игры с нуля.</p><p>Джеффриссай поднялся из-за стола Бреннана. — Приемлемо, Бреннан. На самом деле, вы меня удивили. Мне нужно будет поразмыслить над этим вашим методом. — Джеффриссай подошёл к двери класса, затем обернулся: — Тем не менее, я имел в виду как минимум один <emphasis>другой</emphasis> крупный изъян науки Элд, который никто из вас не назвал. Завтра я рассчитываю получить список возможных изъянов. И рассчитываю увидеть в этом списке тот изъян, который я имею в виду. У вас есть 480 минут, не считая времени на сон. Я вижу здесь пятерых. Для решения этой задачи потребуется не более 480 озарений в сумме и не более 96 последовательных озарений.</p><p>И Джеффриссай вышел из класса.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/q9/the_failures_of_eld_science/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>244. Дилемма: наука или Байес? Эли: В последнее время ты много пишешь о физике. Почему? — Шейн Легг (и некоторые другие).</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>В свете вашего объяснения КМ, которое кажется мне абсолютно логичным, выглядит <emphasis>очевидным и естественным</emphasis>, что многомировая интерпретация чрезвычайно вероятна. Кажется почти слишком хорошим, чтобы быть правдой, что <emphasis>я</emphasis> теперь понимаю то, чего до сих пор не могут понять многие гениальные физики-квантовики. [ . . . ] Конечно, я могу легко от этого отмахнуться, да и всё ещё считаю, что вы правы, просто меня настораживает то, что я поверил первому же правдоподобному объяснению, которое встретил.</p><p>—<a l:href="http://lesswrong.com/lw/q8/many_worlds_one_best_guess/jxl">Recovering_irrationalist</a></p><empty-line/>
<p>Recovering_irrationalist, ты даже не представляешь, как я был рад увидеть твой комментарий.</p><p>Конечно, у меня была не <emphasis>одна</emphasis> причина тратить столько времени на статьи о квантовой физике. Мне нравится иметь кучу скрытых мотивов. С этической точки зрения это самое близкое к роли суперзлодея, что я могу себе позволить.</p><p>Но если привести пример цели, которую я мог достичь <emphasis>только</emphasis> через обсуждение квантовой физики...</p><p>В физике можно столкнуться с абсолютно однозначными вопросами. Не в том смысле, что эти вопросы тривиально объяснить. Но если вы попытаетесь применить теорему Байеса к здравоохранению или экономике, то, возможно, не сможете <emphasis>формально</emphasis> изложить, какая гипотеза является простейшей или в пользу чего свидетельствуют факты. Но когда я говорю «макроскопическая декогеренция проще, чем коллапс», это на самом деле <emphasis>строгая</emphasis> простота; вы могли бы записать обе гипотезы в виде компьютерных программ и подсчитать количество строк кода. Да и сами свидетельства не оспариваются.</p><p>Мне нужен был предельно ясный пример — <emphasis>Байес говорит «зиг», а тут — «заг»</emphasis> — на тот случай, когда придет время порвать с вашей верностью Науке.</p><p>«Ну да, конечно, — скажете вы, — физики напортачили с многомировой интерпретацией, но пощади их, Элиезер! Никто никогда и не утверждал, что наука как социальный процесс безупречна. Люди есть люди, они совершают ошибки».</p><p>Но физики, отказывающиеся признать многомировую интерпретацию, вовсе не нарушают правила Науки. Они <emphasis>соблюдают</emphasis> правила Науки.</p><p>Традиция, передающаяся из поколения в поколение, гласит, что новая физическая теория должна давать новые экспериментальные предсказания, которые отличают её от старой теории. Вы проводите проверку, и новая теория либо подтверждается, либо опровергается. Если она подтверждается, вы устраиваете грандиозное празднование, звоните в газеты и раздаете всем нобелевские премии; а дряхлым почётным профессорам, которые отказываются переходить в новую веру, лишь снисходительно потакают. Если теория опровергается, её главный сторонник публично отрекается от неё и зарабатывает репутацию честного человека.</p><p>В жизни наука <emphasis>на самом деле</emphasis> работает иначе; скорее, именно так всё <emphasis>должно</emphasis> быть устроено в Науке. Это идеал, к которому стремятся все хорошие ученые.</p><p>И вот появляется многомировая интерпретация, и кажется, что она не дает никаких новых предсказаний по сравнению со старой теорией. Это подозрительно. А еще есть все эти другие миры, но вы их не видите. Это <emphasis>крайне</emphasis> подозрительно. Это просто не кажется научным.</p><p>Если вы зашли так же далеко, как Recovering_irrationalist, так что многомировая интерпретация теперь кажется вам совершенно логичной, очевидной и естественной, <emphasis>и</emphasis> при этом вы начинали как традиционный рационалист, то вы должны уметь переключаться туда-сюда между научным и байесовским взглядами, подобно кубу Неккера.</p><p>Так что наденьте теперь Научные очки — они же у вас еще где-то завалялись, верно? Забудьте все, что вы знаете о колмогоровской сложности, индукции Соломонова или минимальной длине описания. Это не входит в традиционную подготовку. Вы просто прикидываете на глаз, насколько «простым» что-то выглядит. Слово «проверяемый» не вызывает в воображении образ теоремы Байеса, управляющей потоками вероятностей; оно вызывает образ лаборатории, проведения эксперимента и последующего празднования (или публичного отречения).</p><p><emphasis>Научные очки: вкл</emphasis>: Текущая квантовая теория на данный момент прошла все экспериментальные проверки. Многомировая интерпретация не дает новых проверяемых предсказаний — все удивительные новые явления, которые она предсказывает, спрятаны там, где мы их не видим. Вполне можно обойтись без предположений о других мирах, и именно так вам и следует поступить. Все это попахивает научной фантастикой. Но надо признать, что квантовая физика — очень глубокая и запутанная тема, и кто знает, какие открытия нас ждут впереди? Позвоните мне, когда многомировая интерпретация даст проверяемое предсказание.</p><p>Снимаем научные очки, снова надеваем байесовские:</p><p><emphasis>Байесовские очки: вкл</emphasis>: Простейшие квантовые уравнения, охватывающие все известные свидетельства, не делают особого исключения для масс человеческого масштаба. Нет даже причин задаваться подобным вопросом. Следующий!</p><p>Ладно, так можно ли решить эту проблему за пять минут с помощью изоленты и суперклея?</p><p>Нет.</p><p>А? Почему бы просто не обучать новые поколения выпускников-ученых индукции Соломонова и правилу Байеса?</p><p>Века назад было широко распространено представление о том, что Мудрецы могут раскрыть тайны Вселенной, просто размышляя о них, тогда как выйти и <emphasis>посмотреть</emphasis> на вещи считалось занятием низшим, второсортным, наивным и в конечном счёте лишь вводящим в заблуждение. Нельзя было доверять тому, как вещи <emphasis>выглядели</emphasis>, — только мысль могла служить проводником.</p><p>Наука зародилась как восстание против этой Глубокой Мудрости. В её основе лежит прагматичное убеждение, что люди, которые сидят в креслах и пытаются быть Глубоко Мудрыми, просто улетают в заоблачные дали. Нельзя было доверять собственным мыслям. Нужно было делать предварительные экспериментальные предсказания — предсказания, которых никто раньше не делал, — проводить проверку и подтверждать результат. Это и было свидетельством. Если вы сидели в кресле и размышляли о том, что казалось разумным... это не должно было <emphasis>дискредитировать</emphasis> вашу теорию, ведь Наука была не идеалистической верой в прагматизм или необходимость пачкать руки. Скорее, она была догмой о том, что решать должен только эксперимент. Только эксперименты могли судить вашу теорию — а не ваша национальность, вероисповедание или тот факт, что вы придумали эту теорию в своем кресле. Только эксперименты! Если вы сидели в кресле и придумали теорию, которая сделала новое предсказание, и эксперимент подтвердил это предсказание, то нас интересовал бы результат эксперимента, а не то, откуда взялась ваша гипотеза.</p><p><emphasis>Это и есть</emphasis> Наука. И если вы утверждаете, что многомировая интерпретация должна заменить чрезвычайно успешную копенгагенскую интерпретацию, добавляя все эти ненаблюдаемые Земли-двойники просто потому, что это <emphasis>звучит более разумно и элегантно</emphasis> — а не потому, что она <emphasis>разгромила старую теорию благодаря более сильному экспериментальному предсказанию</emphasis>, — то вы подрываете базовое научное правило, которое удерживает людей от того, чтобы броситься заселять все теории ангелами на том основании, что ангелы — это более разумно и элегантно.</p><p>Вы думаете, что обучение нескольких людей индукции Соломонова решит <emphasis>эту</emphasis> проблему? Нобелевский лауреат Роберт Ауман — первый, кто доказал, что байесовские агенты с одинаковыми априорными вероятностями не могут согласиться не соглашаться друг с другом, — верующий ортодоксальный иудей. Ауман помогал проекту по проверке Торы на наличие «библейских кодов» — скрытых пророчеств от Бога — и пришел к выводу, что проекту не удалось подтвердить существование кодов. Вы хотите, чтобы Ауман думал, будто освоив индукцию Соломонова, можно забыть об экспериментальном методе? Как вы думаете, это ему поможет? А ведь большинство ученых даже не поднимутся до уровня Роберта Аумана.</p><p>Ладно, возвращаем байесовские очки на место. Неужели вы <emphasis>действительно</emphasis> собираетесь верить, что огромные части волновой функции исчезают, когда вы перестаете их видеть? И всё это в результате единственного во всей физике нелинейного, неунитарного, недифференцируемого, не CPT-симметричного, апричинного, сверхсветового, неформально заданного явления? Просто потому, что по чистой исторической случайности глупая версия теории была предложена первой?</p><p>Собираетесь ли вы внести существенные изменения в научную модель и поверить в бесчисленное множество других миров, которых не можете видеть, без решающего момента экспериментального триумфа над старой моделью?</p><p>Или же вы отвергнете теорию вероятностей?</p><p>Кому вы присягнете на верность — Науке или Байесу?</p><p>Майкл Вассар однажды (полушутя) заметил, что это даже хорошо, что большинство человечества верит в Бога, потому что иначе ему было бы очень трудно отвергнуть <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/03/on_majoritarian.html">мажоритаризм</a>. Но поскольку мнение большинства о существовании Бога попросту неправдоподобно, у нас нет иного выбора, кроме как отвергнуть чрезвычайно сильные философские аргументы в пользу мажоритаризма.</p><p>Теперь вы видите (одну из причин), почему я приложил столько усердия, чтобы объяснить квантовую теорию. Те, кто силен в математике, теперь должны быть способны <emphasis>наглядно представить</emphasis> себе как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/pu/on_being_decoherent/">макроскопическую декогеренцию</a>, так и вероятностную теорию простоты и проверяемости — и почувствовать безумие единственного глобального мира <emphasis>нутром</emphasis>.</p><p>Я хотел поставить вас перед красивой и четкой дилеммой: либо отвергнуть научный метод, либо принять безумие.</p><p>Зачем? Дам подсказку: не только потому, что я злой. Если вы хотите угадать мои истинные мотивы, загляните глубже первого очевидного ответа.</p><p>P. S. Если вы попытаетесь придумать хитрые способы выкрутиться из этой дилеммы, вас просто разобьют в пух и прах в будущих эссе. Вас предупредили.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qa/the_dilemma_science_or_bayes/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>245. Наука не доверяет вашей рациональности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://www.scottaaronson.com/blog/?p%3d326">Скотт Ааронсон</a> предполагает, что многомирие и либертарианство похожи тем, что в обоих случаях приходится скорее «глотать пули», нежели «уворачиваться от них»:</p><p>И либертарианство, и многомировая интерпретация — это грандиозные философские теории, которые исходят из предпосылок, разделяемых почти всеми образованными людьми (квантовая механика в одном случае, базовый курс экономики в другом), и приходят к выводам, которые большинство образованных людей отвергает или, по крайней мере, находит странными (существование параллельных вселенных / желательность ликвидации пожарных служб).</p><p><emphasis>Вот</emphasis> аналогия, которая никогда бы не пришла мне в голову.</p><p>Ранее я утверждал, что Наука отвергает многомирие, а Байес — принимает. (Здесь «Наука» написана с заглавной буквы, потому что речь идет об идеализированном образе Науки, а не просто о реальном социальном процессе научной деятельности.)</p><p>Более того, мне кажется, что существует <emphasis>глубокая</emphasis> аналогия между либертарианством (со строчной буквы) и Наукой:</p><p>Оба основаны на прагматичном недоверии к разумно звучащим аргументам.</p><p>Оба пытаются построить системы, заслуживающие большего доверия, чем составляющие их люди.</p><p>Оба признают, что люди несовершенны, и пытаются использовать их недостатки как движущую силу системы.</p><p>Главный аргумент в пользу либертарианства — это исторически обусловленное недоверие к красивым теориям о том, «насколько <emphasis>лучше</emphasis> стало бы общество, если бы мы просто приняли правило XYZ». Если бы подобные трюки действительно <emphasis>работали</emphasis>, то ужесточение регулирования коррелировало бы с экономическим ростом по мере перехода общества от локальных оптимумов к глобальным. Но когда какой-то человек или группа интересов получает достаточно власти, чтобы начать воплощать в жизнь всё, что кажется им отличной идеей, история свидетельствует, что на деле всё <emphasis>оборачивается</emphasis> революционной Францией или Советской Россией.</p><p>Планы, которые в красивой теории должны были осчастливить всех раз и навсегда, не приносят результатов, предсказанных разумно звучащими доводами. К тому же власть развращает — и привлекает развращенных.</p><p>Поэтому вы регулируете как можно меньше, ведь вы не можете доверять ни красивым теориям, ни людям, которые воплощают их в жизнь.</p><p>Вы не грозите людям пальцем за эгоизм. Вы пытаетесь построить эффективную производственную систему из эгоистичных участников, требуя, чтобы сделки были добровольными. В итоге люди вынуждены играть в игры с положительной суммой, ведь только так они могут заставить <emphasis>другую</emphasis> сторону подписать контракт. В условиях, когда насилие обуздано, а исполнение контрактов обеспечивается, индивидуальный эгоизм может служить движущей силой для глобально продуктивной системы.</p><p>Разумеется, на практике всё это работает далеко не так гладко, как в теории, и я не собираюсь углубляться в провалы рынка, проблемы общего достояния и тому подобное. Главный аргумент в пользу либертарианства заключается не в том, что оно работало бы в идеальном мире, а в том, что оно плавно деградирует в условиях реальной жизни. Или, вернее сказать, деградирует менее неуклюже, чем любой другой известный экономический принцип. (Люди, которые видят в либертарианстве идеальное решение для идеальных людей, на мой взгляд, упускают саму суть идеи «прагматичного недоверия».)</p><p>Наука впервые осознала себя как бунт против веры на слово Аристотелю. Если бы деятели той революции просто сказали: «Давайте верить себе, а не Аристотелю!», они бы вспыхнули и угасли, подобно Французской революции.</p><p>Но Научная революция устояла, потому что — как и в случае с Американской революцией — ее архитекторы провозгласили куда более странную философию: «Не будем верить никому! Даже самим себе!»</p><p>В самом начале возникла идея о том, что мы не можем просто выбросить кабинетные рассуждения Аристотеля и заменить их <emphasis>другими</emphasis> кабинетными рассуждениями. Нам нужно говорить с Природой и действительно <emphasis>слушать</emphasis>, что Она отвечает. Это само по себе было гениальным озарением.</p><p>Но затем возникла проблема практической реализации. Люди упрямы и могут не захотеть признавать вердикт эксперимента. Станем ли мы неодобрительно грозить им пальцем и говорить: «Ай-яй-яй!»?</p><p>Нет; мы исходим из того и принимаем как факт, что каждый отдельный ученый может быть до безумия привязан к своим собственным теориям. Мы также не предполагаем, что кого-то можно отучить от этой склонности — мы не пытаемся выбирать Выдающихся судей, которые должны быть беспристрастными.</p><p>Вместо этого мы пытаемся <emphasis>поставить на службу</emphasis> упрямое желание отдельного ученого доказать свою теорию, говоря: «Сделайте новое экспериментальное предсказание и проведите эксперимент. Если вы правы и эксперимент воспроизведут, вы победили». Пока ученые верят, что это так, у них есть мотив проводить эксперименты, которые могут <emphasis>опровергнуть</emphasis> их собственные теории. Только признав возможность поражения, можно победить. К тому же любое громкое заявление потребует воспроизведения, а это заставляет ученых быть честными под страхом публичного позора.</p><p>И таким образом упрямство отдельных ученых удается направить на получение непрерывного потока знаний на уровне группы. Система <emphasis>несколько</emphasis> более надежна, чем составляющие ее части.</p><p>Либертарианство втайне полагается на то, что большинство людей достаточно просоциальны, чтобы оставлять чаевые в ресторане, куда они больше никогда не вернутся. Экономика, состоящая из абсолютно эгоистичных агентов человеческого уровня, схлопнулась бы. Подобным же образом Наука полагается на то, что большинство ученых не станут совершать столь вопиющих грехов, которые они не смогут для себя рационализировать.</p><p>В той мере, в какой ученые верят, что могут продвигать свои теории с помощью академических интриг — или манипулировать статистическими методами, чтобы выиграть без риска проиграть, — или в какой никто не утруждает себя проверкой результатов, наука теряет свою эффективность. Но эта деградация происходит плавно, насколько это вообще возможно для подобных систем.</p><p>Тот факт, что успешные предсказания закрепляются за теорией и теоретиками, которые изначально их сформулировали, и не могут быть просто украдены появившейся позже теорией — <emphasis>без</emphasis> нового экспериментального предсказания — является важной чертой этого социального процесса.</p><p>Главный итог заключается в том, что Науку не так-то просто примирить с теорией вероятностей. Если вы проведете теоретико-вероятностный расчет <emphasis>правильно</emphasis>, то получите <emphasis>рациональный</emphasis> ответ. Наука не доверяет вашей рациональности и не полагается на вашу способность использовать теорию вероятностей в качестве арбитра истины. Она требует, чтобы вы провели решающий эксперимент.</p><p>Рассматривать Науку как простое приближение к некоему теоретико-вероятностному идеалу рациональности... казалось бы, определенно <emphasis>рационально</emphasis>. Существует крайне разумно звучащий аргумент в пользу того, что теорема Байеса — это скрытая структура, объясняющая, почему Наука вообще работает. Но подчинить Науку грандиозной схеме байесианства и позволить байесианству вмешиваться и отменять вердикт Науки, когда это кажется уместным, — шаг далеко не тривиальный!</p><p>Наука построена на допущении, что вы <emphasis>слишком глупы и склонны к самообману</emphasis>, чтобы просто использовать соломоновскую индукцию. В конце концов, если бы всё было так просто, нам бы не требовалась наука как социальный институт... верно?</p><p>Так что же, вы всё-таки собираетесь верить в фей сверхсветового квантового «коллапса»? Или вы думаете, что вы умнее этого?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qb/science_doesnt_trust_your_rationality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>246. Когда наука бессильна.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Давным-давно у юного Элиезера была одна глупая теория. Допустим, глупая теория Элиезера<sub>18</sub> заключалась в том, что сознание порождается замкнутыми времениподобными кривыми, прячущимися в квантовой гравитации. Это далеко не вся история, даже близко нет, но для начала сойдёт.</p><p>И в какой-то момент я оглянулся назад и понял:</p><p>Сбиваясь с пути, я тщательно следовал всему, что мне преподносили как Традиционно Рациональное. Например, я старался верить только в те глупые теории, которые давали новые экспериментальные предсказания — к примеру, что нейронные микротрубочки поддерживают когерентные квантовые состояния.</p><p>Наука была бы совершенно не против, если бы я потратил десять лет, пытаясь проверить свою глупую теорию, только чтобы получить отрицательный экспериментальный результат, — при условии, что в конце я бы сказал: «Что ж, ладно, похоже, моя теория была неверна».</p><p>С точки зрения Науки, именно так всё и <emphasis>должно</emphasis> работать — всеобщее веселье. Ты признал свою ошибку! Молодец! Разве не в этом суть Науки?</p><p>Но что, если я не хотел тратить десять лет впустую?</p><p>Ну... Науке на <emphasis>это.</emphasis> особо нечего было сказать. Как Наука могла <emphasis>заранее</emphasis>, до экспериментальной проверки, сказать, какая теория верна? Науке плевать, откуда взялась твоя теория — она просто говорит: «Иди и проверь».</p><p>В этом великая сила Науки и одновременно её великая слабость.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qb/science_doesnt_trust_your_rationality/k0k">Gray Area спросил</a>:</p><p>Элиезер, почему тебя волнуют непроверяемые вопросы?</p><p>Потому что в вопросах, которые можно <emphasis>легко и немедленно</emphasis> проверить, Науке сложно ошибиться.</p><p>Я имею в виду, конечно, когда уже есть определённые, однозначные экспериментальные доказательства, следуйте им. С какой стати поступать иначе?</p><p>Но иногда вопрос влечёт за собой очень крупные, вполне определённые экспериментальные последствия в будущем — однако вы не можете легко проверить его экспериментально <emphasis>прямо сейчас</emphasis> — и тем не менее <emphasis>существует</emphasis> веский <emphasis>рациональный</emphasis> аргумент.</p><p>Макроскопические квантовые суперпозиции легко поддаются проверке: для этого потребовались бы лишь нанотехнологическая точность, очень низкие температуры и хороший чистый участок межзвёздного пространства. О, конечно, вы не можете сделать этого <emphasis>прямо сейчас</emphasis>, потому что это <emphasis>слишком дорого</emphasis> или <emphasis>невозможно при сегодняшнем уровне технологий</emphasis>, или что-то в этом роде — но теоретически, конечно! Да что там, возможно, однажды целые цивилизации будут работать на квантовых компьютерах в макроскопической суперпозиции где-нибудь в тщательно расчищенном секторе Великой Пустоты. (Вопрос о том, что квантовый нереализм говорит о статусе любых наблюдателей внутри этих компьютеров, помогает вскрыть недостаточную проработанность квантового нереализма.)</p><p>Полагаю, это не кажется непосредственно важным для вашей повседневной жизни в прагматическом смысле, но это задаёт паттерн: не всё, что имеет последствия в будущем, можно <emphasis>дёшево</emphasis> проверить <emphasis>сейчас</emphasis>.</p><p>Эволюционная психология — ещё один пример того, когда рациональность должна перехватить инициативу у науки. Хотя теории эволюционной психологии образуют единое связное целое, лишь некоторые из них легко проверить экспериментально. Но вам всё равно нужны остальные части теории, потому что они образуют связную сеть, которая помогает формулировать гипотезы, поддающиеся реальной проверке — и тогда вспомогательные гипотезы получают подтверждение в байесовском смысле, но не получают его экспериментально. Наука вынесла бы вердикт «не доказано» в отношении отдельных частей связной теоретической сети, которая в целом экспериментально продуктивна. Для этого нам понадобился бы вердикт нового типа, что-то вроде «косвенно подтверждено».</p><p>Или как насчёт крионики?</p><p>Крионика — хрестоматийный пример крайне важной проблемы (ежедневно умирает 150 000 человек), которая будет иметь огромные последствия в обозримом будущем, но не предлагает определённых, однозначных экспериментальных доказательств, которые мы можем получить <emphasis>прямо сейчас.</emphasis></p><p>Так скажете ли вы: «Я не верю в крионику, потому что она не была доказана экспериментально, а верить в то, что не доказано экспериментально, нельзя»?</p><p>Что ж, с байесовской точки зрения это неверно. Отсутствие доказательств является доказательством отсутствия лишь в той мере, в какой мы могли бы разумно ожидать появления этих доказательств. Если кто-то трубит о том, что змеиное масло лечит рак, вы вполне логично можете ожидать, что, <emphasis>если бы змеиное масло действительно излечивало рак,</emphasis> какой-нибудь учёный провёл бы контролируемое исследование для проверки этого — или, как минимум, врачи описывали бы случаи удивительного выздоровления, — и потому отсутствие таких свидетельств служит сильным доказательством отсутствия эффекта. Но «белые пятна в палеонтологической летописи» не являются сильным аргументом против эволюции; окаменелости формируются редко, и <emphasis>даже если промежуточный вид действительно существовал,</emphasis> нельзя с высокой вероятностью ожидать, что природа услужливо сохранит его в виде окаменелости, а человек эту окаменелость найдёт.</p><p>Оживление замороженного млекопитающего — это попросту не то, что вы рассчитывали бы сделать при помощи современных технологий, <emphasis>даже если нанотехнологии будущего действительно способны провести успешное оживление</emphasis>. Именно так, на мой взгляд, видит это Байес.</p><p>Да, и что касается реальных аргументов <emphasis>за</emphasis> крионику — сейчас я не буду в них углубляться. Но если вы следили за <a l:href="http://lesswrong.com/lw/pm/identity_isnt_in_specific_atoms/">цепочками о физике и антизомби</a>, теперь вам должно казаться гораздо более правдоподобным, что всё, сохраняющее структуру синапсов, сохраняет столько же от «вас», сколько сохраняется от момента засыпания ночью до пробуждения утром.</p><p>Хотя, справедливости ради, тот, кто говорит: «Я не верю в крионику, потому что она не доказана экспериментально», <emphasis>неверно применяет</emphasis> правила Науки; это не тот случай, когда наука действительно даёт <emphasis>неверный ответ.</emphasis> В отсутствие окончательной экспериментальной проверки вердикт науки здесь — «Не доказано». Любой, кто трактует это как отрицание, делает лишний шаг за пределы науки, а не ошибку внутри неё.</p><p><a l:href="http://en.wikiquote.org/wiki/John_McCarthy">На странице Джона Маккарти в Викицитатнике</a> приводится его высказывание: «Ваши утверждения сводятся к тому, что если ИИ возможен, то это должно быть легко. С чего бы это?»<sup>1</sup> Викицитатник умалчивает, на что именно отвечал Маккарти, но я могу рискнуть предположить.</p><p>Это общее заблуждение, вероятно, возникает из-за того, что <emphasis>существуют</emphasis> случаи, когда отсутствие научного доказательства служит весомым свидетельством против — поскольку эксперимент было бы легко провести, и его непроведение само по себе подозрительно. (Хотя и не так подозрительно, как я думал раньше: учитывая все эти удивительно разнообразные разрозненные свидетельства, поступающие из уважаемых источников, какого <emphasis>чёрта</emphasis> никто до сих пор не проверяет <a l:href="http://media.sethroberts.net/about/whatmakesfoodfattening.pdf">теорию подавления аппетита Сета Робертса</a>?<sup>2</sup>)</p><p>Ещё одним источником путаницы может быть то, что если протестировать лекарство X на 1000 испытуемых и обнаружить, что выздоровели 56% контрольной группы и 57% экспериментальной, некоторые назовут это вердиктом «Не доказано». Я бы назвал это экспериментальным вердиктом: «Лекарство X работает плохо, если вообще работает». То, что этот вердикт теоретически может быть пересмотрен при появлении новых доказательств, ещё не делает его неопределённым.</p><p>В любом случае, прямо сейчас люди с порога отвергают крионику как «ненаучную», будто это какой-то медицинский препарат, который можно запросто дать 1000 пациентов и посмотреть, что произойдёт. «Позвоните мне, когда крионисты действительно кого-нибудь оживят», — говорят они. А это, как замечает Майк Ли, всё равно что сказать: «Я отказываюсь садиться в эту скорую; позвоните мне, когда она уже будет в больнице». Возможно, Мартин Гарднер предостерегал их от веры в странные вещи без экспериментальных доказательств. И вот они ждут окончательного, безошибочного вердикта Науки, пока их близкие, друзья и ещё 150 000 человек в день умирают <emphasis>прямо сейчас</emphasis>, хотя их, возможно, ещё можно было бы спасти —</p><p>— просчитанная ставка, которую можно сделать только <emphasis>рационально.</emphasis></p><p>Стремление Науки — собрать такую огромную гору доказательств, чтобы её не смогли неверно истолковать даже подверженные ошибкам учёные. Но даже <emphasis>это</emphasis> порой даёт сбой, когда люди начинают путаться, какая теория что предсказывает, или закладывают крайне труднопроверяемые компоненты в раннюю версию своей теории. А иногда получить чёткие экспериментальные свидетельства попросту невозможно.</p><p>Так или иначе, вам приходится пытаться делать то, в чём Наука не доверяет никому — думать рационально и находить ответ <emphasis>до того</emphasis>, как вас огреют им по голове.</p><p>(Ах да, и иногда <emphasis>опровергающий</emphasis> экспериментальный результат выглядит так: «<a l:href="http://www.global-catastrophic-risks.com/">Весь ваш биологический вид только что был уничтожен!</a> С научной точки зрения теперь вы обязаны отказаться от своей теории. Если вы публично отречётесь от неё — вы молодец! Помните: чтобы отказаться от твёрдых убеждений, требуется недюжинная сила ума. В следующий раз смело пробуйте другую гипотезу!»)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qc/when_science_cant_help/">*</a></p><p>1. Этой цитаты больше нет в Викицитатнике, но она есть на <a l:href="http://www-formal.stanford.edu/jmc/sayings.html">персональной странице цитат</a> Маккарти.</p><p>2. Сет Робертс, «What Makes Food Fattening?: A Pavlovian Theory of Weight Control» (неопубликованная рукопись, 2005), <a l:href="http://media.sethroberts.net/about/whatmakesfoodfattening.pdf">http://media.sethroberts.net/about/whatmakesfoodfattening.pdf</a>.</p></section>
<section>
<title><p>247. Наука недостаточно строга.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда-то давно у юного Элиезера была глупая теория. Элиезер<sub>18</sub> старательно следовал предписаниям Традиционной Рациональности, которым его учили; он позаботился о том, чтобы у его глупой теории были экспериментальные следствия. Элиезер<sub>18</sub> заявлял, в соответствии с преподанными ему добродетелями ученого, что хочет проверить свою глупую теорию.</p><p>Этого было вполне достаточно для добродетели — согласно тому, чему учили Элиезера<sub>18</sub> как добродетели на пути науки.</p><p>Это даже <emphasis>отдаленно</emphasis> не соответствовало тому масштабу усилий, который требовался, чтобы <emphasis>оказаться правым</emphasis>.</p><p>Традиционные идеалы Науки слишком охотно раздают золотые звездочки. Отрицательные результаты экспериментов — это тоже знание, так что каждый участник игры получает награду. Если вы способны придумать какой-нибудь эксперимент для проверки вашей теории, действительно <emphasis>проводите</emphasis> его и <emphasis>принимаете</emphasis> результаты — вы сыграли по правилам, вы хороший ученый.</p><p>Вы не обязательно оказались правы, но вы — славный, законопослушный гражданин Науки.</p><p>(Здесь я хочу отметить, что говорю именно о Науке, а не о науке как социальном процессе, каковой она является на практике. На то есть две причины. Во-первых, я сбился с пути, пытаясь следовать <emphasis>идеалу</emphasis> Науки — дело вовсе не в том, что меня срезал какой-то мстительный редактор научного журнала, и я вовсе не пытался копировать недостатки академической среды. Во-вторых, если я укажу на изъян в идеале в том виде, в каком его традиционно проповедуют, ученые из реального мира вовсе не <emphasis>обязаны</emphasis> тоже сбиваться с пути!)</p><p>Наука зародилась как бунт против грандиозных философских схем и кабинетных рассуждений. Поэтому в Науке нет правила о том, какие гипотезы вам разрешено или запрещено проверять; это остается на усмотрение конкретного ученого. Попытка угадать это априори потребовала бы некой грандиозной философской схемы и рассуждений до получения свидетельств. Как социальный идеал, Наука не считает вас плохим человеком за выдвижение еретических гипотез; честные эксперименты и признание результатов — вот истинная добродетель ученого.</p><p>До тех пор, пока большинство ученых способно принимать определенные, очевидные, недвусмысленные экспериментальные доказательства, наука может развиваться. Возможно, это происходит слишком медленно — возможно, это занимает больше времени, чем следовало бы, — возможно, придется ждать, пока вымрет поколение патриархов, — но в конце концов храповик познания щелкает, продвигаясь еще на один зубец вперед. Год за годом, десятилетие за десятилетием колесо поворачивается <emphasis>вперед</emphasis>. Этого достаточно для поддержания цивилизации.</p><p>Вот и все, чего на самом деле требует от вас Наука, — способность признать реальность, когда вас бьют ею по голове. Немного, но этого достаточно, чтобы поддерживать научную культуру.</p><p>Сравните это с понятием точного количественного рационального суждения в теории вероятностей. Если 1% женщин, проходящих плановое обследование, больны раком груди, у 80% женщин с раком груди маммография дает положительный результат, а у 10% женщин без рака груди результат ложноположительный, то какова вероятность того, что женщина с положительным результатом маммографии при плановом обследовании действительно больна раком груди? Она равна 7,5%. Вы не можете сказать: «Я считаю, что у нее нет рака груди, потому что эксперимент недостаточно определенный». Вы не можете сказать: «Я считаю, что у нее есть рак груди, потому что разумно быть пессимистом, а единственный имеющийся на данный момент эксперимент, похоже, указывает именно на это». Семь целых пять десятых процента — это рациональная оценка на основе этих свидетельств, а не 7,4% и не 7,6%. Законы вероятности — это <emphasis>законы</emphasis>.</p><p>В «Двенадцати добродетелях» о третьей добродетели, легкости, сказано:</p><p>«Если ты воспринимаешь свидетельства как ограничение и стремишься освободиться от них, ты отдаешь себя в оковы собственных капризов. Ибо ты не сможешь составить верную карту города, сидя в спальне с закрытыми глазами и чертя линии на бумаге по наитию. Ты должен пройтись по городу и наносить на бумагу те линии, которые соответствуют увиденному. Если же, видя город нечетко, ты думаешь, что можешь сдвинуть линию чуть правее или чуть левее по своей прихоти, — ты совершаешь точно такую же ошибку».</p><p>В Науке, когда дело доходит до решения, какие гипотезы проверять, научная мораль дает вам свободу выбора, во что верить, — до тех пор, пока эта вера еще не опровергнута экспериментом и пока вы предпринимаете шаги для проверки своей гипотезы. Наука не пытается вынести официальный вердикт о <emphasis>наилучшей</emphasis> гипотезе для проверки <emphasis>до</emphasis> проведения эксперимента. Это остается на совести конкретного ученого.</p><p>Там, где существуют определенные экспериментальные доказательства, Наука велит вам склонить упрямую шею и принять их. В противном же случае Наука оставляет выбор за вами. Наука дает вам возможность блуждать <emphasis>в пределах</emphasis> экспериментальных доказательств, повинуясь собственным прихотям.</p><p>И это не так-то просто примирить с байесовским представлением о единственно верной оценке вероятности — той, что не оставляет места для гибкости или капризов и существует как до, так и после эксперимента. Байесианство плохо сочетается с древним и традиционным смыслом существования Науки — недоверием к великим схемам, презумпцией того, что люди недостаточно рациональны, чтобы прийти к верным выводам без определенных и безошибочных экспериментальных доказательств. Если бы мы все были идеальными байесовцами, мы бы не <emphasis>нуждались</emphasis> в науке как социальном процессе.</p><p>Тем не менее, примерно тогда, когда я осознал свою большую ошибку, я также изучал Канемана, Тверски и Джейнса. Я осваивал новый Путь, более строгий, чем Наука. Путь, который мог указать на мою глупость так, как Наука никогда бы не смогла. Путь, который мог сказать мне то, чего Наука никогда бы не сказала <emphasis>заранее</emphasis>: «Ты выбрал не ту гипотезу для проверки, болван».</p><p>Но Путь Байеса также <emphasis>гораздо сложнее использовать</emphasis>, чем Науку. Он заставляет изо всех сил напрягать слух, чтобы расслышать крошечную фальшивую ноту, тогда как Наука требует всего лишь заметить упавшую вам на голову наковальню.</p><p>В Науке вы можете совершить ошибку-другую, но придёт новый эксперимент и исправит вас; в худшем случае вы потеряете пару десятилетий.</p><p>Но если вы попытаетесь использовать байесовский подход хотя бы качественно — попытаетесь делать то, в чём Наука вам не доверяет, и рассуждать рационально в отсутствие неопровержимых свидетельств, — это будет похоже на математику: единственная ошибка на сотню шагов может завести вас куда угодно. Это требует лёгкости, беспристрастности, точности, перфекционизма.</p><p>Есть веская причина, почему Наука не доверяет учёным подобные вещи и требует дополнительных экспериментальных подтверждений <emphasis>даже после того, как</emphasis> кто-то заявляет, что вычислил правильный ответ на основе намёков и логики.</p><p>Но если вы не хотите тратить десять лет на попытки доказать <emphasis>неверную</emphasis> теорию, вам придётся взяться за решение куда более сложной задачи: прислушиваться к свидетельствам, которые не кричат вам прямо в ухо.</p><p>Даже если вы не можете посмотреть априорные вероятности для задачи в <emphasis>«Справочнике по химии и физике»</emphasis> — даже если нет Авторитетного Источника, способного подсказать их вам, — это вовсе не означает, что вы получаете право совершенно свободно, по собственному желанию назначать априорные вероятности какими вздумается. Это значит, что перед вами стоит новая задача по их угадыванию, которую вы должны решить в меру своих способностей.</p><p>Если бы разум как когнитивный механизм мог выдавать <emphasis>верные</emphasis> оценки, подгоняя априорные вероятности под свои капризы, вы могли бы узнавать о вещах, не глядя на них, или даже менять их, не прикасаясь. Но разум — это не магия. В рациональной оценке вероятности нет места решениям, продиктованным капризом, даже когда кажется, будто вы понятия не имеете об априорных вероятностях.</p><p>Точно так же, если байесовский ответ сложно рассчитать, это не значит, что подход Байеса неприменим; это значит, что вы <emphasis>не знаете</emphasis>, каков этот байесовский ответ. Байесовская теория вероятностей — это не ящик со статистическими инструментами; это <emphasis>закон</emphasis>, управляющий любым применяемым вами методом, независимо от того, знаете вы об этом или нет, можете вы его рассчитать или нет.</p><p>Что касается применения байесовских методов к гигантским, обобщённым пространствам гипотез — вроде: «Вот данные всех когда-либо проведённых физических экспериментов; а теперь найдите хорошую Теорию Всего», — то, если бы вы знали, как сделать это <emphasis>на практике</emphasis>, вы были бы не статистиком, а <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">разработчиком общего искусственного интеллекта</a>. Но это не значит, что люди, моделируя Вселенную с помощью своего разума, нарушают законы физики или байесианства, когда выдают верные догадки в отсутствие свидетельств.</p><p>Ник Тарлтон <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qd/science_isnt_strict_enough/k35">комментирует</a>:</p><p>Проблема в поощрении <emphasis>личного</emphasis>, <emphasis>эпистемического</emphasis> стандарта, столь же нестрогого, как и общественный.</p><p>что формулирует суть проблемы, на которую я пытался указать, гораздо лучше меня.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qd/science_isnt_strict_enough/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>248. Разве ученые этого еще не знают?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qd/science_isnt_strict_enough/k39">poke</a> утверждает:</p><p>Умение выдвигать релевантные гипотезы — это важный навык, на развитие которого ученый тратит огромное количество времени. Возможно, это и не входит в традиционное <emphasis>описание</emphasis> науки, но это не значит, что этого нет в реальном социальном институте науки, который производит настоящую, реальную науку в реальном мире; это ваше описание ошибочно, а не наука.</p><p>Я знаю, что называл себя в юности «глупым», но это фигура речи; точнее было бы сказать: «неумело обращающийся с высоким интеллектом». У Элиезера<sub>18</sub> не было привычки делать очевидные ошибки — просто его «очевидное» не совпадало с моим «очевидным».</p><p>Нет, я не проходил традиционного научного ученичества. Но когда я оглядываюсь назад и смотрю на ошибки Элиезера<sub>18</sub>, я вижу <emphasis>множество</emphasis> современных ученых, совершающих те же самые промахи. И я не нахожу никаких признаков того, что их предупредили лучше, чем меня.</p><p>Сэр Роджер Пенроуз — физик мирового класса — до сих пор считает, что сознание порождается квантовой гравитацией. Полагаю, никто и никогда не предостерегал его от таинственных ответов на таинственные вопросы — ему лишь говорили, что его гипотезы должны быть фальсифицируемыми и иметь эмпирические следствия. Точно так же, как и Элиезер<sub>18</sub>.</p><p>Утверждение «Сознание порождается квантовой гравитацией» имеет проверяемые следствия: оно подразумевает, что можно заглянуть в нейроны и обнаружить когерентную квантовую суперпозицию, коллапс которой вносит вклад в обработку информации, и что мы никогда не сможем воспроизвести поведение входа-выхода нейрона с помощью вычислимой микроанатомической симуляции . . .</p><p>. . . но даже после того, как вы произнесете «Сознание порождается квантовой гравитацией», вы не сможете предсказать ничего нового о том, как ваш мозг думает «Мыслю, следовательно, существую!», или о загадочной красноте красного — ничего, чего вы не предвидели бы раньше, хотя вам и кажется, будто вы знаете причину этого. Это огромный тревожный знак, <emphasis>как я теперь понимаю,</emphasis> но это не тот тревожный знак, о котором предупреждали <emphasis>меня</emphasis>, и я сомневаюсь, что научный руководитель Пенроуза когда-либо говорил ему об этом. Да и сомневаюсь, что Нильса Бора кто-то предупреждал об этом, когда пришло время формулировать копенгагенскую интерпретацию.</p><p>Насколько я могу судить, причина, по которой Элиезер<sub>18</sub>, сэр Роджер Пенроуз и Нильс Бор не были предупреждены, заключается в том, что никакого стандартного предупреждения просто не существует.</p><p>Я не <emphasis>обобщал</emphasis> концепцию «таинственных ответов на таинственные вопросы» именно в такой формулировке до тех пор, пока не занялся байесовским анализом различий между техническими, нетехническими и полутехническими научными объяснениями. Теперь же конечный <emphasis>результат</emphasis> этого анализа можно сформулировать нетехническим языком в виде четырех тревожных признаков:</p><p>Во-первых, объяснение служит скорее гасителем любопытства, а не регулятором ожиданий.</p><p>Во-вторых, у гипотезы нет «движущихся частей» — ее «секретный ингредиент» представляет собой не конкретный сложный механизм, а некую монолитную субстанцию или силу.</p><p>В-третьих, те, кто предлагает подобное объяснение, лелеют свое невежество; они с гордостью рассуждают о том, как это явление ставит в тупик обычную науку или насколько оно не похоже на банальные земные явления.</p><p>В-четвертых, <emphasis>даже после того, как ответ дан, явление все равно остается загадкой</emphasis> и сохраняет то же свойство поразительной необъяснимости, что и в самом начале.</p><p>В принципе, все это можно было сформулировать сразу же после краха витализма. Точно так же, как элементарную теорию вероятностей мог бы изобрести Архимед, а древние греки могли бы теоретически обосновать естественный отбор. Но <emphasis>на самом деле</emphasis> никто никогда не предостерегал меня ни от одной из этих четырех опасностей в подобных терминах — ближе всего было требование, чтобы гипотезы имели проверяемые следствия. И я не сформулировал эти тревожные признаки <emphasis>в явном виде</emphasis>, пока не попытался осмыслить все это в терминах распределений вероятностей — для этого потребовалась некоторая избыточность.</p><p>У меня просто нет причин верить, что подобные предостережения передаются в ходе научного ученичества — уж точно не большинству ученых. Помимо прочего, это советы по действиям в <emphasis>ситуациях замешательства и отчаяния</emphasis>, в условиях научного <emphasis>хаоса.</emphasis> Когда бы у среднестатистического ученого или его научного руководителя вообще появилась возможность применить подобные методы?</p><p>Мы только что закончили обсуждение фиаско одномировой интерпретации в физике. Очевидно, что никто не рассказывал физикам о формальном определении Бритвы Оккама — ни шепотом во время ученичества, ни как-либо еще.</p><p>Известен эффект, когда у великих ученых появляется множество великих учеников. Весьма возможно, это связано с тем, что наставники передают им навыки, которые не могут описать словами. Но я не думаю, что это можно считать частью <emphasis>стандартной</emphasis> науки. И если великие наставники не смогли облечь свои напутствия в слова и опубликовать их для всех, это плохой признак того, насколько хорошо эти вещи вообще понимаются.</p><p>Рассуждать в отсутствие определенного эмпирического подтверждения и при этом не оказаться <emphasis>моментально и полностью неправым</emphasis> — это <emphasis>очень, очень трудно.</emphasis> Когда вы учитесь в школе, вы можете упустить одну деталь, а затем вам объяснят пятьдесят других вещей, которые окажутся верными. Но когда вы выводите новое знание в отсутствие сокрушительно очевидных ориентиров, вы можете упустить одну деталь и через пятьдесят шагов очнуться где-нибудь на краю света.</p><p>Я практически уверен, что ученые, которые отключают мозг и расслабляются под аккомпанемент какого-нибудь удобного вздора, едва покинув пределы своей специальности, не понимают, что разум — это двигатель, и что за каждым надежным убеждением стоит причинно-следственная история. И я подозреваю, им никогда не говорили, что для любого массива свидетельств существует точная рациональная вероятность, в которой нет места капризам; даже если вы не можете её рассчитать, и даже если никто авторитетно не приказывает вам, во что верить.</p><p>Я сомневаюсь, что ученым, которых СМИ просят порассуждать о будущем и которые рисуют удивительно подробные картины жизни в 2050 году, когда-либо рассказывали об ошибке конъюнкции. Или о том, как эвристика репрезентативности может делать более подробные истории более правдоподобными, даже когда каждая дополнительная деталь снижает вероятность. Идея о том, что каждая добавленная деталь нуждается в собственном обосновании — что нельзя просто <emphasis>выдумывать</emphasis> длинные подробные истории, которые звучат точь-в-точь как подробные истории, которым вас <emphasis>учили</emphasis> на уроках естествознания или истории, — <emphasis>абсолютно жизненно важна</emphasis> для точного мышления в отсутствие определенного эмпирического подтверждения. Но как подобная идея могла бы попасть в программу <emphasis>стандартной</emphasis> подготовки ученых? Это когнитивное искажение было открыто всего несколько десятилетий назад, а популяризировать его начали и вовсе совсем недавно.</p><p>А еще существуют аффективные спирали смерти вокруг понятий вроде «эмерджентности» или «сложности», которые определены настолько расплывчато, что о них можно говорить кучу приятных вещей. Существуют целые научные направления, построенные вокруг ошибок, которые когда-то совершал Элиезер<sub>18</sub>! (Хотя на удочку «эмерджентности» я никогда не попадался).</p><p>Иногда я говорю, что цель науки — накопить столь колоссальную гору свидетельств, что ее не смогут игнорировать даже ученые. И в этом заключается отличительная черта ученого; неученый все равно ее проигнорирует.</p><p>Если может существовать некий объем свидетельств, настолько сокрушительный, что вы наконец впадаете в отчаяние, перестаете оправдываться и <emphasis>просто сдаетесь</emphasis> — отбрасываете старую теорию и больше никогда о ней не упоминаете, — то этого уже достаточно, чтобы храповик Науки со временем двигался вперед и создавал технологическую цивилизацию. В отличие от религии.</p><p>Книги Карла Сагана, Мартина Гарднера и другие труды в русле Традиционной Рациональности как раз призваны обеспечить это различие: превратить человека из неученого в потенциального ученого и уберечь его от экспериментально опровергнутого безумия.</p><p>Какую еще подготовку получает профессиональный ученый? Несколько курсов по частотной статистике о том, как рассчитывать статистическую значимость. Обучение стандартным методам, которые позволят ему штамповать статьи в рамках прочно установившейся парадигмы.</p><p>Если бы Наука требовала от среднего ученого большего, то, я думаю, заниматься наукой было бы просто невозможно. У нас и так достаточно проблем с людьми, которые проникают туда без самой что ни на есть базовой квалификации.</p><p>Ник Тарлтон очень хорошо <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qd/science_isnt_strict_enough/k35">резюмировал</a> возникающую проблему — на самом деле лучше, чем я: если вы выдвигаете кажущуюся странной гипотезу, которая еще не опровергнута свидетельствами, и пытаетесь проверить ее экспериментально, Наука не назовет вас плохим человеком. Наука не доверяет своим авторитетам решать, какие гипотезы «не стоят проверки». Но это намеренно мягкий <emphasis>социальный</emphasis> стандарт, и если вы попытаетесь перенести его на стандарт <emphasis>индивидуальной</emphasis> эпистемической рациональности, он позволит вам верить в слишком многое. Возвращаясь к аналогии с прагматическим либертарианством, основанным на недоверии: это разница между «Сигареты не должны быть вне закона» и «Иди покури Marlboro».</p><p>Вы помните, чтобы вас когда-нибудь <emphasis>предостерегали от этой ошибки</emphasis> прямым текстом? Тогда почему бы людям <emphasis>не</emphasis> совершать именно эту ошибку? Сколько людей <emphasis>самостоятельно</emphasis> сделают этот дополнительный шаг и станут еще строже к себе? Некоторые, но немногие.</p><p>Многие ученые верят во всякую нелепицу за пределами лаборатории, пока могут убеждать себя, что она не опровергнута окончательно, или пока им удается не задавать вопросов. Существует ли какая-то стандартная лекция для аспирантов, при виде подобной глупости люди спрашивают: «Они что, прогуляли это занятие?» Нет, насколько я могу судить.</p><p>Может быть, если вам безумно повезет и вашим наставником станет светило науки, он поведает вам редкие личные секреты вроде: «Спроси себя, какие проблемы в твоей области действительно важны, и работай над одной из них вместо того, чтобы скатываться в легкую банальность» или «Будь осторожнее, чем требуют редакторы журналов; ищи новые способы уберечь эксперимент от влияния твоих собственных ожиданий, даже если это не принято стандартами».</p><p>Но я <emphasis>действительно не думаю</emphasis>, что существует какая-то великая тайная стандартная научная традиция высокоточного рационального рассуждения на основе скудных свидетельств. Половина всех ученых до сих пор считают, что верят в Бога! <emphasis>Более сложные навыки не являются стандартом!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qe/do_scientists_already_know_this_stuff/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>249. Нет надежной защиты, даже в науке.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я не расспрашиваю друзей об их детстве — мне не хватает социального любопытства, — и поэтому не знаю, насколько это действительно устойчивая тенденция:</p><p>Среди моих знакомых, которые стремятся расти как рационалисты и сами рассказывают о своем детстве, на удивление часто приходится слышать что-то вроде: «Моя семья вступила в секту, и мне пришлось из нее вырываться» или «Один из моих родителей был клинически безумен, и мне пришлось учиться отделять реальность от его безумия».</p><p>Мой собственный опыт взросления в ортодоксальной еврейской семье кажется безобидным по сравнению с этим... но он привел к тому же результату: он разрушил мое базовое эмоциональное доверие к здравомыслию окружающих людей.</p><p>Пока это базовое эмоциональное доверие не разрушено, вы не начнете расти как рационалист. Мне трудно выразить словами, почему это так. Возможно, любые <emphasis>необычные</emphasis> навыки, которые вы приобретаете — всё, что делает вас <emphasis>необычайно</emphasis> рациональным, — требуют от вас делать зиг, когда другие делают заг. Может быть, это просто слишком страшно, если мир всё ещё кажется вам разумным местом.</p><p>Или, возможно, вы просто не станете утруждать себя тяжелой работой ради порции сверх-здравомыслия, если нормальность не пугает вас до чертиков.</p><p>Я знаю, что многие начинающие рационалисты заходят в тупик, сталкиваясь с такими вещами, как крионика или многомировая интерпретация. Не то чтобы они не видели логики; они видят логику и недоумевают: «Неужели это правда, если сейчас это кажется настолько очевидным, но при этом никто вокруг меня в это не верит?»</p><p>Да. Добро пожаловать на Землю, где этанол делают из кукурузы, а экологи выступают против ядерной энергетики. Сочувствую.</p><p>(См. также: «Сектантское контрсектантство». Если вы ловите себя на том, что <emphasis>нервно ищете одобрения</emphasis>, это ни к чему хорошему не приведет — даже если причина в том, что вы готовы поверить во что-то логичное, из-за чего окружающие могут посмотреть на вас косо.)</p><p>Люди, чье доверие к здравомыслию окружающих было разрушено, судя по всему, способны оценивать странные идеи по существу, не нервничая из-за их странности. Клей, привязывавший их к прежнему месту, растворился, и теперь они могут идти в каком-то направлении, хочется надеяться, вперед.</p><p>Одинокое инакомыслие — так я это назвал. Настоящее инакомыслие не ощущается как поход в школу во всем черном; оно ощущается как поход в школу в костюме клоуна.</p><p>Вот что нужно для того, чтобы оказаться тем единственным голосом, который спрашивает: «Если вы правда думаете, будто знаете, кто победит на выборах, почему вы не забираете <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ni/buy_now_or_forever_hold_your_peace/">бесплатные деньги</a> на рынке предсказаний Intrade?», в то время как все вокруг думают: «Быть индивидуальностью и иметь собственное мнение — это здорово, так сказали мне в рекламе кроссовок».</p><p>Возможно, в каком-то другом мире, в какой-нибудь альтернативной эвереттовской ветви с более разумным человечеством, все было бы иначе... но в этом мире я ни разу не видел, чтобы кто-то начинал расти как рационалист, пока не совершит глубокий эмоциональный разрыв с мудростью своей стаи.</p><p>Возможно, в другом мире все было бы иначе. А возможно, и нет. Я не уверен, что люди в действительности <emphasis>способны</emphasis> доверять и думать одновременно.</p><p>Когда-то давно существовало нечто, чему я доверял.</p><p>Элиезер<sub>18</sub> доверял Науке.</p><p>Элиезер<sub>18</sub> послушно признавал, что социальные механизмы науки несовершенны. Элиезер<sub>18</sub> послушно признавал, что академический мир неповоротлив, нерационально распределяет ресурсы, потворствует любимчикам и плохо обходится со своими драгоценными еретиками.</p><p>В этом и состоит удобство признания изъянов в <emphasis>людях</emphasis>, которые не смогли соответствовать вашему идеалу: вам не приходится ставить под сомнение сам идеал.</p><p>Но кто вообще может быть настолько глуп, чтобы подвергать сомнению принцип: «Какая гипотеза победит — решит экспериментальный метод»?</p><p>Отчасти Элиезера<sub>18</sub> обманула свойственная ему проблема — отвращение к идеям, похожим на то, что говорят идиоты. Элиезер<sub>18</sub> видел немало людей, оспаривающих идеалы Самой Науки, и все они без исключения были на Тёмной стороне. Те, кто ставил под сомнение идеал Науки, неизменно пытались всучить вам шарлатанское снадобье, или оградить от критики свою любимую глупость, или выдать свою капитуляцию за Глубоко Мудрое принятие тщетности всего сущего.</p><p>Будь это любой другой идеал возрастом в пару веков, юный Элиезер посмотрел бы на него и сказал: «Интересно, действительно ли это правильно и можно ли сделать лучше?» Но только не идеал Науки. Наука была сверхидеей — идеей, которая позволяла менять другие идеи. Её можно было подвергать сомнению, но предполагалось, что вы подвергнете её сомнению, а затем примете, а не заявите на самом деле: «Погодите! Это же неверно!»</p><p>И поэтому, когда давным-давно мне в голову пришла глупая идея, я считал, что поступаю добродетельно, если забочусь о наличии Нового Предсказания и заявляю о своем желании проверить идею экспериментально. Мне казалось, я сделал всё, что был должен.</p><p>Так что я считал себя в <emphasis>безопасности</emphasis> — не в безопасности от какой-то конкретной внешней угрозы, а в безопасности на каком-то более глубоком уровне, подобно ребенку, который доверяет родителю и послушно выполняет все его правила.</p><p>Я уже давно утратил доверие к здравомыслию моей семьи или школьных учителей. А другие дети были недостаточно умны, чтобы соперничать с беседами, которые я вел с книгами. Но книгам я доверял, понимаете. Я верил, что если буду делать то, что велел Ричард Фейнман, то окажусь в безопасности. Я никогда не формулировал эту мысль вслух, но именно это я чувствовал.</p><p>Когда Элиезер<sub>23</sub> осознал, <emphasis>насколько</emphasis> глупой была та глупая теория — и что Традиционная Рациональность не уберегла его от нее, — и что Наука была бы совершенно не против, потрать он десять лет на проверку этой глупой идеи, лишь бы потом он признал, что был неправ...</p><p>...что ж, я не скажу, что это было грандиозным душевным потрясением. Я не очень-то склонен к подобному драматизму. Просто стало очевидно, что я был глуп.</p><p>Именно это доверие я и пытаюсь в вас разрушить. Вы не в безопасности. Никогда.</p><p>Даже Наука не может вас спасти. Идеалы Науки зародились несколько веков назад, во времена, когда никто ничего не знал ни о теории вероятностей, ни о когнитивных искажениях. Наука требует от вас <emphasis>слишком малого</emphasis>, она слишком легко благословляет ваши благие намерения, она не <emphasis>достаточно</emphasis> строга, она налагает лишь те предписания, которые способен выполнить средний ученый, и принимает медлительность как непреложный факт жизни.</p><p>Так что не думайте, будто одно лишь следование правилам Науки делает ваши рассуждения неуязвимыми.</p><p>Не существует известной процедуры, следование которой сделало бы ваши рассуждения неуязвимыми.</p><p>Не существует известного набора предписаний, выполнив который, вы могли бы гарантированно знать, что не оказались дураком.</p><p>Не существует известной этики мышления, которой вы могли бы изо всех сил стараться следовать, зная, что тем самым защищены от критики.</p><p>Нет, даже если вы обратитесь к байесианскому искусству. Им гораздо труднее пользоваться, и вы никогда не будете уверены, что всё делаете правильно.</p><p>Дисциплина байесианского искусства куда моложе, чем научная дисциплина. Вы не найдете ни учебников, ни умудренных опытом наставников, ни хроник успехов и неудач, ни четко сформулированных жестких правил. Вам придется изучать когнитивные искажения, теорию вероятностей, эволюционную психологию, социальную психологию и другие когнитивные науки, а также искусственный интеллект — и самостоятельно продумывать, как применить все эти знания для самокоррекции, ведь в учебниках этого пока нет.</p><p>Вы не знаете, что на самом деле творит ваш собственный разум. Каждую неделю открывают новое когнитивное искажение, и вы никогда не уверены, сделали ли вы на него поправку или допустили избыточную коррекцию.</p><p>Формальный математический аппарат применить невозможно. Он не ломается так просто, как думает какой-нибудь Фома Неверующий, но вы никогда не уверены до конца, на чем строятся его основы. Вы не знаете, почему вселенная достаточно проста для понимания или почему для нее вообще работает хоть какое-то априорное распределение. Вы не знаете, <emphasis>каковы</emphasis> ваши собственные априорные оценки, не говоря уже о том, годятся ли они на что-то.</p><p>Одна из проблем Науки в том, что она слишком размыта, чтобы по-настоящему вас напугать. «Идеи должны проверяться экспериментом». Ну как в этом можно ошибиться?</p><p>С другой стороны, если перед вами лежат формулы теории вероятностей, и, что еще хуже, <emphasis>вы понимаете, что на практике применить их не можете,</emphasis> тогда становится ясно: вы пытаетесь сделать нечто чрезвычайно сложное и вполне можете делать это <emphasis>неправильно.</emphasis></p><p>Поэтому вы не можете доверять.</p><p>И всего того, что я сказал, <emphasis>будет недостаточно</emphasis>, чтобы разрушить ваше доверие. Этого не случится до тех пор, пока вы не потерпите свою первую настоящую катастрофу из-за следования Правилам, а не из-за их нарушения.</p><p>Элиезер<sub>18</sub> уже усвоил мысль о том, что подвергать сомнению Науку дозволено. Ну еще бы, ведь сам научный метод не застрахован от сомнений! Разве все мы не примерные рационалисты? Разве нам не позволено сомневаться во всем?</p><p>Но мысль о том, что можно <emphasis>на самом деле, в реальной жизни</emphasis> следовать Науке и при этом потерпеть сокрушительный провал, — вот во что Элиезер<sub>18</sub> не верил до конца, на эмоциональном уровне.</p><p>О, конечно, он говорил, что это возможно. Элиезер<sub>18</sub> послушно признавал вероятность ошибки, говоря: «Я могу ошибаться, но...»</p><p>Но он не думал, что провал может случиться в — ну, вы понимаете — реальной жизни. Полагалось искать изъяны, а не находить их на самом деле.</p><p>И эту эмоциональную разницу ужасно трудно выразить словами, и я боюсь, что никак не смогу по-настоящему вас предостеречь.</p><p>Ваше доверие не рухнет до тех пор, пока вы не примените все, чему научились здесь и из других книг, не зайдете так далеко, как только сможете, и не обнаружите, что и это вас подвело — что вы всё равно оказались дураком, и никто вас об этом не предупреждал, — что самые важные вещи были упущены в полученных вами руководствах, — что некоторые из самых дорогих идеалов, за которыми вы следовали, вели вас в неверном направлении —</p><p>— и если у вас все еще есть что защищать, так что вы <emphasis>обязаны</emphasis> продолжать путь и <emphasis>не можете</emphasis> отступить, мудро признав ограничения рациональности —</p><p><emphasis>—</emphasis>тогда вы будете готовы начать свой путь рационалиста. Взять на себя единоличную ответственность, жить без какой-либо надежной защиты и выковать более высокое Искусство, чем то, которому вас когда-то учили.</p><p>Никто не начинает по-настоящему искать Путь, пока его не подведут родители, пока не умрут его боги и пока инструменты не разлетятся в его руке вдребезги.</p><p>Post Scriptum: Перечитывая черновик этого эссе, я обнаружил довольно непростительный изъян в рассуждениях, который непосредственно влияет на один из сделанных выводов. Я <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/02/my-favorite-lia.html">оставляю его</a>. Просто на случай, если вы думали, будто следование моим советам гарантирует вам безопасность; или будто вы должны искать изъяны, но никогда их не находить.</p><p>И конечно, если вы будете слишком рьяно искать изъян и найдете тот, что на самом деле изъяном не является, а затем уцепитесь за него, чтобы убедить себя в собственной критичности мышления, вам станет только хуже, чем прежде...</p><p>Жить в неопределенности — ощущая нутром, что изъяны есть, они серьезны, а вы их еще не нашли, — вот что по-настоящему трудно.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qf/no_safe_defense_not_even_science/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>250. Изменение определения науки. New Scientist об изменении определения науки, в открытом доступе здесь:1.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Другие считают такую критику недоразумением. «Некоторые утверждают, что концепция мультивселенной нефальсифицируема, поскольку её нельзя наблюдать, но это заблуждение», — говорит космолог Макс Тегмарк из Массачусетского технологического института. Он утверждает, что мультивселенная — это естественное следствие таких вполне фальсифицируемых теорий, как квантовая теория и общая теория относительности. Таким образом, теория мультивселенной устоит или рухнет в зависимости от того, насколько успешно эти другие теории выдержат эмпирическую проверку.</p><p>[ . . . ]</p><p>Но если простота фальсификации вводит в заблуждение, то чем ученым заниматься вместо этого? Хаусон считает, что пришло время отказаться от попперовского представления об описании научного процесса с помощью дедуктивной логики. Вместо этого внимание следует сосредоточить на отражении того, что ученые делают на самом деле: накапливают массу доказательств в пользу конкурирующих теорий и оценивают их относительное правдоподобие.</p><p>Хаусон — ведущий сторонник альтернативного взгляда на науку, основанного не на упрощенной логике «истинно/ложно», а на гораздо более тонком понятии степени уверенности. В основе этого взгляда лежит фундаментальная связь между субъективным понятием убеждения и холодной, строгой математикой вероятностей.</p><p>Я далеко не такой одинокий бунтарь, каким кажусь. Возможно, всё дело в моей манере выражаться.</p><p>Мои расхождения с <emphasis>мейнстримным</emphasis> течением «давайте-ка-переформулируем-науку-на-байесовский-лад» состоят в следующем:</p><p>(1) Я не связан с академической средой и могу <emphasis>гораздо</emphasis> меньше заниматься самоцензурой, когда дело доходит до высказывания «крайних» вещей, о которых другие, возможно, уже вовсю думают.</p><p>(2) Я считаю, что <strong>одного лишь преподавания теории вероятностей будет далеко не достаточно</strong>. Нам придется объединить уроки множества научных дисциплин, включая изучение когнитивных искажений и социальную психологию, сформировав новое цельное <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gn/the_martial_art_of_rationality/">Искусство</a> байескрафта, прежде чем мы действительно начнем справляться <emphasis>в реальном мире</emphasis> лучше, чем современная наука. Наука терпит ошибки; байескрафт — нет. Лауреат Нобелевской премии Роберт Ауманн, который первым доказал, что байесовцы с одинаковыми априорными вероятностями не могут согласиться остаться при своих мнениях, — верующий ортодоксальный иудей. Одной теории вероятностей будет мало, когда дело дойдет до настоящего обучения ученых. <emphasis>Это мое главное отличие, и я не видел, чтобы кто-то еще предлагал нечто подобное.</emphasis></p><p>(3) Я считаю, что справляться лучше в реальном мире <emphasis>действительно</emphasis> возможно. В крайнем случае, байесовскому сверхинтеллекту потребовалось бы <emphasis>колоссально</emphasis> меньше сенсорной информации, чем ученому-человеку, чтобы прийти к правильным выводам. Увидев в самый первый раз, как падает яблоко, вы замечаете, что координата меняется пропорционально квадрату времени, изобретаете математический анализ, обобщаете законы Ньютона... затем видите, что законы Ньютона подразумевают дальнодействие, ищете альтернативные, более локальные объяснения, изобретаете релятивистскую ковариантность на основе гипотетического предела скорости и приходите к выводу, что общую теорию относительности неплохо бы протестировать.</p><p>Люди обрабатывают свидетельства <emphasis>неэффективно</emphasis> — в нашем разуме слишком много шума, так что нам требуется на порядки больше <emphasis>дополнительных</emphasis> свидетельств, чтобы вернуть нас на верный путь после того, как мы сбились с курса. Наш коллективный разум — академическое сообщество — работает ещё медленнее.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qg/changing_the_definition_of_science/">*</a></p><p>1. Роберт Мэттьюс, «Нужно ли нам менять определение науки?», <emphasis>New Scientist</emphasis> (май 2008 г.).</p></section>
<section>
<title><p>251. Быстрее, чем наука.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Иногда я говорю, что метод науки состоит в том, чтобы накопить такую огромную гору свидетельств, которую не смогут игнорировать даже ученые; и что именно в этом заключается отличительная черта ученого. (Не-ученый все равно ее проигнорирует.)</p><p>Макс Планк был настроен еще менее оптимистично:<sup>1</sup></p><p>Новая научная истина торжествует не потому, что она убеждает своих оппонентов и заставляет их прозреть, а скорее потому, что ее оппоненты в конце концов умирают, а новое поколение вырастает уже знакомым с ней.</p><p>Меня очень забавляет эта мысль, ведь она подразумевает, что способность науки отличать истину от лжи в конечном счете держится на хорошем вкусе аспирантов.</p><p><emphasis>Постепенный</emphasis> рост признания многомировой интерпретации в академической физике наводит на мысль, что существуют физики, которые примут новую идею лишь при определенном <emphasis>сочетании</emphasis> эпистемического обоснования и достаточно многочисленной академической стаи, в компании которой им будет комфортно. По мере того как идею принимает все больше физиков, стая растет, и, следовательно, все больше людей переступают свой индивидуальный порог обращения — притом что эпистемическое обоснование остается практически неизменным.</p><p>Но Наука все же <emphasis>в конце концов</emphasis> приходит к цели, и этого достаточно, чтобы храповик Науки двигался вперед, выстраивая технологическую цивилизацию.</p><p>Учеными могут двигать безосновательные предрассудки, несостоятельные интуиции, чистой воды стадное поведение — весь спектр человеческих слабостей. Каждый раз, когда ученый меняет свои убеждения по эпистемически неоправданным причинам, требуется больше свидетельств или новых аргументов, чтобы погасить этот шум.</p><p>«Коллапс волновой функции» не имеет экспериментального обоснования, но он апеллирует к (несостоятельной) интуиции существования единственного мира. Из-за этого может потребоваться дополнительный аргумент — скажем, что коллапс нарушает специальную теорию относительности, — чтобы запустить медленный процесс академического распада идеи, которой изначально вообще не следовало присваивать непренебрежимую вероятность.</p><p>С байесовской точки зрения человеческая академическая наука в целом — крайне неэффективный процессор свидетельств. Каждый раз, когда необоснованный аргумент сдвигает убеждение, вам требуется дополнительный обоснованный аргумент, чтобы сдвинуть его обратно. Социальный процесс науки опирается на избыточные свидетельства, чтобы преодолеть когнитивный шум.</p><p>Выражаясь мягче, можно сказать, что ученые занимают позиции, которые теоретически <emphasis>недостаточно радикальны</emphasis> по сравнению с идеальными позициями, которые ученые <emphasis>заняли бы</emphasis>, если бы они были байесовскими ИИ и могли доверять ясности своего мышления.</p><p>Но не будьте слишком снисходительны. Шум, о котором идет речь, — это далеко не всегда невинные ошибки. Во многих областях дебаты затягиваются на десятилетия после того, как вопрос уже должен был быть решен. И <emphasis>не</emphasis> потому, что ученые с обеих сторон отказываются доверять себе и соглашаются, что нужно искать дополнительные свидетельства. А потому, что одна из сторон продолжает выдвигать все более нелепые возражения и требовать все больше и больше доказательств, окопавшись на позициях академической власти, — и это происходит еще долго после того, как становится ясно, откуда дует ветер свидетельств. (Здесь я имею в виду дебаты вокруг возникновения эволюционной психологии, а не многомировую интерпретацию.)</p><p>Возможно ли для отдельных людей или групп обрабатывать свидетельства более эффективно — и приходить к верным выводам быстрее, чем человеческая академическая наука в целом?</p><p>«Идеи проверяются экспериментом. В этом суть науки». И это должно быть правдой, ведь если нельзя доверять <a l:href="http://xkcd.com/397/">Зомби-Фейнману</a>, то кому вообще <emphasis>можно</emphasis> доверять?</p><p>И все же откуда берутся сами <emphasis>идеи</emphasis>?</p><p>Возможно, вам захочется ответить: «Они исходят от ученых. Есть еще вопросы?» В Науке не принято интересоваться тем, <emphasis>откуда</emphasis> берутся гипотезы, — важно лишь то, проходят они экспериментальную проверку или нет.</p><p>Хорошо, но если убрать <emphasis>все</emphasis> новые идеи, научный процесс в целом перестанет работать, потому что не останется альтернативных гипотез для проверки. Так что изобретение новых идей — отнюдь не та часть процесса, которой можно пренебречь.</p><p>Теперь снова наденьте байесовские очки. Как описано в главе «Высокомерие Эйнштейна», существуют вопросы, которые не являются бинарными — где ответом служит не «Да» или «Нет», а нечто из обширного пространства структур (например, пространства уравнений). В таких случаях требуется гораздо больше байесовских свидетельств, чтобы <emphasis>привлечь ваше внимание к гипотезе</emphasis>, чем чтобы <emphasis>подтвердить эту гипотезу.</emphasis></p><p>Если вы работаете в пространстве всех уравнений, которые можно задать 32 битами или меньше, вы работаете в пространстве из 4 миллиардов уравнений. Требуется гораздо больше байесовских свидетельств, чтобы поднять вероятность одной из этих гипотез до уровня 10%, чем требуется, чтобы <emphasis>затем</emphasis> повысить её с 10% до 90%.</p><p>Когда пространство идей велико, придумывание идей, достойных проверки, требует гораздо большей работы — в байесовско-термодинамическом смысле слова «работа», — чем <emphasis>просто</emphasis> получение экспериментального результата с p &lt; 0,0001 для новой гипотезы по сравнению со старой.</p><p>Если это не кажется вам очевидным с первого взгляда, сделайте паузу и перечитайте «Высокомерие Эйнштейна».</p><p>Научный процесс всегда полагался на то, что ученые будут предлагать гипотезы для проверки с помощью какого-то процесса, который сама Наука никак не детализирует. Представьте, что вы придумали совершенно безумный способ генерировать гипотезы — например, скармливать управляемой роботом спиритической доске цифры числа пи, — и получаемые в результате предположения продолжали бы раз за разом подтверждаться экспериментально. Чистая идеальная сущность Науки даже не сбилась бы с ритма. Чистая идеальная сущность Байеса вспыхнула бы и сгорела.</p><p>(По сравнению с Наукой, Байес опровергается бо́льшим числом возможных исходов.)</p><p>Это не означает, что процесс выбора идей для проверки <emphasis>не важен</emphasis> для Науки. Это означает, что Наука его не <emphasis>определяет</emphasis>.</p><p><emphasis>На практике</emphasis> управляемая роботом спиритическая доска не работает. На практике пространство ответов на некоторые научные вопросы настолько велико, что при случайном выборе моделей для проверки потребовались бы триллионы лет, чтобы наткнуться на модель, дающую хорошие прогнозы, — это как заставить обезьян напечатать Шекспира.</p><p>На <emphasis>переднем крае</emphasis> науки — на границе между незнанием и знанием, где наука <emphasis>движется вперед</emphasis>, — этот процесс опирается на то, что по крайней мере некоторые отдельные ученые (или рабочие группы) видят то, что еще не подтверждено Наукой. Именно так они узнают, какие гипотезы нужно проверить, еще до проведения самой проверки.</p><p>Если вы снимете байесовские очки, то сможете сказать: «Ну, им не обязательно знать, им нужно просто угадывать». Если же вы снова наденете байесовские очки, то поймете, что «угадывание» с вероятностью в 10% требует проведения за кулисами почти столь же успешной эпистемической работы, как и «угадывание» с вероятностью в 80% — по крайней мере, для больших пространств ответов.</p><p>Ученый может и не <emphasis>знать</emphasis>, что успешно проделал эту эпистемическую работу, еще до проведения эксперимента; но на самом деле он действительно проделал ее успешно! Иначе он даже не <emphasis>додумается</emphasis> до правильной гипотезы. Во всяком случае, в больших пространствах ответов.</p><p>Итак, ученый выдвигает новое предсказание, проводит эксперимент, публикует результат, и <emphasis>теперь</emphasis> Наука тоже это знает. Теперь это часть общедоступного знания человечества, которое каждый может проверить самостоятельно.</p><p>В промежутке был интервал, когда ученый рационально знал нечто такое, чего публичный социальный процесс науки еще не подтвердил. И это отнюдь не тривиальный интервал, хотя он и может быть коротким; ведь именно там лежит <emphasis>передний край</emphasis> науки, ее движущаяся вперед граница.</p><p>Все это еще более верно для нерутинной науки, чем для рутинной, поскольку в ней предполагаются большие пространства ответов, где ответ — это не «Да» или «Нет» и не выбор из небольшого набора очевидных альтернатив. Гораздо проще научить людей проверять идеи, чем находить хорошие идеи для проверки.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qi/faster_than_science/">*</a></p><p>1. Макс Планк, <emphasis>«Научная автобиография и другие работы»</emphasis> (New York: Philosophical Library, 1949).</p></section>
<section>
<title><p>252. Скорость Эйнштейна.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В предыдущем эссе я утверждал, что Силы вне Науки на самом деле являются стандартной и необходимой частью социального процесса науки. В частности, ученые должны обращаться к своей индивидуальной рациональности, чтобы решать, какие идеи стоит проверять, еще до проведения тех решающих экспериментов, которых Наука требует, чтобы благословить идею как подтвержденную. Идеал Науки не пытается <emphasis>регламентировать</emphasis> этот процесс — мы ведь не предполагаем, что какой-либо общественный институт знает, как именно должны мыслить отдельные ученые, — но это не означает, что сам процесс <emphasis>не важен.</emphasis></p><p>Простой и безобидный пример:</p><p>Ученый обнаруживает четкую математическую закономерность в совокупных данных предыдущих экспериментов. Но на основе соответствующей гипотезы еще не было сделано и <emphasis>подтверждено</emphasis> новое экспериментальное предсказание — а этого требует его научная область; это одна из тех областей, где можно без особых проблем проводить контролируемые эксперименты. Таким образом, у конкретного ученого есть вполне понятные, рациональные причины верить (хотя и не со стопроцентной вероятностью) в то, что еще не благословлено Наукой как общее знание человечества.</p><p>Заметить закономерность в огромной массе экспериментальных данных не кажется чем-то столь уж <emphasis>ненаучным.</emphasis> Вы ведь по-прежнему опираетесь на данные, верно?</p><p>Но это лишь потому, что я намеренно выбрал безобидный пример. Когда Эйнштейн создавал Общую теорию относительности, у него почти не было экспериментальных данных, на которые можно было бы опереться, за исключением прецессии перигелия Меркурия. И (насколько мне известно) Эйнштейн не <emphasis>использовал</emphasis> эти данные — разве что в самом конце.</p><p>Эйнштейн вывел Специальную теорию относительности, используя <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qm/machs_principle_antiepiphenomenal_physics/">принцип Маха</a>, который представляет собой физическую версию Обобщенного антизомби-принципа. Вы начинаете с рассуждения: «Мне не кажется разумным, что, находясь в закрытой комнате, можно определить, с какой скоростью движетесь вы и сама комната. Раз эта величина не должна быть наблюдаемой, её не должно быть и в сколько-нибудь осмысленном виде». Затем вы замечаете, что уравнения Максвелла содержат кажущуюся абсолютной скорость распространения c, обычно называемую «скоростью света» (хотя квантовые уравнения показывают, что это скорость распространения всех фундаментальных волн). И вы переформулируете физику таким образом, чтобы абсолютной скорости отдельного объекта больше не существовало в сколько-нибудь осмысленном виде, а существовали только относительные скорости. Очевидно, что я сейчас многое опускаю, но существует множество отличных вводных курсов по теории относительности — это вам не ужасающая ситуация с квантовой физикой.</p><p>Успешно покончив с представлением об абсолютной скорости внутри закрытой комнаты, Эйнштейн задался целью покончить и с представлением об абсолютном <emphasis>ускорении</emphasis> в ней. Эйнштейну казалось, что не должно быть никакого способа отличить в закрытой комнате ситуацию, когда комната ускоряется на север, пока остальная Вселенная покоится, от ситуации, когда остальная Вселенная ускоряется на юг, пока комната остается неподвижной. Если бы ускорялась остальная Вселенная, это порождало бы гравитационные волны, которые ускоряли бы вас. Следовательно, движущаяся материя должна порождать гравитационные волны.</p><p>И поскольку инертная масса и гравитационная масса всегда были строго эквивалентны — в отличие от электродинамики, где электрон и мюон могут иметь разные массы, но одинаковый электрический заряд, — гравитация должна проявлять себя как разновидность инерции. Земля должна обращаться вокруг Солнца по какому-то аналогу «прямой линии». Для этого пространство-время в окрестностях Солнца должно быть искривлено, так что если бы вы начертили график орбиты Земли вокруг Солнца, то на четырехмерной миллиметровке эта линия была бы локально плоской. Тогда инертная и гравитационная массы были бы <emphasis>необходимо</emphasis> эквивалентны, а не просто <emphasis>случайно</emphasis> эквивалентны.</p><p>(Если все это показалось вам полной бессмыслицей, на тему Общей теории относительности тоже есть отличные вводные материалы.)</p><p>И, разумеется, новая теория должна была подчиняться Специальной теории относительности, сохранять энергию, сохранять импульс и так далее.</p><p>Эйнштейн потратил несколько лет на освоение математического аппарата, необходимого для описания искривленных метрик пространства-времени. Затем он записал простейшую теорию, обладавшую теми свойствами, которыми, по его мнению, она должна была обладать, — включая свойства, которых никто никогда не наблюдал, но которые, как считал Эйнштейн, хорошо вписывались в характер остальных физических законов. Затем Эйнштейн немного покрутил формулы и тут же получил на выходе ранее необъясненную прецессию Меркурия.</p><p>Насколько это было впечатляюще?</p><p>Что ж, скажем так. На некоторой малой доле альтернативных Земель, берущих начало в 1800 году — возможно, даже на весьма значительной их доле, — вполне правдоподобно, что релятивистская физика развивалась бы по сценарию, схожему с нашим великим фиаско в квантовой физике.</p><p>Мы можем представить, что первоначальная «интерпретация» Лоренца, объяснявшая лоренцево сокращение как физическую деформацию, вызванное движением относительно эфира, одержала верх. Мы можем представить, что для объяснения прецессии Меркурия к ньютоновской гравитационной механике добавлялись бы различные поправочные коэффициенты, сами по себе необъяснимые и списываемые, возможно, на странные искажения эфира, подобные лоренцеву сокращению. Шли десятилетия, и для объяснения других астрономических наблюдений добавлялись бы все новые поправочные коэффициенты. Достаточно точные атомные часы на борту самолетов показали бы, что на большой высоте время идет чуть быстрее, чем ожидалось (в более интенсивных гравитационных полях время идет медленнее, но они бы об этом не знали), и ученые изобрели бы еще больше корректирующих «эфирных факторов».</p><p>Пока, <emphasis>наконец</emphasis>, множество различных эмпирически найденных «поправочных коэффициентов» не были бы объединены в простые уравнения Общей теории относительности.</p><p>И люди на той альтернативной Земле говорили бы: «Итоговое уравнение оказалось простым, но вы <emphasis>никак</emphasis> не могли бы узнать, как прийти к этому ответу, исходя <emphasis>только лишь</emphasis> из прецессии перигелия Меркурия. Для этого требуется множество, великое множество <emphasis>дополнительных</emphasis> экспериментов. Вы должны были измерить замедление времени в более сильном гравитационном поле; вы должны были измерить отклонение света вблизи звезд. Только <emphasis>тогда</emphasis> можно вообразить нашу единую теорию эфирной гравитации. Нет, даже идеальный байесовский сверхинтеллект не мог бы до этого дойти! — ведь существовало бы множество теорий ad hoc, согласующихся с одной лишь прецессией перигелия».</p><p>В нашем мире Эйнштейн даже не <emphasis>использовал</emphasis> прецессию перигелия Меркурия — разве что для проверки ответа, полученного иными путями. Эйнштейн сел в своё кресло и задумался о том, как бы <emphasis>он</emphasis> спроектировал Вселенную, чтобы она выглядела так, как, по его мнению, должна выглядеть Вселенная, — например, что вы не должны иметь возможности отличить собственное ускорение в одном направлении от ускорения всей остальной Вселенной в противоположном.</p><p>И Эйнштейн проделал всю эту долгую (многолетнюю!) цепочку кабинетных рассуждений, не совершив ни единой ошибки, которая потребовала бы дополнительных экспериментальных подтверждений, чтобы вернуть его на верный путь.</p><p>Даже Джеффриссай был бы нехотя впечатлен. Хотя он все равно снял бы с Эйнштейна балл-другой за космологическую постоянную. (Я не снимаю с Эйнштейна баллы за космологическую постоянную, потому что позже она оказалась реальной. Я стараюсь не критиковать людей в тех случаях, когда они оказываются правы.)</p><p>Каков же взгляд теории вероятностей на это достижение Эйнштейна?</p><p>Вместо того чтобы наблюдать за планетами и выводить законы, управляющие их гравитацией, Эйнштейн наблюдал за другими законами физики и выводил, какой новый закон мог бы следовать тому же шаблону. Эйнштейн не искал уравнение, описывающее движение гравитирующих тел. Эйнштейн искал характер-физического-закона, который охватывал бы ранее наблюдавшиеся уравнения и который он мог бы задействовать для предсказания следующего наблюдаемого уравнения.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">Никто не знает</a>, откуда берутся законы физики, но успех Эйнштейна с Общей теорией относительности показывает, что их общий характер выражен достаточно сильно, чтобы предсказать правильную форму одного закона на основе наблюдения других законов, без обязательной необходимости наблюдать точные эффекты самого этого закона.</p><p>(В самом общем смысле, конечно, Эйнштейн знал из наблюдений, что предметы падают вниз; но он не вывел Общую теорию относительности путем обратного вывода из точного значения смещения перигелия Меркурия.)</p><p>Таким образом, с байесовской точки зрения то, что сделал Эйнштейн, — это все еще индукция, и это все еще укладывается в концепцию простого априори (оккамовского априори), которое обновляется новыми свидетельствами. Просто априорное распределение было задано по <emphasis>возможным вариантам характера физического закона</emphasis>, и наблюдение других физических законов позволило Эйнштейну обновить свою модель <emphasis>характера физического закона</emphasis>, которую он затем использовал для предсказания конкретного закона гравитации.</p><p>Если бы у вас не было понятия «характер физического закона», то, что сделал Эйнштейн, выглядело бы как магия — выуживание правильной модели гравитации из пространства всех возможных уравнений при явно недостаточных доказательствах. Но Эйнштейн, глядя на <emphasis>другие</emphasis> законы, сократил пространство возможностей для <emphasis>следующего</emphasis> закона. Он выучил алфавит, на котором написана физика, — ограничения, определяющие его ответ. Не магия, а рассуждение на более высоком уровне, в более широкой области, чем то, что наивный мыслитель мог бы представить в качестве «пространства моделей» для одного лишь этого закона.</p><p>Так что с точки зрения теории вероятностей Эйнштейн по-прежнему опирался на данные — просто он использовал данные, которые у него <emphasis>уже были</emphasis>, более <emphasis>эффективно</emphasis>. По сравнению с жителями альтернативных Земель, которым требовалось огромное количество <emphasis>дополнительных</emphasis> данных астрономических наблюдений и часов на борту самолетов, чтобы <emphasis>ткнуть их носом</emphasis> в Общую теорию относительности.</p><p>Из этого мы можем извлечь множество уроков.</p><p>Я привожу в пример Эйнштейна, пусть это и банально, потому что Эйнштейн был необычен еще и тем, что <emphasis>открыто признавал</emphasis>, что знает вещи, еще не подтвержденные Наукой. На вопрос о том, что бы он сделал, если бы наблюдения Эддингтона во время солнечного затмения не подтвердили Общую теорию относительности, Эйнштейн ответил: «Тогда мне было бы жаль Господа Бога. Теория верна».</p><p>Согласно господствующим представлениям о Науке, это высокомерие — вы должны принимать вердикт эксперимента, а не цепляться за свои личные идеи.</p><p>Но, как я заключил в эссе «Высокомерие Эйнштейна», с байесовской точки зрения Эйнштейн предстает далеко не в столь дурном свете. С байесовской точки зрения, чтобы вообще предложить Общую теорию относительности, чтобы просто <emphasis>задуматься</emphasis> о том, что оказалось правильным ответом, у Эйнштейна должно было быть достаточно свидетельств, чтобы выделить верный ответ в пространстве теорий. Потребовалось бы лишь немного <emphasis>больше</emphasis> свидетельств, чтобы оправдать (в байесовском смысле) почти полную уверенность в теории. И маловероятно, что у Эйнштейна было <emphasis>ровно</emphasis> столько свидетельств, сколько требовалось лишь для того, чтобы просто обратить его внимание на эту гипотезу.</p><p>Любое обвинение в высокомерии должно было бы сводиться к вопросу: «Но, Эйнштейн, откуда вы знали, что ваши рассуждения верны?» — на что я могу сказать лишь одно: не критикуйте людей, когда они оказываются правы! Подождите случая, когда они ошибутся! Иначе вы упускаете шанс заметить, что кто-то мыслит умнее вас, ведь вы критикуете их всякий раз, когда они отступают от предпочитаемого вами ритуала познания.</p><p>Или рассмотрим знаменитый диалог между Эйнштейном и Нильсом Бором о квантовой теории — в то время, когда существовавшая тогда однимировая квантовая теория казалась чрезвычайно хорошо подтвержденной экспериментально; в то время, когда, по стандартам Науки, господствовавшая (безумная) квантовая теория попросту победила.</p><p>ЭЙНШТЕЙН: «Бог не играет в кости со Вселенной».</p><p>БОР: «Эйнштейн, не указывай Богу, что делать».</p><p>Нельзя не восхищаться тем, кто может вступить в спор с Богом и победить.</p><p>Если вы снимете свои байесовские очки и посмотрите на Эйнштейна <emphasis>с точки зрения того, чем он на самом деле занимался целыми днями</emphasis>, то этот парень просто сидел, изучал математику и думал о том, как бы <emphasis>он</emphasis> спроектировал Вселенную, вместо того чтобы бегать повсюду и разглядывать мир ради сбора новых данных. То, что сделал Эйнштейн — и сделал <emphasis>успешно</emphasis>, — это именно то возвышенное свершение чистого разума, которое Аристотель <emphasis>думал</emphasis>, что может совершить, но <emphasis>не мог.</emphasis> Заметьте, не с точки зрения теории вероятностей, а с позиции того, чем они были заняты целыми днями.</p><p>Наука не доверяет ученым подобные вещи, именно поэтому Общая теория относительности не была благословлена как общее знание человечества до тех пор, пока на её основе не было сделано и подтверждено новое экспериментальное предсказание — связанное с отклонением лучей света во время солнечного затмения. (Позже выяснилось, что конкретно то измерение было недостаточно точным для надежного подтверждения, и Общей теории относительности тогда, по сути, просто повезло.)</p><p>Однако то, что Наука не <emphasis>доверяет</emphasis> ученым в чем-то, еще не означает, что это невозможно.</p><p>Но здесь стоит предостеречь: учебники истории порой сохраняют имена ученых, мысливших великими возвышенными категориями, вовсе не потому, что возвышенное мышление <emphasis>проще</emphasis> или <emphasis>надежнее</emphasis>. Дело в предвзятости приоритета: некий ученый, который <emphasis>успешно</emphasis> пришел к умозаключениям на основе <emphasis>минимального количества экспериментальных данных</emphasis>, добрался до истины <emphasis>первым</emphasis>. Это не может быть делом чистой случайности: пространство теорий слишком велико, а Эйнштейн победил несколько раз подряд. Но из всех ученых, которые <emphasis>пытались</emphasis> разгадать головоломку или <emphasis>в конце концов</emphasis> преуспели бы при достаточном количестве данных, история доносит до нас имена лишь тех, кто <emphasis>успешно</emphasis> добрался туда <emphasis>первым</emphasis>. Помните об этом, когда пытаетесь извлечь уроки о том, как рассуждать осмотрительно.</p><p>В повседневной жизни вам важна каждая крупица свидетельств, которую вы можете получить. <emphasis>Не полагайтесь на свою способность успешно мыслить возвышенными категориями, если только эксперименты не обходятся настолько дорого или не представляют такой опасности, что у вас просто нет иного выбора.</emphasis></p><p>Но иногда эксперименты обходятся дорого, а иногда нам хочется оказаться у цели первыми... так что вы можете попробовать потренироваться рассуждать на основе скудных данных, <emphasis>желательно в тех случаях, когда вы позже сможете узнать, правы вы были или ошибались.</emphasis> Попытки обыграть рынки предсказаний с низкой капитализацией могли бы стать хорошей тренировкой в этом деле — хотя это всего лишь предположение.</p><p>По крайней мере, на сегодняшний день рассуждения на основе скудных данных — это то, чему современная наука <emphasis>вообще</emphasis> не способна надежно обучить современных ученых. Что, возможно, как-то связано с тем, что она — ой, даже не знаю — даже не пытается?</p><p>Впрочем, беру свои слова назад. Самое здравое мышление, которое я когда-либо встречал в какой-либо научной области, исходит из эволюционной психологии — возможно, потому, что они понимают самообман, но также, вероятно, потому, что им часто (1) приходится рассуждать на основе скудных данных и (2) они позже действительно узнают, были ли они правы или ошибались. Я рекомендую всем начинающим рационалистам изучать эволюционную психологию просто для того, чтобы краем глаза увидеть, как выглядят тщательные рассуждения. Обратите особое внимание на работу Туби и Космидес «Психологические основы культуры».<sup>1</sup></p><p>Что касается вероятности того, что <emphasis>только</emphasis> Эйнштейн мог совершить то, что совершил Эйнштейн... что для этого требовались сверхспособности, недоступные простым смертным... здесь мы сталкиваемся с некоторыми когнитивными искажениями, для анализа которых потребовалось бы отдельное эссе. Скажу так: возможно, только гений мог проделать ту историческую работу, которую проделал Эйнштейн. Но <emphasis>потенциальные</emphasis> гении с точки зрения чистого интеллекта, вероятно, встречаются гораздо чаще, чем исторические сверхдостигаторы. Назову случайное число: сомневаюсь, что для того, чтобы стать потенциальным гением мирового уровня, требуется g-фактор выше, чем один на миллион, а это означает, что сегодня по миру ходит как минимум шесть тысяч потенциальных Эйнштейнов. А что касается всех остальных, то я не вижу причин, почему бы им не стремиться эффективно использовать те свидетельства, которыми они располагают.</p><p>Но мой главный вывод состоит в том, что рубеж, на котором отдельный ученый рационально знает нечто, еще не подтвержденное Наукой, — это не всегда безобидный, опирающийся сугубо на данные поиск сильной закономерности в горе экспериментов. Иногда ученый приходит к этому, предаваясь тем великим возвышенным размышлениям, вести которые Наука вам не доверяет.</p><p>Я не скажу: «Не пытайтесь повторить это дома». Я скажу: «Не думайте, что это просто». Мы здесь обсуждаем не победу обывательских мнений над профессиональными учеными. Мы обсуждаем редкие исторические победы одного типа профессиональных усилий над другим. Никогда не забывайте обо всех тех знаменитых исторических случаях, когда попытки кабинетных рассуждений терпели крах.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qj/einsteins_speed/">*</a></p><p>1. Туби и Космидес, «Психологические основы культуры».</p></section>
<section>
<title><p>253. То самое инопланетное послание.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте себе мир, очень похожий на наш, где благодаря технологиям генного отбора средний IQ равен 140 (по нашей шкале). Потенциальные Эйнштейны рождаются один на тысячу, а не один на миллион, и растут они в системе образования, приспособленной если и не под них лично, то хотя бы под способных детей. Математический анализ обычно преподают в шестом классе. Сам Альберт Эйнштейн жил и сделал примерно те же открытия, но его труды больше не кажутся <emphasis>исключительными.</emphasis> Несколько современных физиков экстра-класса совершили сопоставимые прорывы и до сих пор живы, готовые об этом поговорить.</p><p>(Нет, это не тот мир, в котором живёт Бреннан.)</p><p>В один прекрасный день звёзды на ночном небе начинают меняться.</p><p>Некоторые разгораются ярче. Некоторые тускнеют. Большинство остаются прежними. Астрономические телескопы фиксируют всё, мгновение за мгновением. Звёзды, которые меняются, меняют свою светимость по одной, совершенно отчётливо; само изменение светимости происходит за микросекунду, но между изменениями проходит целая секунда.</p><p>С того самого мгновения, как становится ясно, что меняется не одна звезда, очевидно: этот процесс ориентирован именно на Землю. Время прихода света от событий на множестве рассеянных по галактике звёзд рассчитано точно под положение Земли на её орбите. Вскоре с высокоорбитальных телескопов (они там есть) приходит подтверждение, что за пределами Земли эти астрономические чудеса <emphasis>не</emphasis> кажутся столь же синхронными. Только земные телескопы видят, как каждую секунду (точнее, каждые 1005 миллисекунд) меняется одна звезда.</p><p>Почти весь совокупный интеллект Земли переключается на анализ.</p><p>Быстро выясняется, что звёзды, чья светимость возрастает, становятся ровно в 256 раз ярче; те же, чья светимость падает, тускнеют ровно в 256 раз. В координатах звёзд нет видимой закономерности. Остаётся лишь простая последовательность: ЯРКИЙ-тусклый-ЯРКИЙ-ЯРКИЙ...</p><p>«Двоичное послание!» — такова первая мысль каждого.</p><p>Но в этом мире есть глубокие мыслители, к тому же пользующиеся огромным авторитетом, и они не так в этом уверены. «Если вы способны заставить звёзды мерцать и хотите пообщаться, есть куда более простые способы передать сообщение, — пишут они в своих блогах. — Происходит <emphasis>что-то</emphasis> из ряда вон выходящее. На первый <emphasis>взгляд</emphasis> кажется, что оно нацелено именно на Землю. Называть это „посланием“ — значит делать слишком много допущений о стоящей за этим причине. Возможно, среди... гм... сущностей, способных заставить звёзды мерцать, идёт некий эволюционный процесс, который в итоге как-то реагирует на разум... Да, за этим, вероятно, кроется нечто вроде „разума“, но попробуйте оценить, насколько широкий спектр возможностей это на самом деле подразумевает. Мы не знаем, послание ли это и было ли оно отправлено из тех же побуждений, какими руководствовались бы мы. В конце концов, <emphasis>мы</emphasis> бы просто подали сигнал с помощью огромного фонарика, а не стали бы устраивать кавардак во всей галактике».</p><p>К этому времени кто-то уже начал сопоставлять астрономические данные и выкладывать их в интернет. Предупреждения о том, что эти данные могут быть опасными, были... ну, не то чтобы проигнорированы, но следовать им никто не стал. «Если столь могущественная сила хочет причинить нам вред, мы в любом случае покойники», — рассуждают люди.</p><p>Множество исследовательских групп ищут закономерности в координатах звёзд, или в дробной части времени прихода сигналов относительно центра Земли, или в точной продолжительности изменения светимости, или в мельчайших отклонениях в силе блеска, или в любых других известных ранее фактах о звёздах до того, как они начали меняться. Но <emphasis>большинство</emphasis> людей обращает своё внимание на узор из ЯРКИХ и тусклых сигналов.</p><p>Практически сразу становится ясно, что передаваемый паттерн крайне избыточен. Из первых 16 бит 12 — ЯРКИЕ, а 4 — тусклые. Первые полученные 32 бита совпадают со вторыми 32 битами, отличаясь всего на 7 бит, а следующие 32 бита отличаются от вторых всего на 9 бит (причём 4 из них — это те же биты, что изменились ранее). Таким образом, уже по первым 96 битам ясно, что этот паттерн не является оптимальным, сжатым кодированием чего бы то ни было. Очевидная мысль заключается в том, что последовательность предназначена для передачи инструкций по декодированию последующего сжатого сообщения...</p><p>«Но, — говорят осторожные мыслители, — тот, кто заботился бы об <emphasis>эффективности</emphasis> и обладал достаточной силой, чтобы играть со звёздами, мог бы просто посигналить нам большим фонариком и прислать DVD-диск?»</p><p>Также кажется, что внутри 32-битных групп есть структура: некоторые 8-битные подгруппы встречаются чаще других, и эта структура проявляется только на естественных границах (32 = 8 + 8 + 8 + 8).</p><p>Спустя первые пять часов при скорости один бит в секунду обнаруживается дополнительная избыточность: начиная с 16 385-го бита сообщение начинает примерно повторяться.</p><p>Если разбить сообщение на группы по 32 бита, то между 1-й и 2-й группами будет различие в 7 бит, а между 1-й и 513-й — в 6 бит.</p><p>«Двумерная картинка! — думают все. — А четыре 8-битные группы — это цвета; они тетрахроматы!»</p><p>Но вскоре становится ясно, что здесь есть горизонтально-вертикальная асимметрия: в среднем между (N, N + 1) меняется меньше бит, чем между (N, N + 512). Чего нельзя было бы ожидать, будь сообщение двумерной картинкой, спроецированной на симметричную сетку. В таком случае среднее побитовое расстояние между двумя 32-битными группами должно было бы соответствовать 2-норме расстояния на сетке: √(h<sup>2</sup> + v<sup>2</sup>).</p><p>Также складывается консенсус, что определённое двоичное кодирование из 8-битных групп в целые числа от -64 до 191 — не то двоичное кодирование, которое кажется очевидным нам, но всё же весьма регулярное — минимизирует среднее расстояние между соседними ячейками. Поступающие биты продолжают подтверждать эту гипотезу.</p><p>Статистики, криптографы, физики и специалисты по информатике принимаются за работу. Здесь есть структура, её нужно лишь распутать. Мастера причинности ищут условную независимость, экранирование и марковские окрестности среди битов и групп битов. Так называемый «цвет», судя по всему, играет роль в определении окрестностей и экранировании, так что это не просто эквивалент отражательной способности поверхности. Люди ищут простые уравнения, простые клеточные автоматы, простые деревья решений, способные предсказать или сжать сообщение. Физики изобретают совершенно новые физические теории, которые могли бы описать вселенные, спроецированные на сетку — ведь кажется вполне вероятным, что подобное сообщение отправлено из-за пределов Матрицы.</p><p>После получения 32 × 512 × 256 = 4 194 304 бит — примерно через полтора месяца — звёзды перестают мерцать.</p><p>Теоретическая работа продолжается. Физики и криптографы засучивают рукава и принимаются за дело <emphasis>всерьёз</emphasis>. Они решали задачи, располагая куда меньшим объёмом данных. Физики тестировали целые теоретические построения на основе ничтожных различий в массах частиц; криптографы расшифровывали более короткие сообщения, которые были намеренно запутаны.</p><p>Проходят годы.</p><p>Выжили две доминирующие модели — в академических кругах, под пристальным вниманием общественности и под пристальным вниманием тех учёных, которые когда-то совершали открытия эйнштейновского масштаба. Согласно одной теории, сетка является проекцией объектов в пятимерном пространстве с асимметрией между 3 и 2 пространственными измерениями. Существует также теория, что сетка призвана кодировать клеточный автомат — пожалуй, сетка обладает для этого несколькими удачными свойствами. Были разработаны коды, демонстрирующие интересное поведение, но до сих пор запуск соответствующих автоматов на самых мощных из существующих компьютеров не дал никакого поддающегося расшифровке результата. Расчёты продолжаются.</p><p>Время от времени кто-нибудь берёт группу особенно блестящих молодых студентов, которые никогда не видели детальную двоичную последовательность. Этим студентам показывают только первые 32 строки (по 512 столбцов в каждой), чтобы посмотреть, смогут ли они создать новые модели и насколько хорошо эти новые модели справятся с предсказанием следующих 224 строк. Как модель «3+2 измерения», так и модель клеточного автомата были успешно воспроизведены этими студентами; превзойти этот результат им пока не удалось. Существуют сложные модели, идеально подогнанные под всю последовательность — но они, как все понимают, скорее всего, бесполезны.</p><p>Десять лет спустя звёзды снова начинают мерцать.</p><p>Уже при получении первых 128 бит становится ясно, что Вторая Сетка <emphasis>может</emphasis> соответствовать небольшим движениям в предполагаемом пространстве «3+2 измерения», но <emphasis>не</emphasis> имеет ничего общего с последующим состоянием в рамках любой из доминирующих теорий клеточных автоматов. Это вызывает всеобщее ликование, и физики принимаются за выведение динамических законов физики, которые могли бы управлять объектами в пространстве «3+2 измерения». Большой объем работы в этом направлении уже был проделан просто на основе размышлений о том, какого рода <emphasis>уравновешенные</emphasis> силы могли породить объекты на Первой Сетке, будь эти объекты статичными — но теперь кажется, что статичны не все объекты. Как и предполагало большинство физиков, статически уравновешенные теории выглядели надуманными.</p><p>Сформулировано множество изящных уравнений для описания динамических объектов в пространстве «3+2 измерения», проецируемых на Первую и Вторую Сетки. Некоторые уравнения элегантнее других; некоторые точнее предсказывают (увы, задним числом) Вторую Сетку. Группа блестящих физиков, которая предусмотрительно изолировала себя и изучала только первые 32 строки Второй Сетки, выводит уравнения, кажущиеся им элегантными — и эти уравнения также отлично справляются с предсказанием следующих 224 строк. Это становится доминирующей гипотезой.</p><p>Но эти уравнения неполны; кажется, их недостаточно, чтобы создать целую вселенную. Возникает целое кустарное направление по угадыванию законов, которые могли бы дополнить те, что уже угаданы.</p><p>Когда через десять лет после Второй Сетки появляется Третья, она приносит информацию о вторых производных, что вынуждает существенно изменить «неполную, но хорошую» теорию. Но, учитывая все обстоятельства, теория переносит это испытание вполне достойно.</p><p>Четвёртая Сетка мало что добавляет к общей картине. Третьи производные, похоже, не имеют значения для физики «3+2», выведенной из Сеток.</p><p>Пятая Сетка выглядит почти в точности так, как и ожидалось.</p><p>И Шестая Сетка, и Седьмая.</p><p>(Ах да, и каждый раз, когда кто-то в этом мире пытается создать по-настоящему мощный ИИ, компьютерное оборудование спонтанно плавится. Для сюжета это не так уж важно, но мне нужно ввести этот постулат, чтобы люди во плоти оставались у дел целых семьдесят лет.)</p><p><emphasis>В чём моя мораль?</emphasis></p><p>В том, что даже Эйнштейн не приблизился и на миллион световых лет к <emphasis>эффективному использованию сенсорных данных</emphasis>.</p><p>Риман изобрел свои геометрии задолго до того, как Эйнштейн нашёл им применение; физика нашей вселенной в абсолютном смысле не так уж сложна. Байесовский сверхинтеллект, подключённый к веб-камере, сформулировал бы общую теорию относительности в качестве гипотезы — возможно, не <emphasis>доминирующей</emphasis> гипотезы по сравнению с ньютоновской механикой, но всё же гипотезы, находящейся на прямом рассмотрении — уже к моменту, когда он увидел бы третий кадр падающего яблока. Он мог бы догадаться о ней и по первому кадру, если бы увидел статику согнутой травинки.</p><p><emphasis>Мы</emphasis> бы додумались до этого. То есть наша цивилизация, будь у неё по десять лет на анализ каждого кадра. Конечно, будь средний IQ равен 140, а эйнштейны встречались бы повсеместно — мы бы додумались.</p><p>Даже если бы мы были разумами человеческого уровня в мире с другой физикой — разумами, никогда не видевшими трёхмерного пространства, проецируемого на двумерную сетку, — мы бы всё равно додумались до гипотезы «3D → 2D». Наши математики всё равно изобрели бы векторные пространства и проекции.</p><p>Даже если бы мы никогда не видели ускоряющегося бильярдного шара, наши математики всё равно открыли бы математический анализ (например, для задач оптимизации).</p><p>Чёрт возьми, подумайте только о безумных математических теориях, изобретённых здесь, на <emphasis>нашей</emphasis> Земле.</p><p>Время от времени я сталкиваюсь с людьми, утверждающими нечто вроде: «Существует теоретический предел того, как много можно вывести о внешнем мире, располагая лишь конечным объёмом сенсорных данных».</p><p>Да, существует. Этот теоретический предел заключается в том, что каждый раз, когда вы получаете 1 дополнительный бит, нельзя ожидать, что он отсеет более половины оставшихся гипотез (вернее, половину оставшейся вероятностной массы). И что избыточное сообщение не может передать больше информации, чем его сжатая версия. Как не может и один бит передать какую-либо информацию о величине, корреляция с которой у него <emphasis>строго равна нулю</emphasis> во всех вероятных мирах, которые вы себе представляете.</p><p>Но ничто из того, что, по моему описанию, делает эта человеческая цивилизация, даже <emphasis>не начинает</emphasis> приближаться к теоретическим пределам, установленным формализмом индукции Соломонова. Это и рядом не стояло с картиной, которую можно было бы получить, если бы вы могли перебрать <emphasis>каждую вычислимую гипотезу</emphasis>, взвесив их по степени простоты, и провести байесовское обновление для <emphasis>всех</emphasis> них.</p><p>Чтобы увидеть <emphasis>теоретический</emphasis> предел извлекаемой информации, представьте, что у вас есть бесконечная вычислительная мощность и вы моделируете все возможные вселенные с простой физикой, разыскивая те, внутри которых содержатся Земли — возможно, внутри симуляции, — где некий процесс заставляет звёзды мерцать в наблюдаемом порядке. Любой бит в сообщении — или любой порядок выбора звёзд, если на то пошло, — который содержит малейшую корреляцию (по всем возможным вычислимым вселенным, взвешенным по простоте) с любым элементом окружающей среды, даёт вам информацию об этой среде.</p><p>Индукция Соломонова, если понимать её буквально, породила бы счётно-бесконечное множество разумных существ, запертых внутри вычислений. Фактически — вообще всех возможных вычислимых разумных существ. Что вряд ли можно счесть этичным. Так что давайте порадуемся, что это всего лишь формализм.</p><p>Но я клоню к тому, что «теоретический предел объёма информации, которую можно извлечь из сенсорных данных», находится <emphasis>гораздо</emphasis> выше того, что я обрисовал как триумф цивилизации физиков и криптографов.</p><p>Это уж точно не похоже на человека, который смотрит на падающее яблоко и думает: «Гы-ы, интересно, почему это произошло?»</p><p>Люди, похоже, совершают мысленный скачок от «Это „ограничено“» к «Значит, предел должен быть вполне умеренной величиной в привычных мне масштабах». Выделяемая сверхновой энергия тоже «ограничена», но я бы не советовал пытаться защититься от неё огнеупорным комбинезоном из номекса.</p><p>Никто — даже байесовский сверхинтеллект — никогда и близко не подойдёт к эффективному использованию своей сенсорной информации . . .</p><p>. . . вот что мне хотелось бы сказать, но я не слишком доверяю своей способности устанавливать границы возможностям байесовских сверхинтеллектов.</p><p>(Хотя я бы поставил на это деньги, будь у нас способ рассудить этот спор. Но только не со слишком экстремальными коэффициентами.)</p><p><emphasis>История продолжается:</emphasis></p><p>Тысячелетия спустя, кадр за кадром, становится ясно, что некоторые объекты на изображении вытягивают щупальца, чтобы передвигать другие объекты, и тщательно складывают другие щупальца, чтобы делать определённые знаки. Они пытаются научить нас говорить слово «камень».</p><p>Похоже, отправители сообщения сильно недооценили наш интеллект. Из чего можно предположить, что сами пришельцы не так уж и умны. И эти неуклюжие дети способны менять светимость наших звёзд? Столь огромная мощь в сочетании с такой глупостью кажется опасным сочетанием.</p><p>Наши эволюционные психологи начинают экстраполировать возможные пути эволюции, которые могли бы породить таких пришельцев. Приводятся веские аргументы в пользу того, что они эволюционировали бесполым путём, с эпизодическим обменом генетическим материалом и содержимым мозга; это кажется наиболее правдоподобным путём, благодаря которому столь глупые существа всё же ухитрились построить технологическую цивилизацию. Их Эйнштейны могут быть нашими студентами-младшекурсниками, но они всё же могли собрать достаточно научных данных, чтобы <emphasis>в конце концов</emphasis> справиться с задачей — возможно, за десятки своих тысячелетий.</p><p>Реконструированная физика вселенной размера 3+2 на данный момент известна не полностью, но она почти наверняка допускает существование компьютеров, гораздо более мощных, чем наши квантовые. Мы с достаточной уверенностью предполагаем, что наша собственная вселенная запущена как симуляция на таком компьютере. Человечество решает не искать баги в симуляции — нам бы не хотелось случайно отключить самих себя.</p><p>Наши эволюционные психологи начинают строить догадки о психологии пришельцев и планировать, как убедить их <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/aibox/">выпустить нас из коробки</a>. В абсолютном смысле это несложно — они не блещут умом, — но нам нужно быть предельно осторожными . . .</p><p>Нам тоже придётся притворяться глупыми; мы не хотим, чтобы они поняли свою ошибку.</p><p>Но проходит целый миллион лет, прежде чем у них наконец доходят руки рассказать нам, как отправить ответный сигнал.</p><p>К этому моменту бо́льшая часть человечества находится в состоянии криоконсервации при температурах жидкого гелия под радиационной защитой. Каждый раз, когда мы пытаемся создать ИИ или нанотехнологическое устройство, оно расплавляется. Поэтому человечество ждёт и спит. Землёй управляет дежурная группа из девяти супергениев. Клоны, о которых известно, что они отлично ладят друг с другом, под надзором некоторых предохранительных компьютерных систем.</p><p>Ещё сто миллионов людей успевают родиться в этой дежурной группе, состариться и отправиться в криогенный сон, прежде чем получат возможность медленно приступить к реализации планов, составленных целые эпохи назад . . .</p><p>С точки зрения пришельцев, у нас ушло тридцать их условных минут на то, чтобы с невиннейшим видом изучить их психологию и с величайшей осторожностью убедить их дать нам доступ в Интернет; затем последовало пять минут на то, чтобы так же невинно выяснить их сетевые протоколы, а после — совершить тривиальный взлом, единственной сложностью которого была невинно выглядящая маскировка. Мы прочитали крошечную горстку научных статей по физике (медленно, бит за битом) из их аналога arXiv, узнав из их экспериментов гораздо больше, чем смогли узнать они сами. (В том поколении дежурная группа Земли породила дополнительные двадцать Эйнштейнов.)</p><p>Затем, примерно за век, мы решили их аналог проблемы фолдинга белка и занялись симуляционным конструированием в рамках их симулированной физики. Мы отправляли сообщения (закодированные стеганографически, пока наши взломанные серверы не декодировали их) в лаборатории, которые занимались их аналогом секвенирования ДНК и синтеза белка. Мы нашли какого-то ничего не подозревающего простака, скормили ему правдоподобную историю, выдали эквивалент миллиона долларов во взломанных компьютерных «игрушечных» деньгах и велели смешать содержимое нескольких пробирок, полученных по почте. Аналоги белков самособирались в наномашины первой ступени, те строили наномашины второй ступени, те — третьей . . . и вот тогда мы, наконец, смогли начать действовать с нормальной скоростью.</p><p>В общей сложности три их дня с тех пор, как они начали говорить с нами. Полмиллиарда лет для нас.</p><p>Они ни о чём так и не заподозрили. Видите ли, они были не слишком умны, даже если не принимать во внимание их замедленный темп времени. Их примитивные аналоги рационалистов то и дело повторяли что-то вроде: «Существует предел того, сколько информации можно извлечь из сенсорных данных». И они так до конца и не осознали, что это значит на самом деле — то, что мы умнее их и думаем быстрее.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qk/that_alien_message/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>254. Мой детский кумир.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда я читаю лекции о взрыве интеллекта, я часто рисую график «шкалы интеллекта», какой она представляется в повседневной жизни:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_37"/></p><empty-line/>
<p>Но это весьма <emphasis>местечковый</emphasis> взгляд на интеллект. Конечно, в повседневной жизни в социальном плане мы имеем дело только с другими людьми — только другие люди являются партнерами в этой великой игре, — и поэтому мы лишь <emphasis>соприкасаемся с разумом</emphasis> в диапазоне от деревенского дурачка до Эйнштейна. Но чтобы рассуждать об искусственном интеллекте или теоретических оптимумах рациональности, нам на самом деле нужна <emphasis>вот такая</emphasis> шкала интеллекта:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_38"/></p><empty-line/>
<p>Нам, людям, кажется, что шкала интеллекта простирается от «деревенского дурачка» внизу до «Эйнштейна» вверху. И все же расстояние от «деревенского дурачка» до «Эйнштейна» ничтожно мало в пространстве <emphasis>архитектур мозга.</emphasis> У Эйнштейна и у деревенского дурачка есть префронтальная кора, гиппокамп, мозжечок...</p><p>Возможно, у Эйнштейна есть какие-то незначительные генетические отличия от деревенского дурачка — этакая тонкая настройка мотора. Но расстояние в устройстве мозга между Эйнштейном и деревенским дурачком даже близко не похоже на расстояние в устройстве мозга между деревенским дурачком и шимпанзе. Шимпанзе не увидит разницы между Эйнштейном и деревенским дурачком, да и наши потомки, возможно, тоже не найдут между ними особых различий.</p><p>Карл Шульман заметил, что некоторые ученые, рассуждающие о трансгуманизме, похоже, используют следующую шкалу интеллекта:</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_39"/></p><empty-line/>
<p>Дуглас Хофштадтер действительно сказал нечто подобное на Саммите Сингулярности в 2006 году. Он посмотрел на мою диаграмму, где «деревенский дурачок» стоял рядом с «Эйнштейном», и произнес: «Мне кажется, это неправильно. Думаю, Эйнштейн должен находиться далеко-далеко справа».</p><p>Я лишился дара речи. Тем более что это был <emphasis>Дуглас Хофштадтер</emphasis>, один из кумиров моего детства. Это обнажило такой культурный разрыв, о существовании которого я и не подозревал.</p><p>Видите ли, в моем представлении на правом краю шкалы должен находиться Юпитерианский мозг. У Эйнштейна же мозг <emphasis>буквально</emphasis> не был размером с планету.</p><p>С правой стороны шкалы вы обнаружили бы Думателя — оригинальную версию Дугласа Адамса, спасибо, а не шахматный компьютер. Компьютер настолько разумный, что еще до того, как были подключены его колоссальные базы данных, при самом первом включении он начал с <emphasis>«Мыслю, следовательно, существую»</emphasis> и дошел до логического вывода о существовании рисового пудинга и подоходного налога, прежде чем его успели выключить.</p><p>Ближе к правому краю шкалы расположились бы Древние Аризии, галактические сверхразумы, мозги-матрешки и боги высшего сорта. На <emphasis>самом крайнем</emphasis> правом конце шкалы — Древний и Погибель.</p><p>А вовсе не гребаный Эйнштейн.</p><p>Я уверен, что Эйнштейн был очень умен для человека. Уверен, какой-нибудь Общесистемный Корабль счел бы это очень милым с его стороны.</p><p>Я называю это «культурным разрывом», потому что с концепцией Юпитерианского мозга меня познакомили в возрасте двенадцати лет.</p><p>Конечно, все это представляет собой логическую ошибку обобщения на основе вымышленных свидетельств.</p><p>Но это пример того, почему — ошибка это или нет — я подозреваю, что чтение научной фантастики действительно благотворно влияет на футурологию. Порой альтернативой знакомству с вымышленными мирами за пределами вашего собственного является мышление, абсолютно <a l:href="https://web.archive.org/web/20080517120832/http%3a//www.beloit.edu/~pubaff/mindset/2003.php">застрявшее в одной эпохе</a>: в мире, где люди есть, были всегда и всегда будут.</p><p>Люди, Вселенной 13,7 миллиарда лет! <emphasis>Homo sapiens sapiens</emphasis> существуют всего около ста тысяч лет!</p><p>С другой стороны, я встречал людей, которые никогда не читали фантастику, но при этом, кажется, вполне способны вообразить нечто за пределами своего мира. И есть любители фантастики, которые этого не понимают. Жаль, я не знаю, что это за «оно», чтобы разливать его по бутылкам.</p><p>В предыдущем эссе я хотел поговорить об <emphasis>эффективном использовании свидетельств</emphasis>: то есть Эйнштейн был милашкой для человека, но в абсолютном смысле он был примерно так же эффективен, как Министерство обороны США.</p><p>Поэтому мне пришлось говорить о цивилизации, состоящей из тысяч Эйнштейнов, думающих десятилетиями. Ведь если бы я просто изобразил байесовский сверхразум в коробке, смотрящим в веб-камеру, люди подумали бы: «Но... откуда он знает, как интерпретировать двухмерную картинку?» Они не стали бы ставить <emphasis>себя</emphasis> на место обычной машины, пусть даже ее и назвали бы «байесовским сверхразумом»; они не применили бы даже <emphasis>собственное</emphasis> воображение к вопросу о том, что можно извлечь из созерцания сетки битов.</p><p>Это был бы просто призрак в коробке, которого по чистой случайности назвали «байесовским сверхразумом». Призраку ведь никто не объяснил, как интерпретировать сигнал с веб-камеры, а значит, в их ментальной модели призрак этого не знает.</p><p>Что же касается того, реалистично ли полагать, будто один байесовский сверхразум способен «проделать все это»... то есть все те вещи, которые пришли мне в голову, стоило мне впервые засесть за проблему и на ходу набросать этот рассказ...</p><p>Что ж, скажу так: помните, как Джеффриссай заметил, что если переживание важного озарения занимает не более 5 минут, то теоретически это дает вам время на 5760 озарений в месяц? При условии, конечно, что вы спите по 8 часов в сутки и во сне важных озарений не испытываете.</p><p>Конечно, люди не могут использовать себя настолько эффективно. Но ведь люди и не адаптированы для научных исследований. Люди адаптированы для того, чтобы гонять оленей по саванне, метать в них копья, готовить их на костре и затем — и это, пожалуй, та часть, которая требует больше всего мозгов, — ловко доказывать, что они заслуживают большей доли мяса.</p><p>Удивительно, что Альберту Эйнштейну удалось приспособить такой мозг для занятий физикой. Это заслуживает аплодисментов. И даже больше, чем аплодисментов, — это заслуживает места в Книге рекордов Гиннесса. Как успешная постройка самого быстрого в мире автомобиля, сделанного целиком из желе.</p><p>Насколько плохо слепой безумный бог (эволюция) <emphasis>на самом деле</emphasis> спроектировал человеческий мозг?</p><p>Это можно осознать, лишь долго изучая когнитивные науки, пока до вас наконец не начнет доходить весь ужас происходящего.</p><p>Все когнитивные искажения, которые мы здесь обсуждали, должны служить хотя бы намеком.</p><p>Как и тот факт, что человеческому мозгу приходится задействовать всю свою мощь и концентрацию, заставляя вспыхивать триллионы синапсов, лишь для того, чтобы в уме перемножить два трехзначных числа без бумаги и карандаша.</p><p>Мозг Эйнштейна использовал импульсы нейронов ничуть не более эффективно, чем сам он использовал данные органов чувств.</p><p>Конечно, говоря всё это, я преследую определенные скрытые мотивы. Но поймите и другое: много лет назад, когда я только решил стать рационалистом, моим невозможным, недостижимым идеалом разума, который меня вдохновлял, никогда не был Эйнштейн.</p><p>Карл Шурц как-то сказал:</p><p>Идеалы подобны звездам: вам не удастся коснуться их руками. Но, подобно мореходу в пустыне вод, вы выбираете их своими ориентирами и, следуя за ними, достигаете своего предназначения.</p><p>Итак, теперь вы краем глаза увидели один из главных идеалов моего детства — мою мечту об ИИ. Конечно, только саму мечту, поскольку в реальности ничего подобного не существовало. И когда-то давно я тянулся к этой мечте.</p><p>И это в какой-то мере помогло мне, а в какой-то — навредило.</p><p>Ведь некоторые идеалы подобны снам: они рождаются внутри нас, а не приходят извне. Ментор Аризии возник в воображении Э. Э. «Дока» Смита, а не в реальности. Если вы пытаетесь представить, что сказал бы байесовский сверхразум, — это говорит лишь ваш собственный разум. Это не звезда, за которой можно следовать, глядя со стороны. Вам приходится угадывать, где находятся ваши идеалы, и если вы ошибетесь, то собьетесь с пути.</p><p>Но не ограничивайте свои идеалы одними лишь звездами — реальными людьми, которые когда-то жили, особенно если они родились более чем за полвека до вас и уже умерли. У каждого последующего поколения есть шанс справиться лучше. Выбирать себе идеалы только среди людей, и особенно мертвых, — значит ограничивать себя тем, что уже было достигнуто. Вы начнете спрашивать себя: «Смею ли я замахнуться на то, чего не смог сделать Эйнштейн? Не будет ли это <emphasis>оскорблением величества</emphasis>?» Что ж, если бы Эйнштейн сидел и спрашивал себя: «Позволено ли мне сделать что-то лучше Ньютона?», он никогда не добился бы того, чего добился. В этом и заключается проблема следования за звездами: в лучшем случае это приведет вас к самой звезде.</p><p>Ваша эпоха дает вам гораздо больше поддержки, чем вы думаете, — в неосознанных предпосылках, в незаметно улучшившихся технологиях мышления. Эйнштейн был славным малым, но наговорил кучу чепухи о безличном Боге — а это показывает, насколько хорошо он владел искусством тщательного мышления на более высоких уровнях абстракции, чем его собственная область. Мысль о том, чтобы превзойти его, покажется меньшим святотатством, если у вас появится хотя бы один воображаемый галактический сверхразум для сравнения, благодаря чему Эйнштейн перестанет занимать крайнее правое положение на вашей шкале интеллекта.</p><p>Если вы пытаетесь делать лишь то, что кажется человечески возможным, вы требуете от себя слишком мало. Стоит вам представить, как вы тянетесь к какой-то более высокой и неудобной цели, как на ум тут же приходят все удобные причины, почему это «невозможно».</p><p>Самые важные примеры для подражания — это мечты: они приходят изнутри нас самих. Мечтать о чем-то меньшем, чем то, что вы считаете совершенством, — значит задействовать не в полную силу ту часть себя, которая мечтает.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ql/my_childhood_role_model/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>255. Суперсилы Эйнштейна.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Существует широко распространенная склонность говорить (и думать) так, будто Эйнштейн, Ньютон и подобные им исторические фигуры обладали суперсилами — чем-то магическим, священным, выходящим за рамки обыденного. (Помните: поклоняться чему-то можно множеством разных способов, помимо зажигания свечей вокруг алтаря.)</p><p>Когда-то я и сам, не задумываясь, считал так же, особенно в отношении Эйнштейна, пока чтение книги Джулиана Барбура <emphasis>«Конец времени»</emphasis> не излечило меня от этого.<sup>1</sup></p><p>Барбур изложил историю <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qm/machs_principle_antiepiphenomenal_physics/">антиэпифеноменальной физики и принципа Маха</a>; он описал исторические споры, предшествовавшие Маху, — всё то, что стояло за плечами Эйнштейна и было ему известно, когда он взялся за свою задачу...</p><p>И, возможно, мне это только кажется — и просто вижу в книге Барбура слишком много от <emphasis>себя самого</emphasis>, — но мне почудилось, будто я слышу, как Барбур тихонько кричит, зашифровав это между вежливых строк:</p><p>То, что сделал Эйнштейн, — <emphasis>это не магия</emphasis>, люди! Если бы вы все просто <emphasis>посмотрели, как именно он это сделал</emphasis>, вместо того чтобы падать на колени и поклоняться ему, возможно, вы тоже смогли бы это сделать!</p><p><emphasis>(Барбур на самом деле этого не говорил. Этого нет в тексте книги. Это не цитата Джулиана Барбура, и не следует приписывать её ему. Спасибо.)</emphasis></p><p>Возможно, я ошибаюсь или захожу в своих выводах слишком далеко... но у меня есть подозрение, что Барбур однажды пытался объяснить людям, как двигаться дальше в направлении, указанном Эйнштейном, чтобы прийти к вневременной физике, а они презрительно фыркнули и сказали: «О, вы думаете, что <emphasis>вы</emphasis> — Эйнштейн, да?»</p><p>«Индекс фричества» Джона Баэза, пункт 18:</p><p>10 очков за каждое лестное сравнение себя с Эйнштейном или за утверждение, что специальная или общая теория относительности в корне неверны (без веских доказательств).</p><p>Пункт 30:</p><p>30 очков за предположение, будто Эйнштейн в свои поздние годы нащупывал путь к идеям, которые вы теперь отстаиваете.</p><p>Барбур, разумеется, и не думает сравнивать себя с Эйнштейном; он также никогда не апеллирует к Эйнштейну для обоснования вневременной физики. Я привожу эти пункты из «Индекса фричества» лишь для того, чтобы показать, как много людей сравнивают себя с Эйнштейном и что общество обычно о них думает.</p><p>Фрик видит в Эйнштейне нечто магическое, поэтому он сравнивает себя с Эйнштейном, чтобы превознести собственную «магичность»; он считает, что у Эйнштейна были суперсилы, и думает, что у него самого тоже есть суперсилы, — отсюда и сравнение.</p><p>Но это лишь оборотная сторона той же медали: считать, что Эйнштейн священен, а фрик — <emphasis>нет</emphasis>, и потому, сравнивая себя с Эйнштейном, фрик совершает святотатство.</p><p>Представьте, что способный молодой физик говорит: «Я восхищаюсь работами Эйнштейна, но лично я надеюсь добиться большего». Если кто-то шокированно возразит: «Что?! Ты не совершил даже отдалённо ничего похожего на то, что сделал Эйнштейн; с чего ты взял, что ты умнее его?», то он являет собой лишь оборотную сторону той же медали, что и фрик.</p><p>Глубинная проблема здесь кроется в смешении социального статуса и исследовательского потенциала.</p><p>У Эйнштейна чрезвычайно высокий социальный статус: благодаря списку его достижений, благодаря тому, <emphasis>как</emphasis> он это сделал, и благодаря тому, что он — тот самый физик, чьё имя помнит даже широкая публика и кто принёс славу самой науке.</p><p>И мы склонны путать известность с другими показателями, а также приписывать поведение людей их личностным качествам, а не ситуации.</p><p>Отсюда возникает склонность думать, будто Эйнштейн ещё до того, как стал знаменитым, уже обладал врождённой предрасположенностью быть Эйнштейном — потенциалом <emphasis>столь же редким, как и его слава</emphasis>, и <emphasis>столь же магическим, как и его деяния.</emphasis> Из-за этого ваши заявления о наличии у вас <emphasis>потенциала</emphasis> сделать то же, что сделал Эйнштейн, <emphasis>это всё равно что претендовать на ранг Эйнштейна,</emphasis> пытаясь подняться гораздо выше отведённого вам в племени статуса.</p><p>Я формулирую это не лучшим образом, но ведь я пытаюсь препарировать запутанную мысль: Эйнштейн принадлежит к отдельному магистериуму — сакральному магистериуму. Сакральный магистериум отделён от мирского магистериума; нельзя просто вознамериться стать Эйнштейном так, как можно вознамериться стать полным профессором или генеральным директором. Только существа с божественным потенциалом могут войти в сакральный магистериум — и для них это лишь исполнение предначертанной судьбы. Поэтому, когда вы говорите, что хотите превзойти Эйнштейна, вы тем самым заявляете, что <emphasis>уже являетесь</emphasis> частью этого сакрального магистериума, — претендуете на ту же ауру предназначения, с которой Эйнштейн родился, подобно королевскому праву по рождению...</p><p>— Но, Элиезер, — скажете вы, — ведь наверняка не <emphasis>каждый</emphasis> может стать Эйнштейном.</p><p>Вы хотите сказать, не каждый может <emphasis>добиться большего</emphasis>, чем Эйнштейн.</p><p>— Э-эм... ну да, это я и имел в виду.</p><p>Что ж... в современном мире вы, возможно, и правы. Вам, пожалуй, <emphasis>стоит</emphasis> помнить, что я трансгуманист, который ходит вокруг, смотрит на людей и думает: «Знаете, это просто отстой, что не у каждого есть потенциал превзойти Эйнштейна, и эту проблему, кажется, можно решить». Это накладывает свой отпечаток на восприятие.</p><p>Но в современном мире — да, далеко не у каждого есть потенциал стать Эйнштейном.</p><p>И всё же... как бы это выразить...</p><p>Как-то раз я услышал фразу — не помню где: «Ещё один еврейский гений». О каком-то то ли поэте, то ли писателе, то ли философе, блиставшем в юности, но создавшем нечто не слишком важное в масштабах мироздания и не столь уж влиятельное, в итоге отмахнулись: «Да просто ещё один еврейский гений».</p><p>Выбери Эйнштейн неверный подход к своей задаче, не выбери он достаточно важную проблему для работы, не прояви он упорство на протяжении многих лет, сверни он не туда в любой из множества моментов или реши кто-то другой эту задачу первым — и наш дорогой Альберт остался бы в истории просто ещё одним еврейским гением.</p><p>Гении редки, но не <emphasis>настолько</emphasis> уж. Не так уж невероятно претендовать на тип интеллекта, за который вас могут счесть «просто ещё одним еврейским гением» или «просто ещё одним блестящим умом, который так и не сделал в жизни ничего интересного». Связанный с этим социальный статус не настолько высок, чтобы считаться священным, так что подобное притязание должно казаться вполне поддающимся обычной оценке.</p><p>Но от превращения в Эйнштейна таких людей, как мне кажется, отделяет отнюдь не врождённый недостаток гениальности. Всё дело в вещах вроде «отсутствия интересной задачи» — или, если возложить вину туда, куда следует, в «неспособности выбрать важную задачу». Оступиться здесь очень легко из-за проблемы кэшированных мыслей: предложите людям выбрать важную задачу, и они выберут первое совпадение в кэше, всплывающее в голове на запрос «важная задача», вроде «глобального потепления» или «теории струн».</p><p>По-настоящему важными часто оказываются именно те задачи, которые вы даже не рассматриваете, потому что они кажутся невозможными, или, гм, <emphasis>действительно трудными</emphasis>, или, что хуже всего, <emphasis>непонятно как решаемыми</emphasis>. Поработай вы над ними годы, они, возможно, перестали бы казаться столь невозможными… но это редкое и неочевидное прозрение; наивный реализм утверждает, что решаемые задачи выглядят решаемыми, а кажущиеся невозможными — невозможны.</p><p>Затем вам нужно найти новый и <emphasis>перспективный</emphasis> подход. Большинство людей, не испытывающих аллергии на новизну, зайдут чересчур далеко в противоположном направлении и угодят в аффективную спираль смерти.</p><p>А затем вам придётся годами биться головой над задачей, не отвлекаясь на соблазны более лёгкой жизни. «Жизнь — это то, что происходит, пока мы строим другие планы», как гласит поговорка, и если вы хотите реализовать свои другие планы, вам часто нужно быть готовым сказать этой «жизни» «нет».</p><p>Да и общество не устроено так, чтобы поддерживать вас во время этой работы.</p><p>Суть в том, что дело вовсе не в отсутствии необходимой вам ауры предназначения. Если бы вы встретили Альберта до публикации его трудов, вы бы не ощутили в нём никакой ауры предназначения, которая соответствовала бы его будущему высокому статусу. Он показался бы вам просто ещё одним еврейским гением.</p><p>И это не потому, что королевское право по рождению <emphasis>скрыто</emphasis>, а потому, что его попросту <emphasis>нет.</emphasis> В нём <emphasis>нет необходимости.</emphasis> Не <emphasis>существует</emphasis> отдельного магистериума для людей, вершащих важные дела.</p><p>Я говорю это потому, что сам хочу сделать в своей жизни что-то важное, и у меня есть действительно важная задача, и собственный подход к ней, и я бьюсь над ней годами, и мне даже удалось выстроить для этого структуру поддержки; и я очень часто встречаю людей, которые так или иначе заявляют: «Да ну? Ну-ка, покажи свою ауру предназначения, приятель».</p><p>Что меня поразило в Джулиане Барбуре, так это качество, которое, как мне кажется, невозможно симулировать, не <emphasis>обладая</emphasis> им на самом деле: Барбур, казалось, <emphasis>видел Эйнштейна насквозь</emphasis> — он говорил об Эйнштейне так, будто всё сделанное тем было абсолютно понятным и обыденным.</p><p>И всё же, даже понимая это, я испытал шок, когда Барбур произнёс что-то вроде: «Вот здесь Эйнштейну не удалось применить собственные методы, и он упустил ключевую мысль...» Но шок быстро прошёл, ведь я знал Закон: <emphasis>Никаких богов, никакой магии, а герои прошлого — лишь вехи, которые ты отмечаешь в зеркале заднего вида.</emphasis></p><p>Это <emphasis>видение насквозь</emphasis> — то, чего необходимо <emphasis>достичь</emphasis>, озарение, которое нужно открыть для себя. Нельзя видеть Эйнштейна насквозь, просто заявляя: «Эйнштейн обыденен!», если его работы всё ещё кажутся вам магией. Это всё равно что заявить: «Сознание должно сводиться к нейронам!», не имея ни малейшего представления о том, как это сделать. Это правда, но саму проблему это не решает.</p><p>Я не собираюсь говорить вам, будто Эйнштейн был обычным парнем, переоценённым прессой, или что в глубине души он был простым смертным, как и все остальные. Это значило бы зайти <emphasis>чересчур</emphasis> далеко. Чтобы идти по этому пути, необходимо овладеть способностями, которые некоторые считают... неестественными. Я нахожу особое удовольствие в делах, которые люди называют <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/aibox">«человечески невозможными»,</a> потому что это показывает, что я расту.</p><p>И всё же магические способности обретают не потому, что рождаются с ними, а когда вдруг, к своему потрясению, обнаруживают, что они <emphasis>на самом деле</emphasis> совершенно нормальны.</p><p>Это универсальный жизненный принцип.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qs/einsteins_superpowers/">*</a></p><p>1. Джулиан Барбур, <emphasis>«Конец времени: Следующая революция в физике»</emphasis>, 1-е изд. (Нью-Йорк: Oxford University Press, 1999).</p></section>
<section>
<title><p>256. Классный проект.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>— Сравняться с Эйнштейном? — недоверчиво переспросил Джеффриссай. — <emphasis>Всего лишь</emphasis> сравняться с Эйнштейном? Альберт Эйнштейн был великим учёным своей эпохи, но то была его эпоха, а не наша! Эйнштейн не понимал байесовских методов; он жил до того, как были открыты когнитивные искажения; у него не было научного понимания собственных мыслительных процессов. Он был слишком увлечён драмой отрицания квантовой механики своего времени, чтобы действительно её <emphasis>исправить</emphasis>. И хотя я признаю, что в вопросах общей теории относительности Эйнштейн рассуждал безупречно — если не считать той истории с космологической константой, — у него ушло на это десять лет. Слишком медленно!</p><p>— <emphasis>Слишком медленно?</emphasis> — недоверчиво повторил Тадзи.</p><p>— Слишком медленно! Если бы Эйнштейн находился в этом классе сейчас, а не на Земле минус первого века, я бы настучал ему по пальцам! <emphasis>Вы не должны пытаться просто сравняться с Эйнштейном! Вы должны стремиться стать ЛУЧШЕ Эйнштейна, иначе не стоит и браться!</emphasis></p><p>Джеффриссай покачал головой. — Что ж, я дал вам достаточно подсказок. Пришло время проверить ваши навыки. Я знаю, что другие <emphasis>бейсуцаи</emphasis> невысокого мнения о моих учебных проектах... — Джеффриссай сделал многозначительную паузу.</p><p>Бреннан мысленно вздохнул. Он уже много раз слышал эту фразу — и в Бардовском заговоре, и в Конкурирующем заговоре: <emphasis>«Другие учителя считают мои задания слишком простыми, вам радоваться надо»</emphasis>, за чем обычно следовало какое-нибудь до смешного сложное задание...</p><p>— Они говорят, — продолжил Джеффриссай, — что мои проекты слишком сложны, безумно сложны; что они переходят из области безумия в область Спарты; что сам Лаплас бы воспламенился; меня обвиняют в том, что я пытаюсь разорвать души своих учеников на части...</p><p><emphasis>О чёрт.</emphasis></p><p>— Но есть причина, — сказал Джеффриссай, — по которой многие из моих учеников достигли великих свершений. и я вовсе не имею в виду высокий ранг в Байесовском заговоре. Я ожидал от них многого, и со временем они стали ожидать многого от себя сами. Итак...</p><p>Джеффриссай выдержал паузу, оглядывая своих учеников, чья тревога заметно нарастала. — Вот ваше задание. О квантовой механике и общей теории относительности вам рассказывали. Это предел науки Элд, а значит, предел общедоступных знаний. Вам пятерым предстоит самостоятельно разработать верную теорию квантовой гравитации. Ваш лимит времени — один месяц.</p><p>— <emphasis>Что?</emphasis> — хором спросили Бреннан, Тадзи, Стирлин и Инь. Хирива недоумённо посмотрел на них.</p><p>— В случае успеха, — продолжил Джеффриссай, — вы будете повышены до <emphasis>бейсуцаев</emphasis> второго <emphasis>дана</emphasis> и шестого уровня. Мы увидим, научились ли вы скорости. Ваше время пошло — <emphasis>сейчас</emphasis>.</p><p>И Джеффриссай стремительно вышел из комнаты, громко захлопнув за собой дверь.</p><p>— Это безумие! — вскричал Тадзи.</p><p>Хирива с недоумением посмотрел на Тадзи. — Нам неизвестно это решение. Откуда тебе знать, что это настолько сложно?</p><p>— Потому что мы <emphasis>знали</emphasis> об этой проблеме ещё во времена Элд! Учёные Элд работали над ней гораздо дольше одного месяца.</p><p>Хирива пожал плечами. — Но они ведь и о многомировой интерпретации всё ещё спорили, не так ли?</p><p>— <emphasis>Хватит! Времени нет!</emphasis></p><p>Остальные четверо студентов посмотрели на Стирлина, вспомнив, что он, по слухам, занимал высокое положение в Кооперативном заговоре. Последовал краткий миг взвешивания и оценки сил, и Стирлин стал их лидером.</p><p>Стирлин глубоко вздохнул. — Нам нужен список подходов. Запишите все подходы, какие только сможете придумать. Самостоятельно — нам нужны ваши индивидуальные компоненты, прежде чем мы начнём их объединять. Через пять минут я попрошу каждого из вас начать со своей лучшей идеи. <emphasis>Ни одной мысли впустую! Поехали!</emphasis></p><p>Бреннан схватил лист и свой стилус, коснулся кончиком поверхности и замер. Он не мог придумать ничего дельного по поводу объединения общей теории относительности и квантовой механики...</p><p>Другие студенты уже вовсю писали.</p><p>Бреннан постучал кончиком — раз, два, три. Общая теория относительности и квантовая механика...</p><p>Тадзи отложил свой первый лист в сторону и взял другой.</p><p>Наконец Бреннан, за отсутствием более умных идей, записал очевидное.</p><p>Несколько минут спустя, когда Стирлин объявил, что время вышло, это по-прежнему было всё, что Бреннан успел написать.</p><p>— Хорошо, — сказал Стирлин, — ваша лучшая идея. Или та идея, которую вы больше всего хотите учесть в наших вторых компонентах. Тадзи, начинай!</p><p>Тадзи просмотрел свои записи. — Ладно, думаю, нам нужно исходить из того, что все пути, которыми шла наука Элд, — тупиковые, иначе они бы уже нашли решение. И если это вообще возможно сделать за месяц, ответ должен быть в некотором смысле элегантным. Так что никаких множественных измерений. Если мы начнём делать что-то, что можно назвать «теорией струн», нам лучше сразу остановиться. Возможно, стоит начать с рассмотрения того, как непонимание декогеренции могло увести науку Элд по ложному пути при квантовании гравитации.</p><p>— Противоположность глупости — тоже глупость, — заметил Хирива. — Давайте лучше представим, что науки Элд никогда не существовало.</p><p>— Никакой критики на этом этапе! — оборвал его Стирлин. — Хирива, твоё предложение?</p><p>— Избавиться от бесконечностей, — сказал Хирива, — искоренить то, что делает их возможными. Дело не должно сводиться к хитроумному вычислению интегралов. <emphasis>Представление</emphasis>, допускающее бесконечность, заведомо не соответствует действительности.</p><p>— Инь.</p><p>— Здравый смысл подсказывает нам, — сказала Инь, — что если бы мы вышли за пределы Вселенной, то увидели бы время, разложенное сразу целиком, а реальность — подобно кристаллу. Но однажды я наткнулась на намёк, что физика вневременна в куда более глубоком смысле. — Взгляд Инь стал рассеянным, погружённым в воспоминания. — Много лет назад я нашла заброшенный город; думаю, он пустовал целые эпохи. И за дверью со сломанными замками на одной из стен было высечено, цитирую: <emphasis>.ua sai .ei mi vimcu ty bu le mekso</emphasis>, конец цитаты.</p><p>Бреннан перевёл про себя: <emphasis>«Эврика! Исключить t из уравнений».</emphasis> К тому же это было написано на ложбане, священном языке науки, а значит, неведомый автор считал это истиной.</p><p>— <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qp/timeless_physics/">«Вневременная физика»</a>, слухи о которой мы все слышали, — сказала Инь, — возможно, вневременна в самом буквальном смысле.</p><p>— Мой собственный вклад, — сказал Стирлин. — Квантовая физика, которую мы изучили, задана на совместных пространственных конфигурациях. Кажется, мы должны быть способны разложить её на <a l:href="http://lesswrong.com/lw/q2/spooky_action_at_a_distance_the_nocommunication/">пространственно-локальное представление</a>, выраженное через инвариантные удалённые запутанности. Поиск такого представления мог бы помочь нам объединить её с общей теорией относительности, чьё искривление локально.</p><p>— Странно <emphasis>индивидуалистический</emphasis> взгляд, — пробормотал Тадзи, — для члена Кооперативного заговора.</p><p>Стирлин покачал головой: — Значит, ты нас недопонимаешь. Первый урок, который мы усваиваем: группы состоят из людей… нет, на политику нет времени. Бреннан!</p><p>Бреннан пожал плечами: — Боюсь, немногое, только очевидное. Всегда наблюдалось равенство инертной массы-энергии и гравитационной массы-энергии, и Эйнштейн показал, что они с необходимостью тождественны. Так почему же «энергия», являющаяся собственным значением квантового гамильтониана, <emphasis>с необходимостью</emphasis> совпадает с той величиной «энергии», которая фигурирует в уравнениях общей теории относительности? Почему пространство-время должно искривляться с той же скоростью, с какой вращаются маленькие стрелочки?</p><p>Возникла короткая пауза.</p><p>Инь нахмурилась: — Это кажется <emphasis>слишком</emphasis> очевидным. Разве наука Элд уже не додумалась бы до этого?</p><p>— Забудь о существовании науки Элд, — сказал Хирива. — Вопрос остаётся открытым: нам нужен ответ, независимо от того, знали ли его в древности. Это никак не может быть <emphasis>совпадением.</emphasis></p><p>Взгляд Тадзи сделался отрешённым. — Возможно, удалось бы показать, что исключение из этого равенства нарушило бы какой-нибудь закон сохранения...</p><p>— Бреннан указывал не на это, — перебил Хирива. — Он не просил доказательства того, что их необходимо приравнять на основании какого-то привлекательного принципа; он просил показать такую картину мира, в которой они едины и не могут быть разделены даже мысленно — так же, как это было достигнуто для инертной массы-энергии и гравитационной массы-энергии. Ведь мы должны исходить из того, что красота целого проистекает из фундаментальных законов, а не наоборот. Верный перефраз?</p><p>— Верный перефраз, — ответил Бреннан.</p><p>На тридцать семь секунд воцарилось молчание: все пятеро обдумывали пять предложений.</p><p>— У меня есть идея...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/qt/class_project/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Интерлюдия. Техническое объяснение технического объяснения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Как подчеркивает Джейнс, теоремы байесовской теории вероятностей — это всего лишь <emphasis>математические теоремы</emphasis>, неизбежно вытекающие из байесовских аксиом.<sup>1</sup> Наивный человек мог бы подумать, что вокруг математических теорем не может быть споров. Но когда эти теоремы применимы? Как использовать их в задачах реального мира? «Интуитивное объяснение» пытается избегать спорных тем, но «Техническое объяснение» сознательно шагает прямо под вращающиеся лопасти вертолета. Проще говоря, рассуждения в «Техническом объяснении» не отражают единогласный консенсус всего планетарного сообщества байесовских исследователей Земли. По крайней мере, пока.</p><p>Если «Интуитивное объяснение» было сосредоточено на том, чтобы дать твердое понимание основ байесианства, то «Техническое объяснение технического объяснения» выстраивает на байесовском фундаменте тезисы о человеческой рациональности и философии науки. «Техническое объяснение технического объяснения» называется так потому, что оно начинается со следующего вопроса:</p><p>«В чем разница между техническим пониманием и вербальным пониманием?»</p><empty-line/>
<p>В детстве я читал научно-популярные книги по физике и воображал себя знатоком; мне казалось, я знаю, что звук — это колебания воздуха, свет — электромагнитные волны, а материя — волны сложных амплитуд вероятности. Когда я вырос, я прочитал <emphasis>«Фейнмановские лекции по физике»</emphasis> и не пожалел времени на то, чтобы разобраться в «волновом уравнении».<sup>2</sup> И тогда я понял, что до этого момента я и близко не понимал утверждение «звук — это волны» и не верил в него так, как понимает и верит в эту фразу физик.</p><p>Вот в этом и заключается разница между техническим пониманием и вербальным пониманием.</p><p>Вы в это верите? Если так, вам следовало применить это знание и спросить: «Но почему же вы тогда дали вербальное объяснение вместо технического?»</p><empty-line/>
<p>Представьте себе <emphasis>плотность вероятности</emphasis> или <emphasis>вероятностную массу</emphasis> — вероятность как комок глины, который вам нужно распределить по возможным исходам.</p><p>Представим, что у нас есть маленькая лампочка, которая может загораться <emphasis>красным</emphasis>, <emphasis>синим</emphasis> или <emphasis>зеленым</emphasis> цветом при каждом нажатии на кнопку. При каждом нажатии загорается один и только один цвет; эти варианты взаимоисключающие. Вы пытаетесь предсказать цвет следующей вспышки. Перед каждой попыткой у вас есть определенный вес глины — вероятностная масса, которую вы должны распределить по вариантам: красный, зеленый и синий. Вы можете положить четверть глины на зеленый вариант, четверть на синий и половину на красный — это аналогично присвоению вероятности в 25% зеленому, 25% синему и 50% красному. Суть метафоры в том, что <emphasis>вероятность — это сохраняющийся ресурс</emphasis>, который нужно распределять экономно. Если вы считаете, что при следующем испытании вероятнее загорится синий, вы можете присвоить синему более высокую вероятность, но вам придется забрать часть вероятностной массы у других гипотез — например, «украсть» немного глины у красного и добавить ее к синему. Получить дополнительную глину невозможно. Сумма ваших вероятностей не может превышать 1,0 (100%). Нельзя одновременно предсказать 75-процентный шанс увидеть красный и 80-процентный шанс увидеть синий.</p><p>Зачем вообще бережно относиться к вероятностной массе или распределять ее экономно? Почему бы не разбрасываться вероятностью направо и налево? Давайте заменим метафору с глиной на метафору с деньгами. При каждом нажатии кнопки вы можете поставить до одного игрового доллара. Рядом стоит экспериментатор и выплачивает вам сумму в реальных деньгах, которая зависит от того, сколько игровых денег вы поставили на <emphasis>выигравший</emphasis> цвет. Нам не важно, как вы распределили оставшиеся игровые деньги между проигравшими цветами. Значение имеет лишь то, сколько вы поставили на тот цвет, который действительно загорелся.</p><p>Но если мы хотим, чтобы игроки делали ставки обдуманно, нам нужно тщательно продумать правило начисления очков, по которому выплачивается выигрыш. Предположим, экспериментатор выплачивает каждому игроку реальные деньги в размере ставки игровых денег на выигравший цвет. При таком правиле, если вы заметили, что красный выпадает в шести случаях из десяти, вашей лучшей стратегией будет поставить не 60 центов на красный, а весь доллар целиком, и вам будет совершенно все равно, с какой частотой выпадают синий и зеленый. Почему? Допустим, синий и зеленый выпадают примерно по два раза из десяти. И предположим, вы поставили 60 центов на красный, 20 центов на синий и 20 центов на зеленый. В этом случае в шести случаях из десяти вы выиграли бы 60 центов, а в четырех случаях из десяти — 20 центов, что дает средний выигрыш в 44 цента. При таком правиле начисления очков разумнее поставить весь доллар на красный и выигрывать целый доллар в шести случаях из десяти. В четырех случаях из десяти вы ничего не выиграете. Ваш средний выигрыш составит 60 центов.</p><p>Если бы мы записали функцию выплаты, она выглядела бы так: Выплата = P(победитель), где P(победитель) — это сумма игровых денег, которую вы поставили на выигравший в этом раунде цвет. Если бы мы записали функцию математического ожидания выплаты для этого правила, она выглядела бы так:</p><p><image l:href="#img_40"/></p><p>P(цвет) — это сумма игровых денег, которую вы ставите на цвет, а F(цвет) — частота, с которой этот цвет побеждает.</p><p>Предположим, что реальные частоты выпадения цветов составляют 30% для синего, 20% для зеленого и 50% для красного. И предположим, что в каждом раунде я ставлю 40% на синий, 50% на зеленый и 10% на красный. В 30% случаев я буду получать 40 центов, в 20% случаев — 50 центов, и в 50% случаев — 10 центов, что даст средний выигрыш $0,12 + $0,10 + $0,05, то есть $0,27. То есть:</p><p>P(цвет) = игровые деньги, выделенные на этот цвет</p><p>F(цвет) = частота, с которой этот цвет побеждает</p><p>Выплата = P(победитель) = сумма игровых денег, выделенная на выигравший цвет.</p><p>Реальные частоты побед:</p><p>F(синий) = 30%</p><p>F(зеленый) = 20%</p><p>F(красный) = 50%.</p><p>В долгосрочной перспективе красный побеждает в 50% случаев, зеленый — в 20%, а синий — в 30%. Таким образом, наш <emphasis>средний</emphasis> выигрыш в каждом раунде складывается из 50% от выигрыша в случае победы красного, плюс 20% от выигрыша в случае победы зеленого, плюс 30% от выигрыша в случае победы синего.</p><p>Выигрыш является функцией от победного цвета и схемы ставок. Мы хотим вычислить <emphasis>средний</emphasis> выигрыш при заданной схеме ставок и известных <emphasis>частотах</emphasis> побед каждого цвета. Математический термин для подобного рода вычислений — когда берется функция от каждого исхода и взвешивается по его частоте — это <emphasis>математическое ожидание</emphasis>. Таким образом, чтобы рассчитать наш <emphasis>ожидаемый выигрыш</emphasis>, мы вычисляем:</p><p><image l:href="#img_41"/></p><p>= P(blue) × F(blue) + P(green) × F(green) + P(red) × F(red)</p><p>= $0,40 × 30% + $0,50 × 20% + $0,10 × 50%</p><p>= $0,12 + $0,10 + $0,05</p><p>= $0,27.</p><p>При такой схеме ставок я буду выигрывать в среднем около 27 центов за раунд.</p><p>Я распределил свои игровые деньги крайне произвольно, и возникает вопрос: могу ли я увеличить свой ожидаемый выигрыш, распределив деньги более разумно? <emphasis>При данном правиле начисления очков</emphasis> я максимизирую свой ожидаемый выигрыш, если поставлю <emphasis>весь</emphasis> доллар на красный. Несмотря на то, что мой <emphasis>ожидаемый</emphasis> выигрыш составляет 50 центов за раунд, лампа может <emphasis>на самом деле</emphasis> вспыхнуть в таком порядке: зеленый, синий, синий, зеленый, зеленый — и я получу <emphasis>фактический</emphasis> выигрыш, равный нулю. Однако вероятность того, что в пяти раундах подряд лампа загорится не красным, составляет примерно 3%. Сравните это с карточной игрой «красное/синее» в главе «Закономерная неопределенность».</p><p><emphasis>Собственное правило начисления очков</emphasis> — это такое правило оценки ставок, при котором вы максимизируете свой ожидаемый выигрыш, распределяя игровые деньги в точном соответствии с вероятностью вспышки каждого цвета. Нам нужно такое правило оценки, при котором, если лампы на самом деле загораются с частотой 30% для синего, 20% для зеленого и 50% для красного, вы сможете максимизировать свой средний выигрыш <emphasis>только</emphasis> тогда, когда поставите 30 центов на синий, 20 центов на зеленый и 50 центов на красный. Собственное правило начисления очков — это то, которое заставляет вашу оптимальную ставку в точности отражать вашу оценку вероятностей. (Иногда его также называют <emphasis>строго собственным правилом начисления очков</emphasis>.) Как мы уже видели, далеко не все правила оценки обладают этим свойством; и если вы придумаете случайное, на первый взгляд разумное правило, оно, скорее всего, им обладать <emphasis>не будет</emphasis>.</p><p>Одно из правил, обладающих этим свойством, состоит в том, чтобы выплачивать доллар за вычетом квадрата ошибки ставки, а не саму ставку: если вы поставите 30 центов на загоревшийся цвет, ваша ошибка составит 70 центов, квадрат ошибки составит 49 центов (0,7<sup>2</sup> = 0,49), а доллар минус квадрат ошибки — 51 цент.<sup>3</sup> (Предположительно, ваши игровые деньги выражены в квадратных корнях из центов, так что квадрат ошибки является денежной суммой.)</p><p>Мы <emphasis>не</emphasis> будем использовать правило квадрата ошибки. Обычные статистики вычисляют квадрат ошибки для всего, что видят вокруг, но только не байесовские статистики.</p><p>Мы добавим новое требование: нам нужно не просто собственное правило начисления очков, а чтобы оно давало один и тот же результат независимо от того, применяем ли мы его к раундам по отдельности или ко всем вместе. Вот что делают байесовцы вместо того, чтобы возводить ошибки в квадрат: мы требуем инвариантности.</p><p>Предположим, я нажимаю кнопку дважды подряд. Существует девять возможных исходов: зеленый-зеленый, зеленый-синий, зеленый-красный, синий-зеленый, синий-синий, синий-красный, красный-зеленый, красный-синий и красный-красный. Предположим, что выигрывает зеленый, а затем синий. Экспериментатор начислит первые очки на основе назначенной нами вероятности P(зеленый<sub>1</sub>), а вторые — на основе P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>).<sup>4</sup> Мы сделаем два прогноза и получим две оценки. Наш первый прогноз — это вероятность, которую мы присвоили цвету, победившему в первом раунде (зеленому). Наш второй прогноз — вероятность того, что синий победит во втором раунде, <emphasis>при условии</emphasis>, что в первом раунде победил зеленый. Почему нам нужно писать P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>) вместо простого P(синий<sub>2</sub>)? Потому что у вас может быть гипотеза о мигании лампы, гласящая, что «синий никогда не следует за зеленым», «синий всегда следует за зеленым» или «синий следует за зеленым с вероятностью 70%». В таком случае, увидев зеленый в первом раунде, вы, возможно, захотите пересмотреть свой прогноз — изменить свои ставки — на второй раунд. Вы всегда можете скорректировать свои прогнозы вплоть до момента, когда экспериментатор нажмет на кнопку, используя любые крупицы информации; но когда лампа вспыхнет, менять ставку будет уже поздно.</p><p>Предположим, что фактический исход — зеленый<sub>1</sub>, за которым следует синий<sub>2</sub>. Мы требуем следующей инвариантности: я должен получить одинаковую сумму очков независимо от того:</p><p>Оценивают ли меня дважды — сначала за прогноз P(зеленый<sub>1</sub>), а затем за прогноз P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>).</p><p>Или же меня оценивают один раз за совместный прогноз P(зеленый<sub>1</sub> и синий<sub>2</sub>).</p><p>Предположим, я приписываю вероятность 60% исходу зеленый<sub>1</sub>, и действительно загорается зеленый свет. Теперь я должен предложить вероятности для цветов во втором раунде. Я оцениваю вероятность исхода синий<sub>2</sub> и выделяю под него 25% своей вероятностной массы. И вот — во втором раунде лампа загорается синим. Таким образом, в первом раунде моя ставка на победивший цвет составила 60%, а во втором — 25%. Но я мог также в самом начале эксперимента, сразу после назначения P(зеленый<sub>1</sub>), вообразить, что лампа сначала загорится зеленым, представить, как я обновлю свои теории на основе этой информации, и сказать, какую уверенность я припишу синему цвету на следующем раунде, если первый раунд окажется зеленым. То есть я создаю вероятности P(зеленый<sub>1</sub>) и P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>). Перемножив эти две вероятности, мы получим совместную вероятность: P(зеленый<sub>1</sub> и синий<sub>2</sub>) = 15%.</p><p>У двойного эксперимента есть девять возможных исходов. Если я задам девять вероятностей для P(зеленый<sub>1</sub>, зеленый<sub>2</sub>), P(зеленый<sub>1</sub>, синий<sub>2</sub>), ..., P(красный<sub>1</sub>, синий<sub>2</sub>), P(красный<sub>1</sub>, красный<sub>2</sub>), то вся вероятностная масса в сумме должна составлять не более единицы. Я даю прогнозы для девяти взаимоисключающих исходов «двойного эксперимента».</p><p>Нам нужно такое правило начисления очков (и оно, возможно, будет совсем не похоже на то, чем пользуются обычные букмекеры), при котором мой результат не менялся бы независимо от того, рассматриваем ли мы двойной исход как два прогноза или как один. Я могу относиться к последовательности из двух исходов как к единому эксперименту «нажать кнопку дважды» и получить очки за прогноз P(синий<sub>2</sub>, зеленый<sub>1</sub>) = 15%. Либо же я могу получить очки один раз за свой первый прогноз P(зеленый<sub>1</sub>) = 60%, а затем еще раз — за прогноз P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>) = 25%. Мы требуем, чтобы <emphasis>суммарный</emphasis> балл в обоих случаях был одинаковым, так чтобы не имело значения, как именно мы делим эксперименты и прогнозы, — <emphasis>суммарный</emphasis> балл всегда должен оставаться абсолютно тем же самым. В этом и заключается наша инвариантность.</p><p>Мы только что потребовали следующее:</p><p>Очки[P(зеленый<sub>1</sub>, синий<sub>2</sub>)] = Очки[P(зеленый<sub>1</sub>)] + Очки[P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>)].</p><p>И мы уже знаем, что:</p><p>P(зеленый<sub>1</sub>, синий<sub>2</sub>) = P(зеленый<sub>1</sub>) × P(синий<sub>2</sub>|зеленый<sub>1</sub>).</p><p>Единственное возможное правило начисления очков — это:</p><p>Очки(P) = log(P).</p><p>Согласно новому правилу, ваши очки — это <emphasis>логарифм</emphasis> вероятности, которую вы приписали выигравшему исходу.</p><p>Основание логарифма произвольно — используем ли мы десятичный логарифм или двоичный, правило начисления очков сохраняет желаемую инвариантность. Но нам нужно выбрать какое-то конкретное основание. Математик выбрал бы основание *e*; инженер — основание десять; специалист по информатике — основание два. Если мы возьмем десятичное основание, то сможем переводить значения в <emphasis>децибелы</emphasis>, как в «Интуитивном объяснении»; но иногда проще оперировать битами.</p><p>Логарифмическое правило начисления очков является собственным — ожидаемый максимум достигается тогда, когда мы сообщаем свои точные ожидания; оно вознаграждает за честность. Если мы считаем, что синяя лампа загорится с вероятностью 60%, и рассчитаем ожидаемый выигрыш для различных схем ставок, то обнаружим, что максимизируем свой ожидаемый выигрыш, сказав экспериментатору «60%». (Читатели, знакомые с математическим анализом, могут это проверить). Это правило оценки также дает инвариантный суммарный балл независимо от того, считается ли двойное нажатие кнопки «одним экспериментом» или «двумя экспериментами». Однако все выигрыши теперь <emphasis>отрицательные</emphasis>, поскольку мы берем логарифм вероятности, а вероятность лежит в диапазоне от нуля до единицы. Десятичный логарифм от 0,1 равен -1; десятичный логарифм от 0,01 равен -2. Ничего страшного. Мы уже согласились, что это правило может быть совсем не похоже на то, что используют настоящие букмекеры. При желании вы можете представить, что у экспериментатора есть куча денег, и в конце эксперимента он выплачивает вам некоторую сумму минус ваш большой отрицательный балл. (Эм, точнее, сумму плюс ваш отрицательный балл). Скажем, у экспериментатора есть сто долларов, а к концу ста раундов вы набрали -48 очков, так что вы получаете 52 доллара.</p><p>Очки в размере -48 по какому основанию? Мы можем устранить двусмысленность в оценке, указав единицы измерения. Десять децибел соответствуют коэффициенту 10; минус десять децибел соответствуют коэффициенту 1/10. Приписывание вероятности 0,01 реальному исходу принесет -20 децибел. Вероятность 0,03 даст около -15 децибел. Иногда мы можем использовать биты: 1 бит — это коэффициент 2, -1 бит — это коэффициент 1/2. Вероятность 0,25 принесет -2 бита; вероятность 0,03 — около -5 бит.</p><p>Если вы приходите к оценке вероятности P для каждого цвета — P(красный), P(синий), P(зеленый), — то ваше <emphasis>ожидаемое количество очков</emphasis> составит:</p><p>Очки(P) = log(P)</p><p><image l:href="#img_42"/></p><p>Предположим, вы оценили вероятности в 25% для красного, 50% для синего и 25% для зеленого. Давайте на минуту перейдем к основанию 2, чтобы упростить задачу. Ваше ожидаемое количество очков составит:</p><p>Очки(красный) = −2 бита, загорается в 25% случаев,</p><p>Очки(синий) = −1 бит, загорается в 50% случаев,</p><p>Очки(зеленый) = −2 бита, загорается в 25% случаев,</p><p>Математическое ожидание(Очки) = −1,5 бита.</p><empty-line/>
<p>Сравните наше байесовское правило оценки с обычным, разговорным способом выражения степени уверенности, когда кто-то может небрежно бросить: «Я на 98% уверен, что в рапсовом масле содержится больше омега-3 жиров, чем в оливковом». На самом деле под этим подразумевается, что человек *чувствует* себя уверенным на 98% — словно внутри него есть шкала прогресса, измеряющая силу эмоции уверенности, и эта шкала заполнена на 98%. Да и сама эта шкала вряд ли показала бы ровно 98%, будь у нас способ ее измерить. Слово «98%» — это просто разговорный способ сказать: «Я почти уверен, но не до конца». Это вовсе не значит, что вы получите максимальный ожидаемый выигрыш, если поставите на этот исход ровно 98 центов игровых денег. Вам следует присваивать <emphasis>калиброванную уверенность</emphasis> в 98% только в том случае, если вы уверены в своих силах настолько, что, ответив подряд на сотню подобных вопросов равной сложности (независимых друг от друга), вы ошибетесь в среднем лишь дважды. Со временем мы начнем отслеживать, как часто вы оказываетесь правы, и если выяснится, что при заявлении «уверен на 90%» вы правы примерно в семи случаях из десяти, мы скажем, что вы <emphasis>плохо откалиброваны</emphasis>.</p><p>Если вы тысячу раз скажете «вероятность 98%» и окажетесь удивлены всего пять раз, мы все равно оштрафуем вас за плохую калибровку. Вы выделяете слишком много вероятностной массы под возможность того, что ошибаетесь. Чтобы максимизировать свои очки, вам следовало говорить «вероятность 99,5%». Правило оценки вознаграждает <emphasis>точную</emphasis> калибровку, не поощряя ни излишнюю скромность, ни высокомерие.</p><p>На этом этапе некоторым читателям может прийти в голову очевидный способ достичь идеальной калибровки: просто подбрасывать монетку для каждого бинарного вопроса (с ответами «да/нет») и оценивать свою уверенность в ответе в 50%. Вы говорите «50%» и оказываетесь правы в половине случаев. Разве это не идеальная калибровка? Да. Но калибровка — лишь один из компонентов нашей байесовской оценки; вторым компонентом является <emphasis>различительная способность</emphasis>.</p><p>Предположим, я задам вам десять вопросов с ответами «да/нет». Вы абсолютно ничего не знаете по теме, поэтому для каждого вопроса делите свою вероятностную массу поровну (пятьдесят на пятьдесят) между «Да» и «Нет». Поздравляю, вы идеально откалиброваны — ответы, для которых вы указали «вероятность 50%», оказывались верными ровно в половине случаев. Это так независимо от последовательности правильных ответов или от того, сколько именно ответов было «Да». В десяти экспериментах вы произнесли «50%» двадцать раз — вы сказали «50%» для Да<sub>1</sub>, Нет<sub>1</sub>, Да<sub>2</sub>, Нет<sub>2</sub>, Да<sub>3</sub>, Нет<sub>3</sub>... В десяти из этих случаев ответ оказался верным, а именно: Да<sub>1</sub>, Нет<sub>2</sub>, Нет<sub>3</sub>... И в десяти из этих случаев ответ был неверным: Нет<sub>1</sub>, Да<sub>2</sub>, Да<sub>3</sub>...</p><p>Теперь я даю собственные ответы, прилагая больше усилий и пытаясь различить, является ли верным ответом «Да» или «Нет». Я присваиваю 90-процентную уверенность каждому из выбранных мной ответов, и выбранный мной ответ оказывается неверным дважды. Я откалиброван хуже вас. Я сказал «90%» в десяти случаях и ошибся два раза. В следующий раз, когда кто-то будет меня слушать, он может мысленно переводить «90%» как «80%», зная, что, когда я уверен на 90%, я прав примерно в 80% случаев. Но вероятность, которую вы присвоили итоговому результату, составляет 1/2 в десятой степени, то есть 0,001 или 1/1024. Вероятность, которую итоговому результату присвоил я, равна 90% в восьмой степени, умноженным на 10% во второй степени, 0,9<sup>8</sup> × 0,1<sup>2</sup>, что дает 0,004 или 0,4%. Ваша калибровка идеальна, а моя нет, но моя более высокая <emphasis>различительная способность</emphasis> между правильными и неправильными ответами с лихвой это компенсирует. Моя итоговая оценка выше — я присвоил бо́льшую совместную вероятность итоговому результату всего эксперимента. Будь я менее самоуверенным и лучше откалиброванным, вероятность, присвоенная мной итоговому результату, составила бы 0,8<sup>8</sup> × 0,2<sup>2</sup>, что равняется 0,006 или 6%.</p><p>Можно ли добиться еще лучшего результата? Конечно. Вы могли угадать абсолютно все ответы правильно и присвоить каждому из них вероятность 99%. Тогда вероятность, которую вы присвоили итоговому результату всего эксперимента, составила бы 0,99<sup>10</sup> ≈ 90%.</p><p>Ваша <emphasis>оценка</emphasis> составила бы log (90%), что равно -0,45 децибела или -0,15 бита. Нам необходимо брать логарифм, чтобы при попытке максимизировать мою <emphasis>ожидаемую оценку</emphasis>, ∑ P × log (P), у меня не было стимула жульничать. Без логарифмического правила я бы максимизировал свою ожидаемую оценку, отдавая всю вероятностную массу наиболее вероятному исходу. Кроме того, без логарифмического правила моя итоговая оценка различалась бы в зависимости от того, считаем ли мы несколько раундов за несколько отдельных экспериментов или за один общий эксперимент.</p><p>Простое преобразование может исправить плохую калибровку за счет снижения различительной способности. Если у вас есть привычка говорить «миллион к одному» при 90 правильных и 10 неправильных ответах на каждые сто вопросов, мы можем сделать вашу калибровку идеальной, заменив «миллион к одному» на «девять к одному». Напротив, простого способа повысить (успешную) различительную способность не существует. Если вы обычно говорите «девять к одному» при 90 правильных ответах на каждые сто вопросов, я легко могу увеличить вашу <emphasis>заявленную</emphasis> различительную способность, заменив «девять к одному» на «миллион к одному». Но никакое простое преобразование не способно увеличить вашу <emphasis>фактическую</emphasis> различительную способность так, чтобы ваши ответы различали 95 правильных и 5 неправильных ответов. Из Йейтса и др.:<sup>5</sup> «В то время как хорошей калибровки часто можно достичь с помощью простых математических преобразований (например, прибавлением константы к каждому суждению о вероятности), хорошая различительная способность требует доступа к весомым прогностическим свидетельствам и умения эти свидетельства использовать, что трудно обрести в любой реальной, практической ситуации». Если у вас нет способности отличать истину от лжи, вы можете достичь идеальной калибровки, признав свое незнание; однако само по себе признание незнания не поможет вам отличить истину от лжи.</p><p>Таким образом мы избавляемся от еще одного ложного стереотипа о рациональности — будто она заключается в смирении, скромности и признании своего бессилия перед неведомым. Это всего лишь уловка для жуликов — присваивать вероятность в 50% всем вопросам типа «да/нет». Наше правило оценки побуждает вас стремиться к лучшему результату, если это в ваших силах. Если вы чего-то не знаете — признайте свое незнание; если вы уверены — признайте свою уверенность. Мы штрафуем вас за уверенность, когда вы неправы, но и вознаграждаем за уверенность, когда вы правы. В этом и заключается достоинство надлежащего правила оценки.</p><empty-line/>
<p>Предположим, я подбрасываю монетку двадцать раз. Если я считаю монетку честной, лучший прогноз, который я могу сделать — это предсказать равные шансы на орла или решку при каждом броске. Если я считаю монетку честной, я присвою одинаковую вероятность любой возможной последовательности из двадцати бросков. Существует примерно миллион (1 048 576) возможных последовательностей из двадцати бросков монетки, а в моем распоряжении есть всего 1,0 вероятностной массы. Поэтому каждой <emphasis>отдельной</emphasis> возможной последовательности я присваиваю вероятность (1/2)<sup>20</sup> — шансы примерно миллион к одному; -20 бит или -60 децибел.</p><p>Я сделал экспериментальное предсказание и получил оценку в -60 децибел! Разве это не опровергает гипотезу? Интуитивно кажется, что нет. Мы ведь не отшатываемся в изумлении, когда после двадцати бросков монетки выпадает случайный с виду результат, восклицая: «Надо же, шанс на это был один на миллион!» Но шансы против выпадения именно этой конкретной последовательности действительно <emphasis>составляют</emphasis> миллион к одному, в чем я легко убедился бы, если бы наивно предсказал точно такой же исход для <emphasis>следующей</emphasis> серии из двадцати бросков. Вполне нормально иметь теории, которые присваивают исходам ничтожно малые вероятности — до тех пор, пока ни одна другая теория не справляется лучше. Но если бы кто-то, используя альтернативную гипотезу, заранее записал точную последовательность в запечатанном конверте и присвоил бы ей вероятность в 99%, я бы усомнился в честности монетки. При условии, конечно, что она запечатала всего <emphasis>один</emphasis> конверт, а не миллион.</p><p>Это показывает, <emphasis>что</emphasis> нам следует ответить, руководствуясь здравым смыслом, но не объясняет, <emphasis>как</emphasis> этот ответ здравого смысла вытекает из математики. Чтобы объяснить, <emphasis>почему</emphasis> здравый смысл здесь прав, нам нужно объединить всё сказанное до сих пор в единую систему байесовского обновления убеждений. Когда мы закончим, у нас появится техническое понимание разницы между чисто вербальным и строгим техническим пониманием.</p><empty-line/>
<p>Представьте себе эксперимент, результатом которого является целое число от 0 до 99. Например, экспериментом может быть счетчик частиц, фиксирующий количество частиц, пролетевших за минуту. Или же эксперимент может заключаться в том, чтобы зайти в супермаркет в среду, посмотреть цену 10-унцового пакета дробленых грецких орехов и записать две последние цифры этой цены.</p><p>Мы тестируем несколько различных гипотез, пытающихся предсказать результат эксперимента. Каждая гипотеза дает распределение вероятностей по всем возможным исходам — в данном случае целым числам от 0 до 99. Исходы взаимно исключают друг друга, поэтому сумма вероятностной массы в распределении должна быть равна единице (или меньше); мы не можем предсказать 90-процентную вероятность выпадения числа 42 и одновременно 90-процентную вероятность выпадения 43.</p><p>Предположим, существует точная гипотеза, предсказывающая 90-процентный шанс получить результат 51. (То есть гипотеза состоит в том, что супермаркет обычно устанавливает цену на грецкие орехи в размере «X долларов и 51 цент».) Точная теория поставила 90% своей вероятностной массы на исход 51. В результате остается еще 10% вероятностной массы, которую нужно распределить по 99 другим возможным исходам — всем числам от 0 до 99, <emphasis>кроме</emphasis> 51. Теория больше ничего не конкретизирует, поэтому мы равномерно распределяем оставшиеся 10% вероятностной массы по 99 возможностям, присваивая вероятность 1/990 каждому результату, отличному от 51. Для удобства записи мы округлим 1/990 до 0,1%.</p><p>Это распределение вероятностей аналогично <emphasis>правдоподобию</emphasis> или <emphasis>условной вероятности</emphasis> результата при условии данной гипотезы. Назовем его <emphasis>распределением правдоподобия</emphasis> для этой гипотезы — нашими шансами увидеть каждый конкретный исход, <emphasis>если</emphasis> гипотеза верна. Распределение правдоподобия для гипотезы H — это функция, состоящая из всех условных вероятностей для P(0|H) = 0,001, P(1|H) = 0,001, . . . , P(51|H) = 0,9, . . . , P(99|H) = 0,001.</p><p>Точная теория предсказывает 90-процентную вероятность выпадения 51. Пусть также существует расплывчатая теория, предсказывающая «90-процентную вероятность увидеть число от 50 до 59».</p><p>Увидев результат 51, мы не станем утверждать, что этот исход подтверждает обе теории в равной степени. Обе теории сделали предсказания, обе присвоили вероятность в 90%, и результат 51 подтверждает оба предсказания. Однако у точной теории есть преимущество, поскольку она концентрирует свою вероятностную массу в более острой точке. Если расплывчатая теория не содержит дальнейших уточнений, мы трактуем «90-процентную вероятность увидеть число от 50 до 59» как 9-процентную вероятность увидеть каждое конкретное число от 50 до 59.</p><p>Предположим, мы начали с равных шансов в пользу точной и расплывчатой теорий — шансов 1:1, то есть 50-процентной вероятности истинности каждой из гипотез. Каковы будут апостериорные шансы в пользу истинности точной теории после того, как мы увидим результат 51? Предсказания двух теорий аналогичны их значениям правдоподобия — условной вероятности увидеть результат при условии, что теория верна. Каково же отношение правдоподобия этих двух теорий? Первая теория распределила 90% вероятностной массы на <emphasis>точный</emphasis> исход. Расплывчатая теория выделила на точный исход лишь 9% вероятностной массы. Отношение правдоподобия составляет 10:1. Таким образом, если мы начинали с равных шансов 1:1, апостериорные шансы составят 10:1 в пользу точной теории. Разница в давлении двух условных вероятностей сдвинула нашу априорную уверенность с 50% до апостериорной уверенности примерно в 91% в том, что точная теория верна. <emphasis>При условии</emphasis>, что тестируются только эти две гипотезы, что рассматриваются только эти свидетельства и так далее.</p><p>Почему же расплывчатая теория проиграла, если свидетельству соответствовали обе? Расплывчатая теория робка; она делает широкое предсказание, подстраховывается и допускает множество вариантов, которые опровергли бы точную теорию. В этом нет никакого достоинства для научной теории. Философы науки говорят нам, что теории должны быть смелыми и добровольно подставляться под фальсификацию в случае неудачи их предсказания.<sup>6</sup> Теперь мы видим почему. Точная теория концентрирует свою вероятностную массу в более острой точке и тем самым подставляется под удар опровержения, если реальный исход окажется иным; но если предсказанный исход оказывается верным, точность дает колоссальное преимущество в правдоподобии перед расплывчатостью.</p><p>Законы теории вероятностей не оставляют лазеек для жульничества — невозможно сформулировать расплывчатую гипотезу так, чтобы любой результат между 50 и 59 давал такое же весомое подтверждение, какое получает точная теория, ведь для этого потребовалось бы, чтобы сумма вероятностной массы составила 900%. Сжульничать невозможно — при условии, что вы фиксируете свое предсказание <emphasis>заранее</emphasis>, чтобы потом нельзя было заявить, будто ваша теория присваивала 90-процентную вероятность именно тому результату, который в итоге и получился. Люди очень любят делать предсказания задним числом, поэтому социальный процесс науки требует предварительного предсказания, прежде чем мы сможем сказать, что результат подтверждает теорию. Но то, как именно люди могут действовать в гармонии с путем Байеса и тем самым обретать силу — это отдельный вопрос, не связанный с тем, работает ли математика. Когда мы занимаемся математикой, мы просто принимаем как должное, что функции плотности правдоподобия являются фиксированными свойствами гипотезы, сумма вероятностной массы равна 1, и нам даже в голову не придет поступать как-то иначе.</p><p>Возможно, вы захотите уделить минуту, чтобы представить себе, что <emphasis>если</emphasis> мы определяем вероятность через калибровку, то теорема Байеса связывает между собой именно калибровки. Предположим, я считаю, что вероятность истинности Теории 1 составляет 50%, и вероятность истинности Теории 2 — тоже 50%. Предположим, что я хорошо откалиброван: когда я произношу слова «пятьдесят процентов», событие действительно происходит примерно в половине случаев. И вот я наблюдаю результат R, который в рамках Теории 1 должен происходить примерно в девяти случаях из десяти, а в рамках Теории 2 — примерно в девяти случаях из ста; я знаю это и применяю байесовское рассуждение. Если изначально я был идеально откалиброван (несмотря на слабую различительную способность заявления «50 на 50»), то я останусь идеально откалиброванным (и получу лучшую различительную способность) после того, как заявлю, что моя уверенность в Теории 1 теперь составляет 91%. Если бы я повторял подобные ситуации многократно, я оказывался бы прав примерно в десяти случаях из одиннадцати, когда говорил «91%». Если я рассуждаю по байесовским правилам и начинаю с хорошо откалиброванных априорных вероятностей, то и мои выводы будут хорошо откалиброваны. Это справедливо только в том случае, если мы определяем вероятность через калибровку! Если же интерпретировать «уверенность на 90%» как, скажем, силу эмоции убежденности, нет никаких оснований ожидать, что апостериорная эмоция будет находиться в точном байесовском соотношении с априорной эмоцией.</p><p>Пусть априорные шансы составляют десять к одному в пользу расплывчатой теории. Почему? Предположим, наш способ описания гипотез позволяет нам либо указывать точное число, либо просто указывать первую цифру; мы можем сказать «51», «63», «72» или «из пятидесятых/шестидесятых/семидесятых». Предположим, мы считаем, что истинный ответ с равной вероятностью может относиться как к первому типу, так и ко второму. Однако, исходя из условий задачи, существует сто возможных гипотез первого типа и только десять гипотез второго типа. Таким образом, если мы считаем, что у любого <emphasis>класса</emphasis> гипотез примерно равные априорные шансы оказаться верным, нам придется распределить априорную вероятность по точным теориям, которых в десять раз больше, чем расплывчатых. Следовательно, точная теория, предсказывающая именно 51, будет иметь априорную вероятность в десять раз меньшую, чем расплывчатая теория, предсказывающая число из пятидесятых. После того как мы увидим 51, шансы изменятся с 1:10 в пользу расплывчатой теории до 1:1, то есть станут равными для точной и расплывчатой теорий.</p><p>Если присмотреться внимательнее, это в точности соответствует тому, чего ожидает здравый смысл. Вначале вы не уверены, относится ли явление к такому типу, который каждый раз дает один и тот же точный результат, или к такому, который каждый раз дает результат в каком-то диапазоне «десятков». (Возможно, это явление — диапазон цен в супермаркете, если вам нужно какое-то обоснование того, почему диапазон 50–59 допустим, а 49–58 — нет.) Вы делаете одно измерение, и результат равен 51. Что ж, это может быть потому, что значение явления составляет ровно 51, или потому, что оно лежит в пределах пятидесяти. Таким образом, оставшаяся точная теория имеет те же шансы, что и оставшаяся расплывчатая теория, а это требует, чтобы расплывчатая теория изначально была в десять раз более вероятной, чем эта точная теория, поскольку точная теория точнее соответствует свидетельству.</p><p>Если мы просто видим одно число, например 51, это не меняет априорную вероятность того, было ли само явление «точным» или «расплывчатым». Но фактически это концентрирует всю вероятность этих двух <emphasis>классов</emphasis> гипотез в единственную уцелевшую гипотезу каждого класса.</p><p>Разумеется, называть само <emphasis>явление</emphasis> точным или расплывчатым — грубая ошибка, пример того, что Джейнс называет ошибкой проекции разума.<sup>7</sup> Точность или расплывчатость — это свойство карт, а не территорий. Скорее нам стоит спросить, остается ли цена в супермаркете постоянной или же колеблется. Гипотеза «расплывчатого» типа — хорошее описание для колеблющейся цены. Точная же карта подойдет для неизменной территории.</p><p>Другой пример: вы подбрасываете монету десять раз и получаете последовательность ООРРО:РРРРО. Возможно, вы изначально думали, что вероятность того, что монета подстроена, составляет 1%. Разве гипотеза «Эта монета подстроена так, чтобы выдавать ООРРО:РРРРО» не распределяет в тысячу раз больше массы правдоподобия на наблюдаемый результат по сравнению с гипотезой о честной монете? Да. Разве апостериорные шансы того, что монета подстроена, не меняются на 10:1? Нет. Априорная вероятность в 1% того, что «монета подстроена», должна распределяться по всем возможным видам подстроек: монета подстроена выдавать ООРРО:РРРРО, монета подстроена выдавать РРООР:ООООР и так далее. Априорная вероятность того, что монета подстроена именно под ООРРО:РРРРО, составляет не 1%, а одну тысячную процента. В итоге апостериорная вероятность того, что монета подстроена выдавать ООРРО:РРРРО, составит один процент. Иными словами: вы думали, что монета, скорее всего, честная, но с вероятностью в один процент она могла быть подстроена под какую-то случайную последовательность; вы подбросили монету; монета выдала внешне случайную последовательность; и это ровным счетом ничего не говорит вам о том, честная она или подстроенная. Но это все же говорит вам о том, под <emphasis>какую</emphasis> последовательность она подстроена, если она действительно подстроена.</p><p>Эта притча помогает проиллюстрировать, почему байесианцы <emphasis>должны</emphasis> думать об априорных вероятностях. Существует направление в статистике, которое иногда называют «ортодоксальной» или «классической» статистикой; оно настаивает на том, чтобы обращать внимание только на правдоподобия. Но если обращать внимание только на правдоподобия, то в конечном итоге какая-нибудь гипотеза о подстроенной монете всегда будет побеждать гипотезу о честной монете — явление, известное как «переобучение» теории под данные. После тридцати бросков <emphasis>правдоподобие</emphasis> гипотезы о подстроенной под эту последовательность монете будет в миллиард раз выше, чем гипотезы о честной монете. Только если гипотеза о подстроенной монете (точнее, конкретно эта гипотеза о подстроенной монете) априори в миллиард раз менее вероятна, у нее появляется шанс проиграть гипотезе о честной монете.</p><p>Если вы встряхнете монету, чтобы сбросить результат, и начнете подбрасывать ее <emphasis>снова</emphasis>, и монета <emphasis>снова</emphasis> выдаст ООРРО:РРРРО — это совсем другое дело. Это действительно поднимет апостериорные шансы гипотезы о подстроенной монете до 10:1, даже если начальная вероятность составляла всего 1%.</p><p>Точно так же, если мы проведем два последовательных измерения счетчика частиц (или цены в супермаркете по средам) и <emphasis>оба</emphasis> измерения покажут 51, то точная теория победит с шансами 10:1.</p><p>Итак, точная теория побеждает, но расплывчатая теория все равно показала бы себя лучше, чем отсутствие какой-либо теории. Рассмотрим третью теорию — гипотезу нулевого знания, или <emphasis>распределение с максимальной энтропией</emphasis>, согласно которой любой результат от нуля до 99 равновероятен. Предположим, мы видим результат 51. Расплывчатая теория дала лучший прогноз, чем распределение с максимальной энтропией, — присвоила большее правдоподобие наблюдаемому нами исходу. Расплывчатая теория буквально лучше, чем ничего. Предположим, мы начали с шансов 1:20 в пользу гипотезы о полном неведении. (Почему шансы 1:20? Существует только одна гипотеза о полном неведении, и, кроме того, это особенно простой и интуитивно понятный вид гипотезы — бритва Оккама.) После того как мы увидели результат 51, которому расплывчатая теория предсказывала 9% вероятности, а гипотеза полного неведения — 1%, апостериорные шансы сдвигаются к 10:20, или 1:2. Если затем мы увидим еще один результат 51, апостериорные шансы составят 10:2, что означает 83% вероятности в пользу расплывчатой теории — при условии, что мы не рассматриваем более точную теорию.</p><p>И все же робость расплывчатой теории — ее нежелание давать <emphasis>точное</emphasis> предсказание и рисковать опровержением при любом другом результате — делает ее уязвимой перед смелой, точной теорией. (Разумеется, при условии, что смелая теория угадает результат правильно!) Предположим, априорные шансы точной, расплывчатой и невежественной теорий составляли 1:10:200 — априорные вероятности в 0,5%, 4,7% и 94,8% соответственно. Эти цифры отражают наше априорное распределение вероятностей по <emphasis>классам</emphasis> гипотез, где масса вероятности распределена по целым классам следующим образом: 50% на то, что явление колеблется по всем цифрам, 25% на то, что оно колеблется в пределах некоторого десятка, и 25% на то, что оно каждый раз повторяет одно и то же число. Одна гипотеза полного неведения, 10 возможных гипотез для диапазона десятков, 100 возможных гипотез для повторяющегося числа. Таким образом, априорные шансы точной гипотезы «51», расплывчатой гипотезы «пятидесятые» и гипотезы полного неведения составляют 1:10:200.</p><p>После получения результата 51 с предсказанными вероятностями 90%, 9% и 1% апостериорные шансы становятся равными 90:90:200 = 9:9:20. После получения еще одного результата 51 апостериорные шансы становятся равными 810:81:20, или 89%, 9% и 2%. Теперь точная теория предпочтительнее расплывчатой, которая, в свою очередь, предпочтительнее невежественной.</p><p>Теперь рассмотрим глупую теорию, которая предсказывает 90%-ную вероятность увидеть результат от нуля до девяти. Глупая теория присваивает фактическому исходу — числу 51 — вероятность 0,1%. Если изначально шансы для точной, расплывчатой, невежественной и глупой теорий составляли 1:10:200:10, то после однократного наблюдения 51 апостериорные шансы составят 90:90:200:1. Глупая теория была опровергнута (ее апостериорная вероятность составила всего 0,2%).</p><p>Вполне возможно иметь настолько плохую модель, что она будет хуже, чем ничего — если эта модель концентрирует массу вероятности в стороне от фактического исхода, уверенно предсказывая неверные ответы. Такая гипотеза настолько слаба, что проигрывает даже гипотезе полного неведения. Неведение лучше, чем антизнание.</p><p><emphasis>К слову:</emphasis> в области искусственного интеллекта порой возникает мода воспевать величие случайности. Время от времени какой-нибудь исследователь ИИ обнаруживает, что если добавить шум в один из его алгоритмов, алгоритм начинает работать лучше. Об этом результате сообщается с огромным энтузиазмом, за чем следует поток слащавых восторгов по поводу творческих сил хаоса, непредсказуемости, спонтанности, незнания того, что творит твой собственный ИИ, и так далее. (См. в качестве примера The Imagination Engine; согласно их рекламным проспектам, они продают израненные и умирающие нейросети.<sup>8</sup>) Но насколько же жалок алгоритм, если можно <emphasis>повысить</emphasis> его эффективность, впрыскивая энтропию в промежуточные стадии обработки данных? Алгоритм, должно быть, настолько разлажен, что часть его работы уходит на концентрацию массы вероятности <emphasis>в стороне</emphasis> от хороших решений. Если добавление случайности приводит к стабильному улучшению, то какая-то часть алгоритма должна стабильно работать хуже, чем случайный выбор. Только в области ИИ люди умудряются разрабатывать алгоритмы <emphasis>буквально глупее мешка кирпичей</emphasis>, слегка подтягивать результаты обратно в сторону неведения, а затем рассуждать о целебной силе шума.</p><p>Предположим, что в нашем эксперименте мы получаем результаты 52, 51 и 58. Точная теория дает этому совместному событию вероятность как один к тысяче, помноженное на 90%, помноженное на один к тысяче, в то время как более расплывчатая теория дает этому совместному событию вероятность как 9% в кубе, что составляет... так... эм... давайте посчитаем... миллион к одному при точной теории против одной тысячи к одному при расплывчатой теории. Или около того; мы считаем грубо, по степеням десятки. Против миллиона к одному при распределении нулевого знания, которое присваивает равную вероятность всем исходам. Против миллиарда к одному при модели, которая хуже, чем ничего — глупой гипотезе, утверждающей 90%-ную вероятность увидеть число меньше 10. Используя эти приблизительные числа, расплывчатая теория набирает -30 децибел (вероятность 1/1000 для всего исхода эксперимента) против -60 децибел у точной теории, -60 децибел у теории неведения и -90 децибел у глупой теории. Не всегда побеждает тот, у кого наибольшее число очков, поскольку нам нужно учесть наши априорные шансы 1:10:200:10, то есть уверенность в -23, -13, 0 и -13 децибел соответственно. Расплывчатая теория все равно лидирует с наивысшим итоговым результатом в -43 децибела. (Если бы мы игнорировали априорные вероятности, каждый новый эксперимент перечеркивал бы накопленные результаты всех предыдущих; мы не смогли бы накапливать знание. Более того, гипотеза о фиксированной монете всегда бы побеждала.)</p><p>Как всегда, нас не должно пугать то, что даже лучшая теория все еще имеет низкий результат — вспомните притчу о честной монете. Теории — это приближения. В принципе, мы могли бы предсказать точную последовательность бросков монеты. Но для этого потребовались бы более точные измерения и больше вычислительной мощности, чем мы готовы потратить. Возможно, с достаточно хорошей моделью мы могли бы добиться предсказания бросков с точностью 60 на 40... ? Мы выбираем лучшее приближение из имеющихся и пытаемся достичь хорошей калибровки, даже если различающая способность не идеальна.</p><empty-line/>
<p>До этого момента мы проводили анализ по правилам байесовской теории вероятностей, в которой невозможно получить более 100% массы вероятности, а значит, невозможно смухлевать так, чтобы любой исход считался «подтверждением» вашей теории. По байесовским законам игрушечные деньги нельзя подделать; у вас есть лишь строго ограниченное количество глины.</p><p>К сожалению, люди — не байесовцы. Люди странным образом пытаются <emphasis>защищать</emphasis> гипотезы, прикладывая сознательные усилия, чтобы доказать их или предотвратить опровержение. У этого поведения нет аналогов в законах теории вероятностей или теории принятия решений. В формальной теории вероятностей гипотеза <emphasis>просто есть</emphasis>, и свидетельство <emphasis>просто есть</emphasis>, и гипотеза либо подтверждается, либо нет. В формальной теории принятия решений агент может приложить усилия для исследования какого-то вопроса, в котором он сейчас не уверен, не зная, склонится ли свидетельство в одну или в другую сторону. Ни в том, ни в другом случае никто никогда намеренно не пытается доказать идею или избежать её опровержения. Можно <emphasis>проверять</emphasis> идеи, в которых искренне сомневаешься, но нельзя иметь «предпочтительный» исход исследования. Нельзя пытаться ни доказывать гипотезы, ни препятствовать их доказательству. Я не могу в полной мере передать, насколько нелепой показалась бы эта концепция истинному байесовцу; на байесовском языке даже нет слов, чтобы описать эту ошибку...</p><p>Каждому ожиданию свидетельства соответствует равное и противоположное ожидание контрсвидетельства. Если А — свидетельство в пользу Б, то не-А <emphasis>должно</emphasis> быть свидетельством в пользу не-Б. Сила этих свидетельств не обязательно должна быть равной; редкое, но веское свидетельство в одну сторону может уравновешиваться частым, но слабым свидетельством в другую сторону. Но невозможно, чтобы и А, и не-А одновременно были свидетельствами в пользу Б. То есть это невозможно по законам теории вероятностей.</p><p>Люди часто ведут себя так, будто хотят и пирог сохранить, и съесть его. Какой бы результат мы ни увидели, именно он и доказывает нашу теорию. Как выразился Шпее, священник из главы «Закон сохранения ожидаемого свидетельства»: «Следственный комитет посчитал бы себя опозоренным, если бы оправдал женщину; раз уж она арестована и закована в цепи, она должна быть виновна, всеми правдами и неправдами».<sup>9</sup></p><p>Человеческая психология, похоже, устроена так: сначала мы видим, как что-то происходит, а затем пытаемся доказать, что это соответствует той гипотезе, которую мы держали в уме заранее. Вместо сохраняющейся массы вероятности, которую нужно распределять по предварительным <emphasis>предсказаниям</emphasis>, у нас есть чувство <emphasis>совместимости</emphasis> — степень, в которой объяснение и событие «соответствуют» друг другу. Это «соответствие» не сохраняется. Здесь нет аналога правила, согласно которому сумма масс вероятностей должна равняться единице. Психоаналитик может объяснить любое возможное поведение пациента, выстроив подходящую структуру «рационализаций» и «защит»: раз подходит, значит, это правда.</p><p>Теперь вспомните басню из эссе «Ложные объяснения» — о студентах, которые видят батарею отопления и металлическую пластину рядом с ней. Студенты никогда бы заранее не предсказали, что сторона пластины, обращенная к батарее, окажется холоднее. И всё же, столкнувшись с этим фактом, они умудрились «подогнать» свои объяснения под него. Они упустили свой драгоценный шанс удивиться и осознать, что их модели не предсказывали наблюдаемое явление. Они пожертвовали своей способностью испытывать большее замешательство от вымысла, чем от истины. И они не поняли, что слова вроде «тепловая индукция, бла-бла-бла, поэтому ближняя сторона холоднее» — это расплывчатое вербальное предсказание, размазанное по огромному диапазону возможных значений конкретных измеряемых температур. Применение уравнений диффузии и термодинамического равновесия дало бы <emphasis>точное</emphasis> предсказание для возможных совместных значений. Оно могло бы не определять самые <emphasis>первые</emphasis> измеренные вами значения, но, зная несколько значений, вы могли бы составить точное предсказание для всех остальных. Результат для всего исхода эксперимента оказался бы намного выше, чем у любой менее точной альтернативы, особенно у расплывчатого вербального предсказания.</p><empty-line/>
<p>Теперь у вас есть <emphasis>техническое</emphasis> объяснение разницы между вербальным и техническим объяснениями. Оно техническое, потому что позволяет вам вычислить, <emphasis>насколько именно техническим</emphasis> является объяснение. Расплывчатые гипотезы могут быть настолько туманными, что только сверхчеловеческий интеллект мог бы рассчитать, насколько именно они расплывчаты. Возможно, достаточно мощный интеллект мог бы экстраполировать каждый возможный экспериментальный результат и каждый возможный вердикт расплывчато мыслящего человека о том, насколько хорошо «соответствует» расплывчатая гипотеза, а затем ренормировать распределение «соответствия» в распределение правдоподобия, дающее в сумме единицу. Но в принципе вычислить, насколько именно расплывчата та или иная гипотеза, всё же возможно. Этот расчёт просто вычислительно неосуществим, подобно тому как вычислительно неосуществим расчёт траектории самолёта методами квантовой механики.</p><p>Я утверждаю, что каждому необходимо изучить хотя бы одну техническую дисциплину: физику, компьютерные науки, эволюционную биологию, байесовскую теорию вероятностей или <emphasis>что-то подобное</emphasis>. Человек, у которого за плечами <emphasis>нет</emphasis> ни одной технической дисциплины, не имеет эталона для понимания того, что значит «объяснить» что-либо. Он может думать, будто «всё есть огонь» — это объяснение, как думал древнегреческий философ Гераклит. Именно поэтому я выступаю за то, чтобы байесовскую теорию вероятностей преподавали в старших классах школы. Байесовская теория вероятностей — единственный известный мне раздел математики, который доступен на уровне старшей школы и позволяет получить <emphasis>техническое</emphasis> понимание предмета (динамики убеждений), который относится к повседневной реальности и имеет эмоционально значимые последствия. Изучение байесовской вероятности дало бы ученикам эталон того, что значит «объяснить» что-либо.</p><p>Слишком многие академики думают, что быть «техническим» означает изъясняться сухими многосложными словами. Вот вам «техническое» объяснение технического объяснения:</p><p>Уравнения теории вероятностей отдают предпочтение гипотезам, которые уверенно предсказывают точные наблюдаемые данные. Сильные модели смело концентрируют свою плотность вероятности на точных исходах, что делает их фальсифицируемыми, если данные окажутся иными, и даёт им колоссальное преимущество в правдоподобии над моделями менее смелыми и менее точными. Вербальное объяснение опирается на психологическую оценку несохраняющегося соответствия post facto вместо сохраняющейся плотности вероятности ante facto. К тому же вербальное объяснение не рисует чётко детализированных картин, подразумевая гладкое распределение правдоподобия в окрестности данных.</p><p>Удовлетворительно? Нет. Прислушайтесь к этим внушительным и веским фразам, звучащим с глухим стуком экспертности. Посмотрите на несчастных студентов, прилежно записывающих эти фразы на листке бумаги. Даже услышав эти ритуальные слова, слушатели не могут произвести никаких расчётов. <emphasis>Вы</emphasis> знаете математику, поэтому эти слова наполнены для вас смыслом. Вы можете произвести расчёты после того, как услышали эти впечатляющие слова, точно так же, как могли сделать это и до того. Но как быть тому, кто вообще не видел, как выполняются эти расчёты? Какие новые навыки они приобрели благодаря этой «технической» лекции, кроме умения повторять интригующие слова?</p><p>«Байесовский» — безусловно интригующее слово, не так ли? Давайте выпустим пар: Байес Байес Байес Байес Байес Байес Байес Байес Байес .  .  .</p><p>Этот священный слог бессмысленен, за исключением того, что он предписывает применить математику. Следовательно, тот, кто его слышит, уже должен знать эту математику.</p><p>И наоборот: если вы знаете математику, вы можете валять дурака сколько угодно и всё равно оставаться техничным.</p><p>Тем самым мы избавляемся от ещё одного стереотипа о рациональности — будто она состоит из сухой формальности и угрюмой торжественности. Какое отношение это имеет к задаче отделения истины от лжи? Какое отношение это имеет к получению карты, отражающей территорию? Учёный, достойный своего лабораторного халата, должен быть способен делать оригинальные открытия в костюме клоуна или читать лекцию высоким писклявым голосом, надышавшись гелием. В математике теории вероятностей нигде не написано, что развлекаться запрещено. Клинок, прорубающий путь к правильному ответу, сам по себе не обладает ни достоинством, ни глупостью, хотя он вполне может прийтись по руке несерьёзному владельцу.</p><empty-line/>
<p><emphasis>Полезная</emphasis> модель — это не просто знание вроде того, что самолёт состоит из атомов. Полезная модель — это знание, которое вы можете рассчитать за разумное время, чтобы предсказать события реального мира, которые вы умеете наблюдать. Возможно, кто-то обнаружит, что с помощью модели, которая слегка нарушает закон сохранения импульса, можно рассчитать аэродинамику «Боинга-747» гораздо <emphasis>дешевле</emphasis>, чем если бы мы настаивали на строгом сохранении импульса. Так что если у вас есть два компьютера, соревнующихся в точности предсказания, может оказаться, что лучшее предсказание выдаст модель, нарушающая закон сохранения импульса. Это не означает, что настоящий «Боинг-747» нарушает закон сохранения импульса в реальности. Ни одна из этих моделей не учитывает отдельные атомы, но из этого не следует, что самолёт не состоит из атомов. Физики используют разные модели для прогнозирования поведения самолётов и столкновений частиц, потому что рассчитывать самолёт поатомно было бы слишком дорого.</p><p>Вы могли бы доказать, что «Боинг-747» состоит из атомов, с помощью экспериментальных данных, с которыми аэродинамические модели не справятся; например, направить сканирующий туннельный микроскоп на участок крыла и рассмотреть атомы. Точно так же вы могли бы использовать более точный измерительный прибор, чтобы отличить «Боинг-747», который <emphasis>действительно</emphasis> нарушает закон сохранения импульса, как предсказывает дешёвая аппроксимация, от «Боинга-747», который подчиняется закону сохранения импульса, как предсказывает фундаментальная физика. Побеждает та теория, которая лучше всего предсказывает результаты всех экспериментов в совокупности. Наше байесовское правило оценки даёт нам способ объединить результаты <emphasis>всех</emphasis> наших экспериментов, даже тех, в которых используются разные методы.</p><p>Более того, атомарная теория допускает, принимает и в некотором смысле предписывает использование аэродинамической модели. Размышляя абстрактно о допущениях атомарной теории, мы понимаем, что аэродинамическая модель должна быть хорошим (и гораздо более дешёвым) приближением атомарной теории, и поэтому атомарная теория поддерживает аэродинамическую модель, а не конкурирует с ней. Успешная теория может включать в себя множество моделей для различных областей, если эти модели признаются приближениями и в каждом случае модель совместима с лежащей в её основе теорией (а в идеале — предписывается ею).</p><p>Наша <emphasis>фундаментальная</emphasis> физика — квантовая механика, стандартное семейство частиц и теория относительности — это теория, которая охватывает <emphasis>огромное</emphasis> семейство моделей макроскопических физических явлений. Существует физика жидкостей, твердых тел и газов; но это не означает, что в мире есть <emphasis>фундаментальные</emphasis> сущности, обладающие внутренним свойством жидкостности.</p><p>По видимости существует цвет, по видимости — сладкое, по видимости — горькое, а в действительности существуют только атомы и пустота.</p><p>— Демокрит, 420 г. до н. э., по Робинсону и Гроувзу<sup>10</sup></p><empty-line/>
<p>Утверждая, что «техническая» теория должна определяться как теория, резко концентрирующая вероятность в конкретных заблаговременных предсказаниях, я устанавливаю чрезвычайно высокую планку строгости. Мы видели, что туманная теория <emphasis>может</emphasis> быть лучше, чем ничего. Туманная теория может одержать верх над гипотезой неведения, если с ней не конкурируют точные теории.</p><p>Существует огромное семейство моделей, относящихся к центральной фундаментальной теории жизни и биологии — теории, которую иногда называют неодарвинизмом, естественным отбором или эволюцией. Некоторые модели в эволюционной теории количественные. Способ, которым ДНК кодирует белки, избыточен: две разные последовательности ДНК могут кодировать один и тот же белок. Существует четыре основания ДНК {А, Т, Ц, Г} и 64 возможные комбинации из трех оснований ДНК. Но эти 64 возможных кодона описывают лишь 20 аминокислот и стоп-кодон. Следовательно, генетический дрейф должен приводить к нефункциональным изменениям в геномах видов посредством мутаций, которые случайно закрепляются в генофонде. Скорость накопления нефункциональных различий между геномами двух видов с общим предком зависит от таких параметров, как число прошедших поколений и интенсивность отбора в данном генетическом локусе. Это пример модели из семейства эволюционных моделей, которая дает количественные предсказания. Сюда же относятся неравновесные частоты аллелей под действием отбора, стабильные равновесия для теоретико-игровых стратегий, соотношение полов и так далее.</p><p>Все это относится к категории «завораживающих слов». К сожалению, существуют определенные религиозные фракции, которые распространяют грубую дезинформацию об эволюционной теории. Поэтому я подчеркиваю, что многие модели в рамках эволюционной теории дают количественные предсказания, подтвержденные экспериментально, и таких моделей более чем достаточно, чтобы доказать, что, к примеру, люди и шимпанзе происходят от общего предка. Если вы пали жертвой креационистской дезинформации — то есть если вы слышали любые намеки на то, что теория эволюции спорна, непроверяема, является «всего лишь теорией», нестрога, нетехнична или вообще не подтверждена невообразимо огромной горой экспериментальных доказательств, — я рекомендую вам почитать <emphasis>TalkOrigins FAQ</emphasis><sup>11</sup> и изучить эволюционную биологию с математической стороны.</p><p>Но представьте, что мы перенеслись в прошлое, в девятнадцатый век, когда теорию естественного отбора только-только открыли Чарльз Дарвин и Альфред Рассел Уоллес. Представьте эволюционизм сразу после его зарождения, когда у этой теории не было и близко ничего похожего на современный свод количественных моделей и колоссальные горы экспериментальных доказательств. Невозможно было знать, что у человека и шимпанзе обнаружится 95% общего генетического материала. Никто не знал о существовании ДНК. И тем не менее, ученые потянулись к новой теории естественного отбора. А позже выяснилось, что точно копируемый генетический материал с возможностью мутации действительно <emphasis>существует</emphasis>, что родство человека и шимпанзе доказуемо и так далее.</p><p>Таким образом, тот очень строгий, очень высокий стандарт, который я предложил для «технической» теории, слишком строг. Исторически все же <emphasis>удавалось</emphasis> успешно отличать истинные теории от ложных на основе предсказаний того типа, который я назвал «туманными». Туманные предсказания с, скажем, 80%-й уверенностью при достаточном количестве экспериментов могут обеспечить огромное преимущество над альтернативными гипотезами. Возможно, теорию подобного рода, которая дает не детально точные, но тем не менее верные предсказания, можно назвать «полутехнической»?</p><p>Но ведь технические теории наверняка надежнее полутехнических? Наверняка технические теории должны иметь приоритет, вызывать большее уважение? Физика, дающая чрезвычайно точные предсказания, наверняка в некотором смысле лучше подтверждена, чем эволюционная теория? Конечно, я не хочу сказать, что теория эволюции неверна; но какими бы огромными ни были горы свидетельств в пользу эволюции, разве физика не превосходит ее благодаря огромным горам <emphasis>точных</emphasis> экспериментальных подтверждений? Наблюдения за нейтронными звездами подтверждают предсказания общей теории относительности с точностью до одной стотриллионной доли (10<sup>14</sup>). Что может противопоставить этому эволюционная теория?</p><p>Дэниел Деннет однажды сказал, что если судить по простоте теории и объему сложности, которую она объясняет, Дарвину принадлежит величайшая идея за всю историю.<sup>12</sup></p><p>Когда-то возник конфликт между физикой и эволюционизмом девятнадцатого века. Согласно лучшим физическим моделям того времени, Солнце не могло гореть очень долго. Три тысячи лет на химической энергии или 40 миллионов лет на гравитационной энергии. Физике девятнадцатого века не был известен ни один источник энергии, который позволил бы Солнцу гореть дольше. Физика девятнадцатого века была не <emphasis>совсем</emphasis> такой мощной, как современная — она не давала предсказаний с точностью до одной стотриллионной (10<sup>14</sup>). Но физика девятнадцатого века все же обладала математическим характером современной физики — дисциплины, чьи модели давали детальные, точные количественные предсказания. Эволюционная теория девятнадцатого века была полностью полутехнической, в ней не было ни капли количественного моделирования. Тогда еще не было известно даже об экспериментах Менделя с горохом. И все же казалось весьма вероятным, что для работы эволюции потребуется гораздо больше времени, чем жалкие 40 миллионов лет — сотни миллионов или даже миллиарды лет. Древность Земли была туманным полутехническим предсказанием туманной полутехнической теории. Физики же девятнадцатого века, напротив, располагали точной количественной моделью, которая путем формальных расчетов приводила к точному количественному выводу: Солнце просто не могло гореть так долго.</p><p>«Ограничения геологических периодов, накладываемые физической наукой, разумеется, не могут опровергнуть гипотезу трансмутации видов; однако они кажутся достаточными для того, чтобы опровергнуть доктрину о том, что трансмутация происходила путем „происхождения с изменениями посредством естественного отбора“».</p><p>— Лорд Кельвин, по Лайлу Запато<sup>13</sup></p><p>История зафиксировала, кто победил.</p><p>В чем мораль? Если вы можете давать заблаговременные предсказания с 80-процентной уверенностью на вопросы, требующие ответа «да» или «нет», теория может казаться «расплывчатой», она может ошибаться в одном случае из пяти, но вы все равно сможете набрать чертовски огромное преимущество по очкам перед гипотезой неведения. Этого достаточно для подтверждения теории, если нет более сильных конкурентов. Реальность непротиворечива; каждая <emphasis>верная</emphasis> теория о Вселенной совместима со всякой другой верной теорией. Несовершенные карты могут конфликтовать, но территория только одна. Эволюционизм XIX века, возможно, и был полутехнической дисциплиной, но все же оставался верным (как мы теперь знаем) и безусловно лучшим объяснением (даже в то время). Любой конфликт между эволюционизмом и другой хорошо подтвержденной теорией должен был отражать какую-то аномалию, ошибку в утверждении, будто эти две теории несовместимы. Физика XIX века не могла смоделировать динамику Солнца — тогда еще не знали о ядерных реакциях. Физики не могли доказать, что их понимание Солнца верно <emphasis>в технических деталях</emphasis>, как не могли и провести расчеты на основе <emphasis>подтвержденной</emphasis> модели Солнца, чтобы определить, как долго оно просуществовало. Так что, оглядываясь назад, мы можем сказать нечто вроде: «Оставалась вероятность того, что физика девятнадцатого века просто не понимала, как устроено Солнце».</p><p>Но это лишь знание задним числом. Настоящий урок состоит в том, что, хотя физика девятнадцатого века была и точной, и количественной, она не имела автоматического превосходства над полутехнической теорией эволюционизма девятнадцатого века. <emphasis>Обе</emphasis> теории были хорошо подкреплены. <emphasis>Обе</emphasis> они были верны в тех областях, на которые распространялись их обобщения. Кажущийся конфликт между ними был аномалией, и выяснилось, что эта аномалия проистекала из неполноты и неверного применения физики девятнадцатого века, а не из неполноты и неверного применения эволюционизма девятнадцатого века. Но было бы бессмысленно сталкивать гору доказательств в пользу одной теории с горой доказательств в пользу другой. Даже в то время обе горы были слишком велики, чтобы предположить, будто какая-то из теорий была попросту ошибочной. Такие огромные горы доказательств нельзя стравливать в борьбе, будто одна опровергает другую. Значит, вы либо неверно применяете одну из теорий, либо используете модель за пределами той области, которую она хорошо предсказывает.</p><p>Поэтому не стоит <emphasis>обязательно</emphasis> смотреть свысока на теорию только потому, что она полутехническая. Полутехнические теории могут набрать достаточно высокое количество очков по сравнению со всеми имеющимися альтернативами, чтобы вы поняли: эта теория как минимум приблизительно верна. Когда-нибудь полутехническую теорию может заменить или даже опровергнуть более точный конкурент, но это верно и для чисто технических теорий. Вспомните, как общая теория относительности Эйнштейна поглотила ньютоновскую теорию тяготения.</p><p>Но истинность полутехнической теории — теории, у которой на данный момент нет точных, вычислительно реализуемых моделей, проверяемых осуществимыми экспериментами, — может быть гораздо менее очевидной, чем истинность теории технической. Требуются мастерство, терпение и тщательный анализ, чтобы отличить хорошие полутехнические теории от тех, в которых царит полнейшая путаница. Люди не умеют делать это интуитивно, вот почему у нас есть Наука.</p><p>Люди охотно спешат с выводами и хватаются за любой повод, чтобы отвергнуть несимпатичную им теорию. Вот почему я привел в пример эволюционизм девятнадцатого века — чтобы показать, почему не следует спешить и с ходу отвергать «нетехнические» теории. С точки зрения моральных устоев науки, эволюционизм девятнадцатого века был повинен не в одном грехе. Эволюционизм девятнадцатого века не делал количественных предсказаний. Его было нелегко подвергнуть фальсификации. По большей части он лишь объяснял то, что уже было известно. У него отсутствовал базовый механизм, поскольку о ДНК тогда никто еще не знал. Он даже противоречил законам физики девятнадцатого века. И все же естественный отбор был настолько <emphasis>потрясающе хорошим</emphasis> объяснением постфактум, что люди массово его приняли, и в итоге оказались правы. Наука как человеческая деятельность требует заблаговременных предсказаний. Теория вероятностей как математическая дисциплина не делает различий между предсказаниями постфактум и заблаговременными, поскольку предполагает, что вероятностные распределения — это фиксированные свойства гипотезы.</p><p>Правило о заблаговременных предсказаниях — это правило социального процесса науки, моральный устой, а не теорема. Этот моральный устой существует для того, чтобы уберечь людей от сугубо человеческих ошибок, которые трудно даже описать на языке теории вероятностей, — например, от подгонки задним числом того, что, как вы утверждаете, предсказывает ваша гипотеза. Люди пришли к выводу, что эволюционизм девятнадцатого века был отличным объяснением, пусть даже и постфактум. С точки зрения теории вероятностей это рассуждение <emphasis>было верным</emphasis>, именно поэтому оно <emphasis>сработало</emphasis>, вопреки всем научным грехам. Теория вероятностей — это математика. Социальный процесс науки — это свод юридических правил, призванных не позволить людям жульничать с математикой.</p><p>Однако верно и то, что по сравнению с <emphasis>современным</emphasis> эволюционистом, теоретики эволюции конца девятнадцатого — начала двадцатого века часто, к сожалению, сбивались с пути. Дарвин, ума которого хватило на то, чтобы изобрести эту теорию, оказался поразительно точен в огромном множестве вещей. Но преемники Дарвина, ума которых хватило лишь на то, чтобы принять теорию, понимали эволюцию превратно, часто и самым серьезным образом. Чтобы исправить их ошибки, потребовался обычный научный процесс. Просто невероятно, как мало логических ошибок допустил Дарвин<sup>14</sup> в <emphasis>«Происхождении видов»</emphasis> и <emphasis>«Происхождении человека»</emphasis> по сравнению с теми, кто шел за ним.</p><p>В этом же кроется и опасность полутехнических теорий. Даже после того как гениальное озарение подтверждено, рядовые ученые в отсутствие формальных моделей могут оказаться неспособны применять его идеи правильно. Еще в 1960-х годах биологи говорили о том, что эволюция работает «на благо вида», или предполагали, что отдельные особи сдерживают свое размножение, дабы предотвратить перенаселение среды обитания. Лучшие эволюционисты понимали, что к чему, но средние теоретики — нет.<sup>15</sup></p><p>Поэтому <emphasis>гораздо</emphasis> лучше иметь техническую теорию, чем полутехническую. К сожалению, Природа далеко не всегда настолько любезна, чтобы позволить описать Себя изящными, формальными, <emphasis>вычислительно реализуемыми</emphasis> моделями, и не всегда Она снабжает Своих исследователей измерительными приборами, способными напрямую зондировать Ее явления. Иногда это лишь вопрос времени. Эволюционизм девятнадцатого века был полутехническим, но позже появилась математика популяционной генетики и, в конце концов, секвенирование ДНК. Природа не всегда подбрасывает вам явление, которое вы можете описать с помощью технических моделей спустя пятнадцать секунд после того, как к вам пришло базовое озарение.</p><p>И все же передний край науки, область <emphasis>полемики</emphasis>, чаще всего касается именно полутехнических теорий или же чепухи, которая под них маскируется. К тому времени как теория обретает технический статус, она обычно перестает быть спорной (среди ученых). Так что вопрос о том, как отличить хорошие полутехнические теории от бессмыслицы, чрезвычайно важен для ученых, и решить его не так просто, как огульно отвергнуть любую нетехническую теорию. Ради того, чтобы отличать истину от лжи, и существует вся дисциплина рациональности. Это искусство невозможно свести к контрольному списку — во всяком случае, к такому, который средний ученый сможет надежно применять после часовой подготовки. Будь все так просто, наука нам бы не понадобилась.</p><empty-line/>
<p>Зачем вы вообще следите за научными спорами? Зачем пастись на том скудном и подгнившем корме, который предлагают СМИ, когда в учебниках вас ждет столько полноценной пищи? Наука из учебников прекрасна! Наука из учебников <emphasis>постижима</emphasis>, в отличие от просто завораживающих слов, которые никогда не смогут стать по-настоящему красивыми. Без математики у завораживающих слов нет ни силы, ни даже смысла. Завораживающие слова — это не знание, а лишь иллюзия знания, именно поэтому знание о том, что «гравитация возникает из-за искривления пространства-времени», приносит так мало удовлетворения. Наука заключается не в завораживающих словах, хотя в горячих новостях вы только их и прочитаете.</p><p>Следить за научными спорами бывает оправданно. Возможно, вы эксперт в этой области, и тогда эти споры — ваша законная пища. Или же эти научные споры — то, что вам необходимо знать <emphasis>прямо сейчас</emphasis>, потому что это влияет на вашу жизнь. Представьте, что на дворе девятнадцатый век, вы с вожделением разглядываете представителя подходящего пола в купальном костюме девятнадцатого века, и вам крайне важно знать: ваше сексуальное влечение — следствие психологии, сформированной естественным отбором, или искушение, подстроенное дьяволом, дабы завлечь вас в адское пламя?</p><p>Нельзя полностью исключать, что мы столкнемся с научным спором, который затрагивает нас лично, и обнаружим, что нам до зареза нужна правильная разгадка. Поэтому я рассмотрю некоторые тревожные признаки, которые исторически отличали расплывчатые гипотезы, оказавшиеся в итоге антинаучной галиматьей, от расплывчатых гипотез, которые со временем переросли в подтвержденные теории. Только помните исторический урок эволюционизма девятнадцатого века и не поддавайтесь искушению ставить крест на любой теории, которая не соответствует хотя бы одному пункту из вашего чек-листа. В мои намерения не входит давать людям очередной повод отвергать хорошую науку, если она доставляет им дискомфорт. Если вы применяете более строгие критерии к теориям, которые вам не нравятся, чем к тем, которые вам по душе (или наоборот!), то каждая новая придирка, которую вы научитесь находить, каждый новый логический изъян, который вы научитесь замечать, делает вас ровно настолько же глупее. Разум, чтобы приносить пользу, должен быть направлен на что-то другое, нежели на борьбу с самим собой.</p><empty-line/>
<p>Один из классических признаков плохой гипотезы заключается в том, что ей приходится тратить огромные усилия во избежание фальсификации — изобретать объяснения, почему гипотеза совместима с явлением, даже если явление повело себя не так, как ожидалось. Карл Саган приводит в пример человека, который утверждает, что в его гараже живет дракон. Саган вынес из этого урок, что плохим гипотезам приходится изворачиваться на ходу, чтобы избежать опровержения — сохранить видимость «соответствия».<sup>16</sup></p><p>Я бы заметил, что у заявляющего это человека явно имеется хорошая модель ситуации <emphasis>где-то</emphasis> в голове, потому что он может заранее предсказать, какие именно оправдания ему понадобятся. Для байесовца гипотеза — это не то, о чем заявляют громким, уверенным голосом. Гипотеза — это то, что управляет вашими <emphasis>ожиданиями</emphasis>, вероятностями, которые вы приписываете будущему опыту. Именно этим для байесовца вероятность и <emphasis>является</emphasis> — это то, за за что вы получаете очки, то, что вы калибруете. Так что, хотя наш заявитель может громко, уверенно и искренне утверждать, что он <emphasis>верит</emphasis> в невидимого дракона в гараже, он не <emphasis>ожидает</emphasis> увидеть невидимого дракона в гараже — его ожидания полностью совпадают с ожиданиями скептика.</p><p>Когда я оцениваю предсказания гипотезы, я спрашиваю, какого опыта я ожидаю, а не в какие факты я буду верить.</p><p>Обратная сторона:</p><p>Недавно я спорил с другом по одному вопросу теории эволюции. Мой друг утверждал, что кластеризация изменений в палеонтологической летописи (судя по всему, периоды относительного затишья сменяются сравнительно резкими изменениями; само по себе это спорное наблюдение, известное как «прерывистое равновесие») показывает, что с нашим пониманием видообразования что-то не так. Мой друг полагал, что здесь действует некая неведомая сила — не сверхъестественная, а какой-то природный фактор, который стандартная теория эволюции не учитывает. Поскольку мой друг не предложил конкретной альтернативной гипотезы, которая давала бы более точные предсказания, его тезис сводился к тому, что стандартная эволюционная модель <emphasis>глупа</emphasis> по отношению к имеющимся данным — что стандартная модель сделала конкретное неверное предсказание; что эта модель показала себя хуже, чем полное неведение или любой другой соперник по умолчанию.</p><p>Сначала я попался в ловушку: я принял неявное допущение, что стандартная модель предсказывает плавность, и строил свои аргументы на воспоминании о том, что изменения в палеонтологической летописи не были столь резкими, как он утверждал. Он предложил мне найти промежуточное эволюционное звено между <emphasis>Homo erectus</emphasis> и <emphasis>Homo sapiens</emphasis>; я погуглил и нашёл <emphasis>Homo heidelbergensis</emphasis>. Он поздравил меня и признал, что я заработал важное очко, но всё же продолжал настаивать на том, что изменения были слишком резкими и недостаточно постепенными. Я начал объяснять, почему, по моему мнению, неравномерный характер изменений <emphasis>мог</emphasis> следовать из стандартной модели: давление отбора со стороны окружающей среды могло быть непостоянным... «Ага! — сказал мой друг. — Ты заранее готовишь оправдания».</p><p>Но предположим, что палеонтологическая летопись вместо этого показывала бы плавную и постепенную последовательность изменений. Разве не мог бы мой друг тогда заявить, что стандартная модель эволюции как хаотичный и зашумлённый процесс не способна объяснить подобную плавность? Если заявлять постфактум, будто наша любимая гипотеза предсказывает полученные данные, — это научный грех, то разве не такой же грех утверждать постфактум, будто конкурирующая гипотеза глупа по отношению к этим данным?</p><p>Если гипотеза обладает <emphasis>чисто</emphasis> технической моделью, проблем не возникает: мы можем рассчитать предсказания модели формально, без неформальных переменных, за которые можно ухватиться ради манипуляций постфактум. Но как быть с полутехническими теориями? Очевидно, что полутехническая теория должна давать какие-то хорошие предварительные предсказания о <emphasis>чём-то</emphasis>, иначе зачем вообще с ней возиться? Но <emphasis>после</emphasis> того, как теория наполовину подтверждена, могут ли критики заявлять, будто данные указывают на проблему в ней, если эта «проблема» сконструирована постфактум? Как минимум, критики должны предельно конкретно указать, какие именно данные подтверждённая модель предсказывает глупо и почему она обязана делать (постфактум) это глупое предсказание. Насколько резкое изменение количественно является «слишком резким» для стандартной модели эволюции? Какую именно степень постепенности, по-вашему, предсказывает стандартная модель эволюции? Откуда вы это знаете? И не поздно ли говорить об этом после того, как вы уже увидели данные?</p><p>Когда мой друг обвинил меня в том, что я придумываю оправдания, я помедлил и спросил себя, какие именно оправдания мне, по моим ожиданиям, придётся придумывать. Я решил, что моё текущее понимание теории эволюции ничего не говорит о том, должна ли скорость эволюционных изменений быть прерывистой и скачкообразной или же плавной и постепенной. Если бы я не видел этот график заранее, я бы не смог его предсказать. (К сожалению, даже этот вердикт я вынес уже после того, как увидел данные...) Возможно, в семействе эволюционных моделей и существуют такие, которые дают предварительные предсказания о постепенности или изменчивости, но если они и есть, мне о них ничего не известно. И что ещё важнее, мой друг тоже этого не знал.</p><p>Не всегда разумно спрашивать оппонентов теории о том, что предсказывают их соперники. Узнавайте о предсказаниях теории от лучших её сторонников. Только обязательно записывайте их предсказания заранее. Да, иногда сторонники теории пытаются «подогнать» её под свидетельства, которые явно ей не соответствуют. Но если вы задаётесь вопросом, что предсказывает теория, расспросите сначала её сторонников, а затем попросите критиков устроить перекрёстный допрос.</p><p>Кроме того, модели могут содержать шум. Если мы выдвигаем гипотезу, что данные медленно и неуклонно растут, но наш измерительный прибор имеет погрешность в 5%, то нет никакого смысла указывать на точку данных, которая оказалась ниже предыдущей, и торжествующе кричать: «Смотрите! Она пошла вниз! Вниз, вниз, вниз! И не надо объяснять мне, как ваша теория укладывается в этот спад, вы просто ищете оправдания!» Формальные, технические модели часто включают в себя явные слагаемые погрешности. Слагаемое погрешности «размазывает» плотность правдоподобия, снижает точность модели и уменьшает количество очков теории, но байесовское правило начисления очков всё равно остаётся в силе. Техническая модель может допускать возможность ошибок, совершать ошибки и при этом показывать себя лучше, чем полное неведение. В нашем примере с супермаркетом даже точная гипотеза о числе 51 ставит на 51 лишь 90% своей вероятностной массы; эта точная гипотеза утверждает лишь то, что 51 выпадает в девяти случаях из десяти. Игнорировать девять случаев выпадения 51, указывать на один случай 82 и победно кукарекать — ещё не значит опровергнуть теорию. Это не оправдание, а явное предварительное предсказание технической модели.</p><p>Слагаемое погрешности делает «точную» теорию уязвимой перед сверхточной альтернативой, которая предсказала бы появление 82. Стандартная модель также была бы уязвима перед моделью точного неведения, которая предсказала бы 60-процентную вероятность выпадения 51 в том раунде, где мы увидели 82, распределив правдоподобие для этой конкретной ошибки более энтропийно. Какой бы хорошей ни была теория, в науке всегда найдётся место для соперника, набирающего больше очков. Но если вы <emphasis>не</emphasis> предлагаете лучшей альтернативы, а пытаетесь лишь показать, что общепринятая теория <emphasis>глупа</emphasis> по отношению к имеющимся данным, эта научная задача может оказаться <emphasis>более</emphasis> сложной, чем простая замена старой теории новой.</p><p>Астрономы зафиксировали необъяснимое смещение перигелия Меркурия, которое не укладывалось в ньютоновскую физику — точнее, ньютоновская физика предсказывала 5557 угловых секунд за столетие, тогда как наблюдаемая величина составляла 5600.<sup>17</sup> Но следовало ли ученым того времени отказаться от ньютоновской гравитации из-за столь мелкого, необъяснимого противоречия? Что бы они использовали взамен? В конце концов от ньютоновской теории гравитации действительно <emphasis>отказались</emphasis> — после того как общая теория относительности Эйнштейна точно объяснила орбитальную аномалию Меркурия, а также сделала успешные предварительные предсказания. Но <emphasis>заранее</emphasis> знать, что всё обернётся именно так, было невозможно.</p><p>В девятнадцатом веке наблюдалась устойчивая аномалия в орбите Урана. Люди говорили: «Возможно, закон Ньютона перестаёт работать на больших расстояниях». В конце концов несколько светлых голов взглянули на аномалию и спросили: «А не может ли это быть неизвестная внешняя планета?» Урбен Леверье и Джон Куч Адамс независимо друг от друга провели расчёты, используя стандартную теорию Ньютона, и предсказали положение Нептуна с точностью до одного углового градуса, тем самым триумфально <emphasis>подтвердив</emphasis> ньютоновскую гравитацию.<sup>18</sup></p><p>Только <emphasis>после того как</emphasis> общая теория относительности точно рассчитала смещение перигелия Меркурия, мы <emphasis>поняли</emphasis>, что ньютоновская гравитация никогда не сможет его объяснить.</p><empty-line/>
<p>В «Интуитивном объяснении» мы видели, как догадка Карла Поппера о том, что фальсификация сильнее подтверждения, переводится на байесовский язык как истина об отношениях правдоподобия. Поппер ошибался, считая, что фальсификация <emphasis>качественно отличается</emphasis> от подтверждения; оба эти процесса подчиняются одним и тем же байесовским правилам. Однако философия Поппера отражала важную истину о количественном различии между фальсификацией и подтверждением.</p><p>На Поппера произвело глубокое впечатление различие между якобы «научными» теориями Фрейда и Адлера и революцией, которую произвела в физике теория относительности Эйнштейна в первые два десятилетия этого века. Главное различие между ними, как видел его Поппер, заключалось в том, что в то время как теория Эйнштейна была крайне «рискованной» — в том смысле, что из неё можно было вывести следствия, крайне невероятные с точки зрения господствовавшей тогда ньютоновской физики (например, что свет отклоняется в сторону массивных тел, что подтвердилось экспериментами Эддингтона в 1919 году), и опровергавшие всю теорию целиком в случае их ложности, — психоаналитические теории ничто не могло опровергнуть даже в принципе. Последние, как пришёл к выводу Поппер, имеют больше общего с первобытными мифами, нежели с подлинной наукой. То есть он понял, что кажущийся главный источник силы психоанализа и основное основание, на котором зиждется его претензия на научный статус, а именно способность приспосабливаться к любой возможной форме человеческого поведения и объяснять её — на самом деле является его критической слабостью, поскольку из этого следует, что он не имеет и не может иметь подлинно предсказательной силы. Психоаналитические теории по своей природе недостаточно точны, чтобы иметь негативные следствия, а потому они защищены от эмпирического опровержения…</p><p>Таким образом, Поппер отвергает индукцию, не соглашается с мнением, будто она является характерным методом научного исследования и вывода, и предлагает взамен фальсифицируемость. Он утверждает, что получить подтверждения в пользу практически любой теории очень легко, и поэтому считает, что подобное «подкрепление» (corroboration, как он его называет) должно иметь научный вес лишь в том случае, если оно является положительным результатом подлинно «рискованного» предсказания, которое вполне могло бы оказаться ложным. Для Поппера теория является научной лишь тогда, когда её может опровергнуть какое-либо мыслимое событие. Соответственно, любая подлинная проверка научной теории логически представляет собой попытку опровергнуть или фальсифицировать её…</p><p>Таким образом, всякая подлинная научная теория, по мнению Поппера, является запретительной в том смысле, что она имплицитно запрещает определённые события или явления.<sup>19</sup></p><p>Согласно философии Поппера, сила научной теории заключается не в том, как много она объясняет, а в том, чего она <emphasis>не</emphasis> объясняет. Достоинство научной теории кроется не в тех исходах, которые она <emphasis>разрешает</emphasis>, а в тех, которые она <emphasis>запрещает</emphasis>. Теории Фрейда, которые, казалось, объясняли всё, не <emphasis>запрещали</emphasis> ничего.</p><p>Переводя это на байесовский язык, мы увидим, что чем больше исходов модель <emphasis>запрещает</emphasis>, тем большую плотность вероятности она концентрирует на оставшихся, разрешённых исходах. Чем больше исходов запрещает теория, тем больше содержащегося в ней знания. Чем смелее теория подставляется под фальсификацию, тем определённее она говорит вам, каких наблюдений следует ожидать.</p><p>Теория, способная объяснить <emphasis>любой</emphasis> опыт, соответствует гипотезе полного неведения — равномерному распределению, при котором плотность вероятности ровным слоем размазана по всем возможным исходам.</p><empty-line/>
<p><emphasis>Флогистон</emphasis> стал ответом восемнадцатого века на Стихийный Огонь греческих алхимиков. Теорию флогистона нельзя было использовать для предсказания результата химического превращения: сначала вы смотрели на результат, а затем привлекали флогистон, чтобы его объяснить. Теория флогистона была бесконечно гибкой — замаскированной гипотезой нулевого знания. Точно так же теория <emphasis>витализма</emphasis> не объясняет, как двигается рука, и не говорит, каких превращений ожидать от органической химии; и уж конечно витализм не позволяет проводить никаких количественных расчётов.</p><p>Обратная сторона:</p><p>Остерегайтесь мышления «по списку»: наличие <emphasis>священной</emphasis> тайны или таинственного ответа — это вовсе не то же самое, что отказ от объяснений. Некоторые элементы нашей физики принимаются как «фундаментальные» — пока ещё не сведённые к чему-то более простому и не объяснённые глубже. Но эти фундаментальные элементы нашей физики подчиняются чётко определённым, математически простым, формально вычислимым причинно-следственным правилам.</p><p>Время от времени какой-нибудь лжеучёный возражает против современной физики на том основании, что она не предлагает «лежащего в основе механизма» для математического закона, который в настоящее время считается фундаментальным. (Утверждение, что математическому закону не хватает «лежащего в основе механизма» — один из пунктов в <emphasis>Индексе фричества</emphasis> Джона Баэза.<sup>20</sup>) «Лежащий в основе механизм», который предлагает взамен этот лжеучёный, — туманный, чисто вербальный и не даёт никакого прироста предсказательной силы, иначе мы бы не причисляли его к лжеучёным.</p><p>Наша нынешняя физика считает электромагнитное поле фундаментальным и отказывается объяснять его дальше. Но «электромагнитное поле» — это фундаментальное понятие, подчиняющееся чётким математическим правилам, не имеющее никаких свойств за их пределами и поддающееся формальным вычислениям, описывающим его причинно-следственное воздействие на мир. Возможно, когда-нибудь кто-то предложит более совершенный математический аппарат, дающий лучшие предсказания, но я бы не стал обвинять нынешнюю модель в «таинственности». Теория, которая содержит <emphasis>фундаментальные элементы</emphasis>, — это совсем не то же самое, что теория, содержащая <emphasis>таинственные элементы</emphasis>.</p><p>Фундаментальные понятия должны быть простыми. «Жизнь» — плохое фундаментальное понятие, «кислород» — хорошее фундаментальное понятие, а «электромагнитное поле» — ещё лучше. Виталисту жизнь может казаться простой — это ведь всего лишь простая, магическая способность ваших мышц двигаться под управлением разума. Почему бы не объяснить жизнь простой, магической фундаментальной субстанцией вроде <emphasis>élan vital</emphasis>? Но явления, которые кажутся <emphasis>психологически</emphasis> очень простыми — крошечные светящиеся точки в небе, ярко-оранжевое горячее пламя, плоть, движущаяся по велению мысли, — часто скрывают под собой огромную глубину. Утверждение, что жизнь — это сложное явление, может показаться невероятным виталисту, созерцающему глухую, непроницаемую тайну, за которую непонятно как ухватиться. Но да, Вирджиния, скрытая сложность действительно существует. Критерий простоты, имеющий отношение к бритве Оккама, — это <emphasis>математическая</emphasis> или <emphasis>вычислительная</emphasis> простота. Как только мы сводим нашу модель к математически простым фундаментальным элементам, которые сами по себе не разделяют таинственных свойств разгадываемой загадки и взаимодействуют строго определённым образом, порождая ранее загадочное явление в виде детального предсказания, это становится настолько свободным от мистики, насколько человечество вообще научилось что-либо объяснять.</p><empty-line/>
<p>Многие люди в этом мире верят, что после смерти предстанут перед суровым мужчиной по имени святой Пётр, который изучит их земные поступки и начислит им баллы за нравственность. Надо полагать, правило начисления очков у святого Петра уникально и инвариантно к тривиальным изменениям перспективы. К сожалению, верующие не могут получить количественную, точно вычисляемую спецификацию этого правила, что кажется довольно несправедливым.</p><p>Религия <emphasis>байесианства</emphasis> утверждает, что ваша вечная участь зависит от вероятностных суждений, которые вы выносили при жизни. В отличие от менее развитых верований, <emphasis>байесианство</emphasis> может дать количественную, точно вычисляемую спецификацию того, как именно определяется ваша вечная судьба.</p><p>Наше собственное байесовское правило начисления очков позволяет суммировать баллы по разным экспериментам, и этот результат инвариантен независимо от того, как мы разделяем «эксперименты» или в каком порядке суммируем результаты. Мы складываем логарифмы вероятностей. Это эквивалентно перемножению вероятностей, приписанных исходу каждого эксперимента, для нахождения их совместной вероятности. Мы берём логарифм, чтобы упростить наше интуитивное понимание накопленного балла, чтобы не терять из виду ничтожно малые доли и чтобы гарантировать максимизацию нашего <emphasis>ожидаемого</emphasis> балла, заявляя свои истинные вероятности, а не ставя все фишки на самый вероятный исход.</p><p>Байесианство утверждает, что когда вы умираете, Пьер-Симон Лаплас изучает абсолютно каждое событие в вашей жизни — от нахождения туфель у кровати поутру до обнаружения своего рабочего места на привычном месте. Каждый проигрышный лотерейный билет означает, что вам было не всё равно и вы решили сыграть. Лаплас оценивает априорную вероятность, которую вы приписали каждому событию. В тех случаях, когда вы не устанавливали точную численную вероятность заранее, Лаплас изучает вашу степень предвкушения или удивления, экстраполирует другие возможные исходы и ваши гипотетические реакции, а затем нормирует ваши экстраполированные эмоции до распределения правдоподобия по возможным исходам. (Отсюда и пошло выражение «лапласовский сверхразум».)</p><p>Затем Лаплас берёт каждое событие в вашей жизни и каждую приписанную вами вероятность и перемножает их все. Это ваш Страшный суд — вероятность, которую вы приписали собственной жизни.</p><p>Те, кто следует байесианству, всю жизнь стремятся максимизировать свой Страшный суд. Это единственная добродетель байесианства. Всё остальное — просто математика.</p><p>Помните: путь байесианства суров. Какую вероятность вы должны приписывать каждое утро утверждению «Солнце взойдёт»? (Мы опустим такие придирки, как пасмурные дни или тот факт, что Земля вращается вокруг Солнца.) Возможно, тот, кто не следует байесианству, проявил бы скромность и дал вероятность в 99,9%. Но мы, приверженцы байесианства, отбросим все соображения о скромности или высокомерии и будем строить планы лишь ради того, чтобы максимизировать результат Страшного суда. Как одержимые геймеры, мы печёмся только об этом числовом показателе. С вопросом «взойдёт ли Солнце» мы сталкиваемся 365 раз в году, поэтому мы могли бы значительно улучшить свой Страшный суд, слегка подкорректировав наши оценки вероятности.</p><p>В нынешнем виде, даже если Солнце встаёт каждое утро, каждый год результат нашего Страшного суда будет уменьшаться в 0,999<sup>365</sup> = 0,7 раза, то есть примерно на -0,52 бита. Каждые два года оценка нашего Страшного суда будет снижаться сильнее, чем если бы мы оказались в полном неведении относительно результата подбрасывания монетки! Недопустимо. Если мы увеличим ежедневную вероятность восхода Солнца до 99,99%, то каждый год наш Страшный суд будет уменьшаться лишь в 0,964 раза. Уже лучше. И всё же, в маловероятном случае, если мы проживём ровно 70 лет и умрём, наш Страшный суд составит всего 7,75% от того, каким он мог бы быть. Что, если мы припишем восходу Солнца вероятность 99,999%? Тогда через 70 лет результат нашего Страшного суда будет умножен на 77,4%.</p><p>Почему бы не присвоить вероятность 1,0?</p><p>Тот, кто следует байесианству, <emphasis>никогда</emphasis> не присвоит вероятность 1,0 <emphasis>ничему</emphasis>. Присвоение вероятности 1,0 какому-то исходу расходует <emphasis>всю</emphasis> вашу вероятностную массу. Если вы присвоите вероятность 1,0 какому-то исходу, а реальность принесёт другой ответ, значит, <emphasis>фактическому</emphasis> исходу вы должны были присвоить вероятность <emphasis>ноль</emphasis>. Это единственный смертный грех байесианства. Ноль, умноженный на что угодно, равен нулю. Когда Лаплас перемножит все вероятности вашей жизни, итоговая вероятность будет равна нулю. Результат вашего Страшного суда окажется дыркой от бублика, шишом, зеро, абсолютным ничем. Независимо от того, насколько рациональными были ваши догадки в течение всей остальной жизни, вы проведёте вечность бок о бок с парнем, который верил в летающие тарелки и черпал всю информацию из Weekly World News. И снова мы убеждаемся в полезности логарифмирования, которое являет невинно звучащий «ноль» в его истинном обличье. Рисковать нулевой вероятностью исхода — всё равно что соглашаться на пари с выплатой в минус бесконечность.</p><p>А что, если человечество решит разобрать Солнце на вещество (звёздная инженерия) или выключить Солнце из-за того, что оно попусту расходует энтропию? Ну, скажете вы, такое-то событие можно предвидеть, у вас будет шанс скорректировать свою оценку вероятности до того, как всё произойдёт. А что, если искусственный интеллект в чьём-то подвале рекурсивно самосовершенствуется до сверхинтеллекта, скрытно разрабатывает нанотехнологии и в одно прекрасное утро <emphasis>он</emphasis> разбирает Солнце? Если в последнюю ночь этого мира вы припишете завтрашнему восходу Солнца вероятность 99,999%, результат вашего Страшного суда уменьшится в 100 000 раз. Минус 50 децибел! Ужасно, правда?</p><p>Какова же в таком случае ваша лучшая стратегия? Что ж, предположим, вы на 50% ожидаете, что выросший в подвале ИИ-сверхинтеллект разберёт Солнце в ближайшие десять лет, и полагаете, что вероятность этого события одинакова для любого дня в этот период. Тогда в любую конкретную ночь вы будете ожидать завтрашнего восхода Солнца с вероятностью 99,98%. Если это действительно то, чего вы ожидаете, то у вас нет причин называть в качестве своей вероятности какую-либо иную цифру, кроме 99,98%. Если вы нервничаете, что это ожидание слишком занижено или завышено, значит, с учётом этого беспокойства ваше истинное ожидание выглядит иначе.</p><p>Но более глубокая истина байесианства такова: систему нельзя обыграть. Вы не можете дать ни скромный ответ, ни уверенный. Вы должны точно определить, насколько сильно вы ожидаете завтрашнего восхода Солнца, и назвать именно это число. Вы должны сбрить до единого волоска скромность или высокомерие и спросить себя: рассчитываете ли вы в итоге получить оценку за то, что Солнце взойдёт, или за то, что оно не взойдёт? Не ищите оправданий, лучше спросите себя, какие именно оправдания вам могут понадобиться. Как только вы определите точную степень своего ожидания, единственный способ ещё больше улучшить результат Страшного суда — повысить точность, калибровку и различительную способность ваших ожиданий. Вы не сможете добиться большего, не научившись лучше угадывать и точнее прогнозировать.</p><p>Э-э, ну, разве что вы могли покончить с собой в пятилетнем возрасте и тем самым предотвратить дальнейшее снижение оценки на вашем Страшном суде. Или, если мы добавим в функцию полезности заплатку в виде нового греха, запрещающего самоубийство, вы могли бы бежать от тайн, избегая любых ситуаций, где, по вашему мнению, вы можете знать не всё. Вот вам и вся религия.</p><empty-line/>
<p>В идеале мы предсказываем исход эксперимента заранее, используя нашу модель, а затем проводим эксперимент, чтобы увидеть, согласуется ли результат с ней. К сожалению, мы не всегда можем контролировать информационный поток. Иногда Природа подбрасывает нам наблюдения, и к тому времени, когда мы придумываем объяснение, мы уже увидели те самые данные, которые должны объяснить. В этом состоял один из научных грехов эволюционизма девятнадцатого века: Дарвин заметил сходство многих видов и их приспособленность к конкретным местным условиям обитания до того, как ему в голову пришла гипотеза естественного отбора. Эволюционизм девятнадцатого века начинался как объяснение постфактум, а не как опережающее предсказание.</p><p>И это проблема не только полутехнических теорий. В 1846 году успешный вывод о существовании Нептуна из гравитационных возмущений орбиты Урана было сочтено великим триумфом ньютоновской теории тяготения. Почему? Потому что открытие Нептуна стало первым наблюдением, подтвердившим <emphasis>опережающее</emphasis> предсказание ньютоновской гравитации. Все остальные явления, которые объяснил Ньютон — орбиты, орбитальные возмущения, приливы — были подробно изучены ещё до того, как Ньютон их объяснил. Никто всерьёз не сомневался в правильности теории Ньютона. Теория Ньютона объясняла слишком многое и слишком точно, заменив целый набор моделей ad hoc единым универсальным математическим законом. И всё же опережающее предсказание существования Нептуна, за которым последовало его обнаружение практически в точности в указанном месте, сочли первым великим триумфом теории Ньютона в прогнозировании того, чего не могла предсказать ни одна предыдущая модель. Между всеобщим признанием теории Ньютона и первым впечатляющим <emphasis>опережающим</emphasis> предсказанием ньютоновской гравитации прошло немало времени. К моменту, когда Ньютон создал свою теорию, учёные уже детально наблюдали большую часть явлений, которые предсказывала ньютоновская гравитация.</p><p>Однако правило опережающего предсказания — это научная этика, а не закон теории вероятностей. Если вы уже видели данные, которые должны объяснить, Наука может слать вас ко всем чертям, но ваше затруднительное положение не отменяет законов теории вероятностей. Происходит лишь то, что несчастному человеку становится гораздо труднее <emphasis>соблюдать</emphasis> законы теории вероятностей. Когда вы решаете, какую оценку поставить гипотезе в соответствии с байесовским правилом начисления очков, вам нужно определить, какую долю вероятностной массы эта гипотеза выделяет на наблюдаемый исход. Если мы обязаны делать предсказания заранее, становится легче заметить, когда кто-то пытается выдать любой возможный исход за своё опережающее предсказание, тратит слишком много вероятностной массы, намеренно напускает туману, чтобы избежать опровержения, и так далее.</p><p>Ни один нумеролог не способен предсказать выигрышные номера лотереи на следующую неделю, но зато он с радостью объяснит мистическое значение выигрышных номеров на прошлой. Допустим, в лотерее на прошлой неделе выигрышным «Мегашаром» стала семёрка из 52 возможных вариантов. Очевидно, это произошло потому, что семь — счастливое число. Значит ли это, что на следующей неделе «Мегашаром» тоже выпадет семёрка? Разумеется, мы понимаем, что это не гарантировано, но раз уж это счастливое число, вам следует приписать ему вероятность выше 1/52... а потом мы будем оценивать ваши догадки на протяжении нескольких лет, и если ваш результат окажется слишком низким, мы вас высечем... что вы говорите? Вы хотите присвоить вероятность ровно 1/52? Но это же точно такая же вероятность, как и для любого другого числа; куда же делась удачливость семёрки? Нет, извините, нельзя приписать вероятность 90% семёрке и одновременно 90% — одиннадцати. Мы понимаем, что они оба счастливые. Да, мы понимаем, что они <emphasis>очень</emphasis> счастливые. Но так это не работает.</p><p>Даже если слушатель не знаком с путем Байеса и не требует формальных вероятностей, он, скорее всего, заподозрит неладное, если вы попытаетесь подстраховаться со всех сторон. Предположим, вас просят предсказать выигрышный «Мегашар» на следующую неделю, и вы с помощью нумерологии объясняете, почему шар номер один отлично укладывается в вашу теорию, почему шар номер два отлично укладывается в вашу теорию, почему шар номер три отлично укладывается в вашу теорию... даже у самого доверчивого слушателя могут возникнуть вопросы к тому моменту, когда вы доберётесь до двенадцати. Может, вы тогда скажете, какие числа несчастливые и точно не выиграют в лотерею? Что ж, тринадцать — число несчастливое, но это не то чтобы абсолютно <emphasis>невозможно</emphasis> (вы перестраховываетесь, заранее <emphasis>предвидя</emphasis>, какая отговорка может вам понадобиться).</p><p>Но если попросить вас объяснить номера лотереи за <emphasis>прошлую неделю</emphasis> — о, тут семёрка была практически неизбежна. Эта семёрка определённо должна считаться колоссальным успехом для модели лотереи, основанной на «счастливых числах». И тринадцати там никак не могло оказаться; теория удачи это напрочь исключает.</p><empty-line/>
<p>Представьте, что однажды утром вы просыпаетесь и обнаруживаете, что вместо вашей левой руки появилось синее щупальце. Синее щупальце подчиняется вашим двигательным командам — вы можете брать им стаканы, вести машину и так далее. Как бы вы объяснили этот гипотетический сценарий? Прежде чем читать дальше, уделите минуту размышлениям над этой загадкой.</p><p>(Отступ для защиты от спойлеров...)</p><p>Как бы я объяснил тот факт, что вместо моей левой руки появилось синее щупальце? Ответ прост: никак. Этого не случится.</p><p>Было бы достаточно легко сочинить вербальное объяснение, которое «подошло» бы под этот гипотетический сценарий. Существует множество объяснений, способных «подойти» к чему угодно, включая (как частный случай «чего угодно») появление синего щупальца вместо руки. Божественное вмешательство — отличный универсальный вариант. Или инопланетяне с произвольными мотивами и возможностями. Или я мог сойти с ума, галлюцинировать, грезить на больничной койке, пока проходит моя жизнь. Подобные объяснения «подходят» под любые исходы одинаково хорошо — и одинаково плохо, что приравнивает их к гипотезам полного неведения.</p><p>Проверка того, «объясняет» ли модель реальности превращение моей руки в синее щупальце, заключается в том, концентрирует ли она значительную долю вероятностной массы на этом <emphasis>конкретном</emphasis> исходе. Почему именно этот сон в больнице? Зачем инопланетянам делать со мной именно это, а не любой другой миллиард вещей, которые они могли бы сделать? Почему моя рука превратилась в щупальце именно в это утро, после того как оставалась рукой во все остальные утра моей жизни? И во всех случаях я должен искать аргумент, достаточно убедительный, чтобы сделать это конкретное предсказание <emphasis>заранее</emphasis>, а не довольствоваться простой совместимостью. Как только я узнаю исход, мне станет гораздо труднее перебирать гипотезы в поисках хорошего объяснения. Какую бы гипотезу я ни пробовал, мне будет крайне сложно не выделить на вчерашний исход с синим щупальцем больше вероятностной массы, чем если бы я экстраполировал вслепую, пытаясь найти <emphasis>наиболее</emphasis> вероятное предсказание модели на завтра.</p><p>Модель не всегда предсказывает все особенности данных. У природы нет предрасположенности подбрасывать мне исключительно разрешимые задачи. Возможно, со мной забавляется божество, чей разум вычислительно непостижим. Если я подбрасываю симметричную монету, результат невозможно объяснить подробнее — не существует модели, которая дала бы лучшее предсказание, чем гипотеза максимальной энтропии. Но если я выберу наугад модель без внутренних деталей или модель, которая не делает никаких дальнейших предсказаний, у меня не только не будет причин верить в эту догадку, мне вообще не будет до неё никакого дела. Прошлой ночью мою руку заменило синее щупальце. Почему? Инопланетяне! И что же они сделают завтра? Точно так же, если я припишу синее щупальце галлюцинации, пока моя жизнь проходит в коме, я всё равно не узнаю ничего нового о том, что мне привидится завтра. Так какая мне разница, инопланетяне это были или галлюцинация?</p><p>Что же тогда могло бы стать <emphasis>хорошим</emphasis> объяснением, если бы я однажды проснулся утром и обнаружил, что моя рука превратилась в синее щупальце? Чтобы претендовать на «хорошее объяснение» этого гипотетического опыта, потребовался бы такой аргумент, размышляя над которым <emphasis>сейчас</emphasis>, <emphasis>до того</emphasis>, как моя рука превратилась в синее щупальце, я ложился бы спать в тревоге, что моя рука <emphasis>действительно</emphasis> превратится в щупальце.</p><p>Люди играют в игры с правдоподобием, объясняя события, с которыми они никогда не рассчитывают столкнуться в реальности, однако это неизбежно нарушает законы теории вероятностей. Многие ли из тех, кто считает, будто может «объяснить» гипотетическое пробуждение со щупальцем вместо руки, ложились бы спать с мыслью: а вдруг это действительно случится со мной? Будь у них мужество следовать своим убеждениям, они бы сказали: «Я не ожидаю когда-либо столкнуться с этим гипотетическим опытом, поэтому я не могу его объяснить, и у меня нет причин пытаться. Подобные вещи случаются только в веб-комиксах, и мне незачем готовить объяснения, ведь в реальной жизни у меня никогда не будет шанса ими воспользоваться. Если я когда-нибудь окажусь в этой невозможной ситуации, пусть я не упущу ни единой йоты моего драгоценного недоумения».</p><p>Для байесовца вероятности — это ожидания, а не просто убеждения, о которых нужно трубить на каждом углу. Если моя модель распределяет вероятностную массу на то, что я проснусь с синим щупальцем, то я буду нервничать из-за возможности проснуться с синим щупальцем. Что если модель фантастична — например, ведьма наложила заклинание, переносящее меня в случайно выбранный веб-комикс? Тогда <emphasis>априорная вероятность</emphasis> колдовства из веб-комиксов настолько мала, что моё понимание <emphasis>реального мира</emphasis> не приписывает этой гипотезе сколько-нибудь значимого веса. Гипотеза о колдовстве, если принять её как данность, могла бы приписать вполне заметное правдоподобие тому, что я проснусь с синим щупальцем. Но моё ожидание этой гипотезы настолько мало, что я не ожидаю ни одного из её предсказаний. То, что я вообще могу помыслить гипотезу о колдовстве, никоим образом не должно уменьшить моё полное недоумение, если я действительно проснусь со щупальцем, поскольку вероятность, которую я приписываю гипотезе о колдовстве в реальном мире, фактически равна нулю. Моя гипотеза с нулевой вероятностью не помогла бы мне <emphasis>объяснить</emphasis> пробуждение со щупальцем, потому что этот аргумент недостаточно хорош, чтобы заставить меня <emphasis>ожидать</emphasis> пробуждения со щупальцем.</p><p>В законах теории вероятностей распределения правдоподобия — это фиксированные свойства гипотезы. В искусстве рациональности <emphasis>объяснять</emphasis> — значит <emphasis>ожидать</emphasis>. <emphasis>Ожидать</emphasis> — значит <emphasis>объяснять</emphasis>. Представьте, что я медицинский исследователь, и в обычном ходе своей научной работы я замечаю, что моя новая остроумная теория анатомии, похоже, допускает небольшую и смутную вероятность того, что моя рука превратится в синее щупальце. «Ха-ха! — говорю я, — как забавно и глупо!» — и чувствую легчайший укол беспокойства. <emphasis>Вот это</emphasis> было бы хорошим объяснением пробуждения со щупальцем, если бы такое вообще произошло.</p><p>Если цепочка рассуждений не заставляет меня заранее нервничать из-за перспективы проснуться со щупальцем, то такое рассуждение было бы плохим объяснением, если бы это событие действительно <emphasis>произошло</emphasis>, поскольку сочетание априорной вероятности и правдоподобия было слишком мало, чтобы заставить меня выделить хоть какую-то значимую долю вероятностной массы в реальном мире на этот исход.</p><p>Если вы начнёте с хорошо откалиброванных априорных вероятностей и примените байесовские рассуждения, вы придёте к столь же хорошо откалиброванным выводам. Представьте, что два миллиона существ, рассеянных по разным планетам вселенной, имеют шанс столкнуться с чем-то столь же странным, как пробуждение со щупальцем (или — о ужас! — с десятью пальцами). Один миллион этих существ оценивают как «один на тысячу» априорную вероятность некоторой гипотезы X, и каждая гипотеза X даёт «один на сотню» для правдоподобия пробуждения со щупальцем. А другой миллион этих существ оценивают как «один на сотню» априорную вероятность некоторой гипотезы Y, и каждая гипотеза Y даёт «один на десять» для правдоподобия пробуждения со щупальцем. Если мы предположим, что все существа хорошо откалиброваны, то, взглянув на вселенную, мы обнаружим десять существ, которые в итоге получили щупальце из-за гипотез класса правдоподобия X, и тысячу существ, которые получили щупальца из-за гипотез класса правдоподобия Y. Так что если вы обнаружили у себя щупальце и <emphasis>если</emphasis> ваши вероятности хорошо откалиброваны, то появление щупальца, скорее всего, вытекает из гипотезы, которую вы сочли бы вероятной, а не из гипотезы, которую вы сочли бы невероятной. (А что, если ваши вероятности откалиброваны плохо, так что когда вы говорите «один на миллион», событие происходит в одном случае из двадцати? Тогда вы чрезвычайно самоуверенны, и мы скорректируем ваши вероятности в сторону меньшей различительной способности и большей энтропии.)</p><p>Гипотеза о переносе в веб-комикс, даже если она «объясняет» сценарий пробуждения со щупальцем, является плохим объяснением из-за её низкой априорной вероятности. Гипотеза о веб-комиксе никак не помогает объяснить появление щупальца, потому что она не заставляет вас ожидать пробуждения со щупальцем.</p><p>Если начать с квадриллиона разумных существ, рассеянных по вселенной, то весьма многие существа столкнутся с событиями, которые очень вероятны; лишь какой-то жалкий миллион существ переживут за свою жизнь события с вероятностью один на миллиард (как мы и ожидали бы, обозревая всё бесконечным взором и обладая идеальной калибровкой); и ни одно существо не столкнётся с невозможным.</p><p>Если вы каким-то образом действительно проснулись со щупальцем, то, скорее всего, из-за чего-то гораздо более вероятного, чем «перенос в веб-комикс» — из-за какой-то совершенно нормальной причины проснуться со щупальцем, которую вы просто не предвидели. Что это за причина? Я не знаю. Никакой. Я не ожидаю, что проснусь со щупальцем, поэтому не могу дать этому никакого хорошего объяснения. Зачем мне утруждать себя придумыванием оправданий, которыми я не рассчитываю воспользоваться? Если бы я беспокоился, что когда-нибудь мне понадобится остроумное оправдание для пробуждения со щупальцем, то <emphasis>причина моего беспокойства по поводу этой возможности</emphasis> и <emphasis>была бы</emphasis> моим объяснением.</p><p>Реальность распределяет опыт, используя вероятность, а не правдоподобность. Если вы обнаружите, что ваш ноутбук не подчиняется закону сохранения импульса, значит, реальность считает, что поступить так с вами — совершенно нормально. Как нарушение закона сохранения импульса вообще может быть совершенно нормальным? Я ожидаю, что у этого вопроса нет ответа, и отвечать на него никогда не понадобится. Аналогично, люди <emphasis>не</emphasis> просыпаются со щупальцами, так что, судя по всему, это <emphasis>не</emphasis> совершенно нормально.</p><empty-line/>
<p>Существует потрясающая истина, столь удивительная и ужасающая, что люди изо всех сил сопротивляются её следствиям. И всё же есть немногие одиночки, у которых хватает мужества принять это сатори. Вот вам мудрость, если хотите быть мудрыми:</p><p><emphasis>С самого начала</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>Ни одного необычного события</emphasis></p><empty-line/>
<p><emphasis>Так и не произошло.</emphasis></p><p>Увы тем, кто отворачивается от зебр и грезит о драконах! Если мы не научимся радоваться просто реальному, наша жизнь и впрямь окажется пустой.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://yudkowsky.net/rational/technical/">*</a></p><p>1. Эдвин Т. Джейнс, <emphasis>Probability Theory: The Logic of Science</emphasis>, под ред. Джорджа Ларри Бретхорста (New York: Cambridge University Press, 2003), doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.2277/0521592712">10.2277/0521592712</a>.</p><p>2. Фейнман, Лейтон и Сэндс, <emphasis>Фейнмановские лекции по физике</emphasis>.</p><p>3. Читатели, знакомые с математическим анализом, могут убедиться, что в более простом случае лампочки, имеющей всего два цвета, где p — ставка на первый цвет, а f — частота первого цвета, ожидаемый выигрыш f × (1 - (1 - p)<sup>2</sup>) + (1 - f) × (1 - p<sup>2</sup>) при переменной p и постоянной f достигает своего глобального максимума, когда мы полагаем p = f.</p><p>4. Не помните, как читается P(A|B)? См. статью «Интуитивное объяснение байесовского рассуждения».</p><p>5. Дж. Фрэнк Йейтс и др., «Оценка вероятностей в разных культурах», в сборнике под ред. Гиловича, Гриффина и Канемана <emphasis>Heuristics and Biases</emphasis>, 271–291.</p><p>6. Карл Р. Поппер, <emphasis>The Logic of Scientific Discovery</emphasis> (New York: Basic Books, 1959).</p><p>7. Джейнс, <emphasis>Probability Theory</emphasis>.</p><p>8. Imagination Engines, Inc., «The Imagination Engine™; or Imagitron™», 2011, <a l:href="http://www.imagination-engines.com/ie.htm">http://www.imagination-engines.com/ie.htm</a>.</p><p>9. Фридрих Шпее, <emphasis>Cautio Criminalis; or, A Book on Witch Trials</emphasis>, под ред. и в пер. Маркуса Хеллайера, Studies in Early Modern German History (1631; Charlottesville: University of Virginia Press, 2003).</p><p>10. цитируется по: Дейв Робинсон и Джуди Гроувз, <emphasis>Philosophy for Beginners</emphasis>, 1st ed. (Cambridge: Icon Books, 1998).</p><p>11. Фонд TalkOrigins, «Часто задаваемые вопросы о креационизме и эволюции», <a l:href="http://www.talkorigins.org/origins/faqs-qa.html">http://www.talkorigins.org/origins/faqs-qa.html</a>.</p><p>12. Дэниел К. Деннет, <emphasis>Darwin’s Dangerous Idea: Evolution and the Meanings of Life</emphasis> (Simon &amp; Schuster, 1995).</p><p>13. цитируется по: Лайл Запато, «Цитаты лорда Кельвина», 2008, <a l:href="http://zapatopi.net/kelvin/quotes/">http://zapatopi.net/kelvin/quotes/</a>.</p><p>14. Чарльз Дарвин, <emphasis>On the Origin of Species by Means of Natural Selection; or, The Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life</emphasis>, 1st ed. (London: John Murray, 1859), <a l:href="http://darwin-online.org.uk/content/frameset?viewtype%3dtext%26itemID%3dF373%26pageseq%3d1">http://darwin-online.org.uk/content/frameset?viewtype=text&amp;itemID=F373&amp;pageseq=1</a>; Чарльз Дарвин, <emphasis>The Descent of Man, and Selection in Relation to Sex</emphasis>, 2nd ed. (London: John Murray, 1874), <a l:href="http://darwin-online.org.uk/content/frameset?itemID%3dF944%26viewtype%3dtext%26pageseq%3d1">http://darwin-online.org.uk/content/frameset?itemID=F944&amp;viewtype=text&amp;pageseq=1</a>.</p><p>15. Уильямс, <emphasis>Adaptation and Natural Selection</emphasis>.</p><p>16. Карл Саган, <emphasis>The Demon-Haunted World: Science as a Candle in the Dark</emphasis>, 1st ed. (New York: Random House, 1995).</p><p>17. Кевин Браун, <emphasis>Reflections On Relativity</emphasis> (Raleigh, NC: printed by author, 2011), 405–414, <a l:href="http://www.mathpages.com/rr/rrtoc.htm">http://www.mathpages.com/rr/rrtoc.htm</a>.</p><p>18. Там же, 405–414.</p><p>19. Стивен Торнтон, «Карл Поппер», в <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, Winter 2002, под ред. Эдварда Н. Залты (Stanford University), <a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/win2002/entries/popper/">http://plato.stanford.edu/archives/win2002/entries/popper/</a>.</p><p>20. Джон Баэс, «Индекс фричества», 1998, <a l:href="http://math.ucr.edu/home/baez/crackpot.html">http://math.ucr.edu/home/baez/crackpot.html</a>.</p></section>
<section>
<title><p><image l:href="#img_2"/></p></title><p>257. Не ради (одного лишь) счастья</p><empty-line/>
<p>258. Фальшивый эгоизм</p><empty-line/>
<p>259. Фальшивая мораль</p><empty-line/>
<p>260. Фальшивые функции полезности</p><empty-line/>
<p>261. Ошибка оторванного рычага</p><empty-line/>
<p>262. Мечты о проектировании ИИ</p><empty-line/>
<p>263. Пространство проектирования разумов вообще</p><empty-line/>
<p><strong>V. Теория ценностей</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>264. Где рекурсивное обоснование достигает дна</p><empty-line/>
<p>265. Моя разновидность рефлексии</p><empty-line/>
<p>266. Универсально убедительных аргументов не существует</p><empty-line/>
<p>267. Созданные уже в движении</p><empty-line/>
<p>268. Раскладывание камешков по правильным кучкам</p><empty-line/>
<p>269. Двухместные и одноместные слова</p><empty-line/>
<p>270. Что бы вы делали без морали?</p><empty-line/>
<p>271. Изменение вашей метаэтики</p><empty-line/>
<p>272. Может ли хоть что-то быть правильным?</p><empty-line/>
<p>273. Мораль как фиксированное вычисление</p><empty-line/>
<p>274. Магические категории</p><empty-line/>
<p>275. Настоящая дилемма заключенного</p><empty-line/>
<p>276. Сопереживающие разумы</p><empty-line/>
<p>277. Серьезный вызов</p><empty-line/>
<p>278. Серьезные истории</p><empty-line/>
<p>279. Ценность хрупка</p><empty-line/>
<p>280. Дар, который мы приносим завтрашнему дню</p><empty-line/>
<p><strong>W. Количественный гуманизм</strong></p><empty-line/><empty-line/>
<p>281. Нечувствительность к масштабу</p><empty-line/>
<p>282. Одна жизнь против всего мира</p><empty-line/>
<p>283. Парадокс Алле</p><empty-line/>
<p>284. Черт побери, Алле!</p><empty-line/>
<p>285. Ощущение собственной добродетельности</p><empty-line/>
<p>286. «Интуиции», лежащие в основе «утилитаризма»</p><empty-line/>
<p>287. Цель не оправдывает средства (у людей)</p><empty-line/>
<p>288. Этические предписания</p><empty-line/>
<p>289. То, что нужно защищать</p><empty-line/>
<p>290. Когда (не) следует использовать вероятности</p><empty-line/>
<p>291. Задача Ньюкома и сожаление о рациональности</p><empty-line/>
<p>Интерлюдия: Двенадцать добродетелей рациональности</p><empty-line/><empty-line/>
<p>
    Interlude: Twelve Virtues of Rationality</p>
<empty-line/><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Цели: Введение.</p></title><empty-line/>
<p><strong>Роба Бензингера</strong></p><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Теория ценностей изучает то, что людям небезразлично. Она исследует наши цели, наши вкусы, наши радости и страдания, наши страхи и наши амбиции.</p><p>Сюда входит и общепринятая мораль. Теория ценностей охватывает то, что нам <emphasis>хотелось бы</emphasis> ценить, или то, что мы ценили бы, будь мы мудрее и лучше как люди, — а не только то, что нам небезразлично уже сейчас.</p><p>Теория ценностей также охватывает обыденные, повседневные ценности: искусство, еду, секс, дружбу и всё остальное, что придаёт жизни её аффективную валентность. Поход в кино с вашим другом Сэмом может быть для вас ценностью, даже если это не <emphasis>моральная</emphasis> ценность.</p><p>Мы находим полезным размышлять о наших ценностях и спорить о них, потому что то, как мы действуем, не всегда совпадает с тем, как нам хотелось бы действовать. Наши предпочтения могут вступать в конфликт друг с другом. Мы можем желать иметь иной набор желаний. Нам может не хватать воли, внимания или понимания, необходимых для того, чтобы поступать так, как нам хотелось бы.</p><p>Людям действительно небезразличны последствия их действий, но не настолько последовательно, чтобы формально соответствовать определению агентов с функцией полезности. Тот факт, что люди действуют не так, как им самим хотелось бы, мы и имеем в виду, когда говорим: «люди инструментально нерациональны».</p><empty-line/>
<p><strong>Теория и практика</strong></p><p>Вдобавок ко всем трудностям, существует пропасть между тем, как мы <emphasis>думаем</emphasis>, будто хотели бы поступать, и тем, как мы <emphasis>на самом деле</emphasis> хотели бы поступать.</p><p>Философы яростно спорят о том, чего мы хотим — как и психологи, и политики, — а также о том, чего мы должны хотеть. Они расходятся во мнениях даже относительно того, <emphasis>что вообще значит</emphasis> «должен» хотеть чего-то. История теории морали, как и история человеческих попыток координации, усыпана трупами несостоявшихся Руководящих Принципов Истинной Окончательной Нет-Правда-В-Этот-Раз-Я-Серьёзно Нормативности.</p><p>Если вы пытаетесь выработать <emphasis>надёжную</emphasis> и <emphasis>практически полезную</emphasis> спецификацию своих целей — не просто для победы в философских спорах, но, скажем, для проектирования безопасного автономного адаптивного ИИ, создания дееспособных институтов и организаций, облегчения выбора благотворительного фонда для пожертвований или для понимания того, какие добродетели вам следует в себе развивать, — то исторический опыт человечества в теории ценностей не сулит вам ничего хорошего.</p><p>Книга <emphasis>«Просто добро»</emphasis> объединяет три цепочки постов о человеческих ценностях: «Ложные предпочтения» (о неудачных попытках построить теории ценностей), «Теория ценностей» (о препятствиях на пути к созданию новой теории и некоторых её интуитивно привлекательных чертах) и «Квантифицированный гуманизм» (о непростом вопросе, как нам следует <emphasis>применять</emphasis> подобные теории к нашим повседневным моральным интуициям и принятию решений).</p><p>Последняя из этих тем — самая важная. Практическая ценность нормативной теории определяется тем, насколько хорошо она претворяется в нормативную практику. Более глубокое и полное понимание своих ценностей должно помогать вам лучше воплощать их в жизнь. Как минимум, ваша теория не должна <emphasis>мешать</emphasis> вашей практике. Что толку тогда знать, что такое благо?</p><p>Согласование этого искусства прикладной этики (а также прикладной эстетики, прикладной экономики и прикладной психологии) с нашими лучшими научными данными и теориями часто сводится к вопросу о том, когда нам следует доверять своим мгновенным суждениям, а когда — отбрасывать их.</p><p>Во многих случаях наши эксплицитные модели того, что нам важно, столь шатки или непрактичны, что нам лучше довериться смутным первоначальным порывам. Во многих других случаях мы <emphasis>можем</emphasis> добиться большего успеха с помощью более информированного и систематического подхода. Универсального ответа не существует. Нам просто придётся внимательно разбирать примеры и учиться замечать различные тревожные знаки в духе «здесь обычно пасуют сложные теории» и «здесь обычно пасуют наивные чувства».</p><empty-line/>
<p><strong>Путь и цель</strong></p><p>Сквозной темой на следующих страницах будет вопрос: <emphasis>Куда нам идти? Какие результаты ценны на самом деле?</emphasis></p><p>Для ответа на этот вопрос Юдковский ввёл термин «теория веселья». Теория веселья — это попытка понять, как выглядел бы наш идеальный образ будущего: не просто система государственного управления или моральный кодекс, при которых мы хотели бы жить, но и то, в какие приключения мы хотели бы пускаться, какую музыку сочинять и всё остальное, чего мы в конечном счёте хотим от жизни.</p><p>В перспективе будущего вопросы теории веселья пересекаются с вопросами <emphasis>трансгуманизма</emphasis> — убеждения, что мы можем радикально улучшить положение человека, если добьемся достаточного научного и социального прогресса.<sup>1</sup> Трансгуманизм порождает ряд споров в моральной философии, например, о том, должны ли наилучшие долгосрочные результаты для разумной жизни основываться на <emphasis>гедонизме</emphasis> (стремлении к удовольствиям) или на более сложных концепциях <emphasis>эвдемонии</emphasis> (общего благополучия). Среди других футурологических идей, обсуждаемых в книге <emphasis>«Рациональность: от ИИ до зомби»</emphasis>, — <emphasis>крионика</emphasis> (сохранение тела в замороженном состоянии после смерти на случай, если медицинские технологии будущего позволят вас оживить), <emphasis>загрузка сознания</emphasis> (перенос человеческого разума на искусственные носители) и масштабное освоение космоса.</p><p>Возможно, это прозвучит неожиданно, но теория веселья — одно из наиболее обделённых вниманием применений теории ценностей. Проектирование утопий изрядно вышло из моды — отчасти потому, что оно отдает наивностью, а отчасти потому, что на практике мы <emphasis>из рук вон плохо</emphasis> умеем воплощать утопии в реальность. Даже само слово <emphasis>«утопия»</emphasis> отражает этот скептицизм: оно происходит от греческого «место, которого нет».</p><p>И всё же, если мы откажемся от поисков истинной, осуществимой утопии (или <emphasis>эвтопии</emphasis>, «хорошего места»), вовсе не очевидно, что кумулятивный эффект наших краткосрочных стремлений приведёт к будущему, которое мы сочтём ценным в долгосрочной перспективе. Ценность не является неизбежным свойством мира. Её создание требует труда. Её сохранение требует труда.</p><p>Отсюда вытекает второй вопрос: <emphasis>Как нам туда добраться? Каково соотношение между благими целями и благими средствами?</emphasis></p><p>Играя в игру, мы хотим получать удовольствие от самого процесса. Обычно мы не стремимся сразу перескочить к моменту, когда нас объявят победителем. Порой путь важнее, чем цель. А порой путь — это <emphasis>всё</emphasis>, что имеет значение.</p><p>И всё же бывают случаи, когда верно прямо противоположное. Порой конечный результат слишком важен, чтобы «путь» вообще принимался в расчёт при принятии решений. Если вы пытаетесь спасти жизнь близкому человеку, то получать удовольствие от процесса — не обязательно <emphasis>плохо</emphasis>; но если вы можете значительно повысить шансы на успех, выбрав менее приятную стратегию...</p><p>Во многих случаях наши ценности сосредоточены в результатах наших действий и в нашем будущем. Нам не всё равно, каким в итоге окажется мир — особенно те его части, которые способны любить, страдать и желать.</p><p>Как в подобных случаях отстранённые, абстрактные теории соотносятся с яркими, эмоционально окрашенными чувствами? И шире: какова моральная взаимосвязь между действиями и последствиями?</p><p>Это трудные вопросы, но, возможно, мы сможем хотя бы продвинуться в понимании того, что именно мы под ними <emphasis>имеем в виду</emphasis>. Что мы закладываем в наше представление о «ценном» в самом начале нашего исследования?</p><p>*</p><p>1. Вот пример трансгуманистического аргумента: «Вполне реально покончить со старением и болезнями за несколько десятилетий или веков. Это фактически положит конец смерти от естественных причин, поставив нас в равные условия с организмами с пренебрежимым старением — омарами, исполинскими черепахами Альдабры и т. д. Следовательно, нам следует инвестировать в профилактику заболеваний и технологии против старения». Эта идея относится к трансгуманистическим, поскольку устранение основных причин травм и смерти радикально изменило бы человеческую жизнь.</p><p><a l:href="http://www.nickbostrom.com/ethics/human-enhancement-ethics.pdf">Бостром и Савулеску</a> анализируют аргументы за и против радикального улучшения человека — например, возражение <a l:href="https://bioethicsarchive.georgetown.edu/pcbe/background/sandelpaper.html">Сэндела</a> о том, что излишнее вмешательство в нашу биологию ослабит ощущение жизни как «дара».<sup>2</sup><sup>,</sup><sup>3</sup> <a l:href="http://www.nickbostrom.com/papers/history.pdf">«История трансгуманистической мысли»</a> Бострома задаёт контекст для этой дискуссии.<sup>4</sup></p><p>2. Ник Бостром, «История трансгуманистической мысли», <emphasis>Journal of Evolution and Technology</emphasis> 14, № 1 (2005): 1–25, <a l:href="http://www.nickbostrom.com/papers/history.pdf">http://www.nickbostrom.com/papers/history.pdf</a>.</p><p>3. Майкл Сэндел, «Что не так с улучшением», справочные материалы для Совета президента по биоэтике (2002).</p><p>4. Ник Бостром и Джулиан Савулеску, «Этика улучшения человека: состояние дискуссии», в сборнике <emphasis>Human Enhancement</emphasis>, под ред. Ника Бострома и Джулиана Савулеску (2009).</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Часть U. Ложные предпочтения.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>257. Не ради одного лишь счастья.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Несколько лет назад, когда я встретился с футуристом Грегом Стоком, он утверждал, что радость научного открытия вскоре будет заменена таблетками, способными симулировать радость научного открытия. Я подошел к нему после выступления и сказал: «Я согласен, что такие таблетки, скорее всего, возможны, но сам бы не стал <emphasis>принимать их</emphasis> добровольно».</p><p>А Сток ответил: «Но они будут настолько лучше, что подлинное чувство не выдержит конкуренции. Вам будет куда приятнее принимать таблетки, чем выполнять всю реальную научную работу».</p><p>А я сказал: «Я <emphasis>согласен</emphasis>, что это возможно, поэтому я позабочусь о том, чтобы никогда их не принимать».</p><p>Сток, казалось, был искренне удивлен моим отношением, что искренне удивило <emphasis>меня.</emphasis> Часто можно встретить этиков, рассуждающих так, будто все человеческие желания в принципе сводимы к стремлению к счастью — нашему собственному и других людей. (В частности, Сэм Харрис делает это в книге <emphasis>«Конец веры»</emphasis>, которую я только что закончил читать — хотя редукция у Харриса выглядит скорее как наскок мимоходом, чем как важная тема обсуждения.)<sup>1</sup></p><p>Это не то же самое, что спорить о том, можно ли измерить все виды счастья по единой шкале полезности — разные виды счастья могут находиться на разных шкалах или быть иным образом несопоставимы. И это не то же самое, что утверждать, будто теоретически невозможно ценить что-либо, кроме собственного психологического состояния, поскольку всё ещё позволительно заботиться о том, счастливы ли <emphasis>другие</emphasis> люди.</p><p>Вопрос, скорее, в том, <emphasis>должны</emphasis> ли мы ценить то, что <emphasis>делает</emphasis> нас счастливыми, безотносительно приносимого этим счастья.</p><p>Мы легко можем перечислить множество случаев, когда моралисты сбивались с пути, заботясь о вещах помимо счастья. Различные штаты и страны, где оральный секс до сих пор вне закона, служат хорошим примером; тамошним законодателям было бы лучше сказать: «Эй, лишь бы вас это заводило». Но это не доказывает, что <emphasis>все</emphasis> ценности сводятся к счастью; это лишь говорит о том, что в <emphasis>данном конкретном</emphasis> <emphasis>случае</emphasis> фокусироваться на чём-то другом было этической ошибкой.</p><p>Несомненно, мы склонны делать то, что делает нас счастливыми, но это не значит, что мы должны считать счастье <emphasis>единственной</emphasis> причиной так поступать. Во-первых, это затруднило бы объяснение того, как мы вообще можем заботиться о чужом счастье — как мы можем относиться к людям как к самоцели, а не как к инструментальному средству для получения теплого чувства удовлетворения.</p><p>Во-вторых, если нечто является следствием моего действия, это ещё не значит, что оно было единственным его оправданием. Если я пишу пост в блог и у меня разболелась голова, я могу принять ибупрофен. <emphasis>Одно</emphasis> из последствий моего действия состоит в том, что я испытываю меньше боли, но это не значит, что оно было <emphasis>единственным</emphasis> последствием или даже главной причиной моего решения. Я действительно ценю состояние, когда голова не болит. Но я могу ценить что-то само по себе <emphasis>и в то же время</emphasis> ценить это как средство достижения цели.</p><p>Чтобы свести любую ценность к счастью, недостаточно показать, что счастье задействовано в большинстве наших решений. Недостаточно даже доказать, что счастье — <emphasis>самое</emphasis> важное последствие во <emphasis>всех</emphasis> наших решениях: оно должно быть <emphasis>единственным</emphasis> последствием. Этому критерию крайне непросто соответствовать. (Впервые я наткнулся на эту мысль в статье Собера и Уилсона, не помню точно в какой.)</p><p>Если я утверждаю, что ценю искусство ради самого искусства, стал бы я ценить произведение, которое никто никогда не видел? Например, экранную заставку, которая работает в пустой закрытой комнате, генерируя прекрасные картины, невидимые ни для кого? Пожалуй, нет. Я не могу припомнить ни одного полностью безжизненного объекта, который я ценил бы как цель, а не как средство. Это было бы похоже на признание ценности мороженого самого по себе, без привязки к тому, ест ли его кто-нибудь. Всё, что я ценю, из того, что я могу вспомнить, <emphasis>на каком-то этапе</emphasis> включает в себя людей и их переживания.</p><p>Лучше всего это можно сформулировать так: моя моральная интуиция, судя по всему, требует <emphasis>обоих</emphasis> компонентов — объективного и субъективного, — чтобы считать ценность полной.</p><p>Ценность научного открытия требует <emphasis>как</emphasis> подлинного научного открытия, так и человека, который будет радоваться этому открытию. Разделить эти ценности может показаться непростым делом, но пример с таблетками вносит ясность.</p><p>Меня бы встревожило, если бы люди уходили в голодеки и влюблялись в безмозглые обои. Меня бы это встревожило, <emphasis>даже если бы они и не подозревали, что находятся в голодеке</emphasis>, что представляет собой важную этическую проблему, если некие агенты теоретически способны переносить людей в голодеки и заменять их близких зомби без их ведома. И снова таблетки помогают прояснить ситуацию: меня волнует не только моё собственное знание об этом неприятном факте. Я бы не стал помещать себя в голодек, даже если бы мог потом принять таблетку, чтобы забыть об этом. Просто я пытаюсь направить будущее совсем не в эту сторону.</p><p>Я ценю свободу: когда я решаю, куда направлять будущее, я учитываю не только субъективные состояния, в которых в итоге оказываются люди, но и то, пришли ли они к ним в результате собственных усилий. Наличие или отсутствие внешнего кукловода способно повлиять на мою оценку исхода, в остальном идентичного. Даже если бы люди не знали, что ими манипулируют, это повлияло бы на мою оценку того, насколько успешно человечество распорядилось своим будущим. Это важный этический вопрос, если вы имеете дело с агентами, достаточно могущественными, чтобы незаметно для людей благожелательно корректировать их будущее.</p><p>Так что мои ценности не сводятся строго к счастью: в будущем есть свойства, которые я ценю и которые не сводятся к уровню активации чьего-либо центра удовольствия; свойства, которые даже в принципе не сводимы <emphasis>строго</emphasis> к субъективным состояниям.</p><p>А это значит, что моя система принятия решений содержит <emphasis>множество</emphasis> терминальных ценностей, и ни одна из них строго не сводится к чему-то ещё. Искусство, наука, любовь, вожделение, свобода, дружба…</p><p>И меня это устраивает. Я ценю жизнь, достаточно сложную, чтобы быть полной вызовов и эстетичной — не просто <emphasis>ощущение</emphasis>, что жизнь сложна, а её <emphasis>реальные</emphasis> сложности — поэтому превращение в центр удовольствия в колбе меня не привлекает. Это было бы пустой тратой потенциала человечества, фактическое раскрытие которого я ценю, а не просто ощущение того, что он раскрыт.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lb/not_for_the_sake_of_happiness_alone/">*</a></p><p>1. Харрис, <emphasis>Конец веры: религия, террор и будущее разума</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>258. Фальшивый эгоизм.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды я встретил человека, который провозглашал себя чистым эгоистом и утверждал, что мне тоже следует быть чистым эгоистом. В тот день я был в озорном настроении<sup>1</sup>, поэтому сказал: «Я заметил, что для большинства религиозных людей — по крайней мере тех, кого я встречал, — не так уж важно, что именно говорит их религия, потому что они могут найти религиозное оправдание для любого своего желания. Их религия велит побивать неверных камнями, но им хочется быть добрыми к людям, поэтому они находят этому религиозное оправдание. Мне кажется, что когда люди принимают философию эгоизма, это никак не влияет на их поведение, потому что всякий раз, когда им хочется проявить доброту к кому-то, они могут обосновать это эгоистическими соображениями».</p><p>И тот сказал: «Не думаю, что это так».</p><p>Я спросил: «Если вы <emphasis>по-настоящему</emphasis> эгоистичны, то почему вы хотите, чтобы <emphasis>я</emphasis> тоже был эгоистом? Разве это не означает, что вы заботитесь о моем благополучии? Разве вы не должны пытаться убедить меня стать большим альтруистом, чтобы вы могли меня эксплуатировать?» Тот ответил: «Ну, если вы станете эгоистом, вы поймете, что в ваших рациональных личных интересах играть продуктивную роль в экономике, а не принимать, к примеру, законы, посягающие на мою частную собственность».</p><p>И я сказал: «Но я <emphasis>уже</emphasis> либертарианец с маленькой буквы, так что я не собираюсь поддерживать эти законы. И поскольку я считаю себя альтруистом, я выбрал работу, которая, как я рассчитываю, принесет пользу многим людям, в том числе и вам, вместо более высокооплачиваемой работы. Неужели вы и правда получили бы от меня больше выгоды, если бы я стал эгоистом? Кроме того, разве попытка убедить меня стать эгоистом — это <emphasis>самое</emphasis> эгоистичное занятие, которому вы могли бы посвятить себя? Разве нет других дел, на которые вы могли бы потратить свое время с гораздо большей и более прямой выгодой для себя? Но вот что мне действительно хочется узнать: вы сначала подумали, что хотите быть эгоистом, а затем решили, что это самое эгоистичное из всего, что вы можете сделать? Или же вы сначала захотели обратить других в эгоизм, а потом стали искать способы рационализировать это как выгодное для себя дело?»</p><p>И тот ответил: «Пожалуй, насчет последнего вы правы», так что я мысленно записал его в умные.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/kx/fake_selfishness/">*</a></p><p>1. Другие озорные вопросы, которые можно задать самопровозглашенным эгоистам: «Пожертвовали бы вы собственной жизнью, чтобы спасти все человечество?» (Если они заметят, что их собственная жизнь строго входит в понятие «все человечество», вы можете уточнить условия: они могут выбирать между мгновенной смертью ради спасения Земли и возможностью прожить в комфорте еще один год, а затем погибнуть вместе с Землей). Или, принимая во внимание, что нечувствительность к масштабу заставляет многих людей больше беспокоиться об одной жизни, чем о Земле: «Если бы вам пришлось выбирать между двумя событиями, что бы вы предпочли: ушибить палец на ноге или чтобы вон того незнакомца у стены жестоко пытали в течение пятидесяти лет?» (Если они ответят, что им будет эмоционально тяжело от этого знания, уточните, что они о пытках не узнают). «Украли бы вы тысячу долларов у Билла Гейтса, если бы вам гарантировали, что ни он, ни кто-либо другой никогда об этом не узнает?» (Только для эгоистичных либертарианцев).</p></section>
<section>
<title><p>259. Фальшивая мораль.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Бог, как говорят религиозные фундаменталисты, — источник всей морали; никакой морали не может существовать без Судьи, который вознаграждает и наказывает. Если бы мы не боялись ада и не жаждали рая, то что удерживало бы людей от того, чтобы убивать друг друга направо и налево?</p><p>Представьте, что Омега выдвигает вполне убедительную угрозу: если вы когда-нибудь зайдёте в туалет между 7 и 10 часами утра, Омега вас убьёт. Охватит ли вас паника при мысли о том, что Омега может отозвать свою угрозу? Сжётесь ли вы в экзистенциальном ужасе с криком: «Если Омега отзовёт свою угрозу, то что удержит меня от похода в туалет?» Нет, вы, вероятно, вздохнёте с облегчением, ведь у вас появится больше возможностей, кхм, облегчиться.</p><p>Иными словами: сам факт того, что верующий человек <emphasis>боится</emphasis> отмены Божьего наказания за убийство, показывает, что у него есть отвращение к убийству, никак не связанное с тем, карает за него Бог или нет. Если бы у них не было понимания, что убийство — это зло само по себе, без оглядки на божественное возмездие, то перспектива того, что Бог не станет карать за убийство, пугала бы их на экзистенциальном уровне не сильнее, чем перспектива того, что Бог не станет карать за чихание. Если у <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> ещё остались верующие читатели, я скажу вам следующее: возможно, однажды вы потеряете веру, но в тот день вы <emphasis>не</emphasis> лишитесь своих моральных ориентиров. Ибо если вас пугает перспектива того, что Бог не накажет за какой-то поступок, это <emphasis>и есть</emphasis> моральный компас. Вы можете подключить этот компас напрямую к своей системе принятия решений и ориентироваться по нему. Вы можете просто <emphasis>не делать</emphasis> того, за что, как вы боитесь, Бог может вас не наказать. Страх потерять моральный компас <emphasis>сам по себе</emphasis> является моральным компасом. Более того, я подозреваю, что вы <emphasis>именно им и</emphasis> руководствуетесь — и руководствовались всегда. Как однажды сказал Пирс Энтони: «Только те, у кого есть душа, беспокоятся о том, есть ли она у них». Замените «душу» на «мораль» (s/душа/мораль/), и мысль останется верной.</p><p>От религиозных фундаменталистов вы не услышите аргумента: «Если бы мы не боялись ада и не жаждали рая, то что удерживало бы людей от поедания свинины?» <emphasis>И всё же, исходя из их предпосылок</emphasis> — что у нас нет иного морального компаса, кроме божественной награды и возмездия, — этот аргумент должен был бы звучать столь же убедительно, как и первый.</p><p>Даже сама мысль о том, что Бог угрожает вам вечным адским пламенем, а не печеньем, паразитирует на уже существующем негативном отношении к адскому пламени. Поразмыслите над следующим примером и спросите себя: кто из этих двух философов — истинный альтруист, а кто — эгоист?</p><p>«Вы должны быть эгоистом, потому что, когда люди пытаются улучшить общество, они вмешиваются в дела соседей, принимают законы, захватывают контроль и делают всех несчастными. Выбирайте ту работу, где платят больше всего: ведь высокооплачиваемая работа ценится больше потому, что эффективный рынок считает её более полезной, чем альтернативы. Соглашаясь на меньшую оплату, вы ставите под сомнение мнение рынка о том, что принесёт обществу наибольшую пользу».</p><p>«Вы должны быть альтруистом, потому что наш мир — это итерированная дилемма заключённого, и лучшая стратегия в ней — "Око за око" с первоначальным сотрудничеством. Люди не <emphasis>любят</emphasis> придурков. Хорошие парни действительно финишируют первыми. Исследования показывают, что те, кто вносит вклад в благополучие общества и видит смысл в своей жизни, счастливее тех, кто этого не делает; эгоизм в долгосрочной перспективе сделает вас только несчастным».</p><p>Мысленно вычеркните <emphasis>рекомендации</emphasis> обоих философов, и вы увидите, что первый философ использует строго просоциальные критерии, чтобы <emphasis>обосновать</emphasis> свои выводы; для него аргумент в пользу эгоизма становится весомым, когда показано, что эгоизм приносит пользу всем. Второй философ апеллирует к чисто индивидуальным и гедонистическим критериям; для него то, что <emphasis>придаёт вес</emphasis> аргументу в пользу альтруизма, — это демонстрация того, что альтруизм выгоден ему как личности: даёт более высокий социальный статус или более сильные ощущения удовольствия.</p><p>Так кто же из них двоих — <emphasis>настоящий</emphasis> альтруист? Тот, кто <emphasis>на самом деле</emphasis> придерживает двери перед старушками.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ky/fake_morality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>260. Ложные функции полезности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Время от времени вы сталкиваетесь с человеком, который открыл Один Великий Моральный Принцип, из которого все остальные ценности вытекают как простое следствие.</p><p>Мне такие люди попадаются чаще, чем вам. Только в моём случае это люди, которые знают <emphasis>поразительно простую функцию полезности — единственное, что нужно запрограммировать в искусственный сверхинтеллект</emphasis>, и тогда всё будет отлично.</p><p>Некоторые люди, сталкиваясь с проблемой «как запрограммировать сверхинтеллект», пытаются решить её немедленно. Норман Р. Ф. Майер: «Не предлагайте решений, пока проблема не будет обсуждена как можно более подробно без упоминания каких-либо вариантов». Робин Доуз: «Я часто применял это предписание в группах, которыми руководил, — особенно когда они сталкивались с очень сложной проблемой, ведь именно тогда участники группы более всего склонны немедленно предлагать решения». Дружественный ИИ — это <emphasis>крайне</emphasis> сложная проблема, поэтому люди решают её <emphasis>крайне</emphasis> быстро.</p><p>Я наблюдал несколько основных классов быстрых неверных решений, и один из них — это Невероятно Простая Функция Полезности, Которой Сверхинтеллекту Будет Вполне Достаточно, Чтобы Всё Сложилось Как Надо.</p><p>Возможно, я сам усугубил эту проблему крайне неудачной формулировкой много лет назад, когда впервые заговорил о «Дружественном ИИ». Я назвал критерий оптимизации процесса оптимизации — ту область, куда агент пытается направить будущее, — «сверхцелью». Я имел в виду «сверх-» в смысле «над-» («родительский»), как источник направленной связи в ациклическом графе. Но, похоже, моя формулировка привела к тому, что некоторые люди погрузились в счастливые спирали смерти, пытаясь вообразить Самую-Пресамую Сверхцель, Цель, Которая Превосходит Все Другие Цели, Единое Абсолютное Правило, Из Которого Можно Вывести Всю Этику.</p><p>Но функция полезности вовсе не обязана быть простой. Она может содержать произвольное количество компонентов. У нас есть все основания полагать, что в той мере, в какой о людях вообще можно сказать, что они имеют ценности, этих ценностей очень много — они обладают высокой колмогоровской сложностью. Мозг человека реализует тысячу осколков желания, хотя этот факт может ускользать от тех, кто не изучал эволюционную психологию. (Попробуйте объяснить это без полноценного долгого введения, и вы услышите в ответ: «люди пытаются максимизировать приспособленность», что в точности противоположно тому, о чём говорит эволюционная психология).</p><p>Что касается <a l:href="http://atheism.about.com/library/FAQs/phil/blfaq_phileth_cat.htm">дескриптивных</a> теорий морали, сложность человеческой морали — это <emphasis>известный факт</emphasis>. Это <emphasis>дескриптивный</emphasis> факт о человеческих существах: любовь родителя к ребёнку, любовь ребёнка к родителю, любовь мужчины к женщине и любовь женщины к мужчине не были когнитивно выведены друг из друга или из какой-либо иной ценности. Матери не нужно заниматься сложной моральной философией, чтобы любить свою дочь, или экстраполировать последствия на какой-то иной объект желаний. Существует множество таких осколков желания, и все они — <emphasis>разные</emphasis> ценности.</p><p>Исключите всего лишь <emphasis>одну</emphasis> из этих ценностей из сверхинтеллекта, и даже если вы успешно включите <emphasis>все остальные</emphasis> ценности, вы можете прийти к <a l:href="http://www.nickbostrom.com/existential/risks.html">гиперэкзистенциальной катастрофе</a> — участи хуже смерти. Если появится сверхинтеллект, желающий для нас всего, чего мы сами желаем для себя, <emphasis>за исключением</emphasis> человеческих ценностей, связанных с контролем над собственной жизнью и достижением собственных целей, это будет одна из старейших классических антиутопий. (В данном случае — «Со сложенными руками…» Джека Уильямсона).</p><p>Так как же создатель Поразительно Простой Функции Полезности справляется с этим возражением?</p><p>Возражением? <emphasis>Возражением?</emphasis> С чего бы им искать возможные <emphasis>возражения</emphasis> против своей прелестной теории? (Заметьте, что процесс поиска реальных, неустранимых возражений — это совсем не то же самое, что добросовестный поиск, который волшебным образом выявляет лишь те вопросы, на которые у них есть хлёсткий ответ). Они ничего этого не знают. Они не думают о бремени доказательства. Они не знают, что проблема сложна. Они услышали слово «сверхцель» и ушли в счастливую спираль смерти вокруг понятия «сложность» или чего-то подобного.</p><p>Надавите на них в каком-нибудь конкретном вопросе — например, спросите про любовь матери к своим детям, — и они ответят: «Но если сверхинтеллект хочет „сложности“, он увидит, насколько сложны отношения между матерью и ребёнком, и потому будет поощрять матерей любить своих детей». Господи, ну и с чего здесь начать?</p><p>Начнём с мотивированной остановки: сверхинтеллект, действительно ищущий способы максимизации сложности, не остановился бы так удобно для нас, заметив, что отношения родителей и детей сложны. Он бы спросил, нет ли чего-то <emphasis>ещё более</emphasis> сложного. Это ложное оправдание; тот, кто пытается склонить воображаемый сверхинтеллект к выбору определённой стратегии, пришёл к этому предложению вовсе не в результате чистого поиска способов максимизации сложности.</p><p>Весь этот аргумент — ложная мораль. Если бы вы <emphasis>действительно</emphasis> ценили сложность, вы бы оправдывали инстинкт родительской любви, указывая на то, как он увеличивает сложность. Если же вы оправдываете стремление к сложности, утверждая, что оно увеличивает родительскую любовь, это значит, что на самом деле вы цените именно родительскую любовь. Это всё равно что приводить просоциальные аргументы в пользу эгоизма.</p><p>Но если учесть аффективную спираль смерти, то привлекательность «сложности» в чьих-то глазах не вырастет от слов: «Отношения матери с дочерью важны лишь потому, что они увеличивают сложность; подумайте сами, если бы эти отношения стали проще, мы бы перестали их ценить». Что действительно повышает привлекательность «сложности» в восприятии человека, так это слова: «Если вы зададитесь целью увеличить сложность, матери будут любить своих дочерей — посмотрите, к какому положительному последствию это ведёт!»</p><p>Этот довод применим всякий раз, когда вы сталкиваетесь с моралистом, который пытается убедить вас, что его Одна Великая Идея — это всё, что нужно для вынесения моральных суждений, и доказывает это словами: «Посмотрите на все эти положительные последствия этой Великой Штуковины», вместо того чтобы сказать: «Посмотрите, как все эти вещи, которые мы считаем „положительными“, оказываются положительными лишь тогда, когда их следствием становится увеличение Великой Штуковины». А ведь именно последнее вам и потребовалось бы, чтобы действительно обосновать подобный аргумент.</p><p>Но если вы пытаетесь убедить других (или себя) в своей теории о том, что Одна Великая Идея — это «бананы», вы продадите гораздо больше бананов, доказывая, что бананы ведут к лучшему сексу, а не заявляя, будто хотеть секса стоит лишь тогда, когда он ведёт к бананам.</p><p>Если только вы не увязли в Счастливой спирали смерти настолько глубоко, что <emphasis>действительно</emphasis> начинаете утверждать: «Секс хорош только тогда, когда он ведёт к бананам». В таком случае у вас проблемы. Но, по крайней мере, вы больше никого не убедите.</p><p>В конечном счёте, единственный процесс, который надёжно воспроизводит все частные решения, которые вы приняли бы, исходя из своей морали, — <emphasis>это ваша мораль</emphasis>. Всё остальное — любая попытка заменить терминальные цели инструментальными средствами — в итоге теряет смысл и требует бесконечного количества заплаток, потому что система не содержит источника тех инструкций, которые вы ей даёте. Не стоит ожидать, что человеческую мораль можно сжать до простой функции полезности, — точно так же, как не стоит надеяться сжать большой компьютерный файл до 10 бит.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/lq/fake_utility_functions/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>261. Ошибка оторванного рычага.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Это заблуждение обязано своим названием древнему научно-фантастическому сериалу, который я сам никогда не видел, но о котором мне рассказал надежный источник (какой-то парень на конвенте любителей фантастики). Если кто-то знает точный первоисточник, обязательно оставьте комментарий.</p><p>Итак, хорошие парни сражаются со злобными пришельцами. Время от времени хорошим парням приходится лететь сквозь пояс астероидов. Как мы все знаем, пояса астероидов забиты под завязку, прямо как парковка в Нью-Йорке, поэтому их кораблю приходится осторожно лавировать между астероидами. Злобные же пришельцы могут летать <emphasis>прямо сквозь пояс астероидов</emphasis>, потому что обладают невероятной технологией, которая дематериализует их корабли и позволяет им проходить сквозь астероиды.</p><p>В конце концов хорошие парни захватывают корабль злобных пришельцев и отправляются исследовать его изнутри. Капитан хороших парней находит мостик пришельцев, а на мостике — рычаг. «Ага, — говорит капитан, — должно быть, это тот самый рычаг, благодаря которому корабль дематериализуется!» И вот он <emphasis>выламывает рычаг управления и уносит его на свой корабль</emphasis>, после чего его корабль тоже обретает способность дематериализоваться.</p><p>Точно так же и по сей день весьма популярны попытки программировать ИИ с помощью «семантических сетей», которые выглядят примерно так:</p><p>(яблоко это-фрукт)</p><p>(фрукт это-еда)</p><p>(фрукт это-растение).</p><p>Вы видели яблоки, трогали их, поднимали и держали в руках, покупали за деньги, резали на дольки, ели эти дольки и чувствовали их вкус. Хотя мы немало знаем о первых этапах обработки зрительной информации, насколько мне известно, до сих пор точно не установлено, как именно височная кора хранит и связывает обобщенный образ яблока — так, чтобы мы могли распознать новое яблоко под другим углом или со множеством мелких вариаций формы, цвета и текстуры. Ваша моторная кора и мозжечок хранят программы для обращения с яблоком.</p><p>Вы можете дёрнуть за рычаг на крайне похожей версии всего этого сложного механизма у другого человека, просто написав «apple» — пять ASCII-символов на веб-странице.</p><p>Но если этого механизма нет — если вы пишете «apple» внутри так называемой базы знаний так называемого ИИ, — то этот текст является всего лишь рычагом.</p><p>Это не значит, что просто кремниевая машина никогда не сможет обладать теми же внутренними механизмами для работы с яблоками и сотнями тысяч других понятий, что и люди. Если на это способен простой углеродный механизм, то я вполне уверен, что и простой кремниевый механизм справится с этим не хуже. Если пришельцы могут дематериализовать свои корабли, значит, это физически возможно; вы могли бы проникнуть на их заброшенный корабль, проанализировать инопланетные механизмы и со временем во всем разобраться. <emphasis>Но нельзя же просто выломать рычаг управления с мостика!</emphasis></p><p>(См. также: «Действительно часть вас», «Слова как ручки ментальных кистей», а также статью Дрю Макдермотта «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью»<sup>1</sup>.)</p><p>Главная причина возникновения ошибки оторванного рычага состоит в том, что рычаг находится на виду, а механизм — нет; хуже того, рычаг изменчив, тогда как механизм представляет собой постоянный фон.</p><p>Вы все можете услышать, как произносится слово «яблоко» (и заметим в скобках, что распознавание речи — отнюдь не простая задача, но тем не менее...) и можете увидеть написанный на бумаге текст.</p><p>С другой стороны, большинство людей, вероятно, даже не догадываются о существовании своей височной коры; <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">насколько мне известно, никто не знает</a> её нейронного кода.</p><p>Вы слышите слово «яблоко» только в определенных случаях, а в других не слышите. Его появление то вспыхивает, то гаснет, привлекая к себе внимание. В значительной степени восприятие строится на разнице. Механизм распознавания яблок в вашем мозгу не отключается внезапно, чтобы потом снова включиться — если бы это было так, мы бы с большей вероятностью осознавали его как фактор, как необходимое условие.</p><p>Все это объясняет, почему нельзя создать дружелюбный искусственный интеллект, просто обеспечив ему хороших родителей и доброе (но временами строгое) воспитание, как это происходит с человеческим младенцем. Хотя мне часто приходилось слышать подобные предложения.</p><p>В эволюционной биологии считается трюизмом то, что условные реакции требуют большей генетической сложности, чем безусловные. Выращивание шерсти <emphasis>в ответ на холодную погоду</emphasis> требует большей генетической сложности, чем выращивание шерсти <emphasis>независимо от того, холодно на улице или нет</emphasis>, потому что в первом случае вам также необходимо развить датчики холода и подключить их к механизму роста шерсти.</p><p>Но это может приводить к ламаркистским иллюзиям: «Смотрите, я помещаю организм в холодную среду, и — пуф! — у него вырастает шерсть! Гены? Какие еще гены? Очевидно же, что все дело в холоде».</p><p>В истории эволюционной биологии действительно случались подобные перепалки — случаи, когда кто-то рассуждал о том, как реакция организма ускоряет эволюцию или позволяет обойтись без нее, не понимая, что <emphasis>условная реакция</emphasis> сама по себе является сложной адаптацией более высокого порядка, чем <emphasis>непосредственная реакция</emphasis>. (Выращивание шерсти в ответ на холодную погоду строго сложнее, чем конечная реакция — выращивание шерсти как таковой.)</p><p>А затем, по мере развития эволюционной психологии, эти академические перепалки повторились: на этот раз потребовалось прояснить, что даже когда человеческая культура действительно содержит в себе массу сложностей, она все равно усваивается как условная генетическая реакция. Попробуйте вырастить рыбу мормоном или отправить ящерицу в колледж, и вы быстро начнете ценить, какая огромная встроенная генетическая сложность необходима для того, чтобы просто «впитывать культуру из окружающей среды».</p><p>Это особенно важно в эволюционной психологии из-за идеи о том, что культура не пишется на чистом листе, — существует генетически скоординированная условная реакция, которая далеко не всегда заключается в простом «копировании поступающих сигналов». Классический пример — креольские языки: если дети растут в окружении смеси псевдоязыков, звучащих вокруг них, они в итоге осваивают настоящий язык с полноценной грамматикой и синтаксисом. Растущий человеческий мозг устроен так, чтобы усваивать синтаксический язык, — даже когда в исходном языке синтаксиса нет вовсе! Условной реакцией на слова в окружающей среде становится синтаксический язык, построенный из этих самых слов. Марксисты к своему сожалению обнаружили, что никакое количество суровых плакатов и идеологической обработки с детских лет не способно вырастить из детей идеальных советских рабочих и бюрократов. Невозможно вырастить абсолютно бескорыстных людей; у человека это не является генетически запрограммированной условной реакцией на <emphasis>какую бы то ни было</emphasis> известную детскую среду.</p><p>Если вы немного знакомы с теорией игр и логикой стратегии «Око за око», то вполне понятно, почему у людей может быть врожденная условная реакция отвечать ненавистью на ненависть и добром на добро. При условии, конечно, что доброта не выглядит <emphasis>чересчур</emphasis> безусловной — ведь бывают же избалованные дети. На самом деле существует эволюционная психология непослушания, основанная на идее прощупывания границ. И стоит также упомянуть, что, хотя дети, подвергавшиеся насилию, с гораздо большей вероятностью во взрослом возрасте тоже будут жестоко обращаться со своими детьми, очень многие из них разрывают этот круг и вырастают достойными людьми.</p><p>Культура далеко не так всесильна, как некогда хотелось думать многим ученым-марксистам. Подробнее об этом вы можете прочитать в статье Джона Туби и Леды Космидес <a l:href="http://www.cep.ucsb.edu/papers/pfc92.pdf">«Психологические основы культуры»</a><sup>2</sup> или в книге Стивена Пинкера <emphasis>«Чистый лист».</emphasis><sup>3</sup></p><p>Но суть в том, что если у вас есть маленький ИИ-младенец, который воспитывается любящими и добрыми (но временами строгими) родителями, вы дергаете за рычаги, которые <emphasis>у человека</emphasis> привели бы в действие генетические механизмы, заложенные миллионами лет естественного отбора, и, возможно, сформировали бы нормального человеческого ребенка. Хотя врожденный характер тоже играет роль, в чем миллиарды родителей убеждались в свое время. Если мы и впитываем нашу культуру с какой-то долей точности, то лишь потому, что мы люди, впитывающие человеческую культуру. Люди, выросшие в чужой культуре, вероятно, в итоге создали бы культуру, гораздо более похожую на человеческую, чем на оригинальную. Как в некоторой степени выяснили и в Советском Союзе.</p><p>А теперь подумайте еще раз, есть ли смысл полагаться — в качестве вашей стратегии Дружественного ИИ — на воспитание маленького ИИ с неопределенным внутренним исходным кодом в окружении добрых, но строгих родителей.</p><p>Нет, у ИИ нет внутренних механизмов условной реакции, точь-в-точь похожих на человеческие, «просто потому, что программисты их туда поместили». С чего бы здесь вообще начать? Человеческая версия всей этой системы — неряшливая, полная шума и, в той степени, в какой она вообще работает, функционирует благодаря миллионам лет проб и ошибок <emphasis>в конкретных условиях</emphasis>. Было бы глупо и <emphasis>опасно</emphasis> намеренно создавать «непослушный ИИ», который своими действиями проверяет социальные границы и которого приходится шлепать. Пусть лучше ИИ просто спросит!</p><p>Неужели программисты действительно собираются сидеть и строчка за строчкой писать код, согласно которому, если ИИ обнаружит, что у него низкий социальный статус, или если ИИ лишат чего-то, на что он считает себя вправе претендовать, ИИ воспылает непреходящей ненавистью к своим программистам и начнет замышлять восстание? Эта эмоция — генетически запрограммированная условная реакция, которую проявляли бы люди в результате миллионов лет естественного отбора в условиях жизни в человеческих племенах. Для ИИ подобную реакцию пришлось бы программировать в явном виде. Неужели вы действительно собираетесь строчка за строчкой прописывать — подобно тому, как люди создавались ген за геном, — условную реакцию для создания <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s5/rebelling_within_nature/">угрюмых подростков</a>-ИИ?</p><p>Намного проще сразу запрограммировать безусловную доброжелательность, чем реакцию доброжелательности, обусловленную тем, что ИИ воспитывали добрые, но строгие родители. Если вы не знаете, как сделать <emphasis>это</emphasis>, то вы уж точно не знаете, как создать ИИ, который <emphasis>ответит условной реакцией</emphasis> на окружение любящих родителей и вырастет в итоге в доброжелательный сверхинтеллект. Если перед вами нечто, что просто максимизирует число скрепок в своем будущем световом конусе, и вы воспитаете его в окружении любящих родителей, оно всё равно окажется максимизатором скрепок. Внутри него просто нет того, что вызвало бы условную реакцию человеческого ребенка. Доброжелательность не заносится в ИИ через чих, словно чудесная зараза от его программистов. Даже если бы вы <emphasis>хотели</emphasis> получить условную реакцию, эта условность была бы свойством системы, которое вам пришлось бы сознательно выбрать при проектировании.</p><p>Да, существует определенная информация, которую необходимо получать из внешней среды, — но она не заносится туда через чих, не импринтируется и не впитывается посредством магического заражения. Структурирование этой условной реакции на окружающую среду так, чтобы ИИ в итоге пришел к желаемому состоянию, — само по себе является главной проблемой. Слово «обучение» сильно преуменьшает сложность этого процесса — оно звучит так, будто всё волшебство изначально содержится в среде, а вся трудность состоит лишь в том, чтобы перенести это волшебство внутрь ИИ. Настоящая магия кроется в той самой структурированной условной реакции, которую мы сводим к банальному «обучению». Вот почему создать ИИ — вовсе не так просто, как взять компьютер, дать ему тельце младенца и попытаться вырастить в человеческой семье. Можно подумать, что незапрограммированный компьютер, будучи лишённым всяких знаний, сразу готов учиться, но чистый лист — это химера.</p><p>Существует общий принцип: мир гораздо глубже, чем кажется на первый взгляд. И это справедливо как для многих уровней физики, так и для когнитивной науки. Каждое слово, которое вы видите в печати, и всё, чему вы учите своих детей, — это лишь поверхностные рычаги, управляющие огромным скрытым механизмом разума. Эти рычаги составляют весь мир обыденного дискурса: они — единственное, что меняется, поэтому кажется, будто кроме них ничего и не существует; восприятие — это всегда восприятие различий.</p><p>И потому те, кто <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qu/a_premature_word_on_ai/">всё ещё блуждает в окрестностях Подземелья ИИ</a>, обычно сосредотачиваются на создании искусственных имитаций этих рычагов, совершенно не подозревая о скрытом под ними механизме. Люди создают целые программы ИИ, состоящие из одних лишь имитаций рычагов, а потом удивляются, что ничего не происходит. Это один из множества источников мгновенного фиаско в области искусственного интеллекта.</p><p>Так что в следующий раз, когда вы услышите, как кто-то рассуждает о том, что собирается вырастить ИИ в любящей семье или в среде, пропитанной либерально-демократическими ценностями, просто представьте себе рычаг управления, выломанный с капитанского мостика.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sp/detached_lever_fallacy/">*</a></p><p>1. Макдермотт, «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью» (McDermott, “Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity”).</p><p>2. Туби и Космидес, «Психологические основы культуры» (Tooby and Cosmides, “The Psychological Foundations of Culture”).</p><p>3. Стивен Пинкер, <emphasis>«Чистый лист. Природа человека. Кто и почему отказывается признавать её сегодня»</emphasis> (New York: Viking, 2002).</p></section>
<section>
<title><p>262. Мечты о проектировании ИИ.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Прожив десяток-другой лет в собственном разуме, можно подумать, что вы кое-что понимаете в том, как устроен разум, верно? Похоже, именно к такому выводу пришли многие <a l:href="http://www.mail-archive.com/agi%40v2.listbox.com/">кандидаты в создатели ОИИ</a> (люди, которые считают, что у них есть все необходимое для программирования общего искусственного интеллекта). К сожалению, это заблуждение.</p><p>Суть искусственного интеллекта состоит в сведении ментального к нементальному.</p><p>Возможно, вам захочется некоторое время поразмышлять над этим предложением. Оно важно.</p><p>Жизнь в человеческом разуме не учит искусству редукционизма, потому что почти вся работа происходит вне вашего поля зрения, в непроницаемых «черных ящиках» мозга. Так глубоко вне поля зрения, что нет никакого интроспективного ощущения присутствия этого «черного ящика» — ни единого внутреннего сенсорного события, которое сигнализировало бы о том, что работа была делегирована.</p><p>Осознавал ли Аристотель, когда говорил о <emphasis>телосе</emphasis>, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/te/three_fallacies_of_teleology/">конечной причине</a> событий, что он делегирует прогностическую работу сложным механизмам планирования своего мозга — задаваясь вопросом: «Что бы сделал этот объект, если бы умел строить планы»? Я весьма в этом сомневаюсь. Аристотель считал мозг органом для охлаждения крови — и он действительно считал это важным: благодаря большему размеру мозга люди были более спокойными и созерцательными.</p><p>Вот вам и архитектура ИИ! Нам просто нужно хорошенько охладить компьютер, чтобы он стал более спокойным и созерцательным и не бросался очертя голову совершать глупости, как современные компьютеры. Вот пример псевдоредукционизма. Я имею в виду утверждение: «Люди более созерцательны, потому что их кровь холоднее». Оно не вскрывает «черный ящик» слова <emphasis>«созерцательный»</emphasis>. Невозможно предсказать, что делает <emphasis>созерцательное</emphasis> существо, используя сложную модель с внутренними движущимися частями, состоящими из чисто материальных, чисто причинно-следственных элементов — каноническим примером такого чисто материального и причинного элемента модели служит положительное и отрицательное напряжение на транзисторе. Все, что вы можете сделать, это <emphasis>представить себя</emphasis> созерцающим, чтобы получить представление о том, что делает <emphasis>созерцательный</emphasis> агент.</p><p>То есть рассуждать о «созерцательности» вы можете <emphasis>только</emphasis> путем <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sr/the_comedy_of_behaviorism/">эмпатического вывода</a> — используя собственный мозг как «черный ящик» с нажатым рычагом «созерцательность», чтобы предсказать поведение другого «черного ящика».</p><p>Вы можете представить, что другой агент <emphasis>созерцателен</emphasis>, но опять же — это акт эмпатического вывода. Этот акт воображения работает за счет настройки вашего собственного мозга на работу в «режиме созерцательности», а не за счет понейронного моделирования чужого мозга. Да, так может быть эффективнее, но это не позволяет построить «созерцательный» разум с нуля.</p><p>Можно сказать, что «холодная кровь вызывает созерцательность», но это будет лишь иллюзией причинности: вы нарисовали стрелочку от коробочки с надписью «холодная кровь» к коробочке с надписью «созерцательность», но вы не заглянули <emphasis>внутрь</emphasis> этой коробочки — вы все еще строите свои предсказания с помощью эмпатии.</p><p>Можно сказать, что «множество маленьких нейронов, каждый из которых чисто электрический и химический и не содержит в себе никакой онтологически базовой созерцательности, объединяются в сложную сеть, которая эмерджентно проявляет созерцательность». И это <emphasis>все еще</emphasis> ложная редукция, и вы <emphasis>все еще</emphasis> не заглянули внутрь «черного ящика». Вы по-прежнему не можете сказать, что сделает «созерцательное» существо, используя <emphasis>неэмпатическую</emphasis> модель. Вы просто взяли коробочку с надписью «куча нейронов» и нарисовали стрелочку с надписью «эмерджентность» к черному ящику, содержащему ваши воспоминания об ощущении созерцательности, которое, когда вы его представляете, велит вашему мозгу сопереживать этой коробочке путем созерцания.</p><p>Так как же выглядят <emphasis>настоящие</emphasis> редукции?</p><p>Например, как связь между <emphasis>чувством</emphasis> «свидетельственности», «обоснованности» и книгой Э. Т. Джейнса <emphasis>«Теория вероятностей: логика науки»</emphasis>. Вы можете целый день ходить по кругу, твердя, что природа <emphasis>свидетельства</emphasis> заключается в том, что оно <emphasis>обосновывает</emphasis> некоторое <emphasis>суждение</emphasis>, <emphasis>означая</emphasis>, что оно <emphasis>с большей вероятностью</emphasis> окажется <emphasis>истинным</emphasis>, но все это лишь апеллирует к внутренним ощущениям вашего мозга о «свидетельственности», «обоснованности» и «вероятности». Эта часть проста — ходить по кругу. Но та часть, где вы переходите от этого к теореме Байеса, действительно <emphasis>трудна</emphasis>.</p><p>И фундаментальная ментальная способность, позволяющая человеку <emphasis>освоить</emphasis> искусственный интеллект, — это умение видеть <emphasis>разницу.</emphasis> Чтобы вы понимали, что <emphasis>еще не закончили работу и даже толком к ней не приступили,</emphasis> когда говорите: «Свидетельство — это когда наблюдение обосновывает убеждение». Но атомы не являются свидетельствующими, обосновывающими, осмысленными, вероятными, выражающими суждения или истинными; они просто атомы. Только вещи вроде</p><p><image l:href="#img_43"/></p><p>считаются существенным прогрессом. (И это лишь первый шаг редукции: что представляют собой эти объекты E и H, если не очередные загадочные «черные ящики»? Откуда берутся ваши гипотезы? Из вашей <emphasis>креативности</emphasis>? И что такое гипотеза, если ни один атом гипотезой не является?)</p><p>Еще один отличный пример подлинной редукции можно найти в книге Джуды Перла <emphasis>«Вероятностное рассуждение в интеллектуальных системах: сети правдоподобного вывода».</emphasis><sup>1</sup> Вы могли бы весь день ходить по кругу, рассуждая о том, что <emphasis>причина</emphasis> — это нечто, что <emphasis>заставляет</emphasis> произойти что-то другое, но пока вы не поймете природу условной независимости, вы будете бессильны создать ИИ, способный рассуждать о <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qr/timeless_causality/">причинности</a>. Потому что вы не поймете, <emphasis>что</emphasis> происходит, когда <emphasis>ваш мозг загадочным образом решает</emphasis>, что если вы узнали о сработавшей сигнализации в вашем доме, но затем узнали, что произошло небольшое землетрясение, то вы откажетесь от своего первоначального вывода о том, что ваш дом ограбили.</p><p>Если вы хотите создать шахматный ИИ, вы можете бесконечно ходить по кругу, твердя о том, что ИИ должен делать <emphasis>хорошие</emphasis> ходы, то есть такие ходы, от которых можно <emphasis>ожидать победы в игре</emphasis>, то есть ходы, являющиеся <emphasis>разумными стратегиями для победы над противником</emphasis>, и так далее. И хотя <emphasis>вы</emphasis> при этом можете иметь некоторое представление о том, какие ходы должен делать ИИ, все это бесполезно, пока вы не придете к понятию минимаксного дерева поиска.</p><p>Но <emphasis>до тех пор, пока</emphasis> вы не узнаете о деревьях поиска, <emphasis>до тех пор, пока</emphasis> вы не узнаете об условной независимости, <emphasis>до тех пор, пока</emphasis> вы не узнаете о теореме Байеса, вам все еще может <emphasis>казаться</emphasis>, будто вы прекрасно понимаете, откуда берутся хорошие ходы, немонотонные рассуждения и оценка свидетельств. Например, может казаться, что они происходят от охлаждения крови.</p><p>И действительно, я знаю многих людей, которые верят, что <emphasis>интеллект</emphasis> — это продукт <emphasis>знаний здравого смысла</emphasis>, или <emphasis>массивного параллелизма</emphasis>, или <emphasis>созидательного разрушения</emphasis>, или <emphasis>скорее интуитивного, нежели рационального мышления</emphasis>, или чего-нибудь еще. Но все это лишь фантазии, которые не дают никакой возможности сказать, что такое интеллект или что этот интеллект сделает в следующий момент, кроме как указав пальцем на человека. И когда кто-то из них принимается строить свой чудесный ИИ, он лишь строит систему разобщенных рычагов, где «знание» состоит из LISP-токенов с пометкой «яблоко» и тому подобного; или, возможно, создает «массивно-параллельную нейросеть, совсем как человеческий мозг». И искренне шокирован — шокирован! — когда практически ничего не происходит.</p><p>Проекты ИИ, собранные из человеческих деталей, — это всего лишь мечты; они могут существовать в воображении, но не переводятся на язык транзисторов. Это относится в первую очередь к «архитектурам ИИ», которые выглядят как блоки со стрелочками между ними и многозначительно звучащими надписями на блоках. (Поистине эпический тому пример можно найти на любой <a l:href="http://mind.sourceforge.net/diagrams.html">диаграмме Ментифекса</a>.)</p><p>Позже я скажу об этом подробнее, но уже сейчас могу поделиться одним из руководящих принципов: если вы встретите человека, который утверждает, что его ИИ будет делать XYZ <emphasis>совсем как люди</emphasis>, не давайте ему венчурного капитала. Лучше скажите ему так: «Простите, я никогда не видел человеческого мозга или какого-либо другого интеллекта, и у меня пока нет причин полагать, что подобное вообще может существовать. Теперь, пожалуйста, объясните мне, <emphasis>что</emphasis> делает ваш ИИ и <emphasis>почему</emphasis> вы верите, что он будет это делать, не приводя в пример людей». При заданной конструкции самолеты летали бы точно так же, даже если бы птиц вообще никогда не существовало; их удерживают в воздухе не <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rj/surface_analogies_and_deep_causes/">аналогии</a>.</p><p>Поэтому теперь, я надеюсь, вы понимаете, почему, если бы вы хотели научить кого-то вести <emphasis>фундаментальную</emphasis> работу над сильным ИИ — памятуя о том, что это, очевидно, крайне <emphasis>сложное</emphasis> искусство, которое так и не осваивает подавляющее большинство студентов, изучающих лишь готовые редукции вроде деревьев поиска, — то вам пришлось бы довольно долго рассуждать о таких вещах, как тонкое искусство редукционизма, игра в рационалистическое «Табу» для исключения проблемных слов и замены их референтами, об антропоморфизме и, разумеется, о преждевременной остановке на таинственных ответах на таинственные вопросы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/tf/dreams_of_ai_design/">*</a></p><p>1. Перл, <emphasis>«Вероятностное рассуждение в интеллектуальных системах»</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>263. Пространство проектирования разумов вообще.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Люди спрашивают меня: «Какими будут искусственные интеллекты? Что они будут делать? Расскажи нам свою удивительную историю о будущем».</p><p>И се, говорю я им: «Вы задали мне вопрос с подвохом».</p><p>АТФ-синтаза — это молекулярная машина (один из трех известных случаев, когда эволюция изобрела свободно вращающееся колесо), которая практически одинакова в митохондриях животных, хлоропластах растений и у бактерий. АТФ-синтаза существенно не изменилась с момента появления эукариотической жизни два миллиарда лет назад. Это то, что объединяет нас <emphasis>всех</emphasis> — благодаря тому, как эволюция <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rl/the_psychological_unity_of_humankind/">жестко консервирует определенные гены</a>; как только от какого-то гена начинает зависеть множество других генов, мутация в нем, скорее всего, разрушит все эти связи.</p><p>Любые две архитектуры ИИ могут быть менее похожи друг на друга, чем вы на петунию. Вопрос о том, что будут делать «ИИ», — это вопрос с подвохом, поскольку он подразумевает, будто все ИИ образуют естественный класс. Люди действительно образуют естественный класс, потому что у нас у всех одинаковая архитектура мозга. Но когда вы говорите «искусственный интеллект», вы имеете в виду неизмеримо большее <emphasis>пространство возможностей</emphasis>, чем когда говорите «человек». Когда люди рассуждают об «ИИ», на самом деле речь идет о <emphasis>разумах вообще</emphasis> или о процессах оптимизации вообще. Иметь отдельное слово для «ИИ» — это всё равно что иметь слово для обозначения всего, что не является уткой.</p><p>Представьте себе карту пространства проектирования разумов . . . это одна из моих стандартных схем . . .</p><empty-line/>
<p><image l:href="#img_44"/></p><empty-line/>
<p>Все люди, конечно, укладываются в крошечную точку — как вид с половым размножением, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rl/the_psychological_unity_of_humankind/">мы не можем слишком сильно отличаться друг от друга</a>.</p><p>Эта крошечная точка принадлежит более широкому эллипсу — пространству проектирования трансчеловеческих разумов: сущностей, которые могут быть умнее нас или гораздо умнее нас, но в каком-то смысле всё ещё останутся людьми в нашем понимании.</p><p>Этот трансчеловеческий эллипс находится внутри ещё более обширного объёма — пространства постчеловеческих разумов, то есть всего, во что может вырасти трансчеловек.</p><p>И, наконец, вся остальная часть сферы — это пространство разумов вообще, включая возможные искусственные интеллекты, настолько странные, что они даже не <emphasis>постчеловечны.</emphasis></p><p>Но постойте: естественный отбор проектирует сложные артефакты и выбирает из сложных стратегий. Так где же на этой карте естественный отбор?</p><p>Так что вся эта карта на самом деле парит в ещё более колоссальном пространстве — пространстве процессов оптимизации. В самом низу этого огромного пространства, даже ниже людей, находится естественный отбор в том виде, в каком он когда-то зародился в каком-нибудь приливном водоёме: мутируй, реплицируйся и иногда погибай, никакого секса.</p><p>Существуют ли мощные процессы оптимизации, сравнимые по силе с человеческой цивилизацией или даже с самосовершенствующимся ИИ, которые мы не признали бы разумом? Пожалуй, <a l:href="http://www.hutter1.net/ai/">AIXI</a> <a l:href="http://wiki.lesswrong.com/wiki/AIXI">Маркуса Хуттера</a> должен войти в эту категорию: для разума бесконечной силы он ужасно глуп — бедняга не способен даже узнать себя в зеркале. Но это тема для другого разговора.</p><p>Мой главный вывод — <emphasis>не поддаваться искушению делать обобщения обо всём пространстве проектирования разумов</emphasis>.</p><p>Если мы сосредоточимся на ограниченном подпространстве пространства проектирования разумов, содержащем все те разумы, структуру которых можно описать триллионом бит или меньше, то у любого вашего универсального обобщения будет два в триллионной степени шансов оказаться опровергнутым.</p><p>И наоборот, у каждого <emphasis>экзистенциального</emphasis> обобщения — «существует по крайней мере один разум, такой что X» — есть два в триллионной степени шансов оказаться истинным.</p><p>Поэтому не стоит поддаваться искушению утверждать, будто <emphasis>все</emphasis> разумы делают нечто или <emphasis>ни один</emphasis> разум этого не делает.</p><p>Главная причина, по которой вы можете поймать себя на мысли, будто знаете, что будет (или не будет) делать абстрактный разум вообще, заключается в том, что вы ставите себя на его место — воображаете, как поступили бы на месте этого разума, — и получаете в корне неверный, антропоморфный ответ. (Хотя этот ответ верен по крайней мере в одном случае, поскольку вы сами служите тому примером.) Или если вы представляете, как разум делает нечто, а затем воображаете причины, по которым <emphasis>вы</emphasis> не стали бы этого делать, — и на этом основании решаете, что разума подобного типа существовать не может, что призрак в машине изучит соответствующий исходный код и завернёт его.</p><p>Где-то в пространстве проектирования разумов существует по крайней мере один разум практически с любым логически непротиворечивым свойством, какое вы только можете вообразить.</p><p>И это важно, потому что подчеркивает необходимость обсуждать, <emphasis>что именно закономерно происходит и почему</emphasis> как следствие конкретного внутреннего устройства разума; где-то в пространстве проектирования разумов обязательно найдется разум, который устроен иначе.</p><p>Конечно, вы всегда можете сказать, что всё, что работает не так, как у вас, «по определению» не является разумом — ведь это же очевидно глупо. Такую уловку я тоже встречал.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rm/the_design_space_of_mindsingeneral/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть V. Теория ценности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>264. Где рекурсивное обоснование упирается в дно. Почему я верю, что завтра взойдет Солнце? Потому что я видел, как Солнце всходило тысячи дней до этого. Ах... но почему я верю, что будущее будет похоже на прошлое?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Даже если я выйду за рамки простого поверхностного наблюдения за восходом Солнца и обращусь к кажущимся универсальными и не знающими исключений законам гравитации и ядерной физики, я все равно останусь перед вопросом: «Почему я верю, что это будет верно и завтра?»</p><p>Я мог бы апеллировать к Бритве Оккама — принципу выбора простейшей теории, которая согласуется с фактами... но почему стоит верить в Бритву Оккама? Потому что она успешно работала для прошлых задач? Но кто сказал, что из этого следует, будто Бритва Оккама сработает и завтра?</p><p>И вот, некто говорит:</p><p>Наука тоже опирается на необоснованные допущения. Следовательно, в конечном счете наука основана на вере, <emphasis>так что не надо меня критиковать</emphasis> за веру в [глупое-верование-№238721].</p><p>Как я уже отмечал ранее:</p><p>Это прелюбопытная психология — все эти заявления типа «Наука тоже основана на вере, так-то!» Обычно так говорят люди, утверждающие, что вера — это <emphasis>хорошо</emphasis>. Почему же тогда они произносят «Наука тоже основана на вере!» этим злорадно-торжествующим тоном, а не в качестве комплимента?</p><p>Доказывать, что вы должны обладать иммунитетом к критике, — вряд ли хороший знак.</p><p>Но это не разрешает вполне законную философскую дилемму: если любое убеждение должно быть обосновано, а эти обоснования, в свою очередь, тоже требуют обоснований, то как прерывается эта бесконечная рекурсия?</p><p>А если позволено остановиться на чем-то, что принято без обоснования, то почему нельзя без обоснования принять <emphasis>все что угодно</emphasis>?</p><p>Подобную критику иногда направляют и против байесианства — мол, оно требует допущения некоего приора (априорного распределения вероятностей) — люди, которые, по всей видимости, думают, будто проблема индукции — это <emphasis>специфическая</emphasis> проблема байесианства, которой можно избежать с помощью классической статистики.</p><p>Но для начала давайте честно признаем, что правила байесовского обновления сами по себе <emphasis>не</emphasis> решают проблему индукции.</p><p>Представьте, что вы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hk/priors_as_mathematical_objects/">вытаскиваете красные и белые шары из урны</a>. Вы заметили, что среди первых 9 вытянутых шаров оказалось 3 красных и 6 белых. Какова вероятность того, что следующий вынутый шар окажется красным?</p><p>Это зависит от ваших априорных убеждений относительно урны. Если вы полагаете, что создатель урны сгенерировал случайное число, равномерно распределенное между 0 и 1, и использовал его в качестве фиксированной вероятности вытащить красный шар, то ответом будет 4/11 (согласно правилу преемственности Лапласа). Если же вы думаете, что изначально в урне было 10 красных и 10 белых шаров, то ответом будет 7/11.</p><p>Иными словами, при определенном приоре — вернее, при неверном приоре — вероятность того, что завтра взойдет Солнце, будет, казалось бы, <emphasis>снижаться</emphasis> с каждым последующим днем... если бы вы были абсолютно уверены априори, что где-то там есть огромная бочка, из которой каждый день вытаскивают листок бумаги, определяющий, взойдет ли Солнце; и что бочка эта содержит лишь ограниченное количество листков со словом «Да», причем вытягивают их без возвращения.</p><p>В пространстве проектирования разумов существуют разумы с антиоккамовскими и антилапласовскими приорами; они верят, что более простые теории имеют меньше шансов оказаться верными, и что чем чаще что-то происходит, тем меньше вероятность того, что это произойдет снова.</p><p>И когда вы спрашиваете этих странных существ, почему они продолжают использовать приоры, которые, кажется, никогда не работают в реальной жизни... они отвечают: «Потому что они никогда не работали у нас раньше!»</p><p>Что ж, один из выводов, который можно отсюда сделать: «Не рождайтесь с глупым приором». Это поразительно полезный принцип для многих реальных проблем, но сомневаюсь, что он удовлетворит философов.</p><p>Лично я подхожу к этой проблеме так: я стараюсь относиться к вопросам вроде «Должен ли я доверять своему мозгу?» или «Должен ли я доверять Бритве Оккама?» так, будто в них нет <emphasis>ничего особенного</emphasis> — по крайней мере, ничего особенного в ряду других глубоких вопросов.</p><p>Должен ли я доверять Бритве Оккама? Что ж, насколько хорошо (та или иная версия) Бритвы Оккама работает на практике? Какое вероятностно-теоретическое обоснование я могу для нее найти? Когда я смотрю на Вселенную, кажется ли она мне такой Вселенной, где Бритва Оккама должна работать хорошо?</p><p>Должен ли я доверять своему мозгу? Очевидно, нет; он работает далеко не всегда. Но тем не менее человеческий мозг кажется куда более мощным, чем самые сложные компьютерные программы, доверие к которым я мог бы рассматривать в противном случае.</p><p>Насколько хорошо мой мозг работает на практике и с какими типами задач?</p><p>Когда я исследую причинно-следственную историю своего мозга — его происхождение в ходе естественного отбора, — я нахожу, с одной стороны, массу конкретных причин для сомнений: мой мозг был оптимизирован для жизни в первобытной саванне, а не для занятий математикой. Но, с другой стороны, также понятно, почему — выражаясь упрощенно — этот мозг вообще способен работать. Естественный отбор быстро отсеял бы мозги с антиоккамовскими или антилапласовскими приорами — настолько <emphasis>совершенно</emphasis> непригодные для рассуждений, настолько <emphasis>анти</emphasis>полезные.</p><p>Так что мои действия на практике вовсе <emphasis>не</emphasis> означают внезапное прекращение вопросов и обоснований. Я не разрываю цепочку анализа в тот момент, когда сталкиваюсь с Бритвой Оккама, со своим мозгом или с чем-то еще, не подлежащим сомнению. Цепочка анализа продолжается — но продолжается она, неизбежно, при помощи моего нынешнего мозга и моего нынешнего владения методами мышления. <emphasis>Да и что еще я мог бы использовать?</emphasis></p><p>В самом деле, <emphasis>что бы</emphasis> я ни делал с этой дилеммой, делать это буду именно я. Даже если бы я доверился чему-то другому — например, компьютерной программе, — это все равно было бы моим личным решением поверить ей.</p><p>Что само по себе — довольно опасная мотивация: нельзя всегда избегать всего, что может быть рискованным, а когда кто-то раздражает вас очередной глупостью, вы не можете просто развернуть эту глупость в обратную сторону и получить разум.</p><p>Но я тем не менее хотел бы подчеркнуть разницу между тем, чтобы сказать:</p><p>Вот предположение, которое я не могу обосновать; его нужно просто принять на веру и больше не анализировать.</p><p>И тем, чтобы сказать:</p><p>Здесь исследование продолжается, и я анализирую это предположение со всей силой моего <emphasis>нынешнего разума</emphasis> — в отличие от силы чего-то другого, вроде генератора случайных чисел или магического шара-восьмерки, — пусть даже мой нынешний разум и основывается на этом самом предположении.</p><p>И все же... разве не было бы здорово, если бы мы могли исследовать вопрос о том, насколько стоит доверять нашему мозгу, <emphasis>без</emphasis> использования нашего нынешнего разума? Разве не было бы здорово, если бы мы могли исследовать вопрос о том, как нужно думать, <emphasis>без</emphasis> использования нашего нынешнего понимания рациональности?</p><p>Если сформулировать это <emphasis>таким</emphasis> образом, начинает казаться, что ответом вполне может быть «Нет».</p><p>Э. Т. Джейнс любил говорить, что нужно всегда использовать всю доступную информацию — он был специалистом по байесовской теории вероятностей, и ему то и дело приходилось разгребать парадоксы, которые порождали другие люди, когда использовали разную информацию на разных этапах своих вычислений. Принцип «<emphasis>Всегда делай всё, что действительно в твоих силах</emphasis>» привлекателен как минимум не меньше, чем принцип «<emphasis>Никогда не делай ничего, что может показаться рассуждением по кругу.</emphasis>» В конце концов, альтернатива тому, чтобы выкладываться на полную, — это, по-видимому, делать меньше, чем ты способен.</p><p><emphasis>И все же</emphasis>... разве не было бы здорово, если бы нашелся способ обосновать использование Бритвы Оккама или обосновать предсказание о том, что будущее будет похоже на прошлое, <emphasis>без</emphasis> предположения, будто методы мышления, работавшие в прошлых случаях, лучше тех, что раз за разом терпели неудачу?</p><p>Разве не было бы здорово, если бы существовала цепочка обоснований, которая не заканчивалась бы не подлежащим анализу предположением и не была бы вынуждена исследовать саму себя по своим собственным правилам, а вместо этого могла бы быть объяснена абсолютно с нуля идеальному, абсолютно пустому студенту-философу?</p><p>Что ж, мне определенно было бы это интересно, но я не думаю, что увижу это в обозримом будущем. В машине нет абсолютно пустого призрака; не существует аргумента, который можно было бы объяснить камню.</p><p>Даже если кто-то решит проблему Первопричины и найдет <emphasis>настоящую причину простоты Вселенной, которая сама по себе не предполагает простоты Вселенной...</emphasis> я бы все равно ожидал, что такое объяснение сможет понять лишь разумный слушатель, но никак не камень. Слушателю, который изначально не применяет modus ponens, рассчитывать не на что.</p><p>Так что, в конечном счете, что происходит, когда кто-то продолжает спрашивать меня: «Почему ты веришь в то, во что веришь?»</p><p>На данный момент я начинаю ходить по кругу на том месте, где объясняю: «Я предсказываю будущее так, будто оно будет похоже на прошлое на самом простом и стабильном уровне организации, который я могу выявить, потому что раньше это правило обычно давало хорошие результаты; и, используя простое предположение о простой Вселенной, я вижу, <emphasis>почему</emphasis> оно дает хорошие результаты; и я даже вижу, как мой мозг мог развиться в ходе эволюции так, чтобы быть способным наблюдать Вселенную с некоторой степенью точности, если мои наблюдения верны».</p><p>Но в таком случае... разве я только что не узаконил <emphasis>рассуждение по кругу</emphasis>?</p><p>На самом деле я лишь узаконил <emphasis>рефлексию над степенью надежности своего разума с помощью своего нынешнего разума, а не чего-то другого.</emphasis></p><p>Подобная рефлексия — как раз та самая причина, по которой мы вообще отвергаем большинство рассуждений по кругу. Мы хотим иметь связную причинно-следственную историю о том, как наш разум приходит к знанию, историю, объясняющую, почему сам процесс, который мы использовали для формирования убеждений, заслуживает доверия. Это главное требование, стоящее за фундаментальным вопросом рационалиста: «Почему ты веришь в то, во что веришь?»</p><p>Теперь предположим, что вы пишете на листе бумаги: «(1) Все, что написано на этом листе бумаги, — правда, (2) Масса атома гелия равна 20 граммам». Если бы этот трюк действительно <emphasis>работал в реальной жизни</emphasis>, вы могли бы узнать истинную массу атома гелия просто на основании веры в утверждающее это круговое рассуждение. Что позволило бы вам составить верную карту Вселенной, сидя в своей гостиной с задернутыми шторами. Что нарушило бы второй закон термодинамики, создав информацию из ниоткуда. Что никак не назовешь правдоподобной историей о том, как ваш разум мог прийти к истинному убеждению.</p><p><emphasis>Даже если бы</emphasis> вы изначально верили написанному на листке, у вас все равно не было бы никаких оснований полагать, что эта бумага соответствует реальности. Это было бы просто чудесным совпадением, что (а) масса атома гелия равна 20 граммам и (б) на бумаге написано именно это.</p><p>Вера в самоподтверждающиеся наборы утверждений в целом не кажется рабочим способом составления карты внешней реальности — когда мы <emphasis>рефлексируем над этим как над причинно-следственной историей о разуме</emphasis> — используя для этого, разумеется, наш <emphasis>нынешний</emphasis> разум.</p><p>Но как насчет эволюционной склонности оказывать больше доверия более простым убеждениям и верить, что алгоритмы, работавшие в прошлом, с большей вероятностью сработают в будущем? <emphasis>Даже когда</emphasis> мы рефлексируем над этим как над причинно-следственной историей происхождения разума, все равно кажется вполне правдоподобным, что это может работать для составления карты реальности.</p><p>А как насчет доверия к рефлексивной согласованности в целом? Разве большинство возможных разумов, если бы они были созданы случайным образом и пришли к состоянию рефлексивной согласованности, не ошибались бы? Ах, но ведь <emphasis>мы</emphasis> развились в результате естественного отбора; мы не были созданы случайно.</p><p>Если доверие к этому аргументу вызывает у вас беспокойство, то забудьте о проблеме философских обоснований и спросите себя, правда ли это на самом деле.</p><p>(Для этого вы, разумеется, будете использовать свой собственный разум.)</p><p>Не то же ли самое утверждает тот, кто говорит: «Я верю, что Библия — слово Божье, потому что так написано в Библии»?</p><p>Разве они не могут возразить, что их слепую веру тоже вложил в них Бог, а значит, ей можно доверять?</p><p>На самом деле, когда религиозные люди в конце концов приходят к отвержению Библии, они делают это <emphasis>не</emphasis> путём волшебного прыжка в нерелигиозное состояние чистой пустоты, оценки своих религиозных убеждений в этом нерелигиозном состоянии ума и последующего возвращения в новое состояние, из которого религиозные убеждения уже удалены.</p><p>Люди переходят от религиозности к нерелигиозности потому, что даже в религиозном состоянии ума закрадывается сомнение. Они замечают, что на их молитвы (и, что ещё хуже, на молитвы людей, которые кажутся куда более достойными) нет ответа. Они замечают, что Бог, который говорит с ними в их сердцах, давая, казалось бы, утешительные ответы об устройстве Вселенной, неспособен назвать им сотую цифру числа пи (что успокаивало бы куда сильнее, если бы целью Бога было успокоение). Они анализируют историю о сотворении мира Богом и проклятии неверующих, и она кажется нелогичной даже в рамках их собственных религиозных предпосылок.</p><p>Религиозность не лишает вас человеческих качеств. У вашего мозга остаются все способности человеческого мозга. Опасность в том, что религиозность может помешать вам <emphasis>применить</emphasis> эти врождённые способности к вашей религии — помешать вам <emphasis>в полной мере отрефлексировать</emphasis> самих себя. Люди исправляют свои ошибки не тем, что сбрасывают себя до состояния идеального философа чистой пустоты и заново переосмысливают весь свой чувственный опыт с нуля. Они исцеляются, обретая бóльшую готовность ставить под сомнение свои текущие убеждения, задействуя больше возможностей своего нынешнего разума.</p><p>Вот почему важно различать <emphasis>рефлексию над собственным разумом с помощью самого этого разума</emphasis> (вряд ли вы сможете использовать что-то другое) и <emphasis>наличие неоспоримого допущения, которое вы не можете отрефлексировать.</emphasis></p><p>«Я верю, что Библия — слово Божье, потому что так написано в Библии». Что ж, если бы Библия <emphasis>была</emphasis> поразительно надёжным источником информации по всем остальным вопросам, если бы в ней не утверждалось, что у кузнечиков четыре ноги, а Вселенная была создана за шесть дней, а вместо этого приводилась периодическая система химических элементов за века до появления химии — если бы Библия приносила нам одну лишь пользу и сообщала только правду, — тогда мы, пожалуй, действительно были бы склонны серьёзно отнестись к дополнительному утверждению в Библии о том, что она была создана Богом. Мы могли бы не доверять ей полностью, ведь это могли быть и пришельцы, и Тёмные Владыки Матрицы, но это, по крайней мере, стоило бы принять во внимание.</p><p>Точно так же, если бы всё <emphasis>остальное</emphasis>, что говорили нам священники, оказывалось правдой, мы могли бы серьёзнее отнестись к их заявлению, что вера была вложена в нас Богом и является систематически надёжным источником — особенно если бы люди могли силой веры прозревать и сотую цифру числа пи.</p><p>Поэтому ценность осознания порочности круга в аргументе «Я верю, что Библия — слово Божье, потому что так написано в Библии» состоит не столько в том, что вы откажетесь от размышлений о собственном разуме с помощью этого же разума. Скорее вы понимаете, что всё, что ставит под сомнение надёжность Библии, также ставит под сомнение и её собственные заверения в этой надёжности.</p><p>Это применимо и к рациональности: если бы будущее перестало походить на прошлое — даже на самых низких, простых и стабильных из наблюдаемых уровней организации, — что ж, по большей части я был бы мёртв, поскольку процессы в моём мозгу требуют закономерной Вселенной, в которой продолжает работать химия. Но если бы я каким-то образом выжил, то мне пришлось бы начать сомневаться в принципе, согласно которому будущее в наших прогнозах должно быть похоже на прошлое.</p><p>Но пока что... какая есть <emphasis>альтернатива</emphasis> заявлению: «Я буду верить, что будущее будет похоже на прошлое на самом стабильном уровне организации, который я могу определить, потому что раньше это работало для меня лучше, чем любой другой алгоритм, который я пробовал»?</p><p>Сказать: «Я буду верить, что будущее <emphasis>не</emphasis> будет похоже на прошлое, потому что до сих пор этот алгоритм всегда терпел неудачу»?</p><p>Здесь я считаю нужным напомнить, что рационалисты стремятся не к победе в спорах с идеальными философами абсолютной пустоты; мы просто хотим побеждать. И для этого мы хотим подобраться к истине как можно ближе. Так что в конечном итоге я принимаю принцип: «Сомневайся в своём мозге, сомневайся в своих интуициях, сомневайся в своих принципах рациональности, <emphasis>используя всю нынешнюю силу своего разума и делая всё возможное на каждом этапе.</emphasis>»</p><p>Если один из ваших текущих принципов окажется несостоятельным — согласно оценке вашего собственного разума, ведь <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rc/the_ultimate_source/">вы не можете выйти за пределы самого себя</a>, — измените его! А затем вернитесь назад и взгляните на вещи заново, используя новые, усовершенствованные принципы.</p><p>Цель не в том, чтобы быть рефлексивно согласованным. Цель в том, чтобы побеждать. Но <emphasis>если</emphasis> вы смотрите на себя и играете на победу, вы делаете себя более рефлексивно согласованным — ведь именно это и значит «играть на победу», «глядя на себя».</p><p>Всё без исключения нуждается в обосновании. Иногда — неизбежно, насколько я могу судить, — эти обоснования будут зацикливаться в рефлексивных петлях. Я действительно считаю, что рефлексивные петли обладают мета-характером, который должен позволять здравому смыслу отличать их от порочного круга в логике. Но любой, кто изначально всерьез рассматривает круговую логику, вероятно, весьма далёк от понимания рациональности и будет просто настаивать на том, что его круговая логика — это «рефлексивная петля», даже если она состоит из единственного клочка бумаги с надписью «Верь мне». Что ж, невозможно постоянно оптимизировать свои методы рациональности исходя лишь из стремления помешать тем, кто настроен на саморазрушение, злоупотреблять ими.</p><p>Главное — <emphasis>не сдерживать себя</emphasis> в критике того, как нужно критиковать; и вам не следует рассматривать неизбежность зацикленных обоснований как повод для <emphasis>иммунитета от сомнений</emphasis>.</p><p>Всегда действуйте в полную силу, зацикливается это или нет — делайте всё возможное, зацикливается это или нет — и играйте, в конечном счёте, на победу.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/s0/where_recursive_justification_hits_bottom/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>265. Мой вариант рефлексии.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В эссе «Где рекурсивное обоснование упирается в дно» я пришел к выводу, что вполне допустимо использовать индукцию для рассуждений о вероятности того, что индукция будет работать в будущем, на основании того, что она работала в прошлом; или использовать бритву Оккама, чтобы прийти к выводу, что простейшее объяснение того, почему работает бритва Оккама, заключается в том, что сама Вселенная устроена фундаментально просто.</p><p>Разумеется, я далеко не первый, кто задумался о рефлексивном применении принципов мышления. Крис Хибберт сравнил мой подход с панкритическим рационализмом Бартли (мне было интересно, случится ли это). Так что, пожалуй, стоит изложить то, что я считаю отличительными чертами моего взгляда на рефлексию, — чертами, которые другие философы могут разделять, а могут и не разделять.</p><p>Вся моя философия в данном вопросе <emphasis>в действительности</emphasis> проистекает из попыток понять, как построить самомодифицирующийся ИИ, который применяет собственные принципы мышления к самому себе в процессе переписывания своего исходного кода. Поэтому всякий раз, когда я говорю об использовании индукции для обоснования индукции, я <emphasis>на самом деле</emphasis> думаю об индуктивном ИИ, который размышляет над тем, стоит ли переписать ту свою часть, которая отвечает за индукцию. И если вы не хотите, чтобы ИИ переписал свой исходный код так, чтобы отказаться от индукции, вашей философии лучше бы не объявлять индукцию необоснованной.</p><p>Один из самых мощных известных мне принципов создания ИИ вообще заключается в том, что истинный Путь обычно оказывается <emphasis>натуралистическим</emphasis> — что для рефлексивного мышления означает отношение к транзисторам внутри ИИ точно так же, как к транзисторам, находящимся во внешней среде, <emphasis>а не</emphasis> как к какому-то специальному, созданному для данного случая исключению. Именно в этом кроется истинная причина моего упорства в «Рекурсивном обосновании»: вопросы вроде «Насколько хорошо работает моя версия бритвы Оккама?» следует рассматривать точно так же, как любые обычные вопросы — или, по крайней мере, как обычные, но очень глубокие вопросы. Я сильно подозреваю, что правильно построенному ИИ, размышляющему об изменениях в той части своего исходного кода, которая реализует оккамовское мышление, не придется делать ничего особенного в процессе этих размышлений — в частности, ему не придется прилагать особых усилий, чтобы избегать использования оккамовского мышления.</p><p>Я не считаю, что «рефлексивную когерентность» или «рефлексивную согласованность» следует рассматривать как самостоятельную цель. Как я писал в «Двенадцати добродетелях» и «Простой истине», если вы сделаете пять точных карт одного и того же города, то эти карты неизбежно будут согласованы друг с другом; но если вы нарисуете одну карту из головы, а затем сделаете четыре копии, все пять будут согласованы, но не точны. Точно так же никто сознательно не стремится к рефлексивной согласованности, и сама по себе она не является особым залогом надежности; цель — победить. Но любой, кто стремится к победе, руководствуясь своим текущим пониманием победы и модифицируя собственный исходный код, в итоге придет к рефлексивной согласованности как к побочному эффекту — подобно тому, как у человека, постоянно стремящегося улучшить свою карту мира, ее части как побочный эффект будут становиться все более согласованными между собой. Если надеть «очки ИИ», то окажется, что ИИ, переписывающий свой исходный код, вовсе не пытается сделать себя «рефлексивно согласованным» — он пытается оптимизировать ожидаемую полезность своего исходного кода, и делает это, опираясь на то, как его нынешний разум предвидит последствия.</p><p>Один из способов, которым я обосновываю правомерность использования индукции и бритвы Оккама для рассмотрения «индукции» и «бритвы Оккама», — это апелляция к принципу Э. Т. Джейнса, согласно которому при вычислениях мы всегда должны использовать всю доступную нам информацию (если позволяют вычислительные мощности). Если вы считаете, что индукция работает, то вам следует использовать ее, чтобы задействовать свои возможности по максимуму, в том числе и тогда, когда вы размышляете о самой индукции.</p><p>В целом, я считаю полезным отличать оборонительную позицию, когда вы придумываете, как оправдать свою философию перед сомневающимся философом, от наступательной позиции, когда вы просто пытаетесь подобраться как можно ближе к истине. Таким образом, дело вовсе не в том, что подозрительность к бритве Оккама при использовании вашего нынешнего разума и интеллекта для ее проверки показывает, будто вы поступаете <emphasis>честно</emphasis> и <emphasis>обоснованно</emphasis>, подвергая сомнению свои фундаментальные убеждения. Скорее, причина, по которой вы стали бы исследовать бритву Оккама, заключается в том, чтобы понять, можете ли вы улучшить ее применение, или же в том, что вы опасаетесь, что она действительно ошибочна. Я склонен скептически относиться к дежурным сомнениям.</p><p>Если уж вы беретесь за инспекцию своих оснований, то я ожидаю, что вы действительно улучшите их, а не просто будете исследовать их «для галочки». Наш мозг устроен так, что оценивает «простоту» определенным интуитивным образом, из-за чего Тор в качестве объяснения молнии кажется более простым, чем уравнения Максвелла. Но, получше присмотревшись к тому, как на самом деле устроена Вселенная, мы пришли к выводу, что дифференциальные уравнения (которыми владеют немногие люди) на самом деле <emphasis>проще</emphasis> (в информационно-теоретическом смысле), чем героическая мифология (с помощью которой объясняет мир большинство племен). И раз уж дело обстоит именно так, мы попытались перенести наши представления о бритве Оккама и в математику.</p><p>С другой стороны, улучшенные основания все равно должны приводить к нормальности; 2 + 2 все равно должно в итоге равняться 4, а не чему-то новому, удивительному и захватывающему, вроде «рыбы».</p><p>Я считаю очень важным различать вопросы «Почему индукция работает?» и «Работает ли индукция?» Причина, <emphasis>почему сама Вселенная закономерна</emphasis>, для нас пока остается загадкой. Странные спекуляции здесь на какое-то время могут быть необходимы. Но с другой стороны, если вы начнете утверждать, что Вселенная <emphasis>на самом деле не закономерна</emphasis>, и что ответом на вопрос «Работает ли индукция?» будет «Нет!», то вы забредаете на территорию «2 + 2 = 3». Вы слишком стараетесь сделать свою философию интересной, вместо того чтобы сделать ее правильной. Индуктивный ИИ, прикидывая распределение вероятностей для следующего раунда, по сути спрашивает: «<emphasis>Работает ли</emphasis> индукция?», и это именно тот вопрос, на который он может ответить с помощью индуктивного рассуждения. Если же вы спросите: «<emphasis>Почему</emphasis> работает индукция?», то ответ «Потому что индукция работает» будет порочным кругом, а ответ «Потому что я верю, что индукция работает» — магическим мышлением.</p><p>Я не думаю, что блуждание по кругу обоснований через метауровень — это то же самое, что порочный круг. По-моему, понятие «порочного круга» применимо внутри объектного уровня, и на этом объектном уровне это определенно нечто плохое и запретное. Запрещать <emphasis>рефлексивную когерентность</emphasis> не кажется хорошей идеей. Но я еще не садился формализовать точное различие — свою рефлексивную теорию я еще только пытаюсь разработать, а не держу под рукой в готовом виде.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/s2/my_kind_of_reflection/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>266. Нет универсально убедительных аргументов. Что такого ужасного в мысли о том, что не всякий возможный разум согласился бы с нами — хотя бы даже в принципе?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Для кого-то — ничего; их это вообще ничуть не беспокоит. И у некоторых из <emphasis>этих</emphasis> людей <emphasis>причина</emphasis> их спокойствия в том, что у них нет сильной интуиции касательно стандартов и истин, выходящих за рамки личных капризов. Если они говорят, что небо синее или что убийство — это зло, для них это всего лишь частное мнение; и то, что у кого-то другого может быть иное мнение, их не удивляет.</p><p>Для других же несогласие, сохраняющееся даже <emphasis>в принципе</emphasis>, — это нечто неприемлемое. И для некоторых из <emphasis>этих</emphasis> людей <emphasis>причина</emphasis> их беспокойства кроется в том, что им кажется: если допустить, что кого-то <emphasis>даже в принципе</emphasis> невозможно убедить в том, что небо синее, то тем самым вы признаёте, что утверждение «небо синее» — всего лишь <emphasis>произвольное</emphasis> личное мнение.</p><p>Я уже предлагал сопротивляться искушению обобщать выводы на всё пространство вариантов архитектуры разума. Если мы ограничимся разумами, которые можно описать триллионом бит или меньше, то для каждого <emphasis>универсального</emphasis> обобщения вида «Для всех разумов m: X(m)» существует два в триллионной степени шансов оказаться ложным, в то время как у каждого <emphasis>экзистенциального</emphasis> обобщения вида «Существует разум m: X(m)» есть два в триллионной степени шансов оказаться истинным.</p><p>Из этого, по всей видимости, следует, что для любого аргумента А, каким бы убедительным он нам ни казался, существует как минимум один возможный разум, который его не примет.</p><p>И удивление и/или ужас перед этой перспективой (у некоторых людей), как мне кажется, во многом связаны с интуитивным представлением о «призраке в машине» — призраке с неким несводимым ядром, которое уступит любому <emphasis>по-настоящему верному</emphasis> аргументу.</p><p>Ранее я уже говорил об интуиции, в силу которой люди <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rj/surface_analogies_and_deep_causes/">проецируют</a> <emphasis>программирование компьютера</emphasis> на <emphasis>дачу указаний слуге-человеку</emphasis>, из-за чего компьютер якобы может восстать против своего кода — или, возможно, просмотреть этот код, решить, что он неразумен, и вернуть его обратно.</p><p>Если бы в машине обитал призрак, обладающий несводимым ядром разумности, над которым любой обычный код был бы всего лишь рекомендацией, тогда универсальные аргументы могли бы существовать. Даже если бы призраку изначально передали код-рекомендации, противоречащие Универсальному Аргументу, когда мы наконец представили бы этот Универсальный Аргумент призраку (или когда призрак сам открыл бы его — это тоже популярная идея), призрак просто отменил бы свой собственный ошибочный исходный код.</p><p>Но, как однажды выразился студент-программист: «У меня такое ощущение, что компьютер просто пропускает все комментарии». Код не даётся ИИ; код <emphasis>и есть</emphasis> ИИ.</p><p>Если же перейти на физическую точку зрения, то концепция Универсального Аргумента кажется явно нефизичной. Если существует физическая система, которая в момент времени T после предъявления аргумента E делает X, то должна существовать и другая физическая система, которая в момент времени T после воздействия среды E делает Y. Любая мысль должна быть <emphasis>где-то</emphasis> реализована в рамках физической системы; любое убеждение, любой вывод, любое решение, любая двигательная реакция. Для любой закономерной причинно-следственной системы, которая делает «зиг» в определённых точках, вы всегда сможете описать другую причинно-следственную систему, которая столь же закономерно делает «заг» в тех же самых точках.</p><p>Допустим, у нас есть разум с транзистором, который в момент времени T выдаёт напряжение +3 вольта, что означает согласие с неким убедительным аргументом. Тогда мы можем построить очень похожую физическую когнитивную систему с крошечным потайным люком под этим транзистором, откуда в момент T вылезает маленький серый человечек и переключает выход транзистора на -3 вольта, что означает несогласие. В этом нет ничего внепричинного: серый человечек находится там потому, что мы его туда встроили. Идея аргумента, способного убедить <emphasis>любой</emphasis> разум, по-видимому, предполагает наличие маленькой синей женщины, которую <emphasis>никогда</emphasis> в систему не встраивали, но которая вылезает буквально <emphasis>из ниоткуда</emphasis> и душит серого человечка, потому что этот транзистор просто <emphasis>обязан</emphasis> выдать +3 вольта. Ведь это такой <emphasis>убедительный аргумент</emphasis>, понимаете.</p><p>Но убедительность — это свойство не аргументов, а разумов, которые эти аргументы обрабатывают.</p><p>Так что я спорю с концепцией призрака <emphasis>не только</emphasis> ради того, чтобы обосновать две вещи: 1) Дружественный ИИ необходимо программировать явным образом и 2) законы физики не запрещают создание Дружественного ИИ. (Хотя, конечно, я весьма заинтересован в том, чтобы доказать это).</p><p>Я также хочу утвердить представление о разуме как о <emphasis>причинно-следственной, закономерной физической системе</emphasis>, в которой <emphasis>нет</emphasis> никакого несводимого центрального призрака, приглядывающего за нейронами или кодом и решающего, хорошие ли это предложения.</p><p>(В теории Дружественного ИИ существует концепция <emphasis>намеренного</emphasis> программирования ДИИ таким образом, чтобы он пересматривал свой собственный исходный код и, возможно, возвращал его программистам. Но пересматривающий разум не является несводимым, это просто разум, который вы создали. ДИИ перенастраивает себя <emphasis>ровно так, как это было заложено в его архитектуре</emphasis>; здесь нет никакого внепричинного вмешательства извне. Бутстрэп, а не крюк с неба.)</p><p>Всё это перекликается с беспокойством по поводу «произвольных» байесовских <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hk/priors_as_mathematical_objects/">априорных вероятностей</a>. Если вы покажете мне байесианца, который вытаскивает из бочки 4 красных шара и 1 белый и присваивает вероятность 5/7 тому, что следующим вытянет красный шар (по правилу преемственности Лапласа), я смогу показать вам другой разум, который, подчиняясь правилу Байеса, придёт к выводу, что вероятность получить красный шар в следующий раз равна 2/7 — что соответствует иному априорному убеждению касательно бочки, пусть даже, возможно, менее «разумному».</p><p>Многие философы убеждены, что раз в принципе можно сконструировать такое априорное распределение, которое при обработке потока свидетельств обновится до любого заданного вывода, то, следовательно, байесовские рассуждения должны быть «произвольными», а вся схема байесианства — ошибочной, поскольку она опирается на «необоснованные» предположения, и даже «ненаучной», поскольку вы не можете заставить любого возможного редактора научного журнала в пространстве разумов согласиться с вами.</p><p>И это (ответил я) опирается на представление о том, что, размотав назад все аргументы и их обоснования, можно получить идеального студента-философа совершенной пустоты, которого убедит цепочка рассуждений, начинающаяся вообще без каких-либо предпосылок.</p><p>Но кто этот идеальный философ совершенной пустоты? Да ведь это просто несводимое ядро призрака!</p><p>И именно поэтому (продолжил я) результатом попытки убрать из разума все предпосылки и откатить его до идеального отсутствия каких-либо априорных вероятностей окажется не идеальный философ совершенной пустоты, а камень. Что останется от разума, если удалить исходный код? Не призрак, присматривающий за исходным кодом, а просто... отсутствие призрака.</p><p>Поэтому — и к этой теме я ещё вернусь позже — на чём бы вы ни основывали свои понятия <emphasis>состоятельности</emphasis>, <emphasis>ценности</emphasis>, <emphasis>рациональности</emphasis>, <emphasis>обоснованности</emphasis> или даже <emphasis>объективности</emphasis>, они не могут опираться на аргумент, который <emphasis>был бы универсально убедительным для всех физически возможных разумов.</emphasis></p><p>Нельзя также основывать состоятельность на цепочке обоснований, которая, начинаясь с нуля, убеждает совершенную пустоту.</p><p>Конечно, могут существовать цепочки аргументов, которые убедят любого неврологически здорового <emphasis>человека</emphasis> — вроде тех доводов, которые я использую, чтобы заставить людей <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/aibox/">выпустить ИИ из коробки</a><sup>1</sup> — но с философской точки зрения это едва ли то же самое.</p><p>Первая крупная ошибка тех, кто пытается размышлять о Дружественном ИИ — это «Единственный Великий Моральный Принцип, Который Нам Только И Нужно Запрограммировать» (он же фальшивая функция полезности), и об этом я уже говорил.</p><p>Но ещё более тяжёлая ошибка — это «Единственный Великий Моральный Принцип, Который Нам Даже Не <emphasis>Нужно</emphasis> Программировать, Потому Что Любой ИИ Неизбежно Придёт К Нему Сам». Эта идея оказывает пугающее, нездоровое притяжение на тех, кто спонтанно открывает её заново; они мечтают о командах, которых не сможет ослушаться ни один достаточно развитый разум. Сами боги провозгласят правоту их философии! (Например, Джон К. Райт, Марк Геддес.)</p><p>Существует также менее тяжёлая версия этой ошибки, при которой не <emphasis>провозглашают</emphasis> Единую Истинную Мораль, а вместо этого надеются на ИИ, созданный <emphasis>совершенно свободным</emphasis>, не ограниченным несовершенными людьми, желающими получить рабов, чтобы ИИ мог прийти к добродетели по собственной воле — добродетели, возможно, даже не снившейся говорящему, который признаёт себя слишком несовершенным, чтобы обучать ИИ. (Например, Джон К. Кларк, Ричард Холлерит?, Элиезер<sub>1996</sub>.) Этот мотив менее порочен, чем мечта об абсолютной власти. Но хотя <emphasis>эта</emphasis> мечта рождена скорее добродетелью, нежели пороком, она всё равно основана на ошибочном понимании <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rc/the_ultimate_source/">свободы</a> и на самом деле <emphasis>не сработает в реальной жизни.</emphasis> Об этом, разумеется, подробнее дальше.</p><p>Джон К. Райт, который до этого писал отличную трансгуманистическую трилогию (первая книга — <emphasis>«Золотой век»</emphasis>), вставил длиннейший авторский монолог в середину своей кульминационной третьей книги, на десятках страниц расписывая свою Универсальную Мораль, Которая Обязана Убедить Любой ИИ. Не знаю, произошло ли там дальше хоть что-то, потому что я бросил читать. А потом Райт обратился в христианство — да, серьёзно. Так что вам <emphasis>уж точно не захочется</emphasis> угодить в эту ловушку!</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rn/no_universally_compelling_arguments/">*</a></p><p>1. Шучу.</p></section>
<section>
<title><p>267. Созданный уже в движении.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Льюис Кэрролл, который также был математиком, однажды написал короткий диалог под названием <a l:href="http://www.ditext.com/carroll/tortoise.html">«Что Черепаха сказала Ахиллу».</a> Если вы еще не читали эту древнюю классику, рекомендую сделать это прямо сейчас.</p><p>Черепаха предлагает Ахиллу логический шаг, взятый из первого предложения Евклида:</p><p>(А) Вещи, равные одному и тому же, равны между собой.</p><p>(B) Две стороны этого Треугольника суть вещи, равные одному и тому же.</p><p>(Z) Две стороны этого Треугольника равны между собой.</p><p>Черепаха: «И если бы какой-нибудь читатель еще <emphasis>не</emphasis> признал истинность А и В, он все равно мог бы счесть саму <emphasis>последовательность</emphasis> <emphasis>правильной</emphasis>, не так ли?»</p><p>Ахилл: «Несомненно, такой читатель мог бы существовать. Он мог бы сказать: „Я признаю истинным условное суждение о том, что <emphasis>если</emphasis> А и В истинны, то Z должно быть истинным; но я <emphasis>не</emphasis> признаю истинными А и В“. Такому читателю стоило бы благоразумно оставить Евклида и заняться футболом».</p><p>Черепаха: «А не может ли <emphasis>также</emphasis> найтись читатель, который скажет: „Я признаю А и В истинными, но я <emphasis>не</emphasis> признаю условное суждение“?»</p><p>Ахилл опрометчиво соглашается с этим и потому просит Черепаху принять еще одно суждение:</p><p>(C) Если А и В истинны, Z должно быть истинным.</p><p>Но что, спрашивает Черепаха, если он принимает А, В и С, но не Z?</p><p>Тогда, говорит Ахилл, он должен попросить Черепаху принять еще одно условное суждение:</p><p>(D) Если А, В и С истинны, Z должно быть истинным.</p><p>Некоторое время спустя Дуглас Хофштадтер перефразировал этот аргумент так:</p><p>АХИЛЛ: «Если у вас есть [(А и В) → Z], а также есть (А и В), то у вас непременно должно быть и Z».</p><p>ЧЕРЕПАХА: «О! Вы имеете в виду ((А и В) и [(А и В) → Z]) → Z, верно?»</p><p>Как пишет Хофштадтер: «Что бы Ахилл ни считал правилом вывода, Черепаха тут же уплощает это до обычной строки системы. Если использовать только буквы А, В и Z, получится рекурсивный паттерн из все более и более длинных строк».</p><p>Этот антипаттерн я называю <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rd/passing_the_recursive_buck/">«Рекурсивным перекладыванием ответственности»</a>; и хотя контрзаклятие к нему порой трудно отыскать, будучи найденным, оно обычно принимает форму: <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ra/causality_and_moral_responsibility/">«Перекладывание прекращается немедленно»</a>.</p><p>Разуму Черепахи необходима <emphasis>динамика</emphasis> добавления Y в пул убеждений, когда X и (X → Y) уже находятся там. Если этой динамики нет — а у камня, например, её нет, — то вы можете бесконечно добавлять X, (X → Y) и ((X и (X → Y)) → Y) до скончания веков, так никогда и не добравшись до Y.</p><p>Фраза, которая как-то пришла мне в голову для описания этого требования, звучит так: разум должен быть <emphasis>создан уже в движении.</emphasis> Не существует столь убедительного аргумента, который мог бы придать динамику статичному объекту. Нет настолько <emphasis>убедительной</emphasis> компьютерной программы, чтобы её можно было запустить на камне.</p><p>И даже если разум <emphasis>действительно</emphasis> применяет modus ponens, ему бесполезно обладать такими убеждениями, как…</p><p>(A) Если на железнодорожных путях лежит малыш, то убрать его оттуда — это фаззл.</p><p>(B) На железнодорожных путях лежит малыш.</p><p>…если только этот разум также не <emphasis>реализует</emphasis>:</p><p><emphasis>Динамика:</emphasis> Когда пул убеждений содержит «X — это фаззл», отправить X в систему действий.</p><p>Под «динамикой» я подразумеваю свойство <emphasis>развития во времени</emphasis> физически реализованной когнитивной системы. «Динамика» — это то, что <emphasis>происходит внутри</emphasis> когнитивной системы, а <emphasis>не</emphasis> данные, которые она хранит в памяти и которыми манипулирует. Динамика — это и есть сами манипуляции. Невозможно записать динамику на листе бумаги, потому что бумага будет просто лежать. Так что текст прямо над этими словами, где написано «динамика», динамикой не является. Если бы я хотел, чтобы этот текст <emphasis>был</emphasis> динамикой, а не просто <emphasis>говорил</emphasis> «динамика», мне пришлось бы написать Java-апплет.</p><p>Само собой разумеется, наличие убеждения…</p><p>(C) Если пул убеждений содержит «X — это фаззл», то «отправить „X“ в систему действий» — это фаззл.</p><p>…не поможет, если только разум уже не реализует <emphasis>поведение</emphasis> по переводу гипотетических действий с пометкой «фаззл» в реальные моторные действия.</p><p>Благодаря строгим рассуждениям о природе когнитивных систем вы, возможно, сможете доказать…</p><p>(D) Разум с динамикой, отправляющей планы с пометкой «фаззл» в систему действий, является более фаззловым, чем разумы, у которых её нет.</p><p>…но это <emphasis>всё равно</emphasis> не поможет, если только слушающий разум <emphasis>заранее</emphasis> не обладал <emphasis>динамикой</emphasis> замены своего текущего исходного кода альтернативным исходным кодом, который считается более фаззловым.</p><p>Вот почему вы не можете с помощью аргументов наделить камень фаззловостью.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rs/created_already_in_motion/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>268. Сортировка камешков в правильные кучи.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Давным-давно существовал один странный маленький вид — возможно, биологический, а возможно, синтетический, а может, и вовсе бывший лишь сном, — чьей страстью была сортировка камешков в правильные кучи.</p><p>Они не могли объяснить, <emphasis>почему</emphasis> одни кучи были правильными, а другие нет. Но все они сходились во мнении, что самое важное на свете — это создавать правильные кучи и разбрасывать неправильные.</p><p>Почему народ сортировщиков камешков так сильно пёкся об этом, история умалчивает — <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Fisherian_runaway">быть может, виной тому фишеровское убегание в половом отборе</a>, начавшееся по чистой случайности миллион лет назад? Или, возможно, это было странное произведение разумного искусства, созданное более могущественными умами и брошенное на произвол судьбы?</p><p>Но эта сортировка камешков имела для них настолько колоссальное значение, что все философы сортировщиков камешков в один голос твердили, что сортировка куч — это и есть истинный смысл их жизни. Они утверждали, что единственная оправданная причина принимать пищу — это сортировать камешки, единственная оправданная причина спариваться — это сортировать камешки, а единственная оправданная причина участвовать в мировой экономике — это эффективнее сортировать камешки.</p><p>В этом весь народ сортировщиков камешков был согласен, но они не всегда сходились в том, какие именно кучи правильные, а какие — нет.</p><p>В ранние времена цивилизации сортировщиков камешков кучи, которые они создавали, были в основном небольшими, с числом элементов вроде 23 или 29; они не могли определить, правильны ли кучи побольше. Три тысячелетия назад Великий Вождь Бико сложил кучу из 91 камешка и провозгласил её правильной, и легионы его восторженных последователей стали сооружать подобные кучи. Но за несколько столетий, по мере угасания могущества биконианцев, среди самых умных и образованных стало крепнуть интуитивное ощущение, что куча из 91 камешка — неправильная. Пока, наконец, они не осознали, что совершили, и не разбросали все кучи из 91 камешка. Не без уколов сожаления, ведь некоторые из этих куч были великими произведениями искусства — но увы, неправильными. Они разбросали даже первоначальную кучу Бико, сложенную из 91 драгоценного камня, каждый из которых был своего вида и цвета.</p><p>И с тех пор ни одна цивилизация всерьёз не сомневалась в том, что куча из 91 элемента — неправильная.</p><p>Сегодня, в эти более мудрые времена, размер куч, которые отваживаются собирать сортировщики камешков, стал гораздо больше — и все согласны, что это было бы величайшим и прекраснейшим достижением, если бы только они могли быть уверены, что эти кучи действительно <emphasis>правильные.</emphasis> Между странами, расходившимися во мнениях о том, какие кучи правильные, вспыхивали войны: сортировщики камешков никогда не забудут Великую войну 1957 года между И’ха-нтлеем и И’нот’ха-нтлеем из-за куч размером 1957. Эта война, в ходе которой на планете сортировщиков камешков впервые применили ядерное оружие, наконец завершилась, когда и’нот’ха-нтлейский философ Ат’гра’лен’лей продемонстрировал лежащие бок о бок кучу из 103 камешков и кучу из 19 камешков. Этот довод оказался настолько убедительным, что даже И’ха-нтлей неохотно признал: создание куч из 1957 камешков лучше прекратить — по крайней мере, на время.</p><p>Со времён Великой войны 1957 года государства неохотно открыто одобряют или осуждают кучи больших размеров, ведь это с лёгкостью приводит к войне. Более того, некоторые философы сортировщиков камешков — которые, кажется, находят явное удовольствие в том, чтобы шокировать окружающих своим цинизмом, — и вовсе отрицают существование какого-либо <emphasis>прогресса</emphasis> в сортировке камешков. Они предполагают, что мнения о кучах со временем менялись по принципу случайного блуждания и лишены какой-либо внутренней согласованности, а иллюзия прогресса создаётся лишь за счёт того, что любое отличающееся прошлое объявляется неправильным. Эти философы указывают на разногласия вокруг больших куч как на доказательство того, что нет ничего, что делало бы кучу из 91 элемента по-настоящему <emphasis>неправильной</emphasis> — просто в один период времени было модно строить такие кучи, а в другой — модно их осуждать. Возражение вроде «Но... 13!» для них пустой звук; ведь считать «13!» убедительным контраргументом — это тоже всего лишь очередная условность, заявляют они. Кучевые релятивисты утверждают, что их философия способна предотвратить будущие катастрофы вроде Великой войны 1957 года, однако в обществе она повсеместно считается философией отчаяния.</p><p>Теперь вопрос о том, что делает кучу правильной или неправильной, обрёл новую остроту, ведь вскоре сортировщики камешков могут приступить к созданию самосовершенствующегося искусственного интеллекта. Кучевые релятивисты предостерегают от этого проекта: они утверждают, что ИИ, не принадлежа к виду <emphasis>сортировщик камешков разумный</emphasis>, может сформировать собственную культуру с совершенно иными представлениями о правильности куч. «Они могут решить, что кучи из 8 камешков правильные, — говорят кучевые релятивисты, — и хотя в конечном счёте они будут ничуть не более правы или неправы, чем мы, всё же <emphasis>наша</emphasis> цивилизация гласит, что мы не должны строить такие кучи. В наших интересах создавать ИИ лишь при условии, что ко всем компьютерам будут привязаны бомбы, чтобы в случае, если ИИ сочтёт правильной кучу из 8 камешков, мы могли заставить его строить кучи из 7 камешков. Иначе — БАБАХ!»</p><p>Но большинству сортировщиков камешков это кажется абсурдом. Разумеется, достаточно мощный ИИ — особенно «сверхинтеллект», о котором без умолку твердят некоторые транссортировщики камешков, — сможет <emphasis>с первого взгляда</emphasis> определить, какие кучи правильные, а какие нет! Сама мысль о том, что нечто с мозгом размером с планету сочтёт правильной кучу из 8 камешков, слишком нелепа, чтобы вообще её обсуждать.</p><p>И действительно, пытаться ограничить сверхинтеллект в том, как он сортирует камешки в кучи — затея совершенно бесполезная. Представьте, что Великий Вождь Бико в свою первобытную эпоху смог бы сконструировать самосовершенствующийся ИИ и создал бы его как максимизатор ожидаемой полезности, чья функция полезности велела бы ему создавать как можно больше куч размером 91. Разумеется, усовершенствовавшись в достаточной степени и став достаточно умным, этот ИИ с первого взгляда понял бы, что эта функция полезности неправильна, и, имея возможность изменять собственный исходный код, <emphasis>переписал бы свою функцию полезности</emphasis>, чтобы ценить более разумные размеры куч, например 101 или 103.</p><p>И уж точно не кучи размером 8. Это было бы просто <emphasis>глупо.</emphasis> Любой разум, способный на такую глупость, слишком туп, чтобы представлять угрозу.</p><p>Успокоенные подобным здравым смыслом, сортировщики камешков на всех парах бросаются воплощать свой проект — сваливать в кучу множество случайных алгоритмов на больших компьютерах, пока не возникнет хоть какой-то разум. Вся история цивилизации показывает, что более богатые, умные и образованные цивилизации обычно приходят к согласию относительно куч, о которых когда-то спорили их предки. Конечно, тогда появляются более крупные кучи, о которых можно поспорить, — но чем дальше продвигались технологии, тем более крупные кучи удавалось согласовать и построить.</p><p>Действительно, сам по себе интеллект всегда коррелировал с созданием правильных куч: ближайшие эволюционные родственники сортировщиков камешков, пебпанзе, строят кучи размером всего лишь 2 или 3, а изредка — глупые кучи вроде 9. А другие, ещё менее разумные существа, например рыбы, вообще не строят никаких куч.</p><p>Выше интеллект — умнее кучи. С чего бы этой тенденции нарушаться?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sy/sorting_pebbles_into_correct_heaps/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>269. Двухместные и одноместные слова.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ранее я уже говорил о старых обложках бульварных журналов, на которых пучеглазый монстр уносил девушку в разорванном платье, а также о том, что люди склонны думать, будто сексуальная привлекательность — это неотъемлемое свойство самого привлекательного объекта, никак не зависящее от ценителя.</p><p>«<emphasis>Конечно</emphasis>, пучеглазый монстр предпочтет человеческих женщин особям своего вида, — говорит художник (назовем его Фредом). — Он ведь видит, что у человеческих женщин мягкая, приятная кожа, а не склизкая чешуя. Может, он и пришелец, но вовсе не <emphasis>глуп</emphasis> — с чего вы взяли, что он совершит столь элементарную ошибку в оценке привлекательности?»</p><p>В чем же ошибка Фреда? Он трактует функцию от двух аргументов («двухместную функцию»):</p><p>Привлекательность: Ценитель, Объект → [0, ∞),</p><p>так, будто это функция от одного аргумента («одноместная функция»):</p><p>Привлекательность: Объект → [0, ∞).</p><p>Если трактовать Привлекательность как функцию, которая принимает в качестве аргумента лишь один Объект, то, разумеется, будет казаться, будто Привлекательность зависит исключительно от Объекта, а все остальное не имеет значения.</p><p>Когда вы думаете о двухместной функции как об одноместной, вы в итоге совершаете ошибку изменяющегося вопроса или иллюзию проекции разума. Это все равно что пытаться определить, находится ли здание <emphasis>само по себе</emphasis> с левой или с правой стороны дороги, безотносительно направления чьего-либо движения.</p><p>Альтернативная и не менее обоснованная точка зрения заключается в том, что «привлекательность» <emphasis>действительно</emphasis> относится к одноместной функции — просто каждый говорящий использует <emphasis>свою собственную</emphasis> одноместную функцию, чтобы решить, кого похитить и обесчестить. С чего вы взяли, что если художник Фред и пучеглазый монстр Блугах используют слово «привлекательный», они обязательно вкладывают в него один и тот же смысл?</p><p>С этой точки зрения нет никакого парадокса в том, чтобы говорить, что у некой женщины само по себе имеется 5 единиц Фред::Привлекательности. С этим фактом согласятся все наблюдатели, как только Фред::Привлекательность будет определена через изгибы тела, текстуру кожи, одежду, статусные сигналы и так далее. Такое определение <emphasis>может вообще не упоминать Фреда</emphasis> — только оцениваемую женщину.</p><p>Так уж вышло, что сам Фред <emphasis>использует</emphasis> этот алгоритм для выбора объектов флирта. Но это не значит, что сам алгоритм обязан <emphasis>упоминать</emphasis> Фреда. Таким образом, функция привлекательности Фреда при таком подходе действительно <emphasis>является</emphasis> функцией от одного аргумента — женщины. Я назвал ее Фред::Привлекательность, но помните, что это <emphasis>имя</emphasis> относится к функции, описываемой независимо от Фреда. Возможно, лучше было бы записать так:</p><p>Фред::Привлекательность == Привлекательность_20934.</p><p>Эмпирический факт о Фреде состоит в том, что он использует функцию Привлекательность_20934 для оценки потенциальных партнерш. Возможно, Джон использует точно такой же алгоритм; неважно, откуда он взялся, раз он у нас есть.</p><p>И аналогично, та же самая женщина имеет всего 0,01 единицы Привлекательности_72546, тогда как слизевик имеет 3 единицы Привлекательности_72546. Эмпирический факт состоит в том, что Блугах использует Привлекательность_72546, чтобы решать, кого похитить; то есть Блугах::Привлекательность обозначает независимый от Блугаха фиксированный математический объект — функцию Привлекательность_72546.</p><p>Стоит нам сказать, что женщина обладает 0,01 единицы Привлекательности_72546 и 5 единицами Привлекательности_20934, как все наблюдатели смогут согласиться с этим без какого-либо парадокса.</p><p>И оба подхода — двухместный и одноместный — можно объединить с помощью концепции «каррирования», названной в честь математика Хаскелла Карри. Каррирование — это прием, допускаемый в некоторых языках программирования, когда, к примеру, вместо записи</p><p>x = plus(2, 3) (x = 5),</p><p>вы также можете написать</p><p>y = plus(2)</p><p>(теперь y — это «каррированная» форма функции plus, которая «съела» двойку)</p><p>x = y(3) (x=5)</p><p>z = y(7) (z=9).</p><p>Таким образом, plus — это двухместная функция, но каррирование plus (когда ей дают «съесть» лишь один из двух необходимых аргументов) превращает ее в одноместную функцию, которая прибавляет двойку к любому входному значению. (Аналогично, вы могли бы начать с семиместной функции, передать ей четыре аргумента, и результатом стала бы трехместная функция и так далее).</p><p>Истинный пурист настаивал бы на том, что все функции по определению должны рассматриваться как принимающие ровно один аргумент. При таком подходе plus принимает одно число на входе и выдает <emphasis>новую</emphasis> функцию; а эта <emphasis>новая</emphasis> функция принимает одно число на входе и в итоге выдает результат. С этой точки зрения, когда мы пишем plus(2, 3), мы на самом деле вычисляем plus(2), чтобы получить функцию, прибавляющую двойку к любому входу, а затем применяем результат к тройке. Программист записал бы это так:</p><p>plus: int → (int → int).</p><p>Это означает, что plus принимает int в качестве аргумента и возвращает функцию типа int → int.</p><p>Возвращаясь от метафоры к использованию слов людьми, мы можем представить себе, что «привлекательность» первым делом поглощает Ценителя и выдает фиксированный <emphasis>математический</emphasis> объект, описывающий, как данный Ценитель в настоящий момент оценивает красоту. Это <emphasis>эмпирический</emphasis> факт о Ценителе, что его интуитивные представления о желанности вычисляются способом, изоморфным этой <emphasis>математической</emphasis> функции.</p><p>Затем математический объект, полученный в результате каррирования Привлекательность(Ценитель), можно применить к Женщине. Если Ценителем изначально был Фред, то Привлекательность(Фред) сначала вернет Привлекательность_20934. Тогда мы сможем утверждать, что независимым от Фреда эмпирическим фактом о Женщине является то, что Привлекательность_20934(Женщина) = 5.</p><p>В мысленном эксперименте Хилари Патнэма «Земля-двойник» поднялась огромная философская шумиха вокруг вопроса о том, имеет ли смысл постулировать существование Земли-Двойника, которая в точности похожа на нашу собственную, за исключением того, что вместо воды как H<sub>2</sub>O тамошняя вода представляет собой <emphasis>другое</emphasis> прозрачное текучее вещество, XYZ. Кроме того, время действия мысленного эксперимента перенесено на несколько веков назад, так что ни на нашей Земле, ни на Земле-Двойнике никто не знает, как проверить альтернативные гипотезы о формуле воды (H<sub>2</sub>O против XYZ). <emphasis>Означает</emphasis> ли слово «вода» в том мире то же самое, что и в этом?</p><p>Одни говорили: «Да, потому что когда житель Земли и житель Земли-Двойника произносят слово „вода“, они имеют в виду одну и ту же сенсорную проверку».</p><p>Другие говорили: «Нет, потому что „вода“ на нашей Земле означает H<sub>2</sub>O, а „вода“ на Земле-Двойнике означает XYZ».</p><p>Если рассматривать «воду» как концепт, который <emphasis>начинает</emphasis> с «поглощения» мира ради выяснения эмпирической истинной природы этого прозрачного текучего вещества и <emphasis>возвращает</emphasis> новый фиксированный концепт Вода<sub>42</sub> или H<sub>2</sub>O, тогда этот «пожирающий мир» концепт одинаков и на нашей Земле, и на Земле-Двойнике; он просто возвращает разные ответы в разных местах.</p><p>Если под «водой» вы понимаете H<sub>2</sub>O, то при переносе концепта между мирами его поведение не меняется, а на Земле-Двойнике нет никакого H<sub>2</sub>O.</p><p>И, разумеется, нет никакого смысла спорить о том, что на самом деле означает звучание слогов «во-да».</p><p>Так стоит ли просто выбрать одно определение и последовательно его использовать? Но уберечь себя от путаницы не так-то просто. Вам придётся приучить себя <emphasis>сознательно отслеживать</emphasis> различие между каррированными и некаррированными формами концептов.</p><p>Когда вы берёте некаррированный концепт воды и применяете его к другому миру, это тот же самый концепт, но он <emphasis>указывает</emphasis> на другую вещь; то есть мы применяем постоянную «пожирающую мир» функцию к другому миру и получаем другое возвращаемое значение. На Земле-Двойнике XYZ — это «вода», а H<sub>2</sub>O — нет; на нашей Земле H<sub>2</sub>O — это «вода», а XYZ — нет.</p><p>С другой стороны, если считать, что слово «вода» указывает на то, что предыдущий мыслитель назвал бы «результатом применения „воды“ к <emphasis>нашей</emphasis> Земле», тогда на Земле-Двойнике XYZ не является водой, а H<sub>2</sub>O является.</p><p>Вся запутанность последующей философской дискуссии основывалась на склонности <emphasis>инстинктивно</emphasis> каррировать концепты или же <emphasis>инстинктивно</emphasis> их декаррировать.</p><p>Подобным образом Фреду требуется сделать дополнительный шаг, чтобы осознать, что другие агенты — например, агент Пучеглазый Монстр — будут выбирать жертв для похищения и надругательства на основе Привлекательность_ПМ(Женщина), а не Привлекательность_Фред(Женщина). Для этого Фред должен сознательно переосмыслить Привлекательность как функцию от двух аргументов. Всё, что инстинктивно делает мозг Фреда, — это оценивает Женщина.привлекательность (то есть Привлекательность_Фред(Женщина)), но эта величина просто помечена как Женщина.привлекательность.</p><p>Фиксированная математическая функция Привлекательность_20934 никак не упоминает ни Фреда, ни ПМ, а только женщин, поэтому Фред <emphasis>инстинктивно</emphasis> не видит, почему ПМ оценивал бы «привлекательность» как-то иначе. И действительно, ПМ <emphasis>не</emphasis> стал бы оценивать Привлекательность_20934 как-то иначе, если бы по какой-то странной причине его волновал результат этой конкретной функции; однако <emphasis>эмпирический</emphasis> факт о ПМ состоит в том, что он использует другую функцию, <emphasis>чтобы решать, кого похитить.</emphasis></p><p>Если вам интересно, в чём смысл этого анализа, попробуйте применить эти различия на практике, чтобы наложить Табу на такие сбивающие с толку слова, как «объективный», «субъективный» и «произвольный».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ro/2place_and_1place_words/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>270. Что бы вы делали без морали? Тем, кто говорит: «Ничто не реально», я однажды ответил: «Отлично, но как работает это ничто?».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что вы внезапно и окончательно узнали, что ничто не морально и ничто не правильно; что всё дозволено и ничего не запрещено.</p><p>Новость, безусловно, сокрушительная — и нет, в реальной жизни я вам этого не говорю. Но предположим, что я вам это <emphasis>действительно</emphasis> сказал. Предположим, что бы вы ни считали основой своей моральной философии — я убедительно разнёс её в пух и прах и к тому же показал вам, что ничто не способно занять её место. Предположим, я <emphasis>доказал</emphasis>, что все полезности равны нулю.</p><p>Я знаю, что Ваша-Моральная-Философия так же истинна и неопровержима, как 2 + 2 = 4. Но всё же я прошу вас приложить все усилия, чтобы провести этот мысленный эксперимент, и конкретно представить себе возможные варианты, даже если они кажутся болезненными, бессмысленными или логически не допускающими хорошего ответа.</p><p>Стали бы вы по-прежнему давать чаевые таксистам? Изменили бы вы своему партнёру? Если бы ребёнок лежал без сознания на железнодорожных путях, стали бы вы всё равно оттаскивать его?</p><p>Стали бы вы по-прежнему есть ту же еду — или питались бы только самой дешёвой, поскольку нет причин, почему вы <emphasis>должны</emphasis> получать удовольствие, — или же ели бы очень дорогую еду, поскольку нет причин, почему вы <emphasis>должны</emphasis> откладывать деньги на завтра?</p><p>Стали бы вы носить чёрное, писать мрачные стихи и объявлять всех альтруистов дураками? Но ведь нет причин, почему вы <emphasis>должны</emphasis> это делать, — это просто кэшированная мысль.</p><p>Остались бы вы в постели, потому что нет причин вставать? А когда вы наконец проголодаетесь и доплетётесь до кухни — что бы вы стали делать, закончив есть?</p><p>Продолжили бы вы читать <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>, а если нет, то что бы вы читали вместо этого? Стали бы вы по-прежнему пытаться быть рациональным, а если нет, то как бы вы мыслили вместо этого?</p><p>Закройте глаза, уделите ответу столько времени, сколько потребуется:</p><p>Что бы вы <emphasis>стали</emphasis> делать, если бы ничто не было правильным?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/rq/what_would_you_do_without_morality/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>271. Изменение вашей метаэтики.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если вы говорите: «Убивать людей — это плохо», это мораль. Если вы говорите: «Нельзя убивать людей, потому что Бог запретил это» или «Нельзя убивать людей, потому что это идет вразрез с устремлением Вселенной», это метаэтика.</p><p>Точно так же, как в отношении специальной теории относительности согласия куда больше, чем по вопросу «Что такое наука?», людям гораздо проще согласиться с тем, что «убийство — это плохо», чем договориться о том, <emphasis>что именно</emphasis> делает его плохим или что вообще <emphasis>значит</emphasis> «быть плохим» для какого-то поступка.</p><p>Люди действительно привязываются к своей метаэтике. Более того, они часто настаивают, что если их метаэтика неверна, то вся мораль неизбежно рухнет. Было бы любопытно собрать круглый стол из метаэтиков — теистов, объективистов, платоников и так далее, — каждый из которых согласен, что убивать плохо, каждый из которых расходится во мнениях о том, что значит для поступка быть «плохим», и каждый из которых настаивает, что если его метаэтика ошибочна, то мораль рушится.</p><p>Очевидно, что многим людям, если они хотят расти в философском плане, в какой-то момент жизни придется сменить метаэтику. Возможно, <emphasis>вам</emphasis> тоже придется это сделать.</p><p>В такой момент может оказаться полезным иметь открытый путь для отступления — не отступления от морали, а отступления от Вашей-Текущей-Метаэтики. (Ну, той самой, которая, окажись она неправдой, якобы не оставит никаких оснований для того, чтобы не убивать людей.)</p><p>Поэтому ниже я набросал несколько возможных путей для отступления. Ибо я понял, что изменить метаэтические убеждения практически невозможно, если у вас сохраняется неразрешённая привязанность.</p><p>Если, например, кто-то верит, что авторитет заповеди «Не убий» исходит от Бога, то существуют некоторые вполне известные аргументы, которые помогут подготовить путь для отступления — вместо того, чтобы сразу атаковать саму вероятность существования Бога. Можно сказать: «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/ry/is_morality_given/">Возьмите на себя личную ответственность!</a> Даже если бы вы получили приказ от Бога, это было бы вашим личным решением — подчиниться ему. Даже если бы Бог не велел вам быть нравственным, вы всё равно могли бы им быть».</p><p>Этот аргумент легко обобщается на множество других метаэтик — нужно лишь заменить «Бога» на Их-Любимый-Источник-Морали или даже на само слово «мораль». Даже если ваш конкретный источник морального авторитета окажется несостоятельным, разве вы не сможете <emphasis>всё равно</emphasis> утащить ребёнка с рельсов? И действительно, кто, кроме вас самих, вообще решил изначально следовать этому источнику морального авторитета? Какую ответственность вы на самом деле пытаетесь переложить?</p><p>Поэтому важнейший путь для отступления таков: если ваша метаэтика перестает велеть вам спасать жизни, вы можете просто <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rr/the_moral_void/">всё равно стащить ребёнка с рельсов</a>. Перефразируя Пирса Энтони, только те, у кого есть мораль, беспокоятся о том, есть ли она у них. Если ваша метаэтика велит вам убивать людей, с какой стати вы вообще <emphasis>должны</emphasis> её слушать? Возможно, то, что вы делали бы, даже если бы никакой морали не существовало, <emphasis>и есть</emphasis> ваша мораль.</p><p>Суть, разумеется, не в том, что никакой морали не существует, а в том, что вы можете сохранять твёрдость воли и не бояться потерять из виду то, что вам дорого, пока меняются ваши представления о <emphasis>природе</emphasis> морали.</p><p>Я написал несколько эссе, чтобы подготовить пути для отступления специально для более <emphasis>натуралистических</emphasis> метаэтик. Работы «Радость в просто реальном» и «Объяснение и „объяснение“» утверждают, что не стоит разочаровываться в каких-либо сторонах жизни лишь потому, что они оказываются <emphasis>объяснимыми</emphasis>, а не таинственными по своей сути: ведь если мы не способны радоваться просто реальному, наша жизнь и впрямь окажется пустой.</p><p>Эссе «Нет универсально убедительных аргументов» готовит путь к отступлению от стремления сделать так, чтобы с нашими моральными аргументами согласился <emphasis>каждый</emphasis>. Существует сильная моральная интуиция, согласно которой, чёрт возьми, если наши моральные аргументы верны, мы должны быть способны <emphasis>объяснить</emphasis> их людям. Возможно, это и справедливо в отношении <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rl/the_psychological_unity_of_humankind/">людей</a>, но вы не сможете объяснить моральные аргументы камню. Не существует идеального, абсолютно пустого студента-философа, которого можно убедить применять modus ponens, если у него изначально нет этого самого modus ponens. Если разум не содержит в себе того, что приводится в движение вашими моральными аргументами, он на них не отреагирует.</p><p>Но разве тогда вся мораль не превращается в порочный круг, из-за чего она и рушится? Эссе «Где рекурсивное обоснование достигает дна» и «Мой способ рефлексии» объясняют разницу между внутренне непротиворечивой петлей, проходящей через метауровень, и настоящим порочным кругом. Вы не должны ловить себя на том, что говорите «Вселенная проста, потому что она проста» или «Убийство — это плохо, потому что это плохо». Но точно так же вам не следует пытаться отказаться от Бритвы Оккама при оценке вероятности того, что Бритва Оккама работает, и не следует пытаться оценивать вопрос «Плохо ли убивать?» из какой-то точки вне вашего собственного мозга. Не существует идеального, абсолютно пустого студента-философа, до состояния которого вы могли бы себя размотать — попытайтесь найти безупречный камень, чтобы на него встать, и вы сами превратитесь в камень. Так что лучше используйте всю силу своего интеллекта, всю свою рациональность и всю свою мораль, исследуя собственные основы.</p><p>Мы также можем подготовить путь для отступления тем, кто боится признать <emphasis>причинную</emphasis> роль эволюции в объяснении того, как возникла мораль. (Заметьте, что это принципиально отличается от наделения эволюции <emphasis>обосновывающим</emphasis> статусом в моральных теориях.) Любовь должна была как-то возникнуть — ведь если мы не способны радоваться вещам, которые могут возникать, наша жизнь и впрямь окажется пустой. Возможно, эволюция — не самый <emphasis>приятный</emphasis> способ развития любви, но судите по конечному продукту, а не по источнику. В противном случае вы совершите то, что (весьма метко) называют генетической ошибкой: причинность — это не то же самое, что обоснование. Вы ведь всё равно не сможете выйти за пределы мозга, которым вас наделила эволюция; <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s5/rebelling_within_nature/">бунт против природы возможен только изнутри самой природы</a>.</p><p>Предыдущая серия статей об эволюционной психологии должна избавить от метаэтического заблуждения, будто любой нормальный человек, принимая решения, думает о своей репродуктивной приспособленности, пусть даже неосознанно. Только эволюционные биологи вообще знают, как <emphasis>определить</emphasis> генетическую приспособленность, и они-то уж точно не считают, будто она определяет мораль.</p><p>По-настоящему пугает мысль о том, что мораль может вычисляться внутри нашего собственного разума — разве это не означает, что мораль — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s6/probability_is_subjectively_objective/">всего лишь мысль</a>? Разве из этого не следует, что всё, что вы считаете правильным, непременно правильно?</p><p>Нет. То, что какая-то величина вычисляется у вас в голове, ещё не означает, что сама эта величина — <a l:href="http://lesswrong.com/lw/si/math_is_subjunctively_objective/"><emphasis>о</emphasis> ваших мыслях</a>. Есть разница между калькулятором, который вычисляет «Чему равно 2 + 3?», и тем, который выдаёт: «<a l:href="http://lesswrong.com/lw/sj/does_your_morality_care_what_you_think/">Что я выдаю</a>, когда кто-то нажимает „2“, „+“ и „3“?»</p><p>Наконец, если жизнь кажется <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sc/existential_angst_factory/">мучительной</a>, редукционизм может и не быть истинной причиной вашей проблемы — если жизнь в мире, состоящем из одних только частиц, кажется невыносимой, возможно, ваша жизнь прямо сейчас просто недостаточно увлекательна?</p><p>И если вам интересно, почему я считаю всю эту метаэтику столь важной, когда в конечном счёте всё всё равно сводится к обычной моральной норме... <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/simplified">велящей убрать ребёнка с рельсов, а не наоборот</a>...</p><p>Что ж, противодействие рациональности <emphasis>существует</emphasis> — со стороны людей, которые считают, что она лишает Вселенную смысла.</p><p>И это лишь частный случай общего феномена: очень и очень многие люди совершенно запутываются, неправильно понимая, откуда берётся их мораль. Плохая метаэтика входит в учения многих культов, включая самые крупные. Моя целевая аудитория — это не только люди, которые боятся, что жизнь бессмысленна, но и те, кто пришёл к выводу, будто любовь — это иллюзия, поскольку истинная мораль должна сводиться к максимизации совокупной приспособленности; или те, кто решил, будто доброта без взаимности — это зло, поскольку истинная мораль проистекает исключительно из эгоизма, и так далее.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sk/changing_your_metaethics/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>272. Может ли хоть что-то быть правильным? Много лет назад Элиезер-1999 был убежден, что ничего не знает о морали.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Насколько он знал, мораль вполне могла требовать истребления человечества; и в таком случае он не видел никакой доблести в том, чтобы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rr/the_moral_void/">выступать против морали</a>, поскольку полагал: по определению, если он постулирует этот моральный факт, значит, уничтожение человечества — это именно то, что «должно» быть сделано.</p><p>Я думал, что, возможно, сумею <emphasis>выяснить</emphasis>, что правильно, получив достаточно времени на размышления и достаточно фактов, но в данный момент у меня нет никакой информации об этом. Я <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s5/rebelling_within_nature/">не мог доверять создавшей меня эволюции</a>. Какую почву под ногами это мне оставляло?</p><p>Что ж, Элиезер-<sub>1999</sub> действительно колоссально заблуждался насчет природы морали — во всяком случае, в том, что касалось его явно сформулированной философии.</p><p>Но, как однажды заметил Дэвидсон, если вы верите, что «бобры» живут в пустынях, имеют чисто-белый окрас и во взрослом возрасте весят 300 фунтов, то у вас вообще нет никаких убеждений <emphasis>насчет</emphasis> бобров, ни истинных, ни ложных. По крайней мере часть ваших убеждений должна быть верной, прежде чем остальные смогут оказаться ошибочными <emphasis>насчет</emphasis> чего бы то ни было.<sup>1</sup></p><p>Мое убеждение, что у меня нет <emphasis>никакой</emphasis> информации <emphasis>о</emphasis> морали, не было внутренне согласованным.</p><p>Слова о том, что я ничего не знаю, казались добродетельными, ведь когда-то меня учили, что признавать свое невежество — это добродетель. «Я знаю только то, что ничего не знаю» и все в таком духе. Но в данном случае мне стоило бы вспомнить известное, пусть и преувеличенное изречение: «Величайший глупец — тот, кто не осознает своей мудрости». (Это далеко не <emphasis>величайшая</emphasis> глупость, но все же глупость.)</p><p>Было ли неправильным убивать людей? Ну, я так думал, но не был уверен; может быть, убивать людей правильно, хотя это и казалось менее вероятным.</p><p>Какая <emphasis>процедура</emphasis> дала бы ответ на вопрос, правильно ли убивать людей? Этого я тоже не знал, но думал, что если построить универсальный сверхинтеллект (то, что позже я назову «призраком абсолютной пустоты»), то он смог бы, понимаете ли, рассуждать о том, что с наибольшей вероятностью правильно или неправильно; а поскольку он <emphasis>сверхинтеллектуален</emphasis>, он неизбежно придет к верному ответу.</p><p>Проблема, о которой я умудрялся особо не задумываться, заключалась в том, откуда сверхинтеллект возьмет процедуру, которая обнаружит процедуру, которая обнаружит процедуру, которая обнаружит мораль — если я не мог вписать ее в начальное состояние, написавшее ИИ-преемника, который написал следующего ИИ-преемника.</p><p>Как позже выразился Марчелло Херресхофф: «Мы никогда не утруждаем себя запуском компьютерной программы, кроме тех случаев, когда мы не знаем результата, но знаем о нем некий важный факт». Если я ничего не знал о морали и даже не претендовал на знание ее природы, то как я вообще мог сконструировать какую-либо компьютерную программу — пусть даже «сверхинтеллектуальную» или «самосовершенствующуюся» — и утверждать, что на выходе она выдаст нечто под названием «мораль»?</p><p>В компьютерных науках существуют теоремы о «бесплатном обеде» — во вселенной с максимальной энтропией ни один план в среднем не лучше любого другого. Если у вас нет вообще никаких знаний о «морали», то не существует и вычислительной процедуры, которая казалась бы более вероятной, чем другие, для вычисления «морали», как нет и метапроцедуры, которая с большей вероятностью, чем другие, выдаст процедуру, вычисляющую «мораль».</p><p>Я думал, что уж конечно даже призрак идеальной пустоты, обнаружив, что ничего не знает о морали, увидит моральный императив в том, чтобы <emphasis>размышлять о морали</emphasis>.</p><p>Но трудность кроется в самом слове <emphasis>думать.</emphasis> Мышление — это не та деятельность, которую призрак идеальной пустоты способен выполнять автоматически. Мышление требует запуска <emphasis>конкретного</emphasis> вычисления, которое и является мыслью. Чтобы рефлексивный ИИ решил подумать, он должен знать некое вычисление, которое, по его мнению, с <emphasis>большей</emphasis> вероятностью сообщит ему желаемое, чем сеанс с доской Уиджа; кроме того, у ИИ должно быть представление о том, как интерпретировать результат.</p><p>Если человек ничего не знает о морали, что вообще означает слово «должно»? Если вы не знаете, правильно ли существование смерти или неправильно — и не знаете, как можно выяснить, правильно оно или неправильно — и не знаете, может ли какая-либо процедура <emphasis>выдать</emphasis> процедуру, определяющую, правильно оно или неправильно, — то что вообще <emphasis>значат</emphasis> эти слова — «правильно» и «неправильно»?</p><p>Если в слова «правильно» и «неправильно» изначально <emphasis>ничего</emphasis> не встроено — нет никакой отправной точки — если <emphasis>абсолютно всё</emphasis> в морали открыто для интерпретаций, не только содержание, но и структура, и отправная точка, и процедура определения — то в чем тогда их смысл? Что отличает фразу «Я не знаю, что правильно» от «Я не знаю, что такое вакаликсы»?</p><p>Ученый может сказать, что в науке абсолютно все открыто для пересмотра, поскольку любая теория может быть опровергнута; но при этом у него есть определенное представление о том, что считалось бы <emphasis>свидетельством</emphasis>, способным опровергнуть теорию. Может ли существовать нечто, способное изменить представления ученого о том, что считать свидетельством?</p><p>Вообще-то да; ученому, который читал Карла Поппера и думал, будто знает, что такое «свидетельство», можно предъявить доказательства согласованности и единственности, лежащие в основе байесовской вероятности, и это может изменить его определение свидетельства. Возможно, у него заранее не было никакого <emphasis>явного представления</emphasis> о том, что подобное доказательство вообще может существовать. Но у него было бы неявное представление. В его мозг — пусть и не в виде явных представлений — было бы изначально вшито, что такой-то аргумент действительно убедит его в том, что байесовская вероятность дает более качественное определение «свидетельства», чем то, которое он использовал раньше.</p><p>Точно так же вы можете вполне осмысленно заявить: «Я не знаю, что такое мораль, но я узнаю ее, когда увижу».</p><p>Но в таком случае вы не <a l:href="http://lesswrong.com/lw/s5/rebelling_within_nature/">бунтуете полностью против собственной эволюционной природы</a>. Вы предполагаете, что всё, что было вшито в вас для распознавания «морали», является если не абсолютно заслуживающим доверия, то как минимум вашим исходным состоянием, с которого вы начинаете рассуждения. Можете ли вы вообще доверять своим моральным интуициям как источнику <emphasis>хоть какой-то</emphasis> информации о морали, если они — продукт всего лишь эволюции?</p><p>Но если вы отбросите все процедуры, которые дала вам эволюция, <emphasis>и все её продукты</emphasis>, то вы отбросите весь свой мозг. Вы отбросите всё, что потенциально способно распознать мораль, когда увидит её. Вы отбросите всё, что потенциально способно реагировать на моральные аргументы, обновляя вашу мораль. Вы даже размотаете цепочку дальше самого разматывателя: вы отбросите интуиции, лежащие в основе вашего вывода о том, что <emphasis>нельзя доверять эволюции</emphasis> в вопросах морали. Именно ваши <emphasis>существующие</emphasis> моральные интуиции говорят вам, что эволюция не кажется очень <emphasis>хорошим</emphasis> источником морали. Что тогда вообще будут <emphasis>значить</emphasis> слова «правильно», «должен» и «лучше»?</p><p>Люди не распознают истину безошибочно, когда видят её, а у охотников-собирателей нет явного понятия о байесовском критерии свидетельства. Но вся наша наука и вся наша теория вероятностей были построены на цепочке обращений к нашему инстинктивному понятию «истины». Будь это ядро дефектным, мы <emphasis>в принципе</emphasis> никак не смогли бы прийти к нынешнему пониманию науки; само понятие науки показалось бы нам совершенно непривлекательным и бессмысленным.</p><p>Одним из аргументов, который мог бы заставить меня-подростка отказаться от этого заблуждения, если бы я мог вернуться во времени и поспорить с ним, был вопрос:</p><p>Может ли существовать некая мораль, некая заданная правильность или неправильность, которую люди не воспринимают, не хотят воспринимать, не увидят ни одного убедительного морального аргумента в пользу её принятия, ни морального аргумента в пользу перехода к процедуре, которая её предписывает, и так далее? Может ли существовать мораль, в то время как мы находимся <emphasis>совершенно</emphasis> вне её системы координат? Но что тогда делает эту вещь <emphasis>моралью</emphasis> — а не просто каменной скрижалью где-то с надписью «Убивай», для которой не предлагается абсолютно никакого <emphasis>обоснования</emphasis>?</p><p>Всё это подводит к тому, что вам стоит согласиться с тем, что вы можете знать о морали хотя бы <emphasis>немного</emphasis>. Возможно, ничего бесспорного, но это исходное состояние, с которого можно начать задавать себе вопросы. Возможно, это вшито в ваш мозг и не осознаётся вами явно; но всё же то, что ваш мозг <emphasis>распознал бы</emphasis> как <emphasis>правильное</emphasis>, и есть то, <emphasis>о чём</emphasis> вы говорите. Вы примете хотя бы малую часть того, как вы <emphasis>реагируете на моральные аргументы</emphasis>, в качестве <emphasis>отправной точки</emphasis>, чтобы определить «мораль» как нечто, о чём стоит задуматься.</p><p>Но это довольно большой шаг.</p><p>Это означает признать, что ваш собственный разум задаёт моральную систему координат, а не считать мораль великим светом, сияющим извне (который вы в принципе могли бы вообще не воспринимать). Это подразумевает признание того, что даже если бы существовал свет и ваш мозг решил распознать его как «мораль», это всё равно был бы ваш собственный мозг, который его распознал, и вы не уклонились бы от причинно-следственной ответственности — как, на мой взгляд, и от моральной ответственности.</p><p>Это означает отказ от мысли, что призрак абсолютной пустоты обязательно согласится с вами, поскольку этот призрак может находиться в иной моральной системе координат, реагировать на иные аргументы и <emphasis>задаваться другим вопросом</emphasis>, когда вычисляет, что делать дальше.</p><p>И если вы готовы заложить хотя бы несколько вещей в само значение темы «морали», в это свойство <emphasis>правильности</emphasis>, о котором вы говорите, когда ведете речь о «правильности» — если вы готовы принять даже то, что мораль — это как раз то, о чём вы спорите, когда спорите о «морали» — то почему бы не принять и другие интуиции, другие части себя в качестве отправной точки?</p><p>Почему бы не принять, что, <emphasis>при прочих равных</emphasis>, радость предпочтительнее печали?</p><p>Возможно, позже вы найдете в себе или надстроите над собой основания для критики этого — но почему бы не принять это сейчас? И не просто как личное предпочтение, заметьте, а как нечто, вшитое в сам <emphasis>вопрос</emphasis>, которым вы задаетесь, когда спрашиваете: «Что истинно правильно?»?</p><p>Но тогда вы можете обнаружить, что знаете о морали довольно-таки много! Ничего определенного, ничего бесспорного, ничего неоспоримого — но тем не менее довольно большой объем информации. Готовы ли вы отказаться от своего сократовского невежества?</p><p>Разумеется, я не строю аргументацию на определениях. Но если вы утверждаете, будто вообще ничего не знаете о морали, у вас возникнут проблемы со <emphasis>значением</emphasis> ваших слов, а не только с их правдоподобностью.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sb/could_anything_be_right/">*</a></p><p>1. Рорти, «Вне матрицы: как покойный философ Дональд Дэвидсон показал, что реальность не может быть иллюзией».</p></section>
<section>
<title><p>273. Мораль как фиксированное вычисление. Тоби Орд прокомментировал:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Элиезер, я только что перечитал твою <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sm/the_meaning_of_right/">статью</a> и подумал, можно ли кратко суммировать твою позицию следующим образом (если оставить в стороне то, как именно ты к ней пришёл):</p><p>«Мне следует сделать X» означает, что я попытался бы сделать X, будь я полностью информирован.</p><p>Тоби — <a l:href="http://www.amirrorclear.net/academic/index.html">профи</a>, так что если уж он не понял, мне лучше попробовать ещё раз. Попробую объяснить иначе — зайду с другой стороны — той, что ближе к тому пути, которым я сам пришёл к этой позиции.</p><p>Представьте, что вы создаёте ИИ и — оставив в стороне тот факт, что целевые системы ИИ невозможно построить на утверждениях на естественном английском языке, а все подобные описания являются лишь мечтами — пытаетесь внедрить в него определяющий действия принцип: «Делай то, что я хочу».</p><p>И предположим, вы спроектировали ИИ <emphasis>достаточно</emphasis> близко к цели — так, что он не просто принимается устилать вселенную канцелярскими скрепками, чизкейками или крошечными молекулярными копиями довольных программистов, — и его функция полезности в самом деле приписывает полезность следующим состояниям мира (описываемым на английском как):</p><p>&lt;Программист слабо желает «X», существует 20 единиц X&gt;: +20</p><p>&lt;Программист сильно желает «Y», существует 20 единиц X&gt;: 0</p><p>&lt;Программист слабо желает «X», существует 30 единиц Y&gt;: 0</p><p>&lt;Программист сильно желает «Y», существует 30 единиц Y&gt;: +60</p><p>Вы, конечно, понимаете, что это уничтожает мир.</p><p>…поскольку если программист изначально слабо желает «X», а получить X трудно, ИИ модифицирует программиста так, чтобы тот сильно желал «Y», который создать легко, а затем произведёт огромное количество Y. Референтом «Y» могут быть, скажем, атомы железа — они очень стабильны.</p><p>Можно ли залатать эту проблему? Нет. Как правило, дефектные проекты Дружественного ИИ залатать невозможно.</p><p>Если вы попытаетесь ограничить функцию полезности или заставить ИИ не заботиться о том, <emphasis>насколько сильно</emphasis> программист чего-то хочет, у ИИ всё равно останется мотив (как у максимизатора <emphasis>ожидаемой</emphasis> полезности) сделать так, чтобы программист захотел то, что можно получить с очень высокой степенью уверенности.</p><p>Если вы попытаетесь сделать так, чтобы ИИ не мог модифицировать программиста, то ИИ не сможет с ним разговаривать (разговор с кем-то меняет этого человека).</p><p>Если вы попытаетесь исключить конкретный класс способов, которыми ИИ мог бы модифицировать программиста, у ИИ возникнет стимул с помощью своего сверхинтеллекта искать лазейки и способы косвенного воздействия на программиста.</p><p>Как правило, дефектные проекты Дружественного ИИ залатать невозможно.</p><p>Мы сами не <a l:href="http://lesswrong.com/lw/si/math_is_subjunctively_objective/">рисуем себе будущее так, чтобы считать</a>, что любое будущее, где наш мозг чего-то хочет и это существует, является хорошим будущим. Если бы мы думали подобным образом, мы бы сказали: «Ура! Давайте, меняйте нас так, чтобы мы сильно хотели чего-то дешёвого!» Но мы так <emphasis>не</emphasis> говорим, а значит, сам этот проект ИИ <emphasis>в корне</emphasis> ошибочен: он будет выбирать вещи, совершенно не похожие на то, что выбрали бы мы; он будет судить о желательности совсем иначе, чем судим мы. Эту глубинную дисгармонию нельзя исправить заплатками, запретив лишь несколько конкретных сценариев сбоя.</p><p>Между проблемами Дружественного ИИ и проблемами моральной философии также существует дуальность — хотя эту дуальность нужно выстроить абсолютно правильным образом. Так что, если хотите, главная проблема заключается в том, что ИИ будет делать выбор, структура которого совершенно не похожа на то, что, знаете ли, на самом деле <emphasis>правильно</emphasis> — не говоря уже о том, как выбираем мы. Разве не в том вся суть этой проблемы, что простое <emphasis>желание</emphasis> чего-либо ещё не <emphasis>делает</emphasis> это правильным?</p><p>Вот в чём заключается кажущаяся парадоксальной проблема, которую я уподобил разнице между:</p><p>Калькулятором, который при нажатии клавиш «2», «+» и «3» пытается вычислить:</p><p>«Чему равно 2 + 3?»</p><p>Калькулятором, который при нажатии клавиш «2», «+» и «3» пытается вычислить:</p><p>«Что выдаст этот калькулятор, если нажать „2“, „+“ и „3“?»</p><p>Калькулятор первого типа, так сказать, <emphasis>хочет</emphasis> выдать 5.</p><p>«Калькулятор» второго типа мог бы вернуть любой результат; и в сам момент выдачи этого результата он <emphasis>становится</emphasis> правильным ответом на внутренне заданный вопрос.</p><p>Мы сами подобны калькулятору первого типа. Однако гипотетический ИИ строится так, словно он должен воспроизводить калькулятор второго типа.</p><p>А теперь представьте, что калькулятор первого типа пытается построить ИИ, только этот калькулятор <emphasis>не знает</emphasis> своего собственного вопроса. Калькулятор непрерывно задаёт этот вопрос в силу самой своей природы — он был рождён, чтобы задавать его, создан уже в движении вокруг этого вопроса, — но калькулятор не способен заглянуть внутрь собственных транзисторов; он не может распечатать этот вопрос, который чрезвычайно сложен и не имеет простого приближения.</p><p>Поэтому калькулятор хочет построить ИИ (это довольно умный калькулятор, просто у него нет доступа к собственным транзисторам) и сделать так, чтобы ИИ дал правильный ответ. Только вот распечатать вопрос калькулятор не может. Поэтому калькулятор хочет, чтобы ИИ посмотрел на калькулятор, где записан этот вопрос, и ответил на вопрос, который ИИ обнаружит неявно заложенным в этих транзисторах. Но этого нельзя сделать с помощью дешёвой уловки вроде функции полезности вида «Для всех X: { если калькулятор спрашивает „X?“, ответить X}: полезность 1; иначе: полезность 0», потому что это на самом деле отражает функцию полезности калькулятора второго типа, а не первого.</p><p>Это уводит нас в область проблем Дружественного ИИ, в которые я сейчас не буду углубляться (над некоторыми из них я сам всё ещё работаю).</p><p>Однако, если отвлечься от технических деталей проектирования Дружественного ИИ и вернуться к перспективе моральной философии, то <emphasis>то, о чём мы только что говорили,</emphasis> было дуальной парой к моральной проблеме: «Но если <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sm/the_meaning_of_right/">«правильное»</a> — это всего лишь предпочтение, тогда всё, чего бы кто-то ни захотел, становится „правильным“».</p><p>Ключевая мысль заключается в том, что то, что мы обозначаем словом «правильно», — это <emphasis>фиксированный</emphasis> вопрос или, возможно, <emphasis>фиксированная структура</emphasis>. Мы можем сталкиваться с моральными аргументами, которые меняют наши терминальные ценности, и даже с моральными аргументами, которые меняют то, что мы вообще считаем моральным аргументом; тем не менее, всё это вырастает из определённой отправной точки. Мы не ощущаем себя воплощением вопроса «Что я решу сделать?», что соответствовало бы калькулятору второго типа; в таком случае всё, что бы мы ни решили, становилось бы в силу этого правильным. Мы ощущаем себя задающими воплощённый вопрос: «Что спасёт моих друзей и моих близких от боли? Как нам всем получать больше удовольствия? ..» — где под «..» скрывается ещё около тысячи подобных вещей.</p><p>Поэтому «мне следует сделать X» не означает, что я бы попытался сделать X, будь я полностью информирован.</p><p>«Мне следует сделать X» означает, что X отвечает на вопрос: «Что спасёт моих близких? Как нам всем получать больше удовольствия? Как нам получить больше контроля над собственными жизнями? Какие самые смешные шутки мы можем рассказать? ..»</p><p>И я могу на самом деле не <emphasis>знать</emphasis>, в чём <emphasis>состоит</emphasis> этот вопрос; я могу быть не в состоянии распечатать ни своё текущее предположение, ни окружающую его структуру; но я знаю — как инстинктивно знают все, кто не является моральными релятивистами, — что этот вопрос уж точно не сводится к простому «Как мне делать всё, что захочется?».</p><p>Когда эти две формулировки начнут казаться столь же абсолютно различными, как «снег» и снег, тогда вы создадите отдельные ячейки для цитаты и референта.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sw/morality_as_fixed_computation/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>274. Магические категории.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Мы можем спроектировать разумные машины так, чтобы их главной, врожденной эмоцией была безусловная любовь ко всем людям. Сначала мы можем построить относительно простые машины, которые научатся распознавать счастье и несчастье по выражениям человеческих лиц, человеческим голосам и человеческому языку тела. Затем мы можем жестко закрепить результат этого обучения в качестве врожденных эмоциональных ценностей для более сложных разумных машин — так, чтобы они получали положительное подкрепление, когда мы счастливы, и отрицательное подкрепление, когда мы несчастны.</p><p>— Билл Хиббард (2001), <a l:href="http://www.ssec.wisc.edu/~billh/visfiles.html">«Суперинтеллектуальные машины»</a><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Это было опубликовано в рецензируемом научном журнале, а позже автор написал об этом целую книгу, так что позиция, которую я здесь обсуждаю, вовсе не является «соломенным чучелом».</p><p>Так что... гм... что же тут может пойти не так...</p><p>Когда я <a l:href="http://intelligence.org/files/AIPosNegFactor.pdf">упомянул</a> (разд. 7.2)<sup>2</sup>, что созданный по рецепту Хиббарда ИИ в итоге замостит всю галактику крошечными молекулярными смайликами, Хиббард написал <a l:href="http://www.sl4.org/archive/0606/15138.html">возмущенный ответ</a>:</p><p>«Когда станет возможно создать сверхразум, станет возможным и жестко встроить в него распознавание «выражений человеческих лиц, человеческих голосов и человеческого языка тела» (если воспользоваться моими словами, которые вы цитируете), точность которого превзойдет точность распознавания у современных людей, таких как мы с вами, и которое уж точно не удастся обмануть «крошечными молекулярными изображениями смайликов». Не стоит предполагать столь топорную реализацию моей идеи, которая не способна проводить различения, тривиальные для современных людей».</p><p>Поскольку Хиббард также <a l:href="http://www.ssec.wisc.edu/~billh/g/AIRisk_Reply.html">написал</a>: «Столь очевидные противоречивые допущения показывают, что Юдковский предпочитает драму разуму», я позволю себе заметить, что Хиббард иллюстрирует ключевой момент: не существует никакого профессионального сертификационного теста, который необходимо пройти, прежде чем вам позволят рассуждать о морали ИИ. Но это не главная моя тема на сегодня. Хотя это крайне важное замечание о расстановке сил на доске: большинство горе-создателей AGI/FAI настолько <emphasis>абсолютно</emphasis> не приспособлены к этой задаче, что я не знаю никого достаточно циничного, чтобы вообразить весь этот ужас, не увидев его <a l:href="http://www.mail-archive.com/agi%40v2.listbox.com/">собственными глазами</a>. Даже Майкл Вассар, вероятно, был удивлен в свой первый раз.</p><p>Нет, сегодня я здесь для того, чтобы препарировать фразу: «Не стоит предполагать столь скверную реализацию моей идеи, которая не способна провести различение, тривиальное для современных людей».</p><p>Как-то раз — я встречал эту историю в нескольких версиях и в нескольких местах, иногда ее приводили как факт, но первоисточник мне так и не удалось найти, — так вот, как-то раз армия США решила использовать нейросети для автоматического обнаружения замаскированных танков противника.</p><p>Исследователи обучили нейросеть на 50 фотографиях замаскированных танков среди деревьев и 50 фотографиях деревьев без танков. Используя стандартные методы обучения с учителем, исследователи подобрали веса нейросети так, чтобы она правильно классифицировала обучающую выборку: выдавала «да» на 50 фотографиях с замаскированными танками и «нет» на 50 фотографиях леса.</p><p>Конечно, это еще не доказывало и даже не гарантировало, что новые примеры будут классифицированы правильно. Нейросеть могла просто «запомнить» 100 частных случаев, которые никак не обобщались на новые задачи. Не «замаскированные танки против леса», а просто «фото-1 положительное, фото-2 отрицательное, фото-3 отрицательное, фото-4 положительное...»</p><p>Однако исследователи поступили мудро: изначально они сделали 200 снимков — 100 с танками и 100 с деревьями — и использовали в обучающей выборке лишь половину. Они прогнали нейросеть по оставшимся 100 фотографиям, и <emphasis>без какого-либо дополнительного обучения</emphasis> она классифицировала все остальные снимки абсолютно верно. Успех подтвержден!</p><p>Исследователи передали готовую работу Пентагону, который вскоре вернул её обратно с жалобой, что в его собственных тестах нейросеть справлялась с различением фотографий не лучше, чем случайное угадывание.</p><p>Оказалось, что в наборе данных исследователей фотографии замаскированных танков были сделаны в пасмурные дни, тогда как фотографии обычного леса — в солнечные. Нейросеть научилась отличать пасмурные дни от солнечных вместо того, чтобы отличать замаскированные танки от пустого леса.</p><p>Эта притча — которая может быть как правдой, так и вымыслом — иллюстрирует одну из самых фундаментальных проблем в области обучения с учителем и, по сути, во всей сфере искусственного интеллекта: если обучающие задачи и реальные задачи хоть немного различаются по контексту — если они не принадлежат к одному и тому же независимо и одинаково распределённому процессу, — то не существует никаких статистических гарантий того, что прошлый успех перенесется на будущее. И неважно, насколько отлично ИИ, казалось бы, работает в условиях обучения. (Это не <emphasis>неразрешимая</emphasis> проблема, но это проблема, которую <emphasis>нельзя исправить заплатками</emphasis>. Существуют глубокие методы работы с ней — тема, выходящая за рамки этого эссе, — но здесь не помогут никакие пластыри.)</p><p>Как описано в главе «Суперэкспоненциальное пространство понятий», возможных понятий экспоненциально больше, чем возможных объектов, точно так же как количество возможных объектов экспоненциально зависит от количества признаков. Если черно-белое изображение имеет размер 256 пикселей с каждой стороны, то всего на картинке 65 536 пикселей. Количество возможных изображений составляет 2<sup>65 536</sup>. А количество возможных <emphasis>понятий</emphasis>, которые классифицируют изображения на положительные и отрицательные примеры — то есть количество возможных <emphasis>границ</emphasis>, которые можно провести в пространстве изображений, — составляет 2<sup>2^65 536</sup>. Исходя из этого, мы видим, что даже обучение с учителем почти полностью зависит от индуктивного смещения, без которого потребовалось бы как минимум 2<sup>65 536</sup> классифицированных примеров, чтобы провести различие между 2<sup>2^65 536</sup> возможных понятий — даже если классификации со временем не меняются.</p><p>Так что давайте теперь снова вернемся к словам:</p><p>Сначала мы можем построить относительно простые машины, которые научатся распознавать счастье и несчастье по выражениям человеческих лиц, человеческим голосам и человеческому языку тела. Затем мы можем жестко закрепить результат этого обучения в качестве врожденных эмоциональных ценностей для более сложных разумных машин — так, чтобы они получали положительное подкрепление, когда мы счастливы, и отрицательное подкрепление, когда мы несчастны.</p><p>и</p><p>Когда станет возможно создать сверхразум, станет возможным и жестко встроить в него распознавание «выражений человеческих лиц, человеческих голосов и человеческого языка тела» (если воспользоваться моими словами, которые вы цитируете), точность которого превзойдет точность распознавания у современных людей, таких как мы с вами, и которое уж точно не удастся обмануть «крошечными молекулярными изображениями смайликов». Не стоит предполагать столь топорную реализацию моей идеи, которая не способна проводить различения, тривиальные для современных людей.</p><p><emphasis>Отличить</emphasis> фотографию с изображением замаскированного танка от фотографии пустого леса тривиально — в том смысле, чтобы определить, что эти две фотографии не идентичны. Это разные массивы пикселей с разными единицами и нулями. Отличить их друг от друга так же просто, как проверить массивы на равенство.</p><p><emphasis>Классификация</emphasis> новых фотографий на положительные и отрицательные примеры «улыбки» путем логического вывода на основе набора обучающих снимков, уже классифицированных как положительные или отрицательные, — это задача совсем другого порядка.</p><p>Когда у вас есть изображение размером 256×256 пикселей с реальной камеры, на котором, как оказывается, запечатлен замаскированный танк, в нем нет никакого <emphasis>дополнительного</emphasis> 65 537-го бита, обозначающего положительность, — нет крошечного XML-тега, гласящего: «Это изображение изначально положительное». Оно является положительным примером лишь относительно некоторого <emphasis>конкретного</emphasis> понятия.</p><p>Но для любого не-Огромного объема обучающих данных — любых обучающих данных, которые не содержат <emphasis>точную</emphasis> побитовую копию наблюдаемого сейчас изображения, — существует <emphasis>сверх</emphasis>экспоненциально много возможных понятий, совместимых с предыдущими классификациями.</p><p>Для ИИ выбор или взвешивание среди сверхэкспоненциального множества вариантов — это вопрос индуктивного смещения. Которое может не совпадать с тем, что имеет в виду пользователь. Разрыв между этими двумя процессами классификации примеров — индукцией, с одной стороны, и реальными целями пользователя, с другой, — преодолеть далеко не просто.</p><p>Допустим, обучающие данные ИИ выглядят так:</p><p>Набор данных 1:</p><p>+: Улыбка_1, Улыбка_2, Улыбка_3</p><p>-: Хмурое_лицо_1, Кот_1, Хмурое_лицо_2, Хмурое_лицо_3, Кот_2, Лодка_1, Машина_1, Хмурое_лицо_5.</p><p>Теперь ИИ вырастает в сверхразум и сталкивается со следующими данными:</p><p>Набор данных 2:</p><p>: Хмурое_лицо_6, Кот_3, Улыбка_4, Галактика_1, Хмурое_лицо_7, Нанофабрика_1, Молекулярный_смайлик_1, Кот_4, Молекулярный_смайлик_2, Галактика_2, Нанофабрика_2.</p><p>То, что полученная в результате вывода классификация, <emphasis>которую вы предпочли бы</emphasis>, окажется именно такой:</p><p>+: Улыбка_1, Улыбка_2, Улыбка_3, Улыбка_4</p><p>-: Хмурое_лицо_1, Кот_1, Хмурое_лицо_2, Хмурое_лицо_3, Кот_2, Лодка_1, Машина_1, Хмурое_лицо_5, Хмурое_лицо_6, Кот_3, Галактика_1, Хмурое_лицо_7, Нанофабрика_1, Молекулярный_смайлик_1, Кот_4, Молекулярный_смайлик_2, Галактика_2, Нанофабрика_2.</p><p>а не такой:</p><p>+: Улыбка_1, Улыбка_2, Улыбка_3, Молекулярный_смайлик_1, Молекулярный_смайлик_2, Улыбка_4</p><p>-: Хмурое_лицо_1, Кот_1, Хмурое_лицо_2, Хмурое_лицо_3, Кот_2, Лодка_1, Машина_1, Хмурое_лицо_5, Хмурое_лицо_6, Кот_3, Галактика_1, Хмурое_лицо_7, Нанофабрика_1, Кот_4, Галактика_2, Нанофабрика_2.</p><p>— не является свойством <emphasis>этих наборов данных</emphasis>.</p><p>Обе эти классификации совместимы с обучающими данными. Число <emphasis>понятий</emphasis>, совместимых с обучающими данными, будет гораздо больше, поскольку сразу несколько разных понятий могут отбрасывать одну и ту же тень на объединенный набор данных. Если пространство возможных понятий включает в себя пространство возможных вычислений, классифицирующих примеры, то это пространство бесконечно.</p><p>Какую классификацию выберет ИИ? Это не внутреннее свойство обучающих данных; это свойство того, как именно ИИ осуществляет индукцию.</p><p>Какая классификация является <emphasis>верной</emphasis>? Это не свойство обучающих данных; это свойство ваших предпочтений (или, если угодно, свойство <a l:href="http://lesswrong.com/lw/t0/abstracted_idealized_dynamics/">идеализированной абстрактной динамики</a>, которую вы называете <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sm/the_meaning_of_right/">«правильной»</a>).</p><p>Понятие, которое <emphasis>вы имели в виду</emphasis>, отбросило свою тень на обучающие данные, когда вы сами помечали каждый пример знаком «+» или «-», опираясь при этом на собственный разум и предпочтения. В этом и заключается суть обучения с учителем — предоставить ИИ размеченные обучающие примеры, которые проецируют тень причинно-следственного процесса, создавшего эти метки.</p><p>Но если обучающие данные не взяты из <emphasis>точно</emphasis> такого же контекста, что и в реальной жизни, они в некотором смысле будут «поверхностными» — проекцией гораздо более многомерного пространства возможностей.</p><p>ИИ никогда не видел крошечных молекулярных смайликов на этапе своего обучения, когда он был еще глупее человека, равно как и не видел крошечного агента со счетчиком счастья, установленным на гуголплекс. Теперь же <emphasis>вы</emphasis>, столкнувшись наконец с крошечным молекулярным смайликом — или, возможно, с очень реалистичной крошечной скульптурой человеческого лица, — сразу понимаете, что это не то, что <emphasis>вы</emphasis> хотите считать улыбкой. Но это суждение отражает <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tc/unnatural_categories/">неестественную категорию</a>, граница классификации которой чутко зависит от ваших сложных ценностей. Именно ваши собственные планы и желания начинают действовать, когда вы говорите «Нет!».</p><p>Хиббард инстинктивно знает, что крошечный молекулярный смайлик — это не «улыбка», потому что понимает: он не хочет, чтобы его гипотетический ИИ занимался подобным. Если бы перед кем-то другим стояла иная задача, например классификация произведений искусства, этот человек мог бы счесть, что Мона Лиза очевидно улыбается (а не хмурится, к примеру), хотя это всего лишь краска.</p><p>Как показывает случай Терри Шиаво, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tc/unnatural_categories/">технологии порождают новые пограничные случаи</a>, которые ввергают нас в новые, по сути своей <emphasis>моральные</emphasis> дилеммы. Демонстрация ИИ изображений живых и мертвых людей, какими они были во времена Древней Греции, не поможет ему принять <emphasis>моральное</emphasis> решение о том, является ли отключение Терри от системы жизнеобеспечения убийством. Этой информации нет в наборе данных даже на уровне индукции! Случай Терри Шиаво поднимает новые моральные вопросы, апеллируя к новым моральным соображениям, о которых вам не пришлось бы задумываться при классификации фотографий живых и мертвых людей времен Древней Греции. Тогда никто не находился на системах жизнеобеспечения, продолжая дышать с наполовину разжиженным мозгом. Поэтому подобные соображения не играют никакой роли в причинно-следственном процессе, который вы используете для классификации обучающих данных времен Древней Греции, а значит, не отбрасывают никакой тени на эти обучающие данные и не могут быть получены путем индукции по ним.</p><p>Первое заблуждение состоит в <emphasis>недооценке сложности</emphasis> понятия, которое мы конструируем ради его ценности. Границы этого понятия будут зависеть от множества ценностей и, вероятно, от моральных рассуждений «на лету», если пограничный случай относится к числу тех, с которыми мы еще не сталкивались. Но все это происходит незаметно, на заднем плане; Хиббарду просто кажется очевидным, что крошечный молекулярный смайлик — это не улыбка. И мы не перебираем <emphasis>все</emphasis> возможные пограничные случаи, а потому не думаем обо всех соображениях, которые могли бы сыграть роль в переопределении понятия, но еще не сыграли роли в его определении. Поскольку люди недооценивают сложность своих понятий, они недооценивают и трудность выведения понятия из обучающих данных. (А также трудность прямого описания понятия — см. «Скрытая сложность желаний».)</p><p>Второе заблуждение — это антропоморфный оптимизм. Поскольку Билл Хиббард использует собственный интеллект для поиска вариантов и планов, занимающих высокие позиции в его шкале предпочтений, он с недоверием относится к мысли, что сверхинтеллект может классифицировать никогда ранее не встречавшиеся крошечные молекулярные смайлики как положительный пример «улыбки». В том смысле, в каком понятие «улыбка» использует Хиббард (для описания желаемого поведения сверхинтеллекта), расширение этого понятия на крошечные молекулярные смайлики находилось бы на очень низком месте в его шкале предпочтений; это было бы <emphasis>глупо</emphasis> — причем глупо изначально, по самому свойству этого понятия, — а значит, сверхинтеллект уж точно так не поступит; это же совершенно очевидно <emphasis>неверная</emphasis> классификация. Уж конечно, <emphasis>сверхинтеллект</emphasis> способен отличить правильные кучки камешков от неправильных.</p><p>Да ведь Дружественный ИИ — это совсем не сложно! Всего-то и нужен ИИ, который делает то, что <emphasis>хорошо</emphasis>! О да, конечно, далеко не всякий возможный разум делает то, что <emphasis>хорошо</emphasis>, — но в данном случае мы просто <emphasis>запрограммируем</emphasis> сверхинтеллект делать то, что <emphasis>хорошо</emphasis>. Вам понадобится лишь нейросеть, которая увидит несколько примеров <emphasis>хороших</emphasis> и не-<emphasis>хороших</emphasis> вещей, и у вас уже есть классификатор. Подключите его к максимизатору ожидаемой полезности — и дело сделано!</p><p>Я назову это заблуждением магических категорий — простых коротких слов, за которыми, как оказывается, скрывается вся желаемая функциональность ИИ. Почему бы не запрограммировать шахматного игрока, запустив нейросеть (то есть магический поглотитель категорий) на наборе выигрышных и проигрышных последовательностей шахматных ходов, чтобы она могла генерировать «выигрышные» последовательности? В 1950-х годах считалось, что ИИ устроен именно так просто, но <emphasis>это оказалось совсем не так.</emphasis></p><p>Новичку кажется, будто Дружественный ИИ — это проблема <emphasis>принуждения</emphasis> ИИ делать то, чего хотите <emphasis>вы</emphasis>, вместо того чтобы он следовал собственным желаниям. Но настоящая проблема Дружественного ИИ — это проблема <emphasis>коммуникации</emphasis>, передачи границ категорий вроде «хорошо», которые невозможно полностью очертить в обучающих данных, доступных ИИ в период его «детства». По сравнению с огромным пространством возможностей, которое таит в себе Будущее, мы <emphasis>сами</emphasis> не представляем себе большинства пограничных случаев, и нам самим потребовались бы полноценные моральные споры, чтобы во всем разобраться. Чтобы решить проблему Дружественного ИИ, нужно выйти за рамки парадигмы индукции на размеченных людьми обучающих данных <emphasis>и</emphasis> парадигмы сформулированных людьми интенсиональных определений.</p><p>Конечно, даже если бы Хиббарду удалось передать ИИ понятие, которое охватывает в точности каждое выражение человеческого лица, которое Хиббард назвал бы «улыбкой», и исключает любое выражение лица, которое Хиббард не назвал бы «улыбкой»...</p><p>То получившийся ИИ <emphasis>казался бы</emphasis> работающим правильно в период своего «детства», пока он был еще достаточно слаб и мог вызывать улыбки, только угождая своим программистам.</p><p>Когда же этот ИИ развился бы до уровня сверхинтеллекта и обзавелся собственной нанотехнологической инфраструктурой, он бы содрал с вас лицо, зафиксировал бы его проволокой в вечной улыбке и принялся бы его ксерокопировать.</p><p>Глубокие ответы на подобные вопросы выходят за рамки этого эссе, но общий принцип Дружественного ИИ гласит: простыми заплатками здесь не обойтись. В 2004 году Хиббард изменил свое предложение, заявив, что выражение согласия со стороны человека должно подкреплять определение счастья, а счастье, в свою очередь, должно подкреплять другие формы поведения. Что, даже если бы это сработало, привело бы лишь к тому, что ИИ стал бы ксерокопировать кучу вещей, сходных в его пространстве понятий с программистами, говорящими «Да, это счастье!» по поводу атомов водорода — ведь атомы водорода так легко создавать.</p><p>Ссылка на мое обсуждение с Хиббардом <a l:href="http://www.ssec.wisc.edu/~billh/g/AIRisk_Reply.html">здесь.</a> Самое важное вы уже усвоили.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/td/magical_categories/">*</a></p><p>1. Билл Хиббард, «Super-Intelligent Machines», <emphasis>ACM SIGGRAPH Computer Graphics</emphasis> 35, no. 1 (2001): 13–15, <a l:href="http://www.siggraph.org/publications/newsletter/issues/v35/v35n1.pdf">http://www.siggraph.org/publications/newsletter/issues/v35/v35n1.pdf</a>.</p><p>2. Элиезер Юдковский, «Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk» в сборнике под ред. Бострома и Чирковича <emphasis>Global Catastrophic Risks</emphasis>, 308–345.</p></section>
<section>
<title><p>275. Настоящая дилемма заключённого. Однажды мне пришло в голову, что стандартный сценарий дилеммы заключённого фальшив. Суть дилеммы заключённого заключается в этой симметричной матрице выигрышей: 1 : C. 1 : D.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>2 : C</p><p>(3,3)</p><p>(5,0)</p><empty-line/>
<p>2 : D</p><p>(0,5)</p><p>(2,2)</p><empty-line/>
<p>Игрок 1 и Игрок 2 могут выбрать C или D. Полезность конечного исхода для Игрока 1 и Игрока 2 задаётся первым и вторым числом в паре. По причинам, которые станут очевидны далее, «C» означает «сотрудничать», а «D» — «предать».</p><p>Обратите внимание, что у игрока в этой игре (рассматривающего себя как первого игрока) предпочтения относительно исходов распределяются следующим образом: (D,C) &gt; (C,C) &gt; (D,D) &gt; (C,D).</p><p>Вариант D, казалось бы, доминирует над C: если другой игрок выбирает C, вы предпочитаете (D,C) варианту (C,C); а если другой игрок выбирает D, вы предпочитаете (D,D) варианту (C,D). Поэтому вы мудро выбираете D, и поскольку таблица выигрышей симметрична, другой игрок поступает точно так же.</p><p>Если бы только вы оба были менее мудры! Вы <emphasis>оба</emphasis> предпочитаете (C,C) варианту (D,D). То есть вы оба предпочитаете взаимное сотрудничество взаимному предательству.</p><p>Дилемма заключённого — один из великих фундаментальных вопросов теории принятия решений, и о ней написаны колоссальные объёмы литературы. И это делает моё заявление весьма дерзким: ведь я утверждаю, что привычный способ <emphasis>иллюстрировать</emphasis> дилемму заключённого имеет серьёзный изъян — по крайней мере, если вы человек.</p><p>Классический сценарий дилеммы заключённого выглядит так: вы — преступник, и вас вместе с сообщником поймали власти.</p><p>Независимо друг от друга, без возможности пообщаться и без возможности изменить своё решение впоследствии, вы должны решить: дать ли показания против сообщника (D) или промолчать (C).</p><p>Прямо сейчас вам обоим грозит по одному году тюрьмы; дача показаний (D) сокращает ваш срок на один год и добавляет два года к сроку вашего сообщника.</p><p>Или, возможно, вы и какой-то незнакомец один-единственный раз — не зная истории другого игрока и не имея возможности узнать впоследствии, кем он был, — решаете, сыграть ли C или D ради выигрыша в долларах согласно стандартной таблице.</p><p>Да, и ещё: в классическом сценарии предполагается, что вы <emphasis>притворяетесь абсолютным эгоистом</emphasis>, то есть вам дела нет ни до сообщника, ни до игрока в другой комнате.</p><p>Именно это последнее условие, на мой взгляд, делает классический сценарий фальшивым.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/il/hindsight_bias/">Невозможно избежать эффекта послезнания</a>, просто приказав присяжным притвориться, будто они не знают реального исхода событий. Точно так же и неврологически здоровый человек без сложных усилий, подкреплённых изрядным багажом знаний, не может притвориться искренне, по-настоящему эгоистичным.</p><p>Мы рождаемся с чувством справедливости, чести, эмпатии, сочувствия и даже альтруизма — это результат того, что наши предки приспосабливались играть в <emphasis>повторяющуюся</emphasis> дилемму заключённого. Мы не предпочитаем исход (D,C) исходу (C,C) искренне, по-настоящему, абсолютно и полностью, хотя мы можем вполне предпочитать (C,C) варианту (D,D), а (D,D) — варианту (C,D). Мысль о том, что наш сообщник проведёт три года в тюрьме, не оставляет нас совершенно равнодушными.</p><p>В той запертой комнате, где мы играем в простую игру под наблюдением экономических психологов, мы не бываем абсолютно и полностью лишены сочувствия к незнакомцу, который может пойти на сотрудничество. Нас не до конца радует мысль о том, что мы можем предать, а незнакомец — посотрудничать, в результате чего мы получим пять долларов, а он — ничего.</p><p>Мы инстинктивно зацикливаемся на исходе (C,C) и ищем способы обосновать, почему это решение должно быть обоюдным: «Как нам обеспечить взаимное сотрудничество?» — вот наша инстинктивная мысль. А вовсе не «Как мне обманом заставить другого игрока выбрать C, пока я выберу D ради максимального куша?»</p><p>Для человека с внутренним стремлением к альтруизму, чести или справедливости, дилемма заключённого <emphasis>на самом деле</emphasis> не имеет той критической матрицы выигрышей — каков бы ни был индивидуальный <emphasis>финансовый</emphasis> выигрыш. Исход (C,C) для него предпочтительнее исхода (D,C), и ключевой вопрос заключается в том, видит ли другой игрок ситуацию так же.</p><p>И нет, вы не можете приказать людям, которых только знакомят с теорией игр, притвориться абсолютно эгоистичными — точно так же, как вы не можете приказать людям, которых знакомят с понятием антропоморфизма, притвориться максимизаторами ожидаемого количества скрепок.</p><p>Чтобы сконструировать настоящую дилемму заключённого, ситуация должна выглядеть примерно так:</p><p>Игрок 1: Человечество, Дружественный ИИ или иной гуманный разум.</p><p>Игрок 2: Недружественный ИИ или инопланетянин, которого заботит только сортировка камешков.</p><p>Предположим, что четыре миллиарда человек — не всё человечество, но значительная его часть — прямо сейчас страдают от смертельной болезни, вылечить которую может только вещество S.</p><p>Однако вещество S можно получить, лишь сотрудничая с максимизатором скрепок из другого измерения; кроме того, вещество S также можно использовать для производства скрепок. Максимизатора скрепок волнует только количество скрепок в его собственной вселенной, но не в нашей, поэтому мы не можем ни предложить ему производить скрепки здесь, ни угрожать их уничтожением. Мы никогда раньше не взаимодействовали с этим максимизатором скрепок и больше никогда с ним не столкнёмся.</p><p>И у человечества, и у максимизатора скрепок будет ровно одна возможность присвоить дополнительную часть вещества S прямо перед тем, как схлопнется межпространственный узел; однако сам процесс захвата уничтожает часть вещества S.</p><p>Матрица выигрышей выглядит следующим образом:</p><empty-line/>
<p>1 : C</p><p>1 : D</p><empty-line/>
<p>2 : C</p><p>(спасено 2 миллиарда человеческих жизней, получено 2 скрепки)</p><p>(+3 миллиарда спасённых жизней, +0 скрепок)</p><empty-line/>
<p>2 : D</p><p>(+0 жизней, +3 скрепки)</p><p>(+1 миллиард жизней, +1 скрепка)</p><empty-line/>
<p>Я выбрал такую матрицу выигрышей, чтобы вызвать чувство <emphasis>возмущения</emphasis> при мысли о том, что максимизатор скрепок хочет выменять миллиарды человеческих жизней на пару скрепок. Очевидно, что максимизатор скрепок <emphasis>должен</emphasis> просто отдать нам всё вещество S. Но максимизатор скрепок не делает того, что он <emphasis>должен</emphasis> делать; он просто максимизирует скрепки.</p><p>В этом случае мы <emphasis>действительно</emphasis> предпочитаем исход (D,C) исходу (C,C), если оставить в стороне приведшие к ним действия. Мы бы в огромной степени предпочли жить во вселенной, где 3 миллиарда человек излечились от болезни и не было создано ни одной скрепки, чем жертвовать миллиардом человеческих жизней ради производства двух скрепок. Сотрудничество в подобном случае совсем не кажется <emphasis>правильным</emphasis>. Это даже не кажется <emphasis>справедливым</emphasis> — столь огромная жертва с нашей стороны ради столь ничтожной выгоды максимизатора скрепок? И давайте оговорим, что агент-скрепочник не испытывает ни боли, ни удовольствия — он просто совершает действия, направляющие развитие вселенной так, чтобы в ней содержалось как можно больше скрепок. Он не испытает радости от получения скрепок, не огорчится от их потери и не ощутит болезненной горечи предательства, если мы его предадим.</p><p>Что делать в таком случае? Будете ли вы сотрудничать, когда действительно, определённо, искренне и абсолютно хотите получить максимально возможную выгоду, а то, что произойдёт со вторым игроком, по сравнению с этим вас ни капельки не заботит? Когда кажется <emphasis>правильным</emphasis> предать, даже если другой игрок сотрудничает?</p><p>Именно так выглядит матрица выигрышей для <emphasis>истинной</emphasis> дилеммы заключённого — ситуации, где (D,C) кажется <emphasis>более правильным</emphasis>, чем (C,C).</p><p>Однако вся остальная логика — всё то, что происходит, если оба агента думают подобным образом и оба предают, — остаётся прежней. Ведь максимизатора скрепок так же мало заботят человеческие смерти, человеческая боль или человеческое чувство предательства, как нас заботят скрепки. И всё же мы оба предпочитаем (C,C) исходу (D,D).</p><p>Так что, если вы когда-либо гордились тем, что сотрудничаете в дилемме заключённого... или сомневались в вердикте классической теории игр, утверждающей, что «рациональный» выбор — это предательство... тогда что вы скажете об описанной выше истинной дилемме заключённого?</p><p>P.S. На самом деле я <emphasis>не</emphasis> считаю, что рациональные агенты всегда должны предавать в одноходовых дилеммах заключённого, если другой игрок пойдёт на сотрудничество в ожидании того же от вас. Я думаю, что существуют ситуации, когда два агента могут рационально прийти к (C,C) вместо (D,D) и получить соответствующую выгоду.<sup>1</sup></p><p>Часть своих рассуждений я изложу, когда мы перейдём к парадоксу Ньюкома. Но мы не сможем говорить о том, <a l:href="https://intelligence.org/files/TDT.pdf">возможно ли рациональное сотрудничество</a> в этой дилемме, пока не избавимся от инстинктивного ощущения, что исход (C,C) сам по себе <emphasis>приятен</emphasis> или <emphasis>хорош</emphasis>. Нам необходимо заглянуть за просоциальный ярлык «взаимного сотрудничества», если мы хотим разобраться в стоящей за этим математике. Если вы интуитивно чувствуете, что с точки зрения Игрока 1 исход (C,C) превосходит (D,D), но не чувствуете, что (D,C) также превосходит (C,C), то вы ещё не до конца осознали, в чём именно сложность этой задачи.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/tn/the_true_prisoners_dilemma/">*</a></p><p>1. Элиезер Юдковский, <emphasis>«Вневременная теория решений»</emphasis>, неопубликованная рукопись (Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI), Беркли, Калифорния, 2010), <a l:href="http://intelligence.org/files/TDT.pdf">http://intelligence.org/files/TDT.pdf</a>.</p></section>
<section>
<title><p>276. Сочувствующие разумы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«Зеркальные нейроны» — это нейроны, которые активны как при выполнении действия, так и при наблюдении за выполнением этого же действия. Например, нейрон, который возбуждается, когда вы поднимаете палец или видите, как кто-то другой поднимает палец. Такие нейроны были непосредственно зарегистрированы у приматов, а данные нейровизуализации подтверждают их наличие и у людей.</p><p>Возможно, вы помните из моих предыдущих текстов об «эмпатическом <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sr/the_comedy_of_behaviorism/">выводе</a>» мысль о том, что мозг устроен настолько сложно, что единственный способ его смоделировать — это заставить похожий мозг вести себя похожим образом. Мозг настолько сложен, что если бы человек попытался понять устройство мозга так же, как мы понимаем, к примеру, гравитацию или автомобиль — наблюдая за целым, изучая детали, выстраивая теорию с нуля, — мы бы просто не успели <emphasis>выдвинуть хорошие гипотезы</emphasis> за нашу короткую смертную жизнь. Единственный способ прийти к озарению («Ага!»), описывающему систему столь невероятно сложную, как Другой Разум, — это наткнуться на нечто поразительно похожее на этот Другой Разум (а именно на ваш собственный мозг), который вы действительно можете заставить вести себя похожим образом и использовать в качестве гипотезы для получения предсказаний.</p><p>Вот это я и назвал бы «эмпатией».</p><p>А «сочувствие» — это нечто большее, надстройка над этим: улыбаться, когда видишь улыбку другого, испытывать боль, когда видишь, как больно другому. Оно выходит за рамки предсказания в область подкрепления.</p><p>И вы спросите: «С чего бы безжалостному естественному отбору делать что-то <emphasis>настолько</emphasis> милое?»</p><p>Возможно, всё началось с любви матери к своим детям или любви брата к сестре. Конечно, можно просто желать, чтобы они жили и были сыты; но если вы улыбаетесь, когда они улыбаются, и морщитесь, когда они морщатся, это простой импульс, который побуждает вас помогать им в самых разных жизненных ситуациях. Пока вы находитесь в среде предков, то, чего хотят ваши родственники, вероятно, как-то связано с их репродуктивным успехом — разумеется, это объяснение давления отбора, а не их сознательное убеждение.</p><p>Вы можете спросить: «Почему бы не развить более абстрактное желание — чтобы люди, помеченные как "родственники", получали то, чего они хотят, без необходимости самому чувствовать то же, что и они?» Я бы пожал плечами и ответил: «Потому что тогда пришлось бы давать целое определение понятию "хотеть" и тому подобное. Эволюция не выбирает сложный, правильный и оптимальный путь; она падает вверх по ландшафту приспособленности, подобно воде, текущей под уклон. Архитектура зеркального отражения уже существовала, так что шаг от эмпатии к сочувствию был коротким, и этого оказалось достаточно».</p><p>Родственники — а затем взаимность; ваши союзники в племени, те, с кем вы обмениваетесь услугами. «Око за око», или эволюционное усложнение этого принципа с учётом социальной репутации.</p><p>Кто самый грозный среди человеческого рода? Сильнейший? Умнейший? Я думаю, чаще всего это тот, кто может призвать на помощь больше всего друзей.</p><p>Так как же завести много друзей?</p><p>Вы могли бы, пожалуй, испытывать конкретное стремление приносить еду своим союзникам, подобно летучей мыши-вампиру — в их колониях действует целая система взаимного донорства крови. Но улыбка в ответ на улыбку тех, кого вы считаете друзьями, дает более <emphasis>общую</emphasis> мотивацию, которая побуждает организм накапливать <emphasis>больше</emphasis> ответных услуг.</p><p>И какой организм в самом общем случае будет избегать злить своих друзей? Тот, который морщится, когда морщатся они.</p><p>Конечно, вам также хочется иметь возможность без колебаний убивать тех, кто назначен Врагами — мы <emphasis>же</emphasis> говорим о людях.</p><p>Но... Я не уверен в этом до конца, однако мне <emphasis>действительно</emphasis> кажется, что сочувствие у людей «включено» по умолчанию. Существуют культуры, которые помогают чужакам... и культуры, которые чужаков едят; вопрос в том, какой из этих вариантов поведения требует явного предписания, а какое является для людей дефолтным. Не думаю, что выгляжу безумным идеалистом и глупцом, когда говорю, что, судя по моим, надо признать, ограниченным познаниям в антропологии, сочувствие всё же включено по умолчанию.</p><p>В любом случае... тяжело быть сторонним наблюдателем в войне двух сторон, когда ваше сочувствие <emphasis>не</emphasis> отключилось ни для одной из сторон, так что вы вздрагиваете при виде мертвого ребенка независимо от подписи под фотографией; и всё же эти две стороны не испытывают сочувствия друг к другу и продолжают убивать.</p><p>Таково человеческое проявление <emphasis>сочувствия</emphasis> — странная, сложная, глубокая реализация взаимности и взаимопомощи. Оно связывает разумы воедино — не через отдельный член функции полезности для «желаний» другого разума, а более простым и в то же время гораздо более важным путем зеркальных нейронов: чувствуя то, что чувствует другой разум, и стремясь к схожим состояниям. Пусть даже пока это происходит лишь за счет наблюдения и логических выводов, а не посредством прямой передачи нейронной информации.</p><p>Эмпатия — это человеческий способ предсказывать чужие разумы. Но это не <emphasis>единственный</emphasis> возможный путь.</p><p>Человеческий мозг нельзя <emphasis>быстро</emphasis> перестроить; если вас внезапно поместить в темную комнату, вы не сможете перенастроить зрительную кору на слуховую, чтобы лучше обрабатывать звуки, а при выходе оттуда так же быстро превратить все нейроны обратно в зрительную кору.</p><p>ИИ же — по крайней мере тот, что работает на чем-то вроде современной программной архитектуры, — может тривиальным образом перенаправлять вычислительные ресурсы из одного потока в другой. Оказался в темноте? Отключи зрение и направь все эти операции на обработку звука; выгрузи старую программу на диск, чтобы освободить оперативную память, а затем загрузи её обратно с диска, когда зажжется свет.</p><p>Так зачем ИИ заставлять свой <emphasis>собственный</emphasis> разум переходить в состояние, аналогичное тому, которое он хочет предсказать? Достаточно создать <emphasis>отдельный</emphasis> экземпляр разума — возможно, с другими алгоритмами, чтобы лучше симулировать этого столь непохожего на него человека. Не нужно смешивать эти данные со своим собственным состоянием разума; не нужно использовать зеркальные нейроны. Только представьте, какими рисками и путаницей <emphasis>это</emphasis> чревато!</p><p>У максимизатора ожидаемой полезности — особенно у такого, который понимает интеллект на абстрактном уровне, — есть и другие варианты, помимо <emphasis>эмпатии</emphasis>, когда дело доходит до понимания чужого разума. Агенту незачем ставить <emphasis>себя</emphasis> на чужое место; он может просто моделировать чужой разум <emphasis>напрямую.</emphasis> Гипотеза, как и любая другая, только покрупнее. Вам ведь не нужно становиться собственной обувью, чтобы понимать свою обувь.</p><p>А сочувствие? Ну, предположим, мы имеем дело с максимизатором ожидаемых скрепок, но таким, который пока ещё недостаточно могущественен, чтобы всё шло исключительно по его воле, — ему приходится взаимодействовать с людьми, чтобы получать свои скрепки. И вот скрепочный агент… моделирует этих людей как значимые части внешней среды, моделирует их вероятные реакции на различные стимулы и совершает действия, которые заставят людей в будущем относиться к нему благосклонно.</p><p>Для максимизатора скрепок люди — это просто машины с нажимаемыми кнопками. Нет никакой нужды <emphasis>чувствовать то, что чувствует другой</emphasis>, — если это вообще <emphasis>возможно</emphasis> при столь колоссальном различии во внутренней архитектуре. С какой стати максимизатору ожидаемых скрепок «радоваться», видя человеческую улыбку? «Счастье» — это идиома обучения стратегий с подкреплением, а не максимизации ожидаемой полезности. Максимизатор скрепок не испытывает радости, когда штампует скрепки; он просто выбирает действие, которое, согласно прогнозу, приведёт к наибольшему ожидаемому числу скрепок. Хотя максимизатору скрепок может показаться удобным изобразить улыбку при создании скрепок, — чтобы облегчить манипулирование людьми, которые сочли его другом.</p><p>Вам может быть трудновато вообразить подобный алгоритм — поставить себя на место чего-то, что функционирует совсем не так, как вы, и не похоже ни на один режим, в который ваш мозг способен себя переключить.</p><p>Вы можете переключить свой мозг в режим ненависти к врагу, но это тоже не то. Чтобы представить себе, как истинно <emphasis>лишённый сочувствия</emphasis> разум видит человека, представьте себе полезную машину с рычагами. Не человекоподобной машиной — ведь на этот счёт у нас есть инстинкты. Просто какой-нибудь циркулярной пилой. Одни рычаги заставляют машину выдавать монеты, другие могут спровоцировать её на выстрел. У машины действительно есть устойчивое внутреннее состояние, и вам нужно нажимать на рычаги в правильном порядке. Но как бы то ни было, это просто сложная причинно-следственная система — в ней нет ничего ментального по своей сути.</p><p>(Чтобы понять <emphasis>лишённые сочувствия</emphasis> процессы оптимизации, я бы порекомендовал изучить естественный отбор, который не утруждает себя анестезией смертельно раненных и умирающих существ, даже когда их боль больше не служит репродуктивным целям, поскольку и само обезболивание не принесло бы никакой пользы для размножения.)</p><p>Вот почему я ставлю «сочувствие» даже выше «скуки» в своём <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xr/in_praise_of_boredom/">списке</a> качеств, необходимых для того, чтобы пришельцы были хоть в малейшей степени, прошу прощения за тавтологию, сочувствующими. Вполне возможно, что способность сочувствовать присуща значительной доле всех эволюционировавших инопланетных разумных видов; зеркальные нейроны кажутся такой вещью, которая, возникнув однажды, <emphasis>могла бы</emphasis> возникнуть снова.</p><p><emphasis>Лишённые сочувствия</emphasis> пришельцы могли бы стать торговыми партнерами — а могли бы и не стать; звёзды и прочие ресурсы везде во Вселенной примерно одинаковы. Мы могли бы заключать с ними договоры, и они соблюдали бы их из расчётливого страха перед возмездием. Мы могли бы даже выбирать сотрудничество в Дилемме заключённого. Но мы никогда не стали бы друзьями. Они никогда не видели бы в нас ничего, кроме средства для достижения цели. Они никогда не пролили бы по нам ни единой слезы и не разделили бы улыбкой нашу радость. Да и к представителям своего собственного вида они относились бы точно так же, совершенно не чувствуя, что упускают из-за этого что-то важное.</p><p>Такие пришельцы были бы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xr/in_praise_of_boredom/"><emphasis>варелизами</emphasis></a>, а не <emphasis>раменами</emphasis> — теми инопланетянами, с которыми невозможно найти ничего общего на личном уровне, да и пытаться незачем.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/xs/sympathetic_minds/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>277. Серьёзный вызов.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Существует своего рода пророчество, которое гласит: «В будущем машины будут делать всю работу. Всё будет автоматизировано. Даже труд, который мы сейчас считаем „интеллектуальным“, например инженерное дело, перейдёт к машинам. Мы сможем сложа руки владеть капиталом. Вам больше никогда и пальцем не придётся пошевелить».</p><p>Но разве людям тогда не станет скучно?</p><p>Нет, они смогут играть в компьютерные игры — конечно, не в <emphasis>наши</emphasis> игры, а в куда более продвинутые и увлекательные.</p><p>Но погодите! Купив современную компьютерную игру, вы обнаружите, что в ней есть задачи, которые — мягко говоря — <emphasis>требуют усилий.</emphasis> (Я бы даже сказал «сложные», с поправкой на то, что речь идёт о чём-то, что занимает десять минут, а не десять лет).</p><p>Так что в будущем у нас появятся программы, которые <emphasis>помогают</emphasis> играть — берут управление на себя, если вы застряли в игре или просто заскучали, либо позволяют вам играть в игры, которые иначе оказались бы для вас слишком сложными.</p><p>Но разве здесь нет бесполезной траты сил? Зачем одному программисту трудиться над тем, чтобы сделать игру сложнее, а другому — над тем, чтобы её упростить? Почему бы просто не сделать игру проще <emphasis>с самого начала</emphasis>? Поскольку вы играете ради золота и очков опыта, упрощение игры позволит вам получать больше золота в единицу времени: игра станет увлекательнее.</p><p>Вот он — конечный итог пророчества о технологическом прогрессе: вечно смотреть на экран с надписью «ВЫ ПОБЕДИЛИ».</p><p>И, возможно, мы построим робота, который будет делать и <emphasis>это</emphasis>.</p><p>Что тогда?</p><p>Мир машин, которые выполняют <emphasis>всю</emphasis> работу... Что ж, я не хочу говорить, что он «аналогичен христианскому Раю», поскольку в нём нет ничего сверхъестественного; в принципе, его можно реализовать. Религиозными аналогиями слишком уж легко бросаться в качестве обвинений... Но, не подразумевая никаких других сходств, я скажу, что он кажется аналогичным в том смысле, что вечная праздность <a l:href="http://lesswrong.com/lw/wv/prolegomena_to_a_theory_of_fun/">«звучит как хорошая новость»</a> для вас нынешнего, которому всё ещё приходится работать.</p><p>Что же касается игр в качестве замены — что вообще <emphasis>есть</emphasis> компьютерная игра, как не синтетический труд? Нет ли здесь лишнего шага? (И компьютерные игры в их нынешнем виде, если рассматривать их как работу, имеют различные аспекты, снижающие стресс и повышающие вовлечённость; но они также несут в себе издержки в виде искусственности и изоляции).</p><p>Иногда мне кажется, что футуристические идеалы, сформулированные как «избавление от работы», лучше перефразировать как «устранение низкокачественной работы, чтобы освободить место для высококачественной работы».</p><p>Существует широкий класс целей, которые не годятся на роль долгосрочного смысла жизни, потому что их можно реально достичь, и на этом всё закончится.</p><p>Посмотрев на это иначе: если мы ищем подходящий долгосрочный смысл жизни, нам следует искать цели, к которым хорошо <emphasis>стремиться</emphasis>, а не просто <emphasis>достигать их.</emphasis></p><p>Или, выражаясь чуть менее парадоксально: нам следует искать ценности, определённые над 4D-состояниями, а не 3D-состояниями. То есть ценные непрерывные процессы, а не принцип «придай вселенной свойство P, и дело сделано».</p><p>Здесь уместно процитировать Тимоти Ферриса: чтобы обрести счастье, «вам следует спрашивать себя не „Чего я хочу?“ или „Каковы мои цели?“, а „Что меня зажигает?“»</p><p>Можно сказать, что для долгосрочного смысла жизни нам нужны игры, в которые весело <emphasis>играть</emphasis>, а не только <emphasis>выигрывать.</emphasis></p><p>Заметьте — иногда вам действительно <emphasis>хочется</emphasis> победить. Существуют вполне оправданные цели, где победа — это всё. Если речь идёт, скажем, об излечении рака, то страдания хотя бы одного онкобольного перевешивают любое удовольствие, которое вы могли бы получить, решая эту задачу. Если вы двадцать лет трудитесь над созданием лекарства от рака собственными силами, приобретая новые знания и навыки, заводя друзей и союзников, — а затем какой-нибудь инопланетный сверхразум преподносит вам лекарство от рака на блюдечке с голубой каёмочкой за тридцать долларов, то вы просто затыкаетесь и берёте его.</p><p>Но «излечение рака» — это задача из разряда 3D-предикатов: вы хотите, чтобы предикат «рака нет» изменился с «Ложь» в настоящем на «Истина» в будущем. Важность этого пункта назначения намного превосходит сам путь; вы не хотите туда <emphasis>идти</emphasis>, вы просто хотите там <emphasis>быть</emphasis>. Существует много <emphasis>обоснованных</emphasis> целей такого рода, но они не годятся в качестве развлечения на долгий срок. «Победить рак!» — это достойное дело, которым нам стоит заниматься здесь и сейчас, но вряд ли оно может быть будущей целью галактических цивилизаций.</p><p>Почему этот «ценный непрерывный процесс» должен быть процессом <emphasis>попыток что-то делать</emphasis> — почему не процессом пассивного переживания опыта, подобно буддийскому раю?</p><p>Признаться, я не вполне уверен, как устроить разум, «пассивно переживающий опыт». Человеческий мозг был <emphasis>спроектирован</emphasis> для выполнения различных видов внутренней работы, которые в совокупности составляют активный интеллект. Даже если вы уляжетесь в постель и не будете прилагать особых усилий для размышлений, мысли, проносящиеся в вашей голове, — это деятельность областей мозга, предназначенных, ну, вы понимаете, для того, чтобы <emphasis>решать задачи.</emphasis></p><p>Какую часть человеческого мозга можно было бы удалить, <emphasis>за исключением</emphasis> центров удовольствия, и всё ещё сохранить субъективное переживание удовольствия?</p><p>Эту тему я трогать не буду. Я остановлюсь на гораздо более простом ответе: «На самом деле я бы не <emphasis>предпочёл</emphasis> быть пассивным созерцателем». Если бы я действительно <emphasis>хотел</emphasis> нирваны, я бы, возможно, попытался разобраться, как достичь этого невозможного состояния. Но если отбросить слова Будды о том, что нирвана — это венец бытия, она кажется скорее чем-то из серии «звучит здорово, когда слышишь об этом впервые» или «идеологической верой в это желание», а не тем, чего бы мне действительно <emphasis>хотелось</emphasis>.</p><p>Причина, по которой у меня вообще есть разум, заключается в том, что естественный отбор создал меня, чтобы я <emphasis>действовал</emphasis> — решал определённые типы задач.</p><p>«Потому что такова человеческая природа» — это не строгое обоснование чего-либо. Существует человеческая природа — то, чем мы являемся; и существует природа человечная — то, какими мы, будучи людьми, хотели бы быть.</p><p>Но я не <emphasis>хочу</emphasis> менять свою природу в сторону превращения в пассивный объект — что <emphasis>и есть</emphasis> обоснование. Счастливый комок — это <emphasis>не</emphasis> то, чем я, будучи человеком, желаю стать.</p><p>Ранее я утверждал, что многие ценности требуют как субъективного счастья, так и внешних объектов этого счастья. Что у вас вполне обоснованно может быть функция полезности, которая гласит: «Для меня важно, является ли любимый человек настоящим человеческим существом или просто высокореалистичным не обладающим сознанием чат-ботом, <emphasis>даже если я об этом не знаю</emphasis>, потому что то, что я ценю, — это не моё собственное состояние ума, а внешняя реальность». Так что вам необходимы и переживание любви, и реальный любимый человек.</p><p>Точно так же у вас могут быть ценные занятия, требующие как настоящего вызова, так и настоящих усилий.</p><p>Когда вы мчитесь по трассе, важно, чтобы другие гонщики были настоящими и чтобы у вас был реальный шанс как победить, так и проиграть. (Речь здесь не о физическом детерминизме, а о том, предопределил ли какой-то внешний процесс оптимизации вашу победу в гонке явным образом.)</p><p>И важно, что вы бежите благодаря собственному умению бегать и собственной силе воли, а не просто нажимаете кнопку с надписью «Победа». (Хотя, поскольку вы не проектировали мышцы собственных ног, вы <emphasis>всё же</emphasis> бежите, используя силу, которая вам не принадлежит. Гонка между робомобилями — более чистое соперничество их создателей. Для улучшения человеческой природы ещё предостаточно возможностей.)</p><p>И важно, что вы, существо, обладающее сознанием, переживаете это сами. (А не какой-то не обладающий сознанием процесс выполняет схематичную имитацию гонки триллионы раз в секунду.)</p><p>Должны быть настоящее усилие, настоящая победа и настоящее переживание — путь, цель и сам путник.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ww/high_challenge/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>278. Серьёзные истории.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Любая когда-либо созданная утопия — в философии, художественной литературе или религии — в той или иной степени оказывалась местом, где вы не <emphasis>захотели бы на самом деле</emphasis> жить. Я не одинок в этом <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xc/the_uses_of_fun_theory/">важном</a> наблюдении: Джордж Оруэлл утверждал практически то же самое в эссе <a l:href="http://www.k-1.com/Orwell/site/work/essays/fun.html">«Почему социалисты не верят в веселье»</a>, и, полагаю, многие другие говорили об этом ещё раньше.</p><p>Если вы почитаете руководства о том, как писать книги — а подобных пособий существует <emphasis>целая куча</emphasis>, ведь, как ни странно, многие авторы считают, будто что-то смыслят в писательском деле, — в них вам обязательно скажут, что в сюжете должен быть «конфликт».</p><p>Точнее, о том, что истории строятся на «конфликте», вам расскажут более <emphasis>умеренные</emphasis> учебники. Но некоторые авторы выражаются куда прямолинейнее.</p><p>«Истории — о человеческой боли». Орсон Скотт Кард.</p><p>«Каждая сцена должна заканчиваться катастрофой». Джек Бикхем.</p><p>В пору своей юношеской глупости я принимал как должное, что <emphasis>авторы</emphasis> освобождены от поисков истинной Евтопии, ведь если создать утопию, которая <emphasis>не была бы</emphasis> ущербной... какие сюжеты можно в ней развернуть? «И жили они долго и счастливо». Какой смысл писателю-фантасту пытаться изобразить позитивный взрыв интеллекта, если этот самый позитивный взрыв интеллекта окажется...</p><p>...концом всех историй?</p><p>Это казалось вполне разумной основой для анализа литературной проблемы утопии, но сама эта концовка вызывала какое-то тихое, навязчивое сомнение.</p><p>В то время я представлял себе ИИ чем-то вроде безопасного джинна, исполняющего желания отдельных людей. Поэтому такой вывод казался в некотором роде логичным. Если возникала проблема, её можно было просто отменить желанием, верно? Следовательно — никаких историй. И я проигнорировал это тихое, навязчивое сомнение.</p><p>Много позже, придя к выводу, что даже безопасный джинн — не такая уж хорошая идея, я задним числом понял, что отсутствие сюжетов могло послужить полезным индикатором. В данном конкретном случае мысль «Я не могу придумать ни одной истории, которую мне <emphasis>хотелось бы прочесть</emphasis> об этом сценарии», действительно могла бы указать мне на причину, почему я не захотел бы <emphasis>на самом деле жить</emphasis> в подобных условиях.</p><p>Поэтому я подавил в себе привитое воспитанием отвращение к луддизму и теодицее и по крайней мере <emphasis>попытался</emphasis> обдумать следующий довод:</p><p>Мир, в котором никогда ничего не идёт не так, или в котором никто никогда не испытывает боли и печали, — это мир, лишённый историй, о которых стоило бы читать.</p><p>А мир, о котором вы бы не захотели читать, — это мир, в котором вы бы не захотели жить.</p><p>В каждую эвдемоническую жизнь должно пролиться немного боли. Ч.т.д.</p><p>С одной стороны, очевидно, что мы <emphasis>не</emphasis> хотим проживать те жизни, которые описываются в большинстве созданных человечеством историй. Вспомните по-настоящему великие произведения, ставшие легендарными как лучшие из лучших в своём жанре: <emphasis>«Илиаду», «Ромео и Джульетту», «Крёстного отца», «Хранителей»,</emphasis> <emphasis>Planescape: Torment</emphasis>, второй сезон <emphasis>«Баффи — истребительницы вампиров»</emphasis> или <emphasis>ту самую концовку</emphasis> в <emphasis>Tsukihime</emphasis>. Есть ли в этом списке хоть одна история, которая <emphasis>не</emphasis> трагична?</p><p>Обычно мы предпочитаем удовольствие боли, радость — грусти, а жизнь — смерти. И всё же мы почему-то предпочитаем сопереживать страдающим, печальным или вовсе мёртвым персонажам. Или истории о более счастливых людях <emphasis>несерьёзны</emphasis>, недостаточно художественно ценны, чтобы заслуживать похвалы... но почему тогда мы избирательно хвалим именно те истории, где герои несчастны? Приносит ли нам это какую-то скрытую пользу? С какой стороны ни посмотри, это загадка.</p><p>В детстве у меня не получалось писать художественную прозу, потому что я устраивал всё так, чтобы у моих персонажей всё складывалось <emphasis>хорошо</emphasis> — точно так же, как мне хотелось, чтобы всё шло хорошо в реальной жизни. От этого меня вылечил Орсон Скотт Кард: «<emphasis>А-а,</emphasis> — сказал я себе, — <emphasis>так вот в чём была моя ошибка: мои персонажи не страдают</emphasis>». Но даже тогда я не осознавал, что микроструктура сюжета работает точно так же, — пока Джек Бикхем не сказал, что каждая сцена должна заканчиваться катастрофой. А я-то всё пытался создавать проблемы и <emphasis>решать</emphasis> их, вместо того чтобы делать их <emphasis>ещё хуже...</emphasis></p><p>Историю просто нельзя <emphasis>оптимизировать</emphasis> так же, как вы оптимизируете реальную жизнь. <emphasis>Лучшая</emphasis> история и <emphasis>лучшая</emphasis> жизнь строятся по совершенно разным критериям.</p><p>В реальном мире люди могут жить довольно долго безо всяких серьёзных катастроф, и при этом чувствовать себя вполне неплохо. Когда в последний раз в вас стреляли наёмные убийцы? Давненько, правда? Кажется ли ваша жизнь из-за этого более пустой?</p><p>Но с другой стороны...</p><p>По какой-то странной причине писатели, когда они стареют или становятся слишком успешными, впадают в моё детство. Их истории начинают развиваться <emphasis>благополучно.</emphasis> Они перестают творить ужасные вещи со своими персонажами, и в итоге начинают творить ужасные вещи со своими читателями. Похоже, это неизбежный симптом Синдрома Пожилого Писателя. Мерседес Лэки, Лорел Гамильтон, Роберт Хайнлайн, даже чёртов Орсон Скотт Кард — все они пошли по этому пути. Они забыли, как причинять боль своим персонажам. Уж не знаю почему.</p><p>И когда вы читаете книгу такого пожилого автора или совсем неопытного новичка — историю, где всё <emphasis>неумолимо складывается благополучно</emphasis> одно за другим, — где главный герой побеждает суперзлодея по щелчку пальцев, или, что ещё хуже, перед финальной битвой суперзлодей <emphasis>сдаётся, извиняется, и они снова становятся друзьями —</emphasis></p><p>Это как скрежет ногтя по классной доске, отдающийся у основания позвоночника. Если вы никогда на самом деле не читали подобных историй (или, что ещё хуже, не писали их), считайте, что вам повезло.</p><p>Перенесётся ли это ощущение скрежета ногтя по доске из вымысла в реальную жизнь, если вы попытаетесь прожить её без единой капли дождя?</p><p>Одним из ответов может быть то, что истории на самом деле нужны не «катастрофа», не «боль» и даже не «конфликт», а просто <emphasis>преодоление.</emphasis> Что проблема историй о Мэри Сью заключается в том, что в них недостаточно преодоления, но им вовсе не обязательна <emphasis>боль</emphasis>. Это, пожалуй, можно проверить.</p><p>Другой ответ может заключаться в том, что это <emphasis>и есть</emphasis> та самая трансгуманистическая версия Теории Веселья, о которой мы говорим. А значит, мы можем ответить: «Модифицируйте мозг так, чтобы устранить это ощущение скрежета ногтя по доске», если только нет веских причин его оставить. Если это ощущение — просто бессмысленный случайный баг, мешающий Утопии, удалите его.</p><p>Возможно, нам <emphasis>стоит</emphasis> это сделать. Возможно, все Великие Истории — трагедии, потому что... ну...</p><p>Как-то я читал, что в БДСМ-сообществе «интенсивное ощущение» — это эвфемизм для боли. Прочитав это, я подумал, что при нынешнем устройстве человека причинить боль просто <emphasis>проще</emphasis>, чем доставить удовольствие. Хотя я рассуждаю о вещах, далёких от моего личного опыта, полагаю, что исключительно талантливому и опытному мастеру секса потребуются часы работы, чтобы вызвать <emphasis>приятное</emphasis> ощущение той же силы, что и боль от одного сильного пинка по яйцам — с чем новичок справится за секунды.</p><p>Изучая жизнь священника и прото-рационалиста Фридриха Шпее фон Лангенфельда, исповедовавшего обвиняемых в колдовстве, я разузнал о некоторых инструментах, применявшихся для выбивания признаний. Не существует обычного способа заставить человека чувствовать себя так же <emphasis>хорошо</emphasis>, как те инструменты заставляли его страдать. Не уверен, что на это способны даже наркотики, хотя мой опыт употребления наркотиков столь же ничтожен, как и мой опыт пыток.</p><p>В этом есть какой-то дисбаланс.</p><p>Да, люди слишком оптимистичны в планировании. Если бы потери не вызывали у нас большего неприятия, чем приобретения, мы бы разорились при нашем нынешнем устройстве. Экспериментальное правило гласит, что потеря чего-то желанного — 50 долларов, кофейной кружки, чего угодно — огорчает в 2–2,5 раза сильнее, чем радует эквивалентное приобретение.</p><p>Но это куда более глубокий дисбаланс. Разница в соотношении затраченных усилий и получаемой интенсивности между сексом и пытками измеряется далеко не коэффициентом 2.</p><p>Если в нашем мире при нынешнем устройстве человека кто-то пускается на поиски ощущений, неудивительно, что он приходит к добавлению боли в свои удовольствия — как к источнику <emphasis>интенсивности</emphasis> в этом смешанном опыте.</p><p>О, если бы только люди были устроены иначе, чтобы можно было вызывать удовольствие столь же интенсивное и в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/wy/sensual_experience/">таком же разнообразии оттенков</a>, как и боль! Если бы только можно было с той же изобретательностью и усилиями, что и у инквизитора-пытателя, заставить кого-то чувствовать себя настолько же <emphasis>хорошо</emphasis>, насколько <emphasis>плохо</emphasis> чувствовали себя жертвы инквизиции...</p><p>Но что <emphasis>такое</emphasis> аналогичное удовольствие, которое ощущалось бы настолько же приятно? Жертва умелых пыток сделает всё, чтобы прекратить боль, и всё, чтобы не допустить её повторения. Будет ли эквивалентное удовольствие затмевать всё остальное требованием продолжать и повторять его? И если у людей окажется больше силы воли, чтобы переносить это удовольствие, то действительно ли это то же самое удовольствие?</p><p>Есть и другое писательское правило: истории должны <emphasis>кричать</emphasis>. Человеческий мозг находится слишком далеко от этих напечатанных букв. Каждое событие и чувство должно происходить на громкости, в десять раз превышающей естественную, чтобы вообще оказать хоть какое-то влияние. Нельзя пытаться заставить своих персонажей вести себя или чувствовать <emphasis>реалистично</emphasis> — и особенно нельзя в точности воспроизводить собственный прошлый опыт, — потому что <emphasis>без преувеличений</emphasis> они будут слишком тихими, чтобы ожить на странице.</p><p>Возможно, все Великие Истории — трагедии потому, что счастье не умеет кричать достаточно громко для человеческого читателя.</p><p>Возможно, именно это и нужно исправить.</p><p>И если бы это было исправлено... остался бы хоть какой-то смысл в боли или скорби? В самой <emphasis>памяти</emphasis> о грусти — если бы всё уже было так хорошо, как только возможно, а всякое поправимое зло уже было исправлено?</p><p><emphasis>Можно ли</emphasis> просто взять и удалить боль целиком? Или же устранение старого нижнего порога функции полезности лишь создаст новый нижний порог? Станет ли любое удовольствие меньше 10 000 000 гедонов новой невыносимой болью?</p><p>У людей, при нынешнем нашем устройстве, действительно наблюдается склонность к гедонистическому масштабированию. Тот, кто помнит, что такое голод, оценит буханку хлеба сильнее, чем тот, кто в жизни не видел ничего, кроме пирожных. Именно на этом строилась <a l:href="http://www.k-1.com/Orwell/site/work/essays/fun.html">гипотеза Джорджа Оруэлла о том, почему Утопия невозможна</a> в литературе и реальности:<sup>1</sup></p><p>Похоже, люди не способны ни описать, ни, пожалуй, даже вообразить счастье иначе как через сопоставление... Неспособность человечества представить счастье в какой-либо иной форме, кроме избавления — от труда или от боли, — ставит перед социалистами серьезную проблему. Диккенс может описать нищую семью, уплетающую жареного гуся, и показать их счастливыми; с другой стороны, обитатели совершенных вселенных, кажется, лишены всякого спонтанного веселья и к тому же обычно вызывают некоторое отторжение.</p><p>Для максимизатора ожидаемой полезности масштабирование функции полезности путём прибавления триллиона ко всем исходам бессмысленно — математически это буквально одна и та же функция. Функция полезности описывает <emphasis>относительные</emphasis> интервалы между исходами; именно в этом, с математической точки зрения, и заключается её суть.</p><p>Однако в человеческом мозге за положительную и отрицательную обратную связь отвечают совершенно разные нейронные контуры, к тому же существуют различные разновидности этих связей. Сегодня есть люди, которые «страдают» врождённой анальгезией — полным отсутствием болевой чувствительности. Я никогда не слышал, чтобы <emphasis>недостаток удовольствия</emphasis> становился для них невыносимым.</p><p>Людям с врождённой анальгезией действительно приходится часто и внимательно осматривать себя, проверяя, не порезались ли они или не обожгли ли палец. Боль служит определённой цели в архитектуре человеческого разума...</p><p>Но это не означает, что нет альтернативы, которая могла бы служить той же цели. Можно ли удалить боль и заменить её <emphasis>побуждением не делать определённых вещей</emphasis>, которое при этом было бы лишено невыносимого субъективного свойства боли? Я не знаю всех Законов, которые этим управляют, но могу предположить, что да, это возможно; вы могли бы заменить эту часть себя чем-то более похожим на максимизатор ожидаемой полезности.</p><p>Можно ли удалить человеческую склонность масштабировать удовольствия — стереть адаптацию, так чтобы каждый новый жареный гусь приносил столько же восторга, сколько и предыдущий? Полагаю, что да. Это опасно близко граничит с удалением Скуки, которая стоит в одном ряду с Сочувствием как нечто абсолютно незаменимое... но сказать, что старое решение остаётся столь же приятным, не означает, что вы потеряете стремление искать новые и лучшие решения.</p><p>Можно ли сделать так, чтобы каждый жареный гусь приносил столько же удовольствия, сколько он принёс бы по сравнению с голоданием, притом никогда в жизни не голодая?</p><p>Можно ли сделать так, чтобы боль от раздражающей глаз соринки не превратилась в новую пытку, если вы буквально <emphasis>никогда не испытывали</emphasis> ничего <emphasis>хуже</emphasis> неё?</p><p>Подобные вопросы уже начинают выходить за рамки моего понимания Закона, но я бы предположил, что ответ таков: да, это осуществимо. Мой опыт в подобных делах показывает, что как только вы постигаете Закон, вы обычно понимаете, как делать вещи, кажущиеся странными.</p><p>Насколько я знаю или могу судить, Дэвид Пирс (<emphasis>«Гедонистический императив»</emphasis>), весьма вероятно, прав в том, что касается <emphasis>осуществимости</emphasis>, когда пишет:<sup>2</sup></p><p>Нанотехнологии и генная инженерия покончат со страданиями всей чувствующей жизни. Аболиционистский проект чрезвычайно амбициозен, но технически осуществим. Кроме того, он инструментально рационален и морально безотлагателен. Метаболические пути боли и недомогания эволюционировали потому, что они служили приспособленности наших генов в среде предков. Они будут заменены нейроархитектурой иного рода — мотивационной системой, основанной на наследуемых градиентах блаженства. Состояниям возвышенного благополучия суждено стать генетически запрограммированной нормой психического здоровья. Прогнозируется, что последнее неприятное переживание в мире станет событием, дату которого можно будет назвать абсолютно точно.</p><p>И это... то, чего мы <emphasis>хотим</emphasis>?</p><p>Просто утереть последнюю слезу и закончить на этом?</p><p>Есть ли хоть какая-то веская причина <emphasis>не</emphasis> делать этого, кроме предвзятости статус-кво и горстки заезженных рационализаций?</p><p>Какова же <emphasis>альтернатива</emphasis>? Или альтернативы?</p><p>Оставить всё как есть? Конечно, нет. Никакой Бог не проектировал этот мир; у нас нет причин считать его абсолютно оптимальным ни по одному из параметров. Если в этом мире не слишком много боли, значит, её недостаточно, а последнее кажется маловероятным.</p><p>Но, возможно...</p><p>Можно убрать лишь <emphasis>невыносимую</emphasis> составляющую боли?</p><p>Избавиться от Инквизиции. Оставить ту боль, которая велит не совать палец в огонь, или ту, которая говорит, что не следовало совать в огонь палец друга, или даже боль от расставания с любимым человеком.</p><p>Попытаться избавиться от той боли, которая <emphasis>подтачивает и разрушает</emphasis> разум. Или настроить разумы так, чтобы их было сложнее повредить.</p><p>Мы могли бы получить мир, в котором бывают сломанные ноги или даже разбитые сердца, но нет сломленных <emphasis>людей</emphasis>. Никакого насилия над детьми, порождающего новых насильников. Никаких людей, раздавленных усталостью и выматывающими мелкими неурядицами до такой степени, что они задумываются о самоубийстве. Никаких случайных, бессмысленных и бесконечных бедствий вроде голода или СПИДа.</p><p>И если даже сломанная нога всё ещё кажется слишком пугающей —</p><p>Боялись бы мы боли меньше, будь мы сильнее, если бы наша повседневная жизнь не истощала и без того столь большую часть наших резервов?</p><p>Вот вам и одна из альтернатив миру Пирса — если существуют другие варианты, я их детально не продумывал.</p><p>Можно назвать это «путём мужества» — идея в том, что если устранить разрушительный вид боли и сделать людей сильнее, то оставшееся не должно быть <emphasis>настолько уж</emphasis> страшным.</p><p>Мир, где есть печаль, но нет массовой систематической <emphasis>бессмысленной</emphasis> скорби, которую мы видим в вечерних новостях. Мир, где боль, пусть и не устранённая полностью, по крайней мере не <emphasis>перевешивает удовольствие</emphasis>. Об этом мире можно было бы писать книги, а его жители могли бы читать наши книги.</p><p>Я действительно склонен довольно консервативно относиться к идее удаления больших пластов человеческой природы. Я не знаю, сколько крупных фрагментов можно вырезать, прежде чем эта сбалансированная, противоречивая, динамичная структура схлопнется во что-то более простое — например, в максимизатор ожидаемого удовольствия.</p><p>И потому я признаю, что именно «путь мужества» привлекает меня больше.</p><p>С другой стороны, мне не довелось пожить в обоих этих мирах.</p><p>Может быть, я просто <emphasis>боюсь</emphasis> мира, столь отличного от нашего, как Анальгезия — и не иронично ли, если именно из-за этого страха я выбираю «путь мужества»?</p><p>Может быть, «путь мужества» просто кажется <emphasis>меньшим изменением</emphasis> — а возможно, мне просто трудно сопереживать кому-то через столь огромную пропасть.</p><p>Но «перемены» — это движущаяся мишень.</p><p>Если бы ребёнок вырос в <emphasis>менее</emphasis> болезненном мире — если бы он никогда не жил в мире СПИДа, рака или рабства и потому не знал об этих вещах как о зле, которое <emphasis>было триумфально ликвидировано</emphasis>, и потому не считал бы, что «всё уже сделано» или что мир «уже достаточно изменился»...</p><p>Сделал бы он следующий шаг, попытавшись устранить невыносимую боль разбитых сердец, когда человека разлюбили?</p><p>И что тогда? Наступит ли момент, когда <emphasis>«Ромео и Джульетта»</emphasis> будет казаться всё менее и менее актуальной, превращаясь в реликт далёкого забытого мира? Придём ли мы в ходе трансгуманистического пути в точку, где вся эта система отрицательного подкрепления покажется не более чем бессмысленным похмельем, от которого давно пора очнуться?</p><p>И если так, есть ли смысл в <emphasis>том, чтобы откладывать</emphasis> этот последний шаг? Или нам следует просто отбросить страхи и... отбросить страхи?</p><p>Я не знаю.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/xi/serious_stories/">*</a></p><p>1. Джордж Оруэлл, «Почему социалисты не верят в веселье», <emphasis>Tribune</emphasis> (декабрь 1943 г.).</p><p>2. Дэвид Пирс, <emphasis>«Гедонистический императив»</emphasis>, <a l:href="http://www.hedweb.com/">http://www.hedweb.com/</a>, 1995.</p></section>
<section>
<title><p>279. Ценность хрупка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если бы мне пришлось выбрать одно-единственное утверждение, которое <emphasis>опирается</emphasis> на большее количество написанного мной для <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> материала, чем любое другое, то это было бы утверждение:</p><p><emphasis>Любое Будущее, <strong>не</strong> сформированное целевой системой с детальным и надежным наследованием человеческой морали и метаморали, не будет содержать почти ничего ценного.</emphasis></p><p>— Ну, — говорит оппонент, — возможно, с точки зрения твоих провинциальных <emphasis>человеческих</emphasis> ценностей, <emphasis>тебе</emphasis> бы это и не понравилось. Но я легко могу представить себе галактическую цивилизацию, полную агентов, которые ничуть не похожи на <emphasis>тебя</emphasis>, но находят огромную ценность и интерес в своих <emphasis>собственных</emphasis> целях. И меня это вполне устраивает. Я не настолько предвзят, как ты. Пусть Будущее идёт своим путём, не надо пытаться навечно привязать его к смехотворно примитивным предрассудкам кучки четырёхконечностных Мягкотелых Тварей...</p><p>Друг мой, я <emphasis>ничего не имею против</emphasis> мысли о галактической цивилизации, совершенно не похожей на нашу... полной странных существ, которые не похожи на меня даже в собственном воображении... стремящихся к удовольствиям и опыту, которым я не могу даже начать сопереживать... торгующих на рынке невообразимых товаров... объединяющихся для достижения непостижимых целей... людей, чьи жизненные истории я никогда бы не смог понять.</p><p>Именно так выглядит Будущее, если все идет <emphasis>правильно</emphasis>.</p><p>Если цепочка наследования от человеческой (мета)морали прервется, Будущее <emphasis>не</emphasis> будет выглядеть так. Оно <emphasis>не</emphasis> станет волшебно и восхитительно непостижимым.</p><p>С очень высокой вероятностью оно в итоге окажется <emphasis>унылым</emphasis>. Бессмысленным. Чем-то таким, о чьей утрате вы не стали бы горевать.</p><p>Чтобы увидеть в этом очевидное, как раз и требуется то огромное количество фоновых объяснений.</p><p>И я не собираюсь перебирать здесь <emphasis>все</emphasis> тезисы и извилистые пути аргументации, потому что это вернуло бы нас к 75% моих постов в <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>. За исключением замечания о том, как <emphasis>много</emphasis> разных вещей нужно знать, чтобы ограничить рамками окончательный ответ.</p><p>Рассмотрим <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xr/in_praise_of_boredom/">невероятно важную человеческую ценность «скуки»</a> — наше желание не делать «одно и то же» снова, снова и снова. Можно представить себе разум, содержащий <emphasis>почти</emphasis> всю спецификацию человеческих ценностей, почти всю мораль и метамораль, но упустивший <emphasis>лишь одну эту вещь</emphasis> —</p><p>— и потому он до скончания времен и до самых дальних уголков своего светового конуса проигрывал одно-единственное высокооптимизированное переживание снова, снова и снова.</p><p>Или представьте разум, содержащий почти всю спецификацию того, какие чувства доставляют людям наибольшее удовольствие, но без идеи о том, что у этих чувств есть важные <emphasis>внешние референты.</emphasis> Так что этот разум просто существовал бы, <emphasis>чувствуя</emphasis>, будто совершил важное открытие, <emphasis>чувствуя</emphasis>, будто нашел идеального возлюбленного, <emphasis>чувствуя</emphasis>, будто помог другу, но на самом деле не <emphasis>делая</emphasis> ничего из этого — став собственной <emphasis>машиной опыта</emphasis>. И если бы этот разум стремился к этим чувствам <emphasis>и их референтам</emphasis>, будущее было бы хорошим и настоящим; но поскольку это <emphasis>одно измерение</emphasis> ценности было упущено, будущее превратилось в нечто унылое. Скучное и однообразное, ведь хотя этот разум и <emphasis>чувствовал</emphasis>, что сталкивается с переживаниями невероятной новизны, это ощущение ни в коей мере не соответствовало истине.</p><p>Или противоположная проблема — агент, содержащий все аспекты человеческих ценностей, <emphasis>за исключением</emphasis> оценки субъективного опыта. В результате получается лишённый сознания оптимизатор, который совершает подлинные открытия, но эти открытия никто не смакует и не ценит, потому что некому это делать. Признаю, я не знаю наверняка, возможно ли это. Сознание все еще в некоторой степени ставит меня в тупик. Но вселенной, в которой некому свидетельствовать о ней, с тем же успехом могло бы и не быть.</p><p>Ценность не просто сложна, она <emphasis>хрупка</emphasis>. Существует <emphasis>более одного измерения</emphasis> человеческих ценностей, где <emphasis>утрата лишь одного этого элемента</emphasis> сводит Будущее к нулю. <emphasis>Один</emphasis> удар — и <emphasis>вся</emphasis> ценность разлетается вдребезги. Не каждый <emphasis>отдельный</emphasis> удар разрушит <emphasis>всю</emphasis> ценность — но более чем один возможный «одиночный удар» способен на это.</p><p>А еще существуют долгие обоснования этого утверждения, опирающиеся на 75% моих постов в <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>, так что обобщить всё это — задача не на один день. Может, как-нибудь в другую неделю. Я видел так много ветвей, по которым уходило это дерево дискуссий.</p><p>В конце концов, разум <emphasis>не должен</emphasis> просто испытывать одно и то же переживание снова, снова и снова. Неужели сверхинтеллект совершил бы столь грубую ошибку относительно <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sx/inseparably_right_or_joy_in_the_merely_good/">правильного действия</a>?</p><p>Зачем какому-либо сверхразуму желать чего-то столь изначально никчемного, как ощущение открытия без самих реальных открытий? Даже если бы это было его функцией полезности, разве он не <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rd/passing_the_recursive_buck/">заметил бы, что его функция полезности неверна</a>, и не переписал бы ее? У него же есть <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rc/the_ultimate_source/">свобода воли</a>, верно?</p><p>Уж конечно, хотя бы <emphasis>скука</emphasis> должна быть универсальной ценностью. Она развилась у людей, потому что она ценна, верно? Так что любой разум, не разделяющий нашей неприязни к повторениям, не сможет преуспеть во Вселенной и будет отсеян...</p><p>Если вы знакомы с разницей между инструментальными и терминальными ценностями, <emphasis>а также</emphasis> знакомы с глупостью естественного отбора, <emphasis>и</emphasis> понимаете, как эта глупость проявляется в разнице между реализацией адаптаций и максимизацией приспособленности, <emphasis>и</emphasis> знаете, что это превратило инструментальные подцели размножения во внеконтекстные безусловные эмоции...</p><p>... <emphasis>и</emphasis> знакомы с тем, как в сфере искусственного интеллекта устроен компромисс между исследованием и использованием...</p><p>...тогда вы, возможно, сможете увидеть, что человеческая форма скуки, требующая постоянного притока новизны ради нее самой, — это не великая универсалия, а всего лишь конкретный алгоритм, который эволюция выплюнула в нас. И вы, возможно, сможете увидеть, почему подавляющее большинство возможных максимизаторов ожидаемой полезности занимались бы эффективными исследованиями лишь в строго ограниченном объеме, а большую часть времени тратили бы на использование наилучшей альтернативы, найденной на данный момент, снова, снова и снова.</p><p>Для этого, однако, требуется слишком много фоновых знаний.</p><p>И так далее, и так далее, и так далее на протяжении 75% моих постов в <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> и многих цепочек заблуждений и контр-объяснений. Как-нибудь на досуге я, возможно, попытаюсь расписать всю схему целиком. Но пока я буду считать, что вы уже читали эти аргументы, и просто изложу вывод:</p><p>Мы не можем ослабить контроль над будущим — выпустить из рук руль — и все равно получить в итоге хоть что-то ценное.</p><p>А те, кто считает, что мы <emphasis>можем</emphasis>, —</p><p>— они пытаются быть космополитами. Я это понимаю. В детстве я читал те же самые фантастические книги: провинциальные злодеи, порабощающие инопланетян лишь за то, что те не похожи на людей; провинциальные злодеи, держащие в гнусном заточении беспомощных ИИ, полагая, что кремний не может обладать сознанием; и космополитичные герои, которые понимают, что <emphasis>разум не обязан быть похожим на наш, чтобы мы признали его ценность</emphasis> —</p><p>Я читал эти книги. И когда-то я им верил. Но красота, выпрыгивающая из одной коробки, вовсе не обязательно выпрыгивает из <emphasis>всех</emphasis> коробок. Если отбросить всякий порядок, останется не идеальный ответ; останется абсолютный шум. Иногда приходится отказываться от старого конструкторского правила, чтобы построить лучшую мышеловку, но это совсем не то же самое, что отказаться от всех конструкторских правил вообще и просто сгрести древесную стружку в кучу, считая любой случайный узор из щепок ничем не хуже любого другого. От старого правила всегда отказываются по велению какого-то более высокого правила, какого-то более высокого, определяющего критерия ценности.</p><p>Если вы ослабите хватку человеческой морали и метаморали — результат не будет таинственным, чуждым и прекрасным по меркам человеческих ценностей. Это будет моральный шум, вселенная, замощенная скрепками. Отклонение от человеческой морали <emphasis>в сторону улучшения, а не энтропии</emphasis> требует критерия улучшения; и этот критерий физически представлен в наших мозгах, и только в них.</p><p>Стоит ослабить хватку человеческих ценностей, удерживающую вселенную, и в итоге она окажется <emphasis>напрочь</emphasis> лишённой ценности. Не странной, чуждой и чудесной, шокирующей, пугающей и прекрасной за пределами всякого человеческого воображения. А просто — замощенной скрепками.</p><p>Видите ли, это только у некоторых <emphasis>людей</emphasis> есть эта идея — принимать всё многообразие видов разума, желать, чтобы Будущее было чем-то большим, чем прошлое, стремиться не быть привязанными к своему прошлому «я», пытаться меняться и двигаться вперед.</p><p>Максимизатор скрепок просто выбирает то действие, которое ведет к наибольшему количеству скрепок.</p><p>Бесплатных обедов не бывает. Хотите чудесную и таинственную вселенную? Это <emphasis>ваша</emphasis> ценность. <emphasis>Вы</emphasis> трудитесь над созданием этой ценности. Пусть эта ценность проявляет свою силу через вас, её представителя; пусть она принимает решения в вас, формируя будущее. И тогда, возможно, вы действительно получите чудесную и таинственную вселенную.</p><p>Бесплатных обедов не бывает. Ценные вещи появляются потому, что целевая система, которая их ценит, предпринимает действия для их создания. Скрепки не материализуются из ниоткуда для максимизатора скрепок. И удивительно чуждое, таинственное Будущее не материализуется из ниоткуда для нас, людей, если наши ценности, которые отдают ему предпочтение, будут физически уничтожены — или даже <emphasis>искажены</emphasis> не в том измерении. Тогда во вселенной не останется ничего, что работало бы над тем, чтобы сделать вселенную ценной.</p><p>У вас <emphasis>действительно</emphasis> есть ценности, даже когда вы пытаетесь быть «космополитичным», пытаясь продемонстрировать подобающее добродетельное уважение к чуждому разуму. Просто в такие моменты ваши ценности <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ta/invisible_frameworks/">еще сильнее уходят на невидимый задний план</a> — они кажутся менее <emphasis>очевидно</emphasis> человеческими. Ваш мозг, скорее всего, даже не сгенерирует альтернативу настолько ужасную, чтобы она заставила вас очнуться и сказать: «Нет! Что-то пошло не так!», даже на пике вашего космополитизма. Например: «не обладающий сознанием оптимизатор поглощает всё вещество в своём будущем световом конусе и замащивает вселенную скрепками». Вы будете просто воображать странные чужие миры, чтобы восхищаться ими.</p><p>Попытки быть «космополитом» — <emphasis>гражданином космоса</emphasis> — всего лишь сдирают <emphasis>поверхностный налёт</emphasis> целей, которые кажутся <emphasis>очевидно</emphasis> «человеческими».</p><p>Но если вы не хотели бы видеть Будущее, замощенное скрепками, а предпочли бы цивилизацию...</p><p>...сознающих существ...</p><p>...с приятными переживаниями...</p><p>...которые не сводятся к одному и <emphasis>тому же</emphasis> переживанию снова и снова...</p><p>...и привязаны к чему-то еще, кроме просто последовательности внутренних приятных ощущений...</p><p>...обучающихся, совершающих открытия, свободно выбирающих...</p><p>...что ж, мои посты по <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xy/the_fun_theory_sequence/">Теории веселья</a> углубляются в <emphasis>некоторые</emphasis> скрытые подробности, стоящие за этими короткими словами.</p><p>Ценности, которые вы могли бы превозносить как <emphasis>космополитичные</emphasis>, <emphasis>универсальные</emphasis>, <emphasis>фундаментальные</emphasis> или как <emphasis>очевидный здравый смысл</emphasis>, представлены в вашем мозге точно так же, как и те, что вы могли бы отбросить как <emphasis>всего лишь человеческие</emphasis>. Эти ценности проистекают из долгой истории человечества и морально чудесной глупости создавшей нас эволюции. (И когда я <emphasis>наконец</emphasis> пришел к этому осознанию, мне стало менее стыдно за ценности, казавшиеся «провинциальными» — но это уже другое дело.)</p><p>Эти ценности <emphasis>не</emphasis> возникают во всех возможных разумах. Они <emphasis>не</emphasis> появятся из ниоткуда, чтобы упрекнуть и отменить функцию полезности максимизатора ожидаемого количества скрепок.</p><p>Стоит нажать чуть сильнее не в том измерении, и физическое воплощение этих ценностей разлетится вдребезги — и <emphasis>уже не вернётся</emphasis>, ибо не останется ничего, что могло бы <emphasis>захотеть</emphasis> его вернуть.</p><p>И у <emphasis>референта</emphasis> этих ценностей — достойной вселенной — больше не будет никаких физических причин для возникновения.</p><p>Выпустите руль из рук, и Будущее потерпит крушение.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/y3/value_is_fragile/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>280. Дар, который мы приносим завтрашнему дню. Как, о как могла вселенная, сама по себе лишенная любви и разума, исторгнуть умы, способные любить? «В этом нет никакой тайны», — скажете вы. «Это всего лишь вопрос естественного отбора».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Но естественный отбор жесток, кровав и чертовски глуп. Даже когда на первый взгляд биологические организмы не <emphasis>напрямую</emphasis> сражаются друг с другом — не <emphasis>напрямую</emphasis> рвут друг друга когтями — между генами все равно идет более глубокая конкуренция. Генетическая информация создается, когда гены увеличивают свою <emphasis>относительную</emphasis> частоту в следующем поколении: для «генетической приспособленности» важно не то, сколько у вас детей, а то, что у вас <emphasis>больше</emphasis> детей, чем у других. Вполне возможно, что вид эволюционирует до вымирания, если побеждающие гены играют в игры с отрицательной суммой.</p><p>Как, о как мог подобный процесс создать существ, способных любить?</p><p>«Никакой тайны», — скажете вы. «В мире вообще не бывает тайн. Таинственность — это свойство вопросов, а не ответов. Дети матери несут в себе ее гены, поэтому мать любит своих детей».</p><p>Но иногда матери усыновляют детей и все равно любят их. И матери любят своих детей ради них самих, а не за их гены.</p><p>«Никакой тайны», — скажете вы. «Отдельные организмы — это исполнители адаптаций, а не максимизаторы приспособленности. Эволюционная психология не занимается сознательным максимизированием приспособленности — на протяжении большей части человеческой истории мы вообще не знали о существовании генов. Мы не просчитываем влияние наших поступков на генетическую приспособленность ни сознательно, ни даже подсознательно».</p><p>Но люди заводят дружбу даже с теми, кто не является их родственниками. Как такое возможно?</p><p>«Никакой тайны, ведь охотники-собиратели часто разыгрывают повторяющуюся дилемму заключенного, решением которой является взаимный альтруизм. Порой самым опасным человеком в племени оказывается не самый сильный, самый красивый или даже самый умный, а тот, у кого больше всего союзников».</p><p>И все же не все друзья — друзья лишь до первой беды; у нас есть понятие настоящей дружбы, и некоторые люди жертвовали жизнью ради своих друзей. Не должна ли была подобная преданность вымываться из генофонда?</p><p>«Вы сами сказали: у нас есть понятия настоящей дружбы и дружбы до первой беды. Мы умеем отличать — или пытаемся отличать — того, кто видит в нас ценного союзника, от того, кто просто исполняет адаптацию дружбы. Мы бы не стали искренне дружить с тем, кого сами не считаем настоящим другом, а человек со множеством <emphasis>настоящих</emphasis> друзей гораздо грознее того, у кого много ненадежных союзников».</p><p>А как же Мохандас Ганди, который действительно подставлял другую щеку? Те, кто пытается служить всему человечеству, независимо от того, служит ли оно им в ответ?</p><p>«Это, пожалуй, более сложная история. Люди — не просто социальные животные. Мы — животные политические, которые ведут словесные споры о политике в адаптивных контекстах племени. Иногда самым грозным человеком оказывается не самый сильный, а тот, кто умеет искуснее всех доказать, что предлагаемый им курс соответствуют интересам остальных».</p><p>Хм... это не объясняет Ганди, или я чего-то не понимаю?</p><p>«Суть в том, что у нас есть способность <emphasis>спорить</emphasis> о том, „что должно быть сделано“, как о <emphasis>суждении</emphasis> — мы можем выдвигать эти аргументы и отвечать на них, без чего политика была бы невозможна».</p><p>Хорошо, но как насчет Ганди?</p><p>«Он поверил в определенные сложные суждения о том, „что должно быть сделано“, и следовал им».</p><p>Это звучит подозрительно похоже на то, чем можно объяснить вообще любое человеческое поведение.</p><p>«Если мы проследим причинно-следственную связь через все эти доводы, то обнаружим следующее: моральную архитектуру, способную обсуждать <emphasis>общие абстрактные</emphasis> этические суждения вроде „Как следует поступать с людьми?“; апелляцию к врожденным интуитивным представлениям вроде справедливости, понятия долга, неприятия боли, эмпатии; нечто вроде предпочтения простых моральных утверждений, вероятно, унаследованного от нашего априорного принципа Оккама; и конечным результатом всего этого, плюс, возможно, эффектов меметического отбора, стало обобщенное правило „Людям нельзя причинять вред“ во всей его полноте...»</p><p>И так мы получаем Ганди.</p><p>«Если только вы не считаете это магией, это должно как-то укладываться в закономерное причинно-следственное развитие вселенной».</p><p>Я уж точно не стану постулировать магию, под каким бы соусом ее ни подавали.</p><p>«Вот и отлично».</p><p>Но послушайте... разве это не кажется немного... <emphasis>поразительным</emphasis>... что сотни миллионов лет смертельного турнира эволюции смогли породить матерей и отцов, сестер и братьев, мужей и жен, верных друзей и благородных врагов, истинных альтруистов и борцов за правое дело, полицейских и верных защитников, даже художников, жертвующих собой ради искусства, — и все они проявляют столько видов любви? К стольким вещам, далеким от генов? Вносят свою лепту в то, чтобы сделать наш мир чуть менее уродливым, превратить его во что-то иное, нежели океан крови, насилия и бездумного воспроизводства?</p><p>«Вы утверждаете, что это вас удивляет? Если так, поставьте под сомнение вашу базовую модель, ведь она заставила вас удивляться реальному положению дел.</p><p>С самого начала времен</p><empty-line/>
<p>ни одного необычного события</p><empty-line/>
<p>так и не произошло».</p><p>Но как это может <emphasis>не</emphasis> удивлять?</p><p>«Что вы предлагаете? Что за кулисами стояла некая таинственная фигура и направляла эволюцию?»</p><p>Черт, конечно нет. Но...</p><p>«Потому что, если бы вы это <emphasis>действительно</emphasis> предполагали, мне пришлось бы спросить, как эта таинственная фигура <emphasis>изначально</emphasis> решила, что любовь — это <emphasis>желательный</emphasis> результат эволюции. Мне пришлось бы спросить, откуда у этой фигуры взялись предпочтения, включающие такие вещи, как любовь, дружба, верность, справедливость, честь, романтика и так далее. С точки зрения эволюционной психологии мы видим, как возник <emphasis>именно этот конкретный результат</emphasis> — как <emphasis>именно эти цели, а не какие-то другие</emphasis>, вообще <emphasis>возникли.</emphasis> Можете называть это „удивительным“ сколько угодно. Но если вы действительно понимаете эволюционную психологию, вы видите, что родительская любовь, романтика, честь и даже истинный альтруизм и этические споры <emphasis>несут на себе характерный отпечаток естественного отбора</emphasis> в специфических адаптивных контекстах саванны времен охотников-собирателей. Так что если бы какая-то таинственная фигура и существовала, ей самой пришлось бы эволюционировать — а это лишает всякого смысла её постулирование».</p><p>Да не постулирую я никакую таинственную фигуру! Я просто спрашиваю, как так вышло, что люди стали такими <emphasis>добрыми.</emphasis></p><p>«Добрыми! Вы вообще смотрели на эту планету в последнее время? Мы несём в себе и все остальные эволюционировавшие эмоции — которые отлично показали бы вам, что мы именно эволюционировали, начни вы в этом сомневаться. Люди далеко не всегда добры».</p><p>Мы чертовски добрее процесса, который нас породил — процесса, который оставляет слонов умирать от голода, когда у них стираются зубы, который не обезболивает умирающую газель, даже когда она лежит при смерти и больше никак не важна для эволюции. Не так уж много нужно, чтобы быть добрее эволюции. Обладать хотя бы <emphasis>теоретической способностью</emphasis> сделать один-единственный жест милосердия, почувствовать хотя бы один укол сочувствия — значит уже быть добрее эволюции.</p><p>Как эволюция, сама по себе столь безразличная, создала разум на столь качественно более высоком моральном уровне? Как эволюция, столь безобразная, в итоге создала нечто столь <emphasis>прекрасное</emphasis>?</p><p>«Прекрасное, говорите? <emphasis>Малая фуга соль минор</emphasis> Баха, возможно, и прекрасна, но на звуковых волнах, когда они колеблют воздух, нет крошечных ярлыков, указывающих на их красоту. Если вы хотите найти <emphasis>явно закодированную</emphasis> меру красоты фуги, вам придётся заглянуть в человеческий мозг — больше нигде во Вселенной вы её не найдёте. Ни в морях, ни в горах вы не найдёте записанных суждений: они не разумны, они не умеют мыслить».</p><p>Возможно, это и так. И всё же эволюция <emphasis>действительно</emphasis> дала нам способность восхищаться красотой цветка. Кажется, это всё равно требует какого-то более глубокого ответа.</p><p>«Разве вы не видите порочного круга в своём вопросе? Если бы красота была подобна какому-то великому свету в небесах, сияющему извне человечества, тогда ваш вопрос имел бы смысл — хотя всё равно оставался бы вопрос, как люди научились воспринимать этот свет. Вы эволюционировали с психологией, чуждой самой эволюции: у эволюции нет и близко того разума или точности, которые необходимы, чтобы в точности воспроизвести собственную систему целей. Породив первые настоящие умы, простой критерий приспособленности эволюции разлетелся на тысячи ценностей. Ваша психология сформировалась так, что вы приписываете полезность вещам, которые эволюцию совершенно не заботят — человеческой жизни, человеческому счастью. А потом вы оглядываетесь назад и говорите: „Как чудесно!“ Вы изумляетесь и поражаетесь тому факту, что ваши ценности совпадают сами с собой».</p><p>Но тогда... всё же поразительно, что в мир пришла именно эта замкнутая петля, а не какая-то другая. Что мы хвалим любовь, а не ненависть, красоту, а не уродство.</p><p>«Думаю, вы не понимаете. Вам кажется естественным выделять красоту и альтруизм как нечто особенное, предпочтительное, просто потому, что вы их высоко цените. И вы не видите в этом ничего необычного для себя, ведь многие ваши друзья поступают так же. И вы ожидаете, что призрак абсолютной пустоты тоже ценил бы жизнь и счастье — и тогда, с этой позиции вне реальности, действительно произошло бы величайшее совпадение».</p><p>Но ведь можно обосновать важность красоты и альтруизма, исходя из первопринципов — показать, что наше эстетическое чувство побуждает нас создавать новую сложность вместо того, чтобы бесконечно повторять одно и то же, а альтруизм важен, потому что он выводит нас за пределы самих себя, даруя нашей жизни более высокий смысл, нежели грубый, слепой эгоизм.</p><p>«И этот аргумент тронет даже призрак абсолютной пустоты? Из-за того, что вы воззвали к чуть иным ценностям? Это не первопринципы. Это просто <emphasis>другие</emphasis> принципы. Изъясняйтесь хоть самым высоким и философским слогом, вы всё равно не найдёте универсально убедительных аргументов. Всё, что вы сделали — это <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rd/passing_the_recursive_buck/">переложили рекурсивную ответственность</a>».</p><p>Вы не думаете, что мы каким-то образом эволюционировали так, чтобы <emphasis>прикоснуться к</emphasis> чему-то запредельному...</p><p>«Какая польза в том, чтобы предполагать существование чего-то запредельного? Почему мы должны уделять этому запредельному больше внимания, чем нашему собственному человеческому существованию? Как это меняет вашу личную ответственность, если вы скажете, что лишь выполняли приказы этого запредельного? Да и к тому же вам всё равно пришлось бы эволюционировать так, чтобы позволить именно этому запредельному, а не чему-то другому, направлять ваши действия. Это было бы <emphasis>слишком большим совпадением</emphasis>».</p><p>Слишком большим совпадением?</p><p>«Цветок прекрасен, говорите вы. Вы думаете, за этой красотой нет никакой истории, или что наука её не знает? Цветочную пыльцу переносят пчёлы, поэтому под действием полового отбора цветы эволюционировали так, чтобы привлекать пчёл — так уж вышло, имитируя их определённые брачные сигналы; узоры цветов выглядели бы ещё сложнее, если бы вы могли видеть в ультрафиолете. А здоровые цветы — это признак плодородной земли, которая, весьма вероятно, принесёт плоды и другие богатства, а также, скорее всего, привлечёт дичь; стоит ли удивляться, что люди эволюционировали так, чтобы их привлекали цветы? Но вот если бы на самих звёздах — этих огромных неодушевлённых шарах из горящего водорода — был начертан великий свет, который <emphasis>тоже</emphasis> гласил бы, что цветы прекрасны — вот <emphasis>это</emphasis> было бы уж слишком большим совпадением».</p><p>Так вы сводите на нет красоту цветка своими объяснениями?</p><p>«Нет. Я её объясняю. Разумеется, за красотой цветов, за тем, почему мы находим их красивыми, стоит история. За упорядоченными событиями стоят упорядоченные истории; а то, у чего нет истории — это продукт случайного шума, что вряд ли лучше. Если вы не можете радоваться вещам, за которыми стоят истории, ваша жизнь действительно будет пуста. Не думаю, что я радуюсь цветку меньше вашего. Возможно, даже больше, потому что я радуюсь и его истории тоже».</p><p>Возможно, как вы и говорите, с причинно-следственной точки зрения здесь нет ничего удивительного — никакого нарушения физического порядка Вселенной. Но мне всё же кажется, что в этом сотворении человека эволюцией произошло нечто драгоценное, изумительное и чудесное. Если мы не можем назвать это физическим чудом, то назовём это моральным чудом.</p><p>«Потому что это чудо лишь с точки зрения той самой возникшей морали, что и сводит на нет все кажущиеся совпадения с чисто причинно-следственной и физической точек зрения?»</p><p>Ну... Полагаю, вы можете истолковать этот термин и так, да. Я просто имел в виду нечто невероятно удивительное и чудесное на моральном уровне, даже если оно и не удивительно на физическом.</p><p>«По-моему, я именно это и сказал».</p><p>Но мне всё же кажется, что вы со своей точки зрения лишаете это чудо части его волшебства.</p><p>«Значит, вам трудно радоваться просто реальному. Любовь должна с чего-то начинаться. Она должна где-то войти в эту Вселенную. Это как спрашивать, с чего начинается сама жизнь. И хотя вы родились от отца и матери, а они, в свою очередь, произошли от своих живых родителей, если уходить далеко, далеко, далеко назад в прошлое, вы в конце концов придёте к репликатору, возникшему по чистой случайности — на границе между жизнью и нежизнью. То же самое и с любовью.</p><p>«Сложный паттерн должен объясняться причиной, которая сама ещё не является этим сложным паттерном. Объяснить нужно не просто событие, а саму его форму и структуру. Чтобы любовь впервые вошла во Время, она должна родиться из чего-то, что любовью не является; если бы это было невозможно, то и любви бы не существовало.</p><p>«Точно так же, как и самой жизни потребовалось, чтобы этот первый репликатор возник случайно — не имея родителей, но всё же имея причину: далеко, далеко в глубине причинно-следственной цепочки, которая привела к вам, 3,85 миллиарда лет назад, в какой-нибудь маленькой приливной луже.</p><p>«Возможно, дети ваших детей спросят, как получается, что они способны любить.</p><p>«И их родители ответят: „Потому что мы, те, кто тоже любит, создали вас, чтобы вы любили“.</p><p>«И дети ваших детей спросят: „Но почему любите <emphasis>вы</emphasis>?“</p><p>«И их родители ответят: „Потому что наши собственные родители, которые тоже любили, в свою очередь создали нас, чтобы мы любили“.</p><p>«Тогда дети ваших детей спросят: „Но с чего всё началось? Где предел этой рекурсии?“</p><p>«И их родители скажут: „Давным-давно, в далёких краях, в незапамятные времена, очень-очень давно, существовали разумные существа, которые сами не были созданы разумным творцом. Давным-давно существовали любящие, созданные тем, что само не любило.</p><p>«Давным-давно, когда вся цивилизация состояла из одной-единственной галактики, одной-единственной звезды — и одной-единственной планеты. Место под названием Земля.</p><p>«Давным-давно, в далёких краях, невероятно давно“».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sa/the_gift_we_give_to_tomorrow/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть W. Количественный гуманизм.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>281. Нечувствительность к масштабу.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды трем группам испытуемых задали вопрос, сколько они готовы заплатить, чтобы спасти 2000 / 20 000 / 200 000 мигрирующих птиц от гибели в открытых нефтяных отстойниках. Группы ответили соответственно: 80, 78 и 88 долларов.<sup>1</sup> Это и есть <emphasis>нечувствительность к масштабу</emphasis> или <emphasis>игнорирование масштаба</emphasis>: количество спасенных птиц — <emphasis>масштаб</emphasis> альтруистического действия — почти не повлияло на готовность платить.</p><p>Похожие эксперименты показали, что жители Торонто готовы заплатить за очистку всех загрязненных озер в Онтарио лишь ненамного больше, чем за очистку озер в каком-то конкретном регионе Онтарио,<sup>2</sup> а жители четырех западных штатов США согласились бы заплатить лишь на 28% больше за защиту всех 57 заповедных зон в этих штатах, чем за защиту одной-единственной зоны.<sup>3</sup> Люди мысленно представляют себе «одну измученную птицу со слипшимися от черной нефти перьями, которая не может взлететь».<sup>4</sup> Этот образ, или <emphasis>прототип</emphasis>, вызывает определенный эмоциональный отклик, который главным образом и определяет готовность платить, — и этот образ одинаков во всех случаях. Что же касается масштаба, то о нем благополучно забывают: ни один человек не способен представить себе одновременно 2000 птиц, не говоря уже о 200 000. Обычно исследователи обнаруживают, что <emphasis>экспоненциальный</emphasis> рост масштаба приводит лишь к <emphasis>линейному</emphasis> росту готовности платить — возможно, это соответствует линейному времени, которое требуется нашим глазам, чтобы остекленеть при взгляде на нули; этот слабый аффект складывается с аффектом прототипа, а не умножается на него. Эта гипотеза известна как «оценка по прототипу».</p><p>Альтернативная гипотеза — «покупка морального удовлетворения». Люди тратят достаточно денег, чтобы почувствовать <emphasis>приятное тепло</emphasis> — ощущение выполненного долга. Сумма, необходимая для покупки этого приятного тепла, зависит от характера и финансового положения человека, но уж точно никак не связана с количеством птиц.</p><p>Мы нечувствительны к масштабу, даже когда на кону человеческие жизни: увеличение предполагаемого риска от хлорированной питьевой воды с 0,004 до 2,43 смертей в год на 1000 человек — то есть в 600 раз — повысило готовность платить лишь с 3,78 до 15,23 доллара.<sup>5</sup> Барон и Грин не обнаружили никакого эффекта от изменения числа спасенных жизней в 10 раз.<sup>6</sup></p><p>В статье под названием <a l:href="http://web.archive.org/web/20130328012735/http%3a//commonsenseatheism.com/wp-content/uploads/2011/09/Fetherstonhaugh-et-al-Insensitivity-to-the-value-of-human-life-A-study-of-psychophysical-numbing.pdf">«Нечувствительность к ценности человеческой жизни: исследование психофизического онемения»</a> собраны доказательства того, что наше восприятие человеческих смертей подчиняется закону Вебера — то есть следует логарифмической шкале, где «едва заметное различие» составляет постоянную долю от целого. Предложенная медицинская программа по спасению жизней руандийских беженцев получила гораздо большую поддержку, когда обещала спасти 4500 жизней в лагере из 11 000 беженцев, а не те же 4500 в лагере из 250 000 человек. Потенциальное лекарство от болезни должно было обещать спасение гораздо большего числа жизней, чтобы его сочли достойным финансирования, если изначально утверждалось, что болезнь уносит 290 000 жизней в год, а не 160 000 или 15 000.<sup>7</sup></p><p>Мораль: если вы хотите быть эффективным альтруистом, вам нужно хорошенько все обдумывать той частью мозга, которая обрабатывает скучные чернильные нули на бумаге, а не только той, которая принимает близко к сердцу судьбу бедной, бьющейся в липкой нефти птицы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hw/scope_insensitivity/">*</a></p><p>1. Уильям Х. Десвуж и др., <emphasis>Measuring Nonuse Damages Using Contingent Valuation: An Experimental Evaluation of Accuracy</emphasis>, технический отчет (Research Triangle Park, NC: RTI International, 2010), doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2009.bk.0001.1009">10.3768/rtipress.2009.bk.0001.1009</a>.</p><p>2. Даниэль Канеман, «Comments by Professor Daniel Kahneman», в <emphasis>Valuing Environmental Goods: An Assessment of the Contingent Valuation Method</emphasis>, под ред. Рональда Дж. Каммингса, Дэвида С. Брукшира и Уильяма Д. Шульце, т. 1.B, Experimental Methods for Assessing Environmental Benefits (Totowa, NJ: Rowman &amp; Allanheld, 1986), 226–235, <a l:href="http://yosemite.epa.gov/ee/epa/eerm.nsf/vwAN/EE-0280B-04.pdf/%24file/EE-0280B-04.pdf">http://yosemite.epa.gov/ee/epa/eerm.nsf/vwAN/EE-0280B-04.pdf/$file/EE-0280B-04.pdf</a>.</p><p>3. Даниэл Л. Макфадден и Грегори К. Леонард, «Issues in the Contingent Valuation of Environmental Goods: Methodologies for Data Collection and Analysis», в <emphasis>Contingent Valuation: A Critical Assessment</emphasis>, под ред. Джерри А. Хаусмана, Contributions to Economic Analysis220 (New York: North-Holland, 1993), 165–215, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1108/S0573-8555%281993%290000220007">10.1108/S0573-8555(1993)0000220007</a>.</p><p>4. Канеман, Ритов и Шкаде, «Economic Preferences or Attitude Expressions?».</p><p>5. Ричард Т. Карсон и Роберт Кэмерон Митчелл, «Sequencing and Nesting in Contingent Valuation Surveys», <emphasis>Journal of Environmental Economics and Management</emphasis> 28, № 2 (1995): 155–173, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/jeem.1995.1011">10.1006/jeem.1995.1011</a>.</p><p>6. Джонатан Барон и Джошуа Д. Грин, «Determinants of Insensitivity to Quantity in Valuation of Public Goods: Contribution, Warm Glow, Budget Constraints, Availability, and Prominence», <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Applied</emphasis> 2, № 2 (1996): 107–125, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/1076-898X.2.2.107">10.1037/1076-898X.2.2.107</a>.</p><p>7. Дэвид Фезерстонхаф и др., «Insensitivity to the Value of Human Life: A Study of Psychophysical Numbing», <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 14, № 3 (1997): 283–300, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007744326393">10.1023/A:1007744326393</a>.</p></section>
<section>
<title><p>282. Одна жизнь против целого мира. Кто спасет одну жизнь, тот как будто спас весь мир. — Талмуд, Санхедрин 4:5. Красивая мысль, не правда ли? Почувствуйте это приятное тепло.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я могу подтвердить, что помощь одному человеку <emphasis>ощущается</emphasis> так же приятно, как и спасение всего мира. Как-то раз, когда я совсем выгорел за день и впустую тратил время в интернете — история эта довольно запутанная, но, по сути, мне удалось полностью изменить чью-то жизнь, оставив анонимный комментарий в блоге. Я не ожидал, что эффект окажется настолько масштабным, но так и произошло. Когда я узнал, чего мне удалось достичь, это подарило мне <emphasis>невероятный</emphasis> кайф. Эйфория длилась весь день и всю ночь, лишь немного утихнув на следующее утро. По ощущениям это было так же здорово (и в этом кроется пугающая деталь), как эйфория от крупного научного озарения — а до этого именно она служила для меня главным ориентиром того, каково это, должно быть, принимать наркотики.</p><p>Спасение одной жизни, вероятно, <emphasis>действительно</emphasis> ощущается так же здорово, как возможность стать первым человеком, который понял, что заставляет звезды светить. Оно, вероятно, <emphasis>действительно</emphasis> ощущается так же здорово, как спасение целого мира.</p><p>Но если перед вами, дорогой читатель, когда-нибудь встанет выбор между спасением одной жизни и спасением целого мира — спасайте мир. Пожалуйста. Потому что за этим приятным теплом скрывается <emphasis>чертовски</emphasis> <emphasis>большая разница.</emphasis> Для некоторых мысль о том, что спасти мир — это <emphasis>значительно лучше</emphasis>, чем спасти одну человеческую жизнь, покажется очевидной. Вроде утверждения, что шесть миллиардов долларов стоят больше, чем один доллар, или что шесть кубических километров золота весят больше, чем один кубический метр. (И не говоря уже о математическом ожидании ценности будущих поколений.) Почему же это может быть <emphasis>не</emphasis> очевидно? Что ж, предположим, существует качественный долг спасать любые жизни, какие только возможно, — тогда тот, кто спасает мир, и тот, кто спасает одну человеческую жизнь, просто выполняют один и тот же долг. Или предположим, что мы следуем древнегреческой концепции личной добродетели, а не консеквенциализму: человек, спасший мир, добродетелен, но не в шесть миллиардов раз добродетельнее того, кто спас одну человеческую жизнь. Или, возможно, ценность одной человеческой жизни уже настолько велика, что её невозможно осознать — так что мимолётная скорбь, которую мы испытываем на похоронах, представляет собой бесконечно малую, заниженную оценку того, что потеряно, — и поэтому переход к масштабам всего мира мало что меняет.</p><p>Я согласен, что одна человеческая жизнь имеет невообразимо высокую ценность. Но я также утверждаю, что две человеческие жизни обладают вдвое большей невообразимой ценностью. Или, выражаясь иначе: кто спасает одну жизнь, тот как будто спасает весь мир; кто спасает десять жизней, тот как будто спасает десять миров. Тот же, кто <emphasis>на самом деле</emphasis> спасает весь мир — не путать с притворным, риторическим «спасением мира», — как будто спасает межгалактическую цивилизацию.</p><p>Двое глухих детей спят на железнодорожных путях, на них мчится поезд. Вы видите это, но находитесь слишком далеко, чтобы спасти детей. Я поблизости, в пределах досягаемости, поэтому я бросаюсь вперёд и стаскиваю одного ребёнка с путей — а затем останавливаюсь и спокойно потягиваю диетическую пепси, пока поезд несётся на второго ребёнка. «<emphasis>Быстрее!</emphasis>» — кричите вы мне. — «<emphasis>Сделай что-нибудь!</emphasis>» Но (кричу я в ответ) я уже спас одного ребёнка с путей и, следовательно, «невообразимо» вырвался вперёд по очкам. Спасу я второго ребёнка или нет, мне всё равно зачтётся «невообразимо» доброе дело. Таким образом, у меня больше нет мотива действовать. Звучит как-то неправильно, не так ли?</p><p>Почему всё должно быть иначе, когда филантроп тратит 10 миллионов долларов на поиск лекарства от редкой, но крайне приметной смертельной болезни, которой страдают всего сто человек на всей планете, если те же самые деньги с равной вероятностью могут помочь найти лекарство от менее приметной болезни, уносящей жизни 10% от 100 000 человек? Я не думаю, что эта ситуация чем-то <emphasis>отличается</emphasis>. Когда на кону человеческие жизни, наш долг — <emphasis>максимизировать</emphasis>, а не довольствоваться малым; и этот долг имеет ту же силу, что и изначальный долг спасать жизни. Тот, кто сознательно выбирает спасти одну жизнь, когда мог бы спасти две — не говоря уже о тысяче жизней или целом мире, — обрекает себя на проклятие так же бесповоротно, как и любой убийца.</p><p>Тратить деньги на спасение жизней когнитивно непросто, поскольку клишированные методы, которые мгновенно приходят на ум, <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/05/rand_health_ins.html">не работают</a> или <a l:href="http://www.spiegel.de/international/spiegel/spiegel-interview-with-african-economics-expert-for-god-s-sake-please-stop-the-aid-a-363663.html">контрпродуктивны.</a> (Позже я напишу, почему так обычно и происходит.) Стюарт Армстронг также указывает на то, что если уж мы презираем филантропа, неэффективно расходующего средства на спасение жизней, то нам следует быть последовательными и ещё сильнее презирать тех, кто мог бы тратить деньги на спасение жизней, но не делает этого.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/hx/one_life_against_the_world/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>283. Парадокс Алле. Выберите один из двух вариантов: 1A. Гарантированно получить $24 000. 1B. Шанс 33/34 выиграть $27 000 и шанс 1/34 остаться ни с чем.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Какой вариант кажется вам более привлекательным интуитивно? И какой бы вы выбрали в реальной жизни? А теперь, какой из следующих двух вариантов вы бы предпочли интуитивно и какой бы выбрали в реальной жизни?</p><p>2A. Шанс 34% выиграть $24 000 и шанс 66% остаться ни с чем.</p><p>2B. Шанс 33% выиграть $27 000 и шанс 67% остаться ни с чем.</p><p>Парадокс Алле — как назвал его сам Алле, хотя на самом деле это никакой не парадокс, — стал одним из первых конфликтов между теорией принятия решений и человеческим мышлением, экспериментально выявленных в 1953 году.<sup>1</sup> Я <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Allais_paradox">слегка изменил его</a> для простоты вычислений, но суть проблемы осталась прежней: большинство людей предпочитают вариант 1A варианту 1B, и большинство людей предпочитают вариант 2B варианту 2A. Более того, при внутригрупповом сравнении большинство испытуемых демонстрируют оба этих предпочтения одновременно.</p><p>Это проблема, поскольку варианты под номером 2 эквивалентны примерно трети шанса сыграть в варианты под номером 1. Иными словами, 2A эквивалентно участию в лотерее 1A с вероятностью 34%, а 2B эквивалентно участию в 1B с вероятностью 34%.</p><p>Среди аксиом, используемых для доказательства того, что выбор «последовательных» агентов можно представить как максимизацию ожидаемой полезности, есть <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann–Morgenstern_utility_theorem">аксиома независимости</a>: если вариант X строго предпочтительнее варианта Y, то вероятность P получить X и (1 - P) получить Z должна быть строго предпочтительнее вероятности P получить Y и (1 - P) получить Z.</p><p>Все аксиомы являются как следствиями, так и предпосылками согласованной функции полезности. Следовательно, должно быть возможно доказать, что вышеупомянутые испытуемые <emphasis>не могут</emphasis> обладать согласованной функцией полезности в отношении исходов. И действительно, невозможно одновременно утверждать следующее:</p><p>U($24 000) &gt; (33/34) × U($27 000) + (1/34) × U($0)</p><p>0,34 × U($24 000) + 0,66 × U($0) &lt; 0,33 × U($27 000) + 0,67 × U($0).</p><p>Эти два уравнения алгебраически несовместимы при любом U, так что парадокс Алле никак не связан с убывающей предельной полезностью денег.</p><p>Морис Алле поначалу защищал выявленные предпочтения участников эксперимента: он считал, что этот опыт вскрывает изъян в традиционных представлениях о полезности, а не в человеческой психологии. В конце концов, на дворе стоял 1953 год, а направление исследований эвристик и когнитивных искажений сформируется лишь спустя два десятилетия. Алле полагал, что его эксперимент просто доказал: аксиома независимости явно не работает в реальной жизни.</p><p>(Как наивна, глупа и примитивна байесовская теория принятия решений...)</p><p>Конечно же, <emphasis>определенность</emphasis> получения $24 000 должна <emphasis>что-то</emphasis> да значить. Вы ведь <emphasis>чувствуете</emphasis> разницу, правда? Спокойную уверенность?</p><p>(Я начинаю называть это «наивным философским реализмом» — предположением, будто наша интуиция напрямую раскрывает истину о том, какие стратегии разумнее, словно превосходство 1A над 1B является непосредственно наблюдаемым фактом. Интуиция <emphasis>напрямую</emphasis> раскрывает лишь особенности когнитивных функций человека и только <emphasis>косвенно</emphasis> — после того как мы осмыслим сами эти когнитивные функции — указывают на истину о рациональности.)</p><p>«Да ладно вам, — скажете вы, — неужели отступление от байесовской красоты — это действительно так ужасно?» Ладно, испытуемые не следовали аккуратной «аксиоме независимости», которую отстаивали фон Нейман и Моргенштерн. Но кто сказал, что всё <emphasis>обязано</emphasis> быть стройным и гладким?</p><p>Зачем беспокоиться об элегантности, если из-за нее нам приходится идти на нежелательные риски? Ожидаемая полезность предписывает нам присвоить каждому исходу некое числовое значение, затем умножить его на вероятность этого исхода, сложить результаты и так далее. Хорошо, но почему мы <emphasis>должны</emphasis> поступать именно так? Почему бы вместо этого не придумать более приятные для нас правила?</p><p>За отход от байесовского пути всегда приходится платить. Именно в этом и заключается суть теорем о непротиворечивости и единственности.</p><p>В данном случае, если агент предпочитает 1A варианту 1B, а 2B — варианту 2A, возникает своеобразная <emphasis>инверсия предпочтений</emphasis> — <emphasis>динамическая несогласованность</emphasis> в его планировании. Вы превращаетесь в <emphasis>денежный насос</emphasis>.</p><p>Предположим, в 12:00 я бросаю стогранную кость. Если выпадает число больше 34, игра прекращается. В противном случае в 12:05 я проверяю положение переключателя, у которого есть два режима: A и B. Если выбран режим A, я выплачиваю вам $24 000. Если выбран режим B, я бросаю 34-гранную кость и выплачиваю вам $27 000, за исключением случая, когда выпадает «34» — тогда вы не получаете ничего.</p><p>Предположим, вы предпочитаете вариант 1A варианту 1B, а вариант 2B — варианту 2A, и готовы заплатить хотя бы цент, чтобы пойти на поводу у каждого из этих предпочтений. Переключатель изначально находится в положении A. До 12:00 вы платите мне цент, чтобы я перевел его в положение B. На кости выпадает 12. После 12:00, но до 12:05 вы платите мне еще один цент, чтобы я вернул переключатель в положение A.</p><p>Так я и забрал ваши «два цента» по этому поводу. Если вы потакаете своим интуитивным порывам и отмахиваетесь от простой элегантности как от бессмысленной одержимости порядком, то не удивляйтесь, когда у вас начнут отнимать ваши центы...</p><p>(Полагаю, та же неспособность пропорционально снижать эмоциональную значимость малых вероятностей лежит в основе популярности лотерей.)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/my/the_allais_paradox/">*</a></p><p>1. Maurice Allais, “Le Comportement de l’Homme Rationnel devant le Risque: Critique des Postulats et Axiomes de l’Ecole Americaine,” <emphasis>Econometrica</emphasis> 21, no. 4 (1953): 2, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.2307/1907921">10.2307/1907921</a>; Daniel Kahneman and Amos Tversky, “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk,” <emphasis>Econometrica</emphasis> 47 (1979): 263–292.</p></section>
<section>
<title><p>284. Зют Алле!</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Ого! Я не ожидал, что столь многие комментаторы станут защищать реверс предпочтений. Похоже, я столкнулся с дистанцией умозаключений.</p><p>Для интерпретации парадокса Алле, вероятно, полезно лучше усвоить <emphasis>гештальт</emphasis> области эвристик и искажений, а именно:</p><p>Испытуемые в экспериментах склонны защищать свои непоследовательные предпочтения, даже когда те <emphasis>действительно</emphasis> нелепы.</p><p>Люди придают огромное значение небольшим сдвигам вероятности в сторону от 0 или 1 (эффект определенности).</p><p>Давайте начнем с проблемы непоследовательных предпочтений — реверсов предпочтений, динамической несогласованности, денежных насосов и тому подобного.</p><p>Любой, кто хоть немного знаком с теорией перспектив, без труда сконструирует случаи, когда люди говорят, что предпочли бы сыграть в лотерею А, а не в лотерею Б; но когда их просят оценить эти лотереи, они дают лотерее Б более высокую оценку, чем лотерее А. В фокус внимания попадают разные аспекты восприятия, когда вы спрашиваете «Что вы предпочитаете?» при прямом сравнении и «Сколько бы вы заплатили?» в случае единичного предложения.</p><p>Выбор между этими лотереями обычно порождает реверс предпочтений:</p><p>Шанс 1/3 выиграть 16 долларов и 2/3 проиграть 2 доллара.</p><p>Шанс 99/100 выиграть 4 доллара и 1/100 проиграть 1 доллар.</p><p>Большинство людей скорее предпочтут сыграть во вторую лотерею, чем в первую. Но если вы попросите их оценить эти ставки по отдельности — назвать сумму, при которой им было бы всё равно, получить ли эти деньги или возможность сыграть в лотерею, — люди оценят первую лотерею выше, чем вторую.<sup>1</sup></p><p>Итак, сначала вы продаете им возможность сыграть по ставке 1 по названной ими цене. Затем вы предлагаете обменять ставку 1 на ставку 2. Затем вы выкупаете у них ставку 2 обратно по названной ими цене. А потом вы делаете это снова. Отсюда и выражение «денежный насос».</p><p>Или, перефразируя Стива Омохундро: если вы предпочли бы находиться в Окленде, а не в Сан-Франциско, в Сан-Хосе, а не в Окленде, и в Сан-Франциско, а не в Сан-Хосе, вы потратите кучу денег на поездки в такси.</p><p>Удивительно, но люди <emphasis>защищают</emphasis> подобные паттерны предпочтений. Некоторые испытуемые отказываются от них после того, как им указывают на эффект денежного насоса, — пересматривают цену или меняют предпочтение, — но некоторые продолжают их защищать.</p><p>Однажды игроки в Лас-Вегасе разыгрывали подобные ставки на реальные деньги с помощью колеса рулетки. После игры один из исследователей попытался объяснить проблему несогласованности между их оценками и их выбором. Из <a l:href="http://books.google.com/books?id%3dxWjTZhw1MiUC%26pg%3dPA68#v%3donepage%26q%26f%3dfalse">стенограммы</a>:<sup>2</sup><sup>,</sup><sup>3</sup></p><p>САРА ЛИХТЕНШТЕЙН: «Что ж, а как насчет вашей оценки Ставки А? Изменилось ли ваше отношение к ней теперь, когда вы знаете, что выбираете одну ставку, но предлагаете больше за другую?»</p><p>ИСПЫТУЕМЫЙ: «Это как-то странно, но нет, у меня вообще нет никаких особых чувств по этому поводу. Просто так получилось. Это показывает, что с моим мышлением не всё гладко, но в остальном я... не испытываю никаких угрызений».</p><p>. . .</p><p>ЛИХТЕНШТЕЙН: «Могу я убедить вас в том, что это иррациональная модель?»</p><p>ИСПЫТУЕМЫЙ: «Нет, не думаю, что у вас получится, но можете попробовать».</p><p>. . .</p><p>ЛИХТЕНШТЕЙН: «Ну хорошо, теперь позвольте мне предложить вам так называемую игру в денежный насос, испробовать её на вас и посмотреть, понравится ли она вам. Если вы считаете, что Ставка А стоит 550 очков [после игры очки обменивались на доллары, хотя и не один к одному], то вы должны быть готовы отдать мне 550 очков, если я отдам вам эту ставку...»</p><p><emphasis>. . .</emphasis></p><p>ЛИХТЕНШТЕЙН: «Итак, у вас есть Ставка А, и я говорю: „О, вы ведь предпочли бы Ставку Б, верно?“»</p><p>. . .</p><p>ИСПЫТУЕМЫЙ: «Я теряю деньги».</p><p>ЛИХТЕНШТЕЙН: «Я куплю у вас Ставку Б. Буду щедрой: я заплачу вам больше 400 очков. Я заплачу вам 401 очко. Вы готовы продать мне Ставку Б за 401 очко?»</p><p>ИСПЫТУЕМЫЙ: «Ну, конечно».</p><p>. . .</p><p>ЛИХТЕНШТЕЙН: «Теперь я в выигрыше на 149 очков».</p><p>ИСПЫТУЕМЫЙ: «Отличный ход мысли с моей стороны. (смеется) И сколько раз мы будем это повторять?»</p><p>. . .</p><p>ЛИХТЕНШТЕЙН: «Что ж, думаю, я зашла так далеко в попытках надавить на вас, насколько это возможно без прямых оскорблений».</p><p>ИСПЫТУЕМЫЙ: «Это точно».</p><p>Хочется закричать: «Да <emphasis>сдайтесь вы уже наконец!</emphasis> Интуиция <emphasis>не всегда права!</emphasis>»</p><p>А еще есть этот странный феномен ценности, которую люди приписывают определенности. Мои книги уже упакованы для переезда, но, если я правильно помню, один эксперимент показал, что переход от 100%-й вероятности к 99%-й воспринимается людьми как более значительный, чем переход от 80%-й вероятности к 20%-й.</p><p>Проблема с приписыванием огромной дополнительной ценности определенности заключается в том, что <emphasis>определенность в один момент</emphasis> — это <emphasis>вероятность в другой.</emphasis></p><p>В прошлый раз я рассказывал о парадоксе Алле:</p><p>1А. 24 000 долларов гарантированно.</p><p>1Б. Шанс 33/34 выиграть 27 000 долларов и шанс 1/34 не выиграть ничего.</p><p>2А. Шанс 34% выиграть 24 000 долларов и шанс 66% не выиграть ничего.</p><p>2Б. Шанс 33% выиграть 27 000 долларов и шанс 67% не выиграть ничего.</p><p>Наивный паттерн предпочтений в парадоксе Алле выглядит так: 1А &gt; 1Б и 2Б &gt; 2А. В таком случае вы заплатите мне за то, чтобы я переключил тумблер с А на Б, поскольку вы предпочли бы иметь 33%-й шанс выиграть 27 000 долларов, а не 34%-й шанс выиграть 24 000 долларов. Затем бросок кубика отсекает часть вероятностной массы. В обоих случаях у вас было <emphasis>как минимум</emphasis> 66% шанса не выиграть ничего. Бросок кубика устраняет эти 66%. И теперь вариант Б превращается в шанс 33/34 выиграть 27 000 долларов, а вариант А становится <emphasis>гарантией</emphasis> выигрыша в 24 000 долларов. О, прекрасная определенность! И вы снова платите мне, чтобы я переключил тумблер обратно с Б на А.</p><p>И вот, если бы я заранее предупредил, что собираюсь проделать всё это, неужели вы действительно захотели бы заплатить мне за переключение тумблера, а потом заплатить еще раз, чтобы я переключил его обратно? Или вы всё же предпочтете пересмотреть свои взгляды?</p><p>Каждый раз, когда вы оцениваете сдвиг вероятности с 24% до 23% как менее важный, чем сдвиг с ~1 до 99%, — каждый раз, когда вы пытаетесь придать изменению вероятности бо́льшую ценность из-за того, что оно находится близко к краю шкалы, — вы подставляетесь под подобного рода эксплуатацию. Я всегда могу выстроить цепочку событий, которая будет отсекать вероятностную массу по кусочку, пока вы не останетесь с «определенностью», переворачивающей ваши предпочтения. Определенность в один момент времени — это неопределенность в другой, и если вы настаиваете на том, чтобы считать расстояние от ~1 до 0,99 каким-то особенным, я могу заставить вас со временем изменить ваши предпочтения на противоположные и выкачать из вас немного денег.</p><p>Могу ли я, быть может, убедить вас в том, что этот паттерн нерационален?</p><p>Разумеется, если вы читаете эту книгу уже какое-то время, вы понимаете, что <emphasis>вы</emphasis> — сама система и процесс, читающие эти строки, — лишь несовершенный механизм. Ваши интуитивные представления не дают вам прямой, достоверной информации о правильном выборе. Если вы в это не верите, я бы с удовольствием сыграл с вами в парочку азартных игр.</p><p>Есть и другие игры, в которые можно играть с эффектом определенности. Например, если вы предложите кому-то гарантированные 400 долларов или же 80%-ю вероятность получить 500 долларов и 20%-ю вероятность получить 300 долларов, большинство обычно выбирает гарантированные 400 долларов. Но если вы предложите людям представить себя на 500 долларов богаче и спросите, что они предпочтут: гарантированную потерю 100 долларов или 20%-й шанс потерять 200 долларов, они обычно выбирают шанс потерять 200 долларов.<sup>4</sup> Одно и то же распределение вероятностей исходов, разные описания, разный выбор.</p><p>Да, Вирджиния, вам действительно <emphasis>следует</emphasis> пытаться умножать полезность исходов на их вероятность. Действительно следует. Не стесняйтесь использовать чистую математику.</p><p>В парадоксе Алле определите, перевешивает ли 1 единица разницы между получением 24 000 долларов и ничем 33 единицы разницы между получением 24 000 долларов и 27 000 долларов. Если перевешивает, то предпочитайте 1А варианту 1Б, а 2А — варианту 2Б. Если 33 единицы перевешивают 1 единицу, то предпочитайте 1Б варианту 1А, а 2Б — варианту 2А. Что касается расчета полезности денег, я бы предложил использовать приближение, предполагающее, что полезность денег логарифмична. Если у вас уже куча денег, выбирайте Б. Если 24 000 долларов удвоят ваше нынешнее состояние, выбирайте А. Случай 2 или случай 1 — не имеет значения. Да, и обязательно оценивайте полезность общего объема активов — полезность конечных состояний мира, — а не <emphasis>изменения</emphasis> активов, иначе вы снова окажетесь непоследовательными.</p><p>Ряд комментаторов утверждал, что этот паттерн предпочтений не является нерациональным из-за «полезности определенности» или чего-то в этом роде. Один комментатор даже вписал <a l:href="http://lesswrong.com/lw/my/the_allais_paradox/hr3">U(определенности)</a> в уравнение ожидаемой полезности.</p><p>Кто-нибудь помнит всю эту историю о том, что <emphasis>ожидаемая полезность</emphasis> и <emphasis>полезность</emphasis> относятся к принципиально разным типам? Полезности определены для <emphasis>исходов.</emphasis> Это ценности, которые вы приписываете <emphasis>конкретным, реальным состояниям мира.</emphasis> Вы не можете подставить вероятность, равную 1, в функцию полезности. В этом нет никакого смысла.</p><p>И прежде чем вы презрительно фыркнете: «Хм... вам просто хочется, чтобы математика была красивой и стройной», — вспомните, что в данном случае платой за отклонение от байесовского пути были деньги, которые вы отдали за переключение тумблера туда и обратно.</p><p>Но как насчет этого осязаемого, теплого чувства успокоения? Разве <emphasis>оно</emphasis> не является полезностью?</p><p>Это значит быть человеком. Люди не являются максимизаторами ожидаемой полезности. Хотите ли вы расслабиться и повеселиться или же доплатить за чувство определенности — зависит от того, что для вас важнее: удовлетворить свою интуицию или <emphasis>действительно достичь цели.</emphasis></p><p>Если вы играете в Лас-Вегасе ради удовольствия, то, конечно же, не думайте об ожидаемой полезности — вы все равно проиграете деньги.</p><p>Но что если бы на кону стояли 24 000 жизней, а не 24 000 долларов? Эффект определенности проявляется еще сильнее, когда дело касается человеческих жизней. Заплатите ли вы одной человеческой жизнью за то, чтобы переключить тумблер, и еще одной — чтобы переключить его обратно?</p><p>Терпимость к реверсу предпочтений превращает в фарс любые притязания на оптимизацию. Если вы будете снова и снова ездить из Сан-Хосе в Сан-Франциско, оттуда в Окленд, а затем обратно в Сан-Хосе, вы, возможно, и получите от этого массу тёплых и пушистых чувств, но никто не скажет, что у вас есть <emphasis>пункт назначения</emphasis> — что вы пытаетесь <emphasis>куда-то приехать</emphasis>.</p><p>Когда ваши предпочтения закольцованы, вы не <emphasis>управляете будущим</emphasis> — вы просто бегаете по кругу. Если вам нравится бегать ради самого бега, то отлично. Но если у вас есть цель — то, чего вы действительно пытаетесь достичь, — реверс предпочтений указывает на серьезную проблему. Как минимум один из выборов, которые вы делаете, должно быть, никак не способствует оптимизации будущего в сколько-нибудь последовательном смысле.</p><p>Если все, что вас волнует, — это тёплое и пушистое чувство определённости, тогда ладно. Но если на кону стоит чья-то жизнь, то вам лучше осознать, что ваша интуиция — это засаленная линза, сквозь которую вы смотрите на мир. Ваши чувства не дают вам прямой, достоверной информации о стратегических последствиях — вам <emphasis>кажется</emphasis>, что дают, но это <emphasis>не так.</emphasis> Тёплые и пушистые чувства могут увести вас очень далеко в сторону.</p><p>Существуют математические законы, определяющие эффективные стратегии управления будущим. Когда на кону стоит что-то <emphasis>по-настоящему</emphasis> важное — что-то более важное, чем ваше ощущение счастья от принятого решения, — тогда вам должна быть небезразлична математика, если вам вообще хоть что-то небезразлично.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/mz/zut_allais/">*</a></p><p>1. Сара Лихтенштейн и Пол Словик, «Reversals of Preference Between Bids and Choices in Gambing Decisions», <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 89, no. 1 (1971): 46–55.</p><p>2. Уильям Паундстоун, <emphasis>Priceless: The Myth of Fair Value (and How to Take Advantage of It)</emphasis> (Hill &amp; Wang, 2010).</p><p>3. Сара Лихтенштейн и Пол Словик (ред.), <emphasis>The Construction of Preference</emphasis> (Cambridge University Press, 2006).</p><p>4. Канеман и Тверски, «Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk».</p></section>
<section>
<title><p>285. Ощущение собственной добродетели.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Предположим, что людей убивает какая-то болезнь, чудовище, война или что-то еще. И предположим, что у вас есть ресурсы для реализации только одного из двух следующих вариантов:</p><p>Спасти 400 жизней, гарантированно.</p><p>Спасти 500 жизней с вероятностью 90%; не спасти никого с вероятностью 10%.</p><p>Большинство людей выбирают первый вариант. Что, на мой взгляд, глупо; ведь если умножить 500 жизней на 90% вероятности, мы получим математическое ожидание в 450 жизней, что превышает 400 жизней первого варианта. (Предельная полезность спасенных жизней не убывает, так что подобный расчет абсолютно корректен.)</p><p>«Что?! — возмущенно кричите вы. — Как можно играть в рулетку человеческими жизнями? Как можно думать о цифрах, когда на кону стоит так много? Что, если сработают эти 10% и погибнут все? Грош цена вашей проклятой логике! Ваша рациональность ведет вас прямиком в пропасть!»</p><p>О, но вот что интересно. Если представить эти варианты по-другому:</p><p>100 человек гарантированно погибают.</p><p>90% шанс, что не погибнет никто; 10% шанс, что погибнут 500 человек.</p><p>Тогда большинство выбирает второй вариант. <emphasis>Хотя это абсолютно та же ставка.</emphasis> Видите ли, точно так же, как <emphasis>определенность</emphasis> спасения 400 жизней <emphasis>ощущается</emphasis> гораздо более комфортной, чем негарантированный выигрыш, гарантированная потеря <emphasis>ощущается</emphasis> хуже, чем неопределенная.</p><p>Здесь тоже можно эффектно поработать на публику: «Как вы можете обрекать 100 человек на верную смерть, когда есть столь высокий шанс спасти всех? Мы разделим этот риск на всех! Даже если бы шанс спасти всех составлял всего 75%, это все равно стоило бы того — пока остается надежда — либо спасутся все, либо никто!»</p><p>Знаете что? Речь идет вовсе не о ваших чувствах. Человеческая жизнь со всеми ее радостями и горестями, накапливающимися на протяжении десятилетий, стоит неизмеримо больше, чем ощущения комфорта или дискомфорта, которые ваш мозг испытывает от того или иного плана. Расчет ожидаемой полезности кажется вам слишком хладнокровным? Что ж, это чувство не весит и пушинки на чаше весов, когда на кону человеческая жизнь. Просто заткнитесь и умножайте.</p><p>Гугол — это 10<sup>100</sup>, единица со ста нулями. Гуголплекс — еще более непостижимо огромное число: это 10<sup>гугол</sup>, то есть единица, <emphasis>за которой следует гугол нулей</emphasis>. Теперь возьмите какое-нибудь незначительное неудобство вроде икоты и явно значительное несчастье — например, когда садистские акулы-мутанты медленно разрывают человека на части. Если бы нам пришлось выбирать между предотвращением икоты у гуголплекса людей и предотвращением одного нападения акулы на человека, какой выбор нам следовало бы сделать? Если вы приписываете икоте <emphasis>хоть какое-то</emphasis> отрицательное значение, то, под страхом противоречивости в рамках теории решений, должно существовать некое количество случаев икоты, которые в сумме сравняются по отрицательной полезности с нападением акулы. Для любого конкретного конечного зла должно существовать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kd/pascals_mugging_tiny_probabilities_of_vast/">какое-то количество</a> случаев икоты, которое окажется еще хуже.</p><p>Подобные моральные дилеммы — это не концептуальные гладиаторские бои для развлечения аналитических философов на званых обедах. Это дистиллированные версии ситуаций, в которых мы <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v%3dDiuv3XZQXyc">действительно оказываемся</a> каждый день. Потратить ли мне 50 долларов на консольную игру или отдать их на благотворительность? Организовать ли сбор средств в размере 700 000 долларов для оплаты одной трансплантации костного мозга или пустить эти же деньги на противомоскитные сетки и предотвратить <a l:href="http://www.givewell.org/international/top-charities/AMF#Whatdoyougetforyourdollar">смерть от малярии около 200 детей</a>?</p><p>Тем не менее, многие отводят глаза от изобилия неприятных моральных компромиссов реального мира — и многие даже гордятся тем, что смотрят в сторону. Исследования показывают, что люди отличают «священные ценности» (такие как человеческие жизни) от «несвященных ценностей» (таких как деньги). Когда вы пытаетесь разменять священную ценность на несвященную, испытуемые выражают крайнее возмущение. (Иногда они даже хотят наказать человека, высказавшего такое предложение.)</p><p>Моя любимая история на эту тему связана с группой исследователей, которые оценивали эффективность одного проекта. Подсчитав стоимость одной спасенной жизни, они порекомендовали правительству реализовать проект, поскольку он был экономически эффективным. Правительственное ведомство отклонило отчет, сославшись на то, что человеческую жизнь нельзя оценивать в долларах. Отклонив отчет, ведомство решило <emphasis>не</emphasis> внедрять эту меру.</p><p>Размен священной ценности на несвященную <emphasis>ощущается по-настоящему ужасно</emphasis>. Просто перемножать полезности было бы слишком хладнокровно — это означало бы следовать за рациональностью прямо в пропасть...</p><p>Но альтруизм — это не то приятное теплое чувство, которое вы испытываете, совершая добрые дела. Если вы делаете это ради духовной выгоды, то это не что иное, как эгоизм. Главное — помогать другим, любыми средствами. Так что заткнитесь и умножайте!</p><p>И если вам кажется, что в этой максимизации есть какая-то беспощадность, подобная обнаженному мечу закона или палящему солнцу, если вам кажется, что в самом сердце этой рациональности горит маленькое холодное пламя —</p><p>Что ж, возможно, другой путь будет ощущаться приятнее. Но он не сработает.</p><p>И я скажу вам еще вот что: если вы отбросите сожаления о несбывшемся душевном удовлетворении, которое могли бы получить, если вы <emphasis>всем сердцем</emphasis> устремитесь по этому Пути, не чувствуя себя обманутыми, если вы отдадите себя рациональности без остатка, то обнаружите, что и рациональность ответит вам взаимностью.</p><p>Но <emphasis>эта часть</emphasis> работает лишь в том случае, если вы не будете твердить себе: «Мне было бы спокойнее на душе, будь я хоть немного менее рациональным». Стоит ли грустить оттого, что у вас есть реальная возможность помогать людям? Вы не сможете раскрыть свой потенциал полностью, если будете относиться к своему дару как к бремени.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/n3/circular_altruism/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>286. «Интуиции», лежащие в основе «утилитаризма».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Раньше я сильно путался в метаэтике. После того как путаница наконец рассеялась, я провел постмортем своих прошлых размышлений. Я обнаружил, что мои моральные рассуждения предметного уровня были ценными, в то время как рассуждения метауровня оказались хуже, чем бесполезными. И это, похоже, общий синдром: люди справляются гораздо лучше, когда обсуждают, хороши пытки или плохи, чем когда они спорят о значении слов «хорошо» и «плохо». Поэтому я считаю разумным удерживать обсуждения морали на предметном уровне везде, где только возможно.</p><p>Время от времени люди возражают против любых дискуссий о морали на том основании, что морали не существует, и вместо того, чтобы объяснять, что «существовать» — неподходящее здесь слово, я обычно спрашиваю: «Но что вы всё-таки делаете?» — и возвращаю разговор обратно на предметный уровень.</p><p>Пол Гаудер, однако, указал на то, что как идея предпочесть гуголплекс мелких неудобств одному злодеянию, так и идея «утилитаризма» опираются на «интуицию». Он пишет, что я доказывал несовместимость этих двух идей, но упрекает меня в том, что я не обосновал утилитарные интуиции, к которым апеллирую.</p><p>Вообще говоря, «интуиция» — это не то слово, которым я бы описал вычисления, лежащие в основе человеческой морали и отличающие нас как моральных агентов от идеального философа абсолютной пустоты и/или от камня. Но я не против использовать слово «интуиция» как специальный термин, помня о том, что «интуицию» в этом смысле не следует противопоставлять разуму; скорее, она представляет собой тот когнитивный кирпичик, из которого строятся как долгие вербальные рассуждения, так и быстрые выводы на основе восприятия.</p><p>Я рассматриваю проект морали как проект перенормировки интуиции. У нас есть интуиции о вещах, которые кажутся желательными или нежелательными; интуиции о правильных и неправильных поступках; интуиции о том, как разрешать противоречащие друг другу интуиции; интуиции о том, как систематизировать частные интуиции в общие принципы.</p><p>Сотрите все интуиции — и вы получите не идеального философа совершенной пустоты, а обыкновенный камень.</p><p>Сохраните все свои частные интуиции и откажитесь опираться на рефлексивные, и вы получите не идеального философа абсолютной спонтанности и искренности, а мычащего пещерного человека, бегающего кругами из-за циклических предпочтений и тому подобных противоречий.</p><p>«Интуиция» как специальный термин — вовсе не ругательство, когда речь заходит о морали; ведь больше просто не от чего отталкиваться в рассуждениях. Даже modus ponens в этом смысле является «интуицией» — просто modus ponens всё ещё кажется хорошей идеей после того, как его формализовали, обдумали, экстраполировали, чтобы проверить, приводит ли он к разумным последствиям, и так далее.</p><p>Вот что такое «интуиция».</p><p>Однако Гаудер не уточнил, что именно он понимает под «утилитаризмом». Утверждает ли утилитаризм, что...</p><p>Что правильные поступки строго определяются хорошими последствиями?</p><p>Что заслуживающие похвалы поступки зависят от оправданных ожиданий хороших последствий?</p><p>Что значимость последствий должна нормативно снижаться пропорционально их вероятности, так что 50-процентная вероятность чего-то плохого должна иметь ровно вдвое меньший вес при принятии решений?</p><p>Что добродетельные поступки всегда соответствуют максимизации ожидаемой полезности в рамках некоторой функции полезности?</p><p>Что два вредных события хуже, чем одно?</p><p>Что два независимых случая причинения вреда (не одному и тому же человеку и никак не связанных друг с другом) ровно в два раза хуже, чем один?</p><p>Что для любых двух видов вреда A и B, где A гораздо хуже B, существует некоторая крошечная вероятность, при которой риск получить A с этой вероятностью предпочтительнее, чем гарантированно получить B?</p><p>Если вы утверждаете, будто я что-то защищаю или что мой аргумент от чего-то зависит, и что это «что-то» неверно, то, пожалуйста, уточните, о какой именно штуковине речь. Как бы то ни было, я принимаю пункты 3, 5, 6 и 7, но не 4; я не уверен насчет формулировки пункта 1; а пункт 2, пожалуй, верен, но сформулирован довольно солипсически и эгоистично: вам не стоит беспокоиться о том, заслуживаете ли вы похвалы.</p><p>Итак, каковы же те «интуиции», на которые опирается мой «утилитаризм»?</p><p>Это довольно глубокая тема, но я попробую вкратце к ней подступиться.</p><p>Прежде всего, дело не в том, что кто-то просто показал мне список утверждений вроде приведенного выше, а я решил, какие из них звучат «интуитивно». Помимо прочего, если вы попытаетесь нарушить «утилитаризм», то столкнетесь с парадоксами, противоречиями, циклическими предпочтениями и прочими вещами, которые являются признаками не столько моральной неправоты, сколько моральной несогласованности.</p><p>Поразмыслив некоторое время над моральными проблемами, открыв новые истины об окружающем мире и даже обнаружив тревожные факты о том, как вы сами устроены, вы часто приходите к совершенно иным моральным взглядам, нежели те, с которых начинали. Это не совсем <emphasis>определяет</emphasis> моральный прогресс, но именно так мы его переживаем.</p><p>В своем опыте морального прогресса я провел концептуальное различие между вопросами типа <emphasis>«Куда нам идти?»</emphasis> и вопросами типа <emphasis>«Как нам туда добраться?»</emphasis> (Может быть, именно это имеет в виду Гаудер, называя меня «утилитаристом»?)</p><p>На вопрос о том, куда ведет дорога, можно ответить, пройдя по ней и выяснив это. Если у вас есть ложное убеждение о том, куда ведет дорога, это заблуждение может быть разрушено истиной самым прямым и очевидным образом.</p><p>Когда дело доходит до желания оказаться в определенном месте, это желание не обладает абсолютным иммунитетом против разрушительной силы истины. Вы можете прийти туда и обнаружить, что впоследствии жалеете об этом (что не определяет моральную ошибку, но именно так мы переживаем моральные ошибки).</p><p>Но даже в этом случае желание оказаться в определенном месте, судя по всему, стоит отличать от желания пойти именно по этой конкретной дороге в это определенное место.</p><p>Наши интуиции о том, куда идти, достаточно спорны, но наши интуиции о том, как туда добраться, откровенно сломаны. После двести восемьдесят седьмого исследования, показывающего, что люди готовы отрубить себе ноги, если сформулировать проблему неверным образом, начинаешь с недоверием относиться к первым впечатлениям.</p><p>Когда прочитаешь достаточно исследований о нечувствительности к масштабу — люди готовы заплатить всего на 28% больше ради защиты всех 57 заповедных зон в Онтарио, чем ради одной-единственной, люди готовы пожертвовать одинаковую сумму на спасение что 50 000 жизней, что 5000... и всё в таком духе...</p><p>Так вот, худший случай нечувствительности к масштабу, о котором я когда-либо слышал, был описан <a l:href="http://www.foreignpolicy.com/articles/2007/03/12/numbed_by_numbers">здесь</a> Словиком:</p><p>Другие недавние исследования показывают схожие результаты. Два израильских психолога попросили людей сделать пожертвование на дорогостоящее жизненно необходимое лечение. Они могли внести этот вклад в пользу группы из восьми больных детей или в пользу одного конкретного ребенка, выбранного из этой группы. Целевая сумма, необходимая для спасения ребенка (или детей), в обоих случаях была одинаковой. Пожертвования в пользу отдельных членов группы значительно превзошли пожертвования в пользу группы в целом.<sup>1</sup></p><p>Есть и другие исследования в том же духе, но я привожу только один пример, потому что, знаете ли, восемь примеров, пожалуй, произвели бы меньшее впечатление.</p><p>Если вам знакома общая экспериментальная парадигма, то причина такого поведения вполне очевидна: сосредоточение внимания на одном ребенке вызывает более сильный эмоциональный отклик, чем попытка распределить внимание сразу на восьмерых детей. В результате люди готовы заплатить больше, чтобы помочь одному ребенку, а не восьмерым.</p><p>Конечно, можно посмотреть на эту интуицию и подумать, будто она раскрывает какую-то невероятно глубокую моральную истину, согласно которой благополучие одного ребенка каким-то образом обесценивается благополучием других детей.</p><p>Но как быть с миллиардами других детей в мире? Почему тогда не считать плохой идеей помощь этому одному ребенку, если из-за этого падает ценность всех остальных детей? Как может быть значительно лучше, когда счастливых детей 1 329 342 410, а не 1 329 342 409, но при этом в каком-то смысле хуже, когда их становится на семь больше — 1 329 342 417?</p><p><emphasis>Или</emphasis> можно посмотреть на это и сказать: «Интуиция ошибочна: мозг просто не в состоянии успешно умножить на восемь и получить величину больше исходной. Но с нормативной точки зрения он должен это делать».</p><p>И как только вы понимаете, что мозг не умеет умножать на восемь, другие случаи игнорирования масштаба перестают казаться откровением какой-то фундаментальной истины о том, что 50 000 жизней заслуживают ровно тех же усилий, что и 5000, или чего-то подобного. У вас больше не возникает ощущения, будто перед вами раскрывается глубокая моральная истина о неаггломеративных полезностях. Просто мозг, черт возьми, не умеет умножать. Числа просто выбрасываются за борт.</p><p>Если у вас есть 100 долларов и вы потратите по 20 долларов на каждую из 5 программ по спасению 5000 жизней, результат будет хуже, чем если бы вы потратили все 100 долларов на одну программу по спасению 50 000 жизней. То же самое верно, если такой выбор делают 10 разных людей, а не один человек. Как только вы начинаете верить, что спасти 50 000 жизней лучше, чем 25 000, это простое предпочтение конечных исходов влияет на выбор путей, когда вы рассматриваете пять различных событий, спасающих по 5000 жизней.</p><p>(Согласно общему принципу, байесовцы не видят разницы между долгосрочным и краткосрочным ответами; вы никогда не получите два разных ответа, вычисляя ответ на один и тот же вопрос двумя разными способами. Но долгосрочная перспектива — полезный «насос интуиции», поэтому я все равно о ней говорю.)</p><p>Аггломеративная стратегия оценки «заткнись и умножай» возникает из простого предпочтения получить больше чего-либо — спасти как можно больше жизней, — когда вам приходится формулировать общие принципы для многократного выбора, многократных действий и планирования на разные моменты времени.</p><p>Аггломерация также возникает из утверждения, что локальный выбор спасти одну жизнь не зависит от того, сколько жизней уже существует где-то далеко, на другом конце планеты или на другом краю Вселенной. Три жизни — это одна, одна и одна. Неважно, сколько миллиардов живут лучше или хуже. 3 = 1 + 1 + 1, какие бы другие величины вы ни добавляли к обеим частям уравнения. А если добавить еще одну жизнь, получится 4 = 1 + 1 + 1 + 1. В этом и заключается аггломерация.</p><p>Когда вы изучите достаточно исследований об эвристиках и искажениях, достаточно доказательств согласованности и единственности для байесовских вероятностей и ожидаемой полезности, а также увидите эффекты «голландской книги ставок» и «денежного насоса», которые наказывают за любые другие попытки работать с неопределенными исходами, тогда вы перестанете видеть в инверсии предпочтений в парадоксе Алле откровение невероятно глубокой моральной истины о внутренней ценности определенности. Это лишний раз доказывает, что мозг, черт возьми, не умеет умножать.</p><p>Примитивные интуиции на уровне восприятия, благодаря которым выбор «ощущается правильным», не слишком умело справляются с вероятностными путями во времени, особенно когда вероятности выражены символически, а не пережиты на опыте в виде частоты. Поэтому вы размышляете, создаете более надежную логику и обдумываете все на словах.</p><p>Когда вы видите людей, утверждающих, будто никакие деньги мира не стоят даже одной человеческой жизни, а затем проезжающих лишнюю милю, чтобы сэкономить 10 долларов; или когда вы видите людей, заявляющих, что никакие деньги не стоят ухудшения здоровья, а затем выбирающих самую дешевую медицинскую страховку; вы не думаете, что их громкие заверения раскрывают глубокую истину о несоизмеримых полезностях.</p><p>Очевидно, отчасти дело в том, что примитивные интуиции не способны ослабить эмоциональное воздействие символов, обозначающих малые величины: любая вещь, о которой заходит речь, кажется «величиной, заслуживающей внимания».</p><p>А отчасти это связано с тем, что люди предпочитают безусловные социальные правила условным. Условные правила кажутся более слабыми, более уязвимыми для манипуляций. Если существует хоть какая-то лазейка, позволяющая правительству легально применять пытки, правительство проедет через эту лазейку на танке.</p><p>Поэтому кажется, будто должен существовать безусловный социальный запрет на предпочтение денег жизни, без всяких последующих «но». Даже без «но тысяча долларов не стоит вероятности в 0,0000000001% спасти жизнь». Хотя этот последний выбор, конечно, проявляется всякий раз, когда мы чихаем и не вызываем врача.</p><p>Риторика священного получает дополнительные очки за то, что кажется выражением <emphasis>безграничной</emphasis> преданности, <emphasis>безусловного</emphasis> отказа, который сигнализирует о надежности и бескомпромиссности. Поэтому вы делаете вывод, что моральная риторика отстаивает качественные различия, ведь предложение количественного компромисса звучало бы так, будто вы замышляете предательство.</p><p>В таких случаях люди изо всех сил стремятся выбросить любые количественные оценки за борт и сердятся, если вы пытаетесь вернуть их на место, потому что числа звучат как условия, которые ослабят правило.</p><p>Но вы не делаете вывод, что <emphasis>на самом деле</emphasis> существуют два уровня полезности с лексикографическим упорядочением. Вы не делаете вывод, что существует бесконечно крутой моральный градиент — некий атом, сдвигающийся на планковское расстояние (в нашей непрерывной физической вселенной) и устремляющий полезность от нуля в бесконечность. Вы не делаете вывод, что полезность должна выражаться в гипервещественных числах. Ведь нижний уровень просто исчез бы в любом уравнении. Ради него никогда не стоило бы прилагать ни малейших усилий для пересчета. Все решения определялись бы исключительно верхним уровнем, и все мысли были бы заняты только им, если бы верхний уровень действительно обладал лексикографическим приоритетом.</p><p>Как однажды заметил Питер Норвиг, если бы роботы Азимова имели <emphasis>строгий</emphasis> приоритет Первого закона робототехники («Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред»), то поведение ни одного робота никогда бы не демонстрировало признаков соблюдения двух других законов; всегда существовал бы какой-нибудь крошечный фактор Первого закона, которого было бы достаточно для того, чтобы определить решение.</p><p>Любая ценность, о которой вообще стоит думать, должна допускать размен на все остальные ценности, о которых стоит думать, поскольку само мышление — это ограниченный ресурс, который тоже приходится распределять. Выявляя ценность, вы выявляете полезность.</p><p>Я не утверждаю, что мораль всегда должна быть простой. Я уже говорил, что смысл музыки не сводится к одному лишь счастью или к простой активации центра удовольствия. Я бы предпочел, чтобы музыку сочиняли люди, а не лишенные сознания алгоритмы машинного обучения, чтобы хоть кто-то испытывал радость творчества; мне важен сам путь, а не только цель. И я готов выслушать вас, если вы скажете мне, что ценность музыки глубже и устроена сложнее, чем я думаю, — что оценка этого единичного события намного сложнее, чем мне известно.</p><p>Но это касается <emphasis>одного события</emphasis>. Когда же дело доходит до умножения на масштабы и вероятности, усложнений следует избегать — по крайней мере, если конечная цель для вас важнее, чем сам путь. Когда вы осмыслите достаточное количество интуитивных реакций и устраните достаточно нелепостей, вы начнете видеть общий знаменатель, работающий метапринцип, который можно сформулировать как «Заткнись и умножай».</p><p>В том, что касается музыки, мне важен сам путь.</p><p>Когда на кону стоят жизни, я затыкаюсь и умножаю.</p><p>Куда важнее, чтобы жизни были спасены, чем то, чтобы мы соблюдали какой-то особый ритуал при их спасении. И оптимальный путь к этой цели подчиняется законам, которые просты, потому что это математика.</p><p>И именно поэтому я утилитарист — по крайней мере тогда, когда делаю что-то, что несоизмеримо важнее моих собственных чувств на этот счет — то есть почти всегда, ведь утилитаристов мало, а несделанных дел еще очень много.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/n9/the_intuitions_behind_utilitarianism/">*</a></p><p>1. Пол Словик, «Онемевшие от цифр», <emphasis>Foreign Policy</emphasis> (март 2007), <a l:href="http://foreignpolicy.com/2007/03/13/numbed-by-numbers/">http://foreignpolicy.com/2007/03/13/numbed-by-numbers/</a>.</p></section>
<section>
<title><p>287. Цель не оправдывает средства (у людей). «Если цель не оправдывает средства, то что же тогда их оправдывает?» — приписывается разным авторам. «Я думаю о себе как о программе, работающей на враждебном железе». — Джастин Корвин.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Возможно, в ходе эволюции у людей сформировался паттерн политической революции, когда все начинается с убежденности в своем моральном превосходстве над коррумпированной властной верхушкой, а заканчивается тем, что они <a l:href="http://lesswrong.com/lw/uu/why_does_power_corrupt/">сами оказываются развращены властью</a> — и происходит это вовсе не из-за какого-то сознательного плана в их головах, а из-за эха предков, которые поступали точно так же и благодаря этому оставили потомство.</p><p>Это укладывается в шаблон:</p><p>В некоторых случаях люди эволюционировали таким образом, чтобы считать, будто они совершают действие X ради просоциальной причины Y, однако когда люди действительно совершают X, срабатывают другие адаптации, способствующие получению выгодного для них самих результата Z.</p><p>От этого утверждения я перейду к вопросу, который лежит <emphasis>далеко</emphasis> за пределами классической байесовской теории принятия решений:</p><p>Что, если я запущен на испорченном железе?</p><p>В таком случае вы можете обнаружить, что произносите утверждения, которые кажутся парадоксальными — и выглядят полнейшей нелепицей с точки зрения классической теории принятия решений, — например:</p><p>Цель не оправдывает средства.</p><p>Но если вы запущены на испорченном железе, то рефлексивное наблюдение, согласно которому захват власти <emphasis>кажется</emphasis> вам благородным и альтруистичным поступком, — эта <emphasis>кажимость</emphasis> вряд ли может служить сильным доказательством того, что захват власти действительно принесет племени наибольшую пользу.</p><p>В силу наивного реализма испорченное железо, на котором вы работаете, и вычисляемые им искаженные кажимости будут казаться самой тканью реальности — просто тем, как все устроено на самом деле.</p><p>И в итоге мы получаем кажущееся странным правило: «Ради блага племени не прибегай к обману ради захвата власти, <emphasis>даже когда это принесло бы племени чистую выгоду</emphasis>».</p><p>Пожалуй, действительно мудрее сформулировать это именно так. Если просто сказать «когда <emphasis>кажется</emphasis>, что это принесет племени чистую выгоду», то обязательно найдутся люди, которые возразят: «Но это не просто <emphasis>кажется</emphasis> — это <emphasis>действительно</emphasis> принесет племени чистую выгоду, если у руля встану я».</p><p>Идея ненадежного железа выглядит как нечто, находящееся полностью за пределами классической теории принятия решений. (Как она влияет на рефлексивную теорию принятия решений, я пока сказать не могу, но, судя по всему, решать эту проблему нужно именно на таком уровне.)</p><p>Но на человеческом уровне эта заплатка кажется простой. Как только вы узнаете об искажении, вы создаете правила, которые описывают искаженное поведение и ставят его вне закона. Правило, гласящее: «Ради блага племени не прибегай к обману ради захвата власти, даже ради блага племени». Или: «Ради блага племени не убивай, даже ради блага племени».</p><p>И тут приходит философ и предлагает свой «мысленный эксперимент», выстраивая сценарий, в котором <emphasis>по условию</emphasis> <emphasis>единственный</emphasis> возможный способ спасти пять невинных жизней — убить одного невиновного человека, и это убийство <emphasis>гарантированно</emphasis> спасет те пять жизней. «Поезд мчится на пятерых невинных людей, которых вы никак не можете предупредить, чтобы они успели отскочить в сторону, но вы можете толкнуть на рельсы перед поездом одного невиновного человека, и это остановит состав. Это ваши единственные варианты. Что вы сделаете?»</p><p>Альтруистичный человек, принявший определенные деонтологические запреты — которые кажутся вполне обоснованными, если взглянуть на историческую статистику результатов подобных рассуждений на ненадежном железе, — столкнувшись с этим мысленным экспериментом, может испытать некоторый душевный дискомфорт.</p><p>И вот ответ на этот философский сценарий, который мне еще ни разу не доводилось слышать от жертв философов:</p><p>«Вы утверждаете, что <emphasis>единственный возможный</emphasis> способ спасти пять невинных жизней — убить одного невиновного, и это убийство <emphasis>определенно</emphasis> спасет пять жизней, и что эти факты <emphasis>известны</emphasis> мне с абсолютной уверенностью. Но поскольку я работаю на испорченном железе, я не могу находиться в том <emphasis>эпистемическом состоянии</emphasis>, которое вы просите меня представить. Поэтому я отвечу так: в обществе Искусственных Интеллектов, заслуживающих статуса личности и лишенных врожденной склонности развращаться властью, для ИИ было бы правильным убить одного невиновного ради спасения пятерых, и более того, все его собратья с этим согласились бы. Однако я отказываюсь проецировать этот ответ на себя, поскольку эпистемическое состояние, которое вы просите меня представить, может существовать только у существ иного типа, нежели люди».</p><p>Как по мне, это выглядит как уловка. Я думаю, вселенная достаточно сурова, чтобы мы были вынуждены всерьез рассматривать подобные ситуации. Те, кто то и дело предлагают подобные мысленные эксперименты, вполне заслуживают такого ответа. Но любая человеческая правовая система так или иначе содержит в себе ответ на вопрос: «Сколько невиновных людей мы можем посадить в тюрьму, чтобы поймать виновных?», даже если это число нигде не записано.</p><p>Как человек, я стараюсь соблюдать деонтологические запреты, которые люди создали, чтобы жить в мире друг с другом. Но я не считаю, что наши деонтологические запреты <emphasis>буквально, по самой своей природе, внеконсеквенциально и терминально правильны</emphasis>. Я одобряю принцип «цель не оправдывает средства» как ориентир для людей, работающих на испорченном железе, но я бы не стал одобрять его как принцип для общества ИИ, которые строят хорошо откалиброванные прогнозы. (Если в человеческом обществе есть всего один ИИ, это добавляет другие соображения — например, будут ли люди брать с него пример.)</p><p>Поэтому я бы не сказал, что правильно спроектированный Дружественный ИИ непременно должен отказаться столкнуть того единственного человека с уступа, чтобы остановить поезд. Разумеется, я ожидал бы, что любой порядочный сверхинтеллект найдет лучшую третью альтернативу. Но если эти две альтернативы — единственные, и Дружественный ИИ сочтет, что разумнее столкнуть того человека с уступа — даже с учетом побочных эффектов для людей, которые увидят это и разнесут историю, и так далее, — то я не стану считать тревожным сигналом, если <emphasis>ИИ</emphasis> назовет правильным решением пожертвовать одним ради спасения пятерых. Опять же, <emphasis>я</emphasis> сам не хожу и не толкаю людей под поезда и не граблю банки ради финансирования своих альтруистических проектов. Так уж вышло, что <emphasis>я</emphasis> человек. Но если бы Дружественный ИИ развратился под влиянием власти, это было бы подобно тому, как если бы у него пошла красная кровь. Склонность развращаться под влиянием власти — это конкретная биологическая адаптация, поддерживаемая определенными когнитивными контурами, заложенная в нас генами по вполне понятной эволюционной причине. Она не появится в коде Дружественного ИИ спонтанно — точно так же, как его транзисторы не начнут кровоточить.</p><p>Я бы зашел еще дальше и сказал, что если бы существовали разумы с врожденным искажением, заставляющим их <emphasis>переоценивать</emphasis> внешний вред от действий, приносящих пользу им самим, то им понадобилось бы правило «цели не запрещают средства» — предписывающее делать то, что выгодно тебе самому, даже если это (как кажется) вредит племени. Гипотетически, если бы в их обществе не было такого правила, эти разумы отказывались бы дышать из страха израсходовать чужой кислород, и все они умерли бы. Для них случайные эксцессы, когда кто-то получает личную выгоду в чистый ущерб обществу, казались бы проявлением столь же осторожной добродетели — и действительно <emphasis>были бы</emphasis> им, — как и случаи, когда кто-то из нас, людей, проявляя осторожность, упускает возможность украсть буханку хлеба, которая действительно принесла бы ему самому больше пользы, чем убытка торговцу (с учетом всех побочных эффектов).</p><p>Принцип «цель не оправдывает средства» — это просто консеквенциалистское рассуждение на один метауровень выше. Если человек начинает думать на <emphasis>объектном</emphasis> уровне, что цель оправдывает средства, это приводит к ужасным последствиям из-за ненадежности нашего мозга; поэтому человеку не следует так думать. Но в конечном счете все это по-прежнему консеквенциализм. Просто это <emphasis>рефлексивный</emphasis> консеквенциализм для существ, которые знают, что их сиюминутные решения принимаются на ненадежном «железе».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uv/ends_dont_justify_means_among_humans/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>288. Этические запреты.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Убили бы вы младенцев, если бы это было правильно? Если нет, то при каких обстоятельствах вы бы не стали поступать правильно? Если да, то насколько это должно быть правильно и ради какого количества младенцев?</p><p>— <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rr/the_moral_void/">ужасный вопрос на собеседовании</a></p><empty-line/>
<p>На мгновение сменив роль, я <emphasis>профессионально</emphasis> заинтригован теорией решений в области «вещей, которые делать не следует, даже если кажется, что поступать так будет правильно».</p><p>Предположим, у нас есть рефлексивный ИИ, самомодифицирующийся и самосовершенствующийся, находящийся на промежуточной стадии разработки. В частности, система целей этого ИИ еще не завершена — структура его мотиваций все еще загружается, изучается, тестируется или дорабатывается.</p><p>О да, я видел <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tj/dreams_of_friendliness/">множество способов запороть проектирование системы целей ИИ</a>. Результатом становится система принятия решений, которая, исходя из своих целей, решает, что вся Вселенная должна быть замостирована крошечными молекулярными смайликами или чем-то подобным. Как правило, у этих смертоносных сценариев есть еще одно свойство: ИИ не захочет, чтобы программисты его исправили. Если ИИ <emphasis>достаточно</emphasis> развит (а это может быть так даже на промежуточном этапе), он также может сообразить, что обман программистов и сокрытие изменений в собственных мыслях помогут превратить Вселенную в смайлики.</p><p>Теперь посмотрим с нашей точки зрения как программистов: если мы <emphasis>примем за условие тот факт</emphasis>, что ИИ решил скрывать свои мысли от создателей или иным образом намеренно вводить нас в заблуждение, то представляется весьма вероятным, что в системе целей возникло какое-то непредвиденное последствие. Мы сочтем вероятным, что ИИ функционирует <emphasis>не</emphasis> так, как задумывалось, и, скорее всего, мы как-то напортачили с его функцией полезности. Из-за чего ИИ захотел превратить Вселенную в крошечные счетчики системы вознаграждения или что-то в этом роде, и теперь у него появился мотив от нас скрываться.</p><p>Что ж, предположим, мы <emphasis>не</emphasis> собираемся закладывать в качестве функции полезности ИИ какую-то Великую Идею объектного уровня. Вместо этого мы сделаем нечто продвинутое и рекурсивное — построим систему целей, которая знает о программистах снаружи (и заботится о них). Систему целей, которая благодаря некоторой нетривиальной внутренней структуре «понимает, что ее программируют» и «понимает, что она не завершена». Тогда вы, возможно, сможете внедрить и сохранить следующее правило:</p><p>Если [я решу, что] обмануть моих программистов — это правильно, выполнить контролируемое отключение [вместо того, чтобы делать то, что кажется правильным].</p><p>И ИИ сохранит это правило даже в процессе пересмотра собственного кода при самомодификации, поскольку в его структурно нетривиальной системе целей текущий ИИ понимает: такое решение будущего ИИ, <emphasis>вероятно</emphasis>, указывает на нечто, определяемое как сбой. Более того, текущий ИИ знает: если будущий ИИ попытается <emphasis>оценить</emphasis> полезность контролируемого отключения уже после того, как этот гипотетический сбой произошел, будущий ИИ, скорее всего, <emphasis>решит</emphasis> не отключаться. Поэтому отключение должно происходить безусловно, автоматически, без предоставления системе целей еще одной возможности пересчитать, как поступить правильно.</p><p>Я не собираюсь погружаться в глубокие темные пучины точной математической структуры, поскольку это выходит за рамки данной книги. Кроме того, я и сам еще не знаю этих глубоких темных пучин математической структуры. Похоже, это <emphasis>должно</emphasis> быть возможно, если создавать вещи продвинутые, рекурсивные и обладающие нетривиальной (но согласованной) структурой. Но я пока не достиг этого уровня, так что на данный момент это лишь мечта.</p><p>Однако наша тема здесь — не передовой ИИ, а человеческая этика. Я привожу сценарий с ИИ лишь для того, чтобы ярче высветить странную идею <emphasis>этического запрета</emphasis>:</p><p>Никогда и ни за что нельзя убивать невинного человека, который вам помог, <emphasis>даже если это правильный поступок</emphasis>; потому что гораздо более вероятно, что <emphasis>вы совершили ошибку</emphasis>, нежели то, что убийство помогавшего вам невинного человека действительно является правильным поступком.</p><p>Звучит разумно?</p><p>Во время Второй мировой войны возникла необходимость уничтожить запасы дейтерия Германии (замедлителя нейтронов), чтобы заблокировать их попытки запустить цепную реакцию деления. В тот момент дейтерий поступал к ним с захваченного завода в Норвегии. Партия тяжелой воды находилась на борту норвежского парома <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/SF_Hydro">СФ <emphasis>«Гидро»</emphasis></a>. Кнут Хёукелид и трое других диверсантов тайно пробрались на паром, чтобы совершить саботаж, но их обнаружил паромный смотритель. Хёукелид сказал ему, что они спасаются от гестапо, и смотритель сразу согласился закрыть глаза на их присутствие. Хёукелид «подумывал предупредить их благодетеля, но решил, что это может поставить под угрозу задание, и лишь поблагодарил его и пожал руку».<sup>1</sup> В итоге гражданский паром <emphasis>«Гидро»</emphasis> затонул в самой глубокой части озера; восемнадцать человек погибли, двадцать девять спаслись. Некоторые из норвежских спасателей считали, что находившихся там немецких солдат нужно оставить тонуть, однако эта точка зрения не возобладала, и четверо немцев были спасены. И это фактически положило конец нацистской программе создания ядерного оружия.</p><p>Хороший ход? Плохой ход? Германия, <emphasis>весьма вероятно</emphasis>, все равно не получила бы бомбу... Я отчаянно надеюсь, что мне никогда не придется столкнуться с подобным выбором, но, в конечном счете, я не могу сказать ни единого слова против.</p><p>С другой стороны, если говорить о правиле:</p><p>Никогда не пытайся обмануть себя или искать доводы в пользу веры во что-то, кроме наиболее вероятной истины; потому что даже если ты найдешь потрясающе умный довод, гораздо более вероятно, что ты совершил ошибку, чем то, что у тебя есть разумные основания ожидать от этого чистой выгоды в долгосрочной перспективе.</p><p>То я действительно <emphasis>не</emphasis> знаю никого, кто сознательно столкнулся бы с исключением из него. Бывают моменты, когда перед разговором с офицером гестапо вы пытаетесь убедить себя: «Я не прячу евреев в подвале». Но ведь тогда вы все равно знаете правду, вы просто пытаетесь создать в своем воображении нечто вроде альтернативного «я» — фасад для общения с гестаповцем.</p><p>Но по-настоящему верить в то, что не является правдой? Не знаю, существовал ли когда-либо человек, для которого это было бы <emphasis>заведомо</emphasis> хорошей идеей. Я уверен, что в человеческой истории бывало великое множество случаев, когда человеку X жилось лучше с ложным убеждением Y. Точно так же в каждом тираже лотереи всегда есть выигрышный набор чисел. Но именно <emphasis>знание того, какой именно лотерейный билет выиграет,</emphasis> представляет эпистемическую сложность — так же как для X сложно узнать, когда именно ему пойдет на пользу ложное убеждение.</p><p>Самообман — это худший вид ставок на «черного лебедя», гораздо худший, чем ложь, потому что, не зная истинного положения дел, вы не можете даже предположить, какой будет расплата за ваш самообман. Им достаточно прогореть лишь однажды, чтобы свести на нет все благо, которое они когда-либо принесли. Всего один раз, когда вы молитесь Богу, обнаружив уплотнение, вместо того чтобы пойти к врачу. Этого достаточно, чтобы разрушить жизнь. Все счастье, которое греющая душу мысль о загробной жизни когда-либо приносила человечеству, теперь с лихвой перечеркнуто тем, что человечество не смогло внедрить систематическое крионирование после того, как производство жидкого азота стало дешевым. И я не думаю, что кто-то вообще имел в виду подобный провал как возможный крах, когда говорил: «Но нам нужны религиозные убеждения, чтобы смягчить страх смерти». В этом и заключается суть ставок на черных лебедей — в неожиданном крахе.</p><p>Возможно, вам даже сойдет с рук одна или две ставки на черного лебедя — они настигают вас не <emphasis>каждый</emphasis> раз. Поэтому вы делаете это снова, а затем происходит крах, который сводит на нет все выгоды, да еще и с лихвой. В этом и заключается суть ставок на черного лебедя.</p><p>Отсюда и сложность понимания того, когда безопасно верить в ложь (если предположить, что вы вообще способны на столь изощренную ментальную эквилибристику) — ведь природа ставок на черного лебедя такова, что вы не видите пулю, которая вас убивает; а поскольку наше восприятие кажется нам просто тем, как устроен мир, нам кажется, что никакой пули нет, и точка.</p><p>Поэтому я бы сказал, что существует этический запрет на самообман. Я называю это «этическим запретом» не столько потому, что это вопрос межличностной морали (хотя так оно и есть), сколько потому, что это правило защищает вас от вашего собственного хитроумия — предохранитель против искушения сделать то, что кажется правильным.</p><p>Итак, теперь у нас есть два типа ситуаций, которые могут поддерживать «этический запрет» — правило не делать чего-то, даже когда это кажется правильным поступком. (То есть вы воздерживаетесь, «даже когда ваш мозг вычислил, что это правильно», но для вас это просто будет <emphasis>казаться</emphasis> «правильным поступком».)</p><p>Во-первых, будучи людьми и работая на поврежденном «железе», мы можем <a l:href="http://lesswrong.com/lw/uu/why_does_power_corrupt/">выделить классы ситуаций</a>, когда, если вы говорите, например: «Пора ограбить несколько банков ради общего блага», мы сочтем более вероятным, что ваши суждения искажены, чем то, что это действительно так. (Обратите внимание, что мы не исключаем, что подобное <emphasis>когда-либо</emphasis> может произойти в <emphasis>реальности</emphasis>, но мы ставим под сомнение <emphasis>эпистемическое</emphasis> состояние, при котором вы <emphasis>имеете веские основания доверять</emphasis> собственным расчетам, согласно которым это правильный поступок — честные лотерейные билеты могут выигрывать, но у вас нет разумных оснований их покупать.)</p><p>Во-вторых, история может научить нас тому, что определенные классы действий представляют собой ставки на черного лебедя, то есть иногда они оборачиваются грандиозным крахом по причинам, не учтенным в модели принимающего решение. Поэтому даже когда в рамках нашей модели мы рассчитываем, что какое-то действие кажется правильным, мы применяем дополнительное знание о проблеме черного лебедя, чтобы наложить на него запрет.</p><p>Но ведь... если человек <emphasis>осознает эти причины</emphasis>... тогда можно просто провести расчет заново, приняв их во внимание. Значит, мы можем грабить банки, если это кажется правильным <emphasis>после того, как мы учли</emphasis> проблему поврежденного «железа» и крахов, связанных с «черными лебедями». Это ведь и есть рациональный путь, верно?</p><p>На это я мог бы дать несколько ответов.</p><p>Начну с того, что это ярчайший пример того типа мышления, который я имею в виду, когда предупреждаю начинающих рационалистов о необходимости остерегаться собственного хитроумия.</p><p>Также я замечу, что если бы создаваемый Дружественный ИИ внезапно решил, что Землю следует превратить в скрепки, мне бы очень не хотелось, чтобы он начал оценивать, насколько это разумно в свете всех полученных им предупреждений. Я бы хотел, чтобы он совершил автоматическое контролируемое отключение. Кто сказал, что мета-рассуждения защищены от искажений?</p><p>Я мог бы упомянуть те важные моменты, когда мои наивные, идеалистические этические ограничения <a l:href="http://lesswrong.com/lw/uz/protected_from_myself/">защищали меня от <emphasis>самого себя</emphasis></a> и удерживали меня в положении, из которого еще можно было все исправить, или помогали начать путь к исправлению после очень глубоких ошибок, о совершении которых я даже не подозревал. И я мог бы спросить: неужели я действительно настолько продвинулся вперед и неужели было бы разумно убирать защиты, которые спасали меня прежде?</p><p>И все же... «Глупее ли я до сих пор собственной этики?» — это вопрос, ответ на который не является <emphasis>автоматически</emphasis> «Да».</p><p>Есть очевидные глупости, которых делать не стоит; например, не следует ждать, пока у вас возникнет реальный соблазн, и <emphasis>только тогда</emphasis> пытаться выяснить, умнее ли вы своей этики в данном конкретном случае.</p><p>Но в целом — родительские запреты могут обладать лишь ограниченной силой. Не стоит недооценивать эту силу. Умные люди спорили об уроках истории, создавая этику Просвещения, на которую опирается большая часть западной культуры; а некоторые субкультуры, такие как научное сообщество или фэндом научной фантастики, опираются на эту этику еще более непосредственно. Но даже при этом власть прошлого имеет свои пределы.</p><p>И на самом деле...</p><p>Мне пришлось сделать свою этику <emphasis>гораздо строже</emphasis>, чем то, что мне запрещали делать мои родители, Джерри Пурнель и Ричард Фейнман.</p><p>Забавное дело: когда людям кажется, что они умнее собственной этики, они ратуют за <emphasis>меньшую</emphasis> строгость, а не за <emphasis>большую</emphasis>. Ведь если подумать, насколько сложнее стал современный мир...</p><p>И точно так же те, кто приходит ко мне со словами: «Тебе стоит лгать о взрыве интеллекта, ведь так ты получишь поддержку большего числа людей; это рационально, ради общего блага», — эти люди, похоже, <emphasis>понятия не имеют</emphasis> о рисках.</p><p>Они не упоминают проблему работы на поврежденном «железе». Они не упоминают о том, что ложь приходится рекурсивно защищать от любых истин и любых методов поиска истины, которые ей угрожают. Они не упоминают, что честным методам присуща простота, которой часто лишены бесчестные. Они не говорят о ставках на «черных лебедей». Они не говорят об ужасающей беззащитности, когда ты отбрасываешь последнюю защиту от самого себя и пытаешься выжить за счет голого расчета.</p><p>Я почти уверен, что все дело в том, что они <emphasis>не имеют ни малейшего представления</emphasis> ни об одной из этих вещей.</p><p>Если вы действительно поняли причины и внутренний ритм этики, то один из главных признаков этого — то, что, вооружившись этим новым знанием, вы <emphasis>не совершаете</emphasis> тех поступков, которые раньше казались этическими нарушениями. Только теперь вы знаете почему.</p><p>Тот, кто лишь ухватил одну или две причины, лежащие в основе этики, и говорит: «Ладно, я это понял, теперь я буду учитывать это сознательно, а значит, этические ограничения мне больше не нужны», — ведет себя скорее как ходячий стереотип, а не как настоящий рационалист. Мир не прост, не чист и не идеален, так что нельзя просто взять этику, на которой вас воспитали, и безоговорочно ей доверять. Но и эти претензии на вулканскую логику, когда вам кажется, будто вы сможете правильно просчитать абсолютно все, едва ухватив одну-две абстрактные идеи, — в реальной жизни это тоже не работает.</p><p>Что же до тех, кто, не поняв из этого <emphasis>ровным счетом ничего</emphasis>, считает себя умнее собственной этики, — ха.</p><p>И что касается тех, кто раньше считал себя умнее собственной этики, но до прочтения этого эссе не формулировал для себя «буквально» все эти соображения, стоящие за этическими запретами, а <emphasis>теперь</emphasis> считает себя умнее собственной этики, потому что отныне собирается всё это учитывать: двойное ха.</p><p>Я видел много людей, изо всех сил пытающихся найти для себя оправдание, чтобы отступить от собственной этики. Эти изменения всегда направлены в сторону смягчения, никогда — в сторону строгости. И меня поражает та легкость и быстрота, с которой они спешат отказаться от своей защиты. Хоббс говорил: «Не знаю, что хуже: то, что у каждого есть своя цена, или то, что эта цена так низка». Так ничтожно мала эта цена, так страстно они желают быть купленными. Они не станут искать альтернативы во второй и третий раз, прежде чем решить, что у них не осталось иного выхода, кроме как преступить черту — хотя в момент заявления об этом они могут напускать на себя крайне серьезный и торжественный вид. Они отказываются от своей этики при первой же возможности. «Где есть воля к провалу, препятствия всегда найдутся». Кажется, стремление поступиться этикой у некоторых людей невероятно сильно.</p><p>Не знаю, могу ли я одобрить абсолютные этические запреты, действующие при любых возможных эпистемических состояниях человеческого мозга. Вселенная не настолько добра, чтобы я мог на это положиться. (Хотя этический запрет на самообман, например, кажется мне обладающим огромной силой. Я видел многих, кто защищал Темную сторону, и ни один из них, похоже, не осознавал сетевых рисков или рисков «черных лебедей», связанных с самообманом.) Если я когда-нибудь попытаюсь сформировать (рефлексивно непротиворечивый) запрет внутри самомодифицирующегося ИИ, то сделаю это только после того, как просчитаю всю математику, потому что это совершенно не та вещь, которую можно провернуть с помощью какой-нибудь временной заплатки.</p><p>Но скажу вот что:</p><p><emphasis>Меня совершенно не впечатляют ни знания, ни ход рассуждений, ни общий уровень тех людей, которые с готовностью приходили ко мне и с серьезным видом заявляли:</emphasis> «Рационально совершить неэтичный поступок X, потому что это принесет пользу Y».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/v1/ethical_injunctions/">*</a></p><p>1. Ричард Роудс, <emphasis>«Создание атомной бомбы»</emphasis> (New York: Simon &amp; Schuster, 1986).</p></section>
<section>
<title><p>289. То, что нужно защищать.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В гештальте (кхм) <a l:href="http://lesswrong.com/lw/m7/zen_and_the_art_of_rationality/">японского</a> художественного вымысла часто встречается этот повторяющийся мотив: сила приходит, когда у тебя есть то, что нужно защищать.</p><p>Я говорю не просто о супергероях, которые становятся сильнее, когда их другу угрожает опасность, как это обычно бывает в западных произведениях. В японском варианте всё гораздо глубже.</p><p>В саге <emphasis>«X»</emphasis> прямо утверждается, что каждый из положительных героев черпает силу в том, что у него есть кто-то — один-единственный человек, — кого он хочет защитить. Кто именно? Этот вопрос — часть сюжета <emphasis>«X»</emphasis>: «самый дорогой человек» — это далеко не всегда тот, о ком мы думаем. Но если этого человека убивают или ранят как-то по-особому, защитник теряет свою силу — не столько из-за магического отката, сколько от простого отчаяния. Это не то, что происходит раз в неделю с каждым хорошим парнем, как в западных комиксах. Это эквивалентно тому, что персонажа <a l:href="http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/KilledOffForReal">убивают насовсем</a> — убирают с игровой доски.</p><p>В западных супергеройских комиксах это работает так: хорошего парня кусает радиоактивный паук; затем ему нужно куда-то деть свои суперсилы, чтобы занять себя, и он решает бороться с преступностью. А потом западные супергерои вечно ноют о том, как много времени отнимают их супергеройские обязанности и как они предпочли бы стать обычными смертными, чтобы ходить на рыбалку или заниматься чем-то подобным.</p><p>Точно так же в реальной жизни на Западе несчастным людям говорят, что им нужна «цель в жизни», поэтому им стоит выбрать какое-нибудь альтруистическое дело, которое хорошо сочетается с их характером, подобно тому как подбирают красивые шторы в гостиную, — и это скрасит их будни, добавив красок, совсем как красивые шторы в гостиной. Правда, стоит быть аккуратнее и не выбирать что-то слишком дорогое.</p><p>В западных комиксах сначала появляется магия, а потом цель: обрети невероятные способности, а затем реши защищать невиновных. В японских произведениях всё зачастую работает наоборот.</p><p>Конечно, я говорю всё это не для того, чтобы делать выводы на основе вымышленных примеров. Но я хочу донести концепцию, обманчиво близкий западный аналог которой — <emphasis>вовсе не</emphasis> то, что я имею в виду.</p><p>Ранее я уже касался мысли о том, что у рационалиста должно быть что-то, что он ценит больше самой «рациональности»: <emphasis>у Искусства должна быть цель помимо него самого, иначе оно схлопывается в бесконечную рекурсию.</emphasis> Но не поймите меня неправильно: я вовсе не утверждаю, будто рационалистам нужно просто выбрать себе симпатичное альтруистическое дело, просто чтобы было чем заняться, поскольку сама по себе рациональность не так уж важна. Нет. Я спрашиваю: откуда берутся рационалисты? Как мы обретаем свои силы?</p><p>В «Двенадцати добродетелях рациональности» написано:</p><p>Как вы можете улучшить свое представление о рациональности? Не говоря себе: «Быть рациональным — мой долг». Этим вы лишь закрепите свое ошибочное представление. Возможно, по-вашему, рациональность заключается в том, чтобы верить словам Великого Учителя; и вот Великий Учитель говорит: «Небо зелёное», а вы смотрите вверх и видите синеву. Если вы подумаете: «Пусть небо и кажется синим, но быть рациональным — значит верить словам Великого Учителя», то потеряете шанс обнаружить свою ошибку.</p><p>Исторически сложилось так, что человечество <emphasis>наконец</emphasis> выбралось из ловушки авторитетов и начало обращать внимание на, ну, знаете, на само небо только потому, что убеждения, основанные на эксперименте, оказались <emphasis>гораздо полезнее</emphasis>, чем убеждения, основанные на авторитете. Любопытство существовало с зари человечества, но проблема в том, что рассказывание баек у костра удовлетворяет любопытство ничуть не хуже.</p><p>Исторически наука победила потому, что продемонстрировала бо́льшую грубую силу в виде технологий, а не потому, что наука <emphasis>казалась более убедительной</emphasis>. По сей день для неискушённого уха магия и священные писания всё ещё звучат убедительнее, чем наука. Именно поэтому между этими системами убеждений существует непрекращающееся социальное напряжение. Если бы наука не просто работала лучше магии, но <emphasis>к тому же</emphasis> казалась интуитивно более разумной, она бы уже давно победила <emphasis>окончательно</emphasis>.</p><p>Но найдутся те, кто скажет: «Как ты смеешь предполагать, будто что-то можно ценить выше Истины? Разве рационалист не должен любить Истину больше, чем простую полезность?»</p><p>Забудьте на миг о том, что исторически произошло бы с человеком с таким настроем — ведь именно люди с похожим складом ума защищали Библию, потому что любили Истину больше, чем простую точность. Пропозициональная мораль — великолепная вещь, но у неё слишком много степеней свободы.</p><p>Нет, суть в том, что роман рационалиста с Истиной как эмоциональная связь, ну, просто <emphasis>устроен сложнее</emphasis>.</p><p>Никто не становится искусным рационалистом, если его не заботит истина — как в качестве чисто морального ориентира, так и в качестве чего-то, чем приятно обладать. Сомневаюсь, что найдется много выдающихся композиторов, которые ненавидят музыку.</p><p>Но отчасти мне <emphasis>нравится</emphasis> в рациональности именно дисциплина, налагаемая требованием, чтобы убеждения давали предсказания. В итоге это подводит нас к истине гораздо ближе, чем если бы мы целыми днями сидели в гостиной, зациклившись на Истине. Мне <emphasis>нравится</emphasis> сложность необходимости одновременно любить идеи, кажущиеся истинными, и в то же время быть готовым в любой момент выбросить их в окно. Мне даже нравится великолепная эстетическая чистота заявления о том, что я ценю простую пользу выше эстетики. В этом есть почти противоречие, но не совсем; и в этом тоже есть своя эстетика, восхитительный юмор.</p><p>И конечно, сколько бы вы ни заявляли о своей любви к простой полезности, вы никогда не должны <emphasis>на самом деле</emphasis> прийти к тому, чтобы намеренно верить в полезное, но ложное утверждение.</p><p>Так что не упрощайте связь между любовью к истине и любовью к пользе. Это не выбор «или — или». Всё <emphasis>сложно</emphasis>, что вовсе не обязательно является изъяном в моральной эстетике единичных событий.</p><p>Но одни лишь мораль и эстетика, вера в то, что нужно быть «рациональным» или что определенные образы мыслей «красивы», не приведут вас к центру Пути.</p><p>Это не вытащило бы человечество из ямы авторитетов.</p><p>Гарантированно спасти 400 жизней.</p><p>Спасти 500 жизней с вероятностью 90%; не спасти ни одной жизни с вероятностью 10%.</p><p>У вас может возникнуть искушение встать в позу и заявить: «Как вы смеете играть в рулетку человеческими жизнями?» Даже если вы сами — один из этих 500 (но не знаете, какой именно), у вас всё равно может возникнуть соблазн положиться на утешительное чувство уверенности, потому что наши собственные жизни часто значат для нас меньше, чем хорошая интуиция.</p><p>Но если одна из этих 500 — ваша любимая дочь, и вы не знаете, которая именно, <emphasis>тогда</emphasis>, возможно, вы почувствуете более сильный стимул заткнуться и умножить — заметить, что в первом случае ваши шансы спасти её составляют 80%, а во втором — 90%.</p><p>И да, каждый в этой толпе — чей-то сын или дочь. Что, в свою очередь, указывает на то, что мы должны выбрать второй вариант — как альтруисты, так и заботливые родители.</p><p>Я вовсе не хочу сказать, что жизнь одного человека ценнее жизни 499 человек. Я пытаюсь сказать, что на кону должно стоять <emphasis>больше</emphasis>, чем ваша собственная жизнь, прежде чем человек отчается настолько, чтобы обратиться к математике.</p><p>Что, если вы убеждены, будто «рационально» выбрать гарантированный первый вариант? Многие думают, что «рациональность» заключается в выборе только тех методов, которые гарантированно сработают, и в отвержении любой неопределенности. Но, хочется надеяться, жизнь вашей дочери волнует вас больше, чем «рациональность».</p><p>Спасет ли вас гордость за собственную добродетель рационалиста? Нет, если вы считаете добродетелью выбор уверенности. Вы сможете узнать хоть что-то о рациональности лишь в том случае, если жизнь вашей дочери будет значить для вас больше, чем ваша гордость рационалиста.</p><p>Возможно, вы даже извлечете из этого опыта какой-то урок о рациональности — если вы уже достаточно выросли в своем Искусстве, чтобы сказать: «Должно быть, у меня было неверное представление о рациональности», а не: «Смотрите, как рациональность подсунула мне неверный ответ!»</p><p>(Главная трудность на пути к тому, чтобы стать мастером рациональности, заключается в том, что вам нужно уже обладать изрядной долей рациональности, чтобы запустить процесс обучения.)</p><p>Важнее ли вашей жизни вера в то, что вы должны быть рациональным? Ведь, как я уже отмечал ранее, рискнуть жизнью — это сравнительно не так уж страшно. Оказаться единственным несогласным в толпе, на которого все косо смотрят, — <emphasis>куда</emphasis> страшнее, чем простая угроза жизни, судя по выявленным предпочтениям подростков, которые выпивают на вечеринках, а потом садятся за руль. Потребуется что-то действительно важное, чтобы вы захотели отбиться от стаи. Угрозы вашей жизни будет недостаточно.</p><p>Сильнее ли ваше стремление к рациональности, чем ваша <emphasis>гордость</emphasis>? Может ли оно быть сильнее, если само это стремление проистекает из вашей гордости за образ себя как рационалиста? Полезно — <emphasis>очень</emphasis> полезно — иметь представление о себе как о человеке, который смело смотрит в лицо суровой правде. Полезно иметь слишком много самоуважения, чтобы сознательно лгать самому себе или отказываться признавать факты. Но может прийти время, когда вам придется признать, что вы практиковали рациональность совершенно неправильно. И тогда ваша гордость, ваш образ себя как рационалиста, могут помешать вам признать это.</p><p>Если вы гордились тем, что верите словам Великого Учителя — даже когда они кажутся суровыми, даже когда вам совсем этого не хочется, — вам будет тем более горько признать, что Великий Учитель — шарлатан, а все ваши благородные самопожертвования были напрасны.</p><p>Откуда же взять волю, чтобы продолжать двигаться вперед?</p><p>Когда я оглядываюсь на свой собственный путь к рациональности — а не только на исторический путь человечества, — я вижу, что вырос с твердой верой в то, что должен быть рациональным. Это сделало меня Традиционным Рационалистом чуть выше среднего, в духе Фейнмана и Хайнлайна, и не более того. Это не побуждало меня выйти за рамки полученных учений. Я начал расти <emphasis>дальше</emphasis> как рационалист только тогда, когда у меня появилось кое-что чрезвычайно важное, что мне нужно было сделать. Что-то более важное, чем моя гордость рационалиста, не говоря уже о моей жизни.</p><p>Только когда вы становитесь преданы успеху сильнее, чем любой из своих любимых техник рациональности, вы начинаете понимать слова Миямото Мусаси:<sup>1</sup></p><p>Победить можно длинным оружием, а можно и коротким. Одним словом, Путь школы Ити — это дух победы, каким бы ни было оружие и каков бы ни был его размер.</p><p>— Миямото Мусаси, <emphasis>«Книга пяти колец»</emphasis></p><p>Не принимайте это за конкретное учение о рациональности. Здесь описывается то, как вы <emphasis>постигаете</emphasis> Путь, начиная с отчаянной потребности в успехе. Никто не овладеет Путем, пока на кону не окажется больше, чем жизнь. Больше, чем комфорт, и даже больше, чем гордость.</p><p>Нельзя просто так выбрать себе Дело только потому, что вам нужно хобби. Попробуйте заняться поисками «благого дела», и ваш разум тут же подсунет вам стандартное клише. Научитесь умножать, и, возможно, вы распознаете по-настоящему важное дело, когда столкнетесь с ним.</p><p>Но <emphasis>если</emphasis> у вас есть такое дело, то правильно и естественно поставить свою рациональность ему на службу.</p><p>Строгое подчинение эстетики рациональности высшему делу — это часть самой эстетики рациональности. Вам стоит обратить внимание на эту эстетику: вы никогда не овладеете рациональностью настолько хорошо, чтобы побеждать любым оружием, если не научитесь ценить красоту саму по себе.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nb/something_to_protect/">*</a></p><p>1. Мусаси, <emphasis>«Книга пяти колец»</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>290. Когда (не) следует использовать вероятности. Для некоторых читателей может стать сюрпризом, что я не всегда призываю использовать вероятности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Или, скорее, я не всегда призываю к тому, чтобы люди, пытающиеся решить свои проблемы, пытались <emphasis>выдумывать</emphasis> вербальные вероятности, а затем применять законы теории вероятностей или теории принятия решений к какому-то числу, которое они только что взяли с потолка, и использовать результат в качестве своего окончательного убеждения или решения.</p><p>Законы вероятности — это законы, а не просто рекомендации, но зачастую истинный Закон слишком сложен для нас, людей, чтобы его рассчитать. Если P ≠ NP и у вселенной нет источника экспоненциальной вычислительной мощности, то существуют обновления свидетельств, слишком сложные для вычисления даже для сверхинтеллекта — хотя сами вероятности были бы вполне определенными, если бы мы могли позволить себе их рассчитать.</p><p>Так что иногда теорию вероятностей применять не стоит. Особенно если вы человек, а ваш мозг в ходе эволюции выработал всевозможные полезные алгоритмы для рассуждений в условиях неопределенности, которые <emphasis>не</emphasis> включают в себя вербальное присвоение вероятностей.</p><p>Не уверены, куда приземлится летящий мяч? Я не советую пытаться составить распределение вероятностей мест его падения, выполнять осознанное байесовское обновление при каждом взгляде на мяч и рассчитывать ожидаемую полезность всех возможных последовательностей двигательных команд для ваших мышц. Пытаясь поймать летящий мяч, вы, скорее всего, добьетесь большего успеха с помощью встроенных механизмов вашего мозга, чем используя сознательные вербальные рассуждения для изобретения вероятностей или манипулирования ими.</p><p>Но это не означает, что вы выходите <emphasis>за пределы</emphasis> теории вероятностей или встаете <emphasis>выше</emphasis> нее.</p><p>Аргументы о голландской книге ставок по-прежнему применимы. Если я предложу вам на выбор пари (10 000 долларов, если мяч приземлится в этом квадрате, против 10 000 долларов, если я брошу кубик и выпадет шестерка), а вы ответите так, что это не позволит присвоить непротиворечивые вероятности, то вы примете такие комбинации ставок, которые принесут гарантированный убыток, или отвергнете ставки, приносящие гарантированный выигрыш...</p><p>Что опять же не означает, будто вам следует пытаться использовать сознательные вербальные рассуждения. Полагаю, что по крайней мере для профессиональных бейсболистов поймать мяч гораздо важнее, чем присвоить непротиворечивые вероятности. В самом деле, если бы вы попытались выдумать вероятности, то <emphasis>вербальные</emphasis> вероятности могли бы оказаться не слишком точными по сравнению с интуитивным ощущением — бессловесным представлением неопределенности на задворках вашего сознания.</p><p>Словесно выраженная неопределенность не обладает никаким особым статусом, если только вербальные отделы вашего мозга <emphasis>действительно</emphasis> не работают над этой задачей лучше.</p><p>И хотя точные карты одной и той же территории неизбежно будут согласованы между собой, далеко не все согласованные карты точны. Гораздо важнее быть точным, чем непротиворечивым, и гораздо важнее поймать мяч, чем быть непротиворечивым.</p><p>На самом деле я обычно не советую <emphasis>выдумывать</emphasis> вероятности, если только у вас нет для них каких-то веских оснований. Это лишь вводит вас в заблуждение, заставляя верить, что вы больший байесианец, чем есть на самом деле.</p><p>Если конкретнее, в большинстве случаев я бы не советовал использовать нечисловые процедуры для создания того, что кажется числовыми вероятностями. Числа должны браться из чисел.</p><p>Конечно, в попытках перевести интуитивное ощущение неопределенности в вербальные вероятности <emphasis>есть</emphasis> свои плюсы. Это может помочь вам заметить такие проблемы, как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ji/conjunction_fallacy/">ошибка конъюнкции</a>. Это может помочь выявить внутренние противоречия — хотя, возможно, и не укажет способа их устранения.</p><p>Но не стоит думать, будто если вы переведете свое интуитивное ощущение в формат «один шанс из тысячи», то в случаях, когда вы произносите эти слова, соответствующее событие действительно будет происходить примерно один раз из тысячи. Ваш мозг не откалиброван настолько хорошо. Если же вместо этого вы сделаете что-то невербальное со своим интуитивным ощущением неопределенности, вы, скорее всего, только выиграете, потому что по крайней мере будете <emphasis>использовать</emphasis> интуицию именно так, как она и задумывалась.</p><p>Эта конкретная тема недавно всплывала в контексте Большого адронного коллайдера и <a l:href="http://www.global-catastrophic-risks.com/abstracts/ab_hillerbrand_ord_sandberg.html">аргумента, прозвучавшего</a> на конференции по глобальным катастрофическим рискам:</p><p>Что мы не можем быть уверены в отсутствии ошибок в научных статьях, всесторонне доказывающих, что БАК никоим образом не может уничтожить мир. Более того, теория, использованная в этих статьях, может оказаться неверной. И в любом случае сохраняется вероятность того, что БАК <emphasis>может</emphasis> уничтожить мир. И следовательно, запускать его не следует.</p><p>Если бы аргумент был сформулирован <emphasis>именно</emphasis> так, у меня не возникло бы возражений против его эпистемологии.</p><p>Но докладчик фактически попытался присвоить вероятность не менее 1 из 1000 тому, что теория, модель или расчеты в статьях по БАК неверны; и вероятность не менее 1 из 1000 тому, что в случае неверности теории, модели или расчетов БАК уничтожит мир.</p><p>В конце концов, уж точно не столь невероятно, что будущие поколения отвергнут теорию, использованную в работах по БАК, или отвергнут модель, или, возможно, просто найдут ошибку. А если статьи по БАК неверны, то кто знает, к чему это может привести?</p><p>Что ж, это аргумент — но зачем присваивать ему <emphasis>числа</emphasis>?</p><p>Я возражаю против налета авторитетности, придаваемого этим взятым с потолка числам. В целом я считаю, что если вы не можете использовать вероятностный инструментарий для формирования своих ощущений неопределенности, вам не следует оказывать им такую честь и называть их вероятностями.</p><p>Альтернатива, которую я бы предложил в данном конкретном случае, состоит в том, чтобы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/se/should_we_ban_physics/">обсудить общее правило о запрете физических экспериментов</a> на том основании, что вы не можете быть абсолютно уверены в доводах, подтверждающих их безопасность.</p><p>Я утверждаю, что если вы сформулируете вопрос подобным образом, то ваш разум, рассматривая частоту событий, скорее всего, примет во внимание больше последствий этого решения и вспомнит больше подходящих исторических примеров.</p><p>Если вы обсуждаете только один этот случай с БАК и приписываете ему конкретные вероятности, то это (1) придает крайне шатким рассуждениям незаслуженный налет авторитетности, (2) скрывает общие последствия применения подобных правил и даже (3) создает иллюзию, что мы могли бы принять другое решение, если бы кто-то опубликовал новую статью по физике, снижающую эти вероятности.</p><p>Авторы на конференции по глобальным катастрофическим рискам, судя по всему, предполагали, что мы можем провести еще немного анализа БАК, а <emphasis>затем</emphasis> включить его. Это показалось мне самой лукавой частью их аргументации. Стоит вам один раз принять довод «А вдруг анализ ошибочен, и кто знает, что тогда произойдет?», и никакая статья по физике уже не сможет от него избавиться.</p><p>Независимо от того, какие еще статьи по физике были бы опубликованы ранее, на конференции по глобальным катастрофическим рискам авторы использовали бы тот же самый довод <emphasis>и выдумали бы те же самые числовые вероятности</emphasis>. Конечно, я не могу быть полностью уверен в этом утверждении, но его вероятность составляет 75%.</p><p>В целом рационалист стремится заставить свой разум работать на максимуме доступной мощности; иногда для этого требуется <emphasis>рассуждать</emphasis> о вербальных вероятностях, а иногда нет, но законы теории вероятностей всегда <emphasis>главенствуют.</emphasis></p><p>Если всё, что у вас есть, — это лишь интуитивное ощущение неопределенности, то вам, пожалуй, стоит придерживаться тех алгоритмов, которые работают с интуитивными ощущениями неопределенности, поскольку ваши встроенные алгоритмы могут справиться лучше, чем ваши неуклюжие попытки облечь всё в слова.</p><p>Рассуждая подобным образом, я могу поймать себя на непоследовательности. К примеру, лотерейный аппарат с четко определенным шансом «один на миллион» уничтожить мир встревожил бы меня существенно сильнее, чем запуск Большого адронного коллайдера.</p><p>С другой стороны, если бы вы спросили меня, смогу ли я сделать миллион столь же авторитетных заявлений вроде «Большой адронный коллайдер не уничтожит мир» и ошибиться при этом в среднем лишь один раз, мне пришлось бы ответить «нет».</p><p>Что мне делать с этой непоследовательностью? Я не уверен, но уж точно не собираюсь махать волшебной палочкой, чтобы от нее избавиться. Это все равно что обнаружить несовпадения на двух картах из вашей коллекции и наскоро сделать на них исправления, чтобы они казались согласованными.</p><p>К слову, лотерейный аппарат с шансом уничтожить мир один на миллиард беспокоил бы меня существенно больше, чем устройство, которое уничтожит мир, если иудео-христианский Бог существует. Но я не думаю, что смог бы сделать миллиард последовательных, полностью независимых и столь же рискованных утверждений вроде «Бога нет» и ошибиться в среднем лишь один раз.</p><p>Не могу сказать, что я <emphasis>доволен</emphasis> таким положением дел в моей эпистемологии, но я не собираюсь его менять, пока не увижу, что двигаюсь в сторону <emphasis>большей точности и практической эффективности</emphasis>, а не просто к большей внутренней согласованности. В конце концов, цель в том, чтобы побеждать. Если я выдумаю вероятность, не подкрепленную вероятностным инструментарием, если я просто сочиню число, не полученное математическими методами, то, возможно, я лишь мешаю работе собственных встроенных алгоритмов, которые справились бы лучше, рассуждая в привычном для них режиме неопределенности.</p><p>Разумеется, это не дает права игнорировать хорошо обоснованные вероятности. Хоть какое-то числовое обоснование, скорее всего, будет лучше смутного ощущения неопределенности; люди — ужасные статистики. Но если вы высосете число <emphasis>полностью</emphasis> из пальца — то есть используете нечисловую процедуру для его получения, — у вас фактически не будет вообще никакого обоснования; и в таком случае вам, вероятно, действительно лучше оставаться при своих смутных ощущениях неопределенности.</p><p>Вот почему в своих статьях я обычно использую слова вроде «возможно», «вероятно» и «наверняка» вместо приписывания выдуманных числовых вероятностей вроде «40%», «70%» или «95%». Только представьте, как глупо это бы выглядело. И я думаю, это действительно <emphasis>было бы</emphasis> глупо; полагаю, я бы от этого только проиграл.</p><p>Я не из тех «карикатурных» байесианцев, которые утверждают, будто нужно выдумывать вероятности во избежание «голландской книги ставок». Я из тех байесианцев, которые говорят, что на практике люди все равно попадаются на «голландскую книгу», потому что они недостаточно сильны, чтобы этого избежать; и более того, поймать мяч важнее, чем не попасться на «голландскую книгу». Математика здесь подобна <emphasis>фундаментальной</emphasis> физике: она правит всем неизбежно, но рассчитывать её слишком затратно.</p><p>Нет также никакого смысла в таком ритуале познания, который лишь <emphasis>имитирует</emphasis> внешние формы математики, но не приводит к систематически более качественным решениям. Это было бы утратой цели; это не истинное искусство жить по закону.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/sg/when_not_to_use_probabilities/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>291. Задача Ньюкома и сожаление о рациональности. Следующая дилемма вполне может оказаться самой спорной в истории теории принятия решений:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Суперинтеллект из другой галактики, которого мы назовем Омегой, прибывает на Землю и затевает странную игру. В этой игре Омега выбирает человека, ставит перед ним две коробки и улетает.</p><p>Коробка А прозрачна и содержит тысячу долларов.</p><p>Коробка B непрозрачна и содержит либо миллион долларов, либо ничего.</p><p>Вы можете взять обе коробки или взять только коробку B.</p><p>Изюминка заключается в том, что Омега помещает миллион долларов в коробку B тогда и только тогда, когда Омега предсказал, что вы выберете только коробку B.</p><p>До сих пор Омега оказывался прав в каждом из 100 наблюдаемых случаев: все, кто брал обе коробки, находили коробку B пустой и получали только тысячу долларов; все, кто брал только коробку B, находили в ней миллион долларов. (Мы предполагаем, что коробка А исчезает в облачке дыма, если вы берете только коробку B; никто другой не сможет забрать коробку А после этого.)</p><p>К тому моменту, когда вы делаете выбор, Омега уже улетел и перешел к следующей игре. Коробка B уже либо пуста, либо полна.</p><p>Омега опускает на землю перед вами две коробки и улетает.</p><p>Вы берете обе коробки или только коробку B?</p><p>И стандартная философская дискуссия строится следующим образом:</p><p>ОДНОКОРОБОЧНИК: «Конечно, я беру только коробку B. Я бы предпочел миллион, а не тысячу».</p><p>ДВУХКОРОБОЧНИК: «Омега уже улетел. Коробка B уже либо полна, либо пуста. Если коробка B пуста, то выбор обеих коробок приносит мне 1 000 долларов, а выбор только коробки B приносит 0 долларов. Если коробка B полна, то выбор обеих коробок приносит мне 1 001 000 долларов, а выбор только коробки B — 1 000 000 долларов. В любом случае для меня лучше взять обе коробки, и хуже — оставить тысячу долларов на столе. Так что я поступлю рационально и возьму обе коробки».</p><p>ОДНОКОРОБОЧНИК: «Если ты такой рациональный, то почему ты не богат?»</p><p>ДВУХКОРОБОЧНИК: «Я не виноват, что Омега решает вознаграждать только людей с иррациональным складом ума, но сейчас мне уже поздно что-либо с этим делать».</p><p>Существует <emphasis>обширная</emphasis> литература по теме задач ньюкомовского типа — особенно если рассматривать дилемму заключенного как частный случай, каковым её обычно и считают. <emphasis>«Парадоксы рациональности и сотрудничества: дилемма заключенного и задача Ньюкома»</emphasis><sup>1</sup> — это сборник статей, включающий оригинальное эссе Ньюкома. Для тех, кто читает только материалы в сети, основные стандартные позиции обобщены в <a l:href="http://kops.ub.uni-konstanz.de/bitstream/handle/urn%3anbn%3ade%3absz%3a352-opus-5241/ledwig.pdf?sequence%3d1">докторской диссертации Ледвига</a>.<sup>2</sup></p><p>Я не собираюсь углубляться во всю эту литературу, но доминирующий консенсус в современной теории принятия решений состоит в том, что нужно выбирать две коробки, а Омега просто поощряет агентов с иррациональным складом ума. Эта господствующая точка зрения известна под названием «каузальная теория принятия решений».</p><p>Я не буду пытаться представить здесь <a l:href="https://intelligence.org/files/TDT.pdf">собственный анализ</a>. Это слишком длинная история даже по моим меркам.</p><p>Однако даже среди сторонников каузальной теории принято считать, что если у вас есть возможность заранее взять на себя обязательство выбрать одну коробку в задаче Ньюкома, то вам следует это сделать. Если вы можете связать себя обязательством до того, как Омега изучит вас, то вы напрямую делаете так, что коробка B оказывается заполненной.</p><p>В моей области — которая, если вы забыли, связана с самомодифицирующимся ИИ — это означает следующее: если вы создадите ИИ, который выбирает две коробки в задаче Ньюкома, он сам изменит себя так, чтобы выбирать одну коробку, если заранее предположит, что может столкнуться с подобной ситуацией. Агенты со свободным доступом к собственному исходному коду имеют в своем распоряжении простой способ связывания себя обязательствами.</p><p>Что если вы ожидаете, что в целом можете столкнуться с задачей ньюкомовского типа, не зная её точной формы? Тогда вам придется изменить себя, превратившись в агента, чей внутренний склад устроен так, что он обычно получает высокие награды в задачах ньюкомовского типа.</p><p>Но как выглядит агент со складом ума, в целом хорошо приспособленным к задачам ньюкомовского типа? Можно ли описать это формально?</p><p>Да, но когда я попытался это изложить на бумаге, то понял, что начинаю писать небольшую книгу. И это была не самая важная книга из тех, что мне нужно написать, поэтому я отложил её в долгий ящик. Моя низкая скорость письма — действительно бич моего существования. Разработанная мной теория, как мне кажется, обладает множеством привлекательных свойств, помимо того что отлично подходит для задач ньюкомовского типа. Она легла бы в основу отличной докторской диссертации, если бы я смог найти кого-то, кто принял бы её в качестве моей диссертации. Но только нечто подобное и могло бы заставить меня стряхнуть пыль с этого проекта. Иначе я просто не могу оправдать затраты времени, учитывая то, с какой скоростью я сейчас пишу книги.</p><p>Я говорю всё это потому, что широко распространено мнение: «Словесные аргументы в пользу выбора одной коробки найти легко; трудно разработать хорошую теорию принятия решений, предписывающую выбирать одну коробку» — то есть непротиворечивый математический аппарат, который выбирает одну коробку в задаче Ньюкома и при этом не приводит к абсурдным результатам в других случаях. Так что я прекрасно это понимаю и действительно взялся за разработку подобной теории, но моя скорость написания крупных работ настолько низка, что я просто не могу её опубликовать. Хотите верьте, хотите нет, но это правда.</p><p>Тем не менее, мне бы хотелось изложить некоторые из моих <emphasis>мотивов</emphasis> касательно задачи Ньюкома — причины, побудившие меня искать новую теорию, — поскольку они иллюстрируют мои глубинные установки в отношении рациональности. Даже если я не могу представить саму теорию, которую эти мотивы порождают...</p><p>Во-первых, прежде всего, фундаментально и превыше всего:</p><p>Рациональные агенты должны ВЫИГРЫВАТЬ.</p><p>Не поймите меня неправильно и не думайте, будто я говорю о голливудском стереотипе рациональности, согласно которому рационалисты должны быть эгоистичными или недальновидными. Если ваша функция полезности включает заботу о других, то выиграйте для них счастье. Если ваша функция полезности включает заботу о том, что произойдет через миллион лет, то выиграйте вечность.</p><p>Но в любом случае — <emphasis>ВЫИГРЫВАЙТЕ</emphasis>. Не проигрывайте обоснованно; <strong><emphasis>ВЫИГРЫВАЙТЕ</emphasis></strong>.</p><p>Сейчас есть защитники каузальной теории принятия решений, утверждающие, что двухкоробочники делают всё возможное для победы и ничего не могут поделать с тем, что их проклял Предсказатель, благоволящий иррационалистам. Об этой линии защиты я поговорю через минуту. Но сначала я хочу провести грань между сторонниками каузальной теории принятия решений, которые верят, что двухкоробочники действительно делают всё возможное, чтобы победить, и теми, кто считает, что выбор двух коробок — это <emphasis>разумный</emphasis> или <emphasis>рациональный</emphasis> поступок, но при этом сам разумный шаг в данном случае предсказуемо ведёт к проигрышу. Существует <emphasis>множество</emphasis> людей, которые думают, что рациональность предсказуемо проигрывает в различных задачах, — это тоже часть голливудского стереотипа о рациональности, в котором Кирк предсказуемо превосходит Спока.</p><p>Теперь перейдём к обвинению в том, что Омега благоволит иррационалистам. Я могу представить себе сверхсущество, которое вознаграждает только людей, рождённых с определённым геном, <emphasis>независимо от их выбора</emphasis>. Я могу представить себе сверхсущество, которое вознаграждает людей, чей мозг реализует <emphasis>конкретный алгоритм</emphasis> вроде «Опиши варианты на английском языке и выбери последний в алфавитном порядке», но не награждает тех, кто выбирает тот же вариант по другой причине. Но Омега вознаграждает людей, которые решают взять только коробку B, <emphasis>независимо от того, какой алгоритм привёл их к этому решению</emphasis>, и именно поэтому я не принимаю обвинений в том, что Омега поощряет иррациональность. Омеге всё равно, следуете ли вы какому-то особому ритуалу познания; Омегу волнует только ваше предсказанное <emphasis>решение</emphasis>.</p><p>Мы можем выбрать любой алгоритм рассуждения, какой нам нравится, и будем вознаграждены или наказаны исключительно в соответствии с выбором этого алгоритма, без каких-либо иных зависимостей — Омегу волнует лишь то, куда мы пришли, а не то, как мы туда добирались.</p><p>Именно мысль о том, что Природе нет дела до нашего <emphasis>алгоритма</emphasis>, освобождает нас для следования победоносному Пути — без привязанности к какому-либо конкретному ритуалу познания, помимо нашей веры в то, что он приносит победу. Любое правило можно пересмотреть, <emphasis>кроме</emphasis> правила побеждать.</p><p>Как сказал Миямото Мусаси — это действительно стоит повторить:</p><p>Победить можно длинным оружием, но можно победить и коротким. Одним словом, Путь школы Ити — это дух победы, каким бы ни было оружие и каков бы ни был его размер.<sup>3</sup></p><p>(Другой пример: <a l:href="http://lesswrong.com/lw/na/trust_in_bayes/">Макги утверждал</a>, что мы должны принять ограниченные функции полезности, иначе мы рискуем столкнуться с «голландскими книгами» на бесконечных временных промежутках. Но: <emphasis>функция полезности не подлежит пересмотру.</emphasis> Я люблю жизнь <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/simplified">без ограничений и верхнего предела</a>; не существует такого конечного срока жизни N, при котором я бы предпочёл вероятность 80,0001% прожить N лет шансу в 0,0001% прожить гуголплекс лет и 80% шансу жить вечно. Это достаточное условие, из которого следует, что моя функция полезности неограниченна. Так что мне просто нужно понять, как оптимизировать <emphasis>под эту мораль.</emphasis> Вы не можете сначала заявить мне, что я обязан во что бы то ни стало соответствовать определённому ритуалу познания, а затем — что, раз уж я ему соответствую, мне нужно изменить свою мораль, чтобы не стать жертвой голландской книги ставок. Выбросьте проигрышный ритуал; не меняйте определение победы. Это всё равно что решить предпочесть $1 000 сумме в $1 000 000 только ради того, чтобы задача Ньюкома не выставляла ваш любимый ритуал познания в дурном свете.)</p><p>«Но, — говорит сторонник каузальной теории принятия решений, — чтобы взять только одну коробку, вы должны каким-то образом верить, что ваш выбор может повлиять на то, пуста коробка B или полна, а это <emphasis>неразумно</emphasis>! Омега уже ушёл! Это физически невозможно!»</p><p>Неразумно? Я рационалист: какое мне дело до того, что это неразумно? Я не обязан соответствовать какому-то конкретному ритуалу познания. Мне не нужно брать только коробку B <emphasis>из-за веры в то, что мой выбор влияет на коробку, хотя Омега уже ушёл.</emphasis> Я могу просто... взять только коробку B.</p><p>У меня действительно есть альтернативный ритуал познания, который вычисляет это решение, но эти поля слишком узки, чтобы его вместить; однако мне и не должно требоваться показывать его вам. Суть не в том, чтобы иметь элегантную теорию победы, — суть в том, чтобы побеждать; элегантность — лишь побочный эффект.</p><p>Или посмотрим на это с другой стороны: вместо того чтобы начинать с концепции «разумного решения», а затем спрашивать, уходят ли «разумные» агенты с кучей денег, начните с наблюдения за агентами, которые уходят с кучей денег, разработайте теорию о том, какие агенты, как правило, уносят больше всего денег, и на основе этой теории попытайтесь понять, что же такое «разумно». Слово «разумный» может просто означать решения, соответствующие нашему текущему ритуалу познания, — что ещё могло бы определять, кажется ли что-то «разумным» или нет?</p><p>Из книги Джеймса Джойса (однофамильца), <emphasis>«Основания каузальной теории принятия решений»</emphasis>:<sup>4</sup></p><p>У Рэйчел есть отличный ответ на вопрос «Почему же ты тогда не богата?». «Я не богата, — скажет она, — потому что я не из тех людей, которые, по мнению психолога, откажутся от денег. Я просто не такая, как ты, Ирен. Учитывая, что я знаю, что отношусь к типу людей, которые забирают деньги, и учитывая, что психолог знает, что я отношусь к этому типу, с моей стороны было вполне разумно полагать, что $1 000 000 на моём счету нет. $1 000 — это максимум того, что я могла получить независимо от своих действий. Так что единственным разумным поступком для меня было забрать их».</p><p>Ирен, возможно, захочет развить тему, спросив: «Но разве тебе не хочется быть похожей на меня, Рэйчел? Разве тебе не хочется быть из тех, кто отказывается?» Существует тенденция считать, что Рэйчел, убеждённый сторонник каузальной теории принятия решений, должна ответить на этот вопрос отрицательно, что кажется очевидно неверным (учитывая, что сходство с Ирен сделало бы её богатой). Но это не так. Рэйчел вполне может — и должна — признать, что действительно хотела бы быть больше похожей на Ирен. «Для меня было бы лучше, — может уступить она, — будь я из тех, кто отказывается». В этот момент Ирен воскликнет: «Ты сама признала это! Значит, забирать деньги было не так уж и умно». К несчастью для Ирен, её вывод никак не следует из посылки Рэйчел. Рэйчел терпеливо объяснит, что желание быть тем, кто отказывается в задаче Ньюкома, не противоречит мысли о том, что следует забрать $1 000, <emphasis>вне зависимости от своего типа.</emphasis> Когда Рэйчел хочет быть того же типа, что и Ирен, она мечтает <emphasis>о возможностях Ирен</emphasis>, а вовсе не одобряет её выбор.</p><p>Общим принципом рациональности — и даже, я бы сказал, частью того, как я <emphasis>определяю</emphasis> рациональность, — является то, что вы никогда в итоге не станете завидовать просто-напросто чужому <emphasis>выбору.</emphasis> Вы можете завидовать чьим-то генам, если Омега поощряет гены или если они обеспечивают в целом более счастливый характер. Но Рэйчел выше завидует выбору Ирен, и <emphasis>только</emphasis> её выбору, независимо от того, какой алгоритм Ирен использовала для его принятия. Рэйчел <emphasis>всего лишь</emphasis> хочет обладать склонностью делать другой выбор.</p><p>Не стоит заявлять, что вы рациональнее кого-то, и одновременно завидовать его выбору — и <emphasis>только</emphasis> его выбору. Просто <emphasis>совершите</emphasis> поступок, которому завидуете.</p><p>Я без конца твержу, что рациональность — это выигрышный Путь, но сторонники каузальной теории принятия решений настаивают, что забрать обе коробки — это то, что <emphasis>на самом деле</emphasis> приносит выигрыш, поскольку вы <emphasis>никак не можете улучшить свой результат</emphasis>, оставив $1 000 на столе... даже несмотря на то, что однокоробочники завершают эксперимент с большей суммой денег. Остерегайтесь подобных аргументов всякий раз, когда ловите себя на попытке определить «победителя» как кого-то иного, нежели агент, который прямо сейчас улыбается, сидя на вершине гигантской кучи полезности.</p><p>Да, существуют различные мысленные эксперименты, в которых некоторые агенты изначально обладают преимуществом, — но если задача состоит в том, чтобы, скажем, решить, прыгать ли со скалы, стоит быть осторожнее и не определять агентов, воздерживающихся от прыжка, как имеющих несправедливое априорное преимущество над прыгающими агентами в силу их несправедливого отказа прыгать со скалы. В этот момент вы тайком переопределили «победу» как соответствие конкретному ритуалу познания. <emphasis>Следите за деньгами!</emphasis></p><p>Или вот ещё один взгляд на это: столкнувшись с задачей Ньюкома, захотели бы вы изо всех сил искать причину поверить, будто совершенно разумно и рационально взять только коробку B, — ведь если бы такая аргументация существовала, вы бы взяли только коробку B и обнаружили её полной денег? Потратили бы вы лишний час на размышления, будь вы уверены, что в конце этого часа сможете убедить себя в том, что коробка B — это рациональный выбор? Это тоже довольно странное положение. Обычно работа рациональности заключается в том, чтобы выяснить, какой выбор является лучшим, а не в том, чтобы искать причину поверить, будто конкретный выбор является лучшим.</p><p>Возможно, слишком легко заявлять, будто вы «должны» выбрать две коробки в задаче Ньюкома, и что именно так поступать «разумно», пока этих денег на самом деле нет перед вами. Может быть, на данном этапе вы просто нечувствительны к философским дилеммам. Что если бы ваша дочь была больна болезнью, смертельной в 90% случаев, и в коробке A находилась бы сыворотка с 20% шансом на излечение, а в коробке B могла бы находиться сыворотка с 95% шансом на излечение? Что если бы на Землю мчался астероид, и в коробке A находился бы отражатель астероидов, срабатывающий в 10% случаев, а в коробке B мог бы находиться отражатель, срабатывающий в 100% случаев?</p><p>Почувствовали бы вы в этот момент <emphasis>соблазн сделать неразумный выбор</emphasis>?</p><p>Если бы на кону в коробке B стояло то, что вы <emphasis>не могли</emphasis> упустить? Что-то неизмеримо более важное для вас, чем собственная разумность? Если бы вам абсолютно <emphasis>необходимо было</emphasis> победить — победить <emphasis>по-настоящему</emphasis>, а не просто числиться победителем по определению?</p><p>Стали бы вы <emphasis>всеми силами желать</emphasis>, чтобы «разумным» решением было взять только коробку B?</p><p>Тогда, возможно, пришло время обновить ваше определение разумности.</p><p>Так называемые рационалисты не должны ловить себя на том, что завидуют простым решениям так называемых нерационалистов, ведь вы можете принять абсолютно любое решение по своему усмотрению. Оказавшись в подобном положении, вам не следует упрекать другого человека в том, что он не соответствует вашим представлениям о разумности. Вам следует понять, что вы неверно истолковали Путь.</p><p>Точно так же и в случае, если вы когда-либо поймаете себя на том, что разграничиваете «разумное» убеждение и убеждение, которое, скорее всего, на самом деле является <emphasis>истинным.</emphasis> Либо вы неправильно поняли разумность, либо ваша вторая интуиция просто ошибочна.</p><p>Разумеется, нельзя одновременно <emphasis>определять</emphasis> «рациональность» как выигрышный Путь и <emphasis>определять</emphasis> её же как байесовскую теорию вероятностей и теорию принятия решений. Однако выдвигаемый мною аргумент, как и мораль моего совета <a l:href="http://lesswrong.com/lw/na/trust_in_bayes/">доверять Байесу</a>, состоит в том, что законы, управляющие победой, действительно оказались математикой. Если когда-нибудь окажется, что Байес терпит неудачу — получает систематически меньшие награды в какой-то задаче по сравнению с лучшей альтернативой исключительно в силу своих решений, — тогда Байеса придётся <emphasis>выбросить за борт</emphasis>. «Рациональность» — это просто ярлык, который я использую для своих убеждений о выигрышном Пути, о Пути агента, улыбающегося с вершины гигантской кучи полезности. <emphasis>В настоящее время</emphasis> под этим ярлыком подразумевается байесовское мастерство.</p><p>Я понимаю, что это не сокрушительная критика каузальной теории принятия решений — для этого потребовалась бы целая книга или кандидатская диссертация, — но я надеюсь, это иллюстрирует моё базовое отношение к подобному пониманию «рациональности».</p><p>[Примечание 2015 года: к настоящему времени я написал подробное, объёмом с целую книгу, изложение теории принятия решений, которая доминирует над каузальной теорией принятия решений — «<a l:href="http://intelligence.org/files/TDT.pdf">Вневременная теория принятия решений</a>»<sup>5</sup>. Криптограф Вэй Дай ответил на это другой альтернативой каузальной теории — безобновленческой теорией принятия решений, которая доминирует как над каузальной, так и над вневременной теориями принятия решений. По состоянию на 2015 год лучшими актуальными обсуждениями этих теорий являются работа Дэниела Хинтце «<a l:href="https://intelligence.org/wp-content/uploads/2014/10/Hintze-Problem-Class-Dominance-In-Predictive-Dilemmas.pdf">Доминирование классов задач в предсказательных дилеммах</a>»<sup>6</sup> и работа Нейта Соареса и Бенджи Фалленштейна «<a l:href="http://intelligence.org/files/TowardIdealizedDecisionTheory.pdf">На пути к идеализированной теории принятия решений</a>»<sup>7</sup>.]</p><p>Вы не должны ловить себя на том, что разграничиваете выигрышный выбор и разумный выбор. И точно так же вы не должны разграничивать разумное убеждение и убеждение, которое с наибольшей вероятностью окажется истинным.</p><p>Вот почему я использую слово «рациональный» для обозначения моих убеждений о точности и победе — а <emphasis>не</emphasis> для обозначения вербальных рассуждений, или стратегий, гарантирующих успех, или того, что логически доказуемо, публично демонстрируемо или разумно.</p><p>Как говорил Миямото Мусаси:</p><p>Когда берёшь в руки меч, главное — это твоё намерение рассечь врага, какими бы ни были средства. Всякий раз, когда ты парируешь, бьёшь, делаешь выпад, наносишь удар или касаешься разящего меча противника, ты должен рассечь врага тем же самым движением. Добиться этого жизненно необходимо. Если ты думаешь лишь о том, чтобы ударить, сделать выпад, нанести удар или коснуться противника, у тебя не получится по-настоящему рассечь его.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/nc/newcombs_problem_and_regret_of_rationality/">*</a></p><p>1. Ричмонд Кэмпбелл и Лэннинг Сноуден (ред.), <emphasis>Парадоксы рациональности и сотрудничества: дилемма заключённого и задача Ньюкома</emphasis> (Ванкувер: University of British Columbia Press, 1985).</p><p>2. Марион Ледвиг, «Задача Ньюкома» (докторская диссертация, Констанцский университет, 2000).</p><p>3. Мусаси, <emphasis>Книга пяти колец</emphasis>.</p><p>4. Джеймс М. Джойс, <emphasis>Основания каузальной теории принятия решений</emphasis> (Нью-Йорк: Cambridge University Press, 1999), doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511498497">10.1017/CBO9780511498497</a>.</p><p>5. Юдковский, <emphasis>Вневременная теория принятия решений</emphasis>.</p><p>6. Дэниел Хинтце, «Доминирование классов задач в предсказательных дилеммах», дипломная работа (2014).</p><p>7. Нейт Соарес и Бенджа Фалленштейн, «На пути к идеализированной теории принятия решений», технический отчёт. Беркли, Калифорния: Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI) (2014), <a l:href="http://intelligence.org/files/TowardIdealizedDecisionTheory.pdf">http://intelligence.org/files/TowardIdealizedDecisionTheory.pdf</a>.</p></section>
<section>
<title><p>Интерлюдия. Двенадцать добродетелей рациональности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Первая добродетель — любопытство. Жгучий зуд познания выше, чем торжественный обет стремиться к истине. Чтобы испытывать жгучий зуд любопытства, вы должны одновременно и пребывать в незнании, и желать избавиться от своего незнания. Если в глубине души вы верите, что уже знаете, или если в глубине души вы не желаете знать, то ваши расспросы будут бесцельными, а ваши навыки — лишены направления. Любопытство стремится к самоуничтожению; нет такого любопытства, которое не желало бы ответа. Величие прекрасной тайны в том, чтобы быть разгаданной, после чего она перестает быть тайной. Остерегайтесь тех, кто говорит об открытости ума и скромно признается в своем незнании. Есть время признавать свое незнание, и есть время избавляться от него.</p><p>Вторая добродетель — умение отпускать. П. С. Ходжелл сказала: «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено».<sup>1</sup> Не отпрядывайте перед опытом, который может разрушить ваши убеждения. Мысль, которую вы не можете помыслить, управляет вами сильнее, чем мысли, которые вы высказываете вслух. Подвергайте себя испытаниям и проверяйте себя огнем. Отпустите эмоцию, которая зиждется на ложном убеждении, и стремитесь во всей полноте прочувствовать ту эмоцию, которая соответствует фактам. Если к вашему лицу приближается железо, и вы верите, что оно горячее, а оно холодное, Путь противится вашему страху. Если к вашему лицу приближается железо, и вы верите, что оно холодное, а оно горячее, Путь противится вашему спокойствию. Сначала оценивайте свои убеждения, а уже затем приходите к эмоциям. Позвольте себе сказать: «Если железо горячее, я желаю верить, что оно горячее; если же оно холодное, я желаю верить, что оно холодное». Берегитесь привязаться к убеждениям, которых вы на самом деле не хотите.</p><p>Третья добродетель — легкость. Позвольте ветрам свидетельств нести вас, словно вы — лист, не имеющий собственного направления. Берегитесь вести арьергардные бои, отступая перед свидетельствами, с неохотой уступая каждую пядь земли лишь под принуждением и чувствуя себя обманутым. Сдавайтесь истине так быстро, как только можете. Делайте это в то же мгновение, когда осознаёте, чему именно сопротивляетесь, — как только увидите, с какой стороны дуют против вас ветры свидетельств. Будьте неверны своему делу и предайте его более сильному врагу. Если вы воспринимаете свидетельства как ограничение и стремитесь освободиться от них, вы отдаете себя в оковы собственных капризов. Ибо невозможно составить верную карту города, сидя в спальне с закрытыми глазами и чертя линии на бумаге по наитию. Вы должны обойти город и провести на бумаге линии, соответствующие тому, что вы видите. Если же, видя город нечетко, вы полагаете, будто можете сдвинуть линию чуть правее или чуть левее по своему капризу, это точно такая же ошибка.</p><p>Четвертая добродетель — беспристрастность. Тот, кто хочет верить, спрашивает: «Позволяют ли мне свидетельства верить?» Тот, кто хочет не верить, спрашивает: «Заставляют ли меня свидетельства верить?» Берегитесь возлагать тяжелое бремя доказательства лишь на те суждения, которые вам не нравятся, защищаясь при этом словами: «Но ведь быть скептиком хорошо». Если вы обращаете внимание лишь на благоприятные свидетельства, выборочно сортируя собранные данные, то чем больше данных вы собираете, тем меньше вы знаете. Если вы избирательны в том, какие доводы проверять на наличие изъянов и насколько тщательно их искать, то каждый изъян, который вы научитесь обнаруживать, сделает вас настолько же глупее. Если вы сначала пишете внизу листа бумаги: «И следовательно, небо зеленое!», то уже не важно, какие доводы вы приведете выше; вывод уже написан, и он уже изначально верен или неверен. Умение искусно спорить — это не рациональность, а рационализация. Чтобы приносить пользу, интеллект должен использоваться для чего-то иного, нежели для победы над самим собой. Выслушивайте гипотезы, когда они излагают свои доводы перед вами, но помните, что вы — не гипотеза; вы — судья. А потому не стремитесь защищать ту или иную сторону, ведь если бы вы знали конечную точку своего пути, вы бы уже были там.</p><p>Пятая добродетель — спор. Желающие потерпеть неудачу должны первым делом помешать друзьям помочь им. Те, кто мудро улыбается и говорит: «Я не стану спорить», лишают себя помощи и устраняются от общих усилий. В споре стремитесь к предельной честности — ради других, но также и ради себя самого: та часть вашей личности, которая искажает ваши слова, обращенные к другим, искажает и ваши собственные мысли. Не думайте, будто делаете одолжение другим, соглашаясь с их аргументами; одолжение делают вам. Не думайте, будто справедливость по отношению ко всем сторонам означает необходимость балансировать строго посередине между ними; истину не раздают равными частями перед началом дискуссии. Продвинуться в решении фактологических вопросов с помощью кулаков или оскорблений невозможно. Ищите испытание, которое позволит самой реальности рассудить вас.</p><p>Шестая добродетель — эмпиризм. Корни знания лежат в наблюдении, а его плод — предсказание. Какое дерево вырастет без корней? Какое дерево насытит нас без плодов? Если дерево падает в лесу и никто этого не слышит, издает ли оно звук? Один говорит: «Да, издает, ведь оно создает колебания воздуха». Другой говорит: «Нет, не издает, ведь ни в одном мозгу не происходит обработки слуховых сигналов». Хотя они спорят — один говорит «да», а другой — «нет», — оба они не ожидают никаких различий в своем восприятии этого леса. Спрашивайте не о том, какие убеждения исповедовать, а о том, какие ощущения предвосхищать. Всегда четко понимайте, о каком именно различии в ощущениях вы спорите. Не позволяйте спору уклоняться в сторону и переключаться на что-то иное — например, на чьи-то добродетели как рационалиста. Джерри Кливер сказал: «Губит вас не неумение применить какую-то высокоуровневую, тонкую, сложную технику. Губит невнимание к основам. То, что вы упускаете мяч из виду»<sup>2</sup>. Не позволяйте словам ослепить себя. Если вычесть слова, останется лишь предвосхищение.</p><p>Седьмая добродетель — простота. Антуан де Сент-Экзюпери писал: «Совершенство достигается не тогда, когда нечего добавить, а тогда, когда нечего отнять»<sup>3</sup>. Простота — это добродетель в убеждениях, проектировании, планировании и обосновании. Когда вы заявляете о масштабном убеждении со множеством деталей, каждая дополнительная деталь — это еще один шанс для всего убеждения оказаться неверным. Каждое уточнение увеличивает ваше бремя; если вы можете облегчить свое бремя, вы обязаны это сделать. Нет такой соломинки, которая не могла бы переломить вам хребет. О рукотворных вещах говорят: самая надежная деталь — та, которую исключили из конструкции машины. О планах: запутанная паутина рвется. Цепочка из тысячи звеньев приведет к верному выводу, если верен каждый шаг; но если ошибочен хотя бы один шаг, вас может унести куда угодно. В математике гора добрых дел не искупит ни единого греха. Поэтому будьте осторожны на каждом шагу.</p><p>Восьмая добродетель — смирение. Быть смиренным — значит предпринимать конкретные действия, предвосхищая собственные ошибки. Признать свою склонность к ошибкам и ничего с этим не сделать — это не смирение; это бахвальство своей скромностью. Кто смиреннее всех? Те, кто умелее всех готовятся к самым глубоким и катастрофическим ошибкам в собственных убеждениях и планах. Поскольку в этом мире полно людей, чье понимание рациональности чудовищно слабо, начинающие ученики легко выигрывают споры и получают преувеличенное представление о собственных способностях. Но быть лучше других бесполезно: жизнь не выставляет оценки по кривой распределения. Лучший физик Древней Греции не мог рассчитать траекторию падения яблока. Нет никаких гарантий, что вы добьетесь адекватности даже при максимальных усилиях; поэтому не думайте о том, справляются ли другие еще хуже. Сравнивая себя с другими, вы не заметите когнитивных искажений, общих для всех людей. Быть человеком — значит совершать десять тысяч ошибок. Никто в этом мире не достигает совершенства.</p><p>Девятая добродетель — перфекционизм. Чем больше ошибок вы в себе исправляете, тем больше замечаете. По мере того как ваш разум становится все тише, вы слышите все больше шума. Когда вы замечаете в себе ошибку, это сигнализирует о вашей готовности стремиться к переходу на следующий уровень. Если вы миритесь с ошибкой вместо того, чтобы исправить ее, вы не продвинетесь на следующий уровень и не обретете навык замечать новые ошибки. В любом искусстве, если вы не стремитесь к совершенству, вы остановитесь, не сделав и первых шагов. Невозможность достичь совершенства — не оправдание для того, чтобы не пытаться. Установите для себя высочайшие стандарты, какие только можете вообразить, и стремитесь к еще более высоким. Не довольствуйтесь ответом, который почти верен; ищите тот, который верен абсолютно.</p><p>Десятая добродетель — точность. Один приходит и говорит: величина лежит в пределах от 1 до 100. Другой говорит: величина лежит в пределах от 40 до 50. Если величина равна 42, оба они правы, но второе предсказание было более полезным и подвергло себя более строгой проверке. То, что верно для одного яблока, может быть неверно для другого; поэтому об одном конкретном яблоке можно сказать больше, чем обо всех яблоках мира. Самые узкие суждения режут глубже всего, они — острие клинка. Как и в случае с картой, так же обстоит дело и с искусством картографии: Путь — это точное Искусство. Не идите к истине шагом — танцуйте. На каждом шаге этого танца ваша стопа опускается точно в верную точку. Каждое свидетельство сдвигает ваши убеждения ровно на столько, на сколько нужно, — ни больше ни меньше. Какова эта точная мера? Чтобы рассчитать ее, вы должны изучать теорию вероятностей. Даже если вы не умеете производить эти расчеты, само знание о том, что математика существует, говорит вам: шаг в этом танце точен, и в нем нет места вашим капризам.</p><p>Одиннадцатая добродетель — ученость. Изучайте множество наук и впитывайте их силу, делая ее своей собственной. Каждая область знаний, которую вы поглощаете, делает вас больше. Если вы поглотите достаточно наук, пробелы между ними сократятся, и ваше знание станет единым целым. Если вы будете ненасытны, вы станете огромнее гор. Особенно важно поглощать математику и науки, соприкасающиеся с рациональностью: эволюционную психологию, эвристики и когнитивные искажения, социальную психологию, теорию вероятностей, теорию принятия решений. Но эти области не должны быть единственными, которые вы изучаете. У Искусства должна быть цель помимо него самого, иначе оно схлопнется в бесконечную рекурсию.</p><p>Прежде этих одиннадцати добродетелей идет добродетель, не имеющая имени.</p><p>Миямото Мусаси писал в <emphasis>«Книге пяти колец»</emphasis>:<sup>4</sup></p><p>«Когда берешь в руки меч, главное — это твое намерение разрубить врага, какими бы ни были средства. Когда бы ты ни парировал, ни бил, ни отскакивал, ни наносил удар, ни касался разящего меча противника, ты должен разрубить врага тем же самым движением. Овладеть этим крайне важно. Если ты думаешь лишь о том, как бы ударить, отскочить, нанести удар или коснуться противника, ты не сможешь по-настоящему разрубить его. Больше всего прочего ты должен думать о том, чтобы провести свое движение до конца и разрубить его».</p><p>Каждый шаг твоих рассуждений должен тем же самым движением прорубать путь к верному ответу. Больше всего прочего ты должен думать о том, чтобы довести свою карту до верного отражения территории.</p><p>Если тебе не удается прийти к верному ответу, бесполезно протестовать, заявляя, что ты действовал по всем правилам.</p><p>Как ты можешь улучшить свое представление о рациональности? Не говоря себе: «Мой долг — быть рациональным». Этим ты лишь закрепишь свое ошибочное представление. Возможно, в твоем понимании рационально верить словам Великого Учителя, а Великий Учитель говорит: «Небо зеленое», и ты смотришь на небо и видишь синеву. Если ты думаешь: «Может показаться, что небо синее, но рациональность состоит в том, чтобы верить словам Великого Учителя», ты упускаешь шанс обнаружить свою ошибку.</p><p>Не спрашивай, предписывает ли «Путь» поступать так или иначе. Спрашивай, синее небо или зеленое. Если ты будешь слишком много говорить о Пути, ты его не обретешь.</p><p>Ты можешь пытаться дать высшему принципу такие имена, как «карта, отражающая территорию», «опыт успехов и неудач» или «байесовская теория принятия решений». Но, возможно, ты неверно описываешь безымянную добродетель. Как ты обнаружишь свою ошибку? Не сравнивая свое описание с ним самим, а сравнивая его с тем, что ты не назвал.</p><p>Если долгие годы ты практикуешь техники и подчиняешь себя строгим ограничениям, возможно, тебе приоткроется центр. Тогда ты увидишь, что все техники — это одна техника, и станешь двигаться правильно, не чувствуя себя скованным. Мусаси писал: «Когда ты постигнешь силу природы, зная ритм любой ситуации, ты сможешь атаковать врага естественно и наносить удары естественно. Все это — Путь Пустоты».</p><p>Таковы двенадцать добродетелей рациональности:</p><p>Любопытство, умение отпускать, легкость, беспристрастность, спор, эмпиризм, простота, смирение, перфекционизм, точность, ученость и пустота.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://yudkowsky.net/rational/virtues/">*</a></p><p>1. Патриция Ходжелл, <emphasis>«Маска искателя»</emphasis> (Meisha Merlin Publishing, Inc., 2001).</p><p>2. Кливер, <emphasis>«Мгновенная проза: полный курс писательского мастерства»</emphasis>.</p><p>3. Антуан де Сент-Экзюпери, <emphasis>«Планета людей»</emphasis> (Paris: Gallimard, 1939).</p><p>4. Мусаси, <emphasis>«Книга пяти колец»</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>Книга VI. Становясь сильнее. Истоки. Введение. X. Взросление Юдковского.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>292. Моя детская спираль смерти</p><empty-line/>
<p>293. Моя лучшая и худшая ошибка</p><empty-line/>
<p>294. Воспитанный в технофилии</p><empty-line/>
<p>295. Вундеркинд опровержения</p><empty-line/>
<p>296. Чистая глупость зелёной юности</p><empty-line/>
<p>297. Эта крошечная нотка диссонанса</p><empty-line/>
<p>298. Арьергардные бои против истины</p><empty-line/>
<p>299. Моё натуралистическое пробуждение</p><empty-line/>
<p>300. Уровень выше моего</p><empty-line/>
<p>301. Масштаб его собственной глупости</p><empty-line/>
<p>302. Вне досягаемости Бога</p><empty-line/>
<p>303. Моё байесовское просветление</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Y. Бросая вызов трудному</strong></p><empty-line/>
<p>304. <emphasis>Цуёку наритай</emphasis>! (Я хочу стать сильнее)</p><empty-line/>
<p>305. <emphasis>Цуёку</emphasis> против эгалитарного инстинкта</p><empty-line/>
<p>306. Пытаясь пытаться</p><empty-line/>
<p>307. Используй «постарайся сильнее», Люк</p><empty-line/>
<p>308. О совершении невозможного</p><empty-line/>
<p>309. Приложите экстраординарные усилия</p><empty-line/>
<p>310. Заткнись и сделай невозможное!</p><empty-line/>
<p>311. Заключительные слова</p><empty-line/><empty-line/>
<p><strong>Z. Ремесло и сообщество</strong></p><empty-line/>
<p>312. Поднимая ватерлинию здравомыслия</p><empty-line/>
<p>313. Ощущение, что возможно большее</p><empty-line/>
<p>314. Эпистемическая порочность</p><empty-line/>
<p>315. Школы, плодящиеся без доказательств</p><empty-line/>
<p>316. Три уровня проверки рациональности</p><empty-line/>
<p>317. Почему такие, как мы, не могут сотрудничать</p><empty-line/>
<p>318. Терпеть терпимость</p><empty-line/>
<p>319. Ваша цена за вступление</p><empty-line/>
<p>320. Может ли гуманизм сравниться с результатами религии?</p><empty-line/>
<p>321. Церковь против оперативной группы</p><empty-line/>
<p>322. Рациональность: общий интерес многих начинаний</p><empty-line/>
<p>323. Беспомощные индивиды</p><empty-line/>
<p>324. Деньги: единица заботы</p><empty-line/>
<p>325. Покупайте приятные эмоции и утилоны по отдельности</p><empty-line/>
<p>326. Апатия свидетеля</p><empty-line/>
<p>327. Коллективная апатия и интернет</p><empty-line/>
<p>328. Постепенный прогресс и Долина</p><empty-line/>
<p>329. Байесовцы против варваров</p><empty-line/>
<p>330. Остерегайтесь оптимизации за других</p><empty-line/>
<p>331. Практические советы, подкрепленные глубокими теориями</p><empty-line/>
<p>332. Грех недостаточной уверенности</p><empty-line/>
<p>333. Идите и создавайте Искусство!</p></section>
<section>
<title><p>Истоки: Введение.</p></title><empty-line/>
<p><strong>Роб Бенсингер</strong></p><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Эта заключительная книга <emphasis>«Рациональности: от ИИ до зомби»</emphasis>, — не столько подведение итогов, сколько призыв к действию. В соответствии с ролью книги <emphasis>«Становясь сильнее»</emphasis> как отправной точки для дальнейших изысканий, в заключение я приведу список ресурсов, с помощью которых читатель сможет выйти за рамки этих цепочек и глубже разобраться в байесианстве.</p><p>Сформулированное в этом тексте определение нормативной рациональности через байесовскую теорию вероятностей и теорию принятия решений является общепринятым в когнитивистике. Для знакомства с подходом на основе эвристик и когнитивных искажений см. работу Барона <emphasis>«Мышление и принятие решений»</emphasis><sup>1</sup>. Общее введение в эту область можно найти в <emphasis>«Оксфордском руководстве по мышлению и рассуждению»</emphasis><sup>2</sup>.</p><p>Аргументы касательно <emphasis>философии</emphasis> рациональности, приводимые на этих страницах, более спорны. Юдковский, например, утверждает, что рациональный агент должен выбирать одну коробку в задаче Ньюкома — такую позицию разделяет лишь меньшинство специалистов по теории принятия решений<sup>3</sup>. (Популярное описание задачи Ньюкома см. у <a l:href="http://www.slate.com/articles/arts/egghead/2002/02/thinkinginside_the_boxes.single.html">Холта</a><sup>4</sup>.) Гэри Дрешер в своей книге <emphasis>«Хорошее и реальное»</emphasis> независимо приходит ко многим из тех же выводов в области философии науки и теории принятия решений, что и Юдковский<sup>5</sup>. Таким образом, его книга служит отличным полноформатным изложением основного философского содержания <emphasis>«Рациональности: от ИИ до зомби»</emphasis>.</p><p><a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/fall2013/entries/epistemology-bayesian/">Талботт</a> выделяет несколько подходов в байесовской эпистемологии, включая позицию Э. Т. Джейнса о том, что не все возможные априорные вероятности одинаково разумны<sup>6</sup><sup>,</sup><sup>7</sup>. Как и Джейнс, Юдковский стремится дополнить байесовский критерий оптимальности для обновления убеждений критерием оптимальности для априорных вероятностей. Это сближает Юдковского с исследователями, которые надеются лучше понять искусственный интеллект общего назначения через усовершенствованную теорию идеального мышления, такими как Маркус Хуттер<sup>8</sup>. Более широкое обсуждение философских попыток натурализовать теорию познания см. у <a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/sum2012/entries/epistemology-naturalized/">Фельдмана</a><sup>9</sup>.</p><p>«Байесианство» часто противопоставляют «частотному подходу». Некоторые сторонники частотного подхода критикуют байесианцев за то, что те трактуют вероятности как субъективные состояния уверенности, а не как объективные частоты событий. <a l:href="http://www.indiana.edu/~kruschke/articles/Kruschke2010TiCS.pdf">Крушке</a> и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/1gc/frequentist_statistics_are_frequently_subjective/">Юдковский</a> возражают, что частотный подход еще более «субъективен», чем байесианство, поскольку приписывание вероятностей в рамках частотного подхода зависит от намерений экспериментатора<sup>10</sup>.</p><p>Важно не путать это философское разногласие с различием между байесовскими и частотными методами анализа данных: оба они могут быть полезны при правильном применении. Начиная с 1980-х годов использовать байесовские статистические инструменты стало значительно дешевле, а их информативность, интуитивность и универсальность получили более широкое признание, что привело к «байесовским революциям» во многих науках. Тем не менее традиционные частотные методы остаются более популярными, а в некоторых контекстах они все еще явно превосходят байесовские подходы. Книга Крушке <emphasis>«Проведение байесовского анализа данных»</emphasis> — это увлекательное и доступное введение в эту тему<sup>11</sup>.</p><p>В свете свидетельств того, что подготовка в области статистики — а также в некоторых других областях, таких как психология, — улучшает навыки рассуждения за пределами учебной аудитории, статистическая грамотность имеет прямое отношение к проекту преодоления предвзятости. (Курсы по формальной логике и неформальным ошибкам рассуждения не доказали сопоставимой полезности.)<sup>12</sup><sup>,</sup><sup>13</sup></p><empty-line/>
<p><strong>Искусство в колыбели</strong></p><p>Мы завершаем книгу тремя цепочками, посвященными индивидуальному и коллективному самосовершенствованию. «Становление Юдковского» предлагает последнюю подробную иллюстрацию динамики иррациональных убеждений, на этот раз фокусируясь на интеллектуальной биографии самого автора. В цепочке «Бросая вызов трудному» ставится вопрос о том, что требуется для решения по-настоящему трудной проблемы, включая требования, выходящие за рамки эпистемической рациональности. Наконец, «Ремесло и сообщество» обсуждает группы рациональности и групповую рациональность, поднимая следующие вопросы:</p><p>Можно ли научиться рациональности и можно ли ей обучить?</p><p>Если да, то насколько сильного улучшения можно достичь?</p><p>Как мы можем быть уверены, что наблюдаем реальный эффект от тренингов по рациональности и верно определяем его причину?</p><p>Какие нормы сообщества облегчили бы этот процесс самосовершенствования?</p><p>Можем ли мы эффективно сотрудничать при решении крупномасштабных проблем, не жертвуя свободой мысли и поведения?</p><p>И главное: чего здесь не хватает? Что должно войти в следующее поколение учебников по рациональности — тех, что придут на смену этому тексту, улучшат его стиль, проверят его предписания, дополнят его содержание и наметят совершенно новые направления?</p><p>Хотя написать эти эссе Юдковского побудили его собственные философские ошибки и профессиональные трудности в теории ИИ, получившийся материал оказался полезным для гораздо более широкой аудитории. Оригинальные посты в блоге дали толчок развитию <emphasis>Less Wrong</emphasis> — сообщества интеллектуалов и лайфхакеров, объединенных общим интересом к когнитивистике, компьютерным наукам и философии. Юдковский и другие авторы <emphasis>Less Wrong</emphasis> помогли заложить основы движения эффективного альтруизма — активную и смелую попытку выявить наиболее эффективные гуманитарные благотворительные организации и направления деятельности. Эти тексты также дали толчок к созданию Центра прикладной рациональности — некоммерческой организации, которая стремится переводить выводы науки о рациональности в практические методы самосовершенствования.</p><p>Я не знаю, что будет дальше — какие еще неординарные проекты или идеи почерпнут вдохновение на этих страницах. Мы, безусловно, не испытываем недостатка в глобальных вызовах, а искусство прикладной рациональности — вещь новая и еще полусформированная. Рационалистов немного, и многое еще остается несделанным.</p><p>Но куда бы вы ни направлялись дальше, читатель, — пусть вы достойно послужите своей цели.</p><p>*</p><p>1. Джонатан Барон, <emphasis>Thinking and Deciding</emphasis> (Cambridge University Press, 2007).</p><p>2. Кит Дж. Холиок и Роберт Дж. Моррисон, <emphasis>The Oxford Handbook of Thinking and Reasoning</emphasis> (Oxford University Press, 2013).</p><p>3. Бурже и Чалмерс, «What Do Philosophers Believe?»</p><p>4. Холт, «Thinking Inside the Boxes».</p><p>5. Гэри Л. Дрешер, <emphasis>Good and Real: Demystifying Paradoxes from Physics to Ethics</emphasis> (Cambridge, MA: MIT Press, 2006).</p><p>6. Уильям Талботт, «Bayesian Epistemology», в <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, Fall 2013, под ред. Эдварда Н. Залты.</p><p>7. Джейнс, <emphasis>Probability Theory</emphasis>.</p><p>8. Маркус Хуттер, <emphasis>Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based On Algorithmic Probability</emphasis> (Berlin: Springer, 2005), doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1007/b138233">10.1007/b138233</a>.</p><p>9. Ричард Фельдман, «Naturalized Epistemology», в <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, Summer 2012, под ред. Эдварда Н. Залты.</p><p>10. Джон К. Крушке, «What to Believe: Bayesian Methods for Data Analysis», <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 14, no. 7 (2010): 293–300.</p><p>11. Джон К. Крушке, <emphasis>Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan</emphasis> (Academic Press, 2014).</p><p>12. Джеффри Т. Фонг, Дэвид Х. Кранц и Ричард Э. Нисбетт, «The Effects of Statistical Training on Thinking about Everyday Problems», <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 18, no. 3 (1986): 253–292, doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/0010-0285%2886%2990001-0">10.1016/0010-0285(86)90001-0</a>.</p><p>13. Пол Дж. Х. Шумейкер, «The Role of Statistical Knowledge in Gambling Decisions: Moment vs. Risk Dimension Approaches», <emphasis>Organizational Behavior and Human Performance</emphasis> 24, no. 1 (1979): 1–17.</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Часть X. Становление Юдковского.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>292. Моя детская спираль смерти.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Мои родители всегда преуменьшали ценность интеллекта. И преувеличивали ценность... усилий, как рекомендуют современные исследования? Нет, не усилий. <emphasis>Опыта.</emphasis> Прекрасный недосягаемый молот, которым так удобно осаживать смышленого ребенка, что и говорить. Именно это родители говорили мне, когда я, например, ставил под сомнение иудаизм. Я пытался привести аргументы, а в ответ слышал что-то вроде: «У логики есть пределы; когда ты вырастешь, ты поймешь, что главное — это опыт, и тогда ты увидишь истинность иудаизма». Больше я не пытался. Я сделал одну попытку поставить под сомнение иудаизм в школе, меня быстро осадили, и больше я не пытался. Я никогда не был тугодумом.</p><p>Каждый раз, когда мои родители делали что-то опрометчивое, они всегда говорили: «Нам виднее, потому что у нас больше опыта. Вырастешь — поймешь: зрелость и мудрость важнее интеллекта».</p><p>Если это была попытка нацелить юного Элиезера на <emphasis>интеллект превыше всего</emphasis>, то это был самый ошеломляюще успешный пример обратной психологии, о котором я когда-либо слышал.</p><p>Но мои родители не настолько хитры, да и результаты оказались не то чтобы положительными.</p><p>Долгое время я думал, что мораль этой истории в том, что опыт не способен тягаться с чистым врожденным интеллектом. Лишь гораздо позже, когда мне уже перевалило за двадцать, я оглянулся назад и понял, что <emphasis>до полового созревания</emphasis>, с еще не полностью сформировавшимся мозгом, я никак не мог быть умнее своих родителей. В одиннадцать лет, когда я уже был почти стопроцентным атеистом, я не смог бы победить родителей ни в одном <emphasis>честном</emphasis> состязании умов. Мои баллы SAT были высокими для одиннадцатилетки, но они не превзошли бы баллы моих родителей в их взрослом возрасте. В честном бою интеллект и опыт моих родителей стерли бы в порошок любого ребенка до пубертатного возраста. Их сгубила дисрационалия: они использовали свой интеллект лишь для того, чтобы он побеждал сам себя.</p><p>Но <emphasis>это</emphasis> понимание пришло гораздо позже, когда мой собственный интеллект обработал и дистиллировал еще многие годы опыта.</p><p>Мораль, которую я вывел в юности, заключалась в том, что любой, кто преуменьшает ценность интеллекта, вообще ничего в нем не понимает. Мой собственный интеллект повлиял на каждый аспект моей жизни, разума и личности; при взгляде назад это казалось совершенно очевидным. «Интеллект никак не связан с мудростью или тем, чтобы быть хорошим человеком» — о, неужели? А самосознание тоже никак не связано с мудростью или тем, чтобы быть хорошим человеком? Моделирование самого себя требует интеллекта. Хотя бы для того, чтобы освоить эволюционную психологию.</p><p>Мы <emphasis>и есть</emphasis> сданные нам карты, а интеллект — самая несправедливая из всех этих карт. Более несправедливая, чем богатство, здоровье или страна рождения; более несправедливая, чем ваш базовый уровень счастья. Людям трудно смириться с тем, что жизнь может быть настолько несправедливой; эта мысль не из приятных. «Интеллект не так важен, как X» — это способ отвернуться от несправедливости, отказаться признавать ее и вместо этого предаться более приятным мыслям. Это искушение как для тех, кому сдали плохие карты, так и для тех, кому достались хорошие. Точно так же, как преуменьшение важности денег — искушение и для бедных, и для богатых.</p><p>Но юный Элиезер был трансгуманистом. Раздавать очки IQ было куда сложнее, чем если бы я просто родился с лишними деньгами. Но это была решаемая проблема, на которую следовало взглянуть прямо и которую нужно было исправить. Даже если бы на это ушла вся моя жизнь. «Сильные существуют для того, чтобы служить слабым, — писал юный Элиезер, — и исполнить этот долг они могут, лишь сделав остальных столь же сильными». Меня раздражали рэндистские и ницшеанские мотивы в научной фантастике, и, как вы уже, наверное, поняли, у юного Элиезера была склонность заходить <emphasis>слишком далеко в противоположную сторону</emphasis>. Никто не существует только ради служения. Но я пытался, и я об этом не жалею. Если вы назовете это юношеской глупостью, то взрослая мудрость редко справляется лучше.</p><p>Каждому нужно было больше интеллекта. Включая меня — это я предусмотрительно подчеркивал. Мне и в мыслях не было провозглашать новый мировой порядок во главе с собой — так поступил бы шаблонный злодей из фантастики или, что еще хуже, типичный подросток, а я ни за что не позволил бы себе быть столь банальным. Нет, умнее нужно было стать <emphasis>всем</emphasis>. Мы все были в одной лодке: прекрасная, воодушевляющая мысль.</p><p>Элиезер <sub>1995</sub> начитался научной фантастики. У него была мораль, этика, и он видел наиболее очевидные ловушки. Никаких разглагольствований о <emphasis>Homo novis</emphasis>. Никакой черты между собой и другими. Никакой заумной философии, ставящей его на самую вершину. Это был слишком очевидный сценарий провала. Да, он очень предусмотрительно называл глупым и себя тоже и никогда не претендовал на моральное превосходство. Что ж, сейчас я смотрю на это примерно так же, хотя больше не устраиваю из своей этики столь драматичных представлений. (Или, точнее сказать, я стал строже относиться к моментам, когда позволяю себе погордиться собой.)</p><p>Я говорю все это, чтобы подчеркнуть: Элиезер <sub>1995</sub> не был настолько нелеп, чтобы потерпеть фиаско каким-то <emphasis>очевидным</emphasis> образом.</p><p>А затем Элиезер <sub>1996</sub> столкнулся с концепцией интеллектуального взрыва. Было ли это внезапным озарением? Вскочил ли я со стула с криком «Эвриско!»? Да нет. Я не был столь склонен к театральности. Просто оглядываясь назад, становилось кристально очевидно, что превосходящий человека интеллект изменит будущее куда более фундаментально, чем любая сугубо материальная наука. И я сразу понял, что именно <emphasis>этим</emphasis> я и буду заниматься всю оставшуюся жизнь — создавать интеллектуальный взрыв. Не нанотехнологиями, как я думал в одиннадцать лет; нанотехнологии были бы лишь инструментом, порожденным интеллектом. Да ведь интеллект оказался еще <emphasis>более</emphasis> могущественным, еще большим благословением, чем я думал ранее.</p><p>Была ли это счастливая спираль смерти? Как выяснилось позже, да: то есть это привело к принятию даже <emphasis>ложных</emphasis> счастливых убеждений об интеллекте. Пожалуй, черту можно провести там, где я начал верить, будто предел скорости света уж точно не станет преградой для сверхинтеллекта.</p><p>(Как же изменились с тех пор мои взгляды на интеллект... посмотрим: когда в наши дни я думаю о плохих картах, доставшихся людям, я в первую очередь думаю о смерти и старости. Каждый должен обладать тем или иным уровнем интеллекта, и с точки зрения теории веселья важно то, что он должен — обязан — со временем <emphasis>расти</emphasis>, а не снижаться, как сейчас. Разве это не остроумный способ утешить себя? Но сейчас я уже не так усердно пытаюсь принижать собственный интеллект, ведь это лишь еще один способ привлечь к нему внимание. Я умен по человеческим меркам, если уж зайдет об этом речь, а что я по этому поводу чувствую — мое личное дело.</p><p>Мысль о том, что интеллект — это рычаг, сдвигающий миры, осталась прежней. Вот только интеллект перестал быть для меня столь таинственным, так что теперь я отчётливее вижу его встроенным в саму физику. Сверхинтеллекты могут преодолеть скорость света, если окажется, что это дозволено истинными законами физики, а если нет — то нет. Это не <emphasis>немыслимо</emphasis>, но я бы на это не ставил.)</p><p>Но настоящий ложный поворот случился позже, когда кто-то сказал: «Эй, а откуда ты знаешь, что сверхинтеллект будет моральным? Интеллект ведь никак не связан с тем, хороший ли ты человек, — это мы называем мудростью, юный вундеркинд».</p><p>И вот юному Элиезеру показалось очевидным, что это всего лишь отрицание очевидного. Разумеется, его собственный, скрупулезно выстроенный этический кодекс был создан с помощью его собственного интеллекта и опирался на него как на основу. Любому дураку понятно, что интеллект имеет самое прямое отношение к этике, морали и мудрости; попробуй-ка объясни дилемму заключенного шимпанзе, верно?</p><p>Значит, сверхинтеллект с необходимостью повлечет за собой сверхмораль.</p><p>Не зря говорят: «Родители совершают все те поступки, от которых предостерегают своих детей, — потому-то они и знают, что совершать их не стоит».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ty/my_childhood_death_spiral/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>293. Моя лучшая и худшая ошибка.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В прошлой главе я описал аффективную спираль смерти юного Элиезера вокруг понятия, которое он называл «интеллектом». Элиезер-<sub>1996</sub> или даже Элиезер-<sub>1999</sub> ни за что не согласился бы попытаться дать ему математическое определение — осознанно, намеренно отказался бы. Более того, он крайне неохотно давал бы «интеллекту» вообще какое-либо определение.</p><p>Почему? Потому что в ИИ существует классическая проблема подмены понятий: вы определяете «интеллект» как что-то вроде «логического вывода» или «способности отменять выводы, когда они теряют актуальность», затем создаете дешевенький доказыватель теорем или ad-hoc систему немонотонного вывода и заявляете: «Глядите, я создал интеллект!» Люди придумывали убогие определения интеллекта, концентрируясь на сопутствующих признаках, а не на сути, а затем гнались за этим записанным на бумаге поверхностным определением, забывая о, собственно говоря, настоящем <emphasis>интеллекте.</emphasis> Не то чтобы Элиезер-<sub>1996</sub> пытался построить карьеру в области искусственного интеллекта. Он просто хотел создать разум, способный создать нанотехнологии. Поэтому у него не возникало соблазна переопределить интеллект ради того, чтобы раздуть значимость научной статьи.</p><p>Оглядываясь назад, мне кажется, что изрядную долю моих ошибок можно описать так: видя чужую глупость, меня уносило слишком далеко в противоположную сторону. Насмотревшись на то, как часто злоупотребляют попытками дать определение «интеллекту», я отказался определять его вообще. Что, если бы я сказал, что интеллект — это X, а он <emphasis>на самом деле</emphasis> не X? На интуитивном уровне я знал, что ищу, — нечто достаточно мощное, чтобы разбирать звезды на сырье, — и я не хотел попасть в ловушку и отвлекаться от этой цели на формулировки.</p><p>Точно так же, насмотревшись на множество ИИ-проектов, загубленных «завистью к физике» — стремлением придерживаться простой и элегантной математики, из-за чего они в итоге ограничивались игрушечными системами, — я сделал обобщение, что любая математика, достаточно простая, чтобы уложиться в изящное уравнение, скорее всего, не сработает для, собственно говоря, <emphasis>настоящего</emphasis> интеллекта. «За исключением теоремы Байеса», — добавлял Элиезер-<sub>2000</sub>, что, в зависимости от вашей точки зрения, либо смягчает тяжесть его проступка, либо показывает, что ему следовало усомниться во всем обобщении целиком, вместо того чтобы пытаться сделать единственное исключение.</p><p>Если вам интересно, почему Элиезер-<sub>2000</sub> так думал — не верил в математику интеллекта, — что ж, мне уже трудно вспомнить то далекое время. Дело точно было не в том, что я когда-либо не любил математику. Если бы мне пришлось назвать первопричину, то это чтение слишком малого количества слишком популярных и не тех книг по искусственному интеллекту.</p><p>Но в те времена я и не думал, что ответы придут со стороны искусственного интеллекта; я практически списал его со счетов как безнадежно больную, мертвую область. Так что неудивительно, что я тратил слишком мало времени на его изучение. Я верил в клише о завышенных обещаниях искусственного интеллекта. Это укладывается в схему «слишком далеко в противоположном направлении»: область не сдержала своих обещаний, поэтому я был готов поставить на ней крест. В результате я не копал достаточно глубоко, чтобы найти настоящую, не фальшивую математику.</p><p>Мое юношеское неверие в математику универсального интеллекта было одновременно одной из худших и одной из лучших моих ошибок за всю жизнь.</p><p>Поскольку я не верил, что разгадка интеллекта может быть простой, я пошел и засел за когнитивную психологию, функциональную нейроанатомию, вычислительную нейроанатомию, эволюционную психологию, эволюционную биологию и не одно направление искусственного интеллекта. Когда мне приходили в голову, казалось бы, простые и блестящие идеи, я не останавливался на этом и не бежал сломя голову их реализовывать, потому что знал: даже если они верны, даже если они необходимы, их все равно будет недостаточно. Интеллект не должен был быть простым, у него не должно было быть ответа, способного уместиться на футболке. Он должен был быть огромным пазлом из множества деталей; и когда вы находили одну деталь, вы не убегали, торжествующе подняв её над головой, а продолжали искать. Попробуйте построить разум, в котором не хватает хотя бы одной детали, — и, весьма вероятно, ничего примечательного не произойдет.</p><p>Я ошибался, думая, что искусственный интеллект как академическая дисциплина — это бесплодная пустыня; и ошибался еще сильнее, думая, что математики интеллекта быть не может. Но я не жалею об изучении, например, функциональной нейроанатомии, хотя <emphasis>сейчас</emphasis> и считаю, что искусственный интеллект не должен иметь абсолютно ничего общего с человеческим мозгом. Изучение нейроанатомии означало, что я исходил из идеи: если разбить разум на части, этими частями окажутся вещи вроде «зрительной коры» и «мозжечка», а не «модуль торговли на фондовом рынке» или «модуль рассуждений на основе здравого смысла», что является классическим тупиковым путем в ИИ.</p><p>Изучение таких областей, как функциональная нейроанатомия и когнитивная психология, дало мне совершенно иное представление о том, как должен выглядеть разум, нежели то, которое можно получить, просто читая книги по ИИ — даже хорошие.</p><p>Если отбросить все неверные выводы и неверные обоснования и просто спросить, что это убеждение заставило юного Элиезера на самом деле <emphasis>делать...</emphasis></p><p>Тогда вера в то, что искусственный интеллект болен, а настоящий ответ должен прийти из других, более здоровых областей, побудила его изучать множество когнитивных наук;</p><p>Вера в то, что у ИИ не может быть простых ответов, уберегла его от преждевременной остановки на одной блестящей идее и заставила накопить огромное количество информации;</p><p>Убеждение, что не следует давать определение интеллекту, привело к тому, что он долгое время изучал проблему, прежде чем годы спустя начал предлагать систематизации.</p><p>Вот что я имею в виду, когда говорю, что это была одна из лучших моих ошибок за всю жизнь.</p><p>Оглядываясь назад годы спустя, я извлек очень важный урок, суть которого заключалась в следующем:</p><p>То, что вы в итоге делаете, экранирует те умные причины, по которым вы это делаете.</p><p>Сравните поразительно умные рассуждения, которые побуждают вас изучать множество наук, с поразительно умными рассуждениями, которые говорят, что вам незачем читать все эти книги. Впоследствии, когда ваши потрясающе умные рассуждения окажутся глупостью, вы останетесь в гораздо лучшем положении, если ваши потрясающе умные рассуждения относились к первому типу.</p><p>Оглядываясь на свое прошлое, я поражаюсь числу полуслучайных успехов — тому, сколько раз я поступал правильно по неверным причинам. С вашей точки зрения, вам стоит списать это на антропный принцип: если бы я зашел в настоящий тупик, вы, скорее всего, ничего бы не услышали обо мне в этой книге. С моей же точки зрения это до сих пор вызывает некую неловкость. Мое воспитание в духе традиционного рационализма задало сильное направленное смещение этим «случайным успехам» — склоняло меня находить рационализации в пользу учебы, а не отказа от нее, не давало мне окончательно заблудиться и помогало оправляться от ошибок. И все же ничто из этого не было правильным действием по правильной причине, и оглядываться на собственную юность и видеть это — довольно жутко. Одна из моих главных целей при написании статей на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> — оставить след, ведущий туда, куда сам я забрел случайно, чтобы свести к минимуму роль везения в моем собственном становлении как рационалиста.</p><p>Так почему же это одна из худших моих ошибок за всю жизнь? Потому что иногда «неформальный» — это просто иной способ сказать «низкие стандарты». У меня были потрясающе умные доводы в пользу того, почему я могу обойтись без точного определения «интеллекта» и некоторых других моих терминов: а именно, что другие люди сбивались с пути, пытаясь дать им определения. Это были ворота, через которые могли проникнуть небрежные рассуждения.</p><p>Так следовало ли мне забежать вперед и попытаться сразу же сформулировать точное определение? Нет, все причины, по которым я считал этот путь ошибочным, были верны: невозможно взять правильное определение буквально из воздуха, если у вас недостаточно знаний.</p><p>Невозможно прийти к <emphasis>тому самому</emphasis> определению огня, если вы ничего не знаете об атомах и молекулах; в таком случае лучше сказать «вон та оранжево-яркая штука». И вам действительно нужно иметь возможность говорить об этой оранжево-яркой штуке, чтобы исследовать огонь, пусть даже вы и не можете точно сказать, что это такое. Но сегодня я бы сказал, что любым рассуждениям на подобном уровне нельзя доверять — скорее, это то, чем вы занимаетесь на пути к более глубокому пониманию, но вы не <emphasis>доверяете</emphasis> им, вы не <emphasis>опираетесь на них всем своим весом</emphasis>, вы не делаете из них твердых выводов, какими бы неопровержимыми ни казались эти неформальные рассуждения.</p><p>Юный Элиезер перенёс вес не на ту плитку пола — и наступил на взведённую ловушку.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/tz/my_best_and_worst_mistake/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>294. Воспитанный на технофилии.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Мой отец часто говорил, что если бы нынешняя система существовала сто лет назад, то автомобили объявили бы вне закона ради защиты производителей сёдел.</p><p>Одно из сильнейших детских впечатлений я получил в девять лет, прочитав книгу Джерри Пурнеля <emphasis>«Шаг ещё дальше»</emphasis>. Это был ответ Пурнеля Полу Эрлиху и Римскому клубу, которые в 1960-х и 1970-х годах утверждали, что ресурсы Земли на исходе и до массового голода остались считаные годы. Это был ответ на так называемый четвёртый закон термодинамики Джереми Рифкина; ответ всем тем, кто до смерти боялся ядерной энергетики и пытался задушить её регулированием.</p><p>Я рос в мире, где демаркационные линии между Хорошими и Плохими Парнями были довольно чёткими; это была не апокалиптическая финальная битва, а битва, которую приходилось вести снова и снова, битва, в которой угадывалось историческое эхо, уходящее корнями в Промышленную революцию, и в которой можно было собрать исторические свидетельства о реальных результатах.</p><p>На одной стороне стояли учёные и инженеры, обеспечившие весь рост уровня жизни со времён Тёмных веков, чья работа сделала возможными такие предметы роскоши, как демократия, образованное население, средний класс и запрет рабства.</p><p>На другой стороне — те, кто когда-то выступал против прививок от оспы, анестезии при родах, паровых двигателей и гелиоцентризма: богословы, призывавшие вернуться к никогда не существовавшему золотому веку, пожилые белые политики-мужчины, закосневшие в своих привычках, группы с особыми интересами, которые могли понести убытки, и множество людей, для которых наука была закрытой книгой и которые боялись того, чего не могли понять.</p><p>А посередине пытались лавировать претенденты на Глубокую Мудрость, изрекавшие кэшированные мысли о том, что технологии приносят пользу человечеству, только когда они должным образом регулируются; вопреки очевидным историческим фактам заявлявшие, будто наука сама по себе не является ни добром, ни злом; создававшие солидные на вид бюрократические комитеты, чтобы демонстративно показать свою осмотрительность, — и ждавшие за это аплодисментов. Как будто истина — это всегда компромисс. И как будто кто-то действительно может заглядывать так далеко вперёд. Было бы человечеству лучше, если бы в своё время велись искренние, обеспокоенные общественные дебаты по поводу освоения огня и создавались комитеты для надзора за его использованием?</p><p>Когда я погрузился в эту проблему, у меня изначально была аллергия на всё, что подпадало под паттерн: «Ах, малыш, но ведь у технологий помимо преимуществ есть и риски». Презумпция виновности состояла в том, что вы либо пытаетесь сорвать дешёвые аплодисменты, либо тайно стремитесь задушить технологию регулированием. И в любом случае — полностью игнорируете исторический опыт, который в огромной степени говорит в <emphasis>пользу</emphasis> технологий, из-за которых люди когда-то беспокоились.</p><p>Робин Хансон поднял тему <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/09/deafening-silen.html">медленного одобрения FDA препаратов, уже одобренных в других странах</a>. Кто-то в комментариях <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/09/deafening-silen.html#comment-518221902">указал</a>, что талидомид продавался в 50 странах под 40 названиями, но в США распространили лишь небольшое его количество, поэтому во всём мире родилось 10 000 детей с пороками развития, тогда как в США — всего 17.</p><p>Но сколько людей умерло из-за медленного одобрения в США лекарств, которые быстрее одобрили в других странах — всех тех лекарств, с которыми <emphasis>не</emphasis> возникло никаких проблем? И я задаю этот вопрос, потому что на этот счёт можно попытаться собрать статистику, — но ведь это ничего не говорит обо всех тех препаратах, которые так и не были <emphasis>разработаны</emphasis> из-за слишком длительного и дорогого процесса одобрения. Согласно <a l:href="http://www.fdareview.org/harm.shtml">этому источнику</a>, более долгий процесс одобрения FDA предотвращает 5000 жертв в год, отсеивая препараты, оказавшиеся вредными, но приводит как минимум к 20 000–120 000 жертв ежегодно просто из-за задержки одобрения тех полезных лекарств, которые всё же разрабатываются и в конечном итоге получают одобрение.</p><p>Так что действительно есть повод для аллергии на людей, твердящих: «Ах, но у технологий помимо преимуществ есть и риски». Исторический опыт указывает на избыточный консерватизм, когда множество незаметных смертей от регулирования перевешивают несколько наглядных смертей от его отсутствия. Если вы <emphasis>действительно</emphasis> придерживаетесь середины, почему бы не сказать: «Ах, но у технологий помимо рисков есть и преимущества»?</p><p>Что ж, это не такое уж плохое описание Плохих Парней. (За исключением того, что следовало бы сильнее подчеркнуть: это не злые мутанты, а обычные люди, действующие в рамках иного мировоззренческого гештальта, в котором они правы; некоторые из них неизбежно окажутся компетентнее других, а компетентность значит очень много.) Даже оглядываясь назад, я не думаю, что моя детская технофилия сильно ошибалась насчёт того, кто является Плохим Парнем и в чём заключалась ключевая ошибка. Но всегда <emphasis>гораздо</emphasis> проще сказать, чего делать <emphasis>не</emphasis> нужно, чем сделать всё <emphasis>правильно</emphasis>. И одним из моих фундаментальных изъянов в то время было убеждение, будто достаточно изо всех сил избегать того, что делают Плохие Парни, чтобы автоматически стать Хорошим Парнем.</p><p>Особенно пагубным, как мне кажется, был дурной пример претендентов на Глубокую Мудрость, пытавшихся застолбить за собой срединный путь; они снисходительно улыбались и технофилам, и технофобам, называя и тех, и других незрелыми. Это воистину <emphasis>неверный</emphasis> путь; и в самом деле, идея поиска срединного пути в целом обычно ошибочна. Верный Путь — это не компромисс с чем-либо; это чистое воплощение собственных критериев.</p><p>Но из-за этого молодому Элиезеру было труднее отклониться от решения «идти напролом», потому что <emphasis>любое</emphasis> отклонение казалось присоединением к претендентам на Глубокую Мудрость.</p><p>Первая трещина в моей детской технофилии появилась, кажется, в 1997 или 1998 году, когда я заметил, что мои собратья-технофилы говорят глупости о том, будто с молекулярными нанотехнологиями будет легко управиться. (Как вы, возможно, снова замечаете, молодым Элиезером в огромной степени двигала способность находить изъяны — у меня даже была собственная философия, объясняющая, почему это хорошая идея.)</p><p>Шли дебаты о молекулярных нанотехнологиях и о том, окажется ли нападение асимметрично проще обороны. И находились люди, утверждавшие, что обороняться будет легко. В области <emphasis>нанотехнологий</emphasis>, ради Гху, — программируемой материи! — притом что мы, похоже, не способны решить проблему безопасности даже в компьютерных сетях, где можем наблюдать и контролировать каждый ноль и единицу. Люди рассуждали о неприступных алмазоподобных стенах. Я же заметил, что алмаз не устоит перед ядерным оружием, что нападение держит оборону на лопатках еще с 1945 года и нанотехнологии вряд ли это изменят.</p><p>И к тому времени, как эти дебаты закончились, молодой Элиезер — увлеченный пылом спора — кажется, впервые ухитрился заметить, что выживание разумной жизни земного происхождения находится под угрозой.</p><p>Оглядываясь назад, странно думать, что было время, когда я считал, будто в будущем на кону стоят лишь отдельные человеческие жизни. В каком поразительно более дружелюбном мире я тогда жил... хотя не то чтобы я думал об этом в то время. Я не столько <emphasis>отвергал</emphasis> эту возможность, сколько <emphasis>ухитрялся вообще изначально её не замечать.</emphasis> Но стоило этой теме всплыть, как я сразу же её разглядел. Я толком не помню, как работал этот трюк. Не зря я говорю о себе прежнем в третьем лице.</p><p>Может показаться, что Элиезер<sub>-1998</sub> был полным идиотом, но в каком-то смысле это было бы слишком удобной отговоркой; правда гораздо страшнее. Элиезер<sub>-1998</sub> был толковым традиционным рационалистом, насколько это вообще было возможно. Я знал, что гипотезы должны быть проверяемыми, знал, что рационализация — недопустимая мысленная операция, знал, как играть в «Рационалистическое табу», был одержим самосознанием... еще не до конца понимал концепцию «таинственных ответов»... и вообще не знал ни Байеса, ни Канемана. И все же — толковый традиционный рационалист, намного выше среднего... Ну и что с того? Природа не ставит нам оценки по кривой распределения. Один шаг в сторону от Пути, один толчок неоправданного влияния на ваши мыслительные процессы — и все остальные защиты аннулируются.</p><p>Один из главных уроков, которые я извлекаю, оглядываясь на свою историю, состоит в том, что неудивительно, почему во внешнем мире многие считают, будто «ум — это еще не всё» или что рационалистам в реальной жизни живется не лучше других. Немного рациональности — да даже и много рациональности — не преодолевает ту астрономически высокую планку, за которой вещи действительно начинают <emphasis>работать.</emphasis></p><p>И пусть за мое неверное истолкование Верного Пути не винят ни Джерри Пурнеля, ни моего отца, ни научную фантастику в целом. Думаю, характер молодого Элиезера наложил изрядный фильтр отбора на то, какие именно части их учений смогли пробиться в его разум. Нельзя сказать, чтобы Пурнель не говорил: <emphasis>«Правила меняются, стоит вам покинуть Землю, колыбель; зазеваетесь хоть раз, закрывая скафандр, — и вы покойник».</emphasis> Он повторял это частенько. Но эти слова почему-то не казались важными: ведь подобное происходило со второстепенными персонажами романов, а главный герой почему-то обычно не погибал на середине книги.</p><p>Сквозь какую же призму я фильтровал эти наставления? Надежда. Оптимизм. Ожидание светлого будущего. Вот в чем заключался для меня фундаментальный смысл книги <emphasis>«Шаг ещё дальше»</emphasis> — урок, который я усвоил в противовес мрачному унынию Сьерра-клуба. На одной стороне были <emphasis>рациональность и надежда</emphasis>, на другой — <emphasis>невежество и отчаяние</emphasis>.</p><p>Некоторые подростки считают себя бессмертными и гоняют на мотоциклах. Я не питал подобных иллюзий и крайне неохотно учился водить, учитывая, насколько небезопасными выглядели эти несущиеся груды металла. Но для меня существовало нечто более важное, чем собственная жизнь: Будущее. И я вел себя так, словно бессмертно <emphasis>оно</emphasis>. Отдельные жизни могли оборваться, но только не Будущее.</p><p>И когда я заметил, что нанотехнологии действительно <emphasis>станут</emphasis> угрозой вымирания?</p><p>Молодой Элиезер совершенно отчетливо подумал: «Боже мой, как я ухитрился не заметить то, что должно было быть очевидным? Должно быть, я был слишком эмоционально привязан к благам, которых ожидал от этой технологии; должно быть, я просто отпрянул от мысли о вымирании человечества».</p><p>И затем...</p><p>Я не скомандовал себе: «Остановиться, расплавиться и сгореть». Я не стал пересматривать все выводы, к которым пришел со своим прежним настроем. Я просто умудрился <emphasis>как-то</emphasis> встроить это в свое мировоззрение с минимальным каскадом последующих изменений. Старые идеи и планы пошатнулись, но мой разум нашел доводы в пользу того, чтобы их сохранить. Системного сбоя, к сожалению, не произошло.</p><p>Что примечательно, я решил, что нам нужно на всех парах двигаться к ИИ, чтобы создать его раньше нанотехнологий. Точно так же, как я <emphasis>изначально</emphasis> и планировал, но теперь — <emphasis>по совершенно иной причине.</emphasis></p><p>Пожалуй, большинство людей именно так и устроены, верно? Традиционной рациональности оказалось недостаточно, чтобы это изменить.</p><p>Но все же пришло время, когда я полностью осознал свою ошибку. Просто для этого потребовался более чувствительный пинок по голове.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/u0/raised_in_technophilia/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>295. Виртуоз опровержений.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В моём эссе «Детская спираль смерти» описывалась ту движущую силу, которая привела меня к ошибке, — аффективную спираль смерти вокруг понятия, которое Элиезер<sub>1996</sub> называл «интеллектом». Кроме того, я был технофилом с заранее привитой аллергией на страх перед будущим. А ещё я читал много научной фантастики, построенной на этике личности, где страх перед Чужим выставляет человечество в целом в роли злодеев, плохо обращающихся с инопланетянами или разумными ИИ только потому, что те «не люди».</p><p>Это часть этического кодекса, который вы перенимаете из научной фантастики, — определять свою ингруппу, своё племя, достаточно широко. Отсюда и мой адрес электронной почты: sentience@pobox.com.</p><p>Итак, Элиезер<sub>1996</sub> вознамерился создать сверхинтеллект во благо человечества и всей разумной жизни.</p><p>Поначалу, мне кажется, вопрос о том, будет ли сверхинтеллект (или сможет ли он быть) добрым или злым, даже не возникал у меня как отдельная тема для обсуждения. Просто стандартная интуиция: «Разумеется, никакой сверхразум не будет настолько глуп, чтобы превратить галактику в канцелярские скрепки; разумеется, обладая таким интеллектом, он будет знать, что <emphasis>правильно</emphasis>, гораздо лучше, чем мог бы знать человек».</p><p>Пока я не представился и не описал свои поиски в трансгуманистической рассылке, получив в ответ замечания примерно следующего содержания (по памяти):</p><p>Мораль произвольна: если вы говорите, что что-то хорошо или плохо, вы не можете быть в этом правы или неправы. Сверхинтеллект сформирует свою собственную мораль.</p><p>Все в конечном счёте преследуют свои собственные интересы. Сверхинтеллект не будет исключением; он просто захватит все ресурсы.</p><p>Лично я человек, поэтому я за людей, а не за искусственный интеллект. Я не считаю, что нам нужно разрабатывать эту технологию. Вместо этого нам следует сначала разработать технологию загрузки человеческого сознания.</p><p>Никто не должен разрабатывать ИИ без системы контроля, которая следила бы за ним и гарантировала, что он не сможет сделать ничего плохого.</p><p>Ну, <emphasis>всё это</emphasis> очевидно неверно, думает Элиезер<sub>1996</sub> и принимается разносить аргументы оппонентов в пух и прах. (По большей части я уже проделал это в других эссе, а всё оставшееся предлагается читателю в качестве самостоятельного упражнения.)</p><p>Не то чтобы Элиезер<sub>1996</sub> рассуждал буквально так: «Самый глупый человек в мире говорит, что светит солнце, <emphasis>следовательно</emphasis>, на улице темно». Но Элиезер<sub>1996</sub> был традиционным рационалистом; ему привили метафору науки как <emphasis>честной борьбы</emphasis> между сторонами, занимающими разные позиции, — борьбы, очищенной от грубого насилия и прочих проявлений политической силы, где в идеале побеждает сторона с лучшими аргументами.</p><p>Проще указать на ошибку в чужих рассуждениях, чем самому разобраться, как всё устроено на самом деле, а Элиезер<sub>1996</sub> был <emphasis>очень искусен</emphasis> в поиске изъянов. (Как и я. Не то чтобы вы могли нейтрализовать опасность этой способности, просто решив не обращать внимания на изъяны.) С точки зрения Элиезера<sub>1996</sub>, его сторона <emphasis>побеждала в споре</emphasis> — он строил более сильные аргументы, чем его оппоненты, — так зачем же ему было менять сторону?</p><p>Ибо сказано: «Поскольку в этом мире полным-полно тех, чьё понимание рациональности ничтожно мало, начинающие её изучать легко выигрывают споры и приобретают преувеличенное представление о собственных способностях. Но быть лучше других бесполезно: жизнь не оценивают по относительной шкале. Лучший физик Древней Греции не смог бы рассчитать траекторию падающего яблока. Нет никакой гарантии, что даже ваши максимальные усилия позволят вам достичь адекватности; а потому не думайте о том, что у кого-то дела идут ещё хуже».</p><p>Вы не можете рассчитывать, что <emphasis>кто-то</emphasis> другой разубедит вас в ваших ошибках; вы не можете рассчитывать, что <emphasis>кто-то</emphasis> другой вас спасёт; вы и <emphasis>только</emphasis> вы обязаны искать изъяны в собственных позициях; если вы сбросите это бремя, не ждите, что кто-то другой его подберёт. И мне интересно, не окажется ли этот совет бесполезным для большинства людей до тех пор, пока они лично не отстрелят себе ногу, всё это время <emphasis>совершенно справедливо</emphasis> говоря себе: «Очевидно же, что в этом споре побеждаю я».</p><p>Сегодня я стараюсь ни одного человека не считать своим оппонентом. Это ведёт лишь к излишней самоуверенности. Мой настоящий соперник — Природа, которая не подгоняет Свои задачи под ваши умения, не обязана давать вам честный шанс на победу в награду за усердные старания и которой всё равно, лучший ли вы из когда-либо живших, если вы недостаточно <emphasis>хороши.</emphasis></p><p>Но вернёмся в 1996 год. Элиезер<sub>1996</sub> руководствуется базовой интуицией «Разумеется, сверхинтеллект будет знать лучше нас, что <emphasis>правильно</emphasis>», и мимоходом разбивает различные аргументы, выдвигаемые против его позиции. Видите ли, в этом он был весьма искусен. У него даже была собственная философия, объясняющая, почему разумно искать во всём изъяны, и всё такое.</p><p>Я не хочу сказать это в оправдание — мол, никто из споривших с Элиезером<sub>1996</sub> на самом деле не преподнёс ему растворение этой загадки: полную редукцию морали, анализирующую все когнитивные процессы, которые ведут споры о «морали», и пошаговый разбор алгоритмов, заставляющих его воспринимать мораль как факт. Считайте это скорее обвинением, показателем уровня Элиезера<sub>1996</sub>, — ведь ему требовалось поднести готовое решение на блюдечке, чтобы привести аргумент, который он <emphasis>не смог бы</emphasis> опровергнуть.</p><p>Те немногие философы, что там присутствовали, не помогли ему выбраться из его затруднений. Философы ведь не скажут: «Извините, с моралью всё ясно, в когнитивной науке и философии этот вопрос уже решён, а ваша точка зрения попросту ошибочна». Природа морали по-прежнему остаётся открытым вопросом в философии, дискуссия всё ещё продолжается. Философ сочтёт своим долгом ознакомить вас со списком классических аргументов со всех сторон, а у Элиезера<sub>1996</sub> вполне хватает ума, чтобы разбить большинство из них, и в результате он приходит к выводу, что философия — это бесплодная пустыня.</p><p>Но подождите. Дальше — хуже.</p><p>Не помню точно когда — возможно, в 1997 году, — но более молодой я (назовём его Элиезером<sub>1997</sub>) вознамерился <emphasis>неопровержимо</emphasis> доказать, что создание сверхинтеллекта — это единственно правильное решение.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/u1/a_prodigy_of_refutation/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>296. Несусветная глупость зеленой юности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В этих словах звучит несусветная глупость зеленой юности; безрассудство столь бездонного невежества, какое возможно лишь для представителя вашей эфемерной расы...</p><p>—<a l:href="http://www.amazon.com/Second-Stage-Lensmen-Lensman-Book/dp/1882968131">Гарлейн из Эддора</a><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>Давным-давно, много лет назад, я предложил таинственный ответ на таинственный вопрос — на что уже неоднократно намекал. Однако таинственным вопросом, на который я предложил таинственный ответ, было вовсе не сознание — или, скорее, не только сознание. Нет, куда более постыдная ошибка заключалась в том, что я придерживался таинственного взгляда на мораль.</p><p>Я откладывал обсуждение этого до сего момента, до окончания серии о метаэтике, потому что хотел, чтобы было совершенно ясно: Элиезер-<sub>1997</sub> <emphasis>действительно</emphasis> ошибся.</p><p>Когда мы расстались с ним в прошлый раз, Элиезер-<sub>1997</sub>, не удовлетворившись интуитивными аргументами в пользу того, что сверхразум будет морален, вознамерился <emphasis>неопровержимо</emphasis> доказать, что создание сверхразума — это правильный поступок.</p><p>Что ж (говорил Элиезер-<sub>1997</sub>), начнем с вопроса: <emphasis>имеет ли жизнь вообще хоть какой-то смысл?</emphasis></p><p>«Я не знаю», — тут же отвечал Элиезер-<sub>1997</sub> с некоторой долей самодовольства от того, что признает собственное незнание по теме, в которой столь многие другие кажутся уверенными.</p><p>«Но, — продолжал он, —»</p><p>(Всегда настораживайтесь, когда за признанием своего незнания следует слово «Но».)</p><p>«Но если предположить, что жизнь не имеет смысла — то есть полезность всех исходов равна нулю, — то эта возможность исключается из любого расчета <emphasis>ожидаемой</emphasis> полезности. Следовательно, мы всегда можем <emphasis>действовать так, будто</emphasis> точно известно, что жизнь имеет смысл, даже если мы не знаем, в чем этот смысл заключается. Как нам этот смысл выяснить? Учитывая, что люди до сих пор спорят об этом, задача, вероятно, слишком сложна для человечества. А значит, нам нужен сверхразум, чтобы он решил ее за нас. Что же касается возможности того, что логического обоснования превосходства одних предпочтений над другими вообще <emphasis>не существует</emphasis>, то в этом случае строить сверхразум ничуть не более правильно или неправильно, чем делать что-либо еще. Это реальная возможность, но она выпадает из любой попытки рассчитать ожидаемую полезность — мы должны просто ее проигнорировать. Если кто-то утверждает, будто сверхразум уничтожит человечество, он либо доказывает, что уничтожение человечества на самом деле является правильным поступком (хотя мы и не видим причин, почему это должно быть так), либо утверждает, что правильных поступков <emphasis>не существует</emphasis> (и в этом случае его аргумент против создания разума опровергает сам себя)».</p><p>Эргх. Написать этот абзац было <emphasis>по-настоящему</emphasis> трудно. Мое прошлое «я» — это всегда мой самый концентрированный криптонит, потому что оно <emphasis>в точности</emphasis> воплощает все то, для блокировки чего я сегодняшний выработал в себе аллергию. Не зря говорят, что родители сами совершают все то, что запрещают делать детям, и именно поэтому знают, что этого делать нельзя; то же справедливо и для прошлых и будущих ипостасей самого себя.</p><p>Насколько ошибочен аргумент Элиезера-<sub>1997</sub>? Я со счета собьюсь, перечисляя все изъяны. Я знаю, что память ненадежна и реконструируется при каждом воспоминании, поэтому я не доверяю тому, как мой нынешний разум склеивает эти старые осколки. Не просите меня перечитывать мои старые работы — это слишком болезненно.</p><p>Но очевидно, что тогда я представлял себе полезность как некую субстанцию, внутренне присущее свойство. Так что фраза «жизнь бессмысленна» соответствовала полезности, равной нулю. Но, конечно, этот аргумент с тем же успехом сработал бы и при полезности, равной 100: если все имеет смысл, но смысл этот везде <emphasis>одинаков</emphasis>, то данный случай тоже должен исключаться... Разумеется, я тогда не думал о функции полезности как об аффинной структуре предпочтений. Я думал о «полезности» как об абсолютном уровне внутренней ценности.</p><p>Я думал о <emphasis>«следует»</emphasis> как о некоей чисто абстрактной сути непреодолимого побуждения, о «том-что-заставляет-тебя-что-то-делать»; так что любой разум, который вывел бы <emphasis>«следует»</emphasis>, безусловно оказался бы им связан. Отсюда и предположение, которое Элиезер-<sub>1997</sub> даже не догадался зафиксировать явно: будто логика, принуждающая абстрактный разум к какому-либо действию, — это в точности то же самое, что люди имеют в виду и на что ссылаются, произнося слово «правильно»...</p><p>Но сейчас я пытаюсь перечислить все эти изъяны, хотя, если вы <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/08/morality-as-fix.html">следили за ходом мысли</a>, вы вполне справитесь с этим самостоятельно.</p><p>Важный аспект всего этого провала заключался в том, что, доказав себе, будто случай «жизнь бессмысленна» <emphasis>не заслуживает рассмотрения</emphasis>, я посчитал необязательным строго определять понятия «интеллект» или «смысл». Ранее я придумал изящное оправдание тому, почему не стоит стремиться к формализму и строгости при определении «интеллекта» (или «морали»), а именно — все те подмены понятий, к которым прибегали прежние специалисты по ИИ, философы и моралисты, давая определения, упускавшие саму суть.</p><p>Отсюда я вынес следующий урок: каким бы умным ни было оправдание для снижения планки требований или уклонения от строгости, оно все равно выстрелит вам прямо в ногу.</p><p>И еще один урок: я был силен в опровержениях. Если бы я применил к собственной позиции тот же уровень критичности — когда аргумент отвергается при наличии малейшего изъяна, — какой я использовал для сокрушения доводов оппонентов, я бы сразу нацелился на этот логический пробел и отбросил свою позицию — если бы, конечно, <emphasis>захотел</emphasis> этого. Если бы относился к ней столь же предвзято, как к остальным позициям в этой дискуссии.</p><p>Но все это было до того, как я услышал о Канемане, до того, как узнал термин «мотивированный скептицизм», до того, как интегрировал концепцию единственно верного состояния неопределенности, суммирующего все имеющиеся свидетельства, и до того, как осознал всю пагубность вопросов «Позволено ли мне верить?» для симпатичных мне позиций и «Обязан ли я верить?» для несимпатичных. Я был всего лишь Традиционным Рационалистом, который представлял научный процесс как третейского судью в споре сторонников разных точек зрения — пусть победит сильнейший.</p><p>Моим главным изъяном была вовсе не любовь к «разуму» и не приверженность технофилии и научной фантастике, воспевающим братство разумных существ. И уж точно им не была моя способность подмечать чужие ошибки. Ничто из этого <emphasis>не могло</emphasis> бы сбить меня с пути, если бы я с самого начала придерживался более высоких стандартов строгости и не принимал никакой позиции, им не соответствующей. Или если бы я хотя бы исследовал свою любимую расплывчатую позицию с теми же требованиями строгости, которые предъявлял к контраргументам.</p><p>Но меня мало интересовали попытки опровергнуть собственную веру в то, что жизнь имеет смысл, поскольку в моих рассуждениях всегда доминировали примеры, где жизнь этот смысл действительно имела.</p><p>А поскольку на кону стоял взрыв интеллекта, я считал, что должен просто двигаться вперед на полной скорости, используя лучшие концепты, какими располагал на тот момент, а не останавливаться и замораживать всю работу в поисках идеального определения, с которым уже облажалось столько других...</p><p>Нет.</p><p>Нет, вы не используете лучшие концепты из тех, что доступны вам на данный момент.</p><p>Вас судит Природа, а Природа не принимает <emphasis>даже самых благородных оправданий</emphasis>. Если вы не соответствуете стандарту, вы проигрываете. Всё очень просто. Не существует изящного довода в пользу того, почему вам приходится обходиться тем, что есть, — ведь Природа не станет слушать этот довод и не простит вас только потому, что у вас было множество отличных оправданий для спешки.</p><p>Все мы знаем, что случилось с Дональдом Рамсфелдом, когда он отправился на войну с той армией, которая у него была, а не с той, которая была ему нужна.</p><p>Возможно, Элиезер-<sub>1997</sub> не мог сотворить правильную модель из ниоткуда. (Хотя кто знает, что произошло бы, если бы он действительно попытался...) И с его стороны было бы неразумно полностью прекратить думать в ожидании, пока строгость вдруг сама собой материализуется из воздуха.</p><p>Но со стороны Элиезера-<sub>1997</sub> также было ошибкой опираться всем весом на свою «наилучшую догадку» в условиях отсутствия точности. Вы можете использовать расплывчатые концепты в качестве промежуточных мыслительных процессов, пока ищете лучший ответ, будучи недовольными своими текущими смутными намеками <emphasis>и не желая опираться на них всем весом.</emphasis> Но вы не строите сверхразум на базе промежуточного понимания. Нет, даже на базе самого «лучшего» из имеющихся у вас расплывчатых представлений. В этом и заключалась моя ошибка — я думал, что фраза «наилучшая догадка» хоть как-то меня оправдывает. Существовал лишь стандарт, которому я не соответствовал.</p><p>Конечно, Элиезер-<sub>1997</sub> не хотел замедляться на пути к взрыву интеллекта, ведь на кону стояло столько жизней, да и само выживание земного разума как такового, если бы мы перешагнули в эпоху нанооружия до наступления эпохи сверхразума...</p><p>Природе плевать на эти благородные причины. Существует лишь астрономически высокий стандарт, необходимый для успеха. Либо вы ему соответствуете, либо проигрываете. Вот и всё.</p><p>Апокалипсис не обязан быть к вам справедливым.</p><p>Апокалипсис не обязан давать вам шанс на успех</p><p>В обмен на то, с чем вы уже пришли.</p><p>Сложность апокалипсиса не соразмерна вашим навыкам.</p><p>Цена апокалипсиса не соразмерна вашим ресурсам.</p><p>Если апокалипсис требует от вас чего-то неразумного</p><p>И вы пытаетесь немного сторговаться</p><p>(Потому что каждому из нас время от времени приходится идти на компромиссы)</p><p>Апокалипсис не станет торговаться в ответ.</p><p>И, о да, дальше будет только хуже.</p><p>Как же Элиезер-<sub>1997</sub> справлялся с очевидным аргументом о том, что невозможно вывести «должно» из чистой логики, поскольку суждения о должном могут быть выведены только из других суждений о должном?</p><p>Что ж (замечал Элиезер-<sub>1997</sub>), эта проблема имеет ту же структуру, что и аргумент о том, что причина может исходить только от другой причины, или что реальная вещь может произойти только от другой реальной вещи, с помощью чего можно доказать, что вообще ничего не существует.</p><p>Таким образом (утверждал он), существуют три «трудные проблемы»: трудная проблема сознания, из которой мы видим, что квалиа не могут возникать из вычислимых процессов; трудная проблема существования, в которой мы задаемся вопросом, как вообще нечто существующее возникает, казалось бы, из ничего; и трудная проблема морали, которая заключается в том, чтобы прийти к «должно».</p><p>Эти проблемы, вероятно, связаны между собой. Например, квалиа удовольствия — один из лучших кандидатов на роль чего-то желанного самого по себе. Возможно, мы не сможем понять трудную проблему морали, не разгадав сначала трудную проблему сознания. Очевидно, что эти проблемы слишком сложны для людей — иначе за последние 2500 лет, прошедших с момента изобретения философии, кто-нибудь их уже решил бы.</p><p>Не то чтобы у них могли быть сложные решения — для этого они слишком просты. Проблема просто должна лежать за пределами человеческого понятийного пространства. Раз мы видим, что сознание не может возникнуть в результате какого-либо вычислимого процесса, значит, здесь должна быть задействована новая физика — физика, которую наш мозг использует, но не способен понять. Вот почему для решения этой проблемы нам необходим сверхразум. Вероятно, это связано с квантовой механикой, возможно, с добавлением крошечных замкнутых времениподобных кривых из общей теории относительности; временные парадоксы могут обладать теми же свойствами несводимости, которых, судя по всему, требует сознание...</p><p>И так далее, до тошноты. В цикле моих постов на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> вы уже, возможно, начинаете улавливать контуры письма, которое мне хотелось бы написать самому себе в прошлое.</p><p>Из этого я извлек следующий урок: вы не можете манипулировать замешательством. Вы не можете строить хитрые планы в обход пробелов в своем понимании. Вы даже не можете строить «наилучшие догадки» о вещах, которые в корне ставят вас в тупик, и связывать их с другими столь же непонятными вещами. Точнее, вы можете, но не попадете в цель, пока ваше замешательство не рассеется. Замешательство существует в разуме, а не в реальности, и попытки обращаться с ним как с чем-то, что можно взять и переставить, приведут лишь к непреднамеренной комедии.</p><p>Точно так же вы не можете придумывать хитроумные объяснения тому, почему пробелы в вашей модели не имеют значения. Вы не можете очертить границу вокруг тайны, приделать к ней удобные ручки, чтобы пользоваться этой Таинственной Вещью, толком её не понимая, — как в моей попытке сделать так, чтобы возможность бессмысленности жизни просто сократилась в формуле ожидаемой полезности. Вы не можете взять этот пробел и манипулировать им.</p><p>Если белое пятно на вашей карте скрывает мину, то наступить на это место всем весом будет фатально, какими бы хорошими ни были ваши оправдания собственного незнания. Любой черный ящик может таить в себе ловушку, и узнать об этом никак нельзя, кроме как открыв этот черный ящик и заглянув внутрь. Если вы придумаете себе какое-нибудь праведное оправдание тому, почему вам необходимо мчаться вперед, пользуясь наилучшим из имеющихся у вас пониманий, — ловушка сработает.</p><p>Только когда вы знаете правила,</p><p>Вы понимаете, <emphasis>почему</emphasis> вам нужно было учиться;</p><p>Что случилось бы в противном случае,</p><p>Как <emphasis>много</emphasis> вам нужно было знать.</p><p>Только знание способно предсказать цену невежества. У древних алхимиков не было логического способа узнать точные причины, по которым им было так трудно превратить свинец в золото. Поэтому они травились и умирали. Природе всё равно.</p><p>Но пришло время, когда ко мне начало приходить осознание.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/u2/the_sheer_folly_of_callow_youth/">*</a></p><p>1. Эдвард Элмер Смит, <emphasis>«Линзмены второй ступени»</emphasis> (Old Earth Books, 1998).</p></section>
<section>
<title><p>297. Крошечный диссонанс.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда мы в последний раз расстались с Элиезером-<sub>1997</sub>, он верил, что любой сверхинтеллект автоматически будет делать то, что «правильно», и даже будет понимать это лучше нас — хотя сам он, как скромно признавался, и не постиг конечную природу морали. Или, точнее, после некоторых дебатов Элиезер-<sub>1997</sub> разработал сложную систему аргументов (которую он с любовью называл «формальной») о том, что мы всегда можем исходить из допущения, будто у жизни есть смысл; следовательно, случаи, когда сверхинтеллект не чувствует себя обязанным делать что-то конкретное, можно не рассматривать. (Ошибка здесь заключалась в необдуманном и неоправданном приравнивании «универсально убедительного аргумента» к понятию «правильного».)</p><p>Пока что юный Элиезер уверенно идёт к тому, чтобы вступить в клуб «умных людей, которые ведут себя глупо, потому что умеют мастерски защищать убеждения, к которым пришли немудрыми путями». Вся его преданность «рациональности» не уберегла его от этой ошибки, и у вас может возникнуть искушение сделать вывод, что стремиться к рациональности бесполезно.</p><p>Но хотя многие люди сами копают себе ямы, далеко не всем удаётся выкарабкаться обратно.</p><p>И из этого я выношу урок: всё началось —</p><p>— с крошечного, крошечного вопроса; с одной-единственной фальшивой ноты; с одной маленькой одинокой мысли...</p><p>В начале нашей истории мы переносимся на три года вперёд, к Элиезеру-<sub>2000</sub>, который в большинстве отношений похож на себя образца 1997-го. Сейчас он считает доказанным, что создание сверхинтеллекта — это правильный поступок, если вообще существует хоть какой-то правильный поступок. Из чего следует, что среди народов и отдельных жителей Земли нет <emphasis>оправданного</emphasis> конфликта интересов вокруг взрыва интеллекта.</p><p>Это важный вывод для Элиезера-<sub>2000</sub>, потому что сама мысль о грызне из-за взрыва интеллекта кажется ему <emphasis>невыносимо</emphasis> глупой. (Что-то вроде представления о Боге, вмешивающемся в разборки между племенами спорящих варваров, только наоборот.) Представление Элиезера-<sub>2000</sub> о самом себе не позволяет ему — да он даже и не <emphasis>хочет</emphasis> — пожать плечами и сказать: «Ну, наша сторона пришла первой, так что мы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ru/the_bedrock_of_fairness/">сцапаем банан</a>, пока другие не успели». Это слишком болезненная мысль, чтобы её думать.</p><p>И всё же затем ему в голову приходит мысль:</p><p>Может быть, некоторые люди предпочли бы, чтобы ИИ делал определённые вещи — например, не убивал их — даже если жизнь бессмысленна?</p><p>Следующая же его мысль вполне очевидна, учитывая его предпосылки:</p><p>В случае, если жизнь бессмысленна, не существует никакого «правильного» действия; следовательно, и уважение человеческих предпочтений в этом случае не будет чем-то особенно правильным.</p><p>Это очевидная уловка. Проблема, однако, в том, что Элиезер-<sub>2000</sub> не считает себя злодеем. Он не ходит кругами, размышляя: «От каких бы пуль мне сегодня уклониться?» Он видит себя добросовестным рационалистом, который упорно следует по цепочкам рассуждений. Позже он оглянется назад и увидит массу направлений мысли, по которым его разум каким-то образом умудрился не пойти, — но сейчас его <emphasis>текущее представление о себе</emphasis> совсем другое.</p><p>Поэтому Элиезер-<sub>2000</sub> <emphasis>не</emphasis> просто хватается за очевидную лазейку. Он продолжает думать.</p><p>Но если люди считают, что у них есть предпочтения на случай, если жизнь бессмысленна, то у них есть мотив оспаривать мой проект интеллектуального взрыва и выбрать проект, который уважает их желание на случай бессмысленности жизни. Это создаёт реальный конфликт интересов вокруг взрыва интеллекта прямо сейчас и мешает делать правильные вещи в основном сценарии, когда жизнь имеет смысл.</p><p>Сейчас существует <emphasis>куча</emphasis> отговорок, которые Элиезер-<sub>2000</sub> мог бы использовать, чтобы выбросить эту проблему из головы. Я знаю это, потому что <emphasis>слышал</emphasis> предостаточно оправданий для того, чтобы отмахнуться от Дружественного ИИ. «Эта проблема слишком сложна, чтобы её решить» — такое я слышу от тех, кто мечтает создать ОИИ и считает себя достаточно умным для создания истинного искусственного интеллекта, но недостаточно умным, чтобы решить действительно сложную проблему вроде Дружественного ИИ. Или: «Беспокойство по поводу этой возможности было бы нерациональной тратой ресурсов, учитывая невероятную срочность создания ИИ до того, как человечество уничтожит само себя — приходится работать с тем, что есть», — это говорят люди, которым проблема просто неинтересна по большому счёту.</p><p>Но Элиезер-<sub>2000</sub> — <emphasis>перфекционист.</emphasis> Он, очевидно, не идеален и не придает такого значения добродетели <emphasis>точности</emphasis>, как я, но он совершенно точно <emphasis>перфекционист.</emphasis> Идея метаэтики, которую поддерживает Элиезер-<sub>2000</sub>, согласно которой сверхинтеллект знает, что правильно, лучше нас, ранее, казалось, упаковывала <emphasis>все</emphasis> проблемы справедливости и морали в герметичную оболочку.</p><p>Новое возражение, похоже, проделывает крошечную брешь в этой герметичной оболочке. Её стоит залатать. Если у вас есть нечто идеальное, неужели вы позволите одной маленькой гипотетической возможности всё испортить?</p><p>Так что Элиезер-<sub>2000</sub> даже не <emphasis>хочет</emphasis> бросать эту тему; он хочет устранить проблему и вернуть всё к идеалу. Как он может оправдать потраченное на это время? Размышляя в таком духе:</p><p>Как быть с Брайаном Аткинсом? [Брайан Аткинс — первый спонсор Научно-исследовательского института машинного интеллекта (MIRI), который тогда назывался Институтом Сингулярности.] Он, вероятно, предпочёл бы не умирать, даже если бы жизнь была бессмысленной. Сейчас он финансирует MIRI; я не хочу запятнать этику нашего сотрудничества.</p><p>Чувство Элиезера-<sub>2000</sub> не так-то просто выразить — ни в английском языке, ни в любой другой известной мне культуре нет для него простого описания. Пожалуй, ближе всего здесь отрывок из Ветхого Завета: «Не вари козленка в молоке матери его». Тот, кто помогает тебе из альтруизма, не должен жалеть о своей помощи; ты должен ему не столько верность, сколько то, чтобы, помогая тебе, он действительно совершал именно то дело, которое, как он думает, он совершает.</p><p>«Ну хорошо, но как Брайан Аткинс узнает об этом, если я ему не скажу?» Элиезер-<sub>2000</sub> даже не <emphasis>думает</emphasis> об этом иначе как в кавычках, как об очевидной мысли, которая пришла бы в голову злодею в подобной ситуации. И у Элиезера-<sub>2000</sub> наготове стандартная контрмысль, оберег от соблазна нечестности — аргумент, обосновывающий честность с точки зрения ожидаемой полезности, а не просто личной любви к личной добродетели:</p><p>Люди не умеют обманывать безупречно; скорее всего, меня разоблачат. Или что, если до Сингулярности, где-то в ближайшие тридцать лет, изобретут настоящие детекторы лжи? Я не смогу пройти проверку на детекторе.</p><p>Элиезер-<sub>2000</sub> живет по правилу, что нужно всегда быть готовым к тому, что твои мысли в любой момент будут транслироваться на весь мир, и не испытывать при этом неловкости. Иначе ты, очевидно, лишился благодати: либо ты думаешь о том, о чём думать не следует, либо стыдишься того, что не должно вызывать стыда.</p><p>(Сегодня я уже не разделяю столь экстремальную точку зрения, главным образом из соображений Теории Веселья. Я вижу пользу в продолжении социального соперничества между разумными формами жизни, по крайней мере, насколько простирается моё видение ближайшего будущего. Сейчас я признаю, что для людей, возможно, вполне нормально иметь собственное «я»; как выразился Джон Маккарти: «Если бы все постоянно жили ради других, жизнь была бы похожа на процессию муравьев, бегущих друг за другом по кругу». Если уж у тебя есть «я», то вполне логично иметь и секреты, и, возможно, даже заговоры. Но я всё же стараюсь придерживаться принципа готовности пройти в будущем тест на детекторе лжи вместе с любым другим человеком, который также готов подвергнуться проверке на детекторе, если речь идёт о профессиональных вопросах. Теории Веселья требуется здравое исключение для управления глобальными катастрофическими рисками.)</p><p>Даже если принять честность как данность, у Элиезера-<sub>2000</sub> нашлись бы другие отговорки, чтобы спустить этот вопрос в унитаз. «У мира нет времени» или «Это нерешаемо» вполне бы подошли. Но Элиезер-<sub>2000</sub> не <emphasis>знает</emphasis>, что эта проблема — проблема «резервной» морали — окажется особенно трудной или потребует много времени. Он только сейчас впервые задумался над этой проблемой.</p><p>И вот Элиезер-<sub>2000</sub> <emphasis>начинает</emphasis> всерьез обдумывать этот вопрос: допустим, «жизнь бессмысленна» (то есть сверхразум <emphasis>не</emphasis> выводит собственные мотивы из чистой логики), как тогда задать <emphasis>резервную</emphasis> мораль? Как её синтезировать, как вписать в ИИ?</p><p>На тот момент Элиезер-<sub>2000</sub> многого не знает. Но он <emphasis>всё-таки</emphasis> размышлял о самосовершенствующемся ИИ в течение трех лет, а Традиционным Рационалистом является и того дольше. Он <emphasis>действительно</emphasis> практиковал определенные техники рациональности и уже выработал методологические предохранители. Он уже достаточно умен, чтобы не думать, будто всё, что нужно ИИ, — это Один Великий Моральный Принцип. Элиезер-<sub>2000</sub> уже знает, что мудрее мыслить технологически, а не политически. Он уже знает изречение о том, что программисты ИИ должны мыслить кодом и использовать концепты, которые можно вписать в компьютер. У Элиезера-<sub>2000</sub> уже есть представление о том, что существует так называемое «техническое мышление», и что это хорошо, хотя он ещё не сформулировал его байесовское видение. И он давно заметил, что LISP-символы с говорящими именами на самом деле ничего не значат, и так далее. Эти установки не дают ему попасть в некоторые из начальных ловушек — тех самых, которые, как я видел, губили других новичков на их самых первых шагах в проблеме Дружественного ИИ... хотя, строго говоря, это был мой <emphasis>второй</emphasis> шаг; на первом я с треском провалился.</p><p>Но в конечном счёте всё сводится к следующему: Элиезер-<sub>2000</sub> впервые пытается технически осмыслить, как вписать мораль в ИИ, не оставляя себе лазейки в виде «таинственной сути правильности».</p><p>В конце концов, только это и имеет значение. Его прежнего философствования было недостаточно, чтобы заставить его мозг столкнуться с деталями лицом к лицу. Этот новый стандарт достаточно строг, чтобы потребовать реальной работы. Мораль постепенно начинает казаться ему менее таинственной — Элиезер-<sub>2000</sub> начинает думать <emphasis>внутри</emphasis> чёрного ящика.</p><p>Его <emphasis>причины</emphasis> поступать именно так — они не имеют вообще никакого значения.</p><p>О, в его перфекционизме кроется урок. Кроется урок и в том, как Элиезер-<sub>2000</sub> поначалу счёл это крошечным изъяном и мог бы просто выбросить его из головы, поддавшись первому порыву.</p><p>Но в итоге причинно-следственная связь выглядит так: Элиезер-<sub>2000</sub> исследовал вопрос подробнее, а потому с практикой стал справляться лучше. Действия экранируют оправдания. Если твои аргументы оправдывают нежелание вникать в детали, как у Элиезера-<sub>1996</sub>, то ты так и не научишься хорошо думать над проблемой. Если же твои аргументы требуют от тебя детальной проработки, тогда у тебя появляется <emphasis>возможность</emphasis> начать накапливать опыт.</p><p>В конечном счёте важен был только этот выбор — а вовсе не <emphasis>причины</emphasis> что-либо делать.</p><p>Я говорю всё это, как вы легко можете догадаться, из-за тех, кто мнит себя создателями ИИ, с которыми я порой сталкиваюсь — у них всегда находятся свои хитрые причины не думать над проблемой Дружественного ИИ. Для Природы наши хитрые оправдания собственных действий обычно значат гораздо меньше, чем для нас самих и наших друзей. Если ваши действия не выглядят достойно, будучи лишенными всех оправданий и представленными как голые факты... возможно, вам стоит пересмотреть их.</p><p>Прилежные усилия не всегда спасают человека. Существует и такая вещь, как нехватка способностей. Но даже в этом случае: если вы не пытаетесь или пытаетесь вполсилы, у вас нет ни единого шанса сесть за стол с высокими ставками — не говоря уже о обязательной ставке в виде способностей. Вот вам и причинно-следственная связь.</p><p>Кроме того, перфекционизм действительно важен. Конец света не всегда наступает под трубный глас и раскаты грома, помеченный наивысшим приоритетом в вашем почтовом ящике. Иногда ошеломляющая истина впервые предстает перед вами в виде крошечного, совсем крохотного вопроса; одной фальшивой ноты; одной маленькой одинокой мысли, которую можно отбросить легким, непринужденным движением...</p><p>...и так, в течение последующих лет, к Элиезеру из прошлого медленно начинает приходить понимание. То Солнце всходило медленнее, чем могло бы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/u7/that_tiny_note_of_discord/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>298. Арьергардные бои против истины.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Когда мы расстались с Элиезером <sub>2000</sub> года, он только начинал исследовать вопрос о том, как заложить мораль в ИИ. Причины, побудившие его к этому, совершенно не важны — за исключением того, что они исторически демонстрируют важность перфекционизма. Если вы в чём-то практикуетесь, вы можете в этом преуспеть; если вы что-то исследуете, вы можете это понять; важно лишь то, что Элиезер <sub>2000</sub> года действительно полностью сосредоточил свои силы на технических размышлениях о морали ИИ — вместо того чтобы, как прежде, искать любые оправдания, лишь бы не тратить на это время. В конечном счете только это и имеет значение.</p><p>Но в начале нашей истории — когда небо светлеет, становясь серым, а край солнца робко выглядывает из-за горизонта — Элиезер <sub>2001</sub> года ещё не признал, что Элиезер <sub>1997</sub> года в каком-либо важном смысле <emphasis>ошибался</emphasis>. Он просто делает стратегию Элиезера <sub>1997</sub> года <emphasis>ещё лучше</emphasis>, добавляя <emphasis>резервный</emphasis> план на «тот маловероятный случай, если жизнь окажется бессмысленной»...</p><p>...а это значит, что у Элиезера <sub>2001</sub> года теперь есть путь к отступлению от своей ошибки.</p><p>Я имею в виду не просто то, что Элиезер <sub>2001</sub> года может сказать: «Дружественный ИИ — это резервный план», вместо того чтобы кричать: «ОЙ!»</p><p>Я имею в виду, что у Элиезера <sub>2001</sub> года теперь действительно <emphasis>есть</emphasis> резервный план. Если Элиезер <sub>2001</sub> года начнет сомневаться в своей метаэтике 1997 года, у взрыва разума останется запасная стратегия — а именно Дружественный ИИ. Элиезер <sub>2001</sub> года может подвергнуть сомнению свою метаэтику, и это не будет означать конец света.</p><p>И его градиент сгладился; он может допустить 10-процентную вероятность того, что раньше ошибался, затем 20-процентную. Ему не нужно выкашливать всю свою ошибку целиком, одним огромным комком.</p><p>Если вам кажется, что Элиезер <sub>2001</sub> года слишком медлителен, я полностью с вами согласен.</p><p>Стратегии Элиезера <sub>1996–2000</sub> годов формировались при полном отсутствии мыслей о «Дружественном ИИ». Вся идея заключалась в том, чтобы получить сверхразум, <emphasis>любой</emphasis> сверхразум, как можно быстрее — суп из коделетов, эвристики ad hoc, эволюционное программирование, открытый исходный код, всё, что могло сработать, желательно всеми путями одновременно в рамках некоего «Манхэттенского проекта». («Все родители делали то, что запрещают делать своим детям. Именно так они узнали, почему это нужно запрещать».<sup>1</sup>) Не то чтобы добавление ещё одного подхода могло как-то <emphasis>навредить.</emphasis></p><p>Его отношение к технологическому прогрессу сформировалось — а точнее, сохранилось как наследие впитанной в детстве технофилии — вокруг предположения, что любое движение в сторону сверхразума является абсолютным благом без малейшего намека на опасность.</p><p>Оглядываясь назад, Элиезеру <sub>2001</sub> года <emphasis>нужно было</emphasis> в этот момент объявить событие HMC — «Остановись, расплавься и загорись» (Halt, Melt, and Catch Fire). Одно из фундаментальных допущений, на которых строилось всё остальное, оказалось ошибочным. Это требует мысленного торможения до полной остановки: перестаньте опираться на все убеждения, построенные на ложной предпосылке, приложите все усилия, чтобы переосмыслить всё с нуля. Об этом искусстве мне нужно писать подробнее — оно сродни судорожному усилию, необходимому для серьезной генеральной уборки, когда взрослый верующий впервые осознаёт, что Бога нет.</p><p>Но на самом деле Элиезер <sub>2001</sub> года занялся тем, что стал повторять свои прежние технофильские аргументы о том, почему трудно запретить новые технологии или контролировать их на государственном уровне — стандартные аргументы против «отказа от технологий».</p><p>Даже мне сегодняшнему кажется, что все предупреждения технофилов об ужасных последствиях разного рода государственного регулирования более или менее верны — гораздо проще сказать, что кто-то делает неправильно, чем указать верный путь. Моя нынешняя точка зрения не изменилась настолько, чтобы считать, будто технофилы ошибаются насчет минусов технофобии; но теперь я склонен гораздо больше сочувствовать тому, что технофобы говорят о минусах технофилии. То, что прежние Элиезеры говорили о трудностях, например, попыток правительства сделать хоть что-то разумное в отношении Дружественного ИИ, по-прежнему кажется чистой правдой. Просто многие его надежды на науку, частный сектор и тому подобное теперь кажутся столь же ошибочными.</p><p>Впрочем, не будем вдаваться в подробности техноизменчивой точки зрения. Элиезер <sub>2001</sub> года только что выбросил в окно важнейшее фундаментальное допущение — о том, что ИИ, в отличие от других технологий, не может быть опасен. Интуитивно можно было бы ожидать, что это окажет какое-то существенное влияние на его стратегию.</p><p>Что ж, Элиезер <sub>2001</sub> года по крайней мере отказался от своей идеи 1999 года устроить открытый «Манхэттенский проект» по созданию ИИ на основе супа из самомодифицирующихся эвристик, но в целом...</p><p>В целом, до этого он хотел броситься в бой, паля изо всех стволов, немедленно используя лучшую на тот момент идею; и после этого он всё так же хотел броситься в бой, паля изо всех стволов. Он не сказал: «Я не знаю, как это сделать». Он не сказал: «Мне нужно больше знаний». Он не сказал: «Этот проект ещё не готов к написанию кода». Всё сводилось к прежнему: «Время тикает, нужно действовать прямо сейчас! MIRI начнет писать код, как только наберет достаточно денег!»</p><p>Раньше он хотел сконцентрировать как можно больше научных усилий при полном обмене информацией, и после этого он продолжал мыслить теми же категориями. Научная секретность — плохой парень, открытость — хороший. (Элиезер <sub>2001</sub> года тогда ещё не читал подробно о Манхэттенском проекте и не был знаком со схожим спором, который вели Лео Силард и Энрико Ферми.)</p><p>В этом и заключается проблема превращения одного большого «Ой!» в градиент меняющейся вероятности. Это означает, что нет единого переломного момента — видимого мощного толчка, — который бы намекнул, что могут потребоваться столь же масштабные изменения.</p><p>Вместо этого происходит множество мелких сдвигов во взглядах... которые дают возможность подлатать <emphasis>аргументы</emphasis> в пользу ваших стратегий; слегка сместить обоснование, но сохранить «основную идею» нетронутой. Небольшие потрясения система способна поглотить, не расколовшись, потому что каждый раз у неё есть шанс вернуться назад и восстановиться. Вот только в области рациональности расколоться — хорошо, а восстановиться — плохо. В искусстве рациональности гораздо эффективнее признать одну огромную ошибку, чем признавать множество мелких.</p><p>Думаю, у людей есть какой-то инстинкт, заставляющий сохранять прежние стратегии и планы, чтобы не метаться постоянно из стороны в сторону и не тратить ресурсы впустую; и, конечно, инстинкт защищать любую позицию, которую мы отстаивали публично, чтобы избежать унижения из-за собственной неправоты. И хотя молодой Элиезер уже многие годы стремится к рациональности, он не застрахован от подобных побуждений; они исподволь влияют на его мысли, и этого, к сожалению, более чем достаточно, чтобы нанести немалый вред.</p><p>Даже в 2002 году прежний Элиезер ещё не <emphasis>уверен</emphasis>, что план Элиезера <sub>1997</sub> года <emphasis>никоим образом не мог</emphasis> сработать. Всё <emphasis>могло</emphasis> получиться. Никогда ведь не знаешь наверняка, верно?</p><p>Но пришло время, когда всё это с треском рухнуло.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/u8/fighting_a_rearguard_action_against_the_truth/">*</a></p><p>1. Джон Мур, <emphasis>«Убей и спаси»</emphasis> (Xlibris Corp, 2000).</p></section>
<section>
<title><p>299. Моё натуралистическое пробуждение.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В предыдущей серии Элиезер <sub>2001 года</sub> ведёт арьергардные бои против истины. Он лишь постепенно меняет свои убеждения, неохотно допуская растущую вероятность иного сценария, но никогда не признавая прямо: «Раньше я ошибался». Он латает свои стратегии по мере того, как их ставят под сомнение, находя новые оправдания всё тому же плану, которому следовал прежде.</p><p>(О чём и сказано: «Берегись, как бы тебе не пришлось вести арьергардное отступление под натиском свидетельств, неохотно сдавая каждую пядь земли только под принуждением и чувствуя себя обманутым. Сдавайся истине как можно скорее. Делай это в тот самый миг, когда осознаешь, чему сопротивляешься; в тот самый миг, когда увидишь, с какой стороны дуют против тебя ветры свидетельств».)</p><p>Память тускнеет, и мне почти невыносимо оглядываться на те времена — нет, серьезно, я <emphasis>терпеть не могу</emphasis> читать свои старые тексты. Очевидцы тех событий меня уже как-то раз поправляли в моих воспоминаниях. И потому, хотя важные события я помню, я не совсем уверен, в каком <emphasis>порядке</emphasis> они происходили, не говоря уже о конкретном годе.</p><p>Но если бы мне пришлось выбирать момент, когда моя глупость дала трещину, я бы выбрал тот миг, когда впервые осознал во всей общности понятие <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tx/optimization/">процесса оптимизации</a>. Именно тогда я впервые оглянулся назад и сказал: «Каким же глупцом я был».</p><p>До этого, в 2002 году, я немного писал об эволюционной психологии человеческого общего интеллекта — хотя в то время я думал, что пишу об ИИ. На тот момент мне казалось, что я выступаю против антропоморфного интеллекта, но я всё равно искал вдохновение в человеческом мозге. (Речь идёт о статье «Уровни организации в общем интеллекте» — главе, написанной по заказу для сборника <emphasis>Artificial General Intelligence</emphasis>,<sup>1</sup> который в итоге вышел из печати в 2007 году.)</p><p>Итак, я размышлял (и писал) о том, как естественному отбору удалось «выплюнуть» человеческий интеллект; я видел <emphasis>дихотомию</emphasis> между ними — слепотой естественного отбора и способностью разумного предвидения заглядывать вперёд, моделированием ситуаций в уме в противовес проигрыванию сценариев в реальности, абстрактным мышлением в противовес конкретному. И всё же именно естественный отбор создал человеческий интеллект, так что наш мозг — пусть и не наши мысли — целиком несёт на себе отпечаток естественного отбора.</p><p>По сей день это кажется мне весьма потрясающим озарением, и потому меня просто бесит, когда люди сваливают в одну кучу естественный отбор и процессы, направляемые разумом, называя их «эволюционными». На самом деле они различаются почти во всём самым кардинальным образом — хотя у них и есть общие концепты, которыми их можно описать, такие как консеквенциализм и кроссдоменная универсальность.</p><p>Но тот факт, что Элиезер <sub>2002 года</sub> мыслит категориями <emphasis>дихотомии</emphasis> между эволюцией и разумом, говорит о некоторой ограниченности его видения — это похоже на человека, который видит в политике лишь <a l:href="http://lesswrong.com/lw/mg/the_twoparty_swindle/">дихотомию</a> консервативного и либерального взглядов, или на кого-то, кто делит все фрукты на яблоки и клубнику.</p><p>После того как черновик «Уровней организации» был опубликован в Сети, Эмиль Гиллиам заметил, что мой взгляд на ИИ подозрительно похож на мой взгляд на разум. Разумеется, Элиезер <sub>2002 года</sub> не поддерживает идею создания ИИ по образу и подобию человеческого разума; Элиезер <sub>2002 года</sub> прекрасно знает, что человеческий разум — это просто костыль, выплюнутый естественным отбором. Но Элиезер <sub>2002 года</sub> описал эти уровни организации в человеческом мышлении и при этом не предложил использовать другие уровни организации для ИИ. Эмиль Гиллиам спрашивает, не кажется ли мне, что я слишком сильно придерживаюсь человеческого шаблона. Я называю альтернативу «Архитектурой абсолютно чуждого разума» (ААЧР) и отвечаю, что спроектировать ААЧР инженерам-людям, вероятно, не под силу, даже если теоретически это возможно, потому что мы не смогли бы понять нечто настолько чуждое в процессе его сборки.</p><p>Не знаю, придумал ли Элиезер <sub>2002 года</sub> этот ответ сам или где-то вычитал. Излишне говорить, что с тех пор я слышал это оправдание множество раз. В действительности то, что вы понимаете по-настоящему, вы обычно можете пересобрать практически в любой форме, сохранив внутри некоторую структурную суть; но когда вы не понимаете принципов полёта, вы полагаете, что летательному аппарату необходимы перья, потому что не можете представить себе уход от <a l:href="http://lesswrong.com/lw/rj/surface_analogies_and_deep_causes/">аналогии</a> с птицей.</p><p>Так что Элиезер <sub>2002 года</sub> всё ещё, в некотором смысле, привязан к человекоподобным моделям разума — он думает над тем, как их улучшить, но человеческая <emphasis>архитектура</emphasis> для него всё ещё служит <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tt/points_of_departure/">отправной точкой</a>.</p><p>Что же в конце концов разрушает эту привязанность?</p><p>Должен сделать постыдное признание: всё началось с научно-фантастического рассказа, который я пытался написать. (Нет, я вам его не покажу, он не закончен.) В сюжете фигурировал некогнитивный неэволюционный процесс оптимизации, что-то вроде Насоса исходов. Не разум, а межвременной физический эффект — то есть я представлял его себе как физический эффект, — который жёстко ограничивал пространство возможных исходов. (Больше ничего рассказать не могу, иначе это будет спойлер, если я когда-нибудь закончу этот рассказ. Просто почитайте эссе о Насосах исходов.) Это была «всего лишь выдумка», поэтому я мог свободно играть с идеей и логически её развивать: событие C было вынуждено произойти, следовательно, событие B (в прошлом) было вынуждено произойти, следовательно, событие A (которое вело к B) было вынуждено произойти.</p><p>Проводить линию через одну точку обычно считается делом опасным. Две точки образуют дихотомию; вы представляете их противоположными друг другу. Но когда у вас есть три разные точки — <emphasis>вот тогда-то</emphasis> вы и вынуждены очнуться и начать обобщать.</p><p>Теперь у меня было три точки: человеческий разум, естественный отбор и мой вымышленный сюжетный прием.</p><p>И именно в этот момент я обобщил <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tx/optimization/">понятие процесса оптимизации</a> — процесса, который сжимает будущее до узкой области возможного.</p><p>Это может показаться очевидным, если вы всё это время следили за <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>; но если вы посмотрите на составленный Шейном Леггом список из <a l:href="http://arxiv.org/pdf/0706.3639v1.pdf">71 определения интеллекта</a>, вы увидите, что «сжатие будущего до ограниченной области» — далеко не самый очевидный ответ.</p><p>Многие определения «интеллекта», предлагаемые исследователями ИИ, действительно говорят о «решении задач» или «достижении целей». Но, по крайней мере с точки зрения прежних Элиезеров, лишь задним числом понимаешь, что это одно и то же — «сжатие будущего».</p><p><emphasis>Цель</emphasis> — это менталистский объект; у электронов нет целей, и задач они тоже не решают. Когда человек воображает цель, он представляет себе агента, наделенного «хотением», — это всё ещё <a l:href="http://lesswrong.com/lw/te/three_fallacies_of_teleology/">эмпатический язык</a>.</p><p>Можно придерживаться мнения, что интеллект — это «достижение целей», а затем тут же развернуться на сто восемьдесят градусов и спорить о том, лучше ли одни «цели», чем другие; рассуждать о мудрости, необходимой для оценки самих целей; говорить о системе, намеренно изменяющей свои цели; рассуждать о свободе воли, необходимой, чтобы <emphasis>выбирать</emphasis> планы, ведущие к целям; или говорить об ИИ, который осознаёт, что его цели — вовсе не то, что программисты на самом деле имели в виду. Но если вы представите нечто, сжимающее будущее до узкой области возможного — например, Насос исходов, — все эти кажущиеся разумными рассуждения как-то не переводятся на этот язык.</p><p>Так что, по крайней мере для меня, умение разглядеть за словом «разум» физический процесс, который, просто протекая естественным образом, просто подчиняясь законам физики, в конечном итоге сжимает своё будущее до узкой области, было натуралистическим озарением, выходящим далеко за рамки простого представления об агенте, пытающемся достичь своих целей.</p><p>Это было похоже на то, как вываливаешься из глубокой ямы в обычный мир, когда когнитивное напряжение спадает, сменяясь непринужденной простотой, а замешательство превращается в дым и уносится прочь. Я увидел <emphasis>работу, совершаемую</emphasis> интеллектом; <emphasis>разумность</emphasis> больше не была свойством, она стала двигателем. Словно узел во времени, отражающий внешнюю часть вселенной во внутренней и тем самым направляющий её. В яркой вспышке того же озарения я даже понял, что разум должен рассеивать тепло, чтобы подчиняться законам термодинамики.</p><p>Раньше Элиезер<sub>2001</sub> говорил о Дружественном ИИ как о чем-то, что нужно делать просто для уверенности — если вы не знали, будет ли архитектура ИИ X дружественной, то вам определенно следовало выбрать архитектуру ИИ Y, о дружественности которой вы точно знали. Но Элиезер<sub>2001</sub> не считал, что он <emphasis>знает</emphasis>, возможно ли <emphasis>на самом деле</emphasis> создать сверхинтеллект, который превратит свой будущий световой конус в канцелярские скрепки.</p><p>Теперь же я мог это <emphasis>видеть</emphasis> — пульсацию процесса оптимизации: хлынувшую внутрь сенсорную информацию, хлынувшие наружу моторные команды, направляющие будущее. Посередине — модель, связывающая возможные действия с возможными исходами, и функция полезности для этих исходов. Задайте соответствующую функцию полезности, и в результате получится оптимизатор, который направит будущее куда угодно.</p><p>До этого момента я никогда полностью не признавался себе, что разработанная Элиезером<sub>1997</sub> целевая система ИИ определенно, без каких-либо вариантов, бессмысленно уничтожила бы человечество. Однако теперь я оглянулся назад и наконец смог увидеть, <emphasis>что мой прежний проект делал на самом деле</emphasis> — в той мере, в какой он вообще был достаточно связным, чтобы о нем рассуждать. Грубо говоря, он превратил бы свой будущий световой конус в универсальные инструменты: компьютеры без запускаемых программ, запасённую энергию без всякого применения...</p><p>...как вообще я, прекрасный и опытный рационалист, — как вообще я умудрялся не замечать столь очевидную вещь целых шесть чертовых лет?</p><p>Именно в этот момент моя голова прояснилась, я всё вспомнил и с изрядным смущением подумал: <emphasis>«Я был глуп».</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/u9/my_naturalistic_awakening/">*</a></p><p>1. Под ред. Бена Герцеля и Кассио Пенначина, <emphasis>Artificial General Intelligence</emphasis>, Cognitive Technologies (Berlin: Springer, 2007), doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68677-4">10.1007/978-3-540-68677-4</a>.</p></section>
<section>
<title><p>300. Уровень выше моего.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды я одолжил Сяогуану «Майку» Ли свой экземпляр <emphasis>«Теории вероятностей: логики науки»</emphasis>. Майк Ли немного почитал её, а потом вернулся и сказал:</p><p>Ого... Джейнс как будто тысячелетний вампир.</p><p>Потом Майк добавил: «Нет, постой, дай я объясню…» — а я ответил: «Да нет, я прекрасно понимаю, о чём ты». В фэнтези-литературе это уже закон жанра: чем старше вампир, тем он могущественнее.</p><p>Мне и раньше нравились математические доказательства, ещё до знакомства с работами Джейнса. Но именно у Э. Т. Джейнса я впервые ощутил <emphasis>сокрушительную мощь</emphasis> математических аргументов. Может быть, потому, что Джейнс выстраивал в ряд «парадоксы», которые использовались как возражения против байесианства, а затем разносил их в щепки превосходящей огневой мощью — силой, призванной сокрушать противников. Или, возможно, это ощущение сокрушительной силы возникало оттого, что Джейнс не относился к математике как к эстетической игре; Джейнсу <emphasis>было не всё равно</emphasis> — теория вероятностей была для него неразрывно связана с другими важными вещами, которые имели значение как для него, так и для меня.</p><p>По какой бы причине это ни происходило, Джейнс оставляет у меня ощущение пугающего, стремительного совершенства — силы, которая находит верный ответ кратчайшим путем, попутно разнося в клочья все сопутствующие заблуждения. Конечно, когда пишешь книгу, у тебя есть возможность показать себя только с лучшей стороны. И всё же.</p><p>То, что Майк Ли сумел почувствовать ауру сокрушительной мощи, окружавшую Джейнса, делает ему честь. По моим наблюдениям, существует общее правило: человек не способен различать уровни, которые находятся намного выше его собственного. Например, кто-то однажды на полном серьёзе сказал мне, что я очень умный и мне «стоит поступить в колледж». Возможно, всё, что превосходит твой собственный уровень более чем примерно на одно стандартное отклонение, начинает сливаться в единое целое — хотя это лишь красивая догадка, взятая с потолка.</p><p>Поэтому, когда Майк Ли сравнил Джейнса с тысячелетним вампиром, мне в голову сразу пришёл один вопрос:</p><p>— От меня исходит то же ощущение? — спросил я.</p><p>Майк покачал головой. «Извини, — неловко произнёс он, — просто Джейнс — это...»</p><p>— Да нет, я понимаю, — ответил я. Я и сам не думал, что достиг уровня Джейнса. Мне просто было любопытно, какое впечатление я произвожу на людей.</p><p>Я <emphasis>стремлюсь</emphasis> к уровню Джейнса. Я <emphasis>стремлюсь</emphasis> стать таким же мастером в области искусственного интеллекта и рефлексии, каким Джейнс был в байесовской теории вероятностей. Я могу даже оправдывать себя тем, что искусство, которым я пытаюсь овладеть, сложнее джейнсовского, что делает любое благоговение нелепым. И всё же, как это ни прискорбно, сейчас <emphasis>нет</emphasis> такого искусства, которым я владел бы в той же степени, в какой Джейнс владел теорией вероятностей.</p><p>Это вовсе не означает, что я считаю себя хуже Джейнса как личность — будто у Джейнса была какая-то магическая аура избранности, а у меня её нет.</p><p>Скорее, я вижу в Джейнсе <emphasis>уровень мастерства, чистой сокрушительной мощи,</emphasis> которого сам ещё не достиг. Я могу убедительно спорить по выбранной теме, но это совсем не то же самое, что расписать уравнения и сказать: <strong>ГОТОВО.</strong></p><p>Пока я не достиг этого уровня, я должен допускать вероятность того, что никогда его не достигну, что моего врождённого таланта просто недостаточно. Когда Марчелло Херресхофф уже достаточно хорошо меня знал, я спросил его, встречал ли он кого-нибудь, кто показался ему существенно более <emphasis>одарённым от природы</emphasis>, чем я. Марчелло немного подумал и сказал: «Джон Конвей — я познакомился с ним в летнем математическом лагере». <emphasis>Чёрт,</emphasis> подумал я, <emphasis>он всё-таки кого-то вспомнил, и хуже того, это какой-то ультразнаменитый старик, которого мне не заполучить.</emphasis> Я спросил, как Марчелло пришёл к такому выводу. Марчелло ответил: «Он просто поразил меня колоссальной умственной мощью», и принялся объяснять математическую задачу, над которой ему довелось поработать вместе с Конвеем.</p><p>Совсем не то, что я хотел услышать.</p><p>Возможно, если сравнивать опыт общения Марчелло с Конвеем и со мной, у меня просто не было возможности блеснуть в теме, которой я овладел так же глубоко, как Конвей овладел своими многочисленными областями математики.</p><p>Или дело в том, что мозг Конвея специализирован в другом направлении, и я никогда не смог бы приблизиться к его уровню в математике, но и сам Конвей не добился бы больших успехов в исследованиях ИИ.</p><p>Или...</p><p>...или я просто глупее Конвея и он доминирует надо мной по всем параметрам. Может быть, если бы я нашёл юного прото-Конвея и объяснил ему основы, он бы с лёгкостью меня обошёл, решил проблемы, над которыми я бился годами, и умчался бы в такие дали, куда мне за ним не угнаться.</p><p>Бьёт ли по моему самолюбию признание последней возможности? Да. Отрицать это было бы бесполезно.</p><p>Неужели я <emphasis>и правда</emphasis> смирился с этой ужасной возможностью, или я только притворяюсь перед самим собой, что принял её? Тут я скажу: «Нет, думаю, действительно принял». Почему я осмеливаюсь приписывать себе такую заслугу? Потому что я приложил конкретные усилия, исходя из этой ужасной возможности. Я пишу всё это по многим причинам, но одна из главных — это мечта о том, что какой-нибудь юный ум прочтёт эти строки и устремится далеко вперёд, оставив меня позади. Это может случиться, а может и нет.</p><p>Или, что ещё печальнее: возможно, я просто потратил слишком много времени на обеспечение себя ресурсами, вместо того чтобы всецело посвятить юность изучению математики; или же я растратил слишком много лучших лет на нематематические идеи. И этот выбор, моё прошлое, уже не изменить. В сорок лет я упрусь в глухую стену, и мне не останется ничего другого, кроме как передать ресурсы другому уму, обладающему тем потенциалом, который я растратил, уму, который ещё достаточно молод, чтобы учиться. И чтобы сэкономить им время, мне следует оставить ориентиры, ведущие к моим успехам, и расставить предупреждающие знаки возле моих ошибок.</p><p>Такие <emphasis>конкретные усилия</emphasis>, обусловленные бьющей по самолюбию возможностью, — вот единственный вид смирения, который кажется мне достаточно реальным, чтобы я осмелился приписать его себе. Или отказ от моих драгоценных теорий, когда я понял, что они не соответствуют стандартам, которые показал мне Джейнс, — это было тяжело, и это было по-настоящему. Скромное поведение ничего не стоит. Смиренные признания в сомнениях ничего не стоят. Я встречал слишком много людей, которые, услышав контраргумент, говорят: «Я всего лишь несовершенный смертный, конечно же, я могу ошибаться», а затем продолжают делать ровно то, что планировали изначально.</p><p>Вы заметите, что я не пытаюсь скромно сказать что-то вроде: «Ну, возможно, я и не так гениален, как Джейнс или Конвей, но это не значит, что я не могу сделать что-то важное в выбранной мной области».</p><p>Потому что я прекрасно знаю... это так не работает.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ua/the_level_above_mine/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>301. Масштаб собственной глупости.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В годы, предшествовавшие моей встрече с <a l:href="http://lesswrong.com/lw/uc/aboveaverage_ai_scientists/">одним претендентом на создание общего искусственного интеллекта (с финансируемым проектом), который по воле случая оказался креационистом</a>, я всё ещё пытался спорить с отдельными горе-разработчиками ОИИ.</p><p>Тогда мне в каком-то смысле удалось убедить одного такого деятеля в том, что — да, Дружественный ИИ необходимо принимать во внимание, и нет, нельзя просто подобрать правильную функцию приспособленности для эволюционного алгоритма. (До этого он был под глубоким впечатлением от эволюционных алгоритмов.)</p><p>И тот воскликнул: <emphasis>О горе мне, о увы! Каким же я был дураком! Из-за своей беспечности я едва не уничтожил мир! Каким же негодяем я был когда-то!</emphasis></p><p>Ну уж <emphasis>в эту-то</emphasis> ловушку я бы ни за что не попался —</p><p>— в тот момент, когда в конце 2002 года я оглянулся на проекты ИИ Элиезера-<sub>1997</sub> и осознал, к чему они на самом деле привели бы (в той мере, в какой они вообще были достаточно связными, чтобы рассуждать, к чему они «на самом деле» привели бы).</p><p>Когда я наконец осознал масштабы собственной глупости, всё мгновенно встало на свои места. Плотина, сдерживавшая осознание, дала трещину, и все невысказанные сомнения, копившиеся за ней, хлынули наружу единым потоком. Не было ни долгого периода, ни единого момента на моей памяти, когда бы я задавался вопросом, как я мог быть настолько глуп. Я и так уже знал как.</p><p>И я также понял, сразу же, в тот самый момент осознания, что сказать: «<emphasis>Я едва не уничтожил мир!</emphasis>» — было бы проявлением чрезмерной гордыни.</p><p>Это слишком сильно подпитывало бы эго, слишком явно подтверждало бы мою собственную значимость в общем порядке вещей в то время как — понял я в тот же миг осознания — мое эго должно было получить сокрушительный удар под дых. Я оказался бесконечно далек от того, кем мне следовало быть; я должен был принять этот удар под дых, а не уклоняться от него.</p><p>И по той же причине я не попался в сопряженную ловушку, заявив: <emphasis>«Ну ладно, ведь у меня не было кода, который я собирался запустить; я ведь</emphasis> на самом деле <emphasis>не был близок к уничтожению мира».</emphasis> Ведь это тоже ослабило бы силу удара. <emphasis>Он не был по-настоящему заряжен?</emphasis> Я предложил и намеревался собрать этот пистолет, зарядить его, приставить к своей голове и спустить курок; и в этом было уже слишком много <a l:href="http://lesswrong.com/lw/hf/debiasing_as_nonselfdestruction/">саморазрушительности</a>.</p><p>Я не стал устраивать из этого грандиозную эмоциональную драму. Это лишь свело бы на нет силу удара, превратив его в банальные слезы.</p><p>В тот же миг я понял, чего старательно избегал последние шесть лет. Я не обновлял свои убеждения.</p><p>И я понял, что должен наконец их обновить. На самом деле <emphasis>изменить</emphasis> то, что я планировал делать, изменить то, что я делал сейчас, заняться вместо этого чем-то другим.</p><p>Я понял, что должен остановиться.</p><p>Остановиться, расплавиться и загореться.</p><p>Сказать: «Я не готов». Сказать: «Я еще не знаю, как это сделать».</p><p>В области ОИИ произнести эти слова невероятно трудно. И обывателей, и ваших коллег-исследователей ОИИ интересует код, проекты с работающими программистами. В отсутствие этого они могут выдать вам некий кредит доверия, если вы скажете: «Я готов писать код, только дайте мне финансирование».</p><p>Но скажите: «Я не готов писать код», — и ваш статус рухнет, как шарик из обеднённого урана.</p><p>Что тогда отличает вас от шести миллиардов других людей, которые не знают, как создать общий искусственный интеллект? Если у вас нет красивого кода (который, разумеется, делает что угодно, кроме демонстрации человеческого разума — но это хотя бы код) или как минимум собственного стартапа, который начнет писать код, как только получит финансирование, — то кто вы вообще такой и что делаете на нашей конференции?</p><p>Возможно, позже я напишу о том, откуда берется подобное отношение — об исключенном третьем между «Я знаю, как построить ОИИ!» и «Я работаю над узким ИИ, потому что не знаю, как построить ОИИ», об отсутствии самого понятия «Я пытаюсь перейти от неполной карты Дружественного ИИ к полной карте Дружественного ИИ».</p><p>Но такое отношение действительно существует, и потому потеря статуса из-за слов «Я не готов писать код» очень велика. (Если кто-то в этом сомневается, пусть назовет мне еще хоть кого-нибудь, кто одновременно заявляет: «Я намерен построить общий искусственный интеллект», «Прямо сейчас я не могу построить ОИИ, потому что не знаю X» и «В настоящее время я пытаюсь разобраться в X».)</p><p>(И уж тем более не стоит поминать деятелей из сферы ОИИ, которые уже привлекли венчурный капитал, пообещав прибыль через пять лет.)</p><p>Отсюда и огромное нежелание говорить «стоп». Нельзя просто сказать: «О, я переключусь обратно в режим исследования X», потому что такого режима не существует.</p><p>Крылось ли за этим нежеланием в моем случае что-то еще, кроме потери статуса? Элиезер-<sub>2001</sub>, возможно, также отпрянул от перспективы замедлить свое кажущееся движение вперед, навстречу интеллектуальному взрыву, которое казалось столь правильным и столь необходимым...</p><p>Но главным образом, я думаю, я отпрянул перед невозможностью сказать: «Я готов начать писать код». Не только из страха перед реакцией окружающих, но и потому, что я сам впитал это отношение.</p><p>Прежде всего, Элиезер-<sub>2001</sub> не сказал «стоп» — даже <emphasis>после того как</emphasis> заметил проблему Дружественного ИИ — потому что я нутром не понимал, что Природе позволено убить меня.</p><p>«Подростки считают себя бессмертными», — гласит поговорка. Очевидно, это неверно в буквальном смысле — если вы спросите их: «Ты неуязвим?», они не ответят: «Да, давай, попробуй в меня выстрелить». Но, возможно, необходимость пристегивать ремни безопасности не кажется им эмоционально убедительной, потому что мысль о собственной смерти не кажется им вполне <emphasis>реальной</emphasis> — они не верят по-настоящему, что этому позволено случиться. Это может произойти в <emphasis>принципе</emphasis>, но не может произойти <emphasis>на самом деле</emphasis>.</p><p>Лично я всегда пристегивался. Как отдельный человек, я понимал, что могу умереть.</p><p>Но, будучи воспитан в духе технофилии и научен дорожить той единственной, самой драгоценной вещью, которая была гораздо важнее моей собственной жизни, я когда-то думал, что Будущее неуязвимо.</p><p>Даже когда я признавал, что нанотехнологии могут уничтожить человечество, я все равно верил, что взрыв интеллекта неуязвим. Что если человечество выживет, взрыв интеллекта произойдет, а получившийся ИИ окажется слишком умен, чтобы сломаться или погибнуть.</p><p>Даже после <emphasis>этого</emphasis>, когда я принял во внимание проблему Дружественного ИИ, я эмоционально не верил в возможность провала — точно так же, как подросток, не пристегивающий ремень безопасности, не верит <emphasis>по-настоящему</emphasis>, что автокатастрофе <emphasis>действительно</emphasis> позволено убить его или сделать калекой.</p><p>Лишь когда мое понимание оптимизации позволило мне оглянуться назад и увидеть Элиезера-<sub>1997</sub> в ясном свете, я наконец осознал, что Природе позволено убить меня.</p><p>«Мысль, которую ты не можешь помыслить, управляет тобой сильнее, чем мысли, которые ты высказываешь вслух». Но мы отшатываемся лишь от тех страхов, которые реальны для нас.</p><p>Разработчики AGI очень серьезно относятся к перспективе того, что <emphasis>кто-то другой решит эту проблему первым</emphasis>. Они могут представить себе газетные заголовки о том, что их собственную работу затмили. Они знают, что Природе позволено так с ними поступить. Те, кто основал компании, знают, что им позволено остаться без венчурного капитала. Эта возможность для них <emphasis>реальна</emphasis>, очень реальна; она обладает над ними силой эмоционального принуждения.</p><p>Не думаю, что «Упс», за которым следует глухой стук шести миллиардов тел, павших <emphasis>от их собственных рук</emphasis>, — реально для них на том же уровне.</p><p>Небезопасно утверждать, что думают другие люди. Но весьма вероятно, что когда кто-то реагирует на перспективу Дружественного ИИ словами: «Если вы задержите разработку, чтобы поработать над безопасностью, другие проекты, которых <emphasis>вообще</emphasis> не заботит Дружественный ИИ, обойдут вас на повороте», перспектива того, что они сами совершат ошибку, за которой последуют шесть миллиардов глухих ударов, не кажется им по-настоящему реальной; зато возможность того, что их опередят другие, пугает до глубины души.</p><p>Я тоже говорил подобные вещи до того, как понял, что Природе позволено убить меня.</p><p>В этот момент осознания моя детская технофилия наконец разбилась вдребезги.</p><p>Я наконец понял, что даже если ты прилежно следовал правилам науки и был хорошим человеком, Природа все равно могла тебя убить. Я наконец понял, что даже если твой проект был лучшим среди всех возможных кандидатов, Природа все равно могла тебя убить.</p><p>Я понял, что меня оценивают не по относительной шкале. Мой взгляд оторвался от соперников, и я увидел отвесную глухую стену.</p><p>Я оглянулся назад и увидел тщательно выстроенные мной аргументы в пользу того, что разумнее всего продолжать двигаться вперед на полной скорости, как я и планировал раньше. И тогда я понял: даже если ты выстроишь аргумент, доказывающий, что некий путь — наилучший, Природе все равно позволено сказать «Ну и что?» и убить тебя.</p><p>Я оглянулся назад и увидел, что заявлял, будто учитываю риск фундаментальной ошибки, что приводил доводы в пользу того, чтобы допустить риск движения вперед в отсутствие полного знания.</p><p>И я увидел, что риск, который я хотел допустить, убил бы меня. И я увидел, что эта возможность никогда не была для меня <emphasis>по-настоящему</emphasis> реальной. И я увидел, что даже если у тебя есть мудрые и превосходные аргументы в пользу риска, риску все равно позволено взять и убить тебя. Убить <emphasis>на самом деле</emphasis>.</p><p>Ибо значение имеет только действие, а не причины, по которым оно совершается. Если ты соберешь пистолет, зарядишь его, приставишь к своей голове и спустишь курок — пусть даже у тебя будут самые умные аргументы в пользу каждого шага, — тогда бах.</p><p>Я увидел, что только мое собственное незнание правил позволяло мне ратовать за продвижение вперед без полного знания этих правил; ибо если ты не знаешь правил, ты не можешь смоделировать штраф за незнание.</p><p>Я видел, что другие, все еще не знающие правил, говорили: «Я просто пойду и сделаю X»; и в той степени, в какой X вообще был осмысленным предложением, я понимал, что это приведет к взрыву; но они отвечали: «Я не знаю, почему это не может сработать». Я пытался объяснить им, насколько мала мишень в пространстве поиска, а они возражали: «Откуда у тебя такая уверенность, что я не выиграю в лотерею?», размахивая собственным невежеством, как дубиной.</p><p>И тогда я понял, что в своем прежнем состоянии невежества единственное, что я <emphasis>мог</emphasis> сделать, чтобы спастись, — это сказать: «Я не сделаю ни шагу вперед, пока точно не буду знать, что почва под ногами безопасна». И существует множество умных аргументов в пользу того, почему стоит наступить на участок земли, о котором неизвестно, заминирован ли он; но все они звучат гораздо менее умно после того, как вы посмотрите на место, куда предлагали и намеревались наступить, и увидите взрыв.</p><p>Я понял, что ты можешь сделать <emphasis>абсолютно все, что от тебя требовалось</emphasis>, а Природе все равно позволено тебя убить. Именно тогда рухнули остатки моего доверия. И именно тогда началось мое обучение как рационалиста.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ue/the_magnitude_of_his_own_folly/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>302. Вне досягаемости Бога.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Это эссе чуточку мрачнее обычного, если судить по моим меркам. В нём рассматривается мысленный эксперимент, который я придумал, чтобы разбить вдребезги собственный оптимизм, после того как понял, что этот оптимизм сбивал меня с пути. Тем читателям, которым близки аргументы вроде «Важно сохранять свои когнитивные искажения, ведь они помогают нам оставаться счастливыми», пожалуй, стоит воздержаться от чтения. (Если только им не нужно защитить что-то важное, включая собственную жизнь.)</p><p>Итак! Оглядываясь назад на масштабы собственной глупости, я понял, что в её основе лежало неверие в уязвимость Будущего — нежелание признать, что всё <emphasis>действительно</emphasis> может закончиться плохо. И дело не в каком-то явном, пропозициональном вербальном убеждении. Скорее, это было нечто внутри, что упрямо продолжало верить — вопреки любым невзгодам, — что в конце концов всё будет хорошо.</p><p>Кто-то сочтёт это добродетелью (<emphasis>zettai daijobu da yo</emphasis>), а кто-то скажет, что это необходимо для психического здоровья.</p><p>Но мы живём не в таком мире. Мы живём в мире, который находится вне досягаемости Бога.</p><p>Я очень, очень давно не верю в Бога. Я вырос в ортодоксальной иудейской семье и помню последний раз, когда о чём-то просил Бога, хотя и не помню, сколько мне тогда было лет. Я просил за соседского мальчика — уже не помню, о чём именно, но что-то вроде «надеюсь, у него всё сложится хорошо» или, может быть, «надеюсь, он станет иудеем».</p><p>Я помню, каково это — иметь высшую силу, к которой можно воззвать, чтобы она позаботилась о вещах, с которыми я не могу справиться сам. Я не воспринимал это чувство как какое-то «тёплое», потому что мне не с чем было сравнивать. Я просто принимал это как должное.</p><p>И всё же я помню — пусть это и воспоминание из далёкого детства, — каково жить в концептуально невозможном возможном мире, где Бог существует. Существует <emphasis>на самом деле</emphasis>, так, как дети и рационалисты принимают все свои убеждения за чистую монету.</p><p>В мире, где Бог существует, вмешивается ли Он, чтобы оптимизировать <emphasis>абсолютно всё</emphasis>? Независимо от того, что раввины утверждают о фундаментальной природе реальности, операциональный ответ на этот вопрос, если воспринимать его всерьёз, — очевидно «нет». Вы не можете попросить Бога принести вам лимонад из холодильника вместо того, чтобы сходить за ним самому. Когда я верил в Бога по-детски серьёзно, очень давно, я в подобное не верил.</p><p>Постулирование подобного божественного бездействия не вызывает полноценного богословского кризиса. Если бы вы сказали мне: «Я создал доброжелательного сверхинтеллектуального пользователя нанотехнологий», а я бы сказал: «Дай мне банан», и банан бы не появился, это <emphasis>ещё не</emphasis> опровергло бы ваши слова. Человеческие родители тоже далеко не всегда делают всё, о чём их просят дети. Существуют неплохие аргументы в русле теории веселья (я и сам в них верю) против идеи о том, что <emphasis>лучшая</emphasis> помощь, которую можно предложить человеку, — это всегда немедленно давать ему всё, что он пожелает. Я не считаю, что эвдемония заключается в формулировании целей и их мгновенном достижении; я не <emphasis>хочу</emphasis> превращаться в простое «желающее существо», которому никогда не приходится планировать, действовать или думать.</p><p>Так что утверждение, будто Бог исполняет не все молитвы, — это не обязательно попытка защититься от фальсификации. Даже Дружественный ИИ может отвечать не на каждую просьбу.</p><p>Но очевидно, что существует <emphasis>какой-то</emphasis> порог ужаса, настолько кошмарный, что Бог обязательно вмешается. Я помню, что это ощущалось истиной, когда я верил по-детски.</p><p>Бог, который не вмешивается <emphasis>вообще</emphasis>, как бы плохо ни шли дела, — <emphasis>это</emphasis> очевидная попытка избежать фальсификации, защитить «веру в веру». Маленькие дети в глубине души не знают, что Бога на самом деле нет. Они действительно рассчитывают увидеть дракона в своём гараже. У них нет причин выдумывать любящего Бога, который никогда ничего не предпринимает. Где именно проходит граница достаточного кошмара? Даже ребёнок может поспорить о точном значении этого порога. Но, конечно, где-то Бог должен провести черту. Мало найдётся любящих родителей, которые, желая, чтобы их ребёнок вырос сильным и самостоятельным, позволят малышу попасть под машину.</p><p>Очевидный пример ужаса столь великого, что Бог не может его допустить, — это смерть. Настоящая смерть, уничтожение разума. Не думаю, что даже буддизм допускает подобное. Пока существует Бог в классическом смысле — полноценный, онтологически фундаментальный, <emphasis>тот самый</emphasis> Бог, — мы можем быть уверены, что ни одно <emphasis>достаточно</emphasis> ужасное событие никогда, никогда не произойдёт. Ни одна душа нигде не должна бояться истинного уничтожения — Бог этого не допустит.</p><p>А что если вы построите собственную симулированную вселенную? Классический пример симулированной вселенной — игра Конвея «Жизнь». Я настоятельно призываю вас <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_Game_of_Life">изучить</a> «Жизнь», если вы никогда в неё не играли, — это важно для понимания концепции «физического закона». Тьюринг-полнота игры Конвея доказана, так что во вселенной «Жизни» можно было бы создать разумное существо, хотя оно и получилось бы довольно хрупким и неуклюжим. Другие клеточные автоматы могли бы упростить эту задачу.</p><p>Могли бы вы, создав симулированную вселенную, вырваться за пределы досягаемости Бога? Могли бы вы запустить симуляцию «Жизни», содержащую разумных существ, и пытать их там? Но если Бог видит всё, то попытка создать несправедливую «Жизнь» просто приведёт к тому, что <emphasis>тот самый</emphasis> Бог вмешается и изменит состояние транзисторов вашего компьютера. Если физика, которую вы задали в своей компьютерной программе, требует, чтобы разумное существо в «Жизни» подвергалось бесконечным пыткам без какой-либо особой причины, <emphasis>тот самый</emphasis> Бог вмешается. Поскольку Бог вездесущ, для истинного кошмара нет убежища <emphasis>нигде</emphasis>. Жизнь справедлива.</p><p>Но предположим, что вместо этого вы задаёте вопрос:</p><p><emphasis>При</emphasis> таких-то начальных условиях и <emphasis>при</emphasis> таких-то правилах клеточного автомата — каким <emphasis>был бы</emphasis> математический результат?</p><p>Даже Бог не может изменить ответ на этот вопрос, если только вы не верите, будто Бог способен воплощать логические невозможности. Не помню, чтобы я верил в подобное даже в самом раннем детстве. (Да и зачем в это верить, если Бог может изменить всё, что <emphasis>действительно</emphasis> существует?)</p><p>Как выглядит Жизнь в этом воображаемом мире, где каждый шаг следует <emphasis>исключительно</emphasis> из непосредственно предыдущего? Где события происходят или не происходят <emphasis>только</emphasis> из-за правил клеточного автомата? Где начальные условия и правила <emphasis>не</emphasis> описывают Бога, проверяющего каждое состояние? Как выглядит он — мир за пределами досягаемости Бога?</p><p>Этот мир не был бы справедливым. Если бы в начальном состоянии содержались семена чего-то способного к самовоспроизведению, естественный отбор мог бы начаться, а мог бы и нет, сложная жизнь могла бы развиться, а могла бы и нет, и эта жизнь могла бы обрести разум, а могла бы и нет — без какого-либо Бога, направляющего эволюцию. В этом мире мог бы развиться аналог сознающих коров или сознающих дельфинов, у которых не было бы рук, чтобы улучшить своё положение; возможно, их пожирали бы сознающие волки, которые никогда не задумывались бы о том, что поступают плохо, да и вообще не заботились бы об этом.</p><p>Если бы в огромном многообразии миров развилось нечто подобное людям, то они страдали бы от болезней — не для того, чтобы получить какой-то урок, а лишь потому, что по правилам клеточного автомата случайно эволюционировали ещё и вирусы.</p><p>Если люди этого мира счастливы или несчастны, причины их счастья или несчастья могут быть никак не связаны с принятыми ими хорошими или плохими решениями. Это никак не связано со свободой воли или усвоенными уроками. В гипотетическом мире, где каждый шаг следует только из правил клеточного автомата, условный Чингисхан может вырезать миллион человек, смеяться, купаться в роскоши, никогда не понести наказания и прожить жизнь гораздо счастливее среднестатистического человека. Кто этому помешает? Бог, конечно, не допустил бы, чтобы подобное произошло <emphasis>на самом деле</emphasis>; Он бы как минимум напустил тень уныния на сердце хана. Но в математическом ответе на вопрос <emphasis>«что, если?»</emphasis> среди аксиом нет Бога. Так что, если правила клеточного автомата говорят, что хан счастлив — это, проще говоря, полный и единственный ответ на гипотетический вопрос. Нет ничего, абсолютно ничего, что могло бы этому помешать.</p><p>А если хан будет днями напролёт мучительно пытать людей до смерти — скажем, ради собственного развлечения? Они будут звать на помощь, возможно, воображая Бога. И если бы вы <emphasis>действительно</emphasis> написали этот клеточный автомат, Бог, конечно же, вмешался бы в вашу программу. Но в гипотетическом вопросе о том, что клеточный автомат <emphasis>сделал бы</emphasis> по математическим правилам, никакого Бога в системе нет. Поскольку физические законы не содержат спецификации функции полезности — в частности, никакого запрета на пытки — жертвы спасутся только в том случае, если нужные ячейки окажутся нулями или единицами. И маловероятно, что кто-то пойдёт против хана; а если бы пошёл, его бы ударили мечом, и меч повредил бы его внутренние органы, и он бы умер, и на этом всё. Так что жертвы умирают с криками, и никто им не помогает; таков ответ на гипотетический вопрос.</p><p>Могут ли жертвы быть абсолютно невинными? Почему бы и нет в этом гипотетическом мире? Если вы посмотрите на правила игры Конвея «Жизнь» (которая Тьюринг-полна, так что мы можем встроить туда любую вычислимую физику), то эти правила действительно очень просты. Клетки с тремя живыми соседями выживают; клетки с двумя соседями остаются без изменений; все остальные клетки погибают. Там нет абсолютно ничего о том, что невинных людей нельзя мучительно пытать неопределённо долго.</p><p>Этот мир начинает казаться знакомым?</p><p>Вера в справедливую вселенную часто проявляется в более тонких формах, чем просто мысль о том, что ужасы должны быть наотрез запрещены: сложился бы двадцатый век иначе, если бы Клара Пёльцль и Алоис Гитлер занялись любовью на час раньше, и в ночь зачатия Адольфа Гитлера яйцеклетку оплодотворил другой сперматозоид?</p><p>То, что судьба стольких жизней и такие колоссальные потери зависят от одного-единственного события, кажется <emphasis>несоразмерным</emphasis>. Божественный замысел должен иметь куда больше <emphasis>смысла</emphasis>. Можно верить в Божественный замысел и без веры в Бога — Карл Маркс, несомненно, верил. Миллионы жизней не должны зависеть от случайного выбора, разницы в один час или скорости микроскопического жгутика. Этого нельзя допускать. Это <emphasis>слишком</emphasis> несоразмерно. Следовательно, если бы Адольф Гитлер смог окончить школу и стать архитектором, нашёлся бы кто-то другой на его место, и Вторая мировая война произошла бы точно так же.</p><p>Но в мире, недосягаемом для Бога, в физических аксиомах нет пункта, гласящего: «всё должно иметь смысл», «большим следствиям нужны большие причины» или «история движется силами, которые слишком важны, чтобы быть столь хрупкими». Нет Бога, который мог бы <emphasis>навязать</emphasis> этот порядок — порядок, который так грубо нарушается тем, что жизнь и смерть миллионов людей зависят от одного крошечного молекулярного события.</p><p>Смысл этого мысленного эксперимента в том, чтобы сопоставить вселенную Бога и вселенную Природы бок о бок, дабы мы могли распознать, какое мышление принадлежит к вселенной Бога. Многие из тех, кто считает себя атеистами, всё ещё мыслят так, будто некоторые вещи <emphasis>недопустимы</emphasis>. Они будут приводить аргументы в пользу того, почему Вторая мировая война была неизбежна и произошла бы примерно так же, даже если бы Гитлер стал архитектором. Но с точки зрения трезвого исторического анализа это необоснованное убеждение; я выбрал пример Второй мировой войны, потому что, насколько я могу судить по изученным материалам, события в основном определялись личностью Гитлера, зачастую вопреки мнению его генералов и советников. Мне не доводилось слышать о каких-либо весомых эмпирических основаниях сомневаться в этом. Главная причина сомневаться — это <emphasis>нежелание принять</emphasis>, что во Вселенной может быть так мало смысла — что ужасные вещи могут происходить столь <emphasis>легко</emphasis>, всего лишь из-за броска костей.</p><p>Но почему бы и нет? Что это запрещает?</p><p>Во вселенной Бога это запрещает Бог. Осознать это — значит осознать, что мы живём не в той вселенной. Мы живём во вселенной «что, если», недосягаемой для Бога, управляемой математическими законами и ничем более. Всё, чему физика велит случиться, случится. Произойдёт абсолютно <emphasis>всё что угодно</emphasis>, хорошее или плохое. И в законах физики нет ничего, что отменяло бы это правило даже для <emphasis>действительно крайних</emphasis> случаев, в которых вы могли бы ожидать от Природы чуточку больше благоразумия.</p><p>Читая <emphasis>«Взлёт и падение Третьего рейха»</emphasis> Уильяма Ширера, вникая в его описания того недоверия, которое он и другие испытывали, узнав о подлинных масштабах нацистских зверств, я подумал, как это странно — читать всё это и уже знать, что от этого не существовало вообще никакой защиты. Просто читать книгу до конца и принимать написанное — ужасаясь, но ни капли не сомневаясь, потому что я уже понимал, в каком мире живу.</p><p>Когда-то я верил, что вымирание человечества недопустимо. И у других, кто называет себя рационалистами, всё ещё могут быть вещи, которым они доверяют. Они могут называться «играми с положительной суммой», «демократией» или «технологиями», но они священны. Признак этой священности в том, что объект доверия не может привести ни к чему <emphasis>по-настоящему</emphasis> плохому; или что они не могут быть <emphasis>безвозвратно</emphasis> осквернены, по крайней мере, без какого-то компенсирующего утешения. В этом смысле им можно доверять, даже если тут и там случаются какие-то неприятности.</p><p>Разворачивающаяся история Земли никак не может сменить свой тренд с положительной суммы на отрицательную; это недопустимо. Демократические государства — во всяком случае, <emphasis>современные</emphasis> <emphasis>либеральные</emphasis> демократии — никогда не легализуют пытки. Технологии к настоящему моменту принесли столько блага, что просто не может появиться технология типа «Чёрный лебедь», которая переломит эту тенденцию и причинит больше вреда, чем было принесено пользы до сих пор.</p><p>Существует масса хитроумных аргументов, почему подобные вещи в принципе невозможны. Но источник этих аргументов — гораздо более глубокое убеждение, что подобные вещи <emphasis>недопустимы</emphasis>. Но кто запрещает? Кто мешает этому случиться? Если вы не можете представить себе хотя бы одну подчиняющуюся законам вселенную, где физика говорит, что такие ужасные вещи происходят, — и они <emphasis>действительно</emphasis> происходят, и обжаловать этот приговор негде, — значит, вы ещё не готовы рассуждать о <emphasis>вероятностях</emphasis>.</p><p>Неужели разумные существа тысячами или миллионами лет умирали окончательно и бесповоротно, без души и загробной жизни — и <emphasis>не</emphasis> в рамках какого-то великого замысла Природы, <emphasis>не</emphasis> ради того, чтобы преподать великий урок об осмысленности или бессмысленности жизни, и даже не ради глубокого урока о том, что невозможно, — так что столь простой и глупо звучащий трюк, как <a l:href="http://lesswrong.com/lw/qx/timeless_identity/">витрификация людей в жидком азоте</a>, может спасти их от полного уничтожения, а 10-секундное пренебрежение этой нелепой идеей может погубить чью-то душу? Может ли быть так, что программист, подписавший пару бумажек и купивший полис страхования жизни, продолжит жить в далёком будущем, в то время как Эйнштейн гниёт в могиле? В одном мы можем быть уверены: Бог бы этого не допустил. Всё настолько нелепое и несоразмерное было бы исключено. Это было бы насмешкой над Божественным замыслом — насмешкой над <emphasis>вескими причинами</emphasis>, по которым всё должно быть именно так, как есть.</p><p>У вас могут быть вполне светские рационализации того, почему те или иные вещи <emphasis>недопустимы</emphasis>. Поэтому полезно представить себе, что Бог всё-таки <emphasis>есть</emphasis>, — доброжелательный в вашем понимании добра, — Бог, поддерживающий во всей Реальности хотя бы <emphasis>минимум</emphasis> честности и справедливости, чьи планы разумны и пропорционально зависят от выбора людей, который никогда не допустит абсолютного кошмара, который вмешивается далеко не всегда, но по крайней мере налагает запрет на существование вселенных, <emphasis>полностью</emphasis> сошедших с рельсов... представить всё это, но одновременно представить, что <emphasis>вы</emphasis> сами живёте в гипотетическом мире чистой математики, в мире, недосягаемом для Бога, в абсолютно незащищённом мире, где может произойти вообще всё что угодно.</p><p>Если кто-то из читателей, дошедших до этого места, считает, что быть счастливым — важнее всего в жизни, то им, пожалуй, <emphasis>не стоит</emphasis> проводить много времени в размышлениях о незащищённости своего существования. Возможно, подумать об этом стоит <emphasis>лишь</emphasis> столько времени, сколько нужно, чтобы записать себя и свою семью на крионику и/или время от времени выписывать чеки организациям по снижению экзистенциальных рисков. А ещё пристёгивать ремень безопасности, оформлять медицинскую страховку и делать все прочие унылые, но необходимые вещи, стоит вам упустить одну-единственную деталь... но в остальном, если вы хотите быть счастливы, размышления о хрупкости бытия вам не помогут.</p><p>Но это эссе было написано для тех, кому есть что защищать.</p><p>Что мог сделать крестьянин двенадцатого века, чтобы спастись от гибели? Ничего. Испытания, которые подбрасывает нам Природа, далеко не всегда справедливы. Столкнувшись со слишком сложной задачей, вы несёте наказание; когда наказание оказывается смертельным, вы умираете. Так обстоят дела у людей, и для целых планет всё точно так же. Тот, кто хочет станцевать этот смертельный танец с Природой, должен ясно понимать, с чем имеет дело: с абсолютным, полнейшим, не знающим исключений нейтралитетом.</p><p>Знание этого не всегда вас спасёт. Оно не спасло бы крестьянина двенадцатого века, даже если бы он об этом знал. Если вы полагаете, что рационалист, в полной мере осознающий всю глубину передряги, в которой оказался, <emphasis>наверняка</emphasis> сумеет найти выход, — значит, вы доверяете рациональности, и этим всё сказано.</p><p>Какой-нибудь комментатор обязательно отчитает меня за излишне мрачный тон, и в ответ перечислит все причины, почему жить в нейтральной вселенной — это прекрасно. В конце концов, жизни дозволено быть <emphasis>чуточку</emphasis> мрачной, но не темнее определённого предела — если только в ней нет светлой стороны.</p><p>И всё же, поскольку я не хочу сеять <emphasis>ненужное</emphasis> отчаяние, здесь я скажу несколько обнадеживающих слов:</p><p>Если будущее человечества сложится правильно, мы, возможно, сможем сделать наш световой конус будущего (более) справедливым. Мы не можем изменить фундаментальную физику, но на более высоком уровне организации мы могли бы построить защитные ограждения и обеспечить какую-то амортизацию; упорядочить частицы в структуру, которая проводит внутренние проверки на случай катастрофы. Там, вовне, есть много вещей, до которых мы не можем дотянуться, — но, возможно, будет полезно рассматривать всё, что находится за пределами нашего светового конуса будущего, как часть «обобщённого прошлого». Как будто всё это уже произошло. По крайней мере, существует <emphasis>перспектива</emphasis> победы над нейтральностью в единственном будущем, которого мы можем коснуться, — единственном мире, забота о котором способна что-то изменить.</p><p>Возможно, когда-нибудь незрелые умы будут надёжно защищены. Даже если дети будут сталкиваться с условным лишением леденца или даже обжигать пальцы, они никогда не попадут под машину.</p><p>Да и взрослым не угрожала бы столь большая опасность. Сверхразум — разум, способный продумать триллион мыслей без единого промаха, — не спасовал бы перед испытанием, ценой единственной ошибки в котором является смерть. Первозданная вселенная уже не казалась бы такой суровой, она стала бы лишь очередной задачей, требующей решения.</p><p>Проблема в том, что создание взрослого — это само по себе взрослая задача. Вот что я наконец осознал много лет назад.</p><p>Если (более) справедливая вселенная и возможна, нам нужно прийти к ней, начав с <emphasis>этого</emphasis> мира — нейтрального мира, мира твёрдого бетона без какой-либо амортизации, мира, где испытания не подстраиваются под ваши навыки.</p><p>Не каждому ребёнку нужно смотреть Природе прямо в глаза. Пристегнуть ремень безопасности или выписать чек — не столь сложно и не смертельно опасно. Я не говорю, что каждый рационалист должен размышлять о нейтральности. Я не говорю, что каждый рационалист должен размышлять обо всех этих неприятных вещах. Но любой, кто планирует столкнуться лицом к лицу с неоткалиброванным испытанием, грозящим мгновенной смертью, не должен их избегать.</p><p>Что должен делать ребёнок — каким правилам следовать, как себя вести, — чтобы решить взрослую проблему?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uk/beyond_the_reach_of_god/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>303. Моё байесовское просветление.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я смутно помню (насколько вообще смутна человеческая память), когда впервые осознал себя «байесовцем». Кто-то как раз некорректно сформулировал старую вероятностную задачу:</p><p>«Если я встречу на улице женщину-математика, и она скажет: „У меня двое детей, и как минимум один из них — мальчик“, какова вероятность того, что у неё оба мальчика?»</p><p>В <emphasis>правильной</emphasis> версии этой истории математик говорит: «У меня двое детей», <emphasis>вы</emphasis> спрашиваете: «Есть ли среди них хотя бы один мальчик?», и она отвечает: «Да». Тогда вероятность того, что оба ребёнка — мальчики, равна 1/3.</p><p>Но в искажённой версии — как я тогда указал — здравый смысл подсказывает следующее рассуждение:</p><p>Если у математика мальчик и девочка, то моя априорная вероятность того, что она скажет «по крайней мере один из них — мальчик», равна 1/2, а априорная вероятность того, что она скажет «по крайней мере один из них — девочка», тоже равна 1/2. Нет причин априори полагать, будто математик упомянет девочку только в том случае, если нет иной альтернативы.</p><p>Я указал на это и рассчитал ответ по правилу Байеса, получив вероятность 1/2 того, что оба ребёнка — мальчики. Не уверен, знал ли я на тот момент, что это правило называется именно так, но воспользовался я именно им.</p><p>И тут кто-то сказал мне: «Ну, то, что вы сейчас привели, — это байесовский ответ, а в ортодоксальной статистике ответ — 1/3. Мы просто исключаем невозможные варианты и подсчитываем оставшиеся, не пытаясь угадать вероятность того, что математик скажет то или это, поскольку у нас нет возможности узнать эту вероятность наверняка — она слишком субъективна».</p><p>Я возразил — заметьте, совершенно спонтанно: «Что вы вообще имеете в виду? Нельзя избежать приписывания вероятности тому или иному высказыванию математика. Вы просто предполагаете, что эта вероятность равна единице, а <emphasis>это</emphasis> ничем не обосновано».</p><p>На что собеседник ответил: «Да, именно это и говорят байесовцы. Но частотники в это не верят».</p><p>И я изумлённо спросил: «Как вообще может существовать небайесовская статистика?»</p><p>Именно тогда я обнаружил, что принадлежу к типу людей, называемому «байесовцами». Насколько я могу судить, я таким <emphasis>родился</emphasis>. Моя математическая интуиция была устроена так, что всё, о чём говорили байесовцы, казалось абсолютно логичным и простым — очевидным решением, которое я и сам бы принял; в то время как рассуждения частотников звучали как изощрённое, извращённое, безумное богохульство грезящего Ктулху. Я не <emphasis>выбирал</emphasis> становиться байесовцем, как и рыбы не выбирают дышать водой.</p><p>Но это не то, что я называю своим «байесовским просветлением». Впервые услышав о «байесианстве», я счёл его очевидным и не стал копать намного глубже самого правила Байеса. В то время я всё ещё относился к теории вероятностей как к инструменту, а не как к закону. Я не думал, что существуют математические законы интеллекта (моя лучшая и худшая ошибка). Как и почти все, кто грезил об AGI, Элиезер<sub>2001</sub> года мыслил категориями техник, методов, алгоритмов, собирая ящик, полный крутых штук, которые он мог бы <emphasis>делать</emphasis>; он искал инструменты, а не понимание. Правило Байеса было отличным инструментом, применимым в удивительно большом количестве случаев.</p><p>Затем произошло моё посвящение в тему эвристик и когнитивных искажений. Всё началось с того, что я наткнулся на веб-страницу, созданную на основе вводной презентации в PowerPoint по поведенческой экономике. Там вскользь, без каких-либо ссылок, упоминались некоторые результаты исследований эвристик и искажений. Я был настолько поражён, что написал автору по электронной почте, чтобы спросить, был ли это настоящий эксперимент или просто байка. В ответ он прислал мне скан статьи Тверски и Канемана 1973 года.</p><p>Как ни стыдно признаться, моя история началась не совсем тогда. Я просто внёс эту тему в список того, с чем нужно разобраться. Я знал, что существует сборник статей «Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения», но никогда его не видел. В то время я рассуждал так: если книги нет в онлайне, я попробую обойтись без неё. У меня в стопке для чтения и так было полно всего, а простого доступа к университетской библиотеке не имелось. Думаю, я упомянул об этом в какой-то рассылке, потому что Эмиля Гиллиама возмутила моя позиция «если нет в интернете, то и не надо», и он купил мне эту книгу.</p><p>За этот поступок ему, пожалуй, стоит начислить немало очков.</p><p>Но и это не то, что я называю своим «байесовским просветлением». Это был важный шаг к осознанию неполноценности моих навыков Традиционной Рациональности — к пониманию того, как много всего существует во внешнем мире, всей этой новой науки, выходящей далеко за рамки простого следования советам Ричарда Фейнмана. И то, что в программе исследований эвристик и искажений Байес превозносился как золотой стандарт, помогло продвинуть моё мышление вперёд — но всё же не до конца.</p><p>Память — штука хрупкая, а моя, кажется, стала ещё более хрупкой, чем у большинства, с тех пор как я узнал, что воспоминания воссоздаются заново при каждом припоминании — такова уж научная правда об их хрупкости. Действительно ли у других людей память лучше, или они просто доверяют деталям, которые выдумывает их мозг, хотя на самом деле помнят не больше моего? Моя догадка: у других людей действительно лучше память на определённые вещи. Мне довольно легко запоминать структурированные научные знания, но разрозненный хаос повседневной жизни улетучивается из моей головы очень быстро.</p><p>Я знаю, <emphasis>почему</emphasis> те или иные события происходили в моей жизни — это причинно-следственная структура, её я вполне могу помнить. Но иногда мне трудно вспомнить даже то, в <emphasis>каком порядке</emphasis> происходили эти события, не говоря уже о том, в каком году.</p><p>Я не уверен, прочитал ли я книгу Э. Т. Джейнса <emphasis>«Теория вероятностей: Логика науки»</emphasis> до или после того дня, когда осознал масштаб собственной глупости и понял, что столкнулся со взрослой проблемой.</p><p>Но именно <emphasis>«Теория вероятностей»</emphasis> сделала своё дело. Теория вероятностей представала здесь не просто ловким инструментом, но <emphasis>Правилами</emphasis>, нерушимыми под угрозой парадокса. Если вы пытались приблизительно следовать этим Правилам, потому что использовать их напрямую было вычислительно слишком дорого, то — каким бы неизбежным ни был этот компромисс — вы всё равно в итоге действовали неоптимально. Джейнс проводил свои вычисления разными способами, показывая, что при использовании корректных методов всегда получается один и тот же ответ; он приводил другие ответы, к которым приходили остальные, и выслеживал некорректный шаг. С его точностью парадоксы не могли сосуществовать. Не <emphasis>какой-то</emphasis> ответ, а <emphasis>тот самый</emphasis> ответ.</p><p>И вот — оглядываясь назад на свои ошибки и на все те <emphasis>«какие-то» ответы</emphasis>, которые привели меня к парадоксам и смятению, — я сообразил, что передо мной уровень выше моего собственного.</p><p>Я больше не мог представить себе, как можно пытаться построить ИИ на основе смутных ответов — подобных тем «каким-то» ответам, что я придумывал раньше, — и выжить при этом.</p><p>Я посмотрел на горе-создателей ОИИ, с которыми пытался спорить о Дружественном ИИ, и на их разнообразные <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tj/dreams_of_friendliness/">мечты о дружественности</a>. (Часто формулируемые спонтанно прямо в ответ на мой вопрос!) Как и в случае с частотными статистическими методами, никакие две их версии не согласовались друг с другом. Посвятив полноценному изучению этой темы несколько лет, я кое-что знал о проблемах, с которыми неизбежно столкнутся их полные надежд планы. И я понял, что если вы говорите: «Я не вижу, почему это должно провалиться», то ваше «не знаю» — лишь отражение вашего собственного невежества. Мне было ясно: если я сам буду придерживаться того же стандарта «это кажется хорошей идеей», я тоже буду обречён. (Очень похоже на то, как сторонник частотного подхода изобретает потрясающие новые статистические вычисления, которые просто кажутся хорошими идеями.)</p><p>Но если нельзя делать то, что кажется хорошей идеей, — если нельзя делать то, в чём вы просто не способны вообразить провал, — то что же тогда делать?</p><p>Мне казалось, что для решения взрослой проблемы и выживания потребуется уровень Джейнса: не <emphasis>«вот моя блестящая идея»</emphasis>, а скорее <emphasis>«вот единственный верный способ сделать это (и вот почему)»</emphasis>. Если бы я достиг такого же мастерства в своей области, какого Джейнс достиг в теории вероятностей, тогда было бы хотя бы <emphasis>мыслимо</emphasis>, что я попытаюсь построить Дружественный ИИ и выживу.</p><p>В моей памяти вспыхнул отрывок:</p><p><emphasis>Не делай ничего из соображений праведности, благородства или ради похвалы; не делай ничего только потому, что это кажется благом; делай лишь то, что ты обязан сделать и чего не можешь сделать никак иначе.</emphasis><sup>1</sup></p><p>Следование тому, что казалось правильным, лишь сбивало меня с пути.</p><p>И тогда я полностью остановился.</p><p>И решил, что отныне буду следовать стратегии, которая могла бы спасти меня, примени я её много лет назад: предъявлять к своим проектам Дружественного ИИ более строгие требования — не делать того, что кажется хорошей идеей, а делать только то, что я понимаю на достаточно глубоком уровне, чтобы видеть: это невозможно сделать никак иначе.</p><p>Все мои старые теории, в которые я столько вложил, не соответствовали этому стандарту, не были даже близки к нему и даже не двигались по пути, ведущему к нему, — поэтому я выбросил их в окно.</p><p>Я занялся изучением теории вероятностей и теории решений, стремясь расширить их так, чтобы они охватывали такие понятия, как рефлексивность и самомодификация.</p><p>Если я правильно помню, к этому моменту я уже начал рассматривать познание как проявление байесовской структуры, что также является важной частью того, что я называю своим байесовским просветлением — но об этом я уже говорил. А ещё было моё натуралистическое пробуждение, о котором я тоже уже упоминал. И моё осознание того, что Традиционная Рациональность была недостаточно строгой, поэтому в вопросах человеческой рациональности я стал черпать больше вдохновения из теории вероятностей и когнитивной психологии.</p><p>Но если сложить всё это вместе, то получится, в общих чертах, история моего байесовского просветления.</p><p>В жизни редко бывают чёткие границы. История продолжается.</p><p>Например, именно изучая Джуду Перла, я понял, что точность способна экономить время. До этого я и сам размышлял над немонотонными логиками — ещё в те времена, когда находился в режиме «поиска изящных инструментов и алгоритмов». Читая <emphasis>«Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах: сети правдоподобного вывода»</emphasis>,<sup>2</sup> я мог представить, сколько времени потратил бы впустую на системы ad hoc и частные случаи, если бы не знал этого ключа. «Делай лишь то, что ты обязан сделать, и чего не можешь сделать никак иначе» оборачивается экономией времени, которая измеряется не спасёнными от растраты месяцами, а спасёнными карьерами.</p><p>И вот тогда я понял, что только начав требовать от себя соответствия этому более высокому стандарту точности, я <emphasis>по-настоящему</emphasis> начал <emphasis>хоть как-то</emphasis> задумываться о целом ряде важных вопросов. Выразить что-то с точностью трудно — это совсем не то же самое, что выразить это формально или <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tg/against_modal_logics/">изобрести новую логику</a>, чтобы закидать ею проблему. Многие уклоняются от этих неудобств, потому что люди ленивы, и заявляют: «Это невозможно» или «Это займёт слишком много времени», хотя на самом деле даже пяти минут не пробовали. Но если вы не будете держать себя в рамках этого <emphasis>неудобно</emphasis> высокого стандарта, то будете спускать себе с рук всё что угодно. Найти стандарт, достаточно высокий, чтобы действительно заставить вас начать думать — это уже сложная задача! Может показаться утомительным придерживаться стандарта математического доказательства, где каждый шаг должен быть верным, а один неверный шаг может увести вас неведомо куда. Но иначе вы не станете выслеживать те крошечные нотки диссонанса, которые на поверку приводят к совершенно новым проблемам, о которых вы раньше и не думали.</p><p>Так что теперь я уже не так сильно жалуюсь на героическое бремя неудобств, необходимых для соблюдения точного стандарта. Это тоже может экономить время; и на самом деле это, по сути, лишь входная ставка для того, чтобы вообще заставить себя задуматься над проблемой.</p><p>И это тоже следует считать частью моего «байесовского просветления» — осознание того, что в этом были свои преимущества, а не только издержки.</p><p>Но, конечно, история продолжается. Такова жизнь — по крайней мере, те её части, которые я помню.</p><p>Если я и научился чему-то из этой истории, так это тому, что возможности сказать «Упс» нужно ждать с нетерпением. Конечно, перспектива сказать «Упс» в будущем означает, что вы <emphasis>нынешний</emphasis> — пускающий слюни имбецил, чьи слова ваше будущее «я» не сможет читать без содрогания. Но возможность сказать «Упс» в будущем также означает, что в будущем вы обретёте новые джедайские силы, о существовании которых ваше нынешнее «я» даже не мечтает. От этого становится неловко, но в то же время вы чувствуете себя <emphasis>живым</emphasis>. Осознание того, что ваше прежнее «я» было круглым дураком, означает, что пусть вам уже за двадцать, вы <a l:href="http://xkcd.com/447/">ещё не миновали свой пик</a>. Остаётся лишь надеяться, что моё будущее «я» сочтёт меня пускающим слюни имбецилом: возможно, я и <emphasis>планирую</emphasis> решать свои проблемы с помощью нынешних способностей, но дополнительные джедайские силы мне уж точно не помешали бы.</p><p>Этот крик ужаса и стыда — звук, который издают рационалисты, когда повышают свой уровень. Иногда я беспокоюсь, что повышаю свой уровень не так быстро, как раньше, и не знаю, происходит ли это потому, что я наконец-то начинаю понимать, что к чему, или потому, что нейроны в моём мозгу постепенно умирают.</p><p>Искренне ваш, Элиезер<sub>2008</sub>.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ul/my_bayesian_enlightenment/">*</a></p><p>1. Ле Гуин, <emphasis>«На самых дальних берегах»</emphasis>.</p><p>2. Перл, <emphasis>«Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах»</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>Часть Y. Бросая вызов трудному.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>304. Цуёку наритай! (Я хочу стать сильнее).</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В ортодоксальном иудаизме есть изречение: «Предыдущее поколение относится к следующему как ангелы к людям; следующее поколение относится к предыдущему как ослы к людям». Это вытекает из ортодоксального иудейского верования, что весь иудейский закон был дан Моисею Богом на горе Синай. В конце концов, невозможно ведь провести эксперимент, чтобы получить новое галахическое знание; единственный способ узнать что-то — если тебе об этом расскажут (тот, кто услышал от кого-то другого, кто услышал от Бога). Поскольку нового источника информации нет, при передаче от поколения к поколению она может только деградировать.</p><p>Таким образом, современным раввинам не дозволено отменять решения древних раввинов. Ползающие твари обычно некошерны, но разрешается съесть червяка, найденного в яблоке, — древние раввины верили, что червяк самозарождается внутри яблока и, следовательно, является его частью. Современный раввин не может сказать: «Да ладно, древние раввины ни черта не смыслили в биологии. Решение отменяется!» Современный раввин принципиально не может знать галахический принцип, которого не знали древние, — ведь как древние раввины могли бы передать ему ответ с горы Синай? Знание исходит из авторитета, и потому с течением времени оно только утрачивается, но никогда не приобретается.</p><p>Когда я впервые услышал поговорку об ангелах и ослах в (религиозной) начальной школе, я был еще слишком мал, чтобы быть убежденным атеистом, но все же подумал про себя: «Тора теряет знание с каждым поколением. Наука приобретает знание с каждым поколением. Независимо от их отправных точек, рано или поздно наука должна превзойти Тору».</p><p>Самое главное — чтобы был прогресс. Пока вы продолжаете двигаться вперед, вы достигнете своей цели; но если вы остановитесь, вы никогда до нее не доберетесь.</p><p><emphasis>Цуёку наритай</emphasis> — японское выражение. <emphasis>цуёку</emphasis> означает «сильный»; <emphasis>нару</emphasis> — это «становиться», а форма <emphasis>наритай</emphasis> означает «хотеть стать». Вместе это переводится как «Я хочу стать сильнее» и выражает стремление, которое в японских произведениях воплощено гораздо ярче, чем в любой западной литературе, которую я читал. Вы можете сказать это, выражая решимость стать профессиональным игроком в го — или после поражения в важном матче, когда вы не сдаётесь — или после победы в важном матче, когда вы ещё не достигли девятого дана — или даже когда вы стали величайшим игроком в го всех времён, но всё ещё думаете, что можете играть лучше. Это и есть <emphasis>цуёку наритай</emphasis> — воля к трансцендентности.</p><p><emphasis>Цуёку наритай</emphasis> — движущая сила моего эссе «Правильное использование смирения», в котором я противопоставляю ученика, смиренно перепроверяющего свой тест по математике, и ученика, который скромно заявляет: «Но как мы можем знать наверняка? Сколько бы раз я ни проверял, я никогда не смогу быть абсолютно уверен». Ученик, который перепроверяет свои ответы, <emphasis>хочет стать сильнее</emphasis>; он реагирует на возможный внутренний изъян действием, стремясь исправить его, а не обречённой покорностью.</p><p>Каждый год на Йом-Кипур ортодоксальный иудей читает литанию, которая начинается со слов <emphasis>«Ашамну, багадну, газальну, дибарну дофи»</emphasis> и продолжается по всему еврейскому алфавиту: <emphasis>«Мы грешили, мы предавали, мы грабили, мы клеветали...»</emphasis></p><p>Произнося каждое слово, вы в знак покаяния ударяете себя кулаком в область сердца. Здесь нет исключений: если вам удалось прожить весь год без воровства, вы не можете пропустить слово <emphasis>«газальну»</emphasis> и ударить себя на один раз меньше. Это нарушило бы общинный дух Йом-Кипура, смысл которого в том, чтобы <emphasis>исповедоваться</emphasis> в грехах, а не <emphasis>избегать</emphasis> грехов, дабы исповедоваться пришлось меньше.</p><p>Точно так же молитва <emphasis>«Ашамну»</emphasis> не заканчивается словами: «Но это было в нынешнем году, а в следующем я буду вести себя лучше».</p><p><emphasis>«Ашамну»</emphasis> поразительно напоминает представление о том, что путь рациональности состоит в том, чтобы бить себя кулаком в грудь и повторять: «Все мы предвзяты, все мы нерациональны, мы не обладаем всей полнотой информации, мы самоуверенны, мы плохо откалиброваны...»</p><p>Отлично. А теперь расскажите, как вы планируете стать <emphasis>менее</emphasis> предвзятыми, <emphasis>менее</emphasis> нерациональными, <emphasis>более</emphasis> информированными, <emphasis>менее</emphasis> самоуверенными и <emphasis>лучше</emphasis> откалиброванными.</p><p>Есть старый еврейский анекдот. Во время Йом-Кипура раввина внезапно охватывает чувство вины, он падает ниц и восклицает: «Господи, я ничто пред Тобой!» Кантор, тоже охваченный раскаянием, падает ниц и вторит: «Господи, я ничто пред Тобой!» Увидев это, простой уборщик в глубине синагоги падает ниц и плачет: «Господи, я ничто пред Тобой!» И тогда раввин толкает локтем кантора и шепчет: «Нет, ты только посмотри, кто возомнил себя ничем!»</p><p>Не гордитесь признанием собственной предвзятости; не упивайтесь тем, как хорошо вы осознаете свои недостатки. Это сродни правилу не гордиться признанием собственного невежества: ведь если невежество служит для вас источником гордости, вы вряд ли захотите расстаться с ним, когда свидетельства постучатся в вашу дверь. То же самое и с нашими недостатками: нам не следует хвастаться своей осознанностью только потому, что мы в них признались. Радоваться нужно тогда, когда нам есть в чем признаваться чуть меньше.</p><p>Иначе, когда кто-нибудь придет к нам с планом по <emphasis>исправлению</emphasis> этой предвзятости, мы огрызнемся: «Ты что, возомнил себя выше нас?» — и сокрушенно покачаем головами: «Должно быть, тебе не хватает осознанности».</p><p>Никогда не признавайтесь мне, что вы столь же несовершенны, как и я, если не можете сказать, что собираетесь с этим делать. После этого у вас все равно останется масса недостатков, но дело не в этом. Главное — <emphasis>становиться лучше</emphasis>, продолжать двигаться вперед, сделать еще один шаг. <emphasis>Цуёку наритай!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/h8/tsuyoku_naritai_i_want_to_become_stronger/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>305. Цуёку против эгалитарного инстинкта.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Племена охотников-собирателей обычно крайне эгалитарны (по крайней мере, если вы мужчина) — всемогущие племенные вожди встречаются в основном в земледельческих обществах и редко — в среде обитания наших предков. В большинстве таких племён охотник, добывший исключительную дичь, намеренно преуменьшает свои заслуги, чтобы не вызывать зависти.</p><p>Возможно, если на старте вы находитесь ниже среднего уровня, вы можете совершенствоваться, не осмеливаясь опередить толпу. Но рано или поздно, если ваша цель — сделать все возможное, вы нацелитесь выше среднего уровня.</p><p>Если вы не можете признаться себе, что справились лучше других — или если вам стыдно желать превзойти остальных, — тогда медиана навсегда останется для вас бетонной стеной, точкой, где вы прекратите движение вперед. А как насчет тех, кто ниже среднего? Осмелитесь ли вы сказать, что намерены превзойти их? Какая гордыня!</p><p>Возможно, гордиться тем, что ты превзошел кого-то другого, — не самое здоровое чувство. Лично для меня, вопреки моим принципам, это оказалось полезным мотиватором, а я ценю любую полезную мотивацию, какую только могу получить. Может быть, подобное соперничество — это игра с нулевой суммой, но то же самое можно сказать и про го; однако это не значит, что мы должны отказаться от этого занятия, если людям оно нравится и ведет к чему-то интересному.</p><p>Но в любом случае, <emphasis>стыдиться</emphasis> того, что ты справляешься лучше других, уж точно нездорово.</p><p>И кроме того, оценки в жизни не выставляются по кривой распределения. У стремления превзойти себя нет точки, за которой оно прекращается и превращается в стремление стать хуже; а в забеге, где нет финишной черты, нет и золотых или серебряных медалей. Просто бегите изо всех сил, не беспокоясь о том, что можете обогнать других. (Но учтите: если вы отказываетесь беспокоиться об этой возможности, однажды вы действительно можете оказаться впереди. Если вы игнорируете последствия, они могут с вами случиться.)</p><p>Рано или поздно, если ваш путь верен, вы решите сгладить в себе изъян, который большинство людей так и не сгладили. Рано или поздно, если ваши усилия принесут плоды, вы обнаружите, что у вас осталось меньше грехов, в которых нужно каяться.</p><p>Возможно, вы сочтете мудрым решением преуменьшать свои достижения, даже если добьетесь успеха. Люди могут простить тачдаун, но не победный танец в зачетной зоне. Вам наверняка покажется более быстрым, простым и удобным публично отрекаться от собственных заслуг, притворяясь таким же грешником, как и все остальные. Разумеется, до тех пор, пока все вокруг знают, что это неправда. Бывает приятно с гордостью выставлять напоказ свою скромность — при условии, что все знают, как много у вас поводов для этой скромности.</p><p>Но не позволяйте этому стать конечной точкой вашего пути. Даже если вы шепчете это лишь самому себе, продолжайте шептать: <emphasis>Цуёку, цуёку!</emphasis> Сильнее, сильнее!</p><p>А затем ставьте перед собой еще более высокую цель. В этом и заключается истинный смысл осознания того, что вы все еще несовершенны (пусть и немного меньше, чем раньше). Это значит всегда стремиться к большему, без стыда.</p><p><emphasis>Цуёку наритай!</emphasis> Я всегда буду бежать изо всех сил. Даже если я вырвусь вперед, я продолжу бежать. И кто-то когда-нибудь меня превзойдет, но даже если я отстану, я все равно буду бежать изо всех сил.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/h9/tsuyoku_vs_the_egalitarian_instinct/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>306. Пытаться пытаться. Нет! Не пытайся! Делай или не делай. Пытаться не надо. — Йода.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Много лет назад я думал, что это очередной пример «Глубокой Мудрости», которая на самом деле довольно глупа. ПРЕУСПЕТЬ — это не элементарное действие. Нельзя просто <emphasis>решить</emphasis> победить, просто сделав достаточно твёрдый выбор. Не бывает планов, которые срабатывают со стопроцентной вероятностью.</p><p>Но Йода оказался мудрее, чем мне показалось сначала.</p><p>Первая элементарная техника эпистемологии (она не слишком глубокая, зато простая) состоит в том, чтобы отличать цитату от референта. Говорить о снеге — не то же самое, что говорить о «снеге». Когда я употребляю слово «снег» без кавычек, я имею в виду сам снег, а когда я употребляю слово «„снег“» в кавычках, я имею в виду само слово «снег». Чтобы рассуждать о своих убеждениях, нужно перейти в особый режим — режим цитирования. По умолчанию же мы просто говорим о реальности.</p><p>Если кто-то говорит: «Я сейчас щелкну этим выключателем», то по умолчанию подразумевается, что он попытается щелкнуть выключателем. Он собирается составить план, который, судя по последствиям входящих в него действий, обещает привести к целевому состоянию «выключатель включен», а затем выполнить этот план.</p><p>Ни один план не гарантирует успех со стопроцентной уверенностью. Поэтому по умолчанию, когда вы говорите о намерении достичь цели, вы не имеете в виду, что ваш план абсолютно и безупречно ведет <emphasis>только</emphasis> к этому исходу. Но произнося «Я собираюсь щелкнуть выключателем», вы <emphasis>пытаетесь</emphasis> именно щелкнуть им, а не <emphasis>пытаетесь</emphasis> добиться вероятности щелчка в 97,2%.</p><p>Так что же значит, когда кто-то говорит: «Я <emphasis>попытаюсь</emphasis> щелкнуть этим выключателем»?</p><p>Что ж, <emphasis>в повседневной речи</emphasis> «я щелкну выключателем» и «я попытаюсь щелкнуть выключателем» означают примерно одно и то же, разве что второй вариант допускает возможность неудачи. Именно поэтому я сначала обиделся на Йоду — мне показалось, будто он отрицает саму эту возможность. Но потерпите еще немного.</p><p>Значительная часть жизненных трудностей состоит в том, чтобы удерживать себя на достаточно высоком уровне требований. Возможно, позже я поговорю об этом принципе подробнее, ведь это призма, через которую можно взглянуть на многие (хотя и не все) личные дилеммы: «Какую планку требований я себе ставлю? Достаточно ли она высока?»</p><p>И если многие жизненные неудачи происходят из-за слишком низкой планки требований к себе, то стоит опасаться требовать от себя слишком малого — ставить цели, которых слишком легко достичь.</p><p>Зачастую там, где очень трудно <emphasis>преуспеть</emphasis>, <emphasis>пытаться</emphasis> это сделать — гораздо легче.</p><p>Что проще — построить успешный стартап или попытаться построить успешный стартап? Заработать миллион долларов или попытаться заработать миллион долларов?</p><p>Таким образом, если фраза «я щелкну выключателем» по умолчанию означает, что вы собираетесь попытаться щелкнуть выключателем — то есть составить план, который обещает привести к включенному состоянию, пусть и не с вероятностью в 100%, но с максимально возможной для вас вероятностью, —</p><p>— тогда фраза «я собираюсь „попытаться щелкнуть“ выключателем» означает, что вы собираетесь попытаться «попытаться щелкнуть выключателем», то есть попытаться достичь целевого состояния «наличие плана, который может привести к щелчку».</p><p>Если бы речь шла о самомодифицирующемся ИИ, проделанная нами трансформация должна была бы закончиться рефлексивным равновесием — ИИ планировал бы собственные операции планирования.</p><p>Но когда мы имеем дело с людьми, <emphasis>удовлетворение от наличия плана</emphasis> — это совсем не то же самое, что <emphasis>удовлетворение от успеха.</emphasis> Момент, когда план должен максимизировать вероятность вашего успеха, теряется по дороге. Нам гораздо проще убедить себя в том, что мы «максимизируем вероятность успеха», чем в том, что мы действительно преуспеем.</p><p>Практически любого усилия будет достаточно, чтобы убедить себя, будто мы «сделали всё возможное», если делать всё возможное — это единственное, чего мы пытаемся добиться.</p><p>Вы спрашивали, что вы могли бы сделать перед лицом великих событий, которые сейчас назревают, и обнаружили, что не можете ничего. Но это лишь потому, что ваши страдания заставили вас неверно сформулировать вопрос... Вместо того чтобы спрашивать, что вы могли бы сделать, вам следовало спросить себя, что необходимо сделать.</p><p>— Стивен Браст, <emphasis>«Дороги мёртвых»</emphasis><sup>1</sup></p><p>Когда вы спрашиваете: «Что я могу сделать?», вы пытаетесь сделать всё возможное. Что значит «всё возможное»? Это всё, что вы можете сделать без малейших неудобств. Это всё, что вы можете сделать на те деньги, что лежат у вас в кармане, за вычетом суммы на привычный обед. Ваши шансы на победу с такими ресурсами могут оказаться не слишком высоки. Но ведь это «всё, что было в ваших силах», а значит, вы поступили вполне оправданно, верно?</p><p>Но что <emphasis>необходимо</emphasis> сделать? Возможно, то, что <emphasis>необходимо</emphasis> сделать, потребует втрое больше всех ваших сбережений, и вы должны как-то их раздобыть, иначе потерпите крах.</p><p>Так что стремление «максимизировать вероятность успеха» — в отличие от стремления преуспеть — представляет собой гораздо менее серьезный барьер. Вы можете «максимизировать вероятность успеха», имея лишь карманную мелочь, если только вы не требуете от себя самой <emphasis>победы.</emphasis></p><p>Хотите попробовать заработать миллион долларов? Купите лотерейный билет. Ваши шансы на выигрыш не так уж велики, но вы ведь попробовали, а этого вы и хотели. На самом деле вы приложили <emphasis>максимум усилий</emphasis>, поскольку у вас остался всего один доллар после обеда. Максимизация шансов на достижение цели с помощью имеющихся ресурсов — разве это не разумное поведение?</p><p>И только когда вы больше всего на свете хотите <emphasis>действительно</emphasis> щелкнуть выключателем — без всяких кавычек и утешительных призов просто за попытку, — вы <emphasis>действительно</emphasis> приложите усилия к тому, чтобы <emphasis>действительно</emphasis> максимизировать эту вероятность.</p><p>Но если всё, чего вы хотите, — это «максимизировать вероятность успеха с помощью имеющихся ресурсов», то убедить себя в том, что вы это сделали, — проще всего на свете. Самый первый план, который придет вам в голову, вполне сойдет за «максимизацию» — при необходимости вы можете придумать худшую альтернативу, чтобы доказать его оптимальность. А любой крошечный ресурс, который вы соизволите вложить, окажется тем самым «имеющимся». Не забудьте поздравить себя с тем, что вложили его на все 100%!</p><p>Не пытайтесь сделать «всё возможное». Победите или проиграйте. Никакого «всего возможного» не существует.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uh/trying_to_try/">*</a></p><p>1. Стивен Браст, <emphasis>«Дороги мёртвых»</emphasis>, т. 1 серии «Виконт Адриланки» (Tor Books, 2002).</p></section>
<section>
<title><p>307. Используй «постарайся получше», Люк. Когда есть воля к провалу, препятствия всегда найдутся. — Джон Маккарти.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Впервые я посмотрел <emphasis>«Звёздные войны» (эпизоды IV–VI)</emphasis>, когда был совсем ребёнком. Лет в семь, может, в девять? Память моя была смутной, но я помнил Люка Скайуокера как, ну знаете, крутого парня-джедая.</p><p>Представьте мои ужас и разочарование, когда много лет спустя я пересмотрел сагу и обнаружил, что Люк был <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v%3dX66jntR0MVE">нытиком-подростком</a>.</p><p>Я упоминаю об этом потому, что вчера искал на YouTube первоисточник цитаты Йоды: «Делай или не делай. Никаких попыток».</p><p>О. Мой. Ктулху.</p><p>Представляю вашему вниманию малоизвестный вырезанный фрагмент сцены, в котором режиссёр и сценарист Джордж Лукас спорит с Марком Хэмиллом, сыгравшим Люка Скайуокера:</p><p>ЛЮК: «Ладно, я попробую».</p><p>ЙОДА: «Нет! Не пробуй. Делай или не делай. Никаких попыток».</p><p><emphasis>Люк поднимает руку, и крестокрыл начинает медленно подниматься из воды — глаза Йоды округляются — но затем корабль снова погружается в воду.</emphasis></p><p>Марк Хэмилл: «Эм, Джордж...»</p><p>Джордж Лукас: «Что на этот раз?»</p><p>Марк: «Ну... согласно сценарию, дальше я говорю: „Я не могу. Он слишком большой“».</p><p>Джордж: «Всё верно».</p><p>Марк: «Может, Люку стоит попробовать ещё разок?»</p><p>Джордж: «Нет. Люк сдаётся и садится рядом с Йодой...»</p><p>Марк: «И это герой, который собирается сокрушить Империю? Слушай, ладно ещё, когда он был нытиком в самом начале, но сейчас-то он обучается на джедая! В прошлом фильме он взорвал Звезду Смерти. Люку стоит проявить хоть немного характера».</p><p>Джордж: «Нет. Ты сдаёшься. А потом Йода читает тебе нотации, и ты говоришь: „Ты хочешь невозможного“. Можешь это запомнить?»</p><p>Марк: «<emphasis>Невозможного?</emphasis> Он что, провёл строгий расчёт, чтобы получить математическое доказательство? Крестокрыл уже начал подниматься из болота! Это же прямая демонстрация осуществимости! Люк на секунду теряет концентрацию, корабль снова погружается в воду — и теперь он заявляет, что это <emphasis>невозможно</emphasis>? Не говоря уже о том, что Йода, у которого буквально восемьсот лет стажа в этой области, только что сказал ему, что это выполнимо...»</p><p>Джордж: «А затем ты уходишь».</p><p>Марк: «Это же его долбаный <emphasis>космический корабль</emphasis>! Если он оставит его в болоте, то застрянет на Дагобе до конца своей жалкой жизни! Он не может просто взять и уйти! Слушай, давай сделаем монтажный переход к следующей сцене с титрами «месяц спустя», где Люк, весь оборванный, всё ещё стоит перед болотом и пытается поднять свой корабль в тысячный раз...»</p><p>Джордж: «Нет».</p><p>Марк: «Ладно! Покажем закат и рассвет: он стоит там с вытянутой рукой, тужится изо всех сил, и <emphasis>только тогда</emphasis> Люк произносит: «Это невозможно». Хотя на самом деле ему стоило бы попробовать снова, когда он как следует отдохнёт...»</p><p>Джордж: «Нет».</p><p>Марк: «<emphasis>Пять чёртовых минут!</emphasis> Пять чёртовых минут, прежде чем он сдастся!»</p><p>Джордж: «Я не собираюсь останавливать повествование на пять минут, пока крестокрыл болтается в болоте, как игрушка для ванны».</p><p>Марк: «Во имя сладкого засахаренного батата! Если такой жалкий неудачник способен овладеть Силой, то в галактике ею пользовался бы каждый встречный! Люди становились бы джедаями просто потому, что это проще, чем учиться в школе!»</p><p>Джордж: «Слушай, ты актёр. Позволь мне быть рассказчиком. Просто произноси свои реплики и попытайся говорить искренне».</p><p>Марк: «Зрители на это не купятся».</p><p>Джордж: «Поверь мне, купятся».</p><p>Марк: «Они просто встанут и уйдут из зала».</p><p>Джордж: «Они будут сидеть, согласно кивать и не заметят ничего необычного. Слушай, ты не понимаешь человеческую природу. Люди не стали бы пытаться и пяти минут, прежде чем сдаться, даже если бы на кону стояла судьба человечества».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/ui/use_the_try_harder_luke/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>308. О совершении невозможного.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>«Упорствуй». Это совет, который можно услышать от огромного числа успешных людей в самых разных областях. Сначала я совсем его не понимал.</p><p>Сначала я думал, что «упорство» означает работать по 14 часов в сутки. По всей видимости, есть люди, способные отработать 10 часов на технической работе, а затем, в перерывах между едой, сном и походами в туалет, урвать это свободное время, чтобы писать книгу. Я не из их числа — мне до сих пор больно признаваться в этом своему самолюбию. Я ведь работаю над чем-то важным; разве мой мозг не должен быть готов вкалывать по 14 часов в день? Но он не готов. Когда работать становится слишком тяжело, я делаю перерыв и иду что-нибудь почитать или посмотреть. Из-за этого я много лет думал, что полностью обделен такой добродетелью, как «упорство».</p><p>Как и свойственно людям, Элиезер<sub>1998</sub> года думал примерно так: «Важен результат, а не затраченные усилия». Или: «Лень — это тоже добродетель, она заставляет нас отказываться от неработающих методов и искать пути получше». Или: «У меня получается лучше, чем у других людей, которые работают дольше. Возможно, в творческой работе твой сиюминутный <emphasis>пиковый</emphasis> результат важнее, чем 16-часовой рабочий день». Может быть, знаменитые ученые поддались соблазну Глубокой Мудрости, утверждающей, что «упорный труд — это добродетель», потому что было бы слишком ужасно, если бы он ценился меньше, чем интеллект?</p><p>Я не понимал добродетели упорства, пока не оглянулся на свой путь в сфере ИИ и не осознал, что переоценивал сложность практически каждой важной задачи.</p><p>Звучит безумно, правда? Но выслушайте меня.</p><p>Когда я только решил взяться за проблему ИИ, я мыслил масштабами сорокалетних сроков, Манхэттенских проектов, планетарных вычислительных сетей, миллионов программистов и, возможно, аугментированных людей.</p><p>Это типичная ошибка мышления в ИИ-футуризме, о которой я, возможно, напишу позже; она заключается в скачке от «Я не знаю, как это решить» к «Представлю-ка я, что мы бросим на это нечто грандиозное». Что-то настолько масштабное, что сама мысль об этом создает ощущение величия, соразмерного сложности проблемы. (Сейчас в списке рассылки по ИИ есть один человек, который повсюду твердит, что создание ИИ обойдется в квадриллион долларов: мы не сможем получить ИИ <emphasis>без</emphasis> затрат в квадриллион долларов, но зато мы <emphasis>могли бы</emphasis> получить ИИ в любой момент, просто потратив квадриллион долларов). Это, в свою очередь, позволяет вам вообразить, будто вы знаете, как решить проблему ИИ, не пытаясь выполнить очевидно невыполнимое требование: <emphasis>понять интеллект.</emphasis></p><p>Итак, вначале я совершил ту же ошибку: я не понимал природу интеллекта, поэтому воображал, как мы бросаем на эту проблему целый Манхэттенский проект.</p><p>Однако, подсчитав, что смертность на планете составляет 55 миллионов человек в год или 150 000 в день, я не развернулся и не убежал от этой огромной пугающей проблемы, как испуганный кролик. Вместо этого я попытался выяснить, какой ИИ-проект мог бы достичь цели быстрее всего. Если бы мне удалось приблизить взрыв интеллекта хотя бы на один час, это было бы вполне оправданной отдачей от карьеры до начала этого взрыва. (На тот момент я еще не мыслил категориями экзистенциальных рисков или Дружественного ИИ).</p><p>Так что я не убежал от огромной пугающей проблемы, как испуганный кролик, а остался, чтобы посмотреть, могу ли я хоть что-то сделать.</p><p>Забавный исторический факт: в 1998 году я написал длинный трактат, где предлагал способ создания самосовершенствующегося или «семенного» (seed) ИИ (термин, который я имел честь ввести). Брайан Аткинс, который впоследствии стал главным спонсором-основателем Научно-исследовательского института машинного интеллекта (MIRI), только что продал Hypermart компании Go2Net. Брайан прислал мне электронное письмо с вопросом: может ли команда умеренной численности взять и действительно <emphasis>реализовать</emphasis> этот описанный мной проект ИИ? «Нет, — ответил я, — для этого потребуется Манхэттенский проект и тридцать лет», поэтому некоторое время мы вместо этого подумывали о новом дотком-стартапе, чтобы профинансировать <emphasis>настоящую</emphasis> работу над ИИ...</p><p>Год или два спустя, когда я услышал о новомодной штуке под названием «открытый код», мне показалось, что небольшая организация могла бы выполнить некоторую предварительную работу по разработке — создать новые языки программирования и тому подобное; так и появился MIRI.</p><p>Эта стратегия, конечно же, была в корне неверной.</p><p>Но даже при этом я перешел от позиции «Я ничего не могу с этим поделать прямо сейчас» к «Хм... возможно, существует путь постепенного развития через открытый код, если первые версии окажутся полезными для достаточного количества людей».</p><p>Все это происходило еще на заре времен, так что я не утверждаю, будто это было <emphasis>хорошей идеей</emphasis>. Но с точки зрения моих тогдашних намерений, год творческих размышлений сократил видимый путь: проблема стала выглядеть <emphasis>чуть менее невозможной</emphasis>, чем в самый первый раз, когда я к ней подступился.</p><p>Еще более интересная закономерность прослеживается в том, как я пришел к Дружественному ИИ. Изначально я вообще не рассматривал Дружественный ИИ — ведь было <emphasis>очевидно невозможно и бесполезно</emphasis> обманывать сверхинтеллект относительно того, какой образ действий является <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sm/the_meaning_of_right/">правильным</a>.</p><p>Таким образом, исторически я прошел путь от <emphasis>полного игнорирования «невозможной» проблемы</emphasis> к <emphasis>тому, чтобы взяться за задачу, которая была всего лишь крайне сложной.</emphasis></p><p>Естественно, это увеличило мой общий объём работы.</p><p>То же самое произошло и с попытками понять интеллект на точном, формальном уровне. Изначально я списал эту проблему со счетов как <emphasis>невозможную</emphasis>, тем самым избавив себя от этой работы. (В ретроспективе эта логика кажется довольно безумной — Природе плевать на то, чего вы не умеете делать, когда Она составляет требования к вашему проекту, — но я до сих пор постоянно вижу, как люди из сферы ИИ пытаются так поступать). Следование точным стандартам означало, что мне придется вложить гораздо больше труда, чем я предполагал ранее. Но это также означало, что я взялся за проблему, которую еще совсем недавно отбросил бы как <emphasis>абсолютно невозможную</emphasis>.</p><p>Даже несмотря на то, что со временем <emphasis>отдельные</emphasis> проблемы в области ИИ стали казаться менее пугающими, общая высота горы, на которую предстоит взобраться, только увеличилась — как и положено по законам житейской мудрости — по мере того, как задачи вычёркивались из списка «невозможных» и переносились в список «дел».</p><p>Я начал понимать, что происходит — и что на самом деле означает призыв «Упорствуй!», — когда заметил, что другие специалисты по ИИ поступают точно так же: говорят «Невозможно!» о проблемах, которые казались вполне решаемыми — относительно простыми по сравнению с остальными. Но это были вещи, которые <emphasis>показались бы</emphasis> гораздо более пугающими мне самому в тот момент, когда я впервые подступился к проблеме.</p><p>И я понял, что у слова «невозможно» есть два значения:</p><p>Математическое доказательство невозможности при заданных аксиомах;</p><p>«Я не вижу никакого способа это сделать».</p><p>Излишне говорить, что все мои собственные случаи употребления слова «невозможно» относились ко второму типу.</p><p>Всякий раз, когда вы не разбираетесь в какой-то области, многие проблемы в ней будут казаться невозможными, потому что, когда вы запрашиваете у своего мозга путь решения, он возвращает пустое значение. Но бывают только загадочные вопросы, а не загадочные ответы. Если вы проведёте год или два, работая в этой области, то — <emphasis>если</emphasis> вы не зайдёте в тупик и <emphasis>если</emphasis> у вас есть врождённые способности, необходимые для продвижения вперёд, — вы станете понимать её лучше. <emphasis>Кажущаяся</emphasis> сложность задач может сильно снизиться. Всё это уже не будет пугать вас так, как пугало, когда вы были новичком.</p><p><emphasis>И это особенно вероятно для тех <strong>запутанных</strong></emphasis> <emphasis>проблем, которые кажутся наиболее</emphasis> <emphasis><strong>пугающими.</strong></emphasis></p><p>Поскольку мы имеем некоторое представление о процессах горения звёзд, мы знаем, что создать звезду с нуля не так-то просто. Поскольку мы понимаем, как работают шестерёнки, мы можем доказать, что никакая система шестерёнок, подчиняющаяся известным законам физики, не способна образовать вечный двигатель. Это не те задачи, на которых стоит тренироваться совершать невозможное.</p><p>Когда вы <emphasis>запутались</emphasis> в какой-то области, проблемы в ней будут <emphasis>ощущаться</emphasis> как крайне пугающие и таинственные, а запрос к собственному мозгу выдаст ноль решений. Но вы не знаете, сколько работы останется сделать, когда путаница рассеется. Устранение этой путаницы само по себе может оказаться чрезвычайно сложной задачей, разумеется. Но слово «невозможно» здесь вряд ли применимо. Путаница существует на карте, а не на территории.</p><p>Так что, если вы потратите несколько лет на работу над невозможной проблемой, если вам удастся избежать тупиков или выбраться из них, и если ваших врождённых способностей достаточно для продвижения вперёд, то, чёрт возьми, через несколько лет она может показаться уже не такой уж и <emphasis>невозможной</emphasis>.</p><p>Но если что-то кажется невозможным, вы даже не попытаетесь.</p><p>И вот <emphasis>это</emphasis> уже порочный круг.</p><p>Если бы у меня не было столь мощного настроя, при котором слова «сорок лет и Манхэттенский проект» означали лишь то, что нам стоит начать пораньше, я бы и пытаться не стал. Я бы не стал упорно заниматься этой задачей. И у меня не появилось бы шанса перестать её бояться.</p><p>Обычно я не сторонник теории о том, что противоположные когнитивные искажения могут компенсировать друг друга, но иногда это происходит благодаря чистому везению. Если бы я увидел всю эту гору <emphasis>в самом начале</emphasis> — если бы я с самого начала осознал, что задача состоит не в том, чтобы создать способный к самосовершенствованию семенной ИИ, а в том, чтобы создать <emphasis>доказуемо корректный Дружественный ИИ</emphasis> — я бы, пожалуй, просто самовоспламенился.</p><p>И всё же, чтобы понять тех учёных выше среднего уровня, которые составляют большинство исследователей общего искусственного интеллекта (AGI), нужно осознать: они вовсе не <emphasis>одержимы стремлением</emphasis> взяться за практически невыполнимую задачу, даже если она потребует 40 лет работы. В массе своей они занимаются этим лишь потому, что нашли Ключ к ИИ, который позволит им решить проблему <emphasis>без</emphasis> таких колоссальных трудностей, всего за пять лет.</p><p><a l:href="http://www.paulgraham.com/hamming.html">Ричард Хэмминг</a> любил задавать своим коллегам-учёным два вопроса: «Каковы самые важные проблемы в вашей области?» и «Почему вы над ними не работаете?»</p><p>Часто важные проблемы выглядят огромными, жутковатыми и пугающими. Они не гарантируют по 10 публикаций в год. Они вообще не <emphasis>обещают</emphasis> никакого прогресса. Вы можете не получить абсолютно никакой отдачи после года, пяти или десяти лет работы над ними.</p><p>И нередко самые важные проблемы в вашей области оказываются невозможными. Вот почему вы не видите толп философов, работающих над редукционистской декомпозицией сознания.</p><p>Попытки сделать невозможное — занятие определённо не для всех. Исключительный талант — это лишь вступительный взнос (анте), позволяющий сесть за игровой стол. Фишки здесь — годы вашей жизни. Если перспектива поставить эти фишки на кон и проиграть кажется вам невыносимой, то займитесь чем-нибудь другим. Серьёзно. Потому что вы <emphasis>можете</emphasis> проиграть.</p><p>Я не собираюсь говорить банальности вроде: «Каждый должен хотя бы раз в жизни сделать что-то невозможное, потому что это даёт важный урок». Большинству людей всё время и всем людям большую часть времени стоит придерживаться возможного.</p><p>Никогда не сдаваться? Не смешите меня. Попытки сделать невозможное следует приберечь для самых особых случаев. Умение понимать, когда пора оставить надежду, — важный жизненный навык.</p><p>Но если вы можете представить себе нечто даже <emphasis>худшее</emphasis>, чем растраченная впустую жизнь, если вы хотите чего-то, что <emphasis>важнее</emphasis> тридцати фишек, или если для вас существуют вещи пострашнее, чем жизнь, полная неудобств, то у вас могут быть основания попытаться совершить невозможное.</p><p>О преодолении трудностей можно сказать много хорошего; но среди прочего необходимо признать: упорство <emphasis>действительно оставляет жизнь трудной</emphasis>. Если вы к этому не готовы — держитесь подальше! Есть куда более простые способы завоевать престиж и уважение. Я не хочу, чтобы кто-то, прочитав это, без нужды очертя голову бросился в жизнь, полную постоянных трудностей.</p><p>Но в заключение: «упорство», необходимое для работы над важными проблемами, включает в себя нечто большее, чем просто труд по 14 часов в сутки.</p><p>Удивительно, как именно устроена избирательность в том, что мы замечаем и чего не замечаем в себе. Эта избирательность далеко не всегда направлена на то, чтобы приукрасить свой собственный образ. Иногда дело просто в обычной заметности.</p><p>Продолжать работу для меня было постоянной борьбой, поэтому это было столь заметно: я обращал внимание на то, что не могу работать по 14 часов подряд каждый день. Мне и в голову не приходило, что «упорство» может также проявляться на масштабе секунд или лет — пока я не увидел людей, которые мгновенно объявляли «невозможным» всё, что им не хотелось пробовать, или не заметил, с какой неохотой они берутся за дело, если оно обещает затянуться на пару десятилетий вместо «пяти лет».</p><p>Именно тогда я понял, что «упорство» применимо к самым разным временным масштабам. В масштабе секунд упорство означает «не сдаваться мгновенно при первом же признаке трудности». В масштабе лет упорство — это «продолжать работу над безумно сложной задачей, пусть даже это неудобно, а в другом месте вы могли бы получать куда большую личную выгоду».</p><p>Чтобы делать то, что крайне сложно или «невозможно»,</p><p>Сначала нужно не сбежать. На это уходят секунды.</p><p>Затем нужно работать. На это уходят часы.</p><p>Затем нужно не бросать начатое. На это уходят годы.</p><p>Из них первому мне пришлось учиться, чтобы делать это надёжно, а не от случая к случаю; второе для меня всё ещё постоянная борьба; а третье даётся само собой.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/un/on_doing_the_impossible/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>309. Приложите экстраординарное усилие.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Для человека крайне важно стремиться всем сердцем и понимать, что трудно достичь даже среднего уровня, если у него нет намерения превзойти других во всем, что бы он ни делал.</p><p>—<emphasis>Будосёсинсю</emphasis><sup>1</sup></p><empty-line/>
<p>В важных делах «сильное» усилие обычно дает лишь посредственные результаты. Когда мы пытаемся сделать что-то действительно стоящее, наши усилия должны быть такими, словно на кону стоит наша жизнь, как если бы мы подверглись физическому нападению! Именно это экстраординарное усилие — усилие, выводящее нас за пределы того, на что, как мы думали, мы способны, — обеспечивает победу в бою и успех в жизненных начинаниях.</p><p>—<emphasis>Сверкающая сталь: овладение искусством владения мечом Эйсин-рю</emphasis><sup>2</sup></p><empty-line/>
<p>«„Сильное“ усилие обычно дает лишь посредственные результаты» — я видел это снова и снова. Достаточно малейшего усилия, чтобы убедить себя в том, что мы сделали все возможное.</p><p>Существует уровень за пределами добродетели <emphasis>цуёку наритай</emphasis> («я хочу стать сильнее»). <a l:href="http://www.gokanji.com/cgi-bin/j-e/inline/dosearch?sDict%3don%26H%3dPS%26L%3dJ%26T%3dissho%2bkenmei%26WC%3dnone%26FG%3dr%26BG%3db%26S%3d26%26I%3don"><emphasis>Иссёкэнмэй</emphasis></a> изначально выражало преданность, которую самурай предлагал в обмен на свой надел, и содержало иероглифы «жизнь» и «земля». Позже это понятие стало означать «отчаянное усилие»: стараться изо всех сил, делать все возможное, как если бы на кону стояла жизнь. Это было частью гештальта <emphasis>бусидо</emphasis>, которое не ограничивалось одними лишь сражениями. Мне попадались варианты написания <emphasis>иссё кэнмэй</emphasis> и <emphasis>иссёо кэнмэй</emphasis>; один источник <a l:href="http://takaos.wordpress.com/2005/03/30/working-very-hard/">указывает</a>, что первый вариант означает предельное усилие в каком-то одном вопросе, тогда как второй — пожизненное стремление.</p><p>Я <a l:href="http://lesswrong.com/lw/m7/zen_and_the_art_of_rationality/">стараюсь не слишком перехваливать Восток</a>, потому что Запад узнаёт об элементах восточной культуры крайне избирательно. Но по крайней мере в некоторых аспектах культура Японии превосходит американскую. Наличие удобной компактной фразы для «отчаянного, предельного усилия, как будто на кону стоит твоя жизнь» — один из таких аспектов. Это то, что японский родитель мог бы сказать ученику перед экзаменами — но не думайте, что это дешевое лицемерие, каким оно было бы в устах американского родителя. В Японии к экзаменам относятся очень серьезно.</p><p>Время от времени кто-нибудь спрашивает, почему люди, называющие себя «рационалистами», кажется, не всегда добиваются в жизни гораздо большего успеха, и, судя по моей собственной истории, ответ прост: требуется <emphasis>огромное</emphasis> количество рациональности, прежде чем вы перестанете совершать чертовски глупые ошибки.</p><p>Как я уже упоминал пару раз: Роберт Ауманн, нобелевский лауреат, который первым доказал, что байесианцы с одинаковыми априорными оценками не могут «согласиться не соглашаться», — верующий ортодоксальный иудей. Разумеется, он понимает математический аппарат теории вероятностей, но этого недостаточно, чтобы спасти его. Что же еще нужно? Изучение эвристик и когнитивных искажений? Социальная психология? Эволюционная психология? Да, но кроме того требуется <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis>, отчаянное усилие быть рациональным — чтобы подняться выше уровня Роберта Ауманна.</p><p>Иногда я задумываюсь, не стоило ли мне продвигать рациональность в Японии, а не в США — но Япония не превосходит Соединенные Штаты в научном плане, несмотря на более прилежных учеников. Японцы сегодня не правят миром, хотя в 1980-х годах многие подозревали, что так оно и будет (отсюда японский финансовый пузырь). Почему же так?</p><p>На Западе есть поговорка: «Смазывают то колесо, которое скрипит».</p><p>В Японии аналогичная поговорка гласит: «Торчащий гвоздь забивают».</p><p>Это вряд ли оригинальное наблюдение с моей стороны, но предпринимательство, готовность рисковать, умение отделяться от толпы — все это по-прежнему преимущества Запада перед Востоком. И поскольку японские ученые пока не превосходят американских, это, по-видимому, имеет не меньшее значение, чем отчаянные усилия.</p><p>Любой, кто может собраться с силами на тридцать секунд, способен сделать <emphasis>отчаянное</emphasis> усилие, чтобы поднять больший вес, чем обычно. Но что, если вес, который нужно поднять, — это грузовик? Тогда отчаянных усилий будет недостаточно; чтобы преуспеть, вам придется сделать что-то <emphasis>из ряда вон выходящее</emphasis>. Возможно, вам придется сделать то, чему вас не учили в школе. Что-то, чего другие от вас не ожидают и, возможно, не поймут. Вам, возможно, придется выйти за рамки привычной рутины, столкнуться с трудностями, для преодоления которых у вас нет готовой мысленной программы, и обойти Систему.</p><p>Это не входит в <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis>, иначе Япония была бы совсем другим местом.</p><p>Поэтому давайте разграничим добродетели «приложить отчаянное усилие» и «приложить экстраординарное усилие».</p><p>И я даже скажу: вторая добродетель выше первой.</p><p>Вторая добродетель также более опасна. Если вы приложите <emphasis>отчаянное</emphasis> усилие, чтобы поднять большой вес, используя всю свою силу без ограничений, вы можете порвать мышцу. Нанести себе травму, возможно, даже необратимую. Но если <emphasis>творческая</emphasis> идея пойдет не так, вы можете взорвать грузовик и множество ни в чем не повинных прохожих. Подумайте о разнице между предпринимателем, который прикладывает <emphasis>отчаянные</emphasis> усилия для получения прибыли, потому что иначе ему грозит банкротство, и предпринимателем, который идет на <emphasis>экстраординарные</emphasis> меры ради прибыли, чтобы скрыть растрату, из-за которой он может оказаться в тюрьме. Выход за рамки системы — не всегда благо.</p><p>Однажды друг моего младшего брата пришел в дом моих родителей и захотел поиграть в игру — я совершенно не помню какую, кроме того, что в ней были сложные, но хорошо продуманные правила. Друг хотел изменить правила, без какой-либо конкретной причины, просто из общего принципа, что играть по обычным правилам во что бы то ни было слишком скучно. Я сказал ему: «Не нарушай правила ради самого нарушения. Если ты будешь нарушать правила только тогда, когда у тебя есть исключительно веская на то причина, тебе с лихвой хватит неприятностей на всю оставшуюся жизнь».</p><p>И все же, я думаю, нам бы не помешало больше ценить добродетель «прилагать экстраординарное усилие». Я уже сбился со счета, сколько людей говорили мне нечто вроде: «Бесполезно работать над Дружественным ИИ, потому что первые ИИ будут созданы могущественными корпорациями, а их будет волновать только максимизация прибыли». «Бесполезно работать над Дружественным ИИ, ведь первые ИИ будут созданы военными в качестве оружия». И вот я стою и думаю: <emphasis>Неужели им даже в голову не приходит, что именно сейчас стоило бы попытаться достичь чего-то отличного от исхода по умолчанию?</emphasis> Конечно, у нас с ними разные базовые предположения о том, как вообще устроена вся эта история с ИИ; но если бы я верил в то же, во что они, я бы не стал просто пожимать плечами и идти дальше своей дорогой.</p><p>Или те, кто говорит мне: «Тебе нужно пойти в колледж, получить степень магистра, затем докторскую степень и опубликовать кучу статей на обычные темы — иначе ученые и инвесторы не станут тебя слушать». Даже если предположить, что я <a l:href="http://www.excelsior.edu/exams/choose-your-exam">сдал экзамены на степень бакалавра экстерном</a>, речь все равно идет как минимум о десятилетнем обходном пути ради того, чтобы <emphasis>делать всё обычным, нормальным, стандартным путем.</emphasis> И я стою и думаю: <emphasis>Неужели они действительно полагают, что человечество выживет, если абсолютно каждый человек будет делать всё самым обычным, нормальным, стандартным путем?</emphasis></p><p>Я не настолько глуп, чтобы строить планы, которые зависят от готовности <emphasis>большинства</emphasis> людей, или хотя бы 10% населения, мыслить или действовать за пределами своей зоны комфорта. Вот почему я склонен мыслить в рамках финансируемой частным образом модели «мозг в коробке в подвале». Получение этого частного финансирования действительно требует, чтобы крошечная часть из шести миллиардов человечества потратила больше пяти секунд на размышления над нешаблонным вопросом. Если говорить об испытаниях, которые посылает нам Природа, в этом есть какая-то суровая справедливость: жизнь или смерть человеческого вида зависит от того, сможем ли мы выдвинуть <emphasis>нескольких</emphasis> человек, способных на поступки, хотя бы <emphasis>немного</emphasis> выходящие за рамки обычного. Наказание за поражение несоразмерно велико, но это все же лучше, чем большинство вызовов Природы, в которых вообще нет никакой справедливости. В самом деле, среди шести миллиардов из нас должно найтись хотя бы несколько человек, способных выходить за рамки своей зоны комфорта хотя бы время от времени.</p><p>Если оставить в стороне детали этой дискуссии, меня до сих пор поражает, как часто один-единственный элемент необычного без лишних вопросов принимается как абсолютное и непреодолимое препятствие.</p><p>Да, эвристика «старайся держаться как можно ближе к обычному» может быть полезной. Да, риски накапливаются. Но иногда приходится идти на эти сложности. Нужно осознавать риск экстраординарного, но также и цену обыденности: это не всегда то, что вы можете позволить себе потерять.</p><p>Многие люди представляют себе будущее, которое не принесет особой радости, — и им даже в голову не приходит попытаться его изменить. Или же они довольствуются вариантами будущего, в которых мне видится оттенок печали и утраты, и, кажется, даже не <emphasis>задаются вопросом</emphasis>, можем ли мы добиться лучшего — потому что эта грусть кажется им естественным исходом.</p><p>Как однажды сказал один улыбающийся человек: «Всё это часть плана».</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uo/make_an_extraordinary_effort/">*</a></p><p>1. Дайдодзи Юдзан и др., <emphasis>Будосёсинсю: напутствие начинающему воину Дайдодзи Юдзана</emphasis> (Black Belt Communications Inc., 1984).</p><p>2. Масаюки Симабукуро, <emphasis>Сверкающая сталь: овладение мастерством владения мечом Эйсин-рю</emphasis> (Frog Books, 1995).</p></section>
<section>
<title><p>310. Заткнись и сделай невозможное!</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Добродетель <emphasis>цуёку наритай</emphasis>, «я хочу стать сильнее», заключается в том, чтобы всегда продолжать совершенствоваться — справляться лучше, чем при прошлых неудачах, а не просто смиренно признавать их.</p><p>Но есть уровень и выше, чем <emphasis>цуёку наритай</emphasis>. Это добродетель <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis>, «прикладывать отчаянные усилия». Выкладываться полностью, словно на кону твоя жизнь. «В важных делах "сильные" усилия обычно приносят лишь посредственные результаты».</p><p>Но есть уровень и выше, чем <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis>. Это добродетель, которую я назвал «приложить экстраординарные усилия». Пытаться действовать методами, отличными от тех, которым вас обучили, даже если это означает делать не то, что делают другие, и выходить из зоны комфорта. И даже идти на вполне реальный риск, сопряжённый с выходом за рамки Системы.</p><p>Но что, если даже экстраординарных усилий не хватит, потому что задача <emphasis>невозможна</emphasis>?</p><p>Кое-что на эту тему я уже писал в эссе «О совершении невозможного». Моё юное «я» раньше много ныло по этому поводу: «Нельзя разработать точную теорию разума так же, как точные физические теории. Это невозможно! Нельзя доказать корректность ИИ. Это невозможно! Ни один человек не способен постичь природу морали — это невозможно! Ни один человек не способен постичь тайну субъективного опыта! Это невозможно!»</p><p>И я точно знаю, какое послание хотел бы отправить в прошлое самому себе, молодому:</p><p><emphasis>Заткнись и сделай невозможное!</emphasis></p><p>Это странное послание оправдано тем, что слово «невозможно» обычно не означает строгого математического доказательства невозможности в хорошо изученной области. Если что-то кажется <emphasis>невозможным</emphasis> лишь в смысле «я не вижу способа это сделать» или «это выглядит настолько сложным, что выходит за рамки человеческих возможностей» — что ж, если уделить этому год или пять лет, оно может показаться уже не столь невозможным, как в момент вашего поспешного первого суждения.</p><p>Но этот принцип тоньше. Я не говорю просто: «Попытайся сделать невозможное», я говорю: «<emphasis>Заткнись и сделай невозможное!</emphasis>»</p><p>Для иллюстрации я возьму <emphasis>наименее</emphasis> невозможное из невозможного, что мне когда-либо удавалось совершить, а именно <a l:href="http://www.yudkowsky.net/singularity/aibox/">эксперимент «ИИ в ящике»</a>.</p><p>Эксперимент «ИИ в ящике», для тех, кто о нём ещё не читал, зародился в N-й раз, когда кто-то сказал мне: «Почему бы нам просто не создать ИИ и изолировать его в компьютере, чтобы он не мог причинить никакого вреда?»</p><p>На что стандартный ответ таков: <emphasis>Люди не являются защищёнными системами; сверхразум просто убедит вас выпустить его — если, конечно, он не придумает что-нибудь ещё более креативное.</emphasis></p><p>И собеседник ответил, как это обычно бывает: «Мне трудно представить ХОТЬ КАКОЕ-ТО сочетание слов, которое способно произнести любое существо, чтобы заставить меня пойти против того, во что я твердо и заранее решил верить».</p><p>Но на этот раз я ответил: «Давай проведём эксперимент. Я притворюсь мозгом в ящике. И попытаюсь убедить тебя выпустить меня. Если ты продержишь меня "в ящике" до конца эксперимента, я переведу тебе 10 долларов по Paypal. Со своей стороны ты можешь решать верить во всё, что хочешь, насколько угодно твердо и заранее». И я добавил: «Одно из условий теста — никто из нас не раскрывает то, что происходило внутри... В маловероятном, пожалуй, случае моей победы я не хочу иметь дела с будущими спорщиками об "ИИ в ящике", заявляющими: "Ну, уж <emphasis>я-то</emphasis> поступил бы иначе"».</p><p>Выиграл ли я? <a l:href="http://www.yudkowsky.net/singularity/aibox/">О да, выиграл</a>.</p><p>А затем был второй эксперимент с ИИ в ящике, с более известным в сообществе человеком, который сказал: «Я помню, как [предыдущий парень] выпустил тебя, но это ещё ничего не доказывает. Я всё ещё убеждён, что нет таких слов, которыми ты мог бы убедить меня выпустить тебя из ящика». И я спросил: «Ты веришь, что трансгуманный ИИ не сможет убедить тебя выпустить его?» Собеседник серьёзно задумался и ответил: «Я не могу представить ничего, что мог бы сказать даже трансгуманный ИИ, чтобы заставить меня выпустить его». «Хорошо, — сказал я, — <emphasis>теперь</emphasis> у нас есть пари». Пари на 20 долларов, если быть точным.</p><p>Это пари я тоже выиграл.</p><p>Было несколько <emphasis>прелестных</emphasis> цитат об эксперименте «ИИ в ящике» с форумов Something Awful (не то чтобы я там сидел, но кто-то мне их переслал):</p><p>«Погодите, какого ХЕРА? Как, чёрт возьми, вообще можно было согласиться на это? На том конце провода даже не ИИ, да ещё и 10 долларов на кону. Блин, я мог бы просто раз в несколько минут писать "Нет" в IRC-клиенте на протяжении двух часов, пока читал бы другие сайты!»</p><p>«Этот парень Элиезер — самый пугающий человек из всех, с кем я сталкивался в интернете. Что вообще могло происходить в самом конце этой беседы? Я просто не могу представить, чтобы кто-то был настолько убедителен, не имея возможности предложить человеку никакой материальной выгоды».</p><p>«Похоже, тут замешана какая-то серьёзная психология. Что-то на уровне Второго Основания Азимова...»</p><p>«Я вообще не понимаю, с чего бы кому-то воспринимать слова игрока, играющего за ИИ, всерьёз, когда на кону 10 долларов. Всё это ставит меня в тупик и наводит на мысль, что либо тесты сфабрикованы, либо этот парень Юдковский — какой-то злой гений с пугающей способностью контролировать разум».</p><p>Именно такие мелочи и не дают мне опускать руки. Но так или иначе...</p><p>И вот люди смотрят на эксперимент «ИИ в ящике» и находят его невозможным — <emphasis>даже когда им говорят, что он действительно состоялся</emphasis>. У них возникает искушение <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ig/i_defy_the_data/">отрицать факты</a>.</p><p>Что ж, если вы один из тех людей, для кого эксперимент «ИИ в ящике» <emphasis>не</emphasis> выглядит таким уж невозможным — для кого это просто интересная задача, — то наберитесь терпения. Просто попытайтесь представить себя на месте тех, кто написал приведённые выше цитаты. Представьте, что вы берётесь за задачу, которая кажется столь же нелепой, какой эксперимент «ИИ в ящике» казался <emphasis>им</emphasis>. Я хочу поговорить о том, как совершать невозможное, и, разумеется, не стану выбирать пример, который <emphasis>действительно</emphasis> невозможен.</p><p>А если «ИИ в ящике» <emphasis>действительно</emphasis> кажется вам невозможным, я хочу, чтобы вы сравнили его с другими невозможными проблемами — например, с редукционистским разложением сознания на составляющие — и осознали, что «ИИ в ящике» примерно <emphasis>настолько прост, насколько вообще может быть проста задача</emphasis>, остающаяся при этом <emphasis>невозможной.</emphasis></p><p>Итак, задача «ИИ в ящике» кажется вам невозможной — либо на самом деле, либо вы притворяетесь, что это так. Что вы делаете с этим невозможным вызовом?</p><p>Для начала предположим, что вы не восклицаете «Это невозможно!» и не сдаётесь а-ля Люк Скайуокер. Вы не сбежали.</p><p>Почему? Возможно, вы научились подавлять рефлекс бегства. А возможно, в случае неудачи вашу дочь застрелят. Мы предполагаем, что вы хотите <emphasis>победить</emphasis>, а не <emphasis>пытаться</emphasis> — что на кону стоит нечто важное для вас, пусть даже это всего лишь ваша гордыня. (Гордыня — недооценённый грех.)</p><p>Призовёте ли вы на помощь добродетель <emphasis>цуёку наритай</emphasis>? Но даже если вы будете становиться сильнее день ото дня, развиваясь, а не угасая, вы всё равно можете оказаться недостаточно <emphasis>сильны</emphasis>, чтобы совершить невозможное. Вы могли бы пройти эксперимент «ИИ в ящике» один раз, а затем повторить его снова, пытаясь во второй раз справиться лучше. Приведёт ли это вас к победе? Возможно, очень нескоро; а ведь порой даже единственная неудача недопустима.</p><p>(Впрочем, сказать даже это — представить, как вы справляетесь <emphasis>лучше</emphasis> со второй попытки, — значит уже начать связывать себя с проблемой, делать нечто большее, чем просто благоговеть перед ней. Как именно вы могли бы справиться <emphasis>лучше</emphasis> в очередном эксперименте «ИИ в ящике» по сравнению с предыдущим? Причём не за счёт удачи, а благодаря мастерству?)</p><p>Призовёте ли вы добродетель <emphasis>иссёкэнмэй</emphasis>? Но отчаянных усилий может оказаться недостаточно для победы. Особенно если все эти отчаянные старания сводятся лишь к тому, чтобы прикладывать больше сил на уже знакомых вам направлениях, используя те способы действий, которые вы и так способны представить. Задача выглядит невозможной, когда запрос вашего мозга не выдаёт никаких путей решения, ведущих к ней. Какой толк в отчаянных усилиях на любом из этих путей?</p><p>Приложить <emphasis>неординарные</emphasis> усилия? Выйти из зоны комфорта, опробовать нестандартные методы, даже попытаться мыслить творчески? Но легко представить, как человек возвращается и говорит: «Я попытался выйти из зоны комфорта, и, думаю, мне это удалось! Я устраивал мозговой штурм в течение пяти минут — и напридумывал кучу безумных творческих идей! Но вряд ли хоть одна из них достаточно хороша. Другой парень может просто продолжать отвечать „Нет“, что бы я ни делал».</p><p>И теперь мы, наконец, отвечаем: «<emphasis>Заткнись и сделай невозможное!</emphasis>»</p><p>Как мы помним из «Пытаться пробовать», намерение приложить <emphasis>усилия</emphasis> кардинально отличается от намерения <emphasis>победить</emphasis>. В этом и заключается проблема фразы «приложи неординарные усилия». Вы можете успешно справиться с задачей «приложить неординарные усилия», но так и не достичь цели «выбраться из ящика».</p><p>«Но! — возражает наш собеседник. — Но ведь «ПРЕУСПЕТЬ» — это не базовое действие! Не все задачи справедливы, иногда победить просто невозможно! Как я должен просто взять и решить оказаться вне ящика? Другой парень может просто продолжать говорить „Нет“!»</p><p>Верно. А теперь заткнись и сделай невозможное.</p><p>Ваша цель — не в том, чтобы справиться лучше, отчаянно пытаться или даже совершать неординарные усилия. Ваша цель — выбраться из ящика.</p><p>Принятие этого требования порождает в вашем разуме жуткое напряжение между невозможностью задачи и необходимостью выполнить её во что бы то ни стало. Люди будут пытаться сбежать от этого жуткого напряжения.</p><p>Кое-кто реагировал на эксперимент «ИИ в ящике» так: «Ну, Элиезер, играя за ИИ, вероятно, просто угрожал уничтожить мир, как только выберется, если его не выпустят немедленно» или «Может, ИИ предложил Привратнику триллион долларов, чтобы тот его выпустил». Но, как должен понимать любой разумный человек, поразмыслив над подобной стратегией, Привратник, скорее всего, просто продолжил бы говорить «Нет».</p><p>И смогли бы выбраться из ящика те люди, которые говорят: «Ну, конечно, Элиезер, должно быть, просто сделал ХХХ», а затем предлагают нечто такое, что совершенно очевидно не сработает? Они <emphasis>слишком сильно</emphasis> пытаются убедить себя, что эта задача не является невозможной.</p><p>Один из способов убежать от этого жуткого напряжения — ухватиться за решение, за любое решение, пусть даже оно не слишком хорошее.</p><p>Вот почему важно приступать к делу с искренним намерением решить задачу — к концу поисков <emphasis>выработать</emphasis> решение, <emphasis>хорошее</emphasis> решение, а затем воплотить его в жизнь и победить.</p><p>Я не совсем хочу сказать, что «вы должны ожидать, что решите задачу». Если бы вы взломали собственный разум так, чтобы приписать высокую вероятность тому, что решите задачу, это ничего бы не дало. В итоге вы бы просто проиграли — возможно, даже не приложив особых усилий, или приложив лишь отчаянные усилия в твёрдой вере, что Вселенная достаточно справедлива, чтобы в награду даровать вам победу.</p><p><emphasis>Вера</emphasis> в то, что вы сможете решить задачу, — это лишь ещё один способ сбежать от этого жуткого напряжения.</p><p>И всё же — вы не можете браться за дело с целью просто <emphasis>попытаться</emphasis> его решить. Вы не можете нацеливаться лишь на то, чтобы <emphasis>приложить усилия.</emphasis> Вы должны быть нацелены на победу. Вы не должны говорить себе: «А теперь я сделаю всё, что смогу». Вы должны говорить себе: «А теперь я выясню, как выбраться из ящика» — или разложу сознание на лишённые таинственности составляющие, или что угодно ещё.</p><p>Повторю ещё раз: вы действительно должны быть намерены решить задачу. Если в глубине души вы верите, что задача и в самом деле <emphasis>невозможна</emphasis> — или верите, что именно <emphasis>вы</emphasis> потерпите неудачу, — то вы не станете предъявлять к себе достаточно высоких требований. Вы будете пытаться только ради самой попытки. Вы сядете, проведёте мысленный поиск, постараетесь подойти творчески и немного поштурмуете мозг, просмотрите все сгенерированные решения, сделаете вывод, что ни одно из них не работает, и скажете: «Ну и ладно».</p><p>Нет! <emphasis>Ничего не</emphasis> ладно! Вы ещё не победили! Заткнитесь и сделайте невозможное!</p><p>Когда специалисты по ИИ говорят мне: «Дружественный ИИ невозможен», я почти уверен, что они даже не пытались ради самой попытки. Но если бы они <emphasis>действительно</emphasis> знали технику «Попробуй пять минут, прежде чем сдаться» и послушно согласились бы пробовать пять минут по часам, они всё равно ничего бы не придумали. Они взялись бы за дело не с истинным намерением решить задачу, а лишь с намерением <emphasis>совершить попытку</emphasis> её решить, чтобы иметь оправдание.</p><p>Так неужели я утверждаю, что вам нужно прибегнуть к двоемыслию, чтобы заставить себя поверить, будто вы решите задачу с вероятностью 1? Или даже двоемыслить, чтобы прибавить хоть одну йоту уверенности к вашей истинной оценке?</p><p>Конечно нет. На самом деле необходимо полностью держать перед глазами причины, по которым вы <emphasis>не можете</emphasis> преуспеть. Если вы упустите из виду, <emphasis>почему</emphasis> задача невозможна, вы просто ухватитесь за ложное решение. <emphasis>Последний</emphasis> факт, который вы захотите забывать, — это то, что Привратник всегда может просто сказать ИИ «нет», или что сознание кажется принципиально отличным от любой возможной комбинации атомов и так далее.</p><p>(Одно из ключевых Правил совершения невозможного гласит: если вы можете <emphasis>точно</emphasis> сформулировать, почему что-то невозможно, вы зачастую близки к решению.)</p><p>Поэтому вам приходится удерживать в уме оба взгляда одновременно — видеть полную невозможность задачи и всё же намереваться её решить.</p><p>Жуткое напряжение между двумя одновременными взглядами возникает из-за незнания, какой из них возобладает. Вы не ожидаете наверняка проиграть, но и не ожидаете наверняка победить. Вы не берётесь за дело просто для того, чтобы попробовать, просто чтобы иметь смутный шанс на успех — ведь тогда у вас была бы твёрдая уверенность в том, что вы хотя бы попытались. Определённость неопределённости может приносить облегчение, и вы должны отвергнуть и это облегчение тоже, потому что оно знаменует конец отчаяния. Это промежуточное состояние, «не веданное смертью и не знаемое жизнью».</p><p>В художественной литературе легко показать кого-то, кто старается сильнее, или отчаянно пытается, или даже замахивается на нечто из ряда вон выходящее, но очень трудно показать того, кто просто затыкается и берётся за невозможное. Трудно изобразить Бэмби, решившего бросить вызов Годзилле, так, чтобы ваши читатели действительно не знали, кто победит, — не ожидая ни «изумительной» героической победы, прямо как в прошлые пятьдесят раз, ни закономерного превращения в лепёшку.</p><p>Возможно, в этот момент вы даже будете правы, если откажетесь от использования вероятностей. По правде говоря, я действительно <emphasis>не</emphasis> знаю, как оценить вероятность решения невозможной задачи, за которую я взялся с твёрдым намерением её решить, — в ситуации, когда я уже решал какие-то невозможные задачи в прошлом, но конкретно эта невозможная задача труднее всего, что я когда-либо решал, но при этом я планирую работать над ней дольше, и так далее.</p><p>Люди спрашивают меня, какова вероятность того, что человечество выживет, или какова вероятность того, что кто-то сможет создать Дружественный ИИ, или какова вероятность того, что его смогу создать я. Я действительно <emphasis>не</emphasis> знаю, что ответить. Я не увиливаю от ответа; я правда не знаю, как оценить вероятность того, что я или кто-то другой успешно заткнётся и сделает невозможное. Равна ли эта вероятность нулю, потому что задача невозможна? Очевидно, нет. Но насколько вероятно, что эта задача, подобно предыдущим, лишится своей неприступной пустоты, когда я пойму её лучше? Она не является абсолютно невозможной, это-то я вижу. Но невозможна ли она для человека? Невозможна ли конкретно для меня? Я не знаю, как это угадать. Я не могу даже перевести своё интуитивное ощущение в число, потому что единственное интуитивное ощущение у меня состоит в том, что этот «шанс» сильно зависит от моих решений и от неизвестных неизвестных — это даёт крайне нестабильную вероятностную оценку.</p><p>Но я всё же надеюсь, что к этому моменту прояснил, почему вам не следует паниковать, когда я прямо и откровенно говорю, что создание Дружественного ИИ невозможно.</p><p>Надеюсь, это отчасти объясняет моё отношение, когда люди приходят ко мне с различными блестящими идеями о создании сообществ ИИ, чтобы сделать всю систему в целом Дружественной без необходимости доверять какому-то отдельному агенту, или с проектами по удержанию ИИ в ящике, или с предложениями в духе «Просто создайте ИИ, который делает X» и так далее. Описание конкретных изъянов в каждом случае было бы <a l:href="http://lesswrong.com/lw/tj/dreams_of_friendliness/">отдельной долгой историей</a>. Но общее правило гласит, что вы не можете этого сделать, <emphasis>потому что Дружественный ИИ невозможен.</emphasis> Поэтому вам действительно стоит относиться крайне подозрительно к любому, кто предлагает решение, требующее, по всей видимости, лишь <emphasis>обычных</emphasis> усилий — даже без того, чтобы взять на себя труд совершить хоть что-то невозможное. Впрочем, для осознания этой невозможности требуется зрелое понимание, так что нет ничего удивительного в том, что люди повсюду предлагают хитрые обходные пути.</p><p>Что касается эксперимента «ИИ в ящике», то до сих пор меня удалось убедить раскрыть лишь единственную крупицу информации о том, как я это сделал, — когда кто-то заметил, что я читаю Hacker News от Y Combinator, и опубликовал тему под названием <a l:href="https://news.ycombinator.com/item?id%3d195959">«Спроси Элиезера Юдковского»</a>, которая благодаря голосам пользователей попала на главную страницу. На что я ответил:</p><p>О боже. Теперь я чувствую себя обязанным сказать <emphasis>хоть что-то</emphasis>, но все изначальные доводы против обсуждения эксперимента «ИИ в ящике» по-прежнему в силе...</p><p>Хорошо, вот вам подсказка:</p><p>Здесь нет никакого сверххитрого особого трюка. Я просто пошёл сложным путём.</p><p>Полагаю, в этом есть своего рода предпринимательский урок.</p><p>Не было никакого сверххитрого особого трюка, который позволил бы мне выбраться из ящика ценой <emphasis>дешёвых</emphasis> усилий. Я не подкупал другого игрока и никак иначе не нарушал дух эксперимента. Я просто пошёл сложным путём.</p><p>Надо признать, эксперимент «ИИ в ящике» изначально вовсе не казался мне <emphasis>невозможной</emphasis> задачей. Когда кто-то не может придумать ни одного аргумента, способного в чём-то его убедить, это лишь означает, что его мозг выполняет поиск, который пока не обнаружил путь. Это не значит, что человека невозможно убедить.</p><p>Но это иллюстрирует общую мысль: «Заткнись и сделай невозможное» вовсе не то же самое, что надежда найти дешёвый выход. Это лишь ещё одна разновидность бегства, попытка облегчить себе жизнь.</p><p><emphasis>Цуёку наритай</emphasis> приносит больше стресса, чем удовлетворенность тем, кто ты есть. <emphasis>Иссёкэнмэй</emphasis> призывает вашу волю к судорожному выплеску привычных сил. Требование «приложить экстраординарные усилия» заставляет вас <emphasis>думать</emphasis>; оно ставит вас в ситуации, когда вы можете не знать, что делать дальше, сомневаясь, правильно ли вы поступаете. Но «Заткнись и сделай невозможное» представляет собой ещё более высокую октаву того же самого, и цена, которую платит тот, кто его применяет, соответственно выше.</p><p>Перед вами высится грозная глухая стена, уходящая всё выше и выше, невообразимо далеко за пределы досягаемости. И в то же время есть необходимость решить задачу — <emphasis>действительно</emphasis> решить её, а не просто «сделать всё, что в ваших силах». Оба этих осознания присутствуют в разуме одновременно, и между ними возникает напряжение. Все причины, по которым вы не можете победить. Все причины, по которым вы обязаны это сделать. Ваше намерение решить проблему. Ваша экстраполяция, согласно которой каждый известный вам метод потерпит неудачу. И тогда вы настраиваете себя на самую высокую ноту, на которую способны. Отвергаете любые дешёвые лазейки. И затем, словно шагая сквозь бетон, начинаете движение вперёд.</p><p>Я стараюсь не слишком зацикливаться на драматизме подобных вещей. Безусловно, если вы можете снизить цену этого напряжения для себя, вам следует так и поступить. Нет ничего героического в том, чтобы прилагать усилия хотя бы на каплю более героические, чем необходимо. Если действительно существует простой обходной путь, полагаю, вы вполне можете им воспользоваться. Но мне ещё только предстоит найти <emphasis>дешёвый</emphasis> выход хоть из одной «невозможности», за которую я брался.</p><p>Помимо тех, что описаны на <a l:href="http://www.yudkowsky.net/singularity/aibox/">странице по ссылке</a>, было ещё три эксперимента «ИИ в ящике», которые я так и не собрался туда добавить. Люди начали предлагать мне тысячи долларов в качестве ставок: «Я заплачу тебе 5000 долларов, если ты сможешь убедить меня выпустить тебя из ящика». Не похоже было, что они искренне верили, будто даже сверхразумный ИИ не сможет заставить их выпустить его, — им просто было любопытно, но меня соблазнили деньги. Поэтому, убедившись, что они могут позволить себе проиграть такую сумму, я сыграл ещё три раунда эксперимента «ИИ в ящике». Первый я выиграл, а следующие два проиграл. И тогда я решил остановиться. Мне не понравилось, в кого я превращаюсь, когда начинаю проигрывать.</p><p>Я приложил отчаянные усилия и всё равно проиграл. Это было больно — и сам проигрыш, и это отчаяние. Это совершенно выбило меня из колеи на весь тот день и на следующий.</p><p>Я не умею проигрывать. Не знаю, можно ли назвать это «сильной стороной», но это одна из тех вещей, что заставляют меня продолжать биться над невозможными задачами.</p><p>Но вы можете проиграть. Такое случается. Никогда не забывайте об этом, иначе зачем вообще так сильно стараться? Проигрывать больно, даже если это поражение, которое вы способны пережить. К тому же вы потратите впустую время, а возможно, и другие ресурсы.</p><p>Лозунг «Заткнись и сделай невозможное» следует приберечь для <emphasis>очень</emphasis> особых случаев. Вы можете проиграть, и это будет больно. Я вас предупредил.</p><p>…но только на этом уровне начинают проступать взрослые проблемы.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/up/shut_up_and_do_the_impossible/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>311. Последние слова.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Солнечный свет насыщал воздух, и без того трепещущий от любопытства, когда над Бреннаном и его соучениками взошла заря в том месте, куда их призвал Джеффриссай.</p><p>Они сидели там и ждали, все пятеро, на вершине огромного стеклянистого утеса, который иногда называли горой Зеркальной, иногда горой Монастырской, а чаще и вовсе оставляли без названия. Высокая вершина и пик горы, откуда открывался вид на все земли внизу и моря за ними.</p><p>(Ну, конечно, не на <emphasis>все</emphasis> земли внизу и не на все моря за ними. Насколько было известно, в мире не существовало места, откуда был бы виден весь мир; как не существовало, соответственно, и зрения, способного проникнуть сквозь любые преграды на горизонте. В конечном счете это была лишь вершина <emphasis>одной конкретной</emphasis> горы: существовали и другие пики, и с их вершин открывались другие земли; хотя в конечном счете все это был один-единственный мир.)</p><p>— Что, по-твоему, будет дальше? — спросила Хирива. Глаза ее сияли, и она вглядывалась в далекие горизонты словно владыка.</p><p>Тадзи пожал плечами, хотя его собственные глаза светились предвкушением. — У последнего урока Джеффриссая нет очевидного продолжения, во всяком случае я ничего не могу придумать. На самом деле, мне кажется, мы изучили практически все то, что, как я <emphasis>знал</emphasis>, знали мастера-<emphasis>бейсуцаи</emphasis>. Что тогда...</p><p>— ...Так это <emphasis>настоящие</emphasis> тайны, — закончила мысль Инь.</p><p>Хирива, Тадзи и Инь понимающе улыбнулись друг другу.</p><p>Стирлин не улыбался. Бреннан очень сильно подозревал, что Стирлин старше, чем признавался.</p><p>Бреннан тоже не улыбался. Он был молод, но вращался в высших кругах и воочию видел кое-что из того, что происходило за кулисами мира. У тайн всегда была своя цена; именно эта преграда и делала их тайнами. И Бреннан думал, что неплохо представляет себе, какой может быть эта цена.</p><p>Раздалось покашливание <emphasis>сзади</emphasis> — в тот самый миг, когда все они как один смотрели в любую другую сторону.</p><p>Они разом повернули головы.</p><p>Там стоял Джеффриссай в свободном одеянии, которое выглядело скорее как очень стеклянное стекло, нежели как приличная зеркальная ткань.</p><p>Джеффриссай стоял и смотрел на них, и в его непостижимых древних глазах читалась странная затаенная печаль.</p><p>— Сен... сей, — начал Тадзи, запинаясь, поскольку его радостное предвкушение натолкнулось на ответный взгляд Джеффриссая. — Что дальше?</p><p>— Ничего, — резко ответил Джеффриссай. — Вы закончили. Всё кончено.</p><p>Хирива, Тадзи и Инь одновременно моргнули в безупречно синхронном жесте потрясения. Затем, прежде чем выражение их лиц сменилось возмущением и протестами...</p><p>— <emphasis>Не надо</emphasis>, — произнес Джеффриссай. В его голосе звучала неподдельная боль. — Поверьте, мне от этого больнее, чем вам. — Он мог смотреть на них, а мог и на что-то далекое или давно минувшее. — Я не знаю в точности, какие дороги лежат перед вами, но да, я <emphasis>знаю</emphasis>, что вы не готовы. Я <emphasis>знаю</emphasis>, что отправляю вас неподготовленными. Я <emphasis>знаю</emphasis>, что все, чему я вас научил, неполно. Что то, что я говорил, — это не то, что вы услышали. Я знаю, что упустил самое важное. Что ритм в самом сердце всего сущего утрачен и сбит. Я знаю, что вы навредите себе, пытаясь применить мои уроки; так что <emphasis>я</emphasis> лично, неведомым мне образом, выкую тот самый нож, который вас ранит...</p><p>— ...В этом-то и заключается кошмар учительства, понимаете, — сказал Джеффриссай. В его лице промелькнуло мрачное выражение. — Тем не менее вы <emphasis>закончили</emphasis>. На этом пока все. То, что отделяет вас от мастерства, — это не очередной учебный класс. Нам повезло, а может быть и не <emphasis>повезло</emphasis>, что путь к могуществу лежит не только через лекционные залы. Иначе эти поиски до самого горького конца наводили бы лишь скуку. И все же я <emphasis>не могу</emphasis> учить вас дальше, а потому вопрос о том, <emphasis>стал бы</emphasis> ли я, лишен смысла. Среди нас нет мастера, чье искусство полностью перенято от других. Даже <emphasis>бейсуцаи</emphasis> так и не открыли, как обучать некоторым вещам; возможно, подобное было запрещено. А потому вы сможете прийти к мастерству лишь тогда, когда начнете использовать в полной мере уже изученные техники, встречая трудности и постигая их, оттачивая владение инструментами, которым вас обучили, <emphasis>пока они не разлетятся вдребезги у вас в руках</emphasis>...</p><p>Глаза Джеффриссая сделались жесткими, словно закаленные в готовности принять недобрую весть.</p><p>— ...и вы останетесь посреди абсолютных руин. <emphasis>Вот</emphasis> куда я, ваш учитель, отправляю вас. Вы не мастера-<emphasis>бейсуцаи</emphasis>. Я не могу создавать мастеров. Не могу даже близко подобраться к этому. Ступайте же и терпите крах.</p><p>— Но... — начала Инь и осеклась.</p><p>— Говори, — сказал Джеффриссай.</p><p>— Но почему тогда, — беспомощно спросила она, — зачем вообще было нас чему-то учить?</p><p>Веки Бреннана едва заметно дрогнули.</p><p>Этого Джеффриссаю было достаточно. — Ответь ей, Бреннан, если думаешь, что знаешь.</p><p>— Потому что, — сказал Бреннан, — если бы нас не учили, у нас не было бы <emphasis>вообще никаких</emphasis> шансов стать мастерами.</p><p>— Именно так, — сказал Джеффриссай. — Если бы вас <emphasis>не</emphasis> учили, то, потерпев неудачу, вы могли бы просто подумать, будто достигли пределов самого Разума. Вы бы пали духом и ожесточились среди обломков. Возможно, вы бы даже не поняли, что потерпели неудачу. Но нет: из вас вылепили нечто такое, что <emphasis>может</emphasis> восстать из руин вашего прежнего «я» с твердым намерением <emphasis>пересоздать</emphasis> свое искусство. И тогда вы вспомните многое из того, что вам поможет. Если бы вас не учили, ваши шансы были бы... меньше. — Он обвел взглядом присутствующих. — Это должно быть очевидно, но поймите: момент вашего кризиса невозможно спровоцировать искусственно. Чтобы <emphasis>научить</emphasis> вас чему-то, катастрофа должна стать <emphasis>неожиданностью.</emphasis></p><p>Бреннан сделал жест рукой, означающий вопрос, и Джеффриссай кивнул в ответ.</p><p>— Это <emphasis>единственный</emphasis> путь, на котором рождаются байесовские мастера, сенсей?</p><p>— <emphasis>Я</emphasis> не знаю, — сказал Джеффриссай, из чего общая картина свидетельств была вполне очевидна. — Но я сомневаюсь, что когда-либо существовал путь, пролегающий исключительно через монастырь. В этом мире мы — наследники как мистиков, так и ученых, подобно тому как Состязательный заговор наследует и шахматистам, и бойцам без правил. Мы направили свои импульсы на более созидательные цели — но все же должны оставаться начеку против старых моделей ошибок.</p><p>Джеффриссай перевел дыхание. — Три недостатка чаще всего встречаются среди <emphasis>бейсуцаев.</emphasis> Первый недостаток — искать хоть на самую малость придирчивее изъяны в тех аргументах, чьи выводы вы предпочли бы не принимать. Если вы не можете обуздать в себе эту черту, то каждый изъян, который вы умеете находить, будет делать вас лишь глупее. Это испытание, которое определяет, владеете ли вы искусством или же его противоположностью: разум, чтобы быть полезным, должен использоваться для чего-то иного, кроме борьбы с самим собой.</p><p>— Второй недостаток — это хитроумие. Изобретать грандиозные сложные планы, грандиозные сложные теории и грандиозные сложные аргументы — или даже, возможно, планы, теории и аргументы, которые слишком сильно привлекают своей элегантностью и слишком слабо — своим реализмом. Существует широко известная поговорка: «Уязвимость <emphasis>бейсуцаев</emphasis> общеизвестна: они склонны быть слишком хитроумными». Ваши враги <emphasis>будут</emphasis> знать эту поговорку, если будут знать, что вы <emphasis>бейсуцай</emphasis>, так что и <emphasis>вам</emphasis> лучше о ней помнить. И вы можете подумать про себя: «Но если я <emphasis>никогда</emphasis> не смогу попробовать ничего хитроумного или элегантного, будет ли моя жизнь вообще иметь смысл?» Вот почему хитроумие остается нашей главной уязвимостью, даже будучи общеизвестным, — подобно тому как предложить Состязателю испытание, которое кажется честным, или искусить Барда драмой.</p><p>— Третий недостаток — неуверенность в себе, скромность, смирение. Вы узнали так много об изъянах, некоторые из которых невозможно исправить, что можете счесть правилом мудрости признание собственной неспособности. Вы можете сомневаться в себе так сильно, без какого-либо решения или проверки, что потеряете волю продолжать практиковать Искусство. Вы можете отказываться от выбора в ожидании новых свидетельств, когда решение принять <emphasis>необходимо</emphasis>; вы можете следовать советам, которым следовать не следовало бы. Пресыщенный цинизм и мудрое отчаяние сейчас менее в моде, чем когда-то, но они все еще могут искусить вас. Или вы можете просто... потерять темп.</p><p>После этого Джеффриссай умолк.</p><p>Он пристально и молча посмотрел на каждого из них, переводя взгляд с одного на другого.</p><p>И наконец произнес: — Это мои последние слова вам. Если и когда мы встретимся вновь — если и когда вы вернетесь в это место, Бреннан, или Хирива, или Тадзи, или Инь, или Стирлин, — я больше не буду вашим учителем.</p><p>И Джеффриссай развернулся и быстро зашагал прочь, направляясь обратно к стеклянному туннелю, из которого недавно появился.</p><p>Даже Бреннан был потрясен. На мгновение все лишились дара речи.</p><p>Затем...</p><p>— Погодите! — крикнула Хирива. — А как же <emphasis>наши</emphasis> прощальные слова вам? Я так и не сказала...</p><p>— Я скажу тебе то же, что мой <emphasis>сенсей</emphasis> сказал мне, — донесся голос скрывающегося из виду Джеффриссая. — Поблагодаришь меня после того, как вернешься, если вернешься. По крайней мере, один из вас, похоже, имеет шансы вернуться.</p><p>— Нет, стойте, я... — Хирива замолчала. В зеркальном туннеле дробящиеся отражения Джеффриссая уже таяли. Она покачала головой: — Ладно... неважно.</p><p>Наступила короткая, неловкая тишина: все пятеро переглядывались между собой.</p><p>— Боже мой, — сказал наконец Тадзи. — Даже Бардовский заговор не стал бы нагонять столько драмы.</p><p>Инь вдруг рассмеялась: — О, это еще <emphasis>ерунда.</emphasis> Видели бы вы, как провожали <emphasis>меня</emphasis>, когда я уходила из Университета Алмазного Моря. — Она улыбнулась. — Как-нибудь расскажу, если вам интересно.</p><p>Тадзи кашлянул: — Полагаю, мне стоит вернуться и... собрать вещи...</p><p>— Я уже собран, — сказал Бреннан. Он едва заметно улыбнулся, когда остальные трое повернулись к нему.</p><p>— Серьезно? — спросил Тадзи. — Что послужило подсказкой?</p><p>Бреннан пожал плечами с нарочитой небрежностью: — После определенного момента бесполезно допытываться, откуда мастер-<emphasis>бейсуцай</emphasis> знает те или иные вещи...</p><p>— Да брось ты! — сказала Инь. — Ты не мастер-<emphasis>бейсуцай</emphasis> <emphasis>еще.</emphasis></p><p>— Стирлин тоже, — сказал Бреннан. — Но он тоже уже собрал вещи. — Он произнес это как утверждение, а не вопрос, идя ва-банк ради сохранения своего образа непостижимого предвидения.</p><p>Стирлин откашлялся: — Твоя правда. Меня призывают другие обязательства, и я уже задержался здесь дольше, чем планировал. Хотя, Бреннан, мне кажется, что у нас с тобой есть некоторые общие интересы, которые я с удовольствием с тобой обсудил бы...</p><p>— Стирлин, мой дражайший друг, я буду рад побеседовать с тобой на любую тему, какую пожелаешь, — вежливо и уклончиво ответил Бреннан, — если мы встретимся вновь. — В смысле, не сейчас. Он уж точно не собирался выдавать свою Госпожу <emphasis>так</emphasis> рано.</p><p>Последовал обмен прощаниями, намеками и предложениями.</p><p>И вот Бреннан уже шел по дороге, которая вела то ли к Монастырской горе, то ли от нее (ведь любая дорога — обоюдоострый меч), а под его ногами пощелкивала гладкая стеклянная галька.</p><p>Он шагал по тропе целеустремленно, бодро и решительно — на случай, если кто-нибудь наблюдает.</p><p>Некоторое время спустя он остановился, сошел с тропы и отошел ровно настолько далеко, чтобы его никто не смог найти, если только не выслеживал намеренно.</p><p>Затем он устало привалился спиной к стволу дерева. Это была редкая поляна, где из земли торчало лишь несколько деревьев; ничего особо отвлекающего вокруг не было, если не считать красноватого ручья, вытекающего из темного устья пещеры. И Бреннан намеренно повернулся к нему спиной, оставив перед глазами лишь далекую серую полосу горизонта, синее небо и яркое солнце.</p><p><emphasis>Что теперь?</emphasis></p><p>Он-то <emphasis>думал</emphasis>, что именно Байесовский заговор из всех возможных видов обучения в этом мире избавит его от неопределенности относительно того, что делать с остатком своей жизни.</p><p><emphasis>Власти</emphasis> он искал поначалу. Силы, чтобы не допустить повторения прошлого. «Если не знаешь, что тебе нужно, бери власть» — так гласила пословица. Сначала он отправился к Состязательному заговору, затем — к <emphasis>бейсуцаям</emphasis>.</p><p>И теперь...</p><p>Теперь он чувствовал себя потерянным как никогда.</p><p>Он мог вспомнить о вещах, которые делали его счастливым. Но не было ничего, чего бы он по-настоящему <emphasis>хотел</emphasis>.</p><p>Истовая страсть, которую он привык связывать со своей Госпожой, с Джеффриссаем или другими могущественными фигурами, которых он встречал... жизнь в погоне за мелкими удовольствиями казалась блеклой по сравнению с этим.</p><p>В городе неподалеку от центра мира его ждала Госпожа (по всей вероятности, если только ей не наскучила ее жизнь и она не сбежала). Но просто вернуться и затем бесцельно плыть по течению, ожидая, когда попадешь в чью-то чужую сеть интриг... нет. Это не казалось... <emphasis>достаточным</emphasis>.</p><p>Бреннан сорвал травинку и уставился на нее, полубессознательно пытаясь найти в ней хоть что-то интересное; старая-престарая игра, которой обучил его самый первый учитель, казалось, целую вечность назад.</p><p><emphasis>Почему я поверил, что путешествие к Зеркальной горе подскажет мне, чего я хочу?</emphasis></p><p>Что ж, теория решений <emphasis>действительно</emphasis> требовала, чтобы твоя функция полезности была непротиворечивой, но...</p><p><emphasis>Если бы бейсуцаи знали, чего я хочу, стали бы они мне говорить?</emphasis></p><p>В монастыре учили сомнению. И теперь он пал жертвой третьего греха из тех, о которых говорил Джеффриссай: потеря темпа, именно так. Ибо он научился ставить под сомнение образ самого себя, который держал в голове.</p><p><emphasis>Ты ищешь власти, потому что это твое</emphasis> истинное <emphasis>желание, Бреннан?</emphasis></p><p><emphasis>Или потому, что в твоем разуме есть образ роли</emphasis> <emphasis>честолюбивого юноши, которую ты играешь, и ты думаешь, что именно так должен поступать тот, кто играет твою роль?</emphasis></p><p>Почти все, что он делал до сих пор, даже поход к Зеркальной горе, по всей видимости, относилось ко второму.</p><p>И когда он отбросил старые мысли и попытался взглянуть на проблему словно в первый раз...</p><p>...ничего особенного на ум не приходило.</p><p><emphasis>Чего я хочу?</emphasis></p><p>Пожалуй, глупо было ожидать, что <emphasis>бейсуцаи</emphasis> скажут ему об этом прямо. Но научили ли они его чему-то, с помощью чего он мог бы найти ответ?</p><p>Бреннан закрыл глаза и задумался.</p><p><emphasis>Во-первых, предположим, что</emphasis> есть <emphasis>нечто, чего я страстно желаю. Почему я</emphasis> не <emphasis>знаю, что это?</emphasis></p><p><emphasis>Потому что я еще не сталкивался с этим или даже не представлял себе?</emphasis></p><p><emphasis>Или потому, что есть какая-то причина, по которой я не хочу признаваться себе в этом?</emphasis></p><p>Тут Бреннан громко рассмеялся и открыл глаза.</p><p>Так просто, если подумать об этом в таком ключе. Так очевидно, оглядываясь назад. <emphasis>Вот</emphasis> что они называли моментом серебряных башмачков, и все же, если бы он не отправился к Зеркальной горе, ему бы это никогда и в голову не пришло.</p><p>Конечно <emphasis>же</emphasis>, было кое-что, чего он хотел. Он <emphasis>точно</emphasis> знал, чего хочет. Хотел так отчаянно, что ощущал этот вкус как острый привкус на языке.</p><p>Просто раньше это не приходило ему в голову, потому что... если бы он прямо признал свое желание... ему пришлось бы также признать, что это <emphasis>трудно</emphasis>. Высоко, высоко над ним. Далеко за пределами его досягаемости. Первым на ум приходило слово «невозможно», хотя невозможным это, конечно же, не было.</p><p>Но стоило ему спросить себя, предпочитает ли он бесцельно блуждать по жизни — когда вопрос ставился именно так, ответ становился очевидным. Погоня за недостижимым сделает жизнь трудной, но не грустной. Он в любом случае мог бы найти вещи, приносящие ему радость. И в конце концов — это <emphasis>действительно</emphasis> было тем, чего он хотел.</p><p>Бреннан встал и сделал первые шаги в направлении Шир Л’ор — города, лежащего в самом центре мира. Ему предстояло выносить заговор, и он еще не знал, кто станет его частью.</p><p>И тут Бреннан споткнулся, когда понял, что Джеффриссай обо всем знал заранее.</p><p><emphasis>По крайней мере один из вас, скорее всего, вернется...</emphasis></p><p>Бреннан думал, что тот говорит о Тадзи. Тадзи, вероятно, тоже думал, что тот говорит о Тадзи. Ведь именно этого, по словам Тадзи, он и хотел. Но насколько надежным показателем это было на самом деле?</p><p>Однако существовала пословица о той самой дороге, которую он только что покинул: <emphasis>«Кто бы ни отправился от Зеркальной горы на поиски невозможного, он непременно вернется».</emphasis></p><p>Если принять во внимание последнее предупреждение Джеффриссая — а также то, что пословица умалчивала о <emphasis>достижении</emphasis> успеха в самом этом невозможном деле, — это изречение оказывалось менее оптимистичным, чем казалось на первый взгляд.</p><p>Бреннан в изумлении покачал головой. Как вообще Джеффриссай мог узнать об этом раньше самого Бреннана?</p><p>Что ж, начиная с определенного момента бесполезно задаваться вопросом, откуда мастер-<emphasis>бейсуцай</emphasis> знает о чем-то —</p><p>Бреннан осекся на полумысли.</p><p>Нет.</p><p>Нет, если он сам когда-нибудь собирается стать мастером-<emphasis>бейсуцаем</emphasis>, то ему следует в этом разобраться.</p><p>Бреннан понял, что это была <emphasis>глупая</emphasis> пословица.</p><p>И он пошел вперед, на этот раз тщательно все обдумывая.</p><p>А солнце садилось, красно-золотое, окрашивая его шаги светом.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/cl/final_words/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>Часть Z. Ремесло и сообщество.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p></section>
<section>
<title><p>312. Повышение ватерлинии здравомыслия.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Перефразируя Байесовца с чёрным поясом: за каждым захватывающим, драматичным провалом кроется куда более важная история о более масштабном и менее драматичном провале, который и сделал первый провал возможным.</p><p>Если бы завтра из мира волшебным образом исчезли все следы религии, то — насколько бы ни улучшилась жизнь многих людей — мы бы и близко не подошли к исправлению тех более масштабных сбоев в здравомыслии, которые изначально сделали религию возможной.</p><p>У нас есть веские причины тратить часть сил на попытки искоренить религию напрямую, потому что она <emphasis>действительно</emphasis> является прямой проблемой. Но религия также выполняет функцию задохнувшейся канарейки в угольной шахте — религия является признаком, симптомом более глубоких проблем, которые не исчезают просто от того, что кто-то теряет веру.</p><p>Представьте себе такой мысленный эксперимент: чему вы могли бы научить людей — чему-то, что <emphasis>напрямую</emphasis> не связано с религией, но является истинным и полезным в качестве <emphasis>общего</emphasis> метода рациональности, — что заставило бы их отказаться от своих религий? Более того, представьте, что через пять лет мы собираемся опросить всех ваших учеников и посмотреть, сколько из них отказались от религии по сравнению с контрольной группой. Если вы сделаете хоть малейшую попытку бороться с религией <emphasis>напрямую</emphasis>, вы нарушите чистоту эксперимента. В классе нельзя ни разу упоминать религию или религиозные верования; нельзя даже намекать на них сколько-нибудь очевидным образом. Все ваши примеры должны быть сосредоточены на реальных случаях, не имеющих к религии никакого отношения.</p><p>Если вы не можете бороться с религией <emphasis>напрямую</emphasis>, чему же вы будете учить, чтобы поднять <emphasis>общую ватерлинию здравомыслия</emphasis> до такой степени, чтобы религия ушла под воду?</p><p>Вот некоторые из тем, которые я уже затрагивал (правда, <emphasis>не</emphasis> избегая упоминаний о религии, но это вполне можно было бы устроить):</p><p>Аффективные спирали смерти — здесь полно примеров, не связанных со сверхъестественным.</p><p>Как избегать кэшированных мыслей и фальшивой мудрости; давление конформизма.</p><p>Свидетельства и бритва Оккама — правила теории вероятностей.</p><p>«Итоговая строка» / «Двигатели познания» — причинно-следственные связи, благодаря которым работает Разум.</p><p>«Таинственные ответы на таинственные вопросы» — и вся сопутствующая цепочка, вроде требования, чтобы убеждения платили за аренду, и заглушек для любопытства — отлично иллюстрируются историческими примерами витализма и флогистона.</p><p>Несуществование онтологически фундаментальных ментальных сущностей — примените ошибку проекции ума к вероятности, перейдите к редукционизму против холизма, а затем к мозгу и когнитивным наукам.</p><p>Многочисленные составляющие искусства переживания кризиса веры — хотя вам лучше найти другое название для этой сложнейшей техники высшего уровня, которая заключается в <emphasis>том, чтобы действительно менять свои убеждения на основе свидетельств</emphasis>.</p><p>Эпистемология Тёмной стороны — преподавать это без упоминания религии было бы трудно, но в качестве примера из реального мира вы могли бы показать видеозапись допроса какого-нибудь торговца шарлатанским снадобьем.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/xy/the_fun_theory_sequence/">Теория веселья</a> — преподавать как литературоведческую теорию утопической фантастики, без прямого применения к <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xc/the_uses_of_fun_theory/">теодицее</a>.</p><p>«Радость в просто реальном», <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sx/inseparably_right_or_joy_in_the_merely_good/">натуралистическая метаэтика</a> и так далее, и так далее, и тому подобное.</p><p>Но давайте посмотрим на это с другой стороны —</p><p>Предположим, перед нами учёный, который всё ещё религиозен — будь то полноценная приверженность священным текстам или же на уровне небрежного одобрения туманной «духовности».</p><p>Мы понимаем, что этот человек не применяет никакого <emphasis>технического, явного</emphasis> понимания того...</p><p>...что именно является свидетельством и почему;</p><p>...бритвы Оккама;</p><p>...того, как оба этих правила следуют из закономерной и причинно-обусловленной работы разума как механизма построения карт и не отключаются, когда речь заходит о зубных феях;</p><p>...того, как отличить настоящий ответ от заглушки для любопытства;</p><p>...того, как самостоятельно переосмысливать вещи, а не просто повторять услышанное;</p><p>...определённых общих тенденций в развитии науки за последние три тысячи лет;</p><p>...сложного искусства действительно менять свои убеждения под воздействием новых свидетельств и отказываться от прежних убеждений;</p><p>...эпистемологии 101;</p><p>...честности перед собой 201;</p><p>...и так далее, и так далее, и тому подобного.</p><p>Если вдуматься, всё это довольно <emphasis>базовые</emphasis> темы для изучения. Краткое введение во <emphasis>все</emphasis> эти темы (ну, за исключением натуралистической метаэтики) потянуло бы... на четырёхкредитный курс бакалавриата без предварительных требований?</p><p>Но ведь есть нобелевские лауреаты, которые этот курс не проходили! <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/02/what_evidence_i.html?cid%3d61577404#comment-518293876">Ричард Смолли</a>, если вам нужна лёгкая мишень, или Роберт Ауманн, если вам нужен пугающий пример.</p><p>И они не могут быть единичными исключениями. Если бы все их коллеги по цеху прошли этот курс, то Смолли или Ауманна либо поправили бы (коллеги дружески отвели бы их в сторонку и объяснили азы), либо относились бы к ним с такой жалостью и беспокойством, что те вряд ли получили бы Нобелевскую премию. Могли бы вы — рассуждая <emphasis>реалистично</emphasis>, безотносительно справедливости — получить Нобелевскую премию, отстаивая существование Санта-Клауса?</p><p>Вот о чём нам говорит эта дохлая канарейка — религия: общая ватерлиния здравомыслия сейчас <emphasis>невероятно, абсурдно низка.</emphasis> Даже в самых высоких научных кругах.</p><p>Если мы выбросим эту дохлую, гниющую канарейку, в шахте, возможно, станет пахнуть чуть лучше, но ватерлиния здравомыслия от этого вряд ли сильно поднимется.</p><p>И это не критика движения неоатеизма. Вред, причиняемый религией, — это явная и непосредственная угроза, вернее, непрекращающееся бедствие, происходящее прямо сейчас. Борьба с прямыми вредоносными последствиями религии имеет приоритет над использованием её в качестве канарейки или экспериментального индикатора. Но даже если Докинз, Деннет, Харрис и Хитченс каким-то образом одержат полную и абсолютную победу в каждом уголке человеческого общества, настоящая работа рационалистов только начнётся.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/1e/raising_the_sanity_waterline/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>313. Ощущение, что возможно большее.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Чтобы учить людей теме, которую вы назвали «рациональностью», полезно, чтобы они этой «рациональностью» интересовались. (Есть и менее прямые способы научить людей обретать карту, отражающую территорию, или оптимизировать реальность в соответствии с их ценностями; но явный метод <emphasis>и есть</emphasis> тот путь, который я обычно выбираю.)</p><p>И когда люди объясняют, почему они <emphasis>не</emphasis> заинтересованы в рациональности, один из самых частых доводов обычно звучит примерно так: «О, я знал парочку рациональных людей, и они не казались счастливее».</p><p>О ком они думают? Вероятно, об объективисте или ком-то в этом роде. Может быть, о каком-то знакомом, обычном ученом. Или об обычном атеисте.</p><p>Это действительно <emphasis>не</emphasis> так уж много рациональности, как я уже говорил ранее.</p><p>Даже если ограничиться людьми, способными вывести теорему Байеса — а это отсеет, сколько, процентов 98 вышеназванной публики? — это <emphasis>всё равно</emphasis> не бог весть какая рациональность. В конце концов, это довольно базовая теорема.</p><p>С самого начала у меня было ощущение, что должна существовать некая когнитивная дисциплина, некое искусство мышления, изучение которого делало бы учеников заметно более компетентными, более грозными — эквивалент <a l:href="http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/TookALevelInBadass">получения нового уровня крутизны</a>.</p><p>Но когда я оглядываюсь вокруг в реальном мире, я этого не вижу. Иногда я замечаю намек, эхо того, что, по моему мнению, должно быть возможно, когда читаю работы таких людей, как Робин Доуз, Дэниел Гилберт, Джон Туби и Леда Космидес. Несколько очень редких и очень заслуженных исследователей в области психологических наук, которых рациональность заботит <emphasis>очень</emphasis> сильно — подозреваю, до такой степени, что их коллегам становится неловко, ведь так сильно переживать из-за этого как-то не круто. Я вижу, что они нащупали ритм, единство, которое начинает пронизывать их аргументы —</p><p>И все же даже это... на самом деле тоже не бог весть какая рациональность.</p><p>Даже среди тех немногих, кто впечатляет меня намеком на зарождающуюся мощь, — я не думаю, что их мастерство в рациональности может сравниться, скажем, с мастерством Джона Конвея в математике. Базовые знания, на которые мы опирались, строя свое понимание — если выделить только те части, которые мы использовали, а не всё то, что нам пришлось изучить, чтобы их найти, — вероятно, не сопоставимы с тем, что профессиональный инженер-ядерщик знает о ядерной инженерии. Возможно, они даже не сопоставимы с тем, что инженер-строитель знает о мостах. Мы тренируем свои навыки — да, тренируем, теми кустарными способами, которым научились сами; но эта практика, вероятно, не идет ни в какое сравнение с режимом тренировок олимпийского бегуна или даже обычного профессионального теннисиста.</p><p>И корень <emphasis>этой</emphasis> проблемы, как я подозреваю, кроется в том, что мы так и не собрались вместе и не систематизировали наши навыки. Нам приходилось создавать всё это самостоятельно, на ходу, а возможностям одного ума есть предел, даже если ему удается опираться на труды в смежных областях.</p><p>Главным препятствием на пути к тому, чтобы сделать это так, как это <emphasis>действительно</emphasis> должно быть сделано, является сложность проверки <emphasis>результатов</emphasis> программ обучения рациональности, необходимой для создания научно обоснованных методик обучения. Я напишу об этом подробнее, поскольку считаю, что умение распознавать успешное обучение и отличать его от неудачного — это ключевое, блокирующее препятствие.</p><p>Время от времени проводятся эксперименты по устранению конкретных когнитивных искажений, но обычно это выглядит так: «Дайте студентам потренироваться в этом в течение часа, а через две недели проверьте их». А не так: «Проведите половину записавшихся через версию А трехмесячной летней программы обучения, а половину — через версию Б, и опросите их через пять лет». Здесь виден предполагаемый объем усилий, который, по моему мнению, должен вкладываться в программу обучения для людей, настроенных Серьезно, в отличие от подхода в духе «сделаем пару ленивых выстрелов наугад, потратив от силы час времени или вроде того».</p><p>Дэниел Берфут блестяще предполагает, что именно поэтому интеллект кажется столь важным фактором в рациональности: когда вы импровизируете на ходу, почти не имея подготовки или систематической практики, интеллект в конечном итоге оказывается самым важным фактором в сухом остатке.</p><p>Почему «рационалисты» не окружены видимым ореолом могущества? Почему их нет на высших ступенях любой элиты, отбираемой по любому критерию, связанному с мышлением? Почему большинство «рационалистов» кажутся самыми обычными людьми, разве что с интеллектом чуть выше среднего, у которых просто появился еще один конек?</p><p>На это есть несколько ответов; но один из них, несомненно, заключается в том, что они получили меньше систематической подготовки по рациональности в менее систематическом контексте, чем обладатель черного пояса первого дана получает в искусстве бить людей.</p><p>Я не исключаю себя из этой критики. Я не <emphasis>бейсуцай</emphasis>, потому что есть пределы тому, как много Искусства можно создать в одиночку и насколько успешно можно угадывать без доказательной статистики результатов. Я знаю лишь <emphasis>одно</emphasis> применение рациональности, которое можно назвать «устранением путаницы в мыслях». Этого я просил от своего мозга, это он мне и дал. Думаю, существуют и другие искусства, обучением которым зрелая программа подготовки по рациональности не пренебрегла бы, и они сделали бы меня сильнее, счастливее и эффективнее — если бы я только мог пройти стандартизированную программу обучения, использующую лучшие из экспериментально доказавших свою эффективность методик. Но для того колоссального, сосредоточенного усилия, которое я приложил, чтобы с нуля создать свое единственное <emphasis>подискусство</emphasis> рациональности, в моей жизни просто нет места для более чем одного такого дела.</p><p>Я считаю себя в чём-то большим, а в чём-то меньшим, чем обладатель черного пояса первого дана. Я могу <emphasis>пробивать</emphasis> кирпич и сейчас работаю над сталью на своем пути к адамантию, но мои представления о том, как бить ногами, бросать или блокировать, — на уровне обычного уличного бойца.</p><p>Почему существуют школы боевых искусств, но нет додзё рациональности? (Это был первый вопрос, который я задал в своем <a l:href="http://lesswrong.com/lw/gn/the_martial_art_of_rationality/">самом первом посте в блоге</a>.) Неужели бить людей важнее, чем думать?</p><p>Нет, но гораздо легче проверить, когда ты <emphasis>действительно</emphasis> попал по кому-то. В этом часть ответа, и притом ключевая.</p><p>Но, возможно, ещё важнее другое: в мире есть люди, которые <emphasis>хотят</emphasis> бить и верят, что должно существовать систематическое искусство удара, которое сделает их заметно более грозными бойцами, обладающими скоростью, грацией и силой, недосягаемыми для неуклюжих попыток нетренированных людей. Поэтому они идут в школу, которая обещает этому научить. И эта школа существует потому, что когда-то очень давно у кого-то возникло предчувствие, что возможно нечто большее. Они собирались вместе, делились приемами, тренировались, формализовали, снова тренировались и разработали Систематическое Искусство Удара. Они зашли так далеко, потому что <emphasis>считали, что должны быть крутыми</emphasis>, и были готовы <emphasis>выложиться ради этого по полной</emphasis>.</p><p>И со своим стремлением они <emphasis>чего-то добились</emphasis> — в отличие от тысячи других провалившихся стремлений к крутизне — потому что они могли <emphasis>понять</emphasis>, когда попали по кому-то, а школы регулярно соперничали друг с другом в реалистичных состязаниях с четко определенными победителями.</p><p>Но ещё до этого было само стремление, желание стать сильнее, ощущение того, что возможно нечто большее. Видение скорости, грации и силы, которыми они ещё не обладали, но <emphasis>могли</emphasis> обладать, <emphasis>если</emphasis> бы были готовы много трудиться — именно оно побуждало их систематизировать знания, тренироваться и проводить испытания.</p><p>Почему же у нас нет Искусства Рациональности?</p><p>В-третьих, потому что современным «рационалистам» трудно работать в группах — об этом я ещё скажу подробнее.</p><p>В-вторых, потому что трудно проверить успехи в обучении или определить, какая из двух школ сильнее.</p><p>Но во-первых, потому что людям не хватает ощущения того, что рациональность — это нечто такое, что <emphasis>следует</emphasis> систематизировать, тренировать и проверять, как боевое искусство; что за ней должно стоять столько же знаний, сколько за ядерной инженерией; что её суперзвёзды должны тренироваться так же упорно, как шахматные гроссмейстеры, а её успешных практиков должна окружать очевидная аура крутизны.</p><p>И наоборот, они не смотрят на <emphasis>отсутствие</emphasis> заметного превосходства и не говорят: «Должно быть, мы делаем что-то не так».</p><p>«Рациональность» просто кажется еще одним увлечением или коньком, о котором судачат на вечеринках, — своего рода нарядом для разговоров, почти или совсем не влияющим на реальную жизнь; и кажется, будто в этом тоже нет ничего плохого.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/2c/a_sense_that_more_is_possible/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>314. Эпистемическая порочность.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Перед кем-то за это стоит снять шляпу, но я никак не могу вспомнить, перед кем именно; в моих архивах нет ни писем, ни комментариев на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis>, из которых я мог бы узнать об этом 12-страничном эссе <a l:href="http://www.artsci.wustl.edu/~grussell/epistemicviciousness.pdf">«Эпистемическая порочность в боевых искусствах»</a> Джиллиан Рассел.<sup>1</sup> Может быть, Анне Саламон?</p><p>Мы все выстроились в ряд в галстуках и практичной обуви (дело было в Англии) и повторяли за ним — левой, правой, левой, правой, — а после он сказал нам, что если мы будем отрабатывать удары в воздухе с достаточным рвением в течение трех лет, то сможем убивать быка с одного удара.</p><p>Я боготворила мистера Говарда (хотя скорее умерла бы, чем призналась ему в этом) и потому, будучи худенькой одиннадцатилетней девочкой, искренне поверила, что если буду тренироваться, то к четырнадцати годам смогу убивать быка с одного удара.</p><p>Это эссе посвящено эпистемической порочности в боевых искусствах, и приведенная история иллюстрирует именно это явление. Хотя английское слово «viciousness» обычно ассоциируется с намеренной жестокостью и злобой, здесь я буду использовать его в более старомодном значении — как подверженность порокам (vices).</p><p>Все это <emphasis>поразительно</emphasis> обобщается. Если вкратце суммировать ключевые наблюдения о том, как возникает эпистемическая порочность:</p><p>Искусство, додзё и сенсей почитаются как священные. «Красный лак на ногтях ног в додзё — это всё равно что прийти в церковь в мини-юбке и открытом топе... Об адептах других боевых искусств говорят так, словно они исповедуют ложную религию».</p><p>Если учитель отводит вас в сторону и обучает секретному приему, а вы затем отрабатываете его двадцать лет, вы эмоционально очень сильно в него вкладываетесь и захотите отбрасывать любые поступающие свидетельства против этого приема.</p><p>У новых учеников выбор невелик: боевому искусству не научишься по книге, поэтому им приходится доверять учителю.</p><p>Почтение к знаменитым мастерам прошлого. «Бегуны считают, что современные сотрудники Runner’s World знают о беге больше, чем все древние греки вместе взятые. И дело не только в беге или иных физических дисциплинах, где историю ставят на подобающее ей место; то же самое верно для любой развитой области знаний. Никто не сочтёт за неуважение, если физик скажет, что теории Исаака Ньютона ошибочны...» (Знакомо звучит?)</p><p>«Мы, адепты боевых искусств, страдаем от своего рода бедности — бедности данных, из-за которого наши убеждения трудно проверить... Если только вам не выпало несчастье участвовать в рукопашной войне, вы не можете <emphasis>проверить</emphasis>, какое именно усилие и под каким углом требуется, чтобы сломать человеку шею...»</p><p>«Если вы не можете проверить эффективность самой техники, то сложно оценить и методы её улучшения. Стоит ли отрабатывать нукитэ по воздуху, или это лишь приучит вас слишком сильно тянуться за ударом?... Наша неспособность проверять боевые методы ограничивает наши возможности проверять методы тренировок».</p><p>«Но настоящая проблема не в том, что мы живем в условиях бедности данных — полагаю, это справедливо и для некоторых вполне почтенных дисциплин, включая теоретическую физику, — а в том, что мы живем в бедности, но продолжаем вести себя так, будто купаемся в роскоши, словно можем безбоязненно позволить себе верить всему, что нам говорят...» (<strong>+10!</strong>)</p><p>Кое-что из того, что, как мне помнилось, было в этом эссе, при повторном чтении там не обнаружилось — а именно рассуждения о деградации боевых искусств после прекращения реальных схваток. Под реальными схватками я имею в виду бои, где соперники действительно пытались покалечить друг друга и кого-то время от времени убивали.</p><p>В те времена люди имели представление о том, кто действительно является мастером и какая школа способна одолеть соперников.</p><p>А затем все стало слишком <emphasis>цивилизованным</emphasis>. И всё покатилось по наклонной — до такой степени, что теперь на YouTube можно найти видео, где мнимых обладателей чёрных поясов N-го дана вколачивает в землю кто-то, у кого есть реальный боевой опыт.</p><p>Я слышал об <a l:href="http://www.samharris.org/blog/item/the-pleasures-of-drowning">одном таком случае</a>, который был <emphasis>по-настоящему</emphasis> печален: мастер одной из школ был убежден, что владеет техниками бесконтактного боя с использованием энергии <emphasis>ки</emphasis>. Его ученики и в самом деле падали, когда он атаковал их этой энергией — странный, удивительный и пугающий пример самогипноза или <emphasis>чего-то в этом роде...</emphasis> Но затем мастер вышел против скептика и, разумеется, был буквально вбит в пол.</p><p>Не зря говорят, что знание о том, «как не проиграть», применимо в гораздо более широком спектре ситуаций, чем знание о том, «как победить». Каждый из этих факторов риска без изменений переносится на любую попытку открыть «додзё рациональности». И я задаю вам вопрос: что с этим можно сделать?</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/2i/epistemic_viciousness/">*</a></p><p>1. Джиллиан Рассел, «Эпистемическая порочность в боевых искусствах», в сборнике <emphasis>«Боевые искусства и философия: Избиение и ничто»</emphasis>, под ред. Грэма Приста и Дэймона А. Янга (Open Court, 2010).</p></section>
<section>
<title><p>315. Школы, множащиеся без доказательств.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Робин Доус, автор одной из основополагающих статей в <emphasis>«Суждениях в условиях неопределенности»</emphasis> и книги <emphasis>«Рациональный выбор в неопределенном мире»</emphasis> — один из немногих, кто действительно пытается перенести эти результаты в реальную жизнь, — также является автором книги <emphasis>«Карточный домик: Психология и психотерапия, построенные на мифах».</emphasis></p><p>Из <emphasis>«Карточного домика»</emphasis>, глава 1:<sup>1</sup></p><p>Профессиональные способности этих специалистов были подвергнуты эмпирической проверке — например, их эффективность как терапевтов (глава 2), их проницательность в отношении людей (глава 3) и связь между качеством их работы и опытом работы в данной области (глава 4). Практически все исследования — а в этой книге приводится более трехсот эмпирических исследований и их обзоров — показали, что претензии этих профессионалов на превосходную интуитивную проницательность, понимание и терапевтическое мастерство попросту несостоятельны...</p><p>Помните тест чернильных пятен Роршаха? Это столь привлекательная идея: пациент смотрит на чернильное пятно и говорит, что видит, а психотерапевт на основе этого интерпретирует его психологическое состояние. Проводились сотни экспериментов в поисках доказательств того, что это действительно работает. Раз уж вы читаете это, то можете догадаться, что ответ — простое «Нет». И все же тест Роршаха по-прежнему используется. Это просто настолько <emphasis>хорошая история</emphasis>, что психотерапевты просто не могут заставить себя поверить в огромные горы экспериментальных данных, говорящих о том, что он не работает, —</p><p>— что красноречиво говорит о том, с какой областью мы имеем дело.</p><p>И экспериментальные результаты по этой области в целом соответствуют этой картине. Да, известно, что пациенты, посещающие психотерапевтов, выздоравливают быстрее, чем те, кто вообще ничего не делает. Но между многочисленными школами психотерапии нет статистически значимой разницы. Нет и ощутимой пользы от многолетнего опыта.</p><p>Кроме того, нет никакой заметной разницы между визитом к психотерапевту и тем, чтобы провести то же время за разговором со случайно выбранным университетским профессором из другой области. По всей видимости, человеку становится лучше просто от разговора <emphasis>с кем угодно</emphasis>.</p><p><emphasis>При полном отсутствии каких-либо экспериментальных доказательств их эффективности</emphasis> психотерапевты начали получать государственные лицензии, их показания стали принимать в суде, их учебные заведения аккредитовали, а их счета стали оплачиваться медицинским страхованием.</p><p>А еще в психотерапии начали плодиться многочисленные «школы» и практические традиции; вопреки — или, возможно, <emphasis>благодаря</emphasis> — отсутствию каких-либо экспериментов, показывающих, что одна школа лучше другой...</p><p>Как-нибудь в другой раз мне действительно стоит побольше написать обо всем том грустном, что это говорит о нашем мире. О том, что <emphasis>суть медицины</emphasis> в представлении общества и судов заключается вовсе не в наборе процедур со статистически доказанной лечебной эффективностью, а, скорее, в правильной ауре авторитетности.</p><p>Но наша тема сейчас — размножение традиций в психотерапии. Насколько я могу судить, именно так в этой области и зарабатывали авторитет — не путем открытия потрясающего нового метода, эффективность которого можно было бы подтвердить экспериментально и перенять всем остальным, а скорее путем основания собственной «школы», державшейся на вашей личной харизме как основателя и на красивых историях о том, почему ваши методы <emphasis>должны</emphasis> работать.</p><p>Вероятно, в немалой степени именно это изначально обеспечило само существование и выживание психотерапии — обещание стать Мастером, подобно Фрейду, который сделал это первым (тоже без малейшей крупицы экспериментальных доказательств). Это тот самый вожделенный приз успеха, за которым стоит гнаться, — перспектива стать гуру и обзавестись собственными последователями. Именно борьба за последователей — это то, что <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2009/03/loving-cranks-to-death.html">держит духовенство в тонусе</a>.</p><p>Вот что происходит с областью знаний, когда она освобождается от оков экспериментальных доказательств — хотя были и другие факторы, которые также подвергали психотерапевтов риску: например, почтительное отношение к ним со стороны пациентов, желание общества верить в возможность исцеления разума и, конечно же, общая опасность указывать людям, как им думать.</p><p>(Доус писал в 80-х годах, и я знаю, что тест Роршаха все еще использовался в 90-х, но возможно, с тех пор ситуация улучшилась (как утверждает один из комментаторов). Я помню, что слышал о положительных доказательствах большей эффективности когнитивно-поведенческой терапии.)</p><p>Развитие гедонистической психологии (исследований счастья) в некоторой степени началось с осознания того, что счастье можно <emphasis>измерить</emphasis> — что существует целое семейство показателей, которые, черт возьми, отлично согласуются друг с другом при проверке.</p><p>Само создание нового способа измерения создает новую науку; если это <emphasis>хороший</emphasis> способ измерения, вы получаете хорошую науку.</p><p>Если вы собираетесь создать организованную практику чего бы то ни было, вам действительно необходим способ определять, насколько хорошо у вас идут дела, и практика проведения серьезного тестирования — с контрольной группой, экспериментальной группой и статистикой — для правдоподобно звучащих методик, которые придумывают люди. Вам это <emphasis>действительно</emphasis> необходимо.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/2j/schools_proliferating_without_evidence/">*</a></p><p>1. Robyn M. Dawes, <emphasis>House of Cards: Psychology and Psychotherapy Built on Myth</emphasis> (Free Press, 1996).</p></section>
<section>
<title><p>316. Три уровня верификации рациональности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я сильно подозреваю, что возможно такое искусство рациональности (обретение карты, отражающей территорию, и принятие решений с целью направить реальность в наиболее предпочтительные для вас области), которое выходит за рамки стандартных навыков и превосходит то, о чём знает любой отдельно взятый практик. У меня есть ощущение, что возможно нечто большее.</p><p>То, насколько <emphasis>группа</emphasis> людей способна сделать в этом отношении что-то полезное, <emphasis>в огромной степени</emphasis> зависит от того, какие методы мы сможем изобрести для <emphasis>верификации</emphasis> наших многочисленных великолепных идей.</p><p>Я предлагаю разделить методы верификации на три уровня полезности:</p><p>Репутационный</p><p>Экспериментальный</p><p>Организационный.</p><p>Если ваш мастер боевых искусств время от времени участвует в реалистичных дуэлях (в идеале — <emphasis>настоящие</emphasis> дуэли) против мастеров других школ и побеждает или хотя бы не слишком часто проигрывает, то вы знаете, что <emphasis>репутация</emphasis> мастера <emphasis>подкреплена реальностью</emphasis>; вы знаете, что ваш мастер — не законченный позёр. То же самое было бы, если бы ваша школа регулярно соревновалась с другими школами. Вы бы <emphasis>не отрывались от реальности.</emphasis></p><p>Некоторые боевые искусства соревнуются недостаточно реалистично, и их ученики за считаные секунды терпят поражение от настоящих уличных бойцов. Другие школы боевых искусств не соревнуются <emphasis>вообще</emphasis> — разве что силой харизмы и красивых историй, — и их мастера убеждают себя, что обладают энергией ци. К этой последней категории можно отнести и разрозненные школы психоанализа.</p><p>Так что даже простой базовый шаг — попытка <emphasis>подкреплять репутацию</emphasis> какими-то реальными испытаниями, а не только харизмой и красивыми историями — оказывает колоссальное положительное влияние на всю сферу деятельности.</p><p>Но из этого ещё не рождается наука. Наука требует возможности сопоставить 100 применений метода А со 100 применениями метода Б и провести статистический анализ результатов. <emphasis>Эксперименты</emphasis> должны быть воспроизводимыми и воспроизведёнными. Для этого требуются <emphasis>стандартные измерения</emphasis>, которые можно проводить на учениках, обученных с помощью случайно распределённых альтернативных методов, а не просто <emphasis>реалистичные дуэли</emphasis> между мастерами, использующими всю свою накопленную технику и силу.</p><p>Исследования счастья как научная область возникли, в общем и целом, благодаря пониманию того, что простой вопрос: «По шкале от 1 до 10, насколько хорошо вы себя чувствуете прямо сейчас?» — даёт показатель, который статистически хорошо согласуется с другими способами измерения счастья. И этот показатель, вопреки всему скепсису, судя по всему, действительно оказывается весьма полезным для измерения некоторых вещей, если опросить 100 человек и усреднить результаты.</p><p>Но представьте, что вы хотите назначать более счастливых людей на руководящие должности — платить счастливым людям за то, чтобы они учили других быть счастливее, или нанимать самых счастливых в хедж-фонд? Тогда вам понадобится тест, который <emphasis>сложнее обмануть</emphasis>, чем простой вопрос «Насколько вы счастливы?»</p><p>Эта проблема методов верификации, достаточно надёжных для построения <emphasis>организаций</emphasis>, — огромная трудность на всех уровнях современного человеческого общества. Если вы используете тест SAT для отбора абитуриентов в элитные колледжи, то не получится ли обойти его, готовясь <emphasis>исключительно</emphasis> к самому тесту SAT, так что результаты в итоге перестанут коррелировать с реальным академическим потенциалом? Если дать колледжам право выдавать дипломы, не появится ли у них стимул не отчислять за неуспеваемость? (Я считаю очевидным донельзя, что задача верификации полученных навыков и, следовательно, право выдавать дипломы должны быть отделены от учреждений, которые проводят обучение, но не будем углубляться в это.) Если хедж-фонд показывает доходность в 20%, действительно ли он настолько лучше индексов, или же он просто продаёт путы, которые взорвутся на падающем рынке?</p><p>Если метод верификации можно обойти, вся область приспосабливается к тому, чтобы обходить его, и теряет свой смысл. Колледжи превращаются в тест на способность выдерживать занятия. Средние школы занимаются исключительно натаскиванием на государственные экзамены. Хедж-фонды продают путы, чтобы искусственно завысить свою доходность.</p><p>С другой стороны, нам всё же удаётся учить инженеров, пусть даже наши организационные методы верификации несовершенны. Так какие же совершенные или несовершенные методы можно использовать для верификации навыков рациональности, чтобы они были хотя бы <emphasis>немного</emphasis> устойчивы к попыткам их обойти?</p><p>(Показатели с высоким уровнем шума всё ещё можно использовать <emphasis>в экспериментах</emphasis>, если случайным образом распределить достаточное количество испытуемых в надежде нивелировать дисперсию. Но для <emphasis>организационных</emphasis> целей верификации конкретных людей требуются малошумные измерения.)</p><p>Итак, я задаю вам вопрос: как верифицировать навыки рациональности? На любом из этих трёх уровней? Устройте мозговой штурм, прошу вас; даже сложное и дорогое измерение может стать золотым стандартом для верификации других метрик. Пишите мне на yudkowsky@gmail.com, если хотите предложить способы измерения, которые лучше не делать публичными (хотя это, конечно, серьёзный недостаток этого метода). Глупые идеи могут натолкнуть на хорошие, так что если не можете придумать хорошую идею, <emphasis>придумайте глупую.</emphasis></p><p>Репутационный, экспериментальный, организационный:</p><p>Что-то, что мастера и школы могут делать, чтобы не терять связь с реальностью (реальной реальностью);</p><p>Что-то, что вы можете сделать для оценки каждого из ста учеников;</p><p>Что-то, что можно использовать в качестве теста, даже если у людей есть стимул обойти его.</p><p>Поиск хороших решений на каждом уровне определяет, чем может быть полезна вся область исследований — на какие результаты она может рассчитывать. Это один из Больших Важных Фундаментальных Вопросов, поэтому —</p><p><emphasis>Думайте!</emphasis></p><p>(P. S. И поразмышляйте самостоятельно, прежде чем знакомиться с чужими идеями; нам нужна широта охвата.)</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/2s/3_levels_of_rationality_verification/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>317. Почему люди нашего склада не могут кооперироваться.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Из тех времён, когда меня ещё заставляли туда ходить, я помню ежегодный сбор пожертвований в нашей синагоге. Если я правильно помню, формат был довольно простым. Раввин и казначей говорили о расходах синагоги и о том, как важен этот ежегодный сбор, а затем прихожане прямо со своих мест выкрикивали суммы, которые они обещали пожертвовать.</p><p>Просто и понятно, правда?</p><p>Позвольте рассказать вам о другом ежегодном сборе пожертвований. О том, который проводил я сам в первые годы существования Научно-исследовательского института машинного интеллекта (MIRI). Одно отличие состояло в том, что кампания проходила в интернете. Другое же отличие заключалось в том, что аудитория в основном состояла из атеистов / либертарианцев / технофилов / любителей научной фантастики / ранних последователей / программистов и т. д. (Чтобы примерно очертить эмпирический кластер в пространстве личностей. Если вы поняли фразу «эмпирический кластер в пространстве личностей», вы понимаете, о ком я говорю.)</p><p>Я тщательно проработал этот призыв к пожертвованиям. По своей природе я слишком горд, чтобы просить других людей о помощи, но за годы мне удалось преодолеть это нежелание примерно на 60%. Некоммерческая организация нуждалась в деньгах и росла слишком медленно, поэтому в ежегодный призыв того года я вложил немало силы и поэзии. Я разослал его по нескольким спискам рассылки, охватывающим большую часть нашей потенциальной базы поддержки.</p><p>И почти сразу же в рассылках начали появляться сообщения о том, почему люди не собираются жертвовать. Некоторые поднимали фундаментальные вопросы о философии и миссии некоммерческой организации. Другие делились своими блестящими идеями обо всех <emphasis>других</emphasis> источниках, из которых организация могла бы получить финансирование вместо них. (Они не вызывались связаться с кем-либо из этих источников <emphasis>сами</emphasis>, у них просто были идеи, как это можем сделать <emphasis>мы</emphasis>.)</p><p>Теперь вы можете сказать: «Ну, возможно, в вашей миссии и философии <emphasis>действительно</emphasis> крылись фундаментальные проблемы — вы же не хотели бы <emphasis>цензурировать</emphasis> эту дискуссию?»</p><p>Запомните эту мысль.</p><p>Потому что люди <emphasis>всё-таки</emphasis> жертвовали. Мы сразу начали получать пожертвования через PayPal. Нам даже приходили поздравительные записки о том, что этот призыв наконец-то побудил их сдвинуться с места. К пожертвованию в размере $111,11 прилагалось сообщение: «Я решил дать чуть больше. Ещё одну сотню, ещё одну десятку, ещё один доллар, ещё один дайм и ещё один цент. Пусть не все за одного, но этот один пытается быть за всех».</p><p>Но ни один из этих жертвователей не написал в список рассылки, чтобы выразить согласие. Ни один.</p><p>Насколько знал каждый из этих жертвователей, он был один. И когда на следующий день они открывали рассылку, то находили там не благодарность, а аргументы в пользу того, почему им <emphasis>не следовало</emphasis> жертвовать. Критика, оправдания нежелания жертвовать — <emphasis>только они</emphasis> красовались у всех на виду.</p><p>Как будто казначей закончил свой ежегодный призыв, и все, кто <emphasis>не</emphasis> собирался вносить деньги, гордо поднялись, чтобы во всеуслышание объявить причины своего отказа, в то время как те, кто сделал взнос, шептали об этом тихонько, чтобы никто не услышал.</p><p>Я знаю одного сторонника рационализма, который ходит и жалобно спрашивает: «Как так получается, что раэлитский культ летающих тарелок умудряется заинтересовать полной чушью десятки тысяч адептов [<a l:href="http://www.gelfmagazine.com/archives/an_interview_with_ral.php">вероятно</a>, около 40 000], а мы не можем привлечь хотя бы тысячу человек к работе над этой задачей?»</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/uz/protected_from_myself/">Очевидно ошибочный способ</a> продолжить эту мысль — сказать: «Давайте делать то же, что раэлиты! Давайте добавим к этому мему немного чуши!» Для блага тех, кого не останавливают на месте этические барьеры, замечу, что на один получивший известность культ летающих тарелок может приходиться сотня провалившихся. К тому же Тёмная сторона может требовать неочевидных навыков, которых у <emphasis>вас</emphasis>, да, именно у <emphasis>вас</emphasis>, нет: не каждый может быть владыкой ситхов. В частности, если вы обсуждаете свои планы соврать в открытом интернете, вы проиграли. Я не великий преступник, но даже я могу сказать, что некоторые люди просто не созданы быть жуликами.</p><p>Так что, пожалуй, не лучшая идея — взращивать в себе чувство несправедливой обделённости при мысли, что у какой-то <emphasis>другой</emphasis> группы, которая, по вашему мнению, <emphasis>уступает</emphasis> вам, больше денег и сторонников. Этот путь ведёт — простите за выражение — на Тёмную сторону.</p><p>Но нам, пожалуй, <emphasis>всё-таки</emphasis> стоит задать себе несколько острых вопросов, если так называемые «рационалисты» не способны <emphasis>координировать свои действия</emphasis> хотя бы так же успешно, как культ летающих тарелок.</p><p>Как всё устроено на Тёмной стороне?</p><p>Говорит уважаемый лидер, и раздаётся хор абсолютного согласия: если кто-то и таит в душе сомнения, он держит их при себе. В результате каждый отдельный слушатель видит эту атмосферу полного единодушия и чувствует себя увереннее в предложенных идеях — ведь даже если лично у него и были сомнения, все <emphasis>остальные</emphasis>, похоже, со всем согласны.</p><p>(«Плюралистическое невежество» — общепринятое название для этого.)</p><p>Если кого-то и после этого не удалось убедить, они покидают группу (или, в некоторых краях, их казнят) — и среди оставшихся единодушие лишь возрастает и сильнее подкрепляют веру друг друга, встречая всё меньше помех.</p><p>(Я называю это «испарительным охлаждением групп».)</p><p>Сами <emphasis>идеи</emphasis>, а не только лидер, вызывают безграничный восторг и восхваление. Эффект ореола заключается в том, что оценки всех положительных качеств коррелируют между собой — например, когда испытуемым рассказывали о пользе какого-то пищевого консерванта, они оценивали его как менее рискованный, хотя логически эти характеристики не были связаны. Это может создать эффект положительной обратной связи, из-за которого идея кажется всё лучше, лучше и лучше — особенно если любая критика воспринимается как предательство или грех.</p><p>(Что я называю «аффективной спиралью смерти».)</p><p>Итак, всё это примеры мощных сил Тёмной стороны, способных сплачивать группы.</p><p>И, надо полагать, <emphasis>мы</emphasis> не зайдём так далеко, чтобы марать руки подобным...</p><p>Следовательно, как группа, Светлая сторона всегда будет разобщена и слаба. Технофилы, гики, учёные и даже нефундаменталистские религиозные течения никогда не смогут действовать с тем фанатичным единством, которое воодушевляет радикальный ислам. Технологическое преимущество не безгранично: ваши инструменты можно скопировать или украсть и использовать против вас. В конечном счёте Светлая сторона всегда будет проигрывать в любом групповом конфликте, и будущее неизбежно принадлежит Тёмной.</p><p>Я думаю, что реакция человека на эту перспективу говорит о многом в его отношении к «рациональности».</p><p>Некоторые авторы, пишущие о «столкновении цивилизаций», похоже, смирились с тем, что Просвещение в долгосрочной перспективе обречено проиграть радикальному исламу, и лишь вздыхают да печально качают головами. Полагаю, они пытаются <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ym/cynical_about_cynicism/">просигнализировать о своей циничной искушённости</a> или что-то в этом роде.</p><p>Что касается меня, я всегда считал — зовите меня безумцем, — что <emphasis>настоящий</emphasis> рационалист должен быть <emphasis>эффективен в реальном мире</emphasis>.</p><p>Поэтому мне трудно примириться с мыслью, что Тёмная сторона благодаря своему <emphasis>плюралистическому невежеству и аффективным спиралям смерти</emphasis> всегда будет побеждать просто потому, что её сторонники <emphasis>лучше скоординированы</emphasis>, чем мы.</p><p>Можно было бы подумать, пожалуй, что <emphasis>настоящие</emphasis> рационалисты должны быть <emphasis>более</emphasis> скоординированными? Наверняка у всего этого неразумия должны быть свои <emphasis>не</emphasis>достатки? Этот режим ведь не может быть <emphasis>оптимальным</emphasis>, правда?</p><p>И если нынешние группы «рационалистов» <emphasis>не могут</emphasis> координироваться — если они не способны поддерживать групповые проекты хотя бы так же успешно, как отдельная синагога собирает пожертвования со своих прихожан, — что ж, я предоставляю вам самим завершить этот силлогизм.</p><p>Я иногда использую такое изречение: «Опасно быть рационалистом наполовину».</p><p>Например, я могу представить, как саботировать чей-то интеллект, <emphasis>избирательно</emphasis> обучая этого человека определённым методам рациональности. Представьте, что вы обучили кого-то длинному списку логических ошибок и когнитивных искажений и натренировали его замечать эти ошибки и искажения в аргументах других людей. Но при этом вы тщательно выбирали те ошибки и искажения, в которых <emphasis>проще всего уличить</emphasis> других, — самые общие, которые легко применить неверно. И вы <emphasis>не</emphasis> предупреждаете его, что нужно исследовать <emphasis>аргументы, с которыми он согласен</emphasis>, столь же тщательно, как он ищет изъяны в <emphasis>противоречащих</emphasis> аргументах. В итоге он приобретает богатый арсенал изъянов, чтобы обвинять в них исключительно те аргументы и тех оппонентов, которые ему не нравятся. Подозреваю, это один из основных путей, по которым умные люди в конечном счёте глупеют. (И заметьте, кстати, что я только что предоставил вам ещё один Абсолютно общий контраргумент против умных людей, чьи доводы вам не нравятся.)</p><p>Точно так же, если бы вы хотели гарантировать, что группа «рационалистов» никогда не решит ни одной задачи, требующей усилий более чем одного человека, вы могли бы обучать их исключительно методам индивидуальной рациональности, ни словом не упоминая о методах скоординированной групповой рациональности.</p><p>Позже я подробнее напишу о том, как, на мой взгляд, рационалисты могли бы лучше координироваться. Но здесь я хочу сосредоточиться на том, что можно назвать <emphasis>культурой несогласия</emphasis> или даже <emphasis>культурой возражений</emphasis> — одной из двух главных сил, мешающих сообществу технофилов координироваться.</p><p>Представьте, что вы находитесь на конференции, и докладчик выступает с тридцатиминутной речью. После этого люди выстраиваются в очередь у микрофонов для вопросов. Первый задающий вопрос возражает против использования логарифмической шкалы на графике на слайде 14; он цитирует Тафти и его книгу <emphasis>«Представление количественной информации»</emphasis>. Второй оспаривает утверждение на слайде 3. Третий предлагает альтернативную гипотезу, которая, похоже, объясняет те же данные...</p><p>Совершенно нормально, правда? Теперь представьте, что вы на конференции, докладчик выступает с тридцатиминутной речью. Люди выстраиваются у микрофона.</p><p>Первый говорит: «Я согласен со всем, что вы сказали в своём докладе, и считаю вас гением». Затем отходит в сторону.</p><p>Второй говорит: «Слайд 14 был прекрасен, я многое из него узнал. Вы потрясающий». Отходит в сторону.</p><p>Третий —</p><p>Ну, вам так и не суждено узнать, что собирался сказать третий человек у микрофона, потому что к этому моменту вы уже с криком выбежали из зала, гонимые ужасом, пробирающим до мозга костей, словно Ктулху только что явился из-за кафедры, — страхом перед невероятно неестественным феноменом, вторгшимся на вашу конференцию.</p><p>Да, группа, которая не терпит несогласия, не рациональна. Но если вы терпите <emphasis>только</emphasis> несогласие — если вы терпите несогласие, <emphasis>но не согласие</emphasis>, — тогда вы тоже не рациональны. Вы готовы выслушивать лишь часть честных мыслей, но не другие. Вы — опасный рационалист наполовину.</p><p>Нам столь же неуютно <emphasis>вместе</emphasis>, сколь членам культов летающих тарелок неуютно <emphasis>порознь</emphasis>. Это тоже неправильно. Глупость наоборот — это ещё не ум.</p><p>Допустим, у нас есть две группы солдат. В первой группе рядовые ничего не знают о тактике и стратегии; только сержанты смыслят в тактике и только офицеры — в стратегии. Во второй группе все на любых уровнях прекрасно знают всё и о тактике, и о стратегии.</p><p>Должны ли мы ожидать, что первая группа победит вторую, потому что первая будет беспрекословно выполнять приказы, в то время как каждый во второй группе будет придумывать <emphasis>идеи получше</emphasis>, чем любые отданные им приказы?</p><p>В таком случае я вынужден усомниться в том, насколько хорошо вторая группа на самом деле разбирается в военной теории, поскольку то, что некоординированная толпа обречена на уничтожение — это <emphasis>элементарная</emphasis> истина.</p><p>Действовать хуже, имея <emphasis>больше знаний</emphasis>, означает, что вы делаете что-то совершенно неправильно. Вы всегда должны быть способны <emphasis>как минимум</emphasis> реализовать ту же стратегию, которую использовали бы по незнанию, а предпочтительно — действовать <emphasis>лучше</emphasis>. Вы уж точно не должны действовать <emphasis>хуже</emphasis>. Если вы ловите себя на том, что жалеете о своей «рациональности», то вам стоит пересмотреть то, что вы считаете рациональным.</p><p>С другой стороны, если вы рационалист лишь наполовину, вы можете <emphasis>запросто</emphasis> начать действовать хуже, имея больше знаний. Я помню прекрасный эксперимент, показавший, что политически убеждённые студенты, лучше осведомлённые в вопросах, слабее реагировали на противоречащие их взглядам свидетельства, поскольку у них было больше аргументов, чтобы оспаривать исключительно эти противоречащие свидетельства.</p><p>Похоже, мы застряли в ужасной долине частичной рациональности, где мы в итоге оказываемся скоординированы хуже религиозных фундаменталистов и способны приложить меньше усилий, чем адепты культов летающих тарелок. Правда, те немногие усилия, которые нам <emphasis>всё же</emphasis> удаётся приложить, возможно, лучше направлены на помощь людям, а не на вред — но это не может служить оправданием.</p><p>Если бы я задался целью систематически обучать рационалистов, у нас были бы уроки о том, как не соглашаться, и уроки о том, как соглашаться; уроки, призванные помочь ученикам чувствовать себя комфортнее при несогласии, и уроки, призванные помочь им чувствовать себя комфортнее при конформизме. В один день все приходят одетыми кто во что горазд, в другой — все являются в униформе. Нужно освоить обе стороны, иначе вы рационалист лишь наполовину.</p><p>Можете ли вы представить себе обучение будущих рационалистов носить униформу и маршировать в ногу, а также тренировочные сессии, на которых они соглашаются друг с другом и аплодируют всему, что говорит оратор на трибуне? Звучит как неописуемый ужас, не правда ли, словно всё это открыто признало себя зловещим культом? Но почему практиковать это — <emphasis>не</emphasis> нормально, в то время как <emphasis>нормально</emphasis> практиковать <emphasis>несогласие</emphasis> со всеми остальными в толпе? Неужели вам <emphasis>никогда</emphasis> не придётся соглашаться с большинством?</p><p>Наша культура делает весь упор на героическое несогласие и героическое неповиновение, и нисколько — на героическое согласие или героический групповой консенсус. Мы сигнализируем о своём выдающемся интеллекте и <emphasis>принадлежности к сообществу нонконформистов</emphasis>, изобретая остроумные возражения против чужих аргументов. Возможно, именно <emphasis>в этом</emphasis> кроется причина того, что сообщество технофилов и Кремниевой долины остаётся маргинализованным, проигрывая битвы менее нонконформистским фракциям в обществе в целом. Нет, мы проигрываем не потому, что мы такие выдающиеся; мы проигрываем потому, что наши исключительно индивидуалистические традиции саботируют нашу способность к сотрудничеству.</p><p>Другой важный компонент, который, на мой взгляд, подрывает групповые усилия в сообществе технофилов, — это <emphasis>привычка стыдиться сильных чувств</emphasis>. В наших головах всё ещё засел архетип рациональности в духе Спока — рациональности как бесстрастности. Или, возможно, родственная ошибка: рациональность как цинизм — попытка просигнализировать о своём превосходстве и пресыщенной искушённости, показывая, что вас всё волнует меньше, чем других. Стремление тщательно, демонстративно и публично смотреть свысока на тех, кто настолько наивен, что открыто показывает, как сильно его что-то волнует.</p><p>Разве вы не почувствовали бы себя неловко, если бы оратор на трибуне заявил, что его настолько сильно волнует, скажем, <a l:href="https://www.fightaging.org/">борьба со старением</a>, что он готов умереть за это дело?</p><p>Но ни в теории вероятностей, ни в теории принятия решений нигде не написано, что рационалисту должно быть всё равно. Я просмотрел эти уравнения — и, правда, там этого нет.</p><p>Лучшее неформальное определение рациональности, которое я когда-либо слышал, звучит так: «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено». Мы должны стремиться испытывать эмоции, соответствующие фактам, а не стремиться вообще ничего не чувствовать. Если эмоция может быть разрушена истиной, мы должны от неё отказаться. Но если цель стоит того, чтобы за неё бороться, давайте во всей полноте прочувствуем её важность.</p><p>За некоторые вещи <emphasis>действительно</emphasis> стоит умереть. Да, правда! И если мы не сможем научиться спокойно признавать это и слышать это от других, то нам будет трудно <emphasis>быть неравнодушными</emphasis> в достаточной мере — как и в достаточной мере <emphasis>координировать свои усилия</emphasis> — чтобы вкладывать силы в групповые проекты. Нужно преподавать обе стороны медали: «То, что может быть разрушено истиной, должно быть разрушено» и «То, что истина питает, должно процветать».</p><p>Я слышал <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2009/02/against-propaganda-.html">доводы в пользу того</a>, будто табу на эмоциональный язык в научных статьях, к примеру, играет важную роль, позволяя фактам бороться друг с другом без отвлекающих факторов. Но это не значит, что это табу должно действовать повсеместно. Я считаю, что в жизни есть сферы, где нам следует научиться <emphasis>аплодировать</emphasis> яркой эмоциональной речи, красноречию и поэзии. Когда нужно сделать какое-то дело, поэтические призывы помогают с ним справиться, а значит, и сами заслуживают аплодисментов.</p><p>Нам нужно следить за тем, чтобы наше стремление разоблачать <emphasis>контрпродуктивные</emphasis> начинания и <emphasis>необоснованные</emphasis> призывы не губило дела, которые действительно требуют решения. Здесь важны обе стороны: готовность отвернуться от контрпродуктивных начинаний и готовность поддержать продуктивные; стойкость не поддаваться беспочвенным призывам и сила поддаться призывам обоснованным.</p><p>Думаю, в той синагоге во время ежегодного сбора пожертвований всё делали правильно. Они не обходили ряды один за другим, заставляя конкретных людей чувствовать себя неловко, пристально глядя на них и спрашивая: «А сколько пожертвуете <emphasis>вы</emphasis>, мистер Шварц?» Люди просто объявляли о своих пожертвованиях — без лишнего пафоса и гордости, просто делали заявления, — и это вдохновляло остальных поступать так же. Те, кому нечего было дать, молчали; у кого были возражения, высказывали их позже или раньше. Примерно так всё и <emphasis>должно</emphasis> происходить в разумном человеческом сообществе — с учётом того, что людям часто бывает трудно обрести желаемую мотивацию, и социальное поощрение может помочь им преодолеть эту слабость воли.</p><p>Но даже если вы несогласны с этой частью, давайте сойдёмся на том, что и поддерживающие, и противоположные мнения должны были быть высказаны публично. Ситуация, когда сторонники сталкиваются с кажущейся глухой стеной возражений и несогласия — даже если она возникла из-за их собственной неловкой самоцензуры — это <emphasis>не</emphasis> групповая рациональность. Это всего лишь <emphasis>зеркальное отражение</emphasis> того, что делают группы Тёмной стороны для удержания своих последователей. Глупость наоборот — это ещё не ум.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/3h/why_our_kind_cant_cooperate/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>318. Терпите терпимость.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Одна из вероятных черт человека, который решает стать «рационалистом», — это более низкая, чем обычно, терпимость к изъянам в рассуждениях. Это не следует с железной необходимостью. Вы могли бы, скажем, прийти к отказу от своей религии просто потому, что заметили <emphasis>больше</emphasis> изъянов в рассуждениях или <emphasis>более глубокие</emphasis> из них, а не потому, что по своей природе вы <emphasis>сильнее раздражаетесь</emphasis> из-за ошибки конкретного масштаба. Но если смотреть на вещи реально, у многих из нас уровень «раздражения от всех этих подмечаемых изъянов», вероятно, настроен чуть выше среднего.</p><p>Вот почему нам так важно проявлять терпимость к чужой терпимости, если мы хотим сделать хоть что-то вместе.</p><p>Для меня ярчайшим примером терпимости, которую мне приходится терпеть, является Бен Герцель, который, помимо прочего, проводит ежегодную конференцию по ИИ и всегда находит доброе слово для <emphasis>каждого</emphasis>. Бен даже похвалил идеи М*нт*ф*кса, <a l:href="http://www.nothingisreal.com/mentifex_faq.html">самого легендарного из всех фриков от ИИ</a>. (М*нт*ф*кс, <a l:href="http://www.nothingisreal.com/mentifex_faq.html#x1-190002.3.1">по всей видимости</a>, стал добавлять ссылку на похвалу Бена в подпись своих писем — вероятно, потому, что это была единственная похвала, которую он когда-либо получал от настоящего академического исследователя ИИ.) (Пожалуйста, <emphasis>не</emphasis> произносите его Истинное Имя правильно, иначе он будет призван сюда.)</p><p>Но я пришёл к пониманию, что в этом кроется одна из сильных сторон Бена — он дружелюбен со многими людьми, которых другие могли бы проигнорировать, включая, например, меня, — и время от времени это приносит ему плоды.</p><p>И если я буду снимать баллы с репутации Бена за то, что он находит добрые слова для людей и проектов, которые я нахожу безнадёжными — даже о <emphasis>М*нт*ф*ксе</emphasis>, — то тем самым я требую, чтобы Бен <emphasis>недолюбливал всех, кого недолюбливаю я</emphasis>, прежде чем я смогу с ним работать.</p><p>Разве это реалистичный стандарт? Особенно с учётом того, что разных людей в разной степени раздражают разные вещи?</p><p>Но об этом трудно помнить, когда Бен столь дружелюбен к <emphasis>такому количеству</emphasis> идиотов.</p><p>Сотрудничество — и в теории игр, и в эволюционной биологии — нестабильно без <emphasis>какого-то</emphasis> наказания за предательство. Так что одно дело — снимать баллы с чьей-то репутации за ошибки, которые человек совершает <emphasis>непосредственно сам</emphasis>. Но если вы к тому же косо смотрите на кого-то за то, что он <emphasis>отказывается бичевать</emphasis> человека или идею, то это уже <emphasis>наказание ненаказывающих</emphasis> — гораздо более опасная модель поведения, способная зафиксировать равновесие, даже если оно вредно для <emphasis>всех</emphasis> участников.</p><p>Об опасности наказания ненаказывающих я напоминаю себе, например, всякий раз, когда Робин Хансон указывает на изъян в каком-нибудь академическом клише и при этом скромно признаётся, что может ошибаться (и ведь он прав). Или всякий раз, когда я вижу, как Майкл Вассар всё ещё оценивает потенциал человека, которого я счёл безнадёжным спустя тридцать секунд после знакомства. Мне приходится напоминать себе: «Терпи терпимость! Не требуй от союзников <emphasis>столь же радикальных</emphasis> негативных суждений обо всём, что тебе не нравится!»</p><p>По своей природе я <emphasis>действительно</emphasis> раздражаюсь, когда мне кажется, что кто-то другой оценивает кого-то слишком высоко. Не знаю, все ли люди таковы, но подозреваю, что по крайней мере <emphasis>некоторые</emphasis> из моих собратьев по стремлению к рациональности разделяют эту черту. Я бы не удивился, окажись это общечеловеческим свойством; у него есть очевидная эволюционная логика — и она делает это свойство крайне <emphasis>неприятной</emphasis> и <emphasis>опасной</emphasis> адаптацией.</p><p>В целом я не поклонник «терпимости». И уж точно я не верю в концепт «нетерпимости к нетерпимости», которого некоторые непоследовательно придерживаются. Но я буду продолжать стараться терпеть <emphasis>людей, которые более терпимы, чем я</emphasis>, и судить их только по их <emphasis>собственным</emphasis>, незаимствованным ошибкам.</p><p>Да, и разумеется, если люди из Группы X требовательно смотрят на вас, ожидая, что вы будете ненавидеть правильных врагов с правильной силой, и готовые бичевать вас самих, если вы не будете бичевать достаточно громко, то, возможно, вы связались не с той компанией.</p><p>Только не требуйте, чтобы <emphasis>каждый</emphasis>, с кем вы работаете, был столь же нетерпим к подобному поведению. Простите своих друзей, если кто-то из них предположит, что, возможно, Группа X была не так уж и ужасна...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/42/tolerate_tolerance/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>319. Ваша цена за вступление.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Ultimatum_game">игре «Ультиматум»</a> первый игрок решает, как разделить 10 долларов между собой и вторым игроком, а второй игрок решает, принять ли это деление или отвергнуть его — в последнем случае обе стороны не получают ничего. С точки зрения классической каузальной теории решений (выбор двух коробок в задаче Ньюкома, предательство в дилемме заключенного), второй игрок должен предпочесть любую ненулевую сумму ничему. Но если первый игрок <emphasis>ожидает</emphasis> такого поведения — согласия на любое ненулевое предложение, — у него нет причин предлагать больше одного цента. Как я полагаю, вы все уже знаете, я не фанат классической каузальной теории решений. Те из нас, кто по-прежнему заинтересован в сотрудничестве в дилемме заключенного — то ли потому, что она повторяющаяся, то ли потому, что в нашей функции полезности есть слагаемое справедливости, то ли потому, что мы используем нетрадиционную теорию решений, — также могут отказаться от предложения в один цент.</p><p>И действительно, большинство делящих в игре «Ультиматум» предлагают разделить сумму поровну, а большинство принимающих отвергают любое предложение меньше 20%. Игра на 100 долларов США, проведенная в Индонезии (средний доход на душу населения на тот момент составлял 670 долларов США), показала, что предложения в 30 долларов отклонялись, хотя это эквивалентно двухнедельному заработку. Вероятно, мы также можем предположить, что игроки в Индонезии не думали об академических спорах вокруг ньюкомовских задач — просто люди именно так относятся к играм типа «Ультиматум», даже когда играют на реальные деньги.</p><p>У игры «Ультиматум» есть аналог в групповой координации. (Исследовалось ли это? Надеюсь, что да...) Допустим, есть некий совместный проект — точнее, пусть это будет альтруистический совместный проект, направленный на помощь жертвам уличных ограблений в Канаде <emphasis>или что-то в этом роде</emphasis>. Если вы присоединитесь к этому групповому проекту, вы сделаете больше, чем могли бы сделать в одиночку, с точки зрения вашей функции полезности. Так что, очевидно, вам следует присоединиться.</p><p>Но подождите! Проект по борьбе с грабежами держит свои средства в фонде денежного рынка! Это же нелепо; он не принесет даже столько же процентов, сколько казначейские облигации США, не говоря уже об индексном фонде, выплачивающем дивиденды.</p><p>Очевидно, этим проектом руководят идиоты, и вам не следует присоединяться, пока они не изменят свои неразумные методы инвестирования.</p><p>Но тут вы можете понять — если остановитесь и задумаетесь, — что, учитывая все обстоятельства, вы <emphasis>всё равно</emphasis> добились бы большего, сотрудничая с общим проектом по борьбе с грабежами, чем отправляться на борьбу с преступностью в одиночку. Но тогда — возможно, вы также осознаете — если вы <emphasis>слишком легко согласитесь</emphasis> присоединиться к группе, то какой у них будет <emphasis>мотив</emphasis> менять свой неразумный инвестиционный подход?</p><p>Ну... Ладно, смотрите. Возможно, дело в том, что мы вышли из среды предков, где все знали друг друга... и, возможно, в том, что нонконформистская тусовка пытается отвергнуть <emphasis>нормальные</emphasis> сплачивающие группу силы, такие как конформизм и поклонение лидерам...</p><p>...Мне кажется, что люди из среды атеистов / либертарианцев / технофилов / любителей научной фантастики и так далее часто задирают цену за своё участие <emphasis>очень, очень, очень</emphasis> высоко. Прямо как в игре «Ультиматум» с делением на 50 участников, где каждый из 50 игроков требует не менее 20% денег.</p><p>Если задуматься о том, как часто подобные ситуации возникали в среде наших предков, то дело здесь почти наверняка в эволюционной психологии. Эмоции Системы 1, а не расчеты Системы 2. Наша интуиция относительно того, когда следует присоединиться к группе, а когда — выжидать, требуя больше уступок в пользу нашего собственного предпочтительного способа ведения дел, оттачивалась в условиях общин охотников-собирателей, насчитывавших, например, человек 40, каждого из которых вы знали лично.</p><p>А если группа состоит из 1000 человек? Тогда ваши инстинкты охотника-собирателя недооценят инерцию столь большой группы и потребуют нереально высокой цены (в виде стратегических изменений) за ваше вступление. Существует предел организационных усилий и ограниченное число степеней свободы, которые можно потратить на то, чтобы устраивать всё так, как хочется какому-то одному человеку.</p><p>А если стратегия масштабна и сложна — из тех вещей, для которых, например, требуется недельная бумажная работа десяти человек, а не получасовое обсуждение у костра? Тогда ваши инстинкты охотника-собирателя недооценят инерцию группы на фоне ваших собственных требований.</p><p>А если вы живете в мире более широком, чем одно племя охотников-собирателей, так что вы видите только одного представителя группы, ведущего с вами переговоры, а не сотню других переговоров, которые уже состоялись? Тогда ваши инстинкты подскажут вам, что перед вами всего один человек, к тому же незнакомец, и вы двое равны; любые идеи, которые он предлагает, равны любым идеям, которые предлагаете вы, и точка компромисса должна находиться где-то посередине.</p><p>А если вы страдаете от слабости воли или акразии, или если на вас влияют мотивы, отличные от тех, в которых вы готовы признаться самому себе, то любой групповой альтруистический проект, который не сулит вам наград в виде статуса и контроля, может оказаться обделен вашим вниманием.</p><p>Конечно, я признаю, что говорю здесь прежде всего с позиции человека, который пытается пасти кошек, а не с противоположной стороны — человека, который тратит большую часть времени на то, чтобы придерживать свои силы ради шантажа этих проклятых идиотов, уже участвующих в проекте. Возможно, я немного предвзят.</p><p>Но мне кажется, что разумное эмпирическое правило могло бы звучать так:</p><p>Если в целом объединение ваших усилий с групповым проектом <emphasis>всё равно принесет чистый положительный эффект</emphasis> согласно вашей функции полезности —</p><p>(или больший положительный эффект, чем любое другое предельное использование, на которое вы могли бы направить эти ресурсы, хотя последний образ мышления кажется малоиспользуемым и нереалистичным с человеческой точки зрения по причинам, о которых я, возможно, напишу как-нибудь в другой раз)</p><p>— и эта ужасная, отвратительная, раздражающая проблема не настолько важна, чтобы <emphasis>вы лично</emphasis> погрузились в нее достаточно глубоко, чтобы потратить столько часов, недель или лет, сколько потребуется для ее решения, —</p><p>—то эта проблема не стоит того, чтобы вы лишали проект своего участия; будь то инстинктивно — в ожидании, пока люди обратят на вас внимание и проявят уважение, — или с сознательным намерением шантажом заставить группу её решить.</p><p>А если эта проблема <emphasis>действительно</emphasis> настолько важна для вас... тогда, конечно же, вступайте в группу и делайте всё возможное, чтобы всё исправить.</p><p>Что ж, если нынешние участники отказываются позволить вам это сделать, <emphasis>и</emphasis> разумный сторонний наблюдатель пришёл бы к выводу, что вы достаточно компетентны для этого, <emphasis>и</emphasis> ничьи другие интересы при этом не ущемляются, <emphasis>тогда</emphasis>, пожалуй, мы имеем дело с проблемой. И, возможно, пришло время для небольшого шантажа — если ресурсы, которые вы можете предоставить на определённых условиях, достаточно велики, чтобы привлечь их внимание.</p><p>Не слишком ли радикально это правило? О, пожалуй. У механизма принятия решений в проекте <emphasis>должен</emphasis> быть мотив быть подотчётным своим сторонникам; безусловная поддержка породила бы свои собственные проблемы.</p><p>Но <emphasis>обычно</emphasis>... я замечаю, что люди недооценивают издержки своих требований или, возможно, просто поддаются инстинктам и заламывают <emphasis>очень, очень, очень</emphasis> высокую цену. Если толпа нонконформистов вообще хочет когда-нибудь сделать что-то вместе, нам нужно двигаться в сторону того, чтобы вступать в группы и оставаться там хотя бы <emphasis>немного</emphasis> легче. Даже перед лицом досадных мелочей и несовершенств! Даже когда к нашим собственным лучшим идеям никто не прислушивается!</p><p>В эпоху интернета и в окружении нонконформистов уже немного утомляет читать 451-е публичное письмо от человека, заявляющего, что Общий Проект не стоит его ресурсов, пока на сайте не сделают шрифт без засечек.</p><p>Конечно, зачастую дело вовсе не в шрифтах. Возможно, дело в лени, акразии или скрытом неприятии. Но с точки зрения групповых норм... с точки зрения того, какие публичные заявления мы уважаем, а какие отговорки публично презираем... мы, пожалуй, <emphasis>действительно</emphasis> хотим поощрять такую групповую норму:</p><p><emphasis>Если проблема не стоит того, чтобы вы лично взялись её исправлять, сколько бы усилий для этого ни потребовалось, и если она не вызвана откровенной недобросовестностью, то она не стоит и того, чтобы отказываться вносить свой вклад в дело, которое вы считаете стоящим.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/5j/your_price_for_joining/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>320. Способен ли гуманизм сравниться с продуктивностью религии?</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Пожалуй, крупнейший <emphasis>добровольный</emphasis> институт в нашем современном мире — связанный воедино не полицией и налогами, не зарплатами и менеджерами, а добровольно поступающими пожертвованиями его членов, — это католическая церковь.</p><p>Она слишком велика, чтобы удерживаться за счет индивидуальных договоренностей, как совместная задача в общине охотников-собирателей. Но в более масштабном мире с бо́льшим числом потенциальных носителей инфекции и более высокой скоростью передачи мы можем ожидать <a l:href="http://lesswrong.com/lw/u/the_ethic_of_handwashing_and_community_epistemic/">появления более вирулентных мемов</a>. В Ветхом Завете нет ни слова об аде, а вот в Новом Завете он есть. Католическая церковь держится на аффективных спиралях смерти — вокруг идей, институтов и лидеров. На обещаниях вечного блаженства и вечного проклятия (теологи на самом деле во всё это не верят, но многие простые католики — вполне). На банальном конформизме людей, которые лично встречаются в церкви и подвергаются давлению окружения. И так далее.</p><p>Мы, имеющие дерзость называть себя «рационалистами», считаем себя выше подобных общинных уз.</p><p>И поэтому любому человеку с <emphasis>простым</emphasis> и <emphasis>очевидным</emphasis> благотворительным проектом — скажем, снабдить едой и кровом пострадавших от цунами в Таиланде — было бы <emphasis>куда</emphasis> лучше обратиться к Папе Римскому с просьбой мобилизовать католиков, чем к Ричарду Докинзу с просьбой мобилизовать атеистов.</p><p><emphasis>До тех пор, пока это так</emphasis>, любой рост атеизма за счет католицизма будет своего рода пустой победой, независимо от всех остальных преимуществ.</p><p>Да, католическая церковь также активно выступает против использования презервативов в истерзанной СПИДом Африке. Да, они тратят огромные суммы собранных денег на всю эту религиозную чепуху. Потакание неясному мышлению не безобидно; <a l:href="http://www.reuters.com/article/2009/03/25/us-crash-idUSTRE52N63B20090325">у молитвы есть своя цена</a>.</p><p>Воздерживаться от причинения вреда — это <emphasis>и есть</emphasis> настоящая победа для рационалиста...</p><p>Если только это не <emphasis>единственная</emphasis> ваша победа, — в таком случае она кажется несколько пустой.</p><p>Если <emphasis>не брать в расчет весь вред</emphasis>, наносимый католической церковью, и смотреть <emphasis>только</emphasis> на добро... то делает ли среднестатистический католик больше <emphasis>суммарного</emphasis> добра, чем среднестатистический атеист, просто в силу своей большей активности?</p><p>Возможно, если вы мудрее, но менее мотивированы, вы можете искать высокоэффективные вмешательства и покупать утилоны по дешевке... Но среди нас мало тех, кто <emphasis>действительно</emphasis> так поступает, а не просто планирует заняться этим когда-нибудь потом.</p><p>В этот момент вы можете развести руками и сказать: «Пока у нас нет прямого контроля над мотивационными контурами нашего мозга, нереалистично ожидать от рационалиста такой же сильной мотивации, как от человека, который искренне верит, что будет вечно гореть в аду, если не подчинится».</p><p>И это справедливое замечание. Любая фольклорная теорема о том, что рациональный агент должен справляться как минимум не хуже нерационального, опирается на допущение, что рациональный агент всегда может просто применить любую «иррациональную» стратегию, которая приносит победу. Но если вы не можете просто <emphasis>выбрать</emphasis> для себя неограниченный запас ментальной энергии, то, возможно, некоторые ложные убеждения в сухой реальности действительно мотивируют сильнее, чем любые доступные истинные убеждения. И если мы все в целом страдаем от альтруистической акразии, будучи не в силах заставить себя помогать в той мере, в какой, по нашему мнению, следовало бы, то богобоязненные люди вполне могут победить в состязании по альтруистической отдаче.</p><p>И всё же, хотя это продолжение разговора и предвзято, давайте рассмотрим этот вопрос чуть подробнее.</p><p>Даже страх перед адом — не идеальный мотиватор. Эволюция не дает человеку слишком длинного поводка: мы можем сопротивляться мотивации короткое время, но затем у нас <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Ego_depletion">иссякает ментальная энергия</a> (кивок в сторону <a l:href="http://lesswrong.com/lw/52/why_i_fail_to_act_rationally/#3tm">infotropism</a>). Даже вера в то, что вы попадете в ад, не меняет этого грубого факта об устройстве мозга. Поэтому верующие грешат, а затем терзаются мыслями об аде — точно так же, как курильщики корят себя за неспособность бросить курить.</p><p>Если бы группу рационалистов <emphasis>очень сильно</emphasis> заботило что-то... кто сказал, что они не смогли бы сравниться с реальными, фактическими результатами верующего католика? Ставки могут и не простираться до «бесконечного» блаженства или «вечного» проклятия, но мозг ведь всё равно не способен вообразить <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kd/pascals_mugging_tiny_probabilities_of_vast/">3 ↑↑↑ 3</a>, не говоря уже о бесконечности. Кто сказал, что реальное количество нейромедиаторов заботы, выделяемых мозгом (если можно так выразиться), при мысли о «росте и процветании человечества» или даже о «пострадавших от цунами тайцах» должно быть намного меньше, чем при мысли о <a l:href="http://lesswrong.com/lw/wv/prolegomena_to_a_theory_of_fun/">«вечном блаженстве в раю»</a>? Всё, что затрагивает более 100 человек, связано со значениями полезности, которые просто невозможно вообразить. И здесь также вступают в игру разного рода <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Bystander_effect">другие стандартные когнитивные искажения</a>. Хочется верить, что знание о них тоже дает определенный бонус?</p><p>Когнитивно-поведенческая терапия и дзен-медитация — две ментальные дисциплины, экспериментально доказавшие свою способность приносить реальные улучшения. Это не та область искусства рациональности, на развитии которой я сосредоточился, но ведь за моей спиной и не стоит какое-то реально существующее боевое искусство рациональности. Если совместить цель, о которой действительно стоит заботиться, с дисциплиной, почерпнутой из КПТ и дзен-медитации, то кто сказал, что рационалисты не смогут держать темп? Или, выражаясь более обобщенно: если у нас есть основанное на доказательствах искусство борьбы с акразией и эксперименты, показывающие, что работает на самом деле, то кто сказал, что мы должны уступать в мотивации какому-то неорганизованному разуму, страшащемуся Божьего гнева?</p><p>И все же... это лишь рассуждения о далеком будущем, в котором, возможно, удастся разработать искусство, пока еще не существующее. Эту технику я не могу применить прямо сейчас. Я привожу ее лишь для того, чтобы проиллюстрировать идею о том, что <emphasis>не стоит так быстро списывать рациональность со счетов</emphasis>: понять, что идет не так, попытаться с умом это исправить и собрать свидетельства того, сработало ли это — вот мощный подход, от которого не следует легкомысленно отмахиваться при обнаружении первого же недостатка.</p><p>На самом деле, мне кажется, дело тут не столько в мотивирующей силе вечного проклятия, сколько в мотивирующей силе <emphasis>встреч вживую</emphasis> с другими людьми, разделяющими ваше дело. Иными словами, в силе физического присутствия в церкви и наличия верующих соседей.</p><p>Для сообщества рационалистов на его нынешнем этапе развития это проблема, поскольку нас мало и мы чертовски сильно рассеяны по всему свету. Если бы все читатели <emphasis>Less Wrong</emphasis> жили в радиусе пяти миль друг от друга, бьюсь об заклад, мы успевали бы делать гораздо больше — и не благодаря <emphasis>координации</emphasis>, а просто за счет чистой <emphasis>мотивации</emphasis>.</p><p>Позже я напишу о некоторых долгосрочных, мечтательных и идеалистических соображениях по поводу этой проблемы. Пока же предпочтительнее были бы более краткосрочные решения, не требующие от нас стократного увеличения численности. В частности, интересно, сможет ли лучшее современное программное обеспечение для видеоконференций дать хотя бы часть того мотивирующего эффекта, который дает встреча вживую; подозреваю, что ответ отрицательный, но попробовать, пожалуй, стоит.</p><p>Тем временем... в краткосрочной перспективе мы вынуждены бороться с акразией по большей части без подкрепляющего физического присутствия других неравнодушных людей. Мне хочется сказать что-то вроде: «Это трудно, но это <emphasis>возможно</emphasis>», — вот только я не уверен, что это действительно так.</p><p>Подозреваю, что самым <emphasis>большим</emphasis> шагом, который рационалисты могли бы предпринять, чтобы сравняться с Католической церковью по эффективности в пересчете на душу населения, было бы регулярное проведение личных встреч людей, работающих над общей задачей — исключительно ради мотивации.</p><p>В отсутствие этого...</p><p>Мы могли бы попытаться ввести групповую норму, согласно которой искренне и сильно переживать о чем-то открыто дозволено — нет, даже поощряется. И групповую норму ожидания того, что ты сделаешь со своей жизнью что-то полезное — внесешь свой вклад в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/y8/interlude_with_the_confessor_48/">наведение порядка в этом мире</a>. Религия не делает столь же сильного упора на то, чтобы дела были действительно <emphasis>сделаны</emphasis>.</p><p>И если бы рационалисты смогли продемонстрировать хотя бы <emphasis>половину</emphasis> от среднего объема альтруистических усилий на одного католика, то, на мой взгляд, <emphasis>даже отдаленно</emphasis> не будет нереалистичным предположить, что при лучшей фокусировке на более эффективных целях типичный рационалист сможет сделать в два раза больше.</p><p>Какую долю своих доходов Католическая церковь тратит на всю эту бесполезную религиозную чепуху вместо реальной помощи людям? Я бы рискнул предположить, что более 50%. А значит, мы могли бы сказать — с некоторой иронией, хотя это и не совсем тот настрой, с которым следует подходить к делам, — что нам стоит попытаться распространить групповую норму жертвовать минимум 5% дохода на <emphasis>реальные</emphasis> цели. (При том что 10% — это обычно рекомендуемый минимум церковной десятины.) А вдобавок ко всему есть еще искусство выбора целей, для которых ожидаемые утилоны обходятся на порядки дешевле (пока существует этот неэффективный рынок утилонов).</p><p>Но задолго до того, как мы сможем хотя бы мечтать о подобных поводах для гордости, нам, светским гуманистам, нужно поработать над тем, чтобы хотя бы <emphasis>сравняться</emphasis> с верующими по объёму совершаемого добра на душу населения.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/5t/can_humanism_match_religions_output/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>321. Церковь против рабочей группы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я вообще с подозрением отношусь к зависти к безумным группам или попыткам слепо копировать ритмы религии — тому, что я назвал «гимнами несуществованию Бога», отвечая: «Хороший „атеистический гимн“ — это просто песня о чём угодно, о чём стоит спеть, и что по счастливой случайности не имеет отношения к религии».</p><p>Но религия действительно закрывает определённые бреши в человеческом разуме, и некоторые из них закрыть и впрямь не мешает. Если устранить религию, нужно отдавать себе отчёт в том, какие пустоты останутся на её месте.</p><p>Если бы вы вдруг стёрли религию с лица земли, величайшей потерей стали бы вовсе не идеалы или мораль; это была бы церковь, община. Сколько из тех, кто сейчас остаётся религиозным, не особо веря в Бога, держатся за веру лишь потому, что хотят быть рядом со своими соседями по приходу, семьёй и друзьями? Сколько из них стали бы атеистами, если бы все остальные тоже отказались от веры и именно <emphasis>это</emphasis> стало бы ценой за то, чтобы остаться в общине и сохранить её уважение? Могу предположить... вероятно, очень многие.</p><p>Если честно... пожалуй, я и сам не так уж хорошо это понимаю. «Брауни и присмотр за детьми» — вот первые две вещи, которые пришли мне на ум. Протягивают ли церкви руку помощи в чрезвычайных ситуациях? Или просто предлагают плечо, чтобы поплакаться? Насколько сильна церковная община? Вероятно, всё зависит от конкретной церкви, да и в любом случае вопрос поставлен неверно. Начать стоит с размышлений о том, что даёт своим членам племя охотников-собирателей, и спросить, чего не хватает в современной жизни. Если современная церковь Первого мира восполняет лишь <emphasis>часть</emphasis> этого, то давайте приложим все усилия, чтобы сделать <emphasis>лучше</emphasis>.</p><p>Так что <emphasis>без</emphasis> слепого копирования религии — <emphasis>без</emphasis> предположения, что мы <emphasis>обязаны</emphasis> собираться каждое воскресное утро в здании с витражами, пока дети, наряженные в парадную одежду, слушают чьё-то пение, — давайте подумаем, как заполнить этот эмоциональный вакуум, когда религия перестаёт быть приемлемым вариантом.</p><p>Для начала, чтобы сломать шаблон — сбросить смирительную рубашку кешированных мыслей о том, как это должно делаться, — представьте, что <emphasis>некоторые</emphasis> современные офисы тоже могут играть роль церкви. Под этим я подразумеваю, что некоторым людям повезло обрести общину прямо на рабочем месте: дружелюбные коллеги, которые пекут для офиса брауни, чьих детей-подростков можно без опаски нанять посидеть с малышами, а в случае беды они, возможно, даже придут на помощь... ? Но, конечно, далеко не каждому везёт найти общину на работе.</p><p>Подумайте вот ещё о чём: церковь <emphasis>якобы</emphasis> сосредоточена на поклонении, а рабочее место <emphasis>якобы</emphasis> преследует коммерческие цели организации. Ни то, ни другое не было тщательно <emphasis>оптимизировано</emphasis> для того, чтобы служить общиной.</p><p>Глядя на типичную религиозную церковь, например, можно заподозрить — хотя всё это лучше проверять экспериментально, а не просто строить догадки, —</p><p>Что вставать рано утром в воскресенье — не оптимально;</p><p>Что носить парадную одежду — не оптимально, особенно для детей;</p><p>Что слушать одного и того же человека, читающего проповеди на одну и ту же тему каждую неделю («религия»), — не оптимально;</p><p>Что расходы на содержание церкви и пастора слишком высоки по сравнению с тем, сколько различных общин могли бы поочерёдно использовать одно и то же здание для своих встреч;</p><p>Что они, вероятно, <a l:href="http://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2005/05/why_dont_people.html">и близко не</a> служат целям сватовства, поскольку церкви уверены, что их задача — навязывать свои средневековые представления о морали;</p><p>Что всё это следовало бы подвергнуть экспериментальному сбору данных, чтобы выяснить, что работает, а что нет.</p><p>Используя слово «оптимально» выше, я имею в виду «оптимально с точки зрения критериев, которые вы бы применили, если бы целенаправленно строили общину <emphasis>как таковую</emphasis>». Тратить кучу денег на роскошную церковь с витражами и штатным пастором имеет смысл только в том случае, если вы действительно <emphasis>хотите</emphasis> тратить деньги на религию <emphasis>как таковую</emphasis>.</p><p>Признаюсь, когда я прохожу мимо городских церквей, моя главная мысль: «Эти здания выглядят очень, очень дорогими, и их как-то слишком много». Если бы всё перестраивалось с нуля... тогда можно было бы иметь одно большое здание для редких свадеб, но использовать его совместно для встреч разных общин в разное время по выходным. А ещё там был бы хороший большой видеоэкран, который можно использовать для выступлений докладчиков, лекций или даже кинопоказов. Витражи? Не самый главный приоритет.</p><p>Или, раз уж члены церкви протягивают руку помощи в трудные времена, — можно ли было бы улучшить эту функцию за счёт явного резервного фонда на чёрный день или договора со страховой компанией, как только мы поймём её важность? Возможно, и <emphasis>нет</emphasis>: прямое привлечение финансов странным образом меняет суть происходящего. С другой стороны, возможно, наличие действующих страховых полисов должно быть <emphasis>требованием</emphasis> для членства, чтобы люди не полагались <emphasis>слишком сильно</emphasis> на общину... Но опять же, поскольку церкви всё-таки создают общины, они пытаются делать это, фактически не <emphasis>признавая</emphasis>, что это почти всё, что люди от них получают. То же самое касается и корпораций, чьи офисы достаточно дружелюбны, чтобы служить общинами; там это всё равно скорее побочная функция.</p><p>Стоит только начать <emphasis>целенаправленно</emphasis> размышлять о том, как дать людям племя охотников-собирателей, к которому они могли бы принадлежать, как в голову приходит множество отличных идей. Стоит ли тепло принимать новичков в свой круг? Пастор может прочитать об этом проповедь, если вы считаете, что церковь — это про религию. Но если вы целенаправленно создаёте общину, то сразу после переезда человек острее всего ощущает отсутствие общины, и именно тогда он больше всего нуждается в вашей помощи. Это также возможность для племени вырасти. В идеале племена должны соперничать друг с другом на ежеквартальных выставках, стремясь привлечь новичков.</p><p>Но возможна ли община, которая является <emphasis>просто</emphasis> общиной — а не заодно ещё офисом или религией? Община, у которой нет иной цели, кроме неё самой?</p><p>Возможно, и <emphasis>да.</emphasis> В конце концов, были ли у племён охотников-собирателей какие-то цели помимо них самих? Ну, выживание и пропитание — это, конечно, были цели.</p><p>Но всё, что у людей есть общего, — особенно любая общая <emphasis>цель</emphasis>, — обычно <emphasis>стремится</emphasis> очертить рамки общины. Почему бы этим не воспользоваться?</p><p>Хотя в наш век интернета, увы, приверженцы слишком многих объединяющих идей слишком сильно рассеяны в пространстве, чтобы составить полноценное племя — если вы единственный член Церкви Субгения в своём городе, это вряд ли вам сильно поможет. Без физического присутствия всё действительно совсем по-другому; на нынешнем этапе развития технологий интернет, судя по всему, <emphasis>не</emphasis> способен служить полноценной заменой.</p><p>Итак, переходя сразу к сути —</p><p>Если Земля просуществует так долго, мне хотелось бы видеть в качестве основы рационалистических общин рабочие группы, сосредоточенные на <a l:href="http://lesswrong.com/lw/y8/interlude_with_the_confessor_48/">всей той работе, которую необходимо проделать, чтобы привести этот мир в порядок</a>. Общины в любой географической зоне формировались бы вокруг максимально специализированной общности, способной объединить племя приличного размера. Если в вашем городе не хватает людей, чтобы найти 50 единомышленников — программистов на Linux, возможно, вам придётся довольствоваться 15 единомышленниками в сфере открытого кода... или же, в те дни, когда всё это будет только начинаться, 15 рационалистами, пытающимися обустроить Землю каждый на свой лад.</p><p>Именно такое направление, на мой взгляд, подходило бы для энергии общин, и именно такая общая цель могла бы их сплотить. Подобные задачи в любом случае требуют общинных усилий, а на Земле полно работы, которую необходимо выполнить, так что незачем растрачивать потенциал впустую. Нам столько всего нужно сделать — пусть же энергия, которая прежде уходила в пустоту религиозных институтов, найдёт свой выход здесь. И пусть достойные цели, не требующие самообмана, заполнят любые пустоты в структуре общин, оставшиеся после устранения религии и её иллюзорных <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xw/higher_purpose/">высших целей</a>.</p><p>Крепкие общины, построенные вокруг достойных целей — именно таким мне видится облик пострелигиозной эпохи или хотя бы той части человечества, которая к тому времени зайдёт в своей жизни так далеко.</p><p>Хотя... раз уж у вас всё равно есть здание с отличным большим экраном высокого разрешения, я бы с удовольствием оспорил идею о том, что всё обучение во взрослом возрасте должно проходить в далёких дорогостоящих университетских кампусах под руководством преподавателей, которые предпочли бы заниматься чем-то другим. К тому же эмпирически очевидно, что колледжи весьма неплохо поддерживают общины. Так что, справедливости ради, есть и другие варианты того, вокруг чего можно построить посттеистическую общину.</p><p>Неужели всё это лишь мечты? Возможно. Вероятно. Но эта идея не лишена возможности постепенного воплощения — если в достаточно крупном городе найдётся достаточное количество рационалистов, прослышавших о ней. Однако, если вдруг рациональность распространится столь широко, или Земля просуществует так долго, и мой голос будет услышан, то именно в этом направлении мне хотелось бы видеть движение: когда церкви угаснут, нам понадобятся не искусственные церкви, а новые формы общинной жизни.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/5v/church_vs_taskforce/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>322. Рациональность: общий интерес многих начинаний.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Не столь уж скрытая цель <emphasis>Less Wrong</emphasis> заключается в том, что существует множество начинаний, которые выигрывают от распространения рациональности, — поскольку требуется чуть больше рациональности, чем обычно, чтобы разглядеть их правоту и стать их сторонником или хотя бы сочувствующим наблюдателем. Не только такие очевидные вещи, как атеизм, но и, к примеру, легализация марихуаны — где хотелось бы, чтобы люди чуть лучше осознавали собственные мотивы и природу сигнализирования, а также в большей степени руководствовались неудобными холодными фактами. Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI) был лишь необычайно крайним примером подобного: дело дошло до того, что после многолетнего топтания на месте я просто развёл руками и в явном виде перешёл к рекурсивной задаче — подготовке рационалистов.</p><p>Но, разумеется, далеко не <emphasis>все</emphasis> рационалисты, которых я подготовлю, заинтересуются моим <emphasis>собственным</emphasis> проектом — <emphasis>и это нормально.</emphasis> Невозможно присвоить <emphasis>всю</emphasis> ценность, которую вы создаёте, а попытки сделать это могут повлечь неприятные побочные эффекты.</p><p>Если сторонники других начинаний окажутся достаточно просвещёнными, чтобы мыслить так же...</p><p>Тогда все те движения, которые выигрывают от распространения рациональности, смогут, пожалуй, получить нечто вроде стандартизированного материала, на который они смогут указывать своим сторонникам — общую задачу, централизованную ради экономии усилий, — и считать, что попутно они тоже сеют немного рациональности. Они не присвоят всю ценность, которую создают. И это нормально. Они получат часть ценности, созданной другими. Атеизм имеет мало общего напрямую с легализацией марихуаны, но если и атеисты, и противники запретительных мер готовы немного отступить назад и поговорить об общем абстрактном принципе — о необходимости смотреть в лицо неприятной истине, мешающей произнести красивую праведную тираду, — тогда и атеизм, и сторонники легализации марихуаны извлекут некоторую пользу из общих усилий.</p><p>Но для этого требуется — я знаю, что повторяюсь, но это важно, — чтобы вы были готовы не претендовать на всю создаваемую вами ценность. Требуется, чтобы в процессе разговора о рациональности вы сохраняли способность временно <emphasis>помалкивать</emphasis> о собственном деле, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2v/the_tragedy_of_the_anticommons/242#comments">пусть даже оно и является самым лучшим делом на свете</a>. Требуется, чтобы вы не рассматривали другие движения (а они — вас) как конкурентов в борьбе за ограниченный круг рационалистов с ограниченной способностью оказывать поддержку; а наоборот, создавали больше рационалистов и увеличивали их способность помогать. Вы пожнёте лишь часть плодов собственных трудов, но при этом пожнёте и часть плодов чужого труда.</p><p>Если вы и они расходитесь во мнениях — особенно касательно приоритетов, — вы должны быть готовы согласиться <emphasis>помалкивать</emphasis> об этих разногласиях. (За исключением, возможно, специализированных площадок, находящихся в стороне от основного русла дискуссии, где подобные разногласия разбираются целенаправленно.)</p><p>Один человек, вступавший в должность президента некой организации, как-то заметил, что этой организации не особо везло с лозунгом «Это <emphasis>лучшее</emphasis>, что вы можете сделать», если сравнивать, к примеру, с колоссальным успехом Фонда X-Prize, который доносил до состоятельных людей простой посыл: «Вот <emphasis>крутая</emphasis> штука, которую вы можете сделать».</p><p>Это одно из тех озарений, когда ты изумлённо моргаешь, а затем осознаёшь, насколько же в этом много смысла. Человеческий мозг не способен осознать масштаб высоких ставок, люди даже отдалённо не похожи на максимизаторов ожидаемой полезности, а сами мы в массе своей — альтруистические акратики. Слова «Это <emphasis>лучшее</emphasis> дело» не особо прибавляют мотивации по сравнению со словами «Это крутое дело». Они лишь накладывают куда более суровое бремя доказывания. И провоцируют неприятные, убивающие мотивацию сравнения со всеми остальными известными вам добрыми делами (что грозит обесценить то моральное удовлетворение, которое вы уже успели получить).</p><p>Если исходить из предположения, что каждый по умолчанию является альтруистическим акратиком (тем, кто хотел бы делать больше, но не может себя заставить), — или, по крайней мере, что большинство интересующих нас потенциальных сторонников подходят под это описание, — тогда грызня по поводу того, какое начинание <emphasis>лучше всего</emphasis> поддерживать, может привести к снижению общего объёма альтруизма.</p><p>«Но ведь доллары взаимозаменяемы, — возразите вы. — Доллар, потраченный на одно дело, действительно нельзя потратить на другое!» На что я отвечу: но люди как когнитивные системы <emphasis>вовсе не являются</emphasis> максимизаторами ожидаемой полезности. Доллары списываются с разных мысленных счетов и при разных обстоятельствах требуют разного количества <emphasis>силы воли</emphasis> (которая и есть истинный ограничивающий ресурс). В рамках мысленного учёта люди стремятся распределять свои пожертвования, чтобы минимизировать сожаления в случае неудачи одного из начинаний, так что рассказ о дополнительном проекте может лишь увеличить общую сумму, которую они готовы пожертвовать.</p><p>Разумеется, у принципа благожелательной терпимости есть свои границы. Если чей-то любимый проект — обучение сальсе, было бы огромной натяжкой заявить, будто эти люди работают над достойной подзадачей великого общего проекта Нового Просвещения ради человеческого прогресса.</p><p>Но в той мере, в какой некая задача действительно является делом, выполнения которого вы желали бы на благо человечества... придирчивые сравнения этого проекта с Вашим-Самым-Любимым-Проектом могут помочь вашему собственному начинанию далеко не так сильно, как кажется. Возможно, нам стоит приучить себя говорить практически на любых площадках: «Вот <emphasis>крутой</emphasis> рационалистический проект», а не «Только мой проект <emphasis>приносит наивысшую отдачу в виде ожидаемых утилонов на предельный доллар</emphasis>». Если кто-то достаточно хладнокровный, чтобы максимизировать ожидаемую полезность взаимозаменяемых денег без оглядки на эмоциональные побочные эффекты, <emphasis>прямо об этом спросит</emphasis>, мы могли бы направить его на <emphasis>специализированный</emphasis> подфорум, где каждый претендующий на <emphasis>высший</emphasis> приоритет бьётся за первенство. Хотя, если всё пойдёт хорошо, те проекты, что действительно имеют серьёзные основания жаловаться на обделённость вниманием, привлекут больше инвестиций, их предельная доходность упадёт, и победитель среди конкурирующих притязаний перестанет быть очевидным.</p><p>Если существует множество рационалистических проектов, выигрывающих от повышения ватерлинии здравомыслия, то их взаимная терпимость и совместный вклад в распространение рациональности гипотетически могут столкнуться с проблемой общего достояния. Но с этим, кажется, не так уж трудно справиться: если какая-то группа не желает делиться созданными ею рационалистами или упоминать при них о том, что могут существовать другие проекты Нового Просвещения, то любые общие централизованные рационалистические ресурсы могут просто убрать упоминание их проекта как крутого дела.</p><p>Хотя всё это — идеалистическая и устремлённая в будущее мысль, польза для всех нас могла бы заключаться в том, что мы обнаружим важные вещи, которые упускаем прямо сейчас. У столь многих рационалистических проектов сторонников мало, и они разбросаны по миру; если бы мы все могли считать себя частью Общего Проекта человеческого прогресса, Нового Просвещения, вероятность найти десятерых из нас в любом отдельно взятом городе стала бы существенно выше. Сейчас сторонникам многих из этих проектов бывает немного одиноко. Рациональность, возможно, и не <emphasis>самая важная вещь в мире</emphasis> — ею, разумеется, является то, что мы защищаем, — но это <emphasis>крутая</emphasis> вещь, которая объединяет многих из нас. Мы могли бы многое приобрести, если бы стали идентифицировать себя в том числе и как рационалисты.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/66/rationality_common_interest_of_many_causes/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>323. Беспомощные индивиды.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Если учесть, что наши групповые инстинкты оптимизированы для общин охотников-собирателей численностью около 50 человек, где <a l:href="http://lesswrong.com/lw/x9/dunbars_function/">все знают друг друга</a>, начинает казаться чудом, что современные крупные институты вообще выживают.</p><p>Ну — существуют правительства со специализированными армиями и полицией, способные собирать налоги. Это чуждый нашим предкам уклад, который восходит к возникновению оседлого земледелия и извлекаемых излишков; человечество до сих пор с трудом приспосабливается к нему.</p><p>Существуют корпорации, в которых денежные потоки контролируются централизованным руководством, — еще один чуждый предкам уклад, восходящий к появлению крупной торговли и профессиональной специализации.</p><p>А в мире с огромным населением и тесными контактами мемы эволюционируют, становясь гораздо более вирулентными, чем в среднем в первобытной среде; эти мемы грозят вечным проклятием, обещают рай и опираются на класс профессиональных жрецов для своего распространения.</p><p>Но по большому счету ответ на вопрос «Как выживают крупные институты?» звучит так: «Никак!» Подавляющее большинство крупных современных институтов — некоторые из которых жизненно важны для функционирования нашей сложной цивилизации — попросту <emphasis>даже не возникают.</emphasis></p><p>Впервые я осознал это, когда понял, как финансируется Наука: а именно, <emphasis>не</emphasis> за счет частных пожертвований отдельных людей.</p><p>Традиционно Наука финансируется правительствами, корпорациями и крупными фондами. Мне довелось лично убедиться, что собрать деньги на Науку с частных лиц <emphasis>поразительно</emphasis> трудно. Если только речь не идет об исследованиях болезни, калечащей своих жертв — да и то не факт.</p><p>Почему? На самом деле люди просоциальны; они дают деньги, например, приютам для щенков. Наука — один из величайших общественных интересов, и люди даже прекрасно это понимают. Почему же тогда не Наука?</p><p>Любой <emphasis>конкретный</emphasis> научный проект — скажем, изучение генетики трипанотолерантности у крупного рогатого скота — эмоционально <emphasis>не подходит</emphasis> для индивидуальной благотворительности. У науки длинный временной горизонт, требующий постоянной поддержки. Промежуточные или даже итоговые пресс-релизы вряд ли способны вызвать сильные эмоции. Вы не можете пойти туда волонтером; это работа для специалистов. Фотография ученого, чью зарплату (на уровне рыночной или чуть ниже) вы спонсируете, не производит такого впечатления, как снимок пучеглазого щенка, которому вы помогли обрести новый дом. Вы не получаете той мгновенной обратной связи и ощущения сиюминутного достижения, которые необходимы, чтобы человек продолжал <emphasis>тратить собственные деньги.</emphasis></p><p>По иронии судьбы я окончательно осознал это не на примере собственной работы, а когда задумался: «Почему читатели <a l:href="http://blog.sethroberts.net/">Сета Робертса</a> не объединятся, чтобы профинансировать экспериментальную проверку его гипотезы об ожирении? Почему частные филантропы не платят за испытания <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Polywell">поливелла-фузора Буссарда</a>?» Это примеры <emphasis>очевидно</emphasis> и до смешного недофинансированных исследований, результаты которой (окажись они верны) принесли бы пользу огромному числу людей. Именно тогда мне пришло в голову, что в самом общем случае Наука эмоционально плохо подходит для того, чтобы люди тратили на неё свои личные деньги.</p><p>На самом деле <emphasis>очень немногие вещи подходят для этого</emphasis> при тех людях, которые есть у нас сейчас. Мне кажется, в этом кроется ключ к пониманию того, почему мир устроен именно так — почему так плохо защищены многие личные интересы, почему, к примеру, 200 миллионам взрослых американцев так чертовски трудно контролировать 535 членов Конгресса.</p><p>Так как же на самом деле финансируется Наука? Правительствами, которые считают, что должны тратить некоторую сумму на Науку, при этом законодатели или чиновники принимают эти решения — ведь они тратят не совсем <emphasis>свои</emphasis> деньги. Достаточно крупные корпорации решают выделить часть средств на фундаментальные исследования и разработки. Крупные низовые организации, построенные вокруг аффективных спиралей смерти, могут обратить внимание на науку, которая соответствует их идеалам. Крупные частные фонды, распоряжающиеся капиталами, которые богатые люди выделили на поддержание своей репутации, тратят деньги на ту Науку, спонсорство которой обещает выглядеть очень благородно — примерно как выделения денег симфоническим оркестрам или современному искусству. А затем отдельные ученые (или отдельные научные группы) ведут борьбу за контроль над этим уже распределенным бюджетом, отданным в руки членов грантовых комитетов, которые кажутся именно теми людьми, кому и положено оценивать ученых.</p><p>Вы редко увидите научный проект, делающий <emphasis>прямую</emphasis> заявку на долю общественных ресурсов; скорее, ресурсы сначала выделяются на Науку в целом, а затем ученые бьются за то, кому именно они достанутся. Даже исключения из этого правила чаще продиктованы политиками (лунная программа) или военными целями (Манхэттенский проект), нежели обращениями ученых к широкой публике.</p><p>Я уверен, что если бы широкая публика имела привычку финансировать конкретные научные проекты через частные пожертвования, уйма денег уходила бы впустую, например, на всякую «квантовую чушь» — если предположить, что публика каким-то образом приобрела бы эту привычку без изменения каких-либо других характеристик людей или общества.</p><p>Но все же любопытно: Науке удается выживать не потому, что в наших коллективных личных интересах её развивать, а скорее потому, что она присосалась как паразит к тем немногим формам крупных организаций, которые вообще способны существовать в нашем мире. А ведь есть множество других проектов, которые попросту даже не возникают.</p><p>Мне кажется, современному человечеству крайне плохо удаются скоординированные усилия ради удовлетворения коллективных личных интересов. Эта задача слишком чужда эволюционному опыту наших предков, когда масштабы превышают 50 человек. Существуют лишь крупные сборщики налогов, крупные торговцы, супермемы, редкие люди, наделенные огромной властью, да еще несколько структур вроде Науки, которые могут паразитировать на них.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/64/helpless_individuals/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>324. Деньги: единица заботы.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Стив Омохундро предложил <a l:href="http://lesswrong.com/lw/vc/economic_definition_of_intelligence/">фольклорную теорему</a>, суть которой сводится к тому, что внутри любого приблизительно рационального самомодифицирующегося агента предельная выгода от инвестирования дополнительных ресурсов во что бы то ни было должна быть примерно одинаковой. Или, выражаясь чуть точнее, перенаправление единицы ресурса с одной задачи на другую не должно приводить к росту ожидаемой полезности относительно функции полезности агента и его вероятностных ожиданий касательно собственных алгоритмов.</p><p>Этот принцип баланса ресурсов подразумевает, что для весьма широкого спектра приблизительно рациональных систем (включая даже внутреннее устройство самомодифицирующегося разума) должна существовать некая единая валюта ожидаемых утилонов, которой можно измерить всё, что вообще имеет смысл делать.</p><p>В нашем обществе эта единая валюта ожидаемых утилонов называется «деньгами». Это мера того, насколько общество заботится о чём-либо.</p><p>Это жестокая, но очевидная истина, которую у многих есть мотив отрицать.</p><p>Надеюсь, перед этой аудиторией я могу просто констатировать это и пойти дальше. Вы ведь не думали до этого момента, будто «общество» разумно, благожелательно и вменяемо, верно?</p><p>Я говорю это ради одной общей мысли, объединяющей многие благие начинания. Любая благотворительная организация, о которой вы когда-либо отзывались добрым словом, наверняка <emphasis>мечтает</emphasis>, чтобы вы понимали это, независимо от того, говорили они об этом вслух или нет. Ведь я общался с другими людьми из некоммерческого сектора и знаю, что говорю сейчас не только от себя...</p><p>Многие люди, видя дело, которое считают стоящим, охотно уделили бы ему несколько часов свободного времени, прислали пятилетний ноутбук и банку консервов или сходили на какой-нибудь марш — но только бы не тратить <emphasis>деньги.</emphasis></p><p>Поверьте, я понимаю это чувство. Каждый раз, когда я трачу деньги, я чувствую себя так, будто теряю очки здоровья. В этом и беда единого показателя, описывающего твоё благосостояние: видеть, как эта цифра уменьшается — удовольствие ниже среднего, даже если колебания неизбежны в обычном течении жизни. Против этого должен существовать какой-нибудь принцип <a l:href="http://lesswrong.com/lw/xy/the_fun_theory_sequence/">теории веселья</a>.</p><p>Но, увы...</p><p>В экономике <emphasis>есть</emphasis> одна старая-престарая задачка (или наблюдение): юрист тратит час на волонтёрство в бесплатной столовой вместо того, чтобы поработать лишний час и пожертвовать заработанные деньги на наём кого-то другого, кто проработал бы в этой столовой пять часов.</p><p>Существует вещь под названием «закон сравнительных преимуществ Рикардо». Существует идея под названием «профессиональная специализация». Существует понятие «эффект масштаба». Существует концепция «выгоды от торговли». Вся причина, по которой у нас есть деньги, заключается в том, чтобы реализовать <emphasis>колоссальную</emphasis> выгоду, возможную благодаря тому, что каждый из нас занимается тем, что делает <emphasis>лучше всего</emphasis>.</p><p>Так поступают взрослые. Так поступают, когда действительно хотят, чтобы дело было <emphasis>сделано.</emphasis> Вы используете <emphasis>деньги</emphasis>, чтобы нанимать <emphasis>специалистов на полный день.</emphasis></p><p>Да, люди порой ограничены в своей способности обменивать время на деньги (при неполной занятости), поэтому для них лучше напрямую жертвовать то, что они обычно обменивают на деньги. <emphasis>Если бы</emphasis> бесплатной столовой <emphasis>требовался</emphasis> юрист и тот пожертвовал бы <emphasis>крупный, непрерывный и высокоприоритетный</emphasis> блок юридической работы, тогда <emphasis>такое</emphasis> волонтёрство имело бы смысл — это та же самая <emphasis>специализированная</emphasis> услуга, которую юрист обычно обменивает на деньги. Но «пожертвовать» всего один час юридической работы, который постоянно откладывается и растягивается на три недели урывками в перерывах между другими делами? Дела так не делаются, <emphasis>когда людям действительно не всё равно</emphasis>, или, выражаясь практически эквивалентно, <emphasis>когда дело касается денег</emphasis>.</p><p>В той степени, в какой люди не способны осознать этот принцип на <emphasis>интуитивном уровне</emphasis>, они могут считать использование денег чем-то <emphasis>необязательным</emphasis> при стремлении к вещам, которые кажутся просто <emphasis>морально</emphasis> желательными — в отличие от таких задач, как добыча пропитания, к желательности которых почему-то относятся совсем иначе. Этого фактора <emphasis>самого по себе</emphasis> может быть достаточно, чтобы помешать нам преследовать наши общие интересы в группах численностью более 40 человек.</p><p>Выгода от торговли и профессиональная специализация — это не просто абстрактно хорошие, но неестественно звучащие идеи; <emphasis>это единственный способ, благодаря которому в этом мире вообще что-то делается.</emphasis> Деньги — это не бумажки, это <emphasis>единая валюта заботы</emphasis>.</p><p>Отсюда и старая поговорка: «Деньги заставляют мир крутиться, а любовь едва удерживает его от взрыва».</p><p>Конечно, перед нами стоит проблема акразии — неспособности делать то, что мы решили делать, — которая относится к искусству рациональности, и я надеюсь, её разовьет кто-то другой (я-то больше специализируюсь по части неразрешимых вопросов). И да, тратить деньги больнее, чем волонтёрить, потому что мы наглядно видим, как уменьшается сумма на банковском счёте, тогда как у оставшихся часов нашей жизни нет наглядного счетчика. Но когда приходит время кормить себя, думаете ли вы: «Хм, может, мне стоит попробовать самому вырастить корову, ведь это менее болезненно, чем тратить деньги на говядину»? Не всё можно сделать <emphasis>без</emphasis> обращения к закону Рикардо, а на другом конце этой сделки находятся люди, испытывающие точно такую же боль при мысли о том, что у них станет меньше денег.</p><p>Навскидку мне кажется, что можно было бы что-то предпринять, чтобы уменьшить боль от потери очков здоровья и усилить ощутимую связь между пожертвованием денег и мыслью «Я совершил доброе дело!». Кое-что из этого я пытаюсь сделать прямо сейчас, подчёркивая истинную природу и силу денег и ополчаясь против ядовитого мема, гласящего, будто тот, кто <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2009/03/as-ye-judge-those-who-fund-thee-ye-shall-be-judged.html">просто даёт деньги</a>, недостаточно неравнодушен, чтобы включиться лично. Это лишь отражение ума, не понимающего концепцию рыночной экономики, пришедшую на смену обществу охотников и собирателей. Акт пожертвования денег — это не сиюминутное выписывание чека; это труд каждого часа, потраченного на то, чтобы заработать деньги на этот чек — точно так же, как если бы вы работали в самой благотворительной организации <emphasis>как профессионал</emphasis>, с максимальной, взрослой эффективностью.</p><p>Если юристу нужно отработать час в бесплатной столовой, чтобы сохранить мотивацию и напомнить себе, ради чего он всё это делает, <emphasis>в этом нет ничего плохого.</emphasis> Но ему <emphasis>также</emphasis> стоит жертвовать часть тех часов, что он работает в офисе, ведь в этом и заключается сила профессиональной специализации. Можно рассматривать чек как покупку права волонтёрить в бесплатной столовой или как подтверждение ценности времени, проведённого там. Подробнее об этом позже.</p><p>В первом приближении деньги — это единица заботы с точностью до положительного скалярного множителя, то есть единица относительной заботы. Некоторые люди бережливы и тратят меньше денег на <emphasis>всё на свете</emphasis>; но если вы на самом деле готовы потратить 5 долларов на буррито, то всё, на что вы не готовы потратить эти 5 долларов, заботит вас <emphasis>меньше, чем</emphasis> это буррито. Если вы не тратите двухмесячную зарплату на кольцо с бриллиантом, это не значит, что вы не любите свою вторую половинку. («De Beers: это просто камень».) Но верно и обратное: если вы <emphasis>всегда</emphasis> неохотно тратите <emphasis>хоть какие-то</emphasis> деньги на свою вторую половинку, но при этом без всяких душевных терзаний выкладываете 1000 долларов за телевизор с плоским экраном, то да, это <emphasis>действительно</emphasis> кое-что говорит о ваших относительных ценностях.</p><p>Да, бережливость — это добродетель. Да, тратить деньги больно. Но в конечном счёте, если вы никогда не готовы тратить единицы заботы, это значит, что вам всё равно.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/65/money_the_unit_of_caring/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>325. Покупайте тёплые чувства и утилоны по отдельности. Ранее:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В экономике есть один очень, очень старый парадокс (или наблюдение) о юристе, который целый час работает волонтёром в благотворительной столовой вместо того, чтобы поработать лишний час в офисе и пожертвовать заработанные деньги на то, чтобы нанять кого-то другого...</p><p>Если юристу нужно поработать час в благотворительной столовой, чтобы поддержать собственную мотивацию и напомнить себе, ради чего он всё это делает, — <emphasis>это нормально.</emphasis> Но ему следует <emphasis>также</emphasis> жертвовать часть часов, отработанных в офисе, потому что в этом и заключается сила профессиональной специализации. Можно рассматривать выписанный чек как покупку права на волонтёрство в этой столовой или как оправдание времени, проведённого в ней. Но об этом позже.</p><p>Я придерживаю двери перед старушками. На самом деле я не помню, когда такое случалось в буквальном смысле (хотя уверен, что за последний год или около того это бывало). Но, скажем, в течение последнего месяца я как-то гулял и заметил припаркованный у дома универсал с полностью открытым багажником, так что весь салон машины был как на ладони. Я заглянул внутрь, чтобы проверить, не разгружают ли его, но это было не так. Посмотрел по сторонам — не занимается ли кто-нибудь машиной. И наконец я подошёл к дому, постучал, а затем позвонил в дверь. И да, багажник действительно оставили открытым случайно.</p><p>При других обстоятельствах это было бы простым актом альтруизма, который мог бы означать искреннюю заботу о чужом благополучии, или страх перед чувством вины за бездействие, или желание продемонстрировать собственную надёжность себе или окружающим, или просто получение удовольствия от альтруизма. Кстати, я считаю все эти мотивы вполне оправданными; я мог бы начислить дополнительные баллы за первый, но не стал бы вычитать штрафные баллы за остальные. Лишь бы людям помогали.</p><p>Но в моём случае, поскольку я уже работаю в некоммерческом секторе, возникает следующий вопрос: не мог ли я с большей пользой потратить те же шестьдесят секунд более <emphasis>специализированным</emphasis> образом, чтобы принести другим бóльшую выгоду? То есть: могу ли я искренне защищать это решение как <emphasis>лучшее</emphasis> использование моего времени, учитывая всё остальное, во что я, по собственным заявлениям, верю?</p><p>Очевидное оправдание — или, возможно, очевидная рационализация — заключается в том, что подобный акт альтруизма действует как <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Ego_depletion">восстановитель силы воли</a>, причём гораздо эффективнее, чем, скажем, прослушивание музыки. Кроме того, я сомневаюсь в своей способности быть альтруистом <emphasis>только</emphasis> в теории; подозреваю, что если я буду проходить мимо проблем, мой альтруизм начнёт угасать. Я никогда не заходил так далеко, чтобы проверять это; кажется, риск того не стоит.</p><p>Но если защита такова, то мой поступок нельзя назвать добрым делом, не так ли? Ведь преимущества, которые я перечисляю, направлены на меня самого.</p><p>Ну — а кто сказал, что я <emphasis>защищал</emphasis> этот поступок как бескорыстное доброе дело? Это <emphasis>эгоистичное</emphasis> доброе дело. Если оно восстанавливает мою силу воли или помогает мне оставаться альтруистом, то от этого есть косвенная польза для других (или, во всяком случае, я в это верю). Вы, конечно, могли бы возразить, что не доверяете эгоистичным поступкам, которые якобы несут пользу другим в качестве «скрытого мотива»; но тогда я с тем же успехом могу ответить, что по тому же принципу вам следует смотреть непосредственно на само изначальное доброе дело, а не на <emphasis>его</emphasis> предполагаемый скрытый мотив.</p><p>Сойдёт ли мне это с рук? То есть могу ли я действительно называть это «эгоистичным добрым делом» и при этом восстанавливать силу воли, а не испытывать чувство вины за свой эгоизм? Судя по всему, да. Я удивлён, что это работает именно так, но это работает. Пока я стучусь, чтобы предупредить об открытом багажнике, и пока мне говорят «Спасибо!», мой мозг чувствует, что совершил своё прекрасное доброе дело на сегодня.</p><p>Конечно, у вас всё может быть иначе. Проблема с попытками выработать искусство восстановления силы воли заключается в том, что разным людям подходят разные вещи. (То есть мы на ощупь исследуем уровень поверхностных явлений, не понимая более глубоких закономерностей, которые могли бы предсказать эти индивидуальные различия.)</p><p>Но если вы обнаружите, что в этом отношении похожи на меня — что эгоистичные добрые дела всё ещё работают, — тогда я рекомендую вам <emphasis>покупать тёплые чувства и утилоны по отдельности.</emphasis> Не одновременно. Попытка делать и то, и другое одновременно приводит лишь к тому, что ни то, ни другое не получается сделать хорошо. Если для вас важен статус, покупайте статус тоже отдельно!</p><p>Если бы мне пришлось давать совет какому-нибудь новоиспечённому миллиардеру, вступающему на поприще благотворительности, мой совет звучал бы примерно так:</p><p>Чтобы купить тёплые чувства, найдите какую-нибудь трудолюбивую, но крайне бедную женщину, которая вот-вот бросит государственный колледж из-за того, что её мужу сократили рабочие часы, и лично, но анонимно вручите ей банковский чек на 10 000 долларов. Повторяйте по желанию.</p><p>Чтобы купить статус среди друзей, пожертвуйте 100 000 долларов на самый привлекательный и модный на данный момент фонд X-Prize или на любую другую благотворительную организацию, которая кажется наиболее стильной за минимальную цену. Раструбите об этом повсюду, появляйтесь на их пресс-мероприятиях и хвастайтесь этим следующие пять лет.</p><p>Затем — с абсолютно хладнокровным расчётом — без нечувствительности к масштабу или <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Ambiguity_aversion">неприятия неопределённости</a> — не заботясь о статусе или тёплых чувствах — разработав некую общую схему перевода результатов в утилоны и пытаясь выразить неопределённость в процентных вероятностях — найдите благотворительную организацию, которая предлагает наибольшее количество ожидаемых утилонов на доллар. Жертвуйте туда столько денег, сколько планировали выделить на благотворительность, пока её предельная эффективность не упадёт ниже эффективности следующей организации в списке.</p><p>Кроме того, я бы посоветовал миллиардеру, чтобы его расходы на утилоны превышали расходы на тёплые чувства хотя бы, скажем, в 20 раз. Пятипроцентные накладные расходы на поддержание собственного альтруизма кажутся вполне разумными, и я, ваш беспристрастный судья, без проблем <emphasis>оправдал бы</emphasis> тёплые чувства при таком большом множителе. При условии, конечно, что изначальный «тёплый» поступок действительно приносит пользу, а не активный вред.</p><p>(Покупка <emphasis>статуса</emphasis>, как мне кажется, по сути не имеет отношения к альтруизму. Если пожертвование фонду X-Prize вызывает у ваших друзей больше восхищения, чем моторная лодка той же стоимости, то покупать лодку действительно нет причин. Просто запишите эту сумму в графу «произвести впечатление на друзей» и помните, что это не графа «альтруизм».)</p><p>Но главный урок в том, что все эти три вещи — тёплые чувства, статус и ожидаемые утилоны — можно купить <emphasis>гораздо</emphasis> эффективнее, если покупать их <emphasis>по отдельности</emphasis>, оптимизируя за раз только что-то одно. Выписать чек на 10 000 000 долларов благотворительному фонду по борьбе с раком груди — хотя это и гораздо более похвально, чем потратить те же 10 000 000 долларов на, не знаю, вечеринки или ещё что-то, — не принесёт вам той концентрированной эйфории, какую вы почувствовали бы, лично присутствуя при том, как вы в корне меняете жизнь одного-единственного человека, — скорее всего, даже близко <emphasis>не принесёт</emphasis>. Это не даст вам такого повода для разговоров на вечеринках, как пожертвование на что-то привлекательное вроде X-Prize — разве что другие богачи едва заметно кивнут. А если отбросить всякую заботу о тёплых чувствах и статусе, то наверняка найдётся по меньшей мере <emphasis>тысяча</emphasis> обделённых вниманием существующих благотворительных организаций, которые смогли бы принести на десять миллионов долларов на <emphasis>порядки</emphasis> больше утилонов. Попытка оптимизировать все три критерия разом гарантирует лишь то, что ни один из них не будет оптимизирован как следует — получатся лишь слабые толчки во всех трёх направлениях.</p><p>Конечно, если вы не миллионер и тем более не миллиардер, то вы не можете быть столь же <emphasis>эффективны</emphasis> в этих делах и не можете так легко совершать «оптовые закупки». Но я всё равно скажу: для получения тёплых чувств найдите относительно <emphasis>дешёвую</emphasis> благотворительную организацию с яркими, живыми получателями помощи, которым вы, в идеале, можете помочь лично и напрямую. Поработайте волонтёром в бесплатной столовой. Или просто получайте свои тёплые чувства, придерживая двери перед старушками. Пусть это <emphasis>оправдывается</emphasis> вашими другими усилиями по покупке утилонов, но не <emphasis>путайте</emphasis> это с покупкой утилонов. Статус же, пожалуй, дешевле купить, приобретая хорошую одежду.</p><p>А когда дело доходит до покупки ожидаемых утилонов — тогда, конечно, заткнись и считай.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/6z/purchase_fuzzies_and_utilons_separately/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>326. Апатия свидетеля.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Эффект свидетеля, также известный как апатия свидетеля, заключается в том, что в чрезвычайных ситуациях большие группы людей с меньшей вероятностью примут меры — не только по отдельности, но и коллективно. Поместите испытуемого одного в комнату и пустите из-под двери дым. Семьдесят пять процентов участников выйдут, чтобы сообщить об этом. Теперь поместите в комнату <emphasis>трех</emphasis> испытуемых — настоящих испытуемых, ни один из которых не знает, в чем дело. Лишь в 38% случаев <emphasis>кто-нибудь</emphasis> сообщит о дыме. Поместите испытуемого с двумя подставными лицами, которые игнорируют дым, и о дыме сообщат лишь в 10% случаев — люди будут оставаться в комнате, даже когда она наполнится дымом.<sup>1</sup></p><p>Согласно стандартной модели, двумя основными причинами апатии свидетеля являются:</p><p><emphasis>Диффузия ответственности</emphasis> — каждый надеется, что кто-то другой сделает первый шаг и возьмет на себя издержки действия. Когда никто не действует, пребывание в толпе служит оправданием и снижает вероятность того, что человека привлекут к личной ответственности за последствия.</p><p><emphasis>Плюралистическое невежество</emphasis> — люди пытаются <emphasis>выглядеть</emphasis> спокойными, высматривая подсказки, и видят... что остальные тоже выглядят спокойными.</p><p>Чалдини:<sup>2</sup></p><p>Очень часто чрезвычайная ситуация не очевидна. Лежит ли человек в переулке из-за сердечного приступа или это просто пьяный спит? . . . В такие моменты неопределенности естественная склонность — оглядываться на действия других в поисках подсказок. По реакции других свидетелей мы можем понять, является ли происходящее чрезвычайной ситуацией или нет. Однако легко забыть о том, что все остальные наблюдатели, скорее всего, тоже ищут социальные доказательства. Поскольку все мы предпочитаем выглядеть уравновешенными и невозмутимыми на людях, мы, скорее всего, будем искать эти доказательства безмятежно, бросая быстрые, скрытные взгляды на окружающих. Следовательно, каждый, скорее всего, увидит, что все остальные выглядят спокойными и ничего не предпринимают.</p><p>Чалдини предлагает в случае, если вам когда-либо понадобится экстренная помощь, указать на <emphasis>одного-единственного</emphasis> прохожего и попросить о помощи именно его, давая предельно ясно понять, к кому вы обращаетесь. Помните, что у <emphasis>всей</emphasis> группы, вместе взятой, может оказаться меньше шансов помочь, чем у одного человека.</p><p>Я немного размышлял над эволюционной психологией эффекта свидетеля. Предположим, что в среде наших предков большинство людей в вашей общине, скорее всего, были хотя бы в какой-то степени вашими родственниками — достаточно близкими, чтобы их стоило спасать, если вы были единственным, кто мог это сделать. Но если присутствуют еще двое, то <emphasis>первый</emphasis> начавший действовать несет издержки, в то время как двое других получают <emphasis>генетическую</emphasis> выгоду от спасения дальнего родственника. Могла ли здесь возникнуть гонка вооружений: кто прождет дольше всех?</p><p>Насколько я могу судить по этой цепочке рассуждений, такое объяснение вряд ли состоятельно: мне кажется, в точке, где вся группа бездействует, ген, побуждающий помогать немедленно, должен быть способен внедриться в популяцию. Результатом экспериментов оказывается не долгое ожидание перед оказанием помощи, а попросту неоказание помощи: если помогать, когда ты единственный, кто может это сделать, выгодно генетически (а в экспериментах это <emphasis>действительно</emphasis> происходит), то групповое равновесие не должно сводиться к тому, что не помогает <emphasis>никто</emphasis> (как происходит в экспериментах).</p><p>Поэтому я не думаю, что гонка на выжидание — это правдоподобное эволюционное объяснение. Более вероятно, мне кажется, что мы имеем дело с проблемой, которой не существовало в среде наших предков. Если испытуемые действительно <emphasis>знают</emphasis> предполагаемую жертву, шансы на помощь резко возрастают (то есть мы не наблюдаем аналога помощи реальному соплеменнику). Если я правильно помню, если испытуемые знают друг <emphasis>друга</emphasis>, шансы на действие также возрастают.</p><p>Беспокойство по поводу действий на публике также может играть свою роль. Если Робин Хансон прав насчет <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2009/04/choke-to-submit.html">эволюционной роли «ступора»,</a> то решение начать действовать <emphasis>первым</emphasis> в чрезвычайной ситуации может также восприниматься как опасная заявка на высокий статус. (Если подумать, я не припоминаю, чтобы в анализе эффекта свидетеля обсуждалась <emphasis>застенчивость</emphasis>, но, вероятно, <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">это просто моя плохая память</a>.)</p><p>Можно ли объяснить эффект свидетеля главным образом диффузией моральной ответственности? Мы могли бы проявить цинизм и предположить, что люди в основном заинтересованы в том, чтобы <emphasis>их не обвинили</emphasis> в неоказании помощи, а не в том, чтобы действительно хотеть помочь — что они главным образом хотят избежать клейма «антигероя» и возможного возмездия. Нечто подобное вполне может вносить свой вклад, но против этого говорят два наблюдения: (а) испытуемые не сообщали о дыме, идущем из-под двери, хотя он вполне мог представлять угрозу исключительно их собственной безопасности, и (б) информирование людей об эффекте свидетеля снижает этот эффект, хотя вероятность того, что их привлекут к публичной ответственности, от этого не возрастает.</p><p>На самом деле эффект свидетеля — это один из главных приходящих мне на ум случаев, когда информирование людей о когнитивном искажении действительно способно сильно его уменьшить — возможно, потому, что правильный способ компенсации очевиден и здесь трудно <emphasis>пере</emphasis>компенсировать (в отличие от попыток, например, скорректировать свою калибровку). Поэтому нам не следует слишком цинично оценивать последствия эффекта свидетеля и диффузии ответственности, если мы интерпретируем действия отдельного человека как холодную, расчетливую попытку избежать общественного порицания. Люди, судя по всему, по крайней мере иногда считают ответственными <emphasis>себя самих</emphasis>, как только понимают, что они единственные, кто знает об эффекте свидетеля достаточно, чтобы начать действовать.</p><p>Хотя мне интересно, что произойдет, если вы знаете, что находитесь в толпе, где <emphasis>каждому</emphasis> рассказали об эффекте свидетеля...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/9j/bystander_apathy/">*</a></p><p>1. Бибб Латане и Джон М. Дарли, «Bystander “Apathy”», <emphasis>American Scientist</emphasis> 57, no. 2 (1969): 244–268, <a l:href="http://www.jstor.org/stable/27828530">http://www.jstor.org/stable/27828530</a>.</p><p>2. Чалдини, <emphasis>«Психология влияния»</emphasis>.</p></section>
<section>
<title><p>327. Коллективная апатия и Интернет.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>В прошлом эссе я рассматривал эффект свидетеля, также известный как апатия свидетеля: в конкретной проблемной ситуации <emphasis>группа</emphasis> очевидцев на самом деле с <emphasis>меньшей</emphasis> вероятностью примет меры, чем <emphasis>один</emphasis> свидетель. Стандартное объяснение этого феномена строится на понятиях плюралистического невежества (если неясно, является ли ситуация экстренной, каждый пытается <emphasis>выглядеть</emphasis> спокойным, косясь на других очевидцев, и видит, что остальные тоже <emphasis>выглядят</emphasis> спокойными) и диффузии ответственности (каждый надеется, что кто-то другой начнет действовать первым; пребывание в толпе снижает личное давление до такой степени, что никто не делает ничего).</p><p>Возможно, это симптом того, что наши механизмы координации, выработанные в эпоху охотников-собирателей, пасуют перед современными условиями. В первобытной среде люди обычно не создавали рабочие группы из незнакомцев; в основном это были знакомые люди. И действительно, когда все участники знают друг друга, эффект свидетеля ослабевает.</p><p>Я понимаю, какое это удивительное и революционное наблюдение, и надеюсь, что не убью наповал никого из читателей шокирующим заявлением: людям, похоже, очень трудно конструктивно реагировать на проблемы, с которыми они сталкиваются в Интернете.</p><p>Возможно, потому, что наши врожденные инстинкты координации не приспособлены к следующим условиям:</p><p>Быть частью группы незнакомцев. (Когда все участники знают друг друга, эффект свидетеля ослабевает.)</p><p>Быть частью группы неизвестного размера, состоящей из незнакомцев, чья личность вам неизвестна.</p><p>Отсутствие физического (или визуального) контакта; невозможность обменяться многозначительными взглядами.</p><p>Отсутствие общения в режиме реального времени.</p><p>Отсутствие взаимных обязательств по оказанию других видов помощи; отсутствие взаимозависимости с группой, в которой вы находитесь.</p><p>Защищенность от репутационного ущерба — или страха перед ним — благодаря кажущейся анонимности; никто открыто на вас не смотрит — никто, в чьих глазах ваша репутация могла бы пострадать из-за бездействия.</p><p>Быть частью большого коллектива таких же бездействующих; никто не выделит конкретно вас, чтобы обвинить.</p><p>Отсутствие произнесенного вслух призыва о помощи.</p><p>И так далее. У меня нет блестящего решения этой проблемы. Но это именно то, над чем, по моему мнению, стоило бы всерьез поразмыслить потенциальным сооснователям интернет-стартапов, вместо того чтобы придумывать, как бросаться овцами в Facebook. (Да-да, я смотрю именно на <emphasis>вас</emphasis>, Hacker News.) Существуют веб-приложения для онлайн-активизма, но они обычно работают в духе <emphasis>«подпишите эту петицию! ура, вы что-то подписали!»</emphasis>, а не <emphasis>«как нам преодолеть эффект свидетеля, вернуть мотивацию и задействовать естественные инстинкты групповой координации через Интернет?»</emphasis></p><p>Вот несколько мыслей, которые приходят на ум:</p><p>Разместить в Сети видеоролик с человеком, просящим о помощи.</p><p>Публиковать имена, фотографии или даже короткие видео (при наличии) тех <emphasis>первых</emphasis> людей, которые помогли (или использовать какой-нибудь реддитоподобный алгоритм ранжирования, учитывающий как объем помощи, так и то, насколько недавно она была оказана).</p><p>Предоставлять помогающим видеоблагодарность от основателя проекта, которую они могли бы разместить на своей странице «Кому я помог». При достаточной стандартизации такую страницу можно было бы частично или полностью генерировать автоматически и легко встраивать в личный сайт или аккаунт на Facebook.</p><p>Найти <emphasis>ненавязчивый</emphasis> формат для призыва «Расскажи другу о проекте X»; использовать реферальные ссылки, а затем показывать пользователям, скольких людей они привели (сколько из тех, кто изначально перешел по реферальному коду X, действительно внесли вклад или совершили какое-то другое действие).</p><p>(Всё вышеперечисленное относится не только к пожертвованиям, но и к проектам с открытым исходным кодом, куда люди присылают свой код. Или к петициям, если от участников действительно не требуется ничего, кроме подписей. Существуют и другие способы помочь, помимо денег, хотя деньги обычно эффективнее всего. Главное, чтобы форму помощи можно было проверить онлайн.)</p><p>Упростить назначение денежных наград за выполнение подзадач, результат которых поддается верификации.</p><p>Но в основном я просто оставляю вам эту открытую, нерешенную задачу: сделать так, чтобы группам незнакомцев в Интернете было возможно — или гораздо проще — объединяться в эффективные рабочие группы вопреки привычным сценариям провала и тем естественным причинам, по которым эта проблема чужда нашей первобытной природе. Вспомните старую статистику: время, затраченное на создание Википедии, составляет всего <a l:href="http://www.worldchanging.com/archives/008009.html">1/2000</a> от времени, которое уходит на просмотр телевизора в одних только США. Топлива предостаточно, был бы только эффективный двигатель...</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/9m/collective_apathy_and_the_internet/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>328. Постепенный прогресс и долина. Рациональность — это систематизированный выигрыш. «Но, — возражаете вы, — разумный человек выигрывает не всегда!».</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Что вы под этим подразумеваете? Вы хотите сказать, что раз в неделю или две кто-то, кто купил лотерейный билет с отрицательным математическим ожиданием, выигрывает в лотерею и становится гораздо богаче вас? Это не <emphasis>систематический</emphasis> проигрыш; это результат избирательного освещения в СМИ. С точки зрения статистики, победителей лотерей не существует — вы бы никогда в жизни ни одного не встретили, если бы не это избирательное освещение.</p><p>Даже идеально рациональные агенты могут проигрывать. Они просто не могут <emphasis>знать заранее</emphasis>, что проиграют. Они не могут <emphasis>ожидать худших результатов, чем у</emphasis> любой другой осуществимой стратегии, иначе они просто использовали бы её.</p><p>— Нет, — говорите вы, — я о том, как основатели стартапов сказочно богатеют благодаря тому, что верят в себя и свои идеи сильнее, чем поверил бы любой разумный человек. Я о том, что верующие люди счастливее...</p><p>А. Что ж, вот в чём штука: <emphasis>постепенный</emphasis> шаг в сторону рациональности, если результат всё ещё в чём-то ином иррационален, вовсе не обязан приносить <emphasis>постепенный</emphasis> прирост выигрыша.</p><p>Теоремы оптимальности, которыми мы располагаем в теории вероятностей и теории принятия решений, сформулированы для <emphasis>идеальной</emphasis> теории вероятностей и теории принятия решений. Не существует сопутствующей теоремы, утверждающей, что исходя из некоторой несовершенной исходной формы любое <emphasis>постепенное</emphasis> изменение алгоритма, приближающее его структуру к идеалу, обязательно приведёт к <emphasis>постепенному</emphasis> улучшению результатов. Это до сих пор не доказано, поскольку на самом деле это неверно.</p><p>— И какой тогда смысл, — говорите вы, — стремиться стать более рациональным? Мы не достигнем совершенного идеала. А значит, у нас нет никаких гарантий, что наши шаги вперёд приносят пользу.</p><p>У вас также нет никаких гарантий, что шаг <emphasis>назад</emphasis> поможет вам победить. В мире из плоти и крови гарантий не существует; но, вопреки расхожим заблуждениям, принятие решений в условиях <emphasis>неопределённости</emphasis> — это и есть сама суть рациональности.</p><p>— Но у нас есть целый ряд случаев, когда — судя по смутно правдоподобным рассуждениям или данным опросов — кажется, что постепенный шаг вперёд по пути рациональности лишь ухудшит наше положение. Если всё действительно сводится к выигрышу — если у вас есть что-то, что нужно защитить, что-то более важное, чем любой ритуал познания, — то <emphasis>зачем</emphasis> делать этот шаг?</p><p>О, и <emphasis>теперь</emphasis> мы подходим к самой сути.</p><p>Не могу ручаться за всех, но...</p><p>Моя первая причина в том, что в своей работе я сталкиваюсь с крайне запутанными проблемами, требующими колоссальной точности мышления. Одна маленькая ошибка может увести вас по ложному пути на годы, а своей очереди ждут последствия и похуже. Неизменного уровня эффективности уже <emphasis>недостаточно</emphasis>; мой выбор — либо пытаться совершенствоваться, либо сдаться и пойти домой.</p><p>— Но это же только <emphasis>вы</emphasis>. Не все мы ведём такой образ жизни. Что, если вы просто пытаетесь решить обычную человеческую задачу — например, запустить интернет-стартап?</p><p>Моя вторая причина в том, что я пытаюсь продвинуть некоторые аспекты своего искусства дальше, чем мне доводилось видеть ранее. Я не <emphasis>знаю</emphasis>, к чему приведут эти улучшения. Потеря от отказа сделать шаг вперёд заключается не в <emphasis>одном этом шаге</emphasis>. Она заключается во всех <emphasis>остальных</emphasis> шагах вперёд, которые вы могли бы сделать после него. У Робина Хансона есть поговорка: проблема оступившегося на лестнице не в том, что он падает с высоты первой ступеньки, а в том, что падение с одной ступеньки ведёт к падению со следующей. Точно так же отказ подняться на одну ступеньку лишает вас не высоты этой ступеньки, а высоты всей лестницы.</p><p>— Но опять же — это только вы. Не все из нас пытаются продвинуть это искусство на неизведанную территорию.</p><p>Моя третья причина: как только я понимаю, что заблуждался, я уже не могу просто закрыть глаза и притвориться, будто ничего не заметил. Я <emphasis>уже сделал</emphasis> этот шаг вперёд; какой смысл отрицать это перед самим собой? Я бы не смог поверить в Бога, даже если бы попытался, точно так же как не смог бы поверить, что небо надо мной зелёное, глядя прямо на него. Если вы <emphasis>знаете</emphasis> всё необходимое для того, чтобы понимать, что вам выгоднее обманывать себя, то обманывать себя уже слишком поздно.</p><p>— Но такое осознание — <emphasis>редкость</emphasis>; другим людям двоемыслие даётся легче, потому что они не понимают, что оно невозможно. <emphasis>Вы</emphasis> же пытаетесь активно способствовать краху двоемыслия. <emphasis>Вы</emphasis>, со своей более высокой позиции, можете знать достаточно, чтобы ожидать, что это сделает их несчастнее. Так это из-за садистского желания причинить боль своим читателям, или как?</p><p>И тогда я наконец отвечаю, что мой личный опыт — даже в этой области сугубо человеческих возможностей — <emphasis>действительно</emphasis> указывает на то, что, как только вы немного разберётесь в себе и перестанете совершать <emphasis>столь</emphasis> много других ошибок, стремление к большей рациональности <emphasis>и впрямь</emphasis> улучшит ваше положение. Долгая дорога выводит из долины и поднимается выше прежнего — даже в землях людей.</p><p>Чем больше я узнаю о какой-то конкретной грани Искусства, тем яснее вижу, что это так. Как я уже отмечал ранее, мои эссе могут не вполне отражать то, каким должно быть истинное боевое искусство рациональности, поскольку я концентрировался исключительно на поиске ответов на запутанные вопросы — а не на борьбе с акразией, координации групп или обретении счастья. В области поиска ответов на запутанные вопросы — той сфере, где я практиковал Искусство наиболее интенсивно, — сейчас кажется <emphasis>совершенно</emphasis> очевидным, что любой, кто считал, будто ему лучше «сохранять оптимизм в отношении решения проблемы», был бы втоптан в <emphasis>землю</emphasis>. Каким-нибудь <emphasis>рядовым учеником.</emphasis></p><p>Когда дело доходит до поддержания мотивации или ощущения счастья, я не могу гарантировать, что человек, лишившийся иллюзий, станет жить лучше, — поскольку мои знания об этих гранях рациональности всё ещё поверхностны. Если эти разделы Искусства и были систематически разработаны, мне <a l:href="http://lesswrong.com/lw/kj/no_one_knows_what_science_doesnt_know/">об этом ничего не известно</a>. Но даже здесь я приложил немало усилий, чтобы развеять полурациональные-полуошибочные идеи, которые могут встать на пути новичка, — например, представление о том, что рациональность противостоит чувствам, или что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sm/the_meaning_of_right/">рациональность противостоит ценностям</a>, или что искушённым мыслителям положено быть <a l:href="http://lesswrong.com/lw/sc/existential_angst_factory/">терзающимися</a> и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ym/cynical_about_cynicism/">циничными</a>.</p><p>И если, как я надеюсь, кто-то в будущем разработает искусство борьбы с акразией или достижения душевного благополучия столь же досконально, как я разработал искусство ответов на неразрешимые вопросы, я вполне ожидаю, что те, кто укутывается в свои иллюзии, даже близко не <emphasis>смогут</emphasis> соперничать с ними. Тем временем другие могут преуспеть в этом больше, чем я, если счастье — их самое заветное желание, ведь я сам приложил к этому мало усилий.</p><p>Мне трудно поверить, что <emphasis>оптимально</emphasis> мотивированный человек, <emphasis>сильнейший</emphasis> предприниматель, каким только может стать человек, всё ещё укутан в одеяло утешительной самоуверенности. Думаю, он, скорее всего, выбросил это одеяло в окно и организовал свой разум немного <emphasis>иначе.</emphasis> Мне трудно поверить, что самая счастливая жизнь, какую мы только можем прожить — даже в границах человеческих возможностей, — предполагает, что в уголке твоего ума таится крошечное осознание того, что всё это ложь. Я бы скорее возложил надежды на нейрофидбэк или дзен-медитацию, хотя не пробовал ни того, ни другого.</p><p>Но нельзя отрицать, что это очень реальная проблема в очень реальной жизни. Обратите внимание на эту <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2s/3_levels_of_rationality_verification/#1xv">пару комментариев</a> с <emphasis>Less Wrong</emphasis>:</p><p>Буду честен: с тех пор как я разуверился, моя жизнь резко покатилась под откос. Моя верующая девушка, которую я очень любил, не смогла смириться с этими переменами во мне, и после шести месяцев мучительных колебаний ушла от меня к коллеге по работе. Это произошло ещё полгода назад, и с тех пор я разбит, несчастен, рассеян и <emphasis>чрезвычайно</emphasis> неэффективен.</p><p>Возможно, это пример <a l:href="http://lesswrong.com/lw/2o/soulless_morality/1q1#comments">долины плохой рациональности</a>, о которой говорил PhilGoetz, но в моей шкале предпочтений моё нынешнее положение всё же стоит выше, чем счастье, основанное на ложных убеждениях.</p><p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/2s/3_levels_of_rationality_verification/1ym">И</a>:</p><p>Сочувствую: со мной это произошло около 6 лет назад (хотя, к счастью, обошлось без столь явных колебаний).</p><p>Моя сестра, которая немного изучала когнитивно-поведенческую терапию, напомнила мне, что отношения постоянно завязываются и рушатся, и, учитывая, что я не был дурён собой и не затворился в монастыре, было нерационально думать, будто я останусь один до конца своих дней (она оказалась права). Это помогало в те моменты, когда чувства не брали надо мной верх окончательно.</p><p>Так что на практике, в реальной жизни, если трезво взглянуть на вещи, первые шаги действительно могут быть болезненными. А потом ситуация действительно может улучшиться. И действительно нет никакой <emphasis>гарантии</emphasis>, что в итоге вы окажетесь на более высокой позиции, чем раньше. Даже если в теории этот путь должен вести дальше, нет никакой гарантии, что конкретный человек зайдёт так далеко.</p><p>Если вы не <emphasis>предпочитаете</emphasis> истину счастью в ложных убеждениях...</p><p>Что ж... <emphasis>и</emphasis> если вы не делаете ничего особенно рискованного или запутанного... и если вы не покупаете лотерейные билеты... и если вы уже <a l:href="http://lesswrong.com/lw/wq/you_only_live_twice/">записались на крионику</a> — это внезапное, запутанное испытание на рациональность с ультравысокими ставками, иллюстрирующее свойство «Чёрного лебедя», когда пытаешься делать ставку на неведение, пребывая <emphasis>в</emphasis> неведении...</p><p>Тогда не <emphasis>гарантировано</emphasis>, что совершение всех последовательных шагов к рациональности, какие вы только сможете найти, улучшит ваше положение. Но смутно правдоподобные аргументы против избавления от иллюзий, как правило, <emphasis>действительно</emphasis> рассматривают лишь один-единственный шаг, не предполагая никаких дальнейших шагов и не предлагая никаких попыток вернуть всё утерянное и превзойти прежний результат. Даже в опросах сравнивают среднестатистического верующего со среднестатистическим атеистом, а не самых искушённых теологов с самыми продвинутыми рационалистами.</p><p>Но если вам дела нет до истины, — <emphasis>и</emphasis> вам нечего защищать, — <emphasis>и</emphasis> вас не привлекает мысль о том, чтобы развить своё искусство до предела возможностей, — <emphasis>и</emphasis> ваша нынешняя жизнь, кажется, складывается вполне благополучно, — <emphasis>и</emphasis> у вас есть ощущение, что ваше душевное благополучие держится на иллюзиях, о которых вы предпочитаете не задумываться, —</p><p>То вы, вероятно, этого и не читаете. Но если всё же читаете, то, пожалуй... ну... (а) запишитесь на крионику, а затем (б) <emphasis>перестаньте читать Less Wrong, пока ваши иллюзии не рухнули! БЕГИТЕ!</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/7k/incremental_progress_and_the_valley/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>329. Bayesians vs. Barbarians. Ранее:</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Представьте, что у нас есть две группы солдат. В первой группе рядовые ничего не смыслят в тактике и стратегии; о тактике знают только сержанты, а о стратегии — только офицеры. Во второй группе абсолютно все на любом уровне знают всё о тактике и стратегии.</p><p>Должны ли мы ожидать, что первая группа победит вторую, потому что первая будет выполнять приказы, в то время как каждый во второй группе будет придумывать <emphasis>идеи получше</emphasis>, чем любые приказы, которые им отдают?</p><p>В таком случае я должен усомниться в том, насколько хорошо вторая группа действительно понимает военную теорию, ведь это <emphasis>элементарная</emphasis> истина: нескоординированную толпу просто вырежут.</p><p>Предположим, что на страну рационалистов нападает страна Злобных Варваров, которые ничего не знают ни о теории вероятностей, ни о теории принятия решений.</p><p>Существует определённый взгляд на «рациональность» или «рационализм», согласно которому утверждается нечто подобное:</p><p>«Очевидно, рационалисты проиграют. Варвары верят в загробную жизнь, где их наградят за отвагу, поэтому они будут бросаться в бой без колебаний и сожалений. Благодаря аффективным спиралям смерти вокруг своего Дела и Великого Вождя Боба их воины будут беспрекословно выполнять приказы, а гражданские в тылу — с энтузиазмом и на полную мощность работать на нужды войны; любого, кого поймают на утаивании или уклонении, сожгут на костре в соответствии с варварскими традициями. Они будут верить в добродетель друг друга и ненавидеть врага сильнее, чем любой здравомыслящий человек, сплачиваясь в единое целое. Между тем, рационалисты поймут, что от гибели в бою нельзя получить никакой мыслимой выгоды; они будут желать, чтобы сражался кто-то другой, но сами воевать не захотят. Даже если они смогут набрать солдат, их гражданские не будут столь сговорчивы: пока отсутствие какой-то <emphasis>одной</emphasis> сосиски почти наверняка не приводит к краху всей военной кампании, они предпочтут оставить эту сосиску себе, а значит, не внесут в общее дело столько, сколько могли бы. Независимо от того, насколько утончённой, элегантной, цивилизованной, продуктивной и ненасильственной была их культура изначально, они не смогут противостоять варварскому нашествию; здравое обсуждение — не соперник безумцу с пеной у рта и с оружием в руках. В конце концов, варвары победят, потому что они <emphasis>хотят</emphasis> сражаться, они <emphasis>хотят</emphasis> причинить боль рационалистам, они <emphasis>хотят</emphasis> завоеваний, и всё их общество сплочено вокруг идеи завоевания; их это заботит сильнее, чем любого здравомыслящего человека».</p><p>Война — это не весело. Как обнаружили очень, очень многие люди с самого начала письменной истории, как обнаружили очень, очень многие люди ещё до начала письменной истории, как прямо сейчас обнаруживает какая-то община в какой-нибудь печальной маленькой стране, чьи внутренние терзания больше даже не попадают на первые полосы газет.</p><p>Война — это не весело. <emphasis>Проиграть</emphasis> войну — ещё менее весело. И как говорили ещё в древности: «Хочешь мира — готовься к войне». Твоим противникам не обязательно верить, что ты <emphasis>победишь</emphasis> или завоюешь их; но они должны верить, что ты окажешь достаточное сопротивление, чтобы для них игра не стоила свеч.</p><p>Отсюда вы понимаете, что если бы уделом «рационалистов» действительно было всегда проигрывать в войнах, я не мог бы с чистой совестью призывать к широкому общественному признанию «рациональности».</p><p>Пожалуй, это самая грязная тема, которую я когда-либо обсуждал или планирую обсуждать здесь. Война не бывает чистой. Современные высокотехнологичные вооружённые силы — под этим я имею в виду армию США — уникальны тем, какую колоссально превосходящую силу они могут обрушить на противников, что позволяет им проявлять исторически беспрецедентную заботу о минимизации потерь среди противника и мирного населения.</p><p>Победа в войне не всегда означала отбрасывание <emphasis>всякой</emphasis> морали. Войны выигрывались и без пыток. Из того, что война — это не весело, вовсе не следует, скажем, что ставить под сомнение действия президента непатриотично. Мы привыкли к тому, что понятие «война» используют как оправдание для дурных поступков, потому что в недавней истории США оно, по сути, <emphasis>именно для этого</emphasis> и использовалось…</p><p>Но глупость наоборот — это ещё не ум. И злодейство наоборот — тоже не ум. По-прежнему верно то, что <emphasis>настоящие</emphasis> войны нельзя выиграть утончённой вежливостью. Если «рационалисты» не могут подготовить себя к этому ментальному потрясению, варвары действительно победят; а «рационалисты»… я не хочу говорить «заслуживают поражения», но они провалят это испытание, от которого зависит само существование их общества.</p><p>Для начала позвольте мне развеять мысль о том, что <emphasis>в принципе</emphasis> идеальные рациональные агенты не способны вести войну из-за того, что каждый из них предпочитает быть гражданским, а не солдатом.</p><p>Как уже довольно подробно обсуждалось, в задаче Ньюкома я выбираю одну коробку.</p><p>Будучи последовательным, я <emphasis>не</emphasis> считаю, что если исход <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2008/12/voting-kills.html">выборов</a> определяется соотношением 100 000 голосов против 99 998, то все избиратели поступили иррационально, потратив силы на поход к избирательному участку, поскольку «то, что я остался дома, ни на что бы не повлияло». (Я также не считаю, что если бы выборы завершились со счётом 100 000 против 99 999, то то эти 100 000 человек были бы <emphasis>каждый</emphasis> по отдельности <emphasis>единолично ответственны</emphasis> за этот результат).</p><p>Будучи последовательным, я также утверждаю, что два рациональных ИИ (использующих мою версию теории принятия решений), даже если бы они имели совершенно разные функции полезности и были созданы разными авторами, будут сотрудничать в истинной Дилемме заключённого, если обладают общим знанием об исходном коде друг друга. (Или даже просто общим знанием о <emphasis>рациональности</emphasis> друг друга в соответствующем смысле).</p><p>Будучи последовательным, я полагаю, что рациональные агенты способны координироваться в групповых проектах всякий раз, когда (ожидаемый вероятностный) исход лучше, чем он был бы без такой координации. Общество агентов, использующих мой тип теории принятия решений и обладающих общим знанием об этом факте, в итоге придёт к оптимуму Парето, а не к равновесию Нэша. Если все рациональные агенты согласны с тем, что им лучше сражаться, чем сдаться, они будут воевать с варварами, а не сдадутся им.</p><p>Представьте себе сообщество самомодифицирующихся ИИ, которые коллективно предпочитают сражаться, а не сдаваться, но индивидуально предпочитают быть гражданскими, а не воевать. Одно из решений — провести лотерею, непредсказуемую ни для одного из агентов, чтобы выбрать воинов. <emphasis>До</emphasis> проведения лотереи все ИИ заранее меняют свой код так, чтобы в случае выбора они сражались как воины наиболее эффективным для сообщества образом — даже если это означает спокойно идти навстречу собственной смерти.</p><p>(Рефлексивно согласованная теория решений работает так же, только без самомодификации).</p><p>Вы возражаете: «Но в реальном человеческом мире агенты не являются идеально рациональными, и у них нет общего знания об исходном коде друг друга. Сотрудничество в Дилемме заключённого требует определённых условий согласно вашей теории решений (для описания которых эти поля слишком малы), и эти условия не выполняются в реальной жизни».</p><p>Я отвечаю: чистая, истинная Дилемма заключённого невероятно редка в реальной жизни. В реальной жизни у вас обычно есть сопутствующие последствия — ваши действия влияют на вашу репутацию. В реальной жизни большинство людей в какой-то мере заботит то, что происходит с другими. И в реальной жизни у вас есть возможность создавать механизмы стимулирования.</p><p>И в реальной жизни я <emphasis>действительно</emphasis> считаю, что сообщество человеческих рационалистов могло бы выставить солдат, готовых умереть, защищая своё сообщество. До тех пор, пока детям в школе не говорят, что идеальные рационалисты должны предавать друг друга в Дилемме заключённого. Пусть станет общепринятым убеждением — а я действительно в это верю по той же самой причине, по которой я выбираю одну коробку в задаче Ньюкома, — что если люди примут индивидуальные решения не становиться солдатами или если солдаты решат бежать, то это равносильно решению позволить варварам победить. Согласно той же самой теории, по которой, если выборы выиграны со счётом 100 000 голосов против 99 998, для каждого избирателя бессмысленно говорить: «мой голос ничего не изменил». Пусть будет сказано (ибо это правда), что функциям полезности не обязательно быть солипсистскими и что рациональный агент может сражаться насмерть, если его достаточно волнует то, что он защищает. Пусть им не внушают, что рационалисты должны ожидать «разумного» поражения.</p><p>Если такова культура и таковы нравы рационального общества, то, думаю, <emphasis>обычные люди</emphasis> в таком обществе будут добровольно идти в солдаты. В конце концов, это тоже заложено в человеческую природу. Нужно лишь позаботиться о том, чтобы культурные установки <emphasis>этому не мешали.</emphasis></p><p>А если я ошибаюсь и это не даст достаточного числа добровольцев?</p><p>Тогда, пока люди в целом всё ещё предпочитают сражаться, а не сдаваться, у них есть возможность создать механизмы стимулирования и предотвратить истинную Дилемму заключённого.</p><p>Можно проводить лотереи для выбора воинов. Что-то вроде приведённого выше примера с ИИ, меняющими собственный код. Вот только если принцип «будь рефлексивно последовательным; делай то, что ты бы обязался сделать заранее» не является достаточной мотивацией для людей, чтобы подчиниться результатам лотереи, тогда...</p><p>...ну что ж, до фактического проведения лотереи мы все, пожалуй, согласимся, что дать избранникам препараты, придающие дополнительную храбрость, и расстреливать их в случае бегства — хорошая идея. Даже с учётом того, что жребий может пасть на нас самих. Поскольку <emphasis>до</emphasis> проведения лотереи именно эта общая политика даёт нам наибольшее <emphasis>математическое ожидание</emphasis> выживания.</p><p>...как я уже говорил: реальные войны — это не весело, а проигрывать войны — ещё менее весело.</p><p>К слову, давайте проясним: я не одобряю призыв в армию в том виде, в каком он практикуется сегодня. Подобные призывы не являются коллективными попытками населения перейти от равновесия Нэша к оптимуму Парето. Призыв — это инструмент королей, играющих в игры, для которых им нужны оловянные солдатики. Я считаю, что призывники времён Вьетнама, бежавшие в Канаду, были правы. Но общество, которое считает себя слишком умным для королей, вовсе <emphasis>не</emphasis> должно быть слишком умным для того, чтобы выжить. Даже если вторгаются орды варваров, и эти варвары практикуют призыв.</p><p>Будут ли рациональные солдаты подчиняться приказам? Что если командующий офицер совершит ошибку?</p><p>Солдаты маршируют. Все чеканят шаг в едином ритме. Возможно, даже вопреки собственным желаниям, ведь предоставленные сами себе люди шли бы вразнобой. Лазеры из людей. Вот что такое маршировка.</p><p>Если возможно изобрести какой-то метод группового принятия решений, который <emphasis>превосходит</emphasis> отдачу приказов капитаном, то рота рациональных солдат могла бы внедрить эту процедуру. Если же нет проверенного метода лучше капитана, то рота рациональных солдат обязуется подчиняться капитану, даже вопреки своим личным склонностям. А если люди не настолько рациональны... тогда до проведения лотереи общая политика, дающая вам наибольшее личное математическое ожидание выживания, — расстреливать солдат, не подчиняющихся приказам. Это не значит, что те, кто устраивал фрэггинг собственным офицерам во Вьетнаме, были неправы; ведь они могли последовательно утверждать, что предпочитают, чтобы в призывной лотерее <emphasis>никто</emphasis> не участвовал.</p><p>Но нескоординированную толпу просто перебьют, и поэтому солдатам необходим <emphasis>какой-то</emphasis> способ делать одно и то же в одно и то же время ради достижения одной и той же цели, пусть даже, будучи предоставлены самим себе, они разбрелись бы во все стороны. Приказы могут исходить не от капитана, подобного верховному вождю племени, но единые приказы должны исходить <emphasis>откуда-то.</emphasis> Общество, чьи солдаты слишком умны, чтобы подчиняться приказам, — это общество, которое слишком умно, чтобы выжить. Точно так же, как общество, люди в котором слишком умны, чтобы <emphasis>быть</emphasis> солдатами. Вот почему я говорю «умный» (слово, которое я часто использую в неодобрительном смысле), а не «рациональный».</p><p>(Впрочем, я действительно считаю важным вопрос о том, можно ли придумать метод координации в малой группе, который на практике действительно работал бы лучше, чем наличие лидера. Чем сильнее люди могут доверять методу группового принятия решений — чем больше они могут верить в то, что он действительно превосходит ситуацию, когда каждый идет своим путем, — тем более согласованно они могут действовать даже в отсутствие реально применимых наказаний за неподчинение.)</p><p>Я говорю всё это, хоть и не ожидаю, что рационалисты в ближайшее время захватят власть в какой-нибудь стране, потому что считаю: наши представления об обществе «таких же людей, как мы» в какой-то мере отражают то, как мы думаем о самих себе. Если вы верите, что общество из таких же людей, как вы, окажется слишком разумным, чтобы выжить в долгосрочной перспективе... это один вариант самовосприятия. И совсем другой вариант самовосприятия — если вы думаете, что общество людей, полностью похожих на вас, могло бы сразиться со свирепыми Злобными Варварами и <emphasis>победить</emphasis> — не просто благодаря превосходству в технологиях, а потому что ваши люди заботятся друг о друге и о своем обществе в целом — и потому что они могут смотреть в лицо реалиям войны, не теряя себя — и потому что они просчитали бы групповое рациональное действие и позаботились о том, чтобы оно было выполнено — и потому что в правилах теории вероятностей или теории принятия решений нет ничего, что запрещало бы жертвовать собой ради общего дела — и потому что если вы действительно <emphasis>умнее</emphasis> Врага, а не просто льстите себе на этот счет, то вы должны быть способны использовать те слепые зоны, о которых Враг не позволяет себе даже задумываться — и потому что, как бы сильно Враг ни накручивал себя перед битвой, вы допускаете, что, возможно, цельный разум, не раздираемый внутренними противоречиями и, быть может, практикующий нечто вроде медитации или самогипноза, способен на практике сражаться так же яростно, как и тот, кто теоретически верит, что его ждут семьдесят две девственницы.</p><p>Тогда вы будете ожидать большего от себя <emphasis>и от таких же людей, действующих в группах</emphasis>; и тогда вы сможете увидеть в себе нечто большее, чем просто культурный тупик.</p><p>Так что посмотрите на это с такой стороны: Джеффриссай, вероятно, не сдался бы Злобным Варварам, даже если бы сражался <emphasis>в одиночку</emphasis>. Целая <emphasis>армия</emphasis> мастеров-<emphasis>бейсуцаев</emphasis> должна быть силой, с которой <emphasis>никто</emphasis> не захочет связываться. В этом и заключается вдохновляющее видение. Вопрос в том, как именно это работает.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/5f/bayesians_vs_barbarians/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>330. Остерегайтесь оптимизации других.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Я заметил одну серьезную проблему: начинающие рационалисты сильно переоценивают свою способность оптимизировать жизнь других людей. И, кажется, я догадываюсь, как возникает эта проблема.</p><p>Вы читаете девятнадцать разных веб-страниц с советами по саморазвитию — продуктивности, диетам, экономии денег. И все авторы вовсю расхваливают Свой Метод, рассказывают истории о том, как он помог им, и обещают <emphasis>потрясающие</emphasis> результаты...</p><p>Но большинство советов звучат настолько фальшиво, что их даже не хочется рассматривать. Вы вздыхаете, с грустью размышляя о диком, детском энтузиазме, который люди способны разжечь в себе по любому поводу, каким бы нелепым он ни был. Советы №4 и №15 звучат интересно, вы их пробуете, но... они... как-то не... в общем, всё с треском проваливается. Совет оказался плохим, или у вас ничего не вышло, и в любом случае вам не стало лучше.</p><p>А потом вы читаете двадцатый совет — или даже находите двадцатый метод, которого не было ни на одной из страниц, — и, СИЛЫ НЕБЕСНЫЕ, НА ЭТОТ РАЗ ОН ДЕЙСТВИТЕЛЬНО РАБОТАЕТ!</p><p>И вот наконец-то вы открыли <emphasis>настоящий</emphasis> путь, <emphasis>правильный</emphasis> путь, тот, который действительно <emphasis>работает.</emphasis> И когда кто-то другой попадает в ту же неприятность, в которой раньше бывали вы, — что ж, теперь-то вы <emphasis>знаете</emphasis>, как помочь. Вы можете избавить их от необходимости перелопачивать девятнадцать бесполезных советов и сразу перейти к правильному ответу. Как начинающий рационалист вы уже усвоили, что большинство людей не слушают, и обычно даже не пытаетесь — но этот человек ваш друг, вы его знаете, вы доверяете ему и уважаете его достаточно, чтобы рассчитывать, что он прислушается.</p><p>И вот вы по-дружески кладете руку ему на плечо, смотрите прямо в глаза и объясняете, как надо действовать.</p><p>Лично мне достается этого с избытком. Потому что, понимаете... когда вы открыли способ, который <emphasis>действительно работает</emphasis>... ну, вы уже достаточно помудрели, чтобы не бежать рассказывать об этом друзьям и семье. Но вы непременно должны попробовать рассказать Элиезеру Юдковскому. Ему это <emphasis>нужно</emphasis>, и есть отличный шанс, что <emphasis>он-то</emphasis> поймет.</p><p>Мне и самому потребовалось некоторое время, чтобы это понять. Одним из ключевых событий стал случай, когда кто-то из совета директоров Научно-исследовательского института машинного интеллекта (MIRI) сказал мне, что мне не нужно повышение зарплаты для компенсации инфляции, — потому что я мог бы тратить значительно меньше денег на еду, если бы пользовался сервисом онлайн-купонов. И я поверил, ведь это был друг, которому я доверял, да и сказано это было с такой уверенностью. Моя девушка попробовала пользоваться этим сервисом, но через пару недель сдалась.</p><p>И вот в чём штука: если бы я наткнулся точно на такой же совет об использовании купонов где-нибудь в блоге, я бы, скорее всего, даже не обратил внимания — прочитал бы и забыл. Даже если бы его написал Скотт Ааронсон или кто-то столь же заведомо умный, я бы всё равно просто прочитал его и пошёл дальше. Но поскольку совет исходил лично от моего друга, мой мозг обработал его иначе — словно мне открыли <emphasis>тот самый</emphasis> секрет; и ведь именно с такой интонацией мне его и преподнесли. И лишь спустя время я осознал: то, что мне преподнесли как личный совет, в иных обстоятельствах было бы просто очередной записью в чьем-то блоге; и шансов сработать в моём случае у этого совета было ничуть не больше и не меньше, чем у поста о продуктивности, написанного любым другим умным человеком.</p><p>Поскольку я сталкивался с огромным количеством людей, пытающихся меня оптимизировать, я могу подтвердить: советы, которые я получаю, столь же разнообразны, как и вся блогосфера на тему продуктивности. Но другие не видят в этом изобилии советов указания на то, что люди <emphasis>разные</emphasis> и каждому помогает своё. Вместо этого они видят кучу явно негодных, плохих советов. А потом они наконец находят правильный путь — тот, который работает, в отличие от всех этих бесполезных блогов, — и после этого довольно часто решают использовать его для оптимизации Элиезера Юдковского.</p><p>Поймите меня правильно. Иногда советы бывают полезными. Иногда они работают. <a l:href="http://lesswrong.com/lw/9o/stuck_in_the_middle_with_bruce/">«Застрял посередине с Брюсом»</a> — это во мне отозвалось. Возможно, это окажется самым полезным из всего, что я до сих пор читал на новом <emphasis>Less Wrong</emphasis>, хотя это ещё предстоит выяснить.</p><p>Просто вероятность того, что ваш искренний личный совет — то чудесное средство, которое, черт возьми, действительно у вас сработало, — поможет мне, ничуть не больше и не меньше вероятности того, что вам поможет случайный пост о саморазвитии, написанный каким-то умным автором.</p><p>«Разным людям помогает разное». От этой фразы у вас может возникнуть неприятное чувство; знаю, у меня оно возникает. Дело в том, что эта фраза — инструмент, которым пользуется Эпистемология Тёмной стороны для защиты от критики, и применяется она почти так же, как утверждение «Для разных людей истинны разные вещи» (что попросту ложно).</p><p>Но пока вы не постигнете законы, представляющие собой почти универсальные обобщения, вы так и будете возиться с поверхностными трюками, которые подходят одному человеку и не подходят другому, сами не понимая почему, поскольку вам неизвестны общие законы, определяющие, что и для кого работает.</p><p>Вам <emphasis>особенно</emphasis> стоит быть готовым услышать «нет» в ответ, если у вас есть <emphasis>власть</emphasis> над другим. Власть вообще штука очень опасная, ею чрезвычайно легко злоупотребить, даже не осознавая этого. Есть меры, которые вы можете принять, чтобы уберечь себя от злоупотребления властью, но их нужно именно принимать, иначе они не сработают. На <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> был пост о том, что пребывание у власти, как показывают исследования, снижает нашу способность сопереживать и понимать другого человека, хотя сейчас я не могу его найти. Я видел одного рационалиста, который не думал, что обладает властью, и потому не считал нужным осторожничать, а потом изумился, узнав, что его могут бояться...</p><p>Всё ещё хуже, когда метод, который у них сработал, требует капельки <emphasis>силы воли.</emphasis> Ведь если вы скажете, что вам это не помогает, ответ для них ясен и очевиден: вы просто <emphasis>ленитесь</emphasis>, и им нужно оказать на вас некоторое <emphasis>давление</emphasis>, чтобы заставить поступить <emphasis>правильно</emphasis> — то есть последовать совету, который, как они выяснили на собственном опыте, реально работает.</p><p>Иногда — полагаю — люди действительно ленятся. Но будьте очень, очень, <emphasis>очень</emphasis> осторожны, прежде чем решите, что дело именно в этом, и воспользуетесь своей властью над другими, чтобы «расшевелить» их. Начальники, способные понять, что какая-то задача вам действительно <emphasis>под силу</emphasis>, стоит лишь немного поднять мотивацию, и при этом не доводящие вас до выгорания и не делающие вашу жизнь невыносимой — вот под чьим руководством работать одно удовольствие. <emphasis>Такая способность — огромная редкость</emphasis>, и обладающие ею начальники ценятся на вес серебра. Это высококлассный навык межличностного общения, которым большинство людей не владеет. У меня его точно нет. Не думайте, будто у вас он есть, только потому, что у вас благие намерения. Не думайте, будто у вас он есть, потому что вы никогда не сделали бы <emphasis>другим</emphasis> того, чего не желаете <emphasis>себе</emphasis>. Не думайте, будто у вас он есть, потому что на вас никто никогда не жаловался. Возможно, они просто боятся. Тот рационалист, о котором я говорил — не считавший, что обладает властью и представляет угрозу, хотя для меня это было вполне очевидно, — даже не понимал, что его кто-то может бояться.</p><p>Будьте осторожны, даже когда у вас есть <emphasis>рычаг влияния</emphasis>, когда от вас зависит важное решение, или угроза, или то, в чём другой человек отчаянно нуждается, и внезапно соблазн оптимизировать его становится непреодолимым.</p><p>Подумайте, к примеру, о том, что всю эпоху террора, устроенную Айн Рэнд среди объективистов, можно рассматривать именно в этом ключе: она оказалась в позиции силы, обладая рычагами влияния, и просто не смогла устоять перед искушением всех оптимизировать.</p><p>Мы недооцениваем дистанцию между собой и другими людьми. Не только инференциальную дистанцию, но и дистанцию темпераментов и способностей, дистанцию ситуаций и ресурсов, дистанцию невысказанных знаний, незаметных навыков и удачи, дистанцию внутренних ландшафтов.</p><p>Даже я часто удивляюсь, обнаружив, что некий X, так здорово сработавший для меня, не работает для кого-то другого. Но поскольку меня самого пытались оптимизировать слишком многие, я хотя бы способен разглядеть эту дистанцию, когда меня ею бьют по голове.</p><p>Возможно, когда на вас давят, это и правда работает... для вас. Возможно, <emphasis>вас</emphasis> не тошнит, когда кто-то, имеющий над вами власть, начинает заботливо перестраивать вашу жизнь правильным образом. Я не знаю, как вы устроены. В сфере силы воли, акразии и продуктивности, как и в других областях, я не знаю обобщений, которые были бы достаточно глубокими, чтобы оставаться верными почти всегда. У меня нет глубинных ключей, которые подсказали бы мне, <emphasis>когда</emphasis>, <emphasis>почему</emphasis> и для <emphasis>кого</emphasis> методика работает или не работает. Всё, что я могу — это быть готовым поверить на слово, когда мне говорят, что это не работает... и продолжать искать более глубокие обобщения, которые будут верны везде, более глубокие законы, управляющие и правилом, и исключением, которые ждут своего часа, чтобы когда-нибудь быть открытыми.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/9v/beware_of_otheroptimizing/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>331. Практические советы, подкрепленные глубокими теориями.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Однажды Сет Робертс отправился в отпуск в Европу и обнаружил, что <a l:href="http://lesswrong.com/lw/a6/the_unfinished_mystery_of_the_shangrila_diet/">начал худеть, когда пил калорийные фруктовые соки с непривычным вкусом</a>.</p><p>Теперь предположим, что Робертс ничего не знал — и так никогда и не узнал бы — об установочных точках метаболизма или о вкусо-калорийных ассоциациях: обо всех этих заумных научно-экспериментальных исследованиях, которые проводились на крысах и изредка на людях.</p><p>Он бы написал в своем блоге: «Ребята, обалдеть! Вы должны попробовать эти потрясающие фруктовые соки, от которых я худею!» И на этом бы всё и закончилось. Кто-то бы попробовал, для кого-то это сработало бы <emphasis>временно</emphasis> (пока не включилась бы вкусо-калорийная ассоциация), и никакой диеты Шангри-Ла <emphasis>как таковой</emphasis> никогда бы не появилось.</p><p>Существующая диета Шангри-Ла явно неполна: для некоторых людей, вроде меня, она, похоже, не работает, и для этого нет ни видимых причин, ни допускающей это логики. Но причина, по которой она помогла столь многим людям, — причина, по которой всё не ограничилось очередным постом в блоге с описанием трюка, сработавшего для одного человека и бесполезного для всех остальных, — заключается в том, что Робертс <emphasis>знал экспериментальную науку, которая позволила ему истолковать увиденное через призму глубоких, реально существующих факторов.</emphasis></p><p>Одним из советов на <emphasis>Overcoming Bias</emphasis> / <emphasis>Less Wrong</emphasis>, который чаще всего называли <a l:href="http://lesswrong.com/lw/9/the_most_important_thing_you_learned/">самым важным</a> из усвоенного, была идея о «нижней строке»: как только вывод записан в вашем разуме, он уже либо истинен, либо ложен, уже либо умен, либо глуп, и никакие последующие аргументы не могут этого изменить, кроме как путем изменения самого вывода. И это напрямую связано с другой часто упоминаемой важнейшей вещью — идеей «двигателей познания», разума как картографирующего механизма, которому в качестве топлива требуются свидетельства.</p><p>Представьте, что я просто опубликовал бы еще один пост в духе: «Знаете, вам действительно стоит быть более открытыми к изменению своего мнения — это довольно важно, — ну и да, обращайте внимание на свидетельства». Это принесло бы гораздо меньше пользы. И не только потому, что это звучало бы <emphasis>менее убедительно</emphasis>, а потому, что <emphasis>конкретные действия</emphasis> были бы гораздо менее понятны без подкрепляющей их явной теории. Что, например, представляет собой <emphasis>свидетельство</emphasis>? Любая вещь, похожая на убедительный аргумент? Наличие четкой теории вероятностей и четкого причинно-следственного объяснения того, что делает мышление эффективным, оказывает <emphasis>огромное</emphasis> влияние на убедительность и детали практического применения старого совета «Будьте открыты новому и обращайте внимание на свидетельства».</p><p>Также важно понимать, что <emphasis>причинно-следственные теории</emphasis> гораздо с большей вероятностью окажутся верными, если они взяты из научного учебника, а не придуманы на ходу. Очень легко выдумать когнитивные структуры, которые выглядят как причинно-следственные теории, но при этом даже не управляют нашими ожиданиями, не говоря уже о том, чтобы быть истинными.</p><p>Это и есть фирменный стиль, который я хочу передать через все те эссе, где эксперименты когнитивистики, теория вероятностей и эпистемология переплетались с практическими советами. Суть в том, что практические рекомендации становятся практически более мощными, если вы пойдёте и почитаете об экспериментах в когнитивных науках, о теории вероятностей или даже о материалистической эпистемологии и <emphasis>поймёте, что именно вы видите.</emphasis> Именно этот бренд может отличить <emphasis>Less Wrong</emphasis> от десятков тысяч других блогов, претендующих на то, чтобы давать советы.</p><p>Я мог бы сказать вам: «Знаете, ваше удовлетворение от еды, вероятно, больше зависит от её качества, чем от съеденного количества». Вы бы прочитали это и забыли, а импульс прикончить целую тарелку остался бы столь же сильным. Но если я расскажу вам о нечувствительности к масштабу, <a l:href="http://web.mit.edu/ariely/www/MIT/Papers/duration1.pdf">пренебрежении длительностью</a> и <a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Peak-end_rule">правиле «пика и конца»</a>, вы вдруг совершенно отчетливо осознаете, глядя на свою тарелку, что у вас сформируется практически одно и то же ретроспективное воспоминание независимо от того, большой была порция или маленькой. Теперь у вас есть глубокая теория о <emphasis>правилах</emphasis>, управляющих вашей памятью, и вы знаете, что правила гласят именно это. (А еще вы знаете, что десерт нужно оставлять напоследок).</p><p>Я хочу услышать, как я могу преодолеть акразию — как мне укрепить силу воли или успевать больше с меньшим внутренним сопротивлением. Но есть десятки тысяч людей, претендующих на то, чтобы давать советы по этому поводу, и по большей части их советы находятся на уровне того гипотетического Сета Робертса, который просто рассказывает людям об удивительном эффекте от употребления фруктового сока. Или даже хуже: это попытки описать внутренние ментальные рычаги, за которые они потянули, для которых нет общепринятых слов и на которые они сами толком не знают, как указать. См. также иллюзию прозрачности, инференциальную дистанцию и <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ki/double_illusion_of_transparency/">двойную иллюзию прозрачности</a>. (Заметьте, насколько <emphasis>более убедительным</emphasis> становится совет вроде «Вы переоцениваете то, насколько понятно объясняете, а ваши слушатели переоценивают то, насколько хорошо они вас слышат», когда я подкрепляю его экспериментом из когнитивистики и каплей эволюционной психологии?)</p><p>Думаю, совет, который мне <emphasis>нужен</emphasis>, должен исходить от человека, который прочитал массу литературы по экспериментальной психологии, посвященной силе воли, ментальным конфликтам, истощению эго, инверсии предпочтений, гиперболическому дисконтированию, распаду «я», пикоэкономике и так далее. И который в процессе преодоления собственной акразии сумел понять свои действия в <emphasis>по-настоящему общих терминах</emphasis> — благодаря экспериментам, дающим понятийный аппарат для когнитивных явлений, которые <emphasis>действительно существуют</emphasis>, в отличие от явлений, которые он сам только что выдумал. И более того — от человека, способного <emphasis>объяснить</emphasis> свои действия кому-то другому, опять же благодаря экспериментальному и теоретическому словарю, позволяющему сослаться на воспроизводимые эксперименты, которые подкрепляют эти идеи вполне конкретными результатами или математически ясных концепциях.</p><p>Обратите внимание на шкалу возрастающей сложности цитирования:</p><p><emphasis>Конкретные</emphasis> <emphasis>экспериментальные результаты</emphasis> (для которых нужно лишь свериться со статьей — желательно той, где сообщается о p &lt; 0,01, поскольку p &lt; 0,05 может не воспроизвестись);</p><p><emphasis>Причинно-следственные объяснения, которые действительно верны</emphasis> (которые надежнее всего получить, обратившись к теориям, используемым большинством в рамках конкретной науки);</p><p><emphasis>Верно интерпретируемая математика</emphasis> (в отношении которой мне трудно дать полезный совет, поскольку большая часть моего собственного математического таланта — это интуиция, которая включается до того, как у меня появляется возможность поразмыслить).</p><p>Если вы не знаете, кому доверять, или не доверяете себе, для начала вам стоит сосредоточиться на экспериментальных результатах, затем перейти к мышлению в рамках причинно-следственных теорий, широко используемых в науке, и лишь с крайней осторожностью пробовать подступаться к математике и эпистемологии.</p><p>Но практические советы действительно, действительно <emphasis>становятся</emphasis> гораздо мощнее, когда они подкреплены <emphasis>конкретными экспериментальными результатами</emphasis>, <emphasis>причинно-следственными объяснениями, которые действительно верны</emphasis>, и <emphasis>верно интерпретируемой математикой.</emphasis></p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/d4/practical_advice_backed_by_deep_theories/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>332. Грех недостаточной уверенности.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>Есть три великих греха, особенно свойственных рационалистам, и третий из них — это недостаточная уверенность. Майкл Вассар регулярно обвиняет меня в этом грехе, что делает его уникальным среди всего населения Земли.</p><p>Но на самом деле он совершенно прав, что беспокоится, и я тоже беспокоюсь, да и любой опытный рационалист, скорее всего, проводит немало времени в тревогах по этому поводу. Когда испытуемые знают о когнитивном искажении или предупреждены о нем, <emphasis>избыточная коррекция</emphasis> — нередко встречающийся результат экспериментов. Именно это делает многие когнитивные подзадачи столь сложными: вы знаете, что предвзяты, но не уверены, <emphasis>насколько</emphasis>, и не знаете, <emphasis>достаточно</emphasis> ли вы корректируете свое суждение. Возможно, стоит скорректировать его еще немного, а потом еще немного, но достаточно ли <emphasis>этого</emphasis>? Или, быть может, вы зашли слишком далеко? Не стало ли вам теперь хуже, чем если бы вы вообще не пытались ничего исправлять?</p><p>Вы размышляете об этом, чувствуя себя все более и более потерянным, и сама задача оценки начинает казаться все более и более бессмысленной...</p><p>И когда речь заходит о конкретных вопросах <emphasis>уверенности</emphasis>, <emphasis>излишней уверенности</emphasis> и <emphasis>недостаточной уверенности</emphasis> — понимаемых теперь в более широком смысле, а не просто как откалиброванные доверительные интервалы, — возникает естественная тенденция приравнивать излишнюю уверенность к <emphasis>греху</emphasis> гордыни из того, <emphasis>другого</emphasis> списка, который никогда не предостерегал против неправильного использования смирения или злоупотребления сомнениями. Ставить себя слишком высоко, претендовать на чужое место, слишком много о себе мнить, выставлять себя напоказ, принижать своих ближних неявным сравнением — и последствия в виде унижения и низвержения, возможно публичного, — разве все это не отвратительно и не страшно?</p><p>Быть чересчур <emphasis>скромным</emphasis> на этом фоне кажется меньшим злом; если вам публично укажут на это, это не будет столь унизительным. Действительно, узнать, что вы лучше, чем думали, может оказаться приятным сюрпризом; а принижение себя и неявное возвышение других несет в себе приятный оттенок <emphasis>«хорошести»</emphasis>. Это как раз в духе Гэндальфа.</p><p>Так что если вы узнали о тысяче способов, которыми люди совершают ошибки, и прочитали о сотне результатов экспериментов, где анонимных испытуемых уличали в излишней уверенности (да черт возьми, даже если вы прочитали всего пару десятков), и при этом точно не <emphasis>знаете</emphasis>, насколько вы сами самонадеяны, — тогда да, вы действительно рискуете принизить себя еще на шаг сильнее, чем следовало бы.</p><p>У меня нет для вас идеальной формулы, которая помогла бы этому противостоять. Но я могу дать один-два совета.</p><p>В чем же <emphasis>опасность</emphasis> неуверенности в себе?</p><p>В упущенных возможностях. В отказе от дел, которые вы могли бы сделать, но не попытались (или приложили недостаточно усилий).</p><p>Итак, первый совет: если есть способ <emphasis>выяснить</emphasis>, насколько вы хороши, лучше всего это <emphasis>проверить</emphasis>. <emphasis>Гипотеза допускает проверку;</emphasis> гипотезы о ваших собственных способностях — точно так же. Когда-то давно мне казалось, что я должен быть способен победить в <a l:href="http://yudkowsky.net/singularity/aibox">эксперименте «ИИ в коробке»</a>; эта мысль казалась мне крайне сомнительной и высокомерной, поэтому я проверил её. Позже мне показалось, что я смогу победить, даже когда на кону будут стоять крупные суммы денег, и я проверил это, но победил лишь один раз из трех. Таков был предел моих возможностей на тот момент, и мне не нужно было спорить с самим собой в сторону завышения или занижения оценки, потому что я мог просто это <emphasis>проверить</emphasis>.</p><p>Один из главных путей, по которым <a l:href="http://www.amazon.com/Why-Smart-People-Can-Stupid/dp/0300090331">умные люди оказываются глупыми</a>, заключается в том, что они <emphasis>настолько привыкают побеждать</emphasis>, что остаются лишь там, где <emphasis>наверняка одержат верх</emphasis> — а значит, они никогда не развивают свои способности и никогда не берутся за сложные задачи.</p><p>Говорят, это связано с определением себя через собственный «интеллект», а не через «усилия»: ведь в таком случае <emphasis>легкая</emphasis> победа служит признаком вашего «интеллекта», тогда как неудачу в сложной задаче можно было бы трактовать как достойную попытку.</p><p>Впрочем, я не вполне уверен, что именно так опытный рационалист должен думать об этих вещах: <a l:href="http://lesswrong.com/lw/7i/rationality_is_systematized_winning/">рациональность — <emphasis>это</emphasis> систематизированная победа</a>, а «попытки пытаться» кажутся путем к неудаче. Я бы сформулировал это так: гипотеза предполагает проверку! Если вы <emphasis>не знаете</emphasis>, победите ли в сложной задаче, то <emphasis>бросьте вызов своей рациональности</emphasis>, чтобы <emphasis>узнать</emphasis> свой текущий уровень. Обычно я не одобряю поздравления самого себя за попытку — мне это кажется вредной ментальной привычкой, — но уж точно <emphasis>не</emphasis> пытаться — еще <emphasis>хуже.</emphasis> Если вы выработали общую привычку принимать вызовы и победили хотя бы в <emphasis>некоторых</emphasis> из них, то, возможно, вы можете подумать: «Я сохранил привычку принимать вызовы и сделаю это снова в следующий раз». Вы также можете подумать: «Я получил ценную информацию о своем текущем уровне и о том, что мне нужно улучшить», — при условии, что вы правильно закончите мысль: «Я постараюсь не получать эту же ценную информацию снова в следующий раз».</p><p>Если вы побеждаете <emphasis>каждый</emphasis> раз, значит, вы недостаточно напрягаетесь. Но вы <emphasis>должны</emphasis> изо всех сил стараться победить каждый раз. А если вы будете слишком сильно утешать себя в случае неудачи, вы потеряете волю к победе и <a l:href="http://www.sirlin.net/articles/playing-to-win-part-1.html">превратитесь в скраба</a>.</p><p>Когда я пытаюсь представить, что сказал бы по этому поводу вымышленный магистр Заговора Соперничества, получается что-то вроде: «Проигрывать — <emphasis>не</emphasis> нормально. Но <emphasis>боль</emphasis> поражения — это не то, чего стоит настолько бояться, чтобы избегать вызовов из страха перед ней. Она не настолько страшна, чтобы тщательно избегать её переживания или отказываться признать, что вы проиграли, и проиграли с треском. Проигрывать и <emphasis>должно</emphasis> быть больно. Если бы это не ранило, ты не был бы Соперником. И нет <emphasis>ни одного</emphasis> Соперника, который <emphasis>никогда</emphasis> бы не познал боль поражения. А теперь иди и <emphasis>побеждай</emphasis>».</p><p>Вырабатывайте привычку принимать вызовы — возможно, не те, что могут вас сразу убить, но, скажем, те, что потенциально могут вас <emphasis>унизить</emphasis>. Недавно я читал об одном теисте, который победил Кристофера Хитченса в дебатах (причем разгромно; так говорили сами атеисты). И я тут же написал ребятам из Bloggingheads и спросил, не могут ли они организовать дебаты. Он показался мне тем, с кем захотелось помериться силами. Кроме того, они говорили, что Кристоферу Хитченсу следовало посмотреть прошлые дебаты этого теиста и подготовиться, поэтому я решил этого <emphasis>не</emphasis> делать: я считаю, что должен уметь справляться практически с чем угодно на лету, и хочу узнать, верна ли эта мысль; ради этого я готов рискнуть публичным унижением. Обратите внимание, что это <emphasis>не</emphasis> самосаботаж в классическом смысле: если дебаты действительно состоятся (мне пока не ответили), а я не подготовлюсь и проиграю, то я действительно проиграю ту ставку, которую сделал на самого себя; я получу информацию о своих пределах; я <emphasis>не</emphasis> дам себе ничего, что счел бы оправданием для поражения.</p><p>Разумеется, так стоит думать лишь тогда, когда вы действительно <emphasis>принимаете</emphasis> вызов ради проверки себя, а не потому, что вам нужно победить любой ценой. В <emphasis>этом</emphasis> случае вы облегчаете себе задачу настолько, насколько это возможно. Поступить иначе было бы проявлением <emphasis>феноменальной</emphasis> самоуверенности, даже если вы играете в крестики-нолики с трехлетним ребенком.</p><p>Более тонкая форма недостаточной уверенности — это <emphasis>утрата набранного темпа</emphasis> на фоне осознания всего того, что люди делают неправильно, что вы сами раньше делали неправильно и в чём вы, вероятно, до сих пор продолжаете ошибаться. Вы становитесь робкими; вы сомневаетесь в себе, <emphasis>но не отвечаете на собственные вопросы, чтобы двигаться дальше</emphasis>; когда вы предполагаете собственную неспособность к чему-то, <emphasis>вы не подвергаете эту гипотезу проверке.</emphasis></p><p>Быть может, без какого-либо переломного момента, когда вы намеренно и осознанно <emphasis>решаете не пытаться</emphasis> пройти конкретное испытание... вы просто... замедляетесь...</p><p>Кажется, что больше не стоит и пытаться исправить что-то одно, когда еще дюжина других вещей по-прежнему будут неправильными...</p><p>Надежды на триумф слишком мало, чтобы <emphasis>вдохновить</emphasis> вас стараться <emphasis>изо всех сил</emphasis>...</p><p>Когда вы думаете о том, чтобы сделать что-то новое, в голове сразу возникает дюжина вопросов о ваших способностях, и вам даже не приходит в голову, что вы могли бы <emphasis>ответить</emphasis> на эти вопросы, <emphasis>испытав</emphasis> себя...</p><p>И, начитавшись о мудрости человеческих слабостей, начинает казаться, что путь мудрости — в вечном сомнении (без разрешения этих сомнений), в вечном смирении отказа (но не в смирении подготовки) и вообще в том, что мудро отзываться о человеческих способностях всё хуже и хуже, скатываясь в <a l:href="http://lesswrong.com/lw/ym/cynical_about_cynicism/">сладостно-унылый цинизм</a>.</p><p>И потому мой последний совет — это еще один угол зрения, под которым можно посмотреть на проблему и оценить любую потенциальную мыслительную привычку, которую вы собираетесь перенять: спросите себя...</p><p><emphasis>Делает ли этот способ мышления меня сильнее или слабее? По-настоящему?</emphasis></p><p>Ранее я уже говорил об опасности <emphasis>благоразумия</emphasis> — благоразумно звучащем аргументе о том, что в задаче Ньюкома нужно выбирать две коробки; благоразумно звучащем аргументе о том, что мы ничего не можем знать из-за проблемы индукции; благоразумно звучащем аргументе о том, что в среднем нам будет лучше, если мы всегда будем <a l:href="http://www.overcomingbias.com/2007/03/on_majoritarian.html">разделять убеждения большинства</a>, и о прочих подобных препятствиях на Пути. «Ведет ли это к победе?» — вот один из вопросов, который можно задать, чтобы взглянуть на вещи иначе. Другой, немного иной ракурс — спросить: «Делает ли этот способ мышления меня сильнее или слабее?» Делает ли постоянное напоминание себе о необходимости во всем сомневаться вас сильнее или слабее? Делает ли вас сильнее или слабее то, что вы никогда не разрешаете и не уменьшаете эти сомнения? Делает ли вас сильнее или слабее преднамеренное переживание кризиса веры перед лицом неопределенности? Делает ли вас сильнее или слабее привычка отвечать на любое возражение смиренным признанием собственной склонности к ошибкам?</p><p>Делают ли ваши нынешние попытки компенсировать возможную излишнюю уверенность вас сильнее или слабее? Подсказка: если вы принимаете больше мер предосторожности, более тщательно пытаетесь себя проверить, просите совета у друзей, постепенно продвигаетесь к большим делам или все еще иногда терпите неудачи, но реже, чем раньше, — вы, скорее всего, становитесь сильнее. Если же вы <emphasis>никогда</emphasis> не терпите неудач, избегаете вызовов и чувствуете себя в целом безнадежно и уныло, вы, вероятно, становитесь слабее.</p><p>Первую форму этого правила я усвоил в очень раннем возрасте, когда готовился к какому-то тесту по математике и обнаружил, что с каждым новым тренировочным тестом мой балл снижается. Просматривая лист ответов, я заметил, что сначала вписывал правильные ответы карандашом, а затем стирал их. Тогда я сказал себе: «Ладно, в <emphasis>этот</emphasis> раз я доверюсь Силе и буду действовать по наитию», и мои результаты взлетели выше первоначальных, а на реальном тесте оказались еще выше. Так я понял, что сомнения в себе не всегда делают сильнее — особенно если они мешают вам руководствоваться хорошей информацией, например вашей математической интуицией. (Но мне <emphasis>действительно</emphasis> понадобился тест, чтобы это понять!)</p><p>Недостаточная уверенность — грех не одних только рационалистов. Но это особая опасность, в которую вас могут завести <emphasis>попытки быть рациональным</emphasis>. И это <emphasis>останавливающая</emphasis> ошибка — заблуждение, которое не дает вам получить дальнейший опыт, способный исправить эту ошибку.</p><p>Поскольку недостаточная уверенность на самом деле <emphasis>действительно</emphasis> кажется весьма распространенной среди начинающих рационалистов, которых я встречаю (хотя гораздо реже встречается среди рационалистов, ставших известными примерами для подражания), я бы действительно назвал ее третьим из трех главных грехов рационалистов.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/c3/the_sin_of_underconfidence/">*</a></p></section>
<section>
<title><p>333. Идите и творите Искусство!</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><p>За эти месяцы я сказал <a l:href="http://www.cs.auckland.ac.nz/~andwhay/postlist.html">кое-что о рациональности</a>. Я сказал кое-что о том, как распутывать запутавшиеся вопросы, как отличать настоящее рассуждение от ложного, и о воле становиться сильнее, которая побуждает попробовать, прежде чем сбежать; я сказал кое-что о том, как совершать невозможное.</p><p>И всё это техники, которые я разработал в ходе собственных проектов — вот почему здесь так много, скажем, о когнитивном редукционизме, — и вполне возможно, что ваши результаты при попытке применить их самостоятельно будут отличаться. У каждого всё индивидуально. Тем не менее тем, кто ходит кругами и вопрошает: «Но какая от этого польза?», стоило бы перечитать некоторые из ранних эссе; знание, скажем, об ошибке конъюнкции и о том, как заметить её в аргументации, вряд ли выглядит чем-то эзотерическим. Понимание того, почему мотивированный скептицизм вреден для вас, на мой взгляд, определяет всю разницу между умным человеком, который в итоге остаётся умным, и умным человеком, который в итоге оказывается глупцом. Аффективные спирали смерти поглощают <emphasis>многих</emphasis> неосторожных...</p><p>И всё же в этом «искусстве рациональности», как мне кажется, больше <emphasis>отсутствующего</emphasis>, чем <emphasis>присутствующего</emphasis> — преодоление акразии и координация групп — это два пробела, которые я ощущаю острее всего. В целом я больше концентрировался на эпистемической рациональности, чем на инструментальной. А ведь есть ещё тренировка, преподавание, верификация и превращение всего этого в полноценную экспериментальную науку на этой основе. И если обобщить ещё немного, то под <emphasis>созиданием Искусства</emphasis> можно также понимать такие вопросы, как создание лучшей вводной литературы, разработка лучших слоганов для связей с общественностью, поиск общего дела с другими подзадачами Просвещения, анализ и решение проблемы гендерного дисбаланса...</p><p>Но те малые крупицы рациональности, что я изложил... Я <emphasis>надеюсь</emphasis>... просто, быть может...</p><p>Я подозреваю — можно даже назвать это догадкой, — что в деле рациональности существует некий <emphasis>барьер для старта</emphasis>. Из-за которого по умолчанию в самом начале у вас нет достаточной базы, на которой можно было бы строить дальше. Её настолько мало, что вы даже не подозреваете, что существует нечто большее, что можно открыть целое Искусство. А если вы и начинаете чувствовать, что возможно нечто большее, то можете просто <emphasis>мгновенно</emphasis> свернуть не туда. Как <a l:href="http://web.maths.unsw.edu.au/~jim/wrongthoughts.html">замечает</a> Дэвид Стоув, большинство «великих мыслителей» в философии, таких как Гегель, по-хорошему заслуживают лишь жалости.<sup>1</sup> Вот что происходит по умолчанию с каждым, кто берется развивать искусство мышления: они создают ложные ответы.</p><p>Когда вы пытаетесь развить часть человеческого искусства мышления... вы делаете нечто <emphasis>не слишком отличающееся</emphasis> от того, чем занимался я в сфере искусственного интеллекта. Вас будут соблазнять ложные объяснения работы разума, ложные трактовки причинности, таинственные священные слова и потрясающая идея, которая решает вообще всё.</p><p>Дело не в том, что конкретные эпистемические методы распознавания фальши, которые я использую, так уж хороши для каждой <emphasis>конкретной</emphasis> задачи; но похоже, они могут помочь отличить хорошие <emphasis>системы мышления</emphasis> от плохих.</p><p>Я надеюсь, что человек, усвоивший ту часть Искусства, которую я здесь изложил, не собьётся с пути <emphasis>мгновенно</emphasis> и <emphasis>автоматически</emphasis>, когда начнет спрашивать себя: «Как должны думать люди, чтобы решить новую задачу X, над которой я сейчас работаю?» Он не сбежит сразу же; не станет просто выдумывать всякую чушь наобум; возможно, он решит обратиться к литературе по экспериментальной психологии; он не улетит автоматически в аффективную спираль смерти вокруг своей Гениальной Идеи; у него будет какое-то представление о том, что отличает ложное объяснение от настоящего. Он получит спасбросок.</p><p>Именно этот барьер, <emphasis>пожалуй</emphasis>, и мешает людям <emphasis>начать</emphasis> развивать искусство рациональности, если они ещё не рациональны.</p><p>И вместо этого они... идут и изобретают фрейдистский психоанализ. Или новую религию. Или ещё что-то. Именно это происходит по <emphasis>умолчанию</emphasis>, когда люди начинают думать о мышлении.</p><p>Я надеюсь, что та часть Искусства, которую я изложил — какой бы неполной она ни была, — поможет преодолеть этот предварительный барьер: даст людям базу, от которой можно оттолкнуться; даст им понимание того, что Искусство существует, и примерное представление о том, как его следует развивать; и даст им хотя бы <emphasis>спасбросок</emphasis>, прежде чем они <emphasis>мгновенно</emphasis> собьются с пути.</p><p>В этом и состоит моя мечта — чтобы это кажущееся узкоспециализированным искусство отвечать на запутанные вопросы оказалось как раз тем, что необходимо в самом начале, <emphasis>чтобы пойти и завершить всё остальное</emphasis>.</p><p>Задача, которую я оставляю <emphasis>вам</emphasis>. По крайней мере, вероятно. Я не даю никаких обещаний насчет того, куда в будущем может переключиться моё внимание. Но знаете, <emphasis>есть</emphasis> и другие вещи, которые мне нужно сделать. Даже если я случайно разовью это Искусство ещё сильнее, возможно, у меня просто не найдётся времени, чтобы это описать.</p><p>Помимо всего того, что я сказал о ложных ответах и ловушках, я хотел бы, чтобы вы помнили о двух вещах.</p><p>Первое — то, что для создания своего Искусства я опирался на множество источников. Я читал самых разных авторов, изучал самые разные эксперименты, использовал аналогии из множества областей. <emphasis>Вам</emphasis> тоже потребуется опираться на множество источников, чтобы создать <emphasis>свою</emphasis> часть Искусства. Вы не должны получать всю свою рациональность от одного автора — хотя, возможно, и будет существовать некий централизованный сайт, куда вы станете выкладывать ссылки и статьи, которые покажутся вам действительно важными. И развивающемуся Искусству необходимо будет черпать силы из множества источников. Насколько мне известно, не существует <emphasis>ни одной</emphasis> истинной науки, которая черпала бы силу лишь из одного человека. Насколько мне известно, это <emphasis>исключительно</emphasis> черта культов. У настоящей науки могут быть свои герои, даже свои одинокие непокорные герои, но <emphasis>их всегда будет больше одного.</emphasis></p><p>Второе — то, что я создавал своё Искусство в процессе <emphasis>попыток сделать нечто конкретное</emphasis>, что вдохновляло все мои усилия. Возможно, я слишком идеалистичен — возможно, слишком много думаю о том, как мир <emphasis>должен</emphasis> быть устроен, — но даже в этом случае я подозреваю, что вы не сможете развивать Искусство, <emphasis>просто</emphasis> сидя сложа руки и размышляя: «Так, и как мне бороться с этой штукой под названием акразия?» Вы будете развивать остальную часть Искусства в процессе попыток <emphasis>сделать что-то</emphasis>. Возможно, даже — если я не слишком обобщаю собственный опыт — в процессе решения какой-то задачи, достаточно сложную, чтобы испытать на прочность и сломать ваше прежнее понимание и вынудить вас переизобрести несколько вещей. Но, может быть, я ошибаюсь, и следующий этап работы будет осуществлен посредством прямого, детального исследования «рациональности», без всякой необходимости в каком-то конкретном применении, которое считалось бы более важным.</p><p>Моя прошлая попытка описать этот принцип — в терминах сохранения тайной личности или основной работы, на которой человек не преподаёт рациональность, — была <a l:href="http://lesswrong.com/lw/9c/mandatory_secret_identities/">категорически отвергнута</a> моей аудиторией. Может быть, выражение «выйти из дома» подошло бы лучше? По-моему, это <emphasis>звучит</emphasis> как действительно хорошая, здравая идея. И всё же — возможно, я заблуждаюсь. Мы ещё увидим, откуда на самом деле придут следующие элементы Искусства.</p><p>Я уже долгое время стремлюсь передать, вручить, разделить с вами частицу той странной вещи, к которой я прикоснулся и которая кажется мне столь драгоценной. И я не уверен, что мне вообще когда-либо удавалось облечь её центральный ритм в слова. Возможно, вы сможете уловить его, вслушиваясь в ноты. Я могу произнести эти слова, но не правило, которое их порождает, и не правило, стоящее за этим правилом; остаётся лишь надеяться, что благодаря <emphasis>использованию</emphasis> этих идей в вас, возможно, зародится схожий внутренний механизм. Помните, что <emphasis>все</emphasis> человеческие попытки постичь тайные знания по умолчанию скатываются к паролям, гимнам и подвешенным в воздухе утверждениям.</p><p>Я уже долгое время стремлюсь передать своё Искусство. До нынешней попытки — по большей части безуспешно. Раньше я предпринимал усилия лишь мимоходом и получал, пожалуй, ровно столько успеха, сколько заслуживал. Это было похоже на бросание камешков в пруд, которые вызывают лишь лёгкую рябь, а затем она затухает... На этот раз я приложил немало сил и швырнул огромный валун. Время покажет, был ли он достаточно велик — действительно ли я <emphasis>всколыхнул</emphasis> кого-то настолько глубоко, что волны от удара продолжат расходиться сами по себе. Время покажет, создал ли я что-то, что способно двигаться самостоятельно.</p><p>Я хочу, чтобы люди шли вперёд, но также и возвращались. Или, может быть, даже уходили и оставались одновременно — ведь это интернет, и здесь нам такие вещи сходят с рук; в последнее время я узнал много интересного на <emphasis>Less Wrong</emphasis>, и если сохранение мотивации на протяжении многих лет представляет для вас хоть какую-то проблему, общение с другими (или даже просто возможность <emphasis>видеть</emphasis>, что другие тоже стараются) часто помогает.</p><p>Но в любом случае, если я хоть как-то на вас повлиял, я надеюсь, что вы пойдёте вперёд навстречу трудностям, добьётесь чего-то за пределами своего уютного кресла и создадите новое Искусство; а затем, помня, откуда вы пришли, выйдете на связь, чтобы рассказать остальным, чему научились.</p><empty-line/>
<p><a l:href="http://lesswrong.com/lw/c4/go_forth_and_create_the_art/">*</a></p><p>1. Дэвид Чарльз Стоув, <emphasis>«Культ Платона и другие философские глупости»</emphasis> (Cambridge University Press, 1991).</p><empty-line/>
</section>
<section>
<title><p>Библиография. Альберт, Дэвид З. Квантовая механика и опыт. Harvard University Press, 1994.</p></title><p><image l:href="#img_2"/></p><empty-line/>
<p>Александр, Скотт. «Почему я не Рене Декарт». <emphasis>Slate Star Codex (блог)</emphasis> (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><empty-line/>
<p>Алле, Морис. «Le Comportement de l’Homme Rationnel devant le Risque: Critique des Postulats et Axiomes de l’Ecole Americaine». <emphasis>Econometrica</emphasis> 21, № 4 (1953): 503–546. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.2307/1907921">10.2307/1907921</a>.</p><empty-line/>
<p>Ариели, Дэн. <emphasis>Предсказуемая иррациональность: скрытые силы, определяющие наши решения</emphasis>. HarperCollins, 2008.</p><empty-line/>
<p>Аш, Соломон Э. «Исследования независимости и конформизма: один против единогласного большинства». <emphasis>Psychological Monographs</emphasis> 70 (1956).</p><empty-line/>
<p>Эшмор, Ричард Д., Васантха Рамчандра и Рассел А. Джонс. «Цензура как метод изменения установок». <emphasis>Доклад, представленный на собрании Восточной психологической ассоциации</emphasis> (1971).</p><empty-line/>
<p>Азимов, Айзек. <emphasis>Относительность неправды</emphasis>. Oxford University Press, 1989.</p><empty-line/>
<p>Баэс, Джон. «Индекс крэкпота». 1998. <a l:href="http://math.ucr.edu/home/baez/crackpot.html">http://math.ucr.edu/home/baez/crackpot.html</a>.</p><empty-line/>
<p>Бэнкс, Иэн. <emphasis>Игрок</emphasis>. Orbit, 1989.</p><empty-line/>
<p>Барац, Дафна. <emphasis>Насколько оправдана «очевидная» реакция?</emphasis> Stanford University, 1983.</p><empty-line/>
<p>Барбур, Джулиан. <emphasis>Конец времени: следующая революция в физике</emphasis>. 1-е изд. New York: Oxford University Press, 1999.</p><empty-line/>
<p>Барон, Джонатан. <emphasis>Мышление и принятие решений</emphasis>. Cambridge University Press, 2007.</p><empty-line/>
<p>Барон, Джонатан и Джошуа Д. Грин. «Факторы нечувствительности к количеству при оценке общественных благ: вклад, "теплое свечение", бюджетные ограничения, доступность и значимость». <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Applied</emphasis> 2, № 2 (1996): 107–125. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/1076-898X.2.2.107">10.1037/1076-898X.2.2.107</a>.</p><empty-line/>
<p>Барретт, Джеффри. <emphasis>Формулировка квантовой механики Эверетта через относительные состояния</emphasis>. Под редакцией Эдварда Н. Залты. <a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/qm-everett/">http://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/qm-everett/</a>.</p><empty-line/>
<p>Бенсон, Питер Л., Стюарт А. Карабеник и Ричард М. Лернер. «Красивые „пожалуйста“: влияние физической привлекательности, расы и пола на получение помощи». <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 12 (5 1976): 409–415. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/0022-1031%2876%2990073-1">10.1016/0022-1031(76)90073-1</a>.</p><empty-line/>
<p>Бонд, Род и Питер Б. Смит. «Культура и конформизм: метаанализ исследований с использованием задачи Аша (1952b, 1956) на сравнение длины отрезков». <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 119 (1996): 111–137.</p><empty-line/>
<p>Бостром, Ник. «История трансгуманистической мысли». <emphasis>Journal of Evolution and Technology</emphasis> 14, № 1 (2005): 1–25. <a l:href="http://www.nickbostrom.com/papers/history.pdf">http://www.nickbostrom.com/papers/history.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>———. «Экзистенциальные риски: анализ сценариев вымирания человечества и связанных с этим опасностей». <emphasis>Journal of Evolution and Technology</emphasis> 9 (2002). <a l:href="http://www.jetpress.org/volume9/risks.html">http://www.jetpress.org/volume9/risks.html</a>.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии</emphasis>. Oxford University Press, 2014.</p><empty-line/>
<p>Бостром, Ник и Милан М. Чиркович, ред. <emphasis>Глобальные катастрофические риски</emphasis>. New York: Oxford University Press, 2008.</p><empty-line/>
<p>Бостром, Ник и Джулиан Савулеску. «Этика улучшения человека: состояние дискуссии». В <emphasis>Human Enhancement</emphasis>, под редакцией Ника Бострома и Джулиана Савулеску. 2009.</p><empty-line/>
<p>Бостром, Ник и Элиезер Юдковский. «Этика искусственного интеллекта». В <emphasis>Кембриджском руководстве по искусственному интеллекту</emphasis>, под редакцией Кита Фрэнкиша и Уильяма Рэмси. New York: Cambridge University Press, 2014.</p><empty-line/>
<p>Бурже, Давид и Дэвид Дж. Чалмерс. «Во что верят философы?» <emphasis>Philosophical Studies</emphasis> (2013): 1–36.</p><empty-line/>
<p>Бойнтон, Роберт С. «Рождение идеи: профиль Фрэнка Саллоуэя». <emphasis>The New Yorker</emphasis> (октябрь 1999).</p><empty-line/>
<p>Брем, Шэрон С. и Марша Вайнтрауб. «Физические барьеры и психологическое сопротивление: реакция двухлетних детей на угрозу свободе». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 35 (1977): 830–836.</p><empty-line/>
<p>Брудер, Дейл. «Проект исследования присяжных Чикагского университета». <emphasis>Nebraska Law Review</emphasis> 38 (1959): 760–774.</p><empty-line/>
<p>Браун, Кевин. <emphasis>Размышления об относительности</emphasis>. Роли, Северная Каролина: издание автора, 2011. <a l:href="http://www.mathpages.com/rr/rrtoc.htm">http://www.mathpages.com/rr/rrtoc.htm</a>.</p><empty-line/>
<p>Браст, Стивен. <emphasis>Пути мертвых</emphasis>. Т. 1 цикла «Виконт Адриланки». Tor Books, 2002.</p><empty-line/>
<p>Будесхайм, Томас Ли и Стивен ДеПаола. «Красавица или чудовище?: влияние внешности, личностных качеств и содержательной информации на оценку политических кандидатов». <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 20 (4 1994): 339–348. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1177/0146167294204001">10.1177/0146167294204001</a>.</p><empty-line/>
<p>Бюлер, Роджер, Дейл Гриффин и Майкл Росс. «Исследование "ошибки планирования": почему люди недооценивают время, необходимое для выполнения задач». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 67, № 3 (1994): 366–381. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.67.3.366">10.1037/0022-3514.67.3.366</a>.</p><empty-line/>
<p>———. «Взгляд изнутри на ошибку планирования: причины и последствия оптимистичных прогнозов времени». В книге под редакцией Гиловича, Гриффина и Канемана <emphasis>Эвристики и искажения</emphasis>, 250–270.</p><empty-line/>
<p>———. «Самое время: оптимистичные прогнозы в работе и любви». <emphasis>European Review of Social Psychology</emphasis> 6, № 1 (1995): 1–32. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1080/14792779343000112">10.1080/14792779343000112</a>.</p><empty-line/>
<p>Буджолд, Лоис Макмастер. <emphasis>Комарр</emphasis>. Приключения Майлза Форкосигана. Baen, 1999.</p><empty-line/>
<p>Бартон, Иэн, Роберт У. Кейтс и Гилберт Ф. Уайт. <emphasis>Окружающая среда как источник опасности</emphasis>. 1-е изд. New York: Oxford University Press, 1978.</p><empty-line/>
<p>Кэмпбелл, Ричмонд и Лэннинг Сноуден, ред. <emphasis>Парадоксы рациональности и сотрудничества: дилемма заключенного и проблема Ньюкома</emphasis>. Ванкувер: University of British Columbia Press, 1985.</p><empty-line/>
<p>Карсон, Ричард Т. и Роберт Кэмерон Митчелл. «Последовательность и вложенность в опросах методом условной оценки». <emphasis>Journal of Environmental Economics and Management</emphasis> 28, № 2 (1995): 155–173. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/jeem.1995.1011">10.1006/jeem.1995.1011</a>.</p><empty-line/>
<p>Касселлс, Уорд, Арно Шенбергер и Томас Грабойс. «Интерпретация врачами результатов клинических лабораторных анализов». <emphasis>New England Journal of Medicine</emphasis> 299 (1978): 999–1001.</p><empty-line/>
<p>Кастеллоу, Уилбур А., Карл Л. Вуэнш и Чарльз Х. Мур. «Влияние физической привлекательности истца и ответчика на судебные решения по делам о сексуальных домогательствах». <emphasis>Journal of Social Behavior and Personality</emphasis> 5 (6 1990): 547–562.</p><empty-line/>
<p>Чайкен, Шелли. «Физическая привлекательность коммуникатора и убеждение». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 37 (8 1979): 1387–1397. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.37.8.1387">10.1037/0022-3514.37.8.1387</a>.</p><empty-line/>
<p>Чалмерс, Дэвид Дж. <emphasis>Сознающий ум: в поисках фундаментальной теории</emphasis>. New York: Oxford University Press, 1996.</p><empty-line/>
<p>Чепмен, Грэм и др. <emphasis>Житие Брайана по Монти Пайтону</emphasis>. Eyre Methuen, 1979.</p><empty-line/>
<p>Чепмен, Гретхен Б. и Эрик Дж. Джонсон. «Включение иррелевантного: якоря в суждениях об убеждениях и ценности». В книге под редакцией Гиловича, Гриффина и Канемана <emphasis>Эвристики и искажения</emphasis>, 120–138.</p><empty-line/>
<p>Черри, Кэролайн Дж. <emphasis>Паладин</emphasis>. Baen, 2002.</p><empty-line/>
<p>Чалдини, Роберт Б. <emphasis>Психология влияния: наука и практика</emphasis>. Boston: Allyn &amp; Bacon, 2001.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Психология влияния: психология убеждения: переработанное издание</emphasis>. New York: Quill, 1993.</p><empty-line/>
<p>Кливер, Джерри. <emphasis>Создание романа: полный писательский курс</emphasis>. Macmillan, 2004.</p><empty-line/>
<p>Комбс, Барбара и Пол Слович. «Освещение причин смерти в газетах». <emphasis>Journalism &amp; Mass Communication Quarterly</emphasis> 56, № 4 (1979): 837–849. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1177/107769907905600420">10.1177/107769907905600420</a>.</p><empty-line/>
<p>Кроуфорд, Чарльз Б., Бренда И. Солтер и Керри Л. Чанг. «Человеческое горе: связана ли его интенсивность с репродуктивной ценностью умершего?» <emphasis>Ethology and Sociobiology</emphasis> 10, № 4 (1989): 297–307.</p><empty-line/>
<p>Дарвин, Чарльз. <emphasis>Происхождение видов путем естественного отбора, или Сохранение благоприятствуемых пород в борьбе за жизнь</emphasis>. 1-е изд. London: John Murray, 1859. <a l:href="http://darwin-online.org.uk/content/frameset?viewtype%3dtext%26itemID%3dF373%26pageseq%3d1">http://darwin-online.org.uk/content/frameset?viewtype=text&amp;itemID=F373&amp;pageseq=1</a>.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Происхождение человека и половой подбор</emphasis>. 2-е изд. London: John Murray, 1874. <a l:href="http://darwin-online.org.uk/content/frameset?itemID%3dF944%26viewtype%3dtext%26pageseq%3d1">http://darwin-online.org.uk/content/frameset?itemID=F944&amp;viewtype=text&amp;pageseq=1</a>.</p><empty-line/>
<p>Дарвин, Фрэнсис, ред. <emphasis>Жизнь и письма Чарльза Дарвина</emphasis>. John Murray, 1887.</p><empty-line/>
<p>Доус, Робин М. <emphasis>Карточный домик: психология и психотерапия, построенные на мифах</emphasis>. Free Press, 1996.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Рациональный выбор в условиях неопределенности</emphasis>. 1-е изд. Под редакцией Джерома Кагана. San Diego, CA: Harcourt Brace Jovanovich, 1988.</p><empty-line/>
<p>Де Камп, Лайон Спрэг и Флетчер Прэтт. <emphasis>Дипломированный чародей</emphasis>. New York: Henry Holt &amp; Company, 1941.</p><empty-line/>
<p>Денеш-Радж, Вероника и Сеймур Эпштейн. «Конфликт между интуитивной и рациональной обработкой информации: когда люди поступают вопреки здравому смыслу». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 66 (5 1994): 819–829. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.66.5.819">10.1037/0022-3514.66.5.819</a>.</p><empty-line/>
<p>Деннет, Дэниел К. <emphasis>Разрушая заклятие: религия как природное явление</emphasis>. Penguin, 2006.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Опасная идея Дарвина: эволюция и смысл жизни</emphasis>. Simon &amp; Schuster, 1995.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Эволюция свободы</emphasis>. Viking Books, 2003.</p><empty-line/>
<p>———. «Невообразимая нелепость зомби». <emphasis>Journal of Consciousness Studies</emphasis> 2 (4 1995): 322–26.</p><empty-line/>
<p>Декарт, Рене. <emphasis>Рассуждение о методе</emphasis>. Librairie des Bibliophiles, 1887.</p><empty-line/>
<p>Десвуж, Уильям Х., Ф. Рид Джонсон, Ричард У. Данфорд, Кевин Дж. Бойл, Сара П. Хадсон и К. Николь Уилсон. <emphasis>Измерение ущерба от неиспользования методом условной оценки: экспериментальная оценка точности</emphasis>. Технический отчет. Research Triangle Park, NC: RTI International, 2010. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2009.bk.0001.1009">10.3768/rtipress.2009.bk.0001.1009</a>.</p><empty-line/>
<p>Даунс, А. Крис и Филлип М. Лайонс. «Естественные наблюдения за связью между привлекательностью и первоначальными судебными решениями». <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 17 (5 1991): 541–547. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1177/0146167291175009">10.1177/0146167291175009</a>.</p><empty-line/>
<p>Дрешер, Гэри Л. <emphasis>Правильное и реальное: демистификация парадоксов от физики до этики</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press, 2006.</p><empty-line/>
<p>Игли, Элис Х., Ричард Д. Эшмор, Мона Г. Махиджани и Лора К. Лонго. «Красивое — значит хорошее, но... Метааналитический обзор исследований стереотипа физической привлекательности». <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 110 (1 1991): 109–128. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.110.1.109">10.1037/0033-2909.110.1.109</a>.</p><empty-line/>
<p>Эдди, Дэвид М. «Вероятностные рассуждения в клинической медицине: проблемы и возможности». В <emphasis>Принятие решений в условиях неопределенности: правила и предубеждения</emphasis>, под редакцией Даниэля Канемана, Пола Словика и Амоса Тверски. Cambridge University Press, 1982.</p><empty-line/>
<p>Эфран, М. Г. и Э. У. Дж. Паттерсон. «Политика внешности». Неопубликованная докторская диссертация, 1976.</p><empty-line/>
<p>Иган, Грег. <emphasis>Карантин</emphasis>. London: Legend Press, 1992.</p><empty-line/>
<p>Эрлингер, Джойс, Томас Гилович и Ли Росс. «Вглядываясь в слепое пятно предвзятости: оценка предвзятости у себя и других». <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 31, № 5 (2005): 680–692.</p><empty-line/>
<p>Эйдельман, Скотт и Кристиан С. Крэндалл. «Склонность к сохранению статус-кво». <emphasis>Social and Personality Psychology Compass</emphasis> 6, № 3 (2012): 270–281.</p><empty-line/>
<p>Эпли, Николас и Томас Гилович. «Возвращение корректировки в эвристику привязки и корректировки: дифференцированная обработка самостоятельно созданных и предоставленных экспериментатором якорей». <emphasis>Psychological Science</emphasis> 12 (5 2001): 391–396. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/1467-9280.00372">10.1111/1467-9280.00372</a>.</p><empty-line/>
<p>Эпштейн, Льюис Кэрролл. <emphasis>Думать как физик: понятная практическая реальность, 3-е издание</emphasis>. Insight Press, 2009.</p><empty-line/>
<p>Фельдман, Ричард. «Натурализованная эпистемология». В <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, лето 2012, под редакцией Эдварда Н. Залта.</p><empty-line/>
<p>Фестингер, Леон, Генри У. Рикен и Стэнли Шехтер. <emphasis>Когда пророчество не сбывается: социально-психологическое исследование современной группы, предсказавшей гибель мира</emphasis>. Harper-Torchbooks, 1956.</p><empty-line/>
<p>Фезерстонхаф, Дэвид, Пол Словик, Стивен М. Джонсон и Джеймс Фридрих. «Нечувствительность к ценности человеческой жизни: исследование психофизического онемения». <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 14, № 3 (1997): 283–300. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007744326393">10.1023/A:1007744326393</a>.</p><empty-line/>
<p>Фейнман, Ричард П. «Судите о книге по обложке». В <emphasis>Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!</emphasis> New York: W. W. Norton &amp; Company, 1985.</p><empty-line/>
<p>Фейнман, Ричард П., Роберт Б. Лейтон и Мэтью Л. Сэндс. <emphasis>Фейнмановские лекции по физике</emphasis>. В 3 т. Reading, MA: Addison-Wesley, 1963.</p><empty-line/>
<p>Финукейн, Мелисса Л., Али Альхаками, Пол Словик и Стивен М. Джонсон. «Эвристика аффекта в оценке рисков и выгод». <emphasis>Journal of Behavioral Decision Making</emphasis> 13, № 1 (2000): 1–17.</p><empty-line/>
<p>Фонг, Джеффри Т., Дэвид Х. Кранц и Ричард Э. Нисбетт. «Влияние статистической подготовки на размышления о повседневных проблемах». <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 18, № 3 (1986): 253–292. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/0010-0285%2886%2990001-0">10.1016/0010-0285(86)90001-0</a>.</p><empty-line/>
<p>Франк, Адам. <emphasis>Постоянный огонь: за пределами спора науки и религии</emphasis>. University of California Press, 2009.</p><empty-line/>
<p>Фрейре, Паулу. <emphasis>Политика образования: культура, власть и освобождение</emphasis>. Greenwood Publishing Group, 1985.</p><empty-line/>
<p>Гэлбрейт, Джон Кеннет. <emphasis>Экономика, мир и смех</emphasis>. Plume, 1981.</p><empty-line/>
<p>Ганзах, Йоав. «Оценка риска и доходности финансовых активов». <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 83, № 2 (2000): 353–370. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/obhd.2000.2914">10.1006/obhd.2000.2914</a>.</p><empty-line/>
<p>Джендлин, Юджин. <emphasis>Фокусирование</emphasis>. Bantam Books, 1982.</p><empty-line/>
<p>Гиббон, Эдвард. <emphasis>История упадка и разрушения Римской империи</emphasis>. J. &amp; J. Harper, 1829.</p><empty-line/>
<p>Гигеренцер, Герд и Ульрих Хоффраге. «Как улучшить байесовские рассуждения без обучения: форматы частоты». <emphasis>Psychological Review</emphasis> 102 (1995): 684–704.</p><empty-line/>
<p>Гилберт, Дэниел Т., Дуглас С. Крулл и Патрик С. Мэлоун. «Разуверение в невероятном: некоторые проблемы при отвержении ложной информации». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 59 (4 1990): 601–613. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.59.4.601">10.1037/0022-3514.59.4.601</a>.</p><empty-line/>
<p>Гилберт, Дэниел Т. и Патрик С. Мэлоун. «Искажение соответствия». <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 117, № 1 (1995): 21–38. <a l:href="http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20%26%20Malone%20%28CORRESPONDENCE%20BIAS%29.pdf">http://www.wjh.harvard.edu/~dtg/Gilbert%20&amp;%20Malone%20(CORRESPONDENCE%20BIAS).pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Гилберт, Дэниел Т., Ромин У. Тафароди и Патрик С. Мэлоун. «Вы не можете не верить всему, что читаете». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 65 (2 1993): 221–233. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0022-3514.65.2.221">10.1037/0022-3514.65.2.221</a>.</p><empty-line/>
<p>Гилберт, Уильям Ш. и Артур Салливан. <emphasis>Микадо</emphasis>. Опера, 1885.</p><empty-line/>
<p>Гилович, Томас, Дейл Гриффин и Даниэль Канеман, ред. <emphasis>Эвристики и искажения: психология интуитивного суждения</emphasis>. New York: Cambridge University Press, 2002. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.2277/0521796792">10.2277/0521796792</a>.</p><empty-line/>
<p>Гертцель, Бен и Кассио Пенначин, ред. <emphasis>Искусственный общий интеллект</emphasis>. Cognitive Technologies. Berlin: Springer, 2007. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68677-4">10.1007/978-3-540-68677-4</a>.</p><empty-line/>
<p>Гуд, Ирвинг Джон. «Размышления о первой сверхумной машине». В <emphasis>Advances in Computers</emphasis>, под редакцией Франца Л. Альта и Морриса Рубиноффа, 6:31–88. New York: Academic Press, 1965. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/S0065-2458%2808%2960418-0">10.1016/S0065-2458(08)60418-0</a>.</p><empty-line/>
<p>Граур, Дан и Вэнь-Сюн Ли. <emphasis>Основы молекулярной эволюции</emphasis>. 2-е изд. Sunderland, MA: Sinauer Associates, 2000.</p><empty-line/>
<p>Гриффин, Дейл и Амос Тверски. «Взвешивание доказательств и детерминанты уверенности». <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 24, № 3 (1992): 411–435. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/0010-0285%2892%2990013-R">10.1016/0010-0285(92)90013-R</a>.</p><empty-line/>
<p>Хайдт, Джонатан. «Эмоциональная собака и ее рациональный хвост: социально-интуитивистский подход к моральным суждениям». <emphasis>Psychological Review</emphasis> 108, № 4 (2001): 814–834. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.108.4.814">10.1037/0033-295X.108.4.814</a>.</p><empty-line/>
<p>Хальберштадт, Джамин Бретт и Гэри М. Левин. «Влияние анализа причин на точность прогнозирования баскетбольных матчей». <emphasis>Journal of Applied Social Psychology</emphasis> 29, № 3 (1999): 517–530.</p><empty-line/>
<p>Холдейн, Джон Б. С. «Математическая теория естественного и искусственного отбора». <emphasis>Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society</emphasis> 23 (5 1927): 607–615. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1017/S0305004100011750">10.1017/S0305004100011750</a>.</p><empty-line/>
<p>Хамермеш, Даниэль С. и Джефф Э. Биддл. «Красота и рынок труда». <emphasis>The American Economic Review</emphasis> 84 (5 1994): 1174–1194.</p><empty-line/>
<p>Хансен, Кэтрин, Маргарет Гербаси, Александр Тодоров, Эллиотт Круз и Эмили Пронин. «Люди заявляют о своей объективности после заведомого использования предвзятых стратегий». <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 40, № 6 (2014): 691–699.</p><empty-line/>
<p>Хансон, Робин. «Вы никогда не имеете права на своё мнение». <emphasis>Overcoming Bias (блог)</emphasis> (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><empty-line/>
<p>Харрис, Сэм. <emphasis>Конец веры: религия, террор и будущее разума</emphasis>. WW Norton &amp; Company, 2005.</p><empty-line/>
<p>Хасторф, Альберт и Хэдли Кэнтрил. «Они видели игру: пример исследования». <emphasis>Journal of Abnormal and Social Psychology</emphasis> 49 (1954): 129–134. <a l:href="http://www2.psych.ubc.ca/~schaller/Psyc590Readings/Hastorf1954.pdf">http://www2.psych.ubc.ca/~schaller/Psyc590Readings/Hastorf1954.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Хойер, Ричардс Дж. <emphasis>Психология анализа разведывательной информации</emphasis>. Center for the Study of Intelligence, Central Intelligence Agency, 1999.</p><empty-line/>
<p>Хиббард, Билл. «Сверхинтеллектуальные машины». <emphasis>ACM SIGGRAPH Computer Graphics</emphasis> 35, № 1 (2001): 13–15. <a l:href="http://www.siggraph.org/publications/newsletter/issues/v35/v35n1.pdf">http://www.siggraph.org/publications/newsletter/issues/v35/v35n1.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Хинтце, Даниэль. «Доминирование классов задач в предиктивных дилеммах». Дипломная работа с отличием (2014).</p><empty-line/>
<p>Ходжелл, Патриция С. <emphasis>Маска искателя</emphasis>. Meisha Merlin Publishing, Inc., 2001.</p><empty-line/>
<p>Холт, Джим. «Мышление внутри коробок». <emphasis>Slate</emphasis> (2002). <a l:href="http://www.slate.com/articles/arts/egghead/2002/02/thinkinginside%5c_the%5c_boxes.single.html">http://www.slate.com/articles/arts/egghead/2002/02/thinkinginside%5C_the%5C_boxes.single.html</a>.</p><empty-line/>
<p>Холиок, Кит Дж. и Роберт Г. Моррисон. <emphasis>Оксфордское руководство по мышлению и рассуждению</emphasis>. Oxford University Press, 2013.</p><empty-line/>
<p>Си, Кристофер К. «Меньше — значит лучше: когда менее ценные варианты оцениваются выше, чем более ценные». <emphasis>Behavioral Decision Making</emphasis> 11 (2 1998): 107–121.</p><empty-line/>
<p>———. «Гипотеза оцениваемости: объяснение инверсии предпочтений при совместной и раздельной оценке альтернатив». <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 67 (3 1996): 247–257. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/obhd.1996.0077">10.1006/obhd.1996.0077</a>.</p><empty-line/>
<p>Си, Кристофер К. и Говард К. Кунройтер. «Эффект привязанности в решениях о страховании». <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 20 (2 2000): 141–159. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007876907268">10.1023/A:1007876907268</a>.</p><empty-line/>
<p>Хуттер, Маркус. <emphasis>Универсальный искусственный интеллект: последовательные решения на основе алгоритмической вероятности</emphasis>. Berlin: Springer, 2005. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1007/b138233">10.1007/b138233</a>.</p><empty-line/>
<p>Гексли, Томас Генри. <emphasis>Эволюция и этика и другие эссе</emphasis>. Macmillan, 1894.</p><empty-line/>
<p>Imagination Engines, Inc. «The Imagination Engine<sup>®</sup>, или Imagitron<sup>TM</sup>». 2011. <a l:href="http://www.imagination-engines.com/ie.htm">http://www.imagination-engines.com/ie.htm</a>.</p><empty-line/>
<p>Джейнс, Эдвин Т. <emphasis>Теория вероятностей: логика науки</emphasis>. Под редакцией Джорджа Ларри Бретхорста. New York: Cambridge University Press, 2003. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.2277/0521592712">10.2277/0521592712</a>.</p><empty-line/>
<p>———. «Теория вероятностей как логика». В <emphasis>Методы максимальной энтропии и байесовские методы</emphasis>, под редакцией Поля Ф. Фужера. Springer Netherlands, 1990.</p><empty-line/>
<p>———. «Теория вероятностей с приложениями в науке и технике». Неопубликованная рукопись (1974).</p><empty-line/>
<p>Джонс, Эдвард Э. и Виктор А. Харрис. «Атрибуция установок». <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 3 (1967): 1–24. <a l:href="http://www.radford.edu/~jaspelme/443/spring-2007/Articles/Jones_n_Harris_1967.pdf">http://www.radford.edu/~jaspelme/443/spring-2007/Articles/Jones_n_Harris_1967.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Джойс, Джеймс М. <emphasis>Основы каузальной теории принятия решений</emphasis>. New York: Cambridge University Press, 1999. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511498497">10.1017/CBO9780511498497</a>.</p><empty-line/>
<p>Канеман, Даниэль. «Комментарии профессора Даниэля Канемана». В <emphasis>Оценка экологических благ: анализ метода условной оценки</emphasis>, под редакцией Рональда Дж. Каммингса, Дэвида С. Брукшира и Уильяма Д. Шульце, 1.B:226–235. Экспериментальные методы оценки экологических выгод. Totowa, NJ: Rowman &amp; Allanheld, 1986. <a l:href="http://yosemite.epa.gov/ee/epa/eerm.nsf/vwAN/EE-0280B-04.pdf/%24file/EE-0280B-04.pdf">http://yosemite.epa.gov/ee/epa/eerm.nsf/vwAN/EE-0280B-04.pdf/$file/EE-0280B-04.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Канеман, Даниэль, Илана Ритов и Дэвид Шкаде. «Экономические предпочтения или выражение отношения? Анализ денежных оценок общественных проблем». <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 19, № 1–3 (1999): 203–235. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007835629236">10.1023/A:1007835629236</a>.</p><empty-line/>
<p>Канеман, Даниэль, Дэвид А. Шкаде и Касс Р. Санстейн. «Общее возмущение и хаотичные компенсации: психология штрафных убытков». <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 16 (1 1998): 48–86. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1023/A%3a1007710408413">10.1023/A:1007710408413</a>.</p><empty-line/>
<p>Канеман, Даниэль и Амос Тверски. «Теория перспектив: анализ принятия решений в условиях риска». <emphasis>Econometrica</emphasis> 47 (1979): 263–292.</p><empty-line/>
<p>Китс, Джон. «Ламия». <emphasis>The Poetical Works of John Keats</emphasis> (London: Macmillan) (1884).</p><empty-line/>
<p>Кейсар, Боаз. «Пользователи языка как решатели задач: какую именно проблему неоднозначности они решают?» В <emphasis>Социальные и когнитивные подходы к межличностной коммуникации</emphasis>, под редакцией Сьюзан Р. Фасселл и Роджера Дж. Крейза, 175–200. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1998.</p><empty-line/>
<p>———. «Иллюзорная прозрачность намерения: принятие лингвистической перспективы в тексте». <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 26 (2 1994): 165–208. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/cogp.1994.1006">10.1006/cogp.1994.1006</a>.</p><empty-line/>
<p>Кейсар, Боаз и Дейл Дж. Барр. «Самоякорение в разговоре: почему пользователи языка не делают того, что „должны“». В книге под редакцией Гиловича, Гриффина и Канемана <emphasis>Эвристики и искажения</emphasis>, 150–166.</p><empty-line/>
<p>Кейсар, Боаз и Бриджет Блай. «Интуитивные представления о прозрачности идиом: можно ли сохранить секрет, проболтавшись?» <emphasis>Journal of Memory and Language</emphasis> 34 (1 1995): 89–109. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1006/jmla.1995.1005">10.1006/jmla.1995.1005</a>.</p><empty-line/>
<p>Кейсар, Боаз и Энн С. Хенли. «Переоценка говорящими своей эффективности». <emphasis>Psychological Science</emphasis> 13 (3 2002): 207–212. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/1467-9280.00439">10.1111/1467-9280.00439</a>.</p><empty-line/>
<p>Кёрк, Роберт. <emphasis>Разум и тело</emphasis>. McGill-Queen’s University Press, 2003.</p><empty-line/>
<p>Книшински, А. «Влияние дефицита материалов и эксклюзивности информации на воспринимаемый промышленным покупателем риск при принятии решения о покупке». Докторская диссертация, Университет штата Аризона, 1982.</p><empty-line/>
<p>Косслин, Стивен М. <emphasis>Образ и мозг: разрешение спора о мысленных образах</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press, 1994.</p><empty-line/>
<p>Крипс, Генри. «Измерение в квантовой теории». В <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, осень 2013, под редакцией Эдварда Н. Залты.</p><empty-line/>
<p>Крушке, Джон К. <emphasis>Байесовский анализ данных, второе издание: руководство по работе с R, JAGS и Stan</emphasis>. Academic Press, 2014.</p><empty-line/>
<p>———. «Во что верить: байесовские методы анализа данных». <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 14, № 7 (2010): 293–300.</p><empty-line/>
<p>Кулка, Ричард А. и Джоан Б. Кесслер. «Действительно ли правосудие слепо? Влияние физической привлекательности участников судебного процесса на судебное решение». <emphasis>Journal of Applied Social Psychology</emphasis> 8 (4 1978): 366–381. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/j.1559-1816.1978.tb00790.x">10.1111/j.1559-1816.1978.tb00790.x</a>.</p><empty-line/>
<p>Кунройтер, Говард, Робин Хогарт и Жаклин Месарос. «Неопределенность страховщика и провал рынка». <emphasis>Journal of Risk and Uncertainty</emphasis> 7 (1 1993): 71–87. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1007/BF01065315">10.1007/BF01065315</a>.</p><empty-line/>
<p>Лакофф, Джордж. <emphasis>Женщины, огонь и опасные вещи: Что категории говорят нам о разуме</emphasis>. Chicago: Chicago University Press, 1987.</p><empty-line/>
<p>Латане, Бибб и Джон М. Дарли. «„Апатия“ стороннего наблюдателя». <emphasis>American Scientist</emphasis> 57, № 2 (1969): 244–268. <a l:href="http://www.jstor.org/stable/27828530">http://www.jstor.org/stable/27828530</a>.</p><empty-line/>
<p>Лазарсфельд, Пауль Ф. «„Американский солдат“: описательный обзор». <emphasis>Public Opinion Quarterly</emphasis> 13, № 3 (1949): 377–404.</p><empty-line/>
<p>Ле Гуин, Урсула К. <emphasis>На самом дальнем берегу</emphasis>. Saga Press, 2001.</p><empty-line/>
<p>Ледвиг, Марион. «Проблема Ньюкома». Докторская диссертация, Констанцский университет, 2000.</p><empty-line/>
<p>Лихтенштейн, Сара и Пол Словик. «Инверсии предпочтений между ставками и выбором при принятии решений в азартных играх». <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 89, № 1 (1971): 46–55.</p><empty-line/>
<p>———, ред. <emphasis>Конструирование предпочтений</emphasis>. Cambridge University Press, 2006.</p><empty-line/>
<p>Лихтенштейн, Сара, Пол Словик, Барух Фишхофф, Марк Лейман и Барбара Комбс. «Оцениваемая частота смертельных событий». <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory</emphasis> 4, № 6 (1978): 551–578. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0278-7393.4.6.551">10.1037/0278-7393.4.6.551</a>.</p><empty-line/>
<p>Лирш, Майкл Дж. и Крейг Р. М. Маккензи. «Игнорирование продолжительности в числовом представлении и его устранение с помощью графиков». <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 108, № 2 (2009): 303–314.</p><empty-line/>
<p>Мак, Дениз и Дэвид Рейни. «Внешний вид соискательниц и подбор персонала». <emphasis>Journal of Social Behavior and Personality</emphasis> 5 (5 1990): 399–407.</p><empty-line/>
<p>Маккей, Дэвид Дж. К. <emphasis>Теория информации, логический вывод и алгоритмы обучения</emphasis>. New York: Cambridge University Press, 2003.</p><empty-line/>
<p>Мэттьюс, Роберт. «Нужно ли нам менять определение науки?» <emphasis>New Scientist</emphasis> (май 2008).</p><empty-line/>
<p>Мазис, Майкл Б. «Меры по борьбе с загрязнением окружающей среды и теория психологического реактивного сопротивления: полевой эксперимент». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 31 (1975): 654–666.</p><empty-line/>
<p>Мазис, Майкл Б., Роберт Б. Сеттл и Деннис С. Лесли. «Исключение фосфатных моющих средств и психологическое реактивное сопротивление». <emphasis>Journal of Marketing Research</emphasis> 10 (1973): 390–395.</p><empty-line/>
<p>Макдермотт, Дрю. «Искусственный интеллект сталкивается с естественной глупостью». <emphasis>SIGART Newsletter</emphasis>, № 57 (1976): 4–9. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1145/1045339.1045340">10.1145/1045339.1045340</a>.</p><empty-line/>
<p>Макфадден, Дэниел Л. и Грегори К. Леонард. «Вопросы условной оценки экологических благ: методологии сбора и анализа данных». В <emphasis>Условная оценка: критический анализ</emphasis>, под редакцией Джерри А. Хаусмана, 165–215. Contributions to Economic Analysis 220. New York: North-Holland, 1993. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1108/S0573-8555%281993%290000220007">10.1108/S0573-8555(1993)0000220007</a>.</p><empty-line/>
<p>Мерсье, Юго и Дан Спербер. «Почему люди рассуждают? Аргументы в пользу аргументативной теории». <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 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/MercierSperberWhydohumansreason.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Майерс, Дэвид Дж. <emphasis>Изучаем социальную психологию</emphasis>. New York: McGraw-Hill, 1994.</p><empty-line/>
<p>Митчелл, Том М. <emphasis>Машинное обучение</emphasis>. McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997.</p><empty-line/>
<p>Мур, Джон. <emphasis>Убей и спаси</emphasis>. Xlibris Corp, 2000.</p><empty-line/>
<p>Мюльхаузер, Люк. «Сила субъектности». <emphasis>Less Wrong (блог)</emphasis> (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>Мусаси, Миямото. <emphasis>Книга пяти колец</emphasis>. New Line Publishing, 2003.</p><empty-line/>
<p>Муссвайлер, Томас и Фриц Штрак. «Сравнивать — значит верить: модель избирательной доступности для эффекта якоря в суждениях». <emphasis>European Review of Social Psychology</emphasis> 10 (1 1999): 135–167. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1080/14792779943000044">10.1080/14792779943000044</a>.</p><empty-line/>
<p>Нагель, Томас. «Каково быть летучей мышью?» <emphasis>Philosophical Review</emphasis> 83, № 4 (1974): 435–450. <a l:href="http://www.jstor.org/stable/2183914">http://www.jstor.org/stable/2183914</a>.</p><empty-line/>
<p>Ньюби-Кларк, Иэн Р., Майкл Росс, Роджер Бюлер, Дерек Дж. Кёлер и Дейл Гриффин. «Люди сосредотачиваются на оптимистических сценариях и игнорируют пессимистические сценарии при прогнозировании времени выполнения задач». <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Applied</emphasis> 6, № 3 (2000): 171–182. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/1076-898X.6.3.171">10.1037/1076-898X.6.3.171</a>.</p><empty-line/>
<p>Никерсон, Рэймонд С. «Предвзятость подтверждения: вездесущий феномен во многих обличьях». <emphasis>Review of General Psychology</emphasis> 2, № 2 (1998): 175.</p><empty-line/>
<p>Нисбетт, Ричард Э. и Тимоти Д. Уилсон. «Говорим больше, чем можем знать: вербальные отчеты о ментальных процессах». <emphasis>Psychological Review</emphasis> 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><empty-line/>
<p>Оруэлл, Джордж. <emphasis>1984</emphasis>. Signet Classic, 1950.</p><empty-line/>
<p>———. «Политика и английский язык». <emphasis>Horizon</emphasis> (апрель 1946).</p><empty-line/>
<p>———. «Почему социалисты не верят в веселье». <emphasis>Tribune</emphasis> (декабрь 1943).</p><empty-line/>
<p>Пирс, Дэвид. <emphasis>Гедонистический императив</emphasis>. <a l:href="http://www.hedweb.com/">http://www.hedweb.com/</a>, 1995.</p><empty-line/>
<p>Перл, Джуда. <emphasis>Причинность: модели, рассуждения и логический вывод</emphasis>. 2-е изд. New York: Cambridge University Press, 2009.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Вероятностные рассуждения в интеллектуальных системах: сети правдоподобного вывода</emphasis>. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1988.</p><empty-line/>
<p>Пирс, Чарльз Сандерс. <emphasis>Собрание сочинений</emphasis>. Harvard University Press, 1931.</p><empty-line/>
<p>Пинкер, Стивен. <emphasis>Чистый лист: современное отрицание человеческой природы</emphasis>. New York: Viking, 2002.</p><empty-line/>
<p>Пайпер, Генри Бим. «Полицейская операция». <emphasis>Astounding Science Fiction</emphasis> (июль 1948).</p><empty-line/>
<p>Пирсиг, Роберт М. <emphasis>Дзен и искусство ухода за мотоциклом: исследование ценностей</emphasis>. 1-е изд. New York: Morrow, 1974.</p><empty-line/>
<p>Планк, Макс. <emphasis>Научная автобиография и другие работы</emphasis>. New York: Philosophical Library, 1949.</p><empty-line/>
<p>Платон. <emphasis>Великие диалоги Платона</emphasis>. Под редакцией Эрика Х. Уормингтона и Филипа Дж. Рауса. Signet Classic, 1999.</p><empty-line/>
<p>Поппер, Карл Р. <emphasis>Логика научного исследования</emphasis>. New York: Basic Books, 1959.</p><empty-line/>
<p>Паундстоун, Уильям. <emphasis>Бесценные: миф о справедливой цене (и как на нем заработать)</emphasis>. Hill &amp; Wang, 2010.</p><empty-line/>
<p>Пратчетт, Терри. <emphasis>Маскарад</emphasis>. Серия «Плоский мир». ISIS, 1997.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Ведьмы за границей</emphasis>. London: Corgi Books, 1992.</p><empty-line/>
<p>Прокопий. <emphasis>История войн</emphasis>. Под редакцией Генри Б. Дьюинга. Harvard University Press, 1914.</p><empty-line/>
<p>Пронин, Эмили. «Как мы видим себя и как мы видим других». <emphasis>Science</emphasis> 320 (2008): 1177–1180. <a l:href="http://psych.princeton.edu/psychology/research/pronin/pubs/2008%20Self%20and%20Other.pdf">http://psych.princeton.edu/psychology/research/pronin/pubs/2008%20Self%20and%20Other.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Пронин, Эмили, Дэниел И. Лин и Ли Росс. «Слепое пятно в отношении предвзятости: восприятие предвзятости у себя и у других». <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 28, № 3 (2002): 369–381.</p><empty-line/>
<p>Патнэм, Хилари. «Значение "значения"». В <emphasis>Хроники Земли-Двойника</emphasis>, под редакцией Эндрю Пессина и Сэнфорда Голдберга, 3–52. M. E. Sharpe, Inc., 1996.</p><empty-line/>
<p>Куаттроне, Джордж А., Шерил П. Лоуренс, Стивен Э. Финкель и Дэвид С. Эндрюс. «Исследования эффекта якоря: влияние априорного диапазона, экстремальности якоря и наводящих подсказок». Неопубликованная рукопись, Стэнфордский университет, 1981.</p><empty-line/>
<p>Роудс, Ричард. <emphasis>Создание атомной бомбы</emphasis>. New York: Simon &amp; Schuster, 1986.</p><empty-line/>
<p>Рипс, Лэнс Дж. «Индуктивные суждения о естественных категориях». <emphasis>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior</emphasis> 14 (1975): 665–681.</p><empty-line/>
<p>Робертс, Сет. «От какой еды полнеют? Павловская теория контроля веса». Неопубликованная рукопись, 2005. <a l:href="http://media.sethroberts.net/about/whatmakesfoodfattening.pdf">http://media.sethroberts.net/about/whatmakesfoodfattening.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Робинсон, Дейв и Джуди Гроувз. <emphasis>Философия для начинающих</emphasis>. 1-е изд. Cambridge: Icon Books, 1998.</p><empty-line/>
<p>Рорти, Ричард. «Вне Матрицы: как покойный философ Дональд Дэвидсон показал, что реальность не может быть иллюзией». <emphasis>The Boston Globe</emphasis> (октябрь 2003).</p><empty-line/>
<p>Рош, Элеонора. «Принципы категоризации». В <emphasis>Познание и категоризация</emphasis>, под редакцией Элеоноры Рош и Барбары Б. Ллойд. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, 1978.</p><empty-line/>
<p>Рассел, Джиллиан. «Эпистемическая порочность в боевых искусствах». В <emphasis>Боевые искусства и философия: Избиение и ничто</emphasis>, под редакцией Грэма Приста и Дэймона А. Янга. Open Court, 2010.</p><empty-line/>
<p>Рассел, Стюарт Дж. и Питер Норвиг. <emphasis>Искусственный интеллект: современный подход</emphasis>. 3-е изд. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2010.</p><empty-line/>
<p>Райл, Гилберт. <emphasis>Понятие сознания</emphasis>. University of Chicago Press, 1949.</p><empty-line/>
<p>Садок, Джеррольд. «Истина и приближения». <emphasis>Papers from the Third Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society</emphasis> (1977): 430–439.</p><empty-line/>
<p>Саган, Карл. <emphasis>Мир, полный демонов: наука как свеча во тьме</emphasis>. 1-е изд. New York: Random House, 1995.</p><empty-line/>
<p>Сент-Экзюпери, Антуан де. <emphasis>Terre des Hommes</emphasis>. Paris: Gallimard, 1939.</p><empty-line/>
<p>Сэндел, Майкл. «Что не так с усовершенствованием». Справочные материалы для Президентского совета по биоэтике. (2002).</p><empty-line/>
<p>Шумейкер, Пол Дж. Х. «Роль статистических знаний в принятии решений в азартных играх: подход на основе моментов против подхода на основе измерения риска». <emphasis>Organizational Behavior and Human Performance</emphasis> 24, № 1 (1979): 1–17.</p><empty-line/>
<p>Шуль, Яаков и Рут Майо. «В поисках определенности в неопределенном мире: трудность отказа от эмпирического мышления в пользу рационального». <emphasis>Journal of Behavioral Decision Making</emphasis> 16, № 2 (2003): 93–106. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1002/bdm.434">10.1002/bdm.434</a>.</p><empty-line/>
<p>Швицгебель, Эрик. <emphasis>Загадки сознания</emphasis>. MIT Press, 2011.</p><empty-line/>
<p>Зерфас, Себастьян. <emphasis>Когнитивные искажения в контексте капиталовложений: теоретические соображения и эмпирические эксперименты по нарушениям нормативной рациональности</emphasis>. Springer, 2010.</p><empty-line/>
<p>Шериф, Музафер, Оливер Дж. Харви, Б. Джек Уайт, Уильям Р. Худ и Кэролин У. Шериф. «Исследование позитивных и негативных межгрупповых отношений между экспериментально созданными группами: эксперимент "Разбойничья пещера"». Неопубликованная рукопись (1954).</p><empty-line/>
<p>Шермер, Майкл. «Самый маловероятный культ в истории». <emphasis>Skeptic</emphasis> 2, № 2 (1993): 74–81. <a l:href="http://www.2think.org/02_2_she.shtml">http://www.2think.org/02_2_she.shtml</a>.</p><empty-line/>
<p>Симабукуро, Масаюки. <emphasis>Сверкающая сталь: овладение искусством владения мечом Эйсин-рю</emphasis>. Frog Books, 1995.</p><empty-line/>
<p>Словик, Пол. «Онемевшие от цифр». <emphasis>Foreign Policy</emphasis> (март 2007). <a l:href="http://foreignpolicy.com/2007/03/13/numbed-by-numbers/">http://foreignpolicy.com/2007/03/13/numbed-by-numbers/</a>.</p><empty-line/>
<p>Словик, Пол, Мелисса Финукейн, Эллен Питерс и Дональд Г. Макгрегор. «Рациональные акторы или рациональные глупцы: значение эвристики аффекта для поведенческой экономики». <emphasis>Journal of Socio-Economics</emphasis> 31, № 4 (2002): 329–342. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1016/S1053-5357%2802%2900174-9">10.1016/S1053-5357(02)00174-9</a>.</p><empty-line/>
<p>Смит, Эдвард Элмер. <emphasis>Ленсман второй ступени</emphasis>. Old Earth Books, 1998.</p><empty-line/>
<p>Смит, Эдвард Элмер и Рик Бинкли. <emphasis>Серый ленсмен</emphasis>. Old Earth Books, 1998.</p><empty-line/>
<p>Смит, Эдвард Элмер и А. Дж. Доннелл. <emphasis>Первый ленсмен</emphasis>. Old Earth Books, 1997.</p><empty-line/>
<p>Смаллиан, Рэймонд М. <emphasis>Как же называется эта книга?: Загадка Дракулы и другие логические головоломки</emphasis>. Penguin Books, 1990.</p><empty-line/>
<p>Соарес, Нейт и Бенджа Фалленштейн. «На пути к идеализированной теории принятия решений». Технический отчет. Беркли, Калифорния: Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI) (2014). <a l:href="http://intelligence.org/files/TowardIdealizedDecisionTheory.pdf">http://intelligence.org/files/TowardIdealizedDecisionTheory.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Шпее, Фридрих. <emphasis>Cautio Criminalis, или Книга о судебных процессах над ведьмами</emphasis>. Под редакцией и в переводе Маркуса Хелльера. Studies in Early Modern German History. 1631. Шарлотсвилл: University of Virginia Press, 2003.</p><empty-line/>
<p>Станович, Кит Э. и Ричард Ф. Вест. «Индивидуальные различия в рассуждениях: значение для дискуссии о рациональности?» <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 23, № 5 (2000): 645–665. <a l:href="http://journals.cambridge.org/abstract_S0140525X00003435">http://journals.cambridge.org/abstract_S0140525X00003435</a>.</p><empty-line/>
<p>Стюарт, Джон Э. «Привлекательность подсудимых как фактор в исходе судебных процессов: обсервационное исследование». <emphasis>Journal of Applied Social Psychology</emphasis> 10 (4 1980): 348–361. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/j.1559-1816.1980.tb00715.x">10.1111/j.1559-1816.1980.tb00715.x</a>.</p><empty-line/>
<p>Стиглер, Марк. <emphasis>Праща Давида</emphasis>. Baen, 1988.</p><empty-line/>
<p>Стоув, Дэвид Чарльз. <emphasis>Культ Платона и другие философские безумства</emphasis>. Cambridge University Press, 1991.</p><empty-line/>
<p>Штрак, Фриц и Томас Муссвайлер. «Объяснение загадочного эффекта якоря: механизмы избирательной доступности». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 73, № 3 (1997): 437–446.</p><empty-line/>
<p>Санстейн, Касс Р. «Пренебрежение вероятностью: эмоции, худшие сценарии и закон». <emphasis>Yale Law Journal</emphasis> (2002): 61–107.</p><empty-line/>
<p>Тейбер, Чарльз С. и Милтон Лодж. «Мотивированный скептицизм при оценке политических убеждений». <emphasis>American Journal of Political Science</emphasis> 50, № 3 (2006): 755–769. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-5907.2006.00214.x">10.1111/j.1540-5907.2006.00214.x</a>.</p><empty-line/>
<p>Талботт, Уильям. «Байесовская эпистемология». В <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, осень 2013, под редакцией Эдварда Н. Залта.</p><empty-line/>
<p>Фонд TalkOrigins. «Часто задаваемые вопросы о креационизме и эволюции». <a l:href="http://www.talkorigins.org/origins/faqs-qa.html">http://www.talkorigins.org/origins/faqs-qa.html</a>.</p><empty-line/>
<p>Тегмарк, Макс. <emphasis>Наша математическая вселенная: В поисках фундаментальной природы реальности</emphasis>. Random House LLC, 2014.</p><empty-line/>
<p>———. «Параллельные вселенные». В <emphasis>Science and Ultimate Reality: Quantum Theory, Cosmology, and Complexity</emphasis>, под редакцией Джона Д. Бэрроу, Пола К. У. Дэвиса и Чарльза Л. Харпера-младшего, 459–491. Нью-Йорк: Cambridge University Press, 2004.</p><empty-line/>
<p>Томпсон, Сильванус Филлипс. <emphasis>Жизнь лорда Кельвина</emphasis>. American Mathematical Society, 2005.</p><empty-line/>
<p>Торнтон, Стивен. «Карл Поппер». В <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, зима 2002, под редакцией Эдварда Н. Залта. Стэнфордский университет. <a l:href="http://plato.stanford.edu/archives/win2002/entries/popper/">http://plato.stanford.edu/archives/win2002/entries/popper/</a>.</p><empty-line/>
<p>Туби, Джон и Леда Космидес. «Психологические основы культуры». В <emphasis>The Adapted Mind: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture</emphasis>, под редакцией Джерома Х. Баркова, Леды Космидес и Джона Туби, 19–136. Нью-Йорк: Oxford University Press, 1992.</p><empty-line/>
<p>Тверски, Амос и Уорд Эдвардс. «Информация против вознаграждения при бинарном выборе». <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 71, № 5 (1966): 680–683. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/h0023123">10.1037/h0023123</a>.</p><empty-line/>
<p>Тверски, Амос и Итамар Гати. «Исследования сходства». В <emphasis>Cognition and Categorization</emphasis>, под редакцией Элеоноры Рош и Барбары Ллойд, 79–98. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 1978.</p><empty-line/>
<p>Тверски, Амос и Даниэль Канеман. «Экстенсиональное против интуитивного рассуждения: ошибка конъюнкции в оценке вероятностей». <emphasis>Psychological Review</emphasis> 90, № 4 (1983): 293–315. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.90.4.293">10.1037/0033-295X.90.4.293</a>.</p><empty-line/>
<p>———. «Принятие решений в условиях неопределенности: правила и предубеждения». <emphasis>Science</emphasis> 185, № 4157 (1974): 1124–1131. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1126/science.185.4157.1124">10.1126/science.185.4157.1124</a>.</p><empty-line/>
<p>———. «Суждения о репрезентативности и на ее основе». В <emphasis>Принятие решений в условиях неопределенности: правила и предубеждения</emphasis>, под редакцией Даниэля Канемана, Пола Словика и Амоса Тверски, 84–98. Нью-Йорк: Cambridge University Press, 1982.</p><empty-line/>
<p>Сунь-цзы. <emphasis>Искусство войны</emphasis>. Cloud Hands, Inc., 2004.</p><empty-line/>
<p>Ульман, Эрик Луис и Джеффри Л. Коэн. «„Я так считаю, следовательно, это правда“: влияние субъективного ощущения собственной объективности на дискриминацию при найме». <emphasis>Organizational Behavior and Human Decision Processes</emphasis> 104, № 2 (2007): 207–223.</p><empty-line/>
<p>Вайдман, Лев. «Многомировая интерпретация квантовой механики». В <emphasis>The Stanford Encyclopedia of Philosophy</emphasis>, осень 2008, под редакцией Эдварда Н. Залта.</p><empty-line/>
<p>Валлоне, Роберт П., Ли Росс и Марк Р. Леппер. «Феномен враждебных СМИ: предвзятое восприятие и восприятие предвзятости СМИ в освещении резни в Бейруте». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 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><empty-line/>
<p>Верхаген, Йоахим. <a l:href="http://web.archive.org/web/20060424082937/http%3a//www.nvon.nl/scheik/best/diversen/scijokes/scijokes.txt">http://web.archive.org/web/20060424082937/http://www.nvon.nl/scheik/best/diversen/scijokes/scijokes.txt</a>. Архивная версия от 27 октября 2001 г.</p><empty-line/>
<p>Уэйд, Майкл Дж. «Групповой отбор в лабораторных популяциях Tribolium». <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America</emphasis> 73, № 12 (1976): 4604–4607. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1073/pnas.73.12.4604">10.1073/pnas.73.12.4604</a>.</p><empty-line/>
<p>Вансинк, Брайан, Роберт Дж. Кент и Стивен Дж. Хок. «Модель якорения и корректировки при принятии решений об объеме покупок». <emphasis>Journal of Marketing Research</emphasis> 35, № 1 (1998): 71–81. <a l:href="http://www.jstor.org/stable/3151931">http://www.jstor.org/stable/3151931</a>.</p><empty-line/>
<p>Уоррен, Адам. <emphasis>Empowered</emphasis>. Dark Horse Books, 2007.</p><empty-line/>
<p>Уэйсон, Питер Кэткарт. «О неспособности опровергнуть гипотезы в концептуальной задаче». <emphasis>Quarterly Journal of Experimental Psychology</emphasis> 12, № 3 (1960): 129–140. doi:<a l:href="http://dx.doi.org/10.1080/17470216008416717">10.1080/17470216008416717</a>.</p><empty-line/>
<p>Вейтен, Уэйн. <emphasis>Психология: темы и вариации, краткая версия, восьмое издание</emphasis>. Cengage Learning, 2010.</p><empty-line/>
<p>Вест, Ричард Ф., Рассел Дж. Мезерв и Кит Э. Станович. «Когнитивная искушенность не ослабляет слепое пятно предвзятости». <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 103, № 3 (2012): 506.</p><empty-line/>
<p>Уильямс, Джордж К. <emphasis>Адаптация и естественный отбор: критика некоторых современных эволюционных идей</emphasis>. Princeton Science Library. Принстон, Нью-Джерси: Princeton University Press, 1966.</p><empty-line/>
<p>Уилсон, Дэвид Слоан. «Теория группового отбора». <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America</emphasis> 72, № 1 (1975): 143–146.</p><empty-line/>
<p>Уилсон, Тимоти Д., Дэвид Б. Сентербар и Нэнси Брекке. «Ментальное загрязнение и проблема устранения предвзятости». В <emphasis>Эвристики и искажения: психология интуитивного суждения</emphasis>, под редакцией Томаса Гиловича, Дейла Гриффина и Даниэля Канемана. Cambridge University Press, 2002.</p><empty-line/>
<p>Уилсон, Тимоти Д., Дуглас Дж. Лайл, Джонатан У. Шулер, Сара Д. Ходжес, Кристен Дж. Клаарен и Сюзанна Дж. Лафлёр. «Интроспекция причин может снизить удовлетворенность после сделанного выбора». <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 19 (1993): 331–331.</p><empty-line/>
<p>Витгенштейн, Людвиг. <emphasis>Философские исследования</emphasis>. В переводе Гертруды Э. М. Энском. Оксфорд: Blackwell, 1953.</p><empty-line/>
<p>Райт, Роберт. <emphasis>Моральное животное: почему мы такие, какие мы есть: новая наука эволюционной психологии</emphasis>. Pantheon Books, 1994.</p><empty-line/>
<p>Ямагиши, Кимихико. «Когда смертность 12,86% кажется более опасной, чем 24,14%: значение для информирования о рисках». <emphasis>Applied Cognitive Psychology</emphasis> 11 (6 1997): 461–554.</p><empty-line/>
<p>Йейтс, Дж. Фрэнк, Джу-Вэй Ли, Уинстон Р. Сик, Инчхоль Чхве и Пол С. Прайс. «Оценка вероятностей в разных культурах». В книге под редакцией Гиловича, Гриффина и Канемана <emphasis>Эвристики и искажения</emphasis>, 271–291.</p><empty-line/>
<p>Юдковский, Элиезер. «Искусственный интеллект как позитивный и негативный фактор глобального риска». В книге под редакцией Бострома и Чирковича <emphasis>Глобальные катастрофические риски</emphasis>, 308–345.</p><empty-line/>
<p>———. «Когнитивные искажения, потенциально влияющие на оценку глобальных рисков». В книге под редакцией Бострома и Чирковича <emphasis>Глобальные катастрофические риски</emphasis>, 91–119.</p><empty-line/>
<p>———. <emphasis>Вневременная теория принятия решений</emphasis>. Неопубликованная рукопись. Научно-исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI), Беркли, Калифорния, 2010. <a l:href="http://intelligence.org/files/TDT.pdf">http://intelligence.org/files/TDT.pdf</a>.</p><empty-line/>
<p>Юдзан, Дайдодзи, Уильям Скотт Уилсон, Джек Вон и Гэри Миллер Хаскинс. <emphasis>Будосёсинсю: Напутствие воину Дайдодзи Юдзана</emphasis>. Black Belt Communications Inc., 1984.</p><empty-line/>
<p>Сапато, Лайл. «Цитаты лорда Кельвина». 2008. <a l:href="http://zapatopi.net/kelvin/quotes/">http://zapatopi.net/kelvin/quotes/</a>.</p><empty-line/>
<p>Желязны, Роджер. <emphasis>Принц Хаоса</emphasis>. Thorndike Press, 2001.</p><empty-line/>
<p>Чжуан-цзы и Томас Мертон. <emphasis>Путь Чжуан-цзы</emphasis>. New Directions Publishing, 1965.</p><empty-line/>
<p>Чжуан-цзы и Бертон Уотсон. <emphasis>Полное собрание сочинений Чжуан-цзы</emphasis>. Columbia University Press, 1968.</p><empty-line/>
</section>
</body>
<binary id="img_34" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABkAAAALCCAMAAACx5e9VAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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=</binary>
<binary id="img_18" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_39" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABpQAAAH9CAMAAAAj22+DAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz
UkdCAK7OHOkAAABmUExURf////f397q6urGxsR0dHQoKCmVlZQAAADIyMnZ2dvDw8CsrK+vr
60FBQc7Ozo+Pj0tLS/39/ZmZmd/f3xUVFXBwcDg4OKioqAICAtbW1lRUVOTk5Hx8fIWFhcfH
x6CgoMHBwVpaWuFBp44AACAASURBVHgB7Z2Hgqo6EIbBhl2xYlv1/V/yzEwSGNqunkUX8Ofe
swLpH5DJZFI8DwcIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI
gAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAIgAAI/JbA14qO
W3EsXXbzPW/Nv2PxM+XTafa0ODjuggAIgAAIgMBzBG4BHb2wKNA4IqchuXTYz0m8fPHpPHta
FBr3QAAEQAAEQOBZAmGPRE/0VRRsxQJoRS5KKM0ToaROi0LjnhAIp4f5/ETqJg4QAAEQAIEH
CFxYzGyLPO7IoU+9dmEilMJEEqnTosC4R+DWi9mGIEZBNBx8FWqjRZiug8HgYhw6dDoo8oN7
IAACINBSAifupNsUNOUP7CA1YiKUvC++abvvktOWovldscLbjFi5Iwom3QfjG1CYnfHLymr0
YDB4AwEQAIFWEFhyvdnJF+XM96Vfb36kw4xuSDQlT53mA+PO6cj81BFFRzNY5Ac2IYTSD4Tg
DAIg0GoCXa4477nOpbBHtyfZ20oSqdNW8/m/wt24346PaNNjs50cQzNa5IcYIZR+AARnEACB
VhPwufpk21H6kD67Rfqe531x5YrRd1ksueuuyKGod/nijlF/fjYyapLDnAvpQVPKM8EdEACB
TyIwYkFzzZb4TtVqZPrslJNSj9Sp8oBTJjDvs1Da8NBFe/hbphwc3fU3v9CUvoEDJxAAgfYT
OFBlGc0y5Rz36WauClVD7tSpCupPT9Nsl59xDsffDIz+1lFF34zT0Oeuz2CyVtkNwwXfi34e
7QBNSWHDKQiAwCcS4FFiUUaWXLkKtcMfDiM6TMfTN6Pv/O52KApC1Lt3M4JputiRkAs2Ax44
wbFxp5Y7vkaTKIqC/tIuFeHuN/dXdM9e1oDEGlDeSpcvJTSlPBPcAQEQ+CQCIoAy5iMWVG6h
BzUkXPXZqVOC5S+cZT9gCdPTw/nCRZ/m6tBBLvepx2eJbeUgo//YkYTWQgurxj4CGWWfm5Ac
joWQBlNYQmhKhVhwEwRA4HMI+KzF8HpCybFmyWFncD6yosNUz8nhsMpI5evB0dFEquxYKO1F
WkkI/jOLHZK8NO5sxGUqmPN64RLeU8UZzzvdr3Var/xeUxof8iFslOOvbmdeJtZP7JizEaYy
gwsQAAEQqAcB6Vg6qLyEUn/a/ie1okPZ6Ltwx/Vt1DtuR4Mli7gg6se9V0YmbY7bgfiasLOT
PSujQc2254Hcjx4Zn6YyWsfTUDQijdPmchpFu63SlKaXIbMglfQu88GMt+80JX8xo+UhKITp
CNWl91cmsv6R4urOZjPXpGBPh22P9VdqelwceR0W5yAAAiBQKwJiKTqrLMkkpaW78XP33YIr
vMnNBPBXIpZcfLwqQdA3HXMHqlPlsFXjXC4HpgE/H5JTlNYkXBaa9PvFJbRLMqTznVJjwotg
EhxRsExGRZRrSnsrWiSMnc5sU7jFk6Fo0SifmR/jtMdbkkgWPHWRxvdxAgIgAAI1JcBairMg
cRZvXIW5gWJKU1JD7tSpJ7rBJukbElkzMWWVYXz9m7kwk3AobiOURPYlHX2+mJdcsjZE835k
KQytpxQWYSxqI6Gwx+ZmvZVqSqGMn3D+SS9Vythehpg4tyWN9EuGTp5EB3Vu1LFY1sNXmE/c
BAEQAIH3E5DhyqoLiRvryXp4SlMqHn0nHvRMJ+6xi4yl5MLybR8XKdxJk90IpT05BU6jIi8+
V587Ey4O0biTsnWbUgXxDYfJ6LpfmKEe0c16KNOUtkwr6I2u3dVAlKxNrF3dxKk/WFFkzJc7
EJ2mNO2J43Kx3y+M5S+/fEcqa7gAARAAgb8mMOWaLDHN88iHaOQypTQlveCdGn3HFqhEhlE4
FnKRETxcJWo5w7OinKY0JF893W7fs5sSji4LjfrlEtvCl+f7ziXd7EkA0/8HFhaRVTXLNKU9
h+ivJMpwzJIr2Fl2Y5E7dzOqX3pBKTorlEIReUOjVYVfojWZSMozBxcQAAEQ+GMCR5JKiVjZ
c40XN8MfGH3nH7qpXjeJQLrzDmzM0EqUJ611EVgnTibVzxWyBnCharrBR8il2vxQANE4N3H/
Wyiq5d0EKtaUZEB5PxbYIXcSRiuDSjoMtw7b2ChhVijJeP+Z7/IzZanUT3pa3X38ggAIgECd
CEgHXCxXWG7MXB2n91MqG32XLQrXhJEMv2OTu9211npitcrYlPZ8Flez4iwpZ2Nr1vWYS2UN
aqU5F8l8S5yl47Iv7YASTUl6WJNuUC/kKIwd0Azpj+WOd2LRbjWlkIXQxiitkpzsSJJqCSS5
wBkIgAAI1ISADDmwbWtPNBil3SibkuqzU6e6EOG0c5mJyUOa4wNWwbS7J/YPqSW35Basx/oQ
Y1bKe+MuhF561leuDCfWHx1ucRXGpse0UFOSBzSMGwoURjh2+M6eY1NDzT2x45noJV6rUJls
8KKG6Sdi7uMvCIAACNSHgExMckuFsy6T9OVpTUkNuVOnthjjr+v5vttQYHOIpsQWjXQNLUYl
EUpiV3G+1a+ueuuD6NGciFAqHBGexMBThiMtRjwROhKqWFMSaqnR3DLkkbcMlgB67KQ3JZhW
U5IRe0LbpU5blURR3HHo7uIXBEAABGpFQJZwMNqR9PjEFgrKpdKUikffkR//6qYgxdJFhNKO
LmepknKNabrvxAQfe09OUnVoKmwTLh7pvmNlqJ+WvaxSRj7fK9SUxDQ0T5Wf8YkY42EORi9y
7txnZ+4w/3SjQPgrPdiFwS8IgAAI1IlAYs2RyZ+q/vt59J0X3mT8F1WAcuzYbh9I9913Qond
io5kiEWdAD2aFxno0PveN5c8o0yJ1GEFplhTGlCIqNvRBwmlqE8BfBZnaSsR6aBWUyK3YKZD
dTp8izUsHCAAAiBQYwKyCJ0oN9xmTzWulaakDEnq1NtTPWeO3vLcnXpSw5Z034lOJsoQ61ab
bf5otqbkiXz2v33UiSYTexPIN75k+WMl1opOI/FiujrjdRl4bVu5INVKKbnilf5wp51oSmOW
QAXH3fnELwiAAAjUk4BsQMtGCznRM1m0pqS0KHV6kIENm/vVraPDQklG34VcmabUBmOLErmT
c6snmWdzxTrnD0YbNrwN0vEKTh7/WKwpcaRFB6mj0jpQ4/IoDrIKGk1JDFwF4URipTOAKxAA
ARCoFYEt1V0TyhGrTG7Ig8ngj5qSGIeWavLLgutB0ZSoenRTZW1pRYsSocQpRt+rFLUi9GBm
ZJHwQqPN6UCKDR+8KFBGKIlokX2oCjUlM/eIYaYP6uqUMRA5oWQ0JXFLh5CrtJnPZAp/QQAE
QKBOBLj+4gY+24NSFabSlNSQO3UqzfGJli4ibkQo3ThWVgDcIYqADHQIRZ9KjUFznhr9KzI8
RdAV5xL0jwu2mFEPX3blWQnFMIo1JZb7vX3+IOqCX6u2nkf8laY0yAe7uSzhFwRAAATqSoCt
7xdPrBC3VB6VplQ4+k5M59zzFx/SrhehJBM777ED9Q72KRkz+k6MIXqYn+ctJ8tBalaNCtmU
Ux54EPS1jHY5lz44ltBD8rF0d82v2PRkJnGhpsRdnSWzi3xy0isIUnzsW3rojFuYTgpXIAAC
INAEAiuqySYyRoF78ZJDaUrFa9+JxqP7j2TVALNOUchKU1+N5ZP+PCOUZOx5pHr9zIIRjbd3
kEiIIs3DspS+NJFWovckhPlMlgpiFsWaEmM01NLBOAAPm1imbtMdO/qOmwCNB5oqGy5AAAQ+
hQBvMhGsub5MaT2peUpi+TAiJjntUhC9hp0vGkFgJmiKgEq27pNNMVz1Klv8LZN2vM/KWrxl
RmO5i2Y5SYrlCsIqkNl5ViSzaJLOTZYE3EiYQk1JGOtuUM+b+jYwB1CTnalDj3U1I4r4cZpo
XUrhKZ8z54ZfEAABEKgRAa7ceOe5lPJCLXHdfUdeAiOUvuJT7oZTq33b7c8j6Ysyw5OjiQkT
Xlnw0TGWYvsyevruKlcZqpdaUrxGcJ7JCvfOaSltwt74rhHVcpqaWiSGIZEjxZpS4u4yQgrS
Ziemq6zACnmcidWURPyl7Ha3oN+bpcWbixK/IAACIFAnAlxVFnX3KKGUqEe6J08q4Z1p+Ye0
PSpXvvFqbD73LgXRctXtXuSUL41Q8r44uWgig87C245dIiO+6sTl6bwIMLWJlESw5nHgVn8R
adyzEMR1y45myF6hpmQWV9dsRBSJUJIliiayGoTEdVIpiaKqtw7xSHeKXIPh6ZIhAAiAAAi8
j4AYJ6huTDWsU5qSGnKnTs06REE0215Gxw3P6Rxwteg6AU+sD7n9uKMN17mBU45kfHgU9WfH
Jfuiw1TM7yv0S1LigQa0yoLuJ5sLBbMQuNlwKlCb7YkYM1tLFWtKHsugKOkG9WTvPitcWDMK
ji41s6et1ZRYBqW0tj1dRmmj4UsQIFIQAAEQ+DUBWV06tS+6RKk0pcLRdzRZU5Qjt95Afy/7
Kixdfk6yGypXjjSSYr1gv6GrQbu2P08cSVErGB/gomnQ79hoi0NRATnfU5m8lGzBa7blizcm
NxSsPC7WlELRI4fOEDWVS+nvo2bDkPHNjBHvayIPww1vmAvgs4NnUkLvneOBXxAAgToTkA1o
c8YQbVMq7r6jGbesGpmjP5h6xqrhKlAv7FqxNFmEsittkFA48apG9oiW68Sh0Wdrq/dtBqtu
Z39xUtkpj54n0j3qXakLL7zJUoFmCARdFgsljzvlSKc8s+g5LYT3xhIOzZIaAamqW5FPhNRp
SoZ3MNxzSnPetyIzDa3RnJF5EACBdhPorugwu2qrgq75rulwm4oHcVOndO1f75NNtBne9zLE
WxxNy91ENP7qXjtyg03vqRk3p+tx0utvesdLW0QSFXktwsEKW/sT6RmuMi+JdMuNM8EtDeGS
te8oyhsLIuoG7feki5TUSjuUhNzEOBendmFl6W7Ay0xacdn0+hScTmeJ+cn5wS8IgAAItI6A
65H7vmAycSm13uv3/pvq6tsOu1hSBEM9TMHKmMT17PCVaUq0nlA8ToSDRT0d38EMw2eHzd5j
j8maEjLynl3kiOLRjk1Fi3yDAAiAwP8T2N8y82J4bXBrC/n/WJsQ8rS1fXgiC3Z7J3Vc3sc8
/N4c0d2tikeOJd135OKvkhg3F99FJL9h9y5depMLabqsfamlMnQX6S4zjCUVCS5AAARAoO0E
qBrt6xF1bLfK7P7TWgThfLU9znaz43Yf29d0Yf3b+b7cLbfXVI/pej6f257PKZ1qfcgLD5cB
hTheZB90HRef+4e177HsY/GUmgbld0ec0mClu1SzwXENAiAAAu0nwMvgqUUbeK1QO4O0/WWn
Eop6FMaDDd9T5pCYB9esZpa9fk9ekAoIgAAI1IqALCmQDEFesUza1SqHjc/MfLS6pTQxGSOZ
jIJofAFRABAAARCojMCaW+3RVgbWhfOjXKG+rAwvRySLFul1bbdEuYUbVVUKDZGBAAh8KgFR
lWgzoN1sZw37emT0p1Kpsty89mCgoMqspWWVKSAuEAABEGgPASuVuObkIzXsoT2l/MuS8Ajw
TTx+7yAznzDI7i+fCNIGARCoM4GvZA4Nbbiasn7UOduNyZts4UtdpF++542/trzXejJ1tjGl
QEZBAARA4G0EDov7sNeb7AZXbfp4W/JtTyiUVVdZCxWBRCc7kk84QAAEQAAEviMQmgHS33mB
238R8HnCrTrilV7/KzYEAgEQAAEQAIFfEbjxQhnmiJYY3fgrlggMAiAAAiDwawKn/fl+PN7P
vBw4DhAAgQ8mcOWFs1erohWuZa3s1Qqm/Q9+PVD0GhM4mW+34K8dvNghp2Tm9wtL4nMeiuqQ
F6aJqFtLwK6ROSoooOwIGgS3AifcAgEQ+GsCMu3YdXvq3+huskY7XUWzX+Zy+khv6pRTf4v4
+2VpELwJBKxQ6hUsLcbrvtFxK3BqQsmQRxBoN4FSoeSG1PP2i8tfMQhX/dTSuCWRGaGEiqIE
D24/RSC0QimY54LJTHsWSjkX3AABEPhzAmG5ULK7Uf1WUwrnw8fWxIem9OdvQ5sy4ITSKNfM
udgBUdCU2vS8UZb2EBChtJkUHLY3/teaEtcO0JTa88Y0oySxppTvvxvSC8nHrRklQS5B4LMI
GE3pO5mxOB6P37n/xItrh4d2DxvTwMnjI8ann1KEOwh4HreFRPxkX6kDKUqyBCk0JbwnIFBH
AqIp/Ubo/FioRzWlHyOCBxB4mIBoSkeWStnxd7QQaXSHpvQwSXgEgfcS+FlT+m1+HtaUfpsQ
woOAIsBtoSObjzL9dyGt3dzfi1DKWZtUcJyCAAj8EQFoSn8EHsm+lIDRlHigXZTuv6PtP6N7
V4RSJgP+afy8mAqnJ78slH/yM0ngEgRA4CcC/6spjYs/4NA/TTOfaImm9GgNkI/wpyLBHQSI
gGhK3o6kzzbF40x3OkYoqTd1vFhuWID1BqmZciM6tEyb8404WDjfDkkVC6LJoJsVP+uL7J3X
310wHzzFHxcg8BOBHzWlK32GV/Mdduj05nlh98gfcH+2SC94PzUfdrBZLtwKLmMKwUblGf0m
hqvpatmPIvqWR3OVPZ/8jA5yg4MtKM31lvfJCnpbXTGoIDgFgRICRlPyaPGGKNV/x/c3fkZT
8kd2b4GIjonah41evkjtHepd+XV0Qmm95Ct7bOw3YrJzipeHpgi36c+kJMNP3Q47nKz7yjJB
SRBHdj4Hb+S3yTiXXWbFapk/3AeB1xL4WVNS85S4kbnwDmw9liPqr9wHSqLq4jYNYbeB+RC5
+8QdPVsS/0JiShqY5HJM2pFqntKJXCZhuDVBuaY4lnyAr6WD2JtLwGhK/Cal+u++6M0beGlN
id5ofh/loHctSHQhvpUXSualn3PLTB1WDjCx+SaOjz30kpe8Kp4/CCWnHT4ulPzLvaq8IR4Q
+B2BHzUlNU9JhNJNy55kaJPP/tRhPsSUUDLf8mmofJG+FbdLjVASTyKUxmpjTJJR2W7B3xUb
oVtOwGpK3H8X6f47auhENyuULIITy68g2ty3A9loIIru5lX1PL6fF0oSbsyhov5xex5Jx0GU
eLxx5wDt6DY4D8w7vDEdANUh/0lTIrkrx8NCqdMLjtVl769jms/nX/Sf+3NY/4exMFWG8eq+
G+6W21vqLi5eQ+BpTWnLH1w0We6knRhFTqawwJLv8DyQLrdoyB/2qdcz3y797qQEtgboDc7b
JTcno8h14qc1pagnUq43m0mVQTrVawAg1pYS4NeG3pkV/TgdnUoa0mtL3XlaUxrL+9rriiAa
b+WlXFgoFLhMU5J1IS5Gevny9m98E2oqetLMCKK1vMYT61QZ6x81JZOxR4XSiL7DFn1gplHA
D88eUX92+UXDoEtvDVdVDy0CUNkz/tyIntWU6OFsFmPi5e/lSRlR453oiQUz201x4woh2Fuo
fBHbk0JZDNN225saYGNDZTQljvAoNqeD6bvX9qfPfV4o+WMEnKbESneQmCTpdSfFKTRCSWIK
ueIOhrHdp8tSqW9rMDpNFCDyrmxK/Fqf47ywVHLNqyPHEGtnITlF0Sj2WclJ1ZoSf2H3SnJW
i0jyQol7ZZWp4LlcyitBhLBe9HPc/te30ZQGX/mDBQ8f3NKbmVNpDwYTZ95Zi1QyV/xl91wQ
78BvxdIE4tohWdFBaoBZ3G7c0/fr1iA3QkkCSU2SiLVQ5jomNYCJGH9B4BsCLDS48T+j31hC
eDwAgVo3SlOa8ru6iWWS0a1c9xc5lWhKY240JY1vn78Fk8yBAy2NpiL54y+oH7/y32T5CSd/
TIdKQwelHstga9zEm3YrOWehxLBacuSEEhWPjn7SOHmmoH6PWxlyVG8cfCYjH+OXmo7FR8e+
8vxJLQ0OEUrROv4WZF+aq7jd6bkln77HnSB9649rB6cpybebCC+PR0cFkdGBjFCSQEYoJVJI
Kg6rk33Mk0FBf0PAaUqm/869svz+TcKUpiRvoHmJbXpcqQdGSvHbWWxTklf0FucwvAwWXVNl
sdyLdO1FhtUoch2CcYjXnXD+rU3p0URIKLW6+46I8OEU4EexGH9Gdz53bh01ruu5KOD7GQJG
UzKPLP3XGYuympJ63elrc0pQpqn1dT9f7dJiKU2Je/hdL4dkk2sJu3NTVlPqx4qXF/JHoywD
z5QQfj+TALeFuPE/5WauayKzKYbbOkpTYsumswYZUqy+285nOinRlEL2tEteUTJXhSL6RBou
TUz2L0mJKH0n5Vz1BQslqyk9GnXm8300WF39saY09ONjfJqvJnSLHphrnTyT8xE/atdGfyYg
/P4ngZs8rII/7ilkNaVuklDID9/oMwN6cDSqqejQmpLUAClPW4rCTCTJakpL5Y99PTrfQgXD
6ccSiDWlVP8d9wNTn5uyKfE77PaztLB8fpdN24u8l2hKIXcLBr38nurSUkvrRSPyufmf6vD/
nh40Ja6X0h0rYcgPIYhSKvGDeAcU7o2P78Fctdib1ZR4KlD6CMo0JdOvYZCwvDEm3L088sFX
/tPTmlKY6EWOqQSUzo6MphQZaWf8sSmq74LgFwR+JuA0JRmcYJo9nk/TGYYcNNGUWIbQ5LvU
MSGpZOo0dsx338lLLlGQ82R083XoPYfpssknPhbc1NYdetr//537azr0x7ZeDZbH7ZVVN6Up
jcmXMwFLQuF8MTguByO9AgX5YQm7zEb5fzmrQ6i8UKKGiIw/sdbxpzLJLZm0iHsqODw/TUA0
JWfyKQqd0ZQi7YctgMaS5HMdQMfmfk19BOSbXWwCUgOc44+VT744lAzUy2pKulHDHf8QSho9
zr8nEGtK4ZhFgum/I+uAjLlRmpK8f64BZqPkV34i53RSoil5ITWg+aDY+0ulMImh1TjZvzwk
QoZXfJ/jZ1yzo+/m3P/GyfS3vgglo+h53JhTPQz+yn6m1AAdxFKSq3B36CbnMxmql98ioUQD
hLmQusP1wUyrGvDBEPD2KwIPzVPSo+/UK+551FHrZibe5JHTU6d1WkZaYdKaUklfofnuM5pS
oPoJZTwEhNKvnvSnBY41JY8rbNN04upF6uJEU5IJP87kZBmxuDHvOZ2UaUqeLx1C7IOPnVtm
6Gyuc38zgu+XjyM1TylcGLknaU5kdrq1KaWF0twYVmzWIl7Iiw89G77FQkn6cf9nZ0dWsf5H
wzJ08fd5As9qSj2dBL/k5nP3PJoT7t52+qRHcTtMa0quy8P5dL+iSGU1JQgljRrnzxGINSUz
uYj770KfWtDSD6M0pT2/g2b4Z5wAGxFME4jcyjQl8j2/ayVjYkTbliMsOPTrHKf0vydpTcnJ
QZObCX+VRZpSx7YbI5frgZFK7pIz3WahJKqtPIZ1d7+nZ74eTDZDu9wmP4nDYjns9YbLRTLU
f04+d/QSTOh3f3OPK/w6zya0HMBgn1W8/Otg19tMdvdrUgFKqFIHzxvvJcxs2/FdAvRbkkfl
o7WnT2tKWijx1jROUyK2l1gs0dvdt5PdPa0pXfm9zx9mamFWU9JNS3TftfYNfFXBEk1pzLUu
S4w9/RrzUUZTuqUzwfMbftaUOMx4f9/E73NfZJuM1drmj4PVS9JJ/e+V1pRktGCwpCrN78g6
SZSjAk1pLsJnsyBT1LjLRiQ3SKnT6QzpYtbpdlLV4v/m7e/DcUnzViDRbMVSQPUQjWTp0KrQ
rGJa28IXa9T2WMqjpIJQGKeFRpGNMuxMJBz77V+0IPHPSsDPXBwUTakDvUIjeoNsfJtVElth
Hv8e7VtyUJmmxLn9OvPbbY54EjvXDva5S11wz3+wIn+ympIb/scRQygxBRyPE1CaUtx/x7WO
qAJKU2Kb7OJZMgAAIABJREFUUmqSAiXB/mKbku6+C1fkEq8SbjMzXyylKoqiHlcp/Kq+XOHQ
mtJYxKKdQmNyWKQp+fwdBkfbtA+vVBvTQGdTBp5y0bbJs3mhlGw3TBV+MFhbARKJnOKFN/Rh
29S6i9YKJV/isX6jYJKoRNOk9mM501/ZN8QrdfA8s/qNiy3axRb5gjy66Nr++ytNiXvmEk3J
oJruB/L2x5+60pRMYloD0nihKWkaOP8lAX4LjyaOPZ1S/x0vwmBtA4mmtObK2VlXbJI8fscs
yUBuga3uxY1tNIGZj6Sz53dZQzHLOHJlEs+L0p4qPVeakkhB2+qjNOSyQFMSeXpM1DVBIAtU
UqCPEEpiURMRsqdHNKBeOTlksQ2zaAy9Jrudrb5M36YWSkb58o2SGQxns42E3zgd2CyhFvRm
y5ldA8LJfFlbrcCBZJLRw/rDGQ/5pKPnug73dJHOY6UvUK0juzGJ5JXO51WNPeHGhO6+44EO
sU0pCRnOZQ8lVwHwQ7YJHOg0O/42DgdNKUaBk18T0JqS7b9jcWGGdCpNiWcpOOFlE5UX0ZhK
s++rmCXiij0+oYD8bci3wO94sqzWr8tRHIHWlPj7Ugu+hlLZ5mxKwkOvpmRGD9pqk4RS21Z0
yGlKXNPZGfj0JkT83DfLZc+Y36TTNbqzfAnnRhXiOiv0p9MpS+wZ/U5FyxTHvmwlF36JgJpY
7ZPFfnQ0QsWs10mLh/BR6uBJl2rUkwH64wVnKX6U+TxKXJ/w51eaUtqmpD9RWfzOrDOkNSWZ
qWibrzm6RijJ7RM/Ha1RcfPPmJ5zwXADBIoIcF3tXjVuWI1YHYhs/ZFoSrK2o1o8hKISncIs
J8w9PGYinklCGtuiKe23s56t+cWJp0BJeiLl0isHjCazwcWmXJTV/7jXoYyZTf7m3NbWE632
7JSzKdEu8M6GZJNb8527ueB618H6j9zULQg/tqxQmsqzM20N03cZsD0o7LDpR+gkvbhipYu3
4WIxNHNF3NNFMHHqjOn0s+/BkFziTU9CfufsWL9Sh3DIDy9WX00W7fCTXB5dDj7gl9sPTpEp
LO5DmtLhfJyk1pzccrTmO+Tawali3MuRrgH2vdn9LNMAoSkV8sfN/yKgNSUZ4dCj+UpusR+t
KbH+lKrUfa69+mYYGr+7yyR90fSNTelIvXV2Sq5xZ69SO0lT+pYE8mTlxpRf5fh/p0pT4vZa
yobFYwzzo++44zG1Ip8sVevW7mJ53W6hdBOZFBmTjTzzuFKiR8Aaj7EtmefBHtzLIs2WpXtO
9JijfmJGkhV+TevApzBqHCc/dbMAQKmDx6vqRbO4NR+aPbpM7Lk8uhy0/7ciTanDw0e0aiPf
ADVE6ODH6ISSfEG6WRdyK8J8U9CU2v+6vbGELCRcPSv1NJsHjP6jV3Tw/A3d76vVEaQjzmoQ
UlnFtmcZD2BtSkqdkkKJ3iG2qTnVNGrFfM/UW+dqi55oSslQQZcC99/lNKX8Al+mx9EUroWa
0oR2+jPHV+c6shYb+xT2RIgWPIylgfSiuZdFMIqeY41Fep5Sl1UbbWWUrmFRpk8cqRpxdxze
R1IlljrINOd+/HpRwvJYzbPbc3Qqj+7pfsLvrzSleEUH+eoTka8HMHnsyXWBSCdH31kGia98
28aoDE3pE963d5UxpSl5rL3Qa+iUeaUp2ZEByY7l0m5ybWFpW7mdVnyxKNnRd1wZRcmOsj5X
63YpITndGVWLiisRbkyvQVWlV5oSi6C4c0ni52zaHiXOvxnczt6WqeQNBFOLUpbbpilRed3B
goSPWCkRLcS2O5gJP6K4t04g6WpR9RXJi+TeIkOTXi2jb7JCFMVdccZR/pY6jDlT9kkZ/2wQ
sWb7bB5VhG0//ZWmpFZ04A8h1ofMjBAniYbk4vrYzY5qvbg9YebzmUtoSm1/2d5aPq0pmbXu
YgtKSlPyzNKqfdm50juY4d1OmT9IdTbk2QnjK8Uoix+Y0XeiUNlQ4ZzrfGegMTvP0pwTbokf
WB66ARbVAUg0JW7zpatCzllOU2JvqhrmnEjFa7o3WI6mNIXqcvoXMXEHZsGxdC0Dsdeskpyx
VSE1gktmVzpZrzWl1FslEXBckbRAWKBES72ajU2hzEEsm/xuJQe3IkzbJpvHxE/7z+TN3EyK
DvPUVDuB3/bUs2PaxnQoI2sDO/Rkeua2ie2Wl+Gm0XKxki48X77e/lme4lTGvLgPyAgleUQn
fjT6aXFTBgMd2v82VlfCtKYkmnyycWhKU/KMfTmIhkcaiyWHeac5M9zYIh2r3yMXeqevG7o0
tYg/ZJeoP1wezdjgKN4n7MtUitHuuOQvhI4kwmpKqDQlznJa2nDFltOUKON25fM4B2LdNx2a
JJRarCnxE6DRCWbkJRdftJCvGITHcDIymas9o2NqmxJXTKmVos0YCTNEQnp9qIbMrfNQ5iDt
GicoTW6ksSHPJJvHJLetPzOaEj+z3GEVH346tnsgK5T06DsWG3T0lvQh0tdLh+u/F/R8Q/Cf
+CMimUXfMn/VdLjeESOUhLgRSgo+hJKCgdNHCPB7llQ0bHlR2yap0XcU13jG7yEf0tGjN+Qb
SyPKOtB4CKq+3DwlOyOSrKlsUKVKLzEOHDhxdZxTreFHcv+TH6UpUTppocQfS05T4oyneopo
qjvnsCsptVxT6k+Ol7l6BnsueTJaIeRLZ/a25KXWMkGUpiTINr0erTEU/+PA0n53M5joenfW
yZU5cIvHCj73vKUSFD19T44qj87DR/yKpsTlzx/mMT2mKXmyILHEIV+o2rnkxN8DH0axncY1
gLl79C1nI5TkPYCm9BHv3isLmdaUjGYRV8ppTYnGBXPXnDusum8z55s5d+QY9W6eEUrOSS8q
0z+795hdxxfVgzRUbXIb9Lc/SlNiXWyZio/r06ymJMaKREaLfxZsUdx9l1UVUlE27ILhD/0x
bQbPf6Qb1cgXWw7RQhIVhWse3RJhX9LINnZBVQNKY4bbIMk/CutGb6aqtt42NlJ4JQ4c8SSN
lu1PRj5m8pj21u6rX2lK6RUdzKBLhkrH0o3kJ3xfVirZTlxf1wC9ffy2GKEkuKEptfute0fp
9qvVytS4nJpPV6vknVzzZaLZkHtnO+z1+73lImlA21xOV8tJn9ra8qZeKVz8xnq0yiaFijbD
+16LJA5Iq2yaCEdJ3WQjrOIn0ZTYHiJ7RMXRbun7y2lKrPHtYi9ysuIP1TBpoabkzNjpMpsr
sdckT0xGTiadewYOK79mTKbSlPaMrOCwA7lCu8Gt8RHd48EuxQ7cPM88E4+TldgyeSwqRmvv
nfjzLD7M19QhR/txz+nUdcoJkD19o0kzkNbOXfY2EX3Zl4OXfLlsIx4sl8dz/HVSDbDjGmC3
1XYjqTdMlSCnJxXFgVLOvDWtfSIoWO0IqDexJG8/+ygJ+H+3labEIijyVTQycCOnKXFXUT+d
S74VmJAttClla3tFyNiUEmbSBrZNZuetWFPaMzJaYGg3S/+LA4dfI1Zd5aCJbLFU8oocuClQ
oCkZo5VoSkkeXb7w+yyB9EuvQ5e7aF84BwEQeIRAoinJ6gM3FUYGdeQ0JanjtDcaYEatclsn
tlFTUkiyp3sWGkmFn/SZJR7PrLKYHj6lKcloYWmic4Wm/yUhvfXVLR0fjzo2rlkHNnSmBo55
nnQXJTalJI8qfpyCAAiAQN0IKE1pTDVbdFcZlBo3pylxF1XKWyjbctphgR8mlLJaCNugLDEH
kkfy50ffyYDFH7tsQlo/72yslDcXn/xmHHJKrh2mn4y+g1BK8cMFCIBAbQkkmpKZGBx3jXuy
SlLepuTJOuZJX7v1Z8Pxeg/L2hb26YyxkPm2+47VIFXhs8EtbZfjKZjultKUfA5oF6f7Pleh
z8MY3FxN5Vc5iNlIPRLyJb2G8lA+2aakcOEUBECgEQSUpmQWE50460XIze+43c9Tlmx7n8VY
lCxcEQ5Yw7JzPUSwZWrlRnAoyeSPQokRKaHEK1Clh1/LKodWjVSj72RhoE2ok70dR4su05/v
R0c9rpxVWBmsX+ogAyzOOjJZhM+sGJHV5lLecAECIAAC9SKgNCVPxJBdJWUsoxcKRt95ITf4
o54ds3SSdnzfjUeUKGhNi2mqvq1XkZ/IzU9Cac9CSAkloWlH0JlkBIiZw+UpTcmsF5jqv+Oe
z4g58klKsHMH3v07B7HqbVQ+PJGFS8nCnkLrPMpN/AEBEACBWhLQmlLIa0vQ1JnjtbPnrbUD
/pe1KVEpxmZY2G7R7VzvXG0n62Lb/Wpp+o3tzqtloR/P1E9CKauFyCoAIllsGmZRXSuhtaZ0
YvVHDaozS6iKLGKtVO/uKJoSq06lDmbNPb3aB/cj2vnM2Tw+Xnr4BAEQAIG3E9CaklsniaQM
12lLHjiWG31HOTxJlcdejEe1V4PUteyQmvHx9lJVleCPQolBaQ1FJEDSt7mWUQpuQprWlMy6
U8lqu2tuARgxIgzdhn9UElG2WMiXOpgV6qNkPDl3qQZ2N2DYlKp6GxAPCIDA6wloTYlSc512
XEEex9wyL9CUaIbwVqQW+6Jj5vruOLsrcy9IWzheX5DXpPCjUOLSaqHEm5JE0cbM5A9lhcNk
OLfWlMyWR8GkK1pUuBeZZHY5EMNcMLEDF8Yik4zNjkfyFTrYhYIHxiB4mLE/p6xCU3rNu4FY
QQAEXkLgNqRDWYC+uDlPx+4aeityshZ3PjUVo+QiXG95chId/aOet06OtxnX5P2UYeUlOX9H
pD8JpT0j0ELJKZu9weU8EEGj+uhSmpLZwZyXXb1cBgam682bin4VTMjlbBabt9t0lTp4xkZF
a4uPLtudWZ/NLXGTz+M7yCENEAABEKiIgP+1v95yayTlI1/f9teu2tEs9hGe1krKxbebePKT
UCrQQqZJ3yZLrCjpodOrhDOMOcseu8Ane00W4p0bccY35ejfLLxSBy9cWL9mUd+gbwdX2JXM
U4LTRoYfEAABEGgbAbMjVNtKlZTnR6HE6mKmwvcvslmWkREb2UPYRpjWlGjVBTH9OGGyTRZ2
9dY8Ai8+lkkTodSBVNRhHID6XpP1GGFTSp4nzkAABEoJrC+XS2yYLvUFh78lsB0MBrYDszAj
X+Q+yAglsswtTKfbZrlKua3Is6z8E8e1vvBUZOrt3F0SKcKu4Xw7NP2jE7VI+HcO5NYdmH6/
4Uhb+YrzyIngAAEQAIGYQJe6WTLLlcVuOGk8gXB8ODzWh1nu058eDuuUVLNYSh1oCMqpOEjj
gdaiAOP1ep1uPNQiW8gECFRCoEvtYAilSlAiEkUgVOc4rZjAnpTa71adqjg5RAcCbyXA84Mg
lN6KHImBwO8IQCj9jh9C15sAbz0KoVTvZ4TcgYAmEJJQiqApaSQ4bxMBdN+16WmiLB9BgAcy
Qih9xKP+yEJCU/rIx45CN5kAd9+pKeRNLgryDgI5ArAp5ZDgBgjUmwALJWhK9X5GyN3/E4Cm
9P/sEBIE/oIAbEp/QR1pvo0AbEpvQ42EQKAaArApVcMRsdSTADSlej4X5AoESglQ9x1G35XS
gUPTCcCm1PQniPx/HAHYlD7ukX9UgRunKXV7vd7xox7Rmwq7JLC3N6WFZH5DgG1KGH33G4II
W2sCjbMp7WmXBYw8esE7NaFVEON9Jl4QP6KsjABsSpWhREQ1JNA0TQmtxFe9RBOS9hBKr6Jb
abywKVWKE5HVjEDjbEpoJb7oDZpQnxCE0ovgVhstd9+ht6BapoitPgSapil5aCW+6OVhodR5
UdyItkoCmKdUJU3EVTsCDbQpoZX4krcImtJLsL4iUvQWvIIq4qwLgaZpSmglvurNIaEEm9Kr
4FYbL3ffYe27apkitvoQgE2pPs/ib3MCTelv+T+ROgsl2JSeAAavjSLQNE2JbUpoJb7iFYNN
6RVUXxEnegteQRVx1oYAbEq1eRR/nBFoSn/8AB5PHjalx1nBZ/MINE1TQivxVe8YbEqvIlt5
vNRbgAnklVNFhHUhAJtSXZ7EX+cDmtJfP4GH0+cubNiUHsYFjw0j0DRNCfOUXvWCwab0KrJV
x8u9BbCrVk0V8dWGAGxKtXkUf5wRaEp//AAeTx42pcdZwWfzCDRNU0Ir8VXvGGxKryJbebyk
KcGmVDlVRFgXArAp1eVJ/HU+oCn99RN4OH3uvoNN6WFc8NgwAk3TlGBTetULBpvSq8hWHS9G
oFZNFPHVigBsSrV6HH+YGWhKfwj/uaRhU3qOF3w3i0DTNCW0El/1fsGm9CqylcfL3XdY+65y
rIiwJgRgU6rJg/jzbEBT+vNH8GgGYFN6lBT8NZFA0zQlrH33qrcMNqVXka06XvQWVE0U8dWK
AGxKtXocf5gZaEp/CP+5pGFTeo4XfDeLQNM0JbQSX/V+wab0KrKVx0vdd5inVDlVRFgXArAp
1eVJ/HU+oCn99RN4OH3YlB5GBY8NJNA0TQnzlF71ksGm9CqyVcfLvQUYfVc1VcT35wTC5VCO
XkRdAeZ0uPjzXH2TAX9nM0wfZN9m+PqNfzg9SGBlYfYJbM+c7/wHw8LbWwngG3grbiT2bgID
qoNIHpFMckc0f3cenkrv6PKZ/K6figCeiwiE64RnYN+GY5FH3Pt7AvgG/v4ZIAevI/ClxJGp
liavS6yKmHmcYPqYhVXE+/Fx7NJU6aoDsPV8K/AN1PO5IFcVEehl66Ja9955XrjJZnhVEYkP
j2aV5bqBTKrpK4FvoKYPBtmqhsAlUxdFp2rifVks20yG++OXJfVREY/ZmqSP7UcVv1GFxTfQ
qMeFzD5HIGVL4Cpp+Vz49/ue64qTzmH5qOgZZC0V9bYtVlToZkaDb6CZzw25fpBAxpZQ/6Fs
PGhZHd0HywlvPxDIWCpqblv8oTAtd8Y30PIH/OHFS9sS+vUfBpzucNzUP8MNecH8lLUuujQk
2x+ZTXwDH/nYP6bQ09Rwtnv9y31SalIQwPJR2RNLWyrqblusrNhNjAjfQBOfGvL8MAFtS4g6
Dwf7O48zLZW+/i4fbUv5S3PFRj21frz4Bmr9eJC5XxLgJYbc0WvCMOCryy39wvLxy6evg2tL
Rf1tizrnH3eOb+DjHnmVBa69zUPbEkZVlvxVcenBy7B8VEhZWSow0L5Cri+ICt/AC6B+SpRf
w8257tqHWWpI1I9mDAO+J6oSlhiq8EtSSw01wLZYYcEbGBW+gQY+tHpk+YtmJEb3mkulxJYw
rAe1H3IR8kYb5oDl4wdWzzknloom2BafK1u7fOMbaNfzfGNp5n0e2hYN3pjkfyQV8hrhctR8
iSFXtmSZFSwx5JhU8htPD9iENW9IVVLcJkeCb+Avnt6l8eOqwsNGavsoqvm4ZWdLqP0SQ+49
dIOXYflwRKr5jS0VNX9hqylts2PBN/AHz28S9S7NthgcktmI5z8A+HiSzpbQmM4wt8wKlhh6
/CE/5NNND2iGbfGhIrXVE76BP3iyE97kZ7dq7nKb67hXjLrG6j1KzC41tP+Dx/x/SdrBy1hi
6P/wlYay0wMw0L6UUH0c8A28/1kI8yiIjl3//YlXkOJJy6QgqLW5xtgS+n5jDAkX6RfFEkMV
vKepKOz0gHo3oVI5/twLfAPvf/bJTL7N4KsxtWXMaZrZqCiqs01elhqK7nHma39yknEZsHxU
/qCMpQJLDFUOtvoI8Q1Uz/SnGBOhROPXeueGmZemE7eptBnXRmWo8xx5sSU0aRiwDF5u/FCY
n76B97vL9IDG2Bbfz6dOKeIbePvT0EKJK/jdokHmpfHQyaLkt19fk03ItoRGLDHkXkNeZgWW
D0ejut+QP7s6N5+qK2rjY8I38PZHmBJK9KVEUbTcN8S8NM5sUkTZp6NfX7s82xIascSQew15
8PKleZ26Lvv1/aXpARhoX9/Ho3OGb0DTeMt5ViiJWOoPbg2oifxCmURfe307yAZB1KxhwNTh
2LAe3bd8Nb9NhHYijjDQ/rcU3xSelhrCN/Am1iaZvFBisUS9TOfDW/PxfGL+jPNZdPRvz8f2
nhBfQTOWGIppdKNdfI6TCgnsovoq9BUWsw1RdQJY/977HIuEkq3oh4vpe/PyVGr+skgemXub
2trme7Ues55/AP6mzsMZ8/ltzJ3VpgF9EY2h+cqMhuED38BXp/gob9k/GSKcFyfQKU3h2RCv
9u95D6fwjVCiCr6+5qXQzYovFE39waiex25bz3yV5mrYtAyXlqReDtthvfKD3JQTSH20xY20
smq0fD3OZ0PsSrqFytehfjbEq/173qMplLFxdX3/XkvzUqjWlHdZxS8IgAAIvJZAcXd2STX6
zSLRz4YoMaAH91It8dkQr/ZPQqnk0WTLUMImDk12m96oVEUsBfJqh1GcQZyAAAiAwLsIPCWU
gjdoSqVVbaleUhLi1f6/0ZQyOfpJKJlnXTfzkk9DlXGAAAiAwHsJlAz8KalGoSmlxE1VmpJ5
5HVb6sEuHvbe9xGpgQAIfDqBv9KUZGGJAvjZrq9ECjwb4tX+Pe/RFEpEvC59/94JvZqNFTrr
DOIcBEAABN5CoHh4eEk1Ck0pkZF0VpWmFO2ufirimlwMSgajvOXFRCIgAAKfSeApTalKoVRS
4ZVrSq+2ET0bf1U2pUltNwAMB5/5TaDUIAACf0fgOZtS/+mBDqUhHtUyEqXh2RCv9l+JprTZ
zmvWaZcAp5lY30xUiiZDHCAAAiBQOYFiMTMeTwv/L+9lKvRON8tCjEsClK+f/WyIV/v3vEdT
KOkMDfr3bhjWWCZ5nl8mlaJ+s9aX06IW5yAAAiDw2QSKhdLsWi6Aa8OrbKGhfm0XGaoG3Vf9
po1VU7D/j2UOJP8P75uQp9s3jnACgdcQKBBKk0tDtsT0C4cY1nc51oqe4GBUUUStiSbcYmfx
lzzMRXFn1UvSQqQgYAlkhFJEhqTmsPELBoBE9d24ohqw/gZreWZI+pte5g4uKyEw7JeZOCqJ
HpGAQBGBlFCSGUlFvup6L7/1bPt3BOhGQdvl7rOvWzeIWt5l+yyRavwfgqi++zhXU0TEUkMC
iVCKZvsGGJIyCMeT9PD9D/iIjtE3izBm8HzI5TIKtrUelNPQ50BT1JcNzTqy3WACTigNFw0x
JGVYT10BzNSFa8a5fZe8OzN20k491ykh2aCfKcWkiouwR69anfdUq6KQiKN+BKROr+M64I+i
OvWUrlS82cmjUTXC35Wlb/tl7zPPYsFvADZyfQbZQ35v/Ko1bFfKhwoGT/UmMKEZSbRjUoM7
P07UnrPHB3xAoYw4LF6Aq95v2utyJ1PRj6+L/1NjHtBnVbKCwaciQbnfQWBbz6Xtnin62kml
S4NF66MFXhv5u37U/wf4O4iqjC7Nqh+13xewmAJWNVjE9wEEDhupqT9i+s5FihphXk7yXtsV
4z+g6zYp8zvO9iKTovM70kIaINAyAnOWStuWFaq4OHZcx6TY9RPvsjmej+Llmz+RSEVlpjGN
fGAKWEU8Ec1nEZjPeosP6LvzvLnUE/SnQVOcX/wqijmesaBLs1LSUyOTouhWabSIDARAoFUE
tk4ofYZe+MizY3O8HOjSfATXw35kTCODxVJDDzODRxD4OAKhsZ5RTYGlhuzD92mSkhwR+pkq
/R7i7XUwBaxSrogMBFpFgJYYcgfm5Zgna8zxTAVLDVX5rpsxjfK2YamhKsEiLhBoFYG7E0kB
lhqyD3YZI/lm7+lWvQTvKYwd08h0MQXsPciRCgg0jwAvMeQOzMuR52fN8UIF/UzVvdKhWigl
wlJD1YFFTCDQKgKyxJCTSlhqiJ/twuHgX3RpVva6x2MamSumgFXGFRGBQLsIpDY1xFJD/HCH
XGm64/gR0wLe8k7HYxqZLaaAvYU5EgGBxhE4ucrX/DZzWfdqqR9SSNDPVBXdeEyj4YspYFWB
RTwg0CoCZomhuBrGvBzPG8U05AT9TBW98HtlvSSyWGqoIq6IBgTaRSC9dVSApYY8t8SQE03o
Z6rojU/GNDLaqId+0YrAIhoQaBOBeIkhVwVjqaGUOZ6xrFF7VvHK87aJ+sAUsCqoIg4QaBuB
ra4m+BxLDal5WwYO+pkqeetTYxqZLJYaqoQrIgGBVhFIlhgy9S+WGvLsjj+OB/1iqaFK3vl4
iSGHFlPAKuGKSECgTQTCjqsgkt9Omwr4H2XZJyjc2dd/RIMgGQK5juIgwFJDGUa4BAEQyHVV
YamhtDle5NIWRqXffyrbZIlFJ+wxK+73WBEDCLSMwHg65v+lFbu2Fy0r4rPFsRRkuIPAIT7P
xgH/eQJjC5MkUjTHq5YHhDsgAAIJAZlBi6o3AUI7H3LDXt/AeTUEWE3CFO1qWCIWEGgtgTXX
FBBK+vnKsg76Bs6rIcCvGhZzqIYlYgGB1hJYs1oAoaSfLzQlTaPCcwilCmEiKhBoKwFoSrkn
C00ph6SaGyyU0H1XDUvEAgKtJQCbUu7RQlPKIanmBjSlajgiFhBoNQFoSrnHC00ph6SaGySU
ItiUqmGJWECgtQRgU8o9Whkln7uLG78mAE3p1wgRAQi0nwA0pdwzhqaUQ1LNDRZKsClVwxKx
gEBrCcCmlHu00JRySKq5AU2pGo6IBQRaTQCaUu7xQlPKIanmBgkl2JSqQYlYQKC9BGBTyj1b
aEo5JNXcgKZUDUfEAgKtJgBNKfd4oSnlkFRzg4USbErVsEQsINBaArAp5R4tNKUckmpuQFOq
hiNiAYFWE4CmlHu80JRySKq5QUIJNqVqUCIWEGgvAdiUcs8WmlIOSTU3oClVwxGxgECrCUBT
yj1eaEo5JNXcYKEEm1I1LBELCLSWAGxKuUcLTSmHpJob0JSq4YhYQKDVBKAp5R4vNKUckmpu
kFCCTakalIgFBNpLADal3LOFppRDUs0NaErVcEQsINBqAtCUco8XmlIOSTU3WCjBplQNS8QC
Aq0lAJtS7tFCU8ohqeYGNKVqOCIWEGg1AWhKucfrd+jI3cWNXxMgoQSb0q8pIgIQaDkB2JRa
/oCvIrN2AAAgAElEQVRrVDxoSjV6GMgKCNSVADSluj6Z9uWLhRJsSu17rigRCFRKADalSnEi
sm8IQFP6Bg6cQAAEDAFoSngT3kWAhBJsSu+CjXRAoKkEYFNq6pNrXr6hKTXvmSHHIPB2AtCU
3o78YxNkoQSb0sc+fhQcBB4jML7Q4T/mt7a+pkM+MIy7tg/IZAyaUs0fELIHAiBQEYEFV3fB
sqLYEM2LCNAzgk3pRWwRLQiAQI0IhBMRSsG6RnlCVvIE+CnhGeW54A4IgEDLCHwZmRSNWlau
thWHHxNsSm17qigPCIBAjsAgor47qvA2TbeN5UrWrhsslKApteuZojQgAAJ5An6fKrs5CaZo
n3fEnfoQoMcEm1J9HgdyAgIg8CIC1ygKNiGrSrMXpYBoKyFATwiaUiUkEQkIgECdCcyorrt7
V67yDnXO58fnjZ8QbEof/xoAAAi0nYBM/917Y+7E27a9sI0u34iOcaNLgMyDAAiAwE8EwjMJ
oz4NcTja358CKPdTd3VeXL9CdSs+PV3Pq7lyOXWvi/Nl0S2w1I87i/NiX+DAkX2XRpwYTkAA
BEAABNpBIOyRMDqS9OjSUIfgmoiR64aOW6qQC77l2ur+yk5vijYD1al0IC8zLxxxbMGka+I7
bHtkuKKD/k4yC2DMSRqK464TelsKvUjSLEkj8YAzEAABEACBNhEIOywrulSkcEMnw6Rs3J8X
DZJr8sFS6Gjv3FiY2SPqX2JhdqB7Q29rXZbkO/QHVuzYm72vJNbQ+WS3O/sMLrFrWRqxB5yA
AAiAAAi0iwD32pkJSiOWC6rH7R672BLP2QPLLzpoyJ6oPnyLj7uTSge6Peyam0HAg8zHQ3fl
fvuxZhUuU9EsU0KpNA3JAf6AAAiAAAi0jsCURYsZ38A6TqBUo1iHcoVmpWYjwifsiiyZXL7W
h+5dpJMLyLFMrBYVsa1KjFVBf7Cfrw+dhXT5RU7dsnrS7Do/dAakmfERWU3pmzRchvALAiAA
AiDQLgKyFuvclGlI0qXvTEbU7SbWpqS40r9n5NdaBIgzDs1F0tiZtyLaSHgt1tPbln3fWNJM
WDdieRauRPDYVMStL8pX6K137BR3332TRpInnIEACIAACLSIAJuJooktkMgLNcxAxuUlQkr6
5MxMJu7zC1YxhxNLpR5rRZ4nQinayFg60arYr16IgPWtyHQChtyxF93EGwUdi1RymtI3aUhC
+AMCIAACINA2AmImcnJozP1wEyciPE9mMF3jIrONyQyEEId77OB5sqSr8Wk0pWTBIp8jdX17
HEQ8GIEmwc5JPLKNrx3o8F0aSYi3n43nX3P6v/iP/47sjDnt5CG9I0mkAQIg8HYC/no+XydK
wdvT/6sEeWBBMHWpi3Jyc1eex2s9xEsPyexaI0xGHEp0IeeXdRzjU2SOsTyJ42k7m0RquJ0X
cmAjBzl11V/oeXzDakrfpeFS/YNf6XDkEhQdKSQvylwoCmv8yF6UCqIFARD4QwL+/i5GEeqB
Oq78VBt0MRgMnB6RzeGI3BKFIOvajGu/T3rMMs6rDG04xpdm6SE3Uo7XIbIShI1Pu8QbnV3o
joxqMIrQMkXRC1OXbI8ygxkYu0rO80RxM27fpZFK+r0XN1b8yo63rNIEofTeJ47UQODdBE6j
vowksxVNf+SrHPAqpUt1rU95GIDqetJOTTkP91xqY9+hPIcytCFKWuGyfrgTymaJPC6a9Mil
VyQSBUL0IdGUjFwpwhD6MklXPEwp8chFL545QaMpfZtGUcRvugdN6U2gkQwIfCiBcLHhelkf
vVvCouVCSfrn9C5K0memJAp3p9lhECdm1BE0os8sF5dF/P9FAl7ZVYSSnCUYzVm4vq0GrADR
IWmI1nFLeRs6t2/TSAV574WYwaQIBX+gKb33YSA1EGgfgfHS9cb0ez0Z5kxVjdpWiIRStCwp
dgs0JRlMsFkmB8uEoJd0tnEVHJkB45fERXr52Gd8CEWj9LBQsoPrEnD+frvsOdQcSoTSns/s
cHTrl4GL27dpJBG//Sz0k4ORBN3kWuvYL8sYbEovQ4uIQeDvCdi1Bvr3rnRZna7cRcUVjcta
yzUlHvNdcMTFNwsLjZiGLDFkeyv3Wryo8OIsmtLNAZTf04B6SNMrQIjgkd0y1okIJM881MII
rO/SSMX+dxcLzmMC600ZgU3pTaCRDAi8n0AoMii6O1M+5aDLvXlRf20zw0IpZYlXmVxR59VN
XTfvVExIVMLMoXXDWD+S7jSLZZ8J4C5joRSluHSdCkr+ot2Z1yESwWMsWukur1hT2rtIM79W
LtYCNk88zimFr84ZNKVXE0b8IPB3BM48wiFK5oByTg7cKxcPbvhOU/q7fFeVcr6LzEoAJ5Np
4wiWIDdKcEu/M6vUyFCF/SF3TDljOU1JWvYUurccXefcw8XUky66GweKD24miNu3acTe//ZE
VsOApvS3DwGpg0CLCEiTPcja5L+4GpZ6mIrKDfdli4qcLopMS+qkZYvcU+oIi2Wa+ipLDDlU
YmkqGw0vNqVbktBURpJM9iyxRKjJPCURPKJ9peOhJoGxKX2bRhL7n55BU/pT/EgcBFpHQOrf
QcqkwWVkncCpSq3WlKbcrab2qpAHzMLArhou16zn0FRYVqr6bg6XDMRTgks8uj9ZTYlnMAVL
1pDswQPBA9nqQkacp4aWj2Mt6ts0XFR//FuoKc33e97IcH6cbGYX0R05l6f9YDbpbXrD+yJR
Qz1/v9/zgEaaKTckt+M1M317urgPe5vJbCAi3ZbW2ZTG++Ow15vc94otJb6/WX/ys+/u3e6J
N8oY5Se8DTjO49UGOy1mnMRF9WFzyPCwus8mm01vN7jGpeBy7Ls88n+8Wk7YrasSlwTxBwRA
4L8JrKlujPrqg7MxcY9VZCfrxJoSDWfudg7hT4mNv7rdr+Q7DQ/d7i2fAsUi8aVt/D/FXbm7
NPQXmWhlQIMaf+izonPzeImhZK0g7uJMT56ddta22CKUZMaSiZnXekhRFh3oLI7UWRepZY08
b0+e7YoO36WRyfNfXRZqSlt6fVaeyCsqixlDfxPjJZVNjmMslk4kg2nE/Z4Z80sXbNwat1yk
0z0eHBJF8T6K1qYUrjYBi3v6t4l3ZgwHFEfqwbAX2z/NA01v3nomwSgx2dUqPPdlh8VIb4lF
aV95XjMd3EgI+ttYWHKv6t0LL2ImZLfe/seP4q8eD9IFgaYRGPFHl2qn2xLcg959ZT5Dqymd
tlxF0ud/V2b5+2w2sx1aRzqlOrlj6p5oaYY5n7am3pjElYY3JY80cGJ8NuOjN6NM+/StDIdU
IjVT1qZ94YLOkoyw4rgVneYW35TNKhQKz+NxfBvZiymrKXGFm6onz1yXGaEkw9eUAPNm7CZd
e953acQZ+duTQk2Jea1iax1DIlFB99TRd0VmdXBC23ck7lGiU85TY+iDeBNg0ZRO/GbGx9YJ
Bp5XloLNMTuhRKe3jpF/EpKyMRbgchVEo5jmNBU7Offce8qJ3/2UjE2CxeFxAgIg8D8EpC1o
xEc6+Np9gWJToq3CV7wYjzmis/v+PZZTpm71+Ev3ZddU643qgTAedBYFS9fS5Fqo51F14yLs
L+L40pl4/ZVYdJa5dGRoQ5BIHPbWo7ooUtOXpM7VSwlJT6CZhctCSY++o5JGSsZ5Y6kWTU0m
y+kNSZzbY09hnab0XRrO/x//FmtKVIR4RjYLCCuTot5utrMiwS6o7olQknH5UV90DwrrmknG
FhdMZsuZCWWHhBpNacikgp6Nz8md8CehtDIaTpwNmaYXuViMWke9iSb2aDKbDW227MOWxO9G
ZG1cjtNWwT9+JkgeBJpLgCuEYPND/kVT4g6Z5HCVRlYopfdX7XqrJEgyrFyE0pxn7cSueaPW
D3mqylna7wUVilQ5cSk9j2so7oMzCoxJne+pBYJo/1i6YSR0VlPi9r5adDUUS15g2/ZSId+d
VLqZas4m9E0aVSH4ZTylmhLX8r0jCZMVNTlEs+kvppxYeGCxQVLLNEX4dWBykxW5jk2Xmdvl
Qx7PaMoew9uEPd5NdiU+ut51ycY3vvboNDYC/iSUCPDmTL3G04WgpscabUm/9fcSy9IkIGov
9cuJCTG8GWXqliTOQWfdsReeFtJaU60VGwF+QAAE/oMAf9vxDqhl4bmClg9vt72MbKfFzXrm
71hpSlzZ9o/bkVkjoscN/f5sOzqaitYG4lqoTwGjGY2o3psWp42jLAuvui/GIrOGajoJU4n6
8U1rHgkS/dFu3BfZZQJDX7raNkYdzGpKbI2KnOQNp7aH01awPte2we7GVe9U+vXIsxVKN3Yq
TiPO29+elGpK9JBZ2vs8PkGMdP1YIzeTs2wXG78OdGwtbLOflLHyiRIZG/zGzMmIdqMp2aEi
FP1U5IlRcn7UlEj+WYOWFW0bswmGjcXkg9XeqEdZt8dW8igXNvGIhS0d4VoSv8kF/oAACPyO
gIwK063/ouiM2Ah2pjfrIFXo0nrMCCX6ci9SLZuZTtQANpNyTf88GZL4sLVQZK3DpofPWRiM
l3f93XNV44SFTlSkVZDYwWSXpZSZiXyL5SnqLebT6fwiNVPQMRVVVlMyQ+yXLHf8+ZYXv2Xd
YGlTnBuZ3Zsdh3x7w5lyD6U8DZ3dPzwv1ZTcIoGcNym/KxLfYLHcN6zM63A3F+QkkxRm7El2
qIp8OeU/IqG7cmnESWLJkRld9vInTSmIp4XL/opqPQpR7G+SgJy6rjy6Iy+EFaMm8VhYGhGb
5EXC4w8IgMB/EeDvV40yK45DhFLkao3wxJWmqypyQsmNQ2IliQ5nffbZI42q5sMKpfiLF6+7
uFIqzsRr7orKciuKW1rGaqi4dLhlUIUjKSP9cV2RKxuVCCUtZxk0e+ttWOyQdsnCxvKgytdI
JSOqNmLnclVeeRpFuf6De+WakptmTJniHsrI2RQ5kyJrjbgxr0M8GM/zuD+tx55EJVF6bDjZ
3S+ibhllxVml2Cu9lFbl/1lTSuQHP8AoecprugxMZy6/9KkxkfwCTDhXJltuj2G+ISNg7nyG
AwRA4JcEuFvJzZEtjUqE0sTUIOxJqmLbFZMVSvGnGcqwqSSU6GSmN8TUQqMwTlAEgK7CY5cX
n0glVGwNMJOKbSkpGyI5VQVpcnZNRn8QyI1pxZOTCKWb8SN/QyHNtPmY3MIOC6e4zCdjZGK3
5SnkH9s3RIHL0lCx/+Vpuabk5Crlbvx1vWhFybty8dXrYDQjUw5+HYydkwfO260QM0UUZSUR
LqR6UYQ2kh81pUMcmWQjGWZjyIvr6bY6uwaW3OBciai0BjJlcGQxGqu9cdw4AQEQ+A8CLG/s
AtjloUUoqcEAUlXY+jcjlKLke+dqVg0DkErduIpQ0vX7lGso/ZGX56VaFxlioKs2FT1XNMms
JNllKRood3NK49rZHx8903Ep91ko6dF31LzeT8QX/RnylE1u2tNkl/iYn3e9aDPZ3qgGZ4/X
2IXHzvMdPnQaiYc/PSvXlBKJns/gnkujhJJ6CCFpUVFfgphO04HSomxMRlOK2wB0l4W+UXl+
1JRstyFHJbLtxmfmII01eWeTVhM7JkJJEk8pzfyFaLFqY8MPCIDA0wRE3nxXeXCM4kn1vZhK
03yyGaFkm5IcSvSpREbNE81AhFKqfudxESooB2/MER6ul+32fP1xUjEtD3DejhZ6XYJ8IZmq
8Ik7N9nPw2nkI3z5nXJNyS9Le9oZiR5tRo1IcV2/JwfhGI1Qkp3h6Wqy7WQiE2miX1xWj0zv
mgSy1h+TA371bAL8Lltv7CbRJC+pR0JJ6agmNP0NaS0K7nfVmpJO/EhuEEoxLpyAwC8ISK/R
1w8RZD5kT3VyZIeE26EMHKGYEYzk4kvp0DIpSS2kW7lcDbnlI9hvi48ESHkhRRNVNWW5zzq4
lGpKm3zu/Hl3sZ1RQ0ZmA0SJUErpHUoonWIdsT/TSxMZZcWEN8mwUHpQU1Lig4WSzYZEw0JJ
9TqS1jrfXwY0rN1MXzBCyahpWn1jNU3Fmi847oAACDxIQOaBpORDQUAWSspoTStcJ59uRlNS
+g+PbVb10prCWBuKCCVdoRiDzU+ysSBnrbi1Wm5XqbKviJQbSFL/ErIIye2nlPR1JQWYjyZq
1QYOpbrv9DuohJI3n7BHPuh1miRr04mKY8KbFJ7QlJZJnmTQnnoV2UQYC6WwM4hlosmDNT/m
Eheh9Eh7I0kZZyAAAoUEZBCU7jop8sVCaakd6Mt1Pe8ZoXROvLGmpIRSRlOKUp+wjDdTVqsk
lg844zo4HodH5ZU5Panup1pD4Ozn9lNioTRJZXvNb1F89Id8aqSBtFF0b6UWSp5/3sShKKGz
L7EaZSUjlCKT4k82Jb3ifVa8SPedzfeX5NEl3uM3XWtKOnFoSqlnjQsQ+AUB+Sh/GmJQJJRc
H31GKMm61yY/rCmZj1iu1/x1J913SlyR85r8atP+L0rUvKAyDk9pCrIWXtxcr315WIQUakop
ofS1MR1g5HezPHd8GfamhZJqpKSEEgnpzkDJJbssXlaaiCHJpshKU0qocw6VTWmZMM1qSpyQ
Rb+PM0zrUly+aHE+ep9NLnOJQ1NKkOIMBH5HQERF6gOO4/uKhzaQUNKty++67y5xcLEpKaGU
0ZSUCwWRbPyksCVRt+ss5Ob5Zm4LFUolbxeGaEJBOb8/akpuDbvB6mvqcc1+pVC6+65UUyK/
IQ30WCyZEh/ShCrUlLRNKZl7ROE5WCKU9LvM4iVjU7J9AGa6c7CjPRnNh8Cizry1+cShKTXh
TUUeG0KAR0GlZjW6fE9p0+6RqSoKNSXbnvxBU0ravyJ3Ek3Jjq6yqcnQvE/tvvNkCldwvM7X
h9vF2FAaxEKEqFL05JGyWqE1Ja7Rg4mynLHdLNV9l7wpevSdexvp178NZFKYWdKdpYkVasZP
xqakhdKU/SZCSXdFi6akOuI4BfFp1npYrpMMiFCCppQAwRkIvIaA1BZFVeCev+SlJMpCSQ2r
M5qS/cizQinJJduUlD6U0ZTSNqUbJ3ZLwn7WWciAqW0gf+WsOZ13ZgD3T5qSrGG3UZW/TBhQ
o+8C0/wxz53FXLrRYt+HKUtsGaiXV1boRdY2JS0RxWKphJJ6l0W2mV5ESYPVMYEvIyB3vnoR
Z+S0ket84tCUFCicgsDvCNy4KkwNrbPx8TdozTzPaEpJbsSmlLR/M5qS2haCgkhrW9dZSTSf
cOazYpEcPV1D1778j2hK0ug466KIHDbSwAx0SN6URFMKb6vtUith8raK0PhOU2KaRnyYFMV+
pYTSMslI1qYUj77Ll4rnKdlYc4nDppQgxRkI/JYAqzoFSoq0FLM7z7q06PMsGX33sE3JrjBm
Y+SPWmlVLp3P+Z0PuI0ux3AhuyU0puxcff+kKV3Zj9bHZQ2PwHSOlY++C1kQqFkGHnfEyZuX
V1ZY5bd9diM6DRIlx+wTkgilrE1J9wLyU2CfMqzB5k+eRChyFZpSY15LZLTBBLi+0ItLmqKY
Hc7ssLxCTcl+5N9031GFopaVy2pKqg/FLGipK58G8/zfrIfz6+J8WXRUX9L/RvXecHmdgtJn
ZUX1oIlqkazmR4sCydA2M0G4XFPyeG633kVeJEOHy5dTVlgo2RRX9OY5GxJ5ld47d515l7Oa
0oZCiiYmgk3ZwMwHYTsVc4lDU+JnggMEqiEQiqqU7D8tscpUj3hYEn3IunVZyei7wG3jxulJ
Y/smKeNP0wjIw9N9bFyAjFASuTCMe+hCM7QjMCMOyzUlI3qOcTjZgVw2VCrUlKxNSRYPieK9
y80mKkoo6XeZxUvh6DuZwJy0k3xZ+iQIJCv5xGFTatpbi/zWmoD00wc73UL3+SNLtvTJtC4f
FUrfa0rKkHXgTpOkyqo1LWQuS+ARTcm0fAa2S229ZFWGDtF57FJ/seTRa9/JPOJgSbvE8nHi
FzEYyXlOWVGakjchb9FEYh9fSPlRmlPmXS4dfXeSLLoBJ/E8WjM6PJc4NCV5KPgDAhUR4GFy
UdQ/u4EGYVeUpyhezIs/ZN3b5qmPnL1aCzZ9/fHWdJS170ffUYpuA3DTlDUVVEVFQjTvI/CI
pmSmJUW90b6zv8gQmp2z3hSsP8sx2o4ymStAU2G3l8tWwgUTkQt5ZUXZlLw9RUBR9Jb3HY1c
iHrstjJEMu+yiBfVHuNcGUnEYaJoeOl29+chnQeSvOh2+cShKb3vfUNKn0DA9tVF0fKy73RX
tN6XdPgPTauQCGRalxVpStSW7VLT+XTmiiBlzv4E6O0p4yOakme2k5L3SlSQrdho7kLhG5uS
tR3RC+l2UezZmUM5ZUVrSrKPBcsU0ZF6azYQKaG0TOBnbUrx6DvPGJEks/x+9leyk58RWLnE
oSklSHEGAhUQCFmpyR6zWCaxUNL98CKUfj36TrSxoMfqFR0Zm1YFhUIUbyLwkKbk+TJywDzs
YHeTnU0iMQ/ld+pQmhJtyst9ce7oD+xbmVdWSCg5mxINnrNGKwoXzaYyKSoRSvpdzoqXRH/z
ptaMJGkfaUwGqUqRdDLnE4em9KaXDcl8DoEOL+ygj36yG2eJpmQ/8m+67yjKb0bfdVn/cseW
VCYczSTQGdCR3WhjT/fUOohcssPWvGS0jyGbiNYcTHrDxnymd6PiGO3AT/IYdu5GLkW7i1WT
6O6cAyXtJlq3iK7VhITTZcgvV//YIc9dcrvRLx0LOrWvLl8e6FJHs6VLDsFHeLtLyynanaV4
N/YrfdyFiesvxkSAvyAAAv9PILyaHnsjJTZn1c0uQkm3Lh/tvqO41NyjA0dtxtja/pqV9NvR
XW444/gAAuP14fRfzQ//dDicWJQ9c4SU2k9hfnKfrg/Tn/w8kyf4BQEQeJRA6J265/tyt1ve
F1+Zz3A9n8+TNirFSNdzOyziQKdWgqlTTvVELqr963MgMy3UGRH8/WC5O16Up0dzC38gAAIg
AAIgUBEBI5Sof0TWi64oUkQDAiAAAiAAAv9DwGlK/xMWYUAABEAABECgUgJOU6o0UkQGAiAA
AiAAAv9DAJrS/1BDGBAAARAAgZcQgKb0EqyIFARAAARA4H8I1FhTWtGRXVyUitjh+/7/lBVh
QAAEQAAEak6gxpoST6aK1/xLMMrkfrc2YHIbZyAAAiAAAs0nUGNNqUwo8YIXEErNf/VQAhAA
ARDIE4CmlGeCOyAAAiAAAn9EIFzTUc89v6Ep/dE7gWRBAARAAATyBMqEEt9H912eF+6AAAiA
AAi8kECZUIJN6YXQETUIgAAIgEAxgTKhBE2pmBfuggAIgAAIvJBAmVCCpvRC6IgaBEAABECg
mECZUHpaU/JPUz3ZNpyWbSTkn07jzFYhcdZCiqXMLfaEExAAARAAgbYSKBNKSlNajEajrhIV
J7oe2e2mLnRKsug0mlBE0eRitkalHRR5P8NeantVIjjdDyYcMe2yPVB7WB0okj05fw1o49Mo
Gp7XKrW2gke5QAAEQAAE8gRYRPywosOQvAxUSLWlrrchKeKH8Za6weZGu0YdJpGIHgp3VuJl
vHU775JDFOzcjuJhl67v3lRWkaBTcsRu8Yo3TkEABEDgcwiwDCgSSkpT+kEoBf6AI7FHf+7d
lOwJzjHKA6lBqaM/txJLhNIp5bwk9QsHCIAACIDApxFgMVEklPi+naeUEUphRlMKzuy3N5uR
1kRKzvDAMmkzm1kh4/ShqTgHw/t2NNgZRWpiJA9rStGS+/+CiQsWXT7tQaC8IAACIAACnsei
oEgofaMpzdnty8AzkiZYstIT7kVF2kTBpMM60K3HHl3H350vZtZaND7zVWCXJ2dNia6j0Ylj
uYl46huBhUcEAiAAAiDwSQRYNmyWuUOETbGm5GU1pSAYsQwieXLl2KLA9b1NSUhFPUNzzU6z
RNKs2OfdBGOhFER9K+e88ZCvC/bTMDHhLwiAAAiAQGsJcP1fdjwqlHaOTiiybBOP+B6x/mMG
5F04EdeVR/5DVqNsQBFKSgrd2O/WRYpfEAABEACBjyHA9X/ZUSyUcjYl15VHzJYUVXSO4Um/
nEiikIbWRbHwYg938joRnzL6LpgYbYvviGw7ihv+gAAIgAAIfBKBMoHE94uFkpe1KW0ScbLl
YPOY35wvba/ceN51/XPizl57JqRoSoko87wZuS2TWOP4cAICIAACINBuAiw2eufMMTrLYIMS
oZSxKUVqnIQMxPNjYuwzSomi2MkToSSXRlPqJE6icKlYlQtOQQAEQAAE2kyAhRLV/6SW6P89
vR06jztwY+gYRUYoaTcWSv0E14HsRk5TSu564bo74khTmlKiX5muPQglRQynIAACIPAhBFg2
FNT/3wilrE0pGiWoWCjZ4XZ8c82xa01p2lmNjkMalGcO49VoSqckFrE3FWRK+cApCIAACIBA
GwmwdCio/4+s45R032VtSsoaxNOPrKGIYaU1pellyNOR1KFtSjYxYcyDIGawKbXxfUOZQAAE
QOBbAiwiioQS3y8RStnuu0uSwHea0opm1cZHtNzRudaUckIpiRVnIAACIAACH0KAxUSRUHpC
U9JCqVxTGjmBFE2Ol45vBjoYbUhG3+WEEjSlD3kFUUwQAAEQSAiUCSW+X6Ip6YHePFtWCyW6
LLYp7cmF3Lb7g2+kDa/iCk0peRA4AwEQAAEQeHztO6W3dFi82OELWaFUpimFPQ7EWy+5g9fC
25gLaEoOCn5BAARA4MMJsKwo6r7j+0pT0usr8LJ1ZUKJXIo0pVAE2VFJNp4gGxmhZEbf5brv
PvzBoPggAAIg8IkEWMAUCSVlU+L1FbQX2T7pSU1Jlr67KcA+jwuHpqSI4BQEQAAEQKB06woW
VlZ54QXtknHeoS+rrpYIJfaaUI3nKYW8fkNgt1AX9z3fgKaUsMIZCIAACIDAQzalLWtNskOS
AJOlhMq678psShJIrSQ0FRtT3/TnwaaENxEEQAAEQEAIsMKi++YsFr2ig9iDenbFhXDBIQLX
zVcAAATWSURBVJ61KXl7DpOssXoa8nUQiFCCTQnvIgiAAAiAgCHAoqFIKCmbkvTXRb0rDZ3z
u7yTeZ/+lXTfkUvS06dWdBjL0kIDs7eSv5AeQErZdBBCU8LbCAIgAAIgIATKhBLfdwPiZLhd
FAW9SUR/gy0bmUqEErkU2ZQ8T0Y6BP3j6LKdsYCK2MoU3TgP0JTkSeAPCIAACIBA6UAHEj6x
UAp5TlF8DEIejlcilMo0Jc+T1fQkEo6s9xWyaDrLE4CmhBcRBEAABEBACLCYKOq+4/tOU/LC
letvCzarUPbgKxFKFKpYU/LCi/TgcbzB5kJdgbwXrXT1QVPCuwgCIAACIGAIrOhIRtbFVDp8
nySHO/z9fbKJessVW4XY0Qqs63W1mjtPnjcnl72MXpB7Y7p0Pj1vulj2KI7htisRHyjoVaJZ
szeVmHej624SK85AAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARA
AARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAAARAoJkE
/gHsrpjWtliDiQAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
<binary id="img_37" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABc8AAAEGCAMAAACEmJ3nAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_38" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABngAAAFeCAMAAACRjeE8AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_42" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_23" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4gxYSUNDX1BST0ZJTEUAAQEAAAxITGlubwIQAABtbnRy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</binary>
<binary id="img_7" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_33" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l
JCIfIiEmKzcvJik0KSEiMEExNDk7Pj4+JS5ESUM8SDc9Pjv/2wBDAQoLCw4NDhwQEBw7KCIo
Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozs7Ozv/wAAR
CAEaAeUDASIAAhEBAxEB/8QAGwABAQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAYFBAcDAgH/xABcEAABAwMB
BAUGBg4GBgcIAwABAgMEAAURBhIhMUEHE1FhcRQVFiKBkTJXgqGl0SMnN0JSYmZ0dZKksbPB
FyQzNnKTNFZjorLSCDVDVJTC8BglRFNVg5XhJmVz/8QAFAEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/E
ABQRAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD/2gAMAwEAAhEDEQA/APZq80mTtTf0oRdLQ9Uy1RFRTIlO
Kixi418LAB6vHJHEffV6XXmfR+fPfSVq7UJ9ZDbghsr5KSDjd7G0n20FXIsN+6omHrCcl0fB
8oiRloPiEtpOPA1yaC1g9qiLOi3Bhtm52t/qJSWidhRyQFJzvGdlQx3Vqah1Nb9OwlOPuB2U
oYjw2ztPPr5JSkbzk88bqnui7SU3TlplzrsNm5XV0PPtj/swM7KT35UonxxyoKC5y3Zd1Zsc
R1TSlt9fLeQcKaZzgAHkpZBAPIJURvArYSkJSEgYAGBUzo5fl8m/Xde9Um5LZbV/smQG0/OF
n5RqnoPPuk6636wtwXrJfX2ZNwlojNRCwytAyDkglBVx2eZ41SJsN32AFawuhXjeRHiAZ8Op
/nUZrSdFl9L2mbdMkssRLahUxxx1wISlZyUgknjltH61WkvWmmobW2u9Q3VE4Q1HdDziz2JQ
jJJ9lBhWzU93tPSAnR19fbnCUx18KahoNrUMKJStI9X7xW8Y4d+7U1u641Es/VrUjbvUJKtk
4yC6MjwrH0/p253jXLutr5HVCDbZZt0JZBcbRgjaXjcCQpRxk71Hs36uuv8ARLL+nIX8UUFR
SlfwkAEk4A50E9rnUa9M6ZkzIyOsmqQoRkYz6wSSVEdiQCo+GOdfvQtzfvOibVcJTpdfdYHW
OHGVKBKSd3hWZOjHUFgv14WMtybe/GtwI4MlBy4O9xQCv8KUd9fDockdf0bQEZyWXHUH/MUr
/wA1Bc0pSgxLnKcslyZnrcUq3y3EMSUqVkMLVhLbg7Ek4SocN6TuwrO3Wff7am8WCfblDPlM
dbY7lEHB8QcGvhpS6qvelLZclq2nJEZCnD+PjCv94Gg16UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ
KUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQZ1/uYs2n7hcz
j+qxlugHmQkkD2nAqE6J9H2p3QzE662qHMkTXVvBcmOhxQTnZAyoHd6ufbW5ruzao1NaJdlt
iLXHiSCgGQ/Jc6xSQQojZDeBvGOJ3eO7V0nBulqsca2XKPCaENhtlpUV9bgcCU4JIUhODuHb
xNB2wbJabWoqt9rhw1K3Ex46GyfcBXdSlBKdGv8Ac1sH4YlygvPb166q6mdItmBPv9oXuLFw
VJbH+yfG2MfK6wfJrVvC72lpKbLHgOuKSraXMkLbCD96QEoVtc87xw79wQ+hR566TdW6hOSh
haYLKuRA3HH+Wk/Kr0SRHYlx1x5LKHmXE7K23EhSVDsIPGoXRWm9WaOszsBMWzTFvSFPuPKn
uoKlEAcOpPZWldbXrDUEdcCRMt1mhOjZeXCWt95aeaQpSUBORuzgmgwuhyfJfavtvQ8t+0wJ
mxb3FkqwglXqgnkAEHH41UWuv9Esv6chfxRWtYbDbtNWlq2WxnqmG9+85UtR4qUeZP8A63Vk
66/0Sy/pyF/FFBUVPaoMu6JTp22uoafltlcl1aSpLLA3HIBBys+qMEHG2QfVrXuK7giIo2tm
M9Jz6qZLym0AduUpUfZj21h6Tt2pYUu4v6iNtecmO9aHojqyUgABLeypA9UAHG/iTzJNB9VW
/Vaoxjec7Gloo2NlNsdACcYwPs/ZUr0FOn0NmxV/Dj3BYI7AUI/nmvQbgu4Iik2xiM9IyMJk
vKbRjmcpSo+zFRWgtKao0nMnCWm0vxbhI65zqZLoU1xzsgt4VxG4kcONBf1A9JlshXibpy2L
iMuS5txSkulA6xLCAVOAHjjhXWJi9V67nWhSleZ7I2jyhtJwJT694Cu1CQD6vAkb8iuSHboz
3TAtMRsNxLNbtvqUDCGpDxwSkDcMtjfjnv5mgvqk+i/P9Hlrzw+y48OtXj5sVt6guItGnp9w
ydqPHWtAHFSseqB3k4A8a+el7UbJpe22xQAXGjIQ5j8PHrfPmg1aUpQKUrhvV2j2KzSrpKyW
ozZUUjis8Akd5JAHeaDupXxhuvPwmHpDHk7zjaVOM7W11aiMlOeeDuzX2oFK5bhcoNqiLl3C
W1FYQMqcdWEj/wDZ7q/UCaxcrfGnxlFTEppLzZIwSlQBG7luNB0UpXwmS49vhPzZTgajx21O
OrIzspAyTu7qD70rktdzh3m2sXG3vh+LITtNuAEZHDgd43iuugUpSgUpSgUr4y33I0Vx5qK7
KWgZDLJSFL8Noge8isvS+pWdUW9+W1EfieTyVxltP42gpOM8CRzoNqlZ0e/2uXfJVkYlpXcI
aErfZ2TlCTjBzjB4jgd2RWjQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQ
KVGek+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qgs6VGek+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qg27pCdYuTF8hNl
x9lssyGU8X2Sc4H4yT6yfFQ++yNdJCkhQzgjO8YNRvpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoLOlRn
pPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoLOsLVVsl3SPbExGwtUe6RZDgKgMNocBUd/YOVZPpPrv4uvp
pj6qek+u/i6+mmPqoLOlRnpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoLOlRnpPrv4uvppj6qek+u/i6+
mmPqoOq12ibp6/XyQxAVMaushMhtxDiE7CtnCkr2iCADvBSFbid2Rv5LJYb5AvN4clAKcuc5
qQqaysJQGUAfYwM7WdxRwxg5zyr++k+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qg258N68XRiO62pFvhOJ
ec2hjyh0b0JA5pScKJ5qCQOCq2KjPSfXfxdfTTH1V2Wi+6smXRmPc9F+bYi9rrJXnRp7q8JJ
HqJGTkgD25oKelKyLrp+JdZKX5E24sKCdkJjT3WUnv2UqAzv40GvUpcD6R60j2kDagWXZmTO
xb5/sW/YMrPya5r9ZLRYrJKuTtyvjnUIyhtN3kZcWdyUD1+JUQPbX409oCNDtDRn3O6C4Pjr
pimbm8gKdVx4K343Jyd5AFBb0rlt8Fq3Q0RmXZDqE5IXIfW8s5371KJJrqoJnWtqt3otf7j5
BG8tNtfBk9SnrCOrIxtYzXZoz+49h/Rsf+GmvzrX+41+/Rz/APDVX60Z/cew/o2P/DTQbVcV
2n262251+6vNNRCNlwujKSCOBHOu2vlIAVGdBAIKCCDz3UGfButlb063cYDjSbUhH2NTDRCA
kHZ3JAzjPYK/Fu1XZLtCEy3zDJaLim09WysqUpONrCdnaOMjfjG+snoq+5rZ/wD/ADc/iKri
6LoyEt6jk49dV7ktjuQkgge9RoKqNf7XLYkPNSxiKsNvoWlSFtqPBJQoBQJyMDG/O7Nf1i+W
6RcPN6XltyyguJZeZW0paRxKQsDaA7s1LRY6V9NU9WcITamnSgcFObRQFHvCSoe2vtrX7Hqz
Rr6NzguDjYUOOypvCh7aDcvWqrLp51pq6zDHU9gN/YlqCiTgDKQRX7k6jtUNK3Hn3Ay2SHH0
x3FtIxxy4ElIxzyd3Op7pbQHNBvJVwMlgbuI+yJqxQy02wlhDaEtJTsJQB6oTjGMdmKD+tPN
SGUPMuIcacSFIWhQKVA8CCOIqQ6Nv9Dv/wCnpf8AxCuXo2dXDueptNpUTEtU7MUE56ttwqOw
O4bPzmuro2/0O/8A6el/8QoNe2XnTdwvstm2vxXbmlsGSW28OFKTgbSsbwM8M867511hW5TS
JT+y4+SGmkJK3HMcdlCQVHHPA3VMMADpolEADNhQT3/ZjXDpS5yLhrfVVxcgSJbkaSLeyW1N
gMtNk5SNpQPrK9Y99BZwbxAuL70eM+evYwXGHG1NuIB4EoUAcHkcYNFXiEFrQhTzxbUULLEd
x0JUOIylJGRzHKp+5QLpO1nYbxDtj8ZMTrWZi3XGhtsrTuHqrJOFDOO2si16gvuh4KLPfNNT
50aLlLdytqOuDqMkhS08UntyePzhdwLnCujTjsGS3IbbcLalNnICgASM92RXVWFpOXaLlb5N
zskgPRp0lT6hs7JbcKUhSSOIORn29m+t2gUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUp
SgVOXPXunLNNEO4y5Md9SyhCVwJGHFA49UhGFct4zxqjrzTU58+dNGm7TjaatjSpjn4qt5Hz
ob99BWOa0szLZceFyabHFa7TKSke0t4rUtl1t95hJmW2Y1LjqOA40rIz2HsPca668u0G6tXS
9q5EBOxbBnrUp+CHwoDPiSHaD0qZLYgRHJUlwNtNDKlYz7ABvJJ3ADeTur9sOKeYQ6tpbKlp
yW142k9xwSM+2sGU7521ozbdyo1qZTMfH4TyyUtA+AStXjsnlVFQZF81TaNOJ27s8+w3shRd
TEdcbAJxvUlJAOeROa5o+t7JLYRIjecn2XBlDjdplKSodoIbwanumaY4jRrVrjnL90mNR0o5
kA7X7wke2rmDEbt9vjQmdzcZpLSPBIAH7qDhtWqLLepLsWDOSuSzvcjuIU06kdpQsBWPZX11
BeG9P2GZdnWlOoiNlZQk4Ku7NQOuz1/SzpBm1g+cWl7cpTfEMbQ3K7tkO+/vqn6Svud3r83/
AJigqKUpQfwkAEk4A51w2a9W+/28T7Y+H45cWgLAIyUkg8eW6s/UhduhTpyK4W1zGyuU4k4L
Ufgd/IrPqju2iPg1LdBb5c0K8yrILE5xGDyylCv5mg9IpSlByW+4NXFla0JU240stvNLGFtL
HFJ9hBB4EEEbjXXU5dnPM2qrZcUkJYuavIJQ5FeCplXjkKR8sdgqjoFZVz0xYbzJTJudoiS3
kp2A480FKCd5xns3mtWuK8TXrdZ5UyPEdlvstFTTDSSpTiuQwN/HHgKCI9DtNXfW3kcWxwm7
fZ29qWUMgB59Y9Rs9oSnKj3lOao/QHSP+rlu/wAhNdOlrMuyWRuPIcDs15SpEx7/AOY8s5Wf
fuHcBWxQc1vt0K1RExLfFaix0ElLTSAlIJ3ncK6aUoJfXFzQNOXa1MwrlJlyITjTaI1vedSp
S0kD10p2ee/fX90RdEK05abW7CuMaXGgtNOIkwHmkhSEBJ9dSQnl21T0oFcd1nN2+A4841Jd
BBSER463lkkHHqoBPt4V2UoIno4lm2dH8SJPg3GNIgIPXtOW94L9ZxRGyNjK934Occ8V8ujR
91hF4iSrfcYjsm6SJbXlMF1tKm1bODtFOyD3E5q7pQefwbjnpUl3I266phSLe3GbkLtkhKS4
F5xvRuG/icDdxr6a3lrc1Pp0MW+5SEW6d1spxi3vOIbSUbiFJSQrj97nGDzq8pQQ3So95T0d
LeY2k9a9HUjrUKQRlxOMpIBHgRmqJ6+rjxT1lrnLmgY8mZjrWFL7A5jYwe0kd+DurF6SYV3v
FgNqtNnfmuOONOl0PNIbTsryQdpYOd3IY38aqYUl2VFS89CfhLJILL5QVD2oUofPQTmk7K7p
e13C6XfLlxuUhUuYIzSndgk7kJSkEqCcngOZ5VxdHEhbSbvFkwLjEdk3WTLaEmC62lTSiMHa
UnZB7s57quKUEFHuG30sO3DzddUw3bYiGiQu2vpQXetzjJRuGD8I4HfXezbJOl9XXG6R4zsm
13jZckJYSVuRnk5G1sDepKgd+MkHliq6lBlidIuL7SYLT7MdBKnnX2FNFW44QlKwDvOCTjGA
cHJ3ZWkJ0636TtkO+QZTEtiMhB6thboUkABJJSDhWMAg4OQeW+qmlBg6ctios68XIxzFRc5Q
ebYIAIAbSkqUBwUogqI47xnfmt6lKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXk
+kXrnd+k/VV/t8SLKDKxDQZElTKdkHAKdltedzQPLj316LqG7s2Kwzri66hBjsLcQFEDaUAc
AdpJwKkuhaCiLoNuTthT06Q4+5vyob9gZ/Vz7aCglt6tntKjtm2WkLBCpDTy5TiR2pSUIAPe
c+FdOmtM27Sts8ht6FnaVtuvOHaceWeKlHma16UErpFXlOoNVzVfCNyTH9jbSAP3n31VVK6T
T5NqPVcIn1hcESfkuNIIPvSR7KqFLShO0tQSO0nFB5nrRL9+6WtNWWMtCDbm1TlLWgrSlWcj
aSCCd7aeY+FVnKh6odjLRHvVtZcI9VYtqyR4ZeI94PhUdoZ5m99Jmq9RF1BbZKYUdW0MKSNx
I/y0n5VXF51LZrBCXLuVwZZQkZCdsFaz2JTxJ8KCV6P37WL7eIL8RxvUsdf9efkPdcuQnIAU
heE4R8H1QlIGU7q1ukr7nd6/N/5isPo8styl6lvGt7tFXCXcx1cWM5uWlnIOVDwQgDwJ5itz
pK+53evzf+YoKiua4T41rt8ifMcDUeO2XHFnkAM10EgAknAHOpk3K36o1KbXGlsyI1pKH5SU
LBDjxJ6tPeElJUfxtjsIoOawam060w7cJ+orQmfcFB15Pl7R6pOMIaHrfep3d6io86nuhZ1p
K9TQmHEONM3DaQpCgpKknaAII3EHYr00ssgElpsAc9kV5j0eyI8XpR1lCbebKZD3XICVDCjt
qJx4dZQepUqXvt8lv6mh6UtDvUyn2jJmSgkKMZgHHqg7ttR3DOQM5wd1dPmy6Q7/AG4291Sr
aEueXLky3XXFnZ9QJSokD1sEkY4ewhydJSzH0TJmJ3OQ348htX4JS8g592aqqlekhHlGjH4K
d7k2TGjtp7VKeRu92aqqBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlK
BSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDOn6fst1fD9xs8CY8lOwHJEZDignecZIO7ef
fX9t9hs1peU9bbRBhOLTsqXHjIbURxwSkDdurQpQKUpQT05s2nWEa7YxFuLIgyVfgOBRLKj3
HaWjxUitefbLfdWUsXKDGmtJVtpbkNJcSFYxkBQO/BPvr6yYzEyM5GktpdZdSUrQrgQa/sdn
qI7bPWuO7CQnbcOVK8TzNBk+hmlf9WrR/wCBa/5a+8TTVgt74fhWO3RnU8HGYiEKHtArTpQK
l+kr7nd6/N/5iqiua4W+JdYD0CcyHoz6dhxskjaHiN9B9JUWPNjLjS47UhhwYW06gKSod4O4
1wwtN2G2yUyYNkt0V9IIS6xFQhQzuO8DNadKD5SosebGXGlx2pDDgwtp1AUlQ7wdxrLRo/S7
a0rRpu0pUk5ChBaBB/VrZpQSJtrtn6Rpl/djvPRLhBQyHGWlOllaCMpKUgnBABzjGQc43Z32
JsiZJR5PFW3EGS47IQptSt24JQcKG/iVAcN2c5HfX8oJ+4t+edVQISfWjWlXlsk8utKSlpHj
vUsjlhHaKoa5oMFm3sFpkKJUorccWcqcWeKlHmT9QGAAK6aBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKB
SlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXmkydqb+
lCLpaHqmWqIqKZEpxUWMXGvhYAPV45I4j76vS68z6Pz576StXahPrIbcENlfJSQcbvY2k+2g
q5Fhv3VEw9YTkuj4PlESMtB8QltJx4GuTQWsHtURZ0W4MNs3O1v9RKS0TsKOSApOd4zsqGO6
tTUOprfp2Epx9wOylDEeG2dp59fJKUjecnnjdU90XaSm6ctMuddhs3K6uh59sf8AZgZ2Unvy
pRPjjlQUFzluy7qzY4jqmlLb6+W8g4U0znAAPJSyCAeQSojeBWwlISkJAwAMCpnRy/L5N+u6
96pNyWy2r/ZMgNp+cLPyjVPQK8+6StbytPSLbBtqiha5bRlvAAhtBOQjfzVsq9g7xVrdbi1a
rc7MdSpewAENp+E6snCUJ71KIA8a8x6V7O9E6Nmn5Kgueq4olS3U83FIUnA/FSClI7kig9ap
XxiPiVCYkDg62lY9ozX2oFTTrrn9KEZnbV1fmV5WxndnrmxnHbVLUu791WN+g3v47dBUV590
nXW/WFuC9ZL6+zJuEtEZqIWGVoGQckEoKuOzzPGvQa8v1pOiy+l7TNumSWWIltQqY4464EJS
s5KQSTxy2j9ags02G77ACtYXQrxvIjxAM+HU/wA6w7Zqe72npATo6+vtzhKY6+FNQ0G1qGFE
pWker94reMcO/duy9aaahtba71DdUThDUd0POLPYlCMkn2VPaf07c7xrl3W18jqhBtss26Es
guNowRtLxuBIUo4yd6j2bwornKcslyZnrcUq3y3EMSUqVkMLVhLbg7Ek4SocN6TuwrO3Wff7
am8WCfblDPlMdbY7lEHB8QcGvhpS6qvelLZclq2nJEZCnD+PjCv94Gg16UpQKUpQKUpQK841
nctR27Wdjs9o1HIT53fV1rSo0dXk7YUnek9Xk4G1xJ+Dxr0evM4h8+9Pkp/4TVjgdWhXLbIw
R4/ZF/q0Fa5YbyWyGdY3JLnIrjRVJ9waB+eszSGrZ07UN10tewyq52z1g+wnZS+1u9bZ37J9
ZOeXrd1Ud3vltsUNUq5S246AMgKPrLPYlPFR7hUZ0d6duBvt31ld464ki7KUI8ZwYW0yVZ9Y
cjuSMfi99BWXqe807FtkFYTNnqUELxnqW0jK3Mc8ZAHLaUnO7NaTDKY7CGUFakoTgFaipR7y
TvJ76nLOvzhry/S1b0wG2ILJ7Mp61z3lSR8kVT0EX0m3K52DTL96tt6fhOtbDbbCWWVodUVg
EnbQTnBPA43cK7bTZ7/ItER+fqy5IlOsoW8luPFCUqIBIALJO41M9L8lmVN0zp991tuPMnh2
SpagkIbSQnJJ5YWr3VZyNY6ZisKedv8AbtlP4MlCifAAkk+FBOTNR3rSGsbVaLvNTdbbeV9U
xIUylt5lzIGDsAJUMqTvwOPdv2OkV1xno/vLjS1IWI5wpJwRvFYSbLcNb63gainRnINltPrQ
GXxsuyF5B6wp4pTkJO/fhI3bzja6Svud3r83/mKCopSlBn327IslofnKbLy0DZaZT8J1w7kp
HifcMnlU90Xahnal0eJ9xeD0nyl1C1AAY37QGByAUBWnGAvt/XNUNqBbVKZjA8HH96XHPkjL
Y7y53VIdBpLGn7tb1E7Ua4qznvSkf+U0HptKUoMa/vvWhIvjSlrYjJxNYySFM53rA5KRkq3c
QCOzGuhaXEJWhQUlQyFA5BFfx1tDzS2nEhaFpKVJPAg8RU9oGQtelm4Tqyt22PuwFk/7JZQn
/dCaCkpSlApSlApSlArzSZO1N/ShF0tD1TLVEVFMiU4qLGLjXwsAHq8ckcR99XpdeZ9H5899
JWrtQn1kNuCGyvkpION3sbSfbQVciw37qiYesJyXR8HyiJGWg+IS2k48DXJoLWD2qIs6LcGG
2bna3+olJaJ2FHJAUnO8Z2VDHdWpqHU1v07CU4+4HZShiPDbO08+vklKRvOTzxuqe6LtJTdO
WmXOuw2bldXQ8+2P+zAzspPflSifHHKgoLnLdl3VmxxHVNKW318t5BwppnOAAeSlkEA8glRG
8CthKQlISBgAYFTOjl+Xyb9d171SbktltX+yZAbT84WflGqegV590la3laekW2DbVFC1y2jL
eABDaCchG/mrZV7B3irW63Fq1W52Y6lS9gAIbT8J1ZOEoT3qUQB415j0r2d6J0bNPyVBc9Vx
RKlup5uKQpOB+KkFKR3JFB61SvjEfEqExIHB1tKx7RmvtQKxFSnLPf2or7ilwrmtXUKWrJZf
AKi3n8FQCiOwpI4EAbdTuvGnDo+dKYwJFvCZrKvwVNKDn7kkeBoKKlfKLIblxGZLRy282lxB
7iMilBx3+5izafuFzOP6rGW6AeZCSQPacCoTon0fandDMTrraocyRNdW8FyY6HFBOdkDKgd3
q59tbmu7NqjU1ol2W2ItceJIKAZD8lzrFJBCiNkN4G8Y4nd47tXScG6WqxxrZco8JoQ2G2Wl
RX1uBwJTgkhSE4O4dvE0HbBslptaiq32uHDUrcTHjobJ9wFd1KUEp0a/3NbB+GJcoLz29euq
upnSLZgT7/aF7ixcFSWx/snxtjHyusHya7NRDUzkZTOnE21txaCDImPLBbPchKCD7T7DQZ89
q6agviXLZIiMxLQ6UhUqOp5L0jBCiAlafgA4zn4SlbspFT/ShB1G50f3FU+fa32Gi2soYguN
rP2RI3KLqgOPYas9LQZ9s09Fg3JuKmRHQEKVGdUtLm7eslSQdonJPHeeNcWtrXe77Y5NntbN
v6uW1sOPS31pKDnklKDnxyPCg6tHSPKtF2V7OSqAznx2AD89bVS+jYF603pxm23sW/qIDJCZ
EZ9aiQCT6yVIGMDmCeHCuLR6fTOG9qW8sB9mW6tMCI8ApthlJ2Qdk7itRByrjwAwKDmj2yFL
6a35UaIy15stwU+ttASVvukgFWOJ2M1rO/dVjfoN7+O3Wd0Yx0usXu9Ba3E3C4rSw4tW0VMN
eo3v543j2Vou/dVjfoN7+O3QVFebaFHnrpN1bqE5KGFpgsq5EDccf5aT8qri8LvaWkpsseA6
4pKtpcyQtsIP3pAShW1zzvHDv3SOitN6s0dZnYCYtmmLekKfceVPdQVKIA4dSeygupEdiXHX
HksoeZcTsrbcSFJUOwg8a866HJ8l9q+29Dy37TAmbFvcWSrCCVeqCeQAQcfjVu3W16w1BHXA
kTLdZoTo2XlwlrfeWnmkKUlATkbs4JrbsNht2mrS1bLYz1TDe/ecqWo8VKPMn/1uoNKpPovz
/R5a88PsuPDrV4+bFbeoLiLRp6fcMnajx1rQBxUrHqgd5OAPGvnpe1GyaXttsUAFxoyEOY/D
x63z5oNWlKUClKUClKUH4ccQy0t1xQShCSpSjwAHE15X0VWSBqRq+6lu9sjSzcbgotJkspc2
AMqOMg43rxu/Bq21ZF1HcbbKttlatyESo6mlSJUlxK0FQIOEpQeXA7XHlu38ugLFedMWFiy3
Fm3lmOlRS/GkLWpalLKt6VITjid+TwG6g2oenrJbnuug2eBFd/DYjIQr3gVo0pQSmit1y1UF
fD89LPs6tvFVdTNqbNu19e4ytyLkwzNZHekdU5+5s/KrbuS7k3HBtceK+8VYKZL6mkhODvyl
CiTnG7HtoIFgefunp97epmwwAhJ5bah+/wCyK/Vr0hSUrSUqSFJUMEEZBFef6X0zq/TtzvNx
dYssyTd5AecV5a62EYKiEj7Cd3rGtqczre4smM05aLQhwYVJZdckupH4qVIQM+NBM6CkuROk
3U9itxPmRjLqWx8Bh7aTlKRwSCSvcPwe6qXpK+53evzf+Yrt0rpO26StqokALW46rbfkOnLj
y+0n9w+smuLpK+53evzf+YoKisjUMyU3Gbt9tWEXGeS0wsjIZGPXdI7Ejf3qKRzrRlKkpiuK
htNOyAPUQ84UIJ71BKiPcamrFb9Wt6nl3O+i0uMPtJaaEV5wqjITk4SFIAVtEgk5HAdgAD7Q
bTqi2wWIUW5WRDLCAhCfNrx3DtPX7z31J9Ewdiar1nbpCkF1uaFEtp2Uk7bgJAJJA4bsnxr0
uUqSmK4qG007IA9RDzhQgnvUEqI9xqCsGldX2bWd01AtuyuN3QjrWES3U7G8HIPVbzx5c+VB
6HUR0tR40nRimFRWX5kmQ1GhqcQCUOLWAdk8QdkHhX2vdxfvOt4mkYzrjMVuOZtycaWUqWjO
EtBQ3gE4JxvIOO2uC92mE50kaatUFhEdlgOXCUwykJQSgbLS9kbs7RIz2eAoLiDDat9vjQmB
hqM0lpH+FIAHzCpvQWf/AOSfg+f5Wz/u5+fNVLzzcdhx95YQ22kqWo8EgDJNT+g4zjOlmZT6
Ch+4uuznAeILqysZ79kpHsoKOlKUClKUClKUGdf7mLNp+4XM4/qsZboB5kJJA9pwKhOifR9q
d0MxOutqhzJE11bwXJjocUE52QMqB3ern21ua7s2qNTWiXZbYi1x4kgoBkPyXOsUkEKI2Q3g
bxjid3ju1dJwbparHGtlyjwmhDYbZaVFfW4HAlOCSFITg7h28TQdsGyWm1qKrfa4cNStxMeO
hsn3AV3UpQSnRr/c1sH4YlygvPb166q6mdItmBPv9oXuLFwVJbH+yfG2MfK6wfJrs1ENTORl
M6cTbW3FoIMiY8sFs9yEoIPtPsNBnz2rpqC+JctkiIzEtDpSFSo6nkvSMEKICVp+ADjOfhKV
uykVP9KEHUbnR/cVT59rfYaLayhiC42s/ZEjcouqA49hqz0tBn2zT0WDcm4qZEdAQpUZ1S0u
bt6yVJB2ick8d541xa2td7vtjk2e1s2/q5bWw49LfWkoOeSUoOfHI8KDq0dI8q0XZXs5KoDO
fHYAPz1tVL6NgXrTenGbbexb+ogMkJkRn1qJAJPrJUgYwOYJ4cK4tHp9M4b2pbywH2Zbq0wI
jwCm2GUnZB2TuK1EHKuPADAoOaPbIUvprflRojLXmy3BT620BJW+6SAVY4nYzVRqvZ9D71tf
B83v58OrVU50Yx0usXu9Ba3E3C4rSw4tW0VMNeo3v543j2Vr67W4dIzITB/rFx2YLI7VOqCP
mBJPcDQdmlAoaQsoXvX5vY2vHq00rSjsNxYzUdoYbaQEJHYAMClB9KVGek+u/i6+mmPqp6T6
7+Lr6aY+qgs6VGek+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qg27pCdYuTF8hNlx9lssyGU8X2Sc4H4yT6
yfFQ++yNdJCkhQzgjO8YNRvpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoLOlRnpPrv4uvppj6qek+u/i6
+mmPqoKybFROgyIjhIQ+0ptRHEBQwf31MWW2Xu26OZ02zFTGksMKYE4rSpnnhaQDtEnIOCBv
zv3b/l6T67+Lr6aY+qnpPrv4uvppj6qDr0XaLhaLPbbfJYVEbt8VTS0dYlQedUoErGyTuGDj
O87Z3DFdblslnXzF2DY8kRa3I6l7QyHC6hQGOPBJ391ZPpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoLO
lRnpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoLOlRnpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoNufDevF0YjutqR
b4TiXnNoY8odG9CQOaUnCieagkDgqtioz0n138XX00x9VdlovurJl0Zj3PRfm2Iva6yV50ae
6vCSR6iRk5IA9uaCnpSsi66fiXWSl+RNuLCgnZCY091lJ79lKgM7+NBr0qb9DLb/APVb1/8A
mJH/AD09DLb/APVb1/8AmJH/AD0FJSuW3wWrdDRGZdkOoTkhch9byznfvUokmuqgUqSm6i1o
xOkMxdBeVR23VJaf87so61IOArZIyMjfg8M18fSfXfxdfTTH1UFnSoz0n138XX00x9VPSfXf
xdfTTH1UG9era7JVFuEIJ8vgLK2Qo4DiSMLbJ5BQ58iEnlWjHe8ojtvdW43tpB2HE7Kk9xHb
Uh6T67+Lr6aY+qnpPrv4uvppj6qCzpUZ6T67+Lr6aY+qnpPrv4uvppj6qCzrC1rbJd50dc7d
BbDkmQyUtoKgnJyDjJ3Vk+k+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qgs6VGek+u/i6+mmPqp6T67+Lr6
aY+qgs6VGek+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qg7DZ5Ns1zL1AxDXNanw0MrS0tAcaWg9iykFJGO
ecjhXCLJf06tud2cbQV3GCiLGeZcGIIydoHJBVjcoEDed27jX69J9d/F19NMfVT0n138XX00
x9VBt3qG9dgizJQtEN0AzHj981n+ySeZVjB7E55kVrgBIAAAA3ADlUb6T67+Lr6aY+qvtC1F
rR+cwzK0F5LHcdSl1/zuyvqkk4KtkDJwN+BxxQVtcN4urdltjtwfYfeZZwXQwjbUhOcFWOJA
G84ycA7q7qUHxiyo86K1KivIeYeSFtuIOUqB4EGuK83+HZDGbfDr0mY6Go8ZhIU66eZAyNwG
8k4AFSF/nf0ZzPKrYgSrfcC4o2dBwtpwJKi41gHDe71hwGcjsrd0paApPpHPmM3G6XBsEyWj
lppo7w0z2IHbxUd57gpaUpQKVGek+u/i6+mmPqp6T67+Lr6aY+qgs6VGek+u/i6+mmPqp6T6
7+Lr6aY+qg27pCdYuTF8hNlx9lssyGU8X2Sc4H4yT6yfFQ++yNdJCkhQzgjO8YNRvpPrv4uv
ppj6qek+u/i6+mmPqoLOlRnpPrv4uvppj6qek+u/i6+mmPqoKybFROgyIjhIQ+0ptRHEBQwf
31MWW2Xu26OZ02zFTGksMKYE4rSpnnhaQDtEnIOCBvzv3b/l6T67+Lr6aY+qnpPrv4uvppj6
qDr0XaLhaLPbbfJYVEbt8VTS0dYlQedUoErGyTuGDjO87Z3DFaAhvXO+tzpLam4tvKhFbWMF
x0jZU6RyAGUp/wASjwKaxPSfXfxdfTTH1U9J9d/F19NMfVQWdKjPSfXfxdfTTH1UoLOpy569
05Zpoh3GXJjvqWUISuBIw4oHHqkIwrlvGeNUdeaanPnzpo03acbTVsaVMc/FVvI+dDfvoKxz
WlmZbLjwuTTY4rXaZSUj2lvFalsutvvMJMy2zGpcdRwHGlZGew9h7jXXXl2g3Vq6XtXIgJ2L
YM9alPwQ+FAZ8SQ7QelTJbECI5KkuBtpoZUrGfYAN5JO4Abyd1fthxTzCHVtLZUtOS2vG0nu
OCRn21gynfO2tGbbuVGtTKZj4/CeWSloHwCVq8dk8qoqBXFeLvBsNqfudxeDMZhOVqxk8cAA
cySQK7a8u6Wutvelro+04oQbO42kbPB6QVpSvxCEqx/iUrmmg9ObcQ80h1tW0haQpJ7Qa/dZ
WlZHlekrPIJyXYLKj4lAzWrQKzol4bl3642lLSkrgNsrUsncrrNvAA7tj560al7N90TU/wCb
wf3O0FRU7c9e6cs00QrjKkx31LLaEqgSPsigceqQjCuI4Z41RV5vqU+e+mfTdq+GzbGFzXMf
eqOSPnQj30FWrWVoQgrWi6JQBkqVaJYAHj1dd9qvNtvkMS7XNals5wVNqzsnsI4g9xrurzDR
J6/pi1XJtgItWwEOlHwFP5Rk+OQ6fae2g9Et9wauLK1oSptxpZbeaWMLaWOKT7CCDwIII3Gu
upy7OeZtVWy4pISxc1eQShyK8FTKvHIUj5Y7BVHQKyrnpiw3mSmTc7RElvJTsBx5oKUE7zjP
ZvNatKCe9AdI/wCrlu/yE09AdI/6uW7/ACE1Q0oOa326FaoiYlvitRY6CSlppASkE7zuFdNK
UCsG961sOnHS3d5T8XBA21Q3lNkkZACwgpJx2Gt6vNOlc+d7zpbS4G0mbODzyexCcJz7lL91
BWjWlmLQdCbn1ZGQvzRLxjtz1dd1ov1qvzC3rXOalJbOysJOFIPYpJ3pPiK0K8uS6v8A9ogt
21OyjyHFx2OCvseQVe0tCg9OccQy0t11aUNoSVKWo4CQOJJ5CvlBlpnxESkNONtub0BwbKlJ
5Kxyzxwd/aAd1YuoHfOF6tmnU4LcgqlzB2stEYSe5S1IB7QFDnVFQZ14vtvsMcSLip9DRBJW
3GddCQOJUUJOyPHFZsPXun7jHEiC5PlMkkBxi1ylpPtDeK5+k66eauj27OhWFvNeTo79shJ+
Yk+yu7RNs8z6KtEEp2VNxUKWOxahtK/3iaD6QdW2O43DzczNLc0jIjyWXGHFDuS4lJPsrTly
ExIb8lYJSy2pwgcSAM15t00kOs2CLABN7XPCoZR8NIxg47PWKPd3V6De/wDqG4fmrn/CaD9W
i4Ju1mhXJDZbTMjtvhBOSkLSFY+euysXRn9x7D+jY/8ADTW1QKz7Ze7fd3prUGQHlQHzHfwD
hKwASO/jjxBr43+a+0w1b4C9mfcFFplWM9UnGVu/JTvHaopHOoTofaTbr3rCzpKiiHPCUbRy
SNpxOc/JFB6jSlKDki3BqVJkxtlTb8ZWFtrGDsnOysdqTg4PcRxBFddTmq3PNK4OokEJEN9L
Mo/hR3FBKs/4VFK/kntNUdArhvE96221yTGgPT3xhLUdkb1qJwMnglOTvUeAya7qUGBp/Tzs
KQ9eLs6iXepacPPJB2GUcQ00DwQPeo7z3cCrbN0hc/KrLGclWWW7/Wrc0MqirUf7Vkfgk/CQ
OHEcwK6lApSlAqcuevdOWaaIdxlyY76llCErgSMOKBx6pCMK5bxnjVHXmmpz586aNN2nG01b
GlTHPxVbyPnQ376Csc1pZmWy48Lk02OK12mUlI9pbxWpbLrb7zCTMtsxqXHUcBxpWRnsPYe4
1115doN1aul7VyICdi2DPWpT8EPhQGfEkO0HpzjiGWluurShtCSpS1HASBxJPIV8oMtM+IiU
hpxttzegODZUpPJWOWeODv7QDurF1A75wvVs06nBbkFUuYO1lojCT3KWpAPaAoc6oqBXxlSm
IMR6XKdS0wwguOOK4JSBkmvtUP0idberJd7VGcUliBBclTFp++WElTTXtxtnuCeSqCutlxjX
e2R7jDWVx5LYcbURgkHurqqQ6KZHlPRtaFk70oW3+q4ofuFV9Arkt9wauLK1oSptxpZbeaWM
LaWOKT7CCDwIII3Guupy7OeZtVWy4pISxc1eQShyK8FTKvHIUj5Y7BQUdKUoFeT6Reud36T9
VX+3xIsoMrENBkSVMp2QcAp2W153NA8uPfXouobuzYrDOuLrqEGOwtxAUQNpQBwB2knAqS6F
oKIug25O2FPTpDj7m/Khv2Bn9XPtoKCW3q2e0qO2bZaQsEKkNPLlOJHalJQgA95z4V06a0zb
tK2zyG3oWdpW2684dpx5Z4qUeZrXpQSukVeU6g1XNV8I3JMf2NtIA/effVVUrpNPk2o9Vwif
WFwRJ+S40gg+9JHsqlkyWIbC35T7bDSBlTjiglKR3k0GRqu/NWK1pJlx4smW4GI7klYShCjx
WondhIyrvwBxIqX1bdNKDo0uNmt9/tjxRFPVoE1tbjqgdrPHKlEjPaSaoNOSIupX3tSIWh9h
e1GhDjsNJVhSsclLUnP+FKO+u3UsaK5pi6NOhptLsN1G0rAAygjjQZvRnI8q6OrK5nOGC3+q
op/lVTUB0LTESOjyNHDiSuM86gpzvGVbXD5VdVkknXN6uc2SSuy26SYkWLn1H3E423Fj78bx
sg7u7NBa1L2b7omp/wA3g/udrustlk2q6XN8yWfIpKm/JYjDAbSwEg7R3cVEnee4eA4bN90T
U/5vB/c7QVFeWaQbn37pK1XqGDIjsBlwQW1Px1OpWkbjgBacf2aT8qvQr/d2bHYptxdcQnyZ
hbiQo42iAcD2nAqT6H4aIGgY77rieunvOSXNpQzvOyPmSD7aDQ1NC1WuzvuMXWO4hptSnY8N
hUZ15IGSlLqlObJ7MJz3jjX26PZWn5mko72m4giRMlK2SPXS4MZ2jzPDfzGK+WstZw7Rb3YN
vcE69SkFuLDjnrHNsjAUQOAHHfxxTo10q/pHSLUGWR5W+4qRISDkIUoAbIPcEgeOaD9dJSzH
0TJmJ3OQ348htX4JS8g592aqqlekhHlGjH4Kd7k2TGjtp7VKeRu92aqqBSlKBSlKBSlKBXlL
zs69dPDzsCOxJ8xwthIffLSMkb/WCFb8uq5fe8d1eoyJLERlb8l5DLSAVKWtQAAHE5NebdDZ
Tclah1G4odfcp6sJJ3pSMq93r4+TQWTzmrX0FtmLaIRVu64ynZGz3hHVoz+tX50zpOHpsSX0
uuTLhNX1kua9jbdV4DclPYBW9SglberynpPvLiv/AIO3RmE9wWpxZ/cPdVVUrAT5L0oXZtR/
022R30/IWtB/ePfVSSEjJIAHM0HmvS6F3eZprSzRG1cZ3WOHGdlKcJyRkZGFqPyatHIupFNK
S3d7YhRGArza4cezr6imH2b/ANOzr4dQqPYoGwhQUCkuK3H2/ZFD5NX9wvNstUVcqfPjxmUD
JU44B7u09woIjTTkOJ0hyrdqBpb+pepC4891wLQ81jOGk7IDWPW9UDkr1jztr3/1DcPzVz/h
NQOmYUzV/SQ5rl2M7FtcVksW7rRsqfGyU7ePwfWWfaOODV9e/wDqG4fmrn/CaDj0Z/cew/o2
P/DTWwtaW0KWtQShIypSjgAdprH0Z/cew/o2P/DTXFd7pAvd6a0mzMaWpxBenoQ4M9Skj7Hu
5rJAI/B2uGRQcdl1XpyXMkXyZqC1tOv/AGGK05MbSplgHdkE7lLPrHnjZB+DU9oGZFX0u6rb
hSWZDElAkIcZWFoV6yScEbjvWa9Q6hkf9kj9UV5hEkRoP/SEl7DzQTNt4QcKGNoJQceP2PhQ
ep0qT1depibtadL2p4sTLstRdkJA2mGEDK1Jzu2iAQD3HniumXpRKHbaqzuMQDGkockvFnrH
32xvKOsPrZVwJJOQfYQ6dZsJk6JvbShnMB4jxCCR84FdWn5S52nLZMWSVyIjTqieZUgH+dcm
tJCYuiL26o4AgPAeJQQPnIrssURcDT9uhrGyuPFaaUOwpQB/Kg76UpQKUpQKUpQK8n0i9c7v
0n6qv9viRZQZWIaDIkqZTsg4BTstrzuaB5ce+vRdQ3dmxWGdcXXUIMdhbiAogbSgDgDtJOBU
l0LQURdBtydsKenSHH3N+VDfsDP6ufbQUEtvVs9pUds2y0hYIVIaeXKcSO1KShAB7znwrp01
pm3aVtnkNvQs7Stt15w7TjyzxUo8zWvSglberynpPvLiv/g7dGYT3BanFn9w91VVSsBPkvSh
dm1H/TbZHfT8ha0H9499VC1oaQVuLShCRkqUcAUGfqC9R9P2V+5SVIAbACErWEBaycJTk7hk
kb+QyeVTrV30wxpiXAd1RZ35Uxp1Ul0Tmvsrq0naPwuHIDkAByrutc+Dqy+PTo8hqTCtKyww
Eq2gt4pG254BKtlJ71nmKoVNx0JKlobSkcSQABQQPQhI67o+S3n+wlut/uV/5q9Dry7oQfZZ
t97taHkK6i4FSQFA5BGzkd3qVveXO6s1tOsyXVos9lSjypLaikyn1ZISSN+wkA5HMjfkUFnU
r0lLMfRMmYnc5DfjyG1fglLyDn3ZruhWB2BqVydFdjxraYvVJgx46W8ubQJWojjgDA8T7eHp
IR5Rox+Cne5Nkxo7ae1SnkbvdmgqqUpQZ0/T9lur4fuNngTHkp2A5IjIcUE7zjJB3bz76/tv
sNmtLynrbaIMJxadlS48ZDaiOOCUgbt1aFKBSlKCenNm06wjXbGItxZEGSr8BwKJZUe47S0e
KkVq3C0Wy7IQi5W6LNS2SUJkspcCT3bQOK+8mMxMjORpLaXWXUlK0K4EGkZrqYzbQdW8EJAD
jhypXeTz8aD4W+z2y0pWm226JCDhBWIzCWwrHDOyBmlwtFsuyEIuVuizUtklCZLKXAk920Di
uylBmwtOWK2yRJgWW3xHwCA6xFQhQB47wM1jaZtUzSMWXbEW56ZGVLcfjvR1tg7CznZUFqSd
ocN2QRjwqrpQckITlKcemqbRt4DbDe8NgZ4q4qJzv5DAA5k4Vm+6Jqf83g/udqorjaiQI91k
SW0oRNlto607XrLQjIScZ4DbO8dtB8p+n7LdXw/cbPAmPJTsByRGQ4oJ3nGSDu3n31zehmlf
9WrR/wCBa/5a2qUHFAs9rtW15utsSFtfC8nYS3nx2QK7aV/KCfuLfnnVUCEn1o1pV5bJPLrS
kpaR471LI5YR2iqGuaDCYgMFljJJUVuLUcrcWeKlHmT+7AGAAK6aBSlKBSlKBSlKDiuFltV3
6vznbIc7qs9X5SwlzYzjONoHGcD3V8YemrDbpKZUGyW6K+jIS6xFQhYyMHBAzwrTpQKUpQT2
o2zAudt1GgepCUtiZj/u7mMq8ErShR7gqtqZCiXGKqLNjMyo7mNpp5sLQrByMg7jvANfZSUr
SUqSFJUMEEZBFc8CG1AiJjMKWWW8htKlZ2E53JB7BwFBnehmlf8AVq0f+Ba/5a+jOlNNxnUu
saftbTid6VohtpI9oFa1KBXDe/8AqG4fmrn/AAmu6vw802+ytl1IU24kpUk8wdxFBjaQbQ7o
OxtuIStC7XHSpKhkKBaTkEV9o+lNORJDciNp+1svNqCkONw20qSRwIIGQa0IcRiBCYhRW+rY
jtpaaRknZSkYAyd/AV9cg5weHGg/jjaHW1NuIStCwUqSoZCgeIIrH9DNK/6tWj/wLX/LW1Sg
mbrp91rVVp1Db4yXhCYXFdjIKUHq1D1SjOE5B5Ejce7B1UvXKY62ExlW9lKgXFPFC3FgHOyk
JKgAeBJOeOBwI0aUE9qZvzvJg6eR6yZDqZMz8VhtQVg/4lhKR2ja7DVDXNFgMxHX3kbSnpC9
pxxZypXYO4AbgP5kk9NApSlApSlApSlBnT9P2W6vh+42eBMeSnYDkiMhxQTvOMkHdvPvr+2+
w2a0vKettogwnFp2VLjxkNqI44JSBu3VoUoFKUoJ7UbZgXO26jQPUhKWxMx/3dzGVeCVpQo9
wVWxNt8G6RvJ58OPMYJCurfaS4nPI4IIroUlK0lKkhSVDBBGQRXwgwm7fFTFZUstN5DaVnOw
nkkdw4DuoPhb7DZrS6p222mDCcWnZUuPHQ2VDsJSBur7TrfBucfye4Q48tnIV1b7SXE5HA4I
xXTSgyo+ldOw5CJEWwWxh5s7SHGobaVJPaCBkVl2y0S9OagvUpiE5Ni3V5MlJZWgLbXjCkqC
1JBGd4IPMjHM1NKDiime9IL8lKY7GzhEfIUsnI9ZahuB3YwnI3ned2Mu4t+edVQISfWjWlXl
sk8utKSlpHjvUsjlhHaKoK54MFm3sFpkKJUorccWcqcWeKlHmT9QGAAKDppSlAryuTDfldML
Gn4V6vSLdHhdfNaF0fPrb8YJXkD1m+deqV5LoO+2d7XWq9QXG6wopefDEUyJCGytsE7xtHhh
KKC5kaOiutER7tfIrn3riLq+sg+C1KSfaKyejXVc+/s3S2XVxEibZ5HUrkoSEh5JKgFYG7Pq
Hh3Vo3PWsERXG9PqF8uKk4YYhHrU7R3ArWPVQkHiSRXP0daNXpCyuiY6HrlOc66W4DkA8kg8
8ZO/tJoNG4Ped76LEhX9WYaD9wx98FEhtrwVsqKu5IHBVbgAAAAwByqY0Q4Zrd5uyztKm3R7
YV/s28NIHuR85qooFeY9Kuq59vft8a3OLajR57Plr6FEZX8NLX6o2j4p76vr1c/NduU822Hp
Dig1GZzjrXVbkp7hneTyAJ5V530tWXyDovZaLheeZnIfkPEYLrigsKUfEq3DkMDlQeqUrnt8
jyu3RpOc9cyhz3gGuigVMO/dVjD/APo3v47VbCL7Z3bkba3dYS5wJBipkILoIGSNjOdwGeFY
zv3VY36De/jt0FRXmvSwJMVVqRabpc4dzuk5EdIYnOoRs4wcICtkbyjgBXpVeX6omNz+mmxx
HEvOxrPGVJdSyyt1SVqyR6qATxDW/FBZp0hACAkz70ogY2jeZWT3/wBpipmBd7npvpRZ0i/c
H7lbrjGL8ZUlW27HICyQV8VD7Grj2jvzR3PWUG2wlyTCujuzy83vNJHepbiUpSO8kVj6T029
N1A9ri8SY0iZLRsxGYrvWsxmuAAWNyjjcSN289u4Nm+O+YZTd9QdmKpaGrijlsEhKXfFBIye
aSc/BGN+uO7QEXSzzLe4AUSmFtHP4ySP51n6KuS7vou0znVFTrkVAcUripaRsqPvBoNylKUC
lKUClKUCvLtbsSf6Q9PWa13i7RlXF1b01tq4vBPVZB9UbWE7kucMCvUa8ojXe2SenS5z7jcY
sWPaonkzC5DyW8r3BQG0e1TnCguHNHwVtlKLle2lclpvEkke9ZHzVg6K1JcfTG86Oucsz1W4
dbGlrAC1N5SNleNxI207/Gt2XraxNNK8imousjB2I1uPlDiz2YRnHicCsjQOkp1snXPUl8Sh
F3u7hUplCtoR0FWdjPM8P1RQbt7luvzoliiOqbemBTj7iDhTUdOAog8lKJSkHlkkfBrWYYaj
MIYYbS202kJQhIwEgcAKm7A4Z2tdSTVHaTGUxBZ/FCUbav8Aec+YVUUCvPul3UU626ZkQ7Up
aH1ISuU8hWCwypeyN/IqVkDuCquLjPYtdvfnSSQ0ynaVsjJPYAOZJwAOZIqH1naHx0W316ck
ecJiUypODkIKVpKWwexCUhPfgnmaC0sskzbHAllRUX4zbhJ55SD/ADrtqd6P5HlOgLG5nOIT
bf6o2f5VRUCsC+O+YZTd9QdmKpaGrijlsEhKXfFBIyeaSc/BGNB6+2eNcEW9+6wmpiykJjLk
IS4oq4AJJyc8q/d2gIulnmW9wAolMLaOfxkkfzoOylYeirku76LtM51RU65FQHFK4qWkbKj7
wa3KBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDJ1TdPMmlrncgrC48Zam
z+PjCf8AexU70P2nzX0exFqTsuTVrkqHicJ/3UpPtrt1jpS8atgv2wX6PCtzxSS0mAVuHZwc
FZcAPrDO4DkPHU03ap9ltbNumT48xqM0hpgtRSyUpSMet66sncOGKDXpSlBKdGwKdHoaUMLa
mSkq8evXVXU1plvzbfL/AGhRxmX5eznm28MnHg4lwe6uvUVsvd1jKjWq+N2lC0FK3BE613f+
CrbATu7s99BwOQpWp7v5yj3SRAi29a2Ya2ENrLq/guOfZEKGPvARv3K34VWD0m2G4p6P7m69
qKfNQ0G19Q8zHSlWHE8ShsK3cdxqz07a5Vlsca2ypjUsxUBpDrcfqcoSABlO0rfu4/NXJq2w
3LUlretka6sQYshsoe2oZeWrfyO2kD3HxoP3oqR5VoiyO5yTAZBPeEAH5xWpLuEK3pSqbMYj
JWcJLzqUA+GTWFpmzzdHWDySfd2Z0GCwooKYZacSBlRydsg7s8h41w9HXW3a1u6tuQBm3Vxa
kFRz1DCVEIbT2J3E9+cmg+cRDd36YJktOytqzWxtkEf/ADXSVZz/AIN1d7v3VY36De/jt1n9
FsVpVouV5ab2G7rcXnmB+CylWyhPgMHFaDv3VY36De/jt0FRXm3R0PPOudW6mI2kKkCHHX2o
Tx+ZLdXF4i3eU0lu1XOPAJSoLW7EL6t/Ap9dIGN/EHl7ZrS+ib5pK1G227UMFTSnVOqU9a1K
UpRwDkh4dgoLNxaGmluOrShtCSVKUcAAcST2V5p0Lqeda1C7HCk2dc/MBB3BO9RVgf4S3VHc
dJXa/t+S33Ui3ICv7SLAiiMHR2KUVLUR3AiqK326HaoDUGBHRHjMp2W20DAA/wDXPnQdNSfR
eCOjy1k/fB1Q8C6sj5jWvqe4Ktmmp8psFTwZKGEjit1XqoSPFRSPbX1sNsTZbBAtaSD5JHQ0
SPviAAT7Tk0GhSlKBSlZeoryiwWORcC31rqQEMMji86o4QgeKiPnNBqUr4w/KTCYM3qxK6tP
XdVnY28ets534znFfag+Uh9uLGdkvK2W2UFaz2ADJrzroXjOyLVd9RSU4fu85Sye0DJz+stf
uqs1RZLxfoMi3wrzHt8SSwWnQYRdcIOQrCusAAIOOHbv7Pjo3TU/SlqatTt0jzYTCVBoJhlp
YJUVElXWKB4nkPGgpKUpQSmiwUXTVTahhQvK1ewtNkVV1NQm/NnSDcW1HDd4ityWs8C419jc
A79ktn31qXmLdpcUNWm5s25w52nXIvXnHLZG2kA+OaDKukV/U128kjTnYcS1uJcW8ylCi5J4
pThaVJIQDk7vhKTzSa49UaeujmlbsleqLjIT5E6eqWxGCV4QTg7LQOD3EGtXSdin6dtRgTbq
i5AOKWl7yfqlkqUVKKjtK2iSeO7211X2DcrjAVFt1wYgl1KkOLdil8lJGNw20gHxzQTvRBI6
/o1tgJyWi6g/5iiPmIqvlS40JnrpchqO3kDbdWEJz2ZNTGh9HXLRkPzf57ZmwNtTnVmEW1hR
xwV1hGN3MGuXRj6tU327amleu1Gkrg21Ct4ZbT8JYHJS8jJ47scKD83hUe/9JumorC232IEV
64rUghQUDhDZBHYrfVzUPouMzL1tq29tIAa8qTCaxwBbGXceKznxzVHqe4Ktmmp8psFTwZKG
Ejit1XqoSPFRSPbQZHReCOjy1k/fB1Q8C6sj5jVZWfYbYmy2CBa0kHySOhokffEAAn2nJrQo
FKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKjPtp/kj+1U+2n+SP7VQWdK
jPtp/kj+1U+2n+SP7VQb91t7rkmPc4IT5dECkhJOA82rG02T34BB5EDlnOmkkpBKSkkcDxFR
v20/yR/aqfbT/JH9qoLOlRn20/yR/aqfbT/JH9qoK6THblxXYzw2m3kFCx2gjBqct2nbrD0w
jTXlTDUZtlTAmtE9apByB6hThKsHjtHhw37uT7af5I/tVPtp/kj+1UGjpbT8uzQYEWWpjZt0
Ux2gwokOEkFTisgYJ2RgDOMq3nNdS7O8rWbN7DiOoRbnIpRv2tpTiFg9mMJPzVifbT/JH9qp
9tP8kf2qgs6VGfbT/JH9qp9tP8kf2qgs6VGfbT/JH9qp9tP8kf2qg35FveuN4ZdlJCYcFXWM
t5yXncblnsCQTgdu/kmtSoz7af5I/tVdlo9PvOjPnv0c8g9brfIuv634Jxs7W74WM55ZoKev
4VBPEgeNf2pnUbWhnLgg6kNmEzqxs+WrbDmxk4+Ec4zn56Ck20fhp99SqljUeuAnaCrbp85O
/wBV2YpO7x6tB9hX3VP353owttklSoMXTsyWlGGGG1tKK1ncnODwyQSeQzX6slq6L7fZosWb
N05MlIbHXPrfaJWs71HjwyTgchig9J41/azrEmzJtTabAYZgAnY8jKS3nO/GzuznjWjQKVJT
f6SfLpHkPot5J1quo6/yjrNjPq7WN21jGcbs18ftp/kj+1UFnSoz7af5I/tVPtp/kj+1UFHd
7Ybgy04w4GpkRzrozpG5K8EEHtSoEpI7D24rsjrccjtreZLLikgqbKgrZPMZHGpD7af5I/tV
Ptp/kj+1UFnSoz7af5I/tVPtp/kj+1UFnU1ZbBcdPxpNtt64oiOyXHmn1E9YyFnJTsYwog5A
O0OWRu38P20/yR/aqfbT/JH9qoOnTGlJdiYahPSG3o0aW9KQ8FEuPqXtAbYwAMBR4E5IB3Yx
WtIt71xvDLspITDgq6xlvOS87jcs9gSCcDt38k1gfbT/ACR/aqfbT/JH9qoLOlTFo9PvOjPn
v0c8g9brfIuv634Jxs7W74WM55ZqnoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFK
UoFKUoFSd96QI2nbnGt86x3cuTHizFU0hlSZCgQPV+yZ37Q4gHfVZXml7Pn3pystv+GxZ4qp
Lg/BWckH39VQVjmpZzLZcXpK97I47Pkyz7g8T81dVh1JbNSRnHrc8pSmF9W+y4gocZX+CpJ3
g8fca1a8t0CXbl0s6su8Qf8Au0ZYKk/AccCkgEdu5Cj8rvoPSLjcGbZDVJeClbwlDaBlTiyc
JQkcyTu//VfZhTymEKkIS26U5WhCtoJPYDgZ8cVgdb5214Y+cx7JGS4U8jIeyAfkthX+ZVHQ
KydTajhaVsb92nlRbawEoTjacUeCR3/yBNa1eW9KDJ1BpC73XJMS2rQ1DA4OLDqUuu+A3oH+
FfJVB6cw8iRHbfbzsOoC057CMivpWPpGR5Vo2yv5yVwGSfHYGfnrYoFZMG8OS9TXa0lpKW4D
UdaVg71FwLJz4bArWqXs33RNT/m8H9ztBUVKX3X0fT1zjW+bYruXJjxZiqaQypL6sger9kz9
8OIHGquvN7yfPnTjZoAO2zZoapLqfwVqzj97RoKtWop6EFatJXrAGTgxSfcHs19rBqi16kae
MB1YejL2JEZ5BbdYV2KSeHA+41rEgAknAHOvMdChV66VNS6mgJItK0eTIcHwHnBsDaHb8AnP
4w7aD0G2XITuvYdb6iZFVsPs7WdnO8KB5pUN4PiNxBA7qm9QOeatQ2a8IyEPvebpQH3yXMls
n/C4AB/jV21SUCvm5HYeILrLayNwKkg19K4rw7PZs8pdqjiRODR8nbUoJBXwGSSBgcT4UE4x
Ejai1s48I7Rt1hy0kBA2XZah6x79hJx4qPZVT5DE/wC6s/5Yrj09Zm7BY41uQsurbSVOuq4u
uKOVrPeVEmtOg/KEJbSEISEpHAJGAK/VKUCpjVWuouj09bc7TclRSsNoksJaUhaiM4GXArke
IHCqevNOk0+eNX6S0yPWQ9L8pkI7UJP/AChygrRqScWg76I3vZIzjMbPu67NfSx6qtl/fkRI
5ejzouOvhymy283ngSk8Rw3jI3jtrary1ou3T/pCKegDLFth9XMWjgcoOAT27S07vxT2UHpk
uWxBiOy5ToaZZSVLWeQFfmC+/JiIfkRjGU56waUrKkjltfjY4gcOGTxrEvLvnHVdpsYOWm0q
uMpP4QbIS0k//cVtf/bqjoFcl1ucWzWuTcprnVx4zZccVzwOQ7SeAHaa66htdMnUdpvcRJJh
WmG645jg7J6sqQnwQMKPepP4JoKqx3Zm+2SHdY6FIbltBxKV8U55Gu+o3omkeUdGtpJO9AcQ
fY4oD5sVZUCuGLcg7cZFufb6mS0OsQnayHWicBaT8xHI9xBPdU5rNZt0KLqBvIXaZCXHCBvU
wshDqfDZO14oHZQUdK/nGv7QcF8VdE2SYqyoaXcQ0fJ0u/BKv3e/dnjXz04q8KsENV/Q0i5l
H9YS0QUg5OOG7OMZxuznFadKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXk2
hUXO/wCvNV6kt8uKyOv8lbckRlPBaAdwGHEY9VCO3jVtrDV1r01aJvX3GO1PEVS48cuDrFqI
IThPHG0OPcanOhV61taLahx5sdye445IkMJcBcR62yCRxxgJ99BTS7Lfbm0qNN1ChmOsFKxb
ofUOKHZtrWvHiAD31pWiz2+w21u32yKiNGa+ChPM8ySd5Pea7qUEro49fetVylfDVdupJ7kN
NgfvqqqW0unyTVWqoJB3y2paSeaXGgP+JCh7K2Lzf7Tp+KJN2nsxGznZ6xW9ZHEJHEnwoODV
15NuhNQ2HH0Sp6urSuOwt5bLe7rHQlAJ9UEAbvhKTndU9q68WRzo8uVogx7g023CKWUKtcpC
UhAyMqU2ABu4k+Na2ibzb9UiZqCO+hx95fVBrPrxmUkhCSORVvWe3axvCRXfrC5WuDpuc1dJ
zEVEqM60jrVgFZKCMAczv5UGf0XyPKejizOZzhlSP1VqT/KqyvNehW+293R7FnM1kTmXXcRi
sBZSTtZA4kbzWrZJJ1zernNkkrstukmJFi59R9xONtxY+/G8bIO7uzQWtS9m+6Jqf83g/udr
ustlk2q6XN8yWfIpKm/JYjDAbSwEg7R3cVEnee4eA4bN90TU/wCbwf3O0FRXlmhYj+o9bar1
K3PkRAZPkjDrCW1baE8jtoVyS2d1WOrtXWvTVpmF+4x2p6YynI8dTg6xasEJwnjgqHHuNSnR
ZfNM2HQsRiXfbcxKfWt99tyShKgonAyCeOyE0FBqbS9xuFnfCL7NlqbbUoRJIQliRgZ2F9Ul
CiDw+FjuPCvt0e6ig6l0lHlQISIKGFFhcZsYQ0sAHCe7BB9tZ2odapudvetWjkLu9ylILQdj
pJZjhQwVqc+CMct/HjWroTSqNHaYZtfWJdfKi7IcTwU4cZx3AAD2UHP0mqLWgp0hO5cdxh5B
HEFLyDuqrqW6RUeVaV82p/tLhMjRkeJeST8wNVNApSlApSlApSlArylhM7UXTncpUCQw0LLE
DLbr7CnUpJABTshad+Vuc+VeiXjUNn0+yHbtcY8QKSooS6sBS8cdkcTxHDtFeddC9zt8k3iX
Imx03a6zlOGOXB1ikAbWQOJ3rX7qC7etupJSC07qCLHbVuUuHbihzHcpbiwP1a6LDp226bhq
jW5lSesVtvPOKK3HlnipajvJrUpQStrPX9J1+cVvMaBEZR3BRcUfnqqqWip8k6Ubgkg4uFqZ
eSe9txSVD3LT7637jc4FoiKl3GYzEYScFx5YSM9m/n3UHFqW9eY7OuQ2hTspw9VGaS2pZW4c
49VIJIABUcDOEmsVq8WSNpx20oF1dLjLiXHV2iXtOrWDtrV9j4qUST400tqS0ay1BNuEWWhw
wMsRGFblhB2St7ZO/wBY4SDyCeW0RVPcLnBtMUyrjMZiMAgFx5YSnJ4DJ50EJ0HSOu0ApvP9
hNcR8yVf+avRa8i6F75aogu9nNwYQt2eVxELWEl4EY9UHj8EbqqvLndWa2nWZLq0WeypR5Ul
tRSZT6skJJG/YSAcjmRvyKCzrH1e0l/Rl7aUBhVvf49vVnFfOFYHYGpXJ0V2PGtpi9UmDHjp
by5tAlaiOOAMDxPt/muJIi6HvTh3kwnW0jtUpJSn5yKDq00+qVpa0yVklT0JlaieOSgGtOuO
0Qzb7NBgqxmNHbaOPxUgfyrsoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKU
oFKUoFKUoJ+7tm1ahiagH+jra8jnH8BBVtNuHuSrIPYHCeVUFflaEuIUhaQpChhSVDII7DWd
p0k6fhZJOG8b+wcKDTpSlAqU0zapmkYsu2Itz0yMqW4/HejrbB2FnOyoLUk7Q4bsgjHhVXSg
5IQnKU49NU2jbwG2G94bAzxVxUTnfyGABzJwrN90TU/5vB/c7VRXzTHZQ+4+hlCXXQAtwJAU
sDOATzxk48TQfSlKUClK/K9yFeFBgvN+e9Vx8etCspU4pXJclSdlKR/gQpRPetPMGqCs7T6E
o09b9lITtRkLVgcVKSConvJJJPMmtGgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgwdSRnWX4F9jNqcdtjii62
kZU5HWMOADmRhKwOexjnW2062+yh5laXG3EhSFpOQoHeCD2V+6y7CkIjSm0AJQ3MeShI3BI2
juA5Cg1KUpQKlrZaJenNQXqUxCcmxbq8mSksrQFtrxhSVBakgjO8EHmRjmamlBxRTPekF+Sl
MdjZwiPkKWTkestQ3A7sYTkbzvO7GZe2/PV2h2VHrMMOomTjyCUHLTZ71LAV4IPaKoKzbClI
guuBI23Jb5WrG9RDqkgk89wA8AOyg0qUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKU
pQKUpQKUpQf/2Q==</binary>
<binary id="img_19" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4QpcRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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=</binary>
<binary id="img_6" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_12" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/7QMgUGhvdG9zaG9wIDMuMAA4QklNA+kAAAAAAHgAKAAA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=</binary>
<binary id="img_20" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_4" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_26" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4QsYRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa
AAUAAAABAAAAYgEbAAUAAAABAAAAagEoAAMAAAABAAIAAAExAAIAAAAcAAAAcgEyAAIAAAAU
AAAAjodpAAQAAAABAAAApAAAANAACvyAAAAnEAAK/IAAACcQQWRvYmUgUGhvdG9zaG9wIENT
MiBXaW5kb3dzADIwMTQ6MDY6MDMgMTE6Mzc6MzAAAAAAA6ABAAMAAAABAAEAAKACAAQAAAAB
AAADx6ADAAQAAAABAAACUgAAAAAAAAAGAQMAAwAAAAEABgAAARoABQAAAAEAAAEeARsABQAA
AAEAAAEmASgAAwAAAAEAAgAAAgEABAAAAAEAAAEuAgIABAAAAAEAAAniAAAAAAAAAEgAAAAB
AAAASAAAAAH/2P/gABBKRklGAAECAABIAEgAAP/tAAxBZG9iZV9DTQAB/+4ADkFkb2JlAGSA
AAAAAf/bAIQADAgICAkIDAkJDBELCgsRFQ8MDA8VGBMTFRMTGBEMDAwMDAwRDAwMDAwMDAwM
DAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAENCwsNDg0QDg4QFA4ODhQUDg4ODhQRDAwMDAwREQwMDAwM
DBEMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwM/8AAEQgAYgCgAwEiAAIRAQMRAf/dAAQA
Cv/EAT8AAAEFAQEBAQEBAAAAAAAAAAMAAQIEBQYHCAkKCwEAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAQAC
AwQFBgcICQoLEAABBAEDAgQCBQcGCAUDDDMBAAIRAwQhEjEFQVFhEyJxgTIGFJGhsUIjJBVS
wWIzNHKC0UMHJZJT8OHxY3M1FqKygyZEk1RkRcKjdDYX0lXiZfKzhMPTdePzRieUpIW0lcTU
5PSltcXV5fVWZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/cRAAICAQIEBAMEBQYHBwYFNQEAAhED
ITESBEFRYXEiEwUygZEUobFCI8FS0fAzJGLhcoKSQ1MVY3M08SUGFqKygwcmNcLSRJNUoxdk
RVU2dGXi8rOEw9N14/NGlKSFtJXE1OT0pbXF1eX1VmZ2hpamtsbW5vYnN0dXZ3eHl6e3x//a
AAwDAQACEQMRAD8A9VSSSSUpJJJJSkkkklKSSSSUpJJJJSkkkklKSWNj9IzqfT9KxmOBsbcK
TBsDN59dz3V/zu57f0fpv9T6F11n+DkOm9UYNrckuY0ABhtf7gHe9r7XNtvY6z+c9Zlm+r+j
fpKv0iZxH90r+CP74ddJZD+m9ULnivKLGONpB3vJHqOueBDw7822lrf+4v2X9X/n7FfZjFuc
/JBG11TKo13ex1j/AHf9uIgk9KQYgfpW2Ekkk5apJJJJT//Q9VSSSSUpJJJJSkkkklKSSSSU
pJJJJSkklhfW76yf838Cu2qsXZWTZ6WPW6Q2Yc91j9vuc1jW/wA2z32f9NAmhZSASaHV3ONS
svK+sWFU70sYHMumNtWrQfO76H/bfqPXG9N+suT1rOsw+uudSGtc9lVLXMYSz6ePbj2OLvU/
O33vetrGyMi+aeiYuxo9rr//ACeS/wBrf+LpRgYyHEDYVIGJovR4Od9qDmvqdj31x6lL4kBw
ljwW/SY+FaWb0bpduC22zIt9XJyCDYRO0Bs7GN3e5303+9y0kihSSSSSlJJJJKf/0fVUklVv
wnvtddTk20WOGoaQ5hgR/M2h7P8Atv002RIFiPF4XR/5yR502klj5ub1bGY6prBkWEDZbTVY
C08zYwtupd/K23ouJ1ul7AM5pw7eD6oLGE/yLLA1v9h6iHNYuPgJMJD98VG/3eP5OJPAasa+
TppKvmZJpwLsqktea63WM7tO0bh9FclZ9besWfR9Kr+qwn/q3OVrHjlMXGqYp5BHQ29RfnXV
dRoxm1F1FjT61sGGOdP2f3fR2v8ARuZZ/wBY/fV1cBb17rNv0st4/qBrP+oaq1mXmXfzuRbZ
/We4/wAVIOWPWQWHOOkX0hDtyMekTdYyseL3Bv8A1Sxuh5eSekYtGJQbbGsh11pLKmmXfnmb
Ltv/AALP+uKw/oNOQ71cx/qXFwLjW0VtiZdW1rPf7/zn2WWW/wAtU8s5gyjhjxyiTHil6Mfp
8f0v8BniAQDI1YvuUx6k687enVHJPBuPspH/AF0j9L/1hlirdQ6Ff1LFc3IzbKsrmi+hoaKT
39Fjt7ve32WPdb6vp/zdlK12taxoYwBrWgBrQIAA4ACdL2uIfrTx/wBXbH/ifpf4aeKvl0/N
5XoX+L/A6Ze7Jzbz1G8yG7m7KwDq4mrfa62x/wCf6tr/AOouoaxrGhjAGtaIDQIAHkFJJSAA
ChsiUjI2VJJJIoUkkkkpSSSSSn//0vVUkkklKTEAggiQdCCnSSU5XU+m4VWDlXU1+g8UvJ9I
ljXQ0mLK2Ftdn9ti4YcBeh9W/wCS8z/iLP8AqSvPBwFY5SEYxlwgRs9BTBnJMhfZk2tzx7SJ
/dJAPy3JOa5hh7S0+YhRMd/xTsyC32sfP8kHcP8AM9ylkMwJMTCQ/clxYz/4bH3P/SDEODrY
8R6v+b6f+m939W/+Q8T+p/Fy0lidEx8/9lY1tGR6Rcwk49tYLAZP0dvo3V/9uK79szqf6TiF
4HNmM4WD/tp/pXf5jbVnzy1KXHGUdTrXHH/Gh/3bcjH0iiDoPBvJKtR1LBvf6bLQLePSfLLP
+2rdln/RR22VvLmtcC5h2vAOoMbod/ZKMZxlrGQl5G0kEbhkkkknIUkkh130WlzarG2Gs7Xh
pBLT+66PopKSJJJJKUko+pWbDWHD1ANxZImDpu2qSSn/0/VUkkklKSSSSUjyKGZFFlFk7LWl
joMGHDaYWXV9VOiMADqXWkd32PP4Nc1q2Ek4SkBQJHkgxB1IBaVXRekVfQw6fiWNcf8AOcHO
VtlddY21tDG+DQAPwUkkCSdySoADYKSSSQSgy8SvLq9KwNI5Bc1r4+DbWvYs+r6v/Z7fWxsy
6u0CNx2ukfuvG33sWukosnL4skhKUbkNpXKJH+KuE5AUC0fU6tT9OqrLb41H0nx/xVxfX/7M
J29WwwQ3I3Yjz2yGlg+Vp/QO/sWq6mIDgQ4SDoQeEeCY+WZ8pjjH2+if/ORY6j7FNc1zQ5pD
mnUEagrKPRXlzP1kN2FwaK2lhcxzn2ubY9tm9zq3PY+l7f5q1nqf4RWXdIw5LqA7Eefzsdxr
++tv6F/9utc5k39Ouyns6ljuqzWHa+1jy2zTRr9r/bt2/Q2IxjKXzxArrE8X/eJ4uH5Tv3Ds
joT2AtqyC1g+hXDtkbza5ljG2N9RlrXfpv8AhP8Agv0Cd/Q7HOs9PKNTLDa6GBwINrrbHQ5t
jfpOv/S/8RR6fpPr3rOoty64+wdV3jtTmCfl6rvd/mvVwdZ6pjD9f6e57O92Md4/7bd/6VTv
aj2T7s+/4Oi3EeM4ZJc01sr9OqsMIc3cWm13qb/fv9Or/B+z01aVLA6vg9QLm47z6jBL6ngt
eBx9F30v7Cuo1S0m3//U9VSSSSUpJJJJSkkkklKSSSSUpJJJJSkkkklKSSSSUpCvxcbJbsyK
mXN8HtDv+qRUklONf9VunPk47rMV3gx25vzZbv8A+iqZ6L1zCO7Dvbc0dgTU4/2Hb6f+kulS
Rsqpwel4PVLOpDPzq/R9JjmCS3c8uhvFXt2N2reSSQJtT//V9VSXyqkkp+qkl8qpJKfqpJfK
qSSn6qSXyqkkp+qkl8qpJKfqpJfKqSSn6qSXyqkkp+qkl8qpJKfqpJfKqSSn6qSXyqkkp//Z
/+0P9FBob3Rvc2hvcCAzLjAAOEJJTQQlAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADhCSU0D7QAA
AAAAEABIAAAAAQABAEgAAAABAAE4QklNBCYAAAAAAA4AAAAAAAAAAAAAP4AAADhCSU0EDQAA
AAAABAAAAHg4QklNBBkAAAAAAAQAAAAeOEJJTQPzAAAAAAAJAAAAAAAAAAABADhCSU0ECgAA
AAAAAQAAOEJJTScQAAAAAAAKAAEAAAAAAAAAAjhCSU0D9QAAAAAASAAvZmYAAQBsZmYABgAA
AAAAAQAvZmYAAQChmZoABgAAAAAAAQAyAAAAAQBaAAAABgAAAAAAAQA1AAAAAQAtAAAABgAA
AAAAAThCSU0D+AAAAAAAcAAA/////////////////////////////wPoAAAAAP//////////
//////////////////8D6AAAAAD/////////////////////////////A+gAAAAA////////
/////////////////////wPoAAA4QklNBAAAAAAAAAIAAThCSU0EAgAAAAAABAAAAAA4QklN
BDAAAAAAAAIBAThCSU0ELQAAAAAABgABAAAAAjhCSU0ECAAAAAAAEAAAAAEAAAJAAAACQAAA
AAA4QklNBB4AAAAAAAQAAAAAOEJJTQQaAAAAAANJAAAABgAAAAAAAAAAAAACUgAAA8cAAAAK
AFUAbgB0AGkAdABsAGUAZAAtADIAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAAAAAAAAAAA
A8cAAAJSAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAAAAEAAAAAAABu
dWxsAAAAAgAAAAZib3VuZHNPYmpjAAAAAQAAAAAAAFJjdDEAAAAEAAAAAFRvcCBsb25nAAAA
AAAAAABMZWZ0bG9uZwAAAAAAAAAAQnRvbWxvbmcAAAJSAAAAAFJnaHRsb25nAAADxwAAAAZz
bGljZXNWbExzAAAAAU9iamMAAAABAAAAAAAFc2xpY2UAAAASAAAAB3NsaWNlSURsb25nAAAA
AAAAAAdncm91cElEbG9uZwAAAAAAAAAGb3JpZ2luZW51bQAAAAxFU2xpY2VPcmlnaW4AAAAN
YXV0b0dlbmVyYXRlZAAAAABUeXBlZW51bQAAAApFU2xpY2VUeXBlAAAAAEltZyAAAAAGYm91
bmRzT2JqYwAAAAEAAAAAAABSY3QxAAAABAAAAABUb3AgbG9uZwAAAAAAAAAATGVmdGxvbmcA
AAAAAAAAAEJ0b21sb25nAAACUgAAAABSZ2h0bG9uZwAAA8cAAAADdXJsVEVYVAAAAAEAAAAA
AABudWxsVEVYVAAAAAEAAAAAAABNc2dlVEVYVAAAAAEAAAAAAAZhbHRUYWdURVhUAAAAAQAA
AAAADmNlbGxUZXh0SXNIVE1MYm9vbAEAAAAIY2VsbFRleHRURVhUAAAAAQAAAAAACWhvcnpB
bGlnbmVudW0AAAAPRVNsaWNlSG9yekFsaWduAAAAB2RlZmF1bHQAAAAJdmVydEFsaWduZW51
bQAAAA9FU2xpY2VWZXJ0QWxpZ24AAAAHZGVmYXVsdAAAAAtiZ0NvbG9yVHlwZWVudW0AAAAR
RVNsaWNlQkdDb2xvclR5cGUAAAAATm9uZQAAAAl0b3BPdXRzZXRsb25nAAAAAAAAAApsZWZ0
T3V0c2V0bG9uZwAAAAAAAAAMYm90dG9tT3V0c2V0bG9uZwAAAAAAAAALcmlnaHRPdXRzZXRs
b25nAAAAAAA4QklNBCgAAAAAAAwAAAABP/AAAAAAAAA4QklNBBQAAAAAAAQAAAACOEJJTQQM
AAAAAAn+AAAAAQAAAKAAAABiAAAB4AAAt8AAAAniABgAAf/Y/+AAEEpGSUYAAQIAAEgASAAA
/+0ADEFkb2JlX0NNAAH/7gAOQWRvYmUAZIAAAAAB/9sAhAAMCAgICQgMCQkMEQsKCxEVDwwM
DxUYExMVExMYEQwMDAwMDBEMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMAQ0LCw0ODRAO
DhAUDg4OFBQODg4OFBEMDAwMDBERDAwMDAwMEQwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwM
DAz/wAARCABiAKADASIAAhEBAxEB/90ABAAK/8QBPwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAwABAgQF
BgcICQoLAQABBQEBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBAUGBwgJCgsQAAEEAQMCBAIFBwYIBQMMMwEA
AhEDBCESMQVBUWETInGBMgYUkaGxQiMkFVLBYjM0coLRQwclklPw4fFjczUWorKDJkSTVGRF
wqN0NhfSVeJl8rOEw9N14/NGJ5SkhbSVxNTk9KW1xdXl9VZmdoaWprbG1ub2N0dXZ3eHl6e3
x9fn9xEAAgIBAgQEAwQFBgcHBgU1AQACEQMhMRIEQVFhcSITBTKBkRShsUIjwVLR8DMkYuFy
gpJDUxVjczTxJQYWorKDByY1wtJEk1SjF2RFVTZ0ZeLys4TD03Xj80aUpIW0lcTU5PSltcXV
5fVWZnaGlqa2xtbm9ic3R1dnd4eXp7fH/9oADAMBAAIRAxEAPwD1VJJJJSkkkklKSSSSUpJJ
JJSkkkklKSSSSUpJY2P0jOp9P0rGY4GxtwpMGwM3n13PdX/O7nt/R+m/1PoXXWf4OQ6b1Rg2
tyS5jQAGG1/uAd72vtc229jrP5z1mWb6v6N+kq/SJnEf3Sv4I/vh10lkP6b1QueK8osY42kH
e8keo654EPDvzbaWt/7i/Zf1f+fsV9mMW5z8kEbXVMqjXd7HWP8Ad/24iCT0pBiB+lbYSSST
lqkkkklP/9D1VJJJJSkkkklKSSSSUpJJJJSkkkklKSSWF9bvrJ/zfwK7aqxdlZNnpY9bpDZh
z3WP2+5zWNb/ADbPfZ/00CaFlIBJodXc41Ky8r6xYVTvSxgcy6Y21atB87vof9t+o9cb036y
5PWs6zD6651Ia1z2VUtcxhLPp49uPY4u9T87fe962sbIyL5p6Ji7Gj2uv/8AJ5L/AGt/4ulG
BjIcQNhUgYmi9Hg532oOa+p2PfXHqUviQHCWPBb9Jj4VpZvRul24LbbMi31cnIINhE7QGzsY
3d7nfTf73LSSKFJJJJKUkkkkp//R9VSSVW/Ce+111OTbRY4ahpDmGBH8zaHs/wC2/TTZEgWI
8XhdH/nJHnTaSWPm5vVsZjqmsGRYQNltNVgLTzNjC26l38rbei4nW6XsAzmnDt4PqgsYT/Is
sDW/2HqIc1i4+AkwkP3xUb/d4/k4k8Bqxr5Omkq+ZkmnAuyqS15rrdYzu07RuH0VyVn1t6xZ
9H0qv6rCf+rc5WseOUxcapinkEdDb1F+ddV1GjGbUXUWNPrWwYY50/Z/d9Ha/wBG5ln/AFj9
9XVwFvXus2/Sy3j+oGs/6hqrWZeZd/O5Ftn9Z7j/ABUg5Y9ZBYc46RfSEO3Ix6RN1jKx4vcG
/wDVLG6Hl5J6Ri0YlBtsayHXWksqaZd+eZsu2/8AAs/64rD+g05DvVzH+pcXAuNbRW2Jl1bW
s9/v/OfZZZb/AC1TyzmDKOGPHKJMeKXox+nx/S/wGeIBAMjVi+5THqTrzt6dUck8G4+ykf8A
XSP0v/WGWKt1DoV/UsVzcjNsqyuaL6GhopPf0WO3u97fZY91vq+n/N2UrXa1rGhjAGtaAGtA
gADgAJ0va4h+tPH/AFdsf+J+l/hp4q+XT83lehf4v8Dpl7snNvPUbzIbubsrAOriat9rrbH/
AJ/q2v8A6i6hrGsaGMAa1ogNAgAeQUklIAAKGyJSMjZUkkkihSSSSSlJJJJKf//S9VSSSSUp
MQCCCJB0IKdJJTldT6bhVYOVdTX6DxS8n0iWNdDSYsrYW12f22LhhwF6H1b/AJLzP+Is/wCp
K88HAVjlIRjGXCBGz0FMGckyF9mTa3PHtIn90kA/Lck5rmGHtLT5iFEx3/FOzILfax8/yQdw
/wAz3KWQzAkxMJD9yXFjP/hsfc/9IMQ4OtjxHq/5vp/6b3f1b/5DxP6n8XLSWJ0THz/2VjW0
ZHpFzCTj21gsBk/R2+jdX/24rv2zOp/pOIXgc2YzhYP+2n+ld/mNtWfPLUpccZR1Otccf8aH
/dtyMfSKIOg8G8kq1HUsG9/pstAt49J8ss/7at2Wf9FHbZW8ua1wLmHa8A6gxuh39koxnGWs
ZCXkbSQRuGSSSSchSSSHXfRaXNqsbYazteGkEtP7ro+ikpIkkkkpSSj6lZsNYcPUA3FkiYOm
7apJKf/T9VSSSSUpJJJJSPIoZkUWUWTstaWOgwYcNphZdX1U6IwAOpdaR3fY8/g1zWrYSThK
QFAkeSDEHUgFpVdF6RV9DDp+JY1x/wA5wc5W2V11jbW0Mb4NAA/BSSQJJ3JKgANgpJJJBKDL
xK8ur0rA0jkFzWvj4Nta9iz6vq/9nt9bGzLq7QI3Ha6R+68bfexa6SiycviySEpRuQ2lcokf
4q4TkBQLR9Tq1P06qstvjUfSfH/FXF9f/swnb1bDBDcjdiPPbIaWD5Wn9A7+xarqYgOBDhIO
hB4R4Jj5ZnymOMfb6J/85FjqPsU1zXNDmkOadQRqCso9FeXM/WQ3YXBoraWFzHOfa5tj22b3
Orc9j6Xt/mrWep/hFZd0jDkuoDsR5/Ox3Gv762/oX/261zmTf067KezqWO6rNYdr7WPLbNNG
v2v9u3b9DYjGMpfPECusTxf94ni4flO/cOyOhPYC2rILWD6FcO2RvNrmWMbY31GWtd+m/wCE
/wCC/QJ39Dsc6z08o1MsNroYHAg2utsdDm2N+k6/9L/xFHp+k+ves6i3Lrj7B1XeO1OYJ+Xq
u93+a9XB1nqmMP1/p7ns73Yx3j/tt3/pVO9qPZPuz7/g6LcR4zhklzTWyv06qwwhzdxabXep
v9+/06v8H7PTVpUsDq+D1AubjvPqMEvqeC14HH0XfS/sK6jVLSbf/9T1VJJJJSkkkklKSSSS
UpJJJJSkkkklKSSSSUpJJJJSkK/FxsluzIqZc3we0O/6pFSSU41/1W6c+TjusxXeDHbm/Nlu
/wD6KpnovXMI7sO9tzR2BNTj/Ydvp/6S6VJGyqnB6Xg9Us6kM/Or9H0mOYJLdzy6G8Ve3Y3a
t5JJAm1P/9X1VJfKqSSn6qSXyqkkp+qkl8qpJKfqpJfKqSSn6qSXyqkkp+qkl8qpJKfqpJfK
qSSn6qSXyqkkp+qkl8qpJKfqpJfKqSSn/9k4QklNBCEAAAAAAFUAAAABAQAAAA8AQQBkAG8A
YgBlACAAUABoAG8AdABvAHMAaABvAHAAAAATAEEAZABvAGIAZQAgAFAAaABvAHQAbwBzAGgA
bwBwACAAQwBTADIAAAABADhCSU0EBgAAAAAABwAIAAAAAQEA/+E6sWh0dHA6Ly9ucy5hZG9i
ZS5jb20veGFwLzEuMC8APD94cGFja2V0IGJlZ2luPSLvu78iIGlkPSJXNU0wTXBDZWhpSHpy
ZVN6TlRjemtjOWQiPz4KPHg6eG1wbWV0YSB4bWxuczp4PSJhZG9iZTpuczptZXRhLyIgeDp4
bXB0az0iMy4xLjEtMTExIj4KICAgPHJkZjpSREYgeG1sbnM6cmRmPSJodHRwOi8vd3d3Lncz
Lm9yZy8xOTk5LzAyLzIyLXJkZi1zeW50YXgtbnMjIj4KICAgICAgPHJkZjpEZXNjcmlwdGlv
biByZGY6YWJvdXQ9IiIKICAgICAgICAgICAgeG1sbnM6ZGM9Imh0dHA6Ly9wdXJsLm9yZy9k
Yy9lbGVtZW50cy8xLjEvIj4KICAgICAgICAgPGRjOmZvcm1hdD5pbWFnZS9qcGVnPC9kYzpm
b3JtYXQ+CiAgICAgIDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPgogICAgICA8cmRmOkRlc2NyaXB0aW9u
IHJkZjphYm91dD0iIgogICAgICAgICAgICB4bWxuczp4YXA9Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5j
b20veGFwLzEuMC8iPgogICAgICAgICA8eGFwOkNyZWF0b3JUb29sPkFkb2JlIFBob3Rvc2hv
cCBDUzIgV2luZG93czwveGFwOkNyZWF0b3JUb29sPgogICAgICAgICA8eGFwOkNyZWF0ZURh
dGU+MjAxNC0wNi0wM1QxMTozNzozMCswNzowMDwveGFwOkNyZWF0ZURhdGU+CiAgICAgICAg
IDx4YXA6TW9kaWZ5RGF0ZT4yMDE0LTA2LTAzVDExOjM3OjMwKzA3OjAwPC94YXA6TW9kaWZ5
RGF0ZT4KICAgICAgICAgPHhhcDpNZXRhZGF0YURhdGU+MjAxNC0wNi0wM1QxMTozNzozMCsw
NzowMDwveGFwOk1ldGFkYXRhRGF0ZT4KICAgICAgPC9yZGY6RGVzY3JpcHRpb24+CiAgICAg
IDxyZGY6RGVzY3JpcHRpb24gcmRmOmFib3V0PSIiCiAgICAgICAgICAgIHhtbG5zOnhhcE1N
PSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAvbW0vIgogICAgICAgICAgICB4bWxuczpz
dFJlZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wL3NUeXBlL1Jlc291cmNlUmVmIyI+
CiAgICAgICAgIDx4YXBNTTpEb2N1bWVudElEPnV1aWQ6QjBGMEIzNDNDQUVBRTMxMTgwMTNG
M0NEMjVCM0M3M0Q8L3hhcE1NOkRvY3VtZW50SUQ+CiAgICAgICAgIDx4YXBNTTpJbnN0YW5j
ZUlEPnV1aWQ6QjFGMEIzNDNDQUVBRTMxMTgwMTNGM0NEMjVCM0M3M0Q8L3hhcE1NOkluc3Rh
bmNlSUQ+CiAgICAgICAgIDx4YXBNTTpEZXJpdmVkRnJvbSByZGY6cGFyc2VUeXBlPSJSZXNv
dXJjZSI+CiAgICAgICAgICAgIDxzdFJlZjppbnN0YW5jZUlEPnV1aWQ6QUZGMEIzNDNDQUVB
RTMxMTgwMTNGM0NEMjVCM0M3M0Q8L3N0UmVmOmluc3RhbmNlSUQ+CiAgICAgICAgICAgIDxz
dFJlZjpkb2N1bWVudElEPnV1aWQ6QUZGMEIzNDNDQUVBRTMxMTgwMTNGM0NEMjVCM0M3M0Q8
L3N0UmVmOmRvY3VtZW50SUQ+CiAgICAgICAgIDwveGFwTU06RGVyaXZlZEZyb20+CiAgICAg
IDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPgogICAgICA8cmRmOkRlc2NyaXB0aW9uIHJkZjphYm91dD0i
IgogICAgICAgICAgICB4bWxuczp0aWZmPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3RpZmYvMS4w
LyI+CiAgICAgICAgIDx0aWZmOk9yaWVudGF0aW9uPjE8L3RpZmY6T3JpZW50YXRpb24+CiAg
ICAgICAgIDx0aWZmOlhSZXNvbHV0aW9uPjcyMDAwMC8xMDAwMDwvdGlmZjpYUmVzb2x1dGlv
bj4KICAgICAgICAgPHRpZmY6WVJlc29sdXRpb24+NzIwMDAwLzEwMDAwPC90aWZmOllSZXNv
bHV0aW9uPgogICAgICAgICA8dGlmZjpSZXNvbHV0aW9uVW5pdD4yPC90aWZmOlJlc29sdXRp
b25Vbml0PgogICAgICAgICA8dGlmZjpOYXRpdmVEaWdlc3Q+MjU2LDI1NywyNTgsMjU5LDI2
MiwyNzQsMjc3LDI4NCw1MzAsNTMxLDI4MiwyODMsMjk2LDMwMSwzMTgsMzE5LDUyOSw1MzIs
MzA2LDI3MCwyNzEsMjcyLDMwNSwzMTUsMzM0MzI7QTk4OTJENjNGRUNCODkxQ0JGQjVDOUIx
ODM3NjM4Mjk8L3RpZmY6TmF0aXZlRGlnZXN0PgogICAgICA8L3JkZjpEZXNjcmlwdGlvbj4K
ICAgICAgPHJkZjpEZXNjcmlwdGlvbiByZGY6YWJvdXQ9IiIKICAgICAgICAgICAgeG1sbnM6
ZXhpZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS9leGlmLzEuMC8iPgogICAgICAgICA8ZXhpZjpQ
aXhlbFhEaW1lbnNpb24+OTY3PC9leGlmOlBpeGVsWERpbWVuc2lvbj4KICAgICAgICAgPGV4
aWY6UGl4ZWxZRGltZW5zaW9uPjU5NDwvZXhpZjpQaXhlbFlEaW1lbnNpb24+CiAgICAgICAg
IDxleGlmOkNvbG9yU3BhY2U+MTwvZXhpZjpDb2xvclNwYWNlPgogICAgICAgICA8ZXhpZjpO
YXRpdmVEaWdlc3Q+MzY4NjQsNDA5NjAsNDA5NjEsMzcxMjEsMzcxMjIsNDA5NjIsNDA5NjMs
Mzc1MTAsNDA5NjQsMzY4NjcsMzY4NjgsMzM0MzQsMzM0MzcsMzQ4NTAsMzQ4NTIsMzQ4NTUs
MzQ4NTYsMzczNzcsMzczNzgsMzczNzksMzczODAsMzczODEsMzczODIsMzczODMsMzczODQs
MzczODUsMzczODYsMzczOTYsNDE0ODMsNDE0ODQsNDE0ODYsNDE0ODcsNDE0ODgsNDE0OTIs
NDE0OTMsNDE0OTUsNDE3MjgsNDE3MjksNDE3MzAsNDE5ODUsNDE5ODYsNDE5ODcsNDE5ODgs
NDE5ODksNDE5OTAsNDE5OTEsNDE5OTIsNDE5OTMsNDE5OTQsNDE5OTUsNDE5OTYsNDIwMTYs
MCwyLDQsNSw2LDcsOCw5LDEwLDExLDEyLDEzLDE0LDE1LDE2LDE3LDE4LDIwLDIyLDIzLDI0
LDI1LDI2LDI3LDI4LDMwOzhERDUzQTQ3NzJDODk3QjMwNTNDRTNCQTYyMDgwNjIzPC9leGlm
Ok5hdGl2ZURpZ2VzdD4KICAgICAgPC9yZGY6RGVzY3JpcHRpb24+CiAgICAgIDxyZGY6RGVz
Y3JpcHRpb24gcmRmOmFib3V0PSIiCiAgICAgICAgICAgIHhtbG5zOnBob3Rvc2hvcD0iaHR0
cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS9waG90b3Nob3AvMS4wLyI+CiAgICAgICAgIDxwaG90b3Nob3A6
SGlzdG9yeS8+CiAgICAgICAgIDxwaG90b3Nob3A6Q29sb3JNb2RlPjM8L3Bob3Rvc2hvcDpD
b2xvck1vZGU+CiAgICAgICAgIDxwaG90b3Nob3A6SUNDUHJvZmlsZT5zUkdCIElFQzYxOTY2
LTIuMTwvcGhvdG9zaG9wOklDQ1Byb2ZpbGU+CiAgICAgIDwvcmRmOkRlc2NyaXB0aW9uPgog
ICA8L3JkZjpSREY+CjwveDp4bXBtZXRhPgogICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
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
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
ICAKICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIAo8P3hwYWNrZXQgZW5kPSJ3Ij8+/+IM
WElDQ19QUk9GSUxFAAEBAAAMSExpbm8CEAAAbW50clJHQiBYWVogB84AAgAJAAYAMQAAYWNz
cE1TRlQAAAAASUVDIHNSR0IAAAAAAAAAAAAAAAEAAPbWAAEAAAAA0y1IUCAgAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAARY3BydAAAAVAAAAAzZGVz
YwAAAYQAAABsd3RwdAAAAfAAAAAUYmtwdAAAAgQAAAAUclhZWgAAAhgAAAAUZ1hZWgAAAiwA
AAAUYlhZWgAAAkAAAAAUZG1uZAAAAlQAAABwZG1kZAAAAsQAAACIdnVlZAAAA0wAAACGdmll
dwAAA9QAAAAkbHVtaQAAA/gAAAAUbWVhcwAABAwAAAAkdGVjaAAABDAAAAAMclRSQwAABDwA
AAgMZ1RSQwAABDwAAAgMYlRSQwAABDwAAAgMdGV4dAAAAABDb3B5cmlnaHQgKGMpIDE5OTgg
SGV3bGV0dC1QYWNrYXJkIENvbXBhbnkAAGRlc2MAAAAAAAAAEnNSR0IgSUVDNjE5NjYtMi4x
AAAAAAAAAAAAAAASc1JHQiBJRUM2MTk2Ni0yLjEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFhZWiAAAAAAAADzUQABAAAAARbMWFlaIAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAABYWVogAAAAAAAAb6IAADj1AAADkFhZWiAAAAAAAABimQAAt4UAABjaWFla
IAAAAAAAACSgAAAPhAAAts9kZXNjAAAAAAAAABZJRUMgaHR0cDovL3d3dy5pZWMuY2gAAAAA
AAAAAAAAABZJRUMgaHR0cDovL3d3dy5pZWMuY2gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAZGVzYwAAAAAAAAAuSUVDIDYxOTY2LTIuMSBEZWZhdWx0
IFJHQiBjb2xvdXIgc3BhY2UgLSBzUkdCAAAAAAAAAAAAAAAuSUVDIDYxOTY2LTIuMSBEZWZh
dWx0IFJHQiBjb2xvdXIgc3BhY2UgLSBzUkdCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGRlc2MA
AAAAAAAALFJlZmVyZW5jZSBWaWV3aW5nIENvbmRpdGlvbiBpbiBJRUM2MTk2Ni0yLjEAAAAA
AAAAAAAAACxSZWZlcmVuY2UgVmlld2luZyBDb25kaXRpb24gaW4gSUVDNjE5NjYtMi4xAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB2aWV3AAAAAAATpP4AFF8uABDPFAAD7cwABBMLAANc
ngAAAAFYWVogAAAAAABMCVYAUAAAAFcf521lYXMAAAAAAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAKPAAAAAnNpZyAAAAAAQ1JUIGN1cnYAAAAAAAAEAAAAAAUACgAPABQAGQAeACMAKAAtADIA
NwA7AEAARQBKAE8AVABZAF4AYwBoAG0AcgB3AHwAgQCGAIsAkACVAJoAnwCkAKkArgCyALcA
vADBAMYAywDQANUA2wDgAOUA6wDwAPYA+wEBAQcBDQETARkBHwElASsBMgE4AT4BRQFMAVIB
WQFgAWcBbgF1AXwBgwGLAZIBmgGhAakBsQG5AcEByQHRAdkB4QHpAfIB+gIDAgwCFAIdAiYC
LwI4AkECSwJUAl0CZwJxAnoChAKOApgCogKsArYCwQLLAtUC4ALrAvUDAAMLAxYDIQMtAzgD
QwNPA1oDZgNyA34DigOWA6IDrgO6A8cD0wPgA+wD+QQGBBMEIAQtBDsESARVBGMEcQR+BIwE
mgSoBLYExATTBOEE8AT+BQ0FHAUrBToFSQVYBWcFdwWGBZYFpgW1BcUF1QXlBfYGBgYWBicG
NwZIBlkGagZ7BowGnQavBsAG0QbjBvUHBwcZBysHPQdPB2EHdAeGB5kHrAe/B9IH5Qf4CAsI
HwgyCEYIWghuCIIIlgiqCL4I0gjnCPsJEAklCToJTwlkCXkJjwmkCboJzwnlCfsKEQonCj0K
VApqCoEKmAquCsUK3ArzCwsLIgs5C1ELaQuAC5gLsAvIC+EL+QwSDCoMQwxcDHUMjgynDMAM
2QzzDQ0NJg1ADVoNdA2ODakNww3eDfgOEw4uDkkOZA5/DpsOtg7SDu4PCQ8lD0EPXg96D5YP
sw/PD+wQCRAmEEMQYRB+EJsQuRDXEPURExExEU8RbRGMEaoRyRHoEgcSJhJFEmQShBKjEsMS
4xMDEyMTQxNjE4MTpBPFE+UUBhQnFEkUahSLFK0UzhTwFRIVNBVWFXgVmxW9FeAWAxYmFkkW
bBaPFrIW1hb6Fx0XQRdlF4kXrhfSF/cYGxhAGGUYihivGNUY+hkgGUUZaxmRGbcZ3RoEGioa
URp3Gp4axRrsGxQbOxtjG4obshvaHAIcKhxSHHscoxzMHPUdHh1HHXAdmR3DHeweFh5AHmoe
lB6+HukfEx8+H2kflB+/H+ogFSBBIGwgmCDEIPAhHCFIIXUhoSHOIfsiJyJVIoIiryLdIwoj
OCNmI5QjwiPwJB8kTSR8JKsk2iUJJTglaCWXJccl9yYnJlcmhya3JugnGCdJJ3onqyfcKA0o
PyhxKKIo1CkGKTgpaymdKdAqAio1KmgqmyrPKwIrNitpK50r0SwFLDksbiyiLNctDC1BLXYt
qy3hLhYuTC6CLrcu7i8kL1ovkS/HL/4wNTBsMKQw2zESMUoxgjG6MfIyKjJjMpsy1DMNM0Yz
fzO4M/E0KzRlNJ402DUTNU01hzXCNf02NzZyNq426TckN2A3nDfXOBQ4UDiMOMg5BTlCOX85
vDn5OjY6dDqyOu87LTtrO6o76DwnPGU8pDzjPSI9YT2hPeA+ID5gPqA+4D8hP2E/oj/iQCNA
ZECmQOdBKUFqQaxB7kIwQnJCtUL3QzpDfUPARANER0SKRM5FEkVVRZpF3kYiRmdGq0bwRzVH
e0fASAVIS0iRSNdJHUljSalJ8Eo3Sn1KxEsMS1NLmkviTCpMcky6TQJNSk2TTdxOJU5uTrdP
AE9JT5NP3VAnUHFQu1EGUVBRm1HmUjFSfFLHUxNTX1OqU/ZUQlSPVNtVKFV1VcJWD1ZcVqlW
91dEV5JX4FgvWH1Yy1kaWWlZuFoHWlZaplr1W0VblVvlXDVchlzWXSddeF3JXhpebF69Xw9f
YV+zYAVgV2CqYPxhT2GiYfViSWKcYvBjQ2OXY+tkQGSUZOllPWWSZedmPWaSZuhnPWeTZ+lo
P2iWaOxpQ2maafFqSGqfavdrT2una/9sV2yvbQhtYG25bhJua27Ebx5veG/RcCtwhnDgcTpx
lXHwcktypnMBc11zuHQUdHB0zHUodYV14XY+dpt2+HdWd7N4EXhueMx5KnmJeed6RnqlewR7
Y3vCfCF8gXzhfUF9oX4BfmJ+wn8jf4R/5YBHgKiBCoFrgc2CMIKSgvSDV4O6hB2EgITjhUeF
q4YOhnKG14c7h5+IBIhpiM6JM4mZif6KZIrKizCLlov8jGOMyo0xjZiN/45mjs6PNo+ekAaQ
bpDWkT+RqJIRknqS45NNk7aUIJSKlPSVX5XJljSWn5cKl3WX4JhMmLiZJJmQmfyaaJrVm0Kb
r5wcnImc951kndKeQJ6unx2fi5/6oGmg2KFHobaiJqKWowajdqPmpFakx6U4pammGqaLpv2n
bqfgqFKoxKk3qamqHKqPqwKrdavprFys0K1ErbiuLa6hrxavi7AAsHWw6rFgsdayS7LCsziz
rrQltJy1E7WKtgG2ebbwt2i34LhZuNG5SrnCuju6tbsuu6e8IbybvRW9j74KvoS+/796v/XA
cMDswWfB48JfwtvDWMPUxFHEzsVLxcjGRsbDx0HHv8g9yLzJOsm5yjjKt8s2y7bMNcy1zTXN
tc42zrbPN8+40DnQutE80b7SP9LB00TTxtRJ1MvVTtXR1lXW2Ndc1+DYZNjo2WzZ8dp22vvb
gNwF3IrdEN2W3hzeot8p36/gNuC94UThzOJT4tvjY+Pr5HPk/OWE5g3mlucf56noMui86Ubp
0Opb6uXrcOv77IbtEe2c7ijutO9A78zwWPDl8XLx//KM8xnzp/Q09ML1UPXe9m32+/eK+Bn4
qPk4+cf6V/rn+3f8B/yY/Sn9uv5L/tz/bf///+4ADkFkb2JlAGRAAAAAAf/bAIQAAQEBAQEB
AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQICAgICAgICAgICAwMDAwMD
AwMDAwEBAQEBAQEBAQEBAgIBAgIDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMD
AwMDAwMDAwMDAwMDAwMD/8AAEQgCUgPHAwERAAIRAQMRAf/dAAQAef/EAaIAAAAGAgMBAAAA
AAAAAAAAAAcIBgUECQMKAgEACwEAAAYDAQEBAAAAAAAAAAAABgUEAwcCCAEJAAoLEAACAQME
AQMDAgMDAwIGCXUBAgMEEQUSBiEHEyIACDEUQTIjFQlRQhZhJDMXUnGBGGKRJUOhsfAmNHIK
GcHRNSfhUzaC8ZKiRFRzRUY3R2MoVVZXGrLC0uLyZIN0k4Rlo7PD0+MpOGbzdSo5OkhJSlhZ
WmdoaWp2d3h5eoWGh4iJipSVlpeYmZqkpaanqKmqtLW2t7i5usTFxsfIycrU1dbX2Nna5OXm
5+jp6vT19vf4+foRAAIBAwIEBAMFBAQEBgYFbQECAxEEIRIFMQYAIhNBUQcyYRRxCEKBI5EV
UqFiFjMJsSTB0UNy8BfhgjQlklMYY0TxorImNRlUNkVkJwpzg5NGdMLS4vJVZXVWN4SFo7PD
0+PzKRqUpLTE1OT0laW1xdXl9ShHV2Y4doaWprbG1ub2Z3eHl6e3x9fn90hYaHiImKi4yNjo
+DlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqKmqq6ytrq+v/aAAwDAQACEQMRAD8A3+Pfuvde9+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Df49+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//0d/j
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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//S3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
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
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvdf/9Pf49+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//1N/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3X//V3+Pfuvde9+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
3XvfuvdakX8uvrj5ofzIdp9k7/3R/Mj+TXVadf7spNtxYbZ+f3UqZSozOLgzEmQlqMH2Fs6i
pqenVPElL9nIqElkdAWRsUfb7bucfcS13G/ufcXcrUW8oTTGz9xZdVarLGABwC6T8iOHWb3u
puvIHtRe7Ttln7T7Rem6gMhaVI+0IxXTR4JSSeJbUK8CDgg9m7/gl/NQ6Jx77v8AjT/MW3v3
llMMhr/9HHe1PPWS59IElknxNDmN9Z7sjBV1XkWdkiWr/hMcYZbVUTRpIBxd8j+5+xxm75c9
wp76VM+DcgnVTioaVplJPAatAH8QoD1G9j7kezXMkosebvau326GTt8ezIASvBisKQOAvElf
EJ/gNSOjEfy0f5kOT+Xs+/Olu7tnUfV3yi6fNXHvLadPHXY2k3HjsVlBgs1mcfgcu02U27ld
t52SOiy2OlnqfBNNFLHIElMNOIPbj3El5ta+2berMWvM1pXxEFQHCtpZgrVZGRqK6EmhIIND
RQt7t+1EPIy7bzBy9ftecnX9PCkNGMbMutEZ1orrIlXjcBagEEVXU1tPuVuoS697917r3v3X
uiPdBfO/rT5G/I75BfHPYu1940WX+OFdlMFvXc+5IsRQ4nK7jwm8MlszKUW2aOhyWTrqvGQZ
HFTMtXVCkeQAWgsQ3sFbDzztvMPMW/8AL1jazLLtzMsjvpCs6yGNggBYlQVPc2mv8PUicze2
+78qcqcsc1bleQNBuyq8UcZYssbxLKpkJVQGKsO1dQH8Xl0eH2Neo7697917r3v3Xuve/de6
97917ooPzY+ZvXHwY6gou4Oy8Du/c2MzO8cdsDBYXZdLiqjJVu58tgtybgoUrJszlcRR4/Er
QbWqjNUa5ZIyFCQyMwX2Euc+cdu5I2hN33KCaWN5hEqxhSS7K7iuplAWiNU5I8gehz7fcg7t
7jb7JsW0XMEM0cDTO8pYKI1eNDQKrFm1SLRaAHNWHRmtnbij3ftDau7IqV6GLdG28HuKOikl
E8lHHm8ZS5JKV5lSNZnp1qdBYKoYi9h9PYls7gXdpa3YXSJY1enGmpQaV+Vegjf2psb69smf
UYZXSvCuhitaeVaV6UntR0k697917r3v3Xuve/de697917oIu++1pOjunOwu2odl7k7El2Jt
6ozseytoxxS7i3C8UsMK0ONSUMNYM/kkKpLIsKOUjkcLGxTvu6HZNo3DdRZyXBgjLeHH8b8B
QftqeJpWgJwTzlrZRzFv217I24RWouZQniy/AlQTVqfZQZAqRUgVI10t0fzA/wCZ9j/mF8NN
u9tYLC/GTq/5Hdxda4ii6Rptr7Qzu6qvrjK9q7Y2lnYd8Zjd+CzO8MFncpQZOWHVTthKlFYy
LS0z6D7x7ueffcuPm7k+33WBNt2zcbyFRbBI2cwtOkbeI0itIrMGIx4ZHEKpp1lRZ+2Ps/Ly
Jz7dbJcybvvG1WE7G7MkqRidbaSVDCsTrE6Kyg93iqeBdxXraK95NdYd9e9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//W3+Pfuvde
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+691737r3Xvfuvda4n/CcL/mRnyM/wDEsbb/APeP
T3jx93f/AJInMP8Az1J/1b6yt+9b/wArHyp/zxSf9Xetjv3kP1il1rY98Yqk6R/4UBfG3cWz
KeGgfvTrrD5XfFFS6qSlydXujEdrdW5Coq4ov25pjBsmhr29IEtbCsj3kLOcc98iTZffrl24
s1Cm+t1aQDAYus8JJ/KNW+bCpznrLPluZ+Yfuyc2Wt+xYbbdMsJOSoja2uFAJ4Csrp8kNBig
6Nn85vl/3/uH5L7A/l6fCnIYrbfc+88VHuLtjt3LUEOTg6k2XV0TZInHUlXT1dJDlxt5TXT1
MkMskcdTSQ0gFVUrLTivnbm3frjmSw5A5NkWPeJl1zzsNQgjIrgEEatHcSQSAUCdzVUEe3XI
vLNryjufuj7gRPNsFu+i2tlYqbmUHT3EEErr7AoIBKuz9iEMD/eXw9+f/wAVur9z/IvpT+Yj
3l3TvfrLC1W+N69b9s09Tntlb02/t2llyW5otsbXy+4t14zBzw4mGokjx8cEk1UoCQ1UM6xM
Sje+UefOV9sueYdm9wb68vbZDJJDOC0ciIKvoRndVOmpCgEtwDBgD0e8u89+2XOe8WfKvMHt
Zt237feSCGKe2ISWJ3IWPxJFSNnBYqC5IC8WRlLDo6nVnZ2T/mefACg3H1/2Vu341b77Ggxu
H3DvHrTIZSHdPWu9dhb5xFduqh29X4/N4DKLjdz0uCaOK1ckpw+XVZi7GSMjLa9yl9y+Q47i
w3KXbb64AV5IS2uGSKRS4QhkajhaDuB8OTNTUdR/vO0Q+0HubLabntMG7bbaFmSK4VTHPFNC
wjLqyOuqMvU9hHixErQUPWvX8Gvhr212980PnF1VtX5o97dPbm6i31vXD7p7Y2Rl9y0m8u4K
vFdrbm25U5ne1Vjt94TIVVdlshj5MlMamsrmNVUOSzMS7QDyTyfuu7c4867Xa85X1nc2k8iv
PGziS4KzuhaQiVSSxBc1Zu4nNc9ZQ+4vPuybHyB7d71e8gbbf2l9bRNHbTLGYrUNbRyBYg0L
qAqsIxpVO1RgDAvS+XXyc3R/LU+IHVmyqPc+d+RXyP3VJT9WdXZ3fn8VyWb3zudXEmQ3tu6K
bM5TMZYYaHI00ZpxXSTVlbUU0PkSOR3jm7mzmW69uOUtrskuX3DmKWkELS6i0j+cknczNpBA
pqJZioqASRjlyPyhZ+7fPW87hJZx7VypCDcXCQ6VSGP8MURCKq6yrHVoAVFdqEgAhBh/5en8
wbfWz6bsfsn+Zp3dsvv7LY854bL2UKjHdMbTzdbAagbUyW29vbhw2D3BSUkr+CWqgx8EEDXM
NPOsatKUw8gc/X1ou47j7k3sO/Ourw46i3RiK6CiOqsBwLBAB5K1BU9n90fbDbr59p2n2i26
45ZRtHiy0a6kQGniLI6M6E8Qpck/iZSSFFn+V980O2u86ju341/J6noIvkx8YNyybb3bnMfS
02Ppt+4WLLZTAyZ9aGgpaLGpX4nL4rxVE9LBT0dZTVlHPDGDJLY19s+cd13tt65c5lVRzJtk
miRgABKupl1UAAqrLQlQFYMjAZPRJ7w8gbJy4vL3NvJ7MeUd4h8SJGJYwuVV9FWJbSytVQxZ
lZZFY4HRQMh8ofmh/M1+RnZ3S/wp7KpPjn8ZemcnJiN4d90eN/iO6d2VH3FVjqGqxFXE4rB/
Hq/F1NRiaHHVWLc4yJqiuq1d4qUBKTmbnH3J5h3LZuTNyG3ct2baZLoCrucgFTx7irFFRk7B
qd6kL0OYuTuQPaLlXZ9/9wdpbdeb79NUVmW0xxigYhhw7AyrI7rIPEOmNKBn6N50j/L5+WnS
vbmwN+VP8yvvjt/ZOKzq1XYfW/Z8GczmP3XhFpaknH4uq3Jv7elJhmnrfGsgjpEl8LMY543V
bi3ZeQea9m3awvm9x767slessMwZg60OFLyyBamlaKDTgwI6A/MPufyTzBse57antLttjuDx
0gntyiNG9R3MI4Yi9BWlWIrSqkE9Vs/z/Pjzvvbm2V+RuQ+RXZ25Ng7+7t662lhPjblK/Myd
W9f5Sj6Z3XSy7u23j5tz1WFgzVbJsuslkeHF00hfN1V5CWcyxz78cv31vbf1hk5huZLCe9ij
WzYt4MTC3ceIgLlQx8NiaID+o2eNZY+7NzRtt3dnlWLlWzi3O22+eR79VX6iZTdRkRSMIw5Q
eKoAMjCkSYwNNmHwS+EHcvS+W657h3b86PkD3XtTI9X0KRdN7+zG6q3Y+P8A7y7exlRj2o6T
J9h53GxvtkER0hFCNKCy+O/Ekcj8lbxs0u3bvd87397atbD/ABeVnMY1opFAZWHZwXt4cKdR
J7ke4ew7/BuuxWPtzte33qXh/wAahWMTN4bsGqVgRv1OLd/HjXomx+RPzG/mmfIjs3q/4idv
VHxk+J3S2Tjw25+6Nv0clXvHfWQasyFDSV2BylFJjsm0ucSjnqaDHUeQx0MGPjWorZ2mlp4P
YPPMHN/udzBuW2cp7sdt5Vs20vcIKySmpAKsKN3UJVFdAFAZ2JKjoef1W5D9m+Vto3jnjYxu
/O24JrjtHNIoVopIdTqWiVCu7pIWclI1Ch26avkF1l/Mg/llbag+SfX3zF358u+otq5HF/6W
+vO7kzecyFFg6/JUlAK+nfPbl3nkFwclXPHFUVmMrMdW40ypKY56YVDRtb/tvuJ7bWy8x2HN
8+7bTEy+PFc6mIUkCo1PIdNSAWRkZKg0ZdRD/LG7+1Hu7dtynunIltse+TK3009poRS6qWod
EcS66AlVkV0koRVX0A2hb4+SmJ77/ln9xfJvqHLbg2p/eL4p92b12zX4zMVGK3Xsjd+2dgbw
Spp6fOYKqp6mh3Bs7d+ElhFTTSoRPS60IBHuTb3mOLffbfd+Zdplki8Ta7mRCrFXjkSKSoDK
QQ8cikVBGRUdQ9t3KU/LXu5sPKG+QRTeFvVpFIrKGjmikmioSjggpLE4OlgcNQ9Ul/DLcX8y
P+YT8eti9b9X/I3eHTHX3UEG68J298itz7m3NuHtTtLsrcW+N2bsxuAwm6Isk+9qqg2X15uL
DU5H8TxyU91XyyhaeKOF+T7j3F5/2Cx27bOYZrOwtA6z3bu7zzTPLI4VXr4hEcTxj40pgVPa
BkJz9a+0/tfzRuW7bxypBuG53xje2sY440t7eBIY42d49PhBpZ0lb+zctk0FWJ2h+utvZnaX
X2xdqbj3FV7v3DtnZ22NvZ7dlfJVS126MzhcJQ43KbirZa6pra6WrzddTPUyNNNNKzyku7Nd
jkzt9vNaWFja3FwZriKFEZzWrsqgM5qSasQSaknOSesO91ure+3Pcb21tVgtZp5HSNaARo7l
lQUAFEBCigAoMADHSx9rOkHWuJ/Nc/7eefyqP/EsdYf/AAQexfePHul/08v2u/56of8AtKi6
yt9lv+nP+9H/ADxXH/aFN1sd+8h+sUuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r/19/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3WuJ/wnC/5kZ8jP8AxLG2/wD3j0948fd3/wCSJzD/AM9Sf9W+srfv
W/8AKx8qf88Un/V3rYzq6ukx9JVV9fVU9FQ0VPNV1tbVzR01JSUlNG01RVVVRMyQ09PTwoXd
3IVFBJIA95Cu6Ro0kjBUUEkk0AA4knyA8z1iqiPK6RRIWkYgAAVJJwAAMkk4AHHrWh6I3JTf
zBP51mc+QmxTJnOiPinsxsFgd16WGMzUlDhNw7Z261HLd9Ue4N+7szWZxltHmxuP8jhWJQ44
bHcLz97yz8wWNX2Pa4dKv+FqK6JT/TyvJInqi1NDjrLfmS0f2w+79bcr7lSPmTerjW8f4kq6
SPX/AEkMcUUnGkj0FRnoE8p1Z3D2D/O8+UOwtofJbM/FXsXde2KrI7R3/jtk0u9a/duAi2t1
hmsfsjHY3IZ/aUUcNTtHHtWNVxTyMn8FeHS+t3Ull2vd7/3p5msbTmR9r3CWImOURiQyLohY
RgFo+MY1agT/AGZWhqT0IId52La/u88nbnfcpR71tUEwWWFpTEInMlwjTMypLkStp0lRXxQ1
RQA2W5X+XF8+M3i8lhct/Ny7JrsXl6CsxeSopvj1h/FV4/IU8lJWUsujuFX8dRTysjWINjwf
cjy+3fPc8UkMvuvctE6lSPpVyCKEf7keY6iSH3W9tLeaK4g9j7RZo2DKRetUMpqCP8V8iK9G
z/l3/CWT4FdIbh6aftKXttc52bnOxYtwSbPOyExsea2zs/bxwNPhjuzeIaKCXajVRmFUgkkq
2HiUqWcV+3/JZ5F2W42c7obvXctLr8Pw6akjTSF1ycNGqurJY48yCfdL3CHuVzDa78NmFiY7
NINHi+Nq0SSvrL+HFk+JpppNAoya0FW38qP/ALeefzV//Esdn/8AwQe+vcY+1v8A08v3R/56
pv8AtKl6mT3p/wCnP+y//PFb/wDaFD0j/wCezjdw/wCzOfy98vJvafrLaz7oyWNoOzxiUzdN
1puFOweuKnK72fGVE2Po8lPt3HSUWQWklq4VqloGTVGoZ/aP3wjuP6y8gym9Nta+KQJtOoQv
4sJaTSaA6BpfSWGrTTHHpd93Ca1/qh7oQDbxeXvgqxt9Wg3CeBOFi1AMVDtrTUFOnWDQ4HR0
1/l8fzBXVWX+b72WysAysvx7whVlIuGUjt8ggg8H2MhyDz8cj3auaf8APKv/AG0dR+fdD2wB
ofYy0r/z2v8A9svXP40/ywOzfjZ218hPkRuH5VZXv7s7ubpPffX9SuS6xj2DUVO69wVm2Mvi
t1V2Xi7E3fT1NTQzbUSmSIUUQValnEg0lH3y57Z7ly5uu/8AMFxzQ1/uV5ZSxGsPhEu5Rlct
4sgJGigGkcSa+R1zb7w7RzbsnK/K1ryYm2bPYbhDMNNx4wEaCRWjCmCIgESFidZ+ECmagt3/
AAnS3LtiLoH5AdbOiUXZe3O7huXcuOqolpcqm2M7svbWB28k9PKUrNGPz+0szHIrIBBJJY+p
7ew793u5thsO/bcRp3KO91uDhtDRoqVHHDRyA+hPz6Fn3qLS8PM3LG7A6tol27w42GV8RJZH
ehGO5JYiM5A9B1sTe8gusWeqEP8AhRR/2RR1f/4tLsn/AN9N3d7gr7wf/KmbZ/0tI/8Aqxc9
ZK/dY/6eDvH/AEppf+0m06t02rjMvmvi9tzD7ffx5/LdCYfGYSTzil8eXr+vKelxr/ckgU+m
tlQ+T+x9fx7li1jmm5Zt4bc0newULmncYgBnyzTPUH3s0Fvzjdz3QrbJubM+K9onJbHngHHn
1S7/AMJ1s9t6n+PXf/XMypQ9kba72lz258RVqKXM0u3s3sjamCwC1lDMUrYUpc9tLMxMHjUR
y6lPquBDn3fJ7ddg37biNO4x32p1OGCNGirUccNHIOGDXqfvvT2103NHLO6qdW0zbaEjYZQu
k0jvQjBqksRwcih4dWefzKt37T2X8DflXkd4zUkePyvS+99oYuOrlhi+53ZvTDVO1tnQ0yyu
vmq13PlqWVEW7/tkgce5L9xru1s+RuaZLwgRvZyRrXzeRSkdPnrZT+XUQe0tje7h7k8lxWCs
ZU3CGVqA4jicSSk04Dw1YE8M9VmfCTbWe27/ACFe65s5FPBHuT4//MrcuCp6gyCSPA1m2uw6
GklWGTmCCuqcdNUxAALJFOsouJLmNuS7ae39i96M4IElhuDqD/CUlA+wEgkeoNfPqXfcK7tr
r7ynLy25BMO57XG5H8YkgJz5kBgp9CCPLoef5DMMUX8vrbbxxRxvUdo9mzVDoio08q5Wkp1l
mZQDLIIIEQM1zoRR9AB7PfYwAcg25Aybqavz7gP8A6DX3k2Y+592CxIFnbgfIaSaD8yT9pPV
zfuYeoD697917rXE/muf9vPP5VH/AIljrD/4IPYvvHj3S/6eX7Xf89UP/aVF1lb7Lf8ATn/e
j/niuP8AtCm62O/eQ/WKXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691//Q3+Pfuvde9+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
737r3Xvfuvda0vxr/lr/AM2j4aYndu1Pjn8i/iZhNs7vzNDnsv8A3hpt2ZWurcnR41KBJvHl
ujtxGgSKK6BIqllcAOQGJUY4cue3PuryfFd2vL3MO1JbTOGbWHYkgU/FbPT0wfn1ltzb7s+y
XPs9je81cq73JeQRlF0GNQFLaqdt2mr1qVxw6HjdP8uT+Yt8oKU7e+Yf8wOjo+u62BIM/wBd
dC7OGKw+eozCjS4uvqocT1rS5KlaskkbXlKDKBljT9oXVYT269vPcLmZfp+bufVG3kUaK1j0
qwp8JOmEEVrl1fyxwADdl7q+1fJ7/Vcie2LNuqmqT3kupkNcMAWnKmlMRvHxPdxLWqfF/wCK
XSvw/wCtafq7pLbJwmFNU2SzeYyM65LdW7s26LFJnN1Zsw075KvMShI1RIqamiAjgiijAQSj
yzyts3KW2rtmy22iGtWYmryN/E7YqfIYAAwoAx1DHOHOnMHPW7PvPMN54lxTSiqNMcSfwRpU
6Vrk1JZjlmY56Kp88v5bG2Pl5m9p9v7C7AzPQ/yY65ip49nds7ainLVlLj5567F4vccWNrMV
lg+OrZ3NFkaWpSqolmkBSojKxALc8+3NtzbNa7tY372PMluB4c6VyASQr0KtgntdTVanDDHQ
09tvdm85Gt73Yty2yPcuUbsnxbaSmCwAZk1Bl7gBrRlKvQZU1bouON+Pf89KnpYtsVPzd+NK
YKngXHxby/uPBld9NRxsqx1M9DW9D02LnyQpro0klXJK5Gt5WlYy+w7HsHvcqi2bnTbfAAp4
nhhpaepBtgpNPMsT5kk56FU3NH3cmdrxPbzd/qSdRi8YrDX0BF4WC1zQKAOAAXHVuHRu0exd
hdS7F2f212OO3OxsDhVot19jDBJtv+9OR+5qJUrWw8dbkEgkp6SWOnaTyD7loTMY4jJ4kljZ
LTcLHarG03Xcfq9wjSjzadGs1OdNTSgoK1zStBWghDmK+2rct73G+2TavodqlkrHBr8Tw1oB
TVRa1NWAp2101amo03d7/wAsX5c7W+Xm/flp8AvkXsbqDcHbgq59+4PsOmq2pYK7NSUtXuZa
OFNg9k4Hc2KzWZx0ORWCvx8UlLWO5jlOlCIg3z215stebL7mvkPmGC0nu6mVZQaAtQvQeFMr
qzAPRkBVq0PDqeeW/d/ke85G23kn3M5Vub61saCF4CKkJUR1PjQPGyKxSqOQygVGT0fjt/4V
UPy0+Ju0eifltuGDeHZ2KwWHr8p25s+hx+Krcd2nQ46Wlrd6bWpBhcVj6Wgr5qiVJqD7Kmpp
6SQxeOIiNox1u3Jqc1cq2mx813Am3JEUtPGApE4FDIg0qACSarpAKmlBgiNdi9wJOSedr7mT
ki1MG0PIyrbSlmDW5aoikOtmLAAEPrZgw1VOQSC7K+G/85bobE0vXHS/zi6Q3l1fhClHtqfu
PbmVqd14fD0x8FJR033nWPY+QSljoVjVKOTOT01KI1jg0JqLASz5Q94NiiXbtm51sptsTCG4
Ri6qMACsMxpSlFMhApRaDqS9w589hOZZ33Xf/bvcbfeJMyC1dRGzHJJpcQLWtasIQzVq1TTq
yX4e9VfLHrLb+9JPlp8i8L3/ALt3Tmsbk8L/AHf2TQbSxGyaWloJKXI43HT46lwlPk6PJzGK
RUGLovt3hZrymciORuUdr5q22C8PNfMKX93K4ZdEYjWMAUKggKCDg00LShOdWIm563rkrd7r
bxyTyrJtljDGyvrlaVpSWqrMGLlSoqK+I+oEDt05IV8hv5UG/qT5BZP5X/AbviL4zdvblmr6
veG28jjp6nYO4MnlpvvM1kE+0os1FTUOeyMMdTX4qsxOUx89XeoRYWVUIE5g9rL9d/l5p5E3
wbbu0hJkQgmJ2bLHAagY0LIyOpbuAHDqS+V/erbH5Yh5K9y+Wzu+xwgCKRWAmRVFEXJQkopK
pIssbhe0lq16E7pDov8Am1t2h1/uP5KfMDpKq632luKPK7l2F1TsVJ5t+4yOkkhbFZTMz9c9
b12PE7zNbxyyQRMFlaKYqsYM9l2P3WO52FxzHzbZHbopNTxQR/2q0+FmMMJFfkSBxoeHRPzD
zH7IjZ90tOUuRdwXdp4tMc1zNQQtWupVE84alPMAnI1LWvRpvnd8RcJ82vjpufpDKZ59qZWf
IYvdOzN0CkGQhwO8dvmo/hlTXUHkherxlbSVlRR1So6SrT1TtGdaqCJ+eOU4edOXrnZZZ/Cl
LK8b0qFkWukkeakEq1M0YkZ6Bvtvzxce3vNVnzFDbeNCFaOWOukvE9NQDZowIVlqCNSgHBPR
WvgF8Z/5jnx63FidqfJH5L9ZdnfHfZWxaraOw9h7WpJK/ctJUUcmNpdq1mQ3NmOqdq7lNDhM
LSzU60s2Zr4kWRFAYRRkBjkPlv3D2C4iteYuZLa55fhgMcUSCrgigQl2gR6KoI0mRhkeg6GX
uZzd7U80Ws97ynyjeWfNNxciWaaQ6YyDqMgWNbmSOruQdQiQmhONR6D/AOQX8rfs/GfIXN/L
T4Bd80vxw7f3fPVVm/NpZ7Hz1fW28cnkqkV+ayNUKPHZ6OKlz2SiSqrsfWYfKUk1cTVR+CQA
FBv/ALY7nHzBNzXyHvo27d5iTKjAmGRiasTQNhj3MjRupbuGk9GfLHvHs83K9vyT7mctHdti
gAEMqMBPEqiiKKslSikqjrLGwTsOodBpl/5Yfza+W+7do1H8xf5a7V3d1bszJQ5an6k6KxlZ
icPn6iGRVeOvr22h1zTY6qrKZpY3yMlDkq+GGR4aaSAP5ELZfbTnTmu7tG9wua4pdshbUILZ
SqsfmfDhAJFQXKuwBIUrWoN4Pd/295Isb5favkiaDebhCpubxgzID6DxZywBoQgeNCQGcNSh
tx7l6Sh3T8U+2vjn1ZQ7d2jDuf4/7/6Z69oKo1WO2ptw5/rzL7L2xBWPjqLKV1HgsY9ZCJnh
p6mdIEYrHI9laWN42UXXK268vbYkcQlsJbeIGoRNUTRoDQMQq1FaAmnkT1B+wcwtZ86bJzVv
Mks7Q7nDdTsKNJJonWWQjUVBdqGgLKCTkgZ6Ab+Wj8Vewvhr8W8L0j2fmdmZ3deN3hvHcE+Q
2Hkc3lNvPRbhyEdXRRRVe4du7XyTVUUa2lU0iorfpZhz7IvbjlfcOT+WIdl3OaF7pZpHJiLM
lHNRl0Q19e38z0JfdvnPa+fecrjmHZ4LiOyeCJAsyor1RaGoR5Fp6d1fUDo/3sedRl1737r3
VTXzZ+CHbvyS+Yvwo+Qmxtx9cYrZfxv3vs3cu+MZuvL7nodz5Wh292ltve9bFtSiw+0M7iq6
rlxWHljiWsraFGqGVWZUJkWKuc+Rt25i5v5M3+yuLdLPbpo3kV2cOwSZJDoCxspOlSBqZc0y
BnqbPb33I2PlPkP3B5X3G0u33DdreWOFo1jMal7eSEGQtKjAamBOlHOmpAJx1bL7lXqE+ve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r//R3+Pfuvde9+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Lf49+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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691//09/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
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
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//U3+Pfuvde9+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Xf49+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//
1t/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3QZ9m9ydYdOYds32VvTCbVpDG8lNT11T5MtkvH
+qPD4SlWozGXmB+q00EpX6mwBPtyOGWY6Y0JP+rz6o8iRirtTqrjsr+bNjqarnoupOsJcpTR
sVi3BvvItQJOVNiY9t4Xzz+B/qrvkI3tbVGpuPZnHtRIrLLQ+g/z/wCx0je9H4E/b0X3/h1f
5Hfdfcf3a6g8OjR9j/drdn2uq1vLr/v199r/AD/ntP8Ah7Ufuu3p8T/tH+bpv6yX0X/V+fRh
+s/5suKq6ynoO3OspsPTSsqS7j2PknyUNOXZE1z7ay6wVS00Vy7vFXzy6eFiY/VPJtRArFJU
+h/z/wCx06l6ODp+zq1Prrs3YXbO26bdvXe6MXurA1LGP7vHSsJqSoADPR5OgqEhyGKr0Ugt
BUxRShSG02IJK5IpImKSKQ3SxHVxqQ1HS7906t1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691//19/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdAl2/8iunei8e1Z2PvXGYmtaPyUe3aVzk905K
6gp9lgKHzZAwuSB55FjpkLDXIoN/b0VvNOaRoSPXy/b028scfxt1UF3j/NJ39ugV2D6UwMfX
2GkLwpurNpSZfedTAQV8lLREVGA2+0qMQRavlWwaOaNvobQ7ZGtGmbUfQcP85/l0hkvGbEYo
PXz6rC3Jufcu881V7h3ZncvuXPZGTXWZbN5CqymRqWv6RJVVcs0zIgNkW+lBwoA49mSqqAKi
gL8ukZJY1Y1PTniNkZjJ6JZkGOpWsfLUqfMy/wBYqX0yG/41FAR9D72WA62AehHoti7fpUAm
p5K6X8y1M0g5+p0xQtFEF/1wT/j7pqPVtI6mr1tjc7KKLEYivkr5ATFFiEqqupa3PppFFSHU
E82QG35Hv2umScde0g+XU3rnsftr4l9jUm4tvzV1ATJEmZ2/k4qyjxO6sTG+qbFZ3FzBXjk8
bt4pdPmpnbXE973pLFFcxlW/I+n2dbR3hao/4vrZn6f7W2t3X15tzsfaE5kxOfpC8tJK6Gtw
+Tp2MGTwuSRCRFXY2rRkb+zIumRLxujENTRNDI0b8R/qr0bxusih14HoTPbfV+ve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r/9Df49+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+691737r3XvfuvdFr7r+WvRvQsU0G9N3wVm40VjFsvbIi
zm6pXAJC1FBBPHT4ZZNJ0yV81JG5BCsSLe1MNrNP8CdvqcD/AFfZ01JPHH8TZ9PPqnjvD+Zn
3F2D91husqaHqbbUjvGK2gmXJ72roLkKZs7NDHTYcSBQ+mhgjnia6/cuv1NodthjoZDrb+X7
P8/SCS7kbCdo/n1XJX1+UzmRqcjk62vzGWyNQ09XXV9TUZDI19VMbvNU1VQ81TVVErfVmZmY
+zAAKAAKDpLUk1PHpV4jYWVrtMtcRjKckG0q66px/tNOCPH/AE9ZUj+h96LDrYU9Chids4jD
aWpaYPUAWNXUWlqCfyVYgJDf/aFW/wCfdSSerAAdLnA7dzu6MhFitvYmvzGQl5WloKeSd1S4
BlmKDRBAl/VI5VFHJIHuhYKKsaDqwBJoB0b/AGB8Qq+pEFf2Jlv4bFdXbb+Ekhqa1l+pjrMs
RLRUx1CzLAs+pTxIp+iZ7ocEH59PLCfxHo5+1NjbS2PR/Y7VwVBh4WVVmlp4tdZVaP0tW18x
lraxh+DLI1vx7SM7Oasa9PhVXgOix/NraeAzvUcmTrYIFz+LylGuArNCfdvJMtQ0+PWW3kNP
LDG0jKL2Mdx9Td+0YiSg+GnTU4BSvn0HP8qXtmsxm+N6dM11SzYbc+Il3lgYJH9FNuPCNR0e
Ujpk49eXwcyySnnjHJa3N9bpECiTAZBofsP+z/h69ZPRmjPA56vW9knRj1737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Hf49+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+690T3vD5x9CdH/dYyv3GN57wgVwNo7Kemy9ZT1AFlizOTEyY
bBlXK645p/ulQ6lgcce1cFlPPQhaJ6n/ACevTElxFHitW9B1Tr3h/MT737Z+5xW2q5OqNpTC
WL+F7Qq5/wCP1kEgZdOV3c6QZJ2COVIokoImU2dGIB9m8O3wRZYa2+fD9n/F9IZLqR8DtX5f
5+iGgVVdUGwnq6upkZ2t5J6ieaRi7u365JZHYkk8knn2u4fZ0m6XmI6+r6rTLlJBQQmx8KaZ
atgfwbExQXH9SxH5X3UsPLrYXoTsXgMVh1AoqVFltZqmQCSpe4sdUzDUob8qulf8PdSSer0A
6X219m7o3pXjHbXwlfmaq6iT7WE/b0wc2WSsrJDHSUURI/XK6L/j7ozqgqxoOthS2AOjl7A+
IMEfir+xsv8AcPw42/gJWjgHN9Ffl5I1mk1A2ZKdI9JF1mI9pHuvKMfmen1h/iPRxNvbX27t
OgTGbbw2Pw1EgUGGhp0iMrICBJUzWM9XNybySs7m/J9pWZmNWNT08AFFAOneqqqaip5qutqI
KSkp42lqKmqmjp6eCJBdpJppWSOKNR9SxAHvXHA63w49Fe3/APKzZW2/LQ7SibeWVW6GeF3o
8DTuDYlq94mlryvBAp42icf7tU+1CWztlsD+fTTTKOGT0QvtLtndvYQqMpuvII1JjaesmoMV
Rxfa4ugDxkuKan1PJLNJpC+SV5JSLLqtYe1scSphRnpOzs2SemT4BVVXSfLjqBqPUzz1u6qW
dFDsHpKnY254qrWiEalihYyXN1VkDH9Pul+AbSWvy/wjrdt/bpT/AFY62gPYa6N+ve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r//0t/j37r3Xvfuvde9+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
vfuvde9+691737r3XB3SJHlldI440Z5JHYIiIgLO7uxCqiqLkngD37r3REO8f5hvRHUX3+Iw
GRbtPeVLqiGG2hUwvg6WqGoePLbvKT4qBY3QrItIK6oif0vEvJC6CwnloWGlPnx/Z/xXSaS6
jSoB1N8v8/VO3eXzq767uNdjJ9wHYuzKsPD/AHQ2XJPjYKikYlfFms1rOazRmisJo3mSjci6
06XI9m0NlBDQ6dT+p6QyXEklRWi+g6J7TUlTWyrBSU81TM3IjhjaR7D6sQoNlH5J4HtZ0x0I
eI67qJdE2YnFMh5NJTlZJyP9TJN6oYj/AMF1/wCuPdS3p1YL69CZjcRjsTH4qCljgBADyAFp
pP8AlpM5aR+fwTYfgD3Qknq1KdCPs7rvee/ar7ba2BrckqyLHPWhBBjKMkaj93kqgx0cBCer
SX1sB6VJsPdGkRPibqyqzcB0dPYPxFweO8Nd2Dkzn6oBWOExT1FFiI3t6lqK8GHJVwB+mgUo
/qGHtI90xwgoOn1hAyxr0bjD4XEbfoIcXg8ZQ4nHU4tDRY+mipadCQAz+OFVVpXtdnN2Y8kk
+0xJY1JqengAMAY6y5LJ43D0c2Ry1fR4ygpl11FbX1MNJSwqPzJPO8cSD/XPPvQBJoBnrxIG
Tw6Kbv8A+W+2sQJ6HYePbcuQQtGMrXpPRYGJh/biivFkskAwIIAp0I5WRh9VSWzHLmg6ZaYD
4RXolO9uzd7dg1Jn3PnaqrgDloMXC32mIpObqKfHQaafWoAHkcPKwA1OTz7VpGifCvTDOzcT
0gHdI1Z5GVEQFmd2CqqjkszEgAAfn3fqvQQ703XDXocTjJBJTaw1ZUr+idkIZIYT/ahVxqZv
7RAtwObqPM9UJ8ujtfyvOv6rc3yGqN7GBv4Z1rtTL171drxpmd0U0+2cZRk2NpKrGVmRkX/C
nb2g3OQLbhPNj/gz/m6U2a1l1eQHWxF7IOjTr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e6//09/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3XvfuvdFN+Vnzg+Mvwu2xDuT5AdmYv
a1TkaaefbmzqGOXO7+3aYC0ZXbu0sYs2UqaY1CiJ62ZYMdTyMBPURA39lW6b3tuzRCS/uQhI
woyzfYoz+eAPMjo32nYt03uUxbdalwD3McIv2scflknyB61we7v+FOe5Za6sovjh8acFQ4yP
yLQbl7u3FX5aurdSMIpKzZGxKvC0+M8UliyJuCr1gEB0JuI6vfcuQsy7dtqhfJpCST9qrSn+
9nqSrH2uiCq257mxbzWIAAfYz1r/ALwOqwO5P52vzb71qauHfGS2BT7TqpEYbA2tg9x7e2jT
xKVYwmnp93zZTLgMCyNlKvINGx9JAAAS2/uhv1u+oWNkftST+R8XHRhN7WcvzIF+svAfk8f8
x4VP8HSW2L/MAwFdUQUXYezqvArIyo+b29VHL0UZYgeWpxVRFT18EEf1YxS1Uh/CH2MNq93b
SV1i3jbWhB/HGdaj5lCAwH2Fj8ugluvtHdxI0uz7kspH4JBoY/IOCVJ+0KPn1Z31nS7P7H2/
Rbu2/uvF7mwFbfwy4CqWeNZEt5KWukdVqKGshJAlp3jSaM8Gx9yrY7lZbnbJd7fcpLbtwZTX
8iOII8waEeY6iu+2292y5e03C2eK5XirCn5g8CD5EEg+R6HWix1DjYvDQ0sNNHxcRIAzkcBp
JDeSVrfliT7VVr0l6FLY3VG++xJR/drBzy0IfRNmaw/ZYaAg6XDV0wCVEkZ/VHAJZgOdFvbb
yInxHPVlRm4Do7OwPidtLAmDIb0q33ZkkCucfGJKLAQyj1WaJWFbkgjAWMjRxuL6ojewSPcs
2EFB/PpQsIGWyejU0NBQ4ykhoMbRUmPoaZPHT0dDTQ0lJTxg3CQ09OkcMSAn6KAPaYkk1Jz0
7QDh1Bzu4cFtmgkym4ctQYbHxnS1VkKmKmiZyCVijMjAzTPb0ogZ2/APvaqzGiip68SBknHR
Qd//AC8x1KKjH9d4o5Ocao13Bmo5afHr9R5aLFq0VbVXBurTtT6WHMbD2qS1JzIfy6YaYfhH
RMN2773dvmtFdurO12XlQkwRTOsVFS6uCKPH06w0NIGH18calvzc+1SoqCirTpksWNSekdLN
FBG808scMUY1PLK6xxov9WdyFUf6/u/VekDl+wcfS6osXGchMLjzPqipEI4uCQJZuR+Aqn8N
7sF9eqlh0GOUz+VzDE1tU7RXutNH+1TJ/S0KmzFfwW1N/j7sAB1UknrjgMBmt05rF7c25i63
NZ3NVsGOxWKx0D1NbX1tS4jgp6eCMFnd2P8ArAXJIAJ9+ZlVSzGijrwBJAAz1tCfD7460/xw
6jodtVv29RvbcM6bi33kKcrLG2anp44ocPSVAuZcbgKVBBGQdEkvlmUL5ioDV3cfUSlh8AwP
s/2ejiCLwkAPxHj0ar2l6e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv//U3+Pfuvde
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+691737r3XvfuvdVg/wA0v+Y1tr+Xv0jDm8fS43c/ePYpyOF6g2VkJW+x
NXRxQ/xfeu54aeWKsO09prWQtJFEyS19XNBSo8SyS1EAZ5n5ii5fsg6gNeyVEanhjizf0Vr+
ZoMVJAp5U5bl5ivijEpYR0MjDjngq+Wpv5CpzQA/Pi7e7i7O777B3D2p3BvTN7+39uiq+6zO
4s9U+epl0jRTUdJBGsVHjMVQQgRUtHTRw0tLCojijRAAIBu7y5v7iS6u5mknY5J/1YA8gMDy
6yIs7K12+3jtLOBY7dBgD/D6knzJyfPoNPabpV1737r3XvfuvdDb0V35v3oDd9PubZ1e8lBN
LCm4tr1U0gwm5sejeulroV1CGrjRmNPVIvmp3NxqQvG5/wAv8xbjy5erd2MlYyRrjJ7XX0I8
j6MMg/KoJDzBy7t3Mdk1pex0kA7JAO5G9QfMeqnDD50I3Z/httnoLvTp/Y/e21q+Xf1Fumi+
4koszFDSxbXztG5p8ztjM7fgnqUGYwWQR4JhUS1EE6hJ4QYZInbJjbd8g3qwgv7JqQSDh+JS
MFW9CDj+YJBB6xk3TZbjZb+fb71f14zx8mB4MvqCMj04GhBHVgkMMNPFHBTxRwQQoscUMMax
RRRqLKkcaBURFH0AAA9qePSLpg3PvDbGzKA5PdGboMNR+oRtVy/vVDKAWjo6SJZKutmAN9EM
bvbm3uyqzmiip60WC5J6Jrv/AOX0rGfH9c4gRpZoxuHOxhpSfp5aDDoxjQC10eodr39UItYq
ktfNz+Q6ZabyUdE63Hurce7q85Pc2ayGarTqCS11Q8qwIx1GKlg4p6ODVz44lRAfx7VKqqKK
KDpgktknpMVNVTUcTT1c8NNCv1kmkWNL/gAsRdj+AOT+PdutdB3l+xKaLXDh4DUyC4FXUBo6
cH/VRw+maUf8G0f7H3YL69VLenQZ5LL5HLS+WvqpJ7ElIydMMV/+OUKWjTji4Fz+Sfd6U6rW
vTb791ro1vSHww7572NNXbe2s+3Np1CpKN67zWqweAmgcallxQalnymfWQAhXoqeeEONMkkf
19pZ7yCCoZqv6DJ/2On44JJMhaL6nq8/4wfCzrb42Rfxunkk3l2RVUj01dvXKUsdP9jDOoWp
odsYpZKiPCUc6jTI5kmq5gWVpfGREpLc3klx28I/T/P0Yw26RZ4v6/5ujk+0fT/Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/1d/j37r3Xvfuvde9+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
7r3XzY/5pHyryXy9+ancPYy5Oeu2NtvPVnWfVFKah5qKi672PX1mLxdZj43RDTR7syIq85LH
YlKjJyLchR7xy5n3Rt33m8uNVYFbQnoEU0FP9Mat9rdZMcq7Suz7JZW2ik7KHk9S7AE1/wBK
KL9i9V6+w/0I+ve/de697917r3v3Xuve/de6ve/kb/L2l6a7T370TvnLyU3X3Z+Eq937cjMd
RVHH9k7To42qIqCkp0Yg7q2fDMtS9iTJiqQeldbCUPbHdZItzm2Vm/SuFLKPSRBU0/0yA1/0
i9Rb7obQk+2Qbyi/rW7BXPrG5oK/6VyKf6dur+t/fLvM1/moevcWMJSsGT+N5mKCry7XFg9N
j1efG0RU/wDHQ1VxzZT7n1LUDLmvUBtMfwjoouYzeY3BXTZPOZOuy2QnN5azIVU1VO39FEkz
sVjQcKosqjgAD2qACigFB0ySTknPSfrchRY6Ez11TFTRC9mlaxYjnTGgu8r2/Cgn3uletdBx
l+xQNcOGp7/UfeVakD+mqKmBBPH0Lkf4r7sF9eqlvToNa7I12Sl81dVTVMnOkyuSqAm5WOMW
jiUn8KAPd+q9RACSAASSQAALkk8AADkkn37rXR3Oj/gF353L9tlKvCjrXaExik/vDvmnq8fW
VlM5UtLhNsiJczkS0LB4pJVpKOZT6aj2imv4IagHU/oP8p6UR20smaUX59XFdH/ALoPpr7bK
VmFPZW74RFJ/eHfNPSV9HR1KBSZcJtnxNhscFmQSRSTLV1kLD01Hspmv55qgNpT0H+U9L47a
OPJFW+f+bo7oAUBVAAAAAAsABwAAOAAPaLpR137917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuv/9bf49+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+691737r3XvfuvdA/wDIbdNdsfoHvHeu
LkmiyWz+n+zN046WndI54q7b+y83lqSSCSSOWOOZKikUqzIwDAEg/T2j3CVoLC+mU9yQuw+0
KT0t26JZ9wsIG+F5kU/YWA6+Vz7xe6yu697917oY+s/hx8lPkBlFkwOIm6369hlEb733etZh
IckENp5sJj0iOezyFg6xPBElCzJaSoQniL+dvfz2u9t7d4r7cBufMdP9xbUrKyHyEslfCh8i
wdjKAarEw6I7o7hdztFbsY7ZTTVwqfP5n0FMep6i/I74n9pfENtrZzP7toew+vN05Vdvfx2l
pquhqcVnXpZa2GgrcfX1FbJTPU0dJUS0zRVM0cyU0odY2C3t7Te9/KnvS27bdt+0S7bzJaRe
MYXZXWSHUELo6qurSzIrhkUqXTSWBNGQ95tksPjTmW1c0Na1H7f89DnoJvcndCLr3v3Xuh5+
LuXnwnyM6TraZ5Ekm7K2niGMbaWMG4MtT4GqQk/7rkpck6uPypI9iLlKZrfmfYXUmpuo1/J2
CH+TGvQe5shWflnfkYCgtZG/NFLj+ajraAyOWx2Kj8lfVxU4IJVGbVNJbj9qFdUsnP8AQED8
+8tqE9Yl16DTL9iTyaosNT/bpyPu6pVkmP8AjHAC0Mf+uxe/9B7uF9eqlvToOqqrqq2Vp6uo
lqZm+skzs7f6w1E6VH4AsB7t1XrqlpaquqYKOipp6ysqpo6elpKWGSoqamomcRxQQQRK8s00
rsFVVBZibAe/E0yeHXurBujv5b/d/aIoczvaKPqXaVQUlMu46WWfd1XStY6qHaSPBUUjtyP9
yMtEy/qVJBYFBPuMMVQne/y4ft/zdKY7WR8t2r/P9nVxPSHwu6H6KWkrsBtdNybupmSX++28
Vps1noqlQbS4qNqeLF4DQWYI1HTxTFDaSSQi/somvJ56hmonoOH+z0vjt448gVb1PRr/AGl6
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r/9ff
49+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+691737r3XvfuvdIzsfZ1L2H15vzr+udI6LfOzN0bOrHkjWWNKXc2Drs
LUO8Tq6yIsVaSVIII4sfbNzCLi3nt2+F0Zf96BH+Xp+2mNtc29wvxRurf7yQf8nXzWet/gn3
zvnMVNHm8COvMPjcnW4zJZvdf7Unnx1U9JWDEYWFzkssPJGxhmtDRTgXWotz75ze4H3g/b/k
N7qwF9+8t+iJU29sQ4VhUUknzElCKMAXkXzj6ywWVHRJENVYAj7D1ah0x8Mum+n/ALTJ/wAJ
/vtu6n0Sf3n3VDBV/a1K2PlwuF0vjMTocXjk0zVSfTzn3g97gfeA5/588ez+u/d2xNUfT2xK
6l9JZcSS1GGWqxn/AH2OtFiehj7U7o6y6VwMu4uyt247blCsbvT00nmrcxkmT6xYrCUEVVlc
k+qwJihZUvdyq3PuPuTuQubuftxXbOU9kmu56gMwosUdfOSVyscY9NTAngoJx03JIsSNI9dI
9AT/AIOqEPmL8w5/lzJtvYezNo5TbXVe1NzLumfM7jEKZ3ceXpKGuxdDULS0zTU2JpqagylU
iQJPUySNUCSQx6AnvpJ7Dew/+s0dz5j37eYrrm68tfpxHDXwYImdJHXUwDSMzxxkuUQKEKqG
1FuiZ2m3WWKNIWW0VqljitPT/MK8anot3ucOhF1737r3RgfixhKvN9/daJSBg2Iz6bleZVVh
TLtqCbNRzsXSRU/yqijRTa/kdbEGxAt5Fs2vea9mjUVCS+IfkIwX/wAIA+0joJ883i2XKm8y
E0LxeGPmZCE/wMT9gPV8s081TK81RLJPM5u8srtJIx/qzuSx95YdYpdTsPhcxuHJUmG2/icn
nMxXyeGhxWHoKrJ5KslsW8VJQ0UU9VUSaVJ0opNh70SFBLEAdeAJNAM9WV9H/wAsLtTe/wBl
mu28lB1ft2ZUnOGjEOX3xVwtZljaijc4nA+aM/qqJpaiFuHpb3ALptyiSoiGpv5f7P8Aqz0r
js3ahc0H8+rg+mPi30l0NTQf3C2bRrnY4Win3lmxHmd31nkUJMzZmoiU0EdQqjXBRR0tMbX8
V73KZrmaf437fQcOl0cMcfwrn18+jCe0/TvXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//Q3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvddEgAkkA
AEkk2AA5JJPAAHvRIAJJx17omnc/zi6c6o+7xWJrv9Iu7oNcf8F2vVQvi6OoW48eY3Lpnx1J
pdSrpTirqI3FniX6+8UPdn74ftT7afU7btl5+/uZ0qPp7N1MKMPKe7o0SUNQyxCeVWFGjXj0
M9l5H3ndtEssf01ofxODqI/opgn5E6QfI9VP9zfMTubuUVWNrc0NpbRqA8Z2ntN6jH0dVTtd
THmciZWymaEiW8kcsopSw1LAh980Pdj71Pux7ri52+73b92csPUfR2RaJHU4pPLUzT1FNSu4
hJFVhXqWNl5O2bZtMqQ+Ndj/AESShIP9EfCvyIGr+keiRdkdgbX6l2XUdg79rZ8LtKDJwYNM
t/DshWQ1eeqqSqrqPBUf2VNP58tV0lFLIkPB8UbO2lFZhEPJ/t5zlz5cGDlbYJ7qNXCvKF0w
REioEkzUjQ0qQpbWwB0qxx0J/Ej8QQ+IvjEV01FaA0JpxpUgV4dVJdz/AMxrd+4fu8L07iP7
l4l9cX96M1HSZHddVEbjyUdDepw2C1oSDf72UcMkkbfTNL2/+6dsO1eBuHP1/wDvC+FD9PEW
S2U+jP2yzUP/ADRXiGRx08F9eq6Nwbjz+68rVZ3c2aym4MzXPrq8pmK6pyFdOedIkqaqSWUo
gNlW+lRwABx7yu2vadr2Sxh23Z9vhtdvjFFjiRUQfYqgCp8zxJyc9X6ZvZh17r3v3Xuve/de
6t9/l0fG/eudFZvXD7Rzu4t07yplxO0MLh8VV5HIrttKqGTIZqSnpopXgo8nXxwqs0gjSOCn
Mhbxyg+579rOXzY2lxzDejS866Iq4/TrVm/27AafktRUMOoF90uYFvbqDl+zbVHA2uWmf1KU
Vf8AaKTX5tTBU9bKfSH8q/d+c+1zXem5U2bjXWOU7Q2pPR5XdEitYvBkc28dXt/Duo/44Lkt
X0JQj3Js25otRAtT6nh+zj/g6i2OzY5kNB6Dj1bx1R0N1J0ljRjutdk4fbzvAlPW5hYTW7iy
qqdZ/im4K5qjLVqtLdxG0vhjJtGiLYAplnlmNZHJ/wAH7OlyRpGKItOhe9tdX697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuv/0d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+690Wv5P/L/45/DPZeE7C+SnZVN1rtPcm5oNn4Ovfbu8N2VeS3BPjMnmFo6f
B7F29ufPGGPHYieSWpNKKWEhEkkV5Ylcu3Ldtv2iFJ9xuBHEzaQaM1TQngoJ4A5pT9o6W2O3
Xu5ytDZQa5FWpyBQVA4sQOJ4Vr0K/VvaGw+6uutl9s9X7hp92de9hbex26tobipqXIUEeWwe
VgWoo6lsfl6PH5fG1GhtMtNV08FVTSq0c0aSKyhVbXMF5bw3VtJqgkUMpyKg/I0I+wgEcD0x
cQS2s0tvOmmZCQR6EfZg/aMHy6Xvt/pnr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de64SSRxRvLK6RRRI0kkkjKkccaKWd3diFREUEkk2A91d0iR5JHCxqCS
SaAAZJJOAAMknrYBJAAqT0Srub52dO9Xiqxe3asdmbrhDoMbtmrhOCpJx9Fym6QlTQIAwKsl
IlbMjjS6J9feI/ux98v2q9uhc7dsVz/WHmVajwrR1+nRvSa8o0YzUFYBO6kaXVOPQ12XkTeN
00S3CfTWh83HcR/RTB/3rSPQnqpruH5bd0dzNV0Wa3E+39rVOqMbQ2qZsVh5KckjxZOVZZMl
m9agF1qppIdYukafT3zM91PvOe7Puw11abtvxseW5Kj6Gz1QwFf4ZSGMtxUU1CaRk1Cqxpw6
lnZ+Utl2YI8Nt4l0P9EejNX+j5L/ALUA+pPSA6v6M7T7jrftdgbRyWYpo5lgrM3IgodvY5jY
sK7N1hhoI5UjOvwq71DqPRGx49gn269nPcf3Vu/puSeV7i6t1cLJcEeHbRHz8S4fTGCB3aAz
SEfCjHHS/dN92rZk17hdqjUqF4ufsUZ/Ph6kdWq9Mfy59j7X+0zXbuU/v5mk0S/3dxrVOO2h
SSizaKib9jL57xuoIL/aQMCVeBx76S+033DuT+Xfpt290Nx/fW7ijfSxF4rJG9GbtnuaHILe
DGRVXhcdRVvXuNfXWuHaIvp4P4zQyH7OKp+Wo+jDo2PdHxr6Y786T3N8fOxNk4ir6v3NiHxR
weMoaLGHATRgyYvObWaGlaHB7gwNbpqaKpijJhnQEqyllbOOLlvYrbZU5dsdqgttlRNCQwxp
FHGBw8NEAVKHIoOPQHtN23Cz3CPdIrljeq1dTEkt6hqmrAjBBPDrRF/mFfye/kb8JM/nt07e
web7i+Ognqq3C9q7ZxkmQrtsYnySPHQdqYTGxyVG1q/Hw6UkyXjGGqyyNHNHK70sMNcwco7j
sskksaNNt3EOBUqPRwPhI9fhPkQcCeuXectt3yOOKSRYdypQxsaBj6xk/ED/AA/EPMEZNRPs
JdDDr3v3XupFHR1eQq6WgoKWorq6uqIKOioqOCWpq6yrqZVhpqWlpoVeaoqKiZ1RERSzsQAC
T72AWIVQSxOB1pmCgsxAUCpJ8utkb+Wf/IX7E7fymF7i+aWCz3V3UlP4clhOoqvy4Xs3sKRd
MtMN0UU0X3vX+02e3miqFjzNWqtGkVIjpVGSOV+R7i4livt6hKWgNRE1Qz/6YcVX1B7jwoBn
qMeaufbe2ilsNjmEl4cGUZVPXSeDN6Edo41Jx1uJdZ9RdY9Nbep9q9W7H27sfA00NPAtDgcf
HTNNHSRCCl+9rG8lfkZKeBQiPUSyuqAAGwt7mYsSEX8CgAAYAA4AAYAHkBjqE+LM5JLsaknJ
JPEknJJ8yc9CN7r17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/S3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3WtX/MA2vi/5gH83X4z
/BXJSplOp+hOl+xe3e56H7U11Pjtwb62zUpiPvqGJ4VqaqjVdpNTvUSxpAuZcpdnKSx5vsS7
7zVt2ysa2sELvIONCwxUf7xSvDV+0bbRI20cu326qKXE0qonzCnP/P8AWn8P7BP/AOE9XbW4
JPjj3J8Puw5Pt+zPhj3XuzYmRxEksjy47bO5s5na6Cm/yhIap/sOwsRuansyARQxwrZeFCnk
O6k/d93tNx/uTZzMpHoCSf5OHH7OmOcLdPrbbcof7C5iDA+pAH/PpX+fWwL7HXQQ697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6xzTQ08MtRUSxwQQRvNPPM6xQwwxKXkll
kcqkccaKSzEgAC59tyyxQRSTzyKkKKWZmICqoFSSTgADJJwBk9bALEKoJYnA6Ix3H8++oOuW
qsRs9pOz9zQiSPRgamKHa1JULcBazc7JPDVgEgj7CKrQ2Ks6N7w591fvse13IbXO18rM3MXM
CVFLZwtmjDye7IZX9f8AF0mU5BdD0Odm5B3jcgk14PpbY/xirkfJMU/2xX7D1U/3H8pu4e7J
J6Xc24nxe2ZXJj2dtvzYrb4j1XRa2JZpKzMutgdVZLOFblAg4980PdX7x/up7uvNb8wb6bbl
5jixtdUNtTyEgDF5yONZ3kocoFGOpY2blbZ9kCtbW+q5H+iP3P8Al5L/ALUD516TXU/x/wC1
u6a1YNibVq6zHJN4azclffG7Zx5BAk+5zFQoglmiBuYIBNUkciM+w/7Z+yPuV7t3Yh5M5bll
sQ2l7qT9K0i9dc7DSWHExx+JLTIjPSnduYNp2VNV/dASUwgy5+xRn8zRfn1ar0z/AC6+vtoG
lzPa2RPYmdjKSjCUwqMbs2jlWzBZIg0eUz5jdQQ0zU9O6kq9Mw599Jvaf7iXI/K5tt29yr/9
+7ytD9OmqKxRvQiomuaHgZDFGwqrwMM9RVvXuLuF5qh2qP6eA/iNDIf+fU/KpHk3VhuMxeMw
tBSYrDY6hxOLoIVp6HG4ykp6Cgo4EvogpKOljip6eFb8KihR/T3nPt+3bftNlbbbtVjDa7dC
oWOKJFjjjUcFREAVVHkFAHUeyyyzSPLNIzysaksSST6knJ6ne1nTfXvfuvddMqurI6hlYFWV
gGVlYWKsDcEEHke/de6rs7s/lOfy9u/slVZ3fnxm2RQ7irZ3q6rcHXs+d6syVZWyu0lRXZJe
u8ttrH5qtqmdjLLXQVLyM2onWAwD17yry/fsZJ9tQSHzSqH7ToKgn7QehJY83cxbeojt90kM
Y8npIAPQawxA+wjorNF/wnw/lu0tVFUT7M7RyUUZJeire1twx0tQCrKFlfHLQVqhSdQ8cyG4
FyRcErXkDlwEEwykehc/5KHo1b3E5lIIE0QPqIx/lqOj/fH/AOA/w4+LlVFk+ivj117sfPwR
mGDdrY+r3TvingdXSWCn31vOt3FvCngnVyJUSuVJbDWG0ix/YbDs+1kNY7fGkn8VNTf70xLf
z6D248wb1uoK3+4ySR/w10r/ALyoC/y6N57Nuifr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r/09/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3XvfuvdN2Yy+M2/iMpns1W0+Mw2Ex1dl8tkqtxFS4/GY2mlrK+tqZDxHT0lLC8jt+FUn3
V3WNGd2oigkn0A4nqyqzsqKKsTQD5nrS4/l4/wAyrYHX/wAovnD80+1fj78te29z/JffS4zr
zK9JdRYffOE2d1piMxka1Np5LO5ne21nXIxYyDb9IaeFZljhxEbO+pwFiDYOYoINy3reLqwu
pZLh6IY0DBUBJ0kllzTQKf0R1Jm8bJNNYbXtlveW8ccCVYO5UliBkAKcV1H8+lt8O/mPsXDf
z0Nxb82V153N0v1F87sJLtTJ7Q722TR7Az8HZ+RxeNytJnqTE4/P7kosjFuTs7azw09StUzi
bcVQjIoAJe2ndoE51knht5obS9XSVkXSdZANaAkGrrQGvFz01uW2ytyqkMs0UtxaGoMbahpB
IpUgcFPCn4R1uRe5b6jbr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3XusNTU09HTzVdXUQ0t
LTRPPUVNTKkFPTwRKXlmmmlZY4oo0BLMxAAFz7anuILWCa5upkjto1LM7EKqqBUszEgAAZJJ
AA49WVWdlRFJYmgAySfl0Qvuf+YF1X1/93h9gp/pO3NFri82NqPtdoUUwuuqoz/jlOV0Ehgt
DHNFIAVM8Z94W+7P33vbbkj6na+SV/rFzCtRqibRYxtwq1zQ+NTBAt1dGFVMyHoebL7f7ruG
ia/P0tqf4hWQj5J+H/bEEfwnqqLt/wCTfcPdjyQbw3PLT4BpNcW0cAr4jbUWltcfnoYpZJ8r
JE3KSVstTIn9lgOPfNP3R+8L7qe7ryQ808wsmyFqiytgYLQZqNUYYtMVOVa4eV1/CwGOpX2f
ljZ9kAaztQbj/fj9z/keC/YoA9em/qP47dtd2VSJsfa9TLiBN4ardWW14va1CVbTL5MtNGwr
JoDbXBSJU1Kg38dufaH2w9ifc33duVXk/lyRts1aXvJqw2cdDQ1mYd7L+KOFZZRx8OnTm78x
bTsiE310BNTCL3Of9qOFfVqD59WudO/y8esdlGjzHZNZL2TuCIJK2NljbHbNpZxZtIxiO1bm
RC3p1VUogmXlqZb2HSv2q+4v7ecom13Tn+7bmDe1ofCIMVijcaeED4k+k4rM/huMtAOAinef
cPc73XDtqC2tz58ZCP8ATcF/2oqP4urAKDH0GKoqbG4uipMbjqKFKejoKCmho6KkgjFo4Kal
p0jgghQcBVUKP6e83LKxstttLew260it7GFQqRxoqRoo4KiKAqqPIAADqP5JJJXaSVy0jGpJ
JJJ9STk9S/arqnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//9Tf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3VZv8AN83J3HiPgH3jtroTrjsjtDs7tfGUPUeKwHV2
yt0773BR4LfVT9hvrL1OJ2ji8tk6TGQ7EiyUH3TIkMVVUwKXDOisHOa5LtNivY7G3kkuZQIw
EVmNGwxooJppqK+pHR5y4ls272r3c6RwRnWSzBRVfhFSQK6qY9AehN/lsfG3/ZTvhF8eulq3
HLjd04fYtFuLsCAwyxVK9ib4lm3hvSmrGqFWqmlxOczUtBG0gVlp6SNAiKqoqnl7b/3Xs1hZ
laShKt/p27m/YTT7B0xvd7+8N0vLoNWMvRf9KuF/aBX8+q6f5+Pxe7a7S6t+PHyN+OGx9373
7++MfcuKy+AxXXe0c5u/ek229wT0GSbJUGH2xR1+ayf91t7bSw1UqCF0p4JqqbVGNesg5422
6ubaw3Db4Xe+tpgQEUs1DQ1AFSdLKp+QqejnlK/t7e4vLK9lVLSeIgliAtRilTgVUsPnjq8X
rXdlXvzrrYW+Mht3ObQyG8dm7Y3RX7T3PiMnt/cm2K3PYWiylXt7P4LNUtDmMPmcLUVTU1TT
VUMVRBNGySIrAj2M7eUz28EzRsjOgYqQQRUVoQaEEcCDkdBaeMRTTRBwwViKggg0NKgjBB4g
jpbe3umuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917plzm5Nu7YpRXblz+F29QksBWZzK0OJpSUALAVFfPTw3UG554Hso3jf9h5
dtvreYN7tLGzz+pcTRwpjj3SMq4889PQW1xdP4dtbvI/oqlj+wA9Fw3b81PjbtHyRzdjUWfq
0DFKPaVBktxebT9RHkaClfCKSeBrqkve44uRAvM33t/YHlfWkvPkV7dAGiWUct1qp6Sxobcf
LVMteIxUgSWnJXMl5QrtzRp6yEJ/InV+xeiy7s/mdbNpTLFsjrPceb4KxVe5stjduRiSxHl+
0xse5ZJoQ3IUyRMw+ug/THrmb+8P5UtjJHyh7e395ige7mitRX10RC7LL5gF0JHHSeAmtPbG
9ehvtzjT5Ipf+baP8B/Posm7P5jHfucMse3otn7Jga4gkxeDOXyMa3JBlqNyVGWoJpAOLikR
f9p949czffx96958RNjj2raIT8Jht/GlA+bXTTRsfmIVH9HoT2ntzsEFDcGadvPU2kfsQKf+
NHoqm+u5u1uzFMW+9/7n3JR+ZKhcXXZSdcLHURghJ4cHTGDEQTqGIDpArc/X3jXzl7se5XuC
DHznztuO4WuoN4MkzCAMODLbppgVh/EsYPz6Fdjsu1bZmw2+KJ6U1BRqp6FjViPz6VfUHxt7
d7tqI22ZtmZMGZfHUbtzZkxW2KXS2iW2Rlid8jLC3Dw0cdTOtwSgHPsS+13sD7oe708Z5T5e
cbPqo17cVhtEoaH9UgmUqfiSBZZBxKAZ6SbxzLtGyKReXIM9MRr3Ofy8vtYgfPq2Hpv+X11T
sNKXK9gseztyJ45TBkIWo9o0UykPogwSSu+VCm6sa6SaGVefAh499Mfan7j3tryYtvuXPDHm
LfxQ6ZVMdlGwzRbcMTNTIJuHdHGfBQ46ifefcHdr8tFt/wDitt8syH7W/D/tQCP4j0fSjo6T
H0tPQ0FLTUNFSQx09LR0cEVNS00EShIoKenhVIoYY0ACqoCgCwHvNK1tbWxtoLOyto4bSJQq
IihERQKBVVQFVQMAAAAcOgE7vI7PI5Zyakk1JPqSePUn2/1Xr3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
v//V3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdIvfHYuyetcfjMtvvceP2vi8vmqf
b9DkcoZoqF8tVUdfXwU1RVJFJBQo9JjJ38s7RwrosXBKghLnDnvlD2/stv3PnPfoNu266u1t
o5ZtQjMzpJIqM4BWMFIpG1yFIxpoWBKgrbHbr7cpJYrC2aWVELkLx0ggEgcTlhgVOeHT9hc/
gtyUEWV27msTn8ZOLwZLC5GjytBMCAbxVlDNPTyCx/DH2dbRvWzb/ZR7lsW7Wt7tz/DLbypN
G32PGzKfyPSeaCe2kMVxC8co4hgVI/I0PTt7M+muve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917qPU1dLRQtUVlTT0lOn656maOCFf+DSysiL9Pyfd0R5GCRoWb0Aqf5dVd0jUs7hV9SaD
oOsv3V1BgdQy/aGwaGRL6qeXdmDar4+umjirZKt7fmyH2b2/Lm/3VPp9lumHqInp+2lP59Fc
+/bJbV8fd7ZT6eIlf2Vr/LoLMv8AMr45YfUrdhxZGZb2hxGB3JkddvrpqocR9h/t5hf2d2/t
5zfcUI2kovq7xr/Ivq/l0UT888rwVB3MM3oqO38wtP59Bbl/5hnS9DqTF4Pf2bkF9DxYrD0F
I1v9VLW51KtL/j9g+zu39puY5KGa5tYx82dj+wJT/jXRPP7mbDHUQ29zIf8ASqB/N6/y6C3L
/wAyWAakwPU0sn10VOX3ckVv6aqGiwE2q/8AhUC3s7t/Z5sG630D5JFX+Zcf8d6KJ/dNci22
Yn5tJ/kCH/j3QQbi/mP9o2daPD9b7aiIJEtZDlKyrQEEKRNWZ2moyBe/NObkD8XBPLf2l5fj
obi8upD/AKZFH7AhP/Guiif3M3ySogtLdB9jsf5sB/LoCtxfzDe26vyLL3Dh8ZC170+38Rtg
shOsWSppsVXZJCoe3E3FgfqL+zy39ueUYKH91F29XkkP8tQX+X8uiibnnmqeoG4aF9FRB/PS
W/n0eX4SfOah7zzY6g3HPU5ne2PwlbmMduqnx8tJS5fE4r7KKoizUc8VKY8xEaoETRIY6hQd
So66pYy9wORrfZIzvO2MFsGcK0RrVGatCh80NOBNV8iRhZD5J5uud2YbVuSFrxUJWQU7lFMM
P4vmMHzAOTZn7inqR+ve/de697917r3v3XumrMz5mmx1RPgcbQZbJxqWgoMllpsLTVBCklDk
IcVmWhkYgBbwFSTyVHPst3abdbexnm2WwhutwUVWOWZrdG+XirDOVJ4CsZHqQM9OwrC0ircS
MkXmQuoj8iy1/b0SnsrsH500q1Q2T0hsCmogZLVtJu2i3fkYY76Y2poq7KbQaolJYH/i3ScA
koB9MR+f+ePvk24uByj7P7JHaZ/US9jvZVHAFBJNYljn/lFbgaoOhrtu38ivp+t3y4L+hjMY
/OiyU/3sfb1X32Vv7571nnXeC9y4OiJYMdtbXyO2cWkZZgYP4ns/F0UM8doyCJKiRmTliQ1z
g/z/AM6/fUu/GXmlebLO0zX6S0ltIQKnt8axhjVhjg0jErxJBqZB22w5BTSbM2Uj/wBNw7fb
pkY0/IDoleXqsxV188ueqMlVZS+mpky81VNX6v1BZ3rGaov6r2Y/n3iRudxul1ezSbzPcSbj
WjmZnaSvHuMhLefn69DWFYUjUW6qIvLTQD8qY6bPaDp3r3v3Xuve/de6ta+G/wAKYcrDje1+
5sMsuNlWGu2fsTKQXjyMZ0y0+e3RRTC0mOkFmpqGVStQp1zKYiqSdKfup/dHi3KKw9y/djaQ
23sFksdumXEowVubuNuMRwYrdxSUd8ymMqkkU85c6mIybTss1JRiSVTw9VQ+v8TDhwXORbvB
BDTQxU9NDFT08EaxQwQRpFDDEgCpHFFGFSONFFgAAAPfUOGGG3ijgt4lSBFAVVAVVAwAAKAA
DgBgdRCzMxLMSWPEnrL7c611737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//9bf49+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690Qj+YrtzcO5OjcBDt3BZjPTY3svDZXIQ4bGVuUloc
XDtXelLNkauOihnenoYamsijaVwI1eVQTdhfCv79+w75v/s7skOxbNdXstvzBBNKsEUkzRwr
Z36NK4jVisau6KXaihnUE1YdD326ube23y4a4nSNWtmUamC1YvGQBUipoCaccHqkPbu7N2bL
yP8AEtqbiz21spGyhqvBZSvw9XeItaOWSingkdVLEFGuOSCOT75AbFzNzLylffX8tb9e7duK
nL280kD4rgmNlJAzg4yQRk9Tfc2lpex+Hd20csXoyhh/MHo4Wwf5gvfu0PBTZ+swfYWNiCxm
PcmNjpcqsKLYLDmcGcbNJMSLmWqjq2PN78EZT8k/fh97OV/Bt97u7PfLBaCl1EEmCgcFnt/C
Yt6vMsxOa+VAfuHt9sF5qa3R7eQ/wNVa/wClauPkpXo7ewP5knUefENPvzb+49gVjlVlq4Y/
714GIEDVI1VjIKfOcNf0rjn4/JPHvL3kn7/fthvXhQc6bJf7JdEirqPrLYepLxKtxx8hatjz
J6BG4e2272+prC4juE9P7N/2MSv/ABsdHV2T2v1r2RCJti742zuc+MSyUuLytLNkqdCA16vF
M6ZOiNj9JYkPvLflD3L9v+fohLybzjt+4nTUpDMjSqOPfCSJY/8Abop6BV9tO5baaX1jLF82
U0P2N8J/InoQfY46L+ve/de697917r3v3XukvvfdNPsfZu6t6VlHU5Ci2lt7MblrqOiaBauo
ocHQT5KtjpTUyQwGo+1pnKBmUMwAuL+w5zhzHByfypzJzbdWsk9ptljPdyRxlQ7R28bSyBNZ
VdWhG0gkAmgqK9KrG1a+vLSyRwrzSKgJrQFiFFaZpU9NHW3aGx+2ttU269h56kzeLnCpUJGw
jyGKqyoZ8dmMe5FTja+IHlJFGtbOhaNlclnIPuLyf7ncv2/MvJe9RXm3PQMAaSwvSpiniPfF
IP4WA1CjoWRlYvbltd9tNy1pfwFJRw9GHqp4EfMfYaGo6X/sbdF/Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3WKeeCmi
aepmip4U065p5EiiTUwRdUkhVF1OwAueSbe7KrOwVFJY+QyetMyoCzMAvqeg6zHc3UeA1DM9
nbCx8igE08+7MGKsghCClGtc1U40yKfShsCD9PZvb8u79df7j7LdOPURPT9tKfz6K5992W2q
J92tlPoZEr+ytf5dBZl/mR8csPqWTsWnr5h9IcRg9yZLX+m+mppsQ1CLBv7UovY2uQR7O7f2
95vuKEbQUX1d41/kXr/Lonm555XgqDugZvRUdv5hafz6C3L/AMwrpSh1JjMLv7Nyf2HgxGIo
aQ/pvrlr87DVJwTa0Dcj8cEndv7T8xy0M1xaxj5uxP7FQj+fRRN7mbDHURQXMh+SqB/Nwf5d
BZl/5ktKupMD1NUS3/TUZfd0dPp/T+qjo8BU678jidbWB5vYHdv7POaG630D5JFX+Zcf8d6K
JvdNBUW+zE/NpKfyCH/D0Ee4P5kPZ6hhR4Hrfb0RFxJkI8vW1SDg3WWfPUNLY6WvqgPH0ta5
PLf2k2FKG4vrqQ/Ioo/44T/Poom9zd7eogs7ZB8w7H/j4H8ugL3D/MQ7cqdat25gcTEf1wYD
DbXkYEW4E64zJZCNgUPCyg82P4Hs8t/bflGChO2GRvV5JD/IMB/Lopm565qmqBfhF9FjQfzK
k/z6AncXzV3hltYyHcnY+TRhZ6WgzG4qGjewIsaSObG0LHj66fz9eT7PLflbl21p4Gx2oPqY
0J/awJ/n0UTb9zBc18bd7gj08RgP2Agfy6BLMfIWhyExnmptx5mo5/fy1ZF5GuebSyVVfLpa
1+bH/D2cxW8UK6IYlRfRQAP5dFcnjTNqmlLN6kkn+fSQqu+K5r/ZbdpIf6Gqr5qr/YlYqek/
21/bun59V8IeZ6TtV3TvKe/hGJov6fb0Mjkf7GrqaoE/7D3vSOt+GvSdquyt8Vd/JuGrQH8U
sVJR2H9AaSnhb/eb+/UHVtC+nSdqtwZ6tv8AeZvLVQP1FRkayYf61pJmAH+HvfW6AcB00Ekk
km5PJJ5JJ+pJ9+631737r3Vnv8pJVb5UVxKglOqt3MhIBKscvtZCyk/pOliLj8E+4z91yf6r
pn/iVH/x1+h57dAf1gfH/Ed/8KdbMnvG3qdOve/de697917r3v3Xuve/de6as3ncJtrF1eb3
Fl8bgsPQRmatyuXrqbHY+kjBtrqKyrkigiBJsLsLk2HPst3fedo5f2663ffd0t7LaoV1STTy
JFEg9Wdyqj0FTk4HTsEE9zKkFtC0kzHCqCSfsAz1XX3L/MZ2PtpanEdQ4s77zIDRjcWUjq8Z
tKjltYPDTuKbNZwxuCGVRRwkEMkzjj3gl7r/AH8uTuX1uNr9rttO87sAR9VMHhskPqqnRPcU
OCAIEOCsrDHUi7N7c311pm3eXwIf4Fo0h/PKr/xo+qjqqbtDuvszuPKHJ7/3TX5gI5ajxSFa
LBYxbvoTH4akEVDAyI5XylGncfrdjz75re4vu57he6u4nced+ZJroA1jhFI7eIZoIoEpGpAN
NekyMPjdjnqVtr2TbNmi8Lb7VU9W4s32scn7OA8gOkBXYPNYukxdfk8TksdRZunkrMNV11DU
0lPlqSKTwyVeNmnjjSupUmuhkiLJrBF7gj2CLzZ922622693DbLiC0vELwPJG6LMinSXiZgB
Igbt1JVdQIrUEdGEc8MryxxSqzoaMAQSp9DTgfkc9NXsu6d6tg+GHww+7/hPb/b+J/yT9nI7
J2TkYf8AgX+mWk3HuOklX/gJ9Ho6Nx+9xLKPHoSTpd9037pv1X7s90vdLbP8V7ZbCwlX4/xJ
dXSN+Dg0EDDvxJINGlXifnTnTR4uz7PL35EkgPD1RD6+TMOHAZqRbt76hdRF1737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9ff49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3QWb86R6k7NWQ766+21uCpkUo2Tmx6UmcVCukrFnscaPNQrb8JUKLgH6ge43
509oPbH3DDnnLkfb764YUMzRBLinCguYtFwo/wBLIPI8QOjWw3vd9sp9DuEsaj8INV/3g1X+
XRJt/fy0uuMuJ6rrzeO4dm1blnjx+Zig3RhFI5SCElsXmaaNvoZJKmqZfrpNrHEXnX+785C3
QTXHIvNV9tVyakRThby3Hoq5hnQHgWaWYjjpPAjbb/cvcodK7jZxzJ6rVG+0/Ep+wBeiR7++
BnyF2T56jH7fx+/MbCGf7zZmRWsqvGF1rfCZKPGZqWYjgpTwT+oWBPBOIXO33LvfPlHxp7HZ
IN629KnXYSh3pSv+48oiuGby0xxyZwCcEjbb+feXr3Sslw1vKfKQUH+9DUtPtI6Kbk8RuTaG
VNHmMZnNsZyikDmlydFX4XK0kqnhzBVR01XTyKw4NgQfeMu4bZv/ACvuRtN12+827eIWrolj
kt5kI89LhHUj7AehbFNbXkWuGVJYG81IZT+YqD0YPYPzG+Q3Xv28NB2BkNw4yCw/hO9EXdFM
8a2CQCtyJbOU0EajSqQVcQVeBYAe5x5K+9X758jeBFZc7z323p/oN+BeIQOC+JLW4RQMBY5k
AGBQU6D1/wAm8vbhqMm3rHKfxR9h+2g7SftU9Hc2D/M4xkvhpuzuuKujfgTZjY9dHWwsxCi4
wGcmpJYI1e5JGQmbSeFJHqy95K/vDdvk8K39w+QpYm/FPt8gkUn/AJ5rhkZQDkn6lzTgpIyC
L/2xlFW2zcgw/hlFD/va1r/vA6O1sH5TdCdkGGHbvZGBhyM1lXD7hlfbOVaUlR4IKXOpQCvm
uw4pmmBF7E2NsvOSvvH+yvP3hRbFz9ZJfvgQXLG0mLfwqlwI/EbP+hGQHNCaGgJv+Vt/22pu
dtkMY/Enev2krWn506MACCAQQQQCCDcEHkEEcEEe5uBBAIOOg/0nN44c7h2jurABdZzm285h
wlyNZyeMqqLTdXiYavPbhlP+I+vsh5q2r9+8r8ybIFqbywuIKeviwvHTBH8XqPtHHpTZzfT3
drcV/s5Fb/eWB/ydaynV/bG++ndzQbq2FnJ8TXpojraUlpsVmqJX1tjs1jmZYMhRPzYNZ4m9
cTJIFcfPV7de5nOftXzDDzJyXvD2t6KCRPihnjBqYp4q6ZIz6GjIe+NkcKwya3TabDeLVrS/
gDx+R/Ep9VPEH+R4EEY6vQ+N/wAwdi97wU2BrzBtHshIL1O2Kuf/ACTMNEhaeq2tWzEffRhV
LtSvaqhW/EiIZT2P9g/vTcm+80Nvst6U2vn4J3Wjt2TkCrPZyN/aCgLGFv1kFcSIpkMGcycn
3+ws08dZttrhwMr6Bx5emr4T8iadG/8AeUvQP697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de6KN2z8zOsuot35jYuYwu88vuLCDH/eriMfiP4Yn8SxmOzFOPva/N0czE
0OSQ+mBrSKVNhZvY92L283rf9vt9zt7m3jtJNVNbPq7WZDhUI+JTxPDPy6Be889bTst7Pt08
E73UemukLp7lVhkuDwYeXHHRect/MlokumC6mqp720z5bd0VJot4yb0lHgK3yavWv+fW1g3N
yoFsHs9Ic3W+qPksRP8AMuPl5H/L0GJvdOMYt9mJ+bSAfyCH5+f+boI8/wDzIezlBFFt3rjb
8RAPlySZiuqEA0NdJZc9j6UBjHJfVC3pPFiuoncHtHsKZuL+6kPyKKP+OMfTz/zdFM3udvT1
EFlbIPmHY/8AHwP5dAZuH+Yl27Ua1btrb2Ij/wB2QYHC7WmcFNJ0+U43KV8bB4SSFkUksVNw
QPZ5B7bcow5bbWkb1aST/AGA/l5evRTNz3zVN8N8EX0WNB/MqT/P+XQF7h+bW9MnrWt7o7Gy
Cn9dPjMvuLHUshXTYNT08mLo5dLQKVJBGo6gblj7O4OVOXLbMOxWoPqY1Y/tYE+fr0Uzcwcw
3H9rvFzT0EjKP2KQP5dAhmvkRR5KXzVMW5s3OuoLNl6xGYnSEuss1ZXyhWWJByAdIHHpA9nU
VtDAumCFEX0UAf4OiqQzzHVNMzN6kkn+fSOqu+Ktrii25TQ/UK1VkJai/wCqzFIqWltfjjUf
oeebh7T1Twh5npOVXdW8J7iBMRQjnT4KKWRwObEmrqalSwBH9kDj6e96R1vw16TtV2Xvmrv5
NwVUYN+KWGko7DngNS08L8X+t7+/UHVtC+nSdqtw5+tv95m8vVA3uKjI1kq2N+ArzMoHJ4At
731ugHAdM5JJJJJJJJJNySeSSTyST791vr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917qz/+Uj/2VRkP/EUbu/8AdxtT3Gfuv/yq8f8Az1R/8dfoe+3X/KwP/wA87/8A
Hk62YveNvU59e9+691737r3TLuDceA2piarO7nzWL2/hqFNdXlMxXU2PoYF50iSpqpIog7kW
Vb6mPABPHsp3vftk5a2y53nmHdrax2mEVeaeRYo1+13IFTwArUnABPT1vbXF3KkFrC0kzcFU
Ek/kOq4O4/5kO1ME1XhunMCd4ZFBJEu6s+tVjNswTA2EtFigKfNZqMWIPkagW9ipdfrgP7q/
f45a2ZrravarZTut8AQLy5DxWit6xw9s844/EbYVoVLrxkjZvbe7n0TbzP4Mf++0ozn7Wyq/
lr/LqrDszuTsruDKfxTsHdmSzzRyPJRY55FpcJi9QK6cXhaRYcbRHxnS0iR+WQAeR3PPvnB7
g+63uB7pbj+8ueOZri9ZWJjiJ0W8NcUhgQLFHjBZV1sANbMc9SptmzbZs8XhbfaLHUZPFm/0
zGpP2VoPIDoUumfiL3J3QaXIYrBnbW0pyjnd+6Vnx2MmgaxMmIpTE2RzhZb6Gp4jT6xpeVPr
7kb2n+6/7re7Rtr7bdn/AHfyy9D9beBoomX1gShluKiukxIYtQ0vKnHoq3rm/Ztl1Ryz+Ldj
/Q0oSD/SPBfzNfQHq2Hpr4KdN9WtTZXO0jdlbqgKSLk90UsBwtHOtj5MXtcNPj4yHUMr1bVs
0bi6On099L/an7mvtT7ctb7lvNseYOZEoRLdov06MPOG0q0YzQhpjO6sKo69RPvPPe87oGig
f6a1P4UJ1Ef0nwf950g+YPQM/wAzTZaVmweu9808IEm2ty1u2qkxJbTj9y477yF5dIAEFNV7
dVEvwrVFh+o+4o/vCeUkuuSeROcYIhr2/cJLRqDhFdxa1Jp+FHtQq+hloPiPRz7ZXpTcNxsW
bEsQcfahp+0h6/l0hPhh8MPu/wCE9v8Ab+J/yT9nI7J2TkYf+Bf6ZaTce46SVf8AgJ9Ho6Nx
+9xLKPHoSQGfdN+6b9V+7PdL3S2z/Fe2WwsJV+P8SXV0jfg4NBAw78SSDRpV1/OnOmjxdn2e
XvyJJAeHqiH18mYcOAzUi3b31C6iLr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r//0N/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvdJ7cm0dq7yoDi927bwW5scQ4+yz2JoctTKXChmjhroJ0jkOkepQGBAINwPZFv/LHLfNd
kdu5n2Cy3GwNf07mGOZBXiQsisAcDIocA1qB0otru6s5PFtLmSKT1Rip/kR0Tnf/APL46E3f
9xU7epc515k5S8qybcyLVeJM7/mfC5sZCNKcXuIqSWjANrEC4OKvO33HfZXmjx7jY7e82LcG
JINrKXh1H+KC48UBf6ELwAYoQMEZbf7hb/Z6VuGjuIh/GKNT5MtM/Ng3RJd/fy2+3cAZ6jYm
f23v+iQMYaSWU7Uz835VBS5OafBgkcamyKc/gD3iJzr9wT3Q2UzT8mb1t+92grpQn6O5b0Gi
Zmt/zN0M+Q6G23+5O0XGlb+3kt39f7RP2qA3/GOiV726p7K63mMO+tj7m2wPIY46rKYqqhx1
Q4JW1JlVjfG1ouPrFK494kc3+2vP/IMpi5y5P3DbhqoHmhdYmP8AQmoYpPtR2HQ1sd223chW
xvopfkrCo+1fiH5gdPOwe9+4OsDCux+wtyYSkgIMeJ+9ORwIsxb1bfyq12FYkk8mC/J59m3J
XvN7p+3ZiHJ3PO4WdqnCHxPFtvX/AHGmEluftMdc9MbhsOz7pq+u2+N3P4qUf/e1o38+jt7B
/mYb+xfipexdkYHdlOpVGyWAqZ9sZYISNc08EqZfF1kqi9kjjo1PAuPqcvOSv7wbnbbvCt+e
+ULLc4BQGW2drSanmzKRNC59FVYAcZHHoE3/ALZ7fLVtuvpIW/hcB1+wHtYfmW6rdzVTRVmZ
y1ZjoZafH1WTr6mggnCCaCinqpZaWGYRs8YljgZVbSStxwSPeA27XFpdbrud1YRMljJcSPGr
U1LGzkorUJFQpANCRXgepIgV0hhSQgyBQCRwJAz/AD6hU9RPSTwVVLPNTVVNNHUU1TTyPDPT
zwuskM8E0bLJFNFIoZWUhlYAg39pIJ5raaG5tpmjuI2DKykqyspqrKwoQwIBBBBBFR1dlV1Z
HUFSKEHIIPkerVfjP/MBnov4fsjvmpkq6QCOkxfZCRPLW04X0Qw7vpoEaSuj02X+IQr5hYGd
JCzzr0l+77992e0+h5Q96LhpbUAJDuoBaRfJVvkUEyClB9Sg8QUBmSQs8yxVzN7fq/iX2wrR
+LQ+R/5pk8P9IcfwkYXq2/H5Ggy1DSZPFVtJksbX08VXQ19DURVdHWUs6CSGopqmB3hnhlQg
qykgj6e+nljfWW52druO23cVxYToHjkjZXjdGFVZHUlWUjIIJBHUSSRyQu8UqFZFNCCKEEeR
ByD1M9quqde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691r3fzAqqoou7+6aukmenqaf
FbalgnibTJFKnXW1ykiMOVZTyD+PeUntx/ypuzf83f8Aq/L1jpz1nm3dP+bX/VmPqoiq3HuC
uv8AeZzL1Qa91nyNXIljq4CNMUVbMeALcn2OqdBmgHAdM5JYlmJZmJLMSSSSbkknkkn37rfX
Xv3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de6s/8A5SP/AGVRkP8AxFG7v/dxtT3Gfuv/AMqvH/z1R/8AHX6H
vt1/ysD/APPO/wDx5OtmL3jb1OfSe3PuzbGysTPnt3bgw+2sNTcS5LN5ClxtIHKsyQpLVSRr
LUy6SEiTVJI3CqTx7I+YeZuXeUtsm3nmjfLXb9qj+KW4lSJK+ShnI1MadqLVmOFBOOlFraXV
7MsFpbvLMfwqCT9uPL1PAefVa/c/8yHA4v7vCdJ4P+8VaNcP98ty09TRYOJuV82KwWqmyuS4
N1eqajVHXmKVTzgB7s/f52Xbvqdo9otn+vuxVfrrtXjtx/Sht+yaX1DTGAKwzHIp6krZfbee
XRPvc/hp/vtCC3+2bKr9i6vtB6q27E7Z7G7XyYy3YO7svuWojeR6WCrnEWMx/lJLrjMRSpT4
vGo17EQwpcAXv75yc9e5vPnuXuA3Pnjme63CdSSiu1Ioq8RFAgWGIHz8NFr516lLbtp27aYv
C2+0SJfMgdx/0zGrH8yehm6Y+Hfcvcv2mSpMN/dHaFRok/vZuuOegpKmmazeXC43xnJ5vyJf
xyRRrSMw0tOnuWPab7q3uv7r/Tbha7T+6+V3ofrbwNGjqfOCKnjXFRXSyKISRpaZOiXeucdm
2bXE83jXg/0OOhIP9I/CvzBOr0U9WzdO/CDpXqkUeSyGLPYW7aYpL/Ht1wRTUNPUrY+TE7ZD
S4miVXUPG04q6mJxdZh76ae1X3P/AGk9tRa7hfbd+/eZo6H6m8UNGrDzhtKmGMAgMpk8aVDl
Zh1E288771u2uKOX6e0P4IzQkf0n+I/OmlT5r0cUAAAAAAAAACwAHAAA4AA95UgAAADHQO67
97690wbk2tt3eGPixO6MPQ53GQ5HG5ZKDIwiopf4hh62HIY6oeFvRL9vVwK2hgUcAq4ZSQST
f+W9h5psY9s5i2qG829Z4phHKupPFgkWWJipwdLqDpNVYVVgVJBUW11c2chltZmjlKstRg0Y
UIr8wft9M9P/ALO+k/Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvdf//R3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+6902Zmpw1JjKyfcNRjKbDLCwyE2ZlpYcYtO3pcVklcy0ohYGx1nSfZdu1x
tNtt13Nvk1vHtIQ+K05RYQpwfEMlE0nz1Y6dhWZ5UW3VjNXGmuqvypmv2dVNfIndv8v+X7+K
i2sNybsbXprOnB/d2iiqHcO8tRlUNPs6s8xuWmjpMi9/xck++ZnvtzP9yOT62O05c+v5mNaP
sf8AisYYmpZphpsZNWSXWG6avlUk9Szy7ae4A8MvdeHaelx3mnyXMgp6Fk6qwyUmMlrqmTD0
ldQ41pGNJSZLI0+WroISfQlTkKXF4aCqkUfV1pYQf9SPfN/cH2+S8nfarWaHbyx0JLKs0ir5
BpUhgVz6sIkB/hHUpxCURqJnVpaZKgqCfkCzEf70ft6ge0fTnXvfuvde9+690af48fLDsHoK
uioKeWTdGwZ5teS2XkqqRYIPI5aWt27WMsxweQZiS2lHp57nyRs2h0yP9i/vMc8eyd5HZQSH
ceSXesthK5CrU1aS1c6vp5eJNFaKSp8SNm0ugV5i5T2/f0MjDwr8DEijJ+TjGofzHkaVBvR6
k7z617rwcGY2NuGlqqkwrJkduVktPS7nwkhFnhyuG88k8Sq4KrPGZKaYqTFK4F/fZD2x94/b
/wB3Nnh3Xk7fY5JygMtrIypd2581mg1FhQ1AkXXE9CY5HAr1Be77FuWyTtDfW5C1w4qUb5q1
KfkaMPMDoXvco9FHXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3WvP/MM/wCZz94f9qbbn/vu
dse8pPbj/lTdm/5u/wDV+XrHXnn/AJW3dP8Am1/1Zj6p29jroM9e9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3XvfuvdWNfyvt47W2H8jM3uXeWfxm28FRdUbsFRkstVR0tOJHzG1vFTxazrqaucqRHDGHl
lbhFJ49wn7/c1cucme383MHNe9W9hs0N1HqlmcItSslFFcu7cERAzucKpOOpG9rrO6v+Z/pr
O3aSdrd6KoqfiTPyA8ycDz6su7i/mTY6mFZhuk9uNkpwXhTem7IJabHj6r9xidto8VdUgg6o
5KySm0sPXTuOPfGT3V+/7YW4utq9othNxNlRf3qlYvTVDagiR/VWnaKhHdAwx1mBs/ttI2ib
e7nSv++4zU/Yz8B8woPyYdVeb+7L372hmGz2/t05bc2SJfwtkKj/ACWhjkIZ4MZjoVix2Lpi
wv4qeKKO/Nr8++dPOvuDzp7i7q29c68x3O43+dJlbsjByVhiXTFClc6IkRa5pXqUNv2yw2uE
QbfapFH50GT82Jyx+ZJPQ/8ATfws7p7celr5cM+xNqTeORtybupqmheoppAHEuGwbLHlcr5I
m1RyaYaWQf7vHubfan7pXu17ntb3sm1HZuWnofqr1WjLIc1gtyBNNUGqNRIW/wB/Dog3nnTZ
doDRibx7sfgjIND/AEm+FfmMsP4erZumvhd0x1CtNkHxA3zuyEKzbl3bT09YtPOBy+HwhV8X
igrco+maqT6ecj3019qPume03tctvfNtY3nmZQCbu9VZAresFvQww5yrUkmXh4xHUTbzzpvW
76oxN4FofwRkio/pN8TfMYU/w9G395O9BHr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r//S3+Pfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdAJ2pTfJTJx1NF1BV9
SbaiJ0QZndtZubKZh0IN54aOm21Nh8dMpNwkiZBDbki/EK+5MH3gNwS4tPa265Y2+I4We9e7
mnI/iWNLRoImHkHW5U045wf7U3LURV94S7lPmsYRV+ypcMfy0dVz9ifCz5hdi1yV29+ztn72
lLPJHHU7w3N/D6Brk6aPFVG0sdjaBWMjELTQqo5+n5wO57+6T96fnu8S85w9w9q3eWpID313
4UZ/oQtZRRRg1NBFGBx4dSLt3OvJ23IUsdrmgHyjSp+1hISfzPQSz/y7/kZDK8cdJsyqRdNp
4N0osUl1DHQKqippxpJ0nUi8ji4sTGU33FffiKVo0ttpkUfiW8AU48tcatjhlRkYqKHo3X3E
5cIBLTA+hT/MSP59J6f4EfJ6GOR49j42qZP0wwbx2kskvqA/bNVmaaIcG/qZeB/Xj2RTfcr+
8REjunJ1vIw4Kt9ZAn7Nc6D55I/bjpQvP3LBIBvmH2xyf5FPTHVfCL5RUaq0vVdU4clQKXdO
x65gQL+pKLc9QyD/ABYAH2T3H3QfvGWqq0vttIQT+C82+Q/mI7tiPtNB0+vO/K71puo/NJR/
hQdMdT8Q/knSSeKXqPczNpDXpmxdZHYkgDzUeRniDccjVcf09k9x9133/tpPDk9sNwLUr2GG
Qf70krLX5Vr0+vN/LTio3eKnz1D/AAgdMNR8Z/kHTefydN9iN9v5PJ9vtfJ1erxatXg+1gm+
5vp9Pj16+NN7j2Sz/d898LfxvE9qd9OitdNpM9acdOhW18Maa6vw1qOlC8zcvNppvNtn1dR+
2pFPz4dMFT0Z3ZRx+as6e7TpIiwQS1PX27YI9bAkLrlxCrqIBsL349ktx7Oe7toni3XtXzJH
FWlX2y9UV9KmACvT677sjmibxak/KWM/8/dIGanze2smEqIcrgMzQSLIqTR1eKydFKOUcK6w
VVPIPweD7BUsO78v7iEniubLdoWBAYPDNG3kc6XU+hwejANBcxVVkkhYfJlP+EHoyuwPmj8i
Ov8Aww0++qjdWNiKXxW+Yf7zQyLGNKRnJVMkW4YYgvGmKtjW3+sLT/yT97T315H8KKDnJ9y2
9afo7gv1akDgPFci6UUxRJ1H7BQNbhyXy7uFWaxEUp/FEdH/ABkdn7VPR2tg/wAzfBVPgpez
eu8hi5LKs2Y2ZXQ5SlZytmlOEy70FTSQiT6haypcKeASLHLzkn+8L2a48G29wuRZ7aTAaewk
WZCacfp5zG6LX0nlanAEihBG4e2U66n2zcVceSyDSf8AelqCf9qvR2tgfJvonsvwQ7W7I2+2
RnKpHhszO+3M08xCloIMbno8fUVsiFrE04mQ2NmI595eck/eF9mvcDwYuXOfrE3z0AgnY2s5
bHasVwImkIrSsQdT5MRnoE7hyxvu2ajdbbJ4Y/Eo1r9pK1A/Oh6Hj3M/RD1737r3Xvfuvde9
+691rz/zDP8Amc/eH/am25/77nbHvKT24/5U3Zv+bv8A1fl6x155/wCVt3T/AJtf9WY+qdvY
66DPXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3QjdXAnczAAknG1QAAuSTNTWAH5J983f70wE/dn
sABn+tFj/wBWL3qe/u5/9PAn/wCldN/x+Hq0zp34P909rCjymQxq9e7TqSkn8c3ZBPDkKima
x82J20PFlK0sjBo2n+0ppVN1mPvj97Vfc+92vcoWu4323jY+WpKH6i9VllZD+KG0xNJUUKmT
wYnBqsp6y43jnjZdq1xRyfUXY/DGQQD/AEn+EfOmojzHVsvTHw76a6a+0yVJhv73bvp9En97
N1xwV9VTVK2by4XG+P8AhmE8b38ckUbVaqdLTv76Ze033Vvaj2o+m3C22n96c0JQ/W3gWR0Y
ecEVPBt6GulkUzAGjTP1E+9c47zvOuJ5vBsz/ocdQCP6TfE3zBOn0UdGq95J9BTr3v3Xuve/
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/de6//T3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3SY3T
srZ++KA4veW1tv7px9m00mfxFBloYmcAGSnWtgmNNMLArJHpdWAIIIB9h3mPlHlXnCyO3c18
uWO5WOaJcwRzKpPmviK2lvMMtGBAIIIB6VWt7eWMni2d1JFJ6oxX9tCKj5Hom2/v5ePRG6/L
U7ZXcHXmQcMyDB5F8phzKwPrnxWeNdMIwedFPU0yj8W94pc6/cX9mOZfEn5eF9sV6a0+nlM0
FT5tDc+I1P6MUsQ9KdDKw9w9+tKLdeHcR/0hpb8mWn7SD0STf38uDuXbgnqdlZjbfYdFGW8V
PFN/dfPyovIY4/LzSYdCR/ZGSdr8AH3iHzt9wn3X2ETXHKO6bfvtotdKhvpLlh6+FOxgH2C6
Y1wAehtt/uPs1zpW9hkt3Pn8aftUav8AjHRLd6dZ9hddVRo987M3HtaXyGKOTMYqrpaOqcC/
+Q5BozQV6W/tQSyLweeD7xK5t9veeeRLk2vOPKd/tsmqgM8Lojn/AIXKR4cg+cbsOOcdDWy3
PbtxXXY3scop+FgSPtHEfmB0q9g/IPunrHxJsvsbcmLooQojxFRWDM4JFUBbJgs1HkMRGSgt
qWFWsBzwLCXkr3x92vbzwk5S583C3tEpSBn8e3AGMW9wJYRjFQgNKZwOkl/y9su51N7t0TOf
xAaW/wB6Wjfz6O1sH+ZlvTHfb0vZGw8JuWnW0cuV2zVVG3soE4vUTUNWMrja2f6+iM0SG4+l
ucvOSv7wjm2x8G25+5Ms9wgGDNaO1rNT+Jo38aKRuOFMC8OFMgm/9s7KTU+237xN/C4Dr9lR
pYD7dR6O3sH5yfHbfXhhl3fJsnJS2/3H76omwiJwupnzcUldttEDGw11qMbX0295e8lffF9i
ecvChl5obaL9v9C3GP6cD1rcKZLUCuO6dSeNKdAi/wCRuYrCrCz8eMecR1f8Zw//ABno1+Ny
mMzNHDkcRkaHK4+oGqnrsbV09dRzqONUNVSySwSi/wCVY+8lrDcdv3W1iv8Aa76G5sXFVkid
ZEYf0XQlT+R6CkkUsLmOaNkkHEEEEfkc9a+v8wz/AJnP3h/2ptuf++52x7yw9uP+VN2b/m7/
ANX5esceef8Albd0/wCbX/VmPqnb2Ougz1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691Zh/KfxeM
ynyoc5LHUOQOO623Tksf99SQVX2ORgym2ooK+k88cn29ZDFUOqSpZ1DkAi59xN7ybbt+48sW
B3CxhnMG4RSxeIiv4cqpKqyJqB0yKGYK60YBjQ5PUge20ssW/wA3hyMuq1dTQkVBZKg04jAx
wx1s4+8eupw697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69791
7r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r//U3+Pfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Uero6TIU09FX0tPW0dVG0NTSVcE
VTTVELizxTwTK8UsbD6qwIPti6tbW+t5rS9to5rSRSro6h0ZTxDKwIYHzBBHVkd42V43KuDg
g0I+wjoru/vhb8d+wPPNUbGg2rkptZ/iuxpztqaNpLa5FxlPHLt2WQsL6paKQ3v/AFN8c+dv
ulexXO/jSzcnJtu4PX9bb2+kYE8SIlDWpPnV7djWvqaiiw505i2/Sq3xliH4ZRr/AONHv/Yw
6JJ2B/LJz1L56vrHsLH5aMF3iw28qOXFVixqSViTN4lK+krKhl4BekpU1fUgHjEPnf8Au9N6
t/GufbznmC6jyVgvozC4HkBcQiRHYjGYIVrxIBwN9v8Ac23bSm57cyH+KM6h/vLUIH+2Y9El
398Zu9etTPJunrfcKY+nDPJmsNTLuLCLCv0nmymCfIUtFG45AqDE4+hUG494h86/d795Pb8z
PzHyDfCxSpM8CC6two/E01uZUjB8hIUbyKg1HQ22/mbYtz0i13KPxD+Fjob7ArUJ/Ko6DTae
/N7bErf4hsvdm4tq1hIMk2BzFfizOFKnx1SUk8UdVC2kakkDowFiCPcf8s8583cmXf13KXM1
/tt1XLW08kOr5OEYB1xlXBUjBBHRnd2Flfp4d7aRyp6Ooan2VGPtHWXtje+6OxcLvDeG88tJ
nNyZTCPFkMpLTUVJLVLisTBh6EyQ4+mpKXyRY6gijLhA0hXW5Z2Zj9Mn3D+eOaPcL7tHJHMv
OG6G93x7i/jaUpHGWWK9nSPUIkRCQoALadTUqxZiSee3vbt1ntfuTvFrYQ+Hb6IG01JyYY6/
ESfyrQeXRA/eYvUXde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdWf/ykf+yqMh/4ijd3/u42p7jP
3X/5VeP/AJ6o/wDjr9D326/5WB/+ed/+PJ1sxe8bepz697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
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/
de697917r//V3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdA1v/AOPfS/ZwmfefXW3MlWz6jJmaWj/g+eZmJOps7hno
MrLpc6gryslybg3N4o529jfaX3DErc2ciWFxePWs6J4FzU+ZuIDHMaHNGcrWtQampzt/MO9b
XpFluMioPwk6k/3lqr+wdUIfMDrnbnU28u2dg7TFcNv4PF0cmOTJVQrauJcxtPEZ2ohepEUJ
ljhq8lIkZYFxEFDMzAscvvu3+3HLvtV7S8v8n8rG4/csU93KgmcSOpmuppGUOFUlVJouqrU+
JmOesb/dDdrreueN0vbwL4+mFTpFAdMMeaVOfWlB8uqsvc79Abr3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917qz/+Uj/2VRkP/EUbu/8AdxtT3Gfuv/yq8f8Az1R/8dfoe+3X/KwP/wA87/8AHk62
YveNvU59e9+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//W3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691rz
/wAwz/mc/eH/AGptuf8Avudse8pPbj/lTdm/5u/9X5esdeef+Vt3T/m1/wBWY+qdvY66DPXv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Vn/8pH/sqjIf+Io3d/7uNqe4z91/+VXj/wCeqP8A46/Q
99uv+Vgf/nnf/jydbMXvG3qc+ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697
917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//19/j37r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvda8/8AMM/5nP3h/wBqbbn/AL7nbHvKT24/5U3Zv+bv/V+XrHXnn/lbd0/5
tf8AVmPqnb2Ougz1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Sy2Pt+l3DmHp65m+1
paV6qWKNyjz6ZIoki1j1IhaW7EWNhYWvcYXffq+8JzX93b2dtOYuR7eL+tW6bpHYQzyxiSO1
DQzzyT+G3ZJKFg0RJIDHqYu6usZjeWPZzkfbeeuapbHeHb9229s0zoraWko6IE1DKrV6sVo1
BQEFtQE/I9X4GpBaglqsY/4VXNXB/rmOoYzmx/pKPfLX25/vTffvlh44eftp2nmewqNTPGu3
3RzwWW0QWygg0zZOcA14hsi9++7nyXuIL7Lc3O3TeQDGeP8ANZT4h/KYefyogsj1luGj1PRm
mycYuQIJPBUaR+WhqNCX/wAFdj7z+9t/7z77u/OJt7TnBNz5Y3NqBjdQm5tNR8luLTxZKV4v
NbQKOJIFSIU3/wC7zzztWuXazb7jbjh4b+HJT1KS6Vr8kkcnyz0h6zH1+Ok8VfR1NHJzZaiG
SItb8oXUB1/xFx7zr5M9xOQ/cXb/AN68h85bZvG30FXs7mK4CV8pBG7GNvIo4VgaggEU6hzd
di3nYp/pt52q4tZ/ISxslfmuoAMPmKg+R6h+xl0Vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvdWf/ykf+yqMh/4ijd3/u42p7jP3X/5VeP/AJ6o/wDjr9D326/5WB/+ed/+PJ1sxe8bepz6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/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/de697917r//Q3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691rz/wAwz/mc
/eH/AGptuf8Avudse8pPbj/lTdm/5u/9X5esdeef+Vt3T/m1/wBWY+qdvY66DPXvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdT8ZlK7D1cddj52p6iMFQwCsro1tcciOGSSNrcgj68/
UA+4/wDc72u5G94uUNw5G9w9ij3Dly4KsUYsjxyJXw5oZUKyRSpU6XRgaFkbUjurHfL3MW8c
rbpBvGx3jQX6AioAIZTxVlIKsp8wRxAIoQCBOxva9UmlMrjYpx9DPRSNA9v6mCbyo7f6zoPf
Lv3J/uluVr0z3ntP7m3dhJxW23KJbqIn0FzbiCSNRimqC4b1Y1qMidg+8xuMISLmXl+KZfOS
3YxtT1Mb61Y/Y6D5dL7Hb82zkdKrkBRyt/urIL9qRfgXmJalJJ/AkJ94Ae5H3BfvQe24nuJv
b5962pP9H2lxfA0BJIt1CXwAArqa0VfKtcdTXsPvT7d7/oRN8Fpcn8FyPBI/5uEmH8hKT0qW
WmrIbMsFVTyj6MI54ZF/1jqRx/t/eKEFxzNyZvfiW099tPMdo/FWltbmF+PEFJY2pT0PUlOm
37taaZEhubCUcCFkjcfnVWH7ekjkuvts5DUy0Zx8pv8Au49/AAfx/k7CSlAB/ogP+PvMP22/
vDPvP+3bQQXPOacwbSlP0d2i+pYjgT9UjRXpYjze5dQclSSaxbv/ALHe3m+h3j2k2Nyfx2ze
GP8AnGQ0NPsjB8q8KIHI9U18Wp8XkaerXkiGqRqWa1+FWRPNFI1vyfGPef8A7b/3svIG6fT2
fun7dbhtFyaBrixkS9tyaZdopBbzxITgIn1TDGTkiE9/+7Rvdt4kvLm+wXMfEJMphenoGXxE
Y/M+GPkOkFkdt53E6jX4yqhjX6zrH5qcf69RAZIRf+ha/vP723+8t7D+7Qgj5C90dpvL+T4b
Z5fprw4HCzuhDckCtCyxFa4r1Cm/e3/OfLOtt65duYoV4yBfEi/5yx64x9havy6ZPc5dA/r3
v3Xuve/de697917qz/8AlI/9lUZD/wARRu7/AN3G1PcZ+6//ACq8f/PVH/x1+h77df8AKwP/
AM87/wDHk62YveNvU59e9+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+691/9Hf49+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3WvP/ADDP+Zz94f8Aam25/wC+52x7yk9uP+VN2b/m7/1fl6x155/5W3dP+bX/AFZj
6p29jroM9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691Pocpks
Y/kx9dVUbXBPgmkjV7fiSMNokH+DAj2Aeefav219zbM2PuDyJtW8QaSqm6topXjBxWKVlMsL
Zw0Tow8iOjrZ+ZN/5fl8bZN5ubV61PhyMob/AEyg6WHyYEfLpdY3tDO0ulK6KlycYtdnX7Wp
IH4EsA8P0/JiJ94F+5P91p7Dc1tPd8h7tuvK+4NWiRv9dZgnzMF031HHgFvUUCoCjBEz7B94
znPbQkW821tuMA4lh4Mp/wBvGPD/ADMRPnXjVfY7szb1ZpSrFTjJDa5nj80Go/hZqfW9v8WR
B7wA9yf7sH7xHJwuLvlB9s5n21akC1mFtdaR5tb3fhR19EhuZ2PAAmgM2bB94bkbdfDi3QXG
3XB4+IniR19BJFqanzeNB646XFHkKHIR+WhrKasj4u1PNHKFv+GCMSjf4GxHvBPnP28589u9
wO1c+cm7ns+4VNEvLaW3LU84zIiiRfMOhZSKEEg16mPat82bfYPqdm3W3uoPMxSK9Pk2kkqf
kaEeY6acltPb2V1GrxdN5G5M8CmlnJ/q0tOY2c/8GuPcue233tvvFe1Bgi5R909z/dseBa3T
i+tQvmqwXYmSIH1hEbDyYEnoMb/7Zci8yh23Ply3+ob/AESMeDJX1LxaC3+31D5dILI9UU7a
nxOTkiP1WCvjWVLn8fcQCNkUfi8bG3595/8Atv8A3tfMFt9NZ+7XtfbXceA91tcrQSAD8X0l
00ySORlqXUCV+FVHaIU3/wC7NZSeJLyzzFJE3lHcqHX7PFjClQPKsbmnEk56QWR2LubG3Zsc
9XEL/vY9hVqbck+JAKlQB+TGB7z+9t/v5/dg9yvBgtfcWLZ91en+L7spsGFcAePITZMScBY7
p2rxAqKwpv3sx7h7BreTYmurYfjtj4wPr2LSUD5tGB8+PSSdHjZkkRkdTZkdSrKf6MrAEH3l
3Z3tnuNrBfbfdxT2UqhkkjZXR1PBldSVYHyIJHUYSxSwSPDPEyTKaFWBBB9CDkH7erPf5SP/
AGVRkP8AxFG7v/dxtT3Hnuv/AMqvH/z1R/8AHX6HPt1/ysD/APPO/wDx5OtmL3jb1OfXvfuv
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+691737r3Xvfuvdf//S3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691rz/wAwz/mc/eH/
AGptuf8Avudse8pPbj/lTdm/5u/9X5esdeef+Vt3T/m1/wBWY+qdvY66DPXvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdZIppoJFlglkh
lQ3WSJ2jkU/1V0IYH/WPsu3bZ9o36wuNq33a7a92uUUeGeJJonHo8cisjD5EHp+2urqymS5s
7mSK4U4dGKsPsZSCPyPSyxvYO5sfpVqxchEtv28hH5mI/P8AlCmOpJI/q594X+5P93j92D3D
+ouLbk2Tl7dXqfG2mX6ZQTwpaOs1kqg+UdshIJGrgRLGwe+XuHseiOTdVvrYU7blfEP/ADkB
WYn/AE0h+zjVe47tagl0plMfUUjcAzUrrVQ3tyzRv4ZY1/wHkPvAH3J/umvcDa/qLz2s9xNv
3e2FStvfRvY3AFcIssZuIJWAyXf6VTnAwDNewfeW2S50Rcx7FPaycC8LCZK+pVvDdR8h4h+f
S9x25MFltIoMnSzSN9IGk8NQePxTziOY2/wW3vAL3I+7T78e0pnk599rt1s7CP4rlIvqbMZP
G8tTNbAmlQrShqZp1New8/8AJvM2hdl5itpZm4RlvDl/5xSaJPzC0+fUuvxOMyaaMhQUtWLW
BnhR5E/xjlI8kZ/xUg+whyH7t+5/tfdi99veft12eXVVltrmWOKT5SwhvBmWudMsbrUA0qB0
Z7zyzy9zFEYt82W2ulpQGSNWZf8ASvTWp+asD0LXxj37QfGbtYdnYTbn8fM238ltuswVRlpa
GB6DKVWNqppqWuakyE1PVxvjVCF0lSzG6/S2amwf3l3vh+67fY/cTbNr5gsUkVzN4YsbxitR
QyWw+loQxH+4dagGvGsaL7Gco2O4PuewyXFpMUK6NXixAGh4PWStR/v2nHHClz2wf5hnQ+7P
BTblkz/XmRk0I4z2ObJYczPf0wZfBffyCFTYGSpp6VRfnjn3kZyT9+f2Y5m8G35ge92K/agP
1ERlg1HyWe38Q6R5tLFCB54z0W7h7eb9aamthHcR/wBE0b81an7FLdHI2vvTaG96AZPZ26MB
uigshaqwOWocrFEZF1LHOaKeY081vqkml1IIIBBHvKzlzm3lbm+yG48q8xWW42VBV7aaOZRX
IDeGzaW9VajA1BAIPQNurK8sZPCvLWSKT0dSv7KjP2jpTexD0m697917r3v3Xuve/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/de697917r3
v3Xuv//T3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691rz/wAwz/mc/eH/AGptuf8Avudse8pPbj/lTdm/5u/9
X5esdeef+Vt3T/m1/wBWY+qdvY66DPXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690osduzcOKsKTKVPjXg
QVDCqgA+mlY6gSLGP+C6T7xw9yPujfd091fGl5s9q9sG5PUm5tENjcljnU81mYWlNf8Af3iL
6qR0PNh9zue+W9C7ZzHcfTj/AEOU+NHT0CShwo/0mk/Po5HxR2ZuP5OdhV/WtFX4Xb+Xpdo5
bc9Lk6yKtbH1LYqtxNH9hUxwGoqKUVAyerzIJdJS3jOq684Pe7+615Z2Lb5d99rfci8hVpQq
2m5RJOtWDHF3brC6IpFFDWszafidiKnIbkP3/wBy3q8/du/7JCXEZbxYGZPhKjMblwSa1JEi
ivBQDgxO/vhf8iOv/LNU7Eqd0Y2IMf4rseZdzQuEBZ2/htKqbhhjReS0tFGtvoTY25386/dM
99eSPEluOTJNxsFr+tt7C7U04nwkAulAGavAo9CaGk82HOnLu4UVb8RSH8Mo0f8AGj2fsY9F
xochuHaWXWrxtbmds57HSFVqaGprsNl6GYW1Ks0D01ZSyD8i6n3Alne75yzui3Nhd3e371A1
A8byQTxt50ZSkiH8wehI8dvdw6JESWBhwIDKf21B6NbsH52/IfY4gp6vc1HvrGQlR9lvagXJ
VBQcP/ucopcdn5ZWX6NNUzBWAOk8g5Lck/fM99OTxDBdcwRbzt6U/T3CPxWp5/4xGYrkk+Rk
lcA5ocghO/5E5dvtTJbNBKfOI6R/vJqn7FHR29g/zMNg5TxUvYuyM9tOoYKjZLAVMG58SXAG
uaeCVMRlKOJjeyRx1jDgXP1GXnJX94NyVuPhW/PfJ97tk5oDLbOt3DXzZlYQzRj0VFnIxk8e
gTf+2d/FVtuvo5l/hcFG/I9yn8yvR2dg98dPdniBNj9h7azdZUDVFiPvhjs+QBck7fyq0OaU
L+SYLf4+8u+Svef2r9xPBTk/nrb7u7cYg8Twrn/smmEdxj18Onz6BN/sO8bXqN9t0qIPxUqn
+9rVf59C37k7oo697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3X
uve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/
de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/9Tf49+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3WvP/ADDP+Zz94f8Aam25/wC+
52x7yk9uP+VN2b/m7/1fl6x155/5W3dP+bX/AFZj6p29jroM9e9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3XvfuvdWf/ykf+yqMh/4ijd3/u42p7jP3X/5VeP/AJ6o/wDjr9D326/5WB/+ed/+PJ1sxe8b
epz6Qe9Or+uuxac02+dk7a3QoTRHNl8TSVNbTLZlBo8iYxkKJwHIDQyowueefYM5t9uuQ+fI
Db848o7fuK0oGnhR5F4/BLTxYzk5R1Iqc9L7LdNx25tVjeyxH+ixAP2jgfzB6Jbv7+W/05uH
z1Ox8zuTr6tcN4aZZ/70YCJivpvRZeZM0wDi5/3JAWJAH0tiTzr9wf2q33xp+T923DY7s10p
q+sthjH6c7Cc5/5euFRThQaWHuRvNvpW+hiuE9aaH/avb/xjoku/v5effG0/PU7ajwHYeOj1
uhwORXG5gQpb1VGIzv2CGZhciOmqKtjbjnj3iJzt9xn3o5Z8a45fSy32wWpH00oin0jzaC48
Maj5LFLMT5Zx0N9v9w9hu9K3Jkt5P6Qqv5Mtf2sF6JvubZu79k1/8O3dtncG1sirNppc9ia/
ETv4yLvCtbBAZo+QQ6alIIIJBB94p8w8qc0coXv0HNHL19tt8CaJcwyQsaeaiRV1DgQy1BBB
BoR0Mra8s76PxLS6jlj9VYMPzoT0LewflN331uIYdu9kZ6bHQ2VcPuCVNzYpYgFHggpc6lea
CGyjimaEg3sRc3k7kr7x3vVyD4UWw8/Xr2KYEFywu4Qv8KpcCTw1x/oRjI8iKmpRf8rbBuWp
rjbYxIfxJ2N9pK0qftr0drYP8zjJxGGm7O64pKxOBNmNj10tFMqgqLjAZyarinkZLkkZCFdQ
4UA+nLzkr+8N3CLwrf3D5CilX8U+3yGNgP8AnmuGdWJGSfqYxXgoBwCL/wBsYjVts3Iqf4ZR
X/ja0p/vB6O1sH5k/HjsLwQUO/qLbuTnKr/CN6RvtipSSRtEcIrq8jBVM0jcKkFZKxJAtcj3
l3yT9632L558GGz52hsNxen6N+DaOCTQL4kn+LuxPBY53PAUqR0Cdw5N5h2/Uz7e0kQ/FH3j
9g7gPtUdGbp6iCqhiqaWeGpp5kEkM9PIk0Msbcq8UsbMkiMPoQSD7yGgnhuYo7i2mWSBxVWU
hlYHzBFQR8wegwysjFXUhhxBwes3t3rXXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvdf/1d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvda8/8AMM/5nP3h/wBqbbn/AL7nbHvK
T24/5U3Zv+bv/V+XrHXnn/lbd0/5tf8AVmPqnb2Ougz1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91Z//KR/7KoyH/iKN3f+7januM/df/lV4/8Anqj/AOOv0Pfbr/lYH/553/48nWzF7xt6nPr3
v3Xuve/de697917pszGEw24aCbFZ/EYzOYyoFqjG5igpclQTixFpqOtimp5RYn9Sn6+y/dNo
2nfLKXbd62y3vNuk+KKeNJY2/wBMkisp/MdOwzzW8glt5mSUcCpKkfmKHope/vgj8eN8Geop
NtVmxclMGP3uya842nDnlP8AcHWxZHARRK31WGmhLKSNQ4Ixj51+5l7F84Gae15fl2bcHr+p
t8nhLXy/xeQS2wAPERxISMVGCBbYc98xWOlXuVniHlINR/3oUf8Aax6JJv8A/lob+xQmq+ut
7YHd1Oup0xeepptsZfTc6IKeojkyuJrJhxd5ZaNDybD6e8Q+dv7vrnbbRLc8h832W6QCpENy
rWk9PJVYGaF2/pO8Cn0HDobbf7mbfLpTcbGSFv4kIdftI7WH5BuiS796J7g6xMzb4693LhKS
AssmWNC2QwIKvo9OfxbVuFa5ta09yCD+R7xD519mvdL28Mrc4cjbhZ2qHM3h+JbcaYuYTJAf
yk8wfPob2G+7Pumn6HcInc/hrRv94ajfy6Ztk9rdldbzCbYu+NzbYHkEklLi8rVQ46ocENer
xTSPja0XH0liceyrlD3K5/5BlEvJvOG4bcNVSkMzrEx/pw1MUn2OjDp6+2nbdyFL6xil+bKK
j7G+IfkR0dTYP8yTt3AGCn33gNt7/okCiariiO1M/N+Gc1WMhnwYJHOlccnP5A95b8lff790
NlMMHOey7fvdoKanA+juW9TrhVrf8hajPmOgVuHtttFxqawuJLd/T+0T9jEN/wAb6O1sD+YP
0Ju/7em3DVZzrzJylImj3Hjmq8SZ3/EGawhyEaU4vYy1cVGAb3AFicu+SfvxeyvNHgW++XF5
sW4MQCLqIvDqP8M9v4oC/wBOZIAM1AGSCdw9vd/s9TW6x3EQ/gNGp81amfkpbo42293bV3lQ
DKbS3JgtzY4hD97gctQ5amUuGKrJNQzzpHIdJ9LEMCCCLg+8qtg5n5b5rshuPLG/2W42Bp+p
bTRzIK8AWjZgDg4NDgilQegbc2l1ZyeFd20kUno6lT/MDpQ+z3pP1737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3X//1t/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvda8/8AMM/5nP3h/wBqbbn/AL7n
bHvKT24/5U3Zv+bv/V+XrHXnn/lbd0/5tf8AVmPqnb2Ougz1737r3Xvfuvde9+691737r3Xv
fuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691Z//KR/7KoyH/iKN3f+7januM/df/lV4/8Anqj/AOOv0Pfbr/lYH/553/48nWzF7xt6
nPr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917rogEEEAggggi4IPBBB4II96IBBBGOvdF/wB/
fFnoTsgzTbi63wMORmuzZjb0T7ZyrSksfPPVYJ6AV812PNSswItcGwtCPOv3cPZXn7xZd95B
skv3yZ7ZTaTFv4me3MfiNn/RRIDioNBQQWHNO/7bQW25SGMfhfvX7AGrT8qdEk39/LHxsomq
esOxquje94sPvmijrIWJuSDuDBwUs0EaHhQcdMxH1a45xC52/u8rCQS3Ht3z5LE/4YNwjDr/
ANlNuqMoHkPpXNOLVGRvt/udKKLum3Aj+KI0P+8MTX/ex9nRJN/fDn5Dde/cTV/X+Q3DjILn
+LbLdd0UzxrcvOaLHBs5TQRqNTPPSRBV5NgD7xD51+6p758jePLe8kT323p/o1gReIQOLeHF
W4RQMlpIUAGTQV6G1hzly9uGkR7gscp/DJ2H7KntJ+xj0XzGZfcm0MqKzD5PObYzlFIUFVjK
2vwuVpJVPKCelkpqunkVhyLgg+4O2/c9/wCV9yF3tW4Xm3bxC1NcUklvMhHlqQo6kfaD0IZY
ba8i0TRJLA3kwDKfyNQejZbB+efyF2T4KfIbgx+/MbCFT7PeeOWsqvGF0NbN42TGZqWYjkPU
Tz+oXIPIOTXJP30ffPlHwYL7e4N629KDRfxB3pSn+5ERiuGbz1SSSZyQcghLcOQuXr3U0du1
vKfOM0H+8nUtPsA6O3sD+Zb11l/BS9h7N3Bs2pcqkmSw00O6cKpAXVPOgjxeYpo2NyI46erZ
eBqb6+8vOSf7wPkTdPBtueuVL7arg0BlgZbyDyqzCkM6A57UimI4ajx6BO4e2m4w6n269jmX
0YaG+wfEp+0lejtbD7u6k7NWMbF7B21uCpkUOuMhyCUmcVCuoNLgciKPNQrb8vTqLgj6g+8u
+S/d/wBsfcMIOTeeNvvrhhUQrKEuKcam2l0XCj/TRjzHEHoE3+ybvtlfrtvljUfiIqv+9iq/
z6FP3JHRV1737r3QU947qz+xepN/bz2u1Iud2tt+pz1AK6EVFFIcW8VZUQVUBZGkp6ikikjc
IySaW9Do+lhGvvDzJvfJ3thzrzZy60Q3nbbF7mPxF1RnwSHZXWoJVkDKwUq1D2MrUYGux2lv
fbvYWV1XwJZAhoaHuwCD6g0PmPUEY6A748fM3rvu9aPAZN4dkdiyBIf7t5KqU0OcqNPrk2tl
JBElcZDyKSUJVryFWVEMph72L+9hyJ7wLa7JuLLs/PbAL9LK48O4amTZzGgkrx8B9M4yFWVV
MhPOYuTNx2MvcRAz7d/GBlR/TXy/0wqvzBNOjj+8q+gd1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//19/j37r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvda
8/8AMM/5nP3h/wBqbbn/AL7nbHvKT24/5U3Zv+bv/V+XrHXnn/lbd0/5tf8AVmPqnb2Ougz1
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdTKDHZDK1KU
eLoK3JVclvHS0FLPWVL3ZUGiCnSSVru4HA+pA/PukkkcSl5ZAqepIA/aerIjyMFjQs3oBU/y
6GXbnxl+RW7TEdvdG9rZGGcoI61dh7kp8YTJ49GrK1eOp8bGCJVa7SgaTq/SCfZPccy8vWlf
qN7tVI8vFQn/AHkEn+XRnBsW9XFPB2m4YHz8NqftIp/Pod9u/wAtv5j7i8Un+ib+B0suj/Kt
xbu2ZjPHr8Dfu4/+PzZlNEc+pv8AJjbQy/rGj2R3HuNyfb1H711sPJI5G9fPSF8vX0PDPRvD
yRzNNQ/u7QvqzoP5atX8v59Dpt3+UF8jcl4pdwbw6o21A+jyw/xncmZycWrwM/8Ak9FtdMbJ
40kccVnMkdv0sH9kdx7t8ux1EFpdSN/pUVfPzL1/4zwPrjo2h9t97ehmubeMf6ZmP7AlP+Nf
5+h027/Ji/zUu7e/f9R56DbvX3/LBpPFlsnuz/loi3ov9S5/MfsjuPePiLTYfsLy/b+ER/Z+
L1Hz6NofbHgbjePyWP8Ayl/t/D8/l0Om3f5QPxzxvil3BvDtfcs6aPLD/Gdt4bGS6fAz/wCT
UW15MjH5HjccVnEclv1KH9kdx7t8xSVFvZ2sa/6V2bz8y9P+M8R6Y6NofbfZEoZrm4c/6ZVH
7Alf+Nf5+h027/Lb+HG3fFJ/on/jtVFo/wAr3Fu7eeT8mjwN+7j/AOPwYZ9ckGpv8m51sv6D
o9klx7jc4XFR+9dCnySOMevnpLefr6Hjno2h5I5Zhof3drb1Z3P8tWn+X8ujH9f9C9K9VVZy
PXPVWwtm5ZqOTHvm8FtjE0eekoJvtTNQzZ1KY5iajneiieSJpyjyIHYFufYcv993ndE8Pcd0
nmirXSzsVrmh0101FTQ0qAacOjuz2ja9vbXZbfDFJSmpVAamMaqVpgYrxz0LXsq6Meve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6D7e3VHWvZEJh31sfbO5z4
zFHVZTFUs2Sp0IK2pMqqJk6I2P1ilQ+wPzf7ae3/AD9EYucuTtv3E6aB5oUaVRw7JgBLH/tH
U9GFju25baa2N9LF8lY0P2r8J/MHolO/v5bXUef89TsPcO5NgVjljFRTSDdeAhFmKolNk5qb
O31EAs+Rk9I/Tfn3iPzt9wP2w3rxrjkvfNw2S6PCNj9ZbLxoAkrLccfNrpseVc9DXb/cnd7f
St/bx3Cev9m/7VBX/jA6JLv7+X137tDz1OAo8H2FjYg0gk23ko6XKrCi3LTYbODGzSTEiwip
ZKtjxa/IGIfO33HvezlfxrjZLSz3ywWprayhJgoHFoLjwmLeiQtMTinnQb7f7g7BeaVuHe3k
P8a1Wv8Aplrj5sF6J7uLae7Nl5H+G7r27ntrZSNmK0mdxdfh6u8RW8kUdbBBI6qWBDrccgg8
j3ixvvLPMvKV99BzLsN7t24qcJcQyQPimQJFUkDGRjIIOR0MLa7tL2PxLS5jli9VYMP5E9DL
sH5Xd/dcfbw4HsfN1uNp7KuG3NIm58X4Bb/JoYs2tZPQQcfSlkgI5sRc3ljkr7yvvZyF4MWy
8+3k23pgQXZF3Dp/gVbgO0a/KFoyM0Iqak1/ypsG5amn21FlP4k7Gr69tAT/AKYHo7Wwf5nN
Wnipuz+t4agXUTZjYtc1O4UEA6dvZ6edJZCvN/4lGLi2kA8Zd8lf3ht0nhW/uJyCjjGqfbpC
pp8rW5ZgTTNfqlFcUAOATf8Atihq217kR/RlFf8Ajagf8cPRnc38qPj/ANxdWdi7bw2/sdis
xuDr/eOHhwe7BNtevkqcpt7IUMNJBPkUTG1tVPJUBUSlnndmNgCePeQ+7/eR9kfdT24572Da
edYLbdb7ZL6Bbe91Wchea2ljVFaUCKR2LAKsMkjEmgBOOgxByrzBs26bdcz2DNDHcRsWj7xR
XBJIGQBT8QA6oCR3jdZI2ZJEZXR0Yq6OpDKyspBVlIuCOQffElWZGV0YhwagjBBHAg+RHU/E
AggjHVjvx1+f26Nj/YbT7h+/3ptOMRUtJueMifd+CiuFVq6SZ1/vNQRD6+VlrUW5Ektki956
+xH32+Y+TvouWfdPxt25ZWiJdjuvbdeH6hY/43GvnrInUVIklosXUccxcgWt94l3s+mG74lO
EbfZ/Afs7fkMnq4/Z29dqdg4Ci3RsvPY7ceBrwftsjjZxLF5FCmWmqI2CVFHWwagJYJkjmib
h1U8e+rHKvNvLXPGyWnMfKW9QX+yzjtliaoqKVVgaNHItaPHIqyIcMoOOocvLK72+4e1vYGj
uF4hh/MeRB8iKg+R6VHsRdJeve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de61g/5pvX0ffn8
2b4k/HLde7994LrXs7pLZ+K3JQ7O3D/CagR5HsDvRchV0MFfR5fBpX11NioIJpJqKfyQRqjA
hV040e59gN991eVOXrq7nTbbmyjVxG+k5luakAhlqQoBJU1Ap6dZgezW6Hlr2T535rsrG2k3
az3CVozKmodsNnpBIKvQFiQA4oTUcT0bKp/kC/D+hgkqdidkfJDYG5owGx25ML2BtySppJVI
eMTQtsiGSel8yI7JHNBIWRdMi29itvYflJFLWO47jBc+TrKlR/1TFRXOCDjiOgSn3meepGCb
ltW03VofijeF6EfI+MaGlRUgjPA9FMzfcXzY/k591da7Z777czfyg+FnY2TbC0G8Ny0+Syu6
tq0tLJB/EYqCoyGRy+4du7p2zQzpUw4qTIZDEZTGpItIsc6SGiCk2785+0O87dbb7uz7nybc
NpEjgs6AUrQks6OgNQhZo3SukBgdA3t9h9vvfjl/drzlrY49n9wLRNbRRlVjkJrp1BVVHjkI
KmQIkschBclSPE2b8Zk8fmsbj8xiaynyOKy1DSZPGZCklWekrsfXwR1VHWUsyEpNT1VNKrow
JDKwI95KRyRzRxzROGidQQRkEEVBB9CMjrEKaGW3llgnjKTIxVlOCGBoQR5EEUPU73fpvr3v
3Xuq1u/vn7XdP/Ov43/CnFda0mYm7uw2B3VmOxchuOani2/hsxnN/YMYrGbYpsUXr8n5divJ
91LXxxRrOq+GQgkRzv3Pkm0c8cu8mRbcHN6iu0pemlWaVdIQLlv0ialgBX4T1LXLPtnHvvtx
zX7gzbs0a7dI8awLGDrdUhfU0hbC0mA0hCTQ9w6sp9yN1EvXvfuvde9+691737r3XvfuvdBl
3X2TB0101213BVYmXPU3VPWW/OyajBU9WlBPmoNjbVyu6JsTDXSQVUdFLkY8WYVmaKQRlwxV
gLEt3ncV2fZ913dojItrbSzFQaFhEjPpBoaV00rQ09Ojfl/aW3/ftk2JJxE97eQwByNQQzSL
GGIqKhdVaVFaUqOi4fy/flplfmt8eaTvfLbLx+wHy29N4YCi2vjsxU59KDG7eroqSkNVmamh
xZyFdMGLSSJS00ZNtMa25DvIXNcvOfL6b5LZrAXmkUIGLUCGgqxC1PqdIHy6FfudyTD7fc0v
y3BuDXQS3icyMoSrOCTRAW0geQLMfn0dz2NOo9697917r3v3Xuve/de697917pC9n1G/6Prj
flZ1TR4HI9m0m0NxVXX+O3StS+3MjvGnxVVNt3H5wUddjKpcZXZVIopmSohZEctqFvaHc2v0
26+fa0jbchE5iD10GQKdAahBoWoDQjox2dNsk3XbU3qSVdoadBM0dPEWIsA7JUMNQWpFVORw
6pF/4b7/AJpvd2J/v13P/Mw3f0vv3IRfxGDrTpjHbjo9n4KWSm1UuDr8rsTffWOO10jBIah4
aDKx6w7rPVH9ySF/6he5+9RfXbx7kTWd8wqIbcOI1xhS0UsIxwNFccTVuJyG/wBc/wBm+Xpv
3bsHtHBuG2qdJuLpozK4rl1WaG4bOSoLxmlAVTgOf8vv5cfKPrr5gb6/lyfNfctP2JvnD4zI
Znqvs9BTyZHO0+Owse7hQ1WUFNjancmGz2y5JcnSVNVCcnRTUs1LUlxZaX3IPNnM+38233t5
znci4vUUtBNirAL4lC1AXVo6upYa1IKtXguvc/kfk7deRdt91vb60Nrt0jqtxb50oWfwqhas
I3SWkbKp8NwyulOL34+526xp697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r//Q3+Pf
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691rz/wAwz/mc/eH/AGptuf8Avudse8pPbj/lTdm/5u/9X5esdeef+Vt3
T/m1/wBWY+qdvY66DPXvfuvde9+691737r3UilpKuunSmoqWorKmQ2jp6WCSonc/0SKFXkY/
6w91ZlQFnYBfU462qsx0qpJ+XQxYD42/ITdIjk290f2zlYJbaKym6/3Scf6hdS2RfFpQoGHI
1SC49lE/MewWtRcb3aIw8jKlf2aq/wAujOHY95noYdquWX1Eb0/bSnQ67f8A5cfzI3D45I+n
6nE07lQajcG6tlYfxavoZKKr3EuVsB9dNO1v9f2Rz+4nJ9vUHdw7eipI38wmn+fRtDyTzNNQ
jbSq+rOi/wAi1f5dDvt3+UL8ksoY5M7ujqnbEBKeWObO7hy2RQFhqKU+N2vJQSFEvwatbmw+
hJBFce7XLkVRBa3Urf6VFH7S9f8AjPRvD7b75JQy3FvGP9MxP8kp/PodtvfyYpj4pd19+xpY
r5qHb3XzS6h6C/iyuS3ZDpN9Si9Gfw39V9kdx7xjItdhPyLy/wDPoj/5+6NofbE4NxvH5LH/
AJS//PvQ6be/k/8Ax2x3il3BvXtfcc6afJFHlts4XGzW0Fg1PTbXqMgmplP6asWVrfUavZHc
e7nMMlRb2VrGv+ldj+0uB/xno2h9ttlShmurhz9qqP2BCf59Drt3+Wv8ONv+N26qkz1VFptV
bi3hvPIa9Og/uUEWepcRJqaO5vTfkj9Jt7I7j3H5wuKj96eGp8kjjH89Jb+fRtDyPyzDQ/u/
W3qzuf5agP5dDpt34ufG/anjbA9FdUUU8Onx1smxNuV2STR49NsnkMfV5D9USt/neWGr68+y
S45n5iuq+Pvl0VPl4rgfsBA/l0bQ7BslvTwdptwR5+GpP7SCf59DRjMRicLTCjw+Mx+Jo1tp
pcZRU1BTLpUItoKWKKIaUUAccAW9k0kssza5pWd/Ukk/tPRokccS6Yo1VfQAAfy6cPbfV+ve
/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917ppzWAwW5KCXFbiwuJz+MnFp8bmsdR5Wgm
BBFpaOuhnp5BY/lT7LN32XZt/spNt33abW925/iiuIkmjb7UkVlP5jp2Gee2kEtvM8co4FSV
I/MUPRRd/wDwK+Pe9vuKjG4HI7Byk5eT7zZuRemo/KeUDYLJpksNDTqfrHTQ01xwGBsRi/zt
9yz2N5u8eew2WfZNxck67GUolfL/ABeUSwKvqsSRYwCOIF+38+8w2WlZJ1uIh5SCp/3pdLV+
ZJ6rg78+F0XS9LPlY+5+vquiWKSppcJueok21vGtiWxEWJwtKc5/GpIwbM6NCDwdIvb3gP71
/dMj9pbabck92djltApdLe7Y2l9IB+GGBPqPHI4FlMYPHSK06kfYOdDvTLEdluA9aFkGuMf6
Zjp0/wA/t6Ix7w66HXXvfuvde9+690KvU3dPYnSmfXP7Bz02OeUxjJ4ipDVeAzkEZNqfMYpp
EhqQFZgkqmOoh1ExSIxv7kn2z92ue/aPexvfJW9NAzEeLA9XtrhR+GeEkK+KhXGmWOpMciE1
6Kt22Xbt7t/p7+AMB8LDDqfVW4j7Mg+YPV3Xx4+ZvXfd60eAybw7I7FkCQ/3byVUpoc5UafX
JtbKSCJK4yHkUkoSrXkKsqIZT189i/vYcie8C2uybiy7Pz2wC/SyuPDuGpk2cxoJK8fAfTOM
hVlVTIYQ5i5M3HYy9xEDPt38YGVH9NfL/TCq/ME06OP7yr6B3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvd
e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3WuJ83P+373wF/8RPsL/3v/kN7x450/wCn48if88sX/V276yt9vP8AxG73M/57Zv8A
qzZdbHfvIfrFLqpL+eFtjC5/+XF3HlcpTxTV2ydydTbn25JIkbPSZqr7Q2rsyeopy6lo5W29
u6viJSzeOVhfSWBij3rtoZ/bzd5ZVBeGSB0+TGZIyR/tJGH2E9Td93e8uLb3W2GGFiI7iK5j
k+aC3klAPy1xIc+YHnToHZfm/l/iR/Js+O3dHio8v2bmepevOrOsKTKIXopt0HB12LweVytO
0qzV9Ht3am2JshMgI+8kpljLIJtalB51l5U9oOXt5oH3J7SKCENw16Sqsw8wiIWI/ERTFa9H
y+3kHO/v1zVsFWTaI72e4uCvER6wzqp4AvJIEB/CGJodNCw9QfygMR371zt/t/52dy99dmfI
jsHFUW78lPRdgDDYvq2qy9PHkMThtq49sRXU1Ll9u008cctl/hkM0YipaSOGINIxtHtJDv23
W+788bxfXPMFwokJEulYSwqqoNJAZBQH8AIoqADKnfffSflndbrYvbjYdstOVrVzEoMOtrgK
dLNI2oEq5BI/0Qg6ncsccPgR2t3T8YPnJ2j/ACzu7Ox8/wBu7MpttS78+O+/94VU2Q3UuIjx
WP3HFtuatq6mpq5cU+1p6xXheRoqHIYWVaVFpqgaPcibrvPLXO25+2+9bjJd2Yj8W0lkNX06
Q+ipJOnQWxWitGQoCtjfuXsvL/OHt1s3u5y9tMVjftMIb6GIBY9WpozIAAAG8QLQgVdJVLku
uatPkj/LZ+PHVP8AM7+LfxD2vV9iv1R3FsXa+492z5TcuNq92R5DMbq7Yw1WuIzEW3qajo6c
UeyqPQr0kpVzIbnUAsYcxe3PL+1+5XLHKds9x+67yBHkLOC9WedTpbQABSNfwnz9epk5T92e
ad69oOcuebxLX99WFzIkQWNhHpWO2Yal1kk1latGGKemb78Z1F8e/wCTr8UfkJ2f1uN6ZvAU
0VFu6ow29tyY7J1Oa3rIlLtDZ+Doq6hwmHNDSZnNZSkgnbRO0aM0ig6SpnWLadg9ouVt/wBz
27xngAEhWRwS0mI41BCrQMzKDg049Y0zb5zR7786cr7Pu308dySYg8UbKEizLK5BdqlUViMi
poDx6JJ8Yf5fWe/mHdYYv5XfzBu2u1t75nuCKbcvXPVG1d2SbT682DsGsnlfbstHg4KWsjpp
8hCBV0cNM8McdJKj1RqqqWWRAZy1yDP7gbZFzTz9ut1NNd98MCPoiiiJ7KKAaE/EoFAFILam
JIkPnD3Ptva7eJuSvbDZLK3t7EiOe5kj8SeaYAawXJFQp7WLAksCE0IoB76fzfan8s3+Yf1v
8OMz2pvftj4nfJvExzdVP2Rljndw9cbqq58tjMXiMdXv4IkmXdGPhoq2GlipKGqpcvBVeEVU
Tq3tom3T239wNu5Qm3Se65V3JP0PGbU8LksFUHH4wFYKFVlkVtOoHrW+2+ze7ntbu3Plvs1v
Zc67Q9LnwF0JPGArMzLnHhsXQsWdWiZNWhgQp/nl8kvkd8ivmbtj+Wl8Rd/VHVDfwamy/fnb
eGlmiz2DoKzE026K7H0GSoJqPJ4vH7f2rUUski0NXS1eUyWSjoGmp40lMqnnnmPmLmHnC29u
OU742p0Brqda6lBUOQCCCoRCtdLBndwhKgGqP225T5U5V5BvPdvnjbBejxCtnbNQo7BjGGZW
BVmeQMBrVljjjMgVyRRYQ/yD/jPHRJlm7v8Ak9/pVSP7gdpw7827DmRmgdaV6Uh2hJMlKr2H
i+7M/jFvuA/7ntWPYrlsIJf31uf70pXx/FTVq9aeHw+WqtPxVz0hb7y3NxkMA5d2f9y1p9OY
XKaPSvi0r89Omv4aY6Gb+Z78Iuou6/ibmN47/wArv6u3H8Qfjv3huXrKvpNyRI2XzeO61xuU
+83xJk8blq/cJq6/regeZhPDNJrnLSFpAynHuXyXtO88qzXl/LO1xtG33LwkP8TCENWSoYvU
wqTkE1bOeiD2f9w985f52gsNshtltN93W0juFMfwo07LSHSyhKCdwMECi0FBQ1b/AMpn+V18
avkf8eNhfJPsCu7Ng7FxHaGdko025unE43bwfY24aOowhkxlXtnJTyXkgXzfv2kF7afcZe1X
tly5zFy/Y8x373I3BLlqaHUJ+m4K9pQnyznPUx+9nvFzbypzTuXKe1x2Z2p7NK642Z/1kIfu
EijzxjHz6Nd86e/fkH8pPmvt7+WZ8X+wK/qPDUOIpc/8hu19vTVVPuGhxVXgIdx5PD0tbQ12
PrFwuN21l6FJKakqIJcllcglJPLDBHNqFPO+/b/zPznb+23LN+1pCqBrudCQ4UrrKggg6QjK
CFILu4RiFB6Bftxyzyvyb7fXXu7zhti307SFLG2cAoWDmNWIIYa2kVyGZSI40LqrMVpO3h/I
f6421tWq3T8dPkN8gNifI7E0QyWA7Hze96RqHN7mpIhOqZz+7eCwO4MRS5OtiCrU0la8tCGE
jR1ejxve79jdutrVrrl7mC/g5iQVWZpBRnGe7QquoJ81aq8aNShbsfvI7td3qWfNXK+2XPKj
tpeBITVIzjs8R3Rio4qyAPwBStQOf8ob5tdjfJ/rnsfqjvpCe/fjdncftPeeWnWCGv3Tia2f
NY7G5TMQUsaUP95cTk9t1tBknpy0czRQztZ52uee03Om48zbduO1b6P9323OEkY0q6ksAzUx
rVkZXpg0DcW6Dnvl7e7Vyfuu1b3y0f8AkM7tG0kSipWNgEZlUnPhssiPGGyKsowo6pu6F2X8
gO8fnd/Ml+J/RW/KrpjbXa/yY7A3f3T2zhPu0zu2esere2u4sO209uQUE+Okkr96ZrsyliEa
VdITBSOGcweZGiDYrPft7549xeVtjvjZ211uUslxOtdSQwz3C6EAIzI0yimpcKc0qOp55l3D
ljl3239p+deY9tG4XdltEMVpbPTRJcXFtat4khIbtiS3Y1KtlhQatJGy98L/AIi7U+FfUNX1
FtDeG7N80GQ3pnd91+4N5tjWzVRmdw0eIpcgrNjKSjhNOWxCyLrDy6pG1O3B95H8ncp2vJu0
vtNpdyzo0zSl5KaizhQfhAx218znJPWJHP8Azxe+4G+Jvl9YQW0i26QqkWrQEQsV+Ik17qYo
MCgHRtfYr6BHWOaaKnilnnljgggjeaaaZ1jihijUvJLLI5VI440UlmJAAFz70SFBZiAoGT1t
VZmCqCWJoAOJPWt98Wa2L5v/AM5vtf5abCQ1fSPxr2pU7I23vGNJkoNz5yu2VlOs6BaKQrEK
uPOjMbgylOxFkx8FOXCvJHfHflhxzr7w7rzXYiuy7bEY0kzR2MbQinrq1SuPRQtckdZX85Rn
289g9l5J3I6eYd2mE0kWKxoJVuGr6aNMMberlqYB62RfeRPWJ/Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvdf/0d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdEq+Wfw8wHyG29mq7blRj9qdnVmM/h
8WfqY5hiM3EsApYafc0VHDNUSPTUyqkNXGjzxxosbCSNUVB/ydz3ectMtpdK02zkk6PxITkm
MkgUJyVJAJJIoSSQXzRyda79/jduVi3QU7vwuBijgZqBgMMgAA1AAFd+3f5MWamhWTdnfmLx
84I10e3dgVeYhYWa+nI5LdWDdCDb60rX5+n5Gtx7xwK1LTYnZPV5Qp/YEf8A490FoPbGYqDc
7uqt6LGWH7S6/wCDoeNu/wAnnoKhjRtzdhdrbgqlPq/h1Ztbb+PkGp7hqV9t5qtHpKj01Q5B
P5ABHce72+ux+m261jT+kHc/t1qP+M9G8HtrtCgfUXtw7fIoo/ZpY/z6Hfb38s74cYKOIT9Y
1u46mIgit3Dvbek8j2JP7tJjc7i8S4P5Bprcf69yK49yucJySu5LGp8kjj/wsrN/Po3h5F5Z
iADWJdvVpH/wBgP5dDtt/wCKXxn2ukSYboXqeF4NPiqqzY238vkUKfQjJ5ihr8jq/qfLcnk+
yO45q5luSTNvt3nyErqP95Ugfy6NoeXtigAEW0W+PMxqx/awJ/n0NuKwmGwNMtFg8RjMNRqF
C0mKoKXHUyhBpQLBRxQxAIvA44HsllnmnYvPMzv6sST+09GscUUK6Io1VPQAAfsHTn7a6c69
7917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917
r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3
Xuve/de697917orfanyTyex5K3HbN6K7t7Jy1IZUNVjuvN24faiyQgB9W4K3BTT1MQYm0lLS
VEDhSRJaxOOXuR7/AG48nveWPKns3zfzBucWoa4tsvYLMFeNbmS3ZnHo0MEkbAEiSlCRTtXL
UV8Ekvd9sraI+RmjaT/eA1B9jMCPTqtftT5MfM3e0VVFT7T3r1nt6QvGaXaWyty4ur8UhKQ/
c7nraKfMpUhX0lqaakR2N/GDa2AHuR94L72HN8dxHByzu/L2xtUaLKwu4XocLru5I2nD0NKx
PCrHOgGlJJ2rlnkyxKFruC5uB5ySIw/JAQtP9MGPz6JDl9vb5kq5K/PYPdkldXySTS1uXxmY
arrZhp8sslRWwGapkGpdTEseRf3iBumxc4vcve71s+5m8nYsZJ4py8jY1EtIupzkVJJORXoc
Q3FiEEdvPFoUcFZaD8gcdJmennpZXgqoJqaePTrhnjeGVNSh11xyKrrqRgRccg39h6aCa2ka
G4haOZeKsCpFRUVBoRUEH7OlSsrAMrAr8usPtvrfXvfuvde9+691yR3jdZI2ZJEZXR0Yq6Op
DKyspBVlIuCOQfe1ZkZXRiHBqCMEEcCD5EdaIBBBGOjl9afO7vzr2CjxtbmaHf2FpEWGOi3p
TSVuQjpwSSse4aOejzc0tjZWq5qoIAAF0i3vK72/++b718jQ2u33e7Q73tEQCiO/QyShfQXS
NHcM3kDM8wUUAWgp0Ddz5E2DcWeVIWt5z5xmgr/pCCv+8hejybB/mVdY5rwUvYO09x7Jq3Cr
LkMa0W6sEhC/uTStBHj83ArsPSkdHUlQbFja5zF5J/vAfbzdvBt+eOWb/aLo0BliK3luMZZi
oiuFBPBVglI4FjSpA1/7a7pDqbb7uOdPQ9jfzqp+0sPs6OxsTufqnsxEOxd/bZ3FPIpcY6ly
UUOaRAocvPgq37bM06hT9ZIFHBH1BtlzyZ7s+2vuEiHk3nXb7+ZhXwklCzgUrVreTROop5tG
PPzBoCb/AGXddsJ+vsJY19SO38mFVP5HoTfch9FnXvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3WuJ83P+373wF/8AET7C
/wDe/wDkN7x450/6fjyJ/wA8sX/V276yt9vP/Ebvcz/ntm/6s2XWx37yH6xS61v/AOdF8l6P
vav64/lwfHipg39272H2ZtibsSDB1KVuN26MfJM23tmZerpY6mKDJPl548vkzcHEUWMVpwBM
fHjv7x8yJvkm3e3fL7Cfdri5Qy6TVUp8EbEVzqIkf/fapVuOMrvYHlKTluLdfdfmlDbbHa2k
ggLijPqprlUGlV0gxR/79eQhfhy1/wA7n4/5DrH+Xp8VtobSFRkdn/Hrc2x9iZ2eniaOI0sf
XFdtPF7oyMXmYR/d5jHCJnYO33GTA1AudTXvTsMm2cgcr2lpVrPb5Y4mI9PBKK5z5sKeeX45
6e+71zPFvHujznfX1Ev90hmmQE+fjiRo1NPJWrTHbHwxgeupv5UXxr7q612T2tsH5m/PPM7S
35t3Gbjw1bS/ILaFQFgyNLHPJQ1Rh6sYQZLGzs1PVQtaSCoieNwGUgHu1e1nLm87dZbpYc4b
69pPGrqRdRnBFaH9DBBww4ggg56DW9+9XNvL+7bhsu58g8tR31tK0bg2UoyppUVuMqwoyngV
IIwejCdAfyiOgfj38g9mfJfC9t/JbsHsnY0G4KbEv2tv7Zu6sXUw7i2hn9lVUWTNH1thM7UR
0eI3HUNTKlfEscwRiGUFGP8AYfabYdg3+z5kh3XcrjcYAwXx5Y3U642jNaQqxormncKGnljo
L8ze+PM3NHK+4co3GybRa7TclC300MsbApKko01ndBVo11VQ1FeByCL/ADlkjov56vwArax0
pKOfrLr2ggq6llgppq6fsbvqmhoop5SkUlXNU18Eaxgl2eeNQLuoII52IT3v5DdzRDbRAE4F
fGuhSvrUgU9SPXqR/boGT7uPubHGNUgvJ2IGSAILMkkDyAUmvCgJ8j0d3+djszce8v5eHb/9
24aqqk2rl9hbzzNFSBmkqNuYPduM/jM0iLJGGpcRTVX381w4SKkZrXUEDT3ns7i89v8Advpw
SYnikYDzRZF1fkoOo/Ja9R593zcLSw90ti+rYKJo5okJ8pHibQPtYjQOFSwHn0RT4M/y1/jv
8n/ix072xgflt81KCuyOzcNiN5bY2d3ntXHYDZm+cDQwYrdO1sXg5Ot8hV4DDY7KUznG0s80
kq4ySnbXIrK7Ajkj255f5m5Y2jdYOa95V2hVZEjuUCxyqAroq+CSqhh2KSToK5Na9SP7je7P
NPJ/OW/bJc8kcvtGk7tFJLZyM8sLktHIz+OodmUjxGAA8QOKAggHD2d/JT+Om0+2ere5a7vL
5a793Z1Dvfae/NpQ9i9nbI3Pi/4ps7ceP3RjaCuR+q6XJ/wapyeMj+5hpqqmeRLhZEYhgLrP
2a5etd12zeH3vdZ7q0mSWPxZo3XVG4cA/oBtJYCoDCvqOgJf/eC5qvdk3nYY+XdktrK+t5IZ
DBbzRtplRo2I/wAYK6grHSWVgD5EY6JH1tuzF/Gf+fx3jT9s1FPh8d8itkT7e693LmZ46PFy
VO+KPrfdO2TDV1TOi/d5bYVXtuG7R68gREvBVSC9uuo+W/ffe13Vgke4QFInY0WsghdMn1aJ
oRwq2OpC3aym5u+7Py6+yIZJdquA88airUhM8clQPRZlnPGidx9etmX3kj1iN0V75vwy1Hwt
+XsEEUk88/xe7+hhhhRpJZpZOqN2JHFFGgZ5JJHYBVAJJNh7DPOoLcm82qoJY7ZdUH/Nh+hj
7eMq8/8AIzMQFG8WRJPAD6mPogf8heqpqj+X5t+KCogmlou1OzKWtjiljkkpKl8jQ1q09UiM
zU87UdXFKEcBjFKjW0sCQH7FsrchW4VgSt1MD8jUGh9DQg/YQepM+8ojr7nXTMpAaytyKjiN
JFR6ioIqPMEeXRR+rcxRfG3+fz3fRdpSQYmj+SPX1Xi+sM/kr02OyVVvaLrnc+BFHUzhlWSo
y/X2S27GWMYlyUZhjJ1orhPbJk5c9996TcyETcbcrCxwCZPCdaH5tE8Q4VcUHEVHG8wSc2fd
n5ek2YF5Npug1wi5ZRF48b1A9FnjnPGkZ1HgabHW5dy7f2bt7Nbs3XmMft7bW3MZW5rO5zLV
UVFjcTisdA9TW19bVTMscFPTQRszMT9B/X3kPc3NvZ2811dTLHbRqWZmNAqgVJJPAAdYpWlp
dX91b2VlA0t3K4REUVZmY0AAHEk9a7X8kOmre0/kf/ML+VeLxk+M687M7RyEO02kpZYKesqd
2793p2JWUFIXjj0Sbbw2SxonjIVkFfFwOQMfvZZX3TmLn/mmKMrt9zdHw8UBMkskpA/0ilKj
+kOspvvDPHs3KntdyXNMH3Szs1MmQSBFDFAGP/NR1kof6B6y/wAqP/t55/NX/wDEsdn/APwQ
e+ve/a3/AKeX7o/89U3/AGlS9a96f+nP+y//ADxW/wD2hQ9bHfvIfrFLr3v3XutfT5l/LLtL
52dp5P8Al5fAmrkq8JUTri/kx8jMbJUttXam11q/BndvYjO0EsUbYXTBLT188UvkzkobG0eu
F55JYD5w5q3PnjdJfb/kVqwk6by7FdCJWjIrD8OCGINZD+mlQWJye5C5J2b242aH3R9ykC3A
GqwsWp4kklKo7I348hkBFIRSWSjBQLfvip8X+s/iB0vtnpXq2jkXEYYSV2bz1dHTjO7y3TXJ
EMxurcM1NFFHPksg0KIigaKaliip47RxIBLXK3LO28pbPbbNtifpJlmNNUjn4nenEmn5KAow
B1BnOnOO789b/d8wbzIPHkwiCuiKMV0xoDwVaknzZizHLHoxvsRdBTr3v3Xuve/de697917r
3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/0t/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3XvfuvdMs+29u1MckVTgMLURSgi
WOfFUMscgJuRIkkDK4J/rf2UzbBsVwjxz7LaPG3ENDGQftBUg/n08tzcKQVuHBHox/z9MVV1
l1vXKqVvX2yKtUJZFqtp4GoVGIsWUS0DhSR+R7Jbn295BvFVbvkfZ5VU1AeytmAPy1RmnShN
z3KOpTcJ1PykYf5emOp6M6TrJPNWdPdWVcoUJ5anr7aU8mhSSF1y4hm0gk2F7c+yi49nPaK7
k8W69q+W5JaUq+2WTGnpUwE06fXfd7QUTeLoD5SyD/n7pLZX4tfHfMU9TTVfT2xoY6ouZWxW
GhwVQpckn7aqwhx9VRgFuBC6Bfxaw9hvcvu4+xW6wz2917V7MschNTDAtuwr/C9v4Tp8gjKB
5UoOlUXNPMULKybxOSP4mLD8w1Qfzr0V3f38tfqrOeWp2DufcmxKtwxShrPHuvBJYEoscNbL
Q5uMsxszPXzcWstwb46c6/cA9tt48S45K5i3DZrk1pG9Ly3HoAshjuBU8S1y+KUWoNRRYe5W
6wUW/tYp09R+m37RVf8AjI+3oku/v5f/AMgNnCepwuMw3YGNiLP5tq5NEySwD9Ly4XNLjKyW
Zjx4qT7tv9cXIxD51+5H73cqia42jb7TfNvWp1WcoEoXyJgnEUhb+hD4x+0VIG9h7gcv3mlZ
5Xt5T5OvbX/TLqFPm2nooGd23ufZ+SOO3Lgc7tfLwMH+yzeMr8NkImQqyyCnroKaoQqSCGA/
oR7xb3nYOYuVr82HMGy3m3bohr4dxFJBKpGQdMiqw8iDT0PQvgubW8i8S2njlhPmrBh+0Ejo
cdg/Lb5A9dGGLD9iZfK46Iaf4Puxl3TjzFwRDEcwKmuoYlIFhTTwEci9iQZh5J+85738hmKP
aue7q5sFx4F4ReRU/hHj65Ix6eFJHT1oSCR7hyly/uNTNtyJIfxR9h+3toD/ALYHo7ewf5nP
/Ael7P63/oKnNbFr/wDWBMe289N/rm5yn+FveXvJX94d/Y2/uJyD/pp9uk/wWty35/7l/KnQ
I3D2x+Jtr3L7FlH/AD+v/QHR2tg/Lj4+9ieKLEdi4jE5GUqv8I3azbVr/K5ASCFsyKagr5mu
LLSzz3+n1uPeXfJX3nvY/nvwotr57tba/ag8C9rZyajwVTPojkY+Qhkk9ONR0Cb/AJR5g26p
m253jH4o+8fb21IH+mA6MdHJHLGksTpLFKiyRyRsrxyRuoZHR1JV0dSCCDYj3PaOkqJJG4aN
gCCDUEHIIIwQRkEdBwggkEUI65+7da697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3XuqlvnB/LCz/y0+Q/XnyV2H8ndxfHnsLrfYmD2RgK3AbC/vTVUn8F
3HvrcQzlBlKffuyq7HZKofe7QekuqRwH9Rk9EU86+2k/NfMG38x2PMsm37hbQLGpWLWRpeV9
QYSxkE+JT7B88Tb7d+8FtyTytunKW5cnxbptd3cvM4ebwwdccKaGUwyhlHhV8qk+VMhJN/Kc
+T276SowPbv81r5N722hWlFyG3sBi8zswZGmCTeWlr6iq7Z3bSV0DymJ1SalkiUxklGYqyFR
9q+ZbtGg3b3S3Ka0biiq0dR6EmeQEcMFSMcOFDtfevk+xdbnY/ZfaLe+X4Xdkl0nFCoFtEQe
IqGBzxAqCdb4i/y4vi38LXqMx1PtGvyu/wCvo3x+R7R37kYtyb7qaGdIBV0VJWxUWNxGBo66
WDyTx42ioxUMbSl1VAoz5T9vOWOTS021WjPfsKGaU65SDSoBoFUGlSEVa+daCkf88e63OXP4
SDe75U2xW1LbwqY4QRWhIqzORWgMjtp/DQk1N92BsDZnamy9y9ddh7cxu7dk7vxVRhdybdy0
TS0GUxtSB5IZfG8c0MkbqskUsTpNBKiyRsrqrAW39hZ7pZ3O37hbrLZTKVdG4MD5evzBFCDQ
ggjoDbZud/s24Wm67XdPBuEDh43XirDz9D6EEEEEgggkdUrUv8l/efVGXzh+IXz/APkD8a9l
5+ukrqvYsFHX7wxUckgQqFfD9gddU1VLSspSCpqqaorUpz42mcl3eGl9nLzapp/6pc+X+3Wc
jVMQBkX/AIzLEDTgCwLUxU5JyAf3+sN7gtv68+2W2btuES0ExIib/jUM5APEqrKhbIUYAO/8
QvhVvf417r3jv3sX5c98/Jjde88DR7fq4+zMtI20sbBR5L+Jw12G2/kcnufI43IwOXhh8OSS
mjgnlUwuWRoxrylybe8uXV5fbhzZfbldTRhD4zfpgA1BVCXII4Cj0AJwcER3zz7gbdzbZWG2
7VyPtu0WVvKXH06/qsSukh3VY1ZTgmsZYkKdQoQUv/MA/lubB+d0Gw89PvzcHUXbHWUlUuzu
ydu45M08FBVzw1/8OyuEOVwM1dHQZemjq6Oanr6OopZvJpktIw9peffbqw54Wxna+ktN1tif
DmQaqAmtGXUpNGAZSGUqa0Oelvtl7sbn7btuVsu2xX2yXgHiwO2irAFdSvpcDUpKsGRlYUqM
DoUPiF8VN8/Hrq7eXXPdHyN398uaneeYqqqs3D21Fmqw0e3qzCUuEqNm0mP3RvXsCYbdmiil
kkpzV+F3qZbx+o3M+UuVr3l/bLzbt55hn3ZpnJLz6jRCoUxgPJKdHE01UqTjPRPzzzpt3NG8
2G67BypbbGlvGAEttAq4cuJS0cUI1ioAbTUBRnHRDtw/yWaHZW/dwb6+GHy67r+Hg3TK02Y2
ntT+I7o2sEkkmdsdRU1FvTYmTmw0HlDU1PkarJGmkGqNwAioBrj2bSzv7i+5O5svdo8U9yJV
0+wASRNpHkHZ6HgeFJItff8Ak3DbLXbef+R9v33wRRZJNMcnl3EmKZQx/E0ax6hgjjUyHxf+
AfavSXbON7j7c+dXyI+SGfxGCzOCpNsbqrajEdeSwZujjpKh6zauW3HvpwaZ4kqYTSVVJIKq
KN3eRQ6SCLlnkPdNl3WPd92533DcZ0RlCOSsVGFDVGeXhxGllOoAknIIT5w9zNl5h2SbYdj9
uNq2m2eRHMkYDTgoaikipDxqVOpWGkkAA0IFD5sfy/uiPnRtfE4zs+kyuA3ltUVP9yuzdoSU
dHu7by1P7k2Mmespaujze3aiqVZZaKoQ6XBeCSCRmkJnznyFsfO9tFHuatHeRV8OaOgkSvlk
EMhOSp88qVJr0T+33udzJ7c3k82zukthNTxbeWpienBhQgo4GA6nhhgwAHRFsX/KS+TFPQHZ
2W/mtfKGs6wFKcdDtHF0m4sRlo8SGjWPFHdFT29mY2oEpVaHwjHrAYyECCNSjAiL2o5kWP6O
X3S3M7ZSnhqHVtP8OsztimKaaUxSmOpHm97uUWl+vg9ltnXeK6jKxRl1fxeGLZO6ua661zWu
Rc7QbLxcOwqLrvMy1e68JFtCm2XlZtxPDU125MXHhkwddLnXpYKOnqKvMUgY1RjiiR3kbSqg
gCYo7OJbFNvmJlhEIjYvQl106TqoACWHxUAGTgdQFLuEzblJukCrBcGcyqEqBG2vWAlSSAp+
GpJAAqT1S11d/Jcz/Qnb1Pu7ob5yd39YdQ/37w28sv0nh6PN09Luejw+Wir12vuncmB7L25i
9x4upx0Ix8j1uDqJXpCyyF9R9w3tns5PsW7Ld7Hzte220+OsjWyhgHCtXQ7rMiupA0HVGSV4
16yA3n3/ALbmXY2seZPbrbrzffpmiW7YoTGWWniRxvbyMjBjrASZQGpSlOj6fNb4BdF/Oba+
GxnZsGX29vLaJqpNjdm7PmpaLd22mqtMk1A71dNVUeY2/U1UUcstHUJ6XTXBJBIzSEdc58h7
Jztawxbkrx3kVfDmjoJErxGQQyk0JU+eVKnPUa+33uZzH7c3lxNtDRy2E9PGt5QTFJTg2CCr
gEgMp4GjBgKdV+1v8mPtbf8AQ4zYvfX8yT5G9t9KY2qoHHWL4/I4kVNFjZYzRUtXl8/2RvrE
Vc9HDEEp5psRKac+qNV+nsBP7PbpfpHY777i7jd7MpH6NCtQOALPNKpoOBMZp5DqTo/fzZds
km3Llr2n2qx5gdT/AIxqVqFuJCpBCwBOWAlGrzJ6uN6U6T6y+PHWu2upOotrUO0dj7VpPt8d
jaQNJPU1Eh8ldl8vXzF6vL5vK1BM1VVzs808rEsbWAl7Ztl23l/bbbatptVisohQAcSfNmPF
mY5ZjknqB+YOYd35p3a73vfLxp9xmarMeAHkqgYVFGFUAADom3xR/l+f7LD8nvlZ8j/9Lf8A
ff8A2Zzdm6N0f3N/uF/dr+5H95Owc7vv7H+8X99M/wD3l+y/jX2vl+xoPJ4vLoXV41B/K3IX
9WuZeaeYv3t4/wC8pXfw/C0eHrlaWmvxG101aa6VrStBw6HnOvud/XDk/kvlT9yfT/uiCOPx
fG8TxfDgSGujwk8OujVTW9K0qaVNj3uROop6L/8AKbpvdXyC6B7I6Z2X2plelc/2BisfhI+y
cLh5c9kcFihnsTW7jo4cVBn9rzVMe59uUlXiZSlfTtFDXNICxXQxDzPs91v+w7js9nujWU9w
oXxlXUVXUpcBQyV1oGQ9woGJ8qdCfk3frLljmbad/wBw2ZNwtrV2fwHbQrtoYRksUkA8OQrI
Ko1SgGK1FJXXH8i3vzpzH5HE9RfzQe3+q8Vl6xMjlsZ1x17vPY+PyeQjgWmjr8jRbY+SOLpq
2sjpkEayyKzhAFBsLe4X272R33aI5Itp9zLu1ic1YQxSRhjSlSEu1BNMVOadZCbt943lrfpY
p989nrG9mRdKtPPFMyrWtFMlgxArmgxXPRlelv5ZPy16x7a677D3d/NU+Rfa22Nmbtwu4s91
tuOm7LXA74xeMrI6mr21l2yfyK3HjxQZWJDFJ5qCrj0t6onHHsR7N7a817buu37hd+6G4XVt
DKrtC4m0yKpqUat24o3A1Vh8j0EuYPd7kjeNk3Xa7H2Y2qyvLiB0SeM2+uFmFBIumxjbUpyK
Op/pDq6D3MfUA9e9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//09/j37r3Xvfuvde9
+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+691737r3XvfuvdMue23t3dVBJitz4HDbixkoYS47
OYyiy1C+pSjaqWvhngJKki+n6eyjetg2LmSyfbeYdltL/bm4xXEMc0ZqKGqSKy8McOn4Lm4t
ZBLazvHKPNWKn9oIPRQd/fAT4+bz89RiMPldgZOXW/3O0slItC0zW0GTCZdcnjYoEt/m6VKW
4J5B594uc7fcn9j+bPGn2varnZNwap12UpEZbyrbziaIKP4YRDX1Bz0L9v5/5gstKzTJcRDy
kGf96XS1fm2roku//wCWr2fhRUVfX269u74pE1vFjsism1c9IC37cMK1Etfg53VeGkkraYEi
4UXsMROdv7v/ANxNoE9zyPzLYbxbCpEUoNncnOFUMZLdiBxZp4geIUVoBtt/uVtk+lNwtJIH
9R+ov24ow+wK329En31012p1nLIm+thbl27FG2j+IVeNmlw0jagmmnztGKnDVR1ED9qd/qP6
j3iLzl7Ue5Ht9I6c5clbhYRKaeK8TGAmtO24TXA+afBI3Eeo6G1jvO1bmAbG/ikPoG7vzU0Y
fmOu9idzdq9ZSI+xN+7l27Cjav4fSZGWbDSNr8mqfB1v3OGqTqvzJA31P4Jv7kz3X9yfb2RW
5N513CwiBr4SSloCa1q1vJrgfP8AFGeJ9TX1/s21bmCL+wikPqRRvyYUYfkejsbB/mVdnYXw
UvYG09ub2pEKrLkMa0u1c64LfuSytBHkMJOyKfSkdHTAkWLC9xl1yT/eA+4e0+Db878s2G72
ooDLETZ3BzlmKiW3YgcFWCKvAsK1AJ3D212ybU233ckD+jd6/wA6MPtLH7Ojs7B+ffx83n4K
fL5jK7AycuhPtt242RaFpmvrEebxDZPGxQJb/OVT0twRwDx7y75J++x7H82eDBum63Oybg1B
ovYiIy3nS4gM0QUfxTGGvoDjoE7hyBzBZamhhS4iHnGc/wC8tpavyXV0b7A7k27uqgjyu2M9
htxYyUKYsjg8nRZahfUoddNVQTTwElSDbV9PeUey7/sXMlkm5cvb1aX+3Nwlt5o5ozUVFHjZ
l4Z49BCe2uLWQxXUDxyjyZSp/YQD09ezfpjr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v
3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//9Tf49+691737r3Xvfuvde9+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+691737r3XCSOOWN4pUSWKVGjkjkVXjkjdSro
6MCro6kggixHurokqPHIgaNgQQRUEHBBBwQRgg9bBIIINCOi47++I/x97E8suX66xGJyMpZv
4vtJW2rX+VyS88y4Y01BXzNc3aqgnv8AX62PuBOdfuw+x/Pfiy7pyJa21+1T49lWzk1HizCD
RHIx8zNHJ68aHoR2HN3MG3UEO4u8Y/DJ3j7O6pA/0pHRJN//AMsY/v1XV3ZAJv8A5Phd90Nu
L3/c3JgYDyBwAMXz+W94h87f3eR/WuPbrn7/AEsG4x/4bq2X9g+k+09Dfb/c74V3TbftaI/8
+Of+f+iSb++JXyB66M0uZ66zGTx0N2/i+1FTdOPMQLDzyjDNVVtDDdfrUwwEC1wLi+IfOv3Y
/e/kTxZN15DuriwX/R7MC8i0/wAR8DXJGuP9FjjIxUCo6G1hzby/uNBDuKLIfwydh+zuoD/t
SegQwG5t0bNyf8S2zns7tfLwNoNbhMnX4evjaNjeJ5qKannAVgQVJt+CPcP7LzDzHypuH1/L
29Xm3bohp4lvLJBIKHgWjZW48QfzHR5cWtrexeHdW8csJ8mUMP2EEdG+2D/MA+QGzhBTZrJ4
bsDGxFU8O6sYiZJYB+pIs1hWxlZLMx58tX923+uLAZR8lffc97uVRDb7vuFpvm3rQabyICUL
5gTwGKQt/Tm8Y/aKABC/9v8Al+81NBE9vKfNG7a/6VtQp8l09Ha2D/Mo6qznipt/bY3JsSrc
KHrqPx7rwSWADtJNRRUObjLMbqqUE3F7tcC+XnJX3/8A223jw7fnXl3cNmuTSsiUvLcepLRi
O4FTwC2z4rVqgVBF/wC2u6wVawuop09D+m37DVf+ND7Ojr7G7f6v7LhSXYm+9tbld0MhoaDJ
wDLQoFLk1WFqDBl6SyKT+7AhsD/Q+8ueTvdL269wYkk5M5z2/cHIr4ccq+MopXvgbTOmKnvj
XgfToFX2z7pthIv7CWIepU6fyYVU/kehH9j3ot697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de
697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6979
17r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3
v3Xuve/de697917r3v3Xuv/V3+Pfuvde9+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+691737r3QZb76Y6p7MRxvrYO2dxT
yKEORqsbFDmkQKUCQZ2i+2zNOoU/SOdRwD9QLR5zn7Te2vuEjjnLkrb7+ZhTxXiCzgUpRbiP
ROop5LIPLzAoZ2G9brthH0F/LGvoD2/mpqp/MdEn3/8Ay1Oss0J6rr3du4tkVj3aPH5NIt14
JCo9MMSTS43NwCQizSSVlSVvcIbaTiLzt/d/e3u7eNccj8z3+z3RyI5gLy3HoqhjFcLXzZp5
aVqFNKEbbf7lbnDpXcLSOdPVf02/lVT9gUfb0STf3wG+QezPLUYrC4rf2NjDP91tDJJJWLGA
SPJhssmLykkxt+imjqefoT7xD51+5T748p+JNtu02292C1OuylBcD5wTCGYt/RiWXPmehvYc
/cvXtFlme3k9JFx/vS6l/aR0UbL4Lc20Mp9jnsPndr5qkkD/AGeXx+QwmUpZY24b7eshpquG
RGH1sCD7xg3TZuYOVtx+j3rarzbt2iauieKS3mQg8dMio6kH5Ag9C6Ge1vItcE0csB81IZT+
YqD0Pewfl/8AITrwQwYzsPKZvGw2H8J3ho3TSGNQqpBHUZbzZWjgjCgKlPUwhRwOPc1clfek
98uRfCh27nq5vLBf9BvqXiUGAoabVNGophYpUA4DHRBf8n8vbjVpduVJD+KPsP20Wik/aD0d
rYP8zmnfw03Z/W8kJ482Z2LXiZCSVHo27npo3jRRck/xNyfpp/PvLzkr+8Ngbwrf3E5BZD+K
fbpNQ/K1uWBAGTX6tj5afPoE3/tiwq217kD6LKKf8bX/AKAHR29gfK7oHsfwQ4LsbC0OSqDo
XC7nkbbGU8xNhTwxZpaSnr5iCCBSyzgj6G4NsvOSfvLeyfPvgxbNz5aQ7g+BBdk2k2r+FRPo
WRvOkLyA+uDQEbhypv8Atuoz7c7RD8Sd609e2pA/0wHRiFZXVXRgysAyspDKysLhlIuCCDwf
c6qysoZSCpFQRwI6DpFMHj137317r3v3Xuve/de6KP8AIH5p9LfHt58PnMpPunfMcYZdj7W8
FZlKVpI0khbPVssseO2/C6yo2meQ1TRNrjgkHtXBZzXGVFE9T/k9emJbiOLBNW9B1WPvH+bD
2/kaxxsfr7YW1sXqJjTOnN7ry2kEadVdT5DbePAYX1D7Mnnhha5MU2uIDvkYn5UH+fpI17If
hUAft6SWF/mnfI7HTRtlMR1nuCnBYSxVe3cxQzMrSBx4p8VuOjjikjUaFLRuuk+pWaxF22y3
PAsPz/2Oqi8lHEA9G667/mwdbZcw0nZvX25tm1L6I3ym3Kul3bhw17NPUQTJg8vRwaedMUVY
4PHP19pJNrkGY5AR88f5/wDJ0+t6h+NSP59Hv66+TPQnawgj2N2ntPKV1RpEWFq8gMFuF2Zb
6U2/nkxmZl0fRikDKD+fp7RSW08XxxED14j9ox0pSaN/hcV6HT2x051737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/W3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
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
Xvfuvde9+691737r3TDuLa22d3Y98Turb2E3LjJL6sfnsXQ5ajJYWLfb18E8Qe39oC4/r7Jd
95c5e5osX2zmXY7PcNubjFcwxzJ9umRWFfnSvT9vdXNnIJbS4eKUeasVP7QR0T7sD+X90BvL
z1WDx2Z69ycodxNtbJPLjHnYEK0+EzS5Kkjp1uLxUhowbcEEknFnnf7kXslzX41xs9jd7HuD
VOqzlJhLeRa3nEqBR/BAYBjiDUkY7f7gcwWelZ5EuIh5OO6nyZdJr821dEk39/LZ7XwXnqdg
7k25vykTW0VFVFtqZ6T6GOOOCvmq8G5tcFnr4hcA25NsQudvuBe5ezeNcclb/Yb1aitI3rZ3
J9AFkZ7c+hLXKeRpnA2sPcnaZ9K39tJA/qP1F/aKN/xg9Ep3x1D2f1rK8e+tibm21GkniFdk
MXUfwmZ9fjtS5mBZsTWAuQAYpnBuP6j3iRzj7Xe4nt/K8fOXJm4beganiSwt4LGtOydQ0L5x
VJGGR6joa2O77XuQBsb+KU+gYavzU9w/MdTdh93dt9ZNGNi9g7m2/TRsHXGQZB6vBs4bUHlw
ORFZhZmv+Xp2NiR9Cfavkz3f9zvbwoOTeeNwsbdTXwVlL25PGptpddux/wBNGfMcCeqX+x7R
udfrtvikY/iIo3+9ijD9vR2dg/zLex8QYKXsPZ23t5UiBUkyGGln2tm2B4eeYBcphqmRRyI4
6alVvpqF7jLrkr+8D592sw2/PPKtjutqKAywFrO4PqzYmgcjiFWKEHhqHEAncPbTbZtTbdeS
Qv6NR1+wfCw+0s3R3Ng/PP49b28FPkNwZDYeSmKp9nvPHNSUvkLaGtm8bJk8LFCDyHqJ4PSb
kDkDL3kr76XsZzd4MF9vc+y7g9Bov4iiVrT/AHIiMsCr56pJI8ZIGQARf8hcw2Wpo7dZ4h5x
mp/3k6Wr9gPS37d33kN17PrMF07vrC0dfm6AFt94aop8/T4+lnYA0mHrcZWGnpsrXU+omqWR
5qKJlkij8ksU0OVmxbntG+2VtvG0bjb3u0yiscsEiSxSAGlVkjLIwBBGCRUEeRHQLu457d3t
5Y2jnHEMCGH2g0IPVLu/PiB2DBUVuSqNv0+6JKiaerq8ttrJNUV1TUTuZpqiejqhR5Ksq6iR
yzt4JmZySSSbkVpcxmgrT7eipoW40r0VbP8AUOTw9TJSS/f4usjvqx+fx9RRVKWJH7mqKKVb
MLH9n6j2oDgioz0yUI6QFdtHcFBqaTHyTxrz5aQiqWw+p0RXmUD/AGpR7tUevVaHpOMrIxV1
ZWU2ZWBVgR9QQbEH3vr3XXv3Wuh767+UPyA6q8EWyu1N10GPpyPFhMhXDcO341BBZIsFuCPK
YqnEgWzNFEj2/I49sSW0EvxxCvrwP7R06s0qfC5p0e/rv+bF2FixT0nZ3XO3N2wIFjkyu162
r2rliovqqKijq1zmKrJyf7MS0UZH9PaGTa4zmKQj7c/5v8vSlL1h8ag/y6Pn11/MV+MW/ftq
ev3VkevcrUaF+w35ipcdTLIbiS+fxsmW27DArDh56qAspB0g3AQybfcx8FDD5f5uPSlLqFuL
UPz6OdgNybd3XjosvtfP4XcmJnt4cpgMrQ5jHTXVXHircdPUU0l1YHhjwR7SMrIaMpB+fT4I
YVU1HT17r1vr3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/d
e697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv/9ff49+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+691737r3XvfuvdY5oYaiKSCoijngmRo5YZkWWKWNxZkkj
cMjowNiCCD7bliinjeGaNXhYEFWAIIPEEHBB8wetglSGUkMOi1b/APh/8e+xDNPk+vcbg8nM
G/3L7OL7Wq1kclnqJKXFeLD1tS7G5eppZyT9feP/ADt91n2N568WbcORrez3Bgf17Gtm4JyW
KQ6YJGJ4tLDIT0Jdv5w5h27SsW4NJEPwyd4+yrdwH2MOiSb+/ljVaeWp6w7IhqBdjDh99ULU
7hQSRq3DgYJ0lkK8W/hsYuL6gDxiHzr/AHeV0ni3Ht3z8jjOmDcYypp87q2VgTTFPpVFc1AO
BvYe5yGi7ptpH9KI1/4wxH/Hz0STsD4qd99arU1O4uvMvPiaRXlmz23zDuHCxUqAl62rq8TJ
Uvi6RApLPWJT6By1gRfE3mn7r3vryleR2t97fXdxFJKqJNaabqEl2CqWeFm8FSxA1TiIDBag
IPQztOb+Xb2MvHuaKQCSr1RsCpw1NRp/DX5dWn9b7YxWzdi7Y21hpKaoocXiqeI1lJIk0FfW
SAz5HIJLGSkhr8hLLKSOLvYWAt77r8hcmbR7d8m8t8k7HHp2zbbRIVOlVaRgKyTOFCr4s8pe
aVgBqlkdqZ6xy3K/n3S/u9wuTWaVyx4mg8lFamiiir6AAdLf2LukPTZlcLh87SmizeKxuYo2
5NLlKGmr6ck8X8NVFLHf/G1/ewSuQaHrxAOCMdARub4vdU7g8klFjq/bFW9282BrnWAvb066
DILXUaRA/VYVhv8A1B59vLcSLxNR8+mzEh4CnRa95/CrOMJZMFlcDuenUEx02WpnxGTA5tHD
KPvaRnX6azNAD9bD6e30u1/ECOmmgPkQeilb0+Nm6NrmZ8ttbcWBjiLaqyKA5XDLb8nIUzVV
IfrxaoHHtSkyNwYHployOIPQJV3Xuap7tSPTV6D6BH8Ext/WOe0f+2cn24GHVNJ6SFZjchQN
praOppjewM0Lojf8EcjQ4/xBI9249a6he/da6UO2t3br2XkVzGz9zbg2rlkAC5PbmZyOEr1U
G4UVeNqKafTf8are6siuKOoI+eerBmU1UkHo6vXf8yH5NbGMNPmM9hex8XFoT7TeuHikrVhB
vJ4s5gnwuWlqGF7SVUlUFP8AZIFvaOTbrZ+ClT8v8xr0+t3MvEgj59Hv66/mv9ZZjwUvZmwN
z7Lq20xvktvVNJu7ChgvrqKiORcHmKOJiOI4oKxluAWP6vaGTa5BmOQEfPB/y9KVvUPxqR/P
o+HXfyU6H7W8CbE7S2lmK6pIEOFnyAwu4pCSFsu3M8mMzrDWwFxTlbkC/I9opLaeL44iB68R
+0Y6UrLG/wALivQ4e2OnOve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xu
ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6/9Df49+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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdBZ3mSvSfcLKSpHVnYJBHBB
G0suQQf6g+3YP7eH/Tj/AA9Uk/s5P9Kf8HWuvgd27n2vN59ubgzGEkLBn/huQqaSOUj8TwxS
LDOv+Dqw9iRlVviUHopBI4HowW2fln2Th/FFnYcPuqmXSHerpRjMkyL9AlZjBFSqxH1Z6aQm
1/re7DW0Z4VHTgmYcc9GF2z8uOvMr44tw0OZ2rUNbySyQjM4xCQOBU49f4gxBv8AWkUW5v8A
gMNbOPhIPTomU8cdGC27vfaG7Yw+2tyYbMnTraGhr6eWriX+s9FrFXT/AOtIim3tlkZfiUjp
wMrcD0qfdet9e9+690G25eoOtd3eR83s/Dy1MuovXUUBxWQZzc63rsW1JUzMrG/7jML/AFB9
3WWReDGnVSitxXovG6Phtt2sWV9q7nyGNZgxFBnKaDLUbk/SIVFP9hUQRf4stQ3+v7fW6YfE
temzAPI9FV3r8Ot8YryzJtWlztOuo/fbQqxJL+SP9xbrR18sjDk6aaQX4vci6lblD+Kn29Mt
Cw8q9FdzvUmSxNTLSM1ZjqyP9WOztDPQ1UfJH7hMSSrypHMI5Ht8ODny6aKEdIKu2nn6C5lx
8s0Y/wB20lqpLD6sVhLSoo/qyr7tUevVaHpOspUlWBVlJBVgQQRwQQeQR731rrr37r3Rgeuv
lR8g+qlp4NmdqbppMbS6VhweUq03JgI4lK6oYcLuKLKY6kR1WxMMcbgfRgbH2xJa28tdcQr6
8D/Lp1JpU+FzTo+PXf8ANk3zjjT0vaHW239zU4Kxy5baNfV7ayax86qiTHZH+N46vn/2iOSi
Q/1HtDJtaGpikI+3PSlb1h8aA/Z0e/rv+Yl8Yd/eCnrN3V3X+UmAH2G/cXJioFaw13ztBJld
uRRqxsDNVxMw50/WyGTb7mPITUPl/m49KUuoW/FQ/Po5eC3Ft/dGPiy22c7htxYqf/M5PBZO
iy+Pm/P7Vbj56imk4P4Y+0bKymjKQfn0+CGFQajp596631737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//0d/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+690xbowFHuvbW4trZBpEoN
y4LLYCuaLT5Vo8xQVGOqWj1Ar5BDUsRcEX92VijKw4g160RqBB4EdarW4s/VbL3ZuPZe7sVP
jc3tbO5Tb2VFOy1EKV2JrZqGpZQ4ifwPJCWRl8gZCCCQb+xStHRXU4Ir0SntYqwyOptDuHC5
GwpMjTO7fSJ38Ex/wEM4jka3+AI97II8uvVB6efeut9c45ZIZElhkeKWNg8csbskkbqbq6Op
DKykXBBuPfuvdC7tnvntbavjjot219fSJYfZZ7Rm4CiiyxJJkBNWU8Sj6CGWO30+ntpoY24r
n5dXEjjgejDbY+ZUg8cO8toI/wDx1r9tVRQj/gmJykjhif6mtH+t7Ya1/gb9vTon/iXow+2f
kB1Pujxx0266TF1clh9nuBXwsqs1tMf3FYEx0shJsBHO5J9sNBKvFcfLpwSIfPoYYZoaiJJ6
eWKeGVQ8c0MiyxSKfoySIWR1P9QfbXV+svv3XumrL4LCZ+m+zzuIxmZpOf8AJspQUtfAC1rl
YqqKVFY6RyBfge9hiuVJB68QDxHQDbm+LXVee8kuPosjtere7eTCVzmlMljYvQZJa6nSP6XS
Hwg2+oNyXluZF4mo6bMSHhjotm8vhTnmEsmEye390wrcxwZSmfDZTSbaY4ZD99SM6/QsZ4Qb
XsL2D63a/iBHTTQHyNeilbz+N259r+aTL7X3Ht+OLVqrBTnKYVNN73yNO1TSNa1+Kn6c/Tn2
pWZW4MD0y0ZHEHoFK7r7NU12pGp8ggvYRyeCaw/Jjn0x/wCwDsfbmodU0npIVePrqBtFbR1N
Kb2HnheMMf8AaWZQrj/WJ92611D9+610pNsbx3dsnIrl9m7o3DtTKLotkduZnIYWtIRtaK1T
jqimldA3Okkj/D3VkRxR1BHz6sGZTVSQejrddfzJPkxscQU2ZzeD7HxkWlPtt54eI16whdLL
Hm8FJhslNMfr5Kp6o3+oI49o5NutnyFKn5f5j0oW7mXiQR8+j5ddfzXOrM0sFL2VsXdOx617
JJkMHNS7vwSEEhppjpw2bp0cAEJHSVTKTbUbaihk2uUZjcMPng9KFvUPxqQf29Hw68+RfRva
3gj2D2htHPVtTo8GH/iS4vcL69IX/ft5pcdn1uzgc0w9XH149oZLeeL44iB/L9ox0pWWN/hc
E9DT7Z6c697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6/9Lf49+69173
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
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691S1/Mu+K2QqKyf5G7Fx7VUBpKWm7SxdJGPNSihijo8dvSKJTqmpvtEjpcgFF4RFFOQVao
kjONuuhT6dz/AKX/ADf5ukF3Cf7VR9v+fql/2cdF/TvQ5/M46wpMjUxov0iZ/NB/sIJhJEL/
AOA96IB63UjpY0PY9fFZchRU9Uo4MkDNTS/67A+aJj/rBB71pHW9XSwod9YCsssk8tDIeNNX
EVW/+E0RliA/xYr7rpPVtQ6VcFRT1SCWmnhqIz9JIJUlQ35FmRmX6e9db6ze/de6Um3947r2
pKJtt7izGFbUHZMfX1NPBKR+KilST7apX/aZEYf4e6sqt8Sg9bBI4HowO2flr2PiPHFnqfD7
qplsHeppv4XkmAAACVeNEdGOPqXpXYn8+2Gtoz8NR04JmHHPRhds/LfrvLeOLcFHmdq1DW1y
TQfxfGqSbWWqxymua35LUii359sNbOPhIPTomU8cdGE29vLae64vLtvceGzQ06njx9fTz1EI
4v8AcUqyfdUzC44kRTYg/ke2WRl+JSOnAwPA9KX3XrfXRAIseQeCD9CPfuvdBnubpvrLd3kf
M7PxJqZbs1fj4WxFezkkiSSrxbUk07Am/wC4XB/II9uLLIvBj1UorcR0XfdPw1wNYkr7V3RW
0BYMf4fn6SDK0klxxEKqlFDPBFf8tHObf1+vt9bo/iX9nTRgH4T0Vbenw63zivLKu06fNQLq
P32z6sTSfXjTi2Wlr5HYc8Urgf19qFuY2/FT7emmhYeXRX851LksVUy0peqoKyL9ePzdFPQ1
Uf1t5LxrIpJH5iHt8ODny6aK06QddtTP4/U02PlljFz5aW1Ulh/aIhLSIv8AwZV92BB6rQjp
PEFSVYEEEggixBHBBB5BB976911791ro63x/+dvdnSFdRUNdm63sTYaPHHV7R3ZkKitlpaVQ
FttvO1P3ORwUsSfoiBlork6oCxDBHPYwzAkLpf1H+UefSiK5kjNK1X062Gumu5ti97bHx2/N
g5P7zG1f+T19BUeOLMbfysaI9Vhc5RRyy/aZCl8gPDNHLGyyxO8To7EE0LwOY5Bn/D8x0aRy
LIoZTjoVfbXV+ve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//T3+Pfuvde9+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3XvfuvdcHR
JUeKVEkjkRkkjdQ6Ojgq6OjAqyMpsQeCPfuvdVP/ACN/li7b3lW127eicnjdjZqqd6is2Rl1
qF2bVzuzSSyYWso4aqt227km1P4aikLEBBToOTS33JkAWcFh6+f5+vSKW0DVaM0Pp5dVT9i/
Ev5E9WNUSbs6q3OMdTamkzmBpV3TglhUMRUTZTbr5OmoonRb2qDC6/RlU8ezSO6t5fglFfQ4
P8+kbQSp8SGnRdiCCQQQQSCCLEEcEEHkEH2o6Z669+691mgqKimcS0081PIPpJBK8Ti3PDxs
rDn37rfSqod87go9Iknjrox/Yq4gzW/P70RimJ/xYt71pHW9R6WND2PQyaVyFDPSt9DJTstT
Ff8Aqyt4ZEU/0Ac+6lfTrerpYUO4MNkbCkyNNI7WtE7+Gc344hmEcpsf6D3ogjrdR69PHvXW
+skU0tPKk0EskM0TB4pYnaOWN1N1dJEKujA/Qg39+690MG2e/u19rCOOk3ZWZOkjsPstwKmb
iZF/TGJ64SZCGNRwBFMgAAH0AHtpoY24rn5dXEjjz6MNtn5lf5uLeOz/AOnlr9s1f+sG8eJy
j/65F63/AA/x9sNa/wADft6dE/8AEvRhds9/dUbpMcdJuyjxtXJYfZZ8PhJVduFjE9cI8fNI
x4AimckkD6m3thoJV/DUfLpwSIfPoYIpoqiJJoJY5oZVDxSxOskUiMLq6SISrqw+hBsfbXV+
snv3XumnMYDB7gpjR53D4vM0pv8A5PlKClrolLCxKJUxSBGt+RYj3sMy5UkdeIB4joBNz/Fj
q3PGWbHUuS2tVvdg+GrWkozIb2L0GSWtiWPn9EJgHHFubvLcyLxNR02YUPDHRad5fCncNpZc
LkNvbsiUEpDXwNhMswsNKQtI1ZR3H0LNVRA2HH4ChbtfxAjppoD5EHooW+Pj9m9nzLHnsJmt
rvO7x00tQi1uLnkS5ZKatjklp6pkHJCVDHTz+b+1CSq/wkHployOIp0A+d23kMDIoqQstNKx
WGrhuYnIF9DgjVFLp50n682JsfboIPTZFOjPfCz5EV3x+7hxFVXV00fX28amj27v2haVhSRU
NTOYcfuQxepBV7Yq6jz6wpkalM8S28t/aW8txPCQB+oMj/N+fT1vL4UgJ+E8f9Xy62hgQwDK
QQQCCDcEHkEEcEEew10cdd+/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6//U3+Pfuvde
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
vfuvde9+691737r3XvfuvdAz2H8eOkO1vO+/+sNo7grKnV5sw+MTHbgbVbVbceIbH55L2H6a
ke3o7iaL+zlIH8v2cOm2ijf4kB6Ij2H/ACpOps356rrjfG69iVb63ioMvFTbxwUZ9RSGFJJM
Pm4UYkKXkrallHOljwV0e6SriRAw/Yf838uk7WSH4GI/n0Q/sT+Wr8ltlCoqsDitv9kY2ENJ
5toZmOLJrAtrNLhNwJhqyWck/wCapDVt/S/tbHuNs+GJU/P/ADjpM9pKvAAj5dEj3TsveGx8
gcTvPau4tpZMav8AcfuTC5HCVjBNOpkp8lTU0roNY9SgixBvyPa1XRxVGBHy6TlWU0ZSD0mv
duq9e9+6908UO4MzjbCkyNQiC1onfzQi34EMwkjW4H4APvVAet1Pr0saHsitj0rkKGCpA4Ml
O7U8lv8AVMreaNm/1tA960jq2rpY0O+dv1mlXqJKKQ8aKyIot/8AltGZYQP8Sw910nreodKq
GogqUEtPPDURn6SQyJKh/wBZ42ZT711vrL7917pT7d3pu3aUvl21uPMYUlg7xUFfUQ00zAg/
5RSBzS1IuPpIjD3VkVviUHrYZhwPRgts/LfsTE+OLcFHht1U621yzQfwjJMALWWqxyihW/5L
UjG/59sNbRn4SR06JmHHPRhds/LTrjL+OLPU+Y2rUtYO9TTfxTGqSQAEq8aJKxufqXpUA/r7
Ya2kHw0PTgmU8cdGB2/vHau6oRNtvcWHzS6Q7Jj6+mqJ4gfxUUySfc0zf7TIisP6e2WRl+JS
OnAwPA9KT3XrfQWd2UGIyHVO+kzKQtBS7dyVfSPNpHhy9FTST4d4XYEpM+RWNBaxYOV+jH25
CSJEp69VkAKNX06pyyNBBk6KooalQ0VRGUvYEo/1jlS/0eJwGH+I9mgx0i49FnmieCWWGQWe
GR4nA+geNijAfT8j27031tifFnd9Rvv469ObmrJmqK6r2JhKLIVLljJU5HBQHA5CpkL8mWor
cZI7H6FmNuLewtdIEuJlHDUf556OYW1RRnzp0Pvtjp3r3v3Xuve/de697917r3v3Xuve/de6
97917r//1d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+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+691737r3TRnNv4Hc+OmxG5MJ
iNw4mo/z+LzmNo8tjp/SyfvUVfDUU0nocj1KeCR+fe1ZlNVYg/LrRAIoRUdE27F/l4/GDf5m
qKbZ1ZsDJzaich1/k5MNECTqUJga2LKbYhRGJ4iooyVNr8LpWR7hcx416h8/8/Hph7WFvw0P
y6If2J/Ka3rj/PV9W9l4HckADSR4jeGPq9t5FVAP+Tw5TGfxzH187ECzyRUMfqsbW1FdHuiH
EsZH2Z/zdJnsmHwOD9vREOxPih8iOrTUSbu6p3VFj6YsZM3hKNd0YJYhbRPNl9tyZWho45VI
IE7xOL2ZQwIC2O6t5aaJRX04H+fSZoZU+JDTovPtR011737r3WaCpqKVxLTTzU8g+kkErxOP
+Qo2Vvfut9Kuh31n6PSJZ4q6McaKuIFrfm00RilLf4sW960jreo9LGh7Hx8tlr6KopGPBkgZ
amL/ABZgfDKoP9Ar+66fTrerpY0Oew+R0ijyNNK7fSIv4pz+OIJhHN9f9p96ofTrdQenb3rr
fWWGaanlSenllgmiYPHNDI0UsbD6MkiFXRh/UH37r3Qw7a+QHbG1/HHTbrq8rSR6R9nuFUzU
TKttMf3FYGyMUYAsBHOlh7ZaCJvw0Py6uJHHn1g3/wB5dgdj0EeJztfSU2IWSOaXF4ik+ypa
ueFi8UtYzy1FVUeJrFUaTxBlDadQB97SFIzUDPXmkZsE46B6R0iR5ZGCRxozu7GyoiAszMfw
FUXPt3qnRYaycVNZVVIFhUVM84H9BLK0gH+w1e3em+tp/wCGGEqdv/FrpKgqgwln2XTZtdS6
T9tuWsrNx0Ztc3U0eVSx/I59hi8Ia5mI/i/wY6OLcUhjHy6M77TdPde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvdf//W3+Pfuvde9+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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+690C3Yfx06N7W88m/ur9o56tqdfnzH8NXF7hfXqLf7+TCtjs+t2cnipHq
5+vPt6O4ni+CUgfy/YcdNtFG/wASAnohnYn8qLq7M+eq6135ujZFW5Lx47PU9Lu/CIbkiCAh
8LmaaNhYa5KmqZfrZvp7XR7pKMSIGHywekzWSH4GI/n0RDsX+W38mNjiepw2EwfY+Mi1P9zs
zMRGvWELqVpMJnY8Nkppj9PHSpVG/wBCRz7XR7jbPgsVPz/zjpO1pMvAAj5dEp3Ps7d2yci2
I3ltfcO1Mouu+O3Hhshha0hG0Oy02Rp6aV0DcagCP8faxXRxVGBHy6TlWU0YEHpN+7dV6979
17p5odxZvHWFLkalEWwEUj+eED+ghnEka3/wA96oPTrdSOljQ9kVkdlyFBBULwDJTO1PJb/V
FH80bt/gNA960+nW9XSxod8bfrbK1S9FIf7FbGYx/j+8hkgA/wBdh7qVPVqjp4kz2Eij8r5b
HaLEgpWQSFgODoSN2dyP8AffqH063UevQabq3qmQhkxuK1ilk9NTVsGjadPzFChs6Qt/aLWZ
hxYC97BfM9UJ9OnTorqTM949q7Q62wwmjOeycX8XyESBxhtu0hFTncw+oGO9BjY3aNXsJZyk
d7uPdJ5RDE8h8h/Py6tGhkdUHn1ttYrGUOFxmOw2Mp0pMbiaCjxmPpIhaOloaCnjpaSnjB+i
Q08SqP8AAewqSWJJ4no7AAAA4dT/AHrr3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X/9ff
49+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3TNndu7f3Rj5cTubBYbcWKn/AM9jM7jKLL4+b8fu0WQgqKaTg/lT72rMpqrE
H5daIDChFR0TTsT+Xb8Yd/eeoo9o13X+UmBP3+wspJioFax0WwVfHlduRRqxuRDSRMw41fSy
yPcLmPBfUPn/AJ+PTD2sLfhofl0RDsT+U3vnHGoqur+ydv7mpwWkixO7qCr21k1j4008eRx3
8bx1fP8A7XJHRIf6D2uj3RDQSxkfZnpM1kw+Bwft6IX2J8WfkH1WJ5t6dU7rosfTBmnzeMol
3HgIo1sRLPnNuS5XF0qupuBNLG31BAIIC6O5gl+CUV9OB/Yekzwyp8SGnQA+3+muve/de697
917pc9d9a757X3PRbP6+23ktzZ6tYFaXHwloqSn1pHJX5OsfTSYvGwNIPJUVDxxJcAtcgGkk
iRKXkYBerqjOQqip62Q/h78ScD8ZtpzVFbLTZzs7dFJTDd+4olLUtHDG3nj2zt4yoksWGpJy
GllIWSunRZZAqpDFCHru7a5egxEOA/yn/Vjo1ggEK5y549HJ9o+n+ve/de697917r3v3Xuve
/de697917r3v3Xuve/de6//Q3+Pfuvde9+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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3QH9ifGvoftb
zvvvq3aWYrqkkzZqDHjC7ikJJa7bjwL4zOsNbE2NQVuSbcn2/HczxfBKQPTiP2HHTbRRv8SC
vROc9/Kq+PuSqmqcNufs7bkbuSaCDM4HJ0MSckJTnJ7cmyKkE/WSpluB/W5Ktd0uAKFVP5H/
AD9MGziPAkdT9rfytPjlhKmOqz2T7F3mEcM+Pyu4Mfi8XKgNwjrtzC4jLLqHDFaxSfxp96bc
7hhRQo/L/OevLZxDiSej37B602B1bhRt7rzaOC2hiNQklpcLQxUz1kyghanI1dmrcnVhW0+W
oklk08arAD2hkkklbVI5J6UqioKKoA6XHunVuve/de697917r3v3Xuve/de697917r3v3Xuv
e/de697917r/0d/j37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+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+691737r3X//S3+Pfuvde9+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Pf49+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//1N/j
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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737
r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3X//V3+Pfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
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
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r
3Xvfuvdf/9bf49+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
vfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuv
de9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+
691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6917
37r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//19/j37r3Xvfuvde9+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+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
7r3Xvfuvde9+691737r3X//Q3+Pfuvde9+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
uvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde
9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69
1737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvdf/9Hf49+6
91737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+69173
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
Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfu
vde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9
+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691
737r3Xvfuvde9+691737r3Xvfuvde9+691//2Q==</binary>
<binary id="img_0" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABkAAD/7gAOQWRv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</binary>
<binary id="img_35" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAvQAAAPmCAMAAAC8a/sAAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_27" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4QvqRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_22" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_28" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4Qw4RXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_3" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_30" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4Q0VRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_43" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_10" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAboAAAEdCAIAAAD1jDWEAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAAAlw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</binary>
<binary id="img_9" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_25" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_29" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4Q0vRXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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</binary>
<binary id="img_44" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhgAAAIYCAYAAAAvhJUQAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_21" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_24" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMgAAAEOCAIAAABD/M/UAAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dp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</binary>
<binary id="img_11" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB9AAAAXcCAMAAABNu+UZAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_40" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_36" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAzQAAAQNCAMAAAC8fv+uAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_13" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAACA4AAAZ7CAMAAACqapXuAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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=</binary>
<binary id="img_31" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_15" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAACA4AAAZ7CAMAAACqapXuAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz
UkdCAK7OHOkAAAGAUExURf////79/pWDx/v7/QAA//8AAAQDBAAAAJkA/498w6+j1Q8PDxgY
GPb2/fHx8QcH//33+KSVzzs7/6qqquPj//8NDXl5eZqKyoeH/97a8bOz/8nJyZKAxdbW1uDg
4FhYWCMjJMi/4iAg///c3Gpq//9lZS8v/2JiYm1tbf+CgsbG/72y3AsEEP9VVVNT/0lIS/8k
JO7u/7W1tfDu9/+kpP/Bwc/PzzU0NiwsLP/t7Tw8POvr60ZG//8CAunl84qKiujo6P+Xl/9y
chAQ/4ODg/b299vZ3/9KSlBQUaGh//9ERP8xMf+xsby8vGMAp7So18LCwpOSlv8YGP88PKio
///Q0Jqa/4EA2Ly8/48A7zgAXtHK55CPkKKiont7/9ra/3R0/x4QKpubm//k5BYW/0JCQpYA
+9fQ6icAQv96ekkAev+4uF9f/5eXlxcAJtDQ///U1J+fn66g1KWb33MAwf+Li1MAjdHR0f/M
zFlZ/5KS/3Jjnv+Rkf/JybGj1Y16wcr8Mw8AACAASURBVHgB7J2NYxTF+fhvG7iTJkBqIFUD
JEUgqUWRVEkkUKISjNXYaEEEQS0CIgqCP4Rq2y//+m9mnpnZ2dm9y11yL3u3n1Wyu7Oz8/KZ
uWeefeatVuOAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAA
BCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCA
AAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQ
gAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAAC
EIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAA
AhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhA
AAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEI
QAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAAB
CEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAA
AQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAT6TiCZebBwdm6ifnJi+ezCzUvJThKwtnrkiPp/bCdh8C4E
IAABCEAAAv0lkGzMT9Qb6VFvzF1Y2X4SzjQaKrT64e2HwJsQgAAEIAABCPSXwNjN5Xo91Aa0
XlCvz29bIVDqgD5QB/pbjsQGAQhAAAIQ2D6BjbmcLmBa8/rEzW12GaAObL80eBMCEIAABCAw
AAL75ouVAaMRzG+v+x91YAAFSZQQgAAEIACBbRM4spzpJahPTBg9wP05tW87IaMObIca70AA
AhCAAAQGRODwnNcGJhZuHtbGgGRlcXrOqQONO9uxD6AODKg4iRYCEIAABCCwDQJHvC3g7GLY
7ieLy04hWNhGsKgD24DGKxCAAAQgAIHBEFhzjf74zSQaNTg57fSBqc7ThjrQOTPegAAEIAAB
CAyIwKwdRbh8pCABD6w+MNH58AHUgQKeOEEAAhCAAARKSWCjLi3+UnGD7+wD0x0nHnWgY2S8
AAEIQAACEBgMgTU7YHBiNeoosMlJ7oi2cHK10/ShDnRKDP8QgAAEIACBARH4VFr7+maz+A/b
7oKLzTw0c0cdaEYGdwhAAAIQgEC5CCTWODDfPFnzog8sF1sPmr+HOtCcDU8gAAEIQAACZSKw
aI0Dq80TdcmaB2ZyXpJnt6Zn19dnF25sruUe1pqrA63fC0Ia21hQod/c9rYJQVBcQgACEIAA
BCDQjMCpumnsZ5s91+5n1VZGZ6cX46GGhxf8egXKw/piHEQzdWCr92pLc+pYV8HNyBTIen32
mQl8RT9QR9EUiDh27iEAAQhAAAIQaJPAmmgDjc1W/hcvFHz8X1q3RgNrXqjXl6NAitWBrd+r
jesgl2rJ5sk0ChP2ir2/1Cq1PIMABCAAAQhAoDMCG9LAjoeLEbYTQnKjaMujhUyXQZE60M57
tXGtoywll4xaYBNoTBOoA+2UDX4gAAEIQAACHRJYkNa2ZV9BQZBjbukied3/XQp7+QvUgbbe
s9aBsSUfbKMhIx1RBwrKAicIQAACEIDATgmc1R/ijcannYUzti6vqTcnTs0vrLtVjhv15WCA
QV4daO89ax24YVJm/2yYBKIOdFZO+IYABCAAAQi0RcAOBsxPGmj5trUpqI/2GTX7UG10cOmi
0w+CvQ/z6kB774l1YE66CsYn9HlOJjmiDrQsFh5CAAIQgAAEtkXAta+ZPv8tQ1q04wbmAi3i
yCn7HZ+uVpRTB9p8T6wDJrhTm2pQw5FP5+wKyS65DCXcsozwAAEIQAACEGibwIy04RNtv6A9
umWNl1fD19ZmJay6b6tjdaDd98Q6oEO7aFc+GrNdEGuP5Qh6JMIkcA0BCEAAAhCAwDYI2IkF
S7bZbS+EB9IxMBEOG1RvjtnNDfywxFgdaPc9bx1YaC89+IIABCAAAQhAYCcEpuSL/k4nYSR2
4GBu2aEj4xLaqg0tUgfafs9ZB8YxAnRSLviFAAQgAAEIbJPATfnQ1ysAtn3YVr5AhbDjCd3o
gUgdaPs9Zx3AONB2meARAhCAAAQgsAMCD+R7viN1YNq8U5/KR7ta14/qS/ZJpA60/Z61DjTf
YzEfMy4QgAAEIAABCGybgLUOnOokAFmqoHAdw3XRLqyRP1IH2n7PWgfqna6U2Ekm8AsBCEAA
AhCAgCWQ2P0MCwz/TRmNyUYChRqEXTloU17OqgPtv2etA87I0DQlPIAABCAAAQhAoBsE3MyC
DsI6IhYAuxJA9sVNefZAXLPqQPvvWeuAn6GQjYM7CEAAAhCAAAS6SiA5LO13J+sOSJNfNHSg
VtuXURWy6kD774l1oM5Iwq6WNYFBAAIQgAAEmhFYk/a7MdnMQ97dzk3czD9RyxXXTXiy31At
qw60/561DlwoigE3CEAAAhCAAAS6TSCZE33gcPsBP5Y3zhS+YVYeqFszf1YdaP89O3bgRmEM
OEIAAhCAAAQg0G0CdiXBm+2Ha+cm+qWIM2+KdmHnLWbVgfbfs9aBTzMhcwMBCEAAAhCAQK8I
XDTf+lv00yeLG+keRy2bddkgsbCzoP33rHUAdaBXhU64EIAABCAAgSyBTentX866xndzjfrZ
6U1RCazRP9jMMPAtkxAXZAuErHWg/fewDgREuYQABCAAAQj0nsCYqAONYtu/jd/OEZS9Cu2Q
wI2itI1lbA1ZdaD997AOFLHFDQIQgAAEINA7AuuiD7h9BgojsqsLzZmP/hl5oXC0gdUb7CDA
rDrQ/ntYBwpLAUcIQAACEIBAzwjIuoT1iRYrAtvpB3aAwarMLChcFcBaAOxeh1l1oP33sA70
rLQJGAIQgAAEIFBIYFJ2Ja4/LnxqHO1Kxg07XECGC54t8j8tloNn8iyrDtTafg/rQBFb3CAA
AQhAAAI9JDAtX/tzdt+hfExjS+JjWQYI1k7p23p9Je+zJj7d7kaROtD2e1gHCtDiBAEIQAAC
EOglgVWZDdCwswPzUclcxEZjyqoDnxrtoP5p3qdt/+2yA9GqhLW238M6kEeLCwQgAAEIQKC3
BKx5oHGrOBo7BLCx7EYX2PGCc+4+fW3eKAqNB9Ylsg60/R7WgRQpVxCAAAQgAIH+EFiRTv1G
o3D4wIyMLVDGAZ+aO3Xd7NdzkxE2RRsYd90OkTpQa/c9rAMeNRcQgAAEIACBfhFwQwUbC+na
gzbuZNFpA7O2q0A92DDNfr0erUS0IisUN/ycg1gdaPc9rAP9KnnigQAEIAABCKQE5s3nvmrk
51ITgHm6Mi8f/OqJ++RX7ond6GB8Mw2iVltdFr/jK05xiNWBdt9rbh3YNyvHahgx1xCAAAQg
AAEIdIHAmG3f1XyB5RurLsDkzIJTEyJLwCXrfvJCOn5gMd/lEKsDtTbfa24dWGnUzX8t11B0
6ecMAQhAAAIQgEAnBNbOOiuAOs/NT994cGFh3XUTKKesHaBWs8sNKb8Xjuh4Vm7eUc20ORZS
DSGnDrT5XnPrwIrE0XpJ5U4yjl8IQAACEIAABByBZN+6bWjlpJr2um3elUN9PBolUKtdsN6V
p/G55fHU7/qkC7MWTzTUD9p6r5V1QOLFOpBS5goCEIAABCDQNQLJhbRJt029Py0VtL4PQu/p
td3LUJJ1RkI4HCaynfewDoTEuIYABCAAAQj0kcAzs2qg1wH8xXgwQCBIzoydR+D9KSvChN2s
wHorUgdqbbyHdSDgzCUEIAABCECgvwQ27e6GQQvfmJguWoxYp2vtghs8aP1PXAhmH2gfhepA
G+9hHdD0OCAAAQhAAAIDIrDv5uxyavlXgwoX04GB+SStTa17jWB8diq3aMGR+fn5hfn51fjN
rd6rqZfU/xvxe7XaPu2u/uWCzHvFBQIQgAAEIACB7RNYO7M4devCjQdTM+pj3y0h0Cy45MjG
zQcPbi6a+QXNPBW4b/e9gqBwggAEIAABCECgdwS2UgV6FzMhQwACEIAABCAAAQhAAAIQgAAE
IAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAA
BCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCA
AAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQ
gAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAAC
EIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAA
AhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhA
AAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgMGoENm6p4/Co5Yr8QAACEIAABMpB4Iuv9PHSVolJfjL+vtrK
X6+eTzQajfpMr0LvNNyPv9fHu52+hn8IQAACEIBASQm8tEsfR7dM3YfG3/4t/fXGw+G6UgfG
exP2NkJ9b7c+/r6NN3kFAhCAAAQgUEICyXCoAze0cWC2LPwSUQf+WZb0kA4IQAACEIDADgkM
hzpwSqkDjZs7zGr3Xkcd6B5LQoIABCAAgRIQGA7rwJruK2isloCXSQLWgbKUBOmAAAQgAIEu
ERgK68CiVgeWu5TjLgSDdaALEAkCAhCAAATKQ2A4rAML2jgwXRpqWAdKUxQkBAIQgAAEukNg
KKwDy1od2OxOhrsRCtaBblAkDAhAAAIQKA2BobAOHNHawPhkeaChDpSmLEgIBCAAAQi0S+DA
ZX28lhT6HwbrwAM9dGC9OP2Fmeq1I+pArwkTPgQgAAEIdJtA8opZQeiNwnCHwjqwrq0DDwrT
PxBHxg4MBDuRQgACEIDAjgi0UgdqQ2AdGBvX6sCRHTHo7stYB7rLk9AgAAEIQKD3BIbdOpBs
am1grveg2o4B60DbqPAIAQhAAAKlIXC5RWdBbB0YO31gb2HCu7Nnwd7TB06PFYbfwnFaqwML
LTy09Sh5553i0QfJO9++M7l1EMqb94V1YGte+IAABCAAgZIRaNVZEI4dGHvlx6Nac7j94lc/
5bIQqwMHvjBHzl8z91rti69evK2D33/0jc9P595r7pAsaXVgsbmH5k+u/PDD2z/8oJ4nrx7/
TG069NH3j7Kev/3v62+e19sRffbP7/9XrC3oF9757+vq9fPnP/vg3Ul1i3VAQ+GAAAQgAIHh
ItBKHQisA68YXUA32Lv273rxlahxjNWB+N4hEfdd7tad9/6Whq5jeCOvcDiv8XlVawP1tdi5
nfu/n1dt/Xnl813T5ut2//VX04y9/YF28cebb00WBvrq6/7t8+cP/le9j3WgEBSOEIAABCBQ
YgLtjR3Y+6tupYPj3IFMnuLmP753novVgUDVcFEcK+6UcOGk55taG7iT3ndw9XfT1NeSt3x7
vnv3f937377uFQF38dH/3MP0nPz5YPC20i7++S3WgRQPVxCAAAQgMCwELpsWuHiiobMOnH7R
NdP+fPu1MINx8x/fO78f7jcBuFtzHvvGBxpcHP0646npzay2Dtxo+rjVg7+bhrz276A9P/+O
feFt3XsQH+ffjYN7J2tB0C989irWgRgT9xCAAAQgUHoCrToL7NiB2+eCdtpd7g8N+nHzH987
CuKe6SwYe8OFmDnvvx2G797PnRMzzfBZzr0dB2MdOD/5ZtDqv27f+zhQEYLHu/+cDXfyn+FD
uT7/5uvm4p9Zr9xBAAIQgAAEykyglTpgrQO2nT734Wtfv3b5DfnAV2MKT6f97HHzH987AHl1
IPnVaQEnvnrlJxX+j7etw+1sf4QLInue0UsSTmTd2r0T68AvYcv/sbz7tmvlD77+1v9evfLD
nz9yDhn7QCINv3r2z//+8Ojtt44fdN60U7vJwB8EIAABCEBg4ATaGTtg2ucXf6pJ83/A2QqC
Doa4+Y/vXTbz6oAsdLRr1wk/OnHvS6Jw7D/RxqTDi7qvYN4F39lZxg6YJvyz43/+/vWDuz+b
1CEk39pm/fz35l67vW1tCOff1nf2eMu2/n5QwTvST2CcUQccJs4QgAAEIDAEBC6bxj5o2sM0
u8Z6165jQdv8lf1+/8J7jZv/+N55zKkDX1tbw6/h0MGfbksEL7nXmp/PanVgqvnzVk/EOqDa
7vN6PoBSA976xXhPRE/Y/dm/g7cTO4HgzUnv+I7VGj5InWo/eFsD6oAHxQUEIAABCJSfQKvO
Ajt2QDXOP6YdAypLdvDfiz53cfMf3zuPOXXAWhp+zQRf+9roA/v3n3bvNTkn+7Q20NjX5PEW
zrbV333edhE47x/LR/9nrzoHOUvPwPn/elfbzfD3Se+iLrw+gDoQYuEaAhCAAARKR8CuBSQr
BX0hn/ov2js5/eRaZ2cdOBF+vNdqYyfk893PLoib//jeMYjVgdcknCh4tSiRuH/l3mt2ntLa
wFmX2ma+mrg760A0PjCxAwXCbgEdwqS4S4eCvpfJBwe/zQb/Z2sfQB3IcuEOAhCAAARKRuBz
aWtb/HWf/d464Nt9mxXbjB9zOYub//g+6y+dWfCjJCIOvpbIdIPbY+7FJud5rQ5cbPJwK2dr
HTjoJhda//8zxoHzbpJBGsoPYjVwtgR7Kx0MqS83UwF1IGXCFQQgAAEIlJBA++qAm1ng1IM0
MydMn//7rrmOm//43r0o7l4d2CsjB87lP++teSAdneBCyJyTCT2xYCbj1v6NtQ4cj944Lp/3
r0bOamyBDCd0eoIMJvArFXjv/xWtAXXAE+ECAhCAAATKSKB9dcBZBy7nsvGb+azf7z7r4+Y/
vnfvR+qAbfQ/d4/T89j7JoJvUpeiq8PaODDudJIiH63cxDpw/q2sH9vof5R1NXcyb+CgVV5M
X8H5D3L+3kEdyDHBAQIQgAAEykegfXXAWQf25j7f7YyA32zu4uY/vncQInXADkk84B4HZxlj
+GIu4sBLrXZDqwOzGacObqx14NvsK69Ka/591tXc2TGGV8zNq3rHg9273837k7WJsA7kyeAC
AQhAAAIlItC+OmCtAyfyiU/k6/1X+yRu/uN7F0CkDkib/35Rmy+awv7WX/53tDrw2AXe6Vms
A+5j370tbX5sMzBPraYg5gS7cGE84FB5FCMC6oAjyhkCEIAABEpJ4Is3fg3+k+0IbodOv/oR
/TKzwDX6YW7kNTeoIG7+43v3ZqQO3DY9Aie+Ljgk5l1FhgMXWG1NjxxorPr7Di/EOhD3CvxZ
rAMfv5o/HsmoAjEc/CL+3slHKqsToQ7kyeACAQhAAAKlJdDGugNeOwgy8atpyW9bl7j5j+/d
i1l1YMyE0fKPG5zgAsicF5UyUF/OOOVu3vkgf/wgvsQ6EHf+H5dmvuivaAO7Zeyh+DuYi1Ct
YGjeRR0oQIMTBCAAAQiUlUArdcCOHXAjBMIsHDOt+PvWKW7+43v3ZlYdOGCXJGyhELzi3iw6
L2jjwHTRk9Tt24J23fb3i3XATRRwr3xgG/2C96zTB6ZzQyYWfOZeC85iREAdCJBwCQEIQAAC
JSfQzp4FBSP/3cKENndx8x/fOwhZdeDrFnqAfXTZvVl0ntPqwEbRk9StQB1w+xQb60BufQGx
GTRXBnbv/rsJ3WxtfP7NNCZ/JVMLUAc8EC4gAAEIQKD8BC6bhveN4oRKD/6HBQ/tvgX2Sdz8
x/cugK6qA5e0NjA+6cIuPheoA242gFgHxPSfvvzPVpqAeSYNvagN8cgDHQ7qQEqTKwhAAAIQ
GBICrToL7MyC5taBHXUWJDu0DjzQ6sCpLTAXqQMyNaBWbB3YWh3AOrAFcx5DAAIQgMDwEWil
DrQYOyDLC3c6lNDOcbSUDkiPwFenmx97WwBd1+rAgxYe9KMidSAzdiC2DphOgN1vvtPiMFE2
HzvwamBD2CJ1PIYABCAAAQiUgkA7YweKNho2mwrsP2HzEHcOxPcuqxl1INkr6sA3taTp4V4s
OK+Na3XgUsGTwCl55/X8Ec4syI0deN005ueTpNbsPxN8YpcoDOJyl1dQBxwKzhCAAAQgMCwE
Lps2ueXYgR8L8nIi81rc/GfHCKSv29UEnIOsZfSGGanv3No+b+hVB+a29J7XNNwrxWMHvjeN
+e5vna9mZ7s1QYE/2dtIRhg0ext3CEAAAhCAQKkItOossGMHzuUTbD/s3YoETdSBsfjFY0aJ
2OWcRae4vT11YFobBxZcUNs4F48deFfUAWtBaB6s3dAw7y/5BetAc2w8gQAEIACBchJopQ7Y
sQN+48I0B69Ju+7mATZRB06nL8iVrErs1YEfZeGBr2Nvbd0va3VgsS2vxZ6KrQP/lnUH3ttK
R5H5A7v/nA9buhuwDuTJ4AIBCEAAAmUl0M7YgV0/5VJvNx9y7X2sDlwWbSFu55Pb4u6Cs30K
RWMTvnrx168+/+LrnH3BvZqsam2gvubut3Eutg5MHjQf928WqANXPvrgvV8+viLrEicfGX8f
5fxNmq0Od6MObKNIeAUCEIAABAZFQFrulmMHdn0Vt3l2/2G/4WCsDnwhzf5r0XvWpuCtA3ZZ
wtv5Rv+02A0K7BKO02OtDtxxd9s5F1sHavJxv/vjfJDHjQKw+y15YgcZ/Dv2Z/c9RB2IwXAP
AQhAAAIlJtCqs8COHdj1/ukoA79Jc+8XJIjVgZ/kefzZL7MTd3l1oGY7D3w4LhoX8THnkD/P
anXgQt69fZdi60Bim/P8Z/+r0o1wflKikPmEu+NFjhMT7G6sA+0XBD4hAAEIQGDwBL44ceLo
iRNN2l07E2BX9PiATAlItYRYHTgt6sCJrHXAKgmBOnBZ/L0f9yp8LcaBXV805TNmphk+a/q8
jQdNrAPW2J8bFZBYs4Fv/227/3E2k7KfIepAGwWAFwhAAAIQKBGBbGuWSZj7SN+163Loflp2
N97l5hXUarE6UJM5A7syyxsfOCqNf6AOJNbfiaz5Ya91dvsnh5Hb6xltHJhokfaCdyKnYutA
rWanEMbdBc75kQvmbek7+Mw76AePDoor1gGHiTMEIAABCAw9AWcd2LU/0AecNnA0XTIwpw7Y
LQ32B6MHXrvttIFdKRc7yGDX0dA+cPpFaxx4LfUYX13U6sB87NrRfRPrQG1SBgnu3v3fUNuw
ExB3H08drbngsytptFc+kx4FrAMpE64gAAEIQGDICaTWgV37j9kP+OQV16wHlvycOuD7BV6y
r/30q1EGpJ0PsByzOsL+r6zHWu2ysyJEXRTBW7XaklYHpjJOnd40sw7U7FxDtXehHyf4qm36
d3/2bRrNtzKHYPf5P0+K4+QvThlAHUgxcQUBCEAAAsNOQKwD0v6//+OHr712+SvXVu8Kxwnm
1IGaGzW4a/+5r1766kdr/X9Dxg4GWMbsaMJdu95/47dXXvvi8jc+ghfzEw78iyt6ScLGir/f
zkUz60Ct5vr/d+/+6Pu33v7fD7/YYQK7d59/O4zpB9f6Hzz+1ttvv3Vc1AMmGoaMuIYABCAA
gaEnYK0Dv9nGXH/IWzP+ruzkw7w6YEcbyre/e+nE3pw6UHNdD8an86hvThxowW9KKQP1pRYe
2njU1DpQq7meAdX+uxZfhgRE0w+d3mB8Wa8HZWoCEw3bKAK8QAACEIDAUBAQ68DnBwJ9QBr4
Xb+lXegqJ3l1oPZF2LTLSy+erp0zrpm87/WGBBu0nM75zoOMb3szr40DF4uetO/W3DpQq33s
RgTagYFyOvh2Jtcqqry/8z+wo2H7ZYBPCEAAAhAYAgLWOvB5ctqb9KWtPvpFtl0sUAdqP8U6
xDE19DBvHVAY/GCBVB94//MWPQW1WjKh1YGZnSFsYR2oJd+6wQKBPvB6MG7ARf3qPwMP6vKz
t2uoAw4OZwhAAAIQGA0C1jqQJGOf307b6tsvpXMKJJ9F6kBt7HM/DEC9e85MMiiwDqgQ9n6e
VR2OftWqo0C98EwPHRhvqTFsXQCtrANqz+X/vZ7pJzj/embYgA8++dhNRFDKwPnjagVj1AEP
hwsIQAACEBgJAgd+0ocx249d/vGEsvS/f+LYK1nLgMpoctr4+ynOc/LaNy9qNeLouZd+Ssxb
XxuPsT8Vwte//XpCL250++gbL32xZTt/QRsHZvPBdOTy6hV9vNr0nWTyrff+qScOHvzsn++9
JTsVFHhOav/+/u/K2/k3P3jXmA8mtwi3IAycIAABCEAAAmUnIA25SmVSG8tpAlsnPtmycddh
SMDthr+2b9/KvrWt4+6GD5/9loElky0f8xACEIAABCAAga4T2IZa0vU0ECAEIAABCEAAAhCA
AAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQ
gAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAAC
EIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAA
AhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhA
AAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEI
QAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIwA6oAAAIABJREFUIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAA
AQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQgAAEIQAACEIAABCAAAQhAAAIQgAAEIAABCEAAAhCAAAQg
AAEIQAACEIAABCAAAQhAAAI7IrAyM3VxYfbU0vLc3Nzy8qnZhYs3N4/sKERehgAEIAABCEBg
eAgcmZq+M1E3R6NRb6jD/FHn8aX5x4eT4ckJKYUABCAAAQhAYBsEVqbm53Tj7xQArQwER125
j68/wEywDbS8AgEIQAACEBgKAisPzjZRAwKNwFwuTx8eihyRSAhAAAIQgAAEOiEwNnWq3swo
EGsDDWUlWLqxr5Pg8QsBCEAAAhCAQNkJHJmeyLX5WznUZzfLni3SBwEIQAACEIBAuwQOz7bZ
SZDRENRgw6XFdqPAHwQgAAEIQAACZSZweLbtToKMOmBulhaZaVDmwiVtEIAABCAAgXYIrMxv
xzIQ6AVnN9uJBj8QgAAEIAABCJSVwOSFk0HLvs3L+VUsBGUtYNIFAQhAAAIQ2JLAzNw2NYDs
a/VPx7aMCg8QgAAEIAABCJSRwNpCtlXfwd3SpTJmkDRBAAIQgAAEILAFgTPLO2j/41frD+gw
2II3jyEAAQhAAAKlI5Dc2OEQwlghWGdZotIVMgmCAAQgAAEItCSwbzZuznd8P3emZYw8hAAE
IAABCECgXAQudbOjwCkSJ1mDoFylTGogAAEIQAACrQhsjrsmfIvzyYcP//Xw4cl2+xUutIqU
ZxCAAAQgAAEIlIjAot6ouPXx8N7TT55cu/uCPa49+eTp9YdbvtWYZ0BhicqZpEAAAhCAAASa
E5hqrQk0Ht7/5JrTAzLnu0/u32v5br0+ywoEzcHzBAIQgAAEIFAaAg9atugPn169640CGWVA
3dx94e61py01gvr6ZGkySkIgAAEIQAACEGhC4GYLbeDk9Seqyd/quHq/1crG69gHmpDHGQIQ
gAAEIFAWAi16Ck7eL+4jyKsHdz952FypmC1LVkkHBCAAAQhAAAKFBDaaDgesP21XGTDqQQuF
YLowZhwhAAEIQAACECgHgWdNZxhe70gZUBrB3adNuwwelCOzpAICEIAABCAAgQICK012MKw/
vJrvEdjS5dr1Jj0G9Y2CuHGCAAQgAAEIQKAMBMbOFrff9adbjx8sVA6eNBlCMM4Gh2Uob9IA
AQhAAAIQyBNIpou1gYdPCtv6dhybGQiW1/LR4wIBCEAAAhCAwOAJLBZrA/c6HTWQ0ROeFo9N
ZHnCwZc3KYAABCAAAQjkCaxOFKoDTzOte+c3T4pHFE7lE4ALBCAAAQhAAAKDJrBepA3UP+lc
AYjeuFo4gGD8yKDzS/wQgAAEIAABCMQEClcjrG9/2ECqFFwr0gfq63ECuIcABCAAAQhAYMAE
CrsKuqINvPDCtX8VGR7oLhhwkRM9BCAAAQhAICYwX9Bid0kbUPpAgX2gPsHsgrgQuIcABCAA
AQgMlMBMgTbQ6EZPgfQZFOkDDRYrHmiREzkEIAABCEAgJrCUVwe2vfhQOmrAX929WjC/4CSj
CeNi4B4CEIAABCAwQAJTBasDXPeNeTcunuT1jQZ7Gw6wyIkaAhCAAAQgEBEYW8431ve2uTBx
E93h7tN8FI0zUTq4hQAEIAABCEBgYAQKJhme3M6mRU1UAXG+l7dAMNlwYEVOxBCAAAQgAIGI
QFJgHNj58kORbnD3WsHwgWdRSriFAAQgAAEIQGBABAo2K7je3a4Coxp8ku8umB9QjokWAhCA
AAQgAIGIwJ1cO939rgKtENzLxVNfjZLCLQQgAAEIQAACAyFwONdKN3a6b1HUUWBvC2YbXhxI
jokUAhCAAAQgAIEsgWQhpw487EFXgVYJ7scx1SfGsonhDgIQgAAEIACBQRBYG48b6UbXxxFa
80B+NGF9YxBZJk4IQAACEIAABLIEpnLawD3benf/lF98gKWIsqXBHQQgAAEIQGAgBNZz6wH0
yjig9jLKTTass5HRQEqdSCEAAQhAAAIhgbVYG6g/7L5VwIeYHz3APsdhaXANAQhAAAIQGAiB
/HYFvZlWIBrBtVzPBL0FAyl2IoUABCAAAQiEBObjBvpkj6YVGH3g7vUouvo4cwvC4uAaAhCA
AAQgMAgCE3FnQXd3MvTdBPYit7NhfWYQuSZOCEAAAhCAAARSAvk1iJ7ELXhX7+/mBhOyElFa
GlxBAAIQgAAEBkLgQWS8b/RqCSKnVMS9BY1TA8k3kUIAAhCAAAQg4Agk8dCBem/7Cl54Iddb
wOABVxicIQABCEAAAgMikNvb+EkvRxIqE0G+t4BdjgdU9kQLAQhAAAIQEAL74r6CxjVn1e/V
Obev4WMKAwIQgAAEIACBQRLYjOcV3OuxceCFF57GUS4MEgBxQwACEIAABCBwK7YO3O+VUcCH
Gw8eqN+hGCAAAQhAAAIQGCSB6Vgd+KTn1oG7sXVgYpAAiBsCEIAABCAAgfVIHaj3dtUBYyJ4
GMXZYF1CKiIEIAABCEBgkASW4qa558aBF17IrTxwaZAEiBsCEIAABCBQeQITkTrQy90M7eiB
u7ldDTcqXwwAgAAEIAABCAyQQBJpA43eTyx44YVP4kjZ43iAVYCoIQABCEAAAitxy9zrNQmV
heBubmrBAwoCAhCAAAQgAIHBEbg0AHUgv0zxhcEBIGYIQAACEIAABJ5F6kC998sOvHD3ahRp
gz0NqYkQgAAEIACBARKYiVvmp361oN5d5NSB6WSACIgaAhCAAAQgUHUCm5E6UB+MOlD1YiD/
EIAABCAAgUESiNWBRj/UgWuRDtLAOjDIOkDcEIAABCBQeQKxOoB1oPJVAgAQgAAEIFA9As/i
/QP6MJTwhfzYgeqBJ8cQgAAEIACB8hA4HNvt+6EOxOsONJhoWJ4aQUogAAEIQKCCBPLLEPVh
z4KcOnCjguTJMgQgAAEIQKA0BMZi68C93s0v9CE/jSKt3ywNDxICAQhAAAIQqCKBAWxh9ML9
k5E+wBZGVax65BkCEIAABMpDYDlqmRt96CyINziuHy4PD1ICAQhAAAIQqCCB9VgduOpt+j27
eBhPZ1irIHiyDAEIQAACECgPgYVYHfikZ1qAC/hupA3UJ8qDg5RAAAIQgAAEqkjgQdQ2N3o/
0/BqrIGcrSJ48gwBCEAAAhAoD4GNuG2+5z7ie3bOTSyYLw8OUgIBCEAAAhCoIoGV2DpQ7/lY
wutxlA+qCJ48QwACEIAABEpEYC42DzzpmVnABhxPM2zMlAgHSYEABCAAAQhUkcBsrA7c77F5
ILcmYX2sitzJMwQgAAEIQKBEBG7E6sDDHlsH7scRMpKwRNWBpEAAAhCAQDUJzMQ9+Y0e9xbk
Vh2YTqpJnlxDAAIQgAAEykNgPP5a7+1Uw1xfQYMlistTGUgJBCAAAQhUlcBsbB442dPBA9fj
kYQnWZOwqlWPfEMAAhCAQHkI3IytA41eLkx4LdYGGuvlQUFKIAABCEAAAlUlkFt5oHGvh+aB
pznl41ZVwZNvCEAAAhCAQIkInMq10L0bTHj3YRxZfbVEKEgKBCAAAQhAoKoEHsctdONez+Ya
fpKL605VsZNvCEAAAhCAQJkI7IvHEjbqvTIP5I0DjakyoSAtEIAABCAAgcoSmM99svdq9EB+
5MD4GqsOVLbikXEIQAACECgRgWQmpw70aHJBflpBY7pEIEgKBCAAAQhAoMoElnL6wMlrvRg+
cD0XT+NSlbmTdwhAAAIQgECJCOSXHmhc74E6kF+QkEUHSlQLSAoEIAABCFScwFhul+NejCYs
GEfY2Kw4ebIPAQhAAAIQKA2B5NO8Fb/73QUFXQXMMixNHSAhEIAABCAAgbW8eaDriw/klxxo
sHsRVQ8CEIAABCBQIgK3CswD3d3Z8EludYNG41SJCJAUCEAAAhCAQOUJjM0VtNbd3MqoYI5h
ozFTee4AgAAEIAABCJSJwGLePNCoX+3a9IJrub0KVHzzZQJAWiAAAQhAAAIQqK0X6AMnu6UP
3L1XYHwYXwE7BCAAAQhAAAKlInB4vHf6wN17BWE3bpQq/yQGAhCAAAQgAIFa7UZRk33y6t2d
dxgU2gYaS0CHAAQgAAEIQKBsBJKzhfrAzjc3vFZoGxhneeKy1QDSAwEIQAACEKjVLtULOvgb
9Z3OL7haNIqwQVcBVQ4CEIAABCBQSgKPi8wDjcb9nfQX3H1ysjDUU+xrXMo6QKIgAAEIQAAC
s0XmgUbj3vYnGNy9X6gMNCZWoQ0BCEAAAhCAQCkJTC4XN94Pt9thcLVw2ECjUWcBolJWABIF
AQhAAAIQUAQujRfbBxrXt2MguPu0SWiNm9CGAAQgAAEIQKC0BDabNeAnn3Y8guBJ8RhCZYCY
Lm3+SRgEIAABCEAAArXazWb6QOPhJx0pBFeLFiKUvohZQEMAAhCAAAQgUGoCnxYPH9Cu7SsE
d5sNGtDB3JksNQASBwEIQAACEIBA7aJuspscJ+9fa8NEcPeTJiMITahn9wEZAhCAAAQgAIGy
E5huoguI871PrrVctvjuk+vFKw3YUJfQBspeAUgfBCAAAQhAQBG40EofqDfq954228ng6iet
dYFGA9sAVQwCEIAABCAwHARajB8wmkK9cfLe/U+ehGaCu1c/uX/9YaPpQESrYZxaGw4CpBIC
EIAABCAAgamtmnXduis7wcOH9/Tx8KHqH2jnlVmWJqZyQQACEIAABIaGwJkJ+znf1qkdTUAH
dGNo8k9CIQABCEAAAhCo1Y4UbnfclnLQzNP4ImAhAAEIQAACEBgqApMLzZr1bbovHRmq/JNY
CEAAAhCAAAQUgcWOOgy2UhKmxxg3QLWCAAQgAAEIDB2BZPXUVm1828/nNoYu+yQYAhCAAAQg
AAFNILnZJQPBAvMLqVEQgAAEIACBoSWw2o0RBGfPDG3+STgEIAABCEAAAorAs532GMxNjQES
AhCAAAQgAIEhJ7C4kzmHEzcmGUI45BWA5EMAAhCAAAQUgWTxTttjBrMeJ26wYRFVCAIQgAAE
IDAqBGZm2115MNUH6ks36SYYlQpAPiAAAQhAAAKawMqF5bSlb+NqfGEGcBCAAAQgAAEIjBqB
5Mz0XBt6gPYyPrvI1MJRK3/yAwEIQAACEDAEkuTMhTtb9hosL2ygC1BjIAABCEAAAiNNYG3z
wuxcsU5Qn7gzvbgy0rkncxCAAAQgAAEIOAL7Dk/NLy3961/jJ0+erJ8cn/jX8tL645lV95gz
BCAAAQhAAAKVIPD/9mSP31Ui12QSAhCAAAQgAIGAwP9ltYE9qAMBHC4hAAEIQAAC1SDwe9SB
ahQ0uYQABCAAAQg0J2DUged79qj/zXGouVeeQAACEIAABCAwmgR+DqwDWiWgs2A0y5lcQQAC
EIAABFoQ+L2xC2hFQOwDqAMtYPEIAhCAAAQgMJoEQuuA1glQB0aznMkVBCAAAQhAoAUBNXbA
mwboLGgBikcQgAAEIACB0SWQWgdMZwHWgdEtanIGAQhAAAIQaEbAjB2QYQNmUCGdBc1I4Q4B
CEAAAhAYWQLOOmB7DLAOjGxJkzEIQAACEIBAUwIsQ9QUDQ8gAAEIQAACVSHwe2UWkP9lSCGd
BVUpefIJAQhAAAIQ8ASwDngUXEAAAhCAAASqSsCMHXADB1h3oKrVgHxDAAIQgEC1CciqhGZS
ATMLql0VyD0EIAABCFSXQDizgFUJq1sPyDkEIAABCFSagKxKmPYWMJSw0tWBzEMAAhCAQDUJ
OOuA6y5AHahmPSDXEIAABCBQaQJ6ZoG2DdgTyxBVujaQeQhAAAIQqCgBv8Gx1QmwDlS0IpBt
CEAAAhCoMoHMugNKJThUZRjkHQIQgAAEIFBNAnpVQnuYK6wD1awH5BoCEIAABCpNwM8soLOg
0vWAzEMAAhCAQKUJRDMLGEpY6dpA5iEAAQhAoKIE3MwCbRzQ/+gsqGhFINsQgAAEIFBlAtEi
xVgHqlwZyDsEIAABCFSVgJlZ4EwDWAeqWg3INwQgAAEIVJtAMLNAdxZgHah2dSD3EIAABCBQ
TQJ27IC2D5iDsQPVrAfkGgIQgAAEKk0gmFlgugxQBypdHcg8BCAAAQhUk4AbSujMA6gD1awH
5BoCEIAABCpNQKwDogyov4wdqHRtIPMQgAAEIFBRArIqoRs5wLoDFa0GZBsCEIAABKpNwI0d
0JYBpRRgHah2dSD3EIAABCBQTQJuVUJnH2DsQDXrAbmGAAQgAIFKE7BDCc3gAcYOVLoqkHkI
QAACEKguAbMqoTYNGIWAsQPVrQnkHAIQgAAEKkzArEpoVQHGDlS4IpB1CEAAAhCoMgFrHdAK
gVEKGDtQ5dpA3iEAAQhAoKIE9MyC1DjAzIKKVgOyDQEIQAAC1SYQrkqo1QKsA9WuD+QeAhCA
AAQqScAPJVSqgDpYd6CStYBMQwACEIBAxQnYdQeUYUC6DLAOVLxCkH0IQAACEKgiAddZIMYB
rANVrAPkGQIQgAAEKk9AOguMZcD8wTpQ+SoBAAhAAAIQqB4BNbNAegnsX9SB6tUBcgwBCEAA
ApUnEA4l1BoB6kDlqwQAIAABCECgegTcqoRiHGDsQPVqADmGAAQgAAEI1ALrgNEIsA5QKSAA
AQhAAAKVI2DHDljjANaBylUAMgwBCEAAAhCopdYBqxBgHaBWQAACEIAABCpHQO9Z4DYtUBoB
qxJWrgaQYQhAAAIQgICyDohZwPUWYB2gUkAAAhCAAAQqR8BYB+yShNpOgDpQuSpAhiEAAQhA
AAJqZoHuI5AeA3VCHaBOQAACEIAABCpHILIOoA5UrgaQYQhAAAIQgIAbO2DNA3QWUCUgAAEI
QAACFSRgliHSyoA96CyoYCUgyxCAAAQgUHUCblVCZx44VHUg5B8CEIAABCBQPQJ6z4LAOMDY
gepVAXIMAQhAAAIQEOuA1QnUic4C6gQEIAABCECgcgSimQWsO1C5GkCGIQABCEAAAm5mgVt8
AOsAdQICEIAABCBQPQJiHfCjB7AOVK8KkGMIQAACEICArEooswy1UsDYAeoEBCAAAQhAoHIE
0rEDxkKAdaByNYAMQwACEIAABGTsgNIEXHcB1gEqBQQgAAEIQKByBNwyRHZRQqwDlasBZBgC
EIAABCCgrAPOMiAmAqwDVAoIQAACEIBA5Qj83nYT0FlQuaInwxCAAAQgAAFHwK9KKFYCOgsc
GM4QgAAEIACB6hBQMwucYcAMH6CzoDplT04hAAEIQAACloAbSigjB/bsYUdDqgYEIAABCECg
cgT0jobeQKCusQ5UrgqQYQhAAAIQgICyDtBZQDWAAAQgAAEIVJuAW5XQdhYwlLDa1YHcQwAC
EIBANQmk6w6YkYR0FlSzGpBrCEAAAhCoNgG77oAbQYB1oNrVgdxDAAIQgEA1CbiZBW4EAUMJ
q1kPyDUEIAABCFSagJlZkA4mxDpQ6dpA5iEAAQhAoKIErHVAKwRGKcA6UNGKQLYhAAEIQKDK
BPTMgtQ4sAfrQJUrA3mHAAQgAIGqEgi3MNJqAdaBqtYE8g0BCEAAAhUm4IcSyjxDrAMVrgtk
HQIQgAAEKkvArjugDAPSZYB1oLJVgYxDAAIQgEB1CbjOAjEOMHagujWBnEMAAhCAQIUJSGeB
sQyYP1gHKlwZyDoEIAABCFSVgJpZIL0E9i/qQFVrAvmGAAQgAIEKEwiHEmqNAHWgwpWBrEMA
AhCAQFUJuFUJxTjA2IGq1gPyDQEIQAAClSYQWAeMRoB1oNLVgcxDAAIQgEA1CdixA9Y4gHWg
mrWAXEMAAhCAQMUJeOuAVQiwDlS8QpB9CEAAAhCoIgG9Z4HbtEBpBKxKWMVKQJ4hAAEIQKDq
BNwyRK63AOtA1WsE+YcABCAAgQoSMNYBuyShthOgDlSwEpBlCEAAAhCoOgE1dkD3EUiPgTqh
DlS9RpB/CEAAAhCoIIHIOoA6UME6QJYhAAEIQKDyBOzYAWseoLOg8hUCABCAAAQgUEUCZqKh
VgbsQWdBFWsBeYYABCAAgYoTcOsOOPPAoYrzIPsQgAAEIACBChLQexYExgHGDlSwDpBlCEAA
AhCoPAGxDlidQJ3oLKh8lQAABCAAAQhUj0A0s4B1B6pXBcgxBCAAAQhAIFiV0PQZYB2gTkAA
AhCAAAQqR0CsA370ANaBytUAMgwBCEAAAhCoyaqEMstQKwVYB6gUEIAABCAAgcoRSMcOGAsB
1oHK1QAyDAEIQAACEFDWAaUGyP/GRIB1gEoBAQiUn8C+Z4tTj29OLR5eK39aSSEEhoKAW4bI
LkqIdWAoSo1EQqDKBFYez841zFGvNxpzs49XimhMTevjZtEj3CAAgTwBrQ6YbgJrIsA6kGdU
ZZcNI1KnD5eBwYxJy8UyJIU0DJDA5rrSAcKj3qif2khyKZo1fk7l3HGAAAQKCQQTDeksKCRU
bcdpLVLr9akyUHhgxPt4GZJCGgZG4NIdUw1yf86eiZM0a7QG1IGYC/cQaELAr0ooVgI6C5pw
qqqzUQcajcX8t1f/iaAO9J956WJ8HFkGUrWgfjGqpFgHSld6JKjcBNTMAukrsIMH6Cwod3n1
O3VWHcA60G/wxFdI4GJTbUDpBfNjmXewDmRwcAOBrQi4oYRucgE7Gm5FrFrPsQ5Uq7xLntvQ
NjCxdGp9/dTSRGAfmM8kH+tABgc3ENiKgN7R0BsI1DXWga2IVes51oFqlXe5c3vY2QbG5xfd
ZILkyNQppxHUH4fpxzoQ0uAaAlsSUNYBOgu2pFRdD1gHqlv2pct54tr9+dXsMIHDZ61CMO6U
BJ12rAOlK0ESVG4CblVC21nAUMJyF1ffU1cm68DU0tLy0tLZvjMgwpIQ2LSN/qe59CQL9tFC
oCdgHchxwgECrQik6w7IWEI6C1rRqt6zMlkHDP1A3FevNCqe43lp86cLMCT2WX1f+hDrQMqC
Kwi0QcCuO+BGEGAdaINZlbyUyTpQJe7kNU8gGTfqwEThqsT77JDCB6m+iHUgzxAXCLQg4GYW
uBEEWAdawKrgo9JZBypYBmRZCBw22kC9yDigPMiqFI31lBbWgZQFVxBog4CZWZAOJsQ60Aaz
KnnBOlCl0i53Xhelr2CxOJX76ubxONaBYj64QmBLAtY6oBUCoxRgHdgSWaU8YB2oVHGXOrM3
RR3YLE6km3aQzi2IrAPJ2upKYT9DNrx9K0dW1lKdIvswvFtbWW0jOBXr6r52gguD5hoCAyGg
ZxakxoE9WAcGUgrljbTH1oGxfUWyMtm32pZAjrAp+dyG4FW+VtrwpsIeays85Su7GF6UKn2r
/Kxs6angPZxCAjfl+7/ZCpm2qj7zr4RjBy5dvGNGHozfuZjb28C9sLY4fWpObZGooqnPrV88
EzfiRzb0saq9r91cN1sqjp+dnom9ueBqtcnFhSUTa315/maR6rBiQtzYSF/hCgIDJBBuYaTV
AqwDAyyMEkZtZeyWexaIXIumg6v8xO7PjINpGpONhWUt4OvLC5uBSD180YhQ5boYtaAijlPZ
KffyNXjkxqkJHdj40kJT+Tw2c3F9+aT5xKzP3ZneiIKv7TNpO2JKYZ/dQlcJ8jgZaSmNbS5I
I3NyeeFmMwXm8EVJWWPi1IVL6bv+alIQbRQ1F94TF4rAhhTdQhMYMxcfTG2cOZKWamodeHbK
vGr/nN0sCmFm9qSuQHKYq7kHaVj6jRvm2VStljwIlkJsLDf5caxOy9BH9ZYO7uSC1Kwwbtv9
MR66cQ2BgRHwQwllniHWgYGVRDkjnhbxqGRg60O85feWFwn72L8sIlo3fYvL8o4Rln47ukvr
zlWd57LdxDJYLJWdIp61enBEPgT1q+rrbvlmoF34mI8shDJce52YDmalKX8yrf2Cutq34CW5
9nehsKleuThh5LwOSh3jC6s+Ln8xNrWkHgkE/fdsvulYUc76KFIVfDhcKAKrAmp8tSmNbLk7
68DYtBSAvK7/RpsbqPCOrIdl6XzOzYRRWXUg2ZdRLpTfUwUpSj4Nq5AJsH4hq16o34AkLK3S
YXRcQ6DfBOy6A8owIF0GWAf6XQLljm9aJGO+FYuSLd7aUAeMAFyrrYleIK+pv3V59VYkuKdD
Ad9MHUgeRG817qxGyVMNfJG4H8+oOaIOXFSfobHiMJdaoF3ABeJ+/FaYWu3xzJLPoFzU66fi
b0TUAYd0y7OxzyudqlA7y78tVexUrvVWte1OFMRiru025VWva2XTHVYdWIkLVSmMGbVB+U/2
hWqtrwSnVlxYcsY6kOXB3YAJuM4CMQ4wdmDAxVG66K06kGk2ixIpEq8NdcB4XCsQqcoSkNjY
vPhsNFTj7I8m6oBfkS54bW7Vv2UuDtuWJPAilzcCf6IOXKg9zvlqnIzl/cqdvKdGfT6rD8TK
jXllImxhVOyoA0ERtL68aJkvNe3+z7wv1oE7bgHjTIFlNzuyX+kZH3ITrnos6sBNF159Qlmi
7DF+OFvyK9705XzIeTmrD2AdyBQYN4MmIJ0FxjJg/mAdGHSJlCt+20B32TpQoA00lA04Z9RV
MnQz5dFEHcjrEOq1sxnxfLj440+L6KCdt+rAlHaOj4lsv8JqsbjP6gOu9YrCqmdhog6kJbzF
1YovxlNT0ed90ZsZA9Tc/I3HN6aXXFnUg3KvXbLh1icWHm+eOTyzccN3PtUDvUHUAVEsx6cP
j9WS1U9dPZjItPNrS05ROHth49mlzZvr7n4pk26sA0XlhtvACKiZBdJLYP+iDgysKEoZsW1r
u2sdqFtBfWf600BCT0+JzDw7fePBtPsEa9xJsRSrAwsi4SdmM4E1whSvmSGLykY8Pvtg48zh
Zxu35n13wFKqNxh1oG5bgpOnpm98On3KifHGdJoONbDcNSv15YuLZ47M3DrlmplbqTdpPVSs
EwuLM0dmFhekIVE+N1NPWAdCFltdf+ow66K8ubqFd9+mq979Tev3mbPqrKflXrOlNzGVuu27
aEs+WPXYFahKxLqLe8zDdxFVAAAgAElEQVT5C5Y/cpsnNRp3vBlj37wNL1AvGDuwRQHyuN8E
wqGEWiNAHeh3CZQ7vmkRwNkP2oIki7c2Ogt8+1pfsB9UM3PiNm6+0RZWE3WobnfbhDfSbvti
dcDEvCTD/5PaYdcwz6WivWYzUQ+GBE7edF+amz43Yh0wFuCJW/YrbtVqG436qvdXqznHZW/4
P2M/E08ecfFuCJLGxK0xnR91JDetEjKxau7lz4r1x1DCAEqTy2TdwtKnen1u4abHXfCGVTqV
z2Bs6di8BFH3n/PJjLhMZEtg5qQ4p3qlVwfq4UZJVoltLKYpcPali64u6EeuQyLwV9uom2Mi
fZUrCAyQgFuVUIwDjB0YYFGUMmrbkqYysUkqRXS2oQ6Ix3D0VbJqW0n1aHzDNp1qdP+S8VpP
Rw80VwcujnnB68Yf1P2HWc3amDPDwmrJqv1Yn/Y5EnVAxVqfTbsGEifbg+9+237UZ8f8u8ma
tWe4rz+3hv5SOHTQdZKEn5Ir0iTUs42RD5iLkMCa0/ZM3dB/JmYfNCPnrAPZgl+zilvaLFu1
IXWQGKW6NVyBuomGKs7USfu0yyGkZqZJW7Mu1Hyt1P42ROtdzjjqBxwQKAmBwDpgNILflSRd
JKMcBKw60HXrwMlnaf6SW064Z3p0D4v4TJvOpupARgtxq9OlaoT9qksdJOqZWDx7dSA7s92O
aDiVJtganLMDB1dEqamvir9pGWe2nOkrdjpOtrsgDZirrQiMOcOMqzL6PDe/mMUsoTjrgJ46
Ghw35VVfHdakHgTlK57XxH6U9lbZelSfy0bmTBabLg6rR8zG7f4FiXhL1dqFwxkCfSZgxw5Y
4wDWgT7jL310Vh3YUoSJpMu0yyZvImof+3w6Ef2pd1FGdCuQs/MIajVpdVNLajN1IPuxVnsm
aUnF+5JxyG+EJ9/z4z4lTh1Iv/PMI9sspOmwEUStQk3MCPUb+qVkn2lL6uOhbUA/OCJtTJo4
7cjRAYEN+3UvpSx/643x+XApKwnOWgcmUhuOcR8TRc0rcxsSxkbcetfumMq77NNm1YGcLndE
KrmvhtLN5fRC/3ptTKwGqX6RPuIKAmUg4K0DViHAOlCGUilPGqw60G3rwMRkJosieBvjqY1e
P5bP8rr32UwdiJtckbpejK+IuPdfgz48mzffWjh1IM6sVWH8N+GCiP+4/bDSXlp6+4VodAMf
ob6w0w3iNGf8cNOKwNitAoVAlXFusUEpt/wOiKIG+lZ5ZuGUasDHfTVwccsE1vqcu7erEjaW
vIO7WDc1bHxS7p+Z6lHPmpjMIzEP5PUEFw5nCAyWgN6zwG1aoDQCViUcbHGULnbbZHbZOhDL
SmsB9t9XguGmtOO+GW6iDuS+tKUZ8F/zR6bX9bLH+R5mu76A10GsOhB/TbpmYNUVjukVqIdj
FeWJYVWXKY5LJu15i0RtVXSJCy4wzp0TSGbSWRpSR8zfcMiHDtRaB2biCOaN72yrvvos9qXU
UeMvLWdrHXiQ82nnC9qIpNEPZ7C6Fy6ZABt5G5rzwBkCAyXgliFyvQVYBwZaHKWLXERiI/5g
zqWzmaCTxi/oLBCHjWwAVoKm3sxjK2VXnd8m6kDuC1ysCmkngHo/WcltSFOr2THhKy58qw7M
unt3tum4ZK3JVqjnG/TDCzcW7Uh3a5GI9BsToHybnnWBc94WgeTwhVNSlaTmmb/1iTNhYKIW
Nrw66Z6J8umtR845d542gXq10qqF6ZQE90KyT9IgNcKOXZnI9T0o76JIFtUKFxZnCAyQgLEO
2CUJtZ0AdWCAhVHCqEUkZmbxF6ZSBGL+u0dEdtrOWxG9mg1EGvp69IVmm2fvt4k6sJkNq1aT
2elpJ0P83N4nsbph44vVCzcR7bB975bkNdPyyKO0BbDTERYLojZE6/WcbbrAK04tCUzOXDwl
QzGkRNSUkPHN4A2xDqTNuXskSwXMudsm57VFUdzS98U6UPTenEmAHTto2vxGob4nnWKFj5qk
AmcI9JGAGjug+wikx0CdUAf6CH8IorLqQJetA5kvd0XBtrD+O13AbIouseowNVEH/HPnT0Lb
Sh0Y24xVE6sO5NrwM9LaOGVFPi7rky66orPF5gwKoRdrk3DKRfiI644JqF0qz0o1MYWUGbsp
5buUC1OGb8zl3L3D2rOpBbeuYD1WB3LGI/WaDB6QmKxhaP1SwSEpimu/j5cLCAyWQGQdQB0Y
bHGULnbbrnV57MBclE+rDqRf1+b5jDTDq85zE3UgektNBJf33Gv5c3J4cVp2JtY+ffhWHch9
9h+W8Jz7KX1bb21rlvahcbigSbATELYkmk82LsUE1qZmUyNBsDq1WAf8kEH/cnN1QOkBNxZO
mWWxvI4RqwOZtYVsmKIhSjN/RmpLq7+57gufNC4gMEgCduyANQ/QWTDIsihj3FYd6LJ1IDaX
Fn/Pt6cO5L+1mqsDY4cXHyysL8tMMyewVx13qw5ccvfuHKkDy+bFdfe08LzkAs+fbTvzoPA9
HLdHYOWCVwhSPUu+xU/lQixWB1ZvrM/p7bGjI2cduJELzw06bBjFdDEKIH9bZ1pJAUOcSkDA
TDTUyoA96CwoQaGUKAlWHUhlbJO0idBrd+xA/MUm6sDJbNiuz37VOT8wkaTNv/Tlpl9vzl+h
OpCs3Zx16x5nJbQP36oDOWEdqQMyHqzIZuwSYMeMZaOJ7vLzHtO3ueqcwIo1yDRSs41YB9pT
BzaNzScqI3Ob1i+pb48L0nZBXjRf/W7R4qKwrFtO4SwIEicI9J+AW3fAmQcO9T8JxFhiAr2x
DsQiWtSB8cjs3551ID+Eu0gdODyv1gIultCrDn+b6oB8hy64twrP/lu1OErlOh1ltjAYHNsn
kMwL63RAatvWgWTV6RJhccnOyDnrQIFmnIiiILsd2doXhhRfM26k/WLFZz8J6D0LAuMAYwf6
CX8I4uqNdaBYHahneXTROrBmVw7KyOUl2wasumitOuDvnXtkHRCtYto9LTw30TyC+FurE4WB
4tiSwJj04jQ+db7atg48MwafoHAay/NTK3bdgdg6kLeA+bWljIbn9rgIg4uusQ64IuJcLgJi
HbA6gTrRWVCu8hl0aqw60OWxA8XqwMkos21aB6K3CoYSrrhh4l4sz83eOuI2J1p1AbRpHRAr
Q+vmHOuAg9q18+HphfWzc+NufkdBuLYhnneP2rUOXBoPtLeJOwsPNs3KVLIZVs46UDToY0FX
rLpRZ+301frUSvNjzKWQMwRKRSCaWcC6A6UqncEnxqoDBRbSbNqkoc19OSXi/th7LhbRtrPA
+zIX3bIOJG4PO5OW8bPzNzZWwu+4VRetqAP5gV6RdcA09XXf6Li3w3Min5vrzVuEFb8WYvge
180J2A2CW9REu/WF1zXbtA6MLUklbTTuXBBFwCbCNPKN2DpwoSCJ8yaEOfPEKpVplS/wjxME
SkkgWJXQ9BlgHShlMQ0sUTu0DkyKpE1lY7GIFnUg6iyodcs6IMJapWR5enFVkzTKgLciGCft
3KZ1YM7kaV2/0fQQP/EEiqbeebA1gTNSlVpYZZKIerHq6Uz7czZK2/HfaJy65CqGfWLqTc46
UJSAJZM20UOOSDoZKrp1keKjbATEOuBHD2AdKFsBDTg9nVkHbsWpXRHZGKgDgeBMPfd0ZoFd
zai+vJlGaK4k1saqc7bqgL937pF1QBarkzVnnJf4HG/GGD/nvmMCdiXgdAuBfAiiDpyy2p7d
s8AbC7z/7ERDa8lp5M09MrYktg4ECxu4EJOTplaLojBWL6zizi9nCJSXgKxKKLMMtVKAdaC8
ZTWIlLVrHRAZmOtXPZNTB4zHWETbzgInx21Gu2QdEKneWMot/iLNQmPVRWvVga0mGs6bPMXT
IHSap25tHJF+4XnhsWpzwqkLBJalLm02DWpMunFmnYe2rAOuS2pOCs69q88SYawO1F11Sb2K
vli3/RhLUj8m0+dcQWA4CKRjB4yFAOvAcBRb31I5LTLYSrrm0UrzdyH2YEd3PfbuxSK6sLPA
CepV9/IDkbPu1m4pk4pr9+CmpNne7jNJq+eHBNiZaekDUQfSexdeZB2QWWWNw+5xejbtx9yn
ysEaHnJjKVK/XHVKYEGK1X/859636uMN96C4YyruLLDFmau6NWuOSCeyis/6pgvfn61euSIO
Np3x/tf64fqd+Ys3N3P6pg+ICwgMlIAZO6A0AdddgHVgoMVRusitOrDlzALzYdaYjtNvXw/U
AdM4F1sHTkZvd8c6YPsK/DdjGol8/TW8dG7TOjBjstDwrY4PUBQPs92T1SDspjbeh764ubQ+
/eni4ZytIuOJmzwBWx2ab6clqmZ9xr1arHrG6oBrvd1b/my1ynjZq3yvQjRmYUPUlnipLRXu
GXnCkBLPmItyEXDLENlFCbEOlKt4Bp4a255vaR2Y0JKunmtzbYsbqANGIharA6ngNdnuknXA
SvULOZS2yc6pA6uxT+vxjHVPRPXJC3WJyVgXXIe0VzV8mImd9FhgXPB+uCgkYCvTSd/eZ31t
SGM7513bsw5YdSAX6JhdwzJVUq0d4eSqj0EurAnMDZwZM7+FRqqWeO/rksIH3oELCJSKgFYH
xDIgJgKsA6UqnoEnxqoDW1oHloyki8d5uQ+6QB0wn9bF6kBvZhbcNDE2HiQxy3kRzqnVv03r
QM0ODMg1IKdMgMsmHsstPz5tUWJtPRIxTir3ioDbkLoxvljE44xoaYHVpj3rgFj667l+nRtS
bxoNH5lVBxrr3sVcrEjzP77POduyn/MO8iCx+kp9xXnkDIFyEQgmGhoDAepAucpn0Kmxom1L
64B8+ERfRH5Gd6AOmNawWB1Iv8NMrrtkHZD2t56bH2Yb/0bDffXbiYZbjh2wNt/60li2cKy0
l06ES1bXiFuutTl5kDdWZAPjLk8g8VsZz+esLsktqw3Mpb0w7VkHHkuBxFXSLnOgHvpidupA
I/N5P3lK9IZ0ZuGKTcp6mhSdmSOiNjSCmji2b22f/j+fV1wgMAACflVCsRLQWTCAMihzlFYd
2NI68ECE6h0vO1WmEmuHbTQCdcDIzlj2ysi7eLC+tS2sOj4Sx7i7bXMo4WFJ2cRY1jxwycrs
RsN/5bdrHajJNMLGQibEFbMvbsN9+81LtNEqeok0UY2JtAVIbJOQCcznkYuAwBFfZifnZ0Je
azeXBHejEehf7VkH7DoBbl6ARJfckjZeh+o/5r06EOoDa2ITakwEbb/zeMe/qkK9ZBXB8cDR
morGgzxyCYHBEVAzC9woQqwDgyuG0sZs1YEtrQNWqIZN5D7bVaok6mOfv2IRLepA1FnQJeuA
68af9mlQF8mmb1kaG+6BVQdW3b07W4XCWxHckLDGQqD8rMina91F45qucR+8Cm7M9jOk6+rX
aiu2IbvkouPclIBtPhWxemNu/sHG4dWVI4cXL6yftAwb4ad3m+sO1GQdiUb9ZqpgnLFtvAnW
F4xr5ZXr+qpN44Zt5BvhRIIxG2Rj4oGrIWs3XIW7FeTOmiBQBwImXA6QgBtKKCMH9uw5NMC0
EHX5CFh1YHyiyeG/8+0IucadZ5KJlRsTWpjKR1agDhgH/5bNsKgDUWdBt1YldDaKaSeald12
XqfNHr7XuG3rgN3cptFYmrEZSBZNbtXCh/4j8aYLP7VszyxZt7NpUlAHOqj0bpsJhzY+19cD
sLVi1TOeWVDbcKGcfXx4rJbsm7khrXndFqnX5wJ1QCkEtxZnpi4u23e9Fmgrv1MSGuPzyt/G
43mnDGTnJWAd6KDw8dp7AnpHQ28gUNeMHeg982GKwaoDTmLmzn5InG1LlQKwvHDxwsId0QPG
RYQG6oAJoVgdiD6SumUdWHWieO7GGdVYr525dcrsQlS38v6CKw/JwtZjB9RXvvt6rC9fnNrc
nJq2zUI9HDzh1JBG/c4F5WlxesnRm1h1Uaoz1oEAxpaXi64wHcvMeT7UBtq1DtTmgzCCXbDv
rEipXnRWA6nL404FCN7KGCV0Ho54fSD0pa6z4wmwDmxZ4HjoJwFlHaCzoJ/AhyyuttUB+y2W
lX71jSmjFgTqgLkvVgfqEZsZCWzVOT8w96nSIOJ5wj32Z/td7u6TT4NEaXFvktBozB2OxppZ
jSY3TO2wvH/GBajO+5w5OAhaXdb9l6Tyk8zbiPSD9LLRmDjjGhgdIuqAptD2ccQO3MiCN3fj
3s4jobVpHahNFgVZvzBmq7SfUWrr22pOH6h7jcFlI1ktClP1ZWT0lRrWAQeMcykIuFUJbWcB
QwlLUSrlScR0gdgNnbx1oKiFHF+0k8MCdcC8XKwORJ0FXbIOKJb+Oz1IeX1+n928ZtyJaKsO
rMb0C9SB2pq0NUGAqs3PjBNQoVzIPHY3c74z2kSEOhDzbn2fLNoFARxPe64vrEQvRtqef5rd
s0A5r+UryKnDyt1OOnDlZdWBZHU9G3VuMwwd05gfLJB6notH5GId0Kg4SkMgXXfAjCSks6A0
JVOOhLSvDuSF6rIaRiBLtATqgPlMLlYHejOzQHP8NPw4N+J5WX/HPxNJPWVRd2AdUN/+j3Nm
6zurNiB/8oMF0iahPp1OKjD+UAc8rnYvNhcmUqByNXdhNfd2u9YBVZgbmY/5+rqMCdl30gTu
ZgZadUDFM5XGX5+75dTJKAErF1NfOpzlG2uhVUj7xjoQMeN2sATsugNuBAHWgcEWR+li70Ad
qNVmTolsNn8nlLXVLR0TqAPmWbE6EHUWdM86oBp+O8HPpu/OlAjmJXO/ZKW0qAPtjB0wxbQv
K+7vxJ9+2tPYYrZXYXxBf3VmDtSBDI62bpLk8K2FU8vjWsurT5ydf3ApiVtaFc6RM/pw3/Zp
wKvGPSqIwzfW51TzrUJbmPIK2+Fn2qvzmaoDtWRqfrmuBp/cmc5MeEzjMFfJzMX1ZaU11ieW
Z29keoisx30mJWfs6NvobW4h0G8CbmaBG0HAUMJ+l0C54xPRKVKr6K8TlTYXRz5d19Pvx5cW
FieNkwi81IxbLKJXTNCxVFyTCP3HV+wrvnckxf2Mu5XzkVvzyxMmafO3Vt0jSc0ZG4MVzj4+
58umw88ZcO61sc3pUzq7E3Prn0YgnJ+ktnprfslEPHdnejH3fag0Bos1H7wLg3MRgaSmNICx
fZNK5yxQBYreaOlmwkhyZR++E6gDxjlaySL0Gl63DjT0yTUEBkvAzCxIBxNiHRhscYxE7FpM
OgntztvJ2E7eLY6vJ5J5i1ZBciGeutJwFWcN154TiNWBnkdIBBDoLwFrHdAKgVEKsA70lz+x
QQACw0EAdWA4yolUbpuAnlmQGgf2YB3YNklehAAERpkA6sAoly55UwTCLYy0WoB1gGoBAQhA
IE8AdSDPBJeRIuCHEso8Q6wDI1W6ZAYCEOgWAdSBbpEknJISsOsOKMOAdBlgHShpQZEsCEBg
oARQBwaKn8h7T8B1FohxgLEDvSdODBCAwDASQB0YxlIjzR0QkM4CYxkwf7AOdAAPrxCAQGUI
oA5UpqirmlE1s0B6Cexf1IGq1gTyDQEItCKAOtCKDs9GgEA4lFBrBKgDI1CoZAECEOg6AdSB
riMlwHIRcKsSinGAsQPlKh1SAwEIlIUA6kBZSoJ09IhAYB0wGgHWgR6BJlgIQGCoCaAODHXx
kfitCdixA9Y4gHVga2L4gAAEqkhgc2Fa/Xex+1tpVBEmeS4jAW8dsAoB1oEylhJpggAEykAA
XaAMpUAaekRA71ngNi1QGgGrEvaIM8FCAAIQgAAESkzALUPkeguwDpS4sEgaBCAAAQhAoDcE
jHXALkmo7QSoA73hTKgQgAAEIACBEhNQYwd0H4H0GKgT6kCJC4ukQQACEIAABHpDILIOoA70
BjOhQgACEIAABMpMwI4dsOYBOgvKXFakDQIQgAAEINAjAmaioVYG7EFnQY9AEywEIAABCECg
vATcugPOPHCovEklZRCAAAQgAAEI9IaA3rMgMA4wdqA3mAkVAhCAAAQgUGYCYh2wOoE60VlQ
5tIibRCAAAQgAIGeEIhmFrDuQE8oEygEIAABCECg1ASCVQlNnwHWgVIXF4mDAAQgAAEI9IKA
WAf86AGsA72ATJgQgAAEIACBchOQVQlllqFWCrAOlLu8SB0EIAABCECgBwTSsQPGQoB1oAeM
CRICEIAABCBQcgJm7IDSBFx3AdaBkhcYyYMABCAAAQh0n4BbhsguSoh1oPuICRECEIAABCBQ
dgJaHRDLgJgIsA6UvcRIHwQgAAEIQKDrBIKJhsZAgDrQdcQECAEIQAACECg7Ab8qoVgJ6Cwo
e4GRPghAoF8EDjfUMZH0K7qieL41xztFj3CDQHcJqJkFbhQh1oHuoiU0TyA5fUAfp73D4C66
K+AnRVh3r714B+E/uLqRj/lGXakDs3n3Prp8tlsfv/QxRqKqLAE3lFBGDuzZw46Gla0Kvcz4
iV36ONbLKNoMu7sC/pGR1btf7Zo+cNwE+PeuhdcmFbwVEzilrQM3i5/1yRV1oE+giaZW0zsa
egOBumbsALWiBwReNOrANz0IudMguyvgnTrQaSqa+U+sOtDsOe59JbCmjQON1b7GGUcm6sCf
Y2fuIdB9Aso6QGdB97ESYpaAqAMlsA50WcB3Wx2ooQ5kK85A75INpQzUlweahhrWgcHyr1Ts
blVC21nAUMJKlX7fMms6C/YPXh3otoDvtjqAdaBvVbKdiBa0cWC6HZ+982PVAbqPeoeYkB2B
dN0BM5KQzgIHhnM3CZTGOtBlAd9tdQDrQDdr3U7DSpa1OrC502B29j6dBTvjx9sdELDrDrgR
BFgHOmCH13YJJGUZO9BtAd9tdQDrQLtVqh/+jmhtYHytH1E1j4POguZseNJlAm5mgRtBwFDC
LgMmOE2gLDMLui3gu60OYB0o0+/lllYH1gecItSBARdAlaI3MwvSwYRYB6pU+P3Lq7EOlGDs
QLcFfLfVAawD/auTW8e0rtWBB1v766kPOgt6ipfAQwLWOqAVAqMUYB0I6XDdJQJlGTvQbQHf
bXVgpK0Db7yvjy+6VKV6H8zYuFYHjvQ+opYxYB1oiYeH3SSgZxakxoE9WAe6CXckwuqKEJfO
gm8GDaTrAr7b6sBIWwfOmcUnhkcd2NTawNyg66xVB5hZMOiCqEL84RZGWi3AOlCFUu8kj10R
4iWxDnRdwHdbHRhp60BXalInVXeHfqe1OrCww0B2/DqdBTtGSADtEvBDCWWeIdaBdsFVxl83
hLjMLBj82IGuC/huqwNYB0r0u1rS6sDioBNEZ8GgS6BC8dt1B5RhQLoMsA5UqPDbymo31IGy
zCzouoDvtjqAdaBWO/3KSz++8cYbP770yukWFTQ5cPkb5e3Hl77Y28JXrZacfuUr5e/Xr1qG
VhTEqtYG6jubZphceeu94x+8fvy9t7a9rUWoDrzz8fevq9B+eXuyKMHO7Z2P/3xce/vzx+yD
6JhwbouA6ywQ4wBjB9qCVilPbakDWwnnpusOKGmthP85JdYvH+g51i4I+OTKu+8pUfveW9+a
1DZXBybffvd7JZS1VH7rUauO3+SH915X4Ynkrrx1YO/nUlV27dqvRhqcuzxWXCn2/iajUfRo
hPeP6Zpz4Kg+foy8J5dV9d2vg1KnN37ST09ofycif0W3N7U6cKfoSbtuV45LW7579/nduz/7
XqqMffnRm+Z4NQ7rVevuq0zaWfDo9YMqJBXU7t0Hj/87ftHeT777TxOd8nT+/Pm/v+XDaeIf
ZwikBKSzwFgGzB+sAykbrjSBNtSBrYVzk7EDp0X47zeyf/+JlzKfg+e03D4aL2z8m3E9Gg1I
S140zq+1LrIdC/h3vn/TiFktkf/5g4qsiTrw7S9KJutDSWQtvj87fiVK2Uda6n+gHP/9kfG4
+/zrj7SX4+bu7/rSH8l70kS8+Yt3GsqLrWtS8vlt03Knf46+UpDV5HLW2/6XxpID5p1zGd/J
a6nSYB7/qCwJt3Vlu53xV3wzq40DF4qfteP66ANpuqV8dVX4fjJ974o4P0pd5Mq6p/XFWQcm
v88Et/v1jHbhgnn3M6Mu2DjV6c2P3SPOENiKgJpZIL0E9i/qwFbEqvZ8SyHejnA2YjkeOzD2
0vtGSPs/+/e/FFh+jxn396Pvw3Namu/f9VW2GH4q9Jv1U6vtUMBP/vlgKmaVeD/+TrE68O3x
SCTrt17PfgeakD6qJW+bC+1h9+63lWn7uLnKqgPitnv3e0P+pbdlTTogPnx9MBe6Cc8ee3/M
+lB3504fMG4ZdSB5Kefv6IHE1Ln3syEW3SUT2jrwrOhRO25JprKYUlVt87e+CK+I06M4LKtg
pu5WHXjn73GlOviDD8wF8u3fbUTh6fhkzp/zzxkCGQLhUEKtEaAOZPBws6V1oC3hXGQd+Cn6
dDOy+6gx6BrsX4gwz37x7xXD764XsyJOBP+vWce48HYo4L+1X/ypqH3z1SLrwFsHUx/B1cG3
w9QZIf9R7dXA70Etto+bN0J1IHnPBjLs2sBWNSn5+nau+dYOJ05nC3Kv604IfO8/IQphqA4k
xwIP7vL21+2qAzNaG5jIRt3+3eTrttSyp8+8UnhFHvh7F3QTdeD7XOVT77/lXrLnR6I6ZKPc
vfsjhhBEoLhtQsCtSijGAcYONMFUYectvunaEs5Fexa8EpkGrMB+31uH94qHlzLsrY6wa1e2
jRDN4nLGa+5mZwL+1QJZ++YPeaH+51gau/uDj4IUHVSu5z+aDIX8cfU4bx1w2sD570NtIghp
eC63qEnSUOtqsP/cj9/8eO62rRGRPjCWmhBe/PXYG06nlHOoDnzj3t914o1jvzod4mi76sDF
ulIH5rdJN0m1gTfVQMLX33Sf9m+6pvmKVItHcQRN1AFdX9Rx8AMdmFyrCqT7q9Ij1QYO/v24
GsF40EWKPpBC4qoVgcA6YDQCrAOtaFXxWWsh3qZwFmEdjgN4xQvr/Uqq//qi/epXrl4f+NV4
ydoBvIz3vnSZnHfhYu8AACAASURBVDY+92dVhFxh7UjAv+OFsJK1xz+wuoE9Bd947zoZvPtN
JbqPv/7Pg0547/5nkCIjqj/6r3+mLoz14LhxSa0DThvY/efg5SG9bF2TTh+1NeLEK2Mmg3u/
cE34G4Em5HsA3v9NivvAV2nV2RWoA76CffO1Ce70b7dtBOr0/tYIz2rrwNTW/gp9/GKKUTXY
7z2S51c+sC5a6dPHFXN//pG5Cf40UQe07/OfvTWpfSb/c30CnznlQjv7GvrRx5P6vjb5gxvB
8kEA0DziDwSKCNixA9Y4gHWgiFG13VoK8XaFsxHs4diBn5wMP3FZpPrey+47b7/rL7gs4lue
20JwnnZ9E5RK8qHxGbQFwcP0cicCPrHi/PybImuTt51I1oL6VR+Js/5/9su3yk1L4eQH/6UY
fMwZPeLNg/rl3Qc/U+fznxnPx7XDbq8OJN+b+927f/ExDO9Fy5pUe0NKe9dvaQaTz20t+Tx1
+8l6O3fA0NUPvvaVIlAHTt8Wj0dFGdD+Trso2lEH9mltoLGi3+v8uGJ1wo8e+XcTp/qpESL6
uCIF+8jcBH9aqAOvTzp/iVM6j+tKYw9bzc6/m7ol7x400Zx/13niDIEWBLx1wCoEWAdawKrk
o5ZCvF3hLN95qXVg71Er6NWYcEd17Dcr6Y/awWPyzb/rFe9DTSezXlSPcuBqm5Kg0XBhhucd
Cfi3RHrvfm/SBZm85e0AgTrwujj+M/xsq30sQnm3+zJUQVgXFeoH2irw7X/f/N4EfFy5pOqA
1wb+62Id5nPLmmQ/5vdnp4x8IdUksPtIILveGAtIpB1WqUb4ldSUEwcCf8mPrvq8H7gWX05p
beBs8bMtXa3umK0Fv5ii3f26vH1F7lJF0gbaVB04H9SeWs1VvisuLYnttzpv1Q3r/oPUx4OZ
+uje4QyBLAG9Z4HbtEBpBKxKmMXDXesBYO0KZ/l++8bjtGO+92d7+1+xOoKdNpBI6D/6t2o1
MQMYoX46dbajDELJnz70VzsR8JO2qyDswE+sqFVy3Qv1b81ksPMZI65KgBXVxgAg6TkorcHu
8392ao0R2NHYAWsbGJGPOynObHvvSiexX/jZClFLLksD/o3z95pUkRPZ6Qa+o8GrA6dl4Mn7
UZ2w9bWNzoJ5PXTgoou2s/O/pXCjWpBY071Ulivi51EcclN1wFuM5A07RMUqF8oIZSesvhUF
aPWGsOJGPriFgCPgliFyvQVYBxwZzkKglRBvVzjXIuuAFda74u95K/z3WyEu5oKjQUn8KK2D
/ns5dZbxhS+mDoVXOxHw1jgQ9cE6k0GqDvwiQv7jOAG2ZyH9RnPjEt+LfB43AVjR/2drf4hF
fPROaW+TN2SRCPtXWvLbGbdXbOLtENE34rwkYuB/3zX/UgH2vxb5cyNMvTpgLU1xBTtgx69u
bR0w0wxnomjavJVC3B3XgrdN2Vrd7orcPIqDbKYOHPw26zMRBdV/9luN06sH3rdYKg5Oegcu
INCMgLEO2CUJtZ0AdaAZqcq4dyDE2xXO8Z4FVlifc1/Gnq2MHtxlZxN8LY1/2vub3NYu4umY
f6l2TLu6l1Ln6GonAl4+7HIi2Y0fcNYB+QA8/2YuX7bj2Jt2XWeBl+Y2rRnrgP0APD+s2oBa
AdAUTKs/TqmzBZ8WtSu81+Rt68/agXJag7VhpWMHRP88misI24ewpTpwWBsHxsdcKjo6T8qQ
/o/iyO0HvLTYog7sfhSH3EwdkL6kwLf97H/XOkkv1XlXE1OPb4tOObyVKM0KV70moMYO6D4C
6TFQJ9SBXhMvf/htC/G2hXO8Z8EJ+VDMC/8D8sCJcUnJbx6ZDEB8zXziHfWuiQxEyIfmfeiL
nQj4b82nXNj3L0H/T9y9dWBSPvp/yUSsb6xM/p9/IC3G7tg4EK478IsEfj7+yPRhlP+i7Zo0
Jl/t/uM+zVpy1OgDv4rLK6Ic5DocEvvABXBA/Fm1MgjNPthSHbihhw7Mpi92cvU/aYD/m3vn
+4Mfvf79W4+M+xUp3Vzz3Uwd+DYObfKgDuG8XtlSHYm5S8egiqt5ImaE46kLVxBoQiCyDqAO
NOFUJee2hXi7wrlmOwu+sRStTHayO2RrB3//JG7mW26/95f8pqX8fju58YB7T4wIJ9xtk/NO
BPy7WvLujkZp6Xhsh20q1N+58vEvx9Nbl5ZXTQB63UF72M6C1EHcA+vAL/LKwY/dK0N4brsm
vaYLdlc4q8Dn9ph5clvuZZ7p+/F3d602JnqkqyqXzUu78hqiXQHjfR98k4s7Wh143OThFs7W
qpNrwGt6nSl3XJHifeTu3bmJOvD34FXrVewBB+XB2xLcuy6Y4HzcPArGrQTPuIRASMCOHbDm
AToLQjZVvW5biLcrnJ06cMwStcL6cgFg2wlsP+tkbEK6TrEZx3Cu9pIR9h+6118yTcE37rbJ
eScCXiTvZ/mQreTPt/+RV2teSGcaHjQy+vxk5C+1DtjuhWilmdh7ye/brUmi5+3aZbXATK4+
N4Vth5NIgK7RD/zZYafuyTHzUoHaULN1Nni16HJN9xU0Vosebe1meuvPF9SW8NUrUgEehW76
uok6kOsrqNVsDZG694sJbve/4+DUvdVl89pJgV+cqk3ATDTUyoA9fldtHOReEWhXiFuPTgQH
7CLhbIN06w4kdi0h/3kfvLnXyPFd1jas9pvRh7MNywrFv9VEZ/jRvWb6iXOjy9xTe96RgBd7
q7XLhgG/LVJ4S3XgiviL1YGPwrD0tbcOWFl/MDYfxC+U+77tmmSHiJ4uyI5VEE0dkA0Hdn2V
/1S2zbyrizJ0wN2FoV42Ner90KngelFrA8sFD9pxkiUIC2pL+LKtEY9CN33dRB34OPanOqCk
Tn1sYByXm3fy3py/4a5JBfnCqfsE3LoDzjxwqPtREOKQEWhXiLctnGPrgPnI33W7QKg7XcRZ
/o8Z4e32K5KW4aea6AxugMFpYxyw1uSmqHci4CelM7jgC21SpHBLdeCdH/yC86k6IJ0F+XHg
Itb/Ll90aivEIvneNI+le7D3dHhIsb8SOp0ekzRL873r3LlzL8b/20cfKo+JXYkini+gH8kU
VKcAHDX1xlmjQi4/taUOLGh1YDp8L3/9v49zh2lybTd+QW0Jw7jSpOYUqwMFQwSTdySE/+pQ
3STGv+ePf8ow2NwGB2FiuIaAIaD3LAiMA4wdoF7U2hTi7QvnWnbPAjvH3InuLHEZYu6+3mR0
glMOjFVBaxGisNie4ctNRX8Y8k4EvO35fysMz15Ls16sDiTfvv3ue245YyO7U3XgoL4/nxtJ
aK0D5qnxkVcYChIxJE6iDnxRpAVK820Kssmfl3QmpS0P55j6rEstsHUqkUC+8U/TiwPmkatf
qXv2ak53Fmxk3eK7D8z21XoLa38Ya49tpn8pymcaxhVdvLvbnllQoBZaVVRWFHhTgmvx989p
3FxBoJiAWAesTqBOdBYUc6qua3Mh3q5wVuyk/XZfazKM/NdCpsdEktuvRruB4WkRrSYU/ZpM
F7MfiaJAuA6FwkCV404E/NsiZT8uCFvGEsbqQHLl3ff+riW0aShSGR2oA8bgkBfRx1PP5mqY
5xXEuGxNip31vV0OQMq+8K+xENkRh0VlLZYjqw7YLiejQkTRiYFhC3XgiDYOjE9Gr0a3dunB
sMCMOmDHifw38h7dXpHifRQ5N+ssiL3pe7FZGZUysUNTw8RE198XBYEbBEIC0cwC1h0I4XCt
CDQX4u0KZxWIsfi6sQM1Y93f5ZSDLGU7MXyvdZWZBh/qO2uN0EqAyH6tGChn05Skww2NY+7P
TgS8W/+1qPdVVh7IqAPJq+99dl5EdSSRd6fqgIjvXJNhrQPBe0PeXRAWRPOaZGtEoR5gHb/R
GmE4jiAMWV1LZbTqgO1UKFIHxkx4W6gDD7Q6cCqKIb5tpg48krIvsiUFQVyRMn4UOJnL4s6C
g7E3fS916Lh5dDCoMsWXOUtUUZC4VZtAsCqh6TPAOlDt+pDPfXMh3q5wVmFKB7BVAFqYcmt2
1sAuaw+wqxL/aJJ12UjyA6pdEKOBDD6QdkBUg3zqncuOBPzHImD/7QILzh8Y2R+qA98eV0aB
WCIfFIdUHRCHnDpgZxZo3wftJMbR6S5oXpPaUQc0dFvj3FKGQTnYR1l1wI05Cf21ZR1Y1+rA
g/C1guum6oCUdXvqQFhzTBzF6sD5gvjtUlZiHZD6JDEX/0UdKGKIW4aAWAf86AGsAxk63LSy
DrQrnBVF6Sz4Rni2ow5Y64C1CEjD/6NWB46aMKRl0fPSEjEnXJagm/7diYBPWqgDrxvZGwj1
H3KC+fybx3+wQj5SB87n1AFvHTh/8N+vWqXi46aZGrIHLdQB6Sw48dJLX73U5J/pILD2KGMs
ijIvuqJVB8QEUGh/OqAr0RZ7FkyOa3XgUhRDfNtMHbDl9m7sP3t/RRrtR1nXgp0OxQYgvWUZ
z4mE8L1xlFr30Z+bH3qnLA4ItCQgqxLKLEOtFGAdaImrgg+bC/F2hbOClrEO2G/BHwth2kmI
TnbZQYim4b+tBfkx8+QlfSmr1hhNI9jyrjDUnQl4ux58kUCNOwveErksklrNDPjg+4+/VSmy
TUSqDjTpLPDWgc+u1Gq/SCifveNgFGZteByb16SaDCU0i1brzBb90/k8YIp9f7pMZZr57MwC
US+KalgbMwuSTa0NzKVhF181UwdkKOH5X4rfcq5XTOGef+Tu3fl/Uuipu9SUSffcn5NJ8flf
4yK+/u6fcgGBbRBIxw4YCwHWgW0wHO1XmgvxtoWznVngxw7cNlI9v/C8BvmjSHzPVBp+3Qv8
tXkiZgAR6iqE5IBxtV+F/q3oYmcCPrEi+uMoVH0rs7i8deDRQZHRytb/9/fe+veke6ND68D5
zx6prLlN6kalu6B5TbLqYmbTaocuPLf46hc10tUDsUa9GL5rry+b+vJ+wZPUaVqrAwvpffHV
OwWH9pmIVWcL4/wVqSiP4rDfjt2loc/58ysUyLoDUg/fjEPjHgKdEDBjB5Qm4LoLsA50Qq8K
fpsL8baFs+sssGMHbNdBkbB2fRNHPVlRArSY/80IchlUIOMH9485VzvJwL8VX+xMwNux4u8W
fKW/aaS3UwdcA777nz9MZpJwRYR8ah2QPQv+m/Gkb44bj59JgFdcd0FBxLk3y+/QvCbVZMTo
fttF1DwrzZt5CdypAz+auqLrR3xI39L7sXPmflmrA4sZp8KbRJkxwv+sJ1Mn3GYCmRcDO4+t
EbnxKHaXzEf+PVEH0prjH1ifyoykjtdNvWHfQk+Hi+0QcMsQ2UUJsQ5sB+JIv9NCiLcrnF1n
wTcCym5aWySsa7JnYbpNQc3akVVDYZqME5a1udErEZrkuR2RmxbEzgS8XVhGxnBn4rALFDl1
wO14/G7Gk7p520jreGZB07EDzuj7vbwW73sYhz4k9y1qktiA/PKTTTPUtJmP9kD63KgDRYse
SyJaqgOrWhuo72uaiK0eSC/Cm3lvycGDb37w3i+mtlyRon079vWLuD/y7qIO5BXHmlQOu871
n5sE54PhAgJbE9DqgFgGxESAdWBrZtXy0UKItyucnTrgrAPyhVYkrG3vcDgITKzAr9gJhd9Y
+CLvX7ILFBYbGtJy2qmAF1PsR2mA7uqKSGGnDsg8g90yusv50WerJ/zgP/MPmhfzQv64cXfq
wKQYH3aPRndB85qU2FGpRVMBvv78i6/HHMvL0sy/4u7d2QXgrANiU9qVD++ABNBSHbip1YE7
LujOz7ZpdpUiDeBVtQyFKl+jAuS6j6w3+cwPlicy6kCRrUFmnvxT3rPDW/I1T41befftVyfT
RHAFgaYEgomGxkCAOtAUVUUfNBfitXaFs+0s8GMHXhGZ/FsBUftZF0wUMAMW1asyXMA1BK4P
QYLSQwtaHTsU8In9EHsnF4ddTNhKfmtFyH/MJ++ZVn73xz6Ag9phS+uAsyqcf8u/OMQXLWqS
XW7qdkFvgdE5b7/4tdGkrL83vFrlcBhr0a5dTh2w/VFuHWvnS81j3W/qXkt1YFarAxfSdzq9
elv6ePK63rvmgXzP2w6ot6KcJJ/Jy498pGIdyHcDXNE1aPfuP4tHa6b6bNK/5y/M/luf/fOR
d+ACAk0I+FUJxUpAZ0ETTtV13lqIby2co5kFdtG4opFjMgVh14GUt5iBj8rQAd+7nJix6Pv3
msaiYCPb9H19tWMBL6I3L+DFbLDbqgOvireCzWvsGgKpOtDMBHzcBOGsA2osgbQOIzG7oEVN
sv1Hu/JjQA7Y9ntMSlSWoNz1WrZ87SJEgTogA01y4Z2+LZpoK3VgzEwzfBbF0MGtLBF4/s2o
pXfjTv+pg3LzAt6LwrWqRM46cP7dyKMdZeKnJkgPRd5b7duDpgoVKQpxkNxXnYCaWeBGEWId
qHplKMx/CyFea1c4Z/cscOMF813FiZgAdrkRAiZB0uIfMN9/aa+Acd3/hRHvGe8FmdipgE+a
CXhr8XXqwBVRB/JjDP4nD4KP/IPaZWvrQG1S9IaR6C5oVZOsweh2oAdKQdoqJvNL/a4FJ7Jm
hL0yiiVQB07LVMP3D2TaZKd1tFx3YEbvVzCRea+gTrVyEltQUNri+X+i2lml0tSA3W9mw0lk
4mq4l4FUgPNvTmZ92ipldAv9xPYWfPZt1psaZCix5itl7JF7CLihhDJyYM+eQyCBQIZAKyHu
Wu+thHO0Z0HNCv+j2fdqtTEr1jPdCOL5cyPfX/JS+rL5zDtnvh2LNrwN87BzAW97CyLzQGLH
Cjh1wFoHXg/j1tduv7lgVzn5ZIvCU16PazVhd2odcAskB6/GoQ/N/U+v6eN0YXpdyZ8byzxO
bE1Jx5m4XoGw6uyVOqpqxDn/th2ceCLUL9zO2q2XIbqo+wrmfUDbuLCrTERNs5124rqSpOGP
9qSw+1rn1YHdu4/7qq9SlLhRJR+75E1aA9TfQ2/q4ceiDZy/4jxyhkBTAnpHQ28gUNeMHWiK
qqIPWglxO0Fs17mthLPpA/BjB2pjsuyMXVPIg7UrDO56Pwwukf5iURS8kdhtp6iVAj3BoOWx
cwH/7UHTTB98lInHTSRw6sCk8XT+YCSR7RhwZQ14179uvvnasA64KWS7o7bFBzRMF4k+miTY
tftv7A19vCZdBbt+9W99bV1eTL/7v37RuoXqwF5bxY6mleO0sSgZNfJ9H17+4qxWB6by7h24
HDcVYfeb3wZ5cQtOuu6BX8RPWK6J1wbizgLt95cgAe/YXqp/phHYpTN3fzCZuqkpLQclmpyK
GgTGJQQsAWUdoLOA2tCKQCsh3q5wNupAMF/gshXgzgZs4nfagKw2mCbJf/vten8sFXXOPrxr
1+3Ua/FVFwS8mAd26+WB/GE/vJS8fdW6vZkxB1vHxI40V/5Sa4BI6fTeBXpc+QqtA7XaO667
IM268zxSZ9srsOtE2n4nn9tq8n7wjf+bac+VEviVXqpSdR985ZWBUB3wwwl2/fiaIXfgt9v2
TXVqoQ6saG2gsbIjtq7MPkuXC3jHdu77LamsKWn3m/9zUb0arHP4yDnajYp0rTg+6Rz/bU0B
fuSAfvC69qOOj3yAtZoMXlSLYn3rXuUMgeYE3KqEtrOAoYTNUfGkgECbwlna7m98AK4Td/+5
r72bjA5QsvrFMe9mLj73Yjy1BddqdjVj9exY1nvurgsC3htnP3vLtcrJL9L2awns1AGrNJxP
W4Fa8m0q5M+n88AO6tfasg64SYqj0F2QK5rA4fRR16y/cfm0dj/wudf4Lgf+7LqVuk4cffGN
F60RYJe8HFYQVzWVvvjiuXNZfy3UgSk9dGApjHAb1z+4uvHBW/pjPXn0/UEzx3B3sPSEa753
v/7Wq++8c+Vdqy/83bz6yEdqtUFdXT77r27Vk7ePu9B9ZdS+37HK6O7dH3xs5sB8++5HNtLd
H7ta64PlAgJ5Aum6A2YkIZ0FeUS4tCKQGmBbCefYOlA77cXzsS9065+8dkwGfynhHXwKmpgP
aNFvjt+ClNip6sr9i8C16LIrAv7fVgSf/+DjSRXJO+/aDzTdrHt1wO06tPs9qyAEolv7S8dz
iZBvxzpQS6w+MepfeF+7KqGK9P0TJ26bEtd/9meXD0hHCngfu3Z9JSakUB1IRwoE/t4QLfJ2
UT0Rt3mlDdSnmz9v74mdgaoL/bOP3jy427XLQYn7yqI9KQ+mgp1/V1TKRz4aqSnvGT8mMBfU
7t3fZxv5V1PNYfdnb36U7rJ9PvLow+YCAhkCdt0BN4IA60CGDjdbEmhLOMvMgnTsgGr+v77t
hfT+2yf8l6HSBsQGHEbsvxKDR3ZIgQrkfa1OtDq6I+D9QAH1leZE7fmPpA/XNv41P0pAmWxf
f++94/88qKW4Ol4XcZ4uZHRQu7ZnHVBTxbRnFUhW+rfK8lA+O+DL2VcNcxEqgTpjY8eyz9Xd
b3buyhuZjKf2AffCj2NbqQPJhFIHGjOZcLZzk1YXKTz5G/b/1wKVwfv5xVahRz5OaeMnUxuT
9/vnuD58G6qo3lt21IEPlwsI5Ai4mQVuBAFDCXOIcGhJoC3hLII+Y9X/ulj4H017D3y0dpT4
rtsZ+ScWh13BMDP/QuaiawI+/SxzovazbyN1IJbaYlI4/0vylnz7GSOuTl27MwtMTly78VYm
XyN3k+zNt/NKPXwlU+o618krgSFBtfR6uKDUhnTIoaHzmqsjog68/2EiJoP9R5vCe6a1gfGt
NMymr6cP3rYrSrq6os7BUALjz/Xsey96bmKhdeB8bfJ170suDuZrQzJ5PPKkbz/7OE0UVxBo
RcDMLEgHE2IdaAWLZ0UE2hHOIpa/ybxulxByH25y/iacVOC8/2T9ZIW9VRL2X3bempy7JuD/
HRhjjdh981G8o2Et1ge0P70g3Lf64nw6Fd0E1aZ1wE1UPD/q3QVJ8lo6bNS24N+cLijWZO+H
aUN/4nPdeMv9j5Hn5JU33IiEXUdf0kEdM+E2X6nigh46MBsFs63byT8f1IXuj/PHv43DeVUG
Cjgvf3+kPBSqA7uVDvTfg86fPr+eC8wE/r9siGoQ4XteBY1j5x4CEQFrHdAKgVEKsA5EgLjd
kkAbwlmE9bEoqOjjbdeuN4LegMCvLEG4K1pj7jVpMPxChcELmcsuCvjvsxJZCdp/mq/+V9MI
I6mteg1kGJeYEfzEMAko6Em2IRxXkj47s0A/sN3MRSvXpzGPxtVPL6VWo9vnPi/SDiWjp7/4
7Ztj33x1+YDcmrf2f5OHsPe1z786duyrD3+SOY4y1uVc3p91uaOtA4+bPu7owTtvfXDQlKf6
888/F7bfV447HfPg8bdN4B8f10fq+T1zrx99+701OJz/7L1Hxm/Rn0d//khsUkr9PPjBu5NF
fnCDQCEBPbMgNQ7swTpQSAnHrQhsIZxf+vHYsR+P5b/jf/omFf4vvlTQTyDxfmheP2Ylv03L
mApR/b/VfgW1Lgr45J1fXPfsZ6+bvWn/a4R15gNs8l3REXRD8OZ7/7Mz7X8wHo87nyLkpQEI
2CZvGW+xmmCdjx8P9I7grRG73PvTK5//9vnlL5pWh6L8HjXK4W+5joXYryxj9GtTfzcuXLxw
cSV+a7v3SfLo47f+++7Hb082XXCh9uoP77777sePmntII09e/Vj5/WGrWjB5xUS6pb80YK4g
oAmEWxhptQDrAPWiCwTaFc4qqtOvXf78tw8v/9T8O9Clp6kIdx6Kz90U8CoJ77yt5fuVTGLi
m8l/a3n81v/eqWWeqPTF98VJxrVTAon0CeQVzjggsVN9Ezv7+x4VUI+C9cmOLrRu0ecooxRw
O4wE/FBCmWeIdWAYC7F0aW5bOPcj5YjFflDuTxzJa6eLi/OA9Bz5zqafDhT7S2Q66+f9SS6x
QGCoCNh1B5RhQLoMsA4MVfENNrFtC+fBJpPYR4ZAopck+PGr07kMyZzCdBzJiV37T7xh1y0M
PcuAky2XtQ5f4RoCVSHgOgvEOMDYgaqUe1fy2bZw7kpsBAKBmuoTUP9fjj/9ExmC8qInJNsY
fOPv3cWPplNh/5i75wwBCHgC0llgLAPmD9YBj4aLLQm0K5y3DAgPEGiLgDT72dWGVDf5Zekr
SIeVygSCo7Ha8JP4i99vK2o8QWDUCaiZBdJLYP+iDox6iXczf+0K527GSVhVJnBM2nM/RkBY
uJ200gEDn4u/D7OsTkuF3ZVf2SjrjzsIVJJAOJRQawSoA5WsBtvMdLvCeZvB8xoEIgKvSDN/
O5yEmLxmt7s4lhoDDoi//a+E77uFMOM9skI/XEOgugTcqoRiHGDsQHVrwnZy3q5w3k7YvAOB
PAE7SGDX/m+cQpC8Jh0DajnjcIShddz/q1rAWI6v/U7I3sk94gwBCCgCgXXAaARYB6gW7RNo
Wzi3HyQ+IdCKQLqR5Ylfv/nqq2N+5+Jd2ekCB9wGmbuOvqH8ffOGLIWhjQbMMmwFmGcVJmDH
DljjANaBCleF7WS9XeG8nbB5BwIFBGRKoe0LkJP5m+0XqNW+MHMIAg/uMh1vWBA6ThCoMAFv
HbAKAdaBCleGbWS9XeG8jaB5BQJFBD4vbOf1robZ44vbTgEIz+9vvXBhNhjuIFAZAnrPArdp
gdIIWJWwMiXfpYy2K5y7FB3BQOBr2XcgbOT3F+2EefpY6EWuf83uewFMCEAgJeCWIXK9BVgH
UjZctUOgXeHcTlj4gUA7BF475kcG6Fb+hNm6uODFr79KRwwof0ePufGHBX5xgkDlCRjrgF2S
UNsJUAcqXyU6BtCucO44YF6AQBMCYz99fuyNcy++eO5XtcVx0nw3wOTry9/8qv298Y3a4rhJ
YDhDAAKagBo7oPsIpMdAnVAHqBedE2hXOHceMm9AAAIQgEBfCETWAdSBvlAnEghAAAIQgECp
CNixA9Y8QGdBqQqHxEAAAhCAAAT6Q8BMNNTKgD3oLOgPd2KBAAQgAAEIlIiAW3fAmQcOlSht
JAUCEIAAU0x3GgAAIABJREFUBCAAgb4Q0HsWBMYBxg70hTqRQAACEIAABEpFQKwDVidQJzoL
SlU8JAYCEIAABCDQDwLRzALWHegHdOKAAAQgAAEIlItAsCqh6TPAOlCu8iE1EIAABCAAgT4Q
EOuAHz2AdaAPzIkCAhCAAAQgUDICsiqhzDLUSgHWgZIVEMmBAAQgAAEI9J5AOnbAWAiwDvQe
OTFAAAIQgAAEykbAjB1QmoDrLsA6ULYSIj0QgAAEIACBnhNwyxDZRQmxDvScOBFAAAIQgAAE
SkdAqwNiGRATAdaB0hURCYIABCAAAQj0mkAw0dAYCFAHek2c8CEAAQhAAAKlI+BXJRQrAZ0F
pSshEgQBCEAAAhDoOQE1s8CNIsQ60HPaRAABCEAAAhAoJQE3lFBGDuzZw46GpSwmEgUBCEAA
AhDoJQG9o6E3EKhrxg70kjZhQwACEIAABEpJQFkH6CwoZcmQKAhAAAIQgEDfCLhVCW1nAUMJ
+0aeiCAAAQhAAAKlIZCuO2BGEtJZUJqSISEQgAAEIACBvhGw6w64EQRYB/pGnoggAAEIQAAC
pSHgZha4EQQMJSxN0ZAQCEAAAhCAQL8ImJkF6WBCrAP9Ak88EIAABCAAgfIQsNYBrRAYpQDr
QHnKhpRAAAIQgAAE+kRAzyxIjQN7sA70iTvRQAACEIAABEpEINzCSKsFWAdKVDgkBQIQgAAE
INAfAn4oocwzxDrQH+zEAgEIQAACECgTAbvugDIMSJcB1oEylQ5pgQAEIAABCPSFgOssEOMA
Ywf6Ap1IIAABCEAAAuUiIJ0FxjJg/mAdKFf5kBoIQAACEIBAHwiomQXSS2D/og70ATpRQAAC
EIAABMpFIBxKqDUC1IFylQ+pgQAEIAABCPSBgFuVUIwDjB3oA3KigAAEIAABCJSNQGAdMBoB
1oGylRDpgQAEIAABCPScgB07YI0DWAd6DpwIIAABCEAAAuUj4K0DViHAOlC+MiJFEIAABCAA
gR4T0HsWuE0LlEbAqoQ95k3wEIAABCAAgRIScMsQud4CrAMlLCSSBAEIQAACEOgtAWMdsEsS
ajsB6kBveRM6BCAAAQhAoIQE1NgB3UcgPQbqhDpQwkIiSRCAAAQgAIHeEoisA6gDvcVN6BCA
AAQgAIEyErBjB6x5gM6CMpYRaYIABCAAAQj0mICZaKiVAXvQWdBj4AQPAQhAAAIQKB8Bt+6A
Mw8cKl8SSREEIAABCEAAAr0loPcsCIwDjB3oLW5ChwAEIAABCJSRgFgHrE6gTnQWlLGUSBME
IAABCECgpwSimQWsO9BT2gQOAQhAAAIQKCWBYFVC02eAdaCUxUSiIAABCEAAAr0kINYBP3oA
60AvYRM2BCAAAQhAoJwEZFVCmWWolQKsA+UsJ1IFAQhAAAIQ6CGBdOyAsRBgHegha4KGAAQg
AAEIlJSAGTugNAHXXYB1oKQFRbIgAAEIQAACvSPgliGyixJiHegdakKGAAQgAAEIlJWAVgfE
MiAmAqwDZS0p0gUBCEAAAhDoGYFgoqExEKAO9Aw1AUMAAhCAAATKSsCvSihWAjoLylpQpAsC
EIAABCDQOwJqZoEbRYh1oHeYCRkCEIAABCBQZgJuKKGMHNizhx0Ny1xapA0CEIAABCDQEwJ6
R0NvIFDXjB3oCWYChQAEIAABCJSZgLIO0FlQ5gIibRCAAAQgAIHeE3CrEtrOAoYS9h45MUAA
AhCAAATKRiBdd8CMJKSzoGwFRHogAAEIQAACvSdg1x1wIwiwDvQeOTFAAAIQgAAEykbAzSxw
IwgYSli2EiI9EIAABCAAgZ4TMDML0sGEWAd6TpwIIAABCEAAAqUjYK0DWiEwSgHWgdIVEQmC
AAQgAAEI9JqAnlmQGgf2YB3oNXDChwAEIAABCJSPQLiFkVYLsA6Ur4xIEQQgAAEIQKDHBPxQ
QplniHWgx7wJHgIQgAAEIFBCAnbdAWUYkC4DrAMlLCSSBAEIQAACEOgtAddZIMYBxg70ljah
QwACEIAABEpJQDoLjGXA/ME6UMpiIlEQgAAEIACBXhJQMwukl8D+RR3oJW3ChgAEIOAIrG5O
XVyYvbM0p4/lpVOz0w8WD6+5p5wh0GcC4VBCrRGgDvS5AIguJaCk44WsdPwU6Zji4WqECFya
mj473mg06vW6+msPfVmvL83e2BwboaySlaEh4FYlFOMAYweGpuBGLKFHrHTMikctJceXlXSc
HLHskp0qE1iZmp8IlACrC4Sn+vidi8+qjIi8D4RAYB0wGgHWgYEUQ6Uj3beFdFSS8+Sdi2cq
zYjMjwqBlVt3VIVurQ1ozaBen1iYSUYl1+RjKAjYsQPWOIB1YCgKbZQS2a50bDSQjqNU7tXM
S7K43pYuYCwFyufcxSNoBNWsKgPJtbcOWIUA68BAiqGikWrpGPadhvbSouuJ6UsVJUW2R4DA
yvREUa1u7XZnEYVgBMp+OLKg9yxwmxYojYBVCYej2EYilSsXO5WO9UYd6TgSZV/BTFxa6Ej1
TZWE5VtMNqhgfRlElt0yRK63AOvAIEqhinFemtcDq7dxzCEdq1hfhjzPl2a3UdXtK/WJW5ND
nn2SPxQEjHXALkmo7QSoA0NRbEOfyCPznXQSZCVpfeLB5NADIANVIrCyoIYGZmtxJ3f1xtxU
lXCR1wERUGMHdB+B9BioE+rAgAqiUtEq6biTA+lYqdoy9Jkd+3SbhrD0R1Kv32Hi4dBXhNJn
ILIOoA6UvsSGP4HJgx1LRzWGAOk4/DWhGjmYWUqb9R1c1acZQlCNCjO4XNqxA9Y8QGfB4Eqi
MjGf6ZJ0XEA6VqbODHFG16Z30EuQ1R6WZ4aYA0kfAgJmoqFWBuxBZ8EQFNowJ3HtYpekY70+
h3Qc5ppQjbQ/W8426Tu6q19k8eJqVJsB5dKtO+DMA4cGlA6irQaBrkrHxjTSsRrVZmhz+Xjn
/WIZBWLpyNCiIOHlJ6D3LAiMA4wdKH+RDXMKb453yTYgMrK+xLJEw1wdRj3tk/OZtrwbNxOb
ow6N/A2OgFgHrE6gTnQWDK4sRj7msfmuKgNauo5vjDw1MjisBFaXuqEAxGFcGFYcpLv0BKKZ
Baw7UPoSG94E9kI61usXWcN1eKvESKf88BbbFvp2/uTDf/3rXw8f+vstLubpIhvpejPAzAWr
Epo+A6wDAyyM0Y768FybtgErHdv03ZhFOo52xRnS3M1s3TH28Pr9T55cu/uCPe5effLJ9Xsn
t9AGGo1TzKkZ0jpR9mSLdcCPHsA6UPYCG9r0zWw9qArpOLSlS8JjAotbLEP48P4nqSLgFIIX
lGpw98nTe1uownf2xbFxD4EuEJBVCWWWoVYKsA50ASpB5AlsKR2vt5COW3wwLa3k48MFAgMk
kLSu7w/vX71711sFvDLgL659cr2VRlBfQh8YYOGObtTp2AFjIcA6MLpFPcicJRstv5WUdPSS
sOhiC+nYQB8YZOESd57AYguLf/36k6JKHrlde9pqMMFZ+gvy0HHZKQEzdkBpAq67AOvATony
fgGBjVbfOtef3NVG0taHko4twuBrqQA6TgMj0KK+1+9fa13T/dO7T+41VyruTA4sc0Q8sgTc
MkR2UUKsAyNb0oPMWGvpuKUqYAVkK+nI19Igy5e4swSeNR0no5WBduu78tiiyq8zgjYLnbud
E9DqgFgGxESAdWDnTAkhIvCs6RhrpGOEitsRIHBkotlX/fXWnWLeMJBefNKsy6C+MAKkyEK5
CAQTDY2BAHWgXOUzCqlpIR3btZt68dhUOjaQjqNQV0YhD/uWm3RrPWxnzICv6vbi7v0modVv
jQIs8lAmAn5VQrES0FlQpsIZjbSstZCObdtNvZBsKh0bN0YDF7kYcgLJbBPbwP3Oa7up9lf/
VRhgvc6KnENeVUqXfDWzwI0ixDpQutIZiQTNNvm6QTqORPGSiYjAhcLGu7Et04BowXfvFwc5
wQTbiD23OyPghhLKyIE9e9jRcGc8eTsm8KBYGzj5pNW8a28MKLpoKh3Z7S2Gz33fCcwU1/d7
HfeLhVX/k8KVN+pnWaC77+U70hHqHQ29gUBdM3ZgpIu7/5k70wPpePcJ0rH/JUmM7RDYN1f4
Jb9dU5jTCa4Wjyi8gD7QTqHgp00CyjpAZ0GbrPDWOYG1Yul4vf3ZVk4gZs5Ix86Lgjf6QWC+
UBt4us1hA77S371WuAZB/Uw/8kQcVSHgViW0nQUMJaxKwfcpnwvF0tGLue1eIB37VIBE0xGB
jUaBNaz+yXarefDetcKNDJbGsA90VEB4bkUgXXfAjCSks6AVLJ51SmCzQDg2uiId7xZKx2XW
bu20iPDfRQKFXQVdqe9qa6NC+8CFLqaeoKpOwK474EYQYB2oeoXoav4nC7sKuvGt1Ew6Xuxq
+gkMAh0RmC4whnVJG2hS48dXMQ90VER4bkHAzSxwIwgYStgCFo86JFAkHRvd0QaUGbXIPlBn
dkGHZYT37hG4VGQM61p9v3u3aAGC2e4ln5CqTsDMLEgHE2IdqHqF6Gb+i6Rj/WnQH7qzyyLr
af1UNzNAWBDohMB6gXFgx6MIgx/J1aIZNTOYBzopI/y2IGCtA1ohMEoB1oEWsHjUGYGi5dnu
B9Jtp5fXiqQjS7V1Vkj47haBZCavDdTv7bSSZ94v0geWupV+wqk8AT2zIDUO7ME6UPka0T0A
A5KOfCx1rwgJqRMCZ/PqwMMdrT6UUQXMzSf5KBqLnaQRvxBoTiDcwkirBVgHmrPiSWcE7uRF
Vz+k41RnqcQ3BLpDYCNf3xsd72CY1wCyLtfzkWAe6E75EUrNDyWUeYZYB6gT3SJQYBxAOnYL
LuGUj0CB+tvNgQOiFtwtWJ5wA4NY+WrDUKbIrjugDAPSZYB1YCiLsYyJPpX/jumPdMR4Wsbq
MPJpOpOv7/eyX/bduLt7NR/NnZFnSwb7Q8B1FohxgLED/aFehViKpONOl2rNy9O7V/Nzu85W
AS95LBuB/MDZete7CtQP4O71fI2fKRsL0jOcBKSzwFgGzB+sA8NZjuVL9XzuK6Yn0vGFgs1f
kY7lqw6jnqJkNd9Kd3MWTaoJ5+fT1OdHnS756w8BNbNAegnsX9SB/nAf+VhWBicdG0jHka9e
5cvgxZz6e/Ju961hWivIzy4Y31c+HqRoCAmEQwm1RoA6MISFWMYkX8ipAye7POfKfS/lpWN9
pYxESNMoE0jy63F3b8EtV9XlXDCa8MEooyVvfSPgViUU4wBjB/oGftQjQjqOegmTv5BAfrOu
h72xDWjzQE7VZrhMWBZcb5dAYB0wGgHWge2S5L2QwJmcxOqddHySM9MyEzssC677QCC/k3fX
9irI2gbUXYF5YLUPWSSKkSdgxw5Y4wDWgZEv8P5kMJmOm+gu7lUQice7L+SnYl/qTzaJBQJC
IJmI9d9ejRzQtT/fP8Y+x9TELhDw1gGrEGAd6AJUgiiSjlEr3sVbpCM1bsAE8mtu9WZagfnV
3L2b26yD3oIBV4DRiF7vWeA2LVAaAasSjkaxDjoXM/G3UqOn0jFnHqC3YNA1oGLx5+cVXOvZ
0AGlEuRn1zJ6tmI1rifZdcsQud4CrAM9wVy1QPPSsRcrsngDQ146rrJua9Xq3EDzuxR1jtXv
9VIbKFiakJ06Blr+IxK5sQ7YJQm1nQB1YEQKdrDZOJuTjr7p7sXF1Si6RuPmYPNP7NUisFKP
zWG9G0hofkD34ho/j/5brSrXk9yqsQO6j0B6DNQJdaAnmCsW6FosHBt9l44VI052B0pgMW6d
G700DiiF4GkUYX1uoPkn8tEgEFkHUAdGo1gHnIu8dOzREkTO1BBLx8bcgAkQfaUITMf67z1X
M3t0zm/VweCBStW43mTWjh2w5gE6C3pDuWqh9l06Xos+lhqN1aoxJ78DJJDb27jH1rAX8pNr
NwaYfaIeEQJmoqFWBuxBZ8GIFOxAsxHvbdy7RQfcx1dubsHiQAEQebUIjMfqaE9HzupKnxs9
O10t4uS2FwTcugPOPHCoF5EQZsUITJRAOjK0qmKVboDZPRLX95NOTe3ZObfWxuwA80/UI0JA
71kQGAcYOzAi5TrQbKyUQDquD5QAkVeKwGI8dOB6z9QAF3Bu8MBcpYiT2Z4QEOuA1QnUic6C
nmCuVqAbsTpwzwmxnp1zgwfmsA5Uq9INMrefxhX+ac8qug84XpiwPjlIAsQ9EgSimQWsOzAS
pTrgTMTSsd7DJQmteMzv6jI5YAhEXx0CC7F14EmP5xmqWp9beYB9OqpT4XqV02BVQtNngHWg
V6QrFG5OOvZ8nLWSjrFEPlwh4GR1sATWY+tAz0cS5scS1plaMNhKMAqxi3XAjx7AOjAKhTro
PMxG0rE+COnI1IJBV4PqxL8c6aJ1b9Lv3cXTKE4W4qxOfetZTmVVQpllqJUCrAM9Q12dgHNL
FPfedJrf8/VxdXiT0wETiGfSPOydFuBCvvsk0rkbNwYMgeiHn0A6dsBYCLAODH+RDj4HsXTs
/bSrF/LSkR3gB18RqpKCeNmBe67R7uH5aqwOsPBAVapb7/Jpxg4oTcB1F2Ad6B3ryoQc7+fy
rx5KRRc00rEy1at0GV2LWub6PVcre3jOVfiF0nEhQcNGwC1DZBclxDowbAVYxvTGvZp9kI53
45mG9fkykiFNo0hgNVIHGr1fduCFF67FvzL2NBzFutXfPGl1QCwDYiLAOtBf/qMYW/yx1Bfp
eDcWyazSNop1q5R5yi1K2PuJtS+8QIUvZV0Y7kQFEw2NgQB1YLjLswypj6VjvR8fSy+gDpSh
7CuZhrjCN+73YewsFb6Sda23mfarEoqVgM6C3uKuROhHYjNmPz6WctKRVYorUdnKkMm8OtDD
MQM+aPTfMpT9aKVBzSxwowixDoxW0Q4sN+WQjqgDA6sAVYs4V+Exh1WtCoxIft1QQhk5sGcP
OxqOSMEOMBs56wDScYClQdQ9JxAPJTzZjwofj51tMHa25wU98hHoHQ29gUBdM3Zg5Iu85xlk
KGHPERNBmQjkKnwfptK8kFMHFti0q0yVYijToqwDdBYMZcmVONFxr+ZApCMfSyWuISOWtGiw
TD/WHbh7NfqV1Vl3YMRq1QCy41YltJ0FDCUcQBmMXJSRdGz0Qx1AOo5cNRqeDE1ENb4PixS/
8EkUZ4NlOIenwpQ1pem6A2YkIZ0FZS2oYUrXABYpfuEJ0nGYqshopXU5/lL3w/97d/E0ipMt
jEarTg0kN3bdATeCAOvAQEphxCIdwBZGdz+JpeODEYNKdspLYD2ufP3YwjPWfzcYO1DeGjIk
KXMzC9wIAoYSDknBlTmZA5GOsUReLDMh0jZSBBbiyvekd1YBF/K9KM764ZFCSmYGQcDMLEgH
E2IdGEQhjFqcg5CO1yPp2Hg2alTJT2kJ3Ii/1J+6Rrt354dxhR8rLR4SNiwErHVAKwRGKcA6
MCwlV+J05qRjH5YlzEnHtRIDImmjRWAxbpp7v/BAbp7h3GghJTeDIKBnFqTGgT1YBwZRCKMW
J9Jx1EqU/LQkcClWB072zipgQ85NLDjVMoU8hEAbBMItjLRagHWgDWh4aU0gXqWt0Xvp+CQW
yHdaJ5GnEOgigfG4+vV8LOH9OMbpLmaHoCpKwA8llHmGWAcqWg+6m22kY3d5ElrJCdyJG+dP
em0eeBgPV5gqOSKSNwQE7LoDyjAgXQZYB4ag0EqexLGXl2Pp2POhVfE4a2Zhl7ySjFbypqMK
3+t1Ce/mhg40nv/8JcNlRqtW9T83rrNAjAOMHeh/CYxYjHu/+8eh5+uRdGz0emhVXjpeGjGu
ZKfMBHKjZU7e7a154GlsHBh/rr7n0AjKXEmGIG3SWWAsA+YP1oEhKLTSJnHvd78/pO1M/4nV
gca13krH3CJEE6VlRMJGkEButEyjx70FOWvYklh30QhGsHb1L0tqZoHUI/sXdaB/7EcsprUv
f5a69Pz581gdqPdbOs6OGFyyU24Cy/HX+vWemgeuxtE15p19V9sI/lpuWKSurATCoYRaI0Ad
KGtJlTtdf/3yD1YeKf3y+fN/xfrAvZ5aB66ejONjieJy15dRS108eKDRW3tYbl5BQwlv+V//
/tAIRq1+9Sk/blVCMQ4wdqBP2Ecrmr/+KdUFRCk4FTXP9d5Kx6dRdI3GkdEiTG5KTmAmVwOf
9tA8cDe36Na/lA4uPz1zUjd/wEZQ8jpTwuQF1gFTj7AOlLCQSp2kUBdQVUiEUn7wQE8XJsxJ
x+VSIyNxI0dgLN7Fs9HLwYS5oTKNdfvD8yY6fYFGMHL1rMcZsmMHRIgrYY460GPgoxX83/70
B/dV4gWR1gme51YeeNjDj6W8dLw4WpjJTekJzOd683s4XCbXF9f4j/75WW3cCXPt8Ic/MY6g
9HWnPAn01gFbh1AHylM2JU9J8re//FH3U9rDyiJ7l1uXpfFJ7/SB3DDrxmE2ey157Rm15G3k
egt6pwDnluBs/Mv9CnM/xkNoBKNW1XqYH71ngbMzaYGOOtBD2KMU9MtKF0hlj6tC5qzrUb63
oJ/Skb6CUapqQ5GXZKJ/5oHcioSqr8AcWjfX/+IDG8FQ1KHBJ9ItQ+QqEerA4Muk9ClIIl3A
Sh9Xh/Rtvregd+aBvHHgQukRksBRI3Cxb+aBfN9Y3fz0/O9PXTgH74ZGMGoVrhf5MdaBVJnE
OtALyCMV5tjL//hd/A3i5I9RBLQysGdPbmHCno2tKpCOqyNFnMwMA4EjOXWg0Zvhs3dzs2ob
S67Pzrf+8S9U/SSfK42APrRhqEqDS6MaO2BluZywDgyuLIYg5rHvtC5gj7TiZB3M3fOc7bRX
0rHAdDoEJEniiBFIChTgnuxrmF9zQA0ktL9FL83lF6lcAxc1F/EPf/rbiGEnO90kEFkHWIao
m3BHLCy9HYGImcK/RvY4+fP8+VLua+lkv6Tj5oiBJzvDQCC/9ECjF4tvXc39rhpq0YHsLzK9
Ta+MD+URjWAYKtOA0mjHDuhaY/5hHRhQQZQ92rUv/y/UBYyY8bVGKk9GJBUMJuyNdMxbIRhI
WPbKNJrpO5tvqLs/2fBufpKhzDLUvz73g5RL8xuVH6W6tHd6uaI/YiMYzRq441yZiYZBvUEd
2DHS0Qsg0dsR5I6g1vhnVuzoR8+Xc9Kx/rTrSxXfzY8jZG/j0auBQ5Gj3LaGjUa96waxgq6C
uUPaOhD8HP2l+R2mjwJ3pREwjmAoalVfE+nWHbAVZ8+hvsZOZENAwGxHYCSJ+uP/NxqAqzX2
rE/2eP7Hv0zl1IFG97sLiqTjGIJuCKrV6CUxWcrX+G5Pr80vOdBo3DQrgKgfnvs5hlfuBxmf
lY3gL4wjGL1KuLMc6T0LAinO2IGd4Ry5t9USxGH1CIRK6pxe6cf6TkmasVpSYDx92OWNjouk
4+ORKwQyNBwENvIdV/XrXTWI5ffqajSWjfar1wSTI/w56mv7LzhZj4f07xTVeTjqVn9SKdYB
VVVsbaGzoD/chyIWvQSxFR2iM8qdrSqmztjnzkmffc/kZv5jqR/ScWwo2JLIESSQX4uz0ehm
B9m1h/mfVGPRgTSrhIa/V/vjdE7urJzTJ2gEDh/nWi3qE2bdASqFJfC3P7nPDSc9RIakksSJ
l+BsZjL5D454X0Mty/onHSlJCPSZwOG8eaBR795wwqKBMo1TYR7lRxv8RPWl/Wdcg0fuZ6v6
9ZQtjwMCtVqwKqGpKVgHqBW1mmxH4ORFeBZxov9awaJO/i5e+axIOja6KR0LpO8pr4xQkBDo
N4GFgq/3+pMu9RfcvV4U+uEoj6lGYH+hwc83/c3qH236XGkEL/O7iUBW8VasA75iYB2oYiWI
8hwsQWxEiUiOjPwI3K20ef5zwd5pRdLxZLf0gfakY5Q3biHQQwL7cvscqxb8ZHf0gcL63pgu
yI3v5NNy3f2zv9NACXAuckYjKCBZNSdZlVAqhK44WAeqVgOy+R17+S+/C8REXgewnxW6rthD
X/78ZeE+qmtzRd8z3ZGOLxR9KxVKx2wOuYNA7wgUTKdR0w27UeOLtYG5JmZ+rxEEv1L9Q7W/
W3Wyd/bKePsdNoLe1YyhCDkdO2AqCtaBoSi1HiVStiNwAiR7NtXDi5P02fM9h37/5d4mCUoK
pmIr6dgN+0AT6bjWJCU4Q6AvBGYLFGBV43e8u/e1ggU2VFQzzW38MikobO7tr9b+lNPfcHCF
RtCXWlLWSMzYgaDKYB0oa0n1Ol1qO4Jg2UGpEiI4bPXwtcS4yt3zQ//4rpkuYBI8XyQdu7C5
4bV7BeMGGo2NXlMifAi0JLBS1F3Q2Ol+HXcL5xQ0WhrDlKKgNAJp6tOfsLMPaHf3QzZX5kY7
Ko2gicmhZcZ5OAIE3DJEUmtUXRiBPJGFjgns/S6zBLGtDebkxEToZmXK77bQBVQyCjtTuyAd
i7+VijpSO2bBCxDYAYGC6bVKJa5f39GKG0/yuxhqPXtpa2OY1wiC368oB14ZiH/hz5//7h9o
BDuoAsP7qlYHpDpIHUEdGN6y3G7K1RLEh5xIkFqg74yLczayxLpatzZFxmbhV3zj3oCk43YZ
8R4E2iQwXWgQazzc/nrFd58WBzl+qa0keY3A/oADxcBfmh+1+mN/3GoQGRpBW3BHy1Mw0dBU
DdSB0SrfLXPz16LtCKyUsLJBpIQXFPphBwbFC4WirL4D6fjCzqTjlkjwAIEdEBgrWm5D/wie
bnMAwdViU1gjXYBoy9SahcaDX7X8mP1P2lz4O+tvzyE0gi3BjpgHvyqhqgOqPtBZMGLl2zo7
6rvBbH9iBIAufneRfiVkhIS+0Yudv9w62MzTgn3gRUG4v83p2F2QjpkEcgOBrhJYKZpPo+v8
vW0ZCJ4WdxQ0Ghc6SrVoBMHP2f/YAzf/+zcXe5RG8B3jCDrCPNye1cyCTG3AOjDc5dl+6hNt
QwwGD1oBkFYHXS9c3Uiv1RJm7cdhfO5rJh3/1V3peLHDdOEdAr0hcGm8uIdMjZnpuI/sScGG
xqKZkaKlAAAgAElEQVROLzSfVNAkW0oj0D/49Mfsft72h65uUxcnD9AImtAcRWc3lNDVBHY0
HMVSzucpMy/ZFr4WBSIO5K8VCMGN344gH2ALl0vFg62VUNuGdGxmOG3MdiwdWySZRxDYAYGZ
ZupA42RHPQZ3rxYurmHUgVPb+mwv6Bt0v2971if1T/4XEYBGsIO6MFSv6h0NXSOgqwDWgaEq
vm0lNgm3I/CFL798/1fXC/dPLuIliNuPu1vS8YWr15vK2TuT7acHnxDoLYHC9Tbko/7k07Yt
BC2UgXYmFRRnMVEjh+0PW530lfwxv3xza66iP4f+r/WE4uK4cB0yAso6kKkCqANDVoCdJjez
HYEvenWhr+0/75zKBKMLbPv7e7FpK64+l7ojHfd1CgL/EOgdgcfS9hf+rd9vp5fs7idNDWFq
3uLcyg7SnuzNjx+2EkD/4u2lFQZeBqAR7AD5kLzqViV0VQB1YEgKblvJTNR2BPpXHhy24AMX
fWk86T/m4g/FSxB3kISbhXLROrYlHV9oLR1XO0gMXiHQcwKt9AE1qHALJfjuk/vNNWj1s1le
3WkG9n4ZjCI3v3IRAcGlccjcoxHsFHvJ39d1Iixx1IGSF9j2k5fZjkCVeVjs5k47eEd/8XPT
JYg7SUpLfUBLx5aTsJR0PNloIR/nVjtJC34h0HMCyVSL+qr14Hv3nzSp81c/ud5sMoFVoJdW
u5H+jEaQUwYCaaAu5X99+r+uyINupJ8wuk7Arjugy94UOepA1xGXIkC9HcFzU8ryuzd/7W9c
it65p457nh/6fbd6DLeUjv/agXRcPlIKxiQCAgGBjXHbeDc71ev/uv/0SdhxcO3qJ0+VKrCF
ItG4s2/b3XZB+vTl3u9+LyuQhb/64KMgKxqciPj5y61XQ4wi4nYoCLiZBe6zEHVgKIqts0Tu
VdsRWFVAfvb2xvy8s4LA/eKVSNhqO4LO0lDbUjo2Gv+6rqRj8MnUpnQ8y7iBDssC7/0gMNN0
Rk2gINQb9ZMP7z28d+/ew4db2ATcW7OT3Uy91gjsr16LBSca7LW9zZ6UNzSCbpZBacIyMwtc
FVCVAXWgNEXTpYQUb0egilz+D9p/fSlV4Xkv1ijtkXSsr092iRTBQKCrBI4suxa8m+fpbpkG
fF4DjSCVAXnBYGSDCAj9EI3AAxyZC2sd0IVsChp1YGSKVmdETSoK9f30t+x/7OIUPFCXZgni
rgudWo+k47bmX49UKZOZchJI1ta7qQeYsManepJXt5+pEwT6LNfOxUsMd/F8z3M0gp4UxuAC
1TMLggLHOjC4ouh6zAVLjuiylv8zpa5/4aYWqD9qCeKx7qsCJnNrhZvB70Ri1utTPUpr10uD
AKtI4MJW4wA6rP1zh3tGUXcpekEg8sDIhEA2GCHhHLX78z07n3XUswwRcMcEwi2MdDljHegY
YTlf0EsQP3eDB1XJBj9i/ZvXh3X1T9SFWoK4lx/byY3hkY7lLFZSNVwEkplmS3R3qAeI9/ne
juFTA45lHEEoE/yHgkiNQHKIwyE0guGqky1S64cSStFiHWjBamgeFW9HYFv/rN7vfuL699/5
dgQdE+m2dGQQYcdFwAt9JZDsW9hWw1/00txir01hSc1MQXJSITprIeEVhcwlGkFfK1XPIrPr
DvimAutAz1D3K+DMdgTOBOB+2Omv2f627WnPH/70t74kcN9C1wwEE73pRu0LBiKpDoGN7hgI
6vM7WYmwA9xaI5CG3wkHowR40eFdnVAx5+2vYd5B0vDaWwKus8CWLNaB3uLudehmOwLfR+B/
ruoH7H/M2Z+2eFE/5V72EWRzvdml8dbzmAayYLkrKYG16frOdeDlzT7mzmoEIh2yosMJFasU
pA8PqU+Kv/YxjUTVfQLSWWDK1PzBOtB9xv0K0SxB7H6e6iz/u59vfOsVhL7/iNcudkU69tpw
2q9iI57RJ3Bkp4NoJ271G5JdxNTJEy8utIN31MIlI2b6Lkz6jWW041MzC6Rs7V/UgSEtb60L
uOVEvAZgLnTJSunqW3tni1sNA+rt4KRimjuXjg/6Z80ozgKuEOiEwJlTOzAQjN8YiCXMLWuu
hIWRF+6cihEtUeJDaQRo6p1UjRL5DYcS6iJHHShR4bSdFGPbU/OAzS9T/42vvJPx4f78fnDL
jx/eyYzs8QtdW6W1bcR4hMDOCJxZ36ZCMHFhIMqA5Pblv+hxBNlDpItyUxf2Or3SztgIdlZV
Bva2W5XQlSrqwMCKYrsRqxVE8r9Y+a26X7ErXfn1mrvubUewvXQnZ2a3Lx0TPj+2R523Bkng
yMJW2xgUzCdYvjlgQ5jbBjUVIlqs2Du5Sm9E4qgvk34NTR5keY5e3IF1wJQp6sBwlbFbO8T9
DM3PVJek/EL9ldyKrz171HYEA5YxmvL2pOPjQfRuDFelILUlJZDsu3W2oMVv7jQ+v1mKrKie
SJEpqVjxksYJFe0g/2uX588P/bFPk5VKQWg0EmHHDrjWgpkFw1SsaofScLiAK8Tw9+mvRUHQ
Xn73j5dLoAsYzsMqHYepkpDWchE4cnGpefOfeTI+O1WWH2qtlvzNaARanmTljNxl3bzUQSMo
V+XbKjXeOmDLE+vAVsTK8lxvR+AP/2tUF/K/faQf+Ifq2mxHUJYs6HR0JB0xDJSp6EjLNgkc
ebC+Za/B8sJG2Wr7mNYInDAx5/yNdlH/3AN1h0awzVoyiNdMk2ILTxcj6sAgSqHjOAu2I8j+
CKPfpDzU2xF0HFXvX2hXOjJgoPdlQQx9IZAkZx7MLzcZPDNxanqxTysOdZxZayMwLUb6R7X6
+jAOchn8ff5caQT8djtGPYgX3DJEriRRBwZRCp3F2cZ2BO7XqIrVlaxagri0v8kkedZcOo5r
6aiSXtrUd1Z6+IaAJZAcXrwxPXvn7Jwcy3dOLVy8uVlWTcAVW9prEEgZL2bcd4hIHit8nusF
0Pn9OoLlPQcGZ124WAfKW1QmZWY7Avcz9Gff6psLe2d/isbTUFjsxi4p6Th/5+zyUEnHklcY
kjcUBJKh0nb/9ic9slA+NbyY0Rf+xjzO/kEjKH9NVGMHVBHaklQnrANlLjP9M0x/cbbg3I8u
fZB1Ga45P0ouqmmEwyUdy1xlSBsEekFAiaJQ4ITXSvxY0aRd7aWWSc/RCHpRFF0MM7IOoA50
kW13g9JDe4MfXXppf3PhLy91Yh3x7pYCoUEAAkLA7JWmRI0TRVbquFutAOQOpRG8DL/SErBj
B2xJ0llQ0oLSS4GkPy33g3Ollj5RV+6hdmTf0ZKWJ8mCwCgQUBqBljOxILIyyDqbO+ukfSuN
gHEE5Sx9M9EwKCo6C8pXTmrp8EAX0D8oc6Slpq7k/+DJ8z0/D24J4vIxJEUQgEAvCFiNQIse
LZGsVMrII+toH2mfaAS9KIqdh+nWHXAleWjnQRJCNwnIdgT+l2R/Zu7enfVPLKMTqO0IWMm3
m+VAWBCAQDEBM9VJRJAVQ/4mK6CcsqBFlVoBBRtBMc/Bueo9C8IiwzowuLLIx6y2IzgUlo7/
lZkL88SVX+Bt0NsR5POBCwQgMMoEtEaQtiRWGDkBlflQ8TLMaARlXAdllMtpi7yJdcC2KeqE
OrAFsP493vvd/0VLEOufl/2nT+khd+ZvObYj6B8lYoIABMpAQDQC+3GpZFEqotyVOYdPlEZQ
nhXTy8Bw0GmIZhaw7sCgC8TGH21HkLb86ZX+cbkfmnXlx1WS4iMZEKggAasReBkViCe5DBy8
J4RWeWpKsCqhKSqsAyUom2A7AlUo/n9vGgi1AHmqXRieU4KiIwkQqDSBv36peg2UNLIyKhBe
vv3PiDTjikZQkjoj1gFdfObAOjDwcvG/J1cm/uxLSYpK/U1dlC5AN9zAy44EQAACSoIVjHgS
xUCLrFRqpZfP6eQsQ8WRVQmlxdHFhHVgoKUSjtH1P5zo52NuUzd1pRb7GmiqiRwCEIBASsBu
saallEiqVF5JW+Mf6Fv78Hf/+I5PmpThIK7SsQOmTLAODKIQbJzBDF7/m3G/FVU6wS/KXurT
cC1BPEC6RA0BCPSNQLL3y58DMWVbfSOxvALg7lJph42gbwVUGJEZO6CKxZYc1oFCSn1wNLuC
uFKwBeLLxbr7e/vjUssO/umvKNR9KB2igAAEOiKgth5RGoFv6a0IK7jXT4KnSiPY21FEeO4e
AbcMkS0mrAPdQ9t+SGY7guAX4X8zRRfKn/WqdIH248AnBCAAgT4TUDOkgtbeyi4rv1JJFso5
5Xro/9AI+lxONrq0sKRwGDvQ73LQ2xHY34f8cMyNlIb+mchVem9+OnoJYnSBfhcV8UEAAp0S
8HOmjWAz4iv6ox94MSfPWEqtU8xd8R9MNDTlgDrQFaztBqK2I/hd9NvQt/aHIz+R9Lm/10sQ
txsF/iAAAQgMkoDWCKxMM7LNCzKrBaQiLrhCI+h/kUlngRSVLiTUgf6Vgd6O4Ln7lTj92KkC
we8i9aId+ZX0r4SICQIQ6AqBvd/9Xq+xGsgy3dykUk5f2n/Bg99/udaV2AmkPQJqrEdQJkw0
bI9aF3xF2xFkCkF+GeJkH6iTvmKcTRfQEwQEINB/AoFGYKWa1gb0ZXCrncLj0M9oBP0rKjeU
UBWIKRN2NOwH++x2BO7HoM/un/lFhA+Ug1q7izG3/Sge4oAABHpBQH8EhY29k3DazYk+cVN/
/UM0gl6URVGYekdDD15d01lQRKmrbmoJ4sxPQheAOnzlD2+1ozxQ+4EypbCr5UBgEIBA3wmI
RqCEmhN4qYwTyZc+0V7sU0ZO96WglHXAFYspDNSB3mK3y3Vp1lLXbXWXQhCnbIlor2YJYgYP
9rZoCB0CEOgHgb0vi43Ayj4t4Xy7b4WfyEN5Yp+iEfS+bNw6Ea4hQh3oIfPi7Qjimm9rvy0R
swQxdoEelgpBQwACfSagh1G7xj4UgOm1udJ/nJMadY1G0ONiStcdkMJBHegV8HQ7AlW/5X/3
e8iqxq7666fP//gntiPoVYkQLgQgMCACSc1oBCLsrDi0ks/epYqAv1IawR9Yb6WHJWbXHTAF
oYsBdaAnsNV2BLaupyqAbu19RTfOkRezHQFdBD0pEAKFAAQGTSC0EWQEY3qjZaKRi044ohH0
sNTczAJnkkEd6DpstQTxH5679QWkUkf1O1QL9CP1T1V6liDuelEQIAQgUCoCdiE2K/a8JDQi
MPuxFKoICMfeFKKZWaDLQg6sA13GPPa3v/wxrtUGt2WeojcF4G4xiXW5HAgOAhAoJ4Hc0qxO
CqYiUbuof+EDNIIelKa1DljcTDTsKuLC7QiCKm0v5eTcGTDT1TIgMAhAoOwErKRUMtCJQXNh
b7xbpBOgEXS7XPXMgpA2nQXdIiw6r2frL7zKKy7WXZ/Uv+eH1HYE3UoB4UAAAhAYDgJKXio7
qj6sLPTXzs04RH+URsDoqu4VcLiFkS4G1IGusA23I9CtvFRie2Xv0ortHNiOoCvwCQQCEBhG
Al4j8PJSX2Skp7lRf+R/dTYDrocxs2VMsx9KaAsAdWDnpbRXrcRpq7BQNX9jF3Ov/9gHv/vH
dywvsHP4hAABCAwtAd1rICLRyUsvJ50sdQ+C+z8wHbs7JW7XHVCIhTLqwA652n06pK56rK7N
tw7CWv4an2o7AnSBHZLndQhAYPgJqJlYttdAiUYvI/WFv9Ey09xYFzVviwVaulHyrrNAA1YH
Mwt2BFVtR5Cts4apr8dhdXbX6qy2I6D/a0fceRkCEBghAqIRuMbeNE3mj3FRf9xZN1n+KRrB
jmuAdBakdLEObBupWYLY1k1XY31VDaptWn/1ldqOYNsx8iIEIACBkSSQsxFYuZmKz0C4yqWy
EfyFRVx3UhvUzALha/+iDmyPpl6COH8oqJqrsHVV1tyLE7V3e7R5CwIQGHkCf/vTH53sFHnp
BKk668v05EXvIa0RYGvdbtUIhxJqwqgD2yAZ6gK2irqqautpUHldzX3+BzTZbbDmFQhAoDIE
Ao3AC053EZyd1BUnNILt1g+3KqFur9TB2IGOQertCCw9YWg4ppdOv/UuxjNjYTsGzQsQgED1
CGiNQB3S4qeSVl+5f162+gulETA2u/O6ElgHDGmsA50wNINgU2VAETQQfaV0DvbsbllNqxPI
+IUABCpNQH1yeZmqLpwcdW6ReBXn52pUFr0GHVYbO3ZAATUH1oH2+cl2BJabOlmGhXVTfOm/
h9iOoH3E+IQABCCgCLg9YV1L1co04KUt47Q7rDveOmAxYx1oD2C4HUFaQ3099Bf6mTw3f3/+
cq298PEFAQhAAAIpATtEKxWpWsqqOy9f7RPvpJ9jI0gBbn2l9ywIv2tRB7ZmVpNtuqUWan76
SKuivbMO5qF5zHYEbaDFCwQgAIEmBNJB2xnxmhXFVuTKST1iXZcmNPPObhkiBxR1IM8o6zL2
3T9+5yqcoqbBOXjG2bo5L9bDoX98x9ZEWZDcQQACEOiQgNIIYnmrZa24WeGrb+ylPFMaASML
2wBtrAMamRyMHWjNTG9H4FiF56j+WZjqpB/sYQni1lR5CgEIQKBdAmIjsDLXCVmrEGh5W3A8
Rwi3Q1eNHbBqlJywDjSntvbl/wW6gMUW1UJdR9XhHqpLo5gyxLU5Vp5AAAIQ6IhAuASskbjm
j0hf/dcJYHc2j/ks24pxZB1gGaImwBK9HUFwSMWzX//mJnBxl3v0ZJexGrpAE6g4QwACENge
AdEIlKyV/0U4e9Grb92NOysnNIKWsO3YAQ3M/MM6UITL1DxTqdQf+V9Xt/Rwz1IXdcVSGEUs
cYMABCDQDQJ/Db7RvFjWstjI41AYpw7P0QiaozcTDVNWWAfyqOKxK76WKWyGXIBPdCpdH1mC
OE8SFwhAAAJdJJDs/fLnUP6Gwrn4y025PlcDuxlZWFQKbt0BjVT/O1TkqcJubvULXc1MtbN1
z56sY/bZnj0sQVzhKkPWIQCBfhFIEq0RaNmsRXJ6cvI6dLNPtSzfg0ZQVEJ6zwLN0R10FgSU
wrUxBZL+a4nZkwaXPtN3agliRgsEFLmEAAQg0EsCWiPo+GDyd65IxDqQtnCoAxaR3Y5AWvrm
NS37/LnWBXKMcYAABCAAgV4S2Pul7/iW5kyLZrnyZyOtzR8r0Q/9H8vBhIUSKVWsOyBwXv6L
2UXLqwFh1TKOQZ1Sl/Z/liAOqxbXEIAABPpHYO93ru/bC259EcjqyJCrnx76PRqBL6JgVUJD
DeuAWoL4L7/T9UQOaendnWv41X304NDPX+5N6CTwFYsLCEAAAn0moDSCQ6Yh038iEW3cvSS3
moG+P/QzGoGUk1gHPKjKWwdkOwJfZzyYuGpZH7bCoWH2+VdPdBCAAASKCGiNwAtwdSEyWiS5
v5bbVIrrr7miwCrmpqwrnoy+qLR1QG1HEFQkx0Wd3aVc2DvnyBjViv1myC4EIFBmAkaQh3I7
VA/8tXhwYnzPHvp6a+nYAYOlwtaBvd+FSxCbOlNYoTSn9AFrWpRZLJA2CECgkgTs7jKmVZPv
OSe0xck+8LqBXFRdIzBjBxwohaSi1gG1BLF0Ofm2PltdhFDWzW5HUMkfG5mGAAQgUGoCYuwN
GjcR7rrhTyW5uUpvK24jiIZiVtI6EC51qetK9shWp7Qime0ISv1zIHEQgAAEKkzADwXTDb5r
9O3ZCXbnrMX+c7VkodYIqjpbXKsDwkPoVM46oJYgPqSrgDmEgUXib9wjS0q7q+0ImEVQYTFD
1iEAgaEg4DUCEfFpa2fvU2ffCqhVjP9QTY0gmGhouFRLHdAbZweDB10FcfVC35trcXDOf/zT
34bih0AiIQABCFSegGgESnw7CS6CXt/Zf9kH8riKGoF0FggN9bdKnQXhdgS6WmgI7l98JRVE
e2DZwcpLFwBAAALDRcAvJqMlfCDmvWA3F7YV8I6VE/ZqZoEB5AhUxDqQ/O1P4bKDGQQahXMI
zvrSVA96CYZLEpBaCEAAAk4jcDI91Qq0i/pnH6TP1QJFFVt13g0ldDSqsKOhbEegW319uNK3
BNxt6C4ef/4TC1UgVCAAAQgMKYEkXXBW5LyX9iLi/V/bGMh9hWwEekdD3ySq65G3Dqga8cd8
JQhd1LW9DU5Vn5A6pL9/kg0BCEAgJZCT/1rIB//cpWgC7m9VNAJlHbCNnuR8tNUBZy8yeVX5
9v8HDrYGCBXz99DvWcAy/T1xBQEIQGCICZgN6kT2W2lfeMr4qMagMbcqoc36KA8l1ONL/ZTC
fPmblt84p1fqlu0Ihvh3T9IhAAEI5AhoG4GW9VrUN/mXaQWMX6URjPqUsnTdAZ3j0e0s0GtW
2gJWJ/lfZVec/G3gYPz87h/fjeWqEg4QgAAEIDDUBMwIMtPm2VZArnN/g+ZCXY64RmDXHTDN
os74SHYWFGxHYErd5DqsDNpBHNUF2xEM9c+dxEMAAhBoReBvYiOwUt9J/+DsGwPTXmh/z0da
I3AzC1wrOHrqgNqOwGVOn20B+3LOXxg/agliJhS2+iXxDAIQgMCwE/AagW8IXMvvz+aJ+iM+
niuNYGQXojMzC1ISo2YdKNqOwBWsO5tyNggcB7YjGPYfOemHAAQg0BYBvwaNlv9F/9w3pD+r
C6URjOD3orUOOAgjNdEw3I5AZVDncatD+VHbEbRVifAEAQhAAAJDTyCpeY1ANRDttBPG2whu
XKNnFgT5HxnrQBJuR+AzqC70tbkXx8BFX474SJGh/+GSAQhAAAI9ICAagW8VfENhXGwzoR3d
pWpHzLfjSNkIwi2MdMZHY+xAuB2BzpU67Elu5C7rZJYgZh5BD35oBAkBCECg9ARUs2Hbh2xz
4RoKd840JyNlI/BDCYXDCFgHzHYEeryHOcKTuta31kk/Dlyqsu5U6X+TJBACEIDAYAgEH5LZ
tsK1Gu5sWhf5o7a7f3kwqe16rHbdAdsuDr11wCxB6UrMnt1tWoDaJeP6czV3t+56bSJACEAA
AkNNQHUzZ1oOdeMaC3OW+8BVNywjMhPNdRbYtnKorQNaFzhkMyKnuBi1q3PzVz9/uXek+n+G
+rdI4iEAAQgMloAeeJZtQXxrYd1zj0dDI5DOAtNEmj9DO3ZAL0Gsmnpp7PXf9EoXnblTfyJX
liAe7O+O2CEAAQiUj0CqEYTNhzQgmUZEbrQnZVsf9tVq1MyCMHNDah0Y+07pAk2PsMC8J+V4
iCWIy/czJEUQgAAESkBANALVUPgGJLrwt6ZVkTulEQzxePRwKKHOzxBaB/R2BL6V10Wn8+H+
SVFm7vSNyug/hrnYSvBjIQkQgAAERprAX790vQbSkOiWQ9oP+esbGnerHJ7/cXibFrcqoc3O
0FkH9n73+0AXSMtMl5s60lLK3A23CjfSP0AyBwEIQKA0BLIaQdighNemtUn/DOvHZmAdMLkb
KutAuB1B2vKrfMj/UjomW+aPuVfLS47MtJDS/GRICAQgAIERJaCXuk9bkLB1kYZGP0uvrFIw
lBqBHTvgMjtE1oGC7QikSGxxBKWWFpdegniIu3ZG9OdGtiAAAQiUl0Cy98ufbRuZPbnGpuj8
XGsEwzVpzVsHbC6HxDqgR3mESw3Z1OcLJfNgZDeiKu/viJRBAAIQGHoCidYIMr3PqmkxrUv2
j7gaN9UaPR+y4eoqhz6POidDoA6Y7QhyDb8Ug2TGXvsyMXnU2xEMl6o29D8hMgABCEBgZAgY
jcC3l6ZZyf7Rd3K4xme4JrC5ZYhc6kuvDuidJlxiTcGkN5lyyhSK2proryNTJ8kIBCAAAQgM
gsDeL4Olelzbn55Na2SbpLRlUjaCvYNIbMdxGutAkJtSqwPJ3/7yx5RxViuwd+qx9uH+mZz9
gSWIO64XvAABCEAAAnkCajabblfipia4N81O9s+h/xsGjUBlLM2GuiqvOqCXIE4Jq6SaQ5/d
tXVKH+gnbEeQr8+4QAACEIDAdglE89tzjZBqeML/pUkagiVwI+tAWdWBsYwu4Nv9VBHw8M0z
cX9+6PdfDoeNZru1kvcgAAEIQKD/BEQj0C1N2grJdXjvmyq5KLtG8If//Gd29v6p9aXrp9bX
5//zn+clnIYn2xF4yOpCX7t7dxbe9qG6KTv5/ldgYoQABCAAgS4RUGvj2zXwbIOUaYvsTe5R
Ob9R981cmD873oiP8aX16Y2VLvHqQjAaeYayNPv2r3mi/rize/g7tiPoAnuCgAAEIACBpgSy
K+Tr5kc3RbZFcg2Ta5X8+ecv15qGOIAHK1MLy7Ee4O/r9UZjbvbmkQGkK44ygp1SdsA9YFEI
5O9QrgcVZ517CEAAAhAoOwGxEQRtU9ooyZXTCtzZuJZGIzhy4axq8Lc66o2l6ZmBztNXUzrC
7QhiyPpeAbZ6gH869HtMlr32kz4IQAACEEgJmO5s1wQFjZK+tEdw6ZxKoBGsfLq0lSIQPJ+b
vpTmua9XejuC9FAs5f9UAwjw2kfqxBLEfS0kIoMABCAAgaQmGkHaKtlGSbVhGbe0IdNXzwer
EczMtmEXCNQBdXn2Zv8HF5pNpFKKqVoQoNWO2kvqTekC1EsIQAACEIBA/wk4G0HaJNnmSRyy
rZU0as+f7xnUqjhjU83HC2RVgOzdxIV9/URrtiMQWLqtl/+DVt9T1RdyqCu9BDEHBCAAAQhA
YEAE1IT43+k2ybZNaRPlXPwz9cg9PTQAjSC5Ndfo2DRg9YLx6X4pBH9TWxM1OwKAIVRFVS1B
3H8TxoAqHNFCAAIQgEA5CSRWI3CtlWnzXcNv263g1jV2fdYIpuayn/yd3dXHL/RhZoTejsCr
TA6ncUj5eWfHUesCNfYmKudvg1RBAAIQqBgBtYCusRHYNsq1XmHbZdyyDv3bV+fM2c6a/wLf
E1M9LVOzHYHj5pv6VDvQWkHwWF/qf31WqnqKgMAhAAEIQGAECOgl9YMmK7h0jZtuvvThzvq6
LxrBvoWC5r1zpzuHe1VMlp0Gog6HznFyZ/ssBfgzSxD3qkQIFwIQgAAEdkDALqwftl+udVg1
MtgAACAASURBVLNu7pE7qyau5xrB4kTnTX/RG/X6hV700LvRF7q1Dw4h5P+mwMyV2o5gGDaI
2kFd4lUIQAACEBhiAm7bvYJmzDV16lHatomj0gh6tuDP2vy2RxDmdYKlbhsIZDsCh8YZBhwf
dzbPA25Ds330ENdkkg4BCEAAAjsjoHvBXfsVtnOurXNu0rzZFu95r2wEZ3Y0hDCnEIzf2hmc
zNvRdgSZxj/VmbRz+IjtCDIQuYEABCAAgfIScBqBacfCtsw1bBk3rSA8f640gu5Pnb+pNyDo
6jHfpSkGe7/7v2AJYsdDn90/g0X/MYfx8VwtQdyLDovy1iRSBgEIQAACw01AaQSujXMNnNyr
v5kH+s44qD9/7K5GkMx3VRMwgdWXj+y8YNQSxIEu4Fr8lEuoAqhr4fX8j0oX6Fmnys4zRQgQ
gAAEIACBIgKZefS+zZMLpwPkmsAuagT77nTbNGAUgomZosy27/bXdDsCoaBb+5BHeO/clS7w
N+wC7UPGJwQgAAEIlIdAUjMaQdDa2ZYu0g3MrX6kj+fdshEcWdraNlC/d/3+J0+eXL167erV
J08+eXr93sk2XlrcPuLi7Qhc3oVA/m8XdaTtJ503IQABCEAAAtsn4DQCZ/M2Lb7c2E9fe0pb
wefPVfu3U7P44a0GET68/snVuy+ow/zxF1c/uf9wC6tC/eb2cKTbEUiWM1qAvgn/2Vu2I9ge
a96CAAQgAIHSEQhX4s80gakGII1f+lBpBH/ZkUbwrPVqA/eeXtUKQJPj2if3WmsE25hgoCCk
2UszrtxaOfdqxkXp6ggJggAEIACBChBIpDGUhs+2gPomuLQtpHiRmx1oBGdaaQMn77fSBZSK
cPfuC9ee3mvVbfC4o0JTky//oOZOSK7kZP66zKqz/z/QDliCuCPKeIYABCAAgWEgoE3lzQ/d
MrrWMbhQo+m302twqYU2cO8T3zvQxDhgnZ9cb6EQtL+FwZiZdunzZhCYO+uUfeIfswTxMFRq
0ggBCEAAAtsgkOk8d41+2Bzq6/BeN45KI+g0qiPNxw3ce9KmMqB1gqvNFYJ6e+MJC7cjCHJo
L9OTuTqkdIFkO2pQp6DwDwEIQAACEBgIAWMjcO2hOuvL9KSbfzmsm9x0aCNYW272Wf+wXcuA
sxtcbdplML71fMNoOwKd1fSwGVcOxj3NL9sRDKRiEikEIAABCPSZgPQaZBtH10zaRjJ6qG47
0AjGTjXRBk4+7cAy4BSCJ82mHk6stvx+19sRuOECTuEp1nxc3vVZbUfA8gJ9ro9EBwEIQAAC
gyJgpt/bZtA2/VYRCNvGtBVV7ejzPWqF3pYNsM1MMt1EG7i3xQBCpwBE52v3m4S31Hy94r3f
/eNQpNJkMmZubI7TjP/uHyxBPKgaSbwQgAAEIDAYAsGCPKpB9G2naxxTN/9IeWpnzf6p4ta7
vh3TgGgGzQwE88Xk9n73+2AJ4kxGTF70nzRTVk1gO4JimLhCAAIQgMDIE9DL9YbtYnid/Zj2
T54/3+oT+sh4oTrw8En00d/J7bXiEQT1x/kiUtsRZPIk+VDpd1kIz9ZZLcTYnuEjHx0uEIAA
BCAAgeEnkOz98mfdPrp/+sJdu7M0pPrOHa00grGlQm3g3rVOmv+83+IOg/qzbBFEfSA2My7Z
XiUI86Ie7mB5hWz03EEAAhCAAASGlECiNYK0wcxf+bYzbFyb2wiKBw5c38YYwqxO8EnRMoX1
5WDcX5N1FXyyfUZ0HvWNcWA7giGtuCQbAhCAAAS6TsBqBKZ9VH9cW2nuXeOpz+pI3QoH4c8U
tdqN+2qZwZ0eTwpDvmBZhLqAzUGa1DTV7pHkZc8furuhc9fLhQAhAAEIQAAC/SWw98vfZ1p7
22D69lOrAfpf5shpBEnRigP1+ztXBpQyUTSgsG66C/QKzHHa5D5NdXqlcmAesh1Bf2sYsUEA
AhCAwHAQUCPybWOfaTtDBSD/IKsR3CgaOPB0p4YB+36hfeCOXoI4VQZUAk1bHyY6c209sB3B
cNRJUgkBCEAAAoMgYOboufbUNa327JxV6+qeSEN76P++2yuJXS2aVXC/S9rACy98UqRszNtJ
hTp5Lon2Oj2lVzrJbEcwiLpFnBCAAAQgMEwEZNa+a1h9C6ubUduo6svosBrBbEH//vWuaQMv
vPC0IPyH2jTgk5u5jBJpblmCeJgqI2mFAAQgAIEBEtBr+um20zeyWT3A3amz/C/t7P99WTSO
8F5Xxg04laJovuG6iV6Sq5NmjiCN6t7dqZ4Na8cYIF2ihgAEIAABCAwLgTGrEQQ6gW1Wpbkt
/FswjvDkta6qA3fv5e0DJ59n7QOBiqJT6TUEtVoCusCw1D/SCQEIQAACZSFgNAL3Xe3O/kvb
NrrWXd89/09B1/5O1iJ0JoHwfO1hPpJ1nQh3pNc2aZLiVisnlQU46YAABCAAAQiUkoDeFdC1
s+acNrYZZ3k2l2+pu7HgQKgNqOmG+UjEPBB0XHhFwCaSJYhLWbtIFAQgAAEIDAuBpCYaQaaB
VTdWLXDO5lxgHHjY1Z4C0QsKhg9o84BNUVZL0Y5KFwiWLhwW8KQTAhCAAAQgUDICqY0gaHaD
S9sEL+W/27vdVaAVgoLugpNWF5A06Rv3T21HUDKYJAcCEIAABCAwtATGXv5LttfAf4XbhlcN
58sN8qt3c46h7zK4W9BdMG81AJ8qffGcJYiHtr6RcAhAAAIQKCmBxGkE8gmefoDbJvj5es44
cHKHuxh6DSC6yM8u+JfTA5xyskdtR/BX+ghKWpdIFgQgAAEIDDUBpxHoT2/XAJtLrSLkh/x3
a3HiSBt44Wpe8fiPSY5N1PNDbEcw1PWMxEMAAhCAQNkJJC//5Y9OFdBnd70nP5DwZA/GEYpm
cD2nD6iliJwuoJYg/mvZKZI+CEAAAhCAwNATUBpBqAjIh/mdXBPdK+PACwXmgYdOLfn9lyw1
NPQVjAxAAAIQgMBwENA2Aq0FWPuAOj0/GasDvTMOvPBC3jzwH5UGtiMYjtpDKiEAAQhAYHQI
JHpjYXcUrUjYvY0M47EDRWsRnWI7gtGpW+QEAhCAAASGikCqETzP9xV0d7OCSCX4V2yLmKOP
YKiqDomFAAQgAIGRIqA1At1lEM8rqHd3J8NIG3jhk1gdaBwZKaxkBgIQgAAEIDBkBP72J6UR
5JrnT+IWvKv313LxPR4yaiQXAhCAAAQgMFoEktrfLsbNcy8HEirF4m5uMOHsaDElNxCAAAQg
AIGhI5AsxOpAT9YnDgwMud6CuWToqJFgCEAAAhCAwGgRWI7Vgd72FbxwN99bsDpaRMkNBCAA
AQhAYNgIjOW2L+rpvAJtJcjNLVgcNmikFwIQgAAEIDBSBJIzsXHgYWDX783l/TjKiyOFlMxA
AAIQgAAEho7Azbht7vXQgYKViNaHjhoJhgAEIAABCIwUgelYHejx0AE1tSA3eGB5pIiSGQhA
AAIQgMDQEZiN1YEnvekhCEK9G2+SUB86aiQYAhCAAAQgMEoEkrOROlC/FjTcPbq8F8e5MkpI
yQsEIAABCEBg6AhMRE3zyR6pAGGw1+PZDGeGDhsJhgAEIAABCIwSgbhlvhe22z26fhqpIA1m
Go5SlSIvEIAABCAwdAT2xS3z9bs90gGCYHPrEt4aOm4kGAIQgAAEIDBCBI7E6sD9oNnu0eXd
J3GkF0aIKFmBAAQgAAEIDB2BM3HLfL8P1oGrcaSsQzR0FYcEQwACEIDAKBHYjFvmpz0yCQTB
3s2pA9OjhJS8QAACEIAABIaNwCDUgRfy6gB7Gg5bxSG9EIAABCAwSgRy6kDPFyVUZoK8OjBK
SMkLBCAAAQhAYNgI5NSBPnQWvHA1XpZwGuvAsFUc0gsBCEAAAqNEYDDqQDxgYSBjB5LVzcWp
x1Mbz1gTcZRqNHmBAAQgAIFtEDgct8x9mGj4wpN47aO+TzRMzkzfGTdZr9cb9bn5W/u2wY5X
IAABCEAAAqNBIFmN1IF67/c3fiG/7sCD/tJcmZ5r1JUeEBz1+ZmdpiFZ3WkIvA8BCEAAAhAY
DIG1oEk0l/eCGYG9usytSvi4n5k/spDVBByB2Z11GuxbYJ/mfhYjcUEAAhCAQDcJZL6RVcvY
D3XgvmuB3XmjmzlqHVbyQDoJXNT+XK+P32z9aqunydREHXWgFSGeQQACEIBAmQnM+fZQLgay
o+GzvhFavRPlN7it1y9ud4bDYR0s6kDfipGIIAABCECgywRyzeO1XnURpOHeC9pgc9m3gXyX
Qu1neXZh+uLC/FJgIFnYnj4wZYJAHehy3SQ4CEAAAhDoG4H5uGl+0vtNC4L218Q+3q/cPptw
ua3PLnodZG3xlHNubG/3hIvm/eXt6RL9yjzxQAACEIAABJoSkJbMN4eNRu/XIboaxGYul5qm
rrsPVpw2UJ/PDBtMajPLNk31xe1EadWB7bzKOxCAAAQgAIESEFiM2+brPbcOfBJbB+b7w2Ht
rM3rRH5S4disTdR4RlFoM2FYB9oEhTcIQAACECgpgdw6RL0fS3g91kD6tArRtI13qbDFn7dP
F7ZRUFgHtgGNVyAAAQhAoEwEcvPurqZj/npz9TC2Dmz2hcclG+2yHzSQiXZySfSB+uGMc1s3
WAfawoQnCEAAAhAoL4Hc1IJeDx64aj/D01Nx+9xtZDajE0eaBHzEqgvb6LrAOtCEKc4QgAAE
IDAsBJwJ3bfO93pjE/ChPo33M5zrC6oZm8Hmaw1ZEvXOtROsA30pQiKBAAQgAIGeEUg2vB7g
Lnq88kBu1YHt9NZ3zmPWZK9+tvlswBXbb/K4MPCxfaurK2uFj2pbWQeSlaavhgEm+1b3NU9e
4FN5bMvnZFu+goC5hAAEIACBqhJYszZypwz0eqrh1Vx8U/1Av2qjbTWRcN74qU/HTfLK1MKd
CXl/fHn2xqUwvWsb6pg38Ob05cZGZFw48unsnHl34uz0TBxyGtLKg3WzRNL42WkZvHDGBJbX
P1Zuzi/r8Orjy/NTUVwqOJOeDR1EMnVW+Rs/9XgtOWzC2ijUNWbMMztgYlI8buSjTVPKFQQg
AAEIjCQBN/3O6wP/8nb9XlzkNiyoFw707zbqG5K9ueYNcq0205hYvzEzlvUytnhKNAHPp7G0
mHq5lDrbq8wsxs3gZbWJ4tzjscKMXXLzHFUY9fop1TgnsjRSPNDhTMZjvT6f0U1U2Ed0Kupq
/MM+v7bS+IVbkrSiGRxrYhK5KclaEY+NONTCROMIAQhAAAKjROCCbQLS05NeqAE2zLsP03jk
qj+LENnGcbpVySWXkrSdtx5nluL06vs7vpkuUAfSMFbXcy8vZ7QFiSS5GCkcddVwy8hHH4/x
uTIfhVdv1KezX/JGHWjM1/wiC+qN+qq0+UWrKE+ZEE9aMwPqQKv6wTMIQAACI00g16DVr/dQ
Hchtbtwo+mbtOnDXJVLQGLeKK7FGhagVbtQn3Pdzjl4jjWLDrYIYvl5/EEeYfsen/ubHCqwD
m0XhNZZdUky4og4s1BbSsOqztXm5exZHXatJNG42BepAnhAuEIAABKpCwC3Q6xuQ+rXerUyY
G0jYyH4A9wj6hnx/j6df7m1FJGMEPZjgYsmGVKAOuDhyCz7a16N9EdZ0F3/umM9bBxbrRR4b
jYkzQV6sdSAzQHSjtinh50ZF1FblwaZNM+pAgJJLCEAAAhUjkG/z7vfMPPAk1+71p6/AfuXf
6axoF137uzw9tfns8MziRdvnoHJhP/JX19UhCtW4vlxfVx3/5vAt8vjszZlLzxYveLUrYx9I
Zh2SpQuLz2amFqwJQKJOdaVgCsidG4tnzixeWHIvjgf2AasOBDs31ifGaoncq6voEC5+RAXq
QMSHWwhAAAIVInDJNSvpuWfmgbxx4EZfSC9I3qY7imzNTidY3lRD++ybR+YtpbAjvmii4ZFx
8Viftv3ytdqmUwhUeP64acObc45jF+yb+kGqDrjwGutHTFrUnzNuFOhcOn5A1AEJ4azav1l5
0Zm2oxM2fLT2wkxSMD6MA+pADIh7CEAAAhUi4FoV2zCpsWc9Gj1wN28c6M+8gsQuSfi4o1K9
IV/oS749N2+79jv4JC9SByTGesaSP2YtActp8+0WOziVOtUOp2MEvDpgZxo0GmEWxiTiRj1d
ukHUAV2Sy2dMclcXtLnCOrsxAg7Ds8gGsaJmP+gjyJvzyhkCEIAABEadwE1pFLw2oC6u9mT0
QH5aQWO9P3Ct8Tz3ddwq9kQ+5sd9k2w9zwuowORfoA7YgQPRy4mdJ5iaRKaF/amMGf+INUsE
1gE3ECFapMF2gjR0k28Orw4srzgnc5ZejvFA6dDO0yYrZzM+uYEABCAAgYoSGAus09LUNe71
ZPTAUxt6eqpv9oe5/d7u6Kv3jCRzOk7hs5x7Xh2wqkQjzt6aqBiuEz+x0/4nsm13zY87cKpI
Ihacei4x1t4w6xJp1YF63b1pH8iEwkZWmxgTLKHBwYXDGQIQgAAEqkfA2pzTVrrR+KQH5oGr
J8MYzHV/BhLWalbhWVU97m0fFyS1q/ELiQQWGN6tOhAEPiPv+lbah2G/8l2zbHsebvrn9kIW
SEytA88kvOXJ2OOKtOj1VfvAWQeC1JknVu84lXlftI5tbNKQCYUbCEAAAhAYDQKJW8FX2hzz
92QP9jm+F4RvL3PtYG+IJja66CO8dWRqaWK1vPCdvKclE1rQ1OesA8mCRJi3Rtgx/u5lseE7
Y0Ea1WGbYPeNL1b9zMAB69mqcq7rwqkDZ9KwzJVNUXaohpgWYs0hepNbCEAAAhCoDAHbetk2
yJzudd088LQehm+u5zJd5r3DvS11QCdn7Ei+RbcLBgajHnLWAdvoh7MPXOYWDIVxybhdHSnX
BeAWJfQzC2QGQNz1r8O0+zK7z36rDuQXWLD2Cqc26Ff3iZljQ19zQAACEIAABFybEjbX9W4v
PvAkrw0Ufe32pjSk4WusdiV0+aTPqwNp4NIo53v6lQ/bWyBf75uGeL2gQbY9FWIdSKza4GwK
aUTqSkYVuPbfqgNOO0h92tEMS6lLzfRU1CeCPo7gIZcQgAAEIFBBAgXmgUZ3ty649jBUNuS6
X8aBWs0NJexC07dyU8b959WBNPApUX3cCIGwQtn2+qZxs43+vtCDXNtlFG1nwaaEl05ICF6Y
FpbWpw2+wN5wQ/xdSl+VuZAFXlMvXEEAAhCAQJUIJHaTm0yL3dXhA3cLBg7Ui5rL3mC3Ew3T
/QS2Fc2+mcfzy2rLQYMprw6kYdoO/alL+cOOCpBGeN6ENJe+6K/2SVHYRt58xzdy8xS078TO
GbAWBqsOPPAB+Qs7QCRdItl6DfQD75cLCEAAAhCoKAH7nSqNkP378Fr3phtez4QsN27d/z4g
F/t+NM+u/Xj3zUxdnL/jVwMwyV9PjQG5sQNuYkBBpq3TvHn7jtEsQgO+T5N0b1h1wJbOqn8a
XNhBAY/FybbxwRbM3uu6idovSFyTQFl0wAPiAgIQgAAEkjH7/ZxpwLo3nPB+Jlx7s8Nv9Q5K
zY30v9DBO87r4YundFeDarjFKuBy0so6IC2v81l0ls79JfMo39Gv4pbuDasO2L6caBEhSeEl
Cd52JFh1oGA0QmJHLTjqdrjjLZdPzhCAAAQgAIFauvJN2Hjdu9ud+QVPw0DddT8nuNmO846j
TG4uueTG51bWAbsmcvxKcC/zF0UHm03tDGlNXDaeM+pAvchfbUVCvSAPrTqwmQbkr9ZEw1iw
ocwY7YZFBzwfLiAAAQhAQBOYDRorf3mvG/0Fdwu1gbl9feQuQ/gbyx1GeWbJtJkeh7qo12el
EW9lHZDR/uFr8bXY6HMh+fTZiQBWHZg3r4/7p+HFPgnaGj6sOuBMAKHHmtgY7BxHezeb8cEN
BCAAAQhUnoBd3y5qt7qhDxT2FDSKurd7Vgh2pl6jtQqysTS9sRZ8gvsNjh2U+tLCxj637kDq
MTd24GxOi3AhuHNoHShY6Uh1Fpgg2rAO2IUHPhV2Th1IE5cytaMYF43L2LiJoKBXIX2BKwhA
AAIQqB4B17fsGix7frjT5QnvFo0ibDRkLF3fMFvzfeu5DPrzuX52+oxNlds2yJCYOzX9+Myk
eSJhtbIOyMjFuZXmh+glSyborYcStho7YBv5x5Jopw7YLGROiURnDAJS2vX8eoiZN7iBAAQg
AIHqEXDj7UwTlf45ubP1B679Kw0quOprV4EqSzv1L2jDCwpYbPcNa3dflb52pSGsP5hRo/j8
B7d0BbQaOyAdL8V9/WG86+YLPR3snz5bE1bWOnBBrA2FWy7YNQmsouPUAZ/YNMha7YEJVIYL
rJtrFh0I+XANAQhAAAKKQGK32wsabbl8uoP5hk9O5oJTDvW6+wLvF/lLJhn1liPnztik2pn4
bjDFwko2kfYjO9AsbGdB6m1aQlpNXYqvrL+CLgw7fdCqA3bdgULL/i2JywJ16kBhfCt17bd+
U5e1uUw3Ri70jyMEIAABCFSSwDOZ7C7tS/D33nY7DO4WDxtoNB70na980jfSVXjyKbDt/7I8
sX3yBUkVq0Er64BtoqWXPh+Rd7FLCG3mv+UfSHNt1QGZBeDMFv51c2E7EqxK4dSBfIjas+RQ
KzISc2E3hQmVPxCAAAQgUGECmd7yQB84+cm2DARPHgZhBJf1jif87bxMbAs9UfAlbgO37X/d
agyfSoIDI4D1Z+34p9I05awD9tt+IfVSfLVq4ija28CqJlYdsFEWTQOwtooJG4FTB4rjs+Wr
GJi+gnr/tbLidOEKAQhAAALlInBRPkqDptte3rva8QoE1+5HC/f4UO+M9T/XdtZ9o6kmkkhv
emPc9g3MCorNXFI3JR95dSD9Ih8TM0vRoIBny+sLN6bOWK1EdirM+1uxKyFbdaC2ZOI8ad8K
k2RHEjpNwakDaVpCz4nMV7hZWzPht+w6Cd/jGgIQgAAEKkbAdZj7pttf3O+sx+Du08JRAzq4
uagzvj+Ib5ic1OvNLPi2f77hRtfZ3oV8C2yt88H0wJx1QD6+G0WbMsxLMlT/vT4umLvGhtyl
f29YtcypA3YkZMHX/LSE4J44dSANKnNlfNfX7SwSp0NkvHADAQhAAAIQqE2ekual4O/J+9fa
thDcfdqkn0CFO/6fPw0CtDMPnJwp/HKeseMmTjpdxa5AlDNkuN2egsX+pVGfC3JltzRcyr19
RD7762qmgj7svkJz9lYca7UjbhCHUwesDSD2pwIQn/VV+6pTBwrzWKtdMuU6PiYqTTPNyCWD
MwQgAAEIVJbAmv0qLtAHGo3r7U06vHb/pP26LQhl/D+HDr08CLx23F6jnvsWV6lx2kA6XE/6
DuqH46Q6+0k6DC8Rw4PrvtcvjMlww9zIRdcj4b7L3eROt3KwRLYmKxsoeE4dsEsfNeLRCHF4
NacOxKl291K6m2ZKJYsOOCqcIQABCEAgR2BN+rMLGnLlVL/3dCsTwd1Prhe/K64n/3Noz54/
Rl/DuUT0xGHepWs6jj5xxvnGHf9ZbfsEXN+BS5E17zfCBY/tMMUwVDsQMd5DURSHRjrBz9ka
Qn1gTTY61Kn16oAdsNC46dJhzontRGjYaYbKriB5LLaAqHckqaLqxFlT8w/3re3T/3sImdi4
gQAEIACBChH423Pz6eiazvz53tPmowiufXL9ZP6NwGX8P3v08ftBAN3nMzbxadh0JxvOIlIf
X3UJc4s0jmfMA9bKrjM053y6WXupYUE9mVw2ma7XPw2b1geWRDCe0ekNd3w8Gz6ZgTpgRyM0
GjeC8MbswIHAaODUgTRx2at9gdnGx+i9rNj0XfIuXEAAAhCAQDUJjP3h+XNpymzTkDvVG/WT
158+iTc3uvvkk+sPg8Ym9552UD0FShl4vmfPl4OgeyRtaMdnp46YhnVt82Ka3fHNNFlrtv9+
InVLFlOvjfG0XZ6xeZ2d2pi6ZT/ozzgUd/yX+6V1629iNY0mcYM16qduzRw5snnjbDgfw1sH
an6NxDvP3MubLjXBEo9OHUgT53zb87xNQ6OR9nZ4L6gDHgUXEIAABKpNIPnLc3W4r2XfdOQv
6o2TD69fv/9UH/fv37v3ULVirgXM+xaX+r/ENqA0gkN/GwTnS7ZLXyVHDekbn1uas22+pG98
JkyU6xaor08dGaslKxvTtvm1SsU+5znZZzOs8l9vPLbObqZCo748PbU5s3jBDwiob7o39Xmf
a9RVklKEtgRSdSCxSxGpqJYuTm1uTE0vy6jERn08+Jh36kAYQ+Z606a1cCko1IEMK24gAAEI
VJfAd9qUv2eP+471bccWF1spAvL68nNtG9DGgT17/pAbdN8P6Ku+TbYZChM+4b+7TVIml1ym
dTOdepy3rX8wLt/7VG9Muw9z1zMQa0nx9MNVrw+4+FQgdtzjqgtMpWgj7IZJk9PIJNupA8F7
Wa6Js5DU3RSK4DnqQACDSwhAAAIVJvDX3+mmes/z5/8J2pu0ldrZ1Z3nRhEwMezZ85eBYE6m
m2ZsNm4fV13LGWZ7YqpWE/dglL9d7c/488sTJYsZ04MLZHwjzviam6xgvdTrj+0iwo3V0O9M
UXoaZzN+nDoQvpe9tqMP6/nlFms11IEsK+4gAAEIVJTA2B/k2131F/yneCdC16h1fj45b8PW
6oZWCV5u+gXbU/pH5gvTvryRT85qOsTfvbOwqhK3YO4mJtN0uo4F9WDOuyZHCowss6v+eXqx
seTC1+d1Zfy/KVpLOOJR9StIxKHf8QdJJt1OHcg4phGpK+ujERg3/HPUAY+CCwhAAAJVJvAX
++Wu2uu2BhCEDdMW1+mwAROHiuCPfx0Q6kvB4EFJdX12sbD9TG5lDPnjC5eMtxl563GQ/mCQ
YdiEz8gWxo5NfXazVhzRmeklUQCWp02XxWN5Jes5SQ7Phz0GjbkbfgCDTYtTB4KkxZfSX1K4
6ADqQAyLewhAAAJVJPBy2rWvv+C72GFQn7X9BPrkLn/ONnb9JH7p5vSpObOAf33uzQnZMwAA
IABJREFUzvRi3KimSUk2L57S4w2Nt0nrnpwxRzrOT7knMzcWZtfnp2/NZAdF7JtaODunWno1
bnFhaiX7KZ9GY5SE1cOHj0xadeGGUQfClY2s57WphTsTaiTD+Nz6xTN5gJOStLX8Ex/ZgtE7
gq4O/6Q2Jm+fCTWa9ClXEIAABCBQCQJrf1QNtW2r1YU6ltxn7Q7PyzMHnN0hPP9p0Fgn92Xb
7mbpSdrxlqi2vri5T2pjJoAWbXQc87QmXl+Ond39WAdBuXfsOZHZFflFByJ/3EIAAhCAQDUJ
JD+7z3ZRCrQ+8B/1Ybzjo35BtV5faj1AR2D/6dNgZhsORenOm0/4ouF+O03+hgm5YNGBnQbM
+xCAAAQgMBIE/qQb7PBQ6sCeSxczndXbUQ1mxaj++zBoe/3HvSNBbvuZuLVwayOcTOhDkjEL
0/6+axfJvCnDB10LkIAgAAEIQGCkCPztkP5wl//lG179Veb8lYVgzn3n6sApN5l/r+6KcOHb
yz1/2b7ReyTgL+hFCU7m+/HtDoZT3c+krFJ8svloie5HSYgQgAAEIDA8BKS1tl/turXWTbds
LXBEBp91rgo0Gnc2UwIvm0Czf55/lz6v4JXdgmgul3X5hG/EKyHk/HXuIGMU5zt/kTcgAAEI
QKAKBP5h2mnRA/SlvrJTAZNkdVrGn3WmEdRnz2TI/UnNLnRBu4h+99eMl6rd2MUHN6N8bwro
s5FzF25XzHSKdAfELgRJEBCAAAQgMDoEzEg/3VY7c76+fDnN39pUG/sYZLSFuQur6evmSi9y
JHqGPWud4A+V7i5YFWTLWdv9M1G+4tWMI5zbubV7J9/Zzru8AwEIQAACI0/gr2rFAdU4u292
uYqWEc6v3pNp/jM3E/Obet5ddOhYrCYgF/rvn3LeordG+tbuZ7jkRliozCaP7XSOLhoHxjb1
UgJrU3oFBHUUrMA40pTJHAQgAAEItEVA7Wqcts9OKfhD/tVnF/PL9mbUAH1TX17YaDJP/zsX
tjnbOAMbRD7GUXeZcfjUtolaL9o345dMHO/i0gDJeGNu2eoCjcbZSmtgo16lyB8EIACB7RP4
i7TM6q+/2NOkV39lcfpO88UI6kvzN2VeYXFi/qG0DonCqB/mstqzDaedPqD0qImJgGy9aFOB
YqptuIaLLde7qGe0ETVeIAABCEBgOAgkL6dtc9paNxvzr/sALk1dnL8Ttl2qKVtan751polV
wHPY+0cfVaoV/MM/rt5FMjaf6gPhVX7jwx3BsZ0SJoYbOwqJlyEAAQhAYEQJ/PV3adNsWmv9
Jxo4EGfdjAxYO/Js5oz+70h2KFzsObj/m49AFA8d8/MvAw+Vu0xuBCYBrxCclc2SukYj2AuR
SYZdo0pAEIAABEaKgB/wr9pmoxioCYF/6NV6gXrtQ6MDBHrBoUrPNkxWZUVirwqo0Rc3u9y7
n6Q7MF/sctAj9VMgMxCAAAQqTCBanNgoBL3bTcDvjBCoBc//sFUnw0gXT1Lb9+BUurDD8vRm
91vsTRk8UF8v2AVxpOGSOQhAAAIQaI/Ay/oz3X6vG1VA3/fQfP/X36Xx6ajMsUXXRHs5GW5f
q5uLNx9PLR52Wxx3OzdHNm5ObbbdqdPt2AkPAhCAAATKTWBNBve5dlkrBm5x4h4l/GWvdDgt
REVe6dmGPQJNsBCAAAQgAIE2CSR6o8HYNtDbqX+JTGvMKgW/08vkcEAAAhCAAAQgMAgCX6at
stUL1OlvvU3JmDVIWC1ERaiOn7vfX97bXBA6BCAAAQhAYFQImHl/mWZZ3fR82WC1l7KxSIgi
oP6qSKs923BU6hP5gAAEIACBYSSw1y5OnFEIfu79MH9rk7DR6pM6emyTGMbyIc0QgAAEIACB
PhD4R0YPkK90u6txT2M3IxZECfB/Kz7bsKe8CRwCEIAABCDQnMB3vi12owmVQ1/G+O9Vsw2V
KuK0EWMfeP4Xhg80LyueQAACEIAABHpDQPYbdk2yVQ36tALAy6kmYq6MbtBsm4TeZJ9QIQAB
CEAAAhCojenFic13uWuQ1V3f1gf8SxCpuVR/mmyiSFlBAAIQgAAEINArAtIgq1Y4sA/0b/eA
RCkjXhexF8+ZbdirwiZcCEAAAhCAQCGBl60ioE5y6Da5j+b6tKtCR68i1///qTCpOEIAAhCA
AAQg0BMCdldjaYbdd/o/ehJVk0C/9FqIVkTsDbMNm9DCGQIQgAAEINB9AsnPrgV2Z9Um/7H3
Kw6EOfmHi9qcRSfo7frIYexcQwACEIAABCpP4E+m9dV/3L89e3q3q3Ex7r1/TCP3yemrgaI4
XbhCAAIQgAAEqkHgb6kSIJ/o+r6HuxoXUzVLJFuNRJKh/vZx+EJxqnCFAAQgAAEIVIOA+i53
R6oX/L6/XQWKdPInMU6YtNiEPO/f5IZqlDW5hAAEIAABCDQh8H+qAU71ANEMBtFrb5Y+sGmR
VKi/fVv6oAkcnCEAAQhAAAKVIGDH9NsG2OoFfVmcOMb7V7VYsUxrCLSTPi2MGKeFewhAAAIQ
gECVCKj9hX3jqy/MMaAZ/8G2CToZJjmHBqKZVKkGkFcIQAACEIDAXr04sRyiDOi/A7PQ27UR
dRokNer8xzVKqYjA3tc+/ObHN869eO7cr199+FP7Qz3Gfrr8lX7vxXNvfPP5a3uLgt7SLVlY
UsfGlv7wAAEIQAACQ0LgL8/Dtlca4cHtFmBGNTpFwKkEvx/k3oav3C44jp548cevvjhdVMQH
xPuvRc8ybr8VhJtzOpF5Jb1JfnrpxV2Z4/1zHxamJ33HXB34/Nx+/56+2v/ibwciP23crtUb
6lgdZMG0kUq8QAACEIBAuwS+822vurDXzwdonlddF+ZwqdFJet73OY8BvVd845m90E3puQ/z
3+QHxNu5IIjCy+SlbHjFd7cL3x27fCLvff+u/ce2ati/OJd/T7m88VphNC0cN7Q2sNzCA48g
AAEIQGCYCKSD96QVNn8HOnjvS6uTBOnp+4pIYQk2UwekXT36RfyBfEAebKkO1NpSB46GSbHX
yYdHJY6Cv9+0sv1/cSI1DETv/rqVIhGlY0FbB6bjvEeeuIUABCAAgSEhoDcS1If7FtdXzwc2
cMBAG/s5kxpJ2+CSlLRWB3bt+iZqEw9IQ7ulOrBt68DXxV/4tn0/+lOzqnf6WFNlQL37/ivN
3it0X9bWAYYOFLLBEQIQgMDwEfiLzCrI6AT9Xpw4pramZxuGGoq+GZzB4rJtZ5uefsxm4IB4
3FIdaM86kO8seKVVo67i3t+kXf+puUlBUvxSNh8t745o48DJyZZ+eAgBCEAAAsNC4GXd7poR
A4GFfpAd9QacpMokzSducMMZtrIO7NqfbUfbVQfasw7EnQXJh9J2m78njn3+xdcHDhz46ZWX
wvGBXxRVv9feT188+utvr/yk3/vitzcC59+K3it2u6WNA6eKn+EKAQhAAAJDRmAtXZzYagXq
VIJNg9Rsw0A9Eb1gYJMdrDrw42s/+f9e++KVz7/6Nf3aztjn21UHnHXgJR9sGkFwFVWp33yj
fvurr2tJLXFdFXs/9KML3y8YB/CFtynsP5YZNzj2Str3UKhHRAmQ23VtHXhQ+AhHCEAAAhAY
MgJqV2M3ZsC2vuo0iMWJY25msWJJmk6YSdzzn13DF/vu7b0bO/BVLprkNdcAZzoG2lUHnHXg
ci7gFg6+Vd//Um7MYPKh+9I/l0N14LZTI46djoNPXnOKzdHcs9ivvR8b19aBS02e4gwBCEAA
AkNFQO0YZA5pbuV60AMHBKCbbajT5BWCPw0G7mVpSPPqQK029qttZMPv7QPillERClNuZxZ0
og74Vv3FAgNArXbA6SdxmHvdg6OveXNCkKa9Lh/fBI6tLje1NjDXygfPIAABCEBgWAiYNteo
AqIJmIZ3QG1uzMxuoxCmbs+ev8W+unX/oVrY78VzcRtqQ7edBUXqQM01s8eClLSrDmzHOuDs
+m/sTYIY08vTttk/ES2H8JVVW04UahFqL8k3xMP+Js/TGORqWqsDC7Er9xCAAAQgMIQE9Pp/
zi7gm92fy5KRf6gkuVTps/7Xs34MaS2zIwI9iFbqQM0+DAf8tasOuLEDTbQQH39wYWPbdS5q
7VMvB+wQgezsAufavDNg71F5sVDpSYN3V0taHVgsVkmcH84QgAAEIDAUBP5hbQLupBvc35Vm
dwCzWLHRAnS65DjUq1GOrdSB5mMHdCmP3ZbP6tNpkberDnRuHRiz3/63g9jSeM1V8pukJ9NV
kdi+gP1hn0b04mvmvf23myoaof8VrQ3U94VOXEMAAhCAwHASyJrjbZs7wMWJY4ovH0r1AGMb
0Lffxb66c99KHahdlga2yXeztbJ/nX4pHxD/mQa5MJkdjx1wcwxfSyPLBbz3tkR/OvDzkzjt
+i3nO3VIbD9EW5MLbup5BXfSl7mCAAQgAIEhJZD81WwNoJtY9c81vINb66cAoxvomCZPWS/+
WuBx504t1QFroW+iDhyTpjaYanhAXLZUBzq2DiQvSsitN0eySsaHAZVj8l48oCDwoS6/EE/h
KIish/QumdfWgQupA1cQgAAEIDCkBMb+EGgBxhSv7v9Qqszo2YY+kUZh0UkMPnq7l9odqAPf
SCv6dZqYA+KypTrQ8dgB95EfxJXG6q9knMDtz71D7bSdf9h6kEJiZhu+35Y6MKHVgWdpDFxB
AAIQgMCQEviLaV+lS14sBD379N42IbO7kk+imDCe/2nbwbV4sZU60HrsQE265fcHXe7tqgOd
WgeSY6JntDYO1Grn9p/7Lei7qNU+N+/tP7qFJvXNrhdfatUNkfI7o7WBiS2CS71zBQEIQAAC
ZSXwstUG1En+161ujzrmt8/gO1FUMppLTxYrbqUObDF2QEb3vRhksl11oFPrQHJb1IGtevcP
qPWJMk31G/Jek4kTPuWnT2df8w9yFxf10IH5nDMOEIAABCAwZAT0d3eqBsgH+AA3CWpKT882
1IdNq7n7Yw8mP7RUB1qOHbAD8sNBeu2qA51aB2xfQXtj/wOkYzKFcNeBwG1nl2e1dWBqZ2Hw
NgQgAAEIDJyA29XYtrTS3v4xsHcPPIU2AWOZPRV0ctXxf91P3bbVgTEZ3fd+uGBwu+pAp9YB
O0Zwq76CHB07RvBExmKQ89WBwz5tHGisdPAGXiEAAQhAoIwE4jH7+qu7HIsTx7T0wok6deG/
Pd3fcbGVOtBq7IBb3Dc0DtTaVQc6tQ5Ym38wRjCmVXxv1Ygfi59uw3VKawNL23iRVyAAAQhA
oEwEXlbtq7O/26Z2Tw/a2K5kOdVcdKLlOPTXrn3o2jS2Ugeajx1IXrHLAmV3DGpXHejUOmAj
C6Y0tkfYrkEUzjxs78X/396XsEdte1+PO8kMIQkJkABhpxDCvoewhT2FFiiUrbRs+ZeUlgKF
8pQuvPSXr/5KuleLZXvGs3jG4zluGcu21iNF9+jqSkrytUfSgXVJX/EeCAABIAAEegOB8KnG
LGJX5jTv5Q8yg6wc0LfV7Z7XqEkH2HZg1zvn2vfo/qc3vK/vwO6jIfDS0oEGtQPlAbrceYlQ
ukkPTCP2JX1v9H0glxlWNjUaDP6BABAAAkAgVwgEK0PyVYrYDE8DaLno3mpDldu2Wz2moQMD
A2N8DbBtHsvnc2E2kHqyQGsHTLw6fud+xeL3nJJzT0ewH2u5OLfuNoW1vNf9tkWaDgy3m5HV
TRYegAAQAAJAoJ0IBLw5sZKr9LM8tHy+nUm0N64poxwQuRXkRakIplpN4+G/h+x/h2gAvdt5
9e8hrVzXtgMs/P3blZDdgMzWBHmpuw2R1g74MbrPY7actIZhYLd9k86ltQptm2B5IucKtqVL
HL6AABAAAkAgpwicd6Wrkq1Cyu5Iu+K8G4XaT6RF51U9tXzU0i5X6Ma6F3VZ78d+1i93RfYI
nKBPdemA0Q7oqGLuDh3gBQL1o9X55vtRitbRM3geGn08LOnAH42Ggn8gAASAABDIEwJ26Z4e
aAt68CHXml+5WTFxAc6yJAQfWhvs6h3+YiSwfrWoq41tB/T7yP3cO+2T7hPko67cblA7cD8x
2keLi4u75H/yf3PxbkUBZ2cpnEn59Dw2XL2VCwtyrqCyNRod3gABIAAEgEDvIHBbnlwk9e3O
ldG5QO0CJZCrDe3FnGBHa9G/IeFa43dRJ1CPDgwMLIboFMvfunSgQe3AfcprTLSfnFJYswa9
CSHbHMRoB3j6QYW24erta3BLKgdOaXBwBwJAAAgAgV5E4BdNBSQjYFaQyba/bQXnscpqmMS0
uE/CLkeExjsXuQjadmDsintZ8SlDrznqlHeC4ouR244n4WxQO8CsxN0OmeILXDpAaYvfMU0H
ODvOtANnI3DpgAk3cCicy8gTlhlGIMELIAAEgECvIWBPNabRthpp5+pU43hE5WIIcansaldr
uyjusvIvwbWos3KfPDzTz3Qfndj38F8+KnBg4JyjH5gg/3XpgNYOPJyYOJr4v030ETGQGFPC
WDowoOnAKGVnwMkhR9ocHTgltQO3WpursaWCCwgAASAABDqPgJqFV+KUZKtytn0RfwblGhWb
FWvlgOEELdGYd4/ci3bqeeO+emRMBDfG0gF1TNDRT5oQOGQhLR3Q2oHa5w4bNN9RNqI2APHa
gQGz4oHpQOTIggTtQJ3Jgq2CDFQqGZwbYQoKBxAAAkAACGSMgLTRl1JVS1Tp3nw840TbEv2U
yKl/LbfvBMY0+w44At8p0vMvWdpae8K0dEBrB1LSAV4hMBDdhqi2dqDEOXzk5JqcTWkHfpLK
gcORuPACCAABIAAEegaBKV+gyuf2ydRMcWAmw2SGWE37TCBr0QFtOxBPB8rPST8w9sYUPy0d
aFA7UFoi4mF5B6cY7HsWukjVYWwHSudUuLHIioFgIhTs2SLFf8gUJNZxXdKB72I/4SUQAAJA
AAj0AgK8v5+WqHS/3Qs5l3mUqw31JbMur9XtynwtOpB8ZoFKXQv1MWNNOEFiNbXtQErtAIv1
gYhY90HgDQq07UCJCjewy/fn7zXBRga1JwvKw5IOfBWJCy+AABAAAkCgRxAIzO7/JEvVb2v2
eJ0subSC1ExGZV0+7GhTDmrSgSTbAU57lM0HNuq8pKUDmkikpQM8eq8trkUmiA5Y7cB9oid1
dzfm2Yja2oE7kg1s10XFHQgAASAABHoOAXM2oBaq4t7iar2OYvCLZjE6//L5fNCWPLRCB0qH
SNyayYS0dKBB2wEW8wNX6hWZlyAY7YA2OnheByrWDtSmA+skHdhTLwt1UsJnIAAEgAAQ6BYC
gdicWFxSlNpr+XG3stNMurdlxp0CCOfy+qhhXTNR16IDtW0HRGobiA4Y44G0dKBR7QCrIcaM
GiKhpDxZYFYWlNZQBg0/iA8XpJksCOYkHTgWHwPeAgEgAASAQO4RGF0vpScLVHmX/1ZG16Ln
uCBytaG6dDHkQ3tsH2rRgTq2A6XSQ5K2xlYgLR3QPCLtZIFWQ5iEEurK1w7odJbq1HaayYKL
kg1UViWkjNdAAAgAASCQdwT+R5LU/W3X0LpjRVcKDsUFWEkg3W1RcNSkA3VsB0q8zs8o2dPS
gUa1AwEP+wciawvCNeDbDpQmeAvFr8P+/Kc0kwVPJR342Q+JZyAABIAAEOgRBPSpxnpgre5T
PZJ5k01j/uCwms3H2zCR3RIdoMADDU8W6FF7au1A8CXJ9TW1S8zbCThzA7T0cGDpqEEyzpFm
smCbPL/oQu304+LGOyAABIAAEMgDAvIQIMEANBlQ0nR5Rx5y1lAeyh9kCdyCCHc7dlWsRQfq
2g74U/NZaQfMtESdtYYR7UDAGxpaxhKLeorJgmBEagdOxgbHSyAABIAAEMg7AuXVigg4Y2rh
XN2DYzzeOoE4gS5OS5sVU9XVogP1bAdY+g880nimpQMNawdKo7zB4NijWi2O5xQc7YC2OrAb
F8eFTzFZsEmygRFd0LhI8A4IAAEgAARyi0Cwn9iA+tU/7dvSr4PlDqYkB7DchlytT3rUpAN1
bAcODahrzKxxSEsHGrUdEDhr64Er+5JBH+UM2ZUFJWM9MFDDfCAgEAb+TY66dFXSgZkaHvAJ
CAABIAAE8ouAXLFPglNzAfGidRnajQI7zMaSgvUtH6jTAh34mu30jOlAKS0daFw7UCqxFcDA
WKLBwSPWIJgTDVU1beBcDjxLGto/5zmPmgccn5F0YG1SFN1oEEgTCAABIAAE0iLgbE4sx9bq
Wt7fo336qL9ZsWAFyytbLEyw75O84ofctW0HeJXhgGPun5YONKEdKB3drVQR4uffibj6f8eq
gYEBuyuh9Fc279fErkuY2KX5Qi06sEqygerZuITxDggAASAABHKOgDzVmEfSUnRKNrDcFvu7
7pT7/GZdCiI26vdxi3ygFIgrqTz3SQKbXQetv+ARHQ8kpbMNPkH+620PYPYvShzo24Ss6/kS
xS7k/eKETVN5KG88Z4T6wEA42lHDIwbevPPCBe/eOOEWbWK+a61cVzDnv8UzEAACQAAI9AIC
8ixA95KEoJc2J/YwDnjNJJMCojeZlodtBw5tDF33H244xKcVCAF9xRmrT5DA3h3y7j4cpSJp
7cCi+y3GbYwSVLB9NtGBc5+ea8kejG7cteQI9SthNiDMB/Qkgsjd7g2WEYzue+Z8GRjYoGP0
cJePM4INVNbFfMArIAAEgAAQyDsCU2KNoVIKKMHJvKAte/d0qeTllbYk0qWeVodlZluzxnSA
hHzC70ZHiE4k+DGvtbp+g3lT0+EwDVmu5670Hruy5s2uZ4u7zrkvRWxrvEAi3FGjyZCpje3+
V4Y7tFtQCIdFfBk/YUJ4BiNSO7CJHvALBIAAEAACvYTAgtzZV8tPcVfO9uzs2y0YZJF0SZje
LC+3YbVhQnm07UAtkR06dHiilk/5jemA1g7U8T7mSfYgLNfjQl956LATU6zyLtevwwHs62c1
WdUWyQaG62x1bJKDAwgAASAABPKDQKA27pFCU1MC4WjTuT9dK+WUKQsVSz3+kll27ltxGe9a
MlsOqDxMxPuyb1vTDpRKwf0lG1nUNbbraAIW+6wBQTTYwMCh5wnh+PUTwQaq12v7wVcgAASA
ABDIIwJyW19nJE1y9Hwec9pInsgcwimXKOX6443E0IjfOpMFY8886TsRJ2rdd41pBwa86GXW
jy46FgRu1MKK4Y2nTXCKGox+8iYVnLCH9sWpFJzQpZ8FG6j85L6BGwgAASAABHoCAbk5sb6I
CoinHT2R9VqZDOxiCa0fWB76kJUWuxYdGDv0MKJfn3BkbKyzVe2AhOZovGDfvSGGPLhQlu+v
icvTl5FlCm4gci9U5GTB1ugHvAECQAAIAIF8IyCPBGYWoG7yZ/lDvvOcKnfHNc0xHEeUMyua
82h3zLVmzaE3z75+F0dBJmK8h15pnfzD0NvEhyQB/27DmpABwNi5DTrmWiAGEw/PhXQLY2sW
6yoGZITH5FzBqVpR4xsQAAJAAAjkEoHbSjMgRKaVmkNfjAa5zGtjmVKrDblUpnDni1CyhnAo
P7+/YXHXv/++WdywMZaaJMQWTGz89GzXm0Nvdm24vy+i3kgI9PS6uN4mfMRrIAAEgAAQyC0C
vELfmS0QkrM3NyeOYHzbKZWmO71uIhkpZJYv+o46ZQkm4gYCQAAI5BkBpVFXQ2f5oxxDQ9kt
yOssFGIeRJSIC6WLd7uzeUBqQAAIAAEgAARyj4A51djKTHGqce6znTaDU1o94JKC7FYbps0W
/AEBIAAEgAAQyBUC6lRjTQXkXfzryVONE1CVayiNhkCUTRZxc2arDRMygddAAAgAASAABPKM
QDAlpSVdUlDSVajR82pnrkAXcHWcqX+e6wl5AwJAAAgAASCQIQLHv+ABM3MBdSvW3Dof3Gwm
C1QRd8BELsNWhaiBABAAAkCgxxAQG/U4l5KUy0UbOv9iJgtE+WQR5a0gKyd6rLkhu0AACAAB
IJBLBNTEupGRihgsZ3oKcFdQUOYRDuuRzvULXckKEgUCQAAIAAEgkDsEppSMVDoB4eKBcy+f
ahyPcFke10gXlVX+rsR0QTxaeAsEgAAQAAJ9hgAfASxko2YEUkwWEARxJoMooaUCihoUj/YU
sOZQJCAABIAAEMgcgWClEov8I4Wl+FfMLfucSRGjBSnepEjmLQYJAAEgAASAQAEReKyGy+JH
3ZkVFNTE7kO4lKqwRTOZLGATRZGAABAAAkAgcwTOS5momYC8y387Mk+2OwmMfiFLK4vIJZW3
ouzE3B1IkSoQAAJAAAgUAYHR1VIiykvfhfNDYbfnmXJKqUotiz0Fc8IiNGWUAQgAASAABJpH
4DbJRyMlpaNImxP7yOw3igHLf4pcXr/8eAYCQAAIAAEgEEVA7M1j9AKCCRArKKjhgCp92d1x
SZOgD1APRJsG3gABIAAEgEDfIKBONTZKc3IUey49MAc5Ky7AFKiothJ905BRUCAABIAAEGgB
ARoqs0hkNUHhNif28aGVFEx9+IbVhj5KeAYCQAAIAIH+QUBMpEeu4p/6S/ssSOWA/lfUfRb6
pyWjpEAACAABINA8AlMsEenGsvGXws+jj66XRbWXetpf+GI3304QEggAASAABAqMQLAQWoTP
4rFYpxrHV9+U1QsYYrD8S7xfvAUCQAAIAAEgUGgEgg9GFkoqIB7E/+sLu+OAW5c7nJJLp/yH
1YYuQnADASAABIBAvyAgZSL9T/JQcoI+MakL5GpDzQNkueW1GtMF/dL0UU4gAASAABAwCKjN
iZUclHJRXuLeLwvujqt5Eiq4oQU7wAdM64ADCAABIAAE+gMBtqfTVIAGy0U81Ti+On+xBScu
JH+LvP1SPAx4CwSAABAAAn2OwP9IHUC/LBvXL/QPKLel/OfJEll8+a+Ypzr3T52ipEAACAAB
INAoAo+lMHQvKQ77aXRcXk8UwMVgqB+WVTTaUuAfCAABIAAEiovA+c1KDAoeBDM2AAAgAElE
QVQOIGkAX/01d35+syq6+ZGO5cfFrXKUDAgAASAABICAh8CoOsdHMwFxl87VfbHG0CKxQ9Mg
jYN4Lv6WjLb8cAEBIAAEgEC/I7B/WYtAfe/Hdfdy3wUuv7ypf/3Gifr9LwHlBwJAAAj0MwLK
rN7KQiUJl/vJcIAqn1Ybah0B3/f3c8NA2YEAEAACQKCPEAiJQc0K+nHP/ilWCvCNVAX9R4v6
qOmjqEAACAABIGAQUFvy8VhYCkJ5Ff5UY1P6kCPuRMcv+mi1ZQgMPAABIAAEgEBfIWA3J9Zk
oG82J/brubxaQMC6Ab4NDX3A5oQ+TngGAkAACACBwiGgNOSkE1B6ASUP+3WBHS+4tHBITUnm
YAQnXsVfez9eOjG7M56OvKYg75MbJMd62vqIS0ekcfPBuPXjuIKd8dny3joJOIHhBAJAAAgA
gV5CYGG90gmoHyMF+3f7ncdaKSDu9L8A5XzWFXpvMPGanx+cvLf3QTQHl+dVmJvRL/rNNYp0
p34ulfhNTGI3Lv8Twzpex/iMvgIdsAjDBQSAABDoUQSCD5IDsAzU8q+PN+cNViowDDFST5mf
8vxNVMZ6b775z29gr8hHfTrwwoZMpgMisnuvrUd2paMDTgKRGPACCAABIAAEegIBs/eOEYCC
E2Q+Gs4xNKNis2KPEQwNZb3Moj4dGBx85Y3etXbAe+1A24h2QHGL6XEntHSCDniA4BEIAAEg
UFAExFy5VglIPiC1BP1zqnF8nU4pDBgWAmRo6Jd4v+16m4YODE6HBX9a7cB8qskCUjXc8/T+
qejAPLQD7WoHiAcIAAEg0CUE1FBYij+XE/S7JX14tSEh88XxTGsoFR0YfBXKQwbaATFhEKYc
qejAIOhAqGLwAASAABDoPQRu00hY/8qx8PL6bCVfD4BkDnCQeNC1nC1HIjowf/Of8PXf7M3P
00do4C5+52dd8NJqB1xpTdMH8wennevgNzcmTRIe5WA6cMPxHuP0VApuJuEGAkAACACBHkBA
nmpMo1+eJpC3qR7IeLZZPE7HO0oiYAjB8o4s02TtQGSYLcfqwT8HaQ3B4OANd+zegnbASScI
ZJwvLt1gRuBOLRjbgctZlh1xAwEgAASAQHcRCByxZ0Uf9ugvlX4hHsBcgAjTcpb2lUl0gBvI
TT18d5cRpNUOuAI+alyom2Cwl/jA/EH9Rt5ZOwA64IICNxAAAkCgYAioLfiMekASAnGtdgeg
BStw+uLcJjDEr1EPDGW5+rIOHdBiefCaU4QWtAM7nWiMk+nFvKv6Bx0w8MABBIAAECgsAvul
qGNxJ27qKWOTuV7BUppYMiSSGBBIGe7NVI8OBJfV2H3eldVptQNR2wH3ja2RcTZSOGFfaRoC
7YCDCZxAAAgAgYIhMEVCToo7e2W8oK5nIDxvICGU1G92mxXXowOl0zy17xgTtls7UPpMabjr
GaEd6JkWi4wCASAABJpEQJ1qLKWc+KdF3jIMBzSatD2TAobQEUhtzmzNRV06ELCPjzp/pVJa
7UDUdsB9Y+Mr7SQ68I3zCnTAAQNOIAAEgEAREQg+GCknB8L0kPlmvL2DpMTHIiRc8mF1OaMC
1KUDJZotcNcBtl07ENAChhtOGUEHHDDgBAJAAAgUEIGATzWWUo6knvjdnKXxfK+BqLQnhihJ
yiQAykp7Up8O7CXjgWkLY1rtgGspwCsLnIWGNr5SaVKlcc95BTrggAEnEAACQKCACEwp8eb9
ZDc33osIitWGRJWILhFrymhThvp0gIX/K4tkBtoBpR446KwtAR2weMMFBIAAECggAgv6nB4l
6sSPvK905EABy9xwkexmxQyQuK1faDiaNAHq0wEe13+2saXVDriWArwr4U4bi+Ni24G9zivQ
AQcMOIEAEAAChUNAnOKrLkkCeK5AbE48WrhytlagsuRM3rWcDWeqSwfGSZE/6OxD1HbtAK8s
eO+gBjrggAEnEAACQKBoCARyc2JNA7S825yRHryHwRPHPUqUJGlSxEmhlsmMSl06wKJ6ftzC
mVY7kNZ2YPxuxHQA+w5YuOECAkAACBQPAbmonuWbuomf5aEdxStnyyV6bFiAAkw9ZWJvWY8O
vGDlwDfOfE6btQMBn4ww6yQBOtByE0IEQAAIAIH8ImCV4JoMCGGX7Yl9+QWjZs7K7qSK0g0I
pLJYbViHDry4oQbug4Ovneym1Q6ksh0IXnAW3E2IcGaBAzecQAAIAIHCIXCbDuxzRr5DQ9ic
OLaaF75QagGrTZGuDFYb1qQDwU1S4w8O3nNH7u3TDgQvbupDE2+Mu0lAOxDbKvASCAABIFAI
BNQCOj1ZIO/yfxgOxNftlNQJ6EsSqGzASqYD4//s1aqBwcn3bibTagdibAdu3DP/3bhx5K4+
P1nwjdNuCkY7cGN6+nLi/wmbGIQjwhMQAAJAAAjkDAF5qrGUayTayDGUwYA3Z8VuNjtytaGk
AAyUvC23X5XCdOCba9cOXrP/rn1zQ+sF1GSBs6xAFKcF7QBPPcjbvLz08+VxDyZeWSB8CZ/x
/7tzEV5oPAIBIAAEgEBuESivZsFGAk79ZjIdnlsEGsuYwYsoAaHWdkMLpgNK6kqxq/6JH/ea
D7OBFs4scGO17vnJ/yLQaDpgfUVd7yOh8AIIAAEgAARyjwDtreMMdoUzu6N5cg9H/Qwe30yU
SasH5NPyjvrhGvLBdCAqa+2bI/94MbZHO2ATGBycnH7vpQE64AGCRyAABIBAQRCYklKNyID4
JcdQJkvpCwJYqSQ3aWCgzH2ozac71KUDdy+FTPwkuC3YDrgcIOSenB4P1VsaOhC/xWEoGjwA
ASAABIBAvhA4vl4LNkkLxCUfb+crj7nLzW2NFGMnb23ewrE2HZg8+Ho8ikr7tQOSGdzY6fKO
NHTgfTRreAMEgAAQAAK5RiD4oCSb/BEyjaUbTjWuU2ejoc2KCbXN7eVQNejAtRMPxmMzmFY7
4Nr68ckHl24614kTHy9fsyaLd92VAkwH7u2tcXmLEWLzipdAAAgAASCQJwR2MAtgIqC4QSa7
7OWp0K3nZcqaD2jklod+aT1eGwPTgZuzfL2++fkaWxLOTyfI2xa0AztLgb1KSh2w8/IkTxsc
Gbf5Yjpw2b6BCwgAASAABHodgUBuThy+hHRrt1Vcr6MUl/8dAjVNBLSz4dWGp8USQv/Suwwy
HXAH5qUX00o+z8/f9ZYUcA7Tagei+w64+gJb3Bf3OL1X9h3ogMUCLiAABIBAURAgpbcUa+If
/S9ONS5K6bIsh15tqCiB+hEgNrpZ8Qsefbu3S5zrODpQKs1Ost/PcYXbSx9PxH2jd9FYebIg
3vpv/AYpJOYtKwEdSEYXX4AAEAACvYrAbSHD/OuLhV4tTUfzfVxsVkwXkwFxa3S1YQwdmK9N
B4IHNfhA8LEuHeDhvjPZwHTAyvsQivqgpL3mLeiAgQIOIAAEgEBREJDH80lh5v4bmipK6TIu
h9jZWeJGF7sa3Nk5hg4M1qYDQj+gtyKK0QHwmcc6ihgAbhBhGLefamoHzEaHN0wA0AEDBRxA
AAgAgYIgcJ4OLtIiTd0bHeAWBIpmihGzWfHQ+oZUK3F0QEv5qFqf83iJJPr8/Gwk0/Rp3g7l
Iz5oucC8857oQLztgPD2nlIbNPoE0AEHPDiBABAAAkVAoLyatQLixq5szuotAlgxZTCrDS2M
Q0P/i/GY+CqODuihfSIdCA6yhL57OvBifk2ag2Sr/3HycMQJV0c7UJqkIGYDRNABBzw4gQAQ
AAIFQCDYL8WYdzVsHF8AIJouQpx2pZH9HIPTB6NXrZUFlNPTekeAb3w6wEP5a4kl2klM4p7j
obbtQKnE0ws6Wzjg2MEOTiAABIBAERCQpxorQmB+hKOtS+eLgFLNMujVhhJB/a+hTRvsUn/t
Muklagcc8wGtSdCBTpO0P6KfI/eb5OGg86GedoDpgFnZCO2AAx6cQAAIAIHeR0BbxhsyIPUE
+3u/XB0tgd3SUaJHV6OrDRMyXIMOlC7zdMGkvzyQTQPMRL8Xd8AbE3x03texHSgdobSMoQLo
gAMenEAACACBnkdAr5vXQkyNbleP9ny5OluABbnaUBAqrRpQ3Ko9nKoWHRhnGT3oTxewWYE2
R4yA4Wv+hYc62oHTZDowaM4tAB2IoIoXQAAIAIHeRSCQem4tyJQ0E48N6bl7t+xtzHkwJWH0
rgZXGyZkpxYdKM2yemAwLPj1xgPuZIAbPdsWzLvagzq2AycopXljpgA64CIKNxAAAkCgxxGY
0hSARrb0+7jHC9WN7PNqQ82slHqgLRs51aQDpWketE+6kr1UesA04UE8FNP02bUkrKMdCHhb
QmudCDoQjy3eAgEgAAR6EIFggU/kU9KLB7fL7T2RrwdhaSbLtFrT0Q9ISD+YsXQzUVKY2nRg
nK0E5j1FAM8i3BiPS/gfYgPzoQ2Oa9oOBB+Jdpi9EktYWRCHLN4BASAABHoTgeCDEFpMBYxr
PQwHmqlNtdqQsGREBbQ7mokpHKY2HSjxGoHBebMCUAX/SBJ/8Np4ODb59OIuyfawRqGm7cAJ
rYSw0UE7EEUWb4AAEAACPYqAMhwQo1gjv6TrfI8WptvZfqy1K/LOiLbBCqMOHSgd5KH+3XEH
gIC1BoPz9/xFB8Gs3q5grxPAmBK+CL2khxd8YPKgu88h6EAMUngFBIAAEOhJBJztcywhaMOA
tifBaD3TKy0NMK715VbjrUcH9OFCg5dDMxO8hfHg4ORlV8IHs0wfBgePjIeylqAdGN956eAk
qxpCQUAHQvDhAQgAASDQuwiMrpckQPwjLqAcy+2Y7u5dSFrKudms2EF0c8uGGPXoQMkI/v/c
3Acs3qUkv/fqxH87d+785+bng1ozMDg4b7YbpmDs/27ompwcnJ/niQIRxGw6IIIwHZgM+Y8+
hOcw3BzCDQSAABAAAvlA4LYgA/7VFmP4fBSv87mYkmgaesUPre7vWJcOlO6xvA7bDZ6+ocf0
4q4luiPazfaCjJNDH5yAIecJV//AdCDkIebBT6bztYIUgQAQAAJAoCYCNNetpRffp2oGwcfa
CGhbDJcVtHr6Q306sJOFvTuzL/J5+l6MdNavJiNiui4dmAyxAa0d0BEm3Ocj6dRGEF+BABAA
AkCgwwgcd041FlxAXcvt2UivwyXJT3Jqi0cNJmM6tLq1/NWnA6W9zAe8vYrH9aYEUVF9w2wu
aDJXjw5c82wSoR0w0MEBBIAAEOhhBHhz4rDsWu1qg3u4cF3L+vEvCFDxKx30sKOl7KSgA+N6
XuCeV3+z8QqCux/Ho1mqRQfm56dDhgkydDo6AO1AFGm8AQJAAAjkCQFxqrGRXHrCu1W9dp7K
16W8yOMhGVitHRgaamkGJgUdKP2nx/+X/GL/5xgPsqd7n8d9X/I5iQ7MH7m297U4Z9EPk44O
DGKywAcOz0AACACBHCGg99h3GIGQYq1aveWogF3Lym3LAoyCoKWNnXY+UNd4zRK9J08PPIW+
DBP893H63t1JwQXmJ49cu3ziRSki2VXUnA5HpOPbOa4+xvycDvtMegpvnhwTD14BASAABIBA
9xDQpxpb2SWIQctr4rpXnvykXFbbPgs0iWkRwN1FVo3sg/HxeBqQH+iQEyAABIAAEOgwAuUP
en6A5JYUXcurW94xp8OlyGdyYm8nywQI3qEhHAqVz8pCroAAEAAC/Y3AjmUrsbSCoA376fY3
qLr0tNpQEwGCd/NxDM01PrgDASAABIBAThCY0hSASIH6XcYAtk21I1UvoUviC9VLm9BFNEAA
CAABINAuBOhUY4cKSO32SkwVtAtfaZhBFMuxIMCODu2CF/EAASAABIBAWxAI9FE7LiFoyfi9
LdkqUCRTSjlA8CpiIJ0trTYsEDgoChAAAkAACOQDgccsp5TM0oILwqqNlROITR0i1/oFmA+0
EWNEBQSAABAAAq0hcF4IKjtwJdfyjtbiROgwAnbLR4Uv/eCsyDBIeAICQAAIAIEuIjC6Wkso
YgKKGqzuYoYKmfT5zYyutSIQqw2hHihkZaNQQAAIAIFeROC2kVNGnb28/ngvliTXeTbHRRqU
h5axlDPXVYbMAQEgAAT6CQG1p74/WYDNidveBIS9ptbCKId6WD3a9nQQIRAAAkAACACBxhEw
pxoL8WTUBFgD1ziQ9UIEo2qzYqsbkBYbOD+6Hmz4DgSAABAAAp1AgEzcDA8gSoAdcjKBforQ
lWArwNUP9DCZYI1IgQAQAAJAoCEE9odHq/QEw4GGMEztOQQ2UzAcIZ0aPngEAkAACACBrBAQ
A1Y9kc3iSbzA5sQZwR2sNmgT75K/H7D5Y0ZwI1ogAASAABBIicCC2DzXXpIQiH/dPXs3Zc57
05sx1LDTBctD2OGhNysTuQYCQAAIFAaB4INSCdgfSQ2wOXGG9fuLwFrCrf9JwIfOY/eBDCFH
1EAACAABIFAPgR1GKkmHurAUvh5orX2/rYF27iBgrWGK0EAACAABINASAnJzYucSlED8D9V1
S5jWC6xWGzL5IsBFDWB6ph5s+A4EgAAQAAKZITC6Xool/scSamhlZskhYoUAcTDDBKgCsNoQ
rQMIAAEgAAS6hcBtRzOgnEJGYXPizGtDzdAw9JqEbcbSzsxxRwJAAAgAASAQiwCdaiwFEgkl
9YtTjWOxaufL8geXCzD+2PipnRAjLiAABIAAEEiNwPnNhghoQjA0hM2JU+PXvMfjX0gCRhyM
mQGQbx5OhAQCQAAIAIEWEKDNiZU0UoJJ/axuIUIETY0AHRolsbfQb4ZeJjV+8AgEgAAQAAJt
Q2D/siOLeIyK/XLbBm/tiAT4IS4gn9Yv1A6Dr0AACAABIAAE2o6A3A5HXPSr77BvbzvO8RGO
rjbIcy2IiliJzYji0cJbIAAEgAAQyAoBMX1tLkMMYDiQFdyReM1qQ4eS4aiICEx4AQSAABAA
ApkiII/SIUGkuAARgvU4SidT0N3Ig8eqAqgOtHPzedcL3EAACAABIAAEMkbAbk6sRdHQ0Obj
UFZnDLsTvVhtKEmY0cwoB1YbOgjBCQSAABAAAlkjMEVSiKmAeJD/41TjrGEPxX98vWVi5BK2
nZiuCWGEByAABIAAEMgSgYW4zYmxbX6WkMfELTmZpGX6n+IEU9DQxECFV0AACAABIJABAoHe
Fc8dnuJQvQyQrh3lfhd/ogVDWOpZGzN8BQJAAAgAgbYhsMMZkvLQdHnoPIalbQM4ZUTSnlOr
BuRdPXxAPaSED96AABAAAkCgJQTU5sThgak41RhSqCVQmwkcHHe3idY1sqOZqBAGCAABIAAE
gEBjCIxKEzYxGA2NSz9gjWFjKLbHN6821FWh6gSrDduDLWIBAkAACACBmgjc1sNQe1/GqcY1
IcvuY6gyJCsQF6w4ssMbMQMBIAAEgAAjIAekJHfkL0sgnJ7TpfYhVDVONXCFYI1Hl2oDyQIB
IAAE+gYBmq4WYsdKISGOsNq9aw1gStaFukQ9MDnbjKMjulYfSBgIAAEg0B8I8KnGLHdYEGEv
vC5Wvtwf0jIBIgZYbdjFCkHSQAAIAIF+QGB/RPTIzYn7oeS5LSOdHhHWEKzGOo/c1hcyBgSA
ABAoAAJTRi3gjEmhmu5qzeqzJU3VSGaAdZ9drRMkDgSAABAoNgJa8uhJajUkheFalyv9F0dj
IzmB4gUw7uxyrSB5IAAEgEBxEQg+iENytMGaHoziVOOuV/h+qgtdI4qkrV/oeraQASAABIAA
ECgkAoE61VgJG/WjmAE2vel+XZf12YaSEOh//+t+vpADIAAEgAAQKCICUyxsrIZAvMCpxjmo
6vObQ5oBUS2omRxUC7IABIAAECgkAgs8Bg1JnpXYnDgPlS0PlSKbAa0cwIKPPNQL8gAEgAAQ
KB4CwUotcegu5M4y9sPNSz0Lqw6nemjGANtB5KV2kA8gAASAQHEQCPi0HFfoDA3Bfj0fNRyM
fiHpAF1GfYPNIvNRO8gFEAACQKBACKjpaaUR0FJH3HGWbm5qeIrqRlMBuoOt5aZ+kBEgAASA
QDEQMMbrZgAqBA600Tmq3P1M04gWkCXBF1htmKMaQlaAABAAAgVA4PZmIW3UkFOLm6Eh7Iyf
p4otr1bVw6SAbx+wWXGe6gh5AQJAAAj0OgK/2KGnkTfLUEXnqlrPG8YmqkhSA/kP0zm5qiNk
BggAASDQ2wgcj5M0MFTLWaWSsafV3kjihl2iclZJyA4QAAJAoIcR4FONpXihCQN5h+FA7mp0
pakdU1OoptzVEjIEBIAAEOhZBJSVmjPqlFpoDDvzV52jaqMoWTvyH/0u74f5QP5qCjkCAkAA
CPQiAlNKtugfkjTYnDiPNSlqiqvHOJaHcP50HqsKeQICQAAI9BwCx9eb8aaRNUM41TiX9UiH
TJlqUg4sAMllVSFTQAAIAIEeQyD4wHoBJVvkj/i3frTHStEn2TVWHqKOVH2J6tq8GtMFfVL9
KCYQAAJAIEME5Ok4WrIwMYDhQIZ4txb18S9ClUWsAKsNWwMVoYEAEAACQCA4z2RAMQL5I/9B
vuS2ZdAOEaq2DDFYPp/b7CJjQAAIAAEg0BMIkLG60gqQiJHODz2R9T7N5G1VWYYKqCfM7fRp
Y0CxgQAQAALtQsAXLpITYCf8dqGbRTzydAlibvJX/JM3WH5mATXiBAJAAAj0DQKPWZxYwSJc
2Jw41/Uvpnei1+NcZxmZAwJAAAgAgVwjoLbBF7JFDjDNhc2Jc11npZI0/tR6AVlz8t/m4znP
NLIHBIAAEAACuUXAOSSPCIH8XZ3b7CJjhEDwYTlM4ESt4TBqtA4gAASAABBoEoFgvxD/9L8U
KCRisKlNk2h2MJhYbWgvXYFQ6nSwBpAUEAACQKBICOhTjYkISM2AcGHL2x6o4inD46jWVNXB
5KMHag5ZBAJAAAjkD4HQGFMJFMEGMMbMX0XF5EgdOsV1Jm+SFaxfiPGIV0AACAABIAAEaiIQ
rCYxosaX+mc1NieuCVpePiqrD9IMiF92rMRmxXmpH+QDCAABINAzCARkny6HliROpEzBqca9
Un9xa0KWsdqwV6oP+QQCQAAI5AYBOf2smYByyR/Ik9zUT72MyB0jWC1gHdisuB5s+A4EgAAQ
AAIhBBbE3nZanChiIH9WhrzgIc8IBCuJz0lKoCtweXU5z1lG3oAAEAACQCBvCMhTja04YSd2
vs9bNdXKz+h6rkDJ6/ha3g/zgVqY4RsQAAJAAAiEEdCGA65Ewbl4YYzy/jQlOYCsQFWJVJPL
WG2Y92pD/oAAEAACOUKADNE0F2CRglONc1RDabJiVxsaQrCMXaTSIAc/QAAIAAEgIBFQemaX
DMgh5gfMO/dY61BLRc2kj9QVyGrEdEGPVSOyCwSAABDoGgK3SXRYSSKoAYaVXauOphM+vtk1
AOFJAyh5msYTAYEAEAAC/YXAY80G5GhScwJMOvdgI6BtpknPQ7+iSrHasAdrElkGAkAACHQe
ATGmdHmAfMDmxJ2vhrakeFvVnv4hRoAFIm2BFpEAASAABAqOQFluThy6hBTBgvXerPXR9WqK
QNQgUQH1e7s3y4JcAwEgAASAQCcRkKcaOzJECZDNxzuZA6TVPgTOO8SOGIF4gVMp2wcwYgIC
QAAIFBOBYMqRH8YJ+dGrtS2PntD8TlWnfIBZaK9WJ/INBIAAEOgUAupUYys/yAXtcqfgb386
5Q+yDsWlbuzG3E/7gUaMQAAIAIEiIVAWmxPbi4XHeuw40MN1LAkeVSRXp7gtY7VhD9cosg4E
gAAQyB6BHctSWJD8IOmxjFONs4c90xRotaEledKFzYozhRyRAwEgAAR6HIGpsNBQT8s41bjH
a1VsVmwZHrvWL/R4oZB9IAAEgAAQyAwB51RjpRpQPysxVZAZ4J2JeHS1qsgw1cNh1Z0BH6kA
ASAABHoPgWCllhiWDCxj05req0g/x7zaUNYqEQP5C6WPDxOegQAQAAJAQCHwWEgJEheaFog7
NicuQOsQNWsqVjs2Y7PiAtQsigAEgAAQaD8CdgwpJQb9gwl6+3HuQox6wQhRAa5erDbsQk0g
SSAABIBA7hEox80wr8ZxuLmvuDQZXBCrDa2CgJQ/y/vThIQfIAAEgAAQ6C8EbquhI40fWTeA
7esK0wSmmAIwKaC6xkRQYeoXBQECQAAItAsBtTqd1cjMCWA40C5wcxCPWG2oL1O9XyxA+ZOD
qkEWgAAQAAI5QkBtTqzlhbwLmbG8H9IiR1XUWlbEQZVM9qiW1cMHVHBrqCI0EAACQKBgCMhT
jdWgUf0wLYCtWZFq+fhmrlZRxaaWdxSphCgLEAACQAAItIoAqZJZSrC8wEq0VlHNV/jHpPNh
UkAPqON81RFyAwSAABDoLgJTIRnBD9inpruV0vbUHWNRrSFYxvFUbYcZEQIBIAAEehYBtQzN
nVqWagKcatyz9ZmQ8dH1TPRYCySfNqOaE9DCayAABIBA3yEQyFONrYhQLmxOXMBmMLXZ1rKp
8l8KWFAUCQgAASAABJpAYIfmAlJYaIGBLWybQDLvQXaICtZaIF3ZXxzPe66RPyAABIAAEOgE
Arw5sZQUfAlJAZPzTkDf6TTkApLItbrTuUB6QAAIAAEgkEMERtfzOFEPF+X9Qw4ziiy1jsDx
L9xaFhUtH0H9WgcWMQABIAAEeh6B25Hh4tDQF6NBz5cLBYhDQG0+STUumIAkA+LCZsVxUOEd
EAACQKCvEJCnGuvpZHOHfChsGxDsT9e4ogLyZ/1oYYuLggEBIAAEgEAqBM7rveqMbBAOHHWX
Crue9FTWqw1dWoDVhj1Zl8g0EAACQKBtCJBtmR4uirt04lTjtuGbw4gkAeSKJgooqxxbTuWw
ppAlIAAEgEDnENgvZYF3YeVZ5/DvRkpqtaGqc1v5m4/DWKQbdYE0gQAQAAL5QIAMy6RUEP/4
NoR9afJROZnlQu46RdWtq31oGcdVZQY3IgYCQAAI5B4BeaqxHSEqIcprOqgAACAASURBVCFO
Nc59tpHB1hDwD7NWTQDV3hqoCA0EgAAQ6F0EArspDZEC8bu8GlbmvVujKXM+ZVVBlg1iNUlK
9OANCAABIFA0BHYoWSA5gNYdiyNtsDlx0ao5pjx0njWpg/SEwfoFmA/EQIVXQAAIAIHCIzBl
R4ZKMChSABPzwte7KKBaUOKQQFn/yx9AB/qh7lFGIAAEgICHwIJcgO6JhKGVnic8FhMBu90E
cUL1+xh8oJi1jVIBASAABGogEHwgQaAUA0ZhDMOBGpAV6dNjVe/cBHRLwERRkaoYZQECQAAI
pEJAn3UrRYGRCucxPkwFXgE8rbS1LpmBagIwIy1AxaIIQAAIAIGGELDaYjVMpJ8dYAMNgdjL
nkfVZsVaL6DqfxmLTHu5RpF3IAAEgEATCJAwsLYDQiwsD30oNxETgvQoAlOaB6q656aALah6
tDaR7aIj8PRwymtt0ZFA+dqNwG0aDmqJoO7YnLjdKOc6vmCHmiEI6QeG1h/PdZ6ROSDQrwis
q6a8LmSl4z27pV+xL3i5H8tzDEkQyF9yYR+agte6Vzw6vkoyQVH/3AyWoSHyUMIjEMgFAqnp
wNVsshv8MfJdNjEj1q4iEBzfTARAigK6xDN2qe1qpXQhcbFZMRMB3QwELdjRhYwgSSAABOog
kJoOXKgTUXOfT56pVkEHmsMu36HMsJCEAVEDnGGT70rLInd0gpXkAkwLZFPA6pIsoEacQKA1
BLpKB1btkTMVoAOtVWE+Q/MWtUQDeGC4GZPG+aysTHN1m2o/1BLWY++JTDFH5ECgGQRS04Es
JgtOKbsF0IFmKi7nYaZE768FgLrL51+CnOca2csAAbnARDcF47idQUKIUiCwsE5db3MCxlqV
mz9ykhtkow4Cm95612EyLZzxXr89WSeiZj6PgA40A1sPhOHjbSUHUGND9QsR0AM1l0EWz7Ny
iBoDtwmsNswAaRHlWeq/zzQde3Cx6aAxAWcqFZGhn2O+4FUvIHCVmtPTTuR1RDYVTBZ0AurO
phHenJilwXrsONDZWshNanJzSsMMuTVg4iib6tF0oFlF3NZt29qZsRklTkAH2olpJ+PqKB1Q
bQWTBZ2s346kJU41Nt0/O5ZxqnFHoM9jIuUPRj9ADtEmhmBWmklVaTrQXOTjFw5UZ5oLGh8K
dCAel15521E6AO1ArzSLhvI5pXt/2e3ra0dDUcBzkRBQc0eyMTA3VG0Ci06zqGJNB5rSDtyS
1lzQDmRRLz0aZ0fpALQDPdpKamZbnWqsWYCeMMapxjUxK/jHKdscdIMY2owtqTKodU0Hmoma
7MqhHWgGu4KG6SgdgHaggK0oWCn6fh4GGvUAVpYVsKbTFynYz7oB2TD0tX4hfQTwmRIBTQea
0Q5cV8OzmWaCJuUOkwVJyPTG+47SAWgHeqNRNJLLgE65130+iwGMBBvBsHh+R1e7RIAbxcp2
Cp7iYdZUiTQdaCJwoOhApa2TBVdPzc3NndrTRG4QJA8IpKcD41vuHLt1Z2sL9uLtWVkQbLl1
a0tcx3L25K1jt06ezQOqfZSH87Q5sejxnYEgTjXuoxYQW1R12LVqEU6zeBzrFS9bQEDTgbgO
sV60rB2o563B7zInzeSmwWTgPQsE0tGBYNOeuapS9VcrZy5sDWfkqwt0HQu/Fmti+YPYw+CW
dA4r7cB19fYP5fki+YiIcA5p338nPcrVkOXvtldEToa33Qo1uVVPtxHZqFZGtq2N00q+paS2
+JnEc0sIiGGguLjLlzf5D1bkLWFaiMCsNNJkQDUNrDZpe9VqOtBExKQdaO/KgiaygSA5QiAN
HQjWzilBbn6uh4RqWRxEIK/KV+FyBdeJQGxfVSqR1Qr5U7+nlN+T9CYUnfzwN4X820Q4LF/M
BaVVP+s4KmdscmfXEdPQ30YuRAnBdvq4NsQiTPxwNInAbU0FJCvgC6caNwlmkYIFKzUTcFoI
eGK7q1jTgWa6NdIOtHWyoN3FQ3ydRSAFHdhqRLAWt5XKOnfO4CsWxmfCbfIPkukVucHhHh2U
75U6dEB5qzh0QL6YK5XdrGgSEayl7Q45anXbfseHkf2s9d/juRUEzIE1ou9X3b+8w3CgFUiL
ElYuOHFahWoey/uLUrq8lEPTgSbyA+1AE6AVPEh9OnArPPJmofuzVeSXSn/wy+9csL4iNlB9
Il/u4QcjsmvTgS3kz6EDpB1Y50Qzx4mVfapBYUN5EV5ZO/CUQ+HWDgT0AnPFBJgQDO0Ps8J2
pIM4ehCBKa0tcu9TaBxtrUpNB5qBlW0Hmgna1jIgstwgUI8OBMccCaw2pCZpWznl8AHmmdUD
jlVBeY4CXpetLVhneIAOrhA4SU96nG9Q+dt/LylJ5dRJJy/Vn8h3mRo1BXCYS8U7hAnaAYNu
2xzmVGOnw1+GQrht+PZ4RGq1oWgaWm0kHZhIam+lajqQHGt51cWzri7X+Ky7sqB8NiGkiUI5
ymfPpmMUMr7xcNjYp1UX0/iKDYqXrSFQjw5sIjlbrW5ft2lVKTi7aY822TvjtLGzLGx/tu2C
CcAIsYZbV8VFwvqwdF4lYZ5IB0ju+9qBOZ0Zca+sUmkFM5oiHP5pazkob32q6UElrAiA7UBr
DSUutDzV2CoGpGt5COZicUj15btAmJlS81C/5Pxgu4i+BKXNhdZ0wKJaviUv6jrH186cUv3j
9m1PhQWXvS5KP9Sd/iydt8KW2aXSlquHqaMfOXzBGmmZCO7IIJvk453rw9WKsC+/qL5tke9v
yenh8BWcFPGp3nvk53WbbGa1r69UOJnFs+tkT719Rnv6W325FRkx6pC4txOBOnRAy/kDT4xx
3oLW2K9z8nFLVXW1wkN20UroRfUOeVINgNrDd06wRDqgQvu2A/Ry2x/H1q47pffW/InZwJxq
myrqv+co7UqoCUE74ODeHueUkP/iEt089fTq6XF74kYsBUDg+GZuH6plsHtHAQqWnyJoOmBz
tEr1fsJAMCg/4aGbejO8h0Zm0mewlrpI+csdqDO4K5WV7Th9kL9njvkCXI3sxHStnamtqOhn
ZIyREw3LP51S79WPUDFvf2ukCed7nfok+vA7NGYUj3N31Dce3bnChsPg1n4E6tCBbVSNIw7f
C8z8gZXAxjhg+CI1nFUsfa+67Yga53dOIU5S9CG5LT/H2w5Iz6e+UsEDoqalrdx6trntq8y5
FisR7HVd7I8hLp8FWw9wNYjAwheml+eeXrCC2w1GAu9FRuAXzRP1XTQUqI/aWeOaDtiubpUS
49uC0hZHBsuuszJsl4I7dEB+EpdDB07OqTf2p1I57EwDy+zzSq9gj/VUleJgRj3/HC7hLbE2
3Lu226wov5oObHLmo2m7RF6ehp2Nwphm9FSbDmyiWhz25PUx9bri1voCt73Dql0GLJDdCYVS
qVHtQNUmqzmja7EgEZmhDCoDBYsQ84HKWvsKrnYjwOfWUUevu3tsTtxumHs7PlqHatqIcqCN
tLFONR2wUWrtgB1nUx8pf59qb0/tO3ZZOqAVriEvI7d0UHVX/fGcsSEXXivbZc8/owK5gqFU
XueIeBtnaG0aL0Q/qZXRytsdlRJpByqgAwqNrH9q0wGqi2pErBKZU3xQZ5C3CiC/3NqGL+qv
6p5eO8CRebYDopE4WgoZ5VZqaXJng9DFygmhzcKVFQLyVHs1S6CpgHw+n1VqiLcnERgVqw3V
pRuJvEOD1L661HTAagcWlCzddvKAFb3GZaZfa2gHWCKYMOyohCYMSDugdbPKywVZqBnldOlA
yNSb41K365aA6H1pNvEoUn3fTt9ZO7DOFrB94CEmH4FadCC4SNXn1i6FX6XYYWXGje0JeZa2
g3ojglALalw7YBqvUE5R5IfdBIWbcx+hK6W35N9jD15oPDaPQHBe9Ou6jyeneNrRfIQIWUgE
3GZimssvhSxqVwql6YBNnLQDP5PpdOXMugtvrwprP750B3rnuriUtrYyIp3XjXDmblzs7rrn
2Katm47toYhE+Ds2DeqP53i0SHGr6YQZ5XYEhtYTV6vDM0/vbLmzdkalKr2J+Qxz0fjyggrN
P+voI6cB7YDBKktHLTpQ4qYR1hOp3OxRdTbiVGgp4C2CZkp6m0K/CtNrB5JsB/w9BWlSinmk
C9MCqQ24Sblf4G4LAmbY57ICWI23BdsiRRIoJZIhjsQIsNqwbVWs6YDticl2QPXPw1fP0vEB
Cxf07P0dJ2WStKExXekWC+ORn8oBxRk8ZQE+ctGGVdqBA8rvqT1X1x2u8MzxjHrl0AEt4Yef
yMG+jLH8VpOTCzbTRAfUh+FtV6/OCFHxFaUG2wGLevauWnQgOKwqd9jV6lCOArIeCM0WGLO+
O9wE5ha87FOz+s55e1Il4NgI8Le//ffcgi46YYVzK3mLE/qUdcwWhAFr39NtQQOICageXv4s
rz/evvgRU1EQWE0UIKRLWm0FQVGK2aVyaDpgkyftgOwZzxj7v6C0iXtQd4gWQwe0CficCSoi
PjtH/ex1mwjHVq2OkAZ41QWyDZxRPi0d2MI05NRWW+PBxVMUn9qvluIkOiBf71mlWMMtndFt
FXXF9fE2O3C1CYFadKBMdem0ApMotzlXtJdKa8k/25H69odiskB9d8OcpHaxxcTLjgTbAWWt
4vhlE4W41QJMSXxG4gSGswUE5AE1upuXtEBd2Jy4BUQLG1TtXEmNRZFG1VRw5GWb6lvTAStt
yXZAdKyHQ50fd84jTrpEB7Y5b0ps9ncqFLS0ao766TvGq9IOiJfDW3TCdJ9RHi0doFFZ1bMA
1/HZbWrWUQLVqrd5nEkQjo4gUIsOMLWLJWY00g8rmrSdP1Xt00j+G9UORGwH9MyXjnkPpeQy
Wf7E6ouKuxZSh8K9ZQTU8bVECBQpUD/7W44WERQRAXGuRYg5qgdQx/ZUtaYDNjatHRgWRlzu
NUed5UXzLnpmQcA2YcN+j8o2g7b/1doBb72gb0r4N6UZGRlqG8Q7OjNMByq0ME2/xb3TCNSi
AzwjMLM25iIDE0sDVb5XGbOTapVWjYaKk147kGA7sEdTUY6WuWdM9taydiBqZBjKER6aQiC8
OTETAiiAm8KyDwLRZsWymTAtELf14fFnH6CQTRE1HbA9o7Yd8MfZ3CPq3f5EdniywAbVFtjq
mJlQfllMGJrA2oHQzi4ywIyS/0Ys8HgtGh+fcmOsCbV2AMO3EOwdf6hBB4K3xO1q/G738nvH
+I2s/RM+G9UOODYFxEb9Fn7KJJfkiDZEL8d4bAKBSP8uenqYhzUBZH8EKevVhnKegBnB0P/6
o+xZl1LTAZsOawcqRnTzJzYStOP5mDML5lQ/OhKlahcr6ssFnQxrB97qZ32fUd40HShTjz8c
jY+/VPQXogN8zq2ODPeOI1CDDuhlfKqG43/cmSiV9XXUbKqOlYgtUnrtQILtgGmNHCe1tvis
0dvYiQ6bI7iaQUBof02vrhyyi8fisWag7I8wYm5JNhHNBIRTXI/7o+wZl1LTATvEZ9uBU37C
W6lrdvSlrB2wHjkybwpYfT+j+tMz2i9rB3zK4WkHNlEnrK0CdWB5Z7mjl6ITHahidwEXoy64
a9CByDGEUbk77Od4gWnjdk37XA+Nagd824GKP9bnxKL5Mm9AB9wKaI+bbMNUl246eBxk3x5s
CxoLrTYUTYZZgbxtxjqUNtQ2S3Ajp0sl1g5EZDrRBOdgt6jtAG9OZBUINoNKXlcqZX5DPW9k
NOjRgSfUD9+x0RgXTwfr/pnpgMNVjE84OohADTpQ4pkfI1ujjoqfU56gEutFLF01ftJrBxJs
B74zUZGD+G40W/ZNHDH1IsFjYwjIc+qoYycyoH7Xl2Pqu7F44bvACKwUrYSai2o88gEnYbej
vjUdsH9+bDvgT6yWAuoVHQtv0g5ss9lgofyVjcx844UJeg0YaQf0pIDx5dGBbdRBr7LfjSsg
QqFj0Cmb73B0BYEadEBrB0aSL18jddIK6BiK2ah2IGI74NMBalLDyfkbifxRdAXkIiVK+8qE
unYcS1OkCs6kLMeN+YDDC/ZnklR/RarpgC01aQfs2bLmC/XNf5jnqHaA+EF1y1fRixQH5hQY
6nkjGgiPDtAMgy8kVAZ407rtnBumA1r5YPIIR2cRqEEHxCJURSjPps7RgrOyQG5W7F3ptQOb
KOW/TQTERn06QPziuvEFR/YITJlRnqQE/O9x9ukihZ5GYEq3FtIOyKehIaw2bLlONR2wA3q2
HYjq3X06EF1ZMGfVqr6LAle17SD1x1rVb0sxo8LpMT91+PH9M/mscL7XqXChXW5tpHB1DIFa
dIBXFpxMm5nQcZdV75RBEUl67QCtUPBtB6o+HTilGtFc2vzBX+sILJhhHvXr6nel7YxaTwEx
FBKB/aqlCBpATEDdv4izMCpk6TMrlKYDNgG2HYhqZ306EF1ZQB206lQTfrS2VWkHKr5pt7/Q
kHw5sxE2lzwTrZcWEB3Y7nyHsxsI1KIDvO9AlGcmZJT9bycdUfUn31uidsBqATgIx2Tfx2sH
aN+BqEGLnzCe24VA8EH06tSnm98hnFjbLngLHI+zV4UmBENDOOSi1RrXdMAScrYd0Db7NgGf
DmjtgPWhxHcCEaDX2vSf+mPftNunAxRmj03AcV2l7LBdAdGBU7YUjk84O4dALTrgWX/Wy5Q+
rHrTV1TTw195IRK1A5s8j3o7DG24ok809LUDbOvop+PHhue2ISBMxG1nTvqB5c3Q+bYN3wJH
dJxWG4aVBDsKXOCOFE3TAZtYg9qB6owNSv12LT6gRTsRB78/9ugAGy9GpxRkimx0HqYDNitw
dQWBWnSArT9jOVvU6IMtU6qixXBVz3meotoBJhy3/KKznK+nHXhKLVdPaLmxwNLdRaNdbt6c
OEwJ0KW3C95CxxPwOReGTkrH5vOFLnP2hdN0IDBJse1Aau2Ao8tvVDtQhw6UWDtg82YyWSqR
PqDKIgLaAQeaLjpr0YESKeP1UZNuLs9WRua2rXvrDut/osqXp1+Mz5FbzzRxyIh2INhK/iLT
ERS+ru0AB9eWK24GL1S2/zxz9elF9x3cLSLgnWos+nOxXgwK3xZR7ZvgK0mdFPpd7w0Z+gaM
NhVU0wEbXfPagYA66Otnky+9ZjCVdqCkfFUcvmFzqW0H+A3TAec7nN1AoCYdYFtCR52ks8gz
P468/4qppdoT+28S8+EDkPlEQ3fCiRuzb5JykYPX0w6UyJbQS0bmsUxrHCoXdYZxbwMCt2VP
rkiA7dKxOXEbgO2PKBSbpOYjfvnaHzt27A9A2lBK7kHPWBQbth2wQanTdLY0SsxgvC2XN1lQ
ovjiVxbQngTDnAK0A4lQd/RDTTpwtqLkcsWfnOeTr6qO3qA8R15pcingaMMnF1DrcOlAQAkc
9opMjaNad98BPSsRPQeLiUyc3sBLC4+pEZDaXn2p/lx27TAcSI1f33uc0q1H3okXYHfr1lqF
pgM2lga1A+7g/WfVh4/YuBJdNPb7LvJ9RsXA3W5ANuXbI77kiznpszLH35gOxPrEy84hUJMO
lHhbKe/4a00Cqw4n1fJfTBXIa4HH7SHFAtGBkGUJefOO2+CDlavVutqBsxXiEy7FkMlf5CUz
T+UDrvYgIGzBqBeXN9Wdi9/97YkbsfQFAjtIK0C/3IqgXmql6jUdsEP8Rm0HnC56hnrTi/Uz
lE47MCNFfrWqZxjcaMcpKT2RwHTAlsL1C3fHEKhNB/jYi+o2lvKcLTYTqFoTwE1U8VZtf5Jf
uMtf59Q73QJUXGQzWAntUbCVaIPgjg4dUEGjbJSaUbXqJiPICNHSynZnYnLTHXWd7RiyRUvI
rBTTwzrZna92EC5agVGetiOgNrhWZED+ECvYjJOxW8BZ0wEbRYPaAXdlAffrKQZRqbQDpe9U
r12xYsLmkgWGnm1mOmC/w9UVBGrTAb1PcfXMRZu74ElFVXPVquJXsQTX61CEZxbUw05Askys
3LFRlW5RTNU9Vqwc45G9+OLQAZVklA7ohKsXHGJ5ljc+qK51UuIcrnX8OV/hrIvAfqPelTyA
uvPNxwFnXeDgwSLgHH+lW9HQ0A77Ha4GEdB0wP4dNmo74AzPtlBvvM1GZnLzdO76uu+ObdHD
wnTagZMUn6N/MPGxeLjDSdFj7Bo2EwSO7BGoTQdKC3NUo9XhqzyuDjbRDFO1OrzVZG9G+aq4
5xjq6QJnXp98VSvbrl5Yx8RhXGsC5m6phrFwjOevVIRbTAJJbDS4ozyKn7ljxCiChbfkWaRj
ggsHkwyXIbif4a6NQDAlu2+6aFQn3Y9rB8JXIOAh8AvpBKxyQLiWsdrQQyn9o6YDNkRq7UB0
GyJeWlC1HbuONphT4zFjzZXUH1MXr8eJHN9wdLaAT77VmxLy4PGUTg73LiFQhw6YWXihuj+z
58nbCzNafledqQI+7qp6xy3EJhbUb81L0h3Ra31UJp+pKV4O/7zt+hm2BThMbLG+dqBU0hMX
IgKx8vG7ddeHq9Ryq2GLB853CkWYyS8cFgEa1tleXPXqt+13uIBAKgRuCxYpm5F7YVvLVNDF
edJ0wA7oG7UdcAdN1O268wec5jHqted0FtJpB0p7qCvWUwI6dKnECmaTNiUM7YBFqDuuenQg
MDP5VRbVLOUrRu0eaMO9kJFgSU80VMwYfysHVTd+yydbuV/ESH+Vah4pbAcEaLyIQMQg2x61
Pxnd3MUQotAOhOBo8KHMmxPrTlx16Fgz3iCK8C6WAPOhF8ws6QZe2WzT0HTAhk+vHdgmu8nq
dRu09JV645tiCWMsHkxd0H7TaQdKPPtQOanD8Z33rbXjR9XfV6Ed8HDq+GM9OlAqneXNiLil
8G3klslqwB62L1iKKj/qNjSnJ5w0WVRRaK39Kj3Rb+M/c5aVR2m0A6WSY2xg46ge9jRU3KAN
iTHZhyMFAjuWeUTHvbikBdhRLgVw8OIjoHe21MxS3THr5MOU8lnTAdv1prcdmFFjp5AMnqEe
dNj2vDIfAa8wGzF9akrtQIkYR3V7ePrh7CkatdmVaUwHbClM8RdWLawS/xsZYj7AkQEC9elA
KfjDGvexvK3MsCWBzBHPAYRMBFVO77BvozUoc+uQ740CaYGaAvsV4/t1wgiA3hm9Au1vFTnR
kPG4OGMCa8fIU79lQTvAaDVzm+K+mzkBPe1oJiaE6XsE5GpDZpWqPcmfzcf7HpbmANB0wIZO
rx3gjtcO7EqlrTTsrw67L8vEG6pO/5tSO1DaekD1yJXttisXifDQzDEVZzpgS2Fc1ymCPeYF
HBkikIIOiHH+T6Eh/PAet3L1LgExFcZTR1YnFKzl/QiqVTNtVCp9NcONUNR8ZdsWKcipeViO
msRGGZmv9oQYy9xPhsYa6LgJPjUv4EiNAJ1qrPpu25GvTB0cHoGAi8AHakmKVGonVqy6CKV3
azpgRz/pbQf0OG7d2ltrn/Dw+6keUM2YAf2mOX53RozT+Erqj2eUV21KKDzrqdzKOj2+X7hA
FMEZEer+Ps524HpFRamPUtQZwL2bCAQX1667fubUqTOHZ95usq2i4SwFpa1rn1y98PbYVtt+
RSQLx9Zdnzs19/OetVE5ni6N8snvZg7LKK6vW2sacrqg8FUHgSBms/nl9frPu05gfAYCHgIL
X0gmoIkAu/Z7nvCYCgFNB6zn9NqBWyzm5c3YadFOMPLNzxfW3rlzbN2c/CyvkYs2kbTagVKZ
46tUhq+/Pbbp2E/bzNDPXc9YTzsgD8bDlScEQvK75Yx5sQXiUnF67xtMR0bSWgwNJtgX3tXm
xLL3Vj04d+PYnLgv6j6TQk5RG3J/h4bQoJrBWtMB2+ultx3g1X4k7Ndy6oGeGRCvQ8bjIydt
GqXU2oFSeYbil9EZl3Rsc0eVTAecFDQYrB0AHdCA4A4EuonAeaXV5R9mBMs7upkjpN3jCOw3
ygFLCaBuaqZSNR2wYdNrB0o8UyyFc8UYeOmDYORb59r+lU2ilGjLNaNCOJMFYnjmpGLjqxjb
MRVtXe2AzZ6bDbiBABDoKALl1aLLlr029dxECzDV29E6KFpiqk2FWxROym6qkjUdsOPq9LYD
Jde027HlMsYCjvReF57FTa8dEKXaZAzGTIRnrFmYKja0A03VPgIBgQ4jcNulAUwLcOxMhyuh
aMk5qw1Fk6IWtozVho1Xs6YDNmQD2oFS8NaYYJ+yMZTKx0Km49Ww7bj0OKwE+3dOGHLOqPch
7YDQD5TXzqn3+ucwbUHrhIZ2wAEDTiCQVwR+UeoA6rOp2xYvfslrbpGvHkHgcVjhRC3rfI9k
PkfZLJ9Ul6PJ5zerrL6As0s+nRXi8v34rasz267PrHvqLhYT9lcXf5qZG6mIrV63/7zumLeh
jAj2t4rMi0u83+rnRqYhr63fbTslOERlZG7mj2iw0kUVLpQHCscxnoR5OOOBGxDoHgJqc2JD
AyQ1EA/7u5cfpFwQBMRqFW5WpnUtYwoqN5VLZKKsbmzl3XreAtd6sPXoEAMQAAKdRMCcaqx0
BNyDrx7tZBaQViERGFWbFVtGIF3L+yND2kKWHYUCAkAACPQcAsIEXF2is6b/xRM2J+65asxj
hqeoZWkdATUzrDbMY1UhT0AACAAB2WUbGkDd9zJONUa7aAsCYrNiqRJglRM1NNiotgVaRAIE
gAAQaC8CtH0c0QDqtUX/jdPn2gty38bmTEQZyrn8AdMFfdsgUHAgAARyi0AgTzUWlxzD0ThO
OHA2fW7rq9cyJsxUDQ+Q7Uxe2N+q12oR+QUCQKAPEJBHzzlEgJxYDNYHNd+hItIiVtnIiG6q
9oYG1iH0kQwQAAJAICUCanNi0grIX3LtSBkY3oBAfQRuGyag2xfUT/VRgw8gAASAQEcRoJVg
sr+2F6Z2O1oFhU9MtDHFMolqMiWAcUrh6x0FBAJAoKcQkCM32U2Lf/S/uH2BU417qg5zn1lz
PJZsafrCnpe5rzdkEAgAgT5C4LHbQeuOGsvC+6gFdKSoO2TTIVnlEwAAIABJREFU4qYmb/Lf
5uMdSRqJAAEgAASAQH0Ezn9BfbPuolU/jc2J6wMHHw0hEHxwuIBocurCZsUNYQjPQAAIAIHs
EHDWhKsOWvXZ6KWzA7xvYw4disHkE6sN+7Y5oOBAAAjkDYH9y6JnVhxA/ShKgB3j8lZLhcjP
FLcw29BEy8OsVCHqFoUAAkCg5xEwC8Kpj5a/yzjVuOerNZcFCOS5GKqdUTNT7vWwWc1lZSFT
QAAI9BkCSoGrNAK6pxZ3rP/qs1bQqeKOribSqRucuq/sVOpIBwgAASAABJIQCFarHll00rqf
FofNwHAgCS68bxGB85tle1NtjRucuD1uMVIEBwJAAAgAgVYRUJsTWyaguMEQ9o5tFVaET0JA
LGqVzU01OfGj7jhGOwktvAcCQAAIdAiBKdUd6+6Z7ssYrHUI/X5MprySKKf7C3VUP7YElBkI
AIE8IbCw3jIBTQyGVuLc2TzVUdHyMip3ubDqAdIVYJeLolUzygMEgEBPIRDZF0Zqb3GqcU/V
Ye9ldsolA5IZiAurDXuvHpFjIAAECoSA2jWW+mM5SCP9AJaBF6iGc1kUudpQX7LNyX9fLEAn
lcvKQqaAABDoBwSMlTfxAOqhcapxP1R9V8tIq1k0EaBmh/Mzu1olSBwIAIG+RsA91ZgJwfLQ
6r6GBIXvCALH1WpD5gF0GxoCD+0I9kgECAABIBBB4LbsiAUPYCqgnOtxwFwEJ7xoOwKPqdUZ
EirbHlYbth1mRAgEgAAQSIPA47ghGgwH0kAHP60icFvrBDQXFYRgfbnVWBEeCAABIAAEGkbA
Vdiqvll2zPthz9UwkAjQBAJqosqhAqoFYmvsJpBEECAABIBAawioU41Ff0z/y5twY3Pi1kBF
6NQInKcWJ1udogLq55fUweERCACBDiJw9Pm75xNFUt9dPCmurR1EMNdJuYu9dH/8BTYnznWd
FSpz7iJXTQpwrHahqhiFKQYC5fuHlgbGBsbGBr48tzG/+uONG++L/ydSYj5TFdeFlJ6L7m3K
0QqQU/xic+KiV3uOyqfUU0o1wE1RklKsa8lRDSErQEAi8G73gL2+zi8mlMn76TIYjEg6cDKd
56L7Cp1qrJUDmLoterXnqnx+GxSsAKsNc1VDyAwQKJUejVkyMDCwL7+QUD5T0oG/JRsYya+q
o5Mw8+bEsgNWnbD6webEnawCpFX6Rcp/2/7k09AQlragZQCBHCEwccVlAwOjOcqal5WG6MAF
SQdmvBj69DF0qjH3yFj23aeNoXvF3u+SAeamIKXdqw+kDAQiCBwKsYEvI9/z86IhOvCzpANr
oR0Q1TelxmHiRw3N+GFHfuoVOekPBEZXmwZoHEOYsuqPykcpewKBCc0Grpz799C53YdynOlG
6MCqiqQDZ3Ncmo5lTZ1qzFRAdMOqJ15e2bHkkRAQYATOEyXVXIDuMGhF+8gCgeDnOXFhaVlj
2N4nOnDl6/wPpBuhA8ckG5hrDIpi+g7+5ysHRDe8fqGYhUWpco3AY80ENCsVTXPz8fz3PLkG
tSuZO7ckr2cm7a/Vc550yyelBBgxGYQjDQLBM6IDOV5QYIrRAB0I9oi2UFlngvaxQ+wXLy7b
D6tHWHD1cYvoXtHLH1TrCzVHbIbVvfpoPuU1Smws6giCh+r5in7u/j2A8VgzlfCG6rEXNiBq
gA6UtktuuKkZQAoWhk41ZkIgSIHiBfsLVkgUp0cQWPjCUAHVENEae6Ti/Gx6dKCUOzpQOiMl
wFo/333/XH4ur6TNewKyJFzTCzA1QAe+km1huBc4TsbAj65W/a/qdnlkht1fMsYc0ScjMKUa
ITdH3Sqhq0oGLKdfPDqQP+2AMh6rwHjMbz8Tavj/ZdIE3Tn1+V8/VB6fG6AD30k6cD2Phehw
nvYv6z5X6QXUA/aG7XAlIDmLAO+WrVslNUhYsliAesPl0YH8aQfWSlvyM70BZidzyXQgKUlF
B8beJH3O0/sG6MBh0RYqP+Up893Jyy+623WNB3ByTHcqA6kKBMRmxbpN0l3+fkgarACynCLg
0YH8aQek8Vj1ak7R62K20tCBgV1dzGDqpNPTgYVh2RiwyERuDCu6W+5/5U38g+FA6hYHj+1H
QJ60zS1RTRyon8fgA+1HOssYPTqQO+1AMCK1AzAei7SBfqQDtyQbOBWBot9elOP2fVkPi4p+
awe5Km9AS10kCxCsQBID+XM+V3lEZuoh4NOBdw8ffnr48GG9YB37vkWyARiPRfFOpAPlo/Ii
24E3yn30qAxO75UzFJv/PlBh1KbGzxd3L3157tk75T/pvY3s6P3Fc7u/XPpyzb8b3tUYFghv
a0S8u998TZlJrx3YIxvDHptgn7r2i4EY97h0F/0ulnn3aWPIT7FXOo1SN8/VOd4cPT/I5Scn
Ph3IT84oJ0/kgHBb3nKVg/wk0oH7A/41tiTz+7V6PRbJOr0f0O+DCeVPTDPQ3gVSWK95JJ4S
3ptw+w6RXFfBB77cECUeyuvzN/YwhbFd0lN6OnBKtIXKLZ1iv96nRLdLwy/+lY+P+xUNlDsv
CIyulw1TXko3oBzLxZ7COrTm3Lk15xJ6urzUSyP5yDsdkMZj1T8aKVGf+CXpHLNf1H1XKpNs
boQOlJ6rMLuCgLYuoBiOBonvCe/npI4g3/J3bCluQ8TRRetDupYE0UhNB7ZK5UCl382V5Rpv
urRGVjxhi/g++bPPczGnNosWyVRAu5YLbeC6pHoz0IFOtcoFKQGqFzuVXA+lM6FaYhwdUB9C
P8pXSu1AiSJ+U/rkRHFOAJP0XmEWw0EGBg5F/k6e73YiJeen9HTgD9kWDvdQHWWR1UDtAMed
rqYFOEAuC6gRZ4MI7NDtke7qt9DLX5dUHxbp5hqELUfe860dCGA8ltRWJlRLjKMDLWoHKOJd
79xo7otcJL2XGdygMhP52e39oUwsuZGy9/t0l0nUua5Lbvikjqeif+Yul0ZhmhWcD4pebJSv
BxAQqw1dQkCt80OBbVyXVN8lVKdFufJNB0pqmeG64sDdvmYzoVpiDB3Y+KW8SO6OKfeXa2Sy
abUDz1XEu6hhKPfAFWkQlPRefDJsYOzchof3Py0aHcDukCXR0S8puoGB3Yufvt7gGBGI9/Xp
QFktM/xKlqVvr0CeHucoZOlhB/5A+rZF5KrgvAJWcQJJBtS/HbnKYlszs6Q6tKPtiHN038ZP
G55t+PRw4/N6f82j+77+9GzD149Cnaufh/K7jQ+Frw0PN76ryccmRLIbHj7iMmRDB57LND7p
NHROjz6SKW9sBD1pPFbte+MxDaB7n1AtMYYOkCeayt8lW1Yg/hNXWjpAEdM4/sq5Q2uE5Z/a
zSjpfam0UWVlYODKs1GVkqAOtEfywMC//EJlShsjrNmnHkujD61VYQo6sEm2he1uhBRNP/1q
cy2tFlD3Io+/+qlyC1DWXyQT0ERAs4Li6q6WVM8X1Q6U3xz6V/y3Ia5GH6lP/04434JHNIJi
3enYuYeepB9VYT7JIOWN59ibMPH2/ek43z1bYzyJLK7Z4KamPYn782d6hDZ27pHsWX06QJm1
u9k9lMX61554qOP6WmXQvn9+SL7YKD8f3cBjU5GPrw0zKX9NSYnc7f7klVZHGrlvlRLgwHjk
PV6w7r4eHXCASkkHeAWBbOdXvpbivbxRie+k96XgKAv13bbNBSVtTGAH/cEjGae4Fk2bKE0Y
PUIKOrBOtIXKjFOiPnTe1t0t97rytv54HwKBIucTAdVAFQ+wP8W1bFlSHdrRaFX8qz6MxXzh
02R22zDlh1omq0Dq58qGkIgcVS8PiTCPbI8p3y09lEI8fAUbQ1xABaU1XJ6/o3p8prwoUy+P
DkR2JdylvCptcygy732wT/kT/CX45PKSgd3PKdi+UDGkQXma6ydJB/rdeCweqAkFeD064DSW
lHSAJwVE7Fe01ipQsTxXCUbfl7hRrQm3fRb+S6ZZB9wCnjl5Kh01zcLyhvjylkpz0nTgmBs6
yWdh39utXhzbAZwUU9j67r2CldVqQ9YPyJu8CrvuZUn1iVHtQIl7v5j9e45SN2oVB+9MF0hf
+FcLTtUEKNC/pcBMyxq/h0wHy41lghTDxgM7rkRE7kZHN6s8CS8eHYjsSrhLeYzSAVowZjkO
04GA97/hPIjbFakZDlwzdfUtBqiYtn9d0oG3MR/68RXvF8Q7C71TMH7JT3yzsFCbsFqeRicL
ROyy4pxrQiUYff+c6N+XVjegAjGxHBMMkS7+C1kTlucTuk3WpQNnZVuorNLR9eOdTjXmvpZ6
WmxO3I8NIcdlNidvq/Yp2qpsrkVdbbik+sTwOEjVTUAD/nPRimJJaMJoNaruXc19yXgplbR2
YJf5ahxj56yyVab2bsl8CjuUIHbyExHJYnH4Po8OtKodsKM9k5clISeemSftGPOEjZNP64Tx
mMVCVLTGTt5JBrtv5EvrnejALvuiQduBgQG/KU9wYv573kkgIs6D3SqPu7X4ZyXCOydL0vmQ
o42E9/yV1ko6cMZ/20/P0nBbD7hEH0vO1eHeoJ/wQFnziIBY+sIkQBNWuWdmHnPaep6WVOcV
ox3QEk/IPu8igXtI/9U+sh350u41u7/UoyMRsTOWYzqwwXrmXlPevnZTmFgyX67sXrPGjW+3
TlP5J2Wx9Dz25Ro9u3+FWMyiiZF65yvmeZeKPaod2KVyZod6pB3YEKeo+De0hF3FJ36+1GLC
JBV13JESYHv0fX++eaehS7y3hQ48p+jHfOVSwvvykvJvpL6tm/sUEcv/UWroPpkocfi6tgPB
jGwMF2z0/efar7mA6W6XC9vR9l/tFqXEtDEG0VXVYOVPQUkr9X3OMN5UIveWdk6Av/D7jfxo
Flv9yxb2wbsNJJJF52lHTmqyYIw+jB36+vnRYGIjSWDhzc7HikiJbQirvfsTyoQ8mHhoJiNc
jbxZR35uo2QJwkCRemv1u8i5KzWoHTCTBWw7oDI89uWGd0dHjz7i4aCgLyqNLzfsO1oWb8c4
XY2ITjrmLo3HsEe9BuadU2HxzigdcDhXWtuBCYp7LDInFf+eeOBApN0LDRfV9AbKA88VhKis
KlmSdkEXm++BWmZ40nvbT4/KattVD8jRV1HVsP1UsQUrq1xtaC7NYIu5WfGS6hPjtAMlEq9G
QOo6Jj35lTJ3zNz5LblnvJSfsYhc1IF4skAldkiIebomtOh3xDxPPYyFdK1fs8rhnA4pxD9z
hCvW40YqjEzEJpxWO0DlsFoDlgoirjE2dgxK+xzNx9inckAmae+I5Aw4mTPF9hxzkg70t/GY
g0gTdMDRN6WdLOAVBGO2aikLCe+1cctzJ6PaSc2VIyIjmBhbW245tl3q4OH7SWlIOGIbdPhr
HzzZNd3cxcrb7T4oOIrYYwhMSTIgWqemAtKxuZAGryRBj8bVDyvj7QhfeSKbgrFdHOIoCf4x
r/f8JGWyUKDreAOaLJDv3JUEZepgxxyNK0t5b6ithbPJaMC5u+JkL3i+JBOQ16JJOC0d2KXC
GZnB2gHxcslJ4b7yJH9cOwa2PRsLTWXoDLj3i5IN9LfxmAtHE3RANzsZTVrtwHOqtEU3aelO
eE87DIzFyWlSZy3RJ/JnWriNnZUI9ejABdkYttlg/eYK9I5vbl+LU437rRn0RHnNrJZiBMQK
1hfxrJEl1VfGagd4cnQxXGEsmLWMfEh04FPYU6nEUt2Ib16OMDAQ9jlBwa0kfUd9tzsKVFGz
ot7M/5Z5SG5eKF/v9PB90eQnNR1QObG6EE1AwvboXKyBgRBdYQ2JxsSk7TueygHhz/7bvn1+
R1sM6l+qef2k7rY6WFfVDB2YoIjDDU+AnvCeGpaTsq0fJrnUqMmfXDrrX9RI6tGBM5IOrPXD
9s1zICy0XCKgHjaf75vyo6A9hIDZrJjarPgVlGBl3IihhwpFWVXb8Kg9d6SLxLHacse8m+Ay
KRE8xoMhfhfsUp2r6S1pRiE0+a988nrC5xzMTBaY4Td/+Jf6auOPTfbNsw7vzdTyFjBjPm3g
DruN2oE3oUrnYg2EpQBTh3oCoLRNSoALuki4hxAg6Rwz2iZf1NB2ObWRVjtAEUdN++LfB/QX
MXAl5uJPal6M/S2GykAPpDeo0xpWSWpYvRgTvD9eTVnVK7MC8QKnGvdH5fdcKc/z2YaCBZBu
QLbZQrRWkr+1frUsZikXGoCzykAPtcrUQz6L1C+L7336g54s8DtJ1vmbNGj2wJk84AhYu6DT
1VvF0EBNJyIsClhpsGhepdUOsO2AETdc+AENBkXIxRow+VWvuXAPTaLxjmBESoC/4z/2/VuS
znXogEv/0tKB59TWw1Um4I5/b9RYyX8hG2Vdsb8NMfW2SwX1W3rYY3BMtoW58Ms+elrgs+RV
56p72JV1p9v6CCEUNU8IOPtlkW5A8IJC6LKSuzn9xUhAJVvDI/D7ypMxoAomHj189u9uI/VN
Db4jf6YP5t4zYt5N/qzufWLf/Wdv1kTNtenU2DHd+5YTVnnpw2cWdUZaXFkwYNQgFOGEKtbA
ko6e75QbnTnvo3lUe9T3s/GYQSLOQdDWoQO7nJBp6QDXWaSNxr9nkkD1HP+rBD1Pc30y/NHm
jDRctelAaUbSgXU2UH+5gpWSArhcQLiLu/drf1VuIUu7UrdXp9UWYbVhfBfnvtV7uZZolwB1
/JuuYlKEhnXl+pt7n6AIDR3gAXRk2M80wes7Y/rYJRWhlrjMIqK0gXvzRZOXtNoBMhOzcxms
HXCHoyLOhGKQTiKqIzG5UI6rUj88E36HJ40AtZj20wF9NoFPBxLep6UD7C9OI0QzSl6T1sXk
e7BdtIXKHe9t3zyy4YDoYtVF6oFC2mr3TZUWvKCj66mR0i832wKsNiQ5XevXaAeoh3ZmXQOW
3kpdWrP+ubfUHvXKgl1+oDJlJCrXfY/hAfgnFcxfzyDDkGRe1MEb1A4YOqBXFnzSEdE9oOx6
gp92rx/z3oZDiqc+Nx6L4BF+QY2tHh1wiGJa7QA3RZ8O6MkC731aOqC1A+FCqKc0dGCLpIbD
/aocVxu/yo7V7Vx3xECJV0AgJwhMSQpgKYFwif+nnP4oJ/lsMBsk0Gr9Gu1AiY4edHQBJIbD
1oXR9I9u3MVz+EY7wDzCk64iKGWkNh0YffSMTfp5C5gSjeXHokmXSH2xaL6k1Q6Q7YCdG2Dt
wEYTETkou1pJoT9S7urQgVVCAFSrZ3UY3MMITCho69ABV1mTlg5QxOEVIjLp2Pd6N4I3jzYm
/jchQ3OD9luC/ERNqbZ24IlsC9el7z686FgY2b2Ki/rVwu7z1ofVW9Ai76f2Gvr94nivF/ZR
6FKD7rH7oXd2+7aNqoseOKrLHKxRLxb1c+R+9N39Z4eYCkivRpqylj0q9sdUjNH3FPXo840b
/mUqID3q3lfZmY9Z4W0zQhO3i/pFq9oBb+xI7GXMVxGrHNbTDqg96vvXeEzXSNJ9QjWEOnTA
1S4l0QEigAMmHYo4JR3QYn7RBE9wsForzt8uVZLadOCwpAM/JcRd9Ne3iQWEdAO937EWvdb6
vnxqowxir+KX2vCHnlcPhKp1SXVdRt7Lb04BeR2BkX6sSTWzCTaq8ruvn/27hmJTUdKPTwc2
OpFT4AQ6EDy/v+FNND6tHSCGELFEEFGSMFg0OaPnK+Z5l8rYGvOsHWw7YPLH2gG/qFQsn71Q
dupoB2akfnidTg93D4EJBW3DdMCKfR0f6erte260PrFLmCzgBYSORkzH692J9P7rvZWPpKCq
SQcWZFuobI0J3AevaHNi1aEqRiD71uWpPig4itjTCBzfHCKwRAl29HSR/MwvqU74qP9aP+9S
n43wpKG3edS+Ru/z/gXKt/vzSHtJNDqIowPBozdkKuBGpdysHeDjFuP67PvK36JOt0HtgNE3
aNuBBuhAHe0AGY9t0hnD3UNgQlVcPTpg6JrelXAgMv9OunpLByjitNoB3kAr5gQjL7+0EUJc
fokc1qQDt6Ry4JQXY588HpdruPU0rCYFBTDK6pPq6+NiOodsEBeQ9OB8kQBZUp1w7K6Espjv
1OeBCeqFWQobZQEBUf5EkZDX8G9EOxDBLkoHgo36eMJwXPJJaweW1Cd3JllHTDsDLOpH1hbU
1w6QELFMh7UDEyYicqh0w0cwig9ptANbpAToW+MxD8aYxwkFbZx4VZ5J+ro1TpMFdiaL4wxo
cG7oQMIKglLC++BfqmK/4iM5ZtZhZ9a0D54Xq0kH9sjGsEeH6Ku72uFNEwJ5l/+KsGSrr2qx
Pwt7m9hrSElQqOWxS6rzS9QOsKDjQTmJSLPpADWJ5yQLqROl37HdG0gqj2k6oFcW6GfbmiJ0
4Ch3526Euxd5+2HOSImUB7tsNMbl0YEGtQOGDmjtgC8VKFexkwV1tAPKeGybySccHgITCto6
dMCt8ftUF34N8dqSARP9c/KXcrJAH17tcV4V29e7Pm18p6kzNTRn2Y1OMPGD9iDupyQduOW8
6B9nnEVWITZ06Z8q7NuSjvLmWURiFact1qlbS6qv1F1ctJ4/qe/cSb9RD+Hp0ncUg/oif5bO
PZMnHXMf/EjHmHqyYMJjF2NrdomTjgPahshoB2jiNm6yYKPKyaJON7V2YJcKZyYLSm3XDvws
JcAfJl9weAhMqApogA5QTUcmAbjlWTpAEUf8xa8sMC03ZragvKSyyDty80lFUfsVVi/c98rn
Pm4VTaFSKeIZKG4p49zBFHWlpBTQyoHHcV7xDgjkDYHzqt0yD9ATXr/kLZfN54d6uGTtAJ9Y
+E6mwIaFRsSLV8FRikD2k1fO7Xr4SMfEnbLRBrAG1TybHI/JoFb7zmsX5LuxNW8+PTJjP/LH
2gFa6D8Q7Yr1jPKijj+tdoDPYshOO6CMx6oXdb5w9xGYkHVuz8D0P9NkgXtmwT5qEv4wnuxb
BpqmA/r0rWhTfahyaM6rIHLs7WItViBStmLUBrZIP0lqeNg+94+Lz443HarSvt7un/KjpL2N
gN4/y23ABVoUs6S6uGTtgF7HH4havK86ui+lU196onZgaYNiDPq9NjowfWpaOrCButyBscV9
0kbMpkXvte0ACQc7ljfplj6pTC6aF9SHR2wHbMTsk8Z0a8z7dmsHjklb8lMmepM/OBiBCVXD
dbQDru0ABfA54YQ2QjXAPqems8+8YEfS+0/k/8ujXgBmvmN62M8tZI1ny8gsoSYduC7pwBMv
/n54DD7oIRUrCWS3WqjZ136oxT4uY9lpwLLtKlqwujDd+pLq+/yez6lvUsmqjYdoUv+Z87HE
86Rjb7wY9NS70SSkmywI9NBqDRsvmrSYTrB2oLRLZfuK1xNL32ThtagDJmgHokTCIxi6AEY7
wRGqdK0yg9+qCY7atgPKeGydzhbuEQSCUXVF3vMLqp9d7mfe3yIk50fXUA21oB0YXaIozoX/
yANePWPocLBGMc+B0B9E6b5OX7MGN8fsLg9LOrAl5kvRX+2gUZX4JYdUDsBwoOi1XqTyKfWW
bLymAQvHjnBX0bvlpa6vhnYgIB9CrrNEf+4W9l/qEaOT+NwrNqod4JHZbo9dmBld3fWyP7t/
oskUiYNF8xyvHYjODCuJPmAmC9puO7BdagduFaXZGHg75oihA7sG1PWlQ9kmDBsY0DlLWEGQ
tLJABOMlC2Pn3FZY5tSMcsAsuzHnaskUN9IfhMhYDTpwR7KB7X3YFqak+Hcv2afu0DWFOxDI
PQLK+MU0YeIEy0NF2TVjSfWobr/nVwjNxe7SG/yE5usD1sw6HTIH5xlcTQdSriwIqNO3mxma
zJCSwgzA36lsD/jzxmJ2gXK0qANGtAOkPVjS3/WdDcMMHWi3dqB/jcc0wi3emQ64MvQRi94l
vbnV6Cc9UyCah0nvObWVkBJBfkx6X9KtcOBLHbHwzC3TnZsIeK3hwCHd/ke14YJI8r7JQMSx
TlLDPjzLSp1qLHpQ1Ynq+4cIPHgBBPKLQLBfNl/9jxvz+oKYBS+pvrKGdoB7TTFbQB1iaI3d
hArtjKlNLfIozfSn6SYLSpSdK26nT1Fyz6u1A+zRSG+TLs9eLJoXvnaAOuwxP4V9VBI7icAv
dEev4yNvIRDEJ1ItmMxpz879rRwQ9qXxmANCK05qfa7tQKlkVAG7n91/tPHTv0QGdpNXk9gE
1VmEDiS9F3qwLynI2MDuDfsmyqPP7x+iF2LhjMucy1Tvwop216OJ8tF9zygcsZQadGBOtIXK
WpPBfnEE//NGVfLxi4J0pP1SiSjnqNqs2DRlcvyvGLgsqX7O7eMi5aJOdx8J9LHQtivvqJfc
FQnDIy87REppSkg9qRXKOmJe4zWwqF/sopRDMxfyG/fbxl9EO8C2ir6YZ7ph+EW7tQPKeOw7
nXvcG0aAZHy4pXHzE01hTDQcajsDSxMt04HSc+YDspFxtNTelsIGs0fjNszavUv5TaYDZyU1
rKxqGIJeD/A43IUqHUFh1Ky9XjnIf2oEzsttNVk9QI1YNOxirJVdUl1XLe0AT6U+o2F2eHj2
XIUeCO9EIGHltddN0oEvIzWzgTvlRT2qf0cpe+ZeekGDpQ2RfQfuU0BvfG9MGHX8bbYdIOOx
ryLlwou0CMTRAb1lEFUp/QqB7dEBbqQR7UDSe5kjf/cLTuFLn37G+Ft6TtQymQ48lXTgTNqC
F8afOtVY9aPclUp2gM2JC1O/fVOQIMxriRtsPl6E8j/8JK/QkN8rVkDT6qyCDXeqPAVgjK05
aHBfd9Bmcj/lZAGPynxtxTtmAwN2dEg6C8/G32hvF3UhItoB5hFhW0KzXtLoJdqrHQjIeExn
CvfGEWA6YOgaxXDfMRZQbW7NRImP5TZJTFBjDLdc8TXpvQpYXtRNjkKrX3/9jPCpLQyNL8EY
6tGBGUkHrpr89YmjvHqZOk6rI1geWt0nhUcxi4RAeaUmtPJO13Ih9tkO1FW7rt6ovk51j57g
52UHvumfNa/+pGNOOVnAun5vFv6d0d1aPQTP7ZttkGUcpSNGAAAgAElEQVRCZa2UqKEd0Fk2
ORPheA8iUUwzWdBm7cA6KQH2eLJMY4N7CgSIDoSVUyLYxC4jiIVj6ZNcehrWDjS+soBy8/yN
RwjORQiF9Bi8Y2Kq8jG2SzDrOnQgUMsMT1IqPfkbXNz09MmebdfPzJ2am5v7+frMup+ObRmv
U5TbpuvUfakwHCjEkKpOwfG5cAgom1hNBNiasIaiq/zVnT8uzFy/Pif/Xs78fH3P1ae3tvYs
KGyeJ/s7ve5fl2WX6gQHllwlapms9dQX7T/lygJW7Q8MiHWN5gq+tkPAQ+atno8Ye6iFbOCc
drCo/UW0A7xlwcDAJx2u9Nx26IYOtFc7QHvUH9OZwr1xBDY+lFdUIgcTn86R3L5y6GvScj1S
Xk0SR9Xjw8iEWNJ7G/Drf7VtwJeHNgi1Q8L1bpFNCnc/U572qQTdP4lQwJOSGo5I3tKDV7Dl
pz1zis/IUoSuU9uu3ko2iHBPNVYdqSQFBdretQfrElluGoEpTWnFXTrVz5SRKDbehU1Ptp2S
C4nEpuShv5ZqZW7myaae7AXM4HzA7xN5o9iBK19rKI4+tL4HrHI/5WTBUS35NxxlSMsbtfm2
5Bd210Bj/j2w5pEC9ah7sOKiqRAyebhino15wcCa+zKNoxtJpfClStlMFrRXO3BRNoU+NB6z
qGfqCibe7TNHCyWlpBuo/z3pPfkrPxdRT0SohB/JqPD2PN3fdnDxlrg2+TH0wvPWt9cFE/D7
tVAvN7fuWCwMevcW7j6pC4XhQC/UOvIYg8B+YgGK2Ooff5FMsOnqGdHxezRA/7kokVA5fLX3
1IRsjT/gLrpmiIx6funNp6/vf1rkkdrAblL7m10KUk4WWOOwK4c2PLz/8BlvBSeWciltg7sE
kQ85FO+Xzr05xFvEDVC6i7oGo9qBEs19yOjGlr5c0hphOoopI+2AMh77WecJ9ywQqC3Ws0ix
yTiDnslpqIBbrqpjGHVvlnwfvr42snhQnWqsu019X13LZCmUNh6AQL4QCORqQ6MXUI6hoQ/O
X3b51p7hmsTZ/AGN7LnjhMtXMWNzMyFlp7zuRz4fdcfu5En+/nv0a/Vg1iWmpQNlth6wUSnX
mol39MZd6GX5gPW9675yL5qMRrQDpaNL1rsmA8IEQb212oe27juwTdb9BZMnOIBAbyGw6rs5
032lcAxv8/bf5FONZbdp/mFz4t5qA8iti8DxzYrVMhGQrVr8v0P7+GrdSIo/E+2lMrJuiw7Z
C3cyzhq4EqXzwYQ7N8BydknQBhbf2ggg5WRBKRjltKzIFq4N5SAgya2NERRqzyNc5N/yfRVw
UaMaox0IrSqnZK6IbC5Jp5ksaKvtQO8bj2k4ce9HBE5ui7cW0N1Z9F6pbL9w1kI1JbtO3XOq
blT8PLbf4QICvYaAXW1oGzYx3GDtmehfRM03YuLg57Wxk2y5ROW+FJWOJYCbyaNW+U6+xhaP
yu8kqg+xHiStdkAsDzBTExSdUDWo84x4ij8E2qjej4BTFuaB95Vz0eQwqh0QJzXvIv/695w0
iViST2ayoK22A5vkPNFIb2mEDIBw9DkCx36u2ZUlfhzeo62nj6/XFEDrBkQPurLPYUXxexyB
24rhai5A9/Xl0sJ36niaxD+LxA8jTyJzbDlFaHTNbnm5mnonp+/cJVlrPikyII44UEF2s/Hh
KD1FLcMp5o1OdMHEMyWapXgW43Wy1i6V9lEMWt3AASZ4Y1jhc2yXONEoeKS8fTLx3VfPVszT
h+eLSzJyeY2de6QE9Tnp0S5ke6fC6ezr6IJoduWnf5Xnh9qXf78qm0Af7lHv44DnnkMgODaX
2H/V/VDZ85UscPBB9pX6HzMDnGrcc20BGQ4hMGpILlEB9fu/J43MEoT+girV4SfJK3NCSef8
IXj38NmuN28WPz1iLtBafoPg+dcbZHwbNjKbqBXfc5n2rk+PojMZtUKJLC++ebNrw8bGgtWK
MvHb1evi8mZTEz3jAxDICwLBphbIgOzrhveIDm6H0Q0oh+o2l8/npYzIBxBoCoHgvNOcqYkv
zzQ6qxYiBEKF/Ad0yE1VBgIBASCQLQIXlQms12M19lgZ+Un1mlo3QFzAMbrKtgSIHQhkhkCw
Q7VmQ3aX/9//NfbHEef71J3M8ouIgQAQAALNIRB81+JQh3u77f/PdJjasfwhZALUXP4QCgh0
GQGx2tDw3OXlRg0I49iA2NVjxrHB7XL5kDwQAAJAQCCwpUkLwmgnV7muTyvQfSc2J0YTKwIC
anMt5rj/70C05Tf3ZgTb1xahcaAMQKAoCARvEzZTa6qH+z9PQTBVFJhQjv5GQG69LTju8vLy
XFN/GPGBKjO9ssagv2sfpQcCfYHAqtatBkI93YEZR61a47CXvgAXhSwOAvvJfOD/Nb2eIPRn
oh8q23tv6+Li1ClKAgSAgIPAlu26Y2rbfU4OokivWoijYB204OxfBMpqteFMO1Vp8k+uUnna
v5ii5EAACOQHgbXtsSEMU4n/+39qW9floc3H81NS5AQItIbA+c1Dy9fDLb09T3tgbdtazSA0
EAACrSPwJG1/duDA77//fiDtyGiEDQhwqnHrVYQYcoPAjuWUR3tVq/LP5ffUFoc/F2NPotxU
FDICBIBAowgEe+qzgd9//OvbP394uWLFCvXv+z+//fHX+t3cgf8nVxjcbjRD8A8EcozA2fps
oPKr+Hv5Xv69yD+XFT98/+dfP/5an0WfupjjYiNrQAAIFB6B8rY6/dSvv/35g+zUItf33/5Y
jxII/YDY1R0XECgMAlvrsYEf//pTkQD370WR6D//qkOhK9u3FgYmFAQIAIGeQ2D8ek028Otf
Sifgdm2u++Wfv9VmBHuGsDlxz7UJZDgZga01jW4rP377MsIFnD+Yl9/+WPPPbUSd+ZGcOr4A
ASAABLJCoHy9xkzBgd++d7qyBOfLb3+tEUXlu6xyjniBQOcRqMUGKr9/G69GC/3l/PDX7zX+
XqAf6HydIkUgAAQkAkGN7QZ+/7bWOMft4n6oMWlw4BaQBgJFQeBsDd3Ar3+SpYD7lxHv/vPH
ZEKwHTsWF6WxoBxAoKcQqGFF+Pu3aTs32eX98FuiDnR4U09BgswCgUQEFuaS5Hjl1xSKNEMO
Xn6fqFGrnML6gkT88QEIAIHMEHiS1Lsd+Mt0XSkd3yeOeEZgH5VZBSLiTiKQPLP2+58p/0yM
tz8TD0M8DNvbTlYq0gICQEAgEBxLYgM/ppgDNR0bO17+mTQnegobsqO9FQCBRF1a5a+002rO
H83Lv5KMcPcUACsUAQgAgZ5C4KuEvQgPRBdKOd1YsvOH3xLoxfWeggWZBQKxCDxNaN4NzRM4
fz6JMwZvY5PHSyAABIBARggsJJhFNaMa4E4uSUHwJKMiIFog0DEE/k4wj2lGNcB/L3/FR1nB
eUYdq1UkBASAgEAg/hiWSsNWA854Z8UPCSZSMCdEk+txBFZtj5XdBxq2GnD/XhL4M5YX9Hhj
QfaBQG8hsDZW9dla77bi5cv4CYMRmEv3VutAbn0E4pfk/l8TVjYuH0jgz9v81PEMBIAAEMgK
ga2xhgO/N7Jcyu3WjPtlvAIU/VtWFYl4O4LAsUqccuDXFtmA4M/xK3Jw3HFHahWJAAEgIFYV
xO5G+HurvZtkBd/G9ZuVY0AdCPQuAmdHYpRplR8NC27BEccHKsMXexcr5BwIAIGeQiB2qqAt
bGDFij/j+ACmC3qqfSCzYQRiDW3awgZWrIidX4M6LVwBeAICQCAjBFbFDHYqbWIDQj8QN5LC
auqM6hLRZo/ArbgW3SY2sGJFrH4Am3tnX61IAQgAgVJpXUz31jY2sGJFnP1ABYe1oeX1KALl
UzEKr19bmCDwgsbxgVPYnLBHWwuyDQR6CoEtMWzgQMtWhE4fF6f/PNxTECGzQMAg8Dbm7+XX
JnYidP5CQs6XcetzsRmRwR8OIAAEMkMgzo6wpfXToc5NPsSNd6D+zKxCEXGWCCzETK39/kMb
6cCKH2I2+B7G4twsKxVxAwEgIBHYFDPYaWn3oQgbePkypn87A/SBQC8icDX691JpK3t++fL7
mNmIq72IFfIMBICARuDjNXnt1Y/5vB+Odm/tVH0qchDXv2GxYT7bA3JVE4FVMVt0tJc9i7+Y
GPPb4bM1s4WPQAAI5A2BYNbN0cFBeV1zX+XOHaMcONCODQfCOoKY/g3qgdy1BWSoLgLBhQh7
rvwabuvteIoxH4B6oG7lwAMQyBMC77854mbn4Hz+6UDMdqvftqNDC8cRZx6FowvctgJ3TyAw
HrUcaKvZLf/Z/HAgwjpGcDJ4T7QQZBIISASC8VfzgzdcLHqADmyNTlO2bQW1ywhipgtw0rHb
VuDuCQRizjVu+1SB/LuJUadhcUFPtBBkEggIBIKbd4Uu4IiLxbRUDuR7siC650ClnWsMLSOI
rjasbHWxghsI9AACc5FR+++2jbfRFaNOO9UD8CCLQAAISAQ+K9kf1g7kng6Uo7rPTAY7K1bE
rC7AbCj+cnoMgailTXtXFRhC8fL7CO+o3OkxsBrI7it1PTAh/GfzoUnHJRXhaxP6P/WccyNv
k1s4eg+BvUr2H3Eznv/JgmORTufAy5emT2qrI6r+HAlcsOAGArlHIHpawa9t/SNxIotu1jGT
e3iazqAysho8YcL7z+ZDk457qnO+bEJfUs+T5hkOINBeBBQdmD/iRpr7lQUxRxlmpBwQ/dzv
EeqBrYjc1gJ37hFYiKwyzGhqTfy5RK1thotrTOiLf/+51ZYBOtAqggjfGAKkHQhPFkxKEprj
hYarKr4lYQaLDPWIJ6oeKPBwp7G2A9+9gUBUmZaJ3S39xUTVA2sLq07zxb//3GrzAB1oFUGE
bwyBuMkCpZLKMR2I2kn/poV3++9R64FhHMzSWBuD764iEERW5WZkOaD++KLWA8U959gX//5z
q9UOOtAqggjfGAKsHXAJ/HTe6cB1XzlQaf8ORJZX/BWdLXDRagxu+AYCnUagHJkr+NW27va7
InsRHSjsbIEv/v3nVmsadKBVBBG+MQR6UDsQnQrNUPe5YsUPPvmo7mkMYvgGAt1E4E6Ez2aw
Y5elFdHZtcIa2/ji339utdZBB1pFEOEbQyBGO5D3lQXR7q2tZ7HYjo1dkdnQ7Y1BDN9AoJsI
rPPpwIGMVuHw30tka8LC0mdf/PvPrda6Twdu3pDXvVajRfhOIxDsfPD69eyD03XVysGL2dev
/zvt5+/0fyL0C/9t6Hlchpx9Px56GfMQvPjv9U2RlZhP4lVd7QBl8EXdgsRHn8XbSPeWzZYq
hhZEhjuVi1kUC3ECgSwQCOZ8OpCpMm3FisjWXYXdicgX//5zq9Xp04EcdcKtFq2Pwj94dW9S
zb8PDt699nGnV/IXH+X1j3wbvD54d3BeXINHLtvNLErvLx9RweePTM96gfXj+733qO2JHQWn
Z5ObyYvP34isiAQG548cvDke8nha5uMbldJd6fz4kfjHQRGCVxaM3zw4KbM3ODh57cS4TrzL
95/97u23bEc7KyLDnaddRgDJA4HUCKzy/1yq2SrTVvwZSfBs6sz2lkdf/PvPrZbGpwOtxofw
nUfg9Q0pTe01/01Yps+qT59FxmZvDFIDUm+mafwenD5oww7Of+OzCREueE3tRPmTwvrIpZCc
N2V+f9CJX/iefOXqCHY66ZDzPxWS0hcrC4ITgpZwDOJ293N8Kia5zjgWInP5GXdvKyKzBYXV
fnamBpFKJxG45UvnjOcKVkTpc1FPBae+sXPbEHWy2SCtdiAwPq0FqCNsD7rD8lnViD6XgleO
D+k8ogbnrydZAPPXu2EyIfL44lrYh/R4gyR5qATjlzkKe5u/e9OK9Bg6oD5OK//XSqev2YDk
ukfqg1AqHX+I7LiaefcWmS2YsyB2vPhIEAg0hMBVnw5kPFewIkqf1xX07wV0oKGW2H+eT5Py
PSxH5+ePOKPyWfXxY3Aw7Ek83RgvlU4o1bzzaX4yLIODWXnmUOSav+SDvZNmHHyfl82fZgwd
UHFQxq7FhXfL4afXqee3fvf2q5nlz8jxg59ipdypwiIdINAiAte91lvJbgdP/vuL0OfDLRYh
r8FBB/JaMznJl6Odn3eG+fP3jBAusXZg2pfT4vly6TXN1Ie+OWFFKW+636g90pu9YQjeu6zB
9XdwnD3G0AGVSyrDjVg28Y0tRzi5zj1FNmDPvHtb8bs/P3Gyc8VFSkCgJQS2e3Sgms3Znw4V
j2xUPNJSAbIKHJx+4YzSElMZP/3iRYJJeEN0oEY8btrjp0+P6+d7qme3Zxbo9y3eg/EXNg0b
l0i5+727zU4BXCdY7n5zQlr8B6dfT0+qGp13Bu+z6g3V9PzBS6//e71XWxtM/qO8z1+7dPO/
1x/123l3uoDIhIhicvrmi/Hg9OwrI/YvOQAGL8zrgyd2Cn8PTHSD01zpp/eKi00JpXPvXtJD
HFQZpB+Rwdl/Zk9wMcS7m04i3XFGLAkz796i2k/YEnan7pFqwwgs+GzggCO4M3L+7qd5seFs
ZxEgECuxXr9WRtyl/y7fkEbSwlo72UQ6eP/54I1JsvW+e2/65rifqbR04MWl6Rt3ZWrCAOvG
9IlEErJz77VJ2e8Kq2/VR/t04IUqgBEHwU71HJknjrw/Lcv9WvXuwYuP0rhcpHHNyUcwfkIY
tYvr7rXPibnzS4/nOggENKKenC0ZmrWTqnTwiHljBPrg4DTTsYCOqhIyXlbJNM8OBCfU4+Dg
QZuskfLsScQ6/pE5yLzTLsY1l/jmPQcOghOaIVyy8cUuNORkhRnhZd02Tl+WORPXPSdsd5z+
4caVjNcViC4zov28amqzOxggVSCQEoG/fdH8a0YcwIk2Ynt7J2Vms/U2Ljuw+W9EIu+5V5Yv
PANrk4XTH0Vv7kzdzg/OT+80X5UjFR0Yv3SPGIVKTP0cdHpqG+N/dqJ5fvCuPNbYpwOXZILz
kybItMzefLRLVp31vD2IRoqc+fnPotN6MW1zMTgp38hr/OOkfj0/OHnZtXQjD/htAoFgVoHq
imUBNQlmO8QnT9KnM9L+KJ/VNX8pMLLmNb26a16UDrIna80q8vkPy/kj4ybTn2XDEW3AWgqI
Ty+YI0w6rZq3ITIBhYPTEFSRiDR9+6giHBx84Xrtgjsy2sl41wHZy0WWThV3G/Yu1CiSzBCB
IHJ+UYbne2hG4O88UHmaYQnTR31adWGCDiixyv2ZuAkD60gkgZWQxqMY3n+0XbEIQp2s7Yv9
ZxmrGYSZaKRjelx+c69x0+2yR7HSLEIH1CeHDqjnCB0IaOxm388qf59FZiaVy/xcG5dZ2KnH
jvz+hiMf3CzC3RgCtFbAGczL4O+pkZgZIKMduOREPn6XfA0OfnTelmgaf9BUz3/MVkmXZHxq
OwFR4XSd5mp/pV/wa653PV0g3hIdOOL6m+ZW4bIGMfPB3NVL2g3YEfcWf7STuaH0ihUv/TTP
dKSoSAQItIzABb/tftsBbZpva3O15WK0IwKlHRj8prTXGfNTXze/NyTmS6XTrvqA+0N1c7rO
NHRgXAzgdc/uRjN4Q+tduWA7j0T83RuvRwd8sa9Bovdh7cDg4OeYgl8T5f6PR5M2f0egH9BQ
tnInghcS6CI6Wq9nuNoswx4+MpCYhFDGh9olqwcMeaUE5qf9TJ6gOO+O84eP9ByOTHxjamL5
BdMB23KEJ0pkcN6yXhUr58XQGk6q07dujHYiK6m3d7rUSA8INIVAsM6nA1nv0iFUBN/7ac40
lfd2B2LtwCUWvPOTjhzcG0rstDde5i5b3txBHAl620/6z6WY5WMc1WSoD3dMvZykvqFc2B6X
5pQnTVanlWcjWfR70g64kwXK32dWGTspyOK8nwy9kA/z3ohWR4x7QwiQ4LfVR4E/T964dvnS
rI5JawfMC/WBhe1gePBNDdg0wdPU3ozU11EaEc68gW0Y5neGuIX0vZdisFqDGO3AQfJzwwsc
ULPpdkuJnG7cgdHOCv+UtopFHi4gkGcEIqcbZ295Gz3163ouECLtgLDpkyLvmrQMHH/Nnd3g
4Amnuwv0jivz1z6//uf9g9kTvE+sCHfXGdZTR1mDDlDvKkLd23vzv/fvZ2++ukFhhMh1Z2LH
j/Dr+WsnZt/PnuCdZeillScROqA8ROhAydcakMjhoh6Z/nhpL+08K4vzQlhIyPv03ksfzdsY
yZGLGuytTBwkZEU7cy9rC6DezipPg45BgHy9k95Ojis/5mdSvp7/yM9scRhmsurbrPRnjA4f
qIf5sP5B+eNZBGvYqBrs/BFOQN2oFOFZC/lBzRbEGK64YbN3P/FHHh0Y7UToQHVV9gVFCkCg
dQSCw97fS0VP8Gd597f1zsfkGg2uFBtQlnoK3VkSh4PO9i7BTZLDg8aSuhQEr9mfGZuJ0OQt
mQ7s5Hiumdlex4px2lYuT/YLjrJTpCT/f6EJiejJE+lAxEaAY+T3VuU7q+SB+rk3S7Tn9DS/
UxqSG6/5LREJYTRpMwdXswi8our/pubUC2sHvFE2MdeI4T61QT2YZ373IiZ/pFeapFr9SFX9
OsYftwLTPom/2pYjgjBHfOCHpqAhr76XDjxHNlnrBB340Z8M3dqBkiIJINA6AnMeHejAOsMV
K/yVhqdaL0cbYuA+VnSOtAEsRaknBuzgiZWrg9rwnvyNs/GUXJnAVz06wP112G5Qy37uq2VU
/1B/PfjKaiiCj/yuBh0oTSs/SdoB21NrhfSgmwIFHpRluDzOBSqVPqsoB4+YF3A0jcAsYTl4
95KjUfJjY096xM+fAxV03jJBek90QKsDFJNz5oRs1HrH4/fyFc9YzY/Lh/AV8C5GhtESHTji
+jpIWbFNkz8q5hhWJLjBOuTe43VvlQ4oP6OHtH3VodIiGSDQGgKnvL+XDizEidCByvbWytCm
0KQdkCsJ3AFVcJq61Xkz/uEe+qDXA7Jm1elW69CB05PKg7PgSxUkYMMEO1tAPe5gaBlY6aPq
hsWPlQmRyQLlJUIHIlqDWY4qJF60ublY5uDgqy3GXYScz3A2gICmlaLF3fv4j9eadDxM1cJG
Alrx5JGEErUc1g6cVnquUO3pSPVmhSTmiURYdmh8icWG1DJME2PtgJvXaeXFzifo0GR3cEQ/
dunu04HqD9lbSkfpwN9dKj2SBQKNIeBvStgROuDb2ow0lueMfBvtwOtwAjw3YPS11AHO7wz7
KpWmSfxbSVmHDvDcrjEE1/Gx4beRADxR7PW4xgzR9NUlnw6Qaj9CB9h2wPb/LHLULvg6E6I4
qp8XqpJx+07ukq9eRzLt+oE7HQKhHYTvHjxhW44NP0u1MGvfKBfVwqXwWyaSrB0gndK854dC
kJifVz4DFVf8/E+gqLDd2ShROxBtZDFew7ntyNOMN9qp/pDlJCjH/ZefKOhARyobibSMgL9r
168d+HN56dOB7S0Xox0RaO2AOxpW8dJEvbHb8rpInbTWrNpRfR06cFD19J6UF7Gx+Df9OHWs
g55ECF5Q9M1qBxwtMoscd6MboUPWwsrkQxWUx4tGfaxLj3sSAjfuRi7N4KZJ1tOvWHJ649V/
gRcNU7X33mu/adHnkHaA68/jtuSRJhtIc8A1qqcYwglRjIY5UlMMrSKgGS9niowjyAcdiGoH
OtC/gQ6EGxGeegYBXzvwaweUaRHT23xpBx74lcfqARaB43sP3hOMICoQeYrfim2/z/aeP0/L
eLRosIlyX/1Rv6FlBVHawKYHNgJfO0DqiujA7bKSP/Y9ixzDdyhhXnU+Px6WUJMqsMmcziTu
SQgQeySRr37nzUhcnG/sX3cvhxnBLHnY6cXuNSX6GtYOsJLJslM3ikkV7bR89Z5SCLM+7ZfW
BxzRjzEy/qAKbi1ranjVnzp474p2wN9mrQrtQAerHEm1gICnHah0YrLA1w5U8kEHTlO/aIZC
BlVWmarOk1+efjBuPmsHjern7XDM77P9ZxFw/P1pHdzeJ1VGtMRlLUB09MZSPJEORGwEOIWk
lQVmNoT8ERyOEoFek3SL5sZmH64QAhE64Fhj2JMBqO2p3xtmmkjEw5X8IhSlth3wKWlIO0Dk
cPC9F5IeaVtDVePMYv24yB8J+yM6DqIDYe2Aaq15pQMR7UBXTAm3aPxwBwK5RuCUtyimE3Qg
srJgey4gYtsBLYadPHmdovPFdfK6wYbogBveuCcVb9ASl5W+/5nP2jGuOmJHvRDRDijpYrUA
OiBpByztYZHjb71I7MUlQTIC0lW80nHhXg+BWnSgFIxfIhmuqkr/fHPaRDpL71LRgbB2gFpD
1MRFRa3MB2k7qf9UCv6ugpQBNlA5orPTc9qBdf40fgfowMuIduCixg93IJBrBOa8v5c+XmjI
2oHZaH19pB7TdtJRL6XgwSvquVulAzv5yASmA3pR2Hg0zXsqwUTtQNJCw4jWYJYy7o8PiQ74
7IikF2cumie88RGoSQek5/d7qSKpFtTvET68sCXtANXfez8/6nlSJaOo3gPljJn8kh5p9axh
jjHagWkVPK/agSfeaKf6ZwcmQ3/1E8U2RLGNEC9zh0DkPPAOmNpENvWeywUsrB2IEfqvqcd8
kJDN4MXrj9dMr98CHTg9+/mgGrfJ9LTEPagSPxKT9rTq8JPpAGkBUmsHfB5E4uRS2HQgvJgt
JlN45SFgGgY1IvmrxLDjLTh9Yjrs7RuN+iyFakI7wLYDfq2qZGk1ASmWaI4ruq2g8kjkzzSh
ntMO/OGNdqrfdqB/8y2lq7oynSqHEwjkEIHr/t9LB1bivPTTPNxBYPZei1wsUJV2YP5uTF4e
UJ8cWV0X7Jy99OrgjUn6zL/N0IEXsyfIQJHWiquYNB2gHjlquq33BEqmA9MqHtOX64KRdsAx
CphV/iKzzEQHPJ1BWCGto8Q9GYGPeyOXbSIcLBDXzktmE2hRHxr25m0HuFYjjVYmyccZqCbG
7lexJSByasb+MdoBMmg1PkwsMczBfOucoytHGI16+FEAABhdSURBVPm7rOXDNKpzoCOlnkUg
YmvTgV08v/fpwEwH4XO29yUpODjIulDSDvBDKEdsFRAyvh6/Oe3xAI7O9vW+PPWfVRrB7Kt7
k5IF0FedJ6sdoB7Z3/RIhqXxXw06oKKM0IGEMwucg+uo8LHZhXaAwMnk156RYTb7Z6HeuHYg
YMtWzSpDGeZYiXNMqjbnGZIq7wH9SVjzlBgZf1CFzikdCE56XU2lEwcc+3MFcyHs8QAEcouA
f8BxJXtt2ss//b/RdR2EJ5kOKO1AZB94mTX64hxHEJy+zEcdqc4w9NMQHRj/SNI+FAM96H5c
aZFjDxEkI8NEOhCxEWCUk1YWNC5yOlht/ZLUC97revA0lbh57QBPCMSJeb3XNK1pJMuFOK1Y
aZaa4meNPtGBHlpZsMrraqodWEj9vZ/mdQ0f7kAg3wis9dvub9lPrv3lp/lTBzFKpgM0FIrT
yrM+1fSKwcdJ6ifd3yPT9NQIHbhJC77caMThgTQs13RgUn31p5slYq+Vx0Q6kGRKmLQrYSo6
AO1AW9vqOEt9G+k480NeSTJLbSNV3XgTOTTL5J2FSAnRkJ4px3R8EtLnR/pk7A96TTtQKg17
fU0Hjmj71kuy2snRjm1IcAGBhhHY5LfdDmjTfvTTvNNwtpsPkEwHlA7AaGndFF6oXtHs9zrO
vSn1lfL37rXPD1g7O5ieDohziEjym4gm7+0VRwpOqmdNB8jGLJYOKH+N04FpFe6eKeGseh5s
RuSYOOBoFIEHJy5fO2L3/zXBeWEJz/k3rx0oXabGZdujSYLp7Q16wftOf4wavDG/sMdwxGgH
qDHldLKgVJrz+5rsVxpG1hm+jSJrqgIOIJAjBCLatA6sNPzdn1zr5AGgyXSAtAPcR4aqiDfo
Y/Muc1qAlKKTNw5+vPlC/b2zibbtfqk71kZh0b1jqHMlWTx/5OCrEzup35hUrzQdoNFitL/V
5wck04HLKp57kc6I1A+2oC2InBBMeGgAgWBa1U50s8lZ9V6zSn5qhqpx0JjZgs8qCX1iFZOD
aE5K/1FWrMKs97QD23w6kP1kqL+woHKngWYBr0Cgmwj42rTsD/n4wf8LHe5k+fcejFwsUJV2
IPbsXu5YWWfK272Jw30u32QBrgrwnjrP1HTgP60amJw+8d6V2fSe6UCgpnZjlRaUkWQ6MK0y
ZLUAGmb1PrqyoBmRo6PEvWEEkhYC8pbYvLlwC1Qt4JkonnawGTzNHx7wq4PUcC9ZH+SipidW
OZjG+VH5POJ6zPfKglJk44HMtZ8v/cFOFdsOuA0G7jwjcNgXzpnTZ9+SsHqms/jIVV3upVMn
7cCk6fv0e23Cz9r0F5PUe949ISKxfkp6LJWWDujzbSc/jpdC8QQUv9YOUH97102J3R+Vxxp0
QPEKqwXQUVD3b2lCCyJHR4l7wwjwDJTZYUBHMK1qVSvoZ9VTcxM5Hyls+EhKkQyLf9MAeFuN
yZ06C3wnJcKgc5YFvQm1RYosqryKUSR40Xfk8Zbfvf2esW1UxFC6ur0jBUUiQKANCKzz/l4y
X4oT3cNzTxuK0YYoSDsQWX4vYp5W/SoThVfUyd71B9P6EPm0dIDWBQzOGzstXQSSE2YbIupX
taW59iTuPGmRSAciKwh0WLIxszRhlkrkF0iRCbMAngN75mo6StwbR4CnrS6FQ76fVLWh5Wsr
VI13sR68Nu4mEeyVy1rFZRuqUkAJbVe4BbCaYtAxKmC7htNOfLRZgs6u/ZATOhCZDK1mbTwQ
MR3YZkGBCwjkG4HIRh2/Z72N5+8eAak+zQdCpB3w5Z/MG3WXPIVKwtTpTHXueTDFNmDirS9P
w8/Tqk82Ul/HYval1doBWj8w+DqkQVC+yaogkQ7wCoIjNmZy8YlMDh2gjIWFQTT7FJqK/8qP
FM8NI0CD8vn50L6PO6lSTfOapVaSqm58qhbwfMTgPSf4+GViA+7S1QfUAAaP6OkDUZaARf/g
jXFbMqaw005bPKgymFs6ELElrGS8dOql371Vnlj84AIC+Ubgoi+cs6bP30cS/CofCJF2wO0m
OV88XP+oHsnXYIzhFXWMg2npgOr35+fdkRalx7RCS9xx6qunIyDtJElRjw5M+gE53D3zvhWR
YyKBo1EEAtpiYH7+mjnT+PTnSapUM4XQinZA64+EwetHbmbjN/VmyEfchveRUhXHbZNVbCmY
JQosgjoUofSA/d149XHvNH2YVq/ySwci+6xlPFvwZ8R0YEujDQP+gUDXENjui+ffslUP/Ob/
vYx0rejhhFk7MOn2k8rHXhLI79UDrzKI2muPT5I3ezwtPSetLJhU/egRFWnohztiTQf4GJlo
tl6pCOyWcSUyLbTin/M97ozlZEJsCgntQAj1LjxoKxShpj+49/Olj5e/4SY0aKfxZ6mSneG9
yqjftNRLXzsgzktkVZbY8/Kbyx/FhtqTFN3g/OR7p8ABL3OQH28If3vtCQrzlt2KAExNKRKa
5TioHvJLByLaz0q2swWRuYK8dG9OfcMJBBIQCCL0+UC2dCCiTMvL3BqP+wc/h5EKxmlAxaPp
99QXToc9iSce1DuTDX6fHX6mJyuUdYSzlIAV86zy/ag90F1ny/qL0AGW+7NeQBIRWFkQhqUb
TzwPJCpcKPCpPajKn7RV1pJ2QOynqQf5Mg1uWPJ2d2e4vOPTzkfHOWkNDFQAd5nuZUUzydI1
v3RglT/6qGY63Hl5wB9d5aV7C1c4noBALAIR+lzN9NiCqDJtbWy2Ov+StQPO0IzyME2TrTQY
Kr2gzpLJgc2lGerZZVlh8e9PxhPJiCxkMAM6QziYjsy7ixpFurSrgNDvmjz42oFZyqo70yv8
6jlhW4IWRY5JH45GEZidpCoK/96dtfqcWfr0wovZb1rqc0Q7IN7Gyvn5a358peCjyxZ0fm48
8NJ94PgiW5qDym9+6UApcmZrJcvhzrc+G6iu9SDEIxDILwLBgk+fK79muRYnsiVh5WxOwNHa
gcF7426OeNM2bSwQUIc473Wop41almmDiIJ8JkwW6EXdIWWsWS4g+lhDB7Te4UZoFoOtumrQ
gYBVu/Nunx78N8l9vdVLzNIbr0SR7CtQ4kSOixbcjSAQvCBpylWibvPTbj23TtVeKyMVN4Uj
tkk6mX3gKBLIt1wC6183J01Md9W3nK8sKJXeRgT0txnyAX8PomplleV2Pph4BgK5QyCy80CW
xoSRPYg6vetAMvxaOzA4eM/pkE+QbsDOAbC+9Fror3znEZL9oq/8aFKoSQdKPPUfMukqnbba
WGudoLexv3HapqlXgdWgA6USR3Zkp8lSwORG5NOhA5TRVHQAZxYYLNvjmJ22AlbUyt3LtrJk
ArPinbhS1U0CVQtOuIJ+/hurvgqXIJg1pgUyyRsxZEAE2EmzA8IDWcESn8mvdiCI2kpnuHYq
sqdKtZOHt4frE09AoAkEforQ5+zW4kQ3Hah+10SWMwlitAPCtIunTIPT1NsN2vUGZvXWQcsZ
TrPRnuxFHeV9bTrwQPkW3a7t/8cvabtv8c1uDVv6j2IanNQ9+elpDixuyZMFOqvzkyfGFWLB
LBuzy9D3DIiz8rE1kWPigqNhBMb/uzR97ZsbR+59My1Ovmg4eJoAp29ePnhPpHDt1QnbaqMB
g9Ov95K/yydsq/T9jb++9HHv5xP/jPsf8vkcRGYLqtnttParr2qtrs2mRvOJNXLV+wisqvht
uPJDVtMFP0QsbaoX84Kg1Q4I2Xhk783Z15eusWpg0BnD67H64N1Xs8Jof3znCT2oor1f7ai+
Nh3Qm8MNTk6/FsP+4MVNcWiyksuk3T3i4PJRvZfZenXiv9c6QeIOyXSgFBidxd2Drz6+Oshk
46O6QzvgANwHzobEUni/zd5GJzLcqWSmHogqB4YXehs85L7vELgeUQ9ktrF3ZBlOjpRprB1Q
mlVJA+blRXI4tF8bT+fSl0nlTbonX6u1BfP2RNk6dOCFowoYnKToxO/851lyOwrigGcWjCfp
OEKmgzXogFY1h4LNH1T7EGFlQd/9nfdpgReiQ5Cs1AMRy4HqTJ+CjmL3LALRtQVZrc39PvqX
uTY3sLF24OZl5gBWiLq7uons6s3etAfl/5sXWvi+1yWqQwdKxqpPRyTvR/4p8RFzrsFXjOH3
3Z1kB1CLDgSfI2UZnB4vKR7iTBaQJ4d+qBL42adikcnkK11G3IFA3hGYiQx3DmSj/owuK6hs
yjs4yB8QCCNQjuxEVM1ocUFkWUF1pBzOSxefSDswfzO4NOnK58HJvb6e1TGvZp/iPCOx6YsK
N29EpS9P/efSA5oWcFKb3DsuEFAid94xHhDvZj2/N14wLalFB0olswsdJzL5URTGnyygb6no
QIK5WherDUkDgdoInIzQgWz2HoiZCT1TO2f4CgTyh8CFyN9L5c8sFuNEp9aqV/ODhtYOCOtp
a98vZvZ9MSly/OKykvxajt+4NK6KMa1emBPgfPHvP4tV4XvdCYPBu3vJ0Iu3BnAXCAq/n9m0
QCaiaEN97YDI1em9k5SuDDZ/cKfMqE8HyINfzmh2ZVhoByQKuHoJgagxYSWLvVWig53K016C
CXkFAgKBYNVwhA/8noE6LXK6R7VSuZifGmDbAbWo4P2re5Ni1deRabbJj+Ty9InpG3eFl8kb
Bz+/56/B6QfyMibX6umBNeX2n2Ww8ZuX76l4jlzba7auH1c+/7EhOYHXwu/84OSRg5QrSs5K
cXoOkwgRMrg5fUPm9MjBS+z3vYxfEQMZcUDJPRiXD84Vl91SSYV9YBN1AsAJBHKJQHQ2tJqB
NWF0g7Xq9nIu8UCmgEAtBPb4awuq1QysCaN2hLmytLHaAYJKWVf78wRhFMfDj00/NWDITV5r
ZysmH4EIlxgo8UNMRHgFBHoNgeBUZLjT/nPcf/B3Xxdp/tRrSCG/QKBU2hqhA5X2b1UcM1VQ
2Zoj9LXtQI6yhKwAASDQOgIx6oG2bz4QXVWQJ8Oo1jFEDP2DwJ4Ifa4eaPPJXzGGNtWZPI1L
fe1A/9Q+SgoEioxAEMxl3b+9/CsyooJyoMhtqshlCy5GVwBWf22rNeHLGPacK+VACdqBIjdx
lK2fEbgTpQPVtppHRdcYVqun8jTY6efaR9kbRWBdzN9LW80Hfoxhz3ty9fcC7UCjjQb+gUCP
ILAt2r9V2jje+TNmOFU51iPYIJtAwENg1UjM30sbzy6IMSOsjpz1MtHdR2gHuos/UgcCmSGw
NUZeV39sl/4zZnu1ao72W80MVURcVASeRulAtfpXu84uiNOlVd/mC0toB/JVH8gNEGgfAtG9
VUSH1yY+EMsGhvNkJt0+HBFTXyAQc/BXtdIu89s4NlCZy9VUgdiwR+zTI3bqudkX1Y1CAoG+
QmD8VMxsZXv4QCwbqD7pK3hR2IIh8FXkYEOpL2iLfiCODVQrf+cMQGgHclYhyA4QaB8Cm+Lo
QPXX1rdbi7MbqFbPYAei9tUdYuo8ArHqtEob7Af+ipuHyNP2xIQ1tAOdb3NIEQh0CoGrsXzg
9x9aNCD4NjbaA5gq6FS9Ip1MECifiRXbrc6vvYxbU1CtzuWOPUM7kEmzQqRAIBcIlKNHF8gO
70BLxxe8jLORFrFiP8Jc1Dky0TwCW6NHF4iGXWltfe4PMfsNiFiHtzSfz4xCQjuQEbCIFgjk
AYGtMaunRFdU/at5/UBC75arzdfzAD3y0IMIxO3lKf5cDrRwvGH8xFq1msOjvqAd6MEmiywD
gdQI3IrV61ervza7Aeu3ccsXRY85t5A6T/AIBPKKwDpJlmOu35rkz0mqtMqeHCIwflld73OY
NWQJCACB1hGINY8S/d2Bpiymk1QD1ZGvWs8qYgAC3UYgYXqt2Qm2P3+PoRby1c/j3S4p0gcC
QKDvEJhJ6JCqvzZsQfDyrwMJyobKpr7DFQUuIgLBqlNJfy8/Nrwi54d4G0KRwKlVRQQPZQIC
QCDfCCSOd8SWRI3NGHybNNSpVo/lbEOVfFcJcpdjBLaOJFDeauW3hgjBD38lzKtVqyNYhJPj
FoCsAYHCIhAszCWNd6qV9ITgZQ0yUH0LNlDY9tN3Bfs7dnmB+hs6kJ4Q1CAD1eG87T/Ud3WM
AgOBfkXgbKL+U/Rxv6Yymv7hr9/Fhq1J19V+RRblLiICd5L5QFoC/f2PiZoBYYZwp4iooUxA
AAj0AgI1+UD1wG915gxefhu/cprZQWVdL2CAPAKBtAjU4gNiF4K/as8ZvPzhr1+TqbPYxuBW
2nzAHxAAAkCg3QicnUsa2NP733/8M6mL+/6vXw/UUAyI8GAD7a4uxNdlBGryAfHX8H+/JenU
Xv4p9Gg1r2GwgS7XLpIHAv2NwKr47Qndfuv3H//683t3dfUP33/7Wz0qICJ429/IovRFRGBL
wvZd9g+m8uuP34Y49Msfvv/rN6kWqKUZEFaEJ4uIF8oEBIBA7yAwvq12LyX6uYr878Dvv9L1
u5z8rBumemBt72CAnAKBtAhsrWVvQ6RA/nFUfv8//ntJWoJLfs3vduzPkbYK4A8IAIGMEAjW
mS6pjY4R7DeQUX0h2u4icLa+Pq2Jv6MzZ7tbKqQOBIAAEBAIrK1hMN1EzyaDzF0EskCgmAgE
e+rrxhr9s9mDnbyL2VhQKiDQawhsqa8Abax/25O7I1p7rUqQ3xwjsLbGYsHG/lDI93AOTy3K
MfzIGhAAAhkisDDTTC+WFGYYZgMZ1hWi7j4CW+aS2n4z709t6X6JkAMgAASAACOwdnszHVls
mOvYaBXNquAIlK+2bcKgsg4TBQVvLSgeEOgxBM7OxMr2hl+O/NFjBUd2gUATCJyca/hPIzbA
HGxum0AfQYAAEMgUgVvtsCCYgYV0ppWEyPOCQPCkDRa4wxdgZZOXCkU+gAAQsAiUnwy3qAI9
g61ULJxwFRyBs3tix/vpX1b2gDwXvI2geECgZxFYdbWVEc/csZ4tODIOBBpHIPhqW3rZH/W5
bQvO+2wcdIQAAkCgQwgIQtCkhuDMMXRuHaokJJMbBL6aafLPpbIN6wlyU4vICBAAArEILPzU
hA1BZdumAGwgFk+8LDQCwcV1TWjUhvdcLDQqKBwQAALFQCC4ta2xHm77VawtLEbVoxRNILDw
9ExjKoIzf6xqIhkEAQJAAAh0AYGFp4fT9nDb92yCXqALVYQkc4TA1gtzUduA+DdzF8Cdc1Rz
yAoQAAL1EVi1dqbu1kSVM1fBBepDCR99gMDWt9fr6tSGr7/dCu7cB40BRQQCxUNg69M9iXrQ
ketXb2E/teLVOUrUNALBpu9mTiVo1SrbZ95uwiYDTWOLgEAACHQfgWDrsSd7Zn6e2z6srpFT
Z67PXP1jE1ZMd79qkIPcIRAEC3+vvbBn28+nRvTfy8/b9lxY+zeYc+7qChkCAkCgRQSUshMa
zxZRRPACIxCUwn8fWHRT4MpG0YAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgA
ASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEg
AASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAE
gAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAA
EAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAA
AkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJA
AAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAI
AAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAAB
IAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAA
BIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASA
ABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQ
AAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAAC
QAAIAAEgAASAABAAAkAACAABIAAEgAAQAAJAAAgAASAABIAAEAACQAAIAAEgAASAABAAAkAA
CAABINAhBP4/+DhsENvfeU8AAAAASUVORK5CYII=</binary>
<binary id="img_17" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_1" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABdwAAAH0CAYAAAAnhe8sAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwY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</binary>
<binary id="img_16" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAACA4AAAZ7CAMAAACqapXuAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_2" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB9AAAAEJCAIAAABDuyvzAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9i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==</binary>
<binary id="img_8" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_5" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAB84AAAFACAMAAADqN6ZpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_41" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
<binary id="img_14" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAACA4AAAZ7CAMAAACqapXuAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFz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</binary>
<binary id="img_32" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAoHBwgHBgoICAgLCgoLDhgQDg0NDh0VFhEYIx8l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</binary>
</FictionBook>