Исследование QBism aposteriori Co. Нейросаммари. Архив

Когда моделирующие цифровые среды получили достаточно вычислительной мощности, чтобы достоверно воспроизводить физические, химические, биологические, социальные и иные процессы, это полностью изменило не только сами прикладные науки, но и роль учёного в них. Вычислительная часть была делегирована машинам ещё в эпоху первых ЭВМ, но квантовые нейросети, способные перебрать миллиарды вариантов, протестировать каждый в виртуальных средах и обнаружить скрытые корреляции, позволили отказаться и от большей части экспериментальной практики. В этих условиях учёный из вычислителя стал нарратором, который формулирует идею, выдвигает гипотезу, определяет границы проблемы и формирует запрос к Цифре. При этом, несмотря на кажущуюся лёгкость получения ответа, роль учёного только возросла, потому что ошибка в формулировке более критична, чем ошибка в расчётах, а нарратив определяет траекторию поиска.

Изменился и подход к фундаментальному образованию. Студентов теперь не учат решению формальных задач, нарабатывая вычислительный навык, а приучают мыслить структурно. Важнейшим навыком для будущих учёных становится умение точно сформулировать проблему. Цифра может решить любую задачу, но не выбрать, какую стоит решать. Из этого вырос когнитивный парадокс современной науки: найти ответ стало легко, а вот задать правильный вопрос — гораздо сложнее. Первое, что говорят сейчас студентам: «Все вопросы, стоявшие перед Человечеством веками, уже заданы и ответы на них получены. Главная задача науки — сформулировать новые».

Эпоха разделения образования на гуманитарное и естественно-научное с приходом Цифры закончилась. Мостом между ними стали философия науки, логика, теория аргументации и когнитивные методики. Учёный нового поколения в первую очередь формирует семантическое пространство исследования: описывает контекст, уточняет термины, задаёт допущения, а также конструирует метафоры, через которые идея становится операционной.

В новой образовательной модели сперва формируется философская и логическая грамотность, и только потом прививаются навыки взаимодействия с вычислительными системами. Сегодня подготовка студентов опирается на философию Бернара Стиглера (негантропоцен[9]), деконструкцию Жака Деррида, концепцию Мишеля Фуко «прошлое как режим, а не истина», парадигму Бруно Латура «реальность как сборка», теорию агентности и вероятностной эпистемологии Тимоти Уильямсона[10] и другие концепции, направленные на формирование нового «вопросного» мышления в противовес традиционному «отвечающему». Для тренировки способности строить когерентные многослойные модели реальности при обучении используются в том числе и нарративные практики литературы, которые раньше относились к строго «гуманитарным» направлениям. Когда студент учится формулировать гипотезу в виде операционного сценария для цифрового ассистента, его работа приобретает черты режиссуры интеллектуального нарратива, в котором вычислительная система выступает актором, обновляющим ожидания. Физик, математик, биолог, инженер и философ сегодня работают в едином семантическом поле, поскольку нарративная постановка задачи междисциплинарна. Учёный нового типа — истинный творец, а не приложение к калькулятору.