Ученые пересмотрели привычные взгляды на «бритву Оккама»
Методологический принцип «Не следует множить сущее без необходимости», известный как «бритва Оккама», на протяжении веков служил важным ориентиром в научных исследованиях. Средневековый монах Уильям Оккам утверждал, что из всех возможных объяснений предпочтение следует отдавать самому простому. Однако в последнее время все чаще оказывается, что сложные модели, особенно в области искусственного интеллекта, дают более точные прогнозы и превосходят свои упрощенные аналоги. Новое исследование ученых ставит под сомнение слепую приверженность принципу парсимонии и утверждает, что это ограничение может приводить к ошибкам и упущенным возможностям в науке. Автор работы Марина Дубова, постдокторант Института сложных систем Санта-Фе, подчеркивает, что ориентация на парсимонию во многом исторически обусловлена. В научной традиции этот принцип закрепился как удобный инструмент для построения моделей, и с тех пор его практически не подвергали критике. Более того, образовательные программы по-прежнему учат, что стремление к простоте является ключевым в научной теории и моделировании. Однако, по словам Дубовой, такие представления уже не выдерживают испытания временем. В рамках исследования Дубова провела вычислительное моделирование и обнаружила, что случайные эксперименты зачастую приводили к лучшим моделям, чем эксперименты, основанные на уже существующих предположениях. Это поднимает более глобальный вопрос: действительно ли отказ от сложных моделей оправдан? Если следовать исключительно принципу простоты, можно упустить важные закономерности и прийти к неверным выводам.
Методологический принцип «Не следует множить сущее без необходимости», известный как «бритва Оккама», на протяжении веков служил важным ориентиром в научных исследованиях.
Средневековый монах Уильям Оккам утверждал, что из всех возможных объяснений предпочтение следует отдавать самому простому. Однако в последнее время все чаще оказывается, что сложные модели, особенно в области искусственного интеллекта, дают более точные прогнозы и превосходят свои упрощенные аналоги. Новое исследование ученых ставит под сомнение слепую приверженность принципу парсимонии и утверждает, что это ограничение может приводить к ошибкам и упущенным возможностям в науке.
Автор работы Марина Дубова, постдокторант Института сложных систем Санта-Фе, подчеркивает, что ориентация на парсимонию во многом исторически обусловлена. В научной традиции этот принцип закрепился как удобный инструмент для построения моделей, и с тех пор его практически не подвергали критике. Более того, образовательные программы по-прежнему учат, что стремление к простоте является ключевым в научной теории и моделировании. Однако, по словам Дубовой, такие представления уже не выдерживают испытания временем.
В рамках исследования Дубова провела вычислительное моделирование и обнаружила, что случайные эксперименты зачастую приводили к лучшим моделям, чем эксперименты, основанные на уже существующих предположениях. Это поднимает более глобальный вопрос: действительно ли отказ от сложных моделей оправдан? Если следовать исключительно принципу простоты, можно упустить важные закономерности и прийти к неверным выводам.
