Разумеется, никто не использовал теорию флогистона для того, чтобы предсказать результат химического превращения. Алхимик сначала смотрел на результат, а затем при помощи флогистона объяснял его. Не было и намёка на то, чтобы флогистонщики предсказали прекращение горения в замкнутом сосуде; они, скорее, зажгли огонь в сосуде, увидели его угасание и затем сказали: «Должно быть, воздух насытился флогистоном». Теорию флогистона нельзя применить для того, чтобы выяснить, чего ты точно не сможешь увидеть. Она может объяснить всё.
Наука ещё только начинала выходить на сцену. Очень долго никто не осознавал, что в этой теории что-то не так.
Встретив лжеобъяснение, очень легко не ощутить его фальшивость: потому они и опасны.
Современные специалисты предполагают, что люди думают о причино-следственных связях, используя нечто вроде направленных ациклических графов или байесовских сетей. Поскольку шел дождь, тротуар мокрый; поскольку тротуар мокрый, он скользкий:
[Дождь] → [Тротуар мокрый] → [Тротуар скользкий]
Из этого можно вывести (а, имея байесовскую сеть, можно даже точно вычислить эту вероятность), что, если тротуар скользкий, то, вероятно, шёл дождь. Однако, если уже известно о мокрости тротуара, то сообщение о его скользкости не несёт в себе никакой новой информации о дожде.
Почему огонь горячий и яркий?
[«Флогистон»] → [Огонь горячий и яркий]
Это выглядит как объяснение. И в мозгу эта информация хранится в том же формате и под тем же расширением, что и «настоящие» объяснения. Но человеческий разум неспособен автоматически определить, что стрелка, соединяющая гипотезу с её возможными следствиями, никак не ограничивает пути, которыми могут проявляться эти следствия. Эффект знания задним числом делает ситуацию ещё хуже: люди могут считать, что гипотеза действительно ограничивает происходящее, хотя на самом деле гипотеза подогнана под происходящее постфактум.
Современная трактовка вероятностных рассуждений о причинности(English) может точно описать, в чём именно состояла ошибка флогистонщиков. Байесовские сети были разработаны для того, чтобы, кроме всего прочего, не учитывать свидетельства дважды в том случае, когда логический вывод между причиной и следствием возможен в обе стороны. Например, я добыл кусочек ненадёжной информации о том, что тротуар мокрый. Это заставляет меня подумать: «возможно, идёт дождь». Но если идёт дождь, то, утверждение «тротуар мокрый» стало более правдоподобным, так? То же самое ведь касается и скользкости тротуара, верно? Но если тротуар скользкий, то он, скорее всего, мокрый — и тогда нужно опять повысить вероятность того, что идёт дождь.
