Continui prezentarea câtorva dintre semnificațiile gândirii, având drept scop construcția (unui) câmp semantic (mai) adecvat pentru înțelegerea afirmației „Toți avem dreptul să gândim!”, cu detalierea unui dintre standardele gândirii, respectiv gândirea științifică.
Spaima oamenilor de știință de riscul erorii, respectiv continua conștientizare a limitelor cunoașterii, pot fi mai ușor înțelese printr-o scurtă discuție despre metodele cognitive.
Pe zona cotidiană (adică în spațiul construcției cognitive, bazată pe ceea ce ne furnizează simțurile sau extensiile lor, instrumentele) putem considera că există în principiu două metode cognitive:[1]
1) Deducția. Explicată simplu: dacă știm regula generală aplicabilă unei clase de elemente atunci cunoaștem (putem prevedea) caracteristicile fiecăruia dintre elementele acelei clase.
Exemplu: Dacă știm că toți oamenii care contactează SARS-CoV-2 vor face o formă de COVID-19 (includ aici și infecțiile asimptomatice) atunci știm că Popescu, atunci când va intra în contact cu acest virus, va face o formă de COVID-19.
Marea problemă a deducției o constituie modalitatea în care aflăm de fapt regula generală. Răspunsul comun: regula generală o dobândim prin inducție.[2]
2) Inducția presupune identificarea regulilor generale prin observarea cazurilor particulare.
Exemplu: Investigând unul după altul oamenii care au venit în contactat cu virusul SARS-CoV-2 constatăm că toți au făcut o formă de COVID-19.
În felul acesta descoperim o regulă care ne poate ghida existența, adică ne ajută să facem predicții care ne orientează comportamentul.
Inducția are două limite majore:
a) Limitele experienței posibile: dacă pentru a descoperi regula avem nevoie de observarea fiecărui element al unei mulțimi de elemente de unde știm când să ne oprim (când trebuie să ne oprim)?
Întorcându-ne la exemplul nostru: de unde știm că toți oamenii vor reacționa (aproape) la fel în fața virusului? Pentru a stabili o astfel de regulă ar trebui de fapt ca toți oamenii să se infecteze mai întâi, regula devenind cumva inutilă între timp, deoarece predicția ce se bazează pe ea este centrată pe recomandarea comportamentului de evitare a virusului.
După cum vom vedea o soluție pentru acest exemplu o oferă combinarea unei forme de estimare cu un set de recomandări prudențiale privind comportamentul în fața necunoscutului. Cu alte cuvinte, limitele inducției sunt limitele experienței omenești. Cumva omenirea a simțit acest lucru în privința experienței individuale, cultura fiind ansamblul de instrumente menit să permită experiențele colective întinse pe perioade mari de timp.
Raportându-ne la istoria (evoluția) cunoașterii omenești putem observa că timpul poate aduce noi informații, neprevăzute inițial. Timpul (avut la dispoziție pentru experiență) trebuie înțeles astfel fie ca un limitator al cunoașterii, fie din perspectiva unor posibile surprize cognitive (pe care le-ar putea furniza viitorul). Unul dintre simbolurile acestei limite a cunoașterii (consacrat de Nassim Nicholas Taleb[3]) îl constituie lebăda neagră.
b) Structura complexă a mediului. Multiplele medii în care de desfășurăm existența au structuri și comportamente diferite, generând limite pentru încercările tradiționale de priză cognitivă asupra lor. Opacitatea cognitivă a unor medii[4], complexitatea relațiilor cauzale (determinată de multitudinea variabilelor) și distribuția probabilistică a efectelor sunt exemple suficiente.
Una dintre soluțiile de rezolvare a acestor probleme o constituie abordarea probabilistică a problemei.
Exemple de distribuție probabilistică a relației cauză efect (exprimate în termenii efectelor limitelor cunoașterii):
- Nu toți cetățenii care poartă mască vor fi protejați toți împotriva virusului. Masca (doar) scade probabilitatea transmiterii virusului.
- Nu toți cetățenii infectați au simptomele bolii COVID-19. Tot ce putem ști (deocamdată) despre relația dintre infecție și simptome poate fi exprimat în probabilități. (Nu cunoaștem toate variabilele care determină efectele.)
- Nu toți cetățenii vaccinați vor fi protejați împotriva infecției simptomatice cu SARS-CoV-2. Eficiența vaccinurilor este exprimată probabilistic. (Nu cunoaștem toate variabilele care influențează nivelul de protecție.)
Combinația dintre limitele (istorice ale) cunoașterii și complexitatea mediilor a evidențiat ivirea unei noi categorii cognitive, cunoașterea probabilă/probabilitatea cunoașterii, cu care trebuie să ne descurcăm. Procedurile actuale de rezolvare a acestei probleme se bazează pe „reamintirea” unei soluții propuse în secolul al XVIII-le de un matematician (care era și preot prezbiterian): Thomas Bayes.
3) Abordarea bayesiană a cunoașterii. Într-o descriere simplă abordarea bayesiană se bazează pe actualizarea probabilităților în funcție de noile cunoștințe. După cum putem constata abordarea bayesiană:
- Nu este propriu-zis o metodă cognitivă, ci o procedură utilizabilă în cazul (evoluției) cunoașterii limitate.[5]
- Este utilizabilă atunci când cunoașterea este exprimată în termeni probabilistici.
După cum am văzut deja la exemplele de la punctul 2, cea mai mare parte a principalelor variabile specifice pandemiei COVID-19 trebuie abordate în termeni bayesieni. Asta înseamnă că trebuie să renunțăm la a căuta relațiile cauzale tradiționale, încercând să înțelegem situațiile în termenii probabilistici (grade de certitudine). Exemplele anterioare se reașază în forme de tipul:
- Masca chirurgicală ne protejează în proporție de … X% ( probabilitatea de protecție este de 0,X)[6]
- Persoanele infectate SARS-CoV-2 au un risc de deces de cca. 2,2%[7] (probabilitatea de deces este de 0,022)
- 84%[8] dintre cetățenii vaccinați sunt protejați împotriva formelor grave ale bolii COVID-19.
Fiecare dintre aceste probabilități va fi actualizată în funcție de noile dovezi (ex. dovezile obținute în stadiul IV al fiecărui vaccin) și de evoluția diferitelor variabile (spre exemplu impactul mutațiilor SARS-CoV-2 asupra transmisibilității, morbidității și mortalității).
–––––––––––––––––––––––––
[1] De dragul ușurării înțelegerii simplific aici aproape nepermis de mult.
[2] Nu există un acord unanim asupra acestei soluții, persistând încă multe din propunerile inițiale. O variantă care se bucură de succes este: prin intuiție.
[3] Recomand cu căldură cărțile – traduse și în limba română – scrise de Nassim Nicholas Taleb, începând cu Lebăda neagră. Textele sale sunt relevante atât pentru înțelegerea limitelor cunoașterii cât și pentru deslușirea unora dintre evenimentele din această perioadă.
[4] De fapt este vorba de limitele cunoașterii noastre raportat la acele medii.
[5] Pentru mai multă rigoare abordarea bayesiană ar trebui așezată alături de recomandarea procedurală făcută de Karl Popper (în știință nu există niciodată ipoteze verificate, ci doar ipoteze care nu au fost încă infirmate).
[6] Să ne amintim că probabilitatea inițială a fost 0 – la început s-a considerat că masca chirurgicală nu protejează împotriva SARS-CoV-2.
[7] Calculat pentru data de 26.03.2021 luând în considerare 2,75 milioane de cetățeni decedați dintr-un total de 125 de milioane de cetățeni infectați. Aceasta este o evaluare generală a impactului mortalității, valoarea ei informativă pentru analizele individuale de risc trebuind ponderată cu seria de variabile specifice mediului în care vă desfășurați existența: probabilitatea de deces la nivel național, grupa de vârstă din care faceți parte, afecțiunile pre-existente, accesul la infrastructura medicală etc.
[8] Luând în considerare o distribuție egală a vaccinării cu cele trei tipuri diferite (din perspectiva eficienței) de vaccin.
