NAŠE MYŠLENÍ: NA ROZCESTÍ ČI VE SLEPÉ ULIČCE?
(Část první)
Všimli jste si, jak často se lidé mýlí, ať už v úsudku či jen v odhadu? A to i při té záplavě informací, která se na nás hrne z knih, televize i Internetu, kdy by se zdálo, že udělat chybu je prostě nemožné! Pokud se jedná o rozhodnutí, které nespadá do naší expertízy, no prosím, to lze pochopit, ale když jde o i odborníky, ať už se jedná o vědecký výzkum nebo technický problém? Je v tom nějaká zákonitost či se jedná jen o vadu našeho myšlení, které asi nikdy nebude imunní proti omylům?
Začněme ale od počátku: přírodopisci začali nazývat naše předky podle místa nálezu jejich pozůstatků: tak vznikl člověk neandertálský, cromagnonský a najednou, z ničeho nic, je tady člověk náš, Homo sapiens, neboli člověk moudrý. Nepodezíram pány biology z nadutosti či nadsázky - šlo jim zřejmě o to ukázat, že „nám to jaksi víc myslí" než naším předkům, i když těm to asi také muselo dost myslet, což dokazují nejen jejich zbraně, ale i nářadí, keramika, kresby a podobně. Nuže dobře, přiznejme si, že jsme asi nějaký pokrok od jejich doby v myšlení učinili - ale jak to tedy přijde, že někdy myslíme docela dobře a jindy zase vůbec ne?
Tradičně pokládáme počátky opravdového myšlení asi tam, kde jsme začali používat abstrakci a jednoduchou analýzu, syntézu, dedukci a také indukci. Ale pak šel člověk ještě dál, to když si uvědomil, že stejnou či podobnou dedukci by mohl použít v různých případech a že tady tedy musí být něco, nějaká pravidla, která se nevztahují jenom na individuální případy, ale na celé skupiny případů, něco jako „zákony správného myšlení".
Tuto pansofii hledali už staří Řekové a její úlohu měla asi hrát filozofie. Od Aristotela, přejatého středověkými dogmatiky, se dostáváme k první revoluci v myšlení, kterou bezpochyby vedl René Descartes, jenž nás poučil, že autorita ještě není totéž, co důkaz a že každé prohlášení je třeba dokázat, odvodit či otestovat, podobně jako se to děje v matematice. Kromě jednoho: jen známé „Cogito, ergo sum" je třeba brát jako evidentní, tedy něco jako axiom.
Skeptik David Hume ovšem zase kritizoval Descarta, neboť naše znalost „příčiny a následku" je prý daná jen způsobem, jakým lidé myslí a že vlastně kausalitu jako takovou nemůžeme pořádně dokázat, neboť je všechna jen výsledkem našeho pozorování. Ovšem i Hume věřil, že existuje metoda, která zavede pořádek do myšlení, to jest, abychom poznali, co je jisté a co není. Humovu skepsi zase napadl Immanuel Kant, který tvrdil, že ne všechna naše znalost je přece dána jen naším pozorováním. Také další filozofové se snažili tak či onak popřít Humeho, i když se to žádnému dodnes úplně nepodařilo. A tak bychom mohli pokračovat a čím více se blížíme dnešní době, tím více se filozofie zamotává ve svých paradoxech a víc a víc se zabývá tím, co si vlastně máme myslet, místo toho jak máme myslet.
A tak v hledání zákonů myšlení postupně zabrala místo, které si usurpovala filozofie, zase matematika, později fyzika a pak formální logika. Naděje se upírala i na počet pravděpodobnosti, symbolickou logiku a konečně přišly počítače a tam se to všecko teprve opravdu rozběhlo. Ale ruku na srdce: jak dalece nám to pomůže při řešení toho kterého konkretního problému, testování té které hypotézy nebo odhadování jistoty toho kterého tvrzení? Nebude lepší se vrátit k onomu známému „Vím, že nic nevím" ?
Chceme-li totiž udělat nějaké rozhodnuti, prověřit hypotézu či vyřešit problém, marně hledáme v příručkách nějakou obecnou metodu jak na to - tedy myslím tu, která by vás vedla krok za krokem k výsledku. A zdůrazňuji obecnou, protože řešení pro mnoho individuálních problémů tady jistě jsou, ale ne třeba pro vysvětlení úplně nového jevu či řešení nějakého neobvyklého problému. Je až s podivem, jak často se vědci nemohou na určitých věcech shodnout a jedno vysvětlení asi je, že spoléhají víc na svoje zkušenosti než na nějakou obecnou metodu myšlení. Dobrá, řeknete, ale když máme fakta, pak přece se nemůžeme mýlit! Omyl: jedna věc jsou fakta a druhá je jejich vysvětlení či příčiny. Fakta jsou jen následkem určitých zákonitostí či předcházejících činností. V systému všech možných i nemožných hypotéz je pak ovšem těžké se vůbec nějak orientovat...
Ale neberte to doslova: určitá pravidla tu pochopitelně existují, ale jsou buď příliš široká nebo zase příliš specifická. Navíc jsou dobrá jen tam, kde známe všechna potřebná fakta. Bohužel ne vždycky víme vše, co potřebujeme, nemluvě už o případech, kdy si fakta odporují, ať už proto, že jsme si je dost neověřili, nebo že prostě všechnu informaci bereme jakožto stoprocentně pravdivou. Rozhodně nemáme příliš mnoho pravidel pro odhady, spekulace a už vůbec ne tam, kde je také třeba i určité předvídavosti. A právě v těchto případech vede špatná úvaha či rozhodnutí kolikrát k značným materiálním i lidským škodám. Nepomůže ani to staré české „více hlav více ví", zvláště v situacích, kdy opravdu není s kým se poradit. Sem patří i případy, které nelze v praxi otestovat, například když se testováním změní podmínky anebo samotná situace, kterou pak nelze reverzibilně vrátit zpět.
U počítačů existuje něco, čemu se říká dry run, to když si programátor v duchu - či na papíře – nechá proběhnout svůj program, krok za krokem a sleduje výsledky jednotlivých instrukcí. Je to něco jiného než známá metoda pro debugging, kdy program běží step by step (krok za krokem) a programátor se doví jen kde to nepracuje, ale ne proč to nepracuje anebo jak to opravit. Při dry runu ten zbytek musí dodat člověk sám – pravda, jsou různé pomůcky, dokonce existují programy, které píšou jiné programy, ale o to tu nejde. Chtěl jsem jen naznačit, že pro naše obecné usuzování často právě takový dry run nemůžeme udělat, protože jednak nemáme tak jasná pravidla, jaká se používají u programovacích jazyků, jednak často neznáme - a tady se opakuju - všechny „známé", abychom mohli jednoznačně určit ty naše „neznámé".
-----
Když se začala na univerzitách učit binární logika, byli jsme zaujati představou, že teď bude možno konečně vyjádřit naše myšlení univerzálně a vydedukovat výsledky podobně jako se v matematice používá vzorců. Ne tak docela: náš svět je trochu víc rozmanitý než jen černo-bílý (není všecko jenom lež nebo pravda) a brzy se objevila potřeba vyjádřit i další stav (jako třeba MOŽNÁ). Trochu jsem si tehdy pohrával s tříhodnotovou logikou, ale přiznám se, že mnou vyjádřené ternární De Morganovy zákony mě daleko nedostaly, díky dualitě negace, kde opak "možného" se dá nadefinovat buď jako „jisté" nebo zase třeba jako „nemožné". Také praktická aplikace tříhodnotové logiky byla a je vcelku omezená. Kdybych ovšem byl nápaditý jako Lofti Zadeh, tak už jsem tehdy mohl vymyslet fuzzy logic a být slavný (tedy až na ten název, asi bych to nazval míň fuzzy).
Až v sedmdesatých letech , kdy jsem dělal pro americkou počítačovou firmu Sperry Univac (dnešní Unisys, která postavila první počítač vůbec, zvaný Eniac), jsem prošel kurzem „Problem Solving and Decision Making" od pánů Kepnera a Tregoe. Ti na svou metodu přišli už v době, kdy pracovali pro NASA. A jak už to bývá, autoři si natolik věřili, že se osamostatnili a založili spolu konsultační firmu, která existuje dodnes a navíc je jedním z hlavních konzultantů v oblasti managementu a vědeckého troubleshootingu. Nebudu zde popisovat detaily, místo toho uvedu několik poznatků, které jsem z kurzu získal.
Především se jedná o metodu univerzální - náš training officer tvrdil, že ač ji používá hlavně v počítačovém oboru, dokázal s ní například i zjistit, proč jeho bratrovi, jinak farmáři v Texasu, umírají telata. To všecko aniž věděl cokoliv o chovu zvířat či veterinářství. Tato metoda totiž dovoluje vytvářet logická spojení různých fakt, pokládaní pertinentních otázek a tak vidět i to, co je jinak „neviditelné". Navíc se zdá, že použití hlavně praktických zkušeností vede spíše k ukvapeným závěrům (jumping to conclusion), o čemž jsem se sám na sobě přesvědčil. To možná vysvětluje, proč lidé s různou zkušeností docházejí k rozdílným závěrům. Rád bych zde popsal příklad, který značně zvýšil mou důvěru v uvedenou metodu.
Dostali jsme totiž v kurzu jednou takový „domácí úkol": zjistit, proč se u naší firmy začaly na destičkách s tištěnými spoji najednou při výrobě deformovat součástky. Byla nám dána celá story a pochopitelně, příčinou mohla být buď velká teplota při automatickém pájení nebo chemický účinek čístící lázně, která následovala po pájení. Metoda Kepner -Tregoe spočívá v tom, že se vytvoří matrice, kde na jednotlivých řádcích jsou uvedena fakta (kdo, co, kde, jak, odkdy, jak dlouho, atd.). V odpovídajících sloupcích se pak zkráceně definuje, co „má býti", „je", „rozdíl", „změna rozdílu" a konečně několik hypotéz, které se pak konfrontují s fakty, tedy zase jakýsi dry run. Specifické otázky konfrontace jsou např. „Vysvětluje hypotéza A (tj. velká teplota) bez výjimky, že se defekty začaly objevovat až od 15 května?" Pozitivní odpověď se pak označí do patřičného čtverečku jako plus, opak jako minus. Nakonec se sečtou plusy pro tu kterou hypotézu (tedy jakési obodování) a ta, co jich má nejvíc, je s největší pravděpodobností pravá příčina problému. Zdůrazňuji, že to vysvětlení musí být pravdu bez výjimky a že výsledek není jistota, ale jen největší pravděpodobnost.
Snad, že jsem byl příliš poctivý (u každé metody se totiž dá šidit, ať už vědomě či ne), ale možná, že to byla jen náhoda, dostal jsem pro obě uvedené hypotezy (tj. teplo či lázeň) přesně stejný počet bodů. Napadlo mi, že snad existuje nějaký kompromis. Ale jaký - obě hypotézy se přece navzájem vylučovaly! A tady se ukázala pravá síla té metody: přinutila mě totiž přemýšlet. Položil jsem si otázku, zda obě hypotézy přece jen nemají něco společného. Brzo jsem na to přišel: každá součástka má totiž povrch pokrytý ochrannou vrstvou, která, když se naruší, dovoluje deformaci citlivého materiálu, jenž je pod ní. To je sice známo každému odborníkovi, ale bere se to jaksi za samozřejmost. Zkusil jsem tuto třetí hypotézu a dostal jsem daleko víc bodů, než pro ty předtím.
Nemusím zdůrazňovat, že třída byla rozdělena téměř na polovic mezi oběma „starými" hypotézami, a potom já, co jsem měl tu „novou" hypotézu, která se ukázala být jedině správnou. V tom je také jádro věci: nebudete-li mít správnou hypotézu, nemužete ji jen tím formálním způsobem najít a jsou-li výsledky „obodování" příliš blízko, můžete se vsadit, že máte zrovna ten případ. To nám ovšem přednášející „zapomněl" říci předem.
jansan