27.10.21

Ta có thể học để trở thành duy lí hơn không?

TA CÓ THỂ HỌC ĐỂ TRỞ THÀNH DUY LÝ HƠN KHÔNG?

Tác giả: El Mahdi El Mhamdi[*]

Tóm tắt

  • Chúng ta phân biệt hai loại lập luận logic: diễn dịch và quy nạp. Phương pháp diễn dịch có những giới hạn của nó, điều này thúc đẩy các nhà nghiên cứu phát triển năng lực sử dụng lập luận quy nạp của chúng ta.
  • Trong quá khứ, diễn dịch đã đóng một vai trò chính yếu trong xã hội, cũng như trong sự hình thành nền dân chủ vốn dựa trên năng lực lấy các quyết định đã được thông tin đầy đủ và đã được cân nhắc của công dân.
  • Ngày nay, sức mạnh của tự động hóa suy diễn trong đời sống hàng ngày của chúng ta tạo nên một mối đe dọa cho năng lực này, ví dụ như qua việc lan truyền các “tin giả”.
  • Sự phát triển gần đây của tự động hóa quy nạp có thể được xem là một mối nguy cho phương pháp khoa học và tính độc lập của lập luận của chúng ta. Như vậy, giáo dục logic học cho các thế hệ tương lai đã trở thành một yêu cầu cấp bách.

Hơn một năm sau khi đại dịch bắt đầu, việc thiếu nguồn lực về truyền thông khoa học, sự lạm dụng khoa học luận tồi và một lề lối quản trị toàn cầu gây tranh cãi - như việc phân phối vắc xin đã cho thấy - còn đưa đến hậu quả là mỗi ngày có hàng ngàn tử vong lẽ ra có thể tránh được. Ngay cả trong các nền dân chủ phương Tây, các chính trị gia vẫn gặp khó khăn để hiểu vai trò của sự lây nhiễm qua đường không khí, và do đó đã lấy những biện pháp trọng yếu nhằm tạo luồng gió nhiều hơn trong những môi trường khép kín. Trong lúc đó, sự hoài nghi đối với vắc xin – cho dù nó đang bị tiêu trừ nữa – vẫn là một thiệt hại phụ lâu dài do sự rối loạn của cảnh quan truyền thông và của “dịch nhiễu loạn thông tin” gây nên.

Những giới hạn của tính duy lý

Trong tất cả các đặc điểm của loài người, chắc hẳn rằng chúng ta yêu chuộng tính duy lý nhất, vì chúng ta xem nó là một sự phân biệt chính yếu giữa chúng ta và những động vật khác. Tuy nhiên, nó thường kéo theo một sự tin tưởng thái quá vào chúng ta, vào trực giác, bản năng và lương tri … Bấy nhiêu yếu tố đi ngược lại tính duy lý. Ngoài ra, không ai hoàn toàn duy lý khi sinh ra. Chính là xã hội, nhờ sự tích lũy kiến thức, đã trang bị cho các cá nhân khả năng suy nghĩ một cách khách quan. Như vậy, tương lai của năng lực giải quyết một cách tập thể các vấn đề sẽ bắt buộc diễn ra thông qua sự gia tăng số lượng công dân có khả năng sử dụng các chiến lược tư duy bên ngoài như logic học và phương pháp khoa học.

Alan Turing (1912-1954)
Kurt Godel (1906-1978)

Một giai đoạn đầu có thể là uốn nắn lại cảm tưởng cho rằng thời đại công nghệ của chúng ta đã quá tiến bộ khiến những nguời ngoại đạo khó tham gia vào các cuộc thảo luận. Tuy nhiên, thời đại tin học được khởi sự không phải do một nhóm kỹ sư đang thử sáng tạo ra một tiện ích (gadget), mà là do một nhóm các triết gia hoàn toàn suy nghĩ về tư duy. Chính cuộc khủng hoảng căn bản của logic học vào cuối thế kỷ XIX đã khiến các nhà triết học và các nhà toán học đặt dấu hỏi về việc “xử lý thông tin”. Trong lúc làm như thế, họ đã tìm thấy những điểm yếu hữu ích trong logic, và đã đặt những câu hỏi lý thú mà Kurt Gödel, Alan Turing, Alonzo Church và những người khác đã trả lời, và thế là đã đặt nền tảng cho máy tính xách tay và điện thoại thông minh (smartphone)[1].

Diễn dịch hay quy nạp

Alonzo Church (1903-1995)

Một giai đoạn hữu ích khác có thể là xem xét logic và phương pháp khoa học qua hai trong số những thành tố quan trọng nhất của chúng: diễn dịch và quy nạp. Nói một cách khác, diễn dịch là logic “đi xuống”, nghĩa là diễn dịch một kết luận từ một nguyên lý tổng quát hay một định luật. Đó là logic được sử dụng khi người ta phóng một tên lửa, chữa trị một bệnh đã biết rõ hay một quan tòa áp dụng luật pháp. Trái lại, quy nạp là một logic “đi lên”, nghĩa là việc suy diễn các quy luật được thực hiện từ những quan sát mà ta cố gắng giải thích. Đó có thể là mô tả trọng lực, phát hiện một phương thuốc chữa trị một bệnh mới hay xác định một nguyên tắc pháp lý mới mà xã hội phải tuân thủ. Tất cả những hoạt động này đòi hỏi một tinh thần quy nạp.

Al Khwarizmi (780-850)

Về mặt lịch sử, logic diễn dịch xuất hiện đầu tiên, được thiết lập thông qua các thuật toán (algorithme). Ngày nay thuật ngữ này chủ yếu được liên kết với công nghệ, nhưng cũng nên nhắc lại rằng nguyên thủy nó xuất phát từ tên của nhà tư tưởng Al Khwarizmi. Ông chủ yếu tìm cách giúp các luật gia bằng cách viết ra, từng giai đoạn một, những quy tắc mà họ có thể áp dụng để đạt được những kết quả tương tự nhau.[2] Hoàn toàn không phải là một công cụ nhằm làm cho quá trình ra quyết định trở nên mờ ám, các thuật toán lúc đầu là một công cụ của sự minh bạch. Tất nhiên chúng ta sẽ cảm thấy an toàn hơn nếu biết rằng chúng ta sẽ được phán xét theo một đạo luật được xác định rất rõ ràng chứ không phải theo tâm trạng thất thường của một kẻ chuyên quyền.

Các quá trình quy nạp phức tạp hơn các bước tiến hành diễn dịch. Ngay cả khi các nhà tư tưởng thời Trung cổ như Ibn Al Haytham (Alhazen), Jabir Ibn Hayan (Geber) và tất nhiên là cả Galilée đã sớm góp phần vào việc hình thành phương pháp khoa học mà chúng ta sử dụng ngày nay, chúng ta vẫn không có những thuật toán quy nạp được sử dụng rộng rãi, như trong trường hợp của diễn dịch. Tuy nhiên, Bayes và Laplace[3] đã có những cố gắng quan trọng để hoàn chỉnh các thuật toán quy nạp. Laplace còn thực hiện một tác phẩm quan trọng nhưng ít được biết đến Essai philosophique sur les probabilités (Tiểu luận triết học về các sác xuất), nhiều thập niên sau khi đã thiết lập các định luật về xác suất (dưới hình thức các bài giảng tại các trường Đại học Sư phạm và Bách khoa lúc đó mới được thành lập). Ngày nay khi đọc tiểu luận của Laplace, ta phát hiện ra những ý tưởng tiên phong về điều có thể không có giá trị đối với phép quy nạp – điều mà các nhà tâm lý học nhận thức hiện đại gọi là “thiên kiến nhận thức”.

Vấn đề của diễn dịch

Nếu ta nhìn kỹ hơn thì thực ra nhiều thiên kiến nhận thức là do sử dụng logic diễn dịch trong những tình huống mà phương pháp quy nạp sẽ thích hợp hơn. Thường gặp nhất là “thiên kiến xác nhận”: bộ não của chúng ta thích tìm những sự kiện khẳng định giả thuyết mà nó đã thiết lập hơn là cố gắng động não để bác bỏ nó. Cũng tồn tại thái cực ngược lại (ít gặp hơn), “thuyết tương đối cực đoan” chủ yếu là từ chối tất cả mọi diễn giải nhân quả, ngay cả khi các dữ liệu cung cấp một cách giải thích thích hợp với diễn giải nhân quả hơn những cách khác.

Thomas Bayes (1702-1761)
P. S. Laplace (1749-1827)

Để bù lại những yếu kém của trí óc con người và sử dụng tốt hơn phép quy nạp, các nhà khoa học đã xây dựng các khả năng phát hiện: những thí nghiệm được giám sát, những thử nghiệm ngẫu nhiên, thống kê hiện đại… Bayes và Laplace còn đi xa hơn và đã cho chúng ta một thuật toán quy nạp: phương trình Bayes. Phương trình này có thể được sử dụng để chỉ ra rằng logic cấp một – với những tuyên bố hoặc đúng, hoặc sai – là một trường hợp đặc biệt của các luật xác suất, vốn dành một vị trí quan trọng cho sự bất định. Trong lúc ngôn ngữ của diễn dịch bao gồm chủ yếu việc trả lời bằng từ ngữ “bởi vì” được xác định trước cho các câu hỏi bắt đầu bằng “tại sao”, thì phép quy nạp đòi hỏi một sự phân tích mang tính xác suất hơn, thêm vào một từ ngữ “bao nhiêu” để trọng số hoá từng nguyên nhân có thể.

Daniel Dennett (1942-)

Triết gia Daniel Dennett[4] mô tả một vài trong số các cuộc cách mạng khoa học và triết học lớn nhất của chúng ta là “những nghịch đảo lạ lùng của lập luận”. Darwin đã đảo ngược logic theo đó những sinh vật phức tạp (nghĩa là con người) không nhất thiết cần có một ông tổ phức tạp hơn để phát triển. Turing đã chỉ ra rằng sự xử lý phức tạp thông tin không cần tác nhân (nghĩa là máy tính) thực hiện nó phải nhận thức về một điều gì đó, nó chỉ cần được trang bị những chỉ dẫn logic đơn giản. Tôi muốn nhấn mạnh rằng điều mà Dennett gọi là “những nghịch đảo lạ lùng của lập luận” là những bước chuyển lịch sử từ một khuôn khổ diễn dịch (và có phần nào theo thuyết thần tạo luận) qua một khuôn khổ quy nạp. Vấn đề càng phức tạp thì từ ngữ “tại sao” càng ít ích lợi và từ ngữ “bao nhiêu” càng cần thiết hơn.

Phép quy nạp như là công cụ mang tính xã hội

Trong khi các nhà khoa học bận xây dựng phép logic và phương pháp khoa học trong suốt các thiên niên kỷ vừa qua, phần lớn xã hội đã nhận thức được những giới hạn của tinh thần diễn dịch, nó thường đồng hành hoặc với chế độ chuyên chế trong đó một vị vua thiết lập luật lệ, hoặc với chế độ thần quyền trong đó Thượng Đế - thường là một lá chắn tiện lợi cho vị vua -, thiết lập luật lệ. Điều đó đã đưa đến một sự phát triển dần dần nền dân chủ, nó cho phép kết tụ các ý kiến, nghĩa là một sự quy nạp mang tính tập thể tốt hơn, và trên nguyên tắc, thiết lập được những quy tắc hiệu quả hơn. Tuy nhiên, nền dân chủ dựa vào niềm hy vọng rằng có một phần đáng kể của xã hội được thông tin rõ ràng và hành động vì lợi ích của chính họ.

Ngày nay, định đề này đang bị đe dọa hơn bao giờ hết. Lần đầu tiên trong lịch sử nhân loại, chúng ta sản xuất ra những công cụ phổ biến thông tin vừa có sức mạnh phổ biến thông tin của bộ máy tuyên truyền có tính phản địa đàng nhất những đặc điểm của quá trình cá nhân hóa tinh vi từng người một – trong tất cả mọi tình huống dù tốt hay xấu. Phần lớn những công cụ kỹ thuật số mà chúng ta đang thừa hưởng ngày nay là kết quả của quá trình tự động hóa phép diễn dịch (thông qua lập trình), chủ yếu được sản xuất trong thế kỷ vừa qua. Trong khi chúng ta bước vào một giai đoạn tự động hóa mới, lần này tập trung vào các dữ liệu, điều quan trọng cần nhấn mạnh là, xa hơn những tiện ích của công nghệ, chúng ta đang cố gắng tự động hóa phép quy nạp, và khi làm như vậy, chúng ta cố gắng hiểu và thực hành quá trình này tốt hơn. Nhớ lấy điều ấy trong đầu khi chúng ta xây dựng những bài giảng về khoa học dữ liệu hay khi chúng ta truyền đạt cho công chúng những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo có thể sẽ giúp chúng ta đóng góp vào việc tạo ra một thế hệ công dân mới, họ không chỉ có khả năng xây dựng hay sử dụng các công cụ này, mà còn có thể tham gia vào cuộc thảo luận về tương lai của lập luận. Một cuộc thảo luận tăng cường phép quy nạp, diễn dịch, mối quan hệ của xã hội chúng ta với thông tin và việc lấy quyết định tập thể. Một cuộc thảo luận không để bị hư hỏng bởi những công cụ kỹ thuật số, và không để mất điều mà chúng ta yêu chuộng nhất: khả năng suy nghĩ của chúng ta, bị tự động hóa.

Về tác giả:

El Mahdi El Mhamdi

Trợ lý giáo sư tại trường Đại học Bách khoa và chuyên viên nghiên cứu tại Google

El Mahdi El Mhamdi

Những nghiên cứu của El Mahdi El Mhamdi được thúc đẩy bởi sự hiểu biết vể xử lý thông tin vững chắc trong thiên nhiên, trong máy móc và xã hội, với một trục nghiên cứu toán học về xử lý thông tin tập thể và đào tạo phân tán. Ông là đồng tác giả của một quyển sách sắp xuất bản “The Fabulous Endeavor: Robustly Beneficial Information” nói về những thách thức khoa học và xã hội của xử lý thông tin trên quy mô lớn, sách này đã có bằng tiếng Pháp “Le Fabuleux Chantier” (nhà xuất bản EDP Sciences - Édition Diffusion Presse Sciences -, tháng 11/2019).

Người dịch: Thái Thị Ngọc Dư

Nguồn:Peut-on apprendre à être plus rationnel?”, Polytechnique Insights, 23.6.2021.

----

Bài có liên quan:




Chú thích:

[*] Trợ lý giáo sư tại trường Đại học Bách khoa và chuyên viên nghiên cứu tại Google

[1] Khuyến nghị nên xem bài giảng của Moshe Vardi “D’Aristote à l’iPhone” (Từ Aristote đến iPhone) (trình bày tại l’Israel Institute for Advanced Studies năm 2016, có sẵn nhiều phiên bản trực tuyến).

[2] Cũng cần nhấn mạnh rằng quyển sách của Khwarizmi được viết bằng tiếng Ả Rập, trong đó thuật ngữ tính toán (calcul) và phán xét (jugement) đôi khi được chỉ định bằng cùng một thuật ngữ: Hissab. (Le Jour du Jugement, Yawm Al Hissab - Ngày phán xét -, trong truyền thống kinh Coran, chính xác có nghĩa là “le jour du calcul” - ngày tính toán).

[3] “The Equation of Knowledge: From Bayes’ Rule to a Unified Philosophy of Science”, Lê Nguyên Hoang. Chapman and Hall, CRC, 2020.

[4] Dennett đã mượn phê phán của MacKenzie Beverley “On the origin of species” - Nguồn gốc các loài - của Darwin, bằng cách biến đổi phê phán này thành một tuyên bố ủng hộ thực sự.

Print Friendly and PDF