Souhrn
Článek Daniela Henryka Rasolta, publikovaný v The Interplex 2. prosince 2025, argumentuje, že investice do vědy a šíření vědecké gramotnosti jsou klíčové pro dynamickou společnost. Věda se definuje široce jako systematické hledání pravdy založené na důkazech, zahrnující nejen přírodní vědy, ale i sociální vědy, holistické přístupy a tradiční znalosti. Tento přístup má pomoci překlenout rozdíly v komplexním světě.
Klíčové body
- Věda zahrnuje reductionistické přírodní vědy (fyzika, chemie, biologie, geovědy, vesmírné vědy), sociální vědy založené na datech, holistické vědy jako ekologie a věda o komplexních systémech.
- Důkazy pokrývají primární výzkum, experimenty, peer-reviewed publikace, tradiční znalosti, myšlenkové experimenty a empirické pozorování.
- Cílem je podporovat inovace, dialog a konsenzus přes disciplíny a kultury.
- Vědecká gramotnost odpovídá na základní otázky, které lidstvo dělí tisíce let.
Podrobnosti
Článek začíná definicí vědy podle Science Council: dynamické hledání znalostí o přírodním a sociálním světě metodou založenou na důkazech. Tato definice překračuje úzké reductionistické disciplíny, které úspěšně popisují planetu a vesmír, a zahrnuje kvalitativní i kvantitativní sociální vědy. Například sociální vědy analyzují chování společností pomocí statistických modelů a datových sad, což je užitečné pro predikce ekonomických trendů nebo sociálních změn.
Holistické vědy, jako ekologie nebo věda o Zemském systému, se zaměřují na interakce celků, nikoli izolovaných částí. Ekologické modely simulují, jak změny v jednom ekosystému ovlivňují globální klima, což slouží k tvorbě politik pro udržitelnost. Věda o komplexních systémech, relevantní pro AI a robotiku, studuje emergentní vlastnosti v sítích, jako jsou neuronové sítě v machine learningu nebo chování rojů robotů. Tyto systémy modelují nelineární dynamiku, kde malé změny vedou k velkým efektům, což pomáhá při návrhu autonomních vozidel nebo prediktivních algoritmů v IT.
Tradiční znalosti, založené na generacích pozorování, doplňují moderní vědu – například domorodé postupy v zemědělství nebo medicíně poskytují hypotézy pro laboratorní testy. Důkazy nejsou jen laboratorní data, ale i myšlenkové experimenty (jako Einsteinovy) nebo ověřené osobní zkušenosti. Rasolt zdůrazňuje, že takový široký přístup podporuje interdisciplinární spolupráci, která je nezbytná v éře AI, kde modely jako large language models (LLM) integrují data z různých oblastí pro lepší predikce.
Jako expert na AI a robotiku vidím rizika: příliš široká definice může oslabit rigoróznost, pokud tradiční znalosti neprojdou empirickou validací. Přesto v komplexních systémech, jako jsou multi-agentní simulace v robotice, pomáhá spojovat kvantitativní modely s kvalitativními insights.
Proč je to důležité
V kontextu technologického ekosystému posiluje tento přístup interdisciplinární výzkum v AI, kde komplexní systémy řeší problémy jako autonomie robotů nebo etika v IT. Pro průmysl znamená lepší integraci dat z různých zdrojů, což urychluje inovace v autonomních systémech jako Tesla FSD nebo robotaxi. Pro uživatele zvyšuje vědeckou gramotnost odolnost vůči dezinformacím v éře AI-generovaného obsahu. V širším měřítku pomáhá řešit globální výzvy, jako klimatická změna, kde holistické modely předpovídají dopady na společnosti. Bez toho riskujeme fragmentaci znalostí v propojeném světě.
Zdroj: 📰 Resilience
| 