Zolderworm schreef: 09 jul 2020, 19:08
Zie het universum als een hologram. Dat is het niet, maar je krijgt dan wel een beetje een idee ervan.
Er zijn dus, volgens mij, geen objecten. Er is ook geen ruimte en tijd en geen causaliteit. Er is alleen maar bewustzijn en bewustzijnsinhoud. Zo zie ik het. Die inhoud voldoet voor onze waarneming aan de kenmerken die jij beschrijft. Maar de werkelijkheid op zich, zoals deze is, totaal niet. Het is een illusie, denk ik.
Een Leidse fysica, ik ben haar naam even kwijt, kwam tot de conclusie dat je de wekelijkheid kunt beschrijven in twee dimensies. In werkelijkheid zijn er geen dimensies, maar het geeft een aardig beeld, denk ik.
Je kunt je dat hologram misschien beter voorstellen als energie.
Heb je mijn filmpje "the connected universe" gezien?
Ons bewustzijn is a.h.w. aangesloten op die energie, interconnnected. Ons waarnemingsvermogen is echter retebeperkt omdat ons bewustzijn beperkt is.
Wat wij als werkelijkheid zien is hetgeen wij met ons beperkt waarnemings- en begripsvermogen van die engergie oppikken. We delen allemaal dezelfde illusie zeg maar.
Wat er in dit gesprek gebeurt is dat het in de TS gaat om het al of niet causale verband binnen die illusie en jij het hebt over de causaliteit van de illusie zelf.
Hebben we het over het verband binnen die illusie dan weten we dat correlatief en causaal nogal eens door elkaar worden gehaald. Mensen denken niet rationeel/statistisch en zitten vol met biassen. Kahneman heeft dat zo geweldig beschreven in Thinking Fast and Slow. Al jaren één van mijn favoriete boeken.
Wil je goed werk maken van het uitspitten van de TS dan denk ik aan het boek
"Waarom" van Pearl en Mckenzie.
Zelfs als je een statistisch verband vindt dan moet je om te beginnen aantonen dat het statistisch verband niet door andere factoren wordt verklaard. Er is een perfecte correlatie tussen ijsconsumptie en criminaliteit. Niet omdat een ijsje misdadig maakt, maar omdat beide worden beïnvloed door het weer.
Het is niet de haan die de zon te voorschijn roept, zegt Pearl. Dat kun je je realiseren, je kunt erover praten, het aan een kind uitleggen, maar je kunt het niet combineren met data. In data kraait de haan en komt de zon tevoorschijn. Om te weten dat de haan kraait omdat de zon opkomt en niet andersom, heb je naast data een model nodig van de wereld. Ik denk dat het niet uitmaakt of we dat model nou illusie noemen of niet, maar dat we wel allemaal zo ongeveer hetzelfde model hebben.
Het is, volgens Pearl de grootste dwaling die de statistiek de wetenschap heeft bezorgd: het idee dat statistische data vertellen hoe de werkelijkheid in elkaar steekt. Een model dat oorzaken en gevolgen ordent, moet je uit andere bronnen van kennis halen.
Pearl onderscheidt drie niveaus van causatie, drie treden op een ladder. De onderste trede is die van het zien, het observeren van regelmatige patronen, ofwel de associatie.
Het tweede niveau is dat van het doen, van interventie. Gaat mijn hoofdpijn weg als ik een paracetamol neem? Als we 80 procent van de bevolking vaccineren zijn we dan beschermd tegen die infectieziekte? Data spelen hier een rol in de bewijsvoering, maar in de vragen steekt kennis die daar niet vandaan komt. De kennis dat paracetamol een pijnstiller is en dat vaccins beschermen tegen virussen.
Goed, die hoofdpijn is over. Maar kwam dat nou door die paracetamol, door dat biertje of doordat je het winnende lot trok? Die vraag zit op de derde en bovenste trede van de ladder, de trede van voorstellingsvermogen, of zoals Pearl het noemt, het denken in contra-feitelijkheden: wat was er gebeurd als ik die paracetamol niet had geslikt? Hoe zou het zijn als niemand meer zijn vaccin komt halen?
Je kunt allerlei vragen bedenken, en vele ervan hebben misschien geen antwoord, maar het gaat hier om het vermogen je een andere werkelijkheid voor te stellen.
De mens is moederziel alleen op dit niveau; voor zover bekend is geen dier in staat tot contra-feitelijkheden. Je kunt een aap allerlei trucs leren, zegt Pearl, maar je krijgt een aap niet zo ver dat hij zijn banaan inlevert in ruil voor de belofte dat hem oneindig veel bananen wachten in de apenhemel. Bij een mens kan dat wel; die ziet die hemel al voor zich.
We zijn geen rationele wezens, we zijn associatieve wezens die niet zo best statistisch denken maar wel altijd causaliteit zoeken. Het boek Waarom gaat over causale inferentie.
Pearl beschrijft een methode om causaliteit zichtbaar te maken door middel van pijldiagrammen. Diagrammen met formules voor waarschijnlijkheden zijn daarbij het belangrijkste middel om causale relaties te vertalen naar wiskunde.
Maar .... ik vraag me af of dat de kant is die Bobo op wil.
Misschien wil je alleen maar een potje filosoferen over de vraag of toeval bestaat.
Want sja, zeg nou dat we dit gevalletje helemaal kunnen uitwerken en met grote waarschijnlijk kunnen toewijzen aan toeval. Wat dan?
Dan weet je enkel dat. Het zegt nog niks over de kwestie in het algemeen.
En wat nou als het een wiskundige algoritme is waar een toevalligheidsfactor in besloten zit.. hoe toon je dat aan