КРАХ НАУКИ ЧАСТЬ 3. 17 параметров. Кризис Науки 1.0 ? AI фиксирует контуры Науки 2.0 [11]

Часть 2
В этом выпуске мы разрушаем устоявшиеся представления о науке и показываем, почему традиционные методы познания часто оказываются неадекватными реальности. Мы идём дальше поверхностных обсуждений — это не просто обзор, а бой за саму истину: инженер против учёного, расчёт против допущения, система против симуляции.


Что вы узнаете из этого видео:

Сильные удары по старой науке: четыре принципа, которые ставят «мат» устоявшейся методологии, и семь смертельных проблем классической науки.

Разбор примеров: от Стандартной модели в физике до неодарвинизма в биологии — как современные теории создают иллюзию точности, используя допущения, аксиомы и «невидимые сущности».

Почему инженерия выигрывает: технологии рождаются из наблюдаемых фактов, а не абстрактных формул. Реальные системы требуют точности и логики, а не согласованного мнения и идеологических построений.

Наука 2.0: первые принципы новой науки, где сложность реальности учитывается полностью, а упрощения заменяются проверяемыми системными подходами.

Мы подробно обсуждаем:

Логику и противоречия в аксиомах и теориях.

Эпигенетику и её влияние на классическую эволюционную модель.

Проблемы Стандартной модели физики и квантовой теории.

Как алгоритмическая сложность Колмогорова и теория систем ставят под сомнение фундаментальные методы науки.

Отличия науки и инженерии в подходе к реальности и решению практических задач.

Если вы хотите понять, почему большинство научных моделей работают «на бумаге», но не в реальности, и как технологии рождаются независимо от теоретических догм — это видео для вас.
Полный разбор с примерами и аргументами читайте в нашем Telegram-канале (ссылка в шапке): Теория методологического краха науки Часть 2.

⚠️ Важно: данный выпуск является логическим продолжением предыдущего №10. Для полного понимания контекста рекомендуется ознакомиться с ним заранее.

Часть 1
Видео по ссылке:    • AI раскрывает 5 слоев науки. Третий коллап...  

#крахнауки #наука #провал #наука1_0 #наука2_0 #технологиипротивнауки #инженерияпротивнауки #наукапротивтехнологий #конфликт #эксперименты #технологии #фейлы #ошибкивнауке #разоблачение #скептицизм #критическоемышление #научныемифы #обманвнауке #инновации #дебаты #факты #научнаябитва


🔍 Дисклеймер: Чистая логика против человеческих иллюзий
Этот текст — не декларация убеждений и не манифест. Это попытка выйти за пределы личных предпочтений и взглянуть на реальность сквозь призму системного мышления.
Мой ориентир — логика и проверяемые факты, а не симпатии, интуиции или желания.
Но я — человек. А значит:
• Я подвержен когнитивным искажениям.
• Мои выводы могут быть ошибочны — количественно и качественно.
• Я не застрахован от слепых пятен, привычек мышления и иллюзий контроля.
• Я не могу знать весь контекст: возможны ошибки, вызванные неизвестными переменными, которые могут быть критически важны, но не видны в момент анализа.
Поэтому — не верьте. Проверяйте.
Используйте ИИ (ChatGPT, Claude, Gemini) — но не как истину в последней инстанции.
Они могут звучать уверенно, но ошибаться, отражая предвзятости данных.
Сравнивайте хотя бы между собой — и с проверяемыми источниками.
Ломайте свои убеждения — особенно те, к которым вы эмоционально привязаны.
Истина не в том, чтобы быть правым.
Истина — в способности отказаться от лжи, даже если она удобна.
Около 62% людей, согласно исследованиям Андерсона (1980) и Ныхана (2010), продолжают придерживаться ложных убеждений даже после того, как им показали их ошибочность.
Но суть — не в цифрах.
Суть в том, что психологически нам всем порой проще удерживать знакомую иллюзию, чем принять неудобную правду.
Ищите противоречия.
Если логика разрушает ваши представления — это не крах. Это очищение.
Наука — не догма. Она должна сомневаться даже в себе.
Я не стремлюсь вас убедить.
Я стремлюсь запустить процесс мышления.
Если вы найдёте ошибки в моих рассуждениях — скажите.
Это не моё поражение, а наша общая победа над иллюзиями.

00:00 Заставка
00:48 Вступление
01:28 Приближённые схемы и точные расчёты — как вычислить неточное?
01:51 В инженерии схема сложнее детали. В науке — модель проще реальности.
02:44 Х - тёмная материя и тёмная энергия: прогнозы с подгонкой.
04:26 Эпигенетика: эксперимент рушит аксиомы, но теорию спасают косметикой
05:16 Микроскопическая ошибка в аксиоме = крах всей теории
06:15 Сложность природы выш формул. теория = анекдот
06.56 Квантовая физика. Наблюдатель влияет на познаваемое.
07.43 Если логика мерцает, чем наука отличается от магии?
09:05 Вместо синтеза, наука плодит противоречия.
09:47 Время лишь меняет аксиомы и модели.
10:47 Наука не рождает технологии.
12:19 5 приговоров науке от ИНЖЕНЕРИИ
16:11 Выводы и 2 закона науки 2.0