The art and science of prediction

Ion Burcea

(Tetlock, Philip E., and Dan Gardner. Superforecasting: The Art and Science of Prediction. First edition. New York: Crown Publishers, 2015).

We are all forecasters…

We are all forecasters, and we base our daily routines on all kinds of small scale predictions. We predict that there will be a traffic jam at peak hour, so we plan accordingly and avoid driving at that time, and we expect that the rainy forecast for tomorrow is accurate, hence we decide to post pone the organized trip for another time. Such predictions are usually successful, since traffic jams are easily predictable and weather forecasts are trustworthy. But when it comes to more complex events, such as political or financial ones, we might not be as successful. When it comes to such matters, common sense seems to dictate that forecasts are best left to well-informed experts.

How many total cases of COVID-19 worldwide will be reported/ estimated as of 31 March 2021? What will be the U.S. civilian unemployment rate for June 2021? What will be the end-of-day closing value for the South Korean won (₩) against the U.S. dollar on 15 July 2020 [1]? Important parties such as corporations, banks and intelligence agencies want an answer now to this kind of questions, and it is clear that they will not just ask anybody to answer them. They will look to experts. But how good are experts at foreseeing the future?

Not really good. In 2005, Philip Tetlock, political psychologist and now a Wharton Professor at University of Pennsylvania, published the findings of a research program he started in the 1980s, which had as its main goal to provide a clear assessment of how reliable are expert judgments in forecasting. He gathered 284 experts, all highly educated and involved from different professional angles in the political and economical trends of the day, and asked them to assign probabilities to possible outcomes related to current affairs; he amassed 82,361 forecasts, and throughout the years he compared them with actual outcomes and assessed their accuracy. The most-well known conclusion of the study, still very much quoted in the press, was that “chimps randomly throwing darts at the possible outcomes would have done almost as well as the experts” [2]. That is, the average expert in the study did not prove more accurate than a random-guessing algorithm [3].

But this is not the whole story. In fact, it misses a lot of the insight the research delivered. First of all, the pundits did better than the “mindless algorithm” on short-range questions, which only asked to foresee events up to a year, and they dropped in accuracy as they answered more long-range questions. Moreover, and this is the most important part, not all forecasters did the same; some did better than the others and actually beat the chimp, albeit by a low margin. As Tetlock himself put it, “however modest their foresight was, they had some” (2015, 68). If some forecasters were consistently better than the others, then maybe whatever skills they possessed can and should be harnessed in order to produce better forecasts overall. One of Tetlock’s main goals with his latest research program was to do just that.

Bad Predictions

The benchmark for what counts as great work among intelligence agencies is good prediction. Mere data collection is only part of the job; analysts are called to make judgments based on the data and their managers expect to see reliable forecasts in light of which courses of action are planned. Tetlock (2015, 81-85) tells the story of how the U.S. decided their invasion of Iraq in 2003 based on the prediction of the intelligence community with respect to the existence of weapons of mass destruction in Saddam Hussein’s regime. We now know that the prediction turned out to be wrong and the whole operation a fiasco, but Tetlock asks, was it a bad prediction? Did one of the most internationally respected intelligence communities with a budget estimated around 50 billion dollars just get its numbers wrong? This is a sensible question, but, in a sense, it did. Leaving aside suspicions about how the White House might have hijacked its intelligence, Tetlock cites Robert Jervis, Professor at Columbia University and author of Why Intelligence Fails (2010), and subscribes to his conclusion: the prediction was both wrong and reasonable. It was wrong because the outcome contradicted what was predicted, and it was reasonable because, he argues, a lot of information pointed into the predicted direction.

Still, there was something very bad about it, and that was the confidence with which the prediction was made [4]. The evidence at hand was important, but not decisive, and so the prediction should not have overestimated it. As Tetlock puts it (2015, 84), “If some in Congress had set the bar at ‘beyond a reasonable doubt’ for supporting the invasion, then a 60% or 70% estimate that Saddam was churning out weapons of mass destruction would not have satisfied them.” The invasion might have been avoided.

This example is very telling because it points to a crucial insight of what makes a good prediction, and that is how fine-grained it is. Assigning a few less or extra decimals to the probability of some event happening does make a sensible difference, especially in a game of accuracy. The special ingredient here in assessing accuracy is the Brier score. Originally proposed to quantify the accuracy of weather forecasts, the Brier score is a function which gives us the means to measure how far from the real outcome the prediction was [5]. In its first formulation, a forecast can get a score between 0 and 2.0, 0 being the perfect correspondence with reality, while 2.0 being as far as it can get away from reality; the lower the value, the better. It is useful to think of it in betting terms: betting high on some event occurring (assigning a high probability to it), while it does not happen, will make you lose a lot (you get a high Brier score). At the same time, betting high on some event not occurring (assigning a low probability to it), while it does indeed not happen, will make you win a lot (you get a low Brier score). Hence, forecasters get a Brier score for every prediction they make, and their accuracy is determined through the average of all reported scores [6].


Illustration Katia Fouquet. Source: [2].

Improving Intelligence Through Tournaments

What Brier score would the U.S. intelligence community get in the case of weapons-of-mass-destruction-in-Iraq question? They would get a high Brier score, i.e. they would score badly. Their prediction was overconfident – judging by the language they used (see [4]), – and the Brier score is there to penalize such overconfidence when outcomes contradict it. Doing well on the Brier scale, Tetlock emphasizes throughout the book, is a matter of decimals: always adjusting the probability you assign, in light of the evidence you come about, is a key aspect of good forecasting. Superforecasters who start with a 20% probability of some event, for example, will be ready to add or subtract 5% if some news on the matter point in that direction.

But what exactly was the Brier score of the U.S. intelligence community on that question and what is its Brier score more generally? How accurate are they? Well, simply put, no one knows, and that is because no one measured their accuracy. Measuring accuracy is not simply a matter of saying that there is a 70% chance of rain tomorrow and then waiting to see if it rains or not (that is why a device like the Brier score was designed in the first place). As Tetlock points out (2015, 57), this is a mere fallacy. What we would need to do to check whether it is accurate is to re-run the day, perhaps a hundred times, and see whether it rains around 70 out of those 100 re-runs; but we can’t do that. Still, many believe that if some event occurs and someone said it had a “fair chance” of happening, then that is telling enough for how accurate is the forecaster. This kind of approach to forecasting is what kept real measurement from happening, Tetlock warns.

The Intelligence Advanced Research Project Activity (IARPA) was bound to change that. Founded in 2006, IARPA is a U.S. government agency set to “invest in high-risk/high-payoff research that has the potential to provide our [U.S.A] nation with an overwhelming intelligence advantage” [7]. In order to improve the intelligence quality, analyzing data and forecasting on its basis had to be improved, and this asked for serious accuracy metrics and the forecasts to be systematically assessed. More importantly, they wanted to know literally how the overall accuracy of agents’ forecasts can be improved. The way they decided to look for answers is particularly interesting: they organized a tournament where teams of researchers could join and offer their best shot at it. MIT showed up. University of Michigan showed up. Philip Tetlock, probably the most well prepared for the task given his prior major research project, along with his partners Barbara Mellers (UPenn) and Don Moore (UC Berkeley) showed up, and put together the team and research program known as the Good Judgment Project (GJP).

Good Judgment Project

The first tournament took place in 2011. The questions IARPA had for its participants were mostly short-ranged with an outcome expected within a year, drawing perhaps from the lessons of Tetlock’s earlier research on expert political judgment and its limited foresight; and they were geopolitical in character, “such as whether certain countries will leave the euro, whether North Korea will reenter arms talks, or whether Vladimir Putin and Dmitri Medvedev would switch jobs”[8]. All forecasters were allowed to update their predictions as time passed and the deadline approached, but every adjustment was considered a different forecast, and every forecast went into his personal overall Brier score. Keeping a low Brier score was in everyone’s interest.

The forecasts the teams produced were compared to the forecasts of the control group IARPA put together: a random team of forecasters with no special training. The research teams could do everything they considered necessary to come up with predictions as accurate as possible. Their objective: beat the control group – their “wisdom as a crowd” – by 20%. How did the GJP do? They beat the control group by 60% and other teams (four others) by 40%. In the following year, IARPA organized another tournament, and GJP won again, beating the control group by 78%. In fact, GJP was doing so well by the second year that in subsequent years IARPA decided to drop the other academic teams (2015, 18).

“The tournament was not, however, just a horse race”, as Tetlock et al. (2014) put it. Every research program ran its own experiments and measurements, and compared different groups of forecasters. In its first year, GJP worked with 3,200 volunteers and assigned them randomly in groups where different hypotheses related to psychological drivers of accuracy were tested. Among its findings, probably not unexpected, was that groups who received training in cognitive-debiasing did better overall and that teamwork generally boosted accuracy [9]. But the main finding of GJP were the superforecasters – the top 2% of the participants who proved to be the most accurate; each year they formed elite teams and never regressed. Before discussing what makes them so super, I will dwell some more on the methods the GJP used in coming to their predictions.

Humans and Algorithms

I mentioned that one of the central findings of GJP in its first year of tournament was that teamwork boosted accuracy. Tetlock gives us the figure: “on average, teams were 23% more accurate than individuals” (2015, 201). We should note that in the first year, no superforecaster teams were put together yet. Superforecasters are called “super” for an obvious reason, but when they were assigned to elite teams in the following year, each one registered a boost in its accuracy by 50%; they became much better than they were, and they were pretty good already (2015, 205). The lesson of the first year was highlighted:

  • teamwork indeed boosts accuracy.

Let us unpack this because it actually points in two different directions. First of all, predictions of teams were more accurate than individual predictions: what does that mean? Nothing else than that the average prediction of a team was better than individual predictions; the average prediction of the team or the wisdom of the crowd. In fact, GJP winning strategy of the tournament relied on the wisdom of the crowd (2015, 90). Distilling the wisdom of the crowd only takes calculating the simple average of the predictions, but actually GJP did slightly more than that: they calculated the weighted average. Some forecasters proved more diligent and accurate as time passed, so the team’s prediction inclined to their point of view.

Still, why should we trust the crowd? Discussion has been rife about this in the past years, and it has been fueled by interesting results in the social choice literature, mainly surrounding the Jury Theorems and the Diversity Trumps Ability Theorem, but this is not the time to review that literature [10]. Nonetheless, it is worth stating one crucial point in understanding why teams can outperform individuals by significant margins, and that is because judgment aggregation can benefit from the diversity of the points of view of the matter at hand. No forecaster has all the information and evidence necessary in order to achieve certainty on any given question. That information is dispersed asymmetrically and it can often be the case that what one forecaster knows and boosts his confidence in some outcome, some other forecaster does not know, and vice versa. The average of the forecasts, be it simple or weighted, pools that information in the form of a collective judgment, which so happens to be highly accurate. Of course, there are many dangers threatening the crowds and Tetlock dedicates Chapter 9 to discussing how important it is to avoid them. Most important is that the forecasters remain independent and do not succumb to the influence of the others, so that they can still judge according to their own information and evidence.

This brings us to the next important step in the winning strategy of GJP. Teamwork and information sharing was important, and so interaction was an essential part of all that accuracy (even though they didn’t meet face-to-face, but mainly through online discussion forums). Still, one particular shortcoming of sharing information should be noted: it harms diversity; shared and internalized information can lead crowds to think in a uniformized way. Luckily, big crowds (as a reminder, there were 3200 active forecasters in GJP in its first year and not all of them were assigned to teams) are not that good at internalizing all kinds of shared information. Now, if you think about it in this light, a lot of information gets ignored, no matter what. But there is a particularly interesting way to account for some of that ignored information, and that is where the extremizing algorithm becomes, to Tetlock and his team, highly useful.

Even though judgment aggregation does most of the magic, one particular psychological shortcoming of the forecasters impedes its way to high accuracy, and that is underconfidence. Consider a forecaster who has reasonable evidence in favour of the occurrence of some event, and assigns it a probability of 0.8. But, as he gives it a bit more thought, his confidence recedes and thinks that it would be more cautious to back up to 0.7 instead or even a bit lower because he might be missing relevant information. This kind of reasoning is not unusual. The accuracy of the average prediction will suffer from this. But someone who knew that the resulting average is handicapped in this way and, moreover, knew that each forecaster came up with a prediction on his own, would be in a position to infer that the actual average prediction should be made more extreme: if the result was 0.7, it should be made 0.8 or 0.9, or if the result was 0.4, it should be made 0.3 or 0.2 (1 is certainty that it will happen, while 0 is certainty that it won’t happen). The extremizing algorithm does just that and it was used by GJP to augment the crowd’s wisdom in the tournament [11].

A special condition we mentioned in applying the extremizing algorithm is that the predictions are made by independent forecasters. This is again a point which builds on the epistemic diversity of the participants. Every participant has some evidence that points to some side of the 50/50 and judges accordingly, unless his prediction behaviour tries to emulate a coin toss. But, as I already emphasized, those bits of information don’t get shared efficiently across big crowds, and every sensible participant knows that whatever information he might have is not enough – this is what makes him back up in his confidence. Nevertheless, a certain average gets distilled from a big crowd and it points in favour of some outcome. In other words, all those different sources of information, all those tidbits showed the most probable outcome. Extremizing that outcome is a way of simulating what would have happened if everyone knew what everyone else knew – it would have boosted everyone’s confidence in their own judgment. But the extremizing algorithm doesn’t do much in the case of superforecaster teams, and that is because they are particularly good at sharing information (2015, 2010). Efficient teams don’t profit from such simulations – they have a way of pooling all sorts of relevant information. This is the second direction I mentioned in the beginning of this section: not only that teams are more accurate than individuals, but teamwork can actually improve the accuracy of seriously engaged participants.

What Makes Them So Super?

The bulk of Tetlock’s book deals with this very question, so I am not going to spoil it. He discusses whether their success stems from their intelligence and encompassing knowledge of the world (Chapter 5), or from their training in a mathematical background (Chapter 6), or maybe just from them being avid news readers (Chapter 7). The source of their accuracy lies somewhere in between these alternatives, although this doesn’t mean that all superforecasters share the same characteristics. They have different backgrounds and most have a college degree, but not all of them have mathematical training and neither can it be said that they have an encyclopedic knowledge. Still, any time they encounter a question outside their expertise and almost alien to their world – concerning elections in Guinea, for example – they approach it with curiosity and a learning appetite. A good prediction on the matter will ask them to be in touch with the news on the subject, of course, even though no superforecaster spends a lot of time doing it. They are not getting paid for their predictions after all, and surfing the internet for information can be time consuming [12].

Overall, what can be said for sure about them is that they are not the kind to run away from critique. They expose their reasoning to others in order to get access to different perspectives and they know how to admit their mistakes and correct them. In short, they are flexible thinkers. But, as I said, I don’t intend to get into the details of what makes them so performant. The book itself offers a lot of psychological insight on the matter.

By now there must be a question lurking in the air: if they are so super, did they predict the COVID-19 pandemic? Well, I don’t know. Using an expression in vogue right now, we might say that a pandemic is a black swan, meaning that pandemics are so improbable that they are close to impossible to be foreseen. Or, on the contrary, as the very author who coined the expression recently argued [13], pandemics are actually white swans – given our networked world, such catastrophic events had a much more higher occurrence probability than we would like to think. I don’t know what the superforecasters thought about the imminence of pandemics before the whole crisis began, but one can follow on his own their predictions on the evolution of the recovery from the crisis [14].



  1. These are actual questions drawn from the Good Judgment Project website ( for which superforecasters are asked now to provide predictions.
  2.  More here:
  3. The whole research project, its methods and its results are described in Tetlock, Philip E. Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know? Princeton, N.J: Princeton University Press, 2005.
  4. This is the excerpt Tetlock cites (2015, 81) from the intelligence community report (National Intelligence Estimates) to the White House, released to the public in October 2002: “We judge that Iraq has continued its weapons of mass destruction programs in defiance of UN resolutions and restrictions. Baghdad has chemical and biological weapons as well as missiles with ranges in excess of UN restrictions; if left unchecked, it probably will have a nuclear weapon during this decade.”
  6. The exact process through which accuracy is determined, as it is described in the case of Good Judgment Open at least (a spin-off of the original project where everyone can join and participate in the forecasting challenges), can be found at
  9. Tetlock, Philip E., Barbara A. Mellers, Nick Rohrbaugh, and Eva Chen. “Forecasting Tournaments: Tools for Increasing Transparency and Improving the Quality of Debate.” Current Directions in Psychological Science 23, no. 4 (August 2014): 290–95. Findings of other teams are cited here as well.
  10. The following entries should provide enough material and further readings to anyone interested in the subject: Surowiecki, James. The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies, and Nations. 1st ed. New York: Doubleday, 2004; Page, Scott E. The Diversity Bonus: How Great Teams Pay Off in the Knowledge Economy. Princeton University Press, 2017; Dietrich, Franz & Spiekermann, Kai (2020), “Jury Theorems,” in M. Fricker (ed.), The Routledge Handbook of Social Epistemology (New York and Abingdon).
  11. Baron, Jonathan, Barbara A. Mellers, Philip E. Tetlock, Eric Stone, and Lyle H. Ungar. “Two Reasons to Make Aggregated Probability Forecasts More Extreme.” Decision Analysis 11, no. 2 (March 19, 2014): 133–45.
  12. Several superforecasters are interviewed in this video and asked to talk about their approach to the forecasting business; they also share interesting advice:

Ultimul dintre antici, primul dintre moderni

Profesor și căutător al adevărului, Platonist, maniheist, creștin, întemeitor de comunități monastice și păstor de suflete, om al legii și administrator, filosofi… și un om cu „geniul prieteniei”. Scrierile lui sună uneori suprinzător de modern. Atunci când pare să inventeze un gen de introspecție în care seamănă mai curând cu Descartes decât cu Epictet sau Marcus Aurelius; atunci când vorbește despre felul în care filosofia este deschisă și bărbaților și femeilor; sau când ne spune cu modestie că rolul profesorului este doar acela de a-l ajuta pe elev să descopere ceea ce are deja, în sine. Sau atunci când compară, cu luciditate, obiceiurile, ritualurile și modul de a trăi al comunității africane (din care face parte) și al celei romane. Cu el se încheie o epocă și începe o alta. Este ultimul dintre antici și primul dintre moderni. Augustin, profesor de retorică la Cartagina și Roma, întemeietor de comunități monastice în Nordul Africii, episcop de Hippo, sfânt al Bisericii și reformator al filosofiei occidentale.

Vom vorbi despre Augustin la Cafeneaua filosofică de vineri seara. 10 iulie, ora 20, online pe zoom și pe canalul de youtube. Dana Jalobeanu și Grigore Vida în dialog cu Mihai Maci și Alexander Baumgarten.

Dacă doriți linkul la zoom, email la Aici pentru canalul nostru de youtube, Cafeneaua filosofică.

Filosofie și literatură în „Călătoriile lui Gulliver”

Dana Jalobeanu

Motto: „Aveau capul înclinat fie spre dreapta, fie spre stânga, unul dintre ochi era întors înăuntru, iar celălalt căta drept către zenit.”

Sunt cărți pe care le citești, nu le poți lăsa din mână, și abia mult după ce le-ai terminat, mult după ce te-ai impregnat de aroma lor și te-ai umplut de abundența lor imagistică, abia târziu, și abia revenind asupra lor, te pun pe gânduri. Așa e cartea lui Swift. Utopie, anti-utopie, farsă, „lume pe dos”, un text de o infinită ironie și un bubuitor sarcasm, un autor căruia căruia nu-i scapă nimic: relatările de călătorie, filosofia, știința, morala… și viața de zi cu zi. În Anglia secolului al XVIII-lea, la fel ca azi, Călătoriile lui Gulliver joacă rolul unui bisturiu care nu iartă pe nimeni.

Și totuși… Cum să citim acest text? Swift îl trimite în lume în haine de împrumut. Elaborează o complicată farsă pentru a-l publica cvasi-anonim; având ca singur autor personajul principal al poveștii, Lemuel Gulliver. Un personaj complex, plin de umbre și generator de întrebări.

Călătoriile lui Gulliver ne poartă pe tărâmuri fantastice. Ne întâlnim la fiecare pas cu creaturi ale imaginației. Și totuși, sentimentul nu este că te afli într-o poveste. Călătoriile lui Gulliver seamănă mai degrabă cu o galerie de oglinzi. Una în care fiecare cititor se vede, reflectat la nesfârșit, și nu prea știe dacă cele în care se vede sunt oglinzi „drepte” sau strâmbe. Este monstrul pe care-l contempli o deformare intenționată, într-o oglindă de bâlci? Sau ești chiar tu? Pitici, uriași, savanți nebuni și cai înțelepți; creaturi fantastice sau ipostaze familiare? Va trebui să citiți și să decideți. Ca ghid aveți discuția de mai jos. Sorana Coreanu (Universitatea din București) și Doina-Cristina Rusu (University of Groningen) explică câteva dintre misterele acestei cărți ușor de citit, dar greu de descifrat. O carte în care filosofia se împletește cu literatura.

Cum devenim persoane morale? Ne putem folosi de celălalt pentru a ne vedea mai bine pe noi înșine? Ce să alegem din „bătălia anticilor cu modernii”? Ce ne face raționali? Cu siguranță nu „forma” exterioară, aparent umană, cu care ne-am născut – căci câte nu sunt formele aparente ale umanului? Prin ce suntem noi, azi, mai puțin absurzi, decât toate creaturile absurde izvorâte din imaginația lui Swift?

Rațiune și imaginație, sau ce ne face mai umani in lumea lui Jonathan Swift (Partea a II-a)

Doina-Cristina Rusu

În ultimul capitol din partea a patra, Gulliver ne spune care este, în concepția lui, cel mai dăunător viciu: mândria. Și se întreabă cine ar putea să citească despre virtuțile cailor Houyhnhnm fără să se rușineze de propriile sale vicii? Mai mult, capitolul are ca scop criticarea literaturii de călătorie, plină de invenții și exagerări, și a colonialismului. În contrast, Gulliver menționează ori de câte ori are prilejul, că descrierile lui sunt adevărate, dar aceste lumi, chiar dacă ar putea fi colonizate, nu prezintă niciun interes.

Și totuși, cine ar putea să creadă că insulele acestea, și mai ales locuitorii lor, există? Insule cu pitici, insule cu giganți, insule cu cai vorbitori. Nu e clar că totul nu este altceva decât fantasy? Ei bine nu.

Sugestia mea este că toți cititorii cred, în mod implicit, într-o anumită realitate a personajelor și situațiilor descrise de Călătoriile lui Gulliver. Ele ne sunt, în fond, atât de familiare! Personajele lui Swift există în mințile noastre, și pentru a ne face capabili să ne vedem propriile defecte nici nu este nevoie să existe dincolo de mințile noastre.


Întorcându-mă acum la subiectul din blogul trecut, invențiile imaginației erau, pentru majoritatea autorilor din perioada modernă, de condamnat: creau ceea ce nu există, ne înșelau, ne seduceau. Pe scurt, o imaginație bogată ne împiedică să descoperim adevărul. Există totuși o concepție pozitivă despre imaginație, aceea a stoicilor. Pentru ei, imaginația era singura facultate a minții care ajuta oamenii să devină mai empatici, mai toleranți, mai umani. Doar atunci când, cu ajutorul imaginației, ne punem in pielea celuilalt, putem să îl înțelegem. Înțelepciunea este dobândită atunci când acumulăm cât mai multe experiențe, chiar dacă majoritatea sunt imaginare.

Mulți dintre moderni preiau elemente din teoria stoicilor. Așa sunt, de pildă, Thomas Hobbes și Margaret Cavendish. Pentru Hobbes rațiunea nu este decât un șir de imagini și capacitatea de a ne plasa în viitor și de a prevedea ‚toate’ consecințele acțiunilor noastre este ceea ce face mai umani. Animalele nu au aceasta imaginație creativă specifică omului. Cavendish subliniază și ea capacitatea imaginației de a fi liberă, de a crea, de a nu fi îngrădită de nimic. Și mai mult, doar prin aceasta imaginație creatoare omul poate imita divinul.

Swift preia și el toate aceste elemente. Călătoriile lui Gulliver sunt bineînțeles imaginare și au un scop moral. În ultimul capitol Gulliver ne mai spune că „scopul principal al călătorului ar trebui să fie acela de a face oamenii mai înțelepți și mai buni, și de a le perfecționa mințile cu exemple atât pozitive cât și negative din locurile îndepărtate” (p. 273). Spre deosebire de stoici însă, Swift se folosește de imaginație (sau de lumile create de aceasta) ca de o oglindă: el își pune cititorul în pielea străinului, pentru a-l face să se observe pe sine din exterior, doar așa fiind capabil să își vadă propriile vicii. Atâta timp cât oamenii nu își folosesc decât rațiunea, ei nu au capacitatea de a-și vedea reflecția propriilor vicii. De aici decurge și mândria: din impresia, greșită bineînțeles, că rațiunea își este autosuficientă. Dar rațiunea, așa cum ne spune înțeleptul cal din partea patra, este folosită mai degrabă pentru a asista viciile naturale și chiar pentru a crea unele noi pe care natura nu ni le-a dat. Atâta timp cât nu ne putem imagina o altă perspectivă, nu putem corecta și perfecționa starea în care ne aflăm.

De aceea rațiunea fără imaginație, o imaginație folosită în scopuri morale, nu poate duce decât la cultivarea mândriei. Mândria este cea care ne face să ne considerăm superiori tuturor celorlalte ființe și care ne dă ‚dreptul’ să ne folosim de ele așa cum credem de cuviință pentru a ne satisface propriile nevoi. Această mândrie și concepție despre natură era împărtășită de membrii Societății Regale, pe care Swift îi critică și ridiculizează. Swift critică omul de știință care nu se vede pe sine o parte a naturii, ci un rege cu drept de viață asupra supușilor, care ‚torturează’ natura pentru a-i afla secretele și care o exploatează în scopuri egoiste.


Swift ne sugerează, prin inventarea unor lumi noi, că multe dintre obiceiurile noastre sunt nenaturale, că nu înțelegem cât de devastatoare sunt consecințele acțiunilor noastre (pentru că nu ne folosim de imaginație cum se sugerează Hobbes), că încrederea oarbă în superioritatea rațiunii umane ne inflamează mândria (ceea ce a subliniat și Cavendish în lucrările sale). Doar folosirea imaginației ne poate ajuta să ne regăsim locul ca o parte a naturii.

Utopie, anti-utopie, satiră socială? Lumea „pe dos” a lui Jonathan Swift

Dana Jalobeanu

Cu toții am citit Călătoriile lui Gulliver. La 10 ani, ca poveste pentru copii; o poveste despre tărâmuri fermecate și creaturi miraculoase. La 14 ani, visând la călătoriile în lumea cailor inteligenți, sau la insula zburătoare, Laputa. Sau la maturitate, realizând că avem de-a face cu un text filosofic, satiră socială, utopie sau „lume pe dos”. Cum au ajuns Călătoriile lui Gulliver să fie o „carte pentru copii”? Cine a fost Jonathan Swift și de ce a scris el această carte? Cum să ne raportăm la insulele și societățile descrise de el? Sunt Călătoriile lui Gulliver o colecție de texte utopice? Sunt ele texte cu cheie, o virulentă satiră socială a Angliei secolului al XVII-lea? Sau avem de-a face cu o amară „lume pe dos” cu care se încheie minunatul proiect baconian al Noii Atlantide? Este Swift un Bacon dezamăgit?

Călătoriile lui Gulliver este o carte complexă și construită ca un joc pe puzzle. Prima ediție apare fără numele autorului pe copertă. Ca o relatare de călătorie scrisă de… Gulliver însuși. Ba chiar am putea spune că Swift face tot ce poată să ascundă faptul că el este autorul cărții. De ce face acest lucru? Este cititorul îndemnat să creadă relatările citite aici? De ce acest joc al anonimatului?


Vineri, 3 iulie, ora 20 vom vorbi despre toate acestea. Dana Jalobeanu, în dialog cu Sorana Corneanu și Doina Cristina Rusu. Pe zoom și pe canalul de youtube.

Iar aici aveți un mic teaser 🙂



Rațiune și imaginație, sau ceea ce ne face mai umani în lumea lui Jonathan Swift (Partea I)

Doina-Cristina Rusu

În istoria gândirii, diferența dintre oameni și brute era ilustrată de absența rațiunii în cazul celor din urmă, si unul dintre cele mai uzuale exemple erau omul rațional și calul irațional. În Călătoriile lui Gulliver, Jonathan Swift inversează aceasta asociere și descrie o societate în care caii sunt animalele raționale si oamenii, sau mai degrabă niște ființe humanoide, sunt iraționali. Putem citi această inversare în diverse moduri, dar pentru moment aș dori să propun o interpretare care o pune nu doar în contextul călătoriilor lui Gulliver, dar și a criticii unei raționalități duse la extrem, raționalitate folosită ca justificare pentru superioritatea oamenilor față de animale și restul naturii, a europenilor față de nativi (având ca urmare colonizarea), a bărbaților față de femei, si a experimentatorului față de natura pe care o putea obliga, în numele raționalității, să ia toate formele pe care acesta le dorea. Deși toate aceste instanțe pot fi regăsite în cărțile lui Swift, și în special în Călătoriile lui Gulliver, aș dori să mă uit în special la relația omului (rațional) cu restul naturii (iraționale).

Swift horses

Călătoria lui Gulliver în Laputa este citită ca o critică a Societății Regale și a absolutismului. Dar înainte de a ajunge la descrierea Societății dedicate cunoașterii, Gulliver descrie locuitorii de pe insula zburătoare, o descriere care pare o caricatură a savantului: „Mințile acestor oameni sunt atât de cuprinse de speculații intense încât ei nu pot nici să vorbească, nici să îi asculte pe alții (…)”; au nevoie de un asistent care să meargă mereu cu ei pentru că sunt mereu atât de îngândurați încât sunt în pericol în continuu; sunt foarte uituci etc. (pp. 146-147).[1] Punctul culminant este atunci când Gulliver afirmă că „în ceea ce privește activitățile și comportamentele zilnice, nu am văzut o populație atât de neîndemânatecă si stângace, nici cu o gândire atât de înceată și încurcată în orice subiect cu excepția matematicii și muzicii. Raționează foarte slab și sunt mereu pregătiți să te contrazică vehement, cu excepția cazului când se întâmplă să aibă dreptate, și aceasta foarte rar. Sunt complet străini de imaginație, fantezie și invenție, într-atât încât nu au nici măcar termeni în limba lor pentru a exprima aceste idei. Întreaga lor minte este ocupată cu cele două științe menționate mai devreme.” (p. 150)


În perioada modernă timpurie, matematica (și muzica, dar pentru moment voi discuta în primul rând de matematică) era considerată ca disciplina raționalității. Descartes, de exemplu, afirmase că nu este nevoie de imaginație ca să descoperim adevărurile matematice și nici pentru a face geometrie. Imaginația era o facultate mai degrabă corporala, iau matematica nu avea nevoie decât de gândire pură, de rațiunea separată de orice corporalitate sau materialitate. Mai mult, animalele aveau imaginație (erau capabile să recunoască locuri, persoane etc.), dar erau complet lipsite de rațiune, la fel ca tot restul naturii, cu excepția ființelor umane, și chiar aici era discutabil câtă raționalitate posedau femeile sau nativi din diverse părți ale lumii.

Consider că acesta este sensul în care Swift critică o societate a cunoașterii lipsită complet de imaginație și fantezie. Cartezienii ar zice că aceasta este o lume perfectă, a gândirii pure, a matematicii. Dar Swift, prin vocea lui Gulliver, consideră că nu este așa. Într-o lume fără imaginație și fantezie, nu poate avea loc nicio invenție, pentru că este rolul imaginației să vadă dincolo de ceea ce este deja existent, să creeze lucruri noi prin separarea și combinarea ideilor pe care le avem despre lucrurile existente.

Bineînțeles, Swift nu este singurul care critică accentul pus pe rațiune și gândire abstractă, considerând că ceea ce ne face umani sunt mai degrabă imaginația și simțul comun. Poate dintre gânditorii cei mai interesanți dinaintea lui Swift, care au văzut ceva extraordinar în capacitatea de a ne folosi imaginația, sunt Thomas Hobbes și Margaret Cavendish. Nu întâmplător, ambii sunt, la fel ca Swift, asprii critici ai Societății Regale și a încrederii oarbe în experimentalism. Mai mult decât Hobbes, Cavendish are în comun cu Swift critica filosofiei mecanice.

Să fie, oare, o coincidență? În postarea următoare voi argumenta că nu. Pentru toți trei autorii imaginația este cea care ne face mai umani, mai umili și mai modești. Odată ce am devenit mai umani, suntem de fapt mai aproape de natură și ne vedem ca o parte a ei, nu ca o entitate separată, o rațiune care are ca scop folosirea naturii pentru a-și satisface nevoile exorbitante.

[1] Am folosit textul englez din Jonathan Swift, Gulliver’s Travels, Oxford: Oxford University Press, 2005. Traducerile în română îmi aparțin.

Cafeneaua filosofică: sezonul II

Reluăm Cafeneaua filosofică de vineri seara și deschidem „sezonul II” cu o discuție despre (anti)utopia lui Jonathan Swift. Recitiți Călătoriile lui Guliver și venți alături de noi vineri seara de la ora 20, pe zoom sau pe canalul de youtube Cafeneaua filosofică.

Dana Jalobeanu în dialog cu Sorana Corneanu și Doina Cristina Rusu.

Pentru linkul zoom, email la

Țesătura poveștii

Dana Jalobeanu

Bill Mesler, H. James Cleaves II, Scurtă istorie a creației. Știința și căutarea orginii vieții, Humanitas, 2020

Scurtă istorie a creației… este o carte cu ambiții mari. O carte care se ocupă de acea problemă care a fascinat omenirea, în toate timpurile: problema originii vieții. Cum a apărut viața pe Pământ? Există un plan al Creației? O ierharhie a speciilor și formelor? Se naște diversitatea biologică din „semințe” care conțin în ele, în potență, forma viitoare a fiecărui organism în parte? Este apariția vieții un eveniment întâmplător? Un eveniment unic în istoria Pământului? (și dacă da, de ce natură?)

Aceste întrebări ne însoțesc de foarte multă vreme. Ca și corelatele lor: „Vine viața cumva din Cosmos?” S-a născut ea în altă parte și a fost adusă pe Pământ de radiațiile celeste, de comete sau meteoriți? Sau: Putem crea viață în laborator? Putem experimenta transformarea materiei nevie în materie vie? Iar Scurtă istorie a creației… își propune să le discute pe rând, pe toate, așa cum au apărut, începând cu investigațiile biologice ale lui Aristotel și formarea teoriei „generației spontanee” și până la cele mai recente teorii ale secolului XXI. E o carte cu multe personaje și cu și mai multe povești. Povești despre oameni, idei și experimente. Rendi, Hook, Leuveenhoek în secolul al XVII-lea, Needham și Voltaire în secolul al XVIII-lea, Darwin și Huxley și Pasteur în secolul al XIX-lea, Haldane, Oparin, Miller, Watson și Crick – sunt doar câteva dintre personajele cu care vă veți întâlni citind această carte. Cu ei și cu poveștile lor… sau cel puțin o parte din poveștile lor, împletite cu ingeniozitate de talentul unui jurnalist de știință (Bill Mesler) la care contribuie, uneori, amintirile personale din lumea științei la vârf spuse de H.James Cleaves II. Cuvântul cheie este „împletit” – căci în povestea căutării originii vieții s-au împletit multe fire. Metafizica și teologia au avut mereu ceva de spus despre asta; și tot așa etica și antropologia. Căutarea „originii vieții” este foarte mult „despre noi”. Despre ceea ce suntem și modul în care am ajuns aici. Sunt apoi firele care țin de establishment, sursele de autoritate și interferențele politice și religioase asupra cercetărilor. Sau cele care vin dinspre literatură și imaginar: căci ce temă este mai capabilă să ne aprindă imaginația decât cea a posibilității de a crea viață în laborator? Așa că, în capitolul 5 veți găsi povești interesante despre primele experimente electrice ale lui Andrew Crosse și felul în care ele s-au împletit, la nivelul imaginarului, cu teme mult mai vechi, alchimice, în celebrul roman scris de Mary Shelley, Frankenstein. Căci nu e Frankenstein el însuși despre „originea vieții” și posibilitatea de a crea viață în laborator? Dar poate cel mai intersant fir al poveștilor spuse de Mesler și Cleaves e cel pe care l-am putea numi „o istorie anecdotică a experimentelor”. Veți afla astfel despre celebrele rețete de generare spontană ale lui Van Helmont sau Della Porta (o carcasă de bou într-o cameră etanșă va genera roiuri de albine; un maldăr de rufe murdare închis cu grijă în pivniță va genera șoareci), despre observațiile microscopice ale lui Leeuwenhoek care susținea că a reușit, cu o singură lentilă, să observe micro-organisme unicelulare (în secolul al XVII-lea!); despre supa primordială recreată în laborator de Miller, în care fulgere artificiale generează amino-acizi. Și așa mai departe.

Toate aceste povești despre oameni și experimente sunt frumos construite pentru a ne oferi o imagine dinamică, complexă și nu foarte simplifcatoare a științei. Fără tonul triumfalist al popularizării de proastă calitate, căci nu e o carte „cu final fericit.” Cele mai multe dintre întrebările cu care am pornit sunt încă fără răspuns. Unele pentru că au fost prost puse. Altele pentru că încă nu  putem construi un răspuns la ele – în ciuda resurselor enorme pe care subiectul le consumă în ziua se azi. Așa cum autorii subliniază în repetate rânduri, miza cercetărilor cu privire la originea vieții a fost mereu foarte mare. Sau, cu cuvintele autorilor

Povestea studiului originii vieții poate oferi și câteva lecții mai subtile. Ne poate spune lucruri mai adânce despre natura științei, chiar și despre propria noastră natură. Majoritatea eroilor marii povești a descifrării originii vieții nu s-au limitat la rezolvarea unei singure probleme. Mulți dintre ei s-au folosit de știință pentru a demonstra sau respinge o întreagă perspectivă asupra lumii. (p. 320)

Poate că exact aici este marea problemă a unei cărți care vrea să ne spună „povestea originii vieții”. Că tapiseria de fire din care se constituie ea este pur și simplu prea complexă. Poveștile sunt multe și complicate. Multe dintre ele sunt abia acum descâlcite de istoria științei, pe măsură ce istoricii se uită cu mai mare atenție – și cu alte instrumente decât în trecut – la scrierile și la experimentele personajelor invocate în carte. Să luăm de pildă povestea lui Leeuwenhoek.

Antonie van Leeuwenhoek - Wikipedia
Antonie van Leeuwenhoek (1632-1723)

Artizan și negustor, investigator înnăscut și experimentator talentat, înzestrat cu o extraordinare răbdare și cu o încăpățânare fenomenală, Leeuwenhoek a scris peste 200 de comunicări științifice ale descoperirilor sale microscopice (sub forma unor scrisori către Societatea Regală pentru progresul cunoașterii de la Londra, principalul organism de validare științifică în secolul al XVII-lea). În ele, Leeuwenhoek făcea adesea afirmații incredibile despre puterea unui microscop foarte diferit de cel folosit de „lumea științifică” a vremii sale (microscopul cu tub perfecționat și brevetat de Robert Hooke). Cu acest microscop pe care nimeni nu-l putea replica, Leeuwenhoek susținea că văzuse micro-organisme pe care nimeni nu le văzuse niciodată. Stârnind, evident, îndoieli și controverse printre confrați. S-a scris enorm despre felul în care descoperirile lui Leeuwenhoek au fost primite (cu neîncredere) și brevetate (doar parțial) de Societatea Regală. Din păcate, Mesler și Cleaves merg pe mâna istoricilor științei care au văzut în acest caz unul de politică a științei: Leeuwenhoek nu avea educația și statutul unui gentleman și deci era privit cu o suspiciune care se extindea asupra microscopului său. Când, de fapt, povestea fascinantă abia aici începe: la misteriosul microscop al acestui talentat artizan olandez.

Mystery of Van Leeuwenhoek's microscope lens is partly solved ...
Cam așa arăta microscopul (în placa de fier, în centru, era fixată o minusculă lentilă biconvexă).


Ce fel de lentile folosea Leeuwenhoek? Cum erau ele făcute? Cum poate o singură lentilă biconvexă (șlefuită pornind de la un mic glob de sticlă de Murano) să ajungă la puterea de mărire care să-i permită experimentatorului să vadă și să deseneze organisme unicelulare? Subiectul se dezbate încă și cercetări recente ale unor echipe de istorici și fizicieni (cercetări care implică un aparat de tomografie computerizată pentru a investiga cele …13 microscoape care ne-au rămas de la Leeuwenhoek) au adus elemente noi în discuție. Ca și o serie de cercetătări pe care istorici și biologi le-au întreprins, azi, pe probele lui Leeuwenhoek (și ele păstrate cu sfințenie în arhivele Royal Society – societate care l-a primit între membrii săi în 1680). Astăzi, știm că Leeuwenhoek nu a mințit – pentru că astăzi, punând la lucru toată tehnologia pe care o avem la dispoziție, putem reconstrui cam ce făcea el în laborator. Avem, deci, elementele pentru a spune în sfârșit povestea misteriosului microscop a lui Leeuwenhoek așa cum trebuie. Și abia acum, cred eu, povestea e cu adevărat interesantă; mult mai interesantă decât povestea tradițională a unui geniu marginal care a reușit cumva să vadă ceva „înaintea vremii sale”.

Bănuiesc că fiecare dintre poveștile spuse de Mesler și Cleaves se pot rescrie, azi, pornind de la ceea ce istoricii științei și savanții au descoperit în ultimii ani, sau descoperă chiar în aceste momente. Căci istoria științei s-a schimbat extraordinar de mult în ultimele trei decenii (și este în plin proces de schimbare, chiar acum, când citiți aceste rânduri….).  Așa că v-aș recomanda să citiți Scurtă istorie a creației…mai curând ca pe un breviar de întrebări cu care să mergeți să căutați mai departe. Citită așa, e o carte bună. Sau, cel puțin, o carte utilă și plăcută.

Cartea are, pe alocuri, greșeli factuale (unele au fost deja semnalate în recenziile de întâmpinare), exagerări, afirmații false sau greu de clasificat. În bună parte, acestea țin de riscurile meseriei unor autori care se apucă de un proiect atât de ambițios pornind, în esență, doar de la literatură secundară (căci aceasta este, vai, atât de perisabilă). Însă cititorul atent nu se va lăsa păcălit; greșelile se pot corecta, iar exagerările pot fi tratate cu un zâmbet. Deși trebuie să recunosc că mi-a fost mai greu să zâmbesc la începutul capitolului 8, care spune:

Planeta Pământ a fost creată la data de 23 octombrie 4004 i. Chr., după amiaza. Cel puțin asta credeau majoritatea occidentalilor până în secolul al XIX-lea (subl.mea). Poate că cei mai mulți n-ar fi oferit o dată exactă. Ziua de 23 octombrie fusese sugerată de arhiepiscopul irlandez Hames Ussher care, în cartea sa din 1650, Annals of the Old Testament o stabilise cu atâa precizie pe baza textului biblic. În orice caz, cei mai mulți oameni credeau că Pământul e foarte tânăr…(p. 191)

Aici, ziaristul Mesler se lasă purtat de tehnica cursurilor de scriere creativă. Poate că majoritatea occidentalilor credeau că… (în definitiv, azi mai sunt unii, o minoritate seminificativă în anumite țări, care cred că Soarele se rotește în jurul Pământului; și mai sunt elevi sau studenți care-ți spun că marea descoperire a lui Copernic a fost că… pământul era rotund). Dar nu despre asta e vorba în carte. Discuția specializată cu privire la vârsta Pământului începe și ea în secolul al XVI-lea și se duce cu argumente empirice, filosofice, cosmologice și teologice. E un subiect în sine, unul fascinant și complex, cu o lungă istorie.

Dar cred că nu în aceste mici erori de parcurs stau rezervele mele cu privire la Scurtă istorie a creației. Mai problematic mi se pare că există pericolul de a citi această carte nu ca pe o colecție de întrebări, ci ca pe un breviar de răspunsuri;  ca pe o suită de anectdote neproblematice „din istoria științei.” Nu cred că a fost în intenția autorilor să facă asta. O astfel de lectură pierde, evident, esențialul și pune într-un con de umbră exact frumusețea spectaculoasă a activității de cercetare. Țesătura poveștii miraculoase care este știința modernă – cu toate complexitățile, perplexitățile și încâlcelile ei.


Further reading

Pentru cei interesați să afle mai multe despre Leeuwenhoek, Hooke și microscopia secolului al XVII-lea, sau despre experimentalismul acestor căutători ai vieții, există niște cărți de la care se poate porni. Iată o listă foarte provizorie de titluri: cartea lui Bran Inwood, The man who saw too much, o bună și accesibilă biografie a lui Robert Hooke; cartea lui John Gribbin, The Fellowship, sau cea a lui Philop Ball, Curiosity. Sau, superb ilustrată, Bill Bryson, Seeing further: the story of Science and the Royal Society, Harper Press 2010. Despre misterele microscopului lui Leeuwenhoek și cercetările de azi ale fizicienilor & biologilor, un articol bun aici.

An intellectual journey for the discovery of new worlds

Doina Cristina Rusu

Re-reading the New Atlantis, one aspect in particular caught my attention in the beginning of the story. I noticed that the sailors’ attitude is very similar to the one described by the Spanish conquistadores, as it appears, for instance, in Bernal Diaz del Castillo’s story of Conquering the Aztec Empire. In the case of the New Atlantis and the arrival of the Spanish sailors, the Bensalemites take up the role of the natives, with only one difference. While both the natives and the Bensalemites are offering gifts to the respective ‘visitors’, the natives’ gift to the Spaniards is gold, the Bensalemites’ gift is the method of science. Before describing Salomon’s House, the Father says: “I will give thee the greatest jewel I have. For I will impart unto thee, for the love of God and men, the relation of the true state of Salomon’s House.” Continue reading An intellectual journey for the discovery of new worlds

The Island of Science: Francis Bacon’s New Atlantis

Dana Jalobeanu

Some read it as a utopia; others took it for a blueprint of a novel scientific society – in a time when science was not yet invented. But everybody read it and knew about it, and discussed about it: Francis Bacon’s New Atlantis. In fact, few books were more popular in the seventeenth century than the New Atlantis. Continue reading The Island of Science: Francis Bacon’s New Atlantis