Коротко: через органы чувств, обработку мозгом, общение с другими и инструменты/науку

Если развернуть, то источник “картинки мира” у нас многоуровневый:

1) Органы чувств (первичные данные)

• Зрение — формы, цвета, движение, расстояния (с поправкой на иллюзии и контекст).

• Слух — речь, интонации, звуки среды (распознаём источники по тембру и стереопозиции).

• Осязание — температура, текстуры, боль, давление, проприоцепция (чувство положения тела).

• Обоняние и вкус — химический состав веществ, безопасность пищи, социальные сигналы.

• Вестибулярная система — равновесие, ускорения, ориентация в пространстве.

• Интероцепция — внутренние сигналы тела (голод, усталость, сердцебиение), влияющие на интерпретацию внешнего.

2) Перцепция и когниция (как мозг “собирает” картинку)

• Слияние сигналов: мозг объединяет разнородные потоки (зрение+слух+осязание) в единую сцену.

• Модели и предсказания: мы не просто регистрируем стимулы, а постоянно предсказываем и уточняем (предиктивная обработка). Отсюда — скорость распознавания, но и опасность ошибок.

• Память и категории: новый сигнал сравнивается с накопленным опытом; так рождаются понятия “стол”, “опасность”, “радость”.

• Выводы и причинность: ищем закономерности (“если тучи — будет дождь”), строим причинные связи, иногда видим их там, где их нет.

3) Социальные источники

• Свидетельства других людей: рассказ очевидца, мнение эксперта, коллективные нормы.

• Язык и символы: книги, СМИ, учебники, инструкции — сильно расширяют личный опыт.

• Социальная проверка: согласование версий, репутация источников, критика и дебаты.

4) Инструменты и технологии (расширение чувств)

• Измерительные приборы: линейки, весы, термометры — переводят мир в числа.

• Оптика и датчики: микроскопы, телескопы, камеры, лидары — то, что “глаз” не видит.

• Запись и визуализация: графики, тепловые карты, модели — помогают замечать скрытые паттерны.

• Алгоритмы и вычисление: статистика, машинное обучение — извлекают закономерности из больших данных.

5) Научная методология (как отличаем знание от заблуждения)

• Наблюдение → гипотеза → предсказание → эксперимент → воспроизводимость.

• Контроль и рандомизация: чтобы изолировать причинные факторы.

• Проверка альтернатив и фальсифицируемость: гипотеза ценна, если может быть опровергнута.

• Пиринговая экспертиза и репликации: коллективная фильтрация ошибок.

6) Ограничения и искажения (почему ошибаемся)

• Сенсорные иллюзии и шум среды.

• Когнитивные искажения: подтверждение своей точки зрения, постфактум-логика, доступность примеров.

• Эмоции и мотивация: страх, желание, лояльность группе меняют восприятие и выводы.

• Ограниченность выборки: частный опыт выдаётся за общее правило.

7) Как повышаем надёжность информации

• Триангуляция: совмещаем несколько независимых источников/методов.

• Калибровка: проверяем приборы и собственные “интуитивные” шкалы.

• Прозрачность: фиксируем метод, делимся данными/кодом, чтобы другие могли проверить.

• Скепсис к удобным выводам: чем “приятнее” результат, тем строже проверка.

• Контекст: условия, при которых утверждение верно (время, место, допущения).

Итого: мы узнаём мир не только “глазами и ушами”, а через сложную систему — сенсоры тела, вычисляющий мозг, общение с другими и инструменты, упакованные в методологию проверки. Надёжное знание появляется там, где эти уровни согласуются и проходят проверку на ошибки.