Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации - Коуэн Тайлер - Страница 49

11. Конец средней науки

Многие из нас хотели бы посвятить себя работе, которая не только хорошо оплачивается, но еще является содержательной и важной. Мы желаем, чтобы наша работа отличалась значимостью. Одни из нас захотели стать учителями, другие — врачами, третьи — специалистами в области физики частиц. В огромном сонме профессий легко не обратить внимания на тот факт, что все современные специальности в той или иной мере зависят от научных разработок. А как обстоят дела у науки? Можно ли говорить о том, что среднего более не дано и в ней?

Наука представляет собой общую систему прогнозов, контроля за нашей средой обитания и понимания нашего мира. Тем не менее я считаю, что в практическом применении и понимании науки назревают существенные перемены. И причина этого вряд ли кого удивит: машинный разум. В конце концов мы придем к тому, что более не сможем понимать значительные области науки, на которых зиждется наша работа и наша жизнь — а многие этого не понимают уже сейчас. Нелогичность и неспособность понимать — уже не редкость в квантовой механике. И эта тенденция непонимания продолжится.

Мы находимся на необычном этапе в истории науки: многие из важных научных результатов все еще могут быть поняты людьми с хорошим образованием и, само собой, хорошо подготовленными, эрудированными учеными. Множество научно-популярных книг достаточно информативны. Возможно, они не наделяют вас способностью судить о потенциальных направлениях развития в той или иной области или понять все детали. Тем не менее многие американцы, не будучи учеными, способны следить за некоторыми из основных направлений развития, скажем, эволюционной биологии или общей теории относительности Эйнштейна.

Нам, однако, не следует принимать нынешнее состояние нашего понимания науки как данность. Речь идет не о снижении образованности как таковой, а о том, что наука сама по себе во многих областях выходит за рамки понимания обычным человеком. Большая часть науки станет более трудной для понимания, по крайней мере в силу трех причин:

1. В некоторых (не во всех) научных областях рассматриваются все более сложные проблемы, не поддающиеся простым, основанным на логике, прорывным решениям.

2. Работа научного специалиста становится все более специализированной. Это тенденция, которая наблюдается в течение столетий и которая вряд ли прервется.

3. Уже недалек тот день, когда умные машины сами станут высококлассными учеными.

Общая обескураживающая картина позволяет говорить о неспособности отдельного человеческого мозга понять науку функционирования нашего мира.

Специализация

По мере развития науки каждое новое открытие второстепенного характера является скорее результатом специализированных исследований, а не следствием общих научных прорывов — в отличие от того, что наблюдалось прежде. Скорее всего, у нас уже не будет нового Исаака Ньютона, Адама Смита или Евклида, поскольку наиболее фундаментальный вклад в исследовавшиеся ими области науки уже сделан. Новые фундаментальные открытия еще впереди, однако делаться они будут черепашьим шагом и, скорее всего, целыми исследовательскими коллективами, а не гениями-одиночками, открытия которых отличаются масштабностью и неожиданностью. Ничего плохого в этом нет. В действительности, это лишь является отражением некоторых положительных особенностей, присущих науке, таких как быстрота и интенсивность обмена информацией, наличие большого числа очень талантливых людей, работающих над крупными, еще не решенными проблемами, и того факта, что значительная часть фундаментальных открытий уже сделана. Наука стала в значительной мере более коллективным занятием, чем это было когда-то: личный вклад отдельного исследователя теперь существенно меньше, даже в периоды значительного научного прогресса.

Мы уже оказались на таком этапе, когда не существует общего понимания того, что следует рассматривать в качестве «доказательства» математической теоремы. Крупная по значимости теорема может занимать десятки или сотни страниц и основываться на сотнях предыдущих решений из различных областей математики. Разрабатываемые сегодня теоремы основываются на разделении труда: ни один человек в буквальном смысле слова не знает, верна ли та или иная теорема; вместо оценки одним человеком отдельные части теоремы распределяются между соответствующими математиками. Решение о том, доказана теорема или нет, является коллективным, а полезность теоремы становится очевидной уже потом — при ее практическом применении.

В 2010 г. сотрудник исследовательской лаборатории Hewlett-Packard Винэй Деолаликар заявил о доказательстве знаменитой математической проблемы о равенстве классов сложности P и NP, одной из знаменитых математических задач тысячелетия, за решение которой назначена премия в миллион долларов США. Даже сам Деолаликар поначалу не мог сказать, верно ли его доказательство. Он выложил предполагаемое решение в форме стостраничного документа в сети Интернет для того, чтобы с ним могли ознакомиться другие ученые. Но даже через год после публикации в Интернете вопрос о правильности доказательства оставался открытым. Многие математики были настроены скептически, а сам Деолаликар признал, что в первоначальной версии решения содержались ошибки. Доказательство было им пересмотрено, после чего он заявил об успешности решения. Каждая из частей доказательства была подвергнута анализу отдельными специалистами, по результатам которого скептицизм только усилился. На момент, когда я пишу эти строки, вопрос о верности доказательства остается открытым, а математическое сообщество все больше склоняется к тому, что решение, предложенное Деолаликаром, неверно.

Григорию Перельману повезло больше. В марте 2010 г. ему была присвоена премия в один миллион долларов за доказательство одной из математических задач тысячелетия, гипотезы Пуанкаре, формулируемой следующим образом: «Всякое односвязное компактное трёхмерное многообразие без края гомеоморфно трёхмерной сфере». Если вы считаете, что подобную формулировку трудно понять, представьте, насколько тяжело для понимания само доказательство. Оригинал доказательства был представлен гораздо раньше — в форме серии публикаций в 2002-2003 гг., но, конечно, определить сразу, что доказательство верно, было нельзя. (Кстати, Перельман отказался от премии, заявив, что ни деньги, ни слава его не интересуют.)

Когда речь идет о сложных доказательствах, никто не в состоянии понять значение или суть теоремы в одиночку, даже если ее концепция и определена достаточно ясным образом.

Специализация видоизменяет также и прикладную науку и сферу научно-технических разработок. В прошлом исследователь или потенциальный изобретатель был способен за несколько лет узнать все об интересующей его научной или прикладной сфере, в полной мере овладеть тематикой и достаточно быстро предложить собственные изобретения, работая в одиночку или с небольшим числом соавторов. Так, многие из крупных изобретений, легших в основу Промышленной Революции, были сделаны любителями. Сейчас это сделать гораздо сложнее, поскольку развитые сферы науки отличаются огромными объемами знаний. Освоение многих научных областей требует десяти, а то и более лет изучения, и к тому моменту, как вы его завершите и придумаете что-то новое, может получиться так, что ваш вклад окажется второстепенным либо несколько устаревшим. Пока вы пытались познать соответствующую область науки, границы ее знаний сдвинулись. Если вам удастся внести что-то новое, вам будет понятно, в чем именно предложенное вами решение предпочтительнее тех, что были до вас, однако ваше общее представление о предложенном решении может быть достаточно примитивным, поскольку в основе вашего понимания будут лежать знания других людей.

Исключением из правил являются новые области науки и технологий. Как уже было отмечено выше, Марк Цукерберг проявил себя пионером в разработке программного обеспечения для социальных сетей еще будучи студентом Гарвардского университета. Чтобы разобраться в технологиях функционирования социальных сетей, ему понадобилось не слишком много времени, и вскоре он уже сам видоизменил пределы данной области фундаментальным образом. Получая при создании Facebook достаточную поддержку со стороны, Цукерберг опирался на решения для более ранних социальных сетей, таких как Friendster и Myspace, однако Facebook в значительной мере явился отражением его собственных взглядов и опыта. В течение по крайней мере первых лет существования своего детища Цукерберг самым внимательным образом продумывал программу развития Facebook. В то время социальные сети были новым явлением, поэтому сделать фундаментальный вклад в их развитие было достаточно несложно.