Логология — это изучение всего, что связано с наукой и ее практиками — философскими , биологическими, психологическими , социальными , историческими , политическими , институциональными , финансовыми . Термин «логология» образован от суффикса «-логия», как в «геологии», «антропологии» и т. д., в смысле «изучения науки». [1] [2] Слово «логология» содержит грамматические варианты, недоступные с более ранними терминами «наука о науке» и «социология науки», такие как «логолог», «логологизировать», «логологический» и «логологически». . [а] Развивающаяся область метанауки представляет собой подполе логологии.
В начале 20-го века появились призывы, первоначально со стороны социологов , к созданию новой, эмпирически обоснованной науки , которая бы изучала само научное предприятие . [5] Первые предложения были выдвинуты с некоторой нерешительностью и неуверенностью. [6] [b] Новой метанауке будет дано множество названий, [8] включая «науку о познании», «науку о науке», « социологию науки » и «логологию».
Флориан Знанецкий , который считается основателем польской академической социологии и который в 1954 году также занимал пост 44-го президента Американской социологической ассоциации , открыл статью 1923 года: [9]
[Хотя] теоретическое размышление о познании , возникшее еще при Гераклите и элеатах, простирается... непрерывно... через историю человеческой мысли до наших дней... сейчас мы являемся свидетелями создания новой науки. знания [курсив автора], отношение которого к старым исследованиям можно сравнить с отношением современной физики и химии к предшествовавшей им « естественной философии » или современной социологии к « политической философии » античности и Возрождения . [Т] здесь начинает формироваться концепция единой общей теории познания... допускающей эмпирическое исследование... Эта теория... начинает четко отличаться от эпистемологии , от нормативной логики и от строго описательная история познания ». [10]
Дюжину лет спустя польские социологи Станислав Оссовский и Мария Оссовская ( Оссовские ) подняли ту же тему в статье «Наука о науке» [11] , в англоязычной версии которой в 1935 году впервые был введен термин « наука науки» миру. [12] В статье постулировалось, что новая дисциплина будет включать в себя такие более ранние дисциплины, как эпистемология , философия науки , психология науки и социология науки . [13] Наука о науке будет заниматься также вопросами практического характера, такими как социальная и государственная политика в отношении науки, такими как организация высших учебных заведений, исследовательских институтов и научных экспедиций, а также защита научных работников и т. д. Она будет касаться также исторических вопросов: истории концепции науки, ученого, различных дисциплин и обучения вообще. [14]
В своей статье 1935 года Оссовские упомянули немецкого философа Вернера Шингница (1899–1953), который в отрывочных замечаниях 1931 года перечислил некоторые возможные типы исследований в науке и предложил собственное название для новой дисциплины: саентология. Оссовские не согласились с названием :
Те, кто желает заменить выражение «наука о науке» термином, состоящим из одного слова, [который] звучит по-международному, полагая, что только после получения такого названия [будет] данная группа [вопросов] официально названа как автономная дисциплина, [можно] напомнить название «матезиология», давно предложенное для аналогичных целей [французским математиком и физиком Андре-Мари Ампером (1775–1836)]» [15] .
Тем не менее, вскоре в Польше громоздкий термин из трех слов nauka o nauce , или наука о науке, был заменен более универсальным термином, состоящим из одного слова, naukoznawstwo , или логология, и его естественными вариантами: naukoznawca или логолог, naukoznawczy или логологический. , и наукознак или логологически. И сразу после Второй мировой войны , всего через 11 лет после знаменательной статьи Оссовского в 1935 году, в 1946 году был основан ежеквартальный журнал Польской академии наук «Загадниения наукознания» ( Логология) – задолго до появления подобных журналов во многих других странах. [16] [с]
Новая дисциплина прижилась и в других местах — в англоязычных странах, не имея односложного названия.
Слово наука , происходящее от латинского scientia , означающего знание , в разных языках означает несколько разные вещи. В английском языке наука, если она не квалифицирована, обычно относится к точным , естественным или точным наукам . [18] Соответствующие термины в других языках, например французском, немецком и польском, относятся к более широкой области, включающей не только точные науки ( логику и математику ), но и естественные науки ( физику , химию , биологию , науки о Земле , астрономия и т. д.), но также инженерные науки , социальные науки ( гуманитарная география , психология , культурная антропология , социология , политология , экономика , лингвистика , археология и т. д.) и гуманитарные науки ( философия , история , классика , теория литературы и т. д.). .). [19] [д]
Профессор гуманитарных наук Амстердамского университета Ренс Бод отмечает, что наука, определяемая как набор методов , которые описывают и интерпретируют наблюдаемые или предполагаемые явления прошлого или настоящего, направленные на проверку гипотез и построение теорий , применима к таким гуманитарным областям, как филология , история искусства , музыковедение , философия , религиоведение , историография , литературоведение . [19]
Бод приводит исторический пример научного текстового анализа . В 1440 году итальянский филолог Лоренцо Валла разоблачил латинский документ Donatio Constantini , или «Дар Константина», который использовался католической церковью для узаконивания своих притязаний на земли в Западной Римской империи , как подделку . Валла использовал исторические, лингвистические и филологические доказательства, в том числе контрфактические рассуждения , чтобы опровергнуть документ. Валла нашел в документе слова и конструкции, которые не могли быть никем использованы во времена императора Константина I , в начале четвертого века н.э. Например, позднелатинское слово feudum , означающее феодальное владение, относилось к феодальному строю , методы Валлы были научными и вдохновили на более поздние научно мыслящие работы голландского гуманиста Эразма Роттердамского (1466–1536), профессора Лейденского университета Йозефа Юстуса Скалигера ( 1540–1609) и философ Барух Спиноза (1632–1677). [19] Здесь господствует не экспериментальный метод, господствующий в точных и естественных науках , а центральный в гуманитарных науках сравнительный метод .
Научный поиск истины о различных аспектах реальности влечет за собой вопрос о самой познаваемости реальности. Философ Томас Нагель пишет: «[В] стремлении к научному знанию посредством взаимодействия между теорией и наблюдением ... мы проверяем теории на предмет их последствий из наблюдений, но мы также подвергаем сомнению или переинтерпретируем наши наблюдения в свете теории. (Выбор между геоцентрические и гелиоцентрические теории во времена Коперниканской революции — яркий тому пример.) взвешенные суждения о правдоподобности и последствиях различных теоретических гипотез . Единственный способ добиться истины — это рассматривать то, что кажется истинным, после тщательного размышления, соответствующего предмету исследования, в свете всех соответствующих данных, принципов и обстоятельств. ." [21]
К вопросу познаваемости с другой точки зрения подходит физик-астроном Марсело Глейзер : «То, что мы наблюдаем, — это не сама природа , а природа, познанная с помощью данных, которые мы собираем с машин . Следовательно, научное мировоззрение зависит от информации, которую мы можем получить через наши инструменты . И учитывая, что наши инструменты ограничены, наш взгляд на мир неизбежно близорук . Мы можем лишь до определенной степени заглянуть в природу вещей, и наше постоянно меняющееся научное мировоззрение отражает это фундаментальное ограничение того, как мы воспринимаем реальность ». Глейзер описывает состояние биологии до и после изобретения микроскопа или секвенирования генов ; астрономии до и после телескопа ; физики элементарных частиц до и после коллайдеров или быстрой электроники. «Теории, которые мы строим, и мировоззрения, которые мы создаем, меняются по мере того, как трансформируются наши инструменты исследования. Эта тенденция является визитной карточкой науки». [22]
Глейзер пишет: «Нет ничего пораженческого в понимании ограничений научного подхода к знанию... Что должно измениться, так это чувство научного триумфализма – вера в то, что ни один вопрос не находится за пределами досягаемости научного дискурса. [22] [e ] ]
«В науке есть явные непознаваемые вопросы — разумные вопросы, на которые мы не можем найти ответы, пока не будут нарушены принятые в настоящее время законы природы. Одним из примеров является мультивселенная : гипотеза о том, что наша Вселенная является лишь одной из множества других, каждая из которых потенциально обладает другой набор законов природы.Другие вселенные лежат за пределами нашего причинного горизонта, а это означает, что мы не можем получать или отправлять им сигналы.Любые доказательства их существования будут косвенными: например, шрамы в радиации, проникающей в пространство из-за прошлого столкновения с соседней вселенной». [24]
Глейзер приводит еще три примера непознаваемого, касающихся происхождения Вселенной ; жизни ; и ума : [24] [ф]
«Научные объяснения происхождения Вселенной неполны , потому что они должны опираться на концептуальную основу, чтобы хотя бы начать работать: например, сохранение энергии , теория относительности , квантовая физика . Почему Вселенная действует по этим законам, а не по другим? [24] ]
«Аналогично, пока мы не сможем доказать, что существует только один или очень немногие биохимические пути от нежизни к жизни , мы не сможем точно знать, как жизнь зародилась на Земле. [24]
«Для сознания проблема заключается в переходе от материального к субъективному — например, от возбуждения нейронов к ощущению боли или красному цвету . Возможно, в достаточно сложной машине могло бы возникнуть некое рудиментарное сознание. Но как мы могли бы это сделать ? Как мы можем установить – а не предполагать, – что что-то обладает сознанием?» [24] Парадоксально, пишет Глейзер, именно через наше сознание мы понимаем мир, пусть даже и несовершенно. «Можем ли мы полностью понять то, частью чего мы являемся?» [24]
Среди всех наук (т.е. дисциплин обучения в целом), по-видимому, существует обратная зависимость между точностью и интуитивностью . Наиболее интуитивные из дисциплин, удачно названные « гуманитарными науками », относятся к обычному человеческому опыту и даже в наиболее точных случаях опираются на сравнительный метод ; Менее интуитивными и более точными, чем гуманитарные науки, являются социальные науки ; в то время как в основании перевернутой пирамиды дисциплин физика (касающаяся материи – материи и энергии , составляющих Вселенную ) в своей самой глубокой точке является самой точной дисциплиной и в то же время совершенно неинтуитивной. [г] [ч]
Физик-теоретик и математик Фримен Дайсон объясняет, что «наука состоит из фактов и теорий »:
«Факты должны быть истинными или ложными. Они открываются наблюдателями или экспериментаторами. Ученого, утверждающего, что он открыл факт, который оказывается неверным, судят строго...
«Теории имеют совершенно другой статус. Они являются свободными творениями человеческого разума, предназначенными для описания нашего понимания природы. Поскольку наше понимание неполно, теории временны. Теории — это инструменты понимания, и инструмент не обязательно должен быть точным. истинны, чтобы быть полезными. Теории должны быть более или менее истинными... Ученого, который изобретает теорию, которая оказывается неверной, судят снисходительно». [26]
Дайсон цитирует описание психолога того, как рождаются теории: «Мы не можем жить в состоянии постоянного сомнения, поэтому мы придумываем самую лучшую возможную историю и живем так, как если бы она была правдой». Дайсон пишет: «Изобретатель блестящей идеи не может сказать, правильная она или нет». Страстная погоня за ложными теориями — нормальная часть развития науки. [27] Дайсон цитирует после Марио Ливио пятерых известных учёных, которые внесли большой вклад в понимание природы, но также твердо верили в теорию, которая оказалась ошибочной. [27]
Чарльз Дарвин объяснил эволюцию жизни своей теорией естественного отбора наследственных вариаций, но он верил в теорию смешанного наследования, которая делала невозможным распространение новых вариаций. [27] Он никогда не читал исследования Грегора Менделя , которые показали, что законы наследственности станут простыми, если наследование рассматривать как случайный процесс. Хотя Дарвин в 1866 году провел тот же эксперимент, что и Мендель, Дарвин не получил сопоставимых результатов, поскольку не смог оценить статистическую важность использования очень больших экспериментальных выборок . В конце концов, менделевское наследование путем случайной вариации, хотя и не благодаря Дарвину, предоставит исходный материал для работы дарвиновского отбора. [28]
Уильям Томсон (лорд Кельвин) открыл основные законы энергии и тепла , а затем использовал эти законы для расчета оценки возраста Земли , которая была слишком короткой в пятьдесят раз. Он основывал свои расчеты на убеждении, что мантия Земли тверда и может передавать тепло из недр на поверхность только за счет проводимости . Сейчас известно, что мантия частично жидкая и передает большую часть тепла посредством гораздо более эффективного процесса конвекции , который переносит тепло за счет массовой циркуляции горячих пород, движущихся вверх, и более холодных пород, движущихся вниз. Кельвин мог видеть извержения вулканов , выносящие горячую жидкость из глубоких подземелий на поверхность; но его умение в расчетах ослепляло его в отношении процессов, таких как извержения вулканов , которые невозможно было вычислить. [27]
Лайнус Полинг открыл химическую структуру белка и предложил совершенно неправильную структуру ДНК , которая несет наследственную информацию от родителя к потомству. Полинг предположил неправильную структуру ДНК, поскольку предполагал, что закономерность, которая работает для белка, будет работать и для ДНК. Он упустил из виду грубые химические различия между белком и ДНК. Фрэнсис Крик и Джеймс Уотсон обратили внимание на различия и нашли правильную структуру ДНК, которую Полинг упустил годом ранее. [27]
Астроном Фред Хойл открыл процесс, посредством которого более тяжелые элементы , необходимые для жизни , создаются в результате ядерных реакций в ядрах массивных звезд . Затем он предложил теорию истории Вселенной, известную как стационарная космология , согласно которой Вселенная существует вечно без первоначального Большого взрыва (как его насмешливо окрестил Хойл). Он сохранял свою веру в устойчивое состояние еще долго после того, как наблюдения доказали, что произошел Большой взрыв. [27]
Альберт Эйнштейн открыл теорию пространства, времени и гравитации, известную как общая теория относительности , а затем добавил космологическую постоянную , позже известную как темная энергия . Впоследствии Эйнштейн отозвал свое предложение о темной энергии, посчитав его ненужным. Спустя много времени после его смерти наблюдения показали, что темная энергия действительно существует, так что дополнение Эйнштейна к теории могло быть правильным; и его уход ошибочен. [27]
К пяти примерам учёных, допустивших ошибки, приведенным Марио Ливио, Дайсон добавляет шестой: самого себя. Основываясь на теоретических принципах, Дайсон пришел к выводу, что то, что впоследствии стало известно как W-частица , заряженный слабый бозон , не может существовать. Эксперимент, проведенный в ЦЕРНе в Женеве , позже доказал его неправоту. «Оглядываясь назад, я смог увидеть несколько причин, по которым мой аргумент о стабильности не применим к W-частицам. [Они] слишком массивны и слишком недолговечны, чтобы быть составной частью чего-либо, напоминающего обычную материю». [29]
Историк науки Гарвардского университета Наоми Орескес отмечает, что истинность научных открытий никогда не может считаться окончательно и абсолютно установленной. [30] История науки предлагает множество примеров вопросов, которые когда-то считались учеными решенными, но которые оказались нерешенными, например, концепции Земли как центра Вселенной , абсолютная природа времени и пространства , стабильность континентов и причины инфекционных заболеваний . [30]
Наука, пишет Орескес, — это не фиксированный, неизменный набор открытий, а « процесс обучения и открытий [...]. Науку также можно понимать как институт (или, лучше, набор институтов), который облегчает эту работу. [30]
Часто утверждают, что научные открытия верны, потому что ученые используют « научный метод ». Но, пишет Орескес, «на самом деле мы никогда не сможем договориться о том, что представляет собой этот метод. Некоторые скажут, что это эмпиризм : наблюдение и описание мира. Другие скажут, что это экспериментальный метод : использование опыта и эксперимента для проверки гипотез» . (Иногда его называют гипотетико-дедуктивным методом , при котором эксперимент должен быть оформлен как вывод из теории, а иногда как фальсификацией , когда целью наблюдения и эксперимента является опровержение теорий, а не их подтверждение.) Недавно выдающийся ученый утверждал, что научный метод заключается в том, чтобы не обманывать себя, думая, что что-то истинно, а что-то неверно, и наоборот». [30]
На самом деле, пишет Орескес, методы науки различались в зависимости от дисциплины и во времени. «Многие научные практики, особенно статистические тесты значимости , были разработаны с целью избежать принятия желаемого за действительное и самообмана, но это вряд ли можно назвать «научным методом»» [30] .
Наука, пишет Орескес, « непроста , как и мир природы ; в этом заключается проблема научной коммуникации. [...] Наши усилия понять и охарактеризовать мир природы - это всего лишь усилия. Потому что мы люди , мы часто терпим неудачу». [30]
«Научные теории», по мнению Орескеса, «не являются точными копиями реальности , но у нас есть веские основания полагать, что они улавливают важные ее элементы». [30]
Стивен Вайнберг , лауреат Нобелевской премии по физике 1979 года и историк науки , пишет, что основная цель науки всегда была одной и той же: «объяснить мир»; и, рассматривая более ранние периоды научной мысли, он заключает, что только со времен Исаака Ньютона эта цель стала преследоваться более или менее правильно. Он порицает «интеллектуальный снобизм», проявленный Платоном и Аристотелем в их пренебрежении к практическим применениям науки, и считает Фрэнсиса Бэкона и Рене Декарта «наиболее переоцененными» среди предшественников современной науки (они пытались предписать правила ведения науки). наука, которая «никогда не работает»). [31]
Вайнберг проводит параллели между наукой прошлого и настоящего, например, когда научная теория «точно настраивается» (корректируется), чтобы сделать определенные количества равными, без какого-либо понимания того, почему они должны быть равными. Такая корректировка разрушила небесные модели последователей Платона, в которых без веской причины предполагалось, что различные сферы, на которых расположены планеты и звезды , вращаются в точном унисон. Но, пишет Вайнберг, подобная тонкая настройка также мешает нынешним попыткам понять « темную энергию », которая ускоряет расширение Вселенной . [32]
Древняя наука была описана как хорошо начавшаяся, но затем потерпевшая неудачу. Учение об атомизме , выдвинутое философами -досократиками Левкиппом и Демокритом , было натуралистическим и объясняло работу мира безличными процессами, а не божественным волеизъявлением. Тем не менее, эти досократики уступают Вайнбергу как протоученые, поскольку они, очевидно, никогда не пытались оправдать свои предположения или проверить их фактами. [32]
Вайнберг считает, что наука на раннем этапе пришла в упадок из-за предположения Платона о том, что научная истина может быть достигнута только разумом, игнорируя эмпирические наблюдения , а также из-за попытки Аристотеля объяснить природу телеологически - с точки зрения целей и задач. Идеал Платона о познании мира без помощи интеллекта был «ложной целью, вдохновленной математикой», которая на протяжении веков «стояла на пути прогресса, который мог быть основан только на тщательном анализе и тщательном наблюдении». И «никогда не было плодотворно» спрашивать, как это делал Аристотель, «какова цель того или иного физического явления». [32]
Научной областью, в которой греческий и эллинистический мир действительно добился прогресса, была астрономия. Отчасти это было сделано по практическим причинам: небо долгое время служило компасом, часами и календарем. Кроме того, регулярность движений небесных тел делала их более простыми для описания, чем земные явления. Но не все так просто: хотя солнце, луна и «неподвижные звезды» казались регулярными на своих небесных кругах, «блуждающие звезды» — планеты — вызывали недоумение; казалось, они двигались с переменной скоростью и даже меняли направление. Как пишет Вайнберг: «Большая часть истории возникновения современной науки связана с продолжавшимися на протяжении двух тысячелетий усилиями по объяснению своеобразных движений планет». [33]
Задача заключалась в том, чтобы объяснить кажущееся неравномерным блуждание планет, исходя из предположения, что все небесные движения на самом деле являются круговыми и равномерными по скорости. Круглый, потому что Платон считал круг наиболее совершенной и симметричной формой; и поэтому круговое движение с постоянной скоростью было наиболее подходящим для небесных тел. Аристотель согласился с Платоном. В космосе Аристотеля все имело «естественную» тенденцию к движению, реализовавшую свой внутренний потенциал. Для подлунной части космоса (области под Луной) естественной тенденцией было движение по прямой: вниз — для земных объектов (например, камней) и воды; вверх — для воздуха и огненных предметов (например, искр). Но в небесном царстве вещи состояли не из земли, воды, воздуха или огня, а из «пятого элемента», или « квинтэссенции », которая была совершенной и вечной. И его естественное движение было равномерно круговым. Звезды, Солнце, Луна и планеты двигались по своим орбитам с помощью сложной системы кристаллических сфер, сосредоточенных вокруг неподвижной Земли. [34]
Платонически-аристотелевское убеждение в том, что небесные движения должны быть круговыми, упорно сохранялось. Это было фундаментом системы астронома Птолемея , которая усовершенствовала систему Аристотеля в соответствии с астрономическими данными, позволив планетам двигаться по комбинациям кругов, называемых « эпициклами ». [34]
Он даже пережил Коперниканскую революцию . Коперник был консервативен в своем платоническом почитании круга как небесного образца. По мнению Вайнберга, Коперник был мотивирован свергнуть Землю в пользу Солнца как неподвижного центра космоса главным образом из эстетических соображений: он возражал против того факта, что Птолемей, хотя и был верен требованию Платона, чтобы небесное движение было круговым, отступил от Другое требование Платона — равномерная скорость. Поместив Солнце в центр — на самом деле, несколько смещенным от центра, — Коперник стремился сохранить округлость, но при этом восстановить однородность. Но чтобы его система соответствовала наблюдениям так же, как и системе Птолемея, Копернику пришлось ввести еще больше эпициклов. Эта ошибка, как пишет Вайнберг, иллюстрирует повторяющуюся тему в истории науки: «Простая и красивая теория, которая довольно хорошо согласуется с наблюдениями, часто ближе к истине, чем сложная уродливая теория, которая лучше согласуется с наблюдениями». [34]
Однако планеты движутся не по идеальным кругам, а по эллипсам . Иоганн Кеплер , примерно через столетие после Коперника, неохотно (поскольку он тоже имел платонические черты) осознал это. Благодаря изучению тщательных наблюдений, собранных астрономом Тихо Браге , Кеплер «был первым, кто понял природу отклонений от равномерного кругового движения, которые озадачивали астрономов со времен Платона». [34]
Замена кругов якобы уродливыми эллипсами опрокинула представление Платона о совершенстве как небесном объяснительном принципе. Это также разрушило модель Аристотеля о планетах, перемещаемых по своим орбитам кристаллическими сферами; — пишет Вайнберг, — «не существует твердого тела, вращение которого могло бы образовать эллипс». Даже если бы планета была прикреплена к эллипсоидному кристаллу, вращение этого кристалла все равно описывало бы круг. И если планеты продолжали свое эллиптическое движение в пустом пространстве, то что удерживало их на своих орбитах? [34]
Наука подошла к порогу объяснения мира не геометрически , согласно форме, а динамически, согласно силе . Этот порог наконец переступил Исаак Ньютон . Он был первым, кто сформулировал в своих « законах движения » понятие силы. Он продемонстрировал, что эллипсы Кеплера — это те самые орбиты, по которым планеты могли бы двигаться, если бы их притягивала к Солнцу сила, уменьшающаяся пропорционально квадрату расстояния планеты от Солнца. И, сравнив движение Луны по ее орбите вокруг Земли с движением, например, яблока, падающего на землю, Ньютон пришел к выводу, что силы, управляющие ими, количественно одинаковы. «Это, — пишет Вайнберг, — было решающим шагом в объединении небесного и земного в науке». [34]
Сформулировав единое объяснение поведения планет, комет, лун, приливов и яблок, пишет Вайнберг, Ньютон «предоставил неотразимую модель того, какой должна быть физическая теория » — модель, которая не соответствует ни одному из существовавших ранее метафизических критериев. В отличие от Аристотеля, который утверждал, что падение камня можно объяснить обращением к его внутреннему стремлению, Ньютон не интересовался поиском более глубокой причины гравитации . [34] В постскриптуме ко второму изданию своей «Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica» (1713 г.) он заявил : «Я до сих пор не смог вывести из явлений причину этих свойств гравитации, и я не симулирую гипотез. достаточно того, что гравитация действительно существует и действует по изложенным нами законам». [35] Что имело значение, так это его математически сформулированные принципы, описывающие эту силу, и их способность объяснять широкий спектр явлений. [34]
Примерно два столетия спустя, в 1915 году, более глубокое объяснение закона тяготения Ньютона было найдено в общей теории относительности Альберта Эйнштейна : гравитацию можно было объяснить как проявление искривления пространства-времени , возникающее в результате присутствия материи и энергии . Успешные теории, подобные теории Ньютона, пишет Вайнберг, могут работать по причинам, которых не понимают их создатели — причинам, которые позже откроются более глубокими теориями. Научный прогресс — это не вопрос построения теорий на основе разума , а объединение большего круга явлений под более простыми и более общими принципами. [34]
Наоми Орескес предостерегает от совершения «классической ошибки, заключающейся в объединении отсутствия доказательств с доказательствами отсутствия [курсив наш]». Она приводит два примера этой ошибки, допущенных в 2016 и 2023 годах. [36]
В 2016 году Кокрановская библиотека , собрание баз данных по медицине и другим специальностям здравоохранения, опубликовала отчет, который, по широкому мнению, указывал на то, что использование зубной нити не приносит никакой пользы для здоровья зубов . Но Американская академия пародонтологии , профессора-стоматологи, деканы стоматологических школ и клинические стоматологи — все считают, что клиническая практика показывает различия в состоянии зубов и десен между теми, кто пользуется зубной нитью, и теми, кто этого не делает. [37]
Орескес объясняет, что « Кокрейновские обзоры основывают свои выводы на рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ), которые часто называют «золотым стандартом» научных данных». Но на многие вопросы невозможно ответить с помощью этого метода , а на некоторые вообще невозможно ответить. « Питание является показательным примером. Вы не можете контролировать то, что едят люди, и когда вы спрашиваете… что они ели, многие люди лгут. регулярно пользоваться зубной нитью было враньем». [38]
В 2023 году Кокрейн опубликовал отчет, в котором указано, что ношение хирургических масок «вероятно, мало или вообще не влияет» на замедление распространения респираторных заболеваний, таких как COVID-19 . СМИ свели это к утверждению, что маски не работают. Главный редактор Кокрейновской библиотеки возражал против такой характеристики обзора; она сказала, что в отчете сделан не вывод о том, что «маски не работают», а скорее о том, что «результаты оказались неубедительными». В отчете ясно указано, что его выводы касаются качества и объема имеющихся доказательств, которых, по мнению авторов, недостаточно для доказательства эффективности маскировки. Авторы отчета «не уверены, помогает ли ношение [хирургических] масок или респираторов N95/P2 замедлить распространение респираторных вирусов». Тем не менее, они также не были уверены в этой неопределенности [курсив добавлен], заявив, что их уверенность в своем выводе была «от низкой до умеренной». [39]
Впоследствии ведущий автор отчета сбил общественность с толку, заявив, что ношение масок «не имеет никакого значения – ничего из этого» и что политика Covid была «недоказательной»: таким образом, он совершил то, что Орескес называет «… ошибкой смешивая отсутствие доказательств с доказательствами отсутствия». Исследования фактически показали, что в штатах США, где действуют мандаты на ношение масок, наблюдалось существенное снижение распространения Covid в течение нескольких дней после подписания мандатных приказов; в период с 31 марта по 22 мая 2020 года удалось избежать более 200 000 случаев. [40]
Орескес называет пренебрежение эпидемиологическими данными в Кокрейновском отчете (поскольку оно не соответствует жесткому стандарту Кокрейна) «методологическим фетишизмом», когда ученые «зацикливаются на предпочтительной методологии и отвергают исследования, которые ей не следуют». [41]
Термин « искусственный интеллект » (ИИ) был придуман в 1955 году Джоном Маккарти , когда он и другие ученые-компьютерщики планировали семинар и не хотели приглашать Норберта Винера , блестящего, драчливого и все более философского (а не практического) автора механизмы обратной связи , которые ввели термин « кибернетика ». Новый термин «искусственный интеллект» , как пишет Кеннет Кьюкьер , «положил начало десятилетиям семантических споров («Могут ли машины думать?») и усилил тревогу по поводу вредоносных роботов… Если бы Маккарти… выбрал более гладкую фразу – скажем, «автоматизация». исследования» — эта концепция, возможно, не так понравилась голливудским [кино] продюсерам и [журналистам]…» [42] Точно так же Наоми Орескес прокомментировала: «[M]машинный «интеллект»… не является разведкой. вообще, а что-то вроде «возможностей машины»» [43]
По мере того, как машины становятся все более способными, конкретные задачи, которые, как считается, требуют «интеллекта», такие как оптическое распознавание символов , часто исключаются из определения ИИ, явление, известное как « эффект ИИ ». Пошутили: «ИИ — это то, что еще не сделано». [44]
С 1950 года, когда Алан Тьюринг предложил то, что стало называться « тестом Тьюринга », возникли предположения, могут ли такие машины, как компьютеры, обладать интеллектом; и если да, то могут ли интеллектуальные машины стать угрозой человеческому интеллектуальному и научному господству — или даже экзистенциальной угрозой человечеству. [45] Джон Сирл указывает на распространенную путаницу в отношении правильной интерпретации вычислений и информационных технологий. «Например, регулярно читаешь, что точно так же, как Гарри Каспаров … обыграл Анатолия Карпова в шахматы , компьютер под названием Deep Blue сыграл и обыграл Каспарова… Его утверждение [очевидно] подозрительно. Чтобы Каспаров мог играть и выигрывать, он должен осознавать, что играет в шахматы, и осознавать тысячу других вещей... Deep Blue не осознает ни одной из этих вещей, потому что он вообще ничего не осознает . так важно? Вы не сможете в буквальном смысле играть в шахматы или заниматься чем-либо еще познавательным, если вы полностью оторваны от сознания». [45]
Сирл объясняет, что «в буквальном, реальном, независимом от наблюдателя смысле, в котором вычисляют люди, механические компьютеры не выполняют вычислений. Они проходят через набор переходов в электронных состояниях, которые мы можем интерпретировать вычислительно. Переходы в этих электронных состояниях абсолютны. или независимы от наблюдателя, но вычисления происходят относительно наблюдателя . Переходы в физических состояниях представляют собой просто электрические последовательности, если только какой-то сознательный агент не может дать им вычислительную интерпретацию... В том, что происходит в [[,] вообще нет никакой психологической реальности. компьютер].» [46]
«Цифровой компьютер, — пишет Сирл, — представляет собой синтаксическую машину. Он манипулирует символами и больше ничего не делает. По этой причине проект создания человеческого интеллекта путем разработки компьютерной программы, которая пройдет тест Тьюринга … обречен с самого начала. Правильно запрограммированный компьютер имеет синтаксис [ правила построения или преобразования символов и слов языка], но не имеет семантики [понимания значения]... Сознание, с другой стороны, имеет ментальное или семантическое содержание. ." [47]
Как и Сирл, Кристоф Кох , главный научный сотрудник и президент Института исследований мозга Аллена в Сиэтле , сомневается в возможности того, что «разумные» машины обретут сознание , потому что «[даже] самые сложные модели мозга вряд ли создадут сознание». чувства ». По мнению Коха, «могут ли машины стать разумными [важно] по этическим причинам. Если компьютеры воспринимают жизнь посредством своих собственных чувств, они перестают быть просто средством для достижения цели, определяемой их полезностью для... людей. Согласно GNW [ теория глобального нейронного рабочего пространства ], они превращаются из простых объектов в субъектов... с точкой зрения .... Как только когнитивные способности компьютеров начнут конкурировать с человеческими, их импульс отстаивать юридические и политические права станет непреодолимым - Альтернатива, воплощенная в ИИТ (Интегрированная теория информации), заключается в том , что компьютеры останутся всего лишь сверхсложными механизмами, призрачными пустыми оболочками, лишенными того, что мы больше всего ценю: ощущение самой жизни». [48]
Профессор психологии и нейронауки Гэри Маркус указывает на пока непреодолимый камень преткновения на пути к искусственному интеллекту: неспособность надежного устранения неоднозначности . «[П]рактически каждое предложение, [которое генерируют люди] двусмысленно , часто по-разному. Наш мозг настолько хорошо понимает язык , что мы обычно этого не замечаем». [49] Яркий пример известен как «проблема устранения неоднозначности местоимений» («PDP»): у машины нет возможности определить, кому или чему принадлежит местоимение в предложении, например «он», «она» или «оно». «— обращается. [50]
Ученый-компьютерщик Педро Домингос пишет: «ИИ подобны ученым-аутистам и останутся таковыми в обозримом будущем... ИИ лишен здравого смысла и может легко совершать ошибки, которых человек никогда бы не сделал... Они также склонны подчиняться нашим инструкциям. буквально, давая нам именно то, что мы просили, а не то, что мы на самом деле хотели. [51]
Кай-Фу Ли , пекинский венчурный капиталист , эксперт в области искусственного интеллекта (ИИ), доктор философии . Доктор компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон и автор книги 2018 года « Сверхдержавы искусственного интеллекта: Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок » [52] подчеркнул в интервью PBS Amanpour 2018 года с Хари Сринивасаном , что ИИ , со всеми его возможностями, никогда не будет способен к творчеству или сопереживанию . [53] Пол Шарр пишет в журнале Foreignaffs , что «сегодняшние технологии искусственного интеллекта мощны, но ненадежны». [54] [i] Джордж Дайсон , историк вычислительной техники, пишет (в так называемом «Законе Дайсона»), что «Любая система, достаточно простая, чтобы ее можно было понять, не будет достаточно сложной, чтобы вести себя разумно, в то время как любая система, достаточно сложная, чтобы вести себя разумно, не будет достаточно сложной, чтобы вести себя разумно». разумно будет слишком сложно понять». [56] Ученый-компьютерщик Алекс Пентланд пишет: «Современные алгоритмы машинного обучения ИИ по своей сути совершенно глупы. Они работают, но работают с помощью грубой силы». [57]
«Искусственный интеллект» является синонимом « машинного интеллекта ». Чем лучше программа ИИ адаптирована к конкретной задаче, тем менее она будет применима к другим конкретным задачам. Абстрагированный общий интеллект ИИ — это далекая перспектива, если вообще осуществимая. Мелани Митчелл отмечает, что программа искусственного интеллекта под названием AlphaGo превзошла одного из лучших в мире игроков в го , но ее «интеллект» не подлежит передаче: она не может «думать» ни о чем, кроме го. Митчелл пишет: «Мы, люди, склонны переоценивать достижения ИИ и недооценивать сложность нашего собственного интеллекта». [58] Пол Тейлор пишет: «Возможно, существует предел тому, что компьютер может делать, не зная, что он манипулирует несовершенными представлениями внешней реальности». [59]
Человечество, возможно, не сможет передать машинам свои творческие усилия в области науки, техники и культуры.
Гэри Маркус предостерегает от обманчивых заявлений о возможностях общего искусственного интеллекта , которые публикуются в пресс-релизах корыстных компаний, которые сообщают прессе и общественности «только то, что компании хотят, чтобы мы знали». [60] Маркус пишет:
Хотя глубокое обучение расширило возможности машин распознавать закономерности в данных , у него есть три основных недостатка. По иронии судьбы, закономерности, которые он изучает, являются поверхностными, а не концептуальными ; результаты, которые он создает, трудно интерпретировать ; и результаты трудно использовать в контексте других процессов, таких как память и мышление . Как отметил ученый-компьютерщик из Гарвардского университета Лес Валиант : «Главная задача [в будущем] — унифицировать формулировку... обучения и рассуждения». [61]
Главной заботой науки и науки является надежность и воспроизводимость полученных результатов. Из всех областей знаний ни одна не способна на такую точность, как физика . Но и там результаты исследований, наблюдений и экспериментов не могут считаться абсолютно достоверными и должны трактоваться вероятностно ; следовательно, статистически . [62]
В 1925 году британский генетик и статистик Рональд Фишер опубликовал «Статистические методы для научных работников» , которые сделали его отцом современной статистики. Он предложил статистический тест, который обобщал совместимость данных с заданной предложенной моделью и давал « значение p ». Он посоветовал добиваться результатов со значениями p ниже 0,05 и не тратить время на результаты выше этого значения. Так возникла идея, что значение p менее 0,05 представляет собой « статистическую значимость » – математическое определение «значимых» результатов. [63]
С тех пор использование значений p для определения статистической значимости экспериментальных результатов способствовало возникновению иллюзии уверенности и кризисам воспроизводимости во многих научных областях , [64] особенно в экспериментальной экономике , биомедицинских исследованиях и психологии . [65]
Каждая статистическая модель опирается на набор предположений о том, как собираются и анализируются данные, а также о том, как исследователи решают представить свои результаты. Эти результаты почти всегда основаны на проверке значимости нулевой гипотезы , которая дает значение p . Такое тестирование направлено не прямо, а косвенно: тестирование значимости предназначено только для того, чтобы указать, стоит ли продолжать данное направление исследований дальше. Он не говорит, насколько вероятно, что гипотеза верна, а вместо этого задает альтернативный вопрос: если бы гипотеза была ложной, насколько маловероятными были бы данные? Важность «статистической значимости», отраженной в значении p , может быть преувеличена или переоценена – то, что легко происходит с небольшими выборками. Это вызвало кризисы репликации . [62]
Некоторые ученые выступают за «переопределение статистической значимости», сдвигая ее порог с 0,05 до 0,005 для заявлений о новых открытиях. Другие говорят, что такое переопределение бесполезно, потому что настоящая проблема заключается в самом существовании порога. [66]
Некоторые ученые предпочитают использовать байесовские методы — более прямой статистический подход, который берет первоначальные убеждения, добавляет новые доказательства и обновляет убеждения. Другая альтернативная процедура — использовать сюрприз — математическую величину, которая корректирует значения p для получения битов — как в компьютерных битах — информации; с этой точки зрения 0,05 является слабым стандартом. [66]
Когда Рональд Фишер принял концепцию «значения» в начале 20 века, это означало «означающее», но не «важное». Статистическая «значительность» с тех пор приобрела чрезмерный оттенок уверенности в достоверности экспериментальных результатов. Статистик Эндрю Гельман говорит: «Первородный грех – это то, что люди хотят уверенности , хотя она неуместна». «В конечном счете, — пишет Лидия Денворт, — успешная теория — это та, которая выдерживает десятилетия тщательного изучения». [66]
Все больше внимания уделяется принципам открытой науки , таким как публикация более подробных протоколов исследований и требование от авторов следовать заранее заданным планам анализа и сообщать об отклонениях от них. [66]
За пятьдесят лет до того, как Флориан Знанецкий опубликовал в 1923 году свою статью, в которой предлагалось создать эмпирическую область исследований для изучения области науки , Александр Гловацкий (более известный под псевдонимом Болеслав Прус ) сделал то же предложение. В публичной лекции 1873 года «Об открытиях и изобретениях» [67] Прус сказал:
До сих пор не существовало науки, описывающей средства совершения открытий и изобретений, и большинство людей, а также многие ученые полагают, что ее никогда не будет. Это ошибка. Когда-нибудь наука о открытиях и изобретениях будет существовать и будет оказывать услуги. Оно возникнет не сразу; сначала проявится лишь ее общий контур, который последующие исследователи исправят и разработают и который еще позднее исследователи приложат к отдельным отраслям знания. [68]
Прус определяет « открытие » как «открытие вещи, которая существовала и существует в природе, но которая прежде была неизвестна людям»; [69] и « изобретение » как «создание вещи, которой ранее не существовало и которую сама природа создать не может». [70]
Он иллюстрирует концепцию «открытия»:
Еще 400 лет назад люди думали, что Земля состоит всего из трех частей: Европы, Азии и Африки; только в 1492 году генуэзец Христофор Колумб отплыл из Европы в Атлантический океан и, продвигаясь все время на запад, через [10 недель] достиг части света, которой европейцы никогда не знали. На этой новой земле он нашел людей медного цвета, которые ходили обнаженными, и нашел растения и животных, отличные от европейских; Короче говоря, он открыл новую часть мира, которую другие позже назовут «Америкой». Мы говорим, что Колумб открыл Америку , потому что Америка уже давно существовала на Земле. [71]
Прус иллюстрирует понятие «изобретение»:
[Еще] 50 лет назад локомотивы были неизвестны, и никто не знал, как их строить; только в 1828 году английский инженер Стефенсон построил первый паровоз и привел его в движение. Итак, мы говорим, что Стефенсон изобрел паровоз, потому что эта машина прежде не существовала и не могла сама по себе возникнуть в природе; это мог сделать только человек. [70]
По мнению Пруса, «изобретения и открытия являются явлениями природы и как таковые подчиняются определенным законам». Это законы «постепенности», «зависимости» и «сочетания». [72]
1. Закон постепенности. Ни одно открытие или изобретение не совершенствуется сразу, а совершенствуется постепенно; точно так же ни одно изобретение или открытие не является делом одного человека, а многих людей, каждый из которых вносит свой небольшой вклад. [73]
2. Закон зависимости. Изобретение или открытие обусловлено предшествующим существованием определенных известных открытий и изобретений. ...Если кольца Сатурна можно увидеть [только] в телескопы, то телескоп должен был быть изобретен до того, как кольца можно было увидеть. [...] [74]
3. Закон сочетания. Любое новое открытие или изобретение представляет собой комбинацию более ранних открытий и изобретений или опирается на них. Когда я изучаю новый минерал, я осматриваю его, нюхаю, пробую... Я соединяю минерал с весами и с огнем... таким образом я узнаю все больше о его свойствах. [75] [й]
Каждый из трех «законов» Пруса влечет за собой важные следствия. Закон постепенности подразумевает следующее: [77]
а) Так как всякое открытие и изобретение требует совершенствования, то давайте не будем гордиться только открытием или изобретением чего-то совершенно нового , но будем работать и над улучшением или более точным познанием того, что уже известно и уже существует. [...] [77] б) Тот же закон постепенности демонстрирует необходимость подготовки специалистов . Кто сможет усовершенствовать часы, как не часовщик, обладающий хорошими всесторонними знаниями своего дела? Кто может открыть новые свойства животного, как не натуралист? [77]
Из закона зависимости вытекают следующие следствия: [77]
а) Ни одно изобретение или открытие, даже такое, которое, казалось бы, не имеет ценности, не должно быть отвергнуто, потому что именно эта мелочь может впоследствии оказаться очень полезной. Казалось бы, нет более простого изобретения, чем игла, однако одежда миллионов людей и средства к существованию миллионов швей зависят от существования иглы. Даже сегодняшней красивой швейной машины не существовало бы, если бы не была изобретена игла. [78] б) Закон зависимости учит нас, что то, что невозможно сделать сегодня, можно сделать позже. Люди много думают о создании летательного аппарата, который мог бы перевозить множество людей и посылок. Изобретение такой машины будет зависеть, среди прочего, от изобретения материала, который был бы, скажем, таким же легким, как бумага, и таким же прочным и огнестойким, как сталь. [79]
Наконец, следствия Пруса из его закона комбинации: [79]
а) Тот, кто хочет стать успешным изобретателем, должен знать очень многое — в самых разных областях. Ибо если новое изобретение представляет собой комбинацию более ранних изобретений, то разум изобретателя является основой, на которой впервые соединяются различные, казалось бы, не связанные друг с другом вещи. Пример: паровая машина объединяет в себе котел для приготовления супа Рамфорда , насос и прялку. [79]
[...] Какая связь между цинком, медью, серной кислотой, магнитом, часовым механизмом и срочным сообщением? Все это должно было сойтись в сознании изобретателя телеграфа... [...] [80]
Чем больше изобретений появляется на свет, тем больше вещей должен знать новый изобретатель; первые, самые ранние и простейшие изобретения были сделаны совершенно необразованными людьми, — но нынешние изобретения, особенно научные, являются продуктами наиболее образованных умов. [...] [81]
б) Второе следствие касается обществ, которые хотят иметь изобретателей. Я сказал, что новое изобретение создается путем соединения самых разнообразных предметов; посмотрим, куда это нас приведет. [81]
Предположим, я хочу сделать изобретение, и кто-то говорит мне: возьмите 100 различных объектов и приведите их в контакт друг с другом, сначала по два, затем по три, наконец, по четыре, и вы придете к результату. новое изобретение. Представьте себе, что я беру горящую свечу, уголь, воду, бумагу, цинк, сахар, серную кислоту и так далее, всего 100 предметов, и соединяю их друг с другом, то есть привожу в контакт первые два: уголь с пламенем, вода с пламенем, сахар с пламенем, цинк с пламенем, сахар с водой и т. д. Каждый раз я буду видеть явление: так, в огне расплавится сахар, сгорит уголь, нагреется цинк и т. д. на. Теперь я буду приводить в контакт одновременно три предмета, например, сахар, цинк и пламя; уголь, сахар и пламя; серная кислота, цинк и вода; и т. д., и я снова испытаю явления. Наконец, я одновременно привожу в контакт четыре объекта, например, сахар, цинк, древесный уголь и серную кислоту. На первый взгляд это очень простой метод, потому что таким образом я мог бы сделать не одно, а дюжину изобретений. Но не превысят ли такие усилия мои возможности? Конечно, так и будет. Сотня предметов, объединенных в пары, тройки и четверки, составят более 4 миллионов комбинаций; так что, если бы я составлял 100 комбинаций в день, мне потребовалось бы более 110 лет, чтобы исчерпать их все! [82]
Но если я один не справлюсь с этой задачей, то справится значительная группа людей. Если бы 1000 из нас собрались вместе, чтобы составить описанные мной комбинации, то любому человеку пришлось бы выполнить лишь немногим более 4000 комбинаций. Если бы каждый из нас выполнял всего лишь 10 комбинаций в день, вместе мы выполнили бы их все менее чем за полтора года: 1000 человек сделали бы изобретение, на создание которого одному человеку пришлось бы потратить более 110 лет… [83] [к]
Вывод совершенно ясен: общество, желающее прославиться своими открытиями и изобретениями, должно иметь очень много людей, работающих во всех отраслях знаний. Один или несколько образованных и гениальных людей сегодня ничего не значат или почти ничего, потому что теперь все делается большим количеством людей. Я хотел бы предложить следующее сравнение: изобретения и открытия подобны лотерее; не каждый игрок выигрывает, но из многих игроков выиграть должны лишь немногие . Дело не в том, что Джон или Пол, потому что они хотят сделать изобретение и потому что они работают для этого, сделают изобретение; но там, где тысячи людей хотят изобретения и работают над ним, изобретение должно появиться так же неизбежно, как камень, не имеющий опоры, должен упасть на землю. [83] [л]
Но, спрашивает Прус, «Какая сила движет утомительными, часто тщетными усилиями [исследователей]? Какая нить проведет этих людей через до сих пор неизведанные области исследований?» [84] [м]
[Ответ] очень прост: человека побуждают к усилиям, в том числе к совершению открытий и изобретений, потребности ; и нитью, ведущей его, является наблюдение : наблюдение за творениями природы и человека. [84]
Я уже говорил, что движущей силой всех открытий и изобретений являются потребности. В самом деле, существует ли работа человека, не удовлетворяющая какой-либо потребности? Мы строим железные дороги, потому что нам нужен быстрый транспорт; мы строим часы, потому что нам нужно измерять время; мы строим швейные машины, потому что скорость [без посторонней помощи] человеческих рук недостаточна. Мы покидаем дом и семью и отправляемся в далекие страны, потому что нас влечет любопытство посмотреть, что находится где-то еще. Мы покидаем общество людей и проводим долгие часы в изнурительных созерцаниях, потому что нами движет жажда знаний, желание решить задачи, которые постоянно бросает мир и жизнь! [84]
Потребности никогда не прекращаются; напротив, они всегда растут. Пока нищий думает о куске хлеба на обед, богач после обеда думает о вине. Пеший путешественник мечтает о примитивной повозке; железнодорожный пассажир требует обогреватель. Младенцу тесно в колыбели; зрелому человеку тесно в мире. Короче говоря, у каждого есть свои потребности, и каждый желает их удовлетворить, и это желание является неиссякаемым источником новых открытий, новых изобретений, словом, всякого прогресса. [85]
Но потребности общие , такие как потребности в еде, сне и одежде; и специальные , такие как потребность в новом паровом двигателе, новом телескопе, новом молотке, новом гаечном ключе. Чтобы понять первые потребности, достаточно быть человеком; чтобы понять нужды последних, надо быть специалистом — опытным работником . Кто лучше портного знает, что нужно портным, и кто лучше портного знает, как найти правильный путь удовлетворения этой потребности? [86]
Теперь рассмотрим, как наблюдение может привести человека к новым идеям; и с этой целью, в качестве примера, представим себе, как в той или иной степени были изобретены глиняные изделия. [86]
Предположим, что где-то на глинистой почве жили первобытные люди, уже познавшие огонь. Когда дождь падал на землю, глина становилась рыхлой; и если вскоре после дождя поверх глины поджигали огонь, то глина под огнем обжигалась и затвердевала. Если бы такое событие произошло несколько раз, люди могли бы наблюдать и впоследствии помнить, что обожженная глина становится твердой, как камень, и не размягчается в воде. Кто-нибудь из первобытных людей мог также, идя по мокрой глине, оставить на ней глубокие следы; после того как солнце высушило землю и снова пошел дождь, первобытные люди могли заметить, что вода в этих впадинах сохраняется дольше, чем на поверхности. Осматривая влажную глину, люди могли заметить, что этот материал легко разминается в пальцах и принимает различные формы. [87]
Некоторые изобретательные люди, возможно, начали придавать глине различные формы животных [...] и т. д., в том числе что-то в форме панциря черепахи, которое использовалось в то время. Другие, помня, что глина затвердевает в огне, возможно, обожгли выдолбленную массу, создав тем самым первую [глиняную] чашу. [88]
После этого усовершенствовать новое изобретение стало относительно легко; кто-то другой мог бы найти глину, более подходящую для таких изделий; кто-то другой мог бы изобрести глазурь и так далее, причем природа и наблюдательность на каждом шагу указывали человеку путь к изобретению. [...] [88]
[Этот пример] иллюстрирует, как люди приходят к различным идеям: внимательно наблюдая за всем и размышляя обо всем . [88]
Возьмем другой пример. [S]иногда в оконном стекле мы обнаруживаем диски и пузырьки, глядя сквозь которые, мы видим предметы более отчетливо, чем невооруженным глазом. Предположим, что бдительный человек, заметив такой пузырь на стекле, достал кусок стекла и показал его другим как игрушку. Возможно, среди них был человек со слабым зрением, который обнаружил, что через пузырь в стекле он видит лучше, чем невооруженным глазом. Более тщательное исследование показало, что двусторонне выпуклое стекло усиливает слабое зрение, и таким образом были изобретены очки. Возможно, сначала люди вырезали стекло для очков из стеклянных панелей, но со временем другие начали измельчать гладкие кусочки стекла в выпуклые линзы и производить настоящие очки. [89]
Искусство шлифовки очков было известно почти 600 лет назад. Пару сотен лет спустя дети некоего шлифовщика очков, играя с линзами, поставили одну перед другой и обнаружили, что через две линзы они видят лучше, чем через одну. Они сообщили об этом любопытном происшествии отцу, и он начал изготавливать трубки с двумя увеличительными линзами и продавать их как игрушку. Галилей, великий итальянский учёный, узнав об этой игрушке, использовал её для другой цели и построил первый телескоп. [90]
Этот пример также показывает нам, что наблюдение ведет человека за руку к изобретениям. Этот пример еще раз демонстрирует истинность постепенности развития изобретений, но, прежде всего, тот факт, что образование усиливает изобретательность человека. Простая шлифовальная машина превратила две увеличительные линзы в игрушку, а Галилей, один из самых образованных людей своего времени, сделал телескоп. Как разум Галилея превосходил разум ремесленника, так и изобретение телескопа превосходило изобретение игрушки. [90] [...]
Три закона [которые обсуждались здесь] чрезвычайно важны и применимы не только к открытиям и изобретениям, но они пронизывают всю природу. Дуб не сразу становится дубом, а начинается с желудя, затем становится саженцем, потом маленьким деревцем и, наконец, могучим дубом: мы видим здесь закон постепенности. Посеянное семя не прорастет, пока не найдет достаточно тепла, воды, почвы и воздуха: здесь мы видим закон зависимости. Наконец, ни одно животное, ни растение, ни даже камень не являются чем-то однородным и простым, а состоят из различных органов: здесь мы видим закон соединения. [91]
Прус считает, что с течением времени увеличение количества открытий и изобретений улучшило качество жизни людей и расширило их знания. «Это постепенное развитие цивилизованных обществ, этот постоянный рост знаний о объектах, существующих в природе, это постоянное увеличение числа орудий и полезных материалов называется прогрессом , или ростом цивилизации » . [92] И наоборот, Прус предупреждает: «Общества и люди, которые не изобретают и не знают, как их использовать, ведут жалкую жизнь и в конечном итоге погибают». [93] [н]
Фундаментальной особенностью научного предприятия является воспроизводимость результатов. «На протяжении десятилетий, — пишет Шеннон Палус, — было… ни для кого не секрет , что [значительная часть] литературы в некоторых областях явно ошибочна». Это фактически саботирует научную деятельность и ежегодно обходится миру во многие миллиарды долларов из-за растраты ресурсов. Препятствием против воспроизводимости является нежелание учёных делиться методиками из-за боязни утратить своё преимущество перед другими учёными. Кроме того, научные журналы и штатные комитеты склонны ценить впечатляющие новые результаты, а не постепенные достижения, которые систематически опираются на существующую литературу. Ученые, которые незаметно проверяют факты работы других или тратят дополнительное время на то, чтобы их собственные протоколы были понятны другим исследователям, мало что получают для себя. [94]
В целях улучшения воспроизводимости научных результатов было предложено, чтобы агентства, финансирующие исследования, финансировали только те проекты, которые включают план обеспечения прозрачности их работы . В 2016 году Национальные институты здравоохранения США представили новые инструкции по применению и вопросы для обзора, чтобы побудить ученых улучшить воспроизводимость. НИЗ запрашивает дополнительную информацию о том, как исследование основывается на предыдущей работе, а также список переменных, которые могут повлиять на исследование, например, пол животных — ранее упускаемый из виду фактор, который побудил во многих исследованиях описывать явления, обнаруженные у самцов животных, как универсальные. . [95]
Аналогично, вопросы, которые спонсор может задать заранее, могут задавать журналы и рецензенты. Одним из решений являются «зарегистрированные отчеты», предварительная регистрация исследований, при которой ученый представляет для публикации результаты анализа исследований и планы разработки перед фактическим проведением исследования. Затем рецензенты оценивают методологию , и журнал обещает напечатать результаты, какими бы они ни были. Чтобы предотвратить чрезмерную зависимость от предварительно зарегистрированных исследований, что могло бы способствовать более безопасным и менее рискованным исследованиям и, таким образом, чрезмерному исправлению проблемы, модель предварительно зарегистрированных исследований можно использовать в тандеме с традиционной моделью, ориентированной на результаты, которая иногда может быть более эффективной. дружелюбный к случайным открытиям. [95]
«Кризис репликации» усугубляется выводом, опубликованным в исследовании, обобщенном в 2021 году историком науки Наоми Орескес , о том, что невоспроизводимые исследования цитируются чаще, чем воспроизводимые: другими словами, плохая наука, похоже, привлекает больше внимания, чем хорошая наука. . Если значительная часть научных достижений невоспроизводима, это не обеспечит надежную основу для принятия решений и может задержать использование науки для разработки новых лекарств и технологий. Это также может подорвать доверие общественности, затруднив вакцинацию людей или действия против изменения климата . [96]
В ходе исследования были выявлены статьи – в журналах по психологии, экономике, а также в журналах Science и Nature – с задокументированными сбоями в воспроизведении. Невоспроизводимые статьи цитировались выше среднего, даже после того, как были опубликованы новости об их невоспроизводимости. [96]
«Эти результаты, — пишет Орескес, — аналогичны результатам исследования 2018 года. Анализ 126 000 каскадов слухов в Твиттере показал, что ложные новости распространяются быстрее и достигают большего числа людей, чем проверенные правдивые утверждения. [Это] были люди, а не [ro] боты, которые несут ответственность за непропорциональное распространение лжи в Интернете». [96]
В отчете Scientific American за 2016 год подчеркивается роль повторных открытий в науке. Исследователи Университета Индианы в Блумингтоне просмотрели 22 миллиона научных работ, опубликованных за прошедшее столетие, и обнаружили десятки «Спящих красавиц» — исследований, которые годами бездействовали, прежде чем их заметили. [97] Главные находки, которые томились дольше всего и позже привлекли самое пристальное внимание ученых, пришли из областей химии, физики и статистики. Спящие открытия были пробуждены учеными из других дисциплин, таких как медицина , в поисках свежих идей и возможности проверить некогда теоретические постулаты. [97] «Спящие красавицы», вероятно, станут еще более распространенными в будущем из-за растущей доступности научной литературы. [97] В отчете Scientific American перечислены 15 лучших «Спящих красавиц»: 7 по химии , 5 по физике , 2 по статистике и 1 по металлургии . [97] Примеры включают:
«Об адсорбции в растворах» Герберта Фрейндлиха (1906 г.) — первая математическая модель адсорбции , когда атомы или молекулы прилипают к поверхности. Сегодня как восстановление окружающей среды , так и дезактивация в промышленных условиях в значительной степени зависят от адсорбции. [97]
А. Эйнштейн , Б. Подольский и Н. Розен , «Можно ли квантово-механическое описание физической реальности считать полным?» Физический обзор , вып. 47 (15 мая 1935 г.), стр. 777–780. Этот знаменитый мысленный эксперимент в квантовой физике , ныне известный как парадокс ЭПР , по инициалам фамилий авторов, обсуждался теоретически, когда он впервые появился. Лишь в 1970-е годы у физики появились экспериментальные средства для проверки квантовой запутанности . [97]
Джон Туркевич, П.К. Стивенсон, Дж. Хиллер, «Исследование процессов зародышеобразования и роста при синтезе коллоидного золота», Обсудить. Фарадей. Соц. , 1951, 11, стр. 55–75, объясняет, как суспендировать наночастицы золота в жидкости. Своим пробуждением он обязан медицине , которая теперь использует наночастицы золота для обнаружения опухолей и доставки лекарств. [97]
Уильям С. Хаммерс и Ричард Э. Оффеман, «Приготовление графитового оксида», Журнал Американского химического общества , том. 80, нет. 6 (20 марта 1958 г.), с. В 1339 году был представлен метод Хаммерса , технология изготовления оксида графита . Недавний интерес к потенциалу графена привлек внимание к статье 1958 года. Оксид графита может служить надежным промежуточным продуктом для двумерного материала. [97]
Историки и социологи отмечают появление в науке « множественных независимых открытий ». Социолог Роберт К. Мертон определил такие «множества» как случаи, когда аналогичные открытия делаются учеными, работающими независимо друг от друга. [98] «Иногда открытия происходят одновременно или почти одновременно; иногда ученый делает новое открытие, которое, без его ведома, сделал кто-то другой много лет назад». [99] [100] Часто упоминаемыми примерами множественных независимых открытий являются независимая формулировка исчисления в 17 веке Исааком Ньютоном , Готфридом Вильгельмом Лейбницем и другими; [101] независимое открытие кислорода в XVIII веке Карлом Вильгельмом Шееле , Джозефом Пристли , Антуаном Лавуазье и другими; и независимая формулировка теории эволюции видов в XIX веке Чарльзом Дарвином и Альфредом Расселом Уоллесом . [102]
Мертон противопоставил «множественное» и «одиночное» — открытие, которое было сделано уникальным ученым или группой ученых, работавших вместе. [103] Он считал, что именно многочисленные открытия, а не уникальные, представляют собой общую закономерность в науке. [104]
Множественные открытия в истории науки подтверждают существование эволюционных моделей науки и техники, таких как меметика (изучение самовоспроизводящихся единиц культуры), эволюционная эпистемология (которая применяет концепции биологической эволюции для изучения роста человеческих знаний). ) и теория культурного отбора (которая изучает социологическую и культурную эволюцию в дарвиновской манере). Вдохновленная рекомбинантной ДНК « парадигма парадигм», описывающая механизм «рекомбинантной концептуализации», утверждает, что новая концепция возникает в результате пересечения ранее существовавших концепций и фактов . Именно это имеется в виду, когда говорят, что ученый, ученый или художник подвергся «влиянию» другого — этимологически это означает, что концепция последнего «влилась» в сознание первого. [105]
Феномен множественных независимых открытий и изобретений можно рассматривать как следствие трех законов Болеслава Пруса : постепенности, зависимости и комбинации (см. « Открытия и изобретения » выше). Первые два закона, в свою очередь, можно рассматривать как следствие третьего закона, поскольку законы постепенности и зависимости предполагают невозможность определенных научных или технологических достижений до появления определенных теорий, фактов или технологий, которые необходимо объединить для достижения успеха. произвести данный научный или технологический прогресс.
Технологии – применение открытий в практических вопросах – показали заметное ускорение в том, что экономист Роберт Дж. Гордон назвал «особым веком», который охватывал период до 1970 года. К тому времени, пишет он, все ключевые технологии современной жизни были на месте: канализация , электричество , механизированное сельское хозяйство , автомагистрали , авиаперевозки , телекоммуникации и тому подобное. Одной из отличительных технологий 21-го века стал iPhone . Между тем, длинный список широко разрекламированных потенциальных крупных технологий все еще находится на стадии прототипа , включая беспилотные автомобили , летающие автомобили , очки дополненной реальности , генную терапию и ядерный синтез . Неотложная цель 21-го века, пишет Гордон, состоит в том, чтобы устранить некоторые последствия последнего великого технологического бума путем разработки доступных технологий с нулевыми и отрицательными выбросами . [106]
Технология — это сумма приемов , навыков , методов и процессов, используемых при производстве товаров или услуг или для достижения целей, таких как научные исследования . Парадоксально, но иногда отмечается, что технология, понимаемая таким образом, берет верх над самими целями – даже в ущерб им. Лаура Грего и Дэвид Райт в статье для журнала Scientific American в 2019 году отмечают, что «нынешние планы противоракетной обороны США во многом обусловлены технологиями , политикой и страхом . Противоракетная оборона не позволит нам избежать нашей уязвимости перед ядерным оружием . Развитие событий создаст препятствия для принятия реальных шагов по снижению ядерных рисков , блокируя дальнейшие сокращения ядерных арсеналов и потенциально стимулируя их новое развертывание». [107]
Физик-астроном Йельского университета Приямвада Натараджан , описывая практически одновременное открытие планеты Нептун в 1846 году Урбеном Леверье и Джоном Коучем Адамсом (после того, как другие астрономы, еще Галилео Галилей в 1612 году, невольно наблюдали планету), комментирует:
Этот эпизод — лишь один из многих, которые доказывают, что наука — это не беспристрастное, нейтральное и объективное занятие, а, скорее, такое, в котором жестокое столкновение идей и личных амбиций часто сочетается с счастливой случайностью, что приводит к новым открытиям. [108]
Практический вопрос касается качеств, которые позволяют некоторым людям достигать выдающихся результатов в своей области работы, и того, как можно способствовать такому творчеству . Мелисса Шиллинг , изучающая инновационную стратегию, определила некоторые черты, общие для восьми крупнейших новаторов в области естественных наук и технологий : Бенджамина Франклина (1706–90), Томаса Эдисона (1847–1931), Николы Теслы (1856–1943), Марии Склодовской. Кюри (1867–1934), Дин Кэмен (1951 г.р.), Стив Джобс (1955–2011 гг.), Альберт Эйнштейн (1879–1955 г.) и Илон Маск (1971 г.р.). [109]
Шиллинг выбирала новаторов в области естественных наук и технологий, а не в других областях, потому что она нашла гораздо больше консенсуса относительно важного вклада в естественные науки и технологии, чем, например, в искусство или музыку. [110] Далее она ограничила круг лиц, связанных с несколькими инновациями. «Когда человек связан только с одним крупным изобретением, гораздо труднее понять, было ли изобретение вызвано личными характеристиками изобретателя или просто тем, что он оказался в нужном месте в нужное время». [111]
Все восемь человек были чрезвычайно умны, но «этого недостаточно, чтобы сделать кого-то серийным революционным новатором». [109] Почти все эти новаторы продемонстрировали очень высокий уровень социальной отстраненности или обособленности (заметным исключением является Бенджамин Франклин). [112] «Их изоляция означала, что они были менее подвержены доминирующим идеям и нормам, а их чувство непринадлежности означало, что даже когда они подвергались воздействию доминирующих идей и норм, они часто были менее склонны их принимать». [113] С раннего возраста все они демонстрировали чрезвычайную веру в свою способность преодолевать препятствия – то, что психологи называют « самоэффективностью ». [113]
«Большинство [из них, — пишет Шиллинг] — руководствовались идеализмом , высшей целью, которая была важнее их собственного комфорта, репутации или семьи. Никола Тесла хотел освободить человечество от труда посредством неограниченной бесплатной энергии и достичь международного мира посредством глобального общение Илон Маск хочет решить мировые энергетические проблемы и колонизировать Марс Бенджамин Франклин стремился к большей социальной гармонии и производительности посредством идеалов эгалитаризма , толерантности , трудолюбия, умеренности и благотворительности Мария Кюри была вдохновлена аргументами польского позитивизма что Польша , находившаяся под властью царской России, могла быть сохранена только благодаря стремлению всех поляков, включая женщин, к образованию и технологическому прогрессу ». [114]
Большинство новаторов также работали усердно и неустанно, потому что находили работу чрезвычайно полезной. У некоторых была чрезвычайно высокая потребность в достижениях. Многие также находили автотелическую работу полезной самой по себе. [115] Удивительно большая часть революционных новаторов были самоучками – людьми-самоучками – и преуспели гораздо больше за пределами классной комнаты, чем внутри. [116]
«Почти все прорывные инновации, — пишет Шиллинг, — начинаются с необычной идеи или с убеждений, которые порывают с общепринятыми представлениями … Однако одних только творческих идей почти никогда не бывает достаточно. У многих людей есть творческие идеи, даже блестящие. Но обычно нам не хватает времени, знаний, денег или мотивации, чтобы действовать в соответствии с этими идеями». Обычно трудно получить помощь других в реализации оригинальных идей, потому что другим людям поначалу часто трудно понять и оценить эти идеи. Таким образом, каждый из революционных новаторов Шиллинга проявил необычайные усилия и настойчивость. [117] Несмотря на это, пишет Шиллинг, «быть в нужном месте в нужное время по-прежнему важно [ред]». [118]
Когда в 1860-х годах швейцарский ботаник Саймон Швенденер обнаружил, что лишайники представляют собой симбиотическое партнерство гриба и водоросли , его открытие сначала встретило сопротивление со стороны научного сообщества. После его открытия, что гриб, который не может производить себе пищу, обеспечивает структуру лишайника, а вклад водорослей заключается в фотосинтетическом производстве пищи, было обнаружено, что у некоторых лишайников пищу обеспечивает цианобактерия , а несколько видов лишайников содержат и водоросль, и цианобактерия, а также гриб. [119]
Натуралист-самоучка Тревор Говард помог изменить парадигму в изучении лишайников и, возможно, всех форм жизни, сделав то, что люди делали в донаучные времена: выйдя на природу и внимательно наблюдая. Его эссе о лишайниках по большей части игнорировались большинством исследователей, поскольку у Говарда нет научных степеней и потому, что некоторые из его радикальных идей не подкреплены строгими данными. [120]
Когда Говард рассказал Тоби Сприбиллу , который в то время не имел среднего образования, о некоторых своих лихенологических идеях, Говард вспоминает: «Он сказал, что я бреду». В конце концов Сприбилле сдал экзамен на получение аттестата средней школы и получил степень доктора философии. получил степень доктора лихенологии в Университете Граца в Австрии и стал доцентом кафедры экологии и эволюции симбиоза в Университете Альберты . В июле 2016 года Сприбилле и его соавторы опубликовали в журнале Science революционную статью, в которой показано, что многие лишайники содержат второй гриб.
Сприбилле считает, что Говард оказал «огромное влияние на мое мышление. [Его эссе] дали мне право думать о лишайниках [неортодоксальным способом] и позволили мне увидеть закономерности, которые я разработал в Бриории со своими соавторами». Несмотря на это, «одной из самых трудных задач было позволить себе непредвзято отнестись к идее о том, что за 150 лет литературы, возможно, полностью упустили теоретическую возможность того, что в симбиозе лишайников может быть более одного грибкового партнера». Сприбилле говорит, что акцент академических кругов на каноне того, что другие считают важным, по своей сути ограничивает. [121]
Вопреки предыдущим исследованиям, показывающим, что более высокий интеллект способствует лучшим лидерам в различных областях деятельности, более поздние исследования показывают, что в определенный момент более высокий IQ можно рассматривать как вред. [122] Десятилетия назад психолог Дин Саймонтон предположил, что слова блестящих лидеров могут пролетать мимо людей, их решения могут быть более сложными для реализации, а последователям может быть труднее относиться к ним. Наконец, в июле 2017 года в журнале «Прикладная психология» он и двое его коллег опубликовали результаты реальных проверок гипотезы. [122] [123]
В исследовании приняли участие 379 мужчин и женщин-лидеров бизнеса в 30 странах, включая сферы банковского дела, розничной торговли и технологий. Менеджеры прошли тесты на IQ — несовершенный, но надежный способ прогнозирования результатов во многих областях — и каждый из них оценивался по стилю руководства и эффективности в среднем восемью коллегами. IQ положительно коррелировал с рейтингами эффективности лидерства, формирования стратегии , видения и некоторых других характеристик — до определенного момента. Рейтинги достигли пика на уровне IQ около 120, что выше, чем у примерно 80% офисных работников. Кроме того, рейтинги снизились. Исследователи предположили, что идеальный IQ может быть выше или ниже в различных областях, в зависимости от того, какие технические или социальные навыки более ценятся в данной рабочей культуре. [122]
Психолог Пол Сакетт, не принимавший участия в исследовании, комментирует: «На мой взгляд, правильная интерпретация работы заключалась бы в том, что она подчеркивает необходимость понять, что делают лидеры с высоким IQ, что приводит к снижению восприятия со стороны последователей. Неправильная интерпретация была бы такой: «Не нанимайте лидеров с высоким IQ». [122] Ведущий автор исследования , психолог Джон Антонакис , предлагает лидерам использовать свой интеллект для создания творческих метафор , которые будут убеждать и вдохновлять других. «Я думаю, что единственный способ, которым умный человек может правильно показать свой интеллект и при этом поддерживать связь с людьми», — говорит Антонакис, — «это говорить харизматично » . [122]
Академическая специализация приносит большую пользу науке и технике, сосредоточив усилия на отдельных дисциплинах. Но чрезмерно узкая специализация может стать препятствием на пути продуктивного сотрудничества между традиционными дисциплинами.
В 2017 году на Манхэттене Джеймс Харрис Саймонс , известный математик и бывший основатель одного из крупнейших в мире хедж-фондов , открыл Flatiron Institute , некоммерческое предприятие, целью которого является применение аналитических стратегий его хедж-фонда к проектам, посвященным расширению знаний и помощь человечеству. [124] Он основал вычислительные подразделения для исследований в области астрофизики, биологии и квантовой физики, [125] и междисциплинарное подразделение по моделированию климата , которое объединяет геологию, океанографию, науку об атмосфере, биологию и климатологию. [126]
Последнее, четвертое подразделение Института Флэтайрон было вдохновлено презентацией в 2017 году руководству института Джона Гротцингера , «биолога-геолога» из Калифорнийского технологического института , который объяснил проблемы моделирования климата. Гротцингер был специалистом по историческому изменению климата, в частности, по тому, что стало причиной великого пермского вымирания , во время которого вымерли практически все виды. Чтобы правильно оценить этот катаклизм, нужно было понять как геологические породы, так и состав океана, но геологи мало взаимодействовали с физиками-океанографами . Лучшее сотрудничество Гротцингера стало результатом случайного обеда с океанографом. Моделирование климата было по своей сути сложной проблемой, которая усугублялась структурными подразделениями академических кругов . «Если бы все это было под одним зонтиком… это могло бы привести [намного раньше] к крупному прорыву». Саймонс и его команда нашли презентацию Гротцингера убедительной, и Институт Флэтайрон решил создать свое четвертое и последнее вычислительное подразделение. [126]
Социолог Гарриет Цукерман в своем исследовании 1977 года среди лауреатов Нобелевской премии по естественным наукам в США была поражена тем фактом, что более половины (48) из 92 лауреатов, которые к 1972 году провели свои исследования, получившие премию в США, работали либо в качестве студентов, докторантов или младших сотрудников старших нобелевских лауреатов. Кроме того, эти 48 будущих лауреатов работали под руководством 71 магистра-лауреата. [127] [о]
Социальная вязкость гарантирует, что не каждый квалифицированный начинающий ученый получает доступ к наиболее продуктивным центрам научной мысли. Тем не менее, пишет Цукерман: «В некоторой степени многообещающие студенты могут выбирать мастеров, с которыми работать, а магистры могут выбирать среди когорт студентов, желающих учиться. Этот процесс двустороннего ассортативного отбора заметно работает среди ультраэлиты. Действительные и потенциальные члены этой элиты выбирают своих родителей-ученых, а вместе с ними и своих предков-ученых, точно так же, как позже они выбирают свое потомство-ученое, а вместе с ним и своих потомков-ученых». [129]
Цукерман пишет: «Линии от элитных учеников к элитным мастерам, которые сами были элитными учениками, и так до бесконечности, часто уходят далеко в историю науки , задолго до 1900 года, когда завещание [Альфреда] Нобеля положило начало тому, что сейчас В качестве примера многих длинных исторических цепочек элитных мастеров и учеников можно привести английского лауреата немецкого происхождения Ганса Кребса (1953), который прослеживает свою научную линию [...] вплоть до своего учителя. , лауреат 1931 года Отто Варбург , Варбург учился у Эмиля Фис[ц]хера [1852–1919], получившего премию в 1902 году в возрасте 50 лет, за три года до того, как она была вручена [в 1905 году] его учителю Адольфу фон Байер [1835–1917], в возрасте 70 лет. Эта линия, состоящая из четырех нобелевских мастеров и учеников, имеет свои донобелевские корни . чьи идеи структурных формул произвели революцию в органической химии и который, пожалуй, наиболее известен благодаря часто пересказываемой истории о том, как он обнаружил во сне кольцевую структуру бензола (1865). Сам Кекуле обучался у великого химика-органика Юстуса фон Либиха (1803–1873), который учился в Сорбонне у мастера Ж[озефа] Л[уи] Гей-Люссака (1778–1850), который сам когда-то был учеником Клода . Луи Бертолле (1748–1822). Среди своих многочисленных институциональных и когнитивных достижений Бертолле помог основать Политехническую школу , служил научным советником Наполеона в Египте и, что более важно для наших целей, работал с [Антуаном] Лавуазье [1743–1794] над пересмотром стандартной системы химическая номенклатура ». [130]
Социолог Майкл П. Фаррелл изучал тесные творческие группы и пишет: «Большинство хрупких идей, заложивших основу нового видения, возникали не тогда, когда вся группа была вместе и не когда ее члены работали в одиночку, а когда они сотрудничали и реагировали на друг друга парами». [131] Франсуа Жакоб , который вместе с Жаком Моно стал пионером в изучении регуляции генов , отмечает, что к середине 20-го века большинство исследований в области молекулярной биологии проводилось парами. «Двое лучше, чем один, для придумывания теорий и построения моделей», — пишет Джейкоб. «Поскольку когда над проблемой работают два разума, идеи разлетаются гуще и быстрее. Они передаются от партнера к партнеру… И в процессе этого иллюзии скорее пресекаются в зародыше». По состоянию на 2018 год, за предыдущие 35 лет, около половины Нобелевских премий по физиологии и медицине было получено научными партнерствами. [132] Джеймс Сомерс описывает замечательное партнерство между ведущими разработчиками программного обеспечения Google Джеффом Дином и Санджаем Гемаватом . [133]
Двойное сотрудничество также сыграло важную роль в творческих начинаниях за пределами естественных наук и технологий ; примерами являются совместное творение импрессионизма Клода Моне и Пьера-Огюста Ренуара в 1869 году , шестилетнее совместное создание кубизма Пабло Пикассо и Жоржа Брака , а также совместная работа Джона Леннона и Пола Маккартни над песнями группы «Битлз» . . «Все, — пишет Джеймс Сомерс, — попадают в творческую колею, но два человека редко делают это одновременно». [134]
То же самое высказал Фрэнсис Крик , член известного научного дуэта Фрэнсиса Крика и Джеймса Уотсона , которые вместе открыли структуру генетического материала , ДНК . В конце телевизионного документального фильма PBS о Джеймсе Уотсоне в видеоролике Крик объясняет Ватсону, что их сотрудничество имело решающее значение для их открытия, потому что, когда один из них ошибался, другой его исправлял. [135]
То, что получило название « Большая наука », возникло в результате Манхэттенского проекта США времен Второй мировой войны , в результате которого было создано первое в мире ядерное оружие ; а Большая наука с тех пор ассоциируется с физикой , которая требует массивных ускорителей частиц . В биологии «Большая наука» дебютировала в 1990 году с проектом «Геном человека» по секвенированию ДНК человека . В 2013 году нейробиология стала областью большой науки, когда США объявили об инициативе BRAIN , а Европейский Союз объявил о проекте «Человеческий мозг» . О новых крупных инициативах в области исследований мозга также объявили Израиль, Канада, Австралия, Новая Зеландия, Япония и Китай. [136]
Ранее успешные проекты «Большой науки» приучили политиков, средства массовой информации и общественность относиться к программам «Большой науки» иногда с некритической благосклонностью. [137]
Американская инициатива BRAIN была вдохновлена обеспокоенностью по поводу распространения и стоимости психических расстройств, а также энтузиазмом по поводу новых технологий манипулирования мозгом, таких как оптогенетика . [138] После нескольких первых фальстартов Национальный институт психического здоровья США позволил ученым страны определить Инициативу BRAIN, и это привело к амбициозной междисциплинарной программе по разработке новых технологических инструментов для лучшего мониторинга, измерения и моделирования мозга. Конкуренция в исследованиях была обеспечена процессом рецензирования Национального института психического здоровья . [137]
В Европейском Союзе проект Европейской комиссии «Человеческий мозг» стартовал с трудом, потому что политические и экономические соображения затмевали вопросы, касающиеся осуществимости первоначальной научной программы проекта, основанной главным образом на компьютерном моделировании нейронных цепей . Четыре года назад, в 2009 году, опасаясь, что Европейский Союз еще больше отстанет от США в компьютерных и других технологиях, Европейский Союз начал создавать конкуренцию проектам Большой науки, и первоначальная программа проекта «Человеческий мозг» казалась подходящей для этого. для европейской программы, которая могла бы стать лидером в области передовых и новых технологий. [138] Только в 2015 году, после того как более 800 европейских нейробиологов пригрозили бойкотировать общеевропейское сотрудничество, в проект «Человеческий мозг» были внесены изменения, заменившие многие из первоначальных политических и экономических соображений научными. [139]
По состоянию на 2019 год проект Европейского Союза по созданию человеческого мозга не оправдал своих экстравагантных обещаний. [140]
Натан Мирвольд , бывший главный технический директор Microsoft и основатель Microsoft Research , утверждает, что финансирование фундаментальной науки нельзя оставлять частному сектору — что «без государственных ресурсов фундаментальная наука застопорится». [141] Он отмечает, что общая теория относительности Альберта Эйнштейна , опубликованная в 1915 году, не родилась в его мозгу в мгновение ока; он работал над ней многие годы, и наконец его завершило соперничество с математиком Дэвидом Гильбертом . [141] История почти любого знакового научного открытия или технологического изобретения — лампочки , транзистора , ДНК и даже Интернета — показывает, что известные имена, которым приписывают прорыв, «были всего на несколько шагов впереди группы конкурентов». Некоторые писатели и выборные должностные лица использовали этот феномен « параллельных инноваций », чтобы выступить против государственного финансирования фундаментальных исследований: правительство, утверждают они, должно предоставить компаниям возможность финансировать необходимые им исследования. [141]
Мирволд пишет, что такие аргументы опасно ошибочны: без государственной поддержки большинство фундаментальных научных исследований никогда не состоится. «Наиболее очевидно это справедливо для тех чистых исследований, которые принесли... большие интеллектуальные выгоды, но не принесли никакой прибыли, например, работа, которая принесла нам бозон Хиггса , или понимание того, что в центре Вселенной находится сверхмассивная черная дыра. Млечный Путь , или открытие метановых морей на поверхности спутника Сатурна Титана Исследовательские лаборатории компании занимались подобными работами: в лаборатории Bell Labs компании AT&T были обнаружены экспериментальные доказательства Большого взрыва , за что была присуждена Нобелевская премия .Теперь те времена прошли». [141]
Даже в прикладных областях, таких как материаловедение и информатика , пишет Мирвольд, «компании теперь понимают, что фундаментальные исследования — это форма благотворительности , поэтому они избегают их». Ученые Bell Labs создали транзистор , но это изобретение принесло миллиарды долларов Intel и Microsoft . Инженеры Xerox PARC изобрели современный графический интерфейс пользователя , но больше всего от этого выиграли Apple и Microsoft. Исследователи IBM первыми применили гигантское магнитосопротивление для увеличения емкости жестких дисков , но вскоре уступили бизнес по производству жестких дисков Seagate и Western Digital . [141]
Исследователям компаний теперь приходится сосредоточиваться на инновациях, которые могут быстро принести доход; в противном случае бюджет исследований не мог бы быть оправдан для инвесторов компании. «Те, кто верит, что компании, ориентированные на прибыль, будут альтруистически платить за фундаментальную науку, которая принесет широкомасштабные выгоды – но в основном для других, а не для целого поколения – наивны.... Если бы правительство предоставило частному сектору возможность платить за Те исследования , которые уцелели, будут проводиться в основном тайно, из-за страха передать следующую большую вещь конкуренту». [141]
Государственные инвестиции столь же важны в области биологических исследований. По словам Уильяма А. Хазелтайна , бывшего профессора Гарвардской медицинской школы и основателя университетских исследовательских отделов рака и ВИЧ/СПИДа, ранние усилия по борьбе с пандемией Covid-19 были затруднены из-за того, что правительства и промышленность повсюду «прекратили исследования коронавируса» . финансирование в 2006 году после того, как первая пандемия атипичной пневмонии [...] утихла, и снова в годы, сразу после MERS [вспышка, также вызванная коронавирусом], когда казалось, что ее можно контролировать. [142] [...] Развитие Разработка многообещающих лекарств против SARS и MERS, которые могли бы быть активны и против SARS-CoV-2 [во время пандемии Covid-19], осталась незавершенной из-за нехватки денег». [143] Хазелтайн продолжает:
Кризис ВИЧ научил нас тому, что важно иметь уже налаженные каналы исследований. [Именно исследования рака в 1950-х, 1960-х и 1970-х годах заложили основу для исследований ВИЧ/СПИДа. [В течение этих десятилетий правительство [отреагировало] на обеспокоенность общественности, резко увеличив федеральное финансирование исследований рака [...]. Эти усилия [завершились] одобрением Конгрессом Национального закона о раке президента Ричарда Никсона в 1971 году. Это [создало] науку, необходимую нам для выявления и понимания ВИЧ в 1980-х годах, хотя, конечно, никто не знал, что отдача будет грядущей. [143]
В 1980-е годы администрация Рейгана не хотела говорить о СПИДе или выделять значительные средства на исследования ВИЧ. [Но как только появилась новость о том, что актер Рок Хадсон серьезно болен СПИДом, [...] 320 миллионов долларов [были добавлены к] бюджету 1986 финансового года на исследования СПИДа. [...] Я помог [...] разработать эту первую программу исследований СПИДа, финансируемую Конгрессом, вместе с Энтони Фаучи , врачом, который сейчас возглавляет [США] борьбу с COVID-19. [143] [...]
[Набор] инструментов для вирусных и фармацевтических исследований значительно улучшился за последние 36 лет с момента открытия ВИЧ. То, что раньше занимало пять или десять лет в 1980-х и 1990-х годах, во многих случаях теперь можно сделать за пять или десять месяцев. Мы можем быстро идентифицировать и синтезировать химические вещества, чтобы предсказать, какие лекарства будут эффективными. Мы можем провести криоэлектронную микроскопию , чтобы исследовать структуры вируса и смоделировать взаимодействие молекул за считанные недели, а раньше на это уходили годы. Урок заключается в том, чтобы никогда не терять бдительности, когда дело доходит до финансирования антивирусных исследований. У нас не было бы никакой надежды победить Covid-19, если бы не достижения молекулярной биологии, которых мы достигли во время предыдущих битв с вирусами. То, что мы узнаем на этот раз, поможет нам [...] во время следующей пандемии, но мы должны продолжать получать деньги. [143]
Дополнительный взгляд на финансирование научных исследований дает Д.Т. Макс, пишущий об Институте Флэтайрон , вычислительном центре, созданном в 2017 году на Манхэттене для оказания ученым математической помощи. Институт Флэтайрон был основан Джеймсом Харрисом Саймонсом , математиком, который использовал математические алгоритмы , чтобы стать миллиардером на Уолл-стрит . В институте есть три вычислительных отдела, специализирующихся соответственно на астрофизике , биологии и квантовой физике , а также работает над четвертым отделом моделирования климата , который будет включать в себя интерфейсы геологии , океанографии , науки об атмосфере , биологии и климатологии . [126]
Институт Флэтайрон является частью тенденции в науке к исследованиям, финансируемым из частных источников. В Соединенных Штатах фундаментальная наука традиционно финансируется университетами или правительством, но частные институты часто действуют быстрее и целенаправленнее. С 1990-х годов, когда Кремниевая долина начала производить миллиардеров, в США возникли частные институты. В 1997 году Ларри Эллисон основал Медицинский фонд Эллисона для изучения биологии старения . В 2003 году Пол Аллен основал Алленовский институт наук о мозге . В 2010 году Эрик Шмидт основал Институт океана Шмидта . [144]
Эти институты принесли много пользы, отчасти предоставив альтернативы более жестким системам. Но у частных фондов также есть обязательства. Богатые благотворители склонны направлять свои средства на личные нужды. И фонды не облагаются налогом; большая часть денег, которые их поддерживают, в противном случае пошла бы правительству. [144]
Джон П.А. Иоаннидис из Медицинской школы Стэнфордского университета пишет: «Появляется все больше свидетельств того, что некоторые способы, которыми мы проводим, оцениваем, сообщаем и распространяем исследования, крайне неэффективны. В серии статей, опубликованных в журнале The Lancet в 2014 году ... подсчитано, что 85 процент инвестиций в биомедицинские исследования тратится впустую. Многие другие дисциплины имеют аналогичные проблемы». [145] Иоаннидис выделяет некоторые предубеждения в финансировании науки, которые подрывают эффективность научного предприятия, и предлагает решения:
Финансирование слишком малого количества ученых: «Большой успех [в научных исследованиях] во многом является результатом удачи, а также упорного труда. Исследователи, которые в настоящее время получают огромное финансирование, не обязательно являются настоящими суперзвездами; они могут просто иметь лучшие связи». Решения: «Использовать лотерею, чтобы решить, какие заявки на гранты следует финансировать (возможно, после того, как они пройдут базовую проверку)... Переместить... средства от пожилых людей к более молодым исследователям...» [145]
Никакой награды за прозрачность : «Многие научные протоколы, методы анализа, вычислительные процессы и данные непрозрачны . экспериментальной экономики и более чем в 75 процентах ведущих статей, определяющих новые цели для лечения рака. [Ученые] не получают вознаграждения за то, что делятся своими методами». Решения: «Создать лучшую инфраструктуру, обеспечивающую прозрачность, открытость и обмен информацией. Сделать прозрачность обязательным условием для финансирования. [П]рекомендательно нанимать, продвигать или удерживать... сторонников прозрачности». [145]
Никакой поддержки репликации : репликация необходима для научного метода . Тем не менее, находясь под давлением необходимости делать новые открытия , у исследователей, как правило, мало стимулов и много контрстимулов, чтобы попытаться воспроизвести результаты предыдущих исследований. Решения: «Финансирующие агентства должны платить за повторные исследования. Прогресс ученых должен основываться не только на их открытиях, но и на их результатах повторения». [145]
Никакого финансирования для молодых ученых: « Вернер Гейзенберг , Альберт Эйнштейн , Поль Дирак и Вольфганг Паули внесли свой выдающийся вклад, когда им было около 20 лет». Но средний возраст ученых-биомедиков, получающих свой первый существенный грант, составляет 46 лет. Средний возраст профессора в США составляет 55 лет. Решения: «Большая часть финансирования должна быть выделена для молодых исследователей. Университеты должны попытаться остановить старение распределение профессорско-преподавательского состава путем найма большего количества молодых исследователей». [145]
Непредвзятые источники финансирования: «Большая часть финансирования исследований и разработок в США поступает не от правительства, а из частных коммерческих источников, что приводит к неизбежным конфликтам интересов и давлению с целью достижения результатов, благоприятных для спонсора». Решения: «Ограничить или даже запретить финансирование, имеющее явный конфликт интересов. Журналы не должны принимать исследования с такими конфликтами. В случае менее заметных конфликтов как минимум обеспечить прозрачное и тщательное раскрытие информации». [146] [п]
Финансирование неправильных областей: «Хорошо финансируемые области привлекают больше ученых для работы на них, что увеличивает охват их лоббирования, подпитывая порочный круг . Некоторые укоренившиеся области поглощают огромное финансирование, даже несмотря на то, что они явно продемонстрировали ограниченную доходность или неисправимые недостатки». Решения: «Независимая, беспристрастная оценка результатов необходима для щедро финансируемых областей. Следует выделять больше средств на новые области и области с высоким риском. Исследователей следует поощрять менять области, тогда как в настоящее время у них есть стимул сосредоточиться на одной области. " [146]
Недостаточные расходы: военный бюджет США (886 миллиардов долларов) в 24 раза превышает бюджет Национальных институтов здравоохранения (37 миллиардов долларов). «Инвестиции в науку приносят пользу обществу в целом, однако попытки убедить общественность часто усугубляют ситуацию, когда лидеры науки с благими намерениями обещают невозможное, например, быструю ликвидацию всех видов рака или болезни Альцгеймера ». Решения: «Нам необходимо рассказать о том, как используется финансирование науки, сделав более ясным научный процесс, в том числе количество ученых, необходимых для достижения крупных достижений... Мы также могли бы представить более убедительные аргументы в пользу науки, если бы могли показать, что мы усердно работаем над улучшением того, как мы его управляем». [146]
Вознаграждение тех, кто тратит большие средства: «Решения о найме, продвижении по службе и сроке пребывания в должности в первую очередь зависят от способности исследователя обеспечить высокий уровень финансирования. Но стоимость проекта не обязательно коррелирует с его важностью. Такие структуры вознаграждения выбираются в основном для политически подкованных менеджеров, которые знают, как поглощать деньги». Решения: «Мы должны вознаграждать ученых за высококачественную работу, воспроизводимость и социальную ценность, а не за обеспечение финансирования. Отличные исследования можно проводить практически без финансирования, за исключением защищенного времени. Учреждения должны предоставлять это время и уважать ученых, которые могут добиться больших успехов. работать, не тратя кучу денег». [146]
Отсутствие финансирования для идей с высоким уровнем риска: «Давление, требующее, чтобы деньги налогоплательщиков были «правильно потрачены», заставляет правительственных спонсоров поддерживать проекты, которые, скорее всего, окупятся с положительным результатом, даже если более рискованные проекты могут привести к более важным, но менее гарантированным достижениям. Промышленность также избегает инвестиций в проекты с высоким уровнем риска... Инновации чрезвычайно трудно, если вообще возможно, предсказать...» Решения: «Финансируйте выдающихся ученых, а не проекты, и дайте им свободу выбирать направления исследований по своему усмотрению. Некоторые учреждения, такие как Медицинский институт Говарда Хьюза, уже успешно используют эту модель». Необходимо донести до общественности и политиков, что наука – это совокупные инвестиции, что никто не может знать заранее, какие проекты будут успешными, и что успех следует оценивать по всей программе, а не по отдельному эксперименту или результату. [146]
Недостаток качественных данных: «Существует относительно ограниченное количество данных о том, какие научные практики работают лучше всего. Нам нужно больше исследований в области исследований (« мета-исследований »), чтобы понять, как лучше всего выполнять, оценивать, анализировать, распространять и вознаграждать науку». Решения: «Мы должны инвестировать в изучение того, как получить лучшую науку и как выбрать и вознаградить лучших ученых». [146]
Наоми Орескес , профессор истории науки Гарвардского университета , пишет о желательности разнообразия в биографии учёных.
История науки изобилует [...] случаями женоненавистничества , предрассудков и предвзятости . На протяжении веков биологи продвигали ложные теории о женской неполноценности, а научные учреждения обычно запрещали участие женщин. Историк науки [...] Маргарет Росситер задокументировала, как в середине 19 века женщины-ученые создали свои собственные научные общества, чтобы компенсировать отказ своих коллег-мужчин признать их работу. Шэрон Берч МакГрейн заполнила целый том историями женщин, которые должны были быть удостоены Нобелевской премии за работу, которую они проделали в сотрудничестве с коллегами-мужчинами – или, что еще хуже, за то, что они их украли. [...] Расовая предвзятость была, по крайней мере, столь же пагубной, как и гендерная предвзятость ; в конце концов, именно ученые систематизировали концепцию расы как биологическую категорию, которая носила не просто описательный, но и иерархический характер. [148]
[...] [C] когнитивная наука показывает, что люди склонны к предвзятости, неправильному восприятию, мотивированным рассуждениям и другим интеллектуальным ошибкам. Поскольку рассуждение происходит медленно и сложно, мы полагаемся на эвристику — интеллектуальные методы, которые часто работают, но иногда совершенно терпят неудачу. (Вера в то, что мужчины, как правило, лучше женщин в математике, является одним из утомительных примеров.) [...] [148]
[...] Наука — это коллективное усилие, и она работает лучше всего, когда научные сообщества разнообразны. [H]гетерогенные сообщества с большей вероятностью, чем однородные, смогут выявить «слепые пятна» и исправить их. Наука не исправляет себя; ученые поправляют друг друга посредством критического опроса. А это означает готовность подвергать сомнению не только утверждения о внешнем мире, но и утверждения о собственных практиках и процессах [ученых]. [148]
Клэр Помрой, президент Фонда Ласкера , который занимается продвижением медицинских исследований , отмечает, что женщины-ученые по-прежнему подвергаются дискриминации при профессиональном развитии. [149]
Хотя процент докторских степеней, присуждаемых женщинам в области наук о жизни в Соединенных Штатах, увеличился с 15 до 52 процентов в период с 1969 по 2009 год, только треть доцентов и менее одной пятой профессоров в областях, связанных с биологией, в 2009 году были женщинами. Женщины составляют лишь 15 процентов постоянных заведующих кафедрами медицинских вузов и едва ли 16 процентов деканов медицинских вузов. [149]
Проблема заключается в культуре неосознанной предвзятости , из-за которой многие женщины чувствуют себя деморализованными и маргинализованными. В одном исследовании преподавателям естественных наук были предоставлены идентичные резюме , в которых имена и пол двух кандидатов были поменяны местами; Преподаватели как мужского , так и женского пола сочли заявителя-мужчину более компетентным и предложили ему более высокую зарплату. [149]
Бессознательная предвзятость также проявляется как «микронападки» на женщин-ученых : якобы незначительные сексистские шутки и оскорбления, которые накапливаются с годами и подрывают уверенность и амбиции. Как пишет Клэр Помрой: «Каждый раз предполагается, что единственная женщина в лабораторной группе будет играть роль записывающего секретаря, каждый раз, когда план исследования завершается в мужском туалете между заседаниями конференции, каждый раз, когда женщину не приглашают туда». пошел за пивом после пленарной лекции в беседу, ущерб усиливается». [149]
«Когда я разговариваю с группами женщин-ученых, — пишет Помрой, — я часто спрашиваю их, были ли они когда-нибудь на собрании, на котором они давали рекомендацию, игнорировали ее, а затем слышали, как мужчину хвалили и поддерживали за то, что он сделал то же самое». несколько минут спустя. Каждый раз, когда большинство женщин в аудитории поднимают руки. Микронападения особенно разрушительны, когда они исходят от учителя естественных наук средней школы , наставника колледжа , декана университета или члена научной элиты, удостоенного награды престижная премия — тех самых людей, которые должны вдохновлять и поддерживать следующее поколение учёных». [149]
Сексуальные домогательства более распространены в академических кругах , чем в любом другом социальном секторе, за исключением армии . В отчете Национальной академии наук, техники и медицины за июнь 2018 года говорится, что сексуальные домогательства наносят вред отдельным людям, уменьшают количество научных талантов и в конечном итоге наносят ущерб целостности науки. [150]
Паула Джонсон , сопредседатель комитета, составившего доклад, описывает некоторые меры по предотвращению сексуальных домогательств в науке. Можно было бы заменить индивидуальное наставничество обучаемых групповым и отделить отношения наставничества от финансовой зависимости обучаемого от наставника. Другим способом было бы запретить использование соглашений о конфиденциальности в связи со случаями преследования. [150]
Новый подход к сообщению о сексуальных домогательствах, получивший название «Каллисто» , который был принят некоторыми высшими учебными заведениями, позволяет пострадавшим людям фиксировать случаи сексуальных домогательств с указанием даты, фактически не сообщая о них официально. Эта программа позволяет людям видеть, записывали ли другие случаи преследования со стороны того же человека, и анонимно делиться информацией. [150]
Психолог Андрей Цимпиан и профессор философии Сара-Джейн Лесли предложили теорию, объясняющую, почему американские женщины и афроамериканцы часто неуловимо удерживаются от стремления войти в определенные академические области из-за неуместного акцента на гениальности . [151] Симпиан и Лесли заметили, что их соответствующие области схожи по своей сути, но придерживаются разных взглядов на то, что важно для успеха. Гораздо больше, чем психологи, философы ценят определенный тип человека : «блестящую суперзвезду» с исключительным умом. Психологи более склонны полагать, что ведущие специалисты в области психологии достигли своих позиций благодаря упорному труду и опыту. [152] В 2015 г. женщины составили менее 30% докторских степеней по философии; Афроамериканцы составляли лишь 1% докторов философии по философии. Психология, с другой стороны, успешно привлекала женщин (72% докторов философии по психологии в 2015 году) и афроамериканцев (6% докторов философии по психологии). [153]
Раннее понимание этих различий было предоставлено Симпиану и Лесли благодаря работе психолога Кэрол Двек . Она и ее коллеги показали, что убеждения человека в отношении способностей имеют большое значение для его конечного успеха. Человек, который рассматривает талант как устойчивую черту, мотивирован «продемонстрировать свои способности» и избегать ошибок . Напротив, человек, который принимает « мышление роста », рассматривает свои текущие способности как незавершенную работу: для такого человека ошибки — это не обвинение, а ценный сигнал, указывающий, какие из его навыков нуждаются в доработке. [154] Симпиан и Лесли и их коллеги проверили гипотезу о том, что отношение к «гению» и неприемлемости ошибок в различных академических областях может объяснять относительную привлекательность этих областей для американских женщин и афроамериканцев. Они сделали это, связавшись с академическими специалистами из самых разных дисциплин и спросив их, считают ли они, что для успеха в их области требуется какая-то форма исключительного интеллектуального таланта. Ответы, полученные от почти 2000 ученых в 30 областях, соответствовали распределению докторских степеней так, как и ожидали Кимпиан и Лесли: области, в которых больше внимания уделялось блестящим способностям, также давали меньше докторских степеней женщинам и афроамериканцам. Например, доля женщин и афроамериканских докторов наук в области психологии была выше, чем аналогичная доля в философии, математике или физике. [155]
Дальнейшее исследование показало, что неакадемики разделяют схожие представления о том, какие области требуют блестящих способностей. Воздействие этих идей дома или в школе может отбить охоту у молодых членов стереотипных групп делать определенные карьеры, например, в области естественных наук или инженерии. Чтобы изучить это, Симпиан и Лесли задали сотням пяти-, шести- и семилетних мальчиков и девочек вопросы, чтобы определить, ассоциируют ли они свою «действительность, действительно умность» (т. е. «гениальность») со своим полом. Результаты, опубликованные в январе 2017 года в журнале Science , соответствовали данным научной литературы о раннем приобретении сексуальных стереотипов. Пятилетние мальчики и девочки не показали различий в самооценке; но к шести годам девочки уже меньше думали, что девочки «очень, очень умные». Затем авторы познакомили другую группу пяти-, шести- и семилетних детей с незнакомыми игровыми занятиями, которые авторы описали как «для действительно очень умных детей». Сравнение интереса мальчиков и девочек к этим видам деятельности в каждом возрасте показало отсутствие половых различий в возрасте пяти лет, но значительно больший интерес со стороны мальчиков в возрасте шести и семи лет — именно в возрасте, когда возникают стереотипы. [156]
Симпиан и Лесли приходят к выводу, что «учитывая современные социальные стереотипы, сообщения, изображающие [гений или блестящие способности] как исключительно необходимые [для академического успеха], могут без необходимости отпугивать талантливых членов стереотипных групп». [156]
Во многом из-за своей растущей популярности астроном и популяризатор науки Карл Саган , создатель сериала PBS TV 1980 года « Космос », стал объектом насмешек со стороны коллег-ученых и не смог получить должность в Гарвардском университете в 1960-х годах и членство в Национальной академии наук. наук в 1990-е годы. Одноименный «эффект Сагана» сохраняется: как группа, ученые по- прежнему отговаривают отдельных исследователей от взаимодействия с общественностью, если они уже не являются авторитетными старшими исследователями. [157] [158]
Действие эффекта Сагана лишает общество всего спектра знаний, необходимых для принятия обоснованных решений по сложным вопросам, включая генную инженерию , изменение климата и альтернативные источники энергии . Меньше научных голосов означает меньше аргументов против антинаучной или псевдонаучной дискуссии. Эффект Сагана также создает ложное впечатление, что наука является прерогативой белых мужчин старшего возраста (которые доминируют на высших должностях), тем самым отговаривая женщин и представителей меньшинств от рассмотрения научной карьеры. [157]
На долговечность эффекта Сагана влияет ряд факторов. В разгар научной революции 17 века многие исследователи подражали примеру Исаака Ньютона , который посвятил себя физике и математике и никогда не был женат. Этих ученых считали чистыми искателями истины, которых не отвлекали более приземленные проблемы. Точно так же сегодня все, что отвлекает ученых от их исследований, например, хобби или участие в публичных дебатах, может подорвать их авторитет как исследователей. [159]
Другим, более прозаическим фактором устойчивости эффекта Сагана может быть профессиональная ревность . [159]
Однако, похоже, есть некоторые признаки того, что взаимодействие с остальным обществом становится менее опасным для научной карьеры. Сейчас так много людей имеют аккаунты в социальных сетях, что стать публичной фигурой для ученых уже не так необычно, как раньше. Более того, поскольку традиционные источники финансирования стагнируют, выход на биржу иногда приводит к появлению новых, нетрадиционных потоков финансирования. Некоторые учреждения, такие как Университет Эмори и Массачусетский технологический институт, возможно, начали ценить информационно-пропагандистскую деятельность как область академической деятельности в дополнение к традиционным функциям исследований, преподавания и управления. Исключительный среди федеральных финансирующих агентств, Национальный научный фонд теперь официально выступает за популяризацию. [160] [158]
Подобно инфекционным заболеваниям , идеи в академических кругах заразны. Но почему некоторые идеи приобретают большую популярность, в то время как столь же хорошие остаются в относительной безвестности, было неясно. Команда ученых-компьютерщиков использовала эпидемиологическую модель , чтобы смоделировать, как идеи перемещаются из одного академического учреждения в другое. Результаты моделирования, опубликованные в октябре 2018 года, показывают, что идеи, исходящие из престижных учреждений, вызывают более крупные «эпидемии», чем столь же хорошие идеи из менее известных мест. Это открытие показывает большую слабость в том, как ведется наука. Многие высококвалифицированные люди с хорошими идеями не получают должностей в самых престижных учреждениях; многие хорошие работы, опубликованные работниками менее престижных мест, игнорируются другими учеными и учеными, потому что они не обращают на них внимания. [161]
Наоми Орескес отмечает еще один недостаток отказа от государственных университетов в пользу школ Лиги плюща : «В 1970 году для большинства рабочих мест не требовалось высшее образование . Те, кто заботится о равенстве возможностей , должны уделять меньше внимания немногим счастливчикам, которые поступают в Гарвард или другие высокоселективные частные школы, и больше — государственному образованию, потому что для большинства Американцы, путь к возможностям лежит через государственные школы». [162]
Сопротивление части населения вакцинации и реальности изменения климата можно отчасти объяснить несколькими десятилетиями партийных нападок на правительство, что привело к недоверию к правительственной науке, а затем и к науке в целом. [163]
Многие учёные сами не хотят участвовать в дебатах по государственной политике, опасаясь потерять доверие: они обеспокоены тем, что если они примут участие в публичных дебатах по спорному вопросу, их будут считать предвзятыми и игнорировать их как партийных. Однако исследования показывают, что большинство людей хотят услышать мнения ученых по вопросам, входящим в их области знаний. Исследования также показывают, что ученые могут чувствовать себя комфортно, предлагая политические советы в своих областях. « История озона , — пишет Наоми Орескес , — является показательным примером: никто лучше ученых, занимающихся озоном, не знал причину возникновения опасной дыры и, следовательно, что нужно сделать, чтобы ее исправить». [164]
Орескес, однако, выделяет фактор, который действительно «отталкивает» общественность: частое использование учеными жаргона – выражений, которые обычно неправильно истолковываются или непонятны непрофессионалам. [163]
На климатологическом языке « положительная обратная связь » относится к усиливающимся петлям обратной связи , таким как обратная связь от альбедо льда . («Альбедо», еще один жаргон, означает просто « отражательная способность ».) Положительная петля, о которой идет речь, развивается, когда глобальное потепление приводит к таянию арктических льдов , обнажая воду, которая становится более темной и меньше отражает солнечные лучи, что приводит к еще большему потеплению. , что приводит к еще большему плавлению... и так далее. В климатологии такие положительные отзывы – это плохо; но для большинства непрофессионалов «он вызывает в воображении обнадеживающие образы, например, получение похвалы от начальника». [163]
Когда астрономы говорят « металлы », они имеют в виду любой элемент тяжелее гелия , который включает в себя кислород и азот , и это использование сильно сбивает с толку не только непрофессионалов, но и химиков . [Астрономам] [т] Большая Медведица — это не созвездие [...] это « астеризм » [...] В ИИ существует машинный « интеллект », который вообще не является интеллектом, а чем-то вроде больше похоже на «возможности машины». В экологии существуют « экосистемные услуги », которые, как вы могли бы разумно подумать, относятся к компаниям, занимающимся очисткой разливов нефти , но на самом деле это экологический жаргон, обозначающий все хорошее, что мир природы делает для нас. [Т]огда существует [...] теория « коммуникативной аккомодации », которая означает говорить так, чтобы слушатель мог понять. [163]
«Исследователей, — пишет Наоми Орескес , — часто оценивают больше по количеству их результатов, чем по их качеству. Университеты [подчеркивают] такие показатели, как количество опубликованных статей и цитирований , когда они принимают решения о найме, пребывании в должности и продвижении по службе. " [165]
Когда – по ряду возможных причин – публикация в законных рецензируемых журналах невозможна, это часто создает извращенный стимул публиковаться в « хищных журналах », которые не поддерживают научные стандарты. Около 8000 таких журналов публикуют 420 000 статей ежегодно – почти пятую часть годового выпуска научного сообщества, составляющего 2,5 миллиона статей. Статьи, опубликованные в хищническом журнале, перечислены в научных базах данных рядом с законными журналами, что затрудняет различие. [166]
Одна из причин, по которой некоторые ученые публикуются в журналах-хищниках, заключается в том, что престижные научные журналы могут брать с ученых тысячи долларов за публикации, тогда как журналы-хищники обычно берут менее 200 долларов. (Следовательно, авторы статей в хищнических журналах непропорционально расположены в менее богатых странах и учреждениях.) [167]
Публикации в журналах-хищниках могут быть опасны для жизни, когда врачи и пациенты принимают ложные заявления о лечении; а недействительные исследования могут ошибочно повлиять на государственную политику. С каждым годом таких хищнических журналов появляется все больше. В 2008 году Джеффри Билл , библиотекарь Университета Колорадо , составил список хищнических журналов, который он обновлял в течение нескольких лет. [168]
Наоми Орескес утверждает, что «чтобы положить конец хищнической практике, университетам и другим исследовательским учреждениям необходимо найти способы исправить стимулы, которые заставляют ученых уделять первоочередное внимание количеству публикаций... Установление максимального ограничения на количество статей, которые комитеты по найму или финансированию могут подумать, что это может помочь... как и придание меньшего значения количеству цитирований, которые получает автор. смысл в мире». [169]
Извращенному стимулу «опубликовать или погибнуть» часто способствует фабрикация данных . Классическим примером являются результаты исследований однояйцевых близнецов Сирила Берта , которые, как выяснилось вскоре после смерти Берта, были основаны на сфабрикованных данных.
Пишет Гидеон Льюиш-Краус:
«Одна из вещей, сбивающих с толку социальных наук, заключается в том, что данные наблюдений могут производить только корреляции . [Например, в какой степени нечестность [которая является предметом ряда исследований в области социальных наук] является вопросом характера и В какой степени это вопрос ситуации? Неправильное проведение исследований иногда объясняется стимулами – требованиями к публикации на рынке труда или признанием, которое может привести к гонорарам за консультации и выступлениям в Давосе . [...] Различия между p-хакингом и мошенничество — это степень. И как только в какой-либо области становится обычным преувеличивать результаты, эта область отбирает исследователей, склонных к этому». [170]
Джо Симмонс, профессор поведенческих наук , пишет:
«[Поле] не может вознаграждать истину, если оно не находит или не может ее расшифровать, поэтому вместо этого оно вознаграждает другие вещи. Интересность. Новизна . Скорость. Воздействие . Фантазия. И оно эффективно наказывает противоположное . Реальность » . [171]