Логология — это изучение всего, что связано с наукой и ее практиками — философского , биологического, психологического , общественного , исторического , политического , институционального , финансового . Термин «логология» образован от суффикса «-логия», как в «геологии», «антропологии» и т. д., в значении «изучение науки». [1] [2] Слово «логология» предоставляет грамматические варианты, недоступные для более ранних терминов «наука о науке» и «социология науки», такие как «логолог», «логологизировать», «логологический» и «логологически». [a] Возникающая область метанауки является подобластью логологии.
В начале 20-го века появились призывы, изначально исходившие от социологов , к созданию новой, эмпирически обоснованной науки , которая изучала бы само научное предприятие . [5] Первые предложения выдвигались с некоторой нерешительностью и осторожностью. [6] [b] Новой метанауке давали множество названий, [8] включая «науку о знании», «науку о науке», « социологию науки » и «логологию».
Флориан Знанецкий , которого считают основателем польской академической социологии, и который в 1954 году также был 44-м президентом Американской социологической ассоциации , начал статью 1923 года: [9]
«[Т]о хотя теоретическое размышление о знании , возникшее еще во времена Гераклита и элеатов, тянется... непрерывно... через всю историю человеческой мысли до наших дней... мы сейчас являемся свидетелями создания новой науки о знании [выделено автором], чье отношение к старым исследованиям можно сравнить с отношением современной физики и химии к « естественной философии », которая им предшествовала, или современной социологии к « политической философии » античности и эпохи Возрождения . [Т]еперь начинает формироваться концепция единой общей теории знания... допускающей эмпирическое исследование... Эта теория... начинает четко отличаться от эпистемологии , нормативной логики и строго описательной истории знания ». [10]
Спустя двенадцать лет польские социологи Станислав Оссовский и Мария Оссовска ( Оссовские ) подняли эту же тему в статье «Наука о науке» [11], англоязычная версия которой 1935 года впервые представила миру термин «наука о науке». [12] В статье постулировалось, что новая дисциплина поглотит такие более ранние, как эпистемология , философия науки , психология науки и социология науки . [13] Наука о науке также будет заниматься вопросами практического характера, такими как социальная и государственная политика в отношении науки, например, организация высших учебных заведений, научно-исследовательских институтов и научных экспедиций, защита научных работников и т. д. Она также будет заниматься историческими вопросами: историей концепции науки, ученого, различных дисциплин и обучения в целом. [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 о науке и предложил свое собственное название для новой дисциплины: сциентиология. Оссовские не согласились с названием:
Те, кто желает заменить выражение «наука о науке» однословным термином, [который] звучит интернационально, полагая, что только получив такое название, данная группа [вопросов] будет официально названа автономной дисциплиной, [могут] вспомнить название «матезиология», предложенное давным-давно для аналогичных целей [французским математиком и физиком Андре-Мари Ампером (1775–1836)]». [15]
Однако вскоре в Польше громоздкий трехсловный термин nauka o nauce , или наука о науке, был заменен более универсальным однословным термином naukoznawstwo , или логология, и его естественными вариантами: naukoznawca или логолог, naukoznawczy или логологический, и naukoznawczo или логологически. И сразу после Второй мировой войны , всего через 11 лет после знаменательной статьи Оссовски 1935 года, в 1946 году была основана ежеквартальная газета Польской академии наук Zagadnienia Naukoznawstwa (Логология) – задолго до появления подобных журналов во многих других странах. [16] [c]
Новая дисциплина также укоренилась в других местах — в англоязычных странах, не имея при этом преимущества названия из одного слова.
Слово science , от латинского scientia, означающего знание , в разных языках означает несколько разные вещи. В английском языке science, когда оно не квалифицировано, обычно относится к точным , естественным или жестким наукам . [18] Соответствующие термины в других языках, например, французском, немецком и польском, относятся к более широкой области, которая включает не только точные науки ( логику и математику ) и естественные науки ( физику , химию , биологию , науки о Земле , астрономию и т. д.), но также инженерные науки , социальные науки ( гуманитарную географию , психологию , культурную антропологию , социологию , политологию , экономику , лингвистику , археологию и т. д.) и гуманитарные науки ( философию , историю , классику , теорию литературы и т. д.). [19] [d]
Профессор гуманитарных наук Амстердамского университета Ренс Бод отмечает, что наука, определяемая как набор методов , описывающих и интерпретирующих наблюдаемые или предполагаемые явления прошлого или настоящего, направленная на проверку гипотез и построение теорий , применима к таким гуманитарным областям, как филология , история искусств , музыковедение , философия , религиоведение , историография и 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 легитимации своих притязаний на земли в Западной Римской империи , как подделку . Валла использовал исторические, лингвистические и филологические доказательства, включая контрфактуальные рассуждения , чтобы опровергнуть документ. Валла нашел в документе слова и конструкции, которые не мог использовать никто во времена императора Константина I , в начале четвертого века н. э. Например, позднее латинское слово feudum , означающее феод, относилось к феодальной системе , которая возникла только в средние века, в седьмом веке н. э. Методы Валлы были методами науки и вдохновили более поздние научно-ориентированные работы голландского гуманиста Эразма Роттердамского (1466–1536), профессора Лейденского университета Йозефа Юстуса Скалигера (1540–1609) и философа Баруха Спинозы (1632–1677). [19] Здесь главенствует не экспериментальный метод, доминирующий в точных и естественных науках , а сравнительный метод , занимающий центральное место в гуманитарных науках .
Поиск наукой 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 с помощью их наблюдательных следствий, но мы также подвергаем сомнению или переосмысливаем наши наблюдения в свете теории. (Выбор между геоцентрической и гелиоцентрической теориями во время Коперниканской революции является ярким примером.) ... То, как вещи кажутся, является отправной точкой для всех знаний, и их развитие посредством дальнейшего исправления, расширения и уточнения неизбежно является результатом большего количества видимостей — взвешенных суждений о правдоподобности и последствиях различных теоретических гипотез . Единственный способ добиться истины — это рассмотреть то, что кажется истинным, после тщательного размышления, соответствующего предмету, в свете всех соответствующих данных, принципов и обстоятельств». [21]
Вопрос познаваемости рассматривается с другой точки зрения физиком-астрономом Марсело Глейзером : «То, что мы наблюдаем, — это не сама природа , а природа, которую мы видим через данные, которые мы собираем с машин . Следовательно, научное мировоззрение зависит от информации , которую мы можем получить с помощью наших инструментов . И учитывая, что наши инструменты ограничены, наш взгляд на мир обязательно близорук . Мы можем видеть только до определенной степени в природе вещей, и наше постоянно меняющееся научное мировоззрение отражает это фундаментальное ограничение того, как мы воспринимаем реальность ». Глейзер приводит в пример 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. «[Т]е теории, которые мы строим, и мировоззрения, которые мы конструируем, меняются по мере того, как трансформируются наши инструменты исследования. Эта тенденция является торговой маркой 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 вне досягаемости научного дискурса». [22] [e]
«В науке есть явные непознаваемые вещи — разумные вопросы, на которые мы не можем найти ответов, если только не нарушаются принятые в настоящее время законы природы. Одним из примеров является мультивселенная : предположение, что наша вселенная — всего лишь одна из множества других, каждая из которых потенциально имеет свой собственный набор законов природы . Другие вселенные лежат за пределами нашего причинного горизонта, что означает, что мы не можем получать или посылать им сигналы. Любые доказательства их существования будут косвенными: например, шрамы в пронизывающем пространство излучении из-за прошлого столкновения с соседней вселенной». [24]
Глейзер приводит еще три примера непознаваемого, включая происхождение вселенной , жизни и разума : [ 24] [f]
«Научные описания происхождения Вселенной неполны , потому что они должны опираться на концептуальную основу, чтобы хотя бы начать работать: сохранение энергии , теория относительности , квантовая физика , например. Почему Вселенная действует по этим законам, а не по другим? [24]
«Точно так же, если мы не сможем доказать, что существует только один или очень мало биохимических путей от неживого к живому , мы не сможем знать наверняка, как жизнь зародилась на Земле. [24]
«Для сознания проблема заключается в переходе от материального к субъективному — например, от активации нейронов к ощущению боли или красного цвета . Возможно, некое рудиментарное сознание могло бы возникнуть в достаточно сложной машине. Но как мы могли бы это сказать? Как мы устанавливаем — в отличие от предположений — что что-то является сознательным?» [ 24] Как это ни парадоксально, пишет Глейзер, именно через наше сознание мы осмысливаем мир, пусть даже и несовершенно. «Можем ли мы полностью понять то, частью чего мы являемся?» [24]
Среди всех наук (т. е. дисциплин обучения, в общем), по-видимому, существует обратная связь между точностью и интуитивностью . Наиболее интуитивные из дисциплин, метко названные « гуманитарными », связаны с общим человеческим опытом и, даже в своих самых точных проявлениях, отбрасываются к сравнительному методу ; менее интуитивны и более точны, чем гуманитарные науки, социальные науки ; в то время как в основании перевернутой пирамиды дисциплин физика (имеющая дело с материей — материей и энергией, составляющими вселенную ) является, в своей глубине, наиболее точной дисциплиной и в то же время совершенно неинтуитивной. [g] [h]
Физик-теоретик и математик Фримен Дайсон объясняет, что «наука состоит из фактов и теорий »:
«Факты могут быть истинными или ложными. Они открываются наблюдателями или экспериментаторами. Ученый, который утверждает, что открыл факт, который оказывается неверным, подвергается суровому осуждению...
«Теории имеют совершенно иной статус. Они являются свободными творениями человеческого разума, призванными описывать наше понимание природы. Поскольку наше понимание неполно, теории являются предварительными. Теории являются инструментами понимания, а инструмент не обязательно должен быть абсолютно истинным, чтобы быть полезным. Теории должны быть более или менее истинными... Ученый, который изобретает теорию, которая оказывается неверной, судится снисходительно». [26]
Дайсон цитирует психологическое описание того, как рождаются теории: «Мы не можем жить в состоянии постоянного сомнения, поэтому мы придумываем лучшую из возможных историй и живем так, как будто эта история правдива». Дайсон пишет: «Изобретатель блестящей идеи не может сказать, верна она или нет». Страстное преследование неверных теорий является нормальной частью развития науки. [27] Дайсон цитирует, вслед за Марио Ливио , пятерых известных ученых, которые внесли большой вклад в понимание природы, но также твердо верили в теорию, которая оказалась неверной. [27]
Чарльз Дарвин объяснил эволюцию жизни своей теорией естественного отбора наследственных вариаций, но он верил в теорию смешанной наследственности, которая делала распространение новых вариаций невозможным. [27] Он никогда не читал исследования Грегора Менделя , которые показали, что законы наследования станут простыми, если рассматривать наследование как случайный процесс. Хотя Дарвин в 1866 году провел тот же эксперимент, что и Мендель, Дарвин не получил сопоставимых результатов, потому что он не смог оценить статистическую важность использования очень больших экспериментальных выборок . В конечном итоге, менделевское наследование случайной вариацией, не благодаря Дарвину, предоставило сырой материал для дарвиновского отбора, над которым можно было работать. [28]
Уильям Томсон (лорд Кельвин) открыл основные законы энергии и тепла , а затем использовал эти законы для расчета оценки возраста Земли , которая была меньше в пятьдесят раз. Он основывал свои расчеты на вере в то, что мантия Земли была твердой и могла передавать тепло из недр на поверхность только путем теплопроводности . Теперь известно, что мантия частично жидкая и передает большую часть тепла гораздо более эффективным процессом конвекции , который переносит тепло посредством массивной циркуляции горячих пород, движущихся вверх, и более холодных пород, движущихся вниз. Кельвин мог видеть извержения вулканов, выносящих горячую жидкость из глубины под землей на поверхность; но его навыки в расчетах ослепляли его, когда он не мог видеть такие процессы, как вулканические извержения , которые не могли быть рассчитаны. [27]
Лайнус Полинг открыл химическую структуру белка и предложил совершенно неправильную структуру для ДНК , которая переносит наследственную информацию от родителя к потомству. Полинг предположил неправильную структуру для ДНК, потому что предположил, что шаблон, который работал 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 для ДНК, которую Полинг пропустил годом ранее. [27]
Астроном Фред Хойл открыл процесс, посредством которого более тяжелые элементы , необходимые для жизни, создаются ядерными реакциями в ядрах массивных звезд . Затем он предложил теорию истории Вселенной, известную как космология стационарного состояния , которая предполагает, что Вселенная существует вечно без первоначального Большого взрыва (как Хойл насмешливо окрестил ее). Он сохранял свою веру в стационарное состояние еще долго после того, как наблюдения доказали, что Большой взрыв произошел. [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 долгое время после его смерти наблюдения показали, что темная энергия действительно существует, так что добавление Эйнштейна к теории могло быть правильным, а его исключение — неправильным. [27]
К пяти примерам ученых, совершивших ошибку, приведенным Марио Ливио, Дайсон добавляет шестой: он сам. Дайсон пришел к выводу, исходя из теоретических принципов, что то, что стало известно как W-частица , заряженный слабый бозон , не может существовать. Эксперимент, проведенный в ЦЕРНе в Женеве , позже доказал его неправоту. «Оглядываясь назад, я вижу 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]
Наоми Орескес, историк науки из Гарвардского университета, отмечает, что истинность научных открытий никогда не может считаться окончательно, абсолютно установленной. [30] История науки предлагает множество примеров вопросов, которые ученые когда-то считали решенными, но которые оказались не такими, например, концепции Земли как центра Вселенной , абсолютной природы времени и пространства , стабильности континентов и причины инфекционных заболеваний . [30]
Наука, пишет Орескес, не является фиксированным, неизменным набором открытий, а « процессом обучения и открытия [...]. Науку также можно понимать как институт (или, лучше сказать, набор институтов), который облегчает эту работу. [30]
Часто утверждается, что научные открытия верны, потому что ученые используют « научный метод ». Но, пишет Орескес, «мы никогда не сможем прийти к согласию относительно того, что это за метод. Некоторые скажут, что это эмпиризм : наблюдение и описание мира. Другие скажут, что это экспериментальный метод : использование опыта и эксперимента для проверки гипотез . (Иногда это называют гипотетико -дедуктивным методом , в котором эксперимент должен быть оформлен как вывод из теории, а иногда — как фальсификация , где цель наблюдения и эксперимента — опровергнуть теории, а не подтвердить их.) Недавно один известный ученый заявил, что научный метод заключается в том, чтобы не обманывать себя, думая, что что-то является истинным, что таковым не является, и наоборот». [30]
На самом деле, пишет Орескес, методы науки различались в зависимости от дисциплины и времени. «Многие научные практики, в частности статистические тесты значимости , были разработаны с целью избежать желаемого за действительное и самообмана, но это вряд ли можно назвать «научным методом». [30]
Наука, пишет Орескес, « непроста , как и естественный мир ; в этом и заключается проблема научной коммуникации. [...] Наши усилия понять и охарактеризовать естественный мир — это всего лишь усилия. Поскольку мы люди, мы часто терпим неудачу». [30]
«Научные теории», по словам Орескеса, «не являются точными копиями реальности , но у нас есть веские основания полагать, что они отражают ее существенные 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 приходит к выводу, что только со времен Исаака Ньютона эта цель достигалась более или менее правильно. Он осуждает «интеллектуальный снобизм», который Платон и Аристотель проявили в своем пренебрежении к практическим приложениям науки, и считает Фрэнсиса Бэкона и Рене Декарта «наиболее переоцененными» среди предшественников современной науки (они пытались предписать правила для ведения науки, которые «никогда не работают»). [31]
Вайнберг проводит параллели между прошлой и настоящей наукой, когда научная теория «тонко настраивается» (корректируется), чтобы сделать определенные величины равными, без какого-либо понимания того, почему они должны быть равны. Такая корректировка испортила небесные модели последователей Платона, в которых различные сферы, несущие планеты и звезды , как предполагалось, без всякой причины, вращались в точном унисон. Но, пишет Вайнберг, подобная тонкая настройка также затрудняет нынешние попытки понять « темную энергию », которая ускоряет расширение Вселенной . [32]
Древняя наука описывалась как хорошо начавшаяся, а затем пошатнувшаяся. Доктрина атомизма , выдвинутая досократическими философами Левкиппом и Демокритом , была натуралистической, объясняющей работу мира безличными процессами, а не божественными волями. Тем не менее, эти досократики уступают Вайнбергу как протоученые, поскольку они, по-видимому, никогда не пытались обосновать свои предположения или проверить их с помощью доказательств. [32]
Вайнберг считает, что наука рано пошатнулась из-за предположения Платона, что научная истина может быть достигнута одним лишь разумом, игнорируя эмпирические наблюдения , и из-за попытки Аристотеля объяснить природу телеологически — в терминах целей и задач. Идеал Платона о достижении знания мира невооруженным интеллектом был «ложной целью, вдохновленной математикой» — той, которая на протяжении столетий «стояла на пути прогресса, который мог быть основан только на тщательном анализе тщательного наблюдения». И «никогда не было плодотворным» спрашивать, как это делал Аристотель, «какова цель того или иного физического явления». [32]
Научная область, в которой греческий и эллинистический мир действительно добились прогресса, была астрономия. Это было отчасти 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 слишком простыми: хотя солнце, луна и «неподвижные звезды» казались регулярными в своих небесных кругооборотах, «блуждающие звезды» — планеты — были загадочными; они, казалось, двигались с переменной скоростью и даже меняли направление. Вайнберг пишет: «Большая часть истории возникновения современной науки связана с попытками, продолжавшимися более двух тысячелетий, объяснить своеобразные движения планет». [33]
Задача состояла в том, чтобы осмыслить, по-видимому, нерегулярные блуждания планет, исходя из предположения, что все небесное движение на самом деле является круговым и равномерным по скорости. Круговым, потому что Платон считал круг наиболее совершенной и симметричной формой; и поэтому круговое движение с равномерной скоростью было наиболее подходящим для небесных тел. Аристотель соглашался с Платоном. В космосе Аристотеля все имело «естественную» тенденцию к движению, которая реализовывала его внутренний потенциал. Для подлунной части космоса (область под Луной) естественной тенденцией было движение по прямой: вниз для земных вещей (таких как камни) и вода; вверх для воздуха и огненных вещей (таких как искры). Но в небесном царстве вещи не состояли из земли, воды, воздуха или огня, а из «пятого элемента», или « квинтэссенции », которая была совершенной и вечной. И ее естественное движение было равномерно круговым. Звезды, Солнце, Луна и планеты вращались по своим орбитам с помощью сложной системы кристаллических сфер, все они были сосредоточены вокруг неподвижной Земли. [34]
Платоновско-аристотелевское убеждение, что небесные движения должны быть круговыми, упорно сохранялось. Оно было основополагающим для системы астронома Птолемея , которая улучшила систему Аристотеля, согласуясь с астрономическими данными, позволяя планетам двигаться в комбинациях кругов, называемых « эпициклами ». [34]
Он даже пережил Коперниканскую революцию . Коперник был консервативен в своем платоновском почтении к кругу как небесному образцу. По словам Вайнберга, Коперник был мотивирован свергнуть Землю в пользу Солнца как неподвижного центра космоса в основном эстетическими соображениями: он возражал против того факта, что Птолемей, хотя и верный требованию Платона о том, что небесное движение должно быть круговым, отступил от другого требования Платона о том, что оно должно иметь равномерную скорость. Поместив Солнце в центр — на самом деле, несколько смещенный от центра — Коперник стремился почтить кругообразность, восстановив единообразие. Но чтобы его система соответствовала наблюдениям, а также системе Птолемея, Копернику пришлось ввести еще больше эпициклов. Это была ошибка, которая, как пишет Вайнберг, иллюстрирует повторяющуюся тему в истории науки: «Простая и красивая теория, которая довольно хорошо согласуется с наблюдением, часто ближе к истине, чем сложная уродливая теория, которая лучше согласуется с наблюдением». [34]
Однако планеты движутся не по идеальным окружностям, а по эллипсам . Это был Иоганн Кеплер , примерно через столетие после Коперника, который неохотно (так как он тоже имел платоновские симпатии) понял это. Благодаря его изучению скрупулезных 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 ниспровергла платоновское представление о совершенстве как небесном объяснительном принципе. Это также разрушило модель Аристотеля о планетах, перемещаемых по своим орбитам кристаллическими сферами; пишет Вайнберг, «нет твердого тела, вращение которого может создать эллипс». Даже если бы планета была прикреплена к эллипсоидному кристаллу, вращение этого кристалла все равно описывало бы окружность. И если бы планеты следовали своему эллиптическому движению через пустое пространство, то что удерживало бы их на своих орбитах? [34]
Наука достигла порога объяснения мира не геометрически , согласно форме, а динамически, согласно силе . Именно Исаак Ньютон, наконец, переступил этот порог. Он был первым, кто сформулировал в своих « законах движения » концепцию силы. Он продемонстрировал, что эллипсы Кеплера были теми самыми орбитами, которые принимали бы планеты, если бы их притягивала к Солнцу сила, уменьшающаяся как квадрат расстояния планеты от Солнца. И сравнивая движение Луны по ее орбите вокруг Земли с движением, возможно, яблока, падающего на землю, Ньютон пришел к выводу, что силы, управляющие ими, количественно одинаковы. «Это», пишет Вайнберг, «было кульминационным шагом в объединении небесного и земного в науке». [34]
Формулируя единое объяснение поведения планет, комет, лун, приливов и яблок, пишет Вайнберг, Ньютон «предоставил неотразимую модель того, какой должна быть физическая теория » — модель, которая не соответствовала ни одному из ранее существовавших метафизических критериев. В отличие от Аристотеля, который утверждал, что объясняет падение камня, обращаясь к его внутреннему стремлению, Ньютон не был озабочен поиском более глубокой причины гравитации . [34] Он заявил в постскриптуме ко второму изданию 1713 года своей работы Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica : «Я до сих пор не смог вывести из явлений причину этих свойств гравитации, и я не выдумываю гипотез. Достаточно того, что гравитация действительно существует и действует в соответствии с законами, которые мы установили». [35] Важны были 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 : гравитация может быть объяснена как проявление кривизны пространства-времени, возникающей из-за присутствия материи и энергии . Успешные теории, подобные теории Ньютона, пишет Вайнберг, могут работать по причинам, которые их создатели не понимают, — причинам, которые более глубокие теории раскроют позже. Научный прогресс — это не вопрос построения теорий на основе разума , а объединение большего диапазона явлений под более простыми и общими принципами. [34]
Наоми Орескес предостерегает от совершения «классической ошибки смешения отсутствия доказательств с доказательствами отсутствия [выделено мной]». Она приводит два примера этой ошибки, которые были совершены в 2016 и 2023 годах. [36]
В 2016 году библиотека Кокрана , собрание баз данных по медицине и другим специальностям здравоохранения, опубликовала отчет, который был широко понят как указание на то, что чистка зубов зубной нитью не дает никаких преимуществ для здоровья зубов . Однако Американская академия пародонтологии , профессора стоматологии, деканы стоматологических школ и клинические стоматологи постановили, что клиническая практика показывает различия в здоровье 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 испытаниях (РКИ), которые часто называют «золотым стандартом» научных доказательств». Но на многие вопросы нельзя ответить хорошо, используя этот метод , а на некоторые вообще нельзя ответить. « Питание — это показательный пример. [В]ы не можете контролировать то, что едят люди, и когда вы спрашиваете... что они ели, многие люди лгут. С зубной нитью все то же самое. Одно исследование пришло к выводу, что каждый четвертый американец, утверждающий, что регулярно пользуется зубной нитью, лжет». [38]
В 2023 году Cochrane опубликовал отчет, в котором определил, что ношение хирургических масок «вероятно, мало или совсем не влияет» на замедление распространения респираторных заболеваний, таких как COVID-19 . Средства массовой информации свели это к утверждению, что маски не работают. Главный редактор Cochrane Library возражала против таких характеристик обзора; она сказала, что отчет не пришел к выводу, что «маски не работают», а скорее что «результаты были неубедительными». В отчете было ясно указано, что его выводы касались качества и объема имеющихся доказательств, которые, по мнению авторов, были недостаточными для доказательства эффективности ношения масок. 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 [выделено добавлено], заявив, что их уверенность в своем выводе была «низкой или умеренной». [39]
Впоследствии ведущий автор доклада ввел общественность в заблуждение, заявив, что ношение масок «не имеет никакого значения – ни малейшего», и что политика в отношении COVID была «бездоказательной»: таким образом, он совершил то, что Орескес называет «[...] ошибкой смешения отсутствия доказательств с доказательствами отсутствия». Исследования фактически показали, что в штатах США с обязательным ношением масок наблюдалось существенное снижение распространения COVID в течение нескольких дней после подписания приказов о обязательном ношении масок; в период с 31 марта по 22 мая 2020 года удалось избежать более 200 000 случаев. [40]
Орескес называет пренебрежение эпидемиологическими доказательствами в докладе Кокрейна (поскольку они не соответствуют жестким стандартам 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 специалисты по информатике планировали семинар и не хотели приглашать Норберта Винера , блестящего, драчливого и все более философского (а не практического) автора по механизмам обратной связи , который придумал термин « кибернетика ». Новый термин «искусственный интеллект» , пишет Кеннет Кукьер , «привел в движение десятилетия семантических споров («Могут ли машины мыслить?») и подогрел беспокойство по поводу вредоносных роботов... Если бы Маккарти... выбрал более мягкую фразу — скажем, «исследования автоматизации», — эта концепция, возможно, не так понравилась бы голливудским [кино]продюсерам и [журналистам]...» [42] Аналогично прокомментировала Наоми Орескес : «[Машинный] «интеллект»... это вовсе не интеллект, а что-то больше похожее на «машинные возможности». [43]
По мере того, как машины становились все более способными, определенные задачи, которые, как считалось, требуют «интеллекта», такие как оптическое распознавание символов , часто удалялись из определения ИИ, явление, известное как « эффект ИИ ». Было высказано остроумное замечание, что «ИИ — это то, что еще не сделано». [44]
С 1950 года, когда Алан Тьюринг предложил то, что стало называться « тестом Тьюринга », ходили слухи о том, могут ли машины, такие как компьютеры, обладать интеллектом; и если да, то могут ли разумные машины стать угрозой интеллектуальному и научному господству человека — или даже экзистенциальной угрозой человечеству. [45] Джон Сирл указывает на распространенную путаницу относительно правильной интерпретации вычислений и информационных технологий. «Например, можно постоянно читать, что в том же самом смысле, в котором Гарри Каспаров … победил Анатолия Карпова в шахматы , компьютер под названием Deep Blue играл и победил Каспарова... Его утверждение [очевидно] подозрительно. Для того чтобы Каспаров играл и выигрывал, он должен осознавать, что он играет в шахматы, и осознавать тысячу других вещей... Deep Blue не осознает ничего из этого, потому что он вообще ничего не осознает. Почему сознание так важно? Вы не можете буквально играть в шахматы или делать что-либо еще когнитивное, если вы полностью отделены от сознания». [45]
Сёрл объясняет, что «в буквальном, реальном, независимом от наблюдателя смысле, в котором вычисляют люди, механические компьютеры не вычисляют. Они проходят через ряд переходов в электронных состояниях, которые мы можем интерпретировать вычислительно. Переходы в этих электронных состояниях абсолютны или независимы от наблюдателя, но вычисление является относительным к наблюдателю . Переходы в физических состояниях являются просто электрическими последовательностями, если только некий сознательный агент не может дать им вычислительную интерпретацию.... Нет никакой психологической реальности в том, что происходит в [компьютере]». [46]
«[Цифровой] компьютер», пишет Сирл, «является синтаксической машиной. Он манипулирует символами и не делает ничего другого. По этой причине проект создания человеческого интеллекта путем разработки компьютерной программы, которая пройдет тест Тьюринга ... обречен с самого начала. Соответствующим образом запрограммированный компьютер имеет синтаксис [правила построения или преобразования символов и слов языка], но не имеет семантики [понимания смысла]... Разумы, с другой стороны, имеют ментальное или семантическое содержание». [47]
Как и Сирл, Кристоф Кох , главный научный сотрудник и президент Института мозга Аллена в Сиэтле , сомневается в возможности обретения «разумными» машинами сознания , поскольку «даже самые сложные модели мозга вряд ли способны вызывать осознанные чувства ». По словам Коха, «Могут ли машины стать разумными [важно] по этическим причинам. Если компьютеры воспринимают жизнь через свои собственные чувства, они перестают быть просто средством для достижения цели, определяемой их полезностью для... людей. Согласно GNW [ теории глобального нейронного рабочего пространства ], они превращаются из простых объектов в субъектов... с точкой зрения ... Как только когнитивные способности компьютеров сравняются с человеческими, их импульс к отстаиванию юридических и политических прав станет непреодолимым — право не быть удаленными, не стирать свои воспоминания, не страдать от боли и деградации. Альтернатива, воплощенная в IIT [теории интегрированной информации], заключается в том, что компьютеры останутся лишь сверхсложными машинами, призрачными пустыми оболочками, лишенными того, что мы ценим больше всего: чувства самой жизни». [48]
Профессор психологии и нейронауки Гэри Маркус указывает на пока непреодолимое препятствие для искусственного интеллекта: неспособность к надежному разрешению неоднозначности . «Практически каждое предложение [которое генерируют люди] неоднозначно , часто в нескольких отношениях. Наш мозг настолько хорошо понимает язык , что мы обычно этого не замечаем». [49] Яркий пример известен как «проблема разрешения неоднозначности местоимений» («PDP»): машина не имеет возможности определить, к кому или к чему относится местоимение в предложении — например, «он», «она» или «оно». [50]
Маркус описал современные большие языковые модели как «приближения к [...] использованию языка, а не к пониманию языка». [51]
Ученый-компьютерщик Педро Домингос пишет: «ИИ похожи на аутичных ученых и останутся таковыми в обозримом будущем... У ИИ нет здравого смысла , и они могут легко совершать ошибки, которые человек никогда бы не совершил... Они также склонны воспринимать наши инструкции слишком буквально, давая нам именно то, что мы просили, вместо того, что мы на самом деле хотели». [52]
Кай-Фу Ли , венчурный капиталист из Пекина , эксперт по искусственному интеллекту (ИИ), имеющий докторскую степень в области компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона и автор книги 2018 года « Сверхспособности ИИ: Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок » [53] подчеркнул в интервью PBS Amanpour в 2018 году с Хари Шринивасаном , что ИИ со всеми его возможностями никогда не будет способен на творчество или эмпатию . [54] Пол Шарре пишет в Foreign Affairs , что «Сегодняшние технологии ИИ мощные, но ненадежные». [55] [i] Джордж Дайсон , историк вычислительной техники, пишет (в том, что можно назвать «законом Дайсона»), что «любая система, достаточно простая, чтобы быть понятной, не будет достаточно сложной, чтобы вести себя разумно, в то время как любая система, достаточно сложная, чтобы вести себя разумно, будет слишком сложной для понимания». [57] Специалист по информатике Алекс Пентланд пишет: «Современные алгоритмы машинного обучения искусственного интеллекта по своей сути просто глупы. Они работают, но работают с помощью грубой силы». [58]
«Искусственный интеллект» является синонимом « машинного интеллекта ». Чем более программа ИИ адаптирована к заданной задаче, тем менее она будет применима к другим конкретным задачам. Абстрактная, общая интеллектуальная система ИИ — это отдаленная перспектива, если вообще осуществимая. Мелани Митчелл отмечает, что программа ИИ под названием AlphaGo превзошла одного из лучших в мире игроков в го , но ее «интеллект» непередаваем: она не может «думать» ни о чем, кроме го. Митчелл пишет: «Мы, люди, склонны переоценивать достижения ИИ и недооценивать сложность нашего собственного интеллекта». [59] Пол Тейлор пишет: «Возможно, есть предел тому, что компьютер может делать, не зная, что он манипулирует несовершенными представлениями внешней реальности». [60]
Человечество, возможно, не сможет передать машинам свои творческие усилия в области науки, технологий и культуры.
Гэри Маркус предостерегает от обманчивых заявлений о возможностях искусственного интеллекта , которые публикуются в пресс-релизах корыстными компаниями, сообщающими прессе и общественности «только то, что компании хотят, чтобы мы знали». [61] Маркус пишет:
Хотя глубокое обучение улучшило способность машин распознавать закономерности в данных , у него есть три основных недостатка. Закономерности, которые оно изучает, по иронии судьбы, поверхностны, а не концептуальны ; результаты, которые оно создает, трудно интерпретировать ; и результаты трудно использовать в контексте других процессов, таких как память и рассуждение . Как отметил ученый-компьютерщик Гарвардского университета Лес Валиант , «главная задача [в будущем] — унифицировать формулировку... обучения и рассуждения». [62]
Джеймс Глейк пишет: « Агентство — это то, что отличает нас от машин. Для биологических существ разум и цель возникают из действий в мире и переживания последствий. Искусственный интеллект — бестелесный, чуждый крови, поту и слезам — не имеет для этого никаких оснований». [63]
Главной заботой науки и образования является надежность и воспроизводимость их результатов. Из всех областей изучения ни одна не способна на такую точность, как физика . Но даже там результаты исследований, наблюдений и экспериментов не могут считаться абсолютно определенными и должны рассматриваться вероятностно ; следовательно, статистически . [64]
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 суммировал совместимость данных с заданной предложенной моделью и выдавал « p- значение ». Он советовал добиваться результатов со значениями p ниже 0,05 и не тратить время на результаты выше этого значения. Так возникла идея, что значение p ниже 0,05 представляет собой « статистическую значимость » — математическое определение «значимых» результатов. [65]
Использование p- значений с тех пор для определения статистической значимости экспериментальных результатов способствовало возникновению иллюзии определенности и кризисам воспроизводимости во многих научных областях , [66] особенно в экспериментальной экономике , биомедицинских исследованиях и психологии . [67]
Каждая статистическая модель опирается на набор предположений о том, как собираются и анализируются данные, и о том, как исследователи решают представить свои результаты. Эти результаты почти всегда сосредоточены на проверке значимости нулевой гипотезы , которая дает значение p . Такое тестирование не рассматривает истину напрямую, а косвенно: проверка значимости предназначена только для того, чтобы указать, стоит ли продолжать данное направление исследований. Она не говорит, насколько вероятно, что гипотеза будет истинной, но вместо этого рассматривает 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 . [64]
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 не приносит пользы, поскольку реальная проблема заключается в самом существовании порога. [68]
Некоторые ученые предпочитают использовать байесовские методы , более прямой статистический подход, который берет начальные убеждения, добавляет новые доказательства и обновляет убеждения. Другая альтернативная процедура заключается в использовании сюрприза , математической величины, которая корректирует значения p для получения битов — как в компьютерных битах — информации; с этой точки зрения, 0,05 является слабым стандартом. [68]
Когда Рональд Фишер принял концепцию «значимости» в начале 20-го века, она означала «значимый», но не «важный». Статистическая «значимость» с тех пор приобрела чрезмерный оттенок уверенности в достоверности экспериментальных результатов. Статистик Эндрю Гельман говорит: «Первородный грех — это люди, желающие определенности, когда она неуместна». «В конечном счете, — пишет Лидия Денворт, — успешная теория — это та, которая выдерживает десятилетия критики». [68]
Все больше внимания уделяется принципам открытой науки , таким как публикация более подробных исследовательских протоколов и требование к авторам следовать заранее определенным планам анализа и сообщать об отклонениях от них. [68]
За пятьдесят лет до того, как Флориан Знанецкий опубликовал свою статью 1923 года, предлагающую создание эмпирической области изучения для изучения области науки , Александр Гловацкий (более известный под псевдонимом Болеслав Прус ) сделал то же самое предложение. В публичной лекции 1873 года «Об открытиях и изобретениях» [69] Прус сказал:
До сих пор не было науки, описывающей средства для совершения открытий и изобретений, и большинство людей, а также многие ученые мужи полагают, что никогда не будет. Это ошибка. Когда-нибудь наука о совершении открытий и изобретений будет существовать и будет оказывать услуги. Она возникнет не сразу; сначала появятся лишь ее общие очертания, которые последующие исследователи исправят и разовьют, а еще позже исследователи применят к отдельным отраслям знания. [70]
Прус определяет « открытие » как «обнаружение вещи, которая существовала и существует в природе, но которая ранее была неизвестна людям»; [71] а « изобретение » как «создание вещи, которая ранее не существовала и которую сама природа создать не может». [72]
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, продолжая движение на запад, через [10 недель] достиг части света, которую европейцы никогда не знали. В этой новой стране он нашел людей цвета меди, которые ходили голыми, и он нашел растения и животных, отличающиеся от тех, что были в Европе; короче говоря, он открыл новую часть света, которую другие позже назовут «Америкой». Мы говорим, что Колумб открыл Америку , потому что Америка уже давно существовала на Земле. [73]
Прус иллюстрирует концепцию «изобретения»:
[Еще] 50 лет назад локомотивы были неизвестны, и никто не знал, как их построить; только в 1828 году английский инженер Стефенсон построил первый локомотив и привел его в движение. Поэтому мы говорим, что Стефенсон изобрел локомотив, потому что эта машина ранее не существовала и не могла сама по себе возникнуть в природе; ее мог создать только человек. [72]
По Прусу, «изобретения и открытия — это естественные явления и, как таковые, подчиняются определенным законам». Это законы «постепенности», «зависимости» и «комбинации». [74]
1. Закон постепенности. Ни одно открытие или изобретение не возникает сразу и не совершенствуется, но 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. [75]
2. Закон зависимости. Изобретение или открытие обусловлено предшествующим существованием определенных известных открытий и изобретений. ...Если кольца Сатурна можно увидеть [только] через телескопы, то телескоп должен был быть изобретен до того, как кольца можно было увидеть. [...] [76]
3. Закон сочетания. Любое новое открытие или изобретение является комбинацией более ранних открытий и изобретений или основывается на них. Когда я изучаю новый минерал, я его осматриваю, обоняю, пробую на вкус... Я соединяю минерал с весами и огнем... таким образом я узнаю все больше о его свойствах. [77] [j]
Каждый из трех "законов" Пруса влечет за собой важные следствия. Закон постепенности подразумевает следующее: [79]
а) Поскольку каждое открытие и изобретение требует совершенствования, давайте не будем гордиться только открытием или изобретением чего-то совершенно нового , но давайте также работать над улучшением или более точным знанием вещей, которые уже известны и уже существуют. [...] [79] б) Тот же закон постепенности демонстрирует необходимость экспертного обучения . Кто может усовершенствовать часы, если не часовщик с хорошими всесторонними знаниями своего ремесла? Кто может открыть новые характеристики животного, если не натуралист? [79]
Из закона зависимости вытекают следующие следствия: [79]
a) Ни одно изобретение или открытие, даже, казалось бы, не имеющее ценности, не должно быть отвергнуто, потому что эта конкретная мелочь может впоследствии оказаться очень полезной. Казалось бы, нет изобретения проще, чем игла, однако одежда миллионов людей и средства к существованию миллионов швей зависят от существования иглы. Даже сегодняшняя прекрасная швейная машина не существовала бы, если бы игла не была изобретена давно. [80] b) Закон зависимости учит нас, что то, что нельзя сделать сегодня, можно сделать позже. Люди много думают о конструкции летательного аппарата, который мог бы перевозить много людей и посылок. Изобретение такого аппарата будет зависеть, среди прочего, от изобретения материала, который, скажем, такой же легкий, как бумага, и такой же прочный и огнестойкий, как сталь. [81]
Наконец, следствия Пруса из его закона сочетания: [81]
а) Любой, кто хочет стать успешным изобретателем, должен знать очень много вещей — в самых разных областях. Ибо если новое изобретение является комбинацией более ранних изобретений, то разум изобретателя — это почва, на которой впервые объединяются различные, казалось бы, не связанные между собой вещи. Пример: паровой двигатель объединяет чайник для варки супа Рамфорда , насос и прялку. [81]
[...] Какая связь между цинком, медью, серной кислотой, магнитом, часовым механизмом и срочным сообщением? Все это должно было сойтись в голове изобретателя телеграфа... [...] [82]
Чем больше изобретений появляется на свет, тем больше вещей должен знать новый изобретатель; первые, самые ранние и самые простые изобретения были сделаны совершенно необразованными людьми, но сегодняшние изобретения, особенно научные, являются продуктами самых высокообразованных умов. [...] [83]
б) Второе следствие касается обществ, которые хотят иметь изобретателей. Я сказал, что новое изобретение создается путем объединения самых разных объектов; посмотрим, куда это нас приведет. [83]
Предположим, я хочу сделать изобретение, и кто-то говорит мне: возьми 100 различных предметов и приведи их в соприкосновение друг с другом, сначала два за раз, потом три за раз, наконец, четыре за раз, и ты придешь к новому изобретению. 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 соприкосновение сначала два за раз: уголь с пламенем, воду с пламенем, сахар с пламенем, цинк с пламенем, сахар с водой и т. д. Каждый раз я буду видеть явление: так, в огне сахар расплавится, уголь сгорит, цинк нагреется и т. д. Теперь я буду приводить в соприкосновение три предмета за раз, например, сахар, цинк и пламя; уголь, сахар и пламя; серную кислоту, цинк и воду и т. д., и снова буду испытывать явления. Наконец, я привожу в соприкосновение четыре объекта за раз, например, сахар, цинк, уголь и серную кислоту. По-видимому, 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, превысят. Сто объектов, объединенных по два, три и четыре, составят более 4 миллионов комбинаций; так что если бы я делал по 100 комбинаций в день, мне потребовалось бы более 110 лет, чтобы исчерпать их все! [84]
Но если я один не справлюсь с этой задачей, то справится значительная группа людей. Если бы 1000 из нас объединились, чтобы произвести описанные мной комбинации, то любому человеку пришлось бы выполнить лишь немного больше 4000 комбинаций. Если бы каждый из нас выполнял всего 10 комбинаций в день, вместе мы бы закончили их все менее чем за полтора года: 1000 человек сделали бы изобретение, на создание которого одному человеку пришлось бы потратить более 110 лет… [85] [k]
Вывод совершенно ясен: общество, которое хочет прославиться своими открытиями и изобретениями, должно иметь очень много людей, работающих в каждой отрасли знаний. Один или несколько ученых и гениев сегодня ничего не значат, или почти ничего, потому что все теперь делается большими числами. Я хотел бы предложить следующее сравнение: изобретения и открытия подобны лотерее; не каждый игрок выигрывает, но из многих игроков несколько должны выиграть. 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 хотят изобретения и работают для него, изобретение должно появиться, так же верно, как неподдерживаемый камень должен упасть на землю. [85] [l]
Но, спрашивает Прус, «Какая сила движет [исследователями] в их утомительных, часто тщетных усилиях? Какая нить проведет этих людей через доселе неисследованные области исследований?» [86] [м]
[Т]ответ очень прост: человек движим к усилиям, в том числе к совершению открытий и изобретений, потребностями ; а нить, которая им руководит, — это наблюдение : наблюдение за творениями природы и человека. [86]
Я сказал, что движущей силой всех открытий и изобретений являются потребности. В самом деле, есть ли хоть одно произведение человека, которое не удовлетворяло бы какую-то потребность? Мы строим железные дороги, потому что нам нужна быстрая транспортировка; мы строим часы, потому что нам нужно измерять время; мы строим швейные машины, потому что скорость [невооруженных] человеческих рук недостаточна. Мы покидаем дом и семью и отправляемся в дальние страны, потому что нас влечет любопытство посмотреть, что находится в другом месте. Мы покидаем общество людей и проводим долгие часы в изнуряющих размышлениях, потому что нами движет жажда знаний, желание решить проблемы, которые постоянно подбрасывает нам мир и жизнь! [86]
Потребности никогда не прекращаются; напротив, они всегда растут. В то время как нищий думает о куске хлеба на обед, богач думает о вине после обеда. Пеший путешественник мечтает о примитивном вагоне; 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 неисчерпаемым источником новых открытий, новых изобретений, короче говоря, всякого прогресса. [87]
Но потребности бывают общие , такие как потребности в еде, сне и одежде; и специальные , такие как потребности в новой паровой машине, новом телескопе, новом молотке, новом гаечном ключе. Чтобы понять первые потребности, достаточно быть человеком; чтобы понять вторые потребности, нужно быть специалистом — опытным рабочим . Кто лучше портного знает, что именно нужно портным, и кто лучше портного знает, как найти правильный способ удовлетворить потребность? [88]
Теперь рассмотрим, как наблюдение может привести человека к новым идеям; и с этой целью, в качестве примера, давайте представим, как, более или менее, были изобретены глиняные изделия. [88]
Предположим, что где-то на глинистой почве жили первобытные люди, которые уже знали огонь. Когда на землю падал дождь, глина становилась рыхлой; и если вскоре после дождя поверх глины разводили огонь, глина под огнем обжигалась и затвердевала. Если такое событие происходило несколько раз, люди могли наблюдать и впоследствии помнить, что обожженная глина становится твердой, как камень, и не размягчается в воде. Кто-то из первобытных людей также мог, ходя по мокрой глине, оставлять на ней глубокие следы; после того, как солнце высушило землю и снова пошел дождь, первобытные люди могли заметить, что вода остается в этих углублениях дольше, чем на поверхности. Осматривая мокрую глину, люди могли заметить, что этот материал можно легко размять в пальцах и он принимает различные формы. [89]
Некоторые изобретательные люди могли начать формировать глину в различные формы животных [...] и т. д., включая что-то в форме панциря черепахи, что было в ходу в то время. Другие, помня, что глина затвердевает в огне, могли обжечь выдолбленную массу, тем самым создав первую [глиняную] чашу. [90]
После этого усовершенствовать новое изобретение было сравнительно легко; кто-то другой мог открыть глину, более пригодную для таких производств; кто-то другой мог изобрести глазурь и так далее, причем природа и наблюдение на каждом шагу указывали человеку путь к изобретению. [...] [90]
[Этот пример] иллюстрирует, как люди приходят к различным идеям: внимательно наблюдая за всеми вещами и размышляя обо всех вещах . [90]
Возьмем другой пример. [Иногда] в оконном стекле мы находим диски и пузырьки, глядя через которые мы видим предметы более отчетливо, чем невооруженным глазом. Предположим, что внимательный человек, заметив такой пузырек в оконном стекле, вынул кусок стекла и показал его другим как игрушку. Возможно, среди них был человек со слабым зрением, который обнаружил, что через пузырек в оконном стекле он видит лучше, чем невооруженным глазом. Более тщательное исследование показало, что двусторонне выпуклое стекло усиливает слабое зрение, и таким образом были изобретены очки. Люди, возможно, сначала вырезали стекло для очков из оконных стекол, но со временем другие начали шлифовать гладкие куски стекла в выпуклые линзы и изготавливать настоящие очки. [91]
Искусство шлифовки очков было известно почти 600 лет назад. Пару сотен лет спустя дети одного шлифовальщика очков, играя с линзами, поставили одну перед другой и обнаружили, что через две линзы они видят лучше, чем через одну. Они сообщили отцу об этом любопытном случае, и он начал производить трубки с двумя увеличительными линзами и продавать их как игрушку. Галилей, великий итальянский ученый, узнав об этой игрушке, использовал ее для другой цели и построил первый телескоп. [92]
Этот пример также показывает нам, что наблюдение приводит человека за руку к изобретениям. Этот пример снова демонстрирует истину постепенности в развитии изобретений, но прежде всего также тот факт, что образование усиливает изобретательность человека. Простой шлифовщик линз из двух увеличительных стекол сделал игрушку, в то время как Галилей, один из самых ученых людей своего времени, сделал телескоп. Как ум Галилея был выше ума ремесленника, так и изобретение телескопа было выше изобретения игрушки. [92] [...]
Три закона [которые обсуждались здесь] чрезвычайно важны и не только относятся к открытиям и изобретениям, но они пронизывают всю природу. Дуб не становится дубом немедленно, но начинается как желудь, затем становится сеянцем, позже маленьким деревом и, наконец, могучим дубом: здесь мы видим 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 сочетания. [93]
Прус считает, что с течением времени умножение открытий и изобретений улучшило качество жизни людей и расширило их знания. «Это постепенное развитие цивилизованных обществ, этот постоянный рост знаний об объектах, существующих в природе, это постоянное увеличение числа инструментов и полезных материалов называется прогрессом или ростом цивилизации » . [94] Напротив, Прус предупреждает, что «общества и люди, которые не делают изобретений или не знают, как их использовать, ведут жалкую жизнь и в конечном итоге погибают». [95] [n]
Фундаментальной чертой научного предприятия является воспроизводимость результатов. «В течение десятилетий, — пишет Шеннон Палус, — было... открытым секретом , что [значительная часть] литературы в некоторых областях является просто неверной». Это эффективно саботирует научное предприятие и обходится миру во многие миллиарды долларов ежегодно впустую потраченных ресурсов. Против воспроизводимости выступает нежелание ученых делиться методами из-за страха уступить свое преимущество другим ученым. Кроме того, научные журналы и комитеты по постоянству, как правило, ценят впечатляющие новые результаты, а не постепенные достижения, которые систематически опираются на существующую литературу. Ученые, которые тихо проверяют факты чужих работ или тратят дополнительное время на то, чтобы их собственные протоколы были понятны другим исследователям, мало что выигрывают для себя. [96]
С целью улучшения воспроизводимости научных результатов было предложено, чтобы агентства по финансированию исследований финансировали только те проекты, которые включают план по обеспечению прозрачности своей работы. В 2016 году Национальные институты здравоохранения США представили новые инструкции по подаче заявок и вопросы для обзора, чтобы побудить ученых улучшить воспроизводимость. NIH запрашивает больше информации о том, как исследование основывается на предыдущей работе, и список переменных, которые могут повлиять на исследование, таких как пол животных-испытуемых — ранее упускаемый из виду фактор, который привел к тому, что многие исследования описывали явления, обнаруженные у самцов животных, как универсальные. [97]
Аналогично, вопросы, которые спонсор может задать заранее, могут быть заданы журналами и рецензентами. Одним из решений являются «зарегистрированные отчеты», предварительная регистрация исследований, в рамках которой ученый представляет для публикации исследовательский анализ и планы дизайна до фактического проведения исследования. Затем рецензенты оценивают методологию , а журнал обещает напечатать результаты, какими бы они ни были. Чтобы предотвратить чрезмерную зависимость от предварительно зарегистрированных исследований, которые могли бы способствовать более безопасным, менее рискованным исследованиям, тем самым чрезмерно исправляя проблему, модель предварительно зарегистрированных исследований могла бы работать в тандеме с традиционной моделью, ориентированной на результаты, которая иногда может быть более дружелюбной к случайным открытиям. [97]
«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. Если значительная часть науки невоспроизводима, это не обеспечит надежной основы 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 . [98]
Исследование отслеживало статьи — в психологических журналах, экономических журналах и в Science and Nature — с задокументированными неудачами репликации. Невоспроизводимые статьи цитировались выше среднего, даже после того, как были опубликованы новости об их невоспроизводимости. [98]
«Эти результаты», пишет Орескес, «соответствуют результатам исследования 2018 года. Анализ 126 000 каскадов слухов в Twitter показал, что ложные новости распространяются быстрее и достигают большего числа людей, чем проверенные правдивые заявления. [И]менно люди, а не [робот]ы, несут ответственность за непропорциональное распространение лжи в Интернете». [98]
В отчете Scientific American за 2016 год подчеркивается роль повторного открытия в науке. Исследователи из Университета Индианы в Блумингтоне прочесали 22 миллиона научных статей, опубликованных за предыдущее столетие, и обнаружили десятки «Спящих красавиц» — исследований, которые годами бездействовали, прежде чем их заметили. [99] Главные находки, которые дольше всего томились, а затем получили самое пристальное внимание ученых, были сделаны в области химии, физики и статистики. Дремлющие находки были разбужены учеными из других дисциплин, таких как медицина , в поисках свежих идей и благодаря возможности проверять некогда теоретические постулаты. [99] Спящие красавицы, вероятно, станут еще более распространенными в будущем из-за растущей доступности научной литературы. [99] В отчете Scientific American перечислены 15 лучших «Спящих красавиц»: 7 в химии , 5 в физике , 2 в статистике и 1 в металлургии . [99] Вот некоторые примеры:
«Об адсорбции в растворах» Герберта Фрейндлиха (1906), первая математическая модель адсорбции , когда атомы или молекулы прилипают к поверхности. Сегодня как экологическая реабилитация , так и дезактивация в промышленных условиях в значительной степени зависят от адсорбции. [99]
A. Einstein , B. Podolsky и N. Rosen , «Можно ли считать квантово-механическое описание физической реальности полным?» Physical Review , т. 47 (15 мая 1935 г.), стр. 777–780. Этот знаменитый мысленный эксперимент в квантовой физике — ныне известный как парадокс ЭПР , по первым буквам фамилий авторов — обсуждался теоретически , когда он впервые появился. Только в 1970-х годах у физики появились экспериментальные средства для проверки квантовой запутанности . [99]
J[ohn] Turkevich, PC Stevenson, J. Hillier, "A Study of the Nucleation and Growth Processes in the Synthesis of Colloidal Gold", Discuss. Faraday. Soc. , 1951, 11, стр. 55–75, объясняет, как суспендировать наночастицы золота в жидкости. Он обязан своим пробуждением медицине , которая теперь использует наночастицы золота для обнаружения опухолей и доставки лекарств. [99]
Уильям С. Хаммерс и Ричард Э. Оффеман, «Подготовка оксида графита», Журнал Американского химического общества , т. 80, № 6 (20 марта 1958 г.), стр. 1339, представили метод Хаммерса , технологию изготовления оксида графита . Недавний интерес к потенциалу графена привлек внимание к статье 1958 года. Оксид графита может служить надежным промежуточным продуктом для 2-D материала. [99]
Историки и социологи отметили возникновение в науке « множественных независимых открытий ». Социолог Роберт К. Мертон определил такие «множественные» как случаи, в которых похожие открытия делаются учеными, работающими независимо друг от друга. [100] «Иногда открытия происходят одновременно или почти одновременно; иногда ученый делает новое открытие, которое, неизвестно ему, сделал кто-то другой много лет назад». [101] [102] Обычно цитируемыми примерами множественных независимых открытий являются независимая формулировка исчисления в 17 веке Исааком Ньютоном , Готфридом Вильгельмом Лейбницем и другими; [103] независимое открытие кислорода в 18 веке Карлом Вильгельмом Шееле , Джозефом Пристли , Антуаном Лавуазье и другими; и независимая формулировка теории эволюции видов в 19 веке Чарльзом Дарвином и Альфредом Расселом Уоллесом . [104]
Мертон противопоставлял «множественное» «единичному» — открытию, которое было сделано уникальным образом одним ученым или группой ученых, работающих вместе. [105] Он считал, что именно множественные открытия, а не уникальные, представляют общую закономерность в науке. [106]
Многочисленные открытия в истории науки предоставляют доказательства эволюционных моделей науки и технологий, таких как меметика (изучение самовоспроизводящихся единиц культуры), эволюционная эпистемология (которая применяет концепции биологической эволюции для изучения роста человеческих знаний) и теория культурного отбора (изучающая социологическую и культурную эволюцию в дарвиновской манере). Вдохновленная рекомбинантной ДНК « парадигма парадигм», описывающая механизм «рекомбинантной концептуализации», предсказывает, что новая концепция возникает путем скрещивания уже существующих концепций и фактов . Это то, что имеется в виду, когда говорят, что ученый, исследователь или художник «подвергся влиянию» другого — этимологически , что концепция последнего «перетекла» в разум первого. [107]
Феномен множественных независимых открытий и изобретений можно рассматривать как следствие трех законов Болеслава Пруса: постепенности, зависимости и комбинирования (см. « Открытия и изобретения » выше). Первые два закона, в свою очередь, можно рассматривать как следствия третьего закона, поскольку законы постепенности и зависимости подразумевают невозможность определенных научных или технологических достижений до тех пор, пока не появятся определенные теории, факты или технологии, которые должны быть объединены для получения данного научного или технологического достижения.
Технология — применение открытий в практических вопросах — продемонстрировала заметное ускорение в том, что экономист Роберт Дж. Гордон определил как «особый век», который охватывал период до 1970 года. К тому времени, пишет он, все ключевые технологии современной жизни были на месте: санитария , электричество , механизированное сельское хозяйство , автомагистрали , авиаперевозки , телекоммуникации и тому подобное. Одной из знаковых технологий 21-го века стал iPhone . Между тем, длинный список широко разрекламированных потенциальных крупных технологий остается на стадии прототипа , включая беспилотные автомобили , летающие автомобили , очки дополненной реальности , генную терапию и ядерный синтез . Гордон пишет, что неотложная цель 21-го века — отменить некоторые последствия последнего великого технологического бума путем разработки доступных технологий с нулевым и отрицательным уровнем выбросов . [108]
Технология — это сумма методов , навыков , методов и процессов, используемых при производстве товаров или услуг или при достижении целей, таких как научное исследование . Парадоксально, но иногда было отмечено, что технология, задуманная таким образом, преобладает над самими целями — даже в ущерб им. Лора Грего и Дэвид Райт, писавшие в 2019 году в Scientific American , отмечают, что «Текущие планы США по противоракетной обороне в значительной степени обусловлены технологиями , политикой и страхом . Противоракетная оборона не позволит нам избежать нашей уязвимости перед ядерным оружием . Вместо этого крупномасштабные разработки создадут барьеры для принятия реальных шагов по снижению ядерных рисков — блокируя дальнейшие сокращения ядерных арсеналов и потенциально стимулируя новые развертывания». [109]
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 эту планету), комментирует:
Этот эпизод — лишь один из многих, доказывающих, что наука — это не бесстрастное, нейтральное и объективное занятие, а скорее то, в чем яростное столкновение идей и личных амбиций часто сочетается с счастливой случайностью , что способствует новым открытиям. [110]
Практический вопрос касается черт, которые позволяют некоторым людям достигать выдающихся результатов в своих областях работы, и как можно поощрять такую креативность . Мелисса Шиллинг , студентка инновационной стратегии, выделила некоторые черты, общие для восьми крупных новаторов в области естественных наук или технологий : Бенджамина Франклина (1706–90), Томаса Эдисона (1847–1931), Николы Теслы (1856–1943), Марии Склодовской-Кюри (1867–1934), Дина Камена (родился в 1951), Стива Джобса (1955–2011), Альберта Эйнштейна (1879–1955) и Илона Маска (родился в 1971). [111]
Шиллинг выбрала 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. [112] Она также ограничила выборку лицами, связанными с несколькими инновациями. «Когда человек связан только с одним крупным изобретением, гораздо сложнее узнать, было ли изобретение вызвано личными характеристиками изобретателя или просто тем, что он оказался в нужном месте в нужное время». [113]
Все восемь человек были чрезвычайно умны, но «этого недостаточно, чтобы сделать кого-то серийным новатором-прорывом». [111] Почти все эти новаторы продемонстрировали очень высокий уровень социальной отчужденности или обособленности (заметным исключением был Бенджамин Франклин). [114] «Их изоляция означала, что они были менее подвержены доминирующим идеям и нормам, а их чувство непринадлежности означало, что даже подвергаясь воздействию доминирующих идей и норм, они часто были менее склонны их принимать». [115] С раннего возраста все они демонстрировали чрезвычайную веру в свою способность преодолевать препятствия — то, что психология называет « самоэффективностью ». [115]
«Большинство [из них, пишет Шиллинг] были движимы идеализмом , высшей целью, которая была важнее их собственного комфорта, репутации или семей. Никола Тесла хотел освободить человечество от труда с помощью неограниченной свободной энергии и достичь международного мира с помощью глобальной коммуникации . Илон Маск хочет решить мировые энергетические проблемы и колонизировать Марс . Бенджамин Франклин стремился к большей социальной гармонии и производительности с помощью идеалов эгалитаризма , толерантности , трудолюбия, воздержания и благотворительности. Мария Кюри была вдохновлена аргументом польского позитивизма о том, что Польша , находившаяся под царским российским правлением, может быть сохранена только путем стремления всех поляков, включая женщин, к образованию и технологическому прогрессу ». [116]
Большинство новаторов также работали усердно и неустанно, потому что считали работу чрезвычайно полезной. У некоторых была чрезвычайно высокая потребность в достижении. Многие также, по-видимому, считали работу аутотелической — полезной сама по себе. [117] Удивительно большая часть прорывных новаторов были автодидактами — самоучками — и преуспели гораздо больше за пределами класса, чем в нем. [118]
«Почти все прорывные инновации», пишет Шиллинг, «начинаются с необычной идеи или убеждений, которые ломают общепринятые взгляды ... 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 от других в реализации оригинальных идей, потому что идеи часто изначально сложны для понимания и оценки другими. Таким образом, каждый из прорывных новаторов Шиллинга проявил необычайные усилия и настойчивость. [119] Даже в этом случае, пишет Шиллинг, «нахождение в нужном месте в нужное время все еще имеет значение[ред]». [120]
Когда швейцарский ботаник Симон Швенденер в 1860-х годах обнаружил, что лишайники являются симбиотическим партнерством между грибом и водорослью , его открытие поначалу встретило сопротивление со стороны научного сообщества. После его открытия того, что гриб, который не может производить свою собственную пищу, обеспечивает структуру лишайника, в то время как вклад водоросли заключается в ее фотосинтетическом производстве пищи, было обнаружено, что в некоторых лишайниках цианобактерия обеспечивает пищу, а несколько видов лишайников содержат как водоросль, так и цианобактерию, вместе с грибом. [121]
Самоучка-натуралист Тревор Говард помог создать сдвиг парадигмы в изучении лишайников и, возможно, всех форм жизни, сделав то, что люди делали в донаучные времена: выходя на природу и внимательно наблюдая. Его эссе о лишайниках были в значительной степени проигнорированы большинством исследователей, потому что у Говарда не было научных степеней и потому что некоторые из его радикальных идей не подтверждаются строгими данными. [122]
Когда Говард рассказал Тоби Сприбиллу , у которого в то время не было среднего образования, о некоторых своих лихенологических идеях, Говард вспоминает: «Он сказал, что я бредил». В конечном итоге Сприбилл сдал экзамен на аттестат зрелости, получил степень доктора философии по лихенологии в Университете Граца в Австрии и стал доцентом кафедры экологии и эволюции симбиоза в Университете Альберты . В июле 2016 года Сприбилл и его соавторы опубликовали новаторскую статью в журнале Science, в которой раскрыли, что многие лишайники содержат второй гриб.
Сприбилл считает, что Говард оказал «огромное влияние на мои мысли. [Его эссе] дали мне лицензию думать о лишайниках [неортодоксальным образом] и освободили меня, чтобы увидеть закономерности, которые я разработал в Bryoria с моими соавторами». Тем не менее, «одной из самых сложных вещей было позволить себе быть открытым к идее, что 150 лет литературы могли полностью упустить теоретическую возможность того, что в симбиозе лишайников может быть более одного грибкового партнера». Сприбилл говорит, что акцент академических кругов на каноне того, что другие установили как важное, по своей сути ограничивает. [123]
В отличие от предыдущих исследований, показывающих, что более высокий интеллект способствует лучшим лидерам в различных областях деятельности, более поздние исследования показывают, что в определенный момент более высокий IQ может рассматриваться как вредный. [124] Десятилетия назад психолог Дин Саймонтон предположил, что слова блестящих лидеров могут быть непонятны людям, их решения могут быть сложнее в реализации, а последователям может быть сложнее общаться с ними. Наконец, в июльском номере Journal of Applied Psychology за 2017 год он и двое его коллег опубликовали результаты реальных проверок гипотезы. [124] [125]
Было изучено 379 мужчин и женщин — руководителей бизнеса в 30 странах, включая сферы банковского дела, розничной торговли и технологий. Менеджеры прошли тесты на IQ — несовершенный, но надежный предиктор производительности во многих областях — и каждый был оценен по стилю лидерства и эффективности в среднем 8 коллегами. IQ положительно коррелировал с оценками эффективности лидерства, формирования стратегии , видения и несколькими другими характеристиками — до определенного момента. Рейтинги достигли пика на уровне IQ около 120, что выше, чем у 80% офисных работников. После этого рейтинги снижались. Исследователи предположили, что идеальный IQ может быть выше или ниже в различных областях, в зависимости от того, какие навыки больше ценятся в данной рабочей культуре — технические или социальные. [124]
Психолог Пол Сакетт, не участвовавший в исследовании, комментирует: «Для меня правильной интерпретацией работы было бы то, что она подчеркивает необходимость понимания того, что делают лидеры с высоким IQ, что приводит к снижению восприятия со стороны последователей. Неправильной интерпретацией было бы: «Не нанимайте лидеров с высоким IQ». [124] Ведущий автор исследования , психолог Джон Антонакис , предполагает, что лидеры должны использовать свой интеллект для создания творческих метафор , которые будут убеждать и вдохновлять других. «Я думаю, что единственный способ, которым умный человек может соответствующим образом сигнализировать о своем интеллекте и при этом общаться с людьми», — говорит Антонакис, «это говорить харизматично ». [124]
Академическая специализация приносит большую пользу науке и технике, концентрируя усилия на отдельных дисциплинах. Но чрезмерно узкая специализация может стать препятствием для продуктивного сотрудничества между традиционными дисциплинами.
В 2017 году в Манхэттене Джеймс Харрис Саймонс , известный математик и вышедший на пенсию основатель одного из крупнейших в мире хедж-фондов , открыл Flatiron Institute , некоммерческое предприятие , целью которого является применение аналитических стратегий его хедж-фонда к проектам, направленным на расширение знаний и помощь человечеству. [126] Он создал вычислительные подразделения для исследований в области астрофизики, биологии и квантовой физики, [127] а также междисциплинарное подразделение для моделирования климата , которое объединяет геологию, океанографию, науку об атмосфере, биологию и климатологию. [128]
Последнее, четвертое подразделение Института Флэтайрон было вдохновлено презентацией 2017 года для руководства института Джона Гротцингера , «биогеоученого» из Калифорнийского технологического института , который объяснил проблемы моделирования климата. Гротцингер был специалистом по историческому изменению климата — в частности, что вызвало великое пермское вымирание , во время которого практически все виды погибли. Чтобы правильно оценить этот катаклизм, нужно было понимать как летопись горных пород, так и состав океана, но геологи не особо взаимодействовали с физическими океанографами . Лучшее сотрудничество Гротцингера стало результатом случайного обеда с океанографом. Моделирование климата было изначально сложной проблемой, усугубленной структурными подразделениями академии . «Если бы вы все это собрали под одной крышей... это могло бы привести [гораздо раньше] к крупному прорыву». Саймонс и его команда сочли презентацию Гротцингера убедительной, и Институт Флэтайрон решил создать свое четвертое и последнее вычислительное подразделение. [128]
Социолог Гарриет Цукерман в своем исследовании 1977 года о лауреатах Нобелевской премии по естественным наукам в Соединенных Штатах была поражена тем фактом, что более половины (48) из 92 лауреатов, которые провели свои отмеченные наградами исследования в США к 1972 году, работали либо в качестве студентов, либо в качестве постдокторантов, либо младшими сотрудниками у более старых лауреатов Нобелевской премии. Более того, эти 48 будущих лауреатов работали под руководством в общей сложности 71 лауреата-мастера. [129] [o]
Социальная вязкость гарантирует, что не каждый квалифицированный начинающий ученый получает доступ к самым продуктивным центрам научной мысли. Тем не менее, пишет Цукерман, «в некоторой степени перспективные студенты могут выбирать мастеров, с которыми работать, а мастера могут выбирать среди когорт студентов, которые представляют себя для обучения. Этот процесс двустороннего ассортативного отбора заметно работает среди ультраэлиты науки. Действительные и потенциальные члены этой элиты выбирают своих родителей-ученых и, таким образом, своих предков-ученых, так же как позже они выбирают свое потомство-ученого и, таким образом, своих потомков-ученых». [131]
Цукерман пишет: «[Линии] элитных учеников к элитным мастерам, которые сами были элитными учениками, и так далее до бесконечности, часто уходят далеко в историю науки , задолго до 1900 года, когда завещание [Альфреда] Нобеля положило начало тому, что сейчас можно назвать Международной академией наук. В качестве примера многих длинных исторических цепочек элитных мастеров и учеников рассмотрим английского лауреата немецкого происхождения Ганса Кребса (1953), который прослеживает свою научную родословную [...] через своего учителя, лауреата 1931 года Отто Варбурга . Варбург учился у Эмиля Фишера [1852–1919], получившего премию в 1902 году в возрасте 50 лет, за три года до того, как она была присуждена [в 1905 году] его учителю Адольфу фон Байеру [1835–1917] в возрасте 70 лет. Эта родословная из четырех Нобелевских мастеров и учеников имеет свои собственные донобелевские предшественники. Фон Байер был учеником Ф[ридриха] А[угуса] Кекуле [1829–1896], чьи идеи структурных формул произвели революцию в органической химии и который, возможно, наиболее известен часто пересказываемой историей о том, как он во сне натолкнулся на кольцевую структуру бензола (1865). Сам Кекуле обучался у великого химика-органика Юстуса фон Либиха (1803–1873), который учился в Сорбонне у мастера Ж[озефа] Луи] Гей-Люссака (1778–1850), который сам когда-то был учеником Клода Луи Бертолле (1748–1822). Среди его многочисленных институциональных и познавательных достижений следует отметить помощь Бертолле в основании Политехнической школы , службу в качестве научного советника Наполеона в Египте и, что более важно для наших целей, работу с [Антуаном] Лавуазье [1743–1794] по пересмотру стандартной системы химической номенклатуры ». [132]
Социолог Майкл П. Фаррелл изучал тесные творческие группы и пишет: «Большинство хрупких идей, которые легли в основу нового видения, возникали не тогда, когда вся группа собиралась вместе, и не тогда, когда участники работали поодиночке, а когда они сотрудничали и отвечали друг другу в парах». [133] Франсуа Жакоб , который вместе с Жаком Моно был пионером в изучении регуляции генов , отмечает, что к середине 20-го века большинство исследований в области молекулярной биологии проводились парами. «Двое лучше, чем один, для придумывания теорий и построения моделей», — пишет Жакоб. «Потому что, когда над проблемой работают два ума, идеи летят гуще и быстрее. Они передаются от партнера к партнеру... И в этом процессе иллюзии скорее подавляются в зародыше». По состоянию на 2018 год, за предыдущие 35 лет около половины Нобелевских премий по физиологии или медицине были вручены научным партнерствам. [134] Джеймс Сомерс описывает замечательное партнерство между ведущими инженерами-программистами Google , Джеффом Дином и Санджаем Гемаватом . [135]
Парное сотрудничество также было заметным в творческих начинаниях за пределами естественных наук и технологий ; примерами служат совместное создание импрессионизма Клодом Моне и Пьером-Огюстом Ренуаром в 1869 году , шестилетнее совместное создание кубизма Пабло Пикассо и Жоржа Брака , а также сотрудничество Джона Леннона и Пола Маккартни над песнями Beatles . «Каждый», пишет Джеймс Сомерс, «попадает в творческую колею, но двое людей редко делают это одновременно». [136]
То же самое сказал и 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 видеофрагменте Крик объясняет Уотсону, что их сотрудничество имело решающее значение для их открытия, потому что, когда один из них ошибался, другой его поправлял. [137]
То, что было названо « Большой наукой », возникло из Манхэттенского проекта США во время Второй мировой войны , который создал первое в мире ядерное оружие ; и с тех пор Большая наука ассоциируется с физикой , которая требует огромных ускорителей частиц . В биологии Большая наука дебютировала в 1990 году с проектом «Геном человека» по секвенированию человеческой ДНК . В 2013 году нейронаука стала областью Большой науки, когда США объявили об инициативе BRAIN , а Европейский союз объявил о проекте «Человеческий мозг» . Новые крупные инициативы по исследованию мозга были также объявлены Израилем, Канадой, Австралией, Новой Зеландией, Японией и Китаем. [138]
Более ранние успешные проекты Большой науки приучили политиков, средства массовой информации и общественность относиться к программам Большой науки порой с некритической благосклонностью. [139]
Инициатива США BRAIN была вдохновлена беспокойством по поводу распространения и стоимости психических расстройств и волнением по поводу новых технологий манипуляции мозгом, таких как оптогенетика . [140] После некоторых ранних фальстартов Национальный институт психического здоровья США позволил ученым страны, изучающим мозг, 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 . [139]
В Европейском союзе проект «Человеческий мозг» Европейской комиссии стартовал не очень удачно, поскольку политические и экономические соображения заслонили вопросы, касающиеся осуществимости первоначальной научной программы проекта, основанной главным образом на компьютерном моделировании нейронных цепей . Четырьмя годами ранее, в 2009 году, опасаясь, что Европейский союз еще больше отстанет от США в области компьютерных и других технологий, Европейский союз начал проводить конкурс проектов «Большой науки», и первоначальная программа проекта «Человеческий мозг» показалась подходящей для европейской программы, которая могла бы занять лидирующие позиции в области передовых и новых технологий. [140] Только в 2015 году, после того как более 800 европейских нейробиологов пригрозили бойкотировать общеевропейское сотрудничество, в проект «Человеческий мозг» были внесены изменения, вытеснившие многие из первоначальных политических и экономических соображений научными. [141]
По состоянию на 2019 год проект Европейского Союза «Человеческий мозг» не оправдал своих экстравагантных обещаний. [142]
Натан Мирволд , бывший главный технический директор Microsoft и основатель Microsoft Research , утверждает, что финансирование фундаментальной науки не может быть оставлено на усмотрение частного сектора — что «без государственных ресурсов фундаментальная наука остановится». [143] Он отмечает, что общая теория относительности Альберта Эйнштейна , опубликованная в 1915 году, не возникла в его голове в момент озарения; он работал над ней годами — в конце концов, его заставило завершить ее соперничество с математиком Дэвидом Гильбертом . [143] История почти любого знакового научного открытия или технологического изобретения — лампочки , транзистора , ДНК , даже Интернета — показывает, что известные имена, которым приписывают прорыв, «опередили всего на несколько шагов группу 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 финансирование необходимых им исследований. [143]
Мирволд пишет, что такие аргументы опасно ошибочны: без государственной поддержки большинство фундаментальных научных исследований никогда не будут реализованы. «Это наиболее очевидно для чистого исследования, которое принесло... большую интеллектуальную пользу, но не прибыль, например, работа, которая принесла нам бозон Хиггса , или понимание того, что сверхмассивная черная дыра находится в центре Млечного Пути , или открытие метановых морей на поверхности спутника Сатурна Титана . Исследовательские лаборатории компании раньше занимались такого рода работой: экспериментальные доказательства Большого взрыва были обнаружены в Bell Labs компании AT&T , что привело к Нобелевской премии . Теперь эти дни прошли». [143]
Даже в прикладных областях, таких как материаловедение и информатика , пишет Мирволд, «компании теперь понимают, что фундаментальные исследования — это форма благотворительности , поэтому они избегают их». Ученые Bell Labs создали транзистор , но это изобретение принесло миллиарды для Intel и Microsoft . Инженеры Xerox PARC изобрели современный графический пользовательский интерфейс , но Apple и Microsoft получили наибольшую прибыль. Исследователи IBM стали пионерами в использовании гигантского магнитосопротивления для увеличения емкости жесткого диска , но вскоре уступили бизнес по производству дисководов Seagate и Western Digital . [143]
Исследователи компании теперь должны сосредоточиться на инновациях, которые могут быстро принести доход; в противном случае исследовательский бюджет не может быть оправдан перед инвесторами компании. «Те, кто верят, что компании, ориентированные на прибыль, будут альтруистично платить за фундаментальную науку, которая имеет широкомасштабные выгоды — но в основном для других, а не для поколения — наивны... Если бы правительство предоставило частному сектору оплачивать фундаментальные исследования , большая часть науки пришла бы в упадок. Те исследования, которые выживут, проводились бы в основном в тайне, из-за страха передать следующее большое дело конкуренту». [143]
Государственные инвестиции также жизненно важны в области биологических исследований. По словам Уильяма А. Хазелтина , бывшего профессора Гарвардской медицинской школы и основателя исследовательских отделов этого университета по раку и ВИЧ / СПИДу, ранние усилия по контролю пандемии COVID-19 были затруднены правительствами и промышленностью по всему миру, которые «отключили финансирование исследований коронавируса в 2006 году после того, как первая пандемия SARS [...] сошла на нет, и снова в годы, непосредственно последовавшие за MERS [вспышкой, также вызванной коронавирусом], когда она, казалось, была контролируемой. [144] [...] Разработка многообещающих препаратов против SARS и MERS, которые могли бы быть активны против SARS–CoV-2 [в пандемии Covid-19], осталась незавершенной из-за нехватки денег». [145] Хазелтин продолжает:
Из кризиса ВИЧ мы узнали , что важно иметь уже налаженные исследовательские каналы. [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 [увенчались] одобрением Конгрессом Национального закона о раке президента Ричарда Никсона в 1971 году. Это [позволило] создать науку, которая была нам нужна для выявления и понимания ВИЧ в 1980-х годах, хотя, конечно, никто не знал, что это принесет плоды. [145]
В 1980-х годах администрация Рейгана не хотела говорить о СПИДе или выделять много средств на исследования ВИЧ. [Но] как только появились новости о том, что актер Рок Хадсон серьезно болен СПИДом, [...] 320 миллионов долларов [были добавлены] в бюджет 1986 финансового года на исследования СПИДа. [...] Я помог [...] разработать эту первую финансируемую Конгрессом программу исследований СПИДа вместе с Энтони Фаучи , врачом, который сейчас возглавляет [США] борьбу с COVID-19. [145] [...]
[Набор] инструментов для вирусных и фармацевтических исследований значительно улучшился за последние 36 лет с момента открытия ВИЧ. То, на что в 1980-х и 1990-х годах во многих случаях уходило пять или 10 лет, теперь можно сделать за пять или 10 месяцев. Мы можем быстро идентифицировать и синтезировать химические вещества, чтобы предсказать, какие лекарства будут эффективны. Мы можем проводить криоэлектронную микроскопию для исследования вирусных структур и моделирования взаимодействия молекул за считанные недели — то, на что раньше уходили годы. Урок заключается в том, чтобы никогда не терять бдительности, когда дело касается финансирования противовирусных исследований. У нас не было бы надежды победить COVID-19, если бы не достижения молекулярной биологии, которых мы добились 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. [145]
Дополнительный взгляд на финансирование научных исследований дает DT Max, пишущий о Flatiron Institute , вычислительном центре, созданном в 2017 году в Манхэттене для оказания ученым математической помощи. Flatiron Institute был основан Джеймсом Харрисом Саймонсом , математиком, который использовал математические алгоритмы , чтобы стать миллиардером на Уолл-стрит . Институт имеет три вычислительных подразделения, посвященных соответственно астрофизике , биологии и квантовой физике , и работает над четвертым подразделением для моделирования климата , которое будет включать интерфейсы геологии , океанографии , атмосферной науки , биологии и климатологии . [128]
Институт Флэтайрон является частью тенденции в науке к частным исследованиям, финансируемым. В Соединенных Штатах фундаментальная наука традиционно финансировалась университетами или правительством, но частные институты часто быстрее и более целенаправленны. С 1990-х годов, когда Кремниевая долина начала производить миллиардеров, частные институты появились по всей территории США. В 1997 году Ларри Эллисон основал Медицинский фонд Эллисона для изучения биологии старения . В 2003 году Пол Аллен основал Институт Аллена по наукам о мозге . В 2010 году Эрик Шмидт основал Институт океана Шмидта . [146]
Эти институты сделали много хорошего, отчасти предоставляя альтернативы более жестким системам. Но у частных фондов также есть обязательства. Богатые благотворители, как правило, направляют свое финансирование на личные интересы. И фонды не облагаются налогами; большая часть денег, которые их поддерживают, в противном случае ушла бы правительству. [146]
Джон П. А. Иоаннидис из Медицинской школы Стэнфордского университета пишет, что «Появляется все больше доказательств того, что некоторые из способов, которыми мы проводим, оцениваем, сообщаем и распространяем исследования, являются крайне неэффективными. В серии статей в 2014 году в The Lancet ... подсчитано, что 85 процентов инвестиций в биомедицинские исследования тратятся впустую. Во многих других дисциплинах есть схожие проблемы». [147] Иоаннидис выявляет некоторые предубеждения в финансировании науки, которые подрывают эффективность научного предприятия, и предлагает решения:
Финансирование слишком малого количества ученых: «Крупный 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: «Используйте лотерею , чтобы решить, какие заявки на гранты финансировать (возможно, после того, как они пройдут базовую проверку).... Перераспределяйте... средства от старших людей к молодым исследователям...» [147]
Никакого вознаграждения за прозрачность : «Многие научные протоколы, методы анализа, вычислительные процессы и данные непрозрачны. [М]ногие главные открытия не могут быть воспроизведены . Это касается двух из трех главных психологических статей, одной из трех главных статей по экспериментальной экономике и более 75 процентов главных статей, определяющих новые мишени для лекарств от рака. [У]ченые не вознаграждаются за то, что делятся своими методами». Решения: «Создайте лучшую инфраструктуру для обеспечения прозрачности, открытости и обмена. Сделайте прозрачность предпосылкой для финансирования. [П]редпочтительно нанимайте, продвигайте или назначайте на должность... поборников прозрачности». [147]
Никакого поощрения за репликацию : репликация необходима для научного метода . Тем не менее, находясь под давлением необходимости производить новые открытия , исследователи, как правило, имеют мало стимулов и много контрстимулов, чтобы попытаться повторить результаты предыдущих исследований. Решения: «Финансирующие агентства должны платить за исследования репликации. Прогресс ученых должен основываться не только на их открытиях, но и на их послужном списке репликации». [147]
Никакого финансирования для молодых ученых: « Вернер Гейзенберг , Альберт Эйнштейн , Поль Дирак и Вольфганг Паули внесли свой главный вклад в возрасте около 25 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 изменить распределение старения своего преподавательского состава, нанимая больше молодых исследователей». [147]
Предвзятые 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 предоставления результатов, выгодных спонсору». Решения: «Ограничить или даже запретить финансирование, которое имеет явные конфликты интересов. Журналы не должны принимать исследования с такими конфликтами. Для менее заметных конфликтов, как минимум, обеспечить прозрачное и полное раскрытие информации». [148] [p]
Финансирование неправильных областей: «Хорошо финансируемые области привлекают больше ученых для работы на них, что увеличивает их лоббистский охват, подпитывая порочный круг . Некоторые укоренившиеся области поглощают огромное финансирование, даже если они явно продемонстрировали ограниченную доходность или неисправимые недостатки». Решения: «Независимая, беспристрастная оценка результатов необходима для щедро финансируемых областей. Больше средств должно быть выделено на новые области и области с высоким риском. Исследователей следует поощрять менять области, тогда как в настоящее время их стимулируют сосредоточиться на одной области». [148]
Недостаточно расходов: военный бюджет США ($886 млрд) в 24 раза превышает бюджет Национальных институтов здравоохранения ($37 млрд). «Инвестиции в науку приносят пользу обществу в целом, однако попытки убедить общественность часто ухудшают ситуацию, когда в остальном благонамеренные лидеры науки обещают невозможное, например, быстрое устранение всех видов рака или болезни Альцгеймера ». Решения: «Нам нужно сообщать, как используется финансирование науки, сделав процесс науки более понятным, включая количество ученых, необходимых для достижения крупных достижений... Мы также представили бы более убедительные доводы в пользу науки, если бы могли показать, что мы действительно усердно работаем над улучшением того, как мы ею управляем». [148]
Вознаграждение крупных трат: «Решения о найме, продвижении по службе и продлении срока полномочий в первую очередь зависят от способности исследователя обеспечить высокий уровень финансирования. Но расходы на проект не обязательно коррелируют с его важностью. Такие структуры вознаграждения выбирают в основном политически подкованных менеджеров, которые знают, как усваивать деньги». Решения: «Мы должны вознаграждать ученых за высококачественную работу, воспроизводимость и социальную ценность, а не за обеспечение финансирования. Превосходные исследования можно проводить с небольшим финансированием или вообще без него, за исключением защищенного времени. Учреждения должны предоставлять это время и уважать ученых, которые могут выполнять отличную работу, не тратя кучу денег». [148]
Никакого финансирования для высокорисковых идей: «Давление, что деньги налогоплательщиков должны быть «хорошо потрачены», заставляет государственных 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 инвестирования в высокорисковые проекты... Инновации крайне трудно, если не невозможно, предсказать...» Решения: «Финансируйте выдающихся ученых, а не проекты и дайте им свободу заниматься исследовательскими направлениями так, как они считают нужным. Некоторые учреждения, такие как Медицинский институт Говарда Хьюза, уже успешно используют эту модель». Необходимо донести до общественности и политиков, что наука — это кумулятивные инвестиции, что никто не может знать заранее, какие проекты будут успешными, и что успех должен оцениваться по всей повестке дня, а не по отдельному эксперименту или результату. [148]
Отсутствие хороших данных: «Имеется относительно ограниченное количество доказательств того, какие научные практики работают лучше всего. Нам нужно больше исследований в области исследований (« мета-исследований »), чтобы понять, как лучше всего выполнять, оценивать, рассматривать, распространять и вознаграждать науку». Решения: «Мы должны инвестировать в изучение того, как получить лучшую науку и как выбирать и вознаграждать лучших ученых». [148]
Наоми Орескес , профессор истории науки Гарвардского университета , пишет о желательности разнообразия в биографиях ученых.
История науки изобилует [...] случаями женоненавистничества , предрассудков и предвзятости . Веками биологи продвигали ложные теории женской неполноценности, а научные учреждения обычно запрещали женщинам участвовать. Историк науки [...] Маргарет Росситер задокументировала, как в середине 19 века женщины-ученые создавали свои собственные научные общества, чтобы компенсировать отказ своих коллег-мужчин признать их работу. Шарон Берч Макгрейн заполнила целый том историями женщин, которые должны были получить Нобелевскую премию за работу, которую они проделали в сотрудничестве с коллегами-мужчинами, или, что еще хуже, которую они украли у них. [...] Расовая предвзятость была по крайней мере столь же пагубной, как и гендерная предвзятость ; в конце концов, именно ученые кодифицировали концепцию расы как биологической категории, которая была не просто описательной, но и иерархической. [150]
[...] [К]огнитология показывает, что люди склонны к предвзятости, неправильному восприятию, мотивированному рассуждению и другим интеллектуальным ловушкам. Поскольку рассуждение медленное и сложное, мы полагаемся на эвристику — интеллектуальные сокращения, которые часто работают, но иногда с треском проваливаются. (Вера в то, что мужчины, в целом, лучше женщин в математике, — один из утомительных примеров.) [...] [150]
[...] Наука — это коллективное усилие, и оно работает лучше всего, когда научные сообщества разнообразны. [Г]етерогенные сообщества с большей вероятностью, чем однородные, смогут выявить слепые пятна и исправить их. Наука не исправляет сама себя; ученые исправляют друг друга посредством критического опроса. И это означает готовность подвергать сомнению не только утверждения о внешнем мире, но и утверждения о собственных практиках и процессах [ученых]. [150]
Клэр Померой, президент Фонда Ласкера , который занимается продвижением медицинских исследований , отмечает, что женщины-ученые продолжают подвергаться дискриминации в профессиональном продвижении. [151]
Хотя процент докторских степеней, присуждаемых женщинам в области естественных наук 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 в медицинских школах и едва ли 16 процентов деканов медицинских школ. [151]
Проблема заключается в культуре бессознательной предвзятости , которая заставляет многих женщин чувствовать себя деморализованными и маргинализированными. В одном исследовании преподавателям естественных наук были предоставлены идентичные резюме , в которых имена и полы двух претендентов были перепутаны; и мужчины, и женщины-преподаватели посчитали претендента-мужчину более компетентным и предложили ему более высокую зарплату. [151]
Неосознанная предвзятость также проявляется как «микроатаки» против женщин-ученых : якобы незначительные сексистские шутки и оскорбления, которые накапливаются с годами и подрывают уверенность и амбиции. Клэр Померой пишет: «Каждый раз, когда предполагается, что единственная женщина в лабораторной группе будет играть роль секретаря-регистратора, каждый раз, когда план исследования окончательно утверждается в мужском туалете между сессиями конференции, каждый раз, когда женщину не приглашают выпить пива после пленарной лекции, чтобы поговорить о делах, ущерб усиливается». [151]
«Когда я выступаю перед группами женщин-ученых», пишет Померой, «я часто спрашиваю их, были ли они когда-нибудь на собрании, где они давали рекомендацию, которую игнорировали, а затем слышали, как мужчина получал похвалу и поддержку за то, что высказал ту же точку зрения несколько минут спустя. Каждый раз большинство женщин в аудитории поднимают руки. Микроатаки особенно разрушительны, когда они исходят от учителя естественных наук в старшей школе , наставника колледжа , декана университета или члена научной элиты, удостоенного престижной премии, — тех самых людей, которые должны вдохновлять и поддерживать следующее поколение ученых». [151]
Сексуальные домогательства более распространены в академической среде, чем в любой другой социальной сфере, за исключением армии . В докладе Национальной академии наук, инженерии и медицины за июнь 2018 года говорится, что сексуальные домогательства причиняют вред отдельным людям, уменьшают количество научных талантов и в конечном итоге подрывают целостность науки. [152]
Паула Джонсон , сопредседатель комитета, составившего отчет, описывает некоторые меры по предотвращению сексуальных домогательств в науке. Одним из них было бы заменить индивидуальное наставничество стажеров на групповое наставничество и отделить наставнические отношения от финансовой зависимости стажера от наставника. Другим способом было бы запретить использование соглашений о конфиденциальности в связи со случаями домогательств. [152]
Новый подход к сообщению о сексуальных домогательствах, названный Callisto , который был принят некоторыми высшими учебными заведениями, позволяет пострадавшим лицам регистрировать случаи сексуальных домогательств, проставляя дату, без фактического официального сообщения о них. Эта программа позволяет людям видеть, были ли другие зарегистрированы случаи домогательств со стороны того же человека, и делиться информацией анонимно. [152]
Психолог Андрей Симпиан и профессор философии Сара-Джейн Лесли предложили теорию, объясняющую, почему американские женщины и афроамериканцы часто неуловимо отпугиваются от стремления войти в определенные академические области из-за неуместного акцента на гениальности . [153] 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 людей : «блестящую суперзвезду» с исключительным умом. Психологи более склонны полагать, что ведущие светила в психологии достигли своих позиций благодаря упорному труду и опыту. [154] В 2015 году женщины составили менее 30% докторских степеней, предоставленных по философии; афроамериканцы составили всего 1% докторов философии. Психология, с другой стороны, успешно привлекла женщин (72% докторов психологии 2015 года) и афроамериканцев (6% докторов психологии). [155]
Раннее понимание этих различий было предоставлено Симпиану и Лесли работой психолога Кэрол Дуэк . Она и ее коллеги показали, что убеждения человека относительно способностей имеют большое значение для конечного успеха этого человека. Человек, который рассматривает талант как стабильную черту, мотивирован «демонстрировать эту способность» и избегать ошибок . Напротив, человек, который принимает « установку на рост », рассматривает свои текущие способности как работу в процессе: для такого человека ошибки являются не обвинительным заключением, а ценным сигналом, указывающим на то, какие из его навыков нуждаются в работе. [156] Симпиан и Лесли и их коллеги проверили гипотезу о том, что установки относительно «гениальности» и неприемлемости совершения ошибок в различных академических областях могут объяснять относительную привлекательность этих областей для американских женщин и афроамериканцев. Они сделали это, связавшись с академическими профессионалами из широкого спектра дисциплин и спросив их, считают ли они, что для успеха в их области требуется некая форма исключительного интеллектуального таланта. Ответы, полученные от почти 2000 ученых в 30 областях, соответствовали распределению докторов наук, как и ожидали Симпиан и Лесли: области, которые придавали большее значение блеску, также присуждали меньше докторов наук женщинам и афроамериканцам. Доля женщин и афроамериканцев, имеющих докторскую степень, в психологии, например, была выше, чем параллельные пропорции в философии, математике или физике. [157]
Дальнейшее исследование показало, что неакадемики разделяют схожие идеи о том, в каких областях требуется гениальность. Знакомство с этими идеями дома или в школе может отбить охоту у молодых членов стереотипных групп выбирать 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, которые измеряли, связывают ли они «действительно, очень умных» (т. е. «гениальных») со своим полом. Результаты, опубликованные в январе 2017 года в журнале Science , соответствовали научной литературе о раннем приобретении гендерных стереотипов. Пятилетние мальчики и девочки не показали никакой разницы в своей самооценке; но к шести годам девочки были менее склонны думать, что девочки «действительно, очень умны». Затем авторы познакомили другую группу пяти-, шести- и семилетних детей с незнакомыми игровыми занятиями, которые авторы описали как «для детей, которые действительно, очень умны». Сравнение интереса мальчиков и девочек к этим видам деятельности в каждом возрасте не выявило никаких половых различий в возрасте пяти лет, но значительно больший интерес у мальчиков в возрасте шести и семи лет — как раз в том возрасте, когда возникают стереотипы. [158]
Симпиан и Лесли приходят к выводу, что «учитывая существующие общественные стереотипы, сообщения, изображающие [гениальность или блеск] как нечто исключительно необходимое [для академического успеха], могут без необходимости отпугивать талантливых членов стереотипных групп». [158]
Во многом из-за своей растущей популярности астроном и популяризатор науки Карл Саган , создатель телесериала PBS TV Cosmos 1980 года , стал объектом насмешек со стороны коллег-ученых и не смог получить постоянную должность в Гарвардском университете в 1960-х годах и членство в Национальной академии наук в 1990-х годах. Одноименный «эффект Сагана» сохраняется: как группа, ученые по-прежнему отговаривают отдельных исследователей от взаимодействия с общественностью, если они уже не являются хорошо зарекомендовавшими себя старшими исследователями. [159] [160]
Действие эффекта Сагана лишает общество полного спектра знаний, необходимых для принятия обоснованных решений по сложным вопросам, включая генную инженерию , изменение климата и энергетические альтернативы. Меньше научных голосов означает меньше аргументов для противодействия антинаучным или псевдонаучным дискуссиям. Эффект Сагана также создает ложное впечатление, что наука — это вотчина пожилых белых мужчин (которые доминируют в высших эшелонах власти), тем самым отговаривая женщин и меньшинства от рассмотрения научной карьеры. [159]
Ряд факторов способствуют долговечности эффекта Сагана. В разгар научной революции в 17 веке многие исследователи следовали примеру Исаака Ньютона , который посвятил себя физике и математике и никогда не был женат. Эти ученые считались чистыми искателями истины, которых не отвлекали более приземленные проблемы. Аналогично, сегодня все, что отвлекает ученых от их исследований, например, хобби или участие в публичных дебатах, может подорвать их авторитет как исследователей. [161]
Другим, более прозаическим фактором устойчивости эффекта Сагана может быть профессиональная ревность . [161]
Однако, похоже, есть некоторые признаки того, что взаимодействие с остальной частью общества становится менее опасным для карьеры в науке. Теперь так много людей имеют аккаунты в социальных сетях, что для ученых стать публичной фигурой не так необычно, как раньше. Более того, поскольку традиционные источники финансирования стагнируют, выход на публику иногда приводит к новым, нетрадиционным потокам финансирования. Несколько учреждений, таких как Университет Эмори и Массачусетский технологический институт, возможно, начали ценить охват как область академической деятельности, в дополнение к традиционным ролям исследований, преподавания и администрирования. Исключительный среди федеральных финансирующих агентств, Национальный научный фонд теперь официально поддерживает популяризацию. [162] [160]
Как и инфекционные заболевания , идеи в академической среде заразны. Но почему некоторые идеи приобретают большую популярность, в то время как столь же хорошие остаются в относительной безвестности, было неясно. Группа компьютерных ученых использовала эпидемиологическую модель для моделирования того, как идеи переходят из одного академического учреждения в другое. Результаты, основанные на модели, опубликованные в октябре 2018 года, показывают, что идеи, возникающие в престижных учреждениях, вызывают более масштабные «эпидемии», чем столь же хорошие идеи из менее известных мест. Результаты показывают большую слабость в том, как делается наука. Многие высококвалифицированные люди с хорошими идеями не получают должностей в самых престижных учреждениях; многие хорошие работы, опубликованные работниками менее престижных мест, остаются без внимания других ученых и исследователей, потому что они не обращают на них внимания. [163]
Наоми Орескес отмечает еще один недостаток отказа от государственных университетов в пользу школ Лиги плюща : «В 1970 году большинство рабочих мест не требовало высшего образования. Сегодня оно требуется почти для всех высокооплачиваемых. С развитием искусственного интеллекта и продолжающимся аутсорсингом низкоквалифицированных и неквалифицированных рабочих мест за рубежом эта тенденция, скорее всего, усилится. Те, кто заботится о равенстве возможностей , должны меньше внимания уделять немногим счастливчикам, которые попадают в Гарвард или другие высокоселективные частные школы, и больше — государственному образованию, потому что для большинства американцев дорога к возможностям лежит через государственные школы». [164]
Сопротивление части общественности принятию вакцинации и реальности изменения климата может быть отчасти связано с несколькими десятилетиями партийных нападок на правительство, что привело к недоверию к правительственной науке, а затем и к науке в целом. [165]
Многие ученые сами не хотели вмешиваться в публичные политические дебаты из-за страха потерять доверие: они беспокоятся, что если они примут участие в публичных дебатах по спорному вопросу, их будут считать предвзятыми и обесценивать как сторонников какой-либо партии. Однако исследования показывают, что большинство людей хотят слышать от ученых о вопросах, относящихся к их областям знаний. Исследования также показывают, что ученые могут чувствовать себя комфортно, предлагая политические советы в своих областях. « История озонового слоя », пишет Наоми Орескес , «является показательным примером: никто не знал лучше ученых, изучающих озон, причину возникновения опасной дыры и, следовательно, что нужно было сделать, чтобы ее исправить». [166]
Однако Орескес выделяет фактор, который действительно «отталкивает» общественность: частое использование учеными жаргона – выражений, которые, как правило, неправильно истолковываются или непонятны неспециалистам. [165]
На климатологическом языке « положительная обратная связь » относится к усиливающимся обратным связям , таким как обратная связь лед- альбедо . («Альбедо», еще один жаргон, просто означает « отражательная способность ».) Положительная петля, о которой идет речь, развивается, когда глобальное потепление приводит к таянию арктического льда , обнажая воду, которая темнее и отражает меньше солнечных лучей, что приводит к большему потеплению, что приводит к большему таянию... и так далее. В климатологии такая положительная обратная связь — это плохо; но для большинства неспециалистов «она вызывает успокаивающие образы, такие как получение похвалы от своего начальника». [165]
Когда астрономы говорят « металлы », они имеют в виду любой элемент тяжелее гелия , включая кислород и азот , что вводит в заблуждение не только неспециалистов, но и химиков . [Для астрономов] [т] Большая Медведица — это не созвездие [...], это « астеризм » [...] В ИИ есть машинный « интеллект », который вовсе не является интеллектом, а скорее чем-то вроде «машинных возможностей». В экологии есть « экосистемные услуги », которые, как вы могли бы разумно подумать, относятся к компаниям, которые очищают разливы нефти , но это [на самом деле] экологический жаргон для всех хороших вещей, которые делает для нас природный мир . [Т]огда есть [...] теория « коммуникационного приспособления », которая означает говорить так, чтобы слушатель мог понять. [165]
«[Исследователей], — пишет Наоми Орескес , — часто оценивают больше по количеству их результатов, чем по качеству. Университеты [делают акцент] на таких показателях, как количество опубликованных статей и цитирований, когда принимают решения о найме, продлении срока полномочий и продвижении по службе». [167]
Когда — по ряду возможных причин — публикация в законных рецензируемых журналах невозможна, это часто создает извращенный стимул для публикации в « хищнических журналах », которые не поддерживают научные стандарты. Около 8000 таких журналов публикуют 420 000 статей ежегодно — почти пятая часть годового объема научного сообщества в 2,5 миллиона статей. Статьи, опубликованные в журнале-хищнике, перечислены в научных базах данных наряду с законными журналами, что затрудняет различение. [168]
Одна из причин, по которой некоторые ученые публикуются в хищных журналах, заключается в том, что престижные научные журналы могут взимать с ученых тысячи долларов за публикацию, тогда как хищный журнал обычно взимает менее 200 долларов. (Поэтому авторы статей в хищных журналах непропорционально часто находятся в менее богатых странах и учреждениях.) [169]
Публикация в хищных журналах может быть опасной для жизни, когда врачи и пациенты принимают ложные заявления о медицинском лечении; а недействительные исследования могут неправильно влиять на государственную политику. Все больше таких хищных журналов появляется каждый год. В 2008 году Джеффри Билл , библиотекарь Университета Колорадо , составил список хищных журналов, который он обновлял в течение нескольких лет. [170]
Наоми Орескес утверждает, что «чтобы положить конец хищническим практикам, университетам и другим исследовательским учреждениям необходимо найти способы исправить стимулы, которые заставляют ученых отдавать приоритет количеству публикаций... Установление максимального ограничения на количество статей, которые могут рассматривать комитеты по найму или финансированию... также может помочь придание меньшей важности количеству цитирований автора. В конце концов, цель науки — не просто создавать статьи. Она заключается в создании статей, которые рассказывают нам что-то правдивое и значимое о мире». [171]
Извращенный стимул «публиковаться или погибнуть» часто облегчается фабрикацией данных . Классическим примером являются результаты исследований идентичных близнецов Сирила Берта , которые – вскоре после смерти Берта – были признаны основанными на сфабрикованных данных.
Пишет Гидеон Льюиш-Краус:
«Одной из сбивающих с толку вещей в социальных науках является то, что наблюдаемые данные могут давать только корреляции . [Например, в] какой степени нечестность [которая является предметом ряда исследований в области социальных наук] является вопросом характера , а в какой степени вопросом ситуации? Неправомерное поведение исследователей иногда объясняется стимулами — требованиями к публикациям на рынке труда или признанием, которое может привести к гонорарам за консультации и выступлениям в Давосе . [...] Различия между p-хакерством и мошенничеством заключаются в степени. И как только в области становится обычным завышать результаты, эта область отбирает исследователей, склонных к этому». [172]
Джо Симмонс, профессор поведенческих наук , пишет:
«[Поле] не может вознаграждать истину , если оно не может или не может ее расшифровать, поэтому вместо этого оно вознаграждает другие вещи. Интересность. Новизна . Скорость. Влияние. Фантазия. И оно эффективно наказывает противоположное. Интуитивные открытия . Постепенный прогресс. Забота. Любопытство . Реальность ». [173]
Историк науки Гарвардского университета Наоми Орескес пишет, что темой Всемирного экономического форума 2024 года в Давосе, Швейцария , была «осознанная необходимость «ускорить прорывы в исследованиях и технологиях»» [174] .
«Однако, пишет Орескес, в последние годы «важные статьи, написанные выдающимися учеными и опубликованные в престижных журналах, были отозваны из-за сомнительных данных или методов». Например, встреча в Давосе состоялась после отставки — из-за сомнительных научных статей — в 2023 году президента Стэнфордского университета Марка Тессье-Лавиня и в 2024 году президента Гарвардского университета Клодин Гей . «В одном интересном случае Фрэнсис Х. Арнольд из Калифорнийского технологического института , которая разделила Нобелевскую премию по химии 2018 года , добровольно отозвала статью, когда ее лаборатория не смогла воспроизвести ее результаты — но уже после того, как статья была опубликована». Такие инциденты, предполагает Орескес, могут подорвать доверие общественности к науке и экспертам в целом. [175]
Ученые ведущих университетов США и Европы подвержены извращенным стимулам быстро выдавать результаты — и многие из них . Исследование показало, что количество статей, опубликованных около 2023 года учеными и другими исследователями, составит более семи миллионов в год, по сравнению с менее чем миллионом в 1980 году. Другое исследование выявило 265 авторов — две трети в области медицины и естественных наук — которые публиковали в среднем по статье каждые пять дней . [176]
«Хорошая наука [и образование] требуют времени», пишет Орескес. «Более 50 лет прошло между публикацией в 1543 году главного труда Коперника ... и широким научным признанием гелиоцентрической модели ... Почти столетие прошло между идентификацией биохимиком Фридрихом Мишером молекулы ДНК и предположением о том, что она может быть вовлечена в наследование, и выяснением ее двойной спирали в 1950-х годах. И геологам и геофизикам потребовалось всего около полувека, чтобы принять идею геофизика Альфреда Вегенера о континентальном дрейфе ». [177]