Машина знаний. Как неразумные идеи создали современную науку

Геохимик и биолог Хоуп Джарен провела лето в Колорадо, наблюдая за цветением каркасов. Исследование, проведенное ею в рамках защиты докторской диссертации в Калифорнийском университете в Беркли, состояло в том, чтобы определить влияние температуры и химического состава воды на плоды. Но деревья в том году не зацвели, и плодов попросту не было. Лето Джарен было потрачено впустую. Хоуп спросила у флегматичного местного жителя, почему деревья не цветут. Он ответил: «Иногда так бывает». Ей оставалось только сесть в машину и поехать обратно в Калифорнию.

Но даже когда техника не дает сбоев, а статистические данные удается получить в достаточном количестве, результаты, как правило, касаются какого-то непонятного частного вопроса – строения семенной коробочки растения; времени, необходимого для реакции на надуманный визуальный стимул; образца яркого и темного, созданного пересекающимися лучами света, ценность которого полностью зависит от значения, приобретаемого им в более обширной теоретической структуре. Но что, если предположения, положенные в основу теории, были ошибочными? Некоторые тратят годы работы, годы жизни на подготовку эксперимента, который в первые же секунды разрушает своими результатами всю тщательно продуманную теорию.

Как следствие, перед наукой стоит проблема мотивации. И она состоит не в том, чтобы мотивировать студентов становиться учеными – на это есть много причин, и не в последнюю очередь – жажда открытий как таковая. Проблема не в том, чтобы мотивировать ученых ежедневно приходить в лабораторию – им за это платят – или проводить наблюдения, опыты и замеры, когда они уже находятся в лаборатории: это входит в их стандартные должностные инструкции. Проблема мотивации касается в первую очередь неподдельной и продолжительной увлеченности своим делом, с которой должны проводиться эмпирические испытания, чтобы вклад в науку, достигающийся сотнями опытов, оказался действительно ценным.

Как убедить ученых многократно повторять один эксперимент до получения предельно точных значений, когда в любой момент может оказаться, что полученные цифры не имеют никакого смысла? «Вы должны верить, что все, над чем вы сейчас работаете, – достаточно важная задача, и она должна давать вам энергию и страсть, необходимые для продолжения работы», – говорит физик Массачусетского технологического института Сет Ллойд. Эндрю Шелли так писал о своих поисках структуры ТРГ и других молекул:

«Только такому человеку, как я, с твердой верой в значимость моего исследования, хватило бы терпения сделать множество крошечных шагов, раз за разом проводя процедуру изоляции».

Куновский ответ на проблему мотивации состоит в следующем: необходимо формировать умы ученых так, чтобы они не замечали, что их исследования могут базироваться на ошибке, на ложном предположении. Если справедливость парадигмы принимается на веру, то и ценность долгого и кропотливого исследовательского труда не должна вызывать сомнений. Цель сужения кругозора ученых состоит в том, чтобы побудить их работать усерднее, копать глубже, идти дальше, чем они готовы были бы зайти, если бы могли ясно видеть свое предназначение в перспективе и если бы у них было точное представление о масштабах своего проекта.

В конечном счете вера ученых в важность их исследований базируется в первую очередь на их вере в какую-либо парадигму, и именно поэтому они чувствуют себя в достаточной безопасности, чтобы работать в рамках парадигмы всю жизнь – ставить максимально подробные и детальные эксперименты, и в ходе их выявлять недостатки парадигмы, продвигать науку навстречу кризису и таким образом создавать предпосылки для революции. Таков парадокс Куна: парадигма способна меняться лишь потому, что ученые, работающие над ней, не способны представить себе ее изменения. Именно уверенность ученых в непогрешимости парадигмы и обеспечивает ее неминуемый крах.

Поппер и Кун, будучи достаточно разными людьми и в плане опыта, и в плане убеждений, были одинаково правы в нескольких исключительно важных вещах. Во-первых, в том, что особенность науки – то, что отличает современную научную мысль от предшествовавшей ей натурфилософской – заключается не столько в способности генерировать новые теории, сколько в умении разрушать старые, навсегда выводя их из списка рабочих вариантов. По мнению обоих философов успех науки обусловлен неустанным поиском и безжалостной борьбой даже с самыми крохотными несоответствиями между теорией и фактами.