Что такое наука, и как она работает - Джеймс Цимринг

Решение сосредоточить внимание на великих светилах науки как на образцах научного мышления само по себе требует некоторого внимания. Правильный ли это подход? Действительно ли те, кто добивается наибольшего прогресса, и те, кто лучше всех занимается наукой, — одни и те же люди? Может ли быть иначе? Что кажется странным в фокусе внимания на светилах, так это то, что ученые — это популяция, а любая популяция имеет распределение характеристик. Для каждой характеристики есть среднее значение, а на каждом конце кривой распределения есть крайние значения. Если кто-то пытается понять общие свойства популяции (в нашем случае узнать, что такое наука, исследуя деятельность ученых), то почему бы ему не сосредоточиться на середине кривой, где располагаются характеристики среднего ученого? Зачем пытаться узнать обобщенные показатели популяции, изучая ее крайние значения? Здесь можно возразить, что нас интересует не усредненная характеристика ученого, а процесс, ведущий к наибольшему прогрессу; мы хотим знать, что работает лучше всего, и поэтому сосредоточиваемся на тех, кто добился наибольшего прогресса, на тех, кто сильно обогнал других. Это обоснованная точка зрения, но только выводы, сделанные после изучения деятельности самых успешных ученых, принято распространять на всю науку. Другими словами, сами науковеды могут страдать от одной из проблем индукции, заключающейся в том, что люди, которых они изучают, не отражают всю совокупность объектов исследования, — проблема, о которой они знают (или, по крайней мере, должны знать) слишком хорошо.

Допустим на мгновение, что нас не интересуют описания того, что делает средний ученый. Сопоставление того, что является, по нашему мнению, «высокой наукой», и сопоставление ее с тем, что явно не является наукой (другая крайность), даст нам наилучшую отправную точку для выработки определения науки. Более того, мы хотим, чтобы это определение помогло нам выяснить, что ученые должны делать, чтобы добиться максимального прогресса. Мы хотим написать рецепт метода, который приведет к наибольшему прогрессу; это оправдывает концентрацию внимания на великих светилах науки и на том, чем они обычно занимаются. Но насколько мы уверены в том, что наибольшего прогресса достигают ученые, обладающие лучшими научными методами? На первый взгляд, так и должно быть. Но нет ли здесь риска попасть в ловушку статистической базы, описанную в главе 7?

На свете существует так много экономистов, что любое событие в экономике, которое произойдет в следующем квартале, будет кем-то предсказано. Когда происходят непредвиденные и экстремальные события, они уже кем-то предсказаны. Этот экономист неизбежно появляется на ток-шоу, дает интервью для СМИ и издает книги, посвященные его взглядам на экономику. Экономиста называют светилом экономической теории — великим гением, предсказавшим то, чего не делал никто другой. Однако мы игнорируем огромное количество ошибочных экономистов. Другими словами, кто-то умудрился сделать правильный прогноз случайно, и поэтому концентрация внимания на том, кто «мыслит иначе», может означать изучение фантома, потому что этот человек может не обладать научными талантами и ему просто повезло. Множество разных ученых делают множество предсказаний, большинство из которых неверны. Сосредоточившись на ученых, которые добились наибольшего прогресса (тех, кто сделал правильные предсказания), не совершаем ли мы ту же самую ошибку, что и с нашим анализом экономистов? Не попадаем ли мы в ту же ловушку, когда постфактум изучаем деятельность светил науки?

Возможно, это неправильная постановка вопроса, но не случилось ли так, что Галилею просто повезло? Возможно ли, что Галилей вошел в историю только потому, что ему повезло больше остальных? Это кажется неправильным, но ощущение неправильности имеет скорее эмоциональный, чем логический характер. В конце концов, разве Ньютон, Эйнштейн и другие не добились больших успехов? Разве они не делали этого снова и снова? Разве это не значит, что они делали что-то особенное? Здесь мы возвращаемся к замечанию Леонарда Млодинова в «Прогулке пьяницы» о том, что по чистой случайности хотя бы один экономист должен сделать правильный прогноз 15 лет подряд, угадывая снова и снова, даже если его реальная способность прогнозировать не лучше, чем действия наобум.

Сколько было проведено исследований «средних ученых»? Или продуктивных лабораторий, которые усердно работают над заполнением пробелов теории, каталогизацией предсказаний природы и публикацией своих результатов, внося значимый, но не выдающийся вклад?

Возможно, мы искали не в том месте. Мы исследовали деятельность великих ученых, потому что это было наиболее доступно. Во многих случаях группы, публикующие новые, инновационные и даже революционные идеи, представляют собой явление, раздвигающее границы, что противоречит парадигматической ортодоксии. Затем другие группы, которые проверяют предположения и проводят дальнейшие исследования, предоставляют критическую оценку новаторских заявлений постфактум. Далее вступает в дело еще более широкое научное сообщество, представляющее парадигматическую ортодоксию и обеспечивающее нескончаемую скептическую проверку теории с течением времени. Во многих случаях группы, публикующие революционные (или, по крайней мере, новаторские) идеи, являются известными научными группами, которые постоянно публикуют примечательные статьи в ведущих журналах; однако зачастую не эти группы проводят подробные последующие исследования, чтобы изучить дедуктивные предсказания новых теорий и предоставить обоснование (или заявить о его отсутствии) для модификации сети убеждений; как правило, известные группы немедленно переходят к следующей инновационной идее и оставляют другим «меньшим» лабораториям проводить тщательную проверку. Это неплохая вещь с точки зрения всего научного предприятия, поскольку это приводит к хорошему балансу рискованных инноваций и более взвешенной и тщательной оценки; однако это действительно приводит к искажению восприятия. В частности, наибольший прогресс приписывают не тем, кто занимается наиболее репрезентативной наукой; во всяком случае, они, вероятно, относятся к числу наиболее предвзятых и безрассудных мыслителей и, возможно, наименее «научны».

Ну хорошо, если великим светилам науки просто повезло, если бы это была всего лишь интуиция, разве не следует ожидать, что другие области мышления достигнут такого же прогресса, как наука? Разве те, кто стоял у истоков духовных верований и метафизической философии, не были новаторскими и творческими личностями? Разве не было множества людей, которые начали рождать новые идеи задолго до появления науки в ее теперешнем понимании? Почему же тогда они не добились технического прогресса и не изменили мир? Не потому, что они сосредоточены исключительно на более абстрактных философских понятиях. Всевозможные религиозные и духовные верования пытаются излечить больных, предотвратить чуму и голод и предсказать стихийные бедствия; разве они не пытаются решить проблемы человечества и не стремятся улучшить нашу жизнь за счет способности предсказывать явления и контролировать природу? Если прогресс был достигнут случайно, почему другие области мыслительной деятельности не достигли такого прогресса, как наука?

На этот вопрос можно получить частичный ответ, если отказаться от идеи о том, что ключевыми атрибутами науки являются новые идеи, видение через опыт или любая логика открытия; скорее, наука определяется тем, как она оценивает утверждения после того, как они сделаны. Именно логика доказательства и практика, основанная на этой логике, определяют науку. Такая логика — необходимый, но недостаточный компонент науки; научный процесс требует гораздо большего, в том числе изучения источников человеческой ошибки и постоянных усилий по смягчению таких ошибок, изучения и устранения источников предвзятости, избавление от ложных закономерностей и использования расширенной статистической базы. Однако вы не найдете этого в деятельности великих светил науки или их лабораторий; светила слишком заняты изобретением новаций и иконоборческих концепций и проталкиванием оных в мир простых смертных, во второй ярус исследователей, «нижестоящим» ученым.