Что такое наука, и как она работает - [104]

Для тех, кто исследует науку и научную деятельность, надлежащим объектом изучения являются сами ученые. Точно так же, как тот, кто хочет понять природу, должен использовать природные явления в качестве арбитра относительно своих утверждений о знании, так и те, кто изучает деятельность ученых, должны использовать в качестве критерия достоверности действия самих ученых. Стремление углубиться в историю науки было основано на предположении, что в науке есть что-то исключительное и особенное; в противном случае каким образом наука достигла бы такого технического прогресса? Ученые явно должны делать что-то, чего не делают другие, поэтому, анализируя деятельность ученых, мы можем систематизировать научные методы. Именно поэтому совершившие глубокие открытия «великие ученые» оказались в центре внимания большинства исследований. В этом есть определенный смысл, поскольку если отличительной чертой науки является прогресс, то было бы разумно изучить тех, кто добился наибольшего прогресса. Однако, сосредоточив свое внимание на крайностях, в любой системе можно стать жертвами систематической ошибки; столько же (если не больше) можно узнать, изучая обыденное и обычное, а также неудачи и успехи. Неудачные, отвергнутые теории могут быть очень полезны для исключения определенных предположений и представляют собой «закоулок мысли», который был тщательно исследован, даже если он отвергнут.

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.