Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации - [77]

Исследователями Брюсом Уайнбергом и Бенджамином Джоунсом был проанализирован возрастной состав лауреатов 525 Нобелевских премий по физике, химии и медицине, присужденных с 1900 по 2008 г. Выявленная ими тенденция указывает на то, что по прошествии десятилетий средний возраст ученых во всех указанных областях, выдвигающих революционные решения, достойные получения этой награды, увеличивается.

В 1905 г. средний возраст физика, удостоившегося Нобелевской премии, составлял 37 лет, увеличившись к 1985 г. до 50 лет. В тот же период возраст удостоившихся награды химиков увеличился с 36 до 46 лет, а специалистов в области медицины — с 38 до 45. До 1905 г. 20% лауреатов из указанных областей были удостоены награды за открытия, сделанные ими до тридцатилетнего возраста, но к 2000 г. таких юных гениев почти не осталось. Нравится нам это или нет, но революционные научные решения стали уделом ученых среднего возраста.

Подобная тенденция может оказаться проблематичной для таких областей, как математика, которая в значительной степени полагается именно на молодые таланты. Доступность знаний означает, что сегодня гораздо легче обладать объемом знаний, позволяющим причислить вас к молодому дарованию, однако быть молодым дарованием, способным одарить мир революционными решениями, стало гораздо сложнее. Вполне возможно, что, когда к тридцати годам вы изучите все из области вашей специализации, ваше мышление растеряет часть своей остроты.

Нам следует смириться с данными тенденциями. Возможно, мы не можем повернуть их вспять и, наверное, нам и не стоит пытаться это сделать. Как я уже сказал, в пользу существующего положения вещей и его вероятного сохранения в будущем говорят многие факторы, в том числе — упрощенность обмена научной информацией и научного сотрудничества, возросшая доступность научных материалов, растущие компьютерные мощности, распространенность умных машин и возрастающее число людей, у которых появился шанс посвятить себя науке, включая жителей Китая и Индии. В абсолютном выражении польза от подобных тенденций способна сгладить проблемы, являющиеся следствием возрастающей специализации. В любом случае нам уже невозможно вернуться в эпоху Евклида, когда целая отрасль науки могла быть создана или трансформирована одной лишь книгой или собранием лекционных записей. В целом это — история прогресса, но это не будет прогрессом в традиционном виде, так как его продвижение по большей части окажется за пределами привычных нам форм понимания.

Одна из проблем, связанных с подобной формой прогресса, заключается в том, что его будет сложно регулировать. Под этим я понимаю не столько сложность регулирования со стороны государства, сколько в более широком смысле. Руководителям научно-исследовательских учреждений, филантропам и государственным чиновникам будет все сложнее понимать происходящее во многих областях науки. Малопонятность науки будет представлять все большую проблему в вопросах доверия, будет ли речь идти о доверии к тому или иному научно-исследовательскому учреждению, ученому или принципам присуждения наград, таких как Нобелевская премия. А как насчет доверия к Google? Всеобъемлющая мудрость станет достоянием системы науки, а не отдельных умов, однако это будет представлять определенные проблемы, когда отдельным умам потребуется принимать решения о распределении средств внутри системы. Наука будущего будет в гораздо большей степени отличаться спонтанностью, и в меньшей — представлять собой поддающуюся планированию и несложную для понимания среду с легко выразимыми или объяснимыми принципами.

Наукотворчество машин

Бóльшая часть сегодняшних научных исследований выглядит следующим образом: «человек направляет компьютер для того, чтобы он помогал человеку в проведении исследований». Однако мы продвигаемся в направлении, где «человек дает компьютеру указания проводить свои собственные исследования», и «человек пытается понять результаты проведенных компьютером исследований». Значимость компьютера в качестве центральной составляющей самой исследовательской работы и даже ее планирования будет возрастать, а человеку будет уготована скорее роль прислуги, чем двигателя прогресса.

Одной из умных машин может быть предложена новая теории космологии, и, возможно, никто из людей не сможет понять или ясным образом выразить ее. Может быть, эта теория будет касаться не поддающихся умственному представлению измерений космоса или парадоксального понимания времени. Машина заверит нас, что выдвинутая ею теория позволит делать качественные прогнозы, и за неимением лучшего нам придется использовать одну из гениальных машин для проверки прогнозов, предлагаемых другой. При этом, будучи людьми, мы не сможем полностью понимать значение теории, и даже лучшие ученые умы смогут понимать теории и прогнозы машин лишь частично. Это будет все равно что попытаться объяснить периодическую систему химических элементов пятилетнему ребенку. Вероятно, это и можно будет объяснить человеческому уму, но это вряд ли будет легко понятным и логическим пониманием происходящего.