Цитирование данного малопонятного описания никоим образом не призвано принизить достоинство теории. Наоборот, им подчеркивается, каким образом некоторые передовые подходы способны помочь нам понять теории, которые иначе были бы вне понимания большинством из нас, практически — всеми нами. Не будь высшей математики, не была бы сформулирована и теория струн.
В наши дни исследователи различных областей науки составляют формулы, которые понятны очень небольшому числу людей. И трудно назвать «скачком» тот момент — который, возможно, уже наступил,— когда новые формулы не понимает уже никто. Разумеется, существуют разные степени понимания, поэтому несложно представить, что в будущем ведущие ученые будут понимать все меньшие доли получаемых ими результатов. В этом нет ничего удивительного, принимая во внимание тот факт, что результаты эти — следствие работы целого коллектива специалистов. Части общей картины будут содержаться в умах отдельных членов коллектива либо будут результатами, производимыми интеллектуальными машинами. Это схоже с ситуацией, когда никто из работников сборочной линии не имеет полного представления о функционировании автомобиля. Но от них этого и не требуется. Адамом Смитом, Фридрихом Хайеком и Майклом Полани подчеркивалось, что рыночная экономика достигнет этапа, когда станет крайне трудно понимать общие взаимоотношения отдельных составляющих производства. То же самое может быть сказано и о многих областях науки.
В целом трудности понимания общей картины нашли отражение в возрастной структуре научных достижений. Как правило, с возрастом ученые отличаются меньшей самоуверенностью, способны выдвигать меньшее число инновационных решений и предпочитают придерживаться уже устоявшихся концепций. Эйнштейн как-то заметил: «Тот, кто не сделал великих открытий до тридцати лет, не сделает их уже никогда». Это более не является истиной (если вообще когда-либо ею было), однако кое в чем Эйнштейн прав. Ученые и исследователи отличаются свежестью и революционностью взглядов именно в молодости. С возрастом мы приобретаем мудрость, однако теряем долю концептуальной остроты и желание низвергнуть устоявшиеся понятия. В итоге мы получаем ученых и исследователей, не отличающихся революционностью подходов, за исключением, повторюсь, Интернета и связанных с ним технологий — областей знаний, осваиваемых молодыми специалистами в сжатые сроки. И все же на долю исследователей пожилого и среднего возраста приходится большая часть инновационных решений, поскольку именно они владеют объемами знаний, достаточными для понимания общей картины.
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.
