Ссылки для упрощенного доступа

logo-print

Наука и цивилизация, заключительная передача цикла


Андрей Бабицкий: В научной рубрике программы "Время и мир"- завершение беседы о роли науки в развитии нашей цивилизации.
Математическая модель, разработанная научным сотрудником Института ядерной физики Александром Пановым, предсказывает, что в будущем может наступить так называемый "коллапс финансирования научных исследований". По мнению автора модели, к такому результату может привести как резкое уменьшение средств на науку, так и их резкое увеличение. Подробнее об этом Александра Панова расспрашивали Ольга Орлова и Александр Марков.

Ольга Орлова: Вы говорили о том, что эксперименты и вообще научные исследования фундаментальные в физике, астрофизике космологии становятся дороже и дороже, и это может быть очень серьезным фактором для изменения развития науки.

Александр Панов: Очень распространенным возражением на этот аргумент является то, что ведь и методы исследования становятся все более и более совершенными. К сожалению, наблюдения показывает то, что это проблему не решает. В начале 20 века наиболее важные открытия делались, как правило, учеными-одиночками или маленькими коллективами. К середине 20 века это уже были крупные коллаборации, в конце 20 века это почти исключительно международные коллаборации, потому что научные задания стали неподъемными для отдельных государств. Это, несмотря на то, что методы исследования непрерывно улучшаются. К сожалению, здесь есть фактор неопределенности, потому что нет хороших методов количественной оценки, сколько делается открытий в единицу времени, какова стоимость единичного открытия, потому что не очень хорошо понятно, что такое одно научное открытие. Что является научным открытием, что не является.

Александр Марков: Это, безусловно, справедливо для ядерной физики, для астрофизики. Понятно, что дорогие телескопы, космические корабли, ускорители, они все дороже и дороже. Если мы возьмем биологию, то, кажется, что там скорее обратная тенденция. Если прочесть геном человека 10 лет назад, это стоило многие сотни миллионов долларов, сейчас это стоит какие-то десятки сотни тысяч, скоро будет стоить меньше тысячи долларов прочесть геном. Если геном первой бактерии, который был прочтен лет 15 назад, это была сенсация и куча денег на это потрачено и времени, то сейчас прочесть геном очередного вида микроба, скажем, по силам небольшой лаборатории за небольшие деньги даже у нас в стране.

Александр Панов: Я уже говорил, что я имею в виду преимущественно наиболее фундаментальную науку, типа фундаментальной физики, фундаментальной астрофизики. Но здесь в биологии тоже что-то похожее есть. Прочтение первого генома потребовало огромных материальных вложений, насколько я понимаю. Решение какой-то принципиально новой задачи может быть потребует еще больше вложений. Я просто не знаю, что это за задача, может быть синтезирование живого механизма, какого-нибудь элементарного вируса.

Александр Марков: Вот компьютерная технология, благодаря компьютерам мы можем решать вычислительные задачи абсолютно немыслимые сто лет назад.

Александр Панов: В компьютерной науке есть не решаемые задачи, например, создание квантового компьютера, уже в течение не одного десятка лет эта проблема муссируется, а что называется, воз и ныне там.

Ольга Орлова: Во-первых, это не совсем постепенно, но сдвигается, а во-вторых, если задача будет решена, очень сильно меняет научную картину, научную реальность. Круг задач научных, которые можно будет решить с помощью квантового компьютера.

Александр Панов: Как раз может быть таким фактором, который превратит науку в нечто иное. Другое дело, что задача построения квантового компьютера действительно абсолютно неопределенная. Это может быть фактором не просто изменения в развитии науки, а это может быть фактором некоторых катастрофических событий в науке. Я сейчас объясню, какового рода могут быть катастрофические события. Мы имеем: стоимость одного открытия в наиболее фундаментальной отрасли растет, в то же время материальные ресурсы, которые могут быть потрачены на науку, они сверху принципиально ограничены, никуда не денешься. По этой причине с течением времени поток научных открытий в этой области будет обязательно падать. Падение потока открытий будет приводить к тому, что в обществе будет падать интерес к этой науке. Падение интереса будет приводить к тому, что общество будет эту науку меньше финансировать. Уменьшение финансирования приведет к тому, что поток открытий будет падать еще более прогрессивно, это будет приводить науку к уменьшению интереса, и возникает петля положительной обратной связи. И вот эта самая петля положительной обратной связи может привести на самом деле к внезапному коллапсу финансирования фундаментальной науки.
Эту петлю положительной обратной связи можно промоделировать. Я не буду останавливаться на том, как строится эта математическая модель, просто скажу, что в результате получается. Действительно фундаментальная наука какое-то время финансируется, грубо говоря, на пределе возможностей. То есть финансирование фундаментальной науки следует общему росту мирового дохода. Просто ему пропорциональна. Какой-то процент мирового дохода все время выдерживается, выделяется наука. А потом внезапно финансирование падает почти до нуля. Вот так ведет себя математическая модель в отношении финансирования науки.
Если посмотреть на темпы поступления новых научных результатов, получается немножко другая картинка. Несмотря на то, что финансирование науки растет, остается на постоянном уровне, в зависимости от того, как ведут себя мировые доходы, несмотря на то, что финансирование науки не падает, количество научных результатов начинает уменьшаться. Сначала уменьшается плавно и потом внезапно скачком уменьшается до нуля. Это возникает коллапс финансирования, связанный с петлей положительной обратной связи. Такая простенькая математическая модель подтверждает качественные соображения о том, что это может действительно произойти. Конечно, это очень простая математическая модель, ее даже качественной трудно назвать, скорее она иллюстративная. Но она хорошая в том смысле, эта математическая модель, что она смогла предсказать некоторые новые явления, которые на первый взгляд неожиданные. Новые явления, которые предсказала, вот в чем состоят: интересно, можно как-нибудь предотвратить этот коллапс финансовый? Первое, что приходит в голову, просто увеличивать финансирование фундаментальной науки. Это все можно сделать с помощью моделей и посмотреть, что получится. И совершенно неожиданно коллапс наступает раньше, чем при слабом финансировании науки.

Ольга Орлова: Только не рассказывайте, пожалуйста, об этом российскому правительству и Министерству науки и образования.

Александр Панов: Трудно понять, почему это происходит. А если с помощью той же самой модели посмотреть на количество полученных научных знаний к моменту коллапса, то оказывается очень интересная картина: как науку ни финансируй, коллапс происходит при примерно одном и том же полном интеграле полученных научных знаний. Значит это происходит потому, что в какой-то момент наука добирается до таких дорогих исследований, которых никак невозможно профинансировать, и происходит это тем быстрее, чем мы быстрее эти знания набираем. То есть мы быстро срываем нижние груши, а до верхних груш не можем добраться, примерно, что получается.

Ольга Орлова: То есть если денег выделять на науку много, мы достигнем быстрее момента, когда дальше ничего искать будет нельзя.

Александр Панов: Просто денег не хватит, совершенно верно. На первый взгляд такой контринтуитивный результат подтверждается тем уже сейчас происходит. Можно простенький пример привести, правда, он относится не ко всей фундаментальной науке в целом, а к одному определенному направлению, но очень важному - это ускорительная физика элементарных частиц. Вот я напомню, что в 1993 году было заморожено строительство сверхпроводящего суперколлайдера в Соединенных Штатах. Эта машина должна была быть мощнее, чем ускоритель, который сейчас вводится. Строительство было заморожено по причине слишком высокой стоимости, денег не хватило. Что было бы, если бы строительство не было заморожено? Тогда мы этот сверхпроводящий коллайдер имели бы лет 15 назад и те научные результаты, которые мы собираемся получить лет через пять, мы бы уже лет 10 как имели. Но в то же время более мощный коллайдер, чем этот сверхпроводящий коллайдер Соединенных Штатов, построить уже почти невозможно. И поэтому произошло бы следующее: мы бы одновременно обладали бы большей суммой знаний, которой обладаем сейчас, а ускорительная физика, по крайней мере, на циклических ускорителях, возможно, прекратила бы свое существование. Примерно то, что модель предсказывает в отношении всей фундаментальной физики. То есть получается, что предсказание моделей не такие уж и глупые, как могло бы показаться.

Ольга Орлова: Интересно, что когда просишь человека в своей области ученого дать прогноз развития своей области, у меня такой был не раз опыт, я несколько раз задавала разным людям эти вопросы. Каждый раз, когда ты просишь дать прогноз, люди не могут от опыта прошлого развития науки в своей области.

Александр Панов: Линейный прогноз самый простой.

Ольга Орлова: Они не могут отрешиться и каждый раз говорят одно и то же. Понимаете, фактор случайности в развитии моей науки, он так высок, что я не берусь предсказывать, я понимаю, что я только могу сказать, что интересно было бы это, это и это. Каждый раз человек может в своей области проиллюстрировать. Берем развитие математики начало 20 века и конец 20 века, те люди, которые находились в точке 20 века, выдавали прогнозы, есть Пуанкаре прогноз, Гильберта, и те, кто находится сейчас, оглядываются назад, они говорят: но это же удивительно, этого не случилось, этого не случилось, никто не мог предсказать, что пойдет по такому пути. То же самое с физикой, как человеку, который имеет этот опыт конкретный исторический, слушать ваш прогноз и слушать вашу модель. Все понимают, что по модели будет.

Александр Панов: Моя модель не относится к конкретным вопросам, что найдут.

Ольга Орлова: Она очень сильно влияет. Сколько было от физиков-ядерщиков заявлений, что если ничего не найдут в коллайдере, кроме прикладных, там будет куча прикладных результатов - это будет полезно, это все ясно. Но если принципиально ничего не найдут, нас закроют. Говорили 5 лет назад, 10 лет назад, и они надеялись на нечто совсем другое.

Александр Панов: Я думаю, что скорее всего так и получится. Будет что-то совсем другое. В течение 20 века было множество случайностей в науке, а тем не менее, тенденция, что коллективы росли, она никуда не делась. Фундаментальные науки как решались растущими коллективами, так и продолжается это тенденция дальше и скорее всего так и останется.

Ольга Орлова: А в математике нет.

Александр Панов: Дело в том, что физика без эксперимента просто мертва. Я бы хотел, чтобы мне возразили на это что-нибудь.

Александр Марков: Сколько по вашей модели получается нам осталось времени до коллапса лавинообразного?

Ольга Орлова: По этой модели, сколько денег.

Александр Панов: Эта модель не предсказывает время, она в какой-то степени качественная, что она предсказывает характер поведения, что это коллапс когда-то может произойти. Там очень много параметров модели, которые если покрутить, можно получить. Речь идет о некоторых тенденциях, которые могут реализоваться, которые не реализоваться. Я даже не назвал бы это прогнозом – это просто некоторая иллюстрация качественных соображений о том, что финансирование зависит от интереса общества к науке, от вопроса стоимости. Это чисто вероятностная вещь в виде тенденции. И вообще она относится действительно к дорогостоящей фундаментальной науке, но не вся наука такая. Эта модель показывает, что увеличенное финансирование науки может привести к тому, что коллапс раньше произойдет. Вопрос, надо ли финансировать науку хорошо или не надо, может быть лучше держать ее на голодном пайке, чтобы она существовала подольше. Надо не забывать о том, что наука важна не только сама по себе как некий способ существования общества, она еще важна теми знаниями, которые она дает. А те знания, которые она дает, важны для преодоления разных других кризисов, которые назревают в нашей цивилизации. Поэтому чем раньше мы получим эти знания, тем лучше. Поэтому несмотря на то, что будущее в виде коллапса финансирования фундаментальной науки может быть приближается, все равно нужно науку финансировать как можно больше, для того, чтобы эти знания получить как можно раньше. Я думаю, что мы просто может быть не видим то, что можно увидеть.
XS
SM
MD
LG