Содержание
Будущее науки: открытия неожиданные и ожидаемые
: 19 Май 2022 , Охота за антибиотиками , том 93,
№5/6
Когда летом 2015 г. исследовательский зонд «Новые горизонты» пролетел мимо Плутона и его спутника Харона и передал на Землю уникальные фотографии этих небесных тел, сообщения об этом действительно выдающемся событии современной астронавтики появились под заголовками: «Неожиданные открытия в космосе», «Ученые говорят: “Мы такого не ждали!”».
У многих читателей и зрителей телевизионных каналов уже не в первый раз возникла мысль: ученые никогда не знают заранее, что именно они обнаружат, отправив межпланетную станцию на Титан, Марс, Венеру или даже Луну. Конечно, в общих чертах они должны предполагать существование таких-то и таких-то условий, в ином случае вообще не смогли бы сконструировать свои аппараты, но действительность всегда опровергает их предположения, поскольку подлинные научные открытия непредсказуемы. А иначе какие же это открытия?
Такое мнение не сегодня сложилось и не скоро исчезнет из употребления. Но как обстоят дела на самом деле?
Идея о принципиальной непредсказуемости научных открытий цветет пышным цветом в многочисленных статьях и монографиях о сути научного творчества и корнями уходит в, казалось бы, неопровержимый опыт многих поколений ученых. Разве мог Галилей, направляя в небо свою подзорную трубу, предполагать, что увидит на Луне горы, а рядом с Юпитером – четыре его спутника? А Беккерель не мог предвидеть, к чему приведет его забывчивость, когда случайно оставил непроявленную фотопластинку рядом с солями радия… И разве мог Мендель знать заранее последствия его экспериментов с горошком? Казалось бы, ответы очевидны: никто ничего заранее знать не мог, поскольку наука идет вперед непроторенными путями; потому и интересно наукой заниматься, что не знаешь, какое именно открытие ожидает за тем или иным научным поворотом…
В таком ответе есть определенный резон, но он лишь частично описывает реальное положение дел. Действительно, существуют (пока!) открытия, предвидеть которые было невозможно или, по крайней мере, чрезвычайно затруднительно. Назовем их открытиями первого класса. К ним принадлежит, например, упомянутое выше открытие Беккерелем явления радиоактивности.
Открытия 1-го класса предвидеть невозможно. Примеры: открытия электричества Л. Гальвани; радиоактивности А. Беккерелем; постоянства скорости и света А. А. Майкельсоном и Э. У. Морли; ускоренного расширения Вселенной С. Перлмуттером, Б. Шмидтом и А. Рисом
До конца XIX в. физики были уверены, что свет, будь это частицы или волны (на этот счет шли споры со времен Ньютона и Гюйгенса), в любом случае подвержен действию законов физики, и конкретно – закону сложения скоростей. Однако в эксперименте, поставленном в 1881 г. американским физиком А. Майкельсоном, не было выявлено никакой разницы в величине скорости света в разных направлениях. Результат был непредсказуемым. Скорость света закону сложения скоростей не подчинялась. Это тоже было открытием первого типа.
Есть открытия, которые можно было предвидеть. Они не были предсказаны потому, что ученые не дали себе труда проанализировать все исследовательское поле. Назовем их открытиями второго класса. Таким было, например, открытие пульсаров в 1967 г., сделанное 24‑летней аспиранткой Д. Белл, – неожиданное для многих астрофизиков, но вполне предсказуемое. Теории нейтронных звезд к тому времени исполнилось уже тридцать лет, и то, что звезды вращаются, имеют магнитные поля и, следовательно, способны излучать узконаправленные потоки частиц, можно было предположить без особых усилий воображения (собственно, потому правильная гипотеза о природе пульсаров не замедлила появиться).
Открытия 2-го класса можно предсказать. Примеры: открытия рентгеновского излучения, корпускулярно-волнового дуализма, структуры ДНК, пульсаров и черных дыр
В год открытия пульсаров, еще ничего не зная о них, мы с научным руководителем моей дипломной работы О. Гусейновым опубликовали статью о захвате межзвездного вещества вращающейся магнитной нейтронной звездой. Мы писали, что рентгеновское излучение такой звезды должно быть периодическим, с периодом, равным периоду ее вращения. Фактически это было предсказание существования рентгеновских пульсаров, открытых три года спустя после нашей публикации. И это открытие также оказалось для астрофизиков неожиданным.
Открытия третьего класса были предсказаны, хотя конечный результат мог не вполне соответствовать ожиданиям.
Открытия 3-го класса были частично предсказаны. К ним относятся открытия, сделанные во время посадки «Гюйгенса» на Титан; открытия темного вещества Ф. Цвикки и темной энергии А. Эйнштейном; открытие новой планеты в Солнечной системе М. Брауном и К. Батыгиным, а также экзопланет в кратных звездных системах
Таковы, к примеру, открытия, сделанные во время посадки «Гюйгенса» на Титан. Разве не ожидали ученые, что атмосфера этого спутника Сатурна окажется плотной и насыщенной метаном и его соединениями? Разумеется, ожидали – с таким расчетом и аппаратуру конструировали, и приборы градуировали. Разве не ожидали, что по поверхности планеты будут течь метановые реки? Ожидали, конечно, и если не говорили об этом заранее, то не потому, что не смогли предвидеть, а, скорее, чтобы их не обвинили в излишнем полете воображения.
Еще пример – открытие темной материи. В 1930‑х гг. швейцарско-американский астрофизик Ф. Цвикки (о котором еще будет речь) обнаружил странный факт: некоторые галактики вращаются быстрее, чем должны были бы, если их массы определены правильно (их определяли по светимости с учетом расстояний до галактик). Галактики оказались более массивными, чем выглядели, – как будто в них есть некая дополнительная невидимая масса. К статье Цвикки отнеслись скептически: сочли, что это ошибки наблюдения. В 1970‑х гг. американские астрономы опубликовали еще несколько аналогичных работ, но и они не привлекли к себе внимания. И лишь спустя два десятилетия проблема невидимой темной массы стала общепризнанной, когда речь шла уже о массе не отдельных галактик, а всей видимой Вселенной.
И есть, наконец, открытия четвертого класса – в точности такие, какие были предсказаны. Это открытия-следствия из предложенной кем-нибудь теории, объясняющей ранее обнаруженное явление.
ОТКРЫТИЯ ТРЕТЬЕГО КЛАССА: ТЕМНАЯ ЭНЕРГИЯ В 1917 г. А. Эйнштейн, анализируя собственные уравнения тяготения, обнаружил, что они не имеют стационарных решений в случае Вселенной. Вселенная должна или расширяться, или сжиматься. Однако Эйнштейн больше доверял «фактам» (тогда о расширении галактик еще не знали, да и сами галактики считались газовыми скоплениями), чем уравнениям (с тех пор отношение физиков к математике значительно изменилось). И чтобы получить стационарные решения, Эйнштейн ввел в уравнения линейный член, который назвал космологической постоянной.
Если задать такую постоянную величину, то можно действительно получить стационарное решение уравнений тяготения для Вселенной. Физически эта постоянная означала существование какого-то давления, которое действовало против сил тяготения. Однако в 1922 г. советский математик Александр Фридман также решил эти уравнения и опубликовал статью, где именно математика была превыше «фактов». Фридман утверждал, что Вселенная действительно должна расширяться. Эйнштейн со статьей не согласился, но в конце 1920‑х гг. американский ученый Э. Хаббл открыл разбегание галактик и определил приближенный возраст Вселенной.
Открытие Хаббла оказалось неожиданным для астрофизиков, хотя и было фактически предсказано десятью годами ранее. Эйнштейн отказался от космологической постоянной, и с тех пор долгое время уравнения решали без нее. К 1990‑х гг. космологическая постоянная уже воспринималась как курьез. И тут было обнаружено, что Вселенная не просто расширяется, но делает это ускоренно, что противоречило уравнениям Эйнштейна. Пришлось все-таки ввести некую энергию, которая расталкивает Вселенную. В принципе, это возвращение все той же космологической постоянной
Если говорить об упомянутых выше пульсарах, то, когда появились первые теоретические работы, связанные с физикой их излучения, легко было предсказать открытие нейтронных звезд, излучающих в оптическом и рентгеновском диапазонах. Разумеется, и оптические, и рентгеновские пульсары были обнаружены несколько лет спустя, что полностью подтвердило выводы теоретиков.
В 1965 г. А. Пензиас и Р. Вильсон совершенно случайно открыли реликтовое микроволновое излучение, доказав, что Вселенная возникла при Большом взрыве. В 1978 г. они получили Нобелевскую премию, хотя на деле лишь в точности подтвердили результат работы Г. Гамова, Р. А. Альфера и Р. Германа, опубликованной еще в 1948 г.
ОТКРЫТИЯ ТРЕТЬЕГО КЛАССА: ПЛУТОН И ЕГО ВЕЛИЧЕСТВО СЛУЧАЙ История открытия Плутона началась с открытия Нептуна, сделанного «на кончике пера», по выражению директора Парижской обсерватории Д. Ф. Араго. Француз У. Леверье и независимо от него британец А. К. Адамс рассчитали, где на небесной сфере должна находиться планета, тяготение которой вносит возмущения в движение Урана. Именно в этой точке Нептун и был обнаружен.
Но все же притяжение Нептуна не смогло полностью объяснить все аномалии в движении Урана. И тогда была выдвинута гипотеза: за орбитой Нептуна находится еще одна планета. В 1915 г. П. Лоуэлл, основатель обсерватории Лоуэлла, закончил расчеты и доложил на заседании Американской академии искусств и наук о том, где нужно искать планету Икс. После тщательных поисков планета была открыта 13 марта 1930 г. сотрудником обсерватории К. Томбо и именно там, где предсказал Лоуэлл.
Однако, когда измерили массу Плутона, она оказалось меньше той, что предполагал Лоуэлл (настолько меньше, что в 2006 г. Плутону было отказано в праве называться планетой, теперь это карликовая планета). Плутон двигался совершенно не по той орбите, что была для него рассчитана. Расчеты были формально правильными, ошибка содержалась в начальных условиях: Лоуэлл подставил неправильную массу! Но ведь Плутон-то был найден там, где и было предсказано… Ученым пришлось признать, что произошло событие, немыслимое с точки зрения теории вероятностей. Плутон случайно оказался на небе вблизи от точки, рассчитанной ученым!
Аналогичная история – с открытием бозона Хиггса. Британский физик П. Хиггс опубликовал в 1960‑х гг. статью, где описал элементарную частицу, существование которой объясняет происхождение массы частиц. В 2012 г. эта частица была открыта в ходе экспериментов на Большом адронном коллайдере, и ее свойства оказались в точности такими, какие предсказывала теория.
Метод направленной интуиции Цвикки
Итак, далеко не все открытия непредсказуемы. Напротив, большую их часть в той или иной степени предсказать было не только возможно, но и необходимо.
Теории прогнозирования открытий пока не существует, но определенные закономерности, позволяющие исследователю предвидеть в той или иной степени результат экспериментальных или теоретических изысканий, обнаружены и описаны. Это, к примеру, использование морфологического анализа для полного «обследования» всех мыслимых следствий предлагаемой теории.
Открытия 4-го класса – в точности такие, какие были предсказаны. Примеры: реликтовое радиоизлучение, рентгеновские пульсары, гравитационное излучение при слиянии черных дыр, квантовая запутанность, бозон Хиггса
В начале 1930‑х гг. Ф. Цвикки придумал морфологический метод, названный им методом направленной интуиции. Этот метод заставляет исследователя видеть не только привычный путь, но и все возможные варианты. Цвикки предложил изображать на бумаге морфологические таблицы, где на одной оси записаны все основные параметры будущей теории (механизма, конструкции, явления), а на другой – все возможные значения этих параметров.
Много позднее он написал об этом в книге «Морфологическая астрономия», опубликованной в 1957 г. В 1971 г. Цвикки был в Москве и рассказал об открытии нейтронных звезд на лекции в МГУ:
«За основной параметр одной из осей морфологического ящика я взял характерные размеры звезды. Эти размеры являются комбинациями мировых постоянных: постоянной Планка, постоянной тяготения, скорости света, массы протона, а также массы и заряда электрона. Пусть самая большая из возможных комбинаций соответствует звездам-гигантам. Вторая комбинация постоянных меньше в 20 раз. Пусть она соответствует звездам-карликам, таким как наше Солнце. Следующая характерная длина еще в тысячу раз меньше. В звездных масштабах она соответствует размерам белых карликов – около 10 тыс. км.
Обычно все исследователи здесь и останавливаются. Но давайте отбросим инерцию. Нам нужно избавиться от психологической инерции в представлениях о размерах звезд. Пересилим себя и пойдем дальше. Очередное сочетание постоянных дает характерную длину, в несколько сотен раз меньшую, чем предыдущая. Что это – звезда размером в несколько километров?! Первое, что хочется сказать, – это невозможно! Но мы должны заставить себя забыть это слово. Пусть возможно. Что это за звезда? Подсчитаем ее плотность. Разделим массу, равную массе Солнца, на объем шара радиусом в один километр. Получим невероятное значение: 100 млрд тонн в 1 см3!
Прекрасным примером того, как психологическая инерция не позволяет разглядеть все в принципе возможные варианты явления, служит известный анекдот.
Знаменитый немецкий микробиолог Роберт Кох работал в своей лаборатории возле сосуда, окутанного паром и дымом. В комнату вошел помощник.
– Угадай, – обратился к нему Кох, – что здесь варится?
Ассистент перечислил все известные ему бактерии, но Кох отрицательно качал головой. Не дождавшись правильного ответа, он, смеясь, сказал:
– Да там же сосиски!
Обычное вещество из атомных ядер и электронов при такой плотности существовать не может – не позволяют электрические силы отталкивания. Нужны нейтральные частицы. Мы их знаем – это нейтроны. Звезда состоит из нейтронов, тесно прижатых друг к другу. Но для того, чтобы сжать звезду до такой огромной плотности, возражает психологическая инерция, нужно совершить колоссальную работу против сил тяжести, скомпенсировать потенциальную энергию тяготения. Для нейтронной звезды величина этой потенциальной энергии около 1053 эрг. Но… ведь как раз такая энергия выделяется при взрыве сверхновой! Вот и решение. Да, нейтронные звезды могут существовать. Более того, никакие другие звезды, кроме нейтронных (гиганты, обычные и белые карлики), не могут объяснить такого огромного выделения энергии во вспышке.
Отлично. Теперь можно остановиться, продумать эту идею, полученную методом направленной интуиции. Но… разве уже все ячейки заполнены? Есть еще одна характерная длина, еще одна комбинация мировых постоянных – на восемнадцать порядков меньше предыдущей длины! Этой длине соответствует звезда с радиусом… 10–13 см. Размер электрона. Звезда, сжатая почти в точку. Да можно ли назвать такие объекты звездами? Если и звездами, то поистине адскими…»
Таким было первое применение морфологического анализа. Даже в простейшем «ящике», содержавшем всего одну ось, уже нашлись два верных предсказания. Два открытия. А если бы Цвикки и его коллега Бааде действовали методом проб и ошибок?
Прекрасный пример сочетания метода проб и ошибок с психологической инерцией – закон Кеплера: планеты движутся по эллипсам, причем в одном из фокусов эллипса находится Солнце. Немецкий математик, астроном и механик, родившийся во второй половине XVI в., Кеплер был великим тружеником и одним из самых незаурядных умов своего времени. Чтобы быть в то время сторонником Коперника, требовалось немалое мужество. Да, Кеплер был смел, но все же не мог отрешиться от инерции, происходившей из его эстетических представлений о природе. Природа, как полагал Кеплер, стремится к гармонии (точнее, Бог, создавший природу, сотворил ее, несомненно, гармоничной). Поэтому и планеты должны обращаться вокруг Солнца, описывая самые гармоничные из фигур – окружности.
Отойти от этого представления Кеплер не мог в течение многих лет. Описывая планетные орбиты, он перебрал все возможные комбинации окружностей и сфер. Но согласия с наблюдениями не получил и понял, что никакие сочетания окружностей не могут объяснить расхождения в 8 угловых минут между предсказанным и наблюдаемым движением Марса.
Кеплер не сразу вышел на верную дорогу. Вряд ли кто-нибудь другой на его месте отказался бы от идеи окружности, осмелился бы начать поиск в ином направлении. Галилей ведь до конца жизни так и не принял идею Кеплера о том, что орбиты планет отличаются от окружности! Но Кеплер все-таки переступил через внутренний запрет. Если бы он знал морфологический метод, то сразу построил бы ось возможных геометрических фигур, не обладающих углами, среди которых был бы и эллипс. Но Кеплер пробовал и, естественно, ошибался. Сначала он решил, что планеты движутся вокруг Солнца по овалу, похожему на яйцо. И лишь убедившись в очередной ошибке, обратил внимание на эллипс.
Можно ли было с помощью морфологического анализа предсказать открытие, которое сделал в 1881 г. Майкельсон? Построим морфологическую таблицу для объекта «свет». Майкельсона конкретно интересовала скорость движения электромагнитной волны. Он мог, в принципе, построить эту единственную ось. Вот варианты: скорость света в данной системе отсчета постоянна либо переменна. Но систем отсчета две: одну Майкельсон связал с Землей, другую – с гипотетическим эфиром. Какие возникают варианты? Скорость света разная в двух системах; одинакова в двух системах; переменна в одной системе и постоянна в другой; переменна в обеих системах. Других вариантов нет. Среди перечисленных вариантов вы видите и результат эксперимента Майкельсона: скорость света одинакова в обеих системах отсчета.
В реальных задачах вариантов не два, не три, а десятки и сотни, и перебор их, даже систематический, может отнять много времени и сил. Наконец, заранее неизвестно, в какой именно ячейке морфологической таблицы находится искомое предсказание. Шесть принципиально возможных результатов опыта Майкельсона можно было предвидеть с помощью морфологического анализа. И лишь один из шести мог быть и оказался верным. Но мог ли Майкельсон заранее сказать – какой именно?
Морфологический анализ в его сегодняшней форме – это лишь первая попытка систематизации. Главный недостаток метода в том, что он оставляет на волю случая выбор правильной идеи. Для того чтобы найти верное решение, нужно рассмотреть и исследовать все клетки.
И еще. Конструирование морфологических таблиц, конечно, расковывает фантазию, расшатывает психологическую инерцию, но ненамного. В любом случае нет гарантии, что все поле проб и ошибок окажется покрыто сетью клеток. Правда, исследователю уже не приходится хаотично метаться, хватаясь за ближайшее решение и восклицая «а если!». Но при систематическом переборе вариантов исследователь все же может упустить золотую рыбку-открытие из своей сети, потому что сделал сеть короче и уже, чем было нужно.
Тем не менее морфологический анализ позволил Цвикки предсказать открытие нейтронных звезд и черных дыр. Аналогичный анализ позволил и мне в 1971 г. предсказать открытие реликтовых гравитационных волн. В то время теория Большого взрыва еще не была разработана, и всего несколько лет прошло после открытия реликтового излучения (открытие второго типа). Возник вопрос: электромагнитное излучение – единственный тип излучений, которые могли возникнуть в первые годы после Большого взрыва? Морфологический ящик в этом случае очень небольшой – всего одна ось.
Вот цитата из моей статьи, опубликованной в журнале «Знание – сила» в 1971 г.: «Составим соответствующую ось возможных излучателей. Поставим на первое место Вселенную. Да, на ранней стадии развития сверхплотное тело Вселенной могло излучать гравитационные волны. Сейчас волны эти растянулись на многие парсеки. И вот еще одно предсказание: мы откроем ФОНОВОЕ гравитационное излучение, источником которого была Вселенная в ранние периоды расширения».
Реально о возможности существования реликтовых гравитационных волн первым написал советский физик Л. П. Грищук в 1977 г.
Метод фантограмм Альтшуллера
Другой метод прогнозирования научных открытий, являющийся развитием морфологического анализа, – так называемый метод фантограмм – был предложен советским писателем-фантастом и изобретателем Г. С. Альтшуллером, автором ТРИЗ (Теория решения изобретательских задач).
Фантограмма – это морфологическая таблица, дополненная осью изменений параметров. Морфологический анализ позволяет обобщить, систематизировать все, что известно о растениях. Или о нейтронных звездах. Или о звездах вообще. А фантограмма описывает и то, что может быть, но не реализуется. И то, что не существует, но возникает в воображении. А иногда даже то, что и вообразить трудно.
ТРИЗ рекомендует использовать фантограммы для развития творческого воображения. Но подсознание научного работника давно освоило этот метод. Клетки фантограмм – не их ли видит ученый во сне или на прогулке, когда, казалось бы, вовсе не думает о своей задаче? Не потому ли решения, возникающие в самые неожиданные мгновения, бывают столь парадоксальными и часто совершенно верными?
Цель, однако, в том, чтобы не ждать озарения, а сознательно менять объект исследования, закон природы, явление, доказательство, пользуясь известными приемами. Обычно этому препятствует все та же психологическая инерция: фантограмма – это смесь реального и фантастического, а какой ученый в своей работе захочет опереться на фантастические идеи больше, чем на проверенные логические схемы?
Вспомните Цвикки. Он нашел нейтронные звезды в своей морфологической таблице. В сущности, это была одна из клеток фантограммы. Цвикки взял одно из свойств звезды – ее размеры – и воспользовался приемом уменьшения.
Но изменять нужно не все клетки морфологического ящика, а лишь те, что ведут к противоречию. Найти противоречие – значит поставить научную задачу. Воспользоваться фантограммой – значит существенно приблизить решение.
Ведь Цвикки изменял не произвольный параметр звезды, а тот, в котором скрывалось противоречие. Для вспышки сверхновой нужна была энергия. В обычной звезде такой энергии нет. Вот противоречие: энергия для вспышек сверхновых есть (ведь мы видим вспышки!), но ее нет (в обычных звездах). Для разрешения противоречия нужно знать, какая энергия переходит в энергию вспышки. Гравитационная, предположил Цвикки. А гравитационная энергия звезды зависит от ее размеров. Тогда исходное противоречие преобразуется к следующему: во вспышке сверхновой выделяется колоссальная гравитационная энергия (вспышку мы видим), но в обычной звезде такой энергии нет (слишком велики размеры).
Противоречие между наблюдением и интерпретацией. Цвикки изменил интерпретацию и предсказал нейтронные звезды.
Эйнштейн не пользовался морфологическим анализом и, прежде чем сформулировать принцип эквивалентности, не опубликовал по теории гравитации ни одной ошибочной работы.
Дело в том, что в конце ХIХ – начале ХХ в. предлагалось много гипотез для спасения ньютоновской теории тяготения. Ошибочных проб было достаточно. А Эйнштейн занялся этой проблемой и нашел зерно. Сразу? Нет, этому предшествовали годы размышлений над проблемой тяготения. Годы мысленных проб. И ошибок, конечно.
Мышление подобно айсбергу, и чем мудрее ученый, тем глубже погружен этот айсберг. То, что находится над водой, что сам ученый называет работой мысли, – это работа сознания. А под водой, скрытно от всех и даже от самого ученого, по-видимому, идет бессознательная работа, подсознательный перебор вариантов – неосознаваемый процесс решения задачи.
Психологическая инерция, преодолевать которую мы пока не научились, не позволяет сознанию безумствовать, вводит его в рамки здравого смысла. Из-за этого ему бывает очень трудно нащупать решение, которое часто выглядит невероятным. Похоже, что у подсознания такого тормоза нет. Далекие ассоциации, невероятные аллегории и аналогии – в эту невидимую подсознательную игру и вклиниваются вдруг ассоциация или аналогия, подсказывающие решение.
Поэтому так часты озарения «во сне» или «на прогулке». Алогичность снов не имеет ничего общего с логикой науки. Этим же отличается гениальная идея от обычной. Уже потом, найдя правильное решение, всплывшее будто из ниоткуда, можно навести мосты логики, построить дорогу от старой идеи к новой. Подсознание проводит пробы, а интуиция отбирает среди них верную. Роль интуиции – в выборе, но для того, чтобы выбрать, нужно иметь из чего выбирать!
Поэтому, говоря об Эйнштейне, мы не опровергаем метод проб и ошибок. Дело в неисследованной пока роли подсознательного.
Подсознательная работа скрыта от взглядов, и нередко самому ученому кажется, что он просто отгадал верный закон. И сам метод предсказания законов сводится именно к правильному угадыванию. Известный американский физик Р. Фейнман писал: «Угадывание уравнений, по-видимому, очень хороший способ открывать новые законы». И дальше пояснял свою мысль: «Вообще говоря, поиск нового закона ведется следующим образом. Прежде всего о нем догадываются… Для того чтобы угадать, что именно следует сохранить, а что необходимо отбросить, требуется немалое мастерство. По правде говоря, я вполне допускаю, что дело здесь только в удаче, но выглядит все именно так, как если бы для этого требовалось большое мастерство».
Довольно странное утверждение! Сказать, что новые законы нужно угадывать, – это утверждать, что все решает лотерея. Ты не угадал, угадает другой. Ты попробовал и ошибся, другой попробует и попадет в точку. Почему же гений чаще попадает в точку?
Нужно попытаться нащупать систему. Морфологический анализ – первый шаг к методологии открытий и научных изобретений. Он позволяет сознательно делать то, что обычно выпадает на долю подсознательного. Но ведь должен существовать еще какой-то метод выбора! Из подсознания обычно «всплывают» наиболее интересные и перспективные идеи. Часто – верные. Как из морфологического ящика сознательно выбирать такие идеи? Как осмысленно найти правильную идею из гораздо большего числа клеток фантограммы?
Для изобретений (в том числе связанных с научной деятельностью) эту задачу сегодня успешно решает ТРИЗ. Методы ТРИЗ помогают и открытия делать, но лишь четвертого и третьего классов. Для таких открытий уже существует проработанное «исследовательское поле» – клетки морфологических ящиков и фантограмм.
С открытиями первого и второго классов гораздо сложнее. Чтобы сделать такое открытие, ученый должен обладать чрезвычайно развитым творческим воображением и отсутствием психологической инерции. Методика развития творческой фантазии существует и показывает неплохие результаты. Но это уже другая история и тема для другой статьи.
Литература
Альтшуллер Г. С. Творчество как точная наука. М.: Сов. радио, 1979.
Альтшуллер Г. С. Найти идею. Новосибирск: Наука, 1986.
Амнуэль П. Р. , Гусейнов О. Х. Рентгеновское излучение при аккреции межзвездного вещества нейтронной звездой // Изв. АН Азерб. ССР, янв. 1968.
Амнуэль П. Р. Открытия, которые мы выбираем // Знание – сила. 1971. № 8.
Амнуэль П. Р. Далекие маяки Вселенной. Фрязино: Век-2, 2007. Второе издание: ДМК+Век-2, 2022.
Виленкин А. Мир многих миров. М.: Астрель, 2009.
Шкловский И. С. Сверхновые звезды. М.: Наука, 1966.
Baade W., Zwicky F. On Super-Novae // Proc. National Acad. Sci. 1934. V. 20(5). P. 254–259.
Feynman R. The Character of Physical Law. N. Y.: Modern Library, 1965.
Zwicky F. Morphological Astronomy. Berlin: Springer-Verlag, 1957.
: 19 Май 2022 , Охота за антибиотиками , том 93,
№5/6
«Будущие исследователи — будущее науки» — Центр довузовской подготовки
Skip to content
escort bodrum
bodrum escort
«Будущие исследователи — будущее науки»irinakurbatova2022-09-14T14:24:02+03:00
Межрегиональная олимпиада школьников «Будущие исследователи – будущее науки» включена в Проект перечня олимпиад школьников на 2022-2023 уч. г. под номером 29.
К участию в олимпиаде приглашаются школьники 7-11 классов.
Учредители: Правительство Нижегородской области, Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского, Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, Ярославская государственная медицинская академия Миздравсоцразвития, Ярославский государственный университет им. П.Г.Демидова, Российский федеральный ядерный центр ВНИИЭФ, Пензенский государственный университет.
График проведения олимпиады в 2022-2023 учебном году
Название предмета | Предварительный тур продолжительность отборочного тура – 90 минут | Предварительный тур (результаты) | Заключительный тур |
математика | 12 ноября — на базе школ (для своих учеников) 13 ноября в 10.00 – в БГТУ им. В.Г. Шухова | ||
физика | 11 декабря — на базе школ (для своих учеников) 12 декабря в 10. 00 – в БГТУ им. В.Г. Шухова | ||
химия | 18 декабря — на базе школ (для своих учеников) 19 декабря в 10.00 – в БГТУ им. В.Г. Шухова | ||
русский язык | 27 ноября — на базе школ (для своих учеников) 28 ноября в 10.00 – в БГТУ им. В.Г. Шухова | ||
биология | 3 декабря — на базе школ (для своих учеников) 4 декабря в 10.00 – в БГТУ им. В.Г. Шухова |
С собой на олимпиаду необходимо принести:
- маску
- паспорт (для школьников старше 15 лет), свидетельство о рождении (для школьников до 15 лет)
- справку из школы (стандартную форму, берётся у секретаря в школе)
- письменные принадлежности.
на олимпиаде по математике можно использовать карандаш, линейку, циркуль.
Калькуляторы и пр. — запрещены!
на олимпиаде по химии можно пользоваться таблицей Менделеева, таблицей растворимости, непрограммируемым калькулятором.
на остальных олимпиадах Вам ничего не понадобится.
Можно взять с собой воду, сок, шоколад.
Необходимым условием участия в олимпиаде является согласие на обработку персональных данных, публикацию результатов олимпиады (с указанием персональных данных участников) и олимпиадных работ на данном сайте и сайтах вузов-организаторов!
Скачать:
- Согласие на обработку персональных данных
- Регламент
- Положение
- Положение о порядке рассмотрения апелляций
Участникам и их законным представителям необходимо ознакомиться с Порядком проведения олимпиад школьников (Приказ Минобра от 4.04.2014 № 267) с изменениями (Приказ Минобра 10.12.2014 № 1563).
- www.unn.ru/bibn/ — Центральный Оргкомитет
- www.bstu. ru — сайт БГТУ им. В.Г. Шухова
- olymp.bstu.ru — Оргкомитет олимпиады в БГТУ им. В.Г. Шухова
Результаты олимпиады 2021-2022 учебного года
Результаты олимпиады 2020-2021 учебного года
Результаты олимпиады 2019-2020 учебного года
Предмет | Предварительный тур | Финальный тур | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Очный тур | Время проведения | Результаты | Задания | Время проведения | Результаты | |
Химия предметная олимпиада | 8 декабря Главный корпус БГТУ | 10:00 | Результаты | 24 февраля Главный корпус регистрация с 9:00-9:40. Начало в 10:00 | Результаты апелляции 5 марта | |
Физика предметная олимпиада | 15 декабря Главный корпус БГТУ | 10:00 | Результаты | 9 февраля Главный корпус регистрация с 9:00-9:40. Начало в 10:00 | Результаты | |
Математика предметная олимпиада | 17 ноября Главный корпус БГТУ | 10:00 | Результаты | 26 января Главный корпус регистрация с 9:00-9:40. Начало в 10:00 | Результаты |
Результаты олимпиады 2018-2019 учебного года
Предмет | Предварительный тур | Финальный тур | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Очный тур | Заочный тур | Результаты | Задания | Время проведения | Результаты | |
Химия предметная олимпиада | 15-16 декабря | результаты | решения | 24 февраля | результаты | |
Физика предметная олимпиада | 17-18 ноября решения-в1 решения-в2 | результаты | решения | 27 января | результаты | |
Математика предметная олимпиада | 10-11 ноября задания+реш. | результаты | решения | 10 февраля | результаты |
Результаты олимпиады 2016-2017 учебного года
Предмет | Задания+ответы | Победители и призеры |
---|---|---|
Химия | задания+ответы | Химия |
Физика | задания+ответы | Физика |
Математика | задания+ответы | Математика |
Оргкомитет олимпиады в Белгороде:
Адрес: 308012, г. Белгород, ул. Костюкова, 46. зд. Бизнес–инкубатора, ком.206,207
E-mail: [email protected] , [email protected]
Тел.: +7 (4722) 55-13-61, 23-05-36.
Go to Top
| Главная » Олимпиада школьников «Будущие исследователи – Будущее науки» Олимпиада «Будущие исследователи — будущее науки» входит в Перечень олимпиад школьников, дающих льготы при поступлении в высшие учебные заведения РФ (приказ Минобрнауки РФ от 28. 08.2018 № 32н, см. на сайте РСОШ) Олимпиада проводится по следующим общеобразовательным предметам: история, математика, физика, химия, русский язык, биология. Олимпиада по биологии в 2018/19 уч. году не входит в Перечень, но проводится (льготы при поступлении будут в виде доп. баллов в «портфолио»). Олимпиада проходит в два тура: отборочный (заочный, очный или интернет-тур, по выбору организаторов) этап и заключительный (очный) этап. Заключительный этап проводится по каждому предмету одновременно в городах Н.Новгород, Саров, Ярославль, Белгород, Пенза, Красноярск, Самара, Екатеринбург, Оренбург, Барнаул, Симферополь, Воронеж, Томск, Новгород. К участию в олимпиаде приглашаются школьники 7-11 классов. Необходимым условием участия в олимпиаде является согласие на обработку персональных данных, публикацию результатов олимпиады (с указанием персональных данных участников) и олимпиадных работ на данном сайте и сайтах вузов-организаторов! Участникам и их законным представителям необходимо ознакомиться с Порядком проведения олимпиад школьников (Приказ Минобра от 4. 04.2014 №267) с изменениями (Приказ Минобра 10.12.2014 №1563). Олимпиада «Будущие исследователи — будущее науки» проводится как в форме предметной олимпиады, так и в форме предметной олимпиады с проектно-исследовательской компонентой (Харитоновские чтения в г.Саров).
График олимпиады «Будущие исследователи — будущее науки» Отборочные этапы: Финалы: Отборочные этапы и финал в Сарове традиционно пройдут по физике и математике.
Решайте задания прошлых лет. Разберите сложные места с учителем. Задавайте вопросы. Школа заинтересована в вашем успехе – это повышает ее престиж. Более подробно об олимпиаде по математике и физике. Задания и решения отборочного и заключительного этапа за 2016 год (и ранее) — https://olimpiada.ru/activity/360/tasks: Задания и решения отборочного и заключительного этапа за 2017 год (и ранее) — https://olimpiada.ru/activity/361/tasks
|
|
2008-2009 год – пункты 59–64 Перечня, приказ Министерства образования и науки РФ № 254 от 02.09.2008 г. (зарегистрировано в Минюсте РФ 15 декабря 2008 г. № 12851) Олимпиада входит в десятку лучших в России по успеваемости победителей и призеров, ставших студентами вузов Председатель оргкомитета олимпиады: Состав Оргкомитета олимпиады от Ярославской области:
Организаторы олимпиады в регионах: Нижний Новгород Ярославль Белгород Пенза Саров Нижегородской области Региональный площадки:
Дополнительную информацию об олимпиадах, вошедших в Федеральный перечень, а также сведения о порядке получения льгот победителями и призерами при приеме на ту или иную специальность в вузах можно получить на портале Российского совета олимпиад школьников: Участие в олимпиаде бесплатное. Проезд к месту проведения олимпиады, проживание и питание организуется и оплачивается участниками самостоятельно. Адрес Оргкомитета олимпиады: При возникновении трудностей при работе с личным кабинетом участника олимпиады: |
Будущее науки и технологий // Смотрим
Профиль
подкаст
подкаст не обновляется
Гости эфира – Никита Владимирович Марченков, руководитель комплекса синхротронно-нейтронных исследований НИЦ «Курчатовский институт», председатель Совета, и Андрей Валерьевич Егоров, директор Офиса знаний и инноваций Катарско-российского центра сотрудничества, исп. директор Фонда Александра Пятигорского, посол TEDx в России, заместитель председателя Координационного совета.
Гости эфира – Георгий Валентинович Тихомиров, доктор физико-математических наук, профессор, заместитель директора Института ядерной физики и технологий и Владимир Николаевич Решетов, доктор физико-математических наук, профессор, МФТИ.
Цикл «Глубины Земли». Гости эфира – Анна Михайловна Дымшиц, кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник Института земной коры СО РАН и Павел Николаевич Гаврюшкин, кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник института геологии и минералогии им. Соболева СО РАН, доцент Новосибирского государственного университета.
Гости эфира – Георгий Валентинович Тихомиров, доктор физико-математических наук, профессор, заместитель директора Института ядерной физики и технологий и Владимир Николаевич Решетов, доктор физико-математических наук, профессор, МФТИ.
Цикл «Глубины Земли». Гость эфира – кандидат геолого-минералогических наук, Старший научный сотрудник Института земной коры Сибирского отделения РАН Анна Дымшиц и кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник института геологии и минералогии им. Соболева СО РАН, доцент НГУ Павел Гаврюшкин.
Цикл «Курчатовский». Гость эфира – Ирина Васильевна Федосеева, кандидат исторических наук, начальник управления по культурно-просветительской деятельности НИЦ «Курчатовский институт».
Цикл «Глубины Земли». Гости эфира – Анна Михайловна Дымшиц, кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник Института земной коры Сибирского отделения РАН и Сергей Михайлович Аксёнов, кандидат геолого-минералогических наук, заведующий лабораторией арктической минералогии и материаловедения Кольского научного центра РАН.
Цикл «Эволюция звёзд». Гость эфира – астроном Екатерина Викторовна Ефремова.
Гости эфира – Георгий Валентинович Тихомиров, доктор физико-математических наук, профессор, заместитель директора Института ядерной физики и технологий, профессор кафедры теоретической и экспериментальной физики ядерных реакторов и Владимир Николаевич Решетов, доктор физико-математических наук, профессор, МФТИ.
Цикл «Русские машины». Гость эфира – Георгий Владимирович Анцев — Председатель Совета директоров, Генеральный конструктор ЦКБ по СПК им. Р. Е. Алексеева.
Цикл «Русский процессор». Гость эфира – онстантин Александрович Трушкин — заместитель директора по маркетингу АО «МЦСТ», директор АНО «Отечественные процессоры и платформы».
Цикл «Наш космос». Гость эфира – Дмитрий Александрович Шишкин, кандидат философских наук, директор Административного департамента государственной корпорации «Роскосмос».
Цикл «Будущее энергии». Гость эфира – Владимир Николаевич Решетов — автор цикла, доктор физико-математических наук, профессор МИФИ ЛаПлаз и МФТИ.
Цикл: «Иннопрактика: искусство создания будущего». Гости эфира – Алексей Филимонов – исполнительный директор Национальной ассоциации трансфера технологий и Дмитрий Метляев – заместитель директора ЦТТ МГУ им. М.В. Ломоносова, соруководитель проектной группы «Система управления РИД для научных и учебных заведений» Национальной ассоциации трансфера технологий.
Цикл «Русский процессор». Гость эфира – Константин Александрович Трушкин, заместитель директора по маркетингу АО «МЦСТ», директор АНО «Отечественные процессоры и платформы».
Цикл «Глубины Земли». Гости эфира – Анна Михайловна Дымшиц, кандидат геолого-минералогических наук
Старший научный сотрудник Института земной коры Сибирского отделения РАН и Андрей Владиславович Вишневский, кандидат геолого-минералогических наук, заведующий Центральным Сибирским геологическим музеем Института геологии и минералогии СО РАН.
Цикл «Современная энергия». Гость эфира – Владимир Николаевич Решетов, доктор физико-математических наук, профессор МИФИ ЛаПлаз и МФТИ.
Гость эфира – Владимир Николаевич Решетов, доктор физико-математических наук, профессор МИФИ ЛаПлаз и МФТИ.
Гость эфира – Георгий Владимирович Анцев, председатель Совета директоров – генеральный конструктор АО «ЦКБ по СПК им. Р. Е. Алексеева».
«На острие науки» — совместный проект с Координационным советом по делам молодёжи в научной и образовательной сферах при Президенте России. Гости эфира – Никита Владимирович Марченков, руководитель комплекса синхротронно-нейтронных исследований НИЦ «Курчатовский институт», и Андрей Валерьевич Егоров, директор Офиса знаний и инноваций Катарско-российского центра сотрудничества.
Физика, химия, искусственный интеллект, компьютерные науки. ..
Авто-геолокация
Читать онлайн «Будущее науки», Виктор Филалетов – ЛитРес
НАУКА БУДУЩЕГО
Науки, подобно кораблям, бороздят океан времени, соединяют самые далекие друг от друга эпохи в союзе и сотрудничестве талантов и открытий.
Истина одна, но каждый век и даже каждое десятилетие своеобразно прикасается к ней. Вскрываются новые свитки, сознание человеческое по-новому следит за явлениями Мироздания и даже в блужданиях находит новые сочетания.
Целью всякой науки является ее практическая полезность. Если проследить развитие ее за последние полвека, то можно изумиться прогрессу знания. Можно наглядно увидеть, чем была наука всего пятьдесят лет назад и что она достигла теперь. Однако прогресс ее затормозился и не может идти дальше. Наука стоит перед глухою стеною, на поверхности которой начертывает, как воображает она, великие физиологические и психические открытия, из которых каждое впоследствии окажется не более, нежели паутина, сплетенная ее научными фантазиями и иллюзиями. Потому что земная наука есть наука, ползающая по Земле. С Земли её надо поднять, дав ей крылья. С одной стороны, её надо освободить от уз догматического материализма, ибо сферы материи безграничны, с другой служители её должны стать более утонченными духовно. Они грызут гранит науки только с одного бока, который можно потрогать и пощупать, а второй, невидимый им, оставляют за пределами своего сознания.
Виды и формы самообольщения наукой весьма разнообразны. Жертвы его часто искренне верят в то, что они создали в своем воображении. С сознанием своей правоты утверждают то, что принимают за реальность. Заблуждения человеческие превосходят все границы. В ограниченности своей и невежестве принимают часто они за истину ложь и считают обязанностью своей стоять на ее защите. Сидящие в скворечнике принимают его за мир, а все прочее отрицают. Невежество человеческое разлито широко. Неужели можно по-прежнему мыслить лишь половиною мозга? Только подумать, сколько ложных теорий и таких же научных представлений было уже отброшено человечеством. Велико кладбище этих отбросов. А ведь когда-то люди верили в непререкаемость этих научных измышлений. Всего несколько столетий назад люди не знали, что кровь циркулирует в человеческом организме, а те, кто отстаивали пароходноое сообщение через Атлантический океан, подвергались опасности окончить свои дни в сумасшедшем доме.
Кто может отрицать, что астрология – наука, или глумиться над соотношением небесных тел? Самый древний человек уже ощущал особые атмосферные воздействия. Казалось бы, наука лишь подтверждает такое химическое соотношение, но люди опасаются, чтобы не быть заподозренными в колдовстве. Они и знают, что немало шарлатанов позорят астрологию, положение которой на самом деле очень уродливо. Много врачей, правителей, судей и всяких обывателей тайно уважают астрологию. В кулуарах будут шептаться, но на людях явно насмехаться. Пусть они найдут мужество открыто признать ее. В этом будет заключаться мудрость признания древней науки и утверждения ее. Многое можно достичь, если не закрывать глаза предрассудками. Скоро астрология и астрономия станет изучаться со стороны воздействия звездных лучей на нервную систему человека и нервные узлы его центров. Не отрицать надо, а изучать и исследовать. Конечно, заблуждения человечества чудовищны. Но астрология не заблуждение, а прорыв сознания в сферы Космической Истины.
Люди глумились над всем необычным и высмеивали вначале каждую идею, не ставшую еще популярной, а затем кончали тем, что принимали ее. Мессмера, открывшего магнетизм в человеке, называли шарлатаном и обманщиком. Сейчас гипноз принят наукой. Cущность электричества и магнетизма до сих пор остается неизвестной, хотя и изучены некоторые законы их проявления и применены на практике. Среди этих всевозможных нагромождений трудно найти ту узкую тропу, которая ведет к Истинному Знанию.
Материализм и скептицизм есть два зла. Всякий, кто относится к науке насмешливо или скептически, без сомнения сможет легко найти в ней очень много такого, над чем можно было бы поиздеваться, однако это вряд ли даст ему какие-то знания. Но серьезное и умное исследование темы, в сочетании с непредвзятым и искренним отношением к предмету должно стать одним из самых прочных оплотов добродетели и честности.
Вспомните Галилея, Коперника, вспомните тысячи убиенных и замученных во имя ложной науки и невежества. Вспомните теорию о неделимости атома и множество других, признанных официальной наукой, чтобы быть отвергнутыми позднее. Поэтому все эти утверждения о том, что «научно» и что «не научно», лишены всякого смысла. Современная наука есть лишь искаженная Древняя Мысль и не более. Новое есть хорошо забытое старое, существовавшее в веках. Почти все современные знания были известны философам древности в своих общих чертах. Ни одно из более поздних поколений не обладало такими познаниями по геометрии, как строители пирамид, и других титанических памятников, допотопных и после потопных. Кто может из современных химиков создать великий универсальный растворитель алкахест, которым пользовались древние. Парацельс, один из мудрейших врачей своего столетия, описывал его как жидкость, «способную довести все подлунные тела» (металлы, камни и т.д), до состояния простой воды.
Мы живем в мире глубочайших тайн, познавание только внешних форм которых не приводит к их постижению. Но самая глубочайшая тайна – это человек. Казалось бы, анатомия человеческого тела изучена довольно хорошо. Но современные физиологи как мясники, подходят к тончайшему аппарату человеческого тела и хотят и видят в нем лишь то, что видит физический глаз. Но начать понимать функцию любого физического органа можно лишь двусторонне, то есть и со стороны психической, сочетав два: мир видимый и мир невидимый. Нельзя понять физического видимого человека без осознания его двойника – такого же материального внутреннего человека.
Спрашивается – каким образом произошло разделение полов? Должны ли мы поверить еврейскому сказанию о ребре Адама, послужившем созданию Евы? Даже такое верование более логично и разумно, нежели происхождение человека от обезьяны, принятое без всякого ограничения; ибо первое скрывает Эзотерическую Истину под фантастичностью изложения, тогда как последнее скрывает лишь факт наличия желания заставить человечество принять материалистический вымысел. Ребро есть кость и когда мы читаем в Книге Бытия, что Ева была создана из ребра, это лишь означает, что Раса «с костями» произошла из прежней Расы и Рас, которые были «без костей», то есть не в физическом теле.
Многие, желающие показаться широко образованными, умеют лишь то и дело щеголять научными терминами и показной ученостью, вызывая изумление невежд и насмешки людей, глубоко владеющие этой наукой.
Древняя астрономия была признана как истинная наука, и те, кто ознакомлен с тайнами индусских астрономических трактатов, докажут, что современные теории о прогрессивной конденсации туманностей, туманных звезд и солнц были известны Индии в совершенстве. Если мы обратимся к геологии и зоологии, мы увидим то же самое. Индусский посвященный Йог знает в десять раз больше величайшего европейского физика о первоначальной природе и составе света, как солнечного так и лунного. Не существует более грандиозной загадки, нежели вопрос: какова древность – даже приблизительно – Солнца и Луны, Земли и Человека? Что знает современная наука о продолжительности веков существования Мира или хотя бы даже геологических периодов? О периодических и полных смещениях поверхности Земли, которых должно быть семь, связанных с изменением в наклоне Земной Оси? Это есть закон, действующий в свое назначенное время, и вовсе не слепо, но в точном соответствии и согласованности с Законом Кармы, контролируемым Высшим Разумом. Таким образом, уже четыре подобные смещения, имели место со времени появления на этой земле Человечества, пишет в «Тайной Доктрине» Е.П.Блаватская. Старые Материки были поглощены океанами, появились другие земли, и огромные горные цепи поднялись там, где раньше их не было.
Большинство из гигантских статуй, открытых на острове Пасхи, этой части, несомненно, затопленного материка, так же как и те, которые были найдены на окраинах пустыни Гоби, области, оставшейся затопленной на протяжении неисчислимых веков, все они были от шести до девяти метров роста. Статуи, найденные Куком на острове Пасхи, почти все были восьмиметрового роста и два с половиной метра в плечах .
После гибели континента Лемурии, предшествовавшего Атлантиде, от подземных огней, люди стали постепенно уменьшаться в росте и через несколько миллионов лет, уменьшились до современного роста. Но и теперь, в древних Азиатских расах, они продолжают уменьшаться. Например, в Австралии, оставшейся части Лемурии, средний рост потомков лемурийцев – австралийских бушменов – 150 сантиметров.
До сих пор, с точки зрения ложной науки, отрицаются Тонкий Мир и тонкие энергии. Многое отрицается этими невеждами от науки. Можно удивляться, насколько легко люди от науки позволяют себе тупо ограничивать и отрицать то, что не знают. Самое страшное в науке – отрицание. Но оно не только от дикого невежества, но и от суеверий, основанных на предрассудках. Недалеко то время, когда то, что отрицается ныне, будет принято как действительность. В прошлом человечеством отрицалось столько несомненного, что остается только удивляться невежеству всепланетному. Отрицания несостоятельны хотя бы потому, что в мире астральном отражается в образах все, что порождается умом человека. Значит, все это как-то и где-то существует. Особенно губительна тупость отрицания. Отрицание – это петля на шее, это гвоздь гробовой, это веревка удавленника. Можно не знать, можно сомневаться, можно искать, но зачем же отрицать то, о чем человек никогда даже не думал и не имеет ни малейшего представления? Наука утеснена с двух сторон. Главное, она отрицает разумность природы и жизненную силу, независимую от формы и материи, и признает более научным действия «природных сил, работающих слепо, без цели или плана».
Десять тенденций, которые будут формировать науку в предстоящее десятилетие | Наука
Кэтрин Дж. Ву и Рэйчел Лалленсак
В начале 2010-х годов частные космические полеты едва стартовали, Google запускал ранние персонализированные результаты поиска, а технология редактирования генов CRISPR-Cas9 все еще находилась в зачаточном состоянии. К концу десятилетия искусственный интеллект вытеснил людей из множества настольных игр, имя SpaceX стало нарицательным, а генетически модифицированные человеческие эмбрионы стали противоречивой реальностью.
Очевидно, что многое может произойти за десятилетие, но инновации должны с чего-то начинаться. Основываясь на том, что происходит сейчас, вот несколько тенденций, которые могут повлиять на 2020-е годы.
Миссии на Луну, Марс и др.
Предстоящее десятилетие обещает впечатляющий набор космических миссий. Программа НАСА «Артемида» направлена на то, чтобы высадить первую женщину и следующего мужчину на Луну к 2024 году — но, скорее всего, она будет перенесена на 2028 год — с дополнительными поездками каждый год после этого, прокладывая путь для будущих миссий на Марс. Высадка астронавтов на Марс не произойдет в этом десятилетии, но этим летом на Красную планету отправится новый марсоход.
Также в 2024 году Япония планирует отправить свой зонд Martian Moon eXplorer (MMX) к двум спутникам Марса, Фобосу и Деймосу. MMX приземлится на Фобос, гравитационное притяжение которого в 1800 раз слабее земного, что делает посадку легкой, но все еще достаточно сильным, чтобы удерживать космический корабль на земле после приземления. Устройство для отбора проб, подключенное к космическому кораблю, соберет немного почвы, чтобы доставить ее на Землю. MMX также высадит марсоход, а затем покинет Фобос, чтобы исследовать Деймос, прежде чем вернуться на Землю в 2029 году..
Роботизированная рука OSIRIS-REx с пробоотборником на конце надавит на поверхность Бенну и выпустит струю азота в течение пяти секунд, в результате чего пыль полетит в камеру, чтобы вернуться на Землю.
НАСА
MMX будет не единственным космическим кораблем, доставляющим образцы домой. Японская миссия «Хаябуса-2» соберет образцы с Рюгу, астероида, который, как считается, содержит органическое вещество и остатки воды с момента образования Солнечной системы примерно 4,6 миллиарда лет назад. Точно так же OSIRIS-REx НАСА находится на орбите и исследует астероид Бенну с декабря 2018 года. Начиная с этого года, он начнет практиковать посадку на астероид, чтобы взять образец с его поверхности. По данным НАСА, исследователи подозревают, что грязь на Бенну может содержать «молекулярные предшественники происхождения жизни и океанов Земли». (Бенну может столкнуться с Землей в конце 22-го века, что делает его ценным объектом для исследований.)
Летающие машины — нет, правда
Будущее с летающими автомобилями может показаться клише, но это десятилетие может стать тем десятилетием, когда эта реальность сдвинется с мертвой точки.
Большинство летательных аппаратов, разрабатываемых в настоящее время, напоминают большие дроны с электрическим приводом, которые могут быть в основном автоматизированы, поэтому оператору не требуется лицензия пилота. Но другие детали варьируются от модели к модели: хотя некоторые из них напоминают мечту о «Джетсонах» 1950-х годов — они трансформируются из колесных в крылатые, что позволяет им переходить с открытой дороги на воздушные трассы — большинство сегодняшних «летающих автомобилей» выглядят и работают гораздо больше, как вертолеты.
Самый большой рынок так называемых «летающих автомобилей» предназначен не для личного пользования, а для парков аэротакси. Uber, например, продвигает услуги воздушного такси с 2016 года. В этом году компания нацелилась на Даллас, Лос-Анджелес и Дубай в качестве городов для тестирования системы, которая позволит обходить дорожные пробки. Согласно Digital Trends , Uber планирует начать коммерческое расширение уже в 2023 году. Однако до тех пор, пока правила и инфраструктура не смогут поддерживать воздушное движение, большинство людей пока не смогут модернизировать свои личные автомобили, и многие сомневаются, что эта практика когда-либо станет массовой.
Но реальность летающих автомобилей трудно игнорировать, когда в этой сфере работают большие шишки, включая Boeing, Porsche, Hyundai, Aston Martin, Rolls Royce и китайскую фирму Geely, которая владеет или владеет долями в многочисленных автомобильных компаниях. (Даже военные США сотрудничают с производителями персональных летательных аппаратов.)
Аккумуляторы Better
Прежде чем мы действительно начнем наблюдать следующий технический бум, нам понадобится революция в области аккумуляторов.
аленго / iStock
Будущее за электричеством, а это означает, что достижения в области аккумуляторных технологий будут иметь решающее значение для инноваций в 2020-х годах. Следующее поколение электромобилей, солнечных батарей и смартфонов потребует увеличения времени автономной работы и более чистых и эффективных способов их массового производства.
Все батареи имеют два электрода, катод и анод, соединенные жидким электролитом, что позволяет ионам течь между ними. В литий-ионных батареях, современных устройствах, питающих машины от ноутбуков до Tesla, большинство анодов сделаны из графита, но инженеры продолжают экспериментировать с различными материалами катодов. В большинстве современных смартфонов и ноутбуков в качестве катода используется оксид лития-кобальта, который хорошо сохраняет энергию, но стоит больших денег, недолговечен и часто легко проводит тепло. Предстоящее десятилетие может быть определено поиском лучшей химии.
Несколько инженеров также добились успехов во внедрении графена в литий-ионные аккумуляторы — Samsung заявляет, что это произойдет к 2021 году. Графен — вундеркинд в мире материалов, потому что он состоит из одного слоя атомов углерода, расположенных в виде шестиугольников. . Графен может привести к гораздо меньшим батареям, которые заряжаются намного быстрее.
Электрическая сеть Америки тоже нуждается в подпитке. Министерство энергетики США (DOE) предоставило Министерству энергетики США (DOE) новый исследовательский центр национальной энергосистемы в Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) многомиллионное обязательство от DOE на обновление сети, и большая часть этого финансирования будет направлена на новую батарею. технологии.
Заместитель директора лаборатории PNNL Джуд Вирден рассказал корреспонденту Forbes Джеймсу Конка, что литий-ионным батареям потребовалось 40 лет разработки, чтобы получить то, что мы имеем сейчас. Но, как пишет Конка: «У нас нет 40 лет, чтобы перейти на следующий уровень. Нам нужно сделать это за 10».
Традиционная медицина сходит с ума
Исследования того, как психоделики могут быть использованы для лечения различных психических заболеваний, расширяются.
Джолигон / iStock
В 2010-х годах 18 штатов одобрили использование марихуаны в медицинских целях, в результате чего общее число штатов достигло 33. В 2020-х годах исследования потенциального медицинского применения психоделиков могут резко увеличиться.
Медицина Джона Хопкинса в 2019 году открыла Центр психоделических исследований и исследований сознания для изучения использования психоделиков и «выявления методов лечения таких заболеваний, как зависимость, посттравматическое стрессовое расстройство и болезнь Альцгеймера», говорится в заявлении. До сих пор университет в основном исследовал, как псилоцибин — химическое вещество из «волшебных грибов» — можно применять в низких дозах в качестве терапевтического метода лечения целого ряда состояний, включая никотиновую зависимость, большое депрессивное расстройство и тревогу. В настоящее время ученые изучают, может ли псилоцибин облегчить боль при таких опасных для жизни состояниях, как рак.
В другом недавнем примере один исследователь обнаружил, что МДМА, или экстази, может заставить характерно застенчивого осьминога вести себя более дружелюбно. Хотя мозг головоногих моллюсков больше похож на мозг улиток, чем на людей, ученые получили информацию о том, как нейроны и нейротрансмиттеры ведут себя под действием препарата, которые могут помочь в будущих исследованиях на людях. Другие исследователи, проводящие эксперименты с мышами, надеются, что способность МДМА манипулировать окситоцином может принести пользу людям, страдающим посттравматическим стрессовым расстройством.
Форма кетамина, вызывающая диссоциативные галлюцинации, используется в качестве наркотика для вечеринок, но в медицине этот препарат обычно используется в качестве медицинского анестетика. Сейчас ученые изучают его эффективность в случаях трудноизлечимой депрессии. В прошлом году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов одобрило форму кетамина в виде назального спрея для лечения тяжелых случаев депрессии. (Но остерегайтесь всплывающих «клиник», которые преувеличивают свою полезность в неподходящих приложениях, согласно Стат. расследование.)
Перед лицом «апокалиптического» вымирания видов
Насекомые, земноводные, птицы и существа всех мастей находятся в серьезном упадке из-за коктейля угроз, в первую очередь разрушения среды обитания, загрязнения и изменения климата. Организация Объединенных Наций установила конец 2020-х годов как крайний срок для принятия серьезных мер по спасению этих групп населения.
Необходимы масштабные обязательства по защите среды обитания, сокращению выбросов углерода, устранению пластиковых отходов и ограничению использования пестицидов. Кроме того, ученые проявляют творческий подход к изучению и защите видов. Технологические гиганты, такие как Google, тоже помогают. С помощью пассивных устройств слежения, таких как фотоловушки, исследователи могут собирать пространственные и временные данные, которые информируют об усилиях по сохранению. В совокупности эти ловушки будут накапливать миллионы изображений, но сортировка этого огромного количества данных была давней проблемой для исследователей.
Такие проекты, как Wildlife Insights, который частично спонсируется Google и Смитсоновским институтом, используют облачные технологии и искусственный интеллект для идентификации животных на изображениях на уровне вида, чтобы ученым было легче картировать ареал популяции. В другом месте такие стартапы, как Conservation X, объединяют деньги для создания устройств, таких как портативные сканеры ДНК, которые помогают чиновникам выявлять предметы, которыми незаконно торгуют, такие как рога носорога или чешуя панголина, сообщает Лиза Палмер для Nature 9. 0032 . Группа также финансировала программу под названием ChimpFace, которая использует программное обеспечение для распознавания лиц для борьбы с незаконной торговлей шимпанзе в Интернете путем обучения алгоритма тысячам изображений шимпанзе.
На земле группа исследователей из Новой Зеландии использует набор технологий для обнаружения исчезающей птицы какапо. Они управляют дронами, чтобы быстро перемещать образцы спермы для размножения по острову; передовые тесты микросателлитной ДНК используются для предотвращения инбридинга; и у них даже есть яйца, напечатанные на 3D-принтере, чтобы облегчить инкубацию. Несколько команд используют спутники в космосе для отслеживания популяций китов, вомбатов и пингвинов.
Еда, чтобы накормить планету
Рис, обогащенный бета-каротином, скоро будет использоваться для решения продовольственного кризиса на Филиппинах.
Международный научно-исследовательский институт риса
По некоторым оценкам, в ближайшие 35 лет планете потребуется производить больше продовольствия, чем когда-либо в истории человечества.
Несмотря на то, что генетически модифицированные культуры в той или иной форме существуют на протяжении тысячелетий, искусственные растения произведут настоящий фурор в следующем десятилетии. Измененные основные продукты, такие как золотой рис — вариант белого риса, созданный для борьбы с дефицитом витамина А, — могут начать распространяться до того, как наступят 2030-е годы. Также в разработке находятся жаростойкие культуры, которые теоретически будут жить лучше, чем их аналоги, когда температура Земли повысится.
У этих биотехнологических решений есть свои критики. Согласно National Geographic , генетически модифицированные растения сопряжены с риском, поскольку они могут передавать гены другим организмам в своих экосистемах. Скептики также указывают на их относительную непрактичность: к тому времени, когда ГМО преодолеют нормативные барьеры и дойдут до наиболее нуждающихся групп населения, помощь может быть уже слишком поздно.
Вместо этого эксперты рекомендуют вкладывать ресурсы в разработку более устойчивых методов ведения сельского хозяйства, которые могут улучшить управление земельными ресурсами и выровнять распределение продуктов питания. С точки зрения калорийности, планета уже производит достаточно еды, чтобы прокормить всех своих жителей — что, согласно Грань . Исследователи также отдают приоритет технологиям, которые могут свести к минимуму пищевые отходы или уменьшить зависимость мира от продуктов, которые несут большой углеродный след, таких как мясо и молочные продукты.
Очень, очень умные машины
Если 2010-е годы были посвящены «большим данным», то 2020-е годы будут посвящены тому, что делать со всеми этими данными, а также решению растущей кучи юридических, этических и социальных последствий.
Питинан Пияватин / Alamy Stock Photo
Мы находимся в разгаре цифровой революции. Компьютеры, запрограммированные «думать» самостоятельно, теперь могут побеждать людей в играх, предсказывать погоду и даже диагностировать медицинские отклонения лучше, чем некоторые врачи. Трудно предположить, что искусственный интеллект попытается завоевать в следующий раз, но несколько компаний уже определились с потенциально сильными соперниками на следующие десять лет. Одним из ярких примеров является компания Google, которая ранее в этом году попала в заголовки новостей о технологии диагностики рака молочной железы и объявила о планах по расширению ее использования для других состояний, связанных со здоровьем.
Еще одна заслуживающая внимания тема связана с распознаванием лиц, которая была поднята в прошлом месяце, когда New York Times опубликовала разоблачение стартапа, стремящегося сделать распознавание лиц неотъемлемой частью правоохранительных органов. Многие из этих достижений стали возможными благодаря так называемым нейронным сетям — форме машинного обучения, смоделированной по аналогии с человеческим мозгом, которая отлично научилась выявлять скрытые закономерности в массивных наборах данных, таких как медицинские записи или фотографии людей.
2020-е принесут больше, чем просто технические достижения: сейчас эксперты призывают мир разобраться с юридическими, социальными и этическими последствиями искусственного интеллекта. Машины, извлекающие личные данные, поднимают вопросы конфиденциальности. Все более «сознательные» алгоритмы вызывают сложные вопросы о личности и о том, смогут ли когда-нибудь компьютеры заслужить свои собственные права. Даже программы с самыми лучшими намерениями подвержены проблемам: искусственный интеллект не может (пока) определить, когда люди предоставляют им неверные или предвзятые данные, и потенциально может усилить человеческие ошибки в медицине, в некоторых случаях выдавая дискриминационные результаты.
Решение проблемы пластика
Исследования, проведенные в предыдущем десятилетии, показали, что пластик буквально повсюду. С этим придется считаться в 2020-х годах.
Океана
За последние 70 лет люди произвели более 8 миллиардов тонн пластика, и большая его часть все еще используется сегодня, нанося ущерб окружающей среде и ставя под угрозу здоровье людей. Чтобы выйти за рамки простого повторного использования и переработки, исследователи и политики обращаются к альтернативным технологиям и правилам.
Компании разрабатывают заменители пластика на основе таких материалов, как волокна льна, грибы и панцири креветок. По данным ООН, другие пытаются модифицировать существующие составы пластмасс, чтобы сделать их более разлагаемыми. Сама технология переработки остро нуждается в обновлении: по данным Economist , перерабатывается только около девяти процентов пластика в мире. Одной из серьезных проблем является загрязнение, из-за которого около 25 процентов материалов, которые мы пытаемся переработать, отправляются на свалку.
Даже самые простые изобретения могут появиться на рынке только через годы. Тем временем страны по всему миру вводят запреты на одноразовый пластик, несколько из которых уже действуют в странах Европейского Союза, Китае и Новой Зеландии, в частности, согласно Fortune . Аналогичное законодательство набирает обороты в Соединенных Штатах, хотя и в отдельных штатах.
Прогресс в области глобального общественного здравоохранения
Рабочие распыляют дезинфицирующее средство для борьбы с коронавирусом на улице в Южной Корее.
Ким Чжун Бом/Ёнхап через AP
Инфекционные заболевания, в том числе многие из них поддаются лечению, остаются основной причиной смерти в странах с низким уровнем дохода, в значительной степени из-за плохого и непостоянного доступа к ресурсам здравоохранения. Чтобы упростить диагностику и лечение, исследователи все чаще обращаются к простым в использовании устройствам, некоторые из которых предлагают упрощенные прокси для клиник или специалистов.
Ученые Калифорнийского университета в Беркли разработали приложения для мобильных телефонов, которые могут выявлять патогены в биологических образцах. Всемирная организация здравоохранения увеличила финансирование инициатив, направленных на расширение производства вакцин в странах, пораженных болезнью. Искусственный интеллект также начинает вызывать большой всплеск на арене инфекционных заболеваний, поскольку ученые-компьютерщики внедряют эту технологию для прогнозирования и, надеюсь, сдерживания вспышек, возникающих у животных.
В 2020-х годах мир может наконец искоренить дракункулез — паразитарное заболевание, с которым исследователи борются десятилетиями. Ежегодное количество новых случаев заражения сократилось до 28 в 2018 году — по сравнению с 3,5 миллионами в 1980-х годах. Согласно Nature News , недавние усилия по полному искоренению болезни зашли в тупик, отчасти из-за разочаровывающей тенденции паразита прятаться в собаках. Но если Всемирная организация здравоохранения достигнет своей цели официально очистить земной шар от дракункулеза к 2030 году, паразит станет вторым патогеном, уничтоженным в истории человечества, после оспы.
Светлое будущее солнечной энергетики
Поскольку цена на установку солнечных панелей падает, их потенциал сияет.
Соларимо / Pixabay
Во многом из-за антропогенного изменения климата 2010-е годы стали самым жарким десятилетием за всю историю наблюдений. Без серьезного сокращения выбросов углерода следующие десять лет, вероятно, принесут миру еще одну волну рекордных температур, которая поставит под угрозу природные экосистемы и человеческие общества во всем мире.
Мировое потребление угля начало стабилизироваться, поскольку мировые державы переходят на экологически чистые альтернативные источники энергии. Согласно New York Times , эксперты предсказывают, что к 2030 году ветровая, солнечная и гидроэнергия превзойдет уголь в качестве основного источника электроэнергии в мире. Солнечная энергетика имеет особый потенциал, поскольку цена на сбор солнечной энергии продолжает падать. как для коммерческих, так и для жилых крыш. Если прогнозы расширения солнечной активности оправдаются, к началу 2030-х годов солнечная энергия будет обеспечивать около одной пятой всей выработки электроэнергии в Соединенных Штатах.0031 Форбс .
Но расширенный рынок экологически чистой энергии не гарантирует сокращения выбросов углерода, особенно достаточно значительного, чтобы спасти планету от катастрофического повышения температуры. Возобновляемые источники энергии, такие как ветер и солнечная энергия, по-прежнему составляют небольшую долю от общего объема энергетического сектора, а мировые потребности в электроэнергии только растут. Как пишет Джеймс Темпл для MIT Technology Review , повторения достижений 2010-х годов будет недостаточно. Сейчас необходимо ускорить темпы энергетических прорывов, пока еще есть время изменить ситуацию.
Рекомендуемые видео
Более широкий охват — ключ к будущему «науки о науке»
Более широкий охват — это ключ к будущему «науки о науке»
Скачать PDF
Скачать PDF
- Редакция
- Опубликовано:
Природа Поведение человека
том 6 , страницы 899–900 (2022)Процитировать эту статью
2981 Доступ
39 Альтметрический
Сведения о показателях
В течение многих лет исследователи подвергали сомнению собственную исследовательскую практику ученых. Направление вычислительных исследований, часто называемое «наука о науке», изучает следы, которые эти методы оставляют в больших данных. По мере того, как эта область развивается, она ищет способы использовать свои идеи, основанные на данных, чтобы оставить ощутимый след в научной политике.
От предложений по финансированию проекта до публикации статьи действия ученых производят данные. Вооруженные передовыми вычислительными инструментами и инструментами машинного обучения, исследователи, работающие в области «науки о науке», просматривают эти большие данные для понимания внутренней работы научного предприятия. Они надеются сделать открытие, финансирование исследований, оценку и распространение более эффективными и справедливыми.
Фото: studiostockart/DigitalVision Vectors/Getty
В июне этого года мы были на первом ежегодном собрании научного сообщества в Национальной академии наук (NAS) в Вашингтоне, округ Колумбия. Исследователи спросили, что анализ больших данных может рассказать нам о найме, продуктивном сотрудничестве, влиянии, прорыве и упорном неравенстве в науке. Слушая со стороны, спонсоры и политики обдумывали, как наука поможет им оптимизировать распределение средств и как исследования могут лучше удовлетворить потребности общества.
«Наука о науке» больше не является нишей, интересующей специалистов по вычислительной технике, а представляет собой поток исследований с четко определенными вариантами использования. Но до сих пор анализ больших данных привел к относительно небольшому количеству конкретных действий по улучшению науки и научной политики. По мере того, как эта область находит свое место среди других направлений научных исследований, специалисты-практики ищут способы использовать ее идеи, основанные на данных, чтобы оставить ощутимый след в научной политике.
Будущее включает вмешательства
Наука о науке должна не просто рассказывать нам, каков мир науки в настоящее время, — она также должна подталкивать нас к науке, которая могла бы быть.
Анализируя большие данные, исследователи подтвердили глубоко укоренившееся перекрестное неравенство в производстве и публикации научных данных. И они довольно хорошо понимают, как различные аспекты разнообразия, от пола и расового или этнического состава до междисциплинарности и географии, связаны с результатами 1 . «Корреляционный анализ, основанный на крупномасштабных наборах данных, оказался успешным для выявления большого набора воспроизводимых фактов и закономерностей, которые можно обобщить в разных областях», — говорит Дашун Ван, директор Центра науки и инноваций Северо-Западного университета.
Но корреляции отражают только то, что содержится в данных; они прямо не подразумевают план действий.
На корреляции также влияет множество предубеждений, широко распространенных в мире науки. Это неравенство отражено как в доступных данных, так и в традиционных показателях воздействия. Подобно предубеждениям в машинном обучении, решения, основанные на корреляции данных, могут усилить, а не смягчить существующее неравенство. Например, если хорошо финансируемые команды получают больше цитирований, чем менее финансируемые, означает ли это, что мы должны еще больше увеличить их долю финансирования? 2 Если мультидисциплинарные команды получают меньше ссылок, должны ли мы препятствовать такому сотрудничеству? 3
Нам нужна информация, основанная на данных, полученных в полевых условиях, чтобы решить некоторые из самых серьезных проблем в научном бизнесе. Исследователи науки о науке все больше осознают, что им необходимо дополнять корреляционную работу причинным выводом и интервенционными методами.
Заявления о разнообразии цитирования в научных статьях являются одним из примеров ощутимого шага к улучшению науки, направленного на исправление гендерных и расовых/этнических различий в списках цитирования 4 . «Нам известно о многочисленных гендерных предубеждениях в науке, но мы по-прежнему цитируем, как в 1995 году. Гендерный состав научного мира не отражается в моделях цитирования», — говорит Дани Бассет, профессор Пенсильванского университета и один из исследователи инициативы Citation Diversity Statements. «Крайне важно, что простое знание того, что эти предубеждения существуют, само по себе не изменит поле — нам также необходимо протестировать конкретные вмешательства и подталкивания».
Научно обоснованные практики и научная политика, вероятно, потребуют интервенционных исследований, а не только корреляционных. Тем не менее, это не означает, что работа, основанная исключительно на данных, не имеет ценности. Огромный масштаб данных сам по себе является преимуществом. А широта вычислительного анализа может помочь исследователям разработать правильные вмешательства.
«Узкие интервенционные исследования, распространенные в экономике, могут иногда упускать из виду некоторые из более широких закономерностей, которые мы наблюдаем в больших данных», — говорит Ван. «Наука будущего выиграет от процветающей экологии как наблюдательных, так и экспериментальных исследований».
Похоже, что этому будущему суждено стереть границу между наукой о науке, областью, берущей свое начало в вычислительных науках, и другими областями исследований, такими как психология и экономика науки.
Ближе к общественности
Научная оценка, финансирование и ее связь с обществом также нуждаются в практических выводах из науки о науке. На встрече в NAS Раш Холт-младший, бывший представитель Палаты представителей США, поставил перед сообществом задачу — устранить «глубокую пропасть между наукой и общественностью». Научный успех сам по себе мало что значит, если он не служит потребностям общества. И внутренние меры воздействия ученых, широко используемые в научном анализе, не охватывают этот аспект успеха.
Поток исследований COVID-19 увенчался триумфальным успехом, судя по традиционным количественным показателям — цитируемости и импакт-факторам журналов. Лучшие статьи о COVID-19 набрали десятки тысяч ссылок 5 в 2021 году, и многие журналы, публикующие эту работу, удвоили свои импакт-факторы 6 . Но не так много, если мы измеряем успех количеством отказов от вакцины и общим числом летальных исходов. И хотя это не совсем провал самого научного предприятия, это сигнализирует о том, что что-то не так в отношениях между традиционными научными показателями и общественным влиянием. Может ли наука помочь?
«Настоящая проблема науки о науке как дисциплины заключается в том, как мы можем оценить, насколько хорошо ученые обеспечивают общественность пониманием, ответственностью и ожиданием применения науки в ведении своих собственных дел», — сказал Холт.
Повышение действенности также означает расширение охвата исследований и диверсификацию источников данных. Открытые публикации и патентные данные теперь широко доступны. Среди них появляется все больше и больше журналов и ранее забытых учреждений за пределами Европы, США и Океании 7 . Но это в меньшей степени относится к некоторым закулисным аспектам научной деятельности, таким как экспертная оценка, редакционные решения и оценка предложений по финансированию.
Рикке Нёрдинг Кристенсен, старший партнер фонда Novo Nordisk Foundation (крупный спонсор науки), говорит, что закулисные данные обладают огромным потенциалом для помощи в разработке конкретных мероприятий, но в настоящее время существуют серьезные препятствия на пути доступа. Например, оценочные комитеты, возможно, не лучший способ выбрать наиболее многообещающие исследовательские предложения, но без детальных оценочных данных от фондов сообщество не может знать об этом. «Наука могла бы сделать гораздо больше, если бы спонсоры и организации были более открытыми со своими данными», — говорит Кристенсен.
Компании, спонсоры и издатели неохотно делятся своими закулисными данными и делают это только в соответствии с ограничительными соглашениями об обмене данными. Несмотря на важные юридические соображения и соображения конфиденциальности, культура более открытого обмена данными позволит научному сообществу расширить свой анализ и выйти за рамки традиционных показателей воздействия. Кроме того, только благодаря открытости и сотрудничеству спонсоры могут разработать крупномасштабные рандомизированные клинические испытания для эффективной проверки причинно-следственных теорий.
Список проблем, которые ученые стремятся решить, длинный и знакомый: неравенство в создании и распространении науки, неоптимальные решения о финансировании и способах сотрудничества, субъективная оценка, сомнительная исследовательская практика и многое другое. В течение многих лет исследователи, работающие в области метанауки, использовали инструменты своих собственных дисциплин для исследования научных разработок. Наука о науке как вычислительная область не должна узко ограничиваться анализом существующих больших данных. Чтобы иметь большее влияние во всех уголках научного предприятия, он должен продолжать расширять сферу применения как своих методов, так и своих источников данных, более тесно интегрируясь с другими направлениями исследований в области исследований и обучения в этих тесно связанных партнерских областях.
Ссылки
Wang, D. & Barabási, A.L. The Science of Science (Cambridge Univ. Press, 2021).
Вучти С., Джонс Б. Ф. и Уззи Б. Science 316 , 1036–1039 (2007).
КАС
СтатьяGoogle ученый
Сун Ю., Ливан Г., Ма А. и Латора В. Комм. физ. 4 , 263 (2021).
Артикул
Google ученый
«>Google Scholar представляет свои самые влиятельные статьи за 2021 год. Nature Index https://go.nature.com/3amP25O (2021).
Quaderi, N. Отчеты о цитировании журнала за 2022 г.: Исследования COVID-19 продолжают приводить к увеличению цитируемости. Clarivate https://go.nature.com/3OPu8LD (2022).
Сингх Чавла, Д. Природа https://doi.org/10.1038/d41586-022-00138-y (2022).
Артикул
пабмедGoogle ученый
Zurn, P., Bassett, D.S. & Rust, N.C. Trends Cogn. науч. 24 , 669–672 (2020).
Артикул
Google ученый
Ссылки на скачивание
Права и разрешения
Перепечатка и разрешения
Об этой статье
Скачать PDF
ПРЕДПОЛАГАЕМ БУДУЩЕЕ НАУКИ
ПРЕДПОЛАГАЕМ БУДУЩЕЕ НАУКИ
(КЕВИН КЕЛЛИ:) Наука будет продолжать удивлять нас тем, что она открывает и создает; затем она изумит нас, изобретя новые методы, чтобы удивить нас. В основе самомодификации науки лежит технология. Новые инструменты позволяют создавать новые структуры знаний и новые способы открытий. Достижение науки состоит в том, чтобы познавать новые вещи; эволюция науки состоит в том, чтобы познавать их по-новому. Эволюционирует не столько тело того, что мы знаем, сколько природа нашего знания.
Технологии — это, по сути, новые способы мышления. Самый мощный тип технологии, иногда называемый вспомогательной технологией, — это воплощенная мысль, которая позволяет новым знаниям находить и развивать новые способы познания. Такого рода рекурсивная загрузка — это то, как развивается наука. Как и в любом типе знания, оно накапливает слои самоотнесения к своему прежнему состоянию.
Новые информационные организации наслаиваются на старые без смещения, как и в биологической эволюции. Наш мозг является хорошим примером. Глубоко в нашем сознании сохраняются рептильные рефлексы (бей или беги), в то время как более сложное структурирование знаний (как вести статистику) наслаивается на эти примитивные сети. Точно так же старые методы познания (старые научные методы) не отбрасываются; они просто поглощаются новыми уровнями порядка и сложности. Но новые инструменты наблюдения и измерения, новые технологии познания изменят характер науки, даже если она сохранит старые методы.
Готов поспорить, что научный метод через 400 лет будет отличаться от сегодняшнего понимания науки больше, чем сегодняшний научный метод отличается от протонауки, использовавшейся 400 лет назад. Разумный прогноз технологических инноваций на следующие 400 лет находится за пределами нашего воображения (или, по крайней мере, моего), но мы можем плодотворно представить технологические изменения, которые могут произойти в следующие 50 лет.
Основываясь на предложениях вышеприведенных наблюдателей и моем собственном активном воображении, я предлагаю следующие возможные ближайшие достижения в развитии научного метода.
Скомпилированные отрицательные результаты — отрицательные результаты сохраняются, совместно используются, компилируются и анализируются, а не выгружаются. Положительные результаты могут повысить их достоверность, когда они связаны с отрицательными результатами. У нас уже есть намеки на это в недавнем решении биохимических журналов потребовать от исследователей регистрировать ранние клинические испытания фазы 1. Обычно испытания препарата первой фазы заканчиваются неудачей, и об их отрицательных результатах не сообщается. В качестве меры общественного здравоохранения эти отрицательные результаты должны быть распространены. Крупные журналы обязались не публиковать результаты испытаний фазы 3, если не были опубликованы их более ранние результаты фазы 1, независимо от того, отрицательные они или нет.
Тройной слепой эксперимент. В двойном слепом эксперименте ни исследователь, ни испытуемый не знают о контроле, но оба знают об эксперименте. В тройном слепом эксперименте все участники слепы к элементам управления и к самому факту эксперимента. Путь науки зависит от дешевого неинвазивного датчика, работающего непрерывно в течение многих лет, генерирующего огромные потоки данных. В то время как обычная жизнь субъектов продолжается, огромное количество постоянных данных об их образе жизни собирается и архивируется. Из этой огромной базы данных впоследствии можно «изолировать» конкретные элементы управления, измерения и переменные. Например, жизненные показатели и показатели образа жизни сотен тысяч человек могут быть зарегистрированы десятками различных способов в течение 20 лет, а затем более поздний анализ может найти определенные переменные (привычки курения, сердечные заболевания) и определенные способы измерения, которые позволят все 20 лет следует рассматривать как эксперимент, о котором в то время никто даже не подозревал. Этот апостериорный анализ зависит от способности суперкомпьютеров распознавать образы. Он удаляет еще одну переменную (знание эксперимента) и дает большую свободу в разработке экспериментов на основе неразборчивых данных.
Комбинаторное исследование. Многое из неизвестного можно исследовать, систематически создавая случайные его разновидности в больших масштабах. Вы можете исследовать состав керамики (или тонких пленок, или редкоземельных проводников), создавая все возможные типы керамики (или тонких пленок, или редкоземельных проводников), а затем тестируя их миллионы. Вы можете исследовать определенные области белков, создавая все возможные варианты этого типа белка и наблюдая, связываются ли они с желаемым участком, специфичным для конкретного заболевания. Вы можете открыть для себя новые алгоритмы, автоматически сгенерировав все возможные программы, а затем запустив их для решения желаемой задачи. Действительно, все возможные X почти любого вида могут быть вызваны и исследованы как способ изучения X. Ни одно из этих комбинаторных исследований не было даже мыслимо до появления робототехники и компьютеров; теперь обе эти технологии допускают использование грубой силы в науке. Параметры эмерджентной «библиотеки» возможностей, полученных в результате развертки, становятся экспериментом. При наличии достаточной вычислительной мощности, а также запаса соответствующих примитивных частей таким образом можно исследовать обширные территории, неизвестные науке.
Эволюционный поиск. Комбинаторное исследование может пойти еще дальше. Если новые библиотеки вариантов могут быть получены из лучших результатов предыдущего поколения, можно разработать решения. Лучшие результаты мутируют и разводят для достижения лучших результатов. Лучший тестовый белок мутирует случайным образом тысячами способов, а лучшие из этой группы сохраняются и мутируют дальше, пока линия белков, каждый из которых больше подходит для задачи, чем его предки, наконец не приведет к тому, который работает идеально. Этот метод можно применять к компьютерным программам и даже к созданию более точных гипотез.
Матрица множественных гипотез — вместо того, чтобы предлагать серию отдельных гипотез, в которой каждая гипотеза фальсифицируется и отбрасывается до тех пор, пока одна теория, наконец, не будет принята и подтверждена, матрица множества сценариев гипотез предлагается и управляется одновременно. Эксперимент проходит через матрицу множественных гипотез, некоторые из которых частично верны, а частично ошибочны. Правдивость является статистической; более одного тезиса допускается с частичными результатами. Точно так же, как данным была назначена погрешность, то же самое будет и с гипотезой. Объяснение может быть сформулировано так: 20% объясняется этой теорией, 35% этой теорией и 65% этой теорией. Матрица также позволяет экспериментировать с большим количеством переменных и большей сложностью, чем раньше.
Pattern Augmentation – Программное обеспечение для поиска закономерностей, которое распознает закономерность в зашумленных результатах. В больших объемах информации со многими переменными алгоритмическое обнаружение закономерностей станет необходимым и распространенным явлением. Они существуют в специализированных нишах знаний (таких как разрушение частиц), но более общие правила и механизмы шаблонов общего назначения позволят инструментам поиска шаблонов стать частью всей обработки данных.
Адаптивные эксперименты в реальном времени – оценка результатов и изменение крупномасштабных экспериментов в реальном времени. То, что у нас есть сейчас, — это прежде всего наука в пакетном режиме. Традиционно начинается эксперимент, собираются результаты, а затем делаются выводы. После паузы в ответ разрабатывается следующий эксперимент, а затем запускается. В адаптивных экспериментах анализ происходит параллельно со сбором данных, а цель и дизайн теста меняются на лету. Некоторые медицинские тесты уже остановлены или переоценены на основе ранних результатов; этот метод расширит этот метод на другие сферы. Для сохранения объективности адаптивного эксперимента потребуются надлежащие методы.
Доказательства ИИ. Искусственный интеллект выведет и проверит логику эксперимента. Все более изощренные и сложные научные эксперименты становится все труднее оценивать. Искусственные экспертные системы сначала оценят научную логику статьи, чтобы убедиться, что архитектура аргумента верна. Это также обеспечит публикацию необходимых типов данных. Этот «проверочный обзор» дополнит экспертную оценку редакторов и рецензентов. Со временем, когда протоколы проверки ИИ стали стандартными, ИИ может оценивать документы и предложения по экспериментам на предмет их согласованности и структуры. Затем этот показатель можно использовать для классификации экспериментов, предложения улучшений и дальнейших исследований, а также для облегчения сравнений и метаанализа. Лучший способ проверки, измерения и оценки структуры экспериментов также поможет разработать лучшие виды экспериментов.
Wiki-Science. Среднее количество авторов на статью продолжает расти. При массовом сотрудничестве цифры будут стремительно расти. Эксперименты с участием тысяч исследователей, сотрудничающих над «бумагой», станут обычным явлением. Работа продолжается и никогда не заканчивается. Он становится чередой правок и экспериментов, публикуемых в режиме реального времени — постоянно развивающимся «документом». Взносы не назначаются. Инструменты для отслеживания кредита и взносов будут иметь жизненно важное значение. Ответственность за ошибки будет трудно определить. Вики-наука часто будет первым словом в новой области. Некоторые исследователи будут специализироваться на уточнении идей, впервые предложенных вики-наукой.
Финансирование с установленными выплатами — Обычно наука финансируется экспериментом (результат не гарантируется) или исследователем (ничего не гарантируется). Большую роль будет играть использование призовых денег за конкретные научные достижения. Цель определена, финансирование обеспечено для первого, кто ее достигнет, и конкурс открыт для всех. Приз теста Тьюринга присуждается первому компьютеру, прошедшему тест Тьюринга как приемлемый интеллект. Финансирование с установленными выплатами также можно сочетать с рынками предсказаний, которые создают рынок ставок на возможные инновации. Выигрыш по ставке может стимулировать финансирование конкретных технологий.
Zillionics. Повсеместные постоянно включенные датчики в телах и окружающей среде изменят медицинские, экологические и космические науки. Неумолимые реки сенсорных данных будут течь днем и ночью из миллионов источников. Взрывной рост количества новых, дешевых, беспроводных и новаторских сенсорных инструментов потребует новых типов программ для очистки, индексации и архивирования этого океана данных, а также для поиска в нем значимых сигналов. Область «миллиононики» — работа с миллионами потоков данных — будет иметь важное значение в здравоохранении, естественных науках и астрономии. Эта тенденция потребует дальнейших инноваций в статистике, математике, визуализации и компьютерных науках. Больше отличается. Zillionics требует новой научной точки зрения с точки зрения допустимых ошибок, количества неизвестных, вероятных причин, повторяемости и значимых сигналов.
Глубокие симуляции. По мере развития наших знаний о сложных системах мы можем создавать их более сложные симуляции. Как успех, так и неудачи этих симуляций помогут нам получить больше знаний о системах. Разработка надежного моделирования станет фундаментальной частью науки в любой области. Действительно, наука о создании жизнеспособных симуляций станет отдельной специализацией с набором лучших практик и появляющейся теорией симуляций. И точно так же, как сейчас мы ожидаем, что гипотеза будет подвергнута дисциплине формулирования в математических уравнениях, в будущем мы будем ожидать, что все гипотезы будут проверяться в моделировании. Также будет умение брать вещи, известные только в симуляции, и тестировать их в других симуляциях — своего рода симуляция симуляции.
Картирование гиперанализа. Точно так же, как метаанализ собирает различные эксперименты по одному предмету и объединяет их (иногда противоречивые) результаты в большое метапредставление, гиперанализ создает чрезвычайно крупномасштабное представление путем объединения метаанализа. Перекрестные связи ссылок, предположений, доказательств и результатов расшифровываются с помощью вычислений, а затем анализируются в более широком масштабе, который может включать данные и исследования, смежные, но не являющиеся ключевыми для предмета. Гиперкартирование подсчитывает не только то, что известно в определенной широкой области, но также подчеркивает неизвестные и противоречия, основанные на том, что известно за пределами этой области. Он используется для интеграции мета-анализа с другими мета-результатами и для выявления «белых пятен», где дополнительные исследования были бы наиболее продуктивными.
Возвращение субъективного. Наука обрела свою силу, когда ей удалось отказаться от субъективного и принять объективное. Повторяемость эксперимента другим, возможно, менее восторженным наблюдателем сыграла важную роль в сохранении рациональности науки. Но по мере того, как наука погружается во внешние пределы масштаба — в самом большом и самом маленьком конце — и сталкивается со странностями фундаментальных принципов материи/энергии/информации, такими как те, что присущи квантовым эффектам, она, возможно, не сможет игнорировать роль наблюдатель. Существование кажется парадоксом самопричинности, и любая наука, исследующая истоки существования, в конечном итоге должна будет принять субъективное, не становясь при этом иррациональной. Инструменты для управления парадоксом все еще не разработаны.
Как Covid-19 повлиял на ученых и будущее науки?
Kellogg Insight
sliderclose-thin
Подписаться
Как Covid-19 повлиял на ученых и будущее науки?
Майкл Мейер
Во многих отношениях первые дни пандемии COVID-19 оставили нам больше вопросов, чем ответов. Как распространялся вирус? Какие действия были безопасными? Когда жизнь вернется в нормальное русло?
Вопросы были не менее многочисленны и актуальны для исследователей, изучающих природу научных достижений в Центре науки и инноваций Келлога. Как пандемия повлияла на науку в краткосрочной и долгосрочной перспективе? Какую роль сыграла наука в решении широкомасштабных последствий этого глобального кризиса? И какие уроки мы можем извлечь о природе научного прогресса, изучая, как ученые адаптировали свои исследования за последний год?
«Быстро стало ясно, что мы находимся в самом большом кризисе нашего поколения, но мы так мало знали о том, как пандемия повлияла на науку и инновации», — объясняет директор CSSI Дашун Ван, доцент кафедры управления и организаций в Келлог.
Что также было совершенно ясно, так это то, что мир искал спасения в науке и инновациях, объясняет Бенджамин Джонс, профессор стратегии Kellogg. Рекордная скорость, с которой ученые пытались разработать вакцины — с использованием технологий, основанных на десятилетиях предыдущих исследований, — подчеркивает, как говорит Джонс, «наука имеет фундаментальное значение для человеческого прогресса, а это означает, что изучение науки о науке может привести к чрезвычайно высокому социальному уровню». возвращается».
Итак, весной 2020 года он и его коллеги приступили к расследованию деятельности своих коллег-ученых. Вот посмотрите, что они с тех пор нашли.
Выявление неравномерного воздействия COVID
Сразу стало ясно, что COVID-19 кардинально изменит всю нашу жизнь. Но Ван особенно хотел узнать, как это меняет трудовую жизнь ученых. Что происходит с рабочим временем ученых — и одинаково ли ощущается это влияние?
Он и девять его коллег-исследователей, в том числе Ян Инь, аспирант CSSI, приступили к проведению опроса. К середине апреля 2020 года они получили около 4500 ответов от исследователей из США и Европы.
Вывод? Пандемия сократила рабочее время большинства исследователей в среднем с 61,4 часа в неделю до 54,4 часа.
Опрос показал, что самым важным предиктором сокращения рабочего времени во всех областях науки было то, заботится ли исследователь о маленьких детях. Респонденты опроса с иждивенцами в возрасте до пяти лет заметили, что их время исследований сократилось на 16 процентов больше, чем у сопоставимых ученых в их области. Среди этих ученых также было непропорционально много женщин.
Воздействие, независимо от пола, резко варьировалось в зависимости от области. Те, кому требовались лаборатории, такие как биохимики и инженеры-химики, испытали самое резкое падение часов, в то время как те, кто занимался так называемыми «ручными и бумажными» дисциплинами, такими как математика, сообщили о наименьшем снижении. И, что неудивительно, исследователи в областях, связанных с COVID, таких как медицинские исследования, сообщили, что работали больше часов.
(Майерс, Кайл Р., Вей Ян Там, Йан Инь, Нина Коходес, Джерри Г. Терсби, Мари С. Терсби, Питер Шиффер, Джозеф Т. Уолш, Карим Р. Лахани и Дашун Ван. 2020 г.). Неравные последствия COVID-19Пандемия ученых». Природа Поведение человека .)
Ученые чрезвычайно легко адаптируются, но какой ценой?
Неудивительно, что медицинские исследователи в прошлом году уделили пристальное внимание COVID-19. Но то же самое сделали многие исследователи в области экономики, образования и инженерии. Действительно, ученые практически во всех областях обратились к исследованиям COVID-19 в 2020 году. Но насколько далеко эти исследователи ушли от своей предыдущей работы и какое влияние на самом деле оказала эта далекая работа? Могут ли ученые, быстро адаптировавшиеся к глобальному кризису, по-прежнему производить работу такого же качества?
Для количественной оценки Джонс и Ван объединились с другими исследователями, в том числе с постдокторантом CSSI Райаном Хиллом, Инь и доктором философии Массачусетского технологического института. студентка Кэролайн Стайн. Исследователи проанализировали миллионы текущих и предыдущих работ. Среди их выводов:
- Исследование COVID, как правило, было важным поворотным моментом: изучив 89 000 исследовательских работ по COVID-19, опубликованных в 2020 году, исследователи обнаружили, что 67 процентов ученых, составивших эти статьи, не имели предшествующих исследований, имеющих отношение к COVID. . Кроме того, даже ученые, проделавшие особенно важную предыдущую работу, повернулись дальше при написании COVID-19. бумаги, чем обычно.
- Возраст и производительность имеют значение: те, кто, скорее всего, в прошлом году занялся исследованиями COVID, были более продвинуты в своей карьере и были высокопродуктивны в своей предыдущей работе.
- Гранты, как правило, сдерживают разворот: гранты в 2020 году, как правило, поддерживали работу с низким разворотом, а в документах о COVID-19 значительно реже упоминался источник финансирования на всех уровнях разворота, предполагая, что в чрезвычайной ситуации, такой как пандемия, системы финансирования отстают от научной инициативы.
- Существует значительный «штраф за разворот»: время покажет полное влияние статей, связанных с COVID, в этом году. Но исторически исследователи обнаружили, что, когда ученые заходят слишком далеко в изучении новых тем, исследования страдают. При изучении 36 миллионов статей за период с 1970 по 2020 г., стало ясно, что чем больше опорная точка ученого, тем ниже влияние этой работы, измеряемое цитированием. Похоже, что штраф за опорную точку со временем увеличивается. Это количественно определяет серьезное ограничение, с которым сталкиваются ученые, когда они осваивать новые области, даже если это необходимо9.0164
В совокупности эти результаты указывают на некоторые системные проблемы, с которыми сталкиваются ученые, когда им нужно адаптироваться, особенно когда им нужно адаптироваться быстро. Авторы предлагают активно работать над созданием большего количества ученых с широким спектром знаний. Это поможет гарантировать, что, когда разразится следующий кризис, будут готовы ученые, которым не нужно слишком далеко поворачивать, чтобы внести свой вклад в ценные исследования.
(Хилл, Райан, Ян Инь, Кэролин Штайн, Дашун Ванг и Бенджамин Ф. Джонс. «Приспособляемость и штраф за разворот в науке». Рабочий документ.)
Политики всего мира слушают ученых
Ученые с головокружительной скоростью публикуют статьи о COVID. Но насколько хорошо политики — люди, которым было поручено обеспечивать безопасность остальных — интегрировали эти передовые исследования в свою политику?
Это важнейший вопрос, который Ван, Джонс, Инь и научный сотрудник CSSI Цзянь Гао решили в рамках проекта, в котором COVID-19 использовался как возможность изучить, насколько хорошо взаимодействуют наука и политика. Они также рассмотрели, насколько эффективно политики отличают хорошо поддерживаемые научные идеи от менее устоявшихся.
Они проанализировали более 37 000 политических документов в 114 странах с января по конец мая 2020 года. Сюда вошли публикации правительств, аналитических центров и межправительственных организаций. Они также тщательно изучили научные исследования, упомянутые в политических документах.
В целом выводы положительные. По мере увеличения числа случаев COVID росла и доля программных документов, посвященных COVID. И фокус политики сместился со временем. По мере того, как пандемия превращалась из чисто медицинского кризиса в социально-экономический кризис, менялись и политические документы. Например, доля документов, связанных с экономикой, выросла с середины марта 2020 года, когда правительства начали приостанавливать работу.
Когда исследователи изучили качество документов, на которые опирались политики, они также обнаружили хорошие новости. Политики, как правило, полагались на исследования, которые были проведены совсем недавно, а также прошли рецензирование и чаще цитировались, чем исследования COVID, на которые не ссылались политики. Несмотря на обеспокоенность общественности тем, что политики не взаимодействуют с наукой, в целом глобальная картина представляет собой относительно тесную интеграцию политики и новых научных открытий.
(Инь, Ян, Цзянь Гао, Бенджамин Ф. Джонс и Дашун Ван. 2021 г. «Совместная эволюция политики и науки во время пандемии». Наука .)
Воздействие пандемии на науку может быть продолжительным и пагубным
Пока еще слишком рано знать о полном масштабе долгосрочных последствий пандемии для науки. Но есть некоторые свидетельства того, что научному творчеству нанесен удар.
Ван, Гао и Инь вместе с другими сравнили свой опрос, проведенный в апреле 2020 года, с опросом, проведенным в январе 2021 года, и пришли к тревожному результату: среди исследователей наблюдается повсеместная и существенная потеря новых идей. Это наблюдалось практически во всех областях науки. Но, как показала их предыдущая работа, ситуация снова была хуже для женщин-ученых и тех, у кого есть маленькие дети, которые сообщали об особенно выраженном спаде новых исследовательских идей.
Ученые, работающие над исследованиями, связанными с COVID, в значительной степени невосприимчивы к этому явлению. Но те, кто работает в областях, не связанных с COVID, сильно пострадали: они сообщили о 38-процентном снижении количества новых идей по сравнению с их уровнем до пандемии.
Данные опроса отслеживаются с анализом, который команда провела для всех исследовательских работ, опубликованных в 2020 году. Они обнаружили глобальное снижение как скорости, с которой ученые устанавливают новые совместные отношения, так и новизны проводимых ими исследований.
Результаты особенно тревожны, потому что их легко замаскировать другими краткосрочными показателями научной продуктивности. Действительно, во время пандемии количество журнальных материалов и публикаций, похоже, не уменьшилось. Но это может быть связано с тем, что исследователи пересматривают старые наборы данных или описывают существующие исследования.
Требуется время, чтобы превратить новые идеи в опубликованные исследования, поэтому мы можем не знать всей степени воздействия пандемии на науку в течение многих лет. Авторы предполагают, что как научные спонсоры, так и институциональные лидеры продолжают отслеживать влияние пандемии на науку еще долго после того, как фактическая пандемия закончится.
(Гао, Цзянь, Ян Инь, Кайл Р. Майерс, Карим Р. Лахани и Дашун Ван. 2021 г. «Потенциально долгосрочные последствия пандемии для ученых». Рабочий документ.)
Продолжая Стремление к инновациям
Как мы можем использовать значительный талант США для продолжения борьбы с COVID-19?
Профессор стратегии Kellogg Бен Джонс и его коллега излагают три шага, которые правительство может предпринять, чтобы стимулировать важные инновации.
- Финансируйте много-много независимых проектов: Инновационная политика не должна экономить копейки, чтобы быть рентабельной. Если правительственные организации, такие как Национальный институт здоровья, финансируют 10 000 исследований и разработок, даже если шанс успеха каждого из них составляет всего 0,1 %, это все равно означает, что существует 97-процентный шанс обнаружить пять надежных достижений.
- Подумайте широко о том, какое исследование имеет значение: сосредоточение внимания исключительно на биомедицине, чтобы вытащить нас из глобальной пандемии, недальновидно. Другие области обещают многообещающие результаты. В конце концов, это кризис не только общественного здравоохранения, но и социально-экономический.
- Оптимизация процесса финансирования: деньги должны быстро поступать к исследователям как из государственного, так и из частного секторов. Государственная бюрократия и бумажная работа должны быть сокращены, а средства должны быть доступны в течение недели после подачи заявки. Исследователи из частного сектора должны иметь доступ к льготным кредитам на работу, связанную с COVID.
. Наука и инновации (CSSI) — это междисциплинарное сообщество ученых в таких областях, как вычислительная социальная наука, сетевая наука, искусственный интеллект и сложные системы. Сотрудники CSSI берут научные методы и обращают их на саму науку, чтобы создать систематическую количественную основу, которая может осмыслить огромное количество данных и выявить возникающие закономерности.
Чтобы узнать больше о науке и инновациях, ознакомьтесь с первой книгой в этой области: Наука о науке , в соавторстве с Ван Дашун.
Рекомендуемые преподаватели
Ван Дашун — адъюнкт-профессор менеджмента и организаций в Kellogg. Он также является адъюнкт-профессором промышленной инженерии и управленческих наук (любезно предоставлено) и директором Центра науки и инноваций.
Бенджамин Джонс — семейный профессор предпринимательства Гордона и Ллуры Гунд и профессор стратегии в Kellogg.
Кредиты
Писатель
Эмили Стоун
РЕДАКТЫ
Эмили Стоун
Джессика Лав
Иллюстрации
Michael Meier
Специальное спасибо
Dashun Wangun .
close-thin
Добавьте Insight
в свой почтовый ящик.
Мы будем присылать вам одно электронное письмо в неделю с контентом, который вы действительно хотите прочитать, подготовленным командой Insight.
Искусственный интеллект и будущее науки
Photo by JJ Ying on Unsplash
Научные достижения необходимы для процветания человечества и мира природы
Мир сталкивается со многими неотложными проблемами. Изменение климата, потеря верхнего слоя почвы, угрозы болезней, начиная от бактерий с множественной лекарственной устойчивостью и заканчивая растущим бременем нейродегенеративных заболеваний, — вот лишь некоторые из них. Кроме того, нынешние темпы инноваций недостаточны в некоторых важнейших областях. Если мы посмотрим на современные передовые технологии производства энергии, то увидим, что большинство из них были разработаны более века назад: турбина внутреннего сгорания была изобретена в 179 г.1, топливный элемент в 1842 году, гидроэлектрическая турбина в 1878 году и фотоэлектрические элементы в 1883 году. Не то чтобы эти технологии не развивались к лучшему. Просто с тех пор не было по-настоящему прорывных прорывов (Webber et al ., 2013).
Всегда есть надежда, что научно-технический прогресс решит эти и другие проблемы экономически эффективным способом. Например, синтетическая биология может превратить микробы на основе сахара в заменители продуктов на основе нефти, чтобы очистить производственные процессы и замедлить глобальное потепление. Нанотехнологии могут создать лучшие водородные топливные элементы для транспортных систем. Есть даже перспективы строительных материалов, которые генерируют собственную энергию, и множество других радикальных инноваций, происходящих из материаловедения.
Стагнирует ли научная продуктивность?
Утверждения о замедлении темпов развития науки, вызванном многочисленными предполагаемыми причинами, не новы. Тем не менее, такие утверждения получили новую известность благодаря Bloom et al ., (2020) и другим. Приведенные показатели включают резко растущее число исследователей, необходимых для соблюдения закона Мура, и уменьшающееся число тех, кто необходим для поддержания повышения урожайности и снижения смертности от рака и сердечных заболеваний. Кроме того, реальная стоимость разработки нового лекарства удваивается примерно каждые девять лет, а доля прорывных патентов может снижаться.
Доказательства оспариваются. Но если это окажется верным, любое замедление может увеличить сроки существенного научного прогресса. А правительствам, испытывающим острую нехватку бюджетных средств, возможно, придется тратить больше только на поддержание существующих темпов роста полезной науки.
Искусственный интеллект помогает научному прогрессу
Вдохновленный достижениями в области машинного обучения и подпитываемый обширными областями научных данных, ИИ внедряется на большинстве этапов и областей науки революционным образом. ИИ помогает выбирать, проектировать и планировать эксперименты, улучшая измерения и наблюдения: теперь ИИ может преобразовывать изображения с низким разрешением таких объектов, как митохондрии в клетках, в изображения с высоким разрешением и низким уровнем шума. ИИ также может обнаруживать значимые отношения в наборах данных, которые настолько велики, что иногда превосходят данные, созданные всем Интернетом. ИИ может генерировать гипотезы и изучать научные правила в таких областях, как химия, чтобы предсказывать, как делать лекарства. Он может выявлять наиболее подходящих пациентов для клинических испытаний лекарств и обучать лабораторных роботов выполнению новых задач. Он может предсказать воспроизводимость исследований и даже предложить экспертам рассмотреть исследовательские предложения.
ИИ многого не может сделать, от объяснения своих собственных открытий до истинного понимания естественного языка, но ученые, подобные тем, кто работает в Институте Алана Тьюринга в Лондоне, надеются, что ИИ ускорит открытие. Недавно они создали Turing AI Scientist Grand Challenge с целью разработки систем искусственного интеллекта, которые к 2050 году смогут делать научные открытия Нобелевского качества с высокой автономностью на уровне, сравнимом с лучшими учеными-людьми, если не лучше.
Но ИИ не является панацеей , но , и машинный интеллект нуждается в дальнейшем развитии
Тем не менее, ИИ может не стоять на критическом пути к повышению продуктивности науки. Это может повысить производительность в отдельных процессах, но эффект может быть небольшим в контексте общесистемных ограничений, таких как неэффективные процессы рецензирования или несогласованные стимулы для карьеры в науке и т. д. Ученым также нужны новые инструменты ИИ, чтобы делать такие вещи, как интерпретация сложных взаимосвязей, которые раскрывают приложения ИИ, чтобы по-настоящему понимать естественный язык и научный текст, а также создавать приложения ИИ, которые с самого начала воплощают знания существующей научной теории.
Хорошая политика усилит положительное влияние ИИ на науку
Политика, влияющая на такие вещи, как доступ к данным, может помочь ускорить такие вещи, как открытие лекарств (New, 2019). Государственные НИОКР могли бы способствовать продвижению ряда областей соответствующих исследований, например, для разработки менее ресурсоемких форм ИИ, что могло бы позволить студентам и другим исследователям участвовать в передовых исследованиях ИИ, которые в противном случае были бы непомерно дорогими.
Правительствам и другим организациям необходимо принять меры для улучшения навыков, образования и доступа к высокопроизводительным вычислениям для исследовательских проектов. Это произошло в различных государственно-частных партнерствах во время пандемии Covid-19. Нормы в научных учреждениях, такие как формат типичной научной статьи, также могут нуждаться в адаптации к новым формам открытий. В том же духе учреждениям необходимо публиковать больше отрицательных результатов экспериментов.
Семинар ОЭСР по ИИ и продуктивности науки (29 октябряth – 5 ноября)
Наш семинар ОЭСР, который будет способствовать публикации, соберет вместе ученых, исследователей искусственного интеллекта, политических аналитиков и ученых, специализирующихся в области экономики науки. С разных точек зрения эти эксперты оценят данные о прогрессе в науке и изучат, как ИИ способствует всем этапам научных процессов. Они рассмотрят текущие ограничения ИИ в науке, а также влияние ИИ на науку в развивающихся странах, а также политические последствия для текущих и будущих разработок. Семинар будет транслироваться в прямом эфире и открыт для публики. Публикация ОЭСР по этим темам будет выпущена во втором квартале 2022 года9. 0003
сохраните дату и зарегистрируйтесь на предстоящий семинар ОЭСР по искусственному интеллекту и продуктивности науки, который пройдет виртуально с 29 октября по 5 ноября 2021 года в сотрудничестве с FONDATION IPSEN.
Будущее науки Рассказывание историй
В науке речь идет о рассказывании историй, ожиданиях и поворотах сюжета так же, как и о любых конкретных фактах. Одна группа генетиков определила «нарративный потенциал» человеческого генома, предполагая, что истории таятся практически в каждом темном уголке его спиральных витков. Поскольку симптомы или черты часто только похожи или имеют семейное сходство, истории, которые рассказывают ученые, редко бывают одинаковыми, а скорее представляют собой ограниченные окна в генетику, которые можно соотнести.
«В сочетании с тем фактом, что все геномы человека несут множество вредных мутаций во многих различных генах, становится ясно, что все геномы человека обладают высоким уровнем « нарративного потенциала », чтобы предоставить убедительные, но статистически плохие данные. обоснованные связи», — писали эти ученые. Мягко говоря, генетические истории сильны, но редко являются окончательными.
Если рассказы о вере, научные рассказы должны обладать целостностью, что важно в эпоху «постправды», когда люди ищут науку, факты и основу для решений. Эпоха постправды — это еще один способ описать постмодернизм, который имеет отношение не столько к относительности фактов, сколько к всепроникающему цинизму, иронии, меняющимся уровням энтузиазма и приверженности, а также к формированию фактов и линзе историй. Беда в том, что наука сама никогда не была полностью свободна от этих литературных течений.
У ученых есть своя собственная избирательная история и факты, и такие молекулы, как гены, часто находят новое применение в различных контекстах или нишах. «Вневременных истин» не существует в литературе, отмечает профессор литературы из Стэнфорда Роберт Пог Харрисон, и, возможно, их даже не существует в науке. Наука действительно прогрессирует, но научные истории всегда могут быть разрозненными и разнородными. Если это так, то дихотомия мнение/научный факт поверхностна, поскольку наука обеспокоена изнутри; классификации зависят от того, как мы структурируем и структурируем наши данные, поэтому, например, вопрос о расе вызывает споры, но именно поэтому рак или расстройства продолжают переклассифицировать.
Будущее научного письма не будет свободно от напряженности и противоречий по сравнению с популярным письмом, которое часто основано на мифах о продвижении к полной картине природы. Поэтому ему следует отказаться от идеализма, который пронизывает большую часть научно-популярных текстов — веры в то, что человеческая природа может быть усовершенствована, модной идеи, посеянной Фондом Цукерберга Чана, когда он заявляет, что «вылечит все болезни» в этом столетии, или когда Microsoft говорит, что это «решит» рак в течение 10 лет.
Вместо этого писатели должны работать над тем, чтобы представить биологию такой, какая она есть на самом деле, с генетическими компромиссами, которые находят применение в различных контекстах или нишах. Если мы секвенируем геном человека или картируем мозг, это приводит не к единой схеме, а скорее к экологии конкурирующих систем и историй, которые развиваются и регрессируют в никуда конкретно — и поэтому наука, возможно, ведет нас только к более конкурирующие истории.
Физика также может обойтись без идеалов, таких как теории всего, или, по крайней мере, поддающихся совершенствованию концепций, описывающих математический двойник Вселенной. Если тропный номинализм является правильной метафизикой, то не существует универсалий, а есть только партикулярии, обладающие типическими или тропными свойствами. Состояния природы развиваются посредством случайных взаимодействий, а не содержатся в какой-либо логике или следуют за ней. Таким образом, хотя физика когда-нибудь может быть объединена, более важно то, что она не будет двигаться ни к какому-либо идеальному состоянию, ни от него, в результате чего время будет неограниченным, и ни одно из его состояний не будет необходимым. Если научная литература была вдохновлена идеализмом, она может быть все более обеспокоена, если природа не соответствует каким-либо идеалам.
Будущее научного письма может положить конец большей части объяснительного оптимизма нынешних авторов и открыть более резкий взгляд, охваченный напряжением. Научная литература во времена Галилея и Дарвина была ересью, и о ней было трудно говорить, но, по крайней мере, с 1990-х годов она приобрела положительную окраску. Я верю, что он снова повернется к большей трезвости.
В последние годы научная литература стала слишком идеальной и наивной, поскольку люди обращаются к науке о данных, машинному обучению и большим данным для объяснения жизни и устранения противоречий, не признавая при этом, что напряжение присуще науке и процессу мышления. Если наука не рассматривается как часть открытой беседы с постоянной напряженностью и если читатели научной литературы слишком наивны, она может привести нас к попаданию в ловушки ложного оптимизма и даже сделать возможным то, что Уильям Джеймс назвал научным абсолютизмом. , или выражения власти.
Научные нарративы раскрывают некоторую правду, но большинство исследований оказывается просто еще одним набором фактов, которые могут стать проблематичными, если их использовать в качестве нарративов для позиционной власти. Например, новый класс дорогостоящих биологических лекарств и патентная битва за инструмент редактирования генома CRISPR-Cas9 — это нарративы, которые превратились из веры в силу того, что может сделать наука, в цинизм в отношении того, как эти нарративы можно использовать для позиционные преимущества. За пределами биоэтики: к новой биополитике , новый сборник эссе, описывает, как науки о жизни поглощены чрезмерной коммерциализацией ценностей, предлагая необходимость новой «биополитики», основанной на принципах социальной справедливости, а не на рыночной стоимости. Короче говоря, с момента наступления современности мы все еще боремся с насущной проблемой, откуда берется власть.
Меня интересует, как наука просачивается в культуру, или, точнее, как наука используется для решения застарелой проблемы модернистского разрыва — 19-го века.разрыв между личными мотивами и смыслом, историей и наследием. Можно сказать, что современность положила конец диалектике, поскольку она основывала истину на некоторых объективных реалиях, не зависящих от класса и социального положения. В последние десятилетия наука была объяснена в наивной форме поп-научного повествования, которое утверждало некоторые мифы о самопомощи с ясностью, ясностью и мгновенными безошибочными объяснениями.
Читатели, в том числе и я, часто обращаются к научно-популярным произведениям за смыслом своей жизни. Но такое письмо никогда не приносило мне удовлетворения по нескольким причинам. Во-первых, науку беспокоит фаллибилизм — принцип, согласно которому, как сказал мне биоэтик Джонатан Морено, «за исключением, возможно, логики и математики, никакое научное объяснение мира опыта не может достичь абсолютной точности».
Во-вторых, борьба романов и литературы, пронизанная противоречиями, двойными связями и беспорядком, кажется более важной для проблемы современности, чем копание в научных открытиях. В-третьих, ученые все больше связаны с финансовым аппаратом, патентами и средствами социального позиционирования, отсюда необходимость поставить науку в диалектику, поиск не только истины, но и мотивов и целей ученых.
Современность отождествляется с рационализмом и индустриализацией, с одной стороны, и контртенденцией романтизма, который ставил людей на фоне величия природы и подчеркивал иррациональность или то, что существование, возможно, не имеет фундаментального объяснения. Следовательно, его беспокоит напряжение самосознания, поиск смысла и порядка, часто на службе у промышленности, а затем снова попадание в ловушку этого порядка.
Когда я написал Современный Прометей: редактирование генома человека с помощью Crispr-Cas9 , это была игра на тему Франкенштейна Мэри Шелли; или Современный Прометей , отчасти потому, что мы живем в новую эпоху «индустриальной революции человеческого генома», а также потому, что мы живем во время, когда люди все чаще обращаются к науке для решения проблем и управления своей жизнью, возможно слишком наивно, как в новелле Шелли, до такой степени, что преданность научной работе приводит к потере свободы воли, и ученый начинает терять чувство реальности.
Модернизм подразумевает существенное напряжение, которое борется с тем, во что серьезно верить, и как эти убеждения меняются или развиваются во времени, но многие люди утверждали, что цинизм постмодернизма уменьшил это напряжение. Таким образом, он возродился в постпостмодернизме, или метамодернизме, идентифицированном как исправление неудовлетворительного цинизма и иронии постмодернизма и гиперсознательного недоверия к фактам как инструментам корпоративной рекламы 1980-х и начала 1990-х годов, которые, в свою очередь, , стремится подтвердить этику в движении «Новая искренность» или веру в некоторые сердечные ценности.
Частью этой тенденции, без сомнения, была научно-популярная литература, которая стремилась восстановить веру или веру во что-то. Кто из нас не может верить и любить подлинные истории науки? Но важным моментом метамодернизма является то, что он включает в себя напряжение между верой и цинизмом, беря свою приставку из идеи метаксии, которая включает в себя движение между этими двумя полюсами. Научное письмо также должно выиграть от ассоциации с литературной тенденцией метамодернизма в той мере, в какой повествование представляет собой не столько односторонний поток информации от научного духовенства, сообщающегося с нерукоположенной широкой публикой, сколько о напряжении.
Это напряжение возникает из-за борьбы научных историй между аутентичностью и появлением цинизма, что связано с финансовой властью в науке, а также из-за того, что читатели сталкиваются с таким количеством противоречивых мнений или исследований, что они совершенно справедливо устают. . Таким образом, будущее письма предполагает меньше новизны и больше внимания к тому, как обрамляются факты, или к журналистике подотчетности.
Меня как писателя интересуют колеблющаяся вера и цинизм в науке, а также то, как крупные научные институты берут на себя авторитет, на который церковь имела больше исключительных прав, и как научные институты обеспечивают порядок и смысл в жизнь. Но наука порочна изнутри и не чиста и не свободна от антагонизма, цинизма или угрозы романтической чувствительности, которые лучше всего можно описать как природу, время и пространство, первичные для науки и промышленности.