Помоги проекту - поделись книгой:
Геронтолог, директор по науке фонда
Эйнштейн – не только один из величайших ученых-практиков, но и непревзойденный мастер афоризмов, помогающих понять место науки в контексте реального мира. Один из моих любимых афоризмов Эйнштейна гласит: «Если бы мы знали, что делаем, это нельзя было бы назвать исследованием». Это обезоруживающее признание, подобно многим другим высказываниям ведущих специалистов в разных областях, демонстрирует тонкую смесь сочувствия к трудностям, которые испытывают простые люди, пытаясь понять работу этих специалистов, и презрения к этим трудностям.
Одна из главных проблем, с которой сегодня сталкиваются ученые, – это объяснить общественности, как они действуют в условиях неопределенности. Публика знает, что ученые – это, так сказать, очень ученые люди; они знают о вопросе, которым занимаются, больше, чем кто-либо другой. Но большинству простых людей гораздо труднее осознать, что «знать больше, чем кто-либо другой» еще не означает «знать все» – особенно с учетом того, что, имея в распоряжении лишь частичное знание, ученому приходится вырабатывать план дальнейших действий. И этот план должен быть одобрен и в лаборатории, и в СМИ, и в кабинетах вышестоящих научных руководителей.
Разумеется, мы знаем, что многие ученые решительно не умеют объяснить широкой общественности, чем они занимаются. Это остается серьезной проблемой, в том числе и потому, что специалистов редко приглашают принять участие в диалоге с широкой публикой, так что они не считают выработку подобных навыков приоритетной задачей. Пресс-службы университетов всегда готовы дать тут совет или предложить тренинг, но даже когда ученые пользуются этими возможностями, они делают это слишком поздно и в явно недостаточной степени.
Но, по моему мнению, это второстепенная проблема. Как ученый, пользующийся роскошью часто общаться с широкой публикой, могу с уверенностью сказать, что опыт помогает лишь до определенного момента. И всегда остается одно фундаментальное препятствие: люди, далекие от науки, в своем отношении ко всему неопределенному в их повседневной жизни руководствуются инстинктами. Эти инстинкты существуют, поскольку на уровне повседневности они работают, однако они все же чрезвычайно далеки от оптимальных стратегий, которые применяются в науке и технологиях. Особенно важно это в технологиях, ведь именно через них наука встречается и начинает эффективно взаимодействовать с реальным миром.
Примеров подобных ошибок мышления так много, что их вряд ли стоит перечислять. Будь то свиной или птичий грипп, генетически модифицированные продукты или стволовые клетки – публичные дебаты проходят в сфере, настолько далекой от той, в которой ученые чувствуют себя уверенно, что ошибки последних вполне извинительны. Например, ученые долго не возражали против того, чтобы ядерный трансфер
Один аспект этой проблемы особенно важен с точки зрения желания общественности избежать некомфортных для себя ситуаций – это неприятие риска. Когда неопределенность проявляется в таких областях, как этика (если речь идет о ядерном трансфере) или экономическая политика (как в вопросе вакцинации против гриппа), соответствующее планирование помогло бы избежать потенциальных проблем. Но когда дело касается отношения общества к риску, все намного сложнее. Наглядный пример – массовый отказ от прививок против основных детских заболеваний после публикации одного-единственного и весьма противоречивого исследования, связывающего эти прививки с аутизмом. Другой пример – задержка важных клинических испытаний генной терапии как минимум на год после смерти одного из участников эксперимента. Да, решение приняли органы власти, но в полном согласии с общественным мнением.
Реакция на соотношение риска и пользы в области передовых технологий – пример страха перед неизвестным. Это иррациональная склонность придавать большее значение риску, закрывая глаза на преимущества, что неизбежно отрицательно скажется на качестве жизни будущих поколений. Страх перед неизвестным в принципе вовсе не иррационален, если под страхом понимать разумную осторожность, но эту грань легко переступить. Если бы общественность можно было научить оценивать риск, с которым связано развитие технологий будущего, и разъяснить необходимость мириться с кратковременным риском в интересах очень существенных ожидаемых преимуществ, это ощутимо ускорило бы прогресс во всех областях, особенно в биомедицинских исследованиях.
Потому что
НАЙДЖЕЛ ГОЛДЕНФЕЛЬД
Профессор физики, Университет Иллинойса (Урбана-Шампейн)
Если вы идете в неверном направлении, то шаг вперед означает шаг назад. История показывает, что не новое знание, но отказ от старых концепций радикально меняет наше мировоззрение. Наша интуиция, которая заложена в нас с самого рождения, определяет наши научные предубеждения; эти предубеждения не только не годятся для понимания микро– и макромира, но также плохо описывают феномены повседневной жизни. Чтобы определить, что именно в очередной раз изменит наше мировоззрение, нужно свежим взглядом взглянуть на наши глубинные интуиции. За те две минуты, которые у вас займет чтение этого эссе, я постараюсь перестроить ваше базовое понимание причинности.
Обычно полагают, что у события есть единственная, предшествовавшая ему причина. Например, в классической физике мяч летит по воздуху, потому что его ударили ракеткой. Двигатель моего старенького автомобиля дает слишком большие обороты, потому что неисправный датчик показывает, будто температура двигателя слишком мала, словно он только что запущен. Мы настолько привыкли считать причинную связь неотъемлемым свойством реальности, что она прочно вошла в наше понимание законов физики. Но оказывается, законы физики не различают, в какую именно сторону течет река времени. Так что нам нужно выбрать, какие именно физические законы мы хотим иметь.
Сложные системы, такие как финансовые рынки или биосфера Земли, не подчиняются закону причинности. Каждое событие имеет множество возможных причин, и неизвестно, насколько одна из них важнее, чем другая (даже после того, как событие произошло). Можно сказать, что причинная связь больше похожа на сеть или паутину. Например, в любой день цены на фондовой бирже могут подняться или опуститься на какую-то долю процента.
Сходные заблуждения мы во множестве встречаем в самых различных общественных дискуссиях, а также в науке. Например, разве у какого-либо заболевания есть единственная причина? Иногда, если речь идет о таких болезнях, как хорея Хантингтона, причина действительно может быть сведена к одиночному фактору – в данном случае к лишним повторам определенной нуклеотидной последовательности, кодирующей аминокислоту глютамин в определенном месте ДНК. Но даже в этом случае возраст, в котором проявляются симптомы, и их тяжесть зависят от множества внешних факторов, а также взаимодействий с другими генами.
Метафора «паутины причин» в течение многих десятилетий успешно используется в эпидемиологии, но мы все еще плохо понимаем точный механизм формирования и функционирования этой «паутины». Еще в 1994 году Нэнси Кригер из Гарвардской школы здравоохранения задавала в своем эссе знаменитый вопрос: «А кто-нибудь видел паука?»
Тщетность поисков структуры причинности нигде не видна так явно, как в дебатах о возникновении сложных организмов: что послужило причиной их появления – разумный замысел или эволюция? Эти дебаты опираются на фундаментальный принцип причинности – если жизнь имеет начало, то у этого начала должна быть какая-то одна причина. С другой стороны, если причины возникновения и эволюции жизни коренятся в целой паутине причин, то скептик может спросить: «А кто-нибудь видел паука?»
Но, похоже, паука не существует. Сети причин могут формироваться спонтанно путем взаимного сцепления различных агентов или активных элементов системы. Возьмем, например, Интернет. Хотя существуют унифицированные протоколы передачи данных (такие как
Как бы вы ни рассматривали Интернет – глобально или локально, в короткой или дальней перспективе, – он всегда выглядит одинаково. Хотя обнаружение этой фрактальной структуры в 1995 году стало неприятным сюрпризом (потому что стандартные алгоритмы контроля трафика, которые используются роутерами, исходят из того, что динамика Сети случайна), интересно, что фрактальность характеризует также и биологические сети. И без общего единого плана эволюция Интернета подчинялась тем же статистическим законам, что и биологическая эволюция. Его структура возникла спонтанно, без всякой нужды в каком-либо контролирующем субъекте.
Более того, какая-либо сеть может возникнуть необычным и непредсказуемым способом, подчиняясь новым законам, происхождение которых невозможно проследить до какой-то конкретной части сети. Сеть функционирует как единое целое, а не просто как сумма частей, и разговор о причинности здесь не имеет смысла, потому что поведение сети распределено в пространстве и времени.
Шестого мая 2010 года между 14.42 и 14.50 промышленный индекс Доу-Джонса резко снизился и затем вырос почти на шестьсот пунктов – беспрецедентное по масштабам и скорости событие. Бурные события того дня известны сегодня как
Поскольку по каждой трансакции фиксируется каждый тик (минимальное изменение котировки), то «мгновенный обвал» можно ретроспективно проследить как бы в замедленной съемке – это фильм о финансовой катастрофе. И тем не менее причина краха остается загадкой. В докладе Государственной комиссии США по ценным бумагам и биржам отмечено событие, с которого все началось (продажа на $4 миллиона, совершенная неким инвестиционным фондом), но почему именно это событие вызвало обвал, неизвестно. Условия, ускорившие крах, были встроены в «паутину причин» рынка – самоорганизующуюся и быстро развивающуюся структуру, возникающую во взаимодействии высокочастотных алгоритмов продаж. Мгновенный обвал стал, так сказать, первым криком младенца для этой новорожденной сети – это зловеще напоминает фантастический роман Артура Кларка «Ф – значит Франкенштейн», который начинается словами: «Четверть миллиарда людей подняли телефонные трубки и несколько секунд раздраженно или встревоженно вслушивались».
Меня очень вдохновляет этот вызов – попробовать подробно во всем этом разобраться с точки зрения науки, потому что…
Неважно. Я думаю, я не знаю почему.
Игра в названия
СТЮАРТ ФАЙРСТЕЙН
Нейробиолог, заведующий кафедрой биологических наук Колумбийского университета
Мы слишком часто руководствуемся в науке принципом «назвать – значит понять», или, во всяком случае, мы так думаем. Одна из распространенных ошибок, даже у работающих ученых, заключается в ощущении, что присвоение феномену названия так или иначе способствует его объяснению. Еще хуже то, что мы постоянно прибегаем к этому принципу в преподавании, приучая студентов к мысли, что если феномен назван – значит, он изучен и что дать имя – значит изучить. Это называется номинативной ошибкой. В биологии имеются названия для всего – для молекулы, анатомических частей, физиологических функций, организмов, мыслей, гипотез. Номинативная ошибка – это вера в то, что название само по себе несет объясняющую информацию.
Эта ошибка наглядно видна в тех случаях, когда значимость или важность концепции уменьшается по мере накопления знаний. Примером может быть слово «инстинкт». Инстинктом называют набор поведенческих актов, реальная причина которых нам неизвестна, непонятна или недоступна, поэтому мы называем их инстинктивными, врожденными или природными. Часто на этом изучение поведенческих актов и заканчивается. В дискуссии о врожденном и приобретенном такие акты относятся к врожденным (причем сам этот термин – тоже результат номинативной ошибки), а значит, не подлежат дальнейшему анализу. Но опыт показывает, что на самом деле так бывает редко.
Один хороший пример: долгое время считали, что, поскольку цыплята, едва вылупившись, начинают сразу клевать землю в поисках корма, это поведение должно быть инстинктивным. Однако в 1920-х годах китайский исследователь Ко Циньян провел исследования развивающихся куриных яиц и опроверг эту идею – как и многие другие. Ученый использовал простую и элегантную методику. Оказалось, что, если втереть в скорлупу куриного яйца разогретый вазелин, она станет достаточно прозрачной, чтобы можно было наблюдать эмбрион, не мешая ему развиваться. Таким образом, ученый смог подробно изучить развитие цыпленка от оплодотворения до вылупления. В частности, он заметил, что растущему эмбриону, чтобы умещаться в яйце, приходится сгибать шейку и класть голову на грудь, так что она располагается прямо над сердцем. Когда сердце начинает биться, голова эмбриона движется вверх и вниз, что точно имитирует движения, которые позже делает цыпленок, когда клюет землю. Таким образом, «врожденное» поведение, которое якобы чудесным образом проявляется сразу после рождения, на самом деле отрабатывается неделю с лишним еще в яйце.
То же происходит и в медицине: используемые врачами технические термины часто убеждают пациента в том, что о его заболевании известно гораздо больше, чем это есть на самом деле. При болезни Паркинсона у пациентов меняется походка и замедляются движения. Врачи называют это брадикинезией, но это все равно что просто сказать: «Они двигаются медленнее». Но
В науке очень важна способность различать, что известно, а что нет. Это довольно сложно, потому что то, что сегодня кажется известным, завтра может оказаться неизвестным – или, во всяком случае, не таким однозначным. В какой момент можно прекратить эксперименты, сочтя, что феномен достаточно изучен? Когда можно прекратить вкладывать деньги и ресурсы в определенную исследовательскую тематику, считая задачу выполненной? Границу между известным и неизвестным и без того трудно провести, а номинативная ошибка еще более осложняет это. Даже такие слова, как «гравитация», которые кажутся вполне вошедшими в научный обиход, могут сообщить той или иной идее больше блеска, чем она того заслуживает. В конце концов, вполне укоренившаяся теория тяготения Ньютона была сильнейшим образом потрясена четыре века спустя, когда появилась общая теория относительности Эйнштейна. И даже сегодня физики все еще плохо понимают природу гравитации, хотя могут достаточно точно описать ее действие.
Другая сторона номинативной ошибки – опасность использования обычных слов в научном значении. Это часто вводит доверчивую общественность в заблуждение. Такие слова, как «теория», «закон» и «сила», в обычном разговоре означают не то же самое, что в научной дискуссии. «Успех» в дарвиновской эволюции – совсем не то же самое, что «успех» в понимании Дейла Карнеги. Для физика слово «сила» означает совсем не то, что для политика. Но хуже всего дело обстоит со словами «теория» и «закон», значение которых на бытовом и научном уровнях почти противоположное. В науке теорией называют убедительную идею, а в быту – нечто неопределенное и смутное. С «законом» все наоборот: в бытовом смысле это намного более сильная концепция, чем в науке. Эти различия временами ведут к серьезному взаимонепониманию между учеными и обществом, которое поддерживает их работу.
Разумеется, слова языка критически важны, и нам необходимо давать имена вещам, чтобы мы могли говорить о них. Но нельзя недооценивать силу языка, направляющего наши мысли, и упускать из виду опасности игры в названия.
Жизнь заканчивается смертью
СЕТ ЛЛОЙД
Специалист по квантовой механике, Массачусетский технологический институт; автор книги
Если бы каждый из нас научился иметь дело с неопределенностью, это улучшило бы не только наши индивидуальные когнитивные навыки (которые в данном случае можно сравнить с умением пользоваться пультом дистанционного управления), но и повысило бы шансы человечества в целом.
Уже много лет существует хорошо разработанный научный метод, помогающий работать с неопределенностью, – математическая теория вероятности. Вероятность – это числа, показывающие, какова возможность того, что случится то или иное событие. Люди плохо умеют оценивать вероятность. Это связано не только с тем, что многие из нас плохо складывают и умножают. Скорее, мы испытываем трудности на более глубоком, интуитивном уровне: мы склонны переоценивать вероятность редких, но потрясающих наше воображение событий – например, вероятность того, что, пока вы спите, к вам в спальню вломится грабитель. И наоборот, вероятность обычных, но не бросающихся в глаза событий – таких как медленное отложение жировых бляшек на стенках артерий или выброс в атмосферу очередной тонны углекислого газа – часто недооценивается.
Не могу сказать, что я оптимистически смотрю в будущее и думаю, что люди когда-нибудь освоят науку вероятности. Это почти всегда вызывает сложности. Вот пример, основанный на реальной истории, которую рассказывает Джоэл Коэн из Рокфеллеровского университета. Группа студентов магистратуры обратила внимание на то, что женщины имеют меньше шансов попасть в аспирантуру больших университетов, чем мужчины. Это совершенно точная информация: вероятность попасть в аспирантуру у женщин действительно на треть меньше, чем у мужчин. Студенты подали жалобу на университет за дискриминацию по признаку пола. Но когда стали проверять один факультет за другим, то выяснилась странная вещь: в пределах каждого факультета женщин принимали с большей вероятностью, чем мужчин. Как такое возможно?
Ответ оказался простым, хотя и контринтуитивным. Женщины чаще подают заявления на факультеты, где мало мест. Там принимают лишь небольшой процент кандидатов – все равно, мужчин или женщин. Мужчины, наоборот, чаще поступают на факультеты, где много мест и где принимают больший процент кандидатов. В пределах каждого факультета женщины имеют больше шансов поступить, чем мужчины, – просто женщины реже идут на факультеты, куда проще поступить.
Этот контринтуитивный результат демонстрирует, что приемные комиссии различных факультетов не подвергают женщин дискриминации. Но это не означает, что предвзятость вообще отсутствует. Количество мест в аспирантуре по той или иной специальности в значительной степени определяется федеральным правительством, которое решает, какие области исследований финансировать и в какой степени. В дискриминации по признаку пола виноват не университет, а общество в целом, потому что это оно решает направить больше ресурсов (и таким образом создать больше мест в аспирантуре) в те области, которые предпочитают мужчины.
Разумеется, есть люди, которые хорошо умеют рассчитывать вероятность. Страховая компания, неспособная правильно подсчитать вероятность различных аварий, быстро обанкротится. Когда мы покупаем страховку, защищающую нас от какого-то маловероятного события, мы полагаемся на оценку вероятности, сделанную страховщиком. Однако вождение автомобиля – один из тех рутинных, но опасных процессов, где люди недооценивают вероятность несчастного случая. Поэтому многие автовладельцы не слишком охотно страхуют свои машины (что и неудивительно, если учесть, что большая часть водителей оценивает свои водительские навыки выше среднего уровня). Когда правительство того или иного штата настаивает на том, чтобы граждане покупали обязательную страховку, оно вполне справедливо руководствуется тем, что люди недооценивают вероятность несчастного случая.
Не стоит ли обсудить и вопрос об обязательном медицинском страховании? Жизнь, подобно вождению автомобиля, представляет собой рутинный, но опасный процесс, и люди обычно недооценивают риск, несмотря на то, что жизнь с вероятностью 100 % заканчивается смертью.
Непросчитанный риск
ГАРРЕТ ЛИСИ
Независимый физик-теоретик
Люди чрезвычайно плохо умеют оценивать вероятность. Мы не просто плохо понимаем, что это такое, – похоже, у нас врожденная неспособность освоить это понятие, несмотря на то, что каждый день мы сталкиваемся с бесчисленным количеством ситуаций, в которых наше благополучие зависит от точной оценки вероятности. Наша некомпетентность в этой области отражается и в нашей речи – мы оцениваем как «вероятные» или «обычные» все события, располагающиеся на шкале вероятности в промежутке от 50 до 100 %. Если же нам захочется, чтобы наши оценки звучали не так легковесно, то придется прибегнуть к неуклюжим и странным оборотам вроде «с вероятностью 70 процентов», и собеседник, услышав это, скорее всего, поднимет бровь, удивляясь неожиданной точности. Это слепое пятно в нашем коллективном сознании – неспособность работать с вероятностью – может казаться не слишком значительным, но эта неспособность имеет прямые практические следствия. Мы боимся не того, чего следует бояться, и принимаем из-за этого неверные решения.
Представьте типичную эмоциональную реакцию среднего человека на паука: от легкого испуга до ужаса. Но какова вероятность умереть от его укуса? В среднем за год в США от укуса ядовитых пауков умирают менее четырех человек, то есть риск составляет менее 1 на 100 миллионов. Риск настолько мал, что беспокоиться по этому поводу контрпродуктивно: миллионы людей ежегодно умирают в результате заболеваний, вызванных стрессом. Поразительный вывод заключается в том, что риск умереть от укуса паука меньше, чем риск умереть от стресса, вызванного страхом перед пауком.
Иррациональные страхи и склонности дорого нам обходятся. Типичная реакция на вид сладкого пончика – желание его съесть. Но если учесть потенциальные негативные последствия этого действия, включая повышенный риск сердечных заболеваний и ухудшение общего состояния здоровья, нормальной реакцией на пончик должны быть страх и отвращение. Однако нам кажется абсурдным бояться пончика или даже еще более опасной сигареты, хотя именно такая реакция соответствовала бы их потенциальному негативному эффекту.
Особенно плохо мы справляемся с оценкой риска, когда имеем дело с «большими» событиями, имеющими тем не менее весьма небольшую вероятность. Это видно уже по тому, насколько успешно отбирают у нас деньги различные лотереи и казино, но есть и много других примеров. Вероятность погибнуть от руки террориста крайне мала, но мы предпринимаем множество антитеррористических мер, значительно снижающих качество нашей жизни. Вот пример: риск развития злокачественных новообразований из-за облучения рентгеновским сканером в аэропорту выше, чем риск стать жертвой теракта, то есть сканирование так же контрпродуктивно, как боязнь пауков. Конечно, это не означает, что можно позволить паукам (или террористам) ползать где угодно, но к риску нужно подходить рационально.
В нашем обществе неуверенность принимают за проявление слабости. Но наша жизнь полна неопределенности, и рациональная оценка непредвиденных обстоятельств и вероятностей – единственный здравый способ принимать правильные решения. Еще один пример – недавно один федеральный судья заблокировал финансирование исследований стволовых клеток. Вероятность того, что эти исследования быстро приведут к появлению новых лекарств, способных спасти человеческие жизни, весьма мала, однако в случае успеха позитивный эффект будет огромным. Если оценить возможные результаты и их вероятность, станет ясно, что судья, возможно, разрушил тысячи человеческих жизней, опираясь лишь на собственные предположения.
Каким же образом принять рациональное решение, опираясь на оценку вероятности? Ведь этот судья все-таки не стал причиной смерти тысяч людей… или все же стал? Как предполагает многомировая интерпретация квантовой механики – наиболее непосредственная интерпретация ее математического описания, – наша Вселенная постоянно разветвляется на несколько параллельных вселенных. Есть некий мир, в котором исследования стволовых клеток спасли миллионы жизней, а есть мир, в котором множество больных умерли из-за решения суда. Используя «частотный» метод вычисления вероятности, мы должны сложить вероятность события во всех мирах, в которых это событие произошло, чтобы получить его общую вероятность.
Квантовая механика утверждает, что мир, в котором мы живем, определяется вероятностью события. Таким экстравагантным образом квантовая механика примиряет подходы «частотного» и байесовского методов, уравнивая вероятность события с его частотностью во многих возможных мирах. «Ожидаемый уровень» – например, число людей, которые умрут из-за решения судьи, – это общее число погибших в «параллельных вселенных», измеренное с точки зрения соответствующей вероятности. Это ожидаемое значение необязательно совпадет с реальностью, поскольку это усредненный ожидаемый результат, – но его все равно полезно знать, принимая решения. Чтобы принимать решения с учетом риска, необходимо лучше освоить эту умственную гимнастику, усовершенствовать наш язык и перестроить нашу интуицию.
Возможно, наилучшей площадкой для оттачивания этих навыков и расчетов вероятности был бы тотализатор, где можно делать ставки, стараясь предугадать результат различных, но поддающихся количественному анализу и общественно значимых событий. Чтобы сделать удачную ставку, нужно использовать все инструменты и словарь байесовского подхода, что поможет развить умение принимать рациональные решения. Если мы освоим эти навыки, то многочисленные риски повседневной жизни станут более понятными для нас и наша интуитивная реакция на еще не подсчитанные риски станет более рациональной, поскольку будет отталкиваться от коллективных подсчетов и влияния социальной среды.
Мы сможем побороть чрезмерный страх перед пауками и выработать у себя здоровое отвращение к пончикам, сигаретам, телевидению и бесконечному стрессу на работе. Мы будем лучше понимать соотношение цена – качество, более точно оценивать важность исследований, включая исследования, направленные на улучшение и удлинение человеческой жизни. И, говоря о более тонких материях, мы начнем осторожнее относиться к расплывчатым словам вроде «вероятно» и «обычно», и наши стандарты описания вероятности событий значительно поднимутся.
Принятие решений требует психических усилий, и если переусердствовать, легко добиться контрпродуктивных результатов – увеличить стресс и зря потратить время. Поэтому лучше всего сохранять баланс и играть, разумно рискуя, – потому что существует большой риск, что мы проживем жизнь, так ни разу и не поставив ее на карту.
Истина – это модель
НИЛ ГЕРШЕНФЕЛЬД
Физик, руководитель Центра битов и атомов Массачусетского технологического института, автор книги
Самое распространенное заблуждение, касающееся науки, заключается в следующем: наука – это когда ученые ищут и находят истину. На самом деле это не так – они создают и проверяют модели.
Кеплер, обратившись к платоновым телам, чтобы объяснить наблюдаемые движения планет, сделал весьма точные предсказания, которые затем дополнил своими законами движения планет. Эти законы, в свою очередь, позже были дополнены законами движения Ньютона, а затем общей теорией относительности Эйнштейна. Ньютон был прав, но это не значит, что идеи Кеплера были ошибочны, так же как идеи Ньютона не стали ошибочными после появления теории Эйнштейна. Эти модели различаются в своих предпосылках, точности и применимости, но не в своей истинности.
Такая ситуация кардинально отличается от столкновений взаимоисключающих позиций, характерных для других сфер жизни: либо прав я – и правильны мой образ жизни, моя политическая партия и моя религия, – либо ты (но я уверен, что прав именно я).
Общим остается лишь убеждение в собственной правоте.
Строить модели – далеко не то же самое, что провозглашать истину. Это бесконечный процесс открытий и уточнений, а не война, которую необходимо выиграть, и не цель, которой нужно достигнуть. Неуверенность является неотъемлемой частью процесса изучения неизвестного, а не слабостью, которой следует избегать. Отклонения от ожидаемых результатов дают возможность уточнить модель. Решение принимается на основании того, что лучше работает, а не на основе полученной мудрости.
Работа ученых во многом похожа на развитие ребенка: невозможно научиться ходить и говорить без падений и лепета, без экспериментов с языком и равновесием. Лепечущие малыши со временем превращаются в ученых, которые формулируют и проверяют жизненно важные теории. Для создания ментальных моделей не нужно каких-то специальных навыков – мы уже рождаемся с этой способностью. Главное – не подменять процесс создания моделей уверенностью в существовании абсолютных истин – убежденностью, которая всегда препятствует изучению новых идей. Понять что-либо – значит создать модель, которая сможет предсказать результаты и согласовывать с этими результатами наши наблюдения. Истина – это модель.
E pluribus unum[8]
ДЖОН КЛЕЙНБЕРГ
Профессор компьютерных технологий, Корнелльский университет, соавтор (с Дэвидом Исли) книги
Если уже двадцать пять лет назад вы пользовались персональным компьютером, то все, с чем вам приходилось иметь дело, умещалось в пластиковом корпусе на вашем столе. Сегодня в течение часа работы вы используете приложения, рассеянные по компьютерам всего мира. По большей части мы уже не можем сказать, где вообще расположены наши данные. Мы придумали термины, чтобы выразить утраченное чувство ориентации в пространстве: наши сообщения, фото и профили находятся где-то «в облаке».
И облако – не единственный пример. То, что вы считаете своим аккаунтом в
Задачей распределенной системы является создание иллюзии единого процесса, несмотря на всю внутреннюю сложность. Эта задача делится, соответственно, на множество подзадач.
Один из кусочков этого пазла – проблема согласованности. Каждый компонент распределенной системы получает собственную часть информации и имеет ограниченные возможности коммуникации со всеми остальными компонентами, поэтому у разных частей системы разное, подчас взаимоисключающее, «видение мира». Существует множество примеров того, как этот принцип может приводить к сбоям, – и в области технологий, и в других областях: ваш мобильный телефон не синхронизировался с электронной почтой, и вы не знаете, что уже получили ответ на свое письмо; два человека одновременно зарезервировали билет на один и тот же рейс, на одно и то же время, на одно и то же кресло 5F; топ-менеджер компании не получил своевременного доклада и поэтому принимает неверные решения; взвод разведчиков слишком рано обнаружил себя и спугнул противника.
Для нас естественно пытаться решить подобные проблемы, используя наше собственное цельное «видение мира» и требуя, чтобы все компоненты системы сверялись с этим видением, прежде чем действовать.
Но это сводит на нет множество преимуществ распределенной системы. Компонент, отвечающий за глобальное представление, становится «бутылочным горлышком», самым узким местом в системе, и сбои в этом месте могут привести к катастрофическим последствиям. Корпорация не сможет работать, если каждое решение должен одобрить исполнительный директор.
Чтобы получить более точное представление о проблемах подобных систем, давайте возьмем базовую ситуацию: мы хотим получить желаемые результаты, а информация и задачи распределены среди множества участников. Возникает проблема с безопасностью: попробуйте создать резервные копии важнейшей базы данных на множестве компьютеров, при этом защитив информацию таким образом, чтобы ее можно было восстановить, только если одновременно работает большая часть этих компьютеров. А поскольку проблема защиты информации возникает не только в случае компьютеров и Интернета, давайте поговорим о пиратах и их сокровищах.
Представим себе, что стареющий капитан пиратов один знает, где спрятан клад и, прежде чем отойти от дел, хотел бы поделиться секретом со своими пятью непутевыми сыновьями. Он желает, чтобы они смогли найти сокровище только при условии, что в поисках примут участие как минимум трое из них. При этом не присоединившиеся к этой группе один или два сына не должны найти клад самостоятельно. Пират решает разделить тайну клада на пять ключей и раздать эти ключи сыновьям таким образом, чтобы три любых сына, объединив свои ключи, нашли сокровище. Но если на поиски отправится только один или двое из них, у них будет недостаточно информации.
Как это сделать? Совсем нетрудно придумать пять ключей, которые все вместе раскрывают тайну сокровища. Но в этом случае для успеха предприятия потребуются согласованные действия всех пяти сыновей. Но как сделать так, чтобы любых трех ключей было достаточно, а любых двух – нет?
Как это часто бывает, ответ кажется простым, когда ты его уже узнал. Пират нарисовал на глобусе одному ему известную окружность и сказал сыновьям, что зарыл сокровища в самой южной точке этой окружности. После этого он дал каждому из сыновей координаты одной из пяти точек на окружности. Трех точек достаточно, чтобы провести через них одну-единственную окружность, поэтому любые три пирата могут поделиться друг с другом информацией и найти сокровища. Но двое этого не смогут, потому что через две точки можно провести бесконечное множество окружностей, так что определить местонахождение клада будет невозможно.
Это замечательное решение можно применить во многих областях. Варианты такой схемы являются основным принципом современной защиты данных, которую предложил криптограф Ади Шамир. Произвольный тип данных кодируют, привязывая к точкам на кривой, а для расшифровки требуются другие точки на той же кривой.
Литература, посвященная системам с распределенными функциями, изобилует подобными идеями. Если попытаться обобщить, принцип распределенных систем помогает нам справиться с трудностями, неизбежными в любых сложных системах, построенных на взаимодействии множества компонентов. И когда мы воспринимаем Интернет, глобальную банковскую систему или наш собственный чувственный опыт как нечто цельное, то полезно вспомнить о мириадах процессов, обеспечивающих для нас эту цельность.
Проксемика[9] городской сексуальности
СТЕФАНО БОЭРИ
Архитектор, Технический университет Милана, приглашенный профессор Высшей школы дизайна Гарвардского университета, главный редактор журнала
В каждой комнате, в каждом доме, на каждой улице и в каждом городе движения, взаимосвязи и пространство определяются с учетом логики сексуального притяжения и отталкивания. В огне сексуального исступления внезапно исчезают даже самые непреодолимые этические или религиозные барьеры; без эротического напряжения быстро распадутся самые дружелюбные и сплоченные сообщества. Чтобы понять, как работает наш космополитический и полигендерный город, нам нужна проксемика городской сексуальности.
Неудачи открывают путь к успеху
КЕВИН КЕЛЛИ
Колумнист журнала
Из неудавшегося эксперимента мы можем почерпнуть столько же, сколько из удавшегося. Не нужно избегать неудач, нужно их искать. Это хорошо знают ученые, но это касается не только лабораторных исследований, но также дизайна, спорта, инженерного дела, искусства, бизнеса и даже повседневной жизни. Творческий путь, усеянный ошибками, приводит к успеху. Хороший разработчик графического дизайна придумывает огромное количество решений, зная, что большая часть из них будет отброшена. Хороший балетмейстер понимает, что большая часть новых па окажутся неудачными. То же касается любого архитектора, инженера, скульптора, марафонца или микробиолога. В конце концов, что же такое наука, как не способ познания мира путем отбрасывания того, что не работает? Поэтому, стремясь к успеху, нужно быть готовым учиться на ошибках. Более того, нужно осторожно, но осознанно подталкивать свои успешные исследования или достижения к той точке, в которой они будут повержены, потерпят фиаско, крах, поражение.
Неудача не всегда так воспринималась. Сегодня во многих странах неудачу все еще не считают чем-то достойным. Часто ее подают как признак слабости и клеймо, лишающее второго шанса. Во многих странах детей учат тому, что неудача позорна, и следует делать все возможное, чтобы ее избежать. Но развитие западных стран во многих отношениях стало возможным благодаря росту терпимости к неудачам. Действительно, многие иммигранты из стран, где не терпят ошибок, преуспевают, попав в западную культуру. Неудача открывает путь к успеху.
Главное, что привнесла наука в изучение неудач, – это новые способы справляться с ними. Мы научились минимизировать ошибки, управлять ими, постоянно их контролировать. Ошибки не то чтобы совершаются намеренно, но каждый раз, когда мы их совершаем, мы можем направить их в нужный контекст, так, чтобы каждый раз научиться чему-либо на каждой из них. Главное – ошибаться, но продолжать двигаться вперед. Наука сама учится использовать негативные результаты. Поскольку распространение информации довольно дорого стоит, большинство негативных результатов не публикуются, и это ограничивает возможность других ученых воспользоваться опытом. В последнее время ситуация начала меняться, и все чаще появляются публикации негативных результатов (включая эксперименты, демонстрирующие отсутствие эффекта); эти публикации становятся важным инструментом научного метода познания.
Поделиться книгой: