О том, чего мы не можем знать. Путешествие к рубежам знаний

Гравитационное притяжение между одной планетой и другой, находящейся на некотором расстоянии от первой, такое же, как если бы вся масса планеты была сосредоточена в ее центре тяжести, и потому для определения судьбы, ожидающей Солнечную систему, планеты можно считать точками в пространстве, как делал Ньютон. Это значит, что для описания эволюции Солнечной системы достаточно трех координат, определяющих положение центра масс каждой из планет в пространстве, и еще трех чисел, соответствующих их скорости по каждому из трех пространственных направлений. Сила, воздействующая на каждую планету, определяется гравитационными силами, действующими со стороны всех остальных планет. При наличии всей этой информации остается только применить второй закон Ньютона, чтобы проложить курс этих планет в самое отдаленное будущее.

Единственная проблема состоит в том, что математическое решение все равно остается чрезвычайно сложным. Ньютон решил задачу поведения двух планет (или планеты и Солнца). Они движутся по эллиптическим траекториям, причем общий фокус таких эллипсов расположен в их общем центре тяжести. Это движение повторяется периодически до скончания времен. Однако, попытавшись ввести в задачу третью планету, Ньютон зашел в тупик. Казалось бы, расчет поведения Солнечной системы, состоящей, скажем, из Солнца, Земли и Луны, должен быть достаточно простым, но в нем приходится решать уравнение с 18 переменными: 9 переменными положений (координатами) и 9 составляющими скоростей всех этих небесных тел. Ньютон признавал, что «одновременное рассмотрение всех причин движения и определение такого движения точными законами, допускающими несложные расчеты, превосходит, если я не ошибаюсь, возможности любого человеческого разума».

Разрешение этой проблемы получило новый толчок, когда король Швеции и Норвегии Оскар II решил предложить в честь своего шестидесятилетия премию за решение одной из еще нерешенных математических задач. На свете не так много монархов, которые отмечали бы свои юбилеи математическими задачами, но Оскар интересовался математикой еще с тех пор, когда он сам блистал в этой области, будучи студентом университета в Упсале.

Его величество Оскар II, желая дать новое подтверждение своего интереса к успехам математической науки, решил выдать 21 января 1889 г. награду за важное открытие в области высшего математического анализа. Награда состоит из золотой медали с изображением Его Величества стоимостью в тысячу франков и премии в две тысячи пятьсот крон.

Была создана комиссия из трех выдающихся математиков, которые должны были выбрать несколько подходящих математических проблем и оценить работы претендентов. Одно из предложенных ими заданий состояло в представлении математического доказательства устойчивости Солнечной системы. Будет ли она и дальше работать как часы, или же в какой-то момент в будущем Земля может улететь в пространство и покинуть пределы Солнечной системы?

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо было решить те самые уравнения, которые завели в тупик Ньютона. Пуанкаре полагал, что его мастерства должно быть достаточно для победы в конкурсе. Математики часто используют следующий прием: они пытаются сначала решить задачу в упрощенном варианте, чтобы понять, имеет ли она решение. Поэтому Пуанкаре начал с задачи трех тел. Но, поскольку и она была слишком сложной, он решил еще более упростить задачу. Вместо того чтобы рассматривать Солнце, Землю и Луну, почему бы не попытаться разобраться с системой, состоящей из двух планет и пылинки? Так как пылинка не будет влиять на планеты, можно предположить, что они будут попросту вращаться одна вокруг другой по эллиптическим траекториям в соответствии с решением Ньютона. И в то же время сама пылинка будет испытывать воздействие гравитационных сил обеих планет. Пуанкаре взялся за воссоздание траектории, описываемой такой пылинкой. Некоторое понимание этой траектории внесло бы интересный вклад в решение исходной задачи.

Хотя ему и не удалось полностью решить задачу, представленной им работы было более чем достаточно для получения премии короля Оскара. Пуанкаре смог доказать существование интересного класса траекторий, воспроизводящих самих себя, так называемых периодических траекторий. Периодические орбиты устойчивы по определению, так как они снова и снова повторяются во времени, подобно эллипсам, которые заведомо описывают две планеты системы.

Французские власти были чрезвычайно обрадованы тем, что награду получил их соотечественник. В XIX в. Германия опередила Францию по части математики, так что французские академики немедленно провозгласили победу Пуанкаре доказательством возрождения французской математики. Гастон Дарбу, непременный секретарь Французской академии наук, заявил:

Начиная с этого момента имя Анри Пуанкаре стало известно широкой публике, которая привыкла затем видеть в нашем коллеге не просто особенно многообещающего математика, но великого ученого, которым Франция по праву может гордиться.

Маленькая ошибка и ее большие последствия

Решение Пуанкаре готовилось к изданию в специальном выпуске журнала Acta Mathematica Шведской королевской академии наук. И тут наступил тот самый момент, которого больше всего на свете боится каждый математик. Худший кошмар любого математика. Пуанкаре думал, что его работе ничто не угрожает. Он проверил каждый шаг своего доказательства. И перед самой публикацией один из редакторов журнала усомнился в одном из этапов математического рассуждения.

Пуанкаре считал, что малые изменения положения планет, небольшие округления в некоторых местах, были допустимы, так как они могли вызвать лишь малые изменения предсказанных орбит. Это предположение казалось вполне разумным. Но никакого обоснования этому допущению приведено не было. А в математическом доказательстве каждый шаг, каждое предположение должны быть основаны на строгой математической логике.

Редактор попросил Пуанкаре как-либо объяснить этот пробел в доказательстве. Но, когда Пуанкаре попытался обосновать этот шаг, он осознал, что допустил серьезную ошибку. Пытаясь ограничить ущерб для своей репутации, он написал председателю комитета по присуждению премии Гёсте Миттаг-Леффлеру:

Последствия этой ошибки серьезнее, чем я предполагал вначале. Не скрою от Вас, насколько огорчило меня это открытие […]. Не знаю, признаете ли Вы оставшиеся результаты достойными той высокой награды, которую Вы им присудили. (Во всяком случае, я могу лишь признаться Вам как верному другу в своем замешательстве.) Я напишу Вам подробнее, когда буду яснее понимать положение.

Миттаг-Леффлер решил известить других членов жюри:

Работа Пуанкаре обладает такой редкой глубиной и творческой силой, что она несомненно откроет новую эпоху в анализе и его приложениях к астрономии. Однако разъяснения необходимо значительно расширить, и в данный момент я прошу многоуважаемого автора просветить меня по некоторым важным вопросам.

Сражаясь с возникшей проблемой, Пуанкаре понял, что он попросту был неправ. Даже малое изменение начальных условий может привести к возникновению разительно отличающихся орбит. Предложенное им приближение было недопустимым. Его предположение было ошибочным.

Пуанкаре телеграфировал печальные новости Миттаг-Леффлеру и попытался остановить публикацию своей статьи. Он писал ему в смущении:

Может случиться, что малые различия в начальных условиях порождают чрезвычайно большие расхождения в результирующих явлениях. Малая ошибка в первых порождает огромную ошибку в последних. Предсказания становятся невозможными.

Это сообщение «чрезвычайно озадачило» Миттаг-Леффлера:

Не то чтобы я сомневался в том, что Ваша работа в любом случае будет воспринята большинством геометров как гениальное произведение и станет отправной точкой для всех дальнейших трудов по небесной механике. Не думайте поэтому, что я сожалею о присуждении Вам премии […] Но хуже всего то, что Ваше письмо пришло слишком поздно и статья уже была разослана.

На карту была поставлена репутация Миттаг-Леффлера, который не обнаружил ошибку до публичного присуждения премии Пуанкаре. Не так следовало бы отмечать юбилей монарха! «Пожалуйста, не говорите никому ни слова об этой прискорбной истории. Завтра я сообщу Вам все подробности».

Следующие несколько недель прошли в попытках изъять отпечатанные экземпляры статьи, не возбуждая ничьих подозрений. Миттаг-Леффлер предложил Пуанкаре оплатить печать исходного варианта. Пристыженный Пуанкаре согласился, хотя стоимость тиража составила более 3500 крон, то есть на тысячу больше той премии, которую он изначально завоевал.

В попытке исправить положение Пуанкаре попробовал разобраться со своей ошибкой, понять, где и почему он был неправ. В 1890 г. он написал вторую, расширенную статью, в которой объяснял свое предположение о возможности внезапного разлета, по-видимому, устойчивых систем вследствие чрезвычайно малых изменений.

Открытие Пуанкаре, вызванное его ошибкой, привело к появлению одной из важнейших математических концепций прошлого века – понятия хаоса. Это открытие установило существенные пределы тому, что может познать человечество. Пусть я выписал все уравнения движения игральной кости, но что, если моя кость ведет себя подобно планетам Солнечной системы? В соответствии с открытием Пуанкаре, даже одна маленькая ошибка в определении начального положения кости может разрастись в огромное расхождение исхода броска к тому моменту, как кость закончит свое движение по столу. Значит ли это, что будущее игральной кости из Лас-Вегаса сокрыто завесой математики хаоса?

Хаотическая траектория единичной планеты, вращающейся вокруг двух солнц

2

Если бы природа не была прекрасной, она не стоила бы того, чтобы быть познанной, а если бы природа не стоила того, чтобы быть познанной, то и жизнь не стоила бы того, чтобы быть прожитой.

Анри Пуанкаре[25]

Когда я учился в университете, я потратил кучу времени, играя в бильярд в комнате отдыха студенческого общежития. Я мог бы сделать вид, что занимался там исследованиями углов и всего такого прочего, но на самом деле я попросту убивал время. Это был хороший способ оттянуть тот момент, когда мне нужно было браться за решение заданных на очередную неделю задач, с которым я не мог справиться. Тем не менее бильярдный стол таит в себе множество интересной математики. И эта математика имеет самое прямое отношение к моему стремлению познать игральную кость.

Если запустить шар по бильярдному столу и отметить его траекторию, а затем запустить другой шар в направлении, очень близком к первому, то второй шар опишет траекторию, очень похожую на путь первого. Пуанкаре изначально считал, что тот же принцип применим и к Солнечной системе. Если отправить планету по слегка отличающейся траектории, то развитие Солнечной системы пойдет по очень похожему пути. Это интуитивно очевидно для многих из нас: малое изменение изначальной траектории планеты не должно привести к значительным изменениям пути ее движения. Но Солнечная система, по-видимому, играет на своем бильярде в несколько более интересную игру, чем я играл студентом.

Как это ни удивительно, если изменить форму бильярдного стола, то такое интуитивное представление окажется неправильным. Например, если запускать шары по столу, имеющему форму стадиона с полукруглыми торцами и прямыми боковыми сторонами, то их траектории будут разительно отличаться друг от друга, несмотря на то что шары были запущены в почти одном и том же направлении. Это визитная карточка хаоса – чувствительность к крайне малым изменениям начальных условий.

Две быстро расходящиеся траектории бильярдного шара на столе в форме стадиона

Поэтому моя задача состоит в том, чтобы установить, предсказуемо ли падение игральной кости подобно обычной игре в бильярд, или же эта кость играет в бильярд хаотический.

Дьявол после запятой

Хотя считается, что лавры отца хаоса принадлежат Пуанкаре, такая чувствительность многих динамических систем к малым изменениям была на удивление мало известна в течение многих десятилетий XX в. Собственно говоря, для обретения идеями хаоса более широкой известности потребовалось повторное открытие этого явления ученым Эдвардом Лоренцем, который, как и Пуанкаре, думал, что допустил какую-то ошибку.

В 1963 г., когда Лоренц, работавший в Массачусетском технологическом институте метеорологом, обсчитывал на своем компьютере уравнения изменения температуры динамической текучей среды, он решил, что одна из моделей требует более длительного обсчета. Он взял некоторые данные, полученные раньше, и снова ввел их в машину, собираясь перезапустить модель начиная с этой точки.

Вернувшись после чашки кофе, он с ужасом обнаружил, что компьютер не воспроизвел предыдущие результаты, а очень быстро выдал значительно расходящиеся с ними предсказания изменений температуры. Сначала он не мог понять, что происходит. Если ввести в уравнение то же самое число, на выходе не ожидаешь получить другой ответ. Но через некоторое время он понял, в чем было дело: он ввел не те же самые числа. В использованной им компьютерной распечатке данных значения были указаны с точностью до третьего знака после запятой, а вычисления проводились с точностью до шестого знака.

Хотя числа действительно отличались друг от друга, расхождения между ними были лишь в четвертом знаке после запятой. Трудно было ожидать, что это приведет к такой большой разнице, но Лоренца поразило то влияние, которое такое малое расхождение оказало на результат. Ниже показаны два графика, созданные с использованием одного и того же уравнения, но с чрезвычайно малым различием между данными, введенными в уравнение. В одном графике значение входного параметра равно 0,506127. Во втором графике оно округлено до 0,506. Хотя графики начинаются со сходных траекторий, их поведение очень быстро становится совершенно разным.

Модель, которую обсчитывал Лоренц, была упрощенным вариантом метеорологических моделей, анализирующих поведение атмосферных потоков под влиянием перепадов температуры. Его повторное открытие того, как малые изменения начального состояния системы могут оказать такое сильное влияние на исход, имело огромное значение для наших попыток использовать математические уравнения для предсказания будущего. Как писал сам Лоренц:

Два состояния, между которыми имеются неощутимые различия, могут развиться в существенно разные состояния. Любая ошибка в наблюдениях настоящего состояния – а в любой реальной системе такие ошибки представляются неизбежными – может сделать приемлемое предсказание состояния в отдаленном будущем невозможным.

Месть кузнечика

Когда Лоренц рассказал о своей находке коллеге, тот ответил: «Эдвард, если твоя теория справедлива, то один взмах крыльев чайки может навечно изменить ход истории».

Чайка в конце концов уступила место знаменитой теперь бабочке в 1972 г., когда Лоренц доложил о своем открытии Американской ассоциации содействия развитию науки[26] в докладе, озаглавленном «Может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?».

Интересно отметить, что и чайку, и бабочку, возможно, обогнал кузнечик. Оказывается, еще в 1898 г. профессор У. С. Франклин осознал то чудовищное влияние, которое сообщество насекомых может оказывать на погоду. Вот что он писал в рецензии на одну книгу:

Бесконечно малая причина может породить конечный эффект. Таким образом, долговременный подробный прогноз погоды невозможен, а единственное возможное предсказание представляет собой предположение о последующих тенденциях и свойствах шторма, выведенное на основе его предыдущих стадий; причем точность такого предсказания следует оценивать с учетом того, что полет кузнечика в Монтане может развернуть шторм, идущий на Филадельфию, в сторону Нью-Йорка!

Удивительное положение. Уравнения, открытые наукой, дают совершенно детерминистическое описание эволюции многих динамических систем, подобных погоде. И тем не менее во многих случаях предсказания, которые можно из них получить, нам недоступны, так как любые измерения положения или скорости полета частицы могут быть лишь приближениями к истинным условиям.

Именно поэтому, когда британская метеорологическая служба составляет прогноз погоды, она берет данные, зарегистрированные метеостанциями, разбросанными по всей стране, и, вместо того чтобы использовать их в уравнениях, метеорологи производят несколько тысяч модельных расчетов, варьируя данные в некотором диапазоне значений. В течение некоторого времени прогнозы остаются достаточно близкими, но начиная приблизительно с пятого дня от текущей даты результаты зачастую расходятся так далеко друг от друга, что один набор данных может предсказывать приход в Великобританию аномально жаркой погоды, в то время как изменение нескольких знаков после запятой дает предсказание ливней, которые затопят всю страну.

Исходя из почти одинаковых начальных условий, прогноз А предсказывает, что через четыре дня на всех Британских островах будут сильные ветры и дожди, а прогноз В – приход с Атлантики зоны высокого давления

Великий шотландский физик Джеймс Клерк Максвелл сформулировал в своей книге «Материя и движение», опубликованной в 1873 г., важное отличие системы детерминистической, но непознаваемой: «Существует принцип, на который часто ссылаются: “Одинаковые причины всегда производят одинаковые следствия”»[27]. Это безусловно справедливо в отношении математического уравнения, описывающего динамическую систему. Но Максвелл продолжает: «Существует другой принцип, который не следует смешивать с приведенным [выше]: “Подобные причины производят подобные следствия”. Это справедливо лишь в том случае, если небольшие изменения начальных условий производят лишь небольшие изменения в конечном состоянии системы». Ложность именно этого принципа выявило в XX в. открытие теории хаоса.

Такая чувствительность к малым изменениям начальных условий может сорвать мои попытки использовать выписанные мной уравнения для предсказания будущего игральной кости. Уравнения у меня есть, но могу ли я быть уверен в точности определения угла, под которым кубик вылетает из моей руки, скорости его вращения, расстояния до стола?

Конечно, не все так уж безнадежно. Бывают случаи, в которых малые изменения не приводят к разительным отклонениям результатов уравнений, как в примере траекторий на классическом бильярдном столе. Важно осознавать, когда познание невозможно. Прекрасный пример осознания момента, начиная с которого невозможно узнать, что произойдет дальше, был открыт математиком Робертом Мэем, когда он анализировал уравнения роста популяций.

Осознание невозможности познания

Мэй, родившийся в 1938 г. в Австралии, сначала учился физике и работал в области сверхпроводимости. Но в конце 1960-х гг. в его научной работе произошел резкий поворот, когда он познакомился с вновь образованным движением социальной ответственности в науке. Его интересы переместились с поведения групп электронов на более актуальные вопросы закономерностей динамики популяций животных. В то время биология еще не была естественной средой для человека с математическим складом ума, но работы Мэя впоследствии изменили это положение. Его великое открытие стало возможным благодаря сочетанию строгого математического образования, которое он получил как физик, и нового интереса к проблемам биологии.

В опубликованной в 1976 г. в журнале Nature статье под названием «Простые математические модели с чрезвычайно сложной динамикой»[28] Мэй рассмотрел динамику математического уравнения, описывающего циклический рост популяции. Он показал, что даже вполне невинно выглядящее уравнение может давать численные результаты с необычайно сложным поведением. Его формула популяционной динамики была не каким-нибудь сложным дифференциальным уравнением, а простым дискретным уравнением с обратной связью, которое мог обсчитать кто угодно при помощи карманного калькулятора.

Уравнение динамики популяции с обратной связью

Рассмотрим популяцию животных, численность которой может варьироваться от нуля до некоторого гипотетического максимального значения, обозначенного N. Существует некоторая доля Y этого максимума (лежащая между 0 и 1), определяющая в уравнении, какая часть популяции выживет к следующему циклу с учетом воспроизводства и борьбы за пищевые ресурсы. Предположим, что коэффициент воспроизводства в каждом цикле равен r. Тогда, если доля максимальной численности популяции, выжившая к концу цикла, была равна Y, то численность следующего поколения составит r · Y · N.

Но выживут не все вновь появившиеся животные. Согласно этому уравнению, доля не выживших животных также будет равна Y. То есть из r · Y · N животных, существовавших в начале цикла, умрет Y(r · Y · N). Значит, всего к концу цикла останется в живых (r · Y · N) – (r · Y 2 · N) = [r · Y(1 – Y)] · N животных, а доля максимальной численности популяции, существующая в текущем цикле, равна r · Y(1 – Y).

По сути дела, эта модель предполагает, что произведение численности выжившей к концу каждого цикла части популяции на постоянный коэффициент r, называемый коэффициентом воспроизводства, дает число животных, существующих в начале следующего цикла. Но необходимых для выживания ресурсов на всех не хватает. Поэтому уравнение вычисляет, какая часть этих животных доживет до конца цикла. Полученное число выживших животных снова умножают на коэффициент r, что дает численность следующего поколения. Интересная особенность этого уравнения состоит в том, что его поведение сильно зависит от выбора значения r, коэффициента воспроизводства. Некоторые значения r дают в высшей степени непредсказуемое поведение. Мы можем точно знать, как будут изменяться значения. Но существует некий предел, за которым они полностью выходят из-под контроля. Знание внезапно оказывается недостижимым, так как добавление всего одного лишнего животного может привести к резкому изменению динамики численности популяции.

Например, Мэй выяснил, что при значениях r от 1 до 3 численность популяции в конце концов стабилизируется. В этом случае, каковы бы ни были начальные условия, численность будет постепенно стремиться к некоторому постоянному значению, зависящему от величины r. Это похоже на игру на бильярде, в центре которого устроена воронка. Куда бы я ни запустил шар, рано или поздно он окажется на дне воронки.

При r, бо́льших 3, также обнаруживается участок предсказуемого поведения, но несколько другого типа. При значениях r от 3 до (что приблизительно равно 3,44949) численность популяции, по сути дела, скачет взад и вперед между двумя значениями, зависящими от r. Когда r становится больше , характер динамики популяции снова изменяется. При значениях r от до 3,54409 (точнее, до корня алгебраического уравнения 12-й степени) существуют уже четыре значения, которых периодически достигает численность популяции. При дальнейшем увеличении r таких значений становится 8, потом 16 и т. д. По мере роста r число разных значений каждый раз удваивается, пока мы не дойдем до порога, за которым динамика превращается из периодической в хаотическую.

Мэй признает, что, когда он начал исследовать это уравнение, он не имел никакого представления о том, что происходит за этой точкой. Перед его кабинетом в Сиднее была доска, на которой он повесил объявление, обещавшее 10 австралийских долларов любому, кто сможет объяснить такое поведение системы. На доске он написал: «По-моему, полная неразбериха».

Он нашел ответ на свой вопрос во время поездки в Мэриленд – и тогда-то и был впервые использован термин «хаос»[29]. Мэй выступал там на семинаре и рассказал об участке удвоения периода, признав, что дошел до такого места, после которого он вообще ничего не понимает. В зале был один математик, который понимал все. Джеймс Йорк никогда раньше не видел такого удваивающегося поведения, но зато он точно знал, что происходит на следующем участке. Он называл это хаосом.

При r, бо́льших 3,56995 (точнее, предельной точки решений системы уравнений возрастающей степени), поведение становится чрезвычайно чувствительным к начальному состоянию популяции. Малейшее изменение исходной численности животных может привести к получению совершенно другого результата.

Однако, как выяснил Йорк, по мере дальнейшего увеличения r все еще могут встречаться участки регулярного поведения. Например, при r = 3,627 численность популяции снова становится периодической и колеблется между шестью разными значениями. С увеличением r 6 заменяется на 12, потом на 24 и так далее, каждый раз удваиваясь вплоть до нового наступления хаоса.

Две популяции с r = 4, исходное различие между численностью которых составляет одно животное на тысячу. Хотя в начале их поведение сходно, уже через 15 лет они ведут себя совершенно по-разному

Боб Мэй осознал, каким грозным предупреждением является такая простая система для тех, кто думает, что знает все: «Не только в научных исследованиях, но и в мире повседневной политики и экономики было бы гораздо лучше, если бы большее количество людей понимало, что простые системы далеко не всегда обладают простыми динамическими свойствами».

Политика хаоса

Сейчас Боб Мэй воплощает свои убеждения на практике. Точнее, мне следовало бы сказать «лорд Роберт Мэй, барон Оксфордский», как указал мне человек в цилиндре, встретивший меня у главного входа в палату лордов. В последние годы Мэй сочетает научную работу с активной политической деятельностью. Он стал членом межпартийной группы в палате лордов, и именно там я встретился с ним за обедом, чтобы узнать, насколько он преуспел в деле информирования политиков о влиянии хаотических систем на общество.

Когда человек в цилиндре и полицейские с автоматами провели меня в здание палаты лордов, Мэй уже ждал меня по другую сторону металлодетекторов и рентгеновских аппаратов. Мэя не интересуют все эти официальные титулы, так что он в своей простецкой австралийской манере по-прежнему просит называть его Бобом. «Виноват, я уже пообедал. Но я пойду с вами есть десерт, пока вы будете обедать». Пока я ел свою рыбу, он расправился с огромным куском фирменного шоколадного торта палаты лордов. Мэю 79 лет, но он все так же энергичен и целеустремлен; после своего второго обеда он спешил на заседание парламентской комиссии, рассматривающей последствия строительства новой железнодорожной ветки, которая должна соединить Лондон с северо-западом Англии.

До того как он стал членом палаты лордов, Мэй был главным научным консультантом сперва консервативного правительства Джона Мейджора, а затем и лейбористского кабинета Тони Блэра. Я поинтересовался, не слишком ли трудно было человеку, обычно не боящемуся говорить правду в глаза, балансировать на такой политизированной должности.

– На собеседовании мне сказали, что мне иногда придется защищать решения каких-нибудь министров; что я об этом думаю? Я ответил, что никогда и ни при каких обстоятельствах не буду отрицать факты. Вместе с тем я всегда достаточно хорошо выступал в игровых дискуссиях, когда тебе дают тему и ты должен по жребию отстаивать одну или другую из двух противоположных точек зрения. Поэтому я сказал, что всегда буду рад объяснить, как именно министр пришел к такому решению. Я просто не стану его поддерживать, если решение было неправильным.

Типичный ответ математика. Изложить аксиомы, использованные министром, а затем развернуть доказательство, которое привело его к данному выводу. Беспристрастный подход. Который, однако, не означает, что Мэй не имеет собственных твердых убеждений и не готов излагать свою точку зрения на обсуждаемую тему.

Мне было интересно узнать, как правительство справляется с теми затруднениями, которые теория хаоса создает для всех, кто пытается принимать политические решения. Как политики подходят к задаче предсказания будущего и управления им при наличии лишь частичного знания систем, которые они анализируют.

– Я думаю, это слишком радужное представление о том, что тут происходит. За очень редкими исключениями все они – люди очень эгоистичные, очень амбициозные, которых прежде всего интересует собственная карьера.

А что сам Мэй? Как повлияли сделанные им открытия на его мнение о роли науки в обществе?

– Это было очень странное ощущение. Конец ньютоновской мечты. Когда я заканчивал университет, считалось, что при помощи все более и более мощных компьютеров мы сможем получать все более и более точные прогнозы погоды, потому что мы знаем все уравнения и сможем построить еще более реалистичные модели Земли.

Но Мэй не согласен с попытками отрицателей изменения климата использовать теорию хаоса для подрыва дискуссии.

– Не верить в изменение климата на том основании, что прогнозам погоды нельзя доверять, – это примерно как не верить в приливы на том основании, что нельзя предсказать, когда на пляж Бонди-бич придет следующая волна.

В качестве иллюстрации того странного противоречия, которое существует между возможностью необыкновенно точного научного познания некоторых вещей и теорией хаоса, которая отказывает нам в познании многих частей природного мира, часто цитируют отрывок из пьесы «Аркадия» Тома Стоппарда. Один из главных героев, Валентайн, заявляет:

Нам легче предсказать, что произойдет на краю Галактики или внутри атомного ядра, чем узнать, будет ли дождь в воскресенье через три недели, когда тетушка будет принимать гостей в своем саду.

Мэй шутит, что его наиболее цитируемая работа – это не одна из резонансных статей, напечатанных в таких престижных научных журналах, как Nature, а театральная программка, которую он написал к первой постановке пьесы Стоппарда в лондонском Национальном театре. «Как бы в насмешку над всеми этими индексами цитирования как критерием значимости научного исследования».

Человеческое уравнение

На какие же великие нерешенные вопросы науки Мэй хотел бы получить ответ? Сознание? Бесконечная Вселенная?

– Я думаю, меня бы интересовало что-нибудь менее грандиозное, так что я бы скорее говорил о тех вещах, над которыми сейчас работаю. Я практически случайно занялся вопросами банковского дела.