Логология (наука)

редактировать

Логология - это изучение всего, что связано с наукой и ее практиками - философский, биологический, психологический, социальный, исторический, политический, институциональный, финансовый. Термин «логология» образован от суффикса «-логия», например, «геология», «антропология» и т. Д. В смысле «изучение науки». Слово «логология» предоставляет грамматические варианты, недоступные с более ранними терминами «наука о науке» и «социология науки», такие как «логолог», «логологизировать», «логологический» и «логологический». Возникающая область метанаука - это подполе логологии.

Содержание

  • 1 Истоки
  • 2 Наука
    • 2.1 Термин
    • 2.2 Познаваемость
    • 2.3 Факты и теории
    • 2.4 Эмпиризм
    • 2.5 Искусственный интеллект
    • 2.6 Неопределенность
  • 3 Открытие
    • 3.1 Открытия и изобретения
    • 3.2 Воспроизводимость
    • 3.3 Повторное открытие
    • 3.4 Многократное открытие
    • 3.5 Технология
  • 4 Психология науки
    • 4.1 Привычка
    • 4.2 Несоответствие
      • 4.2.1 Лихенология
    • 4.3 Лидерство
  • 5 Социология науки
    • 5.1 Специализация
    • 5.2 Менторство
    • 5.3 Сотрудничество
    • 5.4 Политика
      • 5.4.1 Большая наука
    • 5.5 Финансирование
      • 5.5.1 Государственное финансирование
      • 5.5.2 Частное финансирование
      • 5.5.3 Предубеждения в отношении финансирования
    • 5.6 Разнообразие
    • 5.7 Сексуальные предубеждения
    • 5.8 Сексуальные домогательства
    • 5.9 Сдерживающие стереотипы
    • 5.10 Академический снобизм
    • 5.11 Институциональный снобизм
  • 6 См. Также
  • 7 Примечания
  • 8 Ссылки
  • 9 Библиография
  • 10 Дополнительная литература
  • 11 Внешние ссылки

Истоки

Начало 20 века принесло звонки, первоначально от социолога. ists, за создание новой, основанной на эмпирической основе науки, которая будет изучать научное предприятие как таковое. Первые предложения были выдвинуты с некоторой нерешительностью и неуверенностью. Новой метанауке будет дано множество имен, в том числе «наука знания», «наука науки», «социология науки » и «логология».

Флориан Знанецки, который считается основоположником польской академической социологии и который в 1954 году также был 44-м президентом Американской социологической ассоциации, открыл статью 1923 года:

[T] хотя теоретические размышления о знании, возникшем еще в Гераклите и элеатах, простираются... непрерывно... через историю человеческая мысль до наших дней... сейчас мы являемся свидетелями создания новой науки познания [курсив автора], отношение которой к старым исследованиям можно сравнить с отношением современной физики и от химии к предшествовавшей им «натурфилософии » или от современной социологии к «политической философии » античности и Ренессанс. [T] здесь начинает формироваться концепция единой, общей теории познания... допускающей эмпирическое исследование... Эту теорию... начинают четко отличать от эпистемологии, из нормативной логики и из строго описательной истории познания."

Дюжиной лет спустя польские мужья-социологи Станислав Оссовский и Мария Оссовская (Оссовски) затронули ту же тему в статье «Наука о науке», англоязычная версия которой 1935 года впервые представила миру термин «наука о науке». В статье постулировалось, что новая дисциплина будет включать в себя такие более ранние дисциплины, как эпистемология, философия науки, психология науки и социология науки. наука. Наука о науке также будет заниматься вопросами практического характера, такими как социальная и государственная политика по отношению к науке, например организация высших учебных заведений, исследовательских институтов и научных экспедиций, а также защита научных работников. и т. д. Он также будет интересоваться историческими вопросами: история концепции науки, ученого, различных дисциплин и обучения в целом.

В своей статье 1935 года Оссовски упомянули немецкий философ Вернер Шингниц (1899–1953), который в отрывочных замечаниях 1931 года перечислил некоторые возможные типы исследований в области естествознания и предложил собственное название новой дисциплины: наука. Оссовски не согласились с названием:

Те, кто желает заменить выражение «наука о науке» однословным термином, [звучащим] международным, полагая, что только после получения такого имени [будут ] данную группу [вопросов] официально назвали автономной дисциплиной, [можно] напомнить название «математика», предложенное давно для аналогичных целей [французским математиком и физиком Андре-Мари Ампером (1775–1836)] ».

Однако вскоре в Польше громоздкий трехсловный термин nauka o nauce, или наука о науке, был заменен более универсальным однословным термином naukoznawstwo, или логология, и его естественные варианты: naukoznawca или логолог, naukoznawczy или логологический, и naukoznawczo или логологический. И сразу после Второй мировой войны, всего через 11 лет после знаменательной статьи Оссовского 1935 года, в 1946 году была основана Польская академия наук 'Ежеквартальный журнал Zagadnienia Naukoznawstwa (Логология) - задолго до аналогичного журнала. во многих других странах.

Новая дисциплина пустила корни и в других местах - в англоязычных странах, без использования однословного названия.

Наука

Термин

Слово наука, от латинского scientia, означающего знание, означает несколько разные вещи на разных языках. В английском языке наука, если она не определена, обычно относится к точным, естественным или точным наукам. Соответствующие термины на других языках, например французский, немецкий и польский, относятся к более широкой области, которая включает не только точные науки (логика и математика ) и естественные науки (физика, химия, биология, медицина, Науки о Земле, география, астрономия и т. Д.), Но также инженерные науки, социальные науки (история, география, психология, физическая антропология, социология, политология, экономика, международные отношения, педагогика и т. Д.) И гуманитарные науки (философия, история, культурная антропология, лингвистика и т. Д.).

Профессор гуманитарных наук Амстердамского университета Ренс Бод указывает на эту науку, определяемую как набор методы, которые описывают и интерпретируют наблюдаемое или предполагаемое явление ena, прошлое или настоящее, направленное на проверку гипотез и построение теорий - применяется к таким гуманитарным областям, как филология, история искусства, музыковедение, лингвистика, археология, историография и литературоведение.

Бод приводит исторический пример научного текстовый анализ. В 1440 году итальянский филолог Лоренцо Валла раскрыл латинский документ Donatio Constantini, или «Дар Константина», который использовался католической церковью узаконить свои претензии на земли в Западной Римской Империи - как подлог. Валла использовал исторические, лингвистические и филологические доказательства, в том числе контрфактические доводы, чтобы опровергнуть документ. Валла обнаружил в документе слова и конструкции, которые не могли быть использованы никем во времена императора Константина I, в начале четвертого века нашей эры. Например, поздняя латынь слово feudum, означающее феодальное владение, относилось к феодальной системе, которая не возникла до средневековой эры, в седьмом веке н.э. методы Валлы были такими науки и вдохновил на более поздние научные работы голландского гуманиста Эразма Роттердамского (1466–1536), Лейденского университета профессора Джозефа Юстуса Скалигера (1540–1540). 1609) и философ Барух Спиноза (1632–77). Здесь не экспериментальный метод преобладает в точных и естественных науках, а сравнительный метод, центральный в гуманитарных науках., что безраздельно властвует

Познаваемость

Научный поиск истины о различных аспектах реальности влечет за собой вопрос о самой познаваемости реальности. Философ Томас Нагель пишет: «[В] он стремление к научному знанию посредством взаимодействия между теорией и наблюдением... мы проверять теории на соответствие их результатам наблюдений, но мы также ставим под сомнение или переосмысливаем наши наблюдения в свете теории (выбор между геоцентрическими и гелиоцентрическими теориями во время коперниканской революции - яркий пример.)... То, как вещи кажутся, является отправной точкой для всех знаний, и их развитие посредством дальнейших исправлений, расширений и доработок неизбежно является результатом большего количества видений, считающихся суждениями о правдоподобности и последствиях различных теоретических гипотез. Единственный способ добиться истины - это рассмотреть то, что кажется правдой, после тщательного размышления, соответствующего предмету исследования, в свете всех соответствующих данных, принципы и обстоятельства. "

К вопросу познаваемости подходят с разных с точки зрения физика-астронома Марсело Глейзера : «Мы наблюдаем не саму природу, а природу, которую мы распознаем с помощью данных, которые мы собираем с машин. Следовательно, научное мировоззрение зависит от информации, которую мы можем получить с помощью наших инструментов. А учитывая, что наши инструменты ограничены, наш взгляд на мир обязательно близорукий. Мы можем заглядывать в природу вещей лишь до определенной степени, и наше постоянно меняющееся научное мировоззрение отражает это фундаментальное ограничение того, как мы воспринимаем реальность ». Глейзер цитирует условие биологии до и после изобретение микроскопа или секвенирования генов ; астрономии до и после телескопа ; физики элементарных частиц до и после коллайдеров или быстрой электроники ». Теории, которые мы строим, и мировоззрения, которые мы создаем, меняются по мере того, как трансформируются наши инструменты исследования. Эта тенденция является визитной карточкой науки ».

пишет Глейзер:« Нет ничего пораженческого в понимании ограниченности научного подхода к знанию... Что должно измениться, так это чувство научного триумфализма - вера в то, что ни один вопрос не выходит за рамки научного дискурса.

«В науке есть очевидные непознаваемые - разумные вопросы, на которые мы не сможем найти ответы, если не будут нарушены принятые в настоящее время законы природы. Одним из примеров является мультивселенная : предположение о том, что наша вселенная является лишь одной из множества других, каждая из которых потенциально имеет свой набор законов природы. Другие вселенные лежат за пределами нашего причинного горизонта, Это означает, что мы не можем принимать или посылать им сигналы. Любые доказательства их существования будут косвенными: например, шрамы в проникающем радиационном пространстве из-за прошлого столкновения с соседней вселенной ».

Глейзер приводит еще три примеры непознаваемого, включая подлинные нс вселенной ; жизни ; и разума :

«Научные описания происхождения вселенной неполны, потому что они должны полагаться на концептуальную основу, чтобы даже начать работать: сохранение энергии, относительность, квантовая физика, например. Почему Вселенная действует согласно этим законам, а не другим?

«Точно так же, если мы не сможем доказать, что только один или очень немногие биохимические пути существуют от неживого к жизни, мы не можем точно знать, как жизнь возникла на Земле.

«Для сознания проблема в переход от материала к субъективному - например, от активирования нейронов к переживанию боли или цвет красный. Возможно, какое-то рудиментарное сознание могло возникнуть в достаточно сложной машине. Но как мы можем сказать? Как мы можем установить - в отличие от предположений, - что что-то является сознательным? » Как это ни парадоксально, пишет Глейзер, именно через наше сознание мы понимаем мир, даже если он несовершенный. «Можем ли мы полностью понять то, частью чего мы являемся?»

Среди всех наук (т. Е. дисциплин обучения в целом), кажется, существует обратная связь между точность и интуитивность. Наиболее интуитивно понятные дисциплины, метко названные «гуманитарными науками », относятся к общечеловеческому опыту и, даже в наиболее точном виде, отброшены на сравнительный метод ; менее интуитивно понятны и более точны, чем гуманитарные, социальные науки ; в то время как в основании перевернутой пирамиды дисциплин физика (связанная с материей - материей и энергией в вселенной ), по сути, является наиболее точной дисциплиной и в то же время совершенно не интуитивно понятной.

Факты и теории

Физик-теоретик и математик Фримен Дайсон объясняет, что «[наука] состоит из фактов и теорий »:

«Факты должны быть правдой или ложью. Они открываются наблюдателями или экспериментаторами. Ученый тот, кто утверждает, что открыл факт, который оказывается ложным, подвергается суровому осуждению....

«Теории имеют совершенно другой статус. Это свободные творения человеческого разума, предназначенные для описания нашего понимания природы. Поскольку наше понимание неполно, теории временны. Теории - это инструменты понимания, и инструмент не обязательно должен быть в точности верным, чтобы быть полезным. Предполагается, что теории более или менее верны... Ученый, который изобретает теорию, которая оказывается ошибочной, подвергается снисхождению ».

Дайсон цитирует описание того, как рождаются теории, психологом:« Мы не могут жить в состоянии постоянного сомнения, поэтому мы придумываем лучшую возможную историю и живем так, как если бы она была правдой ». Дайсон пишет:« Изобретатель блестящей идеи не может сказать, верна она или нет ». Страстное стремление к ошибочным теориям - нормальная часть развития науки. Дайсон цитирует после Марио Ливио пятерых известных ученых, которые внесли большой вклад в понимание природы, но также твердо верили в теорию, которая доказала

Чарльз Дарвин объяснил эволюцию жизни своей теорией естественного отбора наследственных вариаций, но он верил в теорию смешанного наследования, которая сделала размножение новых вариаций невозможно. Он никогда не читал исследований Грегора Менделя, которые показали, что 592>законы наследования стали бы простыми, если бы наследование рассматривалось как случайный процесс. Хотя Дарвин в 1866 году проделал тот же эксперимент, что и Мендель, Дарвин не получил сопоставимых результатов, потому что он не смог оценить статистическую важность использования очень больших экспериментальных образцов. В конце концов, менделевское наследование путем случайных вариаций, не благодаря Дарвину, предоставит сырье для дарвиновского отбора, над которым можно работать.

Уильям Томсон (лорд Кельвин) открыл основные законы energy и heat, затем использовали эти законы для вычисления оценки возраста Земли, которая была слишком короткой в ​​пятьдесят раз. Он основывал свои вычисления на убеждении, что земная мантия была твердой и могла передавать тепло изнутри на поверхность только за счет теплопроводности. Теперь известно, что мантия частично является жидкой и передает большую часть тепла посредством гораздо более эффективного процесса конвекции, который переносит тепло за счет массивной циркуляции горячей породы, движущейся вверх, и более холодной породы, движущейся вниз. Кельвин мог видеть извержения вулканов, приносящих горячую жидкость из глубоких подземелий на поверхность; но его навыки в расчетах не позволяли ему увидеть такие процессы, как извержения вулканов, которые невозможно было вычислить.

Линус Полинг открыл химическую структуру белка и предложил Совершенно неправильная структура для ДНК, которая передает наследственную информацию от родителей к потомкам. Полинг предположил неправильную структуру ДНК, потому что он предположил, что образец, работающий для белка, также будет работать для ДНК. Он упустил из виду огромные химические различия между белком и ДНК. Фрэнсис Крик и Джеймс Уотсон обратили внимание на различия и нашли правильную структуру ДНК, которую Полинг пропустил годом ранее.

Астроном Фред Хойл открыл процесс, с помощью которого более тяжелые элементы, необходимые для жизни, создаются ядерными реакциями в ядрах массивных звезд. Затем он предложил теорию истории вселенной, известную как стационарная космология, согласно которой вселенная существует вечно без первоначального Большого взрыва (как Хойл насмешливо окрестил). Он верил в устойчивое состояние еще долгое время после того, как наблюдения доказали, что Большой взрыв произошел.

Альберт Эйнштейн открыл теорию пространства, времени и гравитации, известную как общая теория относительности, а затем добавлена ​​космологическая постоянная, позже известная как темная энергия. Впоследствии Эйнштейн отозвал свое предложение о темной энергии, посчитав это ненужным. Спустя долгое время после его смерти наблюдения показали, что темная энергия действительно существует, так что добавление Эйнштейна к теории могло быть правильным; и его отказ - неправильный.

К пяти примерам ученых, допустивших грубую ошибку, Марио Ливио, Дайсон добавляет шестой: он сам. На основе теоретических принципов Дайсон пришел к выводу, что то, что должно было стать известным как W-частица, заряженный слабый бозон, не могло существовать. Эксперимент, проведенный в ЦЕРН, в Женеве, позже доказал его неправоту. «Оглядываясь назад, я мог увидеть несколько причин, по которым мой аргумент о стабильности неприменим к W-частицам. [Они] слишком массивны и слишком недолговечны, чтобы быть составной частью чего-либо, напоминающего обычную материю».

Эмпиризм

Стивен Вайнберг, 1979 Нобелевский лауреат по физике и историк науки пишет, что основная цель науки всегда была одна и та же: «объяснить Мир"; и, анализируя более ранние периоды научной мысли, он приходит к выводу, что только после Исаака Ньютона эта цель была достигнута более или менее правильно. Он осуждает «интеллектуальный снобизм», который Платон и Аристотель проявляли в своем пренебрежении к практическим применениям науки, и он придерживается Фрэнсиса Бэкона и Рене Декарта быть «наиболее переоцененными» среди предшественников современной науки (они пытались предписать правила для ведения науки, которая «никогда не работает»).

Вайнберг проводит параллели между наукой прошлого и настоящего, когда научная теория «доработана» (приспособлена), чтобы сделать определенные количества равными, без какого-либо понимания того, почему они должны быть равны. Такая корректировка исказила небесные модели последователей Платона, в которых различные сферы, несущие планеты и звезды, предполагалось, без уважительной причины, вращаться в точном унисон. Но, пишет Вайнберг, подобная тонкая настройка также преследует текущие попытки понять «темную энергию », которая ускоряет расширение Вселенной..

Древняя наука, как было сказано, получила к хорошему началу, затем запнулся. Доктрина атомизма, выдвинутая досократовскими философами Левкиппом и Демокритом, была натуралистической и объясняла работу мира. посредством безличных процессов, а не по божественной воле. Тем не менее, эти досократики не подходят для Вайнберга как протоученые, поскольку они, по всей видимости, никогда не пытались оправдать свои предположения или проверить их на основании свидетельств.

Вайнберг считает, что наука рано пошла на спад из-за предположения Платона. эта научная истина может быть достигнута только с помощью разума, игнорируя эмпирическое наблюдение, и благодаря попытке Аристотеля объяснить природу телеологически - с точки зрения целей и задач. Платоновский идеал познания мира с помощью невооруженного интеллекта был «ложной целью, вдохновленной математикой» - той, которая веками «стояла на пути прогресса, который мог быть основан только на тщательном анализе и внимательном наблюдении». И «никогда не было плодотворным» спросить, как это делал Аристотель, «какова цель того или иного физического явления».

Область науки, в которой греческий и Эллинистический мир прогрессировал - это астрономия. Отчасти это было из практических соображений: небо долгое время служило компасом, часами и календарем. Кроме того, регулярность движений небесных тел делала их проще для описания, чем земные явления. Но не слишком просто: хотя Солнце, Луна и «неподвижные звезды» казались правильными в своих небесных кругах, «блуждающие звезды» - планеты - вызывали недоумение; казалось, что они движутся с переменной скоростью и даже в обратном направлении. Вайнберг пишет: «Большая часть истории возникновения современной науки связана с усилиями, продолжавшимися более двух тысячелетий, чтобы объяснить своеобразное движение планет».

Задача заключалась в том, чтобы разобраться в очевидной нерегулярности блуждания планет, исходя из предположения, что все небесные движения на самом деле круговые и однородные по скорости. Круговой, потому что Платон считал круг наиболее совершенной и симметричной формой; и поэтому круговое движение с постоянной скоростью было наиболее подходящим для небесных тел. Аристотель согласился с Платоном. В космосе Аристотеля все имело «естественную» тенденцию к движению, которая реализовывала его внутренний потенциал. Для подлунной части космоса (области под луной) естественной тенденцией было движение по прямой линии: вниз, для земляных вещей (таких как камни) и воды; вверх, для воздуха и огня (например, искр). Но в небесном царстве вещи состояли не из земли, воды, воздуха или огня, а из «пятого элемента» или «квинтэссенции », который был совершенным и вечным. И его естественное движение было равномерно круговым. Звезды, Солнце, Луна и планеты перемещались по своим орбитам с помощью сложной системы кристаллических сфер, сосредоточенных вокруг неподвижной Земли.

Платоно-аристотелевское убеждение в том, что небесные движения должны быть круговыми, сохраняется. упорно. Это было фундаментально для системы астронома Птолемея, которая улучшилась по сравнению с системой Аристотеля в соответствии с астрономическими данными, позволив планетам двигаться в комбинациях кругов, называемых «эпициклами ".

. Он даже пережил Революция Коперника. Коперник был консервативным в своем платоническом почтении круга как небесного узора. Согласно Вайнбергу, Коперник был побужден свергнуть Землю в пользу Солнца как неподвижного центра космоса в основном из эстетических соображений. соображения: он возражал против того факта, что Птолемей, хотя и был верен требованию Платона о том, что небесное движение должно быть круговым, отошел от другого требования Платона о равномерной скорости. Поместив Солнце в центр - на самом деле, несколько не в центре - Коперник стремился соблюдать кругообразность при восстановлении единообразия. Но чтобы его система соответствовала наблюдениям, а также системе Птолемея, Копернику пришлось ввести еще больше эпициклов. Это было ошибкой, о которой пишет We Инберг иллюстрирует повторяющуюся тему в истории науки: «Простая и красивая теория, которая довольно хорошо согласуется с наблюдениями, часто ближе к истине, чем сложная уродливая теория, которая лучше согласуется с наблюдениями».

Планеты однако они движутся не по идеальным кругам, а по эллипсам. Это был Иоганн Кеплер, примерно через столетие после Коперника, который неохотно (потому что он тоже имел платоническое родство) понял это. Благодаря изучению тщательных наблюдений, собранных астрономом Тихо Браге, Кеплер «первым понял природу отклонений от равномерного кругового движения, которые озадачивали астрономов со времен Платона»

.

Замена кругов предположительно уродливыми эллипсами опрокинула платоновское представление о совершенстве как о небесном объяснительном принципе. Это также разрушило аристотелевскую модель планет, движущихся по своим орбитам кристаллическими сферами; Как пишет Вайнберг, «не существует твердого тела, вращение которого могло бы образовать эллипс». Даже если планета была прикреплена к эллипсоидному кристаллу, его вращение все равно оставалось бы по кругу. И если планеты следовали своему эллиптическому движению в пустом пространстве, то что удерживало их на их орбитах?

Наука достигла порога объяснения мира не геометрически, согласно форме, но динамически, согласно force. Исаак Ньютон наконец переступил этот порог. Он был первым, кто сформулировал в своих «законах движения » концепцию силы. Он продемонстрировал, что эллипсы Кеплера - это те самые орбиты, по которым планеты приняли бы, если бы их притягивала к Солнцу сила, уменьшавшаяся пропорционально квадрату расстояния планеты от Солнца. И, сравнивая движение Луны по орбите вокруг Земли с движением, возможно, яблока, когда оно падает на землю, Ньютон пришел к выводу, что силы, управляющие ими, количественно одинаковы. «Это, - пишет Вайнберг, - стало кульминационным шагом в объединении небесного и земного в науке».

Формулируя единое объяснение поведения планет, комет, лун, приливов и яблок, Как пишет Вайнберг, Ньютон «предоставил непреодолимую модель того, какой должна быть физическая теория » - модель, которая не соответствовала никакому ранее существовавшему метафизическому критерию. В отличие от Аристотеля, который утверждал, что падение камня объясняется его внутренним стремлением, Ньютон не интересовался поиском более глубокой причины гравитации. Он заявил в постскриптуме ко второму изданию своей Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica второго издания 1713 года: «Я еще не смог вывести из явлений причину этих свойств гравитации, и я не притворяюсь гипотезами.. Достаточно того, что гравитация действительно существует и действует в соответствии с изложенными нами законами ». Важны были его математически сформулированные принципы, описывающие эту силу, и их способность объяснять широкий спектр явлений.

Примерно два века спустя, в 1915 году, более глубокое объяснение закона тяготения Ньютона было найдено в Общая теория относительности Альберта Эйнштейна : гравитацию можно объяснить как проявление кривизны в пространстве-времени, возникающей в результате присутствия материи и энергия. Вайнберг пишет, что успешные теории, подобные теории Ньютона, могут работать по причинам, непонятным их создателям, - причинам, которые позже откроют более глубокие теории. Научный прогресс заключается не в построении теорий на основе разума, а в объединении большего диапазона явлений под более простыми и общими принципами.

Искусственный интеллект

Термин «искусственный интеллект » (AI) был придуман в 1955 году Джоном Маккарти, когда он и другие компьютерные ученые планировали семинар и не хотел приглашать Норберта Винера, блестящего, драчливого и все более философского (а не практического) автора механизмов обратной связи, который ввел термин «кибернетика ". Новый термин «искусственный интеллект», пишет Кеннет Кукьер, «привел в движение десятилетия семантических склок (« Могут ли машины думать? ») И вызвал беспокойство по поводу злонамеренных роботов... Если бы Маккарти... фраза - скажем, «исследования автоматизации» - эта концепция могла бы не так сильно понравиться голливудским продюсерам [фильмов] и [] журналистам... »

Поскольку машины становятся все более способными конкретные задачи, требующие «интеллекта», такие как оптическое распознавание символов, часто исключались из определения ИИ, явление, известное как «эффект ИИ ». Было шутливо сказано, что «ИИ - это то, что еще не было сделано».

С 1950 года, когда Алан Тьюринг предложил то, что стало называться «тестом Тьюринга, «высказывались предположения, могут ли такие машины, как компьютеры, обладать интеллектом; и, если так, могут ли интеллектуальные машины стать угрозой интеллектуальному и научному господству человека - или даже реальной угрозой человечеству. Джон Сёрл указывает на распространенное заблуждение относительно правильной интерпретации вычислительные и информационные технологии. «Например, обычно читают, что точно в том же смысле, в котором Гарри Каспаров … победил Анатолий Карпов в шахматах, компьютер назвал Deep Blue играл и обыграл Каспарова.... [T] его заявление [очевидно] подозрительно. Чтобы Каспаров мог играть и выигрывать, он должен осознавать, что играет в шахматы, и осознавать тысячу других вещей... Deep Blue не осознает ни одну из этих вещей, потому что он вообще ничего не осознает. Почему сознание так важно? Вы не можете буквально играть в шахматы или заниматься чем-то еще когнитивным, если вы полностью диссоциированы от сознания ».

Сирл объясняет, что« в буквальном, реальном, независимом от наблюдателя смысле, в котором люди вычисляют, механические компьютеры не вычисляют. Они проходят через набор переходов в электронных состояниях, которые мы можем интерпретировать с вычислительной точки зрения. Переходы в эти электронные состояния являются абсолютными или независимыми от наблюдателя, но вычисления зависят от наблюдателя. активный. Переходы в физические состояния - это просто электрические последовательности, если какой-либо сознательный агент не может дать им вычислительную интерпретацию... То, что происходит в [компьютере], не является психологической реальностью. "

" [A ] цифровой компьютер, - пишет Сирл, - это синтаксическая машина. Он манипулирует символами и больше ничего не делает. По этой причине проект создания человеческого интеллекта путем разработки компьютерной программы, которая пройдет тест Тьюринга... обречен с самого начала. Соответствующим образом запрограммированный компьютер имеет синтаксис [правила построения или преобразования символов и слов языка], но не имеет семантики [понимание значения].... С другой стороны, умы стороны, иметь ментальное или семантическое содержание ».

Как Сирл, Кристоф Кох, главный научный сотрудник и президент Института мозговых исследований Аллена в Сиэтле сомневается в возможности «умных» машин, достигающих сознания, потому что «[e] даже самые сложные моделирование мозга вряд ли вызовут сознательные чувства. »Согласно Коху,« Могут ли машины стать разумными [важно] по этическим причинам. Если компьютеры воспринимают жизнь своими собственными чувствами, они перестают быть просто средством достижения цели, определяемой их полезностью для... людей. Согласно GNW [теория глобального нейронного рабочего пространства ], они превращаются из простых объектов в субъектов... с точки зрения.... Когда-то когнитивные способности компьютеров конкурируют с человечеством, их стремление отстаивать юридические и политические права станет непреодолимым - право не быть удаленным, не стирать свои воспоминания, не страдать боль И деградация. Альтернатива, воплощенная в IIT [Integrated Information Theory], заключается в том, что компьютеры останутся только сверхсложными механизмами, призрачными пустыми оболочками, лишенными того, что мы ценим больше всего: чувства самой жизни ».

Профессор психологии и нейроники наука Гэри Маркус указывает на пока что непреодолимый камень преткновения для искусственного интеллекта: неспособность надежно устранять неоднозначность. "[V] Практически каждое предложение [которое люди создают] неоднозначно, часто несколькими способами. Наш мозг настолько хорош в понимании языка, что мы обычно не замечаем этого ». Яркий пример известен как« проблема устранения неоднозначности местоимений »(« PDP »): машина не может определить, кому или на что указывает местоимение в предложении, например «он», «она» или «оно».

Специалист по информатике Педро Домингос пишет: «ИИ - это как аутичные ученые и останутся таковыми в обозримом будущем.... ИИ лишены здравого смысла и могут легко совершать ошибки, которых никогда не совершил бы человек... Они также склонны принимать наши инструкции слишком буквально, давая нам именно то, о чем мы просили, вместо того, что мы действительно хотели.

Кай-Фу Ли, пекинский венчурный капиталист, эксперт по искусственному интеллекту (AI) со степенью доктора философии в информатике из Университета Карнеги-Меллона и автор книги 2018 года., Сверхдержавы искусственного интеллекта: Китай, Кремниевая долина и Новый мировой порядок, подчеркивается в PBS Amanpour интервью с Хари Шринивасаном, что ИИ со всеми его возможностями никогда не будет способен на творчество или сочувствие. Paul Scharre writes in Foreign Affairs that "Today's AI technologies are powerful but unreliable."George Dyson, historian of computing, writes (in what might be called "Dyson's Law") that "Anyсистема, достаточно простая, чтобы ее можно было понять, не будет достаточно сложной, чтобы вести себя разумно, в то время как любая система, достаточно сложная, чтобы вести себя разумно, будет слишком сложной для понимания ". Компьютерный ученый Алекс Пентланд пишет:" Текущая машина ИИ -обучение алгоритмы, по своей сути, просто тупо. Они работают, но они работают с помощью грубой силы ».

« Искусственный интеллект »является синонимом« машинного интеллекта ». Чем лучше программа искусственного интеллекта адаптирована для данной задачи, тем менее применима она для Абстрагированный ИИ общий интеллект - это отдаленная перспектива, если вообще возможна. Мелани Митчелл отмечает, что программа ИИ под названием AlphaGo превзошла одну из лучших игроков мира го, но его «интеллект» непередаваемым: он не может «думать» ни о чем, кроме го. Мит Челл пишет: «Мы, люди, склонны переоценивать достижения ИИ и недооценивать сложность нашего собственного интеллекта. Науки.

Человечество, возможно, не сможет передать машинам свои творческие усилия в области науки, технологий и культуры.

Неопределенность

Центральным вопросом для и является надежность и воспроизводимость их результатов. обладать такой точностью, как физика. Но даже там результаты исследований, наблюдений и экспериментов нельзя считать абсолютно достоверными и должны рассматриваться вероятностно ; Следовательно, статистически.

В 1925 году британский генетик и статистик Рональд Фишер опубликовал «Статистические методы для научных работников», которые сделали его отцом современной статистики. Он использует статистический тест, который суммировал совместимость данных с заданной предложенной моделью и дал «значение p ». Он посоветовал добиваться результатов со значениями ниже 0,05 и не тратить время на результаты выше этого. Таким образом, возникла идея, что значение p 0,05 составляет «статистическую значимость » - менее математическое определение «значимых» результатов.

С использованием тех портовых значений p для определения статистических значимых экспериментальных результатов исследования способов иллюзии достоверности и кризис воспроизводимости во многих научных областях, особенно в экспериментальной экономике, биомедицинские исследования и психология.

Каждая статистическая модель опирается на набор предположений о том, как данные собираются и анализируются, а также о том, как исследователи решают свои представления результаты. Эти результаты почти всегда основаны на проверке значимости нулевой гипотезы, которая дает значение p. Такое исследование указывает на то, что указано, указано, что входит исследование в данной области. Он не говорит о том, насколько вероятно, что гипотеза верна, но вместо этого обращается к альтернативному вопросу: если бы гипотеза была ложной, насколько маловероятными были бы данные? Важность «статистической значимости», отраженной в значении p, может быть преувеличена или переоценена - то, что легко происходит с небольшими выборками. Это вызвало кризисы репликации.

Некоторые ученые выступают за «пересмотр статистической значимости», сдвигая ее порог с 0,05 на 0,005 для заявлений о новых открытиях. Другие, что такое переопределение не говорят никакой пользы, потому что реальная проблема заключается в самом существовании порога.

Некоторые ученые предпочитают использовать байесовские методы, более прямой статистический подход, основанный на исходных убеждениях, качественные доказательства новых доказательств и обновлений убеждения. Другой альтернативной процедурой является использование неожиданности, математической величины, которая регулирует значения p для получения битов - как в компьютерных битах - информации; с этой точки зрения 0,05 - слабый стандарт.

Когда Рональд Фишер принял концепцию «значимости» в начале 20 века, это означало «означающее», но не «важное». Статистическая «значимость» с тех пор приобрела чрезмерный оттенок уверенности в достоверности экспериментальных результатов. Статистик Эндрю Гельман говорит: «Первородный грех в том, что люди хотят уверенности, когда это неуместно». «В рамках процедуры, - пишет Лидия Денворт, - успешная теория - это та, многократно повторяющая десятилетия тщательного изучения».

Все больше внимания уделяется принципам открытым, таким как публикации более подробных протоколов исследований и требования авторам следовать заранее определенным планам анализа и сообщать, когда они отклоняются от них.

Discovery

Открытия и изобретения

Пятьдесят лет назад Флориан Знанецкий опубликовал свою статью 1923 года, в которой предлагал создать эмпирическую область для изучения науки, Александр Гловацкий (более известный под псевдонимом Болеслав Прус ) сделал то же предложение. В публичной лекции 1873 года «Об открытии и изобретениях» Прус сказал:

До сих пор не существовало науки, которая описывала средства для совершения открытий и изобретений, и многих людей, а также многих ученых никогда не будет. Это ошибка. Когда-нибудь наука делать открытия и изобретения будет существовать и будет существовать услуги. Он возникнет не сразу; сначала будут представлены только его общие план, который последующие исследователи будут применять к справлям знания.

Прус определяет «открытие » как «открытие из вещи, существовавшая и существующая в природе, но ранее неизвестная людям»; и «изобретение » как «создание вещи, которая ранее не существовала и которую сама природа сделать не может».

Он показывает концепцию «открытия»:

Пока 400 лет назад люди думали, что Земля состоит всего из трех частей: Европы, Азии и Африки; только в 1492 г. генуэзец Христофор Колумб отплыл из Европы в Атлантический океан, продвигаясь на запад, через [10 недель] достиг той части мира, которую европейцы никогда не знали. На этой новой земле он нашел людей медного цвета, которые ходили обнаженными, и он нашел растения и животных, отличные от тех, что были в Европе; Короче говоря, он открыл новую часть мира, которую позже назовут Америкой. Мы говорим, что Соединенные Штаты Америки, потому что Америка уже давно существовала на Земле.

Прус показал концепцию «изобретения»:

[Еще] 50 лет назад локомотивы были неизвестны, и никто не знал, как его построить; только в 1828 году английский инженер Стефенсон построил первый локомотив и привел его в движение. Итак, мы говорим, что Стефенсон изобрел локомотив, потому что эта машина ранее не существовало и не могла быть само по себе в природе; это мог сделать только человек.

Согласно Прусу, «изобретения и открытия являются законными явлениями и, как таковые, подчиненными определеннымам». Это законы «поведения», «зависимости» и «комбинации».

1. Закон достоверности. Никакое открытие или изобретение не сразу возникает усовершенствованным, но оно совершенствуется постепенно; Точно так же ни одно изобретение или открытие не является делом одного человека, а нескольких людей, каждый из которых вносит свой небольшой вклад.

2. Закон зависимости. Изобретение или открытие обусловлено предшествующим существованием известных открытий и изобретений.... Если кольца Сатурна можно [только] увидеть в телескопы, то телескоп должен быть изобретен до того, как кольца можно было увидеть. [...]

3. Закон сочетания. Любое новое открытие или изобретение представляет собой комбинацию более ранних открытий и изобретений или опирается на них. Когда я изучаю новый минерал, я изучаю его, чувствую его запах, пробую на вкус... Я комбинирую минерал с балансом и огнем... таким образом я узнаю все больше о его свойствах.

Три «закона» Пруса влекут за собой важные следствия. Закон чего работать подразумевает следующее:

а) Работа в рамках изобретения требует совершенствования, мы будем работать только открытием или изобретением нового, но давайте также будем улучшением или более точным изучением того, что уже известно и уже существуют. […] Б) Тот же законность демонстрает необходимость подготовки специалистов. Кто может усовершенствовать часы, как не часовщик, хорошо разбирающийся в своем деле? Кто может открыть новые характеристики животного, если не натуралист?

Из закона зависимости вытекают следующие выводы:

а) Ни одно изобретение или открытие, даже то, что, казалось бы, не имеет ценности, не должно быть отвергнуто, потому что это конкретное мелочь может потом оказаться очень важной. Казалось бы, нет более простых изобретений, чем игла, но одежда миллионов людей и средств существования миллионам средств существования от иглы. Даже сегодняшней красивой швейной машины не было бы, если бы игла была изобретена не так давно. б) Закон учит нас, что то, что нельзя сделать сегодня, можно сделать позже. Люди много думают о создании летательного аппарата, который мог бы перевозить много людей и посылки. Изобретение такой машины будет зависеть, среди прочего от изобретения материала, будет, скажем, легким, как бумага, а также прочным и огнестойким, как сталь.

Наконец, выводы Пруса из его закона сочетания:

{{blockquote | а) Любой, кто хочет стать успешным изобретателем, должен знать очень много вещей - в самых разных областях. Ведь если новое изобретение - это комбинация более ранних изобретателей, то умение - это почва, которая впервые сочетаются, казалось бы, не связанные между собой вещи. Пример: паровая машина сочетает в себе пароварку Рамфорда, насос и прялку.

[…] Какая связь между цинком, медью, серной кислотой, магнитом, часовым механизмом и срочным сообщением? Все это должно было объединиться в сознании изобретателя телеграфа… […]

Чем больше изобретений появляется, тем больше вещей должен знать новый изобретатель; Первые, самые ранние и простейшие изобретения сделаны совершенно необразованными людьми. […]

б) Второе следствие касается обществ, которые хотят иметь изобретателей. Я сказал, что новое изобретение создается путем объединения самых разных предметов; Давайте посмотрим, к чему это нас приведет.

Предположим, я хочу сделать изобретение, и кто-то мне говорит: возьмите 100 различных предметов и приведите их в контакт друг с другом, сначала по два, по три за раз время, наконец, четыре за раз, и вы придете к новому изобретению. Представьте, что я беру горящую свечу, древесный уголь, воду, бумагу, цинк, сахар, серную кислоту и т. Д., Всего 100 предметов, и соединяю их друг с другом, то есть соприкасаю первые два за раз: уголь с пламенем, вода с пламенем, сахар с пламенем, цинк с пламенем, сахар с водой и т. д. Каждый раз я увижу явление: так, в огне сахар плавится, древесный уголь горит, цинк нагревается и т. д. на. Теперь я буду соприкасаться с тремя объектами одновременно, например, сахар, цинк и пламя; древесный уголь, сахар и пламя; серная кислота, цинк и вода; и т. д., и я снова буду испытывать явления. Наконец, я соприкасаюсь с четырьмя предметами одновременно, например, сахар, цинк, древесный уголь и серная кислота. Якобы это очень простой метод, потому что таким способом я мог бы сделать одно, десяток изобретений. Но разве такие усилия не превзойдут мои возможности? Безусловно, будет. Сотня объектов, объединенных в пары, тройки и четверки, составляют более 4 миллионов комбинаций; так что если бы я делал 100 комбинаций в день, мне потребовалось бы более 110 лет, чтобы исчерпать их все!

Но если я один не справлюсь с этой задачей, это будет значительная группа людей. Если бы 1000 из нас объединились, чтобы сделать комбинации, я которые описал, то одному человеку нужно бы выполнить лишь немногим более 4000 комбинаций. Если бы каждый из нас выполнял всего 10 комбинаций в день, вместе мы бы закончили их все менее чем за полтора года: 1000 человек сделали бы создание, создание которого человеку потребовалось бы более 110 лет…

Вывод совершенно ясен : общество, которое хочет прославиться своими открытиями и изобретениями, должно иметь очень много людей, во всех отраслях знания. Один или несколько ученых и гениальных людей сегодня не значат или почти ничего, потому что теперь все делается большими массами. Я хотел бы предложить следующее сравнение: изобретения и открытия подобны лотерее; не каждый игрок выигрывает, но из нескольких игроков должны выиграть несколько. Дело не в том, что они хотят сделать это, сделают изобретение; Но там, где тысячи должны появиться, камень без опоры должен появиться на нем.

Но, спрашивает Прус, «Какая сила движет [этим] утомительным, часто разочаровывающимся усилием [исследователей]»? Какая нить проведет этих людей через неизведанные области исследований? »

[T] Ответ очень прост: человека побуждают к усилиям, в том числе по созданию открытий и изобретений, необходимо ; и нить, которая его ведет, - это наблюдение : наблюдение творений природы и человека.

Я сказал, что главная движущая сила всех открытий и изобретений - это потребности. В самом деле, есть ли работа человека, которая не удовлетворяет какую-то потребность? Мы строим железные дороги, потому что нам нужен быстрый транспорт; мы строим часы, потому что нам нужно измерять время; мы строим швейные машины, потому что скорость [без посторонней помощи] человеческих рук недостаточна. Мы покидаем дом и семью и уезжаем в далекие страны, потому что нас тянет любопытство посмотреть, что лежит в другом месте. Мы покидаем общество людей и проводим долгие часы в изнуряющих размышлениях, потому что нами движется жажда знаний, желание решить проблемы, которые постоянно бросает мир и жизнь!

Потребности никогда не прекращаться; напротив, они всегда растут. Пока бедняк думает о куске хлеба на обед, богатый думает о вине после обеда. Пеший путешественник мечтает о примитивной повозке; пассажир железной дороги требует обогреватель. Младенцу в колыбели; зрелому мужчине в мире. Короче говоря, у каждого есть свои потребности, и каждый желает их удовлетворить, и это желание является неиссяком представленных новых открытий, новых изобретений, короче говоря, всего прогресса.

Но потребности общие, такие как потребности в пище, сне и одежде; и новые особые, такие как потребность в новой паровой машине, новом телескопе, новом молотке, новом гаечном ключе. Чтобы понять первые потребности, достаточно быть человеком; чтобы понять последние потребности, надо быть специалистом - квалифицированным работником. Кто лучше портного знает, что портному нужно, и кто лучше портного знает, как найти правильный способ удовлетворить эту потребность?

А теперь подумайте, как может привести человека к новым идеям; и для этого, в примере, представим, как в той или иной степени были изобретены глиняные изделия.

Предположим, что где-то на глинистой почве жили первобытные люди, которые знали уже огонь. Когда дождь падал на землю, глина становилась рыхлой; и если вскоре после дождя поверх глины разводили огонь, глина под огнем загоралась и затвердевала. Обожженная глина становится твердой, как камень, и не размягчается в воде. Один из примитивов мог также, идя по мокрой глине, оставить в ней глубокие следы; После того, как дождь пошел дальше, чем на поверхности, вода остается в этих лощинах дольше, чем на поверхности. Изучая влажную глину, люди могли заметить, что этот материал легко размять пальцами и принимает формы.

Некоторые изобретательные люди могли начать придавать глине различные формы животных […] и т. Д., Включая что-то в форме панциря черепахи, которое использовалось в то время. Другие, помня, что глина затвердевает в огне, могли обжечь выдолбшую массу, создаваемую таким образом первую [глиняную] чашу.

После этого было относительно легко усовершенствовать новое изобретение; кто-то другой мог найти глину, более подходящую для таких изделий; кто-то другой мог изобрести глазурь и так далее, при этом природа и наблюдение на каждом шагу указывали человеку путь к изобретению. […]

[Этот пример] показывает, как люди приходят к идеям: внимательно наблюдая за всем и задаваясь вопросом обо всем.

Возьмем другой пример. [Иногда] в оконном стекле мы находим диски и пузыри, сквозь которые мы видим предметы более отчетливо, чем невооруженным глазом. Предположим, что бдительный человек, заметив такой пузырь на стекле, достал кусок стекла и показал его другим как игрушку. Возможно, среди них был человек со слабым зрением, который обнаружил, что сквозь пузырек в стекле он видит лучше, чем невооруженным глазом. Более пристальное исследование показало, что двусторонне выпуклое стекло усиливает слабое зрение, и таким образом были изобретены очки. Люди сначала вырезать стекло для очков из стеклянных панелей, но они смогли произвести настоящие очки.

Искусство шлифования очков было известно почти 600 лет назад. Пару сотен лет спустя одного шлифовщика очков, играя с линзами, поместили одну перед другим представлением, что они могут видеть лучше через две линзы, чем через одну. Они своему отцу об этом любопытном происшествии сообщили, что он начал печатать двумя увеличивающими линзами и продавать их как игрушки. Галилей, великий итальянский ученый, узнав об этой игрушке, использовал ее для других целей и построил первый телескоп.

Этот пример также показывает нам, что наблюдение ведет за человеком за руку к изобретениям. Этот пример еще раз демонстрирует истину в развитии изобретений, но прежде всего также тот факт, что образование усиливает изобретательность человека. Простая точилка для линзла превратила две лупы в игрушку, а Галилей, один из самых образованных людей своего времени, сделал телескоп. Как ум Галилея превосходил ум мастера, так изобретение телескопа превосходило изобретение игрушки. [...]

Три закона [которые здесь обсуждаются] очень важны и применяются только к открытиям и изобретениям, но они пронизывают всю природу. Дуб не сразу становится дубом, а начинается как желудь, затем становится рассадой, затем деревом и, наконец, могучим дубом: мы видим здесь закон открытия. Посеянное семя не прорастет, пока не найдет достаточно тепла, воды, почвы и почвы: здесь мы видим закон зависимости. Наконец, ни одно животное, растение или даже камень не является чем-то единым и простым, а состоит из различных органов: здесь мы имеем закон сочетания.

Прус считает, что со временем умножение открытий и изобретений улучшило качество жизни людей и расширили их знания. «Это постоянное увеличение количества инструментов и полезных материалов, называется прогрессом или ростом цивилизации». И наоборот, предупреждает Прус, «общества и люди, которые не знают, как использовать, ведут несчастный образ жизни и в конечном итоге».

Воспроизводимость

Фундаментальной чертой научного предприятия является воспроизводимость результатов. «В течение десятилетий, - пишет Шеннон Палус, - было... секретом, что [значительная часть] литературы в некоторых областях является совершенно неправильной». Это эффективно саботирует научное предприятие и ежегодно обходится миру в миллиарды потраченных ресурсов впустую. Противодействием воспроизводимости является нежелание делиться методами из-за страха лишиться своих преимуществ перед другими учеными. Кроме того, научные журналы и комитеты по срокам склонны ценить впечатляющие новые результаты, систематически опирается на существующую литературу. Ученые, которые незаметно проверяют работу других или тратят дополнительные время на обеспечение того, чтобы их собственные инструменты были легки для понимания другими исследователями, мало что получают для себя.

В целях улучшения воспроизводимости результатов научных результатов было предложено, чтобы агентства, финансирующие исследования, финансировали только те проекты, которые включают план по обеспечению прозрачности своей работы. В 2016 году Национальные институты здравоохранения США представили новые инструкции по применению и обзорные вопросы, чтобы побудить ученые улучшить воспроизводимые результаты. NIH запрашивает дополнительную информацию о том, как исследование основывается на предыдущей работе, и список чисел, которые могут повлиять на исследование, например, пол животных-субъектов - фактор, который ранее упускался из вида, что побудило многие исследования описать явления, обнаруженные у самцов животных, как универсальные..

Точно так же вопросы, которые спонсор могут задать заранее, могут быть заданы журналами и рецензентами. Одним из решений является «зарегистрированные отчеты», предварительная регистрация исследований, существующая для публикации анализа исследований и разработки, предварительная регистрация исследований. Рецензенты затем оценивают методологию , и журнал обещает напечатать результаты, какими бы они ни были. Предположим, что не удалось создать предварительное разрешение на использование нестандартных моделей.. дружественный к случайным открытиям.

Повторное открытие

В отчете Scientific American за 2016 г. подчеркивается роль повторных открытий в науке. Блумингтонский университет Индианы исследователи просмотрели 22 миллиона научных работ, опубликованных за предыдущее столетие, и десятки «Спящих красавиц» - исследования, которые долгие годы бездействовали, прежде чем их заметили. Лучшие находки, которые привлекают внимание исследователей, исследователей области химии. Скрытые открытия были разбужены учеными из других дисциплин, таких как медицина, в поисках свежих идей и возможностей проверить некогда теоретические постулаты. «Спящие красавицы», вероятно, станет еще более распространенным в будущем из-за увеличения доступности научной литературы. В отчете Scientific American 15 лучших спящих красавиц: 7 в химии, 5 в физике, 2 в статистике и 1 в металлургия. Примеры включают:

«Об адсорбции в растворах» Герберта Фрейндлиха (1906), первая математическая модель адсорбции, когда атомы или молекулы прилипать к поверхности. Сегодня и восстановление окружающей среды, и дезактивация в промышленных условиях в степени зависит от адсорбции.

А. Эйнштейн, Б. Подольский и Н. Розен, "Можно ли считать квантово-механическое описание физической реальности полным?" Physical Review, vol. 47 (15 мая 1935 г.), стр. 777–780. Этот знаменитый мысленный эксперимент в квантовой физике - теперь известный как парадокс ЭПР, после инициалов фамилии авторов - теоретически обсуждался, когда он впервые появился. Лишь в 1970-х годах физика располагала экспериментальными средствами для проверки квантовой запутанности.

Дж. Туркевич, П. К. Стивенсон, Дж. Хиллиер, «Исследование процессов зарождения и роста. в синтезе коллоидного золота », Обсудить. Фарадей. Soc., 1951, 11, pp. 55–75, объясняет, как суспендировать наночастицы золота в жидкости. Своим пробуждением он обязан медицине, которая теперь использует наночастицы золота для обнаружения опухолей и доставки лекарств.

Уильям С. Хаммерс и Ричард Э. Оффеман, «Препарат графитика» Оксид », Журнал Американского химического общества, т. 80, нет. 6 (20 марта 1958 г.), стр. 1339, представил метод Хаммерса, метод получения оксида графита. Недавний интерес к потенциалу графена привлекательное внимание к статье 1958 года. Оксид графита может служить надежным промежуточным звеном для двухмерного материала.

Многократное открытие

Историки и социологи отметили появление в науке «множественное независимое открытие ". Социолог Роберт К. Мертон определил такие "множественные" как случаи, когда аналогичные открытия делаются учеными, работающими независимо друг от друга. «Иногда открытия происходят одновременно или почти одновременно; иногда ученый делает новое открытие, которое, неизвестно ему, кто-то другой сделал несколько лет назад». Обычно цитируемыми примерами множественных независимых открытий являются независимая формулировка исчисления 17-го века Исааком Ньютоном, Готфридом Вильгельмом Лейбницем и другими; независимое открытие кислорода в 18 веке Карлом Вильгельмом Шееле, Джозефом Пристли, Антуаном Лавуазье и другими; и независимая формулировка 19-го века теории эволюции видов Чарльзом Дарвином и Альфредом Расселом Уоллесом.

Мертон противопоставил «множественное "с" синглом "- открытие, которое было сделано уникальным образом одним ученым или группой ученых, работающих вместе. Он считал, что общие закономерности в науке представляют собой множественные открытия, а не уникальные.

Множественные открытия в истории науки служат доказательством эволюционных моделей науки и техники, такие как меметика (изучение самовоспроизводящихся единиц культуры), эволюционная эпистемология (которая применяет концепции биологической эволюции к изучению роста человека знания) и теория культурного отбора (изучающая социологическую и культурную эволюцию в дарвиновской манере). рекомбинантная ДНК -инспектируемая «парадигма парадигм», описывающая механизм «рекомбинантной концептуализации», предполагает, что новая концепция возникает в результате пересечения пред -существующие концепции и факты. Это то, что имеется в виду, когда кто-то говорит, что на одного ученого, ученого или художника «повлиял» другой - этимологически, что концепция последнего «проникла» в сознание первого. 718>

Феномен множественных независимых открытий и изобретений можно рассматривать как следствие Болеслава Пруса 'трех законов постепенности, зависимости и сочетания (см. «Открытия и изобретения ", над). Первые два закона могут, в свою очередь, рассматриваться как следствия третьего закона, поскольку законы постепенности и зависимости подразумевают невозможность определенных научных или технологических достижений до появления определенных теорий, фактов или технологий, которые должны быть объединены для производить данный научный или технический прогресс.

Технология

Технология - применение открытий в практических вопросах - продемонстрировала заметное ускорение в том, что экономист Роберт Дж. Гордон назвал «особенным веком», который охватил период до 1970. К тому времени, как он пишет, все ключевые технологии современной жизни были в наличии: санитария, электричество, механизированное сельское хозяйство, автомагистрали, авиаперелеты, телекоммуникации и т.п. Фирменной технологией 21 века стал iPhone . Между тем длинный список широко разрекламированных потенциальных основных технологий остается на стадии прототипа, включая беспилотные автомобили, летающие автомобили, дополненную реальность. очки, генная терапия и ядерный синтез. Гордон пишет, что неотложной целью 21 века является устранение некоторых последствий последнего большого технологического бума путем разработки доступных технологий с нулевым и отрицательным выбросами.

Технология - это сумма методы, навыки, методы и процессы, используемые при производстве товаров или услуг или в достижении целей, таких как научное исследование. Как это ни парадоксально, но иногда отмечается, что технология, задуманная таким образом, берет над самими целями - даже верх в ущерб себе. Лаура Грего и Дэвид Райт, написавшие в 2019 году в Scientific American, отмечают, что «текущие планы США противоракетной обороны в значительной степени обусловлены технологиями, политикой. и страх. Противоракетная оборона не позволит нам избежать нашей уязвимости перед ядерным оружием. Вместо этого крупномасштабные разработки создадут препятствия для принятия реальных шагов по сокращению ядерных вооружений. риски - блокируя дальнейшие сокращения ядерных арсеналов и потенциально способствуя развертыванию новых ».

Психология науки

Габитус

Йельский университет физик -астроном Приямвада Натараджан, пишет о фактически одновременном открытии в 1846 году планеты Нептун Урбеном Леверье и Джоном Каучем Адамсом ( после того, как другие астрономы, еще Галилео Галилей в 1612 году, невольно наблюдали планету), комментирует:

Этот эпизод - лишь один из многих, доказывающих, что наука не беспристрастна, нейтральна и объективное стремление, а скорее такое, в котором жестокое столкновение идей и личных амбиций часто сочетается с интуитивной прозорливостью, чтобы продвигать новые открытия.

Несоответствие

Практический вопрос касается черт, которые позволяют некоторым людям чтобы добиться выдающихся результатов в своей области работы - и как можно развить такую ​​креативность. Мелисса Шиллинг, изучающая инновационную стратегию, выявила некоторые черты, присущие восьми основным новаторам в естествознании или технологиях : Бенджамин Франклин (1706–90), Томас Эдисон (1847–1931), Никола Тесла (1856–1943), Мария Склодовская Кюри ( 1867–1934), Дин Камен (1951 г.р.), Стив Джобс (1955–2011), Альберт Эйнштейн (1879–1955) и Илон Маск (1971 г.р.).

Шиллинг выбрала новаторов в естественных науках и технологиях, а не в других областях, потому что она нашла гораздо больше консенсуса по поводу важного вклада в естественные науки и технологии, чем, например, в искусство или музыка. Далее она ограничила набор людей, связанных с множеством инноваций. «Когда человек связан только с одним крупным изобретением, гораздо труднее понять, было ли изобретение вызвано личными характеристиками изобретателя или просто тем, что он оказался в нужном месте в нужное время».

восемь человек были чрезвычайно умны, но «этого недостаточно, чтобы сделать кого-то серийным прорывным новатором». Почти все эти новаторы продемонстрировали очень высокий уровень социальной отстраненности, или обособленности (заметным исключением был Бенджамин Франклин). «Их изоляция означала, что они были менее подвержены влиянию доминирующих идей и норм, а их чувство непринадлежности означало, что даже когда они подвергались воздействию доминирующих идей и норм, они часто были менее склонны принимать их». С раннего возраста все они проявляли крайнюю веру в свою способность преодолевать препятствия - то, что психология называет «самоэффективностью ".

». Большинство [из них, пишет Шиллинг], руководствовались идеализм, высшая цель, более важная, чем их собственный комфорт, репутация или семья. Никола Тесла хотел освободить человечество от труда с помощью неограниченной бесплатной энергии и достичь международного мира с помощью глобальной коммуникации. Илон Маск хочет решить мировые энергетические проблемы и колонизировать Марс. Бенджамин Франклин стремился к большей социальной гармонии и производительности через идеалы эгалитаризма, терпимости, трудолюбия, умеренности и милосердия. Марию Кюри вдохновил аргумент польского позитивизма о том, что Польша, находившаяся под властью царской России, могла быть сохранена только благодаря стремлению к образованию и техническому прогрессу всех поляков, включая женщины ".

Большинство инноваторов также работали и неустанно, потому что они нашли работу чрезвычайно полезным. Некоторые из них чрезвычайно высокую потребность достижения. Кроме того, многие, казалось, найти работу autotelic -rewarding для Само по себе. Удивительно большая часть новаторов-прорывов были самоучками - самоучками - и преуспели гораздо больше вне класса, чем внутри.

«Почти все прорывные инновации», Как пишет Шиллинг, «начинается с необычной идеи или с убеждений, которые расходятся с общепринятой точкой зрения.... Однако одних творческих идей почти никогда не бывает достаточно. У многих есть творческие идеи, даже блестящие. Но обычно нам не хватает времени, знаний, денег или мотивации, чтоб ы действовать в соответствии с этими идеями ». Как правило, трудно получить помощь других в реализации оригинальных идей, потому что идеи часто изначально трудно понять и оценить. Прорывные новаторы Шиллинга проявили необычайные усилия и настойчивость. Даже в этом случае, пишет Шиллинг, «оказаться в нужном месте в нужное время все еще имеет значение [ред]».

Лихенология

Когда швейцарский ботаник Саймон Швенденер обнаружил в 1860-х годах, что лишайники были симбиотическим партнерством между грибом и водорослью, его открытие в впервые встретил сопротивление со стороны научного сообщества.После его открытия, что гриб, который не может производить свою собственную пищу, обеспечивает структуру лишайника, а вклад водорослей заключается в фотосинтетическом производстве пищи, было обнаружено, что в некоторые лишайники цианобактерии обеспечивают пищу, а некоторые виды лишайников содержат оба вида водоросли и цианобактерии, а также гриб.

Натуралист-самоучка помог создать сдвиг парадигмы в изучении лишайников и, возможно, всех форм жизни, сделав что-то что люди делали в донаучные времена: выходили на природу и внимательно наблюдали. Его эссе о лишайниках в значительной степени игнорировались большинством исследователей, потому что у Говарда не было ученых степеней и потому что некоторые из его радикальных идей не подтверждаются точными данными.

Когда сказал Говард, у которого в то время не было среднего образования. Говард вспоминает о некоторых своих лихенологических идеях: «Он сказал, что я заблуждаюсь». В конце концов, Сприбилл сдал экзамен на соответствие средней школе и получил степень доктора философии. получил диплом лихенологии в Университете Граца в Австрии, и стал доцентом кафедры экологии и эволюции симбиоза в Университете Альберты. В июле 2016 года Сприбилл и его соавторы опубликовали новаторскую статью в Science, в которой выяснилось, что многие лишайники содержат второй гриб.

Сприбилль считает, что Говард оказал «огромное влияние на мое мышление. [Его эссе] дали мне право думать о лишайниках [неортодоксальным образом] и дали мне свободу мысли. увидеть образцы, которые я разработал в Бриории с моими соавторами. «Даже в этом случае» одной из самых трудных вещей было позволить себе непредвзято относиться к идее, что 150 лет литературы могли полностью упустил теоретическую возможность того, что в симбиозе лишайников может быть более одного грибкового партнера ». Сприбилл говорит, что акцент академических кругов на каноне того, что другие считают важным, по своей сути ограничивает.

Лидерство

В отличие от предыдущих исследований, показывающих, что более высокий интеллект способствует лучшим лидерам в различных сферах деятельности, более поздние исследования показывают, что в определенный момент более высокий IQ Десятилетия назад психолог Дин Саймонтон предположил, что слова блестящих лидеров могут пролететь над головами людей, их решения могут быть более сложными для реализации, а последователям может быть сложнее общаться с ними. Наконец, в июльском журнале Journal of Applied Psychology за июль 2017 г. он и двое его коллег опубликовали результаты фактических проверок гипотезы.

Обследовано 379 мужчин и женщин-руководителей бизнеса в 30 странах, включая банковское дело, розничную торговлю и технологии. Менеджеры прошли тесты на IQ - несовершенный, но надежный показатель эффективности во многих сферах - и каждый оценивался по стилю руководства и эффективности в среднем 8 сотрудниками. IQ положительно коррелировал с рейтингами эффективности лидерства, стратегией формированием, видением и рядом других характеристик - до определенного момента. Пик рейтинга составил около 120 баллов, что выше, чем у 80% офисных работников. Кроме того, рейтинги снизились. Исследователи предположили, что идеальный IQ может быть выше или ниже в различных сферах, в зависимости от того, какие технические или социальные навыки более ценны в данной рабочей культуре.

Психолог Пол Сакетт, не участвовал в исследовании комментирует: «Для меня правильной интерпретацией работы будет то, что она подчеркивает необходимость понять, что делают лидеры с высоким IQ, что приводит к снижению восприятия их последователями. лидеры с высоким IQ ». ведущий автор исследования, психолог Джон Антонакис предлагает лидерам использовать свой интеллект для создания творческих метафор, которые будут убеждать и вдохновлять другие. «Я думаю, что единственный способ, которым умный человек может надлежащим образом сигнализировать о своем интеллекте и при этом оставаться на связи с людьми, - говорит Антонакис, - это говорить харизматическими способами».

Социология науки

Специализация

Академическая специализация дает большие преимущества науке и технологиям за счет сосредоточения усилий на отдельных дисциплинах. Но чрезмерно узкая специализация может стать препятствием на пути продуктивного сотрудничества между традиционными дисциплинами.

В 2017 году в Манхэттене открылся Джеймс Харрис Саймонс, известный математик и основатель одного из крупнейших в мире хедж-фондов. Институт Флэтайрона, некоммерческое предприятие, целью которого является применение аналитических стратегий своего хедж-фонда к проектам, направленным на расширение знаний и помощь человечеству. Он создал вычислительные подразделения для исследований в области астрофизики, биологии и квантовой физики, а также междисциплинарный отдел для моделирования климата, который объединяет геологию, океанографию, атмосферные науки, биологию и климатологию.

последнее, четвертое подразделение Института Флэтайрон было вдохновлено презентацией для руководства Института в 2017 году Джоном Гротцингером, «биогеологом» из Калифорнийского технологического института, который объяснил проблемы моделирование климата. Гротцингер был специалистом по историческим изменениям климата, а именно по тому, что вызвало великое пермское вымирание, во время которого погибли практически все виды. Чтобы правильно оценить этот катаклизм, нужно было понять как летопись горных пород, так и состав океана, но геологи мало общались с физиками-океанографами. Самым лучшим результатом сотрудничества Гротцингера стал удачный обед с океанографом. Моделирование климата было по сути сложной проблемой, усугублявшейся структурными подразделениями академических кругов. «Если бы все это было под одной крышей... это могло бы [гораздо раньше] привести к крупному прорыву». Саймонс и его команда сочли презентацию Гротцингера убедительной, и Институт Флэтайрон решил создать свое четвертое и последнее вычислительное подразделение.

Наставничество

Социолог Харриет Цукерман в своем исследовании 1977 года. естественнонаучных лауреатов Нобелевской премии в Соединенных Штатах, был поражен тем фактом, что более половины (48) из 92 лауреатов, проводивших свои исследования в США к 1972 году, работали либо в качестве студентов, постдокторанты или младшие сотрудники старших нобелевских лауреатов. Кроме того, эти 48 будущих лауреатов работали под руководством 71 лауреата магистратуры.

Социальная вязкость гарантирует, что не каждый квалифицированный начинающий ученый получает доступ к наиболее продуктивным центрам научной мысли. Тем не менее, пишет Цукерман, «до некоторой степени перспективные студенты могут выбирать магистров, с которыми они будут работать, а магистры могут выбирать среди когорт студентов, которые приходят на учебу. Этот процесс двустороннего ассортативного отбора заметно работает среди ультра-элиты. Фактические и потенциальные члены этой элиты выбирают своих родителей-ученых, а вместе с тем и своих предков-ученых, точно так же, как позже они выбирают свое потомство ученых, а вместе с тем и потомков ученых ».

Цукерман пишет:« [T] он линии элитные ученики элитных мастеров, которые сами были элитными учениками, и так далее до бесконечности, часто уходят далеко в историю науки, задолго до 1900 года, когда [Альфред] Нобель открыл то, что сейчас составляет Международный Академия наук. В качестве примера многих длинных исторических цепочек элитных мастеров и учеников рассмотрим английского лауреата немецкого происхождения Ганса Кребса (1953), который прослеживает свою научную деятельность. [...] через своего учителя, лауреата 1931 года Отто Варбурга. Варбург учился у Эмиля Фис [c] ее [1852–1919], лауреата премии 1902 года в возрасте 50 лет, за три года до ее присуждения [в 1905 году] своему учителю, Адольф фон Байер [1835–1917], в возрасте 70 лет. Эта линия четырех Нобелевских мастеров и учеников имеет свои собственные донобелевские предки. Фон Байер был учеником Ф [ридрих] А [угуста] Кекуле [1829–96], чьи идеи структурных формул произвели революцию в органической химии, и который возможно, наиболее известен часто пересказываемой историей о том, как он натолкнулся на кольцевую структуру бензола во сне (1865). Сам Кекуле обучался у великого химика-органика Юстуса фон Либиха (1803–73), который учился в Сорбонне у магистра J [oseph] L [ouis] Gay-Lussac (1778–1850), сам когда-то был учеником Клода Луи Бертолле (1748–1822). Среди своих многочисленных институциональных и познавательных достижений Бертолле помог основать Политехническую школу, был научным советником Наполеона в Египте и, что более важно для наших целей здесь, работал с [Антуаном] Лавуазье [1743–94] над пересмотром стандартной системы химической номенклатуры."

Сотрудничество

Социолог Майкл П. Фаррелл изучал тесные творческие группы и пишет: «Большинство хрупких озарений, которые легли в основу нового видения, возникли не тогда, когда вся группа была вместе и не когда участники работали поодиночке, а когда они сотрудничали и репетировали друг другу в парах». Франсуа Жакоб, который вместе с Жаком Моно был пионером в изучении регуляции генов, отмечает, что к середине 20 века большинство исследований в области молекулярной биологии было проводится вдвоем. «Два лучше, чем один, чтобы придумывать теории и конструировать модели», - пишет Джейкоб. «Потому что, когда над проблемой работают два ума, идеи разлетаются все сильнее и быстрее. Они передаются от партнера к партнеру... И в этом процессе иллюзии быстрее исчезают в зародыше». По состоянию на 2018 год, за предыдущие 35 лет, около половины Нобелевских премий по физиологии и медицине было отправлено научным партнерствам. Джеймс Сомерс описывает замечательное партнерство между ведущими разработчиками программного обеспечения Google , Джеффом Дином и Санджаем Гемаватом.

. творческие начинания за пределами естественных наук и технологий ; Примеры: Моне и Ренуар в 1869 году совместное творение импрессионизма, Пабло Пикассо и Жоржа Брака - шестилетнее совместное творчество кубизма и коллаборации Джона Леннона и Пола Маккартни над песнями Beatles.. «Каждый, - пишет Джеймс Сомерс, - попадает в творческую колею, но два человека редко делают это одновременно».

То же самое высказал Фрэнсис Крик, член организации возможно, самый известный научный дуэт в истории, Фрэнсис Крик и Джеймс Уотсон, которые вместе обнаружили структуру генетического материала, ДНК. В конце телевизионного документального фильма PBS о Джеймсе Уотсоне в видеоролике Крик объясняет Уотсону, что их сотрудничество имело решающее значение для их открытия, потому что, когда один из них ошибался, другой исправлял его..

Политика

Большая наука

То, что было названо «Большая наука », возникло в Соединенных Штатах во время Второй мировой войны Манхэттенский проект, в результате которого было произведено первое в мире ядерное оружие ; а большая наука с тех пор связана с физикой, которая требует массивных ускорителей частиц. В биологии компания Big Science дебютировала в 1990 году с Проектом генома человека для секвенирования ДНК человека. В 2013 году нейробиология стала областью Большой науки, когда США объявили Инициативу BRAIN, а Европейский Союз объявил о Проект человеческого мозга. Крупные новые инициативы по исследованию мозга были также объявлены Израилем, Канадой, Австралией, Новой Зеландией, Японией и Китаем.

Ранее успешные проекты Большой науки приучили политиков, СМИ и общественность могла смотреть программы Большой науки с иногда некритичной поддержкой.

Инициатива BRAIN в США была вдохновлена ​​озабоченностью по поводу распространения и стоимости психических расстройств, а также энтузиазмом по поводу новых технологий манипулирования мозгом например оптогенетика. После нескольких неудачных попыток Национальный институт психического здоровья США позволил ученым, работающим в области мозга, определить Инициативу BRAIN, и это привело к амбициозной междисциплинарной программе по разработке новых технологических инструментов для лучшего мониторинга, измерения и моделирования. мозг. Конкуренция в исследованиях была обеспечена благодаря процессу экспертной оценки Национального института психического здоровья.

. В Европейском союзе проект «Человеческий мозг» Европейской комиссии получил более тяжелый старт, поскольку политические и экономические соображения затмевали вопросы, касающиеся выполнимости начальной научной программы Проекта, основанной главным образом на компьютерном моделировании нейронных цепей. Четыре года назад, в 2009 году, опасаясь того, что Европейский Союз еще больше отстанет от США в компьютерных и других технологиях, Европейский Союз начал создавать конкурс на проекты Большой науки, и первоначальная программа для Проекта человеческого мозга казалась подходящей. для европейской программы, которая может стать лидером в области передовых и новых технологий. Только в 2015 году, после того как более 800 европейских нейробиологов пригрозили бойкотировать общеевропейское сотрудничество, в проект Human Brain Project были внесены изменения, вытеснившие многие оригинальные политические и экономические соображения научными.

По состоянию на 2019 год, Европейский Союз Проект человеческого мозга не оправдал своего экстравагантного обещания.

Финансирование

Государственное финансирование

Натан Мирвольд, бывший технический директор Microsoft и основатель Microsoft Research, утверждает, что финансирование фундаментальной науки нельзя оставлять частному сектору - что «без государственных ресурсов фундаментальная наука остановится». Он отмечает, что Общая теория относительности Альберта Эйнштейна , опубликованная в 1915 году, не вырвалась из его мозга в момент эврики; он работал над этим в течение многих лет - наконец, доведенный до конца соперничеством с математиком Дэвидом Гильбертом. История почти любого известного научного открытия или технологического изобретения - лампочки, транзистора, ДНК, даже Интернета - показывает, что известные имена, которым приписывают прорыв, «были всего на несколько шагов впереди стаи конкурентов». Некоторые авторы и выборные должностные лица использовали этот феномен «параллельных инноваций », чтобы выступить против государственного финансирования фундаментальных исследований: они утверждают, что правительство должно предоставить компаниям финансирование необходимых им исследований.

Мирвольд пишет, что такие аргументы опасно ошибочны: без государственной поддержки большинство фундаментальных научных исследований никогда не будет. "Это наиболее очевидно верно для того вида чистых исследований, которые принесли... огромные интеллектуальные преимущества, но не прибыли, таких как работа, которая принесла нам бозон Хиггса, или понимание того, что сверхмассивный черная дыра находится в центре Млечного Пути, или открытие метановых морей на поверхности спутника Сатурна Титан. Исследовательские лаборатории компании раньше выполняли эту работу: экспериментальные доказательства Большого взрыва были обнаружены в ATT Bell Labs, в результате чего получил Нобелевскую премию. Теперь те времена прошли. "

Даже в таких прикладных областях, как материаловедение и информатика, пишет Мирвольд, «теперь компании понимают, что фундаментальные исследования - это форма благотворительности, поэтому они избегают этого». Ученые Bell Labs создали транзистор , но это изобретение принесло миллиарды долларов для Intel и Microsoft. Инженеры Xerox PARC изобрели современный графический пользовательский интерфейс, но больше всего прибыли Apple и Microsoft. Исследователи IBM первыми применили гигантское магнитосопротивление для увеличения емкости жесткого диска, но вскоре проиграли производство дисковых накопителей Seagate и Western Digital.

Исследователи компании теперь должны сосредоточиться на инновациях, которые могут быстро принести прибыль; в противном случае бюджет на исследования не мог быть оправдан для инвесторов компании. «Те, кто считает, что компании, ориентированные на прибыль, будут альтруистично платить за фундаментальную науку, которая приносит широкий спектр преимуществ - но в основном для других, а не для поколения, - наивны... Если правительство оставит это на усмотрение частный сектор оплачивал фундаментальные исследования, большая часть науки резко остановилась бы. То, что сохранилось, проводилось бы в основном в секрете из-за боязни передать следующая большая вещь для конкурента. "

Государственные инвестиции не менее важны в области биологических исследований. По словам Уильяма А. Хазелтина, бывшего профессора Гарвардской медицинской школы и основателя исследовательских отделов этого университета по проблемам рака и ВИЧ / СПИДа, первые попытки контролировать пандемию Covid-19 мешали правительства и промышленность повсюду, которые "перекрыли финансирование исследований коронавируса в 2006 году после того, как первая пандемия SARS [...] исчезла, и снова через несколько лет сразу после MERS [вспышки, также вызванной коронавирусом], когда казалось, что ее можно контролировать. [...] Разработка многообещающих препаратов против SARS и MERS, которые могли быть активными против SARS– CoV-2 [в случае пандемии Covid-19] также остался незавершенным из-за нехватки денег ». Хазелтин продолжает:

Из кризиса ВИЧ мы узнали, что важно иметь уже налаженные исследовательские программы. [Это были] более ранние исследования 1950-х, 1960-х и 1970-х годов, [которые] заложили основу для исследований ВИЧ / СПИДа. [В течение этих десятилетий правительство [отреагировало] на озабоченность общественности, резко увеличив федеральное финансирование исследований рака [...]. Эти усилия [привели] к одобрению Конгрессом Национального закона о раке президента Ричарда Никсона в 1971 году. Это [создало] науку, необходимую для выявления и понимания ВИЧ в 1980-х годах., хотя, конечно, никто не знал, что это будет расплата.

В 1980-е годы администрация Рейгана не хотела говорить о СПИДе или выделять большие средства на исследования в области ВИЧ. [Но как только появилась новость о том, что актер Рок Хадсон серьезно болен СПИДом, [...] $ 320 миллионов [были добавлены] в бюджет 1986 финансового года на исследования СПИДа. [...] Я помогал [...] разработать эту первую финансируемую Конгрессом программу исследований СПИДа с Энтони Фаучи, доктором, который сейчас возглавляет [в США] борьбу с COVID – 19. [...]

[Набор] инструментов для вирусных и фармацевтических исследований значительно улучшился за последние 36 лет с момента открытия ВИЧ. То, что раньше занимало пять или десять лет в 1980-х и 1990-х, во многих случаях теперь может быть выполнено за пять или десять месяцев. Мы можем быстро идентифицировать и синтезировать химические вещества, чтобы предсказать, какие лекарства будут эффективными. Мы можем сделать криоэлектронную микроскопию, чтобы исследовать структуры вирусов и моделировать межмолекулярные взаимодействия за считанные недели - на что раньше уходили годы. Урок состоит в том, чтобы никогда не терять бдительность, когда речь идет о финансировании антивирусных исследований. У нас не было бы надежды победить COVID-19, если бы не успехи в молекулярной биологии, достигнутые нами во время предыдущих вирусных битв. То, что мы узнаем на этот раз, поможет нам [...] во время следующей пандемии, но мы должны продолжать поступать деньги.

Частное финансирование

Дополнительную точку зрения на финансирование научных исследований дает Д.Т. Макс, пишет о Flatiron Institute, вычислительном центре, созданном в 2017 году на Манхэттене для оказания ученым математической помощи. Институт Флэтайрон был основан Джеймсом Харрисом Саймонсом, математиком, который использовал математические алгоритмы, чтобы стать миллиардером с Уолл-Стрит. В Институте есть три вычислительных отдела, посвященных соответственно астрофизике, биологии и квантовой физике, а четвертый отдел работает над моделированием климата, который будет включать интерфейсы геологии, океанографии, атмосферных наук, биологии и климатологии.

The Flatiron Institute является частью тенденции в науке к исследованиям, финансируемым из частных источников. В Соединенных Штатах фундаментальная наука традиционно финансируется университетами или государством, но частные институты часто работают быстрее и более целенаправленно. С 1990-х годов, когда Кремниевая долина начала производить миллиардеров, в США возникли частные институты. В 1997 году Ларри Эллисон основал Медицинский фонд Эллисона для изучения биологии. старения. В 2003 году Пол Аллен основал Институт мозговых исследований Аллена. В 2010 Эрик Шмидт основал Институт океана Шмидта.

Эти институты сделали много хорошего, отчасти за счет предоставления альтернатив более жестким системам. Но частные фонды тоже имеют обязательства. Состоятельные благотворители обычно направляют свои средства на личный энтузиазм. Фонды не облагаются налогом; большая часть денег, которые их поддерживают, иначе пошла бы в правительство.

Предубеждения в отношении финансирования

Джон П.А. Иоаннидис, из Медицинской школы Стэнфордского университета, пишет, что «появляется все больше свидетельств того, что некоторые методы, которыми мы проводим, оцениваем, сообщаем и распространяем исследования, совершенно неэффективны. Серия статей в 2014 году в The Lancet... по оценкам, 85 процентов инвестиций в биомедицинские исследования тратятся впустую. Многие другие дисциплины имеют аналогичные проблемы ». Иоаннидис выявляет некоторые предубеждения в отношении финансирования науки, которые подрывают эффективность научного предприятия, и предлагает решения:

Финансирование слишком малого числа ученых: «[M] большой успех [в научных исследованиях] во многом является результатом удачи, поскольку ну и упорный труд. Исследователи, пользующиеся огромным финансированием, не обязательно являются настоящими суперзвездами; они могут просто иметь лучшие связи ». Решения: «Используйте лотерею, чтобы решить, какие заявки на гранты финансировать (возможно, после того, как они пройдут базовую проверку).... Переведите... средства от старших сотрудников к более молодым исследователям... "

Никакой награды за прозрачность :« Многие научные протоколы, методы анализа, вычислительные процессы и данные непрозрачны. [M] любые основные выводы не могут быть воспроизведены Это касается двух из трех ведущих статей по психологии, одной из трех ведущих статей по экспериментальной экономике и более 75 процентов ведущих статей, определяющих новые мишени для лечения рака. [Ученые] не получают вознаграждения за то, что делятся своими методами ». Решения: «Создайте лучшую инфраструктуру для обеспечения прозрачности, открытости и обмена. Сделайте прозрачность предпосылкой для финансирования. [P] ссылочно нанимайте, продвигайте или удерживайте... поборников прозрачности».

Никаких поощрений для Репликация : Репликация необходима для научного метода. Тем не менее, находясь под давлением с целью создания новых открытий, исследователи, как правило, не имеют большого стимула и большого контраргумента, чтобы попытаться воспроизвести результаты предыдущих исследований. Решения: «Финансирующие агентства должны платить за исследования по тиражированию. Продвижение ученых должно основываться не только на их открытиях, но и на их послужном списке репликации».

Нет финансирования для молодых ученых: «Вернер Гейзенберг, Альберт Эйнштейн, Поль Дирак и Вольфганг Паули внесли наибольший вклад в свои 25 лет ». Но средний возраст ученых-биомедиков, получающих первый крупный грант, составляет 46 лет. Средний возраст профессора в США - 55 лет. Решения: «Большую часть финансирования следует выделять молодым исследователям. Университеты должны попытаться изменить старение распределение преподавательского состава за счет найма большего количества молодых исследователей ».

Предвзятые источники финансирования:« Большая часть финансирования исследований и разработок в США поступает не от правительства, а из частных коммерческих источников, вызывающие неизбежные конфликты интересов и давление с целью достижения результатов, благоприятных для спонсора ". Решения: «Ограничьте или даже запретите финансирование, которое имеет явный конфликт интересов. Журналы не должны принимать исследования с такими конфликтами. Для менее заметных конфликтов, как минимум, обеспечить прозрачное и полное раскрытие информации».

Финансирование неправильных областей: "Хорошо финансируемые области привлекают больше ученых для работы на них, что увеличивает их лоббистский охват, разжигая порочный круг. Некоторые укоренившиеся области поглощают огромное финансирование, даже если они явно продемонстрировали ограниченный доход или неисправимые недостатки ". Решения: «Независимая, беспристрастная оценка результатов необходима для обильно финансируемых областей. Следует выделять больше средств для новых областей и областей с высоким риском. Следует поощрять исследователей к переключению областей, тогда как в настоящее время они заинтересованы в том, чтобы сосредоточиться на одной области. "

Недостаточно расходов: военный бюджет США (886 миллиардов долларов) в 24 раза превышает бюджет Национальных институтов здравоохранения (37 миллиардов долларов). «Инвестиции в науку приносят пользу обществу в целом, но попытки убедить общественность часто усугубляют ситуацию, когда научные лидеры с благими намерениями обещают невозможное, такое как быстрое устранение всех видов рака или болезни Альцгеймера ». Решения: «Нам необходимо сообщить, как используется финансирование науки, сделав процесс науки более понятным, включая количество ученых, необходимое для достижения крупных достижений... Мы также представим более убедительные аргументы в пользу науки, если сможем показать, что мы делаем работу трудно на улучшение, как мы управляем его «

Награждения большими тратит:».. Найм, продвижение и владение решение в первую очередь опирается на способности исследователя, чтобы обеспечить высокий уровень финансирования Но расходы на проект не обязательно соотносятся с его важностью. Такая структура вознаграждения выбирается в основном для политически подкованных менеджеров, которые знают, как поглощать деньги ». Решения: «Мы должны вознаграждать ученых за высококачественную работу, воспроизводимость и социальную ценность, а не за обеспечение финансирования. Отличные исследования можно проводить с минимальным финансированием или без него, кроме выделенного времени. Учреждения должны выделять это время и уважать ученых, которые могут делать большие успехи. работать, не тратя кучу денег ».

Отсутствие финансирования для идей с высоким уровнем риска:« Давление о том, что деньги налогоплательщиков «потрачены не зря», вынуждает государственных спонсоров поддерживать проекты, которые, скорее всего, окупятся с положительным результатом, даже если более рискованные проекты могут привести к более важным, но менее уверенным успехам. Промышленность также избегает инвестирования в проекты с высоким риском... Инновации чрезвычайно сложно, если не невозможно, предсказать... "Решения: «Финансируйте выдающихся ученых, а не проекты, и дайте им свободу проводить исследования по своему усмотрению. Некоторые учреждения, такие как Медицинский институт Ховарда Хьюза, уже успешно используют эту модель». Необходимо довести до сведения общественности и политиков, что наука - это совокупное вложение, что никто не может заранее знать, какие проекты будут успешными, и что об успехе следует судить по общей повестке дня, а не по отдельному эксперименту или результату.

Отсутствие достоверных данных: «Имеются относительно ограниченные данные о том, какие научные методы работают лучше всего. Нам нужны дополнительные исследования в области исследований ('мета-исследование '), чтобы понять, как лучше всего работать, оценивать, анализировать, распространять и поощрять науку ». Решения: «Мы должны инвестировать в изучение того, как получить лучшую науку и как выбирать и вознаграждать лучших ученых».

Разнообразие

Наоми Орескес, профессор истории науки в Гарвардском университете пишет о желательности разнообразия в биографии ученых.

История науки изобилует [...] случаями женоненавистничества, предубеждений и предвзятости. На протяжении веков биологи продвигали ложные теории женской неполноценности, а научные учреждения обычно запрещали участие женщин. Историк науки [...] Маргарет Росситер задокументировала, как в середине XIX века женщины-ученые создали свои собственные научные общества, чтобы компенсировать отказ своих коллег-мужчин признать их работу. заполнили целый том историями женщин, которые должны были быть удостоены Нобелевской премии за работу, которую они выполняли в сотрудничестве с коллегами-мужчинами или, что еще хуже, которую они украли. [...] Расовая предвзятость была не менее пагубной, чем гендерная предвзятость ; в конце концов, именно ученые кодифицировали концепцию расы как биологическую категорию, которая была не просто описательной, но и иерархической.

[...] [C] ognitive наука показывает, что люди склонны к предвзятости, неправильному восприятию, мотивированному рассуждению и другим интеллектуальным ошибкам. Поскольку рассуждать медленно и сложно, мы полагаемся на эвристику - интеллектуальные сокращения, которые часто работают, но иногда совершенно не работают. (Утомительный пример - вера в то, что мужчины в целом лучше женщин в математике.) [...]

[...] Наука - это коллективное усилие, и лучше всего оно работает, когда научные сообщества разнообразный. [Г] гетерогенные сообщества с большей вероятностью, чем гомогенные, смогут выявить слепые пятна и исправить их. Наука не исправляет сама себя; ученые поправляют друг друга с помощью критического допроса. И это означает, что вы должны быть готовы подвергать сомнению не только утверждения о внешнем мире, но и утверждения о собственных методах и процессах [ученых].

Сексуальные предубеждения

Клэр Помрой, президент Фонда Ласкера, посвященный продвижению медицинских исследований, указывает, что женщины-ученые по-прежнему подвергаются дискриминации в профессиональном плане.

Хотя процент докторских степеней, присуждаемых женщинам в естественных науках в Соединенных Штатах, увеличился с 15 до 52 процентов в период с 1969 по 2009 год, только треть доцентов и менее одной пятой профессоров биологии- в смежных областях в 2009 году были женщины. Женщины составляют лишь 15 процентов постоянных заведующих кафедрами в медицинских школах и едва ли 16 процентов деканов медицинских школ.

Проблема заключается в культуре бессознательного предвзятого отношения, которое заставляет многих женщин чувствовать себя деморализованными и маргинализованными. В одном исследовании преподавателям естественных наук были предоставлены идентичные резюме, в которых имена и пол двух абитуриентов поменялись местами; преподаватели мужского и женского пола сочли кандидата мужского пола более компетентным и предложили ему более высокую зарплату.

Бессознательная предвзятость также проявляется как "микронадения" в отношении женщин-ученых : предположительно незначительное сексистское шутки и оскорбления, которые накапливаются с годами и подрывают уверенность и амбиции. Клэр Помрой пишет: «Каждый раз предполагается, что единственная женщина в лабораторной группе будет играть роль записывающего секретаря, каждый раз, когда в мужском туалете между сессиями конференции дорабатывается план исследования, каждый раз, когда женщину не приглашают пойти. выпить пива после пленарной лекции в ток-шоп, ущерб усиливается ».

« Когда я говорю с группами женщин-ученых, - пишет Померой, - я часто спрашиваю их, были ли они когда-нибудь в встреча, на которой они сделали рекомендацию, проигнорировали ее, а затем услышали, как мужчина получил похвалу и поддержку за то, что высказал то же самое несколько минут спустя. Каждый раз, когда большинство женщин в аудитории поднимают руки. Микронасадки особенно разрушительны, когда они приходят от старшеклассника учителя естествознания, наставника колледжа , декана университета или члена научной элиты, удостоенного престижной награды - тех самых людей, которые должны вдохновлять и поддерживать новое поколение ученых ".

Sexua l домогательства

Сексуальные домогательства более распространены в академических кругах, чем в любом другом социальном секторе, кроме вооруженных сил. В отчете Национальных академий наук, инженерии и медицины от июня 2018 года говорится, что сексуальные домогательства причиняют вред людям, сокращают круг научных талантов и в конечном итоге наносят ущерб целостности науки.

Паула Джонсон, сопредседатель комитета, составившего отчет, описывает некоторые меры по предотвращению сексуальных домогательств в науке. Один из них - заменить индивидуальное наставничество обучаемых на групповое наставничество и отделить наставнические отношения от финансовой зависимости обучаемого наставника. Другой способ - запретить использование соглашений о конфиденциальности в связи со случаями домогательств.

Новый подход к сообщению о сексуальных домогательствах, получивший название Callisto, принятый учреждением высшее образование, позволяет потерпевшим записывать случаи сексуального домогательства с отметкой даты без фактического сообщения о них. Эта программа позволяет людям видеть, записывать ли другие случаи домогательств со стороны одного и того же человека, и делиться информацией анонимно.

Сдерживающие стереотипы

Психолог Андрей Цимпиан и философия профессор Сара-Джейн Лесли предложила теорию, объясняющую, почему американские женщины и афроамериканцы часто неуверенно удерживаются от стремления в акустической области из-за неуместного акцента на гении. Симпиан и Лесли заметили, что их соответствующие месторождения похожи по своей сути, но придерживаются разных взглядов на то, что важно для успеха. Философы гораздо больше, чем психологи, ценят тип людей: «блестящая суперзвезду» с исключительным умом. Психологи склонны считать, что корифеи в психологии достижения достижения своих позиций за счет напряженной работы и опыта. В 2015 году на долю женщин приходилось менее 30% докторских степеней по философии; Афроамериканцы составили только 1% докторов философии. Психология, с другой стороны, смогла привлечь женщин (72% докторов психологических наук в 2015 году) и афроамериканцев (6% докторов психологических наук).

Раннее понимание этих различий было предоставлено Кимпиану и Лесли психологом Кэрол Двек. Она и ее коллеги показали, что убеждения человека в отношении способностей имеют большое значение для его окончательного успеха. Человек, который считает талантой чертой, мотивирован «придержать эту способность» и избежать ошибок. Напротив, человек, который придерживается «установки на рост », видит свои текущие способности как незавершенную работу: для такого человека ошибки являются не обвинением, а ценным сигналом, указывающими на то, какие из его навыков нуждаются в работе. Симпиан, Лесли и их сотрудники проверили гипотезу о том, что отношение к «гениальности» и недопустимости совершения ошибок в различных академических областях может относительную привлекательность этих областей для американских женщин и афроамериканцев. Они сделали это, связавшись с академическими профессионалами из широкого круга дисциплин и спросив их, считают ли они, что для успеха в их области требуется какая-то форма высшего интеллектуального таланта. Ответы, полученные от почти 2000 в 30 областях, соответствовали ученым распределению ожидали Симпиан и Лесли: области, в которых больше внимания уделялось блестящим знаниям, также давали меньше докторских степенейм и афроамериканцам. Доля женщин и афроамериканских докторов философии в области психологии, например, была выше, чем параллельные пропорции в философии, математике или физике.

Дальнейшее исследование показало, что неакадемические ученые разделяют представления о том, в каких областях требуют блеска. Знакомство с этими идеями дома или в школе может оттолкнуть молодых членов стереотипных групп от продолжения определенной карьеры, например, в области естественных наук или инженерии. Чтобы исследовать это, Симпиан и Лесли задали сотням пяти-, шести- и семилетних мальчиков и девочек вопросов, которые измеряли, что они «действительно, действительно умные» (то есть «блестящие») со своим полом. Результаты, опубликованные в январе 2017 года в Science, согласуются с научной литературой по раннему усвоению половых стереотипов. Пятилетние мальчики и девочки не показали разницы в самооценке; но к шести годам девочки стали реже думать, что девочки действительно очень умны. Затем авторы познакомили другую группу пяти-, шести- и семилетних детей с незнакомыми играми, которые авторы описали как «действительно очень умных детей». Сравнение интереса мальчиков и девочек к этим занятиям в каждом возрасте лет, но значительно больший интерес у мальчиков в возрасте и семи лет - именно в том возрасте, когда возраст стереотипы.

Кимпиан и Лесли делают вывод. что, необходимо обязательное в обществе стереотипы, которые изображают [гений или талант] как [для академического успеха], могут напрасно обескураживать талантливых стереотипных групповых ».

Академический снобизм

В степени как результат растущей астроном и популяризатор Карл Саган62>, создатель сериала 1980 PBS TV Cosmos, стал объектом насмешек со стороны коллег-ученых и потерпел неудачу получить должность в Гарвардском университете в 1960-х годах и член в Национальной академии наук в 1990-х. одноименный «эффект Сагана» сохраняется: как группа, ученые по-прежнему отговаривают отдельных исследователей от взаимодействия с общественностью, если они уже не являются известными старшими исследователями.

Действие эффекта Сагана лишает полного набора знаний, необходимых для принятия решений по сложным решениям, включая генную инженерию, изменение климата и альтернативы энергии. Меньшее количество научных голосов означает меньше аргументов для противодействия антинаучным или псевдонаучным дискуссиям. Эффект Сагана также создает ложное впечатление о том, что наука - это прерогатива белых мужчин старшего возраста (которые доминируют в высших рядах), тем самым отталкивая женщин и представителей меньшинств от выбора научной карьеры.

Ряд факторов способствует тому, что Долговечность эффекта Сагана. В разгар научной революции в 17 веке многие исследователи последовали примеру Исаака Ньютона, который посвятил себя физике и математике и никогда не женился. Эти рассматриваются как чистые искатели истины, которые не отвлекали более приземленные проблемы. Точно так же сегодня все, что отвлекает ученых от их исследований, например, хобби или участие в публичных дебатах, может подорвать их авторитет как исследователей.

Еще одним, более прозаическим фактором стойкости эффект Сагана может быть профессиональным ревность.

того, похоже, есть некоторые признаки, что взаимодействие с остальным обществом становится менее опасным для карьеры в науке. Сейчас у многих людей есть аккаунты социальных сетей, как раньше, так уж необычно, как раньше. Более того, как источники финансирования стагнируют, выход на биржу иногда приводит к появлению новых, нетрадиционных потоков финансирования. Некоторые учреждения, такие как Университет Эмори и Массачусетский технологический институт, возможно, начали ценить информационно-пропагандистскую деятельность в области академической деятельности в дополнение к традиционным функциям исследования, обучения и администрация. Национальный научный фонд, являющийся исключительным среди федеральных финансовых агентств, теперь выступает за популяризацию.

Институциональный снобизм

Подобно инфекционными заболеваниями, идеи в академия заразительны. Но почему некоторые идеи обеспечивают широкое распространение, в то время как столь же хорошие были в относительной безвестности, неясно. Команда специалистов по информатике использовала эпидемиологическую модель для моделирования, как идеи переходят из одного учебного заведения в другое. Результаты, основанные на моделях, опубликованные в октябре 2018 года, показывают, что идеи, исходящие из престижных институтов, вызывают более серьезные «эпидемии», чем столь же хорошие идеи из известных источников. Это открытие показывает большую слабость в том, как делается наука. Многие высококвалифицированные люди с хорошими идеями не получают должностей в самых престижных учреждениях; многие хорошие работы, опубликованные другими учеными и учеными, упускаются из виду другими учеными и учеными, потому что они не обращают внимание.

См. также науки

Примечания

Ссылки

Библиография

Дополнительная литература

Внешние ссылки

Последняя правка сделана 2021-05-28 05:35:34
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте