Scientific.ru
Обозрение Сергея Попова

28.08.2006. Вся наука наша прикладная


Науку принято делить на прикладную и фундаментальную. С одной стороны, польза первой редко ставится под сомнение. С другой стороны, есть много рассуждений на тему практической пользы и от фундаментальной науки. Не вдаваясь в вопрос о пользе фундаментальной науки, я хочу здесь порассуждать на тему психологии ученых, работающих в области фундаментальных иследований, пытаясь показать, что отличий от прикладников у них не так уж много. Мое утверждение сводится к тому, что даже самый-самый "фундаментальщик" по многим параметрам, в первую очередь по подходу к выбору задач, не слишком отличается от прикладника. Для профессиональных ученых многое ниже может показаться тривиальным, тем не менее представляется, что для более широкой публики эта записка может быть интересна.

Основная идея этого текста состоит в том, что выбирая конкретную задачу, формулируя ее, ученый так или иначе прикидывает, к чему полученный результат может быть приложим. Вся разница с прикладной наукой состоит в том, что, во-первых, в момент постановки задачи не очевидна непосредственная приложимость результата, она лишь вероятна, во-вторых, как правило под приложимостью понимается приложимость к другим работам или результатам в рамках фундаментальной науки. Т.о. занятие фундаментальной наукой сейчас не является удовлетворением собственного любопытства за счет государства. Можно лишь говорить об удовлетворении любопытства научного сообщества (или его заметной части), но не индивидуального исследователя. Лишь крайне-крайне редко можно увидеть работы (мы не говорим о слабых, никчемных и т.п. результатах), которые интересны лишь их авторам. Такие задачи обычно просто не ставятся.

Общаясь с журналистами или любителями науки, часто можно услышать хорошо поставленные вопросы, на которые у науки нет четкого проработанного ответа. Такая ситуация вызывает удивление у спрашивающего: "Как? Это же так интересно, а вы не знаете и не пытаетесь разобраться!" Ответа нет во многом потому, что задача сложная и никогда не ставилась, поскольку ситуация, являющаяся основой вопроса, в природе или ЗАВЕДОМО не реализуется, или, по крайней мере, не актуальна с точки зрения современных исследований (в том числе и с учетом видимой преспективы). Поэтому такие задачи не представляют "практического" интереса для научного сообщества. "Прикладной" характер фундаментальной науки приводит к тому, что такие задачи, если их решение требует значительных усилий, как правило не рассматриваются ввиду их "бесполезности".

Можно попробовать привести несколько примеров. Они сводятся к разным (зачастую очень интересным) "а что, если...?" Скажем, известно, что в нашей вселенной нет больших областей, занятых антивеществом. Однако в рамках некоторых моделей мультиверсов можно предположить, что в других вселенных такая ситуация возможна. Тогда хорошо поставленным вопросом был бы такой: как выглядит спектр реликтового фона во вселенной, в которой есть такие области. Это непростая задача и она совершенно неприложима к нашей вселенной, поэтому неудивительно, что ее, насколько мне известно, никто не ставил. Другим примером может быть поведение твердого стержня космологических размеров. Реализация "рельса" длиной 10 миллиардов световых лет невозможна. Кроме того, решение такой задачи очень нетривиально. Т.о, неудивительно, что над ее решением никто активно не работает, ибо хватает сложных, интересных и, что важно, АКТУАЛЬНЫХ задач.

Можно сказать, что работа ученого-фундаментальщика во многом определяется "прикладными" установками. Этот момент зачастую невиден или непонятен стороннему наблюдателю. Казалось бы, если мы говорим о работах на переднем крае, то там теоретики постоянно строят великое множество теорий, хотя в итоге правильной должна оказаться какая-то одна. Т.е., со стороны создается впечатление, что большая часть работы просто пойдет в урну. Это не совсем так. Ученые могут строить теории, понимая, что они ИМЕЮТ ШАНС (и даже очень большой) оказаться неверными, но они также имеют шанс оказаться верными, или, по крайней мере, они могут оказаться полезными для развития других подходов. Выбор развиваемой модели определяется вполне практическими соображениями, связанными с современными проблемами, существующими в данной области науки.

Психология современного ученого не так уж сильно отличается от психологии большинства современников. "I am a material girl living in a material world". Здоровый консерватизм науки прекрасно уживается с реализмом и некоторой приземленностью современного общества. Этому обществу не близки и не понятны мотивы, следуя которым буддийские монахи стирают мандалу после ее завершения. Точно так же современному ученому обычно непонятно зачем решать сложную задачу, которая не интересна в контексте современного состояния соответствующей области исследования, а соответственно ее практически невозможно будет опубликовать. Ведь рецензенты и редактора могут просто не пропустить работу, непредставляющую интереса для сообщества. Решенная задача должна иметь свое место в общей картине, кроме того результат нужно донести до максимального числа заинтересованных коллег и придать ему возможно более высокий статус, т.е. обычно итогом работы должна стать статья в журнале с высоким импакт-фактором (хотя в некоторых областях ситуация несколько отличается благодаря существованию интернет-архивов, пользующихся огромной популярностью, но отличие это не принципиально для данного обсуждения).

Поскольку важно, чтобы теория была хотя бы потенциально фальсифицируема, то рассматривают выводы, которые можно проверить прямо сейчас или в относительно недалеком будущем. Поэтому параметры существующих или разрабатываемых экспериментальных установок оказывают большое влияние на постановку конкретных задач теоретиками. Вряд ли кто-то будет проводить сложный расчет, если проверить полученное предсказание экспериментально можно будет лишь через сотни лет.

Наконец есть и совсем уж материальные стимулы: гранты, позиции и т.д. Вряд ли кто-то будет финансировать проекты, которые не предполагают получение "практического" результата хотя бы в рамках самой фундаментальной науки. Для удачного прохождения заявки на грант нужно четко объяснить чем задача интересна и для чего она нужна. Для получения позиции часто важно иметь хорошую цитируемость. Последняя растет только, если результат непосредственно востребован, т.е. если коллеги его активно применяют. Т.о., чем более "прикладным" оказался результат, тем выше будет цитируемость статьи, в которой он был опубликован.

"Практический" характер фундаментальной науки проявляется также в том, что любую идею стремятся довести до публикации, если это возможно, а для этого необходимо, как правило, провести расчеты, которые позволят увязать идею с данными наблюдений или экспериментов, или хотя бы ввести ее в контекст других теоретических исследований. Т.е. наглядно продемонстрировать "практическую значимость" идеи.

В России весь этот "прагматизм" не столь развит. В первую очередь это происходит из-за слабой интегрированности российской науки в мировую. Во вторую очередь надо упомянуть неразвитости системы, подстегивающей исследователя к достижению определенного "практического" результата. Наконец, действует психология типа "а что вы хотите за такую зарплату?". Учитывая эффективность существующей в мире тенденции к "практическому" характеру фундаментальной науки остается только пожалеть, что у нас она несколько меньше, чем могла бы быть. Грамотный учет даже простых формальных критериев, характеризующих работу ученого, должен помочь улучшить ситуацию, поскольку нужда во внешних стимулах достаточно очевидна.

В заключение, скажу, что такая ситуация представляется мне совершенно нормальной. Она отражает тот факт, что наука сейчас реально развивается, реально прогрессирует, и ученые находят достаточно мотивации при решении "реальных" задач. Кроме того, ученых просто много. И, учитывая, что некоторый резерв времени на "сумасшедшие идеи" у каждого ученого всегда есть, можно надеяться, что важные проблем все равно не будут пропущены, даже если их актуальность в настоящее время далеко не очевидна.

Обсудить на форуме

Архив обозрений