Машина знаний. Как неразумные идеи создали современную науку (страница 6)
Чтобы получить необходимые данные, ученым, работающим над проектом Gravity Probe B, нужно было отследить изменения вращения гироскопов порядка одной стотысячной градуса в год, то есть обнаружить, что для полного поворота ротора нужно 36 миллионов лет. Столь ничтожное смещение могло иметь научное значение только при наличии множества конкретных гипотез, которые это смещение должны были подтвердить или опровергнуть. Но если хотя бы в одну из гипотез закралась ошибка, сотни трудоемких и дорогостоящих измерений оказались бы бесполезны.
К тому времени, когда Данидинский эксперимент в Новой Зеландии завершится, о здоровье человека уже будет известно гораздо больше из других источников. Таким образом, любой проект существует под угрозой вероятности того, что информация о какой-то ранее неизвестной решающей переменной была случайно проигнорирована или что какая-то переменная, которую полагали решающей, на самом деле не значима – как это произошло с первым длительным исследованием Льюиса Термена. Это было генетическое исследование гениальности, в рамках которого выдвинута гипотеза о существовании тесной связи между IQ и гениальностью – гипотеза, спустя несколько десятилетий признанная совершенно несостоятельной. Таким образом тщательное изучение вьюрков, проведенное Грантами, вполне могло закончиться тем, что не обнаружено было бы даже интересных закономерностей изменения популяции, не говоря уже о возникновении нового вида; их каторжный труд и лишения оказались бы в этом случае совершенно бесполезны.
То же самое верно и для научных исследований, проводящихся в гораздо более скромных масштабах. В рамках среднестатистического физического эксперимента могут потребоваться годы только на то, чтобы заставить устройство работать должным образом; в когнитивной психологии, медицине или биологии может уйти примерно столько же на проведение пилотных исследований и отработку экспериментальных методов в поисках чего-то, что позволит получить заметный результат.
Геохимик и биолог Хоуп Джарен провела лето в Колорадо, наблюдая за цветением каркасов. Исследование, проведенное ею в рамках защиты докторской диссертации в Калифорнийском университете в Беркли, состояло в том, чтобы определить влияние температуры и химического состава воды на плоды. Но деревья в том году не зацвели, и плодов попросту не было. Лето Джарен было потрачено впустую. Хоуп спросила у флегматичного местного жителя, почему деревья не цветут. Он ответил: «Иногда так бывает». Ей оставалось только сесть в машину и поехать обратно в Калифорнию.
Но даже когда техника не дает сбоев, а статистические данные удается получить в достаточном количестве, результаты, как правило, касаются какого-то непонятного частного вопроса – строения семенной коробочки растения; времени, необходимого для реакции на надуманный визуальный стимул; образца яркого и темного, созданного пересекающимися лучами света, ценность которого полностью зависит от значения, приобретаемого им в более обширной теоретической структуре. Но что, если предположения, положенные в основу теории, были ошибочными? Некоторые тратят годы работы, годы жизни на подготовку эксперимента, который в первые же секунды разрушает своими результатами всю тщательно продуманную теорию.
Как следствие, перед наукой стоит проблема мотивации. И она состоит не в том, чтобы мотивировать студентов становиться учеными – на это есть много причин, и не в последнюю очередь – жажда открытий как таковая. Проблема не в том, чтобы мотивировать ученых ежедневно приходить в лабораторию – им за это платят – или проводить наблюдения, опыты и замеры, когда они уже находятся в лаборатории: это входит в их стандартные должностные инструкции. Проблема мотивации касается в первую очередь неподдельной и продолжительной увлеченности своим делом, с которой должны проводиться эмпирические испытания, чтобы вклад в науку, достигающийся сотнями опытов, оказался действительно ценным.