Галилей и Ньютон использовали эксперименты и наблюдения для проверки и
дей об объектах и движении, открывая эру поразительного научного прогре
сса: Ньютон разработал теорию, которая выдержала все испытания, доступны
е на тот день. Их метод специально произведённого испытания уничтожил ид
еи, которые отклонялись слишком далеко от правды, включая идеи, которые п
оявились, чтобы апеллировать к наивному человеческому уму.
Эта тенденция продолжилась. Дальнейшее варьирование и испытания побуд
или дальнейшее развитие научных идей, при этом получались некоторые, выг
лядящие столь же причудливо как изменяющееся время и изогнутое простра
нство относительности, или вероятностные волновые функции квантовой м
еханики. Даже биология отбросила особую жизненную силу, которая предпол
агалась ранними биологами, открывая вместо неё тщательно устроенные си
стемы невидимо маленьких молекулярных машин. Идеи, казавшиеся истинным
и (или близкими к истине) снова и снова оказывались ложными или не всеобъе
млющими. Истинные и выглядящие истинными оказывались также различными
как автомобили и холодильники.
В физических науках идеи развивались при нескольких основных правилах
отбора. Сначала, ученые отбрасывают идеи, у которых нет проверяемых посл
едствий; таким образом они предохраняют свои головы от засорения беспол
езными паразитами. Во-вторых, ученые ищут замену идеям, которые не подтве
рждаются испытаниями. Наконец, ученые ищут идеи, которые создают возможн
о самый широкий диапазон точных предсказаний. Закон гравитации, наприме
р, описывает падение камня, орбиты планет, и завихрения галактик и делает
точные предсказания, которые делают его широко открытым для опровержен
ия. Его широта и точность аналогично дают ему широкую полезность, помога
я инженерам и конструировать мосты, и планировать космические полёты.
Научное сообщество обеспечивает среду, в которой мимы распространяютс
я, подталкиваемые конкуренцией и проверяемые на то, чтобы они развивалис
ь в направлении увеличения возможностей и точности. Согласие о важности
проверки теорий объединяет научное сообщество при жестоких противореч
иях между самими теориями.
Неточное, ограниченное свидетельство никогда не может доказывать точн
ую, общую теорию (как это показал Хьюм), но оно может опровергать некоторые
теории, помогая тем самым ученым среди них выбирать. Подобно другим эвол
юционным процессам, наука создает нечто положительное (увеличивающиес
я запасы полезных теорий) посредством двойного отрицания (опровержения
неправильных теорий). Центральная роль отрицательного свидетельства о
твечает за некоторые умственные расстройства, вызванные наукой: как сре
дство опровержения, оно может искоренить любимые убеждения, оставляя пс
ихологический вакуум, который оно не обязательно заполняет.
По практическим меркам, конечно, много научного знания Ц твердое как ск
ала, уроненная вам на ногу. Мы знаем, что Земля крутится вокруг Солнцем (хо
тя наши чувства подсказывают иное), потому что теория соответствует огро
мному количеству наблюдений, и потому что мы знаем, почему наши чувства н
ас обманывают. У нас есть больше, чем просто теория, что атомы существуют:
мы связываем их и образуем молекулы, получаем из них свет, мы их видели под
микроскопом (отчётливо), и разбивали их на куски. У нас есть больше, чем про
сто теория эволюции: мы наблюдали мутации и селекцию, наблюдали эволюцию
в лаборатории. Мы нашли следы прошлой эволюции в камнях нашей планеты, и м
ы наблюдали эволюцию, которая формировала наши инструменты, наш, и идеи, с
одержащиеся в наших умах, включая саму идею эволюции. Научный процесс вы
ковал универсальное объяснение многих фактов, включая факты о том, почем
у появились сами люди и наука.
Когда наука заканчивает опровержение теорий, оставшиеся в живых теории
часто жмутся настолько близко друг к другу, что для практики разница меж
ду ними совсем не существенна. В конце концов, практическое различие меж
ду двумя оставшимися теориями могло бы быть протестировано и использов
ано, чтобы опровергнуть одну из них. Например, различия между современны
ми теориями гравитации настолько тонки, что инженеры, проектирующие пол
еты через области гравитации космического пространства, могут о них не б
еспокоиться. Фактически, инженеры планируют космические полёты, пользу
ясь опровергнутой теорией Ньютона, потому что она проще эйнштейновской,
и достаточно точна. Эйнштейновская теория гравитации пока выдержала вс
е испытания, однако нет её абсолютного доказательства и никогда не будет
. Его теория делает точные предсказания обо всё и везде (по крайней мере в
том, что касается вопросов гравитации), но учёные где-то могут только дела
ть приближённые измерения некоторых объектов. И, как отмечает Карл Поппе
р, можно всегда изобрести теорию, настолько похожую на другую, что сущест
вующие факты не смогут их различить.
Хотя дебаты в средствах массовой информации подчёркивают шаткость и сп
орность границ знания, способность науки установить согласие остается
очевидной. Где еще есть согласие по такому большому кругу вопросов, и кот
орое растёт также устойчиво и по всему миру? Конечно не в политике, религи
и, или искусстве. В действительности главный соперник науки Ц её родств
енник Ц технология, которая также развивается через новые идеи и тщател
ьную их проверку.

Наука против технологии

Как говорит директор по исследованиям фирмы IBM Ральф Е. Гомори, "В обществе
нном сознании эволюция технологического развития часто путается с нау
кой." Эта ошибка затрудняет наши усилия в предвидении.
Хотя инженеры часто ступают на нетвёрдую почву, они не обречены на это, ра
вно как и ученые. Они могут избегать рисков, присущих предложению точных,
универсальных научных теорий. Инженерам нужно единственно только пока
зать, что при определённых условиях специфический объект будет достато
чно хорошо работать. Разработчику не нужно знать ни точное напряжение в
канате, на котором весит висячий мост, ни точное напряжение, которое его п
орвёт; канат будет поддерживать мост так долго, как он будет находиться п
од ним, что бы ни случилось.
Хотя измерения не могут доказывать точное равенство, они могут доказать
неравенство. Результаты разработки могут таким образом быть основател
ьны в том смысле, в котором точные научные теории не могут. Результаты инж
енерной разработки могут даже переживать опровержение научных теорий,
из которых они проистекали, там, где новые теории дают сходные результат
ы. Доказательство существования ассемблеров, например, переживёт любые
возможные усовершенствования в теории квантовой механики и молекулярн
ых связей.
Предсказание содержания нового научного знания логически невозможно,
потому что это не имеет смысла заявлять, что ты уже знаешь факты, которые т
ы узнаешь лишь в будущем. Предсказание деталей будущей технологии, с дру
гой стороны, является просто трудным. Наука ставит целью знание, а констр
уирование ставит целью создание; это позволяет инженерам говорить о буд
ущих достижения без парадокса. Они могут разрабатывать свои аппаратные
средства в мире разума и вычислений, до того как резать металл или даже пр
орисовывать все детали конструкции.
Ученые обычно признают это различие между научным предвидением и техно
логическим предвидением: они охотно делают технологические предсказан
ия относительно науки. Например, ученые могли и предсказали качество фот
ографий Вояжера колец Сатурна, но не их удивительное содержание. Действи
тельно, они предсказали качество фотографий в то время как камеры были е
щё только идеями и рисунками. Их расчёты использовали хорошо проверенны
е принципы оптики без чего-либо нового в науке.
Так как наука стремится понять, как все работает, научное образование ок
азать большую помощь в понимании определенных частей аппаратных средс
тв. Однако, это автоматически не даёт техническую компетентность; проект
ирование воздушного лайнера требует намного больше чем знание металлу
ргии и аэродинамики.
Ученые поощряются своими коллегами и своим образованием сосредоточива
ться на идеях, которые могут быть проверены существующими средствами. По
лучающийся в результате краткосрочный акцент часто оказывает хорошую
услугу науке: он удерживает ученых от блуждания в туманных мирах непрове
ренных фантазий, а быстрое тестирование содействует эффективной умств
енной иммунной системе. К сожалению однако, этот культурный уклон в стор
ону краткосрочного тестирования делает учёных менее заинтересованным
и в долгосрочных продвижениях в технологии.
Невозможность подлинного предвидения относительно науки приводит мно
гих ученых к тому, чтобы расценивать все утверждения о будущих достижени
ях как «спекулятивные» Ц термин, который вполне оправдан, когда применя
ется к будущему науки, но не имеет большого смысла, когда применяется к хо
рошо обоснованным прогнозам в технологии. Но большинство инженеров раз
деляют аналогичную склонность к близкой перспективе. Их также поощряют
их образование, коллеги и работодатели концентрироваться только на одн
ом роде проблемы: разработке систем, которые могут быть сделаны с помощь
ю существующей технологии или технологии, которая вот-вот появится. Даж
е долгосрочные инженерные проекты, такие как космический челнок, должны
иметь технологические пределы, после которых никакие новые разработки
не могут стать частью основной конструкции системы.
Короче говоря, ученые отказываются делать предсказания относительно б
удущего научного знания, и редко обсуждают будущие технические достиже
ния. Инженеры всё же прогнозируют будущие разработки, но редко обсуждают
всё, что не основано на существующих возможностях. Однако здесь есть реш
ающий промежуток: что из инженерных разработок прочно основано на сущес
твующей науке, но ожидает будущих возможностей? Эта брешь оставляет плод
ородную область для изучения.
Представьте себе линию развития, которое включает использование сущес
твующих инструментов для создания новых инструментов, затем использов
ание тех инструментов для создания новых аппаратные средства (возможно,
включая ещё иное поколение инструментов). Каждый набор инструментов мож
ет опираться на установленные принципы, однако вся последовательность
развития может занять много лет, поскольку каждый шаг приносит множеств
о специфических проблем, которые надо решать. Ученые, планирующие свой с
ледующий эксперимент, и инженеры, разрабатывающие своё следующее устро
йство, вполне могут игнорировать всё кроме первого шага. Однако, конечны
й результат может быть предсказуем, находясь в пределах возможного, дока
занного авторитетной наукой.
Недавняя история иллюстрирует эту модель. Не многие инженеры рассмотре
ли построение космических станций перед тем как ракеты вышли на орбиту,
но принципы были достаточно ясны, и разработка космических систем сейча
с Ц процветающая область. Точно так же немного математиков и инженеров
изучали возможности вычислений до того как были построены компьютеры, х
отя многие это делали после этого. Поэтому не так удивительно, что немног
ие учёные и инженеры уже исследовали будущее нанотехнологии, как бы важн
о это не могло быть.

Урок Леонардо

Усилия по проектированию технических разработок имеют длинную историю
, и примеры прошлого иллюстрируют сегодняшние возможности. Например, как
Леонардо да Винчи удалось правильно предвидеть такое большое количест
во вещей, и почему он иногда ошибался?
Леонардо жил пять столетий назад, во времена открытия Нового Света. Он де
лал прогнозы в форме рисунков и изобретений; каждая конструкция может ра
ссматриваться как проект, такой, что что-то очень похожее на него могло бы
быть сделано и работать. Он преуспел как инженер-механик: он разработал р
аботающие устройства (некоторые из них не были построены ещё в течение в
еков) для землеройных работ, обработки металла, передачи энергии и други
х целей. Он потерпел неудачу как разработчик летательного аппарата: сейч
ас мы знаем, что его летающая машина никогда не могла бы работать, если был
а бы сделана как описано.
Его успехи в разработке машин легки для понимания. Если части могут быть
сделаны достаточно точно, из достаточно твердых, достаточно прочных мат
ериалов, то конструкция медленно движущихся машин с рычагами, шкивами и
крутящимися подшипниками становится вопросом геометрии и рычага. Леон
ардо понимал их весьма хорошо. Некоторые из его «предсказаний» были на д
алёкую перспективу, но только потому что прошло много лет прежде, чем люд
и научились делать части, достаточно точные, достаточно твёрдые, и доста
точно прочные, чтобы строить (например) хорошие шариковые подшипники, их
начали использовать приблизительно через три сотни лет после того, как Л
еонардо их предложил. Точно так же механизмы с лучшими, циклоидальными з
убцами не были сделаны почти два столетия после того как Леонардо их нар
исовал, а одна из его конструкций цепного двигателя не был построен ещё п
очти три столетия.
Также легко понять его неудачи с самолетом. Так как в век Леонардо не было
науки аэродинамики, он не мог ни вычислять силы, воздействующие на крыль
я, ни знать требования к тяге и управлению самолетом.
Могут ли люди в наше время надеяться делать прогнозы о молекулярных маши
нах, столь же точные, как те, что Леонардо да Винчи делал о металлических м
ашинах? Можем ли мы избежать ошибок, подобных тем, которые были в его плана
х летающей машины? Пример Леонардо наводит на мысль, чтобы мы можем. Я могу
напомнить, что Леонардо сам вероятно не имел уверенности в своём летате
льном аппарате, и что его ошибки тем не менее содержали крупицу истины. Он
был прав в том, что летательные машины некоторого рода возможны Ц и дейс
твительно, мы могли бы быть в этом уверены, потому что они уже существовал
и. Птицы, летучие мыши и пчёлы доказывали возможность полёта. Более того, х
отя не существовало работающих примеров его шариковых подшипников, мех
анизмов и цепных двигателей, он мог иметь уверенность в их принципах. Тал
антливые умы уже построили широкий фундамент знания о геометрии и закон
ах рычага. Требуемая прочность и точность частей может заставить его сом
неваться, но не их взаимоотношение функции и движения. Леонардо мог пред
ложить машины, требующие лучшие части, чем какие-либо из известных, и тем
не менее иметь определённую степень уверенности в своих проектах.
Предложенные молекулярные технологии аналогично опираются на широкую
базу знания, не только геометрии и рычагов, но и химических связей, статис
тической механики, а также физики в целом. На этот раз, тем не менее, пробле
мы материальных свойств и точность производства не возникают каким-либ
о отдельным образом. Свойства атомов и связей Ц материальные свойства,
а атомы мы берём уже готовыми и идеально стандартными. Таким образом, по-в
идимому, сейчас мы лучше подготовлены для предвидения, чем люди были во в
ремена Леонардо: мы знаем больше о молекулах и контролируемых связях, че
м они знали о стали и прецизионных машинах. Вдобавок, мы можем указать на н
аномашины, которые уже существуют в клетках, как Леонардо мог указать на
машины (птицы), уже летающие в небесах.
Прогнозировать, как может быть построено второе поколение наномашин на
основе белковых машин, конечно, легче, чем было делать прогноз, каким обра
зом будут построены точные стальные машины, имея грубые машины времён Ле
онардо. Научиться использовать грубые машины, чтобы делать более точные
машины, необходимым образом требовало время и методы достижения этого б
ыли далеки от очевидного. Молекулярные машины, напротив, будут построены
из идентичных уже готовых атомных частей, которые нужно только собрать.
Создание точных машин с помощью грубых машин должно было быть труднее пр
едставить, чем молекулярную сборку сейчас. И кроме того, мы знаем, что моле
кулярная сборка происходит всё время в природе. Снова, у нас есть более пр
очное основание для уверенности, чем было у Леонардо.
Во времена Леонардо люди имели скудное знание электричества и магнетиз
ма, и не знали ничего о молекулах и квантовой механике. Соответственно, эл
ектрический свет, радио и компьютеры поставили бы их в тупик. Сегодня, одн
ако, основные законы наиболее важные для конструирования, те, которые оп
исывают обычную материю, похоже, уже неплохо понимают.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40