«Отдача от научной работы идет на убыль». Почему современные университеты тормозят работу ученых

В последние годы многие ученые объявляют о стагнации и близкой смерти своих областей знания — начиная с философии и психологии и заканчивая математикой и физикой. Действительно ли человечество исчерпало свой интеллектуальный ресурс — или проблема всё же в устройстве научных институций? Экономист Ной Смит в журнале Chronicle критикует современную систему высшего образования, распределение грантов, а также правила публикации и рецензирования научных статей за то, что они препятствуют развитию науки.

В последние годы появляется всё больше статей, авторы которых пишут о том, что их научные дисциплины зашли в тупик. Последний пример — пост Лиама Кофи Брайта об аналитической философии:

«Аналитическая философия — тупиковая область исследований. Люди сомневаются не только в том, что она может решить свои проблемы, но даже и в том, что эти проблемы вообще стоит решать. Предпринятые во второй половине ХХ века попытки систематизировать аналитическую философию потерпели неудачу, и нет никакой ясности относительно того, что делать дальше. Думаю, надежда на создание рациональной и обоснованной теории умерла навсегда».

В качестве еще одного примера можно привести книгу Сабины Хоссенфельдер «Затерянные в математике: как поиски красоты заводят физиков в тупик» (2018), рассказывающую об упадке физики элементарных частиц из-за стремления ученых разрабатывать элегантные теории вместо теорий, объясняющих реальность.

Книге предшествовало несколько статей, в которых отмечалось, что Большому адронному коллайдеру так и не удалось обнаружить хоть какие-нибудь отклонения от Стандартной модели (хотя эксперимент Muon g-2 всё еще может предоставить новые результаты).

Не стоит забывать и о многочисленных книгах и статьях, посвященных бесперспективности теории струн.

Тайлер Коуэн считает, что экономическая наука в последние годы переживает упадок. Лично я с ним не согласен, ведь за последнее время появилось множество качественных и доступных эмпирических исследований в этой области. Но, возможно, Коуэн имеет в виду теоретическую экономику. Еще в 2012 году он жаловался, что новых интересных теорий не было с 1990-х годов.

И это еще не всё.

В 2013 году Кит Дэвлин, руководитель Стэнфордской открытой программы математического образования, выразил обеспокоенность тем, что «математике, какой мы ее знаем, уже в следующем поколении может прийти конец».

Некоторые опасаются, что нейробиология уничтожит психологию.

Да и вообще, если выбрать научную дисциплину Х и забить в Google «конец Х», то вы легко найдете какое-нибудь вышедшее за последние десять лет эссе, в котором либо высказывается предположение, либо безапелляционно утверждается, что с этой дисциплиной покончено.

Нормально ли это? Или все исследователи склонны считать, что их дисциплина переживает кризис — по крайней мере, до тех пор, пока не появляется новое важное открытие? В конце XIX века многие считали, что с физикой покончено, а затем появились теория относительности и квантовая механика. Возможно, нынешнее посыпание головы пеплом необоснованно?

Может, и так. А может, все важные открытия уже были сделаны, а нам остается лишь скрести по сусекам в поисках немногих оставшихся во Вселенной тайн. Это мнение отстаивают, в частности, Николас Блум и его коллеги из Стэнфордского университета в статье «Действительно ли делать открытия становится всё труднее?» (2020).

Но есть еще третья возможность. Что, если методы, с помощью которых мы проводили научные исследования со времен Второй мировой войны и до сих пор, не способствуют новым открытиям? Подумайте о том, как устроен современный университет. В соответствии с немецкой моделью, каждый профессор занимается одновременно преподаванием и исследованиями. Мы, как правило, не задумываемся о том, почему эти два вида деятельности совмещаются (это отдельная тема).

На практике данная модель означает, что количество профессоров, занимающихся исследованиями, определяется не необходимостью в их проведении, а спросом на высшее образование.

Спрос на разные дисциплины разный: если есть больше желающих изучать экономику, то университет наймет больше профессоров экономики.

Это, в свою очередь, значит, что американская система высшего образования — а также системы других стран, которые ее переняли — переполнена профессорами, которых наняли преподавать, но которые должны доказывать свою состоятельность, занимаясь исследованиями.

Они должны публиковать статьи, чтобы сохранить место, независимо от того, есть ли интересные темы для исследований. А научные журналы, зная, что закрывать двери перед молодыми исследователями вредно для всей системы, охотно публикуют новые статьи.

Следствие всего вышеописанного — замедление исследовательской деятельности. С одной стороны, чем больше исследователей, тем больше открытий и тем более высокий социальный возврат на инвестиции (по крайней мере, на данный момент). С другой стороны, с точки зрения каждого отдельно взятого исследователя кажется, будто проделывается всё меньше и меньше работы, поскольку количество новых открытий на одного исследователя и на одну статью снижается.

Другими словами, отдача от научной работы идет на убыль. Создается впечатление, что многие дисциплины сходят на нет, так как люди сравнивают свежесть современных статей со свежестью статей предыдущей эпохи, когда было намного меньше студентов, а следовательно, и намного меньшая необходимость в публикации статей.

Вдобавок, система устроена так, что все ищут новое в тех областях, которые предоставляли новые открытия раньше, тогда как самые большие дивиденды можно получить, если пойти в новом направлении и создать новую область.

Вот здесь можно посмотреть составленный Габриэлем Камило Лимой график, показывающий количество опубликованных статей, посвященных ИИ, с разными ключевыми словами в названиях. Это самый настоящий Кембрийский взрыв. Область ИИ официально существует с середины ХХ века, но начиная с 2000 года она стремительно расширилась и изменилась до неузнаваемости. Этот резкий рост интереса и количества исследований привел к выдающимся открытиям и всё более интенсивному практическому применению.

Что стоит за этой вспышкой открытий? Прогресс в электротехнике и информатике, подтверждение верности закона Мура, возможность создавать большие наборы данных благодаря интернету.

Но, как утверждают Блум и его коллеги, обеспечивать рост производительности процессоров в соответствии с законом Мура становится всё труднее, так как для этого требуются всё бóльшие денежные вливания и трудозатраты. Другими словами, область ИИ обязана своим стремительным развитием другим развивающимся областям.

Представим себе, что каждое направление исследований — это жила руды. Руду, залегающую ближе к поверхности, получить легче. Чем дальше вглубь, тем труднее добыча. Но иногда удается наткнуться на новую жилу — тогда добыча снова становится легкой и быстрой.

Проблема в том, что устройство современных университетов мешает людям следовать этому принципу.

Во-первых, новых исследователей нанимают старые исследователи. А старые исследователи предпочитают нанимать тех, кто занимается изучением знакомых им тем, задает знакомые им вопросы и использует знакомые им методы. И это не только мое мнение. Об этом писали Пьер Азуле и его коллеги из Массачусетского технологического института в статье «Действительно ли прогресс в науке наступает с каждыми похоронами?». Вот ее аннотация:

«Мы исследуем, как скоропостижная смерть выдающихся ученых влияет на жизнеспособность их научных областей. Тогда как количество статей от бывших соавторов в пределах упомянутых областей после смерти известного ученого снижается, количество статей от других авторов существенно увеличивается. Эти статьи используют другой корпус текстов и намного чаще цитируются. Немейнстримные авторы неохотно оспаривают лидерство в той или иной области, пока известный ученый жив, а его смерть открывает возможности для развития области в новых направлениях».

Другими словами, когда старый уважаемый исследователь умирает, люди перестают заниматься старыми направлениями, которые разрабатывал он, и начинают заниматься новыми.

Во-вторых, правила рецензирования требуют, чтобы новое направление исследований было одобрено заслуженными исследователями. Другими словами, чтобы опубликовать новое исследование, нужно получить благословение от людей, которые занимались предыдущими исследованиями. Хосе Луис Ринкон обнаружил десятки примеров в науке, когда старая гвардия — по крайней мере, временно — сдерживала проведение новых исследований.

Наконец, ведомства по выдаче грантов отдают предпочтение испытанным направлениям исследований, а это означает уклон в сторону проверенных областей и проверенных методов. Само собой, в реальности всё не всегда так уж плохо; как пишет Алексей Гузей, ведущие исследователи, как правило, говорят ведомствам по выдаче грантов то, что те хотят услышать, а затем распределяют средства между научными сотрудниками, занимающимися другими, более полезными исследованиями. Но данная уловка лишний раз подтверждает, что деньги оседают в лабораториях старших, заслуженных исследователей.

Другими словами, причина нынешней стагнации научных дисциплин проста: они изначально обречены на стагнацию, а существующая система усугубляет эту тенденцию.

Но, возможно, ситуация не так уж трагична. Возможно, новые области настолько перспективны, что не нуждаются в больших грантах и благословении заслуженных ученых. Возможно, несколько независимых новаторов могут положить начало новым направлениям и без подобной поддержки, а за ними последуют другие.

Но когда знаменитые исследователи, неравномерно развивающие науку, попадаются в ловушку системы и тратят время, пытаясь решить трудные проблемы в давно существующих областях, вместо того, чтобы создавать новые области, система действительно препятствует прогрессу.

Как бы там ни было, слишком многие сегодня пытаются добыть оставшиеся крупицы руды из старых, истощенных жил — создать более совершенную динамическую стохастическую модель общего равновесия, более точно рассчитать массу бозона Хиггса и т. д. Это приводит к разочарованию среди людей, которые надеялись посвятить свою жизнь разгадыванию тайн Вселенной.

Важно поощрять не просто новые исследования, а новые направления исследований. Задавать вопросы, которые никто прежде не задавал. Использовать методы, которые никто прежде не применял. Создавать новые области, свободные от иерархий престижных научных журналов и заслуженных ученых.

Важно находить новые рудные жилы.