Машина знаний. Как неразумные идеи создали современную науку. Майкл Стревенс

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.

      Сноски

      1

      Кун Т. Структура научных революций. М.: АСТ, 2020.