Механизм работы науки

Успех науки в изучении Вселенной складывается из наблюдений и выдвижения идей. Такого рода взаимообмен именуют научным методом (рис. 1.2).

В ходе наблюдения то или иное явление воспринимается органами чувств при помощи приборов или без них. Если в естествознании наблюдения ведутся за множеством подобных предметов (например, атомов углерода), то науки о человеке имеют дело с меньшим числом различных субъектов (например, людей, пусть даже однояйцевых близнецов).

После сбора данных наш ум, стремясь их упорядочить, начинает строить образы или объяснения. В этом и заключается работа человеческой мысли. Данный этап именуют этапом выдвижения гипотезы. Построение общей гипотезы на основе полученных наблюдений ведется посредством индуктивного умозаключения, которое содержит обобщение и поэтому считается самым ненадежным видом умозаключения. И как бы ни пытались искусственно строить выводы, в рамках научного метода подобного рода деятельность ограничена, поскольку на последующих этапах гипотеза сталкивается с действительностью.

Зачастую гипотеза целиком или отчасти формулируется на языке, отличающемся от обиходной речи, языке математики. Для приобретения математических навыков требуется приложить большие усилия, иначе несведущим в математике людям при объяснении научных гипотез понадобится перевод математических понятий на повседневный язык. К сожалению, при этом смысл гипотезы может существенно пострадать.

После построения гипотезу можно использовать для предсказания некоторых событий, которые должны произойти, если гипотеза верна. Такое предсказание выводится из гипотезы посредством дедуктивного умозаключения. Например, второй закон Ньютона гласит, что F = та. Если т равно 3 единицам массы, а а — 5 единицам ускорения, то F должна равняться 15 единицам силы. Выполнение математических расчетов на данном этапе могут взять на себя вычислительные машины, работающие на основе дедуктивного метода.

Следующий этап — проведение опыта, чтобы выяснить, подтверждается ли предсказание, сделанное на предыдущем этапе. Некоторые опыты провести довольно просто, но чаще — крайне затруднительно. Даже изготовив сложное и дорогостоящее научное оборудование для получения весьма ценных данных, нередко бывает нелегко найти деньги, а затем запастись терпением, необходимым для обработки и осмысления огромного массива этих данных. Естествознание обладает преимуществом: здесь можно обособить изучаемый предмет, тогда как наукам о человеке и обществе приходится иметь дело с многочисленными переменными, зависящими от различных взглядов (пристрастий) многих людей.

После завершения опытов их результаты сверяются с предсказанием. Поскольку гипотеза носит общий, а экспериментальные данные — частный характер, то результат, когда опыт согласуется с предсказанием, не доказывает гипотезу, а лишь подтверждает ее. Однако если исход опыта не согласуется с предсказанием, определенная сторона гипотезы оказывается ложной. Эта черта научного метода, именуемая фальсифицируемостью (опровергаемостью), накладывает на гипотезы определенное жесткое требование. Как выразился Альберт Эйнштейн, «никаким количеством экспериментов нельзя доказать теорию; но достаточно одного эксперимента, чтобы ее опровергнуть».

Оказавшуюся ложной гипотезу необходимо каким-то образом пересмотреть, т. е. слегка изменить, основательно переработать или же вовсе отбросить. Крайне трудно бывает решить, какие изменения здесь уместны. Пересмотренным гипотезам предстоит снова проделать тот же путь, и либо они устоят, либо от них откажутся в ходе дальнейших сопоставлений предсказания с опытом.

Другая сторона научного метода, не позволяющая сбиться с пути, — воспроизведение. Любой наблюдатель с соответствующей выучкой и подобающим оснащением должен суметь повторить опыты или предсказания и получить сравнимые результаты. Иначе говоря, науке свойственны постоянные перепроверки. Например, коллектив ученых из Национальной лаборатории им. Лоуренса Калифорнийского университета в Беркли[†] пытался получить новый химический элемент, обстреливая свинцовую мишень мощным лучом ионов криптона и затем изучая полученные вещества. В 1999 году ученые объявили о синтезе элемента с порядковым номером 118.

Синтез нового элемента — это всегда важное событие. В данном случае его синтез мог подтвердить бытовавшие представления о стабильности тяжелых элементов. Однако ученые других лабораторий Общества по изучению тяжелых ионов (Дармштадт, Германия), Большого государственного ускорителя тяжелых ионов Кайенского университета (Франция) и Лаборатория атомной физики Физико-химического института Рикэн (Япония) — не смогли повторить синтез элемента 118. Расширенный коллектив лаборатории в Беркли повторил опыт, но ему также не удалось воспроизвести полученные ранее результаты. В Беркли перепроверили исходные экспериментальные данные посредством программы с видоизмененным кодом и не сумели подтвердить наличия элемента 118. Пришлось отзывать свою заявку. Данный случай свидетельствует, что научный поиск бесконечен.

Порой наряду с опытами перепроверяются и гипотезы. В феврале 2001 года Брукхэйвенская национальная лаборатория в Нью-Йорке сообщила об опыте, в котором магнитный момент мюона (подобно электрону отрицательно заряженной частицы, но значительно более тяжелой) слегка превышает величину, предопределенную стандартной моделью физики элементарных частиц (подробнее об этой модели см. гл. 2). А поскольку предположения стандартной модели о многих иных свойствах частиц очень хорошо согласовывались с опытными данными, такое расхождение по поводу величины магнитного момента мюона разрушало основу стандартной модели.

Предсказание магнитного момента у мюона стало следствием сложных и долгих расчетов, независимо проведенных учеными в Японии и Нью-Йорке в 1995 году. В ноябре 2001 года эти расчеты повторили французские физики, которые обнаружили ошибочный отрицательный знак у одного из членов уравнения и разместили свои результаты в Интернете. В итоге Брукхэйвенская группа перепроверила собственные вычисления, признала ошибку и опубликовала исправленные результаты. В итоге удалось сократить расхождение между предсказанием и опытными данными. Стандартной модели вновь предстоит выдержать испытания, которые ей готовит непрекращающийся научный поиск.

Дата добавления: 2015-11-16