Научный прогресс замедляется?

Современная жизнь убедила нас в том, что наука движется вперед, преодолевая все возможные ограничения скорости света - так быстро, что ни одному человеку на планете невозможно даже охватить взглядом все свершающиеся открытия. И действительно, сухие цифры подтверждают это наблюдение: только в 2022 году было выпущено 5.14 млн статей, при этом за последние 5 лет наблюдался их прирост на 22.78%. Какой же органический гуманоид сможет такое потребить? К тому же таких форм жизни становится все больше: в 2000 году соотношение изобретателей на миллион человек составляло 1.078, в 2018 году - уже 1.525.

На идею выпустить такую статью меня вдохновило видео Сабины Хоссенфельдер, известной научной популяризаторки на YouTube, поэтому по ее следам мы попробуем разобраться более детально, в чем же дело.

Современные акселерационисты размышляют о том, что технологическая сингулярность близка как никогда: от меня до тебя расстояние, равное нашей скорости. Еще и вездесущий ИИ, обучающийся так быстро, что ему прочат перспективное будущее. Как тут не ужаснуться/умильнуться/всплакнуть от радости и не пойти дальше на работу?

Но не все так просто. Еще в 2018 году Патрик Коллисон и Майкл Нильсен провели исследование, в котором они опросили ведущих экспертов на предмет того, какие из открытий, за которые была присуждена Нобелевская премия по физике, являются наиболее значимыми для науки (работа включается в десятилетие по году публикации, а не присуждения за нее премии).

Несложно заметить, что график заканчивается 80-ми. Почему?

1. Фактически только три открытия, сделанные с 1990 года, были удостоены Нобелевских премий, поэтому 1990-е года не отображены.
2. 1990-е и 2000-е годы имеют сомнительную особенность: это десятилетия, которые Нобелевский комитет предпочитал игнорировать и вместо этого присуждать премии за более ранние работы.

Если рассмотреть более конкретный пример, вроде теории квантовой механики, то окажется, что наиболее значимые открытия произошли в начале 20 века.

Хотя это всего лишь физика. Бывает, а что в других областях научного знания? Авторы исследования разработали два ключевых индекса: индекс потока идей и индекс продуктивности исследований - и подсчитали его для всех наук.

Независимо от того, какой поправочный коэффициент временного смещения используется, очевидно, что научные знания находились в упадке с начала 1970-х годов для индексов потока идей и с начала 1950-х годов для индексов исследовательской продуктивности до 1988 года, конца нашей базы данных.

Наконец в 2023 году в журнале Nature вышла статья, заключавшая о том, что наука становится всё менее прорывной. Так, в исследовании был подсчитан специальный индекс CD, который "характеризует консолидирующий или подрывной характер науки и технологий".

Не углубляясь в методологию исследования, перейдем к неутешительным выводам. Отметим ключевые:

1. Наблюдается уменьшение количества прорывных открытий.
2. Тем не менее сохраняются крупные открытия, несмотря на общее снижение инновационной активности.
3. Такие тенденции не связаны со снижением качества науки и технологий (авторы ограничили выборку такими журналами, как Nature, Proceedings of the National Academy of Sciences and Science, или открытиями, получившими Нобелевскую премию), изменением практики публикации, цитирования или авторства.
4. В качестве возможных причин авторы отмечают следующие наблюдения: сокращение разнообразия цитируемых работ; увеличение доли цитирования 1% наиболее цитируемых статей и патентов, смысловое разнообразие которых также снижается; увеличение самоцитирования; общий показатель использования устаревших знаний увеличивается, "что позволяет предположить, что ученым и изобретателям, возможно, трудно идти в ногу с темпами развития знаний. расширение и вместо этого полагаться на старые, знакомые работы".

Вместе с тем, недавно вышел пресс-релиз по опубликованной статье, что еще есть порох в пороховницах и наука все так же инновационна, как минимум в области патентов. Утверждается, что авторами исследования в Nature была допущена ошибка: не были приняты во внимание патенты, опубликованные до 1976 г., что создало, насколько я понял из пресс-релиза, эффект высокой базы. У меня нет доступа к статье, но, если верить Сабине, заголовок статьи - нонсенс: несмотря на корректировку индекса, тренд сохраняется прежним, лишь уменьшаясь в силе этого драматического снижения инновационности.

В итоге та же Сабина предлагает три собственных возможных объяснения этой неутешительной тенденции:

1. Никакой проблемы нет, это все ерунда.
2. Больше нечего открывать в науке.
3. Вознаграждается производительность, а не полезность.

Вот хочется остановиться, пожалуй, на третьей гипотезе, прокомментировав сначала вторую: тот, кто придерживается таких объяснений, кажется, действительно попал в ловушку современного мышления, и его стоит лишь пожалеть - современный научный рынок внушил ему идею, что лучшее будущее уже наступило, статус-кво есть здравый миропорядок и даже размышлять об альтернативных сюжетах не стоит (ментальное здоровье же в приоритете). В этом смысле меня привлекают трансгуманисты, которые хотят перекодировать сам феномен смерти и выйти за его пределы, и прочие современные футуристы, не согласные с текущим положением дел. Кажется, еще даже П. Талантов в книге "0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия" писал о том, что у людей есть неправдоподобные представления о том, что современная медицина может почти все: да, есть неумолимый рак, но вот остальное - XXI век же, а оказывается, что нет: большинство состояний человека до сих пор не имеет чётких объяснений, многие заболевания проходят сами по себе - посредством работы иммунитета, механизмы некоторых используемых лекарств не известны (например, многие препараты, относящиеся к категориям средств, применямым при психиатрических диагнозах - депрессии, тревожном расстройстве и прочем, не имеют установленного механизма действия, только гипотезы).

Мне понравился этот комментарий: все так стремятся производить и перепроизводить что-либо, что в итоге это тянет мир в сторону стагнации, а не развития. Капиталистическая система стимулирует ученых работать много и усердно, чтобы прокормить себя и своих близких, и на выходе мы имеем тонны лишней информации. Кажется, ее станет еще больше: любимый ChatGPT в этом смысле справляется как никто лучше. Забавно, кстати, в этом контексте читать новости про то, что ИИ требуются новые данные: старые уже все закончились, и теперь машину нечем кормить. А чему тут кончаться, спросим мы теперь? Научной копипасте?