Наука может всё?

Считать науку всесильной и всемогущей — очень большое заблуждение, которое нам внушали ещё в школе. Ведь что такое наука? Это всего лишь набор сильно упрощённых моделей мира, который позволяет людям строить своё миропонимание и создавать для себя желательные условия жизни.

Почему же наука — это обязательно набор, а не единая целостная система? Потому что людям когда-то показалась более удобной узкая специализация каждого человека на познании и совершенствовании какой-то одной части мира. И тогда были выделены физика, химия, биология, медицина, психология, экономика, история и другие частные науки, а в них ещё и многочисленные направления и подразделы. В результате теперь возникает масса проблем из-за непонимания разными учёными друг друга. У них даже профессиональные терминологии различаются. А вот в древности наука была гораздо более цельной, чем сейчас.

Почему наука — это сильно упрощённые модели мира? Потому что человеческий разум способен глубоко и до конца понять только то, что намного проще его самого. Например, понять любую технику человек способен, ведь техника намного проще человека, да она и была создана человеком. А вот понять до конца созданную Богом природу, тем более живую природу мы в принципе не способны. Потому что любая часть природы неизмеримо сложнее всей нашей техники и намного сложнее человеческого разума. Полное описание любого творения Бога просто не может уместиться в нашем сознании.

Но из этого вовсе не следует, что познавать мир мы вообще не способны. Ведь мы вполне можем заменить полное и подробное описание любой части мира её упрощённой моделью, которая работает с достаточной для нас точностью в тех или иных условиях. И вот эта простая модель уже вполне помещается в нашем сознании. А если модели совсем простые, их может поместиться в нас даже очень много. Только важно соблюсти оптимальный баланс между простотой каждой модели и её точностью. Иначе можно скатиться в одну из крайностей: или знать всё ни о чём, или знать ничего обо всём.

То есть предельно наивно полагать, что наука в конце концов полностью познает мир, сможет понять, как он возник, как он устроен, как его коренным образом преобразовать и какое будущее его ждёт. Это в принципе невозможно, это доступно только божественному сверхразуму. Поэтому, кстати, очень опасно давать учёным слишком большую свободу действий, ошибочно полагая их представления о мире вполне достаточными.

Рассмотрим простейший пример правильного выбора научных моделей. Речь здесь будет идти вовсе не о далёких чёрных дырах, не о загадочной тёмной материи и не о всяких квантовых эффектах. Нет, всё гораздо проще и привычнее любому человеку.

Вот мы заходим в кухню, наполняем чайник водой и ставим его на газовую плиту, чтобы вскипятить. Вопрос: через сколько времени чайник закипит? Здесь возможно два способа получения ответа.

Первый способ предполагает длительный и сложный расчёт, при котором надо учесть массу факторов. Например, надо знать начальную температуру воды, её точный объём, её химический состав. Далее надо знать температуру и давление воздуха в кухне, состав газа в горелке и величину пламени, форму чайника, состав и толщину его металла, расстояние от дна чайника от огня. Не мешает также учесть наличие движения воздуха в кухне (сквозняк) и ещё множество других не столь очевидных показателей. Затем надо составить сложные формулы для описания процесса кипячения, завести всё это в компьютер, который в конце концов выдаст примерно следующее: чайник закипит ровно через 12 минут 45 с половиной секунд.

Второй способ гораздо проще. Надо всего лишь несколько раз прокипятить чайник и каждый раз засекать время закипания. В результате мы получим, что чайник закипает в диапазоне, скажем, между 11 минутами и 14 минутами. Да, точность у этого второго способа кажется гораздо меньшей, чем у первого способа. Но, как ни странно, оказывается всё наоборот: второй способ в реальности почти всегда даёт правильный результат, а первый практически всегда ошибается, в редчайших случаях угадывая точное время закипания.

Так вот, если стремиться забить свою голову как можно более точными моделями реальности (как при нашем первом способе), мы не только не узнаем мир лучше, мы ещё и потеряем желанную точность и широту описания мира. А вот упрощённая модель мира, предлагаемая вторым способом, гораздо практичнее, она не требует сложных и длительных расчётов и к тому же оставляет место для других столь же простых и полезных моделей. Может показаться, что во втором способе никакой науки нет, но это заблуждение. Опыт, особенно многократный, очень часто лежит в основе научных представлений о мире.

Второй пример — из области электроники. Наверное, все слышали, что сначала электроника была аналоговой. То есть токи и напряжения в ней менялись аналогично физическим величинам. Например, в различных магнитофонах и звуковых усилителях — пропорционально величине звукового давления, громкости звука. Но были ещё и аналоговые вычислители, которые могли моделировать поведение реальных систем. Эти вычислители могли суммировать, вычитать, умножать, делить, интегрировать, дифференцировать, фильтровать, хранить величины и т. д., то есть выполняли все те же операции, что и современные цифровые компьютеры.

Так почему же электроника пошла по цифровому пути, почти полностью отказавшись от аналоговых устройств? Всё дело в том, что аналоговая электроника требует гораздо более сложных моделей для своего описания. В ней надо учитывать все неидеальности всех элементов, входящих в устройство: транзисторов, диодов, резисторов, конденсаторов и т. д. На аналоговую электронику обязательно влияют все нелинейности и разброс характеристик элементов, а также неизбежные внутренние шумы и утечки, наконец, неустранимые внешние наводки и помехи. Аналоговая электроника ещё и требует обязательной ручной подстройки, чтобы уменьшить влияние этих вредных факторов. К тому же при увеличении сложности аналоговых устройств вклад всех мешающих воздействий быстро нарастает. Поэтому область применения аналоговой электроники сейчас сильно ограничена.

А вот цифровая электроника работает на гораздо более простых и грубых моделях. В ней практически не имеют значения ни конкретные характеристики элементов, ни внутренние шумы и утечки, ни внешние помехи. То есть все тонкие физические эффекты цифровой электронике попросту безразличны. Ведь в ней есть только два разрешённых состояния: открыто или закрыто, включено или выключено, ноль или единица. Поэтому цифровые устройства не требуют сложной настройки, их поведение легко рассчитывать и моделировать. К  тому же их очень просто масштабировать, почти неограниченно наращивая их сложность. Ещё надо учесть, что цифровые сигналы гораздо проще, чем аналоговые, передавать на большие расстояния и долго хранить без потерь. И все эти преимущества были получены всего лишь за счёт перехода к более грубым и простым моделям электроники.

То есть получается, что разработчику цифровой аппаратуры не нужно досконально учитывать физические эффекты, его интересуют только функционирование и взаимодействие  цифровых узлов: счётчиков, триггеров, регистров, сумматоров, умножителей, процессоров, элементов памяти и т. д. Поэтому он может создавать гораздо более сложные устройства, чем разработчик аналоговой аппаратуры, которому физические эффекты вовсе не безразличны.

А если мы пойдём ещё дальше и возьмём пользователя персонального компьютера, то ему уже совершенно не нужно знать, как там работают разные цифровые узлы. Он имеет дело с ещё более грубой моделью электроники: нажал кнопку питания, загрузил нужное приложение и работай с ним в дружественной и понятной среде. Поэтому он может писать романы, сочинять музыку, рисовать картины, вести свой видеоканал, проводить научные расчёты и т. д. Ему созданы все условия для любой самой сложной деятельности.

Таким образом, истинный прогресс науки состоит вовсе не в том, чтобы как можно глубже проникнуть во все тайны строения мира, создавая всё более сложные и точные модели для его описания. Этот подход часто оказывается дорогой в никуда, потому что возможности нашего разума ограничены. Гораздо разумнее и практичнее вовремя остановиться, обратить внимание на понятные и грубые модели и начать использовать их в реальной жизни. А порой даже стоит сознательно откатиться назад, перейти от более сложных и громоздких моделей к более простым и компактным моделям. Лишь бы эти модели с достаточной точностью описывали нужные нам процессы.

Учёные не должны считать себя равными Создателю мира. А нам всем не стоит считать науку всесильной и всемогущей.