Творчество выдающихся ученых, вдохновленных идеями Чарльза Дарвина

Г.Стикс в статье «Наука о пузырях и крахах» [37] напоминает, что экономические рассуждения Томаса Мальтуса подсказали Ч.Дарвину идею борьбы за существование, и сегодня применение механизма естественного отбора в экономике - неизбежный процесс взаимного обмена идеями между биологией и экономической наукой. «...Введение идеи дарвиновского естественного отбора в модели экономического поведения, - говорит Г.Стикс, - позволит получить полезные представления о том, как работают рынки, и давать более точные прогнозы того, как поведут себя участники рынка, будь то отдельные люди или организации. Подобные идеи приходили в голову экономистам и раньше. Так, экономист Торстейн Веблен (Thorstein Veblen) еще в 1898 г. полагал, что экономика должна быть эволюционистской наукой. А Томас Роберт Мальтус своими размышлениями о «борьбе за существование» оказал огромное влияние собственно на Дарвина. Как теория естественного отбора постулирует, что некоторые организмы наиболее способны к выживанию в определенной экологической нише, так гипотеза адаптивных рынков рассматривает различных игроков на рынке, от банков до паевых инвестиционных фондов, как «виды», конкурирующие за финансовый успех» [37, с.44-45].

Дональд Кэмпбелл: перенос идей Дарвина в теорию познания (эпистемологию)

Дональд Кэмпбелл (1916-1996) - американский психолог и социолог, внесший важный вклад в теорию развития науки. Анализируя ключевые особенности научного познания (творчества) и сопоставляя их с механизмами биологической эволюции, он пришел к выводу, что между прогрессом науки и эволюцией живой природы много общего. Настолько много, что развитие научного знания можно рассматривать как продолжение последовательного (длящегося миллионы лет) процесса, благодаря которому увеличивается степень адаптации организмов, возрастает сложность и разнообразие популяций и видов. Свои представления о природе научного поиска Д.Кэмпбелл изложил в статье под названием «Эволюционная эпистемология», впервые опубликованной в 1974 г.

Живые существа являются носителями информации (генетической, хранимой в хромосомах, иммунологической, содержащейся в сетях иммунных клеток, нейронной, хранимой структурами мозга). Развитие цивилизации и науки привело к тому, что информация, важная для жизнедеятельности человека, стала храниться в текстах (на различных носителях: от глиняных табличек и папирусных свертков до современных книг). Память ненадежна и способна забывать однажды запечатленные сведения, тогда как книжные, журнальные и иные тексты радикально увеличивают объем информации, которую мы можем долго хранить для дальнейшего использования. Другими словами, миллионы текстов, созданных человеком за десятки тысяч лет, - продолжение того, как природа хранит информацию в генах, иммунных клетках и нейронах животных.

Живая природа развивается методом проб и ошибок. На протяжении миллионов лет она создает огромное число организмов, которых проверяет (испытывает) на степень приспособленности к внешним условиям. Она систематически «перелопачивает» колоссальную массу имеющихся вариантов и возможностей решения (эволюционного решения). Именно такое «блуждание по дебрям возможностей», полномасштабный поиск и анализ всех вариантов периодически приводит ее к «изобретению» новых видов и разновидностей.

Но в науке человек поступает точно так же! Ученые в своих лабораториях, используя тот же метод проб и ошибок, ставят эксперимент за экспериментом, пока не обнаружат нечто новое. Кроме того, различные гипотезы, выдвигаемые для объяснения результатов экспериментов, также проходят стадию проб и ошибок. Верные идеи сохраняются, неверные - элиминируются. То есть скрининг на основе метода проб и ошибок используется на двух уровнях исследований: 1) на уровне постановки экспериментов и 2) на уровне генерации гипотез для объяснения определенных научных результатов. Обратив внимание на аналогию между широкомасштабным поиском, осуществляемым живой природой, и процессом проб и ошибок, который характеризует экспериментальную и теоретическую деятельность, Д.Кэмпбелл стал убеждаться в справедливости дарвиновского взгляда на науку. В статье «Эволюционная эпистемология» [38] он пишет о пробах и ошибках, сопровождающих работу ученых -экспериментаторов и теоретиков: «На одном конце шкалы - экспериментатор, исследующий вслепую, который в рамках возможностей данного лабораторного оборудования пробует варьировать каждый параметр и перебирает все сочетания, какие может придумать, не обращая внимания на теорию» [38, с.118]. Автор продолжает: «На противоположном этому слепому лабораторному исследованию конце шкалы расположена точка зрения на естественный отбор научных теорий, когда в режиме проб и ошибок математические и логические модели соревнуются друг с другом в адекватности решения эмпирических головоломок...» [38, с.118].

Понимая, что механизмом образования новых видов и разновидностей являются случайные наследственные изменения (вариации), повышающие жизнеспособность организмов, Д.Кэмпбелл по аналогии приходит к заключению, что одним из источников прогресса науки являются случайные (непреднамеренные, незапланированные) научные открытия. Такие находки часто делаются по принципу «серендипити»: искал одно - нашел другое. О существовании случайных открытий известно давно, и Д.Кэмпбелл ссылается в данном случае на Эрнста Маха (1838-1916), австрийского физика и науковеда, изучавшего такие открытия. Д.Кэмпбелл [38] говорит: «Когда в 1895 г. Э.Мах был приглашен вернуться в Венский университет, чтобы вступить в только что основанную должность профессора по специальности «История и теория индуктивных наук», для своего первого торжественного выступления он выбрал именно эту тему: «На открытие новых, не известных до сих пор областей фактов могут натолкнуть лишь случайные обстоятельства.» [38, с.109].

Известно, что в дикой природе главное требование, предъявляемое к животным, - их соответствие постоянно меняющимся условиям внешней среды, их способность адаптироваться и выживать в этой среде (спасаться от крупных хищников, терпеть нехватку питательных ресурсов). То есть внешняя среда отбирает особи, которые умеют существовать в таких условиях и оставлять потомство. А чему должны соответствовать идеи и гипотезы, конкурирующие друг с другом по степени плодотворности? Д.Кэмпбелл отмечает, что они должны соответствовать физической реальности (истине), а поскольку истина устанавливается с помощью экспериментов, гипотезы отбираются экспериментальными данными. Эмпирические данные - это фильтр, отбирающий одни идеи и бракующий другие. Как указывает Д.Кэмпбелл, «экспериментальные данные создают экологии или ниши, к которым теории адаптируются, то есть которые производят отбор теорий» [38, с.119].

Представления Д.Кэмпбелла можно резюмировать его высказыванием, которым, по сути дела, он начинает свою статью «Эволюционная эпистемология» [38]: «.. .Эволюция - даже в ее биологических аспектах - есть процесс познания, и парадигма естественного отбора как модель прироста такого знания может быть распространена и на другие виды эпистемич еской (познавательной) деятельности, такие, как обучение, мышление и наука. Господствующие философские традиции пренебрегали такой эпистемологией» [38, с.92]. «Метод познания, - подчеркивает автор, - хорошо знакомая нам дарвиновская процедура «проб и ошибок» [38, с.124].

Здесь уместно привести точку зрения американского физика Стивена Вайнберга, создателя теории, объединившей электромагнетизм и слабые ядерные взаимодействия и получившего в 1979 г. за эту теорию Нобелевскую премию. В книге «Открытие субатомных частиц» [39] С.Вайнберг относит открытие радиоактивности, сделанное Анри Беккерелем в 1896 г., к категории случайных, но утверждает, что таких непредвиденных находок в истории науки мало. Ученый пишет: «В истории науки число научных открытий, сделанных случайно, не так велико, как многие думают. Однако не вызывает сомнений случайный характер одного из величайших открытий, сделанных физиками двадцатого столетия, - открытия радиоактивности» [39, с.152].

Мы не согласны с тем, что случайные открытия - редкость в научном исследовании. На самом деле в эмпирической (экспериментальной) науке их достаточно много, в чем легко убедиться при анализе материалов, освещающих генезис (историю) важных экспериментальных результатов. Ниже мы приводим таблицу, в которой представлены открытия в области физики, сделанные непреднамеренно (случайно, по принципу «серендипити») и удостоенные Нобелевской премии.

Примечание: подробное описание обстоятельств, которые непреднамеренным образом (случайно) привели к указанным открытиям, можно найти в книге [40].

Эволюционная эпистемология и 18-я проблема С.Смейла

В 1997 г. американский математик Стивен Смейл (род. 1930 г.) выступил в Филдсовском институте (Торонто) с лекцией «Математические проблемы следующего столетия» [41]. В данной лекции он представил свой список нерешенных математических проблем. Последняя, восемнадцатая, проблема в этом списке звучит следующим образом: каковы пределы интеллекта - как искусственного, так и человека? Разумеется, речь идет о пределах алгоритмизации (формализации) интеллекта. Этими пределами должны быть факторы научного творчества, которые препятствуют превращению творческого поиска в «механический процесс» манипулирования строгими (формальными, детерминированными) алгоритмами. Британский математик и физик, недавно получивший Нобелевскую премию по физике, Р.Пенроуз [42] описал два указанных фактора: теорему Геделя о неполноте и теорему Тьюринга о неразрешимости проблемы остановки.

В чем состоят другие факторы, которые объективно препятствуют формализации научной деятельности и научного мышления? Эволюционная эпистемология, основанная на дарвиновских принципах, позволяет четко ответить на этот вопрос: этими факторами являются метод проб и ошибок (неизбежно включающий в себя элементы неопределенности, стохастичности) и случайные научные открытия.

Возьмем, например, открытие радиоактивности, сделанное Анри Беккерелем (1896), в случайности которого не сомневается С.Вайнберг и другие исследователи. Чтобы какой-либо строгий (детерминированный) алгоритм мог обеспечить открытие явления радиоактивности, он должен заранее содержать в себе информацию о том, при каких конкретных экспериментальных условиях можно натолкнуться на явление, никем еще не описанное. Если бы подобные алгоритмы, содержащие всю нужную нам информацию, реально существовали, никто из ученых не занимался бы научным поиском. Достаточно было бы воспользоваться готовыми инструкциями и получить ответы на все вопросы. В этом случае исчезла бы необходимость в полномасштабном анализе всех возможных вариантов, в применении метода проб и ошибок. Абсурдность такой ситуации вполне очевидна. Случайные открытия (как и метод проб и ошибок) - постоянные спутники научной деятельности. Они исключают возможность полной формализации научного творчества, превращения этого творчества в «механический процесс» оперирования готовыми алгоритмами.

Создавая теорию эволюции, Ч.Дарвин установил важную роль случайных наследственных изменений в эволюционном процессе. Эти изменения, поддержанные естественным отбором, создают новые формы адаптации и новые виды организмов. Устраните случайные вариации - и вы остановите эволюцию. Подобно этому, непреднамеренные (непредвиденные) научные открытия - один из источников прогресса науки. И одновременно (наряду с методом проб и ошибок) эти открытия - аспекты научного поиска, дающие решение 18-й проблемы С.Смейла.

Великий натуралист Чарльз Дарвин, получивший первые «намеки» на непостоянство видов во время своего пятилетнего кругосветного путешествия на корабле «Бигль», разработал эволюционную концепцию, которая удивительным образом и сегодня помогает нам решать важные научные проблемы.

Литература

1. Ирвин У. Обезьяны, ангелы и викторианцы. Дарвин, Гексли и эволюция. - М.: «Молодая гвардия», 1973. - 464 г.

2. Пригожин И., Стенгере И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. - М.: «КомКнига», 2005. - 296 с.

3. Стрекольщикова И.В. Натуралистическая концепция языка в языкознании XIX века: общее и специфическое // Диссертация на соискание ученой степени доктора филологических наук. - Мытищи: МГОУ, 2020. - 607 с.

4. Амирова Т.А., Ольховиков Б.А., Рождественский Ю.В. История языкознания. - М.: «Академия», 2005. - 672 с.

5. Абелев Г.И. История клонально-селекционной теории // Природа. - 2002. - № 11. - С.75-80.

6. Смит К. Интерлейкин-2 // В мире науки. - 1990. - № 5. - С.16-24.

7. Лян Н.А. Ерне (Jerne) Нильс // Аллергология и иммунология в педиатрии. - 2013. - № 1 (32). - С.5-7.

8. Медавар П., Медавар Дж. Наука о живом. - М.: «Мир», 1983. - 207 с.

9. Николаева Е.И. Психофизиология. Психологическая физиология с основами физиологической психологии. - М.: «Логос», 2003. - 544 с.

10. Николлс Дж., Мартин Р., Валлас Б., Фукс П. От нейрона к мозгу. - М.: Едиториал УРСС, 2003. - 672 с.

11. Анохин К.В. Когнитом: в поисках фундаментальной нейронаучной теории сознания // Журнал высшей нервной деятельности. - 2021. - Том 71. - № 1. - С.39-71.

12. Баарс Б., Гейдж Н. Мозг, познание, разум: введение в когнитивные нейронауки. Том 1. - М.: «Бином. Лаборатория знаний», 2014. - 552 с.

13. Эделмен Д., Маунткасл В. Разумный мозг. - М.: «Мир», 1981. - 135 с.

14. Лауреаты Нобелевской премии. Энциклопедия. Том 2. - М.: «Прогресс», 1992. - 861 с.

15. Хакен Г., Плат П., Эбелинг В., Романовский Ю. Об истории синергетики. Общие принципы самоорганизации в природе и в обществе. - Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2017. - 428 с.

16. Волькенштейн М.В., Чернавский Д.С. Предисловие редакторов перевода // Эйген М., Шустер П. Гиперцикл. Принципы самоорганизации макромолекул. - М.: «Мир», 1982. - С.5-7.

17. Волькенштейн М.В. Предисловие к русскому изданию // Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул. - М.: «Мир», 1973. - С.5-9.

18. Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул. - М.: «Мир», 1973. - 214 с.

19. Эйген М. Молекулярная самоорганизация и ранние стадии эволюции // Успехи физических наук. - 1973. - Том 109. - № 3. - С.545-589.

20. Эйген М., Шустер П. Гиперцикл. Принципы самоорганизации макромолекул. - М.: «Мир», 1982. - 272 с.

21. Кунин Е. Логика случая. О природе и происхождении биологической эволюции. - М.: «Центрполиграф», 2014. - 527 с.

22. Козлов А.П. Опухоли, гены и эволюция // Химия и жизнь. - 2009. - № 8. - С.18-22.

23. Козлов А.П. Популяции организмов - опухоленосителей как переходные формы между видами организмов, стоящих на различных ступенях прогрессивной эволюции // сборник «Чарльз Дарвин и современная биология». Ответственный редактор Э.И.Колчинский. - СПб., «Нестор-История», 2010. - С.508-519.

24. Crespi B.J., Summers K. Positive selection in the evolution of cancer // Biological Reviews of the Cambridge Philosophical Society. - 2006. - Vol.81 (3). - P.407-424.

25. Merlo L.M.F., Pepper J.W., Reid B.J., Maley C.C. Cancer as an evolutionary and ecological process // Nature Reviews Cancer. - 2006. - Vol.6. - P.924-935.

26. Gerlinger M., Rowan A., Horswell S. [...] Swanton Ch. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing // The New England Journal of Medicine. - 2012. - Vol.366 (10). - P.883-892.

27. Арни К. Мятежная клетка: рак, эволюция и новая наука о жизни. - М.: «Альпина нон-фикшн», 2022. - 426 с.

28. Tomasetti C., Vogelstein B. Variation in cancer risk among tissues can be explained by the number of stem cell divisions // Science. - 2015. - Vol.347. - № 6217. - P.78-81.

29. Агус Д. Завтра начинается сегодня. Как воспользоваться достижениями anti-age медицины. - М.: «Эксмо», 2017. - 336 с.

30. Бородин П.М. Генетическая рекомбинация в свете эволюции // Природа. - 2007. - № 1. - С.14-22.

31. Подлазова А.В. Генетические алгоритмы на примерах решения задач раскроя // Проблемы управления. - 2008. - № 2. - С.57-63.

32. Королев Л.Н. Эволюционные вычисления, нейросети, генетические алгоритмы - формальные постановки задач // Фундаментальная и прикладная математика. - 2009. - Том 15. - № 3. - С.119-133.

33. Холланд Дж. Генетические алгоритмы // В мире науки. - 1992. - № 9-10. - С.32-40.

34. Люгер Дж. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. - М.: изд-во «Вильямс», 2003. - 864 с.

35. Веблен Т. Почему экономическая наука не является эволюционной дисциплиной? // сборник «Истоки из опыта изучения экономики как структуры и процесса». - Главный редактор Я.И.Кузминов. - М.: ГУ Высшая школа экономики, 2007. - С.10-32.

36. Месуди А. Культурная эволюция. Как теория Дарвина может пролить свет на человеческую культуру и объединить социальные науки. - М.: изд-во «Дело», 2019. - 384 с.

37. Стикс Г. Наука о пузырях и крахах // В мире науки. - 2009. - № 10. - С.3845.

38. Кэмпбелл Д. Эволюционная эпистемология // сборник «Эволюционная эпистемология и логика социальных наук». Под ред. В.Н.Садовского. - М.: Эдиториал УРСС, 2000. - С.92-146.

39. Вайнберг С. Открытие субатомных частиц. - М.: «Мир», 1986. - 285 с.

40. Новиков Н.Б. 18-я проблема С.Смейла в зеркале случайных открытий. - М.: Институт психологии, 2017. - 1390 с.

41. Смейл С. Математические проблемы следующего столетия // сборник «Современные проблемы хаоса и нелинейности». - Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002. - С.280-303.

42. Пенроуз Р. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. - М.: Едиториал УРСС, 2003. - 384 с.

Размещено на Allbest.ru