Ознакомительная версия. Доступно 16 страниц из 79
«Например, равновесие, – говорит Дойн. – Оно всем нравится, потому что стоит предположить равновесие – и становится легко получить результаты. Но ведь если мир устроен иначе, если не равновесие лежит в основе экономики, тогда все оборачивается просто потерей времени. И во многих случаях это она и есть, мне кажется». В экономике под равновесием понимается устойчивое состояние, когда сбалансированы спрос и предложение и оптимизирована стоимость товаров.
«Помню, что читала некоторые ваши статьи, где вы критиковали теорию равновесия, но это было лет десять назад 195, – говорю я. – Я-то думала, или надеялась, что с тех пор экономисты уже осознали, что она слишком упрощенная. В том, что касается данных, экономика должна быть безумно запутанной. И это не как в физике – там я хотя бы могу понять, почему они верят в простоту. Я бы ожидала, что описание экономики реального мира должно требовать сложного компьютерного анализа».
«Абсолютно с вами согласен. И пытаюсь сдвинуть ситуацию в этом направлении, но сторонников очень мало».
«Странно, – удивляюсь я, – ведь “большие данные” – теперь такое модное выражение, мне казалось, экономисты должны быть в этом впереди планеты всей».
«Экономисты навострили уши, – говорит Дойн. – Но это сильно отличается от того, что они делали прежде, так что потребуется какое-то время».
«Как же экономисты так подсели на математику?» – недоумеваю я.
«Математика ведь царствует в физике не случайно, – объясняет Дойн. – Она позволяет принять набор допущений и вывести из них следствия. Поэтому идея использовать математику в общественных науках очень привлекательна. Проблема ведь не с математикой как таковой. Преобладающие методы, боюсь, стали таковыми потому, что они изящны и люди с их помощью могут доказывать какие-то умозаключения, а не потому, что эти методы хорошо описывают мир. Математик, ищущий ключи под фонарем».
«Я считаю, что красота – это замечательно, и обеими руками за изящность, – говорит Дойн. – Но тревожусь, когда вижу нагроможденные друг на друга горы математики, пусть и изящной. Может, это и интересная математика, но в итоге-то вы уверены, что действительно делаете науку?»
Не верьте мне – я ученый
Вы слышали любопытнейшую историю о жизни нейтрона? Нейтроны состоят из трех кварков и вместе с протонами составляют ядра атомов. Атомные ядра, по счастью, стабильны, но вытащите нейтрон из ядра – и он распадется, среднее время его жизни будет равняться примерно десяти минутам. Если более точно – 885 ± 10 секунд. Любопытная часть здесь – вот этот плюс-минус.
Рис. 15. Результаты измерений времени жизни нейтрона по годам. Источники: Patrignani C. et al. (Particle Data Group). 2016. Review of particle physics. Chin. Phys. C. 40: 100001 (погрешности – 1σ); Bowman J. D. et al. 2014. Determination of the free neutron lifetime. arXiv:1410.5311 [nucl-ex].
Время жизни нейтрона измеряется с неуклонно возрастающей точностью начиная с 1950-х годов (рис. 15, слева). Сейчас есть два разных метода измерения, которые дают разные же результаты (рис. 15, справа). Расхождение[110] больше того, что дозволяется погрешностями измерения, то есть шансы, что это случайность, меньше 1 к 10 000. Ситуация загадочная, возможно предвещающая новую физику. Но я хотела привлечь ваше внимание к другому.
Взгляните снова на левый график на рисунке 15. Маленькие черточки посередине – измеренные значения, а вертикальные линии – заявленные погрешности. Обратите внимание, как данные располагаются на одной своеобразной ступеньке, а потом вдруг резко перепрыгивают на новую – со значением, которое до того было очень редким, иногда даже не попадавшим в пределы погрешности. Похоже, экспериментаторы не только занижали погрешности измерений, но и преимущественно приходили к значениям, максимально воспроизводящим предыдущие результаты. И это не единственная величина, претерпевшая со временем подобные скачки измеренных значений. За последние десятилетия это произошло как минимум с дюжиной времен жизни, масс и частот рассеяния других частиц 196.
Мы никогда не узнаем доподлинно, почему это произошло. Но вероятное объяснение состоит в том, что экспериментаторы неосознанно старались воспроизвести известные им результаты. Я не имею в виду умышленное жульничество. Просто, если вы получаете результат, не согласующийся с существующей литературой, вы с большей вероятностью начнете искать у себя ошибки, чем если ваш результат прекрасно совпадает с имеющимися. И это перекашивает ваш анализ в сторону воспроизведения предыдущих результатов.
Однако экспериментаторы осознали эту проблему и предприняли шаги для ее решения. И действительно, как вы видите, результаты последних измерений не согласуются между собой (см. рис. 15, справа). Во многих коллаборациях сейчас заведен следующий порядок: ученые выбирают метод анализа еще до того, как вообще смотрят на данные (в рамках «ослепления»), а затем просто придерживаются заранее согласованной процедуры. Это помогает пресечь тенденцию перебирать разные методы анализа, когда результат выходит не таким, какого хотелось бы.
В биологических науках недавний кризис воспроизводимости тоже подстегнул ученых к тому, чтобы приложить усилия и подстраховаться от предвзятости при планировании эксперимента, при статистическом анализе его результатов и при их публикации 197. Впереди еще долгий путь, но хотя бы начало положено.
При разработке же теорий аппаратура, которой мы пользуемся, – наш мозг. Но мы не делаем ничего, чтобы избежать предвзятости при работе с ним. Мы не можем визуализировать свой прогресс в простых графиках, но, если бы сумели, я уверена, что мы тоже узрели бы у теоретиков установку на воспроизведение существующих результатов. По некоторым темам мы наплодили столько статей, что те превратились в самоподдерживающиеся области исследований даже в отсутствие экспериментальных доказательств. В случае теоретиков речь идет о сложных теоретических построениях, которые тщательно проверяются – проверяются с точки зрения математической согласованности. Выдвижение иного решения, также математически согласованного, равносильно получению результата, противоречащего существующей литературе.
Возьмем, например, испарение черных дыр. Данных по нему нет никаких. Парадокс файервола (см. главу восьмую) продемонстрировал, что самая изучаемая попытка разрешить проблему потери информации в черной дыре – калибровочно-гравитационная дуальность – нарушает принцип эквивалентности. Стало быть, она не решает проблему, которую призвана была решить, поскольку несовместима с главным постулатом общей теории относительности[111]. Но проведена такая большая работа ради этого предполагаемого решения, что совершенно немыслимо выкинуть все на помойку. Поэтому физики-теоретики пытаются сейчас привести новый результат в соответствие с предыдущей работой, переизобретая квантовую механику.
Ознакомительная версия. Доступно 16 страниц из 79
