Как самая плодотворная модель технологического прогресса пришла в упадок и почему это закономерно

Существует тезис о «битах и ​​атомах»: он утверждает, что прогресс сосредоточился на программном обеспечении и информации (битах), в то время как достижения в физической инфраструктуре, энергетике и материалах (атомах), которые более непосредственно формируют физический мир, отстают, потому что их сложнее создавать и они требуют более длительных циклов исследований и разработок. Венчурный капитал, часто стремящийся к максимизации прибыли в краткосрочной перспективе, отдаёт предпочтение более простым компаниям, занимающимся разработкой ПО, а не более сложным, работающим с аппаратным обеспечением и промышленностью, что приводит к меньшему количеству прорывов в фундаментальных науках на «атомном» уровне.

Если посмотреть на историю вычислительной техники, то станет понятно, что многие ключевые технологии появились не потому, что они были нужны, а потому что кто-то не боялся задавать странные вопросы: Что если сигнал можно описать математически ^[1]? Что если человек сможет «разговаривать» с машиной? Что если компьютер станет личным инструментом мышления ^[2]?

Долгосрочные исследования без гарантированного результата были системой, которая защищала право думать о невозможном. Значительная часть IT-технологий — Интернет, операционные системы, лазеры, спутниковая связь, графические интерфейсы — возникла из исследований, которые в момент их проведения казались бесполезными. Никто не заказывал транзистор, оконный интерфейс или теорию информации. И всё же именно такие проекты определили технологический ХХ век.

Когда сегодня говорят об инновациях, обычно имеют в виду стартапы, венчурные инвестиции, быстрые итерации, MVP, масштабирование, нейросети и криптовалюты. Но до этой модели существовала другая — культура исследований без немедленной отдачи (blue-sky research ^[3]) в фундаментальных науках: долгих, дорогих, странных и часто лишённых очевидного применения. Эта модель на сегодняшний день в упадке. Но это закономерно. И вот почему:

❯ Былые фабрики будущего

В середине ХХ века крупные корпорации и государственные структуры финансировали лаборатории для фундаментальных исследований без прямого требования коммерческого результата. Учёным платили не за конкретный продукт, а за возможность думать.

Причины были прагматичны:

• монополии имели стабильный доход и могли позволить себе долгие исследования;

• Холодная война стимулировала научное превосходство;

• технологические рынки ещё не требовали мгновенной окупаемости.

Внутри таких лабораторий существовала особая академическая среда с промышленными ресурсами. Инженеры могли годами заниматься задачами, которые выглядели как интеллектуальное любопытство. Иногда из этого ничего не получалось. Иногда появлялись идеи (а впоследствии и вещи), меняющие цивилизацию.

Американский физик Джеральд Джеймс Холтон ^[4] ещё в 70-х годах описал ^[5] простую модель взаимосвязи между науками (междисциплинарное сотрудничество) и объяснил, как достижения в одной области возникают, распространяются, затухают, а затем стимулируют развитие смежных областей по мере распространения знаний в соседних областях, создавая замкнутый цикл.

Холтон связывает это со взрывом идей в Bell Labs ^[6] и обсуждает, как впоследствии, по ряду факторов, по мере развития и роста исследовательских лабораторий, они стали изолированными друг от друга, сосредоточившись на публикации работ в специализированных журналах и сотрудничестве с госаппаратом и бизнесом, вместо того чтобы сидеть вместе за одним столом и обмениваться идеями, открывая новые направления в науке ^[7].

Bell Labs стал символом эпохи не случайно. Лаборатория принадлежала AT&T ^[11] — фактически телефонной монополии США. Огромные стабильные доходы позволяли финансировать исследования без необходимости немедленной прибыли. Здесь появились:

• транзистор (1947);

• теория информации Клода Шеннона;

• лазерные технологии;

• язык программирования C;

• UNIX;

• спутниковая связь;

• первые солнечные элементы.

Особенность Bell Labs была не только в деньгах, но и в структуре работы. Физики, инженеры, математики и программисты находились рядом, постоянно взаимодействовали и могли переключаться между задачами. Никто не требовал «дорожной карты продукта». Многие проекты изначально выглядели как интеллектуальные упражнения. Их ценность стала очевидной лишь десятилетия спустя. Bell Labs показали, что отсутствие давления иногда ускоряет прогресс сильнее, чем конкуренция.

Менее известный, но не менее показательный пример — Xerox PARC ^[12] (Palo Alto Research Center). В 1970-х компания Xerox, зарабатывавшая на копировальных аппаратах, решила инвестировать в исследования будущего информационных технологий. Учёным дали почти полную свободу. В PARC были созданы:

• графический интерфейс с окнами и иконками;

• WYSIWYG-редакторы;

• Ethernet;

• концепция персонального компьютера как рабочей станции.

Иронично, но компания Xerox не смогла превратить эти разработки в успешный продукт. Коммерциализировали их позже Apple и Microsoft.

PARC стал важным уроком: исследования без давления создают будущее, но не обязательно прибыль для спонсора. И именно этот урок во многом изменил корпоративную науку.

После отделения от компании Xerox PARC продолжил работу как независимый исследовательский центр, занимаясь машинным обучением ^[13], новыми интерфейсами и системами безопасности — уже без прежнего корпоративного давления, но и без прежних ресурсов. Это редкий пример попытки сохранить культуру долгосрочных исследований в новой экономике.

Bell Labs и PARC — лишь вершина айсберга. Существовало множество менее известных центров, работавших по той же логике ^[14]. IBM ^[15] десятилетиями финансировала фундаментальные исследования в области вычислений и физики. Здесь возникли:

• жёсткие диски;

• реляционные базы данных;

• архитектуры мейнфреймов;

• открытия в области материаловедения (включая нобелевские работы).

IBM рассматривала науку как долгосрочную инфраструктуру бизнеса, а не как источник быстрых продуктов.

Stanford Research Institute ^[16] стал площадкой для проектов, финансируемых государством и корпорациями. Именно здесь Дуглас Энгельбарт создал:

• компьютерную мышь;

• гипертекстовые системы;

• ранние элементы сетевого взаимодействия.

  

Итальянская компания Olivetti ^[17], известная своими печатными машинками, в 1960–80-х активно инвестировала в исследования вычислительной техники и дизайна интерфейсов. Компания экспериментировала с персональными компьютерами, эргономикой взаимодействия человека и машины и промышленным дизайном вычислительной техники. Многие идеи опередили рынок, но не стали массовыми.

Olivetti показывает, что модель «исследований ради исследования» существовала не только в США. Также и СССР полагался ^[18] на достижения науки и техники (там был немного иной итог, но это уже другая история).

К 1990-м годам произошёл фундаментальный сдвиг. Монополии были разделены, стабильные сверхдоходы исчезли. Поддерживать дорогие лаборатории стало сложнее. Акционеры начали требовать быстрой отдачи и прозрачных метрик эффективности. Рынок стал требовать постоянных обновлений и быстрых продуктов. Инновация стала ассоциироваться не с лабораторией, а с предпринимательством.

Исследования начали оценивать по ROI, а не по интеллектуальной ценности. Идея «давайте посмотрим, что получится через 30 лет» стала экономически подозрительной. Исчезновение этой модели изменило сам характер технологий. Мы получили:

• быстрые улучшения существующих продуктов;

• оптимизацию интерфейсов;

• постоянные обновления.

Но реже получаем радикальные концептуальные прорывы.

Фундаментальные исследования создавали технологии, которые невозможно было предсказать рынком. Они расширяли пространство возможного, а не только улучшали существующее. В этом различие между оптимизацией и открытием.

❯ Фундаментальная наука под зонтиком корпораций

Старая модель исследований существует фрагментарно. Например, Microsoft Research ^[19] остаётся одним из немногих мест, где ведутся фундаментальные исследования:

• квантовые вычисления;

• новые модели программирования;

• теоретическая информатика;

• компьютерное зрение ^[20].

Исследователи публикуются в научных журналах и работают с долгосрочными задачами, не всегда связанными с продуктами компании. Это, пожалуй, самый близкий современный аналог Bell Labs.

Google X ^[22] занимается проектами с высокой степенью неопределённости (moonshot-проекты ^[23]):

• автомобили с автопилотом;

• аэростаты для интернет-связи;

• экспериментальные интерфейсы;

• эксперименты в медицине.

Однако здесь сохраняется продуктовая логика — проекты должны потенциально стать бизнесом. Это уже не чистая исследовательская модель, а управляемый риск.

Также DeepMind ^[24] (в структуре Google) сочетает академические исследования с практическими задачами. Компания публикует научные работы по искусственному интеллекту ^[25], изучает общие принципы обучения и решает фундаментальные задачи вроде сворачивания белков.

Некоторые области продолжают жить по старым правилам:

• CERN;

• космические агентства;

• национальные исследовательские центры.

Их фокус сместился в сторону инфраструктурной науки. Но часть функций старых лабораторий взяли на себя:

• университетские исследовательские группы;

• open-source сообщества;

• независимые исследовательские фонды.

Это более распределённая и менее централизованная модель, где долгосрочные идеи возникают без единого центра силы.

Сегодня в чистых научных исследованиях нет сверхприбыли, поэтому проводятся только исследования, ориентированные на прибыль, в том числе и в университетах. Междисциплинарность затруднена. Большое количество ученых тратит свое время на исследование тем и проведение исследований с заранее определённым результатом, потому что именно на такое выделяются гранты. Когда людям не разрешают экспериментировать, они ничего нового не узнают и вероятность того, что они обнаружат что-то революционное, очень мала.

❯ Стало сложнее находить новые идеи?

Сегодня прорывные результаты требуют гораздо больше усилий, чем раньше. Особенно в физике элементарных частиц. Сто лет назад можно было проводить передовые исследования в области физики элементарных частиц и ядерной физики в подвале университета. Сейчас самые передовые эксперименты — это международные коллаборации, которые стоят миллиарды долларов, требуют десять лет на проектирование и ещё больше времени на создание.

Академическая среда изменилась. Высокая конкуренция отсеивает людей с высокой вариативностью и заставляют людей сосредотачиваться на исследовательских проектах с низким риском и быстрой окупаемостью. Кроме того, исчезли легкодоступные возможности и высокий барьер для входа в область исследований. Поскольку знаний стало намного больше, чтобы просто освоиться, требуется намного больше времени, чем раньше.

В наше время для прорывных научных открытий нет достаточного стимула ^[27]. Все показатели эффективности выражаются в процентах цитирования, а финансирование доступно для определённых популярных областей. Исследователям больше нет смысла рисковать. Большая часть из них просто хочет иметь стабильную работу, занимаясь «обычной наукой», а работодатели хотят, чтобы kpi их сотрудников были хорошими. Это распространяется и на младших исследователей, аспирантов и т.д.

Большинство «простых» проблем решены, а для решения новых задач требуются более совершенные методы, технические знания и понимание. Кроме того, передовые научные исследования сейчас требуют гораздо большей специализации, чем раньше. Раньше натурфилософы совершали передовые научные открытия ведя деятельность в университете, средней или даже начальной школе. Прошли те времена, когда можно было взмахнуть рукой в ​​темноте и натыкаться на новые открытия направо и налево.

Сегодня чтобы стать настоящим экспертом в своей области, требуется на десять лет больше, чем пятьдесят лет назад. А чтобы быть в авангарде исследований, нужно знать гораздо гораздо больше. Особенно в области фундаментальной теоретической физики, где практически необходима вторая докторская степень по математике, чтобы просто понимать научные работы.

В своей статье «Are Ideas Getting Harder to Find? ^[28]?» исследователи подсчитали, что количество штатных сотрудников, занятых в НИОКР в США, увеличивалось примерно на 4% в год в период с 1930-х по 2000-е годы, но производительность научно-исследовательских работ снижалась более чем на 5% в год. Следовательно, даже при значительном увеличении числа ученых, исследователей и инженеров, рост производительности труда снижался на протяжении XX века.

С каждым десятилетием в будущем, вероятно, будет происходить все меньше прорывных научных открытий. Это касается не только науки; искусство, развлечения и даже спорт переживают застой уже несколько десятилетий. Прорывные открытия в истории происходят группами, и такие периоды встречаются редко.

❯ Великая стагнация

Экономист Тайлер Коуэн ^[29] в 2011 году выдвинул тезис о «великой стагнации»: фундаментальный прогресс, измеряемый экономическим ростом, замедлился с середины XX века, несмотря на стремительное развитие вычислительной техники. Хотя научные достижения растут, в среднем они становятся менее революционными.

Первые волны инноваций значительно сократили бедность, болезни и тяжелый труд; последующие волны сделали это более умеренно; а сегодня прогресс часто кажется незаметным. В то же время, по мере того как инновации работали и рос наш комфорт, росли и наши права. Как только мы внедряем инновационные технологии, мы очень быстро адаптируем свой базовый уровень. Как только что-то волшебное начинает работать, это просто становится нормой. Поэтому легко забыть, насколько мы одарены. Мы воспринимаем инновации, обеспечивающие наш повседневный комфорт, как нечто само собой разумеющееся.

Наука на протяжении веков развивалась гораздо больше за счёт прорывов и сдвигов парадигмы, чем за счёт постепенных изменений, на которых делает акцент современное научное сообщество. А исследования без немедленной отдачи требуют терпения, избыточных ресурсов и готовности инвестировать в неизвестное. Современная экономика устроена иначе. Она оптимизирована для скорости, эффективности и предсказуемости. Но история показывает парадокс ^[30]: самые радикальные технологии появляются именно там, где будущее не пытаются заранее просчитать.

Самое важное, что могут сделать современные научные организации — это способствовать созданию и раннему развитию новых направлений науки. Эти направления, когда они обнаруживаются, как правило, переживают периоды взрывного роста, имеют высокую вероятность породить другие новые направления, а они, в свою очередь, также будут делать то же самое. Без таких инноваций хорошие идеи будет по-прежнему сложнее находить.

Сегодня у каждого учёного есть свой специализированный набор инструментов для тщательного анализа каждой мельчайшей детали нашего уголка Неизвестного. Поэтому, конечно, новые открытия и прорывы будут происходить медленно, но, помимо этого, они, как правило, будут узкоспециализированными, и следующий гигантский скачок или прорыв, скорее всего, станет результатом коллективного прогресса многих людей. Не будет одного большого революционного открытия, а будет множество открытий, приближающих к следующему прорыву шаг за шагом.

---

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды  ^[31]Timeweb.Cloud ^[32] — в нашем Telegram-канале ^[31] ↩

Читайте также:

• И хейтеры могут плакать, или в чём величие Хидеки Камии ^[34]

• Советский модем 2400КМ, передающий «в никуда…» ^[35]

• Нейросети в промышленности: данные, физика и тихий саботаж ^[36]