Теперь возьмем текстильные технологии. Опять же, согласно Кили, основные технологии, которые привели к промышленному скачку, не имели ничего общего с научными достижениями. «В 1733 году, – пишет Кили, – Джон Кей изобрел «летающий челнок», который механизировал ткачество, а в 1770 году Джеймс Харгривс изобрел «Дженни», первую прядильную машину периодического действия, которая механизировала прядение. Эти нововведения в текстильной технологии вкупе с изобретениями Уайатта и Пауля (прядильная машина, 1758) и Аркрайта (кольцепрядильная машина, 1769) предвосхитили индустриальную революцию, однако с наукой у них не имелось ничего общего: это были эмпирические достижения, основанные на методе проб и ошибок и экспериментах умелых специалистов, пытавшихся увеличить производительность труда, а значит, и прибыль своих фабрик».
Анализ Дэвида Эджертона ставит под сомнение связь между фундаментальной наукой и экономическим процветанием, а заодно и гипотезу, по которой ученые верили в «линейную модель» (согласно которой фундаментальная наука порождает технологию) в прошлом. В XIX и XX веках люди не были лохами; сегодня мы считаем, что они верили в линейную модель, но на деле никто не считал ее правильной. Еще в начале прошлого века члены ученого сообщества были по большей части всего лишь учителями, а не исследователями.
Чтобы понять, можно ли верить ученому, не обязательно читать его труды; гораздо лучше узнать, что говорят о нем враги, уже отыскавшие в его сочинениях самые слабые места. Я поискал оппонентов Кили, чтобы посмотреть, что ценного есть в их словах – и кто они такие. Если не считать пары комментариев Джоэля Мокира (он, как я уже сказал, не понимает, что такое опциональность) и нападок экономистов, которые можно смело игнорировать, учитывая то, как обесценилась эта профессия, в основном книгу Кили критиковал на страницах влиятельного журнала Nature некий бюрократ от науки. Он писал о том, что Кили, выступая против финансирования науки, использовал данные агентств вроде ОЭСР
[73]
, которые финансируются из кармана налогоплательщика. В общем, доказательств того, что Кили неправ, нет. С другой стороны, нет ни одного довода в пользу того, что тезис, обратный тезису Кили, может быть верен. По большей части мы видим религиозную веру в безусловную мощь ученого сообщества, которая заменила абсолютную веру во всемогущего бога в организованной религии.
Власти должны спонсировать не исследования, а нетелеологическое прилаживание
Я вовсе не считаю, что из приведенного выше аргумента должен логически вытекать запрет на госфинансирование науки. Мое рассуждение направлено скорее против телеологии, чем против исследований вообще. Финансирование в какой-то форме, конечно, эффективно. Ужасная ирония судьбы заключена в том, что власти получают от исследований огромную отдачу, но не так, как они того хотели. Взять хотя бы Интернет. Расходы на инновации в области обороны вернулись, но в своеобразной форме; ниже будет показано, что точно так же своеобразно возвращаются и расходы на медицину. Беда в том, что функционеры смотрят на мир с телеологической точки зрения (особенно в Японии), а крупные корпорации идут по их стопам. Большинство таких корпораций вроде фармацевтических концернов бьются с самими собой.
Вообразите множество проектов типа «пальцем в небо» и представьте, что гранты и прочее финансирование распределяются среди людей, а не среди проектов, так что многие ученые получат маленькие суммы. Социолог науки Стив Шэпин, который долго наблюдал в Калифорнии за инвесторами, вкладывающими капитал в рискованные проекты, отмечает, что инвесторы чаще поддерживают не идеи, а конкретных предпринимателей. Решения сплошь и рядом принимаются исходя из того, кто именно занимается проектом: как говорят сами инвесторы, ставить надо на жокея, а не на лошадь. Почему? Потому что инновация – штука скользкая, и инвесторам нужен фланёр, который способен поймать удачу за хвост вместо того, чтобы погрязнуть в бюрократическом болоте. Шэпин показал, что важные решения инвесторы принимали вообще без бизнес-плана. Если те и подкреплялись каким-то «анализом», то в фоновом режиме, чтобы подтвердить уже принятое решение. Я какое-то время общался с калифорнийскими инвесторами, раздумывая, куда вложить деньги, и могу подтвердить: бизнес-планы – это плесень.
Конечно, деньги должны течь к частникам – к агрессивным частникам, о которых вы точно знаете, что они своего не упустят.
Разберем статистические доводы, для чего на один абзац углубимся в дебри. Отдача от исследования – это Крайнестан; она следует степенному закону распределения вероятностей с большими, почти неограниченными приобретениями и – благодаря опциональности – ограниченными потерями. Значит, отдача от исследования – это всегда линейная функция от количества экспериментов, а не от суммы средств, вложенных в эти эксперименты. Поскольку, как показано на рис. 7, победитель получит огромную отдачу, у которой нет потолка, правильный подход подразумевает нечто вроде слепого финансирования. Верный метод тут – «одна энная» или «1/N», то есть инвестировать нужно в максимально большое число проектов: если у вас есть N возможностей, инвестируйте средства во все эти возможности в равных долях
[74]
. Каждый проект получит небольшую сумму, проектов при этом много, больше, чем (вам кажется) нужно. Почему этот метод работает? В Крайнестане важнее вложить маленькие средства во что-то, чем вообще упустить возможность. Как сказал мне один инвестор: «Отдача может быть такой большой, что вы не можете себе позволить в чем-то не участвовать».
Случай в медицине
Медицина, в отличие от технологии, одомашнивала удачу на протяжении всей истории; к настоящему времени она осознанно практикует случайность. Но лишь отчасти.
Медицинская статистика позволяет нам сравнить эффективность телеологического исследования и случайно сделанного открытия. Власти США снабдили нас идеальной базой данных: мы многое знаем о деятельности Национального института злокачественных новообразований по итогам «войны с раком» президента Никсона в начале 1970-х. Мортон Мейерс, ученый и врач-практик, пишет в своей чудесной книге «Счастливые случаи: интуиция и прорывы в современной медицине» (Happy Accidents: Serendipity in Modern Medical Breakthroughs): «За двадцать лет экспериментов с вытяжками из ста сорока четырех тысяч растений, представителей пятнадцати тысяч видов, ученые не получили ни одного противоопухолевого растительного препарата. Эта неудача резко контрастирует с открытием в конце 1950-х годов основной группы растительных препаратов для лечения рака, алкалоидов барвинка, – открытием, которое было сделано случайно, а не стало результатом направленного исследования».
