Чтобы добиться простоты новых, предполагаемых законов природы, теоретики сейчас стараются минимизировать набор допущений. Этого можно достичь, сокращая число параметров, полей или вообще аксиом теории. На сегодня самые распространенные способы сделать это – добавление симметрий или объединение.
Эйнштейн тоже мечтал о том, чтобы фундаментальная теория не содержала необъяснимых параметров:
…Природа устроена так, что ее законы в большой мере определяются уже чисто логическими требованиями настолько, что в выражения этих законов входят только постоянные, допускающие теоретическое определение (то есть такие постоянные, что их численных значений нельзя менять, не разрушая теории)70
[58].
Эта мечта и по сей день направляет исследования. Однако мы не знаем, обязательно ли более фундаментальные теории должны быть проще. Предположение, что более фундаментальная теория должна быть еще и проще – по крайней мере восприниматься проще – это надежда, а не что-то такое, чего у нас на самом деле есть причины ожидать.
Естественность
В отличие от простоты, с позиций естественности оценивается не количество допущений, а их тип. Это попытка избавиться от человеческого фактора – требование, чтобы в «естественной» теории не использовались тщательно подобранные допущения.
Техническая естественность отличается от общей тем, что применяется только к квантовым теориям поля. Но у них обеих одинаковый фундамент: предположений, которые вряд ли могли быть выполнены случайно, нужно избегать.
Правда, критерий естественности бесполезен без других допущений – допущений, которые требуют делать необъяснимый выбор, тем самым возвращая в игру избирательный подход. Проблема в том, что у чего-либо есть бесконечное множество разных способов оказаться случайным, а потому отсылка к случайности уже сама по себе требует выбора.
Давайте разберем такой пример. Если у вас есть обычный игральный кубик, вероятность выпадения любого из чисел на нем одинакова: 1/6. Но если кубик ваш причудливой формы, то вероятность для каждого числа может быть какая-то своя. Мы говорим, что кубик причудливой формы имеет иное «распределение вероятностей», то есть функцию, зашифровывающую вероятности каждого возможного исхода броска. Функция может быть любой, лишь бы сумма вероятностей всех исходов давала 1.
Когда мы говорим: что-то случайно – без каких-либо уточнений, обычно мы подразумеваем равномерное распределение вероятностей, то есть распределение с равными вероятностями для всех исходов, как для обычного игрального кубика. Но почему распределение вероятностей для параметров теории должно быть равномерным? У нас есть только один набор параметров, описывающий наши наблюдения. Это то же самое, как если бы кто-то сообщил нам результат одного броска кубика. Это ведь ничего не говорит о его форме. Равномерное распределение, как и обычный, симметричный кубик, может, и выглядит симпатично, но это ровно тот тип человеческого выбора, от которого естественность пытается избавиться
[59].
Хуже того, даже если вы выберете по своему вкусу распределение вероятностей, естественность останется бессмысленным критерием, ведь она немедленно низведет в отряд неестественных все теории, какие мы только можем помыслить. А все потому, что требования естественности сейчас избирательно применяют лишь к одному типу допущений: к безразмерным величинам. Однако при разработке теорий мы используем и много других допущений, которые подбираются «исключительно» для того, чтобы объяснить наблюдения. Просто об этом обычно не говорят.
Пример: стабильность вакуума. Это стандартное допущение, которое гарантирует, что Вселенная вокруг спонтанно не развалится, разорвав нас на куски. Вполне резонно. Но есть бесконечное число «плохих» теорий, согласно которым такое произойти может. Эти теории плохи не потому, что математически неверны, они плохи попросту потому, что не описывают наши наблюдения. Стабильность вакуума – допущение, выбираемое только в целях описать природу, однако же никто никогда не жалуется, что оно, мол, выбрано по чьему-то вкусу и «неестественно». Есть много других подобных допущений, выбранных нами просто потому, что они работают, а не в силу того, что они вероятны в каком-либо смысле. И если мы охотно соглашаемся на все эти другие допущения «просто потому что», почему бы не принять и выбор параметра?
«Нужно ведь с чего-то начинать, – можете вы сказать. – Поэтому давайте начнем с объяснения параметров, а затем уже перейдем к более сложным допущениям».
Смотрите, отвечу я, сама попытка попробовать обосновать, почему мы используем именно эти допущения, есть логическое болото: если вы не одобряете выбор допущений не математическими способами, тогда единственное дозволенное требование для физической теории – математическая согласованность. Стало быть, все логически непротиворечивые наборы аксиом одинаковы хороши, а их бесконечно много. Но это совершенно бессмысленно для описания природы – мы ведь не хотим просто перечислить непротиворечивые теории, мы мечтаем объяснить свои наблюдения. А для этого мы непременно должны сравнивать предсказания с наблюдениями, чтобы отбирать полезные допущения для наших теорий. Что мы и делали до того, как дали завлечь себя идеалам вроде естественности.
То же касается и идеи, что числа, близкие к 1, почему-то предпочтительнее, глубже укоренены в математике. Если вы немножко поковыряетесь в сложных областях математики, то найдете числа на любой вкус и цвет. Яркий пример – число элементов группы, которую метко прозвали «монстром»: 808 017 424 794 512 875 886 459 904 961 710 757 005 754 368 000 000 000.
Это примерно 1054, если вдруг вы не жаждете пересчитать разряды. По счастью, ни одно число такого размера пока не нуждается в объяснении в физике, иначе, бьюсь об заклад, кто-нибудь попробовал бы использовать для этого группу-монстра.
Так что нет, мы не вправе винить математику в собственной любви к числам, кажущимся нам приятными.
Не поймите меня превратно: я согласна, что в целом предпочтительнее располагать лучшим объяснением для любого допущения, которое мы делаем. Я лишь возражаю против того, что некоторые числа якобы особенно нуждаются в объяснении, тогда как другие проблемы отходят на второй план.
Спешу добавить, что естественность не прямо-таки всегда бесполезна. Ее можно применить, если нам известно распределение вероятностей, например распределение звезд во Вселенной или флуктуаций в среде. Тогда мы вправе сказать, что является или не является «естественным» расстоянием до следующей звезды или «вероятным» событием. А если у нас есть теория вроде Стандартной модели, которая, как выясняется при внимательном рассмотрении, содержит много естественных параметров, разумно продлить этот ряд и основывать предсказания на нем. Но если предсказания не подтверждаются, мы должны отметить это и двигаться дальше.
