研究主導の開発。 エンジンの摩耗
研究「アイデアを見つけるのは難しいか?」 (「アイデアを見つけるのは難しくなっているのか?」) は 2017 年 XNUMX 月に出版され、その後、今年 XNUMX 月に増補版が出版されました。 著者らXNUMX人の著名な経済学者は、増え続ける研究努力が生み出す経済的利益はますます少なくなっていると示している。
マサチューセッツ工科大学のジョン・ヴァン・レーネンとスタンフォード大学のニコラス・ブルーム、チャールズ・E・ジョーンズ、マイケル・ウェッブは次のように書いている。
「幅広い業界、製品、企業からの大量のデータは、研究自体が急速に減少している一方で、研究支出が大幅に増加していることを示しています。」
彼らは例を挙げます ムーアの法則同教授は、「70年ごとに計算密度が倍増するという有名な目標を達成するために現在必要とされる研究者の数は、1950年代初頭に必要とされた研究者のXNUMX倍以上である」と指摘している。 同様の傾向が、農業と医学に関連する科学論文の著者らによって指摘されています。 がんやその他の病気に関する研究が増えても、救われる命は増えるのではなく、むしろその逆、つまりコストの増加と成果の増加との関係はますます好ましくなくなってきています。 たとえば、XNUMX 年以降、研究に費やされた XNUMX 億ドルあたりの米国食品医薬品局 (FDA) によって承認された医薬品の数は劇的に減少しました。
この種の見方は西側世界では新しいものではない。 すでに2009年に ベンジャミン・ジョーンズ イノベーションを見つけることがますます困難になっているという著書の中で、彼は、特定の分野の潜在的なイノベーターは、超えられる限界に到達するのに十分なスキルを身につけるために、以前よりも多くの教育と専門知識を必要としていると主張しました。 科学チームの数は増え続けていますが、同時に科学者あたりの特許数は減少しています。
経済学者は主に、いわゆる応用科学、つまり経済成長と繁栄、さらには健康と生活水準の向上に貢献する研究活動に関心を持っています。 多くの専門家によれば、科学をそのような狭い功利主義的な理解に還元することはできないため、彼らはこの点で批判されています。 ビッグバン理論やヒッグス粒子の発見は国内総生産を増加させませんが、世界についての私たちの理解を深めます。 それが科学というものではないでしょうか？
スタンフォード大学とマサチューセッツ工科大学の経済学者による研究の最初のページ
フュージョン、つまりガチョウと私はすでに挨拶しました
しかし、経済学者が提示した単純な数値関係に異議を唱えるのは困難です。 経済学でも真剣に検討できる答えを持っている人もいます。 多くの人によると、科学は現在、比較的簡単な問題を解決し、心身の問題や物理学の統一の問題など、より複雑な問題に移行しているところです。
ここには難しい質問があります。
達成しようとしている成果の一部が達成不可能であると判断するのは、どの時点になるでしょうか?
あるいは、経済学者が言うかもしれませんが、解決が非常に難しいことが判明した問題を解決するために、私たちはどれくらいの金額を費やしてもよいでしょうか?
損失を削減し、研究を中止し始める必要があるとしたら、いつから始めるべきでしょうか?
一見簡単そうに見えた非常に難しい問題に直面した例として、訴訟の歴史があります。 熱核融合の開発。 30 年代の核融合の発見と 50 年代の熱核兵器の発明により、物理学者は核融合をすぐに利用してエネルギーを生成できると期待しました。 しかし、XNUMX年以上経った今でも、私たちはこの道に沿ってあまり進歩しておらず、眼窩内の核融合による平和的で制御されたエネルギーが得られるという多くの約束にもかかわらず、これは事実ではありません。
科学が研究をさらに推進し、新たに巨額の財政支出をする以外にさらなる進歩の方法がないのであれば、おそらく立ち止まって、それを行う価値があるかどうかを考える時期に来ているのかもしれません。 強力な第 XNUMX 施設を構築した物理学者がこの状況に近づいているようです。 大型ハドロン衝突型加速器 そしてこれまでのところ、それについてはほとんど成果がありません...主要な理論を確認または反証する結果はありません。 さらに大きな加速器が必要であるという示唆もあります。 ただし、誰もがこれが最善の方法であると考えているわけではありません。
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嘘つきパラドックス
さらに、2018年XNUMX月に教授が発表した科学的研究で述べられているように、 デビッド・ウォルパート サンタフェ研究所の研究者はそれらが存在することを証明できる 科学知識の根本的な限界.
この証明は、「推論装置」（たとえば、スーパーコンピューターや大型実験装置などを装備した科学者）が周囲の宇宙の状態に関する科学的知識をどのようにして得ることができるかを数学的に定式化することから始まります。 自分の宇宙を観察したり、宇宙を操作したり、次に何が起こるかを予測したり、過去に何が起こったのかについて結論を導き出すことによって得られる科学的知識を制限する基本的な数学的原理があります。 つまり、出力装置とそれが取得する知識、 XNUMX つの宇宙のサブシステム。 この接続により、デバイスの機能が制限されます。 ウォルパートは、予測できないこと、覚えていないこと、観察できないことが常に存在することを証明しています。
「ある意味、この形式主義は、窓口担当者の未来予測は、その予測を伝える担当者の学習効果を説明できないというドナルド・マッケイの主張の延長と見ることができる」とウォルパート氏は phys.org で説明している。
出力デバイスがその世界についてすべてを知ることを要求するのではなく、知り得ることについてできるだけ多くを知ることを要求したらどうなるでしょうか? ウォルパートの数学的枠組みは、（適切に定義された）自由意志と宇宙に関する最大限の知識の両方を持つ XNUMX つの推論装置がその宇宙では共存できないことを示しています。 このような「超標準デバイス」は存在する場合と存在しない場合がありますが、複数存在することはありません。 ウォルパートは、この結果を冗談めかして「一神教の原理」と呼んでいます。なぜなら、この結果は私たちの宇宙における神の存在を禁止するものではありませんが、複数の神の存在を禁止するからです。
ウォルパートは彼の議論を次のように比較します 白亜の人々のパラドックスその中で、クレタ人であるクノッソスのエピメニデスは、「クレタ人は皆嘘つきである」という有名な発言をしています。 ただし、自己参照機能を持つシステムの問題を暴露するエピメニデスの声明とは異なり、ウォルパートの推論は、この機能を持たない推論デバイスにも当てはまります。
ウォルパートと彼のチームによる研究は、認知論理からチューリングマシンの理論に至るまで、さまざまな方向で行われています。 サンタフェの科学者たちは、絶対に正しい知識の限界だけでなく、推論デバイスが XNUMX% の精度で動作すると想定されていない場合に何が起こるかを研究できる、より多様な確率論的フレームワークを作成しようとしています。
サンタフェ研究所のデイビッド・ウォルパート氏
百年前と同じではない
数学的および論理的分析に基づいたウォルパートの考察は、科学の経済学について何かを教えてくれます。 彼らは、現代科学の最も遠い課題、つまり宇宙論的な問題、宇宙の起源と性質に関する問題は、最も多額の財政支出を費やす分野であってはいけないと提案しています。 満足のいく解決策が得られるかどうかは疑わしい。 せいぜい、私たちは新しいことを学びますが、それは質問の数を増やすだけであり、それによって無知の領域が増加します。 この現象は物理学者にはよく知られています。
しかし、先に紹介したデータが示すように、応用科学や獲得した知識の実際的な効果への焦点はますます効果的ではなくなりつつあります。 それはあたかも燃料が尽きているか、あるいは科学のエンジンが老衰で使い古されているかのようだ。ほんの XNUMX 年か XNUMX 年前には、技術の発展、発明、合理化、生産、そして最終的には経済全体を効果的に促進し、世界をリードしてきたのに。人々の幸福と生活の質の向上につながります。
手を絞ったり、服を破ったりしないことがポイントです。 ただし、メジャーアップグレードの時期が来たのか、それともこのエンジンを別のエンジンに置き換える時期が来たのかを検討する価値は間違いなくあります。
