认识的尖峰与科学的演进

约翰·霍根最近在他《大众科学》博客“交叉检查”上发表了一篇精彩的文章,对我进行了一些非常赞赏的赞扬,同时也引发了关于一个有争议的主题的讨论——我们所知的“大科学”是否“可能走向终结”(约翰的原话)。

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本文发表于《大众科学》的前博客网络,反映了作者的观点,不一定反映《大众科学》的观点


(图片来源:NASA/JPL)

约翰·霍根最近在他《大众科学》博客“交叉检查”上发表了一篇精彩的文章,对我进行了一些非常赞赏的赞扬,同时也引发了关于一个有争议的主题的讨论——我们所知的“大科学”是否“可能走向终结”(约翰的原话)。

这种断言包含了这样一种观点,即基础物理学和宇宙学已经尽其所能,并且在某些方面,越来越缺乏数据,无法产生进一步的革命(哎哟)。还有像在宇宙中寻找生命这样的主题充满了概率性的、哲学性的推测。那么,我们是否正在进入科学的收益递减时期?


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约翰提到了他的书科学的终结,他在书中也描述了他所看到的“必然论者”和“反必然论者”之间的分裂。要么宇宙及其详细内容——包括生命——是不可改变的定律的高度可能的结果,要么混合中存在大量的随机性和混沌,这仅仅使我们成为不太可能出现的侥幸。由于只有一个现实可供掌握,并且只有一套已知的生命,这可能仍然是一个僵局。

我是否同意所有这些?是也不是,但主要是否。

例如,尽管我极力劝说我们正处于了解宇宙中存在多少生命的风口浪尖,但目前的情况仍然是我们根本不知道。外行星生物特征——甚至技术特征——的数据可能还需要一段时间才能好到足以说服每一位科学家。即使当数据是确凿无疑的时候,无数新的问题也会出现。从这个意义上说,对于这个问题可能不会有一个单一的神奇启示,没有一个像优雅的数学物理学那样突然澄清空气的等价物——认识的尖峰是一个惊人的转折点,但不是一个完整的结论。尽管来自地外文明搜寻计划的积极探测可能会做到这一点。

另一个例子是,目前对于生命的起源问题没有答案——没有一个单一的、简单的、引人注目的和完整的理论来解释原子和分子如何在数百万或数十亿年的时间里组装成我们。我们当然掌握了一些非常重要的答案——我们看到了自然选择在起作用(在像加拉帕戈斯群岛这样的地方,我们看到了它在现实时间里,年复一年地发生在达尔文雀类身上),我们知道地球上生命信息存储的分子形式,我们研究了构成我们生物圈的微生物、病毒和朊病毒的海洋。我们甚至有多种想法和实验来测试从“简单”化学到生物化学开端的转变;从氨基酸汤到无机模板,以及无生命的、热液的、地球物理系统中有暗示性的离子梯度。我们当然也详细地知道宇宙是如何构建重元素的,并且大致知道其中一些是如何变成像拥有温带环境的行星这样的物体的。

但再说一次,老实说,我不认为任何人都可以声称会有一个突然的启示,一个简洁的理论,它能解释一切并“解释”生命。地球上的生命是一种复杂而多样的现象,它在整个宇宙中可能更是如此。当然,我们还缺乏最关键的数据——大约40亿年前地球上真正发生了什么?

那么,我们是否正在看到我们所知的科学的终结?我们是否正处于一个无休止地追逐兔子洞而没有重大革命到来的时代?

我实际上不这么认为,尽管这是一个有效的问题。事实上,我认为现在正在发生几件关键的事情。首先,我们仍然处于对我们了解和不了解自然界的巨大震荡之中。不久前,我在这些页面上写了一篇关于这种情况的文章这就是我们对宇宙一无所知的原因。我的动机是反驳一些在通俗媒体和大众媒体上流传的过度简化,并指出未知总是更令人兴奋和重要的——而且存在大量的未知。

简单的事实是,我们的整体无知仍然令人震惊。宇宙还没有被我们掌握。但这不仅仅是对关于“科学终结”的论点的反驳。这也是对任何自鸣得意地认为已经解决了一切问题的科学家敲响警钟,物理学(例如)正在逼近最终答案,并且一切都会在任何一天自行到位(尽管我不确定是否真的有人这样认为)。对于物理学的某些领域来说,问题在于我们正处于一个我们的触角确实超过了我们的掌握的阶段,在这个阶段,用当前的技术很难找到可测试的预测。

我认为正在发生的第二件事是,大科学本身正在进化。没有任何规则规定科学必须保持不变,或者过去的革命将类似于未来的革命。虽然核心科学方法——问题、假设、测试、修正、理论——不会消失,但我们处理这些步骤中的每一步的方式必然是适应性的。

我不是哲学家(尽管给我足够的啤酒,我可能会成为一个糟糕的哲学家),但很明显,我们手头的工具和我们提出的问题之间存在反馈。从个人经验来看,我知道作为一名学习如何编写计算机代码并将数值方法应用于科学问题的学生,我观察世界的方式发生了变化。我可能不会仅仅是呆呆地看着鱼群在水族箱中一致地游动,而是想知道重现这种情况的算法是什么,从而揭示鱼类的行为规则。一种新的思维方式。我个人微小的科学适应。

当然,这种进化自古以来就一直在进行。一个更宏大的例子是莱布尼茨和牛顿确定了微积分;所有未来的科学家都会简单地提出不同的问题,并以他们以前不会——也不可能——的方式思考,这都是在这一突破之后。

现在,我们越来越受到复杂性和涌现等现象的启发(或激怒),并受到计算机、传感器以及对原子、分子和生物的灵巧操作等工具的鼓舞。它可能感觉不像我们五十年或一百年前所做的科学,但在我看来,这并不意味着它不是同样“伟大”,并且同样有可能推翻我们曾经认为我们知道的一切。

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