К примеру, одной из самых модных областей нейробиологии считается ортогенетика. Она позволяет исследователям с высокой точностью управлять поведением групп нейронов. Работая в калифорнийском Стэнфордском университете, Эд Бойден и его коллеги открыли ключевую технологию в этой сфере – применение светочувствительных белков из водорослей с целью возбудить электрическую активность нейронов. Он и его коллеги (уже в начале исследований мыслившие сходно: вот первый проблеск удачи) годами думали над тем, как использовать свет для управления нейронами. Они наткнулись на статью о водорослях (еще одна удача) и решили попытаться встроить гены водорослей в клетки мышиного организма.
"И это сработало, можно сказать, с первой же попытки, – вспоминает Бойден, работающий теперь в Медийной лаборатории Массачусетского технологического института. – Кто мог предполагать, что эти молекулы из водорослей, то есть из совсем иных организмов, будут так хорошо взаимодействовать с нейронами? Вот еще один счастливый случай". Как позже обнаружили эти ученые, им повезло даже больше, чем казалось: использовавшийся ими белок из водорослей требует еще одной молекулы для нормальной работы в их исследованиях, а мозг млекопитающих как раз производит такие молекулы – по причинам, совершенно не связанным с предметом эксперимента.
Все равно случай здесь – лишь половина дела. Бойден и его коллеги заранее имели в виду идею контролирования нейронов, а значит, их ум был, по Пастеру, "подготовленным".
Возможно, наиболее знаменитый и легендарный пример счастливой случайности в науке – открытие пенициллина Александром Флемингом. В 1928 году в его лаборатории (находившейся в лондонской Больнице святой Марии) заплутавшие споры грибка попали в отвергнутую ученым бактериальную культуру. Взглянув на чашки Петри несколько недель спустя, Флеминг заметил кольцо вокруг растущей колонии бактерий. В этом кольце нечто неизвестное убивало всех бактерий. Позже это "нечто" идентифицировали как пенициллин.
Но открытие Флеминга появилось не на пустом месте. Как известно, на протяжении предшествующих ста лет другие ученые, в том числе Пастер, подмечали, что некоторые виды плесени препятствуют размножению бактерий. Сам Флеминг не один год искал вещества, убивающие бактерий, и еще до истории с пенициллином нашел одно – лизоцим, фермент, который он выделил из носовой слизи простуженного человека. Подготовленный ум Флеминга соединил нужные точки, но все равно потребовался еще десяток лет, прежде чем другие исследователи, Говард Флори и Эрнст Чейн, придумали, как превратить эту плесень в лекарство.
Такие открытия часто называют обусловленными "псевдослучайностью" – когда ученые знали, что ищут, но нашли ответ в неожиданном месте. Писатель Артур Кёстлер ярко описал такие находки, как "прибытие в правильный пункт назначения на неправильном пароходе". Доведенный до крайности, такой подход может вообще практически лишить открытия элемента случайности. Например, изобретатель Томас Эдисон проверил сотни материалов, прежде чем нашел тот, что подошел для нити накаливания электрической лампочки. Сегодня фармацевтические компании в поиске новых лекарств систематически проверяют сотни тысяч веществ. И когда в такой "эдисоновский невод" (как называет это Горман) попадает что-то стоящее, это свидетельствует скорее о хорошей работе (заключает тот же Горман).
Напротив, истинный счастливый случай возникает, когда ученые натыкаются на нечто совершенно неожиданное, как при открытии микроволнового нагрева или при обнаружении необычайной сладости сукралозы. Здесь везение играет куда более очевидную роль, хотя все равно неизменно требовался внимательный наблюдатель, который заметил бы "аномалию", не счел бы ее ошибкой эксперимента и сумел бы извлечь из нее пользу.
Однако некоторые примеры представляют собой ситуацию промежуточную. Скажем, один ученый, работавший в химическом концерне 3М, пытался создать сверхмощный клеящий материал, но в итоге создал сверхслабый. Несколько лет спустя его коллега решил, что это вещество – самое подходящее для того, чтобы помешать закладкам выпадать в церкви из его сборника гимнов. Эта идея породила липкую бумагу для заметок (листочки, которые легко наклеиваются на поверхности и потом легко снимаются, не оставляя следов).
Оказывается, анналы науки хранят довольно много подобных происшествий. Рассмотрев истоки 200 важных изобретений, Гольденберг обнаружил, что почти в половине случаев известную пословицу следовало бы перевернуть: изобретение частенько оказывается матерью необходимости. "Сначала сделали изобретение, а потом уж обнаружили потребность в нем", – поясняет он. Значит, конечный продукт все-таки не совсем случайное открытие. Скорее уж речь идет о том, как лучше всего распорядиться картами, что вам достались в начале игры.
"Гораздо легче найти функцию для уже существующей формы, чем наоборот, – замечает Гольденберг. – Когда есть форма, люди готовы вовсю проявлять творческие способности". Он приводит в пример вазелин, берущий начало в темной жиже, оставшейся после обработки растительного масла. Лишь когда химики задумались, где бы его применить, они обнаружили, что эту мазь можно использовать как средство, помогающее заживлять ожоги.
Да, везение явно помогает расцвести некоторым технологиям. Не столь очевидно его влияние на мир научных открытий в целом. Разумеется, все мы знаем соответствующие истории, но их не так уж много: на протяжении многих лет одни и те же рассказываются снова и снова. Похоже, никто пока не сделал систематический обзор научных открытий с целью измерить, насколько часто случай играет в них существенную роль.
Не исключено, что такое исследование почти невозможно провести корректным образом, полагает Дин Кийт Саймонтон, психолог из Калифорнийского университета в Дэвисе, изучающий творческий потенциал человека. В научных статьях обычно не упоминается, что вдохновило исследователей на открытие, поэтому не так-то легко задним числом определить роль случая. Кроме того, случайность может оказаться тесно переплетена с кропотливой работой, и удельный вклад каждого из этих двух факторов будет непросто оценить. "Даже если поверить в историю с падающим яблоком Ньютона, какую долю ньютоновских "Начал" следует объяснить счастливой случайностью?" – задается вопросом Саймонтон.
Возможно, наиболее прямолинейную попытку дать количественную оценку счастливым случайностям в науке предпринял два десятка лет назад Хуан Мигель Кампанарио из испанского Университета Алькала. Он сделал обзор 205 из наиболее цитируемых научных работ XX века и обнаружил, что в 17 (т. е. в 8,3 %) упоминалась та или иная счастливая случайность, внесшая вклад в научные находки. По-видимому, это заниженная оценка, ибо не всякому автору хочется упоминать в печати о собственном везении.
Нет особой уверенности в том, насколько распространены в науке счастливые случайности. Однако многие согласны: чем больше счастливых случаев, тем лучше, хотя бы в силу того, что они приводят к более оригинальным открытиям. "Если вы пытаетесь отыскать решение какой-то проблемы и в ходе этих поисков от вас требуется лишь смышленость и трудолюбие, есть хорошие шансы, что кто-то уже нашел решение, – замечает Бойден. – Поэтому мы часто пытаемся намеренно совершать поступки, которые способствуют разного рода счастливым случайностям".
Обхаживая Леди Удачу, Бойден затеял своего рода кустарный промысел. В Массачусетском технологическом он ведет курс по взращиванию счастливых случайностей, в ходе которого просит каждую группу студентов предпринимать систематические усилия по внесению революционных изменений в ту или иную область науки. "Думаю, мы уже многое узнали об организации счастливых случайностей, и теперь можно бы попытаться начать преподавать это ремесло", – говорит он.
Первое правило Бойдена касательно того, как выпестовать собственное научное везение, таково: составьте перечень всех возможных идей. Он заверяет: это совсем не такое глупое занятие, как может показаться. Фокус в том, чтобы суметь разбить безбрежную вселенную возможностей на варианты по схеме "или-или" – и проделывать это снова и снова К примеру, если вы ищете новый путь оптического сканирования мозга, можно начать с такой альтернативы: либо мы детектируем фотоны внутри мозга, либо ждем, пока они его покинут, и детектируем их уже снаружи. Если мы собираемся детектировать фотоны внутри мозга, можно делать это с помощью либо активной электроники, либо пассивного датчика. И т. д., и т. п. Бойден называет такой подход "плиточным деревом": варианты ветвятся и покрывают всё "пространство идей" подобно тому, как квадраты плитки покрывают весь пол.
В сущности, это своего рода эдисонов невод для идей. "Можно разделять проблему на все более узкие категории, но при этом вы не теряете никакие из возможных идей. А на самых концах ветвей как раз окажутся те штуки, которые вы могли бы попробовать", – поясняет Бойден. Здесь-то и может проявить себя счастливая случайность.
Второй совет Бойдена – работать в широком диапазоне дисциплин. В состав его собственной исследовательской группы входят инженеры, физики, нейробиологи, нейрофизиологи, химики, математики и многие другие специалисты. Такое разнообразие увеличивает шансы, что кому-нибудь придет в голову неожиданное сопоставление идей. Сюда же относится и рекомендация работать более чем над одной проблемой в одно и то же время: это также увеличивает вероятность "перекрестного опыления". К примеру, именно такой метод служил залогом творческого потенциала Томаса Эдисона. Изучая хронологию всех 1093 патентов, которые получил за свою жизнь Эдисон, все тот же Саймонтон обнаружил, что с ростом количества задач, над решением которых он работал в один и тот же период, росло и количество патентов.
Более противоречивый метод поощрения счастливых случайностей (в особенности – крупных открытий, дающих начало новым отраслям науки) состоит в том, чтобы просто найти наиболее сообразительных мыслителей с самым большим творческим потенциалом и привлечь их к работе, предоставив им неограниченное финансирование.
Когда-то так происходило в легендарных научно-исследовательских центрах вроде "Лабораторий Белла". В какой-то степени такое иногда происходит и до сих пор – скажем, в "Гугле", где инженерам разрешается тратить до 20 % рабочего времени на сторонние проекты. Еще в 1980-е годы нефтяной гигант ВР профинансировал совершенно непрактичный с виду проект, целью которого было найти лучших ученых и дать им деньги, вообще не ставя перед ними никаких конкретных задач. "В BP мы устроили 13 лет свободы, – вспоминает Дон Брейбен, руководивший этой программой. Теперь он – один из помощников проректора по научной работе Лондонского университетского колледжа. – Нам прислали 10 тысяч заявок. Я отобрал 37. Четырнадцать из авторов этих заявок потом сделали революционные открытия".
Это урок, который еще предстоит усвоить организациям, распределяющим финансирование, замечает Коллинз. "Трудно проводить политику, направленную на поощрение счастливых случайностей, – говорит он. – А вот политику, направленную на их подавление, проводить совсем не трудно". Борьба за гранты в современной науке – процесс, где весьма сильна конкуренция. Во многих случаях лишь 10 % заявителей получают средства на свой проект. Поэтому исследователям приходится избегать лишнего риска и ориентироваться на результаты, в чьей достижимости они заранее уверены, подчеркивает Коллинз. Многие амбициозные предложения, при осуществлении которых можно было бы набрести на что-нибудь принципиально новое, кажутся слишком рискованными, чтобы получить финансирование.
По сути, сегодняшняя система напоминает самосбывающееся пророчество: она не верит в случай, поэтому случайные открытия происходят в ней редко. Однако процесс можно изменить – если хорошенько подумать, то и на нашей стороне будет хотя бы немного везения.
Как заручиться благосклонностью Леди Удачи
Уильям Перкин, английский химик XIX столетия, пытался из каменноугольной смолы получить хинин, бесцветное вещество, применяемое как противомалярийное средство. В итоге он получил ярко-фиолетовое соединение – первый в мире синтетический органический краситель.
Во время пеших прогулок к брюкам изобретателя Жоржа де Местраля часто цеплялся репейник. Это вдохновило его на создание застежки-липучки.
Рой Планкетт, химик, работавший в компании DuPont, синтезировал новый фторхлоруглеродный хладагент, когда вдруг заметил, что вещество оставляет скользкую пленку на внутренней поверхности контейнера, где оно хранится. Теперь оно широко используется и называется тефлоном.
В 1930-е годы Карл Янский, инженер "Лабораторий Белла", изучал шумы, возникающие при осуществлении трансатлантической радиосвязи, и заметил, что эти статические разряды исходят с неба, причем можно выявить конкретное направление, ведущее к их источнику. Это наблюдение породило новую область науки – радиоастрономию.
Барнетт Розенберг исследовал в 1960-е годы воздействие электричества на бактерий. Он обратил внимание, что некоторые клетки утратили способность к делению. Виновником оказался побочный продукт реакции с участием платинового электрода. Теперь этот продукт известен как цисплатин, одно из самых эффективных противораковых средств.
Глава 3. Работая с цифрами
Причудливая математика случайного
И все-таки, что такое случайность? Можно ли дать ей количественную оценку? Можно ли расклассифицировать случайности, как набор биологических образцов? Бывают ли случайности разной силы? Эта глава целиком посвящена математике (и вообще науке) везения и совпадений, но она отнюдь не состоит из сплошных цифр. На этих страницах вы столкнетесь лицом к лицу с закоренелыми преступниками, заглянете за кулисы фармацевтических испытаний, переживете на себе вспышку сверхновой и познакомитесь с омегой – самым случайным числом во Вселенной.
У богов за пазухой
Хорошо ли вы умеете подсчитывать шансы разных событий? Может быть, вы заядлый искатель осмысленного узора во всем на свете? А может, вам покоя не дают совпадения? В конечном счете все эти сложные штуки сводятся к информации – и к выяснению, кто ею обладает. Слово Йену Стюарту.
Как вы уже знаете, человеческий мозг замечательно умеет отслеживать разного рода осмысленные узоры и характерные закономерности. Эта способность служит одним из краеугольных камней науки. Заметив закономерность, мы пытаемся описать ее математически, а потом использовать эти выкладки для того, чтобы лучше понять окружающий нас мир. А если мы не можем вычленить никакого узора, мы не объясняем его отсутствие нашей невнимательностью. Мы предпочитаем выбрать излюбленную нами альтернативу и заключить, что имеем дело со случайностью.
Мы не видим никаких закономерностей при подбрасывании монетки, кидании костей, вращении рулеточного колеса. Поэтому мы называем их случайными процессами. До недавних пор мы не видели никаких закономерностей в погоде, вспышках эпидемий, в турбулентном потоке жидкости, поэтому все это мы тоже называли явлениями случайного характера. Оказывается, слово "случайный" здесь описывает разное: порой случайный характер действительно присущ явлению или процессу, а иногда дело попросту в том, что мы слишком невежественны и не понимаем тех или иных закономерностей.
Чуть больше века назад все это казалось довольно просто и определенно. Мол, некоторые природные явления подчиняются законам физики: орбиты планет, движение приливов и т. п. Другие им не подчиняются: скажем, узор градин на садовой дорожке. Первую брешь в стене между порядком и хаосом пробил Адольф Кетле, примерно в 1870 году открывший, что в случайных событиях есть свои статистические закономерности. Позже ученые начали по-настоящему описывать хаос (где поведение систем, кажущееся случайным, на самом деле подчинено строгим законам), что полностью разрушило большие куски этой стены. Каким бы в конечном счете ни оказалось действительное соотношение порядка и хаоса, уже сейчас ясно, что их нельзя воспринимать просто как некие противоположности.
Но нам, похоже, все-таки трудно удержаться от искушения обсуждать процессы, протекающие в реальном мире, либо как упорядоченные, либо как случайные. По-настоящему ли случайна погода – или же в ней есть какие-то закономерности? Действительно ли бросание костей дает череду случайных чисел – или же на самом деле этот процесс чем-то жестко обусловлен? Физики сделали случайность главной основой квантовой механики, науки об очень малом: никто, утверждают они, не в состоянии предсказать, в какой именно момент распадется радиоактивный атом. Но если это так, что же служит спусковым крючком такого события? Откуда атом "знает", когда ему распадаться? Чтобы попытаться ответить на эти вопросы, нужно разобраться, о каком виде случайности мы говорим. Что это – истинное, изначальное свойство реальности или же след наших представлений о ней, того, каким образом мы строим ее модели?
Начнем с самых простых идей. Систему можно назвать случайной, если то, что она сделает в ближайший момент, не зависит от того, что она сделала в прошлом. Если я буду подбрасывать "честную" монетку и у меня 6 раз подряд выпадет орел, на седьмом броске с равной вероятностью может выпасть орел или решка. И наоборот, система считается упорядоченной, если ее предыстория влияет на ее будущее предсказуемым образом. Мы в состоянии предсказать время ближайшего восхода с точностью до каких-то долей секунды, и каждое утро мы оказываемся правы. Стало быть, бросание монетки – процесс случайный, а движение Солнца – нет.
Четкое расписание восходов объясняется строгой геометрией земной орбиты. Статистический рисунок бросания "случайной" монетки более загадочен. Эксперименты показывают, что в долгосрочной перспективе орлы и решки выпадают с одинаковой суммарной частотой (при условии, что монетка "честная"). Если представить вероятность события как долю случаев, когда это событие происходит (при длинной серии опытов), тогда и для орла, и для решки вероятность выпадения составит 1/2. На самом деле у понятия вероятности не совсем такое определение, но здесь мы даем простое следствие из технического определения. Оно называется "законом больших чисел".
То, что в долгосрочной перспективе общее число выпавших орлов и решек оказывается равным, можно назвать чисто статистическим свойством большого количества бросков (см. "Закон средних"). Более глубокий вопрос, с куда более озадачивающим ответом, таков: откуда монетка "знает", что в долгосрочной перспективе она должна выдать столько же орлов, сколько и решек? Ответ таков: если вы как следует вдумаетесь, то поймете, что монетка вовсе не представляет собой случайную систему.
Представим монетку как тонкий круглый диск. Если диск запускается вертикально с известной линейной скоростью и известной быстротой вращения, можно точно вычислить, сколько полуоборотов он совершит, прежде чем упадет на пол и остановится. Если при этом он отскочит от пола, расчет окажется труднее, но все равно в принципе он осуществим. Подбрасываемая монета – система из классической механики. Она подчиняется тем же законам движения и тяготения, благодаря которым так предсказуемы орбиты планет. Почему же монетка непредсказуема?