Норберт Винер о том, какие науки являются наиболее перспективными

0
Фрагмент нашел автор книг Алексей Литвин1/9/2025

В течение многих лет д-р Розенблют разделял со мной убеждение, что самыми плодотворными для развития наук являются области, оставленные в пренебрежении по той причине, что они были «ничейной территорией» между различными сложившимися науками. После Лейбница, быть может, уже не было человека, который бы полностью охватывал всю интеллектуальную жизнь своего времени. С этого момента наука становится все более делом специалистов, области компетенции которых обнаруживают тенденцию ко все большему сужению. Сто лет тому назад хотя и не было таких ученых, как Лейбниц, но были такие ученые, как Гаусс, Фарадей, Дарвин. 

Норберт Винер (1894 – 1964) – математик, а также один из основоположников кибернетики и теории искусственного интеллекта

В настоящее же время лишь немногие ученые могут назвать себя математиками, или физиками, или биологами, не прибавляя к этому дальнейшего ограничения. Ученый становится теперь топологом, или акустиком, или специалистом по жесткокрылым. Он набит жаргоном своей специальной дисциплины и знает всю литературу по ней и все ее подразделы. Но всякий вопрос, сколько-нибудь выходящий за эти узкие пределы, такой ученый чаще всего будет рассматривать как нечто, относящееся к коллеге, который работает через три комнаты дальше по коридору. Более того, всякий интерес со своей стороны к подобному вопросу он будет считать совершенно непозволительным нарушением чужой тайны. 

Специализация дисциплин все время возрастает и захватывает все новые области. В результате создается ситуация, похожая на ту, которая возникла, когда в Орегоне одновременно находились и поселенцы из Соединенных Штатов, и англичане, и мексиканцы, и русские, — сложный и запутанный клубок открытий, названий и законов. Ниже мы увидим, что существуют области научной работы, исследуемые с разных сторон чистой математикой, статистикой, электротехникой и нейрофизиологией. В этих областях каждое понятие получает особое название у каждой группы специалистов и многие важные исследования проделываются трижды или четырежды. В то же время другие важные исследования задерживаются из-за того, что в одной области неизвестны результаты, уже давно ставшие классическими в смежной области. 

Именно такие пограничные области науки открывают перед надлежаще подготовленным исследователем богатейшие возможности. Но изучение таких областей представляет и наибольшие трудности для обычного метода массового наступления с разделением труда. 

Если трудность физиологической проблемы по существу математическая, то десять не сведущих в математике физиологов сделают не больше, чем один не сведущий в математике физиолог. Очевидно также, что если физиолог, не знающий математики, работает вместе с математиком, не знающим физиологии, то физиолог не в состоянии изложить проблему в выражениях, понятных математику; математик, в свою очередь, не сможет дать совет в понятной для физиолога форме. 

Д-р Розенблют всегда настойчиво утверждал, что действенное изучение этих белых пятен на карте науки может быть предпринято только коллективом ученых, каждый из которых, будучи специалистом в своей области, должен быть, однако, основательно знаком с областями науки своих коллег. При этом необходимо, чтобы все привыкли работать совместно, зная склад ума другого, оценивая значение новых идей коллеги прежде, чем эти идеи будут точно сформулированы. От математика не требуется умения провести физиологический эксперимент, но он должен уметь понимать такой эксперимент, уметь подвергнуть его критике и уметь предложить новый эксперимент. От физиолога не требуется умения доказать определенную математическую теорему, но физиолог должен быть в состоянии понять ее значение для физиологии и указать математику направление поисков. В течение многих лет мы мечтали об обществе независимых ученых, работающих вместе в одной из этих неисследованных областей науки, и не под началом какого-нибудь высокопоставленного администратора, а объединенных желанием, даже Духовной необходимостью понимать науку как нечто целое и передавать друг другу силу такого понимания. 

Источник: Н. Винер. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. – М.: Советское радио, 1958. – С. 12-13. Автор иллюстраций – Максим Жильцов.

ЧТО ТАКОЕ БАЗА ЗНАНИЙ?

Концентрированная книга издательства LIVREZON складывается из сотен и тысяч проанализированных источников литературы и масс-медиа. Авторы скрупулёзно изучают книги, статьи, видео, интервью и делятся полезными материалами, формируя коллективную Базу знаний. 

Пример – это фактурная единица информации: небанальное воспроизводимое преобразование, которое используется в исследовании. Увы, найти его непросто. С 2017 года наш Клуб авторов собрал более 80 тысяч примеров. Часть из них мы ежедневно публикуем здесь. 

Каждый фрагмент Базы знаний относится к одной или нескольким категориям и обладает точной ссылкой на первоисточник. Продолжите читать материалы по теме или найдите книгу, чтобы изучить её самостоятельно.  

📎 База знаний издательства LIVREZON – только полезные материалы.

Следующая статья
IT
Может ли компьютер мыслить? 8 возражений, которые Алан Тьюринг сформулировал в середине XX века
Читателю будет легче разобраться в этой дискуссии, если я сначала разъясню свои собственные убеждения. Рассмотрим сперва более точную форму вопроса. Я уверен, что лет через пятьдесят станет возможным программировать работу машин с ёмкостью памяти около 10^9 так, чтобы они могли играть в имитацию настолько успешно, что шансы среднего человека установить присутствие машины через пять минут после того, как он начнет задавать вопросы, не поднимались бы выше 70%! (MISSING)Алан Тьюринг (1912 – 1954) – математик и логик, чьи труды признаются одними из основ информатики и теории искусственного интелле...
IT
Может ли компьютер мыслить? 8 возражений, которые Алан Тьюринг сформулировал в середине XX века
Гуманитарные науки
Механизмы развития нормальной науки по Томасу Куну
Гуманитарные науки
Правила для суждения о причинах и следствиях по Дэвиду Юму
Теория Творчества
В чем заключается цель познания и как определить знающего человека: перечитываем Аристотеля
Теория Творчества
Культура как фактор развития науки
Теория Творчества
Как спрогнозировать научное открытие: перечитываем Томаса Куна
Livrezon-технологии
Интерфейс Photoshop: основная парадигма и базовые объекты
Гуманитарные науки
Джон Стюарт Милль: «Метод сходств требует множественность причин»
Livrezon-технологии
Исправляем ошибки при создании сайта личного архива
Livrezon-технологии
Сайт личного архива: ошибки при создании
Livrezon-технологии
Интерфейс как форма выражения процедуры: как устроен калькулятор
Livrezon-технологии
Чем know that отличается от know how – фрагмент из книги «Как написать умную книгу?»
Теория Творчества
Тайны творческих союзов: от каждого – по способностям, коллективу – согласно совместимости
IT
Apple Vision Pro: революция или чемодан без ручки?
Гуманитарные науки
Если факты не доказаны, а лишь принимаются за истинные