Kun tulet limiitiksi, opi kysymään erilaisia ​​kysymyksiä

Kun tulet limiitiksi, opi kysymään erilaisia ​​kysymyksiä

Keskustele lukiolaisille, jotka valmistautuvat tiedekokeisiinsa, ja kuulet todennäköisesti kaksi asiaa: että he pelkäävät fysiikkaa ja suhteellisen viihtyisät biologiaan. Kummallista, tämä on ristiriidassa useimpien tutkijoiden näkemyksen kanssa.

Keskustele lukiolaisille, jotka valmistautuvat tiedekokeisiinsa, ja kuulet todennäköisesti kaksi asiaa: että he pelkäävät fysiikkaa ja suhteellisen viihtyisät biologiaan. Kummallista, tämä on ristiriidassa useimpien tutkijoiden näkemyksen kanssa. Tieteellinen zeitgeist on, että fysiikka on helppoa. Sen yksinkertaisuus syntyy kyvystä luoda kiteisiä teorioita, jotka ovat voimakkaasti ennustavia, kaikesta alkuainehiukkasten olemassaolosta aina siihen, miten valo kääntyy tähtien ympärille. Biologia on toisaalta paljon vaikeampi tislautua elegantteihin teoreemeihin ja matemaattisiin yhtälöihin. Tästä syystä joillakin arvostetuilla ajattelijoilla on väitti että solut ja metsät ovat vaikeampia ymmärtää kuin kaukaiset ja vaikeasti havaittavat mustat reiät.

Mutta ehkä ei ole sellaista asiaa kuin helppo tai kova kurinalaisuus. Ehkä on vain helppoja ja kovia kysymyksiä. Vain biologia näyttää niin kovaa, koska se on määritelty joukolla erittäin kovia kysymyksiä. Vain fysiikka näyttää helppo, koska syvästi oivaltavien ajattelijoiden vuosisatojen ponnistelut ovat tuottaneet joukon vastaavia kysymyksiä.

Mikä tekee biologista niin haastavaa, ironista, on sen läheisyys. Kysy itseltäsi: kuka on "helpompi ymmärtää" - romanttinen murskata tai työtoveri? Meidän läheisyytemme biologian kanssa - samoin kuin psykologia ja yhteiskuntatieteet - ovat johtaneet meidät kuulemaan näitä ilmiöitä syvällisesti jo käsillä. Kysymme hyvin yksityiskohtaisia ​​kysymyksiä, ja sitten olemme yllättyneitä näennäisesti salaperäisistä tai ristiriitaisista vastauksista.

Kävelemällä metsän läpi voimme havaita vaahtopuun epätavallisia muotoja. Se voi johtaa siihen, että ihmetämme, miksi lehdillä on härkiä, miksi he muuttuvat punaisiksi syksyllä, mitä hyönteiset elävät lehtien pentueessa ja miten ne hajoavat ja ruokkivat maaperää. Nämä kysymykset ovat petollisesti monimutkaisia ​​huolimatta luonnollisuudesta, jota pyydämme. Sitä vastoin kylmän avaruuden tyhjä tyhjiö ja kvarkkien vähäisyys ovat niin vieraita meille, että olemme ylpeitä - ainakin aluksi - sanottuna yksinkertaisimmista asioista näistä yksiköistä, jopa osoittamaan, että ne ovat olemassa.

Intimiteetti on joskus hidastanut ymmärrystämme myös fysiikassa. Kysymys siitä, miten planeetat liikkuvat, on yksi ihmiskunnan vanhimmista pakkomielteistä ja kulkee monien eri mytologioiden läpi. Silti lajien itsensä imeytymisen ansiosta episykojen pitkäaikainen teoria sijoitteli maapallon väärin maailmankaikkeuden keskelle - virhe, joka säilyi noin 2,000-vuosien ajan. Kun kysymys saatiin Newtonin fysiikan voiman, massan ja painovoiman asioihin, planeetan liike muuttui paljon helpommaksi ennustaa ja ymmärtää.

Fyysikoille on vielä paljon vaikeita paljastaa. Jos fysiikka kiinnittäisi mainettaansa ennustamaan seuraavaa aurinkopalaa, joka voisi häiritä maanpäällistä tietoliikennettä, se katsottaisiin paljon monimutkaisemmaksi ja vaikeammaksi kurinalaisuudeksi. Miksi? Koska mallinnetaan monia mekanismeja, jotka tuottavat auringon pinnan dynamiikkaa - kaikki siihen liittyvät gravitaatiot, sähkömagneettiset, lämpö- ja ydinprosessit - on kiihkeästi hankala. Planetaarisen liikkeen osalta voimme saada tarpeeksi hyvän kuvan planeetan reitistä tunnistamalla, että meidän Sunin massiivisuus sallii meidän jättää huomiotta muiden taivaallisten elinten vaikutuksen. Mutta jos todella halusimme osallistua näihin yksityiskohtiin, huomasimme pian, että emme voi tarkasti ennustaa kolmen saman massaisen elimen liikettä. Samoin kaaostekniikalla saimme tietää, että voimme tehdä vain karkeita arvoja kahden heilurin, joiden liike on kytketty yhteen, erityisasemasta. Emme kuitenkaan voi sanoa varmuudella, missä tahansa heiluri koskaan tulee.

PEhkä kysymykset, joita olemme vaatineet biologiasta, ovat aivan liian kovia. Miten pelastamme yksittäisen ihmisen elämän? Miksi tämä sinilevä on hieman tummempi kuin toinen? Mutta vain siksi, että vaadimme enemmän biologiasta, ei tarkoita, ettemme voi aiheuttaa hieman helpompia kysymyksiä. Itse asiassa "helpon" fysiikan hyödyntäminen voi auttaa meitä selvittämään, miten löytää näihin kysymyksiin. Fyysikot ovat erityisen hyviä etsimään laaja-alaisia, laaja-alaisia ​​ilmiöitä, joita sovelletaan useissa järjestelmissä ja jotka ovat todennäköisesti yksinkertaisten jaettujen mekanismien tulos.

Ota ajatus biologinen skaalaus. Tämä käsite perustuu varhaisiin havaintoihin siitä, että nisäkkään aineenvaihduntaa koskeva määrä riippuu ennustettavasti ja epälineaarisesti kehon koosta a vallan laki. Teholaki on matemaattinen suhde, joka kertoo meille, kuinka paljon ominaisuus muuttuu järjestelmän koon kasvaessa suuruusluokittain (toisin sanoen tietyn luvun, yleensä 10: n kerrannaisilla). Joten kun olennon kehon massa kasvaa 1,000-kertoimella, biologisen skaalauksen periaatteet ennustavat tarkasti, että sen aineenvaihduntaa kasvatetaan 100-kertoimella.

Mutta miten sama matematiikka voi koskea jotain yhtä yksinkertaista kuin kahden kohteen välistä gravitaatiota ja erilaisten elinympäristöjen sotkuista erottelua? Fysiikassa valta-asiat osoittavat yhteisiä mekanismeja ja symmetriaa, jotka toimivat kaikissa mittakaavoissa. Biologiassa, oma tutkimus - yhtä hyvin kuin että Geoffrey B Westin, James H Brownin ja Brian J Enquistin mukaan - perustavanlaatuinen mekanismi työssä on verisuonten verkkojen rakenne ja virtaus. On käynyt ilmi, että verisuonet pyrkivät vaikuttamaan tehokkaasti kehoon ja toimittamaan resursseja kaikille olennon soluille samalla, kun ne vähentävät sydämen rasitusta. Tämä yksinkertainen oivallus on synnyttänyt yhä useampia onnistuneita teorioita, jotka käyttävät optimoitua biologista rakennetta ajatellen sellaisten ilmiöiden ennustamista, kuten puita metsässä, kuinka kauan meidän täytyy nukkua, kasvunopeus a kasvain, suurin ja pienin bakteerien kootja korkein mahdollinen puu missä tahansa ympäristössä.

Biologia voi kuitenkin myös aiheuttaa omia ainutlaatuisia kysymyksiä. Esimerkiksi kollegamme Jessica Flack ja David Krakauer Santa Fe-instituutissa on osoitettu, että aineiden (kuten kädellisten, hermosolujen ja liman muottien) tietojenkäsittely- ja päätöksentekovalmiudet johtavat ainutlaatuisiin palautteisiin, sopeutumiskykyyn ja syy-yhteyteen, jotka eroavat puhtaasti fysikaalisista järjestelmistä. On vielä nähtävissä, voidaanko biologisten järjestelmien lisärakenteet selittää laajentamalla fysiikan innoittamia näkökulmia, kuten informaatioteoriaa. Saattaa olla, että biologian ja monimutkaisten järjestelmien tutkimus etenee yhtenä päivänä ylitsepääsemättömästi koviin kysymyksiin - tai että kysymysten loistava uudelleenlaatiminen johtaa nykyisten haasteiden poistamiseen. Tämä saattaa näyttää polun helpompiin vastauksiin, kuten Charles Darwin teki uudelleen muotoilemalla elämän alkuperää ja monimuotoisuutta koskevia kysymyksiä luonnollisen valinnan ja vaihtelun suhteen.

Ehen, kun osaat rajoittaa, opi tekemään erilaisia ​​kysymyksiä: Järjestelmien monimutkaisuus mitattuna kahdella akselilla
Kaksi akselia mitattujen järjestelmien monimutkaisuus: 1) tieteellisen kuvauksen edellyttämä yksityiskohta ja tarkkuus; 2) sellaisten mekanismien lukumäärä, jotka yhdistetään tiettyyn ilmiöön. Vaikeimmat tieteet kysyvät yksityiskohtaisia ​​kysymyksiä järjestelmistä, jotka koostuvat monista mekanismeista.

Hänen artikkeli Fyysikko Philip Anderson korosti "Lisää on erilaista" (1972), että se on vaarassa yrittää vähentää kaikkea mikroskooppiseen tasoon. Hän keskittyi sen sijaan hyppyihin monimutkaisuuteen, joka esiintyy erilaisissa luonnonilmiöissä - kuten siirtyminen kvanttimekaniikasta kemiaan. Lukijat unohtavat kuitenkin usein väitteensä, jonka mukaan tehokkaiden teorioiden tulisi perustua järjestelmän taustalla oleviin mekanismeihin perustuviin elementteihin - vaikka nämä rakennuspalikat ovatkin suhteellisen suuria tai keskisuuria yrityksiä.

Viimeksi mainittuun näkökulmaan perustuen väitteemme on se, että me en tiedä jos mustat reiät ovat yksinkertaisempia kuin metsät. Me ei voi tiedä, kunnes meillä on yleinen tehokas teoria, joka selittää metsien olemassaolon tai kunnes voimme tarkkailla mustan reiän romahduksen ja haihtumisen yksityiskohtaisinta dynamiikkaa. Suhteellisen monimutkaisuuden lausuntoa ei voida tehdä ilman, että määritellään perusteellisesti, millaisia ​​kysymyksiä me kutakin järjestelmää kohden pyydämme. On luultavasti tietyntyyppisiä tutkimuksia, joissa tietomme kärsivät kovasta reunasta, mutta useammin se koskee kysymyksiä, joita esitämme kuin järjestelmistä itse.

Joten fysiikka voida olla kova ja biologia voida ole helppo. Vaikeusaste riippuu enemmän siitä, mitä kysymyksiä kysytään kuin kentällä.

Monimutkaisten järjestelmien tieteessä näiden kahden näkökulman välisessä rajapinnassa tehdään usein suuria edistysaskeleita. Yksi polku eteenpäin on ratkaista ensimmäiset helpot kysymykset ja käyttää vastauksiamme yrittää löytää periaatteita, jotka ovat hyödyllisiä yksityiskohtaisempien kysymysten ja teorioiden osalta. On mahdollista, että aloittamalla helpoista kysymyksistä voimme hitaasti rakentaa kovia.

Tai päinvastaiseen suuntaan, kun huomioidaan ilmiöiden outo samankaltaisuus eri tieteenalojen välillä, voimme hakea meitä etsimään uusia mekanismeja ja periaatteita. Tämä vaatii joskus vähemmän yksityiskohtaista, abstraktia näkökulmaa - mitä kollegamme John Miller, joka mainitsee Nobelin palkinnon saaneen fyysikon Murray Gell-Mannin, käsittelee kirjassaan Raakaa katsokaa koko (2016). Näiden raakojen ulkoasujen, jotka ovat pakottaneet fysiikan syrjäisyyteen ja biologian läheisyydessä, pitäisi tuottaa monia syvempiä oivalluksia ja yksinkertaistuksia tieteessä tulevina vuosina.

Author

Chris Kempes on professori Santa Fe-instituutissa, joka työskentelee fysiikan, biologian ja maantieteen risteyksessä.

Van Savage on ekologian, evoluutiobiologian ja biomatemian professori Kalifornian yliopistossa Los Angelesissa.

Tämä artikkeli on alun perin julkaistu osoitteessa ikuisuus ja se on julkaistu uudelleen Creative Commonsissa. Julkaistu yhteistyössä Aeonin strategisen kumppanin Santa Fe-instituutin kanssa.Aeon-laskuri - älä poista

Liittyvät kirjat

{amazonWS: searchindex = Kirjat; avainsanat = ongelmanratkaisuinnovaatioita; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

seuraa InnerSelfia

facebook-kuvakeTwitter-kuvakeRSS-kuvake

Hanki uusimmat sähköpostitse

{Emailcloak = off}