Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации

Положительным же из наблюдаемых феноменов здесь является то, что в наукотворчество вновь возвращаются энтузиасты-любители, даже несмотря на то, что непрофессионалы могут не иметь достаточно обширного представления по тому или иному вопросу. Любители активно используют свои телескопы и компьютеры для изучения глубин космоса, пусть и не обладая всеобъемлющими знаниями о сверхновых звездах и черных дырах. Значимость любителей в орнитологических наблюдениях и сборе информации трудно переоценить. Любители предоставляют часть мощностей своих домашних компьютеров для расчетов, проводимых в рамках научных проектов — да, это уже реалии сегодняшнего дня. Кроме того, обычные люди делятся используемой для проведения научных и медицинских исследований информацией личного характера о своем здоровье, питании, поведении домашних питомцев. Сбор и обработка огромных объемов данных, получаемых в рамках подобных проектов, получили название «гражданская наука» и представляют собой возрастающую в своих масштабах тенденцию. Подобная наука от полного понимания участниками проверяемых гипотез не зависит.

Если говорить о нашей взаимосвязи с наукой в качестве мыслящих граждан, то мы все чаще будем выступать в роли практиков и участников, а не пытающихся лишь что-то понять сторонних наблюдателей.

Применительно же к настоящему времени можно говорить о том, что интеллектуальные способности человека препятствием в разработке революционных теорий пока не являются. Поскольку пока теории выдвигаются только людьми, уже в силу самого своего рождения теории эти поддаются пониманию по крайней мере некоторыми из нас, хотя здесь, как правило, речь идет о наиболее умных и образованных людях. Как только новые теории начнут выдвигаться гениальными машинами, данное интеллектуальное преимущество одних над другими исчезнет, и однажды настанет момент, когда понимание будет казаться достоянием весьма далекого прошлого. Не стоит полагать, что мы уже сейчас знаем, какие именно области науки будут заниматься сбором данных с привлечением энтузиастов-добровольцев, а в каких гениальными машинами будут выдвинуты гениальные теории. Пищеварительная система морских звезд вполне может оказаться той областью, где машины способны будут подметить закономерности, ускользающие от нашего внимания, и предложить достаточно сложные, для нас же — и вовсе непонятные, теории.

Нам же все в большей степени будет доступна та часть науки, которая занимается сбором информации с привлечением энтузиастов. Видимой частью науки будут ее административная составляющая и система сбора данных, а также волшебные технические устройства, которыми мы будем пользоваться. Что же касается, условно говоря, «средней» прослойки знаний — науки как общего способа понимания образованными гражданами устройства мира посредством теорий,—то пик ее расцвета придется на двадцать первый век.

Куда движется экономика?

Ученые, как правило, страдают комплексом провинциальности, когда речь заходит об их собственных областях науки и специализации, но все же имеет смысл уделить внимание и той науке, которой занимаюсь я сам и которую с легкой руки Томаса Карлейля называют «мрачной».

За последние десять лет в экономической науке наблюдается значительный сдвиг в вопросах, которым уделяется первостепенное внимание. И вызван он деятельностью интернет-компаний, а не прихотью ученых-экономистов. При разработке своих бизнес-моделей и продаже своей продукции потребителям интернет-компании зачастую пользуются непроверенными и в значительной мере неструктурированными данными. Делают они это просто потому, что могут себе это позволить. В распоряжении Facebook, Google, Amazon и прочих компаний находятся невероятные объемы высококачественной информации — большие, чем в распоряжении большинства ученых-экономистов. И при обработке данных они идут путем, имеющим мало общего с теоретической работой. Они просто грубо «перемалывают» данные, и теперь мы имеем дело с тем, что получило название больших данных. Данное понятие является предвестником грядущей бизнес-революции и означает использование статистики по данным, производимым электронными средствами общения.

В своем подходе к работе с этими данными указанные компании избегают структурных теоретических моделей. Ими предпринимаются попытки соответствующего кодирования и организации данных, однако они избегают начинать эту работу с «модели Джонса, объясняющей, почему люди пользуются поисковиком Google», или «модели Брауна, позволяющей выявить, какие книги покупают на Amazon». Компании эти берутся сразу за цифры и пытаются выявить благоприятные возможности, где только можно.