연구 주도 개발. 엔진 마모

"아이디어를 찾기가 더 어려운가요?"라는 연구 (“아이디어를 찾기가 점점 더 어려워지고 있습니까?”)는 2017년 XNUMX월에 출시된 후 올해 XNUMX월에 확장 버전으로 출시되었습니다. 네 명의 저명한 경제학자인 저자들은 끊임없이 증가하는 연구 노력이 점점 더 적은 경제적 이익을 창출하고 있음을 보여줍니다.

MIT의 John Van Reenen과 Stanford University의 Nicholas Bloom, Charles E. Jones 및 Michael Webb은 다음과 같이 썼습니다.

"다양한 산업, 제품, 회사에서 수집된 대규모 데이터를 보면 연구 지출이 크게 증가하는 반면 연구 자체는 급격히 감소하고 있음을 알 수 있습니다."

그들은 예를 든다 무어의 법칙"현재 70년마다 계산 밀도를 두 배로 높이는 데 필요한 연구원의 수는 1950년대 초반에 요구된 것의 XNUMX배 이상입니다." 유사한 경향이 농업 및 의학과 관련된 과학 논문의 저자에 의해 언급됩니다. 암 및 기타 질병에 대한 더 많은 연구가 더 많은 생명을 구하는 것으로 이어지지는 않지만 그 반대입니다. 비용 증가와 결과 증가 사이의 관계는 점점 더 불리해지고 있습니다. 예를 들어, XNUMX년 이후 연구에 지출된 XNUMX억 달러당 미국 식품의약국(FDA)이 승인한 약물의 수가 급격히 감소했습니다.

이런 종류의 견해는 서구 세계에서는 새로운 것이 아닙니다. 이미 2009년에 벤자민 존스 혁신을 찾는 데 점점 더 어려워지는 것에 대한 연구에서 그는 특정 분야의 잠재적 혁신가가 이제 넘어갈 수 있는 한계에 도달할 수 있을 만큼 충분히 숙련되기 위해서는 이전보다 더 많은 교육과 전문화가 필요하다고 주장했습니다. 과학팀의 수는 지속적으로 증가하는 동시에 과학자 XNUMX인당 특허 수는 감소하고 있습니다.

경제학자들은 주로 응용과학, 즉 경제 성장과 번영은 물론 건강과 생활 수준 향상에 기여하는 연구 활동에 관심이 있습니다. 많은 전문가들에 따르면 과학은 그렇게 편협하고 실용적인 이해로 축소될 수 없기 때문에 그들은 이에 대해 비판을 받고 있습니다. 빅뱅 이론이나 힉스 보존의 발견은 국내 총생산을 증가시키지는 않지만 세계에 대한 우리의 이해를 깊게 합니다. 그것이 바로 과학의 전부가 아닌가?

스탠포드와 매사추세츠 공과대학 경제학자들의 연구 첫 페이지

퓨전, 즉 거위와 나는 이미 인사를 했어요

그러나 경제학자들이 제시한 단순한 수치적 관계에 도전하기는 어렵다. 어떤 사람들은 경제학도 심각하게 고려할 수 있는 대답을 가지고 있습니다. 많은 사람들에 따르면 과학은 이제 상대적으로 쉬운 문제를 해결했으며 심신 문제나 물리학 통합 문제와 같은 더 복잡한 문제로 나아가는 과정에 있습니다.

여기에는 어려운 질문이 있습니다.

우리가 달성하려는 성과 중 일부가 달성 불가능하다고 결정하게 되는 시점은 언제일까요?

아니면 경제학자가 말할 수 있듯이 해결하기 매우 어려운 문제를 해결하기 위해 우리는 얼마를 지출할 의향이 있습니까?

그렇다면 언제 손실을 줄이고 연구를 중단해야 할까요?

처음에는 쉬워 보였던 매우 어려운 문제에 직면한 사례는 소송의 역사입니다. 열핵융합 발전. 30년대 핵융합의 발견과 50년대 열핵무기의 발명으로 인해 물리학자들은 핵융합을 신속하게 활용하여 에너지를 생산할 수 있을 것이라고 기대하게 되었습니다. 그러나 XNUMX년 이상이 지난 후에도 우리는 이 길을 따라 많은 진전을 이루지 못했고 우리 눈구멍의 융합으로 인한 평화롭고 통제된 에너지에 대한 많은 약속에도 불구하고 이는 사실이 아닙니다.

과학이 막대한 재정적 지출 외에는 더 발전할 수 있는 다른 방법이 없을 정도로 연구를 추진하고 있다면, 이제 멈추고 그 연구가 가치가 있는지 생각해 볼 때일 것입니다. 강력한 두 번째 시설을 건설한 물리학자들이 이러한 상황에 접근하고 있는 것 같습니다. 대형 Hadron Collider 그리고 지금까지는 거의 나온 것이 없습니다... 큰 이론을 확인하거나 반증하는 결과는 없습니다. 더 큰 가속기가 필요하다는 제안도 있습니다. 그러나 모든 사람이 이것이 갈 길이라고 생각하는 것은 아닙니다.

혁신의 황금시대 - 브루클린 다리 건설

거짓말쟁이 역설

또한, 2018년 XNUMX월에 교수가 발표한 과학 연구에서 언급한 바와 같습니다. 데이비드 울퍼트 산타페 연구소에서 그 존재를 증명할 수 있습니다. 과학 지식의 근본적인 한계.

이 증명은 "추론 장치"(예: 슈퍼컴퓨터, 대형 실험 장비 등으로 무장한 과학자)가 어떻게 주변 우주 상태에 대한 과학적 지식을 얻을 수 있는지에 대한 수학적 공식화로 시작됩니다. 우주를 관찰하고, 조작하고, 다음에 일어날 일을 예측하거나, 과거에 일어난 일에 대한 결론을 도출함으로써 얻을 수 있는 과학적 지식을 제한하는 기본적인 수학적 원리가 있습니다. 즉 출력장치와 그것이 획득하는 지식, 하나의 우주의 하위 시스템. 이 연결은 장치의 기능을 제한합니다. 월퍼트는 자신이 예측할 수 없는 것, 기억하지 못하는 것, 관찰할 수 없는 것이 항상 있다는 것을 증명합니다.

“어떤 면에서 이 형식주의는 미래에 대한 창구의 예측이 그 예측의 창구의 학습 효과를 설명할 수 없다는 Donald MacKay의 주장을 확장한 것으로 볼 수 있습니다.”라고 Wolpert는 phys.org에서 설명합니다.

출력 장치가 우주에 대한 모든 것을 알도록 요구하는 것이 아니라, 알 수 있는 것에 대해 가능한 한 많이 알도록 요구한다면 어떻게 될까요? 월퍼트의 수학적 체계는 자유 의지(올바르게 정의됨)와 우주에 대한 최대 지식을 모두 갖춘 두 가지 추론 장치가 해당 우주에 공존할 수 없음을 보여줍니다. 이러한 "초표준 장치"는 있을 수도 있고 없을 수도 있지만 하나만 있을 수 있습니다. 울퍼트는 농담으로 이 결과를 "일신론의 원리"라고 부릅니다. 왜냐하면 그것이 우리 우주에서 신의 존재를 금지하지는 않지만, 둘 이상의 신의 존재를 금지하기 때문입니다.

월퍼트는 자신의 주장을 다음과 비교한다. 분필인간의 역설크레타 사람인 크노소스의 에피메니데스는 “모든 크레타 사람은 거짓말쟁이다”라는 유명한 말을 합니다. 그러나 자기 참조 능력이 있는 시스템의 문제를 폭로하는 에피메니데스의 진술과 달리, 월퍼트의 추론은 이 능력이 결여된 추론 장치에도 적용됩니다.

Wolpert와 그의 팀의 연구는 인지 논리에서 Turing 기계 이론에 이르기까지 다양한 방향으로 수행됩니다. 산타페 과학자들은 절대적으로 올바른 지식의 한계뿐만 아니라 추론 장치가 XNUMX% 정확도로 작동하지 않을 때 어떤 일이 발생하는지 연구할 수 있는 보다 다양한 확률적 프레임워크를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

산타페 연구소의 데이비드 울퍼트(David Wolpert)

백년 전과 같지 않네요

수학적, 논리적 분석을 바탕으로 한 월퍼트의 고찰은 과학의 경제학에 대해 우리에게 말해 줍니다. 그들은 현대 과학의 가장 먼 도전, 즉 우주론적 문제, 우주의 기원과 본질에 대한 질문이 가장 큰 재정적 지출의 영역이 되어서는 안 된다고 제안합니다. 만족스러운 해결책이 나올지는 의문이다. 기껏해야 우리는 새로운 것을 배우는데, 이는 질문의 수만 증가시켜 무지의 영역을 증가시킵니다. 이 현상은 물리학자들에게 잘 알려져 있습니다.

그러나 앞서 제시된 데이터에서 볼 수 있듯이 응용 과학과 습득한 지식의 실제 효과에 대한 초점은 점점 덜 효과적이 되고 있습니다. 마치 연료가 고갈되거나 과학의 엔진이 노년기에 닳아 없어진 것과 같습니다. 불과 XNUMX~XNUMX년 전만 해도 이는 기술 발전, 발명, 합리화, 생산, 그리고 마침내 전체 경제의 발전을 효과적으로 촉진했습니다. 사람들의 복지와 삶의 질 향상을 위해.

요점은 손을 비비거나 그 위에 옷을 찢는 것이 아닙니다. 그러나 대대적인 업그레이드가 필요한지, 아니면 이 엔진을 다른 엔진으로 교체해야 할지 여부는 확실히 고려해 볼 가치가 있습니다.