Читать книгу До конца времен. Сознание, материя и поиск смысла в меняющейся Вселенной - Брайан Грин - Страница 10

Традиционный научный взгляд, сформулированный в математическом виде Исааком Ньютоном, состоит в том, что физические законы выдают точные и недвусмысленные предсказания касательно движения вещей. Назовите мне пространственное положение и скорость объекта в конкретный момент, перечислите действующие на него силы – а остальное сделают Ньютоновы уравнения, предсказывающие траекторию объекта в дальнейшем. Будь то Луна, удерживаемая тяготением Земли, или бейсбольный мяч, который вы только что отправили в полет, предсказания эти, что подтверждается наблюдениями, совершенно точны и сходятся точка в точку.

Но в этом-то все и дело. Если взять школьную физику, то в ней – как вы, возможно, вспомните – при анализе траекторий макроскопических объектов мы обычно, даже не оговаривая этого, принимаем огромное множество упрощений. Для Луны и бейсбольного мяча мы забываем об их внутреннем строении и считаем, что то и другое представляет собой точечную массивную частицу. Это довольно грубое приближение. Даже крупинка соли содержит в себе около миллиарда миллиардов молекул, а ведь это всего лишь крупинка соли. Тем не менее когда Луна обращается по орбите вокруг Земли, нам, как правило, нет дела до беспорядочного движения той или иной молекулы, обитающей в пыльном Море Спокойствия. Когда бейсбольный мяч несется к цели, нам нет дела до колебаний той или иной молекулы в его пробковой сердцевине. Нас интересует только общее движение Луны или мяча. А для этого достаточно применить законы Ньютона к этим упрощенным моделям – и дело в шляпе[21].

Эти успехи лишь подчеркивают проблему, с которой столкнулись физики XIX в., занимавшиеся паровыми машинами. Горячий пар, выталкивающий поршень двигателя, состоит из громадного количества молекул воды, там может быть триллион триллионов частиц. Мы не можем игнорировать эту внутреннюю структуру, как при анализе движения Луны или бейсбольного мяча. Именно движение этих частиц – то, как они сталкиваются с поверхностью поршня, отскакивают от нее, сталкиваются со стенками цилиндра и вновь потоком устремляются к поршню, – лежит в основе работы двигателя. Проблема в том, что никто и нигде, каким бы гениальным он ни был и какие бы мощные компьютеры ни использовал, ни при каких обстоятельствах не сможет рассчитать все индивидуальные траектории, по которым движется такое громадное множество молекул воды.

Что же, тупик?

Можно счесть и так. Но оказывается, нас может спасти смена точки зрения. Большие совокупности иногда открывают возможности для значительных упрощений. Наверняка сложно и даже невозможно точно предсказать, когда вы в следующий раз чихнете. Однако если расширить наш взгляд до более крупного множества всех людей на Земле, то мы сможем предсказать, что в следующую секунду во всем мире раздастся приблизительно 80 000 чиханий[22]. Суть в том, что при переходе на статистический взгляд численность населения Земли становится ключом – а не препятствием – для прогностической силы. Большие группы часто демонстрируют статистические закономерности, отсутствующие на уровне отдельных объектов.

Аналогичный подход к большим группам атомов и молекул применили Джеймс Клерк Максвелл, Рудольф Клаузиус, Людвиг Больцман и многие другие их коллеги. Ученые выступили за то, чтобы отбросить подробное рассмотрение индивидуальных траекторий в пользу статистических утверждений, описывающих среднее поведение больших наборов частиц. Они показали, что такой подход не только упрощает математические вычисления, но и позволяет количественно определить как раз самые важные физические характеристики. Давление, оказываемое на поршень паровой машины, к примеру, едва ли зависит от точной траектории движения той или иной отдельной молекулы воды. Напротив, давление это возникает в результате среднего движения триллионов и триллионов молекул, ежесекундно врезающихся в поверхность поршня. Именно это важно – и именно статистический подход позволил ученым сделать вычисления.

В нашу эпоху опросов общественного мнения, популяционной генетики и больших данных вообще сдвиг в сторону работы со статистикой, возможно, покажется не слишком радикальным. Мы уже привыкли к мощи статистических выводов, сделанных на основании изучения больших групп. Но в XIX в. и начале XX в. статистические рассуждения были отступлением от жесткой точности, определявшей до этого физику. Не забывайте также, что вплоть до начала XX в. можно было найти вполне уважаемых ученых, которые отрицали существование атомов и молекул – фундамента статистического подхода.

Несмотря на отрицателей, статистическому подходу не потребовалось много времени, чтобы доказать свою полезность. В 1905 г. сам Эйнштейн количественно объяснил беспорядочное, дерганое движение зерен пыльцы в стакане с водой как результат непрерывной бомбардировки их молекулами H₂O. После этого успеха нужно было быть законченным чудаком, чтобы сомневаться в существовании молекул. Более того, растущий объем теоретических и экспериментальных исследований показывал, что выводы, сделанные на основании статистического анализа больших наборов частиц – описаний того, как они летают по емкостям, наталкиваясь на стенки и оказывая таким образом давление на ту или иную поверхность, или приобретают такую-то плотность, или остывают до определенной температуры, – соответствовали экспериментальным данным с такой точностью, что не оставалось никакой возможности усомниться в объяснительной силе этого подхода. Так родился статистический подход к тепловым процессам.

Все это стало великим триумфом и позволило физикам понять работу не только паровой машины, но и широкого спектра тепловых систем – от атмосферы Земли до солнечной короны и огромного множества частиц, кишащих внутри нейтронной звезды. Но какое отношение это имеет к представлению Рассела о будущем, к его прогнозу о том, что Вселенная медленно движется навстречу смерти? Хороший вопрос. Держитесь, мы уже на подходе, но нужно сделать еще пару шагов. Следующий состоит в том, чтобы, опираясь на все эти открытия, пролить свет на главное качество будущего: оно принципиально отличается от прошлого.