Czy nauka rozkwitnie w XXI wieku? [Jeszcze inna przyszłość odc. 14]

Mamy też kapitalny dostęp do wiedzy i nowe narzędzie - wielkie modele językowe (LLM) - do jej syntetyzowania.

Z drugiej strony, same owe systemy sztucznej inteligencji mogą stać się czarnym koniem nauki XXI-wiecznej, wynajdując powiązania między odległymi dziedzinami nauki i rozwijając ją w niespodziewanych kierunkach.

Na koniec tylko maleńka łyżka dziegciu: czy jest jeszcze w ogóle szansa na naprawdę wielkie odkrycie?

W swoim cyklu Łukasz Lamża, dziennikarz naukowy „Tygodnika”, patrzy w przyszłość doby antropocenu trzeźwo, bez paniki i bez naiwności, na podstawie liczb, nauki i zdrowego rozsądku.

Montaż i muzyka: Michał Woźniak

Pełna transkrypcja rozmowy

Poniższy tekst powstał w oparciu o transkrypcję maszynową, może zawierać usterki językowe.

W poprzednim podkaście ponarzekaliśmy sobie co nieco na obecny stan nauki. Pojawiła się tam nawet taka hipoteza, że najlepsze lata nauki mamy już za sobą, a w XXI wieku pozostaną nam tylko nudne i coraz mniej ekscytujące, malutkie wkładziki do rozwoju nauki. Ale może będzie zupełnie inaczej? Może czekają nas złote lata?

Cześć i czołem, Szanowni Państwo, tu Łukasz Lamża i Jeszcze Inna Przyszłość. To kontynuacja czegoś, co zacząłem w poprzednim odcinku podkastu, a mianowicie perspektyw na rozwój nauki w XXI wieku. Dla tych z was, którzy jeszcze nie słuchali poprzedniego podkastu, błyskawiczne wyjaśnienie: ponarzekałem tam co nieco na to, jak wygląda obecnie nauka.

I przyjrzeliśmy się takiej jednej dosyć złowieszczej hipotezie, nazywanej hipotezą nisko wiszących owoców, że wszystkie najbardziej apetyczne owoce w sadzie nauki zostały już zerwane. Takie rzeczy jak hipoteza atomowa, takie rzeczy jak istnienie mikroorganizmów i wirusów, pochodzenie wspólne wszystkich organizmów żywych, Wielki Wybuch itd., itd. Czyli wszystkie najważniejsze cechy wszechświata już odkryliśmy, a to, co nas czeka, to tylko drobiazgi coraz mniej ekscytujące, w dodatku dziejące się w nieprzyjaznym środowisku zepsutej nauki, jaka panuje obecnie.

Więc to jest maksymalnie pesymistyczna wersja tego, jak mogłaby wyglądać nauka w XXI wieku, ale wspomniałem wówczas, że to jest tylko takie tam narzekanie i moglibyśmy być też optymistami.

No więc dzisiaj przyjrzyjmy się dwóm pomysłom na to, co mogłoby się fantastycznego wydarzyć w XXI wieku. I powiem krótko: te dwie możliwości to ludzie i maszyny. Jeśli chodzi o ludzi, to najfajniejszą rzeczą, która już się dzieje, i myślę, że tylko przyspieszy w XXI wieku, to łatwość, z jaką każdy z nas może tworzyć naukę. Zacznijmy od dostępu do wiedzy. Już przyzwyczailiśmy się do niego, ale naprawdę to jest coś, co fenomenalnie przyspiesza w ostatnich latach.

Moim zadaniem jako dziennikarza naukowego, moją pracą jest czytanie artykułów naukowych i muszę wam powiedzieć: nigdy to nie było łatwiejsze. Mieliśmy przez ładnych kilka lat wspaniały dostęp, dodajmy do tego: nielegalny, dostęp do wszystkich artykułów naukowych. Teraz to troszeczkę przyhamowało, ponieważ osoby udostępniające te artykuły zostały pozwane w Indiach przez wydawców naukowych, natomiast Sci-Hub, bo to o nim mówimy, to tylko wierzchołek góry lodowej.

Zasadniczo tendencja jest taka, że wygląda na to, że wszyscy chcą otwartej nauki, no, wszyscy naukowcy chcą otwartej nauki, i ja jestem optymistą. Myślę, że prędzej czy później będzie po prostu dostęp do całości wiedzy. Nie sposób nie wspomnieć o algorytmach, które nam te rzeczy potrafią dzisiaj streszczać, tłumaczyć i wyjaśniać.

Później pomówimy jeszcze co nieco o tak zwanej sztucznej inteligencji i jej roli w nauce XXI-wiecznej, ale póki co dla nas, ludzi, jest to jednak szalenie komfortowa sytuacja, że te duże modele językowe mogą nam te rzeczy całkiem przyzwoicie streszczać i tłumaczyć. Ja korzystam z nich codziennie z dużą ostrożnością i nie do wszystkich zastosowań, ale zdecydowanie tak.

A więc jeżeli chodzi o sam dostęp przeciętnego człowieka do wiedzy, myślę, że XXI wiek jest jeszcze lepszy od XX, tak jak XX był jeszcze lepszy od XIX.

Następnie mamy część empiryczną. Sprzęt, za pomocą którego możemy poznawać świat, staje się coraz bardziej dostępny, coraz łatwiejszy w obsłudze, coraz tańszy. Takie rzeczy jak mikroskopy, oferujące naprawdę doskonałe powiększenie, są dostępne. Rzeczy takie jak zestawy chemiczne. Mamy też bardzo fajny świat chemików laboratoryjnych, powiedzmy sobie: garażowych, i chemicy zawodowi, czyli naukowcy pracujący w chemii syntetycznej, udostępniają nam już dzisiaj taki know-how i przepisy, plany swoich laboratoriów, dzięki którym każdy w zasadzie, kto chciałby się pobawić w chemię syntetyczną, ma drzwi otwarte.

Jakiś czas temu z jednego z moich ulubionych labów chemicznych Lee Cronina wyszedł taki przepis na automatyczne, czy wręcz autonomiczne, domowe laboratorium chemiczne z przepisami na części, które można sobie wydrukować na drukarce 3D  – z całym planem około 10 tysięcy dolarów. I każdy ma w domu tego typu laboratorium chemiczne. To się może wydawać oczywiście, że to jest mnóstwo pieniędzy, bo to jest bardzo dużo pieniędzy, ale tylko w skali, w której myślimy o naszym hobby. No rzeczywiści, wydać 10 tysięcy dolarów na hobby to jest dużo. Z drugiej strony wydać 10 tysięcy dolarów na działające funkcjonalne laboratorium chemii syntetycznej to już brzmi troszeczkę inaczej.

Ostatnio śledzę z wielkim zainteresowaniem to, co się dzieje w świecie mikroskopii elektronowej. Jest bardzo dużo osób zainteresowanych tym, żeby mieć u siebie w domu mikroskop elektronowy, co jest naprawdę kilka rzędów wielkości bardziej poważnym narzędziem od mikroskopu optycznego. Nie ma jeszcze niestety takiej możliwości. To jest nieprosta rzecz. Trzeba próbki powlekać, trzeba mieć komorę próżniową. No nie jest to taka prosta rzecz, że sobie wpinam to do komputera kabelkiem USB. To są póki co gigantyczne maszyny. Ale mówię o samej tendencji. Tendencja zdecydowanie jest taka, że coraz więcej i więcej, i więcej osób na świecie po prostu ma czas, ma chęć i ma pieniądze, żeby poznawać świat, a ta potrzeba ewidentnie w nas, ludziach, tkwi.

To jest ta druga składowa, czyli mamy wiedzę, mamy sprzęt. Jeżeli zaś chodzi o sam system publikowania, czyli dzielenia się tym wszystkim, to też jest nieźle, muszę powiedzieć. Dużo osób mnie o to pyta, narzekając na to, że naukowcy siedzą w wieżach z kości słoniowej i nie słuchają amatorów. Na co ja odpowiadam: a próbowałeś? Próbowałaś?

Wiem, jak działa publikowanie naukowe i gdyby się człowiek pojawił na konferencji znikąd i zaczął przekonywać naukowców, że wie od nich lepiej, to prawdopodobnie odbije się od ściany, nie ma co się zresztą dziwić. Natomiast samo publikowanie naukowe działa w ten sposób rzeczywiście, że przysyła się artykuł przez system elektroniczny online. On jest zanimizowany i jest uczciwie oceniany. Zdarza mi się widywać w poważnych miejscach artykuły pisane przez ludzi niestowarzyszonych z żadnymi uniwersytetami.

Taką ciekawą historią z niedawnych lat jest Garrett Lisi, Właściwie Antony Garrett Lisi. To jest fizyk teoretyczny, który jest – można by tak powiedzieć – wysoce zapalonym amatorem. To znaczy, umówmy się, ten człowiek ma za sobą studia fizyczne i matematyczne bodajże ma doktorat z fizyki, więc to nie jest też tak, że on wylazł z dziury w ziemi, nic nie wiedząc o fizyce i teraz próbuje ją rewolucjonizować. Ten człowiek się nauczył tego, czego się miał nauczyć, natomiast nie pracuje na żadnym uniwersytecie. Od mniej więcej 20 lat regularnie publikuje artykuły naukowe dotyczące podstaw fizyki, jest poważnie traktowany, natomiast co ciekawe, on nigdy nie zgłaszał się za bardzo do tych mainstreamowych czasopism.

Jego głównym miejscem, z którego korzysta, jest repozytorium Archive. To się pisze A-R-X-I-V, Archive. To się czyta po prostu Archive. Co w praktyce oznacza, że jest to miejsce, gdzie każdy może publikować. Jest ono mniej szanowane od czasopism naukowych, dlatego że artykuły w tym miejscu nie przechodzą przez tak zwany peer review , czyli nie są recenzowane przez prawdziwych naukowcami i niektórzy to Lissiemu zarzucają, że jest to ucieczka przed pełną odpowiedzialnością. Czyli człowiek ten – taki jest argument – chce być w pierwszej lidze, ale próbuje ominąć wszystkie trudności z tym się wiążące. Czy tak jest, czy nie jest, to jest kwestia dyskusyjna. Mimo wszystko zdarza mu się bywać na konferencjach, publikować czasami z bardzo poważnymi naukowcami.

Tak czy inaczej, podaję przykład Garretta Lissiego, żeby pokazać, że naprawdę człowiek, który nie jest częścią systemu akademickiego, może bawić się w dorzucanie się do rozwoju nauki, nawet na tym najwyższym poziomie.

Drugą nóżką, o której chciałem dzisiaj króciutko pomówić, jest sztuczna inteligencja. Tym terminem się określa dużo rzeczy. Aktualnie najczęściej tak zwane wielkie albo duże modele językowe, czyli generatory tekstu. Natomiast z każdym rokiem te generatory zaczynają być uzupełniane o coraz głębsze i głębsze systemy, które mają im pozwalać na, powiedzmy sobie, rozumowanie, na posiadanie ustrukturyzowanej wiedzy. I w tym muszę powiedzieć, że widzę najwięcej nadziei. Dlatego, że to, co mamy obecnie, jest kapitalne, jest fenomenalnym narzędziem. Ja to nazywam: najlepszy ściemniacz na świecie, dlatego że to nam wypluwa te sylaby naprawdę kapitalnie i świetnie się nadaje do pewnych zadań. Do oprogramowania się nadaje świetnie, do streszczania tekstów się nadaje świetnie.

Natomiast pytanie brzmi, czy nadaje się do generowania nowej wiedzy? I aktualnie sytuacja wygląda mniej więcej tak. Aktualnie, czyli na końcówkę roku 2024, tego typu systemy były już i są wykorzystywane do generowania nowej wiedzy, czyli wiemy, że da się to robić. Typowa sytuacja jest taka: karmimy tego typu system dużą bazą starannie wyselekcjonowanych danych treningowych, bardzo popularne to jest w materiałoznawstwie, w chemii, czyli pokazujemy tego typu systemowi, szkolimy go, dajemy mu bazę treningową, na przykład danych z reakcji chemicznych albo danych z analizy materiałów i zaczynamy wydobywać z tej ustrukturyzowanej już nieco bazy danych informacje o tym, na przykład, jakiego typu reakcje chemiczne będą najskuteczniejsze, jakiego typu związki będą miały jakie właściwości. I bywa, że te przewidywania się sprawdzają.

Nie tak dawno temu, bo bodajże gdzieś miesiąc temu, ukazało się takie kapitalne badanie na temat tego typu właśnie systemu, no troszeczkę bardziej klasycznego, czyli nie był to nawet taki system LLM-owy, tylko, powiedzmy sobie, system sztucznej inteligencji, ogólnie rzecz biorąc, podpiętego do prawdziwego laboratorium chemicznego za pośrednictwem robota. Czyli mieliśmy już do czynienia w tym przypadku z urządzeniem, które nie tylko pracuje na danych, ale pracuje też na rzeczywistych związkach chemicznych. To był robot na kółkach jeżdżący po laboratorium.

I co było dla mnie szczególnie interesujące w tym badaniu, to było to, że to pokazywało pewien model współpracy pomiędzy człowiekiem i maszyną. I to jest tak naprawdę najlepsze, co mogłoby się wydarzyć. Czyli nie spodziewajmy się, że wyłoni nam się jakiś komputerowy móżdżek, który za nas rozwiąże wszystkie problemy i jeszcze, nie daj Boże, będzie chciał podbić naszą planetę. Dużo bardziej prawdopodobny jest taki model, w którym naukowcy będą w coraz większym stopniu korzystać z tych systemów i z nimi współpracować.

W przypadku tego badania chemicznego mieliśmy taki bardzo interesujący model. Może powiem od razu o co chodzi. Tianwei Dai, „Autonomous Mobile Robots for Exploratory Synthetic Chemistry” z czasopisma „Nature”. Nawiasem mówiąc, jeden z autorów to Filip Szczypiński. Nie z instytucji polskiej, niestety, tylko z Leverhulme Research Centre w Liverpoolu. W każdym razie, do czego zmierzam? W tym badaniu został opisany taki model współpracy, w którym ludzie pojawiają się tak naprawdę tylko w dwóch miejscach. Czyli mamy platformę robotyczną, która jeździ po laboratorium, dokonuje faktycznie syntezy, obsługuje urządzenia, korzysta z istniejących sprzętów laboratoryjnych do dokonywania syntezy chemicznej, a następnie pod koniec każdego dnia zbiera dane analityczne i planuje na następny dzień, czyli udoskonala przeprowadzone eksperymenty na podstawie danych również zupełnie autonomicznie.

Gdzie się tu pojawiają ludzie? Ludzie się pojawiają w dwóch miejscach. Na samym początku, czyli to ludzie oczywiście wymyślili to badanie, ludzie skonstruowali te roboty, ludzie wymyślili, co chcemy uzyskać, jakie są kryteria sukcesu, czyli ten najwyższy poziom wymyślenia tego wszystkiego, zastanowienia się nad tym, czego potrzebujemy, co jest aktualnie istotne w chemii, jaki problem chcemy rozwiązać, co to znaczy, że już go rozwiązaliśmy, czyli właśnie te kryteria sukcesu, to wszystko zrobili ludzie.

Natomiast ludzie pojawiają się jeszcze w drugim miejscu, co bardzo mnie bawi, a mianowicie patrzę w tym momencie na taki wielki blok, diagram pokazujący wszystko, co się dzieje w tym eksperymencie, i na zielono zaznaczone są wszystkie kroki wykonywane przez robota, więc na początku mamy taki szary blok, to są rzeczy wykonywane przez ludzi, czyli planowanie eksperymentu, ale później w czasie całego trzydniowego procesu trwania tego eksperymentu jedynym innym szarym pudełkiem, szarym, czyli zleconym ludziom jest, no ciekawe, czy zgadniecie, co jeszcze robią ludzie w takim eksperymencie? Donoszą, przychodzą, żeby pozamiatać. Pod koniec każdego dnia ludzie przychodzą, żeby uzupełnić zapasy związków chemicznych, substratów do wykonywania syntezy chemicznej. Taka ciekawostka.

Więc ludzie zostali zepchnięci w tym trzydniowym procesie już wyłącznie do osób, które przychodzą, jak coś tam się zatnie, to wyciągną, pomogą, pozamiatają, posprzątają, jak coś się rozleje, natomiast zasadniczo to już potem działa autonomicznie. I to wydaje mi się, że jest model, nie mówię o samym zepchnięciu człowieka do roli: przynieś, podaj, pozamiataj – tutaj zauważmy też, że ta główna, menedżerska rola i rola głównodowodzącego intelektualnego też jest ludzka, ale jest to pewien model współpracy i zdecydowanie widzę, że to jest coraz częstsze. Że to jest, zwłaszcza w chemii, z jakiegoś powodu, i w materiałoznawstwie. Zauważyłem, że jest to bardzo popularna rzecz.

Na pewno następna będzie biotechnologia, czyli hodowle komórkowe, testowanie tego wszystkiego w farmaceutyce. Wiem, że mnóstwo się pięknych rzeczy dzieje też w farmakologii. Tego typu modele, czyli człowiek plus maszyna i z jakimś stopniem autonomiczności. A więc XXI wiek absolutnie i zdecydowanie jestem przekonany, że będzie pod tym względem złotą epoką nauki. Co jest szczególnie interesujące, dlatego że jest dużo problemów, których rozwiązanie wymaga gigantycznego nakładu pracy osób dobrze wykształconych na takim, powiedzmy sobie, średnim poziomie odpowiedzialności, czyli laborantów, osób, które wykonują te wszystkie eksperymenty i muszę podejmować pewne decyzje. To nigdy nie jest coś takiego, że się bierze do ręki probówkę A i wlewa do probówki B – tam wymagane jest dobre wykształcenie i podejmowanie decyzji na bieżąco. Wiedza.

Dużo jest sytuacji, w których to i koszt z tym związany jest pewnym krokiem blokującym dalszy rozwój. No więc jedno z miejsc, gdzie jestem optymistą, to jest właśnie to.

Na koniec jeszcze dwie rzeczy. Jedna to jest wyciąganie wiedzy wyższego rzędu, czyli to jest takie pytanie, czy rozwiążemy też w XXI wieku – no patrzymy, słuchajcie, ambitnie na cały ten wielki 75-letni okres, który jest przed nami i próbujemy zgadywać, czyli czy ludzie zostaną zastąpieni przez sztuczną inteligencję nawet na tym najwyższym poziomie myślenia, planowania i odkrywania.

Tendencja zasadniczo jest taka, że to pełznie, czyli coraz bardziej skomplikowane i coraz bardziej wymagające intelektualnie zadania są powierzane tym systemom autonomicznym. Natomiast ciekawe jest to pytanie, czy również te wielkie odkrycia będą w XXI wieku dokonywały się w systemach autonomicznych.

Ostatnie takie pytanie to jest powrót do problemu nisko wiszących jabłek, czyli czy my naprawdę już odkryliśmy te wszystkie najbardziej emocjonujące i najważniejsze cechy świata, przynajmniej z tych najbliższych nam, tych, które naprawdę są w stanie nas zelektryzować i zmienić otaczający nas świat, zmienić to, jak patrzymy na świat. Czy jednak jakieś nowe jeszcze są i kto to odkryje, jeśli coś takiego nowego jeszcze gdzieś wokół nas jest? I to jest bardzo trudne pytanie, muszę wam powiedzieć. Zastanawiałem się nad tym przed nagraniem tego odcinka i jest kilka rzeczy, z którymi postanowiłem przyjść do mikrofonu.

Pierwsza rzecz jest taka, że rzeczywiście, zwłaszcza skoro ma być to odcinek optymistyczny, widzę bardzo dużą nadzieję w czymś takim jak nieustrukturyzowane czesanie istniejącej wiedzy przez algorytmy, czyli troszeczkę system, w którym karmimy duże modele językowe i ich przyszłe odpowiedniki posiadające już zdolność do rozumowania, do strukturyzowania tej wiedzy i traktowania posiadanych danych nie tylko jako sylab i tokenów, czyli wypluwania sylab, ale porządkowania tej wiedzy w jakiś ustrukturyzowany sposób, nadawania im pewnej składni. Tego typu systemy możemy oczywiście zapędzić do rozwiązywania konkretnego problemu, czyli jak wysyntetyzować związek X, ale widzę też możliwość pozostawienia ich samym sobie i odpowiadania na pytania typu: słuchaj, z tego wszystkiego, co wiesz, co jest najbardziej interesujące?

To jest autentyczna rewolucja, taka mianowicie, że jesteśmy w stanie komunikować się z tego typu systemami, zadając im mętne, niejasne pytania w języku potocznym. To jest fenomenalnie interesujące, że na dnie znajduje się system, który karmiony może być konkretną wiedzą, natomiast my możemy mu zadawać niekonkretne pytanie i on będzie próbował na nie odpowiedzieć. Bo tak naprawdę cechą charakterystyczną tych wielkich kroków naprzód jest to, że nie dało się ich przewidzieć, czyli nie dało się wymyślić tej rewolucji, jaką była teoria ewolucji Darwina, zadając Darwinowi albo komukolwiek dobrze sformułowane pytanie. Niejako samo to pytanie jest tą rewolucją, więc nie da się przewidzieć naprawdę dużych kroków naprzód, konceptualnych, za pośrednictwem małych precyzyjnie zadawanych pytań. Czyli potrzebny jest autentyczny duży przeskok konceptualny. On musi się opierać na wykroczeniu poza metodę małych kroczków, niejako z definicji.

A więc interesujące szczególnie w istniejących systemach jest to, że można próbować z nimi współpracować, łowiąc w tym morzu potencjalnie kryjących się tam skojarzeń i zalążków idei, łowiąc w poszukiwaniu czegoś, co jest jednocześnie nowe i interesujące dla ludzi. Nikt jeszcze nie ma do końca pomysłu, jak to zrobić, czy jest na to jakaś metoda, czy po prostu musimy próbować, ale za mną chodzi zasadniczo taka myśl, że bardzo wiele wiedzy kryje się już w danych i w informacjach, które posiadamy, czyli w pewnym sensie, ja sobie to wyobrażam w postaci doświadczenia myślowego, gdybyśmy zamrozili w tym momencie proces pozyskiwania nowych danych, czyli wyłączamy wszystkie urządzenia na świecie, służą do pozyskiwania informacji. Cały aspekt empiryczny nauki wyłączamy w tym momencie. Ludzie już nie patrzą, maszyny już nie śledzą, teleskopy nie obserwują, mikroskopy wyłączamy itd., itd. I pytanie: czy na podstawie danych, które mamy, już możemy dokonywać nowych rewolucji naukowych?

Moja hipoteza brzmi: tak, moja intuicja mówi mi, że tak. Tylko te dane są w większości niezinterpretowane, niezbadane. Więc to jest zdecydowanie pewien potencjał, który widzę, i wyobrażam sobie sytuację, w której ktoś wymyśla już nawet nie urządzenie wykonujące nowe eksperymenty, nie jakiś system współpracy człowiek-maszyna, tylko coś, co będzie czesało istniejące informacje, dane, artykuły, teksty i z tego wydobędzie nową, rewolucyjną myśl.

Druga rzecz to jest człowiek. Czy jest jeszcze miejsce na klasyczną metodę odkrywania nowych, wielkich rzeczy w XXI wieku. No i znowu najprostsza odpowiedź byłaby, że tak. To jest taka hipoteza nieograniczonego optymizmu poznawczego, a mianowicie są jeszcze niskowiszące, piękne, świecące po prostu jabłuszka, smaczne, chrupkie i jędrne, i ekscytujące, tylko jeszcze nie dotarliśmy w te rejony sadu.

Kusiłoby, żeby na tym poprzestać, żeby nie być zrzędzącą marudą znowu. Natomiast muszę przyznać, że tu nie jestem aż tak pewien. Zupełnie szczerze myślę, że może być tak, że już te najważniejsze, najciekawsze rzeczy o świecie poznaliśmy. Myślę, że jest skończona liczba cech świata, które są naprawdę ważne i naprawdę interesujące dla ludzi. I teraz, żeby jdoprecyzować, powiem może, co by nie było dla mnie interesującą rewolucją, i może to będzie troszeczkę jaśniejsze. Myślę, że wszystko odpowiednio odległe od życia codziennego nie będzie aż tak interesujące.

Wróćmy do przykładu Garretta Lissiego. Garrett Lissi próbuje stworzyć nową matematyczną teorię opisującą cząstki i pola elementarne, czyli on pracuje w fizyce kwantowej. I to, co on mógłby stworzyć, gdyby mu się udało, to jest opisywane przez fizyków teoretycznych jako rewolucja i czasami jest opisywane również poza tym małym hermetycznym świadkiem jako rewolucja, ale to w praktyce byłaby rewolucja wyłącznie dla fizyków. Bardzo niewiele z tego przesiąkłoby do świata codziennego.

Więc mój sceptycyzm bierze się stąd, że uważam, że pewne rewolucje, żeby autentycznie były rewolucyjne, musiałaby jednak dać się przełożyć na życie codzienne, a ja nie jestem takim optymistą, który by powiedział, że każda rewolucja w fizyce fundamentalnej będzie miała ten charakter. Powiem wam zupełnie szczerze: uważam, że teoria Wielkiego Wybuchu i nasza współczesna kosmologia relatywistyczna, wiecie, ma to już ze 100 lat i jest kapitalnym kawałkiem nauki, uważam, że nie zrewolucjonizowała naszego życia w takim stopniu choćby jak teoria ewolucji albo teoria mikroorganizmów, albo nawet teoria atomowa. To znaczy wiemy o tym, że świat powstał, czy wszechświat w takim zakresie, w jakim go widzimy wokół siebie, kilkanaście miliardów lat temu, ale poza taką wiedzą to tak naprawdę, moim zdaniem, wpływ tego na rzeczywistość codzienną i na życie nie jest duży. To jest interesujące i świetnie, że to wiemy, natomiast nie jest to rewolucja tego typu jak rewolucja wywołana przez teorię ewolucji.

Teoria ewolucji jest stale stosowana w najróżniejszych dziedzinach biologii, nauk o życiu, biotechnologii i medycyny. Mamy coś takiego jak genetykę, mamy coś takiego jak nasza wiedza obecna o chorobach, to, w jaki sposób hodujemy dzisiaj już leki, bo można spokojnie tak powiedzieć, że te leki hodujemy dzisiaj. To wszystko to są skutki teorii ewolucji. I to są potężne zmiany w samym sercu naszego życia codziennego. My sami jesteśmy istotami biologicznymi i wiemy o tym i to, w jaki sposób działa dzisiaj socjologia i psychologia, i nasza samowiedza tak naprawdę, one są przepojone tą świadomością, że jesteśmy ewolucyjnymi istotami biologicznymi.

Myślę, że liczba tego typu rewolucji, naprawdę głębokich rewolucji konceptualnych, dzięki którym patrzymy na świat na co dzień w zupełnie inny sposób, czasami nawet nie zdając sobie z tego sprawy, myślę, że jednak liczba tego typu rewolucji jest skończona.

To jest moja ostrożność na koniec. To znaczy jestem przekonany, że jest efektywnie nieskończenie wiele rzeczy do odkrycia, czyli jestem optymistą, jeśli chodzi o przyszły rozwój nauki. Myślę, że nigdy nie zabraknie nam rzeczy do roboty. Nasza ciekawość nigdy nie zostanie w pełni zaspokojona. Natomiast ostrożnie przychylam się do takiej hipotezy, że być może już nie będzie tak wielkich i tak fundamentalnych przełomów w naszym rozumieniu rzeczywistości jak te, które nastąpiły w ciągu ostatnich kilkuset lat.

Co z tego wszystkiego wynika? Ciężko się podsumowuje tego typu wizje na 75 lat do przodu. Myślę, że zasadniczo – jestem, jak widać, optymistą – myślę, że możemy spokojnie przewidywać, że w najbliższych latach i dekadach nauka będzie miała się świetnie. Coraz więcej osób jest nią zainteresowanych, coraz więcej osób się do niej przyczynia. Mamy coraz bardziej interesujące nowe technologie. No a jakie będą tego wielkie, takie wielkie, wielkie, wielkie skutki – zobaczymy.

Ponieważ dużo ciekawiej jest wysuwać hipotezy odważne niż nieodważne, wysuwam taką skromną hipotezę, że do 2050 roku nie nastąpi nic naprawdę fundamentalnego w nauce. Jest to oczywiście absurdalna hipoteza, bo wiem, ilu ludzi przede mną już ją stawiało. Wiem, znam te wszystkie słynne cytaty z fizyków z końca XIX wieku. Tak, wiem o tym wszystkim, o tych wszystkich mądrych ludziach, którzy mówili, że już w zasadzie wszystko wiemy i pozostało nam zbieranie znaczków. Tak, znam to wszystko i wiem, i wiem, ale mimo to postanowiłem na razie coś takiego stwierdzić.

No i cóż? Jestem w dosyć dobrej sytuacji, bo jeżeli będę miał rację, to będę miał rację, i w 2050 roku będę mógł sobie pogratulować, a jeżeli nie będę miał racji, to znaczy, że czeka nas w najbliższych latach coś naprawdę szalenie interesującego.

Dzięki, że byliście ze mną i z Podkastem Tygodnika Powszechnego. Zachęcam was do subskrybowania naszych usług, do dzielenia się ze światem wokół was wiedzą o tym, że mamy takie fajne rzeczy jak Podkast Tygodnika Powszechnego. I do usłyszenia.