গবেষণা-চালিত উন্নয়ন। ইঞ্জিন পরিধান

গবেষণা "ধারণা খুঁজে পাওয়া কি কঠিন?" ("এটি খুঁজে পাওয়া কি কঠিন হচ্ছে?"), যা 2017 সালের সেপ্টেম্বরে প্রকাশিত হয়েছিল এবং তারপরে, এই বছরের মার্চে একটি প্রসারিত সংস্করণে। লেখক, চারজন সুপরিচিত অর্থনীতিবিদ, এতে দেখান যে ক্রমবর্ধমান গবেষণা প্রচেষ্টা কম এবং কম অর্থনৈতিক সুবিধা নিয়ে আসে।

ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির জন ভ্যান রেনেন এবং স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের নিকোলাস ব্লুম, চার্লস আই জোন্স এবং মাইকেল ওয়েব লিখেছেন:

"বিভিন্ন ধরণের শিল্প, পণ্য এবং কোম্পানির বিপুল পরিমাণ তথ্য ইঙ্গিত দেয় যে গবেষণা ব্যয় উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে যখন গবেষণা নিজেই দ্রুত হ্রাস পাচ্ছে।"

তারা একটি উদাহরণ দেয় মুরের সূত্রউল্লেখ্য যে "প্রতি দুই বছরে গণনামূলক ঘনত্বের বিখ্যাত দ্বিগুণ অর্জনের জন্য এখন প্রয়োজনীয় গবেষকদের সংখ্যা 70 এর দশকের শুরুতে প্রয়োজনীয় আঠারো গুণেরও বেশি।" অনুরূপ প্রবণতা কৃষি এবং ঔষধ সম্পর্কিত বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র লেখক দ্বারা উল্লেখ করা হয়েছে. ক্যান্সার এবং অন্যান্য রোগের উপর আরও বেশি গবেষণার ফলে আরও বেশি জীবন বাঁচানো যায় না, বরং বিপরীত - বর্ধিত খরচ এবং বর্ধিত ফলাফলের মধ্যে সম্পর্ক কম এবং কম অনুকূল হয়ে উঠছে। উদাহরণস্বরূপ, 1950 সাল থেকে, গবেষণায় ব্যয় করা প্রতি বিলিয়ন ডলারে মার্কিন খাদ্য ও ওষুধ প্রশাসন (এফডিএ) দ্বারা অনুমোদিত ওষুধের সংখ্যা নাটকীয়ভাবে হ্রাস পেয়েছে।

এই ধরনের দৃষ্টিভঙ্গি পশ্চিমা বিশ্বে নতুন নয়। ইতিমধ্যে 2009 সালে বেঞ্জামিন জোন্স উদ্ভাবন খোঁজার ক্রমবর্ধমান অসুবিধার উপর তার কাজ করার সময়, তিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে উদ্ভাবকদের এখন আগের চেয়ে আরও বেশি শিক্ষা এবং বিশেষীকরণের প্রয়োজন যাতে তারা কেবলমাত্র সীমা অতিক্রম করতে পারে এমন যথেষ্ট দক্ষ হয়ে উঠতে পারে। বৈজ্ঞানিক দলের সংখ্যা ক্রমাগত বাড়ছে, এবং একই সময়ে, প্রতি বিজ্ঞানীর পেটেন্টের সংখ্যা হ্রাস পাচ্ছে।

অর্থনীতিবিদরা প্রাথমিকভাবে যাকে ফলিত বিজ্ঞান বলা হয়, অর্থাৎ, অর্থনৈতিক প্রবৃদ্ধি ও সমৃদ্ধি, সেইসাথে স্বাস্থ্য ও জীবনযাত্রার মান উন্নয়নে অবদান রাখে এমন গবেষণা কার্যক্রমে আগ্রহী। এই জন্য তারা সমালোচিত হয়, যেহেতু, অনেক বিশেষজ্ঞের মতে, বিজ্ঞানকে এত সংকীর্ণ, উপযোগবাদী বোঝার মধ্যে হ্রাস করা যায় না। বিগ ব্যাং তত্ত্ব বা হিগস বোসনের আবিষ্কার মোট দেশজ উৎপাদন বাড়ায় না, বরং বিশ্ব সম্পর্কে আমাদের বোঝার গভীরতা বাড়ায়। বিজ্ঞান কি তাই নয়?

স্ট্যানফোর্ড এবং এমআইটি অর্থনীতিবিদদের প্রথম পৃষ্ঠা গবেষণা

ফিউশন, i.e. আমরা ইতিমধ্যেই হংসকে হ্যালো বলেছি

যাইহোক, অর্থনীতিবিদদের দ্বারা উপস্থাপিত সাধারণ সংখ্যাগত অনুপাতকে চ্যালেঞ্জ করা কঠিন। কারও কারও কাছে একটি উত্তর রয়েছে যা অর্থনীতিও গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করতে পারে। অনেকের মতে, বিজ্ঞান এখন তুলনামূলকভাবে সহজ সমস্যার সমাধান করেছে এবং মন-শরীরের সমস্যা বা পদার্থবিজ্ঞানের একীকরণের মতো আরও জটিল সমস্যার দিকে এগিয়ে যাওয়ার প্রক্রিয়াধীন রয়েছে।

এখানে কঠিন প্রশ্ন আছে।

কোন সময়ে, যদি কখনও, আমরা সিদ্ধান্ত নেব যে আমরা যে ফলগুলি অর্জন করার চেষ্টা করছি তার কিছু অপ্রাপ্তি?

অথবা, একজন অর্থনীতিবিদ বলতে পারেন, যে সমস্যাগুলি সমাধান করা খুব কঠিন প্রমাণিত হয়েছে সেগুলি সমাধান করতে আমরা কতটা ব্যয় করতে ইচ্ছুক?

কখন, যদি কখনও, আমাদের লোকসান কাটা এবং গবেষণা বন্ধ করা শুরু করা উচিত?

একটি খুব কঠিন সমস্যার মুখোমুখি হওয়ার একটি উদাহরণ যা প্রথমে সহজ বলে মনে হয়েছিল মামলার ইতিহাস। থার্মোনিউক্লিয়ার ফিউশনের বিকাশ. 30-এর দশকে পারমাণবিক ফিউশনের আবিষ্কার এবং 50-এর দশকে থার্মোনিউক্লিয়ার অস্ত্রের উদ্ভাবন পদার্থবিদদের আশা করেছিল যে ফিউশন দ্রুত শক্তি উৎপন্ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যাইহোক, সত্তর বছরেরও বেশি সময় পরে, আমরা এই পথ ধরে খুব বেশি অগ্রসর হইনি, এবং আমাদের চোখের সকেটে ফিউশন থেকে শান্তিপূর্ণ এবং নিয়ন্ত্রিত শক্তির অনেক প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, এটি হয় না।

বিজ্ঞান যদি গবেষণাকে এমন জায়গায় ঠেলে দেয় যেখানে অন্য বিশাল আর্থিক ব্যয় ছাড়া আরও অগ্রগতির অন্য কোনও উপায় নেই, তাহলে সম্ভবত এটি থামানোর এবং এটির মূল্য কিনা তা বিবেচনা করার সময় এসেছে। মনে হচ্ছে যে পদার্থবিদরা একটি শক্তিশালী দ্বিতীয় ইনস্টলেশন তৈরি করেছেন তারা এই পরিস্থিতির কাছে আসছেন। লার্জ হ্যাড্রন কলাইডার এবং এখনও পর্যন্ত এটির সামান্য কিছু এসেছে... বড় তত্ত্বগুলিকে সমর্থন বা বাতিল করার জন্য কোন ফলাফল নেই। একটি এমনকি বৃহত্তর অ্যাক্সিলারেটর প্রয়োজন যে পরামর্শ আছে. যাইহোক, সবাই মনে করে না যে এটি যেতে হবে।

উদ্ভাবনের স্বর্ণযুগ - ব্রুকলিন সেতু নির্মাণ

মিথ্যা প্যারাডক্স

তদুপরি, মে 2018 সালে প্রকাশিত বৈজ্ঞানিক রচনায় বলা হয়েছে অধ্যাপক ড. ডেভিড উলপার্ট সান্তা ফে ইনস্টিটিউট থেকে আপনি প্রমাণ করতে পারেন যে তারা বিদ্যমান বৈজ্ঞানিক জ্ঞানের মৌলিক সীমাবদ্ধতা.

এই প্রমাণটি একটি গাণিতিক ফর্মালাইজেশন দিয়ে শুরু হয় যে কীভাবে একটি "আউটপুট ডিভাইস" - বলুন, একটি সুপার কম্পিউটার, বড় পরীক্ষামূলক সরঞ্জাম ইত্যাদি দিয়ে সজ্জিত একজন বিজ্ঞানী - তার চারপাশের মহাবিশ্বের অবস্থা সম্পর্কে বৈজ্ঞানিক জ্ঞান অর্জন করতে পারেন। একটি মৌলিক গাণিতিক নীতি রয়েছে যা বৈজ্ঞানিক জ্ঞানকে সীমিত করে যা আপনার মহাবিশ্ব পর্যবেক্ষণ করে, এটিকে চালিত করে, পরবর্তীতে কী ঘটবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে বা অতীতে যা ঘটেছিল সে সম্পর্কে উপসংহার আঁকার মাধ্যমে অর্জন করা যেতে পারে। যথা, আউটপুট ডিভাইস এবং এটি যে জ্ঞান অর্জন করে, এক মহাবিশ্বের সাবসিস্টেম. এই সংযোগটি ডিভাইসের কার্যকারিতা সীমিত করে। ওলপার্ট প্রমাণ করেন যে সবসময় এমন কিছু থাকবে যা তিনি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারবেন না, যা তিনি মনে রাখতে পারবেন না এবং পর্যবেক্ষণ করতে পারবেন না।

"এক অর্থে, এই আনুষ্ঠানিকতাকে ডোনাল্ড ম্যাককের দাবির একটি সম্প্রসারণ হিসাবে দেখা যেতে পারে যে ভবিষ্যত বর্ণনাকারীর ভবিষ্যদ্বাণী সেই ভবিষ্যদ্বাণীটির বর্ণনাকারীর শেখার প্রভাবের জন্য দায়ী হতে পারে না," Woolpert phys.org এ ব্যাখ্যা করেছেন৷

যদি আমাদের আউটপুট ডিভাইসের মহাবিশ্ব সম্পর্কে সবকিছু জানার প্রয়োজন না হয়, তবে এর পরিবর্তে যা জানা যায় সে সম্পর্কে যতটা সম্ভব জানার প্রয়োজন হয়? ভলপার্টের গাণিতিক কাঠামো দেখায় যে দুটি অনুমান ডিভাইস যেগুলির স্বাধীন ইচ্ছা (সু-সংজ্ঞায়িত) এবং মহাবিশ্বের সর্বাধিক জ্ঞান উভয়ই সেই মহাবিশ্বে সহাবস্থান করতে পারে না। এই ধরনের "সুপার-রেফারেন্স ডিভাইস" থাকতে পারে বা নাও হতে পারে, তবে একাধিক নয়। ওলপার্ট মজা করে এই ফলাফলটিকে "একেশ্বরবাদের নীতি" বলে অভিহিত করেছেন কারণ এটি আমাদের মহাবিশ্বে একটি দেবতার অস্তিত্বকে নিষিদ্ধ করে না, এটি একাধিকের অস্তিত্বকে নিষিদ্ধ করে।

ওলপার্ট তার যুক্তির সাথে তুলনা করে চক মানুষ প্যারাডক্সযেখানে নসোসের এপিমেনাইডস, একজন ক্রিটান, বিখ্যাত বিবৃতি দিয়েছেন: "সকল ক্রিটান মিথ্যাবাদী।" যাইহোক, Epimenides এর বক্তব্যের বিপরীতে, যা স্ব-রেফারেন্স করার ক্ষমতা সম্পন্ন সিস্টেমের সমস্যাকে প্রকাশ করে, ভলপার্টের যুক্তি এই ক্ষমতার অভাবের অনুমান ডিভাইসগুলির ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য।

ভলপার্ট এবং তার দলের গবেষণা বিভিন্ন দিক থেকে পরিচালিত হয়, জ্ঞানীয় যুক্তি থেকে টুরিং মেশিনের তত্ত্ব পর্যন্ত। সান্তা ফে বিজ্ঞানীরা একটি আরও বৈচিত্র্যপূর্ণ সম্ভাব্য কাঠামো তৈরি করার চেষ্টা করছেন যা তাদের শুধুমাত্র সম্পূর্ণ সঠিক জ্ঞানের সীমাগুলিই অধ্যয়ন করতে দেয় না, তবে অনুমান ডিভাইসগুলি XNUMX% নির্ভুলতার সাথে কাজ করার কথা না হলে কী ঘটে তাও।

সান্তা ফে ইনস্টিটিউটের ডেভিড ওলপার্ট

একশো বছর আগের মতো নয়

ভলপার্টের বিবেচনা, গাণিতিক এবং যৌক্তিক বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, বিজ্ঞানের অর্থনীতি সম্পর্কে আমাদের কিছু বলুন। তারা পরামর্শ দেয় যে আধুনিক বিজ্ঞানের সবচেয়ে দূরবর্তী কাজগুলি - মহাজাগতিক সমস্যা, মহাবিশ্বের উৎপত্তি এবং প্রকৃতি সম্পর্কে প্রশ্ন - সর্বাধিক আর্থিক ব্যয়ের ক্ষেত্র হওয়া উচিত নয়। সন্তোষজনক সমাধান পাওয়া যাবে কিনা সন্দেহ। সর্বোপরি, আমরা নতুন জিনিস শিখব, যা কেবল প্রশ্নের সংখ্যা বাড়াবে, যার ফলে অজ্ঞতার ক্ষেত্র বাড়বে। এই ঘটনাটি পদার্থবিদদের কাছে সুপরিচিত।

যাইহোক, পূর্বে উপস্থাপিত ডেটা দেখায় যে, ফলিত বিজ্ঞানের প্রতি অভিযোজন এবং অর্জিত জ্ঞানের ব্যবহারিক প্রভাব কম এবং কার্যকর হচ্ছে। যেন জ্বালানি ফুরিয়ে যাচ্ছে, বা বিজ্ঞানের ইঞ্জিনটি বার্ধক্য থেকে জীর্ণ হয়ে গেছে, যা মাত্র দুশো বা একশো বছর আগে প্রযুক্তি, উদ্ভাবন, যৌক্তিকতা, উত্পাদন এবং অবশেষে সমগ্র অর্থনীতির বিকাশকে এত কার্যকরভাবে জ্বালানি দিয়েছিল। , মানুষের মঙ্গল এবং জীবনযাত্রার মান বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করে।

বিন্দু আপনার হাত মুচড়ে এবং তার উপর আপনার কাপড় ছিঁড়ে না. যাইহোক, এটি একটি বড় আপগ্রেড বা এমনকি এই ইঞ্জিনের জন্য একটি প্রতিস্থাপনের সময় কিনা তা অবশ্যই বিবেচনা করা উচিত।