Текст книги "Разум побеждает: Рассказывают ученые"

Автор книги: авторов Коллектив

Соавторы: Еремей Парнов,Петр Кропоткин,Игорь Петрянов-Соколов,Виталий Гинзбург,Бонифатий Кедров,Леонид Ефремов,Владилен Барашенков,Владимир Брагинский,Борис Кузнецов,Яков Зельдович
сообщить о нарушении

Текущая страница: 19 (всего у книги 20 страниц)

^{В. В. Меншуткин, доктор биологических наук}
Математика подтверждает эволюцию

Издавна люди разделили изучение природы на отдельные области знания различные науки. В каждой из наук есть, в свою очередь, почти бесчисленные подразделения на узкие отрасли. И это необходимо, так как при современном объеме информации один не может познать все. Природа же не знает такого разделения – в ней все взаимосвязано. И пока человек не осознает этой связи между различными явлениями природы, он не сможет ею разумно управлять.

Ныне биология стала объединяться с другими науками, казалось бы от нее далекими, – физикой, астрономией, математикой. И это тоже необходимо, чтобы осмыслить закономерности природы.

Тем исследователям, которым посчастливилось одновременно и в достаточной мере знать и математику, и биологию, удалось создать так называемые математические модели биологических процессов. Математические модели оказались одним из интереснейших и увлекательнейших методов познания закономерностей живой природы и обобщения знаний.

Одним из первых математическую модель создал в 1910 г. англичанин Росс. Она отражала динамику зараженности малярийным плазмодием. Позже, в 1918 г., наш соотечественник Ф. И. Баранов создал математическую модель, в которой использовались простейшие дифференциальные уравнения. Модель Ф. И. Баранова описывала динамику численности рыб. Постепенно модели усложнялись и совершенствовались, становились настолько громоздкими, что исследовать их практически было невозможно до тех пор, пока в 1964 г. почти одновременно канадские ученые Ларкин, Хоустон и мы для решения моделей применили цифровую электронно-вычислительную машину.

При создании математической модели перед исследователем встает ряд сложных проблем: выбор математического аппарата, языка для описания свойств исследуемого объекта, который должен быть в одинаковой степени понятен и для математика и для электронно-вычислительной машины. Любой биологический объект все время изменяет свое состояние. «Единственная постоянная вещь в мире – постоянные изменения», – говорил А. Эйнштейн. И это изменение (динамика) тоже должно найти отражение в математической модели. Исследователь создает несколько вариантов модели, выбирает наилучший, и дальнейшая «жизнь» модели продолжается на электронно-вычислительной машине.

Делать все науки «точными» – вот в чем громадная революционная роль вычислительных машин в истории науки. Математическое моделирование на ЭВМ позволяет количественно изучать сложные системы, а именно сложность объекта и отличает биологию от классической механики.

У нас созданы математические модели, помогающие исследователям изучать жизнь и находить способы для управления различными ее процессами.

Мы привыкли к мысли о материальности окружающего нас мира, в том числе и биологической его части. Но современная наука, в частности кибернетика, утверждает нечто большее – мир не только материален, но и поддается количественному описанию. Перефразируя известное изречение И. М. Сеченова, можно сказать, что все – начиная от блеска далеких звезд, шума океанского прибоя и полета пчелы до первого крика ребенка, вдохновенного танца балерины и творческой мечты ученого – может быть описано количественно, то есть на языке математики. Конечно, от этого «может быть описано» до простого «описано» путь долгий и трудный, но ученому нужна уверенность в том, что, как нет непознаваемых вещей, а есть только еще непознанные, так нет вещей, математических моделей которых принципиально нельзя сделать. «Знать – значит уметь моделировать!» – так сказал И. А. Полетаев на одной из конференций по философским вопросам моделирования.

Математические модели в точных науках – физике, астрономии существуют чуть ли не со времен древних греков и ни в каких ЭВМ для своей реализации не нуждались. А вот для биологии, экономики, социологии необходимы ЭВМ.

В биологии, даже если речь идет о жизни отдельного организма, имеются сотни разных зависимостей.

Предположим, растет какая-то рыбешка в захудалом озерке. Зависит этот рост не только от того, какое время она прожила, вылупившись из икринки, но и от того, какая была температура воды, сколько и какого было корма, много ли было других рыб в озере, каковы были родители этой рыбы и от многого, многого другого. «Много причин – много следствий» – вот чем отличаются неточные науки от точных. «Проклятие многомерности» – так говорят математики.

Однажды потребовалось решить вопрос о судьбе озера – не вымышленного, а существовавшего в действительности, – населенного рыбами, насекомыми, водорослями. Все живое в этом озере связано друг с другом своими особыми связями. Нужно было создать модель этой сложной системы. В такой модели объединяется и обобщается труд многих исследователей – ботаников, ихтиологов, гидрологов, гидрофизиков, зоологов беспозвоночных, энтомологов и т. д. – в общем всех, кто это озеро изучал. На его берегах жили и вели свои наблюдения ученые многих специальностей. Одной из задач, стоявших перед ними, было сделать верный вывод об эксплуатации озера.

Как рациональнее его использовать? Для ловли и разведения рыбы, для создания на его берегах турбазы или для снабжения какого-нибудь поселка?

Объективно и независимо ответ должна была дать ЭВМ, после того как была создана математическая модель этого озера, отражающая в динамике все его особенности, суммирующая наблюдения разных специалистов. Взвесив все «за» и «против», ЭВМ пришла к несколько неожиданному выводу: не трогать озеро, оставить его таким, какое оно есть…

Как-то заметили, что в небольшом водоеме по неизвестным причинам в огромном количестве гибнут мальки. Предположили, что их гибель происходит в результате одной из трех причин: нехватки корма, гибели от паразитов, гибели в результате того, что ими питаются взрослые особи того же вида (в рыбных сообществах известна эта крайняя степень непонимания между «отцами» и «детьми»). Три вероятные причины гибели мальков были выражены математически – была построена математическая модель. ЭВМ, проанализировав все три возможных варианта, ответила, что мальки гибнут от голода.

Так как модель отражала различные сроки развития мальков, то ЭВМ еще показала приблизительно и время, в которое произошла их гибель. Это был вполне конкретный случай, когда модель помогла человеку вмешаться в процесс, происходивший в природе, и подсказала, как и когда можно предотвратить гибель мальков. Наблюдения, проведенные в этом озере, подтвердили верность решения ЭВМ.

Как проверить модель? Действительно ли она соответствует тому, что есть в природе?

Прежде чем начать пользоваться моделью, исследователь устраивает ей жесточайший экзамен. Какое-то хорошо изученное поведение объекта тщательно «скрывают» от модели (то есть просто не используют данных об этом явлении при ее построении), а потом ставят модель в те условия, при которых исследователь уже знает, как вел себя оригинал. Модель считается верной тогда, когда величины, выбранные в качестве контрольных и не использованные при ее построении, удовлетворительно совпадут в модели и в оригинале.

Математическая модель биологического процесса должна «жить» – отражать свойства живого к самовоспроизведению, приспособляемости к изменениям окружающей среды, к эволюции, иначе это не будет модель живого – ведь, согласно классическому определению, она должна отражать существенные черты оригинала. И она действительно «живет», только в модели нервной клетки, например, тысячные доли секунды оборачиваются минутами, а в модели эволюции животных годы – секундами.

Однажды создавалась математическая модель, которая должна была отразить зависимость жизни колюшки от количества корма и других факторов в озере Дальнем на Камчатке. «Ожив» на ЭВМ, эта модель дала удивительный результат – получалось, что колюшка, размножаясь, буквально до отказа набьет все озеро. Этот результат не соответствовал действительности. Пришлось изменить в модели один из коэффициентов – повысить смертность рыбы. После этого все пришло в норму. Оказалось, что и на самом деле в озере Дальнем существует причина, повышающая смертность колюшки и не учтенная нами в первоначальном варианте модели, – кишечный паразит. В естественных условиях этот вредный фактор для отдельных рыб служит на пользу всей популяции – благодаря ему происходит регуляция размножения.

Интересные результаты получились, когда в лаборатории решили сделать две модели. Первая должна была отражать борьбу за жизнь колюшки, вторая осетровой рыбы нерки. Затем было решено «стравить» эти две модели в ЭВМ, то есть математически представить ситуацию, при которой колюшка и нерка будут бороться за жизнь из-за нехватки корма. Кто из них окажется сильнее? Как они поведут себя в этой борьбе?

Вначале, когда корма было достаточно, обе популяции благоденствовали. Корм убавили – стало меньше и колюшки, и нерки. Когда жить рыбам стало вовсе туго, начались самопроизвольные резкие колебания численности: то рыбы много, то очень мало. Это явление называется «волнами жизни», на него впервые обратил внимание известный генетик С. С. Четвериков в 1915 г. как на важный фактор эволюции. Так чисто качественная теория получила свое количественное подтверждение на математической модели. Когда корма стало еще меньше, колюшка, чтобы сохранить вид, начала жертвовать поколениями: размножаться не каждый год. Когда еще убавили корм – это привело к гибели обоих популяций.

Метод математического, или кибернетического, эксперимента, широко применяемый при моделировании биологических систем, ставит перед математикой несколько непривычную для нее проблему получения нового знания не путем доказательства теорем, а путем обобщения экспериментальных фактов. Моделирование биологических процессов не ограничивается только изучением жизни различных популяций рыб в озерах или заливах морей. Удалось, например, создать модель нервного механизма взлета и посадки саранчи.

Путем моделирования была вскрыта схема связей нервных клеток нейронов в ганглии (нервном узле), заведующем взлетом и посадкой. Представьте, что перед вами транзисторный приемник и вам не разрешили его вскрыть. Вы знаете только, сколько в нем транзисторов, но нужно узнать его схему, не заглядывая внутрь (такая задача в кибернетике называется задачей «черного ящика»).

То же и с саранчой – в электронный микроскоп видно, что в ганглии, управляющем взлетом и посадкой, не то пять нейронов, не то семь, но не больше. На модели были перебраны все возможные допустимые соединения нервных клеток, и наконец была получена единственная схема, которая работала точно так же, как живая саранча: коснешься хвоста – немедленный взлет; ножки оторвались от земли, но голова не обдувается встречным потоком воздуха (это не полет, а «провокация» со стороны физиологов!) – крылья взмахнут десяток раз и остановятся (нас не проведешь!). И так всевозможные комбинации. В результате при помощи математической модели удалось увидеть то, что не видно в самый сильный электронный микроскоп, – схему соединения нервных клеток.

Как в процессе эволюции появились специализированные клетки и ткани, как менялась форма тела живых существ на Земле? Математическое моделирование открывает реальные возможности сделать и теорию эволюции количественной теорией. «Дарвиновская теория эволюции должна занять подобающее ей место в точном естествознании»[32]32
  А. М. Молчанов. Колебательные процессы в биологических и химических системах. Сб. М., 1966, стр. 292 308.


[Закрыть].

Изучение процесса биологической эволюции всегда представляет трудность. Ведь непосредственно наблюдать его и проводить эксперименты мы не можем. Опыт, накопленный при построении моделей популяций и сообществ водных животных, позволил при моделировании микро– и макроэволюционного процессов (то есть при моделировании процесса эволюции отдельной особи и эволюции биологического целого вида) учесть не только генетическую, но и экологическую сторону разбираемого явления.

У нас была, например, создана математическая модель эволюционного процесса популяции веслоногих ракообразных Copepoda. В ней в качестве среды обитания модельным животным был предложен участок морского побережья, причем была предусмотрена возможность эпизодического выхода на сушу, изобилующую кормом. В модели могли одновременно существовать до ста видов животных, и начальным состоянием во всех случаях было червеобразное животное с одинаковыми члениками, отсутствием конечностей и панциря и примитивной нервной системой. Предусматривалась возможность воздействия хищ-ников на животных, обитающих в водной среде, и тогда преимущества были у тех, кто обладал жестким панцирем. Наличие развитых клешней также способствовало обороне. Всего в модели учитывалось 48 различных признаков и условий (скорость перемещения животного, факторы гибели или процветания вида, возможные изменения члеников или конечностей, способность ползать по грунту или вести прикрепленный образ жизни и т. д. и т. п.).

Первые эксперименты с разработанной моделью проводились в условиях полного отсутствия хищников, изобилия пищи и постоянства внешней среды. Уже на втором десятке временных шагов исходные червеобразные животные, ведущие планктонный образ жизни, начали переходить к обитанию на грунте. Первым устойчивым эволюционным приобретением у них было появление длинных антенн уже к сотому временному шагу (Т=100). Дальше у них появились жвалы, которые потом превратились в клешни.

Введенное в качестве внешних условий воздействие хищников существенно изменило протекание эволюционного процесса. Наиболее стойким обязательным признаком модельных животных стало наличие жесткого панциря. Удалось построить четыре варианта эволюционного процесса, протекавшие в одинаковых условиях.

В первом темп эволюции был низким и завершился приобретением лишь одной пары ходильных ног, пригодной для перемещения по дну. Во втором темп эволюции – более высокий. У животных появляются антенны («усики»). Они обеспечивают им высокую эффективность поиска пищи. К двухсотому временному шагу появилась тупиковая боковая линия эволюции: животные с телом, почти спрятанным в раковину. Они вымерли, не выдержав конкуренции с теми, которые обладали ходильными ногами. Третий вариант, как и первый, – с замедленным темпом, но с появлением ко времени Т=200 двух пар антенн, через значительное время замененных клешнями. И наконец, четвертый характерен тем, что в нем на начальной стадии процесса появилось существенное количество малоподвижных форм, которые вымерли, не выдержав конкуренции со свободно передвигающимися. Те, кто в этом варианте выжил, вышли на сушу и имели не три, а четыре пары ходильных ног.

Несмотря на то что пока не удалось построить эволюционное дерево, а лишь одну его ветвь с очень небольшими, быстро отмирающими ответвлениями, эта работа показала реальную возможность имитации макроэволюционного процесса уже на современной вычислительной машине. Стремительное развитие вычислительной техники служит залогом того, что в самом ближайшем будущем станет возможным модельное изучение эволюции гораздо более сложных биологических систем.

Так, совместно с доктором биологических наук Б. М. Медниковым нам удалось создать математическую модель эволюции позвоночных животных.

В начале программы, предложенной ЭВМ, в море обитало низшее позвоночное существо, похожее на современного ланцетника, – без черепа, мозга, заботы о потомстве. Предполагалось, что и море, и пресные воды, и суша имели соответствующий запас пищи: растений и членистоногих.

ЭВМ показала, что в результате изменений и отбора из существа, подобного ланцетнику, возникли рыбообразные с челюстями, с хрящевым, а затем и с костным скелетом. Некоторые из них имели панцирь. Те, кто из моря перешел в пресные воды, приобрели иной тип солевого обмена (морские виды в процессе обмена выводят соли, пресноводные – удерживают). По прошествии определенного времени в разнообразных моделях некоторые виды выходили из пресных вод на сушу. Они приобрели ходильные конечности, а в дальнейшем шерстный покров, становились теплокровными и живородящими. Через определенное количество временных шагов появились активные хищники, лишенные хвоста. Передние конечности у них высвободились для иных функций, и они ходили на двух ногах.

Таким образом, машина может проследить путь от ланцетника до австралопитека или какого-нибудь другого отдаленного предка человека. В принципе реально моделирование в машине и той эволюции, которая ведет к человеку. Однако пока машинной памяти недостаточно для того, чтобы имитировать процесс эволюции, который в действительности мог иметь место в биосфере. Лимитирует и ее быстродействие. Ведь для того чтобы произвести оценку всех особей и всех видов биосферы, требуется большое время. Безусловно, ЭВМ будущего, когда объем информации будет на порядок больше, а быстродействие увеличится до миллионной доли секунды, сможет имитировать любую ситуацию, вплоть до появления сознания.

ПОЯСНЕНИЕ НЕКОТОРЫХ СПЕЦИАЛЬНЫХ ТЕРМИНОВ

Белки – сложные высокомолекулярные вещества, содержащие углерод, водород, кислород, азот, а также обычно серу и фосфор. Один из главных видов химических соединений, имеющихся во всех клетках.

Брожение – расщепление какого-либо органического вещества при помощи ферментов: доставляет клетке энергию для других процессов.

Зрительный пурпур – родопсин – вещество, содержащееся в палочках светочувствительных клетках органов зрения большинства позвоночных.

Вирусы (от лат. «вирус» – яд) – формы значительно более мелкие, чем бактерии, едва превышающие размером некоторые крупные молекулы белков или нуклеиновых кислот. Вирусы можно фотографировать только при помощи электронного микроскопа.

Вирус табачной мозаики – был первым из открытых вирусов. Открытие принадлежит Д. И. Ивановскому (1892 г.). Табачная мозаика – болезнь листьев табака.

Гипоталамус – часть головного мозга, расположенная под зрительными буграми; от гипоталамуса на тонкой ножке свисает нижний мозговой придаток гипофиз. Гипоталамусу принадлежит основная роль в поддержании уровня обмена веществ, в регуляции деятельности пищеварительной, сердечно-сосудистой, эндокринной и других физиологических систем. Он связан большим числом нервных путей с выше– и нижележащими отделами центральной нервной системы. Передние отделы гипоталамуса регулируют поддержание относительного постоянства внутренней среды организма (гомеостаз).

Гипофиз – нижний мозговой придаток, одна из желез внутренней секреции, расположенная под головным мозгом, на основании черепа. Каждая из долей гипофиза (их различают три) выделяет в кровь различные специфические вещества – гормоны.

Каталитическая активность белков – способность белков быть катализаторами. Катализатор не вступает в реакцию и не расходуется во время ее, но регулирует ее скорость.

Мутации – любые наследственные изменения в хромосомах или генах, происходящие под влиянием внешней или внутренней среды. Понятие «мутация» резкое, скачкообразное изменение формы – было введено впервые голландским ботаником де Фризом. Мутагены – буквально: «вызывающие мутацию» – это вещества, способные реагировать с определенными основаниями в молекуле ДНК и изменять их свойства.

Нуклеиновые кислоты – органические молекулы-полимеры, построенные из нуклеотидов – сложных звеньев, состоящих из фосфатной группы, остатка углевода рибозы и азотистого основания.

Стрессовое состояние – состояние напряжения, вызванное необычной обстановкой, волнением, страхом, тревогой и т. п.

Ферменты – белковые катализаторы, синтезируемые живыми клетками. Они регулируют скорость и специфичность тысяч химических реакций, протекающих в клетке.

Филогенез – эволюционная история какой-либо группы организмов. Как правило, имеется в виду история развития какого-либо вида.

Цитология (от греч. «цитос» – клетка, «логос» – наука) – наука, изучающая строение, химический состав, процессы жизнедеятельности и размножения клеток.

Энтропия – физическая величина, характеризующая тепловое состояние тела или системы тел. При всех процессах, совершающихся в замкнутых системах, она или возрастает (необратимые процессы), или остается постоянной (обратимые процессы). Согласно второму закону термодинамики, все процессы в замкнутых системах совершаются таким образом, что энтропия систем увеличивается.

Вместо заключения

^{Б. М. Кедров, академик}
О закономерностях развития естествознания

В развитии естествознания можно отметить одну важную закономерность: оно движется вперед не сплошным ровным фронтом, а выдвигая вперед попеременно то одну, то другую из своих отраслей в качестве ведущей, влияющей существенным образом на другие его отрасли и на все его развитие в целом. Такая отрасль науки, выдвинувшаяся вперед в данный период и определяющая собой развитие всех остальных ее отраслей, становится на время лидером всего научного прогресса. Она накладывает свой отпечаток на другие связанные с нею отрасли науки, сообщает им свои масштабы и критерии, передает выработанные ею понятия – словом, ведет их за собой и прокладывает путь для их дальнейшего развития.

Опыт истории естествознания показывает, что, после того как данная отрасль научного знания выполнит функцию лидера всего научного движения, она уступает ее целому комплексу, компактной группе отраслей науки. В итоге одиночный лидер сменяется групповым. По-видимому, роль одиночного лидера как раз и состоит в том, чтобы проложить путь для дальнейшего движения вперед всему естествознанию в целом.

Однако через какое-то время наступает такой момент, когда ситуация повторяется: снова возникает необходимость в том, чтобы одна какая-то вполне определенная отрасль науки выдвинулась резко вперед в качестве одиночного лидера и проложила бы путь для дальнейшего движения всем остальным отраслям естествознания. По выполнении этой ее функции вновь происходит смена одиночного лидера групповым, но уже на гораздо более высокой ступени научного развития.

Возникновение научного лидера и смена одиночного лидера групповым, а группового – снова одиночным придают своеобразный пульсирующий характер процессу развития естествознания. Это первая черта, свойственная процессу научного прогресса.

Вторая черта состоит в том, что процесс развития науки неуклонно ускоряется, а значит, убыстряется и переход ее с одной ступени на другую, более высокую. Соответственно этому быстрее сменяются и лидеры ее. Это означает, что время лидерствования одной отрасли науки или группы отраслей становится все короче, что все быстрее происходит переход от очередного одиночного лидера к сменяющему его групповому лидеру, а потом – к новому одиночному.

Третья черта процесса развития науки заключается в том, что выдвижение одиночного лидера происходит не случайным образом, а обусловливается двумя взаимосвязанными и взаимодействующими факторами: потребностями техники и вообще материальной общественно-исторической практики людей, во-первых, и внутренней логикой развития научного познания, потребностями развития самого естествознания, во-вторых. Именно совпадение тех и других запросов практики и самой науки – определяет, какая именно отрасль науки и в какой именно исторический период становится узловой, ведущей, обусловливающей своим состоянием и развитием движение всего естествознания, всех его отраслей на данный отрезок времени.

О запросах и потребностях практики я скажу дальше. Сейчас же хочется обратить внимание на тот факт, что в процессе познания всегда возникает задача выяснить природу более сложных явлений, связанных с более развитыми объектами природы, стоящими на более высоких ступенях ее развития, исходя из более простых явлений, связанных с менее сложными, менее развитыми объектами природы, стоящими на более низких ступенях ее развития. В идеале познание человека стремится найти самые простые, самые элементарные (при данных условиях, для данного уровня знаний) формы внешнего мира (природы), из которых можно было бы вывести и с помощью которых можно было бы объяснить (понять) остальные явления природы.

В пределах каждой отрасли знания существуют свои наиболее простые, элементарные формы изучаемого предмета, которые в силу своего абстрактного характера выступают как своего рода «клеточки» этого предмета. Если такая «клеточка» найдена, то уже можно ставить задачу раскрыть, как из нее в ходе последующего движения самого изучаемого предмета (и соответственно тех понятий, в которых этот предмет отображается) возникают более сложные его формы.

Именно так, по сути дела, ставится задача и по отношению ко всему естествознанию в целом: для того чтобы объяснить и понять, – а значит, изучить, исследовать – объекты природы, стоящие на различных уровнях сложности и развития, необходимо отыскать то, что лежит в их основе. Тогда изучение этой основы будет способствовать общему прогрессу науки, а та ее отрасль, которая эту основу изучает, сделается на время лидером всего естествознания.

Для иллюстрации сказанного обратимся к истории естествознания, а после попытаемся наметить – разумеется, весьма осторожно и условно – некоторые возможные перспективы. При этом будем все время помнить, что три основные «вехи» времени тут органически и закономерно связаны между собой: настоящее есть закономерное продолжение прошлого, а будущее – столь же закономерное продолжение настоящего и прошлого. Отсюда – возможность прогнозирования, основанного на точном учете и обобщении того, что дала история науки и что дает анализ ее современного состояния.

Хорошо известно, что первым лидером только что возникшего в качестве самостоятельной науки естествознания стала механика. Ее выдвижение в XVII XVIII вв. в роли лидера всего естествознания, которому она придала механический характер, было строго закономерно. Оно вытекало из отмеченного выше совпадения обоих факторов научного движения – материального (потребности техники и производства) и идеального (внутренней логики самого научного познания).

Производственная практика и техника в то время опирались в первую очередь на широкое использование механического движения, способов его передачи (рычаги, блоки и т. д.), механических инструментов и таких сложных механических устройств, как, например, часы и мельница. Ручной труд, мускульная сила человека и животных, а также использование стихийных «сил» природы (вода, ветер) – все это делало необходимым, с точки зрения интересов техники и производства того времени, всестороннее изучение именно механических явлений, открытие их законов.

В XVII в. возникло стремление сводить более сложные формы движения обязательно к механическому, которое якобы исчерпывает их без остатка. Такой подход к явлениям природы, сведение качества к количеству назвали механицизмом. Механицизм явился неправомерной экстраполяцией тех несомненных успехов, которые принесла с собой механика в бытность свою лидером естествознания, причем отголоски его дошли до наших дней. Но за столь явное преувеличение ее собственных возможностей сама механика, разумеется, не несет ответственности, как не отвечает кибернетика за то, что в наши дни некоторые чересчур рьяные ее поклонники объявили ее способной заменить собой полностью даже самого человека с его умственной деятельностью.

Успехи механики в XVII–XVIII вв. были связаны с тем, что она изучала реальную сторону реальных процессов природы – а именно их механическую сторону – и давала в руки ученых способы и средства осуществлять такую задачу. Средневековая схоластика, провозгласившая учение о скрытых качествах, о всякого рода таинственных и неуловимых субстанциях, мешала изучать действительные вещи и их свойства, не давала возможности двигаться человеку вперед в познании природы. Механика впервые позволила не на словах, а на деле раскрывать и познавать реальные стороны реальных вещей. Этим все естественнонаучное знание впервые ставилось на научную основу, поскольку во всех объектах природы, как бы сложны они ни были, имеется механическая сторона и, следовательно, их движение включает в себя так или иначе механическое движение.

К началу XIX в. механика выполнила свою функцию первого одиночного лидера естествознания. Теперь, развивая полученный от нее мощный толчок, рванулись вперед прежде всего химия (атомистика Дальтона, 1803 г.) и биология (эволюционное учение Ламарка, 1809 г.), затем геология (Лайель), органическая химия (начиная с синтеза Велера, 1828 г.), электрохимия (Дэви, Петров, начало века; особенно Фарадей, 30-е годы). Во второй трети XIX в. совершаются три великих открытия в естествознании: создается клеточная теория (Шлейден и Шванн), формулируется закон сохранения и превращения энергии (Майер), появляется эволюционная теория в биологии (Дарвин). Естествознание утрачивает свой первоначальный «механический» характер. Его лидером становится теперь вся совокупность его главных отраслей, в первую очередь химия, физика и биология.

Под знаком этого группового лидера идет научное развитие и в последней трети XIX в., начиная с создания Бутлеровым теории химического строения органических соединений (1861 г.) и открытия Менделеевым периодического закона (1869 г.) и кончая открытиями в области биологии (Мендель, 1865 г.), физики (Максвелл, Герц и др.) и созданием физической химии.

Срок одиночного лидерствования механики можно считать равным 200 годам, срок же для сменившего ее в XIX в. группового лидера оказался вдвое меньше – около 100 лет. Это свидетельствует о том, что процесс научного движения за это время ускорился по меньшей мере вдвое.

Здесь нет возможности более подробно проследить взаимодействие обоего рода факторов при выдвижении вперед всего комплекса естественных наук в XIX в. Укажу лишь на то, что к концу века все явственнее стала назревать необходимость проникновения физики в глубь атома, который до тех пор оставался не преодоленным еще наукой нижним пределом разложения вещества.

В самом конце XIX в. в физике, а через нее и во всем естествознании началась «новейшая революция», как ее назвал В. И. Ленин. Суть ее состояла в том, что наука перешагнула порог, на котором она остановилась в XIX в., порог микромира. Открытия лучей Рентгена (1895 г.), радиоактивности (1896 г.), электрона (1897 г.) и радия (1898 г.) положили начало коренному перевороту во взглядах на материю и ее строение, на ее считавшиеся неделимыми (мельчайшие) частицы – атомы.

Все эти и последовавшие в начале XX в. новые открытия (теория квантов, измерение давления света, теория радиоактивного распада, теория относительности с законом неразрывной связи массы и энергии и другие вплоть до создания Н. Бором в 1913 г. модели атома) носили четко выраженный физический характер. Физика, точнее, атомная и субатомная физика сделалась на этот раз очередным одиночным лидером естествознания. Ее прогресс стал накладывать свой отпечаток на все другие отрасли науки: на химию (учение о химической связи и о химическом сродстве), на макрофизику, астрономию, геологию, биологию. Достаточно назвать только два физических метода, вошедшие в биологические исследования и вызвавшие здесь глубокий переворот, чтобы понять, что в первой половине XX в., особенно во второй его четверти, физика действительно стала лидером всего естествознания.