Часть 2. Роль знания в развитии человечества
Глава 5. Рост знаний человечества
5.1. Цикл оборота знания
Для понимания роли некоторого фактора необходимо рассмотреть, частью какой системы он является и какие функции в ней выполняет. На рис. 2.2 была дана системная схема развития человечества на базе знания. Для того чтобы сконцентрировать внимание непосредственно на цикле оборота знания, преобразуем эту схему в вид, представленный на рис. 5.1. Безусловно, здесь обозначены далеко не все связи. Так, очень важной является связь НИОКР с производством или производства и обучения, но на этом рисунке обозначены только основные потоки знания и инвестиций (пунктиром).
Рис. 5.1. Цикл оборота знаний
В главе 3 мы рассмотрели, как ведет себя численность человечества во взаимосвязи с ВВП на душу населения. Теперь важно выявить, существует ли взаимосвязь между ростом человечества и знанием или другим, связанным со знанием показателем, например уровнем технологий, как предложено рядом исследователей.
Сложность использования такого показателя, как уровень технологий связана с тем, что он не является реально измеримым параметром и его можно определить только по некоторому эффекту, например снижению смертности или величине ВВП на душу населения (G/N). Способ введения таких показателей далеко не однозначен. Использование же G/N связано с тем, что этот показатель уже задействован в качестве параметра, характеризующего экономическое развитие человечества. Кроме того, он существенно зависит от рыночной специфики, т. е. уровня спроса, международной конкуренции и цен.
Как мы видели выше (см. рис. 4.4), инновационная активность существенно меняется в зависимости от фаз технологических революций, а численность человечества и ВВП мира изменяются достаточно монотонно (на среднесрочном периоде порядка десятилетий). Поэтому желательно найти более монотонный индикатор уровня деятельности цикла, приведенного на рис. 5.1. При этом нам важно выделить ту информацию, которая существенна для развития человечества как единой системы и является питательной средой для инноваций, производства, науки и благоустройства жизни людей. Важно также, чтобы это было то знание, которое может легко передаваться по всему миру и генерировать рост производства в глобальном масштабе. Поэтому целесообразно обратить внимание прежде всего на кодифицированную информацию.
5.2. Рост знания во времени
Поскольку до демографического перехода большая часть кодифицированной информации хранилась на бумажных носителях, естественно, что и объем знаний в этот период связан с объемом изданных книг. Будем учитывать в качестве знания только явную информацию, способствующую развитию производства мирового ВВП. В качестве трех опорных точек используем данные по объему книг, брошюр и газет в библиотеке конгресса США[121], [122], [123], который в 1960 году составил порядка 14,5 млн книг и брошюр, в 2000 году – 30 млн, а в 2012 году – 35,8 (табл. 5.1).
Таблица 5.1. Фонды библиотеки конгресса США
Понятно, что в библиотеке конгресса хранятся не все знания мира, но она является крупнейшим хранилищем знаний в настоящее время. Кроме того, в ней имеются дубликаты. Поэтому с некоторым приближением можно принять объем хранения в ней за все знание человечества. В качестве единицы измерения знания воспользуемся введенной в параграфе 2.2 единицей – условная книга (у.к.). В этих единицах суммарный объем хранения в библиотеке конгресса (см. табл. 5.1) составит: в 2000 году – 18 млн у.к., в 1960 году – в два раза меньше, или 9 млн у.к., а в 2012 году – 21,5 млн у.к.
В качестве четвертой опорной точки выберем Александрийскую библиотеку, которая была создана примерно в 300 году до н. э. и имела в своих хранилищах от 100 000 до 700 000 свитков[124]. Исходя из представления об объеме свитка, можно принять, что количество размещенных на нем знаний составляет порядка 1/5 у.к. Хотя Александрийская библиотека и не содержала все знание человечества, но она была близка к нему, поэтому примем объем знаний, хранящихся в этой библиотеке, за все знания мира на то время ~ 80 тыс. у.к.
Наконец, в качестве последней точки выберем время возникновения человечества, которое относится к периоду примерно 1,6 млн лет назад, когда число людей составляло около 100 тыс. Поскольку в это время не существовало разделения людей по профессиям, за объем знаний человечества можно принять объем нейронной памяти одного индивидуума, степень развития которого превосходит шимпанзе, но меньше, чем современного человека, ~ 20 у.к.[125]. Полученные оценки объема знаний и их связь с ростом численности человечества даны в табл. 5.2.
Таблица 5.2. Объем знаний человечества
Как видно из табл. 5.2, объем знаний в расчете на одного человека меняется по времени относительно медленно. Таким образом, основным параметром, влияющим на объем знания человечества Z, является число людей Z ~ N. Соответственно для аппроксимации мирового объема знаний можно использовать формулу типа гиперболы[126]
Z ≈ 1,5∙109 / (2025–Т)1,25. (5.1)
Формула (5.1) верна в период гиперболического роста человечества (до 1960 года и с некоторой погрешностью до 1975 года). Используя формулу (1.1), можно получить выражение для объема знаний, корректное и в период демографического перехода[127],
Z ≈ Z0(N/N0)1,25= 20(N/N0)1,25(5.2)
(здесь N0 = 100 000 – условная начальная численность человечества[128]). Погрешность, с которой аппроксимирует формула (5.2) объем знаний из табл. 5.2, не превышает 10 % в течение последнего столетия и не более 16 % для 300 года до н. э. (табл. 5.3).
В графическом виде зависимость объема знаний человечества в у.к., согласно формулам (5.1), (5.2), от дат технологических революций, согласно формуле (4.1), представлена на рис. 5.2 в двойной логарифмической шкале.
Таблица 5.3. Аппроксимация объема знаний человечества
Рис. 5.2. Объем знаний человечества в различные технологические эпохи
Квадратами на рис. 5.2 обозначены опорные точки, использованные для оценки объема знаний (см. табл. 5.2). При этом точка, соответствующая 2012 году, поставлена условно, поскольку даты технологических революций после 1978 года пока определены нами с большими погрешностями.
Гипербола (5.1) в двойной логарифмической шкале является прямой линией и определяется минимум двумя точками, через которые она проходит. Поскольку у нас в гиперболической зоне развития есть три опорные точки и они хорошо согласуются с данной прямой, это свидетельствует о том, что данные об объемах знаний в разные периоды взаимно согласованы. Погрешность определения объема знаний в прошлые эпохи является довольно большой, но в связи с тем, что данная закономерность представлена прямой линией в двойной логарифмической шкале, погрешности порядка 100 % мало влияют на уравнение прямой, а коэффициент при гиперболе определяется значениями всех использованных опорных точек, что приводит к снижению погрешности.
Выведенные формулы для объема знаний человечества (5.1), (5.2) являются оценками по порядку величины, однако из них видно, что объем знаний зависит в основном от числа людей и соответственно от времени в период гиперболического роста.
Кроме того, существует показатель, связывающий рост объема знаний с совершенствованием человеческого мозга. Из формулы (5.2) видно, что объем знаний растет не пропорционально числу людей, а быстрее – в степени 1,25. Увеличение показателя степени на 0,25 характеризует темп прироста возможностей человеческого мозга и используемых им инструментов со временем. Если число людей со времени появления человека увеличилось, согласно формуле (1.1), в 70 000 раз, то рост возможностей мозга человека создавать знания увеличился примерно в корень четвертой степени из данного числа, или в 16 раз. Объем мозга человека за это время увеличился примерно в два раза, но та часть мозга, которая ответственна за высшие функции разума и мышления, увеличилась значительно больше. Кроме того, повысилась эффективность его работы, а также инструментальные возможности, такие как речь и письменность. Конечно, использование информационных технологий может дополнительно повысить эффективность работы человека как создателя знаний, однако многие авторы относятся к этому весьма скептически.
Отметим, что данный результат существенно отличается от предположений, принятых в работах М. Кремера и ряда других авторов, которые считали, что производительность умственного труда людей, создающих технологии, пропорциональна уровню существующих технологий, т. е. сильно меняется по времени.
5.3. О причинах пропорциональности объема знания числу людей
Полученная закономерность (5.2) отражает тесную взаимосвязь объема знаний человечества с числом людей, что далеко не очевидно, и важно понять, что является причиной такой взаимосвязи. Рассмотрим несколько гипотез.
1. Владельцы знаний. Согласно данным ЮНЕСКО[129], число ученых (специалистов, участвующих в R&D) в мире составило в 2007 году 7,1 млн человек. Объем знаний человечества на эту дату, согласно формуле (5.2), составляет ~ 21 млн у.к. Таким образом, на каждого ученого приходится примерно три условные книги знания. Если для оценок по порядку величины принять, что объем знания, которым ученый хорошо владеет и использует в творческий период жизни, составляет порядка 50 у.к., из которых половину занимает популярное, универсальное знание, а 25 – уникальное, то получим, что каждой книгой уникального знания пользуется в среднем около восьми ученых. Поскольку все эти ученые говорят на разных языках, введем коэффициент языкового барьера, равный ~ 4 (условно: английский, китайский, испанский и один из европейских). Следовательно, каждой книгой знания владеет всего лишь порядка двух ученых и разработчиков, не разделенных значительными языковыми барьерами. Понятно, что это предельно мало.
Однако существующее соотношение количества специалистов в области R&D к общему числу людей, которое в 2007 году составляет около 0,11 %, является объективным показателем системы создания и эксплуатации знания человечества. Соответственно увеличение объема используемого знания возможно только при увеличении числа людей. Конечно, в прошлые эпохи не было такого явного выделения специалистов в области R&D, но и в то время число людей, занимающихся сопровождением существующих знаний, было предельно малым.
2. Финансирование R&D. Ограниченной является возможность финансирования исследований и разработок. В 2002–2007 годах на R&D в мире тратилось в среднем 1,71–1,74 % мирового ВВП[130]. Таким образом, для обеспечения финансирования работы одного ученого работают около 16 человек, и, видимо, изменить данный показатель в глобальном масштабе достаточно сложно. Соответственно рост финансирования R&D происходит только пропорционально числу людей.
3. Создание знаний (число ученых). Возможность создавать новые знания также связана с числом ученых, а соответственно и людей. Так, в 2007 году объем публикаций, зарегистрированных в базе данных Scopus[131], составил 1,07 млн, или 0,15 публикации на одного специалиста, участвующего в R&D. Если принять, что в среднем каждая публикация имела объем около 15 страниц (~15 % у.к.), то публикационная производительность среднего ученого составит ΔPS1 ≈ 2,26 % у.к. в год, а за всю творческую жизнь (около 40 лет) ΔPS ≈ 90 % у.к. Общее количество произведенных знаний на одного ученого составит ΔZS1 ≈ 6,8 % в год или ΔZS ≈ 2,7 у.к. за все время работы. Весь современный корпус ученых произведет за свою жизнь примерно ΔP ≈ 6,4 млн у.к., которые будут зарегистрированы в базе Scopus, и около ΔZ ≈ 19 млн у.к. суммарного объема знаний. Это близко к имеющемуся в настоящее время объему знаний Z ≈ 23 млн у.к. Таким образом, производительность научного знания корпусом ученых по величине близка к имеющемуся объему знаний (при этом мы не рассматривали фактор устаревания знания и вывода его из использования, что допустимо при расчете по порядку величины и быстрых темпах роста знания, но в принципе его необходимо учитывать). Тем не менее видно, что фактор производительности системы создания знания может существенно влиять на пропорциональность знания числу людей.
4. Число профессий. Для глобальной реализации полученных новых знаний необходимо по каждому направлению знаний создать профессиональное сообщество. В работе[132] высказана гипотеза о том, что число таких профессий (NP) в мире равно числу людей, деленному на условную начальную численность человечества N0 = 100 000.
NP= N/N0. (5.3)
В соответствии с этой гипотезой в настоящее время в мире около 70 тыс. профессий и объем знаний на каждую профессию составляет 325 у.к. Примерно такое количество знаний может держать в поле своего профессионального внимания человек, но не знать досконально.
Достаточно близко к реальному и указанное выше количество профессий. Так, в общероссийском классификаторе профессий[133] в 1994 году содержалось около 10 тыс. профессий, однако в нем минимально были отражены наиболее наукоемкие профессии в области информационных и биотехнологий. Сказывается также то, что профессии вносятся в справочники с запаздыванием и далеко не все направления науки развиваются в России.
При таком определении профессии на каждую из них приходится примерно 100 специалистов в области R&D, в том числе по 25 на каждую из указанных выше языковых групп. Вполне вероятно, что именно требование к числу специалистов R&D в творческой группе и является реальным фактором, определяющим численность профессиональной группы в 100 000 человек.
5. Число изобретателей и инноваторов. По мнению ряда авторов (Й.А. Шумпетер, А.В. Подлазов, М. Кремер), рост технологий (Р) происходит вследствие того, что их создают удачные и сообразительные люди, которых тем больше, чем больше численность населения (1.6). Поскольку существенным и поддерживаемым обществом является то знание, которое используется в реальных инновациях и производстве общественных благ, отсюда следует взаимосвязь объема знаний с количеством людей.
Таким образом, имеется несколько факторов, которые связывают объем знаний с числом людей (табл. 5.4). В настоящее время можно относиться к ним как к гипотезам, однако это не уменьшает достоверности полученного выше эмпирического результата о пропорциональности объема знаний человечества числу людей.
Таблица 5.4. Гипотезы о причинах взаимосвязи объема знаний с числом людей
Представляется, что наиболее существенными являются причины 1, 3 и 4 (число владельцев знаний, его производителей и число профессий), однако и остальные факторы достаточно значимы, о чем свидетельствует наличие у них активных сторонников.
5.4. Связь объема знания и публикационной активности
Использованный выше подход к учету знаний человечества (см. табл. 5.1) хотя и не очень точен, но позволил рассмотреть всю картину роста знания на протяжении всей истории человечества, а также избежать влияния использования ИТ на определение объема знаний. Впрочем, объем знаний в библиотеке конгресса в 2012 году удовлетворительно укладывается в общую зависимость, несмотря на то что это уже время широкого использования ИТ. Не исключено, однако, что в 2012 году не учтен значительный объем знаний. Естественно, в последнее время появились и более точные данные по приросту нового знания, которые можно использовать для уточнения полученной картины.
Годовой прирост знания ΔZ можно оценить как по формулам (5.1), (5.2), так и по годовому объему публикаций и патентов в мире ΔP. Хотя они и не исчерпывают всех источников знаний, но являются основными тщательно фиксируемыми и недублированными источниками знания. На рис. 1.11 приведена зависимость числа публикаций в мире от времени, а на рис. 5.3 – число выдаваемых ежегодно патентов[134] (в миллионах). Здесь с целью исключения двойного учета учтены только патенты, выдаваемые резидентам.
Рис. 5.3. Число выдаваемых в мире за год патентов (млн/год)
Сравнение динамики выдачи патентов и публикаций показывает (рис. 5.4), что их число по-разному изменяется во времени. До 1946 года число патентов превышает число публикаций, а позднее, наоборот, количество публикаций в два-три раза превосходит число патентов. Это, видимо, связано с тем, что патенты стали тщательно регистрировать раньше, чем другие виды публикаций.
В то же время в базе Scopus представлено примерно 25 млн патентов[135]. С 1949 года, когда в базе Scopus наблюдается резкий скачок публикаций, во всем мире было выдано примерно 28 млн патентов. Таким образом, можно полагать, что до этой даты включение патентов в Scopus было ограниченным, а после ее весьма полным. Поэтому при расчете суммарного прироста числа публикаций и патентов ΔP(Т) до 1949 года суммировались данные по количеству патентов по патентной статистике и публикаций из базы Scopus, а начиная с этой даты использовались только данные из Scopus.
Рис. 5.4. Рост годового числа патентов и публикаций в мире
Для сравнения зависимостей ΔZ(Т) и ΔP(Т) было принято, что в среднем каждая публикация из базы Scopus (см. рис. 1.11) и каждый патент (см. рис. 5.3) имеют объем, равный 15 % у.к. При расчете прироста знания ΔZ до 1975 года использовалась гиперболическая формула (5.1), а после нее – формула (5.2), а также статистические данные по численности населения мира из работы С.П. Капицы[136] с линейной интерполяцией между приведенными значениями.
Результаты сравнения прироста объема знаний человечества ΔZ(Т), вычисленного по формулам (5.1), (5.2), и прироста публикаций и патентов ΔP(Т) приведены на рис. 5.5. Видно, что число публикаций и патентов составляет менее половины от расчетного объема знаний. Обе кривые выходят «на полку», однако между расчетной кривой и зафиксированным в Scopus объемом публикаций существует сдвиг по времени примерно на 25–30 лет. Это свидетельствует о том, что в формулах (5.1), (5.2) нужно учесть задержку по времени роста объема знаний по сравнению с ростом числа людей.
Рис. 5.5. Годовой прирост знаний, а также публикаций и патентов
В первом приближении это можно сделать, используя в формулах (5.1), (5.2) значение числа людей на 25 лет ранее N(T–25) и соответственно увеличив в 1,5 раза числовой коэффициент. При этом они приобретают следующий вид:
Z ≈ 2,25∙109/ (2050–Т)1,25; (5.4)
Z ≈ 30(N(Т–25)/N0)1,25. (5.5)
Сравнение аппроксимационных формул (5.1) и (5.4) для объема знаний, а также опорных точек из табл. 5.2 за последнее столетие дано на рис. 5.6.
Рис 5.6. Сравнение аппроксимационных формул (5.1) и (5.4)
Видно, что формула (5.4) значительно лучше аппроксимирует опорные точки в области демографического перехода, чем формула (5.1). При этом за счет сдвига в 25 лет гиперболическая зона и соответственно область применимости формулы для объема знаний (5.4) распространяется до 2000 года и даже дальше.
В табл. 5.5 приведены значения погрешностей формул (5.4) и (5.5) в разное время. Видно, что формула (5.5) лучше аппроксимирует опорные точки после 1960 года, но хуже в более удаленное назад время (табл. 5.5).
Таблица 5.5. Погрешности формул для объема знаний человечества
Если ограничить область применимости формулы (5.4), ее можно сделать еще более точной в диапазоне 1950–2005 годов, за счет увеличения постоянного коэффициента от 2,25 примерно до 2,4. Такой прием может быть использован при расчетах, поскольку данная формула более простая, чем формула (5.5), и не связана с определением численности населения.
Сравнение формул (5.2) и (5.5), приведенное на рис. 5.7, показывает, что в данной области они примерно одинаково точно аппроксимируют опорные точки по объему знания, причем вблизи 1960 года формула (5.2) даже несколько точнее.
Рис 5.7. Сравнение аппроксимационных формул (5.2) и (5.5)
В области 1975 года объем знаний по формуле (5.5) растет более медленно, что отражает заниженную численность человечества после войны и соответственно более быстро растет после 1990 года, что отражает быстрый послевоенный рост численности населения. Важно, что прирост объема знаний после 2015 года, согласно формуле (5.4), значительно выше, чем по формуле (5.2).
Сравнение расчетных значений прироста знания ΔZ(Т) по формулам (5.4) и (5.5) с приростом числа публикаций, включая патенты, ΔР(Т) дано на рис. 5.8. Для удобства сравнения здесь приведено утроенное значение ΔР(Т).
Рис. 5.8. Сравнение расчетного прироста знания с числом публикаций
Из рис. 5.8 видно, что кривые ΔZ(Т) и ΔР(Т) достаточно близки друг к другу, причем они примерно одновременно выходят на полку. Заметное отличие количества публикаций от расчетного прироста объема знаний наблюдается в период мировых войн, особенно в 1940–1945 годах. После 2020 года прирост объема знаний достаточно быстро уменьшается, что связано с демографическим переходом и падением темпов прироста населения мира.
Прирост объема знаний человечества в настоящее время характеризуется следующими цифрами. В 2010 году при численности населения, примерно равной 6,8 млрд чел., и темпах его прироста ΔN ≈ 74 млн чел. в год согласно формуле (5.5) объем знаний Z ≈ 21,6 млн у.к., а годовой прирост знаний ΔZ ≈ 470 тыс. у.к. Из общего объема знаний 17,5 млн у.к., или 81 %, было опубликовано с начала XX века. Сейчас темп роста составляет 2,2 % в год.
При этом в 2010 году было зафиксировано 1 050 тысяч публикаций Scopus (в том числе выдано резидентам 550 тыс. патентов[137]), что соответствует приросту публикаций ΔP = 158 тыс. у.к., или 1/3 от прироста знания ΔZ. Такое расхождение этих данных достаточно приемлемо, поскольку есть еще значительное количество других типов знаний, которые не столь тщательно учитываются, как статьи и патенты. Так, в базе Scopus проиндексировано 376 млн научных веб-страниц[138].
В целом можно утверждать, что использованный первоначально подход для оценки объема знаний человечества находит удовлетворительное подтверждение с точки зрения учета объема публикаций, в том числе патентов.
5.5. Связь технологических революций с ростом объема знаний
Приведенные выше выражения для определения численности человечества N и объема его знаний Z позволяют сделать оценки соответствующих величин в периоды различных технологических революций, указанных в табл. 4.2, и выявить закономерности их изменения[139], [140]. Соответствующие данные, полученные с использованием выражений (1.1), (5.1), (5.2), приведены в табл. 5.6.
Видно, что между технологическими революциями численность человечества увеличивалась примерно в 1,41 раза, а объем знаний – в 1,54. Отклонение от этой закономерности до демографического перехода не превышает 0,01, причем данная погрешность связана с использованием целых значений лет.
Таким образом, прослеживается весьма интересная и, предположительно, фундаментальная закономерность увеличения объема знаний и числа людей между технологическими революциями в постоянное число раз.
Таблица 5.6. Характеристики технологических эпох
Для получения более точных дат технологических революций будущего воспользуемся для расчета объема знаний формулами (5.4) и (5.5). Будем также считать, что между датами смежных революций объем знаний меняется в постоянное число раз. В качестве ориентиров выберем средние даты технологических революций из табл. 4.1. Полученная последовательность дат революций приведена в табл. 5.7. Там же в последнем столбце для сравнения даны осредненные прогнозы дат технологических революций из табл. 4.1.
Конец ознакомительного фрагмента.