Компьютерра - Журнал «Компьютерра» № 36 от 02 октября 2007 года

Справедливости ради надо сказать, что научное сообщество того времени сделало героическую попытку собственными силами внедрить невостребованный прежде интеллектуальный запас в массовое производство. По воспоминаниям (и не только моим), в среднем на одну лабораторию приходилось как минимум одно малое предприятие, внедряющее накопленные научные знания в существующие и новые технологические цепочки. Сил и труда, а также инициативы и творчества в эти малые предприятия было вложено колоссальное количество. Практически никто из их создателей не добился успеха, если не начал торговать секонд-хэндом [Китайского барахла еще не было] или не подсел на трубу. Так или иначе, но самоокупаемость науки не наступила.

Когда большинство попыток реализовать себя в сфере науки и высокотехнологичного производства провалилось, активная часть научного сообщества двинулась по другим, не столь общественно полезным путям: эмиграция, смена рода деятельности и др. Время стремительных перемен, вообще говоря, к рефлексии не располагает. Однако ошибки, которые не были осмыслены, имеют тенденцию к повторению. В свое время работу над ошибками мы не провели [Это ничего, что я высказываюсь за все научное сообщество?], что уж теперь удивляться. В прошлом году опять сошлись "…вода и камень, стихи и проза, лед и пламень…". Минобрнауки в очередной раз пытается реформировать РАН. Наблюдая за дискуссией [С крайними точками зрения можно ознакомиться, например, в [2]], я для себя отметил, что Академия (а ее позиция мне близка) использует весьма узкий набор аргументов в подтверждение своей общественной полезности. В основном эксплуатируется то же представление о необходимости науки в цепочке технологического производства, что и в девяностые годы. То есть мы вновь апеллируем к окупаемости науки.

В некоторой степени представление о «самоокупаемости» научного труда стало обезоруживающим фактором для научного сообщества 90-х. По крайней мере, для естественников и инженерного корпуса. Битва за ресурсы со стороны ученых протекала исключительно в виде обещаний технологического прорыва, который вот-вот выведет Россию в число технологически развитых стран. Кстати, и сейчас подход в целом не изменился [Последний раунд – выделение средств на развитие нанотехнологий – можно было наблюдать совсем недавно]. Как оказалось, эта позиция довольно уязвима:

• Ценность научного труда как общественного достояния заменяется ценностью отдельных прорывных технологий, что разрушает научную корпорацию, превращая научное сообщество в сборище нещадно конкурирующих группировок.

• Целевое финансирование вызывает соблазн сэкономить на непрофильных научных направлениях.

• Требуется быстрый результат, а стратегическое планирование, соответственно, не требуется.

• Фундаментальная наука и высшее образование оказываются за бортом, в силу ориентирования на быстрые проекты.

• У правительства появляется соблазн спихнуть финансирование науки на промышленность.

Итак, научный капитализм пришел. А вместе с ним возникает тип ученого-капиталиста. Пока миру явлены венчурные ангелы (в наших краях практически не встречаются) и гибрид ученого и шоумена – человека, гастролирующего по планете в поисках грантов. Это лишь первые этапы, что будет дальше? Какова предельная форма, каков вид совершенно-либерального "экономического животного", пасущегося/охотящегося на поле децентрализованной науки?

Для ученых, окучивающих группы товаров с годовым объемом рынка за 100 млн. долларов, возможно, сохранится прежний уклад. Будут жить на ежегодные гранты в 100—500 тысяч долларов. С десяток приборов и человек двадцать персонала. Однако таких коллективов будет сравнительно немного (в РФ меньше тысячи).

Более бедные в коммерческом отношении ниши требуют более шустрых особей. Лабораторию содержать уже накладно (самый дешевый прибор – от 10 тысяч баксов, плюс помещение, зарплата, коммуналка…). Следовательно, работать здесь может одиночка или член децентрализованного коллектива. Экспериментальные работы ведутся на арендуемом оборудовании, но упор делается на численное моделирование и расчетные методики: дешевые эксперименты со сложной обработкой результатов, когда фильтрация данных из полученного интегрального сигнала превращается в нетривиальную задачу; очень широкий кругозор, но очень узкий набор методов. В пределе ученый этой генерации – владелец/пользователь специализированного программного комплекса. Набираясь профессионального опыта, он наполняет комплекс различными физическими моделями, расчетными схемами, уточняет методики, расширяет область применения, подгоняет, подстукивает, подлаживает… В итоге уникальность и широта этого инструмента становится его конкурентным преимуществом. Статей автор не пишет, разве что попиариться захочет. Впрочем, пиариться будет необходимо. Во всяком случае, до тех пор, пока в этом социальном слое не возникнут свои децентрализованные институты: независимые рейтинги, клубы, форумы.

За шестнадцать лет торжества этого экономоцентрического подхода в руководстве наукой мы получили все перечисленные выше негативные тенденции. Однако это, так сказать, социологические следствия. Остается вопрос: а применим ли, и в какой степени, данный подход принципиально? Возможно, неудачи при реформировании советской науки в новых рыночных условиях – следствие дурной реализации. Не соверши руководство страны, министерств, Академии, институтов, отделов, лабораторий столько очевидных ошибок, быть может, советский научный проект перерос бы во что-то гораздо более приемлемое и живучее в наступившей реальности? Вопрос очень сложный, поэтому будем брать интеграл по частям. Остановимся пока лишь на самоокупаемости научных исследований Может ли наука прокормиться с промышленности, толст ли будет слой масла? И найдется ли икра [Надеюсь, что хлеб-то будет]?

Существует вполне оправданное, на мой взгляд, мнение, что все значимые эффекты могут быть вычислены на пальцах (отсюда выражение "гнуть пальцы"). Поэтому попробуем ограничиться очень грубыми, но простыми оценками.

Применим следующую логику рассуждений. Ученый, работающий в фундаментальной науке, создает новое знание; прикладник использует его для описания конкретных процессов, интересных с точки зрения перспективных технологий; инженер-конструктор, в свою очередь, использует эти описания для разработки тех самых перспективных технологий. Затем технологии внедряются в промышленное производство, на выходе которого имеем товар. Это так называемая линейная схема. Попробуем пройти ее в обратную сторону. То есть исходя из известных статистических данных по товарному производству – получить требуемые затраты на научно-исследовательскую работу.