В свежем исследовании учёные из Институт Санта-Фе (SFI, Santa Fe Institute) и Университета Карнеги—Меллона (CMU, Carnegie Mellon University) построили компьютерную модель, чтобы проверить эффективность разных стратегий научных экспериментов.
Оказалось, что случайный выбор экспериментов приводит к более информативным и предсказательным теориям, чем классические подходы — подтверждение, опровержение или разрешение споров между теориями.
В модели «учёные-агенты» проводили эксперименты, обменивались результатами и формировали теории. Когда эксперименты выбирались случайно, агенты быстрее находили «истинные» закономерности. А при теоретически мотивированном выборе экспериментов «учёные» часто попадали в ловушку уверенности: их теории казались успешными, но на деле были ошибочными, поскольку новые данные не бросали вызов устоявшимся взглядам.
Авторы подчёркивают: рано полностью отказываться от тщательно спланированных экспериментов, но важно критически относиться к своим методам и не попадать в «эпистемологическую ловушку» — когда уверенность в успехе не соответствует реальному прогрессу.
Компьютерная модель показала, что случайность в выборе экспериментов может быть полезна для развития науки. Это открытие способно заставить пересмотреть привычные подходы и может повлиять на будущие стратегии научных исследований.