| ← Апрель 2005 → | ||||||
|
1
|
2
|
3
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
|
|
12
|
13
|
14
|
15
|
16
|
17
|
|
|
19
|
20
|
21
|
22
|
23
|
24
|
|
|
26
|
27
|
28
|
29
|
30
|
||
За последние 60 дней 9 выпусков (1-2 раза в неделю)
Сайт рассылки:
http://orlovs.pp.ru/ivst.php
Открыта:
29-06-2000
Адрес
автора: science.humanity.econometrika-owner@subscribe.ru
Статистика
+1 за неделю
Эконометрика - выпуск 222
| Информационный Канал Subscribe.Ru |
|
Здравствуйте, уважаемые подписчики! * * * * * * *
В этом, 222-м выпуске рассылки "Эконометрика" от 25 апреля 2005 года предлагаем Вашему вниманию новую статью "Исследуем будущее. Прогнозирование на промышленном предприятии" В.С.Муравьевой и А.И. Орлова (журнал "Российское предпринимательство", 2005). Продолжаем знакомить читателей рассылки с принципиально важной для методологии научного подхода книгой Джонатана Д. Сарфати "Несостоятельность теории эволюции" (начало в выпусках нашей рассылки No.No.214-220). Помещаем главу 9 "Разумный замысел: разумно ли это объяснение?" Все вышедшие выпуски Вы можете посмотреть в Архиве рассылки по адресу http://www.subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika. * * * * * * * Исследуем будущее. В.С.Муравьева, ассистент кафедры "Экономика и организация производства" МГТУ им. Н.Э.Баумана А.И.Орлов, профессор, д.т.н., действительный член Международной академии исследований будущего Прогнозирование - одна из основных функций менеджмента. Точность прогнозирования зависит от неопределенностей, различные виды которых рассмотрены в статье. Что и зачем прогнозировать - важный вопрос для менеджера промышленного предприятия. Основное содержание статьи - обсуждение многообразия статистических и экспертных методов прогнозирования. Основные функции менеджмента сформулированы одним из основоположников научного менеджмента французом Анри Файолем: "Управлять - значит прогнозировать и планировать, организовывать, руководить командой, координировать и контролировать". Прогнозирование - это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений. Планирование же - это разработка последовательности действий, позволяющей достигнуть желаемого. В работе менеджера они тесно связаны. Результаты прогнозирования необходимы для планирования.Практика показывает, что прогнозировать достаточно сложно. Иногда прогноз основывается на хорошо изученных закономерностях и осуществляется наверняка. Однако в социально-экономической области обычно не удается дать однозначный обоснованный прогноз. Причины - неопределённости в различных аспектах производственной и экономической ситуации. Источники неопределенностей Часть неопределенностей связана с недостаточностью знаний о природных явлениях и процессах, в частности: - неопределенности, порожденные недостаточными знаниями о природе (например, неизвестен точный объем полезных ископаемых в конкретном месторождении, а потому невозможно точно предсказать развитие добывающей промышленности и объем налоговых поступлений от ее предприятий), - неопределенности самих природных явлений (погода, влияющая на урожайность, на затраты на отопление, на загрузку транспортных путей). Многие возможные неопределенности связаны с ближайшим окружением предприятия, менеджер которого занимается прогнозированием: - неопределенности, относящиеся к деятельности участников экономической жизни (прежде всего партнеров рассматриваемого предприятия), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств, - неопределенности, обусловленные социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых данное предприятие имеет деловые интересы. Речь идет о взаимоотношении предприятия с органами местной и региональной власти, как официальными, так и криминальными, - неопределенности, связанные с будущими действиями поставщиков в связи с меняющимися предпочтениями рынка, - неопределенности, порожденные конкурентным окружением, от действия которого зависит многое в судьбе конкретного предприятия. Здесь имеет место промышленный шпионаж и возможности проникновения конкурентов коммерческие тайны и иное воздействие на внутренние дела предприятия. Большое значение имеют и неопределенности на уровне страны, в частности: - неопределенность будущей рыночной ситуации в стране, в том числе отсутствие достоверной информации о будущих предпочтениях потребителей, - неопределенности, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов и других макроэкономических показателей, - неопределенности, порожденные нестабильностью законодательства и текущей экономической политики (т.е. с деятельностью руководства страны, министерств и ведомств), связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны. Часто приходится учитывать и внешнеэкономические неопределенности, связанные с ситуацией в зарубежных странах и международных организациях, с которыми предприятие поддерживает деловые отношения. Большое значение имеют неопределенности, связанные с производством: - дефектность продукции. Известно, что при массовом производстве, как правило, невозможно обеспечить выпуск продукции без дефектов, - неопределенности, относящиеся к проектируемым продукции или технологическим процессам. Они могут быть связаны с ошибками разработчиков или физической невозможностью осуществления того или иного процесса, - неопределенности, связанные с осуществлением действующих технологических процессов. Возможны аварии различной степени тяжести, от незначительных нарушений технологических процессов до катастроф с человеческими жертвами. Как следствие нарушения технологических процессов возникают экологические неопределенности, связанные с аварийными сбросами в реки технологических жидкостей, выбросами в атмосферу газов и др. Среди неопределенностей на предприятии есть и социальные, связанные с различными конфликтами - между службами (отделами, цехами), между менеджерами высшего звена, между профсоюзами и администрацией (по поводу заработной платы, условий труда и др.). Что и зачем прогнозировать? В современных условиях хозяйственной независимости промышленных предприятий для многих из них стал весьма актуальным вопрос о прогнозировании. При составлении плана производства важны не только возможности предприятия, но и спрос на выпускаемую продукцию. Сейчас, когда предприятия вынуждены работать по "рыночным законам", менеджеры хотят знать перспективы развития своего предприятия, взглянуть в будущее, чтобы оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений. Эффективная деятельность промышленных предприятий в современных условиях в значительной степени зависит от прогнозирования, т.е. насколько достоверно менеджеры предвидят дальнюю и ближнюю перспективу своего развития. Прогнозирование - частный вид моделирования как основы познания и управления [1]. Роль прогнозирования в управлении предприятием очевидна. Первично необходимо прогнозировать: - поведение государства, - поведение потребителей, - поведение поставщиков, - поведение конкурентов, - научно-технический прогресс. Вторичными прогнозируемыми показателями, определяющими успешное существование промышленного предприятия в долгосрочной перспективе являются: - величина прибыли, - объем реализации, - рентабельность активов, - фондоотдача, - производительность труда и т.д. Наличие неопределенностей у этих факторов значительно усложняют процесс управления промышленным предприятием. Это связано с тем, что возникают новые цели и задачи, налаживаются новые хозяйственные связи, формируются рыночные механизмы управления. Обеспечение методической и инструментальной базы для поддержки основных функций менеджмента: лежит на контроллинге. Это новая концепция управления, порожденная практикой современного менеджмента [2]. Можно говорить о том, что одним из инструментов менеджера, обеспечивающий успех предприятию, является контроллинг. Контроллеру и сотрудничающему с ним эконометрику нужна разнообразная экономическая и управленческая информация, а также удобные инструменты ее анализа. Следовательно, необходима информационная поддержка контроллинга. Без современных компьютерных инструментов анализа и управления, основанных на продвинутых эконометрических и экономико-математических методах и моделях, невозможно эффективно принимать управленческие решения. Недаром специалисты по контроллингу большое внимание уделяют проблемам создания, развития и применения компьютерных систем поддержки принятия решений. Высокие статистические технологии и эконометрика - неотъемлемые части любой современной системы поддержки принятия экономических и управленческих решений. Эконометрика - важная составляющая инструментария контроллера, воплощенного в компьютерной системе поддержки принятия решений [1]. Методы экономического прогнозирования Разработаны различные методы прогнозирования. Их теоретической основой являются математические дисциплины: теория вероятностей, математическая статистика, дискретная математика, исследование операций, а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки. Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования. При этом можно указать три основные группы причин, влияющих на выбор метода прогнозирования. Первая группа состоит в увеличении числа классов методов прогнозирования, которое и в перспективе будет возрастать в связи с разнообразием практических задач прогнозирования (в настоящее время число конкретных методов прогнозирования бесконечно много). Например, при использовании линейной прогностической функции: x(t) = at + b, неизвестные параметры a и b могут быть найдены путем решения оптимизационной задачи (формула исключена): При этом, если с=2, то имеем метод наименьших квадратов, если с=1 - метод наименьших модулей, если с безгранично возрастает - метод Чебышёва минимизация максимального отклонения. Вторая группа причин заключается в том, что в современных условиях (переходный период, экономический кризис) существенно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования (создание корпоративных групп, холдингов, объединений и других сложных организационно-производственных структур). Третья группа причин связана с возрастанием динамичности (подвижности) рыночной среды, ускорением темпов инновационного процесса. Поэтому на выбор конкретного метода (или методов) прогнозирования влияют: - существо проблемы, подлежащей решению; - динамические характеристики объекта прогнозирования; - вид и характер информационного обеспечения; - выбранный период упреждения прогноза (и его соотношение с продолжительностью цикла разработки товара или услуги); - требования к результатам прогнозирования (точности, надежности и достоверности) [3]. Среди методов прогнозирования базисным являются две группы - статистические и экспертные. Статистические методы прогнозирования Прогноз временных рядов. Под временным рядом понимают значения экономической величины (или величин), выраженной как функция времени. При этом время является дискретным, в противном случае говорят о случайных процессах, а не о временных рядах. Обычно в поведении временного ряда выявляют две основные компоненты - тренд и отклонения от тренда. Под трендом понимают детерминированную зависимость от времени, которую выявляют тем или иным способом сглаживания (например, экспоненциального сглаживания) либо расчетным путем, в частности, с помощью метода наименьших квадратов. Другими словами, тренд - это очищенная от случайностей основная тенденция временного ряда. В вероятностно-статистических методах под трендом понимают математическое ожидание временного ряда (как функцию времени). Временной ряд обычно колеблется вокруг некоторой достаточно простой функции от времени, причем отклонения от нее иногда обнаруживают правильность. Часто это связано с естественной или назначенной периодичностью, например, сезонной или недельной, месячной или квартальной. Иногда наличие периодичности и тем более ее причины не ясны, и задача эконометрики - выяснить, действительно ли имеется периодичность[1]. Временной ряд может быть многомерным (число зависимых переменных больше одного) и одномерным. Для анализа временного ряда наиболее часто используется метод наименьших квадратов. Методы наименьших модулей, метод Чебышёва и иные применяются реже. Применяются также эвристические приемы: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания. Регрессионный анализ восстанавливает зависимость определенной величины (или нескольких величин) от других величин. Он используется для различных видов прогнозирования (объема инвестиций, уровня затрат, финансовых результатов, объемов продаж и т.п.). Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок плотности распределения - основной на настоящий момент эконометрический аппарат прогнозирования. Адаптивные методы прогнозирования позволяют оперативно корректировать прогнозы при появлении новых точек. Выделяют адаптивные методы оценивания параметров моделей и адаптивные методы непараметрического оценивания. Используют и более специальные модели, такие, как модель авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений [1]. Для установления возможности применения асимптотических результатов при малых объемах выборок полезны компьютерные статистические технологии. Они позволяют также строить различные имитационные модели. При разработке алгоритмов прогнозирования широко используют методы статистических испытаний. Этот термин применяется для обозначения компьютерных технологий, в которых в эконометрическую модель искусственно вводится большое число случайных элементов. Обычно моделируется последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин, на основе которых рассчитываются функции от них, например, последовательность, построенная на основе последовательности накапливающихся (кумулятивных) сумм. Необходимость в методе статистических испытаний возникает потому, что чисто теоретические методы лишь в исключительных случаях дают точное решение. Это происходит, когда исходные случайные величины имеют вполне определенные функции распределения, например, нормальные (как правило, на практике подобные предположения не выполняются), либо когда объемы выборок очень велики (с практической точки зрения бесконечны). Второе название методов статистических испытаний - методы Монте-Карло. В методах статистических испытаний можно выделить две составляющие. База - датчики псевдослучайных чисел. Результатом работы таких датчиков являются последовательности чисел, которые обладают некоторыми свойствами последовательностей случайных величин. Надстройкой служат различные алгоритмы, использующие последовательности псевдослучайных чисел [1]. Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом [4]. Для теории принятия решений наиболее полезны модели, которые выражаются словами или формулами, алгоритмами и иными математическими средствами. При более тщательном анализе словесных моделей, как правило, не достаточно. Необходимо применение достаточно сложных математических моделей. Так, при принятии решений в менеджменте производственных систем используются: модели технологических процессов (прежде всего модели контроля и управления); модели обеспечения качества продукции (в частности, модели оценки и контроля надежности); модели массового обслуживания; модели управления запасами (модели логистики); имитационные и эконометрические модели деятельности предприятия в целом, и др. . Методы размножения выборок - методы, используемые при изучении свойств статистических процедур. Рассмотрим, в чем же заключается основная идея группы методов "размножения выборок", наиболее известным представителем которых является бутстреп - дальнейшее развитие "метода складного ножа". Сам термин "бутстреп" (bootstrap) буквально означает "вытягивание себя за шнурки от ботинок". Идея, которую предложил в 1949 году М. Кенуй ("метод складного ножа") состоит в том, чтобы из одной выборки сделать много, исключая по одному наблюдению (и возвращая ранее исключенные). Б. Эфрон разработал новый способ размножения выборок, существенно использующий датчики псевдослучайных чисел. Он предложил строить новые выборки, моделируя выборки из эмпирического распределения [1]. Есть много способов развития идеи размножения выборок [5]. Можно по исходной выборке построить эмпирическую функцию распределения, а затем каким-либо образом от кусочно-постоянной функции перейти к непрерывной функции распределения. Другой вариант - перейти к непрерывному распределению, построив непараметрическую оценку плотности. После этого рекомендуется брать размноженные выборки из этого непрерывного распределения (являющегося состоятельной оценкой исходного), непрерывность защитит от совпадений элементов в этих выборках. Следующий вариант построения размноженных выборок - более прямой. Исходные данные не могут быть определены совершенно точно и однозначно. Поэтому предлагается к исходным данным добавлять малые независимые одинаково распределенные погрешности. При таком подходе одновременно соединяем вместе идеи устойчивости и бутстрепа. В новых научно-практических областях со сложными алгоритмами, свойства которых недостаточно ясны, бутстреп представляет собой ценный инструмент для изучения ситуации. Не всегда статистические методы используются в чистом виде. Часто их включают в виде важных элементов в комплексные методики, предусматривающие сочетание статистических методов с другими, например, экспертными оценками. Экспертные методы прогнозирования Для принятия решения, например, об экономических, социальных, экологических и иных проектах, в том числе требующих крупных инвестиций, в случае чрезвычайной сложности системы (объекта прогнозирования), его новизны, недостаточной полноты информации и невозможности полной математической формализации процесса необходимо обратится к методам экспертных оценок. Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов. Эти мнения обычно выражены частично в количественной, частично в качественной формах. Экспертные исследования проводят с целью подготовки информации для принятия решений лицом, принимающим решения (ЛПР). Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК). Экспертные оценки бывают: - индивидуальные - это оценки одного специалиста, - коллективные - это сведенные вместе оценки многих специалистов. Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других - экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано и таково, чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы. Существует множество методов обработки ответов экспертов, они компьютеризированы и весьма насыщенны математикой. Рассмотрим несколько конкретных процедуры экспертных оценок. Метод Дельфи. Название дано по ассоциации с Дельфийским храмом, куда согласно древнегреческому обычаю было принято обращаться для получения поддержки при принятии решений. Он был расположен у выхода ядовитых вулканических газов. Жрицы храма, надышавшись отравы, начинали пророчествовать, произнося непонятные слова. Специальные "переводчики" - жрецы храма толковали эти слова и отвечали на вопросы паломников, пришедших со своими проблемами. В США в 1960-х годах методом Дельфи назвали экспертную процедуру прогнозирования научно-технического развития. В первом туре эксперты называли вероятные даты тех или иных будущих свершений. Во втором туре каждый эксперт знакомился с прогнозами всех остальных. Если его прогноз сильно отличался от прогнозов основной массы, его просили пояснить свою позицию, и иногда он изменял свои оценки, приближаясь к средним значениям. Процедуру повторяли, пока средние значения не переставали меняться. Эти средние значения и выдавались заказчику как групповое мнение. Метод сценариев применяется прежде всего для экспертного прогнозирования. Рассмотрим его основные идеи.. Экологическое или социально-экономическое прогнозирование, как и любое прогнозирование вообще, может быть успешным лишь при некоторой стабильности условий. Однако решения органов власти, отдельных лиц, иные события меняют условия, и события развиваются по-иному, чем ранее предполагалось. При разработке методологического, программного и информационного обеспечения анализа риска химико-технологических проектов необходимо составить детальный каталог сценариев аварий, связанных с утечками токсических химических веществ. Каждый из таких сценариев описывает аварию своего типа, со своим индивидуальным происхождением, развитием, последствиями, возможностями предупреждения. Метод сценариев - это метод декомпозиции задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо. Возможность подобной декомпозиции не очевидна. При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования: - построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев; - прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы. Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественно-экономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма громоздким математическим моделям. Набор сценариев должен быть обозрим. Приходится исключать различные маловероятные события. Само по себе создание набора сценариев - предмет экспертного исследования. Кроме того, эксперты могут оценить вероятности реализации того или иного сценария. Прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы также осуществляется в соответствии с описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть применены статистические методы прогнозирования временных рядов. Однако этому предшествует анализ с помощью экспертов, причем зачастую прогнозирование на словесном уровне является достаточным (для получения интересующих исследователя и ЛПР выводов) и не требующим количественного уточнения. Другой вариант метода сценариев часто применяют при составлении бизнес-планов. Финансовый поток инвестиционного проекта рассматривают как вероятный. Оптимистический сценарий соответствует тому, что поступления увеличиваются на определенный процент, например, на 10%, а платежи - уменьшают на 10%. В пессимистическом сценарии, наоборот, поступления уменьшаются на определенный процент, например, на 10%, а платежи - увеличиваются на 10%. Затем рассчитываются характеристики инвестиционного проекта, соответствующие трем сценариям, и сопоставляются между собой. "Мозговой штурм". Организуется он как собрание экспертов, на выступления которых наложено одно, но очень существенное ограничение - нельзя критиковать предложения других. Можно их развивать, можно высказывать свои идеи, но нельзя критиковать. В ходе заседания эксперты, "заражаясь" друг от друга, высказывают все более экстравагантные соображения. Часа через два записанное на магнитофон или видеокамеру заседание заканчивается, и начинается второй этап мозгового штурма - анализ высказанных идей. Обычно из 100 идей 30 заслуживают дальнейшей проработки, из них 5-6 дают возможность сформулировать прикладные проекты, а 2-3 оказываются в итоге приносящими полезный эффект - прибыль, повышение экологической безопасности и т.п. При этом интерпретация идей - творческий процесс. Для разработки управленческих решений с помощью экспертов используют метод "анализа ситуации". Полезно выделить этапы анализа ситуации, подготовки и принятия решения, анализа их последствий [6]: 1) Уяснить ситуацию. 2) Установить наличие проблемы, подлежащей решению. 3) Сформировать возможные решения. 4) Описать последствия решений. 5) Выбрать решение. 6) Обобщить накопленный опыт принятия решений. Целесообразно уточнить содержание каждого из перечисленных этапов. Например, для уяснения ситуации целесообразно ответить на пять вопросов: 1) КТО должен или обязан (или хочет) принять решение? 2) ГДЕ (в каком месте, в каком окружении, в какой среде, при каких обстоятельствах) предстоит принимать решение? 3) КОГДА (до какого срока, или насколько часто, с какой периодичностью) необходимо принимать решение? 4) КАК (каким образом, в какой форме, каким документом) должно быть выражено решение? 5) ЧТО обусловливает решение? Зачем оно нужно? В чем его цель? Какой замысел лежит в его основе? Для чего оно служит? Зачем его надо принимать? После того, как ситуация обдумана, необходимо рассмотреть варианты решений. Особое место в классификации методов прогнозирования занимают комбинированные методы, которые предполагают одновременное использование различных методов прогнозирования. Использование комбинированных методов особенно актуально для сложных социально-экономических систем, когда при разработке прогноза показателей каждого элемента системы могут быть использованы различные сочетания методов прогнозирования. Разновидностью комбинированных методов можно считать эконометрическое моделирование, в которых экономико-математическое моделирование сочетается со статистическими методами оценивания параметров и проверки гипотез. Литература 1. Орлов А.И. Эконометрика: Учебник для вузов - М.: Издательство "Экзамен", 2002, 2003, 2004. - 576 с. 2. Карминский А.М., Н.И. Оленев, А.Г. Примак, С.Г. Фалько. Название. - 2-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 256 с.: ил. 3. Глущенко В.В. Менеджмент: системные основы: 2-е изд., доп. и испр. - Железнодорожный, Моск.обл.: ТОО НПЦ "Крылья", 1998. - 224 с. 4. Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. - Л.: Наука, 1984. - 190 с. 5. Орлов А.И. О реальных возможностях бутстрепа как статистического метода // Заводская лаборатория. - 1987. - Т. 53. - №10. - С. 82-85. 6. Науман Э. Принять решение - но как?: Пер. с нем. - М.: Мир, 1987. - 198 с. * * * * * * * Джонатан Д. Сарфати Несостоятельность теории эволюции (Продолжение. Начало в выпусках рассылки от 28 февраля 2005 г. No.214, от 7 марта 2005 г. No.215, от 14 марта 2005 г. No.216, от 21 марта 2005 г. No.217, от 28 марта 2005 г. No.218, от 04 апреля 2005 г. No.219, от 11 апреля 2005 г. No.220 и от 18 апреля 2005 г. No.221) Глава 9. Разумный замысел: разумно ли это объяснение? Как было показано в предыдущих главах, "Учение об эволюции.. " напрочь отвергает теорию сотворения, называя ее "ненаучной" и "религиозной". Креационисты часто подчеркивают тот факт, что Творение принадлежит прошлому, и поэтому мы не можем непосредственно наблюдать его с помощью современной науки, впрочем, то же самое верно и для эволюции с ее долгими эпохами. Но ни эволюция, ни сотворение не могли не оставить последствий, вполне доступных наблюдению. В этой главе мы поговорим о критериях, которые мы используем в повседневной жизни, желая определить, имеет ли та или иная вещь разумного создателя, и попробуем применить эти критерии к миру природы. В заключение мы обсудим, можно ли считать теорию разумного замысла адекватным объяснением сложности жизни, или же ее априори следует объяснять лишь материалистическими причинами. Как мы выявляем разумный замысел? Люди на каждом шагу различают примеры разумного замысла. Например, обнаружив на пустынном острове наконечники стрел, мы закономерно предположим, что кто-то их смастерил, даже если мы не видим самого мастера.167 ' Очевидно и различие между литературным творчеством личности - скажем, пьесами Шекспира - и случайной последовательностью букв, например, ЧГАНКРВЛ ДИТЬЮФ ЗЩКЕУТЦСЯ.168 Тексты Шекспира не менее разительно отличаются и от повторяющихся последовательностей, таких, как АБВГАБВГАБВГ. В последнем случае мы имеем дело с видом упорядоченности, получившим название определенная сложность. Вспомним и о разнице между надписями, которые люди оставляют на песке, и результатами действия воды и ветра. Головы президентов, изваянные на горе Рашмор, разительно отличаются от фигур выветривания. Это - тоже примеры определенной сложности. Выветривание порождает либо фигуры неправильной формы, либо высокоупорядоченные структуры, подобные дюнам; и то, и другое совсем не похоже на головы президентов или надписи на песке. Другой пример - программа SETI ("Search for Extraterrestrial Intelligence" - "Поиски внеземного разума"). Она была бы бессмысленна, если бы не существовало способа доказать, что некий сигнал из космоса послан именно внеземным разумом. В этом случае критерием тоже служит высокая степень определенной сложности сигнала - она должна означать, что этот сигнал послан разумным источником, хотя мы можем не иметь ни малейшего представления о природе этого источника. Однако же ни случайная, ни повторяющаяся последовательность не будет означать ничего подобного. Естественные процессы вызывают в открытом космосе радиошум, а пульсары испускают регулярные сигналы. Кстати, поначалу люди, верящие в инопланетян, считали сигналы пульсаров знаками внеземного разума. Дело в том, что они по ошибке принимали упорядоченность за сложность. Эволюционисты (как почти все сторонники идеи SETI) готовы предъявить определенную сложность высокого уровня в качестве доказательства разума, если это вписывается в рамки их идеологии. Это еще раз показывает нам, как предубеждения и допущения человека влияют на его интерпретацию фактов. Если вы хотите побольше узнать о проблемах, связанных с SETI и НЛО, читайте работу "Бог и инопланетяне".169 Жизнь соответствует критерию разумного замысла? Жизнь тоже характеризуется высокой степенью определенной сложности. Лесли Оргел (Leslie Orgel), ведущий специалист в области эволюционного происхождения жизни, подтверждает: "Живые существа отличаются определенной сложностью. Кристаллы, такие, как гранит, не могут быть отнесены к живым, поскольку у них отсутствует сложность; смеси неупорядоченных полимеров не могут быть отнесены к живым, поскольку у них отсутствует определенность".170 К сожалению, Оргел, будучи материалистом, не проводит закономерной связи между определенной сложностью и разумным замыслом, хотя определенная сложность - верный критерий разумного замысла. Кристалл - регулярная совокупность атомов, следовательно, он упорядочен. Подобные упорядоченные структуры обычно находятся на более низком энергетическом уровне, поэтому они образуются самопроизвольно при достаточно низких температурах. Информация, необходимая для создания кристалла, уже присутствует в составляющих его элементах - например, в связях между атомами. А белки и ДНК, важнейшие биохимические молекулы, не упорядочены (в том смысле, что у них отсутствует повторяемость), однако характеризуются высокой степенью определенной сложности. Без внешней системы контроля, то есть управляемого производства живой материи или разумного вмешательства химика, столь сложные определенные структуры в природе не возникают в принципе. В результате соединения их элементов (что само по себе требует особых условий171 ) возникает случайная последовательность. Различие между кристаллом и ДНК подобно различию между книгой, содержащей лишь последовательность букв АБВГ, и драмой Шекспира. Однако многие эволюционисты (не знающие определения Оргела) продолжают считать кристаллы доказательством того, что определенная сложность может возникать самопроизвольно. На самом же деле, самопроизвольно возникает лишь упорядоченность, с чем не станет спорить ни один креационист.172 Информация Критерий разумного замысла можно также описать в терминах информации. Определенная сложность означает высокое информационное содержание. В терминах теории информации, информационное содержание любой структуры - это выраженный в битах размер кратчайшего алгоритма (программы), необходимого для создания этой структуры. Случайная последовательность может быть выражена следующим кратким алгоритмом: (1) Печатать любую букву. (2) Повторить шаг 1. Повторяющаяся последовательность может быть задана с помощью следующей программы: (1) Печатать АБВГ. (2) Повторить шаг 1. Но для набора пьес Шекспира нам потребуется гораздо более сложная программа, позволяющая поместить каждую букву в нужное место.173 Информационное содержание живых существ во много раз превышает информационное содержание пьес Шекспира. Вот что пишет атеист Докинс: "Информационная емкость одной-единственной человеческой клетки в три-четыре раза превышает объем всех тридцати томов "Британской энциклопедии".174 Никому не придет в голову утверждать, что энциклопедия может возникнуть сама по себе, без вмешательства разума. Столь же неразумно полагать, будто без разумного замысла могла возникнуть жизнь. И, что еще удивительней, система хранения и поиска информации у живых существ - самая компактная в мире. Это вполне понятно, если учесть, что в одной микроскопической клетке содержится в несколько раз больше информации, чем в "Британской энциклопедии". Скажем больше: просто поразительно, какое количество информации может храниться в объеме ДНК размером с булавочную головку! Эта информация эквивалентна содержанию стопки книг высотой в 500 раз больше, чем расстояние от Земли до Луны, при условии, что все книги разные.175 Механизм живых существ На практике, информация определяет множество частей, необходимых для того, чтобы заработал механизм в целом. Зачастую удаление одной из частей может нарушить действие всего механизма; таким образом, количество частей, без которых механизм способен продолжать работу, минимально. Биохимик Майкл Бих (Michael Behe) в своей книге "Черный ящик Дарвина" называет это минимальное количество "сложность, не поддающаяся снижению".176 В пример он приводит очень простой механизм - мышеловку. Она не сможет функционировать без следующих частей: основание, сторожок, пружина, рамка и держатель; при этом у каждой части - свое место. Стоит убрать любую из частей - и механизм не будет работать. Нельзя уменьшить его сложность так, чтобы не вывести его из строя. (Рисунок исключен.) Основная мысль книги Биха заключается в том, что уровень несократимой сложности биологических структур намного выше, чем у мышеловки или любой другой машины, созданной человеком К примеру, Бих показывает, что даже простейшие формы зрения у живых существ предполагают сложнейшую организацию разнообразных химических веществ, а также наличие системы передачи и обработки информации. Механизм свертывания крови также требует взаимодействия разных веществ, благодаря чему мы не истекаем кровью из-за малой царапины, и в то же время наша кровь свертывается только в месте пореза, а не во всех сосудах. Простая клетка? Люди зачастую не понимают, что даже простейшая клетка невероятно сложна. Самый простой самовоспроизводящийся организм содержит энциклопедический объем особой сложной информации. Mycoplasma genitalium содержит геном - самый малый среди живых организмов,- который включает в себя 482 гена, объединяющие 580 000 пар нуклеотидов177 (для сравнения: у человека таких пар -3 миллиарда, как отмечает на странице 42 "Учение об эволюции..."). Разумеется, эти гены функционируют лишь в присутствии уже имеющегося механизма трансляции и воспроизводства, клеточной мембраны и т. д. Но микоплазма может существовать, лишь паразитируя на более сложных организмах, снабжающих ее питательными существами, которые она не может вырабатывать самостоятельно. Следовательно, эволюционисты должны постулировать, что первый организм был еще более сложным, с гораздо большим количеством генов. Недавно Юджин Кунин (Eugene Koonin) и другие попытались рассчитать минимальное количество генов, необходимое живой клетке, и получили число 256. Однако жизнеспособность этого гипотетического организма вызвала у них сомнения, поскольку он мог бы лишь восстанавливать поврежденную ДНК, но не производить функциональную настройку генома и усваивать сложные вещества, а в окружающей его среде должны были содержаться все необходимые ему питательные вещества в достаточном количестве.178 Майкл Дентон, специалист по молекулярной биологии, который, не будучи креационистом, подверг критике дарвиновскую теорию эволюции, так объясняет суть проблемы: "Пожалуй, ни в какой другой области современной биологии проблема, связанная с предельной сложностью и всесторонностью биологических адаптации, не проявляется так ярко, как в удивительном молекулярном мире клетки... Чтобы представить себе жизнь на молекулярном уровне, мы должны увеличить клетку в миллиард раз. Такая клетка имела бы диаметр в двадцать километров и напоминала гигантский дирижабль, площадью размером с Лондон или Нью-Йорк. То, что мы увидели бы при таком увеличении, поразило бы нас немыслимой сложностью и целесообразностью. На поверхности клетки мы обнаружили бы миллионы ворот, похожих на шлюзы огромного космического корабля, которые то открывались, то закрывались бы, впуская и выпуская непрерывный поток веществ. Войдя в такие ворота, мы оказались бы в мире высочайших технологий и непревзойденной сложности. Возможно ли, чтобы случайные процессы могли породить мир, наименьший элемент которого - функциональный белок или ген - превосходил бы своей сложностью наши творческие способности; мир, являющий собой полную противоположность случая; мир, во всех смыслах превосходящий любое произведение человеческого разума? По сравнению со сложностью молекулярного механизма жизни даже самые хитроумные людские творения выглядят жалкими и неуклюжими... Было бы иллюзией предполагать, будто то, что мы знаем сейчас, - нечто большее, нежели крохотная частица грандиозного биологического замысла. Буквально во всех областях фундаментальной биологической науки все стремительнее выявляется постоянно растущий уровень сложности".179 Для того, чтобы мог начаться естественный отбор (дифференциальное воспроизведение), должно существовать, как минимум, одно самовоспроизводящееся существо. Но, как было показано выше, ненаправленные химические реакции не способны создать даже простейшую клетку. Поэтому неудивительно, что "Учение об эволюции..." старательно избегает темы возникновения жизни - в этом легко удостовериться, посмотрев на предметный указатель. Однако происхождение жизни - неотъемлемая часть "общей теории эволюции" (от молекулы к человеку);180 его часто называют "химической эволюцией". На самом же деле, многие ученые признают, что возникновение первой самовоспроизводящейся системы - неразрешимая проблема для теории эволюции, а, следовательно, свидетельство в пользу Создателя.181 Химические препятствия, которые должна преодолеть неживая материя, чтобы превратиться в живую, непреодолимы; это доказано многими авторами-креационистами.182 Могут ли мутации порождать информацию? Даже если мы поверим эволюционистам и предположим, что первая клетка каким-то образом возникла, все равно остается проблема роста общего содержания информации. Превращение первой клетки в человека означает создание огромного количества информации - миллиардов нуклеотидов (в нашем примере - "букв"). В эту информацию должны входить инструкции по производству глаз, нервов, кожи, костей, мышц, крови и так далее. Говоря об изменениях и эволюции, мы показали, что, по теории эволюции, ошибки копирования и естественный отбор порождают новую информацию. Однако все примеры "современной эволюции", приведенные в "Учении об эволюции...", представляют собой потери информации. Это подтверждает биофизик доктор Ли Спетнер (Lee Spetner), преподаватель теории информации и теории связи в Университете Джона Хопкинса: "В этой главе я приведу несколько примеров эволюции [точнее, считающихся примерами эволюции], в особенности - мутаций, и покажу, что возрастания информации не происходит... Во всех прочитанных мною работах по биологии и связанным с ней наукам я ни разу не встретил примера мутации, которая бы добавляла новую информацию к уже имеющейся. Все точечные мутации, исследуемые на молекулярном уровне, как выяснилось, лишь уменьшают генетическую информацию, а не увеличивают ее. Считается, что ТНД [теория неодарвинизма] объясняет, как в процессе эволюции накапливалась биологическая информация. Принципиальное биологическое различие между человеком и бактерией заключается в информации, которую они в себе содержат; все остальные биологические различия проистекают из этого, главного. Геном человека содержит больше информации, чем геном бактерии. Мутации не накапливают информацию - они лишь приводят к ее потере. Теряя каждый раз понемногу денег, бизнесмен не может накопить капитал".183 Мы не утверждаем, что не бывает "полезных" мутаций -то есть мутаций, помогающих организму в выживании. Но, как было указано в главе 2, даже рост устойчивости к антибиотикам и пестицидам обычно является результатом потеpu информации, изредка - ее переноса, но никогда - результатом создания новой информации. Среди других полезных мутаций - отсутствие крыльев у жуков на маленьких пустынных островах: если у жука нет крыльев, то меньше вероятность, что ветер сдует его в море.184 Очевидно, что эта особенность никак не связана с умением летать как таковым - а ведь считается, что оно возникло в ходе эволюции. Полет насекомых предполагает сложнейшую систему движений; для их имитации потребовалось создать очень сложное автоматическое устройство.185 Способны ли факты переубедить эволюционистов? Знаменитый английский эволюционист (и коммунист) Дж.Б.С.Холдейн в 1949 году утверждал, что эволюция не может создавать "механизмы, такие, как колесо или магнит, которые до достижения совершенства были бы абсолютно бесполезны".186 Следовательно, по его мнению, обнаружение таких механизмов в живых существах послужило бы опровержением эволюции. То есть, теория эволюции подпадает под критерий, который, по утверждению "Учения об эволюции...", необходим в науке: существуют методы проверки, способные опровергнуть ее ("принцип опровержимости" выдающегося философа науки Карла Поппера). Недавние открытия показали, что в живых организмах действительно есть своего рода "колеса". К ним относятся вращательный механизм, управляющий движением жгутика бактерий, или, скажем, жизненно необходимый фермент, отвечающий за синтез АТФ - "энергетической валюты" жизни.187 Эти молекулярные двигатели полностью соответствуют одному из примеров Холдейна. А черепаха,188 бабочка-монарх,189 бактерии,190 использующие магнитные рецепторы для ориентации в пространстве, соответствуют и второму примеру. Интересно, изменил бы Холдейн свое мнение, если бы дожил до этих открытий? Большинство эволюционистов априори исключает возможность разумного замысла, поэтому даже явные свидетельства вряд ли способны переубедить их. Другие чудеса разумного замысла * Генетическая информация в ДНК не может считываться иным способом, нежели посредством ферментов, информация для создания которых тоже закодирована в ДНК. Следовательно, код может быть прочитан только с помощью результатов прочтения - порочный круг, связывающий в единый узел все эволюционные теории происхождения жизни. К таким ферментам относятся и ферменты двойного сита, обеспечивающие присоединение нужной аминокислоты к соответствующей тРНК. Одно сито отбраковывает слишком крупные аминокислоты, а другое - слишком мелкие.191 * Генетический код, почти универсальный для жизни на Земле, практически наилучшим способом защищен от ошибок.192 * Генетический код также обладает жизненно необходимой системой контроля, в свою очередь, закодированной в ДНК. Отсюда следует, что эта система функционировала с самого начала - это еще один порочный круг для эволюционистов. * Очередной - и далеко не последний - порочный круг заключается в том, что ферменты, отвечающие за синтез аминокислоты гистидина, сами содержат гистидин. * Сложные глаза некоторых трилобитов (вымерших "примитивных" беспозвоночных) обнаруживают удивительные признаки разумного замысла. Они содержали трубочки, каждая из которых была направлена на определенную точку горизонта и обладала особыми линзами, фокусировавшими свет с любого расстояния. У некоторых трилобитов имелся очень сложный хрусталик, включавший в себя верхний слой кальцита и нижний слой хитина - веществ с точно сочетающимися показателями преломления - и волнистую прослойку между ними, имевшую геометрически правильную форму.193 Создатель этих глаз - Великий Физик, объединивший в одном устройстве принцип наименьшего времени Ферма, закон преломления света Снелля, закон синусов Аббе и двоякопреломляющую оптику. * Уникальные глаза омара построены по принципу полного квадрата с геометрически точным соотношением субъединиц. Этот принцип лег в основу рентгеновских телескопов НАСА.194 * В главе 5 мы уже говорили об удивительной системе эхолокации дельфинов. Многие летучие мыши тоже обладают идеальной системой эхолокации. Рыбоядные летучие мыши способны заметить плавник гольяна, толщиной в человеческий волос, выступающий над поверхностью воды всего лишь на 2 миллиметра. Такая точная локация возможна потому, что летучие мыши способны различать очень близкие ультразвуковые сигналы. Созданный человеком локатор различает эхо-сигналы, отличающиеся один от другого на 12 миллионных секунды, и "огромными усилиями это время можно сократить до 6 - 8 миллионных секунды". А летучие мыши, согласно данным Джеймса Симмонса (James Simmons) из университета Браун, "сравнительно легко" различают ультразвуковые эхо с разницей в 2 - 3 миллионных секунды. Это значит, что они могут различать объекты с разницей "всего в три десятых миллиметра - толщина линии, проведенной ручкой по бумаге".195 * В нервной системе пиявки управление движениями мышц осуществляется по тригонометрическим зависимостям.196 * Пример из моей научной области - колебательной спектроскопии: существуют убедительные доказательства тому, что наше химическое чувство (обоняние) действует по принципам квантовой механики.197 Почему теорию разумного замысла называют "ненаучной"? Подлинная причина, по которой люди отвергают теорию разумного замысла, - приверженность материализму. Как было показано в главе 1, эволюционисты превратили науку в материалистическую "игру", для которой сами придумали правила, и в эти правила вообще не включено представление о сотворении/разумном замысле.198 Следовательно, когда "Учение об эволюции..." обвиняет креационизм в "ненаучности", это обвинение основано не на фактах, а на правилах игры. Даже некоторые философы науки, настроенные против креационизма, критиковали эволюционно настроенные научные круги за эти "игры в слова". Они справедливо замечали, что нас должна интересовать истинность или ложность креационизма, а не его соответствие неким критериям "науки".199 Многие из этих игр содержат в себе внутренние противоречия, и это заставляет задуматься: уж не состоит ли их главная цель в том, чтобы любой ценой изгнать креационизм из науки, а не в том, чтобы доказать истину? Вот что, например, говорится в "Учении об эволюции..." на странице 55: "Идеи "креационной науки" проистекают из убеждения в том, что Бог сотворил Вселенную - включая людей и остальные живые существа - единовременно и сравнительно недавно. Но специалисты многих областей науки, рассмотрев эти идеи, доказали их научную несостоятельность. Например, мнения о молодом возрасте Земли несовместимы с данными различных методов определения возраста горных пород. Более того, поскольку основные положения креационной науки недоступны проверке и верификации, креационные идеи не соответствуют критериям науки". "Учение об эволюции..." дает почти правильное определение креационной науки; правда, креационисты, исходя из Библии, утверждают, что Бог творил последовательно в течение шести дней. Но при этом "Учение об эволюции..." сначала заявляет, что идеи креационизма были "рассмотрены" и признаны "несостоятельными", а потом - что "основные положения креационной науки недоступны проверке и верификации". Так как же эти положения можно было "рассмотреть" (проверить!), если они недоступны проверке? Разумеется, неправда, будто наукой доказано, что Земле миллиарды лет - см. главу 8. Историк и философ науки Стивен Мейер (Stephen Meyer) заключает: "Мы не нашли ни одной веской причины для исключения теории разумного замысла из сферы науки. Если судить на основании рассмотренных выше методологических критериев, то теория разумного замысла выглядит такой же научной (или ненаучной), как и альтернативные ей эволюционные теории... Открытость теории разумного замысла для эмпирических аргументов является необходимым условием существования полноценной исторической биологии. Рациональная историческая биология должна отвечать не только на вопрос: "Какой материалистический или натуралистический эволюционный сценарий обеспечивает наиболее адекватное объяснение биологической сложности?", но и на вопрос. "Что, при всех имеющихся на сегодняшний день данных, наилучшим образом объясняет происхождение биологической сложности - строго материалистический эволюционный сценарий, модель, подразумевающая действие сил разума или какая-то другая теория?" Настаивать на противоположном - значит, утверждать, что материализм находится в метафизически привилегированном положении. А поскольку причин соглашаться с этим, по всей очевидности, нет, я не вижу оснований полагать, что теории возникновения жизни должны быть строго натуралистическими".200 167 Ken Ham, "How would you answer?" Creation 20(3) 32 - 34, June - August 1998 Более полно об этом - в его работе Is there really a God7 (Answers in Genesis, 1998) 168 Пример случайной последовательности из книги Р. Докинса, атеиста и пропагандиста эволюции. R. Dawkins, The Blind Watchmaker Why the Evidence of Evolution Reveals a Universe without Design (New York: W W. Norton, 1986), p. 47. 169 Вернер Гитт, "Бог и инопланетяне" - буклет №35 (Симферополь: Христианский научно-апологетический центр, 1997) 170 L. Orgel, The Origins of Life (New York: John Wiley, 1973), p. 189. 171 J. D Sarfati. "Origin of life, the polymerization problem," CEN Technical Journal 12(3):281-283, 1998. 172 Подробное обсуждение проблем информации и термодинамики, упорядоченности и сложности см: С В. Thaxton, W L Bradley, and R. L. Olsen. The Mystery of Life s Origin (New York: Philosophical Library, Inc., 1984), chapter 8. 173 Определение информации может быть дано в математических терминах, так, что происходит разграничение случайности, упорядоченности и определенной сложности. В терминах же теории прохождения сигнала приемник может существовать во многих состояниях (W0), а после приема сообщения переходит в состояние Wi. Информационное содержание сообщения равно Ij = kln(W0/Wi), где k - постоянная Больцмана. - По М. W. Zemansky, Heat and Thermodynamics, 4"1 ed. (New York: McGraw-Hill, 1975), p 190. Заметим, что это определение согласуется с нашей идеей: в случае повторяющейся последовательности существует ограничение изначальных возможностей, и W0 мало, поэтому низко и информационное содержание. Случайные же последовательности обладают малым информационным содержанием, поскольку вариантов случайной последовательности может быть очень много, и Wi почти так же велико, как W0. 174 R. Dawkms, The Blind Watchmaker (New York. W. W. Norton, 1986), p. 115. 175 W. Gitt, "Dazzling design in miniature," Creation 20(1 ):6, December 1997 - February 1998. 176 M. J Behe, Darwin's Black Box: The Biochemical Challenge to Evolution. (New York: The Free Press, 1996). 177 С S Fraser et al, "The minimal gene complement of Mycoplasma genitalium " Science 270(5235) 397 - 403, October 20,1995, perspective A Goffeau, "Lite with 482 genes," там же, р 445 - 446 178 W Wells, "Taking life to bits," New Scientist 155(2095) 30 - 33, 1997 179 М. Denton, Evolution: A Theory in Crisis (Chavy Chase, MD: Adler and Adler Publishers. Inc., 1986), pp. 328,342. 180 G. A. Kerkut, Implications of Evolution (Oxford, UK: Pergamon, 1960). На странице 157 эволюционист Керкут пишет: "Существует теория, что все формы жизни в мире возникли из единого источника, который, в свою очередь, произошел из неорганического вещества. Эту теорию можно назвать "общей теорией эволюции". Свидетельства в ее поддержку недостаточно убедительны, так что пока мы можем считать ее лишь рабочей гипотезой". 181 G. Easterbrook, "Science and God: a warming trend?" Sconce 277(5328):890- 893,1997. 182 S. E. Aw, "The origin of life: a critique of current scientific models," CEN Technical Journal 10(3):300 - 314,1996; J. D. Sarfati, "Self-replicating enzymes?" CEN Technical Journal 11(1):4 -6,1997; C. B. Thaxton, W. L. Bradley, andR. L. Olsen. The Mystery of Life's Origin (New York: Philosophical Library, Inc., 1984); W. R. Bird, The Origin oj Species: Revisited (Nashville, TN: Thomas Nelson, Inc., 1991), Vol. 1, Part 3. 183 L. Spetner, Not by Chance (Brooklyn, NY: The Judaica Press. Inc.), pp. 131 - 132, 138, 143. См. обзор в Creation 20(1):50- 51, December 1997 - February 1998. 184 С. Wieland, "Beetle bloopers," Creation 19(3):30, June-August 1997. 185 M. Brookes, "On a wing and a vortex," New Scientist 156(2103):24 - 27, October 11,1997. 186 Dewar, D., Davies, L. M. and Haldane, J.B. S., (1949). Ь Evolution a Myth? A Debate between D. Dewar and L M. Davies vs. J. B. S. Haldane, Watts & Co. Lra / Paternoster Press, London, p. 90. 187 J. D. Sarfati, "Design in living organisms: motors," CEN Technical Joumal 12(1 ):3 -5,1998. 188 "Turtles - reading magnetic maps," Creation 21(2):30. March - May 1999. 189 J. H. Poirer, "The magnificent migrating monarch," Creation 20(1):28 -31, December 1997 -February 1998. Однако бабочки-монархи лишь используют магнитное поле Земли, которое задает им общее направление, в то время как ориентируются они по Солнцу. 190 М. Helder, "The world's smallest compasses," Creation 20(2):52 - 53, March - May 1998. 191 Osamu Nureki et al., "Enzyme structure with two catalytic sites for double-sieve selection of substrate," Science 280(5363):578 - 82, April 24, 1998; perspective by A. R. Fersht, "Sieves in Seqience," там же, р. 541. J. D. Sarfati, "Decoding and editing design: double-sieve enzymes," CEN Technical Journal 13(l):5-7, 1999. 192 J. Knight, "Top translator," New Scientist, 158(2130):15, April 18, 1998. 193 К. Towe, "Trilobite eyes: calcified lenses," Science 179:1007 -11, March 9,1973; R. Levi-Setti, Trilobites: A Photographic Atlas (Chicago, IL: University of Chicago Press, 1975). cm. тж. C. Stammers, "Trilobite technology," Creation 21( 1):37, December 1998 -February 1999. 194 M. Chown, "X-ray lens brings finer chips into focus," New Scientist, 151(2037):18, July 6, 1996. 195 Симмонс цитируется в статье с соответствующим названием "Bats put technology to shame," Cincinnati Enquirer, October 13,1998. Его работа - J. A. Simmons et al., "Echo-delay resolution in sonar images of the big brown bat, Eptesicus fuscus," Proceedings of the National Academy of Science USA 95(21): 12647 - 12652, October 13, 1998. См. тж. P. Weston, "Bats: sophistication in miniature," Creation 21( 1):28 -31, December 1998 - February 1999. 196 R. Hewlett, "Simple Minds," New Scientist, 158(2139):28 - 32, June 20,1998. В редакторском предисловии на стр. 3 этого же номера, свидетельствующем о материалистической предубежденности издания, заявляется без всяких доказательств: "Нервные клетки пиявки пришли к тригонометрии путем случайного и ненаправленного поиска - эволюции; люди же постигают математику путем умственных усилий". 197 L. Turin, "A spectroscopic mechanism for primary olfactory reception," Chemical Sences 21:773, 1996; цит. по S. Hill, "Sniff n'shake," New Scientist, 157(2115):34 - 37, January 3,1998. См. тж. J. D. Sarfati, "Olfactory design: smell and spectroscopy," CEN Technical Journal 12(2):137-8,1998. 198 С. Wieland. "Science: the rules of the game," Creation 11(1):47-50, December 1988 -February 1989. 199 M. Ruse, editor, But Is it Science? "Science at the bar - causes for concern," by L. Laudan and "The philosopher of science as expert witness." by P. L. Quinn (Buffalo, NY: Prometheus Books, 1988), pp. 351 - 355, 367- 385. Рус был философом науки, в наибольшей степени повлиявшим на мнение американцев о "ненаучности" креационизма. а Лодан и Куинн, будучи эволюционистами, опровергают его ошибочные аргументы. 200 J P Moreland, editor, The Creation Hvpothesis "The methodological equivalence of design and descent can there be a'scientific theory of creation'?" by S С Меуег (Downers Grove, IL InterVarsity Press, 1994), pp 98,102 В русском издании "Гипотеза творения" (Симферополь, Христианский научно-апологетический центр, 2000), гл 2 * * * * * * *
На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:
На сайте работает форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ. Заходите - вас будут рады видеть! * * * * * * *
Предыдущую версию сайта "Высокие статистические технологии" вы можете найти по адресу www.newtech.ru/~orlov. Для доступа к этой версии сайта вы можете воспользоваться бесплатным демо-доступом компании NewTech. Телефоны: (095)234-94-49, (095)956-37-46. Login: imt или demo. Password: test, Primary DNS: 212.16.0.1, Secondary DNS: 193.232.112.1. Вход под этим логином бесплатный, сеанс связи неограничен. Если Вам отказывают в авторизации, то просто повторите дозвон позже. На сайте http://karamurza.chat.ru представлена книга видного современного философа и политолога С.Г.Кара-Мурзы "Опять вопросы вождям", которая является глубоким научным исследованием проблем западного и российского общества. Книга предназначена всем интересующимся политологическими и социологическими проблемами. Программа "Диссер" - дополнение для Microsoft Word, предназначенное для создания и работы со списками литературы. В диссертациях, научных статьях, рефератах требуется приводить список использованной литературы, вставляя в текст диссертации ссылки на его позиции. При большом размере списка отслеживать соответствия порядковых номеров публикаций в списке и чисел в ссылках в тексте диссертации становится крайне сложно, особенно при изменении порядка следования ссылок в списке. Эта программа добавляет в Word новую функцию - создание и редактирование списка литературы, позволяя исправлять численные ссылки в тексте одним нажатием кнопки. "Диссер" можно загрузить с сайта http://kankowski.narod.ru. Удачи вам и счастья! |
| http://subscribe.ru/
http://subscribe.ru/feedback/ |
Подписан адрес: Код этой рассылки: science.humanity.econometrika |
Отписаться |
| В избранное | ||
