Шаги за горизонт

Идея статистического взаимодействия множества отдельных микрособытий уже в античном атомизме служила основой объяснения мира, и в виде ее обобщения возникла представление о том, что все чувственные качества материи суть вторичные следствия расположения и движения атомов. Уже у Демокрита есть такое утверждение: «Только по видимости нечто сладко или горько, только по видимости оно имеет цвет, в действительности же существуют только атомы и пустота»[39]. Если мы объясняем чувственно-воспринимаемые процессы таким способом, а именно взаимодействием очень многих единичных микропроцессов, мы почти с необходимостью должны считать и закономерности природы только статистическими закономерностями. Хотя статистические закономерности и могут привести к утверждениям, степень вероятности которых столь высока, что она граничит с достоверностью, тем не менее принципиально всегда возможны исключения.

Понятие статистической закономерности часто кажется противоречивым. Можно, говорят, представить себе, что в природе процессы закономерно определены или же что они совершенно неупорядочены, но нельзя представить себе, что такое статистическая закономерность. В ответ на это следует напомнить, что в повседневной жизни мы сталкиваемся со статистическими закономерностями на каждом шагу и кладем их в основание нашей практической деятельности. Когда инженер, например, строит электростанцию, он учитывает среднегодовое количество осадков, не имея ни малейшего представления о том, когда именно пойдет дождь и сколько выпадет осадков.

Статистические закономерности, как правило, означают, что знание соответствующей физической системы неполно. Самый известный пример — игральная кость. Поскольку ни одна из ее граней не отличается от других и мы никоим образом не можем предсказать, на какую грань она упадет, можно принять, что в случае очень большого числа бросаний выпадение, например, пятерки как раз составит шестую их часть.

В эпоху Нового времени с самого начала делались попытки объяснить — не только качественно, но и количественно — поведение веществ как статистический результат поведения их атомов. Уже Роберт Бойль показал, что можно понять отношение между давлением и объемом газа, если считать давление результатом множества ударов отдельных атомов о стенку сосуда. Подобным же образом допущение, что в горячем теле атомы движутся интенсивнее, чем в холодном, позволило объяснить термодинамические явления. Этим представлениям удалось придать количественную математическую форму, прояснив тем самым смысл законов учения о теплоте.

Такое применение статистических закономерностей обрело окончательную форму во второй половине предыдущего столетия в так называемой статистической механике. В этой теории, основоположения которой представляют собой, конечно же, простые следствия ньютоновской механики, исследовались те выводы, которые можно сделать из неполного знания сложной механической системы. В принципе, следовательно, никто не отказывался от чистого детерминизма. Считалось, что каждое единичное событие полностью определено законами ньютоновской механики. Но кроме того, принимали во внимание, что механические свойства системы известны не полностью. Выразить такого рода неполное знание в надлежащих математических формулах удалось Дж. Гиббсу и Л. Больцману. Гиббс, в частности, показал, что понятие температуры тесно связано как раз с неполнотой знания.

Если мы знаем температуру некоторой системы, это значит, что наша система является одной из множества равноправных систем. Такое множество систем можно описать математически точно, чего нельзя сделать с выбранной нами единичной системой. Тем самым Гиббс — не вполне осознанно, — по существу, уже сделал шаг, который позже повлек за собой крайне важные следствия. Гиббс впервые ввел такое физическое понятие, которое может быть отнесено к некоему предмету в природе лишь в том случае, если наше знание этого предмета неполно. Если бы, например, были известны движение и положение всех молекул газа, не было бы уже смысла говорить о температуре газа. Понятие температуры может использоваться только при условии, если система известна нам не полностью и из этого неполного знания мы хотим сделать статистические выводы.