Heinz R. Pagels
Heinz R. Pagels (1939–1988) oli yhdysvaltalainen filosofi ja fyysikko. Pagels toimi New Yorkin tiedeakatemian johtajana, Rockefeller-yliopiston apulaisprofessorina ja International League for Human Rights -järjestön puheenjohtajana. Pagels tunnettiin parhaiten kansantajuisten tiedekirjojen "The Cosmic Code", "Perfect Symmetry" sekä "The Dreams of Reason" kirjoittajana.
Hän oli naimisissa teologian professorin ja kirjailijan Elaine Pagelsin kanssa vuodesta 1969. Heillä oli poika Mark, joka kuoli vuonna 1987 neljä vuotta kestäneen sairauden jälkeen.
Michael Crichtonin mukaan Pagelsin kaaosteoriaa käsittelevät teokset innoittivat luomaan "Jurassic Park" -kirjan henkilöhahmon Ian Malcolmin.
Pagels kuoli 49-vuotiaana vuorikiipeilyonnettomuudessa Yhdysvalloissa.
Pagels sanoi teoksessaan "Dreams of Reason: The Rise of the Sciences of Complexity" (1988, s. 318):"Jos nykyaikaisen tieteen kolme ensimmäistä vuosisataa ovat laajentaneet ihmisen aistimia, opettaneet aineen ja elämän rakennetta, niin kolme seuraavaa vuosisataa näkevät kompleksisuuden tieteen nousun."
Heinz R. Pagels kehitteli tässä kirjassaan teoriaa tieteen seuraavan 300 vuoden peruskäsityksiä, kompleksisuuden eli monimutkaisuuden hallinnan ja sen keskeisen välineen, tietokoneen. Pagelsin mukaan tietokone korvaa edellisen paradigman keskeiset tutkimusvälineet, kaukoputken ja mikroskoopin tai tulee niiden rinnalle.
Pagels liittää tämän Joseph Needhamin ja Herbert Spencerin "Integrative levels"- teoriaan, jonka mukaan evoluutiossa syntyy jatkuvasti uusia tasoja, jotka perustuvat aiempiin. Uusien tasojen järjestelmiä on aina vähemmän kuin aikaisempia ja toisaalta nämä harvemmat järjestelmät sisältävät enemmän ominaisuuksia ja ovat siis kompleksisempia. Alkuräjähdyksestä nykypäivään saadaan seuraava ketju: kvarkit, alkeishiukkaset, atomit, molekyylit, solut, monisoluiset, monisoluisten yhteisöt, monisoluisten yhteisöjen yhteisöt, ..., maailmanlaajuinen yhteisö, maapalloistuminen.
Keskeistä on Pagelsin mukaan myös, että aiemman tieteen tavoite ymmärtää ongelmia niiden osien kautta on johtanut umpikujaan. Pagelsin mukaan luonto on osoittanut, että osia voi yhdistellä lukemattomilla tavoilla, josta luonto käyttää kuitenkin vain muutamaa yhdistelmää. Osista ei näy, mitä yhdistelmiä luonto käyttää. On lähdettävä liikkeelle kokonaisuuksista, mikä johtaa kompleksisuuteen.
Kun kokonaisuus nostetaan tärkeäksi, tullaan myös verkkoon. Vain sillä on tarvittava kokonaisvaltainen tieto ongelman osista ja mahdollisuus kokonaisuuden hahmottamiseen. Tärkeäksi tulee siis esimerkiksi eri tieteenhaarjojen välinen yhteistoiminta tieteellisessä tutkimuksessa, viranomaisten yhteistoiminta hallinnossa ja puolustushaarojen ja aselajien yhteistoiminta asevoimissa.
Pagels on vakuuttunut, että "ne kansakunnat ja kansat, jotka hallitsevat kompleksisuuden uuden tieteen, tulevat olemaan seuraavan vuosisadan taloudellisia, kulttuurisia ja poliittisia supervaltoja". Ilmeistä on että, ne ovat myös sotilaallisia suurvaltoja.
Ihminen voi Pagelsin mukaan pitää 7 (+-2) erillistä aihetta huomionsa keskipisteessä. Näin pienen kapasiteetin mieli ei pysty koskaan käsittämään sadoista muuttujista koostuvien kompleksisten järjestelmien käyttäytymistä.
Suuret lineaarisen optimoinnin yhtälöryhmät saattavat sisältää miljoonia muuttujia ja ovat täysin ihmisen laskenta- ja käsityskyvyn ulkopuolella ilman tietokoneita ja niiden avustamaa tulosten havainnollistamista, visualisointia.
Pagelsin mukaan teoreettinen ja kokeellinen tiede saa tietokoneen mukana rinnalleen kolmannen tieteen lajin, laskennallisen tieteen. Tietokone mahdollistaa myös uudenlaiset kokeet, tietokonemallinnukset.
Pagels jatkaa, että kompleksisuuden maailmassa rinnakkainen (verkko) painottuu peräkkäisen (hierarkkisen) järjestelmän sijasta. Peräkkäinen järjestelmä voidaan yleistää hierarkkiseksi järjestelmäksi. Hierarkkiset järjestelmät ovat sellaisia, että niissä on aina yläpuoli ja alapuoli kaikilla tasoilla. Jos yläpuoli poistetaan, kaikki alla oleva on irti muusta järjestelmästä.
Pagels arvioi, että kompleksisempia järjestelmiä syntyy luontoon muun muassa siksi, että uudella suuremmalla tasolla ei ole ekologisia kilpailijoita ja koska niiden muodostuminen on mahdollista.
Pagelsin mielestä kolme malleja tunnistavaa järjestelmää, aivot, immuunijärjestelmä ja evoluutio, voivat olla itse asiassa samoja, jos ne nähdään käsitteellisinä periaatteina. Vain aikamittakaava jolla ne toimivat on erilainen. Evoluutio toimii satojen tuhansien vuosien aika-asteikolla, immuunijärjestelmä päivien ja aivot millisekuntien. Myös tiede on Pagelsin mukaan malleja tunnistava, valikoiva, siis evolutionaarinen järjestelmä.
Pagelsin mukaan ydinfysiikka, atomifysiikka, kemia, molekyylibiologia, biokemia, ja genetiikka ovat itsenäisiä oppeja seurauksena niiden syihin liittyvästä irtikytkeytymisestä toisistaan. Tässä Pagels viittaa vahvasti emergenssiin, jonka on ajateltu luovan jokaiselle aineen järjestyksen tasolle omat ominaisuudet ja niille omat lait.
Pagelsin mukaan "hypoteettis-deduktiivinen järjestelmä" muodostuu pohjimmiltaan valistuneesta arvauksesta, tieteellisestä hypoteesista, jota seuraa kyseisen hypoteesin ankara testaus ja arvostelu. Tämä ei ole tieteentekijöitten käyttämä ainoa menetelmä, mutta se selvittää Pagelsin mukaan pääajatuksen – tieteellinen menetelmä on sopiva sekoitus innoitusta ja jäykkyyttä. Sopivan sekoituksen keksiminen on merkittävän tieteentekijän merkki. (Katso tähän liittyen myös intuitio.)
Pagelsin mukaan teoriat ovat kaikki pakostakin tilapäisiä, jopa "vääriä" jossain ehdottomassa mielessä. Niitä ei voida todistaa oikeiksi, vain todistaa vääriksi.
Pagelsin mukaan tietokone, kompleksisuuden tieteen työväline, mahdollistaa kaikkeuden havainnoinnin täysin uudella tavalla. Johtuen sen kyvystä käsitellä valtavia määriä informaatiota luotettavalla ja mekaanisella tavalla, tietokone tieteellisenä tutkimusvälineenä on jo paljastanut uuden kaikkeuden. Tämä kaikkeus oli aiemmin saavuttamaton, ei sen takia että se oli liian pieni tai liian kaukana, vaan koska se oli niin kompleksinen, että yksin ihmismieli ei pystynyt sitä paljastamaan.