В 2023 году банк «Центр-инвест» поддержал машинные эксперименты по модели непрерывного научно-технического прогресса (НТП). На примере сказки «Репка» расчеты показали, что, если бы Дед использовал лучшие технические разработки, Бабка — прикладные, Внучка — фундаментальные исследования, Жучка — ИИ, а Мышка — креативное самосознание, то Репка выросла бы больше в миллионы раз.

Обществу и бизнесу для устойчивого развития нужна вся цепочка этих взаимосвязей науки, производства и качества жизни.

Как метко подметил советский физик Лев Арцимович, наука была и останется способом удовлетворения своего любопытства за государственный счет. Стремление превратить науку в «непосредственно производительную силу» с лозунгом «Больше денег на науку!» имеет свое ограничение: никогда, ни при каких условиях на науку не будет направлено более половины ресурсов. Оптимальная доля ресурсов, которые могут быть направлены на науку, зависит, во-первых, от объема имеющихся ресурсов, а во-вторых, от темпов роста эффективности производства за счет внедрения научных результатов:

• если наука повышает эффективность производства в несколько раз, то такая наука достойна Нобелевской премии;
• если рост эффективности составляет единицы проценты, то за обычные результаты в науке выписывают обычную премию, 
• Шнобелевскую премию присуждают, если эффективность вырастает только на промилле.

Влияние каждого из факторов иллюстрируют данные о финансировании науки. Согласно исследованию «Российская наука в цифрах: 2023», в 2021 году затраты на науку в процентах к ВВП составили: в США — 3.5%, в Китае — 2.4%, в России — 0,99%.

Если наука становится производительной силой, то есть основания ставить вопрос об эффективном распределении ресурсов внутри технологических стадий самой науки. Пропорции распределения ресурсов на технические разработки, прикладные и фундаментальные исследования составляют (в процентах): в США — 65/20/15; в Китае — 83/11/6; в России — 62/20/19. Эти пропорции также зависят от ресурсного потенциала и эффективности разработок, прикладной и фундаментальной науки, взаимодействие между которыми должно работать не по принципу «лебедь, рак и щука», а по принципу «репки», когда каждое следующее звено цепочки научно-технического прогресса опирается на результаты предыдущего.

Модель непрерывного НТП можно дополнить (и учесть в распределении ресурсов) звеньями информационных технологий, искусственного интеллекта, креативной индустрии. За счет участия каждого звена в повышении эффективности можно добиться экспоненциального роста производства. Тестирование модели непрерывного НТП показало, что при увеличении числа звеньев происходит переполнение ячеек памяти ЭВМ. 

Почему же сказка про репку редко реализуется на практике? Для современного уровня развития производства и науки нужны таланты, способные увидеть неочевидное, сделать невероятное и добиться невозможного вместе с другими талантами. Последний фактор, как правило, играет решающую роль и работает в тех случаях, когда удовлетворение научного любопытства достигает уровня создания нового бизнеса на основе новых фундаментальных, прикладных знаний и технических разработок.

На уровне компаний и организаций культура непрерывного НТП требует генерировать новое еще до завершения предыдущих инноваций и доводить до реализации предложенные инновации.

Желаем всем читателям «Банковского обозрения» успехов в экономике трансформаций.