दशकों से वैज्ञानिकों को धोखा देने वाले साक्ष्य

विज्ञान में, आश्चर्यजनक रूप से कुछ सिद्ध तथ्य पाए जा सकते हैं। इसके बजाय, वैज्ञानिक अक्सर अनुमान लगाते हैं कि उनके सिद्धांतों के पक्ष में कितने सबूत मौजूद हैं। जितने अधिक सबूत, सिद्धांत उतना ही मजबूत और अधिक लोग इससे सहमत हैं।

वैज्ञानिक आमतौर पर सबूत इकट्ठा करने और उनके सिद्धांतों का पूरी तरह से परीक्षण करने में बहुत सतर्क होते हैं। लेकिन विज्ञान के इतिहास में कई महत्वपूर्ण, यद्यपि दुर्लभ हैं, उदाहरण हैं कि कैसे सबूत इतने छल करने वाले थे कि इसने पूरे वैज्ञानिक समुदाय को विश्वास दिलाया कि बाद में पूरी तरह से झूठ के रूप में मान्यता दी गई थी।

आमतौर पर, साक्ष्य के संग्रह में वैज्ञानिक कुछ का अनुमान लगाते हैं, और देखते हैं कि वे कैसे सही निकले। समस्याएँ तब होती हैं जब भविष्यवाणियां सही हो जाती हैं, और उन्हें बनाने के लिए इस्तेमाल किया गया सिद्धांत गलत हो जाता है। भविष्यवाणियाँ जो विशेष रूप से जोखिम भरी लगती हैं और सही साबित होती हैं, बहुत ठोस साक्ष्य की तरह प्रतीत होती हैं, क्योंकि कार्ल पॉपर और विज्ञान के अन्य दार्शनिकों ने अक्सर जोर दिया है। लेकिन इतिहास बताता है कि बहुत ठोस सबूत भी हमें धोखा दे सकते हैं।


जोहान फ्रेडरिक मेकेल

1811 में, जोहान फ्रेडरिक मेकेल ने सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की कि मानव भ्रूण में गिल स्लॉट होना चाहिए। यह जोखिमपूर्ण भविष्यवाणी उनके सिद्धांत के पक्ष में ठोस सबूत प्रदान करने वाली थी कि "सबसे आदर्श" जीवों के रूप में लोग, "कम आदर्श" प्रजातियों (मछली, उभयचर, सरीसृप, और इसी तरह) के अनुरूप चरणों में विकसित होते हैं।

दरअसल, शुरुआती मानव भ्रूण गलफड़ों से मिलते जुलते गले में होते हैं । और यह लगभग निश्चित रूप से इस तथ्य से आता है कि लोगों और मछलियों में एक सामान्य डीएनए और एक सामान्य पूर्वज होता है, और इसलिए नहीं कि हम जैविक उत्कृष्टता की दिशा में हमारे विकास के हिस्से के रूप में माताओं के गर्भ में "मछली के चरण" से गुजरते हैं।

लेकिन 1827 में गर्भाशय ग्रीवा के ऊतकों की खोज के बाद प्राप्त साक्ष्य निश्चित रूप से मेकेल के सिद्धांत की दृढ़ता से जुड़ गए। केवल जब चार्ल्स डार्विन के विकास के सिद्धांत ने 19 वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में खुद को घोषित किया, तो यह पूरी तरह से स्पष्ट हो गया कि मेकेल के जैविक पूर्णता के रैखिक अनुक्रम का विचार पूरी तरह से अनुपयुक्त था।


जेम्स गेटन

एक अन्य उदाहरण अठारहवीं शताब्दी के भूविज्ञानी, जेम्स गेट्टन [जेम्स हटन; अधिक सटीक प्रतिलेखन - हैटन; खनिज Hattonite / लगभग। अनुवाद।] कि पृथ्वी एक कार्बनिक शरीर जैसा दिखता है, लोगों के लिए रहने योग्य वातावरण प्रदान करने के लिए लगातार खुद को पुन: पेश करता है। इस सिद्धांत के आधार पर, गेटन ने सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की कि ग्रेनाइट नसों को पत्थर की अन्य परतों से गुजरना चाहिए और इसके साथ मिश्रण करना चाहिए। उन्होंने सफलतापूर्वक असंतुष्ट तबके की भी भविष्यवाणी की जिसमें पत्थर की नई परतें विभिन्न कोणों पर पुरानी परतों से सीधे नीचे की ओर आराम करती हैं।

आधुनिक सोच की तुलना में गेटटन का सिद्धांत कई कारणों से गलत था। जाहिर है, पृथ्वी इंसानों के लिए नहीं बनी है। और, ज़ाहिर है, गेटटन को प्लेट टेक्टोनिक्स के बारे में कोई पता नहीं था।

लेकिन, सैद्धांतिक त्रुटियों के बावजूद, भविष्यवाणियां सफल रहीं, और बहुत प्रभावशाली बन गईं। उनका सिद्धांत सच्चाई के लिए एक गंभीर उम्मीदवार बना रहा, 100 साल बाद भी। यह केवल 19 वीं शताब्दी के अंत में था, जिसे अंततः पृथ्वी सिद्धांत द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था, जिसने इसका खंडन किया, जिसने (गलती से भी) पृथ्वी के क्रमिक संपीड़न द्वारा ठंड से तराई और पर्वत श्रृंखलाओं के गठन को समझाया।

गणितीय साक्ष्य

मेकेल और गेटटन की भविष्यवाणियां गलत तर्कों पर आधारित थीं। लेकिन समीकरणों के आधार पर भ्रामक सबूत के काफी प्रभावशाली उदाहरण हैं। उदाहरण के लिए, जब 1913 में नील्स बोह्र ने भविष्यवाणी की कि आयनिक हीलियम द्वारा अवशोषित और उत्सर्जित प्रकाश के कुछ रंगों के लिए सही आवृत्तियों, आइंस्टीन के बारे में कहा जाता है: "तो बोह्र का सिद्धांत सही होना चाहिए।"


नील्स बोह्र

बोह्र की भविष्यवाणियां आइंस्टीन (और कई अन्य) को तुरंत समझाने में सक्षम थीं, क्योंकि वे कुछ दशमलव स्थानों तक सही थे। लेकिन उन्हें एक परमाणु के एक मॉडल से लिया गया था जिसमें इलेक्ट्रॉनों को परमाणु नाभिक के चारों ओर गोलाकार कक्षाओं में स्थानांतरित किया गया था, जिसे अब हम जानते हैं, पूरी तरह से गलत है। बोह्र भाग्यशाली था: अपने मॉडल की मौलिक गिरावट के बावजूद, इसमें सत्य के कई अनाज शामिल थे , आयनित हीलियम के बारे में उनकी भविष्यवाणियों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त था।

लेकिन शायद सबसे प्रमुख उदाहरण अर्नोल्ड सोमरफेल्ड द्वारा बोहर मॉडल के विकास से संबंधित है। समरफेल्ड ने मॉडल को अपडेट किया, इलेक्ट्रॉनों की कक्षाओं को एक अण्डाकार आकार दिया, और आइंस्टीन के सापेक्षता के सिद्धांत के अनुसार इसे ट्वीक किया। यह सब एक साधारण बोह्र मॉडल की तुलना में अधिक यथार्थवादी दिखता था।

आज हम जानते हैं कि इलेक्ट्रॉनों वास्तव में नाभिक के चारों ओर कक्षाओं में नहीं चलते हैं। लेकिन 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में काम करने वाले वैज्ञानिकों ने इलेक्ट्रॉनों को छोटी गेंदों पर विचार किया, और सुझाव दिया कि उनके आंदोलन की तुलना वास्तविक गेंदों के आंदोलन से की जा सकती है।

यह एक गलती थी: आधुनिक क्वांटम यांत्रिकी हमें बताती है कि इलेक्ट्रॉन बहुत रहस्यमयी हैं, और उनका व्यवहार मानवीय अवधारणाओं के अनुरूप नहीं है। परमाणुओं में इलेक्ट्रॉन एक विशेष समय पर सटीक स्थिति पर कब्जा नहीं करते हैं। इन सभी तर्कों का वर्णन एक सुप्रसिद्ध तीक्ष्णता द्वारा किया गया है: "यदि आपको लगता है कि आप क्वांटम यांत्रिकी को समझ गए हैं, तो आपने इसका पता नहीं लगाया है।"


अर्नोल्ड सोमरफेल्ड

इसलिए भ्रांति सोममेरफील्ड के सिद्धांत के केंद्र में थी। और फिर भी, 1916 में, सोमरफेल्ड ने अपने मॉडल को एक समीकरण के आधार के रूप में इस्तेमाल किया जो हाइड्रोजन द्वारा अवशोषित और उत्सर्जित प्रकाश के रंगों की सूक्ष्म तस्वीर का सही वर्णन करता है। यह समीकरण बिल्कुल वैसा ही निकला जैसा कि 1928 में पॉल डिराक ने सापेक्षतावादी क्वांटिक यांत्रिकी के आधुनिक सिद्धांत का उपयोग करते हुए किया था।

भौतिक हलकों में यह परिणाम लंबे समय से एक चौंकाने वाला संयोग माना जाता है, और यह समझने की कई कोशिशें की गई हैं कि यह कैसे निकला। कहने की जरूरत नहीं है कि सोमरफेल्ड के सिद्धांत की अविश्वसनीय भविष्यवाणी की सफलता ने कई वैज्ञानिकों को आश्वस्त किया, जिन्होंने उस समय अपने सिद्धांत की सच्चाई में काम किया था।

इस तथ्य के बावजूद कि बाद में सबूतों ने इन सिद्धांतों का खंडन किया, मुझे नहीं लगता कि हम यह कह सकते हैं कि उनके विकास में शामिल वैज्ञानिकों से गलती हुई थी। उन्होंने सबूतों का पालन किया - कि एक अच्छे वैज्ञानिक को कैसे व्यवहार करना चाहिए। उन्हें यह जानने के लिए नहीं दिया गया कि सबूत उन्हें भटका रहे हैं।

इन कुछ उदाहरणों से निश्चित रूप से हमें यह विश्वास नहीं होना चाहिए कि विज्ञान पर भरोसा नहीं किया जा सकता है। साक्ष्य शायद ही कभी पूरी तरह से गलत है, और आमतौर पर पूरी तरह से गलत सिद्धांत सफल और सटीक भविष्यवाणियां नहीं देते हैं (आमतौर पर वे पूरी तरह से गलत भविष्यवाणियां देते हैं)। विज्ञान निरंतर सुधार की एक प्रक्रिया है, जो लंबे समय में अनावश्यक खामियों को दूर करने में सक्षम है। और हम सभी जानते हैं कि सबसे भरोसेमंद चीजें भी कभी-कभी हमें विफल कर सकती हैं।