Kosmokseen kirjoitettua

Jyrkkä käänne

27.2.2026 klo 15.49, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua , Kosmologia

Puhun 14. huhtikuuta maailmankaikkeuden laajenemisnopeuteen liittyvästä kiistasta, tässä maistiaisia.

Yleinen suhteellisuusteoria kertoo, että avaruus muuttuu ajassa: se voi laajentua, kutistua, venyä eri suuntiin ja pyöriä. Isossa mittakaavassa ainoastaan laajeneminen on merkittävää. Avaruuden laajenemisnopeus muuttuu ajan myötä: sen nykyinen arvo on ensimmäinen koko maailmankaikkeuden (tai ison osan siitä) ominaisuus, joka kosmologiassa on mitattu. Laajenemisnopeuden nykyistä arvoa kutsutaan Hubblen vakioksi, Edwin Hubblen mukaan, joka oli toinen henkilö, joka otti sen käyttöön ja mittasi sen arvon. (Enemmän tästä historiasta tässä merkinnässä ja sen kommenteissa.)

Hubblen vakio on noin 70 km/s/Mpc. Jos kahden galaksin etäisyys on yksi Mpc (noin kolme miljoonaa valovuotta), niiden väliin syntyy tilaa niin paljon, että niiden etäisyys kasvaa noin 70 kilometriä joka sekunti. Jos etäisyys on kaksi Mpc:tä, niin etäisyys kasvaa noin 140 km/s, ja niin edelleen.

Nyt kiistan aiheena on se, mitä ”noin” merkitsee, eli mikä on laajenemisnopeuden tarkka arvo. Maailmankaikkeuden laajeneminen vaikuttaa moniin eri havaintoihin: galaksien ja niissä olevien tähtien näennäiseen kokoon, muotoon ja kirkkauteen, galaksien ja muiden rakenteiden kehitykseen, aineen tiheyteen ja lämpötilaan, valon taipumiseen, kosmisen mikroaaltotaustan lämpötilaan ja epätasaisuuksiin, ja niin edelleen.

Eri havainnot riippuvat eri tavoin laajenemisnopeudesta, joten meillä on monta riippumatonta keinoa luodata sitä, ja avaruuden laajeneminen on siksi järkevän epäilyn ulkopuolella. Se, että eri mittaustavoilla saadaan yhtäpitäviä tuloksia laajenemisnopeuden arvosta on vahva osoitus siitä, että ymmärryksemme on oikein.

Kosmologian kenties suurin ongelma tällä hetkellä on se, että laajenemisnopeuden mittaukset eivät ole enää yhtäpitäviä. Kun sitä mitataan käyttäen lähellä olevia kohteita kuten supernovia, saadaan nykyiseksi arvoksi 73 km/s/Mpc. Tämä ei riipu siitä, miten maailmankaikkeus on menneisyydessä laajentunut. Heikkoutena on se, että käsityksemme supernovista ja niiden etäisyydestä voi olla pielessä.

Kun nykyinen laajenemisnopeus mitataan havainnoimalla kauempana olevia eli varhaisempien aikojen kohteita taivaalla, tulos riippuu siitä, miten maailmankaikkeus on laajentunut sittemmin. Mutta toisaalta varhainen maailmankaikkeus oli paljon yksinkertaisempi kuin nykyään, koska ei ollut mitään galakseja eikä muita monimutkaisia kappaleita. Ankkuroimalla laajenemisnopeus varhaisiin aikoihin ja laskemalla miten se kehittyisi nykypäivään saadaan tulokseksi 67 km/s/Mpc.

Virherajat ovat niin pieniä, että todennäköisyys sille, että näiden kahden tuloksen välinen ero on sattumaa on mitättömän pieni, yksi miljardisosan tuhannesosa. Tämä on vahva osoitus siitä, että ymmärryksemme on jossain suhteessa väärin. Kirjoitin aiheesta vuonna 2019, jolloin näiden kahden mittaustavan ero oli noussut kosmologian keskeiseksi avoimeksi ongelmaksi. Näiden vuosien aikana on tullut paljon uusia tarkkoja mittauksia, ja mutta ratkaisu tuntuu olevan yhä kauempana.

Mahdollisuuksia on ainakin kolme: meillä on väärä käsitys joko laajenemisnopeudesta varhaisina aikoina, laajenemisnopeuden kehityksestä, tai laajenemisnopeudesta nyt.

Kirjoitin vajaa vuosi sitten uusista kosmisen mikroaaltotaustan havainnoista, joiden valossa näyttää epätodennäköiseltä, että ongelma ratkeaisi peukaloimalla varhaisen maailmankaikkeuden tapahtumia.

On esitetty paljon ideoita siitä, miten ongelman voisi korjata muuttamalla sitä, miten maailmankaikkeus laajenee varhaisten aikojen ja nykypäivän välillä. Meillä on viitteitäkin siitä, että laajenemisnopeudelle tapahtuu jotain outoa – valitettavasti ne menevät väärään suuntaan ja vain pahentavat ongelmaa. Tässäkin ratkaisutavassa on kuitenkin isoja ongelmia.

Kolme viikkoa sitten julkistettu Prakhar Bansalin ja Dragan Hutererin artikkeli valaisee tilannetta. He käyttävät uusimpia havaintoja ja selvittävät mitä pitäisi tehdä, jotta ne kaikki sopisivat yhteen. Ongelmana on se, että meillä on havaintoja etäisyyksistä ja siten laajenemisnopeudesta monilla eri etäisyyksillä, ja ne sopivat hyvin nykyiseen käsitykseemme maailmankaikkeuden laajenemisesta, joten säätämisen varaa ei ole paljon – aivan lähellä olevien kohteiden etäisyyksiä lukuun ottamatta.

Ongelmallisimpia ovat tyypin Ia supernovat, jotka ovat tietynlaisia räjähtäviä tähtiä. Niiden kirkkaudesta voidaan päätellä niiden etäisyys (mitä himmeämpiä, sitä kauempana), ja niiden valon punasiirtymästä näkee miten nopeasti ne etääntyvät meistä. Yhdistämällä nämä kaksi mittausta saadaan avaruuden laajenemisnopeus. Jos paikalliset tyypin Ia supernovat vain olisivat kaukaisia himmeämpiä siksi että niiden räjähdyksessä syntyy vähemmän kirkasta ainetta (eivätkä siksi että avaruus laajenee niin nopeasti), niin tämä ratkaisisi kaiken. Muita vakuuttavia selityksiä kuin tällainen jyrkkä käänne supernovien kirkkaudessa ei oikeastaan ole.

Mutta mitä paremmin opimme ymmärtämään supernovia, sitä epätodennäköisemmältä vaikuttaa, että niiden kirkkaudessa olisi niin iso virhe, että se selittäisi havainnot. Alan veteraani Alex Filippenko puhui tällä viikolla Helsingin yliopiston fysiikan osaston astrofysiikan seminaarien sarjassa aiheesta. Hän korosti, että tutkimus on vain pienentänyt virherajoja jokseenkin samojen arvojen ympärillä, eli tulos on entistä varmempi.

Filippenko teki 1990-luvulla Adam Riessin kanssxa tutkimusta maailmankaikkeuden laajenemisen kiihtymisestä, mistä Riess vuonna 2011 sai Nobelin palkinnon. Sitä ennen Filippenko oli mukana kilpailevassa ryhmässä, jota johti Saul Perlmutter (joka sai hänkin osansa Nobelin palkinnosta). Myös kiihtyvän laajenemisen löytämisessä supernovien etäisyyden mittaaminen niiden kirkkauden avulla oli keskeistä. Ja myös tuossa tapauksessa moni (mukaan lukien minä) arveli, että ongelmana olisi vain supernovien puutteellinen ymmärtäminen, mikä ei pitänyt paikkaansa.

Jos pakko olisi (onneksi ei ole), niin laittaisin silti nyt rahani sille, että nykyisessä kriisissä on kyse ongelmista supernovien kanssa. Mutta arvioni pohjannee tieteellisten faktojen lisäksi myös siihen, että en juuri tunne supernovien tutkimusta, joten minun on helpompi epäillä sitä kuin kosmologian niitä osia, jotka tunnen paremmin.

Kiista Hubblen vakiosta havainnollistaa sitä, miksi fysiikassa on tärkeää mitata asioita yhä tarkemmin. Ei kosmologeja kiinnosta se, onko maailmankaikkeuden laajenemisnopeus 67 km/s/Mpc vai 73 km/s/Mpc, vaan se, mitä nämä arvot kertovat maailmankaikkeuden laajenemisesta, ainesisällöstä ja luonnonlaeista. Mitä täsmällisempiä mittauksia tehdään, sitä hienosyisemmin saadaan testattua teorioita, ja joskus pienikin ero johtaa isoon läpimurtoon.

---

Paluu kääpiöiden tasangolle

16.2.2026 klo 21.53, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua , Kosmologia

Suurin osa maailmankaikkeuden aineesta on pimeää ainetta – mutta mitä pimeä aine tarkalleen on? Tämä on yksi kosmologian suuria kysymyksiä. Yksinkertaisimmissa malleissa pimeä aine vetää gravitaation takia kaikkea puoleensa samalla tavalla kuin näkyvä aine, ja sen muut vuorovaikutukset ovat liian heikkoja havaittaviksi.

Lokakuussa 2024 blogin kommenteissa kysyttiin tutkimuksesta, jonka mukaan havainnot Linnunrataa kiertävistä kääpiögalakseista ovat ristiriidassa näiden yksinkertaisten mallien kanssa. Aihe osoittautui sen verta kiinnostavaksi, että kutsuimme tutkimusta tehneen Jorge Sanchez Almeidan Helsinkiin puhumaan.

Kirjoitin hänen puheestaan blogissa maaliskuussa 2025. Totesin että ”suurin osa poikkeavista havainnoista ei osoittaudu läpimurroiksi vaan virheiksi havainnoissa tai tulkinnassa, mutta suurin osa läpimurroista alkaa pieninä poikkeamina”, ja että ”tässä tapauksessa saanemme lähitulevaisuudessa tietää, kummasta on kyse”. Nyt asia on selvinnyt.

Ystäväni ja kollegani Till Sawala on galaksien simuloimisen asiantuntija, ja hän rupesi tutkimaan asiaa yhteistyökumppaneidensa kanssa. Viime perjantaina Tillin jatko-opiskelija Jenni Häkkinen raportoi heidän yhdessä Alex Rawlingsin ja Matthew Walkerin kanssa tekemänsä työn tuloksista Helsingin yliopiston fysiikan osaston astrofysiikan seminaarien sarjassa.

Kaikissa galakseissa on sekä tavallista ainetta (joka koostuu ytimistä ja elektroneista) että pimeää ainetta (jonka koostumusta ei tiedetä). Koska pimeää ainetta ei nähdä, meidän pitää päätellä sen jakauma näkemämme tavallisen aineen pohjalta. Toisaalta pimeän aineen liikkeiden mallintaminen on helpompaa kuin tavallisen aineen.

Pimeä aine (yksinkertaisimmillaan) tuntee vain gravitaation, tavallisella aineella on monimutkaisia vuorovaikutuksia. Esimerkiksi tavallisen aineen kaasu muodostaa tähtiä, jotka räjähtävät supernovina, jotka puhaltavat kaasua pois galakseista. Tämän takia pienissä galakseissa on vähemmän tavallista ainetta suhteessa pimeään aineeseen kuin isoissa: pienen galaksien gravitaatio on heikompi, joten supernovien on helpompi työntää ainetta ulos.

Pienet galaksit ovat otollisia tutkimuskohteita pimeän aineen luonteen selvittämiseen, koska tavallisella aineella on vain vähäinen vaikutus niiden kehitykseen. Toisaalta niitä on vaikea havaita juuri siksi, että niissä on vähän näkyvää ainetta.

Almeida ja kumpp. väittivät, että kuuden Linnunrataa kiertävän erittäin himmeän kääpiögalaksin keskustassa pimeän aineen tiheys ei riipu etäisyydestä keskustasta, eli siinä on tasanko. Simulaatiot kuitenkin osoittavat, että jos tavallisen aineen voi jättää huomiotta, niin pimeän aineen tiheys kasvaa kohti keskustaa, eli tiheydessä on terävä huippu.

Tämä ongelma kohdattiin jo 1990-luvulla: simulaatiot ennustavat huipun, mutta monissa havainnoissa näkyy tasanko. Simulaatioiden parantuessa on ymmärretty, että tavallisen aineen vaikutus tasoittaa pimeän aineen huipun tasangoksi. Mutta hyvin himmeissä kääpiögalakseissa näkyvää ainetta on niin vähän, sadastuhannesosan verran, että sillä ei ole merkitystä. Niinpä jos Almeidan havainto pitäisi paikkansa, se osoittaisi, että yksinkertaisin pimeän aineen malli on väärin. Hän tarjosi selitykseksi sitä, että myös pimeä aine vuorovaikuttaa itsensä kanssa muutenkin kuin gravitaation avulla, ja voi siksi tasoittaa huipun ilman tavallista ainetta.

Häkkinen ja kumpp. ottivat askeleen tai kaksi taaksepäin. He esittivät kaksi kysymystä. Ensinnäkin: jos tähtien jakaumassa näkyy tasanko, voiko tästä päätellä, että myös pimeällä aineella on tasanko? Toisekseen: kuinka luotettavasti havainnoista voi päätellä onko tähtien jakaumassa tasanko?

He tekivät kymmenen simulaatiota, joissa seurataan kääpiögalaksin jokaisen 5 000 tähden liikkeitä pimeän aineen ja toistensa gravitaation alaisena. He olettivat, että tähdillä on aluksi tasanko ja pimeällä aineella huippu, ja katsoivat miten tilanne kehittyy. Sen sijaan, että tähdet olisivat seuranneet pimeää ainetta ja tiivistyneet kohti keskustaa, niiden jakauma keskustassa pysyi tasaisena. Toisin sanoen siitä, että tähtien tiheys keskustassa on tasainen ei voi päätellä, että tämä pätisi myös pimeälle aineelle.

Tämä riittäisi kumoamaan Almeidan ja kumpp. väitteen. Lisäksi Häkkinen yhteistyökumppaneineen käsitteli simulaatioidensa tuottamaa dataa tähdistä kuin kyse olisi havainnoista selvittääkseen, kuinka tarkkaan tähtien tiheyden voi päätellä. Tuloksena oli, että näin pienestä määrästä tähtiä ei voi luotettavasti erottaa tasankoa ja huippua, joten Almeidan ja kumpp. tuloksia voi epäillä myös tältä osin.

Tutkimus versoi blogin kommenteissa esitetystä kysymyksestä kääpiögalaksien havainnoista, jotka muka osoittivat, että yksinkertaisin pimeän aineen malli ei pidä paikkaansa. Vastaus muistuttaa siitä, että johtopäätöksiä tieteessä ei voi tehdä yksittäisen artikkelin pohjalta, vaan pitää tietää mistä varmuuden asteesta siinä on kyse.

Alan ulkopuolisten, jotka eivät tunne tutkimuksen maastoa eivätkä tiedä miten artikkeli sinne sijoittuu, on vaikea arvioida sen väitteitä. Ongelma näkyy myös muilla aloilla, esimerkiksi koronapandemian aikana julkisuuteen nostettiin yksittäisiä lääketieteen artikkeleita ilman, että niitä suhteutettiin muuhun tutkimukseen ja epävarmuuksiin.

Kosmologiassa on paljon esimerkkejä joskus (kuten tässä tapauksessa) kohtuullisesti ja joskus (kuten Jättikaaren tapauksessa) liioitellen esitetyistä löydöistä, jotka olisivat mullistavia jos ne olisivat totta. Yleensä tämä tarkoittaa, että ne eivät ole totta – mutta pimeän aineen luonteen selvittäminen jatkuu, emmekä tiedä koska vastaan tulee oikea läpimurto.

---

Kosmologian suurin kiista

9.2.2026 klo 17.40, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua , Kosmologia

Puhun 14. huhtikuuta kello 18 Kirkkonummen pääkirjasto Fyyrin Mörne-salissa (Kirkkotori 1) otsikolla Kuinka nopeasti maailmankaikkeus laajenee – kosmologian suurin kiista. Esitelmän esittely on seuraava:

Kosmologiassa tapahtui ensimmäinen vallankumous 1920-luvulla, kun havaittiin, että avaruus laajenee. Laajenemisnopeuden tarkasta arvosta on kiistelty viimeiset 99 vuotta. Viime aikojen täsmälliset mittaukset antavat ristiriitaisia tuloksia. Tämä on tällä hetkellä kosmologian suurin kiista, eikä kukaan ole löytänyt hyvää ratkaisua. Mistä on kyse? Miten maailmankaikkeuden laajenemista havaitaan? Mitä tekemistä tällä on kosmologian toisen vallankumouksen kanssa – sen että 1990-luvulla havaittiin, että laajeneminen kiihtyy? Mitä kiista merkitsee kosmologialle?

Tilaisuuden järjestää Kirkkonummen komeetta. Siihen on vapaa pääsy.

---

Pseudotieteestä tekotieteeseen

31.1.2026 klo 18.08, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua

Kirjoitin viime vuonna siitä, miten Yliopisto-lehti esitteli Tuomo Suntolan pseudotiedettä mahdollisesti vallankumouksellisena läpimurtona kosmologiassa. (Aihetta sivuten täällä Frankensteinista ja tieteestä sekä täällä Wittgensteinista ja tiedosta.)

Alan tutkijoista tämä oli outoa, koska heille on ilmiselvää, että Suntolan kosmologiset jutut eivät ole tiedettä vaan hölynpölyä. Oli myös hälyttävää, että lehden toimitus heitti ikkunasta tiedeyhteisön vakiintuneet käytännöt siitä, miten tutkimusta arvioidaan (kuten vertaisarvioinnin), tuhansien fyysikoiden yli vuosisadan ajan tekemän työn ja kokeellisesti tarkkaan varmennetut tulokset.

Miksi tiedelehden toimittajat toimivat näin? Toisaalta – miksi fyysikot ovat vakuuttuneita siitä, että jokin teoria on oikein, vaikka käsitykset fysiikasta ovat muuttuneet moneen otteeseen, ja parhaatkin tutkijat ovat olleet jostain väärässä?

Koska fysiikassa uusi paikkansapitävä teoria sisältää kaiken mikä sen edeltäjässä on oikein, sen on oltava matemaattisesti vähintään yhtä hienostunut, ainakin jos edellisen teorian ennusteita on monimuotoisesti varmennettu. Uusi teoria voi olla periaatteiltaan yksinkertaisempi, kuten yhtenäisteoriat usein ovat, mutta ei rakenteeltaan köyhempi. Tämän takia fyysikkojen on helppo nähdä, että kun joku ehdottaa vaikka suhteellisuusteorian tilalle teoriaa, joka on ennusteiltaan selvästi pielessä tai jonka rakenne on aivan liian alkeellinen, hän on väärässä.

Vanhat fysiikan teoriat eivät jää elämään uusien kanssa tasavertaisina, ne ovat enää korkeintaan approksimaatioita omalla pätevyysalueellaan. Esimerkiksi suhteellisuusteoria supistuu klassiseen mekaniikkaan, kun nopeudet ovat pieniä ja gravitaatio heikko.

Tähän liittyy se, että sana teoria tarkoittaa eri asiaa kuin ihmis- ja yhteiskuntatieteissä. Fysiikassa varmennettu teoria on luontoa kuvaava matemaattinen rakenne, joka on sisäisesti riittävän ristiriidaton (fysiikassa ja matematiikassa on tälle aivan eri standardit) ja joka on kokeellisesti merkittäviltä osin varmennettu.

Ihmis- ja yhteiskuntatieteissä sana teoria on lähempänä sanaa koulukunta, se tarkoittaa yhteistä lähtökohtaa, kysymyksenasettelua, lähestymistapaa ja menetelmiä. Taloustieteessä on marxilaista ja uusklassista tutkimusta, eikä yksi tee toista tarpeettomaksi, filosofiassa Sartren eksistentialismi ei syrjäyttänyt Sokrateen ajatuksia, ja niin edelleen. Tämä johtuu siitä, että ihmistieteiden ja yhteiskuntatieteiden tutkimuskohteet ovat erilaisia (ja monimutkaisempia) kuin luonnontieteissä, ja siksi myös kysymykset ja menetelmät ovat erilaisia.

Koska fysiikassa käytetään havaintoja sen selvittämiseen, mikä teoria on oikein ja mikä väärin, siinä ei ole koulukuntia samassa mielessä kuin ihmis- ja yhteiskuntatieteissä. Ei ole newtonisteja eikä eetteristejä – eikä einsteinilaisia.

Joidenkin on ilmeisesti vaikea ymmärtää tätä eroa, kenties siksi, että heillä ei ole luonnontieteellistä taustaa. Tällöin fyysikoiden varmuus nykyisen teorian paikkansapitävyydestä ja kyky nopeasti todeta jotkin vaihtoehdot vääriksi voi näyttäytyä ylimielisyytenä ja kyvyttömyytenä ymmärtää tieteenfilosofiaa, ja siis itsessään kritiikin arvoisena.

Esimerkiksi hiukkasfysiikan kiista supersymmetriasta ja tekniväristä voi näyttää koulukuntaerolta, mutta jos havainnot tukisivat vain yhtä, toisen kannattajat katoaisivat, kuten kävi eetterille. Koska kummallekaan ei ole löytynyt tukea, molempien hohto on hiipunut.

Joskus esitetään, että fyysikot eivät hyväksy valtavirran instituutioiden ulkopuolelta tulevia ideoita. Se että kirjoittaja esittää asian selkeästi, hallitsee sen perusteet ja sanoo siitä jotain kiinnostavaa on kuitenkin uusia ideoita arvioidessa tärkeämpää kuin instituutti tai oppiarvo (jälkimmäistähän ei artikkeleissa edes lue), vaikka niilläkin on merkitystä. Albert Einsteinin työ patenttitoimistossa on saanut myyttiset mittasuhteet, mutta samanlaista tapahtuu vieläkin.

Vuosina 2007 ja 2008 toimittajien ”surfer dudeksi” tituleeraama Garrett Lisi sai paljon huomiota niin julkisuudessa kuin tiedeyhteisössä ehdotettuaan uutta kaiken teoriaa, vaikka hän ei ollut missään tieteellisessä instituutissa eikä hänen artikkeliaan oltu julkaistu missään lehdessä. Lisi kutsuttiin alan instituutteihin puhumaan ja hänen ideoistaan keskusteltiin, koska ne oli selkeästi esitetty, ne eivät olleet ilmeisessä ristiriidassa varmennettujen asioiden kanssa, niiden rakenne oli rikas, ja niissä oli jotain uutta ja kiinnostavaa. (Kertoman mukaan eräs neuvostofyysikko kirjoitti tieteellisiä artikkeleita ollessaan töissä Tallinnan eläintarhassa, mikä merkittiin niihin hänen instituutikseen, mutta en ole löytänyt näitä julkaisuja.)

Kaikki fysiikka ei tietenkään noudata ihannetta: on hyvää ja huonoa tutkimusta, ja joskus ideoiden arvioiminen menee pieleen. Säieteoriassa ei ole saatu kosketusta havaintoihin, minkä takia sosiologisten seikkojen merkitys siinä on kasvanut, mikä on herättänyt kysymyksiä alan terveydestä.

Kaikilla fysiikan aloilla on kehnoja artikkeleita, virheellisiä teorioita ja mitättömiä ideoita. Kulttuuri on kriittinen: fyysikot usein olettavat, että uudet ideat ovat väärin kunnes toisin todistetaan. Toisaalta artikkeleita ilmestyy niin paljon, että yleensä huono työ jätetään omaan arvoonsa, ellei se jostain syystä nouse pinnalle. On kirjoittajan velvollisuus osoittaa, että hänellä on kiinnostavaa sanottavaa, ei muiden velvollisuus todistaa, että hän on väärässä.

Huono fysiikka on kuitenkin eri asia kuin pseudofysiikka. Silloinkin kun fysiikkaa tehdään huonosti, siinä rakennetaan sen päälle mitä jo tunnetaan, tai sitten perustellaan, mikä osa siitä on väärin.

Pseudotieteen tunnusmerkkejä ovat asioiden poimiminen tai hylkääminen tunnetusta teoriasta mielivaltaisesti ja ilman selitystä, välinpitämättömyys ristiriidasta kokeellisesti varmennettujen tosiseikkojen kanssa, yksittäisten havaintojen poimiminen ilman selitystä tai tarkastelua niiden epävarmuuksista, sekä tietämättömyys alan käsitteistä ja teoreettisesta ymmärryksestä. Esimerkiksi ilmastonmuutoksen ja evoluution liepeillä liikkuvassa hölynpölyssä näkyy nämä piirteet.

Viime aikoina oman mausteensa pseudotieteen ja fysiikan sekoittamiseen ovat tuoneet isojen kielimallien yksinkertaiset ja halvat käyttöliittymät. Jotkut ajattelevat voivansa tehdä fysiikan tutkimusta osaamatta fysiikkaa, vain pyytämällä isoa kielimallia pukemaan heidän irtonaisten ideoidensa ympärille sanoja, yhtälöitä ja kuvia. Tällaisia viestejä on ruvennut kilahtamaan fyysikkojen sähköpostiin. Toisaalta jotkut alan tutkijatkin ovat nyt tuottaneet isojen kielimallien avulla artikkeleita, jotka ovat lähempänä pseudotiedettä kuin tiedettä, vaikka pikaisesti katsottuna näyttävät aidoilta. Tarvitsemme ehkä pseudotieteen rinnalle uuden käsitteen: tekotiede.

Tyrmistyin kun eräs Helsingin yliopiston filosofian osaston tutkija kirjoitti minulle ja muille fyysikoille, että Suntolan ajatukset suhteellisuusteoriasta voivat olla päteviä, koska DeepSeek sanoi niin hänen syötettyään sille Suntolan ja kumpp. artikkeleita. Isot kielimallit on suunniteltu myötäilemään käyttäjää ja kuulostamaan vakuuttavalta, mikä houkuttelee korvaamaan tiedeyhteisön asiantuntemuksen ja kriittisen arvioinnin keinotekoisella imartelulla.

Suntolan kuoltua hänen ideansa menevät unhoon samaa matkaa Kauko Niemisen ”eetteripyörreteorian” kanssa. Mutta isot kielimallit meillä on keskuudessamme pitkään, ja niiden haittoja on vaikea torjua, jos seuraavaa tutkijasukupolvea opettavat luennoitsijat ovat itse niiden pauloissa.

Palapelin rakentamista

21.1.2026 klo 18.27, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua , Kosmologia

Kirjoitin edellisessä merkinnässä isojen kielimallien (”AI:n” tai ”tekoälyn”) käytöstä opetuksessa. Myös tutkimuksessa käytetään niitä ja muita koneoppimisalgoritmeja yhä enemmän.

Noin puolessa Euclid-tutkimusryhmän viime keväänä julkistamista artikkeleista, missä raportoitiin Euroopan merkittävimmän kosmologiasatelliitin Euclid ensimmäisistä tuloksista, oli käytetty koneoppimista tutkimuksen tekemisessä. Esimerkiksi maailmankaikkeuden rakenteen kehittymistä kuvaavien simulaatioiden tekeminen vaadittavalla tarkkuudella ja tarvittavissa määrin ei olisi mahdollista ilman koneoppimista. Sopiva algoritmi oppii tarkoista simulaatioista kehittämään tuloksia tapauksissa, jotka ovat niitä riittävän lähellä oppimateriaalia.

Osa koneoppimisalgoritmeista on tutkijoiden omaan käyttöön kehittämiä, mutta viime vuosien läpimurto on kaupalliset yleiseen käyttöön tarkoitetut isot kielimallit. Niihin liittyy paljon hehkutusta vallankumouksellisuudesta, josta suuri osa on kyseenalaista tosiseikkojen näkökulmasta mutta tarpeellista bisnesmallin kannalta.

Isoihin kielimalleihin liittyy merkittäviä eettisiä ongelmia. Kollegani Deanna Hooper käy läpi joitakin niitä Fysiikan tutkimuslaitoksen blogissa. Tietojenkäsittelytieteilijä Hannu Toivonen on Helsingin yliopiston Think Open -blogissa listannut isojen kielimallien käytölle suosituksia, joita nykyisillä kaupallisilla sovelluksilla on vaikea ellei mahdoton toteuttaa, kuten kestävän kehityksen tukeminen.

Datakeskusten isojen kielimallien kouluttamisessa ja käytössä kuluttama vesi ja energia ovat iso ekologinen ongelma. Lisäksi niiden bisnesmalli on sekä tuhoisa että kestämätön, ja isojen kielimallien kaupallisia palveluita halvalla tai ilmaiseksi tarjoavien yritysten lähitulevaisuuden konkurssi vahingoittanee merkittävästi maailmantaloutta. Sillä on myös iso vaikutus näiden sovellusten tarjontaan, mikä tekee niiden varaan rakentamisesta kyseenalaista.

Usein jätetään mainitsematta se, että monet kielimallien tarjoajat osallistuvat kansanmurhaan, joten niiden rahalliseen tukemiseen liittyy ilmeisiä moraalisia ongelmia. Helsingin yliopiston, kuten useimpien yliopistojen, johto ei ole kiinnostunut tämäntyyppisistä eettisistä kysymyksistä, eivätkä sen eettiset asiantuntijat tee asiassa tehtäväänsä.

Näiden eettisten ongelmien lisäksi, ja niistä huolimatta, isoihin kielimalleihin liittyy tieteen kannalta toinen iso kysymys: mikä on niiden hyöty ja haitta tutkimukselle?

Tutkijat käyttävät isoja kielimalleja samaan tapaan kuin muutkin: ne nopeuttavat koodin kirjoittamista merkittävästi, tiivistävät tekstiä erinomaisesti (mukaan lukien artikkeleita, joita ei ehdi muuten lukea), niistä on apua tekstin kieliasun ja ilmaisun parantamisessa, ja niin edelleen. Mutta lisäksi isoja kielimalleja on ruvettu käyttämään tutkimuksessa tavalla, jossa niitä kohdellaan ennemmin yhteistyökumppanina kuin työkaluna.

Luin viime keväänä nettiarkistossa arXiv julkistettua artikkelia kosmologiasta. Tuntui oudolta, että tekstissä oli paljon bullet pointeilla jäsenneltyjä listoja ja epämääräisen yleisluontoista tekstiä – kumpikaan ei ole tavallista alan tutkimuksessa mutta kylläkin isojen kielimallien tuotoksissa. Sitten vastaan tuli entistä kummallisempia väitteitä, kuten se että luku 75 on pienempi kuin 73. Tarkempi luenta osoitti, että iso kielimalli oli myös keksinyt artikkeliin ainakin yhden viitteen, joka näyttää aidolta, mutta jota ei ole olemassa: tätä ihminen ei voi vahingossa tehdä. En tiedä olivatko kaikki artikkelin tulokset ison kielimallin arvausta siitä miltä tutkimus näyttää, vai oliko osa tutkimuksesta oikeasti tehty.

Toin tapauksen arXivin hallinnon tietoon, ja artikkeli on poistettu arXivista sääntöjen ”vakavan rikkomisen” takia. Kahden artikkelin kirjoittajan nimet on myös poistettu näkyvistä, joten on mahdollista että iso kielimalli oli keksinyt lisätä ne. Minulle on epäselvää, miksi alan tutkija laittaa nimensä tällaiseen tekeleeseen, josta jää varmasti kiinni. Mutta koska isot kielimallit mahdollistavat oikealta näyttävien tulosten joita ei ole olemassa nopean ja vaivattoman tuottamisen, niitä myös käytetään siihen yhä enemmän.

Hienovaraisempi esimerkki on arvostetussa lehdessä Physics Letters B tässä kuussa julkaistu artikkeli, jonka pääidea oli sen kirjoittajan mukaan ison kielimallin keksimä. Kirjoittaja myöntää, että isot kielimallit tekevät sekä yksinkertaisia virheitä että käsitteellisesti virheellisiä mutta uskottavalta näyttäviä päätelmiä. Hän vertaa niiden käyttämistä yhteistyöhön epäluotettavan ihmisneron kanssa, ja sanoo että virheitä voi vähentää käyttämällä yhtä kielimallia tuloksen tuottamiseen ja toista sen tarkistamiseen.

Alan asiantuntija Jonathan Oppenheim totesi nopeasti, että kyseinen artikkeli on käsitteellisesti täysin väärin, eikä siinä todisteta sitä asiaa, mitä väitetään. Oppenheim varoittaa tiedemössön aikakaudesta, missä isojen kielimallien kyky tuottaa oikealta näyttävää roskaa kasvaa nopeammin kuin ihmisten mahdollisuudet seuloa sitä. Niiden tuotos näyttää usein oikealta, vaikka olisi perustavanlaatuisesti väärin, ja muun kuin asiantuntijan voi olla vaikea arvioida mistä on kyse. Asiaa ei auta se, että myös artikkelien vertaisarvioinnissa käytetään yhä enemmän isoja kielimalleja.

Samalla isoista kielimalleista on paljon apua joidenkin tutkimukseen liittyvien osien automatisoimisessa. Kenties hieman yllättäen isoista kielimalleista on toistaiseksi ollut enemmän hyötyä matematiikassa, joka on fysiikkaa täsmällisempi ala. Tämä johtuu siitä, että siinä matemaattisilla todistuksilla on keskeinen rooli, ja niiden tarkistamiseen on olemassa täsmällisiä sovelluksia kuten Lean, mikä auttaa tunnistamaan isojen kielimallien virheitä.

Automatisaatiolla on pitkä historia fysiikan (ja monen muun inhimillisen toiminnan alan) mekaanisten tehtävien yksinkertaistamisessa. Aikoinaan planeettojen ratoja laskettiin käsin, nykyään tietokoneet tekevät sen nopeammin ja tarkemmin, eikä kukaan kaipaa menneeseen. Tällaisen automatisaation hyötynä ei ole vain nopeus, tärkeää on myös se, että perinteiset algoritmit ovat täsmällisiä eivätkä tee huolimattomuusvirheitä, mikä ovat ihmisten tekemissä pitkissä laskuissa suuri ongelma. Tietokoneet on rakennettu logiikan sääntöjen fysikaalisiksi ilmentymiksi, ja ohjelmat noudattavat ennalta määrättyjä polkuja, joissa jokainen askel seuraa johdonmukaisesti edellisestä.

Isot kielimallit ovat ratkaisevasti erilaisia. Niiden koodit toki toimivat täsmällisesti kuten muutkin ohjelmat, mutta niitä ei ole rakennettu loogiseen päättelyn. Ne ovat arvauskoneita, jotka ovat hyviä tunnistamaan kuvioita, rakentamaan niistä palapeliä ja keksimään uusia paloja.

Tässä ne ovat lähempänä aivojen toimintaa kuin perinteiset ohjelmat. Aivot ratkaisevat valtavan tehokkaasti, tavalla jota ei vielä täysin ymmärretä, kuvantunnistusta, liikkeenhallintaa, ja vastaavia laskennallisia tehtäviä. Tietoiseen päättelyyn on käytettävissä vain pieni osa tästä laskennan arkkitehtuurista, ja hyvin eri tavalla. On erittäin työlästä ohjata aivoja tietoisesti laskemaan vaikkapa monimutkaisia todennäköisyysjakaumia, vaikka niiden tiedostamaton osa oletettavasti tekee niin koko ajan osana havaintojen muodostamista.

Vastaavasti isojen kielimallien päätelmien yksityiskohdat ovat meille näkymättömissä. Iso ero ihmisen aivoihin on se, että isot kielimallit eivät ymmärrä tekemäänsä, vaikka ne ovatkin hyviä tuottamaan tekstiä, joka antaa toisen vaikutelman.

Kun Pariisissa tutkimusvapaalla ihmettelin sitä, miten ihmiset vielä laskevat käsin rakenteeltaan suoraviivaisia mutta yksityiskohdiltaan hyvin monimutkaisia gravitaatiolaskuja, eräs kollega totesi, että meidän pitää odottaa, että vanhat mestarit jäävät eläkkeelle ja nuoret ottavat uudet menetelmät käyttöön.

Kun isojen kielimallien kaltaiset epäluotettavat kuviontunnistajat yhdistetään myös fysiikassa ohjelmistoihin, jotka pystyvät tarkistamaan tulokset täsmällisesti ja joiden jokaisen askelen voi tarkistaa, tämä mullistaa tutkimuksen. Tämä on puuttuva pala, jonka lisäämisellä on valtava merkitys isojen kielimallien käytölle luonnontieteissä.

Tämän askeleen myötä paljon siitä laskemisesta, minkä nykyään tekevät väitöskirjaopiskelijat ohjaajansa ideoista muuttuu koneelliseksi työksi, johon ihmisten ei tarvitse koskea. Fysiikkaa opitaan tekemällä, joten myös opetuksen pitää muuttua, kuten se on muuttunut automatisaation aiemmissa vaiheissa. Laskutikut jäivät historiaan nopeasti, eikä käsin integroimisella ole enää samaa roolia kuin ennen tietokoneiden laajaa käyttöä kasvaneen sukupolven aikana.

Isoista kielimalleista on merkittävää haittaa. Tämä ei ole ristiriidassa sen kanssa, että niistä on paljon hyötyä ja tulee olemaan vielä enemmän – kuten tämä hyöty ei pyyhi pois niiden isoja ongelmia.

---

Mallioppilas

30.12.2025 klo 18.23, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua

Tutkimusvapaani lähenee loppua, tammikuussa palaan Helsingin yliopistolle luennoimaan yleistä suhteellisuusteoriaa. Viime kevätlukukaudella minun piti ensimmäistä kertaa kommentoida isojen kielimallien käyttämistä kurssilla. (Isoja kielimalleja, engl. large language models, ja vastaavia koneoppimisohjelmia kutsutaan yleisesti myös lyhenteellä AI, englannin sanoista artificial intelligence. Suomennos tekoäly –asia joka vaikuttaa älykkäältä mutta ei ole sitä– kuvaa niitä paremmin kuin englanninkielinen termi, joka viittaa keinotekoiseen mutta todelliseen älykkyyteen.)

Fysiikan kurssit koostuvat luennoille osallistumisesta, luentomonisteen ja/tai oppikirjojen lukemisesta ja laskuharjoitusten tekemisestä. Laskut ovat avainasemassa: fysiikan teorioiden matemaattisen rakenteen ymmärtää vasta kun käy sitä läpi laskemalla. Yleisen suhteellisuusteorian kurssilla opiskelijoille annetaan kolmesta viiteen ongelmaa joka viikko, ja he palauttavat vastauksensa, jotka laskuharjoitusassistentti tarkastaa ja pisteyttää.

Viime keväänä yksi opiskelija palautti vastauksen, joka oli suoraan kopioitu ChatGPT:ltä tai vastaavalta palvelulta. Opiskelija ei ollut edes vaivautunut piilottamaan sitä, että hän ei ollut itse tehnyt mitään. Olin pitänyt itsestään selvänä, että näin ei saa toimia, mutta tajusin, että en ollut sanonut opiskelijoille, mikä linja kurssilla on isojen kielimallien kanssa ja miksi. Tämän opiskelijan tapaus sai minut myös pohtimaan isojen kielimallien käyttöä laajemmin.

Kerroin opiskelijoille, että isojen kielimallien käyttäminen laskuharjoitusten tekemiseen on kurssilla kiellettyä. Se on huono idea opiskelijoiden kannalta, koska jos ei itse tee laskuja, niin sivuuttaa tärkeimmän tavan oppia: fysiikka on kuin käsityötä, sen oppii vain tekemällä.

Kaikkien opiskelijoiden tavoite ei tietenkään ole ymmärtää kurssin sisältöä, jotkut haluavat vain suoritusmerkinnän. Mutta yleisen suhteellisuusteorian kurssit ovat vaativia, joten jos haluaa vain suorituksen, niin kannattaa valita jotain helpompaa. Ja jos ei ole tehnyt laskuharjoituksia, ei pysty myöskään tekemään loppukoetta, eikä siis saa kurssia suoritettua, joten tältäkin kannalta isojen kielimallien vastausten kopioiminen on haitaksi.

Suurin osa isoja kielimalleja apuna käyttävistä opiskelijoista ei kopioine vastauksia suoraan, tai käyttää niitä vain aiheen yleiseen hahmottamiseen. Suosittelin opiskelijoille myös, että he eivät käytä ChatGPT:tä ja vastaavia palveluita kurssilla tälläkään tavalla. Isojen kielimallien vastaukset näyttävät oikeilta: joskus ne ovat erinomaisia koosteita, joskus ne ovat perustavanlaatuisesti väärin, ja asiaa tuntematta voi olla vaikea erottaa kummasta on kyse.

Parina viime vuonna yleisen suhteellisuusteorian kurssin loppukokeen pisteet ovat olleet entistä huonompia, ja opiskelijoiden pisteet laskuharjoituksista ja loppukokeesta ovat myös vastanneet toisiaan entistä heikommin. Nyt on tavallisempaa, että opiskelijat, jotka ovat saaneet laskuharjoituksista hyvät pisteet menestyvät tentissä huonosti: he eivät osaakaan laskea. En ole varma mistä tämä johtuu, mutta epäilyni kohdistuu isoihin kielimalleihin.

En tietenkään pysty tarkistamaan sitä, mistä ja miten opiskelijat informaatiota tai misinformaatiota yleisestä suhteellisuusteoriasta hankkivat. Isoista kielimalleista on tullut jokapäiväinen työkalu, jolta kysytään apua kaikenlaisissa asioissa. Ajat ovat muuttuneet: ensimmäiset väitöskirjaopiskelijani kuuluivat viimeiseen sukupolveen, joka oppi fysiikkaa ilman isoja kielimalleja.

Ongelma ei ole isot kielimallit sinänsä. Ne ovat hyödyllinen työkalu. (Olen ruvennut itsekin käyttämään isoja kielimalleja rahoitushakemusten editoimiseen, koska niissä vaaditaan todellisuudesta irtoavaa liioittelua ja sujuvaa esitystä, missä isot kielimallit ovat hyviä. On kuitenkin oleellista, että pystyn itse tarkistamaan, pitääkö teksti paikkansa.) Ongelma on se, että opiskelijoita ei opeteta käyttämään tätä työkalua luotettavasti ja tehokkaasti.

Helsingin yliopisto rohkaisee käyttämään isoja kielimalleja opetuksessa ja tutkimuksessa, ja on julkaissut ohjeita siihen. Tämä on tavallista, ja yliopistoilla on eri tasoisia neuvoja aiheesta. Esimerkiksi Queen Mary University of Londonin, missä nyt vierailen, ohjeet opiskelijoille korostavat isojen kielimallien ongelmia ja antavat yksinkertaisia mutta hyödyllisiä ohjeita niiden käyttämiseen.

Tämä ei kuitenkaan riitä: isojen kielimallien hyödyntäminen ja niiden käytön opettaminen vaatii merkittäviä muutoksia opetukseen.

Hyvä esimerkki on Ohio State Universityssä Yhdysvalloissa tehty astrofysiikan ohjelmointikurssi, joka suunniteltiin alusta alkaen isoja kielimalleja ajatellen. Kurssia varten tehtiin oma sovellus AstroTutor, joka pohjasi kaupalliseen isoon kielimalliin Gemini.

Tavallisin tapa käyttää isoja kielimalleja on se, että käyttäjä kirjoittaa sovellukseen tekstiä kuin ihmiselle. Käyttöliittymä luo psykologisen illuusion siitä, että käyttäjä keskustelee sellaisen tahon kanssa, joka ymmärtää mitä sille sanotaan ja mitä se itse sanoo. Isot kielimallit eivät kuitenkaan toimi näin: ne tuottavat ison koulutusmateriaalin pohjalta tekstiä, joka näyttää oikealta, mutta joka ei perustu asian tietämiseen tai pohtimiseen. Tämä näkyy siinä, että muuten tarkoissa teksteissä saattaa olla vakavia virheitä – virheitä, joita ei tekisi kukaan ihminen, joka tuntee asian niin hyvin, että osaisi kirjoittaa vastaavan tekstin.

Näitä hallusinaatioina tunnettuja ongelmia voi vähentää rajoittamalla ison kielimallin koulutusmateriaalia. AstroTutoriin valittiin kurssin keskeisistä aiheista kullekin 500-3 000 tieteellistä artikkelia arXiv-nettiarkistosta, joihin se perustaa vastauksensa.

Toinen ongelma on se, että kaupallisten mallien käyttöliittymä on suunniteltu myötäilemään käyttäjää, mikä on haitaksi oppimiselle. Yksi fysiikan opiskelun tärkeitä kokemuksia on se, että oppii olemaan väärässä: saa kiistatta selville, että oma kanta ei pidä paikkaansa, ymmärtää miksi se on väärin, ja hahmottaa että väärässä oleminen on väistämätön osa oppimista ja tutkimista. AstroTutor oli ohjelmoitu myötäilemisen sijaan osoittamaan virheitä. Se myös ennemmin ohjasi opiskelijoita esittämällä kysymyksiä ja tarjoamalla lähteitä kuin antamalla valmiita vastauksia.

Opiskelijat saivat käyttää myös kaupallisia tuotteita kuten ChatGPT:tä, ja pitivät kirjaa siitä, mitä isoja kielimalleja he käyttivät ja miten. Tämä sai heidät ajattelemaan isojen kielimallien käyttämistä ja luotettavuutta, ja kurssin loppupuolella opiskelijat olivat kriittisempiä niiden vastauksia kohtaan.

Tällaisen kurssin suunnitteleminen ja toteuttaminen vaatii merkittävää panostusta. Luennoitsijat eivät pääsääntöisesti ole päätoimisia opettajia, vaan heidän velvollisuuksiinsa kuuluu myös tutkimus, opinnäytetöiden ohjaaminen ja arvioiminen, vertaisarviointi, hallinto, rahoituksen hakeminen ja niin edespäin. Harvalla on myöskään isojen kielimallien suunnitteluun tarvittavia taitoja. Osaa kursseista luennoivat tuntiopettajat, joille maksetaan opetustuntien perusteella (ja joiden palkkioita yliopisto on laskenut). Heidän silti odotetaan muuttavan kurssit sellaisiksi, että niissä hyödynnetään isoja kielimalleja, mikä on kohtuutonta ja epärealistista.

Isojen kielimallien muutokseen vastaaminen ja niiden lupausten lunastaminen vaatii sitä mitä AstroTutoria hyödyntävällä kurssilla tehtiin: kurssien uudelleen suunnittelemista ja aiheeseen räätälöityjen ison kielimallin sovellusten tekemistä. Itse asiassa voisi olla hyvä ottaa askel taaksepäin ja tehdä sovellus tällaisten sovellusten tekemiseen.

Helsingin ylipistossa edistyneet fysiikan kurssit, kuten yleisen suhteellisuusteorian kurssit, ovat englanniksi, ja monissa englanninkielisissä yliopistoissa ympäri maailmaa opetetaan samoja aiheita. Niinpä tässä on mahdollisuus yhteistyöhön ja resurssien optimointiin. Helsingin yliopiston opetukseen ja sen arviointiin käyttämien järjestelmien menneisyys ja nykytila eivät tosin anna aihetta toiveikkuuteen, joten saattaa olla parempi ajaa muutosta pienemmissä yksiköissä.

Isot kielimallit ovat viimeisin askel automatisaation kehityksessä, millä on ollut ihmiskunnalle valtava merkitys, ja niiden käytössä ollaan vasta alussa. Ei ole selvää, mikä on varmin polku niiden hyödyntämiseen, ja mitkä niiden ongelmista ovat helposti parannettavia lastentauteja ja mitkä teknisen tai taloudellisen rakenteen takia pysyviä oireita.

Lisäksi pitää huomioida se, että isojen kielimallien nykyinen bisnesmalli on täysin kestämätön ja sen lähitulevaisuuden romahdus aiheuttanee maailmanlaajuisen talouskatastrofin. Tämä luultavasti muuttaa sitä, miten isoja kielimalleja käytetään. Lisäksi niiden energia- ja vesivaatimukset aiheuttavat merkittäviä ympäristöongelmia. Ja isoja kielimalleja käytetään kansanmurhan toteuttamiseen, niitä valmistavien yritysten tietoisella tuella, mikä tekee niiden rahoittamisesta ongelmallista. Näihin yrityksiin kuuluvat niin Geminin kehittäjä ja omistaja Google kuin Microsoft, jonka isoa kielimallia Copilot ja muita palveluita Helsingin yliopisto käyttää.

Silti isot kielimallit ja muu koneoppiminen muuttaa opetuksen, kirjoittamisen ja tiedonhaun, ja niillä on myös fysiikan tutkimuksessa iso merkitys – mistä lisää seuraavassa merkinnässä.

Myöhästynyt vallankumous

20.12.2025 klo 23.09, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua

Vietän tutkimusvapaata Queen Mary University of Londonissa, ja olen nauttinut Lontoon museoista. Tiedemuseossa pysähdyin Charles Babbagen differenssikoneen nro. 2 ääreen. Se on näytekappale historiasta jota ei tapahtunut, portista jonka ihmiskunta sai auki, mutta josta se ei sataan vuoteen astunut.

Vuonna 1822 Babbage julkaisi suunnitelman differenssikoneesta nro. 1. Koneen oli tarkoitus laskea ja tulostaa suunnistuksessa ja muissa käytännön toimissa tarvittavia lukutaulukoita automaattisesti, ilman että ihmisen tarvitsee osallistua laskun tekemiseen muuten kuin antamalla koneelle ongelman.

Kymmenessä vuodessa osa koneesta saatiin rakennettua. Sen avulla Babbage esitteli koneen toimintaa ja automaattisen laskennan periaatteita Iso-Britannian tieteilijöille ja seurapiireille. Hän kehitti siitä paremman version, differenssikoneen nro. 2, mutta kumpaakaan ei saatu valmiiksi. Iso-Britannian hallitus oli rahoittanut differenssikoneen nro. 1 valmistamista, mutta suuren panostuksen (22 höyryveturin tai 2 frigaatin hinta) vastineeksi se oli saanut vain seitsemäsosan koneesta. Kun Babbagen mukaan kone oli vieläpä vanhentunut ja hänellä oli jo parempi nro. 2 suunniteltuna, hallitus lopetti tuen sen mielestä epäonnistuneelle hankkeelle.

Lontoon tiedemuseossa on kaksi alkuperäistä osittain rakennettua differenssikonetta ja kesken jäänyt analyyttinen kone. Mutta pisimmäksi aikaa jäin myöhemmän laitteen eteen, laitteen joka valmistui yli 150 vuotta Babbagen suunnitelmien jälkeen.

Babbagen kaavailuja arvosteltiin myöhemmin siitä, että rattaiden ja muiden osien vaatima tarkkuus olisi ollut ajan valmistusmenetelmien ulottumattomissa. Tällöin hallituksen päätös olla rahoittamatta Babbagen työtä olisi ollut oikea.

Mutta vuonna 1991 Lontoon tiedemuseoon valmistui kokonainen toimiva differenssikone nro. 2, joka on yli kolme metriä pitkä, puoli metriä leveä ja kaksi metriä korkea. Sen osat tehtiin Babbagen ajan menetelmien tarkkuudella, ja laite toimii. Vuonna 2002 koneeseen lisättiin Babbagen piirrosten mukainen tulostin, jolla se automaattisesti printtaa tuloksensa.

Vaikka rahoitus oli loppunut, Babbagen tutkimus jatkui. Hän laajensi differenssikoneen periaatteita ja kehitti analyyttisen koneen. Siinä missä differenssikoneet pystyivät vain tiettyihin laskuihin, analyyttinen kone oli ratkaisevalla tavalla erilainen: se pystyisi tekemään mitä tahansa laskuja mitä koneen on mahdollista tehdä. Ongelmat annettaisiin reikäkorteilla, joita jo käytettiin automaattisten kangaspuiden ohjaamiseen. Tällainen kone on matemaattisten sääntöjen ruumiillistuma, jonka hammasrattaiden liikkeet polkevat laskennon askelia. (Vuonna 2011 käynnistyi suunnitelma 28 analyyttisen koneen rakentamiseksi Babbagen alkuperäisen mallin mukaan.)

Babbagen kanssa yhteistyötä tehnyt Ada Lovelace (joka oli Lordi Byronin tytär) toi mukaan vuonna 1843 käsitteellisesti mullistavan näkökulman: numerot voivat esittää lukujen sijaan mitä tahansa muutakin. Ne voisivat olla nuotteja, jolloin kone voisi soittaa musiikkia, tai sen voisi ohjelmoida piirtämään kuvia tai suorittamaan loogisia päätelmiä.

Kaikki palat olivat kasassa. Analyyttinen kone oli tietokone (laskukone olisi parempi sana kuvaamaan näitä laitteita) kuten sen nykyään ymmärrämme: väline joka voi automaattisesti ratkaista mitä tahansa laskentaan palautettavia ongelmia, joiden laskeminen on ylipäänsä koneelle mahdollista.

Jos Iso-Britannian hallitus ei olisi lopettanut rahoitusta, informaatioaikakausi olisi käynnstynyt 1800-luvun alkupuolella. Vuonna 1990 (vuotta ennen kuin toimiva differenssikone nro 2. valmistui Lontoossa) scifikirjailijat William Gibson ja Bruce Sterling esittelivät kirjassaan The Difference Engine maailman, jossa näin kävi. Siitä tuli steampunkiksi nimetyn genren keskeinen teos. Myöhemmässä steampunkissa tuntuu tosin usein olevan kepeä sävy, mikä on kaukana kuin Gibsonin ja Sterlingin tekstistä, jonka keskeisiä aiheita ovat teknologian kehityksen myötä kehkeytyneet ympäristökatastrofi ja valvontayhteiskunta.

1800-luvulla logiikkaa kehitettiin enemmän kuin koskaan antiikin Kreikan jälkeen, ja silloin rakennettiin joitakin laskemisen ja loogisen päättelyn automaatteja. Mutta ensimmäinen tietokone valmistui vasta 1940-luvulla.

Tietokoneiden myötä fysiikan (ja muiden alojen) yksityiskohtaista luvuilla laskemista käsin tehneiden ihmislaskijoiden (engl. computer) työtä ei enää tarvittu. Helmitaulut, laskutikut ja tuhansia vuosia sivilisaation keskustassa ollut taito laskea lukuja tarkkaan muuttui sukupolven aikana tarpeettomaksi.

Mutta tietokoneet eivät ole vain väline tehdä tehokkaammin laskuja mihin ihmiset pystyvät, kuten Iso-Britannian hallitus differenssikoneesta ajatteli. Ne ovat avanneet uudenlaisen informaation ja teknologian maailman, jolla on mittaamattoman suuri merkitys kaikilla ihmiselämän alueilla.

Niiden avulla voimme mitata miljardien galaksien paikan taivaalla, ja lähitulevaisuudessa ehkä kartoittaa koko näkyvän maailmankaikkeuden kaikki tuhat miljardia galaksia, ja varmistaa kvanttifysiikan ja yleisen suhteellisuusteorian pätevyyden niin tarkkaan ja suurissa ja pienissä mittakaavoissa, että Babbagen aikaan siihen ei olisi uskonut kukaan.

Fysiikalle, ja nykyaikamme perusteille, tietokoneet ovat olleet vähintään yhtä merkittäviä kuin kvanttimekaniikka. Tai tietokoneiden merkitys pitäisi ehkä arvioida vielä korkeammalle, ihmiskunnan suurimpien teknologis-tieteellisten saavutusten –tulen, matematiikan, kirjoituksen ja fysiikan– joukkoon.

Babbagen analyyttisen koneen myötä tämä vallankumous olisi voinut alkaa sata vuotta aiemmin. On vaikea tapahtumien keskellä hahmottaa, mitkä suunnat ovat hedelmällisiä, silloinkin kun oikea reitti näyttää myöhemmin ilmeiseltä. Esimerkiksi luonnontieteen periaatteet olisi voitu kehittää ja niitä olisi voitu soveltaa jo antiikin Kreikassa, mutta teknologinen ja taloudellinen ympäristö oli suotuisa vasta 1600-luvulla.

Sen jälkeen, kun James Maxwell 1860-luvun alussa esitti nyt hänen nimeään kantavat yhtälöt, jotka sisältävät klassisen sähkömagnetismin, reitti suppeaan suhteellisuusteoriaan oli lyhyt. Ei tarvitse kuin kirjoittaa yhtälöt hieman eri muodossa, niin näkee, että niiden mukaan aika ja avaruus muodostavat neliulotteisen kokonaisuuden, aika-avaruuden. Mutta sen sijaan Maxwellin saavutus ajoi monia tutkijoita eetteriteorioiden umpikujaan, ja vasta vuosina 1905-07 Albert Einstein ja Hermann Minkowski hahmottivat mistä on kyse.

Vaikka tiedonvälitys on nykyään tehokkaampaa, teorioita ymmärretään paremmin ja tutkijoita on paljon enemmän, ilmiö ei ole kadonnut. Kun kosmisen inflaation idea esitettiin vuonna 1980, se olisi ollut heti mahdollista yhdistää hiukkasfysiikan Standardimallin Higgsin kenttään. Tässä kuitenkin kesti 27 vuotta, joiden aikana kehitettiin jokunen sata erilaista mahdollista kenttää, jotka voisivat olla vastuussa inflaatiosta, vaikka siihen ei välttämättä tarvita mitään uutta. Kyse ei ole yhtä merkittävästä asiasta kuin edellä mainituissa tapauksissa, eikä ole selvää, onko Higgsin kenttä todella inflaation takana. Mutta muistan, että kun Mikhail Shaposhnikov ja Fedor Bezrukov vuonna 2007 esittivät idean, olin tyrmistynyt, että kukaan ei ollut keksinyt sitä aiemmin.

Ajattelu liikkuu ympäristön rajoittamilla radoilla ja pohdinnat tapahtuvat yhteisön sisällä, kunnes havainnot, ulkopuolinen kehitys tai hiljalleen tasainen tutkimus vie uusille reiteille.

Ja vaikka ymmärryksemme maailmasta on kehittynyt valtavasti Babbagen ajoista, on kyseenalaista ovatko tieteen rahoitusjärjestelmät parempia kohteiden tunnistamisessa, niin pienessä mittakaavassa kuin isossa. Esimerkiksi Nobelin palkinnolla vuonna 2017 palkittu ja yhä tehokkaammin toimiva gravitaatioaaltokoe LIGO Yhdysvalloissa menettää näillä näkymin 40% rahoituksestaan, mikä rampauttaisi kulta-aikaansa elävän gravitaatioaaltojen kokeellisen tutkimuksen maailmanlaajuisesti.

Kasvaako autoja maasta?

26.11.2025 klo 00.47, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua

Kurssillani Fysiikkaa runoilijoille esittelen fysiikkaa ei-luonnontieteilijöille. Monille kurssin kävijöille luonnontieteellinen lähestymistapa on vieras ja kiehtova, koska fysiikan ajattelutapa ja käsitteet poikkeavat siitä mikä on ihmistieteistä tuttua. (Ks. myös edellinen merkintä Frankensteinista.)

Tutkimus on osoittanut, että todellisuus on erilainen kuin mitä kukaan ennen fysiikkaa osasi kuvitella. Maailmassa on monia piirteitä, jotka eroavat suuresti arkikäsityksistämme. Jo kurssin alkupuolella se, että suppea suhteellisuusteoria osoittaa ajan, samanaikaisuuden ja kappaleiden pituuksien riippuvan liikkeestä voi tuntua vaikealta hyväksyä. Tässä yhteydessä siteeraan luennoilla filosofi Ludwig Wittgensteinia:

On aivan varma, että autoja ei kasva maasta. – Meistä tuntuu, että jos joku voisi uskoa päinvastaista, hän voisi uskoa kaiken, minkä me leimaamme mahdottomaksi ja kiistää kaiken, mitä me pidämme varmana.
           Mutta miten tämä yksi usko on yhteydessä kaikkiin muihin? Tekisi mielemme sanoa, että se, joka voi uskoa tuon, ei hyväksy koko todentamisjärjestelmäämme.

Lainaus on kirjasesta nimeltä Varmuudesta, missä on julkaistu Wittgensteinin viimeisinä elinvuosinaan 1949-51 kirjaamia pohdintoja tiedosta ja totuudesta, jotka ovat lähellä luonnontieteellistä ajattelua.

Muuten myös Kari Enqvist pitää Wittgensteinin kirjoituksista, erityisesti Varmuudesta-tekstistä. Enqvistin mukaan Wittgenstein viipyilee kaikkialla hänen kirjansa Kangastuksia varjojen talossa – Todellisuutta etsimässä rivien väleissä. Lienee syytä mainita sekin, että filosofi ja Wittgenstein-asiantuntija Thomas Wallgren on kyseenalaistanut sen, missä määrin nämä julkaisemattomat muistiinpanot kuvaavat Wittgensteinin ajatuksia – mutta fyysikoiden ajatuksia ne ainakin kuvaavat.

Wittgenstein tarjoaa esimerkiksi järjettömästä väitteestä sen, että autoja kasvaa maasta. (Hänellä on muitakin hauskoja esimerkkejä.) Väite on ristiriidassa monen havainnon ja teorian kanssa: maata kaivaessa ei löydy valmisteilla olevia autoja, emme ole nähneet laitteiden kasvavan maasta, se on vastoin teoreettisia käsityksiämme autojen valmistuksesta, ja niin edelleen.

Väite ei ole järjetön minkään yksittäisen seikan takia, vaan se on ristiriidassa kokonaisuuden kanssa, jonka yksityiskohdat kietoutuvat toisiinsa tavalla, jota emme ajattelussamme erittele. Jos väite olisi totta, niin melkein kaikki tietomme teknologiasta, historiasta ja kanssaihmisistä olisi väärin. Mikään perustelu sille, että autoja kasvaa maasta ei voi olla vakaammalla pohjalla kuin nämä käsityksemme. Niinpä siihen, että autoja kasvaa maasta voi uskoa vain jos hylkää järkeen perustuvan päättelyn – ja silloin voi uskoa mihin tahansa.

Asian voi muotoilla myös niin, että väite ”autoja ei kasva maasta” on järkevän epäilyn ulkopuolella. Epäilyn täytyy aina pohjautua johonkin: jokin asia vaikuttaa epävarmemmalta kuin muut mihin sitä verrataan. (Wittgensteinin sanoin: ”Loputon epäily ei ole edes epäilyä.”) Wittgensteinin mukaan lopulta perustelu jollekin asialle ei palaudu yhteen varmaan seikkaan, vaan toisiaan tukevien asioiden kokonaisuuteen.

Fysiikassa on paljon väitteitä, jotka ovat järkevän epäilyn ulkopuolella: Maa on pyöreä, Aurinkoa kiertää monta planeettaa, maailmankaikkeus laajenee, ihmiset koostuvat atomeista. Nämä väitteet koskevat havaintoja, mutta ne ovat mielekkäitä vain jonkin teorian puitteissa. Meillä pitää olla valmiiksi teoreettinen käsitys siitä, mitä ovat Maa, Aurinko, maailmankaikkeus, ihmiset ja atomit, ja toisaalta mitä pyöreys, kiertäminen, laajeneminen ja atomeista koostuminen tarkoittavat.

Havaintoja voikin sanoa todeksi tai epätodeksi vain jonkin teorian viitekehyksessä, koska niiden selittäminen ja ymmärtäminen riippuu teoriasta. Arjessa emme usein ajattele tätä, koska emme kiinnitä huomiota arkiajattelumme pohjana oleviin teorioihin. Mutta mitä yksityiskohtaisempiin havaintoihin mennään, sitä monimutkaisempia teoreettisia käsitteitä niihin liittyy, ja sitä todennäköisemmin ne kyseenalaistavat myös arkikäsityksemme pohjalla olevat teoriat, jotka pitää tällöin avata epäilyn kohteeksi.

Niinpä voi sanoa, että emme varmenna yksittäisiä havaintoja koskevia väitteitä, vaan teorioita. (Enemmän teorioiden varmentamisesta täällä ja täällä.) Kun sanomme, että suhteellisuusteoria pitää paikkansa, tarkoitamme että monet sen ennusteet ovat vastanneet havaintoja suurella tarkkuudella, ja odotamme että näin käy jatkossakin. Tähän liittyy myös se, että kilpailevien teorioiden vastaavat ennusteet eivät ole pitäneet paikkaansa. Toinen mahdollisuus on se, että muiden teorioiden ennusteet ovat havaintojen tarkkuuden puitteissa yhtä hyviä, mutta nämä teoriat ovat suhteellisuusteoriaa monimutkaisempia, eikä tälle ylimääräiselle monimutkaisuudelle siis ole havainnoista tukea.

Kun sanomme, että suhteellisuusteoria pitää paikkansa, emme tarkoita että mikään havainto ei koskaan voisi olla ristiriidassa sen kanssa. Jos suhteellisuusteorian ennusteiden vastainen havainto varmistetaan, niin se rajaa teorian pätevyysaluetta. Pätevyysalueellaan suhteellisuusteoria edelleen pitäisi paikkansa, tietyllä tarkkuudella. Vastaavasti 1600-luvulla kehitetty klassinen mekaniikka pitää vieläkin paikkansa omalla pätevyysalueellaan, jonka rajat suhteellisuusteoria ja kvanttifysiikka määrittävät.

Wittgensteinin autoesimerkki nostaa keskiöön tavan, millä asioita osoitetaan todeksi. Tähän liittyy myös se, että jokin asia voi olla totta ja jopa järkevän epäilyn ulkopuolella, vaikka se olisi ristiriidassa arkiajattelun kanssa, jos sen perustelut ovat vankemmat kuin ne mitä meillä on arkikokemuksellemme.

Monet fysiikan väitteet ovat tällaisia. Ne eivät muutu sitä epävarmemmiksi mitä kauemmas siirrytään arjen piiristä – pieniin tai isoihin etäisyyksiin, varhaisiin aikoihin tai isoihin nopeuksiin. Tämä johtuu siitä, että fysiikan väitteet eivät rakennu toistensa päälle kuin torni, vaan ne muodostavat verkon, jonka uusien kohtien vahvistaminen lisää myös aiempien varmuutta.

Se että perustelujen seuraaminen vaatii erikoistunutta tietoa, jonka hankkimiseen menee vuosia ei tee niistä epävarmempia, koska tutkijoita on paljon ja he toimivat avoimesti, kilpaillen ja yhteistyötä tehden.

Kun jokin väite on uusi tai poikkeuksellisen monimutkainen eikä tutkijoiden yhteisö ole vielä ehtinyt käydä sitä läpi, siihen kyllä liittyy tällaista epävarmuutta. Tämä näkyy suurissa julistuksissa, joita on sittemmin peruttu, esimerkkinä OPERA-kokeen valoa nopeammat neutriinot ja BICEP/Keck-kokeen gravitaatioaallot. Fysiikassa eri väitteillä onkin hyvin erilainen varmuus (mikä valitettavasti usein tiedeuutisoinnissa hukkuu): osalle ei ole mitään tukea, monista meillä on kohtuullinen varmuus ja kohtuullinen epäily, ja jotkut ovat järkevän epäilyn ulkopuolella.

Onko väite, johon uskominen on järjetöntä sitten varmasti väärin? Wittgenstein vertaa järkevän epäilyn tuolla puolen olevia asioita jähmettyneeseen joenuomaan ja epäilyksenalaisia asioita siinä liikkuvaan veteen. Hän kuitenkin toteaa, että ajatusten joenuoma voi siirtyä paikaltaan ja vesi jähmettyä, niin että aiemmin järjettömänä olleesta tuleekin järkevää ja epäillystä varmaa.

Esimerkiksi on mahdollista, että kaikki käsityksemme maailmasta ovat väärin, koska elämme tietokonesimulaatiossa eikä maailmankaikkeuttamme ole olemassa. (Matrix-elokuvat ovatkin tehneet ideasta tunnetun populaarikulttuurissa.) Väite ei ole loogisesti mahdoton, eikä se ole ristiriidassa minkään havaintojen tai varmennettujen teorioiden kanssa, eikä tule koskaan olemaankaan. On mahdollista, että maailma on luotu 6 000 vuotta sitten tai 15 minuuttia sitten, valmiiksi vanhana muistojen kanssa. On mahdollista, että sinä lukija olet ainoa ihminen, ja kaikki muut ovat androideja, jotka teeskentelevät ihmisiä sinua huijatakseen. On mahdollista, että autoja kasvaa maasta.

Kaikki tämä ja moni muu asia on mahdollista, ja voi kuvitella havaintoja, jotka antaisivat tukea näille väitteille. Tämä ei ole ristiriidassa sen kanssa, että on järjetöntä uskoa mihinkään niistä, kuten on järjetöntä epäillä sitä, että suhteellisuusteoria pitää paikkansa.

Aloittaa täysin alusta

17.11.2025 klo 23.12, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua

Kurssini Fysiikkaa runoilijoille alussa puhun siitä, mitä fysiikka (tai laajemmin luonnontiede) on. En luennoilla juuri käsittele tieteen kulttuurihistoriaa, mutta en ole malttanut jättää siteeraamatta Mary Shelleyn vuonna 1818 ilmestynyttä goottilaista romaania Frankenstein eli moderni Prometheus. Kirjan nimihenkilö Victor Frankenstein on nuorena uppoutunut alkemistien ja okkultistien kirjoituksiin, ja esittelee yliopistoon päästyään ylpeänä tietojaan. Professori vastaa:

Jokainen minuutti, […] jokainen hetki, jonka olette haaskannut noihin kirjoihin on täysin ja kokonaan hukattu. Olette kuormittanut muistianne jyrätyillä järjestelmillä ja hyödyttömillä nimillä. Hyvä luoja! Missä autiomaassa olette elänyt, missä kukaan ei ollut tarpeeksi ystävällinen kertoakseen, että nämä kuvitelmat joita olette niin ahneesti nauttinut ovat tuhat vuotta vanhoja, ja yhtä homeisia kuin ovat muinaisia? […] Hyvä herra, teidän täytyy aloittaa opintonne täysin alusta.

Tässä tiivistyy eräs fysiikan oleellinen piirre, jonka sisäistäminen tekee Mary Shelleyn teoksesta modernin ajan lipunkantajan: fysiikka on historiaton tiede. Ensinnäkin siksi, että uudet paikkansapitävät teoriat sisältävät edeltäjistään kaiken mikä niissä pitää paikkansa (eli mikä on niiden pätevyysalueella). Toisekseen siksi, että on merkityksetöntä, kuka päätyy löytämään teorian tai minkä ideoiden perusteella se löytyy. Teorian ensimmäiseksi esittäneen mielipiteillä ei ole mitään merkitystä teorian oikeellisuuden kannalta, sen määrää suhde havaintoihin.

Niinpä fysiikkaa edeltävillä ideoilla maailmasta ei ole fysiikan kannalta merkitystä. Tämä oli 1600-luvun luonnontieteellisen vallankumouksen murros. Luonnontieteellisen ajattelun keskeisiin kehittäjiin kuulunut Francis Bacon oli suorastaan vihamielinen perinteisiä filosofisia pohdintoja kohtaan.

Toisaalta myöskään vanhoja fysiikan tekstejä ei tarvitse tuntea: fyysikot eivät lue Isaac Newtonin tekstejä ymmärtääkseen klassista fysiikkaa eivätkä käy läpi Albert Einsteinin kirjoituksia oppiakseen suhteellisuusteoriaa. Myöhemmät tutkijat ovat hahmottaneet nämä teoriat niiden löytäjiä paremmin ja ilmaisseet ne selkeämmin.

Scifikirjailijat Brian Aldiss ja David Wingrove argumentoivat historiikissaan Trillion Year Spree: The History of Science Fiction sen puolesta, että Frankenstein on ensimmäinen scifikirja. Siinä ihmeitä ei tehdä okkultismin tai uskonnon avulla, vaan tieteellisten periaatteiden ja kokeiden kautta. Lisäksi kirjoitusten muinaisuus ole enää arvon tae, vaan päinvastoin osoitus hyödyttömyydestä: totuus löytyy uusista teorioista ja kattavista kokeista. Christopher Marlowen 1500-luvun lopulla kirjoittama tohtori Faustus tekee ihmetekoja muinaisten kirjojen avulla kutsumiensa henkien kautta ja Jumala rankaisee, mutta Mary Shelleyn 1800-luvun alun Frankenstein on itse vastuussa sekä saavutuksistaan että epäonnistumisestaan, eikä kukaan muu häntä tuomitse.

Suurin osa Frankenstein-kirjan sovituksista (sikäli kun eivät täysin sivuuta kirjan teemoja) keskittyvät kirjan toiseen keskeiseen aiheeseen, siihen että ihmiset kehittyvät sellaiseksi kuin miten heitä kohdellaan ja vastuun kantamiseen teoistaan. Mary Shelley heijasteli tässä sekä aikansa uusia ajatuksia lasten kasvattamisesta että orjuuden arvostelua.

Myös Guillermo del Toron tuore elokuva (joka lienee Suomessa jo kadonnut teattereista mutta on katsottavissa Netflixissä) keskittyy vastuuseen. Elokuvassa tosin viesti siitä, että vastuuton kasvatus synnyttää hirviöitä jää hieman hämäräksi, koska Frankensteinin luomuksesta ei siinä tule murhaajaa saamastaan kohtelusta huolimatta, vaan hänestä on tehty syytön uhri.

Mutta vielä enemmän elokuva eroaa alkuteoksesta mitä tulee luonnontieteeseen. del Toron Frankenstein perustaa työnsä pseudotieteeseen qi-energiasta ja hänen käyttämänsä sähköä johtavat neulat viittaavat akupunktio-pseudotieteeseen. (del Toro tuntee elokuvahistorian, ja qi voi olla kaikuja Kenneth Branaghin vuoden 1994 elokuvaversiosta, missä se jostain syystä sekoitettiin soppaan.)

Lisäksi del Toro alleviivaa Frankensteinin hybristä tämän astuessa Jumalalle varatulle elämän luomisen alueelle, ja hänen kohtalonsa voi nähdä seurauksena tästä. Malli periytyy antiikin Kreikan tarinoista, missä kuolevaiset (ja muutkin eläväiset) kohtaavat mitä epämiellyttävämpiä rangaistuksia uskallettuaan asettua jumalten veroiseksi. (Elämän luomista pidettiin muuten 1800-luvun alkupuolella uskonnollisesti niin kyseenalaisena, että olennon syntykohtausta, joka on sittemmin nostettu elokuvien keskiöön, ei uskallettu pistää teatterin lavalle.) Mary Shelleyn kirjassa Jumalalla ja yliluonnollisilla elementeillä ei ole sijaa, ja romaanin alaotsikko viittaa jumalten rangaistukseen vain vertauskuvana, yhdistäen ristiriitaiset sanat moderni ja Prometheus.

Mary Shelleyn kirja kyseenalaistaa miehisen neron myyttiä, mutta samalla heijastelee romantiikan ja gotiikan intohimoista ihmiskäsitystä. Fyysikoilla onkin usein romanttinen kuva alastaan: kurssin Fysiikkaa runoilijoille nimi (jonka perin Kari Enqvistiltä) leikittelee tällä kuvastolla.

Mutta vaikka yksittäisillä tutkijoilla voi olla merkittävä vaikutus fysiikassa, he ovat osa tiedeyhteisöä, ja tutkimus on yhteisöllistä toimintaa, ei irrallista vaellusta. Erityisesti tämä korostuu kokeellisessa fysiikassa. Jo Francis Bacon vertasi yhtäältä filosofisten pohdintojen edistyksen puutetta ja toisaalta laivanrakentamista, mikä saavutti paljon ja kehittyi paremmaksi, kun isot ryhmät tekivät järjestelmällisesti yhteistyötä.

Mary Shelleyn Frankenstein tekee läpimurtonsa yksin – del Toron elokuvaversiossa on suorastaan omituista, minne laboratorion rakentajat ja koneinsinöörit ovat kadonneet, kun tulee aika käyttää teollisen mittakaavan laitteita. Frankensteinin synnyttämässä nykyfiktiossa tieteen tämäkin puoli on mukana: tuntuisi oudolta, jos Jurassic Park -elokuvissa sankaritutkija kloonaisi dinosauruksia yksin kellarissa.

Kenties on yllättävää, että luonnontieteen keskeiset oivallukset saavuttivat kirjallisuuden noin 150 vuotta myöhässä, ehkä se vain kuvaa uskonnollisten rajoitusten vaikutusta yhteiskunnassa. Nykyään scifi on yleinen fiktion genre, ja ihmiskunnan kyky luoda itse tulevaisuutensa sekä kyvyttömyys ottaa vastuuta teknologian seurauksista on päivittäisen keskustelun aihe. Samalla huoli liiallisesta uskosta omien kätten töihin voi yhdistää uskonnolliset ja uskonnottomat ajattelijat.

Muuri toisensa jälkeen

30.10.2025 klo 15.47, kirjoittaja Syksy Räsänen
Kategoriat: Kosmokseen kirjoitettua , Kosmologia

Kesäkuussa sanoin blogin kommenteissa kirjoittavani kosmisesta neutriinotaustasta, nyt viimein lunastan lupauksen.

Mistä maailmankaikkeus koostuu? Jos katsotaan energiatiheyttä, niin 70% on (kenties) pimeää energiaa ja 25% pimeää ainetta. Loput 5% on tavallista ainetta, siis protonien ja neutronien muodostamia atomiytimiä sekä elektroneja. Muiden hiukkasten eli fotonien (valohiukkasten) ja neutriinoiden osuus on vain kymmenestuhannesosan luokkaa.

Mutta jos katsotaan massan sijaan lukumäärää, kaikkeus näyttää erilaiselta. Pimeä energia (jos sitä on) tuskin koostuu hiukkasista, ja pimeän aineen hiukkasten (tai isompien klimppien kuten ehkä mustien aukkojen) massaa emme tiedä. Jos keskitytään siihen mitä on niiden lisäksi, niin maailmankaikkeus koostuu lähinnä valosta ja neutriinoista.

Fotoneita ja neutriinoita on noin miljardi kertaa niin paljon kuin elektroneja ja atomiytimiä. Fotoneita on 410 kappaletta per kuutiosenttimetri. Pieni osa niistä on syntynyt tähdissä ja muualla maailmankaikkeuden myöhäisinä aikoina, mutta ylivoimainen enemmistö on muinaista perua.

Maailmankaikkeuden varhaisina aikoina kaikki tuntemamme hiukkaset kimpoavat toisistaan koko ajan. Kun maailmankaikkeus laajenee, hiukkaskeiton tiheys ja lämpötila laskee, ja tämän takia jossain vaiheessa hiukkaset eivät enää törmäile. Valon kohdalla tämä tapahtui maailmankaikkeuden ollessa 380 000 vuoden ikäinen: siitä pitäen fotonit ovat kulkeneet vapaasti.

Nämä vanhat fotonit tunnetaan nimellä kosminen mikroaaltotausta. Ne kantavat paljon tietoa siitä millainen maailmankaikkeus oli 380 000 vuoden iässä ja mitä on tapahtunut sen jälkeen. Kosminen mikroaaltotausta on yksi kosmologian merkittävimpiä havaintokohteita. Koska fotonit poukkoilivat aineesta ennen valon ja aineen irtoamista, maailmankaikkeus oli ennen läpinäkymätön. Kun katsomme kauemmas paikassa näemme varhaisempiin aikoihin, koska valo kulkee äärellisellä nopeudella, mutta 380 000 vuoden iässä vastaan tulee kosminen mikroaaltotausta, jonka taakse ei näe valon avulla.

Neutriinoiden tilanne on toinen. Neutriinot eivät tunne sähkövarauksia, ainoastaan heikon vuorovaikutuksen. Siksi ne lopettivat törmäilemisen muuhun aineeseen paljon varhemmin kuin fotonit: maailmankaikkeudesta tuli neutriinoille läpinäkyvä sekunnin iässä. Siitä pitäen ne ovat matkanneet avaruuden halki ja aineen läpi, ja nämä muinaiset neutriinot tunnetaan nimellä kosminen neutriinotausta.

Neutriinoja on vaikea havaita samasta syystä kuin miksi niiden avulla näkee varhaisiin aikoihin: ne vuorovaikuttavat heikosti pienillä energioilla. Hiukkaskiihdyttimissä on kyllä tuotettu ja mitattu neutriinoita, ja kokeilla kuten etelänavan jään alla sijaitsevalla IceCubella on havaittu avaruudesta tulevia neutriinoita. Näiden neutriinoiden nopeus on hyvin lähellä valonnopeutta ja energia hyvin iso, ja siksi ne vuorovaikuttavat voimakkaammin.

Kosmisen neutriinotaustan neutriinot liikkuvat hitaammin, ja niiden tilanne on sama kuin pimeän aineen: niiden gravitaatiovaikutus on mitattu, mutta yhtäkään hiukkasta ei ole havaittu. Kosmisesta mikroaaltotaustasta voi lukea, kuinka nopeasti avaruus laajeni 380 000 vuoden iässä, ja neutriinojen osuus näkyy siinä selvästi: tuolloin 10% energiatiheydestä oli neutriinoissa. Niiden vaikutus näkyy myös maailmankaikkeuden suuren mittakaavan rakenteessa.

Kosmisen neutriinotaustan havaitsemiseksi suoraan on ehdotettu samantyyppistä koetta kuin millä etsitään pimeää ainetta: seurataan laboratoriossa sopivaa koekappaletta ja katsotaan koska siihen törmää neutriino. Toisin kuin pimeän aineen tapauksessa, tiedämme neutriinojen lukumäärän (340 kuutiosenttimetrissä) ja suunnilleen massankin, eli osaamme sanoa tismalleen mitä niiden havaitsemiseen vaaditaan.

Suunnitellun PTOLEMY-kokeen periaate on yksinkertainen. Tehdään koepala tritiumista (eli aineesta, jonka atomiytimissä on yksi protoni ja kaksi neutronia). Kun tritium-ytimeen törmää neutriino, yksi sen neutroneista muuttuu protoniksi, ja samalla syntyy yksi elektroni. Tuon elektronin voi havaita.

Sen varmistamiseksi, että elektroni on tosiaan syntynyt neutriinon törmäyksessä tarvitaan laite, joka pystyy mittaamaan erittäin pieniä energiaeroja. Ja koska neutriinot vuorovaikuttavat niin heikosti, tritiumia tarvitaan paljon, noin 100 g. Gramma tritiumia maksaa 30 000 euroa, eli 100 g maksaa 3 miljoonaa euroa. Tämä ei ole fysiikan kokeiden budjetissa valtava summa. Tritium on erittäin radioaktiivista, joten sen käsittely suurissa erissä vaatii erityisiä järjestelyitä, kuten myös sen varmistaminen, että ainetta ei joudu harhateille. Tritiumia nimittäin käytetään myös ydinaseissa, noin 4 grammaa yhdessä ydinkärjessä.

Mitä kosmista neutriinotaustaa mittaamalla sitten oppisi? Neutriinoilla ei ole yhtä monimuotoisia vuorovaikutuksia tavallisen aineen kanssa kuin fotoneilla, joten niissä ei ole ääniaaltoja, toisin kuin fotonien ja elektronien keitossa. Siltä osin neutriinotaustassa on vähemmän tietoa.

Mutta neutriinojen massa ei ole nolla, toisin kuin fotonien. Varhaisina aikoina neutriinot liikkuvat lähes valonnopeudella. Avaruuden venyessä niiden nopeus kuitenkin laskee. Jossain vaiheessa neutriinoiden nopeus on pudonnut niin paljon, että ne jäävät galaksien ja muiden tavallisen aineen klimppien gravitaation vangiksi. Niinpä kosmiseen neutriinotaustaan jää rakenteista vahvemmat jäljet kuin kosmiseen mikroaaltotaustaan. Silläkin, että neutriinoja on kolme erilaista jotka muuttuvat toisikseen voi olla kiinnostavia jälkiä.

Yksityiskohtien erottaminen vaatii kuitenkin tarkempia mittauksia kuin pelkkä taustan havaitseminen. Tämä pitää paikkansa myös kosmiselle mikroaaltotaustalle. Se havaittiin vuonna 1965, mutta sen epätasaisuudet erotettiin vasta vuonna 1992. Neutriinotaustan epätasaisuuksien mittaamiseksi pitää havaita enemmän neutriinoita eri suunnista. Koska havaintoaikaa ei voi juuri kasvattaa (tritiumin puoliintumisaika on 12 vuotta, eli se hupenee nopeasti), tritiumia tarvitaan enemmän, peräti 10 kg. Sen hinta nykypäivänä olisi 300 miljoonaa euroa.

Tämä on huomattava osuus koko maailman sotilaallisen käytön ulkopuolella olevasta tritiumista. Jos fuusioreaktorit pääsevät kaupalliseen tuotantoon (mikä on epäselvää), niitä varten tosin pitänee joka tapauksessa valmistaa paljon tritiumia, joten sen hinta saattaa laskea. Selvää kuitenkin on, että kosmisen neutriinotaustan epätasaisuuksien mittaaminen ei ole aivan lähitulevaisuuden hanke, ja siihen ehkä tarvitaan toisenlainen idea ja uutta teknologiaa.

Mutta neutriinotaustan mittaaminen ilman epätasaisuuksiakin avaisi meille suoran näkymän sekunnin ikäiseen maailmankaikkeuteen, ja saisimme täsmällisen mittauksen neutriinoiden lukumäärästä. Neutriinot ovat hiukkasfysiikan Standardimallin huonoimmin tunnettu osa, ja niillä voi olla yllätyksiä hihassaan.

Neutriinojen avulla näkee ohi kosmisen mikroaaltotaustan muurin, mutta niillä tulee muuri vastaan sekunnin kohdalla. Voiko sen läpi päästä – eli voimmeko nähdä ensimmäistä sekuntia varhaisempiin aikoihin? Tunnetuista hiukkasista neutriinojen vuorovaikutukset ovat heikoimpia, eli ne pääsevät ensimmäiseksi matkaamaan vapaasti. Mutta syvemmälle menneisyyteen voi nähdä mittaamalla kosmisen gravitaatioaaltotaustan.

Gravitaatioaallot vuorovaikuttavat niin heikosti, että ne matkaavat meille esteettä maailmankaikkeuden koko historian ajalta, aina teorioidemme rajalle asti. Vastaavasti kosmisen gravitaatioaaltotaustan suora havaitseminen on vielä vaikeampaa kuin kosmisen neutriinotaustan: siihen tuskin pystytään millään tällä hetkellä nähtävissä olevassa teknologialla.

Kosmisen gravitaatioaaltotaustan voi kuitenkin kenties havaita epäsuorasti, kuten kosmiselle neutriinotaustalle on jo tehty. Toistaiseksi tässä ei ole onnistuttu, yrityksistä huolimatta, mutta se on yksi nykyisten ja seuraavan sukupolven kosmisen mikroaaltotaustan kokeiden tärkeimmistä tavoitteista.