Может ли на сверхпроводящей планете возникнуть нечто вроде естественного отбора? Мы можем представить себе небольшие, самоподдерживающиеся электромагнитные «пакеты», движущиеся внутри такой планеты. Пакеты, которые были более стойкими — например, те, у которых магнитные поля создавали более прочный барьер между тем, что находилось внутри пакета, и тем, что было снаружи, — сохранялись дольше. К тому же они с большей вероятностью будут расти за счёт электрических или магнитных полей в окружающей среде. Если бы эти пакеты развились до такого состояния, когда они разделятся, то у них было бы средство передать характеристики, которые сделали их более стойкими, своим «потомкам». Это может стать началом своеобразного выживания наиболее приспособленных. Наконец, мы переходим к обсуждению возможности такой формы жизни, которая существует только в научной фантастике. В романе «Академия на краю гибели» Айзек Азимов представляет концепцию планеты, все компоненты которой образуют взаимосвязанную систему. Этот тип планеты появляется также в фильме «Аватар», где вся жизнь Пандоры связана между собой своего рода нейронной сетью. По сути, такая планета в целом является живой, хотя отдельные её части могут быть живыми, а могут и не быть. Возможно, вы понимаете, что такая планета является логическим результатом гипотезы Гайи, которую мы обсуждали в главе 3. (Кстати, планета в романе Азимова называется Гайя.) Суть такой системы в том, что изучение любого отдельного предмета — например, дерева или камня — почти ничего не скажет вам об огромной взаимосвязанной форме жизни, частью которой они являются. Это было бы всё равно, что изучать характеристики одного транзистора и упускать из виду тот факт, что это — просто один маленький компонент суперкомпьютера. Как мы уже утверждали в главе 3, не существует никаких научных оснований предполагать, что такая сверхсвязанная система может существовать. С другой стороны, если бы она действительно существовала, мы подозреваем, что это была бы самая трудная для распознания и понимания исследователями-людьми форма жизни. Искусственная жизнь Когда цифровые компьютеры были разработаны впервые, это были гигантские, неуклюжие устройства, которые зависели от работы вакуумных ламп. Замена вакуумных ламп на транзисторы улучшила их производительность и уменьшила размеры. Тем не менее, в 1960-х и 1970-х годах, когда авторы учились в колледже, компьютер всё ещё мог занимать большую комнату и требовать команды из полудюжины человек, чтобы он мог работать и предоставлять интерфейс пользователям. На том этапе компьютеры были машинами, которые могли следовать инструкциям, данным им людьми, но не выходить за рамки этих инструкций — их воспринимали как своего рода возвеличенные пишущие машинки. Однако уже к тому времени писатели-фантасты начали представлять себе будущее, населенное сложными, осознающими себя компьютерами, обычно воплощёнными в роботов. В зависимости от автора, эти технологически развитые, похожие на живых существ машины могут быть злобными, как в серии фильмов «Терминатор», полезными, как в фильме «Я, робот», или даже богоподобными, как в серии романов о космических путешествиях «Культура» покойного Иэна М. Бэнкса. Во всех этих случаях машины «живые» в каком-то довольно неоднозначном смысле. Как же всё изменилось! В 1965 году американский инженер Гордон Мур, один из основателей Intel, сделал наблюдение, которое стало известно как закон Мура: в целом, любой из показателей производительности компьютера, вроде количества транзисторов, которые можно разместить на чипе, будет удваиваться каждые два года. Позже было высказано предположение, что производительность компьютера может удваиваться каждые 18 месяцев. За десятилетия, прошедшие с момента его формулировки, закон Мура подтверждался даже тогда, когда технологии менялись — от транзисторов к интегральным схемам и микрочипам. Важно понимать, что «закон» Мура не является законом природы, подобным закону всемирного тяготения Ньютона. Это просто наблюдение и руководство к действию, аналогичное закону Мерфи (если что-то может пойти не так, всё именно так и случится). Более того, можно утверждать, что закон Мура не может продолжать действовать вечно — рано или поздно вам придётся иметь дело с эквивалентом транзистора размером меньше атома или молекулы. Это кажется невозможным, хотя стоит отметить, что некоторые специалисты по вычислительной технике пытаются разработать системы, которые хранят информацию на отдельных молекулах. В любом случае закон Мура естественным образом заставляет нас задуматься о двух возможных событиях в будущем. Одно из них — это тот момент, когда мы можем разместить на чипе столько же транзисторов, сколько есть нейронов в человеческом мозге (считается, что их около 100 миллиардов). Назовём его «точкой нейронной эквивалентности». Второе (и более важное) событие — это момент, когда машины достигают уровня интеллекта, эквивалентного интеллекту, которым обладают люди, и вдобавок приобретают способность совершенствоваться. Это состояние называется технологической сингулярностью, и оно было предметом долгих размышлений и анализа. Пока закон Мура неотвратимо продвигался вперёд, изменилась сама сущность компьютеров. Вместо того, чтобы быть описанными выше возвеличенными пишущими машинками, неспособными выходить за рамки инструкций, вводимых в них операторами-людьми, они приобрели способность к самостоятельному обучению без присмотра человека. Методы, которые позволяют им делать это, называются машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ). Вот простой пример того, как работают подобные методы: предположим, вы хотите, чтобы ваш компьютер считывал написанные от руки адреса на конвертах — задача, важность которой очевидна для организации вроде Почтовой службы США. Одним из примеров способностей, требуемых от машины, было бы распознавание буквы «е». Один из способов научить компьютер делать это — написать букву «е» на листе бумаги, а затем компьютер наложит на неё сетку в электронной форме. Каждый из квадратов в сетке — технически обозначаемый как «элемент изображения» или пиксель — будет пустым (если он находится не там, где напечатана буква), тёмным (если он находится в напечатанной области) или чем-то средним (если в нём находится край буквы). Тем самым компьютер может преобразовать изображение буквы на листе бумаги в строку чисел, причем каждое число описывает оттенок одного пикселя. После того, как компьютер «прочитал» серию светлых и тёмных пикселей и задействовал алгоритм принятия решения о том, соответствуют ли они букве «e», кто-то (или что-то) сообщает ему, успешно ли он осуществил идентификацию. Как правило, этот процесс повторяется на многих листах бумаги, на каждом из которых начертание «е» отличается от других — печатная буква, курсив, готический шрифт и так далее — и каждый раз алгоритм решает, присутствует ли там буква «e». В итоге в определённом проценте случаев он примет правильное решение. Предположим чисто теоретически, что при испытательном запуске успешность составляет 70 процентов — то есть, алгоритм правильно определил букву «e» на 70 процентах изученных листов. Теперь компьютер обновляет свой алгоритм. Он может, например, изменить способ сравнения результатов с разных пикселей, придавая меньшее значение тем, которые находятся ближе к краю бумаги. Затем он ещё раз полностью повторяет этот процесс. Если процент успеха увеличивается, он сохраняет изменения в алгоритме; если нет — возвращается к исходному. Компьютер будет так или иначе продолжать пробовать различные изменения в алгоритме, всегда отдавая предпочтение тем, которые дают более правильное распознавание. В итоге система станет показывать высокий процент успеха, и в этот момент мы скажем, что она «обучилась». Существуют разного рода навороты и прибамбасы, которые можно ввести в процесс такого рода. Например, машина может скремблировать инструкции из разных программ — по сути, «выводить» новые алгоритмы. После этого самые успешные вновь «скрещиваются», чтобы создавать ещё более успешные программы в странном подобии биологического естественного отбора. Этот метод так называемого эволюционного алгоритма является всего лишь одним из способов ведения разработки программ искусственного интеллекта. В последнее время описанный выше примитивный вариант развития искусственного интеллекта был усовершенствован до такой степени, что машины обучаются выполнять очень сложные операции — например, распознавать человеческие лица, или управлять беспилотным автомобилем. В литературе можно найти множество прогнозов в отношении того, что эти новоприобретённые способности будут означать для человеческой жизни и занятости в будущем. Однако один из аспектов искусственного интеллекта, который для наших целей важнее всех остальных, заключается в том, что, как только программа начинает свой процесс обучения, ей уже не требуется никаких дополнительных инструкций от человека. В принципе, когда используются сложные программы, люди почти наверняка не будут знать, что сделала машина. Программа становится, по сути, «чёрным ящиком». Этот аспект искусственного интеллекта дал начало области исследований, которую мы можем назвать компьютерной психологией — в этом случае люди пытаются понять, каким путём машина пришла к представленному ею конечному результату. Отделение процесса модификации алгоритма от контроля и понимания его человеком как раз и является источником концепции искусственной жизни. Эта утрата контроля порождает также мрачные видения будущего под управлением компьютеров, где компьютеры обычно предстают в виде роботов. Именно это является поводом для размышлений об упомянутой выше технологической сингулярности, о том моменте, когда компьютеры становятся такими же «разумными», как и люди, и приобретают способность самосовершенствоваться без контроля со стороны человека. Однако отбросьте шумиху — и окажется, что опасения по поводу технологической сингулярности вращаются вокруг допущения о том, что существует нечто под названием разум, и что машины, как только овладеют им в достаточной степени, станут механическими версиями человеческих существ. Это, в свою очередь, проистекает из другого (обычно подразумеваемого негласно) предположения: человеческий мозг — это не что иное, как особо совершенный компьютер. Аргументами за и против этого утверждения наполнено множество книг и множество страниц научных журналов. Например, в своей книге «Новый ум короля» физик-теоретик Оксфордского университета Роджер Пенроуз погружается в абстракции современной математики, чтобы доказать, что человеческий мозг способен выполнять операции, которые даже в принципе не могут быть выполнены компьютером. Таким образом, мы можем вкратце охарактеризовать различия между человеческим мозгом и компьютером (далее мы обсудим это более подробно): • Мозг может легко делать то, что трудно сделать компьютеру, и наоборот. • Скорость работы нейронов измеряется миллисекундами; скорость работы транзисторов измеряется наносекундами — это в миллион раз быстрее. • У мозга электрическое и химическое управление, у компьютера — только электрическое. Мозг очень хорошо справляется с такими задачами, как выявление закономерностей и оценка контекста произносимых слов — это задачи, которые нелегко даются компьютерам. С другой стороны, где-то есть такой компьютер, который знает всех людей, которые завтра полетят самолётами United Airlines, чего не смог бы сделать ни один человек. Мозг и компьютер хорошо справляются с решением разных задач. В результате вместе они образуют хорошую команду. Основным рабочим компонентом мозга является нейрон, а у компьютера основным рабочим компонентом является транзистор. Типичный нейрон получает сигналы от других нейронов и с помощью процесса, который мы не особенно хорошо понимаем, решает, посылать ли сигнал другим нейронам. Чтобы сделать всё это и вернуться в исходное состояние для дальнейшей работы, нейрону требуется примерно одна миллисекунда. Современные транзисторы включаются и выключаются не менее чем в миллион раз быстрее. Хотя обе этих величины могут показаться невероятно быстрыми по человеческим меркам, вот небольшое сравнение, чтобы дать понять наглядно, насколько они отличаются друг от друга: предположим, что человек А (который символизирует транзистор) может выполнить данное ему задание за день. Предположим, что человек Б (символизирующий нейрон) тоже может выполнить это задание, однако это займёт в миллион раз больше времени. Если бы человек А приступил к выполнению задания 24 часа назад, то когда человек Б должен был бы начать работу, чтобы они могли закончить её в одно и то же время? Ответ: в 770 году до н.э., за несколько веков до того, как афинские греки составили свод законов логики. Наконец, мы отмечаем, что эндокринная система человека способна наполнять мозг химическими веществами, которые оказывают значительное влияние на его функционирование. Например, представьте себе попытку сдать трудный экзамен сразу же после расставания со своим женихом или невестой. (Как профессора старой школы, мы оба можем засвидетельствовать, что такого рода вещи случаются чаще, чем вы думаете.) Таким образом, хотя и мозг, и компьютер обладают системами, которые приводятся в действие посредством электричества, только у мозга есть ещё и химический контроль. Короче говоря, мы не можем относиться к компьютеру, который существует в наши дни, так же, как мы относимся к мозгу. Просто эти две системы слишком разные. Это не значит, что мы считаем, что никто и никогда не сможет создать компьютер, достаточно сложный, чтобы его можно было считать живым и сознательным. Это далеко не так. Просто если бы был создан такой компьютер, он был бы не просто примером Человечества версии 2.0, но обладал бы иным типом разума по сравнению с нами. Хотя мы даже представить себе не можем, как может выглядеть этот разум, мы с большой радостью присоединяемся к группе писателей-фантастов, которые изображают роботов и компьютеры будущего лишёнными человеческих эмоций. Этот вывод, видимо, вытекает из отсутствия компьютеризированного эквивалента эндокринной системы, что либо останется особенностью машин передовой конструкции, либо не останется. Будет ли развитие «мыслящих» компьютеров обязательно означать конец человечества? Это, безусловно, самый распространённый из всех сценариев в жанре антиутопии. Многие из них предполагают, что где-то на этом пути технически совершенные компьютеры достигнут состояния технологической сингулярности, приобретя разум и научившись улучшать свою собственную конструкцию. Эти изменения, как мы уже говорили выше, могут быть незаметными для людей, следящих за машинами. С этого момента, говорится далее, машины будут совершенствоваться с головокружительной скоростью, быстро выходя из-под контроля человека, что станет началом катастрофы для их создателей. Мы можем назвать это «сценарием ученика чародея». Наш любимый «сценарий ученика чародея» был сформулирован философом Оксфордского университета Ником Бустрёмом и известен под названием «вселенная скрепок». Создана машина с искусственным разумом, в функцию которой входит брать материалы из окружающей среды и превращать их в канцелярские скрепки. Он совершенствуется до такой степени, что выходит из-под контроля человека и в итоге превращает всю вселенную, в том числе людей, которые его создали, в скрепки. Важно понимать, что в этом сценарии со стороны ИИ не проявляется никаких эмоций. У машины нет к вам ненависти: просто вы сделаны из атомов, которые нужно превратить в скрепки. Как и любой другой человек, мы получаем удовольствие от просмотра хорошего фильма-катастрофы. С другой стороны, нам трудно воспринимать подобные сценарии слишком серьёзно. В конце концов, они требуют от нас верить в расу существ, которые являются достаточно хорошими инженерами, чтобы создавать машины с искусственным интеллектом передовой конструкции, но слишком глупы, чтобы понять, что в свои творения нужно вставлять ещё и выключатель. Одной из интересных вариаций темы искусственного интеллекта является нечто под названием «зонд фон Неймана». Он назван в честь американского математика венгерского происхождения Джона фон Неймана (1903-57). Говоря современным языком, зонд фон Неймана — это робот, управляемый искусственным разумом, способным контролировать создание собственных копий. Идея состоит в том, что целый флот этих зондов можно было бы отправить на экзопланету при сравнительно небольших затратах, поскольку они не требуют жизнеобеспечения. Как только несколько из них совершат посадку, они смогут приступить к поиску месторождений полезных ископаемых и других материалов, необходимых для создания большого штата рабочих, которые, в свою очередь, начнут создавать инфраструктуру, необходимую для колонистов-людей (или, как минимум, для кого-то на углеродной основе), которые прибудут, когда роботы закончат работу. (Если предполагать, что способ передвигаться быстрее скорости света не был открыт, колонисты, которых запустили туда отдельно, проведут долгое путешествие между звёздами в состоянии анабиоза или, возможно, будут потомками людей, которые поднялись на борт корабля поколений десятки, или даже сотни лет назад.) Добравшись до экзопланеты, люди, предположительно, отправят ещё одну флотилию зондов фон Неймана, чтобы запустить процесс в следующем подходящем мире. Как вариант можно было бы запрограммировать зонды фон Неймана на самостоятельное выполнение этой задачи. Дело в том, что как только процесс фон Неймана начнётся, он будет продолжаться до конца, независимо от того, выживут исходные строители, или нет. Без путешествий со сверхсветовой скоростью после того, как произойдут первые несколько повторений этого процесса фон Неймана, существам с родной планеты будет сложно общаться с самым дальним краем фронта колонизации. Назовём получившуюся ситуацию, когда роботы разлетаются веером по колониям по всей галактике, волной фон Неймана. Расчёты показывают, что для покрытия всего Млечного Пути волне фон Неймана потребовалось бы несколько десятков миллионов лет. Хотя по человеческим меркам это долгий срок, в космической астрономии едва ли пройдёт один миг. Если мы воспользуемся нашим старым трюком сжатия истории Вселенной в один год, то волна фон Неймана накроет галактику всего лишь за день или два. Один из способов сформулировать парадокс Ферми (см. главу 9) — это спросить, почему зондов фон Неймана нет на Земле. Мы сомневаемся, что у людей возникли бы какие-то проблемы с распознаванием обычных роботов, компьютеризированных существ или обладателей искусственного интеллекта, хотя вполне возможно, что зонды фон Неймана были бы настолько совершенными технически, что мы вообще не смогли бы их распознать. В любом случае, вопрос о том, будут ли они «живыми» или «мыслящими», гораздо сложнее. В главе 3 мы видели, как сложно дать определение концепции жизни, которая кажется такой простой. Определить, обладает ли другое существо сознанием, ещё сложнее, и мы считаем, что справедливо будет сказать, что в настоящее время мы и близко не подошли к тому, чтобы дать ответ этот вопрос. В 1950 году учёный в области информатики Алан Тьюринг (1912-54) предложил один подход к проблеме машинного сознания. Идея его так называемого «теста Тьюринга» состоит в том, чтобы группа людей взаимодействовала с кем-то (или чем-то) таким образом, чтобы они не могли видеть, с кем (или с чем) они взаимодействуют. О машине, которая способна убедить судей в том, что она является человеком, говорят, что она прошла тест Тьюринга. На момент написания этих строк этого не удалось ещё ни одной машине, хотя некоторые добились определённых успехов, когда тема, разрешённая для опроса, была ограничена. Похоже, что компьютеры испытывают проблемы с такими вещами, как сарказм, юмор и человеческая иррациональность. Роботов, способных пройти тест Тьюринга, в ближайшем будущем не ожидается, но, в конце концов, они почти наверняка появятся. Наконец, мы отмечаем, что, несмотря на популярный фольклор, утверждающий обратное, машина, которая прошла тест Тьюринга, не дала доказательство того, что она обладает сознанием — она просто продемонстрировала способность обманывать оценивающих её людей. В любом случае мы можем быть уверены, что в будущем создадут более мощные компьютеры, и мы не видим причин, по которым некоторые из них не смогли бы приобрести своего рода сознание. Однако, как мы утверждали, говоря о разуме, нет никаких оснований для того, чтобы их разум был того же рода, что и наш. Тем не менее, мы можем быть в достаточной степени уверенными в том, что рано или поздно появится нечто вроде обладающей самосознанием машины. Один из ответов лучше всего выражают перефразированные слова пионера компьютерной техники Дэнни Хиллиса: «Целью человечества должно быть создание таких машин, которые будут гордиться нами». И вполне возможно, что технологически развитые цивилизации на экзопланетах могут считать так же. Майк и Джим Майк: Но, возможно, что и нет. Джим: Интересный вопрос. 17 ВОПРОСЫ БЕЗ ОТВЕТОВ Наука обладает одной замечательной особенностью: у неё никогда не заканчиваются вопросы. На протяжении всей этой книги мы видели, как открытия поднимали новые вопросы, которые ещё только предстоит решить. И вполне уместным было бы открыть эту последнюю главу, посвящённую обсуждению нерешённых проблем, цитатой персидского учёного и поэта Омара Хайяма (1048-1131), который написал в книге «Рубайят»: Кто в тайны вечности проник? Не мы, друзья, Осталась тёмной нам загадка бытия[14] Если история науки чему-то нас и учит, так это тому, что разработка новых приборов, новых способов измерений или наблюдений открывает двери, которые ранее были закрыты. Поэтому мы можем начать наше обсуждение с того, что рассмотрим некоторые инструменты, которые, как ожидается, вскоре появятся в Сети, и спросим себя: на какие нерешённые вопросы они могли бы дать ответ? После этого мы обратимся к некоторым новым проблемам, которые возникли во время нашего исследования экзопланет. Новые инструменты для давнего поиска Марс 2020 Где-то летом 2020 года космический корабль взлетит с Земли и направится к Марсу, куда прилетит в начале 2021 года. Его груз — марсоход нового поколения. Эта машина размером с автомобиль в настоящее время известна как «Mars 2020», хотя мы уверены, что НАСА придумает более подходящее название задолго до того, как она совершит посадку[15]. Его конструкция основана на феноменально успешном марсоходе «Curiosity», который колесит по поверхности Марса с 2012 года. Вы помните, что мы посвятили значительную часть главы 5 обсуждению долгих и сложных дебатов по вопросу о существовании жизни на Марсе в настоящее время и в прошлом. Пакет инструментов «Mars 2020» предназначен для сбора доказательств, относящихся к этому вопросу. Например, на нём будут установлены приборы, способные обнаруживать органические материалы в минералах на расстоянии, хотя мы должны иметь в виду, что «органические» молекулы не обязательно должны создаваться живыми системами. Тем не менее, эта новая функциональная возможность будет иметь важное значение для определения направления исследований, которые проводит марсоход. В техническом плане у марсохода также будут усиленные колеса — марсианские камни повредили алюминиевые «шины» «Curiosity», что ограничило его свободу передвижения. Кроме того, «Марс 2020» станет первым марсоходом, у которого будет разведчик: небольшой беспилотник, оснащённый камерами, полетит вперёд и выберет путь для марсохода. Ожидается, что это позволит аппарату двигаться значительно быстрее — в противоположность ему, «Curiosity» всё ещё должен ждать, пока наземные операторы выберут ему путь следования. Однако самая важная с нашей точки зрения научная возможность нового аппарата заключается в том, что «Марс 2020» будет обнаруживать породы и минералы, которые были созданы водой и, следовательно, могут содержать химические следы живых организмов, которые развивались на заре истории планеты. Эти образцы будут помещены в условленных местах на поверхности Марса и будут подобраны и доставлены на Землю более поздними миссиями. Обсуждения, идущие в настоящее время, предполагают, что такое возвращение может быть осуществлено уже в 2026 году. Идея заключалась бы в том, что спускаемый аппарат забирает образцы, а затем доставляет их на орбиту, где их переместят на другой космический корабль и доставят на Землю или, возможно, на лунную орбиту. Если предположить, что такие химические «окаменелости», или, возможно, даже микроокаменелости отдельных клеток, будут обнаружены, то вполне возможно, что долгие дебаты о жизни на Марсе могут разрешиться уже в следующем десятилетии. Разумеется, если они не будут найдены, нынешняя удручающая дискуссия будет продолжаться. Хотя свидетельства существования жизни на Марсе — в прошлом или в настоящее время — стали бы великим научным открытием, у марсохода «Марс 2020» есть и другие компоненты, применение которых, как мы полагаем, может оказать гораздо более глубокое влияние на будущее человечества. Один из них — набор метеорологических приборов, который знаменует начало серьёзного изучения марсианской погоды с прицелом на понимание условий, с которыми могут столкнуться будущие колонисты-люди. Ещё один — это серия инженерных экспериментов, направленных на поиск способов добычи кислорода из атмосферы Марса. Эта атмосфера, пусть и разреженная, состоит в основном из углекислого газа, так что там, в небе, найдётся вдоволь кислорода, если мы сумеем понять, как его получить. Если нам будет сопутствовать успех, у нас будет кислород не только для систем жизнеобеспечения, но и для использования его в качестве окислителя ракетного топлива. Иными словами, эта технология могла бы представлять собой первый шаг человеческой расы на пути к превращению в звёздную цивилизацию.