Глава 14. На грани Хаоса

Глава 14. На грани Хаоса

«Чем дальше, тем больше отличий» — таким было название статьи, опубликованной в «Science» в 1972 году, в которой американский физик твердых тел и нобелевский лауреат П.В. Андерсон изложил то, что в 80-е годы должно было стать противостоянием холизма против редукционизма в научной точке зрения.

Холизм — это точка зрения, что мир состоит из целостных единиц, которые не могут быть описаны исключительно в рамках их составных частей, в то время как редукционизм — доминирующая точка зрения среди практиков естественных наук — утверждает: многосторонние явления Вселенной лучше всего описываются, если свести их к небольшому количеству составных частей, которые затем можно изучать по отдельности. В 80-е годы преобладала точка зрения, что редукционизм потерпел банкротство, так как его фокусировка на отдельных компонентах и аспектах реальности привела мир к экологическому кризису, который постепенно стал одной из доминирующих проблем современной цивилизации.

Холизм даже преподносился как новая парадигма в науке: новый научный взгляд на мир, который уделяет внимание целостностям и их связями, в противоположность одержимости официальной науки отдельными составными частями. 2

Критика редукционизма имела множество оправданий, так как ученые, занимающиеся естественными науками, стали слишком надменными по отношению к собственному пониманию мира: в конце концов редукционизм говорит нам, что когда мы создаем абстрактное описание мира, мы уменьшаем, упрощаем, урезаем и отсеиваем информацию. Но многие ученые в области естественных наук, особенно инженеры, на волне технологического оптимизма 60-70-х годов вели себя так, как будто естественнонаучный взгляд на мир был синонимом самого этого мира. С тех пор в области технологий получено много нового опыта, к примеру, применение ядерной энергии, и как ученые, так и непрофессионалы стали намного мудрее.

Естественнонаучный взгляд на мир — это не более и не менее чем карта территории: описание, которое отсеивает большую часть информации, воспринимаемой нами, когда мы наблюдаем мир, поддерживающее определенные несложные базовые характеристики, о которых затем можно говорить уже однозначно. С другой стороны холизм уделяет внимание предчувствиям и ассоциациям, о которых говорить сложно: взаимодействие со Вселенной, которая настолько богата информацией, что не может стать объектом разговора на низкой пропускной способности сознания.

В течение десятков лет редукционизм символизировал не слишком разумную веру в то, что если мы сможем понять, мы сможем охватить все целое: невежественная слепота к отсутствию знания, присущая вере, что изучения частей достаточно для понимания целого. Как исследовательская идеология — забудем сейчас о более широком контексте — редукционизм являлся реакционным и не слишком любопытным. Но это не изменяет того факта, что спор холизма и редукционизма сегодня — это противостояние, которое можно считать делами давно минувших дней: ложные противоположности.

На самом деле ни одна из сторон в этих дебатах не ухватила главное, что П.В. Андерсон уже сформулировал в своем девизе, начало которому было положено в лекции 1967 года: «Способность сводить все к простым фундаментальным законам не предполагает способности начать с этих законов и реконструировать Вселенную».

Андерсон, который тогда работал в Bell Telephone Laboratories, признался в редукционизме с самого начала своей лекции: все состоит из одинаковых фундаментальных элементов, каждый из которых может изучаться в отдельности. Но он добавил, что критика другой точки зрения часто признается частью редукционизма — конструкционизм. Это понятие о том, что знание фундаментальны частиц и фундаментальных законов означает: мы можем понять, каким образом устроен мир.

Но на самом деле это невозможно, потому что мы встретимся с двумя решающими проблемами: масштаб и запутанность. Все действительно может состоять из атомов, но это не значит, что знание об их строении и поведении позволяет нам прийти к заключению, каким образом слон пьет воду. Если мы сложим вместе множество атомов, возникают явления, которых не существует, когда имеется всего несколько атомов. И большинство явлений, которые интересуют нас в нашей повседневной жизни, содержат значительно больше атомов, чем любой атомный физик когда-либо изучал в своей лаборатории.

Мысль Андерсона, следовательно, заключается в том, что редукционизм не всегда вступает в конфликт с точкой зрения, что запутанность существует и что новые природные явления появляются каждый раз, когда мы движемся вверх по шкале и изучаем новые уровни Вселенной.

Только тот факт, что мы знаем фундаментальные законы и частицы природы, не означает, что мы уже знаем очень много о мире. Ведь много атомов могут вести себя совсем не так, как мало атомов.

Уровни науки. На каждом уровне появляется новая запутанность. Даже при том, что более высокие уровни состоят из элементов более низких уровней, мы не можем построить высокие уровни только потому, что нижние нам уже известны.

Использование компьютеров позволило наглядно продемонстрировать точку зрения Андерсона. В течение столетий физики верили, что им очень много известно о мире, так как они знали ньютоновские законы гравитации и движения. Детей в школах и студентов в университетах учили, что они ухватили суть Вселенной, так как им известны уравнения Ньютона.

И действительно так и было, ведь они, в конце концов, могли решать примеры в учебниках и видеть, что да, действительно, они в состоянии понять, каким образом функционирует система, если им известны правильные уравнения.

Однако выяснилось, что физики так и не решили свои примеры. Большая часть того, что мы изучали в школе, просто неверна. Примеры в учебниках — это не более чем примеры, хитрые особые случаи, созданные для того, чтобы мы смогли игнорировать трение и другие сложности, которые возникают в реальном мире. Настоящие явления окружающего мира настолько сложны, что их вообще нельзя понять. Поэтому они игнорировались, позволяя нам сконцентрироваться на нескольких примерах из учебников, настолько простых, чтобы их можно было решить и приводить в экзаменационных листках.

И только когда у нас появились компьютеры, чтобы совершить за нас все сложные вычисления, мы осознали, что в конце концов совершенно не знаем законов Ньютона. У нас нет никакого представления о путанице, неопрятности, беспорядке и невычисляемости, которые они содержат.

В течение 80-х такие термины, как «запутанность», «хаос» и «фракталы» стали ключевыми словами в нашем зародившемся понимании факта: то, что нам известны законы мира, не означает, что мы познали мир. Мы можем прекрасно знать формулы, возможно, мы даже выучили их наизусть. Но это не имеет никакого значения, так как для того, чтобы познать настоящий мир, нужны очень пространные вычисления. Ученые не озаботились тем, чтобы их выполнить, поэтому они просто проигнорировали мир и с удовольствием погрузились в свои несложные формулы.

Простое правило может легко создать систему с очень запутанным поведением. Все, что нужно — это правильно решить примеры, то есть выполнить огромную массу вычислений, отсеять массу информации. Когда мы это сделаем и применим простые правила к отсеянному массиву информации, мы можем получить богатое, запутанное и непредсказуемое поведение даже самых простых систем.

Это урок, который необходимо извлечь из теории хаоса, которая, в свою очередь, извлекла урок из компьютеров, так как компьютеры были созданы теми самыми людьми, думавшими, что они смогут легко просчитать мир.

Это очень важный урок, и не только потому, что он позволяет взглянуть на школьную скуку с иной перспективы (и доказывает, что ученики демонстрируют отсутствие ума, когда им скучно учиться формулам от учителя, который отказывается рассказать им, как эти формулы соотносятся с реальностью). Он столь важен потому, что дает сознанию надлежащие перспективы, так как дает сознанию причины сохранять самообладание.

Как бы хороши и как бы уместны ни были простые правила, изложенные в карте территории, нам никогда не стоит верить, будто мы можем догадаться, какова территория, на основании этой карты. Мы можем найти с ее помощью дорогу — но не можем получить представление о территории.

Современный философский спор холизма и редукционизма отражает противоположную точку зрения между двумя фундаментальными взглядами, которые могут быть выражены в духе П.В. Андерсона. Первый — это вера в то, что существуют целостности, которые можно осознать, и это позволит нас понять все в простых, но холистических терминах. На самом деле это вера в то, что сознание может осознать мир, так как мир состоит из целого и руководящих принципов, которые могут быть осознаны.

Второй — это вера в то, что мир состоит из множества отдельных компонентов, которые могут быть описаны поодиночке, но все вместе демонстрируют поведение, отличное от того, какое они демонстрируют в отдельности. Это на самом деле вера в то, что сознание никогда не сможет осознать мир, так как мир состоит из массы крошечных элементов, которые ведут себя довольно капризно и совершенно по-другому, когда собираются в большом количестве.

Холизм — это попытка сказать, что есть целое, которое мы в состоянии осознать. Нонконструкционистский редукционизм — это попытка ощутить, что мы никогда не сможем исчерпывающе описать мир — ни по частям, ни целиком. На каждом новом уровне описания будут появляться новые формы поведения, к которым добавляются всего несколько частиц с более низкого уровня — но этого оказывается достаточно, чтобы сформировать группу.

Доминирующая тема нашего времени, если изъясняться в терминах этой книги — это сознание, которое восстанавливает себя через признание бессознательного; компьютерный формализм, восстанавливающий себя через признание непредсказуемости; описания, восстанавливающиеся себя через признание того, что описывается; низкая пропускная способность, восстанавливающая себя в признании высокой пропускной способностью. Смысл в том, что мы никогда не сможем исчерпывающе понять мир без исчерпывающего понимания мира в целом — то есть каждого без исключения элемента мира. Все взаимосвязано, и мы не можем исчерпывающе осознать что-то одно, если исчерпывающе не поймем все. Но это приводит к возникновению проблемы: подобное полностью исчерпывающее объяснение обязательно содержит столько же информации, сколько то, что оно описывает; полное описание мира займет столько же места, сколько и сам этот мир. Поэтому подобное знание недоступно субъекту — сознанию, которое описывает окружающий мир. Единственная карта, которая отражает все детали территории — это сама территория. Но тогда это уже не будет картой.

Холизм настаивает, что мы можем понять мир как единое целое. Таким образом, как точка зрения на мир холизм является глубоко реакционным.

Более сдержанная точка зрения заключается в том, что мы вообще не можем понять мир. Но мы можем его описать, и каждое описание должно будет признать, что оно является описанием — то есть что-то обязательно будет отсутствовать, информация отсеиваться — это не территория, это карта.

Реакционный аспект холизма заключается в его вере в то, что мы можем дать осмысленное описание мира, поняв несколько общих принципов. Значительный прорыв, который произошел в результате появления компьютеров и теории хаоса — это то, что даже простые фундаментальные законы природы, которые мы узнали за последние несколько столетий, становятся бесконечно непостижимыми, когда им позволяют проявлять себя на практике. Они вычислительно несократимы, если использовать выражение Стивена Вольфрама, упомянутого в Главе 4.

«Мы входим в сумеречную зону», — осторожно ответил физик Крис Лэнгтон на вопрос, как далеко мы уже зашли за грань. «Все равно это произойдет, — добавил он. Мы можем это изучать, чтобы повлиять на его развитие».

Эта сцена отличалась ошеломляющей символической силой. Молодой длинноволосый американец стоял на парковочной площадке возле скромных зданий, в которых размещался Центр нелинейных исследований в Национальной лаборатории Лос-Аламос в Нью Мехико. Лэнгтон шел в своей офис в теоретическом подразделении, Отдел 13, в другом здании на той же площадке.

Между двумя зданиями находится музей, где можно осмотреть реликвии, фотографии и витрины, рассказывающие, как Лос-Аламос стал местом, где создавались атомные бомбы, сброшенные на Хиросиму и Нагасаки в 1945 году, положив конец войне на Тихом океане.

Предметом замечания Лэнгтона была искусственная жизнь — новая область исследования, которая родилась в одной из секций Лос-Аламоса под руководством Криса Лэнгтона в сентябре 1987 года. Он имел в виду, что развитие уже началось, нравится нам это или нет — развитие искусственных форм жизни на Земле, форм жизни, которые живут в виде технологий, созданных человеком, но более им не контролируемых. Когда мы обсуждали этот вопрос в офисе Лэнгтона тем же утром, он ответил так, как это часто делают ученые: «Все равно это случится». Но на этот раз это была не просто отговорка относительно технологии, которая предполагает большие риски — это было еще и сопутствующее ей очарование. Это было простым фактическим наблюдением относительно того, что компьютерные сети на Земле стали сегодня настолько протяженными соединенными между собой системами передачи информации, что у нас больше нет свободного выбора. Мы создали семя искусственной жизни — и несколько тинейджеров вдохнули в него искру жизни. Эволюция имеет свою собственную беспощадную логику: когда имеются условия, возникают живые существа, чтобы ими воспользоваться. И неважно, созданы ли эти условия ни о чем не ведающими биологическими процессами или ни о чем не подозревающими технологическими процессами — жизнь ими воспользуется.

У Криса Лэнгтона обостренное чувство ответственности. И именно по этой причине он создал секцию по исследованию искусственной жизни: начинается эволюция, и имеются определенные этические и моральные принципы, которые нуждаются в обсуждении. «Эти вопросы необходимо обсудить еще до того, как мы будем дальше продвигаться по дороге к созданию жизни искусственным путем», — написал он в своем предисловии к работам первой конференции по искусственной жизни. 6 «Это, возможно, не случайно, что первый семинар по Искусственной жизни был проведен в Лос-Аламосе — месте создания атомной бомбы.

Она зародилась как вредитель: тихо, последовательно, вызывая раздражение — но просто как вредитель. Компьютерные вирусы, фрагменты программ, способные перемещаться в память компьютера, где они немедленно приказывают компьютеру воспроизводить себя. Первоначально они были созданы шкодливыми программистами, которые хотели подразнить сначала друг друга, потом своих работодателей, а под конец — и огромные сети общающихся друг с другом компьютеров. Затем тинейджеры, так называемые хакеры, начали играть в прятки с технологическими и оборонными колоссами, заражая их компьютеры своими игрушками. Идея заключается в том, что короткая цепочка программного кода, которая вводится в компьютер и определяется как «вирус», заражает компьютер-хозяин и другие компьютеры, которые находятся с ним в контакте.

Все это поначалу было невинной и безвредной игрой, с помощью которой просто хотели показать, что компьютерная безопасность не так уж и эффективна, что компьютеры, которые общаются друг с другом по всему миру, могут распространять сообщения, которые никогда не планировалось распространять.

Проблема состоит только в том, что пока нам не удалось преуспеть в уничтожении подобных вирусов. Компьютеры можно дезинфицировать по одному. Но это не значит, что вирус исчез. Согласно многим критериям, которые можно перечислить, компьютерный вирус является живым — и убить его невозможно. Или по меньшей мере он живой в той же степени, в которой живы вирусы биологических организмов.

«Искусственная жизнь — это самый грандиозный вызов, который ожидает человечество», — написал американский физик Дойн Фармер, когда он был главой группы изучения комплексных систем в Теоретическом подразделении Лос-Аламоса. В своем научном труде Фармер и Алетта д’ А.Белин предложили несколько критериев для определения понятия «живой». Жизнь — это скорее модель в пространстве и времени, нежели материальный объект (в конце концов, атомы постоянно замещаются); жизнь может воспроизводиться; жизнь содержит информацию о себе в генах; у жизни есть метаболизм; жизнь взаимодействует со своим окружением; жизнь может мутировать и т. д.

Взгляните на эти характеристики у компьютерных вирусов — и сложно сказать, почему бы им не быть живыми. Да, они являются просто короткими фрагментами компьютерного кода и так же зависят от существования компьютеров, как многие паразиты зависят от существования своих хозяев или человек зависит от Гайи. Такие вирусы могут распространяться только потому, что компьютеры включены в сеть — но аналогично ни одно живое существо могло бы существовать на Земле, если бы выключилось Солнце. Компьютерные вирусы могут воспроизводиться и перескакивать с хозяина на хозяина. Они могут менять метаболизм своего хозяина — его электрические сигналы; они содержат информацию о самих себе; они взаимодействуют со своим окружением и мутируют.

Компьютерные вирусы такие же живые, как и вирусы биологические, которые аналогично существуют на грани между живым и мертвым.

«Эта аналогия весьма сильная, — пишет ученый-робототехник Ханс Моравец, — так как современные миллионбитные компьютерные программы содержат почти такое же информационное содержание, как и генетические коды бактерий, и несколько тысяч бит типичного компьютерного вируса вполне соответствуют небольшому генетическому коду биологического вируса».

Моравец не сомневается, что компьютерные вирусы будут набирать силу: «Сегодняшние компьютерные системы — как тела с кожей, но без иммунной защиты».

Дойн Фармер пишет: «Кажется, что когда бы ни появился посредник, способный поддерживать большие объемы специфической информации, появляются организованные структуры, которые размножаются, захватывая ресурсы этого посредника».

Человек создал огромные потоки информации в глобальных компьютерных сетях. В них скоро разовьется жизнь. Она появилась как шутки и шалости — а сегодня от нее невозможно избавиться. Автономные организации размножаются — и у них есть собственная логика, лежащая вне наших намерений. Если имеется достаточно ресурсов, обязательно найдется кто-то или что-то, что будет их использовать.

Наши тела развили иммунную защиту и способность распознавать себя, чтобы держать под контролем бактерии и вирусы. Но у компьютеров пока нет образа себя как чего-то отличного от других явлений, что позволило бы им оставаться чистыми относительно инфекций извне. Мы сконструировали машины, но не оснастили их способностью отличать себя от окружающего мира. Поэтому живые формы распространяются внутри них без помех.

«Нам не стоит пытаться судить, являются ли объединенные структуры, которые развились в компьютерах, живыми или нет», — пишут четверо датских ученых в статье о «Coreworld» — компьютерной игре с боевыми кораблями, которую они развили до той степени запутанности, что означает: они больше не имеют возможности удостовериться, является ли изучаемая система живой. Их утверждение слегка кокетливо, так как совершенно ясно, что система не живая — но тем не менее странно, что подобные простые системы демонстрируют такие характеристики, как сотрудничество и эволюция, в степени, напоминающей о живых существах.

Исследования искусственной жизни обнаружили множество примеров того, как простые рецепты могут привести к сложному поведению — если имеется достаточно времени. Вычислительного времени.

Крис Лэнгтон создал на компьютерном мониторе искусственных муравьев — крошечные создания, которые следуют простым схемам, но вместе демонстрируют общее поведение, настолько же сложное, как и поведение насекомых в муравейнике. Мораль заключается не в том, что настоящие муравьи такие же простые, как и искусственные муравьи Лэнгтона; мораль заключается в том, что простые правила могут привести к сложному поведению — если имеется достаточно вычислительного времени и если в процессе отсеивается большое количество информации.

Для возникновения более прогрессивного поведения не нужны особо сложные или продвинутые системы: нужно время. Время для отсеивания информации.

Таким образом, новые области исследования в настоящее время работают с автоматизированными процессами, которые демонстрируют неавтоматизированное поведение.

Рецепт для чего-то сложного вовсе не должен быть сложным сам по себе. К сложному поведению и сложным системам могут привести простые законы. Ключ — позволить простым механизмам работать в течение длительного времени.

Последствием этого знания является то, что исключительно сложно получить беглый обзор того, что происходит. Если создается что-то простое, к примеру, компьютерный вирус, это может привести к последствиям, которые невозможно вычислить, так как вирус будет процветать в системе с повторениями, копиями и вычислениями, которые совершаются снова и снова.

Отсеивание информации может привести к появлению структур, которые будут намного богаче и разнообразнее, чем правила, управляющие отсеиванием информации. Ценность лежит не в том, чтобы знать правила, а в том, чтобы понимать их эволюцию.

С 50-х годов ученые, работающие над искусственным интеллектом, пытались построить машины, которые были бы наделены интеллектом. Но они не добились никакого успеха. Ученые попытались понять человека как создание, поведение которого основано на правилах и следовании простым и ясным инструкциям в умственной работе. Общих правилах, которые было бы легко понять и легко соотнести с задачами, которые они хотели решить, правилами, которые были бы ясными и определенными.

Именно по этой причине исследования ИИ сегодня ведутся уже не столь интенсивно, в то время как исследования компьютерных систем, которые требуют не следования правилам, а обучения на примерах, продвинулись гораздо дальше. Так называемые нейронные сети — пример компьютерных систем, которые не пытаются найти правила для решения сложной задачи, к примеру, анализ изображения, а вместо этого тренируются на большом количестве примеров, которые заканчиваются таким же результатом, как и желаемый результат их деятельности — человеческое поведение. Идея состоит не в том, чтобы сделать правила точными и определенными, а в том, чтобы обогатить и расширить опыт. Важно осознавать не то, как машина это делает, а то, что она делает и что при этом воспринимает.

Это как обучение навыкам человека: дорога к сложному проста, но длинна. Она предполагает постоянное повторение одних и тех же операций снова и снова, накопление большого количества опыта. Она не предполагает создания простых и сильных рецептов, которым можно было бы следовать где угодно. Она не подразумевает, что мы должны знать все еще до старта. Она включает в себя получение опыта.

Кодовое слово — появление. Когда простые правила работают достаточно долго или в достаточном количестве компонентов, появляются совершенно новые характеристики: они появляются, возникают, открываются взгляду.

Эти появляющиеся характеристики нельзя обнаружить, изучая небольшой набор составных частей. Их можно увидеть только тогда, когда имеется так много частей, что начинает накапливаться коллективное влияние, появляются групповые характеристики. Температура, к примеру, это характеристика, которая не имеет никакого смысла, если мы наблюдаем за несколькими молекулами. Прежде чем появится температура, необходимо множество молекул. На примере одной молекулы мы не можем увидеть, частью какой температуры она является, так как температура — это коллективная характеристика, проявляющаяся в виде статистических отношений: температура описывает распределение скоростей среди большого количества молекул.

На более высоком уровне молекулы определенной температуры могут сформировать часть более крупной структуры, к примеру, живого организма — хотя глядя на отдельные молекулы, мы не сможем понять, что они являются частью живого организма. Жизнь — это проявленное свойство материи, а не отдельных компонентов материи.

Понятие появления традиционно базируется на той школе биологии, которая настаивает: одушевление — это гораздо больше, чем физика и химия; в живых организмах есть гораздо больше, чем может быть описано законами физики и химии. Это антиредукционистская точка зрения — биологию нельзя сократить до физики.

Но в последние десятилетия концепция вновь появившихся свойств и коллективных влияний начала все чаще и чаще появляться в описаниях физиков, пытающихся работать с самыми простыми структурами, к примеру, ядрами и простыми молекулярными системами. В прошлом ученые не заботились о том, чтобы подсчитать, может ли появляться новое в простых системах. Но появление компьютеров сделало очевидным, что для появления подобных свойств не требуется каких-то особо сложных условий.

Смысл, следовательно, заключается не в том, что в биологии не появляется ничего нового: смысл в том, что до компьютерной эры биологические системы были единственными примерами простых систем, имевших возможность работать достаточно долгое время для появления новых свойств. И в результате казалось, что живые существа полностью отличаются от неживой природы. У живых существ имелось свойство появления нового, которое, как мы полагали, не присуще неживой природе. Но с развитием компьютеров стало ясно, что появление — это общая характеристика всего, как живой, так и неживой природы.

Немецкий химик Бернд-Олаф Купперс пишет по этому поводу: «Феномен появления… это феномен нашего реального мира, с которым мы сталкиваемся на всех уровнях научных описаний, а не особая характеристика живых систем, которая не позволяет подвести под биологию физические основания».

На самом деле появление — это результат теоремы Геделя для основ математического описания: формальная система, которая не может содержать очень большого количества информации, не может «предсказать», что с ней произойдет, если ей позволят работать. Как раз потому, что математика изобилует неразрешимыми задачами, мы никогда не знаем, где закончится формальное описание, если продолжать его достаточно долго. Развитие Грегори Чаитиным теоремы Геделя в алгоритмическую теорию информации (которую мы обсуждали в Главе 3) доказало, что появление — это вполне обычное свойство любой закрытой системы. Мы не можем предугадать заранее или сказать, глядя на составные части системы, чем они смогут стать в будущем.

«Вдобавок алгоритмический подход также дает возможность формального толкования проблемы появления, — пишет Купперс. — «Целое — это больше, нежели просто сумма его частей» верно для любой структурированной системы вне зависимости от того, является ли эта система живой или неживой».

Следовательно, разницы между живыми и неживыми системами нет.

Сознание — это феномен, на который действует тот же фактор: возникают характеристики, которые мы не смогли бы вывести или понять, глядя на отдельные правила или составные части по отдельности. Дуглас Хофштадтер пишет в книге «Гедель, Эшер, Бах»: «Доказательство Геделя позволяет предположить, что высокоуровневый взгляд на систему может содержать мощь толкования, которая просто отсутствует на нижних уровнях». Далее он продолжает: «Доказательство Геделя предполагает — но никоим образом не доказывает! — что может существовать определенный высокий уровень, с которого мы можем рассматривать ум/мозг, включая концепции, которые не проявляются на низких уровнях, и что этот высокий уровень может иметь мощь толкования, которой не существует — даже в принципе — на более низких уровнях».

Хофштадтер пытается решить по пути и проблему детерминизма и свободы воли. Он описывает человеческие существа так, как будто они являются калькуляторами, выполняющими программу. «Безотносительно, работает ли система детерминировано; На низком (язык машин) уровне программа выглядит точно так же, как и любая другая программа, на высоком уровне могут появиться такие качества, как «воля», «интуиция», «креативность» и «сознание».

Точка зрения Хофштадтера заключается в том, что даже полностью определенная и детерминированная система простых правил может демонстрировать такое сложное поведение, что имеет смысл описывать ее в терминах решений и воли.

Полностью реализованная версия набора простых правил может демонстрировать свойства, которых мы не обнаружим в самих этих правилах. А причина, по которой мы не можем их обнаружить в правилах — это общее условие мира, которое описано в теореме Геделя и ее продолжении Чаитина. Именно потому, что мы никогда не можем установить, остановится ли вычисление или нет, как доказал Тюринг, мы никогда заранее не можем знать, к чему приведут законы.

В каком-то смысле не имеет значения, обладает ли человек свободой воли или нет: в конечном итоге могут наличествовать простые правила, определяющие, что мы делаем — законы, о которых мы можем знать, и начальные условия, о которых мы тоже можем знать, дающие нам возможность в принципе вычислить, что будет делать человек в данной ситуации. Но эти законы, скорее всего, окажутся вычислительно непредсказуемыми, так что эти последствия мы сможем просчитать, только имея всю информацию, с которой будут иметь дело эти законы. Другими словами нам придется знать все, что знает человек, и пройти все те опыты, которые он прошел, прежде чем мы получим достаточное количество информации, чтобы вычислить, что будет делать этот человек. Мы должны побывать везде, где побывал этот человек, действовать везде, где действовал он. Но в таком случаем мы обязательно должны быть этим самым человеком.

Мы никогда не сможем предсказать, что будет делать человек, так как это потребует от нас знания всей информации, которую имел и имеет этот человек; но этой информации не имеет даже сам человек, так как большая часть человеческого восприятия и деятельности является бессознательной.

Ни сам человек, ни кто-то со стороны не может знать, что будет делать этот человек — даже если это может быть полностью предопределено законами и начальными условиями.

Теория хаоса продемонстрировала практически аналогичную ситуацию даже для самых простых систем. Согласно теории детерминированного хаоса даже, полностью детерминированная система является непредсказуемой. Смысл заключается в том, что даже если законы системы просты и известны, система будет весьма чувствительной к начальным условиям. Если мы хотим точно знать, как будет развиваться погода в течение всего нескольких будущих недель, нам нужно знать текущую погодную ситуацию на Земле в мельчайших ее деталях.

Причина этого заключается в том, что большинство физических систем (кроме описанных в учебниках!) демонстрируют хаос. Это означает, что даже малейшая ошибка в наших знаниях начальных условий для системы будет взрывообразно и в действительности экспоненциально расти во времени. На практике это означает, что невозможно знать, как будет развиваться ситуация в атмосфере всего на несколько недель вперед, если мы с высокой точностью не будем знать позицию и скорость каждой отдельной молекулы в атмосфере. А с практической точки зрения мы никогда не будем этого знать.

Мир непредсказуем — и не потому, что у него нет законов или потому, что они неизвестны, а потому, что мы не знаем мир с абсолютной точностью. И никогда не узнаем именно потому, что мы являемся субъектами нашего мира: мы познающие, не обладающие полным знанием.

Если мы хотим получить полное знание того, что происходит в системе, мы должны сами стать этой системой и пройти ее эволюцию в течение того же времени. Мы не можем делать никаких допущений или сводить все к приблизительным и понятным моделям. Только мир знает, что он будет делать — а мы не являемся этим миром.

Термодинамика описывает фундаментальные свойства мира — необратимость, бесповоротность и неконвертируемость во времени. В течение более ста лет ученые удивлялись, как законы Ньютона, которые столь красивы и обратимы во времени, могут существовать рядом с картиной, которую представляет нам термодинамика — картиной беспорядочного мира, наполненного необратимостью и статистикой. Неудовлетворение этим диссонансом в физической картине мира привело многих физиков к тому, что они возражают либо против термодинамики, либо против законов Ньютона.

Самый знаменитый современный сторонник точки зрения, что с ньютоновской картиной мира что-то не так, так как она не включает в себя необратимость — это бельгийский ученый и нобелевский лауреат Илья Пригожин. Являясь одним из гуру холистического движения, Пригожин известен благодаря своей захватывающей и поэтической философии необходимости времени и необратимости в современной космографии. Пригожин внес огромный вклад в развитие термодинамики, но его философия нашла гораздо больше признания среди непрофессионалов, нежели среди его коллег. Причина этого заключается в том, что он отказывается признавать закон, Пригожин хочет необратимости, встроенной на микроскопическом уровне.

«Необратимость верна либо для всех уровней, либо ни для одного», — пишет Пригожин в своей обширной работе «Порядок из хаоса». В ней он и Изабель Стеджерс пытаются сформулировать теорию о том, что необратимость — это не эффект нашего уровня описания, а что она верна также и на микроскопическом уровне. Для него необратимость — это неполноценность законов Ньютона, а не появившаяся характеристика, которая возникает, когда простые, обратимые во времени законы работают достаточно долго в достаточно больших системах.

Точку зрения Пригожина критикуют как его друзья, так и его противники в физике. В физических теориях нет никакой основы для точки зрения, которую Пригожин сформулировал в виде теории микроскопической необратимости.

Вопрос заключается также в том, нужна ли такая теория. Возможно, именно тот факт, что существуют различные уровни, на которых мы можем описывать мир, и представляет интерес: мы теряем знание о мире, когда рассматриваем его с одного уровня, а не с другого. Необратимость возникает именно в результате того факта, что мы хотим описывать не все сразу, а только тот аспект мира, который нас интересует.

Физик Рольф Ландауэр, который очень критически относится к Пригожину, попытался сформулировать решение проблемы необратимости, настаивая на том, что у нашей способности производить вычисления всегда будет физический предел. Неважно, насколько большим будет компьютер, который мы сможем построить — он всегда будет меньше, чем Вселенная. Так что мы никогда — даже в принципе — не сможем проследить никакой процесс, так как процесс демонстрирует хаотическое поведение. В конечном итоге эта хаотическая характеристика, которой обладает мир, означает, что мы не можем гнаться за всеми молекулами. Даже если бы мы контролировали мир, мы не смогли бы его удержать. Все убегало бы у нас из рук — и происходило бы это необратимо.

«В то время как хаос сам по себе не является источником непредсказуемости и необратимости, он, без сомнения, вызывает очень быстрое увеличение необходимости в вычислениях с течением времени», — пишет Ландауэр.

Даже в случае детерминированного хаоса, когда все законы и следствия полностью установлены на практике, мы никогда не сможем полностью контролировать конечную область Вселенной, так как нам придется лицом к лицу столкнуться с фактом, что мощь нашего компьютера ограничена. Ведь для любого ограниченного наблюдателя мир тогда должен будет быть наполнен необратимостью, даже если этого не предполагают законы этого мира.

Это решение Ландауэр описывает как умозрительное, но его мысль достаточно ясна: только потому, что мы привыкли верить, что в принципе в нашем распоряжении имеется неограниченная компьютерная мощь, мы верим, что детерминистские законы должны вести к поведению, которое мы на практике сможем понимать как обратимое. Но в нашем распоряжении нет всей компьютерной мощи Вселенной, а даже если бы и была, мы не смогли бы просчитать будущее мира быстрее, чем это делает сам мир. «В противоположность этой физической ситуации математики приучили нас думать в рамках неограниченной последовательности операций», — пишет Ландауэр в статье, озаглавленной «Информация является физической», а это — нереальная ситуация. Вычисления — это физические процессы, которые происходят в физической Вселенной, где наши ресурсы ограничены.

Мы не можем ухватить мир, так как и чем больше — тем большими будут различия. В конечном итоге наши сложности в описании мира происходят оттого, что мы пытаемся сжать бесконечную Вселенную в конечное описание.

А этого сделать невозможно. Невозможно даже в том случае, если бы мы поступали так, как поступают математики и ученые в области естественных наук, и провозглашали, что в принципе наше описание является бесконечным. Единственный путь — это признать факт, что мы не можем описать все, если хотим оставаться собой.

Рольф Ландауэр рассматривает необратимость как меру того факта, что мы никогда не сможем удерживать все детали системы, которую пытаемся описать. И мы должны признать, что мир постоянно ускользает от нас с течением времени, и описать его все сложнее и сложнее. Свое обсуждение необратимости он заканчивает, цитируя Джеймса Кларка Максвелла: «Рассеянная энергия — это энергия, которой мы не можем воспользоваться и направить ее по своему желанию, к примеру, такая, как беспорядочное движение молекул, которое мы называем теплом. Беспорядочность, как и парный ей порядок — это не свойство материальных вещей самих по себе, а то, что возникает только в отношении с мозгом, который их воспринимает».

Ссылка на ум в этом отрывке, который уже появлялся в первой части этой книги, Ландауэру не слишком нравится. Так как значение имеет не субъективное восприятие ума, а «зернистость», с которой мы подходим к миру: на нашем уровне восприятия, на шкале, по которой мы описываем мир, существует большое количество энергии, которую мы не можем использовать. Демон Максвелла научил нас, что мы не можем пользоваться огромной кинетической энергией, которая заключена в молекулярном движении нагретой материи. Это не субъективное условие в любом смысле, за исключением того факта, что оно кое-что говорит об уровне, с которого мы описываем мир. С нашей «зернистостью», которая определяет размер ячеек в нашей физической рыболовной сети, энергия неизбежно становится все более недоступной. Необратимость — это следствие наших возможностей взаимодействия с миром. Даже если сами законы этого взаимодействия являются обратимыми.

Если мы положим в свой напиток лед, он может запомнить правильную температуру — 0 градусов по стоградусной шкале. Смесь льда и воды будет поддерживать температуру на уровне замерзания, пока не останется больше льда, так как жаркий день пытается создать равновесие, нагревая напиток до температуры окружающего воздуха.

Но пока в стакане останется кубик льда, напиток будет поддерживать постоянную температуру. Он не просто пассивно реагирует на температуру окружения — он поддерживает свою собственную температуру. Причина, по которой напиток может запоминать температуру, заключается в том, что он содержит смесь двух состояний воды — твердое — лед — и жидкое — вода. Переход между двумя фазами известен как таяние (или замерзание, если он происходит в другом направлении). Это переход между состояниями. Другой важный переход для воды — испарение/кипение или конденсация/роса.

Переход от одного состояния к другому — очень важное явление физического мира. Система, в которой содержатся два состояния, может поддерживать такое смешанное состояние даже в том случае, если она не находится в равновесии, в котором ее температура такая же, как и у ее окружения.

Разницу между жидким и твердым состоянием воды можно объяснить через молекулярную теорию материи. Лед состоит из молекул воды, которые сохраняют свое относительное положение, а вода состоит из молекул, которые могут свободно циркулировать друг относительно друга, как мраморные шарики в сумке. Газообразное состояние воды — пар — представляет собой молекулы, которые могут циркулировать друг вокруг друга с полной степенью свободы. Молекулярная ситуация полностью соответствует тому, как эти три состояния проявляют себя на нашем уровне: лед сохраняет форму независимо от того, в каком сосуде находится, вода принимает форму дна сосуда, в то время как пар заполняет весь сосуд.

Эти три состояния воды. Когда мы нагреваем воду, происходит всего лишь подъем температуры и ускорение молекул. Мы изменяем только один фактор, более теплый лед тает и превращается в воду, более теплая вода испаряется в воздухе.

Многие слова, которые мы используем в нашей повседневной речи, а тем более для описания физических явлений, включают в себя подобный переход состояний: замерзнуть, расплавиться, затвердеть, таять, испаряться, конденсироваться. Два этих фундаментальных движения постоянно появляются в нашей повседневной речи: предметы могут плавать, дрейфовать, дуть, испарятся, уходить, таять, кипеть, коагулировать, замерзать, конденсироваться, увеличивать прочность, охлаждаться, становится плотнее.

И в этом, конечно, нет ничего странного, так как три состояния воды — твердое, жидкое и газообразное — это одно из самых важных впечатлений, которые мы получаем в мире.

И недавно было доказано, что этот феномен является гораздо более универсальным, чем можно было бы подумать.

«Мы предполагаем, что твердое и жидкое состояние материи, с которыми мы так хорошо знакомы из нашей повседневной жизни, являются гораздо более фундаментальными аспектами природы, чем мы раньше думали. Это не просто два возможных состояния материи — они составляют два фундаментальных универсальных класса динамического поведения», — пишет Крис Лэнгтон из Лос-Аламоса в статье по вычислениям на краю хаоса, статье, которая включает в себя некоторые самые успешные теории последнего времени.

Идея настолько же нова, насколько проста. Лэнгтон не только проводит исследования искусственной жизни, но еще и изучает более общие теоретические проблемы: каким образом системы, обрабатывающие информацию, такие, как живые организмы, вообще могут спонтанно появляться в природе. Как физические системы могут приобретать способность обрабатывать информацию? Каким образом способность вычислять возникает как новая характеристика неживых систем? Другими словами, из этих вопросов можно сформировать главную версию вопроса: каково происхождение жизни?

Сформулированная в отношении того, как физические системы могут приобретать способность к вычислениям — то есть обработке информации — это весьма сложная проблема. И Лэнгтон перевел ее в вопрос: когда простые компьютерные версии физических систем сами разовьют способность вычислять? Эта проблема может быть специфически выражена на математическом примере, который известен как клеточный автомат.

Это очень простая модель, в которой множество локальных единиц каждая следуют совершенно элементарным правилам. Представьте себе систему наподобие шахматной доски: локальное правило может быть таким — все клетки, окруженные тремя соседними черными клетками, должны быть белыми, а все остальные клетки должны оставаться черными. Подобная простая инструкция может привести к удивительно богатому и разнообразному поведению. После изучения непредсказуемого поведения подобных клеточных автоматов, которое предпринял молодой физик Стивен Вольфрам, более чем когда-либо стало ясно: многие реальные системы являются вычислительно несокращаемыми. Даже очень простая инструкция для клеточного автомата может привести к поведению, которое почти невозможно предсказать.

Переведя свою задачу в язык клеточного автомата, Лэнгтон смог атаковать ее с помощью компьютера: что необходимо, чтобы клеточный автомат мог развить способность обрабатывать информацию и создавать запутанность?

Некоторые клеточные автоматы гибнут очень быстро. Их инструкция не ведет к интересному поведению. Другие живут долгое время и, возможно, могли бы продолжать жить вечно.

Это как раз соответствует ситуации с обычными вычислениями в компьютерах: некоторые очень быстро приходят к ответу (2 + 2 = 4), другие продолжают вычислять вечно (10/3 = 3.33333333…), а насчет других вообще догадаться сложно, так как проблема остановки Тюринга говорит нам: в целом мы никогда не можем узнать, когда остановится вычисление, пока оно не остановится.

Клеточные автоматы Лэнгтона демонстрируют точно такие же три возможных исхода: (1) они гибнут; (2) они продолжают работать вечно; (3) они находятся в пограничном состоянии, и сложно сказать, что произойдет дальше.

Вычисления, которые прекращаются, соответствуют льду. Вы получаете ответ — и все. Это полный порядок. Ситуация твердо заморожена, и в долгосрочной перспективе не слишком интересна.

Вычисления, которые продолжаются вечно, похожи на воду: все течет. Это хаос, отсутствие ясности. В течение какого-то времени это может быть интересным, но в долгосрочной перспективе довольно тривиально, так как мы не получаем никакого результата.

Наиболее интересные вычисления балансируют на грани между замороженным и жидким: мы не знаем, будет ли когда-нибудь конец. Подобные вычисления часто происходят на грани между твердым и жидким — близко к переходу от льда к воде. И именно в подобных пограничных ситуациях происходят интересные вещи.