Две математики?

Пантокреатическая деятельность в целом слагается из добывания информации и из ее использования. «Автоматическое» добывание информации войдет, согласно Лему, в имитологию.

«Имитология с помощью бесчисленных процессов... дает нам различные связи, “теории” и свойства явлений» (гл. VII). Но как же создать эти «имитологические машины»? Нужно – «выращивать информацию»! Естественнонаучный генезис этой идеи мы проследили выше. Здесь же мы дадим некоторую оценку самой идеи и того, с чем ее связывает автор.

Схема рассуждений Лема приблизительно следующая. Технология будущего будет руководствоваться математикой будущего. Пользуясь математическими системами, конструкторы смогут производить «наперед заданные миры». Нынешняя математика с ее аналитическими методами и символическими языками, по мнению Лема, не годится для этой цели. Нужна другая математика. Какая же именно? Математика, которую «без всякого формализма реализует оплодотворенное яйцо»; математика, которая «управляет процессами в хромосомах и звездах, обходясь без всяких формализмов». Эта-то «математика» и будет создаваться путем выращивания молекул – носительниц теорий на «информационной ферме».

Рассмотрим эту идею Лема. Надо прежде всего сказать, что ее реализация уже начата... современной математикой. Только вместо «молекул в чане» математики используют «программы в вычислительной машине». И эти программы не столь уж «малы», они «сравнимы по длине» с молекулами нуклеиновых кислот. С микроминиатюризацией машин и с развитием принципов программирования подобные «длины» будут быстро превзойдены. В самом деле, вот что пишет Ф. Крик[171](один из авторов «спиральной модели ДНК») о длине этих молекул:

«Общая длина цепи ДНК в клетке составляет: для фага T-4, инфицирующего кишечную палочку Escherichia coli, примерно 2*105пар оснований; для самой кишечной палочки – вероятно 107, а для человека 2-3*109в каждой клетке (этого вполне достаточно для миллиона с лишним генов, если считать, что длина каждого гена соответствует нескольким тысячам пар оснований)».

Число хромосом у человека около 50, и, значит, в среднем на молекулу приходится около 108пар оснований и такое же по порядку число битов информации, ибо пара оснований несет 2 бита.

А вот что пишут о машинах Е. А. Жоголев и Н. П. Трифонов: «Самой быстродействующей машиной в мире в настоящее время является машина Си-Ди-Си-6600, построенная в 1964 г. фирмой “Контрол дэйта корпорейшн” в США, – производительность этой машины превышает 3 млн. операций в секунду. Фактически Си-Ди-Си-6600 является не машиной в обычном понимании этого слова, а целой вычислительной системой, состоящей из ряда машин, работающих в едином комплексе. Центральная вычислительная машина (центральный процессор) имеет оперативную память на ферритовых сердечниках емкостью в 131072 60-разрядных двоичных слова со временем обращения в 1 мксек».[172]

Вдумаемся в эти числа (они на самом деле уже устарели, ибо сейчас действует машина со скоростью 12 млн. операций в секунду!). Емкость оперативной памяти машины равна 131072*60 примерно 6*106битов. Она превосходит количество информации в ДНК фага T-4 и приближается к количеству информации в ДНК кишечной палочки. Молекулы такой длины уже можно «записать» в памяти Си-Ди-Си-6600!

Мы, наверно, сильно занизим «цифры», если будем считать, что в каждое десятилетие емкость оперативной памяти машин будет повышаться на один порядок. Но и тогда всего лишь через 30 лет можно будет записать в оперативной памяти машины уже всю цепь ДНК человека! Подчеркиваем – в оперативной, т.е. в «быстрой» памяти.

Время обращения в 1 мксек у Си-Ди-Си-6600 означает, что «молекулу» длиной в 106бит машина может «прочитать» за одну секунду. (Вряд ли натуральные «биохимические считчики» в клетке – рибосомы – считывают наследственную информацию с такой быстротой.) Наконец, быстродействие в 3*106операций в секунду означает, что «переработка» «молекулы» длиной в 106бит также будет длиться около одной секунды. Можно думать – и это скорее пессимизм, чем оптимизм, – что к 2000 году аналогичные времена считывания и переработки будут относиться уже к «человеческим» молекулам, т.е. к молекулам «длиною» в 109битов. (Надо, конечно, учитывать, что память машины должна загружаться не только самой «молекулой», но и программой для ее переработки.)

Еще по прошествии некоторого времени оперативная память машин вместит уже целые «популяции» таких молекул, популяции численностью в 103, 106, а затем и в 109«особей». Одна «приличная» цифровая вычислительная машина сможет моделировать запас генотипов всего человечества.

Выращивать информацию можно уже сегодня. Но, быть может, это выращивание еще не начато? Нет! Уже начато! И никаких ограничений типа «формализации» оно не имеет! И на самом деле уже сегодня оно богаче по своим возможностям, чем «химия ДНК». Программы, «эволюционирующие» в машине, уже сегодня самоперестраиваются, ветвятся, производят случайный выбор. И если поначалу машины решали чисто вычислительные задачи, то теперь интенсивно исследуются принципы решения задач эвристики.[173]

Выводы

Итак, сама идея выращивания информации вполне здравая. Ее реализация уже началась. Дойдет ли это выращивание до «молекулярного уровня»? По-видимому, дойдет. Примет ли оно формы «эволюции» молекул в чанах или в биосистемах или останется эволюцией программ, т.е. «состояний» машин – систем «типа мозга», покажет будущее.

Все это не вызывает сомнений. Сомненье вызывает взгляд Лема на природу математического «предсказания».

Дата добавления: 2015-10-28