К чему я веду… Мир меняется очень быстро. Меняется обстановка вокруг нас, транспорт, привычки, электромагнитный и информационный фон, еда. В этих условиях решить систему «генетических уравнений» да еще с учетом изменения среды практически нереально. Но!.. Но ремонтировать наш генотип на уровне физических признаков нам все-же придется, у нас просто выхода другого нет из-за накопления генетического груза, который не выметается отбором.
– Сколько у нас еще времени в запасе? Успеем? Когда мы будем приходить и заказывать ребенка хотя бы по физическим параметрам, чтобы просто физически не вымереть?
– Общественное развитие предсказать невозможно, а это зависит от общественных настроений и нарастающей идиократии. Если в большинстве стран исследования в области генной инженерии на человеке запретят, человечество ждет деградация, отупение, одичание а значит, снова включение естественного отбора и опять достижение современной стадии развития. После чего последует вторая попытка взять эту высоту. То есть рано или поздно брать ее все равно придется, если мы, как вид, хотим выжить.
Кто же мешает человечеству спасаться? Ну, в первую очередь консерваторы-религиозники с увеличенным миндалевидным телом. А еще, как ни странно, либеральные леваки, у которых левачество побеждает либерализм в силу той самой интеллектуальной деградации, об этом мы еще поговорим. А сейчас нужно все-таки завершить разговор об опасностях.
Глава 5Широко шагаешь – штаны порвешь
Разрыв фронта знаний – вот что еще нам угрожает, помимо деградации. И эта угроза тоже весьма нешуточная…
Есть такая очень справедливая максима: чем меньше мы знаем, тем меньше граница нашего знания с неизведанным; чем больше мы знаем, тем длиннее наша граница с неведомым.
Если представить себе наше знание в виде круга на плоскости, то его площадь – это наши знания о мире, а длина окружности – границы с непознанным. И чем больше мы узнаем, то есть чем больше расширяется круг, тем длиннее и его граница с неизвестным. Ну, а чем больше фронтир, тем большие силы нам нужно бросать в наступление, чтобы расширить границы, отвоевав себе территории знания. А силы эти – ученые. Их нужно все больше и больше.
Пока население росло, с этим проблем не было. Пока росла экономика, проблем с финансированием также не было. Но и число ученых, и величина экономики зависят от общего количества народа на планете. Пока оно еще по инерции растет за счет самых отсталых регионов. Когда я учился в школе, на планете жило четыре миллиарда человек. Сейчас нас восемь миллиардов. Ближе к концу века это число перевалит за отметку в десять миллиардов, превысив ее примерно на 400–500 миллиончиков. После чего начнет снижаться.
Но поскольку ударная волна фазового перехода бежит по планете, уже сейчас в мире есть страны, где население снижается. Китай, Япония, Россия – лишь три примера таких стран. В России, кстати, пик численности населения миновал в 1993 году, тогда было почти 148,6 миллионов, к середине века останется, по прогнозам, 135 миллионов. И если сейчас в разных странах раздаются голоса о том, что нужно ограничить приток мигрантов, то совсем скоро развитые страны начнут конкурировать друг с другом за главный и самый дефицитный ресурс планеты, коим будет не нефть и не пресная вода, а люди.
Тревожные звоночки людской дефицитности раздаются уже сейчас. В Японии подгузников для взрослых продается уже больше, чем для младенцев, в Италии закрываются роддомы, университеты Южной Кореи пустеют, там не хватает студентов.
Кстати, о подгузниках… Старение населения – это удар по финансам: люди уже не работают, а ложатся бременем на экономику, отнимая тем самым деньги у фундаментальной науки. А помимо пенсий старикам нужен повышенный медицинский уход, что также отъедает деньги у науки.
Прогнозы численности населения для разных случаев падения рождаемости на одну женщину, сделанные Сергеем Щербовым, директором по демографическому анализу Центра Витгенштейна.
До сих пор человечество двигалось вперед с помощью новых знаний. Сейчас же перед нами встали две проблемы.
Первая – рост затрат на фундаментальные исследования в связи с экспоненциальным ростом необходимой для ускорителей энергии (и, соответственно, денег) достиг таких величин, которые человечеству уже не потянуть ни экономически, ни физически.
Вторая – нам просто не хватит людей для расширяющегося фронта незнания. Еще в 60-е годы ХХ века была сделана следующая оценка, исходя из тогдашних данных: если рост числа ученых продолжится такими же темпами, к 2010 году каждый человек на планете станет ученым. Но «научной сингулярности» не случилось, как не случилось бесконечного роста населения, бесконечного роста мощностей компьютеров по закону Мура и бесконечного роста уровня технологий. Тенденция переломилась и пошла на замедление. Как и положено в физическом мире.
Отсюда с неизбежностью следует, что в том самом круге знаний, который мы нарисовали выше, возникнут разрывы сплошности на границах. На какие-то направления просто не будет хватать людей. При этом не только аппаратурная сложность физики, как науки, но и математическая сложность некоторых самых передовых разделов физики (например, теории струн) растет настолько, что сегодня на восьмимиллиардной Земле специалистов по теории струн всего несколько сотен человек. Если нас будет на планете всего миллиард, на самом острие науки может никого и не остаться.
Есть и еще один неприятный парадокс – до определенного времени ученые жаловались, что количество научных статей и накопление научного материала росло так быстро, что ученые просто не успевали ознакомиться со всем, что публиковалось в их области знаний. Но потом случилось то, что уже знакомый нам Панов предсказывал задолго до того, как это случилось.
Что же он предсказал?
Не думая о худом, он разработал математическую модель роста знаний в зависимости от финансирования. И в теории получилось следующее – сначала, по мере роста финансирования, наблюдается буквально взрыв научных публикаций. Затем какое-то время этот подъем продолжается, а потом, несмотря на рост финансирования, число публикаций и полученных знаний начинает падать, потому что растет количество денег на один бит новой научной информации, поскольку проникновение в глубины природы становится экспоненциально дороже с каждым годом. Падение числа публикаций вызывает падение финансирования и интереса к науке, и эта положительная обратная связь вскоре приводит к катастрофе – схлопыванию науки в ноль.
На момент разработки этой матмодели еще не было данных для ее проверки, но через четырнадцать лет они появились – было опубликовано масштабное мировое исследование по количеству научных публикаций в мире, начиная с 1817 года. И что вы думаете? С 2007 года количество публикаций начало падать! А это значит, что мы вошли в тот самый режим цивилизационной предкатастрофы, которую предсказала теоретическая модель.
Сопоставление зависимости финансирования науки и числа научных публикаций от времени. Левые кривые – рост финансирования, правая – число полученных новых знаний, оно достигает пика, потом начинает падать, и вскоре в ответ на это резко обрывается финансирование.
Панов А. Д. Наука. Эволюция. ресурсы. – 2009. – Электронный ресурс: https://www. cosmos-mentality. ru/index. php?option=com_content&task=view&id=304&Itemid=201
Естественно, первое, что приходит в голову, когда нам рисуют страшные прогнозы, это знаменитая экстраполяция конца XIX века про конский навоз – будто в результате роста городов они вскоре окажутся заваленными по маковку конским навозом. Да-да, мы помним этот прикол! Опасения такие и правда были, но потом изобрели автомобиль и вместо конского навоза пришлось бороться с другой напастью – выхлопными газами. Человечество всегда преодолевает кризис исчерпания ресурсов скачком в новые технологии. Эти технологии приводят к очередным проблемам, которые преодолеваются новым скачком. Грамотные, знаем…
И что нам может помочь в случае с обвалом науки? Опять же, первое, что приходит в голову – Искусственный Интеллект! Пишу с двух больших букв «И» исключительно из уважения к оному.
Как он может помочь, лапуся такая?
Первое. ИИ может помочь в обработке первичных данных. В астрономии, например, современные телескопы, в том числе космические, предоставляют такое количество данных, что астрономическому сообществу не хватает времени и физических сил, чтобы их обрабатывать. В этой связи астроном Фердинандо Патат провел в 2016 году опрос среди коллег, в коем участвовали 1278 астрономических коллективов, проводивших наблюдения на Very Large Telescope в Чили с 2006 по 2013 годы, но никаких результатов на момент опроса не опубликовавших. Оказалось, даже с помощью суперкомпьютеров они просто не успевают обрабатывать поток информации. Значит, нужен сверх-супер-пупер-компьютер. Настоящий ИИ, а не тот младенец, который у нас сейчас, и который просто складно бубнит, переставляя слова.
Второе. Искусственный интеллект, работающий с гигантскими массивами данных, может заняться тем, чем занимается человеческий разум – ловить своей нейронной сетью закономерности. То есть делать рядовые открытия вместо ученых. И особенно это может быть важно при обработке данных в смежных областях наук, на что человеческого времени и сил уже не хватает. Это при малом круге знаний, накопленных человечеством, какой-нибудь Эйлер мог быть и математиком, и физиком, и астрономом одновременно. А теперь – очень узкие специалисты. Между тем, самые великие научные открытия часто подстерегают нас на стыках наук, в междисциплинарных областях, куда практически никто из западных «узких» ученых не забирается. Одним из таких последних мастодонтов советского разлива был великий ученый Владимир Ларин, сделавший переворачивающее все наши представления о Земле открытие на стыке геологии, астрофизики, материаловедения. Широко брал!
И пусть вас не обольщают последние известия о триумфе ИИ в интернете и его способности писать студенческие рефераты. Это пока еще далеко не тот искусственный интеллект, который нам нужен. И сколько понадобится времени, чтобы дорастить его до необходимой кондиции «сверхразума», а главное, успеем ли мы сделать это перед крахом, еще неизвестно. Как неизвестно, возможно ли это сделать в принципе.