Глава 3. ПРЕДСКАЗАНИЕ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ

ПОСКОЛЬКУ МЫ ЖЕЛАЕМ увидеть, к чему приведёт гонка технологий, ведет, мы должны задать три вопроса. Что является возможным, что является достижимым, и что является желательным?

Во-первых, в том, что касается аппаратных средств, законные природы устанавливают ограничения тому, что возможно. Так как ассемблеры откроют путь к этим ограничениям, понимание ассемблеров – ключ к пониманию того, что является возможным.

Во-вторых, принципы изменения и факты о нашей имеющейся ситуации устанавливают пределы достижимому. Поскольку эволюционирующие репликаторы будут играть основную роль, принципы эволюции – ключ к пониманию, что будет достижимо.

Относительно того, что является желательным или нежелательным, наши отличающиеся мечты подталкивают поиск будущего, где будет место разнообразию, в то время как наши общие опасения подталкивают к поиску безопасного будущего.

Эти три вопроса – возможного, достижимого и желаемого – создают основу подхода к предвидению. Во-первых, научное и техническое знание формирует карту пределов возможного. Хотя пока размытая и неполная, эта карта обрисовывает постоянные пределы, внутри которых должно находиться будущее. Во-вторых, эволюционные принципы определяют то, какие пути открыты, и устанавливают пределы достижимого, включая его нижние границы, потому что продвижения технологии, которые обещают улучшить жизнь или увеличить военную мощь, практически нельзя будет остановить. Это даёт возможность ограниченного предсказания: если старая как вечность эволюционная гонка некоторым непостижимым образом не остановится, то конкурентное давление будет формировать наше технологическое будущее, приближая его пределам возможного. Наконец, в широких пределах возможного и достижимого, мы можем попытаться достичь будущего, которое мы находим желаемым.

Но как кто-либо может предсказывать будущее? Политические и экономические тенденции – хорошо известные непостоянные, и чистая случайность катит кубик по континентам. Даже сравнительно устойчивый прогресс технологии часто уклоняется от предсказания.

Предсказатели часто пытаются угадать, какое время и затраты потребуются, чтобы начать использовать новые технологии. Когда они выходят за пределы описанных возможностей и пытаются делать точные предсказания, обычно они терпят неудачу. Например, хотя было очевидно, что космический челнок был возможен, предсказания о его стоимости и дате первого запуска были ошибочны на несколько лет и миллиардов долларов. Инженеры не могут точно предсказать, когда технология будет разработана, потому что разработка всегда включает неопределённости.

Но мы должны пытаться предсказывать и управлять развитием. Разработаем ли мы монстров технологии до технологий, позволяющих этих монстров посадить в клетку, или после? Некоторые монстры, однажды будучи отпущенными на свободу, не могут быть посажены в клетку. Чтобы остаться в живых, мы должны сохранять контроль, ускоряя некоторые разработки и придерживая другие.

Хотя одна технология иногда может защитить от опасности другой (защита против нападения, средство управления загрязнением против загрязнения), конкурирующие технологии часто идут в одном и том же направлении. 29 декабря 1959 года, Ричард Фейнман (теперь Нобелевский лауреат) прочитал лекцию на ежегодной конференции Американского физического Общества, озаглавленную "На дне много места." Он описал небиохимический подход к наномашинам (разработка сверху вниз, шаг за шагом, используя большие машины для построения более маленьких), и заявил, что принципы физики не противоречат возможности манипулирования объектами атом за атомом. Это – не попытка нарушить какие-либо законы; это – что-то, что в принципе можно сделать; но в практике это не было сделано, потому что мы слишком большие… В конце концов мы можем делать химический синтез… выкладывая атомы, где скажут химики, и таким образом вы будете делать вещество." Вкратце, он набросал план другого, не биохимического пути к ассемблерам. Также он утверждал, уже тогда, что это "разработка, которой, я думаю, нельзя избежать."

Как я буду обсуждать в главах 4 и 5, ассемблеры и интеллектуальные машины упростят многие проблемы, связанные со сроками и стоимостью технологических разработок. Но вопросы сроков и стоимости будут все еще маячить в поле нашего зрения на протяжение периода между сегодняшним днём и этими крупными достижениями. Ричард Фейнман видел в 1959, что наномашины могли бы направить химический синтез, возможно включая синтез ДНК. Однако он не мог предвидеть ни сроки, ни стоимость выполнения этого.

В действительности, конечно, биохимики разрабатывали методы создания ДНК без программируемых наномашин, используя упрощённые методы, основанные на определенных химических уловках. Технологии-победители часто преуспевают благодаря неочевидным уловам и деталям. В середине 1950-ых физики могли бы понять основные принципы полупроводников, что делало микросхемы физически возможными, но предсказание, как их можно было бы сделать, предвидение деталей создания масок, изоляторов, выращивание оксидов, внедрение ионов, гравировка и т. д., во всей их сложности, было бы невозможно. Нюансы деталей и конкурентное преимущество, которое выбирает технологии-победители делает гонку технологий сложной и её путь непредсказуемым.

Но делает ли это долгосрочное предсказание бесполезным? В гонке к пределам, установленным законом природы, линия финиша предсказуема, даже если дорожка и скорость бегунов – нет. Не человеческие прихоти, но неизменные законы природы рисуют линию между тем, что является физически возможным и тем, что не является, и ни один политический акт, никакое социальное движение не может изменить закон гравитации ни на йоту. Поэтому как бы футуристически они не выглядели, хорошо обоснованные прогнозы технологических возможностей весьма отличны от предсказаний. Они основываются на законах природы, которые вне времени, а не в причудах событий.

К сожалению, понимание этого остается редким. Без этого, мы с изумлением переступаем горизонт возможного, путая фонтаны с миражами и не веря ни тому, и другому. Мы смотрим вперед через очки разума и культур, имеющих корни в идеях более медленнотекущих времён, когда и наука и технологическая конкуренция не имели своих сегодняшних силы и скорости. Мы только недавно начали развивать традицию технологического предвидения.

Наука и технология переплетаются. Инженеры используют знание, произведенное учеными; ученые используют инструменты, произведенные инженерами. И Ученые, и инженеры работают с математическими описаниями естественных законов и проверяют идеи экспериментами. Но наука и технология отличаются радикально по их сути, методам, и целям. Понимание этих различий принципиально для обоснованного предвидения. Хотя обе области состоят из эволюционирующих систем мимов, они развиваются под давлением различных факторов. Рассмотрим корни научного знания.

Большую часть истории люди плохо понимали эволюцию. Это оставляло философам лишь думать, что чувственная видимость, посредством рассудка, должна каким-то образом оставлять отпечаток в памяти всего человеческого знания, включая знание естественного закона. Но в 1737, шотландский философ Давид Хьюм предложил им пренеприятную загадку: он показал, что наблюдения не могут логически доказать общее правило, что факт, что Солнце светит день за днём по логике ничего не доказывает насчёт того, будет ли оно это делать завтра. И действительно, однажды Солнце перестанет это делать, опровергая любую такую логику. Проблема Хьюма, казалось, разрушила идею рационального знания, чрезвычайно расстроив рациональных мыслителей (включая его самого). Они изо всех сил пытались что-то сделать, но иррационализм получил свою почву. В 1945 году философ Бертранд Русс заметил, что "рост нерациональности на протяжении девятнадцатого века и то, что прошло в двадцатом – естественное последствие хьюмовского разрушения эмпиризма." Мим-проблема Хьюма подрубила саму идею рационального знания, по крайней мере, как люди его себе представляли.

За последние десятилетия, Карл Поппер (возможно любимый философ учёных), Томас Кун и другие признали науку эволюционным процессом. Они рассматривают её не как механический процесс, посредством которого наблюдения некоторым образом производят заключения, а как сражение, где идеи соревнуются за то, чтобы быть принятыми.

Все идеи, как мимы, конкурируют за принятие, но мимическая система науки имеет специфику: она имеет традицию преднамеренной мутации идей и уникальной иммунной системы для контроля мутантов. Результаты эволюции изменяются выборочным приложением давления, будь то среди молекул РНК из испытательной пробирки, насекомых, идей или машин. Аппаратные средства, разработанные для охлаждения, отличаются от средств, разработанных для транспортировки, потому что холодильники очень плохо служат в качестве автомобилей. В общем случае репликаторы, появившиеся для А, отличаются от таковых, появившихся для В. Мимы – не исключение.

Вообще говоря, идеи могут в процессе эволюции научаться выглядеть истинными или даже превращаются в истинные (выглядя истинными для людей, которые проверяют идеи тщательно). Антропологи и историки описали, что случается, когда идеи научаются в ходе эволюции казаться истинными среди людей, у которых нет научного метода; результаты (теория заболеваний "вселился злой дух", теория звёзд "огни на куполе" и т. п.) достаточно хорошо согласовались по всему миру. Психологи, испытывая человеческие наивные заблуждения о том, как объекты падают, обнаружили взгляды, подобные тем, которые развились в формальные «научные» системы на протяжение средних веков до работ Галилея и Ньютона.

Галилей и Ньютон использовали эксперименты и наблюдения для проверки идей об объектах и движении, открывая эру поразительного научного прогресса: Ньютон разработал теорию, которая выдержала все испытания, доступные на тот день. Их метод специально произведённого испытания уничтожил идеи, которые отклонялись слишком далеко от правды, включая идеи, которые появились, чтобы апеллировать к наивному человеческому уму.

Эта тенденция продолжилась. Дальнейшее варьирование и испытания побудили дальнейшее развитие научных идей, при этом получались некоторые, выглядящие столь же причудливо как изменяющееся время и изогнутое пространство относительности, или вероятностные волновые функции квантовой механики. Даже биология отбросила особую жизненную силу, которая предполагалась ранними биологами, открывая вместо неё тщательно устроенные системы невидимо маленьких молекулярных машин. Идеи, казавшиеся истинными (или близкими к истине) снова и снова оказывались ложными или не всеобъемлющими. Истинные и выглядящие истинными оказывались также различными как автомобили и холодильники.

В физических науках идеи развивались при нескольких основных правилах отбора. Сначала, ученые отбрасывают идеи, у которых нет проверяемых последствий; таким образом они предохраняют свои головы от засорения бесполезными паразитами. Во-вторых, ученые ищут замену идеям, которые не подтверждаются испытаниями. Наконец, ученые ищут идеи, которые создают возможно самый широкий диапазон точных предсказаний. Закон гравитации, например, описывает падение камня, орбиты планет, и завихрения галактик и делает точные предсказания, которые делают его широко открытым для опровержения. Его широта и точность аналогично дают ему широкую полезность, помогая инженерам и конструировать мосты, и планировать космические полёты.

Научное сообщество обеспечивает среду, в которой мимы распространяются, подталкиваемые конкуренцией и проверяемые на то, чтобы они развивались в направлении увеличения возможностей и точности. Согласие о важности проверки теорий объединяет научное сообщество при жестоких противоречиях между самими теориями.

Неточное, ограниченное свидетельство никогда не может доказывать точную, общую теорию (как это показал Хьюм), но оно может опровергать некоторые теории, помогая тем самым ученым среди них выбирать. Подобно другим эволюционным процессам, наука создает нечто положительное (увеличивающиеся запасы полезных теорий) посредством двойного отрицания (опровержения неправильных теорий). Центральная роль отрицательного свидетельства отвечает за некоторые умственные расстройства, вызванные наукой: как средство опровержения, оно может искоренить любимые убеждения, оставляя психологический вакуум, который оно не обязательно заполняет.

По практическим меркам, конечно, много научного знания – твердое как скала, уроненная вам на ногу. Мы знаем, что Земля крутится вокруг Солнцем (хотя наши чувства подсказывают иное), потому что теория соответствует огромному количеству наблюдений, и потому что мы знаем, почему наши чувства нас обманывают. У нас есть больше, чем просто теория, что атомы существуют: мы связываем их и образуем молекулы, получаем из них свет, мы их видели под микроскопом (отчётливо), и разбивали их на куски. У нас есть больше, чем просто теория эволюции: мы наблюдали мутации и селекцию, наблюдали эволюцию в лаборатории. Мы нашли следы прошлой эволюции в камнях нашей планеты, и мы наблюдали эволюцию, которая формировала наши инструменты, наш, и идеи, содержащиеся в наших умах, включая саму идею эволюции. Научный процесс выковал универсальное объяснение многих фактов, включая факты о том, почему появились сами люди и наука.

Когда наука заканчивает опровержение теорий, оставшиеся в живых теории часто жмутся настолько близко друг к другу, что для практики разница между ними совсем не существенна. В конце концов, практическое различие между двумя оставшимися теориями могло бы быть протестировано и использовано, чтобы опровергнуть одну из них. Например, различия между современными теориями гравитации настолько тонки, что инженеры, проектирующие полеты через области гравитации космического пространства, могут о них не беспокоиться. Фактически, инженеры планируют космические полёты, пользуясь опровергнутой теорией Ньютона, потому что она проще эйнштейновской, и достаточно точна. Эйнштейновская теория гравитации пока выдержала все испытания, однако нет её абсолютного доказательства и никогда не будет. Его теория делает точные предсказания обо всё и везде (по крайней мере в том, что касается вопросов гравитации), но учёные где-то могут только делать приближённые измерения некоторых объектов. И, как отмечает Карл Поппер, можно всегда изобрести теорию, настолько похожую на другую, что существующие факты не смогут их различить.

Хотя дебаты в средствах массовой информации подчёркивают шаткость и спорность границ знания, способность науки установить согласие остается очевидной. Где еще есть согласие по такому большому кругу вопросов, и которое растёт также устойчиво и по всему миру? Конечно не в политике, религии, или искусстве. В действительности главный соперник науки – её родственник – технология, которая также развивается через новые идеи и тщательную их проверку.

Как говорит директор по исследованиям фирмы IBM Ральф Е. Гомори, "В общественном сознании эволюция технологического развития часто путается с наукой." Эта ошибка затрудняет наши усилия в предвидении.

Хотя инженеры часто ступают на нетвёрдую почву, они не обречены на это, равно как и ученые. Они могут избегать рисков, присущих предложению точных, универсальных научных теорий. Инженерам нужно единственно только показать, что при определённых условиях специфический объект будет достаточно хорошо работать. Разработчику не нужно знать ни точное напряжение в канате, на котором весит висячий мост, ни точное напряжение, которое его порвёт; канат будет поддерживать мост так долго, как он будет находиться под ним, что бы ни случилось.

Хотя измерения не могут доказывать точное равенство, они могут доказать неравенство. Результаты разработки могут таким образом быть основательны в том смысле, в котором точные научные теории не могут. Результаты инженерной разработки могут даже переживать опровержение научных теорий, из которых они проистекали, там, где новые теории дают сходные результаты. Доказательство существования ассемблеров, например, переживёт любые возможные усовершенствования в теории квантовой механики и молекулярных связей.

Предсказание содержания нового научного знания логически невозможно, потому что это не имеет смысла заявлять, что ты уже знаешь факты, которые ты узнаешь лишь в будущем. Предсказание деталей будущей технологии, с другой стороны, является просто трудным. Наука ставит целью знание, а конструирование ставит целью создание; это позволяет инженерам говорить о будущих достижения без парадокса. Они могут разрабатывать свои аппаратные средства в мире разума и вычислений, до того как резать металл или даже прорисовывать все детали конструкции.

Ученые обычно признают это различие между научным предвидением и технологическим предвидением: они охотно делают технологические предсказания относительно науки. Например, ученые могли и предсказали качество фотографий Вояжера колец Сатурна, но не их удивительное содержание. Действительно, они предсказали качество фотографий в то время как камеры были ещё только идеями и рисунками. Их расчёты использовали хорошо проверенные принципы оптики без чего-либо нового в науке.

Так как наука стремится понять, как все работает, научное образование оказать большую помощь в понимании определенных частей аппаратных средств. Однако, это автоматически не даёт техническую компетентность; проектирование воздушного лайнера требует намного больше чем знание металлургии и аэродинамики.

Ученые поощряются своими коллегами и своим образованием сосредоточиваться на идеях, которые могут быть проверены существующими средствами. Получающийся в результате краткосрочный акцент часто оказывает хорошую услугу науке: он удерживает ученых от блуждания в туманных мирах непроверенных фантазий, а быстрое тестирование содействует эффективной умственной иммунной системе. К сожалению однако, этот культурный уклон в сторону краткосрочного тестирования делает учёных менее заинтересованными в долгосрочных продвижениях в технологии.

Невозможность подлинного предвидения относительно науки приводит многих ученых к тому, чтобы расценивать все утверждения о будущих достижениях как «спекулятивные» – термин, который вполне оправдан, когда применяется к будущему науки, но не имеет большого смысла, когда применяется к хорошо обоснованным прогнозам в технологии. Но большинство инженеров разделяют аналогичную склонность к близкой перспективе. Их также поощряют их образование, коллеги и работодатели концентрироваться только на одном роде проблемы: разработке систем, которые могут быть сделаны с помощью существующей технологии или технологии, которая вот-вот появится. Даже долгосрочные инженерные проекты, такие как космический челнок, должны иметь технологические пределы, после которых никакие новые разработки не могут стать частью основной конструкции системы.