Гарвардский Некромант - читать онлайн книгу. Автор: Александр Панчин cтр.№ 24

– Как микровселенный аккумулятор из эпизода «Рика и Морти». Миниатюрная вселенная, чьи жители производят электричество, питающее космический корабль.

– Именно. Только в реальности наш мир вышел бы скорее противоположностью батарейки. Мощность, необходимая для того, чтобы поддерживать нашу симуляцию, скорее всего, колоссальна, и кое-какие меры понадобились, чтобы уменьшить энергопотребление. Чуть позже я объясню, как это могло привести к багам.

И есть еще одна проблема, связанная с ограничением скорости передачи информации. Один мой российский коллега предложил довольно интересный, но странный мысленный эксперимент. Представьте гигантскую многоножку. Она очень длинная и крайне быстро бежит. Первой парой ног членистоногое сталкивается с неким препятствием. Электрический сигнал, сообщающий о преграде, начинает свой путь по нейронной сети к задним ногам. Самая высокая скорость передачи электрических сигналов у животных составляет около 120 метров в секунду, или 432 километра в час. Если многоножка бежит быстрее, у нее нет способа сообщить своим задним ногам, что их ждет впереди.

Я описал ситуацию, аналогичную той, которая возникает из-за естественного барьера для передачи информации в нашей Вселенной – ограниченности скорости света. Более того, некоторые уравнения специальной теории относительности прекрасно описывают бегущую многоножку, если заменить в них скорость света на скорость проведения электрического импульса. Компьютер, внутри которого сигналы передаются со скоростью света, то есть около 300 000 000 метров в секунду, может поддерживать такое же время обмена информацией между своими самыми дальними частями, как человеческий мозг (диаметром чуть менее 0,15 метра), если он примерно в 3 000 000 раз больше в размере. Это очень много, но все равно лишь 450 километров в диаметре, что в восемь раз меньше диаметра Луны. Более крупный компьютер неизбежно будет передавать информацию с большей задержкой, чем человеческий мозг.

Я хочу сказать, что огромная симуляция может иметь ограниченную скорость вычислений, и это, вероятно, тоже послужит причиной багов.

– Не понимаю. Ведь ограничения по скорости вычислений сами по себе не создают багов…

– Верно. Но ошибки могут возникать из-за попыток оптимизировать вычисления. Химики владеют методом для изучения взаимодействий между молекулами, который называется «молекулярная динамика». С ее помощью специалисты предсказывают, связывается ли определенная малая молекула с некоторой частью интересующего нас белка, занимает ли она его активный центр и нарушает ли его функцию. Такой метод незаменим при разработке лекарств. Хотите изобрести противовирусное средство? Найдите вещество, которое связывает важный вирусный белок, необходимый для его размножения или передачи от клетки к клетке.

Молекулярная динамика основана на симуляции движения молекул. Но попытка учесть поведение каждого атома потребовала бы огромных временных и энергетических затрат. Поэтому ученые используют эвристики – с некоторыми группами атомов обращаются как с единым целым и применяют к взаимодействию между ними правила более высокого порядка. Обычно результаты выходят достаточно точными, а экономия вычислений оказывается колоссальной. Впрочем, упрощенная модель неидеальна, и не все ее предсказания точны.

То, как абстракции высокого порядка помогают экономить время вычислений, легко показать на простом примере. Предположим, вам надо предсказать, сколько придется дуть в воздушный шарик, прежде чем он лопнет. Результат такого процесса определяется сложным взаимодействием индивидуальных молекул, из которых состоит шарик, газом внутри него, атмосферы снаружи и воздухом, поступающим из ваших легких. Одно лишь описание индивидуальных молекул, их скорости, энергии и взаимодействий превращается в вычислительный ад! Но с задачей справится даже школьник, если применит простые высокоуровневые правила – формулы, оперирующие такими концепциями, как давление, объем и температура. Лопнет шар или нет, будет зависеть еще и от нескольких числовых значений, описывающих материал, из которого он сделан.

Стоит найти эмерджентные правила более высокого порядка, удовлетворительно описывающие сложную систему, – и вам уже нет дела до отдельных молекул. Кроме того, если вы знаете, как ведет себя один шарик при определенных условиях, вы можете предположить, что и другой поведет себя похожим образом. И никаких дополнительных вычислений не понадобится.

Расскажу анекдот про физика, математика и инженера. Их попросили установить объем красного резинового шара. Физик поместил шар в стакан воды, измерил объем вытесненной жидкости и получил нужный ответ. Математик измерил диаметр шара и провел несложное вычисление. Инженер открыл таблицу стандартных размеров красных резиновых шаров и выписал искомое значение. Если симуляция будет работать, как инженер из анекдота, то получит приемлемые результаты, сэкономив время.

Разумеется, упрощенные решения не лишены недостатков. Могут возникать исключения, когда система должна повести себя одним образом, но что-то не учтено – и она ведет себя иначе. Например, воздушный шарик внезапно лопается без видимой причины – произошел баг симуляции, или попросту «чудо». Баг стоило бы исправить, добавив еще один тип воздушного шарика в таблицу «стандартных красных резиновых шаров».

В такой симуляции законы физики будто бы всегда работают, но «магия» все равно происходит со сложными биологическими объектами – мышами, червями или людьми.

Есть и другие способы сэкономить время вычислений. Согласно поговорке, хорошая научная фантастика должна объяснить парадокс Ферми – почему инопланетяне молчат. Я полагаю, что хорошая теория об устройстве Вселенной тоже должна попытаться ответить на этот вопрос. Осмелюсь предположить, что никаких сигналов от инопланетной жизни мы не получаем потому, что планеты за пределами Солнечной системы «процедурно сгенерированы». Детали появляются только тогда, когда мы изучаем их ближе, а все остальное время они моделируются как единое целое, словно воздушный шарик из предыдущего примера. Симуляция может редуцировать целые планеты или звездные системы до нескольких десятков параметров, вместо того чтобы работать с числом атомов, которое достигает порядка 10⁵⁶ для одной лишь нашей Солнечной системы. Так симуляция заработает намного быстрее. К сожалению, я не физик, поэтому не знаю, как проверить эту часть гипотезы.

– Я думаю, хорошая аналогия с вашей идеей о симулированной вселенной – фильм «Шоу Трумана». Главный герой жил, не подозревая, что все вокруг него – постановки и декорации. А еще на ум приходит эпизод «Шоу закрыто» из «Южного Парка», где оказалось, что Земля – инопланетное реалити-шоу.

– Вынужден вас расстроить: аналогии не идеальны. Люди и инопланетяне не управляют нашим шоу. Да оно как бы и не шоу вовсе.

– А что, если все-таки шоу?

– Ну хорошо. Кто знает? Но меня волновало другое. Почему люди оказались особенными? Если целью симуляции служат некие вычисления, то каким образом их результаты извлекаются из нее? Смерть организма – это конец его симуляции как сложной системы. Это момент, когда можно вытащить данные из симуляции и внимательно их рассмотреть, изучить, препарировать. Целью симуляции могло бы стать создание некой интеллектуальной собственности: знаний о виртуальной вселенной или, возможно, чего-то творческого, вроде историй или сценариев фильмов. В таком случае симуляции пришлось бы самостоятельно научиться определять источники необходимых знаний. А кто обладает наибольшим знанием о симуляции изнутри?