Футурология

Идеальным решением было бы создание «сверхчеловека», который, сохраняя человеческие качества, мог бы охватить весь масштаб достижений науки, не теряя глубины понимания.

Создание упорядоченного свода знаний человечества. Сейчас эту функцию де-факто выполняет Википедия. Но продолжением ее достоинств являются ее недостатки — неравномерность охвата, неполнота, скрытая реклама и, особенно, ненадежность.

Для решения последней проблемы можно использовать систему сертификации надежности тех или иных сведений, которая приписывала бы каждым цифрам и фактам вероятность их истинности, и ссылки на источники и методы, которыми эти факты были получены. Такая система могла бы работать подобно рынку предсказаний или страховке: если некто сможет доказать ложность данного факта, он получает денежную премию. Премии побуждали бы людей пытаться опровергнуть эти факты, что приводило бы к победе более достоверных фактов и притоку денег в науку. Таким образом, размер премии за некий факт свидетельствовал бы о том, насколько наука уверена в том, что число  равно 3,14... или что Пушкин родился в 1799 году.

Создание «искусственных ученых», сопряженных с автоматизированными лабораториями и затем с системами ИИ. Такие опыты проводились в области молекулярной биологии. «Робот-ученый» Адам в университете Аберистуита смог сам придумать набор гипотез и протестировать их в серии им же спланированных экспериментов. В целом, основная тенденция в науке — это переход в качестве носителей научного знания от отдельных людей-экспертов к интернет-сообществам (wiki, archive.org), затем к безличным базам данным и методам (WolframAlpha, байесово представление знаний, роботы-ученые) и впоследствии — к ИИ.

Объем науки продолжает расти экспоненциально. Если в 1980 году вышло 400 000 научных статей, то в 2009 — 1,5 млн. Важный инструмент науки — развитие открытого мгновенного доступа к научным статьям. В астрофизике это решается через выкладывание препринтов.

«Байесова революция» — изменение понимания вероятности с классического, частотного, на вероятность как меру неопределенности нашего знания в отношении тех или иных гипотез. Этот подход позволяет определенным образом «автоматизировать» науку, описывая алгоритмы изменения оценки истинности тех или иных гипотез по мере поступления новых данных. Он открывает ворота в науку альтернативным теориям через приписывание им крайне малых вероятностей, что позволяет не выплескивать младенца вместе с водой. Однако он и истребляет абсолютную истинность. Байесова логика используется при построении систем ИИ, и в результате наука, выраженная через систему гипотез и их вероятностей, будет более понятна для ИИ, а может, и породит его.

Эрик Дрекслер считает, что наука будущего должна классифицировать не только факты, но и важные вопросы, остающиеся пока без ответа. Их нужно классифицировать по критериям важности, сложности и цены, а также тому, стоит ли пытаться их решать, и если нет, то почему. Пример такого вопроса: «Какая диета является наиболее эффективной для продления жизни?». Несмотря на множество подходов, целостного и окончательно доказанного ответа на этот вопрос нет.

Изменение схемы финансирования науки с помощью налогообложения-голосования. Каждый человек будет обязан внести определенную сумму налога, но часть этой суммы он сможет по своему выбору разделить между теми или иными направлениями государственной деятельности вообще и научных исследований в частности.

Примечания

99. Ким Эрик Дрекслер, автор книги «Машины созидания: грядущая эра нанотехнологии»: «Мы можем использовать термины «нанотехнология» и «молекулярная технология» взаимозаменяемо для описания нового вида технологии. Разработчики новой технологии будут строить и наносхемы, и наномашины».

100. Эдвард Алойзиус Мёрфи (1918–1990) — капитан ВВС США, инженерисследователь, автор знаменитого закона Мёрфи, который он сформулировал впервые в 1949 году на авиабазе «Эдвардс».

101.Международный проект «Физиом» — провозглашен на Всемирном съезде физиологов в Санкт-Петербурге в 1997 году, его цель — создание виртуальной модели человеческого организма.

102. Folding@home — проект распределенных вычислений для проведения компьютерной симуляции свертывания молекул белка, запущен 1 октября 2000 года учеными из Стэнфордского университета.

103. DIYbio — группа энтузиастов, организованная в 2005 году, которая открыла в Кембридже (Массачусетс, США) лабораторию, доступную широкой публике. Любой желающий может проводить здесь свои опыты и исследования, используя лабораторные химикаты и оборудование.