Скрытая реальность. Параллельные миры и глубинные законы космоса

Если бы вы жили в симуляции, то смогли бы это понять? Ответ во многом зависит от того, кто управляет вашей симуляцией — назовём его Симулятором — и от того, каким образом запрограммирована ваша симуляция. Симулятор, например, может раскрыть вам свой секрет. Однажды, принимая душ, вы можете услышать мягкое «динь-динь» и, промыв глаза от шампуня, увидите окно на парящем экране монитора, в котором возникнет улыбающийся Симулятор. Может быть, это откровение случится в мировом масштабе с гигантскими открывшимися окнами и гремящим на всю планету голосом, объявляющим, что на самом деле на небесах существует Всемогущий Программист. Но даже если ваш Симулятор не склонен к саморекламе, то существуют менее очевидные способы дать подсказку.

Симуляции, приводящие к разумным существам, определённо достигнут порога минимальной точности, но, как и в случае с дизайнерской одеждой и дешёвой подделкой, качество и самосогласованность будут скорее всего варьироваться. Например, один из подходов к программированию симуляций — назовём его «эмерджентной, или проявляющейся стратегией» — будет состоять в использовании массы накопленного человечеством знания с осмысленным привлечением разных научных положений в зависимости от контекста. Столкновения между протонами в ускорителях частиц будут смоделированы с помощью квантовой теории поля. Траектория футбольного мяча будет смоделирована с помощью законов Ньютона. Реакция матери, наблюдающей за первыми шагами своего ребёнка, будет смоделирована совместными достижениями биохимии, физиологии и психологии. Действия лидеров правительства будут заимствованы из политики, истории и экономики. Будучи кусочно-собранной из различных подходов, сфокусированных на различных аспектах смоделированной реальности, проявляющаяся стратегия потребует внутренней самосогласованности для переноса процессов, номинально сконструированных в одном мире, в другой мир. Психиатру не надо знать клеточные, химические, молекулярные, атомные и субатомные процессы, лежащие в основе активности человеческого мозга — и для психиатрии это несомненное благо. Но при симуляции личности перед эмерджентной стратегией будет стоять задача самосогласованным образом объединить грубые и тонкие уровни информации, обеспечив, например, что эмоциональные и познавательные функции будут оптимально скоординированы с психохимическими данными. Такой тип пограничного сплетения характерен для всех явлений и всегда подталкивал науку к поиску более глубоких объяснений.

Симуляторы, которые используют эмерджентные стратегии, должны устранить несоответствия, возникающие при применении различных методов, и должны гарантировать, что сплетение происходит гладким образом. Это может потребовать подкруток и поправок, которые для обитателя симуляции проявятся в виде неожиданных изменений в окружающей среде без каких-либо очевидных причин и объяснений. Сплетение может оказаться не совсем эффективным; возникающие нестыковки могут нарастать со временем, принимая угрожающие размеры, так что мир окажется непоследовательным, и симуляция разрушится.

Возможный способ обойти эти проблемы состоит в использовании другого подхода — назовём его «ультра-редукционистской стратегией» — когда симуляция выполняется согласно одному-единственному набору фундаментальных уравнений, что, как представляется физикам, имеет место в случае реальной вселенной. Роль исходных данных в таких симуляциях играет математическая теория материи и фундаментальных взаимодействий, а также выбор «начальных условий» (как всё устроено в начальный момент симуляции); затем компьютер просчитает всё вперёд во времени, избегая тем самым проблем сплетения характеристик из эмерджентной стратегии. Однако, симуляции этого типа столкнутся со своими собственными вычислительными проблемами, и даже не с непосильным симулированием «всего на свете», а уже при симуляции поведения отдельных частиц. Если уравнения, с которыми будут оперировать наши потомки, будут похожи на современные — с непрерывно изменяющимися числами — то симуляции неизбежно будут использовать приближённые методы. Чтобы точно отслеживать число при его непрерывном изменении, понадобится знать его значения с точностью до бесконечного числа знаков после запятой (например, если такая величина непрерывно изменяется, скажем, от 0,9 до 1, она будет принимать последовательно такие значения как 0,9, 0,95, 0,958, 0,9583, 0,95831, 0,958317 и так далее, вплоть до произвольного знака после запятой, для достижения абсолютной точности). Именно этого компьютер с ограниченным ресурсом не может себе позволить: ему просто не хватит времени и памяти. Поэтому, даже если использовать самые фундаментальные уравнения, всё равно возможно, что компьютерные вычисления будут приближёнными, что даст растущую со временем ошибку.[63]