Уродливая Вселенная. Как поиски красоты заводят физиков в тупик

* * *

Кажется разумным, что наша интуиция в квантовом мире буксует. Мы не испытываем квантовых эффектов в повседневной жизни – слишком уж они слабые и хрупкие. Вообще-то было бы удивительно, если бы квантовая физика была интуитивно понятной, ведь нам никогда не представлялась возможность к ней привыкнуть.

Значит, и не стоит эту труднопонятность вменять в вину теории. Но, как и отсутствие эстетической привлекательности, труднопонятность препятствует прогрессу. И не исключено, думается мне, что это не то препятствие, которое мы в силах преодолеть. Возможно, мы завязли в основаниях физики, поскольку достигли пределов того, что человек в принципе способен осмыслить. Возможно, пришло время передать эстафету.

* * *

Адам проводит эксперименты с культурами микроорганизмов. Он выдвигает гипотезы и разрабатывает планы исследований. Сидит в лаборатории и распоряжается инкубаторами и центрифугами. Только вот Адам не живое существо, а машина. Это робот, сконструированный командой Росса Кинга в Университете Аберистуита в Уэльсе. Адам успешно выявил гены дрожжей, кодирующие определенные ферменты ¹¹⁰.

Машины проникают и в физику тоже. Исследователи из лаборатории интеллектуальных систем Корнеллского университета в Итаке (штат Нью-Йорк) создали компьютерную программу, в которую загружают сырые данные, а она выдает уравнения, описывающие движение систем, таких как хаотический двойной маятник. У компьютера ушло тридцать часов на то, чтобы вывести заново законы природы, над которыми люди бились столетиями ¹¹¹.

В своей недавней работе по квантовой механике группа Антона Цайлингера использовала компьютерную программу – по прозвищу Мелвин, – чтобы разработать план экспериментов, проводившихся тогда людьми ¹¹². Марио Кренн, аспирант, которому пришла в голову идея автоматизировать процесс планирования эксперимента, результатами доволен, но говорит, что ему все еще «довольно трудно понять на уровне интуиции, что конкретно там происходит»¹¹³.

И это только начало. Поиск закономерностей и систематизация информации – важнейшие задачи науки, а ведь это ровно те задачи, в решении которых искусственные нейронные сети призваны превосходить нас. Такие компьютеры, предназначенные для того, чтобы имитировать работу настоящего мозга, сейчас анализируют массивы данных, которые ни один человек не в состоянии объять, и ищут взаимосвязи с помощью алгоритмов глубокого обучения. Сомнений нет: технологический прогресс уже меняет то, что мы подразумеваем под выражением «делать науку».

Я пытаюсь вообразить день, когда мы просто-напросто скормим все космологические данные искусственному интеллекту. Сегодня мы гадаем, что же такое эти темная материя и темная энергия, но подобный вопрос для искусственного интеллекта даже не будет иметь смысла. Он просто сделает предсказания. Мы их проверим. И если искусственный интеллект стабильно будет оказываться прав, то мы поймем, что ему удалось найти верные закономерности и сделать нужные заключения. Вот это и станет тогда нашей новой согласованной космологической моделью. Мы вводим в компьютер вопрос, а он выдает нам ответ – и вуаля.

Если вы не физик, то такое положение дел будет не слишком-то отличаться от того, как вы сейчас читаете о предсказаниях, сделанных сообществом физиков, которые используют невразумительную математику и загадочную терминологию. Просто другой черный ящик. Кто знает, может, доверять искусственному интеллекту вы будете даже больше, чем нам.

Однако это всегда было лишь одной стороной науки – делать предсказания и использовать их для разработки практических применений. Другая сторона заключалась в понимании. Мы не просто хотим ответов, нам нужны объяснения этих ответов. В конце концов мы достигнем предела своих интеллектуальных способностей, и после этого лучшее, что мы сможем сделать, – это передать вопросы более сложным мыслительным аппаратам. Но я верю, что еще слишком рано отказываться понимать собственные теории.

«Когда в мою группу приходят молодые люди, – говорит Антон Цайлингер, – видно, как они топчутся на месте в темноте и не могут интуитивно найти правильную дорожку. Но спустя некоторое время, два или три месяца, они приноравливаются и ухватывают интуитивное понимание квантовой механики. И за этим на самом деле очень интересно наблюдать. Словно кто-то учится ездить на велосипеде»¹¹⁴.