Коротаев А. В. Содержание введение 5 Вопросы, предложенные к обсуждению 9 (стр. 9 из 64)

Данное явление, не так давно замеченное исследователями, получило название NBIC-конвергенции (по первым буквам областей: N-нано; B-био; I-инфо; C-когно). Термин введен в 2002 г. Михаилом Роко и Уильямом Бейнбриджем, авторами наиболее значительной в этом направлении на данный момент работы, отчета «Converging Technologies for Improving Human Performance» (Roco, Bainbridge 2004), подготовленного 2002 году в рамках Всемирного центра оценки технологий (WTEC). Отчет посвящен раскрытию особенности NBIC-конвергенции, ее значению в общем ходе технологического развития мировой цивилизации, а также ее эволюционному и культурообразующему значению.

Конвергенция (от английского convergence — схождение в одной точке) означает не только взаимное влияние, но и взаимопроникновение технологий, когда границы между отдельными технологиями стираются, а многие интересные результаты возникают именно в рамках междисциплинарной работы на стыке областей. В отношении NBIC-конвергенции можно даже говорить об ожидаемом частичном слиянии этих областей в единую научно-технологическую область знания. Технологическое знание, как мы увидим, во многом повторяет структуру научного знания, а в некотором смысле, даже встроено в общую систему науки.

Учитывая взаимосвязь всех человеческих знаний, интерес представляет вопрос о структуре всей совокупности этих знаний. Базируясь на анализе научных публикаций и используя метод визуализации, основанный на взаимном цитировании и кластерном анализе[§§§§§§], была построена схема сети пересечений новейших технологий (Borner 2006). Данная схема (см. Рис. 1) отражает природу NBIC-конвергенции.

Рисунок 1. Карта пересечений новейших технологий.

Источник: Авторская переработка схемы из доклада Mapping the Structure and Evolution of Science (Borner 2006).

Расположенные на периферии схемы основные области новейших технологий образуют пространства взаимных пересечений. На этих стыках используются инструменты и наработки одной области для продвижения другой. Кроме того, учеными иногда обнаруживается сходство изучаемых объектов, принадлежащих разным областям. Из четырех описываемых областей (нано-, био-, инфо-, когно-) наиболее развитая (информационно-коммуникационные технологии) на данный момент чаще всего поставляет инструменты для развития других. В частности, это возможность компьютерного моделирования различных процессов.

Вторая (исторически и по степени проработанности) область — биотехнология — также дает инструментарий и теоретическую основу для нанотехнологий и когнитивной науки, и даже — для развития компьютерных технологий (Amos 2005).

Действительно, взаимодействие нано - и биотехнологий (так же, как и остальных составляющих схемы, и это будет показано ниже) является двусторонним. Биологические системы дали ряд инструментов для строительства наноструктур. Например, созданы особые последовательности ДНК, которые заставляют синтезированную молекулу ДНК сворачиваться в двумерные и трехмерные структуры любой конфигурации (Casci 2006: 332). Подобные структуры могут быть использованы, например, в качестве «лесов» для строительства наноструктур. В перспективе видна возможность синтеза белков, выполняющих заданные функции по манипуляции веществом на наноуровне (однако это требует решения сложной проблемы по изучению принципов сворачивания белков) (Twyman 2004). Были продемонстрированы и обратные возможности, например — модификация формы белковой молекулы с помощью механического воздействия (фиксация «наноскобой») (Choi, Zocchi 2006: 8541—8548).

В перспективе нанотехнологии приведут к возникновению и развитию новой отрасли, наномедицины (а потом и нанобиологии): комплекса технологий, позволяющих управлять биологическими процессами на молекулярном уровне. По мере развития этой области, будут созданы новые инструменты (наносенсоры и т. д.) для изучения биологических структур на молекулярном и клеточном уровне. В данное время работы в области наномедицины носят в основном теоретический характер. Из наиболее значимых направлений следует указать изучение возможности создания респироцитов (искусственных эритроцитов) и микробиворов (искусственных лейкоцитов) (Freitas 1998: 411—430).

В целом же взаимосвязь нано - и био - областей науки и технологии носит весьма глубокий, фундаментальный характер. При рассмотрении живых (биологических) структур на молекулярном уровне становится очевидной их химическая природа. Если на макроуровне соединение живого и неживого (например, человек и механический протез) приводит к возникновению существа смешанной природы (киборг), то на микроуровне различие между живым и неживым не столь очевидно. К примеру, АТФ-синтаза (комплекс ферментов, присутствующий практических во всех живых клетках) по принципам своего устройства и функциям представляет собой миниатюрный электромотор. Разрабатываемые же в настоящее время гибридные системы (микроробот со жгутиком бактерии в качестве двигателя) не отличаются принципиально от естественных (вирус) или искусственных систем. Подобное сходство строения и функций природных биологических и искусственных нанообъектов приводит к особенно явной конвергенции нанотехнологий и биотехнологий.

Как видно из Рис. 1, нанотехнологии и когнитивная наука наиболее далеко отстоят друг от друга, поскольку на данном этапе развития науки возможности для взаимодействия между ними ограничены. Кроме того, как отмечалось выше, нанотехнологии и когнитивная наука начали активно развиваться позже других описываемых областей, и поэтому развитие их взаимодействия во многом лежит в будущем. Но из просматриваемых уже сейчас перспектив, прежде всего, следует выделить использование наноинструментов для изучения мозга, а также — его компьютерного моделирования. Существующие внешние методы сканирования мозга не обеспечивают достаточной глубины и разрешения. Безусловно, существует огромный потенциал для улучшения их характеристик (терагерцовые сканеры, более эффективные компьютерные алгоритмы для обработки, пр.). Но нанотехнологии (а именно, разрабатываемые во многих ведущих лабораториях роботы размером до 100 нм — нанороботы) представляются наиболее технически простым путем изучения деятельности отдельных нейронов и даже их внутриклеточных структур. Так, например, известный российский математик, Я. И. Корчмарюк пишет о введении достаточно малых датчиков-»шпионов», попадающих в мембраны тел всех нейронов с кровотоком. Эти датчики-»шпионы» смогут отслеживать изменения в электрических и химических изменениях активности нейроклетки для анализа работы нейрона и построения модели его работы (Корчмарюк 1999).

Взаимодействие между нанотехнологиями и информационными технологиями носит двусторонний синергетический и, что особенно интересно, рекурсивно взаимоусиливающийся характер. С одной стороны, информационные технологии используются для симуляции наноустройств (являясь, в каком-то роде, «ступенькой» для развития нанотехнологий). С другой стороны, уже сегодня идет активное использование (пока еще достаточно простых) нанотехнологий для создания более мощных вычислительных и коммуникационных устройств (см. ниже).

Надо сказать, что в прошлом и сейчас темпы увеличения мощности компьютеров описываются Законом Мура (Moore 1965: 114—117), который, утверждает, что с самого начала появления микросхем каждая новая модель их с завидным постоянством разрабатывается спустя примерно 18—24 месяцев после появления предшествующей модели, а емкость их при этом возрастает каждый раз примерно вдвое. По мере развития нанотехнологий, станет возможным создание с их помощью более совершенных вычислительных устройств. В свою очередь, это облегчит моделирование нанотехнологических устройств, обеспечивая ускоренный рост нанотехнологий. Подобное синергетическое взаимодействие, весьма вероятно, обеспечит относительно быстрое (всего за 20—30 лет) развитие нанотехнологий до уровня молекулярного производства (одно из двух главных ожидаемых технологических достижений XXI века, второе — так называемый «сильный» искусственный интеллект [см. ниже]), что, в свою очередь, приведет к появлению компьютеров, достаточно мощных для моделирования человеческого мозга (Рассел, Норвиг 2006).

Существуют различные подходы к дальнейшему увеличению вычислительной мощности компьютеров, но все они, безусловно, связаны с миниатюризацией и уплотнением. Нанотехнологии позволят создавать наноэлектронные устройства с атомарным размером элементов, а также наномеханические системы (gears and rods[*******] системы) (Drexler, Peterson 1991).

Симуляция молекулярных систем пока находится в начале своего развития, но уже достигнуты впечатляющие успехи, доказывающие принципиальную возможность симуляции сложных наноустройств. Удалось симулировать (с атомарной точностью, учитывая тепловые и квантовые эффекты) работу молекулярных устройств размером до 20 тыс. атомов[†††††††]. Удалось построить атомарные модели вирусов и некоторых клеточных структур размером в несколько миллионов атомов. Достигнуты значительные успехи в моделировании процесса сворачивания белков (David 1998). Интересно отметить, что, по мере развития вычислительных технологий количество атомов, необходимое для компьютерной симуляции одного атома, будет сокращаться. Это представляет собой еще один пример конвергенции.