Вы - новичок

и хотите больше узнать о движении или вступить в него

Вы - активист

и вас интересует жизнь движения

Вы - инвестор

и вы заинтересовались проектами движения и возможностью финансирования

Вы - журналист

и ищете информацию или хотите взять интервью

Конвергенция технологий — новая детерминанта развития общества

Дата опубликования статьи: 28.06.2009

1. Понятие конвергенции технологий. Описание NBIC-конвергенции в свете новейших достижений технологий. Технологические перспективы

Процесс развития науки — если описать его в самых общих чертах — начинается с появления множества отдельных, не связанных между собой областей знания, например: зоология и ботаника, механика и то, что впоследствии было названо химией и пр. Уже позже началось объединение областей знания в более крупные комплексы, а по мере их расширения снова проявила себя тенденция к специализации.

Развитие же технологий имеет изначально иной характер: технологии всегда развивались взаимосвязано, и, как правило, прорывы в одной области были связаны с достижениями в других областях. В отдаленном прошлом чаще всего в качестве таких «катализаторов» технического прогресса выступали достижения в создании новых материалов (появление бронзы, стекла, стали и т. д.). Эта тенденция сохранилась до сегодняшнего дня, и не так давно, например, распространение композитных материалов сделало возможным дешевые и надежные частные космические запуски. Также ученые надеются, что появление длинных (сантиметровых) углеродных нанотрубок сделает в недалеком будущем возможным строительство космического лифта.

Но достаточно и других примеров, когда катализаторами нового широкомасштабного развития технологий служили фундаментальные открытия (например, появление радио), также — появление более эффективных двигателей и транспортных средств (двигатель внутреннего сгорания, летательные аппараты тяжелее воздуха) или разработки в другой, не связанной области. Показателен следующий пример: распространение ткацких станков для изготовления шалей со сложными рисунками с управлением при помощи перфолент привело к появлению счетных машин на перфокартах и повлияло на создание современных компьютеров.

При этом развитие технологий в прошлом обычно определялось в течение длительных периодов каким-либо одним ключевым открытием или прогрессом в одной области. Так, можно выделить открытие металлургии, использование силы пара, открытие электричества, изобретение и внедрение в производство машин, появление компьютеров и т. п. Сегодня же, благодаря ускорению научно-технического прогресса, мы наблюдаем пересечение по времени целого ряда волн научно-технической революции. В частности, можно выделить идущую с 80-х годов XX-го столетия революцию в области информационных и коммуникационных технологий, последовавшую за ней биотехнологическую революцию, недавно начавшуюся революцию в области нанотехнологий. Также нельзя обойти вниманием имеющий место в последнее десятилетие бурный прогресс развития когнитивной науки (Величковский 2006), который расценивается многими учеными как намечающаяся научная революция (Robinett 2004: 166—170). Каждая из этих областей способна принести (и уже приносит) множество важных теоретических и практических новых результатов. При этом полученные результаты оказывают, как это показано ниже, заметное влияние не только на развитие своей отрасли, но и ускоряют развитие иных технологий и областей знания. Особенно интересным и значимым нам представляется взаимовлияние именно информационных технологий, биотехнологий, нанотехнологий и когнитивной науки.

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.

ALTРисунок 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.

Важно также отметить, что в последнее десятилетие произошло окончательное формирование новой научной области: когнитивной науки (Luger 1994), что ознаменовало начало последней, четвертой волны современной научно-технической революции. Когнитивная наука или когнитология («наука о разуме») объединяет в себе достижения когнитивной психологии, психофизики, исследований в сфере искусственного интеллекта, нейробиологии, нейрофизиологии, лингвистики, математической логики, неврологии, философии, и других наук.

Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитологию возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Важную роль здесь сыграли и все более мощные компьютеры (HPC Wire 2007).

Изучение деятельности мозга шло не только на уровне всей системы, но и отдельных элементов. Стало возможным подробно изучить функции нейромедиаторов и их распространение в мозгу, а также работу отдельных нейронов и их частей (Siegel et al. 1999).

Информационные технологии также используются для моделирования биологических систем. Возникла новая междисциплинарная область вычислительная биология, включающая биоинформатику, системную биологию и др. (Pevzner 2000). Появился даже новый тип биологических/медицинских экспериментов in silico (в компьютерной симуляции) в дополнение к давно известным in vivo и in vitro. К настоящему моменту создано множество самых разнообразных моделей, симулирующих системы от молекулярных взаимодействий до популяций. Объединением подобных симуляций различных уровней занимается, в частности, системная биология. Ряд проектов самого разного рода занимается интеграцией моделей организма человека на различных уровнях (от клеток до целого организма).

Важным параметром моделирования являются глубина проработки модели и ее точность. В настоящее время модели крупных биологических систем описывают их приближенно. В то же время, теоретически и практически возможна реализация полного моделирования с точностью вплоть до атомарной. На данный момент, как мы уже сказали (см. выше), продемонстрированы модели вирусов (в том числе, созданные с помощью сканирующей микроскопии), содержащие несколько миллионов атомов и модели внутриклеточных структур (рибосомы и др.) схожей сложности (Sanbonmatsu, Simpson, Chang-Shung 2005: 15854—15859).

Для увеличения масштабов моделирования требуется дальнейший рост вычислительной мощности компьютеров. По мере его увеличения, станет возможным детальное и точное моделирование бактерий, целых клеток человеческого организма, а в перспективе даже мозга человека и всего организма. Уже начаты международные научные проекты, ставящие перед собой именно такие цели. Проект International E. coli Alliance работает над моделированием бактерии кишечной палочки (Science 2002). Проект Blue Brain (совместный проект IBM и Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) создан для работы над моделированием коры головного мозга человека (Blue Brain Project 2007).

Важнейшей задачей для понимания принципов работы живых систем является изучение работы белков. Проблема осложняется крайней сложностью процесса сворачивания белков в процессе синтеза. Требуется значительная точность при моделировании, которая возможна только при высоких вычислительных мощностях. В настоящее время для этого обычно используются суперкомпьютеры или системы распределенных вычислений, такие как созданная в Стэнфордском Университете Folding@Home, объединяющая почти 2 миллиона компьютеров. По мере роста вычислительной мощности и развития параллелизации компьютеров наши возможности по симуляции биологических систем будут также расти. В будущем станет возможным полное моделирование живых организмов, от генетического кода до строения организма, его роста и развития, вплоть до эволюции популяции.

Успешное моделирование сложных организмов на молекулярном, клеточном и системном уровнях сделает возможным разработку и тестирование лекарств на компьютерных моделях, изучение всей совокупности процессов обмена веществ, создание искусственных организмов с нуля, разработку высокоэффективных лекарств от большинства болезней и старения.

Не только компьютерные технологии оказывают большое влияние на развитие биотехнологий. Наблюдается и обратный процесс, например, в разработке так называемых ДНК-компьютеров (Jonoska, Karl, Saito 1998). Одним из интереснейших направлений информатики является теория клеточных автоматов. На сегодняшний день параллели между клеточными автоматами и ДНК неплохо изучены (Sirakoulis et al. 2003). Есть и первые практические результаты. Была продемонстрирована практическая возможность вычислений на так называемых ДНК-компьютерах (Letters, Macdonald et al. 2006). Уже сама по себе возможность химических вычислений весьма интересна, но, кроме этого, оказалось, что ДНК-компьютеры обладают высоким параллелизмом и могут решать ряд задач не менее эффективно, чем традиционные электронные компьютеры сегодня. В ближайшее время они могут быть использованы в качестве интерфейсов на стыке между электронными и биологическими устройствами, однако в будущем, вероятно, уступят более мощным наномеханическим и квантовым компьютерам.

Стоит также отметить, что любой живой организм имеет определенные характеристики, свойственные кибернетическим устройствам. Например, развитие организма во время роста имеет целый ряд параллелей с такими математическими конструкциями как те же клеточные автоматы. Некоторые исследователи, занимающиеся изучением закономерностей строения живых систем, такие как Стивен Вольфрам, даже говорят об их изначальной математичности (Wolfram 2002).

Взаимодействие между самой первой по времени возникновения и последней волнами НТР (компьютерной и когнитивной) является, возможно, в перспективе наиболее важной «точкой научно-технологического роста».

Во-первых, как уже было сказано, информационные технологии сделали возможным существенно более качественное, чем раньше, изучение мозга. Все существующие технологии сканирования мозга требуют мощных компьютеров и специализированных компьютерных алгоритмов для реконструкции трехмерной картины происходящих в мозгу процессов из множества отдельных двумерных снимков и других процессов.

Во-вторых, развитие компьютеров делает возможной (и, как мы уже видели, на этом пути есть определенные успехи) симуляцию мозга. Так, удалось создать компьютерные модели отдельных нейронов (Oja 1982). Затем — были созданы более сложные модели отдельных систем. Была продемонстрирована принципиальная возможность воссоздания в компьютерной модели с точностью 95% процесса функционирования части гиппокампа крысы (Graham-Rowe 2003). Чип, реализующий эти функции, созданный специально для целей эксперимента, в принципе, может быть имплантирован в мозг, заменяя его часть. Сейчас идет работа (проект Blue Brain) над созданием полных компьютерных моделей отдельных неокортексных колонок, являющихся базовым строительным элементом новой коры головного мозга — неокортекса (Markram 2006: 153—160). В перспективе (по оценкам экспертов, к 2030—2040 годам (Kurzweil 2005)) возможно создание полных компьютерных симуляций человеческого мозга, что означает симуляцию разума, личности, сознания и других свойств человеческой психики (перенос человеческого разума на компьютерный носитель называется «загрузка» или «аплоадинг»). Интересно, что, по мнению специалистов, еще до появления возможности полной симуляции человеческого мозга будут созданы (поскольку они не требуют столь высоких вычислительных мощностей) и станут широко распространены технологии виртуальной реальности, то есть точной симуляции физического мира.

В-третьих, развитие «нейро-силиконовых» интерфейсов (объединения нервных клеток и электронных устройств в единую систему) открывает широкие возможности для киборгизации (подключения искусственных частей тела, органов и т. д. к человеку через нервную систему), разработки интерфейсов «мозг-компьютер» (прямое подключение компьютеров к мозгу, минуя обычные сенсорные каналы) для обеспечения высокоэффективной двусторонней связи. Замечательный эксперимент по разработке такого интерфейса был произведен исследовательской группой компании Cyberkinetics в 2004-м году. В результате эксперимента практически полностью парализованный человек смог управлять курсором на экране монитора, рисуя, переключая программы и пр. (Hochberg et al. 2006: 164—171). Работа над усовершенствованием подобных интерфейсов продолжается в Cyberkinetics и в других лабораториях.

В-четвертых, наблюдаемый сейчас стремительный прогресс в когнитивной науке в скором времени, как полагает ряд ученых, позволит «разгадать загадку разума», то есть описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность человека (Robinett 2004). Следующим шагом, вероятно, будет реализация данных принципов в системах универсального искусственного интеллекта. Универсальный искусственный интеллект (также называемый «сильный ИИ» и «ИИ человеческого уровня») будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, работе с произвольными предметными областями и свободному общению с человеком. В трансгуманистической футурологии считается, что создание «сильного ИИ» станет одним из двух главных технологических достижений XXI века, наряду с молекулярными нанотехнологиями (Anissimov 2005).

Обратное влияние информационных технологий на когнитивную область, как уже было показано, весьма значительно, но оно не ограничивается использованием компьютеров в изучении мозга. Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) также уже сейчас используются для усиления человеческого интеллекта. В таких областях человеческой деятельности, как поиск и обработка информации, структурирование знаний, планирование деятельности, организация творческого мышления и тому подобные, специально созданные компьютерные инструменты играют значительную роль. По мере расширения возможностей «слабого ИИ» (то есть разнообразных компьютерных агентов, систем контекстного поиска, систем анализа данных и т. д.), они во все большей степени дополняют естественные способности человека к работе с информацией. Исследователи предсказывают, что по мере развития данной области будет происходить формирование «внешней коры» («экзокортекс») мозга, то есть, системы программ, дополняющих и расширяющих мыслительные процессы человека. Естественно предположить, что в дальнейшем элементы искусственного интеллекта будут интегрироваться в разум человека с использованием прямых интерфейсов «мозг-компьютер» (Wolpaw et al. 2000: 164—173). Многие ученые считают, что это может произойти в 2020—2030-х годах (Vinge 1993). В более отдаленной перспективе подобное расширение человеческих возможностей может привести (параллельно с разработкой систем «сильного ИИ») к формированию так называемого сверхразума — усиленного человеческого интеллекта, предел возможностей которого определить затруднительно (Bostrom 1998).

Принимая во внимание описанные выше взаимосвязи, а также в целом междисциплинарный характер современной науки, можно даже говорить об ожидаемом в перспективе слиянии NBIC областей в единую научно-технологическую область знания.

Такая область будет включать в предмет своего изучения и действия почти все уровни организации материи: от молекулярной природы вещества (нано), до природы жизни (био), природы разума (когно) и процессов информационного обмена (инфо).

Как отмечает Дж. Хорган, в контексте истории науки, возникновение такой мета-области знания будет означать «начало конца» науки, приближение к ее завершающим этапам (Horgan 2006).

Разумеется, это утверждение не следует интерпретировать как косвенный аргумент в пользу духовного, религиозного и эзотерического «знания», то есть, перехода от научного познания к какому-то иному. «Исчерпаемость научного познания», по мнению Хоргана, означает завершение организованной деятельности человека по изучению основ материального мира, классификации природных феноменов, выявлению базовых закономерностей, определяющих идущие в мире процессы (Horgan 2006). Следующим этапом может стать изучение сложных систем (в т. ч. намного более сложных, чем существующие сейчас). Деятельность в этом направлении может развиться из таких областей знания, как кибернетика, системный анализ, синергетика и т. д. В идеале единая структура знания будет включать в себя все области: от бытовой до культурной, религиозной, научной и технической.

В целом, можно говорить о том, что развивающийся на наших глазах феномен NBIC-конвергенции представляет собой радикально новый этап научно-технического прогресса, не имеющий исторических аналогов по степени влияния на человеческую цивилизацию. По своим возможным последствиям NBIC-конвергенция является важнейшим эволюционно-определяющим фактором: развитие входящих в NBIC-блок технологий повлияет на все стороны человеческой жизни, многие из них изменит радикально. Сама по себе эволюция человека, надо полагать, перейдет под его собственный разумный контроль (см. статью Валерии Прайд «Интеллект как фактор эволюционного развития» в этом сборнике).

Отличительными особенностями NBIC-конвергенции являются:

  • интенсивное взаимодействие между указанными научными и технологическими областями;
  • значительный синергетический эффект;
  • широта охвата рассматриваемых и подверженных влиянию предметных областей — от атомарного уровня материи до разумных систем;
  • перспектива качественного роста технологических возможностей индивидуального и общественного развития человека — благодаря NBIC-конвергенции.

2. Философские и мировоззренческие проблемы, порождаемые NBIC-конвергенцией. Стирание границ или новое пограничье?

NBIC-конвергенция имеет не только огромное научное и технологическое значение. Технологические возможности, раскрывающиеся в ходе NBIC-конвергенции, неизбежно приведут к серьезным культурным, философским и социальным потрясениям. В частности, это касается пересмотра традиционных представлений о таких фундаментальных понятиях, как жизнь, разум, человек, природа, существование.

Исторически эти категории формировались и развивались (начиная с уровня бытового осмысления и заканчивая философским осмыслением) в рамках привычной человеческой жизни, медленно изменяемого человеческого общества. Поэтому данные категории корректно описывают только явления и объекты, не выходящие за рамки знакомого и привычного. Пытаться использовать их в прежнем качестве, с прежним содержанием для описания нового мира, создаваемого на наших глазах с помощью технологий конвергенции, нельзя — точно так же, как неделимые, неизменные атомы Демокрита не позволяют научно достоверно описать термоядерный синтез на Солнце или объяснить механические свойства углеродных нанотрубок.

Возможно, что от основанной на повседневном опыте определенности человечеству предстоит перейти к пониманию того, что в реальном мире не существует четких границ между многими считавшимися ранее дихотомичными явлениями. Прежде всего, в свете последних исследований теряет свой смысл привычное различие между живым и неживым. Начиная с Демокрита (Виц 1979), философы рассматривали проблему сходства и различия живого и неживого. Впрочем, долгое время эта проблема рассматривалась преимущественно с идеалистических или даже эзотерических позиций.

Ученые-естествоиспытатели достаточно давно столкнулись с этой проблемой (еще Ламарк описывал различия между живым и неживым). Так, вирусы обычно не относят ни к живым, ни к неживым системам, рассматривая их как промежуточный по сложности уровень. После открытия (Collinge 2001: 519—520) прионов — сложных органических молекул, способных к размножению — граница между живым и неживым оказалась еще более размытой. Развитие био - и нанотехнологий грозит полностью стереть эту грань. Построение целого спектра функциональных систем непрерывно усложняющейся конструкции — от простых механических наноустройств до живых разумных существ — будет означать, что принципиальной разницы между живым и неживым нет, есть лишь системы, в разной степени обладающие характеристиками, традиционно ассоциирующимися с жизнью (Baez 2005). Стоит отметить, что попытки определить принципиальные различия живого и неживого делаются достаточно давно. В рамках десятков подходов предложены сотни различных определений жизни (Википедия 2007), ни одно из которых не признано полным и полностью удовлетворительным.

Более того, с психологической точки зрения представление о существовании дихотомии «живое — неживое» может исчезнуть в самое ближайшее время, с появлением эффективных автономных роботов особенно — антропоморфных. Человеческое сознание склонно считать живым любой объект, который ведет себя должным образом (Patrice, Feldman 2000: 943—951).

Также постепенно стирается различие между мыслящей системой, обладающей разумом и свободой волей, и жестко запрограммированной. У нейрофизиологов, например, давно уже сформировалось понимание того, что человеческий мозг является биологической машиной: гибкой, но, тем не менее, запрограммированной кибернетической системой (Krogh, Roos 1995). Развитие нейрофизиологии позволило показать, что человеческие способности (такие, как распознавание лиц, постановка целей и т. п.) носят локализованный характер и могут быть включены или выключены вследствие органических повреждений определенных участков мозга (Young et al. 1998) или ввода в организм определенных веществ (Hasselmo 2005: 1115—1129). Исходя из подобного понимания работы мышления, российский специалист в области искусственного интеллекта А. Л. Шамис считает: «Не исключено, что все интерпретации психологического уровня окажутся возможными и на уровне компьютерного моделирования мозга. В том числе и интерпретация таких особенностей мозга, как интуиция, инсайт, творчество и даже юмор» (Шамис 2006).

Появление сильного искусственного интеллекта будет означать, что определенные алгоритмы поведения, с одной стороны, могут быть жестко запрограммированы и полностью поняты программистом (что, впрочем, уже происходит (Reynolds 1987: 25—34)), а с другой — могут реализовывать разумное поведение у компьютеров и роботов.

Как отмечалось выше, стирание границ между живым и неживым может лишить смысла «абсолютистское» понимание жизни. А если нет ничего «абсолютно» живого, то многие ценности, выросшие на этой почве («святость жизни», ограничение на убийство или использование живых существ, как в ахимсе), также размываются. Уже сейчас живые существа создаются «искусственно»: с помощью генной инженерии. Недалек тот день, когда станет возможным создавать сложные живые существа (в т. ч., с помощью нанотехнологий) из отдельных элементов молекулярных размеров. Помимо расширения границ человеческого творчества, это неизбежно будет означать трансформацию наших представлений о рождении и смерти.

Одним из следствий таких возможностей станет распространение «информационной» интерпретации жизни, когда ценность представляет не только материальный объект (в том числе — живое существо) как таковой, но и информация о нем. Это приведет к реализации сценариев так называемого «цифрового бессмертия» (Bell, Gray 2000): восстановления живых разумных существ по сохранившейся информации о них. Такая возможность, до недавней поры рассматриваемая только писателями-фантастами и отчасти повседневной традицией (бессмертие, воплощенное в делах и творчестве), уже обретает первые черты. Так, в 2005 году компанией Hanson Robotics был создан робот-двойник писателя Филиппа Дика, воспроизводящий внешность писателя с загруженными в примитивный мозг-компьютер всеми произведениями писателя. С роботом можно разговаривать на темы творчества Дика (Hanson Robotics 2005) Возможно, что в перспективе человек будет считаться живым в различной степени в зависимости от сохранности информации о нем, полученной с помощью психологических опросников (Bainbridge 2003) или записывающих устройств.

Исследователи, работающие в области когнитивной науки, информационных технологий, в частности технологий искусственного интеллекта, стремятся к созданию разумных систем, работающих на основе простых правил (Utah Museum of Natural History 1993: 202—207). В основе подобных работ лежит предположение, что достаточно сложная система простых правил может не только производить впечатление разумной (при оценке по поведению), но и быть разумной, настолько, насколько об этом вообще возможно судить.

Так, сложное поведение бактерии, насекомого, животного, человека состоит из множества простых правил (Goertzel 1999). На примере бактерий, некоторые из которых обладают зрением (!) (The International Journal of Developmental Biology 2004), обонянием и другими чувствами, мы можем наблюдать механистичность их поведения. Увеличение концентрации некоторого вещества в окружающей среде или поток фотонов запускают сложный каскад химических реакций, который вызывает реакцию организма. Аналогичным образом, человеческий разум, во всей его сложности, вполне может быть структурирован, разбит в описательных целях на блоки и подсистемы, определенным образом взаимодействующие (Kurzweil 2005: 480). Светочувствительные клетки реагируют на количество фотонов, попадающих в глаз после отражения от фрагментов букв на этом листе бумаги. Группы из нескольких нейронов в зрительной зоне мозга путем несложных математических манипуляций выделяют вертикальные и горизонтальные линии. Уровень за уровнем, формируется комплекс реакций в человеческом мозгу, который завершается пониманием и творческим осмыслением текста.

И как бы ни хотелось некоторым авторам (Penrose 1990) возродить идею неких идеальных эссенций (жизни, разума и т. д.), каких-либо убедительных оснований для этого не видно. И возможно, что живое — это просто очень сложное неживое, а разумное — просто очень сложное неразумное.

Примером произвольного отнесения объектов к классу разумных являются утверждения о том, что «машина» (компьютер, искусственный интеллект, робот) априори не может мыслить. Аргументы, основанные на том, что человеческий разум обладает каким-то уникальным (и принципиально невоспроизводимым) качеством, сложно практически опровергнуть сегодня, когда искусственный интеллект находится на уровне узкоспециализированного эксперта, но по мере развития исследований в этой области (и в особенности — прогнозируемого постепенного симбиоза компьютерных систем с человеческим разумом) эти аргументы будут терять свою силу. Как пишет А. Л. Шамис, «четкого логического обоснования необходимости какого-то нематериального субстрата для объяснения работы мозга не существует» (Шамис 2006).

Пересматривать также приходится и само понятие «человек». Сначала с появлением абортов (а потом и в связи с развитием биотехнологий) человечество столкнулось с такими проблемами как определение момента возникновения человеческой жизни. Встал вопрос о применимости понятия «человек» к эмбриону на разных стадиях его развития. По мере перестройки человека вопрос о границах «человечности» встанет еще не раз.

Относительно просто этот вопрос решается, когда мы улучшаем наличествующую на данный момент природу человека (медицина, протезирование, очки и пр.). Несколько сложнее дело обстоит с преображением, модификацией человека. Исторически сложилось, что верхней границы «человечности» нет. Возможно, что — ввиду ее неактуальности до последнего времени — теме определения границ «человечности» уделяли мало внимания. Но если человек сознательно приобретет нечто, ранее людям не свойственное (жабры, например), и откажется от свойственного (легкие в данном случае), можно ли говорить о «потере человечности»? Единственным разумным решением подобных вопросов представляется заключение о том, что «человек» — это всего лишь удобный термин, который мы придумали для отображения привычного для нас мира.

Как мы видим, точно так же, как с традиционными дихотомиями живое — неживое, разумное — неразумное, существование границы между человеком и нечеловеком может быть также подвергнуто сомнению. И подводит нас к этому именно современная наука, NBIC-конвергенция — в первую очередь.

В качестве примера относительности понятия разумного можно привести идеи, планы и достижения по так называемому «возвышению» («аплифтингу») животных (Dvorsky 2006). Известно, что способности современного человека в основном определяются воспитанием и образованием, которые он получает. Без этого его интеллектуальный и психологический уровень соответствовал бы уровню пещерного человека. Существует немало данных, говорящих о том, что при адекватном воспитании некоторые животные (прежде всего, высшие приматы, возможно, и дельфины) проявляют необычайно высокие способности (Savage-Rumbaugh 2005). Обеспечить животных соответствующим воспитанием и образованием может стать этически необходимым для человека на определенном этапе его развития. Кроме того, иные инструменты (регулировка обмена веществ, усиление мозга животных с помощью прямых интерфейсов, генная инженерия и т. д.) тоже могут быть эффективны в этой работе.

При подобном развитии событий такие животные смогут считаться разумными, а значит, грань между человеком (разумным) и животными станет не столь явной.

Аналогичным образом, развитие гуманоидных роботов и наделение их искусственным интеллектом приведет к стиранию границ между человеком и роботом (Breazeal 2002).

Столь же неоднозначным является вопрос, что же в будущем будут называть природой. Представление о человеке как небольшом, слабом существе в большом, враждебном и опасном мире неизбежно изменяется по мере того, как человек получает все больший контроль над миром. С развитием нанотехнологий человечество потенциально может взять под контроль любые процессы на планете. Нанотехнологии дают неограниченные производственные возможности, а значит, наномашины могут быть распространены по всему объему планеты Земля. Искусственный интеллект может эффективно управлять всей совокупностью наномашин. Существующие проекты глобальной защиты, такие как NanoShield (LifeBoat 2007) предлагают такой уровень контроля для целей обеспечения безопасности, но функции подобной системы могут быть расширены для обеспечения тотального контроля над всеми процессами на Земле, включая всю жизнь.

Что будет при этом являться «природой», где будет находиться «природа», да и вообще — существует ли «природа» на планете, где нет места масштабным случайным явлениям, где постоянно контролируется все — от глобальной погоды до биохимических процессов в отдельной клетке? Здесь проглядывает стирание еще одной дихотомии: искусственное — естественное (или культура — природа).

Непредвзятый анализ показывает, что идея о том, что природа может «мстить» (Kaplinsky 2006), о том, что более развитые технологии обязательно приносят бóльшие риски и бóльшие негативные последствия, не имеет под собой серьезных оснований. Такие риски могут быть вызваны недостаточным для решения возникших проблем уровнем развития технологий (Назаретян 2001). Но сейчас уже ставится вопрос о создании отказоустойчивых систем с гарантированно надежной работой (Паронджанов 2001). Создание таких систем неизбежно будет включать в себя и разработку контрольных систем и алгоритмов безотказной работы. Большой вклад в этот процесс вносит и может внести такое активно развивающееся направление, как управление рисками.

Помимо исчезновения стихийности, важным отличием контролируемого мира будет искусственность (в современном понимании этого слова) его содержимого. Планета (впрочем, речь может идти и о космической станции или виртуальном мире) больше не будет местом, где человек оказался, она будет артефактом, созданным человеком.

Столь же непривычно в свете развития NBIC-конвергенции видоизменяется понятие существования какого-то объекта. Первым шагом на пути трансформации философской категории существования будет «информационный» взгляд на объекты (в чем-то схожий с платонизмом). Если с точки зрения сторонних наблюдателей нет разницы между физическим существованием объекта и существованием информации о нем (как в случае с компьютерной симуляцией или восстановлением объекта по косвенной информации о нем), то становится вопрос: следует ли придавать особое значение физическому существованию носителя информации (Turing 1950: 433—460)? Если нет, то какой объем информации должен сохраняться, и в какой форме, чтобы можно было говорить о существовании информационном? Неизбежно рассмотрение этих вопросов приведет к исчезновению определенности даже относительно того, что есть существование.

3. Возможное влияние NBIC-конвергенции на дальнейшую эволюцию цивилизации

Развитие NBIC-технологий может стать началом нового этапа эволюции человека. Как известно, первым этапом эволюции Вселенной было формирование вещества и стабильных систем (атомов и молекул), вторым — космическая эволюция (формирование галактик, звезд и планет), третьим — биологическая эволюция (зарождение и развитие жизни), четвертым — социальная и технологическая эволюция разумных существ. Сейчас начинается этап направленной осознанной эволюции.

Особенность направленной эволюции, как явствует из названия, заключается в наличии цели. Обычный эволюционный процесс, основанный на механизмах естественного отбора, слеп и направляется лишь локальными оптимумами. Искусственный отбор, осуществляемый человеком, направлен на формирование и закрепление желаемых признаков. Однако отсутствие эффективных эволюционных механизмов до сих пор ограничивало область применения искусственного отбора. По нашему мнению, на смену длительному и постепенному процессу накопления благоприятных изменений (будь то изменения, увеличивающие выживаемость и оставленное потомство, или же приближения к идеалу, выбранному селекционерами) идет инженерный процесс постановки целостных задач и их планомерного решения. При этом если сегодня масштаб целей ограничивается их практической достижимостью, то в условиях прямого контроля над генотипом и фенотипом живого организма, а также структурой небиологических сложных систем, могут быть достигнуты самые разные цели.

Если говорить о биологических системах, то путь к направленной эволюции лежит, в частности, через понимание функций генома и белков. Первый значительный шаг уже сделан — в 2006 г. официально объявлено об успешном завершении проекта «Геном человека» (Venter et al. 2001: 1304—1351). Полностью расшифрованы и геномы ряда других организмов (Clark 1999: 121—130). Достигнуты определенные успехи в понимании механизма работы генетических программ. Следующая важная задача — понять функции каждого отдельного гена, что напрямую связано с проблемой сворачивания белков в частности и пониманием белковой биохимии в целом. Это, а также комплексное моделирование человеческого организма, сделает возможным изучение биологических систем как единого целого, обеспечив полное понимание процессов роста, обмена и функционирования организма. По завершении этой работы станет возможным вносить желательные изменения в существующие организмы, а также создавать совершенно новые в соответствии с поставленными целями и задачами, что отчасти уже делается (Gerchman, Weiss 2004: 2221—2222).

Первые практические методы и результаты направленной эволюции можно наблюдать уже сейчас (появление генномодифицированных растений и животных, ранняя диагностика синдрома Дауна и других тяжелых наследственных заболеваний и пр.) По мере расширения возможностей, будут появляться и новые результаты. От генетически модифицированных бактерий (Lartigue 2007), растений и животных (сегодня) — к молекулярным машинам на основе вирусов (один из путей создания молекулярных машин). Затем — к искусственно созданным биологическим системам для выполнения производственных, медицинских и иных функций (например, бактерии, собирающие вредные вещества из окружающей среды, новые элементы искусственной иммунной системы и т. д.), к возвышению животных, созданию сложных химерных и искусственных организмов (Чирков 1991).

Конечный этап развития этого направления сложно описать в привычных терминах, что верно и для прогнозов по другим направлениям NBIC-конвергенции. Описательная проблема в том, что традиционные термины, категории и образы формировались человеческой культурой в условиях ограниченных материальных, технических и интеллектуальных ресурсов, что наложило значительные ограничения на наши описательные возможности. Надо полагать, что биологические системы отдаленного будущего будут соответствовать текущим потребностям их создателей, какими бы они не были.

Биологические системы на основе белков и ДНК являются лишь одним из известных подходов к развитию чрезвычайно перспективной отрасли — нанотехнологии. Еще одним известным подходом являются наномеханические устройства («подход Дрекслера») (Bueno 2004: 83—98), развиваемые сейчас во многих странах, прежде всего, в США. Однако, оба эти подхода (и некоторые другие, предлагаемые сегодня) неявно содержат в себе допущение о собственных ограниченных возможностях. ДНК-подход ограничен химическим потенциалом белков и химии водных растворов. Наномеханический подход ограничен доступной сложностью систем (относительно простые системы, понятные в рамках традиционного инженерного подхода). По мере того как будет реализован потенциал этих подходов и наращены возможности инструментов (симуляции, наноманипуляторы, ИИ-проектировщики), будет происходить усиление направленной эволюции. Теоретики нанотехнологической революции предсказывают, что новые системы будут одновременно крайне сложными (1030 атомов и более (Drexler 1992)) и оптимизированными на атомарном уровне (принцип: каждый атом на своем месте). Отметим, что выражение «каждый атом на своем месте» часто используется для описания точности позиционирования, но может иметь и второе значение — оптимальность дизайна. Важно отметить, что в зрелых нанотехнологических системах дополнительные возможности, обеспечиваемые большей сложностью, будут оптимальным образом сбалансированы надежностью (за счет дублирования, проверки и т. п.). Теоретические работы в данном направлении также ведутся (Norman 2004: 907—914).

Существование живых существ теоретически может быть основано на новом нанотехнологическом субстрате. Частично это существование будет симулировано в компьютерах, частично реализовано в реальных физических функциональных системах (Корчмарюк 1999). Сложность воспроизводимых систем будет непрерывно возрастать вплоть до уровня «общества» или «человечества». Существующая концепция ноосферы может, с некоторыми оговорками, быть использована для описания результата подобных трансформаций. Разумеется, авторы идеи ноосферы, находясь в рамках традиционной для уровня знаний середины XX века парадигмы развития человечества, не могли отразить реальную сложность результирующих систем, как не можем окончательно это сделать и мы. Но идея перехода от физического и материального развития к информационному (кибернетическому) развитию сложных структур представляется в целом верной.

Еще одна существующая концепция — модель шкалы цивилизаций Н. Кардашова (Kardashev 1984; Dordrecht 1985: 497—504), уклоняясь от описания сложности, говорит о результирующем масштабе систем. Поэтому есть определенные сомнения относительно ее применимости. Возможно, что она описывает развитие «в целом человеческих» систем и не адекватна для описания универсальных сверхсложных функциональных систем, появления которых, учитывая NBIC-конвергенцию, мы можем ожидать. Не ясно, почему качественные изменения в организации систем должны быть обязательно привязаны к астрономическим изменениям объема потребляемой энергии.

Сложные системы, которые придут на смену современной цивилизации, природе и личностям, благодаря возможностям ИИ и нанотехнологий, очень скоро достигнут оптимального физического состояния, при котором безопасность и эффективное функционирование могут считаться гарантированными. Это кардинально отличается от развития жизни на Земле и развития человечества до сегодняшнего дня, когда основной фокус деятельности был связан именно с постоянным обеспечением безопасности и функционирования. Крайне интересен вопрос о том, куда сместится фокус внимания сложных систем, подобных описываемым. Возможной альтернативой является повышение внутренней сложности. При этом повышение сложности будет являться не самоцелью, а результатом достижения неких поставленных системой целей.

Рост сложности систем описывается в рамках инфо- (а также когно-) направлений. Сейчас одной из актуальных проблем информатики является именно обеспечение возможности разработки сложных систем, таких как операционные системы и др. (Fishman 1996: 95) Вероятно, те наработки, которые появятся в ближайшее десятилетие (программирование без ошибок, системы с гарантированной надежностью, методы проектирования сложных программ, новые эволюционные алгоритмы и др.) лягут в основу первых шагов к сверхсложным системам (Ross 2005: 36—41).

Интересно отметить, что рост сложности — одна из тенденций, характеризующих технологический прогресс на протяжении всей истории человечества (Borkar 1999: 23—29). Достаточно сравнить такие технологические объекты как автомобиль, телефон или протез руки, изготовленные в начале XX-го века и в начале XXI-го века.

Таким образом, изменения, обусловленные конвергенцией технологий, можно охарактеризовать по широте охватываемых явлений и масштабности будущих преобразований как революционные. Кроме того, есть основания полагать, что, благодаря действию закона Мура и возрастающему влиянию информационных технологий на NBIC-конвергенцию, процесс трансформации технологического уклада, общества и человека будет (по историческим меркам) не длительным и постепенным, а достаточно быстрым и непродолжительным.

Сложно дать какие-либо характеристики ситуации, в которой объектом трансформаций станут все аспекты жизни человека. Будет ли достигнуто какое-либо благоприятное стабильное состояние, продолжится ли рост и усложнение неограниченно долго, или же подобный путь развития завершится какой-то катастрофой, пока сказать невозможно. Но попробовать сделать некоторые предположения относительно социальной эволюции человечества в новых условиях можно.

Эволюция общества идет тысячелетия. Биологически (этологически) обусловленные группы (бэнды) охотников-собирателей постепенно трансформировались в сложным образом организованный социум. На сегодняшний день общественные структуры уже достаточно сложны. В частности, благодаря развитию коммуникационных технологий, количество контактов у каждого активно использующего Интернет человека значительно выросло и может составлять тысячи человек. Благодаря использованию информационных технологий, информация обо всех этих контактах и связях сохраняется и постоянно доступна. Онлайновые социальные сети, такие как «Мой Круг» или Orkut заменяют часть социального интеллекта и памяти человека на компьютерную систему. Можно ожидать, что по мере развития «проникающих» компьютерных систем и носимых компьютеров социальная информация будет во все большей степени доступна человеку и все более востребована и используема.

Более того, учитывая развитие информационно-коммуникационных технологий и искусственного интеллекта, мы вправе ожидать серьезного прогресса в изучении закономерностей существования социальных структур. В последние десятилетия ХХ века началось активное использование математических методов в социальных науках (Weidlich 2000; Коротаев, Малков, Халтурина 2005, 2007; Коротаев, Комарова, Халтурина 2007). Развитие данных областей может в итоге привести к возникновению подробного и весьма полного знания о закономерностях развития социальных структур разных уровней сложности, а также инструментов целенаправленного управления обществом (Малинецкий 1996, 1997). Появление подобной науки будет означать конец стихийной эволюции и переход к сознательному управлению обществом.

Разумеется, первые попытки в данной области делались уже давно, начиная с первых утопий и заканчивая масштабными экспериментами в области социального управления в ХХ веке (строительство коммунистического общества в социалистических странах, институт связей с общественностью и методы манипуляции сознанием в США, тоталитарная система Северной Кореи и др.). Однако все эти попытки опирались на весьма несовершенное понимание механизмов функционирования и развития общества.

Со временем результаты социального конструирования будут, вероятно, в значительно большей степени соответствовать планам. Следует, однако, заметить, что элемент стихийности может сохраниться, в частности, за счет существования конкурирующих интересов различных групп.

Как же будет развиваться цивилизация с появлением эффективных инструментов социального конструирования и по мере развития конвергенции технологий? Рассмотрим вкратце пять различных уровней организации общества: технологический, экономический, социальный, культурный и биологический.

Базовым уровнем следует считать биологический, но он будет рассмотрен нами в последнюю очередь. Начнем с технологического.

Появление человека разумного неразрывно связано с появлением инструментов, а значит, и технологий их использования и изготовления. Как отмечалось выше, взаимосвязь различных технологических областей вплоть до ХХ века была не очень сильной. Появление и распространение прорывных инноваций занимало длительное время (в некоторых случаях сотни и даже тысячи лет). Наука еще не являлась непосредственной производительной силой, поэтому от появления нового научного знания до создания технологического решения на его основе и внедрения проходил большой срок. Соответственно, и последствия в развитии общества тоже происходили с большим интервалом (несколько поколений). Даже промышленная революция шла на протяжении жизни нескольких поколений.

С развитием конвергенции мы впервые наблюдаем параллельное ускоренное развитие ряда научно-технологических областей, непосредственно влияющих на общество. Каково же в перспективе влияние конвергенции на экономику? Особый интерес представляют вероятные качественные изменения экономической системы под воздействием описанных выше технологий.

В долгосрочной перспективе развитие экономики определяется, в частности — и чем дальше, тем в большей степени — развитием технологий. Под этим понимается тот факт, что средняя производительность труда — ключевой показатель развития экономики — определяется прежде всего технологиями. Сюда включаются технологии изготовления и использования орудий труда, производственные процессы и бизнес-процессы.

Развитие NBIC-технологий приведет к значительному скачку в возможностях производительных сил. С помощью нанотехнологий, а именно — молекулярного производства, по расчетам специалистов, станет возможным создание материальных объектов с чрезвычайно низкой себестоимостью (Freitas 2006: 111—126). Молекулярные наномашины, в том числе наноассемблеры, могут быть невидимы глазу и распределены в пространстве в ожидании команды на производство. Подобную ситуацию можно характеризовать как превращение природы в непосредственную производительную силу, то есть, как ликвидацию в обществе традиционных производственных отношений. Такое положение вещей теоретически могло бы характеризоваться отсутствием государства в современном понимании этого слова, отсутствием товарно-денежных отношений и высоким уровнем свободы людей. Как писал в 1985 году С. Платонов, «На высшей фазе коммунизма происходит преобразование производственно-технологического комплекса в самовоспроизводящуюся, искусственную природу, пользование плодами которой отныне осуществляется в индивидуальной форме, никак не опосредованной обществом» (Платонов 1989: 178). Стоит, однако, отметить, что подобный прогноз, все же, не может быть применим для описания последствий внедрения молекулярного производства, так как подобные технологии будут использованы и для перестройки самого человека, лишая смысла вопрос о производственных отношениях и общественном строе в традиционной постановке.

Более корректно, на наш взгляд, говорить — с учетом прогнозируемой возможности самовоспроизведения наноассемблеров — о появлении фактически неограниченных ресурсов. Это станет радикальным разрывом с миллионолетней историческо-эволюционной традицией, когда отношения между людьми строились и развивались в контексте борьбы за ограниченные ресурсы. В новой ситуации традиционная экономика и даже эволюционная теория в имеющемся на сегодняшний день виде перестанут быть применимыми. Взаимоотношения между отдельными сущностями и развитие составляемой ими системы будут описываться другими принципами и закономерностями, которые нам еще предстоит понять или даже сконструировать.

Еще до того как молекулярное производство радикально изменит экономическую ситуацию, можно отметить некоторые важные для экономики следствия развития других областей.

Биотехнологии вряд ли окажут столь радикальное воздействие на экономические аспекты жизни человека, их основное влияние будет направлено на самого человека. В области когнитивных технологий ключевым достижением применительно к экономике может стать разработка искусственного интеллекта, который и будет направлять множество нанороботов в их производительной работе.

Информационные технологии уже сейчас начинают радикально менять привычные экономические реалии. В частности, принцип изобилия ресурсов проявляется в этой области наиболее явно. Возможность неограниченного копирования информации позволяет максимизировать экономический эффект в масштабах всего общества (конечно, если адекватно решена задача мотивации производителей информационных продуктов). На примере таких информационных продуктов, как Википедия или Linux мы уже сейчас видим огромные результаты массовой некоммерческой работы.

Тут необходимо заметить, что когда говорят о повышении доли информации в производимой продукции, имеется в виду, что основную ценность имеет информация о продукте, необходимая для его воспроизводства, а не ресурсы, непосредственно используемые в производстве. По мере развития производственных возможностей (роботизация, доступные трехмерные принтеры, универсальные настольные производственные машины, и т. д. (все эти технологии существуют уже сейчас (Thompson 2005)), не говоря уже о перспективах появления молекулярного производства), доля стоимости ресурсов и труда продолжит снижаться. Но уже сегодня нередки ситуации (Wikipedia 2007), когда информация о материальных объектах свободно распространяется заинтересованными лицами, что приводит к неожиданным экономическим последствиям. Принципы информационной экономики переносятся на сектор материального производства.

В будущем информационные и коммуникационные технологии будут встроены в глобальную производственную систему, обеспечивая возможность работы нанотехнологий и искусственного интеллекта с наибольшей эффективностью.

Как и в прошлом, развитие общества в значительной степени будет определяться изменениями производительных сил. Трансформация работы, основные тенденции которой проявляются уже в настоящее время, потребует перенаправления высвобождающихся творческих сил и энергии, а также изменения приоритетов людей. Упоминавшиеся выше социальные сети расширят спектр возможных взаимоотношений. Если прогнозы о движении в сторону «ноосферного» развития окажутся верными, то развиваться будут взаимоотношения, связанные с творческой и познавательной деятельностью. Вообще же, относительно социального развития общества через несколько десятилетий (именно такие сроки указывают специалисты (Timeline 2007), прогнозируя появление наноассемблеров) пока больше вопросов, чем ответов.

Тем не менее, вероятно, часть существующих социальных структур сохранится достаточно длительное время лишь с небольшими изменениями. Однако в перспективе растущая автономность индивидов приведет к зарождению новых сообществ, новых социальных норм в рамках старых систем. Сейчас многие субкультуры, такие как субкультуры разработчиков программ с открытым кодом, игроков в многопользовательские онлайновые ролевые игры и пр. существуют в значительной степени или полностью в онлайновой среде (см. ниже статью М. Б. Сычева «Неотехнологические субкультуры в современном мире»).

Как изменится культура человечества в процессе трансформации, сказать сложно. На этот процесс серьезно могут повлиять изменения морально-этических норм, которые неизбежно будут происходить именно вследствие развития современных технологий. Возможно, этическими установками можно будет управлять. Критерий удовольствия, один из достаточно важных этических критериев еще со времен Эпикура, также трансформируется — станет возможным получение удовольствия без привязки к конкретным действиям или событиям (Pearce 2007).

Как же будет развиваться цивилизация с точки зрения биологического уровня ее организации? Уже сегодня многие люди обязаны жизнью современным медицинским технологиям. В будущем этот феномен станет проявляться во все возрастающей степени: генная инженерия, использование искусственных и выращенных органов и другие медицинские технологии будут ответственны за снижение смертности и растущую продолжительность жизни. Кроме того, люди, модифицированные и улучшенные с помощью конвергентных технологий, начнут составлять все большую долю населения. Постепенно важность искусственного компонента (созданного или контролируемого с помощью био - и когно - технологий) будет возрастать. Здесь невозможно не вспомнить слова классика русского космизма Константина Эдуардовича Циолковского: «Чем далее подвигается человек по пути прогресса, тем более естественное заменяется искусственным» (Циолковский 1933).

Можно сказать, что возобновится биологическая эволюция человека. Разумеется, это уже было в прошлом. Сотни тысяч лет назад предки современного человека претерпели значительные биологические изменения, в итоге приведшие к появлению разума. Начиная с некоторого момента, возросшие интеллектуальные способности позволили людям кардинально увеличить выживаемость своего потомства, а адаптивность позволила человеку непрерывно осваивать все новые и новые территории. Это привело к постепенному уменьшению значения биологического естественного отбора. Генетически современный человек мало отличается от своих доисторических предков. Но биологические изменения человека не остались в прошлом.

В ближайшем будущем они, вероятно, будут реализованы уже на новом уровне, с помощью прямого вмешательства в генетический код и в процессы жизнедеятельности человека (Frankel, Chapman 2000). Здесь можно выделить два ключевых направления: перестройка тела человека и перестройка его разума.

Перестройка тела будет использовать биотехнологии, перестройка разума будет использовать когнитивные технологии. Конечно, механизмы перестройки во многом будут схожими — расшифровка генетического года, клеточные технологии, моделирование биохимических процессов, вживление электронных устройств, использование наномедицинских роботов и т. д.

Разница заключается в том, что перестройка человеческого тела с точки зрения многих людей (эта точка зрения, разумеется, может измениться) не меняет кардинально природу человека, в то время как перестройка разума, работы мозга — меняет. Кажется очевидным, что принципиальной разницы между возможностями, полученными с помощью модификации тела и использованием внешних инструментов, нет. Есть, разумеется, разница в доступности, эффективности и т. д., но даже со всеми этими модификациями многие будут считать модифицированного человека еще человеком.

Также интерес представляет сценарий отказа от каких-либо человеческих качеств (то есть создание не «больше, чем человека», а «меньше, чем человека» или «иного, чем человека»). Примерами сегодня являются ампутаторы, добровольные евнухи, противники секса (асексуалы), противники детей («чайлдфри») и другие современные субкультуры, члены которых отказываются от частей тела, некоторых аспектов поведения или социальных действий. В случае модификации сознания и разума ситуация кардинально иная.

Проблема усиленного человеческого разума пока еще недостаточно проработана. Хотя некоторые авторы и полагают, что принципиальной разницы между любыми достаточно сложными существами нет, вряд ли этот подход может быть напрямую применим для сравнения интеллектуальных возможностей человека и сверхразума.

Вопрос о границах «человечности» вполне может стать в будущем одним из основных политических вопросов. В то же время, надо отчетливо понимать, что улучшение разума человека (его работы) возможно уже сегодня в рамках подхода, называемого «приращение разума» (intelligence augmentation). Сюда входят: использование инструментов для поиска, обработки и структурирования информации, системы личной производительности, поисковые системы и другие онлайновые инструменты, ноотропные средства и носимые электронные устройства.

В заключение хотелось бы сказать, что какими бы ни были удивительными или даже шокирующими обсуждаемые вероятные последствия NBIC-конвергенции, этот процесс уже идет и вопросом именно научной смелости и честности является не отстранение от проблемы, а ее беспристрастный глубокий анализ.

Заключение

Как было показано, в настоящее время развитие науки и техники определяется ускоряющимся прогрессом в таких областях, как информационные технологии, биотехнологии, нанотехнологии и когнитивная наука. Эти технологии не развиваются в изоляции, а активно влияют друг на друга. Подобное явление взаимоусиления технологий получило название NBIC-конвергенции. Благодаря NBIC-конвергенции появляется возможность качественного роста возможностей человека за счет его технологической перестройки. Речь может даже идти о начале нового этапа эволюции человека.

Развитие NBIC-технологий сильно меняет наши представления о мире, в том числе — о природе базовых понятий, таких, как природа, жизнь, человек, разум. Сложно описать результат подобных трансформаций, где изменению подвержены все аспекты жизни человека. Но можно ожидать, что изменения станут все более стремительными (вплоть до Технологической сингулярности). Природа будет превращена в непосредственную производительную силу, ресурсы, доступные человеку, станут практически неограниченными. Большая часть людей примет изменения и улучшит себя с помощью NBIC-технологий, возможно — с заменой частей тела на искусственные и прямым вмешательством в генетический аппарат и обмен веществ. Трансформируется и разум человека, включая этические системы. Встанет вопрос о границах человечности, то есть об определении перехода к постчеловеку. Постчеловеческий разум и искусственный интеллект выйдут на уровень сверхразума, качественно превосходящего уровень человека.

При этом подобные прогнозы жестко основаны на возможностях технологий, начиная от сегодняшних исследовательских проектов и заканчивая ожидаемыми результатами принимаемых сейчас долгосрочных научных стратегий. При всей своей революционности, NBIC-конвергенция и ее последствия заслуживают и требуют внимательного и непредвзятого научного анализа.

Литература

  1. Величковский Б. М. 2006. Когнитивная наука: Основы психологии познания. М.: Смысл, ИЦ Академия.
  2. Виц Б. 1979. Демокрит. М.: Мысль.
  3. Жизнь. Википедия, свободная энциклопедия, вариант 5723433, последняя правка 1 октября 2007, 04:54 UTC. http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%96%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D1%8C&oldid=5723433
  4. Коротаев А. В., Комарова Н. Л., Халтурина Д. А. 2007. Законы истории: Вековые циклы и тысячелетние тренды. Демография, экономика, войны. М.: УРСС.
  5. Коротаев А.В., Малков А. С., Халтурина Д. А. 2005. Законы истории. Математическое моделирование исторических макропроцессов. Демография, экономика, войны. М.: УРСС.
  6. Коротаев А. В., Малков А. С., Халтурина Д. А. 2007. Законы истории: Математическое моделирование развития Мир-Системы. Демография, экономика, культура. М.: УРСС.
  7. Корчмарюк Я. И. 2007. Исследовательская программа сеттлеретики. Российское Трансгуманистическое Движение
  8. Корчмарюк Я. И. 1999. Переселенцы-2. К вопросу о пересадке сознания Химия и жизнь 5—6: 20—21.
  9. Малинецкий Г. Г. 1996. Нелинейная динамика – ключ к теоретической истории? Общественные науки и современность 4: 98—111.
  10. Малинецкий Г. Г. 1997. Нелинейная динамика и историческая механика. Общественные науки и современность 2: 99—111.
  11. Назаретян А. П. 2001. Цивилизационные кризисы в контексте Универсальной истории. М.: Мир.
  12. Паронджанов В. Д. 2001. Как улучшить работу ума: Алгоритмы без программистов — это очень просто! М.: Дело.
  13. Платонов С. 1989. После коммунизма. М.: Молодая гвардия.
  14. Рассел С., Норвиг П. 2006. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е издание. М.: Вильямс.
  15. Циолковский К. Э. 1933. Тяжесть исчезла (Фантастический очерк). М.—Л.: Госмашметиздмт.
  16. Чирков Ю. 1991. Ожившие химеры. М.: Детская литература.
  17. Шамис А. 2006. Пути моделирования мышления. М.: УРСС.
  18. Amos M. 2005. Theoretical and Experimental DNA Computation. Berlin: Springer.
  19. An Android-Portrait of Philip K Dick. 2005. Hanson Robotics. http://web.archive.org/web/20070111040532/http://www.hansonrobotics.com/project_pkd.php
  20. Anderson J. 2007. Fit Young Pitchers See Elbow Repair as Cure-All. New York Times, July 20. http://www.nytimes.com/2007/07/20/sports/baseball/20surgery.html?_r=1&oref=slogin
  21. Anissimov M. 2005. Accelerating Future. http://www.acceleratingfuture.com/michael/
  22. Baez J. 2005. Subcellular Life Forms. UCR. December 21. http://math.ucr.edu/home/baez/subcellular.html
  23. Bainbridge W. 2003. Massive Questionnaires for Personality Capture. Social Science Computer Review 21(3): 267–280.
  24. Bell G. and Gray J. 2001. Digital Immortality. Communications of the ACM 44(3): 28—31.
  25. Blue Brain Project FAQ. 2007. Ecole Polytechnique Federale de Lausanne. http://bluebrain.epfl.ch/page18924.html
  26. Borkar S. 1999. Design Challenges of Technology Scaling. IEEE Micro 4: 23—29, July—August.
  27. Borner K. 2006. Mapping the Structure and Evolution of Science. Knowledge in Service to Health: Leveraging Knowledge for Modern Science Management. http://grants.nih.gov/grants/km/oerrm/oer_km_events/borner.pdf
  28. Bostrom N. 1998. How Long Before Superintelligence? International Journal of Future Studies 2.
  29. Breazeal C. 2002. Designing Sociable Robots. Cambridge, MA: MIT Press.
  30. Bueno O. 2004. The Drexler-Smalley Debate on Nanotechnology: Incommensurability at Work? Hyle: International Journal for Philosophy of Chemistry 10(2): 83—98. University of Karlsruhe, Institute of Philosophy.
  31. Casci Т. 2006. Technology: Complexity on the Nanoscale. Nature Reviews Genetics 7(5): 332.
  32. Choi B., Zocchi G. 2006. Mimicking cAMP-Dependent Allosteric Control of Protein Kinase A through Mechanical Tension. Journal of the American Chemical Society 128(26): 8541—8548. http://pubs3.acs.org/acs/journals/doilookup?in_doi=10.1021/ja060903d
  33. Clark M. S. 1999. Comparative Genomics: The Key to Understanding the Human Genome Project. BioEssays  21(2): 121—130.
  34. Collinge J. 2001. Prion Diseases of Humans and Animals: Their Causes and Molecular Basis. Neuroscience Annual Review 24: 519—520.
  35. David C. Y. 1998. Introduction to Protein Folding — The Process and Factors Involved. Protein Design. http://www.proteindesign.com/Sections-index-req-viewarticle-artid-1-page-1.html
  36. Camazine S. 1993. Designed by Nature. The World and I 8(3):202—207. http://www.worldandijournal.com/subscribers/toc.asp?thisyear=1993&thismonth=3
  37. Drexler E. K. 1992. Nanosystems: Molecular Machinery, Manufacturing and Computation. New York: John Wiley & Sons Inc.
  38. Drexler Е. and Peterson C. 1991. Chapter 3: Bottom-Up Technology. Unbounding the Future: The Nanotechnology Revolution. New York: William Morrow and Company. http://www.foresight.org/utf/unbound_lbw/chapt_3.html
  39. Dvorsky G. 2006. All Together Now: Developmental and Ethical Considerations for Biologically Uplifting Nonhuman Animals. IEET. http://ieet.org/writings/AllTogetherNow.pdf
  40. Fishman C. 1996. They Write the Right Stuff. Fast Company 6: 95. http://www.fastcompany.com/online/06/writestuff.html
  41. Frankel M., Chapman A. 2000. Human Inheritable Genetic Modifications: Assessing Scientific, Ethical, Religious, and Policy Issues. AAAS. September, Washington. http://www.aaas.org/spp/sfrl/projects/germline/report.pdf
  42. Freitas R. 2006. Economic Impact of the Personal Nanofactory. Nanotechnology Perceptions: A Review of Ultraprecision Engineering and Nanotechnology 2: 111—126.
  43. Freitas R. 1998. Exploratory Design in Medical Nanotechnology: A Mechanical Artificial Red Cell, Artificial Cells, Blood Substitutes and Immobilization. Biotechnology. 26: 411—430. http://www.rfreitas.com/
  44. Garis H. de. 2004. Femtotech? (Sub)Nuclear Scale Engineering and Computation, Utah State University. http://web.archive.org/web/20041025030505/http://www.cs.usu.edu/~degaris/essays/femtotech.html
  45. Gerchman Y., Weiss R. 2004. Teaching Bacteria a New Language. Proceedings of the National Academy of Sciences 101(8): 2221—2222.
  46. Goertzel B. 1999 Wild Computing: Steps Toward a Philosophy of Internet Intelligence. http://www.goertzel.org/books/wild/contents.html
  47. Graham-Rowe D. 2003. World's first brain prosthesis revealed. New Scientist, March 12. http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn3488
  48. Harris F. 2006. Thought-Powered Bionic Arm Is a Touch of Genius. Telegraph.Co.Uk, September 16. http://www.telegraph.co.uk/news/main.jhtml?xml=/news/2006/09/15/wbionic15.xml
  49. Hasselmo M. E. 2005. A Model of Prefrontal Cortical Mechanisms for Goal-directed Behavior. Journal of Cognitive Neuroscience 17: 1115—1129.
  50. Hochberg L. R., Serruya M. D., Friehs G. M., Mukand J. A., Saleh M., Caplan A. H., Branner A., Chen D., Penn R. D., Donoghue J. P. 2006. Neuronal Ensemble Control of Prosthetic Devices by a Human with Tetraplegia. Nature 442: 164−171. http://www.nature.com/nature/journal/v442/n7099/abs/nature04970.html
  51. Holden C. 2002. Cell Biology. Alliance Launched to Model E. Coli. Science 297(5586): 1459–1460.
  52. Horgan J. 2006. The Final Frontier. Discover 27, No 10, October. http://www.discover.com/issues/oct-06/cover/
  53. Jonoska N., Karl S. A., Saito M. 1999. Three Dimensional DNA Structures in Computing. Biosystems 52(1): 143—153.
  54. Kaplinsky J. 2006. Nature’s revenge? The Battle of Ideas. http://www.battleofideas.co.uk/C2B/document_tree/ViewADocument.asp?ID=263&CatID=42
  55. Kardashev N. S. 1985. On the Inevitability and the Possible Structures of Supercivilizations. The Search for Extraterrestrial Life: Recent Developments; Proceedings of the Symposium, Boston, MA, June 18—21, 1984 : 497—504. Dordrecht: D. Reidel Publishing Co. P. 497—504.
  56. Krogh G. V., Roos J. 1995. Organizational Epistemology. New York: Macmillan.
  57. Kurzweil R. 2005. The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. New York: Viking.
  58. Lartigue C. 2007. Genome Transplantation in Bacteria: Changing One Species to Another. Science 317(5838): 632—638.
  59. Letters N., Macdonald J. et al. 2006.Medium Scale Integration of Molecular Logic Gates in an Automaton. Nano Letters 6(11): 2598—2603. http://pubs.acs.org/cgi-bin/abstract.cgi/nalefd/2006/6/i11/abs/nl0620684.html
  60. Lifeboat Foundation. 2007. NanoShield. http://lifeboat.com/ex/nano.shield
  61. Luger G. 1994. Cognitive Science: The Science of Intelligent Systems. San Diego: Academic Press.
  62. Markram Н. 2006. The Blue Brain Project. Nature Neuroscience Review 7(2): 153−160.
  63. Moore G. 1965. Cramming More Components Onto Integrated Circuits. Electronics 38(8): 114—117.
  64. Norman G., Parker D., Kwiatkowska M., Shukla S. 2004. Evaluating the Reliability of Defect-Tolerant Architectures for Nanotechnology with Probabilistic Model Checking. Proceedings of the 17th International Conference on VLSI Design. Washington: IEEE Computer Society. P907—914.
  65. Oja E. 1982. Simplified Neuron Model as a Principal Component Analyzer. Journal of Mathematical Biology 15(3): 267—273.
  66. Patrice D. Tremoulet, Feldman J. 2000. Perception of Animacy from the Motion of a Single Object. Perception 29: 943—951.
  67. Pearce D. 2007. Wirehead Hedonism Versus Paradise Engineering. BLTC. Wireheading.com. retrieved on October 3. http://www.wireheading.com/
  68. Penrose R. 1990. The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds and the Laws of Physics. Oxford: University Press.
  69. Pevzner P. 2000. Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach. Cambridge: MIT Press.
  70. Reynolds C. W. 1987. Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model. Computer Graphics  21(4): 25—34.
  71. Roco M., Bainbridge W. (eds) 2004. Converging Technologies for Improving Human Performance: Nanotechnology, Biotechnology, Information Technology and Cognitive Science. Arlington: Kluwer Academic Publisher.
  72. Robinett W. 2004. The Consequences of Fully Understanding the Brain. Converging Technologies for Improving Human Performance: Nanotechnology, Biotechnology, Information Technology and Cognitive Science. Arlington: Kluwer Academic Publisher.
  73. Ross P. E., 2005. The Exterminators. IEEE Spectrum. September. http://www.spectrum.ieee.org/sep05/1454
  74. Saletan W. 2005. The Beam in Your Eye: If Steroids Are Cheating, Why Isn't LASIK? Slate Magazine, April 18. http://slate.com/id/2116858/
  75. Sanbonmatsu K. Y., Simpson J., Chang-Shung T. 2005. Simulating Movement of tRNA Into the Ribosome During Decoding. Proceedings of the National Academy of Sciences 102(44): 15854—15859. http://www.pnas.org/cgi/content/full/102/44/15854
  76. Savage-Rumbaugh S., Fields W. M., Segerdahl P., Rumbaugh D. 2005. Culture Prefigures Cognition in Pan/Homo Bonobos. GreatApeTrust.Com. http://www.greatapetrust.com/research/programs/pdfs/Culture%20and%20Cognition_2_.pdf
    Siegel G. et al., 1999. Basic Neurochemistry, Molecular, Cellular and Medical Aspects. 6th ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.
  77. Sirakoulis G. et al. 2003. A cellular automaton model for the study of DNA sequence evolution. Computers in Biology and Medicine 33(5): 439—453, September.
  78. Supercomputer Delivers Complete Brain View 24 Times Faster. 2007. HPC Wire 16(23), June 7. http://www.hpcwire.com/hpc/1601547.html
  79. The International Journal of Developmental Biology 48(4), June 2004. http://www.ijdb.ehu.es/web/paper.php?doi=041872jp&a=f
  80. Thompson C. 2005. The Dream Factory. Wired 13(09), September. http://www.wired.com/wired/archive/13.09/fablab.html
  81. Timeline for Molecular Manufacturing. 2007. Center for Responsible Nanotechnology. http://www.crnano.org/timeline.htm
  82. Turing A. 1950. Computing Machinery and Intelligence. Mind LIX(236): 433—460. http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm
  83. Twyman R. 2003. Genetic Modification of Pigs for Xenotransplantation. Wellcome Trust, July 30. http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020910.html
  84. Twyman R. M. 2004. Principles of Proteomics. New York: BIOS Scientific Publishers.
  85. Venter J. C. et al. 2001. The Sequence of the Human Genome. Science 291(5507): 1304–1351.
  86. Vinge V. 1993. The Technological Singularity. Presented at VISION-21 Symposium, March 30—31.
  87. Weidlich W. 2000. Sociodynamics: A Systematic Approach to Mathematical Modelling in the Social Sciences. Amsterdam: Harwood Academic Publishers.
  88. Open source hardware. Wikipedia, The Free Encyclopedia, page version ID: 161498618, date of last revision: 1 October 2007 07:50 UTC. http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Open_source_hardware&oldid=161498618
  89. Wolfram S. 2002. A New Kind of Science. Champaign: Wolfram Media Inc.
  90. Wolpaw J. R. et al. 2000. Brain–Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8(2): 164—173.
  91. Young A. W., Newcombe F., de Haan E. H. F., Small M., Hay D. C. 1998. Dissociable Deficits After Brain Injury. Face and Mind. Oxford: Oxford University Press.

автор:Д.А. Медведев, кандидат экономических наук, член КС РТД