Computing a theory of everything | Stephen Wolfram

Стивен Вольфрам: Вычислительная Теория Всего

Переводчик: Namik Kasumov Редактор: Alexander Chemeris

So I want to talk today about an idea. It's a big idea.

Итак, сегодня я хочу поговорить об одной идее. Большой идее.

Actually, I think it'll eventually

Я даже думаю, что в конечном итоге

be seen as probably the single biggest idea

эта идея будет считаться крупнейшей идеей

that's emerged in the past century.

из всех, появившихся в прошлом веке.

It's the idea of computation.

Это – представление о вычислимости.

Now, of course, that idea has brought us

Эта идея, конечно, дала нам

all of the computer technology we have today and so on.

всю сегодняшнюю компьютерную технику.

But there's actually a lot more to computation than that.

Но в идее вычислимости заложено намного больше.

It's really a very deep, very powerful, very fundamental idea,

Это действительно глубокая, очень мощная и фундаментальная идея,

whose effects we've only just begun to see.

и мы только начинаем осознавать её влияние.

Well, I myself have spent the past 30 years of my life

В течение последних 30 лет я работал

working on three large projects

над тремя крупными проектами, каждый из которых

that really try to take the idea of computation seriously.

опирался на идею вычислимости и развивал её.

So I started off at a young age as a physicist

В свои молодые годы, я, как физик,

using computers as tools.

пользовался компьютером как инструментом.

Then, I started drilling down,

Затем я начал вникать в проблему

thinking about the computations I might want to do,

и думать о том, какие вычисления мне могли бы понадобиться,

trying to figure out what primitives they could be built up from

из каких элементов их можно было бы построить,

and how they could be automated as much as possible.

и как их максимально автоматизировать.

Eventually, I created a whole structure

В конечном итоге я разработал целую систему,

based on symbolic programming and so on

основанную на символическом программировании,

that let me build Mathematica.

что позволило мне создать пакет Mathematica.

And for the past 23 years, at an increasing rate,

В течение последних 23 лет мы обогащали пакет Mathematica

we've been pouring more and more ideas

новыми идеями и возможностями

and capabilities and so on into Mathematica,

во всё возрастающем темпе,

and I'm happy to say that that's led to many good things

и я рад сообщить, что это помогло создать много полезного

in R & D and education,

в научных исследованиях, образовании

lots of other areas.

и многих других областях.

Well, I have to admit, actually,

Должен признаться, что

that I also had a very selfish reason for building Mathematica:

при создании Mathematica мною двигал и один эгоистичный мотив.

I wanted to use it myself,

Я хотел пользоваться пакетом сам,

a bit like Galileo got to use his telescope

подобно Галилею, использовавшему свой собственный телескоп

400 years ago.

400 лет назад .

But I wanted to look not at the astronomical universe,

Но я хотел познать не астрономический,

but at the computational universe.

а вычислительный мир.

So we normally think of programs as being

Обычно принято считать, что программа –

complicated things that we build

это сложная вещь, создаваемая

for very specific purposes.

ради каких-то конкретных целей. Но как насчёт

But what about the space of all possible programs?

пространства всех возможных программ?

Here's a representation of a really simple program.

Перед вами схема простейшей программы. [надпись: Цвета трёх верхних клеток задают цвет нижней.]

So, if we run this program,

Если запустить эту программу,

this is what we get.

то получится вот что.

Very simple.

Очень просто.

So let's try changing the rule

Теперь слегка изменим правила

for this program a little bit.

нашей программы,

Now we get another result,

и получим другой результат,

still very simple.

всё ещё очень простой.

Try changing it again.

Изменим ещё.

You get something a little bit more complicated.

Получается несколько сложнее,

But if we keep running this for a while,

но если выполнять программу дальше,

we find out that although the pattern we get is very intricate,

то обнаружится, что узор, хоть и замысловат,

it has a very regular structure.

имеет чёткую структуру.

So the question is: Can anything else happen?

Отсюда вопрос: А что ещё может получиться?

Well, we can do a little experiment.

Что ж, можем устроить эксперимент.

Let's just do a little mathematical experiment, try and find out.

Маленький математический эксперимент чтобы посмотреть.

Let's just run all possible programs

Давайте выполним все возможные программы

of the particular type that we're looking at.

этого вида.

They're called cellular automata.

Они называются клеточными автоматами.

You can see a lot of diversity in the behavior here.

Видно, что их поведение крайне разнообразно.

Most of them do very simple things,

Большинство из них делают банальные вещи.

but if you look along all these different pictures,

Но просматривая все эти картинки,

at rule number 30,

и дойдя до Правила номер 30,

you start to see something interesting going on.

мы увидим нечто интересное.

So let's take a closer look

Давайте внимательнее взглянем

at rule number 30 here.

на Правило номер 30.

So here it is.

Вот его картинка.

We're just following this very simple rule at the bottom here,

Исполнение простейшего правила, указанного внизу,

but we're getting all this amazing stuff.

даёт настолько поразительную вещь.

It's not at all what we're used to,

Это совсем не то, что мы могли бы ожидать,

and I must say that, when I first saw this,

и должен сказать, что когда я впервые столкнулся с этим,

it came as a huge shock to my intuition.

я был в шоке, - это полностью противоречило моей интуиции.

And, in fact, to understand it,

Чтобы разобраться, мне пришлось

I eventually had to create

в конечном итоге создать

a whole new kind of science.

совершенно Новый Вид Науки.

(Laughter)

(Смех) [на слайде: содержание его книги с этим названием]

This science is different, more general,

Эта другая наука, - более общая,

than the mathematics-based science that we've had

чем основанные на математике науки,

for the past 300 or so years.

развивавшиеся за последние 300 лет

You know, it's always seemed like a big mystery:

Для меня всегда казалось тайной то,

how nature, seemingly so effortlessly,

как природа создаёт, без видимых усилий,

manages to produce so much

такую массу вещей, кажущихся

that seems to us so complex.

нам столь сложными.

Well, I think we've found its secret:

Что ж, думаю, что секрет найден. Она просто перебирает

It's just sampling what's out there in the computational universe

имеющееся в вычислительном мире,

and quite often getting things like Rule 30

и часто попадает на такие вещи, как Правило 30

or like this.

или как вот это.

And knowing that starts to explain

Знание этого раскрывает многие

a lot of long-standing mysteries in science.

давние тайны науки.

It also brings up new issues, though,

Хотя при этом возникают новые вопросы, как например,

like computational irreducibility.

вычислительная неприводимость [к более простому].

I mean, we're used to having science let us predict things,

Мы привыкли, что наука может предсказывать,

but something like this

но вот такие вещи

is fundamentally irreducible.

принципиально неприводимы [к более простому уровню].

The only way to find its outcome

Единственный способ узнать результат процесса –

is, effectively, just to watch it evolve.

это, по сути, наблюдать за его развитием.

It's connected to, what I call,

Это связано с тем, что я называю

the principle of computational equivalence,

принципом вычислительной равнозначности,

which tells us that even incredibly simple systems

который говорит, что даже крайне простые системы

can do computations as sophisticated as anything.

могут производить вычисления абсолютно любой сложности.

It doesn't take lots of technology or biological evolution

Ни развитая техника, ни биологическая эволюция не нужны

to be able to do arbitrary computation;

для выполнения вычислений любой сложности,

just something that happens, naturally,

достаточно того, что и так происходит

all over the place.

повсеместно.

Things with rules as simple as these can do it.

Достаточно таких вот простых правил. [слайд: клеточный автомат, машина Тьюринга].

Well, this has deep implications

Так вот, отсюда следуют очень глубокие выводы:

about the limits of science,

о пределах науки,

about predictability and controllability

о возможности прогноза и контролирования, к примеру,

of things like biological processes or economies,

биологических процессов или экономических систем,

about intelligence in the universe,

о разуме во вселенной,

about questions like free will

о проблематике свободы воли

and about creating technology.

и о создании технологий.

You know, in working on this science for many years,

Разрабатывая столько лет эту науку, я всегда

I kept wondering,

про себя думал: «Что же станет её первым

"What will be its first killer app?"

ошеломляющим приложением?»

Well, ever since I was a kid,

Что ж, ещё когда я был ребёнком, я думал о том,

I'd been thinking about systematizing knowledge

как можно было бы систематизировать

and somehow making it computable.

знания и сделать их вычислимыми.

People like Leibniz had wondered about that too

Такие учёные как Лейбниц, задавались этим вопросом

300 years earlier.

ещё 300 лет назад.

But I'd always assumed that to make progress,

Я всегда предполагал, что для достижения реального прогресса,

I'd essentially have to replicate a whole brain.

мне придётся, по существу, полностью продублировать мозг.

Well, then I got to thinking:

Но тут у меня возникла мысль:

This scientific paradigm of mine suggests something different --

Ведь моя научная парадигма подразумевает кое-что другое.

and, by the way, I've now got

К тому же, теперь у меня в руках

huge computation capabilities in Mathematica,

мощные вычислительные возможности пакета Mathematica,

and I'm a CEO with some worldly resources

и, как президент фирмы, я обладаю материальными возможностями

to do large, seemingly crazy, projects --

для реализации крупных, почти сумасбродных, проектов.

So I decided to just try to see

И я решил просто попробовать понять, какую часть

how much of the systematic knowledge that's out there in the world

систематизированных знаний, накопленных во всём мире,

we could make computable.

мы можем сделать вычислимыми.

So, it's been a big, very complex project,

Это был большой и очень сложный проект;

which I was not sure was going to work at all.

я был не уверен, даст ли он вообще результат.

But I'm happy to say it's actually going really well.

Но я рад сообщить, что проект продвигается весьма успешно,

And last year we were able

и в прошлом году нам удалось запустить сайт

to release the first website version

с первой интернет-версией системы

of Wolfram Alpha.

Wolfram Alpha.

Its purpose is to be a serious knowledge engine

Её цель – предоставить серьёзный инструмент обработки знаний,

that computes answers to questions.

который вычисляет ответы на вопросы.

So let's give it a try.

Давайте разок попробуем.

Let's start off with something really easy.

Начнём с простейшего.

Hope for the best.

Надеюсь, не подведёт. [пишет: «2+2»; на экране – 4]

Very good. Okay.

Отлично. Получилось.

So far so good.

Пока всё по плану.

(Laughter)

(Смех)

Let's try something a little bit harder.

Теперь возьмём орешек покрепче.

Let's do

Ну, скажем, нечто …

some mathy thing,

нечто математическое и,

and with luck it'll work out the answer

если повезёт, система даст ответ [пишет: «Интеграл x^2 sin^3 x dx»; на экране – формула]

and try and tell us some interesting things

и даже расскажет кое-что интересное

things about related math.

про сопутствующую математику. [на экране: графики и метод вычисления]

We could ask it something about the real world.

Можно задать вопрос о реальном мире.

Let's say -- I don't know --

Ну, скажем,… не знаю…

what's the GDP of Spain?

Каков ВВП Испании?

And it should be able to tell us that.

И система должна ответить.

Now we could compute something related to this,

Можно посчитать и что-нибудь связанное с этим,

let's say ... the GDP of Spain

скажем, ВВП Испании,

divided by, I don't know,

поделённый на… ну, не знаю…

the -- hmmm ...

гм …

let's say the revenue of Microsoft.

пусть будет доход Microsoft’a

(Laughter)

(Смех)

The idea is that we can just type this in,

Идея в том, что можно как бы напечатать вопрос как есть,

this kind of question in, however we think of it.

в том виде, как он пришёл к нам в голову.

So let's try asking a question,

Давайте спросим что-нибудь

like a health related question.

из области медицины.

So let's say we have a lab finding that ...

Скажем, лабораторный анализ показал

you know, we have an LDL level of 140

уровень холестерина в 140 единиц

for a male aged 50.

у мужчины возраста 50 лет…

So let's type that in, and now Wolfram Alpha

Печатаем, и Wolfram Alpha сейчас найдёт

will go and use available public health data

все открытые медицинские данные

and try and figure out

и постарается узнать,

what part of the population that corresponds to and so on.

какая часть населения имеет такой и уровень и пр.

Or let's try asking about, I don't know,

Или спросим, ну, скажем,

the International Space Station.

о Международной Космической Станции

And what's happening here is that

И что важно, в ответ на этот запрос

Wolfram Alpha is not just looking up something;

Wolfram Alpha не просто что-то просматривает,

it's computing, in real time,

она вычисляет в реальном времени, [на экране – карта с траекторией и точкой месторасположения]

where the International Space Station is right now at this moment,

где находится в данный момент станция,

how fast it's going, and so on.

как быстро она движется и пр.

So Wolfram Alpha knows about lots and lots of kinds of things.

Так что Wolfram Alpha знает об очень и очень многом.

It's got, by now,

На настоящий момент

pretty good coverage of everything you might find

она неплохо осведомлена обо всём, что

in a standard reference library.

имеется в обычной справочной библиотеке.

But the goal is to go much further

Но цель – намного выше.

and, very broadly, to democratize

Говоря в общем – демократизировать

all of this knowledge,

все знания,

and to try and be an authoritative

быть авторитетным источником

source in all areas.

во всех областях,

To be able to compute answers to specific questions that people have,

быть в состоянии вычислить ответы на конкретные вопросы,

not by searching what other people

не через поиск того, что было

may have written down before,

написано другими, а используя

but by using built in knowledge

встроенные знания

to compute fresh new answers to specific questions.

для вычисления новых ответов на конкретные вопросы.

Now, of course, Wolfram Alpha

Конечно, Wolfram Alpha –

is a monumentally huge, long-term project

проект колоссальный, долгосрочный,

with lots and lots of challenges.

с огромным числом интересных проблем.

For a start, one has to curate a zillion

Для начала, необходимо просеять несметное множество

different sources of facts and data,

различных источников, фактов и цифр; с этой целью

and we built quite a pipeline of Mathematica automation

мы построили целый конвейер из программ в Mathematica

and human domain experts for doing this.

и групп специалистов разных областей.

But that's just the beginning.

Но это только начало.

Given raw facts or data

Даже имея сырые факты и цифры,

to actually answer questions,

для получения ответов

one has to compute:

кто-то должен их вычислить,

one has to implement all those methods and models

а кто-то – реализовать все необходимые методы, модели,

and algorithms and so on

алгоритмы и прочее,

that science and other areas have built up over the centuries.

что создано наукой в течение веков. [пишет: «кофеин»; на экране: состав и молекула]

Well, even starting from Mathematica,

Но, даже имея всё это,

this is still a huge amount of work.

остаётся масса работы. [пишет: «затмение в Лонг-Бич»; на экране: 20.05.2012]

So far, there are about 8 million lines

На сегодняшний день в системе Wolfram Alpha –

of Mathematica code in Wolfram Alpha

8 миллионов строк кода из Mathematica,

built by experts from many, many different fields.

написанных с помощью экспертов из множества разных областей.

Well, a crucial idea of Wolfram Alpha

Но ключевая идея Wolfram Alpha

is that you can just ask it questions

– возможность задавать вопрос

using ordinary human language,

при помощи обычного человеческого языка.

which means that we've got to be able to take

Значит, надо научиться интерпретировать

all those strange utterances that people type into the input field

все те странные выражения, которые люди

and understand them.

вбивают в строку поиска.

And I must say that I thought that step

Должен признаться, этот шаг

might just be plain impossible.

казался мне просто невыполнимым.

Two big things happened:

Решающим оказались два фактора.

First, a bunch of new ideas about linguistics

Во-первых, масса новых лингвистических идей,

that came from studying the computational universe;

пришедших из исследований мира вычислений.

and second, the realization that having actual computable knowledge

Во-вторых, осознание того, что наличие вычислимых знаний

completely changes how one can

полностью меняет возможности

set about understanding language.

нашего подхода к пониманию языка.

And, of course, now

И, конечно, теперь, когда

with Wolfram Alpha actually out in the wild,

Wolfram Alpha доступна всем,

we can learn from its actual usage.

есть чему научиться исходя из её реального пользования.

And, in fact, there's been

В действительности происходит

an interesting coevolution that's been going on

своего рода взаимное обогащение

between Wolfram Alpha

системы Wolfram Alpha

and its human users,

и её пользователей.

and it's really encouraging.

И это вдохновляет.

Right now, if we look at web queries,

Статистика запросов к системе показывает, что

more than 80 percent of them get handled successfully the first time.

с первого раза успешно обрабатываются более 80% из них.

And if you look at things like the iPhone app,

Если взглянуть, например, на приложения iPhone,

the fraction is considerably larger.

то здесь процент значительно выше.

So, I'm pretty pleased with it all.

Мне всё это, конечно же, приятно.

But, in many ways,

Однако по многим аспектам

we're still at the very beginning with Wolfram Alpha.

Wolfram Alpha всё ещё находится в начале пути. [пишет: «трафик www.apple.com»]

I mean, everything is scaling up very nicely

Система успешно масштабируется.

and we're getting more confident.

И мы чувствуем себя увереннее.

You can expect to see Wolfram Alpha technology

Скоро технология Wolfram Alpha начнёт применяться

showing up in more and more places,

в самых разных местах,

working both with this kind of public data, like on the website,

как для работы с такими общедоступными данными,

and with private knowledge

как сейчас на сайте, так и с частными

for people and companies and so on.

и внутрифирменными данными.

You know, I've realized that Wolfram Alpha actually gives one

Я обнаружил, что на самом деле Wolfram Alpha предоставляет

a whole new kind of computing

новый тип вычислений, которые можно назвать

that one can call knowledge-based computing,

«вычислениями, основанными на знаниях».

in which one's starting not just from raw computation,

Их начальной точкой является не просто вычисление,

but from a vast amount of built-in knowledge.

а колоссальный объём встроенных знаний.

And when one does that, one really changes

И когда это происходит, то изменяется

the economics of delivering computational things,

сама экономика доставки вычислений,

whether it's on the web or elsewhere.

будь то в интернете или где-либо ещё.

You know, we have a fairly interesting situation right now.

Сейчас сложилась достаточно интересная ситуация:

On the one hand, we have Mathematica,

с одной стороны,

with its sort of precise, formal language

есть пакет Mathematica с его точным формальным языком

and a huge network

и огромным количеством

of carefully designed capabilities

тщательно подобранных возможностей,

able to get a lot done in just a few lines.

способный многое сделать всего за пару строк.

Let me show you a couple of examples here.

Давайте покажу пару примеров.

So here's a trivial piece of Mathematica programming.

Вот – простейший пример программирования в Mathematica.

Here's something where we're sort of

Здесь целый набор возможностей,

integrating a bunch of different capabilities here.

интегрированных воедино.

Here we'll just create, in this line,

Вот этой вот строкой мы создадим

a little user interface that allows us to

небольшой пользовательский интерфейс, позволяющий нам

do something fun there.

делать увлекательные вещи.

If you go on, that's a slightly more complicated program

Если продолжать, то вот чуть более сложная программа,

that's now doing all sorts of algorithmic things

которая делает всевозможные алгоритмические штуки,

and creating user interface and so on.

создаёт пользовательский интерфейс и т.п.

But it's something that is very precise stuff.

Но это всё очень точные вещи.

It's a precise specification with a precise formal language

Это – точное описание на точном формальном языке,

that causes Mathematica to know what to do here.

и оно позволяет пакету Mathematica узнать, что надо делать.

Then on the other hand, we have Wolfram Alpha,

С другой стороны, есть Wolfram Alpha,

with all the messiness of the world

в которую встроен весь беспорядок реального мира,

and human language and so on built into it.

человеческого языка и т.д.

So what happens when you put these things together?

Что же произойдет, если мы их совместим?

I think it's actually rather wonderful.

Я думаю, это прекрасно.

With Wolfram Alpha inside Mathematica,

С системой Wolfram Alpha внутри Mathematica

you can, for example, make precise programs

можно, например, создавать точные программы,

that call on real world data.

работающие с данными из реального мира.

Here's a real simple example.

Вот – очень простой пример.

You can also just sort of give vague input

Можно также попробовать ввести не очень чёткие данные

and then try and have Wolfram Alpha

и дать возможность Wolfram Alpha

figure out what you're talking about.

самой догадаться, о чем идёт речь.

Let's try this here.

Давайте попробуем. [пишет неформальное название «Много-Игольник»]

But actually I think the most exciting thing about this

Но самое захватывающее, я думаю, [на экране: полиэдр - логотип фирмы Wolfram Research]

is that it really gives one the chance

в том, что это – реальная возможность

to democratize programming.

демократизации программирования.

I mean, anyone will be able to say what they want in plain language.

Это означает, что каждый сможет сказать простым языком, что он хочет,

Then, the idea is that Wolfram Alpha will be able to figure out

а затем – в этом весь смысл – Wolfram Alpha сможет догадаться,

what precise pieces of code

какой программный код

can do what they're asking for

даст то, что просит пользователь,

and then show them examples that will let them pick what they need

и показать ему примеры, чтобы тот выбрал, что ему нужно,

to build up bigger and bigger, precise programs.

чтобы построить всё более и более крупные и точные программы.

So, sometimes, Wolfram Alpha

А иногда Wolfram Alpha будет в состоянии

will be able to do the whole thing immediately

сделать всё сразу и тут же предоставить

and just give back a whole big program that you can then compute with.

большую программу, способную проделать все необходимое.

Here's a big website

Итак, вот – большой сайт, где

where we've been collecting lots of educational

где собрана масса образовательного и прочего

and other demonstrations about lots of kinds of things.

демонстрационного материала по разным предметам.

I'll show you one example here.

Ну, не знаю, может, прямо здесь покажу вам пример.

This is just an example of one of these computable documents.

Это – пример одного из вычислительных документов.

This is probably a fairly small

Довольно небольшой код

piece of Mathematica code

из пакета Mathematica,

that's able to be run here.

который может работать тут.

Okay. Let's zoom out again.

Отлично. Давайте ещё раз взглянем на проблему в целом.

So, given our new kind of science,

Так вот, с учётом создания нашего нового типа науки,

is there a general way to use it to make technology?

есть ли общий метод создания её технических приложений?

So, with physical materials,

Так, в случае с физическими материалами,

we're used to going around the world

мы привыкли просто искать повсюду,

and discovering that particular materials

и находить, что какие-то конкретные материалы

are useful for particular

полезны для каких-то

technological purposes.

конкретных технических целей.

Well, it turns out we can do very much the same kind of thing

Оказывается, ровно то же самое

in the computational universe.

можно делать и в вычислительном мире.

There's an inexhaustible supply of programs out there.

Там существуют бездонные запасы программ.

The challenge is to see how to

Задача в том, чтобы приспособить их

harness them for human purposes.

к человеческим целям.

Something like Rule 30, for example,

Например, что-то вроде Правила 30

turns out to be a really good randomness generator.

может работать как очень хороший генератор случайности.

Other simple programs are good models

Другие простые программы являются хорошими моделями

for processes in the natural or social world.

природных и социальных процессов.

And, for example, Wolfram Alpha and Mathematica

К примеру, Wolfram Alpha и Mathematica

are actually now full of algorithms

сейчас наполнены алгоритмами,

that we discovered by searching the computational universe.

обнаруженными в результате нашего поиска в вычислительном мире.

And, for example, this -- if we go back here --

Вот, например, – вернёмся немного назад – это

this has become surprisingly popular

оказалось неожиданно популярным

among composers

среди композиторов,

finding musical forms by searching the computational universe.

ищущих музыкальные формы через поиск в вычислительном мире.

In a sense, we can use the computational universe

В каком-то смысле мы можем использовать вычислительный мир

to get mass customized creativity.

для создания массового индивидуализированного творчества.

I'm hoping we can, for example,

Например, я лелею надежду, что станет возможно,

use that even to get Wolfram Alpha

при помощи Wolfram Alpha,

to routinely do invention and discovery on the fly,

делать изобретения и открытия повседневно, прямо на ходу,

and to find all sorts of wonderful stuff

и обнаруживать такие замечательные вещи,

that no engineer

которые никакой инженер,

and no process of incremental evolution would ever come up with.

и никакой процесс постепенной эволюции никогда не получит.

Well, so, that leads to kind of an ultimate question:

А это приводит нас к самому фундаментальному вопросу:

Could it be that someplace out there in the computational universe

Можно ли где-то там, внутри этого вычислительного мира

we might find our physical universe?

найти наш физический мир?

Perhaps there's even some quite simple rule,

Возможно, есть какое-то совсем простое правило,

some simple program for our universe.

простая программа для нашей вселенной.

Well, the history of physics would have us believe

Вся история физики вроде бы учит нас,

that the rule for the universe must be pretty complicated.

что правила в основе вселенной должны быть очень сложны.

But in the computational universe,

Но в вычислительном мире,

we've now seen how rules that are incredibly simple

как мы только что убедились, крайне простые правила

can produce incredibly rich and complex behavior.

могут порождать крайне сложное и разнообразное поведение.

So could that be what's going on with our whole universe?

А может ли оказаться, что именно это и происходит с нашей вселенной?

If the rules for the universe are simple,

Если правила для вселенной просты,

it's kind of inevitable that they have to be

то они неминуемо будут очень абстрактны

very abstract and very low level;

и на очень низком уровне [программного языка].

operating, for example, far below

Они будут работать, например, намного ниже

the level of space or time,

уровня пространства и времени,

which makes it hard to represent things.

из-за чего представление становится трудным.

But in at least a large class of cases,

Но в как минимум большом количестве случаев

one can think of the universe as being

можно представить себе вселенную

like some kind of network,

в виде некоторой сети,

which, when it gets big enough,

которая, при достаточно больших размерах,

behaves like continuous space

ведёт себя как непрерывное пространство –

in much the same way as having lots of molecules

очень похоже на то, как масса молекул

can behave like a continuous fluid.

может вести себя, как непрерывная жидкость.

Well, then the universe has to evolve by applying

Ну а тогда вселенная может развиваться путём применения

little rules that progressively update this network.

маленьких правил, которые постепенно видоизменяют эту сеть.

And each possible rule, in a sense,

И каждое принципиально возможное правило, в каком-то смысле,

corresponds to a candidate universe.

является кандидатурой на нашу вселенную.

Actually, I haven't shown these before,

Вообще-то, я сейчас покажу кое-что впервые:

but here are a few of the candidate universes

вот перед вами несколько возможных вселенных,

that I've looked at.

которые я изучил.

Some of these are hopeless universes,

Некоторые из вселенных – безнадёжные,

completely sterile,

абсолютно стерильные миры

with other kinds of pathologies like no notion of space,

с такими патологиями, как отсутствие

no notion of time, no matter,

понятий пространства, времени, вещества,

other problems like that.

и прочими похожими проблемами.

But the exciting thing that I've found in the last few years

Но самое интересное, что я обнаружил несколько лет назад -

is that you actually don't have to go very far

оказывается, не нужно глубоко погружаться

in the computational universe

в вычислительный мир,

before you start finding candidate universes

чтобы начать сталкиваться с такими вселенными,

that aren't obviously not our universe.

про которые сразу не скажешь, что это не наша вселенная.

Here's the problem:

И вот проблема:

Any serious candidate for our universe

Любая серьёзная кандидатура на нашу вселенную

is inevitably full of computational irreducibility.

неминуемо полна вычислительной неприводимости,

Which means that it is irreducibly difficult

то есть должно быть непреодолимо трудно в принципе

to find out how it will really behave,

выяснить её реальное поведение

and whether it matches our physical universe.

и проверить, что она соответствует нашей вселенной.

A few years ago, I was pretty excited to discover

Пару лет назад я был потрясён открытием

that there are candidate universes with incredibly simple rules

существования возможных вселенных с крайне простыми правилами,

that successfully reproduce special relativity,

которые воспроизводят специальную относительность,

and even general relativity and gravitation,

и даже общую относительность, гравитацию и

and at least give hints of quantum mechanics.

имеют зачатки квантовой механики.

So, will we find the whole of physics?

Итак, обнаружим ли мы все законы физики?

I don't know for sure,

Точно не знаю, но думаю, что

but I think at this point it's sort of

мы дошли до точки, когда хотя бы не пытаться,

almost embarrassing not to at least try.

будет почти неприлично.

Not an easy project.

Проект не из легких.

One's got to build a lot of technology.

Придётся создавать много новых технологий.

One's got to build a structure that's probably

Придётся построить структуру, вероятно не менее глубокую,

at least as deep as existing physics.

чем современная физическая теория.

And I'm not sure what the best way to organize the whole thing is.

И я не знаю, каким образом это всё лучше организовать:

Build a team, open it up, offer prizes and so on.

собрать ли команду, пригласить ли всех желающих, учредить ли приз или что-то ещё.

But I'll tell you, here today,

Но я заявляю вам здесь сегодня:

that I'm committed to seeing this project done,

я намерен предпринять всё, чтобы этот проект свершился,

to see if, within this decade,

чтобы проверить в течение этого десятилетия,

we can finally hold in our hands

сможем ли мы, наконец, получить в распоряжение

the rule for our universe

правило для нашей вселенной

and know where our universe lies

и узнать, где она находится среди пространства

in the space of all possible universes ...

всех возможных миров.

and be able to type into Wolfram Alpha, "the theory of the universe,"

И иметь возможность вбить слова «Теория вселенной»

and have it tell us.

в Wolfram Alpha и получить ответ.

(Laughter)

(Смех)

So I've been working on the idea of computation

И вот, я работаю над идеей вычислений

now for more than 30 years,

теперь уже более 30 лет,

building tools and methods and turning intellectual ideas

создаю инструменты и методы, превращаю плоды умственного труда

into millions of lines of code

в миллионы строк кода,

and grist for server farms and so on.

в топливо для серверных ферм.

With every passing year,

И с каждым годом

I realize how much more powerful

я убеждаюсь в ещё большей мощности

the idea of computation really is.

идеи вычислений.

It's taken us a long way already,

Мы прошли уже много,

but there's so much more to come.

но так много ещё нужно пройти.

From the foundations of science

От оснований науки

to the limits of technology

до технологического предела,

to the very definition of the human condition,

вплоть до самого определения человеческой природы,

I think computation is destined to be

я считаю, что идея вычисления предопределена

the defining idea of our future.

быть определяющей идеей нашего будущего.

Thank you.

Благодарю вас.

(Applause)

(Аплодисменты)

Chris Anderson: That was astonishing.

Крис Андерсон: Это было потрясающе.

Stay here. I've got a question.

Не уходите – у меня вопрос.

(Applause)

(Аплодисменты)

So, that was, fair to say, an astonishing talk.

Это, прямо говоря, потрясающее выступление.

Are you able to say in a sentence or two

Можете ли вы в двух словах сказать,

how this type of thinking

как эти идеи соотносятся

could integrate at some point

с теорией струн или

to things like string theory or the kind of things that people think of

прочими теориями, которые принято считать

as the fundamental explanations of the universe?

фундаментальными объяснениями вселенной?

Stephen Wolfram: Well, the parts of physics

Стивен Вольфрам: Про определённые области физики

that we kind of know to be true,

мы можем сказать, что они верны, например,

things like the standard model of physics:

про стандартную модель физики.

what I'm trying to do better reproduce the standard model of physics

Если то чем я занят, не сможет воссоздать стандартную модель,

or it's simply wrong.

так это просто неверно.

The things that people have tried to do in the last 25 years or so

То, что специалисты пытаются достичь последние 25 лет или около того,

with string theory and so on

разрабатывая теорию струн и другие теории,

have been an interesting exploration

является интересным исследованием,

that has tried to get back to the standard model,

которое пытается вернуться назад к стандартной модели,

but hasn't quite gotten there.

но так и не может добиться этого.

My guess is that some great simplifications of what I'm doing

Могу лишь предположить, что какие-то сильные упрощения того, что я делаю,

may actually have considerable resonance

могут существенно повлиять

with what's been done in string theory,

на исследования по теории струн,

but that's a complicated math thing

но это сложная математическая штука,

that I don't yet know how it's going to work out.

и я ещё не знаю, сработает ли она.

CA: Benoit Mandelbrot is in the audience.

К.А.: В аудитории присутствует Бенуа Мандельброт.

He also has shown how complexity

Он тоже доказал, что сложные структуры

can arise out of a simple start.

могут возникнуть из простого начала.

Does your work relate to his?

Ваша работа имеет отношение к его?

SW: I think so.

С.В.: Я думаю да.

I view Benoit Mandelbrot's work

Я рассматриваю работу Бенуа Мандельброта, как

as one of the founding contributions

один из основополагающих трудов

to this kind of area.

в этой области.

Benoit has been particularly interested

Бенуа был особо заинтересован во

in nested patterns, in fractals and so on,

вложенных структурах, фракталах и т.п. вещах,

where the structure is something

где структура в чём-то подобна

that's kind of tree-like,

древообразной,

and where there's sort of a big branch that makes little branches

где большая ветвь создаёт малые ветви,

and even smaller branches and so on.

и ещё более малые и т.д.

That's one of the ways

Это – один из путей

that you get towards true complexity.

прийти к сложным структурам.

I think things like the Rule 30 cellular automaton

Полагаю, что вещи вроде Правила 30 для клеточных автоматов

get us to a different level.

выводят нас на другой уровень.

In fact, in a very precise way, they get us to a different level

На другой уровень в очень точном смысле,

because they seem to be things that are

потому что эти вещи, по всей видимости,

capable of complexity

способны создавать структуры

that's sort of as great as complexity can ever get ...

такой степени сложности, какая только достижима …

I could go on about this at great length, but I won't. (Laughter) (Applause)

Об этом я могу говорить долго, но не буду.

CA: Stephen Wolfram, thank you.

К.А.: Стивен Вольфрам. Спасибо!

(Applause)

(Аплодисменты)