Сет Ллойд

Программируя Вселенную. Квантовый компьютер и будущее науки

Издательство благодарит Russian Quantum Center, Сергея Белоусова и Виктора Орловского за помощь в подготовке издания.

Перевод А. Стативка

Редактор И. Лисов

Редакторы Russian Quantum Center А. Сергеев, Д. Фалалеев

Руководитель проекта А. Половникова

Корректор Е. Сметанникова

Компьютерная верстка М. Поташкин

Иллюстрация обложки GettyImages/Fotobank.ru

© Seth Lloyd, 2006

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2013

* * *

Посвящается Ив

Предисловие автора к русскому изданию

Я с удовольствием пишу это специальное введение для издания книги «Программируя Вселенную» на русском языке. Я хотел бы поблагодарить Сергея Белоусова, Евгения Демлера, Мишу Лукина и всех коллег из Российского квантового центра, которые помогли сделать возможной публикацию этого русского перевода. Российский квантовый центр – это новое прогрессивное учреждение, которое сохраняет великую русскую традицию фундаментальной науки. Исследователи центра уже внесли важный вклад в теорию и практику обработки квантовой информации, которая является одной из центральных тем моей книги. Я с нетерпением жду от этой научной организации новых больших и прекрасных научных достижений.

Идея «Программируя Вселенную» состоит в том, что мы должны воспринимать Вселенную в терминах обработки информации, проводимой ею на самом фундаментальном уровне. В традиционном физическом описании Вселенной главной величиной является энергия. Недавно, однако, стало ясно, что информация является столь же важной величиной. Как гласит знаменитая формула Эйнштейна E = mc², вся материя сделана из энергии. Однако информация задает форму, которую принимает вещество, и определяет те преобразования, которым подвергается энергия. В глубине своей Вселенная – это танец вращений и щелкающих звуков, в котором энергия и информация являются равными партнерами. Вселенная, в сущности, является гигантским компьютером, в котором каждый атом и каждая элементарная частица содержат биты информации, и каждый раз, когда два атома или две частицы сталкиваются, эти биты меняют свои значения. Вычислительная природа Вселенной дает начало ее запутанности и сложности: все, что может быть вычислено – все, что может вообразить наш разум, и даже сверх того – существует где-то во Вселенной.

Российские математики и ученые вписали много прекрасных страниц в теорию информации. Работы Андрея Николаевича Колмогорова были очень важны для этой книги: Колмогоров был одним из основоположников в области теории алгоритмической информации, в которой утверждается, что информация должна быть определена на языке ее обработки, то есть через вычисления. Теория сложности Колмогорова является естественной основой теорий вычисления и образования сложности, обсуждаемых в этой книге. В последнее время российские ученые сделали исключительно важный вклад в теорию квантовой информации и квантовых вычислений. Квантовая механика – это раздел физики, который изучает поведение вещества и энергии в их самой фундаментальной форме. В своей основе она является странной и контринтуитивной: частицы имеют соответствие в виде волн, а волны сделаны из частиц – это корпускулярно-волновой дуализм. Один электрон может находиться одновременно в двух местах, и множество вещей, которые для нашего классического воображения представляются невозможными, в действительности происходят ежесекундно. Вселенная – это не просто компьютер; в силу своей природы она является квантово-механическим компьютером. Сочетание квантовой странности с обработкой информации как раз и придает Вселенной ее стабильность, мощь и сложность.

Я имел счастье начинать свою научную карьеру в 1980-е гг., в момент, когда российские и советские ученые начали выезжать за границу после многих десятилетий разобщения с остальным миром. Помимо открытия сокровищницы фундаментальной научной информации, которая до этого была опубликована только на русском языке, эти ученые придали научному дискурсу уникальный и чудесный дух. В юности я читал Толстого и Достоевского и потому был знаком с богатством русской интеллектуальной дискуссии, но я никогда до этого не участвовал в настоящем русском научном споре, когда начинают говорить на повышенных тонах, когда по столу бьют кулаком, когда кусок мела могут в сердцах разбить о доску, но в конце, когда задачу удалось решить, все снова становятся друзьями. Страсть, настойчивость и дружеское разрешение фундаментальных проблем – вот истинный дух науки! И я надеюсь, что русское издание «Программируя Вселенную» породит яркие научные споры.

Сет Ллойд

Кембридж, штат Массачусетс, 15 июня 2013 г.

Пролог

Яблоко и Вселенная

«В начале был бит», – начал я. Часовня женского монастыря XVII в., где находится занятый изучением сложных систем Институт Санта-Фе, была заполнена обычными слушателями: физиками, биологами, экономистами и математиками с закваской из нескольких Нобелевских лауреатов. Один из отцов-основателей астрофизики и квантовой гравитации, Джон Арчибальд Уилер, предложил мне прочесть лекцию на тему «Всё из бита». Я принял вызов. Стоя перед аудиторией, я стал сомневаться, стоило ли это делать, но отступать было некуда. Я взял в руку яблоко.

«Вещи возникают из информации, то есть из битов, – продолжил я, нервно подбрасывая яблоко в воздух. – Это яблоко – хороший объект. Яблоко часто ассоциируют с информацией. Во-первых, яблоко – плод познания, “смертельный вкус которого принес на землю смерть и все страданья наши”. Оно несет информацию о добре и зле. Позже именно траектория падающего яблока подсказала Ньютону универсальные законы тяготения, а искривленная поверхность яблока есть метафора искривленного пространства времени Эйнштейна. Ближе к нашей теме то, что в генетическом коде, записанном в семенах яблока, запрограммирована структура будущих яблонь. И еще одно, не менее важное свойство яблока: оно содержит свободную энергию – калории богатой битами энергии, благодаря которой функционирует наше тело». Я откусил кусочек яблока.

«Очевидно, это яблоко содержит информацию разных типов. Но сколько оно вмещает? Сколько битов в нем?» Я положил яблоко на стол и повернулся к доске, чтобы сделать быстрый расчет. «Что интересно, количество битов в яблоке известно с начала XX в., когда еще не было самого слова “бит”. Может показаться, что яблоко содержит бесконечное число битов, но это не так. В действительности законы квантовой механики, управляющие всеми физическими системами, говорят, что требуется лишь конечное число битов, чтобы определить микроскопическое состояние яблока и всех его атомов. Каждый атом, а точнее, его положение и скорость содержит всего несколько битов; каждый ядерный спин в ядре атома хранит один-единственный бит. Поэтому битов в яблоке всего в несколько раз больше, чем атомов – несколько миллионов миллиардов миллиардов нулей и единиц».

Я повернулся к аудитории. Яблока на столе не было. Ничего себе! Кто его взял? Уилер безмятежно смотрел на меня. Лицо Мюррея Гелл-Манна, нобелевского лауреата, изобретателя кварка и одного из ведущих физиков мира, также не отражало никаких эмоций.

«Я не могу продолжать без яблока. Нет объекта – нет битов», – заявил я и сел.

Моя голодная забастовка продлилась всего несколько мгновений: улыбнувшись, инженер из исследовательского центра Bell Labs протянул мне яблоко. Я взял его и поднял над головой, бросая вызов любому, кто решится совершить еще одну попытку воровства. Это была моя ошибка. Но тогда мне казалось, что все идет хорошо.

Я продолжал: «С точки зрения количества информации, которую могут хранить биты, все они равны. Бит – сокращение от binary digit (двоичное число) – может находиться в одном из двух различимых состояний: 0 или 1, да или нет, “орел” или “решка”. Любая физическая система, где есть два этих состояния, содержит один бит. Система, в которой больше состояний, содержит больше битов. Система с четырьмя состояниями, например, 00, 01, 10, 11, содержит два бита; система, где есть восемь состояний, например 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111, содержит три бита, и т. д. Как я уже говорил, согласно законам квантовой механики любая физическая система, ограниченная конечным объемом пространства и конечным количеством энергии, имеет конечное число различимых состояний и поэтому содержит конечное число битов. Все физические системы содержат информацию. Как сказал Рольф Ландауэр из IBM, “информация – величина физическая”».

Тут меня перебил Гелл-Манн: «Но все ли биты равны на самом деле? Пусть один бит говорит нам, является ли истинной некая знаменитая, но недоказанная математическая гипотеза, а бит получен в результате случайного подбрасывания монетки. Мне кажется, что одни биты важнее других».

Я согласился. Разные биты играют во Вселенной разную роль. Биты могут содержать одинаковое количество информации, но качество и важность этой информации меняются от бита к биту. Значимость ответа «да» зависит от заданного вопроса. Два бита информации, определяющих одну конкретную пару нуклеотидов в ДНК яблока, гораздо важнее для будущих поколений яблок, чем биты информации, созданной тепловым колебанием атома углерода в одной из молекул яблока. Передать запах яблока могут всего несколько молекул и сопутствующих им битов, но чтобы обеспечить яблоку пищевую ценность, необходимы миллиарды миллиардов битов.

«Однако, – снова вмешался Гелл-Манн, – существует ли математически строгий способ определить значимость некоторого бита?»

У меня нет полного ответа на этот вопрос, сказал я, все еще держа в руке яблоко. Значимость бита информации зависит от того, как обрабатывается эта информация. Все физические системы содержат информацию. Более того, динамически развиваясь во времени, они преобразовывают и обрабатывают эту информацию. Если электрон «здесь» содержит 0, а электрон «там» содержит 1, то, когда электрон переходит отсюда туда, он меняет значение своего бита. Естественную динамику физической системы можно воспринимать как вычисление, в котором бит не только содержит 0 или 1, но действует как инструкция: 0 может означать «делай это», а 1 может означать «делай то». Значимость бита зависит не только от его значения, но и от того, как это значение с течением времени влияет на другие биты, будучи частью процесса постоянной обработки информации, который и составляет динамическую эволюцию Вселенной.

Я продолжал описывать биты, из которых возникает яблоко, и стал говорить о той роли, которую они играют в процессах, благодаря которым яблоко получает определенные характеристики. Все шло хорошо. Я раскрыл тему «все из бита» и даже смог достойно ответить на вопросы аудитории. По крайней мере, мне так казалось.

Я закончил лекцию и отошел от доски. Вдруг кто-то похлопал меня по плечу. Один из слушателей всерьез решил завладеть моим яблоком. Это был Дойн Фармер – один из основателей теории хаоса, высокий, спортивный человек. Он схватил меня за руки – хотел, чтобы я уронил яблоко. Освобождаясь от захвата, я прижал его спиной к стене. Висевшие на ней изображения фракталов и фотографии индейцев упали на пол. Фармер повалил меня на пол. Мы стали кататься по полу, опрокидывая стулья. Яблоко куда-то делось. Вероятно, оно снова превратилось в отдельные биты.

Часть I

Общая картина

Глава 1

Введение

Эта книга – история всей Вселенной и отдельного бита. Вселенная – самый большой объект, существующий на свете, а бит – самый маленький кусочек информации. Вселенная состоит из битов. Каждая молекула, атом и элементарная частица содержат биты информации. В любом взаимодействии между этими частицами Вселенной информация обрабатывается путем изменения этих битов. Иначе говоря, Вселенная вычисляет. Но ею управляют законы квантовой механики, поэтому она вычисляет так, как это свойственно квантовой механике; ее биты – это квантовые биты. По сути, история Вселенной – это огромное, постоянное квантовое вычисление. Вселенная – это квантовая вычислительная машина.

Здесь возникает вопрос: что вычисляет Вселенная? Ответ: саму себя, свое собственное поведение. Как только Вселенная возникла, она тут же начала вычислять. Сначала конструкции, которые она создавала, были простыми: они включали элементарные частицы и устанавливали фундаментальные законы физики. Со временем, обрабатывая все больше и больше информации, Вселенная давала начало все более запутанным и сложным объектам, включая галактики, звезды и планеты. Жизнь, язык, люди, общество, культура – все они обязаны своим существованием естественной способности вещества и энергии обрабатывать информацию. Способность Вселенной к вычислению объясняет одну из величайших тайн природы: как из очень простых законов физики возникают сложные системы, например живые существа. Эти законы позволяют предсказывать будущее, но только как вероятность и только в общих чертах. Квантово-вычислительная природа Вселенной такова, что конкретные детали будущего всегда остаются непредсказуемыми. Их смог бы вычислить только компьютер размером с саму Вселенную. Так что единственный способ заглянуть в будущее – подождать и посмотреть, что произойдет.

Позвольте мне сказать несколько слов о себе. Мои первые детские воспоминания – как мы жили в курятнике. Мой отец был учеником мебельщика, мы обитали в Линкольне, штат Массачусетс. Курятник находился в дальнем конце большого сарая хозяйки. Мой отец превратил его в двухкомнатную квартиру; там, где раньше жили куры, теперь были спальные места для меня и моего старшего брата. (Моему младшему брату разрешили сделать люльку.) Вечером мать пела нам колыбельную, укрывала одеялами и закрывала деревянные двери. Мы оставались одни и глядели на мир за окном.

Вот мое первое воспоминание: я вижу, как горит бумага в корзине для мусора – проволочной корзине с ромбическим плетением. Затем я помню, как прижимаюсь к ноге матери, одетой в синие джинсы, чуть выше колена, а отец запускает японского бумажного змея. Потом воспоминания начинают быстро сменять друг друга, словно на кинопленке. Каждое живое существо воспринимает мир по-своему, замечает множество деталей и создает из них определенную структуру. Тем не менее все мы живем в одном и том же пространстве, нами управляют одни и те же физические законы. В школе я узнал, что законы физики, управляющие Вселенной, удивительно просты. Как это может быть, думал я, что такой запутанный и сложный мир, который я вижу из окна своей спальни, возникает из простых законов физики? Я решил детально исследовать этот вопрос и много лет изучал законы природы.

Хайнц Пэджелс, трагически погибший в горах Колорадо летом 1988 г., был блестящим и оригинальным мыслителем. Он считал, что нам пора нарушить обычные границы науки. Он поощрял меня разрабатывать физически точные методы описания и измерения сложности. Позже, под руководством Мюррея Гелл-Манна в Калифорнийском технологическом институте, я изучал, как законы квантовой механики и физики элементарных частиц «программируют» Вселенную и при этом сеют семена сложности.

Сейчас я профессор машиностроения в Массачусетском технологическом институте. Но поскольку формально у меня нет образования в этой сфере, правильнее было бы назвать меня профессором квантово-механической техники. Она опирается на квантовую механику – раздел физики, изучающий вещество и энергию на микроуровне. Квантовая механика относится к атомам, как классическая механика к механизмам. По сути, меня можно назвать инженером атомов.

В 1993 г. я понял, как создать квантовый компьютер. Квантовые компьютеры – это устройства, которые используют способность отдельных атомов, фотонов и других элементарных частиц обрабатывать информацию. Они вычисляют так, как не могут вычислять классические компьютеры, например Mac или PC. Изучая, как заставить атомы и молекулы – самые маленькие частицы Вселенной – вычислять, я стал все лучше видеть естественную способность к обработке информации, свойственную самой Вселенной. Сложный мир, который мы видим вокруг, – проявление квантовых вычислений Вселенной.

Цифровая революция, происходящая сегодня, – последнее звено в длинной цепи революций в области обработки информации, уходящей в прошлое. Среди них – возникновение человеческих языков, половое размножение, рождение жизни, наконец, начало самой Вселенной. Каждая из них заложила основу для следующей, и все эти революции в сфере обработки информации, начиная с Большого взрыва, происходили благодаря естественной способности Вселенной обрабатывать данные.

Вычисляющая Вселенная с необходимостью создает сложность. Жизнь, пол, мозг и человеческая цивилизация возникли не случайно.

Квантовый компьютер

Квантовая механика славится своими парадоксами. Волны ведут себя как частицы, а частицы – как волны, и можно находиться в двух местах одновременно. Пожалуй, не так уж удивительно, что на микроуровне вещи ведут себя странным и парадоксальным образом; в конце концов, мы привыкли воспринимать объекты, которые по размеру намного больше отдельных атомов. Но парадоксы квантового мира все же сбивают нас с толку. Нильс Бор, отец квантовой механики, как-то заметил: если кто-то считает, будто может разбираться в квантовой механике, не испытывая при этом головокружения, то на самом деле он ее не понимает.

Квантовые компьютеры используют «квантовую странность», чтобы выполнять задачи, слишком сложные для обычных компьютеров. Квантовый бит, или «кубит», может находиться в состоянии и 0, и 1 в одно и то же время, в то время как классический бит может содержать только 0 или только 1. Поэтому квантовый компьютер может выполнять миллионы вычислений одновременно.

Квантовые компьютеры обрабатывают информацию, хранящуюся в отдельных атомах, электронах и фотонах. Квантовый компьютер – это демократия в мире информации: каждый атом, электрон и фотон равным образом участвуют в процессах хранения и обработки информации. И эта фундаментальная демократия информации не ограничена квантовыми компьютерами. Все физические системы в основе своей являются квантово-механическими, и все физические системы записывают, содержат и обрабатывают информацию. Мир построен из элементарных частиц – электронов, фотонов, кварков, и каждый элементарный фрагмент физической системы запечатлевает часть информации: одна частица – один бит. Взаимодействуя между собой, эти фрагменты постепенно преобразуют и обрабатывают информацию, бит за битом. Каждое столкновение элементарных частиц действует как простая логическая операция, сокращенно «оп».

Чтобы осознать любую физическую систему с точки зрения ее битов, нужно хорошо понимать механизм, посредством которого каждый элемент этой системы записывает и обрабатывает информацию. Если мы выясним, как это делает квантовый компьютер, то узнаем также, как это делает физическая система.

Идею такого компьютера предложили в начале 1980-х гг. Пол Бенев, Ричард Фейнман, Дэвид Дойч и другие. В то время квантовые компьютеры были чисто абстрактной концепцией: никто не знал, как можно их создать. В начале 1990-х я показал, как это можно сделать с использованием существующих экспериментальных методов. В течение десяти последних лет я трудился с некоторыми из лучших ученых и инженеров мира, чтобы разработать и изготовить квантовые компьютеры и использовать их.

Есть множество веских причин для того, чтобы создать квантовый компьютер. Прежде всего, мы можем это сделать. Квантовые технологии – технологии управления материей на уровне атомов – в последние годы получили замечательное развитие. Сейчас у нас есть достаточно стабильные лазеры, довольно точные методы производства и быстрая электроника – все это позволяет выполнять вычисления на уровне атомов.

Вторая причина заключается в том, что нам нужно научиться создавать квантовые компьютеры, по крайней мере если мы хотим, чтобы наши компьютеры становились все более быстрыми и мощными. На протяжении полувека вычислительная мощность компьютеров удваивалась каждые полтора года. Этот взрыв называется «законом Мура», в честь Гордона Мура, впоследствии ставшего топ-менеджером компании Intel, который указал на экспоненциальный характер роста еще в 1960-е. Закон Мура – это не закон природы, а свидетельство человеческой изобретательности. Каждые восемнадцать месяцев компьютеры становятся в два раза быстрее, потому что каждые восемнадцать месяцев инженеры находят способ уменьшить вдвое размер соединений и логических элементов, из которых они состоят. Каждый раз, когда размер основных компонентов компьютера уменьшается вдвое, на чипе того же размера становится возможно разместить в два раза больше элементов. В результате компьютер оказывается вдвое мощнее своего предшественника, созданного полтора года назад.

Если спроецировать закон Мура на будущее, мы увидим, что размер соединений и логических элементов, из которых состоят компьютеры, лет через сорок должен будет достичь уровня атомов; следовательно, если мы хотим, чтобы закон Мура действовал и дальше, нам придется научиться создавать компьютеры, работающие на квантовом уровне. Квантовые компьютеры представляют собой последний рубеж миниатюризации.

Квантовые компьютеры, которые сделали мы с коллегами, уже достигли этой цели: каждый атом содержит один бит. Но сегодня мы можем создавать совсем небольшие квантовые компьютеры – и по размеру, и по вычислительной силе. Самые большие квантовые компьютеры общего назначения, существующие в настоящий момент, содержат от семи до десяти квантовых битов и могут выполнять тысячи квантовых логических операций в секунду[1]. (Для сравнения, обычный настольный персональный компьютер может содержать триллионы битов и выполнять миллиарды обычных, классических логических операций в секунду.) Мы уже научились делать компьютеры с элементами размером с атом, но еще не умеем делать большие компьютеры с элементами такого размера. Первые квантовые компьютеры появились десять лет назад, и количество битов, которые они могут содержать, удваивается почти раз в два года. Даже если эта скорость сохранится, пройдет еще сорок лет, прежде чем квантовые компьютеры смогут сравняться с сегодняшними классическими по количеству битов. Квантовым компьютерам предстоит еще долгий путь до обычной «персоналки».

Третья причина для создания квантовых компьютеров заключается в том, что они позволяют нам понять, как Вселенная записывает и обрабатывает информацию. Один из лучших способов понять закон природы – это создать машину, которая бы иллюстрировала этот закон. Часто мы сначала создаем машину, а законы возникают позже. Колесо и волчок появились за много тысячелетий до того, как был открыт закон сохранения момента импульса; брошенный камень – до того, как Галилей открыл законы движения; призма и телескоп – раньше оптической теории Ньютона; паровой двигатель изобрели задолго до того, как Джеймс Уатт сконструировал свой регулятор, а Сади Карно открыл второй закон термодинамики.

А поскольку квантовую механику так трудно понять, было бы здорово создать машину, которая бы воплощала в себе ее законы! Взаимодействуя с ней, можно было бы на практике увидеть, как «работает» квантовая механика; так ребенок, играющий с волчком, интуитивно усваивает понятие и свойства момента импульса, воплощенные в этой игрушке. Только практический опыт, возможность своими глазами наблюдать, как ведут себя атомы, позволит по-настоящему понять, что такое квантовая механика. «Игрушечные» квантовые компьютеры, которые мы научились делать сегодня, – это машины, позволяющие нам все больше и больше узнавать о том, как физические системы запечатлевают и обрабатывают информацию на квантово-механическом уровне.

Наконец, есть еще одна причина для создания квантовых компьютеров: это очень интересно. На страницах этой книги мы встретимся с некоторыми из лучших ученых и инженеров мира. Это Джефф Кимбл из Калифорнийского технологического института, конструктор первых в мире фотонных квантовых логических элементов; Дейв Вайнленд из Национального института стандартов и технологий, создавший самый первый простой квантовый компьютер; Ханс Моэй из Делфтского технологического университета, чья группа провела некоторые из самых ранних демонстраций квантовых битов в сверхпроводящих схемах; Дэвид Кори из Массачусетского технологического института, который построил первый молекулярный квантовый компьютер и чьи квантовые аналоговые компьютеры могут выполнять вычисления, для которых потребовался бы обычный компьютер, превышающий размерами саму Вселенную. Как только мы увидим, как работают квантовые компьютеры, мы сможем определить границы вычислительной способности Вселенной.

Язык природы

Совершая вычисления, Вселенная без труда создает запутанные и сложные структуры. Чтобы понять, как она вычисляет, а значит, чтобы понять эти сложные структуры, нужно выяснить, как она хранит и обрабатывает информацию. То есть изучить язык самой природы.

Я занимаюсь чем-то вроде «массажа» атомов. Я профессор квантово-механической техники в Массачусетском технологическом институте. Моя работа – делать «массаж» электронам, фотонам, атомам и молекулам, чтобы привести их в те особые состояния, в которых они превращаются в квантовые компьютеры и квантовые системы коммуникации. Атомы малы, но они сильны; эластичны, но чувствительны. С ними легко «говорить» (просто толкните стол – тем самым вы «заговорите» с миллиардами и миллиардами атомов), но их трудно «услышать» (думаю, вы не сможете мне сказать, что вам ответил стол, кроме «бум!»). Мы их не интересуем, они просто живут своей жизнью, занимаются своим делом, и так было всегда. Но если правильно сделать им массаж, то их можно очаровать. И они начнут делать для вас вычисления.

Атомы не одиноки в своей способности обрабатывать информацию. Фотоны (частицы света), фононы (частицы звука), квантовые точки (искусственные атомы), сверхпроводящие схемы – все эти микроскопические системы могут записывать информацию. И если вы говорите на их языке и вежливо задаете им вопросы, то они обработают эту информацию для вас. На каком языке говорят такие системы? Как и все физические системы, они реагируют на энергию, силу, импульс, на свет и звук, на электричество и силу тяжести. Физические системы говорят на языке, грамматику которого составляют законы физики. За последние десять лет мы изучили этот язык достаточно хорошо, чтобы говорить с атомами – чтобы убедить их выполнять вычисления и сообщать о результатах.

Трудно ли говорить «на языке атомов»? Чтобы пользоваться этим языком свободно, нужно учиться всю жизнь. Сам я владею им плохо по сравнению с другими учеными и квантовыми инженерами, с которыми вы встретитесь на страницах этой книги. Но поддерживать с атомами простую беседу не так уж трудно.

Как и все языки, «язык атомов» легче выучить, когда вы молоды. Мы с Полом Пенфилдом читаем курс лекций для первокурсников Массачусетского технологического института, он называется «Информация и энтропия». Цель этого курса, как и цель этой книги, – раскрыть фундаментальную роль, которую информация играет во Вселенной.

Пятьдесят лет назад первокурсники Массачусетского технологического института знали все о двигателях внутреннего сгорания, передачах и рычагах, трансмиссиях и шкивах. Двадцать пять лет назад они прекрасно разбирались в электронных лампах, транзисторах, любительских радиоприемниках и электронных схемах. Теперь они переполнены знаниями о компьютерах, дисководах, волоконной оптике, разбираются в пропускной способности линий и средствах сжатия музыкальных и графических файлов. Их предшественники жили в мире механики и электричества; они – в мире информации. Их предшественники уже знали много о силе и энергии, напряжении и заряде; а они очень много знают о битах и байтах. Наши первокурсники так хорошо разбираются в информационных технологиях, что мы, преподаватели, можем вести для них предметы, включая курс по квантовым вычислениям, которые раньше были по зубам только выпускникам. (Мои старшие коллеги с факультета машиностроения жалуются, что нынешние первокурсники никогда не держали в руках отвертки. Это неправда. Добрая половина из них умеет пользоваться отверткой, чтобы установить больше памяти в свой компьютер.)

В рамках научно-исследовательского проекта, который я вел при поддержке Национального научного фонда США, я разработал курс лекций для учеников первых и вторых классов средней школы – о том, как обрабатывается информация на микроуровнях. Даже шести– и семилетние дети сегодня очень много знают о компьютерах. Кажется, они не испытывают никаких затруднений с битами и байтами. Когда мы с ними играем в игру, где каждый берет на себя роль атома в квантовом компьютере, они делают это с легкостью и прекрасно понимают смысл своих действий.

Те, кто родился и вырос задолго до нынешней революции обработки информации, тоже прекрасно понимают разнообразие и все значение информации, не хуже наших переполненных битами детей. Неважно, сколько вам лет – к моменту, когда вы закончите читать эту книгу, вы будете знать, как можно попросить атомы выполнить простые вычисления, используя машины, которые уже есть во всем мире, а также грамматику языка природы.

Революции в сфере обработки информации

Естественная и фундаментальная способность Вселенной обрабатывать информацию несколько раз в истории приводила к революциям в этой сфере, и сейчас происходит очередная. Ее причина – стремительное развитие электронных вычислительных технологий, воплощенное в законе Мура. Квантовые компьютеры – в авангарде этой революции. Она восхищает, ее невозможно не заметить, но ее нельзя назвать ни самой первой, ни самой важной.

Не менее серьезной революцией в сфере обработки информации было изобретение нуля. Цифру «нуль» изобрели древние вавилоняне, а из Вавилона оно распространилось по всему арабскому миру. Использование нуля для обозначения десятков (10, 100, 1000 и т. д.) отличает арабскую систему записи чисел, которой пользуемся мы с вами, от других систем, например от римской, где для обозначения степеней десяти используются разные символы (X = 10; C = 100; M = 1000). Это новшество в представлении чисел может показаться несущественным, но изобретение арабских цифр оказало большое влияние на математическую обработку информации. (Немаловажным следствием этого стали более простые и прозрачные коммерческие сделки и расчеты. Если бы парни из корпорации Enron[2] вели свой теневой бухучет в римских цифрах, возможно, им удалось бы выйти сухими из воды!)

Арабская система записи родилась вместе с сопровождающей ее технологией, абаком. Абак – простая, понятная и мощная вычислительная машина. Это дощечка, к которой прикреплены ряды подвижных бусинок, надетых на палочки[3]. Первый ряд обозначает единицы, второй – десятки, третий – сотни и т. д. Абак, в котором всего десять рядов, может выполнять вычисления в диапазоне до миллиардов.

Но еще интереснее воплощенная в абаке концепция нуля. Вероятно, абак возник раньше, чем само это слово. Английское zero пришло из итальянского, это сокращение от zefiro, от средневекового латинского zephirum. Как и старофранцузское cifre, оно восходит к арабскому sifr; на санскрите shunya – «пустота». В арабской системе записи нуль заполняет пустые места, позволяя легко обозначить большие числа (10, 100, 1000…). Пустота – это мощная концепция. Несмотря на всю ее мощь или благодаря ей, цифра нуль вызывает подозрения. Она не кажется естественной. Действительно, нуль не относится к натуральным числам (1, 2, 3…). Нуль как абстракция – это достаточно сложное понятие, но абак, на котором все бусинки опущены вниз, – это простой, конкретный символ: нуль.

Историю Вселенной можно рассматривать как последовательность революций в сфере обработки информации, каждая из которых основана на технологиях, возникших в результате предыдущих революций

Абак показывает нам, что революцию в сфере обработки информации невозможно отделить от механизма или технологии, которые определяют форму ее представления и обработки. Технология обработки информации (например, абак) обычно неотделима от новой концепции (например, нуля).

Если мы отправимся еще на несколько тысяч лет назад, то увидим еще более важную революцию: письменность. Ее первоначальная технология представляла собой значки, нацарапанные на глине или на камне. Письменность в буквальном смысле сделала язык конкретным и осязаемым. В результате возникли крупномасштабная социальная организация, деловые контракты, священные тексты и обыкновенные книги – такие, как эта. Технологии письменности постепенно развивались: от камня к бумаге, от бумаги к электронам. Каждое проявление письменности, от десяти заповедей и стихов до неоновой вывески, использует собственный вариант технологии для обозначения слов.

Появление человеческого языка примерно 100 000 лет назад или даже раньше стало (давайте польстим нашему биологическому виду) еще одной серьезной революцией в сфере обработки информации. Исследования окаменелостей показывают, что развитие языка сопровождалось и ускорялось относительно быстрым развитием участков мозга, отвечающих за обработку речи. Новые нейронные сети мозга, вместе с одновременным развитием голосовых связок, можно считать естественной «технологией», или механизмом, благодаря которому и возник язык. Эта новая «нейронная технология», очевидно, и дала начало замечательной универсальности человеческой речи – способности выразить на одном языке более или менее точно то, что было сказано на другом. По меньшей мере язык позволил создать уникальные человеческие формы социальной организации, сделавшей наш вид столь успешным.

Чем дальше в прошлое, тем более важные революции в сфере обработки информации мы наблюдаем. Развитие мозга и центральной нервной системы было триумфом естественной эволюции технологии, хорошо приспособленной к преобразованию информации, поступающей извне, и для связи между разными частями организма. Развитие многоклеточных в первую очередь стало результатом многочисленных усовершенствований в сфере внутри– и межклеточной коммуникации. Каждая успешная мутация, каждый случай возникновения нового вида – это шаг вперед в сфере обработки информации. Но чтобы увидеть еще более серьезную революцию, затмившую все, о чем мы говорили до сих пор, нужно отправиться еще на миллиард лет назад, к появлению полового размножения.

Первая сексуальная революция представляла собой tour de force, ее огромный успех основан на идее, которая на первый взгляд кажется неудачной. Почему неудачной? Потому что половое размножение несет риск потери ценной информации. Успешная бактерия, размножаясь бесполым путем – почкованием, передает потомству точную копию своего генетического кода (конечно, при условии отсутствия случайных мутаций). Но если организм размножается половым путем, его гены смешиваются с генами партнера, и их потомок получает новый набор генов. Этот процесс называется рекомбинацией. Поскольку половина генов отпрыска приходит от одного из родителей, а половина от другого и они перемешиваются, то, какими бы успешными ни были уникальные комбинации генов каждого из родителей, геном потомка будет от них отличаться. Половое размножение никогда не передает потомкам удачную комбинацию генов в неизменном виде. В этом смысле секс препятствует успеху!

Так что же в нем хорошего? С точки зрения естественного отбора половое размножение способствует большей генетической изменчивости, в то же время добросовестно воспроизводя отдельные гены. Предположим, что в мире становится жарче. Успешная до этого бактерия, которая размножается почкованием, внезапно оказывается во враждебном окружении. Ее потомку, в точности похожему на нее и адаптированному к прохладному климату, теперь будет сложно выжить.

Единственный способ адаптации для бесполой бактерии – мутация, вызванная репродуктивной ошибкой или вредными факторами окружающей среды. Большинство мутаций неудачны, и они делают бактерию еще менее успешной, но в конце концов может случиться удачная мутация, и на свет появится более теплостойкая бактерия.

Без полового размножения адаптация проблематична, потому что закон мира: «Изменись или умри», – противоречит одному из основных законов жизни: «Сохраняй целостность генома». Такое противоречие хорошо известно и в инженерном деле: две функции системы бывают связаны так, что невозможно откорректировать одну, не нарушив другой. А вот при половом размножении обмен генетическим материалом, или рекомбинация генов, приводит к большой изменчивости, и при этом поддерживается генетическая целостность.

К примеру, возьмем небольшой городок, где всего тысяча жителей. Давайте подсчитаем все возможные варианты спаривания для этих людей (если судить по телесериалам, их может быть очень и очень много) и количество способов, которыми гены всех участников могут перемешаться и рекомбинироваться в их детях. Окажется, что этот городок – целая генетическая «электростанция», способная создать столько же разнообразия, что и миллиарды делящихся бактерий. Разнообразие – это хорошо: если в город придет эпидемия чумы, то некоторые жители ее переживут, а затем передадут детям гены резистентности к этой болезни. Более того, способность к разнообразию, которую создает половое размножение, не наносит вреда геному. Отделяя функцию адаптации от функции поддержания целостности отдельных генов, половое размножение создает разнообразие отдельных особей, при этом сохраняя в целости гены вида. В общем, секс – не только удовольствие, это хороший инженерный подход.

Если мы отправимся еще дальше в прошлое, то найдем бабушку всех революций в сфере обработки информации – это возникновение самой жизни. Жизнь на Земле началась в точке, отстоящей на одну треть от нашего времени к началу Вселенной. (Когда это произошло в других местах и произошло ли вообще, неизвестно.) У живых организмов есть гены, последовательности атомов в молекулах типа ДНК, в которых закодирована информация. Количество информации в одном гене можно измерить: человеческий геном содержит около 6 млрд битов информации. Организмы передают свою генетическую информацию потомству, иногда в мутировавшей форме.

Организмы, которые умеют передавать генетическую информацию, по определению успешны; организмы, которые не могут передать свои гены, вымирают. Генетическая информация, дающая потомству репродуктивное преимущество, обычно сохраняется на протяжении множества поколений, хотя отдельные организмы, которые ее несут, рождаются, воспроизводят потомство и умирают.

Генетическая информация передается посредством естественного отбора. Гены и механизмы их копирования и воспроизведения – это ключевая технология обработки информации жизни. Неудивительно, что масштабы всей генетической информации, которую обрабатывают живые организмы, намного больше масштабов компьютерной обработки информации, и их объемы сравняются еще не скоро.

Жизнь – это очень серьезно. Какая революция может превзойти по своей мощи и красоте происхождение жизни? Но была еще одна, более ранняя революция в сфере обработки информации, без которой не было бы ни одной другой. Первый информационный процессор – сама Вселенная. Каждый атом, каждая элементарная частица содержит информацию. Каждое столкновение между атомами, каждое динамическое изменение во Вселенной, даже самое крошечное, обрабатывает эту информацию систематическим образом.

Такая вычислительная способность Вселенной лежит в основе всех последующих революций в сфере обработки информации. Как только физическая система приобретает способность обрабатывать информацию на рудиментарном уровне, выполняя простые операции с несколькими битами, из этих элементарных операций могут быть построены сколь угодно сложные формы обработки информации. Законы физики разрешают простую обработку информации на квантово-механическом уровне: одна частица – один бит; одно столкновение – один oп. Сложные формы, которые мы видим вокруг: жизнь, размножение, язык, общество, видеоигры – все они состоят из простых операций, которые управляются законами физики и в которых участвуют всего по нескольку квантовых битов за раз.

Каждая революция в сфере обработки информации связана с той или иной новой технологией – это компьютер, книга, мозг, ДНК. Эти технологии позволяют записывать и обрабатывать информацию в соответствии с некими правилами. Но что за технология связана с обработкой информации Большого взрыва? Какая машина обрабатывает информацию в вычисляющей Вселенной? Чтобы увидеть эту универсальную технологию обработки в действии, достаточно просто открыть глаза и оглянуться вокруг. Машина, выполняющая «универсальные» вычисления, – это сам Универсум, сама Вселенная.

Глава 2

Вычисление

Информация

Первую лекцию своего курса об информации для старшекурсников, который я читаю в Массачусетском технологическом институте, я начал так, как делаю это всегда: «Лучше всего, – сказал я двум десяткам студентов, сидящих передо мной, – если вы будете задавать мне вопросы, а я буду на них отвечать. Если вы не будете задавать вопросы мне, то я буду задавать вопросы вам. Если вы не ответите на мои вопросы, то я расскажу вам то, что, по моему мнению, вы должны знать. Вопросы есть?»

Я ждал. Тишина.

Что-то здесь не так. Обычно наши студенты радуются, если им удается озадачить преподавателя, особенно если знают, что он может озадачить их самих.

Я перешел ко второму шагу: «Вопросов нет? Тогда вот вопрос вам: что такое информация?»

Молчание. Что с ними такое? В конце концов, эти студенты с первого курса заполняли свои головы информацией. Если они не начнут извергать ее обратно, мне придется перейти к третьему шагу.

«Ладно. А как вам такой вопрос: какова единица информации?»

Все хором ответили: «Бит!»

О чем говорит этот ответ, впрочем, как и молчание? Намного легче измерить количество информации, чем сказать, что она такое. А на вопрос «Сколько?» часто ответить проще, чем на вопрос «Что такое…?» Что такое энергия? Что такое деньги? Это трудные вопросы. Сколько нужно энергии, чтобы…? Сколько нужно денег, чтобы…? На такие вопросы можно дать точные и простые ответы.

«Что такое бит?», – спросил я. Теперь ответы посыпались со всех сторон: «0 или 1!»; «Орел или решка!»; «Да или нет!»; «Истина или ложь!»; «Выбор между двумя альтернативами!»

Все эти ответы правильны. Английское слово bit («бит») – сокращение от binary digit; здесь digit – это цифра, а binary («двоичный») значит «состоящий из двух частей», и бит представляет одну из этих двух альтернатив. Традиционно эти альтернативы обозначают как «0» и «1», но любые две четкие альтернативы (горячий/холодный, черный/белый, внутрь/наружу) можно считать способом хранения бита.

Бит – самая маленькая единица информации. Бросив монету, мы получим один бит: орел или решку. Два бита представляют немного больший фрагмент информации. Подбросив монету два раза, мы получим одну из четырех (два раза по две) альтернатив: орел-орел, орел-решка, решка-орел, решка-решка. Три броска монеты дадут нам одну из восьми альтернатив (два раза по два раза по две).

Как видно даже на этих простых примерах, если мы будем продолжать бросать монету, то количество альтернатив – то есть возможных исходов серии бросков – станет быстро расти. С каждым последующим броском (помните: каждый дает один бит) количество альтернатив удваивается. Поэтому, чтобы вычислить количество различных исходов в определенном сценарии, мы просто умножаем два на два столько раз, сколько у вас битов. Например, десять битов – это два умножить на два десять раз, или 1024 варианта: 2 × 2 × 2 × 2 × 2 × 2 × 2 × 2 × 2 × 2 = 210 = 1024, что близко к одной тысяче, или 103.

Иначе говоря, десять битов соответствуют приблизительно трем цифрам нашей обычной десятичной системы счисления, которые обозначают единицы, десятки и сотни. Измерение количества информации – просто вопрос подсчета. Вести счет в битах проще, чем в цифрах, хотя этот метод знаком нам меньше. Счет от 0 до 9 очень прост: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Но тут цифры кончаются, и следующее число – это 1, после которого следует 0, то есть 10. Число 10 – это 1 в столбце десятков и 0 в столбце единиц. Следующее число, 11, – это 1 в столбце десятков и 1 в столбце единиц. Так можно продолжать считать вплоть до 99. Следующее число – 100. Это 1 в столбце сотен, 0 в столбце десятков и 0 в столбце единиц. (Понятно теперь, почему было так сложно понять десятичную систему счета в первый раз, в пятилетнем возрасте?)

Счет в битах ведется сходным образом. Начнем: 0 = нуль, 1 = один. Пока получается неплохо, но у нас закончились двоичные цифры – биты! Следующая комбинация битов – 10, которая равняется двум: 1 в столбце двоек и 0 в столбце единиц. (Такое представление двойки – это деталь двоичной арифметики, которая дается новичкам труднее всего. Отсюда прекрасная поговорка: «Есть 10 типов людей: те, кто знает двоичную систему счисления, и те, кто ее не знает».) Следующая комбинация – 11, она соответствует трем: 1 в столбце двоек и 1 в столбце единиц. Теперь у нас закончились двухбитовые наборы.

Еще одна комбинация цифр – 100. Она обозначает число четыре: 1 в столбце четверок, 0 в столбце двоек, и 0 в столбце единиц. Затем – комбинация 101, которая обозначает пятерку (1 в столбце четверок плюс 1 в столбце единиц), 110 = шесть, 111 = семь. Число восемь представлено уже четырьмя битами: 1000, где у нас есть 1 в столбце восьмерок и 0 в столбцах четверок, двоек и единиц. У нас есть только два бита вместо десяти цифр, поэтому длина двоичных чисел увеличивается быстрее, чем обычных.

Так же как степени десяти (десятки, сотни, тысячи, миллионы) являются важными числами в обычной, десятичной системе счисления, степени двойки важны при счете битами: 1 = один = 20; 10 = два = 21; 100 = четыре = 22; 1000 = восемь = 23; 10000 = шестнадцать = 24; 100000 = тридцать два = 25; 1000000 = шестьдесят четыре = 26; 10000000 = сто двадцать восемь = 27.

Эти цифры хорошо знакомы… поварам. Английская система мер и весов – это по сути двоичная система: 8 унций в чашке, 16 в пинте (если это американская пинта; британская пинта составляет 20 унций, а тройская пинта – 12 унций), 32 унции в кварте, 64 унции в половине галлона и 128 унций в американском галлоне. Записывать числа в двоичной системе ничуть не труднее, чем измерять объем в квартах, пинтах и чашках. Например, сто сорок шесть унций составляют один галлон плюс одна пинта плюс четверть чашки: 128 + 16 + 2 = 146. В двоичной записи 146 равно 10010010, с единицей в столбце «галлонов», единицей в столбце «пинт», единицей в столбце «четвертинок» и с нулями во всех остальных. Чтобы перевести число в двоичный вид, нужно просто измерить его чайными ложками!

Американская система измерения объема основана на двоичной системе счисления

Сто сорок шесть унций составляют один галлон плюс одна пинта плюс одна четверть чашки. В двоичной записи, 146 = 10010010

Вести счет в двоичной системе легко (но не очень, если вы встретились с ней впервые). Двоичная арифметика тоже проста. Вся таблица сложения здесь выглядит так: 0 + 0 = 0; 0 + 1 = 1; 1 + 1 = 10. Таблица умножения тут выглядит еще проще: 0 × 0 = 0; 0 × 1 = 0; 1 × 1 = 1. Прелесть, правда?

Кроме того, двоичная система практична. Благодаря компактности двоичной записи можно создавать простые электронные схемы, способные выполнять двоичные арифметические операции. Такие схемы, в свою очередь, служат базой для цифровых компьютеров. Так что даже если мы не можем дать определение того, что такое информация, это не мешает нам ее использовать.

Точность

«А что будет, если у нас есть бесконечное число альтернатив? – спрашивает студент. – Например, между 0 и 1 находится бесконечное количество действительных чисел».

«Если у вас есть бесконечное число альтернатив, тогда у вас есть бесконечное количество информации», – отвечаю я.

Возьмем, например, такое двоичное число: 1001001 0110110 0100000 1110100 1101000 1100101 0100000 1100010 1100101 1100111 1101001 1101110 1101110 1101001 1101110 1101111. В стандартной таблице кодирования ASCII (American Standard Code for Information Interchange – американский стандартный код обмена информацией) каждой букве или символу на клавиатуре присвоено кодовое слово из семи битов[4]. И если воспринимать наше число в кодировке ASCII, мы получим такие символы: I = 1001001; n = 1101110; (пробел) = 0100000; t = 1110100; h = 1101000; e = 1100101; (пробел) = 0100000; b = 1100010; e = 1100101; g = 1100111; i = 1101001; n = 1101110; n = 1101110; i = 1101001; n = 1101110; g = 1100111. Если мы прочтем буквы, то получится «In the beginning» – первые слова библейской фразы «В начале было слово…». Добавляя бит за битом, можно выписать число, соответствующее всему тексту Евангелия от Иоанна. Если мы добавим еще больше битов, то можем получить всю Библию, а за ней Коран, а за ним Сутру белого лотоса, а за ней все книги из Библиотеки Конгресса и т. д. Бесконечное число альтернатив соответствует бесконечному числу цифр или битов, бесконечному количеству информации.

Но на практике число альтернатив в любой конечной системе конечно, поэтому количество информации тоже конечно. Обычно мы считаем, что такие величины, как длина, высота и вес, изменяются непрерывно: точно так же, как между 0 и 1 есть бесконечное количество действительных чисел, есть и бесконечное количество возможных длин между нулем метров и одним метром. Причина, по которой непрерывные вроде бы величины, такие как длина металлического стержня, могут содержать только конечное количество информации, состоит в том, что эти величины, как правило, определяются с конечным уровнем точности. Чтобы увидеть взаимосвязь между точностью и информацией, представьте себе измерение длины стержня с помощью мерной рейки. Итак, у вас в руках обычная деревянная линейка, на которой отмечены и пронумерованы сто сантиметров. На ней сделана также тысяча миллиметровых отметок, по десять в каждом сантиметре, но уже не хватает места, чтобы их пронумеровать. Поэтому линейка позволит нам измерить длину стержня с точностью примерно до миллиметра. Длины меньше миллиметра линейка измеряет плохо – просто потому, что физические характеристики задают предел ее разрешающей способности. Общее количество альтернатив – 1000, что соответствует трем значащим цифрам, или примерно десяти битам информации.

Самый известный в мире металлический стержень был сделан из сплава платины и иридия. Он находится в Международном бюро мер и весов в Париже и на протяжении почти столетия определял длину метра. (До этого метр считался одной десятимиллионной частью расстояния от Северного полюса до экватора, измеренного вдоль парижского меридиана.) Наша линейка показала бы, что длина этого стержня – один метр плюс-минус половина миллиметра.

Если у нас есть более точный измерительный прибор, чем мерная рейка, то мы получим больше битов информации о длине того же стержня. Например, можно рассмотреть его под оптическим микроскопом. Тогда мы сможем увидеть детали, размер которых по порядку равен длине волны видимого света – немного меньше микрона, или одной миллионной доли метра. И если мы приложим к линейке микроскоп, мы сможем измерить длину стержня с точностью до микрона. Микроскоп позволит найти длину стержня с точностью в шесть значащих цифр, что соответствует примерно двадцати битам информации. Сходную степень точности можно получить с помощью интерферометра – устройства, измеряющего длину объекта длинами световых волн. Если интерферометр использует волны длиной в один микрон, он определит длину нашего стержня как один миллион световых волн.

Существуют методы, которые могут дать еще большую степень точности. В принципе можно взять устройство под названием атомно-силовой микроскоп, которое показывает отдельные атомы на поверхности, и провести им вдоль прута, измеряя его длину по числу встреченных атомов. Расстояние между атомами – порядка одной десятимиллиардной метра (10–10 м), эту единицу называют «ангстрем». Это даст нам измерение с точностью до десятой цифры, или около тридцати трех битов информации о длине стержня.

Большей точности в измерении длины макроскопического объекта, такого как стержень, добиться трудно. В определенных случаях возможно измерить расстояние с намного более высокой степенью точности, например, как в экспериментах физика Нормана Рэмзи по поиску дипольного электрического заряда нейтрона. В них определялось расстояние, составляющее примерно одну миллиардную миллиардной миллиардной части метра!

Общее количество значений, которые может различать то или иное измерительное устройство, определяется как диапазон значений (например, один метр), в пределах которого это устройство может работать, деленный на предельную точность, с которой устройство может измерять (например, один миллиметр). Диапазон, разделенный на точность, показывает, сколько отдельных значений может зафиксировать данное устройство. Далее, количество доступной информации определяется количеством битов, необходимых для того, чтобы перечислить все доступные значения. Устройство, которое выдает 33 бита информации (точность до десятой цифры) о какой-либо непрерывной величине, можно считать очень точным.

Чтобы получить тридцать три бита информации о длине нашего стержня, нужно измерить его длину в атомах. Вообще же требуются героические усилия, чтобы выжать больше нескольких десятков битов информации об одной непрерывной величине, например о длине стержня. Но если мы используем много отдельных величин, чтобы записывать информацию, то можем быстро накопить много битов. В квантовом компьютере каждый атом хранит один бит; чтобы получить тридцать три бита, нужно всего тридцать три атома. Наш стержень содержит где-то миллиард миллиардов миллиардов атомов. Если бы каждый из них соответствовал одному биту, то все атомы стержня содержали бы миллиард миллиардов миллиардов битов – невообразимо больше, чем может содержаться в длине стержня как таковой.

Как правило, лучший способ получить больше информации – не увеличивать точность измерений непрерывной величины, а собирать измерения все большего и большего набора величин, каждое из которых может содержать всего несколько битов. Такой сбор битов, или цифровое представление, эффективен, потому что количество всех описанных ими альтернатив растет гораздо быстрее, чем количество битов.

Вспомните легендарного восточного правителя, который по глупости согласился вознаградить героя зернами пшеницы: одно зерно за первую клетку шахматной доски, два зерна за вторую, четыре за третью и так далее, вплоть до двух в шестьдесят третьей степени (263) за последнюю, 64-ю клетку. Общее количество зерен при этом составляет по порядку величины 10 миллиардов миллиардов, а если точно – 18 446 744 073 709 551 615. И если длина каждого зерна равна всего одному миллиметру, все вместе они заполнят объем почти в 20 куб. км!

Как показывает этот пример, нужно совсем немного битов, чтобы выделить одну из очень большого количества альтернатив. Чтобы присвоить каждому из зерен на шахматной доске уникальный штрихкод, потребовалось бы всего 64 бита, или 64 элемента информации. Имея 300 битов, можно присвоить уникальный штрихкод каждой из 1090 элементарных частиц во Вселенной. Астрономически огромное количество возможных генетических кодов – причина невероятного разнообразия живых существ, но информация, которая позволяет воспроизвести любой из этих кодов, может быть сохранена в одной крошечной хромосоме.

Смысл

«Но разве информация не должна иметь какой-то смысл?» – спрашивает студент.

«Конечно, когда мы думаем об информации, то обычно связываем ее с каким-то смыслом», – отвечаю я. «Но что такое “смысл”?»

Философы пытаются это выяснить уже тысячи лет, с переменным успехом. Но это очень трудно, потому что смысл информации очень сильно зависит от того, как ее нужно интерпретировать. Если вы не знаете, как интерпретировать сообщение, то не понимаете его смысла. Например, если я говорю вам «да», а вы не задавали вопрос, то вы не поймете, значит мое «да». Но если вы спросите: «Можно мне взять еще один кусок пирога?», и я скажу: «Да», то вы поймете, что я имею в виду. Если вы спросите: «Сколько будет два плюс два?», а я скажу: «Да», то вы опять не поймете, что я имею в виду (хотя, наверно, начнете думать, что у меня есть только один ответ на любой вопрос). Но если вы поинтересуетесь: «Сколько будет два плюс два?», и я скажу: «Четыре», то вы поймете этот ответ. Смысл чем-то похож на порнографию: когда мы его видим, то сразу узнаем.

Вернемся к нашей строке битов: 1001001 1101110 0100000 1110100 1101000 1100101 0100000 1100010 1100101 1100111 1101001 1101110 1101110 1101001 1101110 1100111. Если интерпретировать это сообщение согласно коду ASCII, эта строка означает «В начале…». Но само по себе, без указания на то, как его нужно интерпретировать, оно ничего не означает, кроме ряда двоичных цифр. Смысл зависит только от интерпретации, как в следующем разговоре между Алисой и Шалтаем-Болтаем:

– Я не понимаю, при чем здесь «слава»? – спросила Алиса.

Шалтай-Болтай презрительно улыбнулся.

– И не поймешь, пока я тебе не объясню, – ответил он. – Я хотел сказать: «Разъяснил, как по полкам разложил!»

– Но «слава» совсем не значит: «разъяснил, как по полкам разложил!» – возразила Алиса.

– Когда я беру слово, оно означает то, что я хочу, не больше и не меньше, – сказал Шалтай презрительно.

– Вопрос в том, подчинится ли оно вам, – сказала Алиса.

– Вопрос в том, кто из нас здесь хозяин, – сказал Шалтай-Болтай.

– Вот в чем вопрос![5]

Льюиса Кэрролла, автора «Алисы в стране чудес» и «Алисы в Зазеркалье», на самом деле звали Чарльз Доджсон, и он был философом-номиналистом. Доджсону очень нравилась идея о том, что слова означают лишь то, что он хочет, чтобы они означали.

Часто зависимость смысла от интерпретации выражают с помощью понятия языковых игр Людвига Витгенштейна. Это игры, где значение слов рассматривается с точки зрения действий, к которым они побуждают игроков. Например, работа «Философские исследования» Витгенштейна начинается с простой языковой игры: строитель возводит здание из камней, колонн, плит и балок. Если он произносит «камень», помощник передает ему камень. Если он говорит «плита», помощник передает ему плиту. В этой самой простой из языковых игр мы видим, что помощник знает, что имеет в виду строитель. Когда тот говорит «камень», то на самом деле имеет в виду «подай мне камень».

Когда языковая игра становится более сложной, смысл значений становится труднее понять в динамике игры. Отчасти это связано с тем, что естественный человеческий язык неоднозначен: у одного и того же утверждения может быть множество возможных значений. Кроме того, мы пока не совсем понимаем, как мозг реагирует на язык, так что даже если мы знаем, что «камень» означает «передай мне камень», нам неизвестен физический механизм, с помощью которого мозг слушателя понимает этот смысл. Поэтому было бы полезно найти пример ситуации, когда информацию можно интерпретировать только так и никак иначе и где нам полностью известен механизм, вызывающий реакцию слушателя.

Такой механизм, например, дают нам компьютеры. Они понимают языки, которые называют машинными языками (Java, C, Fortran, BASIC). Такие языки состоят из простых команд, например print («напечатать») или add («прибавить»), которые можно соединить так, чтобы дать компьютеру детальную инструкцию по выполнению сложной задачи. Если принять идею Витгенштейна о том, что значение элемента информации заключается в действии, которое она вызывает, то смысл компьютерной программы, написанной на том или ином машинном языке, заключается в действиях, которые выполняет компьютер, интерпретируя эту программу.

Все, что компьютер делает в действительности, – это выполнение последовательностей элементарных логических операций, таких как «и», «не» или, скажем, «копировать» (о них мы поговорим позже). Программа дает компьютеру прямые инструкции по выполнению определенной последовательности таких операций. Поэтому «смысл» компьютерной программы универсален, ведь два компьютера, следующие одной и той же инструкции, выполнят тот же самый набор операций по обработке информации и получат один и тот же результат.

Однозначный характер компьютерной программы означает, что каждому предложению программы соответствует один и только один смысл. Если некое утверждение, сделанное на машинном языке, может быть интерпретировано более чем одним способом, компьютер выдает сообщение об ошибке: для него двусмысленность – это недопустимая вещь. В то же время естественные человеческие языки богаты двусмысленностями: например, в английском языке (за исключением особых обстоятельств) у большинства утверждений есть множество потенциальных значений. На этой особенности языка основаны поэзия, художественная литература, флирт, да и повседневное общение. Неоднозначность естественного языка является не проблемой, а его достоинством!

Смысл трудно определить, но он – одна из важнейших черт информации. Основная идея информации состоит в том, что одну физическую систему – цифру, букву, слово, предложение – можно поставить в соответствие другой физической системе. Информация всегда означает некую вещь. Два пальца могут символизировать двух коров, двух человек, две горы или две идеи. Слово может обозначать что угодно (если, конечно, для обозначения этого у нас есть слово): апельсин, корову, деньги, свободу. Составляя из слов предложения, можно выразить все, что может быть выражено словами. Слова в предложении могут обозначать некую сложную мысль.

Слова могут быть символами идей и вещей, и биты тоже. Слово и бит – это средства передачи информации, но чтобы понять смысл и придать им значение, нужен интерпретатор.

Компьютер

«Что такое компьютер?» – спросил я студентов. Молчание. Это весьма странно. Я-то уверен, что мои ученики пользуются компьютерами с годовалого возраста.

Я ждал. Наконец, кто-то произнес: «Это машина, которая управляет данными, представленными в виде нулей и единиц». Другой студент возразил: «Но ты говоришь о цифровом компьютере. А как насчет аналогового компьютера? Он ведь хранит информацию в виде непрерывных сигналов напряжения».

В итоге все согласились с более широким определением: компьютер – это машина, которая обрабатывает информацию.

«Хорошо, – сказал я. – Тогда что было первым компьютером?» Студенты оживились: «Mark I»[6]; «Механический компьютер Бэббиджа»; «Логарифмическая линейка»; «Абак»; «Мозг»; «ДНК».

Поднялась еще одна рука: «Цифры!»

Очевидно, если компьютер – это машина, которая обрабатывает информацию, то выполнять расчеты может почти все что угодно.

«Для начала, – сказал я, – давайте рассмотрим машины, сделанные людьми и предназначенные для обработки информации, а вопрос о людях как машинах для обработки информации оставим на потом».

Компьютеры появились на заре развития человечества. Первыми компьютерами, как и первыми инструментами, были камни. Calculus по-латыни значит «галька», и первые вычисления велись путем ее раскладки и перекладки. «Каменные» компьютеры не обязательно были маленькими. Вполне возможно, что Стоунхендж был большим каменным компьютером, вычисляющим соотношение между календарем и расположением планет.

Используемая для вычислений технология налагает естественные ограничения на расчеты, которые могут быть выполнены (например, счетные камешки сильно отличаются от «персоналки» Pentium IV). Каменный компьютер хорош для того, чтобы определять количество, складывать и вычитать, но на нем уже неудобно умножать и делить. К тому же чтобы иметь дело с большими числами, нужно очень много камней.

Несколько тысяч лет назад кому-то в голову пришла прекрасная идея объединить камень с деревом: если положить камешки в углубления на деревянной доске, их будет легче передвигать туда-сюда. Потом оказалось, что если использовать вместо камней бусинки, надетые на деревянные прутья, то их не только легко передвигать туда-сюда, но и трудно потерять.

Деревянный компьютер, такой как абак или русские счеты, – мощный вычислительный инструмент. До изобретения электронно-вычислительных машин опытный счетовод мог выполнять вычисления на счетах лучше обученного оператора суммирующей машины! Но абак – не просто удобная машина для того, чтобы перекладывать камешки. Она воплощает в себе важную математическую абстракцию – нуль. Понятие нуля оказалось наиболее важным элементом системы арабских цифр – системы, позволяющей обозначать сколь угодно большие величины и легко с ними управляться. Абак или счеты – механическое воплощение этой системы. Но что появилось раньше, привычные нам цифры или абак? Учитывая происхождение слова zero («нуль») и возраст первого абака, вполне возможно, что устройство возникло раньше, чем оформилась концепция нуля{1}. Иногда машины создают идеи.

А идеи создают машины. Сначала камень, потом дерево: какой материал мог бы стать следующим шагом в обработке информации? Кость. В начале XVII в. шотландский математик Джон Непер открыл способ заменить умножение сложением. Он вырезал из слоновой кости палочки, нанес на них логарифмические отметки, соответствующие тем или иным числам, и стал выполнять умножение, сдвигая палочки друг относительно друга так, чтобы установить правильным образом отметки, соответствующие двум сомножителям. Суммарная длина двух палочек давала произведение двух чисел. Это была первая логарифмическая линейка.

В начале XIX в. один эксцентричный англичанин по имени Чарльз Бэббидж предложил делать компьютеры из металла. Разностная машина Бэббиджа, предназначенная для вычисления элементов тригонометрических и логарифмических таблиц, должна была иметь в своей основе валы и шестерни, подобно паровому двигателю. Положение каждой шестерни задавало ту или иную информацию, а потом машина обрабатывала эту информацию, вводя шестерни в зацепление друг с другом и вращая их. Хотя машина Бэббиджа была полностью механической по своей конструкции, придуманный изобретателем способ организации информации предвосхищал методы, принятые в современных электронно-вычислительных машинах. В ней были центральный процессор и банк памяти, который мог хранить как программу, так и данные.

Несмотря на щедрую финансовую поддержку от британского правительства, Бэббиджу так и не удалось построить разностную машину. В начале XIX в. еще не было ни технологии прецизионной обработки металла, ни достаточно твердых сплавов для валов и шестерней. (Усилия его, однако, не пропали зря: инженеры Бэббиджа как раз и разрабатывали методы точной механической обработки металла и более прочные сплавы, и это значительно ускорило темпы промышленной революции.) К концу XIX в. уже существовали эффективные механические калькуляторы, но большим компьютерам пришлось дожидаться начала XX в., когда были изобретены электронные схемы.

К 1940 г. началась международная конкуренция между различными группами ученых, пытавшимися создать компьютер на основании электронных переключателей, например электронных ламп или электромеханических реле. Первую простую электронно-вычислительную машину в 1941 г. создал немецкий ученый Конрад Цузе. За ним последовали большие компьютеры, построенные в 1940-е гг. в Соединенных Штатах и Великобритании. Эти компьютеры представляли собой несколько комнат, заполненных электронными лампами, переключателями и источниками питания, но их вычислительная мощь была невелика – в миллион раз меньше, чем производительность компьютера, на котором я пишу эту книгу.

Эти первые электронные компьютеры стоили очень дорого, но оказались весьма полезными, что оправдывало усилия по их совершенствованию. В 1960-х гг. электронные лампы и электромеханические реле заменили транзисторами – полупроводниковыми переключателями, которые были надежнее, меньше по размеру и потребляли меньше энергии. Полупроводник – это материал (например, кремний), который проводит электричество лучше, чем изоляторы (например, стекло или резина), но хуже, чем проводники (например, медь). В конце 1960-х транзисторы удалось сделать еще меньше – их вытравливали в составе интегральных схем на кремниевой подложке, и эти схемы уже содержали все компоненты, необходимые для обработки информации, на одном полупроводниковом чипе.

Начиная с 1960-х гг. развитие фотолитографии – технологии изготовления все более сложных схем – приводило к уменьшению размеров компонентов интегральных схем примерно вдвое каждые восемнадцать месяцев. В результате производительность компьютеров удваивалась с той же скоростью. Это явление называется законом Мура. В настоящее время толщина соединений в интегральных схемах обычного компьютера составляет всего 1000 атомов.

Я бы хотел дать определения некоторых типов компьютеров, о которых мы будем говорить ниже. Цифровой компьютер – это вычислительная машина, которая применяет логические схемы к битам; цифровая машина может быть электронной или механической. Классический компьютер – это компьютер, выполняющий вычисления на основе законов классической механики. Классическая цифровая машина выполняет вычисления, проводя классические логические операции с классическими битами. Электронный компьютер выполняет вычисления с помощью электронных устройств, таких как электронные лампы или транзисторы. Цифровой электронный компьютер – это цифровой компьютер электронного типа.

Аналоговый компьютер оперирует не с битами, а с непрерывными сигналами; он так называется, потому что его, как правило, используют для создания вычислительных «аналогов» физической системы. Аналоговый компьютер также может быть электронным или механическим.

Наконец, квантовый компьютер действует на основании законов квантовой механики. У квантового компьютера есть и цифровые, и аналоговые аспекты.

Логические схемы

Чем занимаются наши все более мощные компьютеры? Они обрабатывают информацию, разбивая ее на биты и оперируя с ними, по нескольку битов за один раз. Как мы уже говорили, информация, которая должна быть обработана, представлена компьютеру в форме программы, ряда инструкций на машинном языке. Программа закодирована в память компьютера в виде последовательности битов. Например, команда print («печатать») в коде ASCII выглядит так: P = 1010000; R = 1010010; I = 1001001; N = 1001110; T = 1010100. Компьютер считывает программу по нескольку битов за шаг, интерпретирует эти биты как инструкцию и выполняет ее. Потом он видит следующие несколько битов и выполняет следующую инструкцию. И так далее. Сложные процедуры можно построить из наборов простых инструкций, но об этом мы поговорим позже.

Обычные компьютеры состоят главным образом из электронных схем, которые реализуют на физическом уровне логические схемы. Логические схемы позволяют составить сложные логические выражения из простых операций, воздействующих на несколько битов за один раз. Физически логические схемы состоят из битов, соединений и логических элементов. Биты, как мы видели, могут быть в состоянии или 0, или 1; соединения позволяют перемещать биты из одного места в другое; логические элементы преобразовывают биты по одному или попарно.

Например, логический элемент «не» (not) берет входной бит и инвертирует, «переворачивает» его: «не» превращает 0 в 1, а 1 в 0. Элемент «копировать» (copy) делает копию бита: он превращает входной бит 0 в два выходных бита 00, а входной бит 1 в два выходных бита 11. Элемент «и» (and) берет два входных бита и порождает один выходной бит, который равен 1 в том и только том случае, если оба входных бита равны 1; в остальных случаях на выходе элемента «и» появляется бит 0.

Логические элементы – это устройства, которые берут один или больше входных битов и преобразовывают их в один или больше выходных битов. От левого верхнего по часовой стрелке: элементы «или», «и», «не», «копировать»

Элемент «или» (or) берет два входных бита и порождает выходной бит, который равен 1, если хотя бы один входной бит (или оба) равен 1; если же оба входных бита равны 0, то и результат будет равен 0.

С тех пор как в 1854 г. логик Джордж Буль из Куинс-колледжа в Корке опубликовал работу «Исследование законов мышления» (An Investigation of the Laws of Thought), мы знаем, что любое логическое выражение, включая сложные математические вычисления, можно выразить с помощью операций «не», «копировать», «и» и «или». Эти операции составляют универсальный набор логических элементов.

Законы мышления Буля гласят, что любое логическое выражение или вычисление можно закодировать в виде логической схемы. Цифровой компьютер – это компьютер, который работает с использованием большой логической схемы, состоящей из миллионов логических элементов. Известные нам компьютеры, такие как Mac и PC, – это электронные воплощения цифровых машин.

Элементы «и», «или», «не» и «копировать» можно соединить так, что получится логическая схема. Логическая схема может выполнять более сложные преобразования входных битов

В электронном компьютере биты хранятся в электронных устройствах, например в конденсаторах. Конденсатор похож на ведро, в котором лежат электроны. Чтобы наполнить ведро, к конденсатору прикладывают напряжение. При нулевом напряжении конденсатор не содержит никаких лишних электронов, и его называют незаряженным. Незаряженный конденсатор в компьютере находится в состоянии «0». При напряжении, отличном от нуля, конденсатор содержит много лишних электронов и находится в состоянии «1».

Конденсаторы – не единственные электронные устройства, которые используются в компьютерах для хранения информации. На жестком диске вашего компьютера биты записываются в виде крошечных магнитов: магнит, чей северный полюс указывает вверх, означает 0, а магнит, чей северный полюс указывает вниз, показывает 1. Как всегда, любое устройство, у которого есть два надежно различаемых состояния, может хранить бит.

В обычном цифровом электронном компьютере логические элементы создаются на транзисторах. Транзистор можно воспринимать как электронный выключатель. Когда он находится в разомкнутом положении, через него не может идти электрический ток. Когда выключатель находится в замкнутом положении, ток идет. У транзистора есть два входа и один выход. В транзисторе n-типа, когда на первый вход подано низкое напряжение, выключатель разомкнут, и электрический ток не может идти из второго входа к выходу; если же напряжение на первом входе увеличить, ток начинает идти. В транзисторе p-типа все наоборот: когда на первый вход подано низкое напряжение, выключатель замкнут, и ток может идти из второго входа к выходу. Важно, что транзисторы n– и p-типов можно соединить и тем самым создать логические элементы «и», «или», «не» и «копировать».

Когда компьютер выполняет вычисления, он, в сущности, делает только одно: применяет логические элементы к битам. Компьютерные игры, редактирование текста, математические вычисления и рассылка спама – все они имеют началом процесс электронного преобразования битов, по одному или попарно.

«Невычислимость»

До сих пор мы говорили о простоте информации и вычислений. Бит – простая вещь; компьютер – простая машина. Но это не значит, что компьютеры не способны на сложное поведение. Одно парадоксальное следствие фундаментальной логичности операций компьютера состоит в том, что его будущее поведение совершенно непредсказуемо. Единственный способ узнать, что сделает компьютер, приступив к вычислениям, – подождать и посмотреть, что будет.

В 1930-х гг. австрийский логик Курт Гёдель показал, что в любой достаточно сложной математической теории есть утверждения, которые, если они окажутся ложными, сделают теорию противоречивой, и при этом их истинность доказать невозможно. Иначе говоря, любые достаточно мощные логические системы содержат недоказуемые утверждения. Вычислительный аналог недоказуемого утверждения – это невычислимая величина.

Одна известная проблема, решение которой невычислимо, – это так называемая проблема остановки. Допустим, мы запрограммировали компьютер, и он начал работать по программе. Остановится ли компьютер когда-нибудь, чтобы выдать результат, или он будет работать вечно? Нет никакой стандартной процедуры, позволяющей вычислить ответ на этот вопрос. Иначе говоря, ни одна компьютерная программа не может взять в качестве входных данных другую компьютерную программу и определить со 100 %-ной вероятностью, остановится первая программа или нет.

Конечно, для многих конкретных программ можно легко выяснить, остановится компьютер или нет. Возьмем, например, программу из одной строки «print 1 000 000 000» – компьютер, получивший на входе эту программу, напечатает число 1 000 000 000 и остановится. Общее правило, однако, таково: безостановочная работа компьютера, сколь долго она бы ни продолжалась, не дает оснований утверждать, что компьютер когда-нибудь не остановится.

Проблема остановки кажется на первый взгляд абстрактной, но у нее есть множество практических следствий. Возьмем, например, отладку компьютерных программ. Большинство из них содержат «баги», или ошибки, из-за которых компьютер ведет себя непредсказуемым образом, например «зависает». Было бы неплохо иметь «универсальный отладчик» для компьютерных программ. Такой отладчик брал бы в качестве входных данных компьютерную программу вместе с описанием того, что она должна делать, и проверял бы, выполняет ли эта программа свою задачу.

Увы, создать такой отладчик невозможно. Универсальному отладчику нужно выяснить, дает ли входная программа правильную выходную информацию. Поэтому первое, что должен проверить универсальный отладчик, – есть ли вообще у входной программы какие-либо выходные данные. Но чтобы это проверить, он должен решить проблему остановки, а это, как мы знаем, невозможно. Единственный способ выяснить, остановится ли программа, – запустить ее и посмотреть, что будет, а раз так, универсальный отладчик нам уже не понадобится. И когда в следующий раз компьютер «зависнет» из-за какого-нибудь «бага», мы сможем найти утешение в глубокой математической истине: не существует никакого систематического способа устранить все ошибки! Впрочем, можно просто чертыхнуться и перезагрузить компьютер.

Гёдель показал, что если допустить рекурсию – ссылку процедуры на саму себя, это автоматически приводит к логическим парадоксам; британский математик Алан Тьюринг показал, что рекурсии приводят к невычислимости. Заманчиво поискать подобные парадоксы в человеческом поведении. В конце концов, люди – мастера по части упоминаний о себе любимом (кажется, некоторые не способны ни к каким другим типам ссылок), и, конечно же, люди подвержены парадоксам.

Люди славятся неспособностью предсказывать свои собственные действия. Эта неспособность – важный элемент того, что мы называем свободой воли. Термин «свобода воли» относится к нашей кажущейся свободе принимать решения. Например, когда я прихожу в ресторан и беру меню, я и только я решаю, что заказать, и, прежде чем я приму это решение, даже я сам не знаю, что выберу. Наш собственный выбор в будущем неисповедим для нас самих! (Тем не менее для других он может быть не таким уж и непостижимым. Много лет мы с женой ходим в ресторан Josie’s в Санта-Фе. Тщательно изучив меню, я каждый раз заказываю половину порции фаршированных перцев с красным и зеленым чили и посоле вместо риса. При этом я сам уверен, что проявляю свободную волю: до тех пор пока я не выбрал полпорции фаршированных перцев, мне кажется, что я могу выбрать все что угодно. Но моя жена-то с самого начала знает, что именно я закажу!)

Непостижимая природа наших решений при использовании свободы воли – это аналог проблемы остановки: мы приводим в движение свои мысли, но не знаем, куда они приведут и приведут ли куда-нибудь вообще. И даже если они куда-то приведут, мы не знаем, куда, – до тех пор, пока там не окажемся.

Как ни странно, свое собственное непредсказуемое поведение и такое же поведение других людей мы часто считаем нелогичным: если бы люди вели себя логично и рационально, считаем мы, мир был бы более предсказуемым. Но как раз тогда, когда мы ведем себя рационально и движемся логично, как компьютер, от одного шага к следующему, наше поведение становится доказуемо непредсказуемым. Когда рациональность соединяется с рекурсией, наши действия с необходимостью становятся парадоксальными и непредсказуемыми.

Эта прекрасная загадочность чистого разума возвращает нас к вопросу о роли логики во Вселенной. Размышляя у себя дома в Кордове над трудами Аристотеля, мусульманский философ XII в. Аверроэс (ибн-Рушд) пришел к выводу, что бессмертна в человеке не душа, но способность мыслить. Разум бессмертен именно потому, что не принадлежит никому в отдельности; это общее свойство всех мыслящих существ.

Компьютеры, конечно, обладают способностью мыслить и способностью к рекурсии. Именно поэтому их действия с необходимостью являются непостижимыми. Следовательно, по мере того как они становятся более мощными и выполняют все более разнообразный набор задач, их непредсказуемость приближается к непредсказуемости человека. По логике Аверроэса, они начинают обладать той же степенью бессмертия, что и люди.

Запрограммировать компьютер так, чтобы он выполнял простые человеческие задачи, очень сложно: заставить робота пропылесосить комнату или освободить посудомоечную машину, даже при минимальных требованиях к качеству, – проблема, над которой бьются уже несколько поколений исследователей в области искусственного интеллекта. И наоборот, не нужно больших усилий, чтобы запрограммировать компьютер так, чтобы он вел себя непредсказуемо и сводил нас с ума. С точки зрения способности все запутать и испортить компьютер с каждым днем становится все больше похож на человека{2}.

Глава 3

Вычислительная Вселенная

История Вселенной, часть первая

Вселенная состоит из атомов и элементарных частиц, таких как электроны, фотоны, кварки и нейтрино. Скоро мы углубимся в концепцию Вселенной, основанную на вычислительной модели, но было бы глупо не рассмотреть сначала ошеломляющие открытия космологии и физики элементарных частиц. Наука уже дала нам прекрасные возможности описания Вселенной с точки зрения физики, химии и биологии. Вычислительная Вселенная – это не альтернатива физической Вселенной. Вселенная, которая развивается, обрабатывая информацию, и Вселенная, которая эволюционирует согласно законам физики, – одна и та же. Эти два описания, вычислительное и физическое, дополняют друг друга и помогают лучше понять одни и и те же явления.

Конечно, люди начали размышлять о происхождении Вселенной задолго до появления современной науки. Мифы о Вселенной столь же стары, как и любые другие мифы. В норвежской мифологии Вселенная начинается с того, что гигантская корова вылизывает богов из соленых краев изначальной бездны. В японской мифологии Япония рождается в результате кровосмесительной связи брата и сестры, бога Идзанаги и богини Идзанами. В одном индуистском мифе о сотворении мира говорится, что все существа происходят из топленого масла, собранного из тысячеглавого Пуруши, принесенного в жертву богами. И лишь недавно, в течение последних 100 лет или около того, астрофизики и космологи построили детальную историю Вселенной, подкрепленную наблюдательными данными.

Вселенная возникла немногим менее 14 млрд лет назад, в результате грандиозного события, которое называют Большим взрывом. По мере того как она расширялась и остывала, из «космического супа» формировались знакомые нам формы материи. В течение трех минут после Большого взрыва образовались самые легкие атомы – водород и гелий. Эти «кирпичики» собирались вместе под действием силы тяжести, и спустя 200 млн лет после Большого взрыва из них сформировались первые звезды и галактики. В ходе термоядерного «горения» звезд образовались элементы вплоть до железа, а еще более тяжелые элементы появились позднее, когда эти первые звезды стали взрываться как сверхновые. Наше Солнце и наша Солнечная система сформировались около 5 млрд лет назад, а жизнь на Земле возникла немногим более миллиарда лет спустя.

Это общепринятая история Вселенной не так увлекательна, как некоторые другие, и молочные продукты появляются в ней на достаточно поздней стадии. Однако в отличие от более древних мифов о сотворении мира, у мифа научного есть одно достоинство: он соответствует известным научным законам и наблюдениям. И хотя эта история изложена языком физики, она не лишена интриги. В ней есть драма и неопределенность, она вызывает множество вопросов: как возникла жизнь? Почему Вселенная так сложна? Каково будущее Вселенной в целом и жизни в частности?

Исследуя Млечный путь – нашу собственную Галактику – мы видим множество звезд, похожих на нашу. А когда мы смотрим дальше, то видим множество галактик, очень похожих на Млечный путь. В том, что мы видим, есть определенный сценарий, и в нем снова и снова разворачиваются одни и те же звездные драмы, но с участием других актеров-звезд и в других местах. Если Вселенная имеет бесконечную протяженность, то в конце концов где-нибудь будет разыгран любой возможный сценарий, если он разрешен законами физики. История Вселенной – своеобразная космическая мыльная опера, где актеры разыгрывают перед нами все возможные перипетии космической драмы.

Энергия, или Первое начало термодинамики

Давайте познакомимся с главными героями космической мыльной оперы. В традиционной космологии считается, что ведущий актер – это энергия, лучистая энергия света и энергия массы протонов, нейтронов и электронов. Что такое энергия? В средней школе вы могли узнать, что энергия – это способность выполнять работу. Энергия заставляет физические системы что-то делать.

У энергии есть важное свойство: она сохраняется. Энергия может принимать разные формы – теплота, работа, электрическая энергия, механическая энергия, но при этом она никогда не исчезает. Это утверждение известно как первое начало термодинамики. Но если энергия сохраняется, а Вселенная возникла из ничего, то откуда тогда взялась энергия? У физики есть объяснение на этот счет.

Квантовая механика описывает энергию через квантовые поля – что-то вроде универсальной «ткани» Вселенной. Переплетения «нитей» этой «ткани» дают элементарные частицы – фотоны, электроны, кварки. Энергия, которую мы видим вокруг, будь это Земля, звезды, свет или тепло, извлечена из квантовых полей посредством расширения Вселенной. Гравитация – это сила притяжения, которая соединяет вещи друг с другом. Острые на язык американские школьники говорят: «Гравитация сосет». Действительно, по мере того как Вселенная расширяется (а она продолжает расширяться до сих пор), сила тяжести высасывает энергию из квантовых полей. Энергия, находящаяся в квантовых полях, почти всегда положительна. Эта положительная энергия в точности сбалансирована отрицательной энергией гравитационного притяжения. По мере расширения Вселенной становится доступно все больше положительной энергии в форме вещества и света, но ее компенсирует отрицательная энергия в форме силы притяжения гравитационного поля.

Общепринятая история Вселенной уделяет большое внимание энергии: сколько ее? Где она? Что она делает? Однако в той версии, которая изложена в этой книге, главным действующим лицом в физической истории Вселенной является информация. В конечном счете, информация и энергия дополняют друг друга: энергия заставляет физические системы что-то делать, а информация говорит, что именно нужно делать.

Энтропия, или Второе начало термодинамики

Если бы мы могли рассматривать вещество на уровне атомов, то заметили бы, что атомы танцуют и качаются во все стороны случайным образом. Энергию, которая управляет этим хаотичным танцем атомов, называют теплотой, а информацию, которая определяет шаги этого танца, называют энтропией. Проще говоря, энтропия – это информация, нужная для того, чтобы описать случайные движения атомов и молекул, движения столь малые, что мы не можем их увидеть. Энтропия – это информация, содержащаяся в физической системе и невидимая для нас.

Энтропия – это степень молекулярного беспорядка, существующего в системе: она определяет, какая часть тепловой энергии системы недоступна для преобразования в механическую работу и какая доля ее энергии является полезной. Второе начало термодинамики гласит, что энтропия во Вселенной в целом не уменьшается; иначе говоря, количество непригодной, связанной энергии растет. Проявления второго начала термодинамики легко заметить в обычной жизни. Горячий пар может вращать турбину и выполнять полезную работу. Когда пар охлаждается, его беспорядочно колеблющиеся молекулы передают часть своего беспорядка молекулам окружающего воздуха, подогревая его и увеличивая беспорядок в нем. Молекулы пара колеблются все медленнее и медленнее, а молекулы воздуха – все быстрее и быстрее, до тех пор, пока температура пара и воздуха не сравняется. Когда разница температур становится минимальной, энтропия системы достигает максимума. Но пар, охладившийся до комнатной температуры, уже не может выполнять никакой работы.

Вот еще один способ объяснить, что такое энтропия. Информация по большей части невидима. Количество битов информации, нужной для того, чтобы описать «танец» атомов, намного превышает количество битов, которые мы можем видеть или знать. Возьмите фотографию – она всегда зерниста, и размер зерен зависит от размера частиц галоида серебра, нанесенных на фотопленку, а если это цифровая фотография, то от количества пикселей, из которых состоит изображение на экране.

В качественном цифровом изображении может содержаться около миллиарда битов визуальной информации. Откуда я взял эту цифру? Тысяча пикселей на дюйм – это высокое разрешение, близкое к тому, на которое способен невооруженный глаз. При таком разрешении каждый квадратный дюйм фотографии содержит миллион пикселей. В цветной фотографии размером 6 × 8 дюймов (15 × 20 см) с разрешением 1000 пикселей на дюйм содержится 48 млн пикселей. Далее, у каждого пикселя есть цвет. Цифровые фотоаппараты, как правило, используют 24-битную кодировку, чтобы создать 16 млн цветов, – опять-таки это близко к количеству цветов, которые может различить человеческий глаз. Таким образом, в цветной цифровой фотографии размером 6 × 8 дюймов с разрешением 1000 пикселей на дюйм и 24-битным цветовым разрешением содержится 1 152 000 000 битов информации. (Более простой способ увидеть, сколько битов нужно, чтобы создать фотографию, – посмотреть, как быстро заполняется память вашего цифрового фотоаппарата, когда вы делаете снимки. В обычном цифровом фотоаппарате снимок с высоким разрешением занимает около 3 млн байтов[7] (3 мегабайта). Байт состоит из 8 битов, так что каждый снимок в цифровом фотоаппарате состоит примерно из 24 млн битов).

1 152 000 000 битов – это очень много информации, но количество информации, нужной для описания невидимых колебаний атомов зерен галоида серебра в обычной фотопленке, намного больше. Чтобы их описать, потребовалось бы больше миллиона миллиардов миллиардов битов (1024, или единица и 24 нуля). Невидимые колеблющиеся атомы содержат значительно больше информации, чем видимая фотография, которую они составляют. Фотография, содержащая то же самое количество видимой информации, что и невидимая информация в грамме атомов, была бы размерами со штат Мэн[8].

Количество битов, содержащихся в колеблющихся атомах, из которых состоит фотографическое изображение на пленке, можно оценить следующим образом. Размер одного зерна галоида серебра – около одной миллионной метра, и в нем примерно триллион атомов. На фотопленке находятся десятки миллиардов зерен галоида серебра. Отдельный атом, который (при комнатной температуре) находится в своем бесконечном танце, требует для своего описания от 10 до 20 битов. Следовательно, общий объем информации, хранимой атомами на фотографии, составляет 1023 бита. Один миллиард (109) битов информации, видимой на цифровой фотографии, представляет собой лишь небольшую долю от этого количества. Остаток информации, содержащейся в веществе обычной фотографии, невидим. Эта невидимая информация и есть энтропия атомов.

Свободная энергия

Взаимодействием между двумя нашими актерами, энергией и информацией, управляют законы, или начала термодинамики. Чтобы увидеть еще один пример первого и второго начал, возьмем яблоко. В яблоке есть сахар, и он содержит то, что называют свободной энергией. Свободная энергия – это энергия в чрезвычайно упорядоченной форме, где относительно мало энтропии. В яблоке энергия сахара сохраняется не в случайных колебаниях атомов, а в упорядоченных химических связях, удерживающих молекулу сахара как целое. Нужно намного меньше информации, чтобы описать форму, которую принимает энергия в миллиарде упорядоченных химических связей, чем для описания той же самой энергии, если она распределена среди миллиарда колеблющихся атомов. Для описания этой энергии нужно относительно небольшое количество информации, поэтому ее легко использовать: такая энергия и называется свободной.

Возьмите яблоко и откусите от него кусочек. Вы только что проглотили свободную энергию. Ваша пищеварительная система содержит химические вещества, так называемые ферменты, которые превращают сахар яблока в глюкозу – форму сахара, в которой его могут непосредственно использовать ваши мышцы. Каждый грамм глюкозы содержит несколько килокалорий свободной энергии. Переварив сахар, вы получили несколько сотен килокалорий и сможете пробежать несколько миль. (Калория – это количество энергии, необходимой для нагрева одного грамма воды на один градус Цельсия. Килокалорию, или 1000 калорий, называют также большой калорией, а диетологи часто для простоты опускают слово «большая». Чайная ложка сахара содержит десять килокалорий свободной энергии. Между прочим, сто килокалорий – это энергия, достаточная для того, чтобы поднять автомобиль «Фольксваген» метров на тридцать над дорогой!)

Когда вы бежите, мышцы превращают свободную энергию сахара в движение. К моменту окончания забега вы, вероятно, вспотеете: свободная энергия сахара превратилась в теплоту и работу. Количество калорий температуры и работы в точности соответствует количеству калорий свободной энергии, содержавшейся в сахаре яблока. В соответствии с первым законом термодинамики общее количество энергии остается тем же самым. (А в соответствии со вторым законом термодинамики количество информации, нужной для описания дополнительных колебаний молекул в ваших разогретых мышцах и вспотевшей коже, намного больше, чем количество информации, которая была нужна для описания упорядоченных химических связей в сахаре яблока.)

К сожалению, запустить этот процесс в обратном направлении не так легко. Если вы захотите снова превратить энергию теплоты, где есть много невидимой информации (или энтропии), в энергию химических связей, где энтропии намного меньше, вам придется что-то делать с этой дополнительной информацией. Как мы вскоре увидим, проблема поиска места для дополнительных битов в теплоте накладывает фундаментальные ограничения на то, как хорошо могут функционировать механизмы, люди, мозги, ДНК и компьютеры.

Тем не менее в обоих случаях энергия и информация (видимая и невидимая) – два главных героя вселенской драмы. Вселенная, которую мы видим вокруг, – результат взаимодействия между этими двумя величинами, и этим взаимодействием управляют первое и второе начала термодинамики. Энергия сохраняется. Информация никогда не уменьшается. Требуется энергия, чтобы физическая система перешла из одного состояния в другое. Иначе говоря, для обработки информации необходима энергия. Чем больше энергии можно приложить, тем быстрее происходят физические изменения и тем быстрее обрабатывается информация. Максимальная скорость, с которой физическая система может обрабатывать информацию, пропорциональна ее энергии. Чем больше энергии, тем быстрее меняются биты. Земля, воздух, огонь и вода в конечном итоге состоят из энергии, но разные формы, которые они принимают, определяются информацией. Чтобы что-то сделать, нужна энергия. Чтобы описать сделанное, нужна информация. Энергия и информация естественным образом переплетены между собой.

История Вселенной, часть вторая

Теперь, когда мы представили героев конфликта, давайте расскажем историю Вселенной на языке их взаимодействия между собой. Именно это взаимодействие – перепасовка между информацией и энергией – заставляет Вселенную вычислять.

В течение последнего столетия достижения в создании мощных телескопов позволили вести очень точные наблюдения за Вселенной вне нашей Солнечной системы. Прошлое десятилетие было особенно знаменательным для наблюдения небес. Наземные телескопы и спутниковые обсерватории позволили собрать обширные данные о том, как сейчас выглядит Вселенная, а также о том, какой она была в прошлом. (Скорость света конечна, и когда мы смотрим на галактику, отстоящую от нас на миллиард световых лет, то видим ее такой, какой она была миллиард лет назад.) Эта принципиальная историчность наблюдений космоса оказывается весьма полезной, когда мы пытаемся расшифровать раннюю историю Вселенной.

Вселенная началась менее 14 млрд лет назад в виде гигантского взрыва. Но что было до Большого взрыва? Ничего!{3}. Не было ни времени, ни пространства. Еще раз: не то чтобы пространство было пустым – оно отсутствовало; время же имело свое начало.

Нет ничего страшного в идее начала из ничего. Например, положительные числа начинаются с нуля (с шунья, «пустоты»). До нуля положительных чисел нет[9]. Так и до Большого взрыва не было ничего – ни энергии, ни битов.

А потом – внезапно – возникла Вселенная. Началось время, а с ним и пространство. Новорожденная Вселенная была простой; свежесотканная ткань квантовых полей содержала очень мало информации и энергии. Для ее описания достаточно было всего нескольких битов. Если, как предполагают некоторые физические теории, существует всего одно возможное начальное состояние Вселенной и всего один самосогласованный набор физических законов, то для описания этого начального состояния не требуется ни одного бита информации! Как мы помним, чтобы создать информацию, должна существовать альтернатива: 0 или 1, «да» или «нет», то или это. Если же начальному состоянию Вселенной не было никаких альтернатив, то для ее описания нужен был нуль битов информации и ровно нуль битов она содержала в себе. Такой первоначальный недостаток информации соответствует представлению о том, что Вселенная возникла из ничего.

Возникнув, Вселенная сразу начала расширяться, и по мере расширения она вытягивала все больше энергии из квантовой ткани пространства и времени. Современные физические теории утверждают, что количество энергии на ранних этапах развития Вселенной росло очень быстро (этот процесс называют «инфляцией»), а количество информации увеличивалось медленнее. В начале Вселенная оставалась простой и упорядоченной: для ее описания хватало всего нескольких битов информации. Энергия, которая в ней возникала, была свободной энергией.

Впрочем, такой дефицит информации продлился недолго. По мере того как расширение Вселенной продолжалось, свободная энергия в квантовых полях превращалась в теплоту, увеличивая энтропию, и образовались все виды элементарных частиц. Эти частицы были горячими: они колебались просто-таки яростно. Чтобы описать эту «пляску», требовалось много информации. Прошла всего одна миллиардная доля секунды – время, за которое свет проходит расстояние в тридцать сантиметров, и количество информации, содержавшейся во Вселенной, достигло порядка 100 миллионов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов, или 1050 битов. (Если угодно, это примерно по биту на каждый из атомов, из которых состоит наша Земля.) Чтобы сохранить столько информации в визуальной форме, потребовалась бы фотография размером с Млечный путь. Большой взрыв был также и Битовым взрывом.

Пока энергия в Мире меняла форму, Вселенная также обрабатывала и преобразовывала биты, заполняя свой «регистр памяти» результатами обработки этой информации. После той, самой первой, миллиардной доли секунды Вселенная выполнила приблизительно 10 000 миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов (1067) элементарных операций с битами, и много что произошло за это время. Но что вычисляла Вселенная во время этой первой миллиардной доли секунды? Писатели-фантасты считают, что за это время – намного быстрее, чем мы успеваем моргнуть глазом, – могли возникнуть и исчезнуть целые цивилизации! У нас нет никаких доказательств этого. Более вероятно, что эти первые операции представляли собой случайные столкновения элементарных частиц.

После этой первой миллиардной доли секунды Вселенная была очень горячей. Почти вся закачанная в нее энергия теперь находилась в форме теплоты. Потребовалось бы очень много информации, чтобы описать бесконечно малые движения элементарных частиц в этом состоянии. Вообще, когда все вещество имеет одну и ту же температуру, энтропия достигает максимума. На данном этапе было очень немного свободной энергии, то есть порядка, и поэтому время сразу после Большого взрыва было враждебным для таких процессов, как жизнь. Для жизни нужна свободная энергия. Даже если и могла бы существовать какая-то форма жизни, способная выдержать высокие температуры Большого взрыва, этой форме жизни было бы нечего есть!

Расширяясь, Вселенная остывала. Элементарные частицы колебались все медленнее. Количество информации, нужное для описания их «танца», оставалось почти таким же и лишь постепенно увеличивалось со временем. Может показаться, что для описания более медленных колебаний нужно меньше битов, и действительно, для описания их скорости требовалось меньше битов. В то же время объем пространства, в котором колебались частицы, возрастал, и нужно было все больше битов для описания их положений. Поэтому общее количество информации оставалась постоянным или росло в соответствии со вторым началом термодинамики.

Частицы колебались все медленнее и медленнее, и биты и кусочки космического супа начали уплотняться. Результатом этой конденсации стали некоторые виды материи, которые мы видим и сегодня. Когда количество энергии в типичном колебании становилось меньше количества энергии, необходимого для формирования и сохранения сложной элементарной частицы, например протона, стали формироваться эти частицы. Иначе говоря, когда колебания составляющих элементов – кварков в случае протона – уже были недостаточно энергичны для того, чтобы поддерживать их автономию, они склеивались в сложную частицу, которая «выпадала» из «космического супа». Каждый раз, когда из «супа» конденсировался новый компонент, происходил взрыв энтропии – в космическую поваренную книгу записывалась новая информация.

Частицы формировались из «космического супа» в порядке энергий, необходимых для удержания их в стабильном состоянии. Протоны и нейтроны – частицы, из которых состоят ядра атомов, – сконденсировались через одну миллионную долю секунды после Большого взрыва при температуре приблизительно в 10 миллионов миллионов (1013) °С. Атомные ядра начали формироваться примерно через одну секунду, при температуре около миллиарда градусов. К трехминутной отметке были сформированы ядра легких атомов – водород, гелий, дейтерий, литий, бериллий и бор. Однако электроны все еще носились слишком быстро, чтобы ядра могли их захватить и сформировать полные атомы. Спустя триста восемьдесят тысяч лет после Большого взрыва, когда температура Вселенной стала немного ниже 10 000 °C, электроны, наконец, стали достаточно холодными для захвата, и стали появляться стабильные атомы.

Порядок из хаоса (эффект бабочки)

До образования атомов почти вся информация во Вселенной находилась на уровне элементарных частиц. Почти все биты были записаны положениями и скоростями протонов, электронов и т. д. На более высоких уровнях Вселенная все еще содержала очень мало информации: она была невыразительной и однородной. (Насколько однородной? Представьте себе поверхность озера безветренным утром, такую спокойную, что отражения деревьев в воде неотличимы от самих деревьев. Представьте себе Землю, где нет холмов выше кротовой норы. Ранняя Вселенная была еще более однородной.)

Сейчас, однако, телескопы показывают нам огромные различия и неоднородность во Вселенной. Вещество собирается и формирует планеты, такие как Земля, и звезды, такие как Солнце. Планеты и солнца вместе создают солнечные системы. Наша Солнечная система вместе с миллиардами других формирует нашу галактику, Млечный путь. Млечный путь, в свою очередь, – только одна из десятков галактик в местном скоплении галактик, а оно – всего лишь одно из скоплений в сверхскоплении. Эта иерархия скоплений вещества, разделенных космическими пустотами, и составляет современную крупномасштабную структуру Вселенной.

Но как появилась эта структура? Откуда взялись биты информации? Эти биты происходят из самой ранней Вселенной, о которой мы только что говорили. Их происхождение можно объяснить законами квантовой механики вместе с законами тяготения.

Квантовая механика – это теория, которая описывает, как ведут себя вещество и энергия на самых фундаментальных уровнях. На микроуровне квантовая механика описывает поведение молекул, атомов и элементарных частиц. На больших масштабах она описывает наше с вами поведение. На еще больших – поведение Вселенной в целом. Законы квантовой механики отвечают за возникновение деталей и структуры Вселенной.

Теория квантовой механики дает начало крупномасштабной структуре благодаря своему неустранимо вероятностному характеру. Каким бы парадоксальным это ни казалось, квантовая механика создает разнообразие и структуру, потому что она по определению неопределенна.

Ранняя Вселенная была однородной: плотность энергии везде была почти одинаковой. Но – не совсем одинаковой. В квантовой механике такие величины, как положение, скорость и плотность энергии, не имеют точных значений. Их значения колеблются, или, как говоря физики, флуктуируют. Мы можем описать их вероятные значения, например наиболее вероятное местоположение некоторой частицы, но при этом не можем указать его совершенно точно.

Из-за этих квантовых флуктуаций некоторые области ранней Вселенной были чуть более плотными, чем другие. Время шло, и гравитация заставляла материю смещаться к этим более плотным областям, еще больше увеличивая плотность энергии в них и уменьшая в окружающем пространстве. Таким образом, гравитация усиливала и увеличивала первоначально едва заметные различия. Вот так крошечные квантовые флуктуации в начале времен стали зародышами и указали места для скоплений галактик. Немного позже дальнейшие неоднородности задали положения отдельных галактик в скоплении, а еще позже флуктуации задали положения звезд и планет.

В процессе создания этой масштабной структуры гравитация создавала еще и свободную энергию, необходимую живым существам. Формируясь и уплотняясь, материя двигалась быстрее и быстрее, получая энергию от гравитационного поля; иначе говоря, вещество нагревалось. Чем больше оказывался сгусток, тем более горячим становилось вещество в нем. Если собиралось достаточное количество материи, температура в центре сгустка повышалась до той точки, где начинаются термоядерные реакции, – и новое солнце начинало сиять! В солнечном свете много свободной энергии – той энергии, которую, например, могут использовать растения для фотосинтеза. И как только они появятся, они так и будут делать.

Способность гравитации усиливать небольшие флуктуации плотности – отражение физического феномена, которое называют «хаосом». В хаотической системе крошечные различия со временем усиливаются. Возможно, самый известный пример хаоса – так называемый эффект бабочки. Уравнения, отражающие движения в атмосфере Земли, хаотичны по своей сути; поэтому крошечное изменение, скажем взмах крыла бабочки, со временем и с расстоянием может усиливаться и через месяцы и километры превратиться в ураган. Крохотные квантовые флуктуации плотности энергии во время Большого взрыва – это те самые «бабочки», которые в результате превратились в крупномасштабную структуру Вселенной.

Каждая галактика, звезда и планета обязаны своей массой и положением квантовым событиям в начале Вселенной. Но не только: эти события также стали источниками мелких деталей Вселенной. Случайность – ключевой элемент языка природы. Каждый бросок «квантовых костей» создает в мире еще несколько битов различий и подробностей. Эти детали накапливаются и формируют зачатки всего разнообразия Вселенной. Каждое дерево, каждая ветка, лист, клетка и спираль ДНК обязаны своей особенной формой какому-то случайному броску в этой квантовой игре. Если бы не законы квантовой механики, Вселенная до сих пор была бы невыразительной и пустой. Возможно, азартные игры на деньги и являются воплощением ада, но квантовая игра в кости – божественный промысел!

Универсальный компьютер

Мы уже знаем, что Вселенная вычисляет, записывая и трансформируя информацию. Поэтому все то, что мы видим вокруг, можно назвать вселенским, или универсальным компьютером. Однако у этого названия есть другое, более техническое значение. В информатике тоже есть понятие «универсальный компьютер» – это устройство, которое можно запрограммировать так, что оно будет обрабатывать биты информации любым желаемым способом. Обычные цифровые компьютеры, такие, на каком я пишу эту книгу, – это универсальные компьютеры, а их языки – универсальные языки. Люди способны производить универсальные вычисления, и человеческие языки универсальны. Почти все системы, которые можно запрограммировать на выполнение произвольно длинных последовательностей простых преобразований информации, являются универсальными.

Универсальный компьютер может сделать с информацией почти все что угодно. Изобретатели универсальных компьютеров и универсальных языков, Алонзо Черч и Алан Тьюринг, выдвинули гипотезу, что на универсальном компьютере может быть выполнена любая возможная математическая манипуляция, то есть что универсальный компьютер может создавать математические построения любого уровня сложности. Но сам он не должен быть сложной машиной; все, что он должен уметь, – это брать биты, по одному или по два за раз, и выполнять с ними простые операции. Чтобы совершить любое желаемое преобразование над сколь угодно большим набором битов, достаточно многократно выполнять операции всего с одним или двумя битами за раз. Любая машина, которая может выполнить такую последовательность простых логических операций, является универсальным компьютером.

Важно, что универсальный компьютер можно запрограммировать так, чтобы преобразовывать информацию любым желаемым образом, и любой универсальный компьютер можно запрограммировать так, чтобы он преобразовывал информацию точно так же, как это делает любой другой универсальный компьютер. Таким образом, любой универсальный компьютер может моделировать другой, и наоборот. Такая взаимомоделируемость означает, что все универсальные компьютеры могут выполнять один и тот же набор задач. (Эта особенность вычислительной универсальности нам знакома: если какая-то программа работает на PC, ее, безусловно, можно видоизменить так, что она будет работать на Mac.)

Конечно, на Mac программа может работать медленнее, чем на PC, и наоборот. Программа, написанная для универсального компьютера определенного типа, на нем обычно работает быстрее, чем ее «переводная» версия на другом компьютере. Но эта переведенная программа все равно будет работать. Можно показать, что любой универсальный компьютер может не только имитировать любой другой универсальный компьютер, но и делать это эффективно. При переводе программы с одного компьютера на другой она будет работать медленнее, но ненамного.

Цифровое и квантовое

Вселенная вычисляет. Ее компьютерный язык состоит из законов физики и их химических и биологических следствий. Но можно ли считать, что Вселенная является универсальным цифровым компьютером, в том техническом значении, который обосновали Чёрч и Тьюринг, и ничем более? На этот вопрос можно дать точный научный ответ: нет.

Идея о том, что Вселенная в самой своей основе может являться цифровым компьютером, возникла несколько десятилетий назад. В 1960-х гг. Эдвард Фредкин, бывший тогда профессором Массачусетского технологического института, и тот самый Конрад Цузе, который сконструировал первые электронные цифровые компьютеры в Германии в начале 1940-х, предположили, что Вселенная, в сущности, является универсальным цифровым компьютером. (Сравнительно недавно эта концепция нашла последователя в лице ученого в области информатики Стивена Вольфрама.) Идея очень привлекательна: цифровые системы просты и при этом способны воспроизводить поведение любой степени сложности. В частности, компьютеры, архитектура которых воспроизводит структуру пространства и времени (так называемые клеточные автоматы), могут эффективно воспроизводить движения классических частиц и взаимодействия между ними.

Помимо эстетической привлекательности идеи цифровой Вселенной существуют веские доказательства вычислительной силы законов физики. Законы физики определенно обеспечивают универсальные вычисления. Проблема же с определением Вселенной как классического цифрового компьютера состоит в том, что она, как представляется, обладает гораздо большей вычислительной мощностью.

У двух компьютеров одна и та же вычислительная мощность, если каждый из них может эффективно моделировать другой. Ключевое слово здесь «эффективно». Законы физики могут эффективно моделировать цифровые вычисления; Вселенная без труда включает в себя обычные цифровые компьютеры. Но поставим вопрос иначе: может ли наш обычный компьютер эффективно смоделировать Вселенную? Представляется, что это невозможно.

На первый взгляд кажется, что ответ должен быть иным. В конце концов, законы физики выглядят просто. Даже если они окажутся немного более сложными, чем мы сейчас думаем, все же это математические законы, которые могут быть выражены на обычном машинном языке; то есть обычный компьютер может смоделировать законы физики и их следствия. Если бы у нас был достаточно большой компьютер, то мы могли бы запрограммировать его (например, с помощью языка Java), описав начальное состояние Вселенной и законы физики, и запустить в работу. В итоге мы могли бы ожидать, что этот компьютер даст точное описание состояния Вселенной в любой последующий момент.

Проблема такого моделирования не в том, что оно невозможно, а в том, что оно неэффективно. Природа Вселенной, по самой своей сути, квантово-механическая, а обычным компьютерам нелегко моделировать квантово-механические системы. Почему? Обычным компьютерам квантовая механика кажется настолько же странной и парадоксальной, как и людям. А поэтому, чтобы смоделировать даже крошечный фрагмент Вселенной, состоящий, скажем, всего из нескольких сотен атомов, на интервале времени в крошечную долю секунды, обычному компьютеру понадобилось бы больше памяти, чем атомов во всей Вселенной, и больше времени, чем она существует. Это действительно неэффективно!

Нельзя сказать, что классические компьютеры не способны отражать определенные аспекты квантового поведения: они неплохо вычисляют приближенные энергии и основные состояния квантовых систем. В то же время нет никакого известного способа, позволяющего им выполнять полноценное динамическое моделирование сложной квантовой системы, не используя при этом огромного количества динамических ресурсов. Классические биты очень плохо хранят информацию, необходимую для описания квантовой системы: при увеличении числа элементов системы количество битов растет экспоненциально. Что это значит? Раз моделировать квантовые системы с помощью обычного компьютера невозможно, то Вселенная по природе своей имеет большую вычислительную силу, чем классический цифровой компьютер.

Но как насчет квантового компьютера? Несколько лет назад, следуя предложению физика Ричарда Фейнмана, я показал, что квантовые компьютеры способны моделировать любую систему, которая подчиняется известным законами физики (и даже пока еще неизвестным!), причем моделировать просто и эффективно.

Такое моделирование происходит следующим образом: во-первых, состояние каждого элемента квантовой системы – атома, электрона, или фотона – отображается на состояние некоторого небольшого набора квантовых битов, который называют квантовым регистром. Этот регистр сам является квантово-механическим, поэтому он без проблем может хранить квантовую информацию, относящуюся к первоначальной системе, и всего лишь в нескольких квантовых битах. Затем мы запускаем естественную динамику квантовой системы с помощью простых квантовых логических операций – взаимодействий между квантовыми битами. Поскольку динамика физической системы основана на взаимодействиях между ее составными частями, эти взаимодействия можно напрямую смоделировать посредством квантовых логических операций, отображенных на биты квантового регистра, которые соответствуют этим частям.

Этот метод квантового моделирования является прямым и весьма эффективным. Время, за которое квантовый компьютер выполняет такое моделирование, пропорционально времени, за которое эволюционирует сама моделируемая система, а объем памяти, нужный для моделирования, пропорционален количеству подсистем или подобъемов моделируемой системы. Моделирование производится путем прямого отображения динамики системы на динамику квантового компьютера. Наблюдатель, который взаимодействует с квантовым компьютером через подходящий интерфейс, не заметит разницы между квантовым компьютером и самой системой. Все измерения, сделанные на таком компьютере, дадут те же самые результаты, как и аналогичные измерения на самой системе. Таким образом, квантовый компьютер – это универсальный квантовый имитатор.

Вселенная является физической системой. Поэтому ее можно эффективно моделировать с помощью квантового компьютера – ровно такого же размера, как сама она. Поскольку Вселенная поддерживает квантовые вычисления и ее можно эффективно смоделировать с помощью квантового компьютера, можно заключить, что ее вычислительная мощность не больше и не меньше, чем имеет универсальный квантовый компьютер.

Более того, Вселенная неотличима от квантового компьютера. Рассмотрим квантовый компьютер, выполняющий эффективное моделирование Вселенной, и сравним результаты измерений, проведенных во Вселенной, с измерениями, проведенными в квантовом компьютере. Во Вселенной измерения проводит одна ее часть – в данном случае мы – над другой ее частью. Аналогичный процесс происходит в квантовом компьютере, когда один регистр компьютера получает информацию о другом регистре. Так как квантовый компьютер может выполнять эффективное и точное моделирование, результаты этих двух наборов измерений будут неразличимы.

Вселенная обладает такой же способностью к обработке информации, что и универсальный квантовый компьютер. Универсальный квантовый компьютер может точно и эффективно моделировать Вселенную. Результаты измерений, сделанных во Вселенной, неотличимы от результатов измерений в квантовом компьютере. Раз так, мы можем дать точный ответ на вопрос о том, является ли Вселенная квантовым компьютером в техническом смысле. Этот ответ – да. Вселенная является квантовым компьютером.

Но что вычисляет Вселенная? Все, что мы видим, и все, чего не видим, – реализация квантовых вычислений Вселенной. Мы не знаем в точности, как Вселенная выполняет свои мельчайшие вычисления, потому что у нас пока нет целостной теории фундаментальной физики, но даже не зная всех деталей, можно видеть, что квантово-вычислительная мощь Вселенной дает прямое объяснение ее запутанности, разнообразию и сложности.

Вычисления и сложность

Вселенная, которую мы видим за окном, удивительно сложна, она полна разнообразных форм и превращений. Тем не менее, насколько нам известно, законы физики просты. Как такие простые законы позволяют существовать таким сложным явлениям?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте сначала рассмотрим старые (и ошибочные) представления о том, почему Вселенная так сложна.

В последние годы XIX в. три физика – Джеймс Клерк Максвелл, Людвиг Больцман и Джозайя Уиллард Гиббс – обнаружили, что термодинамическая величина, известная как энтропия, представляет собой, как мы уже говорили, форму информации, а именно информацию, которая не известна. Вдохновленный концепцией информации, Больцман предложил оригинальное объяснение порядка и разнообразия Вселенной. Предположим, сказал Больцман, что информация, которая определяет Вселенную, является результатом абсолютно случайного процесса, как если бы значение каждого бита определялось подбрасыванием монетки.

Это объяснение порядка и разнообразия Вселенной эквивалентно известному сценарию, предложенному, по-видимому, французским математиком Эмилем Борелем в начале XX в. Его мысленная модель представляла собой миллион обезьян-машинисток (singes dactylographes), стучащих по клавишам печатных машинок по десять часов в день. Борель заявил, что всего через год среди «текстов», напечатанных обезьянами, вполне могут оказаться все книги из лучших библиотек мира. (Впрочем, продолжил он, вероятность того, что это действительно случится, бесконечно мала.)

Образ печатающих обезьян Бореля позже позаимствовал британский астроном и математик Артур Эддингтон – в его варианте обезьяны могли бы воспроизвести все книги Британского музея. Версию Эддингтона подхватил сэр Джеймс Джинс, который ошибочно приписал ее Томасу Гексли. В дебатах с епископом Уилберфорсом относительно «Происхождения видов» Дарвина, состоявшихся в 1860 г., Гексли действительно упоминал об обезьянах. Уилберфорс спросил тогда, произошел ли Гексли от обезьяны, и если да, то со стороны дедушки или бабушки, на что Гексли ответил, что предпочел бы произойти от обезьяны, чем от человека большого ума, который использует сей дар на службе лжи. Но ни в одном из современных отчетов об этих дебатах не упоминается об обезьянах, корпящих над пишущими машинками (которые в то время еще не были изобретены).

К середине XX в. идея об обезьянах, случайным образом воспроизводящих всю мировую литературу, проникла на страницы журнала The New Yorker в рассказе Рассела Мэлони «Несокрушимая логика». Обезьяны-машинистки начали то и дело появляться в произведениях Айзека Азимова, Дугласа Адамса и других. Типичная история о печатающих обезьянах начинается с того, что некий исследователь собирает команду обезьян и учит их печатать на машинке. Одна обезьяна вставляет в машинку чистый лист бумаги и начинает печатать: «Гамлет. Акт I, сцена 1…»

То, что какая-нибудь обезьяна напишет «Гамлета», безусловно, возможное событие. Равным образом возможно, что информация, определяющая Вселенную, появилась в столь же случайном процессе. В конце концов, если «орел» обозначить как 1, а «решку» – как 0, то, неустанно подбрасывая монету, мы в конечном итоге можем получить любую желаемую строку битов конечной длины, включая и ту, которая описывает Вселенную в целом.

Очевидное возражение против возможности создать длинный осмысленный текст в ходе абсолютно случайных процессов было высказано больше 2000 лет назад Цицероном. В его «De natura deorum» («О природе богов») стоик Луцилий Бальб представляет следующий аргумент против позиции атомистов (таких как Демокрит), утверждавших, что порядок природы проистекает из случайных столкновений атомов: «Так как же мне не удивляться человеку, убедившему себя в том, что существуют какие-то плотные и неделимые тела, которые носятся [в пространстве] под действием силы тяжести, и что от случайных столкновений между этими телами образовался прекраснейшим образом украшенный мир? Не понимаю, почему бы человеку, который считает, что так могло произойти, не поверить также, что если изготовить из золота или из какого-нибудь другого материала в огромном количестве все двадцать одну буквы, а затем бросить эти буквы на землю, то из них сразу получатся «Анналы» Энния, так что их можно будет тут же и прочитать. Вряд ли по случайности может таким образом получиться даже одна строка».

Давайте перефразируем аргумент Бальба в применении к обезьянам. Хотя Вселенная могла быть создана целиком и полностью в результате случайных бросков монетки, но это очень маловероятно, учитывая конечный возраст и размеры Вселенной. На самом деле вероятность получить столь упорядоченную Вселенную, как наша, в результате случайных бросков монетки настолько мала, что практически равна нулю. Чтобы увидеть, насколько мала эта вероятность, вернемся к метафоре об обезьянах. На стандартной клавиатуре пишущей машинки около пятидесяти клавиш. Даже если мы забудем о заглавных буквах, вероятность того, что обезьяна напечатает букву «к», составляет один к пятидесяти. Вероятность того, что обезьяна напечатает слог «ко» – одна пятидесятая пятидесятой, или 1:2500. Вероятность того, что обезьяна напечатает слово «кот», составляет одну пятидесятую пятидесятой пятидесятой, или 1:125 000. Вероятность того, что обезьяна напечатает фразу из двадцати двух букв – приблизительно 10–38. Потребовался бы миллиард миллиардов обезьян, каждая из которых печатает десять букв в секунду на протяжении примерно миллиарда миллиардов секунд существования Вселенной, для того чтобы всего одна из них напечатала слова «Гамлет. Акт I, сцена 1».

Вот практический пример: популярный веб-сайт http://everything2.com/title/Monkey+Shakespeare+Simulator может «завербовать» ваш компьютер в качестве «обезьяны» в попытке воспроизвести случайным образом отрывки из Шекспира. Рекордом на данный момент являются первые двадцать четыре буквы из второй части «Генриха IV». На то, чтобы случайно набрать их, виртуальным «машинисткам» потребовалось 2 737 850 миллионов миллиардов миллиардов миллиардов обезьяно-лет.

Сочетание очень малых вероятностей с конечным возрастом и протяженностью видимой Вселенной делает абсолютно случайное возникновение порядка крайне маловероятным. Если бы возраст или размеры Вселенной были бесконечными, то когда-нибудь или где-нибудь могли бы появиться все возможные паттерны, тексты и строки битов. Но даже в бесконечной Вселенной довод Больцмана оказывается несостоятельным. Если бы порядок, который мы видим, возник совершенно случайно, то всякий раз, когда мы получали новые биты информации, они тоже, скорее всего, были бы случайными. Но это не так: новые биты, как показывают наблюдения, редко оказываются совершенно случайными. Если вы в это не верите, просто подойдите к окну и посмотрите на улицу или возьмите яблоко и откусите от него кусочек. Любое из этих действий создаст новые, но неслучайные биты.

Вот другой пример: в астрономии в поле зрения телескопов постоянно новые галактики и другие космические структуры, например квазары{4}. Если бы доводы в пользу абсолютной случайности были справедливы, то эти новые объекты оказывались бы абсолютно случайными сгустками вещества – чем-то вроде космической слякоти, а не квазарами и упорядоченными, хотя и таинственными небесными телами, которые мы видим на самом деле.

Короче говоря, объяснение порядка по Больцману не является невозможным. Однако оно чрезвычайно маловероятно.

Просто ради удовольствия давайте посмотрим, сколько строк из «Гамлета» могло бы быть создано в ходе случайных процессов с тех пор, как возникла Вселенная. Вселенная полна фотонов – частиц света, оставшихся после Большого взрыва. Существует приблизительно 1090 фотонов, и в каждом фотоне «записано» всего несколько случайных битов. Если мы интерпретируем эти биты как буквы английского языка, то где-нибудь найдется несколько фотонов, которые можно прочесть как «Гамлет. Акт I, сцена 1. Эльсинор. Площадка перед замком».

Даже если предположить, что каждая элементарная частица – это обезьяна, печатающая с максимальной скоростью, которую позволяют законы физики, то, с тех пор как возникла Вселенная, самый длинный отрывок из «Гамлета», который можно было бы создать случайным набором текста, – это «Гамлет. Акт I, сцена I. Эльсинор. Площадка перед замком. Франсиско на страже». Увы, Бернардо не успеет даже войти и произнести свою первую реплику: «Кто здесь?»

Итак, только для того, чтобы создать первые несколько строк «Гамлета» совершенно случайным образом, например с помощью обезьян за пишущими машинками, потребовались бы все вычислительные ресурсы Вселенной. Чтобы создать с помощью случайного процесса что-то более сложное, потребовалось бы больше вычислительных ресурсов, чем есть во всей Вселенной.

Больцман ошибался: Вселенная не является совершенно случайной. Но это не значит, что Бальб Цицерона был прав. Он тоже ошибался. Для создания сложных и запутанных структур вовсе не нужны сложная и запутанная машина – или разум. Повторю еще раз: компьютеры – простые машины. Они действуют, выполняя раз за разом небольшой набор очень несложных операций. Но, несмотря на простоту компьютеров, их можно запрограммировать так, чтобы создать структуры любой желаемой сложности. Программы, создающие эти объекты, не должны сами обладать никаким очевидным порядком, они могут вообще быть случайными последовательностями битов! И рождение случайных битов действительно играет ключевую роль в создании порядка во Вселенной, только не так прямолинейно, как представлял себе Больцман.

Вселенная содержит случайные биты, происхождение которых можно проследить вплоть до квантовых флуктуаций сразу после Большого взрыва. Мы видели, как эти случайные биты могут стать «семенами» будущего разнообразия, от положения галактик до локаций мутаций в ДНК. Эти случайные биты, постулируемые квантовой механикой, в свою очередь, запрограммировали дальнейшее поведение Вселенной.

Вернемся, однако, к нашим обезьянам. На сей раз, вместо того чтобы заставлять обезьян печатать случайные последовательности букв на пишущей машинке, давайте сделаем так, чтобы они вводили эти случайные последовательности в компьютер. (Изображения обезьян, сидящих за компьютерами, можно найти повсюду, по крайней мере в киберпространстве. Впервые я услышал эту метафору от Чарльза Беннетта и Грегори Хайтина из IBM еще в 1980-х.) Например, мы усаживаем обезьяну за компьютер и говорим компьютеру, что машинописный текст – это программа на машинном языке, таком как Java. Тогда компьютер будет интерпретировать случайные знаки, введенные обезьянами, не как текст, а как компьютерную программу, то есть как последовательность инструкций определенного машинного языка[10].

Что будет, если компьютер попытается выполнить эту случайную программу? Скорее всего, он запутается и остановится, выдав сообщение об ошибке. Мусор на входе – мусор на выходе. Но иногда короткие компьютерные программы, то есть программы с относительно высокой вероятностью быть сгенерированными случайно, на самом деле могут выдавать интересный результат. Например, всего несколько строк кода могут заставить компьютер выдавать одну за другой цифры число «пи». Другая короткая программа заставит компьютер создавать сложные фракталы. Третья короткая программа заставит его моделировать Стандартную модель элементарных частиц. Еще одна программа побудит его моделировать первые моменты Большого взрыва. Еще одна позволит компьютеру моделировать химические процессы. А еще одна сделает так, что компьютер начнет доказывать все возможные математические теоремы.

Почему компьютеры создают интересные результаты, выполняя такие короткие программы? Компьютер можно назвать устройством для создания образов: любой мыслимый образ, который возможно описать на каком-то языке, может быть создан компьютером. Основное различие между обезьянами, печатающими на машинке, и обезьянами, вводящими буквы в компьютер, состоит в том, что во втором случае случайные биты, которые они создают, интерпретируются как инструкции.

Как мы показали, в текстах, которые печатает обезьяна, практически нет осмысленных структур. Когда обезьяна печатает на пишущей машинке случайные символы, машинка просто воспроизводит бессмысленные строки. Но когда обезьяна вводит строки в компьютер, компьютер интерпретирует эти бессмысленные последовательности как инструкции и использует как основу для создания образов[11].

Квантовая механика поставляет Вселенной «обезьян» в форме случайных квантовых колебаний, например тех, что стали зародышами галактик и задали их расположение. Компьютер, в который они вводят информацию, – сама Вселенная. Стартуя из простого начального состояния и подчиняясь простым законам физики, Вселенная систематически обрабатывает и усиливает биты информации, воплощенные в этих квантовых колебаниях. Результат этой обработки информации – разнообразный, пронизанный информацией мир, который мы видим вокруг: запрограммированная квантами, физика сначала создала химию, а потом жизнь; запрограммированная мутациями и рекомбинацией генов, жизнь создала Шекспира; запрограммированный опытом и воображением, Шекспир создал «Гамлета». Можно сказать, что разница между обезьяной за пишущей машинкой и обезьяной за компьютером – это единственная разница, существующая в мире.

Часть II

Крупным планом

Глава 4

Информация и физические системы

Информация как физическая величина

Как вы уже знаете, основная идея этой книги состоит в том, что все физические системы хранят и обрабатывают информацию и что если мы узнаем, как вычисляет Вселенная, то сможем понять, почему она так сложна. Но когда же возникло понимание того, что все физические системы содержат и обрабатывают информацию, которую раньше считали чем-то нефизическим? Научные исследования в области информации и теории вычислений начались в 1930-х гг., а их взрывное развитие пришлось на вторую половину XX в. Но понимание того, что информация есть фундаментальная физическая величина, пришло раньше, чем начались эти научные исследования. К концу XIX в. уже было вполне понятно, что все физические системы содержат определимое количество информации и что их динамика ее преобразует и обрабатывает. В частности, пришло понимание определенной физической величины – энтропии – как меры количества информации, содержащейся в отдельных атомах вещества.

Великие специалисты XIX в. в области статистической физики, Джеймс Клерк Максвелл в Великобритании, Людвиг Больцман в Австрии и Джозайя Уиллард Гиббс в Соединенных Штатах вывели фундаментальные формулы того, что позже получило название «теории информации», и использовали их для описания поведения атомов. В частности, они применяли эти формулы, чтобы получить обоснование второго начала термодинамики.

Как мы уже говорили, первое начало термодинамики является утверждением относительно энергии: превращаясь из механической энергии в теплоту, она сохраняется. Второе начало термодинамики, однако, относится к информации и к тому, как она обрабатывается на микроскопическом уровне. Этот закон гласит, что энтропия (которая является мерой информации) имеет тенденцию увеличиваться. Точнее, каждая физическая система содержит определенное число битов информации – и невидимой (или энтропии), и видимой, а динамические процессы, в ходе которых обрабатывается и трансформируется эта информация, ни при каких условиях не уменьшают общего количества битов.

Второму закону термодинамики почти полторы сотни лет, но он до сих пор остается предметом научных споров. Почти никто не сомневается в его истинности, но есть самые разные мнения о том, почему он справедлив. Гипотеза о вычислительной природе Вселенной может снять по крайней мере часть этих споров. Второе начало термодинамики, если понять его должным образом, основано на взаимодействии между «видимой информацией» о состоянии вещества – той, к которой у нас есть доступ, и «невидимой информацией» – битами энтропии, которые ничуть не менее физические и которые хранятся атомами, формирующими это вещество.

Истоки вычислительной модели

В программу моего обучения в Гарварде входило «Общее образование». На практике это означало, что если я способен объяснить, для чего мне нужен тот или иной курс, то могу его посещать. Поэтому, заручившись благословением – или, во всяком случае, подписью – своего научного руководителя, Нобелевского лауреата Шелдона Глэшоу, я составил для себя программу сам. Ее основными элементами были лекции Роберта Фитцджеральда о просодии и Гомере, Вергилии и Данте, а также лекции Леона Кирхнера о камерной музыке и семинар Бернарда Коэна «Влияние физики на общество». Глэшоу также настоял на том, чтобы я прослушал немного лекций по физике.

Я выбрал два курса, с которых начался мой путь к вычислительной модели Вселенной. Первым был курс Майкла Тинкэма по статистической механике, замечательный синтез квантовой механики (физики атомов и молекул) и термодинамики (тепло и работа). Как наука статистическая механика возникла в последние годы XIX в. и привела к созданию лазеров, электрических лампочек, транзисторов и многих других изобретений. Основная идея курса Тинкэма состояла в том, что термодинамическая величина, известная как энтропия и представляющая собой меру тепловой энергии, которая не может быть превращена в механическую энергию в замкнутой термодинамической системе, может также восприниматься как мера информации.

Понятие энтропии (от древнегреческого «в превращении») впервые ввел Рудольф Клаузиус в 1865 г. Тогда она представлялась таинственной термодинамической величиной, которая ограничивает мощность паровых двигателей. Тепло – это много энтропии. Механизмы, работающие на основе тепловой энергии, например паровые двигатели, должны что-то делать с этой энтропией; как правило, они избавляются от нее посредством выхлопа. Они не могут превратить всю тепловую энергию в полезную работу. Клаузиус же отметил, что энтропия имеет тенденцию увеличиваться.

В конце XIX в. основатели статистической механики, Максвелл, Больцман и Гиббс, поняли, что энтропия – это еще и форма информации. Энтропия – мера количества битов недоступной информации, содержащейся в атомах и молекулах, из которых состоит мир. Тут-то и появилось второе начало термодинамики, которое объединило это наблюдение с тем фактом, что законы физики, как мы скоро увидим, сохраняют информацию. Природа не разрушает биты.

Да, но ведь нужно бесконечное число битов энтропии, чтобы точно определить положение и скорость даже одного-единственного атома, возразили мои одногруппники. Это не так, ответил Тинкэм. Законы квантовой механики, управляющие поведением физических систем на микроскопическом уровне, гарантируют, что атомы и молекулы хранят лишь конечное количество информации.

Черт побери! Это было очень увлекательно, хотя я еще не все понимал. Хорошо, все физические системы можно описать с точки зрения информации. Максвелл, Больцман и Гиббс выяснили это за пятьдесят лет до того, как было изобретено слово «бит»! Тогда причем же здесь квантовая механика? Мне стало любопытно, и я записался на вводный курс квантовой механики Нормана Рэмзи. Он – один из самых опытных специалистов по квантово-механическому «массажу» в мире. Рэмзи разработал многие из методов, с помощью которых можно убедить атомы и молекулы отдавать нам свою энергию и раскрывать свои тайны. Кстати, эти методы принесли ему Нобелевскую премию.

Но то, что казалось Рэмзи простым, для меня оставалось неясным. Например, как это возможно, что электрон может быть в двух местах одновременно? На основании детальных экспериментальных данных Рэмзи показывал нам, что электрон не только может находиться во многих местах одновременно, но и должен там быть (там, и там, и там тоже). Возможно, в ранний час, в аудитории, освещенной только тусклым светом проектора, я впадал в некое трансовое состояние – но все равно не понимал сути квантовой механики. Я вышел из этого транса лишь несколько лет спустя, когда стал работать вместе с Рэмзи в Институте Лауэ-Ланжевена в Гренобле, Франция, над экспериментом по измерению поляризации электрического заряда в нейтроне.

Нейтрон и его заряженный партнер, протон, – это частицы, из которых состоят ядра атомов. Нейтроны и протоны, в свою очередь, состоят из электрически заряженных частиц, кварков. Поляризация электрического заряда, которую хотел измерить Рэмзи, соответствовала расстоянию между кварками внутри нейтрона, которое составляет одну миллиардную миллиардной миллиардной доли метра (10–27 м); если сравнить его с размером нейтрона, то это расстояние меньше, чем сам нейтрон относительно человека. В экспериментах мы брали нейтроны из ядерного реактора, «охлаждали» их до «скорости пешехода» (на заключительном этапе охлаждения мы заставляли нейтроны «бежать в гору» до тех пор, пока они почти не останавливались от усталости), затем подвергали их воздействию электрических и магнитных полей, а затем «массировали», приводя в состояние, в котором они были готовы раскрыть свои секреты.

Конечно, чтобы нейтрон захотел что-то показать, обращаться с ним нужно очень бережно. В таком эксперименте все надо было сделать правильно, иначе ничего не получится. Но наши нейтроны были непостоянными и непредсказуемыми. Неважно, как долго мы полировали для них электроды и откачивали воздух из установки, они отказывались с нами «разговаривать». В этот период вынужденного простоя Рэмзи поручил мне выполнить простой расчет, смысл которого был в том, что нейтрон одновременно вращается и по часовой стрелке, и против нее, при этом все время «разговаривая» с окружающими его частицами света, фотонами.

Кажется, это был первый случай, когда мне нужно было делать вычисления для реального эксперимента, а может быть, Рэмзи просто щелкнул пальцами, но в итоге я вышел из транса! Я увидел, что нейтроны просто обязаны вращаться по часовой стрелке и против нее – в одно и то же время. У них нет выбора – таков уж их характер. Язык, на котором говорили нейтроны, не был обычным, где есть «да» или «нет»: в нем было «да» и «нет» сразу. И если я хотел «поговорить» с нейтронами и добиться от них ответа, то должен был научиться слышать, как они говорят «да» и «нет» одновременно. (Если это ставит вас в тупик, так и должно быть!) Но я, наконец, выучил первые слова на квантовом языке любви{5}. В следующей главе вы тоже будете учиться говорить на этом языке.

Из курса Майкла Тинкэма по статистической механике я усвоил новое понимание физических объектов: можно считать, что они сделаны из информации. Из курса Рэмзи по квантовой механике я узнал, как законы физики управляют представлением и обработкой этой информации. По большей части, научная работа, которой я занимался с тех пор, как прослушал эти курсы, была связана с взаимодействием между физикой и информацией. Вычислительная природа самой Вселенной является результатом этого взаимодействия.

Атомная гипотеза

Математическую теорию информации предложили Гарри Найквист, Клод Шеннон, Норберт Винер и другие ученые[12] в середине XX в. Эти исследователи использовали математические доказательства для вывода формул, позволяющих определить количество битов информации, которую можно надежно пересылать по различным каналам связи, например по телефонной линии. Говорят, что однажды Шеннон показал выведенную им формулу для вычисления количества информации математику Джону фон Нейману и спросил его, как можно обозначить величину, которую он только что определил. Фон Нейман немедленно ответил: «H».

«Почему H?» – спросил Шеннон.

«Потому что так называл ее Больцман», – ответил фон Нейман.

Как оказалось, основные формулы теории информации уже давно вывели Максвелл, Больцман и Гиббс!

Чтобы понять, какое отношение имеет информация к атомам, вспомним истоки атомной гипотезы. Древние греки предположили, что все вещество состоит из атомов (древнегреческое atomos означает «неделимый»). Атомная гипотеза была основана на эстетической идее, на отвращении к бесконечному. Древние просто не хотели верить, что вещество можно без конца делить на все более и более мелкие части.

В XVII в. Исаак Ньютон и Готфрид Вильгельм Лейбниц изобрели дифференциальное исчисление – математический метод для работы с бесконечно малыми величинами. Это позволило описать твердые, жидкие и газообразные вещества на основании математической модели, в которой они считаются непрерывными субстанциями, которые можно делить неограниченное число раз. Мощь и элегантность дифференциального исчисления, а также отсутствие прямых доказательств существования атомов, дали начало научным теориям, основанным на континууме. Но ко второй половине XIX в. стали появляться данные наблюдений, указывающие на то, что, как и предполагала атомная гипотеза, вещество действительно может состоять из очень мелких отдельных фрагментов и не является непрерывным.

Например, если посмотреть в микроскоп на крошечные пылинки в жидкости, мы увидим, что они исполняют забавный танец под названием «броуновское движение». Пылинки движутся, потому что их со всех сторон бомбардируют молекулы жидкости, в которой они находятся. Когда (случайно) пылинка получает больше ударов молекул воды слева, чем справа, она смещается вправо. Если больше молекул жидкости сталкивается с пылинкой сверху, они гонят ее ко дну. В начале XX в. Эйнштейн (тот самый!) предложил изящную количественную теорию броуновского движения. Он показал, что наблюдаемое движение совпадает с расчетом в модели, где «подвешенные» в жидкости пылинки бомбардируются намного меньшими частицами, и оценил их размер и массу. Так атомная гипотеза вернулась на передний край науки.

Задолго до этой работы Эйнштейна, однако, представление об атомах использовалось как надежное основание для описания поведения теплоты и энергии. Теплота, как уже было известно, является формой энергии. Еще в XVIII в. Джеймс Уатт провел знаменитую демонстрацию: он погрузил в воду мортиру и стал рассверливать цилиндр ствола большим сверлом на лошадиной тяге. Лошади двигались по кругу, сверло вращалось и срезало металл, формируя отверстие ствола. В конце концов вода закипела, наглядно продемонстрировав превращение лошадиных сил в тепло. К середине XIX в. взаимообмен между механической энергией и теплотой был установлен вполне надежно и был провозглашен первым началом термодинамики: энергия сохраняется, когда механическая энергия превращается в тепло.

В отличие от механической энергии, энергия в форме тепла, как оказалось, обладала таинственным свойством, названным энтропией. Энтропия не позволяла части тепла превращаться в полезную работу. Как и энергию, энтропию можно было определить количественно в ходе эксперимента: всякий раз, когда механическая энергия превращалась в теплоту, создавалось количество энтропии, равное энергии, деленной на температуру. Когда же теплота превращалась в механическую энергию, как в одном из паровых двигателей Уатта, количество энтропии в охлажденном паре выхлопа оказывалось больше или равно количеству энтропии в горячем паре, приводящем двигатель в действие. Иначе говоря, энтропия, чем бы она ни была, никогда не уменьшалась.

Но что это за штука, энтропия? Ответ дает атомная гипотеза. Теплота – это форма энергии, и энтропия связана с теплотой. Если вещи состоят из атомов, то существует простое объяснение теплоты – это просто энергия движения атомов. Тогда и у энтропии есть простая интерпретация: для описания движения атомов нужно много битов информации. Величина, называемая энтропией, пропорциональна количеству битов, необходимых для того, чтобы описать то, как движутся атомы.

Ученые XIX в. уже могли согласиться с тем, что теплоту можно воспринимать как энергию движущихся атомов. В конце концов, начиная с работ Галилея и Ньютона, написанных двумя столетиями ранее, было известно, что все, что движется, обладает энергией – так называемой кинетической (от греческого kinesis, «движение»), связанной с этим движением. Чем быстрее движется предмет, тем больше у него кинетической энергии. Когда механическая энергия превращается в теплоту, как в эксперименте Уатта, где лошади сверлили ствол мортиры и при этом нагревали воду, механическая работа, произведенная лошадьми, превращается в кинетическую энергию молекул воды. Точно так же, когда горячий газ перемещает поршень в паровом двигателе, это происходит благодаря тому, что молекулы воды, формирующие пар, все время ударяются о поршень, оказывая давление на него. Когда механическая энергия превращается в кинетическую энергию атомов и молекул и наоборот, первое начало термодинамики гарантирует, что общая энергия остается неизменной.

Для ученых XIX в. не было естественным думать об энтропии как об информации. Сейчас, в разгар очередной информационной революции, нас уже не удивляет, что информация – не менее фундаментальная величина, чем энергия. В конце XIX в., однако, вообще не было очевидно, что информация является некоей величиной.

В середине XIX в. Джеймс Клерк Максвелл детально разработало теорию теплоты в терминах движения атомов. Он выяснил, как быстро движутся атомы в зависимости от температуры: как оказалось, кинетическая энергия атомов пропорциональна температуре. Чем выше температура объекта, тем быстрее движутся его атомы.

Эта «пляска» атомов также связана с энтропией: чем быстрее атомы движутся, тем больше нужно информации для описания их движений и тем большей энтропией они обладают. Температура – это мера компромисса между информацией и энергией: при высокой температуре атомам нужно больше энергии, чтобы записать один бит информации, а при низкой атомам нужно для этого меньше энергии. Температура – это, в сущности, энергия в расчете на один бит. Когда энергия в форме теплоты переходит от горячего объекта к холодному, энтропия увеличивается: то же самое количество энергии хранит меньше информации, когда объект горячий, чем когда объект холодный. Состояние максимальной энтропии достигается в том случае, когда температура всех объектов одинакова.

Максвелл понял, что если можно было бы получить информацию о поведении атомов газа на микроскопическом уровне, то можно было бы уменьшить его энтропию; значит, энтропия так или иначе связана с информацией. В своем знаменитом сочинении «Об уменьшении энтропии разумными существами» (On the Decrease of Entropy by Intelligent Beings) Максвелл описал крошечное разумное существо, так называемого «демона», который может направлять тепловые потоки от холодных тел к горячим, нарушая самым наглядным образом второе начало термодинамики.

Предположим, сосуд с гелием в виде газа разделен перегородкой на два отделения. В перегородке есть маленькая дверца, в которую могут одновременно протиснуться всего несколько атомов газа. Демон отслеживает атомы, находящиеся рядом с дверцей, и открывает ее всякий раз, когда атомы, приближающиеся к ней с холодной стороны, движутся быстрее (то есть они более горячие), чем атомы, приближающиеся к ней с горячей стороны. Каждый раз, когда демон открывает дверцу, более горячие атомы перемещаются на горячую сторону, а более холодные атомы перемещаются на холодную сторону. По мере того как демон пропускает все больше быстрых атомов на горячую сторону и все больше медленных атомов на холодную сторону, горячее отделение сосуда с газом становится горячее, а холодное отделение становится холоднее. Этот поддерживаемый демоном поток тепла из холодного отделения в горячее явным образом нарушает второе начало термодинамики, которое гласит, что тепловые потоки текут от горячих предметов к холодным, но не наоборот. Но только способность демона получать информацию об атомах позволяет ему добиться этого кажущегося нарушения физического закона.

Демон Максвелла – воображаемое существо, которое отклоняет быстрые, горячие, молекулы в одну половину сосуда, а медленные, холодные, молекулы – в другую его половину, нарушая явным образом второе начало термодинамики

Как мы увидим, на самом деле демон не может нарушить второе начало термодинамики, так как в правильной формулировке оно гласит, что энтропия/информация газа и демона, взятых вместе, уменьшаться не могут[13]. Второе начало термодинамики остается в силе. Тем не менее действия демона иллюстрируют очевидную связь между информацией и энтропией.

К концу XIX в. Больцман, Гиббс и немецкий физик Макс Планк уточнили формулы, описывающие энергию и энтропию систем, состоящих из атомов. В частности, они обнаружили, что энтропия системы пропорциональна количеству битов, необходимых для описания микроскопического состояния атомов, соответствующего некоторому макросостоянию. Этот результат был столь полезен для описания обмена между теплотой и энергией, что формула, которая его описывает, выгравирована на могиле Больцмана. Энтропия традиционно обозначается символом S, а число различных возможных микросостояний (или «цветов лица», complexions, как называл их Планк) – символом W. Здесь W может быть числом микросостояний отдельного атома или системы, состоящей из атомов.

Эпитафия на могиле Больцмана гласит: «S = k log W», и это просто математически изысканный способ сказать, что энтропия объекта пропорциональна числу битов, записанных его микросостоянием. То же самое можно выразить и по-другому: энтропия пропорциональна длине числа возможных микросостояний, если записать его в двоичной системе счисления. В этой формуле k называют постоянной Больцмана.

Пауль и Татьяна Эренфест[14], которые сделали важный вклад на начальном этапе исследований энтропии, указывали, что эту формулу на самом деле впервые предложил Планк, и поэтому константу, которую мы называем «постоянной Больцмана», они называли «постоянной Планка». Но, как мы увидим, когда будем рассматривать квантовую механику, именем Планка уже названа довольно важная константа. Чтобы избежать путаницы, а также увековечить заслуги Больцмана, символу «k» дали его имя. (Больцман славился своим угрюмым характером – он покончил с собой вскоре после визита в Соединенные Штаты в 1906 г. Остается только гадать, что бы он сделал, если бы узнал, что на его могильном камне выбита чужая формула.)

Максвелл, Больцман, Гиббс и Планк обнаружили, что энтропия пропорциональна числу битов информации, записанной в микроскопических движениях атомов. Конечно, эти ученые XIX в. еще не думали, что их открытие относится главным образом к информации. В то время энтропию не измеряли в битах, и они считали, что их открытие корректно описывает термодинамическую энтропию – величину, которая ограничивает эффективность тепловых машин. Они были правы, разумеется, и поскольку тогда энтропию не измеряли в битах, полученную ими безразмерную величину log W нужно было умножить на постоянную Больцмана, чтобы преобразовать энтропию с точки зрения информации в обычную термодинамическую энтропию Клаузиуса. Неважно, осознавали они это или нет, но пионеры статистической механики вывели формулу для вычисления информации за пятьдесят лет до того, как возникла математическая теория информации.

Но как физическая система, например газ, записывает и сохраняет информацию? Возьмем детский воздушный шарик, заполненный гелием. Атомы гелия в воздушном шарике носятся с места на место, сталкиваясь друг с другом и с оболочкой шарика. Каждый атом гелия есть носитель информации, а именно – количества информации, необходимого для описания того, где он находится (положение), куда и как быстро он движется (скорость). Чтобы измерить количество информации, которую содержит атом, следует определить самый малый масштаб, то есть степень точности, с которой могут быть описаны положение и скорость атома. Тогда число битов, которые содержит данный атом, будет равно числу битов, необходимых для того, чтобы определить его положение и скорость с точностью, заданной этим самым малым масштабом. Позже мы увидим, что пределы точности, с которыми могут быть измерены положение и скорость, определяются квантовой механикой. С учетом этого естественного масштаба каждый атом в воздушном шарике содержит около 20 битов. Количество информации, записанной всеми атомами гелия в воздушном шарике, является произведением этой величины на количество атомов, а их примерно 6х1023. Таким образом, гелий в воздушном шарике содержит примерно десять миллионов миллиардов миллиардов (1025) битов информации.

Это очень много информации. Книга, которую вы держите в руках, содержит лишь несколько миллионов битов информации[15]. Миллионы книг библиотеки Конгресса содержат миллионы миллионов битов. Все компьютеры в мире в настоящее время содержат миллиард миллиардов битов, если не больше. И все же все биты информации, созданные человеком в письменном или электронном виде, все равно не могут сравниться с количеством информации, записанной атомами гелия в одном воздушном шарике.

Конечно, биты информации, которую содержат атомы гелия в воздушном шарике, не тянут на приключенческий роман. Как и тексты, напечатанные обезьяной на пишущей машинке, биты, запечатленные атомами, с очень высокой вероятностью представляют собой бессмыслицу. Даже если положения и скорости атомов гелия в какой-то момент времени вдруг можно расшифровать как полный текст «Гамлета» (а мы уже знаем, что это крайне маловероятно), секунду спустя эти биты снова «рассыплются» в случайную картину.

Принцип Ландауэра

Второе начало термодинамики гласит, что общая сумма информации никогда не уменьшается. Для нашего воздушного шарика это значит, что количество битов информации, записанной атомами гелия, не станет меньше, если воздушный шарик останется в состоянии покоя. Конечно, если мы охладим воздушный шарик, сожмем или проткнем его, количество битов, хранимых атомами гелия в нем, может уменьшиться – но только за счет увеличения числа битов, записанных атомами воздуха, окружающими воздушный шарик.

Информацию можно создать, но невозможно уничтожить. Воздействием на бит его значение можно инвертировать, то есть заменить противоположным или заставить бит «переключиться». Информация при этом трансформируется: 0 превращается в 1 и наоборот. И в то же время она сохраняется: если мы знаем, что до воздействия значение бита было 0, то мы знаем, что после «щелчка» его значение будет 1.

Существует, конечно, и стирание – это процесс, который уничтожает информацию. В процессе стирания бит с первоначальным значением 0 остается нулем, а бит со значением 1 превращается в 0. Стирание разрушает информацию, имевшуюся в этом бите. Но законы физики не допускают существования процесса, который просто стирает биты, и ничего больше. Любой процесс, который стирает бит в одном месте, должен перенести то же самое количество информации в какое-то другое место. Это называется принципом Ландауэра, по имени Рольфа Ландауэра, пионера физики информации, который и обнаружил его в начале 1960-х гг.

Чтобы увидеть принцип Ландауэра в действии, давайте посмотрим, как биты стираются в компьютерах. Как мы говорили во второй главе, в современном электронном компьютере биты хранятся в конденсаторе. Конденсатор – это ведро для электронов. Когда мы заряжаем конденсатор, то помещаем электроны в ведро; когда мы разряжаем его, то извлекаем электроны из ведра. В компьютере незаряженный конденсатор хранит 0, а заряженный конденсатор хранит 1.

Чтобы стереть бит в электронном компьютере, достаточно «вытряхнуть» ведро: замкнуть выключатель и позволить электронам, находящимся в конденсаторе, из него выйти. Если конденсатор разряжен, ведро пустое, и наш бит теперь имеет значение 0. Но теперь микросостояние электронов «помнит», был ли заряжен конденсатор или нет: выходя из конденсатора, электроны нагреваются! Такое изменение температуры остается указателем на начальное состояние конденсатора. Бит информации превратился в микроскопическое движение электронов.

Другой способ стереть бит состоит в том, чтобы поменять его с другим битом, имеющим значение 0. Однако передача информации между битами сохраняет ее: чтобы вернуть первоначальные значения битов, достаточно просто снова поменять их местами. В начале первый бит может иметь значение 0 или 1, и поэтому у него есть бит энтропии. Второй бит имеет значение 0; у него нет никакой энтропии. После того как биты поменялись местами, значение первого будет 0: либо он сохранил 0, либо была стерта 1. Но теперь второй имеет значение 0 или 1: у него есть бит энтропии – той же самой энтропии, которую имел первый бит в начале. Когда биты меняются местами, информации и энтропия перемещаются из одного места в другое, но общее количество информации остается постоянным. Такую передачу информации можно использовать для того, чтобы стереть бит в одном регистре, сохраняя копию бита в другом регистре. Возвращаясь к примеру конденсатора в компьютере, отметим, что разрядка, или стирание его бита, по сути, «заменяет» информацию, записанную в конденсаторе, информацией, запечатленной электронами.

Законы физики сохраняют информацию в процессе ее преобразования. На языке математики динамические законы физики для замкнутых физических систем гласят, что каждое исходное состояние переходит в одно и только одно результирующее состояние, а каждое результирующее состояние может возникнуть из одного и только одного исходного состояния. Таким образом, можно вернуться назад: если нам известно нынешнее физическое состояние системы, то, в принципе, следуя физической динамике этой системы, можно определить ее состояние в более ранний или в более поздний момент.

Например, если нам известно точное состояние атомов газа гелия в воздушном шарике в один момент времени и мы можем в деталях проследить динамику атомов, сталкивающихся друг с другом и с внутренней стороной оболочки воздушного шарика, то благодаря тому, что каждое состояние динамически развивается в полностью определенное следующее состояние, мы будем знать состояние атомов гелия в более поздние моменты времени. И наоборот, из-за того, что каждое состояние развивается из полностью определенного состояния, если нам известно состояние в настоящий момент и мы можем в деталях проследить динамику событий, можем определить и состояние в предыдущие моменты времени. Пусть состояние бита изменяется на противоположное, если мы знаем, каким оно было перед инверсией, то узнаем и то, каким оно будет после инверсии. Физическая динамика сохраняет информацию.

Именно это сохранение не позволяет тепловым механизмам, например паровым машинам или автомобильным двигателям, извлекать из теплоты всю энергию. В горячем газе много энергии, но и много битов; температура газа пропорциональна средней энергии на бит. В горячем газе больше энергии на бит, в холодном – меньше. Когда мы извлекаем тепловую энергию газа, например если этот газ давит на поршень, биты остаются. Движущийся поршень превращает тепловую энергию в механическую, количество энергии на атом (и следовательно, на бит) падает, и расширяющийся газ остывает. Пока температура газа не достигла абсолютного нуля, каждый атом (и, следовательно, каждый из его битов) все еще требует некоторой энергии. Это количество энергии остается в газе и не может перейти в механическую энергию. Так как некоторая энергия должна остаться, не вся энергия может быть извлечена в форме работы.

Веками изощренные изобретатели пытались придумать машину, которая могла бы извлекать больше энергии, чем это возможно в соответствии с данным объяснением. При этом они и по сей день пытаются игнорировать второе начало термодинамики. Такую машину традиционно называют perpetuum mobile, вечным двигателем{6}. Как можно догадаться, создать ее невозможно, потому что она не в состоянии предоставить дополнительную информацию. Может показаться, что после столетий бесплодных усилий люди должны были разочароваться в идее вечного двигателя. Но за последние пятнадцать лет меня много раз просили оценить предложения изобретателей, пытавшихся извлечь из физических систем больше энергии, чем позволяет второе начало термодинамики. Все эти предложения были неудачными. Со временем я так натренировался, что мог взять самый сложный чертеж подобной машины и тут же сказать, где изобретатель «замел информацию под коврик».

Распространение неведения

Законы физики сохраняют информацию. Количество битов, записанных системой (например, воздушным шариком с гелием), не уменьшается. Такое сохранение информации ограничивает эффективность тепловых машин и одновременно отвечает за второе начало термодинамики. Но здесь есть проблема. Согласно законам физики, общее количество информации не может также и увеличиваться. По существу, они гласят, что при отсутствии взаимодействия с другой системой количество информации в системе остается тем же. Но как же энтропия – а это форма информации – может увеличиваться, если при этом не увеличивается суммарное информационное содержание физической системы? Как может быть, что известная информация становятся неизвестной?

В первоначальном виде энтропия рассматривалась как величина, измеряющая, насколько полезна энергия. Энергия с небольшим количеством энтропии – это полезная (свободная) энергия; энергия с большим количеством энтропии бесполезна. Возможно, легче понять увеличение энтропии в такой формулировке: энергия переходит из полезной формы в бесполезную. Горячая ванна остывает. В автомобиле заканчивается бензин. Молоко скисает. Как можно рассмотреть этот процесс с точки зрения информации? Ответ заключается в фундаментальном свойстве природы, который я называю «распространением неведения». Можно сказать, что неизвестные биты заражают известные.

Мы видели, что энтропия – это информация о микроскопических движениях атомов, таких крошечных, что мы не можем увидеть их даже под самым мощным микроскопом. Каждый атом гелия в нашем воздушном шарике содержит двадцать битов. Но если мы не знаем, где находится отдельный атом в воздушном шарике и как быстро он движется (с точностью, позволенной квантовой механикой), то понятия не имеем, что это за биты. Другими словами, энтропия – невидимая информация – является также мерой неведения.

Кое-какая информация об атомах в воздушном шарике у нас, конечно, есть. Например, мы можем измерить его макроскопическое состояние: размер, температуру, давление, которое атомы гелия оказывают на его стенки. Обычно у нас есть только несколько сотен битов макроскопической информации о физической системе, например о воздушном шарике. Для любой системы можно провести различие между битами, значения которых (0 или 1) мы знаем, и теми, значений которых мы не знаем. Биты, значений которых мы не знаем, составляют энтропию системы: бит энтропии – это бит неведения.

Обратите внимание, что разделение информации на известную и неизвестную до некоторой степени субъективно. Разные люди знают разные вещи. Допустим, например, вы отправили мне короткое электронное письмо, содержащее 100 битов информации. Вы знаете, что это за биты, ведь это вы их отправили. Для вас информация этого электронного письма известна. Пока я не открою это письмо, я не знаю, что это за биты: для меня они все еще невидимы, и на этой стадии я бы посчитал эти 100 битов энтропией. Поэтому разные наблюдатели могут придавать разное значение энтропии системы. Помните демона Максвелла? Он контролирует микроскопические состояния газа, и у него больше информации, чем у наблюдателя, который просто знает температуру и давление газа. Соответственно, для демона в газе меньше энтропии, чем для стороннего наблюдателя. Для целей второго начала термодинамики важно общее количество информации в физической системе. Общее количество информации в физической системе, известной и неизвестной, не зависит от того, кто и как наблюдает за ней.

Предположим, неизвестный бит информации взаимодействует с известным битом информации. После этого взаимодействия первый бит по-прежнему остается неизвестным, но теперь и второй бит тоже становится неизвестным. Неизвестный бит как бы заразил известный, распространяя неведение и увеличивая общую энтропию системы. Идеи вычисления, о которых мы говорили выше, можно использовать для того, чтобы прояснить «заразную» природу неведения.

Возьмем два бита. Значение первого неизвестно – оно может быть или 0, или 1. Значение второго бита известно – скажем, это 0. Таким образом, оба бита вместе находятся в состоянии 00 или 10. Теперь применим к битам следующую простую логическую операцию. Инвертируем второй бит, но если и только если первый бит равен 1. Эту операцию можно назвать «условное не» (controlled-not), потому что она выполняет инверсию (или операцию «не») со вторым битом, используя как сигнал управления состояние первого бита (который в данном случае неизвестен).

Итак, если первый бит будет равен 1, то операция «условное не» изменит второй бит с 0 на 1. Если значение первого бита – 0, то после операции «условное не» значение второго бита останется равным 0. Таким образом, после операции «условное не» пара битов будет или в состоянии 00, или в состоянии 11. Теперь два бита коррелируют – то есть имеют одно и то же значение. Если мы посмотрим на первый бит, то узнаем значение второго бита, и наоборот.

Мы как не знали значение первого бита, так и не знаем его после выполнения операции: он по-прежнему находится в состоянии 0 или в состоянии 1. Но посмотрим на второй бит. Теперь он тоже может находиться в состоянии 0 или 1. Второй бит, значение которого до операции было 0, теперь тоже имеет неизвестное значение. Операция «условное не» заставила неизвестную информацию первого бита «заразить» второй бит – незнание распространилось! (Распространение неведения обратимо. Чтобы вернуть оба бита в исходное состояние, нужно выполнить операцию «условное не» повторно. Операция «условное не» является обратной по отношению к самой себе: выполнить ее дважды – все равно что не делать ничего вообще.)

Распространение неведения увеличивает энтропию отдельных битов в системе. Энтропия первого бита по-прежнему составляет один бит, но энтропия второго увеличивается. Тем не менее энтропия пары битов, взятых вместе, остается постоянной! Перед операцией «условное не» два бита могли находиться в одном из двух состояний – 00 или 10. В системе один бит энтропии – в первом бите из пары. После операции «условное не» пара битов может находиться в одном из двух состояний – 00 или 11. Мы по-прежнему видим один бит энтропии, но теперь он распределен между двумя битами.

Распространение неведения отражается в росте величины, которая называется «взаимная информация». У каждого бита после операции есть собственный бит энтропии, но у двух битов, взятых вместе, тоже есть только один бит энтропии. Взаимная информация равняется сумме энтропий, взятых по отдельности, минус энтропия двух битов, взятых вместе. Другими словами, у двух битов есть ровно один бит взаимной информации. Какую бы информацию они ни содержали, они содержат ее вместе.

Неведение атомов

«Заразный» характер информации относится и к сталкивающимся атомам, и к битам в вычислении. Идею о том, что энтропия отдельных атомов газа имеет тенденцию увеличиваться, впервые выдвинул Людвиг Больцман в 1880-х гг. Больцман определил величину, которую назвал «H», как степень, до которой мы знаем положение и скорость любого данного атома газа.

Величина «H» Больцмана фактически является энтропией отдельного атома, умноженного на минус один. Больцман показал, что, когда положения и скорости атомов не коррелирует, то есть независимы друг от друга, столкновения между ними уменьшают «H» и увеличивают энтропию отдельных атомов. Последующие столкновения, утверждал он, продолжат увеличивать эту энтропию. Он пришел к выводу, что его H-теорема является обоснованием второго начала термодинамики и доказывает математически, что энтропия должна увеличиваться.

Проблема H-теоремы Больцмана состоит в том, что она, строго говоря, не является истинной для атомов газа. Больцман был прав в том, что столкновения между первоначально некоррелирующими атомами увеличивают энтропии отдельных атомов. Эти энтропии увеличиваются из-за «заразного» характера информации. Когда сталкиваются два атома, любая неопределенность по поводу положения и скорости первого атома имеет тенденцию «заражать» второй атом, делая его положение и скорость более неопределенными и тем самым увеличивая его энтропию. Такое увеличение энтропии второго атома похоже на увеличение энтропии второго бита, описанного выше, когда этот бит был подвергнут операцией «условное не», где неизвестный бит выступал в роли управляющего.

Ошибка H-теоремы связана с последующими столкновениями атомов. Если два атома столкнулись и обменялись информацией, последующие столкновения могут уменьшить энтропию отдельных атомов. Чтобы понять, как взаимодействие между двумя атомами, которые сталкивались раньше, может уменьшить их энтропию, вернитесь к паре битов, которую мы обсуждали выше. При первом применении операции «условное не» энтропия управляющего бита заразила второй бит, увеличив его энтропию на один бит. Но если операцию «условное не» применить снова, второй бит восстанавливает свое первоначальное, известное состояние, уменьшая свою энтропию на один бит.

В принципе, похожую обратную операцию, результатом которой будет аналогичное уменьшение энтропии, можно придумать и для атомов. Когда Больцман представил свою H-теорему как доказательство второго начала термодинамики, его коллега Йозеф Лошмидт указал, что H-теорема не может быть всегда истинной, ведь обращением скоростей атомов можно «взять назад» их столкновение и уменьшить их энтропии. (Гипотетическое существо, которое могло бы изменить скорости атомов на противоположные, называют демоном Лошмидта. В те времена у всех были свои демоны.) Услышав этот (правильный) аргумент, Больцман был вынужден прибегнуть к сарказму: «Валяйте, обратите их».

Первоначальный довод Больцмана в пользу его H-теоремы был основан на предположении о природе столкновений атомов, получившем название «гипотезы молекулярного хаоса». Даже если положения и скорости двух атомов могли бы иметь корреляцию до их столкновения, утверждал Больцман, многократные столкновения между многими атомами должны ослаблять эту корреляцию, и, в сущности, два сталкивающихся атома газа не должны быть коррелированными в момент столкновения. Сразу после столкновения положения и скорости двух атомов коррелируют. Но поскольку они продолжают сталкиваться с другими атомами, их корреляция друг с другом должна ослабевать. Больцман утверждал, что к моменту следующего столкновения эти два атома можно рассматривать как не имеющие корреляции, то есть как будто они никогда не сталкивались раньше. Если предположение о молекулярном хаосе справедливо, то энтропии отдельных атомов почти всегда увеличиваются. Это увеличение можно в принципе отменить, если обратить процесс столкновения, а-ля Лошмидт. Но на практике такое обращение происходит редко.

Гипотеза молекулярного хаоса – хорошая гипотеза, она верна для многих сложных систем, например для газов. Но она не является истинной для всех физических систем. Как мы увидим, во многих физических системах можно обратить взаимодействия между частями системы, тем самым отменяя увеличение энтропии этих частей.

Но в целом предположение Больцмана работает хорошо. Даже после того как атомы столкнулись один раз, их последующие столкновения имеют тенденцию увеличивать энтропии каждого из них. Почему гипотеза молекулярного хаоса так хорошо работает? В своей магистерской работе «Распространение неведения» и диссертации доктора философии «Черные дыры, демоны и утрата когерентности» я ответил на этот вопрос, предложив подход к объяснению второго начала термодинамики через распространение неведения. Этот метод показывает, что H-теорема Больцмана «почти истинна» для «почти всех» физических систем.

Снукер

Пожалуй, надо немного рассказать о том, как формировался мой подход к теме. Окончив Гарвард, я поступил в Кембриджский университет, получив стипендию Маршалла. Эти стипендии дает британское правительство в благодарность за американский план Маршалла, который помог восстановить Европу после Второй мировой войны. (Однако дальше стипендий эта благодарность не распространяется. В самый первый день в Кембридже я зашел в паб под названием «Локомотив». У парня, сидевшего рядом со мной за стойкой, был зеленый «ирокез» и ошейник. Когда я сказал ему, что его правительство платит за то, чтобы я, американец, учился в Кембридже, он весьма неблагодарно настоял на том, чтобы я покинул помещение.) Первый год в Кембридже я провел, слушая спецкурс по математике и физике под названием «Part III Maths», одна из целей которого состоит в том, чтобы выявлять перспективных ученых и избавляться от остальных. Студенты, которые получают лучшие оценки по Part III, потом, как правило, переходят к написанию диссертации. Самых лучших студентов в Кембридже называют «ковбоями». Максвелл, например, был типичным «ковбоем». Что касается остальных – ну, наградой для худшего студента по окончании курса была деревянная ложка в четыре фута длиной.

Чтобы стать «ковбоем», нужно было прилагать неимоверное количество усилий. Многие из моих сокурсников буквально дневали и ночевали в библиотеке в течение всего курса. Что-то личное в них можно было увидеть только после диплома. О веселой студенческой жизни в Кембридже я только читал – в романах Э. М. Форстера и поэмах Уилфреда Оуэна. Конечно, я хотел избежать наказания ложкой, но если и существовала область физики, которая меня интересовала, то это было взаимодействие между механикой и динамикой жидкости, проявляющееся в соревнованиях по гребле на мужских восьмерках или в путешествиях на лодке в Грантчестер. После утренних лекций я шел в паб у реки, вниз от здания факультета прикладной математики и теоретической физики, чтобы съесть корнуоллского мясного пирога и выпить пинту Гиннеса. Затем я направлялся в гребной клуб или в общежитие, чтобы сыграть пару партий в снукер.

Снукер – игра, похожая на бильярд. В нее тоже играют киями и шарами, но игровой стол намного больше бильярдного. Длина кия позволяет дотянуться до дальнего конца стола, и его вполне можно использовать для прыжков с шестом. Снукер имеет нечто общее с крикетом, боулингом на траве и выпасом овец, и это – классическая черта британские спортивных телепрограмм: большое зеленое пространство, по которому разбросаны маленькие объекты (люди, шары, овцы). Цель снукера, как и бильярда, состоит в том, чтобы загонять шары в лузы. Эта процедура называется поттинг. Но в снукере, в отличие от бильярда, нужно выбирать между шарами разного цвета: желтыми, синими, розовыми и черными.

Снукер прекрасно иллюстрирует тайну увеличения энтропии. Столкновение двух шаров для снукера в пространстве двух измерений содержит почти все элементы столкновения между двумя атомами гелия в трехмерном пространстве. В начале игры шары находятся в определенных позициях и имеют нулевую скорость: у них очень небольшая энтропия. После нескольких ударов они распределяются по всему столу, причем их положение зависит от истории столкновений между шарами и от небольших вариаций в том, как по ним ударили кием. Неопределенность, связанная с ударом кием по битку (белому шару), – несколько битов неизвестной информации – заражает все шары, с которыми затем сталкивается биток.

В начале XX в. Эмиль Борель (автор идеи о печатающих обезьянах) предположил, что увеличение энтропии может являться результатом взаимодействий между системами, распространяющими информацию вокруг себя. Взяв это замечание Бореля за исходное, в своей диссертации я показал, что взаимодействия между частями системы, например атомами газа или шарами на столе для снукера, имеют тенденцию увеличивать энтропии этих частей, даже если они взаимодействовали раньше. Этот результат подтверждает гипотезу молекулярного хаоса Больцмана, ведь он показывает, что столкновение между двумя атомами почти всегда будет увеличивать их энтропию, даже если эти атомы сталкивались раньше. В итоге энтропии отдельных частей системы, например газа, имеют тенденцию увеличиваться до максимального возможного значения.

Сталкиваясь друг с другом, атомы обмениваются информацией и распространяют энтропию. Любое незнание о состоянии одного атома распространяется на состояние другого. Распространение неведения также знакомо игрокам в снукер, где действуют те же самые правила. Биток передает часть своей скорости (а значит, и некоторые из своих битов) красному шару. Красный шар ударяется о розовый шар, распространяя некоторые из своих битов, включая и те, которые он получил от битка, на скорость розового шара. По мере того как происходят новые столкновения, количество битов неведения, распределенное между шарами, растет, до тех пор пока биты (и шары) не распространятся по всему столу. Биты заразны.

Особенно интересный случай такого процесса заражения битами возникает, когда часть информации о системе является макроскопической (то есть информацией, к которой мы можем получить доступ напрямую, с помощью наблюдений и измерений), а остальная информация микроскопическая, «невидимая» (иначе говоря, энтропия). Можно ожидать, что со временем микроскопическая, скрытая информация, начнет заражать макроскопическую, видимую. В конечном счете информация и энтропия битов всей системы достигнет максимально возможных значений.

Такое заражение макроскопических битов микроскопическими – особенность хаоса. Мы помним, что хаотическая система – та динамика, которая имеет тенденцию усиливать небольшие отклонения, отчего микроскопическая информация перекачивается на макроскопический уровень. В хаотической системе невидимая информация, находящаяся в микроскопических битах, заражает макроскопические биты, заставляя видимые характеристики системы изменяться непредсказуемым образом, – точно так же, как эффект бабочки влияет на траекторию движения урагана.

Столкновение шаров для снукера – тоже хаотический процесс. Предположим, вы немного ошиблись, когда били по первому шару, и начальная скорость и направление движения битка оказались не совсем такие, как вы хотели. Эта ошибка усилится, когда биток ударит по красному шару. В направлении, в котором теперь движется красный шар, будет более заметная ошибка, чем ошибка в начальной скорости и направлении битка. Чем больше столкновений, тем больше усиливается начальная ошибка. Если вы планировали ударить красным шаром по розовому шару и забить этим шаром третий шар в лузу, вам это вряд ли удастся: к третьему столкновению, как правило, начальная ошибка увеличится настолько, что задать подходящую скорость и направление движения последнего шара не получится совсем.

Неведение распространяется, энтропия отдельных элементов системы растет. При таком взгляде на второе начало термодинамики увеличение энтропии похоже на эпидемию. Биты неведения – словно вирусы, которые копируются и распространяются в процессе взаимодействия. Заражение продолжается до тех пор, пока все элементы системы не будут инфицированы. В этот момент энтропии частей системы, взятые по отдельности, будут близки к своему максимальному значению.

Эффект спинового эха

Когда Йозеф Лошмидт предположил, что можно уменьшить энтропию газа, одновременно обратив скорости всех его атомов, Больцман над ним посмеялся. Но, как мы сейчас увидим, идею Лошмидта можно реализовать в реальных физических системах. В таких системах, как может показаться, энтропия уменьшается, нарушая второе начало термодинамики (хотя на самом деле это не так).

Что произойдет, если изменить направления движения компонентов системы на противоположные? За счет взаимодействия между частями системы все ходы сами собой окажутся «взяты назад», а энтропии уменьшатся. Конечно, первоначальное предложение Лошмидта – обратить скорости атомов газа – невыполнимо на практике. Но для некоторых систем лозунг Больцмана «обратить движение вспять» можно реализовать.

Простой пример такой обратимой динамики – операция «условное не», описанная выше. В этой очень простой логической операции инвертируется один бит в том и только том случае, если значение управляющего бита 1. Как мы уже говорили, если начальное значение второго бита 0, а значение управляющего бита может быть или 0, или 1, то после операции значение обоих битов будет или 0, или 1. Операция «условное не» заставляет второй бит, сначала имевший нуль битов энтропии, подстроиться под состояние первого бита так, что энтропия второго бита в новом состоянии составит один бит. Неведение первого бита заражает второй, и его энтропия увеличивается.

Чтобы взять назад операцию «условное не», нужно просто выполнить ее во второй раз. После первой операции значение обоих битов будет или 0, или 1. Во время второй операции, если значение управляющего бита равно 0, то значение второго бита останется 0, а если значение управляющего бита 1, то второй бит изменит свое состояние с 1 на 0. В любом случае вторая операция отменит первую и вернет второму биту значение 0. В результате энтропия этого бита уменьшится от одного до нуля битов.

Другое применение предложения Лошмидта – эффект спинового эха. Чтобы понять, что это такое, рассмотрим следующую макроскопическую аналогию. Бегуны выстраиваются в ряд у линии старта. Звучит стартовый выстрел, и они срываются с места. Но бегут они с разной скоростью, причем некоторые по внутренним дорожкам, а некоторые по внешним, так что через несколько кругов бегуны распределятся по всему пространству трека. Через десять минут звучит второй выстрел. Услышав его звук, бегуны разворачиваются и начинают бежать в противоположном направлении. Если все они бегут с той же скоростью, что и раньше, то постепенно начинают сходиться в одном месте трека, а расстояния между ними уменьшаются. Через десять минут все вместе они окажутся на линии старта.

В эффекте спинового эха бегуны – это ядерные спины[16]. Протоны и нейтроны, из которых состоят ядра атомов, вращаются, как небольшие волчки. Спин традиционно описывают словами «вверх» или «вниз», в зависимости от направления вращения: если вы представите себе лежащие на столе наручные часы, то вращение «вверх» будет против часовой стрелки, а вращение «вниз» – по часовой. Есть другой удобный способ запомнить, что такое спин «вверх» и спин «вниз»: согните пальцы правой руки в том направлении, в котором вращается протон или нейтрон. Тогда большой палец будет направлен вдоль оси вращения, а его направление будет определять «направление» спина – «вверх» или «вниз»[17].

Возьмем несколько протонов, которые первоначально вращаются в одном и том же направлении. Раз их вращения известны, энтропия каждого равна нулю. Теперь подадим импульс микроволнового излучения и заставим все протонные спины прецессировать. (Прецессия – это «блуждание» оси, которое демонстрирует косо стоящий волчок под воздействием силы тяжести[18]. Ядерные спины похожи на небольшие волчки, ось которых отклоняется от начального положения под влиянием силы магнетизма.) Каждый спин прецессирует со своей скоростью, немного отличной от скорости других, и скоро спины наших протонов указывают во всех направлениях, как бегуны, распределившиеся по всему треку. Скорость прецессии каждого спина определяется его локальным магнитным полем; эта скорость является «невидимой» информацией, недоступной макроскопическому наблюдателю. Так как направления, в которых указывают спины, теперь неизвестны, спины сами по себе теперь обладают высокой, почти максимальной энтропией. Она равна числу битов, необходимых для указания текущих направлений спинов (то есть «вверх» или «вниз») с точностью, позволенной квантовой механикой.

Увеличение энтропии отдельных спинов – пример увеличения энтропии в процессе распространения информации. Прецессирующие спины «заразились» информацией в локальном магнитном поле. Если бы мы обладали этой информацией, то могли бы узнать, в каких направлениях указывают спины. Но у нас нет такой информации, и, так как спины начинают коррелировать с магнитным полем, энтропия каждого из них увеличивается.

Теперь устроим спиновое эхо. Включаем второй микроволновой импульс, который инвертирует углы прецессии, к примеру угол +60° превращается в –60°. Теперь каждый спин продолжает прецессировать, но при этом «отыгрывает назад» угол, набранный ранее. Через такое же время, которое потребовалось, чтобы спины стали неизвестными, они снова будут указывать в одном и том же направлении. Их энтропия вновь уменьшилась до нуля!

Эффект спинового эха впервые был продемонстрирован в эксперименте пятьдесят лет назад[19]. Есть и более сложные аналоги концепции Лошмидта, но все они сводятся к одной и той же процедуре. Если вы достаточно квалифицированный экспериментатор и Больцман говорит: «Обратите их», вы сможете это сделать!

Почему же эффект спинового эха не нарушает второго начала термодинамики, которое гласит, что увеличение энтропии невозможно отменить? В случае эффекта спинового эха только кажется, что на первом этапе эксперимента энтропия увеличивается. Хотя энтропия спинов, взятых по отдельности, увеличивается, а затем уменьшается в период действия «эха», энтропия спинов, взятых вместе с магнитным полем, остается неизменной.

Изгнание демона Максвелла

Есть и второй способ уменьшить энтропию. Как мы помним, энтропия – это информация, которая неизвестна (то есть невидима). Что происходит, когда неизвестная раньше информация становится известной, когда невидимое становится видимым? Что происходит, когда мы получаем информацию? Очевидно, энтропия уменьшается.

Этот способ уменьшения энтропии впервые придумал Джеймс Клерк Максвелл, демон которого получает информацию о микроскопическом состоянии газа и поэтому может уменьшить его энтропию. Было сделано множество попыток изгнать демона Максвелла, но все они оставались безуспешными до последнего времени. (Я сам принял участие в этом акте экзорцизма.) Несмотря на путаницу, которую сеял демон Максвелла все эти годы, окончательное решение оказалось на удивление простое: фундаментальные законы физики сохраняют информацию. Поэтому общая информация/энтропия газа и демона, взятых вместе, уменьшиться не может.

На практике это простое решение требует большой деликатности. Ниже я представлю полную квантово-механическую модель демона Максвелла, которая объясняет, как демон получает информацию и делает свое дело. Пока давайте рассмотрим простую модель битов, подобную той, о которой мы уже говорили. Возьмем два бита. Значение первого бита, соответствующего демону, сначала будет 0. Значение второго бита, соответствующего газу, может быть или 0 или 1. Сначала у демона нет никаких битов энтропии, а у газа есть один бит энтропии.

Первый шаг в процессе извлечения энтропии – когда бит демона получает информацию о бите газа. Для этого можно выполнить операцию «условное не» с битом демона, где бит газа является управляющим. Эта операция инвертирует бит демона в том и только том случае, если значение бита газа 1. Следовательно, после операции значение бита демона станет тем же, что и значение бита газа – или 0, или 1. Таким образом, у бита демона и бита газа теперь есть один бит взаимной информации. Можно сказать, что бит демона измерил состояние бита газа, чтобы получить эту взаимную информацию.

Второй шаг процесса – попросить демона уменьшить энтропию газа. Демон может сделать это, выполнив операцию «условное не» с битом газа, используя свой собственный бит в качестве управляющего. Так как значения обоих битов одинаковы, вторая операция даст биту газа значение 0. Действительно, если значение бита демона 0, то он оставит бит газа в состоянии 0. Если значение бита демона 1, он инвертирует бит газа из 1 в 0. В любом случае бит газа теперь находится в известном состоянии 0 и имеет нуль битов энтропии. Демон уменьшил энтропию газа на один бит.

Теперь ситуация будет следующей. Бит газа находится в состоянии 0. Бит демона 0, если бит газа сначала был в состоянии 0, и 1, если бит газа сначала был в состоянии 1. Две операции «условное не» с разными управляющими битами фактически поменяли начальный бит демона с начальным битом газа. Энтропия газа уменьшилась на один бит, но общая сумма информации газа и демона, взятых вместе, осталась неизменной. Демон не нарушает второго начала термодинамики!

Обратите внимание, что передача информации от газа к демону происходит в соответствии с принципом Ландауэра, приведенным выше. Цель демона – «стереть» бит газа, установив его значение в 0. Но фундаментальные законы физики сохраняют информацию, и поэтому демон может свести значение бита газа к 0, только передав информацию от бита газа к своему собственному биту. Общее количество информации остается неизменным.

В статье о демоне Максвелла, опубликованной в журнале Scientific American, Чарльз Беннетт из IBM показал, как принцип Ландауэра не позволяет демону нарушить второе начало термодинамики, извлекая работу из одночастичного газа{7}. В последующей работе, опубликованной в Physical Review, я показал, что этот довод относится не только к системам битов, но и ко всем физическим системам – тепловым машинам, ураганам и чему угодно еще{8}. Физическую динамику можно использовать для того, чтобы получать информацию, и эту информацию можно использовать для того, чтобы уменьшить энтропию конкретного элемента системы, но общая сумма информации/энтропии при этом не уменьшится. (Читатель, которого интересует демонология, может ознакомиться с двумя сборниками статей под редакцией Харви Леффа и Эндрю Рекса о демоне Максвелла{9}.)

Если решение проблемы демона Максвелла опирается на фундамент физического закона, требующего сохранения информации, то почему эта проблема создала такую путаницу в последние полтора столетия? Потому что она связана с различиями между информацией и энтропией. Как мы помним, энтропия – это невидимая информация, или «неведение», и она нам недоступна. Но различие между «видимым» и «невидимым» зависит от того, кто является наблюдателем. Поэтому можно уменьшить энтропию системы, просто наблюдая за ней.

Чтобы увидеть, как проявляется различие между видимой и невидимой информацией в случае демона Максвелла, давайте сравним точку зрения демона с точкой зрения стороннего наблюдателя. Наблюдатель, как и демон, знает, что значение бита демона сначала было равно 0, но не знает начального значения бита газа. В отличие от демона, наблюдатель не может следить за результатами выполнения цепочки операций «условное не». Он только знает, что эти операции имеют место. Таким образом, и наблюдатель, и демон согласны друг с другом относительно динамики взаимодействия между битом демона и битом газа, но граница между видимым и невидимым проходит для них в разных местах. В частности, бит демона после первой операции известен демону, но не наблюдателю.

Перед первой операцией и демон, и внешний наблюдатель знают, что энтропия бита демона равна нулю (его состояние известно), а энтропия бита газа равна единице (два возможных состояния). После первой операции бит демона полностью коррелирует с состоянием бита газа. Это значит, что теперь демон «знает», каково значение бита газа. Точнее, если говорить о демоне, для него энтропия бита газа равна нулю, поскольку она обусловлена состоянием бита демона после операции, а это состояние демону известно. Информация в бите газа раньше была невидимой для демона, а теперь стала видимой. С точки зрения демона энтропия уменьшилась на один бит, а видимая информация увеличилась на один бит.

Но что известно наблюдателю? После первой операции наблюдатель знает, что бит демона и бит газа в точности коррелируют. Их значения – или 00, или 11, но наблюдатель не знает, какие именно. Соответственно, наблюдатель считает, что бит демона и бит газа вместе взятые имеют энтропию в один бит. Поскольку информация, содержащаяся в газе и в демоне, остается для наблюдателя невидимой, он считает, что энтропия остается постоянной и составляет один бит.

После второй операции «условное не» бит, который первоначально находился в газе, перешел к демону. И демон, и наблюдатель знают, что состояние бита газа теперь равно 0. Демону его собственный бит известен: он хранит один бит информации, а энтропия равна нулю. Наблюдателю бит демона невидим, и поэтому для него энтропия составляет один бит. При этом и демон, и наблюдатель согласны, что общая сумма информации составляет один бит. Второе начало термодинамики относится к общей сумме информации, известной и неизвестной.

Остановим пока демона Максвелла и дискуссию об увеличении и уменьшении энтропии. Главное, как показали в конце XIX в. специалисты по статистической механике, мир состоит из битов. Второе начало термодинамики – это утверждение об обработке информации: фундаментальная физическая динамика Вселенной сохраняет биты и препятствует уменьшению их количества. Чтобы как следует понять эту физическую динамику, нужно обратиться к квантовой механике, которая описывает, как физические системы ведут себя на самом фундаментальном уровне. Но прежде чем заняться квантовой механикой, давайте кратко рассмотрим, как способны обрабатывать информацию классические системы, такие как атомы газа или шары на столе для игры в снукер.

Атомное вычисление

В положении и скорости атома газа содержится информация. Именно положения и скорости атомов были самыми первыми величинами, к которым были применены базовые формулы информации. Атомы хранят биты.

Но как обрабатывается эта информация? Когда сталкиваются два атома газа, информация, которую они содержат, преобразуется и обрабатывается. Соотносится ли обработка информации при столкновения атомов с обработкой информации, которую выполняют логические элементы, о которых мы говорили в первой части книги?

Как показали Эдвард Фредкин из Университета Карнеги-Меллона и Томмазо Тоффоли из Бостонского университета, столкновения атомов естественным образом совершают логические операции «и», «или», «не» и «копировать». На языке обработки информации столкновения атомов являются универсальными в вычислительном отношении.

В модели Фредкина и Тоффоли каждое возможное столкновение атомов выполняет операцию «и», «или», «не» и «копировать» над подходящим образом определенными входными и выходными битами. Назначая соответствующие начальные положения и скорости атомам газа, можно создать любую логическую схему. Сталкивающиеся атомы газа в принципе способны производить универсальные цифровые вычисления.

На практике, конечно, очень сложно заставить атомы газа выполнять вычисления. Даже если мы бы имели контроль над положениями и скоростями отдельных атомов, квантовая механика ограничивает точность, с которой можно одновременно указать их положение и скорость. Кроме того, столкновения между атомами газа являются неустранимо хаотическими; это значит, что даже небольшая ошибка в указании начальных положений и скоростей атомов, как правило, со временем будет увеличиваться, благодаря эффекту бабочки, пока не «загрязнит» все вычисления. Однако, как мы увидим в следующих главах, оба эти ограничения можно преодолеть, если использовать для производства вычислений более подходящие квантово-механические системы.

Хотя ограничения практического плана не позволяют использовать столкновения атомов газа для вычислений, тот факт, что столкновения атомов в принципе позволяют вести вычисления, подразумевает, что долгосрочное поведение атомов газа непредсказуемо в силу внутренних причин. Проблема остановки (см. гл. 2) мешает не только обычным компьютерам, но и любой системе, способной к выполнению цифровых логических операций. Сталкивающиеся атомы по сути своей выполняют цифровые логические операции, а потому их поведение в будущем невычислимо.

Такая способность сталкивающихся сфер к вычислениям проливает свет на возможность существования третьего демона – его вызвал к жизни маркиз Пьер-Симон де Лаплас. В труде, посвященном использованию ньютоновой механики для прогнозирования будущего поведения небесных тел, Лаплас писал:

«Мы можем рассматривать настоящее состояние Вселенной как следствие его прошлого и причину его будущего. Разум, которому в каждый определенный момент времени были бы известны все силы, приводящие природу в движение и положение всех тел, из которых она состоит, будь он также достаточно обширен, чтобы подвергнуть эти данные анализу, смог бы объять единым законом движение величайших тел Вселенной и мельчайшего атома; для такого разума ничего не было бы неясного и будущее существовало бы в его глазах точно так же, как прошлое».

Существо, способное совершать такие потрясающие предсказания, называют демоном Лапласа.

Даже если фундаментальные законы физики были бы полностью детерминистскими, вычислительная способность простых систем, например сталкивающихся сфер, подразумевает, что для такого моделирования, о котором писал Лаплас, вычисляющий демон должен обладать по крайней мере такой же вычислительной мощью, как и сама Вселенная. Поскольку, как мы увидим, способность к вычислениям требует физических ресурсов, демон Лапласа должен был бы использовать по крайней мере столько же пространства, времени и энергии, сколько и сама Вселенная.

Вторая проблема демона Лапласа состоит в том, что законы квантовой механики не являются детерминистскими в том смысле, который подразумевал Лаплас. В квантовой механике то, что происходит в будущем, можно предсказать только на уровне вероятности. На самом деле движения небесных тел являются неустранимо хаотическими, а поэтому постоянно выкачивают информацию с микроскопического на макроскопический уровень. Как будет показано в следующей главе, из-за этого космического хаоса даже небесные тела Лапласа движутся вероятностным образом, и точно их движение не может предсказать никто, даже демон.

Глава 5

Квантовая механика

В саду

Я стоял в саду Колледжа Иммануила в Кембридже, потягивая шампанское. Была весна 1983 г. Мы с однокурсниками обсуждали обычные события кембриджской жизни: состязания по гребле, майский бал[20] и предстоящий экзамен по математике, от которого зависело наше будущее. Вдруг к нам подошла пожилая женщина. «Эй вы, оболтусы!» – воскликнула она, с сильным испанским акцентом. – Вы что, не видите? Вон сидит величайший писатель в мире, и ему не с кем поговорить!» Я посмотрел туда, куда она указывала, и увидел слепого старика в белом костюме, спокойно сидящего на скамейке. Это был Хорхе Луис Борхес, а женщина оказалась его компаньонкой, Марией Кодама. Она подвела нас к мэтру.

Я всегда хотел кое-что спросить у Борхеса, и наконец мне предоставилась такая возможность. В рассказе «Сад расходящихся тропок» Борхес описывает мир, где одновременно реализуются все возможности. В момент принятия каждого решения, на каждом перекрестке, мир выбирает не одну из двух альтернатив, но обе сразу.

Борхес пишет:

«Так вот, в книге Цюй Пэна реализуются все эти исходы, и каждый из них дает начало новым развилкам. Иногда тропки этого лабиринта пересекаются: вы, например, явились ко мне, но в каком-то из возможных вариантов прошлого вы – мой враг, а в ином – друг…

[Цюй Пэн] не верил в единое, абсолютное время. Он верил в бесчисленность временных рядов, в растущую, головокружительную сеть расходящихся, сходящихся и параллельных времен. И эта канва времен, которые сближаются, ветвятся, перекрещиваются или век за веком так и не соприкасаются, заключает в себе все мыслимые возможности. В большинстве этих времен мы с вами не существуем; в каких-то существуете вы, а я – нет; в других есть я, но нет вас; в иных существуем мы оба»[21].

«Доктор Борхес, – спросил я, – когда вы писали свой рассказ, вы знали, что он отражает так называемую многомировую интерпретацию квантовой механики? В этой интерпретации всякий раз, когда кто-то проводит измерение, дающее какую-то информацию о том, устроен ли мир так или иначе, мир делится на два и реализует обе возможности. В обычной (копенгагенской) интерпретации квантовой механики, если я спрашиваю ядерную частицу, вращается ли она по часовой стрелке или против, она с равной вероятностью выберет или то, или другое направление. Но в многомировой интерпретации в момент измерения тропки мира расходятся, и он идет не по одной из них, а по обеим сразу».

Борхес попросил меня повторить вопрос в более понятной форме. Наконец, он понял, что меня интересует: повлияла ли теория квантовой механики на его творчество. Он ответил: «Нет». Борхес добавил, что хотя он ничего не знал о квантовой механике, но не удивлен, что законы физики отражают идеи, описанные в художественной литературе. В конце концов, физики тоже читают книги.

И в самом деле, «Сад расходящихся тропок» был написан в 1941 г., за много лет до того, как студент Джона Уилера Хью Эверетт предложил многомировую интерпретацию квантовой механики. Так что если здесь и было какое-то влияние, то это литература повлияла на физику, а не наоборот.

Корпускулярно-волновой дуализм

Квантовая механика очень похожа на один из «Вымыслов» Борхеса. Но ее странность, как я назвал ее выше, в точности отражает фундаментальную структуру Вселенной. В начале XX в. датский физик Нильс Бор использовал квантовую механику для того, чтобы объяснить структуру атома водорода, но, как и большинство специалистов по квантовой механике, включая Эйнштейна, Бор находил собственную теорию парадоксальной, контринтуитивной. В итоге Эйнштейн отверг квантовую механику («Бог не играет в кости», – сказал он). Бор же, с другой стороны, создал почти мистическую философию квантового мира. Но как бы вы ни относились к квантовой механике, если попытка понять ее вызывает у вас головокружение, это хороший знак. Конечно, головокружение еще не гарантирует, что вы поняли квантовую механику, но это неплохое начало.

Чтобы достичь понимания квантовой механики на интуитивном (точнее, на контринтуитивном) уровне, для начала нужно рассмотреть принцип, который Бор назвал корпускулярно-волновым дуализмом. «Корпускулярно-волновой дуализм» указывает на то, что вещи, которые мы обычно считаем волнами, например свет или звук, на самом деле состоят из частиц, называемых также корпускулами, или квантами (на латыни квант означает «сколько»). Частицы света называют фотонами (где «-он» – традиционный для частиц суффикс); частицы звука называют фононами.

Квантовую природу света демонстрирует один простой эксперимент. Фотодатчик – это устройство, которое регистрирует свет. Оно производит электрический ток, величина которого пропорциональна количеству света, который он поглощает. Фотодатчик в ярко освещенной комнате производит много тока. Если свет приглушить, сила тока уменьшится. Если свет выключить совсем и закрыть шторы, сила тока упадет почти до нуля. Если же приложить усилия и сделать так, чтобы в комнату свет не попадал совсем или почти не попадая, – если забить окна и двери фанерой и зашпаклевать все щели, – фотодатчик начнет вести себя иначе. Большую часть времени сила тока будет равна нулю, но время от времени будет появляться короткий всплеск. Фотодатчик начнет регистрировать отдельные фотоны.

Идея о том, что волны на самом деле состоят из частиц, возникла очень давно. То, что звук состоит из волн, знал еще Пифагор, но древние греки думали, что свет состоит из частиц, и спорили о том, исходят ли эти частицы из глаза или из наблюдаемого объекта. Ньютон предложил «корпускулярную теорию» света, описав его как частицы. Но собственные эксперименты Ньютона с призмами оказалось легче объяснить, если считать, что свет состоит из волн, и волновая теория света господствовала с XVII в. и до конца девятнадцатого. Она достигла максимального расцвета в уравнениях Максвелла, объяснивших все известные электромагнитные явления через волны света.

Но если мы рассматриваем свет только с точки зрения волн, возникает проблема, и эта проблема связана с теплотой. В конце XIX в. Макс Планк разбирался в вопросе об излучении света раскаленной докрасна печью. Такой свет называют «излучением черного тела». Объекты черного цвета поглощают и излучают свет всех частот (частота – это скорость колебаний световой волны). Планк показал, что если бы свет действительно состоял из волн, то количество энергии и энтропии, исходящих от горячих объектов, было бы бесконечным. Этот вывод создавал серьезные проблемы и для первого, и для второго начал термодинамики. Планк смог решить эту проблему, предположив, что свет состоит из частиц, энергия которых пропорциональна частоте волны. Планк назвал эти частицы фотонами. Каждый фотон переносит небольшое количество энергии – квант. Планк обнаружил, что если приписать каждой из этих частиц энергию, равную (в джоулях) частоте, выраженной в числе волн в секунду и умноженной на коэффициент 6,63 х 10–34, то в процессе излучения будет обеспечено сохранение энергии. Указанный коэффициент связывает энергию с частотой и называется постоянной Планка. Ее так часто используют в физике, что она получила собственное обозначение – h.

Вещи, о которых мы думаем как о волнах, соответствуют частицам; это первый аспект корпускулярно-волнового дуализма. Второй аспект, парный к первому, состоит в том, что и вещи, которые мы считаем частицами, соответствуют волнам! Как каждая волна состоит из частиц, так и каждая частица – электрон, атом, камешек – имеет связанную с ней волну. Волна связана с положением частицы: частицу вероятнее найти там, где волна имеет большой размах. Расстояние между пиками волны связано со скоростью частицы: чем меньше расстояние от пика до пика, тем быстрее движется частица. Наконец, частота волны пропорциональна энергии частицы. Собственно, энергия частицы в точности равна частоте, умноженной на постоянную Планка.

Двухщелевой эксперимент

Двухщелевой эксперимент демонстрирует волновую природу частиц. Волны накладываются друг на друга, иными словами, интерферируют. Если моя дочь Эмма, сидя в одном конце ванны, отправляет волну своей сестре Зое, сидящей в другом конце ванны, а Зоя одновременно оправляет волну Эмме, то, когда эти волны встретятся посередине, произойдет столкновение, и вода выплеснется на меня. Световые волны при столкновении интерферируют точно таким же образом. Если направить луч света на преграду, в которой проделаны две щели, и посмотреть на картину, которую свет создает на стене позади преграды, то мы увидим перемежающиеся светлые и темные полосы. Это – так называемая интерференционная картина. Подобно тому, как волны воды проходят сквозь ряд свай, световые волны проходят через обе щели сразу; каждая волна при этом делится на две, а потом они собираются уже на стене. Полосы света возникают в тех местах, где пики и впадины волны от одной щели совпадают с пиками и впадинами волны от другой щели, а потому волны усиливаются. Это явление называют «положительной интерференцией». Темные полосы возникают там, где пики волны от одной щели совпадают с впадинами волны от другой щели. Две волны как бы уравновешивают друг друга – происходит «отрицательная интерференция». Если закрыть одну из щелей, интерференционная картина исчезнет, потому что не будет второй волны, которая бы накладывалась на волну, проходящую через оставшуюся прорезь. Чтобы возникла интерференция, волна обязательно должна пройти через обе щели сразу.

Двухщелевой эксперимент можно провести и над частицами! Направим пучок частиц, скажем электронов, на преграду с двумя щелями и поместим на стену за ним фотографическую пластину, чтобы зарегистрировать места, куда попадут частицы. Каждая частица оставляет след на фотографической пластине. Если закрыть левую щель, чтобы электроны проходили только через правую, то мы получим одну картину следов на фотопластинке. Если закрыть правую щель, чтобы электроны проходили только через левую, мы получим другую картину.

В двухщелевом эксперименте частицы сначала проходят через одну щель, а затем через пару щелей, прежде чем попасть на экран. Картина, которую частицы создают на экране, – это типичная интерференционная картина, свидетельство волновой природы частиц

Теперь откроем обе щели. Что мы ожидаем увидеть? Классическая логика говорит нам, что каждый электрон пройдет либо через одну, либо через другую щель. Распределение следов на фотографической пластинке поэтому должно представлять собой простое наложение двух распределений, полученных ранее от каждой из щелей. Никакой интерференции быть не должно, потому что каждая из частиц проходит только через одну щель. Интерференционная картина – это ведь волновой феномен: он возникает потому, что волны могут проходить и проходят через обе щели сразу. Но частица – это частица: она не может пройти через обе щели сразу.

Здорово, а теперь все-таки проведем эксперимент с пропусканием частиц через пару щелей. Что же мы видим? Интерференционную картину! Следы, оставленные отдельными частицами, ложатся на фотографическую пластинку в виде серии полос! Когда же мы закрываем одну из щелей, интерференционная картина исчезает. Нагляднее некуда: частицы ведут себя как волны!

Как это может быть? Быть может, электроны, проходящие через одну щель, сталкиваются с электронами, проходящими через другую щель, и это создает столь неожиданную картину? Хорошо, давайте уменьшим число электронов в пучке, чтобы свести к минимуму их столкновения. Интерференционная картина остается на месте. Ладно, тогда будем стрелять по экрану одиночными электронами. Удивительно: интерференционная картина все равно остается! Различие в том, что теперь она как бы управляет вероятностью попадания электронов в то или иное место на фотографической пластинке, и электроны преимущественно оставляют следы там, где уже есть полоса следов. Итак, наша интерференционная картина не может быть результатом интерференции множества электронов друг на друга. Всего лишь один электрон каким-то непонятным образом умудряется вести себя так, будто он – волна! Наш эксперимент однозначно доказывает, что одна частица проходит через обе щели сразу, а это значит, что электрон, протон, фотон, атом могут находиться в двух местах одновременно.

Двухщелевой эксперимент иллюстрирует тот факт, что частица не обязательно должна быть или «здесь», или «там». Благодаря присущей ей волновой природе частица может быть и «здесь», и «там» одновременно. Эта способность вещей находиться во многих местах сразу и обеспечивает ту мощь квантовых вычислений, с которой мы познакомимся позже.

Декогерентность

Если вещи могут находиться в двух местах одновременно, то почему нам неизвестны случаи, когда камни, люди и планеты видны в нескольких местах сразу? Австрийский физик Антон Цейлингер успешно провел двухщелевой эксперимент над так называемыми бакиболами – конструкциями, состоящими из шестидесяти атомов углерода и напоминающими по форме футбольный мяч[22]. Сейчас он планирует провести двухщелевой эксперимент над бактериями, которые примерно в 100 раз больше по размеру, чем бакиболы. Но чем больше объект, тем труднее «уговорить» его оказаться в двух местах сразу. (Большие объекты обычно ведут себя «классически», а не квантово-механически.) Причина этого – не столько физический размер объекта, сколько возможность его видеть. Чем объект больше, тем больше взаимодействий он испытывает со своим окружением, поэтому его легче обнаружить. Чтобы пройти через обе щели одновременно и создать интерференционную картину, частица должна пройти через щели незамеченной.

Предположим, в правую щель мы помещаем датчик. Датчик регистрирует присутствие или отсутствие частицы в щели, позволяя в то же время частице пройти через нее без изменений. Когда датчик обнаруживает частицу, он щелкает. Теперь выполним эксперимент с двумя щелями при работающем датчике. Посмотрим на экран. Ой… интерференционная картина исчезла!

Что же произошло? Мы помним, что интерференционная картина возникает из-за волны, связанной с частицей. Эта волна, естественно, проходит через обе щели сразу. Если наш датчик работает, частица, проходящая через правую щель, заставляет его щелкнуть, а если частица пройдет через левую щель, щелчка не будет. (Щелкает ли датчик, это случайный процесс: частица может пройти через одну или другую щель с равной вероятностью.)

Когда датчик щелкает и обнаруживает частицу, соответствующая ей волна локализуется к правой щели. Если датчик не щелкает, волна локализуется к левой щели. Этот процесс локализации волны иногда называют «коллапсом волновой функции». Получается, что, если датчик «наблюдает» правую щель, частица становится обязанной пройти либо через одну щель, либо через другую; она больше не проходит через обе щели сразу! А так как волна, соответствующая частице, также перестает проходить через обе щели одновременно, она уже не может интерферировать сама с собой, чтобы создать темные и светлые полосы интерференционной картины.

Наблюдение (или измерение, как его традиционно называют) разрушает интерференцию. Если измерения нет, частица благополучно проходит через обе щели сразу; при наличии измерения она проходит только через одну или другую щель. Другими словами, измерение всегда меняет поведение частицы. Когда мы спрашиваем частицу, где она находится, она вынуждена признаться, что находится в одном или в другом месте, но уже не в двух местах сразу.

Интересно отметить, что в описанном выше эксперименте измерение нарушает волну частицы независимо от того, щелкает ли датчик. По условию, датчик щелкает только в том случае, если частица проходит через правую щель, где он, собственно, и находится. Но если щелчка датчика нет, а это означает, что частица прошла через левую щель, интерференционная картина все равно разрушается, то есть измерение все еще нарушает волну частицы. Частице не нужно даже приближаться к датчику. (Как ваша голова, все еще кружится?)

Наш датчик не обязательно должен быть макроскопическим устройством. Все, что требуется для того, чтобы разрушить интерференционную картину, – это некая система сколь угодно малого размера, которая может получить информацию о положении частицы. Если частица сталкивается с пролетающим мимо электроном или молекулой воздуха, это тоже разрушит интерференционную картину!

Теперь ясно, почему мы видим большие объекты только в одном или в другом месте, но не в обоих сразу. Камни, люди и планеты постоянно взаимодействуют со своим окружением. Каждое взаимодействие с электроном, молекулой воздуха, частицей света локализует систему. Большие объекты взаимодействуют с большим количеством небольших объектов, каждый из которых получает информацию о местоположении большого объекта. Поэтому большие объекты, как правило, обнаруживаются или здесь, или там, но не здесь и там одновременно.

Процесс, при котором окружение разрушает волновую природу вещей, получая информацию о квантовой системе, называют декогерентностью. Декогерентность – очень распространенный процесс. Вспомните рассуждение, которое мы приводили выше об увеличении энтропии: почти любое взаимодействие между двумя объектами приводит к тому, что первый объект получает информацию о втором и наоборот. Как показывает феномен распространения неведения, такие взаимодействия заставляют энтропию объектов, взятых по отдельности, увеличиваться. Тот же механизм заставляет квантовые объекты вести себя более классическим способом.

Квантовые биты

В предыдущей главе каждый механизм, с помощью которого сохраняется, распространяется, стирается или увеличивается информация, мы проиллюстрировали простым примером – на битах. Чтобы понять, как действует квантовая механика, тоже было бы неплохо найти похожее квантово-механическое устройство. Хорошим примером квантово-механического бита, или кубита, является ядерный спин, например спин протонов и нейтронов в эффекте спинового эха. Вращению «вверх» традиционно ставится в соответствие значение 0, а вращение «вниз» имеет значение 1. Значение битов ядерного спина можно определить, пропустив спин через устройство, получившее название аппарата Штерна – Герлаха. Этот прибор отличает 0 от 1, смещая ядра со спином «вверх» в одном направлении, а ядра со спином «вниз» – в противоположном, и их положения фиксируются на фотографической пластинке. Оба возможных значения спина соответствуют волнам: если волна движется против часовой стрелки, это вращение «вверх» (или 0), а если она движется по часовой стрелке, это вращение «вниз» (или 1). Волну, соответствующую 0, обычно обозначают символом |0>, а волну, соответствующую 1, обозначают символом |1>. Символ «|>», своеобразные «скобки», имеет математическое значение, но для наших целей здесь оно служит просто обозначением того, что заключенное внутри них содержимое является квантово-механическим объектом – волной[23].

Волны можно объединять. Получившуюся комбинацию называют «суперпозицией». Какое состояние системы соответствует сумме, или суперпозиции, волны для спина «вверх» и волны для спина «вниз»? Иначе говоря, какая волна соответствует состоянию |0> + |1>? В случае спинов это состояние, оказывается, легко себе представить: это состояние вращения вдоль оси, перпендикулярной оси, определяющей спины «вверх» или «вниз». Спин «вверх» плюс спин «вниз» – это спин «на боку»!

Ядерный спин – это квантовый бит. Вращение против часовой стрелки, или «вверх», записывает и хранит логическое состояние 0 (рис. 9a). Вращение по часовой стрелке, или «вниз», соответствует логическому состоянию 1 (рис. 9b). Наконец, вращение «на боку» – это квантовое состояние, которое содержит 0 и 1 одновременно

Можно также вычитать волны друг из друга. Волна с обозначением –|1> – это волна, впадины которой соответствует пикам волны |1>, а пики соответствуют впадинам волны |1>. Иначе говоря, – |1> идет вниз там, где |1> идет вверх, и наоборот[24]. Теперь посмотрим на суперпозицию |0> –|1>. Ее тоже легко себе представить. Это состояние вращения вокруг той же оси, что и в состоянии |0> + |1>, но в противоположном направлении. Таким образом, направление вращения зависит от знака (или фазы) каждой волны в суперпозиции. Эти два состояния мы можем отличить друг от друга, взяв аппарат Штерна-Герлаха и повернув его набок.

Состояние |0> + |1> имеет определенное значение спина вдоль поперечной оси. Если мы измерим, в каком направлении происходит вращение по этой оси, то обнаружим, что оно всегда идет по часовой стрелке. Но, если взять то же самое вращение и попытаться определить значение спина относительно вертикальной оси, результат будет абсолютно случайным. В половине случаев мы обнаружим, что вращение происходит по часовой стрелке (то есть увидим состояние спина «вверх», или |0>), а в другой половине случаев мы обнаружим, что оно происходит против часовой стрелки (спин «вниз», или |1>). В то время как значение спина вдоль поперечной оси полностью определено, значение спина вдоль вертикальной оси является абсолютно неопределенным.

Точно так состояние |0> имеет определенное значение спина вдоль вертикальной оси. Если мы измерим спин, то обнаружим, что он направлен против часовой стрелки («вверх»). Но теперь значение спина вдоль поперечной оси будет абсолютно неопределенным; если мы измерим спин вдоль поперечной оси, то в половине случаев обнаружим вращение по часовой стрелке, а в половине случаев – против часовой стрелки. Когда значение спина вдоль вертикальной оси точно известно, значение спина вдоль поперечной оси является абсолютно неопределенным.

Принцип неопределенности Гейзенберга

Мы видим, что невозможно получить определенное значение спина на двух разных осях в одно и то же время. Эту неустранимо неопределенную природу квантовой механики увековечил Вернер Гейзенберг, один из основателей квантовой механики. Он назвал ее «принципом неопределенности». Принцип неопределенности гласит, что если значение какой-то физической величины точно известно, то значение дополнительной к ней (комплементарной) величины является неопределенным. Спин относительно вертикальной оси и относительно поперечной оси – как раз такие взаимодополняющие величины: если вы знаете одну, то не можете знать другую. Другая пара взаимодополняющих величин – положение и скорость: если мы точно знаем положение частицы, то ничего не знаем о том, как быстро она движется. (Анекдот в тему. Полицейский останавливает машину Гейзенберга: «Профессор, вы вообще представляете, с какой скоростью вы едете?» Гейзенберг: «Нет, но зато я точно знаю, где я нахожусь».)

Принцип неопределенности Гейзенберга выражает компромисс между степенью определенности значения одной физической величины, например положения, и значения дополнительной величины, например скорости. Чем более точно значение одной величины, тем менее точно значение другой. Поэтому любая процедура (к примеру, измерение или наблюдение), которая делает значение некоторой физической величины более точным, обязательно делает значение дополнительной величины менее точным. Вновь мы видим, что измерения нарушают состояние измеряемой системы.

Этот тревожный аспект принципа неопределенности Гейзенберга глубоко пустил корни в научный фольклор. Например, иногда с помощью принципа неопределенности пытаются объяснить (неверно), почему антропологи неизбежно изменяют те сообщества, которые они изучают. (Как говорится, когда антрополог стучит в дверь, правда вылетает в окно.) На самом деле принцип неопределенности Гейзенберга обычно имеет значение только на очень малых масштабах, например на атомном уровне. Даже самые глубинные антропологические исследования проводятся на уровне, слишком высоком для того, чтобы мог проявиться принцип неопределенности.

Щелкающие кубиты

Совсем нетрудно изменить состояние квантового бита, или кубита, – инвертировать, или «перещелкнуть» его. Вспомните пример спинового эха: когда ядерный спин помещается в магнитное поле, он прецессирует относительно этого поля. Возьмем спин, который первоначально имеет направление «вверх» (то есть |0>), и применим к нему поле, направленное к нам. Пройдет половина времени, необходимого для того, чтобы спин описал полный круг, и прецессия переведет его в состояние «вниз», или |1>. (Если же спин первоначально имел направление «вниз», или |1>, то за это же время он повернется до состояния «вверх», или |0>.) Таким образом, при помощи магнитного поля мы меняем состояние кубита на противоположное.

Варьируя время действия магнитного поля, можно помещать спин в различные суперпозиции. Например, начнем со спина «вверх» и приложим поле на четверть того времени, которое необходимо для прецессии на полный круг; теперь спин находится в состоянии «на боку вправо», то есть |0> + |1>. А можно начать со спина «вверх» и приложить поле на три четверти времени, необходимого для полного круга прецессии; в результате спин будет находиться в состоянии «на боку влево», или |0> – |1>. Прикладывая магнитное поле к другим отрезкам времени, можно повернуть спин в любые желаемые суперпозиции состояний.

Такие ротации отдельного кубита – квантовые аналоги классических преобразований отдельного бита, например операции «не». Благодаря существованию суперпозиций к квантовому биту можно применить намного больше преобразований, чем к классическому биту. Одно общее свойство, которое есть у преобразований классических битов и кубитов, состоит в том, что эти преобразования взаимно однозначные. Подобное действие легко отменить: достаточно просто вращать кубит назад – относительно той же оси, но в противоположном направлении. Как и преобразования, разрешенные классической физикой, ротации кубитов сохраняют информацию.

Перейдем теперь к взаимодействию между кубитами. Рассмотрим преобразование двух кубитов, являющееся квантовым аналогом операции «условное не», описанной выше. Как мы помним, операция «условное не» инвертирует второй бит в том и только том случае, если значение первого бита – 1. Таким образом, она превращает 00 в 00, 01 в 01, 10 в 11 и 11 в 10. Эта операция является взаимно однозначной, и ее можно легко обратить, выполнив второй раз. Аналогичная квантовая операция точно так же изменяет квантовые состояния: |00> в |00>, |01> в |01>, |10> в |11> и |11> в |10>. Здесь состояние |00> соответствует «объединенной волне» двух квантовых битов, взятых вместе, где первый кубит находится в состоянии |0>, а второй кубит тоже находится состоянии |0>.

В предыдущих разделах мы описали основы квантовых вычислений. Скоро мы увидим, что ротации отдельных квантовых битов вместе с операциями «условное не» составляют универсальный набор квантовых логических операций. Мы помним, что «и», «или», «не» и «копировать» составляют универсальный набор классических логических операций; любое желаемое логическое преобразование можно построить из этих базовых элементов. Сходным образом любое желаемое преобразование набора квантовых битов можно построить из ротаций отдельных кубитов и операций «условное не». Эту универсальную функцию можно использовать для выполнения сколь угодно сложных квантовых вычислений. Но сначала давайте используем универсальный характер ротаций и операций «условное не», чтобы разобраться, как на самом деле действуют такие процессы, как измерение и декогерентность.

Кубит и декогерентность

Состояние |0> + |1> – это кубитовый аналог состояния частицы в эксперименте с двойной щелью, в котором она проходит через обе щели одновременно. Состояние частицы, проходящей через щели, также соответствует некоторому квантовому биту. Если |левая> соответствует состоянию, в котором частица проходит через левую щель а |правая> – прохождению через правую щель, то |левая> + |правая> будет состоянием, в котором частица проходит через обе щели сразу.

Кубит (например, ядерный спин) можно поместить в состояние |0> + |1> (соответствующее частице, проходящей через обе щели сразу), взяв спин «вверх» (|0>) и совершив его ротацию на одну четверть полного оборота, в состояние |0> + |1>. И можно убедиться, что кубит находится в желаемом состоянии, совершив ротацию спина назад на одну четверть оборота и измерив затем его состояние (например, с помощью аппарата Штерна-Герлаха). Вы увидите, что он вернулся в исходное состояние.

Теперь возьмем второй кубит, первоначально находящийся в состоянии |0>. Так же как первый кубит – аналог положения частицы, этот второй кубит – аналог датчика. Выполним операцию «условное не» с этим кубитом, используя бит частицы в качестве управляющего. Указанная операция инвертирует кубит в том и только том случае, если кубит частицы находится в состоянии |1>, что соответствует частице, проходящей через правую щель. В действительности, как мы уже договорились, кубит частицы находится в состоянии суперпозиции |0> + |1>. Не тревожьтесь: квантовая операция «условное не» действует как соответствующая классическая операция для каждого компонента этой суперпозиции. В той части суперпозиции, в которой кубит частицы находится в состоянии |0> (что соответствует частице, проходящей через левую щель), кубит датчика остается в состоянии |0>. В той же части суперпозиции, где кубит частицы находится в состоянии |1>, кубит датчика меняет свое состояние с |0> на |1>. Взятые вместе, два квантовых бита после операции «условное не» находятся теперь в состояниях |00> + |11>. В одном компоненте суперпозиции значения кубитов частицы и датчика будут оба равны |0>. В другом компоненте они оба будут иметь значения |1>.

Операция «условное не» обеспечила корреляцию двух квантовых битов. В ходе операции информация в первом кубите распространилась и «заразила» второй кубит; иначе говоря, операция «условное не» создала взаимную информацию между двумя кубитами. Второй кубит теперь обладает информацией о том, каково значение первого кубита |0> или |1>.

Однако операция «условное не» также побеспокоила и первый кубит. Предположим, мы пытаемся убедиться, что первый кубит все еще находится в состоянии |0> + |1> – вращаем ядерный спин обратно на четверть поворота и проводим измерения, чтобы увидеть, находится ли он в состоянии «вверх». Когда мы проводим это измерение, мы обнаруживаем, что половину времени спин находится в правильном состоянии «вверх», а половину – в неправильном состоянии «вниз». Увы, кубит частицы больше не находится в состоянии |0> + |1>. В процессе корреляции кубита частицы с кубитом датчика операция «условное не» сделала состояние кубита частицы совершенно случайным, рандомизировала его.

Как и ее классический аналог, квантовая операция «условное не» позволяет одному биту получать информацию о другом. Отличие состоит в том, что квантовая операция, как правило, «беспокоит» тот бит, информация о котором получена. Такое возмущение свойственно процессам, в которых одна квантовая система получает информацию о другой; в частности и в особенности, квантовый процесс измерений, как правило, возмущает измеряемую систему.

В приведенном здесь примере это возмущение можно просто отменить, повторив операцию «условное не». Как и классическая операция, квантовая операция является обратной по отношению к себе самой. Если выполнить ее дважды, кубиты вернутся в их исходные состояния. В частности, квантовая операция «условное не», выполненная над состояниями |00> + |11>, где первый кубит является управляющим, никак не повлияет на компонент |00> и переведет компонент |11> в состояние |10>. Второй кубит (кубит датчика) находится теперь в состоянии |0>, а первый (кубит частицы) – в состоянии |0> + |1>. Вращение кубита частицы на четверть оборота назад с последующим измерением дает состояние «вверх», подтверждая, что кубит частицы действительно вернулся в надлежащее состояние.

В силу исторических причин процесс квантовых измерений считается необратимым. В отличие от приведенной здесь простой модели квантовой детекции на базе «условного не», обычные интерпретации квантовой механики, такие как копенгагенская интерпретация Бора, предполагают, что, как только макроскопический измерительный прибор стал коррелировать с микроскопической системой, например частицей, эту корреляцию отменить нельзя. В этой подразумеваемой необратимости измерений читатель, вероятно, обнаружит эхо второго начала термодинамики. В H-теореме Больцмана, как мы помним, кажущаяся необратимость увеличения энтропии сохраняется до тех пор, пока атомы не начнут взаимодействовать таким образом, который отменяет их корреляции и тем самым уменьшает их энтропии. Сходным образом в процессе квантовых измерений необратимость может быть только кажущейся.

В частности, фундаментальная динамика квантовых систем сохраняет информацию – точно так же, как динамика классических систем. Поскольку эта динамика сохраняет информацию, ее в принципе можно обратить. Это квантово-механический аналог возражения Лошмидта. Просто обратите динамику процесса измерения, и квантовая система вернется в свое изначальное невозмущенное состояние. Как и в классической операции «условное не», о которой мы говорили выше, повторное применение аналогичной квантовой операции – это реализация возражения Лошмидта. Аналоги эксперимента со спиновым эхом могут мгновенно и эффективно обратить динамику миллионов кубитов.

На это (правильное) возражение против идеи необратимости в процессе измерения Бор, возможно, мог бы ответить как Больцман: «Ну давайте, обратите его». Но Нильс Бор был мягким человеком. Вместо этого он дал на эти возражения такой ответ, что лишь затуманил проблему необратимости. Он напустил на традиционную копенгагенскую интерпретацию семантический туман, который до сих пор не рассеялся до конца.

На самом деле идея необратимости квантовых измерений столь же безопасна, как и второе начало термодинамики, будь она истинна или нет. Мы помним, что в соответствии со вторым началом мы обнаруживаем увеличение энтропии системы посредством своеобразной ставки – на то, что недавно возникшие корреляции не будут отменены, а вместе с ними и видимое увеличение энтропии. Если же эти корреляции удастся отменить, уменьшая энтропию частей, то наша ставка будет бита: энтропия не увеличится.

Сходным образом в процессе квантовых измерений мы условно считаем необратимым распространение информации системы на аппарат измерения. Если позже окажется, что динамика процесса измерения позволяет отменить себя и восстановить исходное состояние, мы просто аннулируем свое представление о распространении информации как необратимом процессе. Так как большую часть времени энтропия продолжает увеличиваться, а информация продолжает распространяться, каяться приходится редко. Но иногда, из-за того что законы физики обратимы, кажущееся увеличение энтропии отменяет само себя, и информация собирается обратно. Учитывая фундаментальную обратимость известных законов физики и существование таких явлений, как эффект спинового эха, где энтропия на самом деле уменьшается, можно считать концептуально более удовлетворительным взгляд на второе начало термодинамики и на необратимость квантовых измерений как на вероятностные законы: энтропия имеет тенденцию увеличиваться, а информация – распространяться. Но иногда они этого не делают.

Запутанность

Еще одно различие между классической и квантовой версиями операции «условное не» состоит в том, что в квантовом случае информация, на первый взгляд, возникает из ничего. Вспомним аналогичный классический процесс: в начале бит частицы может находиться или в состоянии 0 или в состоянии 1; у него один бит энтропии. Здесь же кубит находится в четко определенном состоянии, и его энтропия равна нулю. Конечно, состояние, в котором находится кубит и которое мы обозначаем |0> + |1>, это состояние, в котором есть оба элемента, и |0>, и |1>. Подобно соответствующему состоянию частицы в двухщелевом эксперименте, это – любопытное квантовое состояние, где квантовый бит, в некотором смысле, в одно и то же время содержит и 0, и 1.

Когда два классических бита взаимодействовали в ходе операции «условное не», энтропия бита частицы заразила бит датчика. Два бита стали коррелировать, и энтропия бита датчика увеличилась. Когда два кубита взаимодействуют в ходе квантовой операции «условное не», они также начинают коррелировать, и энтропия кубита датчика увеличивается. Но эта энтропия возникла не из кубита частицы. В квантовом случае, до того как была применена операция «условное не», кубит частицы находился в четко определенном состоянии с нулевой энтропией. Откуда же взялась информация?

В квантовой механике, в отличие от классической, информация может возникать из ничего. Возьмем наши два кубита в их коррелированном состоянии, |00> + |11>, где волна первого кубита коррелирует с волной второго кубита. Это определенное квантовое состояние, и его энтропия равна нулю. Но каждый из кубитов, взятый отдельно, находится в абсолютно неопределенном состоянии: или |0>, или |1>. Таким образом, у каждого квантового бита теперь есть один полный бит энтропии.

Этот странный тип квантовой корреляции называют «запутанностью». Если классическая система находится в определенном состоянии, с нулевой энтропией, то все части системы также находятся в определенном состоянии, с нулевой энтропией. Если мы знаем состояние целого, то также знаем и состояние частей. Например, если два бита находятся в состоянии 01, то первый бит находится в состоянии 0, а второй бит находится в состоянии 1. А вот когда квантовая система находится в определенном состоянии, таком как коррелированное состояние наших квантовых битов, части системы не обязаны находиться в определенном состоянии. В запутанных состояниях мы можем знать состояние квантовой системы в целом, но не знать состояния отдельных ее частей!

Когда части квантовой системы становятся запутанными, их энтропии увеличиваются. Почти любое взаимодействие запутывает части квантовой системы. Вселенная является квантовой системой, и почти все ее части запутаны. Позже мы увидим, как запутанность позволяет квантовым компьютерам делать то, чего не могут делать классические компьютеры. Здесь же мы узнали, что запутанность ответственна за создание информации во Вселенной.

Призрачное дальнодействие

Запутанность приводит к тому, что Эйнштейн назвал «призрачным дальнодействием»[25]. Рассмотрим состояние двух квантовых битов, выраженное формулой |01> – |10>. Смысл этой записи следующий. Если мы увидим, что значение первого кубита 0, то значение второго кубита будет 1. Аналогичным образом, если мы увидим, что значение первого кубита 1, то значение второго кубита будет 0. Таким образом, два наших кубита – противоположность друг другу. Будем для примера считать, что два кубита сделаны из ядерных спинов. Если мы измерим первый спин вдоль некоторой оси и увидим, что это спин «вверх», то состояние второго спина будет «вниз».

Пока не видно никакого подвоха. Два спина имеют противоположные направления, независимо от того, какую ось выбрать для измерения этого направления. Проблема же состоит в том, что перед измерением первого кубита оба кубита находятся в абсолютно неопределенном состоянии. Измерение первого кубита переводит его в определенное состояние, |0> или |1>. Это не удивительно – на то и измерение, чтобы определять состояние измеряемого объекта. Удивительно то, что измерение спина первой частицы относительно некоторой оси переводит и вторую частицу в определенное спиновое состояние относительно этой оси. Иначе говоря, если мы хотим измерить первый спин относительно вертикальной оси, то после измерения второй спин также будет находиться в определенном состоянии вращения вдоль вертикальной оси. Если мы хотим измерить первый спин относительно поперечной оси, то после измерения второй спин также будет находиться в определенном состоянии относительно поперечной оси. Получается, что каким-то таинственным образом измерение первого спина делает что-то и со вторым спином. И что самое интересное, первая частица вовсе не обязана находиться рядом со второй. После того как возникла запутанность, одну частицу можно оставить на Земле, а вторую отправить на альфу Центавра!

Но как можно, измеряя что-то на Земле, одновременно воздействовать на что-то, находящееся на альфе Центавра, отстоящей от нас на четыре с лишним световых года? Никакой сигнал не может дойти туда раньше чем через четыре года, тем более одновременно. Именно это имел в виду Эйнштейн, когда назвал эффект запутанности «призрачным дальнодействием». Ранее вместе с Борисом Подольским и Натаном Розеном он написал знаменитую статью о том, что сейчас принято называть парадоксом Эйнштейна – Подольского – Розена. Авторы указали на контринтуитивный характер квантовой запутанности и показали, что это явление[26] подразумевает ужасную вещь: в мире не существует фундаментальных «элементов реальности».

На самом деле запутанность не предполагает дальнодействия, ни призрачного, ни какого-либо еще. Если измерение спина первой частицы действительно воздействовало бы на спин второй частицы неким наблюдаемым образом, то можно было бы отправить информацию от первой частицы ко второй, просто измеряя первую частицу. Но измерение первого спина не оказывает никакого видимого влияния на второй спин. Конечно, после измерения первого спина относительно вертикальной оси второй оказывается в определенном состоянии относительно той же оси: если первый спин обнаружен в состоянии |0>, то второй спин находится в состоянии |1>, и наоборот. Но в отсутствие информации о результате измерения первого спина состояние второго спина остается абсолютно неопределенным, как это и было до измерения первого спина. Измерение первого спина на Земле не изменяет результатов измерения, сделанного со вторым спином на альфе Центавра; измерение первого спина не оказывает обнаружимого влияния на второй спин. Измерение первого спина может увеличить наши знания о втором, но не изменит его состояния. Это значит, что невозможно отправить информацию от первого спина ко второму, просто измерив первый. Следовательно, запутанность не предполагает дальнодействия.

Даже если запутанность не предполагает дальнодействия, она все равно весьма странна. Каждый спин содержит один кубит, не больше и не меньше. Но тот факт, что два спина всегда имеют противоположные направления, независимо от того, относительно какой оси мы хотим их измерить, как нам кажется, предполагает намного больше одного бита информации. В качестве классического аналога рассмотрим двух братьев: если у них есть выбор между двумя вариантами, они всегда выбирают разные. Один брат отправляется в бар «Чудо науки» в американском Кембридже (в штате Массачусетс), а другой в то же время идет в паб «Свободная пресса» в английском Кембридже. Бармен в «Чуде науки» спрашивает первого брата: «Пиво или виски?» – «Пиво», – отвечает он. Тем временем бармен в «Свободной прессе» задает тот же самый вопрос второму брату. «Виски», – отвечает брат-наоборот. Если бы бармены спросили: «Разливное пиво или бутылочное?», один брат ответил бы «разливное», а второй – «бутылочное». А если бы бармены спросили: «Красное вино или белое?», один брат ответил бы «красное», а второй – «белое». По каждому биту информации, который попытаются извлечь бармены, братья отвечают противоположными битами.

В таких противоположностях нет ничего невозможного. Но в классическом мире братьям нужно иметь в совместном владении один бит информации для каждого возможного вопроса, который можно задать. В квантовой версии этой истории («Два запутанных спина заходят в бар…») два запутанных спина делят между собой один и только один квантовый бит и тем не менее способны давать противоположные ответы на бесконечное количество разных вопросов, соответствующих бесконечному набору возможных осей, относительно которых их можно измерить. И вправду жутковато…

Проблема квантового измерения

Квантовое измерение – это процесс, во время которого одна квантовая система получает информацию о другой. Например, в случае частицы и датчика в двухщелевом эксперименте обозначим как |левая> и |правая> состояния (волны), в которых частица проходит через левую либо через правую щель соответственно, и пусть |есть щелчок> и |нет щелчка> будут состояниями (волнами), в которых датчик щелкает, регистрируя проходящую частицу, или не щелкает. Обозначим также как |готов> состояние датчика до измерения, в котором он готов обнаружить частицу, если эта частица пройдет через правую щель. Непосредственно перед измерением частица находится в суперпозиции состояний |левая> + |правая>, а датчик находится в состоянии |готов>. Во время измерения в компоненте |левая> этой суперпозиции частица проходит через левую щель, и датчик не щелкает, а в части |правая> частица проходит через правую щель, и датчик щелкает. Значит, сразу после измерения состояние частицы и датчика описывается суперпозицией |левая, нет щелчка> + |правая, есть щелчок>. Таким образом, и частица, и датчик находятся в запутанном состоянии, которое является суперпозицией состояний «частица прошла через левую щель», коррелированным с «датчик не щелкнул», и «частица прошла через левую щель», коррелированным с «датчик щелкнул».

Предположим, я нахожусь в комнате в то время, когда проводится эксперимент с двойной щелью, и я либо слышу щелчок, либо нет. Я также являюсь квантовой системой, хотя и состоящей из множества частей. Пусть |Сет Ллойд слышит щелчок> будет волной, соответствующей состоянию, когда я слышу щелчок, а |Сет Ллойд не слышит щелчка> будет волной, соответствующей состоянию, когда я не слышу щелчка. (Обратите внимание, это довольно сложные волны, соответствующие всем атомам моего тела.)

После того как звук (если он был) достиг моего уха, состояние системы, содержащей частицу, датчик и меня, будет |левая, нет щелчка, Сет Ллойд не слышит щелчка > + |правая, есть щелчок, Сет Ллойд слышит щелчок>. Теперь я запутан с частицей и датчиком. В этом запутанном состоянии можно видеть, что мое состояние относительно частицы, находящейся справа, и щелчка датчика будет |Сет Ллойд слышит щелчок>. Мое состояние относительно частицы, находящейся слева, и отсутствия щелчка датчика будет |Сет Ллойд не слышит щелчка>. В квантовом лесу упало квантовое дерево, и квантовый кто-то это услышал.

Эта картина «относительного состояния» процесса квантового измерения иллюстрирует само явление измерения. Информация, о том, через какую щель прошла частица, заражает сначала датчик, а потом меня. Если я напишу вам письмо о том, услышал ли я щелчок, то, когда вы его получите, ваше относительное состояние отразит то, что произошло: |Сет Ллойд написал мне, что он услышал щелчок> или |Сет Ллойд написал мне, что он не слышал щелчка>. Теперь вы запутаны с частицей, с датчиком и со мной. После измерения информация о его результатах распространяется и заражает все, с чем контактирует.

Заменим в двухщелевом эксперименте обе щели кнопками. Если нажать первую кнопку, кот получит молоко; если нажать вторую кнопку, тот же самый кот получит яд. Но квантово-механическая частица нажимает обе кнопки одновременно: кот Шрёдингера и жив, и мертв одновременно!

Несмотря на то что картина относительных состояний квантового измерения иллюстрирует это явление, все же остаются некоторые вопросы. Когда я слышу щелчок, что происходит с другой частью суперпозиции, в которой я не слышал щелчка? Тот человек, который не слышал щелчка, – это все еще я? А может быть, я и слышал щелчок, и не слышал его в одно и то же время? Этот тревожный аспект описанной картины усилил в 1935 г. австрийский физик Эрвин Шрёдингер. Он предположил, что, когда датчик щелкает, он запускает механизм, убивающий кота. В парадоксе кота Шрёдингера состояния частицы, датчика и кота после измерения обозначается как |левая, нет щелчка, кот жив> + |правая, есть щелчок, кот мертв>. Каким-то странным квантовым образом кот и жив, и мертв в одно и то же время.

Парадокс кота Шрёдингера породил много заблуждений. Стивен Хокинг так устал от него, что часто говорил (перефразируя Йозефа Геббельса): «Когда я слышу слова “кот Шрёдингера”, я хватаюсь за пистолет». Первоначальная разгадка парадокса, предложенная Бором, состояла в том, что, когда мы слышим щелчок и кот умирает, другая часть суперпозиции – та, в которой мы не слышим щелчка и кот остается жив – просто исчезает. Такое исчезновение частей волны, которых мы не видим в опыте, – пример коллапса волновой функции, о котором мы говорили выше. Волна здесь, в сущности, коллапсирует в один из своих компонентов. В картине коллапса волновой функции квантового измерения к тому времени, как я напишу вам и сообщу, что я услышал щелчок, а когда обернулся, то увидел, что кот мертв, та часть волны, в которой кот все еще жив, исчезнет.

Проблема с этим решением, как мы уже видели, состоит в том, что динамические законы квантовой механики обратимы. Принципиально возможно вернуться в исходное состояние, существовавшее до измерения. Но если волновая функция действительно коллапсирует, вернуться в исходное состояние становится невозможно. В то же время известно, что во многих случаях, таких как эффект спинового эха и его аналоги, можно обратить динамическую эволюцию квантовой системы из многих частей и вернуть ее в исходное состояние. Как теория, так и эксперимент делают коллапс волновой функции неприемлемым решением проблемы измерения.

К счастью, есть простая и изящная альтернатива объяснению с помощью коллапса волновой функции. Проблема измерения возникает из-за присутствия тех частей волновой функции, что соответствуют альтернативам, которые на самом деле не случаются. Было бы неплохо иметь возможность просто проигнорировать их. Иначе говоря, когда датчик щелкнул и я написал вам о смерти кота, я хотел бы покончить с этим делом и перестать беспокоиться о тех частях волновой функции, в которых кот все еще жив. Пусть прошлое останется в прошлом. В каком случае мы можем себе позволить проигнорировать эти части волновой функции? Ответ на этот вопрос дали Роберт Гриффитс и Роланд Омнес и дополнили Мюррей Гелл-Манн и Джеймс Хартл: остальные части волновой функции можно проигнорировать в тот момент, когда они не оказывают на нас никакого дальнейшего влияния.

Такое решение проблемы измерения зависит не только от настоящего, но и от будущего. Если другие части волновой функции никогда больше не пересекутся с нашими, то мы говорим, что будущая история волновой функции декогерирует. Этот подход в квантовой механике изящно устраняет большинство тревожных аспектов проблемы измерения.

В случае двухщелевого эксперимента, например, есть две возможных истории. В одной из них частица проходит через левую щель и попадает на стену. В другой частица проходит через правую щель и тоже попадает на стену. Эти истории являются когерентными: они взаимодействуют друг с другом, создавая интерференционные полосы на стене.

Теперь добавим к правой щели датчик. У нас по-прежнему две возможные истории. В одной из них частица проходит через левую щель и попадает на стену. В другой частица проходит через правую щель, вызывает срабатывание датчика и попадает на стену. Из-за датчика интерференционная картина исчезает. Эти две истории декогерентны: они друг с другом не смешиваются. Сходным образом в парадоксе кота Шрёдингера, после того как датчик щелкнул и кот умер, нет больше смысла смотреть на кота и проверять, мертв ли он. Смотри или не смотри, это не имеет никакого значения для будущего: кот остается мертвым. Следовательно, истории этого эксперимента – декогерентны. В этом случае мы можем сказать, что кот или жив, или мертв, но не жив и мертв одновременно.

Существует простой критерий, позволяющий решить, является ли некий набор историй когерентным или декогерентным. Вспомним, что происходит, когда мы делаем измерение. Да, измерение разрушает когерентность. Но оно не может разрушить когерентность, если ее не было с самого начала. Если осуществление последовательности измерений квантовой системы меняет ее будущее поведение, то истории, соответствующие возможным последовательностям результатов измерений, являются когерентными. Если последовательность измерений не оказывает влияния на будущее поведение системы, то истории декогерентны. В двухщелевом эксперименте измерение нарушает интерференционную картину и изменяет поведение системы: истории двухщелевого эксперимента, таким образом, являются когерентными.

Многомировая интерпретация

Идея декогерентных историй в квантовой механике дает интуитивно удовлетворительное решение проблемы измерения. Во время измерения частица и датчик становятся запутанными, и волновая функция является суперпозицией двух состояний. Одно из этих состояний соответствует тому, что «происходит на самом деле». До тех пор пока будущая история частицы и датчика (а также кота, меня и вас) является декогерентной, другое состояние не оказывает никакого дальнейшего влияния.

Другое состояние – другая часть волновой функции – в каком-то смысле все еще присутствует, хотя мы вполне можем его проигнорировать. Эта особенность побудила некоторых ученых предложить так называемую многомировую интерпретацию квантовой механики, согласно которой эта другая часть волновой функции соответствует другому миру, в котором кот жив и здоров. Сторонники многомировой интерпретации говорят, что кот действительно и жив, и мертв в одно и то же время.

В физическом сообществе нет согласия касательно многомировой интерпретации квантовой механики. В 1997 г. я обсуждал эту проблему с физиком из Оксфорда Дэвидом Дойчем, ярым сторонником многомировой картины. Я не уверен, кто вышел победителем в споре, – по крайней мере, в этом мире{10}. В последующих разделах книги я буду использовать «многоисторийную» интерпретацию квантовой механики, предложенную Гелл-Манном и Хартлом. В этой интерпретации квантовая механика поддерживает наборы декогерентных историй так, как описано выше. В реальности реализуется только одна история из этого набора. Остальные истории соответствуют недоступным частям волновой функции. Эти истории соответствуют возможным событиям, которые на самом деле не произошли. (Или, как сказал бы Дэвид Дойч, не произошли в этом мире.)

На мой взгляд, многомировая интерпретация не вполне честно используют выражение «на самом деле». Обычно люди используют фразу «на самом деле», чтобы описать то, что происходит в реальности: я на самом деле написал эти слова, и вы на самом деле их читаете. Есть другие части волновой функции, где я написал что-то другое, а вы смотрите телевизор. Но эти части волновой функции не соответствуют тому, что произошло на самом деле. Они похожи на расходящиеся тропки из рассказа Борхеса: даже если они и существуют, то не оказывают никакого влияния на реальность.

Глава 6

Атомы за работой

Разговаривая с атомами

В Нью-Йорке полно людей, которые бродят по улицам и разговаривают сами с собой. Если их спросить, что они делают, они скажут, что общаются с голосами, которых кроме них никто не слышит. Однажды утром, когда я учился в Нью-Йорке, я завтракал у стойки в польском кафе рядом с моей квартирой на углу Второй стрит и авеню B. Я только приступил к своей яичнице с польской колбасой, как вдруг сидевший рядом человек схватил меня за руку, пристально посмотрел мне в глаза и произнес: «Они взяли мозг Эйнштейна и пересадили его в мою голову».

«Серьезно? – отозвался я. – Тогда у меня к вам есть несколько вопросов». И я начал спрашивать, что он думает о квантовой механике и общей теории относительности. К сожалению, судя по его ответам, пересадка мозга прошла не слишком удачно.

Эйнштейн с подозрением относился к квантовой механике. Как мы уже говорили, он никогда не принял до конца эту теорию и не доверял ей. Его не устраивала присущая ей неопределенность. Квантовая механика противоречила его мощной интуиции, впрочем, как и интуиции подавляющего большинства других людей, а Эйнштейн уж точно имел право доверять своим инстинктам. Но здесь интуиция подвела Эйнштейна. Да, квантовая механика вероятностна по своей природе, но ее истинность подтверждают буквально миллионы научных экспериментов.

Чтобы увидеть, как квантовая механика вводит во Вселенную вероятность, полезно рассмотреть простой пример: квантовую игру в кости. (Я давно работаю «атомным массажистом», и у меня есть некоторая практика в квантовой игре на деньги.) Итак, возьмем атом. Облучим его лазером. Теперь облучим его другим лазером и посмотрим, излучает ли наш атом свет. Если излучает, назовем это состояние 0. Если не излучает, назовем это состояние 1. Половину времени атом будет излучать свет (0), а половину времени останется темным (1). Так рождается новый бит.

Давайте пристальнее рассмотрим процесс облучения атома: именно он позволяет нам говорить с ними и слышать, что они отвечают. В отличие от нью-йоркских бродяг, атомы дают реальные ответы: они отвечают на наши вопросы, либо излучая свет, либо нет. Чтобы понять, что отвечают атомы, нужно хоть немного знать их язык.

Атому мы кажемся такими же, какой Земля кажется муравью: очень большими. Обычный размер атомов – несколько десятимиллиардных долей метра, ангстрёмов. Это крошечные, упругие сферы, которые удерживаются вместе благодаря электричеству. В атоме есть компактное ядро, состоящее из протонов (заряженных положительно) и нейтронов (у них заряда нет). Почти вся масса атома приходится на ядро. Ядро окружено облаком электронов, массы которых почти в две тысячи раз меньше, чем у протонов или нейтронов. Электроны заряжены отрицательно и поэтому притягиваются к положительно заряженному ядру; в облаке столько же электронов, сколько протонов в ядре, так что атом в целом электрически нейтрален.

Электрическая сила связывает электроны с ядром. Когда атом находится в своем нормальном, основном состоянии, электроны находятся так близко к ядру, как только могут. (Само ядро удерживает вместе так называемое сильное взаимодействие, которое в 1000 раз сильнее электромагнитного.) Да, но что значит «так близко, как только могут»? Почему электроны просто не падают на ядро, ведь классическая механика предсказывает именно такой исход! Если бы классическая механика была точным описанием природы, то атомы могли бы существовать только в течение крошечной доли секунды, прежде чем исчезнуть во вспышке света. Но корректное описание атомов дает не классическая, а квантовая механика. Квантовая механика гарантирует стабильность атомов, а стабильность атомов, в свою очередь, является одним из самых конкретных подтверждений квантовой механики. Без квантовой механики жизнь атома была бы яркой, но короткой.

Но как квантовая механика обеспечивает стабильность атомов? Мы помним, что каждый электрон имеет свою волну, связанную с его положением и скоростью. Те места, где волна электрона сильна, являются местами наиболее вероятного местонахождения электрона[27]. Чем короче длина волны, тем быстрее движется электрон. Наконец, скорость, с которой волна колеблется вверх и вниз, пропорциональна энергии электрона.

Предположим, что мы хотим разместить волну электрона вокруг ядра атома. Самая простая волна, для которой это можно сделать, – это сфера: волна аккуратно огибает ядро. У следующей по простоте волны есть один пик, когда она огибает ядро; за ней идет волна с двумя пиками, и т. д. Каждый из этих типов волн соответствует электрону в определенном энергетическом состоянии. Самая простая волна – сферическая, без пиков; в этом состоянии у электрона меньше всего энергии. Вторая волна имеет изгибы, а у ее электрона больше энергии. Чем больше пиков в волне электрона, тем быстрее он колеблется и тем больше у него энергии.

Обвяжите камень резиновой лентой и раскрутите его над головой. Чем быстрее движется камень, тем больше у него энергии и тем дальше от вашей головы он обращается, потому что резинка растягивается, чтобы компенсировать дополнительную скорость камня. То же самое верно и для электрона: чем больше его энергия, тем дальше от ядра он обращается. Электрон может подойти ближе всего к ядру, когда у него меньше всего энергии, то есть когда его волна простая, сферическая. Корпускулярно-волновой дуализм подразумевает, что электроны атома состоят из набора дискретных волн, а поэтому и набор орбит у них тоже дискретный. Электроны никогда не падают на ядро, а мы можем подсчитать все возможные варианты (нет пиков, один пик, два пика и т. д.).

Когда электрон переходит из состояния с большей энергией в состояние с меньшей, он испускает квант света – фотон. Энергия фотона равна разности между энергиями этих двух состояний. Разные атомы, например атом фосфора, у которого 15 электронов, или атом железа, у которого их двадцать шесть, испускают фотоны, обладающие разными характерными энергиями. Благодаря соответствию между энергией и скоростью, с которой испускаемые фотоны колеблются вверх и вниз, эти фотоны соответствуют свету той или иной конкретной частоты. Набор таких частот называют спектром атома.

То, что атомы излучают свет с характерным спектром, было замечено еще в первой половине XIX в. Классические физики того времени еще не знали о квантах или фотонах и не могли объяснить эти спектры. Объяснение атомных спектров стало первым великим триумфом квантовой механики. Используя простые отношения между длиной волны и скоростью электронов, а также между частотой, с которой колеблется волна, и ее энергией, Нильс Бор смог вычислить спектр атома водорода и показал, что данная квантово-механическая модель хорошо согласуется с результатами экспериментов.

Атомы могут не только излучать свет, но и поглощать его. Точно так же как атом может перейти из состояния с высокой энергией в состояние с более низкой энергией, испуская в этом процессе фотон, атом может поглотить фотон и перепрыгнуть из состояния с низкой энергией в состояние с более высокой энергией. Возьмем атом в его нормальном состоянии и искупаем его в луче лазерного света, состоящего из фотонов, энергия которых равна разности энергии между нормальным состоянием и следующим по уровню энергии состоянием (оно называется первым «возбужденным состоянием» атома). Атом поглотит один фотон из нашего луча и перейдет из нормального в первое возбужденное состояние.

Если атом искупать в фотонах, энергия которых не равна разности энергий между состоянием, в котором он находится, и каким-то из более энергичных состояний, он не будет поглощать фотоны. Атомы могут поглощать энергию только определенными порциями. Это их качество полезно для управления состоянием атомов. Если атом купается в фотонах неподходящей энергии, он отказывается поглощать ее фотоны и не меняется, а если атом купается в фотонах, энергия которых равна разности энергий его текущего состояния и состояния с более высокой энергией, атом с удовольствием поглотит фотон и перейдет в это состояние. Как мы дальше увидим, тот факт, что атомы реагируют на свет только тех частот, которые соответствует их спектру, весьма полезен, если мы хотим отправить инструкции атомам одного определенного вида, но не других видов.

Переход из одного состояния в другое с испусканием или поглощением фотона требует определенного количества времени, которое зависит от интенсивности лазерного луча. В частности, можно подвергнуть атом воздействию импульса лазерного света со следующим результатом: если атом находится в нормальном состоянии, он переходит в первое возбужденное состояние, поглощая в этом процессе фотон; а если атом находится в первом возбужденном состоянии, он переходит в нормальное состояние, испуская фотон. Нормальное и первое возбужденное состояния атома соответствуют одному биту. Можно принять, что нормальное состояние соответствует 0, а первое возбужденное состояние соответствует 1. Но атом – это не просто бит; это – кубит. Состояния атома соответствуют волнам, точно так же как состояния ядерных спинов, описанных выше. Так что в соответствии с нашим соглашением – заключать квантово-механические объекты в скобки – мы назовем нормальное состояние |0>, а первое возбужденное состояние |1>. Если мы применим к атому лазерный импульс, |0> перейдет в |1>, а |1> перейдет в |0>. На языке атомов – атом просто переходит из состояния в состояние; на языке нулей и единиц – это уже известная нам логическая операция «не». Говоря на языке атомов, мы можем заставить атом инвертировать бит.

Как заставить атом отвечать нам? Мы можем воздействовать на атом светом, и атом ответит нам, тоже используя свет. Представим себе третье состояние, |2>, с более высокой энергией, чем в состояниях кубита |0> и |1>. Предположим, что всякий раз, когда атом находится в состоянии |2>, он имеет тенденцию спонтанно возвращаться в |0>, в нормальное состояние, испуская при этом фотон. Спонтанное излучение ответственно за явление флуоресценции. Флуоресцентная лампа возбуждает атомы из их нормального состояния и позволяет им переходить обратно, излучая свет. Энергия испускаемого фотона равна разности энергий между состоянием |2> и состоянием |0>. Если посмотреть внимательно, скажем в микроскоп, иногда можно увидеть испускаемый фотон как вспышку света. Это атом говорит с нами.

Историю Вселенной можно рассматривать как последовательность революций в сфере обработки информации, каждая из которых основана на технологиях, возникших в результате предыдущих революций

Чтобы инвертировать квантовый бит, достаточно просто направить на него луч света. Рис. 11a показывает кубит – ядерный спин – в состоянии «вверх», или 0. На рис. 11b появляется частица света, или фотон. Она поглощается ядерным спином, который переходит в состояние «вниз», или 1 (рис. 11c)

Способность видеть спонтанно испускаемые фотоны позволяет нам определить, находится ли атом в нормальном состоянии. Искупайте атом в свете из фотонов, энергия каждого из которых равна разности энергий между состояниями |0> и |2>. Если атом находится в нормальном состоянии, то, поскольку фотоны, в которых он купается, обладают правильной энергией, он поглотит фотон и перейдет в состояние |2>. Вскоре после этого он испустит фотон и вернется в нормальное состояние. Затем он поглотит еще один фотон и перейдет в состояние |2>. Затем он испустит фотон и опять вернется в нормальное состояние. Такой процесс, в котором атом продолжает поглощать и испускать фотоны, называют «циклическим переходом», потому что атом переходит туда и обратно между двумя хорошо определенными состояниями.

Если же атом сначала находится в состоянии |1>, то он не может поглотить фотон и перейти в состояние |2>, потому что доступные ему фотоны обладают неподходящей энергией. Атом, который сначала находится в состоянии |1>, в нем и останется, не обращая внимания на фотонный душ, и флуоресценции не будет. А вот атом, который демонстрирует флуоресценцию, по существу, говорит нам: «Я – 0! Я – 0! Я – 0! Я – 0!»

Теперь давайте посмотрим повнимательнее, как атомы переходят из одного состояния в другое под воздействием лазера. Возьмем атом в его нормальном состоянии и искупаем его в свете из фотонов, энергия которых равна разности энергий нормального и первого возбужденного состояния. Что происходит во время скачка? Во время перехода атом и свет находятся в состоянии, которое является суперпозицией нормального состояния атома без поглощенного фотона, и атома в первом возбужденном состоянии с одним поглощенным фотоном. То есть состояние атома – суперпозиция двух волн. Первая волна находится в нормальном состоянии, а вторая волна – в первом возбужденном состоянии. Сразу же после того как атом начинает принимать световой душ и начинает переход, эта суперпозиция состоит главным образом из нормального состояния с небольшой «примесью» возбужденного. В середине перехода атом и световая ванна находятся в примерно равной суперпозиции состояний |0, фотон не поглощен> + |1, фотон поглощен>. Вблизи конца перехода суперпозиция представляет собой главным образом возбужденное состояние, с небольшим остатком нормального состояния.

Итак, атом перескакивает из нормального состояния в возбужденное не сразу. Он скорее «скользит» через непрерывную последовательность промежуточных суперпозиций. Такое же непрерывное скольжение происходит, когда атом возвращается из первого возбужденного в нормальное состояние, испуская фотон. Атом и фотонный душ начинают в состоянии |1, фотон не испущен>, и заканчивают в состоянии |0, фотон испущен>. В середине перехода атом и душ находятся в состоянии суперпозиции |1, фотон не испущен> + |0, фотон испущен>.

Такое описание атома, переходящего из одного состояния в другое с поглощением или испусканием фотона, похоже на сделанное ранее описание ядерного спина, переходящего из одного состояния в другое под воздействием магнитного поля. Действительно, эти два процесса по сути одинаковы. Поворачиваясь, ядерный спин также поглощает фотон – из магнитного поля – и испускает фотон, возвращаясь в исходное состояние.

Теперь вы знаете, как разговаривать с атомами. Облучая атом лазером, можно управлять его состоянием. Можно непрерывно проводить атом через последовательность состояний суперпозиции; можно возбудить его, заставляя поглотить фотон, и вернуть обратно из возбужденного состояния, заставляя испустить фотон. Мы также знаем, как заставить атом нам отвечать. Управляя циклическими переходами, можно спросить атом, содержит ли он 0 или 1, и получить ответ. Все это значит, что теперь мы получили возможность создавать новые биты.

Возьмем атом и подействуем на него лазером, чтобы перевести в суперпозицию |0> + |1>. Теперь запустим циклический переход, чтобы увидеть, находится ли атом в состоянии 0 или в состоянии 1. Если состояние атома 0, он будет флуоресцировать; если его состояние 1, он останется темным. Мы подбросили квантовую монетку и создали совершенно новый бит.

Разговор с атомом посредством циклического перехода измеряет состояние атома и создает информацию. Конечно, как и в предыдущей главе, то, что происходит во время измерения, открыто для интерпретации. Если рассматривать измерения как коллапс волновой функции, волновая функция атома, взятого вместе с фотонами, коллапсирует либо до состояния |0, есть флуоресценция>, либо до состояния |1, нет флуоресценции>.

В интерпретации декогерентных историй состояние атома вместе с фотонами находится в суперпозиции |0, есть флуоресценция> + |1, нет флуоресценции>. Каждое из состояний в этой суперпозиции соответствует декогерентной истории. В нашем случае истории чрезвычайно декогерентны. Чтобы сделать их когерентными, нужно было бы собрать все фотоны, испущенные атомом, отразить их назад и заставить атом повторно их поглотить. Для этого нужен своего рода демон Лошмидта, способный изменять последовательность событий во времени. Но обратить фотоны, рассеянные по всей Вселенной, трудно (если вы сомневаетесь – валяйте, обратите их!). Из-за того что два состояния в суперпозиции декогерентны, атом и фотон ведут себя так, как будто они находятся или в одном состоянии, или в другом, и мы действительно создаем совершенно новый бит, никогда не существовавший прежде.

Квантовые вычисления

Если облучить атом светом, фотоны которого обладают подходящей энергией, можно заставить атом изменить состояние из |0> в |1> и обратно. Так мы инвертируем бит атома. Другими словами, мы выполняем логическую операцию «не». В статье «Потенциально реализуемый квантовый компьютер» (A Potentially Realizable Quantum Computer), опубликованной в 1993 г. в журнале Science, я показал, что немного более сложный набор последовательностей лазерных импульсов, чем используемый для операции «не», позволяет атомам выполнять логические операции «и», «или» и «копировать» – точно так же, как в обычных цифровых вычислениях. Каждый атом хранит один бит, и набор атомов может вычислять все, что может вычислять обычный PC или Mac.

Но атомы могут сделать намного больше, чем обычный PC или Mac. Атомы могут хранить нечто большее, чем биты; они могут хранить кубиты. В отличие от классических битов, кубиты могут находиться в квантовых суперпозициях |0> и |1>, то есть они могут быть в состоянии 0 и 1 в одно и то же время. Можно ли каким-то образом использовать эти квантовые суперпозиции для вычислений, которые не могут делать классические компьютеры? Этот вопрос впервые поднял Дэвид Дойч в середине 1980-х гг., но ответ на него был найден только в начале 1990-х. И этот ответ – да.

Чтобы увидеть, почему квантовые компьютеры и квантовые биты могут сделать больше, чем классические компьютеры и классические биты, давайте вспомним, что делают биты в компьютере. Некоторые из них, например биты на жестком диске компьютера или в его памяти, просто хранят информацию. Например, биты в памяти моего компьютера получают и хранят этот текст, по мере того как я его печатаю. Другие биты, например биты компьютерных программ, являются инструкциями или командами. Они велят компьютеру делать то или другое. Функционирует ли бит как бит памяти или как бит команды, зависит от контекста, в котором он используется.

Рассмотрим бит, который компьютер интерпретирует как команду: 0 означает «Делай это!», а 1 означает «Делай то!» «Это» может быть, скажем, «прибавь 2 к 2», а «то» может быть «прибавь 3 к 1». Или «это» может означать «отправь электронное письмо», а «то» – «открой веб-браузер».

В отличие от классического бита, квантовый бит может содержать 0 и 1 в одно и то же время. Что делает квантовый компьютер, когда он пытается интерпретировать такой кубит как команду? Часть суперпозиции, обозначаемая нулем, говорит квантовому компьютеру: «Делай это», а часть суперпозиции, соответствующая единице, говорит: «Делай то». Как же квантовый компьютер решает, что ему делать? А никак! Он делает «то» и «это» одновременно! Как квантовый бит может хранить два значения сразу, так и квантовый компьютер может выполнять два вычисления одновременно.

Дэвид Дойч назвал эту парадоксальную способность квантового компьютера делать две вещи сразу «квантовым параллелизмом». Квантовый параллелизм очень отличается от обычных классических параллельных вычислений. Классический параллельный компьютер состоит из нескольких процессоров, соединенных вместе. При классическом параллельном вычислении один процессор выполняет одну задачу, а другие процессоры выполняют другие задачи. В случае квантового параллелизма один квантовый процессор выполняет несколько задач сразу.

Эта способность делать две вещи сразу присуща именно квантовой механике. В двухщелевом эксперименте фотон может пройти через обе щели сразу; кубит может хранить 0 и 1 в одно и то же время; квантовый компьютер может выполнять две разных задачи одновременно. Способность делать две вещи сразу является результатом волновой природы квантовой механики. Каждое возможное состояние квантовой системы соответствует волне, а волны могут накладываться друг на друга.

Мы все знакомы с ситуациями, где наложение волн приводит к качественно новым и более богатым явлениям. Рассмотрим звуковые волны. Волна, колеблющаяся вверх и вниз на определенной частоте, соответствует чистому тону. Звуковая волна, колеблющаяся вверх и вниз 440 раз в секунду, соответствует звуку ноты «ля» первой октавы. Звуковая волна, колеблющаяся вверх и вниз 330 раз в секунду, дает звук ноты «ми» первой октавы. Суперпозиция этих двух волн соответствует аккорду, который обладает качественно иным, более богатым звуком, чем звук любого чистого тона, взятого отдельно. Богатство звука возникает благодаря интерференции, наложению этих двух чистых тонов.

Классическое вычисление похоже на сольную партию – отдельные строки чистых тонов, следующие друг за другом. Квантовое вычисление похоже на симфонию, состоящую из множества строк тонов, интерферирующих друг с другом. Именно это явление интерференции придает квантовому вычислению его особые качества и дополнительную мощь.

Квантовые вычисления не ограничиваются всего двумя «партиями». Как и симфония, квантовое вычисление становится богаче и сильнее, создавая сложные последовательности аккордов. Например, предположим, что на вход компьютера подается «кутрит» с тремя возможными состояниями: 0, 1 и 2. Состояние 0 инструктирует квантовый компьютер «делать это», состояние 1 инструктирует его «делать то», а состояние 2 инструктирует его «делать что-то еще». Если «это» означает «прибавить 2 к 2», а «то» означает «прибавить 3 к 1», то «что-то другое» может означать «прибавить 4 к 0». Когда квантовому компьютеру на вход подают суперпозицию всех трех инструкций, он начинает делать «это», «то» и «что-то другое» сразу. В нашем примере компьютер одновременно исследует все возможные способы получить 4 как сумму неотрицательных целых чисел. Такое квантовое вычисление похоже на трио, где три волны интерферируют, накладываются друг на друга, а три вычисляющих «голоса» сотрудничают над разложением числа 4 на слагаемые и делают это быстрее, чем мог бы сделать один вычисляющий «голос».

Количество вещей, которые одновременно может делать квантовый компьютер – число голосов в симфонии квантового вычисления – быстро растет с увеличением числа входных битов. Даже небольшое количество кубитов может создать чрезвычайно богатую фактуру интерферирующих волн в ходе вычисления. Квантовый компьютер, получивший на входе 10 кубитов, может делать 1024 (210) вещей сразу. Квантовый компьютер, получивший 20 кубитов, может сделать 1 048 576 (220) вещей сразу. При 300 кубитах на входе он может одновременно сделать больше вещей, чем элементарных частиц во всей Вселенной. Квантовый параллелизм позволяет даже относительно маленькому квантовому компьютеру, содержащему всего несколько сотен кубитов, одновременно исследовать огромное количество возможностей.

И снова проблема измерения

Но что происходит, когда мы берем квантовый компьютер, делающий несколько вещей сразу, и спрашиваем его, что он делает? Возможно ли провести измерения, чтобы определить, делает ли он «это», «то» или «что-то другое»? Как и с любой квантовой системой, когда мы проводим измерения в суперпозиции нескольких возможных состояний, результат измерения дает случайным образом одну из этих возможностей. Так, если квантовый компьютер исследует все способы получить цифру 4 как сумму положительных целых чисел, то когда мы начнем его опрашивать, он скажет, например: «О, я прибавляю 3 к 1», или: «Я прибавляю 2 к 2».

Следуя метафоре квантового вычисления как симфонии: если мы измеряем квантовый компьютер, в то время как он вычисляет, мы не слышим всего оркестра; мы слышим только один голос, выбранный случайным образом.

Вспомним двухщелевой эксперимент. В этой модели электрон делает две вещи сразу: он проходит через обе щели одновременно. Когда мы проводим измерения, чтобы выяснить, через какую щель проходит электрон, он обнаружится в одной или во второй щели, случайным образом. Точно так же, если мы возьмем квантовый компьютер, делающий две вещи сразу, и измерим его, чтобы выяснить, что он делает, то окажется, что он делает одну или другую из этих вещей, случайным образом. Если мы хотим увидеть интерференционную картину в эксперименте с двойной щелью, нам нужно подождать, пока электрон достигнет экрана, чтобы две волны – одна от одной щели, вторая от другой – смогли проинтерферировать друг с другом. Картина интерференции возникает из «дуэта» этих двух волн. В квантовом вычислении, если мы хотим получить от него максимальную пользу, не следует наблюдать за вычислением, когда оно происходит. Чтобы получить полный симфонический эффект квантового вычисления, нужно позволить всем волнам в этом вычислении интерферировать друг с другом. Нужно позволить «голосам» вычисления сливаться и перекликаться так, как они хотят.

Одна возможная точка зрения на это явление состоит в том, что измерение квантового компьютера, делающего несколько вещей сразу, приводит к «коллапсу волновой функции компьютера», и в результате он начинает делать только что-то одно. Другой способ описать эффект такого измерения – это сказать, что оно делает вычисление декогерентным. Как мы уже говорили, декогерентность не означает, что альтернативные возможности ушли навсегда. Они все еще существуют, но больше не оказывают влияния на состояние системы.

Обратите внимание, что полноценное измерение не является необходимым для того, чтобы внести декогерентность в квантовое вычисление. Любой пролетающий мимо электрон или атом, который взаимодействует с квантовым компьютером и получает при этом информацию о том, что делает квантовый компьютер, может привести к декогерентности столь же эффективно, как и полноценное измерение с помощью макроскопического измерительного прибора. Когда квантовые компьютеры выполняют квантовые вычисления, нужно с величайшей заботой изолировать от их окружения.

Разложение на множители

Квантовый параллелизм делает квантовые компьютеры потенциально очень мощными. Квантовый компьютер может одновременно исследовать все возможные решения той или иной проблемы, даже самой сложной. Пример такой проблемы – разложение на множители. Число раскладывается на множители, если его можно представить как произведение двух или более целых чисел, бóльших единицы. Например, число 15 можно разложить на множители, потому что его можно записать как произведение 3 и 5. А число 7 нельзя разложить на множители, потому что единственный способ записать его как произведение двух положительных целых чисел – это 7 раз по 1. Числа, которые нельзя разложить на множители, называют простыми. Вот несколько первых простых чисел – 2, 3, 5, 7, 11, 13… Нетрудно показать, что существует бесконечное число простых чисел.

Возьмем два больших простых числа, состоящих из 200 цифр каждое, и перемножим их. Мы получим число из 400 цифр. Перемножать два числа из 200 цифр – утомительная, но вполне посильная задача для цифрового компьютера, классического или квантового. Возьмем получившееся произведение из 400 цифр, покажем его кому-нибудь, кто не знает, какими были два первоначальных простых числа, и попросим разложить его на множители. Наше число из 400 цифр, очевидно, можно разложить на множители, и если нам известны оба первоначальных числа из 200 цифр, то очень легко проверить, что их произведение действительно дает наше число из 400 цифр. Но поиск этих двух множителей, если мы не знаем их заранее, оказывается сложным. По существу, единственный известный способ найти эти множители – перебирать все возможные числа из 200 цифр по очереди до тех пор, пока мы не найдем то одно, на которое делится наше число из 400 цифр. (Разумеется, существуют уловки, позволяющие быстро исключить некоторые числа, но они не слишком помогают.) К сожалению, чисел из 200 цифр очень много. Используя наш любимый пример, чисел из 200 цифр намного больше, чем элементарных частиц во всей Вселенной.

Не существует простого способа разложить на множители число из 400 цифр с помощью классического компьютера. Одним из самых сложных классических вычислений в истории было разложение на множители числа из 128 цифр, осуществленное несколько лет назад. Для этого вычисления использовались сотни классических компьютеров, соединенных через Интернет, и в этом процессе были сделаны триллионы логических операций с миллиардами битов. Позже было проведено разложение на множители числа, состоящего из 200 цифр. Но разложение на множители произвольного числа из 400 цифр с помощью известных нам сегодня методов, вероятно, еще в течение многих лет останется невозможным.

Доказанная сложность разложения на множители больших чисел стала основанием для одного эффективного метода защиты информации. Всякий раз, когда мы пользуемся своей банковской кредитной карточкой или покупаем что-то через Интернет, безопасность этой транзакции защищена методом, получившим название «шифрование» с открытым ключом. Допустим, мы используем кредитную карту, чтобы купить несколько экземпляров этой книги на сайте Amazon.com. Amazon отправляет нам «открытый ключ» (public key) – большое число, которое является произведением двух меньших простых чисел. Наш компьютер использует этот открытый ключ, чтобы зашифровать или «закодировать» информацию, которую мы отправляем на Amazon, включая информацию о кредитной карте. Чтобы расшифровать эту информацию, Amazon использует «закрытый ключ» (private key), состоящий из двух простых чисел, которые, если их перемножить, дадут открытый ключ. Таким образом, любой, у кого есть открытый ключ, может зашифровать информацию, но чтобы ее расшифровать, нужен закрытый ключ, состоящий из множителей открытого ключа. Шифрование с открытым ключом, очевидно, является полезным решением, и его эффективность основана как раз на том, что разложение на сомножители – сложная задача. Открытый ключ из 256 цифр очень трудно «взломать» посредством классических вычислений, и сейчас он считается более чем достаточным для защиты большинства видов информации.

Однако в 1994 г. Питер Шор из лаборатории AT&T[28] показал, что даже относительно небольшой квантовый компьютер, обладающий всего несколькими тысячами кубитов, может без труда разложить на множители число из 400 цифр. В сущности, он показал, как организовать это вычисление таким образом, чтобы верные множители можно было выявить из «фонового шума» потенциальных множителей. Чтобы понять, как можно определить верные множители, комбинируя их волны в квантовом вычислении, давайте снова вспомним метафору симфонии: если Бетховен аранжирует мелодию для скрипки, виолончели, флейты и тромбона, то мы услышим эту мелодию независимо от того, что и как играют остальные инструменты оркестра.

Предположим, что, пока квантовый компьютер исследует все возможные множители, мы грубо вмешиваемся в его работу и измеряем его кубиты, чтобы узнать, что делает компьютер. Он ответит: «О, я только что посмотрел на [какую-то пару чисел из 200 цифр каждое], чтобы выяснить, даст ли их перемножение правильный ответ». Почти всегда эти числа не будут решением задачи. Опрашивать квантовый компьютер, когда он исследует все возможные решения проблемы разложения на множители, в общем-то, все равно что выбрать одно из возможных решений случайным образом. Чтобы извлечь из такого вычисления максимальную пользу, вы не должны вмешиваться в работу компьютера, пока он вычисляет. Нужно позволить каждому из параллельных вычислений идти своим чередом, интерферируя с остальными; только при этом условии симфоническая природа квантового вычисления поможет нам найти верные сомножители.

Поиск

Разложение на множители – не единственная сложная проблема, которую в принципе могут эффективно решить квантовые компьютеры. В 1996 г. Лов Гроувер из Bell Laboratories показал, что квантовые компьютеры совершают операции поиска эффективнее, чем классические. Предположим, вы забыли, в какой из своих четырех карманов положили свой бумажник. Сначала вы проверяете один карман, потом другой. В худшем случае вам придется проверить все четыре кармана, а в среднем – два. Но предположим, что вы можете использовать квантовый параллелизм, то есть проверить все карманы сразу. Гроувер показал: чтобы найти бумажник, нужно произвести операцию квантового поиска всего два раза.

Конечно, алгоритм Гроувера работает и при количестве вариантов больше четырех. Если вы ищете нечто, что может находиться в 100 возможных местах, то чтобы найти его, достаточно выполнить квантовый поиск всего 10 раз. При классическом поиске вам придется выполнить в среднем 50 операций. Если вы ищете что-то в миллионе возможных мест, нужно будет выполнить квантовый поиск всего 1000 раз вместо полумиллиона классических поисковых операций. В общем, количество операций квантового поиска, необходимых для того, чтобы найти искомое, составляет квадратный корень из количества мест, в которых оно может находиться.

Какие еще задачи квантовые компьютеры могут решать более эффективно, чем классические? Чтобы по максимуму использовать симфоническую природу квантового параллелизма, нужно позволить всем элементам квантового вычисления интерферировать друг с другом. Но как непросто написать симфонию, столь же трудно и создать необходимую квантовую интерференцию, тем более что есть всего несколько квантовых алгоритмов, таких как разложение на сомножители и поиск, которые в настоящее время квантовые компьютеры могут выполнять лучше, чем их классические аналоги.

Создание квантового компьютера

Осенью 1994 г. мне позвонил Джефф Кимбл, профессор физики Калифорнийского технологического института. Джефф прочел пару моих статей о квантовых вычислениях и хотел обсудить возможность создания квантовых логических элементов на основе фотонов.

Джефф Кимбл – долговязый техасец, который хорошо умеет обращаться с атомами и светом. Его представили мне как человека, который «так сильно сжал свет, как до него еще никому не удавалось», и если этот свет чувствовал себя так же, как моя рука после рукопожатия Джеффа, я склонен этому верить. Мы начали беседу, и я заметил две вещи. Во-первых, Джефф без всяких колебаний говорит то, что думает. Если он смотрит на ваше уравнение и произносит, со своим мягким техасским акцентом, что «есть проблема в Ривер-сити»[29], это значит, что вы в беде. Во-вторых, когда он описывает свои эксперименты, я понимаю примерно одно слово из трех.

Той осенью, неделю за неделей, я много общался с Джеффом и его студентами, и постепенно стал понимать, чем они занимаются. Джефф брал отдельные фотоны и заставлял их взаимодействовать с отдельными атомами. По сути, он помещал фотон в емкость с атомом и встряхивал их. Емкость представляла собой оптическую полость, состоящую из двух зеркал на расстоянии нескольких миллиметров друг от друга. Фотон десятки тысяч раз метался туда-сюда между зеркалами, пока, наконец, не вырывался на свободу. Джефф вводил в полость атомы цезия, в то же время освещая ее фотонами лазерного пучка, а потом смотрел, что получилось. Каждый фотон и каждый атом проводили в небольшом пространстве оптической полости существенную долю секунды, и у них было достаточно времени для взаимодействий друг с другом.

Атом очень маленький, его диаметр – одна десятимиллиардная метра, а фотон (как ни странно) может быть гораздо больше. Как мы помним, фотоны – это частицы света, возникающие из колебаний электромагнитного поля. Из-за принципа неопределенности Гейзенберга существует компромисс между скоростью, с которой колеблется электромагнитное поле, и объемом, который занимает фотон: чем лучше определена частота колебаний поля, тем больший объем пространства занимает фотон. Фотоны, которые Джефф Кимбл запускает в свои оптические полости, имеют очень хорошо определенную частоту, а поэтому они тощие и длинные – в сотню метров длиной! Но длина самой полости – всего несколько миллиметров. Как же нечто длиной в 100 метров может поместиться в таком маленьком пространстве? Мне потребовалось некоторое время, чтобы это уяснить. Оказывается, фотон входит в полость так же, как змея вползает в банку из-под кофе: он складывается вдоль тысячи раз. В результате такого сворачивания, сила электромагнитного поля, соответствующего отдельному фотону, внутри полости в тысячи раз выше, чем снаружи. Поэтому фотон в полости очень сильно взаимодействует с атомом, находящимся в ней в этот момент.

Джефф и его студенты Квентин Тюршетт, Кристина Худ и Хидео Мабути в это время проводили эксперименты, в которых запускали два фотона в оптическую полость, где в тот момент находился атом, и смотрели, что происходило с фотонами, когда они выходили из полости. Оба фотона сильно взаимодействовали с атомом, а поэтому сильно взаимодействовали и друг с другом. Но было ли это взаимодействие достаточным, чтобы создать квантовые логические элементы, например схему «условное не»? Когда мы начали эксперименты, Джефф не знал, как действуют квантовые логические элементы, а я не знал, как ведут себя фотоны. После окончания экспериментов я показал, что почти любого взаимодействия между фотонами достаточно для создания квантового логического элемента, а Джефф и его студенты смогли предъявить первые фотонные квантовые логические элементы.

В то же самое время Дейв Уайнленд и Крис Монро из Национального института стандартов и технологии (NIST) в Боулдере экспериментально реализовали предложения Игнасио Сирака и Петера Цоллера из Университета Инсбрука по поводу архитектуры квантовых компьютеров, основанной на том, чтобы улавливать ионы с помощью колеблющегося электромагнитного поля, а затем обстреливать их лазерами. Ионы – это атомы, лишенные электрона, у них суммарный заряд является положительным, благодаря чему их несложно «поймать». (Старый физический анекдот: два атома заходят в бар. Один атом осматривает себя и говорит: «Эй, я потерял электрон!» – «Ты уверен?» – спрашивает второй атом. «Положительно!» – отвечает первый атом.) Когда ионы «пойманы», их можно охладить до очень низкой температуры и обстреливать лазером, чтобы заставить взаимодействовать и выполнять квантовые логические операции.

Эксперименты Кимбла и Уайнленда были проведены на уже существующих, хотя и модернизированных экспериментальных установках. Относительная легкость, с которой были выполнены первые квантовые логические операции, позволила предположить, что квантовый компьютер действительно можно создать.

Когда я начал работать в Массачусетском технологическом институте в декабре 1994-го, я стал сотрудничать с учеными и инженерами со всех концов мира в попытке создать квантовый компьютер. Дэвид Кори, профессор ядерной техники Массачусетского технологического института, вместе со своими коллегами Тимом Хэвелом и Амиром Фами показал, как можно заставить ядерные спины вычислять с помощью обстрела атомов, описанного выше. В применении к ядерным спинам, эти методы называют «ядерным магнитным резонансом» (ЯМР).

Вскоре после этого и независимо от них Нейл Гершенфельд из Media Lab Массачусетского технологического института выяснил, как можно использовать ЯМР для вычисления, и я начал работать вместе с Нейлом и с Айзеком Чуаном над простыми квантовыми вычислениями с помощью ЯМР. Построив всего лишь двухбитовый квантовый компьютер, мы смогли продемонстрировать квантовый параллелизм, заставив его выполнять несколько задач одновременно. Позже Чуан стал разрабатывать квантовые компьютеры ЯМР-типа все больших и больших размеров, и несколько лет назад он создал компьютер на семи кубитах, способный реализовать простую версию алгоритма Шора. Чуан использовал этот компьютер, чтобы разложить на множители число 15. Конечно, предстоит еще очень много сделать, прежде чем появится квантовый компьютер, способный разложить на множители число из 400 цифр[30]!

Простой квантовый компьютер можно собрать из цепочки ядерных спинов в молекуле. На рисунке ядерные спины имеют направления «вверх», «вверх», «вниз», «вниз», «вверх», иначе говоря, в них записаны квантовые биты 00110

Я продолжал сотрудничать с Джеффом Кимблом в области хранения и передачи квантовых битов на фотонах. Кроме того, я начал работать вместе с учеными из Массачусетского технологического института, чтобы заставить свет взаимодействовать с атомами. Джеффри Шапиро, Франко Вонг и Селим Шахрияр из Исследовательской лаборатории электроники изучали возможности квантовой связи, и вскоре мы написали предложение по созданию самого мощного в мире источника запутанных фотонов, а также описали метод, позволяющий «ловить» эти фотоны с помощью атомов, запертых в оптических полостях. Эта технология, как и сходные методы, предложенные Кимблом, Сираком и Цоллером, сформировали основу для попытки создать квантовый интернет – сеть квантовых компьютеров, оптически связанных друг с другом. (Сейчас я работаю над разработкой системы поиска в квантовом интернете с рабочим названием «Quoogle».)

В тот же период я начал сотрудничать с Хансом Моэем из Делфтского технологического университета. Мы искали возможность создания квантовых компьютеров с помощью сверхпроводящих систем. В сверхпроводнике электроны не испытывают почти никакого сопротивления при перемещении с места на место. Такой поток электронов в сверхпроводнике называют сверхтоком. Сверхпроводимость можно описать и иначе: атомам материала, в котором движутся электроны, трудно захватывать эти электроны. Это означает, что электроны могут двигаться сквозь материал, сохраняя при этом квантовую когерентность: они остаются запутанными. Ханс Моэй и другие ученые, изучающие сверхпроводимость, указывают, что это «скользкое» свойство электронов сверхпроводимости можно использовать для выполнения квантовых вычислений. Если создать петлю из сверхпроводящего материала и разорвать ее в подходящих местах очень тонкими участками материала, не являющегося сверхпроводящим (они называются переходами Джозефсона), то получившееся устройство способно поддерживать сверхтоки, текущие либо по часовой стрелке, либо против. Такое устройство легко может хранить один бит информации: просто определим сверхток, текущий против часовой стрелки, как состояние 0, а текущий по часовой стрелке – как состояние 1.

Такая сверхпроводниковая квантовая система может содержать не только биты, но и кубиты. Мы вычислили, что если очень тщательно разработать сверхпроводящий бит, сведя к абсолютному минимуму взаимодействия между сверхтоком и его окружением, то сверхток можно перевести в квантово-механическую суперпозицию циркуляции по часовой стрелке и против часовой стрелки. На некотором уровне способность сверхтока проявлять такую квантовую суперпозицию не должна нас удивлять; в конце концов, сверхток состоит из электронов, а отдельный электрон вполне может находиться в двух местах сразу. Но сверхток может состоять из миллиардов электронов, а контур, по которому он циркулирует по часовой стрелке и против нее одновременно, так велик, что почти доступен для невооруженного глаза. Такая макроскопическая квантовая когерентность по-настоящему удивительна, и исследователи уже много десятилетий пытались ее продемонстрировать, но безуспешно.

Мы с Терри Орландо из Массачусетского технологического института и Хансом Моэем создали исследовательскую группу, и несколькими годами позже она продемонстрировала квантовые биты, которые можно поместить в такую макроскопическую квантовую суперпозицию. Эту демонстрацию осуществил ученик Моэя Каспар ван дер Вал. (Группа Джеймса Льюкенса в Университете Стоуни-Брук продемонстрировала макроскопические квантовые суперпозиции независимо и почти одновременно с нами.) В последние несколько лет Моэй и другие исследователи придумали и реализовали на практике когерентное управление сверхпроводящими кубитами. Простые квантовые компьютеры, состоящие из нескольких соединенных друг с другом сверхпроводящих кубитов, в настоящее время создаются и тестируются. Сейчас я работаю в Японии с Цай Чжаошэнем, Ясунобу Накамурой и Цуёси Ямамото[31] из корпорации NEC и пытаюсь выполнить первые простые квантовые вычисления со сверхпроводящими кубитами.

В течение прошедшего десятилетия мне посчастливилось работать над созданием квантовых компьютеров и квантовых систем связи вместе с некоторыми из лучших ученых-экспериментаторов мира. Я не могу постичь степень понимания природы вещей этими людьми, уж не говоря о том, чтобы приблизиться к ней самому. Эти экспериментаторы обладают глубочайшим теоретическим пониманием квантовой механики – пониманием, необходимым для того, чтобы создавать совершенно новые способы общения с атомами и фотонами и убеждения делать их то, чего они никогда не делали прежде.

Глава 7

Универсальный компьютер

Моделирование Вселенной

Мы показали, как можно использовать законы физики для эффективного выполнения квантовых вычислений. Теперь давайте посмотрим, как квантовый компьютер может эффективно моделировать «работу» законов физики.

«Квантовое моделирование» – это процесс, в ходе которого квантовый компьютер моделирует другую квантовую систему. Из-за квантовых странностей разных типов классические компьютеры могут моделировать квантовые системы лишь громоздким и неэффективным образом. Но квантовый компьютер сам по себе является квантовой системой, способной демонстрировать полный спектр квантовых странностей, поэтому он может эффективно моделировать другие квантовые системы. Каждая из частей моделируемой квантовой системы отображается на набор кубитов в квантовом компьютере, и взаимодействия между этими частями становятся последовательностью квантовых логических операций. Такое моделирование может быть настолько точным, что поведение компьютера будет неотличимым от поведения самой моделируемой системы.

Вспомним, что, если две системы, обрабатывающие информацию, могут эффективно моделировать друг друга, они логически эквивалентны. Поскольку Вселенная может выполнять квантовые вычисления, а квантовый компьютер может моделировать Вселенную, Вселенная и квантовый компьютер обладают одной и той же мощностью обработки информации: по существу, они идентичны.

К настоящему времени квантовое моделирование является одной из самых замечательных экспериментальных демонстраций силы квантовых вычислений, а также их практическим применением, наиболее существенным для понимания идеи вычислительной Вселенной. Квантовые системы обычно делают много вещей сразу, поэтому их трудно моделировать классическим образом. Смоделировать один ядерный спин, который может делать две вещи квантово-параллельным образом, уже не так плохо, но 10 спинов могут выполнять 1024 дела сразу, 20 спинов могут сделать 1 048 576 дел сразу и т. д.

Как правило, чтобы проследить динамику квантовой системы, классический компьютер должен назначить отдельный расчет для каждой части квантовой волновой функции, но количество дел, которые выполняет квантовая система, растет очень быстро с ее размером. Смоделировать динамику даже относительно небольшой квантовой системы, состоящей из 300 ядерных спинов, как уже говорилось, совершенно невозможно.

Но квантовый компьютер не испытывает никаких затруднений, выполняя множество таких расчетов посредством квантового параллелизма. В 1982 г. Нобелевский лауреат Ричард Фейнман предложил гипотетическое устройство, которое он назвал универсальным квантовым имитатором. Чтобы смоделировать 300 ядерных спинов, универсальному квантовому имитатору потребовалось бы всего 300 квантовых битов. Если мы можем запрограммировать взаимодействия между 300 кубитами так, чтобы они имитировали взаимодействия между 300 спинами, то динамика кубитов сможет моделировать динамику спинов.

Фейнман просто указал на возможность существования универсального квантового имитатора; он не дал никаких ключей к тому, как его можно создать. В 1996 г. я показал, что обычные квантовые компьютеры как раз и являются универсальными квантовыми имитаторами; то есть любой желаемый набор квантово-механических взаимодействий можно запрограммировать на квантовом компьютере, и тогда можно выполнить квантовое моделирование путем многократного выполнения квантовых логических операций с кубитами компьютера{11}. (Методы квантового моделирования независимо от меня и примерно в это же время разработали Кристоф Залка из Бернского университета и Стивен Визнер из Тель-Авивского университета.)

Кроме того, я смог показать, что квантовое моделирование будет эффективным в том смысле, что, во-первых, количество кубитов, необходимых для моделирования, будет равно числу битов в моделируемой системе, а во-вторых, число операций, которые должен выполнить квантовый компьютер в процессе моделирования, будет пропорционально тем отрезкам времени, за которые система должна быть промоделирована.

Фейнман высказал догадку, а я доказал, что квантовые компьютеры могут функционировать как универсальные квантовые имитаторы, и их динамика может быть аналогом любой желаемой физической динамики. Квантовое моделирование происходит простым и непосредственным образом. Во-первых, отобразим части квантовой системы, которая будет промоделирована, на наборы квантовых битов; каждая часть моделируемой системы получает как раз достаточное количество кубитов для того, чтобы «схватить» ее динамику. Во-вторых, отобразим взаимодействия между частями системы на квантовые логические операции с кубитами, соответствующими частям системы. Универсальная природа квантовых логических операций гарантирует, что такие отображения способны выразить любую желаемую динамику.

Квантовое моделирование – не просто теоретическая концепция; оно было выполнено экспериментально, например в алгоритме поиска сомножителей Питера Шора. Однако в отличие от алгоритма Шора, который до сих пор позволил разложить на сомножители только число 15, квантовое моделирование было выполнено в масштабах, которые не может повторить классический компьютер. В течение нескольких последних лет группа Дэвида Кори в Массачусетском технологическом институте выполнила квантовое моделирование с миллиардами и миллиардами кубитов. Такими квантовыми имитаторами являются кристаллы фтористого кальция (мне нравится называть их «оружейной зубной пастой»). Их диаметр около сантиметра, они светло-пурпурного цвета, который придают этому веществу следовые количества атомов других типов. Каждый такой кристалл содержит больше миллиарда миллиардов атомов. Используя методы квантового ЯМР-вычисления для манипулирования ядерными спинами в кристаллах, Кори заставил эти спины вступать в самые разные взаимодействия, причем большая их часть не встречается в природе. Чтобы смоделировать такую искусственную квантовую динамику на обычном классическом компьютере, потребовалось бы два в степени миллиард миллиардов элементарных расчетов. Таким образом, квантовые имитаторы Кори намного мощнее любого классического компьютера, существующего или в принципе возможного.

Квантовое моделирование Кори – на сегодня, бесспорно, наиболее впечатляющий пример квантовых вычислений. Но когда я впервые представил его результаты в своих лекциях, то был удивлен: многие слушатели стали возражать против того, чтобы назвать такое массивное квантовое моделирование вычислением. «Это не вычисление; это – эксперимент!» – утверждали они. Мне было нелегко понять такую реакцию. Конечно, Кори проводил эксперимент, а именно, эксперимент по квантовой обработке информации. По-видимому, это и смутило некоторых слушателей. Даже если они соглашались, что Кори выполнял вычисления, то считали, что это были аналоговые квантовые вычисления. Им было сложно воспринимать эти аналоговые квантовые вычисления как «цифровые» квантовые вычисления, вроде алгоритмов разложения на множители или поиска.

Чем отличаются аналоговые и цифровые компьютеры? Классический аналоговый компьютер манипулирует непрерывными переменными, например напряжением. Так происходит потому, что классические переменные, такие как положение, скорость, давление и объем, непрерывны, и чтобы моделировать классическую динамику, аналоговый компьютер тоже должен быть непрерывным. Классический цифровой компьютер имеет дело с дискретными величинами, ведь биты дискретны; он может иметь дело с непрерывными величинами, но только превратив их в дискретные.

Однако для квантового компьютера нет разницы между аналоговыми и цифровыми вычислениями. Кванты, по определению, дискретны, и их состояния могут быть отображены на состояния кубитов непосредственно, без аппроксимации. Но вместе с тем кубиты также и непрерывны, из-за своей волновой природы; их состояния могут быть непрерывными суперпозициями. И аналоговые квантовые компьютеры, и цифровые квантовые компьютеры состоят из кубитов; и аналоговые квантовые вычисления, и цифровые квантовые вычисления происходят посредством логических операций между этими кубитами. Наша классическая интуиция подсказывает, что аналоговые вычисления по сути своей непрерывны, а цифровые вычисления должны быть дискретными. Но когда дело касается квантовых вычислений, как, впрочем, и во многих других случаях, классическая интуиция нас подводит. Аналоговый квантовый компьютер и цифровой квантовый компьютер – это одно и то же устройство.

Моделирование и реальность

Вопрос о разнице между моделированием и реальностью возник очень давно. В VI в. до нашей эры в первых строках «Дао дэ цзин», «Книги пути и достоинства», Лао Цзы описал проблему, свойственную любому описанию реальности: «Путь, которым можно следовать, не есть истинный Путь. Имя, которое может быть названо, не есть истинное Имя». Оригинальный китайский текст «Дао дэ цзин» очень компактен и его можно толковать 10 000 способов, но Лао Цзы, кажется, полагает, что, давая вещам названия и для этого назначая словам то или иное значение, мы вводим искусственные различия, которые не могут охватить всю полноту Вселенной. (В виде автомобильной наклейки на бампер эта же мысль выглядит так: «Не говори об этом. Будь этим».) Философ Арчи Бам предложил менее буквальный перевод этого высказывания: «Природу невозможно описать полностью, ведь такое описание природы должно было бы в точности воспроизводить природу». Иначе говоря, совершенное описание Вселенной было бы неотличимо от самой Вселенной.

Давайте посмотрим, что произойдет, если применить изречение Лао Цзы к квантовому компьютеру, моделирующему Вселенную. Как мы увидим, Вселенная, по крайней мере доступная нам часть Вселенной, конечна в пространстве и времени. Все фрагменты доступной нам части Вселенной можно в принципе отобразить на конечное число кубитов. Аналогичным образом физическая динамика Вселенной, состоящая из взаимодействий между этими частями, может быть отображена на логические операции с этими кубитами.

Нельзя сказать, что мы точно знаем, как провести такое отображение. Мы знаем, как отобразить поведение элементарных частиц на кубиты и логические операции. Иначе говоря, мы знаем, как Стандартная модель физики элементарных частиц – модель, описывающая наш мир с поразительной точностью, – может быть отображена в квантовом компьютере. Но мы еще не знаем, как в квантовом компьютере может быть отображено поведение гравитации, по той простой причине, что физики еще не пришли к полной теории квантовой гравитации. Мы еще не знаем, как моделировать Вселенную, но, возможно, скоро узнаем.

Теперь вспомним «Дао дэ цзин». В квантовом компьютере, моделирующем Вселенную, будет столько же кубитов, сколько их во Вселенной, и логические операции с этими кубитами будут в точности моделировать динамику Вселенной. Такой квантовый компьютер был бы физическим воплощением демона маркиза Пьера-Симона де Лапласа: он моделировал бы поведение Вселенной в целом. Такое квантовое вычисление составило бы полное описание природы, и потому было бы неотличимо от самой природы. Так что, по сути, можно считать, что Вселенная выполняет квантовые вычисления. Точно так же, из-за того что поведение элементарных частиц может быть непосредственно отображено на поведение кубитов, взаимодействующих посредством логических операций, моделирование Вселенной квантовым компьютером неотличимо от самой Вселенной.

Обычный взгляд состоит в том, что Вселенная – это элементарные частицы, и ничего больше. Это так, но столь же верно было бы сказать, что Вселенная – это только биты, а скорее, только кубиты, и ничего больше. Поговорка гласит, что если нечто ходит как утка и крякает как утка, то это утка и есть. Так что с этой минуты и впредь мы примем, что если Вселенная хранит и обрабатывает информацию подобно квантовому компьютеру и для наблюдателя ее поведение неотличимо от поведения квантового компьютера, то Вселенная действительно является квантовым компьютером.

История вычислительной Вселенной

Я не смог найти ни одного описания Вселенной как компьютера, созданного ранее XX в. Конечно, древнегреческие атомисты считали, что Вселенная состоит из крошечных взаимодействующих частиц, но они не выразили ясно мысль о том, что эти атомы обрабатывают информацию. Лаплас мыслил своего демона, способного вычислить все будущее Вселенной, как абстрактное существо, а не как саму Вселенную. (Кстати, он и не называл это существо демоном; по-моему, он считал его некой божественной сущностью.) Чарльзу Бэббиджу, кажется, не приходило в голову, что его вычислительную машину можно использовать как модель физической динамики, как и Алану Тьюрингу, хотя Тьюринга интересовало происхождение структур и сложности, и он вел серьезные исследования в этой области.

Первое явное описание Вселенной как компьютера я нашел в замечательном научно-фантастическом рассказе Айзека Азимова «Последний вопрос», написанном в 1956 г. В этом рассказе люди создают серию все более и более мощных аналоговых компьютеров, чтобы исследовать сначала свою галактику, а потом и другие галактики. (В одной сетевой пародии на этот рассказ компьютер, который Азимов назвал Мультиваком, переименовали в Google.)

В той части рассказа, где действие происходит в 2061 г., персонажи Лупов и Аделл, «слуги» Мультивака, спорят о будущем Вселенной и решают спросить компьютер, будет ли существовать человечество через десятки миллиардов лет, когда все звезды завершат свое горение. Лупов говорит:

– Все звезды родились в изначальном космическом взрыве, что бы это ни было, и кончить свой путь они должны практически одновременно… Возьмем триллион лет и что увидим? Мрак, максимальный уровень энтропии, тепловая смерть…

Теперь настал черед Аделла не соглашаться.

– А мы со временем что-нибудь придумаем, чтобы все восстановить.

– Никогда.

– Почему? Когда-нибудь.

– Никогда!

– Спроси Мультивака.

– Сам спроси. Предлагаю пари на пять долларов, что это невозможно.

Аделл был пьян уже настолько, что принял пари. В то же время он был еще достаточно трезв для того, чтобы составить необходимую последовательность символов и операторов, которая в переводе на человеческий язык была бы эквивалентна вопросу: «Сможет ли человечество однажды без чистого расхода энергии снова заставить Солнце сиять, когда оно начнет умирать от старости?» Или, формулируя короче: «Как уменьшить общее количество энтропии в объеме всей Вселенной?»

Мультивак скушал вопрос и стал глух и нем. Огоньки на пультах и панелях перестали мигать, затихло привычное щелканье реле. Мультивак погрузился в глубокое раздумье. Затем, когда изрядно струхнувшие служители уже не могли дальше сдерживать дыхание, внезапно ожил телетайп, подключенный к этой части Мультивака. Напечатано было пять слов: «ДАННЫХ НЕДОСТАТОЧНО ДЛЯ ОСМЫСЛЕННОГО ОТВЕТА»[32].

В рассказе жизнь продолжается. Люди исследуют галактику, потом другие галактики, потом становятся бессмертными (в конце концов, это научная фантастика), следующие версии Мультивака становятся все более мощными, в конечном счете пронизывая всю ткань Вселенной. Люди продолжают задавать компьютеру тот же вопрос – вопрос о том, как обратить второе начало термодинамики, и компьютер дает все тот же ответ. Наконец, когда весь человеческий разум вместе со всем остальным содержимым Вселенной оказывается включенным в окончательное воплощение Мультивака, универсальный компьютер AC наконец понимает, о чем его спрашивали на протяжении миллиардов лет, и говорит: «ДА БУДЕТ СВЕТ!»

Обратите внимание, в рассказе Азимова Вселенная превращается в компьютер постепенно, она не является компьютером с самого начала. Нас же интересует, как Вселенная стала вычислять с самого начала. Связи между вычислением и физикой в начале 1960-х гг. изучал Рольф Ландауэр из IBM. Идею о том, что вычисления могут происходить в соответствии с фундаментальным свойством законов физики сохранять информацию, выдвинули в 1970-х гг. Чарльз Беннетт из IBM, а также Эдвард Фредкин, Томмазо Тоффоли и Норман Марголюс из Массачусетского технологического института. Идею о том, что Вселенная может быть своего рода компьютером, независимо друг от друга предложили в 1960-х гг. Фредкин и Конрад Цузе – первый человек, который построил современный электронный компьютер. Фредкин и Цузе предположили, что Вселенная может быть чем-то вроде классического компьютера, так называемым клеточным автоматом, состоящим из регулярного массива битов, взаимодействующих со своими соседями. Позже идеи Фредкина и Цузе развивал и углублял Стивен Вольфрам.

Идея использовать клеточные автоматы как основу для теории Вселенной весьма привлекательна. Проблема этого подхода состоит в том, что классические компьютеры скверно воспроизводят свойства квантов, например запутанность. Более того, как мы отмечали, чтобы смоделировать крошечный квантово-механический фрагмент Вселенной, потребовался бы классический компьютер размером с саму Вселенную. Поэтому так трудно представить, чтобы Вселенная могла оказаться классическим компьютером, наподобие клеточного автомата. Если она действительно такова, то огромная часть ее вычислительного аппарата недоступна наблюдению.

Физические ограничения вычислений

Если мы знакомы с квантовой механикой и квантовыми вычислениями, то на удивление легко определить, какой объем вычислений может выполнять любая физическая система. Начнем с того, что все физические системы содержат информацию. Рассмотрим электрон, который может быть найден в одном из двух мест, «здесь» или «там». Электрон, который может быть или «здесь», или «там», хранит один бит информации. (Как сказал Рольф Ландауэр, «информация – величина физическая».) Когда электрон перемещается отсюда туда, его бит инвертируется. Другими словами, всякий раз, когда физическая система изменяет свое состояние, – всякий раз, когда что-то происходит, – информация, которую хранила эта система, преобразуется и обрабатывается. (Обработка информации – тоже физический процесс.)

Тем, где могут находиться электроны и как они перемещаются отсюда туда, управляют законы физики. Законы физики определяют, сколько информации может содержать та или иная физическая система и как быстро эта информация может быть обработана. Физика устанавливает окончательный предел мощности компьютеров. В статье «Абсолютные физические пределы вычислений» (Ultimate Physical Limits to Computation) я показал, что вычислительная мощность любой физической системы может быть подсчитана как функция количества доступной системе энергии, вместе с размером этой системы{12}. В качестве примера я применил эти пределы, чтобы определить максимальную вычислительную мощность килограмма вещества, ограниченного литровым объемом. Я представил себе ноутбук, который весит примерно килограмм и занимает примерно литр пространства. Этот портативный компьютер весом в один килограмм и объемом в один литр я назвал «абсолютным ноутбуком». В следующий раз, когда вы решите купить новый ноутбук, сначала сравните его с абсолютным.

Какова мощность абсолютного ноутбука? Первое фундаментальное ограничение вычислительных характеристик связано с энергией. Энергия ограничивает скорость. Например, рассмотрим наш однобитовый электрон, который перемещается отсюда туда. Чем больше энергии у электрона, тем быстрее он может выполнить перемещение и тем быстрее он может инвертировать свой бит.

«Абсолютный ноутбук» – это компьютер массой один килограмм и объемом один литр, где каждая элементарная частица используется для целей вычисления. Абсолютный ноутбук может выполнить десять миллионов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов (1052) логических операций в секунду с десятью тысячами миллиардов миллиардов миллиардов (1031) битов.

Максимальную частоту, с которой бит может менять свое состояние, определяет одна полезная теорема – теорема Марголюса – Левитина. Норм Марголюс, как уже было отмечено, – один из пионеров физики вычислений; вместе со своим научным руководителем Томмазо Тоффоли из Массачусетского технологического института он показал, что простые физические системы, вроде сталкивающихся друг с другом атомов, могут выполнять универсальные цифровые вычисления. Лев Левитин из Бостонского университета[33] одним из первых стал использовать законы физики для вычисления пропускной способности каналов связи, например оптоволоконных кабелей, для передачи информации. Эти ученые объединили свои усилия и в 1998 г. опубликовали свою теорему{13}.

Теорема Марголюса – Левитина гласит, что максимальная частота, с которой физическая система (электрон, например) может переходить из одного состояния в другое, пропорциональна энергии системы; чем больше доступной энергии, тем меньше времени нужно электрону, чтобы перейди отсюда туда. Эта теорема очень общая. Для нее несущественно, какая система хранит и обрабатывает информацию; важно только, сколько энергии есть в системе, чтобы обрабатывать эту информацию. Рассмотрим, например, атомы и электроны в моем компьютере. Их температура немного выше комнатной. Каждый атом и электрон раскачиваются, и количество энергии, связанной с типичными колебаниями, остается одним и тем же для атома и для электрона. Энергия на одно колебание просто пропорциональна температуре, независимо от того, говорим мы об атоме или об электроне. Следовательно, частота, с которой электрон в компьютере может перемещаться от одного состояния к другому, отсюда туда, или от 0 к 1, – такая же, что и скорость, с которой атом может переходить из одного состояния в другое. Электроны и атомы инвертируют свои биты с одной и той же частотой.

Теорема Марголюса – Левитина дает метод для вычисления максимальной частоты, с которой бит может менять свое состояние. Возьмем количество энергии, доступной для инвертирования бита, умножим ее на 4 и разделим на постоянную Планка. В результате мы получим число возможных инверсий бита за секунду. Применяя эту формулу к атомам и электронам в моем компьютере, мы выясним, что каждый колеблющийся атом и электрон изменяют свое состояние и свой бит примерно 30 трлн (30 х 1012) раз в секунду.

Скорость, с которой атомы и электроны инвертируют свои биты, обычно намного больше, чем скорость, с которой это делает обычный компьютер. Компьютер, на котором я печатаю текст, вкладывает в зарядку и разрядку конденсаторов, которые хранят его биты, в миллиард раз больше энергии, чем используют атомы и электроны на свои колебания и на инверсию своих битов. Но мой компьютер действует в 10 000 раз медленнее атомов. Медлительность моего компьютера не противоречит теореме Марголюса – Левитина. Эта теорема дает только верхний предел того, как быстро может менять свое состояние бит. Бит может делать это медленнее максимальной скорости, допускаемой теоремой. Квантовый компьютер, однако, всегда инвертирует свои биты с максимальной скоростью.

Теорема Марголюса – Левитина устанавливает предел количества элементарных операций (опов), которые может выполнять бит в секунду. Предположим, что мы оставим неизменным количество энергии, доступное для изменения состояния битов, но теперь разделим эту энергию между двумя битами. Каждый из этих двух битов получит половину энергии нашего первоначального бита и сможет работать вдвое медленнее. Но общее количество переходов в секунду останется тем же.

Если разделить количество доступной энергии между десятью битами, то каждый из них будет менять свое состояние в десять раз медленнее, но общее количество переходов в секунду останется тем же. Так же как она безразлична к размерам системы, эта теорема не «заботится» о том, откуда берется доступная энергия. Максимальное количество операций в секунду – это энергия E, умноженная на 4 и деленная на постоянную Планка.

Теорема Марголюса – Левитина позволяет легко вычислить мощность абсолютного ноутбука. Энергию абсолютного ноутбука, доступную для вычисления, можно вычислить с помощью известной формулы Эйнштейна E = mc², где E – энергия, m – масса ноутбука, а c – скорость света. Введя в эту формулу массу нашего абсолютного компьютера (один килограмм) и скорость света (300 млн м в секунду), мы обнаружим, что у абсолютного ноутбука есть почти 100 миллионов миллиардов (1017) джоулей доступной энергии для выполнения вычислений. Если привести тот же результат в более знакомой форме энергии, у ноутбука есть около 20 млрд (2 х 1013) килокалорий доступной энергии, что эквивалентно 100 млрд шоколадных батончиков. Это очень много энергии.

Другой знакомый нам эквивалент – это количество энергии, высвобождаемой при ядерном взрыве. У абсолютного ноутбука есть двадцать мегатонн (20 млн т в тротиловом эквиваленте) энергии, доступной для вычисления. Это сопоставимо с количеством энергии, высвобождаемой при взрыве большой водородной бомбы. По существу, когда наш абсолютный ноутбук выполняет вычисления на максимальной скорости, используя для изменения состояния битов каждую доступную калорию, изнутри это выглядит как ядерный взрыв. Элементарные частицы, которые хранят и обрабатывают информацию в абсолютном ноутбуке, движутся при температуре в миллиард градусов. Абсолютный ноутбук похож на маленький кусочек Большого взрыва. (Технологии упаковки должны будут совершить серьезный прорыв, прежде чем кто-то захочет положить абсолютный ноутбук к себе на колени.) В итоге количество операций, которое может выполнить наш маленький, но мощный компьютер, составляет огромную величину: миллион миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов (1051) операций в секунду. Компании Intel есть, к чему стремиться.

Но сколь велик путь, который придется пойти компании Intel? Вспомним закон Мура: в последние полвека количество информации, которую могут обрабатывать компьютеры, и скорость, с которой они ее обрабатывают, удваивается каждые восемнадцать месяцев. Множество технологий – последней из них стали интегральные схемы – сделали возможным такой рост мощности обработки информации. Нет никаких причин, по которым закон Мура должен продолжать действовать год за годом; это закон человеческой изобретательности, а не закон природы. В какой-то момент закон Мура перестанет работать. В частности, никакой ноутбук не может вести вычисления быстрее, чем абсолютный ноутбук, описанный выше.

Но сколько времени потребуется компьютерной индустрии, чтобы при существующей скорости технического прогресса создать абсолютный ноутбук? Мощность компьютеров удваивается каждые полтора года. За пятнадцать лет она удваивается десять раз, то есть увеличивается на три порядка. Иначе говоря, нынешние компьютеры в миллиард раз быстрее, чем были гигантские электромеханические машины всего пятьдесят лет назад. Нынешние компьютеры выполняют порядка триллиона логических операций в секунду (1012). Следовательно (если закон Мура продержится до тех пор), мы сможем купить абсолютный ноутбук в магазине примерно в 2205 г.

Количество энергии, доступной для вычислений, ограничивает скорость вычислений. Но скорость вычислений – не единственная характеристика, которая нас интересует, когда мы покупаем новый ноутбук. Не менее важен объем памяти. Какова емкость абсолютного жесткого диска?

Внутренности абсолютного ноутбука заполнены элементарными частицами, которые раскачиваются, как сумасшедшие, при миллиарде градусов. Те же методы, которые специалисты по космологии используют для измерения количества информации, присутствовавшего во время Большого взрыва, можно использовать для измерения числа битов, запечатленных абсолютным ноутбуком. Раскачивающиеся частицы абсолютного ноутбука запечатлевают около 10 000 миллиардов миллиардов миллиардов битов (1031). Это очень много битов – намного больше, чем информации, которая хранится на жестких дисках всех компьютеров в мире.

Сколько времени потребуется компьютерной индустрии, чтобы реализовать технические требования к памяти абсолютного ноутбука? Закон Мура для объема памяти сейчас действует быстрее, чем закон Мура для скорости вычислений: емкость жесткого диска удваивается почти каждый год. При таком темпе для того, чтобы создать абсолютный жесткий диск, потребуется всего семьдесят пять лет.

Конечно, закон Мура может действовать лишь до тех пор, пока человеческая изобретательность будет находить новые способы уменьшать размеры компьютеров. Трудно постоянно уменьшать размеры соединений, транзисторов и конденсаторов, и чем более миниатюрными становятся компоненты компьютеров, тем труднее ими управлять. Закон Мура уже много раз объявляли мертвым из-за той или иной хитроумной технической проблемы, которая на первый взгляд казалась неразрешимой. Но каждый раз хитроумные инженеры и ученые находили новый способ разрубить узел технологий. Кроме того, как мы уже сказали, у нас есть надежные экспериментальные данные о том, что компоненты компьютеров можно уменьшить до размера атомов. Существующие квантовые компьютеры уже хранят и обрабатывают информацию на уровне атомов. При нынешней скорости миниатюризации закон Мура не позволит достичь уровня атомов еще в течение сорока лет, так что определенные надежды в его отношении сохраняются.

Вычислительная мощь Вселенной

Теперь, когда мы знаем, сколько вычислений может выполнить кусочек вещества, лежащий у нас на коленях, давайте обратимся к более мощному компьютеру – как тот, что описал Айзек Азимов в «Последнем вопросе», к компьютеру размерами с космос. Предположим, все вещество и вся энергия в космосе поставлены на службу вычислений. Насколько мощным будет такой компьютер? Мощность космологического компьютера, состоящего из всего, что есть во Вселенной, можно определить с помощью тех же самых формул, которые помогли нам исследовать мощность абсолютного ноутбука.

Прежде всего, энергия ограничивает скорость работы. Количество энергии во Вселенной известно нам с довольно высокой степенью точности. Большая ее часть «заперта» в массе атомов. Если посчитать все атомы во всех звездах и всех галактиках, прибавив вещество межзвездных облаков, мы обнаружим, что общая средняя плотность Вселенной составляет примерно один атом водорода на кубический метр.

Во Вселенной есть и другие формы энергии. Например, свет содержит энергию (хотя гораздо меньше, чем ее содержится в атомах). Скорости вращения далеких галактик указывают на существование иных, невидимых источников энергии. Формы, которые они принимают, нам неизвестны; среди возможных кандидатов на роль «скрытой массы» – объекты с такими причудливыми названиями, как «зануда», «пьяница» и «мачо»[34]. Далее, аномальное ускорение расширения Вселенной предполагает присутствие еще одной формы энергии, которую сейчас принято называть квинтэссенцией[35]. Представляется, что общее количество энергии этих экзотических форм не более чем на порядок превышает сумму энергии в обычном веществе, которое мы можем наблюдать, и это не имеет принципиального значения для расчета общего количества вычислений, которые может выполнять Вселенная.

Прежде чем перейти к оценке вычислительной мощности Вселенной, давайте определим, что же мы измеряем. Данные текущих наблюдений свидетельствуют о том, что Вселенная пространственно бесконечна, она простирается во всех направлениях, безо всяких границ. В пространственно бесконечной Вселенной количество энергии также бесконечно; следовательно, количество операций и число битов во Вселенной тоже бесконечны.

Но наблюдения также показывают, что возраст Вселенной конечен: ей немного меньше 14 млрд лет. Информация не может распространяться быстрее скорости света. Возраст Вселенной конечен, скорость света конечна, поэтому часть Вселенной, о которой мы можем получить информацию, также конечна. Говорят, что та часть Вселенной, о которой мы можем получить информацию, находится «в пределах горизонта». О том, что происходит за горизонтом, мы можем только гадать. Числа, которые мы сейчас найдем, представляют собой количество вычислений, которое может происходить в пределах видимой Вселенной, вплоть до горизонта. Обработка информации, происходящая за горизонтом, не может повлиять на результат каких бы то ни было вычислений, выполненных в видимой части Вселенной начиная с Большого взрыва. Так что, когда мы измеряем «вычислительную мощность Вселенной», на самом деле мы измеряем «вычислительную мощность видимой Вселенной».

Со временем горизонт расширяется, причем в три раза быстрее скорости света. Когда мы смотрим в телескоп, мы смотрим назад во времени, и самые отдаленные объекты, которые мы можем видеть, возникают перед нами такими, какими они были 14 млрд лет назад. Однако к моменту наших наблюдений вследствие расширения Вселенной эти объекты отодвинулись еще дальше, и сейчас они находятся в 42 млрд световых лет от нас. По мере расширения горизонта перед нашими глазами появляется все больше и больше объектов, и количество энергии, доступной для вычислений в пределах расширяющегося горизонта, увеличивается. Количество вычислений, которые могут быть выполнены в пределах горизонта с начала расширения Вселенной, со временем растет.

Горизонт отстоит от нас на 42 млрд световых лет. Каждый кубический метр видимой Вселенной в среднем содержит массу примерно одного атома водорода. Энергия каждого атома водорода составляет E = mc². Суммируя всю энергию во Вселенной, мы видим, что она содержит порядка 100 миллионов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов (1071) джоулей энергии. Почти вся эта энергия – свободная энергия, доступная для выполнения работы или вычислений. Это очень много калорий! Чтобы так много есть, нужно быть размером с саму Вселенную.

Теперь вычислим максимальную скорость, с которой Вселенная может обрабатывать информацию. Применим для этого теорему Марголюса – Левитина: возьмем количество энергии в пределах горизонта, умножим его на 4 и разделим на постоянную Планка. Окажется, что каждую секунду компьютер, состоящий из всей энергии Вселенной, может выполнять примерно 100 000 гуголов (10105) операций[36]. Ну а за 14 млрд лет существования Вселенной этот космологический компьютер мог бы выполнить около 10 000 миллиардов миллиардов гуголов (10122) операций.

Для сравнения рассмотрим число операций, которые были выполнены всеми компьютерами на Земле с момента их изобретения. В соответствии с законом Мура половина этих вычислений была сделана в последние полтора года. (Всякий раз, когда у вас есть процесс, мощность которого удваивается каждые полтора года, половина этой мощности возникла в последние полтора года.) На Земле почти миллиард компьютеров. Тактовая частота этих компьютеров – в среднем около гигагерца. Во время каждого такта обычный компьютер выполняет несколько меньше 1000 элементарных операций. Год состоит примерно из 32 млн секунд. Таким образом, за последние полтора года все компьютеры на Земле выполнили порядка 10 миллиардов миллиардов миллиардов (1028) операций. Ну а за всю историю вычислений на Земле компьютеры выполнили всего в два раза больше операций.

Сколько битов объема памяти доступно космологическому компьютеру? Снова, чтобы определить доступный объем памяти, нужно подсчитать количество битов, хранимых каждым атомом и каждым фотоном. Так же как и при вычислении объема памяти абсолютного ноутбука, это количество битов можно подсчитать с помощью методов, предложенных Максом Планком сто лет назад. В результате мы увидим, что космологический компьютер может хранить 100 миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов миллиардов (1092) битов информации – это намного больше, чем вся информация, запечатленная всеми компьютерами на Земле. На Земле почти миллиард компьютеров, и у каждого в среднем почти 1000 млрд (1012) битов памяти. Все вместе они содержат менее чем 1000 миллиардов миллиардов (1021) битов.

Космологический компьютер может выполнить 10122 операций с 1092 битами. Это большие числа, но в них нет ничего запредельного. Когда я в первый раз вычислил количество операций в компьютере размерами со Вселенную, моей первой реакцией было разочарование: «И всё?»

Да, это всё. Никакой компьютер не сможет вычислить больше за всю историю Вселенной. Но и этого вполне достаточно. Квантовые компьютеры могут моделировать физические системы. Поэтому у квантового компьютера, способного выполнить 10122 операций с 1092 битами, достаточно мощности, чтобы вычислить все, что мы можем наблюдать во Вселенной в пределах горизонта. (Если принять во внимание не только биты, которые могут храниться в элементарных частицах, но и биты, которые могут храниться благодаря квантовой гравитации, о которых мы скоро поговорим, битов может быть больше – порядка 10122.) Это количество операций и битов можно интерпретировать тремя способами:

1. Они дают верхний предел суммы вычислений, которые могут быть выполнены всей материей Вселенной за все время ее существования. Как мы уже говорили, законы физики налагают фундаментальные ограничения на скорость вычислений и количество доступных битов. Скорость вычислений ограничена количеством доступной энергии, а количество битов ограничено этой энергией и размерами системы, выполняющей вычисления. Размеры Вселенной и количество энергии в ней известны с довольно высокой степенью точности. Никакой компьютер, который повинуется законам физики, не сможет выполнить больше вычислений.

2. Они дают нижний предел для количества операций и битов, необходимых для моделирования Вселенной с помощью квантового компьютера. Мы уже видели, что квантовые компьютеры особенно эффективны для моделирования других квантовых систем. Чтобы выполнить такое моделирование, квантовому компьютеру нужно по крайней мере столько же битов, сколько их в системе, которую он будет моделировать. Кроме того, чтобы моделировать каждое элементарное событие, происходящее в моделируемой системе, например каждое движение электрона отсюда туда, квантовому компьютеру нужна как минимум одна операция. В квантовом компьютере, который моделирует Вселенную в целом, должно быть по крайней мере столько же битов, сколько во Вселенной, и он должен выполнить как минимум столько же операций, сколько элементарных событий (или операций) произошло с тех пор, как возникла Вселенная.

3. Третья интерпретация является более спорной. Если мы считаем, что Вселенная выполняет вычисления, то с начала своего существования она, возможно, выполнила 10122 операций с 1092 битами. Вопрос о том, принимать ли такую точку зрения, до некоторой степени дело вкуса. Чтобы сказать, что Вселенная выполнила 10122 операций, нужно определить операцию с точки зрения фундаментальных физических процессов. В компьютере операция происходит, когда меняется значение бита. (В некоторых логических операциях, например в операции «и», компьютер меняет или сохраняет его в зависимости от состояния нескольких других битов.) Здесь мы скажем, что физическая система выполняет операцию всякий раз, когда она прикладывает достаточно энергии в течение достаточного времени, чтобы инвертировать бит. При таком простом физическом определении операции число операций, выполненных любой физической системой, включая Вселенную, можно вычислить, используя теорему Марголюса – Левитина.

Со временем горизонт расширяется, и количество энергии, доступной для записи битов информации и выполнения вычислений, увеличивается. Общее количество выполненных операций и число битов растут как функция возраста Вселенной. В стандартной космологической модели общая сумма энергии в пределах горизонта растет прямо пропорционально возрасту Вселенной. Так как скорость обработки информации пропорциональна доступной энергии, число операций в секунду, которое может выполнять Вселенная в пределах горизонта, также растет пропорционально ее возрасту. Общее количество операций, которое выполнила Вселенная с начала своего существования, пропорционально числу операций в секунду в зависимости от возраста Вселенной; следовательно, общее количество операций, которое выполнила Вселенная со времени Большого взрыва, пропорционально квадрату этого времени.

Аналогичным образом традиционная космология предполагает, что число битов в пределах горизонта растет с возрастом Вселенной, возведенным в степень 3/4. Мощность обработки информации Вселенной со временем стабильно растет. Будущее выглядит прекрасно.

Ну и что?

Мы знаем, как вычисляет Вселенная. Мы знаем, сколько вычислений выполняет Вселенная. «Ну и что? – спросите вы. – Что мне даст представление о Вселенной как о квантовом компьютере?» В конце концов, у нас есть очень хорошая квантово-механическая теория элементарных частиц. Ну и что, если эти частицы также обрабатывают информацию и выполняют вычисления? Нужна ли нам совершенно новая парадигма для осмысления того, как действует Вселенная?

Это разумные вопросы. Давайте начнем с последнего. Обычное представление о Вселенной с точки зрения физики основано на парадигме Вселенной как машины. Современная физика основана на механистической парадигме, в которой мир рассматривается с точки зрения его основных механизмов; фактически механистическая парадигма является основанием всей современной науки. Ее красивое выражение можно найти во вводных абзацах «Левиафана»[37] Томаса Гоббса, большого трактата о государстве:

Человеческое искусство (искусство, при помощи которого Бог создал мир и управляет им) является подражанием природе как во многих других отношениях, так и в том, что оно умеет делать искусственное животное. Ибо, наблюдая, что жизнь есть лишь движение членов, начало которого находится в какой-нибудь основной внутренней части, разве не можем мы сказать, что все автоматы (механизмы, движущиеся при помощи пружин и колес, как, например, часы) имеют искусственную жизнь? В самом деле, что такое сердце, как не пружина? Что такое нервы, как не такие же нити, а суставы – как не такие же колеса, сообщающие движение всему телу так, как этого хотел мастер? Впрочем, искусство идет еще дальше, имитируя разумное и наиболее превосходное произведение природы – человека.

Парадигмы очень полезны. Они позволяют нам относиться к миру по-новому, а отношение к миру как к машине помогло совершить практически все научные открытия, в том числе в физике, химии и биологии. Одна из главных величин в механистической парадигме – энергия. Эта книга предлагает новую парадигму, являющуюся расширением этого мощного механистического взгляда: я предлагаю воспринимать мир не просто как машину, но как машину, которая обрабатывает информацию. В этой парадигме есть две основных величины – энергия и информация. Они одинаково важны и взаимодействуют друг с другом.

Точно так же как отношение к телу как к часовому механизму позволило понять физиологию (а в случае Гоббса, внутреннее устройство политического организма), парадигма вычислительной Вселенной помогает по-новому понять то, как работает Вселенная. Возможно, самое важное открытие, к которому можно прийти через взгляд на мир с точки зрения информации, – это разрешение проблемы сложности. Обычная механистическая парадигма не дает простого ответа на вопрос о том, почему Вселенная в целом и жизнь на Земле в частности настолько сложны. В то же время в вычислительной Вселенной ее «врожденная» способность обрабатывать информацию систематическим образом дает начало всем возможным типам порядка, и простым, и сложным.

Вторая идея, основанная на парадигме вычислительной Вселенной, связана с вопросом о том, как вообще началась Вселенная. Как мы уже говорили, одна из главных нерешенных проблем физики – проблема квантовой гравитации. В начале XX в. Альберт Эйнштейн предложил красивую теорию гравитации, известную как общая теория относительности. Это теория, одна из самых изящных физических теорий всех времен, объясняет многие из наблюдаемых черт Вселенной в больших масштабах. Квантовая механика объясняет практически все наблюдаемые черты Вселенной в малых масштабах. Но чтобы предложить общую картину того, как началась Вселенная (что происходило, когда она была новой, маленькой и очень энергичной), нужна теория, объединяющая общую теорию относительности и квантовую механику – две монументально полезных и бесспорно верных теории, которые в целом несовместимы между собой.

Было сделано множество отважных попыток создать квантово-механическую теорию гравитации. Хороший обзор этих попыток можно найти в книге физика-теоретика Ли Смолина «Три пути к квантовой гравитации» (Three Roads to Quantum Gravity), изданной в 2001 г. Но ни один из этих путей еще не привел к пункту назначения. Теория квантовых вычислений предлагает, если хотите, «четвертый путь». Как и с другими подходами, здесь еще нужно провести серьезные дорожные работы. И в любой точке развития подобной теории смертельное столкновение с экспериментом или наблюдением может отбросить ее в кювет. Тем не менее вот карта квантово-вычислительного пути к квантовой гравитации.

Квантовые вычисления и квантовая гравитация

Если мы понимаем, как работают квантовые вычисления, нам будет легко понять, как действует общая теория относительности и как квантовые вычисления могут привести к созданию единой теории гравитации и элементарных частиц. Чтобы увидеть, как квантовые вычисления приводят к общей теории относительности, рассмотрим коммутационную схему квантовых вычислений.

Ткань пространства-времени в вычислительной Вселенной соткана из узлов и соединений. В каждом узле взаимодействуют два кубита; карта узлов и соединений дает пути, по которым движутся кубиты, когда они сходятся, взаимодействуют и расходятся вновь

Эта коммутационная схема показывает, что происходит с кубитами в процессе квантового вычисления. Кубиты движутся по «квантовым проводам», которые ведут их к логическим элементам, где они взаимодействуют друг с другом. Новые соединения ведут их к другим логическим элементам, где они взаимодействуют с другими кубитами. Из таких простых элементов состоят все квантовые вычисления. Схема определяет вычисление, задавая каузальную структуру (соединения) вместе с логической структурой (логические элементы). Каузальная структура и логическая структура определяют квантовое вычисление.

Чтобы создать квантовую теорию гравитации на основании квантовых вычислений, нужно показать, что квантовые вычисления включают в себя концепцию пространства и времени вместе с квантовой материей, заполняющей это пространство и время, и что из квантовых вычислений можно вывести общую теорию относительности Эйнштейна. Вывод гравитации из квантовых вычислений должен показать, как гравитация влияет на квантово-механическую материю и как поведение квантово-механической материи влияет на гравитацию. Чтобы иметь какое-то практическое значение, эта теория должна иметь предсказательную силу; иначе говоря, она должна позволять нам сделать как «прогноз назад» (что произошло в первый момент существования Вселенной), так и «прогноз вперед» (что произойдет, когда испарятся черные дыры, то есть об окончательном будущем Вселенной).

Это весьма серьезная задача, и мы, конечно, не решим одним махом все эти проблемы. Квантово-вычислительный подход ко Вселенной – это постоянная программа исследований, а не решение всех проблем физики (хотя мы надеемся решить некоторые из них).

Общая теория относительности – это теория пространства и времени и их взаимодействия с материей. Каждую возможную конфигурацию пространства и времени, взаимодействующих с материей, называют пространством-временем. Наша Вселенная – это одно конкретное пространство-время.

В парадигме вычислительной Вселенной понятия пространства и времени, равно как и их взаимодействие с материей, должны быть выведены из лежащих в основе всего квантовых вычислений. Иначе говоря, каждое квантовое вычисление соответствует возможному пространству-времени – точнее, квантовой суперпозиции нескольких пространственно-временных образований, черты которого выводятся из свойств данного вычисления. Наша первая цель – показать, что возникшее в результате пространство-время подчиняется общей теории относительности Эйнштейна. Затем мы рассмотрим предсказания, которые выдвигает наша теория в отношении вычислительной Вселенной.

Представим себе квантовое вычисление как процесс, встроенный в пространство и время. Каждый логический элемент находится в определенной пространственно-временной точке, а соединения («провода») представляют собой физические пути, по которым квантовые биты перетекают из одной точки в другую. Первое, что нужно отметить, – что есть множество способов встроить квантовые вычисления в пространство и время. Каждый квантовый логический элемент можно разместить в любой точке, где нет другого квантового логического элемента, а «провода», соединяющие логические схемы, можно протянуть по всему пространству. То, что происходит с квантовой информацией в процессе вычислений, не зависит от того, как квантовые вычисления встроены в пространство-время. На языке общей теории относительности динамическое содержание квантовых вычислений является «общековариантным», то есть квантовое вычисление «не заботится» о том, как оно встроено в пространство и время, до тех пор пока кубиты взаимодействуют друг с другом в определенной последовательности.

То, что квантовое вычисление не заботится о том, как оно встроено в пространство-время, означает, что пространство-время, полученное из этого квантового вычисления, подчиняется законам общей теории относительности. Почему? Потому что Эйнштейн вывел законы общей теории относительности, взяв условием, что эти законы не заботятся о том, как фундаментальная физическая динамика материи встроена в пространство-время. При соответствующих допущениях общая теория относительности является единственной теорией гравитации, которая общековариантна.

Точное доказательство того, что пространство-время, возникшее из квантового вычисления, подчиняется законам общей теории относительности, выражается математическим языком, но его можно просуммировать следующим образом. Коммутационная схема квантового вычисления диктует, куда может двигаться информация; она задает каузальную структуру пространства-времени. Но общая теория относительности говорит нам, что каузальная структура пространства-времени определяет почти все его черты; практически единственная особенность, которая остается незафиксированной, – это локальные масштабы длин.

Легко понять, почему для определения полной структуры пространства-времени необходимы локальные масштабы длин. Предположим, здесь, в Массачусетском технологическом институте, я измеряю расстояния с помощью линейки, на которой отмечены равные отрезки. Я измеряю длину «бесконечного коридора» Массачусетского технологического института (это очень длинный, но конечный коридор, идущий по всей длине главного здания, где находится мой кабинет). Я определяю, что длина этого коридора – двадцать пять единиц. Затем я отправляю вам электронное письмо, где пишу: «Длина бесконечного коридора – двадцать пять единиц». Это письмо не содержит информации о фактической длине бесконечного коридора, если вы не знаете длину той единицы, которую я использую.

Чтобы передать вам размер этой единицы, нам нужно установить общий стандарт длины. Так, если я скажу вам, что моя единица длины равна 1 650 763,73 длины волны оранжево-красного света, испускаемого атомом криптона-86 (что соответствует 10 м), и если у вас есть атом криптона-86, то теперь вы знаете, какова длина бесконечного коридора с точки зрения вашего местного масштаба длины. Так как время можно измерить точнее, чем длину, в настоящее время метр определяют как 1/299 792 458 расстояния, которое проходит свет за одну секунду. Если вам так больше нравится, я могу определить свою единицу длины как 10 раз по 1/299 792 458 расстояния, которое проходит свет за одну секунду (и моя единица длины по-прежнему составит 10 м). Теперь, если у вас есть свет и часы, способные измерять малые доли секунды, вы знаете, какова длина бесконечного коридора.

Вернемся к вычислительной Вселенной. Как только мы задали каузальную структуру квантовых вычислений, из всех особенностей пространства-времени остается установить только локальные масштабы длины, и они должны быть записаны на языке волновых свойств локальной квантово-механической материи. «Материя» в вычислительной Вселенной возникает из квантовых логических элементов. Мы помним, что любую форму квантово-механической материи, происходящей из локальных взаимодействий, можно смоделировать или сконструировать из квантовых логических элементов. Квантовые биты составляют своего рода quantum computronium, вычислительную форму материи, способную вести себя как любая элементарная частица. Как и частица, каждый квантовый логический элемент соответствует волне, которая колеблется вверх и вниз определенное число раз, пока квантовые биты преобразуются квантовым логическим элементом. Число колебаний волны логического элемента называют действием (action) логической элемента.

В процессе вычисления кубиты накапливают действие. Общее действие – это просто общее количество колебаний, которым подверглись все кубиты в ходе вычисления. Это известный факт механики, как классической, так и квантовой: поведение любой физической системы полностью определяется ее действием. То, что происходит во время вычисления, целиком и полностью зависит от действия квантовых логических элементов. Как я люблю говорить, действие находится там, где происходит действие.

Уравнения Эйнштейна связывают геометрию пространства-времени с поведением материи в нем. Эта геометрия говорит материи, куда ей нужно двигаться, а материя говорит геометрии, как ей нужно искривляться. Уравнения Эйнштейна связывают искривление пространства-времени в заданной точке с действием в этой точке, в нашем случае – с числом качаний волны квантового логического элемента. Теперь давайте проверим, подходят ли уравнения Эйнштейна для нашей вычислительной картины гравитации.

Чтобы полностью определить кривизну, нужно выбрать локальные масштабы длины. Как только они выбраны, структура вычислительного пространства-времени полностью определена. Легко показать, что локальные масштабы длины всегда можно выбрать так, чтобы получившееся пространство-время подчинялось уравнениям общей теории относительности Эйнштейна. Такое согласие с общей теорией относительности не случайно. (Квантовое вычисление не заботится о том, как оно встроено в пространство-время, поэтому наша теория автоматически является ковариантной. В результате, как только квантовое вычисление оказалось встроенным в пространство-время, у него, по сути, нет другого выбора, кроме как подчиняться уравнениям Эйнштейна.)

Однажды Эйнштейн бросил вызов Джону Уилеру, попросив его выразить общую теорию относительности одной простой фразой. Уилер принял вызов и сказал: «Материя говорит пространству, как ему искривляться, а пространство говорит материи, куда ей двигаться». Давайте перефразируем афоризм Уилера для вычисляющей Вселенной: «Информация говорит пространству, как ему искривляться, а пространство говорит информации, куда ей двигаться». В вычислительной Вселенной пространство заполнено «проводами» – путями, по которым текут потоки информации. Провода говорят информации, куда ей двигаться. Провода соединяются в квантовых логических элементах, где эта информация преобразуется и обрабатывается. Квантовые логические элементы, в свою очередь, говорят пространству, насколько ему нужно искривиться в этой точке. Структура пространства-времени возникает из структуры лежащего в основе вычисления.

Выводимая из вычислительной Вселенной картина квантовой гравитации предсказывает ряд черт Вселенной, которые мы видим вокруг. Она дает прямое объяснение тому, как пространство-время реагирует на присутствие квантово-механической материи. Ее можно использовать для того, чтобы вычислить, как квантовые флуктуации в ранней Вселенной запрограммировали плотность материи и местоположение будущих галактик. Она поддерживает модели формирования и испарения черных дыр. Взаимодействующие кубиты лежащего в основе всего квантового вычисления прекрасно способны воспроизводить феноменологию стандартной модели элементарных частиц. Другими словами, квантовое вычисление представляет собой то, что физики любят называть теорией всего. Если учесть, что «теории всего» очень часто оказываются «теориями почти ничего», я предпочитаю называть ее потенциальной теорией всего. И девиз этой потенциальной теории всего, перефразируя Джона Уиллера, – «Все из кубита!»

Парадигма вычислительной Вселенной для взаимодействия квантовой механики с общей теорией относительности представляет собой ясно видимый путь к квантовой гравитации. Этот путь пролегает через совсем другой ландшафт, чем три дороги Смолина, но его пункт назначения – тот же самый. Эта парадигма все еще находится в процессе разработки. Она дает вполне определенные предсказания о поведении ранней Вселенной и о таких процессах, как испарение черных дыр. Эти предсказания могут быть проверены наблюдениями, например за структурой космического микроволнового фона[38], оставшегося после Большого взрыва. Время покажет, приведет ли парадигма вычислительной Вселенной к пониманию квантовой гравитации, или она будет опровергнута наблюдениями и экспериментами.

Несмотря на неизбежную неопределенность, свойственную процессу добычи научной истины, вывод общей теории относительности как следствия квантовых вычислений уже прошел рубеж, которого до сих пор не удалось достичь ни на одной из трех других дорог. Поскольку квантовые вычисления так легко включают в себя и воспроизводят квантовую динамику, теория квантовой гравитации на основе вычислительной Вселенной объединяет общую теорию относительности и стандартную модель элементарных частиц простым и самосогласованным способом. Это достижение позволяет предполагать, что, если мы последуем по пути вычислительной Вселенной, он вполне может привести нас к пункту назначения – к пониманию Вселенной и всего, что в ней есть, с точки зрения того, как она обрабатывает информацию.

Глава 8

Упрощая сложность

Как сделать вещи сложными

Главное следствие вычислительной природы Вселенной заключается в том, что Вселенная естественным образом создает сложные системы, такие как жизнь. Хотя фундаментальные законы физики сравнительно просты по форме, они способны создавать, будучи универсальными с точки зрения вычислений, системы огромной сложности. Помимо того, что концепция вычислительной Вселенной охватывает стандартную модель элементарных частиц и по ней можно пройти по крайней мере часть пути к теории квантовой гравитации, она также дает объяснение одному из самых важных свойств Вселенной – ее сложности. В начале Вселенная была проста, а потом стала сложной. Как же это случилось?

Насколько сегодня понимают астрономы и специалисты по космологии, в момент Большого взрыва Вселенная была довольно незамысловатой. В ней везде было очень горячо, и вся она выглядела одинаково, то есть начальное состояние Вселенной характеризовалось регулярностью, симметрией и простотой. Если же мы посмотрим в небеса сейчас, то увидим совсем другую картину: планеты, звезды, галактики, скопления и сверхскопления галактик. Вселенная имеет крупномасштабную структуру, и она в высшей степени асимметрична. Посмотрите в окно: растения, животные, люди, дома, машины. Да, жизнь на Земле совсем не проста. Но как Вселенной удалось стать настолько сложной? Результаты, представленные в этой книге, позволяют дать научный, проверяемый ответ на этот вопрос.

Мы уже заложили основу для описания функционирования Вселенной с точки зрения обработки квантовой информации. Мы видели, что квантовый компьютер может эффективно моделировать Вселенную, и поэтому Вселенная неотличима от квантового компьютера. Эти теоретические аргументы подтверждаются эмпирическими данными о том, что Вселенная поддерживает вычисления: в конце концов, я пишу эти слова на компьютере, который подчиняется законам физики. Следовательно, законы физики поддерживают цифровые вычисления, и если я смогу все более и более расширять объем памяти, то рано или поздно мой компьютер превратится в цифровой компьютер вселенского масштаба. Ясно, что, какими бы ни были фундаментальные законы физики, они позволяют создавать компьютеры на относительно макроскопических масштабах.

Есть также убедительные свидетельства того, что Вселенная поддерживает вычисления и на микроскопических уровнях. Квантовые компьютеры, которые создаем мы с коллегами, – свидетельство способности вещества и энергии выполнять вычисления на самых малых масштабах: мы можем с высокой точностью управлять поведением атомов, электронов и фотонов. Какие бы формы ни принимали вещество и энергия при все более мелких масштабах, до тех пор пока они повинуются законам квантовой механики, их можно использовать для вычислений. В космологическом универсальном компьютере (это универсальный компьютер, состоящий из самой Вселенной) каждый атом – это бит, а каждый фотон перемещает свой бит из одной части вычисления в другую. Всякий раз, когда электрон или ядерная частица изменяют направление своего спина – с «по часовой стрелке» на «против часовой стрелки», их биты инвертируются.

До тех пор пока мы не получили полной квантовой теории всех фундаментальных физических явлений, включая гравитацию, нам не удастся найти детальных подтверждений вычислительной механики Вселенной. Но мы можем надеяться (и надеемся), что однажды такое подтверждение станет возможным.

Если Вселенная действительно является квантовым компьютером, это позволяет немедленно объяснить сложность, которую мы видим вокруг. Чтобы понять, как и почему способность Вселенной выполнять вычисления, по сути, гарантирует ее нынешнюю сложность, давайте вернемся к истории Людвига Больцмана и печатающих обезьян. Как мы помним, Больцман утверждал, что сложность Вселенной возникла чисто случайно. То, что мы видим вокруг, утверждал он, – просто результат статистической флуктуации, не отличающийся от исхода длинной серии подбрасывания монетки. На первый взгляд это объяснение кажется привлекательным: в бесконечно длинной серии бросков рано или поздно выпадет любая желаемая конечная последовательность «орлов» и «решек», включая любой желаемый текст или математическое выражение, закодированное в двоичной форме. Такое случайное возникновение текстов описано в рассказе Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека», где описана вымышленная библиотека, содержащая все возможные тексты. История обезьян, печатающих на машинках текст «Гамлета», – один из вариантов этой версии происхождения сложности.

Легко показать, что объяснение происхождения сложности, предложенное Больцманом, ошибочно. Броски монетки почти никогда не приводят к возникновению порядка или сложности. Если сложность возникает случайным образом, то какое бы упорядоченное или сложное поведение мы ни наблюдали до сих пор, все, что произойдет потом, будет случайным. Независимо от того, до какого места «Гамлета» может дойти обезьяна, следующее нажатие клавиши, скорее всего, приведет к ошибке. Во Вселенной, где все возникает случайным образом, наш следующий вздох будет последним, ведь наши атомы немедленно распадутся в случайное состояние. (В рассказе Борхеса книга, снятая с полки наугад, содержит бессмыслицу, а шифр для каждой книги такой же длинный, как и сама книга. Вавилонская библиотека бесполезна.)

Больцман и сам понял, что его объяснение Вселенной как статистической флуктуации ошибочно, и больше не возвращался к этому вопросу. Но в идее Больцмана все же есть зерно истины. Как и в третьей главе, чтобы найти наиболее вероятное объяснение происхождению сложности, вообразим, что обезьяны не печатают текст на пишущих машинках, а вводят его в компьютеры. Компьютер затем интерпретирует эту бессмыслицу как ряд инструкций, написанных, скажем, на языке Java. Что он выдаст? Мусор на входе – мусор на выходе: скорее всего, попавший в руки обезьяны компьютер выдаст сообщение об ошибке. Но время от времени один из них, возможно, создаст что-то более интересное. Вероятность того, что обезьяна напишет любую заданную программу, быстро уменьшается с ее длиной, как и в случае «Гамлета». Но достоверно известно, что существуют короткие программы, которые дают на выходе разнообразные и интересные результаты.

Обезьяны, печатающие текст на пишущих машинках (рис. 15a), выдают бессмыслицу. Если же обезьяны будут вводить текст в компьютеры (рис. 15b), то компьютер интерпретирует эту бессмыслицу как компьютерную программу и начнет создавать сложные структуры

В начале 1960-х гг. специалисты по информатике разработали подробную теорию того, с какой вероятностью компьютер, запрограммированный случайным образом, может выдать интересные результаты. Эта теория основана на идее «алгоритмической информации».

Алгоритмическая информация

Алгоритмическая информация – это мера того, как трудно представить текст или строку битов с применением компьютера. Алгоритмическое информационное содержание текста или строки битов равно длине (в битах) самой короткой компьютерной программы, которая дает на выходе этот текст или стоку битов.

Во второй главе мы видели, что компьютерные языки позволяют придавать строкам битов тот или иной смысл. На таком языке эти строки можно интерпретировать как инструкции, побуждающие компьютер создавать те или иные выходные данные. Однако для любого желаемого выхода есть множество возможных языков, и, как правило, желаемый результат могут выдать многие компьютерные программы. Например, существует много разных программ, которые на выходе дают первый миллион цифр числа p. Важно отметить, однако, что не все эти программы одинаковой длины. Одна программа просто говорит: «Напечатать 3,1415926…» (где «…» состоит из остальных 999 992 цифр). Эта программа очень простая, но длинная. Более короткая, хотя и более сложная программа будет описывать конкретный способ для вычисления этого миллиона цифр. Например, такая программа может следовать примеру древних греков и аппроксимировать окружность в виде последовательности сторон многоугольника все меньшей длины. Такая программа для вычисления числа p может состоять всего из нескольких сотен инструкций.

Для любого желаемого набора выходных данных наиболее интересна самая короткая из программ, позволяющая получить эти данные. Для любого числа «алгоритмическое информационное содержание» определяется как длина (в битах) самой короткой компьютерной программы, позволяющей компьютеру напечатать это число. Эту самую короткую компьютерную программу можно считать самой компактной репрезентацией данного числа на данном компьютерном языке.

Алгоритмическое информационное содержание независимо друг от друга открыли в начале и середине 1960-х гг. ученый Рэй Соломонофф из Кембриджа, Массачусетс, российский математик Андрей Николаевич Колмогоров и Грегори Хайтин, которому тогда было 18 лет и который учился в Сити-колледже в Нью-Йорке. Все эти исследователи отметили, что алгоритмическое информационное содержание обеспечивает в некоторых случаях более удовлетворительное измерение информации, чем длина записи числа в битах (это еще один способ описать информационное содержание числа), потому что алгоритмическая информация учитывает присущую числу математическую регулярность, а длина в битах на это не способна.

Для большинства чисел алгоритмическое информационное содержание близко к длине числа в битах. Оно не может намного превышать длину числа, ведь любое число, например 01110110101110111011101, можно получить с помощью простейшей программы, которая говорит: «Напечатать 01110110101110111011101». Для большинства чисел алгоритмическое информационное содержание не может быть и намного короче самого числа, просто потому что коротких программ гораздо меньше, чем длинных чисел. Например, можно спросить, сколько двадцатибитных чисел могут создавать десятибитные программы. Существует 220 (то есть 1 048 576) двадцатибитных чисел, но только 1024 = 210 возможных десятибитных программ. Поэтому в самом лучшем случае десятибитные программы могут создать лишь одно из каждых 1024 двадцатибитных чисел.

Числа, которые могут быть созданы короткими программами, – это математически регулярные, правильные числа. p – одно из таких чисел, но таким является, например, и число из миллиарда единиц, которое может выдать программа, которая – в переводе на обычный язык – говорит: «Печатать 1 один миллиард раз». Но, как мы уже сказали, большинство чисел не обладают существенной математической регулярностью. Большинство чисел, по существу, являются случайными.

Самая короткая компьютерная программа, создающая число, всегда определяется для данного компьютерного языка – Java, C, Fortran, BASIC. Но ее длина не слишком сильно зависит от того, какой именно язык использован. Большинство языков могут выдать первый миллион цифр числа p с помощью всего нескольких сотен инструкций. Более того, такую программу, написанную на фортране, можно превратить в программу, написанную на Java и создающую те же самые числа, с помощью специальной программы-переводчика. Но тогда самая короткая программа на Java, позволяющая создать первый миллион цифр числа p, не будет длиннее, чем самая короткая программа на фортране плюс длина программы преобразования. Если задавать все более длинные числа, длина программы преобразования будет все меньше и меньше по сравнению с основной программой, добавляя сравнительно небольшую длину к алгоритмическому информационному содержанию.

Такая «переводимость» компьютерных программ – главная черта вычислений. Программу, написанную на Fortran, всегда можно преобразовать в другую программу, написанную на Java. Эта «переводимость» – аспект универсального характера вычислений. Еще один знакомый нам универсальный аспект вычислений состоит в том, что одни и те же программы, например Microsoft Word, могут работать на компьютерах разной архитектуры. У PC и Mac очень разные схемы коммутации, как и способ представления и исполнения инструкций. Но Word может работать на компьютерах обоих типов. Если нам нужно установить Word на Mac, эта программа транслируется (или компилируется) в ряд инструкций, которые понимает Mac, и то же самое верно для PC. Несмотря на эти различия в основе, создавая документ в Word на Mac, мы используем те же самые клавиши, чтобы составить такой же документ, как и на PC{14}.

Алгоритмическая информация – привлекательная концепция, которая основывается на универсальности и переводимости машинных языков. Она позволяет выразить в компактной форме строки битов, обладающие математической регулярностью. Самая короткая программа, позволяющая создать строку битов, может считаться сжатой репрезентацией этой строки.

Многие строки битов в реальном мире обладают математической регулярностью, поэтому их можно представить в сжатом виде. Например, в английском языке разные буквы встречаются с разной частотой: чаще всего используется буква E, за ней идут T, A, I, O, N, S, H, R, D, L, U (в эпоху типографского набора они находились в верхнем, самом доступном ряду ячеек со шрифтом)[39]. Программа, которая кодирует английский текст таким образом, что E соответствует более короткому коду, а Q – более длинному коду, может сжать текст на английском языке почти в два раза[40].

Алгоритмическая вероятность

Рэй Соломонофф первоначально определил алгоритмическую информацию в процессе поиска формальной математической теории бритвы Оккама. Средневекового философа Уильяма Оккама интересовала возможность найти самое простое объяснение наблюдаемых явлений. «Pluralitas non est ponenda sin necessitate», – объявил он («Не следует множить сущности без необходимости»). Оккам призывал искать и принимать простые объяснения явлений, отклоняя сложные. Он, безусловно, посмеялся бы над теми, кто пытался объяснить наличие регулярных линий на поверхности Марса существованием марсиан. Эти линии можно было объяснить геологическими разломами или оптической иллюзией, что не требует присутствия марсиан. Привлекать марсиан для того, чтобы объяснить линии на Марсе, это и есть «умножение сущности без необходимости», или, проще говоря, попытка сделать вещи сложнее, чем они есть. Бритва Оккама «отрезает» сложные объяснения, указывая, что простые априорно более вероятны.

Соломонофф использовал идею алгоритмического информационного содержания для того, чтобы придать принципу бритвы Оккама математическую точность. Предположим, у нас есть некий ряд данных, выраженный в строке битов. Мы ищем механизмы, которые, вероятно, могли бы произвести эту строку битов. На языке вычислений мы ищем такие компьютерные программы, которые могли бы выдать эту строку битов в качестве выходных данных. Среди таких программ, утверждал Соломонофф, самая короткая программа является по природе своей наиболее разумным кандидатом для получения нашей строки.

Но в какой степени она лучше других? В 1970-х гг. Грегори Хайтин и его коллега Чарльз Беннетт из IBM рассмотрели алгоритмическую информацию с точки зрения печатающих обезьян. Предположим, обезьяна набирает на клавиатуре случайные строки битов и вводит их в компьютер. Компьютер интерпретирует эти строки как программы, написанные на подходящем языке, скажем на Java. Какова вероятность того, что компьютер выдаст первый миллион цифр числа p? Такая же, как и вероятность того, что случайные строки, введенные в компьютер обезьяной, воспроизведут программу на Java, позволяющую вычислить первый миллион цифр числа p. Вероятность того, что обезьяна правильно напечатает первый бит такой программы, разумеется, составляет 0,5, или 1/2. Вероятность того, что она правильно напечатает два первых бита, составляет 0,25, или 1/4. Вероятность того, что правильно будут напечатаны первые 1000 битов, есть 1/2, умноженная на себя 1000 раз, или 1/21000. Это очень малое число. Очевидно, чем длиннее программа, тем менее вероятно, что обезьяна правильно введет ее в компьютер.

Вероятность того, что случайная программа, которую обезьяна вводит в компьютер, выдаст первый миллион цифр числа p, называют «алгоритмической вероятностью» числа p. Поскольку вероятность случайно правильно набрать длинную программу многократно меньше, чем вероятность правильно набрать короткую, алгоритмическая вероятность максимальна для самых коротких программ. Самая короткая программа, которая может дать на выходе то или иное число, является самым вероятным объяснением того, как это число было создано.

Если взглянуть на это под другим углом, то числа, создаваемые короткими программами, с большей вероятностью окажутся выходом обезьяньего компьютера, чем числа, которые могут быть произведены лишь с помощью длинных программ. При этом множество красивых и сложных математических образов – правильные геометрические формы, фракталы, законы квантовой механики, элементарные частицы, законы химии – можно задать с помощью коротких компьютерных программ. Хотите верьте, хотите нет, но у обезьяны есть хороший шанс создать все, что мы видим вокруг!

Алгоритмически вероятные вещи – это как раз те, которые демонстрируют большую степень регулярности, структуры и порядка. Другими словами, Вселенная обезьяны, печатающей на пишущей машинке, бессмысленна, а Вселенная обезьяны, сидящей за компьютером, содержит, помимо большого количества бессмыслицы, некоторые интересные черты. Большие фрагменты Вселенной обезьяны-программистки состоят из структур, которые можно создать на основании простых математических формул и коротких компьютерных программ. Если обезьяны вводят текст в компьютеры, а не печатают его на пишущих машинках, они создают Вселенную, где смешаны порядок и хаос, где сложные системы сами собой возникают из простых первоэлементов – то есть они создают Вселенную, подозрительно похожую на нашу. Простые программы вместе с обширной обработкой информации создают сложные выходные данные. Может ли это объяснить сложность нашей Вселенной?

Что нужно делать, чтобы это объяснение было проверяемым?[41] Чтобы вычислительное объяснение сложности работало, нужны два ингредиента: компьютер и обезьяны. Компьютер существует благодаря законам квантовой механики. Но где обезьяны? Какой физический механизм вводит информацию в нашу Вселенную, программируя ее с помощью строки случайных битов? Здесь нам тоже не нужно искать что-либо, кроме законов квантовой механики, которые постоянно вбрасывают новую информацию во Вселенную в виде квантовых флуктуаций. В ранней Вселенной, например, галактики формировались вокруг «зародышей» – мест, где плотность материи была чуточку выше, чем в других местах. Эти «зародыши» галактик возникли в результате квантовых флуктуаций: средняя плотность материи повсюду была одинаковой, но квантовая механика добавила случайные флуктуации, благодаря которым и начали формироваться галактики.

Квантовые флуктуации вездесущи и имеют тенденцию возникать в тех точках, где Вселенная наиболее чувствительна. Например, возьмем биологию. Мы получаем свою ДНК от отца и матери, но наша индивидуальная последовательность ДНК возникает в процессе рекомбинации, после того как сперма входит в яйцеклетку и вносит в нее свой генетический материал[42]. То, какие гены матери объединятся с какими генами отца, существенным образом зависит от химических и тепловых флуктуаций во время процесса рекомбинации, а эти химические и тепловые флуктуации имеют в своей основе квантовую механику. Квантовые события – и ничто иное – запрограммировали вашу ДНК так, что она отличается от ДНК ваших братьев и сестер. Вы и я, а также различия между нами произошли из квантовых событий. И так же из квантовых «зародышей» возникла сама Вселенная. Квантовые флуктуации – это и есть обезьяны, программирующие Вселенную.

Случайность возникает в вычислительной Вселенной из-за того, что начальное состояние Вселенной – это суперпозиция различных состояний программы, каждое из которых отправляет Вселенную по тому или иному пути вычислений, причем некоторые из этих путей приводят к сложному и интересному поведению. Квантово-вычислительная Вселенная следует всеми этими путями одновременно, квантово-параллельно, и эти пути соответствуют декогерентным историям, описанным выше. Так как истории вычислений декогерентны, мы можем обсуждать их за обедом; лишь одна (или другая) из этих историй произошла на самом деле. Одна из этих декогерентных историй соответствует Вселенной, которую мы видим вокруг.

Что такое сложность?

Вычислительная Вселенная спонтанно дает начало всем возможным формам вычисляемого поведения; все действия, которые можно запрограммировать, она программирует. Отчасти это поведение упорядоченное, отчасти случайное; иногда оно простое, иногда сложное. Но что такое сложность?

Я писал диссертацию по физике в Университете Рокфеллера, и однажды меня чуть не отчислили. Я поступил в Университет Рокфеллера потому, что он славится тем, что здесь поддерживают независимые исследования. Я сдал квалификационные экзамены и начал работу, связанную с ролью информации в квантово-механических системах и с тем, какое отношение квантовая обработка информации может иметь к фундаментальным процессам в физике, в том числе к квантовой гравитации. Иначе говоря, я занимался тем же самым, чем занимаюсь и сейчас, почти двадцать лет спустя. Научного руководителя у меня не было. И вот однажды (дело было в 1986 г.) в мой кабинет зашли два профессора и Хайнц Пэджелс, исполнительный директор Нью-Йоркской академии наук. «Ллойд, – сказали они, – вам следует прекратить работать над этой бредятиной и заняться темой, которую мы могли бы понять. В противном случае вам придется оставить Университет Рокфеллера».

Это заявление стало для меня полной неожиданностью. Я знал, что мои исследования выходят за рамки обычных тем кафедры. Почти все другие аспиранты работали над теорией струн – это очень абстрактная теория, которая вводит множество невидимых измерений в попытке согласовать квантовую теорию с общей теорией относительности и тем самым объяснить всю известную фундаментальную физику. Хоть убей, я не понимал, почему мои исследования более безумны, чем теория струн.

Но над теорией струн тогда работало много людей, а квантовой информацией в то время почти никто не занимался. Позже я познакомился с теми, кто это делал, и стал с ними сотрудничать, но тогда я даже не знал их имен. Немедленным результатом визита было то, что я сдался и согласился посвятить следующие несколько месяцев решению двух традиционных проблем квантовой теории поля. Но самым лучшим следствием угрозы вылететь из аспирантуры было то, что я стал сотрудничать с Хайнцем Пэджелсом. Хайнц был большой оригинал. Он носил двубортные костюмы в тонкую полоску и дорогую лакированную обувь. С зачесанными назад седыми волосами и в ботинках а-ля мафиози он напоминал Джона Готти, только более стройного. В физике он тоже был большим оригиналом… и вот он решил поруководить мною.

Через четыре месяца я разделался с обеими проблемами, которыми мне поручили заниматься «для порядка». Через восемь месяцев я убедил Хайнца, что рассмотреть испарение черных дыр с точки зрения квантовой обработки информации – не такая уж плохая идея. Через год он уже брал меня с собой в Ист-Виллидж, где мы встречались с его еще более эксцентричными друзьями – большинство из них были актерами. Он также представил меня своей жене, Элейн, автору «Гностических Евангелий» (Gnostic Gospels), книги, полностью изменившей мои взгляды на социальную природу религии. Возможно, мне все еще светило ремесло таксиста, как и очень многим другим безработным физикам со степенью, но теперь мне было хотя бы не скучно.

Поворотный пункт наших интеллектуальных отношений наступил в тот день, когда Хайнц зашел в мой кабинет и сказал:

– Ладно, Сет, но как мы будем измерять сложность?

– Так мы не можем этого сделать! – ответил я. – Вещи становятся сложными как раз тогда, когда числом это измерить невозможно.

– Ерунда, – сказал Хайнц, – давай попробуем.

Спросить, как измерить сложность, – все равно что спросить, как измерить физику. Законы физики предлагают множество измеримых величин – энергия, расстояние, температура, давление, электрический заряд, но сама «физика» измеримой величиной не является. Точно так же, выявляя законы сложности, мы должны ожидать увидеть множество измеримых величин, составляющих сложную систему.

Я несколько месяцев читал о разных методах определения сложности. Первой концепцией, на которую я обратил внимание, была вычислительная сложность. Вычислительная сложность равна числу элементарных логических операций, которые нужно выполнить в ходе вычисления. (Связанная с ней концепция, пространственная вычислительная сложность, равна числу битов, используемых в ходе вычисления.) Вычислительная сложность – не столько мера сложности, сколько мера усилий, или ресурсов, необходимых для выполнения данной задачи. Есть множество вычислений, занимающих много времени и расходующих много места, но они не производят ничего сложного. Как мы увидим, вычислительная сложность – важный ингредиент хорошего определения сложности, но сама по себе она не является хорошим определением.

В качестве меры сложности была также предложена алгоритмическая информация – кстати, Хайтин сначала назвал ее «алгоритмической сложностью». Но строки битов строки с высоким содержанием алгоритмической информации не выглядят сложными, они выглядят случайными; и действительно, алгоритмическую информацию также называют алгоритмической случайностью. Кроме того, строки битов с высоким содержанием алгоритмической информации легко создать: достаточно всего 100 раз подбросить монетку. Получившаяся строка битов, вероятно, будет иметь близкое к максимально возможному содержание алгоритмической информации. Мы с Хайнцем считали, что сложные вещи должны быть замысловатыми, структурированными и трудновоспроизводимыми. Для описания вещей с высоким содержанием алгоритмической информации может требоваться много битов, но почти все строки битов с высоким содержанием алгоритмической информации неструктурированны, и их легко создать.

Я продолжал читать, находя все больше определений сложности, но все они были вариациями на тему необходимых усилий или количества информации. Несколько лет спустя я сделал доклад об этих различных мерах сложности на конференции в Институте Санта-Фе, основанном в середине 1980-х Джорджем Коуэном, Мюрреем Гелл-Манном и группой старших научных сотрудников из соседнего Лос-Аламоса, которых интересовало изучение правил, дающих начало сложным системам и лежащих в их основе. Этот доклад назывался «Тридцать одна мера сложности» (Thirty-one Measures of Complexity), причем «тридцать один» было хорошо известным намеком на количество сортов мороженого Baskin-Robbins. Хотя я не опубликовал доклад под этим названием, молва о нем распространилась в Интернете, и в течение многих лет доклад о 31 способе измерения сложности был моей самой часто запрашиваемой работой, несмотря на то что ее просто не существовало. (Несколько лет назад я, наконец, опубликовал этот список в виде статьи{15}, просто для того, чтобы больше не отвечать на электронные письма, в которых меня просили выслать эту несуществующую статью.) Кстати говоря, за время от прочтения доклада до публикации статьи количество способов измерения сложности выросло с тридцати одного до сорока двух. (Длина нового списка побудила писателя Джона Хоргана в книге «Конец науки» (The End of Science) утверждать, что наука о сложных системах оказалась несостоятельной, так как исследователи не смогли договориться даже о том, что такое сложность, уже не говоря о каких-либо серьезных исследованиях в этой области.)

В этой статье я поделил меры сложности на четыре категории: во-первых, меры того, насколько сложно что-то описать (такие как алгоритмическая информация); во-вторых, меры того, насколько сложно что-то сделать (такие как вычислительная сложность); в-третьих, меры степени организации в системе; в-четвертых, неколичественные идеи о сложности (такие как самоорганизация или сложные адаптивные системы). Из этих сорока двух самыми интересными я считаю подходы, сочетающие в единой мере сразу три составляющие: насколько сложно что-то описать, насколько сложно что-то сделать и степень организации. О таких мерах мы и будем говорить ниже.

Законы физики описывают компромиссы и взаимосвязи между измеримыми величинами, и законы сложности делают то же самое. Особенно полезным является компромисс между информацией и усилиями. Алгоритмическую информацию можно считать мерой содержания информации, а вычислительную сложность – мерой необходимых усилий. Рассмотрим количество усилий, необходимых для создания определенной строки битов – например, первого миллиона цифр числа p. Эти цифры можно получить с относительно небольшим количеством вычислительной сложности (всего несколько миллионов логических операций, что на обычном компьютере займет меньше секунды) с помощью программы длиной из миллиона с лишним знаков, которая говорит: «Напечатать 3,1415926…» Мы не знаем точной алгоритмической информации в первом миллионе цифр числа p (ведь алгоритмическая информация невычисляема), но можем искать верхнюю границу этой алгоритмической информации, создавая короткие программы, вычисляющие первый миллион цифр числа p. Например, в программе, которая вычисляет эти цифры с помощью математического метода представления в виде цепной дроби, может быть меньше 1000 знаков, но эта компактная программа будет вычислять первый миллион цифр числа p намного дольше, чем самая простая, но очень длинная программа типа «напечатать». Чтобы получить этот миллион цифр, ей потребуется выполнить миллиарды логических операций.

В начале 1980-х гг. Чарльз Беннетт предложил простое определение сложности, основанное на компромиссе между информацией и усилиями. Вслед за Соломоноффом, Беннетт признал самым вероятным описанием строки битов или набора данных самую короткую программу, способную их создать. (Если существует несколько программ, почти столь же коротких, как самая короткая, Беннетт также включил и их как приемлемые описания.) Затем Беннетт рассматривал вычислительную сложность этих коротких программ. Он назвал эту величину – усилия, необходимые для получения строки битов из ее самого вероятного описания, – логической глубиной.

Из всех мер сложности, которые исследовали мы с Хайнцем, логическая глубина оказалась самой привлекательной. Очевидно простые строки битов, например строка, состоящая из миллиарда единиц, могут быть созданы короткими и быстро выполняемыми программами («напечатать 1 один миллиард раз»), и они будут логически неглубокими. Случайные строки битов (например, 11010101100010… 011 – это строка битов, которую я создал лично, подбрасывая монетку и обозначив «орел» как 1, а «решку» как 0), можно создать с помощью длинных, но быстрых программ («напечатать 11010101100010… 011»), и они тоже логически неглубокие. А вот строку битов, соответствующую первому миллиону цифр числа p, даже посредством самых коротких известных программ придется считать долго, и эти строки логически глубоки. Логически глубокие строки битов обладают большим количеством структуры, и чтобы вычислить эту структуру с помощью самой короткой программы, нужно много времени.

Нам с Хайнцем очень нравились идеи Беннетта о сложности. Единственная жалоба Хайнца состояла в том, что эта схема недостаточно физическая. «Логическая глубина» относилась к строкам битов, компьютерным программам и логическим операциям. Хайнц хотел найти меру сложности, которая отсылала бы к физическим системам – энергии и энтропии. Поэтому мы с ним придумали физический аналог логической глубины, который назвали «термодинамической глубиной», чтобы подчеркнуть ее связь с работой Беннетта. Термодинамическая глубина – это свойство не битовых строк, а физических систем. Вместо поиска самого вероятного способа, которым строку битов можно было создать посредством самой короткой программы, мы с Хайнцем рассматривали самый вероятный способ создания физической системы. Наконец, вместо вычислительной сложности – количества логических операций, которые потребовались для создания данной строки битов, мы рассматривали объем физических ресурсов, необходимых для создания данной физической системы, скажем атома или слона.

Один особый физический ресурс, который рассматривали мы с Хайнцем, связан с энтропией. Мы помним, что энтропия измеряется в битах. Энтропия состоит из случайных, неизвестных битов. Противоположность энтропии называют «негэнтропией». Негэнтропия состоит из известных, структурированных битов. Негэнтропия системы – мера того, как далеко находится эта система от максимальной возможной энтропии. У живого, дышащего человека много негэнтропии, в противоположность, скажем, атомам гелия при постоянной температуре, у которых ее вообще нет. Можно сказать, что энтропия состоит из случайных, «мусорных» битов, а негэнтропия – из упорядоченных, полезных битов. Так вот, термодинамическая глубина физической системы равна числу полезных битов, которые понадобились для создания этой системы.

Будучи законным потомком логической глубины, термодинамическая глубина сохраняет много положительных качеств первой. Простые, регулярные системы, которые легко создать, например кристаллы соли, обычно термодинамически неглубоки. Совершенно неупорядоченные системы, такие как наши атомы гелия, получающие свои свойства в результате случайных процессов, таких как нагревание, также термодинамически неглубоки. Но чтобы создать замысловатые, структурированные системы, например живые системы, требуются огромные инвестиции полезных битов на протяжении нескольких миллиардов лет, и такие системы термодинамически глубоки.

В применении к строкам битов (например, созданным случайным образом запрограммированным квантовым компьютером) термодинамическая глубина оказывается еще ближе к логической глубине. Самый вероятный путь создания строки битов – посредством самой короткой программы. Поэтому термодинамическая глубина строки битов есть объем пространства памяти, использованный квантовым компьютером для создания этой строки; иначе говоря, термодинамическая глубина – это пространственная вычислительная сложность самой короткой программы.

В вычислительной Вселенной, где каждая физическая система действительно соответствует строке квантовых битов, а ее поведение запрограммированно случайными квантовыми флуктуациями, термодинамическая глубина и логическая глубина – взаимодополняющие и тесно связанные между собой величины. Чтобы до конца понять аналогию между термодинамической и логической глубиной, нужно найти физический аналог элементарной логической операции. В предыдущей главе мы как раз описали такой аналог: такая операция выполняется каждый раз, когда колеблется квантовая волна. Чтобы найти физический аналог числа операций, необходимых для создания строки битов, достаточно подсчитать число колебаний, которые потребовались для создания физической системы.

Из предыдущей главы мы помним, что это число колебаний пропорционально тому, что в физике называют действием физической системы. Действие – это число колебаний, умноженное на постоянную Планка. Действие, деленное на постоянную Планка, – хороший физический аналог числа элементарных операций, то есть вычислительной сложности. Чтобы оценить, как сложно было создать данную физическую систему, достаточно рассмотреть действие, которое потребовалось для ее создания. («Действие находится там, где происходит действие».)

Выводы предыдущей главы позволяют нам оценить логическую и термодинамическую глубину Вселенной в целом, а значит, найти верхнюю границу глубины всего, что она содержит. Общая сумма вычислительных усилий, потребовавшихся для создания Вселенной, составляет 10122 операций (логическая глубина), выполненных с 1092 битами (термодинамическая глубина).

Эффективная сложность

Логическая и термодинамическая глубина – не единственные меры, позволяющие оценить численно те или иные аспекты сложности. В зависимости от того, какую черту сложной системы мы хотим описать, есть и другие меры, которые не менее или даже более полезны. Одна из них – величина, получившая название «эффективная сложность». Она измеряет степень регулярности системы; это определение сложности первоначально предложил Мюррей Гелл-Манн. В последние десять лет мы с Гелл-Манном пытаемся найти математически точное выражение для идеи эффективной сложности.

Эффективная сложность – простая и изящная мера сложности. С каждой физической системой связано определенное количество информации – количество, необходимое для описания физического состояния системы с той точностью, которую допускает квантовая механика. Основной способ измерить эффективную сложность чего-либо – разделить это количество информации на две части: информация, которая описывает регулярные аспекты данного объекта, и информация, которая описывает его случайные аспекты. Количество информации, необходимой для описания регулярности системы, и будет ее эффективной сложностью.

В технической системе – пусть это будет самолет – эффективная сложность по сути равна объему чертежей системы: это количество информации, необходимой для ее сборки. Например, чертежи самолета определяют форму его крыла, а также химический состав и процедуру производства сплава, из которого оно сделано. Форма крыла и состав сплава – это аспекты регулярности проекта; биты, которые определяют эти черты, должны иметь определенные значения, иначе самолет просто не взлетит. Эти биты включаются в эффективную сложность самолета. Но чертежи не определяют положения каждого атома крыльев. Биты, определяющие, где находится каждый атом в тот или иной момент времени, являются случайными; они не влияют на летные характеристики самолета и не являются индикатором его сложности.

Как показывает пример с самолетом, сложность – ключевой вопрос в инженерном деле. Как удается проектировать сложные системы, обладающие стабильным поведением? Принцип, который мы преподаем студентам инженерного факультета в Массачусетском технологическом институте, выражен известной аббревиатурой KISS: Keep It Simple, Stupid! (то есть чем проще – тем лучше). Но что, если система, которую вы проектируете, сама по себе сложна, например если это самолет? В Массачусетском технологическом институте есть кафедра проектирования систем, где инженеры, представители естественных и социальных наук вместе находят и решают проблемы сложных технических систем.

Один многообещающий метод проектирования сложных систем называют аксиоматическим проектированием. Этот подход предложил Нам Сух, бывший глава кафедры машиностроения Массачусетского технологического института. Идея аксиоматического проектирования состоит в том, чтобы свести к минимуму информационное содержание проектируемой технической системы, сохранив ее способность выполнять функциональные требования. При правильном применении аксиоматическое проектирование позволяет создавать самолеты, компьютерные программы и тостеры, достаточно сложные (но не более) для того, чтобы выполнять их проектные функции. Аксиоматическое проектирование сводит к минимуму эффективную сложность проектируемой системы, при этом сохраняя ее функциональность. В общем, чем проще – тем лучше, но не нужно слишком упрощать.

Определение эффективной сложности физической системы, очевидно, требует суждения о том, что можно считать регулярностью, а что нет. Иначе говоря, нужно задать критерии того, какие биты можно считать «важными» и ответственными за регулярность, а какие – «неважными», то есть битами случайности.

В технической системе важные биты – те, которые должны иметь определенные значения, иначе система не сможет делать то, что она должна делать. В эволюционирующих системах, таких как бактерии, менее очевидно, какие биты важны, а какие – нет. Здесь простой критерий, позволяющий выяснить, важен ли бит и вносит ли он свой вклад в эффективную сложность, может быть таков: изменить значение бита и посмотреть, что будет. Если инверсия бита даст заметный эффект, то он важен, а если не даст заметного эффекта, то он не важен. Если бит влияет на способность бактерии выживать и размножаться, то этот бит увеличивает эффективную сложность бактерии. Важные биты бактерии – те, которые существенно влияют на ее будущее.

Точно так же можно измерить эффективную сложность любой системы, способной к целенаправленному поведению. Любой бит, влияющий на способность системы достигать ее целей, увеличивает эффективную сложность этой системы.

Конечно, определение целенаправленного поведения до некоторой степени субъективно. Но предположим, что мы сосредоточимся на поведении, позволяющем системе, во-первых, получать энергию и, во-вторых, использовать эту энергию для создания копий самой себя. Живые системы посвящают большую часть своего времени питанию и воспроизведению. Какое определение жизни ни взять, любая система, способная выполнять два этих действия, прошла большой путь к тому, чтобы считаться живой. Как только мы признали целенаправленным поведение, увеличивающее способность системы получить энергию и использовать ее для воспроизводства, у нас появляется возможность измерить эффективную сложность всех живых систем и всех систем, которые когда-нибудь смогут стать живыми. Как мы увидим, системы, обладающие эффективной сложностью, которые получают энергию и воспроизводят себя, естественным образом возникают из лежащих в основе вычислительных процессов Вселенной.

Почему Вселенная сложна?

Теперь, когда мы формально определили сложность, можно показать, что Вселенная с необходимостью ее создает. Законы физики универсальны в вычислительном отношении и потому позволяют Вселенной содержать и системы с логической глубиной, и системы с высокой эффективной сложностью. Но мы можем также показать, что Вселенная должна содержать такие сложные системы. Давайте вспомним в деталях первую революцию в сфере обработки информации – создание самой Вселенной.

Измеряя сложность Вселенной, мы будем следовать текущей стандартной космологической модели. Согласно этой модели, во Вселенной недостаточно материи для того, чтобы замедлить, а затем обратить ее расширение, заставив ее схлопнуться и исчезнуть в процессе Большого сжатия. Это значит, что Вселенная всегда будет расширяться. Такая Вселенная пространственно бесконечна, в том числе и в самом начале. Но нас интересуют вычисления, которые выполняет Вселенная, то есть каузально связанная часть Вселенной, ее часть в пределах горизонта, состоящая из битов, которые могут «говорить» друг с другом. В тех случаях, когда не указано явно, что речь идет о событиях за горизонтом, мы будем следовать обычной практике и относить термин Вселенная к той ее части, которая находится в пределах горизонта.

Первая революция в сфере обработки информации начинается с началом Вселенной. До начала Вселенной не было ничего – ни пространства, ни времени, ни энергии, ни битов. В самый момент начала еще ничего не произошло. Обезьяны-программистки еще не начали ничего вводить в компьютер.

Данные наблюдений свидетельствуют о том, что вначале Вселенная была простой. Насколько мы можем судить, было только одно возможное начальное состояние, и это состояние было везде одинаковым. Но если в момент «нуль» было только одно возможное начальное состояние, то Вселенная содержала нуль битов информации. Ее логическая глубина, термодинамическая глубина и эффективная сложность тоже были равны нулю.

Теперь Вселенная начинает вычислять. Одно планковское время спустя (порядка 10–44 секунды[43]), Вселенная содержит один бит в пределах горизонта. Количество вычислений, которые она может выполнить с этим битом за одно планковское время, составляет одну операцию; то есть эффективная сложность и термодинамическая глубина Вселенной могут быть не больше одного бита, а ее логическая глубина может быть не больше одной операции. Обезьяны ввели в компьютер один бит.

По мере расширения Вселенной растет число битов в пределах горизонта и накапливается число операций. Максимальная логическая глубина ограничивается числом операций, а эффективная сложность и термодинамическая глубина ограничены числом битов. Сложность Вселенной увеличивается, хотя она все еще относительно проста. Однако обезьяны продолжают вводить программу.

Что вычисляет Вселенная в этот ранний период? Как обычно, она вычисляет свое собственное поведение. Вселенная вычисляет саму себя. Если бы мы больше знали о квантовой гравитации, то могли бы воспроизвести первые шаги вычисления Вселенной на существующих, сделанных человеком квантовых компьютерах, хотя они и очень просты. По существу, вычислительная теория квантовой гравитации, описанная выше, позволяет напрямую увидеть, что и как вычисляет Вселенная. В этой модели Вселенная одновременно начинает все возможные вычисления.

Мы помним, что квантовые компьютеры могут одновременно выполнять множество вычислений, используя квантовый параллелизм. Почти все входные квантовые биты – суперпозиции 0 и 1. Есть только одно состояние, имеющее значение 0, и одно состояние, имеющее значение 1, но есть бесконечное число возможных состояний входных данных, которые являются суперпозициями 0 и 1. Следовательно, почти все однокубитные входные данные квантового компьютера побуждают его делать то и это одновременно.

Аналогичным образом почти все двухкубитные входные состояния являются суперпозициями 00, 01, 10, и 11. Если каждый из этих четырех входов инструктируют компьютер выполнять определенное вычисление, то почти все двухкубитные состояния инструктируют квантовый компьютер выполнять эти четыре вычисления квантово-параллельно, и т. д. По мере того как число входных кубитов растет, универсальный квантовый компьютер продолжает запускать одновременно все возможные вычисления.

Хотя вначале Вселенная проста и не обладает ни эффективной сложностью, ни логической глубиной, у нее впереди великолепное будущее. Ранняя Вселенная представляет собой то, что Чарльз Беннетт называет «честолюбивой» системой: даже если первоначально она не является сложной, она с неизбежностью способна со временем создавать большое количество сложности.

В ранней Вселенной наши квантовые обезьяны вводят в компьютер суперпозиции всех возможных входных данных. Вычислительная Вселенная интерпретирует эти входы как инструкции выполнить все возможные вычисления квантово-параллельным образом. (Эту суперпозицию всех возможных структур иногда называют Мультивселенной.) В одном из этих параллельных квантовых вычислений она создает ту особую сложность, которую мы видим вокруг. Как всегда, когда обезьяны вводят данные в компьютеры, структуры, которые могут возникнуть из коротких программ, более вероятны, чем структуры, для создания которых нужны длинные программы.

Вселенная вычисляет, биты меняют свои значения. Но что это за биты? Биты в ранней Вселенной являются репрезентациями локальных значений плотности энергии. Например, 0 может представлять плотность энергии ниже средней, а 1 – плотность энергии выше средней. Вследствие простой, гомогенной природы начального состояния средняя плотность энергии везде одинакова, но существуют квантовые флуктуации относительно этой средней плотности. Квантовые биты Вселенной находятся в суперпозиции состояний, описывающих более низкую и более высокую плотность. С точки зрения энергии естественная динамика Вселенной создает области, в которых плотность энергии принимает суперпозицию различных значений.

Как только Вселенная началась, ее кубиты начали менять значения и взаимодействовать. Иначе говоря, как только обезьяны начали вводить свою программу, создавая квантовую суперпозицию, законы физики начали интерпретировать эту программу. Вспомним, что однажды созданная информация имеет тенденцию распространяться. Информация заразна. Из-за чувствительности квантовых битов к взаимодействиям с другими квантовыми битами в своем окружении квантовая информация особенно заразна. Как мы уже говорили, такое распространение квантовой информации приводит к декогеренции, разъединению историй.

Возьмем один кубит в суперпозиции 0 и 1. Этот кубит содержит 0 и 1 одновременно, согласно обычным законам квантовой механики. Теперь пусть этот кубит взаимодействует с другим кубитом, находящимся в состоянии 0, например выполняется операцию «условное не» со вторым кубитом, где первый кубит является управляющим. Два кубита, взятые вместе, находятся теперь в суперпозиции 00 и 11: квантовая информация первого кубита заразила второй кубит. Но в результате этого взаимодействия первый кубит, взятый отдельно, ведет себя так, как будто в нем записан либо 0, либо 1, но не то и другое; иначе говоря, данное взаимодействие декогерировало первый кубит.

По мере того как между кубитами происходит все больше взаимодействий, квантовая информация, которая сначала была локализована в отдельном кубите, распространяется среди многих кубитов. По мере того как распространяется эпидемия общей квантовой информации, кубиты декогерируют. А когда они декогерируют (и одна история больше не оказывает влияния на другую), мы можем сказать, что данная область имеет либо более высокую, либо более низкую плотность энергии. На языке декогерентных историй теперь мы можем обсуждать плотность энергии Вселенной за обеденным столом.

Следующий шаг в вычислительной Вселенной – решающий. Мы помним, что гравитация реагирует на присутствие энергии. Там, где плотность энергии выше, ткань пространства-времени начинает искривляться немного сильнее. По мере того как флуктуации плотности энергии декогерируют, гравитация отвечает на флуктуации в энергии квантовых битов, аккумулируя материю в элементе 1 суперпозиции.

В модели квантовой гравитации, основанной на вычислительной Вселенной, аккумуляция происходит естественным образом. Содержание лежащего в основе квантового вычисления определяет структуру пространства-времени, включая его кривизну. При этом элемент суперпозиции со значением 1 автоматически создает более сильную кривизну, чем элемент со значением 0. Когда кубит декогерирует и приобретает значение либо 0, либо 1, но не оба сразу, кривизна пространства-времени становится или выше (в компоненте 1), или ниже (в компоненте 0), но не в обоих сразу. В вычислительной Вселенной когда кубиты декогерируют и начинают вести себя более классическим образом, гравитация также начинает вести себя классическим образом.

Такой механизм декогерентности контрастирует с другими теориями квантовой гравитации, в которых гравитационное взаимодействие само по себе декогерирует кубиты. Но какую бы теорию квантовой гравитации мы ни приняли, картина Вселенной на этой ранней стадии в основном будет той же самой. Биты создаются и начинают менять свои значения. Гравитация отвечает на это, собирая материю вокруг «единиц». Квантовые биты декогерируют, и во Вселенную поступают случайные последовательности 0 и 1. Вычисления начинаются!

Кроме создания тверди, по которой мы ходим, гравитационная аккумуляция поставляет необходимое сырье для создания сложности. По мере сборки материи в облака повышенной плотности энергия, которую содержит эта материя, становится доступной для использования. Калории, которые мы потребляем, чтобы жить, обязаны своим происхождением гравитационной аккумуляции, в результате которого сформировалось и начало светить Солнце[44]. Гравитационная аккумуляция в самой ранней Вселенной отвечает за создание крупномасштабной структуры галактик и скоплений галактик.

За этой первой революцией в сфере обработки информации последовали другие: жизнь, половое размножение, мозг, язык, цифры, письменность, печатный текст, вычисления – и кто знает, какой будет следующая. Каждая следующая революция в сфере обработки информации приходит как результат вычислительной механики предыдущей революции. С точки зрения сложности каждая следующая революция наследует практически всю логическую и термодинамическую глубину предыдущей революции. Например, половое размножение основано на жизни, поэтому оно обладает не меньшей глубиной, чем и сама жизнь. Глубина накапливается.

А вот эффективная сложность не обязана накапливаться: потомству не нужно иметь больше эффективной сложности, чем есть у родителей. В процессе проектирования многократные уточнения, позволяющие устранить ненужные детали, могут привести к созданию систем, обладающих меньшей эффективной сложностью, но при этом более эффективных, чем их предшественники.

Помимо устранения ее в процессе уточнений эффективная сложность может пропадать и сама по себе. Эффективная сложность организма как минимум столь же велика, как и информационное содержание его генов. Но когда вид исчезает, его эффективная сложность теряется.

Так или иначе, жизнь на Земле, по-видимому, началась с небольшой эффективной сложности, а затем прошла взрывное развитие, результатом которого стал чрезвычайно разнообразный и эффективно сложный мир, который мы видим вокруг. Способность Вселенной выполнять вычисления означает, что объекты и системы, обладающие логической и термодинамической глубиной, с необходимостью спонтанно эволюционируют. Верно ли, что вычислительная Вселенная спонтанно создает все более растущую эффективную сложность? Достаточно оглянуться вокруг, и мы увидим очень много эффективной сложности. Но обязательно ли увеличивается суммарная эффективная сложность? Или в какой-то момент она может уменьшиться? Эффективная сложность человеческого общества, как представляется, вполне может исчезнуть, например в случае мировой ядерной войны. Кроме того, когда через несколько миллиардов лет погаснет Солнце, жизнь на Земле также исчезнет.

Вопросы о том, как, почему и когда увеличивается эффективная сложность, в науке о сложности до сих пор не решены. Мы можем попытаться нащупать ответы, рассматривая механизмы, создающие эффективную сложность. Мы определили целенаправленное поведение как поведение, позволяющее системе, во-первых, получать энергию и, во-вторых, воспроизводить себя. Эффективную сложность живой системы можно определить как число битов информации, влияющих на способность этой системы потреблять энергию и воспроизводить себя. Если добавить к двум аспектам поведения третий – способность воспроизводить себя вариативно, то мы сможем увидеть, как эффективная сложность меняется со временем.

Любая система (к примеру, половое размножение), которая потребляет энергию и воспроизводит себя с вариациями, может как увеличивать эффективную сложность, так и терять существующую. Одни вариативные копии, созданные в процессе воспроизводства, будут лучше потреблять и воспроизводиться, чем другие, и эти варианты станут доминирующими в популяции. Некоторые варианты будут иметь эффективную сложность больше, чем у первоначальной системы, а некоторые – меньше. До той степени, в которой рост эффективной сложности усиливает способность к воспроизведению, эффективная сложность будет иметь тенденцию к росту; однако если какая-то из вариативных копий сможет воспроизводить себя лучше при меньшей эффективной сложности, то эффективная сложность может и уменьшаться. Имея разные внешние условия и множество вариаций воспроизведения, мы можем ожидать, что эффективная сложность будет в некоторых популяциях расти, а в других уменьшаться.

Все живые системы потребляют энергию и вариативно воспроизводят себя, но такие самовоспроизводящиеся системы не обязательно являются живыми. В самом начале Вселенной космологический процесс под названием «инфляция» с большой скоростью производил новое пространство и новую свободную энергию. Каждый объем пространства порождал новые объемы, удваиваясь в размерах за крошечную долю секунды. Само пространство воспроизводило себя. Вариативность создавали квантовые флуктуации (пресловутые обезьяны). По мере того как пространство воспроизводило себя, каждый дочерний его объем немного отличался от родительского. Так как материя начинала собираться вокруг областей большей плотности, эти области накапливали больше свободной энергии за счет других, менее плотных областей. Через миллиарды лет в одной из таких областей более высокой плотности сформировалась Земля. А через миллиарды лет после этого какая-то часть Земли эволюционировала, и появились мы.

Возникновение жизни

Биологи очень много знают о том, как устроены и работают живые системы. Как ни странно, о том, как возникла жизнь, им известно намного меньше, чем известно космологам о начале Вселенной. Дата Большого взрыва и его местоположение (везде) известно с более высокой степенью точности, чем дата и место рождения жизни, уже не говоря о процедурных деталях. Биологи знают лишь то, что жизнь впервые появилась на Земле почти 4 млрд лет назад. Возможно, она возникла здесь, а может быть, появилась еще где-то и была затем занесена на Землю.

Где бы ни возникла жизнь, вопрос в том, как именно она возникла? Ответ на этот вопрос – предмет горячих споров. Вот один возможный сценарий.

Мы видели, что законы физики позволяют выполнять вычисления в масштабе атомов, электронов, фотонов и других элементарных частиц. Благодаря такой вычислительной универсальности системы больших масштабов также универсальны в вычислительном отношении. Вы, я, и наши компьютеры способны выполнять одни и те же базовые вычисления. Вычисления также могут происходить в масштабе, чуть большем, чем масштаб атомов. Атомы могут соединяться, формируя молекулы. Химия – это наука, которая описывает, как атомы соединяются, перестраиваются и вновь разъединяются. Простые химические системы также способны выполнять вычисления.

Как же вычисляет химия? Представьте себе емкость, например небольшую пору в камне, заполненную различными химическими соединениями. В начале химического вычисления некоторые из этих веществ имеют высокую концентрацию. Эти вещества можно воспринимать как биты со значением 1. У других веществ – низкая концентрация: их значение – 0. Где именно проходит граница между высокой и низкой концентрацией, в данном случае неважно.

Все эти химические вещества вступают в реакции друг с другом. Некоторые начинают с высокой концентрации и истощаются; биты, соответствующие этим веществам, меняют значение от 1 к 0. Концентрация других веществ увеличивается; их биты изменяются от 0 к 1. В ходе химических реакций одни биты инвертируются, а другие – нет.

Звучит многообещающе. В конце концов, вычисление – это просто биты, которые меняют значения систематическим образом. Чтобы показать, что химическая реакция может выполнять универсальные вычисления, нужно просто продемонстрировать, что она может выполнять операции «и», «не» и «копировать».

Давайте начнем с «копировать». Предположим, что химическое вещество A усиливает производство химического вещества B и если вокруг мало вещества A, уровень вещества B остается низким. Если концентрация A низкая и концентрация B низкая, то обе они останутся низкими. Если бит, соответствующий A, сначала имел значение 0, как и бит, соответствующий B, то эти биты останутся в значении 0. То есть 00 → 00. Аналогичным образом если сначала концентрация A высока, а концентрация B низка, то после химической реакции мы получим высокую концентрацию A и высокую концентрацию B. То есть если бит, соответствующий A, сначала находился в значении 1, а бит, соответствующий B, – в значении 0, то в конце оба бита будут находиться в значении 1. 10 → 11. Реакция выполнила операцию «копировать». Бит, соответствующий A, остался таким же, каким он был до реакции, а бит, соответствующий B, теперь стал копией бита, соответствующего A. Обратите внимание, что в этом процессе A оказывает влияние на то, будет ли произведено B, но само по себе это вещество не потребляется в ходе реакции; в химии A называют катализатором для производства B.

Таким же образом происходит операция «не». Предположим, что A не усиливает производство B, а препятствует ему. В этом случае реакция приведет к тому, что бит B будет противоположным биту A; то есть значение бита B окажется логическим «не» от значения бита А.

А как насчет «и»? Предположим, что концентрация вещества C переходит от низкой к высокой в том и только том случае, если вокруг присутствуют высокие концентрации A и B. Тогда реакция, которая начинается при низкой концентрации C (его бит – в значении 0), приведет к высокой концентрации C в том и только том случае, если и A, и B находятся в высокой концентрации (то есть в том и только том случае, если биты A и B оба находятся в значении 1). После реакции бит C будет представлять собой логическое «и» битов A и B.

Итак, химические реакции могут без труда выполнять операции «и», «не» и «копировать». Если добавить в наш набор новые вещества, такие логические операции объединятся и приведут к ряду реакций, соответствующих любой желаемой логической схеме. Таким образом, химические реакции универсальны в вычислительном отношении.

В целом, когда химические соединения в поре камня вступают в реакции, некоторые из них становятся катализаторами для начального набора реакций, а некоторые из продуктов этих начальных реакций становятся катализаторами для дальнейших реакций. Такой процесс называется «автокаталитическим набором реакций»: каждая реакция создает катализаторы для других реакций между веществами данного набора. Автокаталитические реакции – это очень мощные системы. Помимо вычислений, они могут давать на выходе большое разнообразие химических веществ. В некотором смысле автокаталитические реакции похожи на крошечную, управляемую компьютером фабрику по производству химических соединений. Некоторые из этих веществ являются составными элементами живых систем.

Возникла ли жизнь в процессе автокаталитических реакций? Возможно. Мы не узнаем этого до тех пор, пока не установим коммутационную схему и программу для автокаталитического набора, в котором впервые родились клетки и гены[45]. Вычислительная универсальность автокаталитических наборов позволяет утверждать, что некоторые такие программы существуют, но это не значит, что такая программа проста или ее легко найти.

И снова многомировая интерпретация

В книге «Ткань реальности» (The Fabric of Reality), написанной в 1997 г., физик Дэвид Дойч пылко защищает многомировую интерпретацию квантовой механики с точки зрения квантовых вычислений. Прежде чем завершить изложение, давайте кратко рассмотрим смысл, в котором могут существовать другие миры – такие, какими их видят Дойч и Борхес.

Вселенная, которую мы видим вокруг, соответствует только одной из ряда декогерентных историй; то, что мы видим, когда смотрим в окно, – лишь один элемент суперпозиции состояний, составляющих полное квантовое состояние Вселенной. Другие элементы этого состояния соответствуют «другим мирам», мирам, где кости в квантовой игре выпали по-другому. Набор всех возможных миров составляет Мультивселенную (или Мультиверс). Оставляю читателю решить, существуют ли эти другие миры в том же смысле, как наш. Так или иначе, существуют они или нет, но до тех пор, пока они декогерентны, эти миры не могут оказать никакого влияния на наш мир.

Заметим, что наша история является эффективно сложной. Как и другие истории в наборе декогерентных историй, наша – результат огромного множества бросков в квантовой игре в кости. (Если быть точным, примерно 1092 бросков). Тем не менее полное квантовое состояние Вселенной остается простым: Вселенная начинается из простого состояния и развивается согласно простым законам.

Как наша история, которая является только частью всего состояния Вселенной, может быть эффективно сложнее, чем целое? В этом нет ничего особенно парадоксального: набор всех чисел, состоящих из миллиарда битов, описать легко, но чтобы описать почти любое отдельное число из этого набора, нужен миллиард битов. Тот же самый принцип касается состояния Мультивселенной. Чтобы описать отдельный элемент суперпозиции, может потребоваться около 1092 битов, а для описания всего состояния в целом хватает всего нескольких битов. В случае вычислительной Вселенной ее общее состояние описать легко: Мультивселенная выполняет все возможные вычисления квантово-параллельным образом. Но, чтобы выделить и указать любое отдельное из этих вычислений, нужно «собрать» все биты, соответствующие программе для этого вычисления. Для его описания может потребоваться очень много битов.

Когда Мультивселенная вычисляет, каждое возможное вычисление квантово параллельным образом включено в ее полное состояние. Вероятность любого данного вычисления равна вероятности того, что обезьяны введут в компьютер его программу. Согласно гипотезе Чёрча-Тьюринга, каждая возможная математическая структура представлена в том или ином компоненте суперпозиции. Одна такая математическая структура – это структура, которую мы видим вокруг, каждую деталь которой мы наблюдаем, включая законы физики, химии и биологии. В других компонентах суперпозиции эти детали будут другими. В каком-то из компонентов все остальное будет таким же, но у меня будут не голубые глаза, а карие. В каком-то из компонентов может даже случиться так, что некоторые свойства Стандартной модели элементарных частиц, например массы кварков, будут отличаться от их масс в нашей компоненте суперпозиции.

Есть и другой способ, которым могут быть созданы все возможные математические структуры. Данные наблюдений свидетельствуют о том, что Вселенная пространственно бесконечна: она простирается за пределы горизонта безо всяких границ. Если это так, то где-нибудь и когда-нибудь она создаст любую возможную математическую структуру. Эти структуры могут существовать в пределах нашей ветви суперпозиции; в какой-то момент в будущем они появятся в пределах нашего горизонта и начнут на нас влиять. Где-то там, быть может, существуют точные копии вас и меня. Где-то еще эти копии существуют, но они несовершенны: у меня не голубые глаза, а карие. В какой-то момент в будущем информация об этих дальних копиях войдет в пределы нашего горизонта, вот только звезды закончат свое существование задолго до этого. Как бы сказал Больцман, если вы хотите пообщаться с другими мирами, не слишком на это надейтесь.

Но если вы хотите пообщаться с живыми существами с других планет, вполне возможно, что вам повезет. По той же причине, по которой мы знаем, что законы физики поддерживают вычисления (у нас ведь есть компьютеры!), мы знаем, что они поддерживают жизнь (мы живы!). Но мы не знаем, какова вероятность спонтанного возникновения жизни на какой-то другой планете, и не знаем, с какой вероятностью жизнь, когда-то возникшая на одной планете, может быть перенесена на другую. Возможность установить связь с живыми существами с другой планеты самым существенным образом зависит от этих вероятностей. Возможно, когда-нибудь мы будем достаточно знать о том, как возникла жизнь, и сможем вычислить эту вероятность; а пока вы можете адресовать вопрос о везении лишь себе.

Будущее

Как долго могут продолжаться вычисления во Вселенной? Современные данные наблюдений свидетельствуют о том, что Вселенная будет расширяться вечно. Пока она расширяется, количество выполненных операций и количество доступных битов в пределах горизонта будут расти. Энтропия тоже будет расти, но, поскольку Вселенная становится больше, ей нужно все больше времени, чтобы достичь теплового равновесия, и фактическая энтропия будет увеличиваться с меньшей скоростью, чем максимально возможная энтропия. В результате число калорий свободной энергии, доступной для потребления, будет увеличиваться.

Пока все неплохо. Проблема же в том, что, хотя общее количество свободной энергии продолжает расти, плотность свободной энергии – количество ее в расчете на каждый кубометр – уменьшается. Иначе говоря, калорий-то становится больше, но их все труднее и труднее собрать. Через триллионы лет звезды сожгут все свои запасы ядерного топлива. В это время наши потомки, если они все еще будут жить, смогут накапливать энергию, собирая вещество и превращая его в полезную энергию. Этот сценарий подробно проанализировал Стивен Фраучи из Калифорнийского технологического института{16}. Максимальное количество свободной энергии, которую можно извлечь, есть E = mc², где m – масса собранной материи. (Конечно, какая-то часть энергии будет потеряна вследствие неэффективности процесса извлечения.)

Собирая мусор все дальше и дальше от дома, наши потомки будут получать все больше материи и извлекать из нее энергию. Какая-то часть этой энергии неизбежно будет потрачена впустую или потеряна при передаче. Некоторые космологические модели позволяют продолжать сбор энергии до бесконечности, другие – нет{17}.

Более бережливая стратегия вечной жизни состоит в том, чтобы научиться обходиться конечным количеством энергии, как предложил Фримен Дайсон из Института перспективных исследований{18}. В конце концов, общее число операций, которые могут быть выполнены, пропорционально количеству доступной энергии, умноженному на время, в течение которого она остается доступной. Если время будет продолжаться вечно, конечное количество энергии должно быть достаточным для того, чтобы вычисления длились вечно. К сожалению, всякий раз, когда выполняется операция, часть энергии будет потрачена впустую из-за ошибок и неэффективности. В конечном счете источник энергии истощится и ее количество приблизится к нулю. Дайсон указывает, что, несмотря на истощение хранилищ энергии, жизнь может продолжаться сколь угодно долго, пока она согласна замедляться.

Предположим, что каждый раз, когда эта будущая форма жизни выполняет операцию, вся энергия, которая использовалась для ее выполнения, рассеивается. Это самый худший вариант. И в следующий раз, когда существо будет выполнять операцию, у него будет меньше доступной энергии. В этом нет ничего страшного – следующая операция просто будет выполняться медленнее, чтобы хватило меньшего количества энергии. Доступная энергия будет постепенно уменьшаться, но это будет происходить все медленнее и медленнее. Точно так же время, затрачиваемое на выполнение каждой операции, будет становиться все больше и больше. Но пока вы продолжаете выполнять операции все медленнее и медленнее, вы все еще можете выполнить за бесконечное время бесконечное число операций, используя для этого конечное количество энергии.

А как насчет пространства памяти? По мере того как количество доступной энергии уменьшается, пространство памяти, доступное в данном объеме, тоже уменьшается. И чтобы продолжать увеличивать доступное пространство памяти, наша бессмертная форма жизни должна будет распространять свою энергию по все большему и большему объему. Другими словами, если вы хотите жить вечно, вам нужно двигаться медленно и толстеть (многие люди уже взяли эту стратегию на вооружение).

Самая большая потенциальная проблема стратегии «двигаться медленно и толстеть» – это мусор. От использованной энергии нужно как-то избавляться. К счастью, стратегия «двигаться медленно и толстеть» здесь тоже помогает: чем медленнее вы двигаетесь, тем меньше энергии вам нужно рассеять, и чем вы толще, тем больше площадь поверхности, по которой можно рассеять эту энергию. Но здесь нужна осторожность: необходимо расширяться достаточно медленно, чтобы ваша средняя энергия на бит (то есть ваша температура) оставалась выше температуры окружающей Вселенной. Если Вселенная имеет некую характерную минимальную температуру, как предполагают некоторые космологические наблюдения, вы просто утонете. В некоторый момент вас поглотит окружающее излучение. Но если температура Вселенной постоянно уменьшается и делает это достаточно быстро, как показывают другие космологические наблюдения, у вас все хорошо: вы можете продолжать обрабатывать информацию и расширять пространство своей памяти.

Предположим, что такая окончательная форма жизни может существовать. На что она была бы похожа? Она расширялась бы, чтобы охватить сначала звезды, затем галактики, затем скопления галактик, но в итоге ей будут требоваться миллиарды лет, чтобы обдумать ровно одну мысль. Нравится? Конечно, это дело вкуса, но если вы хотите жить вечно, то вам придется пойти на некоторые жертвы.

Быть человеком

Мы заглянули в горячее прошлое; мы заглянули в тусклое и далекое будущее. Чтобы завершить дискуссию о сложности, давайте вернемся в настоящее. Каково место человека в вычислительной Вселенной? Естественная способность Вселенной обрабатывать информацию на фундаментальном уровне дает начало всем возможным формам обработки информации. После Большого взрыва, когда разные части Вселенной исследовали все возможные способы обработки информации, рано или поздно, под влиянием квантовых событий, некоторым частям Вселенной удалось найти алгоритм воспроизведения самих себя. Это привело к возникновению жизни. Жизнь развивалась благодаря обработке генетической информации в поисках новых стратегий выживания и размножения. Перебрав миллиарды стратегий, некоторые живые системы в итоге обнаружили половое размножение – способ, очень сильно увеличивающий скорость, с которой могут быть исследованы новые стратегии и алгоритмы эволюции, потому что он ускоряет темпы обработки генетической информации. Через миллиарды лет полового размножения и отбора живые существа развили всевозможные методы сбора и обработки информации, среди них – глаза, уши и мозг.

Где-то в течение последних 100 000 лет люди открыли для себя язык. Человеческий язык, должно быть, казался другим животным странно звучащей инновацией. Но язык позволял выражать понятия произвольной степени сложности, и это позволило людям обрабатывать информацию чрезвычайно распределенным образом. Распределенная природа человеческой обработки информации, в свою очередь, позволила людям создавать новые формы сотрудничества, формировать группы, ассоциации, общества, компании и т. д. Некоторые из этих новых форм сотрудничества оказались поразительно эффективными, причем разные формы распределенной обработки информации, такие как демократия, коммунизм, капитализм, религия и наука, начали жить собственной жизнью, развиваясь и расширяясь со временем.

Именно богатство и сложность нашей совместной обработки информации позволила нам продвинуться так далеко. Изобретение человеческого языка, вместе с разнообразным социальным развитием, стало настоящей революцией в сфере обработки информации и существенным образом изменило лик нашей планеты. Утверждается, что именно мозг отличает нас от других животных. Мы, люди, очень привязаны к своему мозгу. Без него у нас не было бы ни мышления, ни восприятия (то же самое касается других животных, у которых есть мозг). Язык позволяет нам связать работу нашего мозга с работой мозга других людей. Коммуникация позволяет создавать все более сложные способы сотрудничества и соревнования. Перефразируя Джона Донна, нет человека, который был бы как остров, сам по себе, каждый человек на Земле есть часть общего процесса вычислений.

Этот совместный процесс вычислений всего человеческого общества и делает нас особенными; а мы действительно особенные. Люди – не единственные физические системы, участвующие в процессе сложных, богатых вычислений. Как я пытался показать, каждый атом, каждая элементарная частица участвуют в одном огромном вычислении, которое и является Вселенной. По сути, каждый бит Вселенной – это только бит. В своей способности хранить и обрабатывать информацию все биты равны.

Наука обладает неудобной привычкой вытеснять человека из центра сцены. В донаучной истории люди были венцом творения и лучшим произведением природы и жили на Земле, являющейся центром Вселенной. Когда происхождение Земли и человечества были исследованы более тщательно, оказалось, что кроме людей у природы были и другие интересы, а Земля занимает не настолько центральное положение, как мы надеялись. Человечество – всего одна ветвь великой семьи жизни, а Земля – небольшая планета, вращающаяся вокруг заурядного Солнца, расположенного на периферии одного из рукавов заурядной спиральной галактики.

Тем не менее мы уникальны (как и бактерии; как и тополя). Уникальными делает нас информация – биты ДНК, которые объединяют нас с обезьянами, а также язык и способность мыслить, которые нас от них отделяют. Нет никакой отдельной субстанции, никакой vis vitae или жизненной силы, которая вдыхала бы жизнь в человеческие существа. Мы сделаны из атомов, как и все остальное. Теми, кто мы есть, делает нас способ, которым эти атомы обрабатывают информацию и совместно ведут вычисления. Мы – прах, но мы – вычисляющий прах.

Универсальные мысли

Теперь, когда мы знаем о вычислительной природе Вселенной в целом, заманчиво было бы приписать это свойство какому-нибудь космическому интеллекту вроде божественного «демона» Лапласа. Конечно, Вселенную можно считать неким гигантским разумным организмом, точно так же как Землю можно считать отдельным живым существом (эту идею называют «гипотезой Геи»). Заметим, однако, что, даже приписав Вселенной разум, мы не можем отрицать блеск одной из ее величайших «идей» – естественного отбора{19}. В течение миллиардов лет Вселенная кропотливо разрабатывала новые структуры, в медленном процессе проб и ошибок. Каждое «Ага!» в этом процессе – крошечное квантовое событие, последствия которого были развиты законами физики. Некоторые события приводили к успеху, некоторые – нет. Через миллиарды лет появились мы, а также все остальное.

В конечном счете идея о том, что мир жив или что Вселенная мыслит, – лишь метафора. В конце концов, что такое мысли Вселенной? Некоторая часть обработки информации, которую выполняет Вселенная, действительно происходит посредством мышления, человеческого мышления. Некоторые виды обработки информации, такие как цифровые вычисления, могут напоминать мышление. Но в огромном большинстве случаев обработка информации во Вселенной происходит в виде столкновений атомов, крошечных движений материи и света.

По сравнению с тем, что обычно называют мышлением, эти «мысли» Вселенной скромны: они состоят из элементарных частиц, которые просто заняты своим делом. Но скромность – это не слабость. Квантовый хаос может усиливать крошечные движения до тех пор, пока они не превратятся в ураган. Микроскопический танец вещества и света способен создать не только людей, но и все остальные существа. Столкновение двух атомов может изменить будущее Вселенной – и изменяет его.

Личные заметки: информация как утешение

Мой путь к концепции эффективной сложности был долгим и трудным. Он начался с сотрудничества с Хайнцем Пэджелсом в Университете Рокфеллера и продолжился, когда моя диссертация получила известность и мне предложили место профессора философии под руководством Рольфа Ландауэра в IBM. Ландауэр был одним из основателей физики информации. Его девиз – «Информация – величина физическая» – стал основным принципом этой книги: вся информация, которая существует, хранится физическими системами, и все физические системы хранят информацию.

Я был несколько удивлен этим предложением. Той осенью я прибыл в лабораторию Уотсона фирмы IBM в Йорктаун-Хайтс, чтобы прочесть лекцию о демоне Максвелла. В своей диссертации «Черные дыры, демоны и утрата когерентности: как сложные системы получают информацию, и что они с ней делают» (Black Holes, Demons, and the Loss of Coherence: How Complex Systems Get Information and What They Do with It) я предложил квантово-механическую модель того, как одна квантовая система получает информацию о другой, и показал, почему кажущиеся нарушения второго закона термодинамики, которые при этом возникают, не вызывают никаких реальных проблем. Моя лекция прошла не слишком успешно: Ландауэр меня раскритиковал. Как оказалось, Чарльз Беннетт только что опубликовал серьезную статью о демоне Максвелла, изложив идею компромисса между информацией и энтропией гораздо лучше, чем я. Что еще хуже, за ланчем я неумышленно задел Грегори Хайтина, пошутив о людях, верящих в целительную силу кристаллов: я не знал, что он держит в своей комнате большой кристалл, который помогает ему сконцентрироваться.

Тем не менее за лекцией последовало предложение о работе, и я собирался его принять. Вскоре после звонка Ландауэра в мой кабинет зашел руководитель моей лаборатории в Университете Рокфеллера. «Мюррей Гелл-Манн просит вас немедленно к телефону», – объявил он. До того дня я с опаской относился к ситуациям, когда профессора заходят в мой кабинет и делают объявления. С какой стати Гелл-Манн хочет со мной говорить? Я никогда с ним не встречался (кулачный бой в женском монастыре произошел гораздо позже), и я понятия не имел, по каким причинам самый известный физик в мире стал бы интересоваться какими-то деталями моей работы.

Я поднял трубку. «Где ваше заявление о примере в Калифорнийский технологический институт?» – требовательно спросил Гелл-Манн. Как оказалось, он работал над проблемами сложности и основами квантовой механики, и никак не мог найти постдока, который бы поработал с ним над этими темами. Он уже несколько месяцев искал кого-нибудь, кто писал бы диссертацию в этой области, и наконец нашел меня. Он был готов предоставить мне место, если я согласен.

Итак, за неделю, не имея никаких ясных перспектив, я получил целых два предложения о работе. Это было трудное решение. Поскольку я шел в обход обычного процесса найма в Калифорнийский технологический институт, зарплата, которую мог предложить мне Гелл-Манн в течение первого года, была вдвое меньше того, что предлагала IBM. С другой стороны, меня увлекала перспектива попасть в Калтех. В конце концов я решил отправиться на Запад. Это было летом 1988 г. Я собрал вещи, положил чемодан в свой старый «датсун» и тронулся в путь.

Первая остановка была в Санта-Фе в штате Нью-Мексико, где я посетил первую летнюю школу Института Санта-Фе и лично познакомился с Гелл-Манном. Мы вместе отправились в Лос-Аламос и весь день обсуждали концепцию сложности. Гелл-Манн был красив: вьющиеся седые волосы и ослепительная улыбка. Он прекрасный собеседник, по той простой причине, что знает примерно в десять раз больше обычного человека практически по любому предмету. Если он считает, что ваши рассуждения ошибочны, то без всяких колебаний дает вам это понять. В ходе нашей трехчасовой дискуссии я рискнул высказать собственное мнение об одном аспекте квантовой механики, с которым был недостаточно знаком. «Нет, – сказал Гелл-Манн, и в его голосе послышались железные нотки. – Нет!» Он коснулся лбом стола, за которым мы сидели и стал стучать по нему кулаками: «Нет! Нет! Нет! Нет!! Нет!!!» Вот, подумал я, наконец-то нашелся человек, с которым я наверняка сработаюсь.

Я провел в Санта-Фе целый месяц и отправился в Центр физики в Аспене (Aspen Center for Physics), чтобы навестить Хайнца, у которого был дом рядом с Аспеном. Он проводил здесь лето с женой Элейн и двумя маленькими детьми. Наша работа по термодинамической глубине вызвала дебаты в научном сообществе и привлекла внимание научных журналистов. Мы часто ходили в горы Элк-Маунтинз и обсуждали нашу следующую работу. Точнее, мы некоторую часть времени пытались обсуждать нашу следующую работу, но в основном Хайнц развлекал меня историями, никак не связанными с физикой. На вершине горы Кастл-Пик он развел руки в стороны и провозгласил: «Я дарю тебе все богатство и всех красавиц мира!»

Два дня спустя произошла катастрофа. Мы с Хайнцем решили подняться на пик Пирамид, груду выветренных скал высотой 4300 м возле долины Вест-Марун, в десяти милях от Аспена. Был прекрасный день; мы вышли рано и, тщательно избегая камнепадов, к полудню поднялись наверх. По пути вниз нам нужно было сделать короткий, но опасный траверс; стоит сорваться, и падать придется долго. Мы двигались по краю трещины, Хайнц впереди. В конце трещины он прыгнул на седловину между двумя скалами. Из-за полиомиелита, которым Хайнц переболел в детстве, у него была повреждена лодыжка. Когда его нога коснулась седловины, лодыжка подвернулась. Он упал и пропал из виду в почти вертикальной расщелине.

Я крикнул. Ответа не было. Очень быстро, чтобы хоть что-то делать, я тоже перепрыгнул на седловину; это был небольшой, но очень неудобный прыжок. Я кричал и кричал. Тишина. Расщелина была слишком крутой, и я не мог спуститься один, а веревка осталась в рюкзаке у Хайнца. Я повернулся и побежал за помощью другой дорогой.

Счастливого конца не было. Шериф попросил меня съездить к Элейн и сообщить ей о случившемся, а команда горных спасателей отправилась на поиски Хайнца в надежде, что он застрял в щели и, возможно, еще жив. Они не смогли его найти, решили задействовать вертолет и взяли меня с собой. Мы медленно поднялись над большой чашей пика Пирамиды, центральная часть которого представляет собой утес из отвесных выветренных скал высотой 800 м. Мы нашли, куда упал Хайнц. Там не было никакой щели. Он пролетел 30 м по вертикали, разбился и умер – быстрая, бескровная смерть. После удара его тело прокатилось еще 600 м, и там, на выступе скалы, мы его нашли. Мы медленно спустились, и я отправился к Элейн, чтобы сообщить ужасную новость.

В следующие месяцы я пытался как-то осмыслить случившееся. Моя потеря была ничто по сравнению с бедой Элейн; тем не менее я испытал настоящий шок, я был почти раздавлен. После похорон я вернулся в Лос-Аламос и продолжал работать с Войцехом Зуреком. Я жил в мотеле, мои окна выходили на каньон. По ночам меня будил голос Хайнца, звучавший у меня в голове. Я вскакивал с постели – мне казалось, что он находится в комнате. Я винил себя в том, что выжил. Однажды я в одиночестве ушел в дикие леса Пекоса. Я несколько дней бродил по лесу, не имея понятия, где я нахожусь. Я совершал в одиночку рискованные восхождения. Я взбирался на утесы и подолгу смотрел вниз, загипнотизированный ужасом.

Я искал утешения в работе, но законы физики, хотя и увлекают, но утешения не приносят. Причины всех случайных событий лежат в сфере квантовой механики. Многомировая интерпретация квантовой механики утверждает, что для каждого события, которое произошло, есть много миров, в которых его не случилось. Смерть Хайнца была трагической случайностью. Он был опытным альпинистом и мог бы тысячу раз без вреда прыгнуть от той трещины на седловину. Только в этот раз он приземлился под неправильным углом, и его подвела лодыжка. И здесь, в нашем мире, он упал со скал. Другие же миры меня не успокаивали. Подобно главному герою романа Кендзабуро Оэ «Личный опыт», я понял, что «невозможно примириться с безусловностью смерти, к каким бы психологическим уловкам вы ни прибегали».

Но этот мир все еще дает немного утешения. В разговорах с Элейн и с друзьями Хайнца Джоном Брокманом, Шэрон и Дэвидом Олдс я больше узнавал о Хайнце и его жизни. Работая над гипотезами, родившимся во время нашего недолгого сотрудничества, включая некоторые из идей, изложенных в этой книге, я находил удовлетворение, представляя себе, что бы сказал Хайнц и как бы он критиковал мои утверждения. Утешение постепенно приходило из информации – от битов, как реальных, так и воображаемых. Тело и мозг Хайнца ушли. Информация, которую обрабатывали его клетки, навсегда растворена в медленных процессах Земли. Он утратил сознание, способность мыслить и действовать. Но мы не потеряли его полностью. При жизни Хайнц запрограммировал свою собственную часть Вселенной. Получившиеся вычисления разворачиваются в нас и вокруг нас: его яркие мысли и смелое поведение, которым он так поражал нас, остаются в наших мыслях и действиях и имеют свои собственные яркие и смелые последствия. Фрагмент универсальных вычислений, начатых Хайнцем, продолжается до сих пор.

Благодарности

Я хотел бы поблагодарить всех своих учителей, и в особенности членов моей семьи и друзей.

Моя жена Ив и дочери Эмма и Зоя проявили огромное терпение, когда я писал эту книгу. Мои родители, Роберт и Сьюзен Ллойд, были первыми читателями и редакторами книги. Мои братья Бен и Том задавали хорошие вопросы, как и мои племянницы, племянники, кузены, дяди, тети и родственники моей жены.

Мои друзья из Массачусетского технологического института и из других научных институтов внесли множество полезных комментариев и критических замечаний, Прежде всего, это Чарли Беннетт, Пол Дэвис и участники семинара Мозеса: Джоэль Мозес, Боб Бервик, Гади Гайгер, Джей Кейзер, Санджой Миттер, Том Найт, Артур Стейнберг, Джерри Сассман и Роберт Фано. Студенты курса Терри Орландо терпеливо читали рукопись и говорили мне, что они о ней думают; я слушал. Дж. Р. Лукас, Дженет Браун и Арам Хэрроу помогли мне разыскать неуловимых печатающих обезьян. Мюррей Гелл-Манн учил меня квантовой механике и сложности, а Дойн Фармер заставил меня гонять на горном велосипеде, обсуждая отношения между этими двумя темами. Шэнь Цай помог мне с китайским философом Мен-цзы.

Все мои коллеги, работающие в области квантовой информации и вычислений, внесли огромный вклад в эту книгу благодаря их собственным научным работам. По большей части, исследования, которые легки в основу этой книги, финансировали следующие организации: Инициатива Cambridge-MIT, Национальный научный фонд США, Исследовательский отдел Армии США, Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов, Центр перспективных исследований и разработок ARDA, Управление исследований ВМС США, Управление научных исследований ВВС США.

Марти Ашер из издательства Knopf был терпеливым и отзывчивым редактором. Если эту книгу легко читать, то лишь благодаря Саре Липпинкотт, превратившей мои короткие записки в связный текст. Джон Брокман заставил меня написать эту книгу, а Кэтинка Мэтсон держала меня за руку, пока я это делал.

Наконец, я хотел бы сказать спасибо тем, кого уже не могу поблагодарить лично, прежде всего Хайнцу Пэджелсу, Рольфу Ландауэру и Алексису Белашу.

Дальнейшее чтение

Дискуссий о Вселенной как о компьютере довольно много. Кроме «Последнего вопроса» Азимова (1956), см., например, Pagels, The Cosmic Code (Simon & Schuster, 1982), J. D. Barrow, Theories of Everything (Clarendon Press, 1991), and F. J. Tipler, The Physics of Immortality (Doubleday, 1994).

Идею о том, что Вселенная может представлять собой классический компьютер, выдвинули в 1960-х гг. Конрад Цузе и Эд Фредкин. Книга Цузе вышла под названием Rechnender Raum (Schriften zur Datenverarbeitung, Band 1, Friedrich Vieweg & Sohn, Braunschweig, 1969), ее английский перевод – Calculating Space (MIT Technical Translation AZT-70–164-GEMIT, MIT [Proj. MAC], Cambridge, Mass. 02139, February 1970, http://www.idsia.ch/~juergen/zuse.html). Работы Фредкина можно найти здесь: http://www.digitalphilosophy.org/. Они предложили особый тип компьютера – «клеточный автомат». Клеточный автомат состоит из регулярной матрицы клеток, каждая из которых содержит один или более битов. Каждая клетка обновляется от одного такта к другому, делая это в зависимости от ее собственного состояния и состояния соседних клеток[46]. Идею о Вселенной как о клеточном автомате позже популяризировал Стивен Вольфрам в книге «Наука нового типа» (A New Kind of Science) (Wolfram Media, 2002).

Математические основания идеи об обезьянах, набирающих текст на клавиатуре компьютеров, см. R. J. Solomonoff, “A Formal Theory of Inductive Inference,” Information and Control, Vol. 7 (1964), 1–22; G. J. Chaitin, Algorithmic Information Theory (Cambridge University Press, 1987); A. N. Kolmogorov, “Three Approaches to the Quantitative Definition of Information,” Problems of Information Transmission, Vol. 1 (1965), 1–11. С дальнейшей дискуссией о концепции алгоритмической информации и ее связи с рождением сложности можно ознакомиться в работах Юргена Шмидхубера на http://www.idsia.ch/~juergen. См. также Max Tegmark, “Is ‘The Theory of Everything’ Merely the Ultimate Ensemble Theory?” Annals of Physics, Vol. 270 (1998), 1–51 (arXiv/gr-qc/9704009). Об отношениях между алгоритмической информацией и вторым законом термодинамики см., например, W. H. Zurek, Nature, Vol. 341 (1989), 119–24.

Идея о том, что проблема неразрешимости и проблема остановки связаны с проблемой свободной воли, предложена Тьюрингом в статье “Computing Machinery and Intelligence,” Mind (1950), 433–460. См. также K. R. Popper, “Indeterminism in Quantum Physics and Classical Physics,” British Journal for Philosophy of Science, Vol. 1 (1951), 179–188. Классическая статья на эту тему – J. R. Lucas, “Minds, Machines, and Godel,” Philosophy, Vol. 36 (1961), 112–127. Более современное исследование свободной воли – Elbow Room: The Varieties of Free Will Worth Wanting, by Daniel C. Dennett (MIT Press, 1984). Исследование о том, как вычислительная способность Вселенной влияет на нашу способность предсказывать ее поведение, можно найти в статье D. R. Wolpert, “Computational Capabilities of Physical Systems,” Physical Review E, Vol. 65, 016128 (2001) (arXiv/physics/0005058, physics/0005059).

Краткое изложение второго закона термодинамики и природы асимметрии времени можно найти в книге P. C. W. Davies, The Physics of Time Asymmetry (University of California Press, 1989). Имеется также сборник научных статей на эту тему – Physical Origins of Time Asymmetry, edited by J. J. Halliwell, J. Perez Mercader, and W. H. Zurek (Cambridge University Press, 1996). Многие из оригинальных работ о демоне Максвелла можно найти в книге Maxwell’s Demon 2: Entropy, Classical and Quantum Information, Computing, Harvey S. Leff, Andrew F. Rex (editors), Institute of Physics, 2003.

Многие из классических работ по квантовой механике собраны с комментариями в книге Quantum Theory and Measurement (ed. J. A. Wheeler and W. H. Zurek, Princeton University Press, 1983). Учебник по квантовой механике с акцентом на ее основных проблемах: Quantum Theory: Concepts and Methods by A. Peres (Springer, 1995). Подход к квантовой механике на основе декогерентных историй описан Робертом Гриффитсом в книге Consistent Quantum Theory (Cambridge, 2003). О том, как декогерентность и хаос втайне создают информацию, см. статью F. M. Cucchietti, D. A. R. Dalvit, J. P. Paz, W. H. Zurek, Physical Review Letters Vol. 91 (2003), p. 210403.

Введение в квантовую механику и квантовые вычисления можно найти в книге A Shortcut Through Time: The Path to the Quantum Computer by G. Johnson (Knopf, 2003). Стандартный учебник по квантовым компьютерам: Quantum Computation and Quantum Information by M. A. Nielsen and I. L. Chuang (Cambridge University Press, 2000).

Некоторые мои работы о физических ограничениях вычислений и вычислительной способности Вселенной можно найти в статьях “Universe as Quantum Computer,” Complexity Vol. 3 (1) (1997), 32–35 (arXiv/quantph/9912088); “Ultimate Physical Limits to Computation,” Nature Vol. 406 (2000), 1047–54 (arXiv/quantph/9908043); и “Computational Capacity of the Universe,” Physical Review Letters Vol. 88, 237901 (2002) (arXiv/quant-ph/0110141). Популярная работа о квантовой гравитации: Three Roads to Quantum Gravity by L. Smolin (Perseus Books, 2002). Техническая версия моей теории о том, что квантовая гравитация основана на квантовом вычислении: “The Computational Universe: Quantum Gravity from Quantum Computation,” arXiv/quant-ph/0501135.

Исследования сложности можно найти в книгах: The Quark and the Jaguar: Adventures in the Simple and Complex by Murray Gell-Mann (Freeman, 1995); Emergence: From Chaos to Order by John H. Holland (Perseus, 1999); и At Home in the Universe: The Search for Laws of Self-Organization and Complexity by Stuart Kauffman (Oxford, 1996). Анализ сложности Чарльза Беннетта и определение логической глубины можно найти в книгах “Dissipation, Information, Computational Complexity, Definition of Organization,” in Emerging Syntheses in Science, edited by D. Pines (Addison Wesley, 1987), и “Logical Depth and Physical Complexity,” in The Universal Turing Machine: A Half-Century Survey edited by R. Herken (Oxford, 1988), pp. 227–257. Дополнительное понятие термодинамической глубины описано в работе S. Lloyd and H. Pagels, “Complexity as Thermodynamic Depth,” Annals of Physics Vol. 188 (1988), 186–213.

Об авторе

Сет Ллойд – профессор механики Массачусетского технологического института, научный руководитель Исследовательской лаборатории электроники. Он также является адъюнкт-профессором Института Санта-Фе. Его работы связаны с проблемами, имеющими отношение к информации и сложным системам, от очень малых (как атомы обрабатывают информацию? как можно заставить их вычислить?) до очень больших (как общество обрабатывает информацию? как можно понять общество с точки зрения его способности обрабатывать информацию?).

Его оригинальные работы в области квантовых вычислений и квантовых коммуникаций, в том числе предложенный им первый технологически выполнимый проект квантового компьютера, демонстрация возможности аналоговых квантовых вычислений, доказательство квантового аналога теоремы Шеннона для канала с помехами, а также разработка новых методов квантовой коррекции ошибок и уменьшения шума, создали ему репутацию новатора и ведущего исследователя в области квантовых вычислений.

www.sethlloyd.com

Сноски

1

В 2011 г. компания D-Wave Systems объявила о создании коммерческого компьютера со 128 кубитами. – Прим. ред.

2

Американская энергетическая корпорация, обанкротившаяся в декабре 2001 г. – Прим. ред.

3

Русский аналог – счеты. – Прим. ред.

4

Два разных алфавита в семибитный код ASCII уже не умещались. Стихийная адаптация его к требованиям других языков породила великое множество восьмибитных кодовых таблиц. – Прим. ред.

5

Льюис Кэрролл. Алиса в Зазеркалье. Пер. Н. М. Демуровой.

6

Mark I – первый американский программируемый компьютер на электромеханических элементах. Разработан и построен в 1941 г. на средства, выделенные компанией IBM. После успешного прохождения первых тестов в феврале 1944 г. компьютер был перенесен в Гарвардский университет и с мая выполнял расчеты в интересах Бюро судостроения ВМС США. – Прим. пер.

7

Прогресс не стоит на месте. Сейчас примерно такой объем имеет снимок в сжатом виде, например в формате jpeg, причем сделанный очень скромной камерой. Несжатый снимок будет в несколько раз «тяжелее». – Прим. ред.

8

Или примерно в два раза больше Московской области. – Прим. ред.

9

Нуль, разумеется, не является положительным числом. В то же время можно подобраться к нему сколь угодно близко, оставаясь на положительной части числовой прямой. – Прим. ред.

10

Лучше, конечно, попросить компьютер воспринимать их сразу как машинные коды. До победного пришествия Windows можно было бы, например, закрыть набранный обезьяной файл, поменять его расширение на.com и запустить на исполнение. Не проводите этот эксперимент самостоятельно, если вы не знаете компьютер и операционную систему в совершенстве! – Прим. ред.

11

Добавим, что компьютеру абсолютно не важно, запущен ли на исполнение файл monkey.com или файл hamlet.com. И то и другое в принципе может быть исполнено как инструкция и, скорее всего, с печальными для машины последствиями. – Прим. ред.

12

Из отечественных ученых можно было бы добавить в этот список Андрея Колмогорова и Владимира Котельникова. – Прим. ред.

13

Уменьшая энтропию и количество информации в сосуде, демон сам накачивается информацией. – Прим. ред.

14

Австрийский и нидерландский физик Пауль Эренфест был женат на математике Татьяне Афанасьевой из Киева. – Прим. ред.

15

Определить это очень легко: просто умножьте 450 000 знаков текста на пять или шесть бит на символ. – Прим. ред.

16

Спин (англ. spin) – квантово-механическая характеристика частицы, описывающая ее собственный угловой момент и имеющая некоторое сходство с вращением планеты вокруг оси. – Прим. ред.

17

Третий и самый простой способ – правило правого винта: при вращении отвертки по часовой стрелке шуруп входит в стену, а при вращении против – выходит. – Прим. ред.

18

Ось волчка при этом описывает в пространстве конус. – Прим. ред.

19

Эрвином Ханом в 1950 г. – Прим. ред.

20

Майский бал – традиционный прием в колледжах Кембриджа в конце учебного года. – Прим. пер.

21

Хорхе Луис Борхес. «Сад расходящихся тропок». Пер. В. Дубина.

22

Эта «супермолекула» C60 относится к так называемым фуллеренам. – Прим. ред.

23

Точнее, волновой функцией. – Прим. ред.

24

Проще говоря, волны |1> и –|1> находятся в противофазе. – Прим. ред.

25

В немецком тексте Эйнштейна оно названо spukhafte Fernwirkung, в английском переводе Макса Борна – spooky action at a distance. – Прим. ред.

26

На момент публикации (1935 г.) квантовая запутанность была чисто умозрительной конструкцией, не известной из опыта. – Прим. ред.

27

Это, конечно, очень упрощенное описание. Точная формулировка звучит так: квадрат модуля волновой функции электрона представляет собой плотность вероятности обнаружить его в той или иной точке пространства. – Прим. ред.

28

AT&T – одна из крупнейших американских телекоммуникационных компаний. – Прим. ред.

29

Речь идет о песенке из мюзикла The Music Man, где есть слова «there’s trouble in River City». Эта фраза стала поговоркой, обозначающей некую очевидную трудность, которой окружающие пытаются не замечать. – Прим. пер.

30

В ноябре 2011 г. группа китайских исследователей во главе с Ду Цзяньфэном сообщила о разложении на множители числа 143 с использованием 4-кубитного квантового компьютера. – Прим. ред.

31

В октябре 2003 г. эта группа продемонстрировала логические операции на системе из двух кубитов. Важную роль в работе сыграли наши соотечественники Юрий Пашкин и Олег Астафьев. – Прим. ред.

32

Айзек Азимов. «Последний вопрос». Пер. Е. Дрозд, с некоторыми уточнениями.

33

Бывший сотрудник Института проблем передачи информации Лев Борисович Левитин уехал из СССР в 1973 г. – Прим. ред.

34

В оригинале – wimp, wino and macho. Все эти словечки являются английскими названиями объектов, рассматриваемых в качестве кандидатов на роль скрытой массы (темной материи). WIMP – это слабо взаимодействующая массивная частица (Weakly Interacting Massive Particle). Wino – гипотетический суперпартнер W-бозона; название построено из буквы W и суффикса -ino, применяемого для суперпартнеров по аналогии с названием «нейтрино». MACHO – массивный компактный объект галактического гало (Massive Compact Halo Object); к мачо относятся компактные остатки звезд, коричневые карлики, одинокие планеты и другие крупные слабосветящиеся объекты. Сегодня из этого списка наиболее реалистичными кандидатами на роль темной материи считаются «зануды» (WIMPs). – Прим. пер.

35

Название «квинтэссенция» не прижилось. Вместо него сейчас используется термин «темная энергия». – Прим. пер.

36

Гугол – число 10100, т. е. единица со 100 нулями. – Прим. пер.

37

Томас Гоббс. Левиафан, или Материя, форма и власть государства церковного и гражданского. Перевод А. Гутермана. – Прим. пер.

38

В российской литературе космический микроволновый фон называют также реликтовым излучением. – Прим. ред.

39

В русском тексте лидирует О, второй идет Е, третье и четвертое места делят А и И, а пятое и шестое – Т и Н, так что шесть первых букв такие же, как и в английском. Замыкают десятку С, Р, В и Л. – Прим. ред.

40

Это было очевидно еще Сэмюэлу Морзе, который присвоил самые короткие телеграфные сигналы из одной точки или тире буквам E и T, а сигналы из двух знаков – буквам A, I, M и N. – Прим. ред.

41

Стандартное требование к научной гипотезе – наличие проверяемых следствий. Построение, объясняющее некоторое явление, но не предсказывающее ничего нового, не может быть признано научным. – Прим. ред.

42

Автор неточен. Рекомбинация обычно происходит в процессе образования половых клеток, в каждую из которых попадает половина ДНК данной особи, и включает явление кроссинговера – обмена участками гомологичных хромосом, полученных ею ранее от двух родителей. – Прим. ред.

43

Естественная единица времени, образуемая единственным образом из трех фундаментальных констант – постоянной Планка, гравитационной постоянной и скорости света. – Прим. ред.

44

Следует отметить, что наше Солнце не относится к числу первых светил Вселенной. На стадии его образования действовали и иные, помимо гравитации, механизмы аккумуляции материи. – Прим. ред.

45

Скорее всего, все-таки сначала белки и гены (в виде цепочек РНК), а потом уже, в процессе биологической эволюции, – клетки. – Прим. ред.

46

Наибольшую известность среди клеточных автоматов приобрела игра «Жизнь». – Прим. ред.

Комментарии

1

К 1700 до н. э. вавилоняне уже уверенно использовали «арабскую» систему записи чисел, но наличие нуля можно было вывести только из контекста, для него не было отдельного знака (к примеру, числа 210 и 21 писались одинаково). Самый древний известный «протоабак», саламинская счетная доска, датируется 300 г. до н. э. Использование знака «0» для обозначения нуля ввел Птолемей в 130 г. н. э., и к 650 г. н. э. этот знак широко использовался в Индии.

2

В США популярна наклейка на автомобильный бампер с надписью: «Человеку свойственно ошибаться. Но чтобы по-настоящему все испортить, нужен компьютер».

3

В некоторых космологических теориях считается, что Вселенная была всегда, а Большому взрыву предшествовало Большое сжатие. В этих моделях наша Вселенная расширится, потом опять сократится в новом Большом сжатии, затем будет новый Большой взрыв и т. д. Хотя такие «осциллирующие» модели Вселенной и не противоречат законам физики, в настоящее время наблюдения не дают оснований считать их более корректными.

4

Обратите внимание, что мы открываем новые космические объекты не только потому, что телескопы становятся все лучше и лучше. Со временем увеличивается расстояние, которого достигает наш взгляд, – оно растет со скоростью около одного светового года в год, – и одновременно растет и количество объектов, которые мы можем видеть. В космологии это явление называют «расширением горизонта»: с каждой секундой он отодвигается все дальше и дальше.

5

Рэмзи также преподал мне хороший урок на языке, который чаще называют языком любви. Как-то в наш офис зашли два члена Французской академии. «Профессор Рэмзи, – спросил один из них, – разве французский не является международным языком науки?» Рэмзи тут же заговорил с ними по-французски, бегло, но с сильным акцентом жителя Среднего Запада. Они перепугались и сменили тему. На самом деле именно Французская академия наук в XVII в. инициировала переход к английскому как международному языку науки, первой среди всех национальных академий отказавшись от латыни и приступив к изданию своих трудов на родном языке. Англичане и немцы последовали примеру французов, а дальнейшее – это уже историческая случайность.

6

Можно добавить, что устройство, которое пытается извлечь работу из тепла без выхлопа (чтобы избавиться от информации), называют вечным двигателем второго рода. Вечные двигатели первого рода должны работать вечно, вообще не превращая энергию в тепло или наоборот.

7

Чарльз Беннет. Демоны, двигатели и второе начало термодинамики, В мире науки, 1988 г., № 1. (Demons, Engines, and the Second Law, Scientific American, Vol. 257, No. 5, ноябрь 1987 г.)

8

«Use of Mutual Information to Decrease Entropy: Implications for the Second Law of Thermodynamics», Physical Review A, Vol. 39 (1989): 5378–5386.

9

Второй из упомянутых сборников является обновленной в 2003 г. версией первого, вышедшего в 1990 г. Сборник включает обзор и более 30 классических научных статей с 1874 по 2000 гг. (Maxwell’s Demon 2: Entropy, Classical and Quantum Information, Computing. Ed. by Harvey S. Leff, Andrew F. Rex. Institute of Physics Publishing, Bristol & Philadelphia, 2003.)

10

Полный текст дебатов приведен в http://meche.mit.edu/documents/slloyd_deutsch_debate.pdf

11

«Universal Quantum Simulators», Science, Vol. 273, № 5278 (Aug. 23, 1996): 1073–1078.

12

Nature, Vol. 406 (Aug. 31, 2000): 1047–1054.

13

Norman Margolus and Lev B. Levitin, «The Maximum Speed of Dynamical Evolution», Physica D, Vol. 120 (1998): 188–195.

14

На компьютере Mac программа Word работает не совсем так, как на PC; на одном компьютере Word может работать медленнее, чем на другом. Некоторые версии Word на Mac работают очень медленно. «Перевести» программу можно всегда, но это не всегда эффективно.

15

S. Lloyd, «Measures of Complexity: A Nonexhaustive List», IEEE Cont. Syst. Mag., Vol. 21, № 4 (2001): 7–8.

16

«Entropy in an Expanding Universe», Science, Vol. 217, № 4560 (Aug. 13, 1982): 593–599.

17

Пессимистический взгляд на будущее жизни описан в статье Лоренса Краусса и Глена Старкмана «Судьба жизни во Вселенной» (The Fate of Life in the Universe, Scientific American, Vol. 281, ноябрь 1999 г.). Авторы ссылаются на недавние наблюдения, указывающие на то, что Вселенная расширяется все быстрее. Если нынешние темпы этого ускорения сохранятся, то в конечном счете количество доступной энергии в пределах нашего горизонта снизится до нуля. Более оптимистичный сценарий изложен в работе Катерины Фриз и Уильяма Кинни «Окончательная судьба жизни в ускоряющейся Вселенной» (The Ultimate Fate of Life in an Accelerating Universe, http://arXiv.org/astro-ph/0205279). Эти авторы ожидают, что скорость расширения Вселенной будет снижаться, и количество доступной энергии в пределах нашего горизонта будет продолжать расти.

18

«Time Without End: Physics and Biology in an Open Universe», Reviews of Modern Physics, Vol. 51, № 3 (July 1979): 447–460.

19

Отрицать доказательства естественного отбора – значит оскорблять интеллект Вселенной.

Content

Сет Ллойд
Программируя Вселенную. Квантовый компьютер и будущее науки

Предисловие автора к русскому изданию

Пролог

Яблоко и Вселенная

Часть I Общая картина

Глава 1 Введение

Квантовый компьютер

Язык природы

Революции в сфере обработки информации

Глава 2 Вычисление

Информация

Точность

Смысл

Компьютер

Логические схемы

«Невычислимость»

Глава 3 Вычислительная Вселенная

История Вселенной, часть первая

Энергия, или Первое начало термодинамики

Энтропия, или Второе начало термодинамики

Свободная энергия

История Вселенной, часть вторая

Порядок из хаоса (эффект бабочки)

Универсальный компьютер

Цифровое и квантовое

Вычисления и сложность

Часть II Крупным планом

Глава 4 Информация и физические системы

Информация как физическая величина

Истоки вычислительной модели

Атомная гипотеза

Принцип Ландауэра

Распространение неведения

Неведение атомов

Снукер

Эффект спинового эха

Изгнание демона Максвелла

Атомное вычисление

Глава 5 Квантовая механика

В саду

Корпускулярно-волновой дуализм

Двухщелевой эксперимент

Декогерентность

Квантовые биты

Принцип неопределенности Гейзенберга

Щелкающие кубиты

Кубит и декогерентность

Запутанность

Призрачное дальнодействие

Проблема квантового измерения

Многомировая интерпретация

Глава 6 Атомы за работой

Разговаривая с атомами

Квантовые вычисления

И снова проблема измерения

Разложение на множители

Поиск

Создание квантового компьютера

Глава 7 Универсальный компьютер

Моделирование Вселенной

Моделирование и реальность

История вычислительной Вселенной

Физические ограничения вычислений

Вычислительная мощь Вселенной

Ну и что?

Квантовые вычисления и квантовая гравитация

Глава 8 Упрощая сложность

Как сделать вещи сложными

Алгоритмическая информация

Алгоритмическая вероятность

Что такое сложность?

Эффективная сложность

Почему Вселенная сложна?

Возникновение жизни

И снова многомировая интерпретация

Будущее

Быть человеком

Универсальные мысли

Личные заметки: информация как утешение

Благодарности

Дальнейшее чтение

Об авторе

Сноски