ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.

Why you should listen

Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.

He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook. 

More profile about the speaker
Christoph Adami | Speaker | TED.com
TEDxUIUC

Christoph Adami: Finding life we can't imagine

Кристоф Адами: В поисках жизни, которую даже сложно представить

Filmed:
652,149 views

Как искать чужеродную жизнь, если она совершенно отличается от той, которую мы знаем? На TEDxUIUC Кристоф Адами показал, как можно использовать его исследования искусственной жизни (самовоспроизводящихся компьютерных программ) для поиска сигнатуры («биометки») жизни, свободной от наших предубеждений.
- Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So I have a strangeстранный careerкарьера.
0
0
2000
У меня странная карьера.
00:17
I know it because people come up to me, like colleaguesколлеги,
1
2000
3000
Многие люди, например мои коллеги, мне так и говорят:
00:20
and say, "ChrisКрис, you have a strangeстранный careerкарьера."
2
5000
2000
«Крис, у тебя странная карьера».
00:22
(LaughterСмех)
3
7000
2000
(Смех)
00:24
And I can see theirих pointточка,
4
9000
2000
И действительно,
00:26
because I startedначал my careerкарьера
5
11000
2000
я начинал карьеру,
00:28
as a theoreticalтеоретический nuclearядерной physicistфизик.
6
13000
2000
как ядерный физик-теоретик.
00:30
And I was thinkingмышление about quarksкварки and gluonsглюоны
7
15000
2000
Я размышлял о кварках и глюонах,
00:32
and heavyтяжелый ionион collisionsстолкновения,
8
17000
2000
и столкновениях тяжёлых ионов,
00:34
and I was only 14 yearsлет oldстарый.
9
19000
2000
и мне было всего лишь 14 лет.
00:36
No, no, I wasn'tне было 14 yearsлет oldстарый.
10
21000
3000
Шучу, конечно, мне было не 14 лет.
00:40
But after that,
11
25000
2000
Но, тем не менее, у меня была
00:42
I actuallyна самом деле had my ownсвоя labлаборатория
12
27000
2000
своя собственная лаборатория
00:44
in the computationalвычислительный neuroscienceневрология departmentотдел,
13
29000
2000
в отделе вычислительной неврологии,
00:46
and I wasn'tне было doing any neuroscienceневрология.
14
31000
2000
хотя я не имел к неврологии никакого отношения.
00:48
LaterПозже, I would work on evolutionaryэволюционный geneticsгенетика,
15
33000
3000
В будущем я буду работать в области
00:51
and I would work on systemsсистемы biologyбиология.
16
36000
2000
эволюционной генетики и биологии систем.
00:53
But I'm going to tell you about something elseеще todayCегодня.
17
38000
3000
Но сегодня я хочу рассказать вам о другом.
00:56
I'm going to tell you
18
41000
2000
Я собираюсь рассказать о том,
00:58
about how I learnedнаучился something about life.
19
43000
2000
как мне открылось кое-что о жизни.
01:00
And I was actuallyна самом деле a rocketракета scientistученый.
20
45000
4000
В то время я занимался ракетостроением.
01:04
I wasn'tне было really a rocketракета scientistученый,
21
49000
2000
Не в полном смысле этого слова,
01:06
but I was workingза работой
22
51000
2000
однако я работал
01:08
at the Jetфорсунка Propulsionсиловая установка Laboratoryлаборатория
23
53000
2000
в лаборатории реактивных двигателей
01:10
in sunnyсолнечно CaliforniaКалифорния where it's warmтепло;
24
55000
3000
в солнечной Калифорнии, где всегда тепло;
01:13
whereasв то время как now I'm in the mid-WestСредний Запад,
25
58000
2000
а теперь я на среднем Западе,
01:15
and it's coldхолодно.
26
60000
2000
где всегда холодно.
01:17
But it was an excitingзахватывающе experienceопыт.
27
62000
3000
Но мне там нравилось.
01:20
One day a NASAНАСА managerменеджер comesвыходит into my officeофис,
28
65000
3000
Однажды ко мне в офис явился менеджер из NASA,
01:23
sitsсидит down and saysговорит,
29
68000
3000
уселся, и сказал:
01:26
"Can you please tell us,
30
71000
2000
«Сможешь ли ты сказать нам,
01:28
how do we look for life outsideза пределами EarthЗемля?"
31
73000
2000
как найти жизнь за пределами Земли?»
01:30
And that cameпришел as a surpriseсюрприз to me,
32
75000
2000
Это было неожиданно,
01:32
because I was actuallyна самом деле hiredнаемный
33
77000
2000
так как вообще-то меня наняли
01:34
to work on quantumквант computationвычисление.
34
79000
2000
для работы в области квантовых вычислений.
01:36
YetВсе же, I had a very good answerответ.
35
81000
2000
Тем не менее, у меня нашёлся достойный ответ.
01:38
I said, "I have no ideaидея."
36
83000
3000
Я ответил: «Понятия не имею».
01:41
And he told me, "Biosignaturesбиосигнатуры,
37
86000
3000
«Биоподписи, — подсказал он мне, —
01:44
we need to look for a biosignatureбиосигнатура."
38
89000
2000
нам необходимо найти биоподпись».
01:46
And I said, "What is that?"
39
91000
2000
«Что это такое?» — спросил я.
01:48
And he said, "It's any measurableизмеримый phenomenonявление
40
93000
2000
«Любое фиксируемое явление, — сказал он, —
01:50
that allowsпозволяет us to indicateуказывать
41
95000
2000
которое позволит нам выявить
01:52
the presenceприсутствие of life."
42
97000
2000
присутствие жизни».
01:54
And I said, "Really?
43
99000
2000
«Неужели, — сказал я, —
01:56
Because isn't that easyлегко?
44
101000
2000
неужели это так сложно?»
01:58
I mean, we have life.
45
103000
2000
Мы все знаем, что такое жизнь.
02:00
Can't you applyподать заявление a definitionопределение,
46
105000
2000
Для формулировки можем использовать, например,
02:02
like for exampleпример, a Supremeвысший Court-likeСуд, как definitionопределение of life?"
47
107000
4000
слова, прозвучавшие в Верховном Суде. [Познаю, когда вижу]
02:06
And then I thought about it a little bitнемного, and I said,
48
111000
2000
Но потом, немного поразмыслив, я сказал:
02:08
"Well, is it really that easyлегко?
49
113000
2000
«А так ли это просто?»
02:10
Because, yes, if you see something like this,
50
115000
3000
Когда мы видим нечто такое,
02:13
then all right, fine, I'm going to call it life --
51
118000
2000
мы без сомнения
02:15
no doubtсомнение about it.
52
120000
2000
называем его живым.
02:17
But here'sвот something."
53
122000
2000
И глядя на это существо, он сказал:
02:19
And he goesидет, "Right, that's life too. I know that."
54
124000
3000
«Я знаю что это — оно тоже живое».
02:22
ExceptКроме, if you think life is alsoтакже definedопределенный
55
127000
2000
Но если живым называть всё,
02:24
by things that dieумереть,
56
129000
2000
что также способно умереть,
02:26
you're not in luckвезение with this thing,
57
131000
2000
то у нас есть небольшое затруднение.
02:28
because that's actuallyна самом деле a very strangeстранный organismорганизм.
58
133000
2000
Дело в том, что этот организм не такой как другие.
02:30
It growsрастет up into the adultдля взрослых stageсцена like that
59
135000
2000
Он растёт до взрослого состояния,
02:32
and then goesидет throughчерез a BenjaminВениамин Buttonкнопка phaseфаза,
60
137000
3000
а потом начинает «стареть наоборот»,
02:35
and actuallyна самом деле goesидет backwardsназад and backwardsназад
61
140000
2000
то есть возвращаться в развитии назад,
02:37
untilдо it's like a little embryoэмбрион again,
62
142000
2000
пока снова не превратится в маленький зародыш.
02:39
and then actuallyна самом деле growsрастет back up, and back down and back up -- sortСортировать of yo-yoйо Йо --
63
144000
3000
Затем он снова растёт. И снова назад, и снова вперёд — что-то вроде игрушки Йо-Йо
02:42
and it never diesумирает.
64
147000
2000
И это существо не умирает.
02:44
So it's actuallyна самом деле life,
65
149000
2000
Таким образом, оно живое,
02:46
but it's actuallyна самом деле not
66
151000
2000
но не совсем так,
02:48
as we thought life would be.
67
153000
3000
как мы определяем «жизнь».
02:51
And then you see something like that.
68
156000
2000
А потом вы видите вот это.
02:53
And he was like, "My God, what kindсвоего рода of a life formформа is that?"
69
158000
2000
И думаете: «Боже мой, а это как может быть формой жизни?»
02:55
AnyoneКто угодно know?
70
160000
2000
Кто-нибудь знает?
02:57
It's actuallyна самом деле not life, it's a crystalкристалл.
71
162000
3000
Вообще-то это — не живой организм. Это кристалл.
03:00
So onceодин раз you startНачало looking and looking
72
165000
2000
Поэтому, однажды начав искать жизнь
03:02
at smallerменьше and smallerменьше things --
73
167000
2000
вы присматриваетесь ко всё меньшим и меньшим вещам.
03:04
so this particularконкретный personчеловек
74
169000
2000
Один человек написал целую статью
03:06
wroteписал a wholeвсе articleстатья and said, "Hey, these are bacteriaбактерии."
75
171000
3000
и заявил: «Это бактерия».
03:09
ExceptКроме, if you look a little bitнемного closerближе,
76
174000
2000
Но если присмотреться ещё немного,
03:11
you see, in factфакт, that this thing is way too smallмаленький to be anything like that.
77
176000
3000
ясно, что этот объект слишком мал, чтобы быть бактерией.
03:14
So he was convincedубежденный,
78
179000
2000
Он считал, что нашёл жизнь,
03:16
but, in factфакт, mostбольшинство people aren'tне.
79
181000
2000
хотя большинство людей с ним не согласны.
03:18
And then, of courseкурс,
80
183000
2000
По этому поводу,
03:20
NASAНАСА alsoтакже had a bigбольшой announcementобъявление,
81
185000
2000
NASA выпустила громкий анонс,
03:22
and Presidentпрезидент ClintonКлинтон gaveдал a pressНажмите conferenceконференция,
82
187000
2000
и президент Клинтон дал пресс-конференцию,
03:24
about this amazingудивительно discoveryоткрытие
83
189000
2000
где объявил о потрясающем обнаружении
03:26
of life in a Martianмарсианский meteoriteметеорит.
84
191000
3000
признаков жизни на марсианском метеорите.
03:29
ExceptКроме that nowadaysВ наше время, it's heavilyсильно disputedспорный.
85
194000
4000
По этому поводу и по сей день идут горячие споры.
03:33
If you take the lessonурок of all these picturesкартинки,
86
198000
3000
Итак, посмотрев и оценив все эти фотографии,
03:36
then you realizeпонимать, well actuallyна самом деле maybe it's not that easyлегко.
87
201000
2000
вы можете понять, что здесь всё не так просто.
03:38
Maybe I do need
88
203000
2000
Возможно, действительно нужно
03:40
a definitionопределение of life
89
205000
2000
точное определение жизни,
03:42
in orderзаказ to make that kindсвоего рода of distinctionразличие.
90
207000
2000
чтобы принимать такие решения.
03:44
So can life be definedопределенный?
91
209000
2000
Так как же нам определить жизнь?
03:46
Well how would you go about it?
92
211000
2000
С чего начать?
03:48
Well of courseкурс,
93
213000
2000
Конечно, первым делом,
03:50
you'dвы бы go to EncyclopediaЭнциклопедия BritannicaBritannica and openоткрытый at L.
94
215000
2000
вы заглянете в Британскую энциклопедию, найдёте букву Ж.
03:52
No, of courseкурс you don't do that; you put it somewhereгде-то in GoogleGoogle.
95
217000
3000
Хотя нет, скорее всего, вы воспользуетесь Google.
03:55
And then you mightмог бы get something.
96
220000
3000
И, может даже что-то найдёте.
03:58
And what you mightмог бы get --
97
223000
2000
Как это часто бывает,
04:00
and anything that actuallyна самом деле refersотносится to things that we are used to,
98
225000
2000
вам придётся отсеять из результатов всё,
04:02
you throwбросать away.
99
227000
2000
что не релевантно.
04:04
And then you mightмог бы come up with something like this.
100
229000
2000
И под конец, возможно, останетесь с этим.
04:06
And it saysговорит something complicatedсложно
101
231000
2000
Это сложное высказывание,
04:08
with lots and lots of conceptsконцепции.
102
233000
2000
с использованием кучи терминов и понятий.
04:10
Who on EarthЗемля would writeзаписывать something
103
235000
2000
Кто на Земле сможет написать нечто
04:12
as convolutedизвилистый and complexсложный
104
237000
2000
столь же запутанное, сложное
04:14
and inaneбессмысленный?
105
239000
3000
и бессмысленное?
04:17
Oh, it's actuallyна самом деле a really, really, importantважный setзадавать of conceptsконцепции.
106
242000
4000
На самом деле, здесь упомянуты несколько очень-очень важных концепций.
04:21
So I'm highlightingподсветка just a fewмало wordsслова
107
246000
3000
Некоторые я даже выделил.
04:24
and sayingпоговорка definitionsопределения like that
108
249000
2000
Примечательно в этой формулировке то,
04:26
relyполагаться on things that are not basedисходя из
109
251000
2000
что в ней не говорится
04:28
on aminoамино- acidsкислоты or leavesлистья
110
253000
3000
об аминокислотах или других элементах
04:31
or anything that we are used to,
111
256000
2000
как в остальных определениях.
04:33
but in factфакт on processesпроцессы only.
112
258000
2000
В ней говорится о процессах.
04:35
And if you take a look at that,
113
260000
2000
Если обратите внимание,
04:37
this was actuallyна самом деле in a bookкнига that I wroteписал that dealsпредложения with artificialискусственный life.
114
262000
3000
это взято из моей книги и касается искусственной жизни.
04:40
And that explainsобъясняет why
115
265000
2000
Это объясняет,
04:42
that NASAНАСА managerменеджер was actuallyна самом деле in my officeофис to beginначать with.
116
267000
3000
почему представитель NASA появился в моем офисе.
04:45
Because the ideaидея was that, with conceptsконцепции like that,
117
270000
3000
Потому что приняв эту концепцию,
04:48
maybe we can actuallyна самом деле manufactureпроизводство
118
273000
2000
мы действительно можем создать
04:50
a formформа of life.
119
275000
2000
форму жизни.
04:52
And so if you go and askпросить yourselfсам,
120
277000
3000
И если вы спросите себя:
04:55
"What on EarthЗемля is artificialискусственный life?",
121
280000
2000
«Что на Земле является искусственной формой жизни?»
04:57
let me give you a whirlwindвихрь tourтур
122
282000
2000
то разрешите кратко вам разъяснить,
04:59
of how all this stuffматериал cameпришел about.
123
284000
2000
откуда что взялось.
05:01
And it startedначал out quiteдовольно a while agoтому назад
124
286000
3000
А началось это довольно давно,
05:04
when someoneкто то wroteписал
125
289000
2000
когда кто-то написал
05:06
one of the first successfulуспешный computerкомпьютер virusesвирусы.
126
291000
2000
один из первых удачных компьютерных вирусов.
05:08
And for those of you who aren'tне oldстарый enoughдостаточно,
127
293000
3000
Для тех из вас, кто ещё не так стар,
05:11
you have no ideaидея how this infectionинфекционное заболевание was workingза работой --
128
296000
3000
скажу, что подобная инфекция распространялась,
05:14
namelyа именно, throughчерез these floppyдискета disksдиски.
129
299000
2000
собственно, с помощью дискет.
05:16
But the interestingинтересно thing about these computerкомпьютер virusвирус infectionsинфекции
130
301000
3000
Но интересно в этих компьютерных вирусных инфекциях то,
05:19
was that, if you look at the rateставка
131
304000
2000
что если вы посмотрите на динамику
05:21
at whichкоторый the infectionинфекционное заболевание workedработал,
132
306000
2000
распространения инфекции,
05:23
they showпоказать this spikyостроконечный behaviorповедение
133
308000
2000
то увидите поведение,
05:25
that you're used to from a fluгрипп virusвирус.
134
310000
3000
характерное для вируса гриппа.
05:28
And it is in factфакт dueв связи to this armsоружие raceраса
135
313000
2000
Причиной является своеобразная гонка вооружений
05:30
betweenмежду hackersхакерам and operatingоперационная systemсистема designersдизайнеры
136
315000
3000
между хакерами и создателями операционных систем,
05:33
that things go back and forthвперед.
137
318000
2000
меняющая расстановку сил в ту или иную сторону.
05:35
And the resultрезультат is kindсвоего рода of a treeдерево of life
138
320000
2000
Перед вами своеобразное
05:37
of these virusesвирусы,
139
322000
2000
дерево жизни этих вирусов.
05:39
a phylogenyфилогения that looksвыглядит very much
140
324000
3000
Филогенез очень похож
05:42
like the typeтип of life that we're used to, at leastнаименее on the viralвирусный levelуровень.
141
327000
3000
на известные формы жизни, по крайней мере, на вирусном уровне.
05:45
So is that life? Not as farдалеко as I'm concernedобеспокоенный.
142
330000
3000
Так что же — это тоже жизнь? Не совсем так.
05:48
Why? Because these things don't evolveэволюционировать by themselvesсамих себя.
143
333000
3000
Почему? Потому, что эти вирусы не эволюционируют самостоятельно.
05:51
In factфакт, they have hackersхакерам writingписьмо them.
144
336000
2000
Их модифицируют хакеры.
05:53
But the ideaидея was takenвзятый very quicklyбыстро a little bitнемного furtherв дальнейшем
145
338000
4000
Но один учёный из исследовательского института,
05:57
when a scientistученый workingза работой at the Scientificнаучный Instituteинститут decidedприняли решение,
146
342000
3000
ухватился за эту идею, и решил её разработать:
06:00
"Why don't we try to packageпакет these little virusesвирусы
147
345000
3000
«Почему бы нам не поместить эти небольшие вирусы
06:03
in artificialискусственный worldsмиры insideвнутри of the computerкомпьютер
148
348000
2000
в искусственные миры внутри компьютера
06:05
and let them evolveэволюционировать?"
149
350000
2000
и позволить им развиваться?»
06:07
And this was SteenSteen RasmussenРасмуссен.
150
352000
2000
Учёного звали Стин Расмуссен.
06:09
And he designedпредназначенный this systemсистема, but it really didn't work,
151
354000
2000
И он разработал такую систему, но работать она не смогла,
06:11
because his virusesвирусы were constantlyпостоянно destroyingразрушающий eachкаждый other.
152
356000
3000
так как его вирусы постоянно уничтожали друг друга.
06:14
But there was anotherдругой scientistученый who had been watchingнаблюдение this, an ecologistэколог.
153
359000
3000
Но этой же темой заинтересовался ещё один учёный — эколог.
06:17
And he wentотправился home and saysговорит, "I know how to fixфиксировать this."
154
362000
3000
Однажды он пришёл домой и сказал: «Я знаю, как это исправить».
06:20
And he wroteписал the TierraTierra systemсистема,
155
365000
2000
И он создал систему «Тиерра».
06:22
and, in my bookкнига, is in factфакт one of the first
156
367000
3000
Я упоминаю её в своей книге, как одну из первых,
06:25
trulyдействительно artificialискусственный livingживой systemsсистемы --
157
370000
2000
по-настоящему живых, искусственных систем, если исключить тот факт,
06:27
exceptКроме for the factфакт that these programsпрограммы didn't really growрасти in complexityсложность.
158
372000
3000
что программы не развиваются в сторону усложнения.
06:30
So havingимеющий seenвидели this work, workedработал a little bitнемного on this,
159
375000
3000
Итак, я познакомился с этими проектами, поработал над ними,
06:33
this is where I cameпришел in.
160
378000
2000
и получил отправной пункт.
06:35
And I decidedприняли решение to createСоздайте a systemсистема
161
380000
2000
Я решил создать систему,
06:37
that has all the propertiesсвойства that are necessaryнеобходимо
162
382000
2000
обладающую всеми необходимыми свойствами,
06:39
to see the evolutionэволюция of complexityсложность,
163
384000
3000
чтобы она могла самостоятельно развиваться,
06:42
more and more complexсложный problemsпроблемы constantlyпостоянно evolvingэволюционирует.
164
387000
3000
и решать всё более и более сложные проблемы.
06:45
And of courseкурс, sinceпоскольку I really don't know how to writeзаписывать codeкод, I had help in this.
165
390000
3000
Поскольку я не умею писать код, мне потребовалась помощь.
06:48
I had two undergraduateстудент studentsстуденты
166
393000
2000
У меня было два студента
06:50
at CaliforniaКалифорния Instituteинститут of TechnologyТехнологии that workedработал with me.
167
395000
3000
из Технологического института Калифорнии, которые работали вместе со мной.
06:53
That's CharlesЧарльз OffriaOffria on the left, TitusTitus Brownкоричневый on the right.
168
398000
3000
Чарльз Оффриа (слева) и Титус Браун (справа).
06:56
They are now actuallyна самом деле respectableреспектабельный professorsпрофессора
169
401000
3000
Сегодня они уже уважаемые профессоры
06:59
at MichiganМичиган Stateсостояние UniversityУниверситет,
170
404000
2000
в Университете штата Мичиган,
07:01
but I can assureуверять you, back in the day,
171
406000
2000
но могу вас заверить, в те дни
07:03
we were not a respectableреспектабельный teamкоманда.
172
408000
2000
мы не были столь уважаемой командой.
07:05
And I'm really happyсчастливый that no photoФото survivesвыживает
173
410000
2000
И я рад, что не сохранилось фотографии
07:07
of the threeтри of us anywhereв любом месте closeЗакрыть togetherвместе.
174
412000
3000
нас троих в одной компании.
07:10
But what is this systemсистема like?
175
415000
2000
На что похожа эта система?
07:12
Well I can't really go into the detailsДетали,
176
417000
3000
Если не углубляться в детали,
07:15
but what you see here is some of the entrailsвнутренности.
177
420000
2000
здесь вы видите некоторые «внутренности».
07:17
But what I wanted to focusфокус on
178
422000
2000
Но я хочу остановиться
07:19
is this typeтип of populationНаселение structureсостав.
179
424000
2000
на этой разновидности популяционной структуры.
07:21
There's about 10,000 programsпрограммы sittingсидящий here.
180
426000
3000
Здесь заключено около 10 000 программ.
07:24
And all differentдругой strainsдеформации are coloredцветной in differentдругой colorsцвета.
181
429000
3000
И их различные «штаммы» окрашены в различный цвет.
07:27
And as you see here, there are groupsгруппы that are growingрост on topВверх of eachкаждый other,
182
432000
3000
Как видите, некоторые группы разрастаются
07:30
because they are spreadingраспространение.
183
435000
2000
и преобладают над другими.
07:32
Any time there is a programпрограмма
184
437000
2000
Каждый раз, когда появляется программа,
07:34
that's better at survivingвыживающий in this worldМир,
185
439000
2000
более приспособленная к выживанию в этом мире,
07:36
dueв связи to whateverбез разницы mutationмутация it has acquiredприобретенный,
186
441000
2000
благодаря какой-то произошедшей мутации,
07:38
it is going to spreadраспространение over the othersдругие and driveводить машину the othersдругие to extinctionвымирание.
187
443000
3000
она начнёт распространяться, подавляя и уничтожая остальных.
07:41
So I'm going to showпоказать you a movieкино where you're going to see that kindсвоего рода of dynamicдинамический.
188
446000
3000
Я хочу показать вам ролик, в котором вы увидите пример таких изменений.
07:44
And these kindsвиды of experimentsэксперименты are startedначал
189
449000
3000
Первые эксперименты такого рода мы провели
07:47
with programsпрограммы that we wroteписал ourselvesсами.
190
452000
2000
с программами, которые сами же написали.
07:49
We writeзаписывать our ownсвоя stuffматериал, replicateкопировать it,
191
454000
2000
Мы написали программное обеспечение,
07:51
and are very proudгордый of ourselvesсами.
192
456000
2000
размножили его, и очень собой гордились.
07:53
And we put them in, and what you see immediatelyнемедленно
193
458000
3000
Потом мы поместили программы в среду и, как вы видите,
07:56
is that there are wavesволны and wavesволны of innovationинновация.
194
461000
3000
она стала всё больше и больше меняться.
07:59
By the way, this is highlyвысоко acceleratedускоренный,
195
464000
2000
Кстати, видео ускоренно
08:01
so it's like a thousandтысяча generationsпоколения a secondвторой.
196
466000
2000
до скорости тысяча поколений в секунду.
08:03
But immediatelyнемедленно the systemсистема goesидет like,
197
468000
2000
Но система сразу же подумала:
08:05
"What kindсвоего рода of dumbтупой pieceкусок of codeкод was this?
198
470000
2000
«Что это за дурацкий кусок кода?
08:07
This can be improvedулучшен uponна in so manyмногие waysпути
199
472000
2000
Его можно улучшить многими способами
08:09
so quicklyбыстро."
200
474000
2000
и довольно легко».
08:11
So you see wavesволны of newновый typesтипы
201
476000
2000
И вот, появились волны новых штаммов,
08:13
takingпринятие over the other typesтипы.
202
478000
2000
поглощающие старые виды.
08:15
And this typeтип of activityМероприятия goesидет on for quiteдовольно awhileкакое-то время,
203
480000
3000
И данная активность наблюдается довольно долго,
08:18
untilдо the mainглавный easyлегко things have been acquiredприобретенный by these programsпрограммы.
204
483000
4000
пока эти программы не усваивают некоторые простые принципы.
08:22
And then you see sortСортировать of like a stasisстаз comingприход on
205
487000
4000
Вот мы видим некий этап затишья,
08:26
where the systemсистема essentiallyпо существу waitsждет
206
491000
2000
когда система ждёт
08:28
for a newновый typeтип of innovationинновация, like this one,
207
493000
3000
какого-то нового типа изменения, например такого,
08:31
whichкоторый is going to spreadраспространение
208
496000
2000
которое начинает распространяться
08:33
over all the other innovationsинновации that were before
209
498000
2000
и подавлять все предыдущие штаммы,
08:35
and is erasingстирание the genesгены that it had before,
210
500000
3000
уничтожать их «гены», до тех пор,
08:38
untilдо a newновый typeтип of higherвыше levelуровень of complexityсложность has been achievedдостигнутый.
211
503000
4000
пока система не перейдёт на новый, более сложный уровень.
08:42
And this processобработать goesидет on and on and on.
212
507000
3000
И этот процесс непрерывно продолжается.
08:45
So what we see here
213
510000
2000
То есть, перед нами система, которая живёт,
08:47
is a systemсистема that livesжизни
214
512000
2000
именно в том смысле, в котором
08:49
in very much the way we're used to life [going.]
215
514000
2000
мы с вами привыкли воспринимать жизнь.
08:51
But what the NASAНАСА people had askedспросил me really
216
516000
4000
Но люди из NASA на самом деле хотели знать:
08:55
was, "Do these guys
217
520000
2000
«Есть ли у этих объектов
08:57
have a biosignatureбиосигнатура?
218
522000
2000
биоподпись?»
08:59
Can we measureизмерение this typeтип of life?
219
524000
2000
Можем ли мы измерить или просчитать этот тип жизни?
09:01
Because if we can,
220
526000
2000
Потому, что если это возможно,
09:03
maybe we have a chanceшанс of actuallyна самом деле discoveringобнаружение life somewhereгде-то elseеще
221
528000
3000
у нас появится возможность исследовать жизнь
09:06
withoutбез beingявляющийся biasedпристрастный
222
531000
2000
по-другому, не зацикливаясь
09:08
by things like aminoамино- acidsкислоты."
223
533000
2000
на таких вещах, как аминокислоты.
09:10
So I said, "Well, perhapsвозможно we should constructсооружать
224
535000
3000
На что я ответил: «Ну, возможно,
09:13
a biosignatureбиосигнатура
225
538000
2000
мы создадим биоподпись,
09:15
basedисходя из on life as a universalуниверсальный processобработать.
226
540000
3000
базирующуюся на жизни, как на универсальном процессе».
09:18
In factфакт, it should perhapsвозможно make use
227
543000
2000
Возможно, для этого стоит взять на вооружение
09:20
of the conceptsконцепции that I developedразвитая
228
545000
2000
принципы, над которыми я работал
09:22
just in orderзаказ to sortСортировать of captureзахватить
229
547000
2000
в качестве определения,
09:24
what a simpleпросто livingживой systemсистема mightмог бы be."
230
549000
2000
какой должна быть простейшая живая система.
09:26
And the thing I cameпришел up with --
231
551000
2000
И у меня появилась мысль.
09:28
I have to first give you an introductionвведение about the ideaидея,
232
553000
4000
Сначала я должен предоставить идею,
09:32
and maybe that would be a meaningимея в виду detectorдетектор,
233
557000
3000
возможно, это будет скорее детектор свойств,
09:35
ratherскорее than a life detectorдетектор.
234
560000
3000
а не детектор жизни.
09:38
And the way we would do that --
235
563000
2000
И способ, которым мы воспользуемся,
09:40
I would like to find out how I can distinguishвыделить
236
565000
2000
будет похож на то, как отличить
09:42
textтекст that was writtenнаписано by a millionмиллиона monkeysобезьяны,
237
567000
2000
текст, напечатанный миллионом обезьян,
09:44
as opposedпротив to textтекст that [is] in our booksкниги.
238
569000
3000
от текстов в наших книгах.
09:47
And I would like to do it in suchтакие a way
239
572000
2000
И мне нужно найти такой способ,
09:49
that I don't actuallyна самом деле have to be ableв состоянии to readчитать the languageязык,
240
574000
2000
где мне не потребуется читать их писанину,
09:51
because I'm sure I won'tне будет be ableв состоянии to.
241
576000
2000
тем более, что я и не смогу её читать.
09:53
As long as I know that there's some sortСортировать of alphabetалфавит.
242
578000
2000
Мне достаточно знать, что она набрана алфавитом.
09:55
So here would be a frequencyчастота plotсюжет
243
580000
3000
А значит, существует определённая частота,
09:58
of how oftenдовольно часто you find
244
583000
2000
с которой каждая из 26-ти букв алфавита,
10:00
eachкаждый of the 26 lettersбуквы of the alphabetалфавит
245
585000
2000
будет появляться в тексте,
10:02
in a textтекст writtenнаписано by randomслучайный monkeysобезьяны.
246
587000
3000
набранном обезьянами случайным образом.
10:05
And obviouslyочевидно eachкаждый of these lettersбуквы
247
590000
2000
И очевидно, что каждая из букв
10:07
comesвыходит off about roughlyгрубо equallyв равной степени frequentчастый.
248
592000
2000
будет использована примерно с одинаковой частотой.
10:09
But if you now look at the sameодна и та же distributionраспределение in Englishанглийский textsтексты,
249
594000
4000
Но, если взглянуть на обычные тексты на английском языке,
10:13
it looksвыглядит like that.
250
598000
2000
частота будет выглядеть так.
10:15
And I'm tellingговоря you, this is very robustкрепкий acrossчерез Englishанглийский textsтексты.
251
600000
3000
И это очень характерно именно для английских текстов.
10:18
And if I look at FrenchФранцузский textsтексты, it looksвыглядит a little bitнемного differentдругой,
252
603000
2000
Если вы посмотрите на французские тексты, картинка будет другой,
10:20
or Italianитальянский or GermanНемецкий.
253
605000
2000
так же и в итальянском, и в немецком.
10:22
They all have theirих ownсвоя typeтип of frequencyчастота distributionраспределение,
254
607000
3000
Все языки характеризуются своим частотным распределением,
10:25
but it's robustкрепкий.
255
610000
2000
и это распределение у каждого своё.
10:27
It doesn't matterдело whetherбудь то it writesпишет about politicsполитика or about scienceнаука.
256
612000
3000
Не имеет значения, о чем текст — о политике или науке.
10:30
It doesn't matterдело whetherбудь то it's a poemстих
257
615000
3000
Не имеет значения, стихотворение это
10:33
or whetherбудь то it's a mathematicalматематическая textтекст.
258
618000
3000
или математический текст.
10:36
It's a robustкрепкий signatureподпись,
259
621000
2000
Это характерная сигнатура,
10:38
and it's very stableстабильный.
260
623000
2000
и она очень стабильна.
10:40
As long as our booksкниги are writtenнаписано in Englishанглийский --
261
625000
2000
До тех пор, пока наши книги написаны на английском языке
10:42
because people are rewritingпереписывание them and recopyingпереписывание them --
262
627000
3000
и люди будут их копировать и переписывать,
10:45
it's going to be there.
263
630000
2000
ничего не измениться.
10:47
So that inspiredвдохновенный me to think about,
264
632000
2000
И это сподвигает меня считать,
10:49
well, what if I try to use this ideaидея
265
634000
3000
ладно, что если я попробую использовать эту идею
10:52
in orderзаказ, not to detectобнаружить randomслучайный textsтексты
266
637000
2000
не для того, чтобы различить случайный набор символов
10:54
from textsтексты with meaningимея в виду,
267
639000
2000
от тестов со смыслом,
10:56
but ratherскорее detectобнаружить the factфакт that there is meaningимея в виду
268
641000
4000
а для обнаружения наличия чего-то значимого
11:00
in the biomoleculesбиомолекулы that make up life.
269
645000
2000
в биомолекулах, что говорит о наличии жизни.
11:02
But first I have to askпросить:
270
647000
2000
Но для начала я должен спросить: что это за кирпичики,
11:04
what are these buildingздание blocksблоки, like the alphabetалфавит, elementsэлементы that I showedпоказал you?
271
649000
3000
составляющие части, подобные буквам алфавита, которые я показал вам?
11:07
Well it turnsвитки out, we have manyмногие differentдругой alternativesальтернативы
272
652000
3000
Как оказалось, у нас есть много альтернатив
11:10
for suchтакие a setзадавать of buildingздание blocksблоки.
273
655000
2000
в качестве таких наборов составляющих.
11:12
We could use aminoамино- acidsкислоты,
274
657000
2000
Мы можем использовать аминокислоты,
11:14
we could use nucleicнуклеиновая acidsкислоты, carboxylicкарбоновой acidsкислоты, fattyжирный acidsкислоты.
275
659000
3000
мы можем использовать нуклеиновые, карбоновые или жирные кислоты.
11:17
In factфакт, chemistry'sхимия-х extremelyочень richбогатые, and our bodyтело usesиспользования a lot of them.
276
662000
3000
Химия многогранна, и наше тело содержит множество этих элементов.
11:20
So that we actuallyна самом деле, to testконтрольная работа this ideaидея,
277
665000
3000
Давайте проверим эту идею, взглянем на аминокислоты
11:23
first tookвзял a look at aminoамино- acidsкислоты and some other carboxylicкарбоновой acidsкислоты.
278
668000
3000
и какие-либо другие карбоновые кислоты.
11:26
And here'sвот the resultрезультат.
279
671000
2000
А вот и результат.
11:28
Here is, in factфакт, what you get
280
673000
3000
Вот, что мы получим, если, к примеру,
11:31
if you, for exampleпример, look at the distributionраспределение of aminoамино- acidsкислоты
281
676000
3000
посмотрим распределение аминокислот
11:34
on a cometкомета or in interstellarмежзвездный spaceпространство
282
679000
3000
на поверхности кометы или в межзвёздном пространстве
11:37
or, in factфакт, in a laboratoryлаборатория,
283
682000
2000
или в лаборатории, в которой вы будете совершенно уверены,
11:39
where you madeсделал very sure that in your primordialисконный soupсуп
284
684000
2000
что, как и в условиях «теории первичного бульона»,
11:41
that there is not livingживой stuffматериал in there.
285
686000
2000
в ней не будет живых организмов.
11:43
What you find is mostlyв основном glycineглицин and then alanineаланин
286
688000
3000
Всё, что вы найдёте, это, в основном, глицин и аланин
11:46
and there's some traceслед elementsэлементы of the other onesте,.
287
691000
3000
и небольшие признаки присутствия других элементов.
11:49
That is alsoтакже very robustкрепкий --
288
694000
3000
Это также очень показательный пример —
11:52
what you find in systemsсистемы like EarthЗемля
289
697000
3000
то, что вы найдёте на планетах, похожих на Землю,
11:55
where there are aminoамино- acidsкислоты,
290
700000
2000
с наличием аминокислот,
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
но отсутствием жизни.
11:59
But supposeпредполагать you take some dirtгрязь
292
704000
2000
Допустим, вы получите образец грязи, например,
12:01
and digкопать throughчерез it
293
706000
2000
возьмёте пробу,
12:03
and then put it into these spectrometersспектрометры,
294
708000
3000
поместите её в эти ваши спектрометры,
12:06
because there's bacteriaбактерии all over the placeместо;
295
711000
2000
так как бактерии распространены повсеместно;
12:08
or you take waterводы anywhereв любом месте on EarthЗемля,
296
713000
2000
или возьмёте воду где-нибудь на Земле,
12:10
because it's teamingобъединившись with life,
297
715000
2000
так как вода — «источник жизни»,
12:12
and you make the sameодна и та же analysisанализ;
298
717000
2000
и сделаете такой же анализ;
12:14
the spectrumспектр looksвыглядит completelyполностью differentдругой.
299
719000
2000
распределение будет совершенно иным.
12:16
Of courseкурс, there is still glycineглицин and alanineаланин,
300
721000
4000
Конечно, глицин и аланин по-прежнему на месте,
12:20
but in factфакт, there are these heavyтяжелый elementsэлементы, these heavyтяжелый aminoамино- acidsкислоты,
301
725000
3000
но, появились другие тяжёлые элементы, эти аминокислоты,
12:23
that are beingявляющийся producedпроизведенный
302
728000
2000
которые обычно производятся
12:25
because these are valuableценный to the organismорганизм.
303
730000
2000
так как очень важны для жизнедеятельности организмов.
12:27
And some other onesте,
304
732000
2000
И некоторые другие,
12:29
that are not used in the setзадавать of 20,
305
734000
2000
не попавшие в первую двадцатку,
12:31
they will not appearпоявиться at all
306
736000
2000
они не были найдены вообще
12:33
in any typeтип of concentrationконцентрация.
307
738000
2000
в любой концентрации.
12:35
So this alsoтакже turnsвитки out to be extremelyочень robustкрепкий.
308
740000
2000
Итак, этот вариант также очень показателен и статистически определяем.
12:37
It doesn't matterдело what kindсвоего рода of sedimentотстой you're usingс помощью to grindрастереть up,
309
742000
3000
И не имеет значения, как вы подготовили вашу пробу для анализа
12:40
whetherбудь то it's bacteriaбактерии or any other plantsрастения or animalsживотные.
310
745000
3000
хоть для бактерий или любого другого животного и растения.
12:43
AnywhereВ любом месте there's life,
311
748000
2000
Жизнь существует везде,
12:45
you're going to have this distributionраспределение,
312
750000
2000
Вы получить это распределение
12:47
as opposedпротив to that distributionраспределение.
313
752000
2000
или это распределение.
12:49
And it is detectableобнаруживаемый not just in aminoамино- acidsкислоты.
314
754000
3000
И оно определяется не только наличием аминокислот.
12:52
Now you could askпросить:
315
757000
2000
Теперь вы спросите:
12:54
well, what about these AvidiansAvidians?
316
759000
2000
Хорошо, кто или что такое эти ваши Авидианцы?
12:56
The AvidiansAvidians beingявляющийся the denizensобитатели of this computerкомпьютер worldМир
317
761000
4000
Авидианцы, обитатели этого компьютерного мира,
13:00
where they are perfectlyв совершенстве happyсчастливый replicatingвоспроизводящий and growingрост in complexityсложность.
318
765000
3000
в котором они так успешно размножаются и усложняются.
13:03
So this is the distributionраспределение that you get
319
768000
3000
Вот распределение, которое вы получите,
13:06
if, in factфакт, there is no life.
320
771000
2000
если там нет жизни.
13:08
They have about 28 of these instructionsинструкции.
321
773000
3000
У них есть около 28 таких инструкций (команд).
13:11
And if you have a systemсистема where they're beingявляющийся replacedзаменены one by the other,
322
776000
3000
И если у вас есть система, в которой они заменяют друг друга,
13:14
it's like the monkeysобезьяны writingписьмо on a typewriterпечатная машинка.
323
779000
2000
это будет похоже на мартышек с печатной машинкой.
13:16
Eachкаждый of these instructionsинструкции appearsпоявляется
324
781000
3000
Каждая из этих команд появится
13:19
with roughlyгрубо the equalравный frequencyчастота.
325
784000
3000
с одинаковой частотой.
13:22
But if you now take a setзадавать of replicatingвоспроизводящий guys
326
787000
4000
Но если вы рассмотрите сообщество этих реплицированных существ,
13:26
like in the videoвидео that you saw,
327
791000
2000
таких, как вы видели на видео,
13:28
it looksвыглядит like this.
328
793000
2000
это будет выглядеть так.
13:30
So there are some instructionsинструкции
329
795000
2000
То есть существуют инструкции,
13:32
that are extremelyочень valuableценный to these organismsмикроорганизмы,
330
797000
2000
которые необычайно характерны этим организмам,
13:34
and theirих frequencyчастота is going to be highвысокая.
331
799000
3000
и частота их использования должна быть высока.
13:37
And there's actuallyна самом деле some instructionsинструкции
332
802000
2000
А есть инструкции, которые могут быть
13:39
that you only use onceодин раз, if ever.
333
804000
2000
использованы в лучшем случае единожды.
13:41
So they are eitherили poisonousядовитый
334
806000
2000
Они либо непригодны, опасны
13:43
or really should be used at lessМеньше of a levelуровень than randomслучайный.
335
808000
4000
либо должны использоваться с вероятностью, меньшей, чем случайная.
13:47
In this caseдело, the frequencyчастота is lowerниже.
336
812000
3000
В этом случае частота ниже.
13:50
And so now we can see, is that really a robustкрепкий signatureподпись?
337
815000
3000
И что мы видим, действительно ли это характеризующая сигнатура?
13:53
I can tell you indeedв самом деле it is,
338
818000
2000
Я могу сказать что несомненно, так как такое распределение,
13:55
because this typeтип of spectrumспектр, just like what you've seenвидели in booksкниги,
339
820000
3000
именно такое, которое мы видели в текстах книг,
13:58
and just like what you've seenвидели in aminoамино- acidsкислоты,
340
823000
2000
и подобное тому, что мы видели для аминокислот,
14:00
it doesn't really matterдело how you changeизменение the environmentОкружающая среда, it's very robustкрепкий;
341
825000
3000
не имеет значения, насколько меняется среда, это очень характерное распределение;
14:03
it's going to reflectотражать the environmentОкружающая среда.
342
828000
2000
Оно отображает окружающую среду.
14:05
So I'm going to showпоказать you now a little experimentэксперимент that we did.
343
830000
2000
Итак, я хочу продемонстрировать вам небольшой эксперимент, который мы провели.
14:07
And I have to explainобъяснять to you,
344
832000
2000
Я должен объяснить,
14:09
the topВверх of this graphграфик
345
834000
2000
что верхняя часть графика
14:11
showsшоу you that frequencyчастота distributionраспределение that I talkedговорили about.
346
836000
3000
показывает частотное распределение, о котором я говорил.
14:14
Here, in factфакт, that's the lifelessбезжизненный environmentОкружающая среда
347
839000
3000
Здесь — безжизненная среда
14:17
where eachкаждый instructionинструкция occursимеет место
348
842000
2000
где каждая команда встречается
14:19
at an equalравный frequencyчастота.
349
844000
2000
с равной частотой.
14:21
And belowниже there, I showпоказать, in factфакт,
350
846000
3000
А ниже я демонстрирую
14:24
the mutationмутация rateставка in the environmentОкружающая среда.
351
849000
3000
скорость мутации среды.
14:27
And I'm startingначало this at a mutationмутация rateставка that is so highвысокая
352
852000
3000
И я начал процесс со столь высокой скорости мутаций,
14:30
that, even if you would dropпадение
353
855000
2000
что даже если вы остановите
14:32
a replicatingвоспроизводящий programпрограмма
354
857000
2000
программу реплицирования,
14:34
that would otherwiseв противном случае happilyсчастливо growрасти up
355
859000
2000
эта среда продолжит успешно расти
14:36
to fillзаполнить the entireвсе worldМир,
356
861000
2000
чтобы заполнить весь мир,
14:38
if you dropпадение it in, it getsполучает mutatedмутировали to deathсмерть immediatelyнемедленно.
357
863000
4000
Но если повлияете на неё случайным образом, она погибнет в результате мутаций мгновенно.
14:42
So there is no life possibleвозможное
358
867000
2000
Значит, жизнь здесь невозможна
14:44
at that typeтип of mutationмутация rateставка.
359
869000
3000
для такой скорости мутаций.
14:47
But then I'm going to slowlyмедленно turnочередь down the heatвысокая температура, so to speakговорить,
360
872000
4000
Но потом я немного сбавлю, так сказать, обороты,
14:51
and then there's this viabilityжизнеспособность thresholdпорог
361
876000
2000
и появляется некоторый порог жизнеспособности,
14:53
where now it would be possibleвозможное
362
878000
2000
где теперь становится возможным
14:55
for a replicatorрепликатор to actuallyна самом деле liveжить.
363
880000
2000
для репликатора продолжить жить.
14:57
And indeedв самом деле, we're going to be droppingсбрасывание these guys
364
882000
3000
И конечно, мы будем добавлять участников
15:00
into that soupсуп all the time.
365
885000
2000
в этот «бульон» всё время.
15:02
So let's see what that looksвыглядит like.
366
887000
2000
Давайте посмотрим, как это выглядит.
15:04
So first, nothing, nothing, nothing.
367
889000
3000
Итак, первый пошёл, пока ничего, ничего.
15:07
Too hotгорячий, too hotгорячий.
368
892000
2000
Слишком быстро, слишком быстро.
15:09
Now the viabilityжизнеспособность thresholdпорог is reachedдостиг,
369
894000
3000
Достигнут порог жизнеспособности
15:12
and the frequencyчастота distributionраспределение
370
897000
2000
и частотное распределение существенно изменилось,
15:14
has dramaticallyдраматично changedизменено and, in factфакт, stabilizesстабилизируется.
371
899000
3000
и в результате стабилизировалось.
15:17
And now what I did there
372
902000
2000
Итак, я был очень жесток,
15:19
is, I was beingявляющийся nastyпротивный, I just turnedоказалось up the heatвысокая температура again and again.
373
904000
3000
я повышал температуру снова и снова
15:22
And of courseкурс, it reachesдостигает the viabilityжизнеспособность thresholdпорог.
374
907000
3000
и, конечно, достиг порога жизнеспособности.
15:25
And I'm just showingпоказ this to you again because it's so niceхороший.
375
910000
3000
Я демонстрирую вам это снова, так как это действительно чудесно.
15:28
You hitудар the viabilityжизнеспособность thresholdпорог.
376
913000
2000
Вы достигаете порога жизнеспособности.
15:30
The distributionраспределение changesизменения to "aliveв живых!"
377
915000
2000
Распределение сигнализирует «Живы!»
15:32
And then, onceодин раз you hitудар the thresholdпорог
378
917000
3000
И потом, когда вы достигаете значения,
15:35
where the mutationмутация rateставка is so highвысокая
379
920000
2000
при котором скорость мутаций слишком высока
15:37
that you cannotне могу self-reproduceсамостоятельно воспроизводимый,
380
922000
2000
чтобы репродуцировать себя,
15:39
you cannotне могу copyкопия the informationИнформация
381
924000
3000
вы не можете передать информацию
15:42
forwardвперед to your offspringотпрыск
382
927000
2000
вашему потомству,
15:44
withoutбез makingизготовление so manyмногие mistakesошибки
383
929000
2000
не совершив множества ошибок
15:46
that your abilityспособность to replicateкопировать vanishesисчезает.
384
931000
3000
то есть ваша способность к реплицированию пропадает.
15:49
And then that signatureподпись is lostпотерял.
385
934000
3000
И сигнатура теряется.
15:52
What do we learnучить from that?
386
937000
2000
Что же мы можем вынести из всего этого?
15:54
Well, I think we learnучить a numberномер of things from that.
387
939000
4000
Множество вещей, я думаю.
15:58
One of them is,
388
943000
2000
Первая из них.
16:00
if we are ableв состоянии to think about life
389
945000
3000
Мы можем размышлять о жизни
16:03
in abstractАбстрактные termsсроки --
390
948000
2000
в абстрактных терминах —
16:05
and we're not talkingговорящий about things like plantsрастения,
391
950000
2000
не упоминая растения,
16:07
and we're not talkingговорящий about aminoамино- acidsкислоты,
392
952000
2000
аминокислоты,
16:09
and we're not talkingговорящий about bacteriaбактерии,
393
954000
2000
бактерии,
16:11
but we think in termsсроки of processesпроцессы --
394
956000
2000
но мы можем думать в терминах процессов —
16:13
then we could startНачало to think about life,
395
958000
3000
поэтому мы можем начать думать о жизни,
16:16
not as something that is so specialособый to EarthЗемля,
396
961000
2000
не только как о чем-то, присущем только планете Земля,
16:18
but that, in factфакт, could existсуществовать anywhereв любом месте.
397
963000
3000
но и о как о чём-то, что может существовать везде.
16:21
Because it really only has to do
398
966000
2000
Потому, что единственное, что можно сделать
16:23
with these conceptsконцепции of informationИнформация,
399
968000
2000
с такими концепциями информации,
16:25
of storingхранения informationИнформация
400
970000
2000
хранения информации
16:27
withinв physicalфизическое substratesсубстраты --
401
972000
2000
без физической среды —
16:29
anything: bitsбиты, nucleicнуклеиновая acidsкислоты,
402
974000
2000
без битов и байтов, нуклеиновых кислот,
16:31
anything that's an alphabetалфавит --
403
976000
2000
без того, что можно назвать алфавитом —
16:33
and make sure that there's some processобработать
404
978000
2000
но будьте уверены — существует некоторый процесс
16:35
so that this informationИнформация can be storedхранится
405
980000
2000
и эта информация может быть сохранена
16:37
for much longerдольше than you would expectожидать
406
982000
2000
на гораздо больший период, чем вы можете рассчитывать
16:39
the time scalesВесы for the deteriorationухудшение of informationИнформация.
407
984000
4000
сохранить информацию без ухудшения её качества.
16:43
And if you can do that,
408
988000
2000
А если вы можете это делать,
16:45
then you have life.
409
990000
2000
вы получаете жизнь.
16:47
So the first thing that we learnучить
410
992000
2000
Итак, первое, что мы выяснили —
16:49
is that it is possibleвозможное to defineопределять life
411
994000
3000
жизнь можно описать
16:52
in termsсроки of processesпроцессы aloneв одиночестве,
412
997000
3000
только в терминах процессов,
16:55
withoutбез referringссылаясь at all
413
1000000
2000
вообще без ссылок
16:57
to the typeтип of things that we holdдержать dearУважаемые,
414
1002000
2000
на типы вещей, которыми мы дорожим,
16:59
as farдалеко as the typeтип of life on EarthЗемля is.
415
1004000
3000
в том числе и на тип жизни на Земле.
17:02
And that in a senseсмысл removesудаляет us again,
416
1007000
3000
А это, кажется, снова удаляет нас,
17:05
like all of our scientificнаучный discoveriesоткрытия, or manyмногие of them --
417
1010000
3000
как и все наши научные открытия (по крайней мере многие) —
17:08
it's this continuousнепрерывный dethroningразвенчание of man --
418
1013000
2000
продолжается постоянное развенчивание человека
17:10
of how we think we're specialособый because we're aliveв живых.
419
1015000
3000
от нашего понимания нашей неординарности как живых существ.
17:13
Well we can make life. We can make life in the computerкомпьютер.
420
1018000
3000
Мы можем создать жизнь. Мы можем создать жизнь в компьютере.
17:16
GrantedПредоставляется, it's limitedограниченное,
421
1021000
2000
Конечно, она ограничена,
17:18
but we have learnedнаучился what it takes
422
1023000
3000
Но мы поняли, как она устроена,
17:21
in orderзаказ to actuallyна самом деле constructсооружать it.
423
1026000
2000
чтобы по-настоящему созидать её.
17:23
And onceодин раз we have that,
424
1028000
3000
И однажды, мы поймём,
17:26
then it is not suchтакие a difficultсложно taskзадача anymoreбольше не
425
1031000
3000
что это уже не так сложно
17:29
to say, if we understandПонимаю the fundamentalфундаментальный processesпроцессы
426
1034000
4000
и если мы понимаем фундаментальные процессы
17:33
that do not referобращаться to any particularконкретный substrateподложка,
427
1038000
3000
без привязки к конкретной среде обитания,
17:36
then we can go out
428
1041000
2000
мы можем идти дальше
17:38
and try other worldsмиры,
429
1043000
2000
и исследовать другие миры, представлять,
17:40
figureфигура out what kindсвоего рода of chemicalхимическая alphabetsалфавиты mightмог бы there be,
430
1045000
4000
какие виды химических составляющих, «алфавита», могут существовать там,
17:44
figureфигура enoughдостаточно about the normalнормальный chemistryхимия,
431
1049000
2000
иметь представление о стандартной химии,
17:46
the geochemistryгеохимия of the planetпланета,
432
1051000
3000
геохимии планет,
17:49
so that we know what this distributionраспределение would look like
433
1054000
2000
поэтому мы будем понимать, как будет распространяться жизнь
17:51
in the absenceотсутствие of life,
434
1056000
2000
в безжизненной среде,
17:53
and then look for largeбольшой deviationsотклонения from this --
435
1058000
3000
А затем искать заметные отклонения от этого —
17:56
this thing stickingприлипание out, whichкоторый saysговорит,
436
1061000
3000
здесь что-то ненормально, или
17:59
"This chemicalхимическая really shouldn'tне должен be there."
437
1064000
2000
«Этого химического компонента не должно быть здесь».
18:01
Now we don't know that there's life then,
438
1066000
2000
Мы не будем знать, есть ли там жизнь,
18:03
but we could say,
439
1068000
2000
но мы сможем сказать,
18:05
"Well at leastнаименее I'm going to have to take a look very preciselyточно at this chemicalхимическая
440
1070000
3000
«Ну, в конце концов, я посмотрю внимательнее на этот компонент
18:08
and see where it comesвыходит from."
441
1073000
2000
и увижу, почему он так выделяется».
18:10
And that mightмог бы be our chanceшанс
442
1075000
2000
И это может стать нашим шансом
18:12
of actuallyна самом деле discoveringобнаружение life
443
1077000
2000
настоящего изучения жизни,
18:14
when we cannotне могу visiblyзаметно see it.
444
1079000
2000
когда мы не будем непосредственно наблюдать её.
18:16
And so that's really the only take-homeзабрать домой messageсообщение
445
1081000
3000
И это единственный мой посыл,
18:19
that I have for you.
446
1084000
2000
который я хочу донести до вас.
18:21
Life can be lessМеньше mysteriousзагадочный
447
1086000
2000
Жизнь может быть не настолько таинственной,
18:23
than we make it out to be
448
1088000
2000
насколько мы делаем её, размышляя,
18:25
when we try to think about how it would be on other planetsпланеты.
449
1090000
4000
какой она может быть на других планетах.
18:29
And if we removeУдалить the mysteryтайна of life,
450
1094000
3000
И если мы снимем эти покровы таинственности с жизни,
18:32
then I think it is a little bitнемного easierПолегче
451
1097000
3000
я думаю, будет немного легче
18:35
for us to think about how we liveжить,
452
1100000
2000
думать о нашей жизни,
18:37
and how perhapsвозможно we're not as specialособый as we always think we are.
453
1102000
3000
и о том, что мы не настолько уникальны, как мы думаем о себе.
18:40
And I'm going to leaveоставлять you with that.
454
1105000
2000
Подумайте об этом.
18:42
And thank you very much.
455
1107000
2000
Спасибо большое.
18:44
(ApplauseАплодисменты)
456
1109000
2000
(Аплодисменты)
Translated by Sergii Romankov
Reviewed by Aliaksandr Autayeu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.

Why you should listen

Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.

He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook. 

More profile about the speaker
Christoph Adami | Speaker | TED.com