TEDxUIUC
Christoph Adami: Finding life we can't imagine
Кристоф Адами: Да намериш живот, който не можеш да си представиш
Filmed:
Readability: 3.7
652,149 views
Как да търсим извънземен живот, ако е нищо в сравнение с това, което знаем като живот? На TEDхUIUC Кристоф Адами показва как той използва своето проучване на извънземен живот -- само-умножаващи се компютърни програми -- за да намери следа, биоиндикатор, който е свободен от нашите предубеждения какво представлява живота.
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. Full bio
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 strange career.
0
0
2000
И така аз имам странна кариера.
00:17
I know it because people come up to me, like colleagues,
1
2000
3000
Знам това, защото хора идват при мен, примерно колеги,
00:20
and say, "Chris, you have a strange career."
2
5000
2000
и ми казват: "Крис, ти имаш странна кариера".
00:22
(Laughter)
3
7000
2000
(Смях)
00:24
And I can see their point,
4
9000
2000
И аз ги разбирам,
00:26
because I started my career
5
11000
2000
защото започнах моята работа
00:28
as a theoretical nuclear physicist.
6
13000
2000
като теоретичен ядрен физик.
00:30
And I was thinking about quarks and gluons
7
15000
2000
Mислех за кваркове и глуони
00:32
and heavy ion collisions,
8
17000
2000
и тежки йонови сблъсъци
00:34
and I was only 14 years old.
9
19000
2000
и това беше когато бях на 14 години.
00:36
No, no, I wasn't 14 years old.
10
21000
3000
Не, не, не бях на 14 години.
00:40
But after that,
11
25000
2000
Но след това,
00:42
I actually had my own lab
12
27000
2000
аз всъщност си имах своя собствена лаборатория
00:44
in the computational neuroscience department,
13
29000
2000
в компютърния неврологичен отдел,
00:46
and I wasn't doing any neuroscience.
14
31000
2000
и не се занимавах с неврология.
00:48
Later, I would work on evolutionary genetics,
15
33000
3000
По-късно, работих върху еволюционнa генетикa,
00:51
and I would work on systems biology.
16
36000
2000
и билогия на системите.
00:53
But I'm going to tell you about something else today.
17
38000
3000
Но днес ще ви говоря за нещо друго.
00:56
I'm going to tell you
18
41000
2000
Ще ви говоря
00:58
about how I learned something about life.
19
43000
2000
за това как научих нещо за живота.
01:00
And I was actually a rocket scientist.
20
45000
4000
И всъщност аз бях ракетен учен.
01:04
I wasn't really a rocket scientist,
21
49000
2000
Не бях наистина ракетен учен,
01:06
but I was working
22
51000
2000
но работех
01:08
at the Jet Propulsion Laboratory
23
53000
2000
в лабораторията по реактивни двигатели
01:10
in sunny California where it's warm;
24
55000
3000
в слънчева Калифорния, където е топло;
01:13
whereas now I'm in the mid-West,
25
58000
2000
а сега съм в средният Запад
01:15
and it's cold.
26
60000
2000
и е студено.
01:17
But it was an exciting experience.
27
62000
3000
Но беше едно невероятно преживяване.
01:20
One day a NASA manager comes into my office,
28
65000
3000
Един ден един НАСА директор идва в офиса ми,
01:23
sits down and says,
29
68000
3000
сяда и казва:
01:26
"Can you please tell us,
30
71000
2000
"Можеш ли да ни кажеш,
01:28
how do we look for life outside Earth?"
31
73000
2000
как да търсим живот извън Земята?
01:30
And that came as a surprise to me,
32
75000
2000
Това ме изненада,
01:32
because I was actually hired
33
77000
2000
защото всъщност бях нает
01:34
to work on quantum computation.
34
79000
2000
да работя върху квантови изчисления.
01:36
Yet, I had a very good answer.
35
81000
2000
И все пак имах добър отговор.
01:38
I said, "I have no idea."
36
83000
3000
Аз отговорих: "Нямам си представа."
01:41
And he told me, "Biosignatures,
37
86000
3000
И той ми каза: "Биоследи,
01:44
we need to look for a biosignature."
38
89000
2000
ние трябва да търсим за биоследа."
01:46
And I said, "What is that?"
39
91000
2000
И аз казах: "Какво е това?"
01:48
And he said, "It's any measurable phenomenon
40
93000
2000
И той отговори: "Това е изчислим феномен,
01:50
that allows us to indicate
41
95000
2000
който ни позволява да означим
01:52
the presence of life."
42
97000
2000
наличието на живот."
01:54
And I said, "Really?
43
99000
2000
И аз: "Наистина ли?"
01:56
Because isn't that easy?
44
101000
2000
Защото не е толкова лесно?
01:58
I mean, we have life.
45
103000
2000
Имам предвид, че има живот.
02:00
Can't you apply a definition,
46
105000
2000
Не можем ли да използваме дефиниция,
02:02
like for example, a Supreme Court-like definition of life?"
47
107000
4000
като например, дефиниция дадена ни от Върховния Съд?"
02:06
And then I thought about it a little bit, and I said,
48
111000
2000
И тогава се замислих, и казах:
02:08
"Well, is it really that easy?
49
113000
2000
"Да, ама дали наистина е толкова лесно?
02:10
Because, yes, if you see something like this,
50
115000
3000
Защото, да, ако видиш нещо като това,
02:13
then all right, fine, I'm going to call it life --
51
118000
2000
тогава добре, ще го нарека живот --
02:15
no doubt about it.
52
120000
2000
без никакво съмнение.
02:17
But here's something."
53
122000
2000
Но има нещо друго."
02:19
And he goes, "Right, that's life too. I know that."
54
124000
3000
И той продължи: "Така, това е също живот. И аз знам това."
02:22
Except, if you think life is also defined
55
127000
2000
С изключението на това, че ако също определиш живота
02:24
by things that die,
56
129000
2000
като неща които умират,
02:26
you're not in luck with this thing,
57
131000
2000
няма да имаш късмет с това нещо,
02:28
because that's actually a very strange organism.
58
133000
2000
защото е всъщност един много странен организъм.
02:30
It grows up into the adult stage like that
59
135000
2000
Расте до възрастен етап
02:32
and then goes through a Benjamin Button phase,
60
137000
3000
и след това преминава в Беджамин Бътън фаза,
02:35
and actually goes backwards and backwards
61
140000
2000
и всъщност се връща обратно и обратно,
02:37
until it's like a little embryo again,
62
142000
2000
докато не се превърне отново в малък ембрион,
02:39
and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo --
63
144000
3000
и тогава започва отново да расте нагоре, и после пак надолу и нагоре -- като йо-йо --
02:42
and it never dies.
64
147000
2000
и никога не умира.
02:44
So it's actually life,
65
149000
2000
И така всъщност е живот,
02:46
but it's actually not
66
151000
2000
но всъщност не е
02:48
as we thought life would be.
67
153000
3000
като живота, който ние сме си представяли.
02:51
And then you see something like that.
68
156000
2000
И тогава виждаш нещо като това.
02:53
And he was like, "My God, what kind of a life form is that?"
69
158000
2000
И той: ''Боже мой, каква форма на живот е това?''
02:55
Anyone know?
70
160000
2000
Някой да знае?
02:57
It's actually not life, it's a crystal.
71
162000
3000
Това не е всъщност живот, а кристал.
03:00
So once you start looking and looking
72
165000
2000
Значи, веднъж, започнеш ли да се вглеждаш все повече
03:02
at smaller and smaller things --
73
167000
2000
в по-малките и по-малките неща --
03:04
so this particular person
74
169000
2000
значи този определен човек
03:06
wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria."
75
171000
3000
е написал цяла статия и казал: ''Хей, това са бактерии.''
03:09
Except, if you look a little bit closer,
76
174000
2000
С изключение на това, че ако погледнеш малко по-отблизо,
03:11
you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that.
77
176000
3000
виждаш, че всъщност това нещо е много по-малко за да бъде нещо подобно.
03:14
So he was convinced,
78
179000
2000
И така той беше убеден,
03:16
but, in fact, most people aren't.
79
181000
2000
но реално повечето хора не са.
03:18
And then, of course,
80
183000
2000
И тогава, разбира се,
03:20
NASA also had a big announcement,
81
185000
2000
НАСА направи едно голямо известие,
03:22
and President Clinton gave a press conference,
82
187000
2000
и президентът Клинтън даде прес-конференция,
03:24
about this amazing discovery
83
189000
2000
във връзка с тази невероятна находка
03:26
of life in a Martian meteorite.
84
191000
3000
от живот в един марсиански метеорит.
03:29
Except that nowadays, it's heavily disputed.
85
194000
4000
Само че понастоящем, тя е доста силно оспорвана.
03:33
If you take the lesson of all these pictures,
86
198000
3000
Ако вземем показаното като урок,
03:36
then you realize, well actually maybe it's not that easy.
87
201000
2000
става ясно, че всъщност може би не е толкова лесно.
03:38
Maybe I do need
88
203000
2000
Може би аз все пак имам нужда
03:40
a definition of life
89
205000
2000
от определение на живота,
03:42
in order to make that kind of distinction.
90
207000
2000
за да мога да направя такова разграничение.
03:44
So can life be defined?
91
209000
2000
И така може ли живота да се определи?
03:46
Well how would you go about it?
92
211000
2000
И как да започнеш?
03:48
Well of course,
93
213000
2000
Разбира се,
03:50
you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L.
94
215000
2000
взимаш Енциклопедия Британика и отваряш на Ж.
03:52
No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google.
95
217000
3000
Не, разбира се че не това, търсиш в Google.
03:55
And then you might get something.
96
220000
3000
И може би ще попаднеш на нещо.
03:58
And what you might get --
97
223000
2000
И на какво ще попаднеш --
04:00
and anything that actually refers to things that we are used to,
98
225000
2000
и всичко което се отнася до неща, с които сме свикнали,
04:02
you throw away.
99
227000
2000
ще го захвърлиш.
04:04
And then you might come up with something like this.
100
229000
2000
И тогава може би ще попаднеш на нещо като това.
04:06
And it says something complicated
101
231000
2000
И се отнася до нещо сложно
04:08
with lots and lots of concepts.
102
233000
2000
с много и много концепции.
04:10
Who on Earth would write something
103
235000
2000
Кой на тази Земя ще напише нещо
04:12
as convoluted and complex
104
237000
2000
толкова забъркано и сложно
04:14
and inane?
105
239000
3000
и безсъдържателно?
04:17
Oh, it's actually a really, really, important set of concepts.
106
242000
4000
О, и това всъщност е наистина една много важна поредица от концепции.
04:21
So I'm highlighting just a few words
107
246000
3000
И така аз подчертавам само някои думи
04:24
and saying definitions like that
108
249000
2000
и казвам определения като тези,
04:26
rely on things that are not based
109
251000
2000
които се базират на неща, чиито основи не са
04:28
on amino acids or leaves
110
253000
3000
амино киселини или листа,
04:31
or anything that we are used to,
111
256000
2000
или каквото и друго да е, с което сме свикнали,
04:33
but in fact on processes only.
112
258000
2000
а всъщност се основава само на процеси.
04:35
And if you take a look at that,
113
260000
2000
И ако вземем това в предвид,
04:37
this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life.
114
262000
3000
това всъщност беше в една книга, която написах и разказва за изкуствения живот.
04:40
And that explains why
115
265000
2000
И това обяснява защо на първо място
04:42
that NASA manager was actually in my office to begin with.
116
267000
3000
директора на НАСА беше всъщност в моя офис.
04:45
Because the idea was that, with concepts like that,
117
270000
3000
Защото идеята беше, че с концепции като тези,
04:48
maybe we can actually manufacture
118
273000
2000
ние всъщност вероятно можем да направим
04:50
a form of life.
119
275000
2000
форма на живот.
04:52
And so if you go and ask yourself,
120
277000
3000
И ако сега се запитате:
04:55
"What on Earth is artificial life?",
121
280000
2000
''Какво на Земята е изкуствен живот?''
04:57
let me give you a whirlwind tour
122
282000
2000
нека да ви дам една бърза обиколка
04:59
of how all this stuff came about.
123
284000
2000
на как всичко това се случи.
05:01
And it started out quite a while ago
124
286000
3000
То започна доста отдавна,
05:04
when someone wrote
125
289000
2000
когато някой написа
05:06
one of the first successful computer viruses.
126
291000
2000
един от първите успешни компютърни вируси.
05:08
And for those of you who aren't old enough,
127
293000
3000
И за тези от вас, които не са толкова възрастни,
05:11
you have no idea how this infection was working --
128
296000
3000
нямате си на представа как тази инфекция работеше --
05:14
namely, through these floppy disks.
129
299000
2000
най-вече чрез тези флопи дискове.
05:16
But the interesting thing about these computer virus infections
130
301000
3000
Но интересното за тези компютърни вируси
05:19
was that, if you look at the rate
131
304000
2000
беше, че ако се вгледате в бързината,
05:21
at which the infection worked,
132
306000
2000
с която инфекцията работеше,
05:23
they show this spiky behavior
133
308000
2000
те показват това упорито поведение,
05:25
that you're used to from a flu virus.
134
310000
3000
с което сте запознати от вируса на грипа.
05:28
And it is in fact due to this arms race
135
313000
2000
И всъщност благодарение на това състезание
05:30
between hackers and operating system designers
136
315000
3000
между хакери и дизайнери на операционни системи,
05:33
that things go back and forth.
137
318000
2000
нещата вървяха напред и назад.
05:35
And the result is kind of a tree of life
138
320000
2000
И резултата е нещо като дърво на живота
05:37
of these viruses,
139
322000
2000
съставено от тези вируси,
05:39
a phylogeny that looks very much
140
324000
3000
филогения, която прилича много
05:42
like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
141
327000
3000
на вида на живота с който сме свикнали, или поне на вирусно ниво.
05:45
So is that life? Not as far as I'm concerned.
142
330000
3000
И така, това живот ли е? Не и доколкото аз съм заинтересован.
05:48
Why? Because these things don't evolve by themselves.
143
333000
3000
Защо? Защото тези неща не могат сами да еволюират.
05:51
In fact, they have hackers writing them.
144
336000
2000
Фактически, те са написани от хакери.
05:53
But the idea was taken very quickly a little bit further
145
338000
4000
Но тази идея беше отведена много бързо на следващо ниво,
05:57
when a scientist working at the Scientific Institute decided,
146
342000
3000
когато един учен работещ в Научния Институт реши:
06:00
"Why don't we try to package these little viruses
147
345000
3000
''Защо де не се опитаме да опаковаме тези малки вируси
06:03
in artificial worlds inside of the computer
148
348000
2000
в изкуствени светове вътре в комютъра
06:05
and let them evolve?"
149
350000
2000
и ги оставим да еволюират?''
06:07
And this was Steen Rasmussen.
150
352000
2000
Това беше Стийн Расмусен.
06:09
And he designed this system, but it really didn't work,
151
354000
2000
Tой проектира система, но тя не проработи
06:11
because his viruses were constantly destroying each other.
152
356000
3000
защото вирусите постянно се унищожаваха един други.
06:14
But there was another scientist who had been watching this, an ecologist.
153
359000
3000
Но там имаше един друг учен, който наблюдавал това, еколог.
06:17
And he went home and says, "I know how to fix this."
154
362000
3000
И той си отишъл вкъщи и казал: ''Аз знам как да поправя това.''
06:20
And he wrote the Tierra system,
155
365000
2000
Той написа системата Тиера,
06:22
and, in my book, is in fact one of the first
156
367000
3000
и в моята книга, е наистина една от първите
06:25
truly artificial living systems --
157
370000
2000
истински изкуствени живи системи --
06:27
except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
158
372000
3000
с изключение на това, че тези програми не можеха да растат по сложност.
06:30
So having seen this work, worked a little bit on this,
159
375000
3000
След като се запознах и поработих малко над това,
06:33
this is where I came in.
160
378000
2000
ето до къде достигнах.
06:35
And I decided to create a system
161
380000
2000
И аз реших да създадам система,
06:37
that has all the properties that are necessary
162
382000
2000
която да има всички характеристики които са нужни
06:39
to see the evolution of complexity,
163
384000
3000
за де се види еволюцията по сложност,
06:42
more and more complex problems constantly evolving.
164
387000
3000
все повече и повече комплексни проблеми постоянно евлоюиращи.
06:45
And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this.
165
390000
3000
И разбира се, тъй като наистина не знам как да пиша код, имах нужда от помощ в това.
06:48
I had two undergraduate students
166
393000
2000
Аз имах двама студенти
06:50
at California Institute of Technology that worked with me.
167
395000
3000
в Калифорнийски технологичен институт, които работеха с мен.
06:53
That's Charles Offria on the left, Titus Brown on the right.
168
398000
3000
Това са Чарлс Офрия отляво, Тайтъс Браун отдясно.
06:56
They are now actually respectable professors
169
401000
3000
Сега те са уважавани професори
06:59
at Michigan State University,
170
404000
2000
в Мичиганският щатски университет,
07:01
but I can assure you, back in the day,
171
406000
2000
но искам да ви уверя, че в миналото,
07:03
we were not a respectable team.
172
408000
2000
ние не бяхме уважаван екип.
07:05
And I'm really happy that no photo survives
173
410000
2000
И съм много щастлив, че никакви снимки не бяха запазени
07:07
of the three of us anywhere close together.
174
412000
3000
от нас тримата заедно, където и да е.
07:10
But what is this system like?
175
415000
2000
Но каква е всъщност тази система?
07:12
Well I can't really go into the details,
176
417000
3000
Ами, не мога да навляза в много детайли,
07:15
but what you see here is some of the entrails.
177
420000
2000
но това, което може да видите тук са няколко от процесите.
07:17
But what I wanted to focus on
178
422000
2000
Но това, на което исках да наблегна
07:19
is this type of population structure.
179
424000
2000
е този вид популационна структура.
07:21
There's about 10,000 programs sitting here.
180
426000
3000
Има някъде около 10 000 програми намиращи се тук.
07:24
And all different strains are colored in different colors.
181
429000
3000
И различните видове са оцветени в различни цветове.
07:27
And as you see here, there are groups that are growing on top of each other,
182
432000
3000
И както може да видите тук, има групи които растат една върху друга,
07:30
because they are spreading.
183
435000
2000
защото те се разпръскват.
07:32
Any time there is a program
184
437000
2000
Когато има програма,
07:34
that's better at surviving in this world,
185
439000
2000
която е по-добра в уцеляването на този свят,
07:36
due to whatever mutation it has acquired,
186
441000
2000
поради каквато и да е мутация която е придобила,
07:38
it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
187
443000
3000
тя ще се разпръсне върху другите и накара останалите да изчезнат.
07:41
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic.
188
446000
3000
Ще ви покажа един филм, където може да видите тази динамика.
07:44
And these kinds of experiments are started
189
449000
3000
И тези експерименти са започнати
07:47
with programs that we wrote ourselves.
190
452000
2000
с програми, които ние самите сме написали.
07:49
We write our own stuff, replicate it,
191
454000
2000
Ние пишем нашите собствени неща, копираме ги,
07:51
and are very proud of ourselves.
192
456000
2000
и сме изключително самодоволни.
07:53
And we put them in, and what you see immediately
193
458000
3000
И ги поставяме вътре, и виждате в момента,
07:56
is that there are waves and waves of innovation.
194
461000
3000
че там има вълни и вълни от иновация.
07:59
By the way, this is highly accelerated,
195
464000
2000
Между другото, това е много ускорено,
08:01
so it's like a thousand generations a second.
196
466000
2000
и е нещо като хиляда генерации в секунда.
08:03
But immediately the system goes like,
197
468000
2000
Но веднага системата откликва:
08:05
"What kind of dumb piece of code was this?
198
470000
2000
''Колко тъпа част от код е това?
08:07
This can be improved upon in so many ways
199
472000
2000
Това може да бъде подобрено по толкова много начини
08:09
so quickly."
200
474000
2000
толкова бързо.''
08:11
So you see waves of new types
201
476000
2000
И така може да видите вълни от нови видове
08:13
taking over the other types.
202
478000
2000
превземащи останалите.
08:15
And this type of activity goes on for quite awhile,
203
480000
3000
И този вид активност продължава доста време,
08:18
until the main easy things have been acquired by these programs.
204
483000
4000
докато основните лесни неща са превзети от тези програми.
08:22
And then you see sort of like a stasis coming on
205
487000
4000
И след това виждате нещо като застой,
08:26
where the system essentially waits
206
491000
2000
където системата по същество чака
08:28
for a new type of innovation, like this one,
207
493000
3000
нов вид иновация, като тази,
08:31
which is going to spread
208
496000
2000
която ще се разпространи
08:33
over all the other innovations that were before
209
498000
2000
върху всички други останали иновации
08:35
and is erasing the genes that it had before,
210
500000
3000
и ще трие гените които е имала преди,
08:38
until a new type of higher level of complexity has been achieved.
211
503000
4000
докато ново по-високо ниво на сложност е достигнато.
08:42
And this process goes on and on and on.
212
507000
3000
И този процес продължава и продължава и продължава.
08:45
So what we see here
213
510000
2000
Така това което виждаме тук
08:47
is a system that lives
214
512000
2000
е една система, която живее
08:49
in very much the way we're used to life [going.]
215
514000
2000
по начин, който ние знаем за живота.
08:51
But what the NASA people had asked me really
216
516000
4000
Но това, което хората от НАСА всъщност искаха от мен
08:55
was, "Do these guys
217
520000
2000
беше: '' Дали тези неща
08:57
have a biosignature?
218
522000
2000
имат биоследи?
08:59
Can we measure this type of life?
219
524000
2000
Можем ли да измерим този вид живот?
09:01
Because if we can,
220
526000
2000
Защото ако можем,
09:03
maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else
221
528000
3000
тогава може би имаме шанс наистина да открием живот някъде другаде,
09:06
without being biased
222
531000
2000
без да сме повлияни
09:08
by things like amino acids."
223
533000
2000
от неща като амино киселини.''
09:10
So I said, "Well, perhaps we should construct
224
535000
3000
И аз казах: ''Ами, може би трябва да построим
09:13
a biosignature
225
538000
2000
една биоследа,
09:15
based on life as a universal process.
226
540000
3000
базираща се на живота като универсален процес.
09:18
In fact, it should perhaps make use
227
543000
2000
Фактически, тя би трябвало да използва
09:20
of the concepts that I developed
228
545000
2000
концепциите, които бях проектирал,
09:22
just in order to sort of capture
229
547000
2000
просто за да видя
09:24
what a simple living system might be."
230
549000
2000
какво представлява една обикновена жива система."
09:26
And the thing I came up with --
231
551000
2000
И това което измислих --
09:28
I have to first give you an introduction about the idea,
232
553000
4000
първо трябва да ви въведа в идеята,
09:32
and maybe that would be a meaning detector,
233
557000
3000
и може би това ще е смислов индикатор,
09:35
rather than a life detector.
234
560000
3000
а не индикатор на живот.
09:38
And the way we would do that --
235
563000
2000
И начина, по който ще направим това --
09:40
I would like to find out how I can distinguish
236
565000
2000
бих искал да намеря начин, по който да мога да различа
09:42
text that was written by a million monkeys,
237
567000
2000
текст, който е бил написан от милиони маймуни,
09:44
as opposed to text that [is] in our books.
238
569000
3000
и текст който се намира в нашите книги.
09:47
And I would like to do it in such a way
239
572000
2000
И бих искал да направя това по такъв начин,
09:49
that I don't actually have to be able to read the language,
240
574000
2000
че всъщност да няма нужда да знам как да чета езика,
09:51
because I'm sure I won't be able to.
241
576000
2000
защото съм сигурен че няма да мога.
09:53
As long as I know that there's some sort of alphabet.
242
578000
2000
Но поне да знам че там имa някакъв вид азбука.
09:55
So here would be a frequency plot
243
580000
3000
Ето тук това е честотна диаграма,
09:58
of how often you find
244
583000
2000
за това колко често откриваме
10:00
each of the 26 letters of the alphabet
245
585000
2000
всяка една от 26 букви от азбуката,
10:02
in a text written by random monkeys.
246
587000
3000
в текст написан от случайно подбрани маймуни.
10:05
And obviously each of these letters
247
590000
2000
И разбира се всяка една от тези букви
10:07
comes off about roughly equally frequent.
248
592000
2000
има приблизително същата честота.
10:09
But if you now look at the same distribution in English texts,
249
594000
4000
Но ако се вгледаме в същото разпределение в английски текстове,
10:13
it looks like that.
250
598000
2000
то изглежда ето така.
10:15
And I'm telling you, this is very robust across English texts.
251
600000
3000
И да ви кажа, това е много ясно представено в английски текстове.
10:18
And if I look at French texts, it looks a little bit different,
252
603000
2000
И ако се вгледам във френски текстове, изглежда малко по-различно,
10:20
or Italian or German.
253
605000
2000
или в италиански, или немски.
10:22
They all have their own type of frequency distribution,
254
607000
3000
Те всичките си имат свои собствени разпределения на честотите,
10:25
but it's robust.
255
610000
2000
но са добре изразени.
10:27
It doesn't matter whether it writes about politics or about science.
256
612000
3000
Няма значение дали пише за политика или наука.
10:30
It doesn't matter whether it's a poem
257
615000
3000
Няма значение дали е поема
10:33
or whether it's a mathematical text.
258
618000
3000
или е математически текст.
10:36
It's a robust signature,
259
621000
2000
Това е една забелижима следа,
10:38
and it's very stable.
260
623000
2000
и е много стабилна.
10:40
As long as our books are written in English --
261
625000
2000
Докато нашите книги се пишат на английски --
10:42
because people are rewriting them and recopying them --
262
627000
3000
защото хората ги пренаписват и ги копират --
10:45
it's going to be there.
263
630000
2000
тя ще си остане там.
10:47
So that inspired me to think about,
264
632000
2000
Това ме накара да се замисля,
10:49
well, what if I try to use this idea
265
634000
3000
защо да не се опитам да използвам тази идея
10:52
in order, not to detect random texts
266
637000
2000
за да, не да различа произволни текстове
10:54
from texts with meaning,
267
639000
2000
от текстове със специално значение,
10:56
but rather detect the fact that there is meaning
268
641000
4000
но да различа самият факт, че има смисъл
11:00
in the biomolecules that make up life.
269
645000
2000
в биомолекулите, които произвеждат живот.
11:02
But first I have to ask:
270
647000
2000
Но първо трябва да се запитам:
11:04
what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you?
271
649000
3000
какви са тези изграждащи блокове, като азбуката, елементи които ви показах?
11:07
Well it turns out, we have many different alternatives
272
652000
3000
Оказа се, че имаме много различни алтернативи
11:10
for such a set of building blocks.
273
655000
2000
за тези различни поредици от изграждащи частици.
11:12
We could use amino acids,
274
657000
2000
Ние можем да използваме амино киселини,
11:14
we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids.
275
659000
3000
можем да използваме нуклеинови киселини, карбоксилни киселини, мастни киселини.
11:17
In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
276
662000
3000
Всъщност, химията е много изобилна и нашето тяло използва много от тях.
11:20
So that we actually, to test this idea,
277
665000
3000
И за да тестваме наистина тази идея,
11:23
first took a look at amino acids and some other carboxylic acids.
278
668000
3000
аз първо разгледах амино киселините и някои други карбоксилни киселини.
11:26
And here's the result.
279
671000
2000
И ето какъв е резултата.
11:28
Here is, in fact, what you get
280
673000
3000
Ето какво, всъщност, ще получите
11:31
if you, for example, look at the distribution of amino acids
281
676000
3000
ако, примерно, се вгледате в разпределението на амино киселините
11:34
on a comet or in interstellar space
282
679000
3000
върху една комета или в междузвездното пространство,
11:37
or, in fact, in a laboratory,
283
682000
2000
или всъщност в лаборатория
11:39
where you made very sure that in your primordial soup
284
684000
2000
където може да се уверите, че в първоначаналната смесица
11:41
that there is not living stuff in there.
285
686000
2000
няма никакъв живот.
11:43
What you find is mostly glycine and then alanine
286
688000
3000
Това, което най-често може да намерите е глицин и после аланин,
11:46
and there's some trace elements of the other ones.
287
691000
3000
и там може да има малки остатъци от другите.
11:49
That is also very robust --
288
694000
3000
И това също е много силно изразено --
11:52
what you find in systems like Earth
289
697000
3000
в това, което може да се намери в системи като тази на Земята,
11:55
where there are amino acids,
290
700000
2000
където има амино киселини,
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
но там няма никакъв живот.
11:59
But suppose you take some dirt
292
704000
2000
Но ако примерно вземем пръст
12:01
and dig through it
293
706000
2000
и прокопаем през нея,
12:03
and then put it into these spectrometers,
294
708000
3000
и след това я сложим в тези спектометри,
12:06
because there's bacteria all over the place;
295
711000
2000
тогава там ще гъмжи от бактерии;
12:08
or you take water anywhere on Earth,
296
713000
2000
или вземем вода от където и да е на Земята,
12:10
because it's teaming with life,
297
715000
2000
тогава тя ще е пълна с живот,
12:12
and you make the same analysis;
298
717000
2000
и направим същият анализ;
12:14
the spectrum looks completely different.
299
719000
2000
спектъра ще изглежда съвсем различно.
12:16
Of course, there is still glycine and alanine,
300
721000
4000
Разбира се, там все още има глицин и аланин,
12:20
but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids,
301
725000
3000
но всъщност, там има от тези тежки елементи, тези тежки амино киселини,
12:23
that are being produced
302
728000
2000
които са произведени,
12:25
because these are valuable to the organism.
303
730000
2000
защото са важни за организма.
12:27
And some other ones
304
732000
2000
И някои други,
12:29
that are not used in the set of 20,
305
734000
2000
които не са използвани в поредицата от 20,
12:31
they will not appear at all
306
736000
2000
те няма да се покажат въобще
12:33
in any type of concentration.
307
738000
2000
в какъвто и да е вид концентрация.
12:35
So this also turns out to be extremely robust.
308
740000
2000
И така това също се оказва доста силно изразено.
12:37
It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up,
309
742000
3000
Няма значение какъв вид седимент използваме за да ги раздробим,
12:40
whether it's bacteria or any other plants or animals.
310
745000
3000
дали ще е бактерия или някакъв друг вид растения или животни.
12:43
Anywhere there's life,
311
748000
2000
Навсякъде където има живот,
12:45
you're going to have this distribution,
312
750000
2000
ще получим този вид разпределение
12:47
as opposed to that distribution.
313
752000
2000
а не някакво друго.
12:49
And it is detectable not just in amino acids.
314
754000
3000
И може да се види не само в амино киселини.
12:52
Now you could ask:
315
757000
2000
Сега може да попитате:
12:54
well, what about these Avidians?
316
759000
2000
"Добре, ами какво да кажем за тези авидиани?"
12:56
The Avidians being the denizens of this computer world
317
761000
4000
Авидианите, които са жителите в този компютърен свят
13:00
where they are perfectly happy replicating and growing in complexity.
318
765000
3000
са перфекто щастливи, репликиращи се и растящи по сложност там.
13:03
So this is the distribution that you get
319
768000
3000
Ето това е дистибуцията която получавате,
13:06
if, in fact, there is no life.
320
771000
2000
когато няма живот.
13:08
They have about 28 of these instructions.
321
773000
3000
Те имат някъде около 28 от тези инструкции.
13:11
And if you have a system where they're being replaced one by the other,
322
776000
3000
И ако има система, където те се заместват една с друга,
13:14
it's like the monkeys writing on a typewriter.
323
779000
2000
това прилича на маймуните, които използват пишеща машина.
13:16
Each of these instructions appears
324
781000
3000
Всяка една от тези инстукции има
13:19
with roughly the equal frequency.
325
784000
3000
приблизително една и съща честота.
13:22
But if you now take a set of replicating guys
326
787000
4000
Но ако сега вземете извадка от тези, които се повтарят,
13:26
like in the video that you saw,
327
791000
2000
както видяхте във видеото,
13:28
it looks like this.
328
793000
2000
то тези изглеждат ето така.
13:30
So there are some instructions
329
795000
2000
Значи там има инструции,
13:32
that are extremely valuable to these organisms,
330
797000
2000
които са много важни за тези организми,
13:34
and their frequency is going to be high.
331
799000
3000
и затова техните честоти ще бъдат много високи.
13:37
And there's actually some instructions
332
802000
2000
И там всъщност има инструкции,
13:39
that you only use once, if ever.
333
804000
2000
които са използвани само веднъж, ако дали и толкова.
13:41
So they are either poisonous
334
806000
2000
Тези последните са или отровни
13:43
or really should be used at less of a level than random.
335
808000
4000
или наистина трябва да се използват по-малко от произволно.
13:47
In this case, the frequency is lower.
336
812000
3000
В този случай, честота е по-ниска.
13:50
And so now we can see, is that really a robust signature?
337
815000
3000
И ако погледнем сега, дали това е една силна следа?
13:53
I can tell you indeed it is,
338
818000
2000
Мога да ви кажа че е,
13:55
because this type of spectrum, just like what you've seen in books,
339
820000
3000
защото този вид спектър, също като онзи, който видяхте при книгите,
13:58
and just like what you've seen in amino acids,
340
823000
2000
и като онзи, който видяхте в амино киселините,
14:00
it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust;
341
825000
3000
няма значение как променяте средата, той е много постоянен;
14:03
it's going to reflect the environment.
342
828000
2000
той ще отрази тази среда.
14:05
So I'm going to show you now a little experiment that we did.
343
830000
2000
Сега ще ви покажа един малък експеримент, който проведохме.
14:07
And I have to explain to you,
344
832000
2000
И трябва да ви обясня,
14:09
the top of this graph
345
834000
2000
върха на тази графика
14:11
shows you that frequency distribution that I talked about.
346
836000
3000
ви показва разпределението на честотата, за която говорех.
14:14
Here, in fact, that's the lifeless environment
347
839000
3000
Ето това е една неоживена среда,
14:17
where each instruction occurs
348
842000
2000
където всяка инструкция се появява
14:19
at an equal frequency.
349
844000
2000
с една и съща честота.
14:21
And below there, I show, in fact,
350
846000
3000
А ето тук отдолу ви показвам
14:24
the mutation rate in the environment.
351
849000
3000
темпа, с който те мутират в тази среда.
14:27
And I'm starting this at a mutation rate that is so high
352
852000
3000
И започвам това с темп на мутациите, който е толкова висок,
14:30
that, even if you would drop
353
855000
2000
че ако пуснете
14:32
a replicating program
354
857000
2000
една репликираща се програма,
14:34
that would otherwise happily grow up
355
859000
2000
която по принцип ще си расте щастливо
14:36
to fill the entire world,
356
861000
2000
запълвайки цялата среда,
14:38
if you drop it in, it gets mutated to death immediately.
357
863000
4000
ако я пуснете вътре, тя веднага ще започне да мутира докато не умре.
14:42
So there is no life possible
358
867000
2000
Така че излиза, че няма живот
14:44
at that type of mutation rate.
359
869000
3000
с такава бързина на мутацията.
14:47
But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak,
360
872000
4000
Но ако понамаля малко топлината, така да се каже,
14:51
and then there's this viability threshold
361
876000
2000
и там има един специфичен праг на жизненоспособност,
14:53
where now it would be possible
362
878000
2000
където ще е възможно
14:55
for a replicator to actually live.
363
880000
2000
за повтарящите се да останат живи.
14:57
And indeed, we're going to be dropping these guys
364
882000
3000
И наистина, ние започваме да пускаме тези неща
15:00
into that soup all the time.
365
885000
2000
в средата постянно.
15:02
So let's see what that looks like.
366
887000
2000
И нека да видим как изглежда това.
15:04
So first, nothing, nothing, nothing.
367
889000
3000
Първо нищо, нищо, нищо.
15:07
Too hot, too hot.
368
892000
2000
Твърде топло, твърде топло.
15:09
Now the viability threshold is reached,
369
894000
3000
Сега прагът на жизненоспособност е достигнат,
15:12
and the frequency distribution
370
897000
2000
и разпределението на честотата
15:14
has dramatically changed and, in fact, stabilizes.
371
899000
3000
се е променило драматично, и всъщност, стабилизирало.
15:17
And now what I did there
372
902000
2000
И това, което направих бе,
15:19
is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again.
373
904000
3000
аз бях малко лош, усилих топлината отново и отново.
15:22
And of course, it reaches the viability threshold.
374
907000
3000
И разбира се, те достигат прагът на жизненоспособност.
15:25
And I'm just showing this to you again because it's so nice.
375
910000
3000
И ви го показвам отново, защото това е толкова хубаво.
15:28
You hit the viability threshold.
376
913000
2000
Достигате прагът на жизненоспособността.
15:30
The distribution changes to "alive!"
377
915000
2000
Разпределението се променя до ''жив!''
15:32
And then, once you hit the threshold
378
917000
3000
И тогава, когато достигнете този праг,
15:35
where the mutation rate is so high
379
920000
2000
където темптото на мутацията е толкова високо,
15:37
that you cannot self-reproduce,
380
922000
2000
че не може да се само-възпроизвеждате,
15:39
you cannot copy the information
381
924000
3000
тогава не може да копирате информцията
15:42
forward to your offspring
382
927000
2000
и да я предавате на вашето поколение,
15:44
without making so many mistakes
383
929000
2000
без да направите толкова много грешки,
15:46
that your ability to replicate vanishes.
384
931000
3000
че възможността за репликиране изчезва.
15:49
And then that signature is lost.
385
934000
3000
И тогава тази следа изчезва.
15:52
What do we learn from that?
386
937000
2000
Какво научихме от това?
15:54
Well, I think we learn a number of things from that.
387
939000
4000
Ами, смятам, че научихме доста неща от това.
15:58
One of them is,
388
943000
2000
Едно от тях е,
16:00
if we are able to think about life
389
945000
3000
че ние можем да мислим за живота
16:03
in abstract terms --
390
948000
2000
абстрактно --
16:05
and we're not talking about things like plants,
391
950000
2000
и ако не говорим за неща като растения,
16:07
and we're not talking about amino acids,
392
952000
2000
и не говорим за амино киселини,
16:09
and we're not talking about bacteria,
393
954000
2000
и не говорим за бактерии,
16:11
but we think in terms of processes --
394
956000
2000
но мислим по отношение на процеси --
16:13
then we could start to think about life,
395
958000
3000
тогава можем да започнем да мислим за живота,
16:16
not as something that is so special to Earth,
396
961000
2000
не като нещо, което принадлежи само на Земята,
16:18
but that, in fact, could exist anywhere.
397
963000
3000
но, всъщност, като нещо, което може да съществува навсякъде.
16:21
Because it really only has to do
398
966000
2000
Защото се отнася само до
16:23
with these concepts of information,
399
968000
2000
тези концепции от информация,
16:25
of storing information
400
970000
2000
за натрупване на информация
16:27
within physical substrates --
401
972000
2000
с физически основи --
16:29
anything: bits, nucleic acids,
402
974000
2000
всичко: частици, нуклеидни киселини,
16:31
anything that's an alphabet --
403
976000
2000
всичко което е азбука --
16:33
and make sure that there's some process
404
978000
2000
и се осигурява, че има някакъв процес,
16:35
so that this information can be stored
405
980000
2000
където тази информция може да бъде съхранена
16:37
for much longer than you would expect
406
982000
2000
за по-дълго отколкото очаквате
16:39
the time scales for the deterioration of information.
407
984000
4000
е необходимо за израждането на тази информация.
16:43
And if you can do that,
408
988000
2000
И ако може да направите това,
16:45
then you have life.
409
990000
2000
тогава ще имате живот.
16:47
So the first thing that we learn
410
992000
2000
И така, първото нещо което научихме
16:49
is that it is possible to define life
411
994000
3000
е това, че е възможно да определим живота
16:52
in terms of processes alone,
412
997000
3000
в рамките само на процеси,
16:55
without referring at all
413
1000000
2000
без да се обръщаме към всички тези
16:57
to the type of things that we hold dear,
414
1002000
2000
видове неща, към които ние се придържаме,
16:59
as far as the type of life on Earth is.
415
1004000
3000
доколкото се отнася до вида живот на Земята.
17:02
And that in a sense removes us again,
416
1007000
3000
И това по един начин ни отдалечава отново,
17:05
like all of our scientific discoveries, or many of them --
417
1010000
3000
както всички наши научни открития, или по-голямата част от тях --
17:08
it's this continuous dethroning of man --
418
1013000
2000
това е този постянен опит да свалим хората от техния пиедестал --
17:10
of how we think we're special because we're alive.
419
1015000
3000
от начина, по който ние се смятаме за специални, защото сме живи.
17:13
Well we can make life. We can make life in the computer.
420
1018000
3000
Ние можем да създадем живот. Можем да създадем живот в компютър.
17:16
Granted, it's limited,
421
1021000
2000
Вярно, той е ограничен,
17:18
but we have learned what it takes
422
1023000
3000
но сме се научили какво е нужно
17:21
in order to actually construct it.
423
1026000
2000
за да го проектираме наистина.
17:23
And once we have that,
424
1028000
3000
И веднъж имайки това,
17:26
then it is not such a difficult task anymore
425
1031000
3000
вече не е толкова трудна задача
17:29
to say, if we understand the fundamental processes
426
1034000
4000
да кажем, че ако разбираме основните процеси,
17:33
that do not refer to any particular substrate,
427
1038000
3000
които не са отнасят до някои определени елементи,
17:36
then we can go out
428
1041000
2000
тогава можем да излезем
17:38
and try other worlds,
429
1043000
2000
и опитаме това в други светове,
17:40
figure out what kind of chemical alphabets might there be,
430
1045000
4000
да разберам какви видове химически процеси има там,
17:44
figure enough about the normal chemistry,
431
1049000
2000
да разберем достатъчно за нормалната им химия,
17:46
the geochemistry of the planet,
432
1051000
3000
за геохимията на планетата,
17:49
so that we know what this distribution would look like
433
1054000
2000
за да знаем как ще изглежда разпределението
17:51
in the absence of life,
434
1056000
2000
при липсата на живот,
17:53
and then look for large deviations from this --
435
1058000
3000
и тогава да потърсим големи отклонения от тези --
17:56
this thing sticking out, which says,
436
1061000
3000
това нещо което стърчи, и казва:
17:59
"This chemical really shouldn't be there."
437
1064000
2000
''Този елемент наистина не трябва да бъде тук.''
18:01
Now we don't know that there's life then,
438
1066000
2000
Сега няма да знаем, че тогава там ще има живот,
18:03
but we could say,
439
1068000
2000
но можем да кажем:
18:05
"Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical
440
1070000
3000
''Е, поне ще погледна по-отблизо този химически елемент
18:08
and see where it comes from."
441
1073000
2000
и ще видя от къде идва.''
18:10
And that might be our chance
442
1075000
2000
И това може да е нашият шанс
18:12
of actually discovering life
443
1077000
2000
да открием наистина живот,
18:14
when we cannot visibly see it.
444
1079000
2000
когато не можем всъщност да го видим.
18:16
And so that's really the only take-home message
445
1081000
3000
И така, това е наистина единственото послание,
18:19
that I have for you.
446
1084000
2000
в това, което ви представих.
18:21
Life can be less mysterious
447
1086000
2000
Животът може да бъде по-малко мистериозен,
18:23
than we make it out to be
448
1088000
2000
отколкото го изкарваме да бъде,
18:25
when we try to think about how it would be on other planets.
449
1090000
4000
когато се опитваме да мислим за живот на други планети.
18:29
And if we remove the mystery of life,
450
1094000
3000
И ако премахнем мистерията на живота,
18:32
then I think it is a little bit easier
451
1097000
3000
тогава смятам, че е малко по-лесно
18:35
for us to think about how we live,
452
1100000
2000
за нас да помислим как живеем,
18:37
and how perhaps we're not as special as we always think we are.
453
1102000
3000
и как може би, ние не сме толкова специални, колкото си мислиме че сме.
18:40
And I'm going to leave you with that.
454
1105000
2000
И смятам да ви оставя с това.
18:42
And thank you very much.
455
1107000
2000
Благодаря ви много.
18:44
(Applause)
456
1109000
2000
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcherChristoph 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.
Christoph Adami | Speaker | TED.com