TEDxUIUC
Christoph Adami: Finding life we can't imagine
Кристоф Адами: В поисках жизни, которую даже сложно представить
Filmed:
Readability: 3.7
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.
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
У меня странная карьера.
00:17
I know it because people come up to me, like colleagues,
1
2000
3000
Многие люди, например мои коллеги, мне так и говорят:
00:20
and say, "Chris, you have a strange career."
2
5000
2000
«Крис, у тебя странная карьера».
00:22
(Laughter)
3
7000
2000
(Смех)
00:24
And I can see their point,
4
9000
2000
И действительно,
00:26
because I started my career
5
11000
2000
я начинал карьеру,
00:28
as a theoretical nuclear physicist.
6
13000
2000
как ядерный физик-теоретик.
00:30
And I was thinking about quarks and gluons
7
15000
2000
Я размышлял о кварках и глюонах,
00:32
and heavy ion collisions,
8
17000
2000
и столкновениях тяжёлых ионов,
00:34
and I was only 14 years old.
9
19000
2000
и мне было всего лишь 14 лет.
00:36
No, no, I wasn't 14 years old.
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 actually had my own lab
12
27000
2000
своя собственная лаборатория
00:44
in the computational neuroscience department,
13
29000
2000
в отделе вычислительной неврологии,
00:46
and I wasn't doing any neuroscience.
14
31000
2000
хотя я не имел к неврологии никакого отношения.
00:48
Later, I would work on evolutionary genetics,
15
33000
3000
В будущем я буду работать в области
00:51
and I would work on systems biology.
16
36000
2000
эволюционной генетики и биологии систем.
00:53
But I'm going to tell you about something else today.
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 learned something about life.
19
43000
2000
как мне открылось кое-что о жизни.
01:00
And I was actually a rocket scientist.
20
45000
4000
В то время я занимался ракетостроением.
01:04
I wasn't really a rocket scientist,
21
49000
2000
Не в полном смысле этого слова,
01:06
but I was working
22
51000
2000
однако я работал
01:08
at the Jet Propulsion Laboratory
23
53000
2000
в лаборатории реактивных двигателей
01:10
in sunny California where it's warm;
24
55000
3000
в солнечной Калифорнии, где всегда тепло;
01:13
whereas now I'm in the mid-West,
25
58000
2000
а теперь я на среднем Западе,
01:15
and it's cold.
26
60000
2000
где всегда холодно.
01:17
But it was an exciting experience.
27
62000
3000
Но мне там нравилось.
01:20
One day a NASA manager comes into my office,
28
65000
3000
Однажды ко мне в офис явился менеджер из NASA,
01:23
sits down and says,
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 outside Earth?"
31
73000
2000
как найти жизнь за пределами Земли?»
01:30
And that came as a surprise to me,
32
75000
2000
Это было неожиданно,
01:32
because I was actually hired
33
77000
2000
так как вообще-то меня наняли
01:34
to work on quantum computation.
34
79000
2000
для работы в области квантовых вычислений.
01:36
Yet, I had a very good answer.
35
81000
2000
Тем не менее, у меня нашёлся достойный ответ.
01:38
I said, "I have no idea."
36
83000
3000
Я ответил: «Понятия не имею».
01:41
And he told me, "Biosignatures,
37
86000
3000
«Биоподписи, — подсказал он мне, —
01:44
we need to look for a biosignature."
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 measurable phenomenon
40
93000
2000
«Любое фиксируемое явление, — сказал он, —
01:50
that allows us to indicate
41
95000
2000
которое позволит нам выявить
01:52
the presence 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 easy?
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 apply a definition,
46
105000
2000
Для формулировки можем использовать, например,
02:02
like for example, a Supreme Court-like definition of life?"
47
107000
4000
слова, прозвучавшие в Верховном Суде. [Познаю, когда вижу]
02:06
And then I thought about it a little bit, and I said,
48
111000
2000
Но потом, немного поразмыслив, я сказал:
02:08
"Well, is it really that easy?
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 doubt about it.
52
120000
2000
называем его живым.
02:17
But here's something."
53
122000
2000
И глядя на это существо, он сказал:
02:19
And he goes, "Right, that's life too. I know that."
54
124000
3000
«Я знаю что это — оно тоже живое».
02:22
Except, if you think life is also defined
55
127000
2000
Но если живым называть всё,
02:24
by things that die,
56
129000
2000
что также способно умереть,
02:26
you're not in luck with this thing,
57
131000
2000
то у нас есть небольшое затруднение.
02:28
because that's actually a very strange organism.
58
133000
2000
Дело в том, что этот организм не такой как другие.
02:30
It grows up into the adult stage like that
59
135000
2000
Он растёт до взрослого состояния,
02:32
and then goes through a Benjamin Button phase,
60
137000
3000
а потом начинает «стареть наоборот»,
02:35
and actually goes backwards and backwards
61
140000
2000
то есть возвращаться в развитии назад,
02:37
until it's like a little embryo again,
62
142000
2000
пока снова не превратится в маленький зародыш.
02:39
and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo --
63
144000
3000
Затем он снова растёт. И снова назад, и снова вперёд — что-то вроде игрушки Йо-Йо
02:42
and it never dies.
64
147000
2000
И это существо не умирает.
02:44
So it's actually life,
65
149000
2000
Таким образом, оно живое,
02:46
but it's actually 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 kind of a life form is that?"
69
158000
2000
И думаете: «Боже мой, а это как может быть формой жизни?»
02:55
Anyone know?
70
160000
2000
Кто-нибудь знает?
02:57
It's actually not life, it's a crystal.
71
162000
3000
Вообще-то это — не живой организм. Это кристалл.
03:00
So once you start looking and looking
72
165000
2000
Поэтому, однажды начав искать жизнь
03:02
at smaller and smaller things --
73
167000
2000
вы присматриваетесь ко всё меньшим и меньшим вещам.
03:04
so this particular person
74
169000
2000
Один человек написал целую статью
03:06
wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria."
75
171000
3000
и заявил: «Это бактерия».
03:09
Except, if you look a little bit closer,
76
174000
2000
Но если присмотреться ещё немного,
03:11
you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that.
77
176000
3000
ясно, что этот объект слишком мал, чтобы быть бактерией.
03:14
So he was convinced,
78
179000
2000
Он считал, что нашёл жизнь,
03:16
but, in fact, most people aren't.
79
181000
2000
хотя большинство людей с ним не согласны.
03:18
And then, of course,
80
183000
2000
По этому поводу,
03:20
NASA also had a big announcement,
81
185000
2000
NASA выпустила громкий анонс,
03:22
and President Clinton gave a press conference,
82
187000
2000
и президент Клинтон дал пресс-конференцию,
03:24
about this amazing discovery
83
189000
2000
где объявил о потрясающем обнаружении
03:26
of life in a Martian meteorite.
84
191000
3000
признаков жизни на марсианском метеорите.
03:29
Except that nowadays, it's heavily disputed.
85
194000
4000
По этому поводу и по сей день идут горячие споры.
03:33
If you take the lesson of all these pictures,
86
198000
3000
Итак, посмотрев и оценив все эти фотографии,
03:36
then you realize, well actually maybe it's not that easy.
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 definition of life
89
205000
2000
точное определение жизни,
03:42
in order to make that kind of distinction.
90
207000
2000
чтобы принимать такие решения.
03:44
So can life be defined?
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 course,
93
213000
2000
Конечно, первым делом,
03:50
you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L.
94
215000
2000
вы заглянете в Британскую энциклопедию, найдёте букву Ж.
03:52
No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google.
95
217000
3000
Хотя нет, скорее всего, вы воспользуетесь Google.
03:55
And then you might get something.
96
220000
3000
И, может даже что-то найдёте.
03:58
And what you might get --
97
223000
2000
Как это часто бывает,
04:00
and anything that actually refers to things that we are used to,
98
225000
2000
вам придётся отсеять из результатов всё,
04:02
you throw away.
99
227000
2000
что не релевантно.
04:04
And then you might come up with something like this.
100
229000
2000
И под конец, возможно, останетесь с этим.
04:06
And it says something complicated
101
231000
2000
Это сложное высказывание,
04:08
with lots and lots of concepts.
102
233000
2000
с использованием кучи терминов и понятий.
04:10
Who on Earth would write something
103
235000
2000
Кто на Земле сможет написать нечто
04:12
as convoluted and complex
104
237000
2000
столь же запутанное, сложное
04:14
and inane?
105
239000
3000
и бессмысленное?
04:17
Oh, it's actually a really, really, important set of concepts.
106
242000
4000
На самом деле, здесь упомянуты несколько очень-очень важных концепций.
04:21
So I'm highlighting just a few words
107
246000
3000
Некоторые я даже выделил.
04:24
and saying definitions like that
108
249000
2000
Примечательно в этой формулировке то,
04:26
rely on things that are not based
109
251000
2000
что в ней не говорится
04:28
on amino acids or leaves
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 fact on processes 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 actually in a book that I wrote that deals with artificial life.
114
262000
3000
это взято из моей книги и касается искусственной жизни.
04:40
And that explains why
115
265000
2000
Это объясняет,
04:42
that NASA manager was actually in my office to begin with.
116
267000
3000
почему представитель NASA появился в моем офисе.
04:45
Because the idea was that, with concepts like that,
117
270000
3000
Потому что приняв эту концепцию,
04:48
maybe we can actually manufacture
118
273000
2000
мы действительно можем создать
04:50
a form of life.
119
275000
2000
форму жизни.
04:52
And so if you go and ask yourself,
120
277000
3000
И если вы спросите себя:
04:55
"What on Earth is artificial life?",
121
280000
2000
«Что на Земле является искусственной формой жизни?»
04:57
let me give you a whirlwind tour
122
282000
2000
то разрешите кратко вам разъяснить,
04:59
of how all this stuff came about.
123
284000
2000
откуда что взялось.
05:01
And it started out quite a while ago
124
286000
3000
А началось это довольно давно,
05:04
when someone wrote
125
289000
2000
когда кто-то написал
05:06
one of the first successful computer viruses.
126
291000
2000
один из первых удачных компьютерных вирусов.
05:08
And for those of you who aren't old enough,
127
293000
3000
Для тех из вас, кто ещё не так стар,
05:11
you have no idea how this infection was working --
128
296000
3000
скажу, что подобная инфекция распространялась,
05:14
namely, through these floppy disks.
129
299000
2000
собственно, с помощью дискет.
05:16
But the interesting thing about these computer virus infections
130
301000
3000
Но интересно в этих компьютерных вирусных инфекциях то,
05:19
was that, if you look at the rate
131
304000
2000
что если вы посмотрите на динамику
05:21
at which the infection worked,
132
306000
2000
распространения инфекции,
05:23
they show this spiky behavior
133
308000
2000
то увидите поведение,
05:25
that you're used to from a flu virus.
134
310000
3000
характерное для вируса гриппа.
05:28
And it is in fact due to this arms race
135
313000
2000
Причиной является своеобразная гонка вооружений
05:30
between hackers and operating system designers
136
315000
3000
между хакерами и создателями операционных систем,
05:33
that things go back and forth.
137
318000
2000
меняющая расстановку сил в ту или иную сторону.
05:35
And the result is kind of a tree of life
138
320000
2000
Перед вами своеобразное
05:37
of these viruses,
139
322000
2000
дерево жизни этих вирусов.
05:39
a phylogeny that looks very much
140
324000
3000
Филогенез очень похож
05:42
like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
141
327000
3000
на известные формы жизни, по крайней мере, на вирусном уровне.
05:45
So is that life? Not as far as I'm concerned.
142
330000
3000
Так что же — это тоже жизнь? Не совсем так.
05:48
Why? Because these things don't evolve by themselves.
143
333000
3000
Почему? Потому, что эти вирусы не эволюционируют самостоятельно.
05:51
In fact, they have hackers writing them.
144
336000
2000
Их модифицируют хакеры.
05:53
But the idea was taken very quickly a little bit further
145
338000
4000
Но один учёный из исследовательского института,
05:57
when a scientist working at the Scientific Institute decided,
146
342000
3000
ухватился за эту идею, и решил её разработать:
06:00
"Why don't we try to package these little viruses
147
345000
3000
«Почему бы нам не поместить эти небольшие вирусы
06:03
in artificial worlds inside of the computer
148
348000
2000
в искусственные миры внутри компьютера
06:05
and let them evolve?"
149
350000
2000
и позволить им развиваться?»
06:07
And this was Steen Rasmussen.
150
352000
2000
Учёного звали Стин Расмуссен.
06:09
And he designed this system, but it really didn't work,
151
354000
2000
И он разработал такую систему, но работать она не смогла,
06:11
because his viruses were constantly destroying each other.
152
356000
3000
так как его вирусы постоянно уничтожали друг друга.
06:14
But there was another scientist who had been watching this, an ecologist.
153
359000
3000
Но этой же темой заинтересовался ещё один учёный — эколог.
06:17
And he went home and says, "I know how to fix this."
154
362000
3000
Однажды он пришёл домой и сказал: «Я знаю, как это исправить».
06:20
And he wrote the Tierra system,
155
365000
2000
И он создал систему «Тиерра».
06:22
and, in my book, is in fact one of the first
156
367000
3000
Я упоминаю её в своей книге, как одну из первых,
06:25
truly artificial living systems --
157
370000
2000
по-настоящему живых, искусственных систем, если исключить тот факт,
06:27
except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
158
372000
3000
что программы не развиваются в сторону усложнения.
06:30
So having seen this work, worked a little bit on this,
159
375000
3000
Итак, я познакомился с этими проектами, поработал над ними,
06:33
this is where I came in.
160
378000
2000
и получил отправной пункт.
06:35
And I decided to create a system
161
380000
2000
Я решил создать систему,
06:37
that has all the properties that are necessary
162
382000
2000
обладающую всеми необходимыми свойствами,
06:39
to see the evolution of complexity,
163
384000
3000
чтобы она могла самостоятельно развиваться,
06:42
more and more complex problems constantly evolving.
164
387000
3000
и решать всё более и более сложные проблемы.
06:45
And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this.
165
390000
3000
Поскольку я не умею писать код, мне потребовалась помощь.
06:48
I had two undergraduate students
166
393000
2000
У меня было два студента
06:50
at California Institute of Technology that worked with me.
167
395000
3000
из Технологического института Калифорнии, которые работали вместе со мной.
06:53
That's Charles Offria on the left, Titus Brown on the right.
168
398000
3000
Чарльз Оффриа (слева) и Титус Браун (справа).
06:56
They are now actually respectable professors
169
401000
3000
Сегодня они уже уважаемые профессоры
06:59
at Michigan State University,
170
404000
2000
в Университете штата Мичиган,
07:01
but I can assure you, back in the day,
171
406000
2000
но могу вас заверить, в те дни
07:03
we were not a respectable team.
172
408000
2000
мы не были столь уважаемой командой.
07:05
And I'm really happy that no photo survives
173
410000
2000
И я рад, что не сохранилось фотографии
07:07
of the three of us anywhere close together.
174
412000
3000
нас троих в одной компании.
07:10
But what is this system like?
175
415000
2000
На что похожа эта система?
07:12
Well I can't really go into the details,
176
417000
3000
Если не углубляться в детали,
07:15
but what you see here is some of the entrails.
177
420000
2000
здесь вы видите некоторые «внутренности».
07:17
But what I wanted to focus on
178
422000
2000
Но я хочу остановиться
07:19
is this type of population structure.
179
424000
2000
на этой разновидности популяционной структуры.
07:21
There's about 10,000 programs sitting here.
180
426000
3000
Здесь заключено около 10 000 программ.
07:24
And all different strains are colored in different colors.
181
429000
3000
И их различные «штаммы» окрашены в различный цвет.
07:27
And as you see here, there are groups that are growing on top of each other,
182
432000
3000
Как видите, некоторые группы разрастаются
07:30
because they are spreading.
183
435000
2000
и преобладают над другими.
07:32
Any time there is a program
184
437000
2000
Каждый раз, когда появляется программа,
07:34
that's better at surviving in this world,
185
439000
2000
более приспособленная к выживанию в этом мире,
07:36
due to whatever mutation it has acquired,
186
441000
2000
благодаря какой-то произошедшей мутации,
07:38
it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
187
443000
3000
она начнёт распространяться, подавляя и уничтожая остальных.
07:41
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic.
188
446000
3000
Я хочу показать вам ролик, в котором вы увидите пример таких изменений.
07:44
And these kinds of experiments are started
189
449000
3000
Первые эксперименты такого рода мы провели
07:47
with programs that we wrote ourselves.
190
452000
2000
с программами, которые сами же написали.
07:49
We write our own stuff, replicate it,
191
454000
2000
Мы написали программное обеспечение,
07:51
and are very proud of ourselves.
192
456000
2000
размножили его, и очень собой гордились.
07:53
And we put them in, and what you see immediately
193
458000
3000
Потом мы поместили программы в среду и, как вы видите,
07:56
is that there are waves and waves of innovation.
194
461000
3000
она стала всё больше и больше меняться.
07:59
By the way, this is highly accelerated,
195
464000
2000
Кстати, видео ускоренно
08:01
so it's like a thousand generations a second.
196
466000
2000
до скорости тысяча поколений в секунду.
08:03
But immediately the system goes like,
197
468000
2000
Но система сразу же подумала:
08:05
"What kind of dumb piece of code was this?
198
470000
2000
«Что это за дурацкий кусок кода?
08:07
This can be improved upon in so many ways
199
472000
2000
Его можно улучшить многими способами
08:09
so quickly."
200
474000
2000
и довольно легко».
08:11
So you see waves of new types
201
476000
2000
И вот, появились волны новых штаммов,
08:13
taking over the other types.
202
478000
2000
поглощающие старые виды.
08:15
And this type of activity goes on for quite awhile,
203
480000
3000
И данная активность наблюдается довольно долго,
08:18
until the main easy things have been acquired by these programs.
204
483000
4000
пока эти программы не усваивают некоторые простые принципы.
08:22
And then you see sort of like a stasis coming on
205
487000
4000
Вот мы видим некий этап затишья,
08:26
where the system essentially waits
206
491000
2000
когда система ждёт
08:28
for a new type of innovation, like this one,
207
493000
3000
какого-то нового типа изменения, например такого,
08:31
which is going to spread
208
496000
2000
которое начинает распространяться
08:33
over all the other innovations that were before
209
498000
2000
и подавлять все предыдущие штаммы,
08:35
and is erasing the genes that it had before,
210
500000
3000
уничтожать их «гены», до тех пор,
08:38
until a new type of higher level of complexity has been achieved.
211
503000
4000
пока система не перейдёт на новый, более сложный уровень.
08:42
And this process goes 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 system that lives
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 NASA people had asked 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 biosignature?
218
522000
2000
биоподпись?»
08:59
Can we measure this type 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 chance of actually discovering life somewhere else
221
528000
3000
у нас появится возможность исследовать жизнь
09:06
without being biased
222
531000
2000
по-другому, не зацикливаясь
09:08
by things like amino acids."
223
533000
2000
на таких вещах, как аминокислоты.
09:10
So I said, "Well, perhaps we should construct
224
535000
3000
На что я ответил: «Ну, возможно,
09:13
a biosignature
225
538000
2000
мы создадим биоподпись,
09:15
based on life as a universal process.
226
540000
3000
базирующуюся на жизни, как на универсальном процессе».
09:18
In fact, it should perhaps make use
227
543000
2000
Возможно, для этого стоит взять на вооружение
09:20
of the concepts that I developed
228
545000
2000
принципы, над которыми я работал
09:22
just in order to sort of capture
229
547000
2000
в качестве определения,
09:24
what a simple living system might be."
230
549000
2000
какой должна быть простейшая живая система.
09:26
And the thing I came up with --
231
551000
2000
И у меня появилась мысль.
09:28
I have to first give you an introduction about the idea,
232
553000
4000
Сначала я должен предоставить идею,
09:32
and maybe that would be a meaning detector,
233
557000
3000
возможно, это будет скорее детектор свойств,
09:35
rather than a life detector.
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 distinguish
236
565000
2000
будет похож на то, как отличить
09:42
text that was written by a million monkeys,
237
567000
2000
текст, напечатанный миллионом обезьян,
09:44
as opposed to text that [is] in our books.
238
569000
3000
от текстов в наших книгах.
09:47
And I would like to do it in such a way
239
572000
2000
И мне нужно найти такой способ,
09:49
that I don't actually have to be able to read the language,
240
574000
2000
где мне не потребуется читать их писанину,
09:51
because I'm sure I won't be able to.
241
576000
2000
тем более, что я и не смогу её читать.
09:53
As long as I know that there's some sort of alphabet.
242
578000
2000
Мне достаточно знать, что она набрана алфавитом.
09:55
So here would be a frequency plot
243
580000
3000
А значит, существует определённая частота,
09:58
of how often you find
244
583000
2000
с которой каждая из 26-ти букв алфавита,
10:00
each of the 26 letters of the alphabet
245
585000
2000
будет появляться в тексте,
10:02
in a text written by random monkeys.
246
587000
3000
набранном обезьянами случайным образом.
10:05
And obviously each of these letters
247
590000
2000
И очевидно, что каждая из букв
10:07
comes off about roughly equally frequent.
248
592000
2000
будет использована примерно с одинаковой частотой.
10:09
But if you now look at the same distribution in English texts,
249
594000
4000
Но, если взглянуть на обычные тексты на английском языке,
10:13
it looks like that.
250
598000
2000
частота будет выглядеть так.
10:15
And I'm telling you, this is very robust across English texts.
251
600000
3000
И это очень характерно именно для английских текстов.
10:18
And if I look at French texts, it looks a little bit different,
252
603000
2000
Если вы посмотрите на французские тексты, картинка будет другой,
10:20
or Italian or German.
253
605000
2000
так же и в итальянском, и в немецком.
10:22
They all have their own type of frequency distribution,
254
607000
3000
Все языки характеризуются своим частотным распределением,
10:25
but it's robust.
255
610000
2000
и это распределение у каждого своё.
10:27
It doesn't matter whether it writes about politics or about science.
256
612000
3000
Не имеет значения, о чем текст — о политике или науке.
10:30
It doesn't matter whether it's a poem
257
615000
3000
Не имеет значения, стихотворение это
10:33
or whether it's a mathematical text.
258
618000
3000
или математический текст.
10:36
It's a robust signature,
259
621000
2000
Это характерная сигнатура,
10:38
and it's very stable.
260
623000
2000
и она очень стабильна.
10:40
As long as our books are written in English --
261
625000
2000
До тех пор, пока наши книги написаны на английском языке
10:42
because people are rewriting them and recopying 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 inspired me to think about,
264
632000
2000
И это сподвигает меня считать,
10:49
well, what if I try to use this idea
265
634000
3000
ладно, что если я попробую использовать эту идею
10:52
in order, not to detect random texts
266
637000
2000
не для того, чтобы различить случайный набор символов
10:54
from texts with meaning,
267
639000
2000
от тестов со смыслом,
10:56
but rather detect the fact that there is meaning
268
641000
4000
а для обнаружения наличия чего-то значимого
11:00
in the biomolecules that make up life.
269
645000
2000
в биомолекулах, что говорит о наличии жизни.
11:02
But first I have to ask:
270
647000
2000
Но для начала я должен спросить: что это за кирпичики,
11:04
what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you?
271
649000
3000
составляющие части, подобные буквам алфавита, которые я показал вам?
11:07
Well it turns out, we have many different alternatives
272
652000
3000
Как оказалось, у нас есть много альтернатив
11:10
for such a set of building blocks.
273
655000
2000
в качестве таких наборов составляющих.
11:12
We could use amino acids,
274
657000
2000
Мы можем использовать аминокислоты,
11:14
we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids.
275
659000
3000
мы можем использовать нуклеиновые, карбоновые или жирные кислоты.
11:17
In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
276
662000
3000
Химия многогранна, и наше тело содержит множество этих элементов.
11:20
So that we actually, to test this idea,
277
665000
3000
Давайте проверим эту идею, взглянем на аминокислоты
11:23
first took a look at amino acids and some other carboxylic acids.
278
668000
3000
и какие-либо другие карбоновые кислоты.
11:26
And here's the result.
279
671000
2000
А вот и результат.
11:28
Here is, in fact, what you get
280
673000
3000
Вот, что мы получим, если, к примеру,
11:31
if you, for example, look at the distribution of amino acids
281
676000
3000
посмотрим распределение аминокислот
11:34
on a comet or in interstellar space
282
679000
3000
на поверхности кометы или в межзвёздном пространстве
11:37
or, in fact, in a laboratory,
283
682000
2000
или в лаборатории, в которой вы будете совершенно уверены,
11:39
where you made very sure that in your primordial soup
284
684000
2000
что, как и в условиях «теории первичного бульона»,
11:41
that there is not living stuff in there.
285
686000
2000
в ней не будет живых организмов.
11:43
What you find is mostly glycine and then alanine
286
688000
3000
Всё, что вы найдёте, это, в основном, глицин и аланин
11:46
and there's some trace elements of the other ones.
287
691000
3000
и небольшие признаки присутствия других элементов.
11:49
That is also very robust --
288
694000
3000
Это также очень показательный пример —
11:52
what you find in systems like Earth
289
697000
3000
то, что вы найдёте на планетах, похожих на Землю,
11:55
where there are amino acids,
290
700000
2000
с наличием аминокислот,
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
но отсутствием жизни.
11:59
But suppose you take some dirt
292
704000
2000
Допустим, вы получите образец грязи, например,
12:01
and dig through it
293
706000
2000
возьмёте пробу,
12:03
and then put it into these spectrometers,
294
708000
3000
поместите её в эти ваши спектрометры,
12:06
because there's bacteria all over the place;
295
711000
2000
так как бактерии распространены повсеместно;
12:08
or you take water anywhere on Earth,
296
713000
2000
или возьмёте воду где-нибудь на Земле,
12:10
because it's teaming with life,
297
715000
2000
так как вода — «источник жизни»,
12:12
and you make the same analysis;
298
717000
2000
и сделаете такой же анализ;
12:14
the spectrum looks completely different.
299
719000
2000
распределение будет совершенно иным.
12:16
Of course, there is still glycine and alanine,
300
721000
4000
Конечно, глицин и аланин по-прежнему на месте,
12:20
but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids,
301
725000
3000
но, появились другие тяжёлые элементы, эти аминокислоты,
12:23
that are being produced
302
728000
2000
которые обычно производятся
12:25
because these are valuable to the organism.
303
730000
2000
так как очень важны для жизнедеятельности организмов.
12:27
And some other ones
304
732000
2000
И некоторые другие,
12:29
that are not used in the set of 20,
305
734000
2000
не попавшие в первую двадцатку,
12:31
they will not appear at all
306
736000
2000
они не были найдены вообще
12:33
in any type of concentration.
307
738000
2000
в любой концентрации.
12:35
So this also turns out to be extremely robust.
308
740000
2000
Итак, этот вариант также очень показателен и статистически определяем.
12:37
It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up,
309
742000
3000
И не имеет значения, как вы подготовили вашу пробу для анализа
12:40
whether it's bacteria or any other plants or animals.
310
745000
3000
хоть для бактерий или любого другого животного и растения.
12:43
Anywhere there's life,
311
748000
2000
Жизнь существует везде,
12:45
you're going to have this distribution,
312
750000
2000
Вы получить это распределение
12:47
as opposed to that distribution.
313
752000
2000
или это распределение.
12:49
And it is detectable not just in amino acids.
314
754000
3000
И оно определяется не только наличием аминокислот.
12:52
Now you could ask:
315
757000
2000
Теперь вы спросите:
12:54
well, what about these Avidians?
316
759000
2000
Хорошо, кто или что такое эти ваши Авидианцы?
12:56
The Avidians being the denizens of this computer world
317
761000
4000
Авидианцы, обитатели этого компьютерного мира,
13:00
where they are perfectly happy replicating and growing in complexity.
318
765000
3000
в котором они так успешно размножаются и усложняются.
13:03
So this is the distribution that you get
319
768000
3000
Вот распределение, которое вы получите,
13:06
if, in fact, there is no life.
320
771000
2000
если там нет жизни.
13:08
They have about 28 of these instructions.
321
773000
3000
У них есть около 28 таких инструкций (команд).
13:11
And if you have a system where they're being replaced 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 monkeys writing on a typewriter.
323
779000
2000
это будет похоже на мартышек с печатной машинкой.
13:16
Each of these instructions appears
324
781000
3000
Каждая из этих команд появится
13:19
with roughly the equal frequency.
325
784000
3000
с одинаковой частотой.
13:22
But if you now take a set of replicating guys
326
787000
4000
Но если вы рассмотрите сообщество этих реплицированных существ,
13:26
like in the video that you saw,
327
791000
2000
таких, как вы видели на видео,
13:28
it looks like this.
328
793000
2000
это будет выглядеть так.
13:30
So there are some instructions
329
795000
2000
То есть существуют инструкции,
13:32
that are extremely valuable to these organisms,
330
797000
2000
которые необычайно характерны этим организмам,
13:34
and their frequency is going to be high.
331
799000
3000
и частота их использования должна быть высока.
13:37
And there's actually some instructions
332
802000
2000
А есть инструкции, которые могут быть
13:39
that you only use once, if ever.
333
804000
2000
использованы в лучшем случае единожды.
13:41
So they are either poisonous
334
806000
2000
Они либо непригодны, опасны
13:43
or really should be used at less of a level than random.
335
808000
4000
либо должны использоваться с вероятностью, меньшей, чем случайная.
13:47
In this case, the frequency is lower.
336
812000
3000
В этом случае частота ниже.
13:50
And so now we can see, is that really a robust signature?
337
815000
3000
И что мы видим, действительно ли это характеризующая сигнатура?
13:53
I can tell you indeed it is,
338
818000
2000
Я могу сказать что несомненно, так как такое распределение,
13:55
because this type of spectrum, just like what you've seen in books,
339
820000
3000
именно такое, которое мы видели в текстах книг,
13:58
and just like what you've seen in amino acids,
340
823000
2000
и подобное тому, что мы видели для аминокислот,
14:00
it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust;
341
825000
3000
не имеет значения, насколько меняется среда, это очень характерное распределение;
14:03
it's going to reflect the environment.
342
828000
2000
Оно отображает окружающую среду.
14:05
So I'm going to show you now a little experiment that we did.
343
830000
2000
Итак, я хочу продемонстрировать вам небольшой эксперимент, который мы провели.
14:07
And I have to explain to you,
344
832000
2000
Я должен объяснить,
14:09
the top of this graph
345
834000
2000
что верхняя часть графика
14:11
shows you that frequency distribution that I talked about.
346
836000
3000
показывает частотное распределение, о котором я говорил.
14:14
Here, in fact, that's the lifeless environment
347
839000
3000
Здесь — безжизненная среда
14:17
where each instruction occurs
348
842000
2000
где каждая команда встречается
14:19
at an equal frequency.
349
844000
2000
с равной частотой.
14:21
And below there, I show, in fact,
350
846000
3000
А ниже я демонстрирую
14:24
the mutation rate in the environment.
351
849000
3000
скорость мутации среды.
14:27
And I'm starting this at a mutation rate that is so high
352
852000
3000
И я начал процесс со столь высокой скорости мутаций,
14:30
that, even if you would drop
353
855000
2000
что даже если вы остановите
14:32
a replicating program
354
857000
2000
программу реплицирования,
14:34
that would otherwise happily grow up
355
859000
2000
эта среда продолжит успешно расти
14:36
to fill the entire world,
356
861000
2000
чтобы заполнить весь мир,
14:38
if you drop it in, it gets mutated to death immediately.
357
863000
4000
Но если повлияете на неё случайным образом, она погибнет в результате мутаций мгновенно.
14:42
So there is no life possible
358
867000
2000
Значит, жизнь здесь невозможна
14:44
at that type of mutation rate.
359
869000
3000
для такой скорости мутаций.
14:47
But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak,
360
872000
4000
Но потом я немного сбавлю, так сказать, обороты,
14:51
and then there's this viability threshold
361
876000
2000
и появляется некоторый порог жизнеспособности,
14:53
where now it would be possible
362
878000
2000
где теперь становится возможным
14:55
for a replicator to actually live.
363
880000
2000
для репликатора продолжить жить.
14:57
And indeed, we're going to be dropping these guys
364
882000
3000
И конечно, мы будем добавлять участников
15:00
into that soup all the time.
365
885000
2000
в этот «бульон» всё время.
15:02
So let's see what that looks 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 hot, too hot.
368
892000
2000
Слишком быстро, слишком быстро.
15:09
Now the viability threshold is reached,
369
894000
3000
Достигнут порог жизнеспособности
15:12
and the frequency distribution
370
897000
2000
и частотное распределение существенно изменилось,
15:14
has dramatically changed and, in fact, stabilizes.
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 being nasty, I just turned up the heat again and again.
373
904000
3000
я повышал температуру снова и снова
15:22
And of course, it reaches the viability threshold.
374
907000
3000
и, конечно, достиг порога жизнеспособности.
15:25
And I'm just showing this to you again because it's so nice.
375
910000
3000
Я демонстрирую вам это снова, так как это действительно чудесно.
15:28
You hit the viability threshold.
376
913000
2000
Вы достигаете порога жизнеспособности.
15:30
The distribution changes to "alive!"
377
915000
2000
Распределение сигнализирует «Живы!»
15:32
And then, once you hit the threshold
378
917000
3000
И потом, когда вы достигаете значения,
15:35
where the mutation rate is so high
379
920000
2000
при котором скорость мутаций слишком высока
15:37
that you cannot self-reproduce,
380
922000
2000
чтобы репродуцировать себя,
15:39
you cannot copy the information
381
924000
3000
вы не можете передать информацию
15:42
forward to your offspring
382
927000
2000
вашему потомству,
15:44
without making so many mistakes
383
929000
2000
не совершив множества ошибок
15:46
that your ability to replicate vanishes.
384
931000
3000
то есть ваша способность к реплицированию пропадает.
15:49
And then that signature is lost.
385
934000
3000
И сигнатура теряется.
15:52
What do we learn from that?
386
937000
2000
Что же мы можем вынести из всего этого?
15:54
Well, I think we learn a number 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 able to think about life
389
945000
3000
Мы можем размышлять о жизни
16:03
in abstract terms --
390
948000
2000
в абстрактных терминах —
16:05
and we're not talking about things like plants,
391
950000
2000
не упоминая растения,
16:07
and we're not talking about amino acids,
392
952000
2000
аминокислоты,
16:09
and we're not talking about bacteria,
393
954000
2000
бактерии,
16:11
but we think in terms of processes --
394
956000
2000
но мы можем думать в терминах процессов —
16:13
then we could start to think about life,
395
958000
3000
поэтому мы можем начать думать о жизни,
16:16
not as something that is so special to Earth,
396
961000
2000
не только как о чем-то, присущем только планете Земля,
16:18
but that, in fact, could exist anywhere.
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 concepts of information,
399
968000
2000
с такими концепциями информации,
16:25
of storing information
400
970000
2000
хранения информации
16:27
within physical substrates --
401
972000
2000
без физической среды —
16:29
anything: bits, nucleic acids,
402
974000
2000
без битов и байтов, нуклеиновых кислот,
16:31
anything that's an alphabet --
403
976000
2000
без того, что можно назвать алфавитом —
16:33
and make sure that there's some process
404
978000
2000
но будьте уверены — существует некоторый процесс
16:35
so that this information can be stored
405
980000
2000
и эта информация может быть сохранена
16:37
for much longer than you would expect
406
982000
2000
на гораздо больший период, чем вы можете рассчитывать
16:39
the time scales for the deterioration of information.
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 learn
410
992000
2000
Итак, первое, что мы выяснили —
16:49
is that it is possible to define life
411
994000
3000
жизнь можно описать
16:52
in terms of processes alone,
412
997000
3000
только в терминах процессов,
16:55
without referring at all
413
1000000
2000
вообще без ссылок
16:57
to the type of things that we hold dear,
414
1002000
2000
на типы вещей, которыми мы дорожим,
16:59
as far as the type of life on Earth is.
415
1004000
3000
в том числе и на тип жизни на Земле.
17:02
And that in a sense removes us again,
416
1007000
3000
А это, кажется, снова удаляет нас,
17:05
like all of our scientific discoveries, or many of them --
417
1010000
3000
как и все наши научные открытия (по крайней мере многие) —
17:08
it's this continuous dethroning of man --
418
1013000
2000
продолжается постоянное развенчивание человека
17:10
of how we think we're special because we're alive.
419
1015000
3000
от нашего понимания нашей неординарности как живых существ.
17:13
Well we can make life. We can make life in the computer.
420
1018000
3000
Мы можем создать жизнь. Мы можем создать жизнь в компьютере.
17:16
Granted, it's limited,
421
1021000
2000
Конечно, она ограничена,
17:18
but we have learned what it takes
422
1023000
3000
Но мы поняли, как она устроена,
17:21
in order to actually construct it.
423
1026000
2000
чтобы по-настоящему созидать её.
17:23
And once we have that,
424
1028000
3000
И однажды, мы поймём,
17:26
then it is not such a difficult task anymore
425
1031000
3000
что это уже не так сложно
17:29
to say, if we understand the fundamental processes
426
1034000
4000
и если мы понимаем фундаментальные процессы
17:33
that do not refer to any particular substrate,
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 worlds,
429
1043000
2000
и исследовать другие миры, представлять,
17:40
figure out what kind of chemical alphabets might there be,
430
1045000
4000
какие виды химических составляющих, «алфавита», могут существовать там,
17:44
figure enough about the normal chemistry,
431
1049000
2000
иметь представление о стандартной химии,
17:46
the geochemistry of the planet,
432
1051000
3000
геохимии планет,
17:49
so that we know what this distribution would look like
433
1054000
2000
поэтому мы будем понимать, как будет распространяться жизнь
17:51
in the absence of life,
434
1056000
2000
в безжизненной среде,
17:53
and then look for large deviations from this --
435
1058000
3000
А затем искать заметные отклонения от этого —
17:56
this thing sticking out, which says,
436
1061000
3000
здесь что-то ненормально, или
17:59
"This chemical really shouldn't 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 least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical
440
1070000
3000
«Ну, в конце концов, я посмотрю внимательнее на этот компонент
18:08
and see where it comes from."
441
1073000
2000
и увижу, почему он так выделяется».
18:10
And that might be our chance
442
1075000
2000
И это может стать нашим шансом
18:12
of actually discovering life
443
1077000
2000
настоящего изучения жизни,
18:14
when we cannot visibly see it.
444
1079000
2000
когда мы не будем непосредственно наблюдать её.
18:16
And so that's really the only take-home message
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 less mysterious
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 planets.
449
1090000
4000
какой она может быть на других планетах.
18:29
And if we remove the mystery of life,
450
1094000
3000
И если мы снимем эти покровы таинственности с жизни,
18:32
then I think it is a little bit easier
451
1097000
3000
я думаю, будет немного легче
18:35
for us to think about how we live,
452
1100000
2000
думать о нашей жизни,
18:37
and how perhaps we're not as special 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 leave you with that.
454
1105000
2000
Подумайте об этом.
18:42
And thank you very much.
455
1107000
2000
Спасибо большое.
18:44
(Applause)
456
1109000
2000
(Аплодисменты)
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