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

Why you should listen

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

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

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

Christoph Adami: Finding life we can't imagine

Кристоф Адами: Да намериш живот, който не можеш да си представиш

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

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

00:15
So I have a strangeстранен careerкариера.
0
0
2000
И така аз имам странна кариера.
00:17
I know it because people come up to me, like colleaguesколеги,
1
2000
3000
Знам това, защото хора идват при мен, примерно колеги,
00:20
and say, "ChrisКрис, you have a strangeстранен careerкариера."
2
5000
2000
и ми казват: "Крис, ти имаш странна кариера".
00:22
(LaughterСмях)
3
7000
2000
(Смях)
00:24
And I can see theirтехен pointточка,
4
9000
2000
И аз ги разбирам,
00:26
because I startedзапочна my careerкариера
5
11000
2000
защото започнах моята работа
00:28
as a theoreticalтеоретичен nuclearядрен physicistфизик.
6
13000
2000
като теоретичен ядрен физик.
00:30
And I was thinkingмислене about quarksкварките and gluonsглуони
7
15000
2000
Mислех за кваркове и глуони
00:32
and heavyтежък ionЙон collisionsсблъсъци,
8
17000
2000
и тежки йонови сблъсъци
00:34
and I was only 14 yearsгодини oldстар.
9
19000
2000
и това беше когато бях на 14 години.
00:36
No, no, I wasn'tне е 14 yearsгодини oldстар.
10
21000
3000
Не, не, не бях на 14 години.
00:40
But after that,
11
25000
2000
Но след това,
00:42
I actuallyвсъщност had my ownсобствен labлаборатория
12
27000
2000
аз всъщност си имах своя собствена лаборатория
00:44
in the computationalизчислителната neuroscienceневрология departmentотдел,
13
29000
2000
в компютърния неврологичен отдел,
00:46
and I wasn'tне е doing any neuroscienceневрология.
14
31000
2000
и не се занимавах с неврология.
00:48
LaterПо-късно, I would work on evolutionaryеволюционен geneticsгенетика,
15
33000
3000
По-късно, работих върху еволюционнa генетикa,
00:51
and I would work on systemsсистеми biologyбиология.
16
36000
2000
и билогия на системите.
00:53
But I'm going to tell you about something elseоще todayднес.
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 learnedнаучен something about life.
19
43000
2000
за това как научих нещо за живота.
01:00
And I was actuallyвсъщност a rocketракета scientistучен.
20
45000
4000
И всъщност аз бях ракетен учен.
01:04
I wasn'tне е really a rocketракета scientistучен,
21
49000
2000
Не бях наистина ракетен учен,
01:06
but I was workingработа
22
51000
2000
но работех
01:08
at the JetJet PropulsionЗадвижване LaboratoryЛаборатория
23
53000
2000
в лабораторията по реактивни двигатели
01:10
in sunnyСлънчев CaliforniaКалифорния where it's warmтопло;
24
55000
3000
в слънчева Калифорния, където е топло;
01:13
whereasдокато now I'm in the mid-Westсредата-запад,
25
58000
2000
а сега съм в средният Запад
01:15
and it's coldстуд.
26
60000
2000
и е студено.
01:17
But it was an excitingвълнуващ experienceопит.
27
62000
3000
Но беше едно невероятно преживяване.
01:20
One day a NASAНАСА managerмениджър comesидва into my officeофис,
28
65000
3000
Един ден един НАСА директор идва в офиса ми,
01:23
sitsседи down and saysказва,
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 outsideизвън EarthЗемята?"
31
73000
2000
как да търсим живот извън Земята?
01:30
And that cameдойде as a surpriseизненада to me,
32
75000
2000
Това ме изненада,
01:32
because I was actuallyвсъщност hiredнает
33
77000
2000
защото всъщност бях нает
01:34
to work on quantumквант computationизчисление.
34
79000
2000
да работя върху квантови изчисления.
01:36
YetОще, I had a very good answerотговор.
35
81000
2000
И все пак имах добър отговор.
01:38
I said, "I have no ideaидея."
36
83000
3000
Аз отговорих: "Нямам си представа."
01:41
And he told me, "Biosignatures: Биоследи,
37
86000
3000
И той ми каза: "Биоследи,
01:44
we need to look for a biosignatureбиоследа."
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 measurableизмерими phenomenonфеномен
40
93000
2000
И той отговори: "Това е изчислим феномен,
01:50
that allowsпозволява us to indicateпосочат
41
95000
2000
който ни позволява да означим
01:52
the presenceприсъствие 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 easyлесно?
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 applyПриложи a definitionдефиниция,
46
105000
2000
Не можем ли да използваме дефиниция,
02:02
like for exampleпример, a SupremeВърховен Court-likeСъд като definitionдефиниция of life?"
47
107000
4000
като например, дефиниция дадена ни от Върховния Съд?"
02:06
And then I thought about it a little bitмалко, and I said,
48
111000
2000
И тогава се замислих, и казах:
02:08
"Well, is it really that easyлесно?
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 doubtсъмнение about it.
52
120000
2000
без никакво съмнение.
02:17
But here'sето something."
53
122000
2000
Но има нещо друго."
02:19
And he goesотива, "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
ExceptС изключение на, if you think life is alsoсъщо definedдефинирани
55
127000
2000
С изключението на това, че ако също определиш живота
02:24
by things that dieумирам,
56
129000
2000
като неща които умират,
02:26
you're not in luckкъсмет with this thing,
57
131000
2000
няма да имаш късмет с това нещо,
02:28
because that's actuallyвсъщност a very strangeстранен organismорганизъм.
58
133000
2000
защото е всъщност един много странен организъм.
02:30
It growsрасте up into the adultвъзрастен stageсцена like that
59
135000
2000
Расте до възрастен етап
02:32
and then goesотива throughпрез a BenjaminБенджамин ButtonБутон phaseфаза,
60
137000
3000
и след това преминава в Беджамин Бътън фаза,
02:35
and actuallyвсъщност goesотива backwardsнаопаки and backwardsнаопаки
61
140000
2000
и всъщност се връща обратно и обратно,
02:37
untilдо it's like a little embryoзародиш again,
62
142000
2000
докато не се превърне отново в малък ембрион,
02:39
and then actuallyвсъщност growsрасте back up, and back down and back up -- sortвид of yo-yoтъпак --
63
144000
3000
и тогава започва отново да расте нагоре, и после пак надолу и нагоре -- като йо-йо --
02:42
and it never diesумира.
64
147000
2000
и никога не умира.
02:44
So it's actuallyвсъщност life,
65
149000
2000
И така всъщност е живот,
02:46
but it's actuallyвсъщност 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 kindмил of a life formформа is that?"
69
158000
2000
И той: ''Боже мой, каква форма на живот е това?''
02:55
AnyoneВсеки know?
70
160000
2000
Някой да знае?
02:57
It's actuallyвсъщност not life, it's a crystalкристал.
71
162000
3000
Това не е всъщност живот, а кристал.
03:00
So onceведнъж you startначало looking and looking
72
165000
2000
Значи, веднъж, започнеш ли да се вглеждаш все повече
03:02
at smallerпо-малък and smallerпо-малък things --
73
167000
2000
в по-малките и по-малките неща --
03:04
so this particularособен personчовек
74
169000
2000
значи този определен човек
03:06
wroteнаписах a wholeцяло articleстатия and said, "Hey, these are bacteriaбактерии."
75
171000
3000
е написал цяла статия и казал: ''Хей, това са бактерии.''
03:09
ExceptС изключение на, if you look a little bitмалко closerпо близо,
76
174000
2000
С изключение на това, че ако погледнеш малко по-отблизо,
03:11
you see, in factфакт, that this thing is way too smallмалък 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 convincedубеден,
78
179000
2000
И така той беше убеден,
03:16
but, in factфакт, mostнай-много people aren'tне са.
79
181000
2000
но реално повечето хора не са.
03:18
And then, of courseкурс,
80
183000
2000
И тогава, разбира се,
03:20
NASAНАСА alsoсъщо had a bigголям announcementобявяване,
81
185000
2000
НАСА направи едно голямо известие,
03:22
and PresidentПредседател ClintonКлинтън gaveдадох a pressНатиснете conferenceконференция,
82
187000
2000
и президентът Клинтън даде прес-конференция,
03:24
about this amazingудивителен discoveryоткритие
83
189000
2000
във връзка с тази невероятна находка
03:26
of life in a MartianМарс meteoriteметеорит.
84
191000
3000
от живот в един марсиански метеорит.
03:29
ExceptС изключение на that nowadaysв днешно време, it's heavilyсилно disputedоспорва.
85
194000
4000
Само че понастоящем, тя е доста силно оспорвана.
03:33
If you take the lessonурок of all these picturesснимки,
86
198000
3000
Ако вземем показаното като урок,
03:36
then you realizeосъзнавам, well actuallyвсъщност maybe it's not that easyлесно.
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 definitionдефиниция of life
89
205000
2000
от определение на живота,
03:42
in orderпоръчка to make that kindмил of distinctionразграничение.
90
207000
2000
за да мога да направя такова разграничение.
03:44
So can life be definedдефинирани?
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 courseкурс,
93
213000
2000
Разбира се,
03:50
you'dти можеш go to EncyclopediaЕнциклопедия BritannicaЕнциклопедия Британика and openотворен at L.
94
215000
2000
взимаш Енциклопедия Британика и отваряш на Ж.
03:52
No, of courseкурс you don't do that; you put it somewhereнякъде in GoogleGoogle.
95
217000
3000
Не, разбира се че не това, търсиш в Google.
03:55
And then you mightбиха могли, може get something.
96
220000
3000
И може би ще попаднеш на нещо.
03:58
And what you mightбиха могли, може get --
97
223000
2000
И на какво ще попаднеш --
04:00
and anything that actuallyвсъщност refersсе отнася to things that we are used to,
98
225000
2000
и всичко което се отнася до неща, с които сме свикнали,
04:02
you throwхвърлям away.
99
227000
2000
ще го захвърлиш.
04:04
And then you mightбиха могли, може come up with something like this.
100
229000
2000
И тогава може би ще попаднеш на нещо като това.
04:06
And it saysказва something complicatedсложен
101
231000
2000
И се отнася до нещо сложно
04:08
with lots and lots of conceptsконцепции.
102
233000
2000
с много и много концепции.
04:10
Who on EarthЗемята would writeпиша something
103
235000
2000
Кой на тази Земя ще напише нещо
04:12
as convolutedсложен and complexкомплекс
104
237000
2000
толкова забъркано и сложно
04:14
and inaneнелеп?
105
239000
3000
и безсъдържателно?
04:17
Oh, it's actuallyвсъщност a really, really, importantважно setкомплект of conceptsконцепции.
106
242000
4000
О, и това всъщност е наистина една много важна поредица от концепции.
04:21
So I'm highlightingОтбелязването just a fewмалцина wordsдуми
107
246000
3000
И така аз подчертавам само някои думи
04:24
and sayingпоговорка definitionsдефиниции like that
108
249000
2000
и казвам определения като тези,
04:26
relyразчитам on things that are not basedбазиран
109
251000
2000
които се базират на неща, чиито основи не са
04:28
on aminoамино acidsкиселини or leavesлиста
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 factфакт on processesпроцеси 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 actuallyвсъщност in a bookКнига that I wroteнаписах that dealsсделки with artificialизкуствен life.
114
262000
3000
това всъщност беше в една книга, която написах и разказва за изкуствения живот.
04:40
And that explainsобяснява why
115
265000
2000
И това обяснява защо на първо място
04:42
that NASAНАСА managerмениджър was actuallyвсъщност in my officeофис to beginзапочвам with.
116
267000
3000
директора на НАСА беше всъщност в моя офис.
04:45
Because the ideaидея was that, with conceptsконцепции like that,
117
270000
3000
Защото идеята беше, че с концепции като тези,
04:48
maybe we can actuallyвсъщност manufactureпроизводство
118
273000
2000
ние всъщност вероятно можем да направим
04:50
a formформа of life.
119
275000
2000
форма на живот.
04:52
And so if you go and askпитам yourselfсебе си,
120
277000
3000
И ако сега се запитате:
04:55
"What on EarthЗемята is artificialизкуствен life?",
121
280000
2000
''Какво на Земята е изкуствен живот?''
04:57
let me give you a whirlwindвихрушка tourтурне
122
282000
2000
нека да ви дам една бърза обиколка
04:59
of how all this stuffматерия cameдойде about.
123
284000
2000
на как всичко това се случи.
05:01
And it startedзапочна out quiteсъвсем a while agoпреди
124
286000
3000
То започна доста отдавна,
05:04
when someoneнякой wroteнаписах
125
289000
2000
когато някой написа
05:06
one of the first successfulуспешен computerкомпютър virusesвируси.
126
291000
2000
един от първите успешни компютърни вируси.
05:08
And for those of you who aren'tне са oldстар enoughдостатъчно,
127
293000
3000
И за тези от вас, които не са толкова възрастни,
05:11
you have no ideaидея how this infectionинфекция was workingработа --
128
296000
3000
нямате си на представа как тази инфекция работеше --
05:14
namelyа именно, throughпрез these floppyфлопи disksдискове.
129
299000
2000
най-вече чрез тези флопи дискове.
05:16
But the interestingинтересен thing about these computerкомпютър virusвирус infectionsинфекции
130
301000
3000
Но интересното за тези компютърни вируси
05:19
was that, if you look at the rateскорост
131
304000
2000
беше, че ако се вгледате в бързината,
05:21
at whichкойто the infectionинфекция workedработил,
132
306000
2000
с която инфекцията работеше,
05:23
they showшоу this spikyупорит behaviorповедение
133
308000
2000
те показват това упорито поведение,
05:25
that you're used to from a fluгрип virusвирус.
134
310000
3000
с което сте запознати от вируса на грипа.
05:28
And it is in factфакт dueв следствие to this armsобятия raceраса
135
313000
2000
И всъщност благодарение на това състезание
05:30
betweenмежду hackersхакери and operatingексплоатационен systemсистема designersдизайнери
136
315000
3000
между хакери и дизайнери на операционни системи,
05:33
that things go back and forthнапред.
137
318000
2000
нещата вървяха напред и назад.
05:35
And the resultрезултат is kindмил of a treeдърво of life
138
320000
2000
И резултата е нещо като дърво на живота
05:37
of these virusesвируси,
139
322000
2000
съставено от тези вируси,
05:39
a phylogenyфилогенеза that looksвъншност very much
140
324000
3000
филогения, която прилича много
05:42
like the typeТип of life that we're used to, at leastнай-малко on the viralвирусни levelниво.
141
327000
3000
на вида на живота с който сме свикнали, или поне на вирусно ниво.
05:45
So is that life? Not as farдалече as I'm concernedобезпокоен.
142
330000
3000
И така, това живот ли е? Не и доколкото аз съм заинтересован.
05:48
Why? Because these things don't evolveсе развива by themselvesсебе си.
143
333000
3000
Защо? Защото тези неща не могат сами да еволюират.
05:51
In factфакт, they have hackersхакери writingписане them.
144
336000
2000
Фактически, те са написани от хакери.
05:53
But the ideaидея was takenвзета very quicklyбързо a little bitмалко furtherоще
145
338000
4000
Но тази идея беше отведена много бързо на следващо ниво,
05:57
when a scientistучен workingработа at the ScientificНаучни InstituteИнститут decidedреши,
146
342000
3000
когато един учен работещ в Научния Институт реши:
06:00
"Why don't we try to packageпакет these little virusesвируси
147
345000
3000
''Защо де не се опитаме да опаковаме тези малки вируси
06:03
in artificialизкуствен worldsсветове insideвътре of the computerкомпютър
148
348000
2000
в изкуствени светове вътре в комютъра
06:05
and let them evolveсе развива?"
149
350000
2000
и ги оставим да еволюират?''
06:07
And this was SteenСтен RasmussenРасмусен.
150
352000
2000
Това беше Стийн Расмусен.
06:09
And he designedпроектиран this systemсистема, but it really didn't work,
151
354000
2000
Tой проектира система, но тя не проработи
06:11
because his virusesвируси were constantlyпостоянно destroyingунищожавайки eachвсеки other.
152
356000
3000
защото вирусите постянно се унищожаваха един други.
06:14
But there was anotherоще scientistучен who had been watchingгледане this, an ecologistеколог.
153
359000
3000
Но там имаше един друг учен, който наблюдавал това, еколог.
06:17
And he wentотидох home and saysказва, "I know how to fixфиксира this."
154
362000
3000
И той си отишъл вкъщи и казал: ''Аз знам как да поправя това.''
06:20
And he wroteнаписах the TierraОгнена systemсистема,
155
365000
2000
Той написа системата Тиера,
06:22
and, in my bookКнига, is in factфакт one of the first
156
367000
3000
и в моята книга, е наистина една от първите
06:25
trulyнаистина artificialизкуствен livingжив systemsсистеми --
157
370000
2000
истински изкуствени живи системи --
06:27
exceptс изключение for the factфакт that these programsпрограми didn't really growрастат in complexityсложност.
158
372000
3000
с изключение на това, че тези програми не можеха да растат по сложност.
06:30
So havingкато seenвидян this work, workedработил a little bitмалко on this,
159
375000
3000
След като се запознах и поработих малко над това,
06:33
this is where I cameдойде in.
160
378000
2000
ето до къде достигнах.
06:35
And I decidedреши to createсъздавам a systemсистема
161
380000
2000
И аз реших да създадам система,
06:37
that has all the propertiesсвойства that are necessaryнеобходимо
162
382000
2000
която да има всички характеристики които са нужни
06:39
to see the evolutionеволюция of complexityсложност,
163
384000
3000
за де се види еволюцията по сложност,
06:42
more and more complexкомплекс problemsпроблеми constantlyпостоянно evolvingразвиващ.
164
387000
3000
все повече и повече комплексни проблеми постоянно евлоюиращи.
06:45
And of courseкурс, sinceот I really don't know how to writeпиша codeкод, 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 undergraduateстуденти studentsстуденти
166
393000
2000
Аз имах двама студенти
06:50
at CaliforniaКалифорния InstituteИнститут of TechnologyТехнология that workedработил with me.
167
395000
3000
в Калифорнийски технологичен институт, които работеха с мен.
06:53
That's CharlesЧарлз OffriaОфрия on the left, TitusТит BrownБраун on the right.
168
398000
3000
Това са Чарлс Офрия отляво, Тайтъс Браун отдясно.
06:56
They are now actuallyвсъщност respectableуважаван professorsпрофесори
169
401000
3000
Сега те са уважавани професори
06:59
at MichiganМичиган StateДържава UniversityУниверситет,
170
404000
2000
в Мичиганският щатски университет,
07:01
but I can assureуверявам you, back in the day,
171
406000
2000
но искам да ви уверя, че в миналото,
07:03
we were not a respectableуважаван teamекип.
172
408000
2000
ние не бяхме уважаван екип.
07:05
And I'm really happyщастлив that no photoснимка survivesоцелява
173
410000
2000
И съм много щастлив, че никакви снимки не бяха запазени
07:07
of the threeтри of us anywhereнавсякъде closeблизо togetherзаедно.
174
412000
3000
от нас тримата заедно, където и да е.
07:10
But what is this systemсистема like?
175
415000
2000
Но каква е всъщност тази система?
07:12
Well I can't really go into the detailsдетайли,
176
417000
3000
Ами, не мога да навляза в много детайли,
07:15
but what you see here is some of the entrailsвътрешностите.
177
420000
2000
но това, което може да видите тук са няколко от процесите.
07:17
But what I wanted to focusфокус on
178
422000
2000
Но това, на което исках да наблегна
07:19
is this typeТип of populationнаселение structureструктура.
179
424000
2000
е този вид популационна структура.
07:21
There's about 10,000 programsпрограми sittingседнал here.
180
426000
3000
Има някъде около 10 000 програми намиращи се тук.
07:24
And all differentразличен strainsщамове are coloredоцветен in differentразличен colorsцветове.
181
429000
3000
И различните видове са оцветени в различни цветове.
07:27
And as you see here, there are groupsгрупи that are growingнарастващ on topвръх of eachвсеки other,
182
432000
3000
И както може да видите тук, има групи които растат една върху друга,
07:30
because they are spreadingразпространяване.
183
435000
2000
защото те се разпръскват.
07:32
Any time there is a programпрограма
184
437000
2000
Когато има програма,
07:34
that's better at survivingоцелял in this worldсвят,
185
439000
2000
която е по-добра в уцеляването на този свят,
07:36
dueв следствие to whateverкакто и да е mutationмутация it has acquiredпридобити,
186
441000
2000
поради каквато и да е мутация която е придобила,
07:38
it is going to spreadразпространение over the othersдруги and driveпът the othersдруги to extinctionизмиране.
187
443000
3000
тя ще се разпръсне върху другите и накара останалите да изчезнат.
07:41
So I'm going to showшоу you a movieфилм where you're going to see that kindмил of dynamicдинамичен.
188
446000
3000
Ще ви покажа един филм, където може да видите тази динамика.
07:44
And these kindsвидове of experimentsексперименти are startedзапочна
189
449000
3000
И тези експерименти са започнати
07:47
with programsпрограми that we wroteнаписах ourselvesсебе си.
190
452000
2000
с програми, които ние самите сме написали.
07:49
We writeпиша our ownсобствен stuffматерия, replicateрепликира it,
191
454000
2000
Ние пишем нашите собствени неща, копираме ги,
07:51
and are very proudгорд of ourselvesсебе си.
192
456000
2000
и сме изключително самодоволни.
07:53
And we put them in, and what you see immediatelyведнага
193
458000
3000
И ги поставяме вътре, и виждате в момента,
07:56
is that there are wavesвълни and wavesвълни of innovationиновация.
194
461000
3000
че там има вълни и вълни от иновация.
07:59
By the way, this is highlyсилно acceleratedускорено,
195
464000
2000
Между другото, това е много ускорено,
08:01
so it's like a thousandхиляда generationsпоколения a secondвтори.
196
466000
2000
и е нещо като хиляда генерации в секунда.
08:03
But immediatelyведнага the systemсистема goesотива like,
197
468000
2000
Но веднага системата откликва:
08:05
"What kindмил of dumbтъп pieceпарче of codeкод was this?
198
470000
2000
''Колко тъпа част от код е това?
08:07
This can be improvedподобрен uponвърху in so manyмного waysначини
199
472000
2000
Това може да бъде подобрено по толкова много начини
08:09
so quicklyбързо."
200
474000
2000
толкова бързо.''
08:11
So you see wavesвълни of newнов typesвидове
201
476000
2000
И така може да видите вълни от нови видове
08:13
takingприемате over the other typesвидове.
202
478000
2000
превземащи останалите.
08:15
And this typeТип of activityдейност goesотива on for quiteсъвсем awhileизвестно време,
203
480000
3000
И този вид активност продължава доста време,
08:18
untilдо the mainосновен easyлесно things have been acquiredпридобити by these programsпрограми.
204
483000
4000
докато основните лесни неща са превзети от тези програми.
08:22
And then you see sortвид of like a stasisзастой comingидващ on
205
487000
4000
И след това виждате нещо като застой,
08:26
where the systemсистема essentiallyпо същество waitsчака
206
491000
2000
където системата по същество чака
08:28
for a newнов typeТип of innovationиновация, like this one,
207
493000
3000
нов вид иновация, като тази,
08:31
whichкойто is going to spreadразпространение
208
496000
2000
която ще се разпространи
08:33
over all the other innovationsиновации that were before
209
498000
2000
върху всички други останали иновации
08:35
and is erasingИзтриване the genesгени that it had before,
210
500000
3000
и ще трие гените които е имала преди,
08:38
untilдо a newнов typeТип of higherпо-висок levelниво of complexityсложност has been achievedпостигнати.
211
503000
4000
докато ново по-високо ниво на сложност е достигнато.
08:42
And this processпроцес goesотива 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 systemсистема that livesживота
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 NASAНАСА people had askedпопитах 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 biosignatureбиоследа?
218
522000
2000
имат биоследи?
08:59
Can we measureмярка this typeТип 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 chanceшанс of actuallyвсъщност discoveringоткриване life somewhereнякъде elseоще
221
528000
3000
тогава може би имаме шанс наистина да открием живот някъде другаде,
09:06
withoutбез beingсъщество biasedдиагонален
222
531000
2000
без да сме повлияни
09:08
by things like aminoамино acidsкиселини."
223
533000
2000
от неща като амино киселини.''
09:10
So I said, "Well, perhapsможе би we should constructпострои
224
535000
3000
И аз казах: ''Ами, може би трябва да построим
09:13
a biosignatureбиоследа
225
538000
2000
една биоследа,
09:15
basedбазиран on life as a universalуниверсален processпроцес.
226
540000
3000
базираща се на живота като универсален процес.
09:18
In factфакт, it should perhapsможе би make use
227
543000
2000
Фактически, тя би трябвало да използва
09:20
of the conceptsконцепции that I developedразвита
228
545000
2000
концепциите, които бях проектирал,
09:22
just in orderпоръчка to sortвид of captureулавяне
229
547000
2000
просто за да видя
09:24
what a simpleпрост livingжив systemсистема mightбиха могли, може be."
230
549000
2000
какво представлява една обикновена жива система."
09:26
And the thing I cameдойде up with --
231
551000
2000
И това което измислих --
09:28
I have to first give you an introductionВъведение about the ideaидея,
232
553000
4000
първо трябва да ви въведа в идеята,
09:32
and maybe that would be a meaningзначение detectorдетектор,
233
557000
3000
и може би това ще е смислов индикатор,
09:35
ratherпо-скоро than a life detectorдетектор.
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 distinguishразграничат
236
565000
2000
бих искал да намеря начин, по който да мога да различа
09:42
textтекст that was writtenписмен by a millionмилион monkeysмаймуни,
237
567000
2000
текст, който е бил написан от милиони маймуни,
09:44
as opposedза разлика to textтекст that [is] in our booksкниги.
238
569000
3000
и текст който се намира в нашите книги.
09:47
And I would like to do it in suchтакъв a way
239
572000
2000
И бих искал да направя това по такъв начин,
09:49
that I don't actuallyвсъщност have to be ableспособен to readПрочети the languageезик,
240
574000
2000
че всъщност да няма нужда да знам как да чета езика,
09:51
because I'm sure I won'tняма да be ableспособен to.
241
576000
2000
защото съм сигурен че няма да мога.
09:53
As long as I know that there's some sortвид of alphabetазбука.
242
578000
2000
Но поне да знам че там имa някакъв вид азбука.
09:55
So here would be a frequencyчестота plotпарцел
243
580000
3000
Ето тук това е честотна диаграма,
09:58
of how oftenчесто you find
244
583000
2000
за това колко често откриваме
10:00
eachвсеки of the 26 lettersписма of the alphabetазбука
245
585000
2000
всяка една от 26 букви от азбуката,
10:02
in a textтекст writtenписмен by randomслучаен monkeysмаймуни.
246
587000
3000
в текст написан от случайно подбрани маймуни.
10:05
And obviouslyочевидно eachвсеки of these lettersписма
247
590000
2000
И разбира се всяка една от тези букви
10:07
comesидва off about roughlyприблизително equallyпо равно frequentчесто срещан.
248
592000
2000
има приблизително същата честота.
10:09
But if you now look at the sameедин и същ distributionразпределение in EnglishАнглийски textsтекстове,
249
594000
4000
Но ако се вгледаме в същото разпределение в английски текстове,
10:13
it looksвъншност like that.
250
598000
2000
то изглежда ето така.
10:15
And I'm tellingказвам you, this is very robustздрав acrossпрез EnglishАнглийски textsтекстове.
251
600000
3000
И да ви кажа, това е много ясно представено в английски текстове.
10:18
And if I look at FrenchФренски textsтекстове, it looksвъншност a little bitмалко differentразличен,
252
603000
2000
И ако се вгледам във френски текстове, изглежда малко по-различно,
10:20
or ItalianИталиански or GermanНемски.
253
605000
2000
или в италиански, или немски.
10:22
They all have theirтехен ownсобствен typeТип of frequencyчестота distributionразпределение,
254
607000
3000
Те всичките си имат свои собствени разпределения на честотите,
10:25
but it's robustздрав.
255
610000
2000
но са добре изразени.
10:27
It doesn't matterвъпрос whetherдали it writesпише about politicsполитика or about scienceнаука.
256
612000
3000
Няма значение дали пише за политика или наука.
10:30
It doesn't matterвъпрос whetherдали it's a poemстихотворение
257
615000
3000
Няма значение дали е поема
10:33
or whetherдали it's a mathematicalматематически textтекст.
258
618000
3000
или е математически текст.
10:36
It's a robustздрав signatureподпис,
259
621000
2000
Това е една забелижима следа,
10:38
and it's very stableстабилен.
260
623000
2000
и е много стабилна.
10:40
As long as our booksкниги are writtenписмен in EnglishАнглийски --
261
625000
2000
Докато нашите книги се пишат на английски --
10:42
because people are rewritingпренаписване them and recopyingпренаписват 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 inspiredвдъхновен me to think about,
264
632000
2000
Това ме накара да се замисля,
10:49
well, what if I try to use this ideaидея
265
634000
3000
защо да не се опитам да използвам тази идея
10:52
in orderпоръчка, not to detectоткриване randomслучаен textsтекстове
266
637000
2000
за да, не да различа произволни текстове
10:54
from textsтекстове with meaningзначение,
267
639000
2000
от текстове със специално значение,
10:56
but ratherпо-скоро detectоткриване the factфакт that there is meaningзначение
268
641000
4000
но да различа самият факт, че има смисъл
11:00
in the biomoleculesбиомолекули that make up life.
269
645000
2000
в биомолекулите, които произвеждат живот.
11:02
But first I have to askпитам:
270
647000
2000
Но първо трябва да се запитам:
11:04
what are these buildingсграда blocksблокове, like the alphabetазбука, elementsелементи that I showedпоказан you?
271
649000
3000
какви са тези изграждащи блокове, като азбуката, елементи които ви показах?
11:07
Well it turnsзавои out, we have manyмного differentразличен alternativesалтернативи
272
652000
3000
Оказа се, че имаме много различни алтернативи
11:10
for suchтакъв a setкомплект of buildingсграда blocksблокове.
273
655000
2000
за тези различни поредици от изграждащи частици.
11:12
We could use aminoамино acidsкиселини,
274
657000
2000
Ние можем да използваме амино киселини,
11:14
we could use nucleicДНК acidsкиселини, carboxylicкарбоксилови acidsкиселини, fattyмастни acidsкиселини.
275
659000
3000
можем да използваме нуклеинови киселини, карбоксилни киселини, мастни киселини.
11:17
In factфакт, chemistry'sхимията extremelyизвънредно richбогат, and our bodyтяло usesупотреби a lot of them.
276
662000
3000
Всъщност, химията е много изобилна и нашето тяло използва много от тях.
11:20
So that we actuallyвсъщност, to testтест this ideaидея,
277
665000
3000
И за да тестваме наистина тази идея,
11:23
first tookвзеха a look at aminoамино acidsкиселини and some other carboxylicкарбоксилови acidsкиселини.
278
668000
3000
аз първо разгледах амино киселините и някои други карбоксилни киселини.
11:26
And here'sето the resultрезултат.
279
671000
2000
И ето какъв е резултата.
11:28
Here is, in factфакт, what you get
280
673000
3000
Ето какво, всъщност, ще получите
11:31
if you, for exampleпример, look at the distributionразпределение of aminoамино acidsкиселини
281
676000
3000
ако, примерно, се вгледате в разпределението на амино киселините
11:34
on a cometкомета or in interstellarмеждузвезден spaceпространство
282
679000
3000
върху една комета или в междузвездното пространство,
11:37
or, in factфакт, in a laboratoryлаборатория,
283
682000
2000
или всъщност в лаборатория
11:39
where you madeизработен very sure that in your primordialпървичен soupсупа
284
684000
2000
където може да се уверите, че в първоначаналната смесица
11:41
that there is not livingжив stuffматерия in there.
285
686000
2000
няма никакъв живот.
11:43
What you find is mostlyв повечето случаи glycineглицин and then alanineаланин
286
688000
3000
Това, което най-често може да намерите е глицин и после аланин,
11:46
and there's some traceследа elementsелементи of the other onesтакива.
287
691000
3000
и там може да има малки остатъци от другите.
11:49
That is alsoсъщо very robustздрав --
288
694000
3000
И това също е много силно изразено --
11:52
what you find in systemsсистеми like EarthЗемята
289
697000
3000
в това, което може да се намери в системи като тази на Земята,
11:55
where there are aminoамино acidsкиселини,
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 supposeпредполагам you take some dirtмръсотия
292
704000
2000
Но ако примерно вземем пръст
12:01
and digразкопки throughпрез it
293
706000
2000
и прокопаем през нея,
12:03
and then put it into these spectrometersспектрометри,
294
708000
3000
и след това я сложим в тези спектометри,
12:06
because there's bacteriaбактерии all over the placeмясто;
295
711000
2000
тогава там ще гъмжи от бактерии;
12:08
or you take waterвода anywhereнавсякъде on EarthЗемята,
296
713000
2000
или вземем вода от където и да е на Земята,
12:10
because it's teamingПратньорството with life,
297
715000
2000
тогава тя ще е пълна с живот,
12:12
and you make the sameедин и същ analysisанализ;
298
717000
2000
и направим същият анализ;
12:14
the spectrumспектър looksвъншност completelyнапълно differentразличен.
299
719000
2000
спектъра ще изглежда съвсем различно.
12:16
Of courseкурс, there is still glycineглицин and alanineаланин,
300
721000
4000
Разбира се, там все още има глицин и аланин,
12:20
but in factфакт, there are these heavyтежък elementsелементи, these heavyтежък aminoамино acidsкиселини,
301
725000
3000
но всъщност, там има от тези тежки елементи, тези тежки амино киселини,
12:23
that are beingсъщество producedпроизведена
302
728000
2000
които са произведени,
12:25
because these are valuableценен to the organismорганизъм.
303
730000
2000
защото са важни за организма.
12:27
And some other onesтакива
304
732000
2000
И някои други,
12:29
that are not used in the setкомплект of 20,
305
734000
2000
които не са използвани в поредицата от 20,
12:31
they will not appearсе появи at all
306
736000
2000
те няма да се покажат въобще
12:33
in any typeТип of concentrationконцентрация.
307
738000
2000
в какъвто и да е вид концентрация.
12:35
So this alsoсъщо turnsзавои out to be extremelyизвънредно robustздрав.
308
740000
2000
И така това също се оказва доста силно изразено.
12:37
It doesn't matterвъпрос what kindмил of sedimentседимент you're usingизползвайки to grindмелене up,
309
742000
3000
Няма значение какъв вид седимент използваме за да ги раздробим,
12:40
whetherдали it's bacteriaбактерии or any other plantsрастения or animalsживотни.
310
745000
3000
дали ще е бактерия или някакъв друг вид растения или животни.
12:43
AnywhereНавсякъде there's life,
311
748000
2000
Навсякъде където има живот,
12:45
you're going to have this distributionразпределение,
312
750000
2000
ще получим този вид разпределение
12:47
as opposedза разлика to that distributionразпределение.
313
752000
2000
а не някакво друго.
12:49
And it is detectableоткриваеми not just in aminoамино acidsкиселини.
314
754000
3000
И може да се види не само в амино киселини.
12:52
Now you could askпитам:
315
757000
2000
Сега може да попитате:
12:54
well, what about these AvidiansАвидиани?
316
759000
2000
"Добре, ами какво да кажем за тези авидиани?"
12:56
The AvidiansАвидиани beingсъщество the denizensобитателите of this computerкомпютър worldсвят
317
761000
4000
Авидианите, които са жителите в този компютърен свят
13:00
where they are perfectlyсъвършено happyщастлив replicatingделящи се, and growingнарастващ in complexityсложност.
318
765000
3000
са перфекто щастливи, репликиращи се и растящи по сложност там.
13:03
So this is the distributionразпределение that you get
319
768000
3000
Ето това е дистибуцията която получавате,
13:06
if, in factфакт, there is no life.
320
771000
2000
когато няма живот.
13:08
They have about 28 of these instructionsинструкции.
321
773000
3000
Те имат някъде около 28 от тези инструкции.
13:11
And if you have a systemсистема where they're beingсъщество replacedзаменя one by the other,
322
776000
3000
И ако има система, където те се заместват една с друга,
13:14
it's like the monkeysмаймуни writingписане on a typewriterпишеща машина.
323
779000
2000
това прилича на маймуните, които използват пишеща машина.
13:16
EachВсеки of these instructionsинструкции appearsпоявява се
324
781000
3000
Всяка една от тези инстукции има
13:19
with roughlyприблизително the equalравен frequencyчестота.
325
784000
3000
приблизително една и съща честота.
13:22
But if you now take a setкомплект of replicatingделящи се, guys
326
787000
4000
Но ако сега вземете извадка от тези, които се повтарят,
13:26
like in the videoвидео that you saw,
327
791000
2000
както видяхте във видеото,
13:28
it looksвъншност like this.
328
793000
2000
то тези изглеждат ето така.
13:30
So there are some instructionsинструкции
329
795000
2000
Значи там има инструции,
13:32
that are extremelyизвънредно valuableценен to these organismsорганизми,
330
797000
2000
които са много важни за тези организми,
13:34
and theirтехен frequencyчестота is going to be highВисоко.
331
799000
3000
и затова техните честоти ще бъдат много високи.
13:37
And there's actuallyвсъщност some instructionsинструкции
332
802000
2000
И там всъщност има инструкции,
13:39
that you only use onceведнъж, if ever.
333
804000
2000
които са използвани само веднъж, ако дали и толкова.
13:41
So they are eitherедин poisonousотровен
334
806000
2000
Тези последните са или отровни
13:43
or really should be used at lessпо-малко of a levelниво than randomслучаен.
335
808000
4000
или наистина трябва да се използват по-малко от произволно.
13:47
In this caseслучай, the frequencyчестота is lowerнисък.
336
812000
3000
В този случай, честота е по-ниска.
13:50
And so now we can see, is that really a robustздрав signatureподпис?
337
815000
3000
И ако погледнем сега, дали това е една силна следа?
13:53
I can tell you indeedнаистина it is,
338
818000
2000
Мога да ви кажа че е,
13:55
because this typeТип of spectrumспектър, just like what you've seenвидян in booksкниги,
339
820000
3000
защото този вид спектър, също като онзи, който видяхте при книгите,
13:58
and just like what you've seenвидян in aminoамино acidsкиселини,
340
823000
2000
и като онзи, който видяхте в амино киселините,
14:00
it doesn't really matterвъпрос how you changeпромяна the environmentзаобикаляща среда, it's very robustздрав;
341
825000
3000
няма значение как променяте средата, той е много постоянен;
14:03
it's going to reflectотразят the environmentзаобикаляща среда.
342
828000
2000
той ще отрази тази среда.
14:05
So I'm going to showшоу you now a little experimentексперимент that we did.
343
830000
2000
Сега ще ви покажа един малък експеримент, който проведохме.
14:07
And I have to explainобяснявам to you,
344
832000
2000
И трябва да ви обясня,
14:09
the topвръх of this graphдиаграма
345
834000
2000
върха на тази графика
14:11
showsпредавания you that frequencyчестота distributionразпределение that I talkedговорих about.
346
836000
3000
ви показва разпределението на честотата, за която говорех.
14:14
Here, in factфакт, that's the lifelessмъртва environmentзаобикаляща среда
347
839000
3000
Ето това е една неоживена среда,
14:17
where eachвсеки instructionинструкция occursвъзниква
348
842000
2000
където всяка инструкция се появява
14:19
at an equalравен frequencyчестота.
349
844000
2000
с една и съща честота.
14:21
And belowПо-долу there, I showшоу, in factфакт,
350
846000
3000
А ето тук отдолу ви показвам
14:24
the mutationмутация rateскорост in the environmentзаобикаляща среда.
351
849000
3000
темпа, с който те мутират в тази среда.
14:27
And I'm startingстартиране this at a mutationмутация rateскорост that is so highВисоко
352
852000
3000
И започвам това с темп на мутациите, който е толкова висок,
14:30
that, even if you would dropизпускайте
353
855000
2000
че ако пуснете
14:32
a replicatingделящи се, programпрограма
354
857000
2000
една репликираща се програма,
14:34
that would otherwiseв противен случай happilyщастливо growрастат up
355
859000
2000
която по принцип ще си расте щастливо
14:36
to fillзапълни the entireцял worldсвят,
356
861000
2000
запълвайки цялата среда,
14:38
if you dropизпускайте it in, it getsполучава mutatedмутирал to deathсмърт immediatelyведнага.
357
863000
4000
ако я пуснете вътре, тя веднага ще започне да мутира докато не умре.
14:42
So there is no life possibleвъзможен
358
867000
2000
Така че излиза, че няма живот
14:44
at that typeТип of mutationмутация rateскорост.
359
869000
3000
с такава бързина на мутацията.
14:47
But then I'm going to slowlyбавно turnзавой down the heatтоплина, so to speakговоря,
360
872000
4000
Но ако понамаля малко топлината, така да се каже,
14:51
and then there's this viabilityжизнеспособност thresholdпраг
361
876000
2000
и там има един специфичен праг на жизненоспособност,
14:53
where now it would be possibleвъзможен
362
878000
2000
където ще е възможно
14:55
for a replicatorрепликатор to actuallyвсъщност liveживея.
363
880000
2000
за повтарящите се да останат живи.
14:57
And indeedнаистина, we're going to be droppingотпадане these guys
364
882000
3000
И наистина, ние започваме да пускаме тези неща
15:00
into that soupсупа all the time.
365
885000
2000
в средата постянно.
15:02
So let's see what that looksвъншност 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 hotгорещ, too hotгорещ.
368
892000
2000
Твърде топло, твърде топло.
15:09
Now the viabilityжизнеспособност thresholdпраг is reachedдостигнал,
369
894000
3000
Сега прагът на жизненоспособност е достигнат,
15:12
and the frequencyчестота distributionразпределение
370
897000
2000
и разпределението на честотата
15:14
has dramaticallyдрастично changedпроменен and, in factфакт, stabilizesстабилизира.
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 beingсъщество nastyгаден, I just turnedоказа up the heatтоплина again and again.
373
904000
3000
аз бях малко лош, усилих топлината отново и отново.
15:22
And of courseкурс, it reachesдостигне the viabilityжизнеспособност thresholdпраг.
374
907000
3000
И разбира се, те достигат прагът на жизненоспособност.
15:25
And I'm just showingпоказване this to you again because it's so niceприятен.
375
910000
3000
И ви го показвам отново, защото това е толкова хубаво.
15:28
You hitудар the viabilityжизнеспособност thresholdпраг.
376
913000
2000
Достигате прагът на жизненоспособността.
15:30
The distributionразпределение changesпромени to "aliveжив!"
377
915000
2000
Разпределението се променя до ''жив!''
15:32
And then, onceведнъж you hitудар the thresholdпраг
378
917000
3000
И тогава, когато достигнете този праг,
15:35
where the mutationмутация rateскорост is so highВисоко
379
920000
2000
където темптото на мутацията е толкова високо,
15:37
that you cannotне мога self-reproduceвъзпроизвежда самостоятелно,
380
922000
2000
че не може да се само-възпроизвеждате,
15:39
you cannotне мога copyкопие the informationинформация
381
924000
3000
тогава не може да копирате информцията
15:42
forwardнапред to your offspringпотомство
382
927000
2000
и да я предавате на вашето поколение,
15:44
withoutбез makingприготвяне so manyмного mistakesгрешки
383
929000
2000
без да направите толкова много грешки,
15:46
that your abilityспособност to replicateрепликира vanishesизчезва.
384
931000
3000
че възможността за репликиране изчезва.
15:49
And then that signatureподпис is lostзагубен.
385
934000
3000
И тогава тази следа изчезва.
15:52
What do we learnуча from that?
386
937000
2000
Какво научихме от това?
15:54
Well, I think we learnуча a numberномер 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 ableспособен to think about life
389
945000
3000
че ние можем да мислим за живота
16:03
in abstractабстрактен termsусловия --
390
948000
2000
абстрактно --
16:05
and we're not talkingговорим about things like plantsрастения,
391
950000
2000
и ако не говорим за неща като растения,
16:07
and we're not talkingговорим about aminoамино acidsкиселини,
392
952000
2000
и не говорим за амино киселини,
16:09
and we're not talkingговорим about bacteriaбактерии,
393
954000
2000
и не говорим за бактерии,
16:11
but we think in termsусловия of processesпроцеси --
394
956000
2000
но мислим по отношение на процеси --
16:13
then we could startначало to think about life,
395
958000
3000
тогава можем да започнем да мислим за живота,
16:16
not as something that is so specialспециален to EarthЗемята,
396
961000
2000
не като нещо, което принадлежи само на Земята,
16:18
but that, in factфакт, could existсъществувам anywhereнавсякъде.
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 conceptsконцепции of informationинформация,
399
968000
2000
тези концепции от информация,
16:25
of storingсъхраняване informationинформация
400
970000
2000
за натрупване на информация
16:27
withinв рамките на physicalфизически substratesсубстрати --
401
972000
2000
с физически основи --
16:29
anything: bitsбита, nucleicДНК acidsкиселини,
402
974000
2000
всичко: частици, нуклеидни киселини,
16:31
anything that's an alphabetазбука --
403
976000
2000
всичко което е азбука --
16:33
and make sure that there's some processпроцес
404
978000
2000
и се осигурява, че има някакъв процес,
16:35
so that this informationинформация can be storedсъхранени
405
980000
2000
където тази информция може да бъде съхранена
16:37
for much longerповече време than you would expectочаквам
406
982000
2000
за по-дълго отколкото очаквате
16:39
the time scalesвезни for the deteriorationвлошаване of informationинформация.
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 learnуча
410
992000
2000
И така, първото нещо което научихме
16:49
is that it is possibleвъзможен to defineдефинира life
411
994000
3000
е това, че е възможно да определим живота
16:52
in termsусловия of processesпроцеси aloneсам,
412
997000
3000
в рамките само на процеси,
16:55
withoutбез referringпозовава at all
413
1000000
2000
без да се обръщаме към всички тези
16:57
to the typeТип of things that we holdдържа dearскъп,
414
1002000
2000
видове неща, към които ние се придържаме,
16:59
as farдалече as the typeТип of life on EarthЗемята is.
415
1004000
3000
доколкото се отнася до вида живот на Земята.
17:02
And that in a senseсмисъл removesпремахва us again,
416
1007000
3000
И това по един начин ни отдалечава отново,
17:05
like all of our scientificнаучен discoveriesоткрития, or manyмного of them --
417
1010000
3000
както всички наши научни открития, или по-голямата част от тях --
17:08
it's this continuousнепрекъснат dethroningдетронирането of man --
418
1013000
2000
това е този постянен опит да свалим хората от техния пиедестал --
17:10
of how we think we're specialспециален because we're aliveжив.
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 computerкомпютър.
420
1018000
3000
Ние можем да създадем живот. Можем да създадем живот в компютър.
17:16
GrantedОтпуска, it's limitedограничен,
421
1021000
2000
Вярно, той е ограничен,
17:18
but we have learnedнаучен what it takes
422
1023000
3000
но сме се научили какво е нужно
17:21
in orderпоръчка to actuallyвсъщност constructпострои it.
423
1026000
2000
за да го проектираме наистина.
17:23
And onceведнъж we have that,
424
1028000
3000
И веднъж имайки това,
17:26
then it is not suchтакъв a difficultтруден taskзадача anymoreвече
425
1031000
3000
вече не е толкова трудна задача
17:29
to say, if we understandразбирам the fundamentalосновен processesпроцеси
426
1034000
4000
да кажем, че ако разбираме основните процеси,
17:33
that do not referсе отнасят to any particularособен substrateсубстрат,
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 worldsсветове,
429
1043000
2000
и опитаме това в други светове,
17:40
figureфигура out what kindмил of chemicalхимически alphabetsазбуки mightбиха могли, може there be,
430
1045000
4000
да разберам какви видове химически процеси има там,
17:44
figureфигура enoughдостатъчно about the normalнормален chemistryхимия,
431
1049000
2000
да разберем достатъчно за нормалната им химия,
17:46
the geochemistryГеохимия of the planetпланета,
432
1051000
3000
за геохимията на планетата,
17:49
so that we know what this distributionразпределение would look like
433
1054000
2000
за да знаем как ще изглежда разпределението
17:51
in the absenceотсъствие of life,
434
1056000
2000
при липсата на живот,
17:53
and then look for largeголям deviationsотклонения from this --
435
1058000
3000
и тогава да потърсим големи отклонения от тези --
17:56
this thing stickingприлепяне out, whichкойто saysказва,
436
1061000
3000
това нещо което стърчи, и казва:
17:59
"This chemicalхимически really shouldn'tне трябва 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 leastнай-малко I'm going to have to take a look very preciselyточно at this chemicalхимически
440
1070000
3000
''Е, поне ще погледна по-отблизо този химически елемент
18:08
and see where it comesидва from."
441
1073000
2000
и ще видя от къде идва.''
18:10
And that mightбиха могли, може be our chanceшанс
442
1075000
2000
И това може да е нашият шанс
18:12
of actuallyвсъщност discoveringоткриване life
443
1077000
2000
да открием наистина живот,
18:14
when we cannotне мога visiblyвидимо see it.
444
1079000
2000
когато не можем всъщност да го видим.
18:16
And so that's really the only take-homeотнеме дома messageсъобщение
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 lessпо-малко mysteriousтайнствен
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 planetsпланети.
449
1090000
4000
когато се опитваме да мислим за живот на други планети.
18:29
And if we removeпремахнете the mysteryмистерия of life,
450
1094000
3000
И ако премахнем мистерията на живота,
18:32
then I think it is a little bitмалко easierпо-лесно
451
1097000
3000
тогава смятам, че е малко по-лесно
18:35
for us to think about how we liveживея,
452
1100000
2000
за нас да помислим как живеем,
18:37
and how perhapsможе би we're not as specialспециален 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 leaveоставям 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
(ApplauseАплодисменти)
456
1109000
2000
(Аплодисменти)
Translated by Vanya Popova
Reviewed by Anton Hikov

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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