Понятие конвергенции технологий. Описание NBIC-конвергенции в свете новейших достижений технологий. Технологические перспективы.
Процесс развития науки — если описать его в самых общих чертах — начинается с появления множества отдельных, не связанных между собой областей знания, например: зоология и ботаника, механика и то, что впоследствии было названо химией и пр. Уже позже началось объединение областей знания в более крупные комплексы, а по мере их расширения снова проявила себя тенденция к специализации.
Развитие же технологий имеет изначально иной характер: технологии всегда развивались взаимосвязано, и как правило, прорывы с одной области были связаны с достижениями в других областях. В отдаленном прошлом чаще всего в качестве таких «катализаторов» технического прогресса выступали достижения в создании новых материалов (появление бронзы, стали, стекла и т.д.). Эта тенденция сохранилась до сегодняшнего дня, и совсем недавно, например, распространение композитных материалов сделало возможным дешевые и надежные частные космические запуски[29]. Также появление длинных (сантиметровых) углеродных нанотрубок сделает в недалеком будущем возможным строительство космического лифта.
Но достаточно и других примеров, когда катализаторами служили фундаментальные открытия (появление радио), более эффективные двигатели (летательные аппараты тяжелее воздуха и двигатель внутреннего сгорания) или разработки в другой, не связанной области (распространение ткацких станков с управлением перфолентами для шитья шалей со сложными рисунками привело к появлению счетных машин на перфокартах и современных компьютеров).
|
|
|
При этом развитие технологий в прошлом обычно определялось в течение длительных периодов каким-либо одним ключевым открытием или прогрессом в одной области. Так, можно выделить открытие металлургии, использование силы пара, открытие электричества, изобретение и внедрение в производство машин, появление компьютеров и т. п. Сегодня же, благодаря ускорению научно-технического прогресса, мы наблюдаем пересечение по времени целого ряда волн научно-технической революции. В частности, можно выделить идущую с 80-х годов XX-го столетия революцию в области информационных и коммуникационных технологий, последовавшую за ней биотехнологическую революцию, недавно начавшуюся революцию в области нанотехнологий. Также нельзя обойти вниманием имеющий место в последнее десятилетие бурный прогресс развития когнитивной науки, который расценивается многими учеными как намечающаяся революция[30]. Каждая из этих областей способна принести (и уже приносит) множество важных теоретических и практических новых результатов. При этом, полученные результаты оказывают, как это показано ниже, заметное влияние не только на развитие своей отрасли, но и ускоряют развитие технологий иных областей знания. Особенно интересным и значимым нам представляется взаимовлияние именно информационных технологий, биотехнологий, нанотехнологий и когнитивной науки.
|
|
|
Данное явление, не так давно замеченное исследователями, получило название NBIC-конвергенции (по первым буквам областей: N-нано; B-био; I-инфо; C-когно). Термин введен в 2002 г. Михаилом Роко и Уильямом Бейнбриджем, авторами наиболее значительной в этом направлении на данный момент работы, отчета Converging Technologies for Improving Human Performance[31], подготовленного 2002-м году в рамках Всемирного центра оценки технологий (WTEC). Отчет посвящен раскрытию особенности NBIC-конвергенции, ее значению в общем ходе технологического развития мировой цивилизации, а также ее эволюционному и культурообразующему значению.
Конвергенция (от английского convergence — схождение в одной точке) означает не только взаимное влияние, но и взаимопроникновение технологий, когда границы между отдельными технологиями стираются, а многие интересные результаты возникают именно в рамках междисциплинарной работы на стыке областей. В отношении NBIC-конвергенции можно даже говорить об ожидаемом частичном слиянии этих областей в единую научно-технологическую область знания.
|
|
|
Такая область будет включать в предмет своего изучения и действия почти все уровни организации материи: от молекулярной природы вещества (нано), до природы жизни (био), природы разума (когно) и процессов информационного обмена (инфо).
Как отмечает Дж. Хорган, в контексте истории науки, возникновение такой мета-области знания будет означать «начало конца» науки, приближение к ее завершающим этапам[32].
Разумеется, это утверждение не следует интерпретировать как косвенный аргумент в пользу духовного, религиозного и эзотерического «знания», то есть переход от научного познания к какому-то иному. «Исчерпаемость научного познания», по мнению Хоргана, означает завершение организованной деятельности человека по изучению основ материального мира, классификации природных феноменов, выявлению базовых закономерностей, определяющих идущие в мире процессы. Следующим этапом может стать изучение сложных систем (в т. ч. намного более сложных, чем существующие сейчас). Деятельность в этом направлении может развиться из таких областей знания как кибернетика, системный анализ, синергетика и т. д.
|
|
|
Учитывая взаимосвязь всех человеческих знаний, интерес представляет вопрос о структуре всей совокупности этих знаний. В идеале подобная структура должна включать в себя все области знания: от бытовой до культурной, религиозной, научной и технической. Сосредоточимся на научном знании. Технологическое знание, как мы увидим, во многом повторяет структуру научного знания, а в некотором смысле, даже встроено в общую систему науки.
Базируясь на анализе научных публикаций ииспользуя метод визуализации, основанный на взаимном цитировании и кластерном анализе, была создана схема сети пересечений новейших технологий[33]. Данная схема (см. Рис. 1) отражает природу NBIC-конвергенции.
Рисунок 1. Карта пересечений новейших технологий.
Источник : Авторская переработка схемы из Mapping the Structure and Evolution of Science, Katy Borner, 2006, Knowledge in Service to Health: Leveraging Knowledge for Modern Science Management.
Расположенные на периферии схемы основные области новейших технологий образуют пространства взаимных пересечений. На этих стыках используются инструменты одной области для продвижения другой. Кроме того, учеными иногда обнаруживается сходство изучаемых объектов, принадлежащих разным областям. Из четырех описываемых областей (нано-, био-, инфо-, когно-) наиболее развитая (информационно-коммуникационные технологии) на данный момент чаще всего поставляет инструменты для развития других. В частности, это возможность компьютерного моделирования различных процессов.
Вторая (исторически и по степени проработанности) область — биотехнология — также дает инструментарий и теоретическую основу для нанотехнологий и когнитивной науки, и даже — для развития компьютерных технологий[34].
Действительно, взаимодействие нано- и биотехнологий (также, как и остальных составляющих схемы, и это будет показано ниже) является двусторонним. Биологические системы дали ряд инструментов для строительства наноструктур. Например, возможность синтеза последовательностей ДНК, сворачивающихся в необходимые двумерные и трехмерные структуры[35]. В перспективе видна возможность синтеза белков, выполняющих заданные функции по манипуляции веществом на наноуровне (однако это требует решения сложной проблемы по изучению принципов сворачивания белков)[36]. Так же уже были продемонстрированы и обратные возможности, например, модификация формы белковой молекулы с помощью механического воздействия (фиксация «наноскобой»)[37].
В перспективе нанотехнологии приведут к возникновению и развитию новой отрасли, наномедицины (а потом и нанобиологии): комплекса технологий, позволяющих управлять биологическими процессами на молекулярном уровне. По мере развития этой области будут созданы новые инструменты (наносенсоры и т. д.) для изучения биологических структур на молекулярном и клеточном уровне. В данное время работы в области наномедицины носят в основном теоретический характер. Из наиболее значимых направлений следует указать изучение возможности создания респироцитов – искусственно созданных молекулярных конструкций, выполняющих функцию эритроцитов с гораздо большей эффективностью.[38]
В целом же взаимосвязь нано- и био- областей науки и технологии носит чрезвычайно глубокий и фундаментальный характер. При рассмотрении живых (биологических) структур на молекулярном уровне становится очевидной их химико-механическая природа. Если на макроуровне соединение живого и неживого (например, человек и механический протез) приводит к возникновению существа смешанной природы (киборг), то на микроуровне это не столь очевидно. К примеру, АТФ-синтаза[39] – биологическая структура – по сути, представляет собой обычный электромотор. Поэтому разрабатываемые уже сейчас гибридные системы (микроробот со жгутиком бактерии в качестве двигателя) не отличаются принципиально от естественных (вирус) или искусственных систем. Таким образом, эта особенность и нанотехнологий и биотехнологий приводит к особенно явной конвергенции.
Как видно из Рис. 1, нанотехнологии и когнитивная наука наиболее далеко отстоят друг от друга, поскольку возможности для взаимодействия между ними ограничены. Кроме того, как отмечалось выше, нанотехнологии и когнитивная наука являются наиболее поздно развившимися областями, и поэтому их развитие и взаимодействие во многом лежит в будущем. Из просматриваемых уже сейчас перспектив, прежде всего, следует выделить использование наноинструментов для анализа мозга и его компьютерного моделирования. Существующие внешние методы сканирования мозга не обеспечивают достаточной глубины и разрешения. Безусловно, существует огромный потенциал для улучшения их характеристик (терагерцовые сканеры, более эффективные компьютерные алгоритмы для обработки, пр.). Но нанотехнологии (нанороботы) представляются наиболее технически простым путем для изучения деятельности отдельных нейронов и даже их внутриклеточных структур. Так, например, Я. И. Корчмарюк пишет об использовании нанотехнологических внутриклеточных «датчиков-шпионов» для анализа работы нейрона и построения модели его работы[40].
Взаимодействие между нанотехнологиями и информационными технологиями носит двусторонний синергетический и, что особенно интересно, рекурсивно взаимоусиливающийся характер. С одной стороны, информационные технологии используются для симуляции наноустройств (являясь, в каком-то роде, «ступенькой» для развития нанотехнологий). С другой — уже сегодня идет активное использование (пока еще достаточно простых) нанотехнологий для создания более мощных вычислительных и коммуникационных устройств.
Надо сказать, что в прошлом и сейчас темпы увеличения мощности компьютеров описываются так называемым Законом Мура[41], который, утверждает, что с самого начала появления микросхем каждая новая модель их с завидным постоянством разрабатывается спустя примерно 18-24 месяцев после появления предшествующей модели, а емкость их при этом возрастает каждый раз примерно вдвое. По мере развития нанотехнологий станет возможным ускоренное развитие компьютерных технологий, что поддержит ускоренный рост нанотехнологий. Подобное синергетическое взаимодействие, весьма вероятно, обеспечит относительно быстрое (всего 20—30 лет) развитие нанотехнологий до уровня молекулярного производства (одно из двух главных ожидаемых технологических достижений 21 века, второе — «сильный» искусственный интеллект [см. ниже]), что, в свою очередь, приведет к появлению компьютеров, достаточно мощных для моделирования человеческого мозга[42].
Существуют различные подходы к дальнейшему увеличению вычислительной мощности компьютеров, но все они, безусловно, связаны с миниатюризацией и уплотнением. Нанотехнологии позволят создавать наноэлектронные устройства с атомарным размером элементов, а также наномеханические системы (gears and rods системы)[43].
Симуляция молекулярных систем пока находится в начале своего развития, но уже достигнуты впечатляющие успехи, доказывающие принципиальную возможность симуляции сложных наноустройств. Удалось симулировать (с атомарной точностью, учитывая тепловые и квантовые эффекты) работу молекулярных устройств размером до 20 тыс. атомов. Удалось построить атомарные модели вирусов и некоторых клеточных структур размером в несколько миллионов атомов. Достигнуты значительные успехи в моделировании процесса сворачивания белков[44]. Интересно отметить, что по мере развития вычислительных технологий количество атомов, необходимое для компьютерной симуляции одного атома будет сокращаться. Это представляет собой еще один пример конвергенции.
Важно также отметить, что в последнее десятилетие произошло окончательное формирование новой научной области: когнитивной науки[45], что ознаменовало начало последней, четвертой волны современной научно-технической революции. Когнитивная наука или когнитология («наука о разуме») объединяет в себе достижения когнитивной психологии, психофизики, исследований в сфере искусственного интеллекта, нейробиологии, нейрофизиологии, лингвистики, математической логики, неврологии, философии, и других наук.
Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитологию возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Важную роль сыграли и все более мощные компьютеры.[46]
Изучение деятельности мозга шло не только на уровне всей системы, но и отдельных элементов. Стало возможным подробно изучить функции нейромедиаторов и их распространение в мозгу, а также работу отдельных нейронов и их частей.
Информационные технологии также используются для моделирования биологических систем. Возникла новая область биоинформатика (вычислительная биология). Появился даже новый тип биологических/медицинских экспериментов in silico (в компьютерной симуляции) в дополнение к давно известным in vivo и in vitro. К настоящему моменту создано множество самых разнообразных моделей, симулирующих системы от молекулярных взаимодействий до популяций. Объединением подобных симуляций различных уровней занимается, в частности, системная биология. Ряд проектов, таких как IUPS Physiome, FAS Digital Human, DoE ORNL Virtual Human, NASA Digital Astronaut, DoD DARPA Virtual Soldier, NIH NLM Visible Human и др.[47] занимаются интеграцией моделей различных уровней человека. Важным параметром моделирования являются глубина проработки модели и ее точность. В настоящее время модели крупных биологических систем описывают их приближенно. В то же время, теоретически и практически возможна реализация полного моделирования с точностью вплоть до атомарной. На данный момент, как мы уже сказали (см. выше) продемонстрированы модели вирусов (в том числе, созданные с помощью сканирующей микроскопии), содержащие несколько миллионов атомов и модели внутриклеточных структур (РНК и др.) схожей сложности.
Для увеличения масштабов моделирования требуется дальнейший рост вычислительной мощности компьютеров. По мере его продолжения станет возможным детальное и точное моделирование бактерий, целых клеток человеческого организма, а в перспективе даже мозга человека и всего организма. Уже начаты международные научные проекты, ставящие перед собой именно такие цели. Проект e. Coli Alliance работает над моделированием бактерии кишечной палочки[48]. Проект Blue Brain (совместный проект IBM и Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) создан для работы над моделированием коры головного мозга человека[49].
Важнейшей задачей для понимания принципов работы живых систем является изучение работы белков. Проблема осложняется крайней сложностью процесса сворачивания белков в процессе синтеза. Требуется значительная точность при моделировании, которая возможна только при высоких вычислительных мощностях. В настоящее время для этого обычно используются суперкомпьютеры или системы распределенных вычислений, такие как Folding@Home и др. По мере роста вычислительной мощности и развития параллелизации компьютеров наши возможности по симуляции биологических систем будут также расти.
В будущем станет возможным полное моделирование живых организмов, от генетического кода до строения организма, его роста и развития, вплоть до эволюции популяции. Полученные на компьютере существа принципиально могут быть созданы в реальности с помощью синтеза ДНК и искусственного выращивания или даже с помощью нанотехнологий.
Не только компьютерные технологии оказывают большое влияние на развитие биотехнологий. Наблюдается и обратный процесс, например, в разработке так называемых ДНК-компьютеров[50]. Одним из интереснейших направлений информатики является теория клеточных автоматов. На сегодняшний день параллели между клеточными автоматами и ДНК неплохо изучены. Есть и первые практические результаты. Была продемонстрирована практическая возможность вычислений на так называемых ДНК-компьютерах[51]. Оказалось, что ДНК-компьютеры обладают высоким параллелизмом и могут решать ряд задач не менее эффективно, чем традиционные электронные компьютеры. Кроме того, они могут быть использованы в качестве интерфейсов на стыке между электронными и биологическими устройствами.
Стоит также отметить, что организм в целом имеет определенные характеристики, свойственные кибернетическим устройствам. Например, развитие организма во время роста имеет целый ряд параллелей с такими математическими конструкциями как те же клеточные автоматы. Некоторые исследователи, занимающиеся изучением закономерностей строения живых систем, такие как Стивен Вольфрам, говорят об их изначальной математичности[52].
Взаимодействие между самой первой по времени возникновения и последней волнами НТР (компьютерной и когнитивной) носит интересный характер и является, возможно, в перспективе наиболее важной «точкой научно-технологического роста».
Во-первых, информационные технологии сделали возможным существенно более качественное, чем раньше, изучение мозга. Все существующие технологии сканирования мозга требуют мощных компьютеров и специализированных компьютерных алгоритмов для реконструкции трехмерной картины происходящих в мозгу процессов из множества отдельных двумерных снимков и других процессов.
Во-вторых, развитие компьютеров делает возможным (и, как мы уже видели, на этом пути есть определенные успехи) симуляцию мозга. Так, удалось создать компьютерные модели отдельных нейронов. Затем были созданы более сложные модели отдельных систем. Была продемонстрирована принципиальная возможность воссоздания в компьютерной модели с точностью 95% процесса функционирования части гиппокампа крысы[53]. Чип, реализующий эти функции, созданный специально для целей эксперимента, в принципе, может быть имплантирован в мозг, заменяя его часть. Сейчас идет работа (проект Blue Brain) над созданием полных компьютерных моделей отдельных неокортексных колонок, являющихся базовым строительным элементом коры головного мозга[54]. В перспективе (по оценкам экспертов, к 2030—2040 годам) возможно создание полных компьютерных симуляций человеческого мозга, что означает симуляцию разума, личности, сознания и других свойств человеческой психики (перенос человеческого разума на компьютерный носитель называется «загрузка» или «аплоадинг». Интересно, что, по мнению специалистов, еще до появления возможности полной симуляции человеческого мозга будут созданы (поскольку они не требуют столь высоких вычислительных мощностей) и станут широко распространены технологии виртуальной реальности, то есть точной симуляции физического мира.
В-третьих, развитие «нейро-силиконовых» интерфейсов (объединения нервных клеток и электронных устройств в единую систему) открывает широкие возможности для киборгизации (подключения искусственных частей тела, органов и т. д. к человеку через нервную систему)[55], разработки интерфейсов «мозг-компьютер» (прямое подключение компьютеров к мозгу, минуя обычные сенсорные каналы) для обеспечения высокоэффективной двусторонней связи. Замечательный эксперимент по разработке такого интерфейса был произведен исследовательской группой компании Cyberkinetics в 2004-м году. В результате эксперимента практически полностью парализованный человек смог управлять курсором на экране монитора, рисуя, переключая программы и пр.[56]. Количество подобных экспериментов растет.
В-четвертых, наблюдаемый сейчас стремительный прогресс в когнитивной науке в скором времени, как полагают ученые, позволит «разгадать загадку разума», то есть описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность человека[57]. Следующим шагом, вероятно, будет реализация данных принципов в системах универсального искусственного интеллекта. Универсальный искусственный интеллект (также называемый «сильный ИИ» и «ИИ человеческого уровня») будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, работе с произвольными предметными областями и свободному общению с человеком. Считается, что создание «сильного ИИ» станет одним из двух главных технологических достижений 21 века.
Обратное влияние информационных технологий на когнитивную область, как уже было показано, весьма значительно, но оно не ограничивается использованием компьютеров в изучении мозга. Информационно-коммуникационные технологии также (уже сейчас) используются для усиления человеческого интеллекта. В таких областях человеческой деятельности как поиск и обработка информации, структурирование знаний, планирование деятельности, организация творческого мышления и тому подобные специально созданные компьютерные инструменты играют значительную роль. По мере расширения возможностей «слабого ИИ» (то есть разнообразных компьютерных агентов, систем контекстного поиска, систем анализа данных и т. д.) они во все большей степени дополняют естественные способности человека к работе с информацией. Исследователи предсказывают, что по мере развития данной области будет происходить формирование «внешней коры» («экзокортекс») мозга, то есть системы программ, дополняющих и расширяющих мыслительные процессы человека. Естественно предположить, что в дальнейшем элементы искусственного интеллекта будут интегрироваться в разум человека с использованием прямых интерфейсов «мозг-компьютер»[58]. Многие ученые считают, что это может произойти в 2020—2030-х годах[59]. В более отдаленной перспективе подобное расширение человеческих возможностей может привести (параллельно с разработкой систем «сильного ИИ») к формированию так называемого сверхразума — усиленного человеческого интеллекта, предел возможностей которого определить затруднительно.
В целом можно говорить о том, что развивающийся на наших глазах феномен NBIC-конвергенции представляет собой радикально новый этап научно-технического прогресса и по своим возможным последствиям является новым важнейшим эволюционно-определяющим фактором.
Отличительными особенностями NBIC-конвергенции являются:
§ интенсивное взаимодействие между указанными научными и технологическими областями;
§ значительный синергетический эффект;
§ широта рассмотрения и влияния — от атомарного уровня материи до разумных систем;
§ качественный рост технологических возможностей индивидуального и общественного развития человека.
Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 552; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!