Ray Kurzweil

Nadchodzi osobliwość. Kiedy człowiek przekroczy granice biologii

Tytuł oryginału: The Singularity Is Near. When Humans Transcend Biology

Przekład: Lingua Lab, www.lingualab.pl: Eliza Chodkowska (Prolog, Podziękowania, Rozdziały 1, 2, 3, 4, 9), Anna Nowosielska (Rozdziały 5, 6, 7, 8, Załącznik)

Copyright © 2005 by Ray Kurzweil

All rights reserved.

Copyright for this edition © 2024 by Grupa Wydawnicza Relacja sp. z o.o.

Korekta: Kamila Wrzesińska, Ewelina Sobol

Projekt okładki: Sylwia Budzyńska

Ilustracja na okładce: Freepik

ISBN 978-83-68227-24-6

Grupa Wydawnicza Relacja sp. z o.o.

ul. Marszałkowska 4 lok. 5

00-590 Warszawa

www.relacja.net

Mojej matce – Hannah, która dodała mi odwagi,
abym mógł szukać pomysłów, pozwalających
stawić czoła każdemu wyzwaniu

PRZEDMOWA DO WYDANIA POLSKIEGO Z 2013 ROKU

Kiedy w 1996 roku ówczesny arcymistrz szachowy Garri Kasparow przegrał z IBM Deep Blue, cały świat wstrzymał oddech, a prasę obiegały nagłówki w rodzaju „Game Over” podkreślające koniec dominacji człowieka nad maszyną. Wtedy jednak komputery osobiste oraz internet dopiero wchodziły pod strzechy i przegrana człowieka z czymś tak obcym jak szafa procesorów wydawała się wydarzeniem szokującym. Gdy w 2011 roku IBM Watson wygrał turniej Jeopardy! z dwoma mistrzami tej gry, wydarzenie to przeszło jakby niezauważone.

A warte było uwagi. Mimo że upłynęło zaledwie 15 lat, obie te maszyny, które rywalizowały z człowiekiem, dzieli absolutna przepaść. Deep Blue był bardzo mocnym liczydłem z dość ubogim algorytmem zastosowanym do bardzo wąsko określonego zadania. Watson jest bardzo złożonym systemem potrafiącym zrozumieć pytanie zadane mu w potocznym ludzkim języku, przeanalizować je i odpowiedzieć zgodnie z samodzielnie zebraną w sieci wiedzą. Niby nic, przecież każdy z nas codziennie robi coś takiego bez wysiłku. Człowiekowi dojście do sprawności w żonglowaniu abstrakcyjnymi pojęciami zajęło jednak kilka milionów lat (ewolucja), a komputery istnieją dopiero od kilkudziesięciu. I, co bardziej szokujące, już robią to szybciej od ludzi.

Ten sam IBM Watson już od dwóch lat jest „szkolony” w różnych projektach komercyjnych na między innymi: lekarza onkologa, lekarza internistę, prawnika, pracownika call center. Pomyślcie, lekarz, który myśli z szybkością miliardów operacji na sekundę, ma natychmiastowy dostęp do całej wiedzy zgromadzonej w internecie, periodykach medycznych i kartotekach pacjentów, nigdy niczego nie zapomina, cały czas się doskonali, zawsze jest na bieżąco z najnowszymi wynikami badań. Czy po wizycie u takiego specjalisty będziecie chcieli wrócić kiedykolwiek do zapracowanego, nie nadążającego za coraz szybciej zmieniającą się medycyną i wiecznie o czymś zapominającego zwykłego lekarza? Konsekwencje powszechnego zastosowania Watsona będą dla całego rynku pracy, struktury społecznej i siły nabywczej poszczególnych klas społecznych trudne do wyobrażenia.

Jak pokazuje to niniejsza książka, moc obliczeniowa maszyn podąża od ponad 100 lat dość przewidywalną ścieżką podwajania swojej wartości w ciągu każdych 18‒22 miesięcy. Jeśli następne lata nie przyniosą załamania tej tendencji, to we wczesnych latach 20. naszego stulecia moc obliczeniowa komputera wartego 1000 USD będzie zbliżona do mocy ludzkiego mózgu. 15–20 lat później ten sam komputer będzie dysponował mocą wszystkich ludzkich mózgów!

Na naszych oczach odbywa się cicha rewolucja, której przyszłe skutki zdaje się zauważać bardzo niewielu, ale której konsekwencje dotkną każdego na tej planecie. Ray Kurzweil jest jednym z niewielu, którzy w związku z pojawieniem się nowej inteligencji wieszczą konsekwentnie od kilkudziesięciu lat schyłek świata, jaki znamy. Dominować zacznie inteligencja niebiologiczna, która będzie wielokroć potężniejsza od ludzkiej, a także, co bardziej zdumiewające, której tempo rozwoju będzie stale przyspieszało, zgodnie z wykładniczym charakterem całego procesu.

Trudno byłoby sobie wyobrazić książkę spoza domeny science fiction, której tezy byłyby bardziej szokujące. Nie sposób jednak oprzeć się dobrze udokumentowanym argumentom autora, które tezy te uwiarygadniają. Naszym zdaniem jest to lektura obowiązkowa dla wszystkich zastanawiających się nad tym, jak wyglądać będzie nasza niedaleka przyszłość. Okazać się bowiem może, że problemy które dziś uznajemy za główne wyzwania ludzkości (kryzys demograficzny, kryzys gospodarczy, zmiany klimatu itd.), zostaną zepchnięte na plan dalszy w wyniku eksplozji nowej inteligencji i ogromnego przyspieszenia i tak już szybkiego tempa powstawania kolejnych, zmieniających świat technologii.

Wielu krytyków zarzuca autorowi, że przesadny jest jego optymizm w odniesieniu do pozycji zajmowanej w tym wyścigu przez człowieka. Kurzweil należy do grona tzw. transhumanistów. Zakłada, że proces integracji człowieka z maszyną już się rozpoczął i zrodzi w efekcie byt, który będzie połączeniem istoty biologicznej ze stworzoną przez nią maszyną. Według Kurzweila proces ten uchroni nas przed dominacją maszyn nad biologią i będzie naturalną częścią ewolucji inteligencji we wszechświecie. Można nie zgadzać się z taką wizją, ale warto się z nią zapoznać, bo przy okazji dotkniemy tych rodzajów i obszarów wiedzy, z którymi obcujemy bardzo rzadko, a właściwie wcale. Główną siłą tej książki jest przedstawienie olbrzymiej liczby procesów toczących się obok nas, ale niemal nieznanych, a także ogromnej skali zmian jakie nas prawdopodobnie czekają. Czy autor ma rację, a jeśli tak, to czy trafne są wszystkie jego oceny i prognozy? Kto to wie? Konkluzje każdy może sobie wyciągnąć sam.

W tym miejscu warto uczynić jeszcze zastrzeżenie techniczne. Nadchodzi Osobliwość to kompilacja kilku książek i artykułów Raya Kurzweila. Niektóre fragmenty tego tekstu powstały więc jeszcze przed rokiem 1990. Opracowanie redakcyjne umożliwia dobrą orientację w czasoprzestrzeni. Czytając wywody, w których autor odnosi się do „teraźniejszości” lub „niedalekiej przyszłości”, weźcie jednak pod uwagę, że ta „niedaleka przyszłość” miała miejsce już dawno temu, bo np. w początkach minionej dekady.

Profesor Jürgen Schmidhuber, dyrektor jednego z najlepszych ośrodków sztucznej inteligencji na świecie (The Swiss AI Lab IDSIA), powiedział kilka lat temu podczas jednego ze swoich wykładów, że jego dzieci urodzone kilkanaście lat wcześniej, spędzą większą cześć swojego dorosłego życia nie będąc najinteligentniejszymi istotami na tej planecie. Pomyślcie. Czy zdajecie sobie sprawę, co to może oznaczać dla waszych dzieci, ich ścieżek kariery, wyborów edukacyjnych, szansy na sukces zawodowy? Naszym zdaniem jest to kwestia warta głębszej refleksji. Miłej lektury.

Maciej Żukowski¹

Warszawa, wrzesień 2013 r.

PODZIĘKOWANIA AUTORA

Chciałbym wyrazić głębokie uznanie dla mojej matki Hannah i ojca Frederika za wspieranie wszystkich moich wczesnych pomysłów i odkryć bez jakichkolwiek pytań, co dało mi wolność eksperymentowania, oraz dla mojej żony Sonyi i dzieci: Ethana i Amy, którzy dają mi miłość i motywację i nadają sens mojemu życiu.

Chciałbym podziękować wielu utalentowanym i oddanym ludziom, którzy pomagali mi w realizacji tego złożonego projektu.

W Vikingu: mojemu wydawcy Rickowi Kotowi, który zadbał o właściwe zarządzanie projektem, entuzjazm i wnikliwą redakcję; Clare Ferrario, która pomogła w dużym stopniu jako wydawca; Timothy’emu Mennelowi, który zapewnił redakcję merytoryczną; Bruce’owi Giffordsowi za koordynację wszystkich etapów wydania książki, Holly Watson za jej skuteczne działania promocyjne, Alessandrze Lisardi za umiejętne wspieranie Ricka Kota, Paulowi Buckleyowi za przejrzystą i elegancką artystyczną oprawę projektu; Herbowi Thorny’emu, który zaprojektował intrygującą okładkę.

Dziękuję: Lorettcie Barrett, mojej agentce literackiej, której entuzjastyczne i inteligentne wskazówki pomogły mi w poprowadzeniu tego projektu;

Terry’emu Grossmanowi, doktorowi nauk medycznych, mojemu współpracownikowi w sprawach dotyczących zdrowia i współautorowi książki Fantastyczna podróż: żyć tak długo, aby żyć wiecznie za pomoc w rozwinięciu moich pomysłów w dziedzinie zdrowia i biotechnologii, wyrażoną w 10 tysiącach e-maili przesłanych w obie strony, i za współpracę na wielu płaszczyznach;

Martine Rothblatt za jej zaangażowanie w kwestie wszystkich technologii omawianych w tej książce i za naszą współpracę w opracowywaniu zasad działania tychże;

Aaronowi Kleinerowi, mojemu długoletniemu partnerowi w interesach (od 1973 roku), za jego poświęcenie i współpracę w tym i wielu innych projektach;

Amarze Angelice, która z oddaniem i wnikliwością prowadziła nasz zespół researchu (Amara używała swoich niezwykłych umiejętności redakcyjnych, by pomóc mi w wyrażeniu złożonych kwestii zawartych w tej książce);

Kathryn Myronuk, której pełen poświęcenia wysiłek w znaczący sposób przyczynił się do zebrania bibliografii i do sporządzenia przypisów końcowych;

Sarah Black, która wniosła swój wkład w postaci dogłębnego researchu i umiejętności redakcyjnych.

Dziękuję także: mojemu zespołowi analityków: Amarze Angelice, Kathryn Myronuk, Sarah Black, Danielowi Pentlarge’owi, Emily Brown, Celii Black-Brooks, Nandy Barker-Hook, Sarah Brangan, Robertowi Bradbury’emu, Johnowi Tillinghastowi, Elizabeth Collins, Bruce’owi Damerze, Jimowi Rintoulowi, Sue Rintoul, Larry’emu Klaesowi i Chrisowi Wrightowi, którzy zapewnili mi profesjonalne wsparcie;

Laksmanowi Frankowi, który na podstawie moich opisów stworzył wiele atrakcyjnych diagramów i obrazków oraz wykresów;

Celii Black-Brooks za zapewnienie przywództwa przy rozwoju projektu oraz za świetną komunikację;

Philowi Cohenowi i Tedowi Coylowi za zrealizowanie moich pomysłów na ilustrację „Nadchodzi Osobliwość” na początku rozdziału 7;

Nandzie Barker-Hook, Emily Brown i Sarah Brangan, które pomogły mi zarządzać rozległą logistyką researchu i procesu redakcyjnego;

Kenowi Lindemu i Mattowi Bridgesowi, którzy zapewnili pomoc systemów komputerowych, dzięki czemu nasza skomplikowana praca przebiegała bez zakłóceń;

Denise Scutellaro, Joan Walsh, Marii Ellis i Bobowi Realowi za zajmowanie się księgowością przy tym skomplikowanym projekcie.

Dziękuję również zespołowi KurzweilAI.net, który zapewnił znaczące wsparcie researcherskie dla projektu: Aaronowi Kleinerowi, Amarze Angelice, Bobowi Bealowi, Celii Black-Brooks, Danielowi Pentlarge’owi, Denise Scutellaro, Emily Brown, Joan Walsh, Kenowi Lindemu, Laksmanowi Frankowi, Marii Ellis, Mattowi Bridgesowi, Nandzie Barker-Hook, Sarah Black i Sarah Brangan. Dziękuję Markowi Bizzellowi, Deborah Lieberman, Kirsten Clausen i Dei Eldorado za ich pomoc w przekazywaniu przesłania tej książki. A także Robertowi A. Freitasowi Jr. za staranne sprawdzenie materiałów dotyczących nanotechnologii i Paulowi Linsayowi za staranne sprawdzenie kwestii matematycznych w tej książce.

Moim partnerom – czytelnikom specjalistom, którzy wyświadczyli mi nieocenioną przysługę, starannie sprawdzając zagadnienia naukowe w książce: Robertowi A. Freitasowi Jr. (nanotechnologia, kosmologia), Ralphowi Merkle’owi (nanotechnologia), Martine Rothblatt (biotechnologia, przyspieszenie technologiczne), Terry’emu Grossmanowi (zdrowie, medycyna, biotechnologia), Tomasowi Poggiowi (nauki o mózgu i odwrotna inżynieria mózgu), Johnowi Parmentoli (fizyka, technologie militarne), Deanowi Kamenowi (rozwój technologii), Neilowi Gershenfeldowi (technologia obliczeniowa, fizyka, mechanika kwantowa), Joelowi Gershenfeldowi (inżynieria systemowa), Hansowi Moravcowi (sztuczna inteligencja, robotyka), Maxowi More’owi (przyspieszenie technologiczne, filozofia), Jeanowi-Jacques’owi E. Slotine’owi (mózg i kognitywistyka), Sherry Turkle (wpływ technologii na społeczeństwo), Sethowi Shostakowi (SETI, kosmologia, astronomia), Damienowi Broderickowi (przyspieszenie technologiczne, Osobliwość) i Harry’emu George’owi (przedsiębiorczość technologiczna).

Uzdolnionym czytelnikom z mojego zespołu: Amarze Angelice, Sarah Black, Kathryn Myronuk, Nandzie Barker-Hook, Emily Brown, Celii Black-Brooks, Aaronowi Kleinerowi, Kenowi Lindemu, Johnowi Chalupie i Paulowi Albrechtowi.

Moim czytelnikom spoza grona fachowców, którzy podzielili się ze mną wnikliwymi spostrzeżeniami: mojemu synowi Ethanowi Kurzweilowi i Davidowi Dalrymple’owi.

Billowi Gatesowi, Erikowi Drexlerowi i Marvinowi Minsky’emu, którzy udzielili zgody na umieszczenie ich wypowiedzi w tej książce, za ich pomysły, które zostały włączone do tych dialogów.

Licznym naukowcom i myślicielom, których pomysły i wysiłki stanowią wkład w naszą gwałtownie rosnącą bazę wiedzy ludzkiej.

Wyżej wymienione osoby dostarczyły wielu pomysłów i dokonały wielu poprawek. Jestem wdzięczny za ich wysiłek. Za wszystkie błędy, które mimo to pozostały w tej książce, biorę pełną odpowiedzialność.

Prolog

MOC POMYSŁÓW

Myślę, że nic nie da się porównać z drżeniem serca, które odczuwa wynalazca, kiedy widzi, że dzieło jego umysłu znajduje się na drodze do sukcesu.

– NIKOLA TESLA, 1896, WYNALAZCA PRĄDU PRZEMIENNEGO

Gdy miałem pięć lat, wpadłem na pomysł, że zostanę wynalazcą. Wydawało mi się wówczas, że wynalazki mogą zmienić świat. Kiedy inne dzieci zastanawiały się głośno, kim chciałyby zostać, czułem pewien rodzaj dumy wynikającej z faktu, że ja już to wiedziałem. Statek kosmiczny na Księżyc, który wówczas budowałem (prawie dekadę wcześniej, nim prezydent Kennedy wezwał do tego naród), nigdy nie poleciał. Kiedy miałem jakieś osiem lat, moje wynalazki stały się jednak znacznie bardziej realistyczne. Był to na przykład teatr robotów z mechanicznymi połączeniami, które mogły wprawiać w ruch scenografię i bohaterów tak, aby pokazywali się i znikali z oczu publiczności, a także wirtualna gra w baseball.

Moi rodzice, oboje artyści, którym udało się uciec przed Holokaustem, chcieli zapewnić mi wychowanie bardziej światowe, mniej prowincjonalne, ale jednocześnie religijne¹. W efekcie moja edukacja religijna odbywała się w Kościele unitariańskim. Przez sześć miesięcy uczyliśmy się o jednym wyznaniu, chodząc na nabożeństwa, czytając książki, rozmawiając z jego przywódcami, a następnie zajmowaliśmy się kolejnym, zgodnie z myślą przewodnią, że wiele dróg prowadzi do prawdy. Oczywiście zauważyłem wiele podobieństw między tradycjami religijnymi na świecie, ale nawet różnice były pouczające. Stało się dla mnie jasne, że podstawowe prawdy były wystarczająco głębokie, aby pokonać wyraźne sprzeczności.

Mając osiem lat, odkryłem serię książek o Tomie Swifcie Juniorze. Fabuła każdej z trzydziestu trzech książek (tylko dziewięć z nich zostało opublikowanych do roku 1956, kiedy zacząłem je czytać) była zawsze taka sama: Tom popadał w okropne kłopoty, a los jego i jego przyjaciół, często także całej ludzkości, wisiał na włosku. Tom udawał się wtedy do swojego laboratorium w piwnicy, aby pomyśleć nad rozwiązaniem problemu. Wtedy w każdej książce z tej serii pojawiało się ogromne napięcie: co zrobią Tom i jego przyjaciele, aby ocalić siebie i świat? Morał wynikający z tych opowieści był prosty: dzięki odpowiedniemu pomysłowi można sprostać nawet pozornie przytłaczającym wyzwaniom.

Do dziś jestem przekonany o słuszności tej podstawowej zasady. Niezależnie od tego, jakie stają przed nami dylematy – problemy biznesowe, zdrowotne, osobiste czy też wielkie naukowe, społeczne i kulturalne wyzwania naszych czasów – zawsze istnieje pomysł, który pomoże nam je rozwiązać. Co więcej, możemy wpaść na ten pomysł. A kiedy na niego już wpadniemy, musimy go wdrożyć. Moje życie zostało ukształtowane przez ten właśnie imperatyw. Pomysł sam w sobie jest potęgą.

Z tym samym okresem, kiedy czytałem serię książek o Tomie Swifcie Juniorze, wiążą się moje wspomnienia o dziadku, który uciekł z Europy wraz z moją matką, a kiedy po raz pierwszy pojechał tam ponownie, przywiózł stamtąd dwa najważniejsze wspomnienia. Pierwsze dotyczyło tego, jak dobrze traktowali go Austriacy i Niemcy, ci sami ludzie, którzy zmusili go do ucieczki w 1938 roku. Drugie – niezwykłej możliwość własnoręcznego dotknięcia oryginalnych rękopisów Leonarda da Vinci, która została mu dana. Oba te wspomnienia wywarły na mnie wpływ, ale to do tego drugiego wracałem w myślach wielokrotnie. Dziadek opisywał to doświadczenie z takim uwielbieniem, jakby dotknął prac samego Boga. To właśnie była religia, w której wzrastałem: podziw dla ludzkiej kreatywności i potęgi pomysłów.

W 1960 roku, gdy miałem dwanaście lat, odkryłem komputer i zafascynowałem się jego możliwościami modelowania i ponownego stwarzania świata. Kręciłem się po Canal Street na Manhattanie, gdzie było wiele sklepów z elektroniką (które wciąż tam są!), i zbierałem części, aby zbudować własne urządzenie obliczeniowe. W latach 60. tak jak moich rówieśników zaprzątały mnie ówczesne ruchy muzyczne, kulturalne i polityczne, ale w takim samym stopniu interesowałem się mniej znanym kierunkiem, a mianowicie niezwykłym ciągiem maszyn, które w owej dekadzie oferował IBM: od ich wielkiej serii 7000 (7070, 7074, 7090, 7094) do małego 1620, który w rzeczywistości był pierwszym minikomputerem. Maszyny wprowadzano w rocznych odstępach czasu, a każda kolejna była tańsza i bardziej wydajna od poprzedniej – to zjawisko jest znane również dzisiaj. Uzyskałem dostęp do IBM 1620 i rozpocząłem pisanie programów do analizy statystycznej, a następnie komponowania muzyki.

Wciąż pamiętam, jak w 1968 roku zostałem wpuszczony do ogromnej zabezpieczonej komory, w której znajdował się najpotężniejszy wówczas komputer w Nowej Anglii, model 91, najlepszy z serii IBM 360 ze swoim niezwykłym milionem bajtów (jeden megabajt) pamięci „rdzeniowej” i imponującą szybkością miliona operacji na sekundę (jeden MIPS). Koszt jego wynajęcia wynosił zaledwie tysiąc dolarów na godzinę. Udało mi się opracować program komputerowy umożliwiający dobranie uczniowi szkoły średniej odpowiedniego college’u i zafascynowany patrzyłem, jak światełka na przednim panelu komputera tańczyły, tworząc charakterystyczny wzór, podczas gdy maszyna przetwarzała zgłoszenia uczniów². Mimo że znałem dość dobrze każdą linię kodu, wydawało mi się, że komputer był pogrążony głęboko w myślach za każdym razem, gdy światełka przygasały na kilka sekund przed zakończeniem cyklu. W istocie maszyna mogła zrobić bezbłędnie w ciągu dziesięciu sekund to, co wykonane ręcznie ze znacznie mniejszą dokładnością zabrałoby nam dziesięć godzin.

Już jako wynalazca w latach 70. uświadomiłem sobie, że moje wynalazki nie mogą pozostawać w oderwaniu od technologii umożliwiających ich wykorzystanie oraz sił rynkowych działających w momencie ich wprowadzenia, a te warunki mogą być zupełnie inne niż w momencie wymyślania. Rozpocząłem tworzenie modeli pokazujących, jak rozwijają się różne technologie – elektroniczne, komunikacyjne, związane z procesorami, pamięcią, zapisem magnetycznym i innymi czynnikami, i jak te zmiany wpływają na rynki i ostatecznie na instytucje społeczne. Zrozumiałem, że większość wynalazków nie wchodzi na rynek nie dlatego, że wydziały prac badawczo-rozwojowych ich nie dopuszczają, ale dlatego, że pojawiają się w nieodpowiednim czasie. Praca wynalazcy jest bardzo podobna do surfowania: musimy poczekać na falę i popłynąć z nią we właściwym momencie.

Moje zainteresowanie trendami w technologii i ich zastosowaniami zaczęło żyć własnym życiem w latach 80., kiedy zacząłem używać moich modeli do projektowania i przewidywania przyszłych technologii, innowacji, które miały się pojawić w roku 2000, 2010, 2020 i później. To pozwoliło mi wymyślać przyszłe możliwości przez wyobrażanie sobie i projektowanie wynalazków na miarę tych możliwości. Od połowy do późnych lat 80. pisałem moją pierwszą książkę – The Age of Intelligent Machines³. Zawierała ona szczegółowe (i dość dokładne) prognozy na lata 90. i początek XXI wieku i zakończyła się przedstawieniem wizji inteligencji maszyn niemożliwej do odróżnienia od inteligencji ich ludzkich twórców. Miała ona pojawić się w pierwszej połowie XXI wieku. Wniosek ten zdawał mi się tak poruszający, że uznałem za zbyt trudne wybieganie w jeszcze dalszą przyszłość, poza to rewolucyjne wydarzenie.

W ciągu ostatnich 20 lat nauczyłem się doceniać ważny metapomysł: tempo, w którym rośnie siła pomysłów dotyczących przekształcania świata, przyspiesza. Mimo że ludzie łatwo zgadzają się z trafnością tej obserwacji, kiedy się tylko o niej mówi, stosunkowo niewielu obserwatorów naprawdę docenia wynikające z tego daleko idące implikacje. W ciągu najbliższych kilkudziesięciu lat będziemy mieli możliwość zastosowania pomysłów do rozwiązania odwiecznych problemów i przy okazji stworzenia kilku nowych.

W latach 90. zebrałem dane empiryczne dotyczące widocznego przyspieszenia wszystkich technologii opartych na informacji i dążyłem do udoskonalenia modeli matematycznych leżących u podstaw tych obserwacji. Opracowałem teorię, którą nazwałem prawem przyspieszających zwrotów, wyjaśniającą, dlaczego procesy technologiczne i ewolucyjne zazwyczaj rozwijają się według modelu wykładniczego⁴. W książce Age of Spiritual Machines, którą napisałem w 1998 roku, starałem się przedstawić, jak zmienić się może ludzkie życie po przekroczeniu punktu, w którym granice poznania przez człowieka i maszynę się zatrą. W istocie widziałem tę epokę jako okres coraz bliższej współpracy między naszym biologicznym dziedzictwem a przyszłością, która przekracza granice wyznaczone przez biologię.

Od czasu wydania Age of Spiritual Machines zacząłem się zastanawiać nad przyszłością naszej cywilizacji i jej związkiem z naszym miejscem we wszechświecie. Mimo że przewidywanie możliwości przyszłej cywilizacji, której inteligencja znacznie przewyższy naszą, może się wydawać trudne, nasza zdolność tworzenia modeli rzeczywistości w umyśle pozwala nam na formułowanie głębokich spostrzeżeń dotyczących skutków połączenia naszego biologicznego myślenia z niebiologiczną inteligencją, którą tworzymy. To właśnie historia, którą chcę opowiedzieć w mojej książce. Historia ta jest oparta na założeniu, że mamy zdolność do rozumienia naszej własnej inteligencji albo, inaczej mówiąc, dostęp do naszego własnego kodu źródłowego – oraz możliwość poprawiania go i rozwinięcia.

Niektórzy obserwatorzy zadają pytania o ludzką zdolność zastosowania naszego własnego myślenia do jego zrozumienia. Badacz sztucznej inteligencji Douglas Hofstadter uważa, że „to musiałoby być zrządzenie losu, gdyby nasze mózgi były zbyt słabe, aby zrozumieć same siebie. Możemy na przykład pomyśleć o niżej stojącej od nas pod względem rozwoju żyrafie, której mózg jest niewątpliwie znacznie poniżej poziomu pozwalającego na zrozumienie samego siebie, mimo że jest bardzo podobny do naszego mózgu”⁵. Udało się nam już modelować części naszego mózgu – neurony i ich ważne obszary; złożoność takich modeli gwałtownie wzrasta. Nasze postępy w odwrotnej inżynierii ludzkiego mózgu, kluczowy problem, który opiszę szczegółowo w tej książce, pokazują, że naprawdę mamy zdolność rozumienia, modelowania i rozwijania naszej inteligencji. To jeden z aspektów wyjątkowości naszego gatunku: nasza inteligencja znajduje się wystarczająco powyżej krytycznego progu niezbędnego do wspinania się na nieograniczone wyżyny mocy twórczej, a jednocześnie mamy narzędzia – nasze ręce – aby zmieniać wszechświat zgodnie z naszą wolą.

Słowo o magii: kiedy czytałem książki z serii o Tomie Swiftcie Juniorze, byłem także zapalonym magikiem. Cieszył mnie zachwyt mojej widowni, gdy przeprowadzałem pozornie niemożliwe przekształcenia rzeczywistości. Kiedy stałem się nastolatkiem, zamieniłem magię na projekty technologiczne. Odkryłem, że w przeciwieństwie do zwykłych sztuczek technologia nie traci swej transcendentnej mocy, kiedy ujawnia się jej tajemnice. Często przypominam sobie trzecie prawo Arthura C. Clarke’a, że „każda wystarczająco zaawansowana technologia jest niemożliwa do odróżnienia od magii”.

Z tej właśnie perspektywy można się zastanawiać nad powieściami J.K. Rowling o Harrym Potterze. Te historie, dotyczące naszego świata za kilkadziesiąt lat, mogą być wymyślone, ale nie są nieuzasadnione. Zasadniczo wszystkie „czary” Pottera będą dokonywane dzięki technologiom, które będę zgłębiać w tej książce. Gra w quidditcha oraz przemienianie ludzi i przedmiotów w inne formy staną się możliwe po pełnym zanurzeniu się w wirtualnej rzeczywistości, a w realnej rzeczywistości dzięki nanourządzeniom. Bardziej wątpliwe jest odwrócenie czasu (tak jak to zostało opisane w książce Harry Potter i więzień Azkabanu), ale przedłożono już poważne propozycje rozwiązań pozwalających uzyskać podobne zjawisko (bez powodowania paradoksów przyczynowych) dla jakichś bitów informacji, co w gruncie rzeczy zostało ujęte w mojej książce (zob. dyskusja w rozdziale 3 na temat ostatecznych granic przetwarzania).

Zwróćmy uwagę na to, że Harry uwalnia swoją magię, wypowiadając odpowiednie zaklęcia. Oczywiście odkrywanie i stosowanie tych zaklęć nie jest prostą sprawą. Harry i jego koledzy muszą je wygłaszać w prawidłowej kolejności, dokładnie przestrzegając procedur i kładąc akcent w odpowiednim miejscu. Ten proces odzwierciedla nasze doświadczenie w dziedzinie technologii. Nasze zaklęcia to wzory i algorytmy leżące u podstaw magii czasów współczesnych. Znając prawidłową kolejność, możemy sprawić, że komputer odczyta głośno książkę, zrozumie ludzką mowę, będzie w stanie przewidzieć atak serca (i mu zapobiec) albo zmiany na giełdzie papierów wartościowych. Jeśli zaklęcie jest niepoprawne nawet w nieznacznym stopniu, siła magii słabnie lub przestaje działać.

Można się nie zgodzić z tym porównaniem, wskazując, że zaklęcia z Hogwartu są krótkie i nie zawierają wielu informacji w porównaniu z – powiedzmy – kodem nowoczesnego oprogramowania. Ale podstawowe metody nowoczesnej technologii zasadniczo charakteryzują się tą samą zwięzłością. Zasady działania zaawansowanego oprogramowania, takiego jak to służące do rozpoznawania mowy, mogą być zapisane na zaledwie kilku stronach wzorów. Często kluczem postępu jest wprowadzenie małej zmiany w pojedynczym wzorze.

Ta sama obserwacja odnosi się do „wynalazków” ewolucji biologicznej: zauważmy, że różnica genetyczna między szympansami a na przykład ludźmi to tylko kilkaset tysięcy bajtów informacji. Mimo że szympansy są zdolne do niektórych czynności intelektualnych, ta mała różnica w naszych genach wystarczyła, by nasz gatunek stworzył magię technologii.

Według Muriel Rukeyser „wszechświat składa się z historii, a nie z atomów”. W rozdziale 7 opiszę siebie jako „entuzjastę wzorców”, kogoś, kto postrzega wzory informacji jako podstawową rzeczywistość. Na przykład cząstki zawarte w moim mózgu i ciele zmieniają się co tydzień, ale jest pewna ciągłość wzorców tworzonych przez te cząstki. Historia może być traktowana jako mający znaczenie wzorzec informacji, a więc możemy rozpatrywać aforyzm Muriel Rukeyser właśnie z tej perspektywy. Niniejsza książka jest zatem historią losów cywilizacji łączącej człowieka i maszynę, losu, który będziemy nazywać Osobliwością.

Rozdział 1

SZEŚĆ EPOK

Każdy człowiek bierze ograniczenia własnego pola widzenia za ograniczenia całego świata.

‒ ARTUR SCHOPENHAUER

Nie jestem pewien, kiedy po raz pierwszy stałem się świadom nadejścia Osobliwości. Muszę przyznać, że było to stopniowe przebudzenie. Zajmując się prawie pół wieku komputerami i technologiami informatycznymi, starałem się zrozumieć znaczenie i cel ciągłych zmian, które dostrzegałem na wielu poziomach. Stopniowo stałem się świadom tego, że w pierwszej połowie XXI wieku dojdzie do zdarzenia, które zmieni świat. Tak samo jak czarna dziura w kosmosie dramatycznie zmienia wzorce materii i energii, przyspieszając w kierunku horyzontu zdarzeń, ta nadchodząca Osobliwość coraz bardziej przekształca każdą instytucję i każdy aspekt ludzkiego życia, od seksualności po duchowość.

Czym więc jest Osobliwość? To okres w przyszłości, w którym tempo zmian technologicznych będzie tak szybkie, a jego wpływ tak głęboki, że życie ludzkie zmieni się w sposób nieodwracalny. Mimo że epoka ta nie będzie ani utopią, ani dystopią, przekształci ona pojęcia, na których się opieramy, aby nadać znaczenie naszej egzystencji, poczynając od modeli biznesowych do cyklu ludzkiego życia, w tym śmierci. Zrozumienie Osobliwości zmieni naszą perspektywę widzenia przeszłości i konsekwencje dla naszej przyszłości. Pełne jej zrozumienie zmieni ogólną wizję życia, a także samo życie jednostki. Każdego, kto rozumie Osobliwość i kto zastanawiał się nad jej konsekwencjami dla własnego życia, uważam za wyznawcę Osobliwości¹.

Jestem w stanie pojąć, dlaczego wielu obserwatorów nie potrafi objąć umysłem oczywistych implikacji, które nazwałem prawem przyspieszających zwrotów (naturalne przyspieszenie tempa ewolucji z ewolucją technologiczną jako konsekwencją ewolucji biologicznej). Przecież dopiero po czterdziestu latach zdołałem zobaczyć prawdę, którą miałem przed oczami, i wciąż nie mogę powiedzieć, że czuję się całkiem komfortowo w obliczu jej konsekwencji.

Zasadniczą ideą leżącą u podstaw zbliżającej się Osobliwości jest stwierdzenie, że tempo zmian technologii tworzonej przez człowieka przyspiesza, a jej moc rośnie w tempie wykładniczym. Wzrost wykładniczy jest zwodniczy. Zaczyna się prawie niezauważalnie i potem wybucha z nieoczekiwaną furią. Nieoczekiwaną, jeśli ktoś nie śledzi jego trajektorii. (Zob. wykres poniżej: „Wzrost liniowy a wzrost wykładniczy”).

Zastanówmy się nad takim przykładem. Właściciel jeziora postanawia zostać w domu, aby doglądać ryb w jeziorze i upewnić się, że nie zarośnie ono liliami, które podwajają swoją liczbę co kilka dni. Czeka cierpliwie, miesiąc za miesiącem, ale może dostrzec jedynie niewielkie płaty lilii, a i te nie wydają się rozprzestrzeniać w żaden widoczny sposób. Wiedząc, że liście pokrywają mniej niż 1 procent jeziora, właściciel stwierdza, że może bez obaw wyjechać z rodziną na wakacje. Kiedy wraca kilka tygodni później, zaszokowany widzi, że płaty lilii pokryły całe jezioro, a ryby wyginęły. Jeśli liczba roślin podwaja się co kilka dni, to wystarczyło ostatnie siedem podwojeń, by lilie pokryły całe jezioro (siedem podwojeń powiększyło ich powierzchnię 128-krotnie). Taka jest natura wzrostu wykładniczego.

Przypomnijmy Garriego Kasparowa, który wyrażał się lekceważąco o żałosnym stanie szachów komputerowych w 1992 roku. Jednak niepowstrzymane coroczne podwajanie się mocy komputerów umożliwiło pokonanie Kasparowa przez komputer zaledwie pięć lat później². Lista dziedzin, w których komputery przekraczają obecnie ludzkie zdolności, szybko rośnie. Co więcej, wąskie zastosowanie inteligencji komputerów stopniowo poszerza się o kolejne czynności. Na przykład komputery diagnozują na podstawie elektrokardiogramów i zdjęć medycznych, sterują lotem i lądowaniem samolotów, kontrolują decyzje taktyczne broni automatycznych, podejmują decyzje dotyczące finansów i kredytów, powierza się im odpowiedzialność za wiele innych zadań, które wcześniej wymagały ludzkiej inteligencji. Wydajność tych systemów jest w coraz większym stopniu oparta na integracji wielu typów sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence, AI). Dopóki jednak istnieją jeszcze niedociągnięcia AI w jakiejkolwiek dziedzinie, w której się ją wypróbowuje, dopóty sceptycy będą wskazywać ją jako naturalny przykład ludzkiej wyższości nad możliwościami naszych własnych wytworów.

W niniejszej książce twierdzę jednak, że w ciągu kilkudziesięciu lat technologie oparte na informacji opanują całą ludzką wiedzę i umiejętności, w tym ostatecznie nawet zdolność rozpoznawania wzorców, umiejętności rozwiązywania problemów oraz inteligencję moralną i emocjonalną ludzkiego umysłu.

Chociaż mózg pod wieloma względami może imponować, ma on również poważne ograniczenia. Używamy jego ogromnego paralelizmu (100 bilionów połączeń międzyneuronowych działających jednocześnie), aby szybko rozpoznawać trudne do uchwycenia wzorce. Ale nasze myślenie jest bardzo powolne: mózg wykonuje podstawowe operacje kilka milionów razy wolniej niż jakikolwiek współczesny obwód elektroniczny. To sprawia, że nasze fizjologiczne pasma przetwarzania nowych informacji są bardzo ograniczone w stosunku do wykładniczego powiększania się bazy całkowitej wiedzy ludzkiej.

Nasza wersja 1.0 ciała ludzkiego jest równie delikatna i może ulegać niezliczonym awariom, że nie wspomnę o uciążliwych rytuałach, których wymaga. Podczas gdy inteligencja człowieka jest czasami zdolna do gwałtownego zwiększania swojej kreatywności i ekspresji, wiele ludzkich myśli jest wtórnych, błahych i ograniczonych.

Osobliwość pozwoli nam przekroczyć te ograniczenia naszych biologicznych ciał i umysłów. Uzyskamy władzę nad naszym losem. Nasza śmiertelność będzie w naszych rękach. Będziemy mogli żyć tak długo, jak długo zechcemy (co nieco różni się od stwierdzenia, że będziemy żyli wiecznie). Będziemy mogli całkowicie zrozumieć ludzkie myślenie i znacznie wydłużymy oraz poszerzymy jego zasięg. Do końca tego wieku niebiologiczna część naszej inteligencji będzie biliony bilionów razy potężniejsza niż niewspomagana ludzka inteligencja.

Jesteśmy obecnie we wczesnej fazie tej przemiany. Przyspieszenie przesunięcia paradygmatu (szybkość, z którą zmieniamy podstawowe poglądy w sprawie techniki), a także wzrost wykładniczy wydajności technologii informacyjnych zaczynają osiągać kolano krzywej, czyli stan, w którym trend wykładniczy zaczyna być zauważalny. Zaraz po tym etapie trend szybko staje się gwałtowny. Przed połową obecnego stulecia prędkość rozwoju naszej technologii, którą trudno będzie odróżnić od nas samych, będzie na wykresie krzywą tak szybko wznoszącą się, że stanie się prawie pionowa. Ze ściśle matematycznej perspektywy tempo wzrostu będzie nadal skończone, ale tak ekstremalne, że zmiany przez nie wprowadzone będą wydawały się rozrywać tkaninę ludzkiej historii. Taka przynajmniej jest perspektywa dla nieulepszonej biologicznie ludzkości.

Osobliwość będzie stanowić kulminację połączenia naszego biologicznego myślenia i istnienia z naszą technologią i jej rezultatem będzie świat, który będzie nadal ludzki, ale w którym przekroczymy nasze biologiczne korzenie. Po pojawieniu się Osobliwości nie będzie żadnej różnicy między człowiekiem a maszyną ani pomiędzy rzeczywistością fizyczną i wirtualną. Jeśli zastanawiasz się, co pozostanie w takim świecie jednoznacznie ludzkie, to będzie to tylko jedna właściwość: nierozerwalnie związana z naszym gatunkiem potrzeba rozszerzania naszych fizycznych i umysłowych możliwości poza obecne ograniczenia.

Wielu komentatorów tych zmian skupia się na tym, co postrzega jako utratę pewnego istotnego aspektu naszego człowieczeństwa, która będzie wynikiem tego przejścia. Ta perspektywa wynika jednak z niezrozumienia tego, czym stanie się nasza technologia. Wszystkim maszynom, z którymi dotychczas mamy do czynienia, brakuje podstawowej subtelności biologicznych cech istoty ludzkiej. Chociaż Osobliwość ma wiele twarzy, jej najważniejsza konsekwencja jest następująca: technologia dopasuje się, a następnie znacznie przekroczy wyrafinowanie i elastyczność tego, co obecnie postrzegamy jako najlepsze z ludzkich cech.

INTUICYJNA WIZJA LINIOWA A HISTORYCZNA WIZJA WYKŁADNICZA

Kiedy powstanie pierwsza mieszana forma inteligencji i zacznie się cyklicznie samodoskonalić, prawdopodobnie nastąpi podstawowe zerwanie ciągłości, a jej cech nie jestem nawet w stanie przewidywać.

– MICHAEL ANISSIMOV

W latach 50. cytowano następujące słowa Johna von Neumanna, legendarnego teoretyka informacji: „Wciąż przyspieszający postęp technologiczny […] sprawia, że powstaje wrażenie pojawiania się ważnych osobliwości w historii rodu ludzkiego, po których ludzkie sprawy, tak jak je postrzegamy obecnie, nie będą mogły być kontynuowane³”. Von Neumann zauważa tu dwa zjawiska: przyspieszenie i osobliwość. Pierwsza myśl jest taka, że postęp ludzkości jest raczej wykładniczy (to znaczy, że zwiększa się przez stałe mnożenie przez stałą wartość) niż liniowy (to znaczy powiększający się ciągle przez dodawanie stałej wartości).

Druga obserwacja to spostrzeżenie, że wzrost jest zwodniczy, rozpoczyna się wolno i praktycznie niezauważalnie, jednak po przekroczeniu kolana krzywej staje się gwałtowny i indukuje głębokie zmiany. Przyszłość jest najczęściej źle pojmowana. Nasi przodkowie oczekiwali, że będzie ona bardzo podobna do ich teraźniejszości, która była bardzo podobna do ich przeszłości. Tendencje wykładnicze istniały nawet tysiąc lat temu. Były one jednak wówczas na bardzo wczesnym etapie, na którym ich spłaszczenie i powolność sprawiały wrażenie, że nie ma żadnej tendencji. W wyniku tego oczekiwania obserwatorów, że w przyszłości nie nastąpią zmiany, się spełniały. Dzisiaj spodziewamy się ciągłego postępu technologicznego i będących jego efektem skutków społecznych. Ale przyszłość będzie o wiele bardziej zaskakująca, niż większość ludzi może przypuszczać, ponieważ tylko niewielu obserwatorów naprawdę przyswoiło sobie implikacje faktu, że zmiany przyspieszają.

Większość długoterminowych prognoz dotyczących możliwości technicznych w przyszłości nie uwzględnia przyszłego rozwoju, ponieważ te przewidywania są oparte raczej na tym, co nazywam intuicyjną i liniową wizją historii, niż na wizji „historycznej i wykładniczej”. Moje modele pokazują, że podwajamy szybkość przesunięcia paradygmatu co dziesięć lat, co omówię w następnym rozdziale. W XX wieku następowało zatem stopniowe przyspieszenie do dzisiejszej szybkości postępu; jego osiągnięcia w związku z tym były równoważne około dwudziestu latom postępu przy jego szybkości z 2000 roku. Następnych dwudziestu lat postępu dokonamy w zaledwie czternaście lat (do 2014 roku), a potem dokonamy jeszcze raz tego samego w zaledwie siedem lat. Wyrażając to w inny sposób, w XXI wieku będziemy świadkami nie stu lat postępu technologicznego, ale postępu rzędu 20 tysięcy lat (oczywiście w stosunku do dzisiejszej szybkości postępu) lub tysiąc razy większego niż ten osiągnięty w XX wieku.

Fałszywe wyobrażenia o kształcie przyszłości pojawiają się często w różnych kontekstach. A oto jeden z wielu przykładów: niedawno uczestniczyłem w debacie, która dotyczyła możliwości produkcji molekularnej. Jej panelista, zdobywca Nagrody Nobla, odrzucił obawy dotyczące bezpieczeństwa nanotechnologii, twierdząc, że „nie zobaczymy samopowielających się produktów nanoinżynierii [urządzeń konstruowanych przez dodawanie fragmentów cząsteczkowych] jeszcze przez sto lat”. Zauważyłem, że sto lat jest uzasadnioną wartością szacunkową i rzeczywiście pasowało to do mojej własnej oceny postępu technicznego wymaganego, aby osiągnąć ten konkretny kamień milowy, jeśli będziemy to mierzyć dzisiejszą miarą postępu (pięciokrotność średniej szybkości zmian, które zaobserwowaliśmy w XX wieku). Ale ponieważ podwajamy szybkość postępu co dziesięć lat, osiągniemy równoważność stu lat postępu – przy dzisiejszej jego szybkości – za zaledwie dwadzieścia pięć lat kalendarzowych.

Podobnie na konferencji „Future of Life”, zorganizowanej przez magazyn „Time” w 2003 roku dla uczczenia pięćdziesiątej rocznicy odkrycia struktury DNA, wszyscy zaproszeni prelegenci zostali zapytani, jakie według nich będzie następne pięćdziesiąt lat⁴. Praktycznie każdy z nich wziął pod uwagę postęp dokonany w ostatnich pięćdziesięciu latach i użył go jako modelu dla następnych pięćdziesięciu lat. Na przykład James Watson, współodkrywca DNA, powiedział, że za pięćdziesiąt lat będziemy dysponować lekami, które pozwolą nam jeść tyle, ile chcemy, bez przybierania na wadze.

Odpowiedziałem: „Pięćdziesiąt lat?”. Uzyskaliśmy już taki efekt u myszy przez zablokowanie genu receptora insuliny, który kontroluje odkładanie tłuszczu w komórkach tłuszczowych. Leki dla ludzi (działające na zasadzie interferencji RNA i innych technik, które omówimy w rozdziale 5) są w fazie opracowywania i trafią do testowania przez Agencję Żywności i Leków za kilka lat. Będą dostępne za mniej więcej pięć–dziesięć lat, a nie za pięćdziesiąt. Inne wizje były podobnie krótkowzroczne i odzwierciedlały współczesne priorytety badawcze bardziej niż głębokie zmiany, które przyniesie następne pięćdziesiąt lat. Spośród wszystkich uczestników konferencji jedynie Bill Joy i ja zdawaliśmy sobie sprawę z wykładniczego charakteru przyszłości, jednak nie zgadzamy się w ocenie ważności pewnych zmian (na przykład Joy zapowiada zarzucenie niektórych technologii) – będzie to opisane w rozdziale 8.

Ludzie intuicyjnie zakładają, że obecne tempo postępu będzie takie samo w przyszłości. Nawet w wypadku osób, które żyją na tyle długo, aby doświadczyć, jak tempo zmian zwiększa się w czasie, niezweryfikowana intuicja powoduje, że powstaje wrażenie, iż kolejne zmiany zachodzą w tym samym tempie, co poprzednie. Z punktu widzenia matematyka przyczyną tego jest fakt, że krzywa wykładnicza wygląda jak linia prosta, jeśli bierzemy pod uwagę tylko jej mały fragment. W rezultacie nawet doświadczeni komentatorzy, kiedy przewidują przyszłość, zazwyczaj ekstrapolują obecne tempo zmian na następne dziesięć lub sto lat. To właśnie dlatego nazywam ten sposób myślenia o przyszłości spojrzeniem intuicyjnym liniowym.

Uważna analiza historii technologii pokazuje jednak, że zmiany technologiczne mają charakter wykładniczy. Wzrost wykładniczy jest cechą każdego procesu ewolucyjnego, czego najlepszym przykładem jest technologia. Możesz analizować dane na różne sposoby, w różnych przedziałach czasowych i pod kątem różnych technologii, od elektronicznych do biologicznych, jak również ich implikacji, od ilości ludzkiej wiedzy do wzrostu gospodarczego. Przyspieszenie postępu i wzrostu dotyczy każdego z nich. Faktycznie spotykamy nie tylko prosty wzrost ekspotencjalny, ale wzrost ekspotencjalny podwojony, co oznacza, że tempo wzrostu (to jest wykładnik) samo w sobie rośnie wykładniczo (zob. dyskusja na temat stosunku ceny do wydajności technologii informatycznych w kolejnym rozdziale).

Wielu naukowców i inżynierów prezentuje to, co określam „naukowym pesymizmem”. Często są oni tak skupieni na trudnościach i zawiłych szczegółach wyzwań współczesności, że nie biorą pod uwagę długofalowych implikacji swojej pracy ani nie widzą swojej dziedziny w szerszej perspektywie. Tak samo jak nie liczą na pojawienie się o wiele potężniejszych narzędzi, które będą dostępne z każdą nową generacją technologii.

Naukowcy uczą się sceptycyzmu, ostrożności przy określeniu celów obecnych badań i unikania spekulacji na tematy spoza obecnej generacji osiągnięć naukowych. Takie podejście mogło być satysfakcjonujące wówczas, gdy generacja nauki i technologii trwała dłużej niż pokolenie ludzkie, ale obecnie, kiedy generacja postępu naukowego i technologicznego trwa jedynie kilka lat, nie służy to już interesom społeczeństwa.

Weźmy na przykład biochemików, którzy w 1990 roku oceniali sceptycznie możliwość zapisania całego ludzkiego genomu w ciągu zaledwie piętnastu lat. Zapisanie jednej dziesięciotysięcznej genomu człowieka zajęło im wówczas cały rok. Nawet uwzględniając postęp, wydawało się im naturalne, że poznanie sekwencji całego ludzkiego genomu potrwa sto lat, jeśli nie więcej.

Przypomnijmy też, jak sceptycznie w połowie lat 80. odnoszono się do internetu, zastanawiając się, czy kiedykolwiek będzie znaczącym zjawiskiem. Wówczas miał on jedynie dziesiątki tysięcy węzłów (znanych również jako serwery). W rzeczywistości ich liczba podwajała się każdego roku, było więc prawdopodobne, że dziesięć lat później będą ich dziesiątki milionów. Ale ten trend nie był doceniany przez ludzi, którzy w 1985 roku dysponowali tylko taką technologią, jaka pozwalała na dodanie zaledwie kilku tysięcy węzłów na całym świecie w ciągu roku⁵.

Odwrotny błąd koncepcyjny występuje, kiedy pewne zjawiska wykładnicze są rozpoznawane i następnie stosowane w zbyt agresywny sposób, bez modelowania odpowiedniego tempa wzrostu. Wzrost wykładniczy nabiera szybkości wraz z upływem czasu, ale nie błyskawicznie. Kumulacja kapitału (czyli ceny akcji) podczas bańki internetowej i związanej z nią bańki telekomunikacyjnej (1997–2000) znacznie przewyższyła wszelkie rozsądne oczekiwania, nawet jeśli zakładano by wzrost wykładniczy. Jak pokazuję w następnym rozdziale, rzeczywiste przyjęcie się internetu i e-handlu wykazywało cechy łagodnego wzrostu wykładniczego zarówno w zwyżkach, jak i w spadkach: nadmierne oczekiwanie wzrostu miało wpływ jedynie na wycenę kapitału (akcji). Obserwowaliśmy już porównywalne błędy podczas wcześniejszych przesunięć paradygmatu, na przykład we wczesnej epoce kolejowej (lata 30. XIX wieku), kiedy zjawisko podobne do internetowych zwyżek i spadków doprowadziło do szaleńczego rozwoju kolei.

Inny błąd prognostyków to zastanawianie się nad przemianami w dzisiejszym w świecie, będącymi skutkami pojedynczej tendencji, w takich sposób, jakby nic więcej nie miało się zmienić. Dobrym przykładem na to są obawy, że znaczne wydłużenie życia ludzkiego spowoduje przeludnienie i wyczerpanie ograniczonych zasobów materialnych, niezbędnych do utrzymania ludzkości przy życiu, w których jednocześnie zupełnie nie bierze się pod uwagę porównywalnie znacznego wzrostu bogactwa w wyniku rozwoju nanotechnologii i silnej AI. Na przykład urządzenia produkcyjne oparte na nanotechnologii w latach 20. XXI wieku będą mogły wytworzyć prawie każdy produkt z tanich surowców i informacji.

Kładę nacisk na te perspektywy – wykładniczą i liniową – i ich przeciwstawienie, ponieważ to ich dotyczy najważniejszy błąd, który popełniają prognostycy, mówiąc o przyszłych trendach. Większość przewidywań przyszłości, a także osób, które ją przewidują, całkowicie ignoruje tę historyczną wykładniczą wizję postępu technologicznego. Tak naprawdę prawie każdy, kogo spotykam, ma liniową wizję rozwoju przyszłości. Dlatego ludzie mają skłonność do przeceniania tego, co może być osiągnięte w krótkim czasie (bo mamy tendencję do pomijania istotnych szczegółów), ale nie doceniają tego, co może być osiągnięte długoterminowo (ponieważ ignoruje się wzrost wykładniczy).

SZEŚĆ EPOK

Najpierw my tworzymy narzędzia, a potem one kształtują nas.

‒ MARSHALL MCLUHAN

Przyszłość nie jest już tym, czym zwykła być.

– YOGI BERRA

Ewolucja jest procesem tworzenia wzorców w rosnącym porządku. Pojęcie porządku omówię w następnym rozdziale, a w tej części zostanie położony nacisk na pojęcie wzorca. Uważam, że to ewolucja wzorców stanowi fundamentalną część historii naszego świata. Ewolucja działa w sposób pośredni: każdy etap lub epoka używa metod przetwarzania informacji poprzedniej epoki, aby stworzyć następną epokę. Wyróżniam w historii ewolucji, zarówno biologicznej, jak i technologicznej, sześć epok. Jak zostanie wykazane, Osobliwość zacznie się w piątej epoce i rozprzestrzeni się na resztę wszechświata w szóstej epoce.

Pierwsza epoka: fizyka i chemia. Możemy prześledzić nasze początki aż do stanu, który odzwierciedla informację w jej podstawowych strukturach: wzorcach materii i energii. Ostatnie teorie grawitacji kwantowej utrzymują, że czas i przestrzeń są rozbite na dyskretne kwanty: zasadniczo są to fragmenty informacji. Istnieją kontrowersje co do tego, czy materia i energia są ostatecznie cyfrowe czy analogowe w swojej naturze, ale niezależnie od rozwiązania tego problemu wiemy, że struktury atomowe przechowują i odzwierciedlają dyskretne informacje.

Kilkaset tysięcy lat po Wielkim Wybuchu zaczęły powstawać atomy, ponieważ elektrony zostały uwięzione na orbitach wokół jąder składających się z protonów i neutronów. Elektryczna natura atomów uczyniła je „lepkimi”. Chemia narodziła się kilka milionów lat później, kiedy atomy połączyły się, tworząc względnie trwałe struktury zwane cząsteczkami. Ze wszystkich pierwiastków najbardziej uniwersalny okazał się węgiel; jest on zdolny do tworzenia wiązań w czterech kierunkach (w wypadku większości innych pierwiastków – od jednego do trzech), dając początek złożonym, bogatym w informacje trójwymiarowym strukturom.

Zasady obowiązujące w naszym wszechświecie i równowaga stałych fizycznych, które rządzą wzajemnymi oddziaływaniami podstawowych sił, są tak znakomicie, z tak subtelną dokładnością odpowiednie dla kodyfikacji i ewolucji informacji (co skutkuje zwiększającą się złożonością), że zastanawiamy się, jak powstała taka niezwykle mało prawdopodobna sytuacja. Tam, gdzie niektórzy dostrzegają rękę boską, inni widzą nasze własne ręce, a mianowicie zasadę antropiczną, według której jedynie we wszechświecie, w którym była możliwa nasza własna ewolucja, jest możliwe pojawienie się istoty zadającej tego rodzaju pytanie⁶. W najnowszych teoriach fizyki dotyczących mnogości wszechświatów pojawiają się spekulacje, że nowe wszechświaty tworzone są na bieżąco, każdy wraz ze swoimi wyjątkowymi zasadami, ale że większość z nich albo szybko ginie, albo istnieje dalej, ale bez ewolucji tworzącej interesujące wzorce (takie, jakie stworzyła biologia na Ziemi), ponieważ rządzące nimi prawa nie wspierają ewolucji rosnącej złożoności form⁷. Trudno sobie wyobrazić, w jaki sposób moglibyśmy sprawdzić te teorie ewolucji w odniesieniu do wczesnej kosmologii, ale jest jasne, że fizyczne prawa naszego wszechświata zdają się dokładnie tym, czym powinny być, aby umożliwić ewolucję, w wyniku której zwiększa się porządek i rośnie poziom złożoności⁸.

Druga epoka: biologia i DNA. W drugiej epoce, która rozpoczęła się kilka miliardów lat temu, związki oparte na węglu stawały się coraz bardziej skomplikowane, aż złożone agregaty cząsteczek utworzyły mechanizmy samopowielania i powstało życie. Ostatecznie, systemy biologiczne wytworzyły dokładny mechanizm cyfrowy (DNA) służący do przechowywania informacji opisujących większą grupę cząsteczek. Ta cząsteczka i jej maszyneria wspomagająca w postaci kodonów i rybosomów umożliwiły zatrzymanie zapisu ewolucyjnych eksperymentów drugiej epoki.

Trzecia epoka: mózgi. Każda epoka kontynuuje ewolucję informacji przez przesunięcie paradygmatu do dalszego poziomu „pośredniości” (czyli ewolucja używa wyników jednej epoki, aby utworzyć kolejną). Na przykład w trzeciej epoce ewolucja prowadzona przez DNA wytworzyła organizmy, które mogły wykrywać informację przez własne narządy zmysłów i przetwarzać oraz magazynować tę informację we własnych mózgach i systemach nerwowych. Stało się to możliwe dzięki mechanizmom drugiej epoki (DNA oraz informacja epigenetyczna lub białka i fragmenty RNA kontrolujące ekspresję genów), które (pośrednio) umożliwiły powstanie mechanizmów przetwarzania informacji trzeciej epoki i je zdefiniowały (mózgi i systemy nerwowe organizmów). Trzecia epoka rozpoczęła się od pojawienia się zdolności do rozpoznawania wzorców przez pierwsze organizmy, która to zdolność wciąż stanowi dużą część aktywności naszych mózgów⁹. Ostatecznie nasz gatunek rozwinął zdolność tworzenia abstrakcyjnych modeli umysłowych doświadczanego świata i analizowania racjonalnych implikacji tych modeli. Mamy możliwość projektowania świata w naszych umysłach i wcielenia tych pomysłów w życie.

Czwarta epoka: technologia. Łącząc dar racjonalnego i abstrakcyjnego myślenia z posiadaniem przeciwstawnego kciuka, nasz gatunek zapoczątkował czwartą epokę i następny poziom pośredniości: ewolucję technologii stworzonej przez człowieka. Początkowo były to proste mechanizmy, potem postały skomplikowane automaty (automatyczne maszyny mechaniczne). Ostatecznie dzięki zaawansowanym maszynom do liczenia i komunikacji technologia sama stała się zdolna do odbioru, magazynowania i oceny zawiłych wzorców informacji. Aby porównać tempo postępu ewolucji biologicznej inteligencji do tempa ewolucji technologicznej, należy wziąć pod uwagę, że u ssaków co 100 tysięcy lat przyrastał mniej więcej jeden cal kwadratowy mózgu [6,45 cm²], podczas gdy zdolność obliczeniowa komputerów każdego roku zwiększa się mniej więcej podwójnie (zob. następny rozdział). Oczywiście ani rozmiar mózgu, ani wydajność komputera nie są jedynymi wyznacznikami inteligencji, ale odzwierciedlają pewne jej czynniki.

Jeśli umieścimy kamienie milowe ewolucji biologicznej i ludzkiego rozwoju technologicznego na wykresie, na którym osie x (ilość lat wstecz) i y (czas przesunięcia paradygmatu) są w skali logarytmicznej, zobaczymy stosunkowo prostą linię (stałe przyspieszenie), przy czym ewolucja biologiczna prowadzi bezpośrednio do rozwoju kierowanego przez człowieka¹⁰.

Odliczanie czasu do Osobliwości: zarówno ewolucja biologiczna, jak i ludzka technologia wykazują stałe przyspieszenie, na co wskazuje coraz krótszy czas do każdego kolejnego zdarzenia (2 miliardy lat od początku życia do komórek, czternaście lat od PC do światowej sieci internetowej).

Liniowa wizja ewolucji: w tej wersji poprzedniej ryciny wykorzystano te same dane, ale przedstawiono je na skali liniowej dla czasu przed teraźniejszością zamiast na skali logarytmicznej. Pozwala to ukazać przyspieszenie w bardziej spektakularny sposób, ale szczegóły nie są widoczne. Z perspektywy liniowej widać, że większość zasadniczych wydarzeń miała miejsce „ostatnio”.

Powyższe ryciny odzwierciedlają mój punkt widzenia na najważniejsze wydarzenia w historii biologii i technologii. Zauważmy jednak, że linia prosta pokazująca ciągłe przyspieszenie ewolucji nie jest zależna od dokonanego przeze mnie konkretnego wyboru wydarzeń. Wielu obserwatorów i wiele źródeł podaje listy ważnych wydarzeń ewolucji biologicznej i technologicznej, a każda z nich ma swoją specyfikę. Jeśli jednak połączymy listy z różnych źródeł (na przykład Encyclopedia Britannica, Amerykańskie Muzeum Historii Naturalnej czy „kosmiczny kalendarz” Carla Sagana), mimo różnorodnego podejścia zaobserwujemy to samo płynne przyspieszenie. Następny wykres przedstawia trzynaście różnych list najważniejszych wydarzeń¹¹. Ponieważ różni myśliciele przypisują tym samym zdarzeniom różne daty, a różne listy zawierają podobne lub pokrywające się wydarzenia, można zaobserwować „pogrubianie się” linii tendencji z powodu „zakłóceń” (zmienności statystycznej) tych danych. Ogólna tendencja jest jednak bardzo jasna.

Piętnaście koncepcji ewolucji: podstawowe przesunięcia paradygmatów w historii świata według piętnastu różnych list kluczowych wydarzeń. Widać jasną tendencję płynnego przyspieszania ewolucji biologicznej, a następnie technologicznej.

Fizyk i teoretyk złożoności Theodore Modis przeanalizował te listy i wyznaczył 28 grup wydarzeń (które nazwał kanonicznymi kamieniami milowymi), łącząc identyczne, podobne i/lub pokrewne wydarzenia z różnych list¹². Ten proces zasadniczo usuwa „zakłócenia list” (na przykład różnice w datach pomiędzy poszczególnymi listami), ukazując raz jeszcze ten sam postęp:

Cechy, które rosną wykładniczo na tych wykresach, to porządek i złożoność, pojęcia, nad którymi będziemy się zastanawiać w następnym rozdziale. To przyspieszenie jest zgodne z naszymi zdroworozsądkowymi obserwacjami. Miliard lat temu nawet w ciągu miliona lat zdarzało się bardzo niewiele. Ale ćwierć miliona lat temu w ciągu jedynie stu tysięcy lat nastąpiły epokowe zdarzenia, takie jak ewolucja naszego gatunku. W dziedzinie technologii, jeśli cofniemy się 50 tysięcy lat wstecz, w ciągu tysiąca lat również wydarzało się bardzo niewiele. Ale w niedalekiej przeszłości możemy zobaczyć nowe paradygmaty, takie tak światowa sieć internetowa, przechodzące drogę od wynalezienia do popularyzacji (co należy rozumieć, że są używane przez jedną czwartą populacji w krajach rozwiniętych) w ciągu zaledwie dziesięciu lat.

Kanoniczne kamienie milowe oparte na grupach wydarzeń z 14 list.

Piąta epoka: połączenie ludzkiej technologii z ludzką inteligencją. W ciągu kilkudziesięciu lat wraz z piątą epoką zacznie się Osobliwość. Wyniknie z połączenia ogromnej wiedzy zawartej w naszych mózgach ze znacznie większą wydajnością, szybkością i zdolnością do udostępniania wiedzy charakteryzującą naszą technologię. Piąta epoka pozwoli naszej cywilizacji ludzko-maszynowej na przekroczenie ograniczeń ludzkiego mózgu, który ma zazwyczaj sto bilionów bardzo wolnych połączeń¹³.

Osobliwość pozwoli nam przezwyciężyć odwieczne ludzkie problemy i znacznie wzmocni ludzką kreatywność. Zachowamy i ulepszymy inteligencję, którą obdarzyła nas natura, pokonując jednocześnie głębokie ograniczenia ewolucji biologicznej. Ale Osobliwość wzmocni również nasze skłonności destrukcyjne, tak więc jej pełna historia nie została jeszcze napisana.

Szósta epoka: wszechświat się budzi. Omówię ten temat w rozdziale 6, zatytułowanym „Inteligentne przeznaczenie kosmosu”. W następstwie Osobliwości inteligencja pochodząca od swych biologicznych początków w ludzkim mózgu i od swoich technologicznych początków w pomysłowości człowieka zacznie nasycać materię i energię od środka. Osiągnie to przez reorganizację materii i energii w celu zapewnienia najlepszego poziomu przetwarzania (z ograniczeniami omówionymi w rozdziale 3) po to, by rozprzestrzeniać się ze swojego miejsca pochodzenia na Ziemi.

Obecnie rozumiemy prędkość światła jako czynnik ograniczający transfer informacji. Obejście tego ograniczenia jest dziś uważane za wysoce wątpliwe, są jednak wskazówki sugerujące, że to ograniczenie można wyeliminować¹⁴. Jeśli pojawią się choćby niewielkie odchylenia, ostatecznie wykorzystamy tę nadświetlną zdolność. To, czy nasza cywilizacja będzie nasycać resztę wszechświata swoją kreatywnością i inteligencją szybciej czy wolniej, zależy od jej niezmienności. W każdym razie „głupia” materia i mechanizmy wszechświata będą przekształcone w znakomicie wysublimowane formy inteligencji, które ustanowią szóstą epokę ewolucji wzorców informacji.

Jest to ostateczne przeznaczenie Osobliwości i wszechświata.

NADCHODZI OSOBLIWOŚĆ

Wiesz, rzeczy będą naprawdę inne!… Nie, nie, mam na myśli, że będą naprawdę inne!

‒ MARK MILLER (INFORMATYK) DO ERICA DREXLERA, OKOŁO 1986 ROKU

Jakie są skutki tego wydarzenia? Kiedy postęp będzie napędzany nadludzką inteligencją, będzie szybszy. W rzeczywistości nie ma przyczyny, dla której postęp sam w sobie nie miałby obejmować wytwarzania coraz bardziej inteligentnych istnień w coraz krótszym czasie. Najlepszą analogią, jaką dostrzegam, jest przeszłość ewolucyjna. Zwierzęta mogą się zaadaptować do trudności i wykazać się pomysłowością, ale często proces ten jest wolniejszy od selekcji naturalnej – świat w jej przypadku działa jak własny symulator. My, ludzie, mamy zdolność internalizacji świata i zastanawiania się „co, jeśli?”; możemy rozwiązać wiele problemów tysiące razy szybciej niż selekcja naturalna. Obecnie przez tworzenie środków do przeprowadzania tych symulacji ze znacznie większymi prędkościami wkraczamy do porządku tak bardzo różnego od naszej ludzkiej przeszłości, jak my sami jesteśmy różni od zwierząt niższych. Z ludzkiego punktu widzenia zmiana ta będzie odrzuceniem wszystkich wcześniejszych zasad, być może w mgnieniu oka, wykładniczym biegiem bez jakiejkolwiek nadziei na kontrolę. 

– VERNOR VINGE, THE COMING TECHNOLOGICAL SINGULARITY, 1993

Zdefiniujmy ultrainteligentną maszynę jako maszynę, która może znacznie przewyższyć wszystkie możliwości intelektualne człowieka, niezależnie od tego, jak będzie on inteligentny. Ponieważ projektowanie maszyn jest jedną z czynności intelektualnych, maszyna ultrainteligentna mogłaby projektować nawet lepsze maszyny; wtedy nastąpiłaby więc niewątpliwie eksplozja inteligencji i inteligencja człowieka zostałaby daleko w tyle. Tak więc pierwsza ultrainteligentna maszyna jest ostatnim wynalazkiem, który człowiek musi kiedykolwiek stworzyć. 

– IRVING JOHN GOOD, SPECULATIONS CONCERNING THE FIRST ULTRAINTELLIGENT MACHINE, 1965

Matematyczna osobliwość: kiedy x dąży do 0 (od prawej do lewej), 1/x (lub y) zbliża się do nieskończoności.

Aby umieścić pojęcie Osobliwości w dalszej perspektywie, zastanówmy się nad historią tego słowa. „Osobliwość” jest w języku angielskim słowem oznaczającym wyjątkowe zdarzenie z osobliwymi konsekwencjami. Słowo to zostało przyjęte przez matematyków do określenia wartości, która przekracza każde skończone ograniczenie, takiej jak eksplozja liczb będąca wynikiem, kiedy dzielimy stałą przez liczbę, która jest coraz bliższa zera. Rozważmy na przykład prostą funkcję. Gdy wartość x zbliża się do zera, wartość funkcji (y) rośnie do coraz większych wartości.

Taka funkcja matematyczna w rzeczywistości nigdy nie osiąga wartości nieskończonej, ponieważ dzielenie przez 0 jest matematycznie „nieokreślone” (niemożliwe do obliczenia). Jednak wartość y przekracza wszelkie możliwe ograniczenia (zbliża się do nieskończoności), kiedy dzielnik x zbliża się do zera.

Kolejną dziedziną, która przyjęła to słowo, była astrofizyka. Jeśli ogromna gwiazda ulega eksplozji supernowej, jej pozostałości ostatecznie zapadają się do punktu, w którym jej objętość wynosi zero i gęstość jest nieskończona, a w jej centrum powstaje „osobliwość”. Ponieważ uważa się, że światło nie może uciec z gwiazdy po osiągnięciu przez nią tej nieskończonej gęstości¹⁵, została ona nazwana czarną dziurą¹⁶. Stanowi ona pęknięcie w tkaninie czasoprzestrzeni.

Według jednej z teorii wszechświat jako taki rozpoczął się od takiej Osobliwości¹⁷. Interesujące jest jednak to, że horyzont zdarzeń (powierzchnia) czarnej dziury ma skończony rozmiar, a siła grawitacji jest tylko teoretycznie nieskończona w jej centrum o zerowym rozmiarze. W każdym miejscu, które mogłoby być rzeczywiście poddane pomiarom, siły są skończone, choć bardzo duże.

Pierwszą wzmianką o Osobliwości jako o zdarzeniu zdolnym do rozerwania tkanki ludzkiej historii jest stwierdzenie Johna Neumanna zacytowane powyżej. W latach 60. XX wieku I.J. Good pisał o „eksplozji inteligencji” będącej wynikiem tworzenia przez inteligentne maszyny swojego następnego pokolenia bez interwencji człowieka. Vernor Vinge, matematyk i informatyk na Uniwersytecie Stanowym San Diego, napisał o szybko zbliżającej się „osobliwości technologicznej” w artykule dla czasopisma „Omni” w 1983 roku i w powieści science fiction Marooned in Realtime w 1986 roku¹⁸.

The Age of Intelligent Machines, moja książka z 1989 roku, ukazała przyszłość zmierzającą nieuchronnie ku maszynom znacznie przewyższającym ludzką inteligencję już w pierwszej połowie XXI wieku¹⁹. Hans Moravec w Mind Children, swojej książce z tego samego roku, analizując postęp robotyki, doszedł do podobnego wniosku²⁰. W 1993 roku, na sympozjum zorganizowanym przez NASA, Vinge w przedstawionej przez siebie pracy opisał Osobliwość jako zbliżające się zdarzenie będące przede wszystkim skutkiem nadejścia „jednostek o inteligencji większej niż ludzka”, które Vinge widział jako zapowiedź zjawiska ucieczki²¹. Moja książka z 1999 roku, Age of Spiritual Machines, opisuje coraz bliższy związek między naszą inteligencją biologiczną a sztuczną inteligencją, którą tworzymy²². Książka Hansa Moravca z tego samego roku, Robot: Mere Machine to Transcendent Mind, opisuje roboty z lat 40. XXI wieku jako naszych „ewolucyjnych spadkobierców”, maszyny, które „wyrosną z nas, nauczą się naszych umiejętności i będą dzielić nasze cele i wartości […], dzieci naszych umysłów²³”. Australijski uczony Damien Broderick w książkach z 1997 i 2001 roku, obu zatytułowanych The Spike, przeanalizował wszechogarniający wpływ ekstremalnej fazy przyspieszenia technologii oczekiwanego w ciągu kilkudziesięciu lat²⁴. W rozległej serii publikacji John Smart opisał Osobliwość jako nieunikniony skutek tego, co nazwał sprężeniem MEST (materii, energii, przestrzeni i czasu)²⁵.

Moim zdaniem Osobliwość ma wiele twarzy. Oznacza ona prawie pionową fazę wzrostu wykładniczego, który zachodzi, kiedy jego tempo jest tak ogromne, że wydaje się, iż technologia rozwija się z nieskończoną szybkością. Oczywiście z perspektywy matematycznej nie ma nieciągłości, a tempo wzrostu pozostaje skończone, chociaż jest niezwykle duże. Jednak w naszym obecnie ograniczonym modelu to nieuchronne zdarzenie wydaje się ostrą i nagłą przerwą w ciągłości postępu. Podkreślam słowo „obecnie”, ponieważ jedną z najistotniejszych konsekwencji Osobliwości jest zmiana w naturze naszej zdolności rozumienia. Kiedy połączymy się z naszą technologią, staniemy się znacznie mądrzejsi.

Czy tempo rozwoju technologicznego może przyspieszać bez końca? Czy nie ma punktu, w którym ludzie nie będą już zdolni myśleć wystarczająco szybko, aby nadążyć za tym tempem? W przypadku nieulepszonego człowieka jest to jasne. Co jednak osiągnęłoby tysiąc naukowców, z których każdy byłby tysiąc razy inteligentniejszy niż dzisiejsi naukowcy i działał tysiąc razy szybciej niż współcześni ludzie (ponieważ przetwarzanie informacji w ich w głównej mierze niebiologicznych mózgach byłoby szybsze)? Rok chronologiczny byłby dla nich jak tysiąc lat²⁶. Co mogliby wymyślić?

Cóż, z jednej strony stworzyliby technologię, dzięki której staliby się jeszcze inteligentniejsi (ponieważ ich inteligencja nie miałaby już ograniczonej wydajności). Zmieniliby swój proces myślowy, aby móc myśleć szybciej. Kiedy naukowcy staną się milion razy bardziej inteligentni i będą działać milion razy szybciej, godzina będzie oznaczała sto lat postępu (w dzisiejszych warunkach).

Osobliwość obejmuje następujące zasady, które w dalszej części tej książki udokumentuję, rozwinę, przeanalizuję i które będą przedmiotem rozważań:

• Tempo przesunięcia paradygmatu (innowacja techniczna) przyspiesza, obecnie podwajając się co dziesięć lat.

• Moc (stosunek cena – wydajność, szybkość, pojemność i przepustowość) technologii informatycznych rośnie wykładniczo w jeszcze szybszym tempie, obecnie podwajając się mniej więcej każdego roku²⁷. Ta zasada odnosi się do szerokiego zakresu zjawisk, w tym ilości wiedzy ludzkiej.

• Dla technologii informatycznych istnieje drugi poziom wzrostu wykładniczego – to wzrost wykładniczy w tempie wzrostu wykładniczego (wykładnik). Przyczyna: ponieważ technologia staje się bardziej opłacalna, wykorzystuje się więcej zasobów po to, by ją rozwinąć, więc tempo wzrostu wykładniczego rośnie w czasie. Na przykład przemysł komputerowy w latach 40. XX wieku składał się z garści z dzisiejszego punktu widzenia historycznie ważnych projektów. Obecnie całkowity dochód w przemyśle komputerowym wynosi więcej niż bilion dolarów, więc budżet na badania i rozwój jest odpowiednio wyższy.

• Skanowanie ludzkiego mózgu jest jedną z tych technologii, których doskonalenie przebiega wykładniczo. Jak pokażę w rozdziale 4, czasowy i przestrzenny rozkład i szerokość pasma skanowania mózgu podwaja się każdego roku. Już teraz uzyskujemy narzędzia wystarczające, aby zacząć na poważnie odwrotną inżynierię (dekodowanie) zasad działania ludzkiego mózgu. Mamy już imponujące modele i symulacje kilkudziesięciu z kilkuset regionów mózgu. W ciągu dwudziestu lat będziemy już szczegółowo rozumieli, jak pracują wszystkie regiony ludzkiego mózgu.

• Będziemy mieć sprzęt niezbędny do naśladowania ludzkiej inteligencji za pomocą superkomputerów przed końcem obecnego dziesięciolecia i będziemy mogli robić to samo za pomocą urządzeń o rozmiarach komputera osobistego przed końcem następnego dziesięciolecia. Do połowy lat 20. XXI wieku będziemy mieli skuteczne oprogramowanie w postaci modeli ludzkiej inteligencji.

• Dysponując sprzętem i oprogramowaniem niezbędnym, by w pełni naśladować ludzką inteligencję, możemy oczekiwać, że komputery zdadzą test Turinga, prezentując inteligencję niemożliwą do odróżnienia od ludzkiej do końca lat 20. XXI wieku²⁸.

• Kiedy komputery osiągną ten poziom rozwoju, będą mogły łączyć tradycyjne mocne strony ludzkiej inteligencji z atutami inteligencji maszyny.

• Wśród tradycyjnych atutów ludzkiej inteligencji można wymienić ogromną zdolność rozpoznawania wzorców. Wielopłaszczyznowość i organizacja ludzkiego mózgu stanowią idealną konstrukcję dla rozpoznawania wzorców nawet różniących się drobnymi, niezmiennymi cechami. Ludzie są również zdolni do uczenia się dzięki spostrzeżeniom i wnioskowaniu z doświadczenia, w tym wykorzystaniu informacji zebranych za pomocą mowy. Kluczową zdolnością ludzkiej inteligencji jest tworzenie w umyśle modeli rzeczywistości i przeprowadzanie myślowych eksperymentów typu „co jeśli”, polegających na zmianie poszczególnych aspektów tych modeli.

• Tradycyjne mocne strony inteligencji maszynowej to m.in. zdolność dokładnego pamiętania miliardów faktów i natychmiastowego ich przywoływania.

• Kolejną zaletą inteligencji niebiologicznej jest fakt, że kiedy maszyna opanuje daną umiejętność, może wykonywać ją wielokrotnie, z dużą szybkością, przy optymalnej dokładności i się nie męcząc.

• Być może najważniejsze jest to, że maszyny mogą przekazywać wiedzę z bardzo dużą prędkością w porównaniu z małą prędkością przekazywania wiedzy przez człowieka za pomocą mowy.

• Inteligencja niebiologiczna będzie zdolna do pobierania umiejętności i wiedzy od innych maszyn, a ostatecznie również od ludzi.

• Maszyny będą przetwarzać i przełączać sygnały z szybkością zbliżoną do prędkości światła (około 300 milionów metrów na sekundę), w porównaniu z prędkością 100 metrów na sekundę charakteryzującą sygnały elektrochemiczne w biologicznych mózgach ssaków²⁹. Stosunek tych prędkości wynosi co najmniej 3 miliony do jednego.

• Maszyny przez internet będą miały dostęp do całej wiedzy cywilizacji ludzko-maszynowej i będą zdolne do wykorzystania całej tej wiedzy.

• Maszyny mogą połączyć swoje zasoby, inteligencję i pamięć. Dwie maszyny – lub milion maszyn – mogą się połączyć, aby się stać jednością i następnie ponownie się rozdzielić. Wiele maszyn może w tym samym czasie stawać się jedną maszyną i rozłączać się jednocześnie. Ludzie nazywają ten proces zakochiwaniem się, ale nasza biologiczna zdolność do niego jest ulotna i zawodna.

• Połączenie tych tradycyjnych atutów (zdolności do rozpoznawania wzorców biologicznej inteligencji ludzkiej oraz szybkości, pojemności pamięci i dokładności, a także wiedzy i zdolności dzielenia umiejętności charakteryzujących inteligencję niebiologiczną) będzie wspaniałą rzeczą.

• Inteligencja maszyn będzie miała całkowitą wolność projektowania i kształtowania (czyli nie będą one ograniczone biologicznie przez takie czynniki, jak niewielka szybkość przełączania połączeń międzyneuronalnych lub ograniczona wielkość czaszki), jak również przez cały czas stałą wydajność.

• Kiedy tylko inteligencja niebiologiczna połączy tradycyjne atuty człowieka i maszyn, niebiologiczna część inteligencji naszej cywilizacji będzie korzystać z podwójnego wzrostu wykładniczego stosunku ceny do wydajności, prędkości i pojemności maszyn.

• Kiedy maszyny osiągną zdolność projektowania i konstruowania technologii tak, jak robią to ludzie, ale ze znacznie większą szybkością i możliwościami, będą miały dostęp do swoich projektów (kod źródłowy) i zyskają zdolność ich przekształcania. Ludzie dokonują teraz czegoś podobnego za pomocą biotechnologii (zmiana informacji genetycznej i innych procesów informacyjnych będących podstawą naszej biologii), ale o wiele wolniej i w bardziej ograniczony sposób, niż będą to w stanie osiągnąć maszyny przez modyfikowanie swoich programów.

• Biologia ma naturalne ograniczenia. Na przykład każdy żywy organizm musi być zbudowany z białek, które są złożone z jednowymiarowych łańcuchów aminokwasów. Mechanizmom opartym na białkach brakuje siły i szybkości. Będziemy mieli możliwość przekształcenia wszystkich organów i układów w naszych biologicznych ciałach i mózgach tak, by stały się znacznie bardziej wydajne.

• Jak omówimy to w rozdziale 4, inteligencja ludzka ma pewną plastyczność (zdolność do zmiany struktury), która jest nawet większa, niż sądziliśmy wcześniej. Ale architektura ludzkiego mózgu jest mimo to bardzo ograniczona. Na przykład w czaszce zmieści się jedynie 100 bilionów połączeń międzyneuronalnych. Kluczową zmianą genetyczną, która pozwoliła na zwiększenie zdolności poznawczych ludzi w porównaniu z naszymi przodkami, naczelnymi, było wykształcenie większej powierzchni kory mózgowej, jak również zwiększenie objętości tkanki substancji szarej w niektórych regionach mózgu³⁰. Zmiana ta następowała jednak bardzo powoli na skali czasu ewolucji biologicznej i wciąż wiąże się z dziedzicznymi ograniczeniami pojemności mózgu. Maszyny będą zdolne do ponownego opracowania własnych projektów i zwiększania swoich zdolności bez ograniczeń. Dzięki projektom opartym na nanotechnologii ich zdolności będą o wiele większe niż biologicznych mózgów, których rozmiary ani zużycie energii nie rosną.

• Maszyny będą również korzystać z bardzo szybkich trójwymiarowych obwodów molekularnych. Dzisiejsze obwody elektroniczne są mniej więcej milion razy szybsze niż przełączanie elektrochemiczne w mózgach ssaków. Obwody molekularne jutra będą oparte na takich urządzeniach, jak nanorurki, które są małymi cylindrami atomów węgla o przekroju wielkości mniej więcej dziesięciu atomów, pięćset razy mniejszymi niż dzisiejsze tranzystory oparte na krzemie. Ponieważ sygnały będą miały mniejszą odległość do przebycia, będą mogły operować z prędkością rzędu teraherców (biliony operacji na sekundę) w porównaniu z prędkością kilku gigaherców (miliardy operacji na sekundę) współczesnych chipów.

• Tempo zmian technologicznych nie będzie ograniczone do szybkości umysłu człowieka. Inteligencja maszynowa poprawi swoje zdolności w cyklu sprzężenia zwrotnego tak, że niewspomagana ludzka inteligencja nie będzie w stanie za nimi nadążyć.

• Ten cykl inteligencji maszynowej iteracyjnie poprawiającej własną konstrukcję będzie stawał się coraz szybszy. Właśnie to w rzeczywistości przewiduje wzór na stałe przyspieszenie tempa przesunięcia paradygmatu. Jedno z zastrzeżeń wysuniętych wobec dalszego przyspieszenia przesunięcia paradygmatu dotyczy tego, że ostatecznie staje się ono za szybkie dla ludzi, i dlatego, jak twierdzą niektórzy, nie może do niego dojść. Przejście od inteligencji biologicznej do niebiologicznej umożliwi jednak kontynuację tej tendencji.

• Wraz z coraz szybszym cyklem ulepszania inteligencji niebiologicznej nanotechnologia umożliwi manipulację rzeczywistością fizyczną na poziomie cząsteczkowym.

• Nanotechnologia umożliwi konstrukcję nanorobotów – robotów zaprojektowanych na poziomie molekularnym, wielkości mniej więcej jednego mikrona (jedna milionowa metra), takich jak respirocyty (mechaniczne czerwone krwinki)³¹. Nanoroboty będą odgrywać niezliczenie wiele ról w organizmie ludzkim, w tym odwracanie procesów starzenia (w stopniu, w którym zadanie to nie zostało jeszcze wypełnione przez biotechnologię, taką jak inżynieria genetyczna).

• Nanoroboty będą współpracować z biologicznymi neuronami w znacznym poszerzaniu ludzkiego doświadczenia przez tworzenie rzeczywistości wirtualnej wewnątrz układu nerwowego.

• Miliardy nanorobotów w naczyniach włosowatych mózgu rozszerzą również bardzo ludzką inteligencję.

• Kiedy inteligencja niebiologiczna zyska przyczółek w ludzkich mózgach (co rozpoczęło się już wraz ze skomputeryzowanymi implantami neuronowymi), inteligencja maszynowa w naszych mózgach będzie rosła wykładniczo (jak to się cały czas dzieje), co najmniej podwajając swoją moc każdego roku. W odróżnieniu od niej inteligencja biologiczna ma w rzeczywistości określone możliwości. Niebiologiczna część naszej inteligencji ostatecznie okaże się więc dominująca.

• Nanoroboty poprawią również stan środowiska, usuwając zanieczyszczenia powstałe w wyniku wcześniejszej industrializacji.

• Nanoroboty nazywane fogletami, które potrafią przetwarzać obraz i falę dźwiękową, przeniosą jakość morfingu z rzeczywistości wirtualnej do świata rzeczywistego³².

• Zdolność człowieka do rozumienia emocji i prawidłowych reakcji na nie (tak zwana inteligencja emocjonalna) jest jedną z form ludzkiej inteligencji, która może być zrozumiana i opanowana przez inteligencję maszynową przyszłości. Nasze niektóre reakcje emocjonalne są dostosowane do ograniczeń i słabości naszych ciał biologicznych. Inteligencja maszynowa przyszłości również mieć będzie „ciała” (na przykład wirtualne ciała w wirtualnej rzeczywistości lub dzięki fogletom projekcje w prawdziwej rzeczywistości), aby współdziałać ze światem, ale te ciała powstałe w wyniku nanoinżynierii będą o wiele sprawniejsze i trwalsze niż biologiczne ludzkie ciała. Tak więc niektóre odpowiedzi „emocjonalne” maszynowej inteligencji przyszłości zostaną przeprojektowane tak, aby odzwierciedlić jej znacznie zwiększone możliwości fizyczne³³.

• Ponieważ rzeczywistość wirtualna w układzie nerwowym staje się konkurencyjna dla prawdziwej rzeczywistości pod względem rozdzielczości i wiarygodności, coraz więcej naszych doznań będziemy odczuwać w środowiskach wirtualnych.

• W rzeczywistości wirtualnej możemy być zarówno fizycznie, jak i emocjonalnie innymi osobami. W zasadzie inni ludzie (jak nasi partnerzy w związkach) będą mogli wybrać dla nas inne ciało niż to, które wybierzemy sobie my sami (i na odwrót).

• Prawo przyspieszających zwrotów będzie działało do czasu, aż inteligencja niebiologiczna będzie bliska „nasycenia” materii i energii w sąsiadującym wszechświecie naszą inteligencją ludzko-maszynową. Przez nasycenie rozumiem wykorzystanie wzorców materii i energii do przetwarzania w optymalnym stopniu, opartego na naszym rozumieniu fizyki przetwarzania. Kiedy zbliżymy się do tej granicy, inteligencja naszej cywilizacji będzie kontynuować ekspansję swojego potencjału przez rozprzestrzenianie się na zewnątrz, ku reszcie wszechświata. Szybkość tej ekspansji w krótkim czasie osiągnie maksymalną prędkość, z którą może być przesyłana informacja.

• Ostatecznie cały wszechświat nasyci się naszą inteligencją. Taka będzie jego przyszłość (zob. rozdział 6). To my będziemy określać własny los, który raczej nie będzie zdeterminowany przez obecne „bezrozumne”, proste, maszynowe siły, które rządzą mechaniką nieba.

• Czas, którego będzie potrzebował wszechświat, aby stać się inteligentny w takim stopniu, zależy od tego, czy prędkość światła jest niezmiennym ograniczeniem. Istnieją wskazówki, że są możliwe sytuacje, w których ono nie zachodzi, lub subtelne możliwości obejścia tego ograniczenia, które, jeśli istnieją, będą możliwe do wykorzystania przez ogromną inteligencję naszej cywilizacji w opisywanym czasie w przyszłości.

Taka jest więc Osobliwość. Niektórzy stwierdzą, że nie jesteśmy w stanie jej pojąć, przynajmniej na naszym obecnym poziomie zrozumienia. Z tego powodu nie możemy spojrzeć poza jej horyzont zdarzeń i zrozumieć pełnego sensu tego, co leży poza nim. To przyczyna, dla której nazywamy to przekształcenie Osobliwością.

Osobiście uznałem za trudne, chociaż nie niemożliwe, spojrzenie poza ten horyzont zdarzeń, nawet wówczas, kiedy pomyślimy o jego konsekwencjach w kolejnych kilkudziesięciu latach. Ciągle jeszcze jestem zdania, że mimo naszych głębokich ograniczeń mamy wystarczające możliwości abstrakcyjnego myślenia, aby formułować sensowne stwierdzenia na temat istoty życia po nadejściu Osobliwości. Najważniejsze jest to, że inteligencja, która powstanie, będzie nadal reprezentować ludzką cywilizację, będącą już wtedy cywilizacją ludzko-maszynową. Innymi słowy, przyszłe maszyny będą istotami ludzkimi, chociaż nie będą wytworem biologii. To będzie następny etap ewolucji, następne znaczące przesunięcie paradygmatu, następny poziom pośredniości. Większa część inteligencji naszej cywilizacji będzie ostatecznie niebiologiczna. Pod koniec tego stulecia będzie ona biliony bilionów razy potężniejsza od inteligencji ludzkiej³⁴. Odnosząc się jednak do często wyrażanych wątpliwości, należy uznać, że nie oznacza to końca inteligencji biologicznej, nawet jeśli utraci ona ewolucyjną wyższość. Nawet formy niebiologiczne będą pochodzić z biologicznego projektu. Nasza cywilizacja pozostanie w rzeczy samej ludzka, na wiele sposobów będzie bardziej przykładem tego, co uważamy za ludzkie, niż to jest dzisiaj, ale nasze rozumienie tego terminu wykroczy poza jego biologiczne początki.

Wielu obserwatorów wyraziło niepokój związany z pojawieniem się form niebiologicznej inteligencji przewyższającej inteligencję ludzką (ten problem będzie omówiony bardziej szczegółowo w rozdziale 9). Możliwość zwiększenia naszej własnej inteligencji przez bliskie związki z innymi myślącymi substratami niekoniecznie łagodzi ów niepokój, ponieważ niektórzy ludzie wyrażają pragnienie, by pozostać „bez ulepszeń” i jednocześnie nadal znajdować się na szczycie intelektualnego łańcucha pokarmowego. Z perspektywy biologicznego człowieka te nadludzkie inteligencje okażą się naszymi oddanymi sługami, będą zaspokajać nasze potrzeby i pragnienia. Spełnienie pragnień dziedzictwa biologicznego zaabsorbuje jednak jedynie niewielką część potęgi intelektualnej, którą przyniesie Osobliwość.

Molly 2004: Skąd będę wiedziała, że Osobliwość się zbliża? Chodzi mi o to, że chciałabym mieć trochę czasu na przygotowanie się.

Ray: Dlaczego, co planujesz?

Molly 2004: Na początek dopieszczę moje CV. Chciałabym zrobić na tych nowych siłach dobre wrażenie.

George 2048: Mogę to zrobić za ciebie.

Molly 2004: To naprawdę nie jest konieczne. Jestem w stanie zrobić to sama. Prawdopodobnie będę również chciała usunąć kilka dokumentów, wiesz, tych, gdzie trochę obrażam kilka znajomych maszyn.

George 2048: Maszyny i tak je znajdą, ale nie martw się, jesteśmy bardzo wyrozumiałe.

Molly 2004: Z jakiegoś powodu to nie przekonuje mnie całkowicie. Ale chciałabym wiedzieć, jakie będą zwiastuny.

Ray: W porządku, będziesz wiedziała, że nadchodzi Osobliwość, kiedy w twojej skrzynce e-mailowej będzie milion wiadomości.

Molly 2004: Hmm, w takim razie wydaje mi się, że jesteśmy już blisko. Ale, tak na serio, mam problem z dostosowaniem się do wszystkiego, co do mnie trafia. Jak nadążę za tempem Osobliwości?

George 2048: Będziesz miała wirtualnych pomocników, a tak naprawdę będziesz potrzebować tylko jednego.

Molly 2004: Którym, jak przypuszczam, jesteś ty?

George 2048: Do twoich usług.

Molly 2004: Po prostu super. Zatroszczysz się o wszystko, nie będziesz musiał mnie nawet informować. „Och, nie przejmuj się i nie mów Molly, co się dzieje, bo i tak by tego nie zrozumiała, niech sobie będzie szczęśliwa w nieświadomości”.

George 2048: Nie będę wcale tak robił.

Molly 2004: Zależy ci na moim szczęściu?

George 2048: Miałem na myśli trzymanie cię w nieświadomości. Będziesz w stanie zrozumieć, co będę robił, jeżeli tego chcesz naprawdę.

Molly 2004: Co, stanę się…

Ray: Ulepszona?

Molly 2004: Tak, to właśnie próbowałam powiedzieć.

George 2048: Cóż, jeśli nasz związek będzie dzięki temu tym wszystkim, czym mógłby być, nie jest to zły pomysł.

Molly 2004: A jeżeli chcę pozostać taka, jaka jestem?

George 2048: Tak czy inaczej, zawsze będę ci oddany. Ale mogę być kimś więcej niż tylko twoim transcendentnym sługą.

Molly: Tak naprawdę ty jako „tylko” mój transcendentny sługa nie brzmi tak źle.

Karol Darwin: Jeśli mogę przerwać; przyszło mi do głowy, że kiedy inteligencja maszynowa przewyższy ludzką inteligencję, będzie ona w stanie zaprojektować swoją kolejną generację.

Molly 2004: To nie brzmi jakoś nadzwyczajnie. Maszyny projektują maszyny już teraz.

Karol: Tak, ale w 2004 roku są wciąż kierowane przez ludzi. Kiedy maszyny będą działać na poziomie istoty ludzkiej, cóż, wtedy koło się zamknie.

Ned Ludd³⁵: I ludzie znajdą się poza tym kołem.

Molly 2004: Będzie to jednak dość powolny proces.

Ray: Wcale nie. Jeśli inteligencja niebiologiczna zostałaby zbudowana podobnie do ludzkiego mózgu, ale używałaby nawet około 2004 obwodów, to wtedy to coś…

Molly ok. 2104: Chciałeś powiedzieć: ona.

Ray: Tak, oczywiście… ona… byłaby zdolna, żeby myśleć co najmniej milion razy szybciej.

Timothy Lear: Czas subiektywny zatem się wydłuży.

Ray: No właśnie.

Molly 2004: Wydaje się, że będzie dużo tego subiektywnego czasu. Co wy, maszyny, zrobicie z taką ilością czasu?

George 2048: Jest bardzo dużo do zrobienia. W końcu dzięki internetowi mam dostęp do całej ludzkiej wiedzy.

Molly 2004: Tylko ludzkiej wiedzy? A co z wiedzą maszyn?

George 2048: Wolimy myśleć o tym jako o jednej cywilizacji.

Karol: Tak więc wydaje się, że maszyny będą mogły poprawić własną konstrukcję.

Molly 2004: My, ludzie, zaczynamy robić to już teraz.

Ray: Ale my zajmujemy się jedynie kilkoma szczegółami. Inteligencja oparta na DNA jest z natury tak bardzo wolna i ograniczona.

Karol: Maszyny zaprojektują więc swoją następną generację raczej szybko.

George 2048: Rzeczywiście, nastąpi to z pewnością w roku 2048.

Karol: Właśnie to miałem na myśli, nastąpi zatem nowa linia ewolucji.

Ned: Wygląda to raczej jak jakieś niepewne zjawisko ucieczki.

Karol: Zasadniczo tym właśnie jest ewolucja.

Ned: A co z interakcją maszyn z ich poprzednikami? Chodzi mi o to, że nie chciałbym znaleźć się na ich drodze. Na początku XIX wieku udawało mi się ukrywać przed angielskimi władzami przez kilka lat, ale podejrzewam, że byłoby to trudniejsze w przypadku tych…

George 2048: Facetów.

Molly 2004: Ukrywanie się przed tymi małymi robotami…

Ray: …masz na myśli nanoroboty.

Molly 2004: Tak, ukrywanie się przed tymi nanorobotami będzie z całą pewnością trudne.

Ray: Oczekiwałbym, że inteligencja, która zrodzi się z Osobliwości, będzie miała ogromny szacunek dla swojego biologicznego dziedzictwa.

George 2048: Oczywiście, to będzie nawet coś więcej niż szacunek, to będzie… cześć.

Molly 2004: Świetnie, George, będę twoim otaczanym czcią zwierzątkiem. To nie jest to, czego się spodziewałam.

Ned: Oto, jak ujął to Ted Kaczynski: zostaniemy zwierzątkami domowymi. Naszym przeznaczeniem jest zostanie zwierzątkami domowymi i na pewno nie będziemy wolnymi ludźmi.

Molly 2004: A co z szóstą epoką? Jeśli pozostanę w stanie biologicznym, będę używać tej całej cennej materii i energii w najbardziej nieefektywnym stopniu. Będziecie chcieli mnie przekształcić w, powiedzmy, miliard wirtualnych Molly i George’ów, z których każdy będzie myślał znacznie szybciej, niż ja robię to teraz. Wydaje się, że nacisk, aby przejść na drugą stronę, będzie bardzo duży.

Ray: Mimo to będziesz przedstawiać sobą jedynie niewielką część dostępnej materii i energii. Jeśli nawet pozostaniesz biologiczna, nie zmieni to wyraźnie rzędu wielkości materii i energii dostępnej dla Osobliwości. Warto będzie zachować dziedzictwo biologiczne.

George 2048: Stanowczo tak.

Ray: Dokładnie tak jak dzisiaj staramy się zachować lasy deszczowe i różnorodność gatunków.

Molly 2004: I to jest to, czego się boję. W końcu tak wspaniale się spisujemy w dziedzinie ochrony lasów deszczowych. Chyba jeszcze kawałeczek ich gdzieś został. Skończymy jak te gatunki zagrożone wyginięciem.

Ned: Lub te, które wyginęły.

Molly 2004: Nie chodzi tu tylko o mnie. A co ze wszystkimi tymi rzeczami, których używam? Używam przecież wielu rzeczy.

George 2048: Nie ma problemu, po prostu przetworzymy wszystkie twoje rzeczy. Będziemy tworzyć potrzebne ci środowiska w miarę, jak będzie stawać się ci niezbędne.

Molly 2004: O! Będę w wirtualnej rzeczywistości?

Ray: Nie, prawdę mówiąc, będzie to rzeczywistość fogletów.

Molly 2004: Znajdę się we mgle? [ang. fog]

Ray: Nie, nie, fogletów.

Molly 2004: Słucham?

Ray: Wyjaśnię to dalej w tej książce.

Molly 2004: No dobrze, ale daj mi jakąś wskazówkę.

Ray: Foglety to nanoroboty – roboty o rozmiarze komórek krwi, które mogą się łączyć, tworząc każdą fizyczną strukturę. Co więcej, mogą one kierować informacjami wizualnymi i słuchowymi w ten sposób, że przenoszą cechy rzeczywistości wirtualnej do prawdziwego świata.

Molly 2004: Żałuję, że zapytałam. Ale kiedy myślę o tym wszystkim, chciałabym więcej niż tylko moje rzeczy. Chcę, aby istniały również wszystkie zwierzęta i rośliny. Nawet jeśli nie uda mi się zobaczyć i dotknąć ich wszystkich, podoba mi się świadomość, że gdzieś tam są.

George 2048: Ale nic nie zostanie utracone.

Molly 2004: Wiem, cały czas to powtarzasz. Ale ja tak naprawdę mam na myśli rzeczywistość biologiczną.

Ray: Tak naprawdę cała biosfera jest zaledwie jedną milionową częścią materii i energii w Układzie Słonecznym.

Karol: Zawiera ona dużo węgla.

Ray: Warto zachować to wszystko, aby zyskać pewność, że nic nie straciliśmy.

George 2048: W tej kwestii jest zgoda od przynajmniej kilku lat.

Molly 2004: W zasadzie będę więc miała wszystko, czego potrzebuję, w zasięgu ręki?

George 2048: Owszem.

Molly 2004: Brzmi jak mit o królu Midasie. Wiesz, wszystko, czego dotknął, zmieniało się w złoto.

Ned: Tak, i jak pamiętasz dlatego umarł z głodu.

Molly 2004: Cóż, jeśli ostatecznie przejdę na drugą stronę, przy całym tym rozszerzaniu się subiektywnie odczuwanego czasu, myślę, że umrę z nudów.

George 2048: To nie mogłoby się nigdy zdarzyć. Osobiście tego dopilnuję.

Rozdział 2

TEORIA EWOLUCJI TECHNOLOGICZNEJ: PRAWO PRZYSPIESZAJĄCYCH ZWROTÓW

Im dalej wstecz spoglądamy, tym lepiej widzimy przyszłość. –

WINSTON CHURCHILL

Dwa miliardy lat temu nasi przodkowie byli mikrobami; pół miliarda lat temu – rybami; sto milionów lat temu – czymś w rodzaju myszy; dziesięć milionów lat temu – nadrzewnymi małpami, a milion lat temu – pierwszymi istotami ludzkimi rozważającymi, jak okiełznać ogień. Nasza linia ewolucyjna charakteryzuje się mistrzostwem w zmianach. A w naszych czasach tempo tego procesu przyspiesza. 

– CARL SAGAN

Naszym jedynym zadaniem jest stworzyć coś inteligentniejszego niż my sami, żaden inny problem z wyjątkiem tego nie jest naszym problemem… Nie ma trudnych problemów, są tylko problemy, które są trudne przy pewnym poziomie inteligencji. Jeśli pójdziemy trochę do przodu [jeśli chodzi o poziom inteligencji], niektóre rozwiązania z niemożliwych staną się oczywiste. Jeśli zwiększymy w znacznym stopniu naszą inteligencję, wszystkie rozwiązania problemów staną się oczywiste. 

– ELIEZER S. YUDKOWSKY, STARING INTO THE SINGULARITY, 1996

Stwierdzenie „przyszłości nie da się przewidzieć” jest powtarzane jak refren… Ale jeśli [ten punkt widzenia] jest błędny, nasz błąd staje się głęboki. 

– JOHN SMART¹

Trwające przyspieszenie postępu technologicznego jest wynikiem i nieuniknionym skutkiem tego, co nazywam prawem przyspieszających zwrotów, opisującym przyspieszenie tempa i wzrost wykładniczy produktów procesu ewolucyjnego. Produkty te obejmują w szczególności technologie służące przenoszeniu informacji, takie jak przetwarzanie, a przyspieszenie ich rozwoju jest większe, niż zostało to przewidziane w prawie Moore’a. Osobliwość jest nieubłaganym skutkiem prawa przyspieszających zwrotów, dlatego też jest ważne, aby przyjrzeć się bliżej naturze tego procesu ewolucyjnego.

Natura porządku. W poprzednim rozdziale pokazano kilka wykresów przyspieszenia przesunięcia paradygmatu. (Przesunięcia paradygmatu są poważnymi zmianami metod i procesów intelektualnych używanych do osiągnięcia celów, na przykład język pisany i komputery). Na wykresach zaznaczono zestawienie kluczowe wydarzeń ewolucji biologicznej i technologicznej, od Wielkiego Wybuchu do stworzenia internetu, dokonane według piętnastu myślicieli i odpowiednich źródeł. Można zauważyć pewną oczekiwaną zmienność, ale widoczna jest również niewątpliwa tendencja wykładnicza: kluczowe zdarzenia pojawiały się w coraz szybszym tempie.

Kryteria zaliczania wydarzeń do „zdarzeń kluczowych” różniły się w zależności od listy. Ale na pewno warto się zastanowić nad przyczyną takich właśnie wyborów. Niektórzy obserwatorzy zauważyli, że prawdziwie epokowe wynalazki w historii biologii i technologii wiązały się ze wzrostem stopnia złożoności². Chociaż wydaje się, że wzrost stopnia złożoności jest wynikiem postępu zarówno ewolucji biologicznej, jak i technologicznej, myślę, że obserwacja ta nie jest całkowicie poprawna. Przyjrzyjmy się jednak najpierw, czym jest złożoność.

Nie dziwi, że pojęcie złożoności jest skomplikowane. Według jednego z podejść złożoność jest minimalną ilością informacji wymaganą, aby wyjaśnić dany proces. Powiedzmy, że mamy projekt systemu (na przykład program komputerowy lub wspomagany komputerowo projekt pliku na komputer), który może być opisany za pomocą pliku z danymi zawierającego milion bitów. Możemy powiedzieć, że ten projekt ma złożoność równą milionowi bitów. Załóżmy jednak, że zauważymy, że milion bitów może w rzeczywistości składać się z wzoru tysiąca bitów, które powtarzane są tysiąc razy. Możemy zauważyć powtórzenia, usunąć powtarzające się wzory i wyrazić cały projekt za pomocą jedynie tysiąca bitów, w ten sposób zmniejszając rozmiar pliku tysiąc razy.

Najpopularniejsze techniki kompresji danych używają podobnych metod znajdowania redundancji informacji³. Ale czy po skompresowaniu danych w ten sposób można być absolutnie pewnym, że nie można odkryć innych zasad czy metod, które pozwoliłyby wyrazić ten plik w jeszcze bardziej zwartej formie? Załóżmy na przykład, że moim plikiem byłaby po prostu liczba pi (3,1415…) wyrażona z precyzją do miliona bitów. Większość programów do kompresji danych nie rozpoznałoby tej sekwencji i nie zmniejszyłoby wcale tego miliona bitów, ponieważ bity w binarnym ujęciu pi są faktycznie przypadkowe i dlatego według wszystkich testów na przypadkowość nie mają powtarzających się wzorów.

Jeśli jednak możemy określić, że ten plik (lub część pliku) w rzeczywistości oznacza pi, możemy z łatwością wyrazić go (lub jego część) w zwarty sposób jako: „pi z dokładnością do miliona bitów”. Ponieważ nigdy nie możemy być pewni, czy nie przeoczyliśmy jeszcze bardziej zwartej reprezentacji danej sekwencji informacji, każda kompresja wyraża jedynie górną granicę złożoności tej informacji. Jedną z definicji złożoności przedstawił Murray Gell-Mann. Definiuje on algorytmiczną zawartość informacyjną (AIC) zestawu danych jako „długość najkrótszego programu, który spowoduje, że standardowy uniwersalny komputer wydrukuje ciąg bitów, a następnie się zatrzyma”⁴.

Koncepcja Gell-Manna nie jest jednak w pełni adekwatna. Jeżeli mamy do czynienia z plikiem z losową informacją, nie może on być skompresowany. Spostrzeżenie to jest w rzeczywistości głównym kryterium określania, czy sekwencja cyfr jest w pełni losowa. Jeśli jednak jakiś ciąg losowy będzie odpowiadał jakiemuś szczególnemu projektowi, wówczas informacja ta będzie określona przez prostą instrukcję w rodzaju: „tutaj wstaw losowo wybrany ciąg cyfr”. Tak więc ciąg losowy, niezależnie od tego, czy będzie zawierał dziesięć czy miliard bitów, nie stanowi znaczącej złożoności, ponieważ można go scharakteryzować za pomocą prostej instrukcji. Taka jest różnica między losowym ciągiem a nieprzewidywalnym ciągiem informacji, która ma jakiś cel.

Aby uzyskać dodatkowy wgląd w naturę złożoności, rozważmy złożoność skały. Gdybyśmy mieli scharakteryzować wszystkie właściwości (dokładne położenie, moment pędu, spin, prędkość itd.) każdego atomu skały, otrzymalibyśmy ogromną liczbę informacji. Kilogramowa skała ma 10²⁵ atomów, które, jak omówimy to w następnym rozdziale, mogą nieść do 10²⁷ bitów informacji. To jest 100 milionów miliardów razy więcej informacji, niż zawiera kod genetyczny człowieka (nawet bez poddania go kompresji). W powszechnym zastosowaniu większość tych informacji jest w znacznej mierze przypadkowa i bez znaczenia. Tak więc dla większości zastosowań możemy scharakteryzować skałę za pomocą znacznie mniejszej ilość informacji, określając jedynie jej kształt i skład mineralny. Dlatego uzasadnione jest rozważanie złożoności zwykłej skały jako znacznie mniejszej od złożoności człowieka, nawet jeśli skała teoretycznie zawiera znaczną ilość informacji⁵.

Jedna z koncepcji złożoności głosi, że jest to minimalna ilość znaczącej, nieprzypadkowej, ale nieprzewidywalnej informacji niezbędnej do scharakteryzowania systemu lub procesu.

W koncepcji Gell-Manna AIC ciągu losowego zawierającego milion bitów będzie miało wartość miliona bitów. Dodaję więc do koncepcji AIC Gell-Manna pomysł zastępowania każdego ciągu losowego prostą instrukcją, aby w tym miejscu „wstawić losowe bity”.

Nawet jednak to nie jest wystarczające. Inną kwestią są ciągi arbitralnych danych, takie jak nazwiska i numery telefonów w książce telefonicznej lub okresowe wyniki pomiarów poziomów promieniowania albo temperatury. Takie ciągi nie są losowe i metody kompresji danych zmniejszą je jedynie w małym stopniu. To jednak nie odzwierciedla złożoności w taki sposób, w jaki termin ten jest powszechnie rozumiany. Są to tylko dane. Potrzebujemy więc kolejnej prostej instrukcji, aby w danym miejscu „wstawić dowolny ciąg”.

Dla podsumowania proponowanej przeze mnie miary złożoności zestawu informacji najpierw powinniśmy ustalić jego AIC według definicji Gell-Manna. Następnie zastępujemy każdy ciąg losowy prostą instrukcją wstawienia ciągu losowego. Potem przeprowadzamy tę samą operację dla ciągu danych dowolnych. W rezultacie otrzymujemy miarę złożoności, która dość dobrze pokrywa się z naszą intuicją.

Obserwacja, że przesunięcie paradygmatu w procesie ewolucji, takiej jak ewolucja biologiczna i jej technologiczna kontynuacja, wiąże się rzeczywiście ze wzrostem złożoności, jak zdefiniowałem to pojęcie powyżej, jest prawidłowa Na przykład zmiany w DNA pozwoliły na powstanie bardziej złożonych organizmów, których procesy informacyjne mogą być kontrolowane przez elastyczne przechowywanie danych w cząsteczce DNA. Eksplozja kambryjska zapewniła stały zestaw planów budowy ciała zwierząt (zapisany w DNA), tak więc proces ewolucji mógł być skoncentrowany na bardziej złożonym rozwoju mózgu. W technologii wynalezienie komputera zapewniło ludzkiej cywilizacji środki do przechowywania i operowania nawet znacznie bardziej złożonymi zestawami informacji. Ogromna sieć połączeń, jaką daje internet, zapewnia jeszcze większą złożoność.

„Rosnąca złożoność” sama w sobie nie jest jednak ostatecznym celem lub produktem końcowym tych procesów ewolucyjnych. Skutkiem ewolucji jest uzyskanie lepszych rozwiązań, które nie muszą być bardziej skomplikowane. Czasami lepsze rozwiązanie jest właśnie tym prostszym. Rozważmy więc inne pojęcie: „porządek”. Porządek nie jest przeciwieństwem nieporządku. Jeśli nieporządek oznacza losową sekwencję zdarzeń, odwrotnością nieporządku powinna być „nieprzypadkowość”. Informacja jest sekwencją danych znaczącą w procesie, taką jak kod DNA w organizmie żywym lub bity w programie komputerowym. Z drugiej strony „zakłócenia” oznaczają sekwencję losową. Zakłócenia są z natury nieprzewidywalne, ale nie niosą ze sobą informacji. Informacja jest jednak również nieprzewidywalna. Jeśli możemy przewidzieć przyszłe dane na podstawie danych z przeszłości, to przyszłe dane przestają być informacją. Dlatego ani informacja, ani zakłócenia nie mogą być kompresowane (a następnie przywrócone w takiej samej kolejności). Możemy rozważyć przewidywalnie zmieniający się wzorzec (taki jak 0101010…) jako uporządkowany, ale wzorzec ten oprócz pierwszej pary bitów nie niesie żadnej informacji.

Uporządkowanie nie oznacza zatem porządku, bo porządek wymaga informacji. Porządek to informacja dopasowana do swojego celu. Miarą porządku jest to, jak dobrze informacja pasuje do swojego celu. W wypadku ewolucji form życia celem jest przeżycie. W algorytmie ewolucyjnym (programie komputerowym symulującym ewolucję w celu rozwiązania problemu) stosowanym do, powiedzmy, projektowania silnika odrzutowego celem jest optymalizacja wydajności silnika, jego efektywności i prawdopodobnie innych cech. Pomiar porządku jest trudniejszy niż określenie złożoności. Jak to zostało omówione powyżej, zaproponowano pewne miary złożoności. W wypadku porządku potrzebujemy miary sukcesu, która byłaby dostosowywana do danej sytuacji. Kiedy tworzymy algorytmy ewolucyjne (programy, które symulują ewolucję, aby rozwiązać problem), programista musi zapewnić taką miarę sukcesu (nazywaną funkcją użyteczności). W ewolucyjnym procesie rozwoju technologicznego moglibyśmy przypisać tę funkcję sukcesowi ekonomicznemu.

Posiadanie większej ilości informacji nie musi oznaczać lepszego dopasowania. Czasami większy porządek – lepsze dopasowanie do celu – jest osiągany raczej przez upraszczanie niż dalszy wzrost złożoności. Na przykład nowa teoria, która łączy dwa różne pomysły w jedną szerszą, spójniejszą teorię, zmniejsza złożoność, może jednak zwiększyć „porządek dla celu”. (W tym przypadku celem jest dokładne modelowanie obserwowanych zjawisk). W rzeczywistości dochodzenie do prostszych teorii jest siłą napędową nauki. (Jak powiedział Einstein: „Uczyń wszystko tak prostym, jak tylko się da, ale nie prostszym”).

Ważnym przykładem ilustrującym tę koncepcję jest kluczowy krok w ewolucji człowiekowatych: przesunięcie punktu osi obrotu kciuka, które pozwoliło na lepsze i dokładniejsze operowanie w otoczeniu⁶. Naczelne, takie jak szympansy, mogą chwytać, ale nie mogą posługiwać się przedmiotami za pomocą „silnego uchwytu” lub dzięki delikatnej koordynacji ruchowej pozwalającej na pisanie lub formowanie przedmiotów. Zmiana punktu osi obrotu kciuka nie zwiększyła znacząco złożoności samego zwierzęcia, niemniej przyczyniła się do zwiększenia porządku, umożliwiając między innymi rozwój technologii. Ewolucja pokazała jednak, że ogólna tendencja do osiągania większego porządku skutkuje większą złożonością⁷.

Zatem ulepszenie rozwiązania problemu, zwykle zwiększając, ale czasem zmniejszając złożoność, zwiększa porządek. Pozostaje kwestia zdefiniowania problemu. W rzeczywistości klucz do algorytmu ewolucji (i ogólnie do ewolucji biologicznej i technologicznej) jest następujący: określenie problemu (co obejmuje również funkcję użyteczności). W ewolucji biologicznej ogólnym problemem było zawsze przetrwanie. W poszczególnych niszach ekologicznych to nadrzędne wyzwanie przekłada się na bardziej szczegółowe cele, takie jak zdolność pewnych gatunków do przeżycia w warunkach ekstremalnych lub maskowanie się przed drapieżnikami. Ponieważ ewolucja biologiczna dotyczy głównie humanoidów, cel sam w sobie wyewoluował do zdolności myślenia bardziej zaawansowanego niż u przeciwników i zmieniania w ten sposób otoczenia.

Może się wydawać, że ten aspekt prawa przyspieszających zwrotów zaprzecza drugiemu prawu termodynamiki, według którego entropia (losowość w układzie zamkniętym) nie może się zmniejszyć i dlatego na ogół rośnie⁸. Prawo przyspieszających zwrotów dotyczy jednak ewolucji, która nie odbywa się w układzie zamkniętym. Przebiega ona w wielkim chaosie i w rzeczywistości zależy od nieporządku w niej samej, z którego czerpie ona opcje różnorodności. Proces ewolucji stale dokonuje wyborów spośród tych możliwości, aby stworzyć jeszcze większy porządek. Nawet kryzysy, takie jak zdarzające się co jakiś czas uderzenia w Ziemię dużych asteroidów, mimo że tymczasowo zwiększają chaos, ostatecznie zwiększają i pogłębiają porządek stworzony przez ewolucję biologiczną.

Podsumowując: ewolucja zwiększa porządek, co może powodować wzrost złożoności lub go nie powodować (ale zwykle to czyni). Główną przyczyną przyspieszania ewolucji form życia oraz technologii jest fakt, że opiera się ona na własnym rosnącym porządku, z coraz bardziej wyrafinowanymi środkami zapisywania informacji i operowania nimi. Innowacje tworzone przez ewolucję pobudzają i umożliwiają jeszcze szybszą ewolucję. W wypadku ewolucji form życia najbardziej widocznym wczesnym przykładem jest DNA, który stanowi zapisaną i chronioną transkrypcję projektu życia i na którym można przeprowadzać dalsze eksperymenty. W przypadku rozwoju technologii ciągle doskonalone ludzkie metody zapisywania informacji sprzyjały jeszcze bardziej dalszemu postępowi technologicznemu. Pierwsze komputery zaprojektowano na papierze i montowano ręcznie. Obecnie są one projektowane przy stanowiskach komputerowych, z wykorzystaniem innych komputerów opracowujących wiele szczegółów projektu przyszłej generacji, i wytwarzane w całkowicie zautomatyzowanych fabrykach przy bardzo ograniczonym udziale człowieka.

Proces ewolucji technologii zwiększa wydajność wykładniczo. Innowatorzy dążą do zwielokrotnienia poprawy wydajności. Innowacja ulega mnożeniu, a nie dodawaniu. Technologia, jak każdy proces ewolucyjny, opiera się na samej sobie. Aspekt ten będzie nadal przyspieszał, kiedy w epoce piątej technologia przejmie pełną kontrolę nad własnym postępem⁹.

Zasady prawa przyspieszających zwrotów możemy podsumować następująco:

• Ewolucja stosuje dodatnie sprzężenie zwrotne, udoskonalone metody będące wynikiem jednego etapu postępu ewolucyjnego są wykorzystywane do tworzenia następnego etapu. Jak zostało to opisane w poprzednim rozdziale, postęp w każdej epoce ewolucji był coraz szybszy, opierając się na produktach poprzedzającego etapu. Ewolucja działa w sposób pośredni: ewolucja stworzyła ludzi, ludzie stworzyli technologię, a obecnie ludzie używają coraz bardziej zaawansowanej technologii, aby stworzyć kolejną jej generację. Do czasu nadejścia Osobliwości nie będzie już różnicy między ludźmi a technologią. Nie dlatego, że ludzie staną się tym, czym są obecnie maszyny, ale dlatego, że maszyny rozwiną się do poziomu ludzi, a nawet bardziej. Technologia będzie naszym metaforycznym przeciwstawnym kciukiem, który umożliwi kolejny krok w ewolucji. Postęp (dalsze zwiększanie porządku) będzie zatem oparty na procesach myślenia, które będą zachodzić z prędkością światła, a nie w wyniku bardzo wolnych reakcji elektrochemicznych. Każdy etap ewolucji opiera się na owocach poprzedzającego etapu, a więc tempo postępu procesu ewolucyjnego zwiększa się w czasie co najmniej wykładniczo. Z czasem „porządek” informacji w procesie ewolucyjnym (miara tego, jak dobrze informacja pasuje do swojego celu, którym w ewolucji jest przeżycie) się zwiększa.

• Proces ewolucyjny nie jest układem zamkniętym: ewolucja czerpie opcje różnorodności z chaosu panującego w większym układzie, w którym zachodzi. Ponieważ ewolucja również opiera się na własnym rosnącym porządku, w procesie ewolucyjnym porządek zwiększa się wykładniczo.

• Korelatem powyższych obserwacji jest fakt, że „zwroty” procesu ewolucyjnego (takie jak szybkość, wydajność, opłacalność i całkowita „moc” procesu) również rosną w czasie co najmniej wykładniczo. Dostrzegamy to w prawie Moore’a, według którego każda nowa generacja chipów komputerowych (pojawiająca się obecnie średnio co dwa lata) zapewnia dwa razy więcej komponentów na koszt jednostkowy, a każda z nich działa znacznie szybciej (ze względu na mniejsze odległości, na które przepływają elektrony wewnątrz chipów i pomiędzy nimi, oraz inne czynniki). Jak pokażę poniżej, ten wzrost wykładniczy mocy i wskaźnika cena–wydajność technologii opartych na informacji nie ogranicza się do komputerów, ale odnosi się zasadniczo dla wszystkich technologii informacyjnych i obejmuje także ludzką wiedzę, mierzoną na wiele różnych sposobów. Należy również zauważyć, że termin „technologia informacyjna” obejmuje coraz szerszą grupę zjawisk, a ostatecznie obejmie pełny zakres aktywności gospodarczej i przedsięwzięć kulturalnych.

• W innej pętli dodatniego sprzężenia zwrotnego, im bardziej wydajny staje się dany proces ewolucyjny – na przykład wydajność i opłacalność, które osiągają procesy przetwarzania – tym większa staje się ilość zasobów wykorzystywanych do dalszego przebiegu tego procesu. Skutkiem tego jest drugi poziom wzrostu wykładniczego, to znaczy, że tempo wzrostu wykładniczego – wykładnik – samo rośnie wykładniczo. Na przykład, jak widać na rysunku poniżej „Prawo Moore’a – piąty paradygmat”, podwojenie wskaźnika ceny do wydajności procesów przetwarzania zajmowało trzy lata na początku i dwa lata w połowie XX wieku. Obecnie podwaja się średnio raz na rok. Każdego roku nie tylko moc każdego chipa zwiększa się dwukrotnie w stosunku do tego samego kosztu jednostkowego, ale również rośnie wykładniczo liczba wytwarzanych chipów. W ten sposób budżety na badania komputerowe wzrosły znacznie w ciągu ostatnich dziesięcioleci.

• Ewolucja biologiczna jest jednym z procesów ewolucyjnych. W rzeczywistości jest to podstawowy proces ewolucyjny. Ponieważ zachodziła w układzie całkowicie otwartym (w przeciwieństwie do sztucznych ograniczeń algorytmu ewolucyjnego), wiele poziomów układu ewoluowało w tym samym czasie. Nie tylko informacje zawarte w genach danego gatunku dążą do większego porządku, ale również cały układ rządzący ewolucją zmienia się w ten sposób. Na przykład liczba chromosomów i sekwencja genów na chromosomach także ewoluowały. Innym przykładem jest fakt, że ewolucja wypracowała sposoby ochrony informacji genetycznej przed nadmiernymi defektami (dozwolona jest jednak mała ilość mutacji, które są korzystnym mechanizmem ulepszania ewolucyjnego). Podstawowym sposobem osiągnięcia tego celu jest powtarzanie informacji genetycznej w parach chromosomów. Daje to gwarancję, że nawet jeśli gen na jednym z chromosomów ulegnie uszkodzeniu, to odpowiadający mu drugi gen będzie najprawdopodobniej prawidłowy i skutecznie odegra swoją rolę. Nawet w wypadku niesparowanego męskiego chromosomu X istnieją sposoby tworzenia kopii zapasowych informacji przez powtarzanie ich na tym samym chromosomie X¹⁰. Tylko mniej więcej 2 procent genomu koduje białka¹¹. Pozostała część informacji genetycznej wypracowała skomplikowane środki kontroli, kiedy i jak geny kodujące białka ulegają ekspresji (wytwarzają białka) w procesie, który dopiero powoli zaczynamy rozumieć. Tak więc proces ewolucji w stopniu, w którym pozwala na to tempo mutacji, sam zmienia się w czasie.

• Postęp technologiczny to kolejny proces ewolucyjny. W rzeczywistości pojawienie się pierwszych gatunków tworzących technologię skutkowało nowym procesem ewolucji. To powoduje, że ewolucja technologiczna jest gałęzią i kontynuacją ewolucji biologicznej. Homo sapiens wyewoluował w ciągu kilkuset tysięcy lat, a technologia stworzona przez człowiekowate na jej wczesnych etapach (takich jak koło, ogień i kamienne narzędzia) rozwijała się tylko trochę szybciej, potrzebując dziesiątków tysięcy lat, by się w pełni ukształtować i wejść do powszechnego użytku. Pięćset lat temu produkt przesunięcia paradygmatu, taki jak prasa drukarska, potrzebował około stu lat, aby wejść do powszechnego użycia. Dziś produkty najważniejszych przesunięć paradygmatu, takie jak telefony komórkowe i internet, rozpowszechniły się w ciągu zaledwie kilku lat.

• Konkretny paradygmat (metoda lub podejście do rozwiązania problemu; na przykład zmniejszenie tranzystorów w układzie scalonym jako sposób na stworzenie wydajniejszych komputerów) generuje wzrost wykładniczy do czasu, aż jego potencjał się wyczerpie. Kiedy to nastąpi, zachodzi przesunięcie paradygmatu, co umożliwia kontynuację wzrostu wykładniczego.

Przypisy

Przedmowa do wydania polskiego z 2013 roku

¹ Maciej Żukowski (ur. 1969) jest menedżerem i doradcą inwestycyjnym od kilkunastu lat związanym z rynkiem kapitałowym. Ma bogate doświadczenie w zarządzaniu kapitałem na rynku publicznym oraz sektorze private equity. Zarządzał polskimi i zagranicznymi funduszami inwestycyjnymi. Obecnie pełni funkcję Wiceprezesa Zarządu oraz Zarządzającego Aktywami w OPOKA TFI. W latach 2006–2008 był Prezesem Zarządu Funduszu Mistral. Wcześniej był Wiceprezesem Zarządu BWE Asset Management i – po przejęciu spółki przez grupę PZU w 2001 roku – Dyrektorem Działu Analiz PZU SA. Odpowiadał też za prace Wydziału Zarządzania Portfelem Akcji PZU SA. W latach 1995–1997 pracował w Dziale Bankowości Inwestycyjnej Domu Maklerskiego Penetrator, gdzie zajmował się doradztwem w zakresie pozyskiwania kapitału. Jest absolwentem Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. Wielki entuzjasta nowych technologii, muzyki poważnej oraz latania na paralotniach.

Prolog. MOC POMYSŁÓW

² Moja matka jest utalentowaną artystką specjalizującą się w malowaniu akwarelą. Mój ojciec był znanym muzykiem, dyrygentem Bell Symphony, założycielem i byłym prezesem Queensborough College Music Department.

² W programie pod nazwą Select uczniowie wypełniali kwestionariusz zawierający 300 pytań. Oprogramowanie komputerowe, które obejmowało bazę danych z 2 milionami informacji na temat 3 tysięcy uczelni, wybierało od sześciu do piętnastu szkół, które pasowały do zainteresowań ucznia, jego przygotowania i postępów w nauce. Sami przetworzyliśmy dane około tysiąca studentów i następnie sprzedaliśmy program firmie wydawniczej Harcourt, Brace and World.

³ The Age of Intelligent Machines, wydany w 1990 roku przez MIT Press, został uznany za najlepszą książkę komputerową przez Stowarzyszenie Wydawców Amerykańskich. Publikacja zgłębia rozwój sztucznej inteligencji i przewiduje wiele filozoficznych, społecznych i ekonomicznych skutków użycia maszyn inteligentnych. Treść uzupełniają 23 artykuły na temat sztucznej inteligencji takich myślicieli, jak Sherry Turkle, Douglas Hofstadter, Marvin Minsky, Seymour Papert i George Gilder.

⁴ Kluczowe wyznaczniki wydajności (takie jak stosunek ceny do wydajności, szerokość pasma i pojemność) zwiększają się o wielokrotność (to znaczy wyznaczniki są mnożone przez współczynnik dla każdego przyrostu czasu), zamiast rosnąć liniowo.

⁵ Douglas R. Hofstadter, Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, New York: Basic Books, 1979.

ROZDZIAŁ 1: SZEŚĆ EPOK

¹ Według strony Transtopii (http://transtopia.net) wyznawca Osobliwości został „pierwotnie określony przez Marka Plusa (1991) w znaczeniu »osoby, która wierzy w pojęcie Osobliwości«”. Inna definicja tego terminu to „»działacz Osobliwości« lub »przyjaciel Osobliwości«, to jest osoba, która propaguje Osobliwość” [Mark Plus, 1991; Singularitarian Principles, Eliezer Yudkovsky, 2000]. Nie ma powszechnej zgody na tę definicję i wielu transhumanistów jest wciąż „wyznawcami Osobliwości” w pierwotnym sensie tego słowa, czyli raczej „osobami wierzącymi w pojęcie Osobliwości” niż „działaczami” lub „przyjaciółmi”. Eliezer Y. Yudkowsky w „Zasadach wyznawcy Osobliwości”, wersja 1.0.2. (1 stycznia 2000, http://yudkowsky.net/sing/principles.ext.html), zaproponował alternatywną definicję: „Wyznawca Osobliwości to ktoś, kto wierzy, że technologiczne stworzenie inteligencji potężniejszej niż ludzka jest pożądane, i kto pracuje, aby osiągnąć ten cel. Wyznawca Osobliwości to przyjaciel, adwokat, obrońca i pełnomocnik przyszłości znanej jako Osobliwość”. Mój punkt widzenia: Człowiek może przyspieszyć powstanie Osobliwości, a w szczególności zwiększyć prawdopodobieństwo, że będzie reprezentowała konstruktywne postępy wiedzy na wiele sposobów i w wielu sferach ludzkiego dyskursu, na przykład rozwijając demokrację, walcząc z systemami totalitarnymi i fundamentalistycznymi i tworząc wiedzę w całej różnorodności jej form: muzykę, sztukę, literaturę, naukę i technologie. Uważam wyznawcę Osobliwości za kogoś rozumiejącego zmiany, które nadchodzą w tym stuleciu, oraz kogoś, kto zastanawia się nad ich implikacjami w swoim życiu.

² Rosnące tempo obliczeń rozważymy w następnym rozdziale. Mimo że dotychczas co dwa lata liczba tranzystorów na koszt jednostkowy podwajała się, stawały się one coraz szybsze i wprowadzono w nich wiele innych innowacji i ulepszeń. Całkowita moc obliczeniowa na jednostkę ostatnio zwiększa się dwukrotnie każdego roku. W szczególności liczba obliczeń (obliczenia na sekundę), które mogą być wykorzystane w komputerowej grze w szachy, w latach 90. podwajała się każdego roku.

³ John von Neumann, parafrazowany przez Stanisława Ulama, „Tribute to John von Neumann”, Bulletin of the American Mathematical Society 64.3 (maj 1958), s. 1–49. Von Neumann (1903–1957), który urodził się w Budapeszcie w żydowskiej rodzinie bankierskiej, rozpoczął nauczanie matematyki na Uniwersytecie Princeton w 1930 roku. W 1933 roku stał się jednym z sześciu pierwszych profesorów nowego Instytutu Studiów Zaawansowanych w Princeton, gdzie przebywał do końca życia. Miał różnorodne zainteresowania: był pierwszy w definiowaniu nowego pola mechaniki kwantowej; wraz z Oskarem Morgensternem napisał Teorię gier i zachowania ekonomicznego, książkę, która zmieniła naukę ekonomii; dokonał znaczącego wkładu w konstrukcję pierwszych komputerów, w tym w budowę MANIAC (analizator matematyczny, integrator numeryczny i komputer) w późnych latach 30. XX wieku. Tak Oskar Morgenstern pisał o von Neumannie w nekrologu „John von Neumann, 1903–1957”, w Economic Journal (marzec 1958), s. 174: „Von Neumann miał niezwykle duży wpływ na myślenie innych ludzi pozostających z nim w bliskich relacjach […]. Jego zdumiewająca wiedza, natychmiastowe odpowiedzi i niezrównana intuicja wprawiały odwiedzających go w zachwyt. Często potrafił rozwiązać ich problemy, zanim jeszcze skończyli o nich mówić. Jego umysł był tak wyjątkowy, że niektórzy ludzie pytali się samych siebie – a byli również wybitnymi naukowcami – czy przypadkiem nie reprezentował on nowego etapu w rozwoju ludzkiego umysłu”.

⁴ Konferencja odbyła się w dniach od 19 do 21 lutego 2003 roku w Monterey w Kalifornii. Poruszano na niej m.in. następujące tematy: badania komórek macierzystych, biotechnologia, nanotechnologia, klonowanie i żywność modyfikowana genetycznie. Na stronie http://www.thefutureoflife.com/books.htm można zobaczyć listę książek polecanych przez uczestników tego forum.

⁵ Internet, mierzony ilością węzłów (serwerów), w latach 80. podwajał się każdego roku, ale w 1985 roku miał jedynie dziesiątki tysięcy węzłów. Do 1995 roku liczba węzłów zwiększyła się do dziesiątek milionów. Do stycznia 2003 roku Internetowe Konsorcjum Oprogramowań (http://www.isc.org/ds/host-count-history.html) liczyło 172 miliony hostów witryn internetowych, to znaczy serwerów obsługujących strony internetowe. Jest to jedynie część całkowitej liczby węzłów.

⁶ Najszerzej ujmując, zasada antropiczna stwierdza, że podstawowe stałe fizyczne muszą być zgodne z naszym istnieniem; gdyby takie nie były, nie moglibyśmy tutaj być i ich postrzegać. Jednym z katalizatorów weryfikowania tej zasady jest badanie stałych, takich jak stała grawitacji i stała sprzężenia oddziaływania elektromagnetycznego. Jeśli wartości tych stałych wykroczyłyby poza bardzo wąski zakres, inteligentne formy życia nie mogłyby powstać w naszym wszechświecie. Na przykład, jeśli stałe sprzężenia oddziaływań elektromagnetycznych miałyby wyższą wartość, nie byłoby wiązań pomiędzy elektronami i atomami. Jeśli natomiast byłyby one niższe, elektrony nie utrzymałyby się na orbicie. Innymi słowy, jeśli ta pojedyncza stała byłaby poza bardzo wąskim zakresem, nie powstałyby cząsteczki. Według zwolenników zasady antropicznej nasz wszechświat wydaje się więc dobrze dostrojony do ewolucji inteligentnego życia. (Krytycy, tacy jak Victor Stenger, twierdzą, że to dobre dostrojenie nie jest wcale takie dobre; istnieją mechanizmy kompensacyjne, które umożliwiłyby „szersze okno” dla życia; tworzyłoby się ono również w innych warunkach). Zasada antropiczna pojawia się ponownie w kontekście współczesnych teorii kosmologii, które zakładają mnogość wszechświatów o własnych zestawach rządzących nimi praw. Tylko we wszechświecie, którego prawa zezwoliłyby na powstanie istot myślących, możliwa jest egzystencja nas, zadających ten rodzaj pytań. Jednym z przełomowych tekstów w tej dyskusji jest praca Johna Barrowa i Franka Tiplera The Anthropic Cosmological Principle, New York: Oxford University Press, 1988. Zob. również Steven Weinberg, „A Designer Universe?”, http://www.physlink.com/Education/essay_weinberg.cfm.

⁷ Według niektórych teorii kosmologicznych było wiele (a nie tylko jeden) wielkich wybuchów prowadzących do mnogości wszechświatów (równoległe multiświaty lub „bańki”). W różnych bańkach rządzą różne stałe fizyczne i siły; warunki w niektórych (lub przynajmniej jednej) z tych baniek pozwoliły na rozwój życia opartego na węglu. Zob. Max Tegmark, „Parallel Universes”, Scientific American (maj 2003), s. 41–53; Martin Rees, „Exploring Our Universe and Others”, Scientific American (grudzień 1999), s. 78–83; Andrei Linde, „The Self-Reproducing Inflationary Universe”, Scientific American (listopad 1994), s. 48–55.

⁸ Teoria wielu światów lub multiświatów jako interpretacja mechaniki kwantowej została opracowana, aby rozwiązać problem przedstawiony przez mechanikę kwantową, a następnie połączony z teorią antropiczną. Jak podsumowuje Quentin Smith:

„Poważnym problemem związanym z konwencjonalną lub kopenhaską interpretacją mechaniki kwantowej jest fakt, że nie może ona być zastosowana do ogólnie względnej geometrii czasoprzestrzeni zamkniętego wszechświata. Stan kwantowy takiego wszechświata może być opisany za pomocą funkcji falowej z różną amplitudą przestrzenno-czasową; prawdopodobieństwo stanu wszechświata w danym punkcie jest kwadratem amplitudy funkcji falowej w tym punkcie. Aby wszechświat przeszedł z superpozycji wielu punktów różnych możliwości do jednego z tych punktów – tego, w którym rzeczywiście się znajduje, należy zastosować aparat pomiarowy, który załamie funkcję falową i sprawi, że wszechświat znajdzie się w tym właśnie punkcie. Jednak jest to niemożliwe, bo poza wszechświatem nie ma niczego, żadnego zewnętrznego aparatu pomiarowego, który mógłby załamać funkcję falową”.

„Możliwym rozwiązaniem jest opracowanie interpretacji mechaniki kwantowej, która nie opiera się na założeniu zewnętrznej obserwacji lub pomiaru, kluczowych dla interpretacji kopenhaskiej. Mechanika kwantowa może zostać opracowana dla wnętrza zamkniętego systemu”.

„Taką interpretację Hugh Everett przedstawił w swojej pracy z 1957 roku »Określenie stanu względnego mechaniki kwantowej«. Każdy punkt superpozycji odzwierciedlanej przez funkcję falową jest w rzeczywistości uważany za obejmujący jeden stan obserwatora (lub aparatu pomiarowego) i jeden stan systemu, który jest obserwowany. Tak więc »Z każdą dokonaną obserwacją (lub interakcją) stan obserwatora rozgałęzia się na szereg różnych stanów. Każda z gałęzi odpowiada innemu wynikowi pomiaru i odpowiedniemu stanowi własnemu dla stanu obiekt – system. Wszystkie gałęzie istnieją jednocześnie w superpozycji po każdej danej serii obserwacji”.

„Każda gałąź jest przyczynowo niezależna od każdej innej gałęzi i w konsekwencji żaden obserwator nie będzie świadomy procesu »rozdzielania«. Świat będzie się wydawał obserwatorowi takim, jakim się w samej rzeczy wydaje. W zastosowaniu do wszechświata jako całości oznacza to, że wszechświat regularnie dzieli się na wiele różnych i przyczynowo niezależnych gałęzi i jest konsekwentny w podobnych do pomiarów interakcjach pomiędzy swoimi różnymi częściami. Każda gałąź może być uznana za osobny świat, który z kolei dzieli się na dalsze światy”.

Biorąc pod uwagę, że te gałęzie – zestawy wszechświatów – będą obejmować wszechświaty odpowiednie i nieodpowiednie dla życia, „Można w tym miejscu stwierdzić, jak silna zasada antropiczna w połączeniu z wieloświatową interpretacją mechaniki kwantowej może być użyta do próby rozwiązania widocznego problemu wspomnianego na początku tego artykułu. Okazało się, że pozornie problematyczny fakt, że świat z życiem inteligentnym jest bardziej rzeczywisty niż wiele światów bez życia, nie jest wcale faktem. Jeśli zarówno światy, w których istnieje życie, jak i te bez życia są rzeczywiste, to nie jest zadziwiające, że taki świat jest rzeczywisty, a raczej jest on czymś, czego można oczekiwać” – Quentin Smith, „The Anthropic Principle and Many-Worlds Cosmologies”, Australasian Journal of Philosophy 63:3 (wrzesień 1985), dostępny na stronie http://www.qsmithwmu.com/the_anthropic_principle_and_many-worlds_cosmologies.htm.

⁹ Pełne omówienie zasad samoorganizacji mózgu i związku tych zasad działania z rozpoznawaniem wzorców zob. rozdział 4.

¹⁰ Za pomocą wykresu liniowego (w którym odległości między wartościami są równe) byłoby niemożliwe oddać wszystkie dane (takie jak miliardy lat) na niewielkiej powierzchni (takiej jak strona tej książki). Wykres logarytmiczny (log) rozwiązuje ten problem, odzwierciedlając nie rzeczywiste dane, ale raczej ich rząd wielkości, i w ten sposób ukazując większy zakres danych.

¹¹ Theodore Modis, profesor DUXX, Wyższej Szkoły Liderów Biznesu w Monterey w Meksyku, próbował opracować „dokładne prawo matematyczne, które kieruje ewolucją zmian i złożoności we wszechświecie”. Aby zbadać wzorce i historię tych zmian, wymagał analitycznego zestawu danych znaczących zdarzeń, które to zdarzenia odpowiadają znaczącym zmianom. Nie chciał polegać jedynie na własnej liście z uwagi na błąd selekcji. Zamiast tego zebrał trzynaście zbiorczych, niezależnych list najważniejszych zdarzeń w historii biologii i technologii, korzystając z następujących źródeł: Carl Sagan, The Dragons of Eden: Speculations on the Evolution of Human Intelligence, New York: Ballantine Books, 1989; Amerykańskie Muzeum Historii Naturalnej; Zestaw danych „ważne zdarzenia w historii życia” w Encyclopedia Britannica, Edukacyjne Zasoby Wiedzy Astronomicznej i Planetarnej (ERAPS), Uniwersytet Arizony, http://www.arizona.edu; Paul D. Boyer, biochemik, laureat Nagrody Nobla w 1997 roku, rozmowy prywatne; J.D. Barrow i J. Silk, „The Structure of the Early Universe”, Scientific American 242.4 (kwiecień 1980), s. 118–128;

J. Heidmann, Cosmic Odyssey: Observatoir de Paris, tłum. Simon Mitton, Cambridge: Cambridge University Press, 1989; J.W. Schopf (red.), Major Events in the History of Life, sympozjum zorganizowane przez Centrum IGPP dla Badań Ewolucji i Początków Życia, 1991, Boston: Jones and Bartlett, 199; Phillip Tobias, „Major Events in the History of Mankind”, w: Schopf, Major Events in the History of Life; David Nelson, „Lecture on Molecular Evolution”, http://www.icp.ucl.ac.be/~opperd/private/molec_evol1.html; G. Burenhult (red.), The First Humans: Human Origins and History to 10,000 BC, San Francisco: HarperSanFrancisco, 1993;

D. Johanson i B. Edgar, From Lucy to Language, New York: Simon & Schuster, 1996; R. Coren, The Evolutionary Trajectory: The Growth of Information in the History and Future of Earth, World Futures General Evolution Studies, Amsterdam: Gordon and Breach, 1998; Te zestawienia pochodzą z lat 1980–1990, większość z nich obejmuje znaną historię wszechświata, trzy skupiają się na węższym okresie ewolucji człekokształtnych. Daty używane przez część ze starszych list są niedokładne, ale najważniejsze są same zdarzenia i odpowiadające im miejsca tych zdarzeń w historii.

Modis połączył te listy, aby odnaleźć grupy znaczących wydarzeń, „kanoniczne kamienie milowe”. Wynikiem tego było 28 kanonicznych kamieni milowych wyłonionych spośród 203 zdarzeń – kamieni milowych wyszczególnionych na listach. Modis użył również innej niezależnej listy, sporządzonej przez Corena, aby sprawdzić, czy potwierdza ona jego metody.

Zob. T. Modis, „Forecasting the Growth of Complexity and Change”, Technological Forecasting and Social Change 69.4 (2002), http://ourworld.compuserve.com/homepages/tmodis/TedWEB.htm

¹² Modis zauważa, że błędy mogą wynikać z różnic w wielkości list i z różnic dat przypisanych zdarzeniom – zob. T. Modis, „The Limits of Complexity and Change”, The Futurist (maj–czerwiec 2003), http://ourworld.compuserve.com/homepages/tmodis/Futurist.pdf). Aby zdefiniować swoje kanoniczne kamienie milowe, używał on więc grup zdarzeń. Kamień milowy odzwierciedla wartość średnią, o znanych błędach będących odchyleniem standardowym. Zdarzeniom, które nie były podawane w wielu źródłach, „arbitralnie przypisywał średni błąd jako błąd”. Modis wskazuje również inne źródła błędów – przypadki, w których dokładne daty nie są znane lub gdy istnieje możliwość nieodpowiedniego założenia równej wagi każdego punktu danej – niewychwyconego w odchyleniu standardowym. Zauważcie, że podana przez Modisa data wyginięcia dinozaurów (54,4 miliona lat temu) może nie być wystarczająco odległa.

¹³ Typowe czasy restartu połączeń międzyneuronowych to rząd 5 milisekund, co pozwala na dwieście kontrolowanych cyfrowo transakcji analogowych na sekundę. Nawet biorąc pod uwagę liczne nieliniowości w neuronowym przetwarzaniu informacji, jest ona około miliona razy wolniejsza niż współczesny obwód elektroniczny, który może się przełączać w czasie krótszym niż jedna nanosekunda (zob. analiza wydajności obliczeniowej w rozdziale 2).

¹⁴ Analiza, przeprowadzona przez naukowców z Laboratorium Narodowego w Los Alamos, dotycząca względnych stężeń izotopów radioaktywnych w jedynym znanym na świecie naturalnym reaktorze jądrowym (w Oklo w Gabonie, w zachodniej Afryce) wykazała spadek w stałej drobnych struktur w stałych, lub alfa (prędkość światła jest odwrotnie proporcjonalna do alfa) w ciągu 2 miliardów lat. To przekłada się na mały wzrost prędkości światła, chociaż odkrycie musi oczywiście być jeszcze dokładnie potwierdzone. Zob. „Speed of Light May Have Changed Recently”, New Scientist (30 czerwca 2004), http://www.newscientist.com/section/science-news.

¹⁵ Stephen Hawking oświadczył na konferencji naukowej w Dublinie 11 czerwca 2004 roku, że mylił się w swoim kontrowersyjnym twierdzeniu na temat czarnych dziur, które ogłosił trzydzieści lat wcześniej. Powiedział wówczas, że to, co zostało wchłonięte przez czarną dziurę, nie może już być z niej odzyskane. Byłoby to jednak sprzeczne z teorią kwantową, według której informacje muszą zostać zachowane. Hawking powiedział: „Przykro mi, że muszę rozczarować miłośników fantastyki naukowej, ale jeśli informacja zostanie potwierdzona, nie ma możliwości stosowania czarnych dziur do podróży do innych wszechświatów. Jeśli wskoczy się do czarnej dziury, energia i masa zostanie zwrócona wszechświatowi, ale w zniekształconej formie, która zawiera informację, czym się było, ale w stanie niemożliwym do rozpoznania”. Zob. Dennis Overbye, „About Those Fearsome Black Holes? Never Mind”, The New York Times, 22 czerwca 2004.

¹⁶ Horyzont zdarzeń jest zewnętrzną granicą lub obwodem sferycznego regionu otaczającego Osobliwość (centrum czarnej dziury charakteryzujące się nieskończoną gęstością i ciśnieniem). Wewnątrz horyzontu zdarzeń efekty grawitacji są tak silne, że nawet światło nie może stamtąd uciec, jednak istnieje promieniowanie powstające na powierzchni w wyniku efektów kwantowych, które powodują formowanie się par cząsteczka – antycząsteczka, gdzie jeden element pary jest wciągany do czarnej dziury, a drugi jest emitowany jako promieniowanie (tak zwane promieniowanie Hawkinga). Było to przyczyną nazwania tych regionów czarnymi dziurami, według terminu wymyślonego przez profesora Johna Wheelera. Mimo że istnienie czarnych dziur przewidział już niemiecki astrofizyk Kurt Schwarzschild w 1916 roku na podstawie ogólnej teorię względności Einsteina, ich obecność w centrach galaktyk została wykazana eksperymentalnie całkiem niedawno. Więcej informacji: Kimberly Weaver, „The Galactic Odd Couple”, 10 czerwca 2003, http://www.scientificamerican.com; Jean-Pierre Lasota, „Unmasking Black Holes”, Scientific American (maj 1999), s. 41–47; Stephen Hawking, A Brief History of Time: From the Big Bang to Black Holes, New York: Bantam, 1988 [Krótka historia czasu. Od Wielkiego Wybuchu do czarnych dziur, Wydawnictwa Alfa, 1990].

¹⁷ Joel Smoller i Blake Temple, „Shock-wave Cosmology Inside a Black Hole”, Proceedings of the National Academy of Sciences 100.20 (30 września 2003), s. 11216–11218.

¹⁸ Vernor Vinge, „First Word”, Omni (styczeń 1983), s. 10.

¹⁹ Ray Kurzweil, The Age of Intelligent Machines, 1989, MIT Press.

²⁰ Hans Moravec. Mind Children: The Future of Human and Robot Intelligence, 1989. Harvard University Press.

²¹ Vernor Vinge, „The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era”, Sympozjum VISION-21, sponsorowane przez NASA Lewis Research Center i Ohio Aerospace Institute, marzec 1993. Tekst jest dostępny na stronie http://www.kurzweilai.net/vingesing.

²² Ray Kurzweil, The Age of Spiritual Machines, When Computers Exceed Human Intelligence. 1999. Viking.

²³ Hans Moravec, Robot: Mere Machine to Transcendent Mind, 1999, Oxford University Press.

²⁴ Damien Broderick, The Spike: Accelerating into the Unimaginable Future, 1997, Sydney, Australia: Reed Books.

²⁵ Jeden z przeglądów Johna Smarta „Czym jest Osobliwość” można znaleźć na stronie: http://www.kurzweilai.net/meme/frame.html?main=/articles/art0133.html. Zbiór pism Johna Smarta na temat przyspieszenia technologii, Osobliwości i związanych z tym spraw jest dostępny na stronach http://www.singularitywatch.com i http://www.Accelerating.org. John Smart prowadzi konferencję „Przyspieszająca zmiana”, która dotyczy kwestii związanych ze „sztuczną inteligencją i wzmocnieniem inteligencji”. Zob. http://www.accelerating.org/ac2005/index.html.

²⁶ Emulacja ludzkiego mózgu działającego na bazie systemu elektronicznego byłaby znacznie szybsza niż nasze biologiczne mózgi. Chociaż mózgi ludzkie korzystają ze zdolności wykonywania wielu zadań jednocześnie (100 bilionów połączeń międzyneuronalnych, a wszystkie potencjalnie mogą działać jednocześnie), czas restartu połączeń jest bardzo krótki w porównaniu ze współczesnymi urządzeniami elektronicznymi.

²⁷ Zob. Załącznik: prawo przyspieszających zwrotów – zrewidowane, aby prześledzić analizę matematyczną wzrostu wykładniczego technologii informacyjnej pod względem stosunku cena – wydajność technik przetwarzania.

²⁸ W artykule „A quarterly Review of Psychology and Philosophy” opublikowanym w 1950 roku w czasopiśmie „Mind” teoretyk informatyki Alan Turing zadał słynne pytanie: „Czy maszyna może myśleć? Jeśli komputer mógłby myśleć, skąd byśmy to wiedzieli?”. Odpowiedzią na drugie pytanie jest test Turinga. Zgodnie z obecnymi założeniami testu komitet ekspertów zadaje na odległość korespondentowi pytania w szerokim zakresie tematów, takich jak miłość, współczesne zdarzenia, matematyka, filozofia i jego osobista historia życia, po to, by określić, czy jest on komputerem lub maszyną. Test Turinga jest miarą ludzkiej inteligencji: niepowodzenie w teście nie oznacza wcale braku inteligencji. Oryginalny artykuł Turinga można znaleźć na stronie http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm. Dyskusję o tekście można znaleźć w Stanford Encyclopedia of Philosophy na stronie http://plato.stanford.edu/entries/turing-test. Nie istnieje zestaw sztuczek ani algorytmów, który pozwoliłby maszynie zdać prawidłowo ułożony test Turinga, jeśli nie miałaby ona inteligencji na w pełni ludzkim poziomie. Zob. również Ray Kurzweil, „A Wager on the Turing Test: Why I Think I Will Win”, http://www.kurzweilai.net/turingwin.

²⁹ Zob. John H. Byrne, „Propagation of the Action Potential”, Neuroscience Online, https://oac22.hsc.uth.tmc.edu/courses/nba/s1/i3-1.html. „Prędkość rozprzestrzeniania się potencjałów czynnościowych w nerwach może wynosić od 100 metrów na sekundę (928 kilometrów na godzinę) do mniej niż jedna dziesiąta metra na sekundę (0,96 kilometra na godzinę)”. Zob. również Kenneth R. Koehler, „The Action Potential”, http://www.rwc.uc.edu/koehler/biophys/4d.html. „Prędkość propagacji w neuronach ruchowych ssaków wynosi 10–120 m/s, podczas gdy dla niepokrytych osłonką mielinową neuronów czuciowych wynosi ona 5–25 m/s (neurony niepokryte osłonką mielinową przekazują impuls w sposób ciągły, bez skoków, wypływ jonów pozwala na efektywnie kompletne układy, ale tempo propagacji zwalnia się)”.

³⁰ Badania z 2002 roku opublikowane w Science podkreśliły rolę białka beta-kateniny w poziomym rozwoju kory mózgowej człowieka. Białko to odgrywa kluczową rolę w procesach fałdowania i rowkowania powierzchni kory mózgowej: w rezultacie to fałdowanie zwiększa powierzchnię tej części mózgu i wytwarza miejsce dla większej ilości neuronów. Myszy, które produkowały to białko w nadmiernych ilościach, wykształciły pofałdowaną, pozginaną korę mózgową o znacznie większej powierzchni niż gładka płaska kora mózgowa grupy kontrolnej. Anjen Chenn i Christopher Walsh, „Regulation of Cerebral Cortical Size by Control of Cell Cycle Exit in Neural Precursors”, Science 297 (lipiec 2002), s. 365–369. W porównaniu profili ekspresji genu kory mózgowej u ludzi, szympansów i makaków rezusów z 2003 roku pokazano różnicę w ekspresji tylko dziewięćdziesięciu jeden genów związanych z organizacją mózgu i poznaniem. Autorzy tych badań byli zaskoczeni faktem, że 90 procent tych różnic dotyczyło nadaktywności (wyższej aktywności). Zob. M. Cacares i in., „Elevated Gene Expression Levels Distinguish Human from Non-human Primate Brains”. Proceedings of the National Academy of Sciences 100.22 (28 października 2003), s. 13030–13035. Naukowcy z Irivine College of Medicine Uniwersytetu Kalifornijskiego odkryli jednak, że z IQ większy związek ma substancja szara w konkretnych obszarach mózgu niż jego całkowity rozmiar i że tylko około 6 procent substancji szarej mózgu wydaje się powiązanych z IQ. Badania te dowiodły również, że ponieważ obszary związane z inteligencją są rozsiane w całym mózgu, istnienie pojedynczego „centrum inteligencji”, takiego jak przedni płat, jest mało prawdopodobne. Zob. „Human Intelligence Determined by Volume and Location of Gray Matter Tissue in Brain”, Wiadomości Uniwersytetu Kalifornijskiego–Irvine, 19 lipca 2004, http://today.uci.edu/news/release_detail.asp?key=1187.

Badania z 2004 roku wykazały, że geny układu nerwowego ludzi ulegają przyspieszonej ewolucji w porównaniu z innymi ssakami z grupy naczelnych i że u wszystkich naczelnych w porównaniu z innymi ssakami występuje przyspieszony proces ewolucji. Steve Dorus i in., „Accelerated Evolution of Nervous System Genes in the Origin of Homo sapiens”, Cell, t. 119, 29 grudnia 2004, s. 1027–1040. Opisując to odkrycie, kierownik grupy badawczej Bruce Lahn stwierdził: „Ludzie rozwinęli swoje zdolności poznawcze nie z powodu kilku przypadkowych mutacji, ale raczej z powodu ogromnej ilości mutacji nabytych w wyniku wyjątkowo intensywnej selekcji preferującej bardziej złożone możliwości poznawcze”. Catherine Gianaro, The University of Chicago Chronicle, t. 24, nr 7, 6 stycznia 2005.

Pojedyncza mutacja w genie włókien mięśniowych MYH16 została zaproponowana jako jedna ze zmian umożliwiających ludziom wykształcenie o wiele większych mózgów. Mutacja ta uczyniła szczęki naszych przodków słabszymi, tak więc ludzie nie potrzebowali już ograniczającego rozmiar mózgu zakotwiczenia mięśnia szczękowego występującego u innych wielkich małp. Stedman i in., „Myosin gene mutation correlates with anatomical changes in the human lineage”, Nature 428, (25 marca 2004), s. 415–418.

³¹ Robert A. Freitas Jr., „Exploratory Design in Medical Nanotechnology: A Mechanical Artificial Red Cell”, Artificial Cells, Blood Substitutes, and Immobil. Biotech. 26 (1998), s. 411–430; http://www.foresight.org/Nanomedicine/Respirocytes.html. Zob. również obrazy na stronie Nanomedicine Art Gallery, http://www.foresight.org/Nanomedicine/Gallery/Species/Respirocytes.html, i nagradzana animacja obrazująca respirocyty http://www.phleschbubble.com/album/beyondhuman/respirocyte01.htm.

³² Foglety to pomysł J. Storrsa Halla, pioniera nanotechnologii i profesora Uniwersytetu Rutgers. Oto fragment jego opisu: „Pomysł nanotechnologii jest oparty na małych samoreplikujących się robotach. Mgła użytkowa jest bardzo prostym rozwinięciem tego pomysłu: »Załóżmy, że zamiast tworzyć przedmiot, który chcemy uzyskać atom po atomie, małe roboty (foglety) łączą swoje ramiona, aby wytworzyć stałą masą o kształcie tego przedmiotu. Wówczas, kiedy już będziemy mieli dość awangardowego stolika, roboty po prostu trochę się poprzemieszczają i uzyskamy zamiast niego elegancki mebel w stylu Królowej Anny«”. J. Storrs Hall, „What I Want to Be When I Grow Up, Is a Cloud”, Extropy, 3 i 4 kwartał 1994, opublikowane na KurzweilAI.net 6 lipca 2001. Zob. również J. Storrs Hall, „Utility Fog: The Stuff That Dreams Are Made Of”, Nanotechnology: Molecular Speculations on Global Abundance, B.C. Crandall (red.), Cambridge, Massachusetts: MIT Press: 1996, opublikowane na KurzweilAI.net 5 lipca 2001.

³³ Sherry Turkle (red.), Evocative Objects: Things We Think With, w druku.

³⁴ Zob. wykres „Wykładniczy wzrost przetwarzania” w rozdziale 2. Przewidując podwójny wzrost wykładniczy stosunku ceny do jakości w technologiach przetwarzania do końca XXI wieku, technologia przetwarzania warta 1000 dolarów umożliwi dokonanie 10⁶⁰ operacji na sekundę (cps). Jak to omówimy w rozdziale 2, w trzech analizach liczby obliczeń wymaganych do funkcjonalnego naśladowania ludzkiego mózgu oszacowano, że będzie ona wynosić 10¹⁵ cps. Bardziej zachowawcza ocena, która zakłada, że będzie niezbędna symulacja wszystkich nieliniowości w każdej synapsie i dendrycie, daje wynik 10¹⁹ cps dla neuromorficznego naśladownictwa ludzkiego mózgu. Nawet biorąc pod uwagę bardziej zachowawczą liczbę, otrzymujemy wartość 10²⁹ cps odpowiadającą mniej więcej 10¹⁰ ludzi. Tak więc 10⁶⁰ cps, które można będzie nabyć za 1000 dolarów około 2099 roku, będzie równoważne 10³¹ (10 milionom bilionów bilionów) ludzkich cywilizacji.

³⁵ Wynalezienie mechanicznego krosna tkackiego i innych urządzeń automatyzujących przemysł tekstylny na początku XVIII wieku zniszczyło źródła utrzymania angielskich tkaczy chałupników z terenów wiejskich, którzy przekazywali stabilny rodzinny biznes z pokolenia na pokolenie przez setki lat. Potęga gospodarcza przeszła od rodzin tkaczy do właścicieli maszyn. Według legendy młody, niedorozwinięty chłopiec Ned Ludd zniszczył z powodu niezgrabności dwie maszyny tkackie używane w fabryce. Od tego momentu, kiedy urządzenia używane w fabrykach były tajemniczo niszczone, każda podejrzana o to osoba mogła powiedzieć: „Ale to zrobił Ned Ludd”. W 1812 roku zdesperowani tkacze utworzyli tajne stowarzyszenie, miejską armię partyzantów. Grozili oni właścicielom fabryk i żądali od nich ustępstw. Wiele ich roszczeń zostało spełnionych. Na pytanie, kto był ich przywódcą, odpowiadali: „Jak to kto? Oczywiście generał Ned Ludd”. Chociaż luddyści, jak ich nazwano, początkowo niszczyli przede wszystkim maszyny, w późniejszych miesiącach tegoż roku wybuchła seria krwawych walk. Tolerancja rządu torysów dla luddystów się skończyła, a ruch rozpadł się po uwięzieniu i powieszeniu jego najważniejszych członków. Mimo że luddystom nie udało się stworzyć trwałego i stabilnego ruchu, pozostali oni potężnym symbolem opozycji wobec automatyzacji i technologii.

ROZDZIAŁ 2: TEORIA EWOLUCJI TECHNOLOGICZNEJ: PRAWOPRZYSPIESZAJĄCYCH ZWROTÓW

¹ John Smart, streszczenie „Understanding Evolutionary Development: A Challenge for Futurists”, prezentacja na dorocznym spotkaniu Światowego Stowarzyszenia Futurystów, Washington, D.C., 3 sierpnia 2004.

² To, że epokowe zdarzenia odzwierciedlają wzrost złożoności, jest opinią Theodore’a Modisa. Zob. Theodore Modis, „Forecasting the Growth of Complexity and Change”, Technological Forecasting and Social Change 69.4 (2002), http://ourworld.compuserve.com/homepages/tmodis/TedWEB.htm.

³ Kompresja plików jest kluczowym aspektem zarówno transmisji danych (takich jak pliki muzyczne lub tekstowe przez internet), jak i ich przechowywania. Im mniejszy plik, tym mniej czasu będzie potrzeba do jego transmisji i mniej miejsca będzie on zajmował. Matematyk Claude Shannon, często nazywany ojcem teorii informatycznej, podał podstawową teorię kompresji danych w swoim artykule „A Mathematical Theory of Communication”, The Bell System Technical Journal 27 (czerwiec, październik 1948), s. 379–423, 623–656. Kompresja danych jest możliwa dzięki takim czynnikom, jak redundancja (powtórzenia) i prawdopodobieństwo pojawienia się danych kombinacji znaków. Na przykład cisza w pliku audio mogłaby być zastąpiona przez wartość oznaczającą długość trwania ciszy, a kombinacja liter w pliku tekstowym mogłaby być zastąpiona w skompresowanym pliku kodowanymi identyfikatorami. Jak wyjaśnia Shannon, powtórzenia mogą być usunięte przez bezstratną kompresję, co oznacza, że nie zachodzi utrata informacji. Istnieje ograniczenie bezstratnej kompresji definiowane wielkością, którą Shannon nazywa tempem entropii (kompresja zwiększa entropię danych, która jest ilością rzeczywistych zawartych w nich informacji w przeciwieństwie do ustalonej z góry i w ten sposób przewidywalnej struktury danych). Kompresja danych usuwa z nich powtórzenia; kompresja bezstratna czyni to bez utraty danych (co znaczy, że dokładne oryginalne dane mogą być przywrócone). Alternatywnie, kompresja stratna, używana do plików graficznych lub strumieniowej transmisji plików wideo i audio, skutkuje utratą informacji, chociaż jest ona często niedostrzegalna dla naszych zmysłów.

Większość technik kompresji danych używa kodu, który polega na odwzorowaniu podstawowych jednostek (lub symboli) ze źródła na alfabet kodu. Na przykład wszystkie spacje w pliku tekstowym mogą być zastąpione pojedynczym słowem kodu i liczbą spacji. Algorytm kompresji jest używany do mapowania, a następnie utworzenia nowego pliku z użyciem alfabetu kodu; skompresowany plik będzie mniejszy niż plik oryginalny i w ten sposób łatwiejszy do przesyłania lub przechowywania. Oto kilka kategorii, w których stosuje się techniki kompresji bezstratnej:

– kompresja run-length (RL), w której powtarzające się znaki zastępuje się kodem i wartością oznaczającą liczbę powtórzeń danego znaku (przykłady: PackBits i PCX),

– kodowanie minimalizujące powtórzenia lub proste kodowanie entropii, które przypisuje kody na podstawie prawdopodobieństwa, gdzie najczęstsze symbole otrzymują najkrótsze kody (przykłady: kodowanie Huffmana i kodowanie arytmetyczne),

– kodowanie słownikowe, które do przedstawienia wzorów używa dynamicznie aktualizowanego słownika symboli (przykłady: Lempel-Ziv, Lempel-Ziv-Welch i DEFLATE),

– kompresja sortowania blokowego, która reorganizuje znaki zamiast używać alfabetu kodowego; następnie w celu skompresowania powtarzających się ciągów można użyć kompresji RL (przykład: transformata Burrowsa-Wheelera),

– przewidywanie na podstawie częściowego odwzorowania używające zestawu symboli w nieskompresowanym pliku, aby przewidzieć, jak często pojawi się w danym pliku następny symbol.

⁴ Murray Gell-Mann, „What is Complexity?”, Complexity, t. 1, John Wiley and Sons, Inc., 1995.

⁵ Oczywiście człowieka, który jest również złożony z ogromnej ilości cząstek, określa ilość informacji, którą opisać można jako porównywalną do skały o podobnej wadze, jeśli weźmiemy pod uwagę właściwości wszystkich cząstek. Analogicznie do skały większość tych informacji nie jest potrzebna do scharakteryzowania danej osoby. Z drugiej strony, aby opisać osobę, potrzeba o wiele więcej informacji niż w przypadku skały.

⁶ Ludzie, szympansy, goryle i orangutany w klasyfikacji naukowej zostały włączone do człowiekowatych (rodzina Hominidae). Uważa się, że linia rozwojowa człowieka oddzieliła się od jego krewnych, wielkich małp, 5–7 milionów lat temu. Ludzki rodzaj Homo w obrębie Hominidae obejmuje gatunki wymarłe, takie jak H. erectus, jak również współczesnego człowieka (H. sapiens). Palce dłoni szympansów są dłuższe i nie tak proste jak palce ludzi, a ich kciuk jest krótszy, słabszy i mniej ruchliwy. Szympansy mogą wymachiwać kijem, ale mają problem z utrzymaniem chwytu. Nie są w stanie zaciskać mocno dłoni, bo ich kciuki nie mogą się pokryć z palcami wskazującymi. U współczesnego człowieka kciuk jest dłuższy, a palce poruszają się w kierunku osi centralnej, tak więc może on zetknąć wszystkie czubki swoich palców z czubkiem kciuka, a cecha ta jest nazywana pełną przeciwstawnością. Te i inne zmiany dały ludziom dwa nowe chwyty: chwyt precyzyjny i silny. Nawet przodkowie człowiekowatych, tacy jak osobnik z rodziny Australopithecine z Etiopii nazwany Lucy, który, jak się uważa, żył mniej więcej 3 miliony lat temu, mogli rzucać kamieniami z odpowiednią szybkością i dokładnością. Od tego czasu, jak twierdzą naukowcy, ciągłe doskonalenie zdolności dłoni do rzucania i uderzania wraz ze związanymi z tym zmianami w innych częściach ciała spowodowało widoczną przewagę człowiekowatych nad innymi zwierzętami o podobnym rozmiarze i wadze. Zob. Richard Young, „Evolution of the Human Hand: The Role of Throwing and Clubbing”, Journal of Anatomy 202 (2003), s. 165–174; Frank Wilson, The Hand: How Its Use Shapes the Brain, Language, and Human Culture, New York: Pantheon, 1998.

⁷ Instytut Santa Fe odegrał pionierską rolę w rozwijaniu koncepcji i technologii związanych ze złożonością i nowo powstałymi systemami. Jednym z głównych twórców paradygmatów związanych z chaosem i złożonością jest Stuart Kauffman. W swojej książce At home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity (Oxford: Oxford University Press, 1995) dokonał przeglądu „sił działających dla porządku, które leżą na krawędzi chaosu”. W książce Evolution of Complexity by Means of Natural Selection (Princeton: Princeton University Press, 1988) John Tyler Bonner zadaje pytanie: „Jak to się dzieje, że z jaja tworzy się rozwinięta postać dorosła? Jak to jest, że bakteria po wielu milionach lat mogła wyewoluować do postaci słonia?”.

John Holland jest innym czołowym myślicielem z Instytutu Santa Fe w nowo powstałej dziedzinie złożoności. Jego książka Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity (Reading, Mass, Addison-Wesley, 1996) obejmuje cykl wykładów, które wygłosił on w Instytucie Santa Fe w 1994 roku. Zob. również John H. Holland, Emergence: From Chaos to Order, Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1998, i Mitchell Waldrop, Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos, New York: Simon and Schuster, 1992.

⁸ Druga zasada termodynamiki wyjaśnia, dlaczego nie ma idealnego silnika, który zużywa całe ciepło (energię) otrzymane przez spalenie paliwa do wykonania pracy: część ciepła niewątpliwie będzie stratą na rzecz środowiska. Ta sama zasada decyduje o tym, że ciepło będzie płynąć z gorącej patelni do zimnego powietrza, a nie odwrotnie. Zakłada ona również, że układy zamknięte („izolowane”) staną się spontanicznie mniej uporządkowane, to znaczy przejdą od porządku do nieuporządkowania. Cząsteczki, na przykład w okruchach lodu, są ograniczone, jeśli chodzi o ich możliwy układ. Tak więc filiżanka okruchów lodu charakteryzuje się mniejszą entropią (nieporządkiem) niż filiżanka wody, którą staną się okruchy lodu, kiedy umieści się je w temperaturze pokojowej. W szklance wody istnieje znacznie więcej możliwych stanów ułożeń atomów niż w lodzie; większa swoboda ruchu oznacza wyższą entropię. O entropii można też myśleć jako o multipletowości. Im więcej sposobów, na które określony stan może być osiągnięty, tym większa multipletowość. W ten sposób na przykład bezładnie pomieszany stos cegieł ma wyższą multipletowość (i wyższą entropię) niż stos starannie poukładany.

⁹ Max More podkreśla, że „zaawansowane technologie łączą się i wzajemnie wspomagają, aby przyspieszyć postęp jeszcze bardziej”. Max More, „Track 7 Tech Vectors to Take Advantage of Technological Acceleration”, ManyWorlds. 1 sierpnia 2003.

¹⁰ Aby uzyskać więcej informacji, zob. J.J. Emerson i in., „Extensive Gene Traffic on the Mammalian X Chromosome”, Science 303.5657 (23 stycznia 2004), s. 537–540; Nicholas Wade, „Y Chromosome Depends on Itself to Survive”, The New York Times, 19 czerwca 2003; Bruce T. Lahn i David C. Page, „Four Evolutionary Strata on the Human X Chromosome”, Science 286.5441 (29 października 1999), s. 964–967, http://inside.wi.mit.edu/page/Site/Page%20PDFs/Lahn_and_Page_strata_1999.pdf. Co ciekawe, drugi chromosom X u kobiet zostaje wyłączony w procesie zwanym inaktywacją X, tak więc ekspresji ulegają jedynie geny z jednego chromosomu X. Badania wykazały, że w niektórych komórkach wyłączany jest chromosom X pochodzący od ojca, a w innych chromosom X pochodzący od matki.

¹¹ „Human Genome Project, Insights Learned from the Sequence”. Mimo że ludzki genom został zsekwencjonowany, jego większa część nie koduje białek (jest to tak zwane śmieciowe DNA), tak więc naukowcy wciąż się zastanawiają, ile genów zostanie zidentyfikowanych spośród 3 miliardów par zasad ludzkiego DNA. Obecne szacunki wskazują, że mniej niż 30 tysięcy, mimo że w czasie trwania projektu poznania ludzkiego genomu oceniano tę liczbę nawet na 100 tysięcy. Zob. „How Many Genes Are in the Human Genome?”, http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/faq/genenumber.shtml, i Elizabeth Pennisi, „A Low Number Wins the GeneSweep Pool”, Science 300.5625 (6 czerwca 2003), s. 1484.