Изобилие. Будущее будет лучше, чем вы думаете

Специализация поощряет инновации, потому что она поощряет инвестирование времени в инструменты, изготавливающие другие инструменты. Это сэкономленное время (а преуспеяние – это просто сэкономленное время) пропорционально разделению труда. Чем больше человеческие существа диверсифицируются как потребители и специализируются как производители, тем больше они обмениваются, тем более преуспевающими становятся и будут становиться в дальнейшем.

Чтобы рассмотреть это на конкретном примере, вспомним о путешествии Хейердала из Перу в Полинезию. Представим себе, что вы тоже решили совершить путешествие по этому маршруту. Давайте посчитаем, чего вам не придется делать для этого: найти в джунглях огромное дерево, свалить его, развести под ним медленный огонь, чтобы выжечь сердцевину, поддерживать этот медленный огонь в течение многих дней, потом много дней тесать и долбить бревно, чтобы выдолбить из него лодку, притащить эту лодку на берег, найти и запасти питьевой воды, отправиться на охоту, чтобы убить животных и добыть мяса, найти достаточное количество соли, чтобы засолить его, – и еще множество подготовительных действий. Вместо всего этого – поскольку специализация уже позаботилась обо всех этих промежуточных стадиях – вы просто заходите на сайт авиакомпании и покупаете билет. Вот и все. В результате вы имеете гигантский скачок в вашем качестве жизни.

Культура – это способность хранить идеи, обмениваться ими и улучшать их. Этот огромный общественный институт всегда был одним из главных двигателей изобилия. Если хорошие идеи вашего дедушки могут быть улучшены хорошими идеями ваших внуков – это означает, что двигатель включен и работает. Доказательство этого – огромная награда накопительных инноваций, произведенных благодаря специализации и обмену. Джей Брэдфорд Делон, экономист из Калифорнийского университета в Беркли, пишет:

Высокие стандарты нашей жизни в значительной степени объясняются не только тем, что мы умеем более дешево и эффективно производить те же товары, что были у нас и в 1800 году, но и тем, что мы умеем производить совершенно новые типы продуктов. Некоторые из них лучше удовлетворяют нужды, которые у нас были в 1800 году, но некоторые отвечают нуждам, которые мы в то время и представить себе не могли.[135]

В самом деле, мои предки определенно не могли бы себе представить салат-бар, потому что невозможно было вообразить всемирную транспортную сеть, которая позволяет доставлять стручковую фасоль из Орегона, яблоки из Польши, а кешью из Вьетнама – и объединять все эти продукты в одном блюде. Ридли формулирует это так:

Вот диагноз современной жизни, ключевое определение ее высоких стандартов: сложность потребления, простота производства. Производить одну вещь, использовать многие. Для крестьянина в условиях натурального хозяйства или охотника-собирателя было характерно прямо противоположное: простое потребление, разнообразие производства. Ему приходилось самому производить не одну какую-то вещь, а множество вещей: свое убежище, свою одежду, свои средства развлечения. Так как он потреблял только то, что мог произвести сам, он не мог потреблять очень много. Никаких вам авокадо, Тарантино или Manolo Blahnik. Он сам себе был брендом.[136]

Вот в чем здесь самая хорошая новость: в последнее время мы стали настолько специализированными, что научились обмениваться совершенно новым типом товара. Когда мы говорим, что живем в условиях информационной экономики, мы на самом деле имеем в виду, что выяснили, как обмениваться информацией. Информация – наш новейший, наш самый блистательный продукт. Инноватор Дин Кеймен говорит:

В мире материальных товаров и материального обмена торговля – это игра с нулевым результатом. У меня есть много золота, а у тебя часы. Мы поменялись, и теперь у меня есть часы, а у тебя – много золота. Но если у тебя есть идея, и у меня есть идея, и мы ими обменяемся, у нас обоих будет по две идеи. Это уже не нулевой результат.[137]

Лучшая статистика, которую вы когда-либо видели

Хансу Рослингу чуть за шестьдесят,[138] он носит очки в тонкой оправе, любит твидовые пиджаки с заплатками на локтях и отличается завидной энергичностью. Рослинг начал свою врачебную карьеру в Африке, где провел годы, изучая конзо – эпидемический паралич, и в конце концов научился лечить это заболевание. После этого он стал одним из основателей шведского отделения организации «Врачи без границ» и профессором на кафедре международного здравоохранения в одной из лучших медицинских школ мира, шведском Каролинском институте (Karolinska Institut). Также он написал один из самых амбициозных учебников по методикам глобального здравоохранения – речь в нем шла о здоровье всех 6,5 миллиардов человек, обитавших в то время на планете.

В процессе исследований, проведенных им для написания этого учебника, Рослинг забрался в недра архивов ООН, где хранится масса данных о коэффициентах всемирной бедности и рождаемости, а также ожидаемой продолжительности жизни, накопления и распределения богатства и т. д. – и все это прячется за ровными рядами цифр в богом забытых таблицах. Рослинг не только изучил эту информацию, но и придумал новый способ визуализировать ее, превратив один из забытых секретов мира в чрезвычайно эффектную презентацию.

Впервые я стал свидетелем публичного выступления Рослинга тогда же, когда и большинство людей: на конференции TED в 2006 году в Монтерее, штат Калифорния. В начале лекции «Лучшая статистика, которую вы когда-либо видели» (The Best Stats You’ve Ever Seen) во весь экран демонстрируется огромный график. Горизонтальная ось графика показывает коэффициент рождаемости в разных странах мира, а вертикальная демонстрирует ожидаемую продолжительность жизни. Между ними разбросаны кружки разных цветов и размеров. Цвет означает континент, кружок – страну, размер кружка соответствует численности населения страны, а позиция страны на графике определяется одновременно коэффициентом рождаемости и показателем ожидаемой продолжительности жизни. Когда Рослинг заговорил, на экране появились большие цифры «1962».

«В 1962 году, – сказал Рослинг, указывая на правый верхний угол экрана, – вот здесь находилась группа промышленных стран, в которых были маленькие семьи и большая продолжительность жизни». Затем он переключил внимание аудитории на нижний левый угол: «А вот тут собрались развивающиеся страны, с большими семьями и низкой продолжительностью жизни».

Эта жестокая визуализация выглядела очень наглядно. Затем по щелчку мыши график начал меняться. Даты сменяли одна другую: 1963, 1964, 1965, 1966 – год в секунду. Кружочки также начали менять положение на экране, перемещаясь в соответствии с данными ООН. Рослинг тоже быстро двигался на фоне экрана. «Смотрите вот здесь, Китай движется влево по мере улучшения здоровья населения. Все зеленые кружочки – страны Латинской Америки – смещаются в сторону уменьшения семей, все желтые арабские страны становятся богаче, а жизнь в них – длиннее». Годы менялись, и прогресс становился все более очевидным. К 2000 году большинство стран мира, за исключением африканских, по которым тяжело ударили гражданские войны и эпидемия СПИДа, сосредоточились в правом верхнем углу – в более благополучном мире меньших семей и большей продолжительности жизни.

На экране появился новый график: «Теперь давайте посмотрим на мировое распределение доходов». На этот раз горизонтальная ось показывала средний доход на душу населения в год, на вертикальной шкале откладывался уровень выживаемости детей (child survival rate). И снова отсчет начался с 1962 года. Внизу слева находилась Сьерра-Леоне (коэффициент детской выживаемости 70 %, среднедушевой доход – 500 долларов). Чуть выше располагался Китай – бедная страна с плохим здравоохранением. И снова Рослинг щелкнул мышкой, и его график начал двигаться сквозь время. Китай поднимался вверх, затем двинулся вправо. «Вот Мао Цзэдун приносит в Китай здоровье, – показал Рослинг. – Вот он умер. А вот Дэн Сяопин приносит в Китай деньги».

Китай был всего лишь частью картины. Бóльшая часть мира следовала той же траектории, и в результате в правом верхнем углу образовался плотный массив; лишь пиксельный след кружочков меньшего размера тянулся вниз и влево. Это был графическая репрезентация зазора между богатыми и бедными, но даже при наличии этого хвоста зазор оказался совсем небольшим. В обновленной презентации 2010 года Рослинг таким образом суммировал эти открытия:[139]

Несмотря на неравенство, которое существует и сегодня, мы наблюдаем огромный прогресс в течение последних двух сотен лет. Историческая гигантская пропасть, существовавшая между Западом и остальными странами, теперь исчезает. Мы превратились в совершенно новый мир, мир конвергенции. И я вижу ясный тренд, устремленный в будущее. Здравоохранение, торговля, экологические технологии и мир, вполне вероятно, приведут к тому, что каждый человек на Земле окажется в здоровом, богатом углу графика.

Что же все это означает? Если Рослинг прав и пропасть между богатыми и бедными по большей части уходит в прошлое, и если Ридли прав и яма, в которой мы якобы сидим, вовсе не так уж глубока, то единственное серьезное возражение против концепции изобилия – это что текущие темпы технологического прогресса могут оказаться слишком медленными, чтобы избежать катастроф, которые угрожают нам сегодня. Но что, если этот аргумент – всего лишь проблема визуализации, которую не решить ни с помощью теорий Ридли, ни с помощью динамических графиков Рослинга? Может быть, наше представление о прогрессе не отражает действительный темп развития технологий, а скорее свидетельствует о неспособности нашего линейного мозга осознать подлинную скорость экспоненциального прогресса?

Часть вторая

Экспоненциальные технологии

Глава 5

Рэй Курцвейл и кнопка ускорения

Лучше, чем среднестатистический гаруспик

Если вы хотите знать, в достаточной ли степени ускоряются технологии, чтобы сделать возможным наступление эры всемирного изобилия, значит, вам нужно знать, как предсказывают будущее. Конечно, это очень древнее искусство. Римляне, например, в случае необходимости приглашали гаруспика[140] – жреца-предсказателя, обученного читать будущее по овечьим внутренностям. В наши дни мы владеем процессом предсказания немного лучше. На самом деле, если говорить о предсказаниях технологических тенденций, мы вплотную приблизили это искусство к науке. И, возможно, нет лучшего знатока этой науки, чем Рэй Курцвейл.

Курцвейл родился в 1948 году и не сразу занялся технологическими предсказаниями,[141] хотя он с самого начала был не такой как все. В пять лет он уже хотел быть изобретателем, и не просто каким-то там изобретателем. Его родители, нерелигиозные евреи, бежали из Австрии в Нью-Йорк, спасаясь от Гитлера. Курцвейл рос, слушая рассказы об ужасах нацизма, но он также слушал и другие рассказы. Его дедушка по материнской линии любил рассказывать о своей первой поездке в послевоенную Европу и о потрясающей возможности, которая ему представилась: подержать в руках рукописи Леонарда да Винчи. Этот опыт он всегда описывал в самых благоговейных словах. Из всех этих историй Курцвейл уяснил, что человеческие идеи обладают огромной мощью. Идеи да Винчи символизировали мощь изобретений, которые могут выйти за рамки человеческих возможностей. Идеи Гитлера демонстрировали мощь разрушения. «Так что с самого раннего возраста, – говорит Курцвейл, – я придавал огромное значение поиску идей, которые воплощали бы лучшие из наших человеческих ценностей».

К восьми годам Курцвейл получил еще больше доказательств того, что он на правильном пути. В этом возрасте он открыл для себя книги про Тома Свифта-младшего[142]. Сюжеты этих книг были по большей части одинаковыми. Том обнаруживал какую-то ужасную проблему, которая угрожала судьбам мира, после чего удалялся в свою лабораторию в подвале, чтобы как следует все обдумать. В конце концов шестеренки со щелчком вставали на место, Том находил блистательное решение проблемы и выходил из ситуации героем. Мораль этих историй была ясна: идеи в сочетании с технологиями могут решить все мировые проблемы.

С тех пор Курцвейл проделал внушительный путь на пути к своей цели. Он изобрел десятки чудес: первый в мире светодиодный планшетный сканер, первый в мире синтезатор речи, первую в мире читающую машину для слепых – и множество других. В общем и целом, к настоящему моменту на счету Курцвейла тридцать девять патентов, шестьдесят три дополнительных патентных приложения и двенадцать почетных докторских степеней; он включен в Национальный зал славы изобретателей (да, у нас есть Зал славы изобретателей, он находится в Акроне, Огайо) и получил Национальную медаль технологий и престижную премию Лемельсона в размере 500 тысяч долларов, которую Массачусетский технологический институт ежегодно вручает «человеку, воплотившему свои идеи в изобретения и инновации, улучшающие мир, в котором мы живем».

Однако не одни только изобретения сделали Рэя Курцвейла таким знаменитым. Возможно, еще больший его вклад в мировой прогресс – причина, по которой он и сделал эти изобретения. Но тут сначала придется кое-что объяснить.

Кривая на листке бумаги

В начале 1950-х ученые начали подозревать,[143] что скорость технологического прогресса может определяться какими-то скрытыми закономерностями – и что, если их выявить, они, возможно, помогут предсказывать будущее. Одной из первых официальных попыток найти эти закономерности стало исследование, проведенное по заказу ВВС США в 1953 году. По его результатам был построен график все ускоряющегося прогресса авиации с самого ее начала, с братьев Райт. Экстраполировав этот график в будущее, исследователи пришли к потрясающему для того времени выводу: скоро будет возможен полет на Луну. Кевин Келли в книге «Чего хотят технологии» объясняет подробнее:

Важно помнить, что в 1953 году не существовало ни одной из технологий, необходимых для подобного футуристического путешествия. Никто даже не знал, можно ли двигаться с такой скоростью и при этом оставаться в живых. Даже самые оптимистичные и дерзкие предсказатели не прогнозировали посадку на Луне раньше, чем в расхожем «2000 году». Единственный аргумент в защиту этого прогноза представлял собой кривую линию на листе бумаги. Но кривая была права, хотя и неправильна с политической точки зрения. В 1957 году СССР запустил свой первый «Спутник» – точно по расписанию. 12 лет спустя американская ракета доставила корабль на Луну. Как отмечает Дэмиен Бродерик, люди высадились на Луне «почти на треть века раньше, чем этого ожидали даже такие упертые фанаты космических путешествий, как Артур Кларк».

Примерно через десять лет после того, как исследование ВВС было завершено, человек по имени Гордон Мур открыл явление, ставшее впоследствии одним из самых знаменитых технических паттернов.[144] В 1965-м, когда Мур работал в компании Fairchild Semiconductor (и еще не стал одним из основателей корпорации Intel), он опубликовал статью под названием «Объединение большего количества компонентов в интегральных схемах» (Cramming More Components onto Integrated Circuits), в которой описал замеченную им закономерность: количество транзисторов в электронных микросхемах примерно удваивается каждый год (с момента изобретения интегральной схемы в 1958 году). Мур предсказал, что эта тенденция сохранится «как минимум в течение 10 лет». Он был прав. Тенденция действительно сохранилась в течение 10 лет… а потом и еще 10, и еще, и еще. Это предсказание сохраняет свою точность уже в течение полувека и считается таким надежным, что получило название «закон Мура». Сейчас этот закон используется в полупроводниковой индустрии как руководство для планирования.

Первоначально закон Мура гласил, что каждые 12 месяцев количество транзисторов на интегральной схеме удваивается, что, в сущности, означает, что каждые 12 месяцев компьютеры становятся в два раза быстрее и при этом стоят столько же. В 1975 году Мур внес уточнения в свою формулу,[145] заменив 12 месяцев на 24, но в любом случае этот закон описывает закономерность экспоненциального роста.

Как уже отмечалось, экспоненциальный рост – это простое удвоение: 1 превращается в 2, 2 становится 4, 4 становится 8 и т. д. Однако большинство экспоненциальных кривых начинаются с чисел, которые гораздо меньше единицы, поэтому ранние стадии роста практически незаметны. Когда вы удваиваете 0,0001 до 0,0002, затем до 0,0004 и 0,0008, все эти цифры на графике выглядят почти как ноль: кривая доберется до единицы лишь за 13 удвоений. Для большинства людей график будет выглядеть практически как горизонтальная линия. Но всего лишь через еще семь удвоений та же самая линия уже взлетит выше отметки Это похоже на взрыв: от несущественного к огромному – практически моментально, что и делает экспоненциальный рост таким мощным. Но из-за нашего локально-линейного мозга такая скорость может просто выбить нас из колеи.

Чтобы посмотреть, как такая же закономерность наблюдается в технологии, давайте рассмотрим пример первого портативного компьютера Osborne’s Executive,[146] выпущенного в 1982 году и представлявшего собой передний край технологического развития того времени. Эта новинка весила около 12 килограммов и стоила чуть дороже 2500 долларов. А теперь сравните его с первым iPhone,[147] который появился в 2007 году, весил в сто, а стоил в десять раз меньше, и при этом скорость обработки данных у него была в 150, а память – в 100 000 раз больше. Даже оставив в стороне целую вселенную мобильных приложений и возможность беспроводного подключения – а одни только эти факторы уже забрасывают айфон на целые световые годы вперед от первых персональных компьютеров, – можно просто измерить разницу между устройствами по параметру «доллар/грамм/вычисление». Тогда получится, что отношение стоимости к производительности у iPhone в 150 000 раз лучше, чем у Osborne’s Executive.

Этот поражающий воображение рост компьютерной мощности, скорости и памяти вкупе с одновременным уменьшением цены и размеров и представляет экспоненциальное развитие в действии. К началу 1980-х годов ученые начали подозревать, что закономерности, подобные закону Мура, должны определять не только размер транзисторов, но и развитие большого числа информационных технологий – то есть таких, которые, подобно компьютерам, связаны с вводом, хранением, обработкой, извлечением и передачей цифровой информации. И именно здесь в нашу историю возвращается Курцвейл.[148] Как раз в восьмидесятых он осознал, что изобретения, основанные на текущих технологиях, устареют к тому моменту, как выйдут на рынок. Чтобы достичь настоящего успеха, нужно было представлять себе, где технологии окажутся через 3–5 лет, и основывать свои разработки на этом. Поэтому Курцвейл начал изучать технологические тренды, составлять свои собственные кривые экспоненциального роста, пытаясь выяснить, в каких рамках действует закон Мура.

Оказалось, что рамки эти весьма широки.

Google в нашем мозге

Курцвейл обнаружил десятки технологий, которые следуют закономерности экспоненциального роста:[149] например, распространение телефонных линий в США, объем трафика данных в интернете за год и количество бит на доллар стоимости магнитного носителя информации. Более того, дело было не только в том, что информационные технологии росли экспоненциально, но и в том, что этот процесс не прерывался, вне зависимости от того, что творилось при этом в мире. Возьмем, к примеру, скорость обработки данных компьютером. За последнее столетие экспоненциальный рост этой скорости оставался неизменным – несмотря на грубое вторжение мировых войн, всемирных экономических кризисов и целый букет других серьезных проблем.

В своей первой книге «Эпоха мыслящих машин» (The Age of Intelligent Machines),[150] написанной в 1988 году, Курцвейл использовал таблицы экспоненциального роста, чтобы сделать предсказания о будущем.[151] Конечно, изобретатели и интеллектуалы всегда делают предсказания, но прогнозы Курцвейла оказались чрезвычайно точными: он предсказал развал Советского Союза, победу компьютера на чемпионате мира по шахматам, начало использования в боевых действиях компьютеризированного оружия с искусственным интеллектом, автоматических автомобилей и – возможно, наиболее эффектное предсказание – Всемирную паутину. В следующей своей книге,[152] «Эпоха духовных машин: Когда компьютеры превзойдут человеческий интеллект» (The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence), вышедшей в 1999 году, Курцвейл продлил свой пророческий проект до 2009, 2019, 2029 и 2099 года. Точность большинства из этих пророчеств еще не скоро станет известна, но из 108 предсказаний, сделанных на 2009 год, абсолютно точно сбылись 89 и еще 13 оказались чрезвычайно близкими к истине: непревзойденный прогностический рекорд в истории футурологии.

Для своей следующей книги, «Сингулярность близко» (The Singularity Is Near), Курцвейл вместе с командой из десяти ученых провел исследования длиной почти в десятилетие, выстраивая экспоненциальное будущее десятков различных технологий и одновременно пытаясь понять, какие последствия этот прогресс окажет на род человеческий. Результаты оказались поразительными и весьма полемическими. Чтобы объяснить почему, давайте вернемся к будущему компьютерной мощности. Сегодня среднестатистический бюджетный компьютер считает со скоростью примерно 1011 (сто миллиардов) вычислений в секунду.[153] Ученые предполагают, что уровень распознавания паттернов,[154] необходимый для того, чтобы отличить дедушку от бабушки или стук копыт от стука капель дождя, требует скорости 1016 (10 миллионов миллиардов) вычислений в секунду. Используя эти цифры как базу для дальнейших прогнозов в соответствии с законом Мура, средний ноутбук стоимостью 1000 долларов будет считать с той же скоростью, что и человеческий мозг, менее чем через 15 лет. Перемотайте время вперед еще на 23 года – и вы получите ноутбук за 1000 долларов, который будет выполнять 100 миллионов миллиардов миллиардов (1026) расчетов в секунду – и это будет эквивалентно совокупной вычислительной мощности мозгов всех людей на Земле.

И вот тут начинается спорная часть. По мере того как наши все более быстрые компьютеры помогут нам разрабатывать все более хорошие технологии, люди начнут внедрять эти технологии в собственные тела: нейропротезы для улучшения когнитивных способностей, наноботы для ремонта повреждений, причиненных болезнью, бионические сердца, не знающие дряхления. В книге Стивена Леви «В сети: как Google думает, работает и изменяет нашу жизнь» (In the Plex: How Google Thinks, Works and Shapes Our Lives) Ларри Пейдж (один из основателей корпорации) описывает будущее научных исследований похожим образом:[155]

Google будет включен в человеческий мозг. Стоит вам подумать о предмете, который вы недостаточно хорошо знаете, как вы автоматически получите информацию о нем.

Курцвейл в восторге от подобных перспектив, но другие аналитики относятся к ним настороженно, полагая, что подобное проникновение технологий в наши тела – тот самый момент, когда мы перестаем быть «нами» и становимся «ими», хотя это, возможно, и не совсем так.

Что здесь важно – это невероятные всепроникающие свойства экспоненциально развивающихся технологий и поражающий воображение потенциал, который эти технологии имеют с точки зрения улучшения глобальных стандартов жизни. Конечно, долгосрочная перспектива, в которой в наш мозг будет встроен искусственный интеллект (AI), звучит заманчиво (по крайней мере, для меня), но как насчет ближайших перспектив, когда AI можно будет использовать для диагностики заболеваний, помощи в обучении наших детей или наблюдения за «умными» энергосистемами? Эти возможности огромны. Но насколько они огромны?

В 2007 году я осознал, что, если мы хотим начать стратегически применять экспоненциально растущие технологии для улучшения глобальных стандартов жизни, нам нужно знать не только, какие области растут экспоненциально, но и где они пересекаются и как могут работать вместе. Здесь был необходим макроскопический взгляд. Однако в 2007 году он был невозможен. Ни одно учебное заведение в мире не предлагало интегрированный междисциплинарный курс, сосредоточенный на экспоненциально растущих технологиях. Возможно, наступило время для университета нового типа, который был бы сосредоточен как на будущем стремительных технологических изменений, так и на решении самых серьезных мировых проблем.

Университет сингулярности

В древнейших университетах образование было религиозным[156] (первым учебным заведением такого рода стала одна буддистская школа, основанная в V веке в Индии). Подобный подход сохранялся и на протяжении всего Средневековья, когда многие главные европейские университеты находились в ведении католической церкви.[157] Система верований с тех пор могла измениться, но не суть учебного метода – и тогда, и сейчас он был основан на запоминании фактов. Этот акцент на зубрежку сохранялся неизменным в течение более чем тысячи лет, и лишь в XIX веке фокус слегка сместился с механического повторения знаний к поощрению эффективного мышления. Плюс-минус некоторые детали – и мы видим, что и сейчас находимся примерно в той же ситуации.

Насколько хорошо сегодняшние академические заведения приспособлены для решения важнейших мировых проблем? Современная ученая степень стала воплощением ультраспециализации. Типичная диссертация обычно посвящена теме, настолько непонятной простым смертным, что даже название работы мало кто может разобрать, не говоря уже о том, чтобы понять ее содержимое. И хотя такая экстремальная узость специализации имеет свои огромные преимущества, она же, как справедливо отмечает Мэтт Ридли, создала мир, в котором лучшие университеты редко выпускают из своих стен людей, умеющих мыслить интеграционно и макроскопически. Когда я изучал молекулярную генетику в МТИ,[158] я частенько представлял себе, как бы я объяснил, чем занимаюсь, своему прапрапрапрадедушке.

– Дед, – начал бы я, – смотри, вот у меня комок земли…

– Ты что, почвовед? – спросил бы он сразу.

– Нет. Но в этом комке, видишь ли, бурлит микроскопическая жизнь, живут существа, которые называются бактерии…

– А, так ты их изучаешь?

– Нет, – ответил бы я, – но внутри у бактерий есть такая… такая штука, которая называется ДНК.

– Так ты специалист в этой… в ДНК?

– Не совсем… Понимаешь, внутри у ДНК есть такие сегменты под названием гены – нет-нет, это тоже не моя специальность! – и вот в начале этих генов имеется так называемая промоторная последовательность…

– Э-э-э…

– И вот в ней-то я как раз специалист!

Миру не нужен еще один исследовательский университет, производящий узких специалистов. У нас их уже достаточно. Заведения вроде МТИ, Стэнфорда или Калифорнийского технологического института уже отлично справляются с созданием супергениев, которые смогут блеснуть в своих микроскопических нишах. Что нам нужно – так это место, куда молодой человек сможет отправиться, чтобы узнать о самых масштабных и дерзких идеях, о тех экспоненциальных возможностях, которые описываются словами Архимеда: «Дайте мне достаточно большой рычаг и точку опоры – и я переверну мир».

В 2008 году я реализовал эту идею, основав совместно с Рэем Курцвейлом Университет сингулярности (Singularity University, SU).[159] Затем я задействовал своего старого друга, доктора Саймона «Пита» Уордена, отставного генерала Воздушных сил с докторской степенью в астрономии, который заведует Исследовательским центром Эймса NASA в Маунтин-Вью, штат Калифорния. Центр Эймса – одно из основных исследовательских подразделений NASA, и его программы технических исследований прекрасно сочетаются с интересами SU. Уорден увидел эту связь – и весьма скоро у нас было место для нашего нового университета.

После долгих раздумий были выбраны восемь экспоненциально растущих областей развития в качестве основных учебных предметов SU: биотехнологии и биоинформатика; компьютерные системы; сети и сенсоры; искусственный интеллект; робототехника; цифровое производство; медицина; наноматериалы и нанотехнологии. Каждая из этих областей потенциально может повлиять на жизнь миллиардов людей, решить грандиозные задачи и преобразовать целые индустрии. Эти восемь областей настолько потенциально важны с точки зрения достижения глобального изобилия, что в следующей главе мы все их рассмотрим поочередно. Цель заключается в том, чтобы предоставить более углубленный взгляд на способность этих экспоненциальных сил повысить глобальные стандарты жизни и представить несколько ярких личностей, которые посвящают свою жизнь именно этому. С чего начнем? С самой, пожалуй, яркой фигуры – доктора Джона Крейга Вентера.

Глава 6

Сингулярность все ближе

Путешествие по Земле Будущего

Крейгу Вентеру за семьдесят, он среднего роста и плотного телосложения, у него густая борода и широкая улыбка. Стиль одежды самый обыденный, чего нельзя сказать о глазах Крейга. Они голубые и глубоко посажены и в сочетании с седыми бровями (левая слегка изогнута) создают образ некоего современного волшебника – этакий Гэндальф во вьетнамках и при этом с внушительным инвестиционным портфелем.

Сегодня, помимо вьетнамок, Вентер облачен в яркую гавайскую рубаху и линялые джинсы. Это его «наряд экскурсовода»: сегодня он как раз проводит для меня экскурсию по своему детищу – Институту Дж. Крейга Вентера (J. Craig Venter Institute, JCVI).[160] В отделении JCVI на Западном побережье – скромной двухэтажной лаборатории на окраине Сан-Диего – обитают шестьдесят ученых и один карликовый пудель[161]. Пуделя зовут Дарвин, и сейчас он семенит на несколько шагов впереди нас, пока мы идем через главный вестибюль здания. Вентер останавливается у подножья лестницы, рядом с архитектурным макетом четырехэтажного здания. Плашка рядом с моделью сообщает: «Первая углеродно-нейтральная, зеленая лаборатория». Это JCVI 2.0 – то, как Крейг представляет себе свой будущий институт.

«Если удастся получить финансирование, – говорит Вентер, – я хочу построить именно это». Цена его мечты зашкаливает за 40 миллионов долларов, но финансирование Вентер получит. Для биологии Вентер – то же, чем Стив Джобс был для компьютеров: гений с историей повторяющегося успеха.

В 1990 году Министерство энергетики США (DOE) и Национальные институты здравоохранения (NIH) совместно запустили проект «Геном человека» – программу, которая была рассчитана на 15 лет и ставила перед собой цель расшифровать последовательность трех миллиардов пар нуклеотидов, составляющих геном человека. Кое-кто считал, что этот проект вообще неосуществим, другие предсказывали, что на достижение цели уйдет полвека, но все были согласны в одном: это будет очень дорого. Бюджет проекта составлял 10 млрд долларов, но многие считали, что и этой суммы не хватит. Они могли бы сомневаться до сих пор, если бы в 2000 году в гонку не решил вступить Вентер.

Впрочем, это даже не назовешь настоящей гонкой. На основе уже проделанных исследований Вентер и его компания Celera выдали полностью секвенированный человеческий геном меньше чем через год (для сравнения: государство к этому моменту потратило уже 10 лет) и менее чем за 100 миллионов долларов (государство потратило 1,5 млрд). Отмечая это выдающееся событие, президент Билл Клинтон сказал: «Сегодня мы учимся языку, на котором Бог творил жизнь».[162]

В мае 2010 года Вентер выступил на бис, объявив о своем новом успехе: создании синтетической формы жизни.[163] Он описал ее как «первый на планете способный к самовоспроизводству вид, порожденный компьютером». Менее чем за 10 лет Вентер не только расшифровал человеческий геном, но и создал первую в мире синтетическую форму жизни – гений с историей повторяющегося успеха.

Конструируя синтетическую форму жизни, Вентер связал более миллиона пар нуклеотидов, создав самый большой в истории искусственный участок генетического кода. После создания этот код был отослан в компанию Blue Heron Biotech-nology, которая специализируется на синтезе ДНК (вы можете в самом буквальном смысле отправить в Blue Heron длинную последовательность, состоящую из A, Г, Ц и Т – четырех букв генетического алфавита, – и они в ответ пришлют вам колбу, наполненную копиями именно этой нити ДНК).

Вентер взял доставленную из Blue Heron нить и внедрил ее в бактериальную клетку-хозяина. Клетка «загрузила» синтетическую программу и начала генерировать белки, заданные новой ДНК. Репликация продолжалась, и каждая новая клетка выполняла только синтетические инструкции – факт, который Вентер заверил, внедрив в секвенцию «водяной знак» – зашифрованную последовательность А, Г, Ц и Т, содержащую инструкции для перевода кода ДНК в английские буквы (с пунктуацией) и дополнительное закодированное сообщение. Если его перевести, то окажется, что сообщение содержит имена 46 ученых, работавших над проектом, цитаты из Джеймса Джойса и физиков Ричарда Фейнмана и Роберта Оппенгеймера, а также URL сайта, куда любой, кто расшифрует код, может отправить письмо.

Но истинной целью Вентера не были ни тайные послания, ни синтетическая жизнь. Этот проект оказался всего лишь первым шагом. Настоящая цель Вентера – создание конкретной разновидности синтетической жизни: разновидности, которая может производить сверхдешевое топливо.[164] Вместо того чтобы бурить землю, чтобы добывать из нее нефть, Вентер работает над новым видом водорослей, чьи молекулярные механизмы смогут преобразовывать углекислый газ и воду в нефть или любое другое топливо. Желаете чистого октана? Авиационного керосина? Дизельного топлива? Никаких проблем. Дайте вашей специально разработанной водоросли соответствующие ДНК-инструкции – и биология справится со всем остальным.

Чтобы приблизить осуществление этой мечты, Вентер провел последние пять лет на своей исследовательской яхте Sorcerer II,[165] бороздя океаны и собирая по дороге водоросли. Затем эти водоросли были загружены в секвенатор ДНК. С помощью этого оборудования Вентер создал библиотеку из более 40 миллионов разных генов, которой он сможет воспользоваться для разработки будущих видов биотоплива.

Но топливо – не единственная цель Вентера. Он хочет использовать подобные методы также для того, чтобы разрабатывать человеческие вакцины[166] в течение 24 часов – вместо двух-трех месяцев, которые требуются в настоящий момент. Он также подумывает о революции в сельском хозяйстве – об увеличении сегодняшней урожайности культур в 50 раз. Дешевое топливо, высокоэффективные вакцины, сверхурожайное сельское хозяйство – вот лишь три причины, по которым экспоненциальный рост в биотехнологии критично важен для создания мира изобилия. В дальнейших главах мы более глубоко рассмотрим эти вопросы, но пока давайте обратимся к следующему пункту нашего списка.

Сети и сенсоры

На дворе – осень 2009 года, и в Университете сингулярности выступает Винт Серф,[167] главный интернет-евангелист Google, – он рассказывает о будущем сетей и сенсоров.[168] В Силиконовой долине, где привычный дресс-код – футболки и джинсы, пристрастие Серфа к двубортным костюмам и бабочкам кажется весьма необычным. Но не только одежда выделяет его из толпы. И даже не тот факт, что он выиграл сразу и Национальную медаль в области технологий, и премию Тьюринга, и Президентскую медаль Свободы. По-настоящему Серфа выделяет то, что он один из тех людей, которые в первую очередь ассоциируются с разработкой, созданием, раскруткой, направляющим руководством и ростом интернета.

Еще студентом магистратуры Серф работал в группе, которая соединила первые два узла в Сети управления по перспективным исследовательским проектам (Advanced Research Projects Agency Network, ARPANET). Затем он стал программным менеджером в Управлении перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA) и распределял финансирование для различных групп, разрабатывавших технологию TCP/IP. В конце 1980-х, когда набирал ход процесс превращения интернета из чисто научной в коммерческую среду, Серф перешел в компанию международной телефонной связи MCI, в которой разработал первый коммерческий сервис электронной почты. Затем он оказался в Корпорации по управлению доменными именами и IP-адресами (ICANN) – ключевой организации правительства США, занимающейся интернетом, – и возглавлял ее в течение более десяти лет. По всем этим причинам Серфа называют одним из «отцов интернета».

Сегодня «отец интернета» с энтузиазмом смотрит в будущее своего дитяти – то есть в будущее сетей и сенсоров. Сеть – это любое взаимодействие сигналов и информации, и самый яркий ее пример – интернет. Сенсор – это прибор, который обнаруживает информацию (температуру, вибрацию, радиацию и т. д.), а когда он подключен к какой-нибудь сети, он может также ее передавать. Совместное будущее сетей и сенсоров иногда называют «интернетом вещей»[169] и его часто представляют как способную к самоконфигурации беспроводную сеть сенсоров, связывающих между собой, в общем, все на свете.

В недавней речи на эту тему Майк Уинг, вице-президент IBM по стратегическим коммуникациям,[170] дал следующее объяснение:

В течение прошлого столетия – но с особенным ускорением в последние пару десятков лет – мы стали свидетелями появления глобального информационного поля. Сама наша планета – ее природные системы, человеческие системы, физические объекты – всегда генерировала огромное количество информации, но мы были не способны ее расслышать, увидеть, уловить. Теперь мы можем – из-за того, что все это отныне оснащено измерительными приборами. И все взаимосвязано – так что теперь мы имеем к этому доступ. В общем и целом можно сказать, что у нашей планеты появилась центральная нервная система.

Эта «нервная система» – основа интернета вещей. Теперь представьте себе его будущее:[171] триллионы устройств (термометров, автомобилей, выключателей, чего угодно) соединены посредством колоссальной сети сенсоров, каждое имеет собственный IP-адрес и каждое может управляться через интернет. Google теперь может помочь вам найти ключи от машины. Кражи уходят в прошлое. Если у вас дома заканчивается туалетная бумага, чистящие средства или зерновой кофе, дом может автоматически заказать пополнение запасов. Если преуспевание – это и в самом деле сэкономленное время, то интернет вещей – это большой горшок с золотом.

Но каким бы мощным ни оказалось влияние интернета вещей на нашу частную жизнь, оно бледнеет перед его бизнес-потенциалом. Вскоре компании смогут безукоризненно приводить поставки сырья в соответствие со спросом, управлять цепочками поставок и с небывалой прежде эффективностью минимизировать отходы. Эффективность взлетит до небес. Когда критически важное оборудование будет активироваться только в случае нужды (как прожектор, который включается только тогда, когда кто-то приближается к зданию), один только потенциал энергосбережения будет способен изменить мир. И спасти его. Несколько лет назад компания Cisco объединилась с NASA,[172] чтобы установить по всей планете сенсоры, которые в режиме реального времени будут предоставлять информацию о климатических изменениях.

Чтобы интернет вещей вышел на прогнозируемый уровень[173] – с учетом предполагаемого населения планеты в девять миллиардов и того факта, что среднестатистического жителя Земли окружают от одной до пяти тысяч вещей, – нам понадобится 45 тысяч млрд уникальных IP-адресов (45 х 1012). К сожалению, сегодняшняя версия IP (IPv4), изобретенная Серфом и его коллегами в 1977 году, может предоставить только около 4 млрд адресов. «Единственное, что я могу сказать в свою защиту, – объясняет Серф, – это то, что решение принималось в момент, когда было еще неясно, будет ли интернет вообще работать». Позже он вспоминал, что в то время «даже 128-битное адресное пространство казалось излишним».[174]

К счастью, Серф активно работает над следующим поколением интернет-протоколов (которые он креативно называет IPv6) с местом, достаточным для 3,4 х 1038 (340 триллионов триллионов триллионов) уникальных адресов – примерно 50 000 триллионов триллионов адресов на человека. По его словам,

IPv6 открывает дорогу интернету вещей, что, в свою очередь, сулит нам преобразования практически в каждой отрасли промышленности – в том, как мы производим продукцию, как контролируем окружающую среду, как распределяем, используем и перерабатываем ресурсы. Когда мир вокруг нас будет объединен в сеть и обретет самосознание, производительность взлетит до небывалых высот. Это большой шаг по направлению к миру изобилия.

Искусственный интеллект

В июльскую субботу 2010 года Джуниор возит меня по Стэнфордскому университету.[175] Он очень хороший водитель: движется по своей полосе, плавно поворачивает, останавливается на светофорах, объезжает пешеходов, собак и велосипедистов. Возможно, это не кажется вам чем-то особенным, но Джуниор – не обычный водитель. Начнем с того, что он не человек. Это искусственный интеллект – AI, вживленный в салон автомобиля Volkswagen Diesel Passat 2006 года,[176] если выразиться неточно. А выразиться более точно – м-м, это немного сложнее.

Конечно, у Джуниора есть все стандартные стилистические признаки немецкого промышленного дизайна, но у него также имеется система Velodyne HD LIDAR, укрепленная на крыше. Она одна стоит 80 тысяч долларов и делает 1,3 миллионов замеров во всех трех измерениях каждую секунду. Кроме того, Джуниор снабжен видеокамерой стандарта HD6, способной поворачиваться во всех направлениях, шестью радарными детекторами для распознавания удаленных объектов и одной из самых продвинутых GPS-систем на планете (стоимостью 150 тысяч долларов). Более того, на заднем сиденье Джуниора разместились два 56-сантиметровых монитора и шесть процессоров Intel Xeon, благодаря которым автомобиль приобретает вычислительную мощность как у небольшого суперкомпьютера. И Джуниору без этого не обойтись, потому что Джуниор – это автономное транспортное средство, или, на сленге хакеров, робокар.

Джуниора построила в 2007 гоночная команда Стэнфордского университета. Это уже второй автономный автомобиль, построенный командой. Первым тоже был «фольксваген» по имени Стэнли. В 2005 году Стэнли выиграл DARPA Grand Challenge[177] – соревнование, в котором создатели автономного транспортного средства, прошедшего быстрее всех дистанцию в 130 миль по бездорожью, получали приз в два миллиона долларов. Гонка была задумана после вторжения в Афганистан в 2001 году, чтобы поощрить разработку автомобилей-роботов для боевых действий. Джуниор, в свою очередь, был создан для другого мероприятия DARPA – гонки Urban Challenge (60 миль по городским улицам), проведенной в 2007 году. Джуниор завоевал в этом соревновании второе место.

Grand Challenge был таким успешным, а желание Министерства обороны обзавестись автомобилем под управлением искусственного интеллекта – таким соблазнительным с коммерческой точки зрения, что сегодня почти у каждой из ведущих автомобильных компаний имеется робототехническое подразделение. И военное применение робокаров – всего лишь часть общей картины. В июне 2011 года губернатор Невады одобрил законопроект,[178] предписывающий штату разработать новые правила дорожного движения, которые позволят автономным транспортным средствам ездить по дорогам общего пользования. Если эксперты всё правильно рассчитали, это должно случиться примерно в 2020 году. Себастьян Трун, бывший директор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта,[179] работавший впоследствии над развитием проекта беспилотного автомобиля Google, считает, что польза от робокаров несомненна:

В мире каждый год происходит почти 50 миллионов автомобильных аварий, в которых погибает больше 1,2 миллиона человек. AI-приложения, такие как автоматическая тормозная система или система удержания автомобиля на полосе движения, смогут обеспечить безопасность водителя, даже если он уснет за рулем. В этих ситуациях искусственный интеллект будет ежедневно помогать спасать жизни.

Брэд Тэмплтон, главный пропагандист робокаров,[180] считает, что спасенные жизни – всего лишь начало:

Каждый год мы теряем 50 миллиардов часов и 230 миллиардов долларов в виде убытков от аварий, произошедших из-за человеческого фактора, – это 2–3 % ВВП. Плюс автономные автомобили значительно облегчают внедрение альтернативных топливных технологий. Кого волнует, что до ближайшей водородной заправки сорок километров, если машина все равно сможет заправиться сама, пока вы спите?

Осенью 2011 года, чтобы продвинуть этот процесс еще дальше, фонд X PRIZE объявил о намерении организовать ежегодные гонки «люди против машин» по трассе с препятствиями, чтобы обозначить момент, когда компьютерные «водители» начнут выигрывать у лучших гонщиков-людей в мире.

Но автономные автомобили – всего лишь фрагмент гораздо более обширной картины. Диагностика пациентов, обучение детей, основа для новой энергетической парадигмы – список способов, которыми AI в будущем изменит нашу жизнь, можно продолжать бесконечно. Лучшее доказательство этого – перечень пунктов, в которых искусственный интеллект уже преобразовал наши жизни. Идет ли речь о мгновенных ответах Google на запросы или распознавании речи, которое используют телефонные справочные службы, – мы уже попали в зависимость от искусственного интеллекта. И пусть кое-кто снисходительно отзывается о «слабом искусственном интеллекте» наших дней, предпочитая дождаться «сильного AI» – чего-то вроде компьютера ХЭЛ 9000, описанного Артуром Кларком в книге «2001: Космическая одиссея», – нельзя отрицать, что мы добились кое-какого прогресса. Курцвейл предлагает пример:

Подумайте о шахматной партии «человек против компьютера», которую разыграли Гарри Каспаров и суперкомпьютер IBM Deep Blue. В 1992 году, когда идея шахматного матча между чемпионом мира и компьютером была предложена впервые, ее тут же отвергли. Но ежегодное удвоение компьютерной мощности позволило Deep Blue победить Каспарова всего пять лет спустя. Сегодня мы можем купить шахматное AI-приложение чемпионского уровня для нашего айфона за менее чем 10 долларов.[181]

Так когда же появится настоящий искусственный интеллект, похожий на ХЭЛа? Сложно сказать. Однако IBM недавно представила две новые чип-технологии, которые продвигают нас в этом направлении. Одна из них позволяет объединить электрические и оптические устройства на одном и том же куске кремния.[182] Эти чипы коммуницируют друг с другом при помощи света. Для электрического сигнала необходимы электроны, которые генерируют также и тепло, – это ограничивает количество работы, которую может выполнить чип, и требует большого количества энергии для охлаждения. У света же нет этих ограничений. Если подсчеты IBM верны, за последующие восемь лет эта новая технология тысячекратно увеличит производительность суперкомпьютеров – от текущих 2,6 петафлопс до экзафлопса (1018, то есть квинтиллион операций в секунду), что в сто раз быстрее человеческого мозга.

Вторая технология называется SyNAPSE[183] – это программа создания нейроморфических (имитирующих живой мозг) чипов. В каждом таком чипе имеется решетка из 256 параллельных, имитирующих дендриты, и перпендикулярных, имитирующих аксоны, проводков. В местах пересечений проводков располагаются синапсы, и в каждом чипе их 262 В предварительных тестах чипы продемонстрировали способность играть в Pong, управлять виртуальным автомобилем в компьютерных гонках и распознавать рисунок на экране. Со всеми этими заданиями компьютеры уже справлялись и раньше, но этим новым чипам не нужна специализированная программа для каждого задания – вместо этого они реагируют на обстоятельства реального мира и учатся на своем опыте.

Конечно, нет гарантий, что этих технологий будет достаточно для создания ХЭЛа – сильный AI может потребовать большего, нежели грубое силовое решение, – однако они определенно вознесут нас на пирамиду изобилия. Подумайте только, каков диагностический потенциал подобных технологий в персонализированной медицине или их образовательный потенциал в персонализированном образовании (если вам пока сложно представить себе подобные концепции, подождите несколько глав – и я всё подробно объясню). И однако же, как бы интригующе все это ни звучало, перечисленные достижения – ничто в сравнении с преимуществами, которые AI продемонстрирует в сочетании с нашей следующей экспоненциальной категорией – робототехникой.

Робототехника

Скотту Хассану около тридцати пяти, он среднего роста, у него иссиня-черные волосы и большие миндалевидные глаза. Он системный программист, причем считается одним из лучших в своем деле, но его истинная страсть – строительство роботов. Не промышленных роботов, которыми оборудованы автомобильные заводы, и не маленьких симпатичных машинок вроде пылесоса Roomba – нет, настоящих универсальных помощников в духе книги и фильма «Я, робот», достойных экспонатов Всемирной выставки. Мы уже много лет пытаемся создать такие машины и в процессе усвоили несколько уроков: во-первых, построить подобного робота сложнее, чем ожидалось, и во-вторых, он будет еще и значительно дороже, чем мы рассчитывали. Но у Хассана есть преимущество в обеих категориях. В 1996 году, будучи студентом компьютерных технологий в Стэнфорде, Хассан познакомился с Ларри Пейджем и Сергеем Брином.[184] Этот дуэт в то время работал над небольшим побочным проектом: поисковым сайтом, предшественником Google. Хассан помог им с программированием, и основатели Google поделились с ним акциями. Хассан основал сайт eGroups, который позже продал Yahoo![185] за 412 миллионов долларов. То есть, в отличие от большинства людей, мечтающих строить роботов, у Хассана есть капитал, необходимый для успеха в этой области.

Более того, он тратит этот капитал на то, чтобы привлечь в свою компанию Willow Garage (ее офис находится на улице Уиллоу-роуд в городе Менло-Парк) самых лучших сотрудников. Главный проект Willow Garage[186] – робот – персональный помощник, носящий экзотическое имя PR2 (Personal Robot 2). У PR2 есть стереокамеры и лидар на голове, а также две длинные руки, широкие плечи, широкое прямоугольное туловище и основание на четырех колесах. Он похож одновременно и на человека, и на R2-D2 из «Звездных войн», накачанного стероидами. Возможно, это описание не слишком впечатляет, но изобретение Хассана – это в буквальном смысле представитель совершенно новой породы роботов.

Прогресс в разработке роботов десятилетиями тормозился из-за того, что у исследователей не было общепринятой платформы для экспериментов. Первые хакеры использовали один и тот же компьютер – Commodore 64, так что они могли делиться друг с другом своими находками. С роботами дело обстояло не так, пока не появился PRРобот от Willow Garage не предназначен для потребителей, это исследовательская платформа, которая была создана специально для того, чтобы гики могли порезвиться. И они порезвились. На YouTube можно посмотреть,[187] как PR2 открывает двери, складывает выстиранное белье, приносит пиво, играет в бильярд и убирает в доме.

Но еще большим прорывом, возможно, стал код, которым управляется PR. Вместо того чтобы запатентовать этот софт, Хассан сделал проект общедоступным. «Проприетарные системы замедляют развитие, – говорит он. – Мы хотим, чтобы над проблемой работали лучшие умы в мире. Наша цель – не контролировать технологию и не владеть ею, но ускорять ее развитие – вдавить педаль до отказа, чтобы все понеслось как можно быстрее».[188]

Так что же будет дальше, и какое это имеет отношение к миру изобилия? У Хассана есть список полезных дел, которые уже умеют делать роботы, включая механических медсестер, ухаживающих за стариками, и автоматизированных врачей, делающих здравоохранение более доступным. Но больше всего он заворожен экономическими возможностями. «В 1950 году валовой мировой продукт составлял примерно четыре триллиона долларов, – говорит он. – В 2008-м, пятьдесят восемь лет спустя, он составлял уже 61 триллион. Откуда взялось это пятнадцатикратное увеличение? Благодаря увеличившейся производительности наших автоматизированных заводов. Около десяти лет назад я путешествовал по Японии и оказался на заводе, производящем автомобили Toyota. На заводе работало всего 400 человек, которые выпускали 500 машин в день – благодаря автоматизации производства. Я подумал тогда: а что, если получится перенести подобный уровень автоматизации и продуктивности за пределы завода, в повседневную жизнь? Полагаю, такое могло бы на порядок увеличить нашу глобальную экономику в течение ближайших десятилетий».[189]

В июне 2011 года президент Обама объявил о запуске Национальной робототехнической инициативы (National Robotics Initiative, NRI),[190]многосторонней программы стоимостью 70 миллионов долларов, цель которой – «ускорить разработку и использование в США роботов, которые будут работать рядом или совместно с людьми». Так же как и усилия Willow Garage по созданию общей платформы для разработки персональных роботов, NRI сосредоточена на «ключевых факторах»: закреплении технологий, которые позволят производителям стандартизировать процессы и продукцию, таким образом сокращая время разработки и увеличивая производительность. Президент компании Robotics Technology Consortium Хелен Грейнер[191] так объясняла это в интервью журналу PC World:

Инвестиции в робототехнику – это не просто вложение денег в исследования и развитие. Это средство для трансформации жизни в Америке и американской экономики. На самом деле мы сейчас находимся в очень важной точке, откуда нам хорошо видно, как робототехника выходит за пределы лабораторий, чтобы создавать новые предприятия, новые рабочие места, решать другие важные проблемы, стоящие перед нашей страной.

Цифровое производство и бесконечная компьютеризация

Карл Басс последние тридцать пять лет делает вещи: здания, корабли, машины, скульптуры, программное обеспечение. Он – генеральный директор компании Autodesk, выпускающей софт, который используют дизайнеры, инженеры, архитекторы и художники по всему миру. Сегодня Карл проводит для меня экскурсию по демонстрационной галерее его компании в центре Сан-Франциско. Мы проходим мимо сложных систем рендеринга архитектурных конструкций, созданных при помощи Autodesk; мимо экранов, показывающих эпизоды из фильма «Аватар», который создавался с помощью инструментов компании, и подходим к мотоциклу и авиационному двигателю, созданным с помощью 3D-принтера, который работает – вы правильно догадались! – на программном обеспечении Autodesk.

3D-принтер – первый шаг к знаменитым репликаторам из сериала «Звездный путь». Сегодняшние машины не приводятся в действие фантастическими монокристаллами дилития, но они могут производить чрезвычайно сложные трехмерные объекты, причем гораздо дешевле и быстрее, чем когда-либо раньше. 3D-печать – новейшая форма цифрового производства, индустрии, которая существует уже в течение десятилетий. Традиционные цифровые производители используют контролируемые компьютером фрезерные станки, лазеры и другие инструменты для резки и точной обработки куска металла, дерева или пластика, удаляя все лишнее, пока деталь не примет желаемую форму. Современные 3D-принтеры делают противоположное:[192] они используют технологию послойного аддитивного наращивания, при которой трехмерный предмет создается путем наложения все новых слоев материала.