So, I have a strange career. I know it because people come up to me, like colleagues, and say, "Chris, you have a strange career."
יש לי קריירה מוזרה. אני יודע זאת כי אנשים, דוגמת עמיתיי, ניגשים אליי, ואומרים, "כריס, יש לך קריירה מוזרה."
(Laughter)
(צחוק)
And I can see their point, because I started my career as a theoretical nuclear physicist. And I was thinking about quarks and gluons and heavy ion collisions, and I was only 14 years old -- No, no, I wasn't 14 years old. But after that, I actually had my own lab in the Computational Neuroscience department, and I wasn't doing any neuroscience. Later, I would work on evolutionary genetics, and I would work on systems biology.
אני מבין אותם, כי התחלתי את הקריירה שלי בתור פיזיקאי גרעין תיאורטי. נהגתי לחשוב על קווארקים וגלואונים והתנגשויות בין יונים כבדים, והייתי רק בן 14. לא, לא הייתי בן 14. אבל לאחר-מכן, היתה לי ממש מעבדה משלי במחלקת המחשבים של מדעי העצב, ואפילו לא עסקתי במדעי העצב. יותר מאוחר, עבדתי בתורשה אבולוציונית, ובביולוגיה של מערכות.
But I'm going to tell you about something else today. I'm going to tell you about how I learned something about life. And I was actually a rocket scientist. I wasn't really a rocket scientist, but I was working at the Jet Propulsion Laboratory in sunny California, where it's warm; whereas now I am in the mid-West, and it's cold. But it was an exciting experience. One day, a NASA manager comes into my office, sits down and says, "Can you please tell us, how do we look for life outside Earth?" And that came as a surprise to me, because I was actually hired to work on quantum computation. Yet, I had a very good answer. I said, "I have no idea."
אבל היום אני עומד לספר לכם משהו אחר. אספר לכם על כיצד למדתי משהו אודות חיים. למעשה הייתי מדען טילים. לא הייתי ממש מדען טילים, אבל עבדתי במעבדת הנעה סילונית בקליפורניה החמימה ושטופת השמש; בעוד שכרגע אני במערב התיכון, וזה קר. אבל זו היתה חוויה מעניינת. יום אחד מנהל מנאסא נכנס למשרדי, התיישב ואמר, "תוכל בבקשה לספר לנו, כיצד אפשר לחפש חיים מחוץ לכדור-הארץ?" זה בא כהפתעה בשבילי, מאחר והועסקתי בשביל לעבוד בחישובים קוואנטיים. בכל זאת היתה לי תשובה טובה. אמרתי, "אין לי מושג."
(Laughter)
והוא אמר, "חתימה ביולוגית,
And he told me, "Biosignatures, we need to look for a biosignature." And I said, "What is that?" And he said, "It's any measurable phenomenon that allows us to indicate the presence of life." And I said, "Really? Because isn't that easy? I mean, we have life. Can't you apply a definition, for example, a Supreme Court-like definition of life?"
עלינו לחפש חתימה ביולוגית." שאלתי, "מה זה אומר?" הוא ענה, "זו כל תופעה מדידה המאפשרת לנו להצביע על הימצאות חיים." אמרתי, "באמת? כי זה לא כל-כך קל. כלומר, יש בנו חיים. האם לא ניתן לבקש הגדרה, כמו לדוגמא, הגדרת חיים מטעם בית-המשפט העליון?"
And then I thought about it a little bit, and I said, "Well, is it really that easy? Because, yes, if you see something like this, then all right, fine, I'm going to call it life -- no doubt about it. But here's something." And he goes, "Right, that's life too. I know that." Except, if you think that life is also defined by things that die, you're not in luck with this thing, because that's actually a very strange organism. It grows up into the adult stage like that and then goes through a Benjamin Button phase, and actually goes backwards and backwards until it's like a little embryo again, and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo -- and it never dies. So it's actually life, but it's actually not as we thought life would be. And then you see something like that. And he was like, "My God, what kind of a life form is that?" Anyone know? It's actually not life, it's a crystal.
חשבתי על זה עוד קצת ואמרתי, "האם זה באמת כל-כך קל? נכון, אם רואים משהו כזה, אז בסדר, אפשר לקרוא לזה חיים -- אין בכלל ספק. אבל הנה משהו." והוא כזה, "נכון, זה גם חיים. אני יודע." אלא שאם מתחשבים בזה שחיים גם מוגדרים על-ידי מותם, אז אין אנו ברי-מזל עם דבר כזה, מכיוון שיצור זה הוא מוזר. הוא גדל למצב הבוגר שלו כמו זה ואז עובר דרך מין מצב של בנג'מין באטן, ובעצם נסוג אחורה יותר ויותר עד למצב עוברי חוזר, ואז שוב גדל בחזרה ואז שוב נסוג ושוב גדל -- מין יו יו כזה -- והוא אף פעם לא מת. כך שלמעשה אלה חיים, אבל בעצם לא כמו שחשבנו שחיים צריכים להיות. ואז רואים דבר כזה. הוא פלט, "יא אללה, מה הצורת החיים הזו?" מישהו יודע? זה לא חיים, זהו גביש.
So once you start looking and looking at smaller and smaller things -- so this particular person wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria." Except, if you look a little bit closer, you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that. So he was convinced, but, in fact, most people aren't. And then, of course, NASA also had a big announcement, and President Clinton gave a press conference, about this amazing discovery of life in a Martian meteorite. Except that nowadays, it's heavily disputed. If you take the lesson of all these pictures, then you realize, well, actually, maybe it's not that easy. Maybe I do need a definition of life in order to make that kind of distinction.
כך שברגע שמתחילים לבחון מקרוב דברים יותר ויותר קטנים -- ואדם מסויים זה כתב מאמר שלם וטען, "אלו הן בקטריות". אלא שאם בוחנים ממש מקרוב, רואים בעצם שדברים הללו ממש קטנים מכדי להיות כאלו. הוא היה משוכנע, אבל למעשה רוב האנשים לא היו. בזמנו כמובן, גם לנאסא היתה הכרזה גדולה והנשיא קלינטון עשה מסיבת עיתונאים, על תגלית מדהימה זו אודות חיים במטאוריט ממאדים. אלא שבימינו יש על זה מחלוקת קשה. הלקח שלומדים מכל התמונות הללו הוא שאולי זה לא כל-כך קל. אולי אני כן זקוק להגדרה של חיים כדי לעשות את ההבחנה.
So can life be defined? Well how would you go about it? Well of course, you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L. No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google. And then you might get something.
אז האם ניתן להגדיר חיים? כיצד אתם הייתם נוהגים? טוב, הייתם ניגשים לאנציקלופדיה בריטניקה ופותחים בערך 'ח'. לא, ברור שאינכם עושים זאת; מקלידים את זה בגוגל. אז אולי תקבלו משהו.
(Laughter)
ומה שאולי תקבלו --
And what you might get -- and anything that actually refers to things that we are used to, you throw away. And then you might come up with something like this. And it says something complicated with lots and lots of concepts. Who on Earth would write something as convoluted and complex and inane? Oh, it's actually a really, really, important set of concepts. So I'm highlighting just a few words and saying definitions like that rely on things that are not based on amino acids or leaves or anything that we are used to, but in fact on processes only. And if you take a look at that, this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life. And that explains why that NASA manager was actually in my office to begin with. Because the idea was that, with concepts like that, maybe we can actually manufacture a form of life.
כל דבר שדומה לדברים שאנו מכירים, אתם תזרקו. עד שתגיעו למשהו כזה. זה אומר דברים מסובכים הכוללים המון רעיונות. מי בכלל כותב דבר כזה מפותל ומסובך וחלול? אבל אלה הם רעיונות ממש חשובים. לכן אני מדגיש כמה מילים וטוען שהגדרות כאלו נסמכות על דברים שאינם מתבססים על חומצות אמיניות או עלים או כל דבר שאנו מכירים, אלא בעצם רק על תהליכים. ואם נתבונן מקרוב, זה הופיע בספר שכתבתי על חיים מלאכותיים. זה מסביר מדוע מנהל נאסא נכנס למשרדי מהתחלה. כי הרעיון הוא שעם מושגים כאלה אולי נוכל לייצר צורת חיים.
And so if you go and ask yourself, "What on Earth is artificial life?", let me give you a whirlwind tour of how all this stuff came about. And it started out quite a while ago, when someone wrote one of the first successful computer viruses. And for those of you who aren't old enough, you have no idea how this infection was working -- namely, through these floppy disks. But the interesting thing about these computer virus infections was that, if you look at the rate at which the infection worked, they show this spiky behavior that you're used to from a flu virus. And it is in fact due to this arms race between hackers and operating system designers that things go back and forth. And the result is kind of a tree of life of these viruses, a phylogeny that looks very much like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
לכן אם אתם שואלים, "מה זה לכל הרוחות חיים מלאכותיים?", אעשה לכם סיור זריז על כיצד כל זה נוצר. זה החל לפני די הרבה זמן כאשר מישהו כתב את אחד מוירוסי מחשב הראשונים. ואלה מכם שאינם מספיק מבוגרים, אין לכם מושג כיצד וירוס זה פעל -- כלומר, באמצעות דיסקטים כאלה. אבל מה שמעניין בקשר לוירוסי מחשב אלה הוא שאם מסתכלים על קצב פעולתם, מתגלה התנהגות זיגזגית שאנו מכירים מוירוס שפעת. זה נובע ממרוץ החימוש בין פורצי מחשבים לבין מתכנני מערכות הפעלה, שהעניינים עולים ויורדים. והתוצאה היא מין עץ-חיים של הוירוסים הללו, תולדות הגזע הנראים מאוד דומה לחיים שאנו מכירים, לפחות ברמת הוירוסים.
So is that life? Not as far as I'm concerned. Why? Because these things don't evolve by themselves. In fact, they have hackers writing them. But the idea was taken very quickly a little bit further, when a scientist working at the Santa Fe Institute decided, "Why don't we try to package these little viruses in artificial worlds inside of the computer and let them evolve?" And this was Steen Rasmussen. And he designed this system, but it really didn't work, because his viruses were constantly destroying each other. But there was another scientist who had been watching this, an ecologist. And he went home and says, "I know how to fix this." And he wrote the Tierra system, and, in my book, is in fact one of the first truly artificial living systems -- except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
האם זה חיים? לא אם זה תלוי בי. מדוע? כי דברים הללו אינם מתפתחים בכוחות עצמם, אלא פורצי מחשבים כותבים אותם. אבל במהרה הרעיון נלקח טיפה יותר רחוק כשמדען העובד במכון סנטה פה, חשב, "מדוע שלא ננסה לשים את הוירוסים הללו יחד בעולם המלאכותי שבתוך המחשב ונאפשר להם להתפתח?" היה זה סטין ראסמוסן. הוא תכנן את המערכת אבל זה לא עבד, כי הוירוסים שלו השמידו כל הזמן אחד את השני. אבל היה מדען אחר, אקולוג במקצועו, שעקב אחרי זה. הוא חשב שיוכל לתקן את זה. הוא כתב את מערכת טיארה, ובספר שלי, יש למעשה אחת מצורות החיים המלאכותיות האמיתיות הראשונות -- אלא שתוכניות הללו אינן גדלות בתנאים מורכבים.
So having seen this work, worked a little bit on this, this is where I came in. And I decided to create a system that has all the properties that are necessary to see, in fact, the evolution of complexity, more and more complex problems constantly evolving. And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this. I had two undergraduate students at California Institute of Technology that worked with me. That's Charles Ofria on the left, Titus Brown on the right. They are now, actually, respectable professors at Michigan State University, but I can assure you, back in the day, we were not a respectable team. And I'm really happy that no photo survives of the three of us anywhere close together.
לאחר שראיתי את זה עובד וקצת עבדתי על זה, נכנסתי לתמונה. החלטתי ליצור מערכת שיש בה את כל התכונות הדרושות כדי לראות את התפתחות המורכבות, בעיות יותר ויותר מורכבות המתפתחות כל הזמן. ומאחר ואיני יודע לכתוב תוכניות מחשב, קיבלתי עזרה בנושא. היו לי שני סטודנטים למחקר במכון הטכנולוגי של קליפורניה שעבדו איתי. משמאל זה צ'רלס אופריה ומימין זה טיטוס בראון. כיום הם פרופסורים מכובדים באוניברסיטת מישיגן, אבל אני מבטיחכם, שבאותם הימים לא נחשבנו לצוות מכובד. ואני באמת שמח שלא שרדו תמונות של שלושתנו הנמצאים ביחד.
But what is this system like? Well I can't really go into the details, but what you see here is some of the entrails. But what I wanted to focus on is this type of population structure. There's about 10,000 programs sitting here. And all different strains are colored in different colors. And as you see here, there are groups that are growing on top of each other, because they are spreading. Any time there is a program that's better at surviving in this world, due to whatever mutation it has acquired, it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
אבל מהי בדיוק המערכת הזו? איני יכול להיכנס ממש לפרטים, אבל מה שרואים כאן זה מעט ממה שהיה בפנים. מה שרציתי להתרכז בו הוא מבנה אוכלוסין זה. נמצאות כאן כ-10,000 תוכניות וכל מיני מקטעים הצבועים בצבעים שונים. כפי שרואים, יש קבוצות הצומחות על-גבי אחרות, מכיוון שהן מתפשטות. בכל רגע יש תוכנית העדיפה ביכולת הישרדותה בעולם זה, בגלל מוטאציה כלשהי שהיא עברה, והיא תתפשט על-פני האחרות ותגרום להכחדת האחרות.
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic. And these kinds of experiments are started with programs that we wrote ourselves. We write our own stuff, replicate it, and are very proud of ourselves. And we put them in, and what you see immediately is that there are waves and waves of innovation. By the way, this is highly accelerated, so it's like a 1000 generations a second. But immediately, the system goes like, "What kind of dumb piece of code was this? This can be improved upon in so many ways, so quickly." So you see waves of new types taking over the other types. And this type of activity goes on for quite a while, until the main easy things have been acquired by these programs. And then, you see sort of like a stasis coming on where the system essentially waits for a new type of innovation, like this one, which is going to spread over all the other innovations that were before and is erasing the genes that it had before, until a new type of higher level of complexity has been achieved. And this process goes on and on and on.
אראה לכם סרטון בו תראו מין דינמיקה כזו. ניסויים כאלה החלו עם תוכניות שכתבנו בעצמנו. אנו כותבים את הקוד ומשכפלים אותו, ואנו מאוד גאים בזה. אנו מכניסים אותן ומה שרואים מייד שיש גלים, גלים של התחדשויות. כל זה כעת מואץ במידה רבה, משהו כמו אלף דורות בשניה. אבל מייד המערכת כאילו אומרת, "איזה מין קוד טיפשי זה היה? ניתן לשפר זאת בהמון דרכים ובמהירות." אז רואים גלים מסוג חדש התופסים את מקומם של אחרים. וסוג כזה של פעילות מתרחש די הרבה זמן, עד אשר תוכניות אלו משיגות לעצמן את הדברים הקלים העיקריים. אז רואים מין קיפאון שמשתלט, בו המערכת בעיקרון ממתינה להתחדשות מסוג חדש, כמו זו, שתתפשט על-פני כל ההתחדשויות האחרות הקיימות ותמחק את הגנים שהיו קודם, עד שמתקבלת מורכבות מסוג חדש בדרגה יותר גבוהה. תהליך זה ממשיך עוד ועוד.
So what we see here is a system that lives in very much the way we're used to how life goes. But what the NASA people had asked me really was, "Do these guys have a biosignature? Can we measure this type of life? Because if we can, maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else without being biased by things like amino acids." So I said, "Well, perhaps we should construct a biosignature based on life as a universal process. In fact, it should perhaps make use of the concepts that I developed just in order to sort of capture what a simple living system might be."
כך שמה שרואים כאן זו מערכת שחיה באופן המאוד דומה למה שאנו מכירים על חיים. אבל מה שאנשי נאסא ביקשו ממני היה, "האם יש ליצורים אלה חתימה ביולוגית? האם נוכל למדוד חיים כאלה? כי אם נוכל, אולי יהיה לנו סיכוי לגלות חיים במקום אחר מבלי להיות מושפעים מדברים כמו חומצות אמיניות." לכן חשבתי שעלינו ליצור חתימה ביולוגית המבוססת על חיים במונחי תהליך אוניברסלי. אולי עליה לעשות שימוש ברעיונות שפיתחתי רק כדי לקבל מושג איך עשויה להיות צורת חיים פשוטה.
And the thing I came up with -- I have to first give you an introduction about the idea, and maybe that would be a meaning detector, rather than a life detector. And the way we would do that -- I would like to find out how I can distinguish text that was written by a million monkeys, as opposed to text that is in our books. And I would like to do it in such a way that I don't actually have to be able to read the language, because I'm sure I won't be able to. As long as I know that there's some sort of alphabet. So here would be a frequency plot of how often you find each of the 26 letters of the alphabet in a text written by random monkeys. And obviously, each of these letters comes off about roughly equally frequent.
ומה שעלה בראשי -- אבל תחילה כדאי שאציג לכם את הרעיון האומר שזה יהיה מין גלאי של משמעות, יותר מאשר גלאי של חיים. והדרך לבצע זאת בעיקרון -- הייתי רוצה לדעת איך להבחין בטקסט שנכתב על-ידי מיליון קופים, לעומת הטקסט שמופיע בספרים שלנו. הייתי רוצה לבצע זאת בדרך כזו שלא אצטרך לקרוא את השפה, מכיוון שאני בטוח שאין אני מסוגל לזה, אבל אני יודע שיש איזה סוג של אלף-בית. זה יהיה תרשים של תדירות הופעת כל אחת מ-26 האותיות בטקסט שנכתב על-ידי קופים. ברור שכל אחת מהאותיות תופיע בערך בתדירות כמו האחרות.
But if you now look at the same distribution in English texts, it looks like that. And I'm telling you, this is very robust across English texts. And if I look at French texts, it looks a little bit different, or Italian or German. They all have their own type of frequency distribution, but it's robust. It doesn't matter whether it writes about politics or about science. It doesn't matter whether it's a poem or whether it's a mathematical text. It's a robust signature, and it's very stable. As long as our books are written in English -- because people are rewriting them and recopying them -- it's going to be there.
לעומת זה, אם מסתכלים על פילוג של האותיות בטקסטים באנגלית, זה נראה כך. וזה מאוד קבוע בכל הטקסטים באנגלית. אם מסתכלים בטקסטים בצרפתית, או איטלקית, או גרמנית, זה נראה קצת אחרת. לכל אחת יש את פילוג האותיות משלה, אבל זה קבוע. זה לא משנה אם הטקסט הוא על פוליטיקה או מדע. לא משנה אם זו שירה או טקסט על מתמטיקה. יש להם חתימה קבועה, והיא מאוד יציבה. כל עוד ספרינו נכתבים באנגלית -- מכיוון שאנשים משכתבים אותם ומעתיקים מחדש -- זה יתקיים.
So that inspired me to think about, well, what if I try to use this idea in order, not to detect random texts from texts with meaning, but rather detect the fact that there is meaning in the biomolecules that make up life. But first I have to ask: what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you? Well it turns out, we have many different alternatives for such a set of building blocks. We could use amino acids, we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids. In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
זה נתן לי השראה לחשוב על מה יקרה אם אנסה רעיון זה כדי לגלות, לא טקסטים אקראיים לעומת טקסטים בעלי משמעות, אלא כדי לחזות בעובדה שיש סדר במולקולות הביולוגיות אשר יוצרות חיים. אבל תחילה עליי לשאול: מהן אבני-בניין הללו, כמו האלף-בית, שהראתי לכם? מתברר שיש לנו הרבה אפשרויות למערכים כאלה של אבני-בניין. ניתן להשתמש בחומצות אמיניות, ניתן להשתמש בחומצות גרעין (התא), חומצות שומן, חומצות קרבוקסיליות. למעשה, הכימיה מאוד עשירה וגופינו משתמש ברבות מהן. לכן אנחנו, כדי לנסות את הרעיון,
So that we actually, to test this idea, first took a look at amino acids and some other carboxylic acids. And here's the result. Here is, in fact, what you get if you, for example, look at the distribution of amino acids on a comet or in interstellar space or, in fact, in a laboratory, where you made very sure that in your primordial soup, there is no living stuff in there. What you find is mostly glycine and then alanine and there's some trace elements of the other ones. That is also very robust -- what you find in systems like Earth where there are amino acids, but there is no life.
תחילה הסתכלנו בחומצות אמיניות וחומצות קרבוקסיליות. והנה התוצאה. זה מה שמקבלים אם בודקים את פילוג החומצות האמיניות על כוכב-שביט או בחלל בין-כוכבי או אפילו במעבדה, בה מוודאים שבמרק הקדמוני אין חומרים מן החי. מה שמוצאים בעיקר זה גליצין ואלנין (חומצות אמיניות) ועקבות של כמה חומצות אחרות. גם זה מאוד קבוע -- מה שמוצאים במקומות על כדור-הארץ ששם יש חומצות אמיניות,
But suppose you take some dirt and dig through it
אבל אין חיים.
and then put it into these spectrometers, because there's bacteria all over the place; or you take water anywhere on Earth, because it's teaming with life, and you make the same analysis; the spectrum looks completely different. Of course, there is still glycine and alanine, but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids, that are being produced because they are valuable to the organism. And some other ones that are not used in the set of 20, they will not appear at all in any type of concentration. So this also turns out to be extremely robust. It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up, whether it's bacteria or any other plants or animals. Anywhere there's life, you're going to have this distribution, as opposed to that distribution. And it is detectable not just in amino acids.
אבל אם נוטלים קצת עפר וחופרים בו ואז מניחים אותו בספקטרומטר, מפני שיש בקטריות בכל מקום; או שנוטלים מים ממקום כלשהו בכדור-הארץ, מאחר והם הולכים יחד עם חיים, ומבצעים אותה בדיקה; הספקטרום נראה לגמרי אחרת. ברור שעדיין ישנן גליצין ואלנין, אבל, ישנם גם את היסודות הכבדים, את החומצות האמיניות הכבדות, אשר נוצרים כי הם בעלי-ערך עבור יצורים חיים. ועוד כמה אחרים שאינם בשימוש בקבוצה של ה-20, שלא יופיעו כלל בריכוז מסוג כלשהו. כך שגם זה דבר מאוד קבוע. לא משנה איזה משקע טוחנים, אם זה של בקטריות או צמחים או חיות. בכל מקום שיש חיים, נקבל פילוג כזה, בניגוד לפילוג ההוא. זה מתגלה לא רק בחומצות אמיניות.
Now you could ask: Well, what about these Avidians? The Avidians being the denizens of this computer world where they are perfectly happy replicating and growing in complexity. So this is the distribution that you get if, in fact, there is no life. They have about 28 of these instructions. And if you have a system where they're being replaced one by the other, it's like the monkeys writing on a typewriter. Each of these instructions appears with roughly the equal frequency. But if you now take a set of replicating guys like in the video that you saw, it looks like this. So there are some instructions that are extremely valuable to these organisms, and their frequency is going to be high. And there's actually some instructions that you only use once, if ever. So they are either poisonous or really should be used at less of a level than random. In this case, the frequency is lower. And so now we can see, is that really a robust signature? I can tell you indeed it is, because this type of spectrum, just like what you've seen in books, and just like what you've seen in amino acids, it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust, it's going to reflect the environment.
ניתן לשאול: מה לגבי ה-אווידיאנים הללו? ה-אווידיאנים הם שוכני עולם המחשבים בו הם לגמרי מאושרים בהתרבותם וגדילתם. זה הפילוג שמתקבל כאשר אין חיים למעשה. ישנן 28 הוראות כאלו. אם יש מערכת בה הם מתחלפים זה עם זה, זה כמו שקופים מקלידים על מכונת-כתיבה. בגדול, כל אחת מההוראות מופיעה באותה תדירות כמו האחרות. אבל אם נוטלים את קבוצת היצורים המשתכפלים כמו בסרטון שראיתם, זה נראה כך. כלומר יש כמה הוראות שהן מאוד חשובות ליצורים הללו, ותדירות הופעתן תהיה יותר גבוהה. ישנן כמה הוראות המשמשות רק פעם אחת, אם בכלל. אז או שהן רעילות או שיש להשתמש בהן פחות מאשר הרמה האקראית שלהן. במקרה כזה, תדירותן נמוכה יותר. כעת ניתן לבדוק, האם זו באמת חתימה קבועה? אני יכול לומר שהיא אכן כן, מכיוון שסוג חתימה זה, בדיוק כפי שרואים בספרים, ובדיוק כמו שרואים בחומצות אמיניות, זה לא משנה איך הסביבה משתנית, היא מאוד קבועה; היא תשקף את הסביבה.
So I'm going to show you now a little experiment that we did. And I have to explain to you, the top of this graph shows you that frequency distribution that I talked about. Here, that's the lifeless environment where each instruction occurs at an equal frequency. And below there, I show, in fact, the mutation rate in the environment. And I'm starting this at a mutation rate that is so high that even if you would drop a replicating program that would otherwise happily grow up to fill the entire world, if you drop it in, it gets mutated to death immediately. So there is no life possible at that type of mutation rate. But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak, and then there's this viability threshold where now it would be possible for a replicator to actually live. And indeed, we're going to be dropping these guys into that soup all the time.
כעת אראה לכם ניסוי קטן שביצענו. עליי להסביר שראש הגרף מראה את תדירות הפילוג שדיברתי עליה. כאן בעצם זוהי הסביבה ללא חיים בה כל הוראה מופיעה בתדירות שווה לאחרות. ושם למטה, מופיע קצב המוטאציה באותה סביבה. התחלתי בקצב מוטאציה כה גבוה שאפילו אם נזרוק תוכנית שיכפול "משוגעת" שהיתה יכולה להתרבות בקלות עד להשתלטות על כל העולם, אם נשליכה פנימה, היא תמות מייד בגלל מוטאציה מוגזמת. כלומר, אין אפשרות שחיים יתקיימו בקצב מוטאציה כזה. בהמשך אני מוריד בהדרגה את ה"חום" ואז מופיע סף יכולת הקיום שבו זה יהיה אפשרי לתוכנית שיכפול להתקיים. ואכן, נמשיך להשליך את היצורים האלה לאותו מרק כל הזמן.
So let's see what that looks like. So first, nothing, nothing, nothing. Too hot, too hot. Now the viability threshold is reached, and the frequency distribution has dramatically changed and, in fact, stabilizes. And now what I did there is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again. And of course, it reaches the viability threshold. And I'm just showing this to you again because it's so nice. You hit the viability threshold. The distribution changes to "alive!" And then, once you hit the threshold where the mutation rate is so high that you cannot self-reproduce, you cannot copy the information forward to your offspring without making so many mistakes that your ability to replicate vanishes. And then, that signature is lost.
עכשיו נביט איך זה נראה. תחילה, אין כלום, כלום. יותר מדיי "חם". כעת מגיעים לסף יכולת הקיום, ופילוג התדירויות משתנה באופן דרמטי ולמעשה מתייצב. ואז מה שעשיתי כאן זה, שפשוט הייתי רע ושוב העלתי את ה"חום". כמובן זה מגיע לסף יכולת הקיום. אני פשוט מראה לכם זאת שוב כי זה כל-כך יפה. נוגעים בסף יכולת הקיום. הפילוג משתנה ל"חי!" ואז שוב נוגעים בסף שמעליו שבו קצב השיכפול כה גבוה שלא ניתן להשתכפל, לא ניתן להעתיק מידע כדי להעבירו לצאצאים מבלי לעשות בו הרבה שגיאות כך שהיכולת להשתכפל מתחסלת. אז אותה חתימה הולכת לאיבוד.
What do we learn from that? Well, I think we learn a number of things from that. One of them is, if we are able to think about life in abstract terms -- and we're not talking about things like plants, and we're not talking about amino acids, and we're not talking about bacteria, but we think in terms of processes -- then we could start to think about life not as something that is so special to Earth, but that, in fact, could exist anywhere. Because it really only has to do with these concepts of information, of storing information within physical substrates -- anything: bits, nucleic acids, anything that's an alphabet -- and make sure that there's some process so that this information can be stored for much longer than you would expect -- the time scales for the deterioration of information. And if you can do that, then you have life.
מה ניתן ללמוד מכך? לדעתי, ניתן ללמוד מספר דברים. אחד מהם הוא שאם אנו מסוגלים לחשוב על חיים במונחים מופשטים -- ואנו לא מדברים על דברים כמו צמחים, ולא מדברים על חומצות אמיניות, ולא מדברים על בקטריות, אלא אנו חושבים במונחים של תהליכים -- אז ניתן להתחיל לחשוב על חיים, לא כעל משהו שייחודי רק לעולמנו, אלא כעל משהו שיכול להתקיים בכל מקום. כי כל מה שעליהם לעשות במסגרת מושגים כאלה של מידע, מושגים של איחסון מידע בתוך מצעי חומר -- כל דבר: סיביות (במחשבים), חומצות אמיניות, כל דבר שיכול לשמש בתור אלף-בית -- ולהבטיח שישנו תהליך מסויים המאפשר את שמירת המידע לטווח הארוך בהרבה ממה שהיינו מצפים שיידרש להיעלמות המידע. אם ניתן לעשות זאת, אז יש לנו חיים.
So the first thing that we learn is that it is possible to define life in terms of processes alone, without referring at all to the type of things that we hold dear, as far as the type of life on Earth is. And that, in a sense, removes us again, like all of our scientific discoveries, or many of them -- it's this continuous dethroning of man -- of how we think we're special because we're alive. Well, we can make life; we can make life in the computer. Granted, it's limited, but we have learned what it takes in order to actually construct it. And once we have that, then it is not such a difficult task anymore to say, if we understand the fundamental processes that do not refer to any particular substrate, then we can go out and try other worlds, figure out what kind of chemical alphabets might there be, figure enough about the normal chemistry, the geochemistry of the planet, so that we know what this distribution would look like in the absence of life, and then look for large deviations from this -- this thing sticking out, which says, "This chemical really shouldn't be there." Now we don't know that there's life then, but we could say, "Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical and see where it comes from." And that might be our chance of actually discovering life when we cannot visibly see it.
לכן הדבר הראשון שלומדים הוא שניתן להגדיר חיים אך ורק על סמך תהליכים, ללא היזדקקות לאותם דברים הנחשבים אצלנו לחשובים, ככל שזה נוגע לחיים על כדור-הארץ. זה במובן מסויים מבטל אותנו שוב, כמו בכל התגליות המדעיות, או רובן -- זוהי הדחה מתמשכת של האדם מכתרו -- מאיך שנדמה לנו שאנו מיוחדים בגלל שאנו חיים. אנו יכולים ליצור חיים. אנו יכולים ליצור חיים במחשב. נכון, זה מוגבל, אבל למדנו מה דרוש כדי לבנותם. וברגע שהשגנו זאת, זו כבר לא משימה כה קשה, כלומר, אם אנו מבינים את התהליכים הבסיסיים שאינם קשורים למצע מסויים, אז אנו יכולים להתחיל ולנסותם בעולמות אחרים, לגלות את סוג האלף-בית הכימי שעשוי להימצא שם, לגלות מספיק על הכימיה הרגילה, על הגיאו-כימיה של אותו כוכב-לכת, כך שנדע כיצד ייראה הפילוג שם במקרה שאין שם חיים, ואז לחפש סטיות גדולות מפילוג זה -- דבר שמתבלט והאומר, "כימיקל זה ממש לא צריך להימצא כאן." לא נדע לבטח שיש שם חיים, אבל נוכל לומר לפחות, "צריך לבחון בקפדנות רבה את הכימיקל הזה ולראות מהיכן הוא הגיע." זה עשוי להיות הסיכוי שלנו לגילוי ממשי של חיים כאשר אין לנו אפשרות חזותית לראותם.
And so that's really the only take-home message that I have for you. Life can be less mysterious than we make it out to be when we try to think about how it would be on other planets. And if we remove the mystery of life, then I think it is a little bit easier for us to think about how we live, and how perhaps we're not as special as we always think we are. And I'm going to leave you with that.
וזה באמת המסר היחיד ששווה לקחתו הביתה ושאותו אני רוצה להעביר. חיים יכולים להיות פחות מסתוריים ממה שאנו עושים מהם בחושבנו כיצד הם עשויים להיראות על כוכבי-לכת אחרים. אם מסירים את המסתוריות מהחיים, אז אני סבור שזה קצת יותר קל עבורנו לחשוב על כיצד אנו חיים, ואולי איך אנו לא כאלה מיוחדים כפי שתמיד נדמה לנו. עם חומר זה למחשבה אעצור.
And thank you very much.
תודה רבה לכם.
(Applause)
(מחיאות כפיים)