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."
Historia mojej kariery jest dziwna. Wiem o tym, bo ludzie mówią mi: "Chris, masz dziwną karierę."
(Laughter)
(Śmiech)
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.
Rozumiem ich punkt widzenia, bo zaczynałem jako fizyk jądrowy. Myślałem o kwarkach i gluonach i zderzeniach ciężkich jonów już w wieku 14 lat. Dobra, taki młody nie byłem. Później jednak miałem nawet własne laboratorium na wydziale neurobiologii, ale nie tym się zajmowałem. Potem pracowałem przy genetyce ewolucyjnej i zajmowałem się biologią systemową.
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."
Ale dziś opowiem o czymś innym. Opowiem jak nauczyłem się czegoś o życiu. Opowiem jak nauczyłem się czegoś o życiu. Zajmowałem się astronautyką. Wprawdzie nie budowałem rakiet, ale pracowałem w Labolatorium Napędu Odrzutowego ale pracowałem w Labolatorium Napędu Odrzutowego w słonecznej i ciepłej Kaliforni, a teraz jestem na środkowym zachodzie gdzie jest zimno. To było ekscytujące doświadczenie. Pewnego dnia menadżer NASA wszedł do mojego biura i poprosił, żebym im powiedział, jak należy szukać pozaziemskiego życia. Zdziwiłem się, bo byłem zatrudniony do pracy przy obliczeniach kwantowych. do pracy przy obliczeniach kwantowych. Miałem gotową świetną odpowiedź: "Nie mam pojęcia."
(Laughter)
Menadżer podpowiedział,
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?"
że trzeba szukać biosygnatury. Spytałem, co to takiego. "To wymierne zjawisko, które wskazuje na obecność życia." które wskazuje na obecność życia." Zdziwiony odpowiedziałem: "To chyba proste? W końcu chodzi o życie. Wystarczy zastosować definicję, jak w Sądzie Najwyższym, prawda?"
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.
Po chwili zastanowienia dodałem: "Czy to na pewno takie łatwe? Nie ulega wątpliwości, że coś takiego, to życie. że coś takiego, to życie. Ale to?" "Właśnie, to też życie." Jeśli myślisz, że życie z definicji kończy się śmiercią, Jeśli myślisz, że życie z definicji kończy się śmiercią, to się przeliczyłeś, bo to bardzo dziwny organizm. Osiąga dorosłość, a potem, jak Benjamin Button, zaczyna młodnieć aż do fazy embrionalnej, kiedy znów zaczyna się starzeć, jak jojo. Nigdy nie umiera. To forma życia, ale niezgodna z naszymi oczekiwaniami. A potem widzicie coś takiego. "O rany, co to takiego?" Czy ktoś wie? To nie forma życia, a kryształ.
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.
Ale gdy mu się lepiej przyjrzeć, patrząc coraz głębiej i głębiej... Ktoś napisał artykuł o tym, że to są bakterie. Ale jeśli się bliżej przyjrzeć, widać, że by się nie zmieściły. Był pewien swoich racji, ale większość ludzi się z nim nie zgadza. Potem NASA oznajmiła z wielkim szumem, Potem NASA oznajmiła z wielkim szumem, a prezydent Clinton zwołał konferencję, że odkryto ślady życia na marsjańskim meteorycie. że odkryto ślady życia na marsjańskim meteorycie. Dziś poddaje się to w wątpliwość. Reasumując, wydaje się, że zdefiniowanie życia jest trudne. By wydać taki osąd, niezbędna może się okazać definicja życia. niezbędna może się okazać definicja życia.
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.
Czy życie można zdefiniować? Jak się do tego zabrać? Wystarczy otworzyć Encyklopedię PWN na Ż. Wystarczy otworzyć Encyklopedię PWN na Ż. Tyle że teraz użylibyśmy Google. Może coś się tak znajdzie.
(Laughter)
Jednak okazuje się,
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.
że całą ogólnie przyjętą wiedzę należy odrzucić. że całą ogólnie przyjętą wiedzę należy odrzucić. Zostanie wtedy coś takiego. To skomplikowany tekst, z mnóstwem różnych pojęć. Kto napisałby coś tak zawiłego, skomplikowanego Kto napisałby coś tak zawiłego, skomplikowanego i niedorzecznego? Tak naprawdę to bardzo ważne pojęcia. Podświetlę kilka z nich. Te definicje nie bazują na aminokwasach czy liściach, na aminokwasach czy liściach, ani innych znajomych rzeczach, ale na procesach. To książka, którą napisałem na temat sztucznego życia. To książka, którą napisałem na temat sztucznego życia. Macie więc wyjaśnienie, czemu odwiedził mnie menadżer z NASA. W zamyśle, dzięki tym pojęciom możnaby wyprodukować jakąś formę życia. możnaby wyprodukować jakąś formę życia.
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.
Jeśli zastanawiacie się, czym jest sztuczne życie, to zaraz w skrócie wyjaśnię, jak się to wszystko zaczęło. Zaczęło się dawno temu, kiedy ktoś napisał pierwszego wirusa komputerowego. kiedy ktoś napisał pierwszego wirusa komputerowego. Niektórzy z was mogą nie pamiętać, w jaki sposób wirusy się rozprzestrzeniały. Nośnikami były dyskietki. Najciekawsze w tych infekcjach było tempo Najciekawsze w tych infekcjach było tempo z jakim wirus się rozprzestrzeniał, oraz fluktuacje infekcji, które znamy z wirusów grypy. Jest tak przez wyścig zbrojeń między designerami systemów operacyjnych a hakerami. W rezultacie mamy drzewo życia wirusów, W rezultacie mamy drzewo życia wirusów, ich filogeneza wygląda bardzo znajomo, w każdym razie na poziomie wirusowym.
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.
Moim zdaniem to nie forma życia, bo nie ewoluuje samoczynnie. Piszą je hakerzy. Ten pomysł się rozwinął, gdy pracownik Scientific Institute zaproponował, żeby wgrać te wirusy do sztucznej rzeczywistości i pozwolić im ewoluować. To był Steen Rasmussen. Nie zdało to egzaminu, bo wirusy niszczyły się nawzajem. Ekolog, który się temu przyglądał, powiedział, że wie jak to naprawić. Napisał system Tierra, który uważam za jeden z pierwszych sztucznych żywych systemów. Jednak programy te nie stawały się bardziej złożone.
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.
Po analizie dotychczasowych wyników sam przystąpiłem do akcji. Postanowiłem stworzyć system, który miałby wszystko co niezbędne, by umożliwić ewolucję złożoności, ewolucję coraz bardziej złożonych problemów. Nie umiem programować, więc potrzebowałem pomocy. Pracowałem z dwoma studentami z Instytutu Technologii w Kalifornii. Pracowałem z dwoma studentami z Instytutu Technologii w Kalifornii. Charles Offria po lewej i Tytus Brown po prawej. Są teraz szacownymi profesorami na Uniwersytecie Michigan, ale zapewniam was, że wtedy nie byliśmy szacownym zespołem. Cieszę się, że nie przetrwało żadne grupowe zdjęcie. Cieszę się, że nie przetrwało żadne grupowe zdjęcie.
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.
Ale jak działał ten system? Nie będę się wdawać w szczegóły, ale tu widać jego części. Chciałem się skupić na strukturze populacji. Mamy tu około 10 tys. programów. Każdy szczep ma inny kolor. Widać grupy, które wyrastają na innych, bo się rozprzestrzeniają. Gdy pojawia się program, który lepiej potrafi przetrwać dzięki nabytym mutacjom rozprzestrzeni się na inne i je wypleni.
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.
Pokażę wam film, który to ilustruje. Te eksperymenty są przeprowadzane z naszymi własnymi programami. Piszemy programy, powielamy je i jesteśmy z siebie dumni. Umieszczamy je tam i natychmiast widzimy wiele fal innowacji. Film jest w dużym przyspieszeniu, tysiące pokoleń na sekundę. Sytem natychmiast wykrywa głupie fragmenty programu, które można szybko ulepszyć pod wieloma względami. które można szybko ulepszyć pod wieloma względami. Widać nowe typy, które falami zastępują poprzednie. Widać nowe typy, które falami zastępują poprzednie. Dzieje się tak przez jakiś czas, aż proste przystosowania zostaną przyswojone. Potem następuje zastój, gdy system spokojnie czeka na nowy typ innowacji, jak ten, który rozprzestrzeni się na wszystkie inne innowacje i zastąpi ich geny, aż do uzyskania większej złożoności. Dzieje się tak w kółko.
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."
Mamy tutaj system, który żyje w znajomy nam sposób. który żyje w znajomy nam sposób. Jednak ludzie z NASA chcieli wiedzieć: "Czy one mają biosygnaturę? "Czy one mają biosygnaturę? Czy to życie jest wymierne? Jeśli tak, to może mamy szansę na odkrycie życia gdzieś indziej, wolni od założeń, że życie opiera się na aminokwasach". Powiedziałem, że może da się stworzyć biosygnaturę Powiedziałem, że może da się stworzyć biosygnaturę opartą na życiu jako procesie uniwersalnym. Może powinniśmy zająć się pojęciami, które rozwijałem, by zilustrować jak może wyglądać prosty żywy system. by zilustrować jak może wyglądać prosty żywy system.
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.
Wymyśliłem... Najpierw krótkie wprowadzenie, może to będzie wykrywacz znaczenia, a nie wykrywacz życia. Robi się to tak... Chcę się dowiedzieć, jak odróżnić tekst napisany przez milion małp, od tekstów z naszych książek. Chcę móc to zrobić nie znając języka, bo nie będziemy go znali. Wystarczy, że będzie jakiś alfabet. Można zrobić wykres częstości występowania każdej z 26 liter alfabetu w tekście napisanym przez małpy. Każda z tych liter pojawia się z prawie tą samą częstotliwością.
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.
Ale jeśli spojrzeć na teksty w języku angielskim, widać coś takiego. W angielskich tekstach to bardzo widoczne. Teksty francuskie, włoskie czy niemieckie są trochę inne. Każdy z nich ma inny rozkład częstości, ale różnice są widoczne. Nie ważne czy mowa o polityce czy nauce. Nie ma znaczenia, czy to wiersz, czy tekst o matematyce. To silna sygnatura, która jest bardzo stabilna. Dopóki nasze książki będą po angielsku, bo ludzie cały czas je piszą i kopiują, będą zawierać sygnaturę.
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.
Zainspirowało mnie to do sprawdzenia, Zainspirowało mnie to do sprawdzenia, czy można dzięki temu wykrywać znaczenie już nie w tekstach, lecz w biocząsteczkach będących budulcami życia. lecz w biocząsteczkach będących budulcami życia. Po pierwsze muszę spytać, czym są te budulce życia, podobne do liter w alfabecie. Okazuje się, że jest wiele alternatyw na zestaw budulców życia. Można użyć aminokwasów, kwasów nukleinowych, karboksylowych albo tłuszczowych. W naszych ciałach jest ich całe mnóstwo. By to przetestować, przyjrzeliśmy się aminokwasom
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.
i innym kwasom karboksylowym. Tu mamy rezultaty. Oto jak wygląda dystrybucja aminokwasów Oto jak wygląda dystrybucja aminokwasów na komecie albo w przestrzeni międzygwiezdnej albo w laboratorium, gdzie rygorystycznie dopilnowano, żeby w pierwotnej zupie nie znalazły się żywe elementy. Znajdziemy tam głównie glicynę i alaninę, oraz śladowe ilości innych związków. To także wyraźnie widać w systemach takich, jak Ziemia, gdzie są aminokwasy,
But suppose you take some dirt and dig through it
ale nie ma życia.
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.
Weźmy garść ziemi, przekopmy się przez nią i potem włóżmy ją do spektrometru. Jest tam pełno bakterii. Ziemska woda też tętni życiem. Ta sama analiza pokazuje inne spektrum. Nadal mamy glicynę i alaninę, ale ciężkie pierwiastki, ciężkie aminokwasy również są produkowane, bo są cenne dla organizmu. Są też inne, nie używane w zestawie 20, które się w ogóle nie pojawią, w żadnym stężeniu. Te różnice też są bardzo wyraźne. Rodzaj osadu nie ma znaczenia, czy pochodzi od bakterii, roślin czy zwierząt. Wszędzie, gdzie jest życie, dystrybucja wygląda tak, w przeciwieństwie do tej. Widać to nie tylko w aminokwasach.
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.
Możecie teraz spytać a co z tymi Avidianami? Avidiany to mieszkańcy świata komputerów, którzy bez trudu rozmnażają się i komplikują. Dostajemy taką dystrybucję; nie ma tam życia. Mają 28 instrukcji. W systemie, gdzie jedna zastępują drugą, są jak małpy piszące na maszynie. Każda z tych instrukcji pojawia się równie często. Każda z tych instrukcji pojawia się równie często. Ale dla zbioru replikujących się "wirusów" jak na filmie, który widzieliście, dystrybucja będzie wyglądała tak. Niektóre instrukcje są bardzo cenne dla tych organizmów, Niektóre instrukcje są bardzo cenne dla tych organizmów, więc będą pojawiały się częściej. Mamy też instrukcje, które są prawie niewykorzystane. Albo są szkodliwe, albo powinny występować rzadziej, niż wypada statystycznie. W tym wypadku spada częstość występowania. Czy to silna sygnatura? Tak, bo ten typ spektrum jest taki sam, jak ten z książek, i ten, który widzieliśmy przy aminokwasach, zmiany środowiska nie mają znaczenia, efekt będzie odpowiadał środowisku.
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.
Przedstawię wam nasz eksperyment. Muszę wyjaśnić, że górna część wykresu pokazuje rozkład częstości, o którym mówiłem. To środowisko bez życia, każda instrukcja występuje równie często. każda instrukcja występuje równie często. Pod spodem widać tempo mutacji w środowisku. Na dole widać tempo mutacji w środowisku. Zaczynamy od mutacji tak szybkich, że umieszczony tam program replikujący, że umieszczony tam program replikujący, który gdzie indziej urósłby, żeby zająć cały świat, teraz natychmiast zmutuje się na śmierć. Życie nie może istnieć przy takim tempie mutacji. Teraz powoli "przykręcę gaz", i osiągniemy próg przeżywalności replikatora. i osiągniemy próg przeżywalności replikatora. i osiągniemy próg przeżywalności replikatora. Będziemy je wrzucać do naszej zupy cały czas.
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.
Zobaczmy jak to wygląda. Nic się nie dzieje. Jest zbyt gorąco. A teraz granica zostaje osiągnięta, dystrybucja częstości zmieniła się i ustabilizowała. dystrybucja częstości zmieniła się i ustabilizowała. A teraz byłem złośliwy i znów podkręciłem im gaz. Znów dotarły do granicy przeżywalności. Pokazuję wam to w kółko, bo to bardzo fajne. Gdy osiągnie się granicę życia, dystrybucja zmienia się na "żywy organizm!". A gdy dosięgnie się granicy, tempo mutacji jest tak wysokie, że nie można się rozmnażać i przekazywać informacji swojemu potomstwu bez popełniania tak wielu błędów, że znika zdolność do replikacji. Wtedy sygnatura ginie.
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.
Jaki z tego morał? Jest ich kilka. Po pierwsze, jeśli możemy myśleć o życiu Po pierwsze, jeśli możemy myśleć o życiu w kategoriach abstrakcyjnych, a nie mówię tu o rzeczach takich jak rośliny, czy aminokwasy, ani bakterie, ale myśląc w kategoriach procesów, wtedy postrzeżemy życie, nie jako coś właściwego tylko Ziemi ale coś, co może istnieć wszędzie. Bo życie polega na informacji, na przechowywaniu informacji na fizycznych podłożach:. na fizycznych podłożach: bitach, kwasach nukleinowych, czymkolwiek, co może być alfabetem, wystarczy, że jest jakiś proces, dzięki któremu informacja przetrwa dużo dłużej, niż wynikałoby z typowego okresu degradacji. niż wynikałoby z typowego okresu degradacji. Jeśli da się to zrobić, to mamy życie.
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.
Po pierwsze uczymy się, że można zdefiniować życie dzięki samym procesom, bez odniesień do rzeczy, które są nam bliskie, jak typ życia na Ziemi. To znów zmienia naszą perspektywę, jak większość odkryć naukowych, to ciągła detronizacja człowieka, przekonanie, że jesteśmy wyjątkowi, bo żyjemy. Możemy tworzyć życie w komputerze. Ma to swoje granice, ale nauczyliśmy się, jak na prawdę je stworzyć. Kiedy się to uda, przestaje być trudne stwierdzenie, że jeśli zrozumiemy podstawowe procesy, które nie odnoszą się do konkretnego podłoża, możemy zacząć badać inne światy, możemy zacząć badać inne światy, odkryć potencjalne alfabety chemiczne, zrozumieć zwyczajną chemię i geochemię danej planety, by wiedzieć, jak wygląda dystrybucja tam, gdzie życia nie ma, a potem odnaleźć odchylenia, rzeczy, które są nietypowe, np. "tego związku nie powinno tam być". Nie wiemy, czy to życie, ale możemy zdecydować, że przyjrzymy się tym związkom bliżej, by zobaczyć skąd pochodzą. To może być nasza szansa na odkrycie życia, nawet gdy go nie widać.
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.
Mam dla was tylko jedno przesłanie. Mam dla was tylko jedno przesłanie. Życie może być mniej tajemnicze, niż je sobie przedstawiamy, gdy spekulujemy, jak może wyglądać na innych planetach. Gdy odjąć mu tajemniczość, myślenie o tym, jak żyjemy może stać się prostsze. Może zauważymy, że nie jesteśmy tacy wyjątkowi. Z tym was zostawię.
And thank you very much.
Bardzo dziękuję.
(Applause)
(Brawa)