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."
У мене - дивакувата професія. Я знаю це, бо до мене підходять різні люди, як от колеги, і кажуть: "Кріс, у тебе дивакувата професія."
(Laughter)
(Сміх)
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.
І я розумію, що вони мають на увазі, тому що я розпочав свою професійну діяльність як теоретик ядерної фізики. І я цікавився кварками і глуонами і колізіями важких металів, і мені тоді було лише 14. Ні, брешу, мені не було тоді чотирнадцяти років. Але пізніше, я таки насправді мав власну лабораторію у відділі обчислювальної неврології, але я зовсім не займався неврологією. Пізніше я працював над проблемами еволюційної генетики, і системної біології.
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."
Але сьогодні я збираюсь розповісти вам щось зовсім інше. Я збираюсь розповісти вам про те як я дізнався дещо про життя. Я був тоді ракетним інженером. Ну, насправді, я не був ракетним інженером, але я працював в Лабораторії реактивного руху у сонячній Каліфорнії, де так тепло; в той час як зараз я живу на середньому заході, де дуже холодно. Це було для мене чудовим досвідом. Одного дня до мене заходить один з керівників НАСА сідає і каже: " Ти можеш нам розповісти, як нам шукати життя за межами Землі?" Мені це звалилося на голову як грім з неба, бо мене насправді найняли для роботи над квантовими обчисленнями. Однак, в мене була про запас одна хороша відповідь. Я сказав: " Поняття не маю."
(Laughter)
І він відповів мені: " Біосигнатури,
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?"
нам потрібно шукати біосигнатури." І я запитав: " А що це?" І він сказав: " Це будь- яке вимірне явище що дозволяє нам виявити наявність життя." І я сказав: "Справді? Невже все не набагато простіше? Я маю на увазі, маємо слово "життя". Невже не можна просто сформулювати його визначення, таке собі всеохопне визначення "життя"?"
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.
А потім я трохи замислився над цим і сказав: " Це має бути зовсім просто, чи не так? Тому що, справді, коли бачиш щось на подобі цього, я погоджуюсь, так, я можу це називати життям - безсумнівно. Але ось дещо інше. "Ну.,добре, добре! Це життя також, я сам знаю." Крім того, якщо ви вважаєте, що життя визначається смертністю, то тут ви потрапили в халепу, бо ось вам досить дивний організм. Він виростає до стадії дозрівання, а далі проходить такий собі цикл Бенжаміна Баттона, і поступово зменшуєтья, зменшується аж доки не стане маленьким ембріоном знову, а потім все починається спочатку, знову вверх і знову вниз - за принципом йо-йо - і ніколи не вмирає. Отже це насправді життя, але це не зовсім життя в нашому з вами розумінні. А тепер ви бачите, щось інакше. І ви думаєте: " Що це в біса, за форма життя?" Хтось знає? Це насправді не життя - це кристал.
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.
Отже, коли починаєш дивитися на все менші і менші об'єкти - Власне, цей чоловік написав цілу книжку і заявив: " Це - бактерії." Але якщо придивитись трошки ближче, ви побачите, що насправді ці об'єкти надто маленькі, щоб бути бактеріями. Тому він був переконаний, але більшість людей - не переконані. Іншим кроком було те, що НАСА зробила гучну заяву, і президент Клінтон провів прес-конференцію, про дивовижне відкриття життя на марсіанському метеориті. Хоча сьогодні це все піддається великому сумніву. Якщо ви правильно зробите висновки з усіх цих картинок, ви усвідомите, що це не зовсім просто. Можливо, мені і справді потрібне визначення життя для того щоб провести чітку лінію відмінності.
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.
Тож, чи можна дати визначення " життя"? Як би ви це зробили? Звичайно, ви б відкрили Велику Британську Енциклопедію на літері " Ж". Та ні, звичайно ви б цього не зробили; ви б ввели це слово в Гуглі. І ви б звичайно ж щось та отримали.
(Laughter)
І що б ви, мабуть, отримали -
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.
з того, що прямо відноситься до речей які нам знайомі, ви б просто змарнували шмат свого життя. І ви б тоді отримали б щось на зразок цього. Тут йдеться про щось дуже дуже складне з великою кількістю понять. Хто в біса міг написати щось настільки заплутане і важке і позбавлене змісту? Ну, насправді, це набір дуже важливих понять. Я виділю лише певні слова. і використавши наступне визначення я покладаюся на те, що зовсім не пов'язане з амінокислотами чи листям чи будь чим до чого ми звикли, але лише на процеси. І якщо ви придивитесь ближче, то побачите, що це взято з книги, яку я написав про штучне життя. І це пояснює чому керівник НАСА насправді прийшов до мене в кабінет. Тому що основна ідея полягала в тому, що з поняттям як це, ми можемо насправді створити певну життєву форму.
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.
І якщо ви раптом запитаєте самі себе: " Що таке штучне життя?", дозвольте провести вам швидкий екскурс як ця вся справа виникла. Все почалось досить давно коли хтось написав один з найбільш успішних комп'ютерних вірусів. Для тих з вас хто, в силу свого віку, не має зеленого поняття, як ця зараза працює - особливо, через ці так звані дискети. Цікавим стосовно цих вірусів є той факт, що якщо ви поглянете на швидкість з якою він працює, ви помітите, що він має ту уривчасту поведінку яку ви добре знаєте з вірусу грипу. І саме через гонитву озброєнь між хакерами і дизайнерами операційних систем такий уривчастий рух і виникає. Результатом цього є певне дерево життя цих вірусів, філогенез, що дуже схожий на той тип життя до якого ми звикли, бодай у формі вірусу.
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.
То чи є це життям? Не в мому розумінні. Чому? Тому що це все не виникає самостійно. Насправді, це хакери їх пишуть. Але цю ідею одназу швидко розвинули коли дослідник Інституту Санта Фе вирішив, " Чому б нам не спакувати ці маленькі віруси в штучний світ всередині нашого комп'ютера і випустити на свободу?" Це був Стівен Расмуссен. І він створив таку систему, але вона не запрацювала, бо його віруси почали знищувати один одного. Але був і інший науковець, який за цим спостерігав, еколог. І він прийшов додому і сказав: "Я знаю, як це владнати." І написав систему Тієра, і в моїй книжці це насправді один з перших прикладів справжніх штучних життєвих систем - хоча ці програми не надто вдосконалилися з того часу.
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.
Тож ознайомившись з цією працею, ось до чого я дійшов. І я вирішив створити систему яка має всі властивості, необхідні для дослідження складного процесу еволюції, і яка б виявляла все складніші і складніші проблеми розвитку. І, оскільки, я не вмію писати програм, в мене були в цьому ділі помічники. В мене було 2 студенти - випускники в Каліфорнійському Технологічному Інституті, які працювали зі мною. Це Чарльз Офрія зліва і Тітус Браун справа. Зараз вони вже є поважними професорами в Мічіганському Державному Університеті, але тоді, я вас можу запевнити, наша команда не була такою поважною. І я дуже щасливий що не збереглось жодних фотографій, де б ми всі троє були.
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.
Тож, як виглядала ця система? Не буду вдаватись до глибоких деталей, але те, що ви зараз бачите, є її внутрішніми елементами. Але я б хотів звернути увагу на структуру її розшарування. Туди запущено більше 10,000 програм. І різні їх види - зображені різними кольорами. Як ви бачите ось тут, деякі види розростаються поверх інших, оскільки вони розмножуються. За будь- яких обставин знайдеться програма, яка буде більш пристосованою до цього середовища, і змутує таким чином, що витіснить інших, аж поки вони не зникнуть.
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.
Я вам зараз покажу запис, на якому видно цей процес. Цей процес розпочався з програм які ми написали власноручно. Ми написали власне програмне забезпечення цієї системи, скопіювали її, і дуже пишалися собою. Далі ми ввели її в систему і, як ви одразу помітите, одразу почали виникати нові і нові хвилі оновлення. До речі, зображення - дуже прискорене, так що ви бачите тисячі поколінь на секцнду. Система одразу ж стає однорідною, " Що це за дурнувата система кодування? ЇЇ ж можна покращити мільйонами способів і дуже швидко." Зараз ви бачите, як хвилі нового зразка захоплюють інший тип. І це все триває досить довго, аж поки ця програма захоплює все те, що може захопити. А далі, як бачите,виникає такий собі період застою, під час якого система восновному чекає на новий інноваційний механізм, як ось цей, який буде знову ж таки поширюватися поверх всіх інших механізмів, що були до того і руйнує свою попередню генну структуру, аж поки не досягає нового рівня вдосконалення. І так триває до безконечності.
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."
Тож, те, що ми зараз бачито є системою, що живе у розумінні схожому до нашого . Але що хотіли працівники НАСА довідатись було :" Чи вони мають біосигнатуру? Чи ми можемо виміряти цей тип життя? Бо, якщо так, то ми теоретично маємо шанс відкрити життя і де - інде упередженого ставлення до речей з розряду амінокислот." Тоді я відповів: " Можливо ми зможемо сконструювати біосигнітуру, що буде базуватись на житті як універсальному процесі. Можливо, вона може були побудована на основі консептів, які я виділив для визначення простої життєвої системи."
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.
Те, що я отримав Я спочатку введу вас в курс справи, що це буде більше визначенням значення ніж самого життя. І ось спосіб, за допомогою якого ми це зробимо - Я хотів би визначити, як мені розрізнити текст написаний мільйонами мавп, від текстів в наших книжках. І я хотів би зробити це таким чином щоб мені не довелося читати мову, бо я, очевидно, не зміг би цього робити. Якщо б вони використовували певний алфавіт. Зараз ви бачите графік частотності того як часто зустрічається кожна з 26 літер алфавіту в тексті, випадково написаному мавпами. Цілком зрозуміло, що кожна з цих літер трапляється в тексті з певною частотністю.
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.
Якщо ви зараз поглянете на розпреділення літер в англійських текстах, воно виглядатиме так. І можна сказати, що ця тенценція досить міцна в англійських текстах. Якщо ми розглянемо французькі тексти, загальна картина виглядатиме по-інакшому, так само як в італійській чи німецькій. Всі вони мають свою унікальну часоту розпреділеня. і вона досить стала. Немає значення, чи ці тексти стосуються політики чи науки. Це може так само бути вірш чи математична формула. Це стала риса, дуже стабільна. Так само і наші книжки написані англійською - люди постійно їх переписують і копіюють - тому ця все можна простежити на їх прикладі.
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.
Це наштовхує мене на думку про можливість використання цього принципу не для розпізнавання випадкового тексту від значущого, але, радше, для розпізнавання значення біомолекул, що складають життя. Але спершу, мушу запитати: Що це за будівельні матеріали, елементи, схожі на алфавіт, які я вам хочу показати? Виявляється, ми маємо багато альтернатив для їх визначення. Ми можемо використати амінокислоти, нуклеїнові кислоти, карбонові кислоти, жирні кислоти. Насправді, хімічних елементів дуже багато, і наше тіло використовує велику кількість з них Тож давайте спочатку проаналізуємо цю ідею,
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.
і розглянемо амінокислоти і деякі інші карбонові кислоти. Ось що ми отримаємо. зараз ви можете побачити наприклад, як виглядає розподіл амінокислот на кометі чи міжзірковаму просторі чи, навіть в лабораторії, де ви абсолютно впевнені, що в вашому первинному бульйоні немає жодних живих організмів. Тут ми бачимо найбільший вміст гліцину і аланіну, а також сліди інших елементів. Ця закономірність є так само дуже стабільною - навіть для систем схожих на Землю де є амінокислоти,
But suppose you take some dirt and dig through it
але немає життя.
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.
Але якщо ми візьмемо грудку грунту і розпушимо її і помістимо її під один з спектрометрів, ви побачите що вона кинить бактеріями; або, припустимо, візьмете воду з будь-якої точки Землі, бо вона кишить життям, і зробимо такий самий аналіз; цей спектр виглядатиме зовсім по-іншому. Звичайно, тут все ще присутній гліцин і аланін, але насправді, тут також присутні важкі елементи, важкі амінокислоти, які виробляються, тому що вони цінні для організму. А деяких інших що не входять у цей список з двадцяти пунктів, взагалі не було виявлено у жодній концентрації. Це також досить стала тенденція. Немає значення, які матеріали ви використовуєте, чи то бактерії, чи рослини або тварини. Всюди де буде присутнє життя, ви знайдете розпреділення певного видо, що буде відрізнятися від інших. І це можна виявити не лише на прикладі амінокислот.
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.
Зараз ви можете запитати: Як щодо Авідіан? Авідіанами називають так званих жителів комп'ютерного світу, в якому вони абсолютно щасливі, відтворюючись і еволюціонуючи. Це - тип розпреділення, який ви отримаєте, якщо життя відсутнє. всього тут вказано 28 з цих опцій. І якщо взяти систему, в якій вони взаємозамінні, то це буде нагадувати те, що надрукували мавпи. Кожна з цих опцій з'являється з приблизно однаковою частотністю. Але якщо ви розглянете всі ці відтворювальні створіння в сукупності, як на відео, яке ви бачили, дистрибуція виглядатиме приблизно так. Одже, є деякі опції які надзвичайно важливі для цих організмів, і тому їх частота буде високою. Також є деякі опції, які використовуються в кращому разі лише раз. Тобто вони або отруйні, або, насправді, повинні використовуватись лише за певних рідкісних умов. В цьому випадку, частотність знижується. Одже, тепер ми можемо замислитися, чи це все є сталою сигнатурою? Як на мене, то є, тому що цей тип спектру нагадує той, який ви бачили з книжками, і той, що ви бачили на прикладі амінокислот, і зовсім немає значення наскільки ви змінюєте середовище, він - дуже стабільний; він відображає середовище.
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.
Зараз я покажу вам невеличний експеримент, який ми провели. І я мушу пояснити вам наступне, цей верхній графік демонструє частотну дистрибуцію про яку я говорив. Тут ми бачимо нежиттєве середовище, де виникають всі можливі опції з однаковою частотністю. А знизу я зобразив швидкість мутації навколишнього середовищі. І я почну з настільки високої швидкості мутації що, навіть якщо ви призупинете процес відтворення, ці елементи будуть і надалі безперешкодно розростатися, аж поки не заповнять ціле середовище, і якщо не проконтролювати цей прцес, то вони будуть мутувати аж до настання смерті. Отже, немає життя при такій швидкості мутацій. Але потім я збавлю обороти, так би мовити, так щоб вони відповідали порогу життєспроможності, при якому буде можливо вижити. І далі ми будемо додавати все нові і нові "організми" в це середовище.
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.
Отже, давайте подивимось, як це виглядатиме. Отже, спочатку нічого, нічого, нічого. Занадто жарко, все ще зажарко! Тепер ми вже досягли порогу життєспроможності, і частотність дистрибуції кардинально змінилася, тобто стабілізувалась. А потім я зробив наступне: я був нестерпним і знову почав добавляти жару все більше і більше. І, звичайно ж, середовище знову досягло порогу життєспроможності. Я вам ще раз прокручу цей момент, бо він дуже милий. Досягається поріг життєспроможності. починають коливатися параметри дистрибуції І, нарешті, коли знову настає цей поріг, при якому швидкість мутації є максимально високою, так що процес відтворення собі подібних унеможливлюється, бо стає важко передати інформацію нащадкам без значних помилок, сама можливість відтворюватися зникає. І тоді ми втрачаємо сигнітуру.
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.
Що ж ми з цього всього дізналися? Ну, думаю, досить багато всього. Серед цього всього і те, що ми можемо розмірковувати про життя як про абстрактне поняття - не про об'єкти що схожі на рослин, чи амінокислоти, чи навіть бактерії, але ми розмірковуємо на рівні процесів - далі ми можемо розмірковувати про життя не як про щось унікальне на землі, але як таке, що може існувати будь-де. Тому що єдине що має значення в цьому сенсі це ті найменші частинки інформації, а саме збереженої інформації в межах фізичного середовища - це може бути будь-що: біти, амінокислоти, будь-що, що є своєрідним алфавітом - а також певний процес, за допомогою якого цю інформацію можна зберігати на період часу довший за той, який неодхідний для її мутації. І якщо таке можливо, то ви маєте справу з життям.
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.
Отже, по-перше, ми дізналися про те, що життя можна визначити за допомогою самих лише процесів, без посилання на речі, які для нас є такими рідними, бо вони відображають тип життя на Землі. І ще одна річ, що розвіює наші уявлення, і навіть деякі наукові уявлення, чи навіть багато з цих уявлень - які ніби скидають людину з престолу - про те, що ми вважаємо себе особливими, тому що ми живі. Виявляється, ми можемо створити життя самі. Ми можемо створити життя всередині нашого комп'ютера. Звичайно ж, воно дуже примітивне, але ми дізналися, що потрібно для того щоб насправді його зконструювати. І коли ми це все дізналися, то це перестає бути чимось надтяжким якщо, припустимо, ми знаємо про фундаментальні процеси, які не відносяться до певного середовища, ми можемо розширити свій кругозір і дослідити інші світи, визначити хімічний алфавіт, який в них присутній, визначити типовий хімічний склад, геохімію планети, для того щоб дізнатися, як виглядає її приблизний розподіл (дистрибуція) незважаючи на відсутність життя, а потім знайти відхилення від цієї дистрибуції - щось, що буде випадати з загальної схеми, що вказує на наступне: " Цей хімічний елемент - не на свому місці." За цих умов, ми не дізнаємось, чи є насправді там життя, але ми зможемо сказати собі: " Принаймні я детально досліджу цей хімічний елемент і дізнаюся звідки він походить." І це може бути нашим шансом фактичного відкриття життя, якого ми не можемо побачити зорово.
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.
І саме це є основною інформацією, яку треба запам'ятати з моєї презентації. Життя може бути менш містичним ніж ми його уявляємо в межах інших планет. І якщо ми позбудемося такої містики, нам буде набагато легше замислитись над нашим життям, і над тим, що ми не такі особливі, як ми себе вважаємо. І на цьому я завершу.
And thank you very much.
Дуже Вам дякую.
(Applause)
(Оплески)