Моделирую будущее-3. Знания
Apr. 29th, 2013 08:54 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
a_burlaka Итак, в прошлій раз я закончил на том, что построил график роста населения человечества и прикинул пути и масштабы расселения. Теперь следует перейти к тому, как будет развиваться наука и как она сможет обеспечить расселение людей.
Если честно, задача предсказания развития науки - абсолютно ненаучная. Ну нельзя, исходя из того, что ты знаешь узнать то, что ты узнаешь когда-то в будущем. Тем более, нельзя хоть сколько-то научно предсказать, какие из неосуществимых пока технологий будут осуществимы в будущем, а какие - нет. Да и как померять объём научных знаний "вцелом". Ведь осуществимость той или иной технологии не зависит прямо от объёма накопленных знаний. И в каких единицах этот объём померить? И какие знания являются полезными, а какие мусор.
Тут ещё такой глубоко спорный момент: экспоненциальный рост научного знания. Это экспонента (по Винджу, Курцвейлу и прочим) или S-образная, как предсказывает Капица? Я выбрал модель S-образной кривой на безразмерной логарифмической шкале с некоторыми дополнениями. Знания - продукт человеческой деятельности. Следовательно, в самой простой модели накопление знаний пропорционально колличество людей на Земле. Вцелом, такая модель удовлетворяет развитию человечества до середины 19 века. После этого, серьёзные поправки приходится делать на колличество людей с высшим образованием, на информационно обогащённое общество. Приблизительно в течении столетия доля влияния всего населения становится всё меньше, а доля образованных людей - всё больше. В конце 80-х годов 20 века ускорение прироста населения земли заканчивается и ускорение прироста научного знания последние 30 лет осуществляется исключительно за счёт увеличения доли людей с высшим образованием и учёных в общей массе людей.
Как раз в 80-е годы колличество людей с высшим образованием в Европе, Северной Америке и Японии перестало активно расти. Вышеуказвнные страны по прежнему производят основное колличество научного контента, но его доля медленно, но неуклонно снижается. Всё больший вклад в науку оказывают Китай, остальная Востояная Азия и Латинская Америка. Позже их сменят Индия и арабские страны и уже ближе к середине 21 века ( к этому времени прирост научного знания уже перестанет ускоряться) серьёзным игроком станет Африка. В целом, картина роста научного знания повторяет график роста населения, но со сдвигомв будущее. Информационные технологии вносят, конечно, своё положительное влияние (и значительное!), но сами по себе поддерживать ускорение развития не способны. Если ограничиваться только этой моделью, то пройдя последний изгиб кривой научное знание к концу 24 века практически перестало бы расти.
Ситуацию кардинально меняет возможность апгрейда (механического или биологического) человеческого мозга и создания сильного искуственного интеллекта. Потенциальных способов усиления человеческого мозга много и я не буду здесь все их приводить. Достаточно посчитать возможным, что многие из них к концу 21 века станут доступны. Что до искусственного интеллекта, то, приняв за гипотезу (если честно от фонаря), что необходимый для этого уровень полезных знаний в 10 раз больше того, что был в 2000 году, я получил 2056 год. Да простят меня за это специалисты по ИИ, я знаю, что это очень пессимистическая оценка. Изобретение ИИ даст новый толчок к развитию науки. Однако возможности ИИ и человеческих усовершенствований тоже не безграничны, поэтому ускорение будет достаточно плавным и в течении нескольких тысячелетий прирост станет очень небольшим.
В итоге у меня получился следующий график
Красная линия - колличество людей из прошлого графика - ему соответствует шкала справа ( миллиарды человек) синяя линия уровень знаний в условных единицах. Розовая черта - уровень изобретения сильного ИИ. Именно исходя из синей кривой я и буду определять развитие техники.
Чем хороша модель с кривой, имеющей в основе s-образную кривую? Она позволяет избавиться от дурацкой абстракции технологической сингулярности. И дело не в том, что я не могу представить, на что будет похожа техника в такой сингулярности. Двигатели, которые я опишу в следующем посте тоже не поддаются описанию в рамках современной науки. Просто я никуда не уйду от необходимости иметь в Галактике цивилизации на миллионы лет старше Человечества. От десятков миллионов и миллиардов лет можно избавиться, сказав, что тогда просто не было достаточного колличества тяжёлых элементов. Просто при экспоненциальной кривой уже меньше чем через столетие колличество инструкций на грамм преодолеет 1 миллион инструкций на грамм в секунду. И начнёт очень быстро увеличиваться, упираясь в такие физические константы как скорость света, планковская длинна волны и энергетический эквивалент массы вещества. И этой "информационной сфере" компьютрониума прийдётся расширяться, что бы поддержать график развития, захватывая материал всё новых и новых звёзд. А с учётом возможности движения быстрее света вся наша Галактика была бы переработана в компьютрониум быстрее, чем за 10 миллионов лет, какая картина мало кого устраивает.
Поэтому я пошёл на компромисный вариант. Развитие техники не замирает на каком-то уровне, но и технологической сингулярности не происходит. Просто развитие науки и техники в течении тысяч лет происходит всё медленнее и медленнее и технологии передвижения в пространстве, сначала развивающиеся относительно быстро, со временем будут развиваться всё медленнее и медленнее.
Если честно, задача предсказания развития науки - абсолютно ненаучная. Ну нельзя, исходя из того, что ты знаешь узнать то, что ты узнаешь когда-то в будущем. Тем более, нельзя хоть сколько-то научно предсказать, какие из неосуществимых пока технологий будут осуществимы в будущем, а какие - нет. Да и как померять объём научных знаний "вцелом". Ведь осуществимость той или иной технологии не зависит прямо от объёма накопленных знаний. И в каких единицах этот объём померить? И какие знания являются полезными, а какие мусор.
Тут ещё такой глубоко спорный момент: экспоненциальный рост научного знания. Это экспонента (по Винджу, Курцвейлу и прочим) или S-образная, как предсказывает Капица? Я выбрал модель S-образной кривой на безразмерной логарифмической шкале с некоторыми дополнениями. Знания - продукт человеческой деятельности. Следовательно, в самой простой модели накопление знаний пропорционально колличество людей на Земле. Вцелом, такая модель удовлетворяет развитию человечества до середины 19 века. После этого, серьёзные поправки приходится делать на колличество людей с высшим образованием, на информационно обогащённое общество. Приблизительно в течении столетия доля влияния всего населения становится всё меньше, а доля образованных людей - всё больше. В конце 80-х годов 20 века ускорение прироста населения земли заканчивается и ускорение прироста научного знания последние 30 лет осуществляется исключительно за счёт увеличения доли людей с высшим образованием и учёных в общей массе людей.
Как раз в 80-е годы колличество людей с высшим образованием в Европе, Северной Америке и Японии перестало активно расти. Вышеуказвнные страны по прежнему производят основное колличество научного контента, но его доля медленно, но неуклонно снижается. Всё больший вклад в науку оказывают Китай, остальная Востояная Азия и Латинская Америка. Позже их сменят Индия и арабские страны и уже ближе к середине 21 века ( к этому времени прирост научного знания уже перестанет ускоряться) серьёзным игроком станет Африка. В целом, картина роста научного знания повторяет график роста населения, но со сдвигомв будущее. Информационные технологии вносят, конечно, своё положительное влияние (и значительное!), но сами по себе поддерживать ускорение развития не способны. Если ограничиваться только этой моделью, то пройдя последний изгиб кривой научное знание к концу 24 века практически перестало бы расти.
Ситуацию кардинально меняет возможность апгрейда (механического или биологического) человеческого мозга и создания сильного искуственного интеллекта. Потенциальных способов усиления человеческого мозга много и я не буду здесь все их приводить. Достаточно посчитать возможным, что многие из них к концу 21 века станут доступны. Что до искусственного интеллекта, то, приняв за гипотезу (если честно от фонаря), что необходимый для этого уровень полезных знаний в 10 раз больше того, что был в 2000 году, я получил 2056 год. Да простят меня за это специалисты по ИИ, я знаю, что это очень пессимистическая оценка. Изобретение ИИ даст новый толчок к развитию науки. Однако возможности ИИ и человеческих усовершенствований тоже не безграничны, поэтому ускорение будет достаточно плавным и в течении нескольких тысячелетий прирост станет очень небольшим.
В итоге у меня получился следующий график
Красная линия - колличество людей из прошлого графика - ему соответствует шкала справа ( миллиарды человек) синяя линия уровень знаний в условных единицах. Розовая черта - уровень изобретения сильного ИИ. Именно исходя из синей кривой я и буду определять развитие техники.
Чем хороша модель с кривой, имеющей в основе s-образную кривую? Она позволяет избавиться от дурацкой абстракции технологической сингулярности. И дело не в том, что я не могу представить, на что будет похожа техника в такой сингулярности. Двигатели, которые я опишу в следующем посте тоже не поддаются описанию в рамках современной науки. Просто я никуда не уйду от необходимости иметь в Галактике цивилизации на миллионы лет старше Человечества. От десятков миллионов и миллиардов лет можно избавиться, сказав, что тогда просто не было достаточного колличества тяжёлых элементов. Просто при экспоненциальной кривой уже меньше чем через столетие колличество инструкций на грамм преодолеет 1 миллион инструкций на грамм в секунду. И начнёт очень быстро увеличиваться, упираясь в такие физические константы как скорость света, планковская длинна волны и энергетический эквивалент массы вещества. И этой "информационной сфере" компьютрониума прийдётся расширяться, что бы поддержать график развития, захватывая материал всё новых и новых звёзд. А с учётом возможности движения быстрее света вся наша Галактика была бы переработана в компьютрониум быстрее, чем за 10 миллионов лет, какая картина мало кого устраивает.
Поэтому я пошёл на компромисный вариант. Развитие техники не замирает на каком-то уровне, но и технологической сингулярности не происходит. Просто развитие науки и техники в течении тысяч лет происходит всё медленнее и медленнее и технологии передвижения в пространстве, сначала развивающиеся относительно быстро, со временем будут развиваться всё медленнее и медленнее.
