ТЕХНОЛОГИИ НОВОВВЕДЕНИЙ макет

30

товары», у нас используется понятие «товары повседневного спроса»). Именно это всеобщее проявление «тейлоризации», «тюнинга» и «кастомизации» позволяет поставить вопрос о возникновении тенденции «массовой кастомизации». В этом термине заложено определенное противоречие, но это противоречие диалектического характера. «Массовая кастомизация» означает доминирование «кастомизации» над «массовым производством», которое, естественно, не упраздняется совсем, но постепенно все глубже и глубже отодвигается на второй план. «Массовая кастомизация» проявляется как явление «кастомизации» в производстве и продвижении товаров, которые до самого недавнего времени представлялись товарами массового спроса, в силу чего и подразумевали массовое производство. «Массовая кастомизация» означает существенное ослабление массового спроса, точнее его переход к высоко структурированной форме существования, когда «массовый» покупатель реагирует на «кастомизированный» товар или услугу.

Явление «массовой кастомизации» непосредственно подразумевает всемерное насыщение товаров и услуг, а также процессов их создания и продвижения, интеллектом и информацией. Чтобы создать продукцию под конкретного клиента или небольшой сегмент рынка, необходимо поддерживать постоянный и открытый информационный контакт с покупателями, необходимо пытаться понять их реальные проблемы, продумать решения и воплотить их в продукции, обладающей дополнительной потребительской ценностью. При этом на первый план выходят не сложившиеся традиционно образы товаров, а конкретные проблемы заказчиков, проблемы, решение которых возможно только на основе комплексного использования целой совокупности товаров и услуг, на основе переосмысления традиционных границ товарного пространства и творческой попытке создания новых систем и решений под конкретного заказчика.

31

1.3. Конвергенция технологий

Процесс развития науки, если описать его в самых общих чертах, начинается с появления множества отдельных, не связанных между собой областей знания, например: зоология и ботаника, механика и то, что впоследствии было названо химией и пр. Уже позже началось объединение областей знания в более крупные комплексы, а по мере их расширения снова проявила себя тенденция к специализации.

Развитие же технологий имеет изначально иной характер: технологии всегда развивались взаимосвязано, и, как правило, прорывы в одной области были связаны с достижениями в других областях. В отдаленном прошлом чаще всего в качестве таких «катализаторов» технического прогресса выступали достижения в создании новых материалов (появление бронзы, стекла, стали и т. д.). Эта тенденция сохранилась до сегодняшнего дня, и не так давно, например, распространение композитных материалов сделало возможным дешевые и надежные частные космические запуски. Также ученые надеются, что появление длинных (сантиметровых) углеродных нанотрубок сделает в недалеком будущем возможным строительство космического лифта.

Но достаточно и других примеров, когда катализаторами нового широкомасштабного развития технологий служили фундаментальные открытия (например, появление радио), также появление более эффективных двигателей и транспортных средств (двигатель внутреннего сгорания, летательные аппараты тяжелее воздуха) или разработки в другой, не связанной области. Показателен следующий пример: распространение ткацких станков для изготовления шалей со сложными рисунками с управлением при помощи перфолент привело к появлению счетных машин на перфокартах и повлияло на создание современных компьютеров.

При этом развитие технологий в прошлом обычно определялось в течение длительных периодов каким-либо одним ключевым открытием или прогрессом в одной области. Так, можно выделить открытие металлургии, использование силы пара, открытие электричества, изобретение и внедрение в производство машин, появление компьютеров и т. п. Сегодня же, благодаря

32

ускорению научно-технического прогресса, мы наблюдаем пересечение по времени целого ряда волн научно-технической революции. В частности, можно выделить идущую с 80-х годов XX столетия революцию в области информационных и коммуникационных технологий, последовавшую за ней биотехнологическую революцию, недавно начавшуюся в области нанотехнологий. Также нельзя обойти вниманием, имеющий место в последнее десятилетие бурный прогресс развития когнитивной науки, который расценивается многими учеными как намечающаяся научная революция. Каждая из этих областей способна принести (и уже приносит) множество важных теоретических и практических новых результатов. При этом полученные результаты оказывают, как это показано ниже, заметное влияние не только на развитие своей отрасли, но и ускоряют развитие иных технологий и областей знания. Особенно интересным и значимым нам представляется взаимовлияние именно информационных технологий, биотехнологий, нанотехнологий и когнитивной науки.

Данное явление, не так давно замеченное исследователями, получило название NBIC-конвергенции (по первым буквам областей: N – нано; B – био; I – инфо; C – когно). Термин введен в

2002 г. Михаилом Роко и Уильямом Бейнбриджем, авторами наиболее значительной в этом направлении на данный момент работы, отчета «Converging Technologies for Improving Human

Performance», подготовленного в 2002 году в рамках Всемирного центра оценки технологий (WTEC). Отчет посвящен раскрытию особенности NBIC-конвергенции, ее значению в общем ходе технологического развития мировой цивилизации, а также ее эволюционному и культурообразующему значению.

Конвергенция (от англ. convergence – схождение в одной точке) означает не только взаимное влияние, но и взаимопроникновение технологий, когда границы между отдельными технологиями стираются, а многие интересные результаты возникают именно в рамках междисциплинарной работы на стыке областей. В отношении NBIC-конвергенции можно даже говорить об ожидаемом частичном слиянии этих областей в единую научно-технологическую область знания.

33

Технологическое знание, во многом повторяет структуру научного знания, а в некотором смысле даже встроено в общую систему науки (рис.).

Рисунок.1.4.2 Карта пересечений новейших технологий.

Источник: Авторская переработка схемы из доклада Mapping the Structure and Evolution of Science

Учитывая взаимосвязь всех человеческих знаний, интерес представляет вопрос о структуре всей совокупности этих знаний. Базируясь на анализе научных публикаций и используя метод визуализации, основанный на взаимном цитировании и кластерном анализе, была построена схема сети пересечений новейших технологий, таких как нано-, био- и когно-. Расположенные на периферии схемы основные области новейших технологий образуют пространства взаимных пересечений. На этих стыках используются инструменты и наработки одной области для продвижения другой. Кроме того, учеными иногда обнаруживается сходство изучаемых объектов, принадлежащих разным областям.

34

Из четырех описываемых областей (нано-, био-, инфо-, когно-) наиболее развитая (информационно-коммуникационные технологии) на данный момент чаще всего поставляет инструменты для развития других. В частности, это возможность компьютерного моделирования различных процессов.

Вторая (исторически и по степени проработанности) область

– биотехнология также дает инструментарий и теоретическую основу для нанотехнологий и когнитивной науки, и даже для развития компьютерных технологий.

1.3.1. NBIC-конвергенция: нано-био-инфо-когнитивные технологии

Взаимодействие нано- и биотехнологий (так же как и остальных составляющих схемы) является двусторонним. Биологические системы дали ряд инструментов для строительства наноструктур. Например, созданы особые последовательности ДНК, которые заставляют синтезированную молекулу ДНК сворачиваться в двумерные и трехмерные структуры любой конфигурации. Подобные структуры могут быть использованы, например, в качестве «лесов» для строительства наноструктур. В перспективе видна возможность синтеза белков, выполняющих заданные функции по манипуляции веществом на наноуровне. Были продемонстрированы и обратные возможности, например, модификация формы белковой молекулы с помощью механического воздействия.

Вперспективе нанотехнологии приведут к возникновению и развитию новой отрасли, наномедицины (а потом и нанобиологии): комплекса технологий, позволяющих управлять биологическими процессами на молекулярном уровне. По мере развития этой области будут созданы новые инструменты (наносенсоры и т. д.) для изучения биологических структур на молекулярном и клеточном уровне. В данное время работы в области наномедицины носят в основном теоретический характер.

Вцелом же взаимосвязь нано- и биообластей науки и технологии носит весьма глубокий, фундаментальный характер.

35

При рассмотрении живых (биологических) структур на молекулярном уровне становится очевидной их химическая природа. Если на макроуровне соединение живого и неживого (например, человек и механический протез) приводит к возникновению существа смешанной природы (киборг), то на микроуровне различие между живым и неживым не столь очевидно. Разрабатываемые в настоящее время гибридные системы (микроробот со жгутиком бактерии в качестве двигателя) не отличаются принципиально от естественных (вирус) или искусственных систем. Подобное сходство строения и функций природных биологических и искусственных нанообъектов приводит к особенно явной конвергенции нано- и биотехнологий.

Нанотехнологии и когнитивная наука наиболее далеко отстоят друг от друга, поскольку на данном этапе развития науки возможности для взаимодействия между ними ограничены. Кроме того, нанотехнологии и когнитивная наука начали активно развиваться позже других описываемых областей, и поэтому развитие их взаимодействия во многом лежит в будущем. Но из просматриваемых уже сейчас перспектив прежде всего следует выделить использование наноинструментов для изучения мозга, а также его компьютерного моделирования. Существующие внешние методы сканирования мозга не обеспечивают достаточной глубины и разрешения. Безусловно, существует огромный потенциал для улучшения их характеристик (терагерцовые сканеры, более эффективные компьютерные алгоритмы для обработки и пр.). Но нанотехнологии (а именно разрабатываемые во многих ведущих лабораториях роботы размером до 100 нм нанороботы) представляются наиболее технически простым путем изучения деятельности отдельных нейронов и даже их внутриклеточных структур.

Взаимодействие между нанотехнологиями и информационными технологиями носит двусторонний синергетический и, что особенно интересно, рекурсивно взаимоусиливающийся характер. С одной стороны, информационные технологии используются для симуляции наноустройств (являясь, в каком-то роде, «ступенькой» для развития нанотехнологий). С другой стороны, уже сегодня идет активное использование (пока еще

36

достаточно простых) нанотехнологий для создания более мощных вычислительных и коммуникационных устройств.

В прошлом и сейчас темпы увеличения мощности компьютеров описываются законом Мура, который, утверждает, что с самого начала появления микросхем каждая новая модель их с завидным постоянством разрабатывается спустя примерно 18–24 месяцев после появления предшествующей модели, а емкость их при этом возрастает каждый раз примерно вдвое. По мере развития нанотехнологий станет возможным создание с их помощью более совершенных вычислительных устройств. В свою очередь, это облегчит моделирование нанотехнологических устройств, обеспечивая ускоренный рост нанотехнологий. Подобное синергетическое взаимодействие, весьма вероятно, обеспечит относительно быстрое (всего за 20–30 лет) развитие нанотехнологий до уровня молекулярного производства (одно из двух главных ожидаемых технологических достижений XXI века, второе – так называемый «сильный» искусственный интеллект), что, в свою очередь, приведет к появлению компьютеров, достаточно мощных для моделирования человеческого мозга.

Существуют различные подходы к дальнейшему увеличению вычислительной мощности компьютеров, но все они, безусловно, связаны с миниатюризацией и уплотнением. Нанотехнологии позволят создавать наноэлектронные устройства с атомарным размером элементов, а также наномеханические системы (gears and rods системы).

Симуляция молекулярных систем пока находится в начале своего развития, но уже достигнуты впечатляющие успехи, доказывающие принципиальную возможность моделирования сложных наноустройств. Удалось симулировать (с атомарной точностью, учитывая тепловые и квантовые эффекты) работу молекулярных устройств размером до 20 тыс. атомов. Удалось построить атомарные модели вирусов и некоторых клеточных структур размером в несколько миллионов атомов. Достигнуты значительные успехи в моделировании процесса сворачивания белков. Интересно отметить, что по мере развития вычислительных технологий количество атомов, необходимое для

37

компьютерной симуляции одного атома, будет сокращаться. Это представляет собой еще один пример конвергенции.

Важно также отметить, что в последнее десятилетие произошло окончательное формирование новой научной области: когнитивной науки, что ознаменовало начало последней, четвертой волны современной научно-технической революции. Когнитивная наука или когнитология («наука о разуме») объединяет в себе достижения когнитивной психологии, психофизики, исследований в сфере искусственного интеллекта, нейробиологии, нейрофизиологии, лингвистики, математической логики, неврологии, философии, и других наук.

Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитологию возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Важную роль здесь сыграли и все более мощные компьютеры.

Изучение деятельности мозга шло не только на уровне всей системы, но и отдельных элементов. Стало возможным подробно изучить функции нейромедиаторов и их распространение в мозгу, а также работу отдельных нейронов и их частей.

Информационные технологии также используются для моделирования биологических систем. Возникла новая междисциплинарная область – вычислительная биология, включающая биоинформатику, системную биологию и др.

Важным параметром моделирования являются глубина проработки модели и ее точность. В настоящее время модели крупных биологических систем описывают их приближенно. В то же время теоретически и практически возможна реализация полного моделирования с точностью вплоть до атомарной. На данный момент, как мы уже сказали, продемонстрированы модели вирусов (в том числе созданные с помощью сканирующей микроскопии), содержащие несколько миллионов атомов и модели внутриклеточных структур (рибосомы и др.) схожей сложности.

Для увеличения масштабов моделирования требуется дальнейший рост вычислительной мощности компьютеров. По мере его увеличения станет возможным детальное и точное моделирование бактерий, целых клеток человеческого организма, а в перспективе

38

даже мозга человека и всего организма. Уже начаты международные научные проекты, ставящие перед собой именно такие цели. Проект International E. coli Alliance работает над моделированием бактерии кишечной палочки. Проект Blue Brain (совместный проект IBM и Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) создан для работы над моделированием коры головного мозга человека.

Стоит также отметить, что любой живой организм имеет определенные характеристики, свойственные кибернетическим устройствам. Например, развитие организма во время роста имеет целый ряд параллелей с такими математическими конструкциями как те же клеточные автоматы. Некоторые исследователи, занимающиеся изучением закономерностей строения живых систем, даже говорят об их изначальной математичности.

Взаимодействие между самой первой по времени возникновения и последней волнами НТР (компьютерной и когнитивной) является, возможно, в перспективе наиболее важной «точкой научно-технологического роста».

Во-первых, как уже было сказано, информационные технологии сделали возможным существенно более качественное, чем раньше, изучение мозга. Все существующие технологии сканирования мозга требуют мощных компьютеров и специализированных компьютерных алгоритмов для реконструкции трехмерной картины происходящих в мозгу процессов из множества отдельных двумерных снимков и других процессов.

Во-вторых, развитие компьютеров делает возможной симуляцию мозга. Удалось создать компьютерные модели отдельных нейронов. Затем были созданы более сложные модели отдельных систем. Была продемонстрирована принципиальная возможность воссоздания в компьютерной модели с точностью 95% процесса функционирования части гиппокампа крысы. Чип, реализующий эти функции, созданный специально для целей эксперимента, в принципе, может быть имплантирован в мозг, заменяя его часть. В перспективе (по оценкам экспертов, к 2030–40 годам) возможно создание полных компьютерных симуляций человеческого мозга, что означает симуляцию разума, личности, сознания и других свойств человеческой психики (перенос человеческого разума на компьютерный носитель называется «загрузка» или «аплоадинг»).

39

По мнению специалистов, еще до появления возможности полной симуляции человеческого мозга будут созданы (поскольку они не требуют столь высоких вычислительных мощностей) и станут широко распространены технологии виртуальной реальности, то есть точной симуляции физического мира.

В-третьих, развитие «нейро-силиконовых» интерфейсов (объединения нервных клеток и электронных устройств в единую систему) открывает широкие возможности для киборгизации (подключения искусственных частей тела, органов и т. д. к человеку через нервную систему), разработки интерфейсов «мозгкомпьютер» (прямое подключение компьютеров к мозгу, минуя обычные сенсорные каналы) для обеспечения высокоэффективной двусторонней связи. Замечательный эксперимент по разработке такого интерфейса был произведен исследовательской группой компании Cyberkinetics в 2004-м году. В результате эксперимента практически полностью парализованный человек смог управлять курсором на экране монитора, рисуя, переключая программы и пр. Работа над усовершенствованием подобных интерфейсов продолжается в Cyberkinetics и в других лабораториях.

В-четвертых, наблюдаемый сейчас стремительный прогресс в когнитивной науке в скором времени, как полагает ряд ученых, позволит «разгадать загадку разума», то есть описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность человека. Следующим шагом, вероятно, будет реализация данных принципов в системах универсального искусственного интеллекта. Универсальный искусственный интеллект (также называемый «сильный ИИ» и «ИИ человеческого уровня») будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, работе с произвольными предметными областями и свободному общению с человеком. Считается, что создание «сильного ИИ» станет одним из двух главных технологических достижений XXI века, наряду с молекулярными нанотехнологиями.

Отличительными особенностями NBIC-конвергенции являются:

•интенсивное взаимодействие между указанными научными

итехнологическими областями;

•значительный синергетический эффект;