Среди обломков корабля у берегов греческого острова Антикитира в 1901 году был найден Антикитерский механизм*. Ему насчитывается две тысячи лет. Механизм представляет собой бронзовое устройство, которое изначально было установлено в деревянном ящике размером около 33 сантиметров в высоту. Внешне механизм напоминает часы со сложной системой из более чем 30 шестеренок, которые когда-то приводили в движение стрелки на циферблатах спереди и сзади. В результате кропотливого анализа, который проводился в последнее столетие, исследователи обнаружили, что указатели имитируют ежедневное положение Солнца и Луны относительно зодиака согласно теориям астронома Гиппарха. А недавно математически точный анализ фрагментов деталей и расшифровка уцелевшего на них текста убедительно доказали, что в устройстве были также смоделированы пять известных в Античности планет. Похоже, Антикитерский механизм воссоздавал циклы Солнечной системы. Это первая известная механическая симуляционная модель космоса.

Рисунок 5. Реконструкция Антикитерского механизма, который моделировал положение Солнца, Луны и, вероятно, пяти известных планет

Антикитерский механизм представляет собой механическую симуляционную модель. Положение ее компонентов отражало положение существующих объектов. Движение шестеренок воспроизводило перемещение Солнца и Луны относительно звезд. Устрйоство позволяло предсказывать солнечное затмение за несколько лет до него.

Время от времени механическое моделирование все еще используется. Один из ярких примеров – механическая модель залива Сан-Франциско* и его окрестностей, установленная в гигантском, занимающем более 4000 м² ангаре недалеко от Сан-Франциско. Это масштабная модель с огромным объемом воды и гидравлическими механизмами имитирует приливы, течения и действие других сил. Комплекс возвели, чтобы проверить, возможно ли строительство плотин в заливе. Механическая симуляционная модель показала, что замысел неосуществим, и поэтому плотины так и остались проектом.

Механические симуляционные модели сложных систем создавать крайне трудно, поэтому искусство и наука моделирования расцвели лишь при наступлении в середине ХХ века компьютерной эры. В знаменитом шифровальном подразделении в Блетчли-парке (изображенном в фильме «Игра в имитацию») британский математик Алан Тьюринг совместно с другими исследователями создал несколько первых компьютеров для моделирования и анализа немецких систем шифрования. После войны Станислав Улам и Джон фон Нейман, работая с группой математиков и физиков, использовали компьютер ЭНИАК, чтобы смоделировать поведение нейтронов при ядерном взрыве.

Эти модели были одними из первых компьютерных симуляций. Если механическими моделями управляют физические устройства, то компьютерными моделями управляют алгоритмы. Вместо указателей и шестеренок для отображения положения планет современное компьютерное моделирование использует последовательности битов. Основанная на алгоритмах симуляция наблюдаемых законов движения небесных тел обеспечивает эволюцию структуры битов таким образом, чтобы правильно отображалось положение планет. Благодаря этому методу у нас есть модели Солнечной системы, позволяющие предсказывать положение Марса с фантастической точностью.

Компьютерные симуляционные модели широко распространены в науке и технике*. В физике и химии используют моделирование атомов и молекул. В биологии – клеток и организмов. В нейробиологии – нейронных сетей. В инженерии – автомобилей, самолетов, мостов и зданий. В климатологии – земную погоду на протяжении многих десятилетий. В космологии – известной Вселенной в целом.

В социальной сфере существует множество компьютерных симуляционных моделей человеческого поведения*. Еще в 1955 году Дэниел Герлоу защитил докторскую диссертацию по компьютерному моделированию движения на автострадах. В 1959 году была основана корпорация Simulmatics, целью которой являлось изучение воздействия предвыборных лозунгов на различные группы избирателей. Сообщалось, что созданные симуляции оказали значительное влияние на президентские выборы в США 1960 года. Возможно, данное утверждение было преувеличением, но с тех пор социальное и политическое моделирование стало мейнстримом. Рекламные компании, политические консультанты, социальные медиа и социологи моделируют поведение человеческих популяций как нечто само собой разумеющееся.

Технология моделирования быстро развивается, но она далека от совершенства. Симуляционная модель обычно сосредоточена на определенном уровне. На уровне популяции она сводит поведение человека к простым реакциям, но обычно не воссоздает нейронные сети, лежащие в основе психики. Актуальным является многомасштабное моделирование, которое все чаще позволяет воспроизводить систему на нескольких уровнях одновременно, но и здесь есть свои ограничения. Не существует практически полезных симуляционных моделей человеческого поведения, которые моделировали бы ко всему прочему и атомы человеческого мозга. Большинство симуляционных моделей дают в лучшем случае приблизительное представление о существующих системах.

Это справедливо и в случае симуляционных моделей Вселенной. На сегодняшний день большинство космологических моделей фокусируются на развитии галактик. Обычно на нужную область космоса накладывается расчетная сетка, которая делит пространство на огромные блоки (или ячейки). Работа симуляционной модели космоса позволяет увидеть, как эти ячейки со временем эволюционируют и взаимодействуют. В некоторых вычислительных системах размер сетки является гибким, поэтому определенные области поделены на более мелкие фрагменты для детального анализа. Но космологическое моделирование редко дотягивает до уровня моделирования отдельных звезд, не говоря уже о планетах или организмах на этих планетах.

Однако в течение следующего столетия мы можем научиться создавать достаточно точные модели человеческого мозга и поведения. Через некоторое время после этого могут появиться правдоподобные симуляции всего человеческого общества. В итоге нам, может быть, удастся смоделировать Солнечную систему или даже Вселенную – от уровня отдельных атомов до уровня космоса. В такой системе биты будут соответствовать каждому воссозданному объекту.

Как только мы получим детальную симуляционную модель активности всего человеческого мозга, нам придется серьезно отнестись к идее о том, что смоделированный мозг обладает сознанием и интеллектом. В конце концов, идеальная симуляция моего мозга и тела будет вести себя подобно мне. Кроме того, сможет обрести субъективный взгляд на мир. Возможно, она будет воспринимать окружающую среду точно так же, как я. В такой ситуации мы будем всего в шаге от принятия гипотезы о том, что мы сами живем в симуляции.