<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>science</genre>
   <author>
    <first-name>Фрэнк</first-name>
    <last-name>Вильчек</last-name>
   </author>
   <book-title>Основы реальности</book-title>
   <annotation>
    <p>Один из лучших популяризаторов науки Фрэнк Вильчек в доступной форме описывает основные составляющие физической реальности — пространство, время, материю, энергию и динамическую сложность. Вы узнаете о теории Большого взрыва и возникновении Вселенной, познакомитесь с одними из крупнейших проектов современности: охотой на частицу Хиггса и поиском гравитационных волн, положивших начало новому виду «многоканальной» астрономии.</p>
    <p>Книга лауреата Нобелевской премии по физике для всех, кто хочет приблизиться к пониманию устройства Вселенной.</p>
   </annotation>
   <date></date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Инна</first-name>
    <last-name>Каганова</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>Татьяна</first-name>
    <last-name>Лисовская</last-name>
   </translator>
   <sequence name="МИФ Научпоп"/>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>webkniga.ru</nickname>
   </author>
   <program-used>calibre 4.12.0, FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2021-09-29">29.9.2021</date>
   <src-ocr>текст предоставлен издательством</src-ocr>
   <id>3b93afcb-3cf1-46c7-a869-41160ea28d8b</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Фрэнк Вильчек. Основы реальности: 10 фундаментальных принципов устройства Вселенной</book-name>
   <publisher>Манн, Иванов и Фербер</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2021</year>
   <isbn>9785001698845</isbn>
   <sequence name="Интеллектуальный научпоп"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="copyright">Copyright © 2021 by Frank Wilczek. All rights reserved.</custom-info>
  <custom-info info-type="copyright">© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2021</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Фрэнк Вильчек</p>
   <p>Основы реальности. 10 Фундаментальных принципов устройства вселенной</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Информация от издательства</p>
   </title>
   <p>Оригинальное название: Fundamentals. Ten Keys to Reality</p>
   <p>Научный редактор Игорь Красиков</p>
   <p><emphasis>На русском языке публикуется впервые</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Вильчек, Фрэнк</strong></p>
   <p>Основы реальности: 10 фундаментальных принципов устройства Вселенной / Фрэнк Вильчек; пер. с англ. И. Кагановой, Т. Лисовской; [науч. ред. И. Красиков]. — Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2021. — (Интеллектуальный научпоп).</p>
   <p>ISBN 978-5-00169-884-5</p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Все права защищены.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Copyright © 2021 by Frank Wilczek. All rights reserved.</p>
   <p>© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2021</p>
  </section>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Посвящается Бетси</p>
    <empty-line/>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p><strong>ОТКРОВЕНИЯ</strong><a l:href="#n_1" type="note">[1]</a></p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Из сотен, тысяч разных элементов</v>
      <v>Плетется жизни ткань узорами моментов.</v>
      <v>Рожденье, знания, любовь, седые годы —</v>
      <v>Всё это крохи, что даны природой,</v>
      <v>Даров непрошеных, непознанных оков.</v>
      <v>Вселенной ширь, небесных тел движенье —</v>
      <v>За гранью разума, игры воображенья,</v>
      <v>В законе вечности и языке без слов.</v>
      <v>Нам каждый час диктует перемены,</v>
      <v>А мы бежим, но видим непременно,</v>
      <v>Что далеко тот бег не уведет.</v>
      <v>Нас прошлое влечет своим размахом,</v>
      <v>Но бой часов нам с трепетом и страхом</v>
      <v>Величие его передает,</v>
      <v>А Время смотрит вслед и движется вперед.</v>
      <v>Но сколько б мир ни открывал я вновь,</v>
      <v>Ты мне дороже всех, с тобой моя любовь.</v>
     </stanza>
    </poem>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие. Заново родиться</p>
   </title>
   <subtitle>I</subtitle>
   <p>Эта книга об основных уроках, доступных нам благодаря изучению физического мира. Я встречал немало тех, кто интересовался его устройством и жаждал узнать, что говорит о нем современная наука. Среди них были юристы, врачи, художники, студенты, учителя, родители — множество любопытных и умных людей, которым просто не хватало знаний. На этих страницах я попытался рассказать об основных идеях современной физики как можно проще, но не жертвуя точностью. Работая над книгой, я постоянно вел мысленные беседы со своими любознательными друзьями и вспоминал их вопросы.</p>
   <p>Для меня ключевые принципы устройства физического мира — нечто гораздо большее, чем голые факты. Безусловно, сами по себе они и убедительны, и удивительно красивы, но и образ мыслей, приведший нас к ним, — тоже огромное достижение. И важно понять, что именно эти принципы говорят о том, как мы — люди — вписываемся в общую картину мира.</p>
   <subtitle>II</subtitle>
   <p>Я выбрал десять общих принципов устройства физического мира — тех, которые видятся мне ключевыми, — и посвятил каждому по главе. В основной части каждой главы я сначала объясняю тему и рассматриваю ее с разных точек зрения, а затем делаю некоторые обоснованные предположения о ее будущем. Строить эти предположения было увлекательно; надеюсь, что и вас они заинтересуют. Кроме того, с их помощью я стараюсь донести еще одну важную мысль: наше понимание мира не стоит на месте, а постоянно развивается.</p>
   <p>Я старательно разграничиваю предположения и факты, а говоря о фактах, указываю способ их наблюдения и вид экспериментов, давших соответствующие результаты. Возможно, наиболее фундаментальный вывод таков: мы <emphasis>и в самом деле</emphasis> очень глубоко понимаем многие свойства физического мира. Альберт Эйнштейн сказал: «То, что [Вселенная] постижима, — это чудо». Это открытие тоже далось человечеству ценой больших усилий.</p>
   <p>Именно потому, что постижимость Вселенной так удивительна, ее необходимо доказать, а не просто предположить. И самое весомое доказательство здесь — то, что наше понимание мироустройства, пусть и неполное, открыло нам путь к новым достижениям и делам, великим и невероятным.</p>
   <p>Своими исследованиями я пытаюсь заполнить пробелы в нашем понимании мира и придумать новые эксперименты, раздвигающие границы возможного. Создавая эту книгу, я с удовольствием бросил взгляд назад и восхитился успехами, которых сообща достигли целые поколения ученых и изобретателей, живших в разное время и в разных странах.</p>
   <subtitle>III</subtitle>
   <p>Книга «Основы реальности», кроме того, предлагает альтернативу традиционным религиозным постулатам. Некоторые из затронутых здесь вопросов рассматриваются и в религии, но я обращаюсь к физической реальности, а не к священным текстам или традициям. Многие из моих героев-ученых — Галилео Галилей, Иоганн Кеплер, Исаак Ньютон, Майкл Фарадей, Джеймс Клерк Максвелл — были набожными христианами, представителями своего времени и своей среды. Они постигали и восславляли Бога, изучая Его творения. Взгляды Эйнштейна, человека в общепринятом смысле нерелигиозного, были похожими. Он часто говорил о Боге (или «Старике», как он называл его) в шутливой форме. Известен, например, его афоризм: «Господь Бог коварен, но не зол». Истинный смысл работы этих ученых — как и моей работы при написании этой книги — выходит за рамки догм, как религиозных, так и антирелигиозных. Мне нравится формулировать это так: изучая устройство мира, мы изучаем, как и что творит Бог, и тем самым <emphasis>узнаем, что Он есть</emphasis>. А значит, в каком-то смысле наш поиск знаний — это поклонение, а наши открытия — откровения.</p>
   <subtitle>IV</subtitle>
   <p>Написание этой книги изменило мое восприятие мира. «Основы реальности» задумывалась как изложение фактов, но переросла в размышление о них. Когда я обобщал материал, передо мной неожиданно возникли две всеобъемлющие темы, ясность и глубина которых меня поразили.</p>
   <p>Первая тема — изобилие. Мир большой. Конечно, достаточно вглядеться в ясное ночное небо, чтобы понять, как велико пространство «вне нас». Когда после более тщательного изучения мы отражаем это величие в числах, от их громадности наш мозг вскипает. Но безграничность Вселенной — лишь один из аспектов изобилия Природы, причем не самый важный для человечества.</p>
   <p>Прежде всего, как выразился Ричард Фейнман, «внизу полным-полно места»<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>. В каждом из нас гораздо больше атомов, чем звезд в видимой Вселенной, а наш мозг содержит примерно столько нейронов, сколько звезд в нашей Галактике. Вселенная внутри нас не менее велика, чем Вселенная вовне.</p>
   <p>Это касается не только пространства, но и времени. Масштабы космического времени поражают. Время, прошедшее с момента Большого взрыва, несопоставимо больше продолжительности жизни человека. И все же — мы поговорим об этом дальше — за свое короткое существование человек переживает гораздо больше ярких осознанных моментов, чем промелькнуло в истории вселенной человеческих жизней. Нам даровано огромное внутреннее время.</p>
   <p>Физический мир также изобилует до сих пор не освоенными ресурсами для созидания и познания. Наука выяснила, что вокруг нас этих ресурсов и энергии гораздо больше, чем мы сейчас используем во всех известных и доступных формах. Осознание этого должно придать нам уверенности и разбудить наши амбиции.</p>
   <p>Наши не вооруженные приборами органы чувств позволяют воспринимать лишь часть той реальности, которую могут открыть нам научные исследования. Возьмем, например, зрение. Глаза — наш важнейший, самый информативный канал связи с внешним миром. Но сколько же всего они не замечают! Лишь телескопы и микроскопы открывают нам путь к огромному количеству информации, недоступной простому взгляду. Более того, наше зрение ограничено одной октавой — диапазоном видимого света — из всей бесконечной гаммы электромагнитного излучения: от радиоволн, СВЧ и инфракрасного излучения с одной стороны до ультрафиолета, рентгеновских лучей и гамма-лучей с другой. И даже в пределах этой октавы наше цветовое восприятие размыто. Но хотя от наших чувств и скрыты многие аспекты реальности, разум позволяет нам значительно расширять границы восприятия. И это преодоление природных ограничений — наше грандиозное, нескончаемое приключение.</p>
   <subtitle>V</subtitle>
   <p>Вторую тему книги я обозначу так: чтобы по-настоящему открыть физической Вселенной сердце, нужно «заново родиться». Когда я работал над текстом, родился мой внук Люк. И пока я писал черновик, я наблюдал за ним первые несколько месяцев его жизни. Я видел, как он, широко раскрыв глаза, рассматривает свои ручки и осознает, что сам ими управляет. Я видел удовольствие, с которым он учился хватать предметы. Я наблюдал его маленькие эксперименты: как он эти предметы ронял и искал их, как повторял это раз за разом, будто бы не очень уверенный в результате, как смеялся от радости, находя их. И я понял, что таким способом (и многими другими) Люк строил модель мира. Он делал это с ненасытным любопытством, ведь базовых представлений у него почти не было. Взаимодействуя с миром, он узнавал то, что почти все взрослые считают само собой разумеющимся. Например, что мир делится на «я» и «не-я», что с помощью мыслей можно управлять своими движениями, а чужими — нельзя, и что, рассматривая объекты, мы не меняем их свойства.</p>
   <p>Младенцы похожи на маленьких ученых-экспериментаторов. Но их эксперименты, по меркам современной науки, довольно примитивны. Младенцы «работают» без телескопов, микроскопов, спектроскопов, магнитометров, ускорителей частиц, атомных часов и прочих инструментов, которые мы используем, строя наши самые правильные и точные модели мира. Их опыт ограничен небольшим диапазоном температур; они находятся в атмосфере с особым химическим составом и давлением; гравитация Земли тянет их (и все, что вокруг них) вниз, а поверхность Земли поддерживает их… и еще многое другое. Младенцы конструируют модель мира, которая объясняет то, что они испытывают <emphasis>в границах возможностей их восприятия в заданном пространстве</emphasis>. Для практических целей такое общение с миром необходимо: эти полезные уроки, усвоенные в детстве, помогут нам во взрослой жизни. Но современная наука дает понять, что физический мир сильно отличается от модели, которую мы строим в младенчестве.</p>
   <p>Если мы снова откроем сердца, разбудим заснувшее любопытство и отбросим предубеждения — то есть позволим себе как бы родиться снова, — мы придем к другому пониманию мира. Мы должны научиться некоторым вещам. В основе мира лежит несколько ключевых строительных блоков, которые подчиняются строгим, но странным и незнакомым правилам. И чтобы разобраться в них, нам лучше отбросить кое-что из уже выученного.</p>
   <p>Квантовая механика показывает, что мы не можем наблюдать объект, так или иначе не изменив его. Каждый из нас получает свои уникальные сообщения из внешнего мира. Представьте, что вы с другом сидите в темной комнате и смотрите на тусклую лампу. Сделайте свет очень, очень слабым, например накрыв лампу несколькими слоями ткани. В конце концов и вы, и ваш друг будете видеть только отдельные вспышки. Но вы увидите вспышки в разное время. Свет разбился на отдельные кванты, а квант нельзя разделить между вами. Уже на этом фундаментальном уровне мы можем ощущать себя в разных мирах.</p>
   <p>Психофизика показывает, что сознание не руководит большинством действий, а обрабатывает отчеты о них. Отчеты приходят от «несознательных» областей мозга, которые выполняют эту работу. Используя технику, известную как транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС)<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>, можно стимулировать двигательные центры левого или правого полушария в головном мозге испытуемого. Сигнал ТМС, правильно поданный в правый двигательный центр, вызовет подергивание левого запястья, а сигнал ТМС, правильно поданный в левый двигательный центр, вызовет подергивание правого запястья. Нейрофизиолог Альваро Паскуаль-Леоне<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a> использовал эту технику в простом и гениальном эксперименте, который позволяет сделать глубокие выводы. Он просил испытуемых после получения команды решить, хотят ли они подвигать правым или левым запястьем. Затем им давалось указание после получения дополнительной команды осуществить задуманное действие. В эксперименте использовался сканер мозга, поэтому можно было наблюдать, как двигательные области испытуемых подготавливают движение. Если испытуемый решал подвигать правым запястьем, его левая двигательная область активизировалась; если левым — активизировалась правая. Таким образом, выбор можно было предсказать до того, как испытуемый сделает какое-либо движение. А теперь важный момент. Время от времени Паскуаль-Леоне посылал сигнал ТМС, возбуждающий не тот центр, который соответствовал выбору испытуемого (и, как оказалось, отменяющий этот выбор). В этом случае человек подчинялся сигналу, а не своему изначальному выбору. Интересно то, как люди объясняли случившееся. Они <emphasis>не говорили</emphasis>, что ими руководила какая-то внешняя сила. Они говорили: «Я передумал(а)». Детальные исследования показывают, что наше тело и мозг — физическая основа нашего «я» — вопреки всякой интуиции построены из того же материала, что и «не-я», и неотрывны от него. Мы, как и младенцы, торопимся поскорее во всем разобраться и в результате приходим к неправильным выводам. На пути к более глубокому пониманию мира и себя нам придется многое отринуть, но и многому научиться.</p>
   <subtitle>VI</subtitle>
   <p>Рождаться заново непросто. Но, как и езда на американских горках, это очень захватывающе. И тех, кто готов почувствовать себя младенцем в науке, ждет награда: мир предстанет перед ними свежим, ясным и удивительно изобильным, таким, каким видел его Уильям Блейк:</p>
   <poem>
    <stanza>
     <v>В одном мгновенье видеть вечность,</v>
     <v>Огромный мир — в зерне песка,</v>
     <v>В единой горсти — бесконечность,</v>
     <v>И небо — в чашечке цветка<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>.</v>
    </stanza>
   </poem>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение</p>
   </title>
   <subtitle>I</subtitle>
   <p>Вселенная — странное место, а новорожденному она представляется вовсе непонятной. Пытаясь разобраться в ней, малыш учится различать сообщения, поступающие из его внутреннего мира и извне. Внутренний мир включает как физические ощущения — голод, боль, удовлетворенность и желание поспать, — так и область подсознательного, в частности сновидения. К внутреннему миру младенца относятся и некоторые мысли, которые направляют его взгляд, подсказывают, что можно схватить, а немного позже — как говорить.</p>
   <p>Построение модели внешнего мира — сложная умственная работа. Малыш тратит на нее много времени. Он учится распознавать устойчивые образы внешнего мира, которые, в отличие от его тела, не реагируют на мысли. Он формирует из этих образов объекты и постепенно понимает, что они ведут себя более-менее предсказуемым образом. В конце концов наш ребенок — уже не малыш — начинает распознавать в некоторых объектах существ, похожих на него, — тех, с кем он может общаться. Обменявшись информацией с этими существами, он убеждается, что у них тоже есть внутренний мир и, что примечательно, во внешнем мире все они взаимодействуют со множеством общих объектов. И эти объекты подчиняются одним и тем же правилам.</p>
   <subtitle>II</subtitle>
   <p>Научиться взаимодействовать с общим внешним — физическим — миром — безусловно, жизненно важно, и аспектов у такого навыка много. Например, чтобы преуспеть в обществе наших предков — охотников и собирателей, — ребенок должен был получить знания о том, где добыть воду, какие растения и каких животных можно есть, как всю эту еду найти, вырастить или поймать, а затем приготовить — и еще немало других вещей.</p>
   <p>В более высокоорганизованных обществах возникли новые потребности: например, научиться делать специальные инструменты, строить прочные здания и следить за временем. Если находились удачные решения проблем, поставленных физическим миром, ими делились с другими, их передавали из поколения в поколение. Так в каждом обществе закладывались основы технологий.</p>
   <p>Сложные технологии могли появиться даже в обществах, не подкованных в науке. Некоторые из этих технологий позволили — и все еще позволяют — людям вполне комфортно выживать в сложных условиях, таких как Арктика или пустыня Калахари. В других обществах делался упор на строительство больших городов и грандиозных памятников наподобие египетских и мезоамериканских пирамид. Тем не менее на протяжении почти всей истории человечества технологии развивались стихийно. Удачные технические решения находились более-менее случайно, и если такое происходило, то их передавали в виде своеобразных ритуалов и традиций. Обычно попытки логически их осмыслить не делались, систематические усилия что-либо усовершенствовать не предпринимались.</p>
   <p>Такие прикладные технологии позволяли людям выживать, растить детей, не бедствовать и иногда даже отдыхать. Веками для большинства цивилизаций этого было достаточно. У наших предков не имелось возможности узнать, чего они лишены, или понять, что упускаемое может быть важно. Но теперь мы знаем, что им не хватало многого. Этот рисунок, демонстрирующий рост производительности труда со временем, говорит сам за себя — красноречивее всяких слов.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <subtitle>III</subtitle>
   <p>Современный подход к пониманию мира зародился в Европе в XVII веке. Отдельные озарения бывали и раньше, и в других частях света, но именно череда прорывов, получившая название научной революции, показала нам, чего может достигнуть человеческий разум, если творчески займется изучением физического мира. Методы и подходы, которые привели к этим прорывам, стали образцами в будущих исследованиях. Так началась наука, которую мы знаем. И она всегда стремилась вперед.</p>
   <p>В XVII веке гигантский теоретический и технический прогресс затронул многие области, в том числе конструирование механизмов и кораблей, оптических приборов (включая микроскопы и телескопы), часов и календарей. Люди смогли получать больше энергии, видеть больше и дальше, лучше справляться со своими задачами. Но по-настоящему уникальной и в полной мере заслуживающей свое название научную революцию делает гораздо менее материальная вещь. Изменилось само представление человека о мире: у людей появились новые замыслы, новая уверенность в своих силах.</p>
   <p>Метод Кеплера, Галилея и Ньютона сочетает требование учиться у природы и почтительно относиться к фактам. Он также призывает смело и дерзко использовать то, что, как вам кажется, вы узнали и поняли, всюду, где только можно, даже в ситуациях, выходящих далеко за рамки вашего опыта. Если это срабатывает, значит, вы обнаружили что-то полезное. Если нет, вы узнали что-то важное. Я назвал такой подход радикальным консерватизмом, и для меня это важнейшая новаторская идея научной революции.</p>
   <p>Радикальный консерватизм консервативен, потому что требует учиться у природы и уважать факты — это ключевые правила любого научного метода. Но он же радикален, потому что велит применять все, что вы узнали, везде, где это стоит попробовать. Это не менее важная грань науки. И это позволяет ей всегда идти вперед.</p>
   <subtitle>IV</subtitle>
   <p>К формированию нового подхода привело прежде всего развитие небесной механики — дисциплины, описывающей движение объектов на небесном своде. Уже к XVII веку она была хорошо развита.</p>
   <p>Задолго до возникновения письменной истории люди установили многие закономерности — чередование ночей и дней, времен года, фаз Луны, — а также изучили регулярное перемещение звезд. С развитием сельского хозяйства стало важно следить за сменой сезонов, чтобы сажать и собирать урожай в наиболее подходящее время. Еще одну мощную, хотя и ошибочную, мотивацию для точных наблюдений за небесными светилами обеспечила астрология — вера в то, что человеческая жизнь напрямую связана с космическими ритмами. В любом случае по тем или иным причинам, а нередко и просто из любопытства, люди внимательно изучали небо.</p>
   <p>Выяснилось, что подавляющее большинство звезд движется довольно простым и предсказуемым образом. Сегодня мы интерпретируем это кажущееся движение как результат вращения Земли вокруг своей оси. «Неподвижные звезды» находятся так далеко от нас, что относительно небольшие их смещения либо из-за собственного движения, либо из-за движения Земли вокруг Солнца невидимы без приборов. Но есть исключения: Солнце, Луна и несколько «странников» (<emphasis>планет</emphasis>) — включая видимые невооруженным глазом Меркурий, Венеру, Марс, Юпитер и Сатурн — ведут себя иначе.</p>
   <p>Древние астрономы веками записывали положение этих особых объектов и в конце концов научились предсказывать его изменения достаточно точно. Эта задача требовала геометрических и тригонометрических расчетов по сложным, но четко определенным инструкциям. Птолемей (ок. 100–170) обобщил все эти сведения и создал на их основе математический текст, получивший название «Альмагест». (<emphasis>Магест</emphasis> — греческое слово, означающее «величайший». <emphasis>Аль</emphasis> — определенный артикль в арабском языке.) Этот труд был огромным достижением, но имел два недостатка. Во-первых, сложность правил расчета и, как следствие, их громоздкость. В частности, формулы, которые Птолемей использовал для расчета движения планет, содержали множество параметров, определявшихся из сопоставления вычислений с наблюдениями, а не из глубоких физических законов. Коперник (1473–1543) заметил, что значения некоторых параметров связаны друг с другом удивительно простыми соотношениями. Эти на первый взгляд загадочные, «случайные» соотношения можно было объяснить геометрически, если предположить, что Земля, как и Венера, Марс, Юпитер и Сатурн, вращается по орбите вокруг ее центра — Солнца, а Луна еще и вращается вокруг Земли.</p>
   <p>Второй недостаток труда Птолемея более очевиден: приведенные данные были неточными. Тихо Браге (1546–1601), предвосхищая наступление сегодняшней эпохи Большой науки<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>, разработал сложные инструменты и потратил много денег на строительство обсерватории, что позволило наблюдать положения планет с гораздо большей точностью. Новые наблюдения выявили явные отклонения от предсказаний Птолемея.</p>
   <p>Иоганн Кеплер (1571–1630) задался целью создать геометрическую модель движения планет, которая была бы и простой, и точной. Он использовал идеи Коперника и внес другие важные технические поправки в модель Птолемея. В частности, он заменил форму орбит, по которым планеты движутся вокруг Солнца, с простого круга на эллипс<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Кеплер также предположил, что скорость движения планет вокруг Солнца не является постоянной: чем дальше от Солнца по эллиптической орбите, тем медленнее движение, чем ближе к Солнцу — тем быстрее движется планета<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. Новая, более простая модель работала значительно лучше.</p>
   <p>А мы тем временем вновь обратим взор на поверхность Земли, где Галилео Галилей (1564–1642) тщательно исследовал простые формы движения, такие как качение шаров по наклонной плоскости и колебание маятников. Такие простые исследования, в которых численные интервалы времени сравнивались с пройденными за это время расстояниями, казалось бы, совершенно не связаны с серьезными вопросами о том, как устроен мир. И безусловно, большинству современников Галилея, размышлявших над важнейшими вопросами философии, эти проблемы виделись тривиальными. Но Галилей стремился к иному уровню понимания. Он хотел <emphasis>нечто конкретное</emphasis> понять точно, а не <emphasis>все</emphasis> приблизительно. Он искал — и вывел — математические формулы, которые всесторонне описывали его скромные наблюдения.</p>
   <p>Исаак Ньютон (1643–1727) свел воедино геометрию Кеплера, теорию движения планет и динамическое описание движения земных объектов, сделанное Галилеем. Он продемонстрировал, что и теорию движения планет Кеплера, и теорию Галилея для специальных случаев движения лучше всего считать частными проявлениями общих законов — законов, применимых ко всем телам, везде и всегда. Теория Ньютона, которую мы теперь называем классической механикой, стала триумфом: она в том числе объяснила приливы на Земле, предсказала траектории комет и расширила возможности инженерии.</p>
   <p>Работа Ньютона убедительно доказывает, что можно решать грандиозные задачи, опираясь на скрупулезный анализ простых случаев. Ньютон назвал это методом <emphasis>анализа и синтеза</emphasis> и заложил основы научного радикального консерватизма.</p>
   <p>Вот что сказал сам Ньютон об этом методе:</p>
   <cite>
    <p>Как в математике, так и при испытании природы, при исследовании трудных вопросов аналитический метод должен предшествовать синтетическому. Этот анализ заключается в том, что из экспериментов и наблюдений посредством индукции выводят общие заключения… Этим путем анализа мы можем перейти от целого к его составляющим, а от движений — к силам, их производящим; и вообще от результатов к их причинам, от частных причин к более общим, пока аргумент не придет к самой общей причине. Это метод анализа, а синтез состоит в том, что считается, будто причины обнаружены и утверждены в качестве принципов и посредством их объясняются явления, вызываемые ими, и обосновываются объяснения<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
   </cite>
   <subtitle>V</subtitle>
   <p>Перед тем как покинуть Ньютона, уместно добавить еще одну его цитату, отражающую его духовное родство с Галилеем и Кеплером, а также со всеми нами, идущими по их стопам:</p>
   <cite>
    <p>Объяснить всю природу — слишком сложная задача для любого человека или даже для одного века. Гораздо лучше сделать немного, но достоверно, а остальное оставить тем, кто придет за вами<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>.</p>
   </cite>
   <p>Более свежая цитата из Джона Робинсона Пирса — пионера современной информатики — прекрасно отражает контраст между современной концепцией научного понимания и всеми другими подходами:</p>
   <cite>
    <p>Мы требуем, чтобы наши теории в деталях согласовывались с очень широким кругом явлений, которые они пытаются объяснить. И мы настаиваем на том, чтобы они давали нам полезные советы, а не разумное объяснение<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
   </cite>
   <p>Как прекрасно понимал Пирс, за этот завышенный стандарт мы должны заплатить немалую цену: отказаться от простоты. «Мы никогда больше не будем понимать природу так же хорошо, как греческие философы. Мы знаем слишком много». Мне кажется, эта цена не слишком высока. В любом случае пути назад нет.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть I. Чем изобилен мир?</p>
   </title>
   <section id="g1">
    <title>
     <p>Глава 1. Здесь много пространства</p>
    </title>
    <subtitle>МНОГО СНАРУЖИ И МНОГО ВНУТРИ</subtitle>
    <p>Когда мы говорим, что нечто — большое (будь то видимая Вселенная или человеческий мозг), следует спросить: «По сравнению с чем?» Этот поиск аналогий естественен и связан с нашей повседневной жизнью. Именно так мы в детстве создаем свои первые модели физического мира. Его границы, установленные наукой, — то, что мы открываем, когда позволяем себе родиться заново<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>.</p>
    <p>В контексте повседневной жизни понятие «снаружи» поистине обширно. Мы интуитивно ощущаем масштаб этого <emphasis>снаружи</emphasis>, когда ясной ночью смотрим в усыпанное звездами небо. Даже без обстоятельного анализа ясно, что во Вселенной есть расстояния, несравнимо б<emphasis>о</emphasis>льшие, чем размер человеческого тела, и существенно превышающие те, которые нам когда-либо удастся преодолеть. Научные представления не только подтверждают это, но и существенно усиливают ощущение необъятности.</p>
    <p>Масштаб мира может подавлять нас. Например, он угнетал французского математика, физика и религиозного философа Блеза Паскаля (1623–1662), писавшего: «…Вселенная захватывает меня и поглощает, как соринку». Подобные мысли — условно говоря, «Я <emphasis>очень</emphasis> мал, для Вселенной я ничто» — красной нитью проходят через литературу, философию и теологию. Они слышатся во многих молитвах и псалмах. И такие ощущения естественны для человека, судящего о своей значимости по собственному размеру.</p>
    <p>Хорошая новость: размер — это еще не всё. То, что у нас <emphasis>внутри,</emphasis> менее масштабно, зато столь же содержательно. Мы приходим к этому, когда смотрим на вещи с другого ракурса. Места внизу много. Во всем, что в самом деле имеет значение, мы более чем велики.</p>
    <p>Еще в начальной школе мы узнаём, что основная структурная единица всего на свете — атомы и молекулы. В таких единицах наше тело огромно. Число атомов, из которых состоит тело одного человека, примерно равно 10<sup>28</sup>, а это единица, за которой следует 28 нулей: 10<sup>28</sup> = 10 000 000 000 000 000 000 000 000 000.</p>
    <p>Подобное число далеко за пределами того, что мы можем себе представить. Его можно назвать «десять октиллионов» — и, чуть подучившись и попрактиковавшись, можно научиться делать с ним вычисления. Но обычный разум с подобными числами не справляется: нам никогда не представлялась возможность оперировать ими в повседневности. Визуализация такого количества отдельных точек существенно превосходит вместимость нашего мозга.</p>
    <p>В ясную безлунную ночь число звезд, которые видны на небе, не превышает нескольких тысяч. А десять октиллионов — это примерно в миллион раз больше, чем число звезд во всей видимой Вселенной. В этом, очень конкретном, смысле внутри нас помещается целая вселенная.</p>
    <p>Вдохновенный американский поэт Уолт Уитмен (1819–1892) интуитивно ощущал нашу внутреннюю огромность. В стихотворении «Песнь о себе» он писал: «Я широк, я вмещаю в себе множество разных людей»<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>. И это радостное прославление изобилия столь же основано на объективных фактах, сколь и космическая зависть Паскаля, но она гораздо больше соотносится с нашим практическим опытом.</p>
    <p>Мир велик, но и мы не ничтожны. Правильнее сказать — пространства много, независимо от того, движемся ли мы по шкале размеров вверх или вниз. Незачем завидовать Вселенной только из-за ее масштабов. Мы тоже большие. В частности, мы достаточно большие для того, чтобы наш разум мог вместить всю внешнюю Вселенную. Паскаль это понимал: пожаловавшись на то, что «Вселенная захватывает меня и поглощает, как соринку», он находит утешение в том, что «с помощью мысли я постигаю ее».</p>
    <p>Изобилие пространства, его и внешняя, и внутренняя огромность — основная тема этой главы. Бесспорно подтвержденные факты мы рассмотрим подробнее, а затем рискнем продвинуться чуть дальше.</p>
    <subtitle>ВНЕШНЕЕ «МНОГО»: ЧТО МЫ ЗНАЕМ И ОТКУДА МЫ ЭТО ЗНАЕМ</subtitle>
    <p><strong>Прелюдия: геометрия и реальность</strong></p>
    <p>В основе научного разговора о космических расстояниях лежит наше представление о физическом пространстве и о том, как измерять расстояния, то есть геометрия. Именно поэтому мы начнем со связи между геометрией и реальностью.</p>
    <p>Непосредственный каждодневный опыт учит нас тому, что объекты, не меняя свойств, могут перемещаться в пространстве. Это наводит на мысль о том, что «пространство» — в некотором смысле хранилище, куда складывает объекты природа.</p>
    <p>Развитие таких сфер, как землеустройство, архитектура и навигация, заставили людей измерять расстояния и углы между соседними объектами. Так они выявили закономерности, нашедшие свое отражение в геометрии Евклида.</p>
    <p>Хотя со временем практическая деятельность человека становилась все сложнее и обширнее, эта концепция — геометрия Евклида — держалась удивительным образом. Она была столь логична, ее структура была столь стройна, что мало кто пытался проверить правомерность использования этой геометрии для описания физической реальности. Но в начале девятнадцатого столетия один из величайших математиков Карл Фридрих Гаусс (1777–1855) решил устроить такую проверку в реальных условиях. Он измерил углы треугольника, вершинами которого были три стоящие далеко друг от друга высокогорные станции в Германии, и показал, что в соответствии с предсказаниями Евклида их сумма с экспериментальной точностью равна 180°. Работа современной системы глобального позиционирования (GPS) основывается на геометрии Евклида. Каждый день GPS проводит миллионы экспериментов, сходных с экспериментом Гаусса, но в гораздо б<emphasis>о</emphasis>льших масштабах и с гораздо большей точностью. Посмотрим, как она работает.</p>
    <p>Чтобы с помощью GPS выяснить свое местоположение, вы устанавливаете связь с системой передающих сигналы искусственных спутников. Они расположены высоко над Землей и знают свои координаты. (Мы потом расскажем, <emphasis>как</emphasis> это происходит.) Сегодня больше тридцати таких спутников летают по определенным орбитам вокруг земного шара. Их радиосигналы не преобразуются в речь или музыку. Вместо этого в цифровом, приспособленном специально для компьютеров формате спутники посылают простые сообщения о том, где находятся. Эти сообщения включают дату и время отправки (на борту каждого спутника имеются точные атомные часы). Затем происходит следующее.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. Ваш GPS-приемник перехватывает сигналы некоторых спутников. Это устройство, имеющее еще и доступ к разветвленной сети наземных часов, вычисляет время, которое потребовалось для поступления сигналов от разных спутников. Поскольку сигналы распространяются с известной скоростью (скоростью света), время передачи каждого из них можно использовать для определения расстояния до спутника.</p>
    <p>2. Используя эти расстояния, координаты спутников и геометрию Евклида, компьютер с помощью триангуляции (разбиения на треугольники) однозначно определяет положение приемника — то есть ваше.</p>
    <p>3. Компьютер сообщает результат, и вы узнаете, где находитесь.</p>
    <empty-line/>
    <p>В системе GPS много дополнительных особенностей и возможностей, но основные принципы действия таковы, как описано выше. И они поразительно напоминают мысленный эксперимент Альберта Эйнштейна с системами отсчета, изложенный в его работе по специальной теории относительности. В 1905 году Эйнштейн предложил использовать световые лучи и время их прохождения для определения местоположения. Эйнштейна привлекла эта идея, потому что она опиралась на фундаментальный принцип физики — фиксированную скорость света — для выяснения местоположения предметов в пространстве. Современные технологии позволили реализовать этот мысленный эксперимент на практике.</p>
    <p>Потренируйте воображение: представьте, что для определения вашего местоположения достаточно знать расстояния от вас до четырех спутников, координаты каждого из которых известны. Подсказка: точки, расположенные на заданном расстоянии от спутника, лежат на сфере, центром которой он является. Если взять две сферы с разными спутниками-центрами, они, возможно, пересекутся по окружности. Поскольку вы находитесь где-то на пересечении, они обязаны это сделать! Теперь рассмотрите, в каких двух точках пересекается с ними третья сфера. И наконец, сфера, относящаяся к четвертому спутнику, захватит одну из этих точек.</p>
    <p>Теперь вернемся к вопросу, откуда спутники GPS знают, где <emphasis>они</emphasis> находятся. Технические детали сложны, но основная идея проста: спутники стартуют из известных точек, а затем отслеживают свое движение. Исходя из этой информации, они рассчитывают свое местоположение.</p>
    <p>Более подробно: спутники мониторят свое движение с помощью бортовых гироскопов и акселерометров наподобие тех, которые установлены на вашем iPhone. Исходя из данных этих приборов, компьютер спутника с помощью законов механики Ньютона определяет свое ускорение, а математический анализ позволяет рассчитать, куда спутник переместился. Фактически именно для решения подобных задач Ньютон и изобрел математический анализ.</p>
    <p>Если вернуться к сказанному выше, ясно, что разработчики спутниковой навигационной системы основывались на большом числе неочевидных предположений — например, о постоянстве скорости света. Точное время определяется по атомным часам, устройство и интерпретация данных которых основаны на последних результатах квантовой теории. По этим данным положение спутника рассчитывается методами классической механики. А еще вводится поправка на слабую зависимость скорости хода часов от их вращения вокруг Земли. Этот эффект предсказывает общая теория относительности: вблизи Земли, где гравитационное поле сильнее, ход часов замедляется.</p>
    <p>В основе спутниковой навигационной системы лежит не только геометрия Евклида. Система GPS устроена очень сложно, так что с ее помощью мы проверяем множество других концепций.</p>
    <p>Своим успехом GPS обязана целому набору взаимосвязанных предположений. Любое из них может быть неправильным или, выражаясь более дипломатично, приблизительно правильным. Если бы одно из этих предположений было существенно ошибочным, результаты работы GPS оказались бы несовместимыми, например на разных спутниках расчет координат на основе триангуляции давал бы разные результаты. Сложности при использовании технологии часто могут выявить скрытые недостатки.</p>
    <p>Верно и обратное: успех GPS укрепляет нашу уверенность в справедливости <emphasis>всех</emphasis> лежащих в ее основе предположений, включая то, что в земных масштабах геометрия Евклида с достаточной точностью описывает реальную геометрию. И до сих пор GPS работает безупречно.</p>
    <p>Если брать шире — наука развивается. Хитросплетение взаимозависимых теорий лежит в основе самых невероятных современных экспериментов и технологий. Доказав свою эффективность, новые смелые разработки укрепляют доверие к вспомогательной базе. Фундаментальные концепции представляют собой клубок взаимно усиливающих друг друга идей — и это еще одна сквозная тема книги.</p>
    <p>Заканчивая прелюдию, я должен сделать оговорку. Когда мы рассматриваем пространство огромных космических масштабов, или нам требуется невероятная точность, или мы приближаемся к черным дырам, геометрия Евклида уже не подходит для описания реальности. Альберт Эйнштейн в работах по специальной и общей теории относительности (за 1905 и 1915 годы соответственно) продемонстрировал несостоятельность этой геометрии и показал, как можно выйти за ее рамки. С тех пор большое число экспериментов подтвердило его теоретические построения.</p>
    <p>Специальная теория относительности Эйнштейна учит: когда мы измеряем расстояние, необходимо вдуматься и понять, что мы измеряем и как. Реальные измерения занимают какое-то время, а предметы могут перемещаться. На самом деле мы можем измерять интервалы между <emphasis>событиями</emphasis>. События локализованы как в пространстве, так и во времени. Геометрия событий должна строиться не просто в пространстве, а в системе координат большей размерности — в пространстве-времени. Далее общая теория относительности устанавливает, что геометрия пространства-времени может искажаться благодаря влиянию материи или распространяющихся в нем волн искажения. (Подробнее об этом мы поговорим в <a l:href="#g4">главе 4</a> и <a l:href="#g8">главе 8</a>.)</p>
    <p>В рамках более общей концепции пространства-времени и общей теории относительности геометрия Евклида довольно приблизительна. И все же она достаточно точна, чтобы ее можно было использовать на практике, о чем и говорилось выше. Геометрию Евклида предпочитают геодезисты, архитекторы и разработчики космических программ: она легче, и для работы ее пока достаточно. Хотя более продвинутые теории и точнее, пользоваться ими гораздо труднее.</p>
    <p>Однако геометрия Евклида не дает нам законченную, полную модель реальности. Это не отменяет ее математическую стройность и не обесценивает ее многочисленные достижения, но подтверждает мудрость принципиально консервативного подхода Гаусса к проверке фактов. Вопрос отношений между геометрией и реальностью лежит в компетенции природы.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Исследуя Вселенную</strong></p>
    <p>Присмотревшись к ближнему пространству, перейдем к исследованию космоса. Телескоп — основной инструмент, который поможет нам на этом амбициозном пути.</p>
    <p>Кроме привычных оптических моделей, астрономы используют телескопы, которые собирают «свет» из других частей электромагнитного спектра, включая радиоволны, микроволновое радиоизлучение, инфракрасное и ультрафиолетовое излучение, рентгеновские и гамма-лучи. Небо осматривают и более экзотические «глаза», не основанные на электромагнитном спектре. Замечательный факт — недавно к ним добавились детекторы гравитационных волн. В последних главах я расскажу о них подробнее.</p>
    <p>Для начала я приведу удивительно простые выводы, сделанные из исследования космоса, а затем расскажу, как астрономы к ним пришли. Это несколько сложнее, но в нашем контексте все еще восхитительно просто.</p>
    <p>Первый и наиболее фундаментальный результат: мы убедились, что материя везде одинакова. Более того, на нее везде действуют одни и те же законы.</p>
    <p>Второе: мы обнаружили иерархическую структуру материи. Куда бы мы ни посмотрели, везде видны звезды. Обычно они стремятся собираться в галактики, содержащие от нескольких миллионов до нескольких миллиардов звезд. У нашей звезды, Солнца, есть «свита» из планет и лун, а также комет, астероидов, красивых колец Сатурна и всякого космического мусора. Юпитер — самая большая планета, вес которой порядка одной тысячной веса Солнца, тогда как вес Земли — примерно три миллионных веса Солнца. Хотя масса планет и лун весьма скромна, эти небесные объекты особенно дороги нашему сердцу. Ведь на одной из планет мы живем, а возможно, кто-нибудь живет и на других — если не в нашей Солнечной системе, то где-то еще. Астрономы давно предполагали, что планеты есть и у других звезд, но только недавно появилась аппаратура, помогающая их обнаружить. Уже открыты сотни планет вне Солнечной системы, и поступают сообщения о все новых и новых открытиях.</p>
    <p>И наконец, третье: выяснилось, что вещество почти однородно распределено по пространству. По всем направлениям и на всех расстояниях мы обнаруживаем примерно одинаковую плотность галактик.</p>
    <p>Ниже мы уточним и несколько расширим эти три фундаментальных вывода — главным образом, чтобы рассказать о Большом взрыве, темной материи и темной энергии. Но основная идея не меняется: одинаковая и одинаково организованная материя в невероятном изобилии распределена по всей видимой Вселенной.</p>
    <p>Вероятно, теперь вам хочется узнать, как астрономы пришли к столь многообещающим выводам. Постараемся разобраться в этом, опираясь на некоторые методы определения размеров и расстояний.</p>
    <p>Не сразу понятно, как измеряются расстояния до очень далеких объектов. Очевидно, что на небе нельзя приложить линейку или растянуть рулетку, не получится и снять показания с радиомаяков. Вместо этого астрономы используют бутстрап-метод<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>, известный как <emphasis>шкала расстояний</emphasis>. Слово «шкала» происходит от латинского <emphasis>scala</emphasis>, что в переводе означает «лестница». Поднимаясь по ступенькам астрономической лестницы, мы переходим ко все б<emphasis>о</emphasis>льшим расстояниям. Знания, приобретенные на одной ступеньке этой лестницы, готовят нас к переходу на следующую.</p>
    <p>Начнем с изучения расстояний в непосредственной близости от Земли. С помощью похожих на систему GPS приборов — тех, которые отражают падающий на них свет (или радиосигналы) и измеряют время прохождения сигнала, — можно получить данные о расстояниях на Земле и расстояниях от нее до других объектов Солнечной системы. Для этого есть несколько изощренных, хотя и не очень точных методов, придуманных еще древними греками. Для наших целей достаточно сказать, что все они дают согласованные результаты. Сама Земля — почти идеальная сфера, радиус которой примерно 6400 километров. Сейчас, во времена воздушных путешествий, представить себе такое расстояние легко. Оно приблизительно равно расстоянию между Нью-Йорком и Стокгольмом или чуть больше расстояния между Нью-Йорком и Шанхаем.</p>
    <p>Расстояния можно определять и по-другому — а именно через время, за которое световой луч их проходит. Для расстояния, равного радиусу Земли, это время составляет примерно одну пятидесятую секунды. Так что можно сказать, что радиус Земли равен одной пятидесятой световой секунды. Этот способ измерения очень подходит для астрономии и космологии и широко используется в этих науках.</p>
    <p>На более высоких ступеньках астрономической лестницы-шкалы расстояния удобнее измерять не в световых секундах, а в световых годах. Для сравнения сначала скажем, что радиус Земли составляет около одной миллиардной светового года. Не забывайте это крохотное число, когда мы продвинемся дальше в изучении мира. Скоро он расширится до сотен, миллионов и, наконец, миллиардов световых лет.</p>
    <p>Следующее важное для нас расстояние — от Земли до Солнца. Оно равно примерно 150 миллионам километров, что составляет восемь световых минут или 15 миллионных светового года. Примечательно, что расстояние от Земли до Солнца примерно в 24 тысячи раз больше радиуса Земли. Это впечатляющее число указывает, что даже внутри Солнечной системы Земля, не говоря уже о человеке, действительно «всего лишь песчинка»<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>.</p>
    <p>Поскольку размер орбиты вращения Земли вокруг Солнца известен, с помощью геометрии Евклида можно сразу определить расстояния до сравнительно близких звезд. Благодаря движению Земли вокруг Солнца эти звезды за год заметно меняют положение на небе. Этот эффект известен как параллакс. Наше бинокулярное зрение использует параллакс для оценки расстояния до существенно более близких объектов, которые наши два глаза видят под разными углами. Космический телескоп, установленный на спутнике Hipparcos<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a> и действовавший с 1989 по 1993 год, использовал параллакс для каталогизации расстояний примерно до сотни тысяч близких звезд.</p>
    <p>По меркам межзвездного пространства наша Солнечная система — маленькое уютное гнездышко. Расстояние до Проксимы Центавра примерно в полмиллиона раз превосходит расстояние от Земли до Солнца.</p>
    <p>Основной метод, позволяющий продвигаться вверх по лестнице космических расстояний, опирается на упомянутый выше факт: куда бы мы ни посмотрели, везде обнаружим однотипные объекты и материю. Если удается выявить класс объектов с одинаковой истинной яркостью, мы говорим, что эти объекты дают нам в руки «стандартную свечу». Когда расстояние до одной стандартной свечи известно, расстояние до любой другой мы можем определить, просто сравнивая их наблюдаемые яркости. Например, если один из источников света в два раза дальше другого, нам будет <emphasis>казаться</emphasis>, что его яркость в четыре раза меньше.</p>
    <p>Напрашивается вопрос: как убедиться, что объекты, которые мы видим в разных отдаленных местах, будут иметь ту же яркость, если к ним приблизиться? Основная идея состоит в том, что мы ищем класс объектов, обладающих большим числом общих свойств, и, надеясь на лучшее, проверяем их согласованность. Простой пример иллюстрирует этот подход и показывает подстерегающие нас ловушки.</p>
    <p>В целом звезды слишком разные, чтобы служить стандартными свечами. Так, звезда Сириус A примерно в двадцать пять раз ярче нашего Солнца, а вот его звезда-компаньон, белый карлик Сириус B, примерно в сорок раз менее ярок, хотя обе звезды, с точки зрения астрономов, находятся приблизительно на одном расстоянии от Земли<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>. Гораздо правильнее сравнивать звезды одного цвета, или, точнее, звезды с одинаковым электромагнитным спектром<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>. Когда мы сравниваем идентичные звезды, разумно предположить, что их разная яркость связана с тем, что расстояния до них разные. Теория физики звезд, которая объясняет многие их наблюдаемые свойства, предсказывает именно это. Но как это проверить? Один из способов — найти компактную группу близких друг к другу звезд. Наглядный пример — скопление Гиады, где их сотни. Если звезды с похожим спектром обладают схожей истинной яркостью, то такие две звезды из одного скопления будут казаться одинаково яркими. Главным образом так и находят стандартные свечи.</p>
    <p>Профессиональные астрономы должны учитывать и другие факторы — например, влияние звездной пыли. Эта пыль поглощает свет, вследствие чего объекты могут казаться более далекими, чем они есть. Надеюсь, коллеги простят меня за то, что я не останавливаюсь подробно на подобных технических деталях, не меняющих основную идею.</p>
    <p>Можно продолжать подниматься по нашей «космической лестнице» и с помощью различных стандартных свечей добраться от ближайших объектов до границ видимой Вселенной. Некоторые из этих свечей больше подходят для сравнительно близких объектов, другие — для очень далеких. Главное проверять, все ли они дают согласующиеся результаты.</p>
    <p>Упоминавшийся выше каталог Hipparcos — устойчивая ступенька, позволяющая сделать следующий шаг вверх. Поскольку мы знаем, что истинная яркость похожих звезд одинакова, теперь уже эти звезды можно использовать, чтобы определить расстояния до скоплений, расположенных так далеко, что их параллакс наблюдать не удается.</p>
    <p>Так мы смогли исследовать собственную Галактику — Млечный Путь. Оказалось, что звезды Млечного Пути образуют довольно плоский диск с утолщением — балджем (от английского слова <emphasis>bulge</emphasis>, что значит выпуклость) — посередине. И мы измерили диаметр Млечного Пути, который равен примерно ста тысячам световых лет.</p>
    <p>Цефеиды — пульсирующие яркие звезды. Генриетта Ливитт (1868–1921), много занимавшаяся изучением цефеид в Магеллановых Облаках, установила, что цефеиды, пульсирующие с одинаковой скоростью, имеют одинаковую яркость и, таким образом, могут служить стандартными свечами. Цефеиды относительно легко обнаружить. Расстояния до многих галактик астрономы измерили, используя именно их.</p>
    <p>В распределении галактик нет регулярности. И все же типичное расстояние между галактикой и ее ближайшим большим соседом определить можно. В среднем межгалактические расстояния составляют порядка нескольких сотен тысяч световых лет. В отличие от звезд и планет, которые практически всегда удалены от соседей на расстояние, во много раз превышающее их размеры, характерное расстояние между галактиками не так уж велико в сравнении с размерами самих галактик.</p>
    <p>Есть еще несколько полезных стандартных свечей, да и в структуре галактик гораздо больше интересных деталей. Это богатство астрономии добавляет глубины картине, нарисованной мною пунктиром, и подкрепляет концепцию, на которой она зиждется. Но поскольку моя цель — лишь рассказать об основах, нам пора двигаться вперед — к самым дальним границам Вселенной.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Космический горизонт</strong></p>
    <p>В своих первых исследованиях Эдвин Хаббл (1889–1953), основываясь главным образом на наблюдениях за цефеидами, сделал фундаментальное открытие, имевшее большие последствия. Изучая характер света, идущего от дальних галактик, он обнаружил, что их спектры сдвинуты в сторону б<emphasis>о</emphasis>льших длин волн по сравнению со спектрами ближних. Это называется красным смещением, поскольку, если постепенно увеличивать длину световой волны, цвета полос радуги меняются в направлении от фиолетового ее конца к красному. Этот эффект действует и за границами видимого спектра: вместо ультрафиолета появляется «новая» видимая фиолетовая полоса, а красная полоса превращается в ультракрасную.</p>
    <p>Убедительное объяснение наблюдавшегося Хабблом красного смещения произвело революцию в нашем представлении о Вселенной. Оно основано на простом, но поразительном эффекте, впервые описанном Кристианом Доплером в 1842 году. Доплер показал, что, когда источник волн удаляется от вас, каждый последующий гребень этих волн идет к вам с большего расстояния, так что они доходят до вас растянутыми. Другими словами, наблюдаемые волны сдвигаются в сторону б<emphasis>о</emphasis>льших длин в сравнении с волнами от стационарного источника. Таким образом, интерпретация красного смещения Хаббла прямо указывает на факт, что галактики движутся в направлении от нас.</p>
    <p>Хаббл обнаружил простую закономерность: чем дальше галактика, тем больше красное смещение. Точнее, он показал, что величина смещения пропорциональна расстоянию. Это означает, что <emphasis>далекие галактики отдаляются от нас со скоростью, пропорциональной расстоянию до них</emphasis>.</p>
    <p>Если, реконструируя прошлое, мы представим себе обратное движение галактик, такая пропорциональность приобретет новый, драматический смысл. Получается, что при обратном движении более отдаленные галактики будут приближаться к нам быстрее и, преодолевая расстояния, <emphasis>соберутся вместе одновременно</emphasis>. Это наталкивает на мысль, что в прошлом плотность материи во Вселенной была гораздо больше, чем сегодня. Возвращаясь к исходному направлению течения времен, мы понимаем: эта картина напоминает космический взрыв.</p>
    <p>Могла ли Вселенная возникнуть в результате взрыва? Когда священник-иезуит Жорж Леметр первым предложил такую интерпретацию наблюдений Хаббла, его «Большой взрыв» был смелой и красивой гипотезой, но ей не хватало доказательств и четкого физического обоснования<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>. Кстати, сам Леметр говорил о «первобытном атоме» или «космическом яйце». Менее поэтичное название «Большой взрыв» появилось позже.</p>
    <p>Дальнейшие исследования позволили нам гораздо лучше понять, как ведет себя материя в экстремальных условиях. Сегодня есть невероятное количество свидетельств в пользу теории Большого взрыва. Мы поговорим о них и подробнее обсудим космическую историю в <a l:href="#g6">главе 6</a>.</p>
    <p>Здесь же, завершая рассказ о космосе, воспользуемся картиной Большого взрыва, чтобы установить границы и протяженность видимой Вселенной. Мысленно запустив фильм о космической истории в обратном направлении, мы увидим, как галактики движутся друг к другу, чтобы встретиться в определенный момент. Как давно это было? Чтобы это вычислить, просто разделим расстояние, которое галактика должна пройти, на скорость ее движения. Поскольку, согласно наблюдениям Хаббла, скорость галактики пропорциональна расстоянию до нее, неважно, какую галактику выбрать. Сделав это, мы получаем, что около 20 миллиардов лет назад все галактики были слиты воедино. Более точный расчет, учитывающий, как меняется скорость из-за гравитации, дает несколько меньший результат. Согласно самой точной современной оценке, с Большого взрыва прошло около 13,8 миллиарда лет.</p>
    <p>Глядя на объекты в далеком космосе, мы смотрим на их прошлое. Поскольку скорость света конечна, свет, доходящий до нас от далеких объектов, возник очень давно. Когда мы смотрим на 13,8 (или около того) миллиарда лет назад, возвращаясь к моменту Большого взрыва, мы достигаем границы того, что можем увидеть. Теперь мы «ослеплены светом»<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>. Изначальный космический взрыв был настолько ярок, что увидеть за ним ничего нельзя — во всяком случае, никто не знает как.</p>
    <p>А поскольку мы не можем увидеть то, что происходило раньше определенного времени, мы не можем видеть и то, что происходит дальше определенного расстояния — а именно того, которое может пройти свет за «отведенное» ему конечное время. Какой бы большой ни была Вселенная, ее <emphasis>видимая</emphasis> в настоящий момент часть конечна.</p>
    <p>Насколько она велика? Теперь по-настоящему видно, сколь блестящей была идея измерять время в световых годах. Поскольку время ограничено 13,8 миллиарда лет, предельное расстояние равно… 13,8 миллиарда световых лет. Чтобы осознать масштаб, вспомним, что радиус Земли — примерно одна миллиардная светового года.</p>
    <p>Указав на этот невообразимый контраст, мы закончим рассказ о космических размерах. Мир велик. В нем немало места, которое люди могут использовать во благо, и очень много всего, чем мы можем восхищаться издалека.</p>
    <subtitle>ВНУТРЕННЕЕ «МНОГО»: ЧТО МЫ ЗНАЕМ И ОТКУДА</subtitle>
    <p>Теперь заглянем внутрь — и здесь нам также откроется изобилие. Мы опять обнаружим много места, которое можно использовать, и гораздо больше того, которым можно только любоваться.</p>
    <p>Различные микроскопы открывают нам глаза на богатство происходящего внутри маленьких тел. Микроскопия — обширная наука со множеством оригинальных и интересных идей. Но здесь я остановлюсь лишь на четырех методах, позволяющих выявить разные уровни внутренней структуры материи.</p>
    <p>В самых простых и наиболее привычных микроскопах используется способность стекла и некоторых других прозрачных материалов преломлять свет. Подбирая стеклянные линзы и располагая их нужным образом, можно расширить угол, под которым световые лучи, идущие от рассматриваемого предмета к наблюдателю, достигают сетчатки или светочувствительной пластинки камеры. В результате предмет кажется больше. Эта уловка дает мощный и универсальный метод исследования мира до расстояний порядка одной миллионной метра или даже меньше. Так можно увидеть клетки, из которых состоят живые организмы; можно взглянуть на скопления бактерий, которые как помогают им, так и приносят вред.</p>
    <p>Пытаясь с помощью светопреломляющих устройств рассмотреть объекты еще меньшего размера, мы сталкиваемся с фундаментальными проблемами. Подобные приборы основываются на регулировании направления световых лучей. Но поскольку свет распространяется в виде волн, то само понятие прямолинейных лучей очень приблизительно. Использовать волны, чтобы рассмотреть детали, размер которых меньше длины волны самих волн, — все равно что собирать бисер в боксерских перчатках. Длины волн видимого света — порядка половины одной миллионной метра, так что подобные микроскопы при меньших расстояниях бесполезны.</p>
    <p>Длины волн рентгеновского излучения в сотни или тысячи раз меньше, так что, в принципе, рентгеновские лучи позволяют добраться до гораздо меньших расстояний. Но для них нет ничего, что было бы эквивалентно стеклу для видимого света, — нет материала, из которого можно сделать линзы для управления лучами. А без линз классические методы увеличения изображений бесполезны.</p>
    <p>К счастью, есть другой подход, которым можно воспользоваться, — рентгеновская дифракция, или рентгеноструктурный анализ. Здесь линзы не нужны. Пучок рентгеновских лучей направляется на интересующий нас объект. Сам объект преломляет и рассеивает их, а мы регистрируем выходящий пучок. Чтобы избежать недоразумений, скажу, что это совсем не то, что привычные рентгеновские снимки, используемые врачами, — там мы видим более грубые проекции рентгенографических теней на плоскость. При рентгеновской дифракции используются гораздо лучше контролируемые пучки и направляются они на гораздо меньшие объекты. «Картина», фиксируемая рентгеновской дифракционной камерой, выглядит совсем не как образец — обширная информация о его внутреннем строении представлена в закодированном виде.</p>
    <p>С характеристикой «обширная» связана длинная и увлекательная сага, главы которой отмечены Нобелевскими премиями. К сожалению, информации, предоставляемой дифрактограммами, недостаточно, чтобы реконструировать объекты, — математических расчетов для этого мало. Они похожи на искаженные файлы цифровых изображений.</p>
    <p>Чтобы справиться с задачей, несколько поколений ученых создавали <emphasis>интерпретационную лестницу</emphasis>, позволяющую переходить от простых объектов к более сложным. Первыми объектами, структуру которых расшифровали по дифрактограммам, были простые кристаллы (наподобие поваренной соли). В примере с солью химические свойства вещества позволяют предположить, как должен выглядеть ответ. Это должна быть упорядоченная решетка из равного числа атомов натрия и хлора. Кроме того, исходя из опытов с большими кристаллами, можно было ожидать, что решетка окажется кубической. Однако расстояния между атомами известны не были. К счастью, можно рассчитать, как будет выглядеть дифрактограмма модельного кристалла, независимо от этого расстояния. Сопоставляя эти результаты с экспериментом, можно не только подтвердить модель, но и определить межатомное расстояние в кристалле.</p>
    <p>Когда ученые подошли к изучению более сложных структур, они вновь начали применять бутстрап-метод. На каждом этапе ранее подтвержденные модели использовались для построения более сложных, а те рассматривались как кандидаты для описания материалов с еще более сложными структурами. Затем экспериментальные дифрактограммы сравнивались с рассчитанными для структур-кандидатов. Так интуиция и тяжелый труд иногда позволяли добиться успеха. И с каждым новым достижением становились известны структурные характеристики, важные для построения нового поколения моделей.</p>
    <p>Наиболее яркие прорывы в этой области включают определение выдающимся химиком Дороти Мэри Кроуфут-Ходжкин трехмерной структуры холестерина (1937), пенициллина (1946), витамина B<sub>12</sub> (1956) и инсулина (1969); а также определение структуры ДНК (1953) — знаменитой двойной спирали — Фрэнсисом Криком и Джеймсом Уотсоном. Они расшифровали дифракционную картину, снятую Морисом Уилкинсом и Розалинд Франклин.</p>
    <p>Современные мощные компьютеры используют программы, где учтены все полученные ранее успешные результаты. Это позволяет ученым решать куда более сложные задачи рентгеновской дифракции в рабочем порядке. Так удалось определить структуры десятков тысяч белков и других важных молекул. Искусство создания подобных «картин» остается жизненно важным на передовых рубежах биологии и медицины.</p>
    <p>Для меня интерпретационная лестница — одновременно и прекрасный пример, и метафора того, как мы строим модели окружающего мира. В рамках естественного зрения мы должны преобразовать двумерные образы, поступающие на сетчатку глаза, в приемлемые трехмерные объекты. В абстрактной постановке эта задача неразрешима из-за нехватки информации. Компенсируя ее, мы строим предположения о том, как устроен мир. Мы обращаем внимание на резкие изменения цвета, тени и траектории объектов, что позволяет нам опознавать их, а также оценивать свойства и расстояния между ними.</p>
    <p>Младенцы и слепые люди, которым внезапно вернули зрение, должны учиться видеть, конструировать разумный мир на основе простых наблюдений. Обучение тому, как «увидеть» объект на рентгеновской дифрактограмме, — по сути, похожий процесс. У него та же цель — выработать набор приемов, позволяющих осмыслить окружающий мир.</p>
    <p>Принцип работы нашего третьего устройства — сканирующего микроскопа — на удивление нагляден. Острую иглу с крохотным кончиком подводят к исследуемой поверхности и двигают параллельно ей. На иглу подается небольшой потенциал, благодаря чему возникает ток, идущий от сканируемой поверхности. Чем ближе к ней кончик иглы, тем больше ток. Таким образом можно «считывать» топографию поверхности с субатомным разрешением. На получаемых изображениях видны отдельные атомы, которые напоминают горы, возвышающиеся над плоским ландшафтом.</p>
    <p>Наконец обсудим, как ученые исследуют самые маленькие расстояния. Первый эксперимент, позволивший заглянуть внутрь атома, был выполнен в 1913 году Гансом Гейгером и Эрнестом Марсденом под руководством Эрнеста Резерфорда. В эксперименте пучок альфа-частиц направлялся на золотую фольгу. Гейгер и Марсден фиксировали, на какие углы отклоняются прошедшие через фольгу альфа-частицы. Изначально они считали, что только небольшая доля частиц, если таковые вообще найдутся, существенно отклонится от курса. Альфа-частицы довольно массивны, так что только непосредственное столкновение с гораздо более тяжелыми объектами может изменить направление их движения. Если масса золотой фольги распределена равномерно, больших отклонений быть не должно<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>.</p>
    <p>То, что увидели Гейгер и Марсден, никак не совпало с их ожиданиями: значительное число частиц отклонилось на большой угол. Иногда альфа-частицы даже меняли направление движения на обратное. Позднее Резерфорд вспоминал о своей реакции на эти новости:</p>
    <cite>
     <p>Это было самое невероятное событие в моей жизни. Результаты были почти столь же невероятными, как если бы вы стреляли 15-дюймовым снарядом в листок папиросной бумаги, а этот снаряд возвратился бы и поразил вас. При анализе этого я понял, что такое рассеяние назад должно быть результатом однократного столкновения, и, произведя расчеты, увидел, что это никоим образом невозможно, если не предположить, что подавляющая часть массы атома сконцентрирована в крошечном ядре. Именно тогда у меня и зародилась идея об атоме с крошечным массивным центром, в котором сосредоточен заряд<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Современное представление об атомах<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a> родилось из детального анализа Резерфордом эксперимента Гейгера и Марсдена. Он нашел объяснение их данным: предположил, что б<emphasis>о</emphasis>льшая часть массы и весь положительный заряд атома сконцентрированы в крошечном ядре. В дальнейшем удалось конкретизировать эти выводы. В ядре сосредоточено более 99% массы атома, хотя радиус ядра составляет всего одну стотысячную долю радиуса атома. Оно, будучи почти сферическим, занимает около одной миллионной от одной миллиардной части его объема. Это поистине астрономические числа. Ядро теряется в объеме атома так же, как Солнце — в окружающем его межзвездном пространстве.</p>
    <p>Опыт Гейгера — Марсдена определил научную парадигму исследований субатомного мира, где с тех пор доминируют экспериментальные исследования фундаментальных взаимодействий. Бомбардируя мишени частицами со все более высокими энергиями и анализируя особенности их отклонения, мы изучаем внутреннюю структуру мишени. И здесь мы вновь строим интерпретационную лестницу: знания, приобретенные на каждой ступени, помогают нам ставить новые эксперименты и продвигаться в глубь материи.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ ПРОСТРАНСТВА</subtitle>
    <p><strong>За горизонтом</strong></p>
    <p>Мы не можем заглянуть дальше расстояния, которое преодолел свет с момента Большого взрыва. Оно определяет наш космический горизонт. Но с каждым днем Большой взрыв уходит все дальше в прошлое. Пространство, которое вчера было за горизонтом, открывается для обзора.</p>
    <p>Несомненно, один день и даже тысяча лет — ничто в космических масштабах, и относительное увеличение видимой Вселенной практически незаметно для нас. Но ведь интересно понять, какую Вселенную смогут наблюдать наши далекие потомки, и задуматься над тем, что происходит за горизонтом. Одиссей в стихотворении Теннисона говорит:</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Но встреча каждая — лишь арка; сквозь нее</v>
      <v>Просвечивает незнакомый путь, чей горизонт</v>
      <v>Отодвигается и тает в бесконечность.</v>
      <v>Как скучно было бы остановиться…<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a></v>
     </stanza>
    </poem>
    <p>Расширяющийся космический горизонт ставит много вопросов. Например, попадет ли под него вся Вселенная? Если пространство конечно, так однажды и произойдет. Примечательно, что конечное пространство не обязано быть ограниченным. Сфера, которая представляет собой поверхность шара, — пример конечного пространства, не имеющего границ. Поверхность обычного шара двумерна. Хотя это трудно представить наглядно, но для математиков проще простого определить трехмерное пространство, которое, как обычная сфера, конечно, однако при этом не имеет границ. Возможные формы конечной Вселенной следует искать среди подобных пространств.</p>
    <p>Видимая Вселенная отличается однородностью. Она состоит из одинаковой материи, подчиняющейся единым законам, организованной схожим образом, равномерно распределенной повсюду. Другой вопрос заключается в том, распространяется ли эта «универсальная» модель на те части Вселенной, которые пока недоступны для нашего взора. Или на самом деле наш мир — мультивселенная, в основе которой много разных структур и законов?</p>
    <p>Лучшим способом узнать это было бы наблюдение каких-то странных вещей, происходящих где-то очень далеко. Так, при помощи фактов, указывающих на другие фундаментальные законы и другую космологию, мы могли бы установить существование мультивселенной экспериментально. Как ни печально, эти факты также могут указать на то, что «другие» части мультивселенной станут видимыми только в отдаленном будущем, а пока остаются за горизонтом. Я говорю «печально», поскольку лично для меня это выводит познание мира, где мы живем, на более высокий уровень. Но именно там происходит чудо. Кроме того, поиск истины помогает нам быть честными.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Частицы пространства?</strong></p>
    <p>Евклид полагал, что, используя одни и те же концептуальные инструменты, можно измерять расстояние все точнее и точнее. Он ничего не знал об атомах, об элементарных частицах и квантовой механике. Теперь наши знания богаче. Когда мы делим материю на очень маленькие части, все существенно меняется! Капля воды, кажущаяся цельной и спокойной, распадается на атомы и даже на более фундаментальные частицы, исполняющие рок-н-ролл на мотив квантовой механики.</p>
    <p>Для измерения межатомных расстояний необходимы устройства, сильно отличающиеся от тех несгибаемых линеек, которыми располагал Евклид. Адаптировать подобные инструменты для новых целей просто невозможно, несмотря на то, что в наших фундаментальных уравнениях геометрия Евклида продолжает свое триумфальное шествие. В рамках этих уравнений элементарные частицы и соответствующие им поля занимают целостный континуум, эквивалентный во всех своих частях, где, как и предполагал Евклид, могут быть измерены длины и углы и где работает теорема Пифагора. Просто поразительно, что природа столь снисходительна к нам. По крайней мере, до сей поры.</p>
    <p>Но, возможно, так будет не всегда. В соответствии с общей теорией относительности Эйнштейна пространство — своего рода материя, динамическая сущность, которая может изгибаться и двигаться. Далее мы поговорим еще о множестве фактов, подтверждающих это мнение. В соответствии с принципами квантовой механики все, что может двигаться, спонтанно движется. В результате расстояние между двумя точками флуктуирует. Комбинируя общую теорию относительности и квантовую механику, мы получим, что само пространство — своего рода подрагивающее желе, находящееся в постоянном движении.</p>
    <p>Когда расстояние между частицами не слишком мало, такие предсказываемые квантовые флуктуации составляют ничтожную часть всего расстояния. С практической точки зрения мы смело можем ими пренебречь и вернуться к привычной геометрии Евклида. Но когда мы «опускаемся» до расстояния порядка 10<sup>-33</sup> сантиметров, крошечного расстояния, известного как планковская длина, характерные флуктуации расстояния между двумя точками могут быть сравнимы с самой этой длиной. На ум приходят апокалиптические строчки Уильяма Батлера Йейтса:</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>…держать не может центр;</v>
      <v>Анархия распространилась в мире…<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a></v>
     </stanza>
    </poem>
    <p>Извивающиеся линейки и пляшущие компасы подрывают основы подхода к геометрии как Евклида, так в конечном счете и Эйнштейна. В мире таких малых длин не работают идеи, на которых основана GPS, поскольку на размерах порядка планковской длины орбиты спутников будут зашумлены и непредсказуемы. Что их сменит? Точно сказать не может никто. Надежды на помощь эксперимента нет: планковская длина в тысячи триллионов раз меньше расстояний, которые ученые уже могут «увидеть». Лично мне трудно сопротивляться желанию воспринимать пространство-время как нечто вроде материи, которую мы понимаем существенно лучше. Если принять эту точку зрения, пространство будет состоять из невероятно большого числа одинаковых объектов — частиц. Все они будут рождаться, контактировать с несколькими соседями, обмениваться посланиями, объединяться, расходиться в разные стороны и погибать.</p>
   </section>
   <section id="g2">
    <title>
     <p>Глава 2. Здесь много времени</p>
    </title>
    <subtitle>ПРЕЛЮДИЯ: ИЗМЕРЕНИЕ И СМЫСЛ</subtitle>
    <p>Фрэнк Рамсей (1903–1930) — ярко вспыхнувшая, но быстро погасшая звезда. В 26 лет он умер от болезни печени, но до этого очень многое успел сделать в математике, экономике и философии. Несмотря на молодость, в 1920-х годах он был центральной фигурой интеллектуальной жизни Кембриджа. Рамсей сотрудничал и спорил с такими гигантами, как Джон Мейнард Кейнс и Людвиг Витгенштейн, которых многие признают величайшим экономистом и величайшим философом двадцатого столетия. «Теория Рамсея» — необычный раздел математики, выросший из его работ<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
    <p>Вот небольшой классический пример, дающий представление о теории Рамсея: в любой группе из шести человек, где все либо попарно дружат, либо враждуют, найдется либо группа из трех человек, которые все между собой дружат, либо группа из трех враждующих между собой людей.</p>
    <p>К мыслям Фрэнка Рамсея следует прислушаться. Его возражения против сверхъестественных масштабов физического мира заслуживают серьезного внимания.</p>
    <cite>
     <p>Моя картина мира нарисована в перспективе. Она не похожа на модель в масштабе. У меня на переднем плане человеческие существа, а все звезды малы, как трехпенсовые монетки. По-настоящему в астрономию я не верю, считая ее сложным описанием какой-то стороны чувственного восприятия человека и, возможно, животного. Я применяю свою перспективу не только к пространству, но и ко времени. Однажды мир остынет и все умрет; но все это будет еще не скоро, и сейчас, в общем масштабе, значимость этого события практически ничтожна<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Одна из знаменитых обложек журнала New Yorker отражает ту же мысль. На ней изображена «карта мира», где фоном для Манхэттена, занимающего б<emphasis>о</emphasis>льшую ее часть, служит нарисованная пунктиром остальная планета.</p>
    <p>Позиция Рамсея — здравый ответ на концепцию «жалкой песчинки». Пространства равных объемов имеют равный потенциал быть заполненными материей и движением, но это не значит, что они равны по значимости. Однообразные пустые области не слишком интересны. То же касается равных интервалов времени: все они одинаково заполняются тиканьем часов, но не все одинаково важны. Большинство из нас сосредоточено в основном на ближайших событиях. Это закладывается с детства: так мы приспосабливаемся к окружающей реальности.</p>
    <p>Однако Рамсей, отстаивая подобную точку зрения, заходит слишком далеко. Когда он говорит, что не верит в астрономию, я не верю ему. Напротив, его утверждение наводит меня на мысль, что необозримость космического пространства и времени волнует его так же глубоко, как и Паскаля. К сожалению, отрицая их значимость, он лишил себя источника вдохновения, пренебрег возможностью стать не только великим математиком, экономистом и философом, но еще и великим космологом.</p>
    <p>Мы способны воспринять как то, сколь много всего «снаружи», так и то, сколь много всего «внутри». Одно не противоречит другому, и нам не надо выбирать что-то одно. Если оценивать нас с разных сторон, получается, что мы и малы и велики. Обе точки зрения открывают важные истины о нашем месте в мироустройстве. И, приняв их, мы научимся всесторонне и реалистично воспринимать реальность.</p>
    <subtitle>ИЗБЫТОК ВРЕМЕНИ</subtitle>
    <p>О времени можно сказать то же, что и о пространстве: его много как снаружи, так и внутри. Хотя необъятность космического времени подчеркивает нашу незначительность, бездна времени — и внутри нас.</p>
    <p>В романе «Создатель звезд» гениальный родоначальник научной фантастики Олаф Стэплдон пишет: «И вся его [человечества] история с ее миграциями, империями, философскими теориями, гордыми науками, социальными революциями, растущим стремлением к единению была не более чем искоркой в жизни звезд»<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>. Римский философ Сенека в сочинении «О скоротечности жизни» высказывает противоположную точку зрения. «Большинство смертных жалуется… на коварство природы, — пишет он. — &lt;…&gt; Жизнь дана нам достаточно долгая, и ее с избытком хватит на свершение величайших дел, если распределить ее с умом»<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a>.</p>
    <p>Как мы увидим, правы оба — и Стэплдон, и Сенека.</p>
    <subtitle>ЧТО ТАКОЕ ВРЕМЯ?</subtitle>
    <p>Чтобы не погрязнуть в неясностях и бессмыслице, остановимся на минутку, вдохнем поглубже и зададим себе принципиальный вопрос: «Что такое время?» Как философское понятие, время представляется менее осязаемым, чем пространство. Мы не можем свободно в нем перемещаться, не можем даже вернуться в какой-либо выбранный момент. Время, которое прошло, — прошло навсегда. То самое мгновение не поймать: вот оно есть, а вот его нет — и оно никогда не повторится.</p>
    <p>Христианский философ Аврелий Августин так сформулировал это свойственное всем чувство замешательства: «Что же такое время? Если никто меня об этом не спрашивает, я знаю, что такое время; но если бы я захотел объяснить кому-либо — нет, я не знаю, что это»<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>.</p>
    <p>На наш вопрос есть остроумный, но несерьезный ответ: «Время — это то, что не дает всему случиться одновременно». Эти слова часто приписывают Эйнштейну, но на самом деле они принадлежат автору научно-фантастических романов Рэю Каммингсу.</p>
    <p>Другой многозначительный ответ гласит: «Время — это то, что измеряется часами». Хотя сначала он кажется столь же несерьезным, зерно правды здесь есть. Эта мысль и станет нашей отправной точкой.</p>
    <p>В природе много регулярно повторяющихся явлений. О циклической смене дня и ночи, фазах Луны, временах года и биении сердца знают все по собственному опыту. Например, если в состоянии покоя сравнить пульс двух человек, то (при достаточном числе биений) мы получим примерно равное соотношение. А в каждом лунном цикле — почти одинаковое количество дней.</p>
    <p>На первый взгляд цикличность времен года в контексте капризов погоды представляется не столь четкой. Чтобы предсказывать смену сезонов точнее, некоторые цивилизации разработали методику астрономического хронометража. Люди пришли к мысли день за днем следить за движением Солнца на небосводе: где оно восходит, где садится, как высоко поднимается. Подобные изменения гораздо более предсказуемы, чем колебания погоды. Наблюдая за траекторией Солнца, люди смогли гораздо точнее определить такие понятия, как год и времена года, что оказалось очень полезно. Астрономические времена года отсчитываются от точек солнцестояний (зимнего и летнего), отмечающих экстремальные склонения Солнца к северу или югу относительно экватора Земли, и равноденствий (весеннего и осеннего), когда положение Солнца меняется наиболее быстро. В периоды солнцестояния разница между продолжительностью дня и ночи максимальная, тогда как в периоды равноденствия она практически отсутствует. Год — это интервал, проходящий между полными циклами изменений.</p>
    <p>Наметив эти ориентиры, люди обратили внимание, что год за годом на каждый сезон приходится одно и то же количество дней или лунных месяцев. Они сконструировали календари, значительно облегчившие им жизнь. Так, календари помогали земледельцам принять решение о начале посевов и оценить сроки уборки урожая, а охотникам — понять, когда ожидать миграции животных.</p>
    <p>Подобным образом синхронизировано множество разных циклических процессов, психологических и астрономических. Они маршируют под звуки одного и того же барабана. Любой из процессов можно использовать, чтобы измерить другой<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>. Осознание существования общей скорости изменений, универсального темпа позволяет далеко продвинуться в понимании физического мира. Чтобы как-то описать этот темп, мы говорим, что <emphasis>нечто</emphasis> устанавливает связь между всеми циклическими процессами, указывает им, когда повторяться. <emphasis>По определению</emphasis> это нечто и есть время — барабанщик, определяющий развитие событий.</p>
    <p>Есть еще два свидетельства реальности времени, ключевых для человека. Одно можно объяснить на примере музыки. При совместном исполнении произведения, танца или песни мы полагаемся на синхронность действий участников. Хотя это так привычно, что воспринимается как нечто само собой разумеющееся, подобная синхронность убедительно свидетельствует, что с высокой степенью точности представление о течении времени у нас общее.</p>
    <p>Еще одно, возможно самое важное для нас, проявление времени относится к циклу человеческой жизни. Почти все новорожденные развиваются по одному графику: начинают ходить, говорить, проходят другие важные этапы развития по прошествии определенного числа месяцев (или дней, или недель). Рост людей увеличивается, они достигают пубертатного возраста, мужают и стареют — все происходит закономерно и тесно связано с количеством прожитых лет. Каждый из нас словно часы, хотя определить по ним точное время трудно.</p>
    <p>Как видно из истории человечества, время контролирует нециклические процессы точно так же, как и циклические. По мере развития науки, систематического изучения движения и других изменений физического мира люди снова и снова (во всяком случае, до сих пор) обнаруживали некие общие ритмы. Изменение положения астрономических тел, изменение положения тела под действием силы, протекание химических реакций, распространение световых лучей — все это и многое другое разворачивается в темпе<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a> единого времени.</p>
    <p>Сформулируем это по-другому: есть величина, которую обычно обозначают буквой <emphasis>t.</emphasis> Она входит в фундаментальные уравнения, описывающие изменения в физическом мире. Ее же люди имеют в виду, спрашивая: «Который час?» Вот <emphasis>это</emphasis> и есть время. Время — это то, что измеряют часы, а все, что меняется, может быть часами.</p>
    <subtitle>ИСТОРИЧЕСКОЕ ВРЕМЯ: ЧТО МЫ ЗНАЕМ И ОТКУДА</subtitle>
    <p>В <a l:href="#g1">предыдущей главе</a>, оглядываясь на Большой взрыв, мы уже измеряли космическое время. С тех пор прошло 13,8 миллиарда лет. Это и в самом деле очень много; в такой невообразимый срок вместились бы сотни миллионов человеческих жизней. Но Большой взрыв мало соотносится с нашим опытом. Чтобы почувствовать, насколько огромно это время, рассмотрим несколько более близкую к нам историю.</p>
    <p>Есть два способа измерения больших временн<emphasis>ы</emphasis>х интервалов: датирование с помощью радиоизотопов и звездная астрофизика — оценка по времени жизни звезд. Обсудим их по очереди.</p>
    <p>Радиоактивное датирование основано на существовании изотопов, то есть атомов одного вещества, ядра которых содержат одинаковое число протонов, но разное число нейтронов. Атомы с такими ядрами обладают почти одинаковыми химическими свойствами, но многие из них нестабильны. Их ядра распадаются, причем каждое имеет характерное время жизни — и нередко у разных изотопов одного вещества оно различается очень существенно. Эти две характеристики — одинаковые химические свойства и разное время жизни — используют для радиоактивного датирования.</p>
    <p>Остановимся на одном важном примере радиоактивного датирования — с использованием углерода. Наиболее распространенный изотоп углерода <sup>12</sup>C («углерод-12») содержит шесть протонов и шесть нейтронов; его ядра очень стабильны. А вот другой важный изотоп — <sup>14</sup>C («углерод-14») — нестабилен, или «радиоактивен».</p>
    <p>Время полураспада изотопа <sup>14</sup>C составляет примерно 5730 лет. Это значит, что, если образец материала содержит атомы <sup>14</sup>C, через 5730 лет половина из них исчезнет. Распадаясь, ядра <sup>14</sup>C испускают электроны и антинейтрино и превращаются в ядра азота (<sup>14</sup>N). Процессы такого типа — радиоактивность и слабое взаимодействие — мы обсудим подробнее ниже.</p>
    <p>Конечно, мы не должны ждать 5730 лет, чтобы свериться с этой картиной. Даже очень маленькие органические образцы содержат много атомов углерода, и за малые интервалы времени можно зафиксировать много радиоактивных распадов. Изучая выход электронов, мы видим, что за равные промежутки времени распадается равная доля имеющихся в образце ядер <sup>14</sup>C.</p>
    <p>Поскольку возраст Вселенной гораздо больше 5730 лет, возникает вопрос: почему этот изотоп вообще еще существует? Ответ таков: под действием космических лучей в атмосфере образуются новые ядра <sup>14</sup>C. Так компенсируется его распад и поддерживается определенный баланс между изотопами <sup>14</sup>C и <sup>12</sup>C<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>.</p>
    <p>Живые существа поглощают углерод либо непосредственно из атмосферы, либо вскоре после того, как он растворился в воде. Усвоенный ими углерод отражает текущее соотношение <sup>14</sup>C/<sup>12</sup>C в атмосфере. Но после того как углерод встраивается в тела живых существ, количество распадающегося изотопа <sup>14</sup>C больше не пополняется, и со временем его доля предсказуемо уменьшается. Таким образом, измеряя в биологическом образце соотношение <sup>14</sup>C и <sup>12</sup>C, можно определить, когда существо, «поставившее» данный образец, было живым и могло усваивать углерод.</p>
    <p>Есть два способа измерить это соотношение на практике. Поскольку изотопа <sup>12</sup>C всегда гораздо больше, чем <sup>14</sup>C, хорошую оценку количества <sup>12</sup>C можно получить, просто взвесив весь углерод. Чтобы оценить имеющееся количество <sup>14</sup>C, можно измерить радиоактивность, то есть скорость испускания электронов. Поскольку относительное количество распадов ядер <sup>14</sup>C за конкретный интервал времени известно, это измерение позволяет сделать вывод о содержании изотопа <sup>14</sup>C.</p>
    <p>Более современный метод — поместить образец в ускоритель, где, используя разницу в движении изотопов <sup>14</sup>C и <sup>12</sup>C в сильных электрических и магнитных полях, их можно разделить механически. Оба метода дают согласующиеся результаты.</p>
    <p>Датирование с использованием углерода широко применяется в археологии и палеобиологии. Так удалось определить возраст египетских и неандертальских артефактов, в том числе мумий. Время создания некоторых египетских памятников можно проверить по историческим источникам, и такая проверка согласуется с датировкой углеродным методом. Неандертальцы не оставили исторических документов, но благодаря углеродному методу датирования мы знаем, что они населяли Европу в течение нескольких сотен тысяч лет и жили там еще совсем недавно, всего около сорока тысяч лет назад.</p>
    <p>Мы также можем датировать кости и артефакты, оставленные нашими далекими предками — <emphasis>Homo sapiens</emphasis>. По ним мы узнаём, что человек разумный существует уже около трехсот тысяч лет. Самые ранние свидетельства очень редки, что указывает на малочисленность <emphasis>Homo sapiens</emphasis>: поначалу наш вид был не слишком успешным.</p>
    <p>Есть много способов проверить такую датировку. Можно построить лестницу времени, сходную с лестницей расстояний, о которой речь шла выше. Простой, классический и очень красивый пример — старые деревья. Поскольку в разные сезоны клетки непосредственно вблизи коры функционируют по-разному, у деревьев каждый год образуются новые, хорошо заметные кольца. По ним можно убедиться, что с помощью углеродного метода мы правильно определяем как относительный возраст каждого кольца, так и возраст дерева.</p>
    <p>Кроме углерода <sup>14</sup>C и <sup>12</sup>C есть много других пар изотопов с сильно различающимся временем полураспада — и они позволяют измерять гораздо б<emphasis>о</emphasis>льшие периоды. Например, изотопы урана и свинца помогли определить возраст минерала (гнейса) в образцах из Западной Гренландии. Оба изотопа показали, что возраст этих образцов порядка 3,6 миллиарда лет. Отсюда вывод, что горная порода образовалась около 3,6 миллиарда лет назад и с тех пор ее химический состав практически не менялся. Так мы узнали, что возраст Земли как твердой планеты составляет значительную часть — более четверти — возраста Вселенной.</p>
    <p>В астрофизической теории есть метод, позволяющий определять возраст звезд. При сжигании ядерного топлива звезды генерируют энергию. По мере расходования топлива они меняют размер, форму и цвет. Например, приблизительно через пять миллиардов лет наше Солнце должно превратиться в красного гиганта. Оно захватит Меркурий и Венеру, и жить на Земле станет довольно неприятно. Еще примерно через миллиард лет Солнце сбросит внешнюю оболочку и превратится в горячий, размером с Землю белый карлик. Затем белый карлик начнет медленно остывать и постепенно, за несколько миллиардов лет, погаснет.</p>
    <p>Есть много способов проверить теорию эволюции звезд. Рассмотрим, например, какое-нибудь их плотное скопление. Разумно предположить, что многие из этих звезд образовались примерно в одно время (в космическом масштабе). Если так, их возраст должен быть одинаков. Старея, звезды предсказуемо меняют цвет и яркость. С помощью теории эволюции звезд можно рассчитать отдельно возраст каждой. Астрономы показали, что во многих случаях рассчитанные возрасты звезд действительно согласуются, одновременно и подтверждая теорию, и датируя образование того или иного скопления.</p>
    <p>Так, выяснилось, что возраст самых старых звезд почти совпадает с возрастом видимой Вселенной. Иными словами, звезды начали рождаться через один или два миллиарда лет после Большого взрыва. С другой стороны, некоторые звезды довольно молоды и мы также видим области, где они все еще образуются.</p>
    <p>Подводя итог, можно сказать, что:</p>
    <p>• формирование звезд и планет началось на ранней стадии истории Вселенной, примерно тринадцать миллиардов лет назад; новые звезды продолжают рождаться, хотя и медленнее;</p>
    <p>• Солнце и Земля существуют в состоянии, близком к сегодняшнему, около пяти миллиардов лет;</p>
    <p>• время существования людей, похожих на нас, гораздо короче — около трехсот тысяч лет. Это соответствует примерно десяти тысячам поколений или пяти тысячам человеческих жизней.</p>
    <subtitle>ВНУТРЕННЕЕ ВРЕМЯ: ЧТО МЫ ЗНАЕМ И ОТКУДА</subtitle>
    <p><emphasis>Изобилие внутреннего времени</emphasis> можно осознать, сравнивая продолжительность жизни человека со скоростью основных электрических и химических процессов, позволяющих ему мыслить. Такое сравнение показывает, что за время жизни человек накапливает огромный опыт и невероятное количество представлений и идей.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Скорость мысли</strong></p>
    <p>Вольфганг Амадей Моцарт умер, когда ему было тридцать пять лет, Франц Шуберт — в возрасте тридцати одного года, великий математик Эварист Галуа — в двадцать лет, а физик Джеймс Клерк Максвелл — в сорок восемь. Их достижения говорят о том, что за время жизни человек может оставить миру много гениальных идей и творений. Сколько же?</p>
    <p>Вопрос поставлен не слишком четко: нет меры скорости, применимой к нашим невероятно разнообразным мыслительным процессам. И все же, я думаю, на него можно дать приблизительный ответ.</p>
    <p>Один из фундаментальных факторов, ограничивающих нашу способность обрабатывать сигналы, — время задержки (латентность) импульсов электрической активности (потенциалов действия), с помощью которых нейроны связываются друг с другом. Этот восстановительный период ограничивает число импульсов до нескольких десятков или сотен за секунду. Не случайно частота кадров, при которой мы замечаем, что на самом деле фильм — просто последовательность фотографий, — порядка сорока за секунду. Такова объективная скорость, с которой мы можем обрабатывать визуальные сигналы, превращая их в образы, воспринимаемые мозгом. За жизнь мы обрабатываем около ста миллиардов образов.</p>
    <p>Вероятно, число осознанных мыслей, посещающих нас, значительно меньше, но все еще чрезвычайно велико. Например, средняя скорость речи — порядка двух слов в секунду. Если значимую мысль оценить в пять слов, то за всю жизнь мы можем передумать около миллиарда мыслей.</p>
    <p>Эти оценки показывают, что для исследования мира нам предоставляется около миллиарда возможностей. В этом смысле внутреннего времени у нас предостаточно. Даже такая оценка может оказаться слишком консервативной, поскольку в мозгу возможна параллельная обработка данных. Иногда, главным образом бессознательно, мы обдумываем несколько вещей одновременно.</p>
    <p>В «Песни любви Дж. Альфреда Пруфрока» Томас Элиот говорит о том же с иронией: «Мгновенье на сомненья — и мгновенье / Решимости на мнимую решимость»<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>.</p>
    <p>Благодаря достижениям предыдущих поколений мы можем значительно увеличить наши мыслительные ресурсы. Нам не надо с нуля искать способы удовлетворить базовые потребности в еде, питье или тепле. Не надо опять открывать математический анализ, основы современной науки, технологии. Изобретение компьютера и интернета избавило нас от необходимости производить кропотливые вычисления и запоминать большие массивы информации. Мы можем передать часть мыслительного процесса «на аутсорсинг» и освободить больше нашего внутреннего времени для других целей.</p>
    <p>Природа не ограничена быстротой человеческой мысли. События могут происходить с гораздо большей скоростью, чем наша скорость обработки образов — сорок за секунду, даже если зрительно воспринимать их мы не можем. А вот «тактовая частота» современного информационного процессора, такого как у высокоскоростного ноутбука, — примерно 10 гигагерц. Это соответствует 10 миллиардам операций в секунду. Транзисторы компьютеров используют движение электронов под действием электрического поля вместо гораздо более медленных процессов диффузии и химических реакций, управляющих нашими нейронами. Именно поэтому искусственный интеллект «соображает» примерно в миллиард раз быстрее, чем естественный.</p>
    <subtitle>ИЗМЕРЕНИЕ ВРЕМЕНИ</subtitle>
    <p>История часов и измерений времени внесла большой вклад в физику. Сначала часы представляли собой довольно простые приборы: солнечные измеряли время по положению солнца, песочные основывались на пересыпании песка, а в сходных с ними устройствах использовались перетекание воды, горение свечей и многое другое. Такие легендарные ученые, как Галилей и Христиан Гюйгенс, изобрели механические часы с маятником, которые затем совершенствовались в течение многих десятилетий и вплоть до двадцатого века были эталоном точности.</p>
    <p>В двадцатом веке появились более надежные часы, основанные на совершенно других принципах. Маятники и раскручивающиеся пружинки уступили место сначала колеблющимся кристаллам, а затем колеблющимся атомам. Эти крохотные осцилляторы меньше подвержены грубому воздействию извне, а трение в них очень мало. В результате сегодня самые точные атомные часы невероятно стабильны<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>: их стабильность лучше, чем 10<sup>-18</sup>. Это значит, что время, которое покажут двое таких часов, работающих в течение всей жизни Вселенной, будет различаться примерно на секунду. Современные, относительно дешевые компактные (размером с микрочип) атомные часы могут верно показывать время с точностью до 10<sup>-13</sup>. Это значит, что они отстанут или уйдут вперед на одну секунду за миллион лет.</p>
    <p>Такая невероятная точность может показаться излишней, но на самом деле она очень полезна. В случае спутниковой навигационной системы именно этим обеспечивается точность измерения расстояния. Обратите внимание, что когда речь идет о скорости света, то даже крошечная ошибка при измерении времени приводит к заметной ошибке при вычислении расстояния.</p>
    <p>Создание еще более точных часов — сложное и перспективное направление современной физики. Один из недавних результатов в этой области мне особенно дорог: нашлась возможность создать из большого числа взаимодействующих атомов физическую систему, которая увеличит точность одноатомных часов. Идею существования такой системы — темпорального или квантового «кристалла времени» — выдвинул я, а затем ее реализовали физики-экспериментаторы.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Измерение коротких промежутков времени</strong></p>
    <p>Как и в контексте пространства, если нас интересуют чрезвычайно короткие временн<emphasis>ы</emphasis>е промежутки, измерения надо проводить другими, не столь прямыми методами. Мы видели, что при измерении расстояния рентгеновская дифракция и рассеяние атомов дают информацию, которую можно конвертировать в карты (то есть в изображения) атомного и субатомного мира. Эти методы связаны с изучением того, как мишени — объекты, которые мы хотим отобразить, — изменяют движение падающих рентгеновских лучей или частиц, бомбардирующих образец.</p>
    <p>Чтобы определить временн<emphasis>у</emphasis>ю структуру быстрых событий, используются сходные методы, но теперь существенны изменения энергии, а не направления движения. Мир быстрых событий полон чудес и сюрпризов. Я остановлюсь на нескольких основных моментах и сделаю это настолько кратко, насколько позволяет суть вопроса.</p>
    <p>Благодаря мощным лазерам можно изучить последовательность событий, происходящих во многих химических процессах. <emphasis>Фемтохимия</emphasis> создает временн<emphasis>ы</emphasis>е шкалы с шагом, достигающим 10<sup>-15</sup> секунды (одна фемтосекунда). Ведь чем лучше что-то понимаешь, тем лучше можешь это контролировать. Лазерная коррекция зрения использует фемтосекундные лазерные импульсы для операций на роговой оболочке.</p>
    <p>Еще большее временн<emphasis>о</emphasis>е разрешение удается получить, используя ускорители высоких энергий. Позднее мы более подробно займемся этим вопросом. Бозон Хиггса, открытие которого стало триумфом физики двадцать первого столетия, крайне нестабилен. Его время жизни — всего 10<sup>-22</sup> секунды. Это значит, что для получения свидетельств его существования физикам потребовалось реконструировать события такого временн<emphasis>о</emphasis>го масштаба.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ ВРЕМЕНИ</subtitle>
    <p><strong>Прикладное физическое время</strong></p>
    <p>Общая теория относительности Эйнштейна двигалась от триумфа к триумфу, как теория гравитации. Она учит нас, что пространство-время может изгибаться и деформироваться. Это подогревает мечты о путешествиях в прошлое и будущее, порталах, кротовых норах и варп-двигателях<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>. Могут ли эти фантазии стать инженерной реальностью?</p>
    <p>У меня мало надежды, что в обозримом будущем мы сможем манипулировать физическим временем. По иронии судьбы обнаружение LIGO гравитационных волн — возможно, наиболее убедительное подтверждение общей теории относительности — также подкрепляет мое мнение.</p>
    <p>Лазерно-интерферометрическая гравитационно-волновая обсерватория (LIGO) — превосходный прибор, разработанный специально для того, чтобы фиксировать малейшие искривления пространства-времени. Он реагирует на изменения относительного положения разнесенных на четыре километра зеркал, которые в тысячу раз меньше ядра атома. Однако даже при такой чувствительности ему едва удалось обнаружить искажения, возникшие при коллапсе двух черных дыр, каждая из которых в несколько раз массивнее Солнца. Вывод прост: деформировать пространство-время можно, но работа эта очень трудная.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Прикладное психологическое время: прыжки и развороты</strong></p>
    <p>Физическое время нельзя изогнуть: оно непрерывно течет в одном направлении и одинаково для всего сущего. Психологическое время — это совсем другое. Оно может извиваться, ветвиться и довольно резво скакать. С помощью памяти можно возвращаться в прошлое и двигаться по нему быстро или медленно, перепрыгивать с события на событие, менять их, представляя себе, как все могло бы сложиться. Мы запросто придумываем различные варианты будущего и планируем свои действия так, чтобы реализовать желаемый. Возможно, это и есть основная задача наших лобных долей — массивных извилистых выступов мозга, которые значительно отличают нас от животных.</p>
    <p>Кстати, компьютеры, по сути, неподвластны времени. Они могут возвращаться в прежние состояния и выполнять параллельно несколько программ. Искусственный интеллект, основанный на таких технологиях, сможет конструировать свое психологическое время с большой точностью и вариативностью. Вероятно, у него даже будет возможность «проживать» доставляющие удовольствие моменты вновь и вновь, причем так же остро, как и в первый раз.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Прикладное психологическое время: скорость</strong></p>
    <p>Как мы уже говорили, существует огромная пропасть между скоростью нашего мышления и скоростью «мышления» современного компьютера — эти скорости различаются в миллиарды раз. Фундаментальные фемтосекундные атомные процессы происходят еще во много тысяч раз быстрее. Таким образом, есть временн<emphasis>о</emphasis>е пространство, куда в каждый момент может поместиться гораздо больше событий.</p>
    <p>Перед умело объединенными разумами человека и машины или полностью искусственным интеллектом открываются значительные возможности увеличить стандартную скорость мышления. Если не случатся катастрофическая ядерная война или потепление климата, именно это вскоре и произойдет — по моим оценкам, за несколько десятилетий.</p>
    <p>Возможна и более фантастическая картина. Представьте себе сверхбыстродействующий интеллект на основе субатомных процессов. Эта тема обыгрывается в романе «Яйцо дракона» Роберта Лалла Форварда, написанном в жанре «твердой» научной фантастики<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>. Форвард придумал разумную цивилизацию, чила, живущую на поверхности нейтронной звезды. Здесь царствует ядерная, а не атомная химия. При ядерных реакциях выделяется гораздо больше энергии, и потому они протекают быстрее. Эпохи истории чила меняются в мгновение ока. Прилетевшие с Земли астронавты сталкиваются с дикой, отсталой в научном отношении формой жизни, но через полчаса обнаруживают, что чила, получив доступ к библиотекам землян, намного их опередили.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Прикладное психологическое время: срок жизни</strong></p>
    <p>В «Путешествии Гулливера» Джонатан Свифт знакомит нас с расой бессмертных — струльдбругов. Вот только эти бессмертные все равно стареют и становятся немощными, жалкими созданиями — обузой для общества. Несчастье или зло бессмертия — лейтмотив многих мифов и литературных произведений. Нас предостерегают: говоря о долголетии, будьте осторожны в своих желаниях.</p>
    <p>Честно говоря, я думаю, что это притворство — близок локоть, да не укусишь. Когда смерть разрушает память и накопленное знание, это ужасно и расточительно. Увеличение продолжительности жизни здорового человека должно стать одной из приоритетных задач науки.</p>
   </section>
   <section id="g3">
    <title>
     <p>Глава 3. Здесь очень мало составляющих</p>
    </title>
    <p>Еще детьми мы познаем разнообразие окружающего мира. Здесь есть другие люди, животные, растения, вода, почва, камни, ветер, Солнце и Луна, звезды, облака, книги, смартфоны и многое другое. Мы постепенно учимся разбираться с этими вещами, понимаем, как они могут воздействовать на нас, а мы — на них. Но мы редко придаем значение важному факту, что все многообразие вещей состоит из небольшого количества первичных строительных блоков. А ведь это одна из ключевых научных истин.</p>
    <subtitle>АТОМЫ И ВСЕ, ЧТО ЗА ИХ ПРЕДЕЛАМИ</subtitle>
    <cite>
     <p>Если бы в результате какой-то мировой катастрофы все накопленные научные знания оказались уничтожены и к грядущим поколениям перешла бы только одна фраза, то какое утверждение, составленное из наименьшего количества слов, принесло бы наибольшую информацию? Я считаю, что это <emphasis>атомная гипотеза</emphasis> (можете называть ее не гипотезой, а фактом, но это ничего не меняет): <emphasis>все тела состоят из атомов</emphasis>…<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a></p>
     <text-author><emphasis>Ричард Фейнман</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>У слова «атом» древнегреческий корень, означающий «неделимый». Долгое время ученые думали, что мельчайшие частицы, обмен которыми происходит при химических реакциях, — элементарные и неразделимые. Такие основные строительные блоки стали называть атомами, и это название за ними закрепилось.</p>
    <p>Но когда люди начали изучать материю в условиях более разнообразных и не вполне типичных для химии, они обнаружили, что атом можно разделить на более мелкие части. Таким образом, рассматриваемый в химии атом, то есть объект, который так называют в большей части научной литературы, в истинном смысле атомом не является: это не элементарный строительный блок.</p>
    <p>Традиционный химический атом состоит из электронов, окружающих ядро. Само ядро можно разделить на протоны и нейтроны. Но и это еще не конец истории. Лучшая современная модель мира строит атомы из электронов, фотонов, кварков и глюонов. И есть веские основания полагать, что это <emphasis>действительно</emphasis> так.</p>
    <p>Эти открытия — важная часть основ, о которых я говорю в книге, и по своему духу они продолжают атомную гипотезу. Однако они предлагают изменить ее формулировку, а возможно, и название. Следует говорить не «Все состоит из атомов», а «Вся материя состоит из элементарных частиц». Но как бы ни формулировали эту гипотезу, ее основной вывод ясен: материю следует разобрать на как можно меньшие частицы. Сделав это правильно, вы сможете (мысленно) создать резервную копию и сконструировать физический мир.</p>
    <p>Современная научная конструкция физической реальности, состоящая из нескольких простых составляющих, требует переосмысления как того, что мы понимаем под словами «простые составляющие», так и того, что значит «конструкция».</p>
    <subtitle>ПРИНЦИПЫ: РЕАЛЬНОСТЬ И ЕЕ КОНКУРЕНТЫ</subtitle>
    <p>Основные составляющие физической реальности — несколько принципов и характеристик, <emphasis>проявляющихся</emphasis> в том, что обычно называют элементарными частицами. Однако такие элементарные частицы существенно отличаются от любых объектов, с которыми мы сталкиваемся на опыте. Именно поэтому, чтобы разобраться, начнем с принципов и характеристик — атрибутов<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a> — материи.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Четыре (обманчиво) простых принципа</strong></p>
    <p>Функционирование мира строится на четырех простых, но неукоснительно соблюдаемых общих принципах. Сначала я перечислю их конспективно, а затем разъясню более обстоятельно.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. <emphasis>Фундаментальные законы описывают изменения.</emphasis> Полезно разделить описание мира на две части: состояния и законы. Состояния показывают, что есть, а законы — как это меняется.</p>
    <p>2. <emphasis>Фундаментальные законы универсальны.</emphasis> Они выполняются везде и всегда.</p>
    <p>3. <emphasis>Фундаментальные законы локальны.</emphasis> Это значит, что поведение объекта в ближайшем будущем зависит только от текущих условий в его непосредственном окружении.</p>
    <p>4. <emphasis>Фундаментальные законы точны</emphasis>. Они не допускают исключений. Соответственно, их можно сформулировать в форме математических уравнений.</p>
    <empty-line/>
    <p>Простота этих принципов обманчива. Они далеко не самоочевидны, а возможно, даже их истинность не абсолютна. Их особое значение — следствие не логической необходимости, а доказанности. Именно они помогли нам поразительно успешно описать функционирование физического мира, что и призвана задокументировать эта книга.</p>
    <p>На протяжении всей истории у людей были самые разные точки зрения на то, как устроен мир. В мифах, сказаниях и — до недавнего времени — в трудах образованных ученых, философов и теологов находили отражение идеи, противоречащие одному или нескольким из перечисленных принципов. Например, астрологию, телепатию, ясновидение и черную магию объясняли некими мощными силами, действующими на больших расстояниях и в больших временн<emphasis>ы</emphasis>х интервалах. Другие гипотезы — экстрасенсорика, телекинез, чудодейственность молитв и магическое мышление<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a> — родились из веры в нашу способность влиять на реальность усилием мысли. Большинство этих идей — «рациональное» развитие детских моделей мира. В их основе лежит убежденность, что разум отделим от тела, а наша воля может воздействовать на объекты и события. И подобные модели мира люди выстраивали веками.</p>
    <p>За всю историю человечества лишь немногие стремились точно прогнозировать будущее. Мало кто вообще мог помыслить, что такое возможно. Однако именно эта возможность — главное в наших общих принципах, впервые четко сформулированных в семнадцатом столетии. И в этом суть научной революции.</p>
    <p>Основная идея первого принципа проста: продуктивнее отвечать на вопрос «Что произойдет дальше?», чем на вопрос «Почему это происходит именно так?». Понять, что произойдет дальше, проще, поскольку благодаря второму и третьему принципам ответ может дать нам эксперимент. Иначе говоря, можно создать точную копию интересующей нас ситуации — то же самое состояние — и наблюдать, что с этой копией происходит.</p>
    <p>В соответствии со вторым принципом (принципом универсальности) фундаментальные законы, выявленные в ходе таких экспериментов, всегда будут одними и теми же. А значит, ставить эксперименты можно где и когда угодно.</p>
    <p>Третий принцип (принцип локальности) дает нам еще одно существенное упрощение: формулируя фундаментальные законы, нет необходимости принимать в расчет всю Вселенную или всю историю. Следовательно, при соблюдении необходимых мер предосторожности здесь и сейчас можно претендовать на соблюдение всех требуемых экспериментом условий.</p>
    <p>И наконец, четвертый принцип (точность) затрагивает наше самолюбие. Он утверждает, что если формулировать фундаментальные законы на основе подходящих гипотез, то можно добиться краткого, но полного и точного описания. А еще это вызов: соглашаться на меньшее мы не должны.</p>
    <p>В целом принципы подтверждают: путем экспериментов можно открыть точные, универсальные законы, управляющие изменениями физических объектов. Наука стремится к этому систематически и неустанно.</p>
    <p>Эти фундаментальные принципы определяют стратегию совершения открытий. Мы начинаем изучать происходящее в строго определенных, простых ситуациях, которые можем много раз повторить. Затем можно попытаться исследовать что-то более сложное.</p>
    <p>Дети, даже детеныши зверей, тоже используют эксперименты для встраивания в физическую реальность. Мы, люди, учимся бросать мяч, подносить ложку ко рту и тысячам других действий, позволяющих изменять физический мир. Мы делаем это, объединяя опыт, накопленный в разных местах и разных условиях. Ученые и люди, приобщившиеся к науке, в каком-то смысле переживают второе рождение. Но таким «детям» двигаться вперед помогают логическое мышление, приборы, расширяющие границы чувственного восприятия, и работа наших предшественников.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Ньютон и локальность</strong></p>
    <p>Ньютону не особенно нравилось одно из его величайших открытий. Согласно закону Ньютона, сила притяжения, с которой одно тело (назовем его телом B) действует на другое тело (назовем его A), действует мгновенно, без какой-либо задержки во времени, как бы далеко эти тела ни находились друг от друга. Это предполагает, что движение тела A нельзя предсказать, исходя только из условий в непосредственной близости от A, — в частности, надо знать, где находится тело B. Ньютон был очень разочарован этим выводом. В письме своему другу Ричарду Бентли он писал:</p>
    <cite>
     <p>То, что тяготение должно быть врожденным, внутренне присущим материи и существенным для нее, дабы одно тело могло воздействовать на другое на расстоянии через пустоту, без посредства какого-либо агента, посредством и при участии которого действие и сила могли бы передаваться от одного тела к другому, представляется мне столь вопиющей нелепостью, что, по моему убеждению, ни один человек, способный со знанием дела судить о философских материях, не впадет в нее<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Ньютон понимал, что его закон всемирного тяготения нелокален — иными словами, он не соответствовал нашему третьему принципу, — и ему это очень не нравилось.</p>
    <p>Для Ньютона и нескольких следующих поколений ученых этот очевидный недостаток был чисто теоретическим: на практике закон всемирного тяготения выполнялся удивительно точно. Можно сказать, что его недостатки имели эстетический или, для самого Ньютона, теологический характер. Казалось, это упущение Бога, вкус которого обычно безупречен.</p>
    <p>Вера Ньютона в третий принцип — принцип локальности — оказалась на удивление провидческой. Начиная с середины XIX века, спустя много десятилетий после его смерти, физики начали заполнять пассивный «вакуум» — Ничто, или Пустоту, на которую жаловался Ньютон, — передающими силу субстанциями, которые мы называем полями. В современной физике фундаментальными кирпичиками, составляющими материю, являются поля, а не частицы<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Пример из практики: атомные часы</strong></p>
    <p>Атомные часы — великолепный пример действенности фундаментальных принципов.</p>
    <p>Их ход задается колебаниями атомов. Физическое состояние определяет, как атомы меняются, а в данном случае — как быстро они колеблются (соблюдение первого принципа). Частота колебаний измерялась в разное время и в разных местах, и результаты всегда совпадали (соблюдение второго принципа), если в лабораториях предпринимались определенные меры предосторожности (использование третьего принципа). И, как уже говорилось раньше, частоты колебаний атомов измерены с удивительной точностью (соблюдение четвертого принципа).</p>
    <p>И в этом случае, и в большинстве других экспериментов самое непростое — принять необходимые меры предосторожности. Чтобы получать надежные результаты, мы должны быть уверены: все сложные, точно настроенные приборы (лазеры, охлаждающая аппаратура, вакуумные камеры и большое количество электроники), предназначенные для захвата атомов и наблюдения за их поведением, работают стабильно. Эти приборы нужно предохранять от колебаний почвы, связанных с проезжающими по улице грузовиками и сейсмическим потряхиванием самой Земли. Нельзя позволить детям-шалунам или неосторожным студентам слоняться по лаборатории, прикасаясь к чему попало. Но суть третьего принципа в том, что все эти предосторожности и рутинные проверки температуры, влажности и так далее относятся только к локальным условиям. Например, грузовик может быть далеко, но существенны только колебания, ощутимые в лаборатории. А значит, не надо принимать во внимание далекие галактики, вспоминать, что происходило в прошлом, или думать о том, что произойдет в будущем.</p>
    <p>В нашем случае главное — атомы. Какие непредвиденные изменения важно контролировать, чтобы получить воспроизводимые, высокоточные результаты, которыми славятся атомные часы? Во-первых, интересующие нас атомы необходимо удерживать отдельно от других — для этого предназначены охлаждающие аппараты и вакуумные камеры. А во-вторых, мы должны следить за электрическими, магнитными и гравитационными условиями, в которых находится атом, или, как говорят ученые, за значениями полей. Эти поля можно измерить локально, если следить за движением заряженных частиц и скоростью падения тел. Достаточно учесть значения этих величин и сделать соответствующие поправки. Как видите, список невелик. Теперь результатом измерений с очень высокой точностью будет неизменная частота атомных колебаний, а получив что-то другое, вы сделаете великое открытие, упущенное всеми прочими экспериментаторами!</p>
    <p>С философской точки зрения важно отметить, что в таком подходе нет места каким-то гипотетическим сверхъестественным сущностям и мистицизму. Наш опыт с тонкими, сверхточными экспериментами создает большие трудности для тех, кто верит в способность разума непосредственно воздействовать на материю. Казалось бы, это прекрасная возможность произнести колдовской заговор, проявить экстрасенсорные способности и заработать вечную славу, продемонстрировав силу молитвы или визуализации желаний: строгий эксперимент помог бы зафиксировать любой малейший эффект. Но никто еще не преуспел на этом пути.</p>
    <subtitle>ЧТО МОГЛО ПОЙТИ НЕ ТАК, НО НЕ ПОШЛО</subtitle>
    <p>Прежде чем закончить разговор о фундаментальных принципах существования нашего мира, я проведу простой мысленный эксперимент: покажу, что было бы, если бы наши принципы оказались неправильными. Точнее, я опишу вероятные вселенные будущего, где они <emphasis>не</emphasis> соблюдаются.</p>
    <p>Один из моих любимых мысленных экспериментов воплотился во многих научно-фантастических рассказах и в фильме «Матрица»<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>. Речь идет о неких разумных существах, игнорирующих свою физическую реальность. Для убедительности представим себе, что правы сторонники мощного искусственного интеллекта, допускающие нечто подобное в перспективе. Учитывая успешное развитие виртуальных технологий, звучит не так уж невероятно.</p>
    <p>Пусть «органы чувств» таких гипотетических созданий — это не порталы в физический мир, а подаваемые на вход электрические сигналы. Таким образом, «внешний мир» наших существ — информационный поток, который они интерпретируют как ощущения, — на самом деле представляет собой длинные серии сигналов, генерируемых компьютерной программой. Поскольку «внешний мир» следует ее инструкциям, он может подчиняться любым правилам, навязанным программистом. В таком мире все наши принципы можно просто выбросить в корзину.</p>
    <p>Мы можем также представить себе разумную, самостоятельно мыслящую версию Super Mario<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>, чья чувственная вселенная сосредоточена внутри мира игры. Наш Super Mario живет во вселенной, управляемой законами, зависящими от того, где он находится, — а именно от уровня, которого он достиг. В более общем случае это вселенная, где законы меняются в соответствии с непредсказуемыми сюрпризами, встроенными в игру программистом. Здесь не только странные правила, но есть еще и так называемые пасхальные яйца, которые намеренно эти правила нарушают.</p>
    <p>Мы можем сконструировать мир, где истинна астрология: характер и судьба человека определяются положением звезд и планет в момент его рождения. Мы можем вставить это в программу. Мы можем запрограммировать существование монстров, неожиданно выпрыгивающих во время солнечного или лунного затмения. Мы можем разрешить персонажам произносить заклинания, немедленно поражающие находящихся на расстоянии врагов, — и к черту локальность. Используя случайные числа, мы можем ввести в программу шумы, делающие правила непредсказуемыми и неточными. Создатели компьютерных игр обожают подобные штучки.</p>
    <p>Мы можем вообразить миры, где возможны чудеса и где они происходят в самом деле. Или миры, история которых, в соответствии с написанным сценарием, достигает предопределенной кульминационной точки. В основу всех таких миров ляжет теория разумного замысла<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>.</p>
    <p>Таким образом, в наших воображаемых мирах первый принцип будет вести к ошибочным умозаключениям, а другие окажутся в корне неверны. Подобные эксперименты напоминают, что сформулированные принципы необязательно справедливы и уж никак не очевидны. Тот факт, что физический мир, в котором мы сейчас живем, им подчиняется — поразительное открытие. Сделать его было нелегко, как нелегко и принять.</p>
    <p>Каждый раз, когда я решаю поднять руку, происходит нечто, как будто бы противоречащее этим принципам. Даже грамматика предложения «Я решил поднять руку» говорит сама за себя: есть некое «я» — дух или воля, — которое диктует, как должна себя вести часть физического мира. Это иллюзия или по крайней мере взгляд на вещи, от которого трудно отказаться. Но сформулированные принципы требуют от нас думать иначе.</p>
    <subtitle>СВОЙСТВА: ЧТО ТАКОЕ МАТЕРИЯ?</subtitle>
    <cite>
     <p>[Лишь] в общем мнении существует цвет, в мнении — сладкое, в мнении — горькое, в действительности же [существуют только] атомы и пустота<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>.</p>
     <text-author><emphasis>Демокрит, фрагмент (ок. 400 г. до н. э.)</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Можно сказать, что этот отрывок закладывает основы атомизма. Его вторая часть — «в действительности же [существуют только] атомы и пустота» — по сути, слова Фейнмана о том, что все состоит из атомов.</p>
    <p>Утверждение Демокрита крайне смелое. Он отрицает объективную реальность того, что дано нам в ощущениях, — вкуса, тепла, цвета — всего, что непосредственным образом открывает нам доступ к физическому миру. Несомненно, он имел в виду, что реальность можно объяснить, используя как отправную точку базовые элементы: для него это были атомы, для нас — элементарные частицы, которые сами по себе не сладкие и не горькие, не горячие и не холодные и не цветные. Эти ощущения, полагал он, — тщательно обработанное краткое сообщение от элементарных частиц, занимающихся своими делами за кулисами. Но рассказывая нам, каких свойств у элементарных частиц нет или, по крайней мере, может не быть, Демокрит ставит важный и очень интересный вопрос: какие же свойства у них <emphasis>есть</emphasis>?</p>
    <p>Собственный ответ Демокрита примерно таков: элементарным частицам присущи только форма и движение, ничего более. В целом он представлял их твердыми телами с крючочками. Наличие крючочков объясняло, как атомы, цепляясь друг за друга, образуют твердые тела или какие-то другие материалы. Демокрит считал, что элементарные частицы могут как спонтанно двигаться, иначе говоря «отклоняться», так и находиться в определенных предпочтительных положениях, — а жизнь в мире поддерживает результирующее напряжение между неугомонностью атомов и их стремлением к объединению. Поскольку из трудов Демокрита сохранилось только несколько фрагментов, точно установить, как он все это себе представлял, невозможно. Но я думаю, что суть мы уловили.</p>
    <p>Современная наука дает свой ответ на этот вопрос. От ответа Демокрита он существенно отличается в деталях, но не менее дерзок, а в своей простоте даже более радикален. А главное, этот ответ зиждется на невероятном количестве экспериментальных свидетельств.</p>
    <p>Итак, в соответствии с современными представлениями у материи три основные характеристики:</p>
    <empty-line/>
    <p>1) масса,</p>
    <p>2) заряд,</p>
    <p>3) спин,</p>
    <empty-line/>
    <p>которые и определяют все ее остальные свойства. И это все.</p>
    <p>С философской точки зрения основной вывод таков: число характеристик очень мало и каждую можно точно измерить. И еще: как и предвидел Демокрит, связь между основополагающими свойствами материи — глубинной структурой реальности — и повседневным обликом вещей достаточно отдаленная. И хотя утверждение, что «[лишь] в общем мнении существует» сладость, горечь, тепло, холод и цвет, кажется мне слишком сильным, проследить непосредственную связь перечисленных свойств с первоисточником — массой, зарядом и спином — сложно.</p>
    <p>Подробный рассказ о массе и заряде, как электрическом, так и цветном<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>, я перенес в приложение. Здесь же я расскажу немного о, возможно, наименее привычной характеристике — спине.</p>
    <p>Если вы когда-нибудь играли с волчком, вам будет легче понять, что такое спин. Основная идея такова: спин элементарной частицы — идеальный, без трения волчок, который никогда не перестает вращаться.</p>
    <p>Движение волчка, или гироскопа, вызывает у нас интерес, поскольку оно необычно для нашего повседневного опыта. Если говорить конкретнее, быстро вращающийся гироскоп противодействует попыткам изменить направление своей оси вращения: чтобы сделать это, нужно приложить больш<emphasis>у</emphasis>ю силу<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>. Мы говорим, что гироскоп обладает моментом инерции относительно оси вращения. Этот эффект используют для навигации самолетов и космических аппаратов, на борту которых есть гироскопы, помогающие им сохранять ориентацию.</p>
    <p>Чем быстрее вращается гироскоп, тем эффективнее он сопротивляется попыткам изменить его ориентацию. Сравнивая силу с откликом на ее воздействие, можно определить меру момента инерции относительно оси вращения. Она называется угловой момент. Угловой момент больш<emphasis>и</emphasis>х, быстро вращающихся гироскопов большой, и они мало реагируют на приложенную силу.</p>
    <p>С другой стороны, элементарные частицы — на самом деле крошечные гироскопы. Их угловой момент <emphasis>очень</emphasis> мал. Когда угловой момент становится настолько малым, мы переходим в область квантовой физики. Часто выясняется, что в квантовой механике величины, считавшиеся непрерывными, могут изменяться только небольшими дискретными порциями, или <emphasis>квантами</emphasis>, — отсюда и название квантовой механики. Так обстоит дело и с угловым моментом. Согласно квантовой механике, имеется минимальное теоретическое значение величины углового момента тела. Все возможные угловые моменты равны целым числам, умноженным на это минимальное значение.</p>
    <p>Оказывается, электроны, кварки и некоторые другие элементарные частицы обладают угловым моментом, в точности равным его минимальному теоретическому значению. Физики, указывая на это, говорят, что электроны и другие представители этого класса элементарных частиц обладают спином ½. Есть любопытная, связанная с математикой причина, объясняющая, почему физики называют фундаментальную единицу углового момента спином ½, а не спином, равным единице, но этот вопрос выходит за рамки нашей книги.</p>
    <p>В завершение темы хочу рассказать свою личную историю. Спин изменил мою жизнь. Мне всегда нравились математика и головоломки, а в детстве я любил играть с юлой. В университете я выбрал математику основной специальностью. Во время последнего семестра привычную жизнь кампуса Чикагского университета нарушили студенческие волнения. Расписание составлялось на скорую руку и посещать занятия стало не столь обязательно. Питер Фройнд, знаменитый профессор физики, предложил прочесть спецкурс о применении математической теории симметрии в физике. Я воспользовался возможностью посещать его лекции, хотя и не был достаточно подготовлен для них.</p>
    <p>Когда профессор Фройнд говорил, его сияющие, широко открытые глаза сверкали восторженным энтузиазмом. Он показал нам, как необычно красивые математические рассуждения, основанные на идеях симметрии, связаны с возможностью предсказывать поведение наблюдаемых физических величин. Для меня наиболее впечатляющим примером такой связи стала, и до сих пор остается, квантовая теория углового момента, о которой он нам рассказывал. Когда вращающаяся частица распадается и при этом рождается несколько других (ситуация вполне заурядная в квантовом мире), квантовая теория углового момента предсказывает соотношения между направлениями разлета продуктов распада и направлениями их осей вращения. Такие предсказания требуют довольно сложных расчетов, а их результаты совсем не очевидны. Но они работают!</p>
    <p>Ощущение неразрывной гармонии между двумя разными вселенными — вселенной красивых идей и вселенной физических процессов — стало для меня своего рода духовным пробуждением, а потом и легло в основу моей профессии. И я не разочаровался.</p>
    <subtitle>ФИЛОСОФИЯ СВОЙСТВ</subtitle>
    <p>Еще раз хочу подчеркнуть: в триединстве характеристик материи — массы, заряда и спина — наиболее важно и замечательно именно то, что их так мало. Указав для любой элементарной частицы значения этих трех величин, а еще координаты и скорость, вы опишете ее полностью.</p>
    <p>Как это отличается от реалий повседневной жизни! Объекты, с которыми мы привыкли иметь дело, очень многогранны: у них есть размер, форма, цвет, запах, вкус и еще большое количество характеристик. А если мы описываем человека, уместно также указать его пол, возраст, особенности характера, состояние ума и многое другое. Все эти свойства дают нам более или менее независимые фрагментарные сведения об объектах и людях. Ни одна составляющая этого набора не определяет остальные. Демокрит был прав: контраст между простотой фундаментальных составляющих мира и сложностью того, что они образуют, поразителен.</p>
    <p>Но, вопреки представлениям Демокрита, у наших фундаментальных составляющих нет крючков. Более того, это даже не твердые тела. Хотя их удобно называть элементарными частицами, но на самом деле это не совсем частицы, то есть у них мало общего с тем, что мы вкладываем в понятие «частица». Согласно современным концепциям, фундаментальные составляющие не имеют размера или формы. Если мы непременно хотим их визуализировать, можно представить себе бесструктурные точки c концентрацией массы, заряда и спина. Вместо «атомов и пустоты» мы опираемся на категорию «пространство-время» и свойства.</p>
    <subtitle>ПОДРОБНОСТИ</subtitle>
    <p>Не все элементарные частицы созданы равными. В нашем представлении о мире они играют разные роли. Некоторые доминируют в повседневной жизни, другие проявили себя в астрономии и астрофизике. А еще есть элементарные частицы, роль которых пока не до конца ясна.</p>
    <p>Другими словами, у нас есть <emphasis>частицы построения, частицы изменения и бонусные частицы</emphasis>. Для профессиональных физиков и астрономов все они необычайно интересны, но частицы построения, безусловно, самые важные для мира, с которым мы имеем дело, поэтому здесь я расскажу о них. Некоторые сведения о других частицах вынесены в приложение.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Частицы построения</strong></p>
    <p>Грубо говоря, обычная материя — та, с которой мы имеем дело в биологии, химии, геологии и технике. Одно из главных достижений современной науки — возможность определить обычную материю совсем по-другому и более точно: это материя, которую можно построить из электронов, фотонов, двух типов кварков, обычно называемых нижними и верхними, и глюонов.</p>
    <p>Итак, материя повседневной жизни, из которой состоят и наши тела, строится из пяти разных кирпичиков — пяти типов элементарных частиц. Каждый определяется несколькими понятными характеристиками.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_002.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>(Что означают звездочки, я объясню позднее.)</p>
    <empty-line/>
    <p>Для начала позвольте вкратце напомнить «классическое» описание атома, составленное в начале ХХ века. Ниже мы его уточним. Согласно ему, атом состоит из маленького ядра в центре, окруженного облаком электронов. Электростатическое притяжение связывает электроны с ядром. В ядрах сосредоточены практически вся масса атома и весь его положительный электрический заряд.</p>
    <p>Ядра, в свою очередь, образованы из протонов и нейтронов, чья масса примерно в две тысячи раз больше массы электрона. Протоны несут положительный электрический заряд, причем положительный заряд одного протона уравновешивает отрицательный заряд одного электрона. Нейтроны не обладают электрическим зарядом. Таким образом, когда число электронов, окружающих ядро, равно числу протонов внутри него, заряд атома в целом равен нулю и атом электрически нейтрален.</p>
    <p>Электроны — первые открытые элементарные частицы и во многом наиболее важные. Впервые существование электронов однозначно установил Дж. Дж. Томсон в 1897 году. Он изучал электрические разряды — по сути, искусственные молнии — в так называемых вакуумных трубках. Трубки не были абсолютно пустыми (иначе там не оказалось бы электронов), но воздуха в них было так мало, что находившиеся внутри частицы могли двигаться без столкновений<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>. Прилагая электрические и магнитные поля, Томсон наблюдал за отклонением в разных местах лучей разряда, что позволило определить его наиболее существенную компоненту. Эта компонента присутствует во всех разрядах вне зависимости от того, каким газом наполнена трубка, и направление луча особенно легко меняется в магнитном поле. Если точнее, форма «ответной молнии» совпадает с траекторией, которую можно рассчитать в соответствии с законами электричества и магнетизма при движении заряженных, обладающих массой точечных объектов. Томсон предположил, что эти разряды состоят из частиц, имеющих определенную массу и заряд. Так родился электрон. Открытие потоков таких частиц означало, что они относятся к основным, универсальным структурным элементам материи.</p>
    <p>Работы Томсона вдохновили многих исследователей. Вскоре углубленный анализ природы материи привел к появлению столь известной и уже привычной всем прикладной науки — электроники. Ее значение трудно переоценить.</p>
    <p>Поведение электронов изучено со всевозможных точек зрения, в многочисленных экспериментах. Например, как я упоминал выше, люди научились измерять крошечное магнитное поле, которое генерируют вращающиеся (то есть все) электроны. Это можно сделать, основываясь на предположении, что электрон обладает только массой, электрическим зарядом и спином и никаких других характеристик у него нет. Выполнить расчет и измерить магнитное поле можно с очень большой точностью — в обоих случаях с точностью до нескольких миллиардных. К счастью, все получающиеся результаты совпадают.</p>
    <p>Точное совпадение поведения электрона, предсказанного в рамках удивительно простой модели, с результатами экспериментов — это именно то, что мы и подразумевали, объявив его элементарной частицей. Если бы электроны, как атомы, обладали сложной внутренней структурой, их поведение не было бы таким простым. Например, если бы его заряд был однородно распределен внутри маленького шарика, а не сконцентрирован в точке, теоретическое значение магнитного поля электрона не совпадало бы с измеренным экспериментально. Конечно, если шарик будет достаточно маленьким, разницу можно и не заметить. Но пока природа не дает нам оснований вносить такие сложные поправки.</p>
    <p>Сходным образом можно оправдать присвоение титула «элементарная» (пока не доказано обратное) каждой частице, о которой пойдет речь. Все они прошли строгий отбор и отвечают условию: очень малого числа их характеристик (других нет) достаточно, чтобы получить множество значимых, правильных результатов.</p>
    <p>В таблице элементарных частиц и их характеристик я использовал массу электрона, чтобы определить масштаб масс всех элементарных частиц, поэтому масса электрона равна 1 по определению. Кроме того, я, как это обычно принято, использовал электрический заряд электрона как меру электрического заряда. Но тут есть небольшое осложнение, возникшее по милости моего кумира, Бенджамина Франклина.</p>
    <p>До того как стать известным государственным деятелем и дипломатом, Франклин внес важный вклад в науку об электричестве: открыл сохранение электрического заряда и доказал, что заряды бывают положительными и отрицательными. Как первооткрывателю, Франклину предстояло выбрать, заряд какого типа назвать положительным, а какого — отрицательным. Он решил, что заряд, накапливающийся на стекле, натертом шелком, будет называться положительным. Это случилось задолго до того, как люди узнали об электронах. Так что в соответствии с выбором Франклина у электрона заряд отрицательный. Уже поздно что-то менять, поскольку такой выбор зафиксирован в миллионах книг, статей и электрических схем. Именно поэтому в нашей таблице электрический заряд электрона равен –1.</p>
    <p>Следующими открытыми элементарными частицами были фотоны. О существовании света было известно всем животным и, пожалуй, растениям задолго до начала человеческой истории. С другой стороны, открытие того, что свет распространяется дискретными порциями, началось с предположения. Фотоны — элементарные порции света.</p>
    <p>Эйнштейн первым выдвинул такое предположение в 1905 году. Это был «год чудес», куда поместились специальная теория относительности, существование атомов (броуновское движение) и <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup>. Эйнштейн назвал это предположение гипотезой о квантах света. (Слово «фотон» ввел в 1925 году выдающийся химик Гилберт Льюис.) Столь революционную идею встретили в штыки. Через восемь лет, в 1913 году, при избрании Эйнштейна в Прусскую академию наук, Макс Планк<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a> в конце своей хвалебной рекомендации извинился за досадную абсурдность некоторых идей Эйнштейна. Планк писал: «То, что иногда, как, например, при выдвижении гипотезы о квантах света, он может зайти слишком далеко в своих предположениях, не должно ставиться ему в вину».</p>
    <p>Как ни забавно, предположение Эйнштейна основывалось на работе самого Планка. Опираясь на эксперименты по измерению светимости нагретого тела, Планк пришел к выводу, что свет <emphasis>испускается и поглощается</emphasis> дискретными порциями (речь идет о так называемом излучении абсолютно твердого тела). Эйнштейн интерпретировал это утверждение как то, что свет <emphasis>состоит</emphasis> из дискретных порций, и точка. Это уточненное толкование позволило ему предсказать результаты нескольких других экспериментов, которые, в принципе, можно было бы поставить, но при уровне развития науки в 1905 году они были очень сложны. И только в 1914 году, через год после письма Планка, опыты Роберта Милликена<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a> стали решающими для проверки гипотезы Эйнштейна.</p>
    <p>Хотя Эйнштейн несомненно заслужил несколько Нобелевских премий, получил он только одну — в 1921 году, за работу о квантах света<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>. Сам Эйнштейн считал ее наиболее революционной.</p>
    <p>Изучая поведение материи при энергиях более высоких, чем те, которые были доступны в начале ХХ века, мы обнаруживаем отдельные фотоны, энергия и импульс которых достаточно велики. По этой причине их гораздо проще отождествить с частицами. Фотоны высокой энергии известны как гамма-лучи. С помощью счетчика Гейгера можно услышать, как гамма-лучи — щелчок за щелчком — объявляют о своем прибытии.</p>
    <p>Как электроны и ядра, фотоны следует считать составными частями атомов. Действительно, по природе фотоны — это «глюоны»<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>. Именно фотоны — электрические поля в их коллективном воплощении — склеивают атомы, связывая электроны и ядра.</p>
    <p>А вот протоны и нейтроны не относятся к элементарным частицам: их поведение слишком сложно. Легко описать модель протонов и нейтронов, которую мы используем сегодня, но построить и обосновать ее было нелегко. В целом она походит на модель атомов. Два типа похожих на электроны частиц — их называют <emphasis>u</emphasis>-кварки и <emphasis>d</emphasis>-кварки — связаны вместе глюонами — частицами, напоминающими фотоны.</p>
    <p>Хотя в главном эти модели сходны, есть существенные различия в том, как «собраны» атомы (из электронов, фотонов и ядер) и протоны (из кварков и глюонов).</p>
    <empty-line/>
    <p>• Электромагнитное взаимодействие, обусловленное электрическим зарядом, гораздо слабее сильного взаимодействия, обусловленного цветным зарядом. Именно поэтому размер ядра атома, в котором протоны и нейтроны прочно связаны сильным взаимодействием, гораздо меньше размера самого атома.</p>
    <p>• Электроны всегда отталкиваются друг от друга. Однако поскольку цветов три, то силы, связывающие кварки, сложнее и могут быть силами притяжения. Благодаря такой возможности кваркам, в отличие от электронов, для связи не требуются «ядра», состоящие из чего-то, отличного от них самих.</p>
    <p>• В то время как фотоны электрически нейтральны, цветные глюоны — их аналоги, отвечающие за сильное взаимодействие, — сами несут цветной заряд. Глюоны чувствуют сильное взаимодействие так же, как кварки (на самом деле даже сильнее). И это еще одна причина, в силу которой протоны и нейтроны более однородны, чем атомы. Носители взаимодействия сами в нем тоже участвуют.</p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы завершить описание кварков и глюонов, нужно рассказать об их массах<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>. С глюонами все просто: масса глюонов, как и фотонов, равна нулю. Главное, что надо знать о кварках, — то, что их массы велики по сравнению с массой электрона, но очень малы в сравнении с массами протонов и нейтронов.</p>
    <p>Может показаться парадоксальным, что масса протона гораздо больше масс того, из чего он состоит. На самом деле этот парадокс разрешим — благодаря выводу, что источником всей нашей массы (массы составляющих нас протонов и нейтронов) является энергия. И это высочайшее достижение человека в понимании природы.</p>
    <p>Точно измерить массы <emphasis>u-</emphasis>кварков и <emphasis>d-</emphasis>кварков трудно. Дело в том, что выделить влияние их масс на фоне других, более значительных эффектов проблематично. Так что в таблице я указал наилучшие оценки их значений, отметив это звездочкой.</p>
    <p>В наш список частиц построения следует добавить гравитоны — именно из них состоят гравитационные поля. Фотоны связывают атомы и молекулы; глюоны — кварки, протоны и атомные ядра; а гравитоны — планеты, звезды, галактики и вообще большие объекты.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_003.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Гравитоны никогда не регистрировались как отдельные частицы: поскольку электрический заряд у них нулевой, а цветной отсутствует, по отдельности они очень слабо взаимодействуют с обычной материей. Но каждая из перечисленных выше характеристик гравитонов непосредственно связана с наблюдаемыми свойствами сил, ими порождаемых. Мы наблюдаем действие гравитационных сил, а в последнее время и гравитационные волны. Все это результат кумулятивного действия множества отдельных гравитонов. Их масса равна нулю, поэтому они очень легко образуются в больших количествах.</p>
    <p>Из-за относительно большого спина взаимодействия гравитонов сложнее, чем у других элементарных частиц. Ключевые черты теории гравитации Эйнштейна — общей теории относительности — следуют непосредственно из свойств гравитона, связанных со спином. И этот факт — впечатляющая демонстрация значимости наших трех основных атрибутов материи — массы, заряда и спина — для всеобъемлющего описания ее поведения. Путь, которым сам Эйнштейн пришел к созданию общей теории, был невероятно талантливым, но гораздо менее прямым.</p>
    <p>На этом завершается наш обзор частиц — кирпичиков, из которых построена материя. Если вы впервые столкнулись с этими идеями, непривычные концепции и их конкретное воплощение могут с трудом укладываться в голове. Тем не менее главная мысль ясна: физический мир выстроен из очень небольшого числа разных составляющих. Более того, эти составляющие предельно просты в том смысле, что определяются всего несколькими характеристиками.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ СОСТАВЛЯЮЩИХ</subtitle>
    <p>Список элементарных частиц существенно короче английского алфавита и гораздо короче периодической системы Менделеева. Вместе с законами, описывающими силы — их всего четыре, — составляющих из этого списка достаточно, чтобы эффективно и успешно описать материю. Об этом я расскажу в <a l:href="#g4">следующей главе</a>. Здесь же мы остановимся на заманчивых гипотезах о том, как можно сделать описание материи еще компактнее.</p>
    <p>Но сначала я хотел бы рассмотреть будущее элементов построения мира под другим углом зрения. Я опишу две стратегии «изготовления» новых полезных «элементарных частиц». Обе они вдохновлены самой природой. Одна — появившаяся под влиянием физики — основана на движении снаружи внутрь. Другая, фундаментом которой стала биология, предлагает двигаться изнутри наружу.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Творение частиц, версия первая: о дивный новый мир</strong></p>
    <p>Те же представления, на которые мы опирались, анализируя мир в целом, можно отнести и к веществам. Если в материю добавить немного энергии, заряда или спина, в большинстве случаев обусловленное этим возмущение соответствует некоторому количеству дискретных «порций», или, иначе, квантов. Эти «потусторонние» возмущения называют квазичастицами. Свойства квазичастиц могут быть совсем не такими, как у элементарных частиц в пустом пространстве.</p>
    <p><emphasis>Дырки — </emphasis>простой, но чрезвычайно важный класс квазичастиц. Внутри типичного твердого тела много электронов. Когда твердое тело находится в равновесии, они расположены согласно определенной схеме. Теперь представьте себе, что один электрон вынули — и там, где он должен был быть, образовалась пустота. После того как все успокоится, что может произойти довольно быстро, обычно остается квазичастица. В связи с тем, что появилась она как результат отсутствия одного электрона, ее электрический заряд равен +1 (напомним, заряд электрона равен –1). Мы называем такую квазичастицу дыркой<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>.</p>
    <p>Дырки дают нам положительно заряженные (квази)частицы, работать с которыми гораздо легче, чем с их ближайшим аналогом в пустом пространстве — протонами. Дырки играют важнейшую роль в транзисторах и вообще во всей современной электронике. Когда стало понятно, как создавать и использовать дырки, мир изменился.</p>
    <p>В других случаях квазичастицы — «кровные родственники» элементарных частиц пустого пространства. Их свойства существенно меняются, когда они оказываются внутри материала. Прекрасный пример связан со сверхпроводимостью. Когда фотоны попадают в сверхпроводник, их масса меняется: теперь она чрезвычайно мала, но не равна нулю. Она зависит от сверхпроводника; ее характерное значение — порядка одной миллионной массы электрона. Для опытного физика появление массы у фотона и есть суть сверхпроводимости<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>.</p>
    <p>Мои первые работы по физике касались традиционных элементарных частиц. Но еще намного раньше, во время школьной экскурсии в Bell Labs, произошел случай, врезавшийся мне в память и в конечном счете изменивший мою жизнь. Один из ученых, пытаясь объяснить, чем он занимается, упомянул, что фононы — это кванты колебаний. Я не понял, о чем он говорит, но подумал: это самая классная штука, о которой я когда-либо слышал, — три таинственных понятия, у каждого свое звучное название, и все каким-то образом связаны. По пути домой я пытался разгадать эту загадку и нашел такой ответ: материя сама по себе — целый мир, отличный от нашего, и обитают там свои частицы, отличные от наших. Мне эта идея понравилась.</p>
    <p>Открытие новых элементарных частиц происходит медленно. Еще в 1970-х годах все частицы, упомянутые выше, а также те, о которых можно прочесть в приложении к книге, были уже известны, или их существование уверенно предсказывалось. С другой стороны, мир квазичастиц открывает огромный простор для воображения и творчества. Та школьная экскурсия приоткрыла мне новые горизонты.</p>
    <p>Через пятнадцать лет я наконец добрался до этих горизонтов. Здесь я упомяну только об одном важном событии. Энионы — квазичастицы с простой памятью. Я ввел такие квазичастицы и дал им название в 1982 году. Сначала это было чисто умозрительным упражнением. Я хотел продемонстрировать, что квазичастицы могут иметь дополнительное свойство — крохотную память о взаимодействиях с другими квазичастицами. (Позднее я узнал, что два норвежских физика Йон Магне Лейнаас и Ян Мирхейм пришли к схожим выводам раньше.) В то время я не думал ни о каком конкретном веществе.</p>
    <p>Однако через несколько месяцев я узнал об открытии, получившем название <emphasis>дробный квантовый эффект Холла</emphasis> (ДКЭХ)<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a>. В веществах, где наблюдается ДКЭХ, инжектированный электрон делится на несколько квазичастиц. Каждая из них несет электрический заряд, составляющий долю заряда электрона. Я понял, что такие квазичастицы должны очень своеобразно взаимодействовать друг с другом. Это и заставило меня заподозрить, что они могут быть энионами. В 1984 году нам с Дэном Аровасом и Робертом Шиффером удалось доказать, что это действительно так.</p>
    <p>С тех пор я с радостью занимался энионами и сотни других физиков примкнули к нашей «партии». Если память энионов удастся использовать для хранения и обработки информации, есть надежда, что они станут строительными блоками квантовых компьютеров. Для достижения этой цели «Майкрософт» тратит на исследования большие деньги.</p>
    <p>Физики и инженеры-изобретатели предложили много других интересных и потенциально полезных квазичастиц. И называются они очень симпатично: спинон, плазмон, поляритон, флюксон и мой любимец — экситон. Одни из них хорошо поглощают энергию излучения, другие — переносят ее с одного места на другое. Если объединить эти два качества, можно использовать их для создания высокоэффективных солнечных энергетических систем.</p>
    <p>Дивные новые материи с удивительными квазичастицами станут важной частью будущего. Метаматериаловедение — активно развивающаяся область, целенаправленно занимающаяся их созданием.</p>
    <p>Если свыкнуться с мыслью о том, что вещества — пристанище для квазичастиц, неизбежно встает принципиальный вопрос: можно ли и «пустое пространство» считать веществом, квазичастицы которого представляют собой наши элементарные частицы? Можно и должно. Как вы увидите в следующих главах, это очень плодотворное направление рассуждений.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Творение частиц, версия вторая: умные материалы</strong></p>
    <p>Биологи предлагают другой сценарий будущего материи. Клетки — «элементарные частицы» самой жизни. Они различаются по форме и размерам, но у всех у них много общих механизмов, позволяющих им функционировать и как вместилища информации, и как химические фабрики. А еще у них свои способы взаимодействия с внешним миром, помогающие накапливать ресурсы и обмениваться информацией.</p>
    <p>Клетки — высокоорганизованные физические объекты. Создание с нуля их искусственных аналогов с теми же основными функциональными возможностями — задача исключительной сложности. Если ее удастся решить, станет возможно заменять больные или состарившиеся клетки организма или наделять их новыми способностями, такими как биологическая переработка токсичных отходов в безвредные или полезные материалы. Более практичная краткосрочная стратегия, все успешнее реализуемая многими молекулярными биологами, состоит в небольших модификациях уже существующих типов клеток.</p>
    <p>С другой стороны, можно брать пример с биологии, не копируя ее буквально. Машины — это не лошади на колесах, аэропланы — не металлические птицы, а роботы-помощники не обязаны напоминать людей.</p>
    <p>Уникальная способность биологических клеток, для которой современные инженеры не могут подобрать даже близкого аналога, — регулируемое воспроизводство. В достаточно благоприятных условиях клетки накапливают необходимые ресурсы для создания новых своих копий — близких, но необязательно точных. Такие различия клеток не случайны, а определяются содержащимися в них программами.</p>
    <p>Самовоспроизведение благоприятствует экспоненциальному росту. Если начать с одной клетки, через десять поколений деления появится более тысячи, а через примерно сорок поколений — триллионы, которых хватит для создания тела человека. Различие программ, то есть регулируемость, позволяет генерировать специальные клетки, ответственные за различные функции, — клетки мышц, клетки крови и нейроны.</p>
    <p>Возможно, удастся выработать подобные механизмы самовоспроизводства для искусственных элементов, существенно менее сложных в сравнении с биологическими клетками. Успех вероятнее, если поставить более простую цель, чем создание жизнеспособных биологических организмов. Но подобный проект по грандиозности не уступает терраформированию планеты<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a> и созданию огромных, величиной с гору, компьютеров. Все подобные проекты очень схожи по структуре и одинаково снисходительно относятся к деталям. Но регулируемое самовоспроизводство — идея столь перспективная, что, я уверен, в инженерии будущего она займет подобающее место.</p>
   </section>
   <section id="g4">
    <title>
     <p>Глава 4. Здесь очень мало законов</p>
    </title>
    <p>Фундаментальные<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a> физические законы работают совсем не так, как человеческие. У людей много законов, они разные в разных местах и со временем меняются. Наши законы допускают различные варианты поведения и реагирования. Они не обоснованы длинными цепочками доказательств и однозначных выводов, поэтому эксперты могут толковать их по-разному.</p>
    <p>Фундаментальные законы физики работают иначе, причем в каждом из пунктов. Их очень мало, они одинаковы всегда и везде и просто описывают то, что должно произойти. Они записаны в форме математических уравнений, куда входят строго определенные величины, что не оставляет места для неопределенности или несогласия между компетентными экспертами. Вывести следствия из этих законов — вопрос расчета, который можно поручить компьютеру.</p>
    <p>Детские представления о мироустройстве, автоматически сохраняющиеся у многих взрослых, гораздо ближе к «человеческой» модели, чем к совершенным законам физики. У нас есть опыт, на основании которого мы оцениваем варианты и делаем выбор. Создается впечатление, что наш мысленный выбор влияет и на физический мир. В частности, представляется, что именно так мы контролируем движение тела. Основываясь на эмпирических правилах, мы предполагаем, как поведут себя те или иные люди и предметы, и только изредка задействуем логические рассуждения и расчеты. Никто не ходит, не ездит на мотоцикле и не ловит летящий мяч на основании законов движения Ньютона, не говоря уже о квантовой теории материи.</p>
    <p>Чтобы понять основы устройства мира, надо переосмыслить этот опыт и усвоенные с детства методы. Только тогда мы сможем отойти от законов человеческих и перейти к законам физики.</p>
    <subtitle>ТРИУМФ ЛОКАЛЬНОСТИ И СЛАВА ПОЛЕЙ</subtitle>
    <p>Опубликованные в 1687 году<emphasis> «</emphasis>Математические начала натуральной философии<emphasis>»</emphasis> Ньютона стали надежной основой для понимания физического мира, доминировавшей в науке практически до конца XIX столетия. В соответствии с тогдашними представлениями законы описывают действие тел друг на друга. Закон всемирного тяготения Ньютона успешно работал. Согласно ему, тела притягиваются друг к другу с силой, пропорциональной произведению их масс и убывающей обратно пропорционально квадрату расстояния между ними.</p>
    <p>Когда люди начали знакомиться с силами другого типа — электрическими и магнитными, — они попытались использовать ту же схему. Первые результаты были вдохновляющими. Например, если массы заменить на электрические заряды, закон Кулона для электрических сил повторяет закон тяготения Ньютона.</p>
    <p>Но с магнетизмом все пошл<emphasis>о</emphasis> не так гладко. Оказалось, что магнитные силы сложным образом зависят не только от координат, но и от скорости. Ситуация осложнилась еще больше, когда люди стали изучать одновременное действие электрических и магнитных сил.</p>
    <p>Майкл Фарадей (1791–1867) — гениальный экспериментатор-самоучка из простой семьи — не последовал за изощренными математическими формулировками описывающих силы законов. Вместо этого он, полагаясь на воображение, думал самостоятельно. Фарадей представлял себе, что электро- и магнитно-активные тела распространяют влияние на пространство как на своего рода проницаемую материю или атмосферу, даже когда нет никаких других тел, способных чувствовать это влияние. Сегодня мы называем такое возмущение пространства электрическим и магнитным полем. Фарадей использовал более выразительный термин: силовые линии. Джеймс Клерк Максвелл (1831–1879), исключительно способный теоретик, ставший последователем Фарадея и проповедником его идей, сказал: «Фарадей своим мысленным взором видел пронизывающие всё пространство силовые линии там, где математики видели центры сил, притягивающие на расстоянии. Фарадей видел среду там, где они не видели ничего, кроме расстояния. Фарадей усматривал местонахождение явлений в реальных процессах, которые происходят в среде, а они довольствовались тем, что нашли его в силе действия на расстоянии»<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>.</p>
    <p>Руководствуясь такими смелыми представлениями, Фарадей обнаружил эффект, который без ссылки на поля даже сформулировать было бы трудно. Это закон электромагнитной индукции, согласно которому меняющиеся во времени магнитные поля создают циркулирующие электрические поля. Это открытие Фарадея показало, что поля живут собственной жизнью.</p>
    <p>По мнению Фарадея, локальное воздействие в заполненном средой пространстве может быть причиной силы, действующей между удаленными друг от друга телами. Мысленно перенесясь к берегу водоема, мы сможем легко понять этот тезис. Когда несущаяся лодка создает волны, они методично распространяются на все озеро по мере того, как движущаяся вода в одном месте толкает воду поблизости — и <emphasis>только</emphasis> поблизости. Через какое-то время, когда до них дойдет волна, даже пловцы, находящиеся вдали от источника возмущения, почувствуют действие силы. Я много раз сталкивался с этим малоприятным явлением. Было бы еще хуже, если бы волна приближалась без предупреждения, но, к счастью, обычно я видел ее заранее. Локальность — подарок судьбы, не позволяющий застигнуть вас врасплох.</p>
    <p>Дополненное Фарадеем представление о локальности привело к революции в физике. Заполняющие пространство электромагнитные поля следовало включить в список строительных элементов мира. Модель Ньютона, построенную на частицах в пространстве и возвращавшую нас к «атомам и пустоте» Демокрита, пришлось переосмыслить. Таким образом, наше описание мира существенно обогатилось. Максвелл писал:</p>
    <cite>
     <p>Огромные межпланетные и межзвездные пространства больше не будут рассматриваться как пустыни во Вселенной, которые Создатель не посчитал подходящими, чтобы наполнить символами многообразного порядка Своего царствия. Теперь мы видим: они полны чудесной средой; так полны, что никакая человеческая сила не может удалить ее из малейшей частички пространства или создать малейший изъян в этой бесконечной непрерывности<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Если проза Максвелла кажется вам слишком восторженной, давайте посмотрим, как он к этому пришел. Когда в начале своего научного пути Максвелл решил изучать электричество и магнетизм, вдохновили его идеи и открытия Фарадея. Он предпочел интуитивную полевую концепцию Фарадея гораздо более проработанной и популярной конструкции Ньютона. Максвелл писал об этом так:</p>
    <cite>
     <p>…Всякий раз, когда энергия со временем передается от одного тела другому, должна быть среда или вещество, в котором энергия существует после того, как она покинула одно тело и еще не достигла другого… Если мы примем эту среду в качестве гипотезы, я считаю, что она должна занимать выдающееся место в наших исследованиях и что нам следовало бы попытаться сконструировать рациональное представление обо всех деталях ее действия.</p>
    </cite>
    <p>Излагая новые представления на языке математики, Максвелл понял: чтобы получить согласованные уравнения, к закону индукции Фарадея следует добавить еще один — где электрическое и магнитное поля меняются ролями. Согласно закону индукции Максвелла, переменные во времени электрические поля создают циркулирующие магнитные поля.</p>
    <p>Объединив эти два полевых закона индукции — Фарадея и собственный, — Максвелл пришел к новому сенсационному выводу. Может существовать самоподдерживающееся, постоянное, распространяющееся возмущение электрических и магнитных полей. Изменение электрических полей вызывает изменение магнитных полей, которое вызывает изменение электрических полей, которое вызывает изменение магнитных полей… Согласно расчетам, эти возмущения распространяются со скоростью, совпавшей с независимо измеренной скоростью света. Максвелл сделал вывод: «Похоже, такое совпадение результатов должно указывать на то, что свет и магнетизм — атрибуты одной субстанции, что свет — электромагнитное возмущение, распространяющееся посредством полей в соответствии с законами электромагнетизма».</p>
    <p>Он был прав.</p>
    <p>Возможные электромагнитные возмущения включают видимый свет — все длины волн, воспринимаемых нашими глазами, — и многое другое. Максвелл предсказал существование «растянутых» и «сжатых» версий видимого света, включая новые, еще неизвестные формы излучения. Сегодня мы называем их радиоволнами, микроволновым, инфракрасным и ультрафиолетовым излучением, рентгеновскими лучами и гамма-лучами.</p>
    <p>Убедительный эксперимент, доказавший справедливость уравнений Максвелла, был поставлен более чем двадцать лет спустя. Для этого Генрих Герц (1857–1894) разработал и построил первый радиопередатчик и радиоприемник. Герц стремился воплотить красивые идеи в физическую реальность. Он чувствовал, что ему это удалось. «Нельзя отделаться от ощущения, — писал Герц, — что эти формулы существуют независимо от нас, что они по-своему разумны, что они умнее нас — умнее даже тех, кто их открыл, что мы получаем от них больше, чем было изначально заложено».</p>
    <p>Исследования Фарадея, Максвелла и Герца, растянувшиеся практически на все XIX столетие, утвердили заполняющие пространство пол<emphasis>я</emphasis> как новый элемент, необходимый для описания основ мироздания.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Силы и вещество: квантовые поля</strong></p>
    <p>Сначала поля рассматривались как дополнение к частицам, как еще один ингредиент в «рецепте» физического мира, но в ХХ веке они взяли мир под контроль. Теперь мы рассматриваем частицы как проявление более глубокой, всеобъемлющей реальности.</p>
    <p>Частицы — воплощение полей.</p>
    <p>Как уже говорилось выше, на основании работы Планка Эйнштейн предположил, что свет распространяется дискретными порциями — частицами, которые он назвал квантами света, а мы называем фотонами. Изначально физическое сообщество приняло идею Эйнштейна прохладно: было сложно совместить представление о том, что свет — это частицы, с описанием света на основании полей Максвелла. На счету теории Максвелла было много побед, включая эпохальное открытие Герца; ее подтверждали детальные исследования новых форм излучения.</p>
    <p>Непрерывные в пространстве поля казались чем-то в корне отличным от частиц. Несмотря на экспериментальные свидетельства, трудно было представить, что свет может быть и тем и другим. Но позже эти противоречивые проявления его природы объединила концепция квантового поля.</p>
    <p>В соответствии с названием квантовые поля остаются полями — заполняющей пространство средой. Есть квантовая версия и электрических, и магнитных полей. Они по-прежнему удовлетворяют уравнениям Максвелла, которые физики девятнадцатого столетия получили, еще ничего не зная о квантовой механике, а также некоторым дополнительным. Последние имеют отпугивающее название «коммутационные соотношения», но я буду называть их менее формально — «квантовые условия». Они — математическое выражение самой сути квантовой механики.</p>
    <p>Общую идею квантовых условий предложил Вернер Гейзенберг в 1925 году, когда ему было двадцать четыре года. Вскоре, в 1926 году, Поль Дирак вывел квантовые условия с учетом специфики электрического и магнитного полей. Дираку тоже было двадцать четыре.</p>
    <p>Чем больше уравнений, которые надо удовлетворить, тем меньше у них решений. Как мы уже говорили, Максвелл обнаружил, что свет — своего рода самовоспроизводящееся, движущееся возбуждение электрического и магнитного полей. Однако не все его решения удовлетворяют квантовым условиям — например, определенному соотношению между энергией возбуждения и его частотой (то есть скоростью осцилляций поля). Я сформулирую это важное соотношение как на словах, так и в виде простого уравнения. На словах оно звучит так: энергия возбуждения должна равняться произведению отличной от нуля постоянной, которая называется постоянной Планка, на частоту. В форме уравнения получаем: <emphasis>E = hν</emphasis>, где <emphasis>E — </emphasis>энергия, <emphasis>ν —</emphasis> частота, а <emphasis>h — </emphasis>постоянная Планка. Именно это соотношение в 1900 году предложил Планк, а Эйнштейн воспользовался им в 1905 году, когда предсказал существование фотонов. Эту формулу называют формулой Планка — Эйнштейна<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>. Потребовалось двадцать лет, чтобы физики освоились с этим основанным на экспериментах революционным предположением и выработали согласованную теоретическую интерпретацию, изложенную здесь. У нас есть <emphasis>и</emphasis> уравнения Максвелла, <emphasis>и</emphasis> дискретные порции света.</p>
    <p>Эта великая история об электромагнитных полях и фотонах ведет непосредственно к еще одному ключевому моменту: объясняет, зачем и как природа производит такое огромное количество взаимозаменяемых «деталей». Если бы наш список фундаментальных составляющих закончился элементарными частицами, без ответа остался бы важнейший вопрос. Ведь на этом уровне мы должны постулировать, что каждый тип частиц существует во множестве идентичных копий: много одинаковых фотонов, электронов и так далее.</p>
    <p>В истории промышленного производства введение стандартизованных, взаимозаменяемых деталей было великим открытием. Чтобы не отступать от шаблонов, потребовалось изобрести новые механизмы и материалы. И даже тогда многие детали изнашивались, ломались и деформировались со временем. С другой стороны, согласно наблюдениям, свойства фотонов одинаковы, где бы и когда бы мы их ни обнаружили. Независимо от источника свет данного цвета имеет одни свойства и одинаково взаимодействует с материей. Одинаковы и электроны, где бы они ни обнаруживались. Если бы, например, свойства электронов в разных атомах углерода не были идентичны, сами атомы также обладали бы разными свойствами и законы химии не работали бы.</p>
    <p>Как природе это удается? Только проследив происхождение всех фотонов до общего, универсального магнитного поля, мы приходим к пониманию их единообразия. И, ведомые аналогией, мы вводим поле (назовем его электронным), возбуждениями которого являются электроны. Свойства всех электронов одинаковы, поскольку каждый является возбуждением одного и того же универсального поля.</p>
    <p>Поля нужны для достижения локальности, а квантовые поля производят частицы. Теперь мы лучше понимаем, почему частицы существуют и почему они столь удивительно взаимозаменяемы. Нет необходимости вводить два разных сорта фундаментальных составляющих реальности — поля и частицы. Господствуют поля. А именно квантовые поля.</p>
    <p>Если вернуться к истокам полевой концепции — к попыткам Фарадея представить себе влияние электричества и магнетизма на пространство, — становится понятно, как еще квантовые поля унифицируют наше представление о мире. Те же самые поля, порождающие фотоны, в соответствии с представлениями Фарадея — и уравнениями Максвелла — порождают электрические и магнитные силы.</p>
    <empty-line/>
    <p>Подведем итог.</p>
    <cite>
     <p>От сил мы переходим к полям, а от (квантовых) полей — к частицам.</p>
    </cite>
    <cite>
     <p>От частиц мы переходим к квантовым полям, а от полей — к силам.</p>
    </cite>
    <cite>
     <p>Таким образом мы понимаем, что вещество и сила — два аспекта единой, лежащей в их основе реальности.</p>
    </cite>
    <subtitle>ЧЕТЫРЕ СИЛЫ</subtitle>
    <p>Здесь я коротко обрисую, в какой мере все вышеописанное — принципы и свойства, воплощенные в нескольких типах частиц, — помогает нам интерпретировать природу четырех известных сил<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>, или фундаментальных взаимодействий.</p>
    <p>Как мы только что видели, на следующем, более глубоком уровне частицы заменяются полями.</p>
    <p>Эти четыре взаимодействия (и соответствующие теории) таковы:</p>
    <empty-line/>
    <p>• электромагнитное взаимодействие, или, во всем квантовом величии, квантовая электродинамика (КЭД);</p>
    <p>• сильное взаимодействие, или, во всем квантовом величии, квантовая хромодинамика (КХД);</p>
    <p>• гравитационное взаимодействие, рассматриваемое общей теорией относительности Эйнштейна;</p>
    <p>• слабое взаимодействие.</p>
    <empty-line/>
    <p>Когда речь идет о земной материи, доминируют электромагнитное и сильное взаимодействия. Электромагнитное взаимодействие удерживает вместе атомы и управляет организованными из них структурами. Эти же силы описывают, как атомы взаимодействуют со светом. Сильное взаимодействие обеспечивает целостность ядер атомов и управляет их структурой.</p>
    <p>Гравитационные силы, действующие между элементарными частицами, чрезвычайно слабы, но растут, когда частиц много. Так что если речь о больших (незаряженных) телах, то эти силы становятся основными.</p>
    <p>Слабые силы управляют атомными превращениями и ведут к распаду частиц, которые в противном случае оставались бы стабильными. Они же обусловливают протекание реакций с выделением энергии. Заметим, что такие реакции — основной источник энергии звезд, включая наше Солнце.</p>
    <p>Прежде чем погрузиться в детали, хочу объяснить два принятых мною решения. Первое касается выбора слов. Физики часто говорят не о четырех «силах», а о четырех «взаимодействиях». В пользу такого выбора есть вполне правомерный аргумент. В механике Ньютона слово «сила» имеет точное значение — определяет потенциальную причину движения. Но, например, в словосочетании «слабая сила» то же слово подразумевает совсем другое, а именно процессы, приводящие к превращению одних частиц в другие. Тем не менее я остановлюсь на словосочетании «слабая сила»: оно менее высокопарно<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>, чем «слабое взаимодействие».</p>
    <p>Второе решение затрагивает самую суть того, чего я надеюсь достичь этой книгой. Большая ценность наших теорий четырех сил — возможность точно и понятно выразить их в нескольких уравнениях. С точки зрения философии это означает нечто вполне конкретное, понятное и без математического образования. А именно наши теории без ущерба для содержания можно переформулировать в виде довольно коротких компьютерных программ и затем объединить в одну главную программу. Но даже эта программа — операционная система физического мира — будет <emphasis>значительно</emphasis> короче, скажем, операционной системы вашего компьютера.</p>
    <p>Но у этого исключительного «сжатия данных» есть оборотная сторона: информация зашифрована, и шифр отличается от естественного человеческого языка.</p>
    <p>Исходные уравнения или эквивалентные им компьютерные программы используют символы и понятия, совсем непохожие на привычные нам конструкции. Только после долгих вычислений и толкований можно перейти от уравнений к их следствиям, о которых легко рассказать.</p>
    <p>В связи с этим я должен был выбирать — и не раз, — как добраться до истоков и какие их последствия выделить. Основной посыл остался прежним — небольшого числа законов достаточно для управления физическим миром.</p>
    <subtitle>КВАНТОВАЯ ЭЛЕКТРОДИНАМИКА (КЭД)</subtitle>
    <p><strong>Электрический атом</strong></p>
    <p>Основные правила для электромагнитного взаимодействия, начиная с закона Кулона и кончая выводом уравнений Максвелла, формулировались на основе опытов с объектами, размеры которых сопоставимы с человеческими. Приступив к исследованию субатомного мира, ученые предположили, что и там наиболее важны электромагнитные силы, а для их описания по-прежнему можно использовать уравнения Максвелла. Это был радикально-консервативный подход.</p>
    <p>Подобная смелая стратегия работает на удивление хорошо. Если согласиться с тем, что основная масса атома и весь его положительный заряд сосредоточены в маленьких ядрах, а кроме этого есть только электроны, все остальное можно отдать на откуп уравнениям Максвелла плюс квантовым условиям, относящимся на этот раз к электронному полю. Вместе они дают одновременно точную и результативную модель атома.</p>
    <p>Откуда мы знаем, что она верна? <emphasis>Атомы поют, открывая души свету.</emphasis> Я позволил себе некоторую поэтическую вольность, но эта фраза описывает и мастерство, и научный метод спектроскопии.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Спектроскопия</strong></p>
    <p>Начнем сначала — с фотонного<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a> и электронного поля. Согласно квантовому условию, поле фотона дает нам фотоны. Они электрически нейтральны и непосредственно друг с другом не взаимодействуют.</p>
    <p>Квантовое условие для электронного поля дает нам электроны, взаимодействующие благодаря электрическим силам. Именно поэтому все возбуждения электронного поля нельзя построить, просто складывая независимо фундаментальные возбуждения. Однако, когда электроны находятся достаточно далеко друг от друга, энергия их взаимодействия гораздо меньше энергии, заключенной в их массе (то есть <emphasis>E</emphasis> = <emphasis>mc</emphasis><sup>2</sup>), так что их опять можно рассматривать по отдельности. Другими словами, фундаментальные возбуждения электронного поля представляют собой сгустки влияющих друг на друга маленьких частиц — электронов. На этой «полевой закваске» «выпекаются» как элементарные курсы, рассказывающие об окружающем мире, так и серьезные учебники по химии и биологии.</p>
    <p>Чтобы построить модель атома, учтем влияние ядра на возбуждения электронного поля, содержащего достаточно электронов, чтобы сбалансировать положительный электрический заряд ядра. При такой «конструкции» точные уравнения для электронного поля могут оказаться достаточно сложными, поскольку должны учитывать как влияние ядра на электроны, так и влияние электронов друг на друга. Это начало долгой истории ядерной физики и химии, строящихся на фундаментальных принципах. Многие талантливые люди посвятили всю жизнь исследованиям тех или иных разделов этих наук.</p>
    <p>Однако наша цель и более глобальна, и более ограниченна. Мы хотим в самом общем виде понять, что собой представляют наиболее важные гипотезы атомной физики и как они связаны с основами мироустройства. Если исходить из этого, главный вывод атомной физики удивительно прост: <emphasis>изучая цвета испускаемого атомами света, мы можем собрать обширную, детальную информацию об их устройстве.</emphasis></p>
    <p>Набор цветов, которые испускает атом, называется спектром, а его изучение — спектроскопией. Спектроскопия — один из самых мощных инструментов, дающих нам возможность общаться с природой. Его можно использовать для изучения не только электрически нейтральных атомов, но и молекул, ионов и вообще всего, что испускает фотоны.</p>
    <p>В 1913 году, еще до того как квантовая механика обрела свою современную, совершенную форму, Нильс Бор сформулировал правила, ограничивающие допустимые значения энергий атома водорода. Правила Бора появились неожиданно — в результате вдохновенной догадки. Предсказанный им спектр точно совпадал с имевшимися экспериментальными данными, что было не так уж удивительно: правила и строились с учетом этих данных. Больше удивляло то, что модель Бора помогла сделать дополнительные предположения и все они оказались правильными. Когда на семинаре Эйнштейн впервые услышал об этом замечательном подтверждении теории Бора, он был явно потрясен и сказал: «Тогда это одно из величайших открытий».</p>
    <p>Головокружительный успех Бора привел к важным последствиям: начался поиск более общих, логически последовательных квантовых условий. Сегодня правила Бора, как и формулу Планка — Эйнштейна, мы считаем предшественниками современных квантовых условий.</p>
    <p>Эйнштейн говорил, что работа Бора — «наивысшая музыкальность в области мысли»<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>. И все же ее преемница — современная квантовая механика — существенно гармоничнее. Сходство ее уравнений с уравнениями, описывающими звуки музыки, поражает.</p>
    <p>Если говорить конкретнее, уравнения электронного поля вокруг ядра напоминают уравнения гонга, изготовленного из странного материала. Оставаясь в рамках этой метафоры, можно сказать, что спектр цветов, испускаемых атомом, соответствует звуковому спектру гонга. Оба отражают устойчивую структуру колебаний своих «инструментов». Но они не предназначены для музыки, это не ноты какой-то имеющей смысл гаммы. А если речь не об одном электроне, спектр разрешенных колебаний может быть особенно сложным.</p>
    <p>Спектры атомов абсолютно конкретны, и, в принципе, их можно рассчитать. Их упорядоченная сложность — подарок рациональному мышлению человека. Поскольку разные типы атомов испускают разные спектры света, эти спектры — своего рода подпись атома, его дактилоскопический отпечаток. Таким образом, просто оглядываясь вокруг — и уделяя особое внимание цвету, — можно изучить поведение атомов, далеко отстоящих от нас в пространстве и времени. Космос становится огромной, хорошо оборудованной химической лабораторией. По этой причине спектроскопия — основа астрофизики и космологии.</p>
    <p>Кроме того, спектроскопия позволяет нам проверить основополагающие представления о мире. Поскольку точные теоретические расчеты спектров (когда удается их выполнить) пока согласуются с результатами экспериментов, есть уверенность, что сформулированные нами законы правильны. А поскольку до сих пор астрономы и химики, куда бы и когда бы они ни поглядели, видели один набор атомных спектров, мы делаем вывод, что одни и те же законы действуют на одни и те же исходные вещества везде во Вселенной и во все времена.</p>
    <subtitle>КВАНТОВАЯ ХРОМОДИНАМИКА (КХД)</subtitle>
    <p>Замечательные результаты моделирования атомов и спектроскопии — следствие смелого предположения, согласно которому у атомов есть крошечное ядро, где сосредоточены весь его положительный заряд и практически вся масса. На волне этого успеха фундаментальная физика обратилась к следующему вопросу: что представляют собой ядра? Начались полные сюрпризов, взлетов и падений исследования, игравшие главную роль в физике почти все двадцатое столетие. Чтобы поскорее перейти непосредственно к основным открытиям, я опущу почти всю эту историю. Если вы захотите больше узнать о ранних этапах становления ядерной физики, ее неожиданных, изменивших мир побочных результатах, прочтите книгу Ричарда Роудса «Создание атомной бомбы»<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a>.</p>
    <p>Главное открытие ядерной физики до квантовой хромодинамики состояло в том, что моделирование атомных ядер полезно начинать с протонов и нейтронов. Но, чтобы не дать ядрам развалиться, между их составляющими должны действовать какие-то неизвестные силы: электрическое отталкивание протонов стремится разорвать ядро, а гравитация слишком мала. Эти новые силы ученые назвали сильным взаимодействием и стали разбираться, что же оно собой представляет. Когда с этой целью начали исследовать поведение протонов и нейтронов, все очень быстро совсем запуталось. Прорыв случился, только когда ученые заглянули <emphasis>внутрь</emphasis> протонов.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Внутри протонов</strong></p>
    <p>Чтобы заглянуть внутрь протонов, физики следовали той же стратегии, которая позволила раньше исследовать строение атома, а именно проводили эксперименты по рассеянию в духе Гейгера и Марсдена. О них мы говорили выше, но теперь и рассеивающиеся пучки были другого типа, и методика усовершенствована. Ученые вновь направляли на интересующий объект пучок частиц, следили, как они отклоняются, а затем, используя полученную картину, делали шаг назад к структуре, обусловившей эти отклонения.</p>
    <p>Самое важное усовершенствование состояло в том, что нужно было не только определить степень отклонения частиц (в первых экспериментах это были электроны), но и измерить потери ими энергии. Эта дополнительная информация позволяет нам выполнить анализ как во времени, так и в пространстве. Она помогает — после кропотливой обработки изображений — получить <emphasis>моментальный снимок</emphasis> внутренности протона. Важно получить именно такой снимок, потому что, оказывается, составляющие протона быстро движутся. При длинной выдержке — в нашем контексте это означает выдержку, превышающую одну миллионную от одной миллиардной одной миллиардной секунды, — все будет смазано.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Свобода и тюрьма<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a></strong></p>
    <p>Картина внутреннего устройства протона преподносит нам несколько сюрпризов — например, демонстрирует, что он содержит частицы меньших размеров, включая кварки. Раньше они использовались как теоретические конструкции, позволяющие упорядочить результаты наблюдений сильно взаимодействующих частиц, но в их физическом существовании ученые сомневались — даже Мюррей Гелл-Манн<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>, один из авторов гипотезы о кварках. Он сравнивал кварки с кусками телятины из «рецепта, который иногда используют во французской кухне: кусок мяса фазана готовят между двумя кусками телятины, которые затем выбрасывают»<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>. Другой «отец» кварков, Джордж Цвейг<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a>, воспринимал их гораздо более буквально. Он годами придумывал способ обнаружить изолированные кварки вне протонов. Эти попытки не увенчались успехом, и как мы теперь знаем — или думаем, что знаем, — они были обречены на неудачу.</p>
    <p>Весь этот скептицизм был вполне обоснован. Кварки — частицы с весьма необычными свойствами и поведением. Начнем с того, что их электрический заряд равен доле заряда электрона. Никогда прежде никто не сталкивался с дробными зарядами. А еще никому не удавалось обнаружить свободные кварки — только внутри протонов и других сильно взаимодействующих частиц, так называемых адронов.</p>
    <p>Это явление называют <emphasis>конфайнментом</emphasis>. Оно осталось загадкой даже после того, как ученые получили мгновенные снимки протонов, подтвердившие гипотезу кварков.</p>
    <p>Судя по всему, внутри протона кварки практически не влияют друг на друга. Однако в конечном счете силы, действующие между ними, не дают им вырваться наружу.</p>
    <p>Моя первая серьезная работа по физике, написанная, когда я был аспирантом Дэвида Гросса, касалась именно этой проблемы. Мы хотели объяснить парадоксальное поведение кварков, не задевая при этом таких «священных коров», как локальность, общая теория относительности и квантовая теория. Таким образом, мы хотели <emphasis>на базе квантовых полей</emphasis> построить теорию, где силы взаимодействия частиц, разнесенных на большое расстояние, соответствуют сильному притяжению, но ослабевают, когда частицы сближаются. В обычной жизни так ведет себя эластичная резиновая лента. Но резиновые ленты — не квантовые поля. Не так-то легко заставить квантовые поля действовать наподобие резиновой ленты.</p>
    <p>После короткой, но напряженной схватки нам удалось построить теорию, которая с этим справилась, — она называется квантовая хромодинамика, или КХД. Сначала свидетельства в ее пользу были очень шаткими. Но со временем, после экспериментов при более высоких энергиях, такие свидетельства начали накапливаться и становиться все надежнее. Теперь, спустя практически пятьдесят лет, количество их огромно.</p>
    <p>Наш путь начинался с нечетко сформулированной идеи и озадаченности. Он вел через рутинные исследования, озарения, расчеты, результаты, проверки — но в конце нас ждала еще одна истина о физическом мире, с которой согласились коллеги. И каждый шаг по тому пути был невероятным подарком. В 2004 году Дэвид Гросс и я получили за эту работу Нобелевскую премию. Мы разделили ее с Дэвидом Политцером, который независимо провел похожие вычисления.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Масса из энергии: m = E/c<sup>2</sup></strong></p>
    <p>Теперь я расскажу о самом поразительном следствии из КХД — она объясняет происхождение большей части массы.</p>
    <p>Знаменитая формула Эйнштейна <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup> определяет энергию покоя тела, обусловленную наличием у него массы. Поскольку энергия сохраняется, мы можем использовать эту формулу, чтобы вычислить, какая энергия высвобождается, когда частицы распадаются. Ее же используют, например, следя за тем, как энергия радиоактивности Земли перемещает континенты (тектоника плит) или как протекают ядерные реакции в звездах.</p>
    <p>Замечательно, что логика формулы допускает ее прочтение и в противоположном направлении.</p>
    <p>Внутри протонов имеются кварки и глюоны<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>. Масса кварков очень мала, а глюоны — безмассовые частицы. Но внутри протонов они быстро двигаются и, следовательно, обладают энергией. Все их энергии складываются. Если суммарная энергия «упакована» в один объект — покоящийся как целое протон, — этот объект обладает массой <emphasis>m = E/c</emphasis><sup>2</sup>. Эта энергия и обеспечивает практически всю массу протонов и нейтронов. В свою очередь, почти вся наша масса приходится на массу содержащихся в нас протонов и нейтронов. Сторонники восточной философии часто говорят о <emphasis>ци</emphasis> — пространственно-временной энергетической субстанции. По их мнению, ци лежит в основе устройства Вселенной и все существует благодаря ее видоизменению и движению. Многие пытаются развивать свое внутреннее ци. КХД учит, что мы получаем эту субстанцию естественным путем.</p>
    <p>Одно из моих ранних подростковых воспоминаний связано с небольшой тетрадкой. Она была у меня, когда я впервые услышал об общей теории относительности и алгебре. Ни одну из этих дисциплин я по-настоящему не понимал, но думал, что, поработав как следует, смогу открыть что-нибудь замечательное, наподобие <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup>. В тетрадке я записал эту формулу как <emphasis>m = E/c</emphasis><sup>2</sup>. Я и не подозревал…</p>
    <subtitle>ГРАВИТАЦИЯ (ОБЩАЯ ТЕОРИЯ ОТНОСИТЕЛЬНОСТИ)</subtitle>
    <p><strong>Совпадение в теории Ньютона</strong></p>
    <p>Более двух столетий теория тяготения Ньютона, в основе которой лежит простое выражение для гравитационной силы (мы об этом говорили выше), шагала от успеха к успеху. И с самого начала было в ней одно поразительное, необъяснимое совпадение — а на самом деле бесконечное их число. Согласно закону движения Ньютона, сила, действующая на тело, равняется его массе, помноженной на вызванное этой силой ускорение. С другой стороны, согласно закону тяготения Ньютона, сила, действующая на тело, <emphasis>также</emphasis> пропорциональна его массе. Приравнивая эти два выражения, мы видим, что масса тела сокращается. Другими словами, гравитация — универсальный источник ускорения, одинакового для всех тел, на которые она действует.</p>
    <p>В теории Ньютона есть два вида масс. В одних условиях <emphasis>инертная масса</emphasis> определяет степень сопротивления тела внешним силам. В других условиях <emphasis>гравитационная масса</emphasis> определяет силу притяжения, которую тело испытывает или создает<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>. В логике теории нет ничего, что требовало бы пропорциональности этих масс, она и так работала бы безукоризненно. Можно представить себе, что соотношение масс зависит, например, от химического состава тела. Теория Ньютона оставляет эту никогда не нарушаемую пропорциональность, или, что то же самое, универсальность гравитационного ускорения, как необъяснимое совпадение.</p>
    <p>Свою теорию гравитации Эйнштейн сформулировал в 1915 году. Она удивительным образом и очень убедительно объяснила совпадения масс в исследованиях Ньютона, а кроме того, перевела гравитацию в рамки полевой теории наподобие электромагнетизма. Это удовлетворяло стремлению Ньютона к законам тяготения, основанным на локальности действия.</p>
    <p>Если не настаивать на математических подробностях, величественную логику общей теории относительности можно обрисовать десятью широкими мазками.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. Универсальная истина должна иметь универсальное объяснение.</p>
    <p>2. Именно поэтому «совпадение», указывающее, что сила тяготения приводит к одинаковому ускорению любого тела, занимающего заданное положение в заданный момент времени, должно быть основополагающим.</p>
    <p>3. Это значит, что гравитационное ускорение должно отражать свойства пространства-времени.</p>
    <p>4. Одно из свойств, которые может иметь пространство-время, — кривизна<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>.</p>
    <p>5. Кривизна пространства-времени влияет на движение тел. Тела, двигающиеся «так прямо, как только возможно», могут тем не менее двигаться не вдоль прямой линии.</p>
    <p>6. В пространстве-времени прямая линия символизирует движение с постоянной скоростью, поэтому отклонение от прямолинейного движения отражает ускорение.</p>
    <p>7. Объединяя пункты 5 и 6, мы видим, как реализуется пункт 3: гравитация отражает кривизну пространства-времени.</p>
    <p>8. Поскольку кривизна может меняться от точки к точке и во времени, она определяет поле.</p>
    <p>9. Чтобы вывести теорию гравитации, нужны уравнения, увязывающие кривизну поля пространства-времени с влиянием материи. Действительно, как учил Ньютон, материя может создавать гравитацию.</p>
    <p>10. Из закона тяготения Ньютона следует, что основное свойство материи, ответственное за гравитацию, — масса. Точнее, это предполагает, что кривизна пространства-времени, содержащая информацию о массе, должна быть пропорциональна массе. Это допущение — шаг в правильном направлении. Чтобы получить точные уравнения, его надо подкорректировать, но, если вы знаете специальную теорию относительности, это вопрос техники. Как я отмечал раньше, суть корректировки — в признании того, что источником гравитации являются все формы энергии, а не только связанная с массой покоя.</p>
    <empty-line/>
    <p>Джон Уилер, поэт общей теории относительности, считал так: «Пространство-время говорит материи, как двигаться, материя говорит пространству-времени, как изгибаться»<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>.</p>
    <subtitle>СЛАБЫЕ СИЛЫ</subtitle>
    <p><strong>Алхимия природы</strong></p>
    <p>Слабые силы ничего не изгибают и не передвигают, но их важность связана со способностью к трансформации. Эта способность, <emphasis>эффективно использующая чрезвычайную слабость слабых сил,</emphasis> обеспечивает им уникальную, центральную роль в эволюции Вселенной. Слабые силы — своего рода аккумулятор, медленно высвобождающий космическую энергию.</p>
    <p>Знакомство с темой удобно начать с распада нейтрона. Это один из самых простых и в то же время важных процессов, за который ответственны слабые силы. Свободный нейтрон с периодом полураспада чуть больше десяти минут практически всегда спонтанно превращается в протон, электрон и антинейтрино. (Антинейтрино — античастица, соответствующая нейтрино.) Поскольку нейтроны и протоны существенно тяжелее остальных частиц, поучительно взглянуть на распад нейтрона под другим углом. Рассмотрим его превращение в протон с высвобождением энергии.</p>
    <p>Первое, что надо отметить: в субатомном мире десять минут — это вечность. Для сравнения: время жизни адронов, распадающихся из-за сильных взаимодействий, в которых участвуют кварки и глюоны, составляет крохотную долю секунды. Сильное взаимодействие действует примерно в 10<sup>27</sup>, или в 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000, раз быстрее. Если исходить из таких стандартов, формирование нестабильности, обусловленной слабой силой и вызывающей распад нейтрона, требует очень длительного времени. Другими словами, это очень слабая нестабильность. Именно поэтому ее причину мы называем <emphasis>слабой</emphasis> силой.</p>
    <p>Распад нейтрона — результат превращения одного из двух <emphasis>d</emphasis>-кварков в <emphasis>u</emphasis>-кварк (плюс электрон и антинейтрино). Поскольку нейтрон имеет кварковую структуру <emphasis>udd</emphasis>, а протон — <emphasis>uud</emphasis>, такое превращение кварков обеспечивает превращение нейтронов в протоны.</p>
    <p>Хотя слабая сила действительно очень мала, она может делать то, что недоступно другим. Ни сильная, ни электромагнитная, ни гравитационная силы не превращают одни кварки в другие. В то же время слабая сила способна превращать более тяжелые кварки в более легкие. Все «бонусные частицы», вскользь упоминавшиеся в <a l:href="#g3">предыдущей главе</a><a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>, из-за слабой силы очень нестабильны.</p>
    <p>Слабая сила действует на кварки везде, где бы они ни находились. Так, она может превращать в протоны не только свободные нейтроны, но и те, которые находятся внутри атомных ядер. В новом ядре оказывается на один протон больше и на один нейтрон меньше, чем в старом, а также излучаются электрон и антинейтрино. Поскольку число протонов в атоме определяет электрические, а значит, и химические его свойства, этот процесс меняет атом одного химического элемента на атом другого. Именно к этому стремились алхимики, но, по утверждению основоположников современной химии, сделать это искусственным путем невозможно. Слабая сила играет роль природного алхимика.</p>
    <subtitle>ЧТО НУЖНО ПОНЯТЬ В БУДУЩЕМ</subtitle>
    <p><strong>Это всё, что есть?</strong></p>
    <p>Уже в 1929 году Поль Дирак, великий ученый, занимавшийся математической физикой и устранивший элемент случайности в квантовой электродинамике, декларировал: «Фундаментальные законы, необходимые для построения математической теории большей части физики и всей химии, в полной мере известны».</p>
    <p>Дирак имел в виду законы квантовой электродинамики в применении к материи, которая считалась состоящей из электронов, фотонов и атомных ядер. Через девяносто лет, вместивших тысячи новых экспериментов, разработок и открытий, смелое заявление Дирака не только выстояло, но и стало еще более очевидным. С пониманием сути сильных и слабых сил расширились и границы понимания фундаментальных законов. «Большая часть физики» стала еще больше. Так, например, в 1929 году физика еще не имела ясного представления о том, откуда берется энергия звезд или какие силы удерживают ядра атомов как единое целое. Сегодня, благодаря тысячам убедительных экспериментов, мы это знаем.</p>
    <p>Дирак продолжал так: «Трудность только в том, что использование этих законов приводит к уравнениям слишком сложным, чтобы их можно было решить». Но в его время о современных суперкомпьютерах еще и не мечтали. С их помощью мы стали существенно лучше решать уравнения, появившиеся как результат формулировки фундаментальных принципов. В рамках квантовой теории уравнения КЭД, КХД, общей теории относительности и слабых сил обеспечили появление многих технических новшеств, включая лазеры, транзисторы, ядерные реакторы, магнитно-резонансные томографы (МРТ) и систему GPS.</p>
    <p>Тем не менее в ближайшее время химики и инженеры-материаловеды не останутся без работы. Если речь идет о достаточно сложных системах, а не о простых случаях с участием небольших молекул или идеальных кристаллов, предсказывать их поведение путем расчетов «в лоб» не имеет практического смысла. Химики и инженеры редко имеют дело с кварками и глюонами (а по сути, вовсе не имеют). Чтобы продвигаться вперед, им надо оперировать приближениями, исследовать идеализированные системы, строить более быстрые и мощные компьютеры и проводить эксперименты.</p>
    <p>Другой вопрос — действительно ли трудность <emphasis>только</emphasis> в том, что фундаментальные уравнения трудно решить? Могут ли быть какие-то значительные эффекты, которые ими совсем не учитываются?</p>
    <p>Вместе четыре закона, описывающие четыре фундаментальные силы, составляют то, что иногда называют «Стандартной моделью». Я предпочитаю называть ее «Ядром» (Core)<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a>. Вместе эти законы работают как хорошо отлаженный механизм. Есть веские основания полагать, что «Ядро» — совокупность законов КЭД, КХД, гравитации и слабых сил — образует достаточно надежный фундамент для практического применения физики и останется таковым в обозримом будущем.</p>
    <p>Одна из причин очевидна. Эти законы проверялись с гораздо большей точностью и в гораздо более разнообразных условиях, чем необходимо для их практического использования в химии, биологии, материаловедении и даже в астрофизике (за исключением космологии ранней Вселенной). Другая причина скорее теоретическая. Квантовые поля — мощный, но своенравный инструмент. Использовать их математически самосогласованно чертовски сложно. Если теряешь бдительность, сталкиваешься с не имеющими решений системами уравнений. Это придает «Ядру», основой которого являются квантовые поля, своего рода жесткость: его трудно изменить, не разрушив полностью.</p>
    <p>К «Ядру» можно что-то <emphasis>добавить</emphasis>, но такое добавление должно либо включать новые формы материи, слабо связанные с известными нам, либо менять поведение элементарных частиц, но только при «нереализуемых» — то есть очень высоких — энергиях. Аксионы, о которых речь пойдет дальше, — один из примеров первой возможности. Теория суперструн, постулирующая, что наши элементарные частицы — на самом деле струны, относится ко второй<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a>. Подобные новшества могут помочь выявить космологические и эстетические недочеты наших фундаментальных уравнений, но вряд ли как-то повлияют на их практическое применение.</p>
    <p>Перефразируя Дирака, можно сказать «это всё, что есть, — <emphasis>для практических целей</emphasis>».</p>
    <p>Само «Ядро» содержит семена своей трансцендентальности. Три из четырех теорий — КЭД, КХД и слабых сил — основываются на разного рода зарядах<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>. Есть поля, отвечающие зарядам, и поля, которые могут превращать одни заряды в другие, — например, цветные глюонные поля превращают цветной заряд одного вида в другой. У нас есть электрический заряд, три вида цветных зарядов и два слабых. Что может быть естественнее, чем задуматься о более общей модели, где все заряды трактуются единообразно и допускают взаимные превращения?</p>
    <p>Эта привлекательная идея сталкивается с большими трудностями. Нет абсолютно никаких свидетельств, что подобные превращения возможны. Наоборот, если они и случаются, то редко. Если допустить превращение цветных зарядов в какие-то другие, то станет возможно превращение кварков в электроны, а протоны окажутся нестабильными. Но попытки зафиксировать распад протона пока ни к чему не привели.</p>
    <p>С другой стороны, на примере теории слабого взаимодействия мы нашли способ спасти красивые уравнения, кажущиеся «слишком хорошими для этого мира». Мы можем представить себе более пустой мир, в котором они выполняются, а затем сделать из него наш, заполнив его подходящей субстанцией (конденсатом Хиггса<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a>).</p>
    <p>Можем ли мы и дальше следовать той же стратегии? Может ли различие зарядов быть обусловлено влиянием других космических сред, состоящих из более тяжелых и неуловимых частиц, подобных частицам Хиггса?</p>
    <p>Есть прекрасный повод так думать. Он связан с еще одной ключевой идеей «Ядра»: асимптотической свободой — ослаблением сильного взаимодействия на малых расстояниях. Мы уже рассказывали об асимптотической свободе, не называя ее. Асимптотическая свобода была ключом к открытию КХД, и она же в большой степени — источник ее предсказательной силы. Используя те же приемы, можно рассчитать, как меняются с расстоянием другие силы. Результаты удивительны: мы обнаруживаем, что унификация достигается на чрезвычайно малых расстояниях. Напряженности всех четырех сил становятся равными, а это именно то, что в соответствии с нашими предположениями должно иметь место в единой теории поля. На малых расстояниях можно минимизировать влияние среды, с которой связано различие зарядов. Кажется, рассчитанные параметры позволяют заглянуть мельком в тот идеальный мир, который мы себе представляли<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>. Так туманные мечты Эйнштейна о единой теории поля стали конкретными и даже получили количественное выражение.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Увидеть всё в целом</strong></p>
    <cite>
     <p>Объективный мир просто <emphasis>есть</emphasis>, он не <emphasis>случается</emphasis>. Лишь для взора сознания, соединенного с моим физическим телом, часть этого мира мимолетно проявляется в пространстве и непрерывно меняется во времени<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>.</p>
     <text-author><emphasis>Герман Вейль</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>В <a l:href="#g3">предыдущей главе</a> идея о том, что «<emphasis>фундаментальные законы описывают изменения»,</emphasis> была первым принципом, руководствуясь которым мы двигались к научному пониманию устройства мира. Этот принцип хорошо послужил нам. Настоящая глава посвящена фундаментальным законам «Ядра». Они сообщают нам, что <emphasis>происходит</emphasis>.</p>
    <p>Но граница между тем, что <emphasis>есть</emphasis> и что <emphasis>происходит</emphasis>, не вполне жесткая. Сами вечные законы, касающиеся изменений, не меняются и не появляются, они просто есть. И благодаря выводам из них мы узнаем многое о непреходящих характеристиках бытия — или, другими словами, о том, что <emphasis>есть</emphasis>, несмотря на то что по формальным признакам они указывают только на то, что <emphasis>происходит</emphasis>.</p>
    <p>Например, вы переходите эту границу, когда, задаваясь вопросом, что <emphasis>происходит,</emphasis> всесторонне изучаете материю. Вы обнаруживаете, что у нее <emphasis>есть</emphasis> несколько составляющих, каждая из которых обладает небольшим числом простых свойств. Спрашивая, что <emphasis>происходит</emphasis>, если объединить эти составляющие, и обнаруживая, что материя существует (<emphasis>есть</emphasis>) в виде ядер, атомов и молекул, заполняющих периодическую систему и справочники по физике и химии, вы опять пересекаете эту границу.</p>
    <p>Вместе с тем, прежде чем начнется построение мира по законам «Ядра», необходимо определиться с состоянием Вселенной в <emphasis>какой-то</emphasis> момент. Эти законы не охватывают парадигму единства пространства и времени. Их рабочий материал — не то, что Вейль назвал «объективным миром», а только его срезы.</p>
    <p>Общая теория относительности учит нас, что разделение пространства-времени на пространство и время неестественно. Космологическая теория большого взрыва, которой мы займемся в <a l:href="#g6">главе 6</a>, говорит, что ранняя Вселенная была удивительно простой. Эти факты — явный намек на то, что следует искать более всеобъемлющие законы, позволяющие увидеть мир как единое целое.</p>
   </section>
   <section id="g5">
    <title>
     <p>Глава 5. Здесь много материи и энергии</p>
    </title>
    <p>В предыдущих главах, говоря об изобилии пространства и времени, мы пришли к четырем фундаментальным выводам. Во-первых, Вселенная невероятно богата. Во-вторых, мы можем пользоваться лишь малой частью ее богатств. В-третьих, для наших целей более чем достаточно и их. В-четвертых, мы даже эти богатства используем далеко не полностью — есть еще много возможностей для развития.</p>
    <p>В новой главе мы исследуем изобилие материи и энергии и вновь придем к этим четырем фундаментальным выводам.</p>
    <subtitle>ИЗОБИЛИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ</subtitle>
    <p>Начнем с некоторых сравнений, чтобы получить меру космической энергии в человеческих масштабах. Взрослый человек потребляет в среднем 2000 калорий в день. Примерно такая же энергия требуется для непрерывной работы 100-ваттной лампочки. За год это составляет 3 миллиарда джоулей. (Один джоуль энергии обеспечивает мощность в 1 ватт в течение одной секунды, а в году около 30 миллионов секунд.) Давайте назовем это «годовой энергией человека» — ГЭЧ. Из нее около 20% используется для поддержания деятельности мозга.</p>
    <p>В 2020 году мировое потребление энергии составило примерно 1,9 × 10<sup>11</sup>, или 190 миллиардов ГЭЧ. Поскольку население Земли достигло около 7,5 миллиарда человек, на одного человека приходится примерно 25 ГЭЧ энергии. Это число — 25 — представляет собой отношение общей потребляемой энергии к количеству, используемому в процессе естественного метаболизма. Это объективная мера того, насколько далеко люди продвинулись в экономическом плане, не довольствуясь лишь прожиточным минимумом. В частности, американцы потребляют примерно 95 ГЭЧ на человека.</p>
    <p>Энергии, которую наше Солнце вырабатывает за год, достаточно, чтобы обеспечить каждого человека примерно 500 триллионами ГЭЧ. Это намного больше, чем 25 и даже 95; таким образом, теоретически у нас остаются огромные возможности для экономического роста, если мы сможем осваивать больше энергии, вырабатываемой Солнцем.</p>
    <p>Естественно, солнечный свет распространяется во всех направлениях. Чтобы получить больше того, что мы собираем сейчас, нам пришлось бы потратить много времени и ресурсов и разместить в космосе гигантские устройства для сбора солнечной энергии. Фримен Дайсон<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a> с коллегами предложили инженерные решения подобных устройств, которые назвали сферами Дайсона.</p>
    <p>Если мы скромно ограничимся той частью солнечной энергии, которая попадает на Землю сейчас, то обнаружим, что даже она примерно в 10 000 раз больше всего нашего нынешнего энергопотребления. Это число позволяет более реалистично оценить резервы солнечной энергии. Даже без сфер Дайсона у нас все еще есть <emphasis>огромный</emphasis> потенциал для роста.</p>
    <p>Здесь мы рассмотрели солнечную энергию. Ранее мы пришли к выводу, что наше Солнце — лишь одна из многих звезд. Вселенная как целое обладает гораздо б<emphasis>о</emphasis>льшим количеством энергии, чем люди в обозримом будущем смогут потребить. Пока мы можем лишь собирать крупицы этих сокровищ, чем и занимаются астрономы. Они если и не обогащают нашу экономику, то точно развивают наш разум.</p>
    <p>Это еще раз доказывает: утверждение, что материи и энергии много, вполне объективно. Их более чем достаточно, чтобы создавать такие сложные и динамичные объекты, как человек, и обеспечивать ресурсами его чрезвычайно обширную повестку дня<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>.</p>
    <subtitle>ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ПРИНЦИПЫ И ЦЕЛИ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА</subtitle>
    <p><strong>Динамическая сложность</strong></p>
    <p>Мы поняли, что для целей, которые ставят перед собой люди, во Вселенной достаточно энергии. Теперь рассмотрим с более фундаментальной точки зрения, <emphasis>почему</emphasis> ее достаточно.</p>
    <empty-line/>
    <p>Для этого ответим на два основных вопроса.</p>
    <cite>
     <p>Какое именно свойство физической Вселенной делает возможным формирование «целей человечества»?</p>
    </cite>
    <cite>
     <p>Почему для их достижения требуется так мало энергии по сравнению с той, что излучает наше Солнце?</p>
    </cite>
    <p>Первый вопрос можно рассматривать на разных уровнях. Попытавшись дать точное определение «целям человека», мы рискуем быстро утонуть в мрачных глубинах туманной метафизики. Но если мы посмотрим с физической точки зрения, что же существенного в том, что люди делают и для чего живут, то ответ будет даже более ясным, чем вопрос. На этом уровне краеугольный камень — <emphasis>динамическая сложность</emphasis>. Хотя у ученых нет консенсуса в вопросе, как именно определять сложность, мы «узнаем ее, когда увидим»<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a> на примерах наподобие следующих.</p>
    <empty-line/>
    <p>• Чтобы учиться и думать, мы меняем схемы связей, секреции и электрических импульсов в мозгу. Чтобы воспринимать мир, мы конвертируем входящие последовательности сигналов электромагнитного излучения (зрение), колебания давления воздуха (слух), локальную химию окружающих объектов (вкус и запах) и некоторые другие потоки данных в «единую валюту» мозговой активности. Чтобы двигаться и воздействовать на окружающие объекты, мы используем силу мышц, работающих за счет синхронизированного сокращения упорядоченных белковых молекул.</p>
    <p>• При возведении храмов, синагог и мечетей люди составляют планы, собирают материалы, используют инструменты и оборудование, а также нанимают строителей и художников для создания сложной, «искусственной», «духовной» среды.</p>
    <p>• Музыка и обряды — выражения динамической сложности в чистом виде.</p>
    <empty-line/>
    <p>В основе всего этого лежат сложные материальные структуры, меняющиеся во времени. В разных случаях структурированная материя принимает разные формы, начиная от нейронных сетей и заканчивая колебаниями воздуха, и включает разные элементы: инструментарий, символы, воспоминания, сигналы, инструкции, а также нас самих. Динамическая сложность — глубинная структура, лежащая в основе всего этого.</p>
    <p>На протяжении большей части биологической и человеческой истории физическая реализация динамической сложности зависела от образования и разрыва огромного количества химических связей с использованием энергии Солнца. Сегодня открываются другие возможности, о которых я расскажу позже. Но образование и разрыв химических связей с помощью солнечной энергии — по-прежнему главный способ, и мы должны начать обсуждение с него.</p>
    <subtitle>КОМБИНАТОРНЫЙ ВЗРЫВ ПРИ ПОСТРОЕНИИ</subtitle>
    <p>У атомов множество функций, делающих их отличными строительными блоками для самых замысловатых творений.</p>
    <empty-line/>
    <p>• Существует много видов атомов, по одному на каждый химический элемент. Все атомы конкретного элемента практически идентичны<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>. Таким образом, в нашем распоряжении есть широкий ассортимент взаимозаменяемых деталей.</p>
    <p>• Атомы доступны в огромном количестве. Напомню, человеческое тело содержит примерно октиллион (10<sup>27</sup>) атомов, то есть больше, чем звезд в видимой Вселенной.</p>
    <p>• Согласно правилам квантовой теории и законам электродинамики, атомы могут объединяться в более крупные единицы — молекулы и соединяться химическими связями.</p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы понять, как эти фундаментальные факты при благоприятных условиях могут привести к динамической сложности в больших масштабах, нам нужно осмыслить две важные концепции: комбинаторный взрыв и условную стабильность.</p>
    <p>Комбинаторный взрыв в своей простейшей форме — резкий рост числа возможных вариантов, когда делается несколько независимых выборов. Например, заполнив девять разных клеточек любыми из десяти цифр, я могу получить числа 000 000 000, 000 000 001, 000 000 002… 999 999 999 — всего миллиард, то есть 10<sup>9</sup> различных комбинаций. Десять и девять — маленькие числа, но 10<sup>9</sup> — уже довольно большое. Такова сущность комбинаторного взрыва.</p>
    <p>В ДНК мы можем выбрать любое из четырех азотистых оснований нуклеотидов (гуанин, аденин, тимин, цитозин, сокращенные обозначения — G, A, T, C) и прикрепить его в любом месте вдоль длинного сахаро-фосфатного остова (таких мест много тысяч). Точно так же при строительстве белков двадцать различных аминокислотных оснований прикрепляются к стандартным полипептидным цепям разной длины. Подобная архитектура обеспечивает возможность комбинаторных взрывов того же типа, что и при комбинациях из десяти чисел, только теперь элементов или 4, или 20. Таким образом, в последовательностях ДНК могут записываться невероятные объемы информации. Существует огромное количество белков, которые обеспечивают структурные и функциональные строительные блоки для живых организмов. Эти белки очень разнообразны по размерам и форме, и, соответственно, разнятся их механические и электрические свойства.</p>
    <p>Молекулы других видов, как органические, так и неорганические, могут разветвляться, собираться в мембраны, образовывать петли или регулярные кристаллические структуры и проделывать многое другое. Это богатство возможностей приводит к комбинаторному взрыву комбинаторных взрывов. Всего один грамм вещества содержит миллиарды миллиардов атомов — и материала для обеспечения сложности в больших масштабах более чем достаточно. Поэтическая метафора Уильяма Блейка с «бесконечностью на ладони» имеет вполне научную основу.</p>
    <subtitle>ЗАРОЖДЕНИЕ СЛОЖНОСТИ</subtitle>
    <p>Чтобы реализовать потенциал этого материала, мы должны уметь собирать из него структуры. Мы хотим, чтобы наши атомные строительные элементы так же, как игрушечные кубики Lego, или блоки конструктора Tinker, или используемые на уроках химии модели атомов и молекул в виде шариков и палочек, легко соединялись друг с другом, легко разбирались, но не рассыпались. Это ключевое свойство, то есть <emphasis>условная стабильность</emphasis>, требует правильного баланса стабильности и изменчивости.</p>
    <p>Химики изучают вопрос, что именно <emphasis>осуществимо</emphasis> с точки зрения молекулярной сложности, а биологи — вопрос, <emphasis>что же реализовано на деле</emphasis>. Их работа бесконечна и увлекательна. Идя на радикальные упрощения, я надеюсь на их снисходительность и чувство юмора. Здесь я опишу только то, чего достаточно просто для понимания, а именно как во Вселенной и, в частности, в системе Солнце — Земля «объединяются усилия» и как это делает создание причудливых структур материи <emphasis>возможным.</emphasis></p>
    <p>У условной стабильности три важнейших «ингредиента»: высокая температура, низкая температура и масштаб промежуточной энергии. Высокая температура — на поверхности Солнца, около 6000°C. Низкая — на поверхности Земли, примерно 20°C. Промежуточная энергия — это количество энергии, необходимое для образования или разрыва типичной химической связи. Оно составляет примерно один электронвольт.</p>
    <p>При температурах около 20°C молекулы остаются гибкими, но химические связи разрываются нечасто, поскольку соответствующая тепловая энергия редко достигает электронвольта. С другой стороны, фотоны, приходящие с поверхности Солнца, концентрируют в себе энергию, часто превышающую электронвольт. Они способны разрывать химические связи. Взаимодействие между этим в меру холодным, но не замораживающим фоном и доступной, но не чрезмерной концентрированной энергией позволяет перестраивать молекулярные структуры, хотя и не слишком легко. Такая условная стабильность, доступная нам на Земле, — как раз то, что с точки зрения физики нужно для образования динамической сложности.</p>
    <p>Чтобы завершить разговор об огромном потенциале для образования динамической сложности и о том, как она реализуется на Земле, нам нужно понять, основываясь на фундаментальных принципах, как Солнцу удается выполнять свою роль. Но сначала давайте сделаем паузу и откалибруем нашу собственную динамическую сложность.</p>
    <p>Основные блоки, из которых состоит человеческий мозг, — нейроны. Их число составляет примерно сто миллиардов, то есть 100 000 000 000, или 10<sup>11</sup>. Это намного меньше октиллиона, но все еще невообразимо много. Примерно столько в нашей Галактике звезд.</p>
    <p>Каждый нейрон представляет собой очень эффективное маленькое устройство, обрабатывающее информацию, и связан с другими. Типичные нейроны могут образовывать сотни и даже тысячи таких связей. Б<emphasis>о</emphasis>льшая часть информации, которую мы получаем, кодируется путем изменения силы этих связей — те, которые соответствуют полезным шаблонам поведения, усиливаются, а бесполезным — ослабляются. Максимальное количество связей возникает в возрасте от двух до трех лет, а максимальная сложность — позже, после селективного отбора связей.</p>
    <p>Если мы рассмотрим возможные способы соединения такого количества нейронов, то получим головокружительные цифры, намного превышающие октиллионы. В наших черепах происходят взрывающие мозг комбинаторные взрывы. Так что нас не должно поражать, что это невообразимое количество нейронов, образующих такие причудливые шаблоны, во взаимодействии может создавать удивительные вещи.</p>
    <p>В Уолте Уитмене действительно было множество миров<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>. И во мне тоже. И в вас.</p>
    <subtitle>ТОПЛИВО ДЛЯ МЕДЛЕННОГО ГОРЕНИЯ</subtitle>
    <p>Солнце работает на ядерном топливе. Это гигантский термоядерный реактор. Процесс ядерного горения<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>, благодаря которому Солнце существует, состоит в превращении водорода в гелий. Атом водорода содержит один протон и один электрон. Атом гелия содержит два протона, два нейтрона и два электрона. На Солнце цепочка реакций приводит к превращению четырех атомов водорода в один атом гелия плюс два нейтрино, при этом высвобождается энергия.</p>
    <p>Если вы вспомните наше обсуждение распада нейтрона в <a l:href="#g4">предыдущей главе</a>, то можете подумать, что только что нашли опечатку. Там мы видели, что изолированные нейтроны хотят превратиться в протоны. Этот процесс высвобождает энергию, потому что нейтроны немного тяжелее протонов. В нашем описании реакций горения на Солнце происходит обратное — протоны превращаются в нейтроны. Но это не опечатка. В ядре гелия протоны и нейтроны притягиваются друг к другу из-за сильного взаимодействия. Собирая вместе эти частицы, можно получить много энергии. Таким образом, протоны могут превращаться в <emphasis>связанные</emphasis> нейтроны с выделением энергии.</p>
    <p>Превращение протонов в нейтроны и наоборот требует участия слабого взаимодействия. Как мы обсуждали ранее, это делает распад нейтрона медленным процессом по стандартам физики элементарных частиц. При ядерных реакциях на Солнце действие слабого взаимодействия сильно замедляется. В этом процессе перед превращением частиц необходимо сначала их сблизить. Но такие «встречи» редки, поэтому время превращения накапливается медленно — в среднем протоны на Солнце превращаются в связанные нейтроны за миллиарды лет. Именно поэтому, к счастью, топлива на Солнце хватит еще надолго. С другой стороны, количество водорода так велико, что даже при медленном его сжигании Солнце продолжит светить.</p>
    <subtitle>ФИНАЛЬНЫЙ ШТРИХ: ИСКУССТВО ЧЕТЫРЕХ СИЛ</subtitle>
    <p>Завершим разговор о том, как на Земле возникает динамическая сложность, соотнеся этот процесс с основными физическими принципами. Хорошо понимая общую картину материальной реальности, мы видим, что динамическая сложность лежит в основе биологии и в конечном счете психологии и экономики.</p>
    <p>Каждая из четырех фундаментальных сил играет в этой истории свою роль, и все они решающие. Гравитация удерживает Землю на оптимальном расстоянии от Солнца — таком, где достигается равновесная температура. Электромагнитная сила — квантовая электродинамика — соединяет атомы в молекулы. Сильное взаимодействие — квантовая хромодинамика — обеспечивает притяжение, делающее возможным ядерное горение. А благодаря слабому взаимодействию ядерное горение происходит медленно.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ МАТЕРИИ</subtitle>
    <p><strong>Новые места, новые технологии, новые разумные существа</strong></p>
    <p>Принцип, согласно которому человеческая деятельность выражается через потоки информации в динамически сложной системе, а не через детальные химические и физиологические описания, расширяет кругозор и освобождает сознание. Он наталкивает на мысль, что разумные существа могут появиться и в других уголках Вселенной, и подготавливает к тому, что мы должны включить их в свой круг эмпатии.</p>
    <p>Для благополучного существования нам требуются особые условия, в том числе температура, не выходящая за пределы узкого диапазона, воздух, содержащий особую смесь молекул и свободный от токсинов, надежное обеспечение водой и питательными веществами, а также защита от ультрафиолета и космических лучей. Эти условия сошлись в тонком слое над поверхностью Земли, но очень редки в других местах Вселенной. Колонизация космоса, притом что наши изнеженные тела приспособлены лишь к земным условиям, — безумно сложный проект.</p>
    <p>Гораздо более простая, более реальная и не менее значимая задача — расширение нашей сферы влияния и информированности. Датчики и управляющие устройства, которые мы запускаем в космос, могут исследовать его, оставаясь с нами на связи.</p>
    <p>Глубокое понимание материи дает нам возможность создавать и свои системы крупномасштабной динамической сложности. Они сильно отличаются от возникающих путем образования и разрыва химических связей. Мы можем дополнять или даже заменять химию электроникой и фотоникой.</p>
    <p>Хороший пример — цифровая фотография. Здесь первичные датчики — приборы с зарядовой связью, или ПЗС-матрицы, — подсчитывают электроны, выбиваемые с их поверхности фотонами, и записывают полученные числа в виде массивов нулей и единиц, зашифрованных с использованием определенного формата. Эта информация кодирует изображение. Ее можно обработать разными способами — например, удалить шум, выделить интересующие области или как-либо еще улучшить качество, — а затем преобразовать обратно в изображения, используя дисплеи. Вся обработка выполняется на компьютерах или специализированными микросхемами. Фотопластинки, проявители, закрепители и темные комнаты, использовавшиеся фотографами прошлого, создавали ауру романтики и тайны, но, увы, делали съемку намного более долгой и трудной. Сейчас их практически не применяют.</p>
    <p>Изменяющиеся шаблоны связей и управляемая с помощью химических реакций деятельность нашего мозга сегодня кажутся апогеем динамической сложности. Но важность других вариантов ее реализации возрастает, и остается много возможностей для их развития.</p>
    <p>Современные компьютеры хранят и обрабатывают информацию не в виде упорядоченных и перегруппированных атомов или молекул, а в виде электронов. При этом требуется намного меньше энергии, как и времени на обработку. Для отображения информации в каждой из миллиардов или триллионов маленьких ячеек памяти создается либо высокая концентрация электронов (что приводит к низкому напряжению, интерпретируемому как 0), либо низкая концентрация электронов (что приводит к высокому напряжению, интерпретируемому как 1). Таким образом, мы создаем комбинаторный взрыв условно стабильных единиц. Это универсальная платформа для получения динамической сложности.</p>
    <p>Для записи 0 и 1 также можно использовать направления спинов электронов — вверх или вниз. Управление ими — более тонкая работа, но в принципе это быстрее и эффективнее с энергетической точки зрения. Мы также можем работать с фотонами вместо электронов и контролировать их концентрацию (амплитуду), цвет (длину волны) или спин (поляризацию).</p>
    <p>У этих новых систем, пришедших на смену химическим, много преимуществ в скорости, размере и энергоэффективности. Они также позволяют лучше использовать все многообразие квантового мира контролируемым образом<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>. В частности, они вот уже долгое время помогают распространять экспансию человеческого разума на огромные расстояния в космосе.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Что может пойти не так</strong></p>
    <cite>
     <p>Чем больше сила, тем больше ответственность<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a>.</p>
     <text-author><emphasis>Из к/ф «Человек-паук»</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Главный вывод из наших основных принципов таков: есть много пространства, много времени и много материи и энергии. Физический мир рисует нам — людям — перспективы намного более долгого и богатого будущего, чем все прежние. Если, конечно, мы его не взорвем.</p>
    <p>Многое могло бы пойти не так. В прошлом чума, землетрясения и извержения вулканов опустошали человеческие цивилизации и вызывали жуткие катастрофы. Неудачное столкновение Земли с другим космическим телом обрекло динозавров на вымирание<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>. Мы можем и должны уменьшать подобные риски. Но здесь, в завершение части, я кратко выделю две возможных опасности, которые, наоборот, возникли вследствие нашей же деятельности. Они тесно связаны с темами этой главы и сегодня приобретают угрожающие размеры.</p>
    <p>Солнце снабжает Землю гораздо большей энергией, чем мы используем. Технологии, позволяющие ее улавливать, быстро развиваются, и нет сомнений, что в будущем, если не произойдет катастрофы, мы сможем обеспечить с их помощью устойчивое развитие мировой экономики.</p>
    <p>Но в настоящее время проще и удобнее использовать энергию, которая когда-то улавливалась растениями, а теперь хранится в ископаемом топливе — угле и нефти. К сожалению, сжигание этого топлива в больших масштабах приводит к выбросу в атмосферу углекислого газа и других загрязняющих веществ. В результате ее свойства меняются. Атмосфера поглощает все больше солнечной энергии, вызывая повышение средней температуры Земли. Это первый угрожающий нам кризис.</p>
    <p>Сестра нашей Земли — планета Венера — жемчужина ночного неба. Она тоже служит нам предупреждением. Ее атмосфера, богатая углекислым газом, чрезвычайно эффективно улавливает энергию Солнца. Температура поверхности Венеры приближается к 460°C, что больше температуры плавления свинца, и исключает сложную химию. Венера ближе к Солнцу, но если мы поместим ее на орбиту Земли, то температура все равно будет опасно высокой — около 340°C. Земля не станет такой горячей в ближайшее время, но даже повышение температуры на несколько градусов чревато серьезными, возможно катастрофическими, последствиями. Такое потепление приводит к таянию полярного льда. Из-за этого повышается уровень моря, происходят суровые катаклизмы, вызванные ростом влажности воздуха, и нарушаются условия жизни чувствительных к температуре растений и животных. Тем самым мы подвергаем опасности наши запасы пищи (и наших друзей).</p>
    <p>Вторая рукотворная угроза — ядерное оружие. Работая над проблемами сильных и слабых взаимодействий, ученые открыли новые эффективные виды топлива, основанные на ядерном, а не химическом горении. Это позволило создать новые виды бомб, гораздо более разрушительные. Если бы они использовались в военных действиях, миллионы людей погибли бы в ужасных мучениях, а основные центры цивилизации превратились бы в необитаемую пустыню. Прогресс человечества замедлился бы катастрофически и, возможно, необратимо<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>.</p>
    <p>Блага экономического роста и науки идут рука об руку с серьезными опасностями. Этих опасностей <emphasis>можно</emphasis> избежать. Избежим ли мы их — вопрос открытый.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть II. Начало и конец</p>
   </title>
   <section id="g6">
    <title>
     <p>Глава 6. Космическая история — открытая книга</p>
    </title>
    <p>В первых пяти главах мы описали основные составляющие физической реальности: пространство, время, поля, законы и динамическую сложность. Они относились к тому, что у нас есть. Следующие две главы будут посвящены тому, каким образом то, что у нас есть, образовалось.</p>
    <p>С самого своего появления люди размышляли о происхождении физического мира. Легенды о сотворении мира сохранились во многих культурах. Разнообразные мифы на эту тему возникали в разное время и в разных странах, и некоторые веками считались неоспоримыми. Но интеллектуальный и технический инструментарий, позволяющий приоткрыть завесу тайны, впервые стал доступен в ХХ веке.</p>
    <p>За последние несколько десятилетий в общих чертах сложилась удивительно ясная картина космической истории. Решающим прорывом стала работа Эдвина Хаббла<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a>, в которой описывались положение галактик и их движение. Хаббл обнаружил, что галактики удаляются от нас со скоростями, пропорциональными их расстояниям от нас. Из этого расширения Вселенной, если его обратить назад во времени, следует, что материя когда-то была гораздо плотнее, а Вселенная выглядела совершенно иначе.</p>
    <p>На что она была похожа? В этой главе я рассмотрю вопрос в три этапа. Сначала представлю смелую гипотезу возникновения Вселенной, широко известную как теория Большого взрыва, и сделаю акцент на ее <emphasis>странной</emphasis> простоте. Затем я набросаю космическую историю, которая вытекает из этой гипотезы. И наконец, обсужу основные наблюдаемые последствия и накопленные свидетельства ее правильности. Глобальный успех этой истории оправдывает смелую гипотезу, которая ее породила.</p>
    <p>Все это так, но когда мы заглядываем в самое начало мира, то наблюдаемых свидетельств становится меньше и наши уравнения перестают быть надежными ориентирами. В конце главы я остановлюсь на радужных перспективах — как теоретических, так и экспериментальных, — которые обещают нам более глубокое понимание в этом вопросе.</p>
    <subtitle>ВОЗМОЖНОСТИ И ПРЕДЕЛЫ</subtitle>
    <cite>
     <p>Работа научит вас, как ее делать.</p>
     <text-author><emphasis>Аноним (цитируется по записке из печенья с сюрпризом)</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Наука часто напоминает игру «Рискуй!»<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a>, где ответы подсказывают, какие вопросы правильные. Великий астроном и математик Иоганн Кеплер, герой некоторых наших предыдущих историй, в своей работе рассмотрел многие аспекты устройства Солнечной системы. В частности, он получил хорошие<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a> ответы на вопросы о форме орбит планет и скоростях их движения. Теперь эти результаты известны как законы Кеплера. Но Кеплер задавался и другими вопросами: например, о том, почему планет именно шесть (как считалось в то время) и почему они находятся именно на таком расстоянии от Солнца. В связи с этим у него возникали забавные идеи; некоторые из них нашли воплощение в музыке — отсюда выражение «музыка сфер» — и стереометрии — так появились «платоновы тела». Но эти идеи так и не привели к хорошим ответам. Сегодня ученые считают, что Кеплер задавал неправильные вопросы.</p>
    <p>Исходя из знания основных законов и нашего фундаментального понимания космической истории, мы считаем, что размер и форма Солнечной системы довольно случайны. На них повлияло то, как именно месиво, состоящее из газа, камней и пыли, распадалось на части и сжималось, образовав в конечном счете то, что мы наблюдаем сегодня. Мы рассматриваем нашу Солнечную систему как одну из многих во Вселенной. В других системах мы часто наблюдаем другое количество планет, расположенных иначе, чем Кеплер надеялся объяснить. Кроме того, с его времен и наша Солнечная система разрослась: включила в себя Уран, Нептун, астероиды, Плутон и множество других объектов.</p>
    <p>Космическая история вмещает, в принципе, огромное количество всего, включая историю жизни на Земле, историю Китая, Швеции и Соединенных Штатов, историю рок-н-ролла и так далее. Но ни один здравомыслящий человек не взялся бы объяснять эти истории с помощью основных физических принципов.</p>
    <p>В действительности космическая история, воссозданная с помощью фундаментальных принципов, позволяет установить три вещи. Во-первых, она предлагает странное, но информативное и убедительное описание того, на что была похожа ранняя Вселенная. Это описание дает хорошие ответы на многие интересные вопросы, а также немало удивительных наблюдаемых следствий. Во-вторых, она предоставила нам общий сценарий того, как могли возникнуть те или иные структуры физического мира, включая нашу Солнечную систему. В-третьих, она ставит новые, невероятно интересные вопросы, например что такое темная материя.</p>
    <subtitle>ЧТО ПРОИЗОШЛО</subtitle>
    <p><strong>Поразительно простое начало</strong></p>
    <cite>
     <p>Делай все просто, насколько это возможно, но не проще.</p>
     <text-author><emphasis>Альберт Эйнштейн</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Как мы уже говорили, открытие Хаббла, которое мы можем кратко охарактеризовать как «расширение Вселенной», фактически вынуждает нас задуматься о том, что происходило раньше.</p>
    <p>На первый взгляд кажется, что мы переживаем последствия вселенского взрыва. Поняв, как все начиналось, мы, возможно, разберемся и в дальнейших событиях.</p>
    <p>В качестве первой попытки давайте просто «поставим фильм на обратную перемотку»: мысленно поменяем вектор движения всех галактик на обратный и предоставим законам физики делать их работу<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a>. И вот галактики несутся навстречу друг другу, постепенно сближаясь. За счет гравитации они начинают притягиваться, и их ускоренное движение высвобождает энергию. Материя перемешивается и нагревается. Температура повышается. Атомы теряют электроны, быстро движущиеся заряды испускают сумасшедшее излучение. Уплотнившиеся, стремительные протоны и нейтроны превращаются в бульон из кварков и глюонов. Наконец, наши с трудом приобретенные знания о фундаментальных взаимодействиях окупаются. В частности, асимптотическая свобода предполагает большое упрощение — при высоких энергиях сложность сильных взаимодействий исчезает. Горячая и плотная материя на удивление проста для понимания, ее можно объяснить, исходя непосредственно из фундаментальных принципов.</p>
    <p>Но прежде чем принять эту реконструкцию прошлого, мы должны подготовиться к встрече с <emphasis>главной</emphasis> концептуальной проблемой. От нее зависит история Вселенной. Суть в следующем: простая картина обращенного вспять космического расширения, которую я только что набросал, крайне зыбка. Чего нам закономерно следует ожидать при стремительном сближении материи, так это того, что звезды, планеты, газовые облака и все остальное, притягиваясь под действием неумолимой гравитации, сольются в гигантские черные дыры. Да, негравитационные взаимодействия стремятся превратить сверхплотную, обладающую большой энергией материю в горячий однородный газ — это их любимое равновесное состояние. А вот гравитация ненавидит однородность. Гравитация любит, чтобы предметы слипались, и, в частности, требует, чтобы сверхплотная материя слиплась в черные дыры. Если бы сейчас мы не понимали картину мира лучше, при «обратной перемотке космического фильма» мы бы честно предсказали, что гравитация победит. Ранняя Вселенная превратилась бы в большие черные дыры, притягивающиеся друг к другу и сливающиеся в еще б<emphasis>о</emphasis>льшие черные дыры. Но при таком повороте событий сейчас — снова прокрутим «фильм» вперед! — практически вся наша вселенская материя была бы по-прежнему заперта в черных дырах. Ведь если ты однажды угодил в большую черную дыру, выбраться из нее довольно сложно!</p>
    <p>Вселенная, которую мы на самом деле наблюдаем, непохожа на наше «предсказание». Она, если ее усреднить по межгалактическим масштабам, очень однородна. В какую бы часть неба мы ни посмотрели, вырезав достаточно большой фрагмент, мы найдем галактики одного типа, распределенные с одинаковой плотностью. Это было еще одним революционным открытием Хаббла. Поскольку гравитационные силы стараются уменьшить однородность вещей, тот факт, что сегодня мы наблюдаем ее в крупных масштабах, означает, что раньше Вселенная была еще однороднее. С точки зрения нашего прокручиваемого назад «фильма» это означает, что процесс объединения материи идет именно так, как надо. Он тонко организован таким образом, чтобы избежать гравитационных слияний.</p>
    <p>Теория Большого взрыва в космической истории использует простую концепцию ранней Вселенной как горячего однородного газа. Именно такую картину я нарисовал вначале, прежде чем выразить сомнение по поводу ее стабильности. Теория Большого взрыва просто игнорирует эти опасения. По сути, она постулирует полное <emphasis>равновесие</emphasis> для негравитационных взаимодействий и максимальное <emphasis>неравновесие</emphasis> для гравитации. Если расширяющуюся по Хабблу Вселенную прокрутить в обратном направлении, то предполагается первое, в то время как при прокручивании хаббловской квазиоднородной Вселенной предполагается второе. Такой вот странный гибрид двух противоположных идей.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Расширяющийся огненный шар</strong></p>
    <p>Итак, мы считаем, что вначале был очень горячий однородный газ. Мы также предполагаем, что пространство, которое могло бы, согласно общей теории относительности, быть искривленным, на самом деле является евклидовым, то есть плоским<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a>. Для первой грубой модели физической космологии <emphasis>это все, что нам нужно знать</emphasis>.</p>
    <p>Ингредиенты нашего горячего газа перемещаются так быстро и взаимодействуют так активно, что достигают динамического баланса, который называется тепловым равновесием. При чрезвычайно высоких температурах, которые, как мы полагаем, установились во Вселенной в первые моменты после Большого взрыва, процесс формирования теплового равновесия особенно эффективен. Именно на этом этапе многое может произойти — и происходит. Образуются и разрушаются частицы — от фотонов до глюонов, кварков, антикварков, нейтрино, антинейтрино и других, — или, что то же самое, они излучаются и поглощаются. Все они здесь, в равновесии, и в предсказуемых концентрациях. Вспоминается афоризм Г. Уэллса, точно описывающий состояние теплового равновесия: «Если возможно все, то ничего интересного нет».</p>
    <p>Другая характерная особенность сверхвысоких температур — невозможность существования стабильных структур. Молекулы распадаются на атомы, атомы — на электроны и ядра, ядра — на кварки и глюоны и так далее. Короче говоря, мы подходим к основам мироздания.</p>
    <p>Отталкиваясь от этой точки — предсказуемой смеси основных ингредиентов, — мы можем использовать наши знания фундаментальных законов и предположить, что произойдет дальше. Результат прост: наш вездесущий огненный шар расширяется под собственным давлением, работающим против его же гравитации, и при этом охлаждается.</p>
    <p>По мере остывания с огненным шаром происходят две особенно важные вещи. Во-первых, активность некоторых реакций постепенно снижается, а затем они резко прекращаются. Например, как только температура в шаре становится достаточно низкой, существенно уменьшается взаимодействие фотонов с прочей материей. Проще говоря, небо проясняется, и свет начинает более свободно распространяться с одного конца Вселенной до другого — как сегодня. Конечно, фотоны, которые были частью огненного шара, не исчезают. Они становятся так называемым космическим фоновым излучением — <emphasis>долгоживущим послесвечением</emphasis>, заполняющим Вселенную.</p>
    <p>Второй результат — частицы начинают соединяться: кварки образуют протоны и нейтроны, электроны связываются с ядрами атомов и так далее. Материя постепенно обретает ту форму, в которой мы ее знаем.</p>
    <p>Это наш первый грубый сценарий космической истории.</p>
    <subtitle>ОТКУДА МЫ ЭТО ЗНАЕМ</subtitle>
    <cite>
     <p>Прошлое никогда не умирает. Оно даже не прошлое.</p>
     <text-author><emphasis>Уильям Фолкнер</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Космическое прошлое не умирает до конца. Его следы мы можем наблюдать и сегодня. Поскольку скорость света конечна, доходя до нас издалека, он многое способен нам рассказать.</p>
    <p>Реконструкция того, что произошло в ранней Вселенной, очень похожа на реконструкцию обстоятельств преступления. Мы изучаем доказательства, формируем гипотезы, ищем подтверждения. Если мы обнаруживаем новые факты, приходится уточнять нашу теорию или изменять ее.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Космическая перепись</strong></p>
    <p>Благодаря улучшенным телескопам и камерам, а также более совершенным способам обработки данных астрономы смогли исследовать Вселенную гораздо глубже и полнее, чем Эдвин Хаббл. Он своей работой сделал главным подозреваемым Большой взрыв; позже это обвинение подтвердилось.</p>
    <p>Напомню, Хаббл обнаружил, что далекие галактики удаляются от нас, причем их скорость пропорциональна расстоянию до нас. Соответственно, при «обратной перемотке» мы должны предположить Большой взрыв. Это справедливо для ближайших галактик, но не следует ожидать, что сработает и для самых далеких. Скорость, пропорциональная расстоянию, не приведет к тому, что все они схлопнутся одновременно: здесь в игру вступают гравитационные силы, изменяющие движение. Считая Большой взрыв отправной точкой, можно предсказать, как скорость расширения меняется во времени. Это предсказание уточняет гипотезы о том, как красное смещение галактик зависит от их расстояния, которое можно сравнить с наблюдаемым. И это хорошо работает<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a>.</p>
    <p>«Отмотав» расширение Вселенной назад, мы определяем то, что обычно называют ее возрастом. Имеется в виду период, прошедший с тех пор, как она была гораздо более горячей, плотной и однородной, чем сейчас, или — слегка огрубляя — с самого Большого взрыва. В первые моменты после него звезды и галактики существовать не могли. Но можно предположить, когда такие структуры начали формироваться, а также оценить возраст некоторых космических древностей, используя радиоактивность и теорию эволюции звезд (мы это обсудили в <a l:href="#g2">главе 2</a>). И эти два разных способа довольно хорошо согласуются.</p>
    <p>Короче говоря, Вселенная примерно настолько же стара, насколько стары самые древние объекты в ней. И это закономерно.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Долгоживущее послесвечение</strong></p>
    <p>Послесвечение фотонов, возникшее в момент, когда огненный шар только-только охладился и стал прозрачным, впервые обнаружили в 1964 году Арно Пензиас и Роберт Уилсон<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>. Эти фотоны подверглись сильному красному смещению и теперь представляют собой в основном микроволновое излучение — то же, которое используется в СВЧ-печах. Они образуют так называемый космический микроволновый фон, или КМФ («реликтовое излучение»). КМФ — это образ ранней Вселенной, рассеянный по небу в невидимом «свете». Теория Большого взрыва не только предсказывает существование космического микроволнового фона, но и может многое сказать о его составе, в частности об интенсивности излучения на различных частотах. И здесь тоже наблюдения совпадают с предсказаниями.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Реликты</strong></p>
    <p>Когда бушующий огненный шар из кварков, антикварков и глюонов остывает, частицы начинают слипаться в протоны и нейтроны, образуя атомные ядра. Модель Большого взрыва позволяет рассчитать их относительное количество. Оказывается, значительная часть нашего потенциального строительного материала — ядра обычного водорода (<sup>1</sup>H — одиночный протон) и гелия (<sup>4</sup>He — два протона и два нейтрона). Есть также примеси дейтерия (<sup>2</sup>H — один протон и один нейтрон, изотоп водорода), трития (<sup>3</sup>He — два протона и один нейтрон, изотоп гелия) и лития (<sup>7</sup>Li — три протона и четыре нейтрона). Все эти изотопы обнаружились благодаря методам спектроскопии в предсказанных пропорциях в средах, где не происходили процессы их переработки<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>. Все другие виды ядер образовались на гораздо более поздних этапах космической истории. Наблюдать и понимать их возникновение страшно интересно, но их связь с основными принципами не такая прямая.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИСТОРИИ</subtitle>
    <p><strong>Инфляционная модель</strong></p>
    <p>Как я подчеркивал выше, теория Большого взрыва полна странностей. Она предполагает существование условной отправной точки и постулирует, что материя в ранней Вселенной была чрезвычайно тонко организована, а точнее — крайне однородна, но ее гравитационная нестабильность нивелировалась.</p>
    <p>Еще один таинственный аспект я прежде упомянул лишь вскользь, потому что детальное объяснение прервало бы мой рассказ<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>. Теория Большого взрыва предполагает, что пространство евклидово, то есть «плоское».</p>
    <p>Этот постулат согласуется с общей теорией относительности Эйнштейна, но все же необязателен. Теория относительности готова допустить и кривизну пространства. Нам нужна какая-то новая идея, объясняющая, почему природа не использует эту возможность.</p>
    <p>Мой коллега из Массачусетского технологического института Алан Гут высказал по этому поводу блестящую и многообещающую мысль. Он предположил, что в начале истории Вселенная чрезвычайно быстро расширилась, и назвал этот процесс <emphasis>инфляцией</emphasis> (от лат. inflatio — «раздувание»). Интуитивно понятно, как это может помочь в поиске ответов на наши вопросы. Если Вселенная быстро расширяется, концентрация неоднородности материи падает, а также уменьшается ее кривизна<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>.</p>
    <p>Действительно ли подобное произошло? Хотелось бы так думать, но было бы хорошо конкретизировать представления о том, как это случилось, и найти более веские свидетельства в пользу инфляционной модели.</p>
    <p>Эта гипотеза <emphasis>не</emphasis> вытекает логически из наших основных законов. Для инфляции требуются дополнительные факторы. Андрей Линде и Пол Стейнхардт высказали предложения о некоторых силах и полях, которые могли бы ее запустить, но пока их существование ничем не подтверждено. Обоснованная инфляционная модель помогла бы нам более тщательно проверить основную идею и выявить новые следствия. К сожалению, пока такой модели нет. Зато остается огромный простор для открытий.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Вперед в прошлое</strong></p>
    <p>Космический микроволновый фон — долгоживущее послесвечение Большого взрыва — открывает нам окно в раннюю историю Вселенной. Как вы помните, его составляют фотоны, присутствовавшие в огненном шаре, когда он только охладился и стал прозрачным. Это случилось примерно через 380 000 лет после Большого взрыва. По сравнению с 13,8-миллиардолетним возрастом Вселенной срок невероятно короткий; множество интересных событий произошло еще раньше.</p>
    <p>Мы хотели бы изучить и их тоже. Провести подобное «расследование» будет непросто, но надежда есть. Например, в окружающем нас пространстве должно быть еще минимум два других послесвечения. Их происхождение примерно такое же, как у космического микроволнового фона. Они образуют потоки нейтрино и гравитонов<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a>.</p>
    <p>Поскольку и нейтрино, и гравитоны слабо взаимодействуют с другими видами материи, огненный шар стал для них прозрачным намного раньше, чем для фотонов. Как следствие, долгоживущие послесвечения нейтрино и гравитонов хранят еще более древние сообщения. В частности, гравитоны могут дать нам представление о том, что случилось через малые доли секунды после Большого взрыва, — и преподнести много сюрпризов. Мы могли бы узнать, что происходит при гораздо более экстремальных температурах и других параметрах, чем все достижимое в земных лабораториях и, скорее всего, вообще где-либо в современной Вселенной. Например, если бы нам повезло, мы увидели бы вспышку гравитационного излучения, испускаемого быстродвижущимся веществом во время космической инфляции.</p>
    <p>Наблюдение за более экзотическими послесвечениями затруднено из-за той же особенности, которая делает его таким увлекательным: эти частицы очень слабо взаимодействуют с прочей материей, настолько, что Вселенная становится для них прозрачной. Нам понадобятся новые высокочувствительные антенны и телескопы, чтобы вообще их увидеть. Эти приборы вряд ли будут похожи на те, что используются для регистрации фотонов, — здесь много возможностей для творчества. А возможно, есть также и другие долгоживущие послесвечения, вызванные частицами, существование которых еще не установлено.</p>
    <p>Таким послесвечением могла бы оказаться темная материя. Я, как и большинство моих коллег, склоняюсь к подобному мнению. Точнее, я подозреваю, что это послесвечение вызвано аксионами. Я расшифрую и обосную это утверждение в <a l:href="#g9">главе 9</a>.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Самое начало</strong></p>
    <p>Чем ближе мы к Большому взрыву, тем сильнее размывается наша космическая картина. По этой причине невозможно с уверенностью утверждать что-то про «самое начало»: концепция может оказаться ошибочной или даже бессмысленной.</p>
    <p>Аврелий Августин в своей «Исповеди» сделал блестящее предположение по этому поводу, и, думаю, он был на правильном пути. Прихожанин спросил: «Что делал Бог, перед тем как сотворил Вселенную?» Августин пишет, что первым побуждением его было ответить: «Готовил ад для людей, задающих слишком много вопросов». Но он очень уважал прихожанина, себя и Бога, чтобы такое сказать. Так что он серьезно задумался и помолился об ответе: вопрос мучил и его самого.</p>
    <p>В результате Августин серьезно углубился в размышления о природе времени и сделал вывод, очень похожий на наш, описанный в <a l:href="#g2">главе 2</a>. По сути, он пришел к заключению, что время — это то, что измеряют часы, — ни больше ни меньше. Так родился и ответ на вопрос прихожанина. Августин рассудил, что, пока Бог не сотворил мир, не было и часов — а следовательно, не было ни самого времени, ни понятия «раньше». Таким образом, вопрос «Что произошло до того, как Бог создал Вселенную?», если вдуматься, лишен смысла.</p>
    <p>Суть ответа Августина сохраняется и при переводе на язык современной физической космологии. Ничто не предшествует зарождению Вселенной, потому что в этом контексте время — свойство, которое измеряют часы, — не имеет смысла.</p>
   </section>
   <section id="g7">
    <title>
     <p>Глава 7. Откуда взялась сложность?</p>
    </title>
    <p>Физический мир сложен: тут есть место и джунглям, и интернету, и собранию сочинений Шекспира. Тем не менее наши основные принципы обещают сотворить все это, имея в распоряжении лишь несколько составляющих, несколько законов и странно простой источник.</p>
    <p>Возникает вопрос: а откуда в принципе появляется сложность? Давайте разберемся с этим в новой главе. В конце я расскажу о перспективах космической сложности и о том, как явная сложность может возникнуть внутри абсолютной простоты.</p>
    <subtitle>КАК ВСЕЛЕННАЯ СТАЛА ИНТЕРЕСНОЙ</subtitle>
    <p><strong>Цементирующая гравитация</strong></p>
    <cite>
     <p>Ибо кто имеет, тому дано будет; а кто не имеет, у того отнимется и то, что имеет.</p>
     <text-author><emphasis>Евангелие от Марка 4:25</emphasis></text-author>
    </cite>
    <cite>
     <p>Ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет.</p>
     <text-author><emphasis>Евангелие от Матфея 25:29</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Эти цитаты описывают так называемый эффект Матфея, хотя Евангелие от Марка почти наверняка написано раньше. Попросту говоря, смысл таков: «богатые становятся богаче, а бедные — беднее». Гравитационная неустойчивость, играющая центральную роль в усложнении Вселенной, — тоже пример эффекта Матфея. Плотные области Вселенной обладают более мощным притяжением, там накапливается больше материи, и в результате они еще сильнее уплотняются. Области с плотностью ниже средней, наоборот, все больше опустошаются. Таким образом, разница в плотности со временем нарастает.</p>
    <p>Чтобы извлечь больше информации из теории Большого взрыва, нам нужно отказаться от предположения, что изначальное вещество распределялось полностью однородно. Даже минимальных отклонений было бы достаточно, поскольку со временем они усиливаются за счет гравитационной неустойчивости.</p>
    <p>К счастью, космический микроволновый фон, который дает нам картину Вселенной через 380 000 лет после Большого взрыва, не совсем однороден. Его интенсивность меняется в зависимости от угла в пределах нескольких десятитысячных, и эта величина отражает контраст плотности того же уровня. Возможность обнаруживать такие крошечные неоднородности стала триумфом экспериментальной техники. Джон Мазер и Джордж Смут разделили Нобелевскую премию 2006 года за работу по этой теме.</p>
    <p>Согласно расчетам, со временем неоднородность могла значительно вырасти. Это и позволило более плотным областям Вселенной превратиться в галактики, звезды и структуры, которые мы наблюдаем сегодня.</p>
    <p>Почему материя в ранней Вселенной была почти, но все-таки не абсолютно однородной? Мы не знаем наверняка, но есть прекрасная гипотеза, которой я хотел бы поделиться.</p>
    <p>Как мы обсуждали ранее, теория космической инфляции при поверхностном рассмотрении предлагает объяснение идеальной однородности. Но с точки зрения фундаментальной физики и квантовых полей все несколько сложнее. Квантовым полям присуща <emphasis>квантово-механическая неопределенность</emphasis>. Из-за этого они не могут создать идеальную однородность, хотя могут приблизиться к ней. Возможно, правильная физическая реализация теории инфляции еще убедит нас в том, что образованию наблюдаемых нами космических структур способствовала квантовая неопределенность в ранней Вселенной.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Незавершенное дело материи</strong></p>
    <p>Как мы обсуждали в <a l:href="#g5">главе 5</a>, реакции ядерного горения, протекающие на Солнце, — ключевой фактор для образования динамической сложности на Земле. К счастью, Солнце все еще развивается. Оно пока не пришло к равновесию. Однако материя, согласно теории Большого взрыва, зародилась в тепловом равновесии. Как же наше Солнце избежало этого?</p>
    <p>Мы можем проследить цепь событий. Космический огненный шар расширялся и охлаждался. Для теплового равновесия нужны частые взаимодействия, но наш шар со временем становился все менее горячим и более вялым. Взаимодействия в нем происходили все реже. И вот равновесие начало нарушаться. Наличие таких нарушений можно предположить в космическом микроволновом фоне и других пока не обнаруженных долгоживущих послесвечениях, которые мы обсуждали раньше. В них фотоны — или нейтрино, гравитоны и аксионы — взаимодействуют очень редко.</p>
    <p>Так что ядерное горение во время Большого взрыва не дошло до логического завершения. В расширяющейся Вселенной многие протоны не смогли найти друг друга и начали объединяться лишь гораздо позже — на Солнце и в других звездах. Эта горючая смесь ядер, возникшая в результате Большого взрыва, — еще одно из его долгоживущих послесвечений.</p>
    <subtitle>ВАЖНОСТЬ ДЕТАЛЕЙ: ВЕТВЛЕНИЕ РЕАЛЬНОСТИ</subtitle>
    <p>Кости, боулинг и многие другие игры и спортивные соревнования были бы скучными — хотя, возможно, и прибыльными, — если бы вы всегда могли добиваться нужного результата. Научились каждый раз выбрасывать семерку или выбивать страйк — и выигрыш в кармане. Но на практике это невозможно, потому что небольшие мелочи: различия в мышечных движениях, влажность руки, прилипшая грязь на шаре — играют здесь свою роль. Короче говоря, результат сильно зависит от многих факторов, которые практически невозможно предсказать или проконтролировать.</p>
    <p>Точно так же, когда в игру вступает гравитационная неустойчивость и материя начинает слипаться, форма, которую эти сгустки в итоге примут, сильно зависит от начальных положений и скоростей отдельных частиц. Расчеты показывают, что из очень похожих газовых облаков могут образовываться совершенно разные галактики и системы. Даже небольшие изменения в начальных положениях нескольких частиц могут повлиять на количество звезд и планет.</p>
    <p>Наблюдения подтверждают это. Астрономы давно заметили, что звезды часто образуют двойные системы. В последнее время активно исследуются экзопланеты, то есть планеты, вращающиеся вокруг других звезд. Размеры и расположение этих планет могут сильно разниться.</p>
    <p><emphasis>Очень</emphasis> небольшие изменения в ранней истории Солнечной системы могли привести к тому, что один астероид столкнулся с Землей и убил динозавров, а другой промахнулся.</p>
    <p>Таким образом, хотя несколько ингредиентов, несколько законов и странно простой источник определяют общий ход космической истории, они не в состоянии предсказать ее всевозможные мелкие детали. Мир подобен дереву: растет, повинуясь простым правилам, но образует много ветвей, немного отличных друг от друга. И каждая ветвь — дом для множества разнообразных птиц и насекомых.</p>
    <p>Нет никакого противоречия в том, что история, скажем, Швеции сложнее, чем история Вселенной. Наши фундаментальные принципы предсказывают это.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ КОСМИЧЕСКОЙ СЛОЖНОСТИ</subtitle>
    <p><strong>Тепловая смерть и лекарства от нее</strong></p>
    <p>На первый взгляд отдаленное будущее Вселенной кажется мрачным. Галактики будут удаляться, у звезд закончится ядерное топливо, микроволновое фоновое излучение превратится в радиоволны и иссякнет. Еще до появления теории Большого взрыва и открытий Хаббла космологов беспокоила перспектива «тепловой смерти» Вселенной, поскольку ее приближение к некоему равновесию казалось неизбежным. Предполагалось, что дальше ничего интересного уже не произойдет.</p>
    <p>Первое, что нужно сказать по этому поводу: в ближайшее время беспокоиться не о чем. У нашего Солнца в запасе по крайней мере пара миллиардов благополучных лет, да и другие звезды продолжают рождаться в разных уголках нашей Галактики. Многие из них (М-звезды) будут излучать тепло намного дольше всей жизни Солнца.</p>
    <p>Имея такой резерв времени, мы не должны недооценивать и то, насколько креативно наши изобретательные инженеры могут подойти к проблеме тепловой смерти. Сферы Дайсона, размещенные вокруг искусственно созданных звезд, вместе с энергосберегающими технологиями могли бы поддерживать разумную жизнь намного дольше, чем это делают звезды в естественных условиях.</p>
    <p>Особенно приятно, что разум требует для своего функционирования совсем немного энергии — а иногда может обходиться и вовсе без нее. Квантовые компьютеры лучше всего функционируют в холоде и темноте, где ничто не мешает их деликатной работе. Достаточно сложный временн<emphasis>о</emphasis>й кристалл<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a> такого типа может запускать программу снова и снова на радость содержащему его искусственному интеллекту.</p>
    <p>Наконец, мы должны помнить, что наше понимание устройства Вселенной остается неполным с научной точки зрения и постоянно развивается. Самое, казалось бы, ясное представление о каждом из наших фундаментальных принципов радикально изменилось всего за последние сто лет. Научимся ли мы сжигать «мертвые» звезды, высвобождать содержащуюся в них энергию <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup> — и использовать ее?<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a> Сможем ли мы искусственно воспроизвести Большой взрыв и создать сами новую Вселенную? А использовать в качестве источника энергии темную материю?<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a> Мы не знаем ответов, и, конечно же, на этом длинном пути могут возникнуть другие приятные сюрпризы. Несколько миллиардов лет по меркам истории науки и техники — большой срок.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Сложность в простоте</strong></p>
    <cite>
     <p>Вселенная — некоторые называют ее Библиотекой — состоит из огромного, возможно бесконечного, числа шестигранных галерей с широкими вентиляционными колодцами, огражденными невысокими перилами.</p>
     <text-author><emphasis>Хорхе Луис Борхес. Вавилонская библиотека</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Здесь, в пятнадцати словах, я представлю простой алгоритм, пригодный для написания и Полного собрания сочинений Шекспира, и статьи, которая получит Нобелевскую премию по физике в 2025 году, и по крайней мере одного доказательства великой теоремы Ферма.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. Случайным образом выбрать символ — букву, цифру, пробел или знак препинания.</p>
    <p>2. Записать его.</p>
    <p>3. Повторить первый пункт.</p>
    <empty-line/>
    <p>Результат будет содержать все обещанное и многое другое.</p>
    <p>У Борхеса похожие мысли выражены более поэтично. Кстати, наш алгоритм годится и для написания «Вавилонской библиотеки»<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a>. Этот парадоксальный мысленный эксперимент показывает, как очень простая — то есть легко описываемая — структура может содержать огромные сложности. И он отлично отражает реальность.</p>
    <p>Квантово-механические волновые функции содержат огромное количество информации; функция чего-то такого большого, как наша Вселенная, могла бы легко вместить и Вавилонскую библиотеку. Простые правила генерируют «информационно емкие» волновые функции, так же как наш простой алгоритм позволяет получить сложнейшие результаты.</p>
    <p>Если собрать эти мысли вместе, возникнет соблазн думать, что волновая функция Вселенной порождается простым правилом, которое еще предстоит открыть. Если это так, то Вселенная, которую мы воспринимаем и частью которой являемся, лучше всего иллюстрирует «возникновение сложности».</p>
   </section>
   <section id="g8">
    <title>
     <p>Глава 8. Мы еще многого не увидели</p>
    </title>
    <cite>
     <p>Когда я был ребенком, я и говорил как ребенок, я и мыслил по-детски, и рассуждал по-детски. Но когда я стал взрослым, то оставил все детское позади. Мы сейчас видим неясно, как отражение в тусклом зеркале, тогда же увидим лицом к лицу. Сейчас я знаю лишь отчасти, тогда же буду знать так же совершенно, как меня знает Бог.</p>
     <text-author><emphasis>Святой апостол Павел. Первое послание к Коринфянам</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Пророки разных вер давно подозревали, что далеко не все в мире доступно нашим ничем не вооруженным органам чувств.</p>
    <p>Святой Павел в приведенном отрывке противопоставляет непосредственное, бесхитростное детское в<emphasis>и</emphasis>дение мира смутным подозрениям взрослых о том, что есть еще что-то доступное нашему восприятию, и о том, что мы движемся к страстно ожидаемой и ослепительной истине.</p>
    <p>В платоновской аллегории<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a> Сократ описывает своему другу Главкону странную тюрьму. Узники обитают в темной пещере, и единственное, что им разрешено видеть, — представления кукол, чьи тени проецируются на стену. Узники ошибочно полагают, что это и есть полная реальность. Главкон замечает: «Вы представляете здесь необычную картину, и это необычные узники», на что Сократ отвечает: «Они очень похожи на нас, людей».</p>
    <p>А Уильям Блейк в отрывке из «Бракосочетания неба и ада» поделился верой в то, что «если бы двери восприятия были чисты, все предстало бы человеку таким, как оно есть, — бесконечным»<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>.</p>
    <p>Наука составила список вещей, которые, возможно, люди смогут когда-нибудь наблюдать. Этот список помогает визионерам в их предвидениях, и он же показывает, сколь бедно наше естественное восприятие по сравнению с полной физической реальностью. Наука ищет способы преодолеть все эти ограничения. Достигнуто многое, но можно сделать гораздо больше.</p>
    <subtitle>ОТКРЫВАЕМ ДВЕРИ НАШЕГО ВОСПРИЯТИЯ</subtitle>
    <p>Сенсорные системы многих животных значительно отличаются от человеческой. Мы с ними ощущаем мир совершенно по-разному не только на уровне интеллекта, но даже на уровне грубого восприятия.</p>
    <p>Например, собаки и многие другие млекопитающие живут в параллельной вселенной, где главенствуют запахи. Собачьи носы, словно химические лаборатории, обрабатывают поступающие туда молекулы тремя сотнями миллионов рецепторов. Для сравнения: у человека шесть миллионов обонятельных рецепторов. Большая часть мозга собаки — около 20% — занята обработкой этих результатов. У людей под анализ запахов отведено менее 1% мозга.</p>
    <p>Летучие мыши перемещаются в темноте, посылая чрезвычайно высокочастотные звуки (ультразвуки) и анализируя отраженные (ультра)звуки, а вот человеческий слух их не улавливает. Длина волны воспринимаемого нами звука слишком велика, поэтому мы не можем использовать его для точной навигации. Люди в целом плохо понимают, откуда вообще исходят звуки, которые они слышат.</p>
    <p>Пауки конструируют чувствительную систему другого типа. Их паутина — не только ловушка, но и сигнальное устройство, колебания которого указывают на присутствие и положение добычи.</p>
    <p>Зрение — наш главный канал связи с внешним миром. Через него мы получаем очень много информации, и 20–50% нашего мозга (в зависимости от того, как считать<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a>) предназначены для ее обработки. Но в реальности внешний мир все равно намного богаче.</p>
    <p>Наше зрение реагирует на состояние электромагнитного поля — но только на излучение, попадающее в зрачки. Кроме того, чувствительность глаза ограничивается узким диапазоном длин волн, от 350 до 700 нанометров (это примерно полумиллионная часть метра), называемым видимым светом. Но даже в этом диапазоне мы не воспринимаем спектр правильно. У нас в глазу есть три<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a> разных типа колбочек, грубо настроенных на разные диапазоны длин волн, задействованных в цветовом зрении, а также есть палочки, грубо настроенные на широкий диапазон, для периферического и ночного зрения.</p>
    <p>Многие рептилии воспринимают инфракрасное излучение. Пчелы, как и многие птицы, воспринимают ультрафиолет. Птицы лучше нас анализируют спектр видимого света: их рецепторные клетки содержат вкрапления масла, которые избирательно фильтруют диапазоны длин волн. Как ни странно, ракообразные<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a>, известные как креветки-богомолы, на сегодня считаются лучшими природными спектроскопистами: у разных их видов есть от двенадцати до шестнадцати различных типов рецепторов (для сравнения: у человека только четыре). Их чувствительность захватывает и значительную часть инфракрасного и ультрафиолетового спектра излучения. Они также чувствительны к поляризации, чего совсем нет у людей.</p>
    <p>Наши предки жили во вселенной, отличающейся в сенсорном смысле от нынешней. Трудно представить себе мир без очков, зеркал, линз (и их усовершенствованных форм — микроскопов и телескопов), искусственного освещения и фонарей, датчиков дыма, термометров, барометров и множества других устройств, которые расширяют наше восприятие. Тем не менее в таком мире люди жили в течение большей части истории.</p>
    <p>Технологии уже предоставили нам сверхвозможности, и конца этому не видно. Приемники и генераторы электромагнитного излучения как в видимой области, так и за ее границами становятся компактными и дешевыми, равно как и датчики магнитного поля, генераторы и приемники ультразвука, а также устройства, которые могут отбирать и анализировать химические образцы («искусственные носы»). В нашей повседневной жизни двери восприятия открываются все шире.</p>
    <subtitle>ТРУДНО ДАВШИЕСЯ ОТКРЫТИЯ</subtitle>
    <p>Другие проекты по расширению нашего восприятия требуют экстраординарных усилий во многих областях науки и призваны решать важные вопросы, общаясь с природой на новом уровне. Открытия, которые при этом делаются, не станут в обозримом будущем частью повседневной жизни. Но у людей появился стимул усердно работать дальше. Ведь поднятые вопросы очень интересны.</p>
    <p>Здесь я кратко опишу два больших проекта, которые в последние годы расширили границы нашего восприятия мира. Это примеры <emphasis>запланированных открытий</emphasis>, когда мы поставили прямые вопросы природе и ожидаем ответы. В каждом случае я объясню, почему мы задаем именно этот вопрос, почему хотим получить ответ и что для этого делаем.</p>
    <p>Цель этих проектов — раздвинуть границы того, что мы умеем делать<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a>, чтобы расширить горизонт наших знаний. Таким образом, они проводят стресс-тесты для нашего понимания основных законов.</p>
    <subtitle>ЧАСТИЦА ХИГГСА</subtitle>
    <p><strong>Что мы ищем и почему</strong></p>
    <p>Представьте себе планету, покрытую льдом, под которым лежит огромный океан, — например, что-то похожее на Европу, спутник Сатурна. А в этом океане живет уникальный вид рыб — настолько разумных, что они интересуются динамикой. Поскольку рыбы движутся в воде сложным образом, они накапливают много интересных наблюдений и эмпирических правил, не объединенных в целостную систему. И вот однажды у некоей рыбы-гения, назовем ее рыбкой Ньютоном, возникает потрясающая идея. Рыбка Ньютон предлагает новые законы движения. Они намного проще, чем старые правила, но не описывают того, как объекты движутся на самом деле (то есть в воде). Рыбка Ньютон утверждает, что вы сможете вывести наблюдаемые движения из новых, более простых законов, если предположите, что пространство заполнено средой. В этом случае гипотетическая среда — ее мы называем водой — влияет на поведение тел. Идея рыбки Ньютона — соединить сложность наблюдаемой реальности с более фундаментальной простотой, лежащей в ее основе.</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Если б только постичь мы сумели, мой друг,</v>
      <v>Тайну жизни, что всем управляет вокруг,</v>
      <v>Разве б Замысел строгий склонить не рискнули</v>
      <v>К зову наших сердечных томлений и мук?</v>
     </stanza>
    </poem>
    <cite>
     <text-author><emphasis>Омар Хайям</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Когда какие-то явления в природе нас озадачивают или противоречат нашим знаниям, мы можем, как рыбка Ньютон, представить себе идеальный мир, а затем попытаться встроить в него свой. Эта стратегия и привела к современному пониманию слабого взаимодействия.</p>
    <p>Среда, усложняющая понимание слабого взаимодействия, называется конденсатом Хиггса в честь Питера Хиггса — шотландского физика, который внес важный вклад в эту гипотезу<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a>. Впервые эту среду ввели как теоретический элемент для получения более красивых уравнений. Похожий прием использовала и рыбка Ньютон.</p>
    <p>Удалив конденсат Хиггса, мы сможем построить теорию слабого взаимодействия, очень похожую на наши теории сильного и электромагнитного взаимодействий. В этом воображаемом мире переносчиками слабого взаимодействия являются аналоги глюонов и фотонов — <emphasis>W</emphasis>- и <emphasis>Z</emphasis>-бозоны. Они реагируют на два новых вида заряда — назовем их слабым зарядом A и слабым зарядом B — и изменяют их. A и B похожи на три цветных заряда квантовой хромодинамики и один электрический заряд квантовой электродинамики, но в то же время отличаются от них. Слабое взаимодействие — и только оно — может преобразовать единицу заряда типа A в единицу заряда типа B и, соответственно (поскольку частицы определяются своими свойствами), превратить один вид частиц в другой. В этом, как мы теперь лучше понимаем, и заключается природа преобразующей силы слабого взаимодействия.</p>
    <p>Причина, по которой нам необходимо ввести конденсат Хиггса, такова: в реальном мире мы обнаруживаем, что <emphasis>W</emphasis>- и <emphasis>Z</emphasis>-бозоны, в отличие от глюонов или фотонов, имеют ненулевую массу. Чтобы завершить аналогию с электродинамикой и теорией сильных взаимодействий и получить такие же красивые уравнения, мы должны ввести среду, которая бы их замедляла.</p>
    <p>Такая теория слабого взаимодействия сформировалась в 1960-х годах. В 1970-х начали накапливаться экспериментальные свидетельства в ее пользу, и в конечном счете они убедили всех. Но один большой вопрос остался без ответа: из чего же состоит эта важнейшая вездесущая и всепроникающая среда — конденсат Хиггса? Люди дали много умозрительных ответов. Некоторые считали, что он сделан из нескольких различных частиц, для объяснения которых нужно вводить новые силы или даже новые измерения пространства. Но самая простая и осторожная гипотеза вводила всего одну новую частицу — частицу Хиггса. Важно было проверить, использует ли природа этот простейший вариант.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Как мы ищем его</strong></p>
    <p>Если у конденсата Хиггса только один ингредиент, мы можем многое сказать о нем. Грубо говоря, если эта частица представляет собой часть (квант) конденсата, вопрос в том, насколько она велика. Таким образом, свойства и поведение частицы Хиггса можно предсказать, узнав ее массу. Поставив такую цель, экспериментаторы смогли спланировать стратегию «охоты» на частицу Хиггса. Они делали это, имея вполне определенные представления о том, что ищут и как это распознать.</p>
    <p>Чтобы «поймать» частицу Хиггса, нужно сделать две вещи: создать несколько таких частиц и получить доказательства их мимолетного существования. Оба шага очень сложны. Чтобы создавать тяжелые элементарные частицы, вы должны сконцентрировать в очень маленьком объеме большую энергию. Это делается на ускорителях, где пучки быстро движущихся протонов (или других частиц<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a>) сталкиваются с материалом мишеней или друг с другом. Несколько лет до 2012 года поиски частиц Хиггса велись путем экспериментов, где концентрация энергии все время наращивалась, но тщетно. Теперь, оглядываясь назад, мы знаем: энергии нам все равно не хватало. И наконец, появился Большой адронный коллайдер, или БАК.</p>
    <p>БАК представляет собой круглый подземный туннель длиной около двадцати семи километров. Он прорыт в сельской местности на территории Франции и Швейцарии. В рабочем режиме БАК два узких пучка протонов мчатся в противоположных направлениях внутри проложенной через туннель трубы. Двигаясь почти со скоростью света, протоны совершают одиннадцать тысяч оборотов в секунду.</p>
    <p>Пучки пересекаются в четырех точках. Сталкивается только небольшая часть протонов, но это все равно составляет почти миллиард столкновений в секунду. Вся эта огневая мощь создает концентрацию энергии, необходимую для образования частиц Хиггса.</p>
    <p>Следующая задача — обнаружить их. В точках пересечения пучков расположены огромные высокотехнологичные детекторы. Один из них — ATLAS — более чем в два раза превышает Парфенон. Детекторы измеряют энергии, заряды и массы частиц, возникающих в результате столкновений, а также определяют направления их движения. Они передают всю эту информацию со скоростью 25 миллионов гигабайт в год во Всемирную сеть, которая связывает тысячи суперкомпьютеров. Ее сбор необходим по следующим причинам.</p>
    <empty-line/>
    <p>• События сложные. Обычно из каждой частицы образуется десять или более других.</p>
    <p>• Лишь в небольшом количестве событий — менее чем в одном на миллиард — участвуют частицы Хиггса.</p>
    <p>• Время жизни частицы Хиггса — примерно 10<sup>–22</sup> секунды, то есть несколько десятых долей одной триллионной одной миллиардной доли секунды. Именно поэтому даже в событиях, в которых бозоны Хиггса все-таки участвовали, их присутствие было крайне кратковременным.</p>
    <p>• В этих редких событиях, в которых так недолго присутствовали частицы Хиггса, участвует еще множество других частиц.</p>
    <empty-line/>
    <p>Короче говоря, охотясь на частицу Хиггса, вы должны очень хорошо понимать, что происходит, и отслеживать не только процессы с ее участием, но и все остальные. С одной стороны, важно не пропустить нужное событие, ухватившись за некоторые почти неизбежные последствия мимолетного присутствия частицы Хиггса, а с другой — предстоит отмести все посторонние процессы. Иначе вы получите массу ложных срабатываний.</p>
    <p>Об открытии частицы Хиггса объявили 4 июля 2012 года. Удалось зарегистрировать сигнал, соответствующий избыточному количеству пар фотонов высоких энергий. Было предсказано, что такие пары возникают в результате распадов частиц Хиггса, а обнаруженное их количество явно превышало то, которое могло появиться в результате любой другой вероятной реакции<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a>. С тех пор обнаружено еще несколько типов сигналов, возникающих из-за реакций распада частиц Хиггса. Частота их появления совпадала с теоретическими предсказаниями.</p>
    <p>«Поймав» частицу Хиггса, мы расширили границы своего восприятия. Мы увидели то, что природа делает очень редко, очень ненадолго и только после того, как ее сильно попросить. Для пытливого человеческого ума пустое пространство больше никогда не будет выглядеть пустым. Рыбка Ньютон и Питер Хиггс научили нас этому.</p>
    <subtitle>ГРАВИТАЦИОННЫЕ ВОЛНЫ</subtitle>
    <p><strong>Что мы ищем и почему</strong></p>
    <p>Напомним образное описание общей теории относительности, данное Джоном Уиллером: «Пространство-время указывает материи, как двигаться; материя указывает пространству-времени, как изгибаться». Афоризм Уиллера запоминается, но он же и вводит нас в заблуждение, точнее, к нему нужно важное дополнение: <emphasis>пространство-время — это тоже форма материи</emphasis>.</p>
    <p>В частности, неправильно думать, что кривизна пространства-времени полностью определяется чем-то инородным, а именно «материей». Искривление пространства-времени требует энергии, а энергия вынуждает пространство-время изгибаться. Таким образом, кривизна сама участвует в создании себя. Пространство-время живет собственной жизнью.</p>
    <p>Мы уже слышали об этом раньше. Триумфальная фарадеевская концепция поля, а точнее, уравнений Максвелла, облекшего ее в математическую форму, привела к открытию электромагнитных волн. Электромагнитное поле тоже живет собственной жизнью. Изменяющиеся электрические поля создают изменяющиеся магнитные поля, которые создают изменяющиеся электрические поля и так далее до бесконечности. Самоподдерживающееся возмущение полей движется в пространстве. Если оно повторяется с подходящей частотой (длиной волны), мы увидим его в виде света. Мы научились ловить и другие длины волн с помощью разных детекторов — например, радиоприемников или посуды в микроволновках.</p>
    <p>Искривленное поле Эйнштейна, которое отвечает за гравитацию, точно так же рождает самоподдерживающиеся возмущения — гравитационные волны. В них искривление пространства-времени в одних направлениях вызывает искривление в других.</p>
    <p>Уравнения для гравитационных волн очень похожи на уравнения для электромагнитных — только смысл символов другой<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a>. Типы источников, возбуждающих волны, различны: для электромагнитных волн это движущиеся электрические заряды, а для гравитационных — движущиеся массы. А еще, несмотря на <emphasis>качественное</emphasis> сходство, существует большая <emphasis>количественная</emphasis> разница между этими волнами.</p>
    <p>Она возникает из-за того, что, согласно общей теории относительности, пространство-время — чрезвычайно жесткая структура и даже быстрые движения, связанные с большими массами, вызывают в ней лишь крошечные колебания. Это и хорошая и плохая новость.</p>
    <p>Хорошая новость: гравитационные волны несут сообщения о некоторых самых бурных и интересных событиях во Вселенной, в которых участвуют крупные объекты. Эти волны дают нам новый способ познания Вселенной, остается лишь учиться фиксировать такие данные. Например, лазерно-интерферометрическая гравитационно-волновая обсерватория — LIGO — разрабатывалась в расчете на сигналы от нескольких необычных источников. Это могли бы быть взрывы в системе двух вращавшихся друг вокруг друга черных дыр или нейтронных звезд или черной дыры и нейтронной звезды в последний момент перед слиянием. Поскольку из-за гравитационного излучения вращающиеся объекты теряют энергию, их орбиты сближаются — медленно и постепенно, вплоть до последних мгновений. На последнем витке они, наоборот, движутся очень быстро. Именно тогда всплеск излучения становится таким сильным, что его можно зарегистрировать.</p>
    <p>Плохая новость: гравитационные волны трудно обнаружить.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Как мы ищем</strong></p>
    <p>Концепцию, легшую в основу конструкции LIGO, изложил в своей статье Райнер Вайсс в 1967 году. Чтобы «поохотиться» на гравитационные волны, ученые и инженеры придумали и внедрили множество технологических инноваций. Первое успешное наблюдение гравитационных волн произошло почти пятьдесят лет спустя. За свою работу над LIGO Райнер Вайсс<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a> вместе с Кипом Торном и Барри Баришем в 2017 году получили Нобелевскую премию.</p>
    <p>Чтобы понять, как LIGO обнаруживает гравитационные волны, представьте себе три объекта в вершинах большой (воображаемой) буквы L. Для простоты предположим, что они плавают в космосе. Когда волна проходит, само пространство искажается, так что расстояния между объектами меняются со временем. Найдя способ сравнивать длины плеч L, мы сможем попытаться обнаружить этот эффект и получим способ узнавать о приходе гравитационных волн.</p>
    <p>Однако некоторые грубые расчеты дают неутешительные оценки величины эффекта. Относительное изменение длин должно составить 10<sup>–21</sup>, или одну миллиардную одной триллионной. Большинству физиков казалось невозможным обнаружить такой мизерный эффект. Но Райнер Вайсс и его друзья предложили новые идеи.</p>
    <p>В качестве опорных объектов экспериментаторы выбрали зеркала: поставили их далеко друг от друга<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a>, а затем заставили световые лучи по многу раз отражаться в каждом, что увеличило длину плеч интерферометра. Стандартный метод интерферометрии позволяет сравнивать длины световых путей с точностью до долей длины волны. В итоге крошечное отношение длины световой волны к многократно увеличенной длине плеча позволило обнаружить изменение длин величиной 10<sup>–21</sup>. Этот трюк подарил нам детектор, чрезвычайно чувствительный к относительным движениям зеркал. Следующая задача — отделить движение, вызванное гравитационными волнами, от всех остальных вероятных эффектов.</p>
    <p>Конечно, пришлось учитывать множество факторов. В проектных документах и отчетах о полученных результатах группы LIGO подробнейше описываются принятые меры предосторожности и выполненные проверки на непротиворечивость результатов. Упомяну только одну из самых серьезных проблем. Вибрации поверхности, на которой расположена экспериментальная установка, возникают из-за чего угодно — от слабых землетрясений до плохой погоды и проезжающих мимо грузовиков. Для подавления таких вибраций зеркала подвешены на четверные маятники и стабилизированы с помощью активной обратной связи. Это чудо инженерной мысли вывело решение проблемы амортизации ударов и шумоподавления на новый уровень.</p>
    <p>С другой стороны, предсказано, что колебания, вызванные гравитационными волнами, должны обладать некоторыми особыми свойствами. Вот главное: они должны возбуждать в двух разделенных в пространстве детекторах идентичные, но смещенные по времени интерференционные картины, которые соответствуют возмущению, распространяющемуся со скоростью света. Если говорить подробнее, теория слияния черных дыр и нейтронных звезд предсказывает, как должны выглядеть колебания в зависимости от времени в случае, если они вызваны гравитационными волнами от этих источников.</p>
    <p>Первое успешное обнаружение гравитационных волн произошло 18 сентября 2015 года. Это соответствовало предсказанию о вспышке излучения, которая должна была возникнуть при слиянии двух черных дыр с массой примерно в 20–30 раз больше, чем масса нашего Солнца. Эти дыры находились от нас на расстоянии около 1,3 миллиарда световых лет.</p>
    <p>С тех пор зафиксировано еще около пятидесяти подобных событий. Особенно интересное случилось 17 августа 2017 года. Оно соответствовало предсказаниям о том, что должно происходить при слиянии двух нейтронных звезд. Астрономы наблюдали процесс в нескольких областях электромагнитного спектра, в том числе зарегистрировали всплеск гамма-излучения и долгоживущее послесвечение в видимой области. Это положило начало новому виду «многоканальной» астрономии и обещает расширить наше представление о природе странных далеких событий.</p>
    <subtitle>БУДУЩИЕ ВОСПРИЯТИЯ</subtitle>
    <p><strong>Распределенная сенсория</strong></p>
    <cite>
     <poem>
      <stanza>
       <v>…слушай: за углом</v>
       <v>чертовски славный мир, ей-ей; идем<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a>.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Э. Э. Каммингс</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Иллюзия «фантомной руки» — потрясающий опыт. Он состоит в том, что вы прячете свою правую руку за перегородкой, рядом с которой кладете фальшивую резиновую руку. На нее вы и смотрите. Ваш друг постукивает и поглаживает случайным образом вашу невидимую настоящую руку и синхронно — ее видимого резинового двойника. Через короткое время — обычно менее минуты — у вас возникнет ощущение, что поглаживания и постукивания чувствует больше резиновая, чем настоящая рука. Дайан Роджерс-Рамачандран и Вилейанур Рамачандран — пионеры в изучении этой и схожих иллюзий — обратили внимание на следующие глубокие следствия этой иллюзии:</p>
    <cite>
     <p>Все мы в течение жизни делаем определенные предположения о нашем существовании… Но одно кажется незыблемым. Мы уверены, что мы заключены в своем теле. Однако стоит на несколько секунд подвергнуть нас правильной стимуляции, и мы временно отказываемся даже от этой основной аксиомы нашего существования.</p>
    </cite>
    <p>Несколько лет назад в течение примерно часа я был в двух местах сразу. Я сидел дома в Кембридже, в штате Массачусетс, и одновременно посещал конференцию в Гётеборге, в Швеции. Мне это удалось благодаря ростовому аналогу иллюзии резиновой руки. Я видел и слышал все «глазами» и «ушами» робота, взглядом и вниманием которого управлял дистанционно с помощью джойстика. Я также мог «ходить» и разговаривать с людьми: они видели мое выражение лица на экране робота. Я выступал с коротким докладом, расхаживая по сцене и отслеживая реакцию публики, участвовал в групповой дискуссии и общался с коллегами во время кофе-брейков.</p>
    <p>Сначала, осваивая систему управления, я остро осознавал искусственность ситуации. Но примерно через полчаса, когда появился автоматизм, я почувствовал себя так, будто действительно нахожусь в Гётеборге. Тем не менее в глубине души я понимал, что остаюсь в Кембридже, перед экраном компьютера. Мое сознание расширилось — робот расширил мое «я».</p>
    <p>Система, которую я использовал, была довольно грубой. Никто не принял бы робота на платформе BeamPro за человека, равно как и резиновую руку за настоящую. Но я испытал незабываемые ощущения. В будущем усовершенствованные платформы и улучшенная обратная связь с виртуальной средой наверняка помогут разработать сенсорную систему, которая будет рассредоточена по всему пространству, но в то же время глубоко встроена в наше сознание.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Квантовое восприятие и самовосприятие</strong></p>
    <cite>
     <p>Думаю, я могу с уверенностью сказать, что никто не понимает квантовую механику.</p>
     <text-author><emphasis>Ричард Фейнман</emphasis></text-author>
    </cite>
    <cite>
     <p>Я считаю, что понимаю уравнение, если могу предсказать свойства его решений, не решая его.</p>
     <text-author><emphasis>Поль Дирак</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Естественное человеческое восприятие плохо сочетается с квантовой механикой. В квантовом мире сосуществуют многие возможные конфигурации и варианты поведения. Если вы посмотрите (то есть проведете наблюдение), то увидите только один вариант из возможных — и не сможете заранее сказать, какой именно. Нельзя с помощью одного набора ощущений (то есть наблюдений) полностью оценить состояние квантовой системы<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a>.</p>
    <p>Главная цель естественного человеческого восприятия — дать нам представление о мире в виде объектов с более или менее предсказуемыми свойствами, занимающих более или менее определенные положения в трехмерном пространстве. Это очень полезная информация для повседневной жизни, и мы легко ее получаем. Но фундаментальное понимание подсказывает: можно увидеть еще многое. А квантовая механика переводит эти возможности на другой уровень.</p>
    <p>К счастью, способы адаптировать квантовый мир к естественному человеческому восприятию существуют, хотя пока мало изучены. Если мы можем вычислить интересующее нас состояние — скажем, состояние кварков и глюонов в протоне, или электронов и ядер в молекуле, или кубитов в квантовом компьютере, — мы также можем вычислить, какими оказались бы наши наблюдения этих состояний при большом количестве экспериментов, <emphasis>как если бы мы их выполнили</emphasis>. Мы можем даже представить все результаты этих вычислений параллельно на многих дисплеях. Таким образом физики, химики и туристы могли бы погрузиться в квантовый мир и, возможно, наконец прийти к его пониманию.</p>
    <cite>
     <p>Познай себя.</p>
     <text-author><emphasis>Надпись в храме Аполлона в Дельфах</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Как ни странно, похожая проблема связана и с нашим восприятием себя. В мозгу происходит одновременно много вещей, но сознание позволяет нам в каждый момент заниматься только одной. В результате многое вообще от нас ускользает. Мы можем переключать внимание, но для нас сложно и неестественно сосредоточиваться одновременно на более чем одном деле<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a>.</p>
    <p>По мере того как наша способность отслеживать и объяснять состояния мозга усовершенствуется, мы получим возможность представлять наше внутреннее «я» через визуальную систему на дисплеях, обходя фильтр естественного сознания. Мы будем получать больше информации, а пропускать — меньше. Люди по-новому и глубже узнают себя, а возможно, и других.</p>
   </section>
   <section id="g9">
    <title>
     <p>Глава 9. Впереди еще много загадок</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Самое прекрасное, что мы можем испытать, — это ощущение тайны. Она — источник всякого подлинного искусства и науки. Тот, кто никогда не испытал этого чувства, кто не умеет остановиться и задуматься, охваченный робким восторгом, подобен мертвецу, и глаза его закрыты.</p>
     <text-author>Альберт Эйнштейн</text-author>
    </epigraph>
    <p>Хотя мы <emphasis>многое</emphasis> поняли об устройстве мира, в нем еще немало великих загадок. Вот три важные, пока не разгаданные тайны.</p>
    <empty-line/>
    <p>• Что спровоцировало Большой взрыв? Может ли он повториться?</p>
    <p>• Есть ли значимые закономерности, скрытые в наблюдаемом разрастании сообщества элементарных частиц и сил?</p>
    <p>• Как конкретно из материи возникает разум? (Или он возникает вообще не из материи?)</p>
    <empty-line/>
    <p>Давайте сосредоточимся на двух больших, но более конкретных тайнах. Поиск их разгадок находится на переднем крае науки и направлен на углубление нашего понимания основ физического мира.</p>
    <p>Первая тайна связана со странной особенностью фундаментальных законов, которые остаются неизменными (почти, хотя и не совсем), если обратить время вспять. Вторая возникла в результате обескураживающего открытия: астрономы обнаружили новую силу, по всей видимости гравитационную, но непонятно откуда взявшуюся. На первый взгляд их наблюдения указывают на существование некой «темной стороны Вселенной» и двух новых элементов — темной материи и темной энергии. Оба они, хотя и составляют б<emphasis>о</emphasis>льшую часть массы Вселенной, каким-то образом раньше ускользали от внимания исследователей.</p>
    <p>Недавно возникла многообещающая идея, которая, кажется, могла бы пролить свет на эти загадки. Проблема, связанная с обращением времени, заставила многих физиков заподозрить, что существует новый вид частиц — <emphasis>аксионы</emphasis>. Их долгоживущее послесвечение, оставшееся после Большого взрыва, обладает подходящими свойствами, чтобы оказаться темной материей. Шквал разработок, порожденных этой идеей, привел к азартной гонке за открытиями. В ней приняли участие сотни ученых со всего мира.</p>
    <subtitle>ОБРАЩЕНИЕ ВРЕМЕНИ (T-инвариантность)</subtitle>
    <p><strong>Зеркальное отражение времени</strong></p>
    <p>В нашей жизни не много аспектов столь же очевидных, сколь асимметрия между прошлым и будущим. Мы помним прошлое, но можем только догадываться о будущем. Если вы прокрутите фильм — скажем, «Огни большого города» Чарли Чаплина — в обратном направлении, последовательность событий на экране будет мало похожа на реальность. Этот перемотанный назад фильм никогда не перепутаешь с настоящим.</p>
    <p>Тем не менее начиная с зарождения современной науки — классической механики Ньютона — и еще совсем недавно вид фундаментальных законов не менялся при обращении (перемене знака) времени. Следовательно, законы, которые вы хотите использовать для предсказания прошлых состояний исходя из настоящих, — те же, что и для предсказания будущих состояний. Например, если вы представите фильм о планетах, вращающихся вокруг Солнца по законам Ньютона, и прокрутите его назад, планеты в фильме по-прежнему будут вращаться по законам Ньютона. Эта особенность законов называется симметрией относительно обращения времени, или сокращенно T-инвариантностью.</p>
    <p>T-инвариантность сохранялась и при расширении области применения законов — например, в уравнениях электромагнетизма Максвелла, и в модифицированных Эйнштейном уравнениях гравитации, и в квантовых версиях этих уравнений. И все наблюдения фундаментальных взаимодействий, казалось, подтверждали эту симметрию.</p>
    <p>Контраст между повседневным опытом и фундаментальными законами рождает два вопроса. Один звучит так: как реальная Вселенная определяет предпочтительное течение времени? Мы получили ответ в <a l:href="#g6">главе 6</a> и (особенно) в <a l:href="#g7">главе 7</a>, где увидели, что гравитация вышла из равновесия<a l:href="#n_123" type="note">[123]</a>. Другой вопрос формулируется просто: почему? Почему в нашем фундаментальном описании природы есть эта Т-инвариантность, но в том мире, который дан нам в ощущениях, она явно отсутствует?</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Почему? Первый подход — достижение дна</strong></p>
    <p>Родителей маленьких детей иногда раздражают их бесконечные «почему». (<emphasis>Почему</emphasis> мне нужно ложиться спать? Потому что людям нужно отдыхать. <emphasis>Почему</emphasis> людям нужно отдыхать? Потому что их тела устают. <emphasis>Почему</emphasis> их тела устают? Потому что после того, как мы какое-то время напрягаем мышцы, они перестают работать. <emphasis>Почему</emphasis> они перестают работать? Потому что их топливо — пища, которую мы едим, а потом остается некоторое количество отходов, которые нужно убирать. <emphasis>Почему</emphasis>? Потому что все деградирует, подчиняясь второму закону термодинамики. <emphasis>Почему</emphasis>? Потому что во время Большого взрыва гравитация была в неравновесном состоянии…) В конце концов у вас закончатся ответы<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a>. В какой-то момент вы поймете, что уже не можете найти достаточно простое объяснение — вы дошли до дна. И тогда вы скажете: «Просто это так».</p>
    <p>Было неясно, является ли T-инвариантность точной характеристикой фундаментальных законов и будет ли польза от поиска ее причин. Она казалась изящным, хотя и немного необычным свойством законов. Т-инвариантность могла оказаться тем самым дном. Большинство физиков так и думали.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Почему? Второй подход — священные принципы</strong></p>
    <p>Ситуация изменилась в 1964 году, когда Джеймс Кронин, Вал Фитч<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a> и их коллеги обнаружили крошечный, непонятный эффект в распадах K-мезонов<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a>, нарушающий T-инвариантность. Раз T-инвариантность выполняется не совсем точно, она — еще не дно! Возник очевидный вопрос, требующий дальнейшего изучения: «Почему в природе Т-инвариантность выполняется, но <emphasis>все-таки не совсем точно</emphasis>?» Он оказался очень правильным.</p>
    <p>В 1973 году Макото Кобаяси и Тосихидэ Маскава<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a> совершили прорыв в поиске теоретического ответа. Они взяли за основу каркас из квантовой теории поля и наших теорий «Ядра» для сил (которые в то время еще не были полностью установлены). Как я упоминал ранее, этот каркас очень жесткий — вы не можете его изменить, не нарушив целостности. Никто не знает, как модифицировать его структуру, не нарушая священных принципов<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a> теории относительности, квантовой механики и локальности. Но можно постараться не изменить саму структуру, а сделать к ней «пристройку». Кобаяси и Маскава обнаружили, что добавление третьего поколения кварков и лептонов<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a> к двум уже известным позволяет ввести взаимодействие, нарушающее T-инвариантность и порождающее эффект, который наблюдали Кронин и Фитч. Если бы существовали только два известных на тот момент поколения, такой возможности не было бы.</p>
    <p>Вскоре частицы из третьего поколения, существование которых предсказали Кобаяси и Маскава, начали обнаруживаться на ускорителях при работе в режиме более высоких энергий. С того момента многие эксперименты подтвердили также существование введенного ими взаимодействия.</p>
    <p>Однако это еще не конец истории. Существует <emphasis>еще одно возможное взаимодействие</emphasis>. Оно тоже нарушает T-инвариантность и при этом полностью вписывается в жесткий каркас теорий нашего «Ядра» и квантовой теории поля. Это взаимодействие необязательно для объяснения наблюдений Кронина и Фитча или каких-либо других. Похоже, природа просто его не использует. <emphasis>Почему?</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Почему? Третий подход — эволюция</strong></p>
    <p>В 1977 году Роберто Печчеи и Хелен Куинн<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a> предложили ответ на третье и, вероятно, последнее «почему» о Т-инвариантности. Этим ответом стала теория эволюции, открывшаяся при расширении «Ядра». Авторы предположили, что сила «ненужного» дополнительного взаимодействия — это не просто параметр, а квантовое поле, которое может меняться в пространстве и времени. Они показали, что если новое поле обладает некоторыми требуемыми, достаточно простыми свойствами, то действующие на него силы будут стремиться обратить его в ноль. Печчеи и Куинн неявно предположили, что ноль и есть предпочтительное значение этого поля, к которому оно, согласно космологии Большого взрыва, эволюционирует<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a>.</p>
    <p>Это наконец может дать нам удовлетворительный ответ на наши вопросы. Он звучит так: почти точная, но не совсем, T-инвариантность характерна для фундаментальных законов вследствие того, как более глубокие принципы — относительность, квантовая механика и локальность — действуют на основные элементы физического мира.</p>
    <p>Эти теоретические идеи имеют серьезнейшие последствия. Мы скоро займемся ими. Но сначала давайте обратимся к темной стороне Вселенной.</p>
    <subtitle>ТЕМНАЯ СТОРОНА ВСЕЛЕННОЙ</subtitle>
    <p>Темная материя и темная энергия схожи, поэтому имеет смысл представить их вместе. И то и другое имеет отношение к наблюдаемым движениям, у которых нет очевидной причины. Более точной, хотя и менее запоминающейся характеристикой этих явлений была бы формулировка «необъяснимые ускорения». Определенные закономерности, которые они демонстрируют, заставляют предположить связь с гравитацией из неизвестных источников. Чтобы объяснить все наблюдения, нам нужно было их ввести. По определению ими считаются темная материя и темная энергия.</p>
    <p>Я хотел бы подчеркнуть, что ни то ни другое не является «темным» в обычном смысле. Оба явления пока просто невидимы. Из мест, где должно находиться «темное» вещество, не зарегистрированы излучения, не нашли там и поглощения света.</p>
    <p>Темная материя может состоять из частиц нового вида, образовавшихся во время Большого взрыва и очень слабо взаимодействующих с прочими. Темная энергия может быть и плотностью самого пространства Вселенной.</p>
    <p>Пока это самые популярные гипотезы, которые достаточно убедительно объясняют широкий спектр наблюдений. Есть сторонники и других концепций, но те более спекулятивны.</p>
    <p>Подобные проблемы — проблемы скрытых источников ускорений — возникали и раньше в астрономии. Расскажу одну такую историю.</p>
    <p>В 1687 году Ньютон представил миру свою механику и закон всемирного тяготения, которые называл «Системой мира». За последующие десятилетия их правильность не раз триумфально подтверждалась. За это время многие астрономы осуществили гораздо более точные наблюдения за движениями небесных тел, а другие исследователи провели гораздо более точные вычисления разнообразных эффектов, вытекающих из ньютоновской теории. Почти все наблюдения соответствовали предсказаниям.</p>
    <p>Однако два противоречия нарушали эту благостную картину. Они касались движения Урана и Меркурия. Предсказания теории Ньютона и наблюдаемые положения этих планет расходились. Расхождения были сравнительно небольшими — намного меньше, чем, скажем, размер Луны в небе, но тем не менее вызывали сомнения. Либо в расчетах что-то не учитывалось, либо теория была ошибочной. Загадка требовала ответа.</p>
    <p>Когда чрезвычайно успешная во всех прежних ситуациях теория сталкивается с противоречием, первая мысль, которая приходит на ум: чего-то не хватает. Исходя из этого, Джон Коуч Адамс и Урбен Леверье<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a> предположили существование еще одной неизвестной планеты, гравитация которой могла сбивать Уран с курса. Другими словами, они предположили, что здесь действует очень специфический вид темной материи.</p>
    <p>Адамс и Леверье рассчитали, где должна быть новая планета и где она должна появиться на ночном небе. Леверье сообщил о своем предположении Берлинской обсерватории. И наблюдатели ее увидели. Новую планету, открытую в 1846 году, назвали Нептуном.</p>
    <p>Леверье попытался аналогично решить проблему с Меркурием: предположил существование еще одной планеты, которую назвал Вулканом. Вулкан должен был располагаться очень близко к Солнцу, чтобы его гравитация повлияла на Меркурий, но не оказала заметного действия на другие планеты. Это также объяснило бы, почему Вулкан не наблюдался: за мощью солнечного излучения трудно что-либо разглядеть.</p>
    <p>Астрономы задались целью обнаружить Вулкан. Особенно тщательно его искали во время солнечных затмений, многие даже сообщали об успехе. Но ни одно наблюдение не убедило научное сообщество, и проблема усугубилась. В итоге решение пришло совсем с другой стороны и многим позже.</p>
    <p>Альберт Эйнштейн предложил принципиально новую теорию гравитации. Хотя теория Ньютона и общая теория относительности основаны на радикально разных идеях, они делают много схожих предсказаний. В пределах Солнечной системы, безусловно, самое значительное (но все равно небольшое) расхождение касается движения Меркурия. Одним из первых триумфальных достижений теории Эйнштейна, уже вошедших в его оригинальную статью, была ее способность объяснить наблюдаемое движение Меркурия, не вводя дополнительную планету. Вулкан больше не вспоминали.</p>
    <p>Открытие темной энергии потребовало изменения закона тяготения, и Эйнштейн модифицировал его с позиций общей теории относительности. Он учел темную энергию, дав ей другое название — «космологическая постоянная». В рамках концепций общей теории относительности это, по сути, был единственный способ изменить закон тяготения — ввести такой вот «свободный параметр». Когда Эйнштейн работал над уравнением, еще не существовало наблюдений, которые требовали бы ненулевой космологической постоянной, и в духе бритвы Оккама<a l:href="#n_133" type="note">[133]</a> Эйнштейн приравнял ее к нулю. Но она могла бы принять и ненулевое значение, если бы того потребовали наблюдения.</p>
    <p>Подводя итог этим историческим параллелям, можно в шутку сказать, что темную материю породил Нептун, а темную энергию — Меркурий. А мораль в том, что у хороших научных загадок часто находятся достойные отгадки.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Темная материя</strong></p>
    <p>Современная проблема темной материи затрагивает всю Вселенную. Астрономы сталкиваются со множеством «избыточных» ускорений разных масштабов. Здесь я упомяну два класса наблюдений, которые охватывают десятки, если не сотни документально подтвержденных примеров.</p>
    <p>Первый класс касается скорости, с которой звезды и газовые облака на внешних окраинах галактик вращаются вокруг этих галактик. Один из законов Кеплера, который, как мы знаем сегодня, следует из обеих теорий гравитации — Ньютона и Эйнштейна, — связывает скорость вращения по орбите с количеством находящейся у нее внутри массы. Таким образом, по этой скорости можно предположить, как распределяются массы в интересующей нас галактике. Но обнаружилось, что для объяснения наблюдаемых скоростей требуется наличие большой массы в местах, где излучается мало света. Практически все изученные галактики как будто окружены ореолами из темной (невидимой) материи. На самом деле правильнее сказать, что освещенная часть галактики — инородная примесь в облаке темной материи. И гало темной материи в сумме весит примерно в шесть раз больше, чем эта «примесь».</p>
    <p>Второй класс наблюдений касается искривления света, или так называемого гравитационного линзирования. Астрономы во многих случаях отмечали, что изображение далеких галактик сильно искажено, как если бы вы смотрели на них через стакан с водой или бутылку из-под колы. В частности, это происходит, когда свет наблюдаемой галактики проходит через область пространства, содержащую кластер других галактик. Общая теория относительности предсказывает, что гравитация должна искривлять свет, поэтому существование гравитационного линзирования неудивительно. Удивителен его масштаб. И для объяснения такого эффекта астрономам нужно, чтобы галактики в кластере весили примерно в шесть раз больше, чем видимые звезды и газовые облака.</p>
    <p>Эти и другие наблюдения говорят о том, что темная материя составляет около 25% массы Вселенной. Доля «обычной» материи — той, которую мы понимаем и из которой сделаны, — около 4%. Б<emphasis>о</emphasis>льшая часть того, что остается, — это темная энергия.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Темная энергия</strong></p>
    <p>Другой класс наблюдений приводит нас к темной энергии. Здесь важна предыстория.</p>
    <p>Напомню, Альберт Эйнштейн сформулировал свою теорию гравитации — общую теорию относительности — в 1915 году, а вскоре, в 1917-м, изменил уравнения и ввел в них «космологическую постоянную». Физически введение этого параметра соответствует наделению ненулевой плотностью самого пространства. Ненулевое значение космологической постоянной означает, что каждая единица объема пространства вносит равный, ненулевой вклад в общую массу Вселенной, даже когда (как нам кажется) там ничего нет.</p>
    <p>Ненулевая космологическая постоянная легко укладывается в рамки общей теории относительности, не требуя значительного изменения основных ее принципов. Материя искривляет пространство-время так же, как раньше, и так же реагирует на искривление. Космологическая постоянная просто учитывает возможность того, что само пространство-время — материя, которую наша теория позволяет изгибать, толкать и трясти, — также обладает инерцией. Другие возможные вариации общей теории относительности либо чрезмерно искусственны, либо приводят к малым физическим эффектам.</p>
    <p>Универсальная плотность космического вакуума, соответствующая космологической постоянной, сопровождается другим специфическим свойством. Вместе с положительной плотностью массы пространства необходимо ввести отрицательное давление, абсолютная величина которого равна плотности, умноженной на квадрат скорости света. Это соотношение между плотностью и давлением для массы, связанной в космосе, и есть аналог соотношения для частиц <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup>, которое связывает их энергию с массой.</p>
    <p>В 1990-х годах космологическая постоянная подверглась «ребрендингу» и стала <emphasis>темной энергией</emphasis>. Новое название отражает новое отношение. Современные физики извлекли уроки из понимания других сил и осознали: плотность пространства — не просто параметр, фигурирующий в общей теории относительности и не имеющий иного смысла. Он связан с остальной физикой, и на него могут влиять разные источники. Во Вселенной, наполненной вездесущими квантовыми полями, было бы удивительно, если бы космическое пространство не обладало инерцией.</p>
    <p>В 1998 году астрономы «поймали» темную энергию. Точнее, они наблюдали, как скорость расширения Вселенной возрастает, что соответствует отрицательному давлению. Данные получили из измерений красного смещения, подобно тому, как это делал Хаббл, но с использованием сверхновых вместо цефеид — пульсирующих переменных звезд. Сверхновые намного ярче, и их возможно наблюдать на б<emphasis>о</emphasis>льших расстояниях.</p>
    <p>Плотность пространства, которую ученые измерили, по всем меркам крайне мала. Объем пространства, равный объему Земли, весит около 7 миллиграммов. В пределах Солнечной системы или даже Галактики доля массы пустого пространства совершенно ничтожна по сравнению с массой обычной (или темной) материи. Но межгалактические пустоты настолько велики, что эта небольшая, зато рассеянная по всему космосу плотность вносит основной вклад в общую массу Вселенной.</p>
    <p>На сегодня считается, что темная энергия составляет около 70% массы Вселенной. Никто не знает, почему несколько различных, гораздо более крупных вкладов от разных источников — и положительных, и отрицательных — вместе приводят именно к такому результату. Это большая космическая загадка.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Космологическая «Стандартная модель»</strong></p>
    <p>Понимая, что темная материя и темная энергия в настоящее время составляют (гипотетически) б<emphasis>о</emphasis>льшую часть массы Вселенной, мы можем ожидать, что и в ранней ее истории они играли значительную роль. Но чтобы «прокрутить фильм в обратном направлении» и проверить это предположение, нужно познакомиться с ними ближе.</p>
    <p>Вернувшись к Большому взрыву, мы получим шанс узнать о свойствах темной стороны Вселенной. И если здесь мы сделаем какие-то ошибочные предположения, наша модель Большого взрыва не сможет привести к созданию наблюдаемой Вселенной.</p>
    <p>Учитывая, сколь мало мы знаем, кажется нереальным вообще предположить, как темная материя и темная энергия могли вести себя в первые моменты после Большого взрыва. К счастью, оказалось, что нам и не нужно знать много. Хватит и некоторых простых догадок.</p>
    <p>Во-первых, мы предполагаем, что темная материя состоит из неких частиц, которые слабо взаимодействуют как друг с другом, так и с обычной материей. Вначале темная материя находилась в равновесии с остальной частью космического огненного шара, но почти сразу отделилась, превратившись в долгоживущее послесвечение того типа, который мы обсуждали в <a l:href="#g6">главе 6</a>. Тонкий момент, из-за которого более ранние предположения о темной материи провалились, заключается в том, что, отделившись, ее частицы должны были двигаться намного медленнее скорости света<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a>. Поскольку (по предположению) гравитация — единственная значимая сила и она одинаково действует на любую материю, это все, что нам нужно знать. Мы можем вычислить, как движется темная материя, отделившаяся от прочей, и как она влияет на Вселенную. Это так называемая модель холодной темной материи.</p>
    <p>Во-вторых, мы принимаем идею Эйнштейна о том, что темная энергия представляет собой универсальную плотность самого пространства и связана с универсальным отрицательным давлением.</p>
    <p>Теперь мы можем проследить эволюцию контрастов плотности в реликтовом излучении, возникшем через 380 000 лет после Большого взрыва, — и сделать это вплоть до настоящего времени. Добавление темной материи заставляет нестабильность развиваться быстрее; при включении ее в расчеты модельная Вселенная эволюционирует и становится похожей на нашу. Таким образом, темная сторона Вселенной позволяет нам подтвердить прогнозы, полученные в рамках космологической модели Большого взрыва: начав с зародышевых контрастов плотности и учтя гравитационную нестабильность, мы можем воссоздать структуру Вселенной, наблюдаемую сегодня.</p>
    <subtitle>АКСИОНЫ: КВАНТЫ, КОТОРЫМИ СТИРАЮТ</subtitle>
    <p>Подростком я иногда сопровождал маму в походах в супермаркет. Во время одного из них я заметил стиральный порошок Axion и подумал, что это хорошее название для элементарной частицы. Слово было коротким, запоминающимся и хорошо сочеталось с названиями «протон», «нейтрон», «электрон» и «пион». Мелькнула мысль, что если у меня когда-либо появится шанс назвать частицу, то я назову ее «аксион». В 1978 году шанс появился. Я понял, что идея Печчеи — Куинн о введении нового квантового поля имела важное следствие, которое они не заметили<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a>.</p>
    <p>Как мы обсуждали ранее, квантовым полям соответствуют частицы — их кванты. И именно этому полю соответствовала необычайно интересная частица. У нее была интригующая техническая особенность — устранение проблемы с аксиальным током. Звезды сошлись, и аксионы вошли в мир — по крайней мере, в мир физической литературы. Между прочим, с этим названием никогда бы не согласились редакторы Physical Review Letters и, возможно, создатели моющего средства Axion, если бы я еще до публикации сболтнул лишнего о том, что в действительности вдохновило меня на такое название. Так что я просто сослался на аксиальный ток.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>По следам аксионов</strong></p>
    <p>Аксионы обладают свойствами, необходимыми для того, чтобы образовать космологическую темную материю. Они очень слабо взаимодействуют друг с другом и с прочими частицами. Аксионы образовались при высокой температуре, а позже высвободились из космического огненного шара. Их долгоживущее послесвечение заполняет Вселенную. Расчетная плотность фона аксионов согласуется с наблюдаемой плотностью темной материи, а в момент образования они были почти неподвижны. Таким образом, они удовлетворяют требованиям космологической теории «холодной темной материи».</p>
    <p>Красивая версия, но правдивая ли? Да, аксионы слабо взаимодействуют с материей, но теория говорит нам, что они с ней все-таки взаимодействуют, и рассказывает, каким образом. Чтобы обнаружить фоновое аксионное излучение, нам потребуется разработать новые чувствительные детекторы. Сотни физиков, как теоретиков, так и экспериментаторов, работают сегодня над этой задачей. Если есть в мире справедливость и если нам улыбнется удача, мы вскоре добьемся успеха, достойного встать в ряд с открытиями Нептуна, космического микроволнового излучения, частицы Хиггса, гравитационных волн и экзопланет. Часто разгадки научных тайн несут огромную ценность.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ ТАЙН</subtitle>
    <p><strong>Как тайны перестают быть тайнами</strong></p>
    <p>Упомянутый нами Вал Фитч, один из первооткрывателей нарушения Т-инвариантности, был мудрым человеком с тонким чувством юмора. Когда в начале карьеры я профессорствовал на физическом факультете Принстонского университета, он был там деканом. Рассказывая ему о возникших у меня идеях насчет аксионов и темной материи<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a>, я рассуждал о нарушении Т-симметрии, как если бы это был факт из древней истории. В то время я не знал ничего иного. В какой-то момент он мягко улыбнулся и сказал: «Вчерашняя сенсация сегодня становится нормой».</p>
    <p>Такова судьба всех успешно разгаданных научных загадок. Я пережил это и сам, работая над проблемой асимптотической свободы и теорией КХД (квантовой хромодинамики). В первые годы после нашего прорыва было много шума и сомнений, всех волновал вопрос, действительно ли тайна сильных взаимодействий раскрыта. На крупных международных конференциях доклады по теме «Проверка теории КХД», где сообщалось об использовании теории для предсказаний и ее экспериментальной проверке, были гвоздем программы. Но по мере того, как сомнения исчезали, постепенно утихал и ажиотаж. Сегодня работы такого сорта, но гораздо более сложные, считаются ординарными. Это называется фоновыми вычислениями. Вчерашняя сенсация — это сегодняшняя норма и завтрашняя история.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Умение видеть загадки</strong></p>
    <p>Помимо будущего конкретных загадок, есть интересные вопросы о том, что ждет загадки вообще.</p>
    <p>Фонд Математического института Клэя предложил приз в размере миллиона долларов за доказательство того, что теория КХД предсказывает конфайнмент — удержание кварков. У физиков более низкие — или, скорее, другие — стандарты. По-моему, мы сделали большее. С помощью компьютеров мы можем практически безошибочно рассчитать, какие частицы возникают в теории КХД. Изолированных кварков среди них нет. И действительно, расчеты дают нам частицы с теми массами и свойствами, которые мы наблюдаем в Природе — ни больше ни меньше. Должен ли получить приз суперкомпьютер? Или работающие на нем программисты?</p>
    <p>В 2017 году в AlphaZero — новейшую программу на основе искусственных нейронных сетей — ввели правила игры в шахматы. После этого она несколько часов играла сама с собой, училась на собственном опыте и достигла сверхчеловеческого мастерства. И что, AlphaZero понимает, что такое шахматы? Если вы хотите ответить «нет», я отсылаю вас к Эмануилу Ласкеру, многократному чемпиону мира по шахматам с 1894 по 1921 год<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a>.</p>
    <cite>
     <p>На шахматной доске нет места лжи и лицемерию. Красота шахматной комбинации в том, что она всегда правдива. Беспощадная правда, завершающаяся шахом и матом, ест глаза лицемеру.</p>
    </cite>
    <p>Подобные примеры показывают, что есть способы познания, недоступные людям. Но на самом деле это не новость.</p>
    <p>Геномы людей и других земных существ — большое хранилище бессознательных знаний. Мы решили множество сложных проблем, возникающих при создании жизнеспособных организмов, и выполнили трюки, которые и представить не может техническая мысль. Мы «научились» этому в ходе длительной, неэффективной биологической эволюции, а не с помощью логических рассуждений. И мы определенно не знаем на сознательном уровне всего, что знаем. Например, как с огромной скоростью обрабатывать визуальную информацию или как заставлять тело оставаться в вертикальном положении, ходить и бегать.</p>
    <p>Способность наших машин выполнять длительные, но точные вычисления, хранить огромное количество информации и чрезвычайно быстро учиться на практике уже открывает новые возможности понимания. Они будут сдвигать границы познания в таких направлениях и позволят забираться в такие места, которые без их помощи недоступны для человеческого мозга. И они, конечно, помогут нам в исследованиях.</p>
    <p>Особое качество людей, которого нет ни у эволюционного механизма, ни (пока что) у машин, — способность распознавать пробелы в нашем понимании и получать удовольствие от их заполнения. Это ценное и мощное наше свойство — умение видеть загадки. И оно дает нам немало преимуществ.</p>
   </section>
   <section id="g10">
    <title>
     <p>Глава 10. На все можно смотреть с разных сторон</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Мерилом развитого интеллекта является способность одновременно удерживать в уме две противоположные идеи и при этом сохранять способность действовать.</p>
     <text-author>Фрэнсис Скотт Фицджеральд</text-author>
    </epigraph>
    <epigraph>
     <p>Ясно, что эта комплементарность опровергает схоластическую онтологию. Что есть истина? Мы задаем вопрос Пилата не в скептическом, антинаучном смысле, а, скорее, в уверенности, что дальнейшая работа над этой новой ситуацией приведет к более глубокому пониманию физического и ментального мира.</p>
     <text-author>Арнольд Зоммерфельд</text-author>
    </epigraph>
    <p><emphasis>Дополнительность</emphasis> (или <emphasis>комплементарность</emphasis>) в самой фундаментальной форме — концепция, согласно которой одна и та же вещь, если рассматривать ее с разных точек зрения, обладает очень разными, даже взаимоисключающими свойствами. И такое отношение к опыту и проблемам я считаю чрезвычайно полезным. Оно открывает глаза. Оно изменило мое мировоззрение, помогло мне стать великодушнее и терпимее, а также развить воображение. Теперь я хотел бы вместе с вами проанализировать эту расширяющую кругозор идею, как я ее понимаю.</p>
    <p>Мир прост и сложен, логичен и странен, закономерен и хаотичен. Фундаментальные законы не объясняют эту двойственность — на самом деле, как мы видели, они высвечивают ее и углубляют. Природа людей тоже двойственна: мы крошечные и огромные, эфемерные и долгоживущие, мудрые и невежественные. Невозможно судить о физической реальности, по-настоящему не прочувствовав принцип дополнительности. Невозможно и понять без него самих себя.</p>
    <subtitle>ПРИНЦИП КОМПЛЕМЕНТАРНОСТИ В НАУКЕ</subtitle>
    <p>Первым этот принцип сформулировал великий датский ученый Нильс Бор. По одной версии, Бор почерпнул его из опыта работы с квантовой физикой, а по другой — пришел к такому образу мыслей раньше, естественным образом, и как раз это сделало возможными его уникальные открытия. Некоторые биографы Бора объясняют все влиянием Сёрена Кьеркегора, датского мистика и философа, которым Бор восхищался.</p>
    <p>Между первыми приблизительными представлениями о квантовом поведении, относящимися примерно к 1900 году, и созданием современной квантовой теории в конце 1920-х был период напряженных раздумий. Тогда казалось невозможным согласовать результаты различных экспериментов. Бор строил причудливые модели, которые объясняли одни наблюдения и игнорировали другие. Альберт Эйнштейн написал о его работе:</p>
    <cite>
     <p>Мне всегда казалось чудом, что этой колеблющейся и полной противоречий основы оказалось достаточно, чтобы позволить Бору — человеку с гениальной интуицией и тонким чутьем — найти главнейшие законы &lt;…&gt; атомов, включая их значение для химии. Это мне кажется чудом и теперь. Это наивысшая музыкальность в области мысли.</p>
    </cite>
    <p>Исходя из этого опыта, Бор развил принцип дополнительности в мощный метод, позволяющий проникнуть в суть вещей. Из точных наук этот мудрый метод перекочевал и в философию.</p>
    <subtitle>ПРИНЦИП КОМПЛЕМЕНТАРНОСТИ В КВАНТОВОЙ МЕХАНИКЕ</subtitle>
    <p>В квантовой механике ключевой способ описания объекта, будь то электрон или слон, — его волновая функция. Волновая функция объекта — своего рода заготовка, которую мы можем превратить в прогнозы относительно его поведения. Мы можем совершать с волновой функцией разные манипуляции, получая ответы на разные вопросы. Если мы хотим предсказать, где будет находиться объект, мы должны обработать его волновую функцию одним способом, а если интересуемся скоростью — то другим.</p>
    <p>Если не вдаваться в детали, эти два способа исследования волновой функции похожи на два способа анализа музыкального произведения: гармонический и мелодический. Гармонический анализ локален, только, в отличие от частицы, здесь отслеживается не точка в пространстве, а момент времени. Мелодический анализ исследует более общие свойства. Гармония — аналог местоположения, а мелодия — скорости.</p>
    <p>Мы не можем провести эти два вида анализа одновременно. Они мешают друг другу. Если вы хотите узнать о местоположении, придется обработать информацию о волновой функции таким образом, что будут уничтожены данные о скорости, и наоборот.</p>
    <p>Хотя точные детали сложны, я все же подчеркну: все сказанное основывается на прочном математическом фундаменте. В современной квантовой теории дополнительность — факт, а не голословное утверждение.</p>
    <p>До сих пор я обсуждал принцип квантовой дополнительности, используя такие понятия, как волновые функции и обработка информации. Но мы можем рассмотреть ситуацию более конкретно, с другой — экспериментальной — точки зрения. Вместо того чтобы спросить, как исследовать волновую функцию частицы и сделать прогнозы о ее поведении, мы спросим, как нам взаимодействовать с частицей, чтобы измерить ее свойства.</p>
    <p>В рамках математического аппарата квантовой механики комплементарность положения частицы и ее скорости формулируется как теорема. Но так можно описать природу, а не раскрыть истину. В действительности многие основатели квантовой теории, включая Эйнштейна, скептически относились к ее сложившейся математической форме. Из невозможности квантовой теории одновременно предсказать положение и скорость должна следовать наша неспособность одновременно измерять эти свойства в эксперименте. Иначе нам потребовался бы новый математический аппарат, пригодный для описания таких измерений.</p>
    <p>Вскоре после того, как молодой Вернер Гейзенберг заложил основы современной квантовой теории, он осознал ее поразительный математический результат: положение и скорость не измерить одновременно. Он сформулировал этот вывод как «принцип неопределенности». И ключевой вопрос, который он ставит, таков: правильно ли описываются конкретные факты, то есть события, которые мы наблюдаем в физическом мире? Гейзенберг, а затем Эйнштейн и Бор — все они ломали голову над ответом.</p>
    <p>На уровне физического поведения комплементарность отражает два ключевых момента. Первый заключается в том, что <emphasis>для измерения свойств чего-либо вы должны с этим чем-либо взаимодействовать.</emphasis> Другими словами, наши измерения не фиксируют реальность, а только «берут с нее пробу». Вот как это изложил Бор:</p>
    <cite>
     <p>В квантовой теории &lt;…&gt; логическое осмысление ранее неизвестных фундаментальных закономерностей &lt;…&gt; потребовало осознания того, что невозможно провести четкое разделение между независимым поведением объектов и их взаимодействием с измерительными приборами.</p>
    </cite>
    <p>Второй ключевой момент, усиливающий первый, таков: <emphasis>точные измерения требуют сильного взаимодействия с измерительными приборами</emphasis>.</p>
    <p>Помня об этом, Гейзенберг рассмотрел множество способов измерить положение и скорость элементарных частиц и обнаружил, что все они согласуются с его принципом неопределенности. Этот анализ укрепил уверенность в том, что странный математический аппарат квантовой теории — отражение странных явлений в физическом мире.</p>
    <p>Факт, что наблюдение — активный и «агрессивный» процесс — стал отправной точкой анализа Гейзенберга. Без него мы не можем использовать математический аппарат квантовой теории для описания физической реальности. Однако это разрушает модель мира, которую мы выстраиваем в детстве. Согласно ей, существует точная граница между нами самими и внешним миром, обладающим свойствами, которые мы открываем путем наблюдений. Осмыслив открытия Гейзенберга и Бора, мы понимаем: это не так. Наблюдая за миром, мы участвуем в его построении.</p>
    <p>Гейзенберг работал над принципом неопределенности в Институте Нильса Бора в Копенгагене. У этих двух создателей квантовой теории были горячие дискуссии, и между ними возникли своего рода отношения наставничества. Ранние идеи Бора о дополнительности возникли как интерпретация работ Гейзенберга.</p>
    <p>Эйнштейн не разделял мнения Бора и Гейзенберга. Ему не нравилась идея комплементарности — сама мысль, что могут быть правильные, но несовместимые точки зрения. Он надеялся, что возникнет более полное понимание, которое объединит их, — например, что найдется способ измерить одновременно и положение, и скорость (или импульс<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a>) частицы. Он уделял серьезное внимание этой проблеме. Его остроумные мысленные эксперименты были сложнее, чем те, которые предлагал Гейзенберг.</p>
    <p>Свои знаменитые дебаты с Эйнштейном Бор описывает в обзорной статье «Дискуссии с Эйнштейном о проблемах теории познания в атомной физике». Там Эйнштейн использует серию мысленных экспериментов, оспаривающих некоторые аспекты квантово-механической комплементарности, особенно комплементарность энергии и времени. Отвечая на эти доводы, Бор смог найти тонкие изъяны в анализе Эйнштейна и отстоять физическую непротиворечивость квантовой теории.</p>
    <p>Эти дебаты, как и дальнейшие, прояснили природу квантовой теории, и до настоящего времени ее правильность не оспаривалась всерьез. Люди использовали квантовую теорию для создания множества чудесных устройств, от лазеров до айфонов и GPS-навигаторов. Эти устройства вполне работоспособны. Если «то, что не убивает» правда «делает нас сильнее», то позиции квантовой теории и вытекающей из нее комплементарности теперь реально сильны.</p>
    <p>Кстати, если вам интересно, что все это означает на примере упомянутого в начале раздела слона, ответ такой: хотя для слона квантовая неопределенность в принципе присутствует, о ней можно спокойно забыть. У нас не возникает проблем с измерением положений и скорости слона с точностью, достаточной для практических задач. Неопределенность этих параметров по сравнению с их реальными величинами ничтожно мала. Другое дело — электроны в атомах.</p>
    <subtitle>УРОВНИ ОПИСАНИЯ</subtitle>
    <p>Еще один источник комплементарности — разные уровни описания. Иногда описание системы, использующее одну модель, при работе с ней становится слишком сложным, чтобы ответить на важные вопросы. Тогда мы можем найти дополнительную модель, основанную на других идеях.</p>
    <p>Простой пример объяснит эту значимую, полезную, практичную идею как нельзя лучше. Горячий газ, заполняющий воздушный шар, состоит из огромного количества атомов. Если бы мы хотели предсказать поведение газа, применяя ко всем этим атомам законы механики, то столкнулись бы с двумя большими проблемами.</p>
    <empty-line/>
    <p>• Даже если бы мы ограничились рамками классической механики, нам нужно было бы знать положение и скорость каждого атома в начальный момент времени. Сбор и хранение такого количества данных совершенно непрактичны. Использование квантовой механики только усугубило бы проблему.</p>
    <p>• Даже если бы мы получили и сохранили данные, еще непрактичнее было бы при помощи вычислений отслеживать изменения в движениях частиц.</p>
    <empty-line/>
    <p>Несмотря на это, опытные экипажи уверенно управляют воздушными шарами. В некоторых отношениях поведение воздуха легко предсказуемо.</p>
    <p>Используя совершенно другие концепции, мы можем найти простые законы, описывающие поведение воздуха в макромасштабах, — в терминах плотности, давления и температуры. Именно эти параметры помогают ответить на вопросы, возникающие у пилотов аэростатов. Да, описание на уровне атомов гораздо информативнее, но б<emphasis>о</emphasis>льшая часть этой информации будет совершенно бесполезна для вас, если вы захотите полетать (и даже хуже: она отвлечет ваше внимание).</p>
    <p>Рассмотрим, например, положение и скорость любого конкретного атома, которые в результате его движения быстро меняются. Фактическая траектория атома сильно зависит от точных начальных значений, а также от того, что делают другие атомы. Таким образом, информацию о положении и скорости конкретной частицы чрезвычайно сложно вычислить и она быстро устаревает. Плотность, давление и температура в этом отношении намного полезнее. Открытие и количественное определение этих простых, стабильных свойств, дающих ответы на важные вопросы, стало крупным научным достижением.</p>
    <p>Большая часть деятельности ученых сводится к поиску как раз таких свойств. Иногда мы называем их эмерджентными<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a>. (Мы уже сталкивались с этой концепцией ранее, в <a l:href="#g7">главе 7</a>, но под несколько другим углом.)</p>
    <p>Найти полезные эмерджентные свойства и научиться их использовать — большая удача. За свою историю естественные науки обогатились множеством важных эмерджентных свойств (энтропия, химическая связь, жесткость и так далее), и на их основе удалось построить множество полезных моделей.</p>
    <p>Подобные вопросы возникают и за пределами естественных наук. К примеру, нам хотелось бы составить более адекватное представление о поведении людей или о фондовом рынке. Анализ этих явлений на «атомарном» уровне, основанный на изучении поведения отдельных нейронов или отдельных инвесторов, не говоря уже о поведении кварков, глюонов, электронов и фотонов, которые их образуют, невероятно сложен. И если ваша цель — наладить отношения с людьми или заработать денег путем инвестирования, такой подход бессмыслен.</p>
    <p>Вместо этого для ответов на наши масштабные вопросы мы обращаемся к различным концепциям из книг по психологии и экономике. Они предлагают нам модели людей и рынков, дополняющие «атомарные». В области психологии и экономики у нас пока не слишком много моделей, работающих так же надежно, как модели газов, созданные физиками. Но поиск продолжается.</p>
    <p>Описание действительности в терминах ее самых элементарных строительных блоков — огромное удовольствие. Заманчиво было бы думать, что этот способ идеален, в то время как другие описания высокого уровня — лишь приближенные компромиссы, которые отражают слабость понимания. Такое отношение делает совершенное врагом хорошего. На первый взгляд оно выглядит глубоким, но на самом деле поверхностно.</p>
    <p>Чтобы ответить на интересующие нас вопросы, часто нужно изменить точку зрения. Открытие новых концепций и изобретение способов работы с ними — нескончаемая творческая деятельность. Специалисты в области информатики и инженеры-программисты хорошо понимают, что при написании полезных алгоритмов важен способ представления данных. Он отличает полезную информацию от той, которая «в принципе» существует, но в реальности недоступна, поскольку на ее поиск и обработку уйдет слишком много времени и усилий. Это похоже на различие между обладанием золотыми слитками и знанием факта, что в океанской воде в принципе растворено огромное количество атомов золота.</p>
    <p>По этой причине полное понимание фундаментальных законов, если бы мы когда-либо его достигли, не было бы ни «Теорией всего», ни «Концом науки»<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a>. Нам по-прежнему будут нужны взаимодополняющие описания реальности. На многие серьезные вопросы ответов еще нет, впереди немало масштабной научной работы.</p>
    <p>И так будет всегда.</p>
    <subtitle>ЗА ПРЕДЕЛАМИ НАУКИ: КОМПЛЕМЕНТАРНОСТЬ КАК ФИЛОСОФСКОЕ ПОНЯТИЕ</subtitle>
    <p><strong>Примеры в искусстве</strong></p>
    <p>Моя подруга-музыкант Минна Пёлланен привела прекрасный пример комплементарности в своей области. Я кратко упомянул его ранее. В полифонической музыке две очень разные вещи происходят одновременно: каждый голос ведет свою мелодию, а в ансамбле все они создают гармонию. Мы можем прислушаться к мелодии или гармонии. И то и другое важно. Можно переключаться с одного на другое, но, вообще говоря, слышать все одновременно не получится.</p>
    <p>Пикассо и кубисты создали визуальное искусство, которое тоже демонстрирует комплементарность. На одной картине они изображали сцену под разными углами зрения, привлекая внимание к тем деталям, которые считали важными. Маленькие дети на рисунках делают то же. Причудливые комбинации и расположение рядом предметов, увиденных под разными углами, подчеркивают различные точки зрения. Вроде бы они противоречат друг другу и в физическом мире не могут быть реализованы одновременно. Такая простодушная комплементарность в детских рисунках может выглядеть очаровательно, а в работах мастеров — гениально.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Модели людей — свобода и детерминизм</strong></p>
    <p>Мы конструируем мысленные модели людей, пытаясь ответить на вопросы об их поведении. Например, чтобы предсказать, как кто-то будет взаимодействовать с другими в определенной ситуации, мы рассмотрим его личность, эмоциональное состояние, историю жизни, культуру, в которой он родился, и так далее. Короче говоря, мы построим модель его сознания и мотивов. Концепция воли — выборов, которые делает сознание, — займет здесь центральное место.</p>
    <p>С другой стороны, пытаясь предсказать, что произойдет с тем же человеком в эпицентре ядерного взрыва, мы используем совсем иную модель, основанную на физике. Здесь сознание и воля вообще не будут играть никакой роли.</p>
    <p>Обе модели — одна основанная на работе сознания и психологии, другая на материи и физике — верны. Каждая успешно решает свою задачу, но ни одна не является полной и не может заменить другую. Люди <emphasis>действительно делают</emphasis> выбор, и их тела <emphasis>действительно подчиняются</emphasis> физическим законам. Это реалии повседневной жизни. В соответствии с принципом дополнительности мы принимаем и ту и другую модель, понимая, что они не конфликтуют. Факты не могут опровергнуть другие факты — лишь отражают разные способы обращения с реальностью.</p>
    <p>Есть ли у людей свобода воли или они просто куклы, танцующие под дудку математической физики? Этот вопрос так же неправилен, как и другой: является ли музыка гармоничной или мелодичной.</p>
    <p>Свобода воли — важное понятие в юриспруденции и морали, в то время как физика обходится без него.</p>
    <p>Удаление свободы воли из законодательства или введение ее в физику повредило бы и тому и другому. Это совершенно не нужно! Свобода воли и физический детерминизм — комплементарные аспекты реальности.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Комплементарность, расширение сознания и терпимость</strong></p>
    <p>Давайте я переформулирую основные выводы из принципа комплементарности.</p>
    <empty-line/>
    <p>• Вопросы, на которые вы хотите получить ответы, определяют концепции, которые вы должны использовать.</p>
    <p>• Различные (а иногда даже несовместимые) способы анализа одного и того же явления могут дать о нем достоверную информацию.</p>
    <empty-line/>
    <p>Таким образом, комплементарность — приглашение рассмотреть явление с разных точек зрения. Вдохновленные ею вопросы и подходы дают нам проверить новые точки зрения и извлечь из них уроки. Так мы открываем свежие факты и расширяем кругозор.</p>
    <p>Почему бы не использовать эти идеи, разрешая предполагаемые конфликты между искусством и наукой, или философией и наукой, или религией А и религией Б, или религией и наукой?</p>
    <p>Полезно взглянуть на мир под разными углами.</p>
    <p>Лично меня раннее знакомство с католицизмом подтолкнуло к тому, чтобы мыслить глобально и искать скрытые смыслы за внешней оболочкой вещей.</p>
    <p>Я продолжил делать это и после того, как отказался от строгих догм веры. Сегодня я часто обращаюсь к Платону, Аврелию Августину, Дэвиду Юму и «устаревшим» научным работам — Галилея, Ньютона, Дарвина, Максвелла, — чтобы пообщаться с великими мыслителями и порассуждать по-другому.</p>
    <p>Конечно, попытка понять различные способы мышления не означает необходимость соглашаться с ними, а тем более перенимать их. Мы должны сохранять независимость. Идеологии или религии, претендующие на исключительное право диктовать однозначно «правильные» взгляды, противоречат духу комплементарности.</p>
    <p>Тем не менее у науки — особый статус. Благодаря множеству впечатляющих успехов она заслужила огромное доверие как своим пониманием основ физической реальности, так и методами ее анализа. «Кабинетные» ученые узкого профиля теряют шанс обогатить свой ум, а люди, избегающие науку, — обедняют свой.</p>
    <subtitle>БУДУЩЕЕ КОМПЛЕМЕНТАРНОСТИ</subtitle>
    <p><strong>Точность и постижимость</strong></p>
    <p>Развитие суперкомпьютеров и искусственного интеллекта меняет как вопросы, которые мы можем задавать, так и ответы, которые мы можем искать. Сам Бор полушутя говорил о комплементарности ясности и истинности. Это, конечно, гипербола: есть вещи, такие как основы арифметики, которые одновременно и ясны, и верны. Но успешные модели, требующие сверхчеловеческих вычислений, обнаруживают сходную, весьма серьезную комплементарность.</p>
    <p>Чемпионами по шахматам и го, искусство игры в которые когда-то считалось признаком интеллекта, теперь стали компьютеры. В обширной литературе, посвященной этим играм, великие мастера делятся концепциями и секретами, благодаря которым добились успехов. Но современным чемпионам — компьютерам — это не нужно. Концепции людей приспособлены к мозгу, обладающему феноменальной способностью использовать образы и обрабатывать разную информацию параллельно, но имеющему относительно слабую память и работающему с относительно малой скоростью. Компьютер находит совершенно новые концепции, а также перенимает лучшие из человеческих, просто играя против самого себя одну партию за другой и отбирая наиболее результативные методы. Другими словами, искусственный интеллект следует научному методу обучения с помощью эксперимента.</p>
    <p>В квантовой хромодинамике — нашей теории сильных взаимодействий — возникли концепции, призванные преодолеть разрыв между основными уравнениями для кварков и глюонов и более сложными объектами, которые в конечном счете появляются в природе. Эти концепции помогли людям разобраться в проблеме. Однако сегодня разумнее и эффективнее делегировать подобные вычисления суперкомпьютерам с минимальным количеством инструкций.</p>
    <p>Эти примеры отличаются ясностью и правдивостью. Основной феномен, который они иллюстрируют и который, вероятно, получит широкое распространение, состоит в следующем: мыслящие машины могут открывать и использовать модели, которые «невооруженному» человеческому мозгу не подходят.</p>
    <p>В двух словах можно сказать, что постижимость человеческим сознанием и точное представление комплементарны.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Смирение и самоуважение</strong></p>
    <p>Я считаю комплементарность смирения и самоуважения центральным выводом из наших основных принципов. Этот мотив повторяется как тема со многими вариациями. Безбрежность космоса подчеркивает нашу малость, но в нас самих — множество нейронов и еще гораздо больше атомов, из которых они состоят. Продолжительность космической истории намного превышает срок нашей жизни, но у нас есть время для огромного количества мыслей. Космические энергии несравнимы с тем, чем располагает человек, но все же у нас достаточно сил, чтобы жить, развиваться и активно участвовать в жизни других людей. Мир сложен и изобилует загадками, а наши возможности постичь его ограничены, но мы много знаем и узнаём все больше. Скромность необходима нам, но и самоуважение — тоже.</p>
    <p>Могут пройти многие десятилетия, прежде чем автономный многофункциональный искусственный интеллект достигнет человеческого уровня. Но мотивация так сильна, а прогресс настолько неумолим, что, если отбросить вероятность катастрофических войн, эпидемий или изменений климата, этот процесс, вероятно, займет всего одно или два столетия. Учитывая преимущества машин в скорости мысли, возможностях восприятия и физической мощи, интеллектуальное первенство перейдет от слегка приодетых <emphasis>Homo sapiens</emphasis> к киборгам и сверхразуму.</p>
    <p>Возможно также, что генная инженерия позволит создать существ со сверхчеловеческими способностями. Они будут умнее нас, сильнее и (я надеюсь и жду) будут обладать большей эмпатией.</p>
    <p>Понятно, что эти яркие перспективы на самом деле добавляют современным мыслящим людям новые комплексы неполноценности. Тем не менее самоуважение по-прежнему необходимо. В трогательном отрывке из романа 1935 года «Странный Джон» Олафа Уильяма Стэплдона — выдающегося научного фантаста — его герой, сверхчеловек (мутант), описывает <emphasis>Homo sapiens</emphasis> как «археоптерикса духа»<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a>. Он говорит это своему другу и биографу — обычному человеку.</p>
    <p>Археоптерикс был благородным существом и, как я подозреваю, не несчастным. Летал, возможно плохо, но лучше, чем наши сородичи, и лучше, чем наши предки, и это был пьянящий опыт. Слава археоптерикса умножена, а не преуменьшена выдающимися способностями его потомков.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Послесловие. Долгий путь домой</p>
   </title>
   <p>Основные принципы точных наук порой причиняют нам большие неудобства. Они учат нас сомневаться в правильности привычного образа мыслей, высоко поднимают планку того, что мы должны считать истинным, и заставляют думать, будто все наше прежнее понимание было неверным. В этом смысл ироничного замечания Джона Робинсона Пирса: «Мы никогда больше не будем понимать природу так же хорошо, как греческие философы».</p>
   <p>Наука может пошатнуть устоявшиеся убеждения и подорвать веру в житейскую мудрость — например, мешает серьезно относиться к мифам о природных явлениях. Сейчас было бы сложно поверить в Аполлона, тянущего солнце по небу на своей колеснице.</p>
   <p>Но эта «подрывная деятельность» в самом деле дает нам гораздо больше. Древо научного познания приносит такие обильные и восхитительные плоды, что может отбить вкус всех прочих. Ненаучная литература может показаться устаревшей, ненаучная философия — глупой, ненаучное искусство — бессодержательным, ненаучные традиции — бессмысленными, и, конечно же, ненаучная религия — абсурдной. В раннем подростковом возрасте, когда я только увлекся современной наукой, у меня возникло именно такое ощущение.</p>
   <p>Если бы за научные знания нужно было заплатить столь болезненным сужением жизненного кругозора, многие справедливо сочли бы цену слишком высокой. К счастью, никто не требует такой ужасной платы.</p>
   <p>Наука объясняет многие важные вещи о том, как мир устроен, но не утверждает, каким он должен быть, и не запрещает представлять его в воображении иным. Наука богата прекрасными идеями, но ею не исчерпывается все прекрасное. Она предлагает плодотворный способ познания физического мира, но не всеобъемлющее руководство по жизни.</p>
   <p>Поразмыслив, я начал ценить эти факты и все глубже чувствовать их правильность.</p>
   <empty-line/>
   <p>Итак, ребенок из нашего <emphasis>предисловия</emphasis> вырос. Он может прийти к пониманию фундаментальных выводов, которые наука, используя свой радикально-консервативный метод, сделала относительно физического мира. Он готов вернуться к отправной точке своего путешествия по реальности и взглянуть на нее по-новому — через призму добытых знаний. В некотором смысле он может решить родиться заново. Это непростой выбор. Он болезненный, но неизбежный. В книге я осветил фундаментальные научные принципы. Их свидетельства неопровержимы и неоспоримы. Отрицать их нечестно. Игнорировать их глупо.</p>
   <p>И вот наш бывший малыш пересматривает разделение мира на внутренний и внешний. Наука многое рассказала ему о материи. Он уже знает: материя состоит из нескольких строительных блоков, свойства и поведение которых мы хорошо понимаем. И он знает, что ученые и инженеры благодаря этим знаниям создают потрясающие вещи. Его iPhone позволяет мгновенно выходить на связь с друзьями в разных точках мира и получать доступ к любой накопленной человечеством информации. А в фотографиях, аудио и видео он может сохранять воспоминания, которые иначе бы унес неумолимый поток времени.</p>
   <p>Он также узнал, что некоторые особые объекты — например, он сам и другие люди — сделаны из той же материи, что и остальной мир. Теперь он может понять многие особенности живых существ, прежде остававшиеся тайной, — например, то, как они получают энергию (метаболизм), размножаются (наследственность) и чувствуют окружающий мир (восприятие). Молекулы — а в конечном счете кварки, глюоны, электроны и фотоны — делают возможными эти сложные процессы, которые материя может реализовать в соответствии с законами физики. Не более и не менее. Это понимание не умаляет величия жизни — напротив, умножает величие материи.</p>
   <p>В свете всего этого в соответствии с радикально-консервативным подходом было бы естественно принять гипотезу, которую великий биолог Фрэнсис Крик<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a> назвал «ошеломительной»: наш разум со всеми его особенностями — «не более чем поведение огромной совокупности нервных клеток и связанных с ними молекул». Это утверждение равносильно распространению метода анализа и синтеза Ньютона на мозг, что и делают нейробиологи-экспериментаторы. И хотя наше понимание работы мозга все еще неполно, до сих пор ни в одном из тысяч тончайших экспериментов эта стратегия не подвела. Никто не сталкивался с умственной деятельностью биологических организмов, не связанной с физическими явлениями в их телах и мозге. И даже в самых тонких экспериментах ученым никогда не приходилось делать поправки, связанные с тем, что думали находящиеся поблизости люди. Исходя из сегодняшнего нашего понимания, любые факты, противоречащие «ошеломительной гипотезе» Крика, вызвали бы недоумение.</p>
   <p>При таком подходе разделение воспринимаемого мира на внутренний и внешний начинает казаться несостоятельным. Для младенцев это разделение — полезное открытие, а для взрослых — удобное эмпирическое правило. Но наука говорит, что в конечном счете существует только один мир. В материи — в нашем ее понимании — есть место и для разума. Она также может быть вместилищем внутренних миров, в которых он обитает.</p>
   <p>В этом цельном взгляде есть и величественная простота, и странная красота. Мы должны рассматривать себя не как уникальные объекты («одушевленные существа»), не связанные с физическим миром, а, скорее, как упорядоченные динамические структуры материи. Эта точка зрения непривычна. Если бы ее не подкрепляли так убедительно фундаментальные научные свидетельства, она могла бы показаться надуманной. Но в ней есть огромное достоинство — она истинна. И если ее раз понять и принять, откроется путь к освобождению сознания. Альберт Эйнштейн сформулировал это как своего рода кредо:</p>
   <cite>
    <p>Человек — часть целого, называемого Вселенной, часть, ограниченная во времени и пространстве. Он ощущает себя, свои мысли и чувства как нечто отделенное от всего остального мира, что является своего рода оптическим обманом его сознания. Этот оптический обман — своего рода тюрьма для нас &lt;…&gt;.</p>
   </cite>
   <p>Я очень старался подчеркнуть: наука учит нас тому, что есть, а не тому, что должно быть. Наука может помочь нам достичь выбранных целей, но не выбирает цели за нас. Тем не менее в послесловии я бы хотел проложить мостик между цельным взглядом на мир, который приобрел наш герой, и нравственной позицией. Их связь не будет научно доказана. Ее ценность — в гармоничности.</p>
   <p>Как известно, взгляды на мораль со временем изменились — здесь я говорю с позиции представителя американской культуры начала XXI века. Основываясь на согласии и опыте, люди постепенно отказались от старых взглядов и приняли новые. Таким образом, будет справедливо сказать, исходя из опыта и консенсуса, что новые взгляды — улучшенные варианты старых. Многие люди в древности считали рабство само собой разумеющимся, но теперь оно осуждается почти повсеместно, как и расизм, сексизм, агрессивный национализм и жестокость к животным. Общая тенденция этой нравственной эволюции — расширение круга эмпатии. В результате прогресса мы пришли к выводу, что все люди, как и вообще все другие живые существа, ценны и достойны глубокого уважения — не менее чем мы сами. Когда мы рассматриваем себя как материальную структуру, круг нашего родства оказывается, естественно, очень широким.</p>
   <p>Вот продолжение кредо Эйнштейна:</p>
   <cite>
    <p>Этот оптический обман — своего рода тюрьма для нас, ограничивающая нас миром собственных желаний и привязанностей к нескольким близким людям. Наша задача — освободиться из этой тюрьмы, расширив круг сострадания, чтобы охватить все живые существа и всю природу в ее красоте.</p>
   </cite>
   <p>Эти задачи освобождения и эмпатии неотделимы от понимания основ науки. Это понимание помогает нам их достичь. Вселенная — странное место, и мы живем в ней все вместе.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение</p>
   </title>
   <p>В приложении я хочу кратко осветить некоторые важные вопросы, дополняющие основной текст, — те, которые, как мне представляется, либо непосредственно к рассказу не относятся, либо, учитывая дух этой книги, слишком сложны.</p>
   <subtitle>МАССА КАК СВОЙСТВО</subtitle>
   <p>В поведении частицы масса играет двоякую роль: определяет как ее инерционные свойства, так и гравитационное взаимодействие. Инерция тела — мера сопротивления изменениям его движения. Тело с большой инерцией стремится двигаться с неизменной скоростью, если только к нему не приложить значительную силу. Сила притяжения частицы определяет универсальное ускорение, обусловленное ее взаимодействием с другими частицами. Чем больше ее масса, тем больше сила притяжения.</p>
   <p>Масса каждого вида элементарных частиц имеет определенное значение, и для разных частиц оно обычно разное. По-видимому, эти значения не укладываются ни в какую простую схему. Многие ученые пытались объяснить их, но успеха не достигли<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a>.</p>
   <p>Масса некоторых наиболее важных элементарных частиц, включая фотоны, глюоны и гравитоны, равна нулю, но это не значит, что они не обладают инерцией и не являются источниками гравитации. Позвольте мне объяснить этот парадокс: как следует из моего опыта, он вызывает затруднения у думающих учеников.</p>
   <p>Масса дает вклад в силу как инерции, так и гравитации, но это не единственный фактор. В частности, движущаяся частица обладает большей инерцией, и сила притяжения, с которой она действует на другие частицы, больше по сравнению с покоящейся частицей. В самом деле, теория относительности учит нас, что не масса, а энергия «ответственна» за инерцию и гравитацию. В соответствии со знаменитой формулой Эйнштейна <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup> энергия и масса покоящейся частицы пропорциональны. Значит, для определения инерции и силы притяжения можно использовать любую из этих величин — они взаимозаменяемы. Когда тела движутся медленно и их скорости малы в сравнении со скоростью света, при определении энергии формула <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2</sup> остается хорошим приближением. Мы не делаем существенную ошибку, утверждая, что инерция и сила притяжения пропорциональны массе.</p>
   <p>Однако для тел, скорость которых близка к скорости света, формула <emphasis>E = mc</emphasis><sup>2 </sup>неприменима. Это не значит, что Эйнштейн сплоховал, но использовать следует более сложную, общую формулу, полученную им же. Она показывает, что, хотя масса фотонов равна нулю, их энергия нулю не равна, а следовательно, у них есть инерция и они создают гравитационные силы.</p>
   <subtitle>ЗАРЯД КАК СВОЙСТВО</subtitle>
   <p>Электрический заряд частицы определяет интенсивность, с которой она вступает в электромагнитные силовые взаимодействия. О природе этой силы рассказывается в основном тексте. Здесь мы остановимся на самом электрическом заряде как свойстве элементарных частиц.</p>
   <p>Два факта об электрическом заряде делают работу с ним особенно легкой и приятной. Во-первых, это <emphasis>аддитивность</emphasis>: полный заряд нескольких объектов можно вычислить, просто сложив их заряды. А во-вторых, полный заряд изолированной области пространства неизменен независимо от того, что происходит внутри этой области. Заряд можно изменить, только внеся туда что-то или убрав, но не переставляя объекты внутри области или сталкивая их друг с другом.</p>
   <p>Аддитивные и сохраняющиеся величины воплощают то, что мы интуитивно называем веществом. Они складываются и не теряются. Без преувеличения, на них можно положиться.</p>
   <p>Электрические заряды элементарных частиц можно описать в рамках гораздо более простой и регулярной схемы, чем массы. У многих элементарных частиц электрический заряд равен нулю, а у остальных — целому числу, помноженному на общую единицу измерения<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a>. Заряд некоторых частиц положителен, а других — отрицателен.</p>
   <p>Как я уже говорил, электрический заряд ответственен за реакцию тела на электрические и магнитные поля. Есть два других вида зарядов, во многом аналогичные электрическому и играющие схожую роль в других взаимодействиях: цветной и слабый.</p>
   <p>Цветной заряд тела характеризует интенсивность его отклика на глюонное поле. Мне нравится говорить, что цветной заряд похож на электрический, но на стероидах. Он определяет напряженность силы, обусловленной сильным взаимодействием. Единичный цветной заряд больше единичного электрического заряда (то есть заряда электрона). Это то, что делает сильные силы сильными. Но не только это: в отличие от одного вида электрического заряда и одного вида фотона, есть три вида цветных зарядов и восемь видов глюонов — переносчиков сильного взаимодействия.</p>
   <p>Полная система уравнений, описывающая сильное взаимодействие и известная как квантовая хромодинамика (КХД), представляет собой расширенную и более симметричную версию уравнений Максвелла, «управляющих» квантовой электродинамикой (КЭД). КХД — это КЭД, нарастившая мускулы.</p>
   <p>Слабые заряды бывают двух видов; единичный слабый заряд чуть больше единичного электрического. Физическая значимость слабых зарядов становится очевидной только в контексте идей, связанных с конденсатом Хиггса, о чем шла речь в <a l:href="#g8">главе 8</a>.</p>
   <subtitle>ЧАСТИЦЫ ИЗМЕНЕНИЯ</subtitle>
   <p>Есть два сорта так называемых частиц изменения.</p>
   <p><emphasis>W</emphasis>- и <emphasis>Z</emphasis>-бозоны и бозоны Хиггса примерно в сто раз тяжелее протонов, а кроме того, очень нестабильны. Их трудно создать, и они крайне недолго живут. За последние десятилетия создание и наблюдение частиц изменения — главный результат работы мощных ускорителей.</p>
   <p>Нейтрино, наоборот, очень легкие и в основном стабильные, но слабо взаимодействуют с обычной материей (то есть материей, состоящей из частиц конструкции).</p>
   <p>Вот таблица, сходная с приведенной для частиц построения:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_004.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Хотя частицы изменения не относятся к важным составляющим обычной материи, их роль чрезвычайно велика. Такие частицы участвуют в превращениях — так называемых слабых взаимодействиях или слабых силах.</p>
   <p>В мире природы высвобождение энергии в процессах с участием слабых сил приводит к движению тектонических плит и обеспечивает энергией звезды. Они же делают возможным существование атомных реакторов и ядерного оружия.</p>
   <p>Имеется три вида нейтрино. У всех у них разные массы, и взаимодействуют они несколько по-разному. Как видно из таблицы, массы нейтрино составляют лишь крохотную часть массы электрона, но по крайней мере в двух случаях (а возможно, во всех трех) не равны нулю. Поскольку нулю равны и электрический, и цветной заряд нейтрино, взаимодействуют с обычной материей они минимально, что сильно затрудняет их изучение. Когда, как того требовала теория, Вольфганг Паули<a l:href="#n_145" type="note">[145]</a> выдвинул идею существования нейтрино, он не направил свою работу в периодический физический журнал. Вместо этого он написал покаянное неформальное письмо участникам конференции по ядерной физике, где сетовал: «Я сделал сегодня что-то ужасное. Физику-теоретику никогда не следует делать такого. Я предположил нечто, что никогда нельзя будет проверить экспериментально»<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a>.</p>
   <p>Но экспериментаторы приняли двусмысленный вызов Паули: построили и оснастили гигантские детекторы. Сегодня физика нейтрино представляет собой огромное, бурно развивающееся поле деятельности. Среди прочего, эксперименты дают нам ясное представление и о происходящем в солнечном ядре, и о бурных превращениях при взрывах сверхновых звезд, сопровождающихся выделением огромного количества энергии.</p>
   <p>Наконец, в <a l:href="#g8">главе 8</a> подробно описана частица Хиггса, которая и была там главным действующим лицом.</p>
   <subtitle>«БОНУСНЫЕ» ЧАСТИЦЫ</subtitle>
   <p>Переходим к группе элементарных частиц, о которых мы по-настоящему мало что знаем. Все эти «бонусные» частицы нестабильны. Они обнаружены среди продуктов распада ядер при столкновениях в космических лучах (в начале XX века) и на ускорителях частиц (совсем недавно). Когда в 1936 году открыли первую из них — мюон, — известный физик Исидор Раби<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a> воскликнул: «Ну и кто это заказывал?», выразив этим шуточным замечанием, ставшим легендарным, общее недоумение научного сообщества. Массы бонусных частиц варьируются в широком диапазоне, никакой закономерности в их значениях не просматривается, что можно увидеть в следующей таблице.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_005.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Эти частицы образуют три группы. Глядя на их свойства, можно заметить, что <emphasis>c</emphasis>- и <emphasis>t</emphasis>-кварки являются более тяжелыми и нестабильными версиями <emphasis>u</emphasis>-кварка; <emphasis>s</emphasis>- и <emphasis>b</emphasis>-кварки — более тяжелыми и нестабильными версиями <emphasis>d</emphasis>-кварка, а мюон и тауон — более тяжелыми и нестабильными версиями электрона.</p>
   <p>И последняя наша «элементарная частица» находится в стадии изучения. Она связана с проблемой темной материи, описанной в <a l:href="#g9">главе 9</a>. Напомню: астрономы не раз наблюдали действие более сильной гравитации, чем могли объяснить.</p>
   <p>Несоответствие бывало совсем немаленьким; чтобы его интерпретировать, требовалась примерно в шесть раз большая масса, чем могла обеспечивать обычная материя.</p>
   <p>Проблему темной материи могла бы решить элементарная частица с нужными свойствами — если бы оказалась источником загадочной гравитации. Наблюдаемые данные в целом согласуются с этим предположением, но информации недостаточно, чтобы точно вычислить важнейшие свойства частицы, такие как масса и спин.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_006.jpg"/>
   <subtitle>ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ</subtitle>
   <p>Вот адрес веб-сайта Particle Data Group: <a l:href="http://pdg.lbl.gov/">http://pdg.lbl.gov</a>. На нем задокументированы (с датами получения и всеми техническими деталями) эмпирические свидетельства, на которых основывается наше фундаментальное понимание космологии, материи и ее взаимодействий. Это настоящий храм науки, возведенный усилиями нескольких поколений ученых разных континентов во славу физической реальности.</p>
   <subtitle>СУТЬ КХД: СТРУИ</subtitle>
   <p>Сильное взаимодействие между кварками и глюонами снижается не только при <emphasis>малых</emphasis> расстояниях во времени и пространстве, но и при <emphasis>больших</emphasis> изменениях энергии и импульса. И то и другое — две стороны асимптотической свободы. Используя уравнения квантовой механики, одно можно вывести из другого.</p>
   <p>Большие изменения энергии и импульса редки, но приводят к поразительному явлению, которое стало главной характерной чертой взаимодействий частиц сверхвысоких энергий. Речь о возникновении <emphasis>струй</emphasis>. Струи раскрывают суть КХД: демонстрируют нам кварки, глюоны и их основные взаимодействия в удивительно естественной и осязаемой форме.</p>
   <p>Давайте посмотрим, что происходит, когда на кварк внутри протона внезапно действует внешняя сила — например, налетающий электрон. Кварк, вырванный из обычного окружения, получает больш<emphasis>у</emphasis>ю энергию и импульс и вылетает из протона. Однако изолированный кварк существовать не может. Его некомпенсированный цветной заряд нарушает равновесие полей цветных глюонов, и поэтому кварк начинает излучать глюоны, теряя энергию и импульс. Эти вторичные глюоны также будут излучать либо другие глюоны, либо кварки и антикварки. Таким образом, первоначальный резкий удар порождает каскад кварков, антикварков и глюонов, которые затем сбиваются в протоны, нейтроны и другие адроны. Как всегда, кварки, антикварки и глюоны не живут как отдельные частицы и могут существовать только в коллективе.</p>
   <p>Звучит сложно, и так оно и есть. Но теория асимптотической свободы вносит в хаос структуру: учит нас, что, поскольку излучение, связанное с передачей больших энергий и импульса, возникает редко, все частицы каскада стремятся двигаться в одном направлении. В результате мы наблюдаем множество треков частиц в узком конусе. Мы говорим, что они образуют <emphasis>струю</emphasis>. Поскольку энергия и импульс в целом сохраняются, полная энергия и импульс всех частиц внутри нашей струи будут равны энергии и импульсу исходного кварка.</p>
   <p>Это явление — прекрасный подарок физикам. Струи содержат информацию об энергии и импульсе частиц, которые их инициировали, а потому служат «аватарами» этих частиц. Таким образом, кварки и глюоны становятся вполне осязаемыми объектами, хотя сами по себе, изолированно, не существуют. Мы можем предсказать поведение кварков и глюонов через предсказания для струй. Таким образом мы точно и в деталях проверяем основные законы КХД — все утверждения о кварках и глюонах. Струи также позволяют нам разобраться в других процессах, известных или гипотетических, где участвуют кварки и глюоны.</p>
   <p>Обычно экспериментаторы докладывают о том, сколько кварков и глюонов образовалось в изучаемых ими реакциях, как они распределены по энергии, углу и так далее. На самом деле они наблюдают не кварки и глюоны, а соответствующие струи, но после тысяч успешных проверок распознавание и идентификация частиц стали обычным делом. Кварки и глюоны вошли в мир как странные гипотетические фантомы — частицы, которые, согласно теории конфайнмента, не могут существовать изолированно. С помощью замечательных идей ученых они стали осязаемой реальностью — не просто частицами, а струями.</p>
   <subtitle>ГЕОМЕТРИЯ ПРОСТРАНСТВА И ПЛОТНОСТЬ ВЕЩЕСТВА</subtitle>
   <p>Общая теория относительности предсказывает удивительную взаимосвязь между средней кривизной пространства, средней плотностью вещества внутри него и скоростью расширения Вселенной. Если общая плотность материи равна некоторой критической отметке, то пространство будет плоским; если плотность больше, оно будет иметь положительную кривизну, подобно сфере, а если меньше — то отрицательную, подобно седлу.</p>
   <p>В настоящее время критическая плотность составляет около 10<sup>–29</sup> граммов на кубический сантиметр, что эквивалентно массе шести атомов водорода на кубический метр. Хотя эта плотность намного ниже, чем самый сверхвысокий вакуум, полученный в земных лабораториях, похоже, она близка к средней плотности Вселенной в целом.</p>
   <p>Астрономы могут измерять форму пространства геометрически, используя сложные методы, упомянутые в <a l:href="#g1">главе 1</a>. Они также могут измерять плотность, суммируя вклады обычной материи, темной материи и темной энергии. Они обнаружили, что пространство почти плоское, а его плотность почти равна критической. Это согласуется с предсказанием общей теории относительности. Можно надеяться, что загадки темной материи и темной энергии удастся понять в рамках общей теории относительности. И конечно, они <emphasis>не потребуют</emphasis> ее модификации.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Мне в жизни везло: меня постоянно поддерживали родители и семья, учителя и друзья, которых слишком много, чтобы упоминать каждого в отдельности. Многим в жизни я обязан системе государственных школ Нью-Йорка.</p>
   <p>Я благодарен Альфреду Шапере, Ву Бяо, Томасу Хулону и Патти Барнс, которые прочитали черновик книги и сделали ценные замечания. Над изданием книги я работал в тесном сотрудничестве с редакторами Кристофером Ричардсом и Элизабет Ферлонг, кроме того, помогали и многие другие редакторы Penguin Press. Я признателен Джону Брокману, Катинке Мэтсон и Максу Брокману, которые вдохновили меня на написание этой книги и помогли довести проект до конца.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <p>Фрэнк Вильчек — физик-теоретик, лауреат Нобелевской премии по физике (2004) за открытие асимптотической свободы в теории сильных взаимодействий (совместно с Дэвидом Гроссом и Хью Дэвидом Политцером).</p>
   <p>Профессор Массачусетского технологического института (MIT), автор нескольких научно-популярных книг и сотен статей в ведущих научных журналах. На русском языке были опубликованы его книги «Красота физики. Постигая устройство Вселенной» и «Тонкая физика. Масса, эфир и объединение всемирных сил».</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>МИФ Научпоп</p>
   </title>
   <p>Весь научпоп на одной странице: <a l:href="http://mif.to/science">mif.to/science</a></p>
   <empty-line/>
   <p>Узнавай первым о новых книгах, скидках и подарках из нашей рассылки <a l:href="http://mif.to/sci-letter">mif.to/sci-letter</a></p>
   <empty-line/>
   <p><a l:href="http://vk.com/mifbooks?utm_source%3dek_LR%2b%26utm_medium%3debook%26utm_campaign%3dtochki_podpiski">#mifbooks</a> <image l:href="#i_007.jpg"/></p>
   <p><a l:href="http://facebook.com/mifbooks/?utm_source%3dek_LR%2b%26utm_medium%3debook%26utm_campaign%3dtochki_podpiski">#mifbooks</a> <image l:href="#i_008.jpg"/></p>
   <p><a l:href="http://telegram.me/mifbooks?utm_source%3dek_LR%2b%26utm_medium%3debook%26utm_campaign%3dtochki_podpiski">#mifbooks</a> <image l:href="#i_009.jpg"/></p>
   <p><a l:href="http://instagram.com/mifbooks/?utm_source%3dek_LR%2b%26utm_medium%3debook%26utm_campaign%3dtochki_podpiski">#mifbooks</a> <image l:href="#i_010.jpg"/></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Над книгой работали</p>
   </title>
   <image l:href="#i_011.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Руководитель редакционной группы <emphasis>Светлана Мотылькова</emphasis></p>
   <p>Ответственный редактор <emphasis>Юлия Константинова</emphasis></p>
   <p>Литературный редактор <emphasis>Екатерина Гришина</emphasis></p>
   <p>Арт-директор <emphasis>Алексей Богомолов</emphasis></p>
   <p>Дизайнер <emphasis>Наталья Майкова</emphasis></p>
   <p>Корректоры <emphasis>Елена Гурьева, Наталья Воробьева</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p><strong>ООО «Манн, Иванов и Фербер»</strong></p>
   <p><a l:href="http://mann-ivanov-ferber.ru/">mann-ivanov-ferber.ru</a></p>
   <p>Электронная версия книги подготовлена компанией Webkniga.ru, 2021</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Перевод Ольги Юрченко. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Отсылка к лекции Ричарда Фейнмана «Внизу полным-полно места: приглашение войти в новую область физики», прочитанной в Калтехе в 1959 году. Новая область физики — то, что сейчас называется нанотехнологией. Перевод лекции на русский язык см.: Российский химический журнал (Журнал Всесоюзного химического общества им. Д. И. Менделеева). 2002. Т. XLVI. № 5. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС, англ. Transcranial magnetic stimulation, TMS) — метод, позволяющий неинвазивно стимулировать кору головного мозга при помощи коротких магнитных импульсов. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Альваро Паскуаль-Леоне (р. 1961) — испано-американский профессор неврологии в Гарвардской медицинской школе, с которой он работает с 1997 года. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Перевод С. Маршака. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Этим термином называют изменения, произошедшие в организации науки в индустриальных странах во время и после Второй мировой войны. Большая наука характеризуется большими проектами, требующими больших инвестиций (от государства или группы государств) и создания больших коллективов ученых из разных стран. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Это положение сформулировано в виде первого закона Кеплера: каждая планета Солнечной системы обращается по эллипсу, в одном из фокусов которого находится Солнце. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Это положение нашло отражение во втором законе Кеплера: каждая планета движется в плоскости, проходящей через центр Солнца, причем за равные промежутки времени радиус-вектор, соединяющий Солнце и планету, описывает собой равные площади. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Ньютон И. Оптика, или Трактат об отражениях, преломлениях, изгибаниях и цветах света / пер. с 3-го англ. изд. 1721 г. с прим. С. И. Вавилова. 2-е изд., просм. Г. С. Ландсбергом. М.: Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1954. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Ньютон И. Оптика, или Трактат об отражениях, преломлениях, изгибаниях и цветах света / пер. с 3-го англ. изд. 1721 г. с прим. С. И. Вавилова. 2-е изд., просм. Г. С. Ландсбергом. М.: Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1954. Цит. по: Wellfast R. S. Never at Rest: A Biography of Isaac Newton. Cambridge University Press, 1983. Р. 643. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Pierce J. R. An Introduction to Information Theory: Symbols, Signals &amp; Noise (Dover Books on Mathematics). New York, 1980. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>В английском тексте употреблено выражение <emphasis>to be born again</emphasis> — библейский термин «рождение свыше» — воскресение духовно мертвого человека для новой жизни с Богом. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Перевод К. И. Чуковского. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Бутстрап-методы — это методы, основанные на принципе повторения и самоподдержки без воздействия извне. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>В английском тексте <emphasis>swallowed like a speck</emphasis>. Цитата из книги Оуэна Колфера (Eoin Coffer, Screwed), которая не переведена на русский язык. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Hipparcos — акроним от High Precision Parallax Collecting Satellite, что значит «высокоточный спутник для сбора параллаксов». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Сириус (лат. Sirius) — звезда созвездия Большого Пса и ярчайшая звезда ночного неба. Сириус является двойной звездой: видимая звезда (Сириус А) и звезда-компаньон (белый карлик Сириус B) вращаются вокруг общего центра масс. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Можно выразиться более поэтично: это звезды, создающие одинаковые, вплоть до полной яркости, радуги. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Основополагающая теоретическая работа Леметра предвосхитила экспериментальные результаты Хаббла. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p><emphasis>Blinded by the Light</emphasis> — песня, написанная американским автором-исполнителем Брюсом Спрингстином в 1972 году. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>В то время в науке господствовала модель атома Томсона (предложенная в 1904 году), в которой атом рассматривался как положительно заряженное облако большого размера с вкраплениями электронов внутри. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Rutherford E., Ratcliffe J. A. Forty Years of Physics // Background to Modern Science. Cambridge University Press, 1938. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Планетарная модель атома Резерфорда. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Из стихотворения «Улисс», перевод К. Д. Бальмонта. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Из стихотворения «Второе пришествие», перевод В. Савина. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Теория Рамсея — раздел математики, изучающий условия, при которых в произвольно формируемых математических объектах обязан появиться некоторый порядок. Задачи в теории Рамсея обычно звучат в форме вопроса: «Сколько элементов должно быть в некотором объекте, чтобы гарантированно выполнялось заданное условие или существовала заданная структура?» <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Ramsey F. The Foundations of Mathematics and Other Logical Essays. Martino Fine Books, 2013. Reprint of 1931 edition. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Перевод О. Колесникова по изданию 1937 года; см. сайт <a l:href="http://avidreaders.ru/">Avidreaders.ru</a>. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Луций Анней Сенека. Философские трактаты / пер. с лат. и коммент. Т. Ю. Бородай. 2-е издание. СПб.: Алетейя, 2001. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Блаженный Августин. Исповедь / пер. М. Е. Сергеева. СПб.: Наука, 2013. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Несомненно, требуется большое терпение, чтобы измерять дни в ударах пульса. Но, чтобы точнее определять время днем, можно использовать изменение длины тени. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Здесь слово «темп» следует понимать в его основном значении — как временн<emphasis>у</emphasis>ю определенность какого-либо процесса. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Который, вообще говоря, может изменяться в разные периоды истории. Так, относительное количество изотопов <sup>14</sup>C к 1963 году (подписанию Московского договора о запрещении испытаний ядерного оружия в атмосфере) выросло по сравнению с 1945 годом практически в два раза из-за огромного количества испытаний атомного оружия и, как следствие, радиоактивного загрязнения окружающей среды. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Элиот Т. С. Полые люди / сост. В. Л. Топоров. СПб.: ООО «Издательский Дом “Кристалл”», 2000. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Стабильность часов — отношение отклонения измеренного времени к точному прошедшему времени. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>В научной фантастике портал — это проем, соединяющий два отдаленных места, разделенных пространством и временем. Кротовая нора — гипотетическая топологическая особенность пространства-времени, представляющая собой в каждый момент времени «туннель» в пространстве. Варп-двигатель — двигатель звездолетов, основанный на искривлении пространства и позволяющий перемещаться со скоростью, превышающей скорость света. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>«Твердая» научная фантастика — поджанр научной фантастики, где основное внимание уделяется вопросам науки и техники. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Фейнман Р., Лейтон Р., Сендс М. Современная наука о природе. Законы механики. Пространство. Время. Движение. М.: АСТ, 2019. Т. 1. (Фейнмановские лекции по физике). <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>В философии атрибут — существенный, неотъемлемый признак предмета. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Магическое мышление — убеждение о возможности влияния на действительность посредством символических психических или физических действий и/или мыслей. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Данилов Ю. А. Ньютон и Бентли // Вопросы истории естествознания и техники. 1993. № 1. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Здесь мы вместе с Ньютоном забежали вперед и коснулись главной темы <a l:href="#g4">главы 4</a>. <emphasis>Прим. авт</emphasis>.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>«Матрица» (англ. The Matrix) — научно-фантастический боевик, снятый братьями Вачовски. Фильм вышел на экраны США в 1999 году и положил начало трилогии фильмов, а также комиксам, компьютерным играм и аниме по мотивам. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Super Mario — серия компьютерных игр в жанре платформер, издаваемых компанией Nintendo; часть медиафраншизы Mario. Первая игра в серии — Super Mario Bros. — вышла в 1985 году. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Разумный замысел (англ. intelligent design, ID) — одно из направлений креационизма, в рамках которого утверждается, что живые организмы были созданы неким «разумным творцом» в их нынешней (или близкой к нынешней) форме. Научным сообществом «разумный замысел» признается псевдонаучной концепцией. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Демокрит в его фрагментах и свидетельствах древности / под ред. и с коммент. Г. К. Баммеля. М.: ОГИЗ; Государственное социально-экономическое издательство, 1935. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Цветной заряд — квантовое число в квантовой хромодинамике, приписываемое глюонам и кваркам. Название не имеет отношения к цветам, которые мы видим в повседневной жизни. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Заметим, что при этом изменение направления оси вращения оказывается перпендикулярным приложенной силе. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Сегодня мы понимаем, что, прилагая очень сильное электрическое поле — или, другими словами, подавая большую разность потенциалов на трубку, — мы ионизируем атомы, обдирая с них электроны, и заряженные частицы двигаются в приложенном поле, создавая разряд. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Макс Планк (1858–1947) — немецкий физик-теоретик, основоположник квантовой физики. Лауреат Нобелевской премии по физике 1918 года и других наград, член Прусской академии наук с 1894 года, ряда иностранных научных обществ и академий наук. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Роберт Милликен (1868–1953) — американский физик. В 1923 году получил Нобелевскую премию по физике за работы в области фотоэлектрического эффекта и за измерения заряда электрона. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Члены Нобелевского комитета долгое время не решались присудить премию автору столь революционных теорий. В конце концов был найден дипломатичный выход: премия за 1921 год была присуждена Эйнштейну (в ноябре 1922 года) за теорию фотоэффекта, то есть наиболее бесспорную и хорошо проверенную в эксперименте работу; впрочем, текст решения содержал нейтральное добавление: «…и за другие работы в области теоретической физики». <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>В английском языке слово <emphasis>glue</emphasis> означает «клей». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Кроме того, кварки обладают отличным от нуля электрическим зарядом. Различаются два вида кварков: <emphasis>u</emphasis>-кварки с электрическим зарядом ⅔ и <emphasis>d</emphasis>-кварки, электрический заряд которых равен -⅓. В протоны входят два <emphasis>u</emphasis>-кварка и один <emphasis>d</emphasis>-кварк, так что их суммарный заряд равен ⅔ + ⅔ - ⅓ = 1. Нейтроны состоят из одного <emphasis>u</emphasis>-кварка и двух <emphasis>d</emphasis>-кварков, так что их суммарный заряд равен ⅔ - ⅓ - ⅓ = 0. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>При наличии такого пустого места в него может перейти соседний электрон, и в результате дырка переместится. Такое перемещение электронов можно описать физически как перемещение большого ансамбля электронов. Однако куда проще рассматривать перемещение отдельной дырки, приписав ей определенные физические характеристики. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>При температурах, близких к нулю градусов по шкале Кельвина, кристаллическая решетка материала-сверхпроводника совершает колебания с определенной частотой и амплитудой. Эти колебания замедляют пары фотонов, распространяющиеся по объему материала, и масса этих фотонов словно увеличивается. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>В 1998 году Роберт Лафлин, Хорст Штремер и Дэниел Цуи получили Нобелевскую премию по физике за это открытие. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Терраформирование — изменение климатических условий планеты. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Здесь под «фундаментальными» законами я понимаю законы, которые даже в принципе нельзя вывести из других законов. Законы могут быть крайне важными и ключевыми для понимания природы, но при этом не быть фундаментальными. Хорошим примером является второй закон термодинамики. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Максвелл Дж. К. Трактат об электричестве и магнетизме. М.: Наука, 1989. Т. 1. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Перевод из книги: Вильчек Ф. Красота физики. Постигая устройство природы. М.: Альпина нон-фикшн, 2019<emphasis>. Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>В русскоязычной литературе принято название «формула Планка». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Часто говорят о четырех фундаментальных взаимодействиях. В рамках данной книги мы можем рассматривать эти термины как синонимы. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Иначе говоря, более убедительно. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Термины «фотонное поле» и «электромагнитное поле» взаимозаменяемы. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Эйнштейн А. Собрание научных трудов: в 4 т. М.: Наука, 1965–1967. Т. 4. С. 275. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Роудс Р. Создание атомной бомбы / пер. Д. Прокофьева. М.: КоЛибри; Азбука-Аттикус, 2020. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>В оригинале — игра слов, основанная на том, что термин <emphasis>confinement</emphasis> переводится и как «конфайнмент» — невозможность получения кварков в свободном состоянии, и как «тюремное заключение». <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Марри (Мюррей) Гелл-Манн (1929–2019) — американский физик-теоретик, известный своими работами по физике элементарных частиц. Лауреат Нобелевской премии по физике 1969 года за «открытия, связанные с классификацией элементарных частиц и их взаимодействий». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Gell-Mann M. The symmetry group of vector and axial vector currents // Physics (Long Island City, N.Y.). V. 1. 1964. P. 63. Русский перевод из книги: Майлз М. Физика зазеркалья. Новая теория поля и другие вопросы / пер. Д. В. Попова. М.: Пальмира, 2019. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Джордж Цвейг (р. 1937) — американский физик и нейробиолог. В 1964 году предложил гипотезу существования кварков (независимо от Мюррея Гелл-Манна). <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>А также небольшое количество антикварков, не буду усложнять свой рассказ, чтобы не утомлять вас. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>В соответствии с третьим законом движения Ньютона (действие равно противодействию) сила, с которой одно тело действует на другое, равна по величине силе, с которой второе тело действует на первое. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Здесь мы рассматриваем пространство-время как геометрический объект. Добавление времени к пространству означает появление геометрического объекта — пространства-времени, — который, хоть и имеет одну лишнюю размерность по сравнению с пространством, по-прежнему можно рассматривать с помощью геометрических представлений. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Wheeler J., Ford K. Geons, Black Holes and Quantum Foam: A Life in Physics. Norton &amp; Company, 2000. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>О них речь пойдет и в приложении к данной книге. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Строго говоря, стандартная модель не включает в себя гравитацию. Именно поэтому в книге будет использоваться введенное автором понятие «Ядро». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Такие гипотетические струны одновременно и очень тонкие, и очень жесткие, поэтому их трудно и обнаружить, и возбудить. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Этот аспект слабых сил обсуждается в <a l:href="#g8">главе 8</a>. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>В <a l:href="#g8">главе 8</a> мы познакомимся с ним подробнее. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>Разоблачение: такие расчеты включают использование законов далеко за пределами той области, где их достоверность проверена, и полученное совпадение только приблизительное. Более консервативный подход к описанию этой ситуации таков: расчеты довольно ясно указывают на подозрительное «совпадение». <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Weyl H. Philosophy of Mathematics and Natural Science. Princeton, 1949. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Фримен Дайсон (1923–2020) — американский физик-теоретик, один из создателей квантовой электродинамики. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Я не рассказал о том, как на самом деле появились люди, и не описал, в чем состоит их повестка дня или какой она должна быть. Это огромные темы, но они выходят за рамки этой книги. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Американское крылатое выражение, обозначающее умение или готовность говорящего классифицировать наблюдаемые явления или объекты при отсутствии точного определения. Фраза стала знаменитой после того, как ее в 1964 году использовал член Верховного суда США Поттер Стюарт, чтобы описать свой критерий того, что является порнографией. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Некоторые элементы могут иметь несколько разных изотопов. Их атомы имеют схожие химические свойства, но их ядра содержат разное количество нейтронов. Мы уже встречались с изотопами ранее, в <a l:href="#g2">главе 2</a>, когда обсуждали радиоуглеродную датировку. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Отсылка к «Песни о себе самом», строфа 51. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Термоядерного синтеза. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Полное квантово-механическое описание системы намного сложнее, чем классическое. Мы рассмотрим это подробнее в <a l:href="#g10">последней главе</a>. Квантовая система дает нам еще больший простор для работы, но с ним не так-то просто справиться. Квантовая информатика — это передовая область современных исследований. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Наставление, данное Питеру Паркеру его дядей Беном. Питер Паркер — супергерой, известный под именем Человек-паук, из комиксов издательства Marvel Comics, созданных Стэном Ли и Стивом Дитко. Комиксы о Человеке-пауке были адаптированы для кино, телевидения и мультипликации. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Согласно одной из распространенных версий, так называемой гипотезе Альвареса, массовое вымирание динозавров и многих других видов живых существ на границе мелового и палеогенового периодов было вызвано падением большого астероида на Землю примерно 66 миллионов лет назад. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Не меньшую опасность представляют собой и биологические эксперименты, в особенности в военных целях. Рукотворные вирусы могут стереть человечество с лица Земли не менее эффективно, чем термоядерная война. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Эдвин Хаббл (1889–1953) — один из наиболее влиятельных астрономов и космологов XX века, внесший решающий вклад в понимание структуры космоса. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>В русской версии «Своя игра». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Здесь мы имеем в виду, что ответы «хорошие», если их легко сформулировать, они математически точны и согласуются с наблюдениями. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Здесь мы считаем непреложным факт, что, когда мы пускаем время вспять, действуют те же самые фундаментальные законы физики. Это почти так и есть — хотя и не совсем. Почему? Этой грандиозной загадкой мы займемся в <a l:href="#g9">главе 9</a>. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>Это будет позже объяснено в приложении к книге. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Иными словами, согласуется со всеми другими доказательствами и вместе с ними укладывается в общую картину процесса. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Арно Пензиас (р. 1933) и Роберт Уилсон (р. 1936) — американские физики, лауреаты Нобелевской премии 1978 года за «открытие микроволнового реликтового излучения». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Нам нужно быть осторожными с ядерным синтезом в звездах, где происходят превращения атомных ядер, которые мы обсуждали выше. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Об этом можно прочитать в приложении к книге. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Круглый воздушный шарик будет выглядеть намного более плоским, если надуть его до размеров Земли. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Отдельные гравитоны, вероятно, невозможно зарегистрировать с помощью современных технологий, но кумулятивное действие множества гравитонов, заполняющих небо, зарегистрировать вполне реально. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>Кристаллы времени (временн<emphasis>ы</emphasis>е кристаллы) — это физические системы, которые спонтанно входят в устойчивые циклы поведения. Я предложил эту концепцию в 2012 году, и с тех пор было найдено много интересных примеров таких систем, как теоретических, так и экспериментально реализованных. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Как мы обсуждали ранее, в единых теориях предполагается, что протоны нестабильны. В них также предполагается существование превосходных «катализаторов» распада протонов — так называемых магнитных монополей или, возможно, космических струн. Таким образом, эти предположения не совсем беспочвенны. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Аксионы, в принципе, могут вступать в реакции горения, но энергия, которую вы сможете получить таким образом, ничтожна по солнечным стандартам, так что это, похоже, последняя отчаянная попытка. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>«Вавилонская библиотека» (исп. La biblioteca de Babel) — рассказ аргентинского писателя Хорхе Луиса Борхеса, в котором он описывает особую вселенную-Библиотеку. В ней нет двух одинаковых книг. В каждой книге используется 25 символов. Хотя процент осмысленных книг от общего количества очень небольшой (так как книги представляют собой комбинаторный перебор всех возможных вариантов 25 знаков), такие книги потенциально содержат абсолютно все созданные и даже несозданные человечеством тексты. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>Платон. Государство. Книга VII. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>Перевод М. Немцова. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Эту цифру трудно определить однозначно, поскольку есть области мозга, где, например, интегрируется информация от нескольких органов чувств. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Существует несколько видов аномального восприятия цвета, ошибочно называемого цветовой слепотой или дальтонизмом, которые не так уж редки. Около 95% людей имеют схожее цветовое зрение, для чего у них имеется три типа схожих колбочек. Теоретически есть основания по генетическим причинам считать, что значительная часть людей, особенно матери и полные сестры мужчин с наиболее распространенной цветовой аномалией, имеют четыре типа колбочек. У этих «тетрахроматов» может быть сверхнормальное цветовое зрение. Но, насколько мне известно, прямых свидетельств этому на редкость мало. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Отряд включает множество разнообразных родственных видов. Существует более 450 известных видов креветок-богомолов. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>Вернее сказать, мы думаем, что умеем. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Кроме Хиггса, авторами теории были еще несколько других ученых. Здесь не место, да и я не специалист в данной области, чтобы излагать запутанную историю возникновения теории. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>Пучки электронов, антиэлектронов (позитронов), антипротонов, фотонов, и различных атомных ядер, и даже нейтрино, и антинейтрино — все они использовались на ускорителях высоких энергий в различных видах экспериментов. Открытие частиц Хиггса было сделано с помощью двух встречных пучков протонов. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Пары фотонов образуются и в результате других процессов, но только в результате реакций с образованием частицы Хиггса могут появиться пары с характерными значениями энергии и импульса. Сравнивая скорость генерации пар с нужными значениями энергии и импульса и скорость генерации прочих пар, то есть резонансные и нерезонансные пары, мы и определяем «избыток» нужных реакций. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Одна их общая черта заключается в том, что и электромагнитные, и гравитационные волны движутся со скоростью света. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Райнер Вайсс (р. 1932) — американский физик, специалист в области лазеров и лазерной интерферометрии, один из основателей научной коллаборации LIGO. Лауреат Нобелевской премии по физике 2017 года. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>В последнем варианте LIGO — на расстоянии четырех километров. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Перевод В. Британишского. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Подробнее об этом мы поговорим в <a l:href="#g10">заключительной главе</a>. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Я знаю, что эти два предложения являются грубым описанием очень сложной реальности. Они по сути правильны, и их мне достаточно, чтобы донести свою мысль. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Конечно, тут же возникает естественный вопрос, почему такое происходит. В <a l:href="#g6">главе 6</a> и <a l:href="#g7">главе 7</a> мы обсудили некоторые соответствующие идеи, в частности инфляцию и зарождение сложности внутри простоты. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>Или же ребенок уснет… <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>Джеймс Кронин (1931–2016) и Вал Фитч (1923–2015) — американские физики, лауреаты Нобелевской премии по физике 1980 года за «открытие нарушений фундаментальных принципов симметрии в распаде нейтральных K-мезонов». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>K-мезоны — очень нестабильные, сильно взаимодействующие частицы (адроны), свойства которых могут быть изучены (и были подробно изучены) на ускорителях высоких энергий. Это самые легкие адроны, содержащие странные кварки (<emphasis>s</emphasis>). <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Макото Кобаяси (р. 1944) и Тосихидэ Маскава (1940–2021) — японские физики, лауреаты Нобелевской премии по физике 2008 года. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>Конечно, никакие научные принципы не священны, то есть не являются догмами в теологическом смысле. Но если теория относительности, квантовая механика или локальность окажутся неверными, нам нужно будет многому переучиваться, потому что сейчас эти принципы очень хорошо работают и многое объясняют. Другими словами, они, вероятно, ближе ко дну, чем Т-инвариантность. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Подробнее об этих «бонусных» частицах см. в приложении к книге. Подробности не имеют решающего значения для дальнейшего изложения. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>Роберто Печчеи (1942–2020) — американский физик-теоретик итальянского происхождения, известный своими работами по физике элементарных частиц. Хелен Куинн (р. 1943) — австралийский физик элементарных частиц и педагог, внесший большой вклад в обе области. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>Как мы вскоре увидим, разница с нулем как раз и могла бы снабдить Вселенную темной материей. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>Джон Коуч Адамс (1819–1892) — британский математик и астроном, предсказал существование и местоположение Нептуна, используя только математику. Урбен Леверье (1811–1877) — французский математик, занимавшийся небесной механикой, б<emphasis>о</emphasis>льшую часть своей жизни проработавший в Парижской обсерватории. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>Принцип минимализма в науке, утверждающий, что не следует без необходимости вводить лишние сущности, то есть не следует объяснять сложно то, что может быть объяснено просто. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Когда частицы движутся слишком быстро, они сглаживают рост гравитационной нестабильности, и мы получаем модели вселенных, непохожие на нашу. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>Стивен Вайнберг независимо от меня тоже понял это. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>А также о космической асимметрии между материей и антиматерией. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Ласкер, кроме того, опубликовал важную работу в области чистой математики. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>В предыдущем обсуждении соотношения неопределенности я говорил о паре положение — скорость. В физической литературе принято — и по техническим причинам более корректно — говорить об импульсе вместо скорости. Отметив это в сноске, я продолжу говорить о скорости, поскольку для большинства людей она звучит более привычно. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Свойства системы как целого, которых нет у отдельных ее элементов. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Эти два клише, характерные для научно-популярной журналистики, меня крайне раздражают. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>Археоптерикс — вид, в котором соединялись черты динозавров, прикованных к земле, и птиц, полетом которых в небе мы восхищаемся сегодня. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Фрэнсис Крик (1916–2004) — британский молекулярный биолог, биофизик и нейробиолог. Лауреат Нобелевской премии по физиологии и медицине 1962 года. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>Точнее, никому не удалось убедить кого-либо, что ему это удалось. <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>Это третье отрадное свойство электрического заряда. Физики, несколько конфузясь, говорят, что он «квантован». <emphasis>Прим. авт.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p>Вольфганг Паули (1900–1958) — швейцарский физик-теоретик, работавший в области физики элементарных частиц и квантовой механики. Лауреат Нобелевской премии по физике 1945 года. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>Цит. по: <a l:href="https://scientificrussia.ru/articles/volfgang-pauli">https://scientificrussia.ru/articles/volfgang-pauli</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>Исидор Айзек Раби (1898–1988) — американский физик, лауреат Нобелевской премии по физике 1944 года за «резонансный метод измерений магнитных свойств атомных ядер». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMdaHR0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==</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAUAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAABLAAD/4QMvaHR0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</binary>
</FictionBook>
