Возможное влияние nbic-конвергенции на дальнейшую эволюцию цивилизации

Развитие NBIC-технологий может стать началом нового этапа эволюции человека. Как известно, первым этапом эволюции Вселенной было формирование вещества и стабильных систем (атомов и молекул), вторым — космическая эволюция (формирование галактик, звезд и планет), третьим — биологическая эволюция (зарождение и развитие жизни), четвертым — социальная и технологическая эволюция разумных существ. Сейчас начинается этап направленной осознанной эволюции.

Особенность направленной эволюции, как явствует из названия, заключается в наличии цели. Обычный эволюционный процесс, основанный на механизмах естественного отбора, слеп и направляется лишь локальными оптимумами. Искусственный отбор, осуществляемый человеком, направлен на формирование и закрепление желаемых признаков. Однако отсутствие эффективных эволюционных механизмов до сих пор ограничивало область применения искусственного отбора. По нашему мнению, на смену длительному и постепенному процессу накопления благоприятных изменений (будь то изменения, увеличивающие выживаемость и оставленное потомство, или же приближения к идеалу, выбранному селекционерами) идет инженерный процесс постановки целостных задач и их планомерного решения. При этом если сегодня масштаб целей ограничивается их практической достижимостью, то в условиях прямого контроля над генотипом и фенотипом живого организма, а также структурой небиологических сложных систем, могут быть достигнуты самые разные цели.

Если говорить о биологических системах, то путь к направленной эволюции лежит, в частности, через понимание функций генома и белков. Первый значительный шаг уже сделан — в 2006 г. официально объявлено об успешном завершении проекта «Геном человека» (Venter et al. 2001: 1304—1351). Полностью расшифрованы и геномы ряда других организмов (Clark 1999: 121—130). Достигнуты определенные успехи в понимании механизма работы генетических программ. Следующая важная задача — понять функции каждого отдельного гена, что напрямую связано с проблемой сворачивания белков в частности и пониманием белковой биохимии в целом. Это, а также комплексное моделирование человеческого организма, сделает возможным изучение биологических систем как единого целого, обеспечив полное понимание процессов роста, обмена и функционирования организма. По завершении этой работы станет возможным вносить желательные изменения в существующие организмы, а также создавать совершенно новые в соответствии с поставленными целями и задачами, что отчасти уже делается (Gerchman, Weiss 2004: 2221—2222).

Первые практические методы и результаты направленной эволюции можно наблюдать уже сейчас (появление генномодифицированных растений и животных, ранняя диагностика синдрома Дауна и других тяжелых наследственных заболеваний и пр.) По мере расширения возможностей, будут появляться и новые результаты. От генетически модифицированных бактерий (Lartigue 2007), растений и животных (сегодня) — к молекулярным машинам на основе вирусов (один из путей создания молекулярных машин). Затем — к искусственно созданным биологическим системам для выполнения производственных, медицинских и иных функций (например, бактерии, собирающие вредные вещества из окружающей среды, новые элементы искусственной иммунной системы и т. д.), к возвышению животных, созданию сложных химерных и искусственных организмов (Чирков 1991).

Конечный этап развития этого направления сложно описать в привычных терминах, что верно и для прогнозов по другим направлениям NBIC-конвергенции. Описательная проблема в том, что традиционные термины, категории и образы формировались человеческой культурой в условиях ограниченных материальных, технических и интеллектуальных ресурсов, что наложило значительные ограничения на наши описательные возможности. Надо полагать, что биологические системы отдаленного будущего будут соответствовать текущим потребностям их создателей, какими бы они не были.

Биологические системы на основе белков и ДНК являются лишь одним из известных подходов к развитию чрезвычайно перспективной отрасли — нанотехнологии. Еще одним известным подходом являются наномеханические устройства («подход Дрекслера») (Bueno 2004: 83—98), развиваемые сейчас во многих странах, прежде всего, в США. Однако, оба эти подхода (и некоторые другие, предлагаемые сегодня) неявно содержат в себе допущение о собственных ограниченных возможностях. ДНК-подход ограничен химическим потенциалом белков и химии водных растворов. Наномеханический подход ограничен доступной сложностью систем (относительно простые системы, понятные в рамках традиционного инженерного подхода). По мере того как будет реализован потенциал этих подходов и наращены возможности инструментов (симуляции, наноманипуляторы, ИИ-проектировщики), будет происходить усиление направленной эволюции. Теоретики нанотехнологической революции предсказывают, что новые системы будут одновременно крайне сложными (10³⁰ атомов и более (Drexler 1992)) и оптимизированными на атомарном уровне (принцип: каждый атом на своем месте). Отметим, что выражение «каждый атом на своем месте» часто используется для описания точности позиционирования, но может иметь и второе значение — оптимальность дизайна. Важно отметить, что в зрелых нанотехнологических системах дополнительные возможности, обеспечиваемые большей сложностью, будут оптимальным образом сбалансированы надежностью (за счет дублирования, проверки и т. п.). Теоретические работы в данном направлении также ведутся (Norman 2004: 907—914).

Существование живых существ теоретически может быть основано на новом нанотехнологическом субстрате. Частично это существование будет симулировано в компьютерах, частично реализовано в реальных физических функциональных системах[†††††††††] (Корчмарюк 1999). Сложность воспроизводимых систем будет непрерывно возрастать вплоть до уровня «общества» или «человечества». Существующая концепция ноосферы может, с некоторыми оговорками, быть использована для описания результата подобных трансформаций. Разумеется, авторы идеи ноосферы, находясь в рамках традиционной для уровня знаний середины XX века парадигмы развития человечества, не могли отразить реальную сложность результирующих систем, как не можем окончательно это сделать и мы. Но идея перехода от физического и материального развития к информационному (кибернетическому) развитию сложных структур представляется в целом верной.

Еще одна существующая концепция — модель шкалы цивилизаций[‡‡‡‡‡‡‡‡‡] Н. Кардашова (Kardashev 1984; Dordrecht 1985: 497—504), уклоняясь от описания сложности, говорит о результирующем масштабе систем. Поэтому есть определенные сомнения относительно ее применимости. Возможно, что она описывает развитие «в целом человеческих» систем и не адекватна для описания универсальных сверхсложных функциональных систем, появления которых, учитывая NBIC-конвергенцию, мы можем ожидать. Не ясно, почему качественные изменения в организации систем должны быть обязательно привязаны к астрономическим изменениям объема потребляемой энергии.

Сложные системы, которые придут на смену современной цивилизации, природе и личностям, благодаря возможностям ИИ и нанотехнологий, очень скоро достигнут оптимального физического состояния, при котором безопасность и эффективное функционирование могут считаться гарантированными. Это кардинально отличается от развития жизни на Земле и развития человечества до сегодняшнего дня, когда основной фокус деятельности был связан именно с постоянным обеспечением безопасности и функционирования. Крайне интересен вопрос о том, куда сместится фокус внимания сложных систем, подобных описываемым. Возможной альтернативой является повышение внутренней сложности.[§§§§§§§§§] При этом повышение сложности будет являться не самоцелью, а результатом достижения неких поставленных системой целей.

Рост сложности систем описывается в рамках инфо- (а также когно-) направлений. Сейчас одной из актуальных проблем информатики является именно обеспечение возможности разработки сложных систем, таких как операционные системы и др. (Fishman 1996: 95) Вероятно, те наработки, которые появятся в ближайшее десятилетие (программирование без ошибок, системы с гарантированной надежностью, методы проектирования сложных программ, новые эволюционные алгоритмы и др.) лягут в основу первых шагов к сверхсложным системам (Ross 2005: 36—41).

Интересно отметить, что рост сложности — одна из тенденций, характеризующих технологический прогресс на протяжении всей истории человечества (Borkar 1999: 23—29). Достаточно сравнить такие технологические объекты как автомобиль, телефон или протез руки, изготовленные в начале XX-го века и в начале XXI-го века.

Таким образом, изменения, обусловленные конвергенцией технологий, можно охарактеризовать по широте охватываемых явлений и масштабности будущих преобразований как революционные. Кроме того, есть основания полагать, что, благодаря действию закона Мура и возрастающему влиянию информационных технологий на NBIC-конвергенцию, процесс трансформации технологического уклада, общества и человека будет (по историческим меркам) не длительным и постепенным, а достаточно быстрым и непродолжительным.

Сложно дать какие-либо характеристики ситуации, в которой объектом трансформаций станут все аспекты жизни человека. Будет ли достигнуто какое-либо благоприятное стабильное состояние, продолжится ли рост и усложнение неограниченно долго, или же подобный путь развития завершится какой-то катастрофой, пока сказать невозможно. Но попробовать сделать некоторые предположения относительно социальной эволюции человечества в новых условиях можно.

Эволюция общества идет тысячелетия. Биологически (этологически) обусловленные группы (бэнды) охотников-собирателей постепенно трансформировались в сложным образом организованный социум. На сегодняшний день общественные структуры уже достаточно сложны. В частности, благодаря развитию коммуникационных технологий, количество контактов у каждого активно использующего Интернет человека значительно выросло и может составлять тысячи человек. Благодаря использованию информационных технологий, информация обо всех этих контактах и связях сохраняется и постоянно доступна. Онлайновые социальные сети, такие как «Мой Круг» или Orkut заменяют часть социального интеллекта и памяти человека на компьютерную систему. Можно ожидать, что по мере развития «проникающих» компьютерных систем[**********] и носимых компьютеров социальная информация будет во все большей степени доступна человеку и все более востребована и используема.

Более того, учитывая развитие информационно-коммуникационных технологий и искусственного интеллекта, мы вправе ожидать серьезного прогресса в изучении закономерностей существования социальных структур. В последние десятилетия ХХ века началось активное использование математических методов в социальных науках (Weidlich 2000; Коротаев, Малков, Халтурина 2005, 2007; Коротаев, Комарова, Халтурина 2007). Развитие данных областей может в итоге привести к возникновению подробного и весьма полного знания о закономерностях развития социальных структур разных уровней сложности, а также инструментов целенаправленного управления обществом (Малинецкий 1996, 1997). Появление подобной науки будет означать конец стихийной эволюции и переход к сознательному управлению обществом.

Разумеется, первые попытки в данной области делались уже давно, начиная с первых утопий и заканчивая масштабными экспериментами в области социального управления в ХХ веке (строительство коммунистического общества в социалистических странах, институт связей с общественностью и методы манипуляции сознанием в США, тоталитарная система Северной Кореи и др.). Однако все эти попытки опирались на весьма несовершенное понимание механизмов функционирования и развития общества.

Со временем результаты социального конструирования будут, вероятно, в значительно большей степени соответствовать планам. Следует, однако, заметить, что элемент стихийности может сохраниться, в частности, за счет существования конкурирующих интересов различных групп.

Как же будет развиваться цивилизация с появлением эффективных инструментов социального конструирования и по мере развития конвергенции технологий? Рассмотрим вкратце пять различных уровней организации общества: технологический, экономический, социальный, культурный и биологический.

Базовым уровнем следует считать биологический, но он будет рассмотрен нами в последнюю очередь. Начнем с технологического.

Появление человека разумного неразрывно связано с появлением инструментов, а значит, и технологий их использования и изготовления. Как отмечалось выше, взаимосвязь различных технологических областей вплоть до ХХ века была не очень сильной. Появление и распространение прорывных инноваций занимало длительное время (в некоторых случаях сотни и даже тысячи лет). Наука еще не являлась непосредственной производительной силой, поэтому от появления нового научного знания до создания технологического решения на его основе и внедрения проходил большой срок. Соответственно, и последствия в развитии общества тоже происходили с большим интервалом (несколько поколений). Даже промышленная революция шла на протяжении жизни нескольких поколений.

С развитием конвергенции мы впервые наблюдаем параллельное ускоренное развитие ряда научно-технологических областей, непосредственно влияющих на общество. Каково же в перспективе влияние конвергенции на экономику? Особый интерес представляют вероятные качественные изменения экономической системы под воздействием описанных выше технологий.

В долгосрочной перспективе развитие экономики определяется, в частности — и чем дальше, тем в большей степени — развитием технологий. Под этим понимается тот факт, что средняя производительность труда — ключевой показатель развития экономики — определяется прежде всего технологиями. Сюда включаются технологии изготовления и использования орудий труда, производственные процессы и бизнес-процессы.

Развитие NBIC-технологий приведет к значительному скачку в возможностях производительных сил. С помощью нанотехнологий, а именно — молекулярного производства, по расчетам специалистов, станет возможным создание материальных объектов с чрезвычайно низкой себестоимостью (Freitas 2006: 111—126). Молекулярные наномашины, в том числе наноассемблеры[††††††††††], могут быть невидимы глазу и распределены в пространстве в ожидании команды на производство. Подобную ситуацию можно характеризовать как превращение природы в непосредственную производительную силу, то есть, как ликвидацию в обществе традиционных производственных отношений. Такое положение вещей теоретически могло бы характеризоваться отсутствием государства в современном понимании этого слова, отсутствием товарно-денежных отношений и высоким уровнем свободы людей. Как писал в 1985 году С. Платонов, «На высшей фазе коммунизма происходит преобразование производственно-технологического комплекса в самовоспроизводящуюся, искусственную природу, пользование плодами которой отныне осуществляется в индивидуальной форме, никак не опосредованной обществом» (Платонов 1989: 178). Стоит, однако, отметить, что подобный прогноз, все же, не может быть применим для описания последствий внедрения молекулярного производства, так как подобные технологии будут использованы и для перестройки самого человека, лишая смысла вопрос о производственных отношениях и общественном строе в традиционной постановке.

Более корректно, на наш взгляд, говорить — с учетом прогнозируемой возможности самовоспроизведения наноассемблеров — о появлении фактически неограниченных ресурсов. Это станет радикальным разрывом с миллионолетней историческо-эволюционной традицией, когда отношения между людьми строились и развивались в контексте борьбы за ограниченные ресурсы. В новой ситуации традиционная экономика и даже эволюционная теория в имеющемся на сегодняшний день виде перестанут быть применимыми. Взаимоотношения между отдельными сущностями и развитие составляемой ими системы будут описываться другими принципами и закономерностями, которые нам еще предстоит понять или даже сконструировать.

Еще до того как молекулярное производство радикально изменит экономическую ситуацию, можно отметить некоторые важные для экономики следствия развития других областей.

Биотехнологии вряд ли окажут столь радикальное воздействие на экономические аспекты жизни человека, их основное влияние будет направлено на самого человека. В области когнитивных технологий ключевым достижением применительно к экономике может стать разработка искусственного интеллекта, который и будет направлять множество нанороботов в их производительной работе.

Информационные технологии уже сейчас начинают радикально менять привычные экономические реалии. В частности, принцип изобилия ресурсов проявляется в этой области наиболее явно. Возможность неограниченного копирования информации позволяет максимизировать экономический эффект в масштабах всего общества (конечно, если адекватно решена задача мотивации производителей информационных продуктов). На примере таких информационных продуктов, как Википедия или Linux мы уже сейчас видим огромные результаты массовой некоммерческой работы.

Тут необходимо заметить, что когда говорят о повышении доли информации в производимой продукции, имеется в виду, что основную ценность имеет информация о продукте, необходимая для его воспроизводства, а не ресурсы, непосредственно используемые в производстве. По мере развития производственных возможностей (роботизация, доступные трехмерные принтеры, универсальные настольные производственные машины, и т. д. (все эти технологии существуют уже сейчас (Thompson 2005)), не говоря уже о перспективах появления молекулярного производства), доля стоимости ресурсов и труда продолжит снижаться. Но уже сегодня нередки ситуации (Wikipedia 2007), когда информация о материальных объектах свободно распространяется заинтересованными лицами, что приводит к неожиданным экономическим последствиям. Принципы информационной экономики переносятся на сектор материального производства.

В будущем информационные и коммуникационные технологии будут встроены в глобальную производственную систему, обеспечивая возможность работы нанотехнологий и искусственного интеллекта с наибольшей эффективностью.

Как и в прошлом, развитие общества в значительной степени будет определяться изменениями производительных сил. Трансформация работы, основные тенденции которой проявляются уже в настоящее время, потребует перенаправления высвобождающихся творческих сил и энергии, а также изменения приоритетов людей. Упоминавшиеся выше социальные сети расширят спектр возможных взаимоотношений. Если прогнозы о движении в сторону «ноосферного» развития окажутся верными, то развиваться будут взаимоотношения, связанные с творческой и познавательной деятельностью. Вообще же, относительно социального развития общества через несколько десятилетий (именно такие сроки указывают специалисты (Timeline 2007), прогнозируя появление наноассемблеров) пока больше вопросов, чем ответов.

Тем не менее, вероятно, часть существующих социальных структур сохранится достаточно длительное время лишь с небольшими изменениями. Однако в перспективе растущая автономность индивидов приведет к зарождению новых сообществ, новых социальных норм в рамках старых систем. Сейчас многие субкультуры, такие как субкультуры разработчиков программ с открытым кодом, игроков в многопользовательские онлайновые ролевые игры и пр. существуют в значительной степени или полностью в онлайновой среде (см. ниже статью М. Б. Сычева «Неотехнологические субкультуры в современном мире»).

Как изменится культура человечества в процессе трансформации, сказать сложно. На этот процесс серьезно могут повлиять изменения морально-этических норм, которые неизбежно будут происходить именно вследствие развития современных технологий. Возможно, этическими установками можно будет управлять. Критерий удовольствия, один из достаточно важных этических критериев еще со времен Эпикура, также трансформируется — станет возможным получение удовольствия без привязки к конкретным действиям или событиям (Pearce 2007).

Как же будет развиваться цивилизация с точки зрения биологического уровня ее организации? Уже сегодня многие люди обязаны жизнью современным медицинским технологиям. В будущем этот феномен станет проявляться во все возрастающей степени: генная инженерия, использование искусственных и выращенных органов и другие медицинские технологии будут ответственны за снижение смертности и растущую продолжительность жизни. Кроме того, люди, модифицированные и улучшенные с помощью конвергентных технологий, начнут составлять все большую долю населения. Постепенно важность искусственного компонента (созданного или контролируемого с помощью био - и когно - технологий) будет возрастать. Здесь невозможно не вспомнить слова классика русского космизма Константина Эдуардовича Циолковского: «Чем далее подвигается человек по пути прогресса, тем более естественное заменяется искусственным» (Циолковский 1933).

Можно сказать, что возобновится биологическая эволюция человека. Разумеется, это уже было в прошлом. Сотни тысяч лет назад предки современного человека претерпели значительные биологические изменения, в итоге приведшие к появлению разума. Начиная с некоторого момента, возросшие интеллектуальные способности позволили людям кардинально увеличить выживаемость своего потомства, а адаптивность позволила человеку непрерывно осваивать все новые и новые территории. Это привело к постепенному уменьшению значения биологического естественного отбора. Генетически современный человек мало отличается от своих доисторических предков. Но биологические изменения человека не остались в прошлом.

В ближайшем будущем они, вероятно, будут реализованы уже на новом уровне, с помощью прямого вмешательства в генетический код и в процессы жизнедеятельности человека (Frankel, Chapman 2000). Здесь можно выделить два ключевых направления: перестройка тела человека и перестройка его разума.

Перестройка тела будет использовать биотехнологии, перестройка разума будет использовать когнитивные технологии. Конечно, механизмы перестройки во многом будут схожими — расшифровка генетического года, клеточные технологии, моделирование биохимических процессов, вживление электронных устройств, использование наномедицинских роботов и т. д.

Разница заключается в том, что перестройка человеческого тела с точки зрения многих людей (эта точка зрения, разумеется, может измениться) не меняет кардинально природу человека, в то время как перестройка разума, работы мозга — меняет. Кажется очевидным, что принципиальной разницы между возможностями, полученными с помощью модификации тела и использованием внешних инструментов, нет. Есть, разумеется, разница в доступности, эффективности и т. д., но даже со всеми этими модификациями многие будут считать модифицированного человека еще человеком.

Также интерес представляет сценарий отказа от каких-либо человеческих качеств (то есть создание не «больше, чем человека», а «меньше, чем человека» или «иного, чем человека»). Примерами сегодня являются ампутаторы[‡‡‡‡‡‡‡‡‡‡], добровольные евнухи, противники секса (асексуалы), противники детей («чайлдфри») и другие современные субкультуры, члены которых отказываются от частей тела, некоторых аспектов поведения или социальных действий. В случае модификации сознания и разума ситуация кардинально иная.

Проблема усиленного человеческого разума пока еще недостаточно проработана. Хотя некоторые авторы и полагают, что принципиальной разницы между любыми достаточно сложными существами нет, вряд ли этот подход может быть напрямую применим для сравнения интеллектуальных возможностей человека и сверхразума.

Вопрос о границах «человечности» вполне может стать в будущем одним из основных политических вопросов. В то же время, надо отчетливо понимать, что улучшение разума человека (его работы) возможно уже сегодня в рамках подхода, называемого «приращение разума» (intelligence augmentation). Сюда входят: использование инструментов для поиска, обработки и структурирования информации, системы личной производительности, поисковые системы и другие онлайновые инструменты, ноотропные средства и носимые электронные устройства.

В заключение хотелось бы сказать, что какими бы ни были удивительными или даже шокирующими обсуждаемые вероятные последствия NBIC-конвергенции, этот процесс уже идет и вопросом именно научной смелости и честности является не отстранение от проблемы, а ее беспристрастный глубокий анализ.

Заключение

Как было показано, в настоящее время развитие науки и техники определяется ускоряющимся прогрессом в таких областях, как информационные технологии, биотехнологии, нанотехнологии и когнитивная наука. Эти технологии не развиваются в изоляции, а активно влияют друг на друга. Подобное явление взаимоусиления технологий получило название NBIC-конвергенции. Благодаря NBIC-конвергенции появляется возможность качественного роста возможностей человека за счет его технологической перестройки. Речь может даже идти о начале нового этапа эволюции человека.

Развитие NBIC-технологий сильно меняет наши представления о мире, в том числе — о природе базовых понятий, таких, как природа, жизнь, человек, разум. Сложно описать результат подобных трансформаций, где изменению подвержены все аспекты жизни человека. Но можно ожидать, что изменения станут все более стремительными (вплоть до Технологической сингулярности). Природа будет превращена в непосредственную производительную силу, ресурсы, доступные человеку, станут практически неограниченными. Большая часть людей примет изменения и улучшит себя с помощью NBIC-технологий, возможно — с заменой частей тела на искусственные и прямым вмешательством в генетический аппарат и обмен веществ. Трансформируется и разум человека, включая этические системы. Встанет вопрос о границах человечности, то есть об определении перехода к постчеловеку. Постчеловеческий разум и искусственный интеллект выйдут на уровень сверхразума, качественно превосходящего уровень человека.

При этом подобные прогнозы жестко основаны на возможностях технологий, начиная от сегодняшних исследовательских проектов и заканчивая ожидаемыми результатами принимаемых сейчас долгосрочных научных стратегий. При всей своей революционности, NBIC-конвергенция и ее последствия заслуживают и требуют внимательного и непредвзятого научного анализа.

Литература

Величковский Б. М. 2006. Когнитивная наука: Основы психологии познания. М.: Смысл, ИЦ Академия.

Виц Б. 1979. Демокрит. М.: Мысль.

Жизнь. Википедия, свободная энциклопедия, вариант 5723433, последняя правка 1 октября 2007, 04:54 UTC. http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%96%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D1%8C&oldid=5723433

Коротаев А. В., Комарова Н. Л., Халтурина Д. А. 2007. Законы истории: Вековые циклы и тысячелетние тренды. Демография, экономика, войны. М.: УРСС.

Коротаев А.В., Малков А. С., Халтурина Д. А. 2005. Законы истории. Математическое моделирование исторических макропроцессов. Демография, экономика, войны. М.: УРСС.

Коротаев А. В., Малков А. С., Халтурина Д. А. 2007. Законы истории: Математическое моделирование развития Мир-Системы. Демография, экономика, культура. М.: УРСС.

Корчмарюк Я. И. 2007. Исследовательская программа сеттлеретики. Российское Трансгуманистическое Движение. http://www.transhumanism-russia.ru/content/view/164/110/

Корчмарюк Я. И. 1999. Переселенцы-2. К вопросу о пересадке сознания. Химия и жизнь 5—6: 20—21.

Малинецкий Г. Г. 1996. Нелинейная динамика – ключ к теоретической истории? Общественные науки и современность 4: 98—111.

Малинецкий Г. Г. 1997. Нелинейная динамика и историческая механика. Общественные науки и современность 2: 99—111.

Назаретян А. П. 2001. Цивилизационные кризисы в контексте Универсальной истории. М.: Мир.

Паронджанов В. Д. 2001. Как улучшить работу ума: Алгоритмы без программистов — это очень просто! М.: Дело.

Платонов С. 1989. После коммунизма. М.: Молодая гвардия.

Рассел С., Норвиг П. 2006. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е издание. М.: Вильямс.

Циолковский К. Э. 1933. Тяжесть исчезла (Фантастический очерк). М.—Л.: Госмашметиздмт.

Чирков Ю. 1991. Ожившие химеры. М.: Детская литература.

Шамис А. 2006. Пути моделирования мышления. М.: УРСС.

Amos M. 2005. Theoretical and Experimental DNA Computation. Berlin: Springer.

An Android-Portrait of Philip K Dick. 2005. Hanson Robotics. http://web.archive.org/web/20070111040532/http://www.hansonrobotics.com/project_pkd.php

Anderson J. 2007. Fit Young Pitchers See Elbow Repair as Cure-All. New York Times, July 20. http://www.nytimes.com/2007/07/20/sports/baseball/20surgery.html?_r=1&oref=slogin

Anissimov M. 2005. Accelerating Future. http://www.acceleratingfuture.com/michael/

Baez J. 2005. Subcellular Life Forms. UCR. December 21. http://math.ucr.edu/home/baez/subcellular.html

Bainbridge W. 2003. Massive Questionnaires for Personality Capture. Social Science Computer Review 21(3): 267–280.

Bell G. and Gray J. 2001. Digital Immortality. Communications of the ACM 44(3): 28—31.

Blue Brain Project FAQ. 2007. Ecole Polytechnique Federale de Lausanne. http://bluebrain.epfl.ch/page18924.html

Borkar S. 1999. Design Challenges of Technology Scaling. IEEE Micro 4: 23—29, July—August.

Borner K. 2006. Mapping the Structure and Evolution of Science. Knowledge in Service to Health: Leveraging Knowledge for Modern Science Management. http://grants.nih.gov/grants/km/oerrm/oer_km_events/borner.pdf

Bostrom N. 1998. How Long Before Superintelligence? International Journal of Future Studies 2.

Breazeal C. 2002. Designing Sociable Robots. Cambridge, MA: MIT Press.

Bueno O. 2004. The Drexler-Smalley Debate on Nanotechnology: Incommensurability at Work? Hyle: International Journal for Philosophy of Chemistry 10(2): 83—98. University of Karlsruhe, Institute of Philosophy.

Casci Т. 2006. Technology: Complexity on the Nanoscale. Nature Reviews Genetics 7(5): 332.

Choi B., Zocchi G. 2006. Mimicking cAMP-Dependent Allosteric Control of Protein Kinase A through Mechanical Tension. Journal of the American Chemical Society 128(26): 8541—8548. http://pubs3.acs.org/acs/journals/doilookup?in_doi=10.1021/ja060903d

Clark M. S. 1999. Comparative Genomics: The Key to Understanding the Human Genome Project. BioEssays 21(2): 121—130.

Collinge J. 2001. Prion Diseases of Humans and Animals: Their Causes and Molecular Basis. Neuroscience Annual Review 24: 519—520.

David C. Y. 1998. Introduction to Protein Folding — The Process and Factors Involved. Protein Design. http://www.proteindesign.com/Sections-index-req-viewarticle-artid-1-page-1.html

Camazine S. 1993. Designed by Nature. The World and I 8(3):202—207. http://www.worldandijournal.com/subscribers/toc.asp?thisyear=1993&thismonth=3

Drexler E. K. 1992. Nanosystems: Molecular Machinery, Manufacturing and Computation. New York: John Wiley & Sons Inc.

Drexler Е. and Peterson C. 1991. Chapter 3: Bottom-Up Technology. Unbounding the Future: The Nanotechnology Revolution. New York: William Morrow and Company. http://www.foresight.org/utf/unbound_lbw/chapt_3.html

Dvorsky G. 2006. All Together Now: Developmental and Ethical Considerations for Biologically Uplifting Nonhuman Animals. IEET. http://ieet.org/writings/AllTogetherNow.pdf

Fishman C. 1996. They Write the Right Stuff. Fast Company 6: 95. http://www.fastcompany.com/online/06/writestuff.html

Frankel M., Chapman A. 2000. Human Inheritable Genetic Modifications: Assessing Scientific, Ethical, Religious, and Policy Issues. AAAS. September, Washington. http://www.aaas.org/spp/sfrl/projects/germline/report.pdf

Freitas R. 2006. Economic Impact of the Personal Nanofactory. Nanotechnology Perceptions: A Review of Ultraprecision Engineering and Nanotechnology 2: 111—126.

Freitas R. 1998. Exploratory Design in Medical Nanotechnology: A Mechanical Artificial Red Cell, Artificial Cells, Blood Substitutes and Immobilization. Biotechnology. 26: 411—430. http://www.rfreitas.com/

Garis H. de. 2004. Femtotech? (Sub)Nuclear Scale Engineering and Computation, Utah State University. http://web.archive.org/web/20041025030505/http://www.cs.usu.edu/~degaris/essays/femtotech.html

Gerchman Y., Weiss R. 2004. Teaching Bacteria a New Language. Proceedings of the National Academy of Sciences 101(8): 2221—2222.

Goertzel B. 1999 Wild Computing: Steps Toward a Philosophy of Internet Intelligence. http://www.goertzel.org/books/wild/contents.html

Graham-Rowe D. 2003. World's first brain prosthesis revealed. New Scientist, March 12. http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn3488

Harris F. 2006. Thought-Powered Bionic Arm Is a Touch of Genius. Telegraph.Co.Uk, September 16. http://www.telegraph.co.uk/news/main.jhtml?xml=/news/2006/09/15/wbionic15.xml

Hasselmo M. E. 2005. A Model of Prefrontal Cortical Mechanisms for Goal-directed Behavior. Journal of Cognitive Neuroscience 17: 1115—1129.

Hochberg L. R., Serruya M. D., Friehs G. M., Mukand J. A., Saleh M., Caplan A. H., Branner A., Chen D., Penn R. D., Donoghue J. P. 2006. Neuronal Ensemble Control of Prosthetic Devices by a Human with Tetraplegia. Nature 442: 164−171. http://www.nature.com/nature/journal/v442/n7099/abs/nature04970.html

Holden C. 2002. Cell Biology. Alliance Launched to Model E. Coli. Science 297(5586): 1459–1460.

Horgan J. 2006. The Final Frontier. Discover 27, No 10, October. http://www.discover.com/issues/oct-06/cover/

Jonoska N., Karl S. A., Saito M. 1999. Three Dimensional DNA Structures in Computing. Biosystems 52(1): 143—153.

Kaplinsky J. 2006. Nature’s revenge? The Battle of Ideas. http://www.battleofideas.co.uk/C2B/document_tree/ViewADocument.asp?ID=263&CatID=42

Kardashev N. S. 1985. On the Inevitability and the Possible Structures of Supercivilizations. The Search for Extraterrestrial Life: Recent Developments; Proceedings of the Symposium, Boston, MA, June 18—21, 1984: 497—504. Dordrecht: D. Reidel Publishing Co. P. 497—504.

Krogh G. V., Roos J. 1995. Organizational Epistemology. New York: Macmillan.

Kurzweil R. 2005. The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. New York: Viking.

Lartigue C. 2007. Genome Transplantation in Bacteria: Changing One Species to Another. Science 317(5838): 632—638.

Letters N., Macdonald J. et al. 2006.Medium Scale Integration of Molecular Logic Gates in an Automaton. Nano Letters 6(11): 2598—2603. http://pubs.acs.org/cgi-bin/abstract.cgi/nalefd/2006/6/i11/abs/nl0620684.html

Lifeboat Foundation. 2007. NanoShield. http://lifeboat.com/ex/nano.shield

Luger G. 1994. Cognitive Science: The Science of Intelligent Systems. San Diego: Academic Press.

Markram Н. 2006. The Blue Brain Project. Nature Neuroscience Review 7(2): 153−160.

Moore G. 1965. Cramming More Components Onto Integrated Circuits. Electronics 38(8): 114—117.

Norman G., Parker D., Kwiatkowska M., Shukla S. 2004. Evaluating the Reliability of Defect-Tolerant Architectures for Nanotechnology with Probabilistic Model Checking. Proceedings of the 17th International Conference on VLSI Design. Washington: IEEE Computer Society. P907—914.

Oja E. 1982. Simplified Neuron Model as a Principal Component Analyzer. Journal of Mathematical Biology 15(3): 267—273.

Patrice D. Tremoulet, Feldman J. 2000. Perception of Animacy from the Motion of a Single Object. Perception 29: 943—951.

Pearce D. 2007. Wirehead Hedonism Versus Paradise Engineering. BLTC. Wireheading.com. retrieved on October 3. http://www.wireheading.com/

Penrose R. 1990. The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds and the Laws of Physics. Oxford: University Press.

Pevzner P. 2000. Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach. Cambridge: MIT Press.

Reynolds C. W. 1987. Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model. Computer Graphics 21(4): 25—34.

Roco M., Bainbridge W. (eds) 2004. Converging Technologies for Improving Human Performance: Nanotechnology, Biotechnology, Information Technology and Cognitive Science. Arlington: Kluwer Academic Publisher.

Robinett W. 2004. The Consequences of Fully Understanding the Brain. Converging Technologies for Improving Human Performance: Nanotechnology, Biotechnology, Information Technology and Cognitive Science. Arlington: Kluwer Academic Publisher.

Ross P. E., 2005. The Exterminators. IEEE Spectrum. September. http://www.spectrum.ieee.org/sep05/1454

Saletan W. 2005. The Beam in Your Eye: If Steroids Are Cheating, Why Isn't LASIK? Slate Magazine, April 18. http://slate.com/id/2116858/

Sanbonmatsu K. Y., Simpson J., Chang-Shung T. 2005. Simulating Movement of tRNA Into the Ribosome During Decoding. Proceedings of the National Academy of Sciences 102(44): 15854—15859. http://www.pnas.org/cgi/content/full/102/44/15854

Savage-Rumbaugh S., Fields W. M., Segerdahl P., Rumbaugh D. 2005. Culture Prefigures Cognition in Pan/Homo Bonobos. GreatApeTrust.Com. http://www.greatapetrust.com/research/programs/pdfs/Culture%20and%20Cognition_2_.pdf

Siegel G. et al., 1999. Basic Neurochemistry, Molecular, Cellular and Medical Aspects. 6th ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.

Sirakoulis G. et al. 2003. A cellular automaton model for the study of DNA sequence evolution. Computers in Biology and Medicine 33(5): 439—453, September.

Supercomputer Delivers Complete Brain View 24 Times Faster.2007. HPC Wire 16(23), June 7. http://www.hpcwire.com/hpc/1601547.html

The International Journal of Developmental Biology 48(4), June 2004. http://www.ijdb.ehu.es/web/paper.php?doi=041872jp&a=f

Thompson C. 2005. The Dream Factory. Wired 13(09), September. http://www.wired.com/wired/archive/13.09/fablab.html

Timeline for Molecular Manufacturing. 2007. Center for Responsible Nanotechnology. http://www.crnano.org/timeline.htm

Turing A. 1950. Computing Machinery and Intelligence. Mind LIX(236): 433—460. http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm

Twyman R. 2003. Genetic Modification of Pigs for Xenotransplantation. Wellcome Trust, July 30. http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020910.html

Twyman R. M. 2004. Principles of Proteomics. New York: BIOS Scientific Publishers.

Venter J. C. et al. 2001. The Sequence of the Human Genome. Science 291(5507): 1304–1351.

Vinge V. 1993. The Technological Singularity. Presented at VISION-21 Symposium, March 30—31.

Weidlich W. 2000. Sociodynamics: A Systematic Approach to Mathematical Modelling in the Social Sciences. Amsterdam: Harwood Academic Publishers.

Open source hardware. Wikipedia, The Free Encyclopedia, page version ID: 161498618, date of last revision: 1 October 2007 07:50 UTC. http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Open_source_hardware&oldid=161498618

Wolfram S. 2002. A New Kind of Science. Champaign: Wolfram Media Inc.

Wolpaw J. R. et al. 2000. Brain–Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8(2): 164—173.

Young A. W., Newcombe F., de Haan E. H. F., Small M., Hay D. C. 1998. Dissociable Deficits After Brain Injury. Face and Mind. Oxford: Oxford University Press.

 

Валерия Прайд