^{1} Néhány Tom Swift-kötet (A fekete sárkány, Negatív zóna, A karatézó kiborg) magyarul is megjelent az 1990-es évek elején a Szy-Szy és a Pult kiadók jóvoltából. Ezek a negyedik sorozat eredetileg 1991-ben megjelent kötetei. Tom Swift pályafutása már az 1910-es években elkezdődött, a szerző által említett címek a második sorozathoz tartoznak. További információkért lásd: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Tom_Swift_books. (A ford.)

 

^{2} FDA: Food and Drug Administration: az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerhatósága. (A ford.)

^{3} Az összetett struktúrákat alkotó nanogépezetek, a fogletek elnevezésének a töve az angol fog, „köd” szó. (A ford.)

^{4} Az első Blue Gene/P szuperszámítógép, a JuGENE, amelyet 2007 november 12-én helyeztek üzembe, 167 teraflopos teljesítményt nyújtott. (A szerk.)

^{5} * Federal Reserve System; az USA központi banki rendszere. (A szerk.)

^{6} Az első Blue Gene/P szuperszámítógép, a JuGENE, amelyet 2007 november 12-én helyeztek üzembe, 167 terafl opos teljesítményt nyújtott. (A szerk.)

^{7} Az ilyen irányú hipotézisek a könyv megírása óta nem nyertek alátámasztást. (A lektor)

^{8} A könyv megírása óta cetfélék és elefántok agyában is felfedeztek ilyen sejteket. (A lektor)

^{9} 2012-ben már 125 mikroszekundumos MD- (molekuladinamikai) –szimulációkat is sikerült előállítani. (A szerk.)

^{10} Idézet Arthur C. Clarke-tól (A lektor)

^{11} A rendszer jelenleg is tesztelés alatt áll, a becslések szerint várhatóan két-három éven belül kerülhet piacra. (A szerk.)

^{12} A későbbiekben sem az eredeti, sem a hangalapú hidegfúziós eredményeket nem sikerült kísérletileg reprodukálni. (A lektor)

^{13} Az OpenCyc 4.0. verzióját 2012 júniusában bocsátották útjára, ennek tudásbázisa 239 000 fogalomra és 2 093 000 tényre terjed ki. (A lektor)

^{14} 2013-ban már a világon több mint ötven ország alkalmaz drónokat; az Obama-adminisztráció – amellett, hogy mintegy kilencvenezer fővel csökkentené az USA haderejének létszámát – legalább 30%-kal meg kívánja növelni jelenleg is több ezresre becsült drónflottáját. (A szerk.)

^{15} Jelenleg több cég (Ford, Lexus, Chrysler, Honda és GM) is kínál olyan autókat, amelyek képesek hangfelismerésre. (A lektor)

^{16} Ezek közül 2007-ben negyvenkettőt üzembe helyeztek. (A lektor)

^{17} Valójában német anyanyelvű volt, csak az akkor az Osztrák–Magyar Monarchiához tartozó Brünnben született. (A szerk.)

^{18} A XVIII. században alakult politikai háttérszervezet az Egyesült Államokban, amely a keleti parton egészen a nagy gazdasági világválságig megőrizte a befolyását. (A szerk.)

^{1} Anyám tehetséges festő, a vízfestményekre specializálta magát. Apám elismert zenész volt, a Bell Szimfonikus Zenekar karmestere, a Queensborough College Zeneművészeti Tanszékének alapítója és egykori igazgatója.

^{2}A Tom Swift Jr. sorozatot 1954-ben kezdte el a Grosset & Dunlap kiadó. Több szerző írta a Victor Appleton álnév alatt, és egészen 1971-ig tartott. A tizenéves Tom Swift és barátja, Bud Barclay bejárta a világegyetemet, különös helyeket fedezett fel, legyőzte a rosszfiúkat, és egzotikus kütyüket, például ház nagyságú űrhajót, űrállomást, repülő laboratóriumot, lebegő repülőt, elektromos víz alatti légzőkészüléket, tengeralattjáró-koptert és repellatront (ami taszította a dolgokat, így a víz alatt például a vizet, buborékot hozva létre, amiben a fiúk életben maradhattak) használt.

A sorozat első kilenc könyve: Tom Swift and His Flying Lab (1954), Tom Swift and His Jetmarine (1954), Tom Swift and His Rocket Ship (1954), Tom Swift and His Giant Robot (1954), Tom Swift and His Atomic Earth Blaster (1954), Tom Swift and His Outpost in Space (1955), Tom Swift and His Diving Seacopter (1956), Tom Swift in the Caves of Nuclear Fire (1956) és Tom Swift on the Phantom Satellite (1956).

^{3} A program a „Select” nevet kapta. A diákok kitöltöttek egy háromszáz kérdésből álló kérdőívet. A szoftver, amely egy körülbelül kétmillió adatot tartalmazó, háromezer egyetemet felölelő adatbázist használt, kiválasztott hat-tizenöt iskolát, amelyik illett a diákok érdeklődési köréhez, hátteréhez és tanulmányi eredményeihez. Mi magunk körülbelül tízezer diák adatait dolgoztuk fel, majd eladtuk a programot a Harcourt, Brace & World kiadóvállalatnak.

^{4} A The Age of Intelligent Machines-t (MIT Press, 1990) az Amerikai Kiadók Szövetsége az év legjobb számítástechnikai könyvének választotta. A kötet áttekinti a mesterséges intelligencia fejlesztését, és előrejelzi az intelligens gépek számos filozófiai, társadalmi és gazdasági hatását. A főszöveget tizenhárom, a mesterséges intelligenciáról szóló cikk egészíti ki, olyan gondolkodóktól, mint Sherry Turkle, Douglas Hofstadter, Marvin Minsky, Seymour Papert és George Glider. A könyv teljes szövege elolvasható a http://www.KurzweilAI.net/ebooks/the-age-of-intelligent-machines címen.

^{5} A képességek kulcsfontosságú mértékei (például az ár–teljesítmény-arány, a sávszélesség és a kapacitás) négyzetesen növekszenek (azaz adott időegység alatt megsokszorozódnak), nem pedig lineárisan.

^{6} Douglas R. Hofstadter: Gödel, Escher, Bach: Egybefont gondolatok birodalma (Typotex, 2000).

^{7}  A Transtopia oldal (http://transtopia.org/faq.html#1.11) szerint a „szingularitáriánus” szó „Mark Plus eredeti definíciójában (1991) azt jelenti, hogy »aki hisz a szingularitás fogalmában«.” A kifejezés másik definíciója szerint: „»a szingularitás aktivistája« vagy »a szingularitás barátja«; azaz valaki, aki annak érdekében tevékenykedik, hogy bekövetkezzen egy szingularitás” (Eliezer S. Yudkowsky: Singularitarian Principles; Szingularitáriánus alapelvek). A definíciót illetően nincs általános egyetértés, és sok transzhumanista még mindig a szó eredeti értelmében szingularitáriánus – azaz „hisz a szingularitás fogalmában”, de nem „aktivista” vagy „barát”.

Eliezer S. Yudkowsky (2000) egy másik definíciót javasol: „szingularitáriánus az, aki hisz abban, hogy kívánatos technológiai úton létrehozni az emberinél fejlettebb intelligenciát, és aki tesz is ennek eléréséért. A szingularitáriánus a szingularitásként ismert jövő barátja, hirdetője, védelmezője és ügynöke.” Eliezer S. Yudkowsky: The Singularitarian Principles. (1.0.2 verzió, 2000. január 1.),http://yudkowsky.net/sing/principles.ext.html

Szerintem a szingularitást sokféleképpen, az emberi diskurzus sok szférájában elő lehet mozdítani, és sokat lehet tenni azért, hogy minél inkább a tudás konstruktív fejlődését képviselje – például a demokrácia hirdetésével, a totalitariánus és fundamentalista nézetrendszerek és ideológiák elleni küzdelemmel és tudás teremtésével, annak számtalan különféle alakjában: zenével, művészettel, irodalommal, tudománnyal és technológiával. Én azt tartom szingularitáriánusnak, aki megérti az ebben az évszázadban bekövetkező változásokat, és aki elgondolkodott azon, milyen következményekkel járnak ezek a saját életére nézve.

^{8} A számítási kapacitás megduplázódását a következő fejezetben fogjuk megvizsgálni. Noha az egységre jutó tranzisztorok száma kétévente megkétszereződött, a tranzisztorok egyre gyorsabbak lettek, és sok más szinten is történtek újítások és fejlesztések. Az egységre jutó számítási teljesítmény a közelmúltban évente megduplázódott, az 1990-es évek során pedig minden évben megkétszereződött az a számítási mennyiség (a másodpercenként elvégzett műveletek számát tekintve), amit a számítógépes sakkozógépek fel tudtak mutatni.

^{9} Neumann János, idézi Stanislaw Ulam. (Tribute to John von Neumann; Tiszteletadás Neumann Jánosnak, Bulletin of the American Mathematical Society 64.3, 2. rész, 1958. május, 1–49. o.) Neumann János (1903–1957) Budapesten született, zsidó bankár családban, és az 1930-as években kezdett el matematikát tanítani a Princeton Egyetemen. 1933-ban egyike lett a princetone-i Institute of Advanced Studies első hat professzorának, és egészen élete végéig ott is maradt. Érdeklődési köre igen tág volt: meghatározó szerepet játszott a kvantummechanika új tudományterületének kialakításában; Oskar Morgensternnel megírta a Theory of Games and Economic Behaviort (Játékelmélet és gazdasági viselkedés), amely átalakította a közgazdaságtant; továbbá kivette részét az első számítógépek logikai megtervezéséből, illetve az 1930-as évek végén részt vett a MANIAC (Mathematical Analyzer, Numeral Integrator, and Computer – matematikai elemző, numerikus integrátor és számítógép) megépítésében.

Oskar Morgenstern így írt Neumannról nekrológjában: „Neumann szokatlanul nagy hatással volt a vele személyes kapcsolatban állók gondolkodására… Döbbenetes tudása, azonnali válaszai, páratlan intuíciója ámulatba ejtette ismerőseit. Gyakran már azelőtt megoldotta a problémáikat, hogy egyáltalán megfogalmazták volna őket. Az elméje olyan különleges volt, hogy egyesekben – szintén kiváló tudósokban – felmerült a kérdés, vajon nem az ember szellemi fejlődésének egy új szakaszát képviseli-e.” Oskar Morgenstern: Obituary. John von Neumann, 1903–1957. Economic Journal, 1958. március. 170–174 o.

^{10} Lásd a {68} és {69} jegyzeteket a második fejezetben

^{11} A konferenciára 2003. február 19–21. között került sor a kaliforniai Monterey-ben. Az érintett témák között szerepelt az őssejtkutatás, a biotechnológia, a nanotechnológia, a klónozás és a genetikailag módosított élelmiszerek. A konferencia előadói által ajánlott könyvek listája megtalálható a http://www.thefutureoflife.com/books.htm címen.

^{12} Az internet a csomópontok (szerverek) számát tekintve az 1980-as években minden évben a kétszeresére nőtt, de 1985-ben még csak néhány tízezer csomópont létezett. Ez a szám 1995-re több tízmillióra növekedett. 2003 januárjában az Internet Software Consortium (http://www.isc.org/ds/host-count-history.html) százhetvenkétmillió gazdagépet, azaz weboldalaknak helyet adó szervert számolt meg – és ez a szám csak részhalmaza az összes csomópontnak.

^{13} A legtágabb értelmében az antropikus elv azt mondja ki, hogy a fizika alapvető állandóinak kompatibiliseknek kell lenniük a létezésünkkel, mert ha nem lennének azok, akkor nem lehetnénk itt, hogy megfigyeljük őket. Az elv továbbfejlesztésének egyik katalizátora az állandók, például a gravitációs állandó és a finomszerkezeti állandó tanulmányozása. Ha ezeknek az állandóknak az értéke kívül esne egy bizonyos nagyon keskeny sávon, akkor nem lenne lehetséges az intelligens élet a világegyetemünkben. Például ha a finomszerkezeti állandó nagyobb lenne, nehezen jöhetne létre kémiai kötés az atomok között. Ha kisebb lenne, az atomok elektronjai nem maradnának meg a pályájukon. Más szóval, ha csak ez az egyetlen állandó kívül esne egy rendkívül szűk sávon, akkor nem jönnének létre molekulák. Az antropikus elmélet hívei számára tehát úgy tűnik, hogy a világegyetemünk az intelligens élet kialakulására van finomhangolva. (Az elmélet vitatói, például Victor Stenger azzal érvelnek, hogy ez a finomhangolás tulajdonképpen nem is olyan finom; léteznek kiegyenlítő mechanizmusok, melyek tágabb keretet biztosítanának arra, hogy eltérő körülmények között létrejöjjön az élet.)

Az antropikus elv felbukkan azokban az új kozmológiai elméletekben is, melyek számos, a saját egyedi törvényeikkel rendelkező világegyetem létezését posztulálják (lásd a {14} és {15} jegyzeteket). Csak abban a világegyetemben lehetünk itt és tehetjük fel ezeket a kérdéseket, amelynek a törvényei lehetővé teszik a gondolkodó lények létezését.

A vitára nagy hatással volt John Barrow és Frank Tipler Az antropikus kozmológiai elv című könyve. (Barrow, John – Tipler, Frank: The Anthropic Cosmological Principle. New York, 1988, Oxford University Press.) Lásd még Steven Weinberg A Designer Universe? („Megtervezett világegyetem?”) című írását a http://www.physlink.com/Education/essay_weinberg.cfm címen.

^{14} Egyes kozmológiai elméletek szerint nem egy Nagy Bumm volt, hanem sok, amelyekből több világegyetem keletkezett (párhuzamos multiverzumok vagy „buborékok”). A különböző buborékokban más és más fizikai állandók és erők érvényesek; némelyikben (vagy legalábbis egyben) a körülmények támogatják a szénalapú életet. Lásd Max Tegmark: Parallel Universes. („Párhuzamos világegyetemek”) Scientific American, 2003. május, 41–53. o.; Martin Rees: Exploring Our Universe and Others. („Világegyetemünk és más világegyetemek felfedezése”) Scientific American, 1999. december, 78–83. o.; Andrei Linde: The Self-Reproducing Inflationary Universe. („Az önreprodukáló inflációs világegyetem”) Scientific American, 1994. november, 48–55. o.

^{15} A „sokvilág” vagy multiverzum-elméletet mint a kvantummechanika egyik értelmezését egy kvantummechanikai probléma megoldásához fejlesztették ki, majd kombinálták az antropikus elvvel. Ahogyan Quentin Smith összefoglalja:

„A kvantummechanika hagyományos vagy koppenhágai értelmezéséhez kapcsolódó komoly probléma az, hogy nem lehet alkalmazni egy zárt világegyetem általános relativitáselméleti téridő-geometriájára. Egy ilyen világegyetem kvantumállapota az állapottérben változó amplitúdójú hullámfüggvényként írható le; annak a valószínűsége, hogy a világegyetemet valamilyen adott állapotban találják, a hullámfüggvény adott állapothoz tartozó amplitúdójának négyzete. Ahhoz, hogy a világegyetem átkerüljön a különböző valószínűségű állapotok szuperpozíciójából valamelyik konkrét állapotba – abba, amelyikben valójában van –, fel kell vonultatni egy mérési apparátust, amely összeomlasztja a hullámfüggvényt, így a világegyetem egy adott, határozott állapotba kerül. Ez azonban lehetetlen, mivel a világegyetemen kívül nincs semmi, nincs külső mérési apparátus, ami össze tudná omlasztani a hullámfüggvényt.

Az egyik lehetséges megoldás az, hogy kialakítjuk a kvantummechanikának azt az értelmezését, amely nem a koppenhágai értelmezés központi elemét jelentő külső megfigyelés vagy mérés fogalmára támaszkodik. Megfogalmazható egy zárt rendszeren belüli kvantummechanika.”

Egy ilyen értelmezést fejlesztett ki Hugh Everett 1957-es Relative State Formulation of Quantum Mechanics („A kvantummechanika megfogalmazása relatív állapotokkal”) című cikkében. A hullámfüggvény által képviselt szuperpozíció minden állapotát úgy fogja fel, mint ami tartalmazza a megfigyelő (vagy mérési apparátus) egyik állapotát és a megfigyelt rendszer egyik állapotát. Így „az egymást követő megfigyelések (avagy kölcsönhatások) során minden alkalommal különböző állapotokba »ágazik el« a világ. Mindegyik ág a mérés egy lehetséges kimenetelét, illetve a megfigyelt rendszer egy megfelelő saját állapotát képviseli. Bármely adott megfigyeléssorozatot követően az összes ág egymás mellett létezik.”

Kauzálisan mindegyik ág független az összes többitől, ezért egyetlen megfigyelőnek sem lesz tudomása az „elágazásról”. A világ minden megfigyelő számára pont olyan lesz, mint amilyennek ténylegesen látja.

A világegyetem egészére alkalmazva ez azt jelenti, hogy az egyes részek közötti mérés jellegű kölcsönhatások következtében a világegyetem szinte folyamatosan különböző, egymástól kauzálisan független ágakra válik szét. Mindegyik ág egy-egy külön világnak tekinthető, melyek mindegyike folyamatosan újabb világokra válik szét.

Mivel ezek között az ágak (azaz a világegyetemek) között az életre alkalmasak és alkalmatlanok is lesznek, Smith így folytatja: „Ezen a ponton meg lehet fogalmazni, hogyan használható fel az erős antropikus elv a kvantummechanika sokvilág-értelmezésével kombinálva arra, hogy megpróbáljuk megoldani a szöveg elején említett látszólagos problémát. Kiderül, hogy a látszólag nehezen magyarázható tény, mely szerint a tényleges világunk sok-sok élettelen világ helyett pont egy intelligens élettel rendelkező világ, nos, nem is állja meg a helyét. Ha az élő és élettelen világok mind egyaránt valóságosak, akkor saját világunk létezése nem meglepő, hanem éppen hogy várható.”

Quentin Smith: The Anthropic Principle and Many-Worlds Cosmologies. („Az antropikus elv és a sokvilág-kozmológiák) Australasian Journal of Philosophy, 63.3, 1985. szeptember.

^{16} Az agy önszervező elveit, illetve ennek a működési elvnek és a mintázatfelismerésnek a kapcsolatát illetően lásd a negyedik fejezetet.

^{17} A „lineáris” skálán (ahol az osztások egyenlő értéktartományt fognak át) a könyv nyújtotta szűkös hely miatt lehetetlen lenne az összes adatot (például az évmilliárdokat) ábrázolni. A logaritmikus skála megoldja ezt a problémát azzal, hogy nem az aktuális értékeket, hanem azok nagyságrendjét ábrázolja, így az adatok szélesebb tartományát képes reprezentálni.

^{18} Theodore Modis, a monterrey-i (Mexikó) DUXX Felsőfokú Üzletvezetési Iskola professzora megpróbált megfogalmazni egy „pontos matematikai törvényt, amely a világegyetem változásainak és összetettségének a változását írja le”. Ezen változások mintázatának és történetének a kutatásához a szignifikáns események – ahol az események nagy változásnak felelnek meg – analitikus adathalmazára volt szüksége. Hogy elkerülje a részrehajlást, nem akart kizárólag a saját listájára támaszkodni. Ehelyett tizenhárom, egymástól független listát állított össze a biológia és a technológia történetének kiemelkedő eseményeiről, a következő források használatával:

• Carl Sagan: Az Éden sárkányai: Tűnődések az emberi intelligencia evolúciójáról. Ford. Szilágyi Tibor. Budapest, 1990, Európa. A pontos adatok Modis közlései.

• Amerikai Természetrajzi Múzeum. A pontos adatok Modis közlései.

• Az Encyclopaedia Britannica „az élet történetének fontos eseményei” táblázata.

• Educational Resources in Astronomy and Planetary Science (ERAPS) (Csillagászati és bolygótudományi oktatási forrásanyagok), University of Arizona.

• Paul D. Byer Nobel-díjas (1997) biokémikus magánközlése. A pontos adatok Modis közlései.

• J. D. Barrow és J. Silk: The Structure of the Early Universe. („A korai világegyetem felépítése”) Scientific American 242.4, 1980. április, 118–128. o.

• J. Heidmann (Observatoire de Paris): Cosmic Odyssey. (Kozmikus odüsszeia) Angol ford. Simon Mitton. Cambridge, 1989, Cambridge University Press.

• J. W. Schopf, szerk.: Major Events in the History of Life. Symposium convened by the IGPP Center for the Study of Evolution and the Origin of Life. (Az élet történetének kiemelkedő eseményei. Az IGPP Center for the Study of Evolution and the Origin of Life szimpóziuma) Boston, 1991, Jones & Bartlett.

• Phillip Tobias: Major Events in the History of Mankind. („Az emberiség történetének kiemelkedő eseményei”) In Schopf Major Events in the History of Life, 6. fejezet.

• David Nelson: Lecture on Molecular Evolution I. („Előadás a molekuláris evolúcióról I”), http://drnelson.utmem.edu/evolution.html; valamint uő: Lecture Notes for Evolution II. („Evolúció II előadásjegyzetek”) http://drnelson.utmem.edu/evolution2.html.

• G. Burenhult, szerk.: Az első emberek. Az ember származása és őstörténete. Budapest, 1995, Officina Nova.

• D. Johanson és B. Edgar: From Lucy to Language. (Lucytól a nyelvig) New York, 1996, Simon & Schuster.

• R. Coren: The Evolutionary Trajectory: The Growth of Information in the History and Future of Earth. (Az evolúció pályája: Az információ növekedése a Föld története és jövője során) World Futures General Evolution Studies sorozat. Amsterdam, 1998, Gordon & Breach.

Ezek a listák az 1980-as és 1990-es évekből származnak. A többségük lefedi a világegyetem ismert történetét, három pedig az emberszabásúak evolúciójának szűkebb korszakára koncentrál. Néhány régebbi lista dátumai pontatlanok, de elsősorban maguk az események és a történelemben való viszonylagos elhelyezkedésük az érdekes.

Modis ezután egyesítette a listákat, hogy megkeresse a fontos események csoportjait, az ő „kanonikus mérföldköveit”. A listán szereplő 203 kiemelkedő eseményből így 28 kanonikus mérföldkő emelkedett ki. Modis emellett felhasználta Coren önálló listáját a módszere ellenőrzésére. Lásd T. Modis: Forecasting the Growth of Complexity and Change. („A komplexitás és a változás növekedésének előrejelzése”) Technological Forecasting and Social Chang, 69.4, 2002. http://www.growth-dynamics.com/articles/TedWEB.htm

^{19} Modis megjegyzi, hogy hibák fordulhatnak elő a listák eltérő hossza és az eseményekhez rendelt dátumok eltérései miatt (lásd T. Modis: The Limits of Complexity and Change. („A komplexitás és változás korlátai”) The Futurist, 2003. május–június. http://www.growth-dynamics.com/articles/futurist.pdf. Ezért a dátumcsoportokat használta fel a kanonikus mérföldkövei meghatározásához. Az egyes mérföldkövek egy-egy átlagot jelképeznek, az eltérések jelentette hibát a szórásnak tulajdonítja. Az olyan események esetében, amelyekhez csak egy forrása volt, a hibát önkényesen az átlagos hibával megegyezőnek tekintette. Modis egyéb, e szóráson kívüli hibaforrásokra is rámutat – olyan esetekre, amelyek pontos dátuma ismeretlen, vagy ahol lehet, hogy tévesen tulajdonít egyenlő fontosságot minden adatpontnak.

Figyeljük meg, hogy Modis dátuma a dinoszauruszok kihalására (54,6 millió évvel ezelőtt) nem elég távoli!

^{20} Az idegsejtek közötti átlagos ingerületátviteli idő nagyságrendileg öt milliszekundum, ami másodpercenként kétszáz digitális vezérlésű analóg tranzakciót tesz lehetővé. Még ha számításba is vesszük az idegsejtek információfeldolgozásának nem lineáris voltát, ez nagyságrendileg egymilliószor lassabb, mint a jelenlegi elektronikus áramkörök, melyek kapcsolási ideje kevesebb mint egy nanoszekundum (lásd a számítási kapacitás elemzését a második fejezetben).

^{21}  Los Alamos National Laboratory kutatóinak új elemzése a radioaktív izotópok relatív koncentrációjáról a világ egyetlen ismert természetileg létrejött nukleáris reaktorában (Nyugat-Afrikában, a gaboni Oklóban) azt mutatta ki, hogy több mint kétmilliárd év alatt csökkenés következett be az alfa finomszerkezeti állandóban (a fénysebesség alfával fordítottan arányos). Ez azt jelenti, hogy a fény sebessége valamelyest megnövekedett, bár ezt a megállapítást nyilván még alá kell támasztani. Lásd: Speed of Light May Have Changed Recently. („A fénysebesség megváltozhatott a közelmúltban”) New Scientist, 2004. június 30., http://www.newscientist.com/article/dn6092-speed-of-light-may-have-changed-recently.html. Lásd még http://www.sciencedaily.com/releases/2005/05/050512120842.htm.

^{22} Stephen Hawking 2004. június 21-én, Dublinban egy tudományos konferencián leszögezte, hogy tévedett egy sokat vitatott, harminc évvel ezelőtti kijelentésében, amit a fekete lyukakról tett. Akkor azt állította, ha valamit elnyel egy fekete lyuk, akkor arról soha többé nem lehet információt szerezni. Ez azonban ellentmondana a kvantumelméletnek, ami szerint az információ nem vész el. „Sajnálom, hogy ki kell ábrándítanom a sci-fi rajongókat, de ha az információ nem vész el, akkor nem lehetséges a fekete lyukakon át más világegyetemekbe utazni – mondta. – Ha valaki beleugrik egy fekete lyukba, akkor a tömegenergiája vissza fog kerülni a mi világegyetemünkbe, de összekavarodva. Tartalmazni fogja az információt, hogy milyen volt az illető, de felismerhetetlen állapotban.” Lásd Dennis Overbye: About Those Fearsome Black Holes? Never Mind. („Hogy mi van azokkal a félelmetes fekete lyukakkal? Semmi gond”) New York Times, 2004. július 22.

^{23} Az eseményhorizont a szingularitást (a fekete lyuk végtelen sűrűségű és végtelen nyomás alatt álló középpontját) körülvevő, gömbszerű térrész külső felülete vagy határa. Az eseményhorizonton belül olyan erős a gravitáció, hogy azt még a fény sem képes elhagyni (bár a részecske-antirészecske párok létrejöttét kiváltó kvantumhatások miatt a felszín sugárzást bocsáthat ki, mivel ha a pár egyik tagja a fekete lyukba kerül, a másik sugárzás formájában távozik – ez az úgynevezett Hawking-sugárzás). Ezért nevezik ezeket a régiókat „fekete lyukaknak”, mely elnevezést John Wheeler fizikus találta ki. Noha a fekete lyukak létezését legelőször Kurt Schwarzschild német asztrofizikus vetette fel 1916-ban, Einstein általános relativitáselmélete alapján, csak a közelmúltban sikerült kísérletileg is igazolni, hogy egyes galaxisok középpontjában fekete lyukak találhatók. Lásd még Kimberly Weaver: The Galactic Odd Couple. („Egy furcsa galaktikus pár”)http://www.scientificamerican.com, 2003. június 10.; Jean-Pierre Lasota: Unmasking Black Holes. („A fekete lyukak leleplezése”) Scientific American, 1999. május, 41–47. o.; Stephen Hawking: Az idő rövid története a nagy bummtól a fekete lyukakig. Budapest, 1989, Maecenas. Stephen Hawking: Az idő rövid története – Az Ősrobbanástól a fekete lyukakig. Budapest, 2005, Akkord.

^{24} Joel Smoller és Blake Temple: Shock-Wave Cosmology Inside a Black Hole („Lökéshullám-kozmológia egy fekete lyuk belsejében”) Proceedings of the National Academy of Sciences, 100.20, 2003. szeptember 30, 11216–11218. o.

^{25} Vernor Vinge: First World. („Első világ”) Omni, 1983. január., 10. o.

^{26} Ray Kurzweil: The Age of Intelligent Machines. (Az intelligens gépek kora) Cambridge, Mass., 1989, MIT Press.

^{27} Hans Moravec: Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence. (Az elme gyermekei: A robot- és emberi intelligencia jövője) Cambridge, Mass., 1988, Harvard University Press.

^{28} Vernor Vinge: The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era. („A közelgő technológiai szingularitás: hogyan maradjunk életben a poszthumán korban”) VISION-21 Symposium, a NASA Lewis Research Center és az Ohio Aerospace Institute támogatásával, 1993. március. A szöveg megtalálható a következő címen: http://www-rohan.sdsu.edu/faculty/vinge/misc/singularity.html.

^{29} Ray Kurzweil: The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence. (A spirituális gépek kora: amikor a számítógépek meghaladják az emberi intelligenciát) New York, 1999, Viking.

^{30} Hans Moravec: Robot: Mere Machine to Transcendent Mind. (Robot: a puszta géptől a transzcendentális tudatig) New York, 1999, Oxford University Press.

^{31} Damien Broderick: The Spike: Accelerating into the Unimaginable Future. (A csúcs: száguldás az elképzelhetetlen jövőbe) Sydney, 1997, Reed Books; valamint uő: The Spike: How Our Lives Are Being Transformed by Rapidly Advancing Technologies. (A csúcs: hogyan változtatja meg életünket a sebesen fejlődő technológia) New York, 2001, Tor/Forge. (javított kiadás)

^{32} John Smart egyik áttekintése, a What is Singularity? („Mi a szingularitás?”) megtalálható a http://www.kurzweilai.net/what-is-the-singularity címen; John Smart összegyűjtött írásai a technológiai fejlődés gyorsulása, a szingularitás és az ezzel kapcsolatos témák körében megtalálhatók a http://www.singularitywatch.com és http://www.Accelerating.org címeken.

John Smart vezeti az Accelerating Change („Gyorsuló változás”) konferenciát, ami „a mesterséges intelligenciához és az intelligencia erősítéséhez” kapcsolódó témákat tárgyalja. Lásd http://www.accelerating.org/ac2005/.

^{33} Az emberi agy elektronikus rendszeren futó másolata sokkal gyorsabb lenne, mint a biológiai agyunk. Noha az emberi agyat masszív párhuzamosság jellemzi (nagyságrendileg százmilliárd idegsejtkapcsolat, melyek mindegyike potenciálisan képes egyszerre működni), a kapcsolatok kapcsolódási sebessége rendkívül lassú a jelenkori elektronika sebességéhez képest.

^{34} Lásd a második fejezet {63} és {64} jegyzeteit.

^{35} Az információtechnológia exponenciális növekedésének a számítás ár–teljesítmény-arányára vonatkozó matematikai elemzését lásd Még egy pillantás a gyorsuló megtérülések törvényére c. függelékben.

^{36} Alan Turing számítógép-teoretikus egy 1950-ben, a Mind: A Quarterly Review of Psychology and Philosophy című folyóiratban megjelent cikkében feltette a híres kérdést: „Tudnak-e a gépek gondolkodni? Honnan tudnánk, ha egy számítógép képes lenne gondolkodni?” A második kérdésre a Turing-teszt a válasz. A teszt jelenlegi definíciója szerint egy szakértőkből álló bizottság kérdezi a távoli jelöltet különböző témákban, úgymint szeretet, napi események, matematika, filozófia, a jelölt személyes élettörténete, hogy eldöntsék, a jelölt számítógép-e vagy ember. A Turing-tesztet azemberi intelligencia mérésére találták ki, a kudarc nem azt jelenti, hogy a jelölt nem intelligens. Turing eredeti cikke megtalálható a http://www.abelard.org/turpap/turpap.php címen; a tesztet illetően lásd még a Stanford Encyclopedia of Philosophy vonatkozó szócikkét, http://plato.stanford.edu/entries/turing-test.

Nem léteznek olyan trükkök vagy algoritmusok, amelyek lehetővé tennék, hogy egy gép átmenjen egy gondosan megtervezett Turing-teszten anélkül, hogy valóban teljesen emberi szintű intelligenciával rendelkezne. Lásd még Ray Kurzweil: A Wager on the Turing Test: Why I think I Will Win. („Fogadás a Turing-tesztre: miért gondolom, hogy nyerni fogok”)http://www.kurzweilai.net/a-wager-on-the-turing-test-why-i-think-i-will-win

^{37} Lásd John H. Byrne: Propagation of the Action Potential. („Az akciós potenciál terjedése”) Neuroscience Online, https://oac22.hsc.uth.tmc.edu/courses/nba/s1/i3-1.html: „Az akciós potenciál terjedési sebessége az idegekben 100 méter per szekundumtól az alig egytized méter per szekundumig terjedhet”.

Lásd még Kenneth R. Koehler: The Action Potencial. („Az akciós potenciál”) http://www.biophysics.uwa.edu.au/e_book/4d.html: „Az emlősök motoros idegsejtjeiben a jelterjedési sebesség 10–120 m/s, míg a nem mielinizált szenzoros idegsejteké kb. 5–25 m/s (a nem mielinizált idegsejtek folyamatosan, ugrások nélkül adják tovább az ingereket, az ionszivárgás gyakorlatilag teljes áramkörök létrejöttét teszi lehetővé, ám lelassítja a terjedést).”

^{38} Egy a Science magazinban, 2002-ben megjelent tanulmány kiemeli a béta-katenin fehérje szerepét az emberi agykéreg horizontális tágulásában. Ez a fehérje kulcsszerepet játszik az agykéreg felszínének redőzöttségében; tulajdonképpen ez a redőzöttség növeli az agy ezen részének a felületét, és teremt helyet még több idegsejt számára. A fehérjét túlzott mennyiségben termelő egerek ráncos, redőzött agyat növesztettek, jelentősen nagyobb felszínnel, mint a kontrollegerek sima agykérgéé. Anjen Chenn és Cristopher Walsh: Regulation of Cerebral Cortical Size by Control of Cell Cycle Exit in Neural Precursors. („Az agykéreg méretének szabályozása a neurális prekurzorok sejtciklusa kilépési pontjának irányításával”) Science 297, 2002. július, 365–369. o.

Az emberek, csimpánzok és rézuszmajmok agykérgi génkifejeződésének 2003-as összehasonlítása mindössze kilencvenegy, az agy szerveződésével és az észleléssel kapcsolatos gén kifejeződésében mutatott ki különbséget. A tanulmány szerzői meglepődve állapították meg, hogy ezeknek a különbségeknek a 90 százaléka up-reguláció (magasabb aktivitás) eredménye. Lásd M. Cacares et al.: Elevated Gene Expression Leveles Distinguish Human from Non-Human Primate Brains. („A felfokozott génexpressziós szint különbözteti meg az emberi agyat a nem emberi főemlős agytól”)Proceedings of the National Academy of Sciences, 100.22, 2003. október 28., 13030–13035. o.

Ugyanakkor a Kaliforniai Egyetem Irvine Orvostudományi Karának kutatói megállapították, hogy az IQ-t jobban meghatározza az agy egyes régióinak a szürkeállomány-mennyisége, mint az agy teljes mérete, illetve hogy az agy szürkeállományának csak mintegy hat százalékáról tűnik úgy, hogy kapcsolatban áll az IQ-val. A kutatások azt is kimutatták, hogy mivel ezek az intelligenciával kapcsolatba hozható területek az agy különböző részein helyezkednek el, nem valószínű, hogy létezne egy „intelligenciaközpont”, mint például a homloklebeny. Lásd Human Intelligence Determined by Volume and Location of Gray Matter Tissue in Brain („Az emberi intelligenciát az agy szürkeállományának nagysága és helye határozza meg”) a University of California–Irvine híre (2004. július 19.), http://today.uci.edu/news/release_detail.asp?Key=1187.

Egy 2004-ben folytatott kutatás kimutatta, hogy az emberi idegrendszer génjei gyorsabb evolúciót mutatnak, mint a nem ember főemlősöké, illetve minden főemlős evolúciója gyorsabb, mint a többi emlősé. Steve Dorus et al.: Accelerated Evolution of Nervous System Genes in the Origin of Homo sapiens. („Az idegrendszer génjeinek felgyorsult evolúciója a Homo sapiens eredetében”)Cell, 199, 2004. december 29., 1027–1040. o. Az eredmény értelmezése során Bruce Lahn, a kutatócsoport vezetője kijelenti: „Az ember nem néhány véletlen mutáció révén alakította ki kognitív képességeit, hanem számtalan mutációból, amelyek az összetett kognitív képességeket előnyben részesítő, rendkívül erőteljes kiválasztódás nyomán következtek be.” Catherine Gianaro, University of Chicago Chronicle, 24.7, 2005. január 6.

A kutatók felvetették, hogy az MYH16 izomrostgén egyetlen mutációja tette lehetővé, hogy az embernek nagyobb agya legyen. A mutáció meggyengítette az ősember állkapcsát, így már nem volt szükség a többi nagy testű majomfajtánál megtalálható, az agy méretét korlátozó tapadási felületekre. Stedman et al.: Myosin Gene Mutation Correlates with Anatomical Changes in the Human Lineage. („A miozin génmutáció egybeesése az emberi fejlődési vonal anatómiai változásaival”) Nature 428, 2004. március 25., 415–418. o.

^{39} Robert A. Freitas, Jr.: Exploratory Design in Medical Nanotechnology: A Mechanical Artifical Red Cell. („Kísérleti tervezés az orvosi nanotechnológiában: egy mechanikus mesterséges vörösvértest”) Artificial Cells, Blood Substitutes, and Immobil. Biotech, 26 (1998) 411–430. o.; http://www.foresight.org/Nanomedicine/Respirocytes.html; lásd még a Nanomedicine Art Gallery képeit, http://www.foresight.org/Nanomedicine/Gallery/Species/Respirocytes.html, és egy díjnyertes animációt a mesterséges vörösvértestekről (respirocitákról),http://www.phleschbubble.com/album/movies/respirocyte_movie.htm.

^{40} A fogletek ötlete J. Storrs Halltól, a Rutgers Egyetem professzorától, a nanotechnológia úttörőjétől származik. Egy részlet az ő leírásából: „A nanotechnológia a parányi, önmagukat replikáló robotokon alapul. A Utility Fog (kb. „műszerköd”) ennek az elgondolásnak a nagyon egyszerű kiterjesztése. Mi lenne, ha egy adott tárgy atomról atomra való felépítése helyett a parányi robotok (fogletek) összekapcsolódnának és kialakítanák a kívánt tárgy tömör, szilárd alakját? Ekkor, ha megunnánk az avantgárd dohányzóasztalokat, a robotok egyszerűen megváltoztatnák egy kicsit az elhelyezkedésüket, és kapnánk egy elegáns Anna-korabeli darabot.” J. Storrs Hall: What I Want to Be When I Grow Up, Is a Cloud. („Mi szeretnék lenni, ha nagy leszek? Egy felhő”) Extropy, 1994, 3. és 4. negyed. Megjelent a KurzweilAI.net-en, 2001. július 6-án: http://www.kurzweilai.net/what-i-want-to-be-when-i-grow-up-is-a-cloud. Lásd még J. Storrs Hall: Utility Fog: The Stuff That Dreams Are Made Of. („Műszerköd: az anyag, amiből az álmok vannak”) In: B. C. Crandall, szerk., Nanotechology: Molecular Speculations on Global Abundance. (Nanotechnológia: molekuláris töprengések a globális bőségen) Cambridge, Mass., 1996, MIT Press, megjelent a KurzweilAI.net-en, 2001. július 5-én: http://www.kurzweilai.net/utility-fog-the-stuff-that-dreams-are-made-of.

^{41} Sherry Turkle, szerk.: Evocative Objects: Things We Think With. („Evokatív objektumok: a dolgok, amikkel gondolkodunk”) Megjelenés előtt.

^{42} Lásd A számítási kapacitás exponenciális növekedése a XX. és a XXI. században c. ábrát a második fejezetben. A számítási kapacitás ár–teljesítmény-arányának hatványozottan exponenciális növekedését kivetítve a XXI. század végére ezer dollár értékű számítási kapacitás 1060 műveletet fog jelenteni másodpercenként. Ahogyan azt a második fejezetben tárgyalni fogjuk, az emberi agy funkcionális emulálásához szükséges számítás mennyiségének három különböző elemzése szerint hozzávetőlegesen másodpercenként 1015 művelet végrehajtására van szükség. Egy konzervatívabb becslés szerint, mely azt feltételezi, hogy az összes szinapszis és dendrit összes nem lineáris tulajdonságát is szimulálni kell, másodpercenként 1019 műveletre van szükség az emberi agy neuromorf emulálásához. Még ha a konzervatívabb számot vesszük is, 1029 műveletet kapunk a hozzávetőleg 1010 emberre. Így a másodpercenkénti 1060 művelet, amit 2099 táján ezer dollárért meg lehet venni, 1031 (tízmilliószor billiószor billió) emberi civilizációnak fog megfelelni.

^{43} A gőzzel hajtott szövőszék és a többi textilipari gép feltalálása a XVIII. század elején tönkretette a vidéki angol szövőmunkások megélhetését, akik évszázadok óta adták tovább nemzedékről nemzedékre családi műhelyeiket. A gazdasági hatalom a szövőcsaládoktól a gépek tulajdonosaihoz került. A legendák szerint egy fiatal, együgyű fiú, Ned Ludd ügyetlenségből összetört két szövőgépet. Ettől kezdve akárhányszor rejtélyes körülmények között megrongálódott gépeket találtak, a gyanúba keveredettek csak azt mondták, hogy „Ned Ludd tette”. 1812-ben a kétségbeesett szövőmunkások létrehoztak egy titkos társaságot, egy városi gerillahadsereget. Megfenyegették a gyártulajdonosokat, követelésekkel léptek fel velük szemben, és sokan engedtek is nekik. Amikor azt kérdezték, ki a vezérük, így feleltek: „Ned Ludd tábornok, ki más?”. Noha a ludditák, ahogy később ismertté váltak, kezdetben a gépek ellen fordították dühüket, később egy sor véres összecsapásra is sor került. Végül a tory kormányzat megelégelte a ludditák tevékenységét, és a hangadók bebörtönzése vagy felakasztása után a mozgalom elhalt. A ludditáknak nem sikerült ugyan tartós, sikeres mozgalmat indítaniuk, mégis a gépesítés és a technológia ellenzőinek jelképévé váltak.

^{44} John Smart Understanding Evolutionary Development: A Challenge for Futurists („Az evolúciós fejlődés megértése: kihívás a futuristáknak”) című, a World Futurist Society éves ülésén, 2004. augusztus 3-án, Washingtonban tartott előadásának kivonata.

^{45} Theodore Modis szerint az evolúció korszakos eseményei a komplexitás növekedését is jelentik. Lásd Theodore Modis: Forecasting the Growth of Complexity and Change. („A komplexitás és a változás növekedésének előrejelzése”) Technological Forecasting and Social Change, 69.4, 2002. http://www.growth-dynamics.com/articles/TedWEB.htm.

^{46} Az adatállományok tömörítése kulcsfontosságú mind az adatátvitel (például a zene vagy szövegfájlok internetes továbbítása), mind az adattárolás szempontjából. Minél kisebb egy fájl, annál rövidebb ideig tart továbbítani, és annál kevesebb tárhelyet foglal. Az adattömörítés alapvető elméletét Claude Shannon matematikus, akit gyakran az információelmélet atyjának is neveznek, fogalmazta meg A Mathematical Theory of Communication című cikkében (The Bell System Technological Journal 27, 1948. július–október, 379–432. o., 623–56. o.) (E munkájának bővített változata könyv formájában is megjelent: Shannon, C. E. – Weaver, W.: A kommunikáció matematikai elmélete. Budapest, 1986, OMIKK.) Az adattömörítés olyan tényezők miatt lehetséges, mint a redundancia (ismétlődés) és bizonyos karakterkombinációk előfordulásának valószínűsége az adatokban. Például egy hangfájlban a csendet le lehet cserélni egyetlen számra, amely a csend hosszát jelzi; vagy egy szövegfájlban a gyakori betűkombinációkat le lehet cserélni azokat kódoló rövidebb azonosítókra – ezzel tömörítve az adatállományt.

Shannon kifejtette, hogy a redundancia eltávolítható veszteségmentes tömörítési eljárásokkal, ami azt jelenti, hogy nem lesz információveszteség. A veszteségmentes tömörítésnek van korlátja, amit a Shannon által entrópia-aránynak nevezett tényező határoz meg (a tömörítés növeli az adatok „entrópiáját”, azaz a valódi információ mennyiségét, szemben az előre meghatározott és így megjósolható adatstruktúrákkal). Az adattömörítés eltávolítja a redundanciát az adatokból; a veszteségmentes tömörítés adatveszteség nélkül teszi ugyanezt (azaz az eredeti adatok pontosan helyreállíthatók). Ezzel szemben a képfájloknál, illetve a videó- és hangfájlok sugárzásánál használt veszteséges tömörítés információvesztéssel jár, bár ez általában érzékszerveinkkel észlelhetetlen mértékű.

A legtöbb adattömörítési eljárás egy kódot használ, ami a forrásban szereplő alapvető egységek (vagy szimbólumok) átírása egy kódábécébe. Például egy szövegfájlban szóközök egy sorozatát helyettesíteni lehet egy kódszóval és a szóközök számával. A kódábécé létrehozását és az új fájl azzal történő megírását egy tömörítési algoritmus végzi. A tömörített fájl kisebb lesz, mint az eredeti, s így könnyebben továbbítható, illetve tárolható. A leggyakoribb veszteségmentes tömörítési eljárások a következő kategóriákba sorolhatók:

• Futáshossz-tömörítés, ami az ismétlődő karaktereket egy kóddal és a karakter ismétlődéseinek számával írja le (például a PackBits és a PCX).

• Minimum redundanciájú vagy egyszerű entrópiakódolás, ami az előfordulási valószínűség szerint rendel kódokat a karakterekhez. A leggyakoribb szimbólumok kapják a legrövidebb kódokat (például a Huffman-kódolás és az aritmetikai kódolás).

• Szótárkódolók, amik dinamikusan frissített szimbólumszótárat használnak a mintázatok leírására (például a Lempel–Ziv, a Lempel–Ziv–Welch és a DEFLATE).

• Blokkrendező tömörítés, ami nem kódábécét használ, hanem átrendezi a karaktereket, ezután pedig futáshossz-tömörítéssel tömöríti az ismétlődő karaktersorozatokat (például a Burrows–Wheeler-transzformáció).

• Előrejelzés részleges feltérképezéssel, ami a tömörítetlen fájl szimbólumkészletét felhasználva jósolja meg, milyen gyakran fordul elő a következő szimbólum a fájlban.

^{47} Murray Gell-Mann: What is Complexity? („Mi a komplexitás?”) Complexity, 1. kötet (New York: John Wiley and Sons, 1995).

^{48} Az emberi genetikai kód hozzávetőlegesen hatmilliárd (körülbelül 10¹⁰) bitből áll, eltekintve annak tömöríthetőségétől. Tehát az egykilogrammos sziklában elméletileg tárolható 10²⁷ bit 10¹⁷-szerese a genetikai kódunknak. A génkészlet tömörítését illetően lásd az {100} jegyzetet.

^{49} Természetesen egy ember, aki szintén rengeteg részecskéből áll, hasonló mennyiségű információt tárol, mint egy azonos súlyú szikla, ha az összes részecske tulajdonságait vizsgáljuk. Akárcsak a szikla esetében, ennek az információnak a nagy részére nincs szükség a személy állapotának a leírásához. Másfelől egy személy jellemzéséhez sokkal több információ szükséges, mint egy szikláéhoz.

^{50} A genetikai algoritmusok algoritmikus leírását illetően lásd az ötödik fejezet {506} jegyzetét.

^{51} Az emberek, a csimpánzok, a gorillák és az orángutánok mind az emberszabásúak közé (a Hominidae családba) tartoznak. A feltételezések szerint az emberi ág öt-hétmillió évvel ezelőtt vált el emberszabású majom rokonaitól. A Hominidae családon belül a Homo nem olyan kihalt fajokat is felölel, mint a Homo erectus, de a modern embert, a Homo sapienst is.

A csimpánzok ujjai sokkal hosszabbak és görbébbek, mint az emberé, a hüvelykujjuk pedig rövidebb, gyengébb, és nem annyira mozgékony. A csimpánzok képesek hadonászni egy bottal, de általában gyenge a fogásuk. Nem tudnak erősen markolni, mert a hüvelykujjuk nem hajlik rá a mutatóujjukra. A modern ember hüvelykujja hosszabb, az ujjai egy középső tengely felé el tudnak fordulni, így az összes ujjunk hegyét össze tudjuk érinteni a hüvelykujjunk hegyével. Ezt a tulajdonságot nevezik teljes szembefordíthatóságnak. Többek között ezek a változások adtak az embernek két új fogásfajtát: a precíziós fogást és az erős fogást. Még az olyan prehominoid emberszabásúak, mint például az Etiópiában talált, körülbelül hárommillió évvel ezelőtt élt, Lucynak elnevezettAustralopithecus is képes volt erősen és pontosan eldobni köveket. A tudósok szerint azóta a kéz dobásra és ütésre való képességének folyamatos fejlődése komoly előnyöket eredményezett a többi, hasonló nagyságú és tömegű állattal szemben. Lásd: Richard Young, Evolution of the Human Hand: The Role of Throwing and Clubbing. („Az emberi kéz evolúciója: a dobás és a bothasználat szerepe”) Journal of Anatomy 202 (2003): 165–74. o.; Frank Wilson, The Hand: How Its Use Shapes the Brain, Language, and Human Culture (A kéz: hogyan formálja a használata az agyat, a beszédet és az emberi kultúrát) (New York: Pantheon, 1998).

^{52} A Santa Fe Intézet úttörő szerepet játszott a komplexitással és emergens rendszerekkel kapcsolatos elméletek és technológiák kifejlesztésében. A káosszal és komplexitással kapcsolatos paradigmák egyik legfontosabb megfogalmazója Stuart Kauffman. Az At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity (Otthon a világegyetemben: az önszerveződés és a komplexitás törvényeinek keresése) (Oxford: Oxford University Press, 1995) című könyvében „a rend azon erőit keresi, amik a káosz határán rejlenek”.

John Tyler Bonner az Evolution of Complexity by Means of Natural Selection (A komplexitás evolúciója a természetes kiválasztódás révén) (Princeton: Princeton University Press, 1988) című könyvében a következő kérdéseket teszi fel: „Hogyan lesz egy tojásból bonyolult felnőtt egyed? Hogyan fejlődhetett ki egy baktériumból sokmillió év alatt egy elefánt?”

John Holland a Santa Fe Intézet egy másik vezető gondolkodója a komplexitás kibontakozó tudományterületén. A Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity (Rejtett rend: Hogyan építi fel az alkalmazkodás a komplexitást) (Reading: Addison–Wesley, 1996) című könyvében egy sor, 1996-ban a Santa Fe Intézetben tartott előadása található meg. Lásd még John H. Holland, Emergence: From Chaos to Order (Emergencia: A káosztól a rendig) (Reading: Addison–Wesley, 1998) és Mitchell Waldrop, Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos (Komplexitás: A felemelkedő tudomány a rend és a káosz határán) (New York: Simon & Schuster, 1992).

^{53} A termodinamika második főtétele megmagyarázza, miért nem létezik olyan tökéletes motor, ami az üzemanyag elégetése során keletkező összes hőt (energiát) munkavégzésre fordítja: a hő egy része óhatatlanul elvész. Ugyanez a természeti törvény kimondja, hogy a meleg a forró serpenyőből a hideg levegőbe fog áramlani, nem pedig fordítva, illetve, hogy a zárt („izolált”) rendszerek spontán módon egyre rendezetlenebbé válnak az idő múlásával – azaz a rendezettségből a rendezetlenség felé tartanak. A jégkockák molekulái például csak korlátozott módokon helyezkedhetnek el. Így egy pohár jégkockának kisebb az entrópiája (rendezetlensége), mint a pohár víznek, ami ugyanebből a jégkockákból lesz, ha szobahőmérsékleten hagyjuk. A molekulák sokkal több lehetséges elrendeződést vehetnek fel a folyadékban, mint a jégben; a nagyobb mozgásszabadság pedig nagyobb entrópiát jelent. Az entrópiát multiplicitásként is fel lehet fogni. Minél többféleképpen valósítható meg egy állapot, annál nagyobb a multiplicitása. Így például egy egymásra dobált téglákból álló halomnak nagyobb a multiplicitása (és az entrópiája), mintha szép szabályosan megrakták volna.

^{54} Max More szerint „a fejlődő technológiák egyesülnek és megtermékenyítik egymást, és ezzel még jobban felgyorsítják a fejlődést”. Max More: Track 7 Tech Vectors to Take Advantage of Technological Acceleration. ManyWorlds, 2003. augusztus 1.

^{55} További információért lásd J. J. Emerson et. al., Extensive Gene Traffic on the Mammalian X Chromosome. („Megnövekedett génforgalom az emlősök X-kromoszómáján”) Science 303.5657 (2004. január 23.): 537–40. o. http://wweb.uta.edu/faculty/betran/pdfs/science2004.pdf; Nicholas Wade, Y Chromosome Depends on Itself to Survive. („Az Y-kromoszóma megmaradása csak saját magán múlik”) New York Times, 2003. június 19.; Bruce T. Lahn és David C. Page, Four Evolutionary Strata on the Human X Chromosome. („Az emberi X-kromoszóma négy evolúciós rétege”) Science 286.5441 (1999. október 29.): 964–67. o., http://pagelab.wi.mit.edu/pdf/1999 - Four evolutionary strata on the human X chromosome.pdf.

Érdekes módon a lányok második X-kromoszómája kikapcsolódik az X-inaktivációnak nevezett folyamat során, és így csak egy X-kromoszómán kerülnek kifejezésre a gének. Kimutatták, hogy egyes sejtekben az apától örökölt X-kromoszóma kapcsolódik ki, más sejtekben az anyától örökölt.

^{56} Humane Genome Project, Insights Learned from the Sequence. („A szekvenciából leszűrt megállapítások”), http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/project/journals/insights.shtml. Noha az emberi genomot szekvenálták, jelentős része nem fehérjéket kódol (ez az úgynevezett hulladék DNS), ezért a kutatók még ma is vitatkoznak azon, hogy hány gént fognak azonosítani a hárommilliárd bázispár alkotta emberi DNS-ben. A jelenlegi becslések szerint kevesebb, mint harmincezret, bár a Humán Genom Projekt idején a becslések a százezret is elérték. Lásd: How Many Genes Are in the Human Genome? („Hány gén van az emberi genomban?”) (http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/faq/genenumber.shtml) és Elizabeth Pennisi: A Low Number Wins the GeneSweep Pool. („Alacsony szám nyer a génlottón”) Science 300.5625 (2003. június 6.), 1484. o.

^{57} Ezzel az elmélettel Niles Eldredge és a néhai Stephen Jay Gould állt elő 1972-ben (N. Eldredge és S. J. Gould, Punctuated Equilibria: An Alternative to Phyletic Gradualism, [„Megszakított egyensúlyok: alternatíva a fokozatos törzsfejlődéssel szemben”], in T. J. M. Schopf, szerk., Models in Paleobiology [Paleobiológiai modellek], [San Francisco: Freeman, Cooper], 82–115. o.). Az elmélet azóta is heves viták tárgya a paleontológusok és az evolúcióbiológusok között, bár egyre nagyobb az elfogadottsága. Az elmélet szerint a fajok akár évmilliókat is eltölthetnek viszonylag változatlanul, majd ezt a sztázist robbanásszerű változás követi, aminek eredményeképpen létrejön egy új faj, a régi pedig kihal (ezt nevezi Elisabeth Vrba „átfordító impulzusnak”). A hatás az egész ökoszisztémára kiterjed, és sok nem rokon fajt is érint. Eldredge és Gould javaslata új látásmódot igényelt: „Az adatok értelmezésénél a torzítás legnagyobb forrása az észrevétlenség. Az óhatatlanul is az evolúció hiányaként értelmezett sztázis soha nem is alkotta a vizsgálódás tárgyát. Mégis, milyen furcsa, hogy épp a leggyakoribb paleontológiai jelenséget nyilvánítjuk érdektelennek vagy szóra sem érdemesnek!” S. J. Gould és N. Eldredge, Punctuated Equilibrium Comes of Age. („A megszakított egyensúly beérése”) Nature 366, (1993. november 18.) 223–27. o.

Lásd még K. Sneppen et al., Evolution as Self-Organized Critical Phenomenon. („Az evolúció mint önszervező kritikus jelenség”) Proceedings of the National Academy of Sciences 92.11 (1995. május 23.) 5209–13. o.; Elisabeth S. Vrba, Environment and Evolution: Alternative Causes of the Temporal Distribution of Evolutionary Events. („Környezet és evolúció: az evolúciós események időbeli eloszlásának alternatív okai”) South African Journal of Science 81 (1985) 229–36. o.

^{58} Amint arra a hatodik fejezetben ki fogok térni, ha a fénysebesség nem korlátozza alapvetően az információ eljuttatását a világegyetem távoli pontjaiba, akkor az intelligencia és a számítási technológia exponenciálisan fog terjedni, míg csak át nem itatja az összes anyagot és energiát, támogatva az egész világegyetemet átható számítást.

^{59} A biológiai evolúció továbbra is fontos lesz az emberiség szempontjából, mivel az olyan betegségek, mint a rák és a vírusfertőzések az evolúciót használják fel ellenünk (azaz a ráksejtek és a vírusok változnak és alkalmazkodnak a gyógymódokhoz, például a kemoterápia során alkalmazott hatóanyagokhoz vagy az antivirális szerekhez). Az emberi intelligencia azonban legyőzheti a biológiai evolúciót, a megbetegedési folyamatok alapjainál avatkozva be, valamint olyan „koktél” módszereket alkalmazva, melyek egyszerre több, egymástól független téren veszik fel velük a küzdelmet.

^{60} Andrew Odlyzko: Internet Pricing and the History of Communication. („Az internet ára és a kommunikáció története”) AT&T Labs Research, javított változat, 2001. február 8.,http://www.dtc.umn.edu/~odlyzko/doc/history.communications1b.pdf.

^{61} Cellular Telecommunications and Internet Association, Semi-Annual Wireless Industry Survey, 2004. június, http://files.ctia.org/pdf/CTIAMidyear2004Survey.pdf.

^{62} Elektromosság, telefon, rádió, televízió, mobiltelefonok: FCC, http://www.fcc.gov/Bureaus/Common_Carrier/Notices/2000/fc00057a.xls. Személyi számítógépek és internethasználat: Eric C. Newburger, U. S. Census Bureau: Home Computers and Internet Use in the United States: August 2000. (2001. szeptember) http://www.census.gov/prod/2001pubs/p23-207.pdf. Lásd még: The Millennium Notebook. Newsweek, 1998. április 13., 14. o.

^{63} A paradigmaváltás sebessége – az az idő, ami ahhoz kell, hogy egy új kommunikációs technológia elterjedjen – jelenleg kilencévenként megkétszereződik. (Azaz megfeleződik az az idő, ami a tömeges elterjedéséhez kell. A tömeges elterjedés alatt azt értem, hogy az Egyesült Államok lakosságának egynegyede használja.) Lásd még a {64} jegyzetet.

^{64} Az „A találmányok tömeges elterjedése” ábra azt mutatja, hogy az elmúlt 130 évben egyenletesen csökkent az az idő, ami ahhoz kellett, hogy az Egyesült Államok lakosságának 25 százaléka használatba vegyen egy új találmányt. A telefonnak 35 év kellett, a rádiónak már csak 31 – azaz 11 százalékos csökkenés történt a két találmány között eltelt 21 év alatt, vagyis évente 0,58 százalék. A rádió és a televízió között évente 0,6 százalékkal csökkent ez az időtartam, a televízió és a PC között évente 1,0 százalékkal, a PC és a mobiltelefon között évente 2,6 százalékkal, a mobiltelefon és a világháló között pedig évente 7,4 százalékkal. A rádió tömeges elterjedéséhez 1897-től kezdődően 31 év kellett, az internetéhez 1991-től mindössze hét év – azaz 94 év alatt 77 százalékkal, átlagosan évente 1,6 százalékkal csökkent a tömeges elterjedés ideje. Ha ezt az arányt extrapoláljuk az egész XX. századra, akkor a század során összesen 79 százalékos csökkenést tapasztalhatunk. A jelenlegi, évi 7,4 százalékos csökkenéssel számolva mindössze húsz év kell majd ahhoz, hogy ugyanazt a 79 százalékos csökkenést elérjük, amit a teljes XX. század során elértünk. Ezek szerint a paradigmaváltás sebessége kilencévenként megduplázódik (azaz a tömeges elterjedés ideje kilencévenként megfeleződik). A XXI. században a sebesség tizenegyszer fog megduplázódni, másképp kifejezve a 211-szeresére fog nőni, azaz körülbelül a 2000-szerese lesz a 2000. évi sebességnek. Sőt a sebességnövekedés valójában ennél is nagyobb lesz, mivel a jelenlegi sebességnövekedés is egyenletesen tovább fog nőni, ahogyan a XX. században is történt.

^{65} Adatok 1967–1999-ből, az Intel adatai, lásd Gordon E. Moore: Our Revolution. („A mi forradalmunk”) http://www.ohio.edu/people/starzykj/network/Class/ee515/Moore.pdf. Adatok 2000–2016-ból, az ITRS 2002-es és 2004-es frissítései, http://www.itrs.net/

^{66} Az ITRS által megadott DRAM-költség az egy bitre eső gyártási költség (csomagolva, mikrocentben). Adatok 1971–2000-ből: VLSI Research Inc. Adatok 2001–2002-ből: ITRS, 2002-es frissítés, 7a táblázat, Cost-Near-Term-Years, 172. o. Adatok 2003–2018-ból: ITRS, 2004-es frissítés, 7a és 7b táblázatok, Cost-Near-Term Years, 20–21. o.

^{67} Az Intel és a Dataquest beszámolói (2002. december), lásd Gordon E. Moore: Our Revolution. („A mi forradalmunk”) http://www.ohio.edu/people/starzykj/network/Class/ee515/Moore.pdf.

 

^{68} Randall Goodall, D. Fandel és H. Huffet: Long-Term Productivity Mechanisms of the Semiconductor Industry. („A félvezetőipar hosszú távú termelékenységi mechanizmusai”) Ninth International Symposium on Silicon Materials Science and Technology, Philadelphia, 2002. május 12–17., az Electrochemical Society (ECS) és az International Sematech támogatásával.

^{69} Adatok 1976–1999-ből: E. R. Berndt, E. R. Dulberger és N. J. Rappaport: Price and Quality of Desktop and Mobile Personal Computers: A Quarter Century of History. („Az asztali és hordozható személyi számítógépek ára és minősége: negyed század története”) 2000. július 17. Adatok 2001–2016-ból: ITRS, 2002-es frissítés, On-Chip Local Clock a 4c táblázatban: Performance and Package Chips: Frequency On-Chip Wiring Levels – Near-Term Years, 167. o.

^{70} Az órajelet illetően lásd a ^lxix jegyzetet, az egy tranzisztorra eső költséget illetően lásd a ^lxvii jegyzetet.

^{71} Intel tranzisztorok a mikroprocesszorokban: Microprocessor Quick Reference Guide, Intel Research, http://www.intel.com/pressroom/kits/quickrefyr.htm.

^{72} Az Intel Corporation adatai. Lásd még Gordon Moore: No Exponential Is Forever… but We Can Delay ‚Forever’. („Egyetlen exponenciális folyamat sem tart örökké… de el tudjuk nyújtani az ‚örökkét’”) Előadás az International Solid State Circuits Conference-en (ISSCC), 2003. február 10., http://cseweb.ucsd.edu/classes/wi10/cse241a/slides/mooreISSCC03.pdf.

^{73} Lásd a {65}–{67} és {65}–{74} jegyzeteket.

^{74} Steve Cullen: Semiconductor Industry Outlook. („A félvezető-ipar kilátásai”) InStat/MDR, report no. IN0401550SI, 2004. április.

^{75} World Semiconductor Trade Statistics. http://www.wsts.org.

^{76} Bureau of Economic Analysis, U. S. Kereskedelmi Minisztérium, http://www.bea.gov/bea/dn/home/gdp.htm.

^{77} ITRS, 2002-es frissítés, International Sematech.

^{78} 25 Years of Computer History („A számítógépek történetének 25 éve”), http://www.compros.com/timeline.html; Linley Gwennap: Birth of a Chip. („Egy chip születése”), BYTE (1996. december),http://www.landley.net/history/mirror/collate/art2.htm; The CDC 6000 Series Computer. („A CDC 6000 számítógép”), http://www.moorecad.com/s; A Chronology of Computer History. („A számítógép történetének kronológiája”) http://cuip.uchicago.edu/~cac/nlu/cts/chron.htm; Mark Brader: A Chronology of Digital Computing Machines (to 1952). („A digitális számítógépek kronológiája (1952-ig)”), http://www.davros.org/misc/chronology.html; Karl Kempf: Electronic Computers Within the Ordnance Corps. („Elektronikus számítógépek a hadtápnál”) 1961. november,http://ftp.arl.mil/~mike/comphist/61ordnance/index.html; Ken Polsson: Chronology of Personal Computers. („A személyi számítógépek kronológiája”),http://www.islandnet.com/~kpolsson/comphist; The History of Computing at Los Alamos. (A számítástechnika története Los Alamosban”), http://www.lanl.gov/history/story.php?story_id=82; The Machine Room, http://www.machine-room.org; Mind Machine Web Museum, http://userwww.sfsu.edu/hl/mmm.html; Hans Moravec, http://www.frc.ri.cmu.edu/~hpm/book97/ch3/processor.list; PC Magazine Online: Fifteen Years of PC Magazine; Stan Augarten, Bit by Bit: An Illustrated History of Computers (Bitről bitre: a számítógépek képes története) (New York: Ticknor and Fields, 1984); International Association of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Annals of the History of the Computer 9.2 (1987) 150–53. o. és 16.3 (1994) 20. o.; Hans Moravec, Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence (Az elme gyermekei: A robot- és emberi intelligencia jövője) (Cambridge: Harvard University Press, 1988); René Moreau, The Computer Comes of Age (A számítógép felnőtté válása) (Cambridge: MIT Press, 1984).

^{79} Az ebben a fejezetben „logaritmikus skála” címkével ellátott grafikonok valójában úgynevezett féllogaritmikus skálán ábrázolnak, vagyis az egyik tengely (az idő) lineáris, a másik pedig logaritmikus beosztású. Az egyszerűség kedvéért azonban „logaritmikus skálának” nevezem őket.

^{80} Lásd az „Még egy pillantás a gyorsuló megtérülések törvényére” című függeléket, ami matematikailag is levezeti, miért van két szintje a MIPS per egységárban mért számítási kapacitás exponenciális növekedésének (azaz miért növekszik egy adott időszakon belül még magának az exponenciális növekedésnek az üteme – az exponens – is).

^{81} Hans Moravec: When Will Computer Hardware Match the Human Brain? („Mikor fog felérni a számítógépek hardvere az emberi aggyal?”) Journal of Evolution and Technology 1 (1998),http://www.jetpress.org/volume1/moravec.pdf.

^{82} Lásd ^lxxvii jegyzet.

^{83} Az ezer dollárra jutó egy MIPS-et 1900 és 1990 között sikerült elérni. Jelenleg körülbelül 400 naponként megduplázódik az ezer dollárra jutó MIPS értéke. Mivel a mai ár–teljesítmény-arány körülbelül 2000 MIPS per ezer dollár, ez az arány naponta 5 MIPS-szel, vagyis körülbelül ötóránként egy MIPS-szel javul.

^{84} IBM Details Blue Gene Supercomputer. („Az IBM részleteket árul el a Blue Gene szuperszámítógépről”) CNET News, 2003. május 8., http://news.cnet.com/2100-1008_3-1000421.html.

^{85} Lásd Alfred North Whitehead, An Introduction to Mathematics (Bevezetés a matematikába) (London: Williams and Norgate, 1911), amit ugyanakkor írt, amikor Bertrand Russel korszakos, háromkötetes Principia Mathematicáján dolgozott.

^{86} Noha eredetileg tizenöt évesre tervezték, „a Human Genome Project két és fél évvel korábban fejeződött be, 1991-es árfolyamon számolva 2,7 milliárd dollárba került, azaz jelentősen kevesebbe, mint eredetileg tervezték”: http://www.ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/project/50yr/press4_2003.shtml.

^{87} Human Genome Project Information, http://ornl.gov/sci/techresources/Human_Genome/project/privatesector.shtml; Stanford Genome Technology Center, http://sequence-www.stanford.edu/group/techdev/auto.html; National Human Genome Research Institute, http://www.genome.gov; Tabitha Powledge: How Many Genomes Are Enough? („Hány genom elég?”) Scientist, 2003. november 17., http://www.the-scientist.com/?articles.view/articleNo/22597/title/How-many-genomes-are-enough-/.

^{88} Az adatok forrása: National Center for Biotechnology Information, „GenBank Statistics”, javítva 2004. május 4-én, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Genbank/genbankstats.html.

^{89} A súlyos akut légzőszervi szindrómát (SARS) harmincegy napon belül szekvenálták, miután a Brit-Kolumbiai Rákellenes Ügynökség és az Amerikai Járványügyi Központ azonosította a vírust. A két központ szekvenálása mindössze tíz bázispárban tért el a huszonkilencezerből. Ez alapján a SARS vírusát koronavírusként azonosították. Dr. Julie Gerberding, a CDC igazgatója szerint a gyors szekvenálás „olyan tudományos teljesítmény, aminek szerintem nincs párja a történelemben”. Lásd K. Philipkoski: SARS Gene Sequence Unveiled. („A SARS génszekvenciájának leleplezése”) Wired News, 2003. április 15., http://www.wired.com/medtech/health/news/2003/04/58481.

Ezzel szemben a HIV szekvenálása az 1980-as években kezdődött el. A HIV 1-et és a HIV 2-t 2003-ban és 2002-ben szekvenálták teljes mértékben. National Center for Biotechnology Information,http://www.ncbi.nlm.nih.gov/. A Los Alamos National Laboratory által fenntartott HIV-szekvencia adatbázis: http://www.hiv.lanl.gov/.

^{90} Mark Brader: A Chronology of Digital Computing Machines (to 1952). („A digitális számítógépek kronológiája (1952-ig)”), http://www.davros.org/misc/chronology.html; Richard E. Matick: Computer Storage Systems and Technology (Számítástechnikai tárolórendszerek és technológiák) (New York: John Wiley and Sons, 1977); University of Cambridge Computer Laboratory, EDSAC99, http://www.cl.cam.ac.uk/UoCCL/misc/EDSAC99/statistics.html; Mary Bellis: Inventors of the Modern Computer: The History of the UNIVAC Computer – J. Presper Eckert and John Mauchly. („A modern számítógép feltalálói: az UNIVAC számítógép története – J. Presper Eckert és John Mauchly”), http://inventors.about.com/library/weekly/aa062398.htm; Initial Date of Operation of Computing Systems in the USA (1950–1958) („A számítógéprendszerek működésének kezdete az Egyesült Államokban (1950–1958)”), az OECD 1968-as adatai alapján,http://members.iinet.net.au/~dgreen/timeline.html; Douglas Jones, Frequently Asked Questions about the DEC PDP-8 computer („Gyakran ismételt kérdések a DEC PDP-8 számítógépről”),ftp://rtfm.mit.edu/pub/usenet/alt.sys.pdp8/PDP-8_Frequently_Asked_Questions_%28posted_every_other_month%29; Programmed Data Processor–1 Handbook (PDP-1 kézikönyv), Digital Equipment Corporation (1960–1963); John Walker: Typical UNIVAC® 1108 Prices: 1968 („Jellemző UNIVAC® 1108 ára: 1968”), http://www.fourmilab.ch/documents/univac/config1108.html; Jack Harper, LISP 1.5 for the Univac 1100 Mainframe. („LISP 1.5 az Univac 1100 mainframe-re”), http://www.frobenius.com/univac.htm; Wikipedia, Data General Nova,http://www.answers.com/topic/data-general-nova; Darren Brewer: „Chronology of Personal Computers 1972–1974. („A személyi számítógépek kronológiája, 1972–1974”),http://uk.geocities.com/magoos_universe/comp1972.htm; www.pricewatch.com; (11/17/04); http://sharkyextreme.com/; Byte hirdetések, 1975. szeptember–1998. március; PC Computing hirdetések, 1977. március–2000. április.

^{91} Seagate, „Products”, http://www.seagate.com/cda/products/discsales/index; Byte hirdetések, 1977–1998; PC Computing hirdetések, 1999. március; Editors of Time-Life Books: Understanding Computers: Memory and Storage. (A számítógépről egyszerűen: memória és tárhely) Javított kiadás (New York: Warner Books, 1990); Historical Notes about the Cost of Hard Drive Storage Space. („Történelmi feljegyzés a merevlemezes tárolóhely áráról”), http://www.alts.net/ns1625/winchest.html; IBM 305 RAMAC Computer with Disk Drive, http://www.cedmagic.com/history/ibm-305-ramac.html; John C. McCallum: Disk Drive Prices (1955–2004). http://www.jcmit.com/diskprice.htm.

^{92}  James DeRose, The Wireless Data Handbook (A vezeték nélküli adatátvitel kézikönyve), (St. Johnsbury: Quantrum, 1996); First Mile Wireless, http://www.firstmilewireless.com/; J. B. Miles: Wireless LANs. („Vezeték nélküli helyi hálózatok”) Government Computer News 18.28 (1999. április 30.), http://www.gcn.com/; Wireless Week (1997. április 14.), http://www.wirelessweek.com/; Office of Technology Assessment, „Wireless Technologies and the National Information Infrastructure” („Vezeték nélküli technológiák és az országos informatikai infrastruktúra”), 1995. szeptember, http://www.fas.org/ota/reports/9547.pdf; Signal Lake, „Broadband Wireless Network Economics Update” („Helyzetjelentés a széles sávú vezeték nélküli hálózatok piacáról”), 2003. január 14., http://www.signallake.com/publications/broadbandupdate.pdf; BridgeWave Communications híradás, http://www.bridgewave.com/050604.htm.

^{93} Internet Software Consortium (http://www.isc.org), ISC Domain Survey: Number of Internet Hosts, http://www.isc.org/ds/host-count-history.html.

^{94} Uo.

^{95} Az éves internetforgalom becslésére az Egyesült Államok gerinchálózatának átlagos decemberi internetforgalmát szokták felhasználni. A. M. Odlyzko: Internet Traffic Growth: Sources and Implications. („Az internetforgalom növekedése: források és következtetések”) Optical Transmission Systems and Equipment for WDM Networking II (Optikai átviteli rendszerek és eszközök WDM hálózatokhoz II), B. B. Dingel, W. Weiershausen, A. K. Dutta és K.-I. Sato, szerk., Proc SPIE (Nemzetközi Optikai Mérnöki Társaság) 5247 (2003) 1–15,http://www.dtc.umn.edu/~odlyzko/doc/oft.internet.growth.pdf; a 2003–2004-es értékek forrása: e-mail levelezés A. M. Odlyzkóval.

^{96} Dave Kristula, The History of the Internet. („Az internet története”) (1997. március, frissítve 2001. augusztusában), http://davesite.com/webstation/net-history.shtml; Robert Zakon: Hobbes’ Internet Timeline v8.0. („Hobbes internet-kronológiája v8.0”), http://www.zakon.org/robert/internet/timeline; Converge Network Digest, 2002. december 5.; V. Cerf: Cerf’s Up. 2004,http://global.mci.com/de/resources/cerfs_up/.

^{97} H. C. Nathanson et al.: The Resonant Gate Transistor. („A rezonáns alagút-tranzisztor”) IEEE Transactions on Electron Devices 14.3 (1967. március) 117–33. o.; Larry J. Hornbeck: 128×128 Deformable Mirror Device. IEEE Transactions on Electron Devices 30.5 (1983. április) 539–43. o.; J. Storrs Hall: Nanocomputers and Reversible Logic. („Nanoszámítógépek és reverzibilis logika”) Nanotechnology 5 (1994. július) 157–67. o.; V. V. Aristov et al.: A New Approach to Fabrication of Nanostructures. („A nanostruktúrák létrehozásának új megközelítése”) Nanotechnology 6 (1995. április) 35–39. o.; C. Montemagno et al.: Constructing Biological Motor Powered Nanomechanical Devices. („Biológiai motorral hajtott nanomechanikus eszközök készítése”) Nanotechnology 10 (1999): 225–31. o.; http://www.foresight.org/Conferences/MNT6/Papers/Montemagno/; Celeste Biever: Tiny ‚Elevator’ Most Complex Nanomachine Yet. („A parányi ‚lift’ az eddigi legösszetettebb nanogépezet”) NewScientist.com News Service, 2004. március 18., http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn4794.

^{98} ETC Group, From Genomes to Atoms: The Big Down. („A genomoktól az atomokig: a nagy zuhanás”) 39. o., http://www.etcgroup.org/.

^{99} Uo., 41. o.

^{100} Noha a genom információtartalmát nem lehet pontosan meghatározni, az ismétlődő bázispárok miatt egyértelműen kisebb, mint a tömörítetlen adatok mérete. Két megközelítés is létezik a genom tömörített információtartalmának a meghatározására, és mindkettő azt bizonyítja, hogy a harminc-százmillió byte egy konzervatív, azaz magas becslés.

1. Ami a tömörítetlen adatokat illeti, az emberi genetikai kódban hárommilliárd DNS-bázispár van, és mindegyik két bitet kódol (mivel minden egyes bázispár négyféle lehetőséget jelent). Így az emberi genom tömörítetlenül körülbelül 800 millió byte nagyságú. A nem kódoló DNS-t régen „hulladék DNS-nek” nevezték, de ma már nyilvánvaló, hogy fontos szerepe van a génexpresszióban. Mindazonáltal nagyon gazdaságtalanul kódolt. Először is, nagyon nagy mértékű a redundanciája (például az „ALU” nevű szekvencia több százezerszer ismétlődik), amit a tömörítő algoritmusok ki tudnak használni.

A genetikai adatbankok közelmúltbeli, robbanásszerű növekedése nyomán nagyon megnőtt az érdeklődés a genetikai adatok tömörítése iránt. A standard adattömörítő algoritmusok genetikai adatokra való alkalmazását megcélzó legújabb kutatásokból az derült ki, hogy lehetséges akár kilencven százalékkal is tömöríteni az adatokat (anélkül, hogy egyetlen bit is elveszne), lásd Hisahiko Sato et al.: DNS Data Compression in the Post Genome Era. („A DNS adatainak tömörítése a genom feltérképezése utáni korban”) Genome Informatics 12 (2001): 512–14. o., http://www.jsbi.org/pdfs/journal1/GIW01/GIW01P130.pdf.

Ezek szerint a genomot körülbelül 80 millió byte-ra lehet tömöríteni információveszteség nélkül (azaz tökéletesen rekonstruálható lesz a teljes 800 millió byte-nyi tömörítetlen genom).

Most gondoljunk bele, hogy a genom több mint 98 százaléka nem fehérjéket kódol! A nem kódoló régiók algoritmikus tartalma még a standard adattömörítés (ami megszünteti a redundanciákat, és szótárban rögzíti a gyakori szekvenciákat) után is meglehetősen alacsony, ami azt jelenti, hogy valószínűleg le tudnánk kódolni egy algoritmust, ami ugyanezt a feladatot végezné el, kevesebb bittel. Mindazonáltal, mivel még csak a genom visszafejtésének elején járunk, nem adhatunk megbízható becslést arról, milyen mértékű további csökkenésre számíthatunk a funkcionálisan ekvivalens algoritmus alapján. Ezért használom a 30–100 millió byte-os tartományt a genom tömörített információtartalma kapcsán. A tartomány felső határa csak adattömörítést feltételez, algoritmikus egyszerűsítés nélkül.

Mindennek az információnak csak egy része (bár a többsége) írja le az agy felépítését.

2. A másik gondolatmenet a következő: noha az emberi genomnak körülbelül 3 milliárd bázispárja van, ahogy fentebb említettük, ennek csak egy kis százaléka kódol fehérjéket. A jelenlegi becslések szerint körülbelül 26 000 ilyen génünk van. Ha feltételezzük, hogy ezek a gének átlagosan 3000 bázisnyi hasznos adatot tartalmaznak, ez körülbelül 78 millió bázisnak felel meg. Egy DNS-bázis mindössze két bit, azaz körülbelül 20 millió byte-ról beszélünk (78 millió bázis osztva néggyel). Egy gén fehérjekódoló szekvenciái három DNS-bázisból álló „szavak” (kodonok), melyek egy-egy aminosavvá transzlálódnak. Ennél fogva 4³ (64) lehetséges kodonkód létezik, mindegyik három DNS-bázisból áll. Mindazonáltal a lehetséges 64-ből mindössze 20 aminosav jön létre, plusz egy stop kodon (null aminosav). 4³ kód fennmaradó része a 21 hasznos kód szinonimájaként kerül felhasználásra. Míg a 64 lehetséges kombináció kódolásához 6 bit szükséges, a 21 lehetőségéhez mindössze körülbelül 4,4 (log₂21) bit kell, azaz a 6 bitből megspórolható 1,6 (mintegy 27 százalék), és így a fenti 20 millió byte-os érték is 15 millióra csökken. Emellett itt alkalmazható némi standard tömörítés is az ismétlődő szekvenciákra (bár a DNS fehérjekódoló részén sokkal kisebb tömörítési arány érhető el, mint az ún. hulladék DNS-en, amelynek igen nagy a redundanciája). Ezt is számításba véve valószínűleg 12 millió byte alá lehet csökkenteni ezt a számot. Mindazonáltal ehhez hozzá kell adnunk a DNS nem kódoló, a génexpressziót vezérlő részére vonatkozó információt. Noha a DNS-nek ez a része alkotja a genom túlnyomó többségét, úgy tűnik, nagyon alacsony az információtartalma, és rendkívül redundáns. Azt becsülve, hogy körülbelül ugyanúgy 12 millió byte-ot tesz ki, mint a fehérjekódoló DNS, ismét csak hozzávetőlegesen 24 millió byte-ot kapunk. Ebből a szempontból a 30-tól 100 millió byte-ig terjedő becslés konzervatívan magas.

^{101} A folytonos értékeket bármilyen kívánt pontosságig ábrázolni lehet lebegőpontos számokkal. A lebegőpontos számok két bitsorozatból állnak. Például 2-es alapú lebegőpontos számok esetében, a „mantisszának” nevezett sorozat egy 1 és 2 közé eső számot ábrázol („értékes jegyek”), a „karakterisztikának” nevezett sorozat pedig azt adja meg, hogy az alap – jelen esetben a 2 – hányadik hatványával kell megszorozni a mantissza jelentette számot („exponens”). Minél több bitet tartunk fenn a mantisszának, annál pontosabb számot tudunk tárolni.

^{102} Stephen Wolfram, A New Kind of Science (Egy újfajta tudomány) (Champaign: Wolfram Media, 2002).

^{103} A fizika digitális elméletének egyik korai megfogalmazása szintén megtalálható Frederick W. Kantor, Information Mechanics (Információmechanika) (New York: John Wiley and Sons, 1977) c. művében.

^{104} Konrad Zuse: Rechnender Raum. Elektronische Datenverarbeitung, 1967, 8. kötet, 336–44. o. Konrad Zuse könyve a sejtautomatákon alapuló világegyetemről két évvel később jelent meg: Rechnender Raum, Schriften zur Datenverarbeitung (Braunschweig: Friedrich Vieweg & Sohn, 1969). Angol fordítás: Calculating Space (Számító űr), MIT Technical Translation AZT-70-164-GEMIT, 1970. február. MIT Project MAC, Cambridge, MA 02139.PDF.

^{105} Edward Fredkin, idézi Robert Wright: Did the Universe Just Happen? („Csak úgy megtörtént a világegyetem?”), Atlantic Monthly, 1988. április, 29–44. o., http://www.theatlantic.com/past/docs/issues/88apr/wright.htm.

^{106} Uo.

^{107} Fredkin jó pár eredménye a számításról alkotott saját modelljéből származik, ami explicit módon tükrözi a fizika számos alapelvét. Lásd Edward Fredkin és Tommaso Toffoli: Conservative Logic. („Konzervatív logika”), International Journal of Theoretical Physics 21.3–4. (1982): 219–53. o., http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall06/cos576/papers/fredkin_toffoli82.pdf. A számítás fizikájával kapcsolatos, analitikus szempontból a Fredkinéihez hasonló fenntartások megtalálhatók Norman Margolus Physics and Computation („Fizika és számítástechnika”) című PhD-disszertációjában (MIT/LCS/TR-415, MIT Laboratory for Computer Science, 1988).

^{108} Norbert Wiener és Ed Fredkin információfelfogását, miszerint a fizika és a valóság egyéb szintjeinek alapvető építőeleme az információ, 1990-ben publikált The Age of Intelligent Machines (Az intelligens gépek kora) című könyvemben tárgyaltam.

Hihetetlenül nehéz feladatnak bizonyult a teljes fizikát számítási transzformációkra lefordítani, de Fredkin folytatja a próbálkozást. Wolfram az elmúlt évtizedben munkássága jelentős részét ennek az elképzelésnek szentelte, bár szemmel láthatólag csak korlátozott mértékű kommunikációt folytatott a fizikustársadalom néhány más tagjával, akik szintén ezt a célt tűzték ki maguk elé. Wolfram célja „nem a fizika egy konkrét, végső modelljének a megalkotása”, hanem ahogyan Note for Physicists (Feljegyzés a fizikusoknak) című írásában (ami lényegében egy nagy feladat kitűzése) megfogalmazza, „azoknak a jellemzőknek a megtalálása, amikkel egy ilyen modell rendelkezne” (A New Kind of Science [Egy újfajta tudomány], 1043–65. o., http://www.wolframscience.com/nksonline/page-1043c-text).

A The Age of Intelligent Machines (Az intelligens gépek kora) című könyvemben tárgyalom „a kérdést, hogy a valóság végső természete analóg vagy digitális-e”, és rámutatok, hogy „ahogy egyre mélyebbre hatolunk a természetes és mesterséges folyamatokban, azt látjuk, hogy a folyamatok természete gyakran váltakozik az információ analóg és digitális ábrázolása között”. Illusztrációként a hangot hoztam fel. Az agyunkban a zene a cochlea (a belső fül csigája) idegsejtjeinek különböző frekvenciákat jelentő, digitális kisüléseként jelenik meg. A levegőben és a hangszórókhoz vezető vezetékekben viszont analóg formában terjed. A kompakt lemezen digitális formában rögzítjük a hangot, és digitális áramkörök értelmezik a jeleket. A digitális áramkörök azonban tranzisztorokból állnak, amelyek analóg erősítők. Erősítőkként a tranzisztorok az egyes elektronokat manipulálják, amelyek megszámlálható részecskéket, ám mélyebb szinten az analóg kvantum-mezőegyenletek határozzák meg őket. Még mélyebb szinten pedig Fredkin és Wolfram elmélete szerint digitális (számítási) alapja van ezeknek a folytonos egyenleteknek.

Azt is meg kell jegyeznünk, hogy ha valakinek sikerülne megalkotnia a fizika digitális elméletét, akkor meg kellene vizsgálnunk, tulajdonképpen miféle mélyebb mechanizmusok implementálják a sejtautomaták számításait és kapcsolódásait. A világegyetemet működtető sejtautomaták mögött talán még alapvetőbb analóg jelenségek rejlenek, amelyek a tranzisztorokhoz hasonlóan, küszöbértékek által vezérelve hajtanak végre digitális tranzakciókat. Azaz hiába teremtenénk meg a fizika digitális alapjait, ez még nem döntené el azt a filozófiai vitát, hogy a valóság végső soron digitális-e vagy analóg. Mindazonáltal a fizika működő számítási modelljének a felállítása már óriási előrelépés lenne.

Mennyire valószínű ez? Azt könnyen bebizonyíthatjuk, hogy a fizika digitális modellje létrehozható, hiszen a folytonos függvények mindig, bármilyen kívánt pontossággal kifejezhetők diszkrét értékváltozásokon végrehajtott diszkrét transzformációkkal. Végső soron ez a differenciál- és integrálszámítás alapja. Ugyanakkor a folytonos függvények ily módon történő kifejezése eredendően bonyolult, és szemben áll Einstein véleményével, miszerint „a lehető legegyszerűbben, de nem annál is egyszerűbben” kell leírnunk a dolgokat. A valódi kérdés tehát az, hogy ki tudjuk-e fejezni az általunk ismert alapvető összefüggéseket elegánsabban, sejtautomata-algoritmusok felhasználásával. A fizika új elméletének az egyik próbája az, hogy képes-e ellenőrizhető előrejelzéseket tenni. Ez pedig legalább egy fontos szempontból komoly kihívás lehet a sejtautomata-alapú elméletnek, hiszen az előrejelezhetőség hiánya a sejtautomaták egyik alapvető jellemzője.

Wolfram azzal kezdi, hogy a világegyetemet csomópontok hatalmas hálózataként írja le. A csomópontok nem a „térben” léteznek, hanem a tér, ahogy mi érzékeljük, egy illúzió, amit a jelenségek sima átmenete hoz létre a csomópontok hálózatán. Könnyen elképzelhetjük, hogy felépítünk egy ilyen hálózatot a „naiv” (newtoni) fizika leképzésére: egyszerűen egy háromdimenziós, tetszőleges szemsűrűségű hálózatot kell létrehozni. Az olyan jelenségek, mint a térben mozgónak tűnő „részecskék” és „hullámok” „sejtvitorlásokként”, azaz a hálózatban minden egyes számítási ciklusban előrehaladó mintázatokként jelennének meg. A sejtautomatákon alapuló számítógépes életjátékok rajongói számára ismerősek lesznek a vitorlások és a sokféle minta, amelyek könnyedén végig tudnak haladni egy sejtautomata-hálózaton. Maga a fénysebesség pedig az égi számítógép órajeléből ered, mivel a vitorlások órajelciklusonként legfeljebb egy cellát tudnak haladni.

Einstein általános relativitáselméletét, amely szerint a gravitáció magának a térnek a perturbációja, mintha a háromdimenziós világunk meg lenne hajlítva valamilyen láthatatlan negyedik dimenzióban, szintén egyszerű ábrázolni ebben a rendszerben. Elképzelhetünk egy négydimenziós hálózatot, és ugyanúgy ábrázolhatjuk a tér látszólagos görbületeit, ahogyan a közönséges görbületeket a háromdimenziós térben. A hálózat sűrűbbé is válhat bizonyos régiókban, hogy az ilyen görbületek megfelelőit ábrázolja.

A sejtautomata-koncepció hasznosnak bizonyul az entrópiának (rendezetlenségnek) a termodinamika második törvényéből következő, látszólagos növekedése magyarázatában is. Fel kell tételeznünk, hogy a világegyetemet irányító sejtautomata-szabály 4. osztályú szabály (lásd a főszöveget) – különben a világegyetem nagyon unalmas hely lenne. Wolfram alapvető megfigyelése, hogy a 4. osztályú sejtautomaták hamar létrehozzák a látszólagos véletlenszerűséget (determináltságuk ellenére), konzisztens azzal a véletlenszerűségre való hajlammal, amelyet a Brown-mozgásban láthatunk, és ami a termodinamika második törvényéből következik.

A speciális relativitáselmélet nehezebb ügy. A newtoni modellt könnyen le lehet képezni a celluláris hálózatban. A newtoni modell azonban érvényét veszíti a speciális relativitáselmélet esetében. A newtoni világban, ha egy vonat nyolcvan mérföld per óra sebességgel halad a vágányán, mi pedig hatvan mérföld per óra sebességgel haladunk a vágánnyal párhuzamos úton, akkor úgy fog tűnni, hogy a vonat húsz mérföld per óra sebességgel távolodik tőlünk. A speciális relativitáselmélet világában azonban, ha háromnegyed fénysebességgel elhagyjuk a Földet, a fény továbbra is teljes sebességgel fog távolodni tőlünk. Összhangban ezzel a látszólag paradox perspektívával, két megfigyelő számára a relatív sebességük függvényében más és más lesz az idő mértéke és szubjektív múlása. Ennélfogva a tér és a csomópontok rögzített rendszere sokkal bonyolultabbá válik. Lényegében minden egyes megfigyelőnek saját hálózata lesz. Mindazonáltal a speciális relativitás kapcsán lényegében ugyanazt az átalakítást kell elvégeznünk a „newtoni” sejtautomata-hálózaton, mint a newtoni fizikai téren. Az azonban nem egyértelmű, hogy így egyszerűbben tudjuk-e reprezentálni a speciális relativitáselméletet.

A valóság hálózatként való ábrázolásának a legnagyobb előnye abban rejlik, hogy segít megérteni a kvantummechanika jelenségének bizonyos aspektusait. Magyarázattal szolgálhat a kvantumjelenségekben megfigyelhető látszólagos véletlenszerűségre. Gondoljunk például a részecske-antirészecske párok hirtelen és látszólag véletlenszerű létrejöttére! Ez a véletlenszerűség talán ugyanolyan, mint amilyet a 4. osztályú sejtautomatáknál figyelhetünk meg. Noha determináltak, a 4. osztályú sejtautomaták viselkedését nem lehet előre jelezni (csak magának a sejtautomatának a működtetésével), és így gyakorlatilag véletlenszerűek.

Ez a nézet nem új. Megfelel a kvantummechanika „rejtett változók” megfogalmazásának, amelynek értelmében vannak bizonyos változók, amikhez nem férünk hozzá, és amelyek az általunk megfigyelt, véletlenszerűnek tűnő viselkedést szabályozzák. A kvantummechanika rejtettváltozó-felfogása nem összeegyeztethetetlen a kvantummechanika egyenleteivel. Lehetséges, de nem népszerű a kvantumfizikusok körében, ugyanis nagyon sok előfeltételnek kell hozzá teljesülnie, nagyon különleges módokon. Én azonban nem tekintem ezt elégséges érvnek ahhoz, hogy elvessük. Önmagában a világegyetemünk létezése is elég valószínűtlen, és sok előfeltételnek kell teljesülnie ahhoz, hogy a jelen formájában működjön. Mégis itt vagyunk.

A nagyobb kérdés az, hogyan lehet próbára tenni a rejtett változók elméletet? Ha sejtautomata-szerű folyamatokon alapulnak, akkor a rejtett változók eredendően megjósolhatatlanok, még ha determinisztikusak is. Valamilyen más módszert kell találnunk a rejtett változók „leleplezésére”.

Wolfram világegyetemről alkotott hálózatfelfogása lehetséges perspektívát kínál a kvantum-összefonódás és a hullámfüggvény összeomlása jelenségének megértéséhez. A hullámfüggvény összeomlasztását, ami egy részecske látszólag ellentmondásos tulajdonságait (például a helyzetét) visszamenőleg determinálttá teszi, a celluláris hálózat szempontjából a megfigyelt jelenség és a megfigyelő kölcsönhatásának is lehet tekinteni. Megfigyelőkként nem a hálózaton kívül vagyunk, hanem azon belül létezünk. A celluláris mechanikából tudjuk, hogy két entitás nem léphet kölcsönhatásba anélkül, hogy mindkettő meg ne változna, amiből pedig következik a hullámfüggvény összeomlásának az alapja.

Wolfram így ír: „Ha a világegyetem egy hálózat, akkor bizonyos értelemben könnyedén tartalmazhat olyan szálakat, amelyek akkor is összekötik a részecskéket, amikor azok a közönséges térbeli értelemben eltávolodnak egymástól.” Ez magyarázatul szolgálhat azokra az új, drámai kísérletekre, amelyekben két „kvantum-összefonódott” részecske a köztük lévő nagy térbeli távolság ellenére is egymással összhangban viselkedik. Einstein ezt „kísérteties távoli viselkedésnek” nevezte, és elvetette, de a legújabb kísérletek azt látszanak bizonyítani, hogy a jelenség mégis létezik.

Egyes jelenségek jobban beleillenek ebbe a cellulárishálózat-felfogásba, mint mások. Egyes felvetések elegánsnak tűnnek, de ahogy Wolfram Note for Physics („Feljegyzés a fizikusoknak”) című írása egyértelművé teszi, a teljes fizika konzisztens, sejtautomata-alapú rendszerbe való lefordítása valóban óriási feladat.