Как ученые узнают об испытаниях ядерных бомб

Землетрясение? Ядерный взрыв? Деление или синтез? Мы узнаем, даже если мировые лидеры лгут. На международной арене есть не так много вещей, пугающих больше, чем возможность ядерной войны. У многих стран есть боеголовки – некоторые с делением, другие с более смертоносным синтезом – но не все открыто заявляют, что они у них есть. Некоторые взрывают ядерные устройства, отрицая это; другие утверждают, что обладают термоядерными бомбами, тогда как в действительности нет. Благодаря глубокому знанию науки, Земли и того, как через нее проходят волны давления, нам не нужно подвергать лидера страны пыткам, чтобы узнать правду, считает Итан Зигель с Medium.com.

В январе 2016 года правительство Северной Кореи заявило, что взорвало водородную бомбу, которую также пообещало использовать против любых агрессоров, угрожающих стране. Несмотря на то, что в новостных агентствах были показаны фотографии грибных облаков с подробным описанием, эти кадры оказались архивными; испытания не были современными. Радиация, попадающая в атмосферу, опасна и будет явным нарушением Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний 1996 года. Так что, если страны хотят протестировать ядерное оружие, они делают это там, где никто не сможет найти радиацию: под землей.

В Южной Корее репортаж о ситуации был жутким, но неточным, поскольку показанные грибные облака – это старые кадры, не имеющие отношения к северокорейским испытаниям

Вы можете взорвать бомбу где угодно: в воздухе, под водой в океане или под землей. Все три взрыва можно в принципе обнаружить, хотя энергия взрыва будет «приглушенной» в зависимости от среды, в которой распространяется.

Воздух, будучи наименее плотным, хуже всего заглушает звук. Грозы, извержения вулканов, запуски ракет и ядерные взрывы испускают не только звуковые волны, которые можно услышать, но и инфразвуковые (длинной волны, низкой частоты), которые – в случае ядерного взрыва – такие энергетически мощные, что детекторы по всему миру с легкостью их распознают.

Облако ядерного взрыва над Нагасаки

Вода плотнее, и хотя звуковые волны движутся в воде быстрее, чем в воздухе, энергия быстрее рассеивается с пройденным расстоянием. Однако, если ядерная бомба взрывается под водой, выделяемая энергия настолько велика, что генерируемые волны давления могут быть легко уловимы гидроакустическими детекторами, развернутыми многими странами. Кроме того, нет никаких водных явлений, которые можно было бы спутать с ядерным взрывом.

Поэтому, если страна хочет попытаться скрыть ядерное испытание, лучше всего будет провести его под землей. Хотя генерируемые сейсмические волны могут быть очень сильными от ядерного взрыва, у природы есть еще более сильный метод генерации сейсмических волн: землетрясения! Единственный способ рассказать о них – триангуляция точного положения, потому что землетрясения очень и очень редко происходят на глубине 100 метров или меньше, а ядерные испытания (пока что) всегда проходили на небольшой глубине под землей.

С этой целью страны, которые подписали Договор о запрещении ядерных испытаний, создали сейсмические станции по всему миру, чтобы вынюхивать любые ядерные испытания, которые проводятся.

Международная система отслеживания ядерных испытаний, показывающая пять крупных типов испытаний и положения всех станции. Всего в настоящее время активны 337 известных станций

Именно этот акт сейсмического мониторинга позволяет нам делать выводы о том, насколько мощным был взрыв и в каком месте Земли – в трех измерениях – он произошел. Сейсмическое событие Северной Кореи, которое произошло в 2016 году, было зарегистрировано по всему миру; 337 активных мониторинговых станций по всей Земли были достаточно чувствительны для этого. По данным Геологической службы США, в 6 января 2016 года в Северной Корее произошло событие, эквивалентное землетрясению величиной 5.1 балла на глубине 0,0 километра. Основываясь на величине землетрясения и сейсмических волн, которые были зарегистрированы, мы можем восстановить объем выпущенной энергии – порядка 10 килотонн тротилового эквивалента – и понять, был это ядерный взрыв или нет.

Благодаря чувствительности наблюдательных станций, глубину, величину и положение взрыва, который заставил Землю трястись 6 января 2016 года, можно четко установить

Важнейшая подсказка, помимо косвенных доказательств величины и глубины землетрясения, исходит из типов генерируемых сейсмических волн. В общем, есть S- и P-волны, сдвиговые, или вторичные, и продольные волны, которые иногда называют первичными. Землетрясения, как известно, производят мощнейшие S-волны по сравнению с P-волнами, а ядерные испытания рождают более мощные P-волны. И вот, Северная Корея заявляет, что это была водородная бомба (синтеза), которая намного смертоноснее бомб деления. В то время, как энергия, выпускаемая урановыми или плутониевыми бомбами на основе реакции деления имеют мощность порядка 2-50 килотонн тротилового эквивалента, водородные бомбы выпускают энергию в тысячи раз мощнее. Рекордсмен события – советская Царь-бомба мощностью 50 мегатонн тротилового эквивалента.

Взрыв Царь-бомбы в 1961 году был крупнейшим ядерным взрывом на Земле и стал одним из самых важных для дальнейшего определения судьбы ядерного оружия

Профиль волн, полученный по всему миру, говорит, что это не землетрясение. Так что да, Северная Корея вероятнее всего взорвала ядерную бомбу. Но какую? Есть разница между бомбами на основе синтеза и на основе деления:

  • Бомба на основе ядерного деления берет тяжелый элемент с большим количеством протонов и нейтронов, например, изотопы урана или плутония, и бомбардирует их нейтронами, которые могут быть захвачены ядром. Когда происходит захват, рождается новый нестабильный изотоп, который диссоциирует на более мелкие ядра, высвобождая энергию, а также дополнительные свободные нейтроны, позволяя начаться цепной реакции. Если все сделано правильно, огромное количество атомов может пройти через эту реакцию, превратив миллионы миллиграммов или даже граммов материи в чистую энергию по формуле E = mc2.
  • Термоядерная бомба на основе синтеза берет легкие элементы, такие как водород, и при помощи огромных энергий, температур и давления делает так, чтобы эти элементы слились в более тяжелые, такие как гелий, выделяя еще больше энергии, чем бомба на основе деления. Температура и давление требуются настолько большие, что единственный способ создать термоядерную бомбу – это окружить гранулу синтеза топливо на основе бомбы деления: чтобы огромный выброс энергии смог запустить реакцию синтеза. До килограмма вещества может превратиться в чистую энергию на стадии синтеза.

Многие путают испытания с бомбами деления и синтеза. Но ученые различают ихбезошибочно

Что касается выхода энергии, то северокорейская тряска была несомненно вызвана бомбой на основе деления. Если бы это было не так, то это был бы самый слабый, самый эффективный взрыв с реакцией синтеза на планете, который даже в теории создать не получается. С другой стороны, есть четкие доказательства того, что это был именно взрыв с реакцией деления, поскольку записи сейсмических станций показали невероятно похожий взрыв в 2013 году, все в той же Северной Корее.

Разница между встречающимися в природе землетрясениями, сигнал которых показал синим, и ядерным испытанием, показанным красным, не оставляет сомнений в природе такого события

Другими словами, все данные, которые мы имеем, указывают на один вывод: в основе этого ядерного взрыва была именно реакция деления, а не синтеза. И это точно не было землетрясением. S- и P-волны доказали, что Северная Корея взрывает ядерные бомбы, нарушая международный закон, но сейсмические сводки, несмотря на удаленность, показывают, что это не бомбы синтеза. У Северной Кореи ядерные технологии 1940-х годов. Даже если мировые лидеры лгут, Земля скажет правду.

Реклама

Роботы-убийцы? Остановитесь, даже хорошие роботы непредсказуемы до ужаса

Руководители более сотни ведущих мировых компаний в области искусственного интеллекта очень обеспокоены развитием «роботов-убийц». В открытом письме ООН эти бизнес-лидеры, включая Илона Маска из Tesla и основателей гугловской DeepMind – предупредили, что использование технологий автономного оружия может быть принято террористами и деспотами, либо в той или иной степени подвергнется взлому.

Но реальная угроза намного серьезнее – и дело не только в человеческих проступках, но и в машинных. Исследование сложных систем показывает, что они могут вести себя гораздо более непредсказуемо, чем можно сделать вывод из суммы отдельных действий. С одной стороны это означает, что человеческое общество может вести себя совершенно по-другому, чем вы могли ожидать, изучая поведение индивидов. С другой стороны, это применимо и к технологиям. Даже экосистемы простых программ искусственного интеллекта – которые мы называем тупыми, хорошими ботами – могут удивлять нас. Даже отдельные боты могут вести себя кошмарно.

Отдельные элементы, составляющие сложные системы, такие как экономические рынки или глобальную погоду, имеют тенденцию не взаимодействовать простым линейным способом. Это делает эти системы очень трудными для моделирования и понимания. Например, даже после многолетних исследований климата невозможно спрогнозировать долгосрочное поведение погоды. Эти системы настолько чувствительны к мельчайшим изменениям, насколько взрывоопасно на них реагируют. Очень сложно узнать точное состояние такой системы в отдельно взятый момент. Все это делает эти системы внутренне непредсказуемыми.

Все эти принципы применимы к большим группам людей, действующим по-своему, будь то человеческие общества или группы ботов с искусственным интеллектом. Недавно ученые изучали один из типов сложной системы, в которой хорошие боты использовались для автоматического редактирования статей на Википедии. Эти самые разные боты разработаны, написаны и используются доверенными редакторами Википедии, а их базовое программное обеспечение с открытым исходным кодом и доступно для всех. По отдельности они имеют общую цель – улучшать энциклопедию. Однако их коллективное поведение оказалось на удивление неэффективным.

В основе работы этих ботов с Википедии лежат хорошо установленные правила и условности, но поскольку у веб-сайта нет центральной системы управления, нет и эффективной координации между людьми, управляющими разными ботами. В результаты обнаружились пары ботов, которые несколько лет отменяли правки друг друга и никто не замечал. И, конечно, поскольку эти боты никак не учатся, они тоже не заметили.

Эти боты предназначены для ускорения процесса редактирования. Но небольшие различия в дизайне ботов или между людьми, которые их используют, могут привести к массовой трате ресурсов в продолжающейся «войне за редактирование», которая была бы разрешена гораздо быстрее с помощью редакторов.

Исследователи также обнаружили, что боты вели себя по-разному в разных языковых версиях Википедии. Правила, казалось бы, практически одинаковы, цели идентичны, технологии похожи. Но в немецкоязычной Википедии сотрудничество ботов было намного более эффективным и продуктивным, чем, например, в португальской. Это можно объяснить только различиями между редакторами-людьми, которые руководили этими ботами в разных средах.

Экспоненциальная путаница

Боты с Википедии не обладают широкой автономией и система уже работает не в соответствии с целями отдельных ботов. Но Wikimedia Foundation планирует использовать ИИ, которые будут давать больше автономии этим ботам. И это, вероятнее всего, приведет к еще более непредсказуемому поведению.

Хороший пример того, что может случиться, продемонстрировали боты, созданные для разговоров с людьми, когда их заставили общаться между собой. Мы уже не удивляемся ответам персональных ассистентов вроде Siri. Но заставьте их общаться между собой и они быстро начнут вести себя неожиданным образом, спорить и даже оскорблять друг друга.

Чем больше становится система и чем более автономным становится каждый бот, тем более сложным и непредсказуемым будет будущее поведение этой системы. Википедия – это пример работы большого числа относительно простых ботов. Пример с чат-ботами – это пример небольшого числа относительно сложных и изобретательных ботов – в обеих случаях возникают непредвиденные конфликты. Сложность и, следовательно, непредсказуемость растут экспоненциально по мере добавления в систему индивидуальности. Поэтому, когда в будущем появятся системы с большим количеством очень сложных роботов, непредсказуемость их выйдет за пределы нашего воображения.

Полыхающее безумие

Самоуправляемы автомобили, например, обещают осуществить прорыв в эффективности и безопасности дорожного движения. Но мы еще не знаем, что произойдет, когда у нас будет большая дикая система полностью автономных автомобилей. Они могут вести себя по-разному даже в пределах небольшого флота индивидуальных автомобилей в контролируемой среде. И еще более непредсказуемое поведение может проявиться, когда самоуправляемые автомобили, «обученные» разными людьми в разных местах, начнут взаимодействовать между собой.

Люди могут адаптироваться к новым правилам и соглашениям относительно быстро, но при этом с трудом переключаются между системами. Искусственным агентам может быть еще сложнее. Например, если «обученный в Германии» автомобиль поедет, например, в Италию, мы не знаем, как он освоит неписаные культурные соглашения, которым следуют многие другие «обученные в Италии» автомобили. Нечто обыденное вроде пересечения перекрестка может стать смертельно рискованным, потому что мы просто не знаем, будут ли машины взаимодействовать, как положено, либо начнут вести себя непредсказуемо.

А теперь подумайте о роботах-убийцах, которые беспокоят Маска и его коллег. Один робот-убийца может быть очень опасен не в тех руках. А система непредсказуемых роботов-убийц? Думайте сами.

Эксперты предлагают оснастить роботов «этическим черным ящиком»

Ученый Алан Уинфилд, профессор робоэтики Университета Западной Англии в Бристоле, и Мариана Джиротка, профессор антропоцентрического программирования Оксфордского университета, считают, что роботы должны быть оснащены так называемым «этическим черным ящиком». Он станет эквивалентом записывающего устройства, используемого в авиации для выяснения всех последовательных причин, заставляющих пилотов принимать те или иные действия в случае чрезвычайных ситуаций, что позволяет следователям проследить за этими действиями и выяснить причины катастрофы.

Так как роботы все чаще стали покидать индустриальные фабрики и лаборатории и все чаще начинают взаимодействовать с людьми, то и важность повышенных мер безопасности в данном случае может быть полностью оправдана.

Уинфилд и Джиротка считают, что компании, занимающиеся производством роботов, должны взять пример, предложенный авиационной индустрией, которая обязана своей безопасности не только технологиям и надежной сборке, но и строгому следованию протоколов безопасности, а также серьезному уровню расследований авиационных происшествий. Именно этой индустрией были предложены черные ящики и кабины пилота, оснащенные звукозаписывающими устройствами, которые в случае инцидентов позволяют людям, занимающимся исследованием авиакатастроф, найти истинную причину этих событий и вынести из этого жизненно важные уроки для повышения безопасности и предотвращения подобных случаев в будущем.

«Серьезные дела требуют серьезных расследований. Но что вы будете делать, если следователь обнаружит, что в момент инцидента с роботом никаких внутренних записей произошедших событий не велось? В таком случае сказать, что же произошло на самом деле, будет практически невозможно», — прокомментировала Уинфилд изданию The Guardian.

Используемые в контексте робототехники этические черные ящики будут записывать все решения, цепь причинно-следственных связей принятия этих решений, все движения и данные с датчиков своего носителя. Наличие черного ящика с записанной информацией также поможет роботам в объяснении их действий тем языком, который пользователи-люди смогут понять, что только сильнее укрепит уровень взаимодействия между человеком и машиной и улучшит этот пользовательский опыт.

Уинфилд и Джиротка не единственные эксперты, обеспокоенные этическими вопросами вокруг искусственного интеллекта (ИИ). Мисси Каммингс, специалист по беспилотным летательным аппаратам и директор Лаборатории по исследованию вопросов взаимодействия человека и автоматизационных систем при Университете Дьюка в Северной Каролине (США), отметила в мартовском интервью изданию BBC, что надзор за ИИ является одной из важнейших проблем, для которой до сих пор не найдено решения.

«К настоящему моменту у нас нет четко выведенных инструкций. А без введения индустриальных стандартов для разработки и испытания подобных систем будет сложно вывести эти технологии на широкий уровень», — прокомментировала Каммингс.

В сентябре 2016 года такие компании, как Amazon, Facebook, Google, IBM и Microsoft, образовали союз «Партнерство по искусственному интеллекту во благо людей и общества» (Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society). Основными задачами этой организации является контроль за тем, чтобы разработка ИИ велась честно, открыто и с учетом этических норм. В январе этого года к организации присоединилась компания Apple. После этого многие другие технологические компании тоже выразили такое желание и присоединились к союзу.

В то же время аутрич-благотворительная организация Future of Life Institute (FLI) создала Asilomar AI Principles – базовый свод законов и этических норм для робототехники, разработанный для того, чтобы быть уверенным в благонадежности ИИ перед будущим человечества. Основателями FLI выступили такие компании, организации и институты, как DeepMind и MIT (Массачусетский технологический институт), а в ее научный консультативный совет входят такие личности, как Стивен Хокинг, Фрэнк Вильчек, Илон Маск, Ник Бостром и даже Морган Фримен, знаменитый американский актер.

В общем, если согласиться с мнением, что упреждающие идеи в сочетании с усердной работой острейших умов индустрии являются лучшей защитой против любых вероятных проблем, связанных с ИИ в будущем, то можно сказать, что человечество уже находится под надежной защитой.

Мнения о развитии ИИ разделяются

Когда речь заходит об искусственном интеллекте, то наши технологические пророки разговаривают на языке магии, богов и монстров. Началось все еще в 2014 году, когда Илон Маск, выступая на симпозиуме Массачусетского технологического института, сравнил разработку ИИ с «призывом демона». Но, как показывает пример Фауста, перед тем как платить по счетам, из сделки с Мефистофелем можно получить свою выгоду. Видимо поэтому Маск слегка изменил свое мнение и позже добавил, что результат гибели человечества от рук ИИ может носить характер «непреднамеренного следствия», а не преднамеренной цели.

По мнению американского предпринимателя, владельца SpaceX и Tesla, ИИ определенно будет способен выполнять полезные функции, например защищать нас от электронного спама. Однако здесь же Маск задался вопросом: а не посчитает ли ИИ, что лучший способ избавиться от спама будет заключаться в том, чтобы избавиться от людей? Своими размышлениями на эту тему он решил поделиться на страницах журнала Vanity Fair, где в качестве примера рассказал об ИИ, который будет разработан, скажем, для того, чтобы сажать, выращивать и собирать с полей клубнику.

«Со временем все лучше и эффективнее выполняя это задание, саморазвиваясь, он станет идеальным в этом деле. Единственное, что он будет хотеть делать, — лучше всех выполнять свою работу. И в какой-то момент может настать время, когда весь мир будет покрыт клубничными полями и людям в нем просто не останется места».

Недавно Маск совместно с Сэмом Альтманом (еще одним американским предпринимателем, которого тоже очень беспокоит тема ИИ) организовал компанию Open AI, вложив в нее 1 миллиард долларов. Задачей некоммерческой исследовательской фирмы будет поиск путей для разработки безопасного ИИ. Альтман в интервью тому же изданию Vanity Fair рассказал, что цель организации заключается в подготовке всех к следующему десятилетию, в котором будут царить ИИ, а все инвестиции будут сосредоточены вокруг нескольких «волшебников», знающих правильные «заклинания» для их управления. Опять разговор о магах, если вы понимаете, о чем речь.

Илон Маск, как оказалось, совсем не одинок в своих пессимистичных и апокалиптических взглядах на проблему ИИ. Его поддерживает, например, Билл Гейтс, считающий, что ИИ очень быстро заменит людей на их рабочих местах. В поддержку высказывается и Стивен Хокинг, который еще в 2014 году в интервью BBC поделился своими мыслями о том, что «развитие полноценного искусственного интеллекта может положить конец человеческой расе».

Тем не менее множество других техногигантов ожидают от развития ИИ более утопичного сценария развития событий. Марк Цукерберг, например, в одном из своих постов в Facebook в 2016 году написал:

«Я думаю, что мы можем построить ИИ, который будет работать на нас и помогать нам».

А выступая позже на саммите F8 2016 Keynote, он призвал человечество «отбросить страхи и обратиться лучше к надежде». Ларри Пейдж, соучредитель компании Google, предсказывает мир, в котором ИИ позволит людям «иметь больше времени на свою семью или преследование своих собственных интересов».

Стив Возняк охарактеризовал варианты ожидающих нас перспектив в интервью издательству Australian Financial Review:

«Станем ли мы богами? Или домашними животными? Или мы будем обычными муравьями, на которых в конечном итоге наступят?»

Есть среди предсказаний ведущих специалистов в своих областях и мнение, с которым очень сложно поспорить и с которым согласен, например, Элиезер Юдковский, научный сотрудник Института Сингулярности по созданию Искусственного Интеллекта, однажды прокомментировавший разбираемый вопрос:

«Предсказать результат невозможно хотя бы потому, что ИИ будет гораздо умнее меня».

Хотим мы этого или нет, но ИИ уже все ближе и ближе подбирается к нашей повседневной жизни, и его первые отголоски можно наблюдать, например, в самых современных программах по лицевому распознаванию, которые использует компания Facebook, или в виде цифровых ассистентов Siri или Cortana. Искусственный интеллект обладает перспективами произвести революции во многих секторах и сферах жизни. Харпит Буттар, аналитик компании Frost & Sullivan, как-то выразил в пресс-релизе мнение о том, что «к 2025 году ИИ-системы так или иначе будет представлены во всех сферах общества вплоть до здравоохранения». Искусственному интеллекту пророчат полное решение проблем дорожного трафика. С этим соглашаются специалисты Иллинойского университета, которые говорят, что ИИ-системы смогут избавить нас от проблем автомобильных заторов, а автомобильные аварии станут пережитком прошлого.

Разработку ИИ, как и любой другой технологии, нельзя рассматривать отдельно от контекста с моральной точки зрения как плохую или хорошую – все будет зависеть от нас самих, от того, как мы хотим использовать эту технологию. Несмотря на то, что технологическое сообщество разделилось на два четких лагеря в отношении вопроса ИИ, важнее является тот факт, что такие обсуждения вообще ведутся в технологической среде. ИИ – это очень мощная технология, и какое бы воздействие она в итоге ни оказала на наши жизни, нужно понимать, что это воздействие будет очень серьезным.

Что известно о Нибиру на данный момент

В прошлом году два астронома изучали самые далекие объекты, вращающиеся вокруг Солнца, которые мы находили за все время, как вдруг увидели нечто интересное. Это сверхдальние объекты пояса Койпера вместо того, чтобы иметь случайно ориентированные орбиты, словно вытянулись и склонились в определенном направлении. Если бы так поступили один-два объекта, можно было бы списать это на случайность. Но их было шесть. Шансы на то, что это будет случайность, были около 0,0001%. Вместо этого астрономы Константин Батыгин и Майк Браун предложили кардинально новую теорию: где-то там есть далекая девятая планета, массивнее Земли, но меньше Урана и Нептуна. Она-то и сдвигает все эти объекты. С тех пор прошло 16 месяцев, и вот что мы имеем по факту.

Во-первых, идея прекрасная. Каждый раз, когда вы пытаетесь подобрать объяснение, кроме этой идеи ничего не кажется особо убедительным. Но, как и многие блестящие идеи, возможно также, что она просто неверная. Увидеть шесть сверхдальних объектов, которые делают что-то необычное, не значит, что нет шести миллионов подобных объектов, просто мы их не видим. Возможно, это вполне нормальное поведение.

Астрономы называют это предубежденностью: в любом наборе данных вы смотрите только на объекты, которые легче всего увидеть/найти/измерить, и эти объекты, как правило, будут выдающимися по своей природе. Если вы смотрите поверх высокой травы и видите только гигантских слонов, можно прийти к выводу, что слонят не существует, таким будет ваше предубеждение. Но есть способ от него избавиться: спросить, что произойдет, если вы соберете новые дополнительные данные, более качественные и точные. Какие конкретные предсказания можно сделать, чтобы подтвердить или опровергнуть вашу теорию? В случае с девятой планетой их будет пять.

  1. Если девятая планета реальна, она должна породить больше удаленных объектов с этим странным неожиданным выравниванием. Если бы во внешней Солнечной системе существовала сверхдальняя массивная планета, иногда она должна была бы гравитационно сталкиваться с другими объектами в поясе Койпера. Некоторые столкнутся с планетой, некоторые будут выброшены из Солнечной системы, некоторые будут выброшены на орбиту с противоположным девятой планете направлением. Мы можем проверить это, если найдем больше объектов с большими максимальными орбитальными расстояниями от Солнца: в сотни раз более удаленные от Солнца, чем Земля.

  1. Орбиты этих объектов должны быть наклонены в том же направлении, что и исходных шести. Необычный систематический сдвиг для шести объектов имеет шанс порядка 1 к 1000. Если обнаружить еще с десяток объектов с подобным наклоном, шанс будет один на миллиард. Найти еще больше объектов и замерить их смещение — это отличная косвенная проверка гипотезы девятой планеты.

  1. Небольшая группа объектов, вопреки предсказанию #1, будет иметь орбиты, смещенные в том же направлении, что и девятой планеты. Такое предсказание сделали Батыгин и Браун во второй работе на эту тему, и в нем есть интересное зерно, потому что таких объектов пока ни разу не находили.
  2. Орбитальные плоскости этих объектов должны быть наклонены в одном направлении с небольшим разбросом. Это уточнение предсказания #2, определяющее распределенность систематических сдвигов. Дополнительное моделирование, проведенное командой Брауна и представленное на конференции в октябре, показало, где должен быть «северный полюс» орбитальных плоскостей этих объектов. Если большое число этих сверхдальних объектов пояса Койпера будет обнаружено, их распределения можно будет сопоставить с предсказанными.

  1. Что более важно, девятая планета должна быть там и ее можно было бы обнаружить с земли. Если там есть большая массивная планета, она должна отражать достаточно солнечного света, чтобы его можно было уловить даже с земли, даже с помощью наших современных телескопов.

Что касается косвенных доказательств, идея существования девятой планеты довольно неплоха. Прогнозы с первого по четвертый являются косвенными, и с тех пор, как существование девятой планеты было впервые спрогнозировано, было найдено еще четыре объекта: один командой OSSOS и три — командой Шеппарда и Трухильо. Зеленый объект, орбита которого уходит направо, — это первый пример предсказания #3, что интересно. Но будет еще интереснее, если мы расположим все обнаруженные объекты согласно моделированию их орбитальных плоскостей. Они будут совпадать с моделями Брауна!

Чем больше косвенных доказательств появляется, тем больше хочется увидеть совпадений, учитывая ограниченность доступных данных. Но здесь есть свои недостатки:

Все эти данные не лишены предубежденности; мы нашли объекты, которые подходят относительно близко к Солнцу.

Общее число обнаруженных объектов — десять — слишком малое, чтобы считаться значимым.

Неопределенность предсказаний #3 и #4 размывает значимость находок.

При всем этом девятая планета остается неуловимой.

Но надежда есть.

Полный набор данных позволяет нам накладывать более строгие ограничения на место расположения девятой планеты, и наиболее вероятные сценарии помещают ее в созвездие Тельца. Когда мы приближаемся к июньскому солнцестоянию, это созвездие становится более видимым, а значит, ближайшие месяцы станут лучшими для поисков девятой планеты. Поисками займутся как астрономы-любители, так и профессионалы. Майк Браун также ведет собственный блог о текущем состоянии поиска девятой планеты; несмотря на дикий оптимизм, он очень сдержан в высказываниях.

Самые удивительные результаты миссии Кеплера заключались в том, что подавляющее большинство планет во Вселенной оказались не маленькими, твердыми мирами, такими как Земли или Марс, не большими газовыми гигантскими мирами, такими как Нептун или Юпитер, а суперземлями, то есть чем-то средним. С тех пор как это открытие стало известно миру, астрономы задаются вопросом: почему в нашей Солнечной системе нет ни одного такого мира? Если гипотеза девятой планеты верна, то такой мир есть, и сейчас — лучшее время для его поисков.

Запущена первая в России многоузловая квантовая сеть

Ученым из Российского квантового центра (РКЦ) удалось запустить первую в России многоузловую квантовую сеть, предназначенную для передачи данных. В разработке отечественных специалистов используется одновременно два метода шифрования информации, что делает такой способ передачи данных крайне защищенным.

Первые квантовые сети начали появляться в нашей стране еще три года назад, а работающая линия связи была запущена в Университете ИТМО в 2014 году. Эта линия связала квантовым каналом два корпуса вуза. В июне прошлого года было объявлено о запуске первой «городской» линии связи между двумя отделениями банка, а в сентябре 2016 пресс-служба МГУ сообщила о соединении двух точек в городах Подмосковья. В мае этого года в Казани был проведен первый в России сеанс квантовой «телефонной» связи. Нынешняя разработка сотрудников РКЦ представляет из себя квантовую сеть, состоящую из трех узлов и двух квантовых каналов, связанных друг с другом. Квантовая защищенная связь сама по себе может быть установлена только напрямую между двумя точками, и если сеть имеет сложную структуру, то квантовые сегменты сети необходимо связывать друг с другом узлами с повторителями, в которых используются «обычные» методы обработки данных. Эти «обычные» узлы и создают бреши в системе безопасности, что практически сводит на нет всю пользу от использования квантовых линий для безопасной передачи данных. По заявлению сотрудника РКЦ Алексея Федорова,

«Методы квантовой защиты данных хорошо отработаны в лабораторных условиях, но при переносе их на существующую телекоммуникационную и криптографическую инфраструктуру возникает множество проблем, в частности, при использовании реальных городских линий связи. Нам удалось успешно решить одну из них – использование в одной сети двух разных методов кодирования информации».

Для улучшения защиты на разветвленной линии связи специалисты использовали шифрование информации при помощи квантовых ключей на «обычных» участках линий связи. На базе оптоволоконных сетей было создано 2 канала: длиной в 30 и 15 километров соответственно. На первом из участков данные кодировались с помощью поляризации фотонов, на втором – в их фазе. В ходе эксперимента скорость генерации квантовых ключей на первом участке составила 0,1 килобита в секунду, а скорость генерации секретного ключа, пригодного для шифрования – 0,02 килобита в секунду.

«Такой скорости генерации ключа достаточно для обновления ключей в существующих устройствах шифрования. В будущих экспериментах скорость генерации может быть увеличена. Применение двух методов кодирования в рамках одной сети позволяет использовать для обработки и шифрования данных уже существующие программные решения и платформы. Это избавляет банки и других пользователей квантовых сетей от необходимости разрабатывать новые продукты, а просто дает возможность встраивать квантовые каналы в уже существующую телекоммуникационную инфраструктуру».

Бог — это статистика

Дебора Нолан, профессор статистики в Университете Калифорнии в Беркли, предлагает своим студентам выполнить очень странное на первый взгляд задание. Первая группа должна сто раз подбрасывать монетку и записывать результат: орёл или решка. Вторая должна представить, что подбрасывает монетку – и тоже составить список из сотни «мнимых» результатов.

Группы формируются рандомно, втайне от профессора. На время проведения экспериментов Нолан выходит из аудитории. Вернувшись, она просит показать ей оба получившихся списка «орлов» и «решек». Пробежав по ним глазами, профессор – к изумлению студентов – безошибочно указывает на группу, которая подбрасывала монетку только мысленно.

Как ей это удаётся? Очень просто. Дело в том, что «настоящие» данные всегда содержат участки, которые большинству людей показались бы «неслучайными»: скажем, шесть «орлов» подряд. В попытке симулировать случайность мы стараемся избегать таких последовательностей. Это и позволяет без труда отличить «настоящую» случайность от «поддельной».

Это упражнение ярко иллюстрирует простой факт: люди недооценивают силу случайности. В попытке осмыслить любое наблюдаемое явление мы не можем адекватно оценить, насколько удивительными могут быть последствия сугубо бессмысленных феноменов.

1. Один на миллиард

С первых уроков химии в средней школе мы привыкли думать о химических реакциях как о чём-то имеющем смысл и направление. Кровожадная молекула кислорода атакует беззащитную молекулу водорода и превращает её в молекулу воды. Торжество окисления! Победа дипольного момента! Мы описываем весь процесс в виде уравнения, в котором читается целая драма химического взаимодействия. В нём есть завязка, напряжение, кульминация – и разрешение, в котором взрыв гремучего газа сопровождает возврат к извечным ценностям стабильности и покоя – просто шекспировский сюжет.

Но присмотримся к сути химической реакции. Чтобы примерно представить себе масштаб, о котором идёт речь, возьмём для примера реакцию нитрата серебра с сульфидом натрия. В результате неё молекулы обмениваются составными частями, образуя сульфид серебра, который сразу же выпадает в осадок. В нашем примере мы бросим в литр воды по тысячной миллиграмма каждого из исходных веществ. При этом практически всё серебро прореагирует с сульфидом, да ещё и почти мгновенно.

Удовлетворившись этим не особенно впечатляющим результатом, посмотрим на произошедшее с точки зрения математики. Сколько молекул каждого из исходных веществ в нашей литровой реакции? Это несложно рассчитать, но на случай, если на уроках химии вы списывали домашние задания по литературе, мы сделаем это за вас.

В нашем мысленном эксперименте нитрат серебра реагирует с сульфидом натрия. Но помимо них в реакции есть и третье вещество – вода. Расчёт показывает: на каждую молекулу нитрата серебра приходится десять миллиардов молекул воды – и только две молекулы сульфида натрия. Выходит, реакция между серебром и сульфидом – это почти то же самое, что поиск человеком своей «второй половинки» среди всего населения планеты.

Чем можно объяснить такую феноменальную способность молекул находить друг друга, кроме как волшебством или божественным провидением? Есть одна сила, которую мы привыкли игнорировать: случайность. Между серебром и сульфидом нет какого-то особого притяжения. Они не знают о существовании друг друга, пока не врежутся друг в друга – случайным образом. Только в этот момент внезапно оказывается, что они составляют прекрасную пару.

Но перед тем, как найти свою пару – сульфид – серебро может за доли секунды врезаться в миллиарды молекул воды, никак с ней не реагирующих. Человеческий мозг не создан для операций с такими скоростями.

Наше изумление связано именно с тем, что мы не можем представить себе скорости процессов, происходящих в микромире. В результате этого мы склонны видеть «неслучайность» там, где её нет. Точно так же мы не можем осознать обратное: скажем, что такое три с половиной миллиарда лет с момента зарождения жизни, в течение которых протекала эволюция. Поэтому аргументы креационистов находят столь широкий отклик в обществе.

Тем не менее, молекулы реагируют. Реакции протекают. Осадок выпадает. Неуловимая бессмыслица приносит осязаемые плоды. Мы недооцениваем силу случайности.

2. Взрыв на фабрике иммунитета

Когда в ваш организм попадает вирус гриппа, иммунная система опознаёт его и уничтожает за несколько дней. То же самое происходит с тысячами других вирусов, бактерий и паразитов. Когда ребёнку делают прививку от полиомиелита, его иммунная система «набивает руку» на убитом вирусе, чтобы в случае попадания в организм живого «пресечь» его на месте. Есть и более печальные примеры работы иммунитета: аллергические реакции на пыльцу, клубнику, орехи.

Вы не задумывались, откуда ваше тело знает как выглядит вирус гриппа? ОТкуда организм младенца знает, что такое убитый полиомиелит и как именно надо на него реагировать? Как может у сибиряка в пятом колене быть аллергия на экзотических морских гадов, о котоых он никогда даже не слышал?

Распознавание чужеродных веществ в организме осуществляется специальными белками, наиболее известными из которых являются антитела. То вещество, которое антитело распознаёт, называется антигеном. Таким образом, компоненты вируса гриппа или, скажем, клубники являются антигенами, и на них реагируют специальные антитела.

Молекулы антител , внешне похожие на английскую букву Y, распознают антигены одной из своих верхних «лапок». Там находятся участки, которые в точности подходят к антигенам по форме. Антиген как бы «вставляется» в антитело, как «ключ в замок» (метафора, настолько набившая оскомину в биохимии, что её пора бы уже запретить). Соединяясь с антигеном, антитело подаёт сигнал иммунной системе: вот враг, его нужно уничтожить!

Самый поразительный факт заключается в том, что для каждого вообразимого антигена есть своё собственное антитело. Это сложно уложить в голове, но специфическое антитело, в принципе, можно получить почти для любого антигена. Причём в большинстве случаев, когда в организм попадает новый антиген, антитело к нему уже есть.

Организм млекопитающего способен произвести специальный белок-распознаватель для всего, что угодно. Даже для того, что ни сам организм, ни его предки никогда не встречали.

Как это возможно? Антитела, как и другие белки, кодируются в ДНК. Если производить антитело для каждого вообразимого антигена – то, выходит, для их кодирования нужны миллионы генов! Они бы просто не уместились в клетке. Поэтому иммунная система работает совершенно уникальным образом. Она использует силу случайности.

Вначале все клетки, которые собираются производить антитела, кодируют их одинаковым геном. Но при созревании клеток-производителей этот ген в каждой из клеток случайным образом перекраивается. Какие-то фрагменты вырезаются, какие-то сшиваются, какие-то удваиваются и так далее. Причём это происходит именно в тех участках гена, которые кодируют «распознающую» часть антитела – кончики «лапок» Y-образной молекулы.

Таким образом, из одного и того же гена образуются миллионы генов, нарубленных и перестроенных случайным образом. Этот процесс называется V(D)J-рекомбинацией . В итоге образуются миллионы и даже миллиарды разнообразных «замков» – такое количество, что практически любой попадающий в организм «ключ» подойдёт хотя бы под один из них.

Таким образом, весь иммунный арсенал млекопитающих – самый совершенный в живой природе – формируется благодаря «взрыву на макаронной фабрике» – или, скорее, фабрике замков. Воистину, мы недооцениваем силу случайности.

3. Дважды два, вероятно, четыре

Случайность сложно понять, но её можно рассчитать. Для этого существует целая наука – статистика. Тот факт, что единичные события происходят исключительно случайным образом, совсем не значит, что их нельзя предсказать: этим занимается теория вероятностей.

Не стоит полагать, что теория вероятностей – это инструмент, который мы используем только от недостатка знаний, не имея возможности точно определить причинно-следственные связи между явлениями. На самом деле, «вероятностность» – фундаментальный принцип организации вселенной.

Возьмём распад радиоактивного атома. Сложно представить себе явление более случайное – ни один из атомов не знает, что происходит с другими атомами вокруг него, и в принципе может распасться в любой момент. Тем не менее, если речь идёт хотя бы о миллионе атомов – а это исчезающе мало – то динамику радиоактивного распада можно описать с высочайшей точностью.

Это объясняется тем, что каждый тип атома имеет постоянную вероятность распада – поэтому когда речь идёт о многих миллиардах этих атомов, скорость их распада «в общем зачёте» становится постоянной величиной.

То же относится и к большинству биологических процессов. Если измерять в отдельных клетках, например, среднюю скорость синтеза РНК (этот процесс постоянно активен в любой живой клетке), то она будет «гулять» из стороны в сторону совершенно случайным образом . Если же измерить ту же скорость, скажем, сразу в целой печени – то мы получим постоянную и чётко определённую величину. Миллионы случайностей выравнивают друг друга, создавая на отдалении впечатление «неслучайности».

4. Боги случайности

Человеку свойственно находить закономерности там, где их нет. Это легко объяснимо с эволюционной точки зрения.

Для предков человека поиск закономерностей был важнейшей способностью: имено в этом заключается основной смысл интеллекта.

Если зверь несколько раз был замечен около реки – то значит, он там не случайно, и этим можно воспользоваться для охоты. Если несколько сородичей, поев странных ягод, заболели – значит, к ягодам лучше не приближаться.

Неудивительно, что эта способность не всегда объективна. Именно поэтому для нас так характерно верить в богов и другие непознаваемые силы. Не имея возможности объяснить, откуда берутся дождь и гром, человек отчаянно пытался найти закономерность в их «поведении». Для этого древним людям и потребовались боги: если во всём искать причинно-следственную связь, то рано или поздно придётся придумать для случайности объяснение, каким бы фантастическим оно не казалось. Чем меньше мы знаем об окружающем мире – тем больше религии нам нужно для комфортного существования.

Если бы пещерный человек знал о химических реакциях или V(D)J-рекомбинации, то он, несомненно, увидел бы в них однозначное доказательство существования бога. Современные люди смотрят на них с приземлённых позиций теории вероятностей. Возможно, это просто вопрос терминологии. Как здесь не вспомнить цитату из величайшего поэта последних десятилетий:

«Бог – это просто статистика»

Что такое врождённая грамотность

Существуют люди, которые всегда (ну, или почти всегда) пишут правильно, но при этом совершенно не помнят никаких правил, не ищут проверочные слова на безударные гласные или непроизносимые согласные, не заучивают списки исключений. Такое явление в быту часто называют «врожденной грамотностью» — как будто бы эти люди родились с умением правильно писать. Конечно же, это неверно: невозможно родиться со знанием правил орфографии и пунктуации какого-то определенного века (а то и десятилетия). В чем же дело? По-видимому, дело здесь в хорошей зрительной памяти: «врожденно» грамотный человек помнит слова как картинки. В принципе, в этом нет ничего невозможного. Это показали наблюдения над людьми с разделенными полушариями: в норме (у правшей) языковую информацию может обрабатывать только левое полушарие. Но оказалось, что некоторые очень распространенные слова люди иногда могут узнать и без помощи левого полушария — значит, они помнят их, как картинки. Вообще говоря, помнить слово, как картинку, могут не только люди, но и обезьяны: у бонобо Канзи, который учил язык-посредник «йеркиш», состоящий из клавиш с абстрактными изображениями (лексиграмм), на некоторых клавишах в качестве таких изображений были написаны слова. И Канзи их запомнил.

Видели ли Вы когда-нибудь, что делает «врожденно» грамотный человек, когда не может вспомнить в точности, как пишется то или иное слово? Он пишет на бумажке оба возможных варианта — и тут же один из них с омерзением замазывает, густо-густо, чтобы стало совсем не видно. Ключевое слово здесь — омерзение: действительно, неверно написанное слово вызывает у «врожденно» грамотного человека массу отрицательных эмоций. Об этом пишет Ирина Левонтина: «для многих грамотных людей сам вид безграмотного текста мучителен, как скрип пенопласта». Зато писать такому человеку очень легко: пока приятно — значит, всё правильно, а если вдруг рука по ошибке выведет не ту букву (или палец промажет по клавише), подкорковые структуры мозга, отвечающие за эмоции, сразу подадут сигнал: «фу, какая гадость!», и можно будет быстро всё исправить (главное, понятно, на что: на то, что не вызывает отрицательных эмоций).

Обычно считается, что «врожденную» грамотность можно приобрести, если много читать. В большинстве случаев это действительно помогает, но не всегда: если вы читаете слишком быстро, угадывая слова по общему, приблизительному контуру, «врожденной» грамотности вам не видать — слишком невелики различия контуров у слова, написанного правильно, и слова, написанного с ошибкой в одну букву. Что же делать, особенно теперь, когда едва ли не главным показателем успешности чтения во многих случаях считается его скорость? Мне кажется, что здесь могли бы помочь упражнения, направленные на детализацию картинки: взять список «словарных» слов, с непроверяемым гласным и согласными, и выписать из него, например, все слова, у которых гласные идут в алфавитном порядке. Или все слова, у которых во втором слоге буква «и». Или все слова, у которых все согласные буквы — «звонкие» (то есть такие, которые обычно обозначают звонкие звуки). Или — да что угодно, лишь бы внешний вид слова стал максимально детализированным. Невозможно написать «собака» с «а» после «с», если выписывал его как слово, в котором есть «о». Кстати, привычка «детализировать картинку» помогает и в жизни: такой человек не купит поддельный товар, чье название отличается от настоящего на целую букву.

А самое главное, чего делать ни в коем случае не следует, — это писать фонетическую транскрипцию. Особенно целых слов. Особенно в строчку — потому что в этом случае внешний вид слова с «неправильными» (с точки зрения орфографии) буквами примелькается, станет привычным и перестанет вызывать однозначные отрицательные эмоции. И вот тогда, встретившись со словом, вам придется всякий раз мучительно выбирать, какая же из двух одинаково привычных картинок является правильной. Вспоминать все правила и исключения — и так едва ли не для каждой буквы в слове. Ужасная перспектива, не правда ли? Так что, если не хотите мучиться, учитесь, глядя на правильные слова.

83% россиян приходятся друг другу родственниками

К такому выводу пришли генетики, обследовав 1848 человек от Владивостока до Сочи

Ученые медико-генетического центра Genotek с сентября 2015 года по февраль 2017 года проанализировали данные 1848 человек в возрасте от 20 до 45 лет из Москвы, Санкт-Петербурга, Сочи, Краснодара, Ростова-на-Дону, Владивостока, Новосибирска, Симферополя, а также Киева. Как минимум один родственник был выявлен у 83% участников ДНК-теста.

Поиск родственников осуществлялся в рамках ДНК-теста «Генеалогия», который также выявляет происхождение по отцовской и материнской линиям и определяет этническую принадлежность человека. Ученые отмечают, что в исследуемой группе было обнаружено 1299 родственных связей от пятого до десятого поколения, 549 — четвертого, 39 и 27 — третьего и второго поколений соответственно.

Генеральный директор Genotek Валерий Ильинский рассказал «Известиям», что поиск родственников происходил по внутренней базе компании, в которую входят люди, прошедшие ДНК-тест «Генеалогия». Желающие найти родственников присылают в лабораторию пробирки с биоматериалом (со слюной). Кроме Москвы дополнительные офисы Genotek работают в США, Казахстане и на Кипре.

Клиенты Genotek прошли ДНК-тест, после чего ученые центра исследовали их хромосомы и сравнили между собой. Так были найдены родственники и определена их степень родства. Результаты были выведены в личные кабинеты клиентов, и они получили доступ к списку найденных родственников.

— Мы пришли к выводам, что в восьми случаях из десяти можно выявить генетические связи от первого до десятого поколения. Лично я нашел двух родственников, о которых не знал ранее, и сейчас устанавливаю с ними контакт, — сказал Валерий Ильинский.

По его словам, шансы найти родственника в своем же городе или в другом конце страны примерно равны. В Genotek чаще всего обращаются люди с запросом на поиск родственников, так как ничего не знают о своей семье.

— Для нашей страны такая ситуация может быть обусловлена исторически: большое количество детей в послевоенные годы росли и воспитывались в детских домах, архивы уничтожались и найти родственников зачастую было трудно, а иногда и невозможно, — пояснил Валерий Ильинский.

Врач-генетик, кандидат медицинских наук Юлия Коталевская рассказала «Известиям», что данные, полученные учеными Genotek, вполне соответствуют общей картине по России. Пятое-десятое поколения — это очень далекая степень родства, и есть целые села, где большинство жителей состоят в таких родственных связях.

А вот более близкие родственные связи характерны для так называемых изолятов, например, народов Якутии и Бурятии. Там местное население не смешивается с другими национальностями.

Заведующий центральным отделением медицинской генетики с консультацией «Брак и семья» ФМБА России Виктор Никишин считает, что исследование, проведенное Genotek, недостаточно для глобальных научных выводов. Однако подтвердил «Известиям», что россияне действительно имеют большую долю общих генов. Например, среди граждан нашей страны много людей с положительным резус-фактором крови. Эту особенность мы переняли у татаро-монгол.

Ученые создали двусторонний нейрокомпьютерный интерфейс

Исследователям из Университета Женевы удалось передать ощущения из протезированной конечности обратно в мозг. Оказалось, что, помимо возможности создавать искусственное чувство движения, обучение этому происходит очень быстро. Статья опубликована в журнале Neuron.

Ученые создают нейрокомпьютерные интерфейсы с 70-х годов, основная область их применения — протезирование парализованных людей и пациентов с ампутациями. Протезированная конечность управляется напрямую мозгом посредством прочтения (например, вживленными электродами) нейронной активности и последующей ее декодировки. Однако отсутствие сенсорной обратной связи (помимо визуального наблюдения) ограничивает точность и аккуратность движений, так как ощущение движения в большей степени основано на проприоцепции (мышечном чувстве положения частей тела относительно друг друга и в пространстве), а не на зрении.

Группа профессора нейронаук Даниэля Юбера использует неинвазивную технологию двухфотонной микроскопии для считывания активности сотен нейронов с клеточным разрешением. «Мы хотели проверить, смогут ли мыши научиться контролировать нейропротез, используя только искусственную сенсорную обратную связь, — объясняет первый автор работы Марио Прша. — Используя методы нейровизуализации в моторной коре, мы узнавали, когда в мозге мыши активировались определенные нейроны, и пропорционально степени их активности стимулировали нейроны в сенсорной коре». Грызун получал вознаграждение за каждую превышающую порог активацию и после 20 минут обучения становился способен чаще вызывать соответствующую нейронную активность.

Полученные результаты свидетельствуют, что искусственное ощущение было не только воспринято, но и успешно интегрировано как обратная связь движения протеза. Ученые считают, что двусторонняя связь была так быстро усвоена, потому что, по-видимому, вовлекает основополагающие мозговые функции. Чувство положения членов тела является автоматическим и естественным и вполне возможно порождается базовыми нейронными цепями. Подобные двусторонние интерфейсы в будущем смогут позволить ощущать прикосновение к протезам и чувствовать необходимую силу для хватания объектов.

Современные методы также позволили сделать еще одно важное наблюдение. «Мы обнаружили, что животное активирует только один нейрон для контролирования движения протеза, не используя соседние, — добавляет Юбер. — Это очень интересное открытие, так как оно показывает, что мозг может фокусироваться на активности отдельного нейрона». Это позволит не только разработать более точные методы декодировки, но и глубже понять фундаментальные механизмы работы мозга.