Что проще реализовать – биологическое бессмертие или аплодинг?

ru_transhuman — 30.03.2010 По моим поверхностным оценкам, можно принять, что по многим параметрам аплодинг реализовать проще:

1) Надо исследовать только проявления работы нейронов, а не всех типов человеческих клеток и систем - проще становится как минимум раз в 10
2) Надо детально исследовать и моделировать не все уровни организации, а только клеточный и уровня нейронных сетей, не отвлекаясь на детали работы всяких митохондрий, всех деталей прорастания капилляров и т. п. - раз в 10 меньше работы
3) Надо только исследовать, а не уметь осторожно корректировать работу внутри. Раз в 10 меньше работы, и раз в 100 быстрее, так как не нужно ставить долговременные опыты на всяких мартышках и ждать 10 лет до их смерти, и ставить корректирующие опыты, и так несколько раз только для выяснения результатов влияния только на одну подсистему. Тем более, когда эксперименты станут комплексными и сложными. Тем более, когда эксперименты будут проводиться на людях.

Выходит примерно в 1000 раз проще.

Можно подумать о возможных рисках. Например, о потенциальной важности эффектов квантовой физики для мышления. Но с тем же успехом можно говорить, что и для обычного бессмертия будут важны всякие квантовые эффекты. Химики научились проводить реакции с некоторыми химическими веществами в несложных системах (несложных в сравнении с человеческой клеткой) – и информатики научились обрабатывать некоторые виды данных в несложных системах. Но информатика пока развивается быстрее химии и биологии.

Вмешиваться в работу существующей системы может быть проще, чем создавать новую. Но чтобы не ждать сотни лет экспериментов над обезьянами и людьми, для комплексного вмешательства в процессы старения, нужно будет разработать совершенные программы моделирования. При росте сложности вмешательств моделирование становится особо важным. В какой последовательности лучше применять лекарства? В каких комбинациях, с какими дозами? Не будет ли сильных побочных воздействий от небольших изменений – скажем, запустили очередное лекарство на 5 минут раньше, чем нужно, оно вступило в реакцию с ферментами, которые не успели израсходоваться с момента запуска предыдущей стадии лечения, и стало только хуже. При росте сложности, количество комбинаций, которые надо исследовать, растет экспоненциально. Только моделирование может помочь избежать столетий кропотливой работы и помочь понять, как все устроено на самом деле. Так как ни один человек не сможет запомнить всех деталей работы человеческой клетки – максимальное количество знаний надо будет переводить в компьютерные модели. Но опять выходит, что моделирование только нейронов должно быть проще моделирования всех систем.

Может быть проще примерно понять работу всех биологических механизмов, чем детально снять работу всех нейронов. Но первая задача – больше качественная, вторая – количественная. Например, если известен один алгоритм, то может быть проще настроить его коэффициенты (что можно делать автоматизировано), чем исследовать многие принципиально другие системы. (Например, в BlueBrain применяется именно этот подход - автоматическая настройка алгоритма моделирования по экспериментальным данным). Экстенсивное повышение разрешающей способности томографов может быть проще автоматизации исследования многих других биологических систем. Экстенсивный пусть развития чаще проще, надежнее и более предсказуем, чем интенсивный.

Если на исследования по аплодингу нужно будет 10 лет, то на исследования по биологическому бессмертию – 10 000 лет. Конечно же, это человеко-годы ученых и лаборантов, а не реального времени. Аналогичные оценки и по стоимости программ – исследование аплодинга и доведение его до коммерческого результата может быть примерно в 1000 раз дешевле, потребовать примерно в 1000 раз меньше ученых. Так, если для аплодинга потребуется всего 1000 ученых, то для традиционного бессмертия – миллион. Ни в одной стране мира нету стольких биологов.
На что должен делать ставку разумный человек?

P.S.Это перепост, ссылка для поисковиков.

Оставить комментарий

Популярные посты:

• Архив