Дело не в том, что современные машины слишком слабы. Проблема глубже: даже идеальный, бесконечно быстрый компьютер натолкнется на стену, которую не сможет преодолеть ни один алгоритм.
«Мы живем в симуляции?» Этот вопрос перестал быть шуткой и дошёл до физиков
Совсем недавно гипотеза моделирования был областью таких фильмов, как Матрица и вольные размышления философов. Сегодня ученые также относятся к этому серьезно. Если мы можем моделировать погоду, движение планет или поведение человека, почему бы не моделировать целые вселенные?
Именно на этом предположении основан популярный тезис: если развитая цивилизация может создавать симуляции реальности, то статистически более вероятно, что мы сами являемся одними из них. Проблема в том, что этот рассказ предполагает одно – что реальность можно полностью описать как программу. И тут возникает математический сбой.
Физики вступают в игру – и тянутся к математике, у которой есть свои пределы
В 2025 году в журнале Журнал применения голографии в физике работа была опубликована «Последствия неразрешимости физики для теории всего« Мир Файзал, Лоуренс М. Краусс, Аршид Шабир и Франческо Марино.
Авторы не спрашивают, есть ли у кого-нибудь мог хотят смоделировать нас. Они задают другой, более фундаментальный вопрос: Можно ли описать Вселенную полностью алгоритмически? Это важное различие. Компьютерное моделирование – это всегда набор правила выполненный шаг за шагом согласно указанному алгоритм. Если реальность требует чего-то большего, чем просто алгоритм, моделирование – даже теоретическое – становится невозможным.
Там, где заканчиваются возможности алгоритмов – и начинается проблема
Ключевым моментом работы является обращение к классическим математическим теоремам, известным уже почти сто лет, но редко связанным с физикой таким прямым образом.
Сюда входит: о:
- Теорема Курта Гёделя о неполноте
- Теорема Тарского о неопределенности истины
- информационные границы, описанные Григорием Чайтиным
Звучит абстрактно, но смысл на удивление прост. Авторы показывают, что любая последовательная система, основанная на правилах, которая может описывать числа и логику. в нем всегда содержатся истины, которые в нем невозможно доказать. Это не является дефектом конкретной программы. Это особенностьвсе возможные алгоритмы.
Что это значит на практике – без формул и математического жаргона
Давайте представим себе идеальный компьютер, моделирующий всю Вселенную. Он знает все законы физики, все частицы, все состояния. Такой компьютер, согласно гипотезе моделирования, должен уметь «подсчитывать» всё.
Проблема в том, что существуют истинные утверждения о реальности, которые не может быть получено никаким конечным набором правил. Авторы статьи отмечают, что в физике – особенно на уровне квантовой гравитации – такие ситуации являются не абстракцией, а реальной проблемой теории.
Суммируя:
- алгоритм недостаточно
- и реальность оно не может содержаться в коде
Почему это подрывает гипотезу моделирования, даже в теории
Каждая симуляция должна быть алгоритмической, должна работать по конечным правилам и должна иметь возможность полностью «запускаться» на какой-либо среде. Однако если основы реальности требуют неалгоритмическое пониманието моделирование становится логически противоречивым. Не потому, что не хватает вычислительных мощностей, а потому, что не все можно рассчитать.
Авторы прямо пишут: если полная и связная теория реальности не может быть полностью вычислима, то моделирование Вселенной невозможно по определению.
А как насчет искусственного интеллекта и суперкомпьютеров? Это самый распространенный контраргумент
Это одна из самых частых реакций читателей: «Хорошо, а что, если ИИ достаточно умен?» Проблема в том, что ИИ по-прежнему является алгоритмом, самым совершенным, но действует в рамках вычислительных правил.
В работах физиков не говорится, что компьютеры «слишком слабы». Он говорит нечто гораздо более неприятное: существуют пределы, которые ни одна машина, основанная на алгоритмах, не переступит. И это независимо от скорости, мощности и объема данных.
«Неалгоритмическое понимание» – что имеют в виду авторы?
Эта концепция может показаться мистической, но авторы явно дистанцируются от магии или религии. Речь идет об очень специфическом ограничении, известном из математики: они существуют истинные утверждения, которые невозможно получить ни одним алгоритмом. В физике это означает, среди прочего: конкретные состояния микромира или квантовые процессы, которые реальны, но которые невозможно «вычислить» на основе теории шаг за шагом. Вселенная — это не просто информация, обработанная по правилам, а структура, содержащая истины, существующие независимо от вычислений. Физика остается наукой, но ее уже нельзя полностью программировать.
Что это значит – и почему это важно?
Эта работа не завершает дискуссию о природе Вселенной. Но это требует от уровня «что, если» к уровню конкретные математические ограничения. Это важный сигнал для читателя: не каждая привлекательная гипотеза возможна, даже если она звучит технологически хорошо и отлично смотрится в фильме. Иногда математика говорит: «Стоп».
FAQ – наиболее часто задаваемые вопросы о моделировании Вселенной
Что говорят авторы статьи 2025 года в Журнале применения голографии в физике о моделировании Вселенной?
«Полное алгоритмическое моделирование реальности логически невозможно, учитывая нынешние основы математики и физики». Проблема не в вычислительной мощности, а в пределах вычислимости.
Какие математические теоремы авторы называют ключевыми для определения пределов алгоритмов в физике?
Теоремы Курта Гёделя о неполноте, теорема неопределенности Тарского и пределы информации, описанные Грегори Чайтиным.
Что означает термин «неалгоритмическое понимание» по мнению авторов статьи 2025 года?
Существуют истинные утверждения, которые не могут быть получены ни одним алгоритмом. В физике сюда входят, среди прочего: состояния микромира или квантовые процессы, которые невозможно «вычислить» на основе теории шаг за шагом.
Почему ИИ и суперкомпьютеры не позволят полностью смоделировать Вселенную, по мнению авторов, с 2025 года?
ИИ по-прежнему является алгоритмом и имеет те же ограничения. Существуют ограничения, которые не превысит ни одна машина, основанная на алгоритмах, независимо от скорости, мощности или объема данных.
Исключена ли «теория всего», по мнению авторов публикации 2025 года?
НЕТ. Авторы предполагают, что такая теория «не будет полностью вычислима», но все же может быть научной.
Научные источники
