Все мы существуем лишь непродолжительный период времени и на его протяжении способны исследовать лишь небольшую часть мироздания. Но люди — существа любопытные. Мы задаемся вопросами, мы ищем на них ответы. Живя в этом огромном мире, который бывает то добрым, то жестоким, и вглядываясь в бесконечное небо, люди постоянно задаются множеством вопросов: Как мы можем понять мир, в котором оказались? Как ведёт себя Вселенная? Какова природа реальности? Откуда всё это возникло? Нуждалась ли Вселенная в создателе? Многие из нас не тратят много времени на эти вопросы, но почти все из нас когда-либо об этом задумывались.
Традиционно это философские вопросы, но философия мертва. Она отстала от современной науки, особенно физики. Теперь ученые приняли эстафету первооткрывателей в нашем поиске знаний. Цель этой книги — дать ответы, которые предлагают недавние открытия и достижения в теоретических исследованиях. Они подводят нас к новой картине Вселенной и нашего места в ней, отличной от традиционной и даже той картины, которую мы могли нарисовать всего лишь десятилетие или два назад. Однако первые наброски новой концепции можно отследить почти столетие назад.
Согласно традиционным представлениям о Вселенной, объекты перемещаются по четко определённым траекториям и имеют определённые предыстории. Мы можем определить их точное положение в любой момент времени. Хотя этот подход был успешным для повседневных задач, в 1920-х было установлено, что эти «классические» представления не могут объяснить, казалось бы, странное поведение, наблюдаемое на атомном и субатомном масштабах бытия. Вместо них было необходимо принять другую концептуальную модель, названную квантовой физикой. Квантовые теории оказались удивительно точными в предсказании событий на этих масштабах, а также в повторении предсказаний старых классических теорий[1] применительно к макроскопическим миру повседневной жизни. Но квантовая и классическая физика основаны на очень различных концепциях физической реальности.
![](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNr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)
Квантовые теории можно сформулировать по-разному, но, наверное, наиболее интуитивное определение было дано Ричардом (Диком) Фейнманом, колоритным персонажем, который работал в Калифорнийском Технологическом университете и играл на барабанах «бонго» в придорожном стриптиз-клубе. Согласно Фейнману, система имеет не только какую-то одну историю, но все возможные истории. В процессе поиска наших ответов мы детально разъясним Фейнмановский подход и используем его, чтобы рассмотреть идею о том, что сама Вселенная не имеет не только одной истории, но даже свободного бытия. Эта идея кажется радикальной даже для многих физиков. Несомненно, как и множество точек зрения в современной науке, эта выглядит нарушающей всякий здравый смысл. Однако, здравый смысл основан на повседневном опыте, а не на проявлениях Вселенной посредством чудес технологий, подобных тем, что позволяют устремить взор в глубины атома[2] или охватить им Вселенную целиком.
До появления современной физики было принято думать, что все знания мира могут быть получены путём непосредственного наблюдения, что вещи являются такими, какими выглядят и воспринимаются нашими органами чувств. Но волнующий успех современной физики, базирующейся на концепциях, подобных Фейнмановской, вступающей в противоречия с повседневным опытом, продемонстрировал, что это не так. Наивный взгляд на реальность, таким образом, не сочетается с современной физикой. Чтобы разрешить подобные парадоксы, нам следует применить подход, который мы называем модельно-зависимым реализмом. В его основе лежит идея, что наш мозг интерпретирует исходные данные, получаемые нашими органами чувств, посредством построения модели окружающего мира. Когда подобная модель позволяет успешно объяснить те или иные события, мы стремимся приписать ей, равно как и составляющим её элементам и концепциям, качество реальности или абсолютной истины. Но возможно существование различных способов, когда можно смоделировать такую же физическую ситуацию, но с использованием отличных фундаментальных составляющих и концепций. Если две такие физические теории или модели с достаточной степенью точности позволяют предсказать одни и те же события, одна из них не может считаться более реальной, нежели другая; более того, мы вольны использовать ту модель, которую сочтём наиболее подходящей.
В истории науки мы обнаруживаем последовательность совершенствующихся теорий или моделей, от Платона к классической теории Ньютона и далее к современным квантовым теориям. Возникает естественный вопрос: Достигнет ли эта последовательность конечной точки, сформировав абсолютную теорию Вселенной, включающую все силы и предсказывающую каждое наблюдение, которое мы сможем сделать, или же мы будем вечно продолжать открывать всё лучшие теории, так и не найдя ту, что не подлежит дальнейшему улучшению? Определённого ответа на этот вопрос у нас пока нет, однако есть кандидат на абсолютную теорию всего, если таковая в самом деле существует, и называется он M-теория. М-теория это единственная модель, обладающая всеми качествами, которые, по нашему мнению, должна иметь окончательная теория и это та теория, на которой основаны многие наши дальнейшие рассуждения.