Жизнь каждого из нас скоротечна, и за это время мы способны познать лишь малую часть Вселенной. Но люди любознательны. Мы интересуемся, мы ищем ответы. Живя в этом огромном мире, где чередуются добро и зло, люди, вглядываясь в необъятные небеса, всегда задавали себе множество вопросов. Как понять мир, в котором мы оказались? Как развивается Вселенная? В чем суть реальности? Откуда все это взялось? Нуждалась ли Вселенная в творце? Большинство из нас не уделяют значительного времени размышлениям над этим вопросам, но почти все иногда задают их себе.
Традиционно на такие вопросы отвечала философия, но сейчас она мертва. Она не поспевает за современным развитием науки, особенно физики. Теперь исследователи, а не философы держат в своих руках факел, освещающий наш путь к познанию. Цель этой книги — дать ответы, основанные на последних научных открытиях и теоретических разработках. Они приводят нас к новой картине мира, которая значительно отличается от традиционной и даже от той, которую мы могли нарисовать себе еще лет десять или двадцать назад. Причем первые штрихи этой новой картины возникли почти столетие назад.
![](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV4AAAF5CAMAAADgXLKmAAAAMFBMVEUFBQWIiIirAABHR0fI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)
Согласно традиционному пониманию Вселенной, все тела в ней движутся по строго определенным траекториям и имеют четкую историю. Мы можем определить их точное положение в любой момент времени. Несмотря на то что такой подход вполне удовлетворителен для повседневных целей, в 1920-х годах было обнаружено, что эта «классическая» картина не соответствует кажущемуся странным поведению объектов на атомном и субатомном уровнях. Там пришлось применить другую систему взглядов, названную квантовой физикой. Квантовые теории оказались способными с исключительно высокой точностью предвычислять явления, происходящие в этих масштабах, и в то же время, будучи применимыми к макромиру нашей обычной жизни, они дают те же прогнозы, что и старые классические теории. Но квантовая физика базируется на совершенно иных представлениях о физической реальности, чем классическая физика.
Квантовые теории можно сформулировать по-разному, но, пожалуй, самое образное определение дал Ричард (Дик) Фейнман (1918–1988), который был весьма колоритной личностью. Он работал в Калифорнийском технологическом институте и частенько играл на барабанах бонго в ближайшем стрип-клубе. По Фейнману, система мира имеет не одну-единственную историю, а все, какие только возможны. В поисках ответа на наши вопросы мы подробно объясним фейнмановский подход и применим его для рассмотрения идеи о том, что у Вселенной нет одной-единственной истории и даже нет отдельного, независимого существования. Это идея выглядит радикальной даже для многих физиков. Действительно, она, как и многие другие идеи в современной науке, как будто противоречит здравому смыслу. Но здравый смысл зиждется на повседневном опыте, а не на знаниях о Вселенной, которая открывается нам через чудеса технологий, позволяющие заглянуть хоть в начало ее развития, хоть в глубь атома.
До возникновения современной физики было принято считать, что все знание мира может быть получено с помощью непосредственных наблюдений, что вещи таковы, какими они выглядят, как воспринимаются нашими органами чувств. Но впечатляющий успех современной физики, основанный на концепциях вроде фейнмановской, противоречащих нашему повседневному опыту, показал, что это не так. Стало быть, простое восприятие реальности несовместимо с современной физикой. Чтобы иметь дело с такими парадоксами, будем придерживаться подхода, который мы называем моделезависимым реализмом. Он основывается на том, что наш мозг интерпретирует сигналы, поступающие от органов чувств, и создает модель мира.
Когда такая модель удачно объясняет события, мы склонны приписывать ей, а также составляющим ее элементам и концепциям свойство реальности, или абсолютной истины. Но ведь одно и то же физическое явление можно смоделировать по-разному, используя различные фундаментальные идеи и концепции. Если две такие физические теории достоверно предсказывают одни и те же события, нельзя сказать, что одна модель реальнее другой, и мы вполне можем использовать ту, которая наиболее удобна.
В истории науки мы видим последовательность все более улучшающихся теорий, или моделей мира: от Платона до классической теории Ньютона и до современных квантовых теорий. Напрашивается вопрос: достигнет ли эта последовательность когда-нибудь конечной точки, окончательной теории Вселенной, которая включит в себя все взаимодействия и предскажет все наши наблюдения, или же мы будем бесконечно искать более совершенные теории, но так и не найдем той, которую уже невозможно будет улучшить? У нас пока нет четкого ответа на этот вопрос, но уже есть кандидат на окончательную теорию всего, если таковая вообще существует. Это так называемая М-теория. Она представляет собой всего лишь модель, обладающую всеми свойствами, которыми, по нашему мнению, должна обладать окончательная теория. Большая часть нашего последующего обсуждения будет основываться именно на М-теории.