Wszechświat w pudełku. Nowa kosmiczna historia ebook

Wstęp

Nader rzadko pojedyncze zdarzenie jest w stanie otworzyć nasz umysł na nowe obszary. Znajomi astronomowie w różny sposób tłumaczą, skąd się wzięła ich miłość do kos­mosu: raz było to otrzymanie w prezencie teleskopu, kiedy indziej spędzenie nocy pod gwiaździstym niebem albo obejrzenie lądowania na Księżycu. Momentem, który mnie samemu utkwił w pamięci, było odkrycie, w wieku siedmiu lat, komputera ZX Spectrum mojego ojca. Tato, z zawodu muzyk, pracował z wieloma pierwszymi cyfrowymi syntezatorami muzycznymi i miał wykształcenie z zakresu inżynierii elektronicznej. Komputery osobiste stanowiły kolejne wyzwanie. Plastikowy model Spectrum z gumową klawiaturą i tęczowym logo został podłączony do starego telewizora w wilgotnej piwnicy i wkrótce absorbował mnie przez wiele godzin dziennie. Potrafił robić niemal wszystko, jeśli tylko wpisało się odpowiednią komendę, a przynajmniej ja odnosiłem takie wrażenie.

Spectrum przechowywał gry i inne programy — aplikacje lub kod w dzisiejszej terminologii — na kasetach magnetofonowych. Uruchamianie programu było żmudną procedurą, która wymagała zgadywania: szybkiego przewijania do przodu lub do tyłu do właściwego miejsca na taśmie, wpisywania komendy LOAD na klawiaturze, naciśnięcia przycisku „Play” na magnetofonie i odczekania kilku minut, podczas gdy pobrzmiewały dziwaczne dźwięki rodem z SF, a psychodeliczne kolory migotały na ekranie. W końcu cały ten proces gwałtownie się kończył i — przy odrobinie szczęścia — można było przystąpić do gry.

Pewnego dnia wśród licznych kaset taty znalazłem program o nazwie SatOrb1. Ten klejnot pozwalał na wystrzelenie satelity na orbitę wokół wybranej planety (można było wybrać którąkolwiek z Układu Słonecznego). Program pytał o początkową wysokość i prędkość, a następnie śledził, co się dzieje z hipotetycznym statkiem. Gdy pomarańczowa pikselowa trajektoria powoli zarysowywała się na czarnym ekranie, można było zacząć zgadywać, czy roztrzaska się o powierzchnię planety, wystrzeli dalej w kosmos, czy też wejdzie na stabilną orbitę. Przy odrobinie praktyki dało się umieścić pojazd na odpowiedniej trajektorii tak, by obiegał planetę — podobnie jak Księżyc lub jeden z tysięcy sztucznych satelitów Ziemi.

SatOrb pomógł rozpalić moje zainteresowanie fizyką i informatyką, powodując, że większość czasu w okresie dojrzewania spędziłem w pokoiku w suterenie na pisaniu własnych programów komputerowych. Miałem kilka książek o kosmosie, które lubiłem wertować, i od czasu do czasu spoglądałem na nocne niebo. Nigdy jednak nie przyszło mi do głowy, by poprosić o teleskop. Kanciasty, niewyraźny, jaskrawy wszechświat wewnątrz tej małej czarnej skrzynki wydawał mi się bardziej realny niż odległe krańce kosmosu.

Nie wiedziałem wówczas, że SatOrb jest co najwyżej dość prostą symulacją. Symulacje próbują naśladować rzeczywiście zachodzące procesy w komputerze i są tak powszechnie stosowane, że mamy z nimi do czynienia w każdej dziedzinie naszego życia. Prognozy pogody, na których wszyscy polegamy, opierają się na symulacjach atmosfery ziemskiej; samochody, którymi jeździmy, oraz samoloty, którymi latamy, były symulowane i testowane w trakcie ich projektowania; symulacje są istotą generowanych komputerowo efektów specjalnych w kinie i telewizji; wszystkie gry komputerowe, modelowanie architektoniczne, planowanie finansowe, a nawet podejmowanie decyzji dotyczących zdrowia publicznego są oparte właśnie na symulacjach.

Moja praca jako kosmologa polega na symulowaniu całego wszechświata na komputerach. Celem jest zrozumienie, co w ogóle istnieje, skąd się wzięło i jak to się ma do naszego życia tutaj, na Ziemi. Najogólniej mówiąc, używamy komputera zamiast laboratorium. Kosmolodzy nie mogą przeprowadzać eksperymentów w tradycyjnym sensie, tak jak inni naukowcy: nie ma sposobu, aby kontrolować wszechświat jako taki, a nawet gdybyśmy to potrafili, czekalibyśmy na wyniki w kosmicznych skalach czasowych — miliardy lat. Symulacje oferują nam komputerowy wszechświat, w którym przestrzeń i czas pozostają pod naszą kontrolą.

Możliwość tworzenia wirtualnych światów jest tym, co mnie wciągnęło w świat komputerów, lecz moje obecne życie nie polega na siedzeniu samemu w ciemności i stukaniu w klawiaturę. Mam dziesiątki współpracowników w Londynie i na całym świecie. Publikujemy nasze wyniki w czasopismach naukowych, które docierają do setek innych badaczy. Całe przedsięwzięcie opiera się na wspólnym wysiłku tysięcy osób i wykorzystuje potężne komputery, które wypełniają całe klimatyzowane pomieszczenia.

Jest jeszcze jedna różnica między moją dzisiejszą pracą a ­SatOrb — trajektorię statku kosmicznego orbitującego wokół planety można obliczyć za pomocą długopisu i papieru. Ręczne obliczenia mogą być żmudne i narażone na błędy, lecz SatOrb nie robi niczego, czego nie jest w stanie dokonać zdeterminowany badacz, a żaden wynik, jaki uzyskuje SatOrb, nie jest zaskoczeniem dla fizyka ze stopniem naukowym. A już na pewno nie ujawnia żadnych nowych prawd o rzeczywistości, w której żyjemy. Natomiast kiedy próbujemy symulować wszechświat jako całość, naprawdę dowiadujemy się czegoś nowego, ponieważ wyniki są często sprzeczne z oczekiwaniami.

W książce tej zamierzam odkryć przyczyny tego stanu rzeczy. Nie chodzi tylko o absurdalnie wielkie fizyczne rozmiary wszechświata, choć z pewnością kwestia ta warta jest uwagi. Wystarczająco trudno jest wyobrazić sobie Ziemię o średnicy prawie 13 tysięcy kilometrów, a co dopiero uświadomić sobie rozmiary Słońca, w którym nasza planeta zmieściłaby się 1,3 miliona razy. Słońce jest tylko jedną z setek miliardów gwiazd w naszej macierzystej galaktyce, Drodze Mlecznej, która z kolei jest jedną z setek miliardów galaktyk o różnych kształtach, rozmiarach i barwach, ułożonych w rozległy wzór znany jako kosmiczna sieć. Symulacje pokazują, jaki udział te poszczególne struktury, mimo ich niezmiernej skali, miały w naszym pochodzeniu — to, jak formy życia oparte na węglu na małej skalistej planecie nie mogłyby powstać bez tych gigantycznych struktur wspierających. To wręcz oszałamiające. Nie sądzę, by istniał jakikolwiek sposób, by sobie w pełni uświadomić ten fakt.

Lecz wszechświat ma nie tylko ogromne rozmiary — jest zarazem ogromnie złożony. Symulacje są najbardziej wartościowe, gdy obejmują kalejdoskop miliardów pojedynczych gwiazd, czarnych dziur, obłoków gazu i drobin pyłu. Zobrazowanie zbiorowego zachowania tak dużej liczby elementów może być wyjątkowo trudne. Nie wynika ono wprost z fizyki poszczególnych składników.

Tę ewidentną różnicę między zachowaniem indywidualnym a zbiorowym można uchwycić, badając owady społeczne tu, na Ziemi. Na przykład mrówki żołnierze licznie się gromadzą, aby zlokalizować kolonie mniejszych owadów, które następnie pożerają. Wykazują się wtedy niezwykłą współpracą, używając swoich ciał do wyrównywania powierzchni, a nawet do budowania mostów przez zagłębienia terenu. A jednak żaden z owadów nie wytycza trasy prowadzącej do pokarmu, nie rysuje planu mostu ani nie wskazuje dziur do wypełnienia. Nie ma nadrzędnej zasady organizującej, a mimo to nieustannie powstają zorganizowane struktury, które trudno przewidzieć, badając pojedynczą mrówkę.

Może się to wydawać sprzeczne z intuicją, ponieważ ludzkie organizacje społeczne są mocno oparte na hierarchii i planach. Z ludzkiego punktu widzenia zbiorowe zachowanie mrówek sugeruje, że w kolonii istnieje osobnik nadrzędny, który opracowuje strategie skutecznego docierania do zdobyczy. Jednak tak nie jest. Mamy tylko poszczególne mrówki przestrzegające prostych, niezmiennych zasad, takich jak dołączanie do mrówczego mostu, jeśli wiele innych mrówek tłoczy się z tyłu, i opuszczanie struktury, jeśli napór ustaje2. Ich zorganizowanie wynika jedynie z dużej liczby osobników przestrzegających tych samych zasad3.

Zrozumienie, w jaki sposób spójny, zorganizowany wszechświat wyłania się z bezładnej mieszaniny gwiazd, gazu i pyłu, jest jednym z głównych celów kosmologów. Tworzymy symulacje komputerowe oparte na prawach przyrody — grawitacji, fizyce cząstek, świetle, promieniowaniu i innych — aby uzyskać prognozy, które można następnie zweryfikować na podstawie obserwacji nocnego nieba. Dzięki szybkim i dokładnym obliczeniom komputery mogą wielokrotnie stosować proste reguły do milionów, a nawet miliardów subelementów, pokazując nam, że ustalony zestaw reguł może prowadzić do nowych i zaskakujących zachowań zbiorowych.

Symulacje zatem pomagają nam zobaczyć szerszy obraz, w którym wszechświat przekracza prawa obowiązujące w małej skali. Po przeczytaniu tej książki przekonacie się, jak radykalny charakter ma ta wizja, ukazująca misterny kosmiczny ekosystem warunkujący nasze własne istnienie.

Sztuka symulacji

Uchwycenie wszechświata w komputerze jest zadaniem zaiste zuchwałym. Trudności wynikają już z samej jego natury — zrozumienie, w jaki sposób wiele drobnych czynników wpływa na końcowy wynik, jest samo w sobie trudne. Jeśli symulacja błędnie uwzględni którykolwiek z tych czynników, nawet w niewielkim stopniu, wnioski mogą się okazać naprawdę dalekie od prawdy. Sztuka symulacji polega więc na jak najdokładniejszym scharakteryzowaniu poszczególnych elementów przy jednoczesnej świadomości wszelkich możliwych odchyleń, tak aby wnioski były formułowane z należytą ostrożnością.

Rozbieżności te mogą stanowić dla nas zaskoczenie, skoro wszechświat podlega niezmiennemu zbiorowi niepodważalnych praw, a przynajmniej tak uczono nas w szkole. Zasadniczo prawdą jest, że wirtualny wszechświat można skonstruować, odwołując się bezpośrednio do działających precyzyjnie niczym mechanizm zegara praw fizyki, które zostały rygorystycznie i szeroko zweryfikowane. Wydaje się, że pozostawia to niewiele miejsca na błędy. Prawa te są sformalizowanym zbiorem wiedzy i przewidywań, ujętych w ścisłym języku matematyki — idealnie nadającym się do przetransponowania na kod komputerowy. Jednak nie wszystko jest takie, jakie się na pierwszy rzut oka wydaje.

Weźmy pod uwagę zapowiedzi pogody. Prezenterzy, którzy informują nas, czego możemy się jutro spodziewać, opierają swoje przewidywania na symulacjach atmosfery ziemskiej, uwzględniających niezliczone drobne czynniki powodujące wiatr, chmury i deszcz przy prognozowaniu przyszłości. Lecz wiatr, chmury i deszcz nie występują bezpośrednio w prawach fizyki, które opisują ruch pojedynczych atomów lub cząsteczek. Pogoda jest wynikiem zbiorowego zachowania 1044 cząsteczek w atmosferze ziemskiej, a symulacja wymagałaby poznania położenia i wartości pędu każdej z nich.

Nie jest to możliwe. Pojemność pamięci każdego komputera jest skończona — wyraża się ją w bitach, najmniejszych jednostkach pamięci odpowiadających położeniu pojedynczego przełącznika, który może być włączony lub wyłączony. Bit sam w sobie nie zawiera zbyt imponującej ilości informacji, niemniej przy użyciu bitów można zapisać wszystko, jeśli jest ich wystarczająco wiele. Na przykład czarno-białe obrazy mogą być reprezentowane przez bity na siatce ­pikseli — włączone reprezentują czarną kropkę, a wyłączone brak zaczernienia. Liczby, litery, kolory, dźwięki, filmy, kontakty na Facebooku — wszystko to da się zapisać jako serię bitów, a im więcej ich mamy, na tym dokładniejszy opis możemy sobie pozwolić. W ZX Spectrum było prawie czterysta tysięcy bitów pamięci; laptop, na którym piszę, ma sto miliardów bitów; niektóre superkomputery mają ich ponad dziesięć tysięcy bilionów.

To wciąż za mało, by pozwalało na symulację atmosfery ziemskiej na poziomie molekularnym. Gdybyśmy chcieli zapamiętać nawet po jednym bicie informacji dla każdej cząsteczki, wymagałoby to zwiększenia obecnej pojemności pamięci4 światowych centrów obliczeniowych o współczynnik 1021.

Prognozy pogody nie można zatem przygotować na podstawie zachowania atomów i cząsteczek, a symulacja dotycząca całych galaktyk też z pewnością nie będzie w stanie śledzić tych najbardziej fundamentalnych składników. Aby zmieścić się w komputerach, opis pogody, galaktyki lub wszechświata jako całości musi ujmować zbiorczo ogromną liczbę cząsteczek i opisywać, w jaki sposób poruszają się one razem, oddziałują na siebie, przenoszą energię, reagują na światło i promieniowanie i tak dalej, a wszystko to bez wyraźnego odniesienia do niezliczonych pojedynczych elementów.

Jeśli naszym celem jest naśladowanie rzeczywistości przy użyciu komputerów, to dostępne zasoby są wręcz śmiechu warte; ograniczenia tego, co jesteśmy osiągnąć w praktyce, są często oczywiste. A jednak w ciągu ostatnich pięćdziesięciu lat, w miarę postępu technologii, coraz liczniejsza społeczność astrofizyków uczyniła symulację kosmologiczną wykonalną dzięki sprytnym skrótom i chwytom fizycznym.

Zamierzam przedstawić, w jaki sposób chwyty te zostały opracowane — czasami w wyniku ciężkiej pracy samotnych doktorantów, którzy zawzięcie walczyli o uznanie swych pomysłów; innym razem przez całe laboratoria, które nawiązały ze sobą współpracę, aby wspólnym wysiłkiem pokonać problemy; a w niektórych przypadkach w konsekwencji krajowych celów badawczych ustalonych przez władze najwyższego szczebla. Niektóre z powstałych w ten sposób chwytów mają solidną podstawę fizyczną, podczas gdy inne przypominają raczej strzał w ciemno. Z tego powodu nie wszystko w ramach naszych symulowanych wszechświatów należy brać za dobrą monetę.

Problem ten nie dotyczy wyłącznie kosmologii. Ludzkość w coraz większym stopniu polega na symulacjach, modelach i algorytmach, a linie podziału między tymi kategoriami coraz bardziej się zacierają. Skłonny jestem myśleć o algorytmach jako o regułach, które wyznaczają kolejność podejmowanych działań; o sposobie, w jaki autopilot koryguje kurs samolotu, aby dotarł do wyznaczonego celu; o tym, jak portal społecznościowy decyduje, które z postów wyświetlić, lub jak nawigacja satelitarna oblicza trasę, którą należy podążać. W przypadkach, w których decyzje te nie są wcale proste, muszą się one opierać na jakimś modelu — zawierającym opis wchodzących w grę zjawisk, takich jak dynamika lotu, zakres ludzkiej uwagi czy prognozowane natężenie ruchu. Jeśli model obejmuje dużą liczbę rozmaitych elementów wchodzących ze sobą w inter­akcje, najlepiej określić go mianem symulacji.

Dobrym przykładem delikatnej granicy między algorytmem, modelem i symulacją są rynki finansowe, w przypadku których inspiracja fizyką odegrała znaczącą rolę w krachu gospodarczym z 2008 roku5. Celem modelowania finansowego jest przewidywanie przyszłych ruchów cen akcji na podstawie wszelkich dostępnych informacji ze świata rzeczywistego. Takie prognozy mają ograniczoną precyzję, lecz na początku XXI wieku fundusze hedgingowe zapałały wielką miłością do fizyków teoretycznych i ich zdolności do ekstrapolacji aktualnego stanu rzeczy na przyszłość. Korzystając z kilku prostych założeń dotyczących tego, jak wartość poszczególnych akcji zmienia się w czasie, analitycy inwestycyjni tworzyli symulacje długoterminowych trendów rynkowych6. Na podstawie wynikających z nich prognoz osoby zarządzające funduszami inwestycyjnymi zaczęły zawierać transakcje o charakterze spekulacyjnym.

Modele i symulacje nie stanowią jednak wiernego odzwierciedlenia rzeczywistości, a zatem są jedynie tak dobre jak uproszczone założenia, na których się opierają. Gdy rynki się chwieją, indywidualni inwestorzy wpadają w panikę, próbując odgadnąć kierunki trendów. Bardzo trudno jest uchwycić zasady rządzące zachowaniem akcji w takich warunkach, a oparte na domysłach decyzje transakcyjne mogą okazać się spektakularną pomyłką. Osoby zarządzające funduszami inwestycyjnymi, które były zbyt pewne siebie i nie dość ostrożne, w pełni polegając na przewidywaniach modeli lub symulacji, bardzo szybko straciły swoje fortuny.

Już w latach sześćdziesiątych ubiegłego wieku matematycy zwracali uwagę, że założenia, które legły u podstaw modelowania finansowego, nie uwzględniają ryzyka rzadkich, lecz katastrofalnych spadków na rynku7. Rozsądni finansiści z początku XXI wieku zabezpieczali się na taką ewentualność i z rezerwą podchodzili do zapowiedzi twórców modeli. Inni jednak ulegali czarowi komputerowych przewidywań i w rezultacie tracili ogromne sumy pieniędzy swoich inwestorów.

Wynika z tego nie tyle, że symulacje są bezużyteczne, ale że mają głębszy sens i nie należy ich traktować bezkrytycznie. Użyteczność symulacji wymaga dobrej znajomości jej ograniczeń, a te wynikają z uproszczeń, które oddzielają wirtualne światy od niezwykle skomplikowanej rzeczywistości; im lepiej rozumiemy słabe punkty symulacji, tym bardziej doceniamy to, co naprawdę nam ona mówi.

W następstwie krachu finansowego z 2008 roku dwaj czołowi analitycy opublikowali przyrzeczenie dla twórców modeli: „Będę pamiętał, że to nie ja stworzyłem świat i nie musi on spełniać moich równań (…). Nie będę dawał ludziom, którzy używają moich modeli, fałszywych zapewnień co do ich dokładności. Dołożę starań, aby wszystkie założenia i niedostatki modeli były jasne dla tych, którzy z nich korzystają”8. Jest to maksyma, która powinna być stosowana również do symulacji kosmologicznych.

Ryzyko finansowe związane z symulacją wszechświata jest niewielkie w porównaniu z bilionami dolarów zainwestowanych w akcje. Niemniej kosmolodzy chcieliby zrozumieć, którym aspektom naszych symulacji można zaufać, a którym nie. Usiłujemy opracować historię stworzenia, która będzie wystarczająco dokładna, by pozwolić na rozsądne inwestowanie w nowe teleskopy i laboratoria; wszelkie fundusze przeznaczane na badania wszechświata powinny być wydawane trafnie, maksymalizując szanse na nowe odkrycia.

Kosmiczne laboratorium

Symulacje często zawierają elementy będące wytworem czystej fantazji, co chciałbym teraz przedstawić. Dobrymi przykładami są ciemna materia i ciemna energia: egzotyczne substancje, niespotykane na Ziemi, niewidoczne nawet dla najbardziej czułego teleskopu, lecz najwyraźniej niezbędne do nadania sensu kosmicznej historii. Bez nich symulacje nie byłyby w stanie odzwierciedlić wszechświata.

Nieziemski charakter hipotez dotyczących tych składników znacznie podnosi stawkę. Z jednej strony musimy wtedy przyznać, że mamy do czynienia z symulacją, wskazać jej ograniczenia i uzasadnić, dlaczego dla równowagi akceptujemy zaskakujące wnioski, jakie z nich wypływają. Z drugiej strony, jeśli uznamy argumenty za istnieniem ciemnej materii i ciemnej energii za przekonujące, to otworzą się przed nami zupełnie nowe obszary fizyki, w których nie prowadzono dotąd badań empirycznych. Nie ma nic bardziej ekscytującego dla naukowców niż taka niezbadana kraina; daje to nadzieję, że pewnego dnia ludzkość pozna i w pełni zrozumie tajniki przyrody.

Symulacje badają zakres współczesnego poznania w jeszcze jednym aspekcie, związanym z najbardziej fundamentalnym założeniem nauki, że wszystko dzieje się z jakiegoś powodu w ramach nieprzerwanego łańcucha przyczyn i skutków. Z perspektywy prognozy pogody wiatr, chmury, deszcz, ciepło i zimno nie pojawiają się po prostu i nie znikają, lecz istnieją przez cały czas w odrębnych systemach pogodowych, które przemierzają tysiące kilometrów, zanim ostatecznie się rozproszą. Sporządzenie dokładnej mapy dzisiejszej pogody ma zatem kluczowe znaczenie dla przewidywania pogody, jaka będzie jutro lub za kilka dni.

Analogicznie — wszechświat w danym momencie nie robi po prostu tego, co chce, lecz wpisuje się w ciąg wydarzeń przypominający układ kostek domina. Rozciąga się on na prawie 13,8 miliarda lat, co stanowi szacowany obecnie wiek czasu jako takiego, lecz co wydarzyło się na początku? Co przewróciło pierwszą kostkę domina? Tworząc symulację, chcąc nie chcąc musimy dopuścić pewne spekulacje oparte na faktach na temat tego, co spowodowało ten ruch.

Niektóre aspekty powstania wszechświata nie są jednak kontrowersyjne. Istnieją mocne dowody na to, że wszechświat rozszerzał się przez całe swoje istnienie i że ekspansja ta była ogromna, gdyż cała przestrzeń miała kiedyś mikroskopijne rozmiary. Ekspansję można łatwo uwzględnić w symulacji, lecz ona sama nie jest wystarczająca do zdefiniowania ich punktu wyjścia.

Prowadzone od lat osiemdziesiątych obliczenia wskazują, że każdy opis naszych kosmicznych początków musi się opierać na mechanice kwantowej, która jest powszechnie przyjmowana jako teoria zjawisk na poziomie atomowym i subatomowym. Była ona testowana w laboratoriach od ponad stulecia, lecz jej implikacje są sprzeczne z intuicją. Najbardziej osobliwym twierdzeniem stanowiącym sedno tej teorii jest to, że nigdy niczego nie można być absolutnie pewnym. Cząstki subatomowe nie mają określonej lokalizacji w atomie, lecz możemy je znaleźć, pozornie losowo, w dowolnym miejscu.

Ponieważ wszechświat był kiedyś maleńki, musiał w nim pozostać ślad tych zjawisk kwantowych. We wczesnym okresie istnienia kosmosu materia nie mogła być rozłożona równomiernie, ponieważ występując w danym miejscu z określonym prawdopodobieństwem, na mocy czystego przypadku tworzyła obszary o większej gęstości, a inne o mniejszej. Zgodnie z symulacjami te przypadkowe różnice odegrały rolę zarodków, z których powstały wszystkie struktury astronomiczne — każda galaktyka, gwiazda i planeta, które widzimy wokół siebie dzisiaj, 13,8 miliarda lat później.

W rezultacie wszechświat mógł wyglądać zupełnie inaczej. Istnieje silny element przypadku w naszej egzystencji, co moim zdaniem jest wyraźnie niepokojące. Mechanika kwantowa w naszych warunkach początkowych niweczy wszelkie nadzieje na precyzyjne przewidzenie tego, co powinno znajdować się na niebie; symulacje mogą nam jedynie powiedzieć, jakie rzeczy, w jakich ilościach i w jakich miejscach mogą być obecne. Pomimo tak słabego punktu wyjścia zamierzam pokazać, że możliwe jest wyciąganie zaskakująco mocnych wniosków na temat wszechświata.

Z ludzkiej perspektywy ekspansja przestrzeni, podstawowa rola niewidocznej materii i wpływ mechaniki kwantowej mogą się wydawać raczej mało prawdopodobne. Szczególnie trudne w kosmologii jest zrozumienie, na czym polega odmienność kosmosu, i zaakceptowanie jej. Rzeczywistość ta nie zgadza się z naszym doświadczeniem, a dzieje się tak nie bez powodu — ludzka perspektywa jest ograniczona skalą, prędkością i okolicznościami. Jak by to było, gdybyśmy mieli mikroskopijne lub galaktyczne rozmiary? Jak by to było, gdybyśmy byli w stanie poruszać się z prędkością światła? Co by się stało, gdybyśmy wpadli do czarnej dziury?

Mając do czynienia z tym wszystkim, warto być przygotowanym na niejedno zaskoczenie. Materia wyznaczająca kształt przestrzeni w dużej skali nie jest tą, którą znamy z Ziemi. Zasady czasu i przestrzeni, które intuicyjnie rozumiemy, przestają obowiązywać. Wchodzące w grę odległości przechodzą ludzkie pojęcie. Nawet patrzenie przez teleskop jest kontrintuicyjne — światło, które do nas dociera, nie mówi nam nic o dzisiejszym wszechświecie, lecz o tym, jaki był dawno temu, w przeszłości. Pomimo wielkiej prędkości pokonanie ogromnych odległości, na które patrzymy, zajmuje miliardy lat. Zdrowy rozsądek, stanowiący rezultat ludzkiego doświadczenia, staje się nieistotny.

Wszechświat w pudełku

Początków naszego istanienia musimy doszukiwać się w głębokim kosmosie. Aby poznać, w jaki sposób powstają nowe galaktyki, gwiazdy i planety oraz powiązania między tymi obiektami, potrzebujemy symulacji — miniwszechświatów w naszych komputerach. Tworzenie symulacji i ich interpretacja wymaga dobrej znajomości fizyki.

Nie jest to jednak fizyka, jakiej naucza się w szkołach i na uniwersytetach, gdzie omawia się standardowe zagadnienia, podaje listę równań do zapamiętania i jedyny poprawny sposób rozwiązania dla każdego problemu. Nikt nie jest w stanie zasymulować każdej cząstki subatomowej i jej oddziaływań na wszystkie inne, toteż fizyka w symulacjach stanowi w najlepszym razie przybliżenie. Jest o wiele mniej rygorystyczna, bardziej otwarta na dyskusję i znacznie bardziej ludzka niż to, czego uczymy studentów.

Fizyka stosowana w symulacjach nie ma też wiele wspólnego z przyszłością, o której niekiedy fantazjują teoretycy, gdy jedno równanie będzie opisywało każdy rodzaj cząstek i oddziaływań. Być może pewnego dnia do tego dojdzie, a może nie. Taka ostateczna teoria fizyki, nawet gdyby świetnie opisywała zachowanie wszystkich mikroskopijnych elementów naszego wszechświata, może mieć jedynie niewielkie konsekwencje dla nadrzędnego opisu stworzenia. Zadanie twórcy symulacji polega na czymś innym: na zrozumieniu, w jaki sposób rzeczy — cząstki subatomowe, gwiazdy, obłoki gazu czy cokolwiek innego — zachowują się jako kolektyw. Podobnie jak obserwując mrówki z osobna, niewiele się dowiemy o całej kolonii, tak studiowanie abstrakcyjnych równań opisujących pojedyncze cząstki niewiele powie nam o wszechświecie jako takim.

Symulacje umożliwiły nowy rodzaj poznania, powierzając wszelkie trudne obliczenia komputerowi i pozwalając ludziom skupić się na skojarzeniach i relacjach, które się wyłaniają. Taka jest w każdym razie idealna wizja. Osiągnięcie tego celu wymaga od kosmologów odkrycia słabych punktów fizyki, zmierzenia się z ograniczeniami tego, co wiemy, ograniczeniami mocy obliczeniowej, jaką mamy do dyspozycji, oraz koniecznością zawierania na każdym kroku kompromisów. Wybór właściwych kompromisów i zrozumienie, na czym one polegają, są najtrudniejsze, a zarazem najbardziej fascynujące.

Nagrodą jest dalekosiężna perspektywa ukazująca nasze miejsce w kosmosie. I choć jeszcze wiele przed nami, zanim ta wizja będzie kompletna — choć może nigdy nie będzie kompletna — symulacje już nauczyły nas wiele o ciemnej materii, ciemnej energii, czarnych dziurach, galaktykach i o tym, w jaki sposób wszystkie te elementy oddziałują na siebie, wprawiając wszechświat w ruch. Wykraczając poza swoje fizyczne podstawy, symulacje łączą w sobie obliczenia, teorię i ludzką pomysłowość w sposób, który odmienił znaczenie bycia kosmologiem w XXI wieku. Poznajmy zatem ich historię.

 Zapraszamy do zakupu pełnej wersji książki

1 SatOrb został po raz pierwszy opublikowany w książce ZX Spectrum Astronomy: discover the heavens on your computer Maurice Gavin (1984), Sunshine Books. Zakładam, że mój ojciec lub któryś z jego przyjaciół napisał ten program, a następnie zapisał go na taśmie, co było powszechną praktyką we wczesnym okresie komputerów domowych.

2 Garnier et al. (2013), „PLOS Computational Biology”, 9(3): e1002984.

3 Deneubourg et al. (1989), „Journal of Insect Behaviour”, 2, 5, 719.

4 Pojemność w 2021 roku wynosiła około 8000 eksabajtów, czyli 6 × 1022 bitów. Całkowita masa atmosfery wynosi około 5 × 1018 kg, co przekłada się na około 1044 cząsteczek. Na jeden bit na cząsteczkę potrzeba zatem 1021 razy więcej pamięci masowej. Redgate & IDC (8 września 2021), w: Statista, https://www.statista.com/statistics/1185900/ worldwide-datasphere-storage-capacity-installed-base/, dostęp 10 lipca 2022.

5 „New York Times”, 10 marca 2009.

6 Tankov (2003), Financial Modelling with Jump Processes, Chapman & Hall.

7 Mandelbrot (1963), „Journal of Political Economy”, 5, 421.

8 Derman (2011), Models behaving badly: why confusing illusion with reality can lead to disaster, on Wall Street and in life, Wiley & Sons.

Spis treści

Okładka

Strona tytułowa

Strona redakcyjna

Dedykacja

Wstęp

Sztuka symulacji

Kosmiczne laboratorium

Wszechświat w pudełku