Юрий Берков "Наука и техника будущего"

– Как это он делает? – спросил меня Щукин.

– Он улавливает наши биотоки, – ответил я. – Если мыслеприказы достаточно сильные, то они формируют довольно приличное биополе вокруг нас. Многие тонко чувствующие люди способны улавливать желания своих собеседников, особенно близких людей. Им не надо слов. Они читают мысли друг друга. Ты не замечал такого за собой?

– Не припомню чего-то, – пожал плечами Вовка.

– Особенно тонко чувствуют это животные. Например, собаки, лошади. Они не умеют говорить, но понимают хозяина без слов. Конечно, тут играет роль и поведение хозяина, но сильные мыслеприказы животные способны улавливать на расстоянии в несколько шагов. Просто их надо правильно тренировать.

Мой сын, Алексей, работает тренером на конюшне, и он не раз рассказывал мне о том, как лошади понимают его, а он понимает лошадей. У людей хорошо развилась вторая сигнальная система, но заглохла способность воспринимать сигналы первой – вегетативной нервной системы.

Многие учёные не верят в телепатию. У них нет опыта близкого общения с животными, нет приборов, улавливающих и расшифровывающих мыслеприказы, мыслеобразы. Биотоки мозга они фиксируют – снимают энцефалограммы специальными шлемами, но расшифровать их не могут, тем более на расстоянии. Но это не значит, что телепатия невозможна. Просто наука ещё не дошла до нужного уровня развития. Наш мозг и мозг животных ещё не достаточно изучены. Это очень сложные биологические системы.

2. Искусственный интеллект

В последние годы всё шире в СМИ используется понятие «Искусственный интеллект». Искусственный интеллект (ИИ) подразумевает собой искусственно созданную человеком машину, умеющую решать поставленные задачи с возможностью дальнейшего самообучения.

Впервые это словосочетание было использовано Джоном Маккарти в 1956 году, несмотря на то, что вопросы о разумных машинах поднимались и ранее. Например, в 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники ученый Алан Тьюринг написал статью «Может ли машина мыслить?», в которой описал процедуру, определяющую разумность машины. В дальнейшем эта процедура получила название теста Тьюринга.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла – Саймона. Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях.

Эта идея является обобщением теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

Считается, что человек обладает природным (естественным) интеллектом, поскольку способен творчески мыслить, создавать произведения науки, техники, культуры и искусства, правильно оценивать сложившуюся ситуацию и принимать правильные решения поведенческого характера (хотя и не всегда).

Но говорить об искусственном интеллекте машины по-моему преждевременно. Интеллект – более высокое и широкое понятие, чем разум. Ребёнок может быть разумным, но его нельзя назвать интеллектуалом, поскольку он не может проявлять глубокие познания в различных областях науки, техники, культуры, искусства, морали и нравственности.

Однако, став взрослым, и выучившись, он может стать интеллектуалом – т.е. культурным и образованным человеком, способным творить – создавать новые знания, произведения искусства, строить машины, здания, правильно (культурно) вести себя в обществе.

Пока же нам следует ставить цель научить машину (компьютер) творчески мыслить и решать научные и технические задачи без подсказки человека. Это ещё не интеллект, но уже разум. Для интеллекта машине не хватает культуры, морали и нравственности. У неё нет чувств, эмоций, нет и морали. Она ведёт себя так, как её запрограммировали.

Человек – существо общественное и только в обществе проявляется его интеллект. Общества машин как отдельного социума пока не существует, и вряд ли оно вообще нужно. Машина всегда должна оставаться лишь помощником человека, и интеллект ей не нужен, ей нужен только разум. Нужно научить машину думать. Поэтому наша ближайшая задача – создать искусственный разум. Но для этого сначала надо понять, как думает человек, вернее, наш мозг.

– А как же думает наш мозг? – спросите Вы.

Начну издалека.

Ребёнок рождается с сознанием чистым как белый лист бумаги. Никаких мыслей у него нет. Это видно по отсутствующему блуждающему взгляду, по поведению. Но у него в голове уже есть прекрасный биологический компьютер – его мозг! Большинство нейронных цепей памяти мозга пусты, за исключением тех, которые содержат наследственные программы управления процессами в организме и органами чувств. Эти программы передаются генетически и представляют собой вегетативную нервную систему.

Как только ребёнок попадает в этот мир и открывает глаза, на него обрушивается поток информации. Он начинает видеть предметы, слышать звуки, чувствовать прикосновения, тепло, холод. Но это ему ещё ни о чём не говорит. Он ещё не умеет думать, он не умеет обрабатывать информацию. Однако в его память уже закладываются зрительные образы, звуковые сигналы и тактильные ощущения. Изо дня в день они повторяются и сочетаются с различными воздействиями, положительными или отрицательными. Так в мозгу ребёнка формируются устойчивые связи. Лицо матери, её голос, грудь, связаны с приятными ощущениями тепла, сытости, комфорта. Лицо отца, его руки, голос – и возникают приятные ощущения купания в тёплой воде, ласки.

Запоминаются и отрицательные эмоции: чувство голода, пощипывание в промежности от мокрого подгузника, усталость от лежания в одной позе. Позже ребёнок запоминает облик отца, матери, их манеры говорить, двигаться. Выделяет отдельные звуки и определяет, что за ними должно последовать. У него образуются прочные причинно-следственные связи: звук – действие, предмет – свойства. Он начинает двигать ручками, учиться брать и бросать игрушки. Так он познаёт силу тяжести, движение. И опять в мозгу возникают прочные связи, поступок – последствия. Но пока это ещё не думанье. Это процесс накопления информации, познания предметов, их свойств и возможного применения. Например, ложкой можно есть, из чашки можно пить, на стуле можно сидеть. Пока работает только память, и опытным путём устанавливаются причинно-следственные связи. Но ребёнок уже способен предвидеть результаты своих действий, моделировать, т.е. проигрывать в уме ситуацию.

Например, если разжать пальцы, то игрушка упадёт на пол и раздастся соответствующий звук, если стукнуть по чашке, то она опрокинется, и т. д. У ребёнка в голове создаётся множество моделей последствий тех или иных его действий. Многие из них похожи. Бросить яблоко и бросить игрушку – результат примерно одинаковый. Так ребёнок начинает различать сходные модели действий и их результаты. Возникают мысленные аналогии, обобщения. Например, стол в гостиной и стол в кабинете отца отличаются, а называются одним словом. У бабушки же вовсе другая мебель, но тоже есть стол, стулья, кровать, шкаф. Сходство лишь в назначении предметов и в их конструкции – они имеют общие конструктивные признаки. Так у ребёнка формируются общие абстрактные понятия: образы стола, стула, шкафа, кровати. Он уже безошибочно в любой квартире определит, где стол, где стул, а где шкаф, хотя эти предметы могут значительно отличаться по форме, по цвету, по размерам. В его мозгу уже сформировались отличительные признаки предметов, по которым ребёнок относит их к той или иной категории. Но самое интересное, что слова «стол», «стул» вызывают те же ассоциации, что и зрительные образы. Слово заменило предмет! Это уже работа второй сигнальной системы – больших полушарий мозга. Ребёнок слышит слово и мысленно воспроизводит образ предмета, обобщённый, абстрактный. Так слова могут порождать зрительные образы, идентифицироваться с ними. Значит, оперируя словами, можно оперировать зрительными образами, хотя реальные предметы отсутствуют. Это уже мыслительный процесс!

Зрительные образы конкретны, ими думают животные, а человек мыслит словами. Вдумайтесь в эту разницу. Мы произносим всего лишь два слова: «бросил камень», а представляем себе, что человек нагнулся, взял в руку камень, размахнулся и пустил его в определённом направлении. Мы представляем себе полёт камня и его приземление. А дальше мы произносим другие слова, и идёт новая абстрактная модель: поступок (причина) – результат (следствие). Так возникает цепочка событий: предмет – действие – новое состояние предмета. Это уже абстрактное мышление. Моделирование процессов в общем виде, без деталей, а если надо, то и привязка к деталям, к частностям. Умение абстрагироваться, видеть в частном общее и переходить от общего к частному, конкретному – это уже мышление.

Мы объединили все предметы в группы, назвав их словом «существительные». Мы объединили все действия с предметами в группы, назвав их словом «глаголы». Мы объединили все свойства предметов в группы, назвав их «прилагательными», и т. д. (включая все части речи). Теперь, не имея самих предметов, мы можем мысленно проделывать с ними всё что угодно и, пользуясь различными аналогиями, ассоциациями, предвидеть, что будет с предметом в результате тех или иных действий.

Мало того, вообще не имея образа предмета, скажем, атома или электромагнитной волны, мы можем иметь слова, обозначающие эти предметы и их свойства, и из этих умозрительных образов рождать какие-то умозаключения. Это уже познание неизведанного, скрытого от наших органов чувств. Это уже наука, творчество. Мы можем полностью отрешиться от реальности и оперировать только с вымышленными образами. Так создаются мифы, произведения искусства. На это способен только человек. Вот какая огромная роль принадлежит абстрактному, символьному мышлению!

А ещё человек мыслит понятиями: «много-мало», «тепло-холодно», «быстро-медленно» и т. д. Эти понятия выработаны им на основе ощущений и субъективных оценок. В отличие от машины, человек очень плохо считает, и эти понятия заменяют ему массивы числовых данных.

Он оперирует с нечёткими множествами, как сказал бы математик, границы которых размыты и субъективны. В результате человек часто ошибается в своих оценках, поэтому учёные предпочитают всё оценивать числами.

Машина-компьютер не имеет ощущений и ей непонятны субъективные оценки человека. Поэтому различные понятия приходится заменять массивами данных и описывать их статистическими характеристиками. Но машину научили оперировать с массивами как с единым целым. В результате скорость мышления машины значительно возросла.

Вот я, например, задал машине оператор «тау», который определяет количество осадков в Москве за лето. Я задал диапазон от «очень мало» до «очень много». Машина будет оперировать с массивами «очень мало», «мало», «норма», «много» и «очень много», интерпретируя их числовыми величинами.

– И всё-таки, как же научить машину думать? – спросите Вы.

– Ну, прежде всего в неё нужно заложить информацию о внешнем мире, обо всех предметах и их свойствах. Но как это сделать? Как объяснить машине, что такое стол, если она никогда его не видела? Для неё это пустой звук, символ.

Можно заложить описание стола. Объяснить, что он состоит из столешницы, трёх или четырёх ножек. Но машина не знает что такое столешница, ножки. Ей надо объяснить, что столешница – это прямоугольная или круглая доска. Но тогда она спросит: «а что такое доска?» И ей опять придётся долго объяснять. Но и в этом случае она ничего не поймёт, поскольку ей непонятен смысл слов «дерево», «прямоугольник», «толщина» и т. д. Мы создаём понятия на основе зрительных образов и ощущений, но у машины нет органов чувств, нет ощущений и для неё любые понятия не более чем набор символов, которые она не понимает. Словами нельзя определить слова.

– Значит, машине надо дать органы чувств? – спросите Вы.

– Да. Можно дать машине глаза – телекамеры, микрофон для записи звуков. Можно записать в память изображения многих предметов, но это сложно и долго. Ведь нужно предъявить машине десятки столов и научить её вырабатывать главные отличительные признаки стола, создавать абстрактный образ. Но можно поступить проще. Дать систему координат и семейство точек в разных плоскостях, т.е. простые геометрические формы изображающие абстрактный стол. Потом указать возможные, наиболее вероятные пределы изменения положения этих точек, этих фигур, их разброс. Получается размытая, абстрактная модель стола. Затем можно дать варианты конструкции: «стол письменный», «стол журнальный», «стол круглый обеденный» и т. д. Теперь, в случае необходимости, при появлении в операционной системе машины идентификатора: «стол круглый», из памяти её будет извлечён трёхмерный образ стола с круглой столешницей, с которым далее ей следует совершить какие-то действия. Конечно, это относится не только к столу, но и к любому известному людям предмету. Если нельзя точно описать предмет, то даётся его схематический, условный образ более или менее соответствующий реальному. Так, в машину необходимо занести описания всех известных нам предметов во Вселенной.

– Но это же очень много! – скажите Вы.

– Да. На это уйдёт немало времени. Это всё равно, что годами учить сначала ребёнка, потом подростка, а затем и юношу. Поэтому целесообразно создать Мировой банк данных по всем предметам. Мало того, машине нужно объяснить свойства предметов: мягкий, твёрдый, тёплый, холодный и т. д. Как это сделать? Ведь у неё нет тактильных датчиков, она не может пощупать предмет. С длиной, шириной, высотой проще. Их можно задать на осях координат в трёх измерениях, а тут придётся вводить дополнительные оси, дополнительные измерения.

Временную ось – чтобы описывать события, протекающие во времени, ось электромагнитного спектра – ведь цвет, свет, теплота – всё это электромагнитные волны разной длины. Гравитационную ось – чтобы описывать притяжение предметов, гравитационные волны. Оси электростатического и магнитного полей – чтобы измерять электрические заряды и магнитные поля.

Кроме того, потребуется описать все возможные виды взаимодействий предметов в пространстве и времени. Таких взаимодействий не так уж и много. Это перемещения вдоль осей координат, вращательные и колебательные движения, передача энергии от одного тела к другому, превращение энергии из одного вида в другой. Всё это надо описать на машинном языке. Множество слов – глаголов превратить во множество моделей движения и каждая модель получит свой составной идентификатор. Таким образом, весь окружающий нас мир, со всеми его свойствами и видами взаимодействий, необходимо записать в память Мирового банка данных с помощью слов – идентификаторов, и объяснить каждый идентификатор, дав ему пространственно-временные и прочие измерения. Осталось совсем немного – научить машину думать – создать искусственный разум!

А это действительно уже немного. Просто необходимо научить машину строить логические цепочки «причина – следствие» или «действие – результат», что, в общем-то, она давно умела, моделируя тот или иной процесс по частям. Например: тело + импульс силы = движение. Параметры движения зависят от массы тела, величины и направления импульса. Они легко рассчитываются машиной по известным уравнениям физики. Сложные взаимодействия разделяются на более простые, а затем каждое из них проигрывается машиной. Но главное здесь не проигрывать процесс каждый раз заново, а получить новую логическую связь: «действие – результат», как у нас в мозгу, мгновенно. Для этого в машине автоматически создаются специальные информационные ключи, которые открываются, если этот процесс уже моделировался ранее и, подставляя нечёткие множества, машина сразу выходит на приблизительный результат, на качественную или количественную оценку.

Но и это ещё не всё. Необходимо развить у машины ассоциативное мышление. Научить её находить сходные процессы, описываемые одними и теми же математическими уравнениями, моделями, но принадлежащие к разным областям знаний. Таких процессов и моделей в природе множество. Достаточно сказать, что и в механике, и в термодинамике, и в электромагнетизме все процессы движения, волновые процессы, описываются одними и теми же дифференциальными уравнениями. И здесь машине помогают составные идентификаторы из других областей знаний. Если машина решает какую-нибудь задачу и встаёт в тупик в отношении модели решения, то она ищет сходные идентификаторы – машинные слова, и движется по ним. А конечный результат проверяет на совпадение с экспериментальными данными или ожидаемым результатом, который задаёт человек. Если экспериментальные данные совпадают с расчётными, то модель (методика) расчётов выбрана машиной правильно. Если нет – машина ищет новый вариант расчётов, новую модель. Сначала берутся наиболее близкие составные идентификаторы, совпадающие по большинству слов, потом более далёкие и, наконец, куски идентификаторов из других областей знаний, позволяющие составить новый, ранее неизвестный, идентификатор нового неизвестного процесса и таким образом найти решение неизвестной ранее задачи.

Если же вообще ничего не подходит, то машина требует от человека подсказки, уточнения исходных данных, более корректной постановки задачи. Она может сама изменять исходные данные или конечные результаты в разумных пределах, после чего откорректирует их, найдя точную физическую модель происходящего процесса или ошибку в исходных данных. Так для проверки её способности думать могут быть определены различные физические константы Вселенной, которые мы знаем лишь приближённо.

Мир очень логичен и подчинён строгим физическим законам. Имея математические модели различных процессов, всегда можно выбрать ту, которая выведет на нужный результат. И наоборот, зная модель, можно получить новый результат, не прибегая к физическому моделированию. Поскольку во Вселенной всё взаимосвязано, то, уточнив мировые константы и законы взаимодействия, станет возможным раскрыть все тайны макро и микромира.

Машине нужно ставить задачу в общем виде, давая минимум исходных данных и ориентировочные пути её решения. Она сама должна найти модели решения, недостающие исходные данные и выдать результат. Это значит, что машина освоила творческий процесс выработки новых понятий, новых сложных идентификаторов, новых математических моделей. Потребуется просто лучше организовать её память, дать возможность самостоятельного поиска аналогий, возможность установления прямых и обратных причинно-следственных связей, возможность перехода от конкретных понятий к обобщённым, абстрактным, и обратно. И дело пойдёт. Машина станет думать, творить, создавать новые знания.

– Однако не совсем понятно, что такое сложные составные идентификаторы? – скажите Вы

– А это практически то же самое, что и наши фразы, предложения, которыми мы обмениваемся. В них также есть подлежащее, сказуемое, дополнения, определения. Это язык машины, на котором она думает (это может быть любой реальный разговорный язык). Нет в нём только слов обозначающих эмоции, поскольку машина лишена эмоций, они ей непонятны. Но есть даже такие человеческие понятия как тепло, холод, жара. Просто заданы нечёткие множества температур, которые вызывают у нас эти ощущения. Есть понятия: жидкость, газ, твёрдое тело и т. д. Слова – идентификаторы могут быть переведены на любой человеческий язык, и поэтому станет возможным языковое общение машины с человеком.

Придёт время, и суперкомпьютеры станут умнее людей. Они будут совершенствовать себя сами, и подсказывать человеку пути совершенствования его на генетическом уровне. Это будет симбиоз умных людей и умных машин.

– А не может ли такая умная машина выйти из под контроля и уничтожить человечество? – спросите Вы.

– Нет. Такое возможно только в фантастических романах. Не имея органов чувств, собственных желаний, и возможностей самостоятельно добывать информацию из экспериментов и практических наблюдений, машина остаётся накрепко связанной с человеком. Человек побуждает её работать, человек ставит ей задачи, человек добывает ей новые экспериментальные данные, строит гипотезы. Человек создаёт и сами машины. Поэтому думающая машина не сможет выйти из под контроля человека. Она лишь дополняет возможности его мозга, расширяет его интеллектуальное могущество.

– Ну, а если найдётся человек или группа людей, которая поставит сверхумной машине задачу завоевать мировое господство! Победить в третьей мировой войне. Ведь пока что все достижения науки и техники используются, прежде всего, в военных целях.

– Такое, к сожалению, возможно, но этого нельзя допустить! Это приведёт к мировой катастрофе, победителей в которой не будет. Будут только условные «победители», пострадавшие меньше.

– Но как же не допустить этого?

– Нужно покончить с государственным эгоизмом отдельных государств, правители которых считают, что только они, их государства имеют право жить лучше других и за счёт других.

– Но это же утопия, – возразите Вы.

– Я так не думаю. Я думаю, что человечество уже выросло из детских штанишек государственного или национального эгоизма. Пришло время, когда планета Земля должна развиваться как единый организм – в интересах всех стран и народов, всех жителей Земли. И это будет истинная демократия – не на словах, а на деле!

– Но как достичь такого?

– Материальная база для этого уже есть, нужна лишь политическая воля. Для этого должны быть созданы международные органы власти, а именно:

– Правительство Земли (из членов правительств стран мира и членов транснациональных корпораций);

– Парламент Земли (может быть создан на базе Организации объединённых наций);

– Президент Земли (которого избирает Парламент).

Президент Земли утверждает законы, принятые Парламентом и добивается неукоснительного их выполнения. Он должен иметь возможность применения ограниченного контингента войск против страны, не выполняющей принятые законы, вплоть до отстранения от должности президента этой страны и назначения новых выборов.

Таким образом, удастся избежать монополии на власть одной сверхдержавы (США, России или Китая) и третьей мировой (ядерной) войны.

Первым законом, принятым Парламентом Земли, должен быть закон о всеобщем и полном разоружении. Тогда войны между странами станут невозможны. Для поддержания прядка и борьбы с преступностью у стран остаются полицейские подразделения, вооружённые не летальным оружием.

Конечно, для таких преобразований нужна добрая воля всех ведущих государств планеты, отказ от государственного и группового эгоизма и национализма. Но только так мы сможем избежать новой мировой войны и её трагических последствий.

3. Гипотеза о происхождении Вселенной (10.04.21)

Предложенная Вашему вниманию космологическая гипотеза о происхождении Вселенной представляет собой ряд взаимосвязанных гипотез. В ней предпринята попытка ответить на такие вопросы как что такое тёмная энергия, тёмная материя и инфляционное расширение Вселенной. А также на роль сверхмассивных чёрных дыр в формировании материи и пространства.

Впервые сформулированы гипотезы:

– о квантовой структуре первичной материи, пространства и первичной энергии;

– о превращении материи и пространства внутри сверхмассивных чёрных дыр в первичную энергию;

– об излучении квантов этой энергии в пространство со скоростью, превышающей скорость света;

– о превращении квантов этой первичной энергии в кванты пространства и первичной материи;

– о вихре кванта первичной энергии и рождении электростатического, магнитного и гравитационного полей;

– о расширении квантов пространства со сверхсветовой скоростью;

– о природе времени.

В современной космологии практически доказано, что наша Метагалактика (наблюдаемая часть Вселенной) расширяется: галактики удаляются друг от друга. Пространство растягивается во все стороны, и чем дальше от нас находится та или иная галактика, тем быстрее она удаляется от нас. Сегодня темп этого расширения невелик: все расстояния увеличатся вдвое примерно за 15 млрд. лет. Плотность вещества в Метагалактике убывает с течением времени, и в будущем она будет всё более и более разреженной [1].

Однако астрономические наблюдения свидетельствуют о том, что Метагалактика не просто расширяется, а расширяется с ускорением, при этом темп расширения растет со временем. В этом смысле некоторые астрономы говорят об антигравитации – отталкивании галактик друг от друга. (Обычное гравитационное притяжение замедляло бы разбегание галактик). Это явление названо инфляционным расширением и обусловлено оно наличием, так называемой тёмной энергии, природа которой остаётся загадкой для современной астрономии.

Ещё одна загадка астрономии это, так называемая тёмная материя. Её существование обусловлено избыточной массой наблюдаемых галактик. Астрономические наблюдения показывают, что скорости вращения удалённых звёзд вокруг ядер галактик значительно выше расчётных, что должно привести к их разлёту. Эти расчеты согласуется с наблюдениями, если только предположить, что помимо обычного вещества во Вселенной имеется другой тип вещества – темная материя, вклад которой в массу галактик сегодня составляет около 25% [1]. Это говорит о существовании каких-то новых типов частиц, ещё не открытых и составляющих «темную материю» во Вселенной.

В то же время ряд российских астрофизиков считают, что эти понятия ошибочны, и введены в космологию напрасно (как в прошлом напрасно были введены понятия «теплород» или «эфир»). Могу сослаться на работы [2], [3], которые трактуют загадочные частицы тёмной материи и тёмную энергию, как ошибочные.

Однако не всё так просто. Скорость движения нашей Солнечной системы по орбите составляет около 220—250 км/с вокруг центра Галактики с массивной чёрной дырой, а скорость движения нашей галактики «Млечный путь» в космическом пространстве относительно реликтового излучения составляет 600—650 км/с [4].

Остановимся подробнее на таких загадочных объектах

Вселенной как чёрные дыры

Чёрная дыра это область пространства-времени, гравитационное притяжение которой настолько велико, что покинуть её не могут даже объекты, движущиеся со скоростью света, в том числе кванты самого света (не имеют массы покоя, но имеют массу движения). Поэтому наблюдать саму чёрную дыру мы не можем. Граница этой области называется горизонтом событий. В простейшем случае сферически симметричной чёрной дыры он представляет собой сферу с радиусом Шварцшильда, который считается характерным размером чёрной дыры [5].

Известно, что внутри (в центре) нашей галактики, да и в других галактиках находится первичные (звёздные), массивные и сверхмассивные чёрные дыры. Первичная чёрная дыра образуется, когда выгоревшая звезда сжимается под действием гравитации. Но не всякая звезда в конце жизни превращается в чёрную дыру, а только та, масса которой превышает примерно в 2,5 – 3 раза массу нашего Солнца. Если масса звезды меньше, то, выгорев, она превратиться в сверхплотную нейтронную звезду, радиус которой составляет всего несколько километров. Однако звёздные (первичные) чёрные дыры имеют свойство расти, поглощая всё новые и новые звёзды, чёрные дыры и галактики, превращаясь в сверхмассивные. Масса таких сверхмассивных чёрных дыр составляет миллиарды масс Солнца.

Столкновение чёрных дыр между собой и с другими массивными объектами, а также столкновение нейтронных звёзд, вызывающее образование чёрной дыры, приводит к мощнейшему гравитационному излучению, которое можно обнаружить при помощи гравитационных телескопов. Так 11 февраля 2016 года сотрудники LIGO объявили об обнаружении гравитационных волн, возникших при слиянии двух чёрных дыр массами около 30 солнечных масс на расстоянии около 1,3 млрд. световых лет от Земли.

При падении любого вещества в чёрную дыру оно разгоняется до релятивистских скоростей, нагревается и в результате сильно излучает, в том числе и в рентгеновском диапазоне. В результате вокруг чёрной дыры образуется светящийся аккреационный диск, что даёт принципиальную возможность обнаруживать чёрные дыры при помощи ультрафиолетовых и рентгеновских телескопов.

Представления о чёрной дыре как об абсолютно поглощающем объекте были скорректированы А. А. Старобинским и Я. Б. Зельдовичем в 1974 году – для вращающихся чёрных дыр, а затем, в общем случае, С. Хокингом в 1975 году.

Изучая поведение квантовых полей вблизи чёрной дыры, Хокинг предположил, что чёрная дыра обязательно излучает частицы во внешнее пространство и тем самым теряет массу. Этот гипотетический эффект называется излучением (испарением) Хокинга. Упрощённо говоря, гравитационное поле поляризует вакуум, в результате чего возможно образование не только виртуальных, но и реальных пар частица-античастица. Одна из частиц, оказавшаяся чуть ниже горизонта событий, падает внутрь чёрной дыры, а другая, оказавшаяся чуть выше горизонта, улетает, унося энергию (то есть часть массы) чёрной дыры.

Предположительно, состав излучения зависит от размера чёрной дыры: для больших чёрных дыр это в основном фотоны и лёгкие нейтрино, а в спектре лёгких (звёздных) чёрных дыр начинают присутствовать и тяжёлые частицы.

За счёт испарения все чёрные дыры теряют массу, и время их жизни оказывается конечным. При этом интенсивность испарения нарастает лавинообразно, и заключительный этап эволюции носит характер взрыва, например, чёрная дыра массой 1000 тонн испарится за время порядка 84 секунды, выделив энергию, равную взрыву примерно десяти миллионов атомных бомб средней мощности. В то же время большие чёрные дыры, на современном этапе развития Вселенной могут только расти, так как испускаемое ими излучение имеет меньшую энергию, чем поглощаемое.

А теперь перейдём к моей космологической гипотезе