Если Вселенная изобилует инопланетянами… Где все? - Стивен Уэбб

шанс найти жизнь. Мы знаем, что в прошлом Марс почти наверняка обладал водой; так что есть шанс — каким бы отдаленным он ни был — найти ископаемые остатки прошлой марсианской жизни. Энцелад, шестой по величине спутник Сатурна, наблюдался космическим аппаратом НАСА «Кассини» как обладающий большим подповерхностным океаном[358] жидкой воды — и луна, вероятно, также обладает источником энергии и питательными веществами. Это хорошее место для поиска жизни. Титан, самый большой спутник Сатурна, также может обладать подповерхностным океаном аммиачно-водного раствора. И два спутника Юпитера — Европа и Каллисто — потенциально могут обладать жидкой водой. Эти тела далеки от тепла Солнца, конечно, и на поверхности этих лун находятся толстые ледяные щиты, но геотермального и приливного нагрева может быть достаточно для поддержания жидкой воды глубоко под поверхностью. Эти четыре тела, возможно — просто возможно — являются домом для инопланетной жизни. Это не была бы жизнь, с которой мы могли бы общаться, но если бы мы знали, что жизнь возникла независимо в нашей Солнечной системе более одного раза, то как мы могли бы разумно утверждать, что жизнь редка во всей Галактике? Конечно, тогда миссия по исследованию этих лун — и особенно Энцелада — должна быть приоритетной. Астрономы, тем временем, настаивают на строительстве телескопов, которые могут искать биосигнатуры на планетах далеко за пределами нашей Солнечной системы. Если зарождение жизни является обычным явлением, то однажды, возможно, в не столь отдаленном будущем, наука найдет пример инопланетной жизни.

Решение 65: Возникновение жизни редко (еще раз)

Законы вероятности, такие верные в общем, такие ошибочные в частности…

Эдвард Гиббон, Воспоминания о моей жизни и сочинениях

Лучший способ узнать, изобилует ли жизнь во Вселенной, — это выйти и посмотреть. Если бы мы обнаружили инопланетные формы жизни на множестве экзопланет, то мы могли бы быть достаточно уверены, что абиогенез — развитие жизни из пребиотических сред — является обычным явлением. Распространенность разумных форм жизни осталась бы неизвестной, но, по крайней мере, мы бы знали, что парадокс Ферми не может быть разрешен утверждением о редкости абиогенеза. Однако трудно провести соответствующие наблюдения, и неясно, как быстро астробиологи добьются прогресса в этом отношении. Учитывая трудности наблюдения, не можем ли мы попробовать теоретический подход? К сожалению для теоретиков, нам не хватает критически важной информации: мы не знаем скорости абиогенеза в единицу времени и в единицу объема как функции пребиотических химических и физических условий. В отсутствие этой информации один из способов продолжить — использовать наши знания о том, что жизнь возникла по крайней мере один раз на ранней Земле, и использовать эти знания, чтобы попытаться оценить вероятность абиогенеза на землеподобной планете.

Если абиогенез маловероятен, то — по определению — пройдет много времени между тем, как планета достигнет условий, подходящих для жизни, и тем, как жизнь действительно разовьется. Однако на нашей планете прошел относительно короткий период времени между остыванием Земли и появлением жизни. Указывает ли поспешность, с которой клетки появились на Земле, на то, что зарождение жизни из неживой материи — это простой процесс? Можем ли мы заключить из примера Земли, что вероятность абиогенеза вряд ли мала[359] — и, следовательно, что жизнь, вероятно, распространена во Вселенной? Я должен признать, что долгое время я считал, что это почти наверняка так, но является ли это разумной точкой зрения, учитывая имеющиеся у нас доказательства?

Если мы собираемся обсуждать вероятность абиогенеза, концепцию, о которой у нас крайне мало информации, то мы должны использовать правильный подход к вероятности. Существуют две системы взглядов на вероятность.

Первая — интерпретировать вероятность как частоту, с которой результат происходит при многократном повторении эксперимента. Если вы подбросите идеальную честную монету миллиард раз, то, плюс-минус несколько бросков, монета выпадет орлом полмиллиарда раз. Таким образом, вероятность выпадения орла равна 0,5. С этим все могут согласиться. Проблема этого подхода в том, что в большинстве ситуаций вы не можете повторить эксперимент. Если вас просят выступить в качестве присяжного заседателя и вы должны решить вопрос о виновности подсудимого вне всяких разумных сомнений, то вероятность становится вопросом «степени уверенности», а не частоты возникновения. Этот второй подход к вероятности — степень уверенности в исходе, а не частота, с которой исход происходит, — имеет дело с запутанными реалиями мира, в котором мы живем. Он количественно определяет степень уверенности, которую вы должны иметь в гипотезе при наличии некоторых доказательств; по мере изменения доказательств должна меняться и степень уверенности. (Знаменитого экономиста Джона Мейнарда Кейнса однажды упрекнули за то, что он изменил свое мнение по ключевым вопросам. Он вполне резонно ответил: «Когда моя информация меняется, я меняю свои выводы. А что делаете вы, сэр?»)

Уравнение, которое нам нужно использовать при обсуждении вероятности, следующее:

Это одно из самых важных уравнений в науке. Вполне возможно, оно даже более полезно, чем F = ma или E = mc2. Однако, в отличие от уравнения Ньютона для второго закона движения или уравнения Эйнштейна, показывающего эквивалентность массы и энергии, это уравнение — несмотря на свою важность — как правило, неизвестно широкой аудитории. Даже некоторые ученые не до конца понимают формулу или применяют ее правильно, и тем не менее подход к вероятности, воплощенный в формуле, незаменим[360] во всех отраслях экспериментальной науки и в медицине, технике, бизнесе, военном деле… действительно, в любой области, где приходится принимать решения на основе неполных знаний. Люди сидят в тюрьме прямо сейчас, потому что судьи и адвокаты не смогли понять это уравнение; люди умирали от рака, потому что их врачи не смогли правильно применить вероятностное мышление; эта формула имеет значение.

Формула выше является наиболее распространенным представлением теоремы Байеса, математического труда, названного в честь английского священника Томаса Байеса,[361] который записал конкретное утверждение более общей теоремы в эссе, опубликованном после его смерти в 1761 году. Формула позволяет рассчитать P(H∣E), так называемую апостериорную вероятность гипотезы при наличии некоторых доказательств. Чтобы рассчитать эту вероятность, вам нужно знать или уметь оценить априорную вероятность P(H), правдоподобие P(E∣H) и вероятность свидетельства P(E). Прежде чем я обсужу, какое отношение эта формула имеет к парадоксу Ферми (или, вернее, как оказалось, какое она не имеет отношения к парадоксу Ферми), мне нужно немного подробнее объяснить теорему Байеса. Если вы уже понимаете, что преподобный Байес сказал о вероятности, то смело пропустите следующие пару страниц.

Давайте