Это все хорошо, но, когда ученики наконец откроют ящик и посмотрят в него, они увидят либо живую собаку, либо мертвую. Они не могут увидеть одновременно и то и другое. Кажется, что волна корги сколлапсировалась в живое или мертвое состояние, – точно так же, как она сколлапсировалась, когда преступника схватили посреди торгового центра. Если собака действительно и жива, и мертва, почему ученики никогда не увидят этого? Почему они не увидят никакой квантовой размытости? Чтобы понять это, нам нужно подумать обо всем, что окружает собаку: от учеников и наблюдающего мира до всех молекул воздуха, наполняющих ящик, в котором она содержится. Назовем все это средой.
Когда эта среда вступает в контакт с собакой, она начинает взаимодействовать с нею: миллиарды атомов и фотонов непрерывно прыгают туда-сюда, обмениваясь энергией, импульсом и всем прочим, что они могут предложить. Но вот в чем дело: суперпозиции заразительны. Как только происходит первый контакт, среда видит суперпозицию собак. На какое животное она должна реагировать – мертвое или живое? Она не может выбирать, поэтому удваивается и реагирует на обе. Такое двуличное поведение – признак новой и усовершенствованной суперпозиции: в одной ее половине мы обнаруживаем печальную среду, перепутавшуюся с мертвым корги, который не способен от нее отделиться; в другой мы видим счастливую среду, перепутавшуюся с живым корги.
Те, кто оказался частью среды, смогут увидеть только то, что среда им позволит. Что нам нужно, чтобы ученики увидели живую и мертвую собаку? Безусловно, понадобится суперпозиция: волна вероятности, которая выбирает шанс на счастливую среду с собакой, которая выживает; и волна вероятности, которая выбирает шанс на грустную среду с собакой, которая умирает. Но чтобы ощутить квантовую размытость, нам нужно еще, чтобы волны перекрывались: чтобы счастье и грусть интерферировали друг с другом – точно так же, как было с состояниями электрона, проходившего через щели в классическом опыте Дэвиссона и Джермера. Кажется, что все компоненты на месте. В конце концов, я только что рассказал вам, как среда принудительно присоединяется к суперпозиции, так что суперпозиция, безусловно, существует. Почему же тогда ученики никогда не видят собаку, которая и мертва, и жива? Проблема в том, что среда велика; и чем больше она становится, тем больше счастливая волна отрывается от грустной и тем меньше они перекрываются. Этот процесс называется
Хотя это объясняет, почему мы не видим квантовой размытости в нашей повседневной жизни, это фактически не дает ответа на вопрос, который поставил в тупик Дирака. К концу этого процесса собака и среда все еще находятся в суперпозиции, хотя и практически без перекрытия. Одна научная школа утверждает, что эта сочиненная нами загадка – признак нашей отчаянной потребности в детерминизме. Есть риск придать волновой функции слишком много реальности, к этому были склонны и сам Шрёдингер, и многие другие. Волновая функция – это не то, за что можно ухватиться. Скорее вы должны думать о ней как о страже вероятности. Ее задача – дать вам представление о том, что может произойти в эксперименте, точно так же, как набор шансов дает вам некоторое представление о том, что может произойти на скачках. Результат эксперимента или скачек – это результат эксперимента или скачек. То, что есть. О чем тут беспокоиться?
В истории корги есть еще один важный аспект, который необходимо понимать, когда мы наконец вернемся к вопросу о двойниках (вы еще помните их?). Теперь мы знаем, что корги и окружающая среда в итоге представляют собой суперпозицию запутанных состояний. Это пример чистого состояния. Несмотря на свою сложность, оно все же ведет себя как волна и содержит полную информацию об истинном квантовом состоянии собаки и среде, в которой находится. Однако в реальности чистое состояние для больших систем нам никогда точно не известно. Отслеживание такого количества квантовой информации нецелесообразно, а иногда и невозможно, особенно когда вокруг существуют черные дыры, уничтожающие информацию о своих узниках. Чтобы справиться с этим, нам нужно воскресить дух Больцмана. Иными словами, взять средние значения.