Все это необходимо, но недостаточно для создания виртуального человека. Многие модели текущего поколения основаны на обыкновенных дифференциальных уравнениях, которые работают только в одном измерении (времени). Это относительно специальные, общие и упрощенные модели, а не персонализированные. Их невозможно собрать в виртуального человека, потому что они остаются кусочками, настроенными на работу с изолированными скоплениями данных по заданным алгоритмам на конкретных компьютерах. Несмотря на громадный объем работы над функциональной совместимостью, эти фрагментарные модели нелегко объединить в персонализированного двойника. Если бы это было возможно, виртуальный человек уже стал бы реальностью. Упрощенные модели вообще не соответствуют нелинейной, динамической системе сложности человека, которая включает в себя петли обратной связи всех длин и масштабов. Работа по-настоящему началась только в последнее десятилетие.
С появлением экзафлопсных вычислений способность моделировать сложную структуру тела и мозга достигнет больших успехов, если судить по опыту с HemeLB для моделирования кровообращения. Численная мощность машин, существовавших до экзафлопса, таких как Super-MUC-NG и Summit, уже занята лишь небольшой частью всего набора человеческих данных. Если экстраполировать, чтобы добиться большего, нам наверняка понадобится множество экзафлопсных машин. Однако нет предела тому, что мы могли бы сделать с большей компьютерной мощностью на зетта-масштабе и за его пределами. То же самое касается последнего поколения гетерогенных суперкомпьютерных архитектур, которые в большей степени имитируют гетерогенную архитектуру человеческой ткани, поскольку мы стремимся собрать виртуальное тело, сначала мультифизическим способом в одних и тех же размерах и в одинаковых временных масштабах, а затем на многих масштабах, от генома до клетки и органа. В следующей главе, в продолжение третьего шага, который мы наметили в третьей главе, мы увидим, как мультифизика и многомасштабное моделирование ускорятся благодаря развитию новых типов компьютеров. Тогда мы можем ожидать появления более надежных и детализированных моделей, в том числе настоящего виртуального двойника человека.
Замечательный прогресс в создании виртуального человека отражен в огромном диапазоне симуляций, от молекул до органелл, клеток, тканей, органов и даже в масштабе всего человеческого тела. Но вся эта работа основана на идее, что мы можем воспроизвести устройство мира на цифровом компьютере. Верно ли это? Плохая новость заключается в том, что, как мы видели во второй главе, способность аналогового человеческого мозга понимать утверждения Геделя превосходит возможности любого цифрового компьютера. Мы также не можем всегда быть уверены, что цифровые компьютеры дают правильные ответы. Хорошей новостью является то, что помимо использования ансамблевых методов есть другие способы обойти это препятствие, вернувшись в будущее вычислений.
Как мы видели на примере антикитерского механизма, первые компьютеры были аналоговыми. Лишь относительно недавно, в середине XX в., механические аналоговые компьютеры были заменены электронными аналоговыми с резисторами, конденсаторами, катушками индуктивности и усилителями. К 1970-м гг. цифровые компьютеры взяли верх по ряду причин, не в последнюю очередь из-за того, что механические были громоздкими. Чтобы ответ был точнее, нужен больший объем: поскольку информация кодируется физически (вспомните, например, маркировку на логарифмической линейке), дополнительный бит точности удваивает размер устройства[520]. По сравнению с цифровыми, механические аналоговые компьютеры также были энергоемкими, медленными и ограниченными в точности, с которой мы можем измерять аналоговые величины.