ПОСКОЛЬКУ МЫ ЖЕЛАЕМ увидеть, к чему приведёт гонка технологий, ведет, мы должны задать три вопроса. Что является возможным, что является достижимым, и что является желательным?

Во-первых, в том, что касается аппаратных средств, законные природы устанавливают ограничения тому, что возможно. Так как ассемблеры откроют путь к этим ограничениям, понимание ассемблеров – ключ к пониманию того, что является возможным.

Во-вторых, принципы изменения и факты о нашей имеющейся ситуации устанавливают пределы достижимому. Поскольку эволюционирующие репликаторы будут играть основную роль, принципы эволюции – ключ к пониманию, что будет достижимо.

Относительно того, что является желательным или нежелательным, наши отличающиеся мечты подталкивают поиск будущего, где будет место разнообразию, в то время как наши общие опасения подталкивают к поиску безопасного будущего.

Эти три вопроса – возможного, достижимого и желаемого – создают основу подхода к предвидению. Во-первых, научное и техническое знание формирует карту пределов возможного. Хотя пока размытая и неполная, эта карта обрисовывает постоянные пределы, внутри которых должно находиться будущее. Во-вторых, эволюционные принципы определяют то, какие пути открыты, и устанавливают пределы достижимого, включая его нижние границы, потому что продвижения технологии, которые обещают улучшить жизнь или увеличить военную мощь, практически нельзя будет остановить. Это даёт возможность ограниченного предсказания: если старая как вечность эволюционная гонка некоторым непостижимым образом не остановится, то конкурентное давление будет формировать наше технологическое будущее, приближая его пределам возможного. Наконец, в широких пределах возможного и достижимого, мы можем попытаться достичь будущего, которое мы находим желаемым.

Ловушки предсказания

Но как кто-либо может предсказывать будущее? Политические и экономические тенденции – хорошо известные непостоянные, и чистая случайность катит кубик по континентам. Даже сравнительно устойчивый прогресс технологии часто уклоняется от предсказания.

Предсказатели часто пытаются угадать, какое время и затраты потребуются, чтобы начать использовать новые технологии. Когда они выходят за пределы описанных возможностей и пытаются делать точные предсказания, обычно они терпят неудачу. Например, хотя было очевидно, что космический челнок был возможен, предсказания о его стоимости и дате первого запуска были ошибочны на несколько лет и миллиардов долларов. Инженеры не могут точно предсказать, когда технология будет разработана, потому что разработка всегда включает неопределённости.

Но мы должны пытаться предсказывать и управлять развитием. Разработаем ли мы монстров технологии до технологий, позволяющих этих монстров посадить в клетку, или после? Некоторые монстры, однажды будучи отпущенными на свободу, не могут быть посажены в клетку. Чтобы остаться в живых, мы должны сохранять контроль, ускоряя некоторые разработки и придерживая другие.

Хотя одна технология иногда может защитить от опасности другой (защита против нападения, средство управления загрязнением против загрязнения), конкурирующие технологии часто идут в одном и том же направлении. 29 декабря 1959 года, Ричард Фейнман (теперь Нобелевский лауреат) прочитал лекцию на ежегодной конференции Американского физического Общества, озаглавленную "На дне много места." Он описал небиохимический подход к наномашинам (разработка сверху вниз, шаг за шагом, используя большие машины для построения более маленьких), и заявил, что принципы физики не противоречат возможности манипулирования объектами атом за атомом. Это – не попытка нарушить какие-либо законы; это – что-то, что в принципе можно сделать; но в практике это не было сделано, потому что мы слишком большие… В конце концов мы можем делать химический синтез… выкладывая атомы, где скажут химики, и таким образом вы будете делать вещество." Вкратце, он набросал план другого, не биохимического пути к ассемблерам. Также он утверждал, уже тогда, что это "разработка, которой, я думаю, нельзя избежать."

Как я буду обсуждать в главах 4 и 5, ассемблеры и интеллектуальные машины упростят многие проблемы, связанные со сроками и стоимостью технологических разработок. Но вопросы сроков и стоимости будут все еще маячить в поле нашего зрения на протяжение периода между сегодняшним днём и этими крупными достижениями. Ричард Фейнман видел в 1959, что наномашины могли бы направить химический синтез, возможно включая синтез ДНК. Однако он не мог предвидеть ни сроки, ни стоимость выполнения этого.

В действительности, конечно, биохимики разрабатывали методы создания ДНК без программируемых наномашин, используя упрощённые методы, основанные на определенных химических уловках. Технологии-победители часто преуспевают благодаря неочевидным уловам и деталям. В середине 1950-ых физики могли бы понять основные принципы полупроводников, что делало микросхемы физически возможными, но предсказание, как их можно было бы сделать, предвидение деталей создания масок, изоляторов, выращивание оксидов, внедрение ионов, гравировка и т.д., во всей их сложности, было бы невозможно. Нюансы деталей и конкурентное преимущество, которое выбирает технологии-победители делает гонку технологий сложной и её путь непредсказуемым.

Но делает ли это долгосрочное предсказание бесполезным? В гонке к пределам, установленным законом природы, линия финиша предсказуема, даже если дорожка и скорость бегунов – нет. Не человеческие прихоти, но неизменные законы природы рисуют линию между тем, что является физически возможным и тем, что не является, и ни один политический акт, никакое социальное движение не может изменить закон гравитации ни на йоту. Поэтому как бы футуристически они не выглядели, хорошо обоснованные прогнозы технологических возможностей весьма отличны от предсказаний. Они основываются на законах природы, которые вне времени, а не в причудах событий.

К сожалению, понимание этого остается редким. Без этого, мы с изумлением переступаем горизонт возможного, путая фонтаны с миражами и не веря ни тому, и другому. Мы смотрим вперед через очки разума и культур, имеющих корни в идеях более медленнотекущих времён, когда и наука и технологическая конкуренция не имели своих сегодняшних силы и скорости. Мы только недавно начали развивать традицию технологического предвидения.

Наука и закон природы

Наука и технология переплетаются. Инженеры используют знание, произведенное учеными; ученые используют инструменты, произведенные инженерами. И Ученые, и инженеры работают с математическими описаниями естественных законов и проверяют идеи экспериментами. Но наука и технология отличаются радикально по их сути, методам, и целям. Понимание этих различий принципиально для обоснованного предвидения. Хотя обе области состоят из эволюционирующих систем мимов, они развиваются под давлением различных факторов. Рассмотрим корни научного знания.

Большую часть истории люди плохо понимали эволюцию. Это оставляло философам лишь думать, что чувственная видимость, посредством рассудка, должна каким-то образом оставлять отпечаток в памяти всего человеческого знания, включая знание естественного закона. Но в 1737, шотландский философ Давид Хьюм предложил им пренеприятную загадку: он показал, что наблюдения не могут логически доказать общее правило, что факт, что Солнце светит день за днём по логике ничего не доказывает насчёт того, будет ли оно это делать завтра. И действительно, однажды Солнце перестанет это делать, опровергая любую такую логику. Проблема Хьюма, казалось, разрушила идею рационального знания, чрезвычайно расстроив рациональных мыслителей (включая его самого). Они изо всех сил пытались что-то сделать, но иррационализм получил свою почву. В 1945 году философ Бертранд Русс заметил, что "рост нерациональности на протяжении девятнадцатого века и то, что прошло в двадцатом – естественное последствие хьюмовского разрушения эмпиризма." Мим-проблема Хьюма подрубила саму идею рационального знания, по крайней мере, как люди его себе представляли.

За последние десятилетия, Карл Поппер (возможно любимый философ учёных), Томас Кун и другие признали науку эволюционным процессом. Они рассматривают её не как механический процесс, посредством которого наблюдения некоторым образом производят заключения, а как сражение, где идеи соревнуются за то, чтобы быть принятыми.

Все идеи, как мимы, конкурируют за принятие, но мимическая система науки имеет специфику: она имеет традицию преднамеренной мутации идей и уникальной иммунной системы для контроля мутантов. Результаты эволюции изменяются выборочным приложением давления, будь то среди молекул РНК из испытательной пробирки, насекомых, идей или машин. Аппаратные средства, разработанные для охлаждения, отличаются от средств, разработанных для транспортировки, потому что холодильники очень плохо служат в качестве автомобилей. В общем случае репликаторы, появившиеся для А, отличаются от таковых, появившихся для В. Мимы – не исключение.

Вообще говоря, идеи могут в процессе эволюции научаться выглядеть истинными или даже превращаются в истинные (выглядя истинными для людей, которые проверяют идеи тщательно). Антропологи и историки описали, что случается, когда идеи научаются в ходе эволюции казаться истинными среди людей, у которых нет научного метода; результаты (теория заболеваний "вселился злой дух", теория звёзд "огни на куполе" и т.п.) достаточно хорошо согласовались по всему миру. Психологи, испытывая человеческие наивные заблуждения о том, как объекты падают, обнаружили взгляды, подобные тем, которые развились в формальные "научные" системы на протяжение средних веков до работ Галилея и Ньютона.

Галилей и Ньютон использовали эксперименты и наблюдения для проверки идей об объектах и движении, открывая эру поразительного научного прогресса: Ньютон разработал теорию, которая выдержала все испытания, доступные на тот день. Их метод специально произведённого испытания уничтожил идеи, которые отклонялись слишком далеко от правды, включая идеи, которые появились, чтобы апеллировать к наивному человеческому уму.

Эта тенденция продолжилась. Дальнейшее варьирование и испытания побудили дальнейшее развитие научных идей, при этом получались некоторые, выглядящие столь же причудливо как изменяющееся время и изогнутое пространство относительности, или вероятностные волновые функции квантовой механики. Даже биология отбросила особую жизненную силу, которая предполагалась ранними биологами, открывая вместо неё тщательно устроенные системы невидимо маленьких молекулярных машин. Идеи, казавшиеся истинными (или близкими к истине) снова и снова оказывались ложными или не всеобъемлющими. Истинные и выглядящие истинными оказывались также различными как автомобили и холодильники.

В физических науках идеи развивались при нескольких основных правилах отбора. Сначала, ученые отбрасывают идеи, у которых нет проверяемых последствий; таким образом они предохраняют свои головы от засорения бесполезными паразитами. Во-вторых, ученые ищут замену идеям, которые не подтверждаются испытаниями. Наконец, ученые ищут идеи, которые создают возможно самый широкий диапазон точных предсказаний. Закон гравитации, например, описывает падение камня, орбиты планет, и завихрения галактик и делает точные предсказания, которые делают его широко открытым для опровержения. Его широта и точность аналогично дают ему широкую полезность, помогая инженерам и конструировать мосты, и планировать космические полёты.

Научное сообщество обеспечивает среду, в которой мимы распространяются, подталкиваемые конкуренцией и проверяемые на то, чтобы они развивались в направлении увеличения возможностей и точности. Согласие о важности проверки теорий объединяет научное сообщество при жестоких противоречиях между самими теориями.

Неточное, ограниченное свидетельство никогда не может доказывать точную, общую теорию (как это показал Хьюм), но оно может опровергать некоторые теории, помогая тем самым ученым среди них выбирать. Подобно другим эволюционным процессам, наука создает нечто положительное (увеличивающиеся запасы полезных теорий) посредством двойного отрицания (опровержения неправильных теорий). Центральная роль отрицательного свидетельства отвечает за некоторые умственные расстройства, вызванные наукой: как средство опровержения, оно может искоренить любимые убеждения, оставляя психологический вакуум, который оно не обязательно заполняет.

По практическим меркам, конечно, много научного знания – твердое как скала, уроненная вам на ногу. Мы знаем, что Земля крутится вокруг Солнцем (хотя наши чувства подсказывают иное), потому что теория соответствует огромному количеству наблюдений, и потому что мы знаем, почему наши чувства нас обманывают. У нас есть больше, чем просто теория, что атомы существуют: мы связываем их и образуем молекулы, получаем из них свет, мы их видели под микроскопом (отчётливо), и разбивали их на куски. У нас есть больше, чем просто теория эволюции: мы наблюдали мутации и селекцию, наблюдали эволюцию в лаборатории. Мы нашли следы прошлой эволюции в камнях нашей планеты, и мы наблюдали эволюцию, которая формировала наши инструменты, наш, и идеи, содержащиеся в наших умах, включая саму идею эволюции. Научный процесс выковал универсальное объяснение многих фактов, включая факты о том, почему появились сами люди и наука.

Когда наука заканчивает опровержение теорий, оставшиеся в живых теории часто жмутся настолько близко друг к другу, что для практики разница между ними совсем не существенна. В конце концов, практическое различие между двумя оставшимися теориями могло бы быть протестировано и использовано, чтобы опровергнуть одну из них. Например, различия между современными теориями гравитации настолько тонки, что инженеры, проектирующие полеты через области гравитации космического пространства, могут о них не беспокоиться. Фактически, инженеры планируют космические полёты, пользуясь опровергнутой теорией Ньютона, потому что она проще эйнштейновской, и достаточно точна. Эйнштейновская теория гравитации пока выдержала все испытания, однако нет её абсолютного доказательства и никогда не будет. Его теория делает точные предсказания обо всё и везде (по крайней мере в том, что касается вопросов гравитации), но учёные где-то могут только делать приближённые измерения некоторых объектов. И, как отмечает Карл Поппер, можно всегда изобрести теорию, настолько похожую на другую, что существующие факты не смогут их различить.

Хотя дебаты в средствах массовой информации подчёркивают шаткость и спорность границ знания, способность науки установить согласие остается очевидной. Где еще есть согласие по такому большому кругу вопросов, и которое растёт также устойчиво и по всему миру? Конечно не в политике, религии, или искусстве. В действительности главный соперник науки – её родственник – технология, которая также развивается через новые идеи и тщательную их проверку.

Наука против технологии

Как говорит директор по исследованиям фирмы IBM Ральф Е. Гомори, "В общественном сознании эволюция технологического развития часто путается с наукой." Эта ошибка затрудняет наши усилия в предвидении.

Хотя инженеры часто ступают на нетвёрдую почву, они не обречены на это, равно как и ученые. Они могут избегать рисков, присущих предложению точных, универсальных научных теорий. Инженерам нужно единственно только показать, что при определённых условиях специфический объект будет достаточно хорошо работать. Разработчику не нужно знать ни точное напряжение в канате, на котором весит висячий мост, ни точное напряжение, которое его порвёт; канат будет поддерживать мост так долго, как он будет находиться под ним, что бы ни случилось.

Хотя измерения не могут доказывать точное равенство, они могут доказать неравенство. Результаты разработки могут таким образом быть основательны в том смысле, в котором точные научные теории не могут. Результаты инженерной разработки могут даже переживать опровержение научных теорий, из которых они проистекали, там, где новые теории дают сходные результаты. Доказательство существования ассемблеров, например, переживёт любые возможные усовершенствования в теории квантовой механики и молекулярных связей.

Предсказание содержания нового научного знания логически невозможно, потому что это не имеет смысла заявлять, что ты уже знаешь факты, которые ты узнаешь лишь в будущем. Предсказание деталей будущей технологии, с другой стороны, является просто трудным. Наука ставит целью знание, а конструирование ставит целью создание; это позволяет инженерам говорить о будущих достижения без парадокса. Они могут разрабатывать свои аппаратные средства в мире разума и вычислений, до того как резать металл или даже прорисовывать все детали конструкции.

Ученые обычно признают это различие между научным предвидением и технологическим предвидением: они охотно делают технологические предсказания относительно науки. Например, ученые могли и предсказали качество фотографий Вояжера колец Сатурна, но не их удивительное содержание. Действительно, они предсказали качество фотографий в то время как камеры были ещё только идеями и рисунками. Их расчёты использовали хорошо проверенные принципы оптики без чего-либо нового в науке.

Так как наука стремится понять, как все работает, научное образование оказать большую помощь в понимании определенных частей аппаратных средств. Однако, это автоматически не даёт техническую компетентность; проектирование воздушного лайнера требует намного больше чем знание металлургии и аэродинамики.

Ученые поощряются своими коллегами и своим образованием сосредоточиваться на идеях, которые могут быть проверены существующими средствами. Получающийся в результате краткосрочный акцент часто оказывает хорошую услугу науке: он удерживает ученых от блуждания в туманных мирах непроверенных фантазий, а быстрое тестирование содействует эффективной умственной иммунной системе. К сожалению однако, этот культурный уклон в сторону краткосрочного тестирования делает учёных менее заинтересованными в долгосрочных продвижениях в технологии.

Невозможность подлинного предвидения относительно науки приводит многих ученых к тому, чтобы расценивать все утверждения о будущих достижениях как "спекулятивные" – термин, который вполне оправдан, когда применяется к будущему науки, но не имеет большого смысла, когда применяется к хорошо обоснованным прогнозам в технологии. Но большинство инженеров разделяют аналогичную склонность к близкой перспективе. Их также поощряют их образование, коллеги и работодатели концентрироваться только на одном роде проблемы: разработке систем, которые могут быть сделаны с помощью существующей технологии или технологии, которая вот-вот появится. Даже долгосрочные инженерные проекты, такие как космический челнок, должны иметь технологические пределы, после которых никакие новые разработки не могут стать частью основной конструкции системы.

Короче говоря, ученые отказываются делать предсказания относительно будущего научного знания, и редко обсуждают будущие технические достижения. Инженеры всё же прогнозируют будущие разработки, но редко обсуждают всё, что не основано на существующих возможностях. Однако здесь есть решающий промежуток: что из инженерных разработок прочно основано на существующей науке, но ожидает будущих возможностей? Эта брешь оставляет плодородную область для изучения.

Представьте себе линию развития, которое включает использование существующих инструментов для создания новых инструментов, затем использование тех инструментов для создания новых аппаратные средства (возможно, включая ещё иное поколение инструментов). Каждый набор инструментов может опираться на установленные принципы, однако вся последовательность развития может занять много лет, поскольку каждый шаг приносит множество специфических проблем, которые надо решать. Ученые, планирующие свой следующий эксперимент, и инженеры, разрабатывающие своё следующее устройство, вполне могут игнорировать всё кроме первого шага. Однако, конечный результат может быть предсказуем, находясь в пределах возможного, доказанного авторитетной наукой.

Недавняя история иллюстрирует эту модель. Не многие инженеры рассмотрели построение космических станций перед тем как ракеты вышли на орбиту, но принципы были достаточно ясны, и разработка космических систем сейчас – процветающая область. Точно так же немного математиков и инженеров изучали возможности вычислений до того как были построены компьютеры, хотя многие это делали после этого. Поэтому не так удивительно, что немногие учёные и инженеры уже исследовали будущее нанотехнологии, как бы важно это не могло быть.

Урок Леонардо

Усилия по проектированию технических разработок имеют длинную историю, и примеры прошлого иллюстрируют сегодняшние возможности. Например, как Леонардо да Винчи удалось правильно предвидеть такое большое количество вещей, и почему он иногда ошибался?

Леонардо жил пять столетий назад, во времена открытия Нового Света. Он делал прогнозы в форме рисунков и изобретений; каждая конструкция может рассматриваться как проект, такой, что что-то очень похожее на него могло бы быть сделано и работать. Он преуспел как инженер-механик: он разработал работающие устройства (некоторые из них не были построены ещё в течение веков) для землеройных работ, обработки металла, передачи энергии и других целей. Он потерпел неудачу как разработчик летательного аппарата: сейчас мы знаем, что его летающая машина никогда не могла бы работать, если была бы сделана как описано.

Его успехи в разработке машин легки для понимания. Если части могут быть сделаны достаточно точно, из достаточно твердых, достаточно прочных материалов, то конструкция медленно движущихся машин с рычагами, шкивами и крутящимися подшипниками становится вопросом геометрии и рычага. Леонардо понимал их весьма хорошо. Некоторые из его "предсказаний" были на далёкую перспективу, но только потому что прошло много лет прежде, чем люди научились делать части, достаточно точные, достаточно твёрдые, и достаточно прочные, чтобы строить (например) хорошие шариковые подшипники, их начали использовать приблизительно через три сотни лет после того, как Леонардо их предложил. Точно так же механизмы с лучшими, циклоидальными зубцами не были сделаны почти два столетия после того как Леонардо их нарисовал, а одна из его конструкций цепного двигателя не был построен ещё почти три столетия.

Также легко понять его неудачи с самолетом. Так как в век Леонардо не было науки аэродинамики, он не мог ни вычислять силы, воздействующие на крылья, ни знать требования к тяге и управлению самолетом.

Могут ли люди в наше время надеяться делать прогнозы о молекулярных машинах, столь же точные, как те, что Леонардо да Винчи делал о металлических машинах? Можем ли мы избежать ошибок, подобных тем, которые были в его планах летающей машины? Пример Леонардо наводит на мысль, чтобы мы можем. Я могу напомнить, что Леонардо сам вероятно не имел уверенности в своём летательном аппарате, и что его ошибки тем не менее содержали крупицу истины. Он был прав в том, что летательные машины некоторого рода возможны – и действительно, мы могли бы быть в этом уверены, потому что они уже существовали. Птицы, летучие мыши и пчёлы доказывали возможность полёта. Более того, хотя не существовало работающих примеров его шариковых подшипников, механизмов и цепных двигателей, он мог иметь уверенность в их принципах. Талантливые умы уже построили широкий фундамент знания о геометрии и законах рычага. Требуемая прочность и точность частей может заставить его сомневаться, но не их взаимоотношение функции и движения. Леонардо мог предложить машины, требующие лучшие части, чем какие-либо из известных, и тем не менее иметь определённую степень уверенности в своих проектах.

Предложенные молекулярные технологии аналогично опираются на широкую базу знания, не только геометрии и рычагов, но и химических связей, статистической механики, а также физики в целом. На этот раз, тем не менее, проблемы материальных свойств и точность производства не возникают каким-либо отдельным образом. Свойства атомов и связей – материальные свойства, а атомы мы берём уже готовыми и идеально стандартными. Таким образом, по-видимому, сейчас мы лучше подготовлены для предвидения, чем люди были во времена Леонардо: мы знаем больше о молекулах и контролируемых связях, чем они знали о стали и прецизионных машинах. Вдобавок, мы можем указать на наномашины, которые уже существуют в клетках, как Леонардо мог указать на машины (птицы), уже летающие в небесах.

Прогнозировать, как может быть построено второе поколение наномашин на основе белковых машин, конечно, легче, чем было делать прогноз, каким образом будут построены точные стальные машины, имея грубые машины времён Леонардо. Научиться использовать грубые машины, чтобы делать более точные машины, необходимым образом требовало время и методы достижения этого были далеки от очевидного. Молекулярные машины, напротив, будут построены из идентичных уже готовых атомных частей, которые нужно только собрать. Создание точных машин с помощью грубых машин должно было быть труднее представить, чем молекулярную сборку сейчас. И кроме того, мы знаем, что молекулярная сборка происходит всё время в природе. Снова, у нас есть более прочное основание для уверенности, чем было у Леонардо.

Во времена Леонардо люди имели скудное знание электричества и магнетизма, и не знали ничего о молекулах и квантовой механике. Соответственно, электрический свет, радио и компьютеры поставили бы их в тупик. Сегодня, однако, основные законы наиболее важные для конструирования, те, которые описывают обычную материю, похоже, уже неплохо понимают. Также как с выжившими теориями гравитации, научный механизм опровержения заставил выжившие теории материи сойтись между собой в близком согласии.

Такое знание появилось недавно. До этого века люди не понимали, почему твёрдые предметы были тверды или почему Солнце светило. Ученые не понимали законы, которые управляли материей в обычном мире молекул, людей, планет и звезд. Вот почему наш век породил транзисторы и водородные бомбы, и почему уже вырисовывается молекулярная технология. Это знание приносит новые надежды и опасности, но по крайней мере оно даёт нам средства заглянуть вперёд и подготовиться.

Когда основные законы технологии известны, будущие возможности могут быть предсказаны (хотя и с пробелами, иначе Леонардо предсказал бы механические компьютеры). Даже, когда основные законы плохо известны, как это было с принципами аэродинамики во времена Леонардо, природа может показывать возможности. Наконец, когда и наука, и природа указывают на возможность, эти уроки подсказывают, чтобы мы это принимали во внимание и планировали соответственно.

Ассемблерная революция

Основы науки могут развиваться и изменяться, однако они будут продолжать поддерживать устойчивую, возрастающую систему технических приёмов. В конечном счете ассемблеры позволят инженерам делать всё что угодно, что может быть разработано, обходя традиционные проблемы материалов и изготовления. Приближения и компьютерные модели уже позволяют инженерам разрабатывать конструкции даже в отсутствие инструментов, позволяющих их воплотить. Всё это объединится, чтобы позволить предвидеть, а также несколько более того.

По мере того, как нанотехнология приближается, придёт время, когда ассемблеры станут неизбежной перспективой, подкреплённой серьезной и хорошо финансируемой программой разработки. Их ожидаемые способности станут ясными.

К тому времени, автоматизированное проектирование молекулярных систем, которое уже началось, станет общим и сложным, подталкиваемый успехами в компьютерной технологии и возрастающими потребностями молекулярных инженеров. Используя этих инструменты разработки, инженеры будут способны разработать второе поколение наносистем, включая второе поколение ассемблеров, которое необходимо, чтобы их построить. Что более важно, позволяя достаточный запас для неточности (и готовя альтернативные конструкции), инженеры будут способны разрабатывать многие системы, которые будут работать, как только будут построены, они разработают хорошо обоснованные конструкции в мире моделируемых молекул.

Рассмотрите преимущество этой ситуации: в разработке будет величайшее средство производства в истории, по-настоящему универсальная система изготовления, способная делать что угодно, что может быть разработано, а система проектирования будет уже в наличии. Будут ли все ожидать, пока появятся ассемблеры, чтобы начать планировать, как их использовать? Или компании и страны ответят на давление возможности и конкуренции разработкой наносистем заранее, чтобы ускорить эксплуатацию ассемблеров, когда они впервые появятся?

Этот процесс проектирования вперед, по-видимому, обязательно начнётся; единственный вопрос – когда, и как далеко он пойдёт. Годы медленного усовершенствования конструкций вполне могут прорываться в аппаратные средства с беспрецедентным неожиданностью вслед за ассемблерным прорывом. Как хорошо мы будем проектировать вперёд, и что мы будем проектировать, может определить, выживем ли мы и будем ли процветать, или мы себя уничтожим.

Поскольку ассемблерная революция затронет почти всю технологию, предсказание – это очень ёмкая задача. Из океана возможных механических устройств Леонардо предвидел только несколько. Точно так же из намного более широкого океана будущих технологий, современный разум может предвидеть только несколько. Однако, несколько достижений, похоже, обладают фундаментальной важностью.

Медицинская технология, космические горизонты, усовершенствованные компьютеры и новые социальные изобретения – все это обещает играть взаимосвязанные роли. Но ассемблерная революция затронет каждое из них и более того.