Понятие энтропии занимает особое место в современной физике. Впервые оно возникло в середине XIX века в рамках термодинамики, описывая необратимость и «беспорядок» природных процессов. Позже, с развитием теории информации в XX веке, энтропия стала пониматься как мера неопределённости или количества информации, необходимой для описания системы. В квантовой механике энтропия приобрела ещё одно измерение: она стала мерой запутанности и сложности квантовых состояний.

На сегодняшний день мы имеем несколько разных подходов к понятию энтропии:

• Термодинамическая энтропия (Больцмановская энтропия): мера числа микросостояний, соответствующих заданному макросостоянию системы.

• Информационная энтропия (энтропия Шеннона): мера неопределённости или количества информации в данных.

• Квантовая энтропия (энтропия фон Неймана): обобщение информационной энтропии для квантовых состояний, характеризующее их степень запутанности.

Несмотря на чёткие математические формулировки, интуитивное понимание энтропии остаётся сложным и вызывает множество вопросов:

• Почему энтропия всегда растёт (второе начало термодинамики)?

• Как согласовать обратимость фундаментальных законов физики с наблюдаемой необратимостью и стрелой времени?

• Как объяснить удивительно низкую энтропию начального состояния нашей Вселенной?

Эти вопросы побуждают физиков искать новые концептуальные подходы к энтропии, способные связать воедино термодинамическую, информационную и квантовую точки зрения.

Традиционные интерпретации энтропии не всегда позволяют прозрачно объяснить её глубокую природу. Например, распространённое понимание энтропии как «меры беспорядка» или «неопределённости» иногда вводит в заблуждение, поскольку максимальная энтропия (полный беспорядок) зачастую соответствует максимально простым и неинтересным состояниям (хаосу без структур).

Здесь появляется потребность в новом, более фундаментальном подходе, который:

• Объединял бы разные виды энтропии под единым «зонтиком»;

• Давал бы ясную физическую и философскую интерпретацию роста энтропии и стрелы времени;

• Имел бы естественную связь с фундаментальными физическими ограничениями (например, скорость света, запрет передачи информации быстрее света и другие базовые ограничения физической реальности).

Текст, представленный ниже, не является научной теорией или строго сформулированной гипотезой. Он не сопровождается математическим аппаратом и не претендует на немедленную экспериментальную проверяемость. Скорее, это попытка концептуально переосмыслить известные понятия современной физики — энтропию, стрелу времени, низкоэнтропийное начальное состояние Вселенной, многомировую интерпретацию и роль информации — через призму вычислений и алгоритмической сложности.

Некоторые части текста, возможно, являются более спекулятивными, чем другие. Возможно, их стоило бы не приводить, но они включены с целью подчеркнуть различные аспекты и следствия предлагаемого взгляда, чтобы показать, куда можно развить эту идею. При этом представленный подход, насколько мне известно, не вступает в явное противоречие с современными научными представлениями, а лишь предлагает иную перспективу на известные явления.

Энтропия как вычислительная сложность

Предлагаемая гипотеза проста по формулировке:

Энтропия – это мера вычислительной сложности системы. Чем выше энтропия, тем больше минимальное количество элементарных информационных (вычислительных) преобразований, необходимых для того, чтобы «добраться» от простого начального состояния до текущего состояния системы.

В таком подходе:

• Начальное состояние Вселенной имело низкую энтропию, так как оно задавалось минимальным количеством информации и минимальной вычислительной сложностью.

• Последующая эволюция Вселенной – это «вычисление», где каждое физическое взаимодействие и изменение состояния можно понимать как информационное преобразование.

• Рост энтропии – это накопление уже совершённых вычислений, в результате которых как правило увеличивается алгоритмическая сложность уже «пройденного пути», а не просто увеличение неопределённости или хаоса.

• Запрет на передачу информации быстрее света, стрелу времени, гравитационные и квантовые эффекты можно трактовать как естественные следствия вычислительных ограничений самой физической реальности.

Таким образом, мы можем получить единую концептуальную рамку, способную связать воедино разные аспекты энтропии и дать интуитивно ясное понимание фундаментальных физических законов.

Предшествующие подходы: Вселенная как вычисление

Идея рассматривать Вселенную в терминах вычислений имеет богатую историю и активно развивается с конца XX века. Среди наиболее известных сторонников подобной концепции — физик и математик Стивен Вольфрам, автор концепции цифровой физики и вычислительной необратимости, изложенных в книге «A New Kind of Science» (2002).

Ключевые идеи Вольфрама и сходных подходов:

• Цифровая физика:
  Вселенная рассматривается как гигантский клеточный автомат или иная дискретная вычислительная система, которая из простых начальных условий и простых правил генерирует невероятно сложные структуры.

• Вычислительная необратимость:
  Вольфрам предложил идею, что сложность физического мира возникает из невозможности заранее предсказать результаты эволюции простой программы, кроме как путём пошагового выполнения вычислений. В этом подходе стрела времени и рост энтропии напрямую следуют из невозможности сжатия вычислений (невозможности предсказать итог иначе, чем прямым вычислением каждого шага).

• Конрад Цузе и Эдвард Фредкин (ранняя цифровая физика):
  Ещё раньше Конрад Цузе (пионер цифровых вычислений) и Эдвард Фредкин выдвигали идеи, что Вселенная может быть фундаментально вычислительной машиной, которая постоянно осуществляет элементарные вычислительные шаги.

Однако, несмотря на их привлекательность, идеи Вольфрама и других цифровых физиков не давали прямой и чёткой связи с энтропией как фундаментальным физическим понятием.

В предлагаемом вычислительном подходе мы делаем следующий важный шаг:

• Мы явно связываем понятие физической энтропии с алгоритмической сложностью состояний системы.

• Это позволяет естественным образом интегрировать идеи цифровой физики и вычислительной необратимости с термодинамикой, теорией информации и квантовой механикой.

Таким образом, вычислительный подход, описанный в этой статье, не отрицает существующие концепции, а органично их развивает и дополняет, давая возможность создать более единую и внутренне согласованную картину физической реальности.

Концептуальная рамка

Идея, что физическую реальность можно представить через вычисления, не нова. Однако интерпретация энтропии как меры вычислительной сложности предлагает иной и, возможно, более глубокий взгляд на фундаментальные процессы в нашей Вселенной.

Что такое алгоритмическая энтропия?

Чтобы понять эту гипотезу, сперва нужно кратко остановиться на понятии алгоритмической сложности (энтропии Колмогорова).

Алгоритмическая энтропия системы определяется как:

Минимальная длина алгоритма (или описания), необходимого для воспроизведения данного состояния.

Проще говоря, чем короче минимальная программа, способная создать описываемый объект, тем ниже его алгоритмическая сложность.

Например:

• Последовательность из миллиона нулей легко сжимается до короткой команды «повторить 0 миллион раз». Алгоритмическая энтропия такого состояния низкая.

• Случайная последовательность из нулей и единиц практически не сжимаема. Для её описания необходимо указать все символы подряд, и алгоритмическая энтропия такой последовательности высока.

От алгоритмической сложности к физической энтропии

Традиционно физическая энтропия описывает, сколько различных микросостояний может соответствовать одному и тому же макроскопическому состоянию (например, число способов распределения молекул газа в сосуде). Но это понимание не всегда помогает интуитивно объяснить, почему энтропия со временем растёт и почему сложно уменьшить энтропию крупной системы.

Альтернативный подход предлагает рассматривать любое изменение состояния физической системы как элементарное вычисление:

• Начальное состояние (например, идеальный порядок, «все молекулы слева») можно описать коротко (низкая энтропия).

• С каждым столкновением и взаимодействием молекул «запоминается» новая информация — происходит вычисление следующего состояния системы.

• Чем больше система, тем больше вычислений нужно выполнить для получения конкретного состояния.

В таком подходе энтропия становится мерой сложности текущего состояния системы (минимальной длины его описания), которая статистически возрастает с числом выполненных вычислительных шагов. Чем больше шагов выполнено, тем больше система отклоняется от простого начального состояния, тем сложнее становится её описание, и тем выше становится её энтропия.

Такой подход даёт глубокое интуитивное понимание:

Таким образом, концепция алгоритмической энтропии естественным образом объясняет многие важные вопросы современной физики, от стрелы времени до низкоэнтропийных начальных условий Вселенной. При такой трактовке рост энтропии означает, что состояние физической системы постепенно становится всё сложнее описать кратко — то есть оно накапливает вычислительную сложность. Чем дольше система существует, тем больше шагов вычислений уже выполнено.

Энтропия характеризует именно минимальную длину описания состояния, а не просто количество шагов. В принципе, сложность состояния может иногда снижаться — система может случайно вернуться к более простому состоянию, но вероятность этого экспоненциально мала. Именно поэтому на практике мы всегда наблюдаем рост энтропии: чем больше шагов уже сделано, тем больше система «запутывается» и тем труднее ей «случайно» вернуться в простое состояние.

Иными словами, второй закон термодинамики в вычислительной трактовке звучит так: энтропия не снижается не потому, что это строго запрещено законами физики (они, как правило, обратимы), а потому что статистически почти невозможно «отменить» огромное число уже выполненных вычислений.

Алгоритмическая энтропия, число вычислительных шагов и время

При переходе от алгоритмической сложности к физической энтропии важно явно разделить три близких, но разных понятия, которые легко перепутать:

• Алгоритмическая энтропия (сложность состояния) — это минимальная длина описания состояния системы. Она не всегда пропорциональна времени или количеству выполненных шагов напрямую, а зависит от того, насколько состояние упорядочено или «сжимаемо». Например, некоторые долгие вычисления могут привести к простому состоянию, алгоритмическая энтропия которого мала.

• Количество вычислительных шагов (логическая глубина) — это число шагов, необходимых для того, чтобы из начального состояния получить заданное состояние. Это похоже на понятие «времени вычисления», однако, в отличие от времени, логическая глубина отражает именно сложность создания состояния, а не просто последовательность изменений.

• Время (последовательность шагов) — это последовательность изменений состояний системы, отражающая её эволюцию. Обычно время связано с количеством реально выполненных шагов (физических процессов), которые совершает система при переходе из одного состояния в другое. Однако важно понимать, что течение времени может наблюдаться и в ситуациях, где нет явно определённых дискретных шагов (например, в пустом пространстве или при квантовых флуктуациях вакуума). Таким образом, хотя время и количество вычислительных шагов обычно коррелируют, мы не ставим между ними строгого и однозначного равенства. .

Эти три понятия тесно связаны между собой:

• Обычно алгоритмическая энтропия растёт по мере выполнения шагов, потому что случайное состояние скорее всего будет сложно описать кратко.

• Обычно увеличение числа вычислительных шагов (логической глубины) означает рост сложности, но бывают исключения.

• Время всегда движется вперёд и отражает последовательность шагов, а не их «сложность» или «описание».

Это разделение помогает избежать путаницы и более ясно видеть глубокий смысл предложенной вычислительной трактовки энтропии.

Вычисления и физические законы

Если Вселенная является фундаментально вычислительной системой, то многие физические ограничения могут оказаться естественными следствиями вычислительных ограничений самой реальности:

• Скорость света становится максимальной скоростью распространения информации между элементами вычислительной сети пространства-времени.

• Запрет на передачу информации быстрее скорости света — это естественный предел скорости вычислений.

• Квантовая неопределённость и суперпозиция состояний отражают возможность существования нескольких параллельных вычислительных путей (многомировая интерпретация), в которых состояние системы вычисляется одновременно.

Примеры применения вычислительного подхода к энтропии

Теперь рассмотрим, как новая трактовка энтропии работает на практике. Мы последовательно проанализируем три контекста: термодинамику, теорию информации и квантовую механику. Для наглядности сопроводим каждый пример таблицей, сравнивающей традиционное и вычислительное понимание энтропии.

Термодинамическая энтропия

Возьмём классический пример: газ в сосуде.

В традиционном подходе термодинамическая энтропия понимается как мера числа возможных микросостояний, соответствующих одному и тому же макросостоянию (температура, давление, объём). Чем больше хаоса (например, равномерное распределение газа), тем выше энтропия.

В вычислительном подходе газ рассматривается иначе:

• Начальное состояние (газ в левой половине сосуда) просто описать, оно требует малого количества информации и вычислений.

• Со временем молекулы хаотично сталкиваются, и каждое столкновение — это элементарное вычисление.

• Чем больше таких столкновений, тем выше сложность (энтропия) состояния, так как нужно выполнить больше вычислений, чтобы точно воспроизвести текущее состояние.

Яркий пример вычислительной природы энтропии — мысленный эксперимент с демоном Максвелла. Чтобы демон уменьшил энтропию газа, ему необходимо провести вычисления: получить и обработать информацию о молекулах. Согласно принципу Ландауэра, эти вычисления приводят к выделению тепла и, следовательно, повышению общей энтропии системы. Таким образом, снижение энтропии в одной части системы компенсируется её ростом в другой именно из-за вычислительных затрат.

Таблица сравнения подходов:

Таким образом, вычислительная трактовка напрямую объясняет стрелу времени и причину сложности обращения эволюции системы.

Информационная энтропия

В теории информации энтропия Шеннона отражает степень неопределённости сообщения или данных. Вычислительный подход даёт дополнительный взгляд через понятие алгоритмической сложности:

• Сообщение «0000000000» имеет низкую энтропию Шеннона и низкую алгоритмическую сложность (оно легко сжимаемо).

• Случайное сообщение «0110010110» имеет высокую энтропию и высокую алгоритмическую сложность, поскольку не поддаётся сжатию и требует большего количества информации для описания.

Таким образом, алгоритмическая энтропия естественно дополняет статистический подход Шеннона, показывая, что случайность данных напрямую соответствует высокой вычислительной сложности.

Важное замечание: между термодинамической (и информационной) энтропией и алгоритмической энтропией не всегда существует строгое соответствие. Термодинамическая энтропия – это статистическое усреднение, отражающее наше незнание конкретного микросостояния, тогда как алгоритмическая энтропия объективно характеризует сложность конкретного состояния. Тем не менее, это не разрушает основной вывод вычислительного подхода. Скорее наоборот: именно фундаментальная вычислительная природа Вселенной может порождать статистическое поведение, воспринимаемое нами как термодинамическая энтропия. Другими словами, традиционная термодинамическая и информационная энтропии могут вытекать из более глубокой вычислительной природы реальности, хотя иногда они и не совпадают с ней буквально в каждом конкретном случае.

Квантовая энтропия

Квантовая энтропия (энтропия фон Неймана) характеризует степень неопределённости и запутанности квантовых состояний.

Вычислительная трактовка даёт новую перспективу на такие явления, как суперпозиция и многомировая интерпретация:

• Квантовые состояния в суперпозиции можно рассматривать как параллельные «ветви вычислений».

• Запутанность — это особый способ оптимизации вычислений, где информация о системе распределяется нелокально.

Этот подход не просто помогает лучше понять квантовые феномены, но и открывает новый взгляд на то, почему квантовые вычисления столь эффективны.

Таким образом, вычислительная трактовка энтропии оказывается применима во всех трёх фундаментальных контекстах физики: от классической термодинамики до квантовых явлений, позволяя дать единое, интуитивное объяснение фундаментальным законам и ограничениям нашей реальности.

Следствия вычислительного подхода

Рассмотрев, как вычислительная трактовка энтропии объясняет различные физические и информационные явления, перейдём теперь к более глубоким и интересным следствиям, которые становятся естественными, если рассматривать Вселенную как вычислительную систему.

Стрела времени и второй закон термодинамики

Одной из самых глубоких загадок физики является природа стрелы времени. Почему время течёт только вперёд, а не назад?

С точки зрения вычислительного подхода, стрела времени становится понятной естественным образом:прошлое — это уже выполненные вычисления, будущее — ещё не выполненные. Энтропия отражает сложность текущего состояния системы, то есть насколько коротко его можно описать. По мере того как система развивается и выполняет всё больше шагов вычислений, её состояние становится всё сложнее и менее сжимаемым.

Важно отметить, что второй закон термодинамики является не абсолютным, а вероятностным. В микроскопических системах возможны флуктуации, приводящие к кратковременному локальному снижению энтропии. С вычислительной точки зрения такие события означают случайные возвраты к менее сложным (более простым) состояниям. Эти события возможны, но их вероятность стремительно падает с увеличением размеров системы, так как количество вычислительных шагов для такого возврата огромно.

Скорость света как фундаментальный предел вычислений

Ограничение скорости распространения информации скоростью света, известное из теории относительности, также естественно укладывается в вычислительный подход:

• Скорость света может быть понята как фундаментальный предел скорости вычислительных взаимодействий между различными точками пространства-времени.

• Информация не может распространяться мгновенно, поскольку вычисления занимают конечное время. Пространство-время становится вычислительной сетью, в которой сигналы передаются между элементами с максимальной скоростью, равной скорости света.

Таким образом, ограничение скорости распространения информации получает простое и понятное объяснение:
Нельзя вычислить состояние в одной точке пространства-времени, не выполнив необходимых вычислений в соседних точках.

Начальные условия Вселенной как минимальная вычислительная сложность

Одной из нерешённых загадок современной космологии является удивительно низкая энтропия начального состояния Вселенной (Большой взрыв). Вычислительный подход естественно решает эту проблему:

• Начальное состояние Вселенной имело минимальную вычислительную сложность (алгоритмическую энтропию). Проще говоря, оно описывалось самой короткой возможной «программой».

• Эволюция Вселенной — это выполнение этой «программы», по мере которой количество сделанных вычислительных шагов постоянно увеличивается. По мере эволюции системы её состояние становится сложнее и требует всё более длинного описания, поэтому мы наблюдаем постоянный рост энтропии. Выполняя всё больше шагов, система всё сильнее «запутывается» и вероятность вернуться к простому состоянию уменьшается.

• В этой картине Вселенная началась не просто случайно «низкоэнтропийной», а естественно возникла из простого и минимально сложного начального состояния.

Таким образом, вычислительный подход предлагает элегантный выход из проблемы начальных условий, избегая необъяснимой «тонкой настройки» для низкой энтропии и делая начальную низкую энтропию естественной.

Космологические аспекты вычислительного подхода

Теперь обратимся к современной космологии.

Начальные условия Вселенной и инфляция

Одна из самых серьёзных загадок современной космологии — почему Вселенная начиналась с состояния чрезвычайно низкой энтропии, что позволило появиться сложным структурам (галактики, звёзды, планеты)?

Вычислительный подход даёт простое и естественное объяснение:

• Начальное состояние Вселенной обладало минимальной вычислительной сложностью. Это значит, что описание начальных условий было максимально простым — буквально «самым коротким алгоритмом».

• Инфляция задаёт условия для дальнейших вычислений и формирования сложных структур: она открывает огромный «потенциал» для дальнейших вычислений и роста энтропии в будущем.

Квантовые флуктуации как вычислительные шаги

Важнейший аспект современной космологии — роль квантовых флуктуаций в формировании крупномасштабной структуры Вселенной. Квантовые флуктуации в ранней Вселенной стали «семенами», из которых выросли галактики и структуры, наблюдаемые нами сегодня.

В вычислительной трактовке:

• Каждая квантовая флуктуация — это небольшое элементарное вычисление, добавляющее сложность и формирующее различия между областями Вселенной.

• В многомировой интерпретации квантовая неопределённость приводит к возникновению множества параллельных ветвей вычислений («миров»).

• Структура Вселенной — это результат накопления этих «вычислений», постепенно усложняющих состояние системы.

Таким образом, квантовые флуктуации буквально становятся «вычислительными шагами», ведущими к постепенному накоплению сложности Вселенной.

Многомировая интерпретация как вычислительный ландшафт

Современная физика всё чаще обращается к многомировой интерпретации квантовой механики (интерпретации Эверетта), в которой каждый квантовый выбор приводит к разделению на отдельные параллельные вселенные.

Вычислительный подход органично ложится в эту интерпретацию:

• Каждая ветвь многомировой Вселенной соответствует отдельной «вычислительной истории», разворачивающейся от исходного простого состояния.

• Количество ветвей («параллельных вычислений») со временем увеличивается, что соответствует росту вычислительной сложности и энтропии системы в целом.

• Мы, наблюдатели, воспринимаем себя движущимися по одной конкретной ветви этого вычислительного ландшафта, где энтропия и сложность постоянно накапливаются.

В вычислительном подходе многомировая интерпретация означает, что мы находимся в одной ветви многомерного вычислительного ландшафта, а альтернативные вселенные — это состояния, полученные также путём вычислений, но направленных в другие стороны от исходной точки. Таким образом, течение времени и рост энтропии можно рассматривать не просто как линейные процессы, а как процессы, тесно связанные с понятием «вычислительного расстояния» от исходного состояния. В этом подходе время остаётся самостоятельной величиной, а энтропия — мерой уже выполненных вычислений (алгоритмической сложности), но обе величины оказываются тесно взаимосвязанными через идею накопления вычислительных шагов.

Таблица сравнения традиционного и вычислительного подходов в космологии:

Дополнительные следствия вычислительного подхода

Предельная вычислительная способность Вселенной

Если воспринимать Вселенную как огромную вычислительную систему, естественно задаться вопросом: сколько бит информации она может хранить, и сколько вычислительных операций она способна выполнить за всю свою историю? В литературе такие оценки проводились неоднократно. Например, физик Сет Ллойд  показал, что наблюдаемая Вселенная могла за всю свою историю произвести около 10^120 операций с примерно таким же порядком битов информации. Эти цифры выводятся из известных физических ограничений: скорости света, постоянной Планка и возраста Вселенной.

Эти оценки означают, что Вселенная имеет огромную, но всё же конечную «вычислительную ёмкость»: она ограничена максимальной скоростью выполнения операций (принцип Бремерманна) и максимальной информационной ёмкостью пространства (голографический предел Бекенштейна). Важно отметить, что вычислительный подход предполагает, что все физические процессы во Вселенной принципиально вычислимы, то есть не требуют бесконечного количества операций. Пока эта гипотеза не опровергнута экспериментально.

Конец вычислений и тепловая смерть

Если энтропия отражает количество выполненных вычислений, то возникает интересный вопрос: что случится, когда Вселенная достигнет состояния максимальной энтропии и перестанет выполнять новые вычисления?

Традиционный ответ физики — это «тепловая смерть Вселенной», то есть достижение состояния равновесия, в котором никаких изменений больше не происходит. С вычислительной точки зрения это означает конец программы: все возможные вычисления завершены.

Связь с квантовой информацией и гравитацией: информационный парадокс чёрных дыр

Одной из важнейших загадок современной физики является информационный парадокс чёрных дыр: согласно классической теории гравитации информация, упавшая в чёрную дыру, должна бесследно исчезать. Однако квантовая механика требует, чтобы информация сохранялась.

Вычислительный подход естественным образом поддерживает сохранение информации. Если Вселенная — это вычисление, то исчезновение информации равносильно потере части программы, что нарушало бы основы вычислительного процесса. Современные исследования указывают, что информация всё-таки сохраняется и возвращается через излучение чёрных дыр (излучение Хокинга), хотя и в очень перемешанном виде. Таким образом, вычислительная перспектива органично вписывается в текущие дискуссии по решению информационного парадокса.

Вычислительный подход и симуляционная гипотеза

Напоследок стоит кратко упомянуть широко обсуждаемую в философии и популярной культуре «симуляционную гипотезу» — идею, что наша реальность может быть компьютерной симуляцией. Важно уточнить, что вычислительный подход, предложенный в статье, не предполагает внешнего программиста или компьютера, на котором Вселенная «запущена». Он лишь утверждает, что сама физическая реальность фундаментально вычислительна по своей природе.

Тем не менее, вычислительная трактовка делает симуляционную гипотезу менее экзотичной: если Вселенная действительно является вычислением, то становится понятным, почему идея «симуляции» столь популярна и интуитивно понятна. В конечном счёте, вычислительный подход не доказывает, но и не отвергает гипотезу симуляции, оставляя её открытым вопросом философского характера.

Какие открытые вопросы ставит вычислительный подход?

Как точно формализовать связь между вычислениями и физической энтропией?

Пока это остаётся открытым вопросом. Необходимо разработать строгие математические модели, связывающие алгоритмическую сложность и энтропию в реальных физических системах.

Можно ли объяснить фундаментальные физические константы через вычисления?

Возможна ли такая формулировка физики, где константы (скорость света, постоянная Планка, гравитационная постоянная) будут следствиями вычислительных ограничений Вселенной? Если да, это полностью изменит наше понимание физической реальности.

Каковы пределы вычислимости и предсказуемости физических явлений?

Если физика фундаментально вычислительна, существуют ли явления, принципиально невычислимые? Могут ли некоторые физические состояния требовать для своего полного описания бесконечного количества вычислений?

Какова роль наблюдателя в вычислительном подходе?

Является ли сознание (наблюдатель) каким-то особым вычислительным состоянием, или оно никак не выделено с вычислительной точки зрения?

Итоговая таблица сравнений: традиционный и вычислительный подходы

Заключение

Одна из самых любопытных идей, описанных в статье, заключается в том, что вся огромная сложность нашей Вселенной могла начаться с очень простой формулы или короткой программы. Эта простая исходная программа постепенно выполняла свои шаги, усложняя состояние Вселенной и увеличивая её энтропию, которая является следствием вычислительной сложности.

Оказывается, что такой взгляд на Вселенную даёт простые и интуитивные объяснения многим сложным вопросам современной физики. Хотя пока это всего лишь любопытное размышление, оно удивительно логично объясняет многие глубокие загадки физики и философии. Возможно, ключ к пониманию нашего мира действительно лежит в осознании того, что вся Вселенная — это одно большое вычисление, которое однажды началось с простейшей программы и продолжает выполняться до сих пор.