Có thể hiểu Vũ trụ?
Einstein luôn ngạc nhiên cho rằng điều khó hiểu nhất là vũ trụ có thể hiểu được (Das ewig Unbegreifliche an der Welt ist ihre Begeiflich keit). Nhiều thời điểm người ta tưởng chừng như có thể hiểu được mọi vật. Trong sinh học sau nhiều kết quả giải mã bộ gen thì sự sống và ý thức dường như cũng nằm trong tầm tay của khoa học. Song có phải như thế chăng? Trong toán học cũng như trong vật lý, sinh học có nhiều lỗ đen thuộc phạm vi bất khả tri .
![]()
Cho rằng vũ trụ có thể hiểu được gần như là tuyên ngôn tận thế của triết học. Ngay trong toán học, ngôi đền thiêng của trí tuệ cũng phát sinh nhiều lỗ đen bất khả tri. Những lý do nào để tin rằng thế giới có thể hiểu được? ![]()
Song những điều nói trên liệu có đúng dưới những quan điểm hiện đại chăng? Gregory Chaitin và lý thuyết tin học hiện đại ![]()
Chaitin đã chứng tỏ rằng sự ngẫu nhiên vốn ngự trị trong cơ học lượng tử cũng tồn tại trong lòng của toán học. Gregory Chaitin đã lấy những ý tưởng về phức hợp (complexity) và ngẫu nhiên (randomness) do Gottfried N.Leibniz đề ra năm 1686 và tích hợp với lý thuyết thông tin hiện đại để chứng minh rằng không tồn tại một TOE cho mọi toán học. Định lý Không đầy đủ của Gödel đã gây ấn tượng mạnh đến Gregory Chaitin. Gödel phủ nhận quan điểm của David Hilbert, nhà toán học gần một thế kỷ trước đã đưa ra tuyên ngôn có một TOE cho toán học, một tập nguyên lý từ đó có thể suy ra mọi chân lý toán học. Gödel đã chứng minh rằng các toán học chứa những khẳng định mà chúng ta không thể chứng minh được theo cách của Hilbert. Thế nào gọi là phức hợp (complexity)? ![]()
Điều này dẫn đến các khái niệm phức hợp và đơn giản. Hiện nay tính phức hợp (complexity) và tính đơn giản (simplicity) đã được lượng hóa. Năm 1965 Gregory Chaitin đưa ra lý thuyết thông tin thuật toán (algorithmic information theory) để giải bài toán đo độ phức hợp. Sau đây là ý tưởng chính của lý thuyết đó: mọi định luật khoa học giải thích hoặc mô tả những đối tượng toán học hoặc một tập dữ liệu đều có thể biểu diễn bằng một chương trình máy tính. Kích thước của một chương trình máy tính là số bit chứa trong chương trình đó. Như chúng ta biết máy tính lưu trữ thông tin dưới dạng dãy các số 0 và 1. Mỗi số 0 và 1 đó gọi là bit. Một chương trình máy tính càng phức tạp thì kích thước càng lớn và số bit càng nhiều. Nếu một hiện tượng chịu sự điều khiển của một định luật thì định luật này có thể mã hóa thành một chương trình máy tính. Định luật càng đơn giản thì chúng ta hiểu hiện tượng càng sâu sắc và càng dễ sử dụng. Tính đơn giản hay không đơn giản được phản ánh trong kích thước của chương trình. Mặc dầu sống trước thời đại thông tin 250 năm Leibniz đã đến gần ý tưởng hiện đại thông tin thuật toán (algorithmic information). Chúng ta đoán nhận theo quan điểm hiện đại hai ý tưởng của Leibniz đề ra vào năm 1686 1/ Thứ nhất chúng ta đo độ phức hợp bằng các bit thông tin nghĩa là bằng các số 0 và 1 2/ Thứ hai thay vì các phương trình toán học chúng ta dùng những chương trình máy tính trong hệ nhị phân (binary). Theo ý tưởng của Leibniz thì nếu có một lý thuyết thực sự thì phải có một sự nén (compression) nghĩa là chương trình máy tính tương ứng phải có kích thước nhỏ hơn dữ liệu output, cả hai đều đo bằng các bit 0 và 1. Trong trường hợp không tồn tại một lý thuyết thực sự nào thì thì dãy bit đó được gọi là ngẫu nhiên về thuật toán (algorithmically random) hoặc là bất khả quy, là không tối giản được(irreducible). Cần chú ý ở đây rằng các ý tường trên cũng được đưa ra đồng thời bởi A.N. Kolmogorov. Bài toán dừng của Turing Khi sử dụng máy tính chúng ta đứng trước một bài toán cơ bản: cho một chương trình nào đó liệu có một thuật toán (algorithm) để thấy được chương trình sẽ dừng hay không, hay nó chạy đến muôn đời? ![]()
Đối với những bài toán phức tạp hơn liệu chúng ta có đủ thời gian để chờ xem chương trình có dừng hay không? Đợi 1 tuần,1tháng, 1 năm, 1 tỷ năm? Tồn tại chăng một chương trình kiểm nghiệm (test) có thời gian hữu hạn để chứng tỏ rằng bất kỳ một chương trình máy tính nào cho trước sẽ dừng. Turing chứng minh rằng không tồn tại một chương trình như thế! Số omega Hãy xét ví dụ sau đây : giả sử rằng trên toàn thế giới chỉ có 2 chương trình dừng và dãy bit của hai chương trình đó là 11001 & 101. Chọn ngẫu nhiên một chương trình có nghĩa là chon ngẫu nhiên các dãy bit trên. Ta có thể thực hiện việc chọn bằng cách tung một đồng xu và lấy 1 nếu có mặt phải và lấy 0 nếu có mặt trái, như thế xác suất để thu được một bit nào đó là bằng 1/2 . Vậy xác suất để thu được các chương trình 1101 & 101 là: 1/2 x1/2 x1/2 x1/2 x1/2 = 1/25 và 1/2x1/2 x1/2 = 1/23. Cho nên xác suất để chọn ngẫu nhiên một chương trình là 1/23+ 1/25 = 0.15625. ![]()
Vậy số Omega chính là xác suất để máy tính sẽ dừng sau một thời gian khi dãy các bit được chọn một cách ngẫu nhiên. Vì sao số omega lại bất khả quy? Đây là tính chất đáng ngạc nhiên của số Omega, số này là bất khả quy hay nói cách khác là ngẫu nhiên về mặt thuật toán và số này là vô cùng phức hợp (infinitely complex). Vì sao như vậy: giống như mọi con số ta có thể viết omega dưới dạng dãy các số 0 và 1 (trong hệ binary). Số omega sẽ là một dãy vô cùng trong hệ binary giống như căn số bậc hai của số 2 trong hệ thập phân: = 1.4142135623730950488.... Song chúng ta có một thuật toán để thu được số đó theo phép lặp của Newton (Newton’s iteration).Nếu có đủ thời gian thì chương trình tính sẽ thu được bất kỳ con số nào trong dãy thập phân trên và chương trình dừng lại. Có điều gì tương tự như vậy đối với số omega chăng? Có một chương trình hữu hạn nào có thể tính được các bit trong dãy binary của số omega? ![]()
Theo định nghĩa ở trên , Omega là bất khả quy hay nói cách khác là một số ngẫu nhiên về thuật toán (algorithmically random). Omega không thể nén (compressed) trong một lý thuyết hữu hạn. Mặc dầu Omega có một định nghĩa toán học chính xác, song dãy bit vô cùng của nó không thể tính được gởi một chương trình hữu hạn, đó là một dãy bit vô cùng và ngẫu nhiên. Vì sao toán học không có TOE? Những tin buồn cho TOE của vật lý Vật lý và toán học đều là những khoa học thuần túy thực nghiệm (truly empirical) và gần thực nghiệm (quasi-empirical)! Gregory Chaitin đưa ra sơ đồ sau đây Vật lý: Lý thuyết - các tính toán - các tiên đoán cho những quan sát Khoa học tính toán: C hương trình - chạy máy tính - output Chaitin cho rằng giữa vật lý và toán học không có sự khác biệt về nguyên tắc: cả hai đều là những khoa học thực nghiệm (Chaitin dùng chữ thuần túy thực nghiệm cho vật lý và chữ gần thực nghiệm cho toán học song thực sự hai chữ đó không khác nhau về mặt nguyên tắc). Gregory Chaitin khuyên các nhà toán học và vật lý không nên cô lập mình mà hòa cùng nhau để tìm thấy những nguồn ý tưởng mới tuơng liên. |

Einstein luôn ngạc nhiên cho rằng điều khó hiểu nhất là vũ trụ có thể hiểu được (Das ewig Unbegreifliche an der Welt ist ihre Begeiflich keit). Nhiều thời điểm người ta tưởng chừng như có thể hiểu được mọi vật. Trong sinh học sau nhiều kết quả giải mã bộ gen thì sự sống và ý thức dường như cũng nằm trong tầm tay của khoa học. Song có phải như thế chăng? Trong toán học cũng như trong vật lý, sinh học có nhiều lỗ đen thuộc phạm vi bất khả tri . 
![Stephen Hawking, tác giả “Lược sử thời gian”[3]](http://www.vusta.org.vn/Upload/2006091908412710258121_T.jpg)











