Станислав ЛЕМ. СУММА ТЕХНОЛОГИИ Станислав ЛЕМ СУММА ТЕХНОЛОГИИ [ "summtitl.htm"> Титульный лист ] [ "summcont.htm"> Содержание ] <= "summgl7a.htm"> Глава седьмая (a) ] [ "summgl7c.htm"> Глава седьмая (c) => ГЛАВА СЕДЬМАЯ СОТВОРЕНИЕ МИРОВ (b) ВЫРАЩИВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ Немало кибернетиков занимается сейчас проблемой "гипотезо-творческой автоматики". "Теория", формируемая в машине, - это информационная структура, которая эффективно кодирует ограниченный массив информации, относящийся к определенному классу явлений в окружающей среде. Эта информационная структура может успешно применяться для надежных предсказаний, относящихся к данному классу. Машинная теория для класса явлений формулирует на языке машины некое инвариантное свойство, общее для всех элементов этого класса"."11">"#1">1[IX]. Теория относится не к отдельному явлению, а к классу явлений. Элементы класса могут существовать одновременно в пространстве (биллиардные шары на столе) или следовать друг за другом во времени (последовательные во времени положения одного и того же шара). Чем многочисленней класс явлений, тем "лучше" теория, ибо тем универсальнее ее применимость. Теория может не иметь никаких доступных экспериментальной проверке следствий (единая теория поля Эйнштейна). До тех пор пока не удастся извлечь из нее таких следствий, она бесполезна. Не только как орудие реальной деятельности, но и как орудие познания. Ибо теория, чтобы быть полезной, должна иметь и "вход" и "выход": "вход" для обобщаемых фактов, а "выход" - для предсказуемых фактов (благодаря которым ее можно проверить). Если она имеет только "вход", она столь же метафизична, как если бы не имела ни "входа", ни "выхода". В действительности все обстоит не так красиво, то есть не так просто. "Входы" одних теорий являются "выходами" других. Существуют менее общие и более общие теории, но - в перспективе развития - все они должны образовывать такое иерархическое единство, каким является, например, организм. Теория биоэволюции "связана" с подчиненными ей теориями из химии, зоологии, геологии, ботаники, а сама она в свою очередь подчинена теории самоорганизующихся систем, частный случай которой она собой представляет. В настоящее время существует два подхода к теориям: дополнительный (комплементарный) и редукционный. Дополнительность означает, что одно и то же явление, один и тот же класс явлений можно "объяснять" с помощью двух различных теорий, причем вопрос о том, когда и какую теорию нужно применять, решается практикой. Этот подход используется, например, в микрофизике (электрон как волна и электрон как частица). Но некоторые полагают, что такое состояние является переходным и что нужно всегда стремиться к редукционному подходу. Вместо того чтобы дополнять одну теорию другой, нужно сконструировать такую теорию, которая объединит их обе, сведет одну к другой или обе к какой-то еще более общей (в этом и состоит "редукция"). Так, например, полагают, что явления жизни удастся свести к физико-химическим процессам. Но эта точка зрения является дискуссионной. Теория тем более заслуживает доверия, чем больше разнородных ее следствий оправдывается. Теория может быть абсолютно достоверной, но лишенной почти всякой ценности (тривиальной, как, например, теория, сводящаяся к утверждению "все люди смертны"). Ни одна теория не учитывает всех переменных данного явления. Это не значит, что мы не способны в каждом отдельном случае перечислить произвольное количество этих переменных; скорее это означает, что мы не знаем всех состояний явления. Теория может, однако, предвидеть существование новых значений уже используемых переменных. Но это не в том смысле, что она с абсолютной точностью говорит, каковы эти вновь открытые переменные и где их искать. "Указание" на эти новые переменные может быть "спрятано" в ее алгоритме, и нужно хорошо разбираться в деле, чтобы понять, что где-то зарыт клад. Мы приближаемся, таким образом, к области туманных и таинственных понятий типа "интуиции". Ибо теория - это информация о структуре, структуру же в принципе можно выбирать из огромного запаса мыслимых структур, которым ничто в природе не соответствует, причем окончательный выбор наступает после поочередного отвергания ее неисчислимых соперниц ("тела притягиваются пропорционально кубам диаметров, пропорционально квадрату расстояния, умноженному на частное от деления масс" и т.д.). В действительности так не происходит. Ученые работают не только вслепую, методом проб и ошибок, они пользуются также догадками и интуицией. Это - проблема, относящаяся к так называемой "гештальтпсихологии". Я не сумею так описать лицо моего знакомого, чтобы вы по этому описанию сразу узнали его на улице. Однако сам я узнаю его сразу. Следовательно, лицо его с точки зрения психологии чувственных восприятии есть некий "образ" (Gestalt). Конечно, нередко один человек напоминает нам кого-то другого, но не всегда мы можем сказать, чем именно, - не какой-либо частью лица или тела, взятой в отдельности, а сочетанием всех своих черт и движений, то есть опять-таки "образом". Так вот - этот тип обобщающего восприятия относится не только к визуальной сфере. Он может относиться к любому из чувств. Мелодия сохраняет свой "образ" независимо от того, насвистывают ли ее, "выстукивают" ли пальцами на пианино или исполняют на духовых инструментах. Такими приемами распознавания "образа" форм, звуков и т.п. пользуется каждый. Ученый-теоретик, искушенный в обращении с абстрактным формально-символическим аппаратом теорий, в мире которого он проводит жизнь, начинает (если он крупный ученый) воспринимать эти теории как определенные "образы", - конечно, не в виде лиц, очертаний или звуков: это некие абстрактные конструкции, существующие в его сознании. И вот может случиться, что он откроет сходство между "образами" двух теорий, ранее совершенно не связанных друг с другом, либо же, сопоставляя их, поймет, что они являются частными случаями еще не существующего обобщения, которое надлежит построить. Позабавимся теперь такой игрой. Возьмем двух математиков, один из которых будет Ученым, а другой - Природой. Природа выводит из принятых постулатов некую сложную математическую систему, которую Ученый должен отгадать, то есть воспроизвести. Осуществляется это так: Природа сидит в одной комнате и время от времени показывает Ученому через оконце карточку с несколькими числами: числа эти соответствуют тем изменениям в системе, конструируемой Природой, какие происходят на данном этапе. Можно представить себе, что Природа - это звездное небо, а Ученый - первый земной астроном. Поначалу Ученый не знает ничего, то есть не замечает никаких связей между показываемыми ему числами ("между движениями небесных тел"), но спустя некоторое время ему кое-что приходит в голову. Наконец он начинает экспериментировать: он сам строит некоторую математическую систему и смотрит, будут ли числа, которые вскоре покажет ему через оконце Природа, совпадать с ожидаемыми. Но Природа показывает ему иные числа. Ученый делает новые попытки, и если он хороший математик, то через некоторое время ему удастся найти правильный путь, то есть сконструировать точно такую же математическую систему, какой пользуется Природа. В этом случае мы имеем право сказать, что перед нами две одинаковые системы, то есть что математика Природы аналогична математике Ученого. Повторим эту игру, изменив ее правила. Природа по-прежнему показывает Ученому числа (допустим, парами), но теперь они возникают не из математической системы. Они образуются каждый раз при помощи одной из пятидесяти операций, перечень которых мы передали Природе. Первые два числа она может выбрать совершенно произвольно. Следующие - уже нет: она выбирает одно из правил преобразования, содержащихся в перечне, любое, и согласно его виду делит, умножает, возводит в степень и тому подобное; результат Природа показывает Ученому. Затем она берет другое правило, снова преобразует (предыдущие результаты), а новый результат опять показывает Ученому - и так далее. Есть операции, предписывающие не производить никаких изменений. Есть операции, предписывающие что-то отнять, если у Природы свербит в левом ухе, а если нигде не свербит, то извлечь корень. Кроме того, есть две операции, обязательные в любом случае. Природа обязана всякий раз так располагать числа в паре, чтобы сначала показывалось меньшее число; кроме того, по крайней мере в одном из чисел рядом с нечетной цифрой должен всегда стоять нуль. Хотя это, возможно, и покажется странным, но в порождаемой таким способом числовой последовательности и проявится особая закономерность, и Ученый сможет эту закономерность открыть; иначе говоря, через некоторое время он научится предвидеть, но, разумеется, лишь приближенно, какие числа появятся в следующий раз. Поскольку, однако, вероятность правильного определения каждой следующей пары чисел резко уменьшается по мере того, как прогнозы пытаются распространить не только на ближайший этап, но и на всю их последовательность, Ученому придется создать несколько систем прогнозирования. Прогноз появления нуля рядом с нечетной цифрой будет вполне достоверным: нуль рядом с нечетной цифрой появляется в каждой паре, хотя и в разных местах. Достоверно также, что первое число всегда меньше второго. Все другие изменения подчиняются уже различным распределениям вероятностей. В действиях Природы заметен некий "порядок", но это не есть "порядок" одного определенного типа. В нем можно обнаружить различного рода закономерности; это в значительной мере зависит от продолжительности игры. Природа как бы демонстрирует наличие определенных "инвариантов", не подлежащих трансформациям. Ее будущие состояния, не очень отдаленные во времени, можно предвидеть с определенной вероятностью, но невозможно предвидеть очень далекие состояния. В подобной ситуации Ученый мог бы подумать, что Природа применяет на самом деле лишь одну систему, но с таким количеством переменных, что он не может ее воссоздать; однако, по всей вероятности, он скорее придет к заключению, что Природа действует статистически. Тогда он использует соответствующие методы приближенных решений типа метода Монте-Карло. Самое интересное, однако, состоит в том, что Ученый может заподозрить существование "иерархии уровней Природы" (числа; над ними - операции с числами; еще выше - супероперации: расположение чисел в паре и введение нуля; следовательно, есть и различные уровни и "запреты", то есть "законы Природы": "первое число никогда не может быть больше второго"), но вся эта эволюционирующая числовая система по своей формальной структуре не является единой математической системой. Это, однако, лишь часть проблемы. Если игра будет идти достаточно долго, Ученый в конце концов заметит, что некоторые операции Природа совершает чаще, чем другие. (Ведь "Природа" - тоже человек и должна проявить пристрастие к каким-либо операциям, ибо человек не в состоянии действовать абсолютно хаотично, "лотерейно".) Ученый согласно правилам игры наблюдает только числа и не знает, кто генерирует их: какой-то естественный процесс, машина или же другой человек. Однако он начинает догадываться, что за операциями преобразования действует фактор еще более высокого ранга, который решает, какая операция будет применена. Этот фактор (человек, изображающий Природу) обладает ограниченным выбором действий, и все же сквозь серии чисел начнет постепенно вырисовываться система его предпочтений (например, он чаще прибегает к операции No 4, чем No17, и т.п.), то есть, иначе говоря, динамические черты, свойственные его психике. Однако есть еще один фактор, сравнительно независимый, - ведь безотносительно к тому, какую операцию она более всего любит, "Природа" поступает то так, то эдак, поскольку производимая ею операция зависит от свербенья в ушах. Этот зуд в ухе связан уже не с динамикой сознания "Природы", а скорее с периферическими молекулярными процессами в кожных рецепторах. Итак, в конечном счете Ученый исследует не только мозговые процессы, но даже то, что происходит на определенном участке кожи человека, который изображает "Природу". Разумеется, Ученый мог бы приписать "Природе" свойства, которыми она не обладает. Он мог бы, например, решить, что "Природе" нравится нуль рядом с нечетной цифрой, хотя в действительности она вынуждена вводить этот результат, потому что ей так приказано. Пример этот очень примитивен, но он показывает, что Ученый может по-разному интерпретировать наблюдаемую "числовую действительность". Он может рассматривать ее как меньшее или как большее количество взаимодействующих систем. Но какую бы математическую модель явления он ни построил, не может быть и речи о том, чтобы каждый элемент его "теории Природы", каждый ее символ имел точный эквивалент по ту сторону стены. Даже узнав спустя год все правила преобразования, он все равно не сможет создать "алгоритм зудящего уха". А только в этом случае можно было бы говорить о тождественности или же об изоморфизме Природы и математики. Таким образом, возможность математического отображения Природы ни в коей мере не подразумевает "математичности" самой Природы. Дело даже не в том, верна ли эта гипотеза: она абсолютно излишня. Обсудив обе стороны процесса познания ("нашу", то есть теоретическую, и "ту", то есть Природы), мы приступаем наконец к автоматизации познавательных процессов. Самое простое, казалось бы, - создать "синтетического ученого" в виде какого-нибудь "электронного супермозга", соединенного органами чувств, "перцептронами", с внешним миром. Такое предложение само собой напрашивается - ведь об электронной имитации мыслительных процессов, о совершенстве и быстроте действий, выполняемых цифровыми машинами, столько говорят уже и теперь. Я думаю, однако, что путь ведет не через планы конструирования "электронных сверхлюдей". Все мы загипнотизированы сложностью и мощью человеческого мозга, поэтому и не можем представить себе информационную машину иначе, как аналог нервной системы. Несомненно, мозг - это великолепное творение Природы. Если этими словами я уже воздал ему надлежащие почести, то хотелось бы добавить, что мозг - это система, которая выполняет разные задания с весьма неодинаковой эффективностью. Количество информации, которое может "переработать" мозг лыжника во время слалома, значительно больше того, которое "переработает" за такой же отрезок времени мозг блестящего математика. Под количеством информации я понимаю здесь главным образом количество параметров, которые регулирует, то есть которыми "управляет", мозг слаломиста. Количество параметров, контролируемых лыжником, попросту несравнимо с количеством параметров, находящимся в "селективном поле" мозга математика, потому что подавляющее большинство регулирующих вмешательств, которые совершает мозг слаломиста, автоматизировано, находится вне поля его сознания, а математик не может до такой степени автоматизировать формальное мышление (хотя н_е_к_о_т_о_р_о_й степени автоматизма хороший математик достичь способен). Весь математический формализм является как бы забором, следуя вдоль которого слепой может уверенно двигаться в намеченном направлении. Зачем же нужен этот "забор" дедуктивного метода? Мозг как регулятор обладает малой "логической глубиной". "Логическая глубина" (число последовательно совершенных операций) математического доказательства несравненно больше "логической глубины" мозга, который не мыслит абстрактно, а в соответствии со своим биологическим предназначением действует как устройство, управляющее телом (слаломист на трассе спуска). "Глубина" мозга никак не достойна похвалы; совсем наоборот. Она связана с тем, что человеческий мозг не в состоянии эффективно регулировать явления п_о_д_л_и_н_н_о б_о_л_ь_ш_о_й с_л_о_ж_н_о_с_т_и, к_о_л_ь с_к_о_р_о э_т_о н_е п_р_о_ц_е_с_с_ы е_г_о т_е_л_а. Как регулятор тела мозг ведает огромным количеством переменных, исчисляющихся сотнями, а вероятно, даже тысячами. Но ведь у любого животного - скажут мне - есть мозг, который успешно управляет его телом. Да, но мозг человека, помимо этого задания, может справиться с бесчисленным множеством других; достаточно, впрочем, сопоставить размеры мозга обезьяны и человека, чтобы хотя бы в грубом приближении понять, насколько больше мозговой массы у человека предназначено для решения интеллектуальных проблем! Так что нечего обсуждать интеллектуальное превосходство человека над обезьяной. Человеческий мозг, разумеется, более сложен. Но значительная часть этой сложности "не годится" для решения теоретических проблем, ибо ведает соматическими процессами: для этого она и предназначена. Следовательно, проблема выглядит так: то, что менее сложно (т_а ч_а_с_т_ь н_е_й_р_о_н_н_о_й с_и_с_т_е_м_ы мозга, которая образует базу интеллектуальных процессов), пытается обрести информацию о том, что более сложно (о_б_о в_с_е_м м_о_з_г_е). Это не невозможно, но очень трудно. Во всяком случае, это не невозможно косвенно (один человек вообще не смог бы сформулировать этой задачи). Процесс познания - общественный процесс; происходит как бы "суммирование" мозговой "интеллектуальной сложности" многих людей, изучающих одно и то же явление. Но поскольку это, как-никак, "суммирование" в кавычках, ибо отдельные сознания все же не объединяются в единую систему, то проблему мы пока что не решили. Почему отдельные сознания не объединяются в одну систему? Разве наука не является как раз такой высшей системой? Является, но лишь в переносном смысле слова. Если я понимаю "нечто", то понимаю целиком, с начала до конца. Не может быть так, чтобы сознания отдельных людей, объединившись, создали нечто вроде высшего "интеллектуального поля", где будет сформулирована истина, к_о_т_о_р_у_ю к_а_ж_д_ы_й м_о_з_г в о_т_д_е_л_ь_н_о_с_т_и в_м_е_с_т_и_т_ь н_е с_п_о_с_о_б_е_н. Ученые, разумеется, сотрудничают, но в конечном счете кто-то один должен сформулировать решение проблемы, ведь не сделает же этого некий "хор ученых". Наверняка ли это так? А может, дело обстояло по-другому: сначала что-то сформулировал Галилей, у него это воспринял и развил Ньютон, немало добавили и другие, Лоренц создал свои преобразования и лишь тогда, охватив все это в целом, Эйнштейн объединил все факты и создал теорию относительности? Разумеется, так и было, но это не имеет никакого отношения к делу. Всякая теория оперирует небольшим числом параметров. Большая универсальность теории означает не то, что она оперирует огромным числом параметров, а то, что она применима в огромном числе случаев. Именно так, как теория относительности. Но мы-то говорим о другом. Мозг способен превосходно регулировать огромное число параметров тела, к которому он "подключен". Происходит это автоматически или полуавтоматически (когда мы хотим встать и не заботимся об остальном, то есть о целом кинематическом комплексе, приведенном в действие этим "приказом"). А в мыслительном отношении, то есть как машина для регулировки явлений вне соматической сферы, мозг является малопродуктивным устройством, и, что еще важнее, он не может справиться с ситуациями, в которых нужно учитывать сразу большое число переменных. Поэтому, например, он не может точно (на основе алгоритмизации) регулировать биологические или общественные явления. Впрочем, даже процессы гораздо менее сложные (климатические, атмосферные) и по сей день глумятся над его регуляторными способностями (понимаемыми в данном случае лишь как способность детально предвидеть будущие состояния на основе знакомства с предшествующими) "summprim.htm#[X]">[X]. Мозг, наконец, даже и в самой "абстрактной" своей деятельности находится под гораздо большим влиянием тела (которому он и хозяин и слуга благодаря двусторонним обратным связям), чем мы это обычно осознаем. Поскольку он в свою очередь подключен к окружающему миру "при посредстве" этого самого тела, то все закономерности мира он непременно пытается выражать через формы телесного опыта (отсюда поиски того, кто держит на своих плечах Землю, того, что "притягивает" камень к Земле, и т.д.). Пропускная способность мозга как информационного канала максимальна именно в сфере соматических явлений. Напротив, как только избыток информации, поступающей извне (например, в читаемом тексте), превысит десяток битов в секунду, так он уже блокирует мозг. Астрономия, одна из первых наук, которую стал разрабатывать человек, по сей день не нашла решения "проблемы многих тел" (то есть не решила вопроса о движении многих тяготеющих друг к другу материальных точек). А ведь существует некто, способный решить эту проблему. Природа делает это "без математики", самим поведением этих тел. Возникает вопрос, нельзя ли подобным же способом атаковать "информационный кризис". Но ведь это невозможно - слышится тут же. Это бессмысленное утверждение. Математизация всех наук возрастает, а не уменьшается. Без математики мы ничего не можем. Согласен, но установим вначале, о какой "математике" идет речь. О той ли, что выражается формальным языком равенств и неравенств, написанных на бумаге либо хранимых в двоичных элементах больших электронных машин, или же о той, которую без всякого формализма реализует оплодотворенное яйцо? Если мы обречены лишь на математику первого рода, нам грозит информационный кризис. Однако если мы пустим в ход - для своих целей - математику второго рода, дело может принять иной оборот. Развитие зародыша - это "химическая симфония", начинающаяся в момент, когда ядро сперматозоида соединяется с ядром яйцеклетки. Представим себе, что нам удалось проследить это развитие на молекулярном уровне, от оплодотворения вплоть до появления зрелого организма, и мы хотим теперь изобразить этот процесс формальным языком химии, тем же, какой мы используем для изображения простых реакций вроде 2Н+0=Н20. Как выглядела бы такая "партитура эмбриогенеза"? Прежде всего нам следовало бы выписать подряд формулы всех соединений, "выходящих на старт". Потом мы начали бы выписывать соответствующие преобразования. Поскольку зрелый организм содержит на молекулярном уровне около 1025 битов информации, пришлось бы написать квадрильоны формул. Для записи этих реакций не хватило бы поверхности всех океанов и материков, вместе взятых. Задача абсолютно безнадежная. Не будем пока говорить о том, как может справиться с такими проблемами химическая эмбриология. Полагаю, что язык биохимии должен будет подвергнуться весьма радикальной перестройке. Возможно, появится некий физико-химико-математический формализм. Но это не наше дело. Ведь если кому-нибудь "понадобится" живой организм, то вся эта писанина вовсе не понадобится. Достаточно взять сперматозоид и оплодотворить им яйцеклетку, которая через определенное время "сама" преобразуется в "искомое решение". Стоит поразмыслить, можем ли мы сделать нечто аналогичное в области научной информации? Предпринять "выращивание информации", "скрещивать" ее, обеспечить такой ее "рост", чтобы в итоге получить в виде "зрелого организма" н_а_у_ч_н_у_ю т_е_о_р_и_ю? В качестве модели для наших экспериментов мы предлагаем, следовательно, не человеческий мозг, а другой продукт эволюции - зародышевую плазму. Количество информации, приходящееся на единицу объема мозга, несравненно меньше, чем количество информации в том же объеме сперматозоида (я говорю о сперматозоиде, а не о яйцеклетке, потому что его информационная "плотность" больше). Разумеется, нам нужен не тот сперматозоид и не те законы развития генотипов, какие создала эволюция. Это лишь точка старта и в то же время - единственная материальная система, на которой мы можем основываться. Информация должна возникать из информации, как организм - из организма. "Порции" информации должны взаимно оплодотворяться, скрещиваться, подвергаться "мутациям", то есть небольшим изменениям, равно как и радикальным перестройкам (генетике неизвестным). Возможно, это произойдет в каких-то резервуарах, где будут реагировать друг с другом "информационные молекулы", в которых закодированы определенные сведения - подобно тому как в хромосомах закодированы черты организма. Возможно, это будет своеобразное "брожение информационной закваски". Но энтузиазм наш преждевремен - мы слишком далеко забежали вперед. Если уж мы собрались учиться у эволюции, то нужно выяснить, каким образом она накапливает информацию. Информация эта должна быть, с одной стороны, стабилизированной, с другой - пластичной. Для стабилизации, то есть для оптимальной информационной передачи, необходимы такие условия, как отсутствие помех в передатчике, низкий уровень шумов в канале, постоянство знаков (сигналов), соединение информации в монолитные компактные блоки и, наконец, излишек (избыточность) информации. Объединение информации помогает обнаружить ошибки и уменьшает их влияние на передачу информации; тому же служит ее избыточность. Генотип пользуется этими методами точно так же, как инженер-связист. Так же обстоит дело и с информацией, передаваемой печатным или письменным текстом. Она должна быть удобочитаемой (отсутствие помех), не подвергаться уничтожению (например, при выцветании типографской краски), отдельные буквы должны объединяться в блоки (слова), а те - в единицы более высокого порядка (фразы). Информация, содержащаяся в тексте, также избыточна, о чем говорит тот факт, что частично поврежденный текст можно прочесть. Защиту информации от помех при хранении организм осуществляет посредством хорошей изоляции зародышевых клеток, ее передачу - с помощью прецизионного механизма хромосомных делений и т.п. Далее, эта информация сблокирована в гены, а гены - в блоки высшего порядка, в хромосомы ("фразы наследственного текста"). Наконец, каждый генотип содержит избыточную информацию, о чем говорит тот факт, что повреждение яйцеклетки - разумеется, до определенной степени - не препятствует формированию неповрежденного организма "summprim.htm#[XI]">[XI]. В процессе развития генотипическая информация превращается в фенотипическую. Фенотипом мы называем ту окончательную форму системы (то есть ее морфологические черты наравне с физиологическими чертами, а следовательно, и функциями), которая возникает как равнодействующая наследственных (генотипических) факторов и влияния внешней среды. Если воспользоваться наглядной моделью, то генотип - это как бы пустой и съежившийся детский воздушный шарик. Если мы вложим его в граненый сосуд и надуем, то шарик, который по "генотипической тенденции" должен был бы округлиться, приспособит свою форму к форме сосуда. Существенным свойством органического развития является его пластичность, обязанная своим происхождением "регуляционным буферам", которые служат как бы "амортизирующей прокладкой" между генотипическими инструкциями и требованиями среды. Попросту говоря, организм может жить в условиях даже не очень благоприятных, то есть таких, которые выходят за стандартные рамки генотипической программы. Равнинное растение может вырасти и в горах, но формой оно уподобится горным растениям; иначе говоря, фенотип его изменится, а генотип нет, ибо если перенести его зерна на равнину, то из них опять появятся растения первоначальной формы. Как происходит эволюционный кругооборот информации? Он осуществляется циклически; система эта состоит из двух каналов. Источником информации, передаваемой по первому каналу, являются зрелые особи во время акта размножения. Но поскольку не все они могут размножаться в равной мере и преимуществом пользуются особи, приспособленные наилучшим образом, то эти их приспособительные черты, в том числе и фенотипические, принимают участие в "конкурсе передатчиков". Поэтому источником такой информации мы считаем в итоге не сами размножающиеся организмы, а весь их биогеоценоз, то есть эти организмы вместе с их средой (и другими живущими в ней организмами, потому что и к их наличию нужно приспосабливаться). В конечном счете информация идет от биогеоценоза, через развитие плода, к последующему поколению взрослых особей. Это эмбриогенетический канал, передающий генотипическую информацию. По другому - обратному - каналу течет информация от зрелых особей к биогеоценозу; но это уже информация фенотипическая, поскольку она передается "на уровне" целых особей, а не "на уровне" зародышевых клеток. Фенотипическая информация - это попросту вся жизнедеятельность организмов (то, чем они питаются, как питаются, как приспосабливаются к биогеоценозу, как изменяют его своим существованием, как происходит естественный отбор и т.д.)"22">"#2">2"#3">3[XII] - невозможно выполнить. Если система непротиворечива, то она не полна, а если она полна, то перестает быть непротиворечивой. Кажется, математика так же ущербна, как и всякая человеческая деятельность; по-моему, в этом нет ничего плохого, ничего унизительного. Но хватит говорить о математике, мы ведь хотели обойтись без нее. Разве нельзя избежать математизации процессов познания? Не той математизации, которая управляет процессами в хромосомах и звездах, обходясь без всяких символов и формализмов, а той, которая использует символический аппарат, правила алгоритмических преобразований и создает с помощью своих операций такую логическую глубину, которой в Природе ничто не соответствует? Неужели мы обречены пользоваться ее подмостями? Скажем сначала - но просто так, для разгона, - что легче всего начать "выращивание математических систем"; только это наименее перспективно. Разумеется, речь идет о "выращивании" на основе "дедуктивного развития" из "аксиоматического ядра", в "генотипе" которого запечатлены все правила дозволенных преобразований. Таким способом мы получим всяческие "математические организмы" - какие только можно себе вообразить - в виде сложнейших кристаллических структур и т.п.; при этом мы сделаем нечто прямо противоположное тому, что до сих пор делала наука. Она наполняла материальным содержанием явлений пустоту математических систем, мы же не явления переводим на язык математики, а, наоборот, математику на язык материальных явлений. Таким же образом, разумеется, можно было бы производить всевозможные вычисления и даже проектировать различные устройства, а именно вводить исходные данные (например, рабочие параметры какой-нибудь машины, которую мы хотим построить) в "генотип", который, развиваясь, даст нам - в виде "организма" - окончательное решение задачи или проект машины. Разумеется, если уж мы сможем закодировать данные значения параметров на молекулярном языке "генотипа", то сможем сделать затем то же самое и с "математическим организмом", то есть сможем перевести кристалл или какую-нибудь другую структуру, возникшую в ходе "дедуктивного развития", обратно на язык чисел, чертежей и т.п. Всякий раз решение "само вырастет" в процессе пущенных нами в ход реакций, и нам вовсе не нужно заботиться об отдельных этапах этого процесса. Важен лишь конечный результат. При этом развитие должно идти под контролем внутренних обратных связей, так чтобы в тот момент, когда определенные параметры достигнут соответствующих значений, весь этот "эмбриогенез" был приостановлен. Пустить в ход "выращивание эмпирической информации" - это значило бы "поставить вверх ногами" все древо биологической эволюции. Эволюция началась с однородной системы (праклетки) и создала древо, разрастающееся миллионами ветвей, - типы, семейства, виды. "Выращивание" начинается с конкретных явлений, отображенных в их материальных эквивалентах, и стремится "привести" все к такому общему знаменателю", что в итоге мы получаем единую теорию, закодированную на молекулярном языке в стабильной структуре псевдоорганизма. Но, может быть, хватит уже метафор. Начнем с моделирования отдельных явлений определенного класса. Исходную информацию мы собираем сами - "классическим" методом. Теперь нужно перенести ее на информациеносный субстрат. Такой субстрат должна поставить нам химия синтетических полимерных соединений. Наша задача состоит в том, чтобы изобразить траекторию системы (ход явления) посредством динамической траектории и другой системы. Мы должны процессы представить процессами же, а не формальными символами. Оплодотворенное яйцо изоморфно со своим "атомным портретом", нарисованным на бумаге, или с пространственной моделью из шариков, имитирующих атомы. Но это - не изодинамические модели, ибо модель из шариков, вполне понятно, не будет развиваться. Модель содержит ту же информацию, что и яйцо. Однако н_о_с_и_т_е_л_ь информации тут другой. Поэтому яйцо может развиваться, а бумажный носитель - не может. Нам нужны модели, способные развиваться. Разумеется, если бы символы в написанных на бумаге уравнениях соизволили реагировать друг с другом, то не к чему было бы "выращивать информацию". Но это, увы, недостижимо. А создание "информационной фермы" есть дело, правда, невероятно трудное и очень еще от нас далекое, но, как можно надеяться, не абсурдное. Сырьем для "носителей информации" будут, например, большие молекулы синтетических полимеров. Такие молекулы развиваются, растут, усложняют структуру) присоединяя частички "корма", растворенные в среде, где находятся "носители". Носители подбираются так, чтобы их развитие, их последовательные изменения изодинамически соответствовали изменениям определенной системы (явления) во внешнем мире. Каждая такая молекула - это "генотип", который развивается в соответствии с представляемой им ситуацией. Вначале мы вводим в резервуар большое количество (несколько миллиардов) молекул, о которых нам уже известно, что первые этапы их изменений идут в нужном направлении. Начинается "эмбриогенез", означающий, что траектория развития носителя соответствует динамической траектории реального явления. Развитие контролируется связями с реальной ситуацией. Эти связи являются селективными (это значит, что "неправильно развивающиеся" молекулы отсеиваются). Все молекулы вместе образуют "информационную популяцию". Популяция поочередно переходит из одного резервуара в другой. Каждый резервуар является селекционной станцией. Сокращенно назовем ее "ситом". "Сито" - это аппаратура, соответствующим образом подключенная (например, через автоматические манипуляторы, перцептроны и т.п.) к реальному явлению. "Сито" переводит структурную информацию о состоянии явления на молекулярный язык и создает особый вид микроскопических частичек, каждая из которых представляет собой "запись состояния, явления" или мгновенное сечение его динамической траектории. Таким образом, сталкиваются два потока частиц. Первые своим состоянием, достигнутым к этому моменту в ходе своего развития как самоорганизующихся систем, "предсказывают" состояние реального явления. Второй поток - это частицы, созданные в "сите", несущие информацию о том, каково действительное состояние явления. В "сите" происходит реакция, подобная осаждению антигенов антителами в серологии. Но осаждение происходит на основе различия между "истиной" и "ложью". Осаждаются все частицы, которые правильно предсказывали явление, поскольку их молекулярная структура "согласуется" с молекулярной структурой ловушки на частицах, высылаемых "ситом". Осажденные носители как "правильно предсказавшие" состояние явления поступают на следующую селекцию, где процесс повторяется (они снова сталкиваются с частицами, несущими сведения об очередном состоянии явления; частицы-носители, правильно "предугадавшие" это состояние, вновь осаждаются и так далее). В конце концов мы получаем определенное количество частиц, которые представляют собой изодинамическую, селекционированную модель развития всего явления. Зная их начальный химический состав, мы знаем тем самым, какие молекулы можно считать динамическими моделями развития исследуемого явления. Таков пролог информационной эволюции. Мы получаем определенное количество информационных "генотипов", хорошо предсказывающих развитие явления X. Одновременно проводится аналогичное "выращивание" частиц, моделирующих явления Y, Z,..., которые относятся ко всему исследуемому классу. Допустим, что мы получили, наконец, носители для всех семисот миллионов элементарных явлений этого класса. Теперь нам нужна "теория класса", которая состоит в определении его инвариантов, то есть параметров, общих для всего класса. Следовательно, надлежит отсеять все несущественные параметры. Мы предпринимаем выращивание "следующего поколения" носителей, которые моделируют уже не развитие реального явления, а развитие первого поколения носителей. Поскольку явление содержит бесчисленное количество параметров, поддающихся выявлению, был проведен предварительный отбор существенных переменных. Их было очень много, но, конечно, это не могли быть все параметры. Предварительный отбор, как уже говорилось, проводится "классическим" методом, то есть его выполняют ученые. На сей раз новое поколение носителей тоже не моделирует всех параметров развития первого поколения, но теперь селекция существенных переменных происходит сама собой (методом каталитического осаждения). Различные экземпляры носителей второго поколения игнорируют в ходе своего развития те или иные параметры первичных носителей. Некоторые из них игнорируют существенные параметры, в результате чего их динамические траектории отклоняются от "правильного предсказания". Такие экземпляры непрерывно исключаются благодаря "ситам". Наконец оказываются отобранными те носители второго поколения, которые, несмотря на игнорирование определенного количества параметров, "предсказали" всю траекторию развития первичных носителей. Если строение носителей, добравшихся "до цели" во втором круге, практически одинаково, это означает, что мы получили, то есть "выкристаллизовали", теорию исследуемого класса. Если все еще имеется (химическая, топологическая) разнородность носителей, нужно повторить отбор с целью дальнейшего исключения несущественных параметров. "Кристаллизованные теории", или, если угодно, "теоретические организмы" второго захода, в свою очередь начинают "конкурировать" в способности к отображению с аналогичными частицами, которые образуют "теорию" иного класса. Таким образом, мы стремимся получить "теорию класса классов". Этот процесс можно продолжать сколь угодно долго с целью получить различные степени "теоретического обобщения". Хотя это и недостижимо, но можно представить себе некий "перл познания", некий "теоретический суперорганизм" на самой вершине этой эволюционной пирамиды: это "теория всего сущего". Она, конечно, невозможна; мы говорим о ней, чтобы сделать более наглядной аналогию с "перевернутым древом" эволюции. Приведенная концепция, хотя и весьма утомительна в изложении, все же очень примитивна. Следует подумать о ее усовершенствовании. Стоило бы, например, применить на "ферме" нечто вроде "овеществленного ламаркизма". Известно, что теория Ламарка о наследовании приобретенных признаков не соответствует биологическим фактам. Но прием наследования "приобретенных признаков" можно было бы применить в информационной эволюции, чтобы ускорить "теоретические обобщения". Мы говорили, правда, о "кристаллизованной" информации, но с тем же успехом "теориеносные" молекулы могли бы быть иными (например, полимерными). Возможно также, что в некоторых аспектах их сходство с живыми организмами будет весьма значительным. Быть может, следовало бы начинать не с молекул, а с довольно больших конгломератов, либо даже с "псевдоорганизмов", или "фенотипов", представляющих собой информационную запись реального явления, и стремиться к тому, чтобы (опять-таки в противоположность обычным биологическим явлениям) такой "фенотип" породил свое "обобщение", свой "теоретический план", то есть "генотип-теорию". Впрочем, оставим эти замыслы, потому что все равно ни один из них нельзя проверить. Заметим лишь, что каждая "молекула-теория" является источником информации, обобщенной до закона, которому подчиняется система. Эту информацию можно перекодировать на доступный нам язык. Молекулы свободны от ограничений формальных математических систем - они могут смоделировать поведение трех, пяти или шести гравитирующих тел, что математически невыполнимо (по крайней мере строгим путем). Приведя в движение носителей "теории пяти тел", мы пользуемся данными о положении реальных тел. С этой целью нам придется "пустить их в ход" в соответствующей аппаратуре так, чтобы траектория их развития благодаря обратным связям подстроилась к траектории исследуемой системы. Разумеется, это предполагает существование механизмов авторегуляции и самоорганизации в самих носителях. Можно, пожалуй, сказать, что мы уподобляемся Ляо Си Мину, который обучал, как бороться с драконами, - единственная загвоздка состояла в том, что познавший его науку нигде не мог найти дракона. Мы тоже не знаем ни того, как создать "информационные носители", ни того, где найти материал для этой цели. Во всяком случае, мы показали, как можно представить себе отдаленное будущее "биотехнологии". Как видно из сказанного, у нее и в самом деле немалые возможности. Приободренные этим, представим в заключение еще одну биотехнологическую возможность. Отдельным "классом в себе" были бы такие "информациеносные сперматозоиды", задание которых состояло бы не в изучении, а в продуцировании явлений или устройств. Из таких "сперматозоидов" или "яйцеклеток" могли бы возникать всевозможные нужные нам объекты (машины, организмы и т.п.). Разумеется, такой "рабочий сперматозоид" должен был бы располагать как закодированной информацией, так и исполнительными органами (наподобие биологического сперматозоида). Зародышевая клетка содержит информацию о том, какова конечная цель (организм) и каков путь к этой цели (эмбриогенез), но материалы для "построения плода" ей даны в готовом виде (в яйце). Однако мыслим еще и такой "рабочий сперматозоид", который обладает не только информацией о том, какой объект он должен соорудить и каким способом это надо сделать, но еще и о том, какие материалы окружающей среды (например, на другой планете) надлежит превратить в строительный материал. Такой "сперматозоид", если он обладает соответствующей программой, будучи высажен в песок, построит все, что можно создать из кремния. Возможно, ему придется "подбросить" некоторые иные материалы и, конечно, подключить к нему источник энергии (например, атомной). Но на этом кульминационном панбиотехнологическом аккорде самое время завершить разговор "summprim.htm#[XIII]">[XIII].

"1">"#11">1"#22">2"#33">3 [ "summtitl.htm"> Титульный лист ] [ "summcont.htm"> Содержание ] <= "summgl7a.htm"> Глава седьмая (a) ] [ "summgl7c.htm"> Глава седьмая (c) =>