Кибержизнь. Контуры медицины будущего

Изначально в поле зрения кафедры находились три крупнейшие проблемы теории управления: задача управления техническими объектами, задача управления технологическими процессами и задача распределения сил и средств. В частности, учёными кафедры были решены задачи стабилизации и управления вращательным движением твердого тела, управления нагревом массивных тел и составления расписания работы пресса и распределения капиталовложений по отраслям.

Человек невероятной жизненной энергии, Зубов обладал редким свойством – видеть в едином многое, а во многом единое. Владимир Иванович Зубов в любой области опирался на одни и те же принципы – общую теорию управления. Структура устройства иерархичных термодинамических сфер находит бесспорное математическое подтверждение в теории управления Зубова.

Путилов Константин Анатольевич

29.04.1900 – 03.01.1966

«Важной частью учения о термодинамических свойствах тел является теория соответственных состояний или, правильнее сказать, сравнительная физика».

Поскольку термодинамику мы изучаем, как правило, в курсе физики для средней школы, то такие понятия как первый закон термодинамики и второй закон термодинамики для меня были известны. Но вот третий закон термодинамики, а особенно нулевой закон термодинамики, как более сложные физические понятия не представляли для меня особенного практического интереса. Понять смысл этих постулатов природы мне удалось уже потом, в процессе создания учения о соподчиненных сферах. Из этих двух законов наибольшую роль в осознании работы биоструктур играет нулевое начало термодинамики, которое ещё называют принципом термодинамической допустимости Путилова.

В какой-то момент мне удалось осознать, что полноценное целостное математическое компьютерное моделирование работы организма на молекулярном уровне не представляется возможным из-за гигантского, не поддающегося никакому исчислению, количества деталей, которые в свою очередь могут взаимодействовать между собой совершенно различными способами. Вся эта бесконечность вариаций молекулярного взаимодействия сводит к нулю пользу от применения к моделированию организма в целом методов статистической математики.

Ключевая мысль, которая позволила приблизиться к теоретической возможности, несмотря на огромное количество деталей, всё-таки создать качественную целостную математическую картину жизнедеятельности организма, возникла в моем сознании во время прочтения, уже упомянутой ранее, книги Шкловского «Вселенная, жизнь, разум». В ней автор рассказывает одну историю, произошедшую на первой конференции SETI.

Остановимся на этом случае более подробно. Во время выступления один из учёных докладывал, что главное в науке – это количество накопленной информации, поэтому чем больше мы сможем обрабатывать и хранить информации, тем умнее и могущественнее мы будем становиться. На что один из академиков, входящих в президиум, очень интересно это утверждение развенчал: «Можно я задам один вопрос? Вы утверждаете, что самое важное – это информация и её количество. Чем больше количество информации, тем умнее мы становимся. Тем глубже проникаем в тайны природы. Тогда объясните, как это соотнести с тем фактом, что Эйнштейн в своё время придумал формулу E = mc². Сколько информации содержится в этой формуле?»

Эта ситуация красочно описывает тенденции, властвующие в науке и в наше время высоких технологий, ракет и электронных микроскопов. Самые передовые и просвещенные группы учёных современности, опираясь на финансовые и компьютерные возможности, начинают декларировать, что самое главное и самое нужное – это создать компьютеры, способные с мгновенной скоростью обрабатывать сверхгигантские массивы данных, при этом утверждая, что это и есть путь успеха и научных прорывов. Ученые, применяющие такие подходы, в некотором роде обрели леность ума: вместо того, чтобы путем сильнейшего напряжения умственных способностей (так называемых «научных мучений») пытаться вскрыть с помощью скальпеля разума структуру реальности, они предпочитают просто сваливать в мощнейшую информационную машину, как в мусорное ведро, гигантские массивы big data. При этом они утверждают, что чем громаднее и глубже будет это «ведро», тем больше тайн природы откроется нашему взору. Я, честно говоря, не понимаю, на что они при этом надеются.