Клеймо создателя

Генри Кастлер отмечал, что новая информация проявляется в виде случайного события, результат которого системе удается запомнить. При этом и способность системы генерировать непредсказуемые, случайные события (флуктуации), и ее способность запоминать их следствия, и связанная со всем этим способность к самовоспроизведению прямо зависят, как показал Иоганн фон Нейман (американец венгерского, между прочим, происхождения), от сложности системы. Чем система проще, тем выше ее склонность к вырождению. Чем она сложнее, тем выше вероятность ее динамической стабильности, ее способности к самоподдерживанию и даже росту. Системы, способные эволюционировать в сторону усложнения, – это, в частности, реакционные циклы, в основе которых лежат химические реакции с участием катализатора. В простейшем варианте они представляют собой трехчленные реакционные циклы (субстрат-фермент-продукт), более сложный цикл такого рода – цикл Кребса, осуществляющий перенос кислорода (дыхание). Интермедианты следующего по сложности – каталитического цикла – сами представляют собой катализаторы для одной из последующих реакций цикла, так что в целом каталитический цикл становится автокаталитическим. Если такие циклы объединяются в систему так же, как реакционные циклы объединяются в каталитический, то есть посредством циклических взаимоотношений, то возникает каталитический гиперцикл Манфреда Эйгена (между прочим, Владимир Щербак одно время работал у Эйгена, который проявил живой интерес к его работе, но не взялся ее комментировать). При этом компоненты такого гиперцикла катализируют продукцию следующего интермедианта, а также собственное воспроизведение из богатого энергией субстрата. Гиперцикл является той сложной системой, о какой говорил фон Нейман. Он представляет собой результат интеграции самостоятельных и самовоспроизводящихся единиц, каждая из которых выигрывает от этого объединения, поскольку пользуется преимуществами других. В свою очередь, это приводит к выигрышу данного гиперцикла в конкуренции с любой такой же системой другого состава. При этом часть информации, содержащаяся в системе, модифицируется за счет флуктуаций, в результате чего она получает возможность эволюционировать в сторону дальнейшего усложнения, сохраняя при этом определенное количество информации, передающейся следующему поколению.

В далеких от равновесия открытых системах, основанных на непрерывно работающих гиперциклах, структурную стабильность обеспечивает движение компонентов, осуществляемое за счет внешних источников энергии. Живые системы полностью соответствуют такому описанию, поскольку являются открытыми, далекими от равновесия и динамически стабильными. Работа компонентов системы приводит к непрерывной потере (диссипации) энергии, восполняемой из упомянутых источников. Структуры, которые формируются и сохраняются подобным образом, Пригожин назвал диссипативными. Автор не видит необходимости углубляться здесь в термодинамику жизни: о пригожинских диссипативных структурах, свойства которых соотносятся со свойствам живых систем, написано очень много, и они не являются предметом наших рассуждений. Сложность таких систем, обеспеченная интеграцией их компонентов (или агентов, как называет их наука о сложных системах – нелинейная динамика), обеспечивает их высокую конкурентоспособность и дальнейшую эволюцию. Победа в конкуренции приводит к относительной стабилизации системы, но ее открытость и динамический характер ее равновесия с окружающим миром все равно заставляют ее эволюционировать в сторону усложнения. Дело в том, что основное свойство сложных систем это их нелинейность, то есть принципиальная несводимость к простой сумме своих частей. К нелинейной системе неприменим принцип суперпозиции: ее нельзя разложить на независимые составляющие, из описания которых легко собирается исходная система. Сложные системы состоят из множества агентов, которые действуют исходя из частичной информации о системе в целом и о ее окружении; более того, эти агенты в состоянии изменять правила своего поведения на основе такой частичной информации; сложные системы способны извлекать скрытые закономерности из неполной информации и изменять свое поведение на основе новой поступающей информации. Вот почему поведение сложной системы принципиально непредсказуемо. Движение ее агентов определяется выборочными причинами, но не их исчерпывающим комплексом. Следствием такого поведения становится эмерджентность системы, то есть ее способность самостоятельно генерировать неожиданное поведение и свойства, которые невозможно предсказать на основе знания свойств их частей, рассматриваемых изолированно.