Парадоксы эволюции. Как наличие ресурсов и отсутствие внешних угроз приводит к самоуничтожению вида и что мы можем с этим сделать

К сожалению, в настоящий момент нет достаточно достоверных аналитических инструментов, позволяющих математически строго определить нахождение системы в состоянии СОК и таким образом предсказывать грядущие великие события или великие катастрофы, хотя прикладные решения для частных случаев, чаще исторических, нежели актуальных, предлагаются с нарастающей частотой.

На протобиологическом этапе эволюции (протобиологическими мы договоримся называть устойчивые структуры с обменом веществ и энергии, но без функции наследования информации с помощью репликации нуклеиновых кислот) системы мембран обрели энергетическую устойчивость в циклических трансформациях, возможно благодаря структурной или какой иной, не информационной, функции нуклеиновых кислот. На этом уровне организации из случайного несвязанного набора однотипных органических молекул (нуклеотидов) уже может вознуть тот уровень биологической сложности, с которого начинается ее экспоненциальный рост.

Рождение сложности

Формально статистически сложность любого, в том числе совершенно случайного набора нуклеотидов можно определить как количество битов, необходимых для описания этой последовательности. Такая сложность будет просто возрастать с ростом числа нуклеотидов, вместе с энтропией этой системы. Она описывает число микросостояний системы, ее микроинформацию, или, иначе, потенциальную или синтаксическую информацию.

Очевидно, что эта сложность не совсем та, с помощью которой можно оценивать реальную сложность системы, так как совсем не учитывает смысловое и ценностное (семантическое) наполнение информации, однако и совсем недооценивать значение этой сложности нельзя: она является фундаментом всех остальных. На примере кучи песка она мало зависит от формы кучи, и нарастает с поступлением новых песчинок, однако при возникновении и нарастании критичности пути сложности и энтропии временно расходятся: сложность благодаря возникновению новых взаимодействий начинает возрастать, а энтропия при развитии «лавины» – падать.

Функциональная сложность, чаще всего понимаемая под сложностью системы, – это тоже сложность описания, но не самой системы, а множества выполняемых ею функций или алгоритмов взаимодействия с окружающей средой. Сложность алгоритмов взаимодействия не учитывается в функциональной сложности, поэтому она оказывается меньше описательной сложности и может быть рассчитана как разница между максимальной энтропией системы и наблюдаемой, то есть как вклад воздействия окружающей среды на энтропию системы.

Если описательная сложность, например генома, связана с энтропией, микроинформацией (потенциальной или синтаксической информацией), то приведенная по его размеру функциональная сложность – с макроинформацией (актуальной или семантической информацией). Отношения макроинформации и термодинамической энтропии гораздо более сложные; пожалуй, прямого количественного соотношения между ними не существует: вообще, любое изменение макроинформации, увеличение или уменьшение, ведет к увеличению энтропии, что следует в том числе и из необратимости этих функций. В принципе, энергетический эквивалент макроинформации вычисляем: в первую очередь как количество энергии, диссипатирующей в процессе запоминания и определяется условиями процесса, например требуемой длительностью запоминания (минимальным горизонтом прогнозирования вычислительной системы). Смысловая нагруженность макроинформации (семантичность), судя по всему, также может быть выражена количественно, то есть быть больше и меньше. Представляется, что наибольший уровень семантичности информации достигается с помощью эпигенетических (надгенетических) механизмов управления наследственной информацией, обеспечивающих максимальное количество паттернов ее реализации.

В общем случае усовершенствование системы (увеличение адаптации) всегда сопровождается ростом функциональной сложности, но не наоборот: рост функциональной сложности системы не всегда сопровождается ее пропорциональным или сколько-нибудь существенным усовершенствованием.