Прозрение

Разворачивание такой (аксиоматической) теории начинается с установки небольшого числа исходных предпосылок, которые очевидны, не требуют доказательств. Затем, на этой основе строится математическая модель необходимой сложности и полноты описания. Комплекс уравнений такой модели позволяет объяснить многие явления и процессы в природе, делать прогнозы. Для уравнений последнее просто – надо подставить в них необходимое значение времени. Такие модели могут развиться до целой науки. Таковы например, квантовая механика и генетика.

В организмах же много дискретных и вероятностных явлений. В частности, множество взаимодействующих циклов – алгоритмов. Предсказать результат действия этих явлений в достаточно неопределенной ситуации внешней и внутренней среды невозможно. Также как, например: «Где я буду завтра в 10 часов утра?» Похожая ситуация возникает при предсказании развивающихся технологий в технике. В общем, ясно направление их развития к нарастающей сложности, как следствие работы эволюционного алгоритма накопления опыта, но предсказания неких новых изобретений совершенно невозможно. Так что отсутствие предсказания появления новых видов организмов не является недостатком дарвинизма.

Приведем еще один характерный пример. Говорят: «Наука – это исследование природных закономерностей». Но, например, некий исследователь «влияния Луны на скорость размножения плодовой мушки», защитив диссертацию, получает высокий статус ученого, а автор эпохального изобретения остается неизвестным. Вот если это изобретение воплощено в жизнь, обычно уже другими людьми, то оно появилось в природе. И исследование работы такого воплощения в реальном мире – это наука. Получается несправедливо.

Этот разговор к тому, что давно назрела необходимость оценивать такие нововведения по влиянию их на прогресс человеческого знания, на движение нашей цивилизации по пути прогресса, эволюции. Вот тогда дарвинизм окажется на одном из первых мест, если, вообще, не на первом.

Поясним этот феномен более подробно, тем более, что он связан с понятием – динамическая система, как она представляется в физике. Рассмотрим в применении к биологическим системам свойства причинно-следственной цепи. Здесь мы всюду имеем дело с алгоритмами, появившимися в организмах за все время эволюции. При этом ничто не мешает рассматривать эти алгоритмы как отдельные элементы динамической системы.

Назовем такие системы системами с внутренними алгоритмами. То есть такие системы непрерывно функционируют при взаимодействии своих внутренних элементов. И за счет внутренних обратных связей система поддерживает свой гомеостазис (динамическое равновесие) и существует во взаимодействии с другими системами (с внешней средой). Таких систем в Природе много. Это, конечно, организмы и их объединения (популяции, колонии и т.п.).

Социальные системы также относятся к этому типу. Возьмем, например, механический завод, производящий некую продукцию. Деление его на связанные, взаимодействующие ячейки совершенно очевидно. Это и различные цеха, и участки, и отделы, и все они непрерывно «крутятся» как звенья некоего механизма. Остановить эти алгоритмы нельзя, так как именно функционирование и определяет систему. Выделяется такая система из других подобных, так называемым основным (производственным) циклом функционирования. Существуют и многие другие социальные ячейки, начиная от семьи и кончая государством.

Биосфера также состоит из различных функционирующих подсистем (популяции, биогеоценозы и т.п.). Но самой главной системой в биосфере является, конечно, организм, как в предыдущем случае (на заводе) – человек.

Все организмы биосферы, и люди в том числе, есть отдельные частицы в существовании которых, в движении присутствует случайность. Следовательно, предсказать что-нибудь конкретное можно только с некоторой вероятностью.

Получается, что движущиеся хаотично частицы в сумме своего движения дают упорядоченный поток – биосфера накапливает информацию, движется от менее упорядоченного к более упорядоченному состоянию. Эволюционируют только организмы (популяции). А «эволюция» биосферы в целом есть некая общая количественная характеристика. Точнее, эволюционирует наследственная информация организмов [4, 5].