Системоведение: Теория. Методология. Практика.

М. Эйген и сотрудники его школы полагали, что возникновение биомолекул с их сложнейшими связями и множеством структурных вариаций не могло идти путём слепого перебора массы возможностей. Числовые значения такого перебора столь велики, что реально он не мог иметь место ни на Земле, ни в ходе Космической эволюции. Поэтому реальные белковые молекулы следует рассматривать как уникальные. Но такие молекулы ещё и оптимальны (по скорости протекания микрореакций и по согласованности) [10].

Белковые молекулы обладают высочайшей организованностью. Это неоспоримый факт. Но есть еще одно важное обстоятельство: для их изучения требуется понятие самоорганизации. Это обстоятельство настойчиво подчеркивал М. Эйген. Для истолкования сверхсложной организации живого М Эйген использовал представление о семантической (селективной) информации. Он отмечал, что в информационном процессе есть физическая компонента - сигналы. Но есть и формальная компонента - код (знаковая система). Сочетания, группировки сигналов могут иметь характер кода, если они упорядочены и к ним находится интерпретирующий ключ. Главное же - это наличие функциональной упорядоченности сигналов, которая обеспечивает сохранение живой организации (и её дальнейшее развитие).

Из положений, рассмотренных М. Эйгеном, напрашивается вывод, что для систем, организованных как знаковые структуры, законы информации имеют универсальное значение. Управляющее воздействие информации обнаруживается там, где есть альтернативы, и есть возможность выбора альтернатив. Информации требуется тем больше, чем больше надо отсечь альтернатив. Процесс не требует информационной регуляции, если он идёт однозначно, без альтернатив, если все возможности кроме одной равны нулю. Известно, что альтернативы могут распределяться случайно-равномерным образом, тогда для их выбора нет предпочтительных условий. Но могут существовать и другие ситуации, когда возможности выбора альтернатив неодинаковы. Общим таким условием является, как полагал М. Эйген, избыточность ряда или одной возможности [11]. Так, например, некоторые альтернативы могут возникать чаще других, и они будут выделяться по их частоте. Могут также возникать предпочтительные последовательности в выборе альтернатив, когда выбор одной тесно обуславливает выбор некоторых иных (например, в белке есть сложные условия соседства аминокислотных остатков). Но любое ограничение неопределенности выбора альтернатив правомерно характеризовать как прирост информации. Существенно, что этот прирост возникает в рамках самодетерминированого процесса.

Развивая свою концепцию, М. Эйген утверждал, что формирование биомолекулярных систем моделируется образами теории игр. Наиболее подходящими к этому случаю оказываются модели стратегических игр. За основу Эйген брал модели «игры в бисер». В рамках подобной игры есть определенные правила выбора. Есть также фиксированный конечный временной интервал игры. Наконец, имеется результат, обусловленный серией выбора. Во множестве серий этот результат является статистическим параметром, колеблющимся вокруг некоторого среднего значения.

По Эйгену, возможен тип игры, который не связан с совершенно детерминированным результатом - вследствие нивелирования флуктуации распределения вероятностей. В «игре» хотя и возможен отбор лишь одного состояния или альтернативы, но какая из них «выживает» заранее сказать нельзя, поскольку может сработать механизм флуктуационных катастроф для ряда альтернатив. Правда срабатывает и защита от катастроф - благодаря избыточности некоторых из альтернатив. Об этом Эйген прямо не говорит, но именно так функционирует его модель «игры в бисер».

Надо добавить, что усиление флуктуации становится новой детерминантой, действующей как фактор отбора и влияющей на направленный процесс эволюции состояний системы. Такой процесс, по Эйгену, охватывается понятием гиперцикла, отражающим особый класс самоорганизующихся химических цепей. Существование гиперцикла предполагает наличие высокоэнергетического строительного материала, который может репродуцировать свои составные части, но может ещё не быть индивидуальным живым существом [12].

Новизна моделирующего подхода в концепции М. Эйгена состоит в том, что гиперцикловые системы рассматриваются в ней в ряду факторов универсальной эволюции. Базой к тому служит формирование самодетерминированной организации, законы функционирования которой могут служить объяснением перехода от преджизни к живым молекулярным системам.

3.6. Кибернетика и системное моделирование

Проблемы моделирования, поднимаемые и обсуждаемые кибернетикой, разнообразны и многоаспектны. Их обсуждению посвящена серьёзная литература [13]. Не претендуя на всесторонний анализ этих проблем, сосредоточу внимание на таких фундаментальных идеях, разработка которых выдвигает кибернетику в ряд отраслей знания, сформировавших современную методологическую тенденцию моделирования сложных систем.