НЕМАЛО кибернетиков занимается сейчас проблемой «гипотезо-творческой автоматики». «Теория», формируемая в машине, – это информационная структура, которая эффективно кодирует ограниченный массив информации, относящийся к определенному классу явлений в окружающей среде. Эта информационная структура может успешно применяться для надежных предсказаний, относящихся к данному классу. Машинная теория для класса явлений формулирует на языке машины некое инвариантное свойство, общее для всех элементов этого класса. Машина получает информацию из среды и создает некоторые «конструкты» или гипотезы, которые в ходе этой «эволюции», этого «процесса познания» конкурируют друг с другом вплоть до или «взаимоуничтожения», или стабилизации.

Наибольшие трудности представляют: возникновение в машине исходных инвариантов, которое определяет последующие процессы создания гипотез; проблема емкости машинной памяти и скорости доступа к содержащейся там информации, а также регуляционное управление ростом «ассоциативных деревьев», каковыми являются лавинно разрастающиеся альтернативные рабочие варианты. При этом даже небольшое увеличение числа учитываемых переменных (допустим, речь идет о маятнике; вопрос формулируется так: сколько переменных нужно учесть, чтобы предсказать его будущие состояния?) приводит к краху всей этой программы. При пяти переменных большая цифровая машина способна пересмотреть все их возможные значения в течение двух часов со скоростью миллион операций в секунду. При шести переменных тот же процесс требует 30 000 таких машин, работающих в течение нескольких десятков лет с максимальной скоростью. Из этого следует, что если переменные являются случайными (по крайней мере для нас, то есть пока мы не улавливаем ни малейшей связи между переменными), то никакая система вообще, ни искусственная, ни естественная, не сможет оперировать с числом переменных, превышающим несколько десятков, даже если бы она по размеру равнялась метагалактике.

Если бы кто-нибудь вздумал, например, построить машину, моделирующую социогенез (причем нужно было бы сопоставить серию переменных каждому человеку, жившему когда-либо со времен австралопитека), то такая задача была бы невыполнимой и в данное время и вообще. К счастью, этого не нужно. А если бы Природе пришлось подвергать регулированию импульс – спин и угловой момент каждого электрона в отдельности, то она никогда не создала бы живых систем. Ведь она не делает этого и на атомном уровне (нет организмов, которые состояли бы всего из двух миллионов атомов), поскольку не в силах регулировать квантовые флуктуации и броуновское движение. На этом уровне число независимых переменных оказывается слишком большим. Клеточное строение организмов, следовательно, не столько результат того, что первичные живые системы были одноклеточными, сколько следствие необходимости, корни которой уходят гораздо глубже в фундаментальные свойства материи. Иерархичность строения системы – это предоставление относительной автономности различным ее уровням, подчиненным главному регулятору, но вместе с тем это и вынужденный отказ от контроля над всеми изменениями, происходящими в системе. Иерархичным должно бы быть и строение постулируемых нами будущих плодов имитологического древа. Этот вопрос мы вскоре рассмотрим. Сейчас нас будет интересовать сфера имитологической деятельности.

Повторим то, к чему мы уже пришли.

Построение модели, которая представляет собой динамически связанную систему переменных, признанных существенными, окупается лишь до определенной степени сложности. Очень важно знать границы применимости модели, то есть в каких пределах модель может воспроизводить ход реального явления. Отбор существенных переменных не является отказом от точности; наоборот, спасая нас от потопа несущественной информации, этот отбор позволяет быстрее обнаружить целый класс явлений, подобных данному, то есть создать теорию. Что является моделью, а что «оригинальным» явлением – это зависит от конкретных обстоятельств. Если нейтроны в цепной реакции размножаются в том же темпе, что и бактерии в питательной среде, то – с точки зрения параметров экспоненциального роста – одно из этих явлений может быть моделью другого. Если, например, удобнее исследовать бактерии, мы будем считать моделью бактериальную культуру. Если же, однако, модель начинает чрезмерно усложняться, то мы либо ищем модели иного типа, либо обращаемся к «эквивалентной» модели (человека «моделируем» другим человеком, входя «через боковую дверь» в процесс эмбриогенеза, как об этом говорилось выше).

Объем предварительных знаний должен быть тем большим, чем точнее требуемая модель. Наглядность модели не имеет никакого значения. Важно лишь, чтобы перед ней можно было «ставить вопросы» и получать на них ответы. Следует обратить внимание на различный подход к модели со стороны ученого и со стороны технолога. Технолог, получив возможность «синтеза живого организма» – если такова была его цель, – удовлетворится «конечным продуктом». Ученый – по крайней мере ученый в классическом понимании – стремится детально изучить «теорию синтеза организмов». Ученый жаждет алгоритма, технолог же скорее походит на садовника, который, сажая дерево и срывая яблоки, не заботится о том, «как яблоня это сделала». Ученый считает такой узкоутилитарный, прагматический подход прегрешением против канонов полного познания. Нам кажется, что в будущем обе эти позиции изменятся.

Модель сходна с теорией в том отношении, что она не учитывает ряда переменных – переменных, признанных для данного явления несущественными. Однако чем больше переменных учитывается в модели, тем в большей степени она превращается из «теоретического» воспроизведения в копию явления. Модель человеческого мозга – это динамическая структура, учитывающая переменные, существенные для каждого человеческого мозга, но модель мозга мистера Смита тем менее «применима» к какому-либо иному мозгу, чем более увеличивается «поверхность ее динамического контакта» со всеми процессами, происходящими в мозгу мистера Смита. В конце концов такая модель будет учитывать и то, что Смит не способен к математике, и даже то, что вчера он повстречал свою тетку. Разумеется, столь точная модель, являющаяся в некотором роде «буквальным» повторением явления (звезды Капеллы, мопсика Фильки или мистера Смита), нам не нужна.

Как явствует из сказанного, машина, которая с огромной скоростью копировала бы любое реальное явление, была бы универсальным плагиатором, и этот ее «всеучет» переменных как бы автоматически отключал ее от какой-либо творческой деятельности: ведь, по существу, эта деятельность означает селекцию, выбор одних переменных и отбрасывание других с целью обнаружить класс явлений, для которых динамические траектории учитываемых переменных являются общими. Законы поведения такого класса – это и есть теория.

Теории потому и возможны, что количество переменных отдельного явления несравненно больше количества переменных, общих для него и для множества других явлений, причем эти первые переменные дозволено – с точки зрения целей, поставленных наукой, – игнорировать. Поэтому можно отказаться от изучения истории индивидуальных молекул или от того, встретил ли вчера мистер Смит свою тетку, а также от миллионов других переменных.

Правда, подход физики и биологии к их явлениям существенно различен. Атомы взаимозаменимы, организмы же – нет. Индивидуальная история атома несущественна для всей современной физики (кроме одной гипотезы, относящейся к «покраснению» фотонов, испускаемых атомом). Атом мог прилететь с Солнца или отделиться от кусочка угля, лежащего в подвале, – его свойства от этого нисколько не меняются. Но вот если тетка отказала мистеру Смиту в наследстве, отчего мистер Смит вконец потерял голову, эта переменная становится весьма существенной. Мистера Смита можно как-никак понять, но лишь потому, что мы сами очень на него похожи. Другое дело с атомами. Если создают теорию ядерных сил, а потом спрашивают, что это, собственно, такое «на самом-то деле» – псевдоскалярные связи, то вопрос этот лишен смысла. Привязав к операциям нашего алгоритма какие-либо термины, мы не вправе требовать, чтобы эти термины выражали нечто иное, нечто не имеющее связи именно с этими шагами алгоритма. Можно самое большее ответить: «Если вы проделаете такие-то и такие-то преобразования на бумаге, а потом вот это подставите вот туда, то в результате вы получите два с половиной, а потом, если вы сделаете то-то и то-то в лаборатории и посмотрите на вот эту стрелку прибора, то она остановится посредине между делениями 2 и 3». Опыт подтвердил результаты теории, и поэтому мы будем пользоваться понятием псевдоскалярных связей и всей прочей терминологией.

Таким образом, фотоны со спином +1 и –1 и все прочее – это перекладины лестницы, по которой мы взбираемся на чердак, причем на чердаке этом можно отыскать нечто ценное, вроде нового источника атомной энергии, но спрашивать о «смысле» лестницы «самой по себе» нельзя. Лестница – это часть искусственной среды, которую мы соорудили, чтобы подняться куда-то наверх, а упомянутые фотоны – часть операций на бумаге, которые позволяют предвидеть некие будущие состояния, и ничего более. Я говорил все это для того, чтобы не казалось, будто Имитология должна представлять собой нечто такое, что нам «все объяснит». Объяснять – значит сводить свойства и поведение неизвестного к свойствам и поведению известного, а если это неизвестное не похоже на кеглю, шар, сыр или стул, то не надо опускать руки: в нашем распоряжении остается математика.

Вероятно, отношение ученого-технолога к миру изменится. Он будет подключен к этому миру посредством Имитологии. Имитология сама по себе не намечает никаких целей деятельности, эти цели ставятся цивилизацией на определенном этапе развития. Имитология – как подзорная труба, показывает то, на что мы ее направили. Если мы заметили что-либо интересное, мы можем прибавить увеличение (нацелить на этот объект машины, накапливающие информацию). Имитология с помощью бесчисленных процессов, моделирующих различные аспекты действительности, даст нам различные «теории», связи и свойства явлений. Ничего абсолютно изолированного не существует, но природа благосклонна к нам: существует относительная изоляция (между отдельными уровнями действительности – атомным, молекулярным и т. д.).

Существует теория систем, теория биоэволюции была бы теорией систем, состоящих из систем, а теория цивилизации – теорией систем, состоящих из систем систем. Хорошо еще, что квантовые процессы почти не проявляются уже в масштабах одноклеточного организма, разве как исключение. Иначе мы утонули бы в океане разнородности без надежды на какое-либо регулирование, ибо регулирование базируется вначале на биологическом гомеостазе (благодаря существованию растений, наверняка не имеющих разума, количество кислорода в атмосфере остается постоянным; следовательно, растения регулируют это количество), а позже, с появлением разума, на гомеостазе, использующем результаты теоретических знаний.

Таким образом, «ультимативное моделирование» не только невозможно, но и не нужно. Только «нечеткое» отображение реальности, игнорирующее ряд переменных, делает теорию универсальной. Так, нечеткий снимок не позволяет опознать, представлен ли на нем мистер Смит или пан Ковальский, но дает еще возможность утверждать, что это человек. Для марсианина, желающего узнать, как выглядит человек, нечеткий снимок ценнее, чем портрет мистера Смита, а то марсианин мог бы счесть, что у всех людей вот такой нос картошкой, редкие зубы и синева под левым глазом. Итак, всякая информация предполагает наличие адресата. «Информации вообще» не существует. Адресат «имитологической машины» – это цивилизация, ее ученые. Сегодня они вынуждены сами обогащать путем просеивания информационную «руду». В грядущем они будут получать уже только экстракт и будут строить теорию не из фактов, а из других теорий (что частично происходит уже сегодня – нет теорий, полностью изолированных от других).

Читатель, по всей вероятности, давно ожидает обещанной встречи с этим самым «выращиванием информации». Ну, а я вместо этого займусь сущностью научных теорий. Можно подумать, что я изо всех сил стараюсь отбить у читателя охоту к дальнейшему чтению. Прошу, однако, понять, чего я, собственно, хочу. Нам предстоит ни более ни менее как автоматизировать Науку. Это устрашающая задача, прежде чем подступиться к ней, нужно по-настоящему понять, чем же, собственно говоря, занимается Наука. Только что сказанное было лишь первым, метафорическим приближением. Метафоры, однако, нуждаются в переводе на точный язык. Весьма сожалею, но это необходимо.

Итак, нам надлежит изобрести устройство, которое собирало бы информацию, обобщало бы ее аналогично тому, как это делает ученый, и представляло специалистам результаты этих изысканий. Устройство собирает факты, обобщает их, проверяет справедливость обобщений на новом фактическом материале, и этот «конечный продукт», уже после «техконтроля», выходит из «фабрики».

Итак, устройство генерирует теорию. Теория – в науковедческом понимании – это система, построенная из символов и представляющая собой структурный эквивалент реального явления; преобразования этой системы подчиняются правилам, не имеющим ничего общего с самим явлением, причем последовательные сечения динамической траектории явления, его последовательные во времени состояния по значениям всех параметров, учитываемых теорией, согласуются со значениями, дедуктивно выводимыми из теории .

Теория относится не к отдельному явлению, а к классу явлений. Элементы класса могут существовать одновременно в пространстве (биллиардные шары на столе) или следовать друг за другом во времени (последовательные во времени положения одного и того же шара). Чем многочисленнее класс явлений, тем «лучше» теория, ибо тем универсальнее ее применимость.

Теория может не иметь никаких доступных экспериментальной проверке следствий (единая теория поля Эйнштейна). До тех пор пока не удастся извлечь из нее таких следствий, она бесполезна. Не только как орудие реальной деятельности, но и как орудие познания. Ибо теория, чтобы быть полезной, должна иметь и «вход» и «выход»: «вход» для обобщаемых фактов, а «выход» – для предсказуемых фактов (благодаря которым ее можно проверить). Если она имеет только «вход», она столь же метафизична, как если бы не имела ни «входа», ни «выхода». В действительности, все обстоит не так красиво, то есть не так просто. «Входы» одних теорий являются «выходами» других. Существуют менее общие и более общие теории, но – в перспективе развития – все они должны образовывать такое иерархическое единство, каким является, например, организм. Теория биоэволюции «связана» с подчиненными ей теориями из химии, зоологии, геологии, ботаники, а сама она в свою очередь подчинена теории самоорганизующихся систем, частный случай которой она собой представляет.

В настоящее время существует два подхода к теориям: дополнительный (комплементарный) и редукционный. Дополнительность означает, что одно и то же явление, один и тот же класс явлений можно «объяснять» с помощью двух различных теорий, причем вопрос о том, когда и какую теорию нужно применять, решается практикой. Этот подход используется, например, в микрофизике (электрон как волна и электрон как частица). Но некоторые полагают, что такое состояние является переходным и что нужно всегда стремиться к редукционному подходу. Вместо того чтобы дополнять одну теорию другой, нужно сконструировать такую теорию, которая объединит их обе, сведет одну к другой или обе к какой-то еще более общей (в этом и состоит «редукция»). Так, например, полагают, что явления жизни удается свести к физико-химическим процессам. Но эта точка зрения является дискуссионной.

Теория тем более заслуживает доверия, чем больше разнородных ее следствий оправдывается. Теория может быть абсолютна достоверной, но лишенной почти всякой ценности (тривиальной, как, например, теория, сводящаяся к утверждению «все люди смертны»).

Ни одна теория не учитывает всех переменных данного явления. Это не значит, что мы не способны в каждом отдельном случае перечислить произвольное количество этих переменных, скорее это означает, что мы не знаем всех состояний явления.

Теория может, однако, предвидеть существование новых значений уже используемых переменных. Но это не в том смысле, что она с абсолютной точностью говорит, каковы эти вновь открытые переменные и где их искать. «Указание» на эти новые переменные может быть «спрятано» в ее алгоритме, и нужно хорошо разбираться в деле, чтобы понять, что где-то зарыт клад. Мы приближаемся, таким образом, к области туманных и таинственных понятий типа «интуиции». Ибо теория – это информация о структуре, структуру же в принципе можно выбирать из огромного запаса мыслимых структур, которым ничто в природе не соответствует, причем окончательный выбор наступает после поочередного отбрасывания ее неисчислимых соперниц («тела притягиваются пропорционально кубам диаметров, пропорционально квадрату расстояния, умноженному на частное от деления масс» и т. д.). В действительности так не происходит. Ученые работают не только вслепую, методом проб и ошибок, они пользуются также догадками и интуицией.

Это – проблема, относящаяся к так называемой «гештальтпсихологии». Я не сумею так описать лицо моего знакомого, чтобы вы по этому описанию сразу узнали его на улице. Однако сам я узнаю его сразу. Следовательно, лицо его с точки зрения психологии чувственных восприятий есть некий «образ» (Gestalt). Конечно, нередко один человек напоминает нам кого-то другого, но не всегда мы можем сказать, чем именно, – не какой-либо частью лица или тела, взятой в отдельности, а сочетанием всех своих черт и движений, то есть опять-таки «образом».

Так вот – этот тип обобщающего восприятия относится не только к визуальной сфере. Он может относиться к любому из чувств. Мелодия сохраняет свой «образ» независимо от того, насвистывают ли ее, «выстукивают» ли пальцами на пианино или исполняют на духовых инструментах. Такими приемами распознавания «образа» форм, звуков и т. п. пользуется каждый. Ученый-теоретик, искушенный в обращении с абстрактным формально-символическим аппаратом теорий, в мире которого он проводит жизнь, начинает (если он крупный ученый) воспринимать эти теории как определенные «образы» – конечно, не в виде лиц, очертаний или звуков: это некие абстрактные конструкции, существующие в его сознании. И вот может случиться, что он откроет сходство между «образами» двух теорий, ранее совершенно не связанных друг с другом, либо же, сопоставляя их, поймет, что они являются частными случаями еще не существующего обобщения, которое надлежит построить.

Позабавимся теперь такой игрой. Возьмем двух математиков, один из которых будет Ученым, а другой – Природой. Природа выводит из принятых постулатов некую сложную математическую систему, которую Ученый должен отгадать, то есть воспроизвести. Осуществляется это так. Природа сидит в одной комнате и время от времени показывает Ученому через оконце карточку с несколькими числами, числа эти соответствуют тем изменениям в системе, конструируемой Природой, какие происходят на данном этапе. Можно представить себе, что Природа – это звездное небо, а Ученый – первый земной астроном. Поначалу Ученый не знает ничего, то есть не замечает никаких связей между показываемыми ему числами («между движениями небесных тел»), но спустя некоторое время ему кое-что приходит в голову. Наконец он начинает экспериментировать: он сам строит некоторую математическую систему и смотрит, будут ли числа, которые вскоре покажет ему через оконце Природа, совпадать с ожидаемыми. Но Природа показывает ему иные числа. Ученый делает новые попытки, и если он хороший математик, то через некоторое время ему удастся найти правильный путь, то есть сконструировать точно такую же математическую систему, какой пользуется Природа.

В этом случае мы имеем право сказать, что перед нами две одинаковые системы, то есть что математика Природы аналогична математике Ученого.

Повторим эту игру, изменив ее правила. Природа по-прежнему показывает Ученому числа (допустим, парами), но теперь они возникают не из математической системы. Они образуются каждый раз при помощи одной из пятидесяти операций, перечень которых мы передали Природе. Первые два числа она может выбрать совершенно произвольно. Следующие – уже нет: она выбирает одно из правил преобразования, содержащихся в перечне, любое, и согласно его виду делит, умножает, возводит в степень и тому подобное; результат Природа показывает Ученому. Затем она берет другое правило, снова преобразует (предыдущие результаты), а новый результат опять показывает Ученому – и так далее. Есть операции, предписывающие не производить никаких изменений. Есть операции, предписывающие что-то отнять, если у Природы свербит в левом ухе, а если нигде не свербит, то извлечь корень. Кроме того, есть две операции, обязательные в любом случае. Природа обязана всякий раз так располагать числа в паре, чтобы сначала показывалось меньшее число, кроме того, по крайней мере в одном из чисел рядом с нечетной цифрой должен всегда стоять нуль.

Хотя это, возможно, и покажется странным, но в порождаемой таким способом числовой последовательности проявится особая закономерность, и Ученый сможет эту закономерность открыть, иначе говоря, через некоторое время он научится предвидеть, но, разумеется, лишь приближенно, какие числа появятся в следующий раз. Поскольку, однако, вероятность правильного определения каждой следующей пары чисел резко уменьшается по мере того, как прогнозы пытаются распространить не только на ближайший этап, но и на всю их последовательность, Ученому придется создать несколько систем прогнозирования. Прогноз появления нуля рядом с нечетной цифрой будет вполне достоверным: нуль рядом с нечетной цифрой появляется в каждой паре, хотя и в разных местах. Достоверно также, что первое число всегда меньше второго. Все другие изменения подчиняются уже различным распределениям вероятностей. В действиях Природы заметен некий «порядок», но это не есть «порядок» одного определенного типа. В нем можно обнаружить различного рода закономерности, это в значительной мере зависит от продолжительности игры. Природа как бы демонстрирует наличие определенных «инвариантов», не подлежащих трансформациям. Ее будущие состояния, не очень отдаленные во времени, можно предвидеть с определенной вероятностью, но невозможно предвидеть очень далекие состояния.

В подобной ситуации Ученый мог бы подумать, что Природа применяет на самом деле лишь одну систему, но с таким количеством переменных, что он не может ее воссоздать, однако, по всей вероятности, он скорее придет к заключению, что Природа действует статистически. Тогда он использует соответствующие методы приближенных решений типа метода Монте-Карло. Самое интересное, однако, состоит в том, что Ученый может заподозрить существование «иерархии уровней Природы» (числа; над ними – операции с числами; еще выше – супероперации: расположение чисел в паре и введение нуля; следовательно, есть и различные уровни и «запреты», то есть «законы Природы»: «первое число никогда не может быть больше второго»), но вся эта эволюционирующая числовая система по своей формальной структуре не является единой математической системой.

Это, однако, лишь часть проблемы. Если игра будет идти достаточно долго, Ученый в конце концов заметит, что некоторые операции Природа совершает чаще, чем другие. (Ведь «Природа» – тоже человек и должна проявить пристрастие к каким-либо операциям, ибо человек не в состоянии действовать абсолютно хаотично, «лотерейно».) Ученый согласно правилам игры наблюдает только числа и не знает, кто генерирует их: какой-то естественный процесс, машина или же другой человек. Однако он начинает догадываться, что за операциями преобразования действует фактор еще более высокого ранга, который решает, какая операция будет применена. Этот фактор (человек, изображающий Природу) обладает ограниченным выбором действий, и все же сквозь серии чисел начнет постепенно вырисовываться система его предпочтений (например, он чаще прибегает к операции № 4, чем № 17, и т.п.), то есть, иначе говоря, динамические черты, свойственные его психике.

Однако есть еще один фактор, сравнительно независимый, – ведь безотносительно к тому, какую операцию она более всего любит, «Природа» поступает то так, то эдак, поскольку производимая ею операция зависит от свербенья в ушах. Этот зуд в ухе связан уже не с динамикой сознания «Природы», а скорее с периферическими молекулярными процессами в кожных рецепторах. Итак, в конечном счете Ученый исследует не только мозговые процессы, но даже то, что происходит на определенном участке кожи человека, который изображает «Природу».

Разумеется, Ученый мог бы приписать «Природе» свойства, которыми она не обладает. Он мог бы, например, решить, что «Природе» нравится нуль рядом с нечетной цифрой, хотя в действительности она вынуждена вводить этот результат, потому что ей так приказано. Пример этот очень примитивен, но он показывает, что Ученый может по-разному интерпретировать наблюдаемую «числовую действительность». Он может рассматривать ее как меньшее или как большее количество взаимодействующих систем. Но какую бы математическую модель явления он ни построил, не может быть и речи о том, чтобы каждый элемент его «теории Природы», каждый ее символ имел точный эквивалент по ту сторону стены. Даже узнав спустя год все правила преобразования, он все равно не сможет создать «алгоритм зудящего уха». А только в этом случае можно было бы говорить о тождественности или же об изоморфизме Природы и математики.

Таким образом, возможность математического отображения Природы ни в коей мере не подразумевает «математичности» самой Природы. Дело даже не в том, верна ли эта гипотеза: она абсолютно излишня.

Обсудив обе стороны процесса познания («нашу», то есть теоретическую, и «ту», то есть Природы), мы приступаем наконец к автоматизации познавательных процессов. Самое простое, казалось бы, – создать «синтетического ученого» в виде какого-нибудь «электронного супермозга», соединенного органами чувств, «перцептронами», с внешним миром. Такое предложение само собой напрашивается – ведь об электронной имитации мыслительных процессов, о совершенстве и быстроте действий, выполняемых цифровыми машинами, столько говорят уже и теперь. Я думаю, однако, что путь ведет не через планы конструирования «электронных сверхлюдей». Все мы загипнотизированы сложностью и мощью человеческого мозга, поэтому и не можем представить себе информационную машину иначе, как аналог нервной системы. Несомненно, мозг – это великолепное творение Природы. Если этими словами я уже воздал ему надлежащие почести, то хотелось бы добавить, что мозг – это система, которая выполняет разные задания с весьма неодинаковой эффективностью.

Количество информации, которое может «переработать» мозг лыжника во время слалома, значительно больше того, которое «переработает» за такой же отрезок времени мозг блестящего математика. Под количеством информации я понимаю здесь главным образом количество параметров, которые регулирует, то есть которыми «управляет», мозг слаломиста. Количество параметров, контролируемых лыжником, попросту несравнимо с количеством параметров, находящимся в «селективном поле» мозга математика, потому что подавляющее большинство регулирующих вмешательств, которые совершает мозг слаломиста, автоматизировано, находится вне поля его сознания, а математик не может до такой степени автоматизировать формальное мышление (хотя некоторой степени автоматизма хороший математик достичь способен). Весь математический формализм является как бы забором, следуя вдоль которого слепой может уверенно двигаться в намеченном направлении. Зачем же нужен этот «забор» дедуктивного метода? Мозг как регулятор обладает малой «логической глубиной». «Логическая глубина» (число последовательно совершенных операций) математического доказательства несравненно больше «логической глубины» мозга, который не мыслит абстрактно, а в соответствии со своим биологическим предназначением действует как устройство, управляющее телом (слаломист на трассе спуска).

«Глубина» мозга никак не достойна похвалы; совсем наоборот. Она связана с тем, что человеческий мозг не в состоянии эффективно регулировать явления подлинно большой сложности, коль скоро это не процессы его тела. Как регулятор тела мозг ведает огромным количеством переменных, исчисляющихся сотнями, а вероятно, даже тысячами. Но ведь у любого животного – скажут мне – есть мозг, который успешно управляет его телом. Да, но мозг человека, помимо этого задания, может справиться с бесчисленным множеством других; достаточно, впрочем, сопоставить размеры мозга обезьяны и человека, чтобы хотя бы в грубом приближении понять, насколько больше мозговой массы у человека предназначено для решения интеллектуальных проблем!

Так что нечего обсуждать интеллектуальное превосходство человека над обезьяной. Человеческий мозг, разумеется, более сложен. Но значительная часть этой сложности «не годится» для решения теоретических проблем, ибо ведает соматическими процессами: для этого она и предназначена. Следовательно, проблема выглядит так: то, что менее сложно (та часть нейронной системы мозга, которая образует базу интеллектуальных процессов), пытается обрести информацию о том, что более сложно (обо всем мозге). Это не невозможно, но очень трудно. Во всяком случае, это не невозможно косвенно (один человек вообще не смог бы сформулировать этой задачи). Процесс познания – общественный процесс, происходит как бы «суммирование» мозговой «интеллектуальной сложности» многих людей, изучающих одно и то же явление. Но поскольку это как-никак «суммирование» в кавычках, ибо отдельные сознания все же не объединяются в единую систему, то проблему мы пока что не решили.

Почему отдельные сознания не объединяются в одну систему? Разве наука не является как раз такой высшей системой? Является, но лишь в переносном смысле слова. Если я понимаю «нечто», то понимаю целиком, с начала до конца. Не может быть так, чтобы сознания отдельных людей, объединившись, создали нечто вроде высшего «интеллектуального поля», где будет сформулирована истина, которую каждый мозг в отдельности вместить не способен. Ученые, разумеется, сотрудничают, но в конечном счете кто-то один должен сформулировать решение проблемы, ведь не сделает же этого некий «хор ученых».

Наверняка ли это так? А может, дело обстояло по-другому: сначала что-то сформулировал Галилей, у него это воспринял и развил Ньютон, немало добавили и другие, Лоренц создал свои преобразования, и лишь тогда, охватив все это в целом, Эйнштейн объединил все факты и создал теорию относительности? Разумеется, так и было, но это не имеет никакого отношения к делу. Всякая теория оперирует небольшим числом параметров. Большая универсальность теории означает не то, что она оперирует огромным числом параметров, а то, что она применима в огромном числе случаев. Именно так, как теория относительности.

Но мы-то говорим о другом. Мозг способен превосходно регулировать огромное число параметров тела, к которому он «подключен». Происходит это автоматически или полуавтоматически (когда мы хотим встать и не заботимся об остальном, то есть о целом кинематическом комплексе, приведенном в действие этим «приказом»). А в мыслительном отношении, то есть как машина для регулировки явлений вне соматической сферы, мозг является малопродуктивным устройством, и, что еще важнее, он не может справиться с ситуациями, в которых нужно учитывать сразу большое число переменных. Поэтому, например, он не может точно (на основе алгоритмизации) регулировать биологические или общественные явления. Впрочем, даже процессы гораздо менее сложные (климатические, атмосферные) и по сей день глумятся над его регуляторными способностями (понимаемыми в данном случае лишь как способность детально предвидеть будущие состояния на основе знакомства с предшествующими) .

Мозг, наконец, даже и в самой «абстрактной» своей деятельности находится под гораздо большим влиянием тела (которому он и хозяин и слуга благодаря двусторонним обратным связям), чем мы это обычно осознаем. Поскольку он в свою очередь подключен к окружающему миру «при посредстве» этого самого тела, то все закономерности мира он непременно пытается выражать через формы телесного опыта (отсюда поиски того, кто держит на своих плечах Землю, того, что «притягивает» камень к Земле, и т. д.).

Пропускная способность мозга как информационного канала максимальна именно в сфере соматических явлений. Напротив, как только избыток информации, поступающей извне (например, в читаемом тексте), превысит десяток битов в секунду, то такой поток уже блокирует мозг.

Астрономия, одна из первых наук, которую стал развивать человек, по сей день не нашла решения «проблемы многих тел» (то есть не решила вопроса о движении многих тяготеющих друг к другу материальных точек). А ведь существует некто, способный решить эту проблему. Природа делает это «без математики», самим поведением этих тел. Возникает вопрос, нельзя ли подобным же способом атаковать «информационный кризис». Но ведь это невозможно – слышится тут же. Это бессмысленное утверждение. Математизация всех наук возрастает, а не уменьшается. Без математики мы ничего не можем.

Согласен, но установим вначале, о какой «математике» идет речь. О той ли, что выражается формальным языком равенств и неравенств, написанных на бумаге либо хранимых в двоичных элементах больших электронных машин, или же о той, которую без всякого формализма реализует оплодотворенное яйцо? Если мы обречены лишь на математику первого рода, нам грозит информационный кризис. Однако если мы пустим в ход – для своих целей – математику второго рода, дело может принять иной оборот.

Развитие зародыша – это «химическая симфония», начинающаяся в момент, когда ядро сперматозоида соединяется с ядром яйцеклетки. Представим себе, что нам удалось проследить это развитие на молекулярном уровне, от оплодотворения вплоть до появления зрелого организма, и мы хотим теперь изобразить этот процесс формальным языком химии, тем языком, какой мы используем для изображения простых реакций вроде 2Н + О = Н₂0. Как выглядела бы такая «партитура эмбриогенеза»? Прежде всего нам следовало бы выписать подряд формулы всех соединений, «выходящих на старт». Потом мы начали бы выписывать соответствующие преобразования. Поскольку зрелый организм содержит на молекулярном уровне около 10²⁵ битов информации, пришлось бы написать квадрильоны формул. Для записи этих реакций не хватило бы поверхности всех океанов и материков, вместе взятых. Задача абсолютно безнадежная.

Не будем пока говорить о том, как может справиться с такими проблемами химическая эмбриология. Полагаю, что язык биохимии должен будет подвергнуться весьма радикальной перестройке. Возможно, появится некий физико-химико-математический формализм. Но это не наше дело. Ведь если кому-нибудь «понадобится» живой организм, то вся эта писанина вовсе не понадобится. Достаточно взять сперматозоид и оплодотворить им яйцеклетку, которая через определенное время «сама» преобразуется в «искомое решение».

Стоит поразмыслить, можем ли мы сделать нечто аналогичное в области научной информации? Предпринять «выращивание информации», «скрещивать» ее, обеспечить такой ее «рост», чтобы в итоге получить в виде «зрелого организма» научную теорию?

В качестве модели для наших экспериментов мы предлагаем, следовательно, не человеческий мозг, а другой продукт эволюции – зародышевую плазму. Количество информации, приходящееся на единицу объема мозга, несравненно меньше, чем количество информации в том же объеме сперматозоида (я говорю о сперматозоиде, а не о яйцеклетке, потому что его информационная «плотность» больше). Разумеется, нам нужен не тот сперматозоид и не те законы развития генотипов, какие создала эволюция. Это лишь точка старта и в то же время – единственная материальная система, на которой мы можем основываться.

Информация должна возникать из информации, как организм – из организма. «Порции» информации должны взаимно оплодотворяться, скрещиваться, подвергаться «мутациям», то есть небольшим изменениям, равно как и радикальным перестройкам (генетике неизвестным). Возможно, это произойдет в каких-то резервуарах, где будут реагировать друг с другом «информационные молекулы», в которых закодированы определенные сведения – подобно тому как в хромосомах закодированы черты организма. Возможно, это будет своеобразное «брожение информационной закваски».

Но энтузиазм наш преждевременен – мы слишком далеко забежали вперед. Если уж мы собрались учиться у эволюции, то нужно выяснить, каким образом она накапливает информацию.

Информация эта должна быть, с одной стороны, стабилизированной, с другой – пластичной. Для стабилизации, то есть для оптимальной информационной передачи, необходимы такие условия, как отсутствие помех в передатчике, низкий уровень шумов в канале, постоянство знаков (сигналов), соединение информации в монолитные компактные блоки и, наконец, излишек (избыточность) информации. Объединение информации помогает обнаружить ошибки и уменьшает их влияние на передачу информации, тому же служит ее избыточность. Генотип пользуется этими методами точно так же, как инженер-связист. Так же обстоит дело и с информацией, передаваемой печатным или письменным текстом. Она должна быть удобочитаемой (отсутствие помех), не подвергаться уничтожению (например, при выцветании типографской краски), отдельные буквы должны объединяться в блоки (слова), а те – в единицы более высокого порядка (фразы). Информация, содержащаяся в тексте, также избыточна, о чем говорит тот факт, что частично поврежденный текст можно прочесть.

Защиту информации от помех при хранении организм осуществляет посредством хорошей изоляции зародышевых клеток, ее передачу – с помощью прецизионного механизма хромосомных делений и т. п. Далее, эта информация сблокирована в гены, а гены – в блоки высшего порядка, в хромосомы («фразы наследственного текста»). Наконец, каждый генотип содержит избыточную информацию, о чем говорит тот факт, что повреждение яйцеклетки – разумеется, до определенной степени – не препятствует формированию неповрежденного организма . В процессе развития генотипическая информация превращается в фенотипическую. Фенотипом мы называем ту окончательную форму системы (то есть ее морфологические черты наравне с физиологическими чертами, а следовательно, и функциями), которая возникает как равнодействующая наследственных (генотипических) факторов и влияния внешней среды.

Если воспользоваться наглядной моделью, то генотип – это как бы пустой и съежившийся детский воздушный шарик. Если мы вложим его в граненый сосуд и надуем, то шарик, который по «генотипической тенденции» должен был бы округлиться, приспособит свою форму к форме сосуда. Существенным свойством органического развития является его пластичность, обязанная своим происхождением «регуляционным буферам», которые служат как бы «амортизирующей прокладкой» между генотипическими инструкциями и требованиями среды. Попросту говоря, организм может жить в условиях даже не очень благоприятных, то есть таких, которые выходят за стандартные рамки генотипической программы. Равнинное растение может вырасти и в горах, но формой оно уподобится горным растениям; иначе говоря, фенотип его изменится, а генотип нет, ибо если перенести его зерна на равнину, то из них опять появятся растения первоначальной формы.

Как происходит эволюционный кругооборот информации? Он осуществляется циклически; система эта состоит из двух каналов. Источником информации, передаваемой по первому каналу, являются зрелые особи во время акта размножения. Но поскольку не все они могут размножаться в равной мере и преимуществом пользуются особи, приспособленные наилучшим образом, то эти их приспособительные черты, в том числе и фенотипические, принимают участие в «конкурсе передатчиков». Поэтому источником такой информации мы считаем в итоге не сами размножающиеся организмы, а весь их биогеоценоз, то есть эти организмы вместе с их средой (и другими живущими в ней организмами, потому что и к их наличию нужно приспосабливаться). В конечном счете информация идет от биогеоценоза, через развитие плода, к последующему поколению взрослых особей. Это эмбриогенетический канал, передающий генотипическую информацию. По другому – обратному – каналу течет информация от зрелых особей к биогеоценозу; но это уже информация фенотипическая, поскольку она передается «на уровне» целых особей, а не «на уровне» зародышевых клеток. Фенотипическая информация – это попросту вся жизнедеятельность организмов (то, чем они питаются, как питаются, как приспосабливаются к биогеоценозу, как изменяют его своим существованием, как происходит естественный отбор и т. д.).

Итак, по первому каналу идет информация, закодированная в хромосомах, на молекулярном уровне, а по обратному каналу передается макроскопическая, фенотипическая информация, проявляющаяся в адаптации, в борьбе за существование и в половом отборе. Фенотип (зрелая особь) всегда содержит больше информации, чем генотип, потому что влияние среды представляет собой информацию внешнего происхождения. Коль скоро кругооборот информации совершается не на одном уровне, она должна подвергаться где-то преобразованию, которое «переводит» один ее «код» в другой. Это происходит в процессе эмбриогенеза: такой процесс как раз является «переводом» с молекулярного языка на язык организма. Так микроинформация превращается в макроинформацию.

В вышеописанном кругообороте не происходит никаких генотипических изменений – следовательно, нет и эволюции. Эволюция возникает благодаря спонтанно происходящим «ляпсусам» в генотипической передаче. Гены мутируют не направленно, а вслепую и лотерейно. Только селекция среды отбирает, то есть закрепляет в последующих поколениях те мутации, которые увеличивают приспособленность к среде – шансы на выживание. Антиэнтропийное (то есть накапливающее порядок) действие селекции можно имитировать на цифровой машине. Ввиду отсутствия таковой сыграем в «эволюционную игру».

Разделим большую компанию детей на численно одинаковые группы. Пусть первая группа представляет собой первое поколение организмов. «Эволюция» начинается в тот момент, когда каждому ребенку этой группы мы вручаем его «генотип». Это пакетик, в котором находится пелерина из фольги, а также инструкция. Если стремиться к педантизму, то можно сказать, что пелерина соответствует материалу яйцеклетки (плазма), а инструкция – хромосомам ядра. Из инструкции «организм» узнает, «как ему надлежит развиваться». «Развитие» состоит в том что он должен надеть пелерину и пробежать через коридор, в котором открыто боковое окно. За окном стоит стрелок с пугачом, заряженным горохом. Тот, в кого попала горошина, «гибнет в борьбе за существование», а значит, не может «размножиться». Тот, кто пробежит невредимым, снова вкладывает пелерину и инструкцию в пакет и эту «генотипическую инструкцию» передает представителю «следующего поколения». У пелерин разные оттенки серого цвета, от очень светлых до почти черных, а стены коридора темно-серые. Стрелку тем легче попасть в бегущего, чем заметнее силуэт последнего выделяется на фоне стены. Наибольшие шансы «выжить в борьбе за существование» имеют те, у кого пелерина по оттенку похожа на стены коридора. Таким образом, среда действует как фильтр, отсеивая тех, кто к ней хуже приспособлен. Развивается «мимикрия», то есть уподобление цвету окружающей среды. Вместе с тем уменьшается первоначальный широкий разброс индивидуальных расцветок.

Однако не всеми шансами на выживание бегущий обязан «генотипу», то есть цвету пелерины. Наблюдая за своими предшественниками или просто ориентируясь по обстановке, он понимает, что определенный способ поведения (быстрый бег, бег согнувшись и т. п.) также мешает стрелку попасть, и тем самым увеличивает шансы «выжить». Таким образом, индивидуум приобретает благодаря среде негенотипическую информацию, которой не было в инструкции. Это – фенотипическая информация. Она является его личным приобретением. Но фенотипическая информация не наследуется, ибо «следующему поколению» передается только «зародышевая клетка», то есть пакет с пелериной и инструкцией. Как мы видим из этого, свойства, приобретенные в индивидуальном развитии, не наследуются. После некоторого числа «пробегов» через «среду» «выживают» только те, генотип и фенотип которых (цвет пелерины и образ действий) дают наибольшие шансы на спасение. Группа, вначале разнородная, уравнивается. Выживают только самые быстрые, самые ловкие и одетые в пелерины защитного цвета. Однако каждое следующее «поколение» получает только генотипическую информацию; фенотипическую ему приходится добывать собственными силами.

Пускай теперь вследствие производственного брака среди пелерин появляются пятнистые. Это влияние «шума» играет роль генотипической мутации. Пятнистые пелерины четко выделяются на фоне стен, поэтому «мутанты» имеют очень мало шансов на «выживание». В результате их очень быстро «уничтожает» стрелок с пугачом, которого можно толковать как «хищника». Но если мы оклеим стены коридора пятнистыми обоями (изменение среды), ситуация внезапно изменится, теперь выживать будут только мутанты, и эта новая, наследственная информация вскоре вытеснит прежнюю из всей популяции.

Процесс надевания пелерины и прочтения инструкции является, как мы уже говорили, эквивалентом эмбриогенеза, во время которого по мере формирования организма развиваются и его функции. Вся эта совокупность действий означает передачу генотипической информации в эмбриогенезе по первому информационному каналу (от биогеоценоза к зрелым особям). Обучиться наилучшему способу пробегать сквозь среду – это значит приобрести фенотипическую информацию. Каждый, кто благополучно миновал критическую точку, несет уже два вида информации: наследуемую, генотипическую, и ненаследуемую, фенотипическую. Эта последняя навсегда исчезает с эволюционной сцены вместе со своим носителем. А генотипическая информация, которая прошла через «фильтр», передается «из рук в руки», это ее обратная передача (по второму каналу).

Таким образом, и в нашей модели информация идет от биогеоценоза к зрелым особям на «микроскопическом» уровне (открывание полученного пакета, ознакомление с инструкцией и т. д.), а от организмов обратно к биогеоценозу – на макроскопическом уровне (поскольку сам по себе пакет, то есть генотип, не пройдет сквозь среду, пройти должна вся особь, являющаяся его «носителем»). Биогеоценоз в этой игре – весь коридор вместе с бегущими детьми (среда, в которой обитает популяция).

Некоторые биологи, например Шмальгаузен, полагают, что кругооборот информации действительно происходит указанным образом, но что зрелый организм содержит ее не больше, чем содержал генотип, – иначе говоря, рост информации, вызванный игрою связей между особью и средой, является только кажущимся и возникает как результат действия регуляционных механизмов, которые организм создал на основе генотипической информации. Пластичность этих реакций создает иллюзию, будто произошло реальное увеличение содержащейся в организме информации.

Так вот, если речь идет именно о генотипической информации, то она принципиально не изменяется, пока нет мутаций. Зато фенотипическая информация больше генотипической; всякое иное утверждение противоречит теории информации, а не биологическим теориям. Это следует различать. Если установлено множество соотнесения, то количество информации определяется развитием явления и нельзя произвольно изымать некую ее часть как «кажущуюся информацию». Возникает ли она благодаря действию регуляторов или иным образом – это не имеет значения до тех пор, пока мы интересуемся ее количеством в определенном материальном объекте (каковым является организм) по отношению к данному множеству соотнесения.

Это не академический спор; дело это имеет для нас первостепенное значение. По концепции, о которой шла речь выше, получается, что «шум» среды может только обеднить фенотипическую информацию (именно это и утверждает Шмальгаузен). Между тем «шум» может быть источником информации. Ведь и мутации представляют собой такой «шум». Как известно, количество информации зависит от степени ее правдоподобия. Фраза «бор – это химический элемент» содержит определенное количество информации. А если муха случайно оставит черный след за буквой «о» в слове «бор» и фраза примет вид «бар – это химический элемент», то, с одной стороны, получатся помехи в информационной передаче вследствие «шума», то есть уменьшение информации, а с другой, одновременно – увеличение информации, ибо вторая фраза намного менее правдоподобна, чем первоначальная!

Дело в том, что здесь происходит одновременное увеличение селективной информации и уменьшение структурной информации. Первая относится к множеству возможных фраз (типа «X – это химический элемент»), а вторая – к множеству реальных ситуаций, отражением которых являются фразы. Множество фраз, отражающих реальные ситуации, слагается в данном случае из таких, как «азот – это химический элемент... кислород – это химический элемент...» и так далее. Это множество содержит столько фраз, сколько в действительности существует элементов, то есть около ста. Поэтому, если нам ничего не известно, кроме того, из какого множества будет взята полученная фраза, вероятность появления определенной фразы составляет одну сотую.

Второе множество содержит все слова данного языка, которые можно подставить во фразу «X – это химический элемент» («зонтик – это химический элемент... нога – это химический элемент...» и т. п.). Оно включает, следовательно, столько фраз, сколько слов имеется в языке, то есть несколько десятков тысяч. Информация обратно пропорциональна вероятности, следовательно, каждая из таких фраз в тысячи раз менее правдоподобна, то есть содержит соответственно больше информации (не в тысячи раз, поскольку информация выражается через логарифм, но в данном случае это не имеет принципиального значения).

Как следует из этого, понятием информации надо пользоваться осторожно. Ведь аналогично этому и мутации можно рассматривать как уменьшение информации (структурной) и как увеличение информации (селективной). Как именно будет она «рассматриваться», зависит от биогеоценотической среды. В нормальных условиях она представляет собой уменьшение структурной информации, относящейся к реальному миру, и поэтому, несмотря на рост селективной информации, организм будет уничтожен как хуже приспособленный. Но если условия изменятся, та же мутационная информация вызовет одновременно рост как селективной, так и структурной информации.

Следует добавить, что «шум» может быть источником информации только в очень специфических условиях: когда эта информация является элементом множества, все элементы которого характеризуются высокой степенью организации (сложности). Превращение слова «бор» в «бар» вследствие «шума» представляет собой переход от одного вида организации к другому, тогда как превращение слова «бор» в чернильную кляксу означает уничтожение всякой организации вообще. Мутация тоже является превращением одного вида организации в другой, разве что речь идет о летальной генетической мутации, которая в ходе развития убивает весь организм.

Фраза может быть истинной или ложной, а генотипическая информация может быть приспособительной или неприспособительной. В обоих случаях – это критерий структурный. А в смысле селективной информации фраза может быть только более или менее правдоподобной, в зависимости от множества, из которого мы ее выбираем. Точно так же и мутация в качестве селективной информации может быть более или менее вероятной (и, следовательно, содержать этой информации меньше или больше).

Фенотипическая информация, как правило, структурна, поскольку она появляется в результате воздействия среды, на которое организм отвечает адаптивными реакциями. Поэтому к структурной генотипической информации можно добавить структурную фенотипическую информацию внешнего происхождения, и тогда мы получим всю сумму структурной информации, которую содержит взрослая особь. Разумеется, это не имеет ничего общего с проблемой наследственности: наследуется только генотипическая информация.

Подведение информационного баланса в биологической практике весьма затруднительно, поскольку провести четкую грань между генотипическим и фенотипическим можно лишь в теории – именно поэтому и существуют регуляционные механизмы. Если бы на делящуюся яйцеклетку вообще не оказывали действия никакие внешние влияния, то ее развитие можно было бы назвать «дедуктивным», в том смысле, что генотипическая информация подвергается таким преобразованиям, которые не дают никакого выигрыша информации. Подобным образом «развивается» математическая система, первоначально состоящая из исходных положений («аксиоматического ядра») и правил преобразований. То и другое вместе можно назвать «генотипом математической системы». Однако развитие плода в такой изоляции невозможно, ибо на яйцеклетку всегда что-нибудь да влияет – хотя бы сила тяжести. Известно, какое формирующее воздействие оказывает последняя, например, на развитие растений.

В заключение, прежде чем приступить наконец как следует к проектированию «автогностической» или «кибергностической» машины, добавим, что существуют различные типы регуляции. Есть непрерывные регуляторы, которые постоянно следят за значениями контролируемых параметров, и есть дискретные регуляторы (регуляция погрешностей), которые включаются лишь тогда, когда контролируемые параметры выходят за пределы определенных критических значений. Организм применяет оба вида регуляции. Например, температура регулируется в основном непрерывно, а уровень сахара в крови – дискретно. Мозг тоже можно рассматривать как регулятор, использующий оба метода. Но эти вопросы так превосходно обрисовал У. Росс Эшби в своей «Конструкции мозга» («Design for a brain»), что нет необходимости это повторять.

Индивидуальное развитие – это сопоставление двух видов информации, внешней и внутренней. Так возникает фенотип организма. Организм «работает», однако, и на себя и на эволюцию, то есть он должен существовать сам и в то же время поддерживать существование вида. На информационной ферме «устройства» должны служить нам. Поэтому закон биоэволюции, гласящий, что выживают наиболее приспособленные к среде, мы должны на нашей ферме заменить законом: «Выживает то, что наиболее точно выражает среду».

Мы знаем уже, что означает «выражение среды». Это накопление структурной, а не селективной информации. Быть может, наши повторения столь же излишни, сколь и утомительны, но скажем это еще раз. Инженер-связист исследует вероятность поступления информации таким образом, что для него в стобуквенной фразе содержится одинаковое количество информации независимо от того, взята эта фраза из газеты или из теории Эйнштейна. Такой аспект наиболее важен при передаче информации. Однако о количестве информации можно говорить и в том смысле, что фраза описывает (отображает) некую более или менее вероятную ситуацию. Тогда информационное содержание фразы зависит не от вероятности появления тех или иных букв в данном языке и не от их общего количества, а только от степени вероятности самой ситуации.

Отношение фразы к реальному миру не имеет значения для ее передачи по каналу связи, но становится решающим при оценке информации, содержащейся, например, в научном законе. Мы займемся «выращиванием» только информации этого второго рода, которая называется структурной.

«Обычные» химические молекулы не выражают ничего или «выражают только себя», что одно и то же. Нам нужны такие молекулы, которые были бы и собой и одновременно отображением чего-то вне себя (моделью). Это вполне возможно, так как, например, определенное место в хромосоме «выражает само себя», то есть является частью дезоксирибонуклеиновой кислоты, но, кроме того, «выражает» тот факт, что организм, возникший из этой хромосомы, будет иметь, допустим, голубые глаза. Правда, «выражает» оно этот факт лишь как элемент целостной организации генотипа.

Как же следует теперь понимать «отображение среды» гипотетическими «организмами-теориями»? Среда, которую исследует наука, – это все существующее, то есть мир целиком, но не все в нем сразу. Сбор информации состоит в том, что в этом мире избираются определенные системы и исследуется их поведение. Некоторые явления – звезды, растения, люди – таковы, что сами напрашиваются в качестве систем, другие (туча, молния) лишь с виду обладают подобной автономией, относительной независимостью от окружения.

Признаемся теперь, что нашу «информационную эволюцию» мы начнем отнюдь не на пустом месте; иначе говоря, мы не собираемся создавать нечто такое, что сначала должно будет «само» достичь уровня человеческого познания и лишь потом идти дальше. Я не знаю, так ли уж это невозможно; вероятно, нет; но, во всяком случае, такая эволюция «от нуля» потребовала бы массу времени (может, даже не меньшую, чем биологическая эволюция). Но это ведь совершенно не нужно. Мы сразу воспользуемся нашими сведениями, в том числе и относящимися к выделению классов (мы знаем, что является системой, достойной изучения, а что нет). Будем рассчитывать на то, что некоторое время мы, возможно, не добьемся феноменальных открытий, что они придут позднее, когда наша «ферма» окрепнет. К решению будем идти методом последовательных приближений.

«Ферму» можно запроектировать различным образом. Как бы предварительной моделью для нее является куча речного гравия в качестве «генератора разнородности», а также «селектор» – избирательное устройство, особо чувствительное к «регулярности». Если селектор представляет собой ряд перегородок с круглыми отверстиями, то на «выходе» мы получим только круглые голыши, потому что другие через «фильтр» не пройдут. Мы получим определенный порядок из беспорядка (из галечного «шума»), но округлые камешки ничего, кроме самих себя, не представляют. А информация – это представление. Поэтому селектор ориентироваться на «свойство в себе» не может; он может ориентироваться только на что-то, находящееся вне его. А значит, он должен быть подключен, с одной стороны, как фильтр к генератору «шума», а с другой – к некоему участку внешнего мира.

На концепции «генератора разнородности» основана идея У. Росса Эшби о создании «усилителя мыслительных способностей». Эшби заявляет, что любые научные законы, математические формулы и т.п. могут генерироваться устройством, которое действует совершенно хаотически. Так, например, мотылек, трепеща крыльями над цветком, может совершенно случайно передать бином Ньютона. Более того, таких диковинных случайностей вовсе не придется выжидать. Поскольку любую ограниченную информацию, а значит, и бином Ньютона, можно передать в двоичном коде с помощью нескольких десятков символов, то в каждом кубическом сантиметре воздуха его молекулы в процессе своего хаотического движения передают эту формулу несколько сот тысяч раз в секунду. В действительности так и происходит.

Эшби делает нужную прикидку. Отсюда уже прямой вывод, что в воздухе моей комнаты, пока я это пишу, носятся конфигурации молекул, выражающие на языке двоичного кода бесчисленное множество других ценнейших формул, в том числе и формулировки по затронутому мной вопросу, но гораздо более ясные и точные, чем мои. А что уж говорить об атмосфере всей Земли? В ней возникают на доли секунды и тотчас распадаются гениальные истины науки пятитысячного года, стихи и пьесы Шекспиров, которым лишь предстоит родиться, тайны иных космических систем и бог знает что еще.

Что же из этого следует? К сожалению, ничего, поскольку все эти «ценные» результаты миллиардов атомных столкновений перемешаны с биллионами других, совершенно бессмысленных. Эшби говорил, что новые идеи сами по себе – ничто, коль скоро их можно создавать пудами и гектарами при помощи таких «шумовых», таких случайных процессов, как столкновения атомов газа, а что все решает отбор, селекция. Эшби стремится таким путем доказать, что возможно создать «усилитель мыслительных способностей» как селектор идей, которые поставляет любой шумовой процесс. Наш подход иной; я привел суждения Эшби, желая показать, что к целям сходным (хотя и не одинаковым – «усилитель» есть нечто отличное от «фермы») можно идти противоположными путями. Эшби полагает, что нужно исходить из наибольшей разнородности и постепенно «фильтровать» ее. Мы, напротив, стремимся начать с разнородности хоть и большой, но не огромной – такой, которую демонстрирует материальный самоорганизующийся процесс (например, оплодотворенная яйцеклетка), и добиться того, чтобы этот процесс «развился» в научную теорию. Может быть, его сложность при этом возрастет, а может, и уменьшится, это для нас не самое важное.

Заметим, что в определенном смысле «генератор разнородности», постулированный Эшби, уже существует.

Можно сказать, что математика неустанно создает бесчисленные «пустые» структуры, а физики и другие ученые, непрерывно обшаривая этот склад разнородности (то есть различные формальные системы), время от времени находят там что-нибудь практически применимое, «подходящее» для определенных материальных явлений. Булева алгебра появилась раньше, чем какие-либо сведения о кибернетике; потом оказалось, что мозг тоже пользуется элементами этой алгебры, и на ее принципах основана сейчас работа цифровых машин. Кэли изобрел матричное исчисление за несколько десятилетий до того, как Гейзенберг заметил, что его можно применить в квантовой механике. Адамар рассказывает о некой формальной «пустой» системе, которой он занимался как математик, и не помышлял, что она может иметь что-либо общее с действительностью, и которая впоследствии пригодилась ему в эмпирических исследованиях. Таким образом, математики воплощают генератор разнородности, а эмпирики – селектор, постулированный Эшби.

Но, разумеется, математика на самом деле – не генератор «шумов». Она – генератор порядков, различных «упорядоченностей в себе». Она создает упорядоченности – и некоторые из них, более или менее фрагментарно, совмещаются с действительностью. Эта фрагментарная совместимость делает возможным развитие науки и технологии, то есть цивилизации.

Говорят иногда, что математика есть «избыточный» порядок по сравнению с действительностью, менее, чем она, упорядоченной. Но это не совсем так. При всем своем величии, инвариантности, неизбежности, однозначности математика в наш век впервые покачнулась, ибо на ее фундаменте появились трещины с тех пор, как в 30-е годы Курт Гедель доказал, что ее основной постулат – непротиворечивости и одновременно внутренней полноты – невозможно выполнить. Если система непротиворечива, то она не полна, а если она полна, то перестает быть непротиворечивой. Кажется, математика так же ущербна, как и всякая человеческая деятельность; по-моему, в этом нет ничего плохого, ничего унизительного.

Но хватит говорить о математике, мы ведь хотели обойтись без нее. Разве нельзя избежать математизации процессов познания? Не той математизации, которая управляет процессами в хромосомах и звездах, обходясь без всяких символов и формализмов, а той, которая использует символический аппарат, правила алгоритмических преобразований и создает с помощью своих операций такую логическую глубину, которой в Природе ничто не соответствует? Неужели мы обречены пользоваться ее подмостками?

Скажем сначала – но просто так, для разгона, – что легче всего начать «выращивание математических систем», только это наименее перспективно. Разумеется, речь идет о «выращивании» на основе «дедуктивного развития» из «аксиоматического ядра», в «генотипе» которого запечатлены все правила дозволенных преобразований. Таким способом мы получим всяческие «математические организмы» – какие только можно себе вообразить – в виде сложнейших кристаллических структур и т.п.; при этом мы сделаем нечто прямо противоположное тому, что до сих пор делала наука. Она наполняла материальным содержанием явлений пустоту математических систем, мы же не явления переводим на язык математики, а наоборот, математику на язык материальных явлений.

Таким же образом, разумеется, можно было бы производить всевозможные вычисления и даже проектировать различные устройства, а именно вводить исходные данные (например, рабочие параметры какой-нибудь машины, которую мы хотим построить) в «генотип», который, развиваясь, даст нам – в виде «организма» – окончательное решение задачи или проект машины. Разумеется, если уж мы сможем закодировать данные значения параметров на молекулярном языке «генотипа», то сможем сделать затем то же самое и с «математическим организмом», то есть сможем перевести кристалл или какую-нибудь другую структуру, возникшую в ходе «дедуктивного развития», обратно на язык чисел, чертежей и т. п. Всякий раз решение «само вырастет» в процессе пущенных нами в ход реакций, и нам вовсе не нужно заботиться об отдельных этапах этого процесса. Важен лишь конечный результат. При этом развитие должно идти под контролем внутренних обратных связей, так чтобы в тот момент, когда определенные параметры достигнут соответствующих значений, весь этот «эмбриогенез» был приостановлен.

Пустить в ход «выращивание эмпирической информации» – это значило бы «поставить вверх ногами» все древо биологической эволюции. Эволюция началась с однородной системы (праклетки) и создала древо, разрастающееся миллионами ветвей, – типы, семейства, виды. «Выращивание» начинается с конкретных явлений, отображенных в их материальных эквивалентах, и стремится «привести» все к такому общему «знаменателю», что в итоге мы получаем единую теорию, закодированную на молекулярном языке в стабильной структуре псевдоорганизма.

Но, может быть, хватит уже метафор. Начнем с моделирования отдельных явлений определенного класса. Исходную информацию мы собираем сами – «классическим» методом. Теперь нужно перенести ее на информациеносный субстрат. Такой субстрат должна поставить нам химия синтетических полимерных соединений.

Наша задача состоит в том, чтобы изобразить траекторию системы (ход явления) посредством динамической траектории и другой системы. Мы должны процессы представить процессами же, а не формальными символами. Оплодотворенное яйцо изоморфно со своим «атомным портретом», нарисованным на бумаге, или с пространственной моделью из шариков, имитирующих атомы. Но это – не изодинамические модели, ибо модель из шариков, вполне понятно, не будет развиваться. Модель содержит ту же информацию, что и яйцо. Однако носитель информации тут другой. Поэтому яйцо может развиваться, а бумажный носитель – не может. Нам нужны модели, способные развиваться. Разумеется, если бы символы в написанных на бумаге уравнениях соизволили реагировать друг с другом, то не к чему было бы «выращивать информацию». Но это, увы, недостижимо.

А создание «информационной фермы» есть дело, правда, невероятно трудное и очень еще от нас далекое, но, как можно надеяться, не абсурдное.

Сырьем для «носителей информации» будут, например, большие молекулы синтетических полимеров. Такие молекулы развиваются, растут, усложняют структуру, присоединяя частички «корма», растворенные в среде, где находятся «носители». Носители подбираются так, чтобы их развитие, их последовательные изменения изодинамически соответствовали изменениям определенной системы (явления) во внешнем мире. Каждая такая молекула – это «генотип», который развивается в соответствии с представляемой им ситуацией.

Вначале мы вводим в резервуар большое количество (несколько миллиардов) молекул, о которых нам уже известно, что первые этапы их изменений идут в нужном направлении. Начинается «эмбриогенез», означающий, что траектория развития носителя соответствует динамической траектории реального явления. Развитие контролируется связями с реальной ситуацией. Эти связи являются селективными (это значит, что «неправильно развивающиеся» молекулы отсеиваются). Все молекулы вместе образуют «информационную популяцию». Популяция поочередно переходит из одного резервуара в другой. Каждый резервуар является селекционной станцией. Сокращенно назовем ее «ситом».

«Сито» – это аппаратура, соответствующим образом подключенная (например, через автоматические манипуляторы, перцептроны и т. п.) к реальному явлению. «Сито» переводит структурную информацию о состоянии явления на молекулярный язык и создает особый вид микроскопических частичек, каждая из которых представляет собой «запись состояния явления» или мгновенное сечение его динамической траектории. Таким образом, сталкиваются два потока частиц. Первые своим состоянием, достигнутым к этому моменту в ходе своего развития как самоорганизующихся систем, «предсказывают» состояние реального явления. Второй поток – это частицы, созданные в «сите», несущие информацию о том, каково действительное состояние явления.

В «сите» происходит реакция, подобная осаждению антигенов антителами в серологии. Но осаждение происходит на основе различия между «истиной» и «ложью». Осаждаются все частицы, которые правильно предсказывали явление, поскольку их молекулярная структура «согласуется» с молекулярной структурой ловушки на частицах, высылаемых «ситом». Осажденные носители как «правильно предсказавшие» состояние явления поступают на следующую селекцию, где процесс повторяется (они снова сталкиваются с частицами, несущими сведения об очередном состоянии явления; частицы-носители, правильно «предугадавшие» это состояние, вновь осаждаются и так далее). В конце концов мы получаем определенное количество частиц, которые представляют собой изодинамическую, селекционированную модель развития всего явления. Зная их начальный химический состав, мы знаем тем самым, какие молекулы можно считать динамическими моделями развития исследуемого явления.

Таков пролог информационной эволюции. Мы получаем определенное количество информационных «генотипов», хорошо предсказывающих развитие явления X. Одновременно проводится аналогичное «выращивание» частиц, моделирующих явления Y, Z... которые относятся ко всему исследуемому классу. Допустим, что мы получили наконец носители для всех семисот миллионов элементарных явлений этого класса. Теперь нам нужна «теория класса», которая состоит в определении его инвариантов, то есть параметров, общих для всего класса. Следовательно, надлежит отсеять все несущественные параметры.

Мы предпринимаем выращивание «следующего поколения» носителей, которые моделируют уже не развитие реального явления, а развитие первого поколения носителей. Поскольку явление содержит бесчисленное количество параметров, поддающихся выявлению, был проведен предварительный отбор существенных переменных. Их было очень много, но, конечно, это не могли быть все параметры. Предварительный отбор, как уже говорилось, проводится «классическим» методом, то есть его выполняют ученые.

На сей раз новое поколение носителей тоже не моделирует всех параметров развития первого поколения, но теперь селекция существенных переменных происходит сама собой (методом каталитического осаждения). Различные экземпляры носителей второго поколения игнорируют в ходе своего развития те или иные параметры первичных носителей. Некоторые из них игнорируют существенные параметры, в результате чего их динамические траектории отклоняются от «правильного предсказания». Такие экземпляры непрерывно исключаются благодаря «ситам». Наконец оказываются отобранными те носители второго поколения, которые, несмотря на игнорирование определенного количества параметров, «предсказали» всю траекторию развития первичных носителей. Если строение носителей, добравшихся «до цели» во втором круге, практически одинаково, это означает, что мы получили, то есть «выкристаллизовали», теорию исследуемого класса. Если все еще имеется (химическая, топологическая) разнородность носителей, нужно повторить отбор с целью дальнейшего исключения несущественных параметров.

«Кристаллизованные теории», или, если угодно, «теоретические организмы» второго захода, в свою очередь начинают «конкурировать» в способности к отображению с аналогичными частицами, которые образуют «теорию» иного класса. Таким образом, мы стремимся получить «теорию класса классов». Этот процесс можно продолжать сколь угодно долго с целью получить различные степени «теоретического обобщения». Хотя это и недостижимо, но можно представить себе некий «перл познания», некий «теоретический суперорганизм» на самой вершине этой эволюционной пирамиды, это «теория всего сущего». Она, конечно, невозможна; мы говорим о ней, чтобы сделать более наглядной аналогию с «перевернутым древом» эволюции.

Приведенная концепция, хотя и весьма утомительна в изложении, все же очень примитивна. Следует подумать о ее усовершенствовании. Стоило бы, например, применить на «ферме» нечто вроде «овеществленного ламаркизма». Известно, что теория Ламарка о наследовании приобретенных признаков не соответствует биологическим фактам. Но прием наследования «приобретенных признаков» можно было бы применить в информационной эволюции, чтобы ускорить «теоретические обобщения». Мы говорили, правда, о «кристаллизованной» информации, но с тем же успехом «теориеносные» молекулы могли бы быть иными (например, полимерными). Возможно также, что в некоторых аспектах их сходство с живыми организмами будет весьма значительным. Быть может, следовало бы начинать не с молекул, а с довольно больших конгломератов, либо даже с «псевдоорганизмов», или «фенотипов», представляющих собой информационную запись реального явления, и стремиться к тому, чтобы (опять-таки в противоположность обычным биологическим явлениям) такой «фенотип» породил свое «обобщение», свой «теоретический план», то есть «генотип-теорию». Впрочем, оставим эти замыслы, потому что все равно ни один из них нельзя проверить. Заметим лишь, что каждая «молекула-теория» является источником информации, обобщенной до закона, которому подчиняется система. Эту информацию можно перекодировать на доступный нам язык. Молекулы свободны от ограничений формальных математических систем – они могут смоделировать поведение трех, пяти или шести гравитируюших тел, что математически невыполнимо (по крайней мере строгим путем). Приведя в движение носителей «теории пяти тел», мы пользуемся данными о положении реальных тел. С этой целью нам придется «пустить их в ход» в соответствующей аппаратуре, так чтобы траектория их развития благодаря обратным связям подстроилась к траектории исследуемой системы. Разумеется, это предполагает существование механизмов авторегуляции и самоорганизации в самих носителях. Можно, пожалуй, сказать, что мы уподобляемся Ляо Си Мину, который обучал, как бороться с драконами, – единственная загвоздка состояла в том, что познавший его науку нигде не мог найти дракона. Мы тоже не знаем ни того, как создать «информационные носители», ни того, где найти материал для этой цели. Во всяком случае, мы показали, как можно представить себе отдаленное будущее «биотехнологии». Как видно из сказанного, у нее и в самом деле немалые возможности. Приободренные этим, представим в заключение еще одну биотехнологическую возможность.

Отдельным «классом в себе» были бы такие «информациеносные сперматозоиды», задание которых состояло бы не в изучении, а в продуцировании явлений или устройств. Из таких «сперматозоидов» или «яйцеклеток» могли бы возникать всевозможные нужные нам объекты (машины, организмы и т. п.). Разумеется, такой «рабочий сперматозоид» должен был бы располагать как закодированной информацией, так и исполнительными органами (наподобие биологического сперматозоида). Зародышевая клетка содержит информацию о том, какова конечная цель (организм) и каков путь к этой цели (эмбриогенез), но материалы для «построения плода» ей даны в готовом виде (в яйце). Однако мыслим еще и такой «рабочий сперматозоид», который обладает не только информацией о том, какой объект он должен соорудить и каким способом это надо сделать, но еще и о том, какие материалы окружающей среды (например, на другой планете) надлежит превратить в строительный материал. Такой «сперматозоид», если он обладает соответствующей программой, будучи высажен в песок, построит все, что можно создать из кремния. Возможно, ему придется «подбросить» некоторые иные материалы и, конечно, подключить к нему источник энергии (например, атомной). Но на этом кульминационном панбиотехнологическом аккорде самое время завершить разговор .