(b) Выращивание информации (3)

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 гравитирующих 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.
[1] [2] [3]