Читать книгу Парадоксы эволюции. Как наличие ресурсов и отсутствие внешних угроз приводит к самоуничтожению вида и что мы можем с этим сделать - Алексей Макарушин - Страница 39

Тем не менее изначальный вопрос, в какой момент базовая квантовая информация может начать соответствовать требованиям смысловой (семантической) макроинформации, и, соответственно, могут возникать автономные агенты, остается пока без определенного ответа. В любом случае можно сказать, что органические молекулы, имея возможность «выбирать» из нескольких стабильных состояний, уже обладают тезаурусом, и, таким образом, могут в составе динамической системы приобретать цель в данном информационном смысле.

Д. С. Чернавский (2004) выводит возможность спонтанного возникновения цели у элемента информационной системы (то есть системы, способной воспринимать, запоминать и генерировать информацию) из формальных математических оснований, на основании анализа поведения модели автономной динамической многокомпонентной мультистабильной системы, являющейся условным подобием живой или протоживой системы, или системы живых существ. Анализируемая Д. С. Чернавским модель информационной динамической системы многочленна: она включает временной член автокаталитического воспроизводства, отрицательный (то есть антагонистический) член взаимодействия разнородных элементов, член перенаселенности однородных элементов. В расширенный вариант модели добавлены выражения, симулирующие взаимопомощь однородных элементов, сотрудничество (симбиоз) разнородных элементов и модернизацию «своей» информации элемента.

Как показано Д. С. Чернавским, в таких информационных динамических системах с заданными свойствами целью каждого элемента становится сохранение своей информации. Эквивалентными формулировками данной цели с измененными акцентами могут, по Д. С. Чернавскому, быть «выбор такой информации, которая сохранится в будущем» и «распространение своей информации на всю систему». В последней формулировке можно увидеть ее конгруэнтность идее «заразности» бита квантовой информации Сета Ллойда. Можно зафиксировать, что индивидуальность объекта (агента), обладающего «разумностью» (достаточной вычислительной сложностью в обмене информацией с окружающей средой, предиктивностью и так далее), то есть живого, соотносится со способностью поддерживать цель в сообразном ему масштабе системы. А сама цель, как показано выше, в принципе, может возникать спонтанно. В обзорной визионерской работе Майкла Левина (Michael Levin, 2020) близкие положения формализируются на основе огромного свода публикаций последних лет в форме гипотезы «безмасштабной когнитивности» (Scale-Free Cognition). Вот ее основные положения в кратком, насколько возможно, изложении:

1. Когнитивная индивидуальность (Self, «Я» объекта) может быть определена по отношению к способности преследовать отдельные цели через поддержание гомеостаза, сопротивляющегося возмущениям.

2. Когнитивный мир индивидуальности характеризуется пространственно-временными границами его области интереса, в которых она может измерять, влиять и функционально связывать разрозненные события.

3. Границы временных и пространственных событий, которые могут быть измерены и воздействованы данной системой, составляют «когнитивный световой конус» – границу в информационном пространстве «разума» системы. Эти границы могут увеличиваться или уменьшаться во временных масштабах эволюции или индивидуального развития (онтогенеза). Ключевым моментом является поддержание баланса селективного совместного использования информации (balance of selective information sharing) через некие «синапсы» – в данном случае произвольные физические структуры. «Синапсы» позволяют совместно использовать свою способность регулировать прохождение сигналов на основе состояния аналогичных элементов. Недостаточность совместного использования ведет к неспособности объединить субъединицы в новую индивидуальность. Чрезмерность совместного использования (в пределе – абсолютная равнодоступность информации) приводит к однородному бульону с недостаточной дифференциацией составных частей и недостаточным абстрагированием информации.

4. Расширение масштабов агентов движется их активной интерференцией с окружением. Объединение в более крупные коллективы с оптимальной информационной структурой улучшает вычислительные (предиктивные) возможности и порождает функциональные связи.

5. Инфотаксис (стремление к лучшей действенной разумности/пониманию типичных паттернов во внешнем окружении и внутри собственных механизмов агента) побуждает отдельных агентов объединяться в группы посредством обмена информацией через сигнальные системы. Можно сказать, что идея инфотаксиса – это мотор гипотезы когнитивной индивидуальности, заставляющий агентов «двигаться», взаимодействовать и выбирать стратегию. Вообще, изначально идея инфотаксиса – это выбор той стратегии поиска информации, которая максимизирует ожидаемые выгоды (Vergassola M, Villermaux E. and Shraiman B, 2007).

6. Важно сотрудничество не само по себе, а сотрудничество эгоистичных агентов, сводящее к минимуму их стресс (неожиданность) и конкуренцию за информацию. Стремление отдельного агента к информации (инфотаксис) стимулирует кооперативность, поскольку каждая единица расширяет свои вычислительные границы через обмен информацией с соседями и неизбежно становится частью большей индивидуальности с более крупными гомеостатическими аттракторами. Это выглядит как чистая кооперация только с точки зрения более высокого уровня.

7. Между анатомическими механизмами контроля и когнитивными механизмами существует фундаментальная симметрия. Совместная коэволюция и экзаптация (функциональное перепрофилирование) служат драйверами взаимного расширения механизмов, контролирующих формирование морфофункциональных паттернов и поведенческие цели.

8. Нейроны используют те же биоэлектрические вычислительные стратегии, которые использовались эволюцией еще в древних бактериях. Функциональный изоморфизм (внешнее подобие) между формированием паттернов и когнитивными процессами также отражается в древней молекулярной консервации механизмов: практически идентичные ионные каналы и нейротрансмиттеры распространены повсеместно по всему древу жизни. Биоэлектрическая интеграция помогла развить стратегии управления и когнитивный контент по всему континууму от химических сетей до человеческого разума.

9. Существует глубокая функциональная масштабная инвариантность, проявляющаяся в единой структуре принятия решений отдельными клетками при формировании тела нового организма, работой колонии насекомых и интегрированным поведением человека в обществе: это кибернетические процессы обучения и оптимизации параметров, реализуемые большим количеством субагентов, движимых инфотаксисом и стремлением к устойчивости гомеостаза.

10. Один из основных рычагов управления, используемых эгоистичными агентами, – динамика границ между их «индивидуальностью» и «окружающей средой». Передача сигналов между животными в экосистеме принципиально не отличается от передачи сигналов внутри мозга (или, в более широком охвате масштабов, внутри организма или внутри клетки) – все являются примерами информации, распространяющейся через сети локально-компетентных микроагентов, имеющих свои подвижные границы (Pais-Vieira et al., 2013; Kingsbury et al., 2019; Zhang and Yartsev, 2019).

Гипотеза безмасштабной когнитивности рассматривает опухоли многоклеточных как сжатие вычислительной границы клеточной биосистемы (потенциально обратимое): изолируя себя от физиологических сигналов окружающей ткани, когнитивная граница клетки сжимается до того небольшого размера, который свойственен одноклеточным. Раковые клетки не более эгоистичны, чем соматические клетки многоклеточного животного, но их индивидуальность теперь уменьшена до одной клетки, тогда как нормальные физиологические отношения в здоровых тканях связывают каждую клетку с общей целью организма. Майкл Левин считает, что принципы гипотезы в понимании опухолевого роста применимы не только к клеткам в органах, но и к скоплениям (роям) целых организмов, таких как пчелы и термиты (Seeley, 2009; Turner, 2011): в них наблюдается особая динамика сбоев в координации, имеющая существенные сходства, например между раком и колониями социальных насекомых. Также есть указания на параллели между динамикой рака и деградацией на уровне экосистем (Degregori and Eldredge, 2019). Обоснованно полагать, что аналогичный информационный подход применим и к другим патологиям как организмов, так и надорганизменных индивидуальностей, например роев, сообществ, организаций. То есть принципиально возможна система знаний, занимающаяся их «здоровьем» и «болезнями», которые вполне могут быть соотнесены с их инфекционными, метаболическими, опухолевыми аналогами на уровне организма.