Анатолий Левенчук – Системное мышление 2024. Том 2 (страница 7)
Нам понятие неустроенности потребуется для того, чтобы обсуждать разные варианты эволюции (и не путайте с психологическими «фрустрациями», в английском языке это слово имеет множество значений, да и оригинальный термин был – geometrical frustration, никакого отношения к мыслительным затруднениям, речь идёт о физическом явлении). 10
В упомянутой статье «Physical foundations of biological complexity» понятие неустроенности поясняется следующей иллюстрацией: 11
Она показывает, что у эволюционирующих систем в каком-то определённом смысле есть память (физики говорят про системы с памятью «не эргодические», они не хаотично блуждают по всем своим состояниям), они запоминают конфигурацию «оптимума выживания». Но в реальной ситуации память не запоминает найденное конфигурационное решение намертво, ибо существует очень много разных конфигураций системы, у которых примерно одно и то же квазиоптимальное «соответствие нише»/fitness, между которыми очень маленькая разница в «оптимальности». Конечно, есть самые разные конфигурации систем, которые не смогут выжить, и их большинство, но и конфигураций, в которых системы выживут, предостаточно, и они очень мало отличаются друг от друга. 12
В приведённых картинках это не одна конфигурация с безусловной принадлежностью к квазиоптимуму, а остальное – не выживет, а огромное количество конфигураций, которые эволюция может проходить в ходе бесконечных мутаций. И ни одна из этих конфигураций не будет окончательной, «целью и итогом эволюции»! Эволюция тем самым оказывается бесконечной, хотя и является хорошо описываемым процессом оптимизации конфигурации какой-то системы.
Скажем, вы приходите в магазин смартфонов и видите одновременно сотню очень похожих друг на друга моделей, все из которых находят какой-то рыночный спрос. Это и есть проявление эволюции: огромное разнообразие более-менее выживающих в разных экологических нишах (в нашем случае – техно-экологических нишах, то есть техно-ценозах, а не биоценозах) конфигураций (то есть наборов вариантов подсистем, вариантов конструкции) каких-то эволюционирующих систем. Это разнообразие и неустроенность как множество вариантов конфигурации, каждый из которых квазиоптимален, поэтому переходы от одного варианта к другому почти незаметны в части оптимальности включения в нишу, верны для всех видов эволюции – био, мемо, техно. Ну, и время от времени случаются скачки в уровне оптимизации. Скажем, мобильные телефоны были заменены на смартфоны – «нарисованная тастатура» оказалась лучше, маленькие размеры телефонов заменились на «лопаты» больших размеров – большой экран оказался лучше. Динозавров уже нет, хотя когда-то оптимальными были именно динозавры. А сегодня нет старых мобильных телефонов, хотя когда-то оптимальными до 2007 года (выпуск iPhone) были именно они. 13
При этом нужно аккуратно обращаться с типами связанных с эволюцией понятий. Скажем, реплицирующиеся в нейросетях мемы могут пониматься и как гены из генома, то есть части наследственного материала (гены физичны! Это буквально физические части молекул ДНК), и как реплицируемая в ходе обучения нейросети информация, то есть не быть материальными. Но тут помогают ходы, в которых мем может быть рассмотрен как «элементарная программа», базирующаяся на физической аппаратуре нейросети (например, на мозге) – это рассмотрение близкое к рассмотрению мастерства, как системы из запрограммированной на выполнение метода части физического мозга. В других школах мысли мем – это информационный объект, описание для программирования мозга.
При этом даже с биологическим геном есть разночтения: классическое понимание гена в том, что он физичен (часть ДНК), но используют понятие «ген» часто не как собственно «ген»::система, а как «информация, закодированная геном»::описание (например, так можно использовать и слово «мастерство» – не то, что умеет выполнить агент, а «описание метода, которое содержит в себе агент»).
В любом случае, разбирайтесь по контексту, с каким типом вы имеете дело: геном и мемом как информацией или геном и мемом как физическими объектами. С «мастерством», «программой» и прочими объектами такого сорта (алгоритм и универсальный вычислитель/computer для его выполнения, «расширенный/обобщённый на изменения/трансформацию физического мира алгоритм» из метода работы и универсальный создатель/constructor с инструментарием для его выполнения) – то же самое, будьте осторожны в присваивании типа, разбирайтесь с контекстом, в котором употреблён термин.
Скажем, вы легко поменяете описание метода (например, поменяете учебник игры на рояле с учебника для классической музыки на учебник для джазовой музыки), это просто заменить одно локальное/символьное представление на другое. Но вот заменить мастерство игры на рояле так просто не удастся, переучить одно мастерство на другое (одно распределённое представление на другое) не так-то просто. Заменить ген в «генах-описании» (заменить символ) – легко. А вот заменить физический ген в организме не так просто. Экземпляр физического гена будет представлен в каждой клетке организма, надо будет дотянуться до каждой клетки, или прицелиться точно в замену гена в зиготе (помните ещё школьный курс биологии, что такое зигота?).
Ещё одна проблема – это понимание того, что именно эволюционирует, какая система. В биологии это проблема биологического индивида: эволюционирует геном (набор всех генов), организм с феномом (организм с набором всех проявленых свойств, определяемыми геномом), популяция (ибо для эволюции требуется самец и самка, а это уже больше одного организма – популяция), вид (все особи, относимые к виду)? Точного ответа на этот вопрос нет, и будет сразу встречный вопрос: а какой у вас проект, как вам в этом проекте удобней для того, чтобы менять мир к лучшему? Современные результаты также показывают, что бесполезно обсуждать эволюцию только одного вида, ибо эволюция всегда идёт только в контексте эволюции всех остальных видов.
Особи/индивиды/экземпляры каждого вида эволюционирующих био, социо, техно систем состоят из многочисленных подсистем и входят в надсистему, как и любые другие системы. И сложность надсистем растёт за счёт того, что в какой-то момент эти надсистемы начинают объединяться друг с другом, выполняя разные (функциональные) роли в целой уже над-надсистеме, то есть совершая очередной мета-системный переход. Это есть и в техно-эволюции (эволюции инструментария): молотки, как и микробы, живут сами по себе. Но вот телевизор, навигатор, телефон, часы, записная книжка, пульсометр и музыкальный центр как функциональные объекты (в которых важна функция, но неважна конструкция) вдруг оказались одним более сложным конструктивно устройством – смартфоном, в котором живут как подсистемы множество устройств поменьше, «приложений»::подсистем, выступающих чем-то типа органов в организме. Это вот оно и есть: какие-то из удачных для их объединения систем какого-то системного/эволюционного уровня/масштаба объединяются в надсистему – и сложность биологического, меметического, технического мира растёт.
Читаем по геометрическим неустроенностям объяснения в статье, росту сложности биологических (и социальных! И технических!) систем из-за этих неустроенностей как происходящих от конфликтных взаимодействий на разных системных/эволюционных уровнях статью, термодинамические объяснения и математику для обоснования эволюционных процессов как процессов познания/learning и в том числе как причины появления жизни в статье, и сами подходы к теории эволюции как многоуровневому обучению, в том числе понимание, что эволюция сама по себе многоуровневая и движется вот этими неустроенностями. Вот как в этих работах определены основные принципы (понимаемые как основные онтологические догадки, то есть объекты, в терминах которых можно обсуждать происходящее, «аксиоматический подход» в физике) дарвиновской эволюции, то есть эволюции жизни, где геном внутри организма. Техно-эволюция, где мемом в конструкторском бюро, а целевая система делается на заводе и не содержит в себе мемома, или меметическая эволюция, где мемом лежит где-то в форме фрагментов видео на серверах или «идей» в бумажных книгах – это тоже эволюция, там могут быть небольшие отличия в трактовках, но в целом там будут выполняться те же принципы: 14 15 16 17
1. В любой эволюционной системе существует функция потерь от переменных/физических величин, зависимых от времени. В ходе эволюции потери минимизируются, эволюция – это оптимизационный (поиск минимума функции потерь) процесс. Функция потерь/loss function.
2. Эволюционирующие системы включают множество меняющихся во времени/динамических характеристик, которые меняются на различных временны́х масштабах (с различными характерными частотами: секунды, годы, тысячелетия). Иерархия масштабов времени.
3. Характеристики, проявляющиеся на разных организационных/системных/эволюционных уровнях (уровнях системы/организации), разделены достаточно широкими (три порядка величины) разрывами в частоте. Разрывы частот.
4. По всем уровням организации статистические описания быстроменяющихся (высокочастотных) характеристик получаются через описания медленнее меняющихся (низкочастотных характеристик). Ренормализуемость.