Анатолий Левенчук – Системное мышление 2024. Том 2 (страница 8)
5. Эволюционирующие системы имеют способность добавлять дополнительные характеристики, которые могут быть использованы для выживания системы и возможность исключать характеристики, которые могут дестабилизировать систему (эмерджентность для позитивных свойств и устранение эмерджентности для проявляющихся негативных свойств). Расширение свойств.
6. В эволюционирующих системах размножение/репликация и исключение из размножения информационно-обрабатывающих единиц (IPU, information-processing units, мы их называли «агентами») может быть на каждом системном/организационном/эволюционном уровне. Размножение.
7. Системы медленно «эволюционирующих»/меняющихся системных уровней передают информацию системам быстро меняющихся в ходе познания/обучения/learning уровней, чтобы системы быстро меняющихся уровней могли лучше предсказывать состояния как окружающей среды, так и окружения системы в целом. В центральной догме молекулярной биологии добавляют, что обратный ход информации устроен по-другому: от «быстро обучающегося организма» к медленно меняющемуся «геному» информация идёт не путём передачи, а другим механизмом: мутации и смерть организмов с неподходящими мутациями. В техно-эволюции и мутации не любые из-за неминуемых сбоев в точности репликации, а smart (с расчётным наиболее вероятным успехом, не случайные). Поток информации.
А вот феномены жизни, которые из них следуют:
1. (IPU, information processing units) как отдельных систем на всех уровнях организации, то есть какая-то автономия и устойчивость существования молекул, клеток, организмов, популяций и биосферы в целом – они как-то поддерживают свою идентичность, не растворяются в окружении. Наличие единиц, обрабатывающих информацию
2. Цели поддержания устойчивости (NESS, речь идёт об устойчивости в неравновесной ситуации, грубо говоря, «не дать разрушиться, поломаться, рассеяться в окружении») систем разных уровней конфликтуют, и это порождает неустроенность. Неустроенности/неустаканенности бывают или пространственные (geometrical frustrations), или во времени. Так, нейрон в мозге имеет своей функцией реакцию на входящий сигнал, это означает, что он будет реагировать на этот сигнал не как хочет, а как нужно для обработки сигнала целой группой/кластером нейронов как надсистемой, в которую входит система-нейрон. Это пространственный конфликт целей: оптимизировать обработку сигнала «как попроще» в рамках самого нейрона не получится, ибо это будет конфликтовать с обработкой сигнала «как надо» со стороны как кластера нейронов, и далее по системным уровням – со стороны каких-то долей мозга, отделов мозга, далее всего мозга. С другой стороны, нейрон работает с какой-то своей частотой, в своём временном масштабе, но это может не соответствовать временно́му масштабу, в котором ему нужно работать в более вышестоящей единице организационного устройства (кластере нейронов, долей и отделов мозга, мозге). И пространственные, и временны́е неустроенности не могут быть устранены полностью, но в рамках какого-то оптимального баланса может быть достигнуто локальное (не глобальное!) устойчивое неравновесное состояние – поиск этого устойчивого неравновесного состояния (NESS) и есть познание/обучение/learning эволюционирующей системы. Неустроенность.
3. Если система эволюционирует, то у неё с необходимостью будет множество системных уровней (рост сложности в ходе эволюции неизбежен). Иерархия системных уровней.
4. (near optimality). Для сложных многоуровневых оптимизаций можно использовать только стохастические методы, которые не гарантируют как устойчивость решения (то есть при попытке повторить будет получаться слегка другой вариант), так и нахождение глобального минимума (будут получаться не абсолютно оптимальные варианты, а просто более оптимальные, чем многие другие – но сравнимые с другими возможными к нахождению вариантами). В биологических системах через 4 миллиарда лет эволюции это проявляется в том, что Субоптимальность всё уже более-менее оптимизировано, поэтому изменения в системах чаще всего ведут к ухудшениям, очень редко к улучшениям и в общем случае вообще ни к чему не приводят, ибо не так далеко уж уводят от уже найденного локального минимума потерь. Изменения, приводящие к переходу на локальный (никогда не глобальный, он недостижим принципиально) очередной уровень минимума потерь, крайне редки.
5. Есть огромное конструкционное/конфигурационное разнообразие систем, для которых функция потерь субоптимальна и имеет очень близкое значение. Это само по себе свойство неустроенных систем, при этом неустроенные системы неэргодичны, то есть они имеют какую-то память и поэтому эволюционные их пути скорее расходятся, чем сходятся. Конструкционное разнообразие неустроенных систем растёт, и все они имеют очень близкие значения функции потерь. Разнообразие субоптимальных решений. 18
6. Критически важным в феномене жизни оказываются два нарушения симметрии: а) «цифровая» с дискретными значениями, стабильная, медленно обновляемая память и по большей части аналоговые системы обработки информации и б) информационный поток между IPU/системами разных уровней как прямые «инструкции» генотипа фенотипу, а фенотип не может изменить генотип прямо, и изменения идут через мутации. Пример тут – «центральная догма молекулярной биологии», что информация идёт от ДНК к белку, но не наоборот. В компьютерной архитектуре то же самое: в архитектуре фон Неймана память отделена от центрального процессора, и поток инструкций идёт из памяти в процессор. И если речь идёт о любой более-менее сложной «информационной системе»::система, то память::подсистема как-то отделяется от процессора/обработчика::подсистема. Разделение фенотипа и генотипа.
7. Существование долговременной цифровой памяти (например, ДНК или РНК для генома) даёт возможность стабилизации IPU/систем – если бы памяти не было, то каждый раз приходилось бы информацию о стабильной системе получать эволюцией заново (и помним, что эволюционные процессы сразу обсуждают шкалу времени минимум на три порядка более медленную, чем возможная скорость нарушения обсуждаемой стабильности, там ведь «поколения»), но вместо этого она просто копируется. Цифровость/дискретность вместо аналоговости в памяти должны быть достаточно выражены, чтобы не накапливалась ошибка при многократном размножении/репликации, если точность репликации недостаточна, то жизнь не получается. Размножение. На данный момент только биосфера представляет собой механизм передачи информации об устойчиво существующих системах, который не сломался за примерно четыре миллиарда лет.
8. Дарвиновская эволюция по принципу естественного отбора возникает из комбинации всех принципов и феноменов жизни, которые были описаны. IPU отличаются от среды и друг от друга, они разнообразны, они стабильны и содержат в себе кроме обработчиков/процессоров информации ещё и цифровую память (геном), а ещё они могут размножаться, сохраняя эту память (передавая геном потомству). Стабильность наиболее удачных/стабильных IPU при этом будет потихоньку расти, они будут чаще встречаться. Менее удачные/стабильные (с высокой функцией потерь в результате накопившихся мутаций) будут исчезать. Ключевая особенность дарвиновской эволюции: генотипы размножаются, но это размножение ограничивается откликом от окружающей среды, передаваемой через фенотипы (которые либо далее успевают размножиться, либо не успевают, уж какими свойствами их снабдил для этого генотип). Похоже, что этот феномен присущ главным образом биологической жизни, а не любой эволюции. Естественный отбор.
9. Паразиты и совместная эволюция паразитов и хозяев повсеместны на множестве организационных уровней и являются неотъемлемой чертой эволюции жизни. Паразиты высоковероятны, а высокоэффективная иммунная система дорого стоит в части затрат энергии. В краткосрочной перспективе паразиты вредны, а в долгосрочной перспективе полезны, ибо являются источником новых функций в хозяине, от паразитизма возможен переход к симбиотическому существованию и даже полной интеграции. Паразиты и хозяева могут быть одноуровневыми (паразиты-организмы живут на хозяевах-организмах), но могут быть и транс-системны (генетические элементы паразита паразитируют на геноме организма или клетки-паразиты паразитируют на многоклеточных организмах хозяина). Этот феномен тоже вроде как присущ главным образом биологической жизни, но не техно-эволюции (впрочем, хакеры могут не догадываться о таком замечании, а их работа имеет и теоретическое обоснование). Паразитизм. 19
10. является неотъемлемым свойством жизни. И это относится к биологической эволюции, не факт, что это нужно соблюдать, когда мы рассматриваем другие виды эволюции (скажем, техно-эволюцию). Программируемая смерть
Тем самым запоминайте и постарайтесь учесть в мышлении:
• Самый успешный на своём системном уровне (например, раковая клетка печени очень успешна! Она размножается без ограничений!) может вымереть из-за того, что не учтена многоуровневость оптимизации конфигурации. Империи, которые растут как раковые опухоли, неминуемо распадаются, ибо будут встречать сопротивление с более высокого уровня и более низкого уровня (оптимизация многоуровневая!), а устойчивого состояния страновых границ не будет никогда: эволюцию не остановишь, её суть как раз в нахождении этих концептуальных новаций, увеличении разнообразия видов в ходе естественных мутаций в биологической дарвиновской эволюции, или в ходе инженерных изобретений при меметической (например, социальной, культурной) или техно-эволюции (технических систем). Страны тут такой же объект, как и любой другой, многообразие видов стран будет только расти. Мета-системные переходы по линии увеличения наблюдаемых системных уровней появляются в ходе эволюции. Рост числа системных уровней происходит из-за неизбежных неустроенностей между системными уровнями, выживают только какие-то конфигурации систем, наиболее точно решающие задачу многоуровневой (а не одноуровневой!) оптимизации, и появление более высоких системных уровней увеличивает устойчивость полученных решений.