Романтика реальности. Как Вселенная самоорганизуется, порождая жизнь, сознание и сложность Космоса - Бобби Азарян

энергию из шумной, изменчивой и в значительной степени непредсказуемой среды. Кроме того, она должна достигать этой цели, избегая угроз, таких как хищники или токсичные вещества. В противном случае она не проживет достаточно долго, чтобы создать свои копии, и переносимая ею генетическая информация будет утрачена. Мы вряд ли ошибемся, если скажем, что организм – это воплощенная программа извлечения энергии и предотвращения угроз. Если мы внимательно проанализируем, что требуется для выполнения этих важнейших задач, то начнем понимать, как именно в них задействованы вычисления, поэтому давайте рассмотрим это чуть подробнее.

Чтобы избежать смерти, распада и беспорядка, агент должен постоянно собирать и анализировать информацию о своем окружении и реагировать на нее походящим образом. По мере поступления данных об окружающей среде через органы чувств, сенсорная информация постоянно преобразуется в поведенческую реакцию, такую как действие или, в некоторых случаях, бездействие. Это происходит почти так же, как ваш ноутбук выдает запрограммированный ответ, например, запуская приложение или отображая текст или картинку всякий раз, когда вы вводите команду с клавиатуры или используете тачпад. Чтобы входные данные вызвали правильное поведение на выходе, живая система должна хранить в себе программу выполнения соответствующих алгоритмов. Биологические вычисления называются когнитивной деятельностью, а когнитивные способности – это обычно то, что мы имеем в виду, когда говорим об интеллекте. Когнитивная деятельность чаще всего ассоциируется с мозгом, но геномы также кодируют поведенческие программы, запускающие целенаправленную активность.

Давайте еще раз проясним вычислительную природу когнитивной деятельности на конкретных примерах. Люди, как сложные системы, вынужденные избегать равновесия, должны постоянно преодолевать трудности, связанные с поиском пищи – нашего источника химической энергии. Все это происходит совершенно естественно, и мы даже не задумываемся, что это предполагает сложные вычислительные процессы в любой момент времени. Поездка в продуктовый магазин не самый захватывающий пример, поэтому давайте представим первобытного человека, который охотится в лесу на кролика. Его мозг получает сенсорную информацию, поток визуальных образов кролика и леса, а также звуки движения, и вычисляет правильное ответное действие. Охотник делает все это без колебаний или сознательных размышлений, потому что инстинктивно знает, как реагировать. Следуя алгоритму – набору правил принятия решений, которые когнитивная система унаследовала или приобрела благодаря опыту, в данном случае для удовлетворения своих энергетических потребностей, – он способен приблизительно предвидеть или предсказать действия агента, который служит ему пищей.

Вычислительная работа в этом примере выполняется сложной сетью нейронов мозга. Но поведение, направленное на поиск энергии, присутствует во всех формах жизни, даже в тех, у которых отсутствует центральная нервная система. Мы уже упоминали, что многие растения имеют тенденцию двигаться навстречу свету (гелиотропизм), а некоторые виды даже выделяют токсины, когда чувствуют вредное насекомое или паразита. Эти реакции, по сути, представляют собой рефлекс, а рефлекс отражает алгоритм – алгоритм, который выполняется при поступлении тех или иных вводных данных.

Еще более простым вычисляющим организмом является бактерия Vibrio cholera, которая плывет к химическому источнику пищи и удаляется от токсичных веществ благодаря хемотаксису. У этого одноклеточного агента есть тело и маленький хвостик, называемый жгутиком, который работает как мотор, – вот практически и все. Когда она чувствует поблизости химическое топливо, то замедляет свой «мотор» и питается. Если же она не обнаруживает пищи, то жгутик шевелится, перемещая организм в произвольном направлении, пока он снова не почувствует пищу. В таких примерах не имеющие мозга организмы сами являются когнитивными системами, которые вычисляют решение проблемы удаления от равновесия, используя встроенную логику самой жизни. Способность принимать различные решения в зависимости от условий является очень примитивной формой контроля и базовым условием агентности.

Система, способная осуществлять контроль, называется кибернетической системой. В кибернетике, изучающей такие системы, они часто называются телеологическими из-за их целенаправленного, преднамеренного поведения. Термин «телеология», или цель в природе, восходит к Аристотелю. Когда-то считалось, что телеологией движет сверхъестественная или сознательная сила, направляющая систему к некой высшей цели, но область кибернетики показала, что целенаправленное движение может быть объяснено в механистических терминах. Цель представляет собой аттрактор в «ландшафте отбора», к которому система стремится эволюционировать, а телеологическое движение – это реализация возможностей биологических систем по обработке информации. Однако из-за распространенных в прошлом мистических ассоциаций современные ученые предпочитают телеологии термин «агентность», хотя эти понятия, по сути, идентичны.

Четкое определение кибернетики можно найти в названии книги математика Массачусетского технологического института Норберта Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине» 1948 года. Акцент в ней сделан на регуляторных механизмах, таких как положительная и отрицательная обратная связь. Обратная связь порождает причинные петли, когда результаты действий становятся входными данными для последующих действий. Используя петли обратной связи, кибернетические системы могут быстро усиливать процессы, лежащие в основе самоконтроля и самообновления. Примерно в то же время, когда Шеннон формулировал свою теорию информации, Винер и его европейские коллеги, в том числе Карл Людвиг фон Берталанфи и Уильям Росс Эшби, разрабатывали научные концепции кибернетики. Мы вернемся к теме кибернетики во второй части.

Хотя в случае бактерии процесс контроля кажется простым, он возможен только потому, что в структуру ее организма встроена некоторая внутренняя модель ее окружения, хотя в данном случае это лишь крайне грубый набросок. Эту внутреннюю модель можно рассматривать как абстрактную карту мира, содержащую представления о важных для организма закономерностях окружающей среды. В случае агента с мозгом мы называем эту внутреннюю модель ментальной моделью. Но даже такие организмы, как бактерии, у которых отсутствуют сложные системы памяти мозга, рождаются с генетической памятью, позволяющей им «знать», чего избегать, а что есть или поглощать. Вообще говоря, именно имеющаяся у организма модель мира позволяет ему удерживаться вдалеке от равновесия, и в следующей главе мы узнаем, как такая модель возникает.

В этой главе мы развеяли многие мифы о том, что прежде казалось загадочным в концепции биологической агентности, определив жизнь в терминах вычислительных наук. Целенаправленное поведение – это результат семантической информации или биологического знания, закодированных в генах и мозге. Но эти ответы порождают новые вопросы. Чтобы получить полное представление о происхождении жизни, мы должны объяснить, как диссипативная химическая система эволюционирует в адаптивную систему. Как биологическая информация, вычисления и способность к прогнозированию появились в ходе термодинамических процессов, которые мы определили как механизмы, лежащие в основе абиогенеза? Как и почему сформировавшиеся термодинамические машины, хранящие информацию, затем эволюционировали во все более разнообразные виды, населяющие нашу планету сегодня, включая тот, представители которого достаточно разумны, чтобы интересоваться, как и почему они существуют?

Во второй части мы объясним не только, почему такие события произошли, но и почему они должны были со временем произойти в