Романтика реальности. Как Вселенная самоорганизуется, порождая жизнь, сознание и сложность Космоса - Бобби Азарян
Универсальное байесианство обновляет эволюционную эпистемологию
«Все биологические процессы можно истолковать как построение некой формы вывода, начиная от эволюции и заканчивая сознательной обработкой», – говорил Карл Фристон, чей принцип свободной энергии делает математику, лежащую в основе байесовской теории мозга, применимой к любой самоподдерживающейся системе, будь то земной или внеземной 11. Этот принцип в сущности гласит, что для избегания равновесия адаптивная система должна заниматься байесовским обучением тому, как справляться с неопределенностью окружающей среды.
Проблема вечной неопределенности может показаться непреодолимым препятствием для жизни, но оказывается, что именно это и нужно биологии для неограниченного развития. Экзистенциальный вызов обусловливает избирательное давление, и если организованная система способна исследовать множество конфигураций, тогда она может изучать пространство возможностей в поиске решения своей термодинамической проблемы. К счастью для жизни на Земле, в окружающей среде всегда присутствует свободная энергия, которую можно сделать доступной для системы, поэтому ее извлечение – просто вопрос нахождения правильной конфигурации методом проб и ошибок.
С точки зрения Деннета, которую он называет интенциональным подходом (предсказание поведения системы через интерпретацию ее как агента с присущими ему целями), мы можем приписать биологической эволюции термодинамическую цель: посредством адаптации жизнь делает выводы, чтобы удержаться вдалеке от равновесия. Как писал более полувека назад французский биолог, лауреат Нобелевской премии 1965 года Франсуа Жакоб, организм – это «своего рода машина для предсказания будущего – автоматический аппарат прогнозирования»12. Этот гельмгольцевский взгляд на жизнь предполагает, что, когда эволюционирующая популяция адаптируется к своей нише, геном вида как бы «обновляет» закодированную в нем модель окружающей среды, делая ее все более точной.
Поскольку природа сложна и в некоторой степени имманентно непредсказуема из-за скрытых причин, детерминированного хаоса и ограниченного объема памяти, имеющаяся в распоряжении организма модель в какой-то момент гарантированно потерпит неудачу, когда реальность застанет его врасплох чем-то неожиданным. Организм съедается хищником, ребенок не может дотянуться до бутылочки, научной теории не удается объяснить новые данные. Это означает, что модель, используемая для прогнозирования реальности, не вполне точна. Она содержит некоторое количество ошибок прогнозирования, которые необходимо исправить.
Итак, каково же решение? Пробовать что-то новое. Старая модель достаточно хорошо работала до определенного момента, поэтому не стоит отказываться от нее совсем. Нужно просто немного изменить ее и посмотреть, будет ли она работать лучше. Если это не уменьшит элемент неожиданности, исключить этот вариант и попробовать еще раз. Если ошибка прогнозирования уменьшена, заменить старую модель новой, чтобы она стала основной теорией и шаблоном для новых вариантов. Как только модель таким образом обновлена благодаря естественному отбору, адаптивному обучению или экспериментальному тестированию, мы можем сказать, что знания приобретены и неопределенность окружающей среды уменьшена. Итак, вырисовывается простая картина. Уменьшая энтропию Шеннона, или незнание, жизнь способна извлекать энергию, необходимую ей для уменьшения энтропии Больцмана, или неупорядоченности. Таким образом, рост знаний и распространение организованной сложности идут рука об руку. Второй закон термодинамики – это стимул к обучению.
Конечно, ни одна модель никогда не будет идеальной, поскольку природа полна зашумленных сигналов, а значит, ошибку прогнозирования можно в лучшем случае свести к минимуму, но не устранить полностью. Хорошо адаптированный вид подобен хорошо проверенной теории, которая временно принимается за истину, однако подлежит постоянному пересмотру или даже замене в случае необходимости. Дойч писал в своей захватывающей книге 1996 года «Структура реальности»: «Весь [научный. – Прим. пер.] процесс напоминает биологическую эволюцию. Задача подобна экологической нише, а теория – гену или виду, который в этой нише проходит проверку на жизнеспособность».
Конечно, ни жизнь, ни эволюционный процесс не имеют возможности заранее знать правильный ответ на конкретный вызов среды или даже то, что этот вызов существует, однако отсутствие предвидения или сознательного намерения не останавливает биологию от постоянного «угадывания». Благодаря чуду мутации – случайным ошибкам при копировании ДНК, вызванным солнечной радиацией или температурными колебаниями, – саморепликация неизбежно порождает генетические вариации. В результате каждый раз, когда организм размножается, эволюционирующая популяция пробует новый функциональный проект, который может оказаться или не оказаться инновационным.
Создание новых функциональных проектов можно интерпретировать как изучение геномом пространства возможных конфигураций в поиске решений задачи выживания, которые мы называем адаптациями. Посредством изменчивости и отбора биосфера непрерывно экспериментирует с новыми структурами, физиологическими функциями и инстинктивным поведением. Время от времени она натыкается на новое решение общей проблемы избегания равновесия. Поскольку мутации случайны или слепы в том смысле, что они могут либо помочь организму, либо навредить ему, многие из этих «экспериментов по выживанию» терпят неудачу13. Другими словами, организмы с неточными представлениями или моделями окружающей среды, имеющие дисфункциональные или неоптимальные программы извлечения энергии и предотвращения угроз, погибнут, не успев размножиться. Это просто естественный факт: до появления мозга, чтобы адаптивная система училась на своих ошибках, многим организмам приходится умереть.
Жизнь – это сигнал в молекулярном шуме
Организмы, прошедшие через фильтр естественного отбора, получают возможность размножаться и создавать копии своей хорошо адаптированной функциональной системы. Поскольку лучше адаптированные структуры, как правило, выживают дольше и создают больше собственных копий, адаптации естественным образом распространяются в развивающейся популяции. Возникающая в результате избыточность функциональных структур сохраняет общий шаблон организма, одновременно допуская инновации посредством мутаций. Это напоминает метод исправления ошибок Шеннона, описанный в предыдущей главе. Сообщение, отправленное по каналу, всегда частично искажается шумом, но поскольку шум случаен, каждую отправляемую копию он искажает по-разному, поэтому отправка дублирующих копий может позволить получателю точно восстановить исходное сообщение. В случае эволюции шум в канале не помеха, а источник генетических вариаций, делающих возможной постоянную адаптацию и новшества. В то же время генетическая избыточность сохраняет растущий статистический «сигнал», создаваемый устойчивыми паттернами прочной биологической организации на фоне молекулярного шума, хаоса и беспорядка.
Сравнение жизни с сигналом в информационной теории Шеннона не просто полезная метафора. Потенциально это способ количественной оценки эволюции и увеличения разнообразия и сложности в биосфере. Дикон объясняет это так: «Уменьшение генотипического и фенотипического разнообразия за счет дифференциального выживания и размножения определенных форм организмов (имеющих преимущество в данной среде) аналогично уменьшению энтропии сигнала в анализе Шеннона. Таким образом, в принципе, можно количественно оценить эволюционировавшую информацию и сравнить темпы эволюции информации»14.
В предыдущей главе мы представили телеосемантические информационные критерии Вольперта, Колчинского и Ровелли, и именно эти типы теоретических инструментов позволяют воплотить программу Дикона и Деннета в реальность. Схожие формулировки разработал канадский ученый Джон Кэмпбелл, автор книги «Универсальный дарвинизм: путь познания», показавший, что эволюционные процессы любых масштабов можно интерпретировать как байесовское обновление и описать с использованием уравнений принципа свободной энергии Фристона. Фристон и его коллеги
