В. Корогодин - Информация как основа жизни
Пусть дано некоторое информационное поле 1 с оптимальным количеством информации В10. Пусть разные точки этого информационного поля заняты информационными системами, кодируемыми информацией с разными значениями В. Пусть эти информационные системы могут размножаться в данном информационном поле со скоростями, пропорциональными А, и в ходе размножения изменяться благодаря изменчивости кодирующей их информации. Такая изменчивость может затрагивать как количество информации В, так и ее семантику, сказываясь во втором случае на ценности С этой информации в данном информационном поле. Введем еще две характеристики информационных систем – скорость их размножения VP, которая может быть выше, а может быть и ниже скорости их гибели Vr.
Нетрудно показать, что с течением времени, при прочих равных условиях, характер заселенности разных участков информационного поля будет изменяться (рис. 4). Хотя изменчивость информационных систем не направлена и, в силу своей случайности, может приводить к их попаданию в любую точку информационного поля, те из них, у которых величина В больше или меньше, чем Вopt, согласно соотношению VP/Vr – окажутся обреченными на прозябание или гибель, а основная масса обитателей информационного поля будет все более с течением времени, сосредоточиваться в зоне его экстремума (где В ≈ Ворt), приближаясь к максимальному значению величины А1=А1max. Налицо конвергентная эволюция информационных систем – их эволюция в направлении оптимального количества информации Bopt и единой семантики, обеспечивающей приближение значений С к величине С10=А10В10.
Рис. 4. Схема миграции информации по информационным полям разных размерностей. Пояснения в тексте.
Допустим теперь, что информационные системы, блуждающие в информационном поле 1, могут выходить за его пределы и попадать в соседние информационные поля типа 2 (с В20 ≈B10), и типа 3 (с В30 < B10) и типа 4 (с В40 > B10). Во всех этих трех ситуациях дальнейшая трансформация их будет подчиняться тем же закономерностям, что и в рассмотренном выше случае (критерием значимости везде остается А0), но результаты этих трансформаций окажутся различными. В случаях 2 в каждом из таких информационных полей будут формироваться системы, кодируемые информацией с близкими значениями В, но различающиеся по семантике; в случаях 3 также будет складываться целое семейство информационных систем с различной семантикой, но близкими значениями В30 < В1:20. В случаях 4 характеристическое значение количества информации для таких семейств будет В40 > В1:20 > В30 (см. рис. 4).
Рассмотренные ситуации могут служить примерами разных вариантов дивергентной эволюции информационных систем. Но результаты дивергенции во всех трех случаях будут принципиально различаться. В случаях 1 и 2 налицо идиоадаптивный характер дивергенции: оставаясь на одном и том же ярусе жизни (или, что то же самое, на одном и том же уровне организации, о чем свидетельствуют близкие значения В10 ≈ В20), информационные системы просто "расползаются" по ближайшим экологическим нишам одного и того же яруса, постепенно ими овладевая. В случае 3 динамика информации хотя и носит дивергентный характер, но приводит к уменьшению характеристических значений В0, что свидетельствует об упрощении организации соответствующих информационных систем, связанном с переходом к существованию в экологических нишах меньших размеров и, следовательно, занимающих более низкие ярусы древа жизни. Наконец в случаях 4 результатом динамики информации будет увеличение характеристических значений В0 по сравнению с исходными, что свидетельствует о повышении уровня организации информационных систем, и необходимо им для успешного освоения экологических ниш большей размерности, занимающих более высокое положение в жизненной иерархии по сравнению с предыдущими ситуациями.
Таким образом, адаптивный характер изменчивости генетической информации, осуществляющейся в одном и том же информационном поле (или в одной и той же экологической нише), всегда имеет конвергентный характер, направленный в сторону увеличения ее эффективности А, что может сопровождаться как уменьшением, так и увеличением ее количества, – в обоих случаях в сторону В0. Идио-адаптивная изменчивость может происходить только в разных информационных полях, соответствующих экологическим нишам близких размерностей, размещенных на одном и том же ярусе жизни. В этом случае сближение значений В0 будет сопровождаться все возрастающим семантическим разнообразием эволюционирующей информации. Деградационный, или регрессивный, тип эволюция информации приобретает тогда, когда кодируемые ею информационные системы должны адаптироваться к экологическим нишам меньшей, чем исходная, размерности и когда повышение эффективности информации А неизбежно сопровождается уменьшением ее количества В. Наконец, характер динамики информации, связанной с увеличением как А, так и В, обусловливаемый необходимостью адаптироваться к экологическим нишам большей, чем исходная, размерности, можно называть прогрессивной эволюцией.
Заметим, что в основе всех трех вариантов динамики информации, связанных с ее попаданием в новые экологические ниши и их последующим освоением, лежит присущее любой информации свойство полипотентности. Принцип поризма срабатывает там, где, благодаря изменчивости информации, возникают ее варианты, как благоприятствующие заселению ею данной экологической ниши, так и создающие возможность освоения экологических ниш большей размерности, т. е. подъема на более высокие ярусы жизни. Араморфозы, представляющие собой результат реализации поризмов на уровне операторов, могут сохраняться на протяжении ряда переходов информационных систем на все более высокие ярусы жизни (см., напр., [12].)
Таким образом, монотонное повышение эффективности информации (до определенного предела) характерно для адаптивного типа ее динамики. Для других типов динамики, а именно, идиоадаптивного, регрессивного и прогрессивного, характерна циклическая изменчивость значения А, когда уменьшение А, часто сопутствующее переходу информации из одного информационного поля в другие, сменяется его повышением, затем – опять снижением и т. д.[5] При этом идиоадаптивный тип динамики сопровождается колебаниями величины В около некоторого постоянного значения, регрессивный – уменьшением величины В, а прогрессивный, напротив, увеличением В.
Точки бифуркации и принцип поризма
Пусть некоторая система движется (развивается) по некоторой траектории, причем закономерности этого движения таковы, что траектория имеет одну или несколько точек X1 достигнув которых наша система с равными вероятностями может перейти в одну из следующих точек Х2, уже жестко определяющих последующий ход ее (системы) развития. Такие точки X1 называются "точками бифуркации" [13]. Этот феномен исключает возможность предсказать по предшествовавшей траектории направление движения системы после точки бифуркации. Ситуация еще больше усложняется, если общая траектория движения системы имеет не только разветвляющийся (охватывающий все возможности), но и сетчатый характер, т. е. включает в себя не только дивергенцию, но и конвергенцию. Тогда исчезает возможность не только предсказать будущее системы, зная ее настоящее и прошлое, но также возможность воссоздать прошлое, зная настоящее. "Древо" эволюции превращается в "мангровые заросли" [14].
Роль бифуркаций в эволюции хорошо показана в работе Б. И. Сарапульцева и С. А. Гераськина [15]. Примеры конвергентной эволюции, а также еще более яркие примеры слияния в одну кривую нескольких траекторий, берущих начало из разных, весьма удаленных, ветвей древа жизни, и называемые симбиотической эволюцией, в изобилии имеются в различных работах по таксономии (см., напр., [16]) и в монографии Л. Маргелис [17].
Можно думать, что все три типа траекторий – дивергентная, конвергентная и сетеподобная – присущи динамике любой информации – генетической, поведенческой и, конечно, логической. Тем большее значение приобретает вопрос о природе ситуаций, определяющих возможность как бифуркационных состояний, так и состояний, допускающих симбиотический тип динамики информации, всегда имитирующий араморфозы, а поэтому также относящийся к поризмам.
Бифуркации имеют место, когда система становится неустойчивой и начинается поиск другого состояния[6]. В нашем контексте бифуркации наступают, когда популяции информационных систем находятся в критическом состоянии, например, из-за перенаселенности их места обитания или из-за избыточного мутационного давления, и при этом имеется несколько возможностей выхода из создавшегося кризиса путем переходов в еще свободные экологические ниши такого же, или более высокого, или, напротив, более низкого яруса жизни. Чтобы выйти из состояния бифуркации, популяция должна содержать мутанты в достаточном количестве, чтобы могли реализоваться все возможные варианты выхода из кризиса, неважно, какой ценой – ценой ли упрощения или усложнения или, напротив, при сохранении уровня их организации. В отличие от этого, симбиотический вариант динамики информации, как и любой другой вариант поризма, реализуется скорее всего вне кризисных ситуаций, как одно из возможных решений ординарных задач, а именно как решение, открывающее новый путь идиоадаптивного развития на новом, более высоком, ярусе жизни.
