Эшби делает нужную прикидку. Отсюда уже прямой вывод, что в воздухе моей комнаты, пока я это пишу, носятся конфигурации молекул, выражающие на языке двоичного кода бесчисленное множество других ценнейших формул, в том числе и формулировки по затронутому мной вопросу, но гораздо более ясные и точные, чем мои. А что уж говорить об атмосфере всей Земли? В ней возникают на доли секунды и тотчас распадаются гениальные истины науки пятитысячного года, стихи и пьесы Шекспиров, которым лишь предстоит родиться, тайны иных космических систем и бог знает что еще.
Что же из этого следует? К сожалению, ничего, поскольку все эти "ценные" результаты миллиардов атомных столкновений перемешаны с биллионами других, совершенно бессмысленных. Эшби говорил, что новые идеи сами по себе - ничто, коль скоро их можно создавать пудами и гектарами при помощи таких "шумовых", таких случайных процессов, как столкновения атомов газа, а что все решает отбор, селекция. Эшби стремится таким путем доказать, что возможно создать "усилитель мыслительных способностей" как селектор идей, которые поставляет любой шумовой процесс. Наш подход иной; я привел суждения Эшби, желая показать, что к целям сходным (хотя и не одинаковым - "усилитель" есть нечто отличное от "фермы") можно идти противоположными путями. Эшби полагает, что нужно исходить из наибольшей разнородности и постепенно "фильтровать" ее. Мы, напротив, стремимся начать с разнородности хоть и большой, но не огромной - такой, которую демонстрирует материальный самоорганизующийся процесс (например, оплодотворенная яйцеклетка), и добиться того, чтобы этот процесс "развился" в научную теорию. Может быть, его сложность при этом возрастет, а может, и уменьшится, это для нас не самое важное.
Заметим, что в определенном смысле "генератор разнородности", постулированный Эшби, уже существует.
Можно сказать, что математика неустанно создает бесчисленные "пустые" структуры, а физики и другие ученые, непрерывно обшаривая этот склад разнородности (то есть различные формальные системы), время от времени находят там что-нибудь практически применимое, "подходящее" для определенных материальных явлений. Булева алгебра появилась раньше, чем какие-либо сведения о кибернетике; потом оказалось, что мозг тоже пользуется элементами этой алгебры, и на ее принципах основана сейчас работа цифровых машин. Кэли изобрел матричное исчисление за несколько десятилетий до того, как Гейзенберг заметил, что его можно применить в квантовой механике. Адамар рассказывает о некой формальной "пустой" системе, которой он занимался как математик, и не помышлял, что она может иметь что-либо общее с действительностью, и которая впоследствии пригодилась ему в эмпирических исследованиях. Таким образом, математики воплощают генератор разнородности, а эмпирики - селектор, постулированный Эшби.
Но, разумеется, математика на самом деле - не генератор "шумов". Она - генератор порядков, различных "упорядоченностей в себе". Она создает упорядоченности - и некоторые из них, более или менее фрагментарно, совмещаются с действительностью. Эта фрагментарная совместимость делает возможным развитие науки и технологии, то есть цивилизации.
Говорят иногда, что математика есть "избыточный" порядок по сравнению с действительностью, менее, чем она, упорядоченной. Но это не совсем так. При всем своем величии, инвариантности, неизбежности, однозначности математика в наш век впервые покачнулась, ибо на ее фундаменте появились трещины с тех пор, как в 30-е годы Курт Гедель доказал, что ее основной постулат - непротиворечивости и одновременно внутренней полноты {XII} - невозможно выполнить. Если система непротиворечива, то она не полна, а если она полна, то перестает быть непротиворечивой. Кажется, математика так же ущербна, как и всякая человеческая деятельность; по-моему, в этом нет ничего плохого, ничего унизительного.
Но хватит говорить о математике, мы ведь хотели обойтись без нее. Разве нельзя избежать математизации процессов познания? Не той математизации, которая управляет процессами в хромосомах и звездах, обходясь без всяких символов и формализмов, а той, которая использует символический аппарат, правила алгоритмических преобразований и создает с помощью своих операций такую логическую глубину, которой в Природе ничто не соответствует? Неужели мы обречены пользоваться ее подмостками?
Скажем сначала - но просто так, для разгона, - что легче всего начать "выращивание математических систем", только это наименее перспективно. Разумеется, речь идет о "выращивании" на основе "дедуктивного развития" из "аксиоматического ядра", в "генотипе" которого запечатлены все правила дозволенных преобразований. Таким способом мы получим всяческие "математические организмы" - какие только можно себе вообразить - в виде сложнейших кристаллических структур и т. п.; при этом мы сделаем нечто прямо противоположное тому, что до сих пор делала наука. Она наполняла материальным содержанием явлений пустоту математических систем, мы же не явления переводим на язык математики, а наоборот, математику на язык материальных явлений.
Таким же образом, разумеется, можно было бы производить всевозможные вычисления и даже проектировать различные устройства, а именно вводить исходные данные (например, рабочие параметры какой-нибудь машины, которую мы хотим построить) в "генотип", который, развиваясь, даст нам - в виде "организма" - окончательное решение задачи или проект машины. Разумеется, если уж мы сможем закодировать данные значения параметров на молекулярном языке "генотипа", то сможем сделать затем то же самое и с "математическим организмом", то есть сможем перевести кристалл или какую-нибудь другую структуру, возникшую в ходе "дедуктивного развития", обратно на язык чисел, чертежей и т. п. Всякий раз решение "само вырастет" в процессе пущенных нами в ход реакций, и нам вовсе не нужно заботиться об отдельных этапах этого процесса. Важен лишь конечный результат. При этом развитие должно идти под контролем внутренних обратных связей, так чтобы в тот момент, когда определенные параметры достигнут соответствующих значений, весь этот "эмбриогенез" был приостановлен.
Пустить в ход "выращивание эмпирической информации" - это значило бы "поставить вверх ногами" все древо биологической эволюции. Эволюция началась с однородной системы (праклетки) и создала древо, разрастающееся миллионами ветвей, - типы, семейства, виды. "Выращивание" начинается с конкретных явлений, отображенных в их материальных эквивалентах, и стремится "привести" все к такому общему "знаменателю", что в итоге мы получаем единую теорию, закодированную на молекулярном языке в стабильной структуре псевдоорганизма.
Но, может быть, хватит уже метафор. Начнем с моделирования отдельных явлений определенного класса. Исходную информацию мы собираем сами - "классическим" методом. Теперь нужно перенести ее на информациеносный субстрат. Такой субстрат должна поставить нам химия синтетических полимерных соединений.
Наша задача состоит в том, чтобы изобразить траекторию системы (ход явления) посредством динамической траектории и другой системы. Мы должны процессы представить процессами же, а не формальными символами. Оплодотворенное яйцо изоморфно со своим "атомным портретом", нарисованным на бумаге, или с пространственной моделью из шариков, имитирующих атомы. Но это - не изодинамические модели, ибо модель из шариков, вполне понятно, не будет развиваться. Модель содержит ту же информацию, что и яйцо. Однако носитель информации тут другой. Поэтому яйцо может развиваться, а бумажный носитель - не может. Нам нужны модели, способные развиваться. Разумеется, если бы символы в написанных на бумаге уравнениях соизволили реагировать друг с другом, то не к чему было бы "выращивать информацию". Но это, увы, недостижимо.
А создание "информационной фермы" есть дело, правда, невероятно трудное и очень еще от нас далекое, но, как можно надеяться, не абсурдное.
Сырьем для "носителей информации" будут, например, большие молекулы синтетических полимеров. Такие молекулы развиваются, растут, усложняют структуру, присоединяя частички "корма", растворенные в среде, где находятся "носители". Носители подбираются так, чтобы их развитие, их последовательные изменения изодинамически соответствовали изменениям определенной системы (явления) во внешнем мире. Каждая такая молекула - это "генотип", который развивается в соответствии с представляемой им ситуацией.
Вначале мы вводим в резервуар большое количество (несколько миллиардов) молекул, о которых нам уже известно, что первые этапы их изменений идут в нужном направлении. Начинается "эмбриогенез", означающий, что траектория развития носителя соответствует динамической траектории реального явления. Развитие контролируется связями с реальной ситуацией. Эти связи являются селективными (это значит, что "неправильно развивающиеся" молекулы отсеиваются). Все молекулы вместе образуют "информационную популяцию". Популяция поочередно переходит из одного резервуара в другой. Каждый резервуар является селекционной станцией. Сокращенно назовем ее "ситом".
"Сито" - это аппаратура, соответствующим образом подключенная (например, через автоматические манипуляторы, перцептроны и т. п.) к реальному явлению. "Сито" переводит структурную информацию о состоянии явления на молекулярный язык и создает особый вид микроскопических частичек, каждая из которых представляет собой "запись состояния явления" или мгновенное сечение его динамической траектории. Таким образом, сталкиваются два потока частиц. Первые своим состоянием, достигнутым к этому моменту в ходе своего развития как самоорганизующихся систем, "предсказывают" состояние реального явления. Второй поток - это частицы, созданные в "сите", несущие информацию о том, каково действительное состояние явления.
В "сите" происходит реакция, подобная осаждению антигенов антителами в серологии. Но осаждение происходит на основе различия между "истиной" и "ложью". Осаждаются все частицы, которые правильно предсказывали явление, поскольку их молекулярная структура "согласуется" с молекулярной структурой ловушки на частицах, высылаемых "ситом". Осажденные носители как "правильно предсказавшие" состояние явления поступают на следующую селекцию, где процесс повторяется (они снова сталкиваются с частицами, несущими сведения об очередном состоянии явления; частицы-носители, правильно "предугадавшие" это состояние, вновь осаждаются и так далее). В конце концов мы получаем определенное количество частиц, которые представляют собой изодинамическую, селекционированную модель развития всего явления. Зная их начальный химический состав, мы знаем тем самым, какие молекулы можно считать динамическими моделями развития исследуемого явления.
Таков пролог информационной эволюции. Мы получаем определенное количество информационных "генотипов", хорошо предсказывающих развитие явления X. Одновременно проводится аналогичное "выращивание" частиц, моделирующих явления Y, Z… которые относятся ко всему исследуемому классу. Допустим, что мы получили наконец носители для всех семисот миллионов элементарных явлений этого класса. Теперь нам нужна "теория класса", которая состоит в определении его инвариантов, то есть параметров, общих для всего класса. Следовательно, надлежит отсеять все несущественные параметры.
Мы предпринимаем выращивание "следующего поколения" носителей, которые моделируют уже не развитие реального явления, а развитие первого поколения носителей. Поскольку явление содержит бесчисленное количество параметров, поддающихся выявлению, был проведен предварительный отбор существенных переменных. Их было очень много, но, конечно, это не могли быть все параметры. Предварительный отбор, как уже говорилось, проводится "классическим" методом, то есть его выполняют ученые.
На сей раз новое поколение носителей тоже не моделирует всех параметров развития первого поколения, но теперь селекция существенных переменных происходит сама собой (методом каталитического осаждения). Различные экземпляры носителей второго поколения игнорируют в ходе своего развития те или иные параметры первичных носителей. Некоторые из них игнорируют существенные параметры, в результате чего их динамические траектории отклоняются от "правильного предсказания". Такие экземпляры непрерывно исключаются благодаря "ситам". Наконец оказываются отобранными те носители второго поколения, которые, несмотря на игнорирование определенного количества параметров, "предсказали" всю траекторию развития первичных носителей. Если строение носителей, добравшихся "до цели" во втором круге, практически одинаково, это означает, что мы получили, то есть "выкристаллизовали", теорию исследуемого класса. Если все еще имеется (химическая, топологическая) разнородность носителей, нужно повторить отбор с целью дальнейшего исключения несущественных параметров.
"Кристаллизованные теории", или, если угодно, "теоретические организмы" второго захода, в свою очередь начинают "конкурировать" в способности к отображению с аналогичными частицами, которые образуют "теорию" иного класса. Таким образом, мы стремимся получить "теорию класса классов". Этот процесс можно продолжать сколь угодно долго с целью получить различные степени "теоретического обобщения". Хотя это и недостижимо, но можно представить себе некий "перл познания", некий "теоретический суперорганизм" на самой вершине этой эволюционной пирамиды, это "теория всего сущего". Она, конечно, невозможна; мы говорим о ней, чтобы сделать более наглядной аналогию с "перевернутым древом" эволюции.
Приведенная концепция, хотя и весьма утомительна в изложении, все же очень примитивна. Следует подумать о ее усовершенствовании. Стоило бы, например, применить на "ферме" нечто вроде "овеществленного ламаркизма". Известно, что теория Ламарка о наследовании приобретенных признаков не соответствует биологическим фактам. Но прием наследования "приобретенных признаков" можно было бы применить в информационной эволюции, чтобы ускорить "теоретические обобщения". Мы говорили, правда, о "кристаллизованной" информации, но с тем же успехом "теориеносные" молекулы могли бы быть иными (например, полимерными). Возможно также, что в некоторых аспектах их сходство с живыми организмами будет весьма значительным. Быть может, следовало бы начинать не с молекул, а с довольно больших конгломератов, либо даже с "псевдоорганизмов", или "фенотипов", представляющих собой информационную запись реального явления, и стремиться к тому, чтобы (опять-таки в противоположность обычным биологическим явлениям) такой "фенотип" породил свое "обобщение", свой "теоретический план", то есть "генотип-теорию". Впрочем, оставим эти замыслы, потому что все равно ни один из них нельзя проверить. Заметим лишь, что каждая "молекула-теория" является источником информации, обобщенной до закона, которому подчиняется система. Эту информацию можно перекодировать на доступный нам язык. Молекулы свободны от ограничений формальных математических систем - они могут смоделировать поведение трех, пяти или шести гравитируюших тел, что математически невыполнимо (по крайней мере строгим путем). Приведя в движение носителей "теории пяти тел", мы пользуемся данными о положении реальных тел. С этой целью нам придется "пустить их в ход" в соответствующей аппаратуре, так чтобы траектория их развития благодаря обратным связям подстроилась к траектории исследуемой системы. Разумеется, это предполагает существование механизмов авторегуляции и самоорганизации в самих носителях. Можно, пожалуй, сказать, что мы уподобляемся Ляо Си Мину, который обучал, как бороться с драконами, - единственная загвоздка состояла в том, что познавший его науку нигде не мог найти дракона. Мы тоже не знаем ни того, как создать "информационные носители", ни того, где найти материал для этой цели. Во всяком случае, мы показали, как можно представить себе отдаленное будущее "биотехнологии". Как видно из сказанного, у нее и в самом деле немалые возможности. Приободренные этим, представим в заключение еще одну биотехнологическую возможность.
Отдельным "классом в себе" были бы такие "информациеносные сперматозоиды", задание которых состояло бы не в изучении, а в продуцировании явлений или устройств. Из таких "сперматозоидов" или "яйцеклеток" могли бы возникать всевозможные нужные нам объекты (машины, организмы и т. п.). Разумеется, такой "рабочий сперматозоид" должен был бы располагать как закодированной информацией, так и исполнительными органами (наподобие биологического сперматозоида). Зародышевая клетка содержит информацию о том, какова конечная цель (организм) и каков путь к этой цели (эмбриогенез), но материалы для "построения плода" ей даны в готовом виде (в яйце). Однако мыслим еще и такой "рабочий сперматозоид", который обладает не только информацией о том, какой объект он должен соорудить и каким способом это надо сделать, но еще и о том, какие материалы окружающей среды (например, на другой планете) надлежит превратить в строительный материал. Такой "сперматозоид", если он обладает соответствующей программой, будучи высажен в песок, построит все, что можно создать из кремния. Возможно, ему придется "подбросить" некоторые иные материалы и, конечно, подключить к нему источник энергии (например, атомной). Но на этом кульминационном панбиотехнологическом аккорде самое время завершить разговор {XIII}.
Гностическое конструирование
ПОРА объяснить, почему технологическому аспекту развития я уделяю в этой книге больше внимания, чем научному, хотя наука является двигателем технологии. Дело в том, что наука, если можно так выразиться, менее сознает самое себя, чем технология, поскольку она хуже технологии ориентируется в своих собственных ограничениях. Эти ограничения касаются не столько того, о чем говорит наука, то есть мира, целостные изображения которого она предлагает (как союзник философии, иногда как соперник или же как ее корректор), сколько того, каким образом действует наука. Наука предсказывает будущие состояния, но своих собственных будущих состояний, собственного пути развития она предсказать не может. Она создает "хорошие" - оправдывающиеся на практике - теории, но сама "не знает хорошенько", как их создает. Она исследует эмпирические явления, поддающиеся проверке опытом, но опять-таки сама себя не способна трактовать так последовательно эмпирически.