Файл: Томпсон. Механистическая и немеханистическая наука. Исследование природы сознания и формы.pdf

вание, характеризующееся чрезвычайной внутренней взаимозависимостью составных частей, суммарная сложность которых намного превышает сложность организма как целого»45.

Чтобы пояснить идею Чейтина, обратимся вновь к разделам 5.2 и 5.3. В разделе 5.3 мы при помощи неравенств (18), (20) и (22) показали, что в нашей модельной системе маловероятно зарождение образований, информационное содержание которых превышает 101392 (=100800+326+266) бита. По приведенной в разделе 5.2 оценке количество протеинов в клетке составляет около 210000. Предположим для простоты, что суммарное информационное содержание этих 210000 белков не превышает 101392 бит. Это означает, что в неравенствах (12) и (13) из раздела 5.2 подразумевается, что каждый последующий белок описывается через предыдущие путем добавления в среднем 1,5 бита информации46. В сущности, (13) и (14) означают, что по меньшей мере для

210000.- 101392 = 108608 значений n будет F(l, Хп_\) = Yn . Иными

словами, 108608 белков из 210000 будут полностью определяться через предыдущие.

По мнению Чейтина и его коллеги Беннета, такого рода взаимосвязь действительно существует, однако в скрытой от нас форме. Чейтин и Беннет утверждают, что если структура обладает низкой информативностью, то она по определению описывается короткой программой. И тем не менее даже если программа и коротка, ее выполнение может занять долгое время47. Беннет считает, что биологические формы действительно имеют низкое информационное содержание, но описываются хотя и короткими, но требующими для своего выполнения длительного времени программами. Это значит, что все биологические структуры пронизаны глубокой внутренней взаимозависимостью, однако продемонстрировать ее невозможно.

Если данный подход оправдывает концепцию прогрессивной эволюции, то он должен быть применим ко всему спектру биологических форм. Все важнейшие символические описания органических форм должны обладать низкой информативностью. Это значит, что все эти описания, как и любые их части, могут быть систематически преобразованы друг в друга посредством функ- ции-генератора F. Например, описание процесса зрительного восприятия млекопитающего можно путем добавления небольшого объема информации трансформировать в описание моторных функций клеток, а затем — в описание абстрактных особен-

Теория информации и самоорганизация материи

ностей человеческого мышления и так далее. Однако, даже если идея Беннета и верна, продемонстрировать присутствующие

здесь взаимосвязи при помощи доступного мышлению человека анализа невозможно48.

Мы вынуждены признать, что эмпирический метод познания природы и возникновения жизни не дает обнадеживающих результатов. В ходе наших попыток строго проанализировать теорию эволюции мы приходим к понятию функции-генератора F. Очень трудно представить себе, что такого рода простое выражение (так, приводимая в приложении 1 функция F занимает лишь несколько строк) способно описать сложнейшие трансформации, которые мы рассматривали выше. К тому же мы не располагаем непосредственным доказательством того, что сложное устройство органических форм может быть воспроизведено путем выполнения простых компьютерных программ. И хотя такая возможность не исключается, длительность выполнения подобных программ была бы столь велика, что мы не могли бы их проверить.

Вероятно, на данном этапе анализа некоторые читатели предпочли бы обратиться к интерпретации (5) и сочли бы бессмысленными рассуждения на данную тему. Мы согласны с тем, что такого рода решение правомерно, однако это означало бы отрицание теории эволюции как общепринятого объяснения происхождения жизни. Можно возразить, что, признавая свое невежество в этом вопросе, мы тем не менее сохраняем надежду, что в будущем нам удастся показать возможность эволюционного развития на основе простых закономерностей. Однако нам не следует забывать и о том, что биологические формы вполне могут обладать высоким информационным содержанием, о чем мы говорили в разделе 5.2. Если это действительно так, то дать простое объяснение причин зарождения жизни на основе эмпирических подходов невозможно. В лучшем случае при помощи такого подхода можно было бы выработать сложное описание существующего в природе упорядочения. Такого рода описание ни в коем случае не могло бы претендовать на роль удовлетворительного объяснения, к тому же, как это следует из рассуждений Беннета, мы никогда не смогли бы в полной мере оценить адекватность такого описания49.

Мы пришли к выводам, которые кажутся целиком и полностью негативными, однако нельзя не заметить, что в них содер-

жатся и конструктивные позиции. Если природа действительно проста и познаваема, то вряд ли можно найти иной метод ее изучения, кроме эмпирического эксперимента и расчета. Однако мы показали, что природа может оказаться куда сложнее и, следовательно, существует возможность иных методов обретения знания. Если абсолютная основа реальности является источником непостижимых и несводимых к простым понятиям качеств, то мы могли бы обратиться к ним посредством иных, отличных от измерения и анализа методов. Проведенное нами эмпирическое изучение теории эволюции неспособно дать строгое тому подтверждение и указать пути практической реализации такого рода подходов. Однако оно убедительно продемонстрировало, что эмпирический подход может вывести за пределы эмпирического знания.

Мы уже упоминали о позиции естественной теологии, в соответствии с которой наличие сложного порядка в природе указывает на существование высшего интеллекта. Это не противоречит результатам нашего анализа, проведенного в рамках информационной теории, однако и не находит в нем строгого подтверждения. Тем не менее идеи естественной теологии обладают определенной ценностью, предлагая возможные альтернативы эмпирической методике получения знания. Если абсолютной основой природы является разумное существо, а человек — его творение, то мы могли бы надеяться вступить в личное общение с Абсолютом.

Мы не будем обсуждать возможные варианты такого общения, поскольку мы упомянули об этой возможности лишь для того, чтобы продемонстрировать конкретный пример альтернативного подхода, раскрытого с помощью нашего анализа. Для того чтобы такого рода подход представлял реальную ценность, должна существовать возможность апробирования его надежными, воспроизводимыми методами, иначе, он окажется лишь пустой спекуляцией. Однако количественный анализ неспособен предоставить практических средств такой апробации, и поэтому они остаются за рамками нашего анализа. Мы вынуждены остановиться у границ области эмпиризма,

Примечания

1.Weinberg, Conceptual Foundations of the Unified Theory of Weak and Electromagnetic Interactions, pp. 1212-1218.

2.Hawking and Israel, eds., General Relativity, p. 21.

информации. Предположим, что в этом коде присутствуют также N бит случайного шума, в котором, разумеется, не содержится повторения значащей информации — таким

образом, код ДНК состоит из 6хЮ5 +7/ бит. Вероятность эволюции конкретного животного с таким кодом ограничена

значением ;? = 2~Л'10~150000 (см. неравенство (18). Обозначим P

вероятность эволюции хотя бы одного животного, генома которого содержит данную значащую информацию плюс N бит шума. Такая P может оказаться максимум в 2N раз больше р, поскольку N бит информации можно расставить 2м

различными способами. Таким образом, Р< 2Np < ю~150000 —

то же самое ограничение задает и неравенство (20). 28.Prigogine, Nicolis, and Bahloyantz, Thermodynamics of Evolution,

pp. 23-28.

29.Eigen and Schuster, The Hypercycle, in three parts.

30.Cozzarelli, DNA Gyrase and the Supercoiling of DNA, pp. 953960.

31.Watson, pp. 316-317.

32.Dixon and Webb, Enzymes, pp. 656-663.

33. Smith, Hypercycles and the Origin ofLife, pp. 445-446. 34,Yockey, A Calculation of the Probability of Spontaneous Biogenesis

by Information Theory, pp. 377-398, and On the Information Content of Cytochrome, pp. 345-376.

35.Джулиан Хаксли — один из известных сторонников идеи об эволюции как прогрессивном процессе, который направляется естественным отбором (см. Huxley, Evolution in Action).

36.Shklovskii and Sagan, Intelligent Life in the Universe.

37.Gould, Chance Riches, pp. 36-44.

38.Dobzhansky, Darwinian Evolution and the Problem of Extraterrestrial Life, p. 173.

39.Simpson, This View of Life, p. 268. 40.Monod, Chance and Necessity, p. 43.

41.Bohm, Causality and Chance in Modern Physics, p. 133.

42.Это точка зрения логического позитивизма, в соответствии с которым человек может осмысленно говорить только о том, что он воспринимает своими органами чувств, а все остальное— это пустословие. Данная точка зрения была обобщена физиком И.Френдлихом, который писал: «Для нас утверждение, что у поезда есть колеса, пока он не пришел на

станцию (то есть, пока мы его не видим) означает, что у поезда есть колеса, когда он находится на станции. Мы считаем данное утверждение истинным потому, что, определив таким образом существование колес, мы продолжаем говорить о существовании у поезда колес даже тогда, когда он находится за пределами станции. В общем, приписывание системе как- ого-либо свойства подразумевает возможность предсказывать свойства системы (Freundlich, Mind, Matter and Physics, pp. 130-131). В соответствии с этой доктриной, выражение «человек произошел от приматов» означает лишь, что мы можем прийти в музей и полюбоваться костями наших «пращуров». Нас, и, как нам кажется, всех прочих людей, такая точка зрения не удовлетворяет. Ученые занимаются исследованиями вещей, обладающих реальным существованием. И если эмпирическая методология неспособна им в этом помочь

— значит, ее претензии на универсальность совершенно неоправданы.

43.Gillespie, Charles Darwin and the Problem of Creation. 44.Chaitin, Algorithmic Information Theory, p. 357. 45.Chaitin, p. 3S7.

46.Это число представляет собой среднее значение l(w„). По определению, wn > 1, а значение wn = 0 исключается. Следовательно, wn х бит может передавать лишь Iog2 (2"x -lj бит

информации; при х = 1,5 это выражение равно 0,87. 47.Языки программирования располагают средствами, при по-

мощи которых выполняется заданное количество вычислительных итераций. Современные компьютеры способны осуществлять миллионы и даже миллиарды итераций, однако даже в самой простой программе мы можем указать 10100 или

даже 1010 циклов. В таком случае невозможно получить какой-либо практический результат, поскольку даже на самом быстром компьютере выполнение данной программы занимало бы миллиарды лет. Простые же программы с умеренным количеством циклов вряд ли способны обеспечить точные описания жизни во всех известных ее проявлениях. Интересно, оправдано ли предположение о том, что такого рода программы могут дать интересующие нас описания, если в них включено, скажем, 101 оооооо циклов вычислений?