Самоорганизующиеся системы

Термин "самоорганизация" имеет два значения:

1. Процесс, при котором в динамической системе самопроизвольно возникают и развиваются связи между компонентами системы (например, в сосуде с водой до и после охлаждения ниже нуля по Цельсию). Это изменение между состоянием, в котором части системы не сообщаются между собой, и состоянием, в котором это сообщение имеет место.

2. Процесс, при котором неудовлетворительная организация (например, неуправляемая аккумуляция ошибок,неконтролируемое зашумление) становится удовлетворительной (автокоррекция ошибок, подавление шума).

1. Не существует машин, являющихся самоорганизующимися в этом смысле просто потому, что утверждать, что отображение f есть функция состояний, не имеет смысла. В противном случае вместо одного f для трех состояний a, b ис из S существовало бы соответственно три отображения f_a,f_b и f_c. С другой стороны, поскольку существует единственное преобразование входного сигнала в выходной, при реализации состояния b отображение f_a(b) не имеет смысла.

2. Для того, чтобы заданное отображение изменилось из f в g, должна существовать некоторая переменная, отражающая возможность этого изменения вследствие внешнего действия по отношению к системе (именно внешнего, так как мы видели, что изменение отображения не может быть вызвано изменением внутреннего состояния по смыслу определения машины). Таким образом, самоорганизация одной машины (во втором смысле слова) возможна лишь в контексте взаимодействия с другой машиной, что выражалось бы в необходимости введения дополнительной переменной. Поэтому как таковая самоорганизация машин смысла не имеет.

Спонтанная организация

Сама постановка вопроса о поиске особых условий для возникновения жизни некорректна. Каждая изолированная детерминированная динамическая система под действием неизменяемых законов автоматически генерирует особые формы "разумной" жизни (“организмы”, способные адаптироваться к “среде обитания”). В этом смысле, каждая динамическая система подобного рода самоорганизуется. В прошлом, до компьютерной эры, мы не могли это осознать, поскольку только компьютерные численные эксперименты дали нам возможность изучать поведение систем средней сложности, не слишком простых (сложнее, скажем, математического маятника), чтобы проявились интересные нетривиальные особенности динамики, но и не слишком сложных, чтобы проанализировать эти особенности поведения.

Каждая машина при движении к равновесному состоянию осуществляет соответствующий отбор. Поведение более или менее сложных систем, в которых реализуются множественные и обширные состояния равновесия, нетривиально. Эта нетривиальность есть лишь следствие увеличения размерности, и не более того.

Проиллюстрируем это примером с компьютером, регистры памяти которого заполнены случайным образом числами от 0 до 9. Введем следующий динамический закон: будем перемножать пары чисел в регистрах, после чего младший разряд произведения будем записывать в регистр, хранящий первый множитель. Во-первых, мы видим, что благодаря свойствам умножения, четные числа имеют больше шансов выжить в сконструированном нами мире. Поэтому они уничтожат нечетные. Во-вторых, поскольку 0 устойчив к перемножению (к изменению путем перемножения), нули в конечном итоге заполнят все регистры памяти.

Данное наблюдение характеризуется всеобщностью: хорошо определенный оператор (в нашем примере, умножение) ведет систему к равновесному состоянию. Отбор характеристик, наиболее устойчивых к определенного рода изменениям, порождаемым этим оператором, осуществляется им автоматически. Единственное, что необходимо обеспечить — это детерминированность и неизменяемость оператора.Именно в этом смысле автор использует термин изолированная система.

В произвольной изолированной системе жизнь и интеллект развиваются неминуемо (может быть, однако, в вырожденных случаях системы вырабатывают "нулевую" жизнь и интеллект).

Как мы можем генерировать искусственную жизнь? В принципе, просто. Необходимо лишь обеспечить следующее

следующе

· рассматриваемая динамическая система имеет размер, достаточный для того, чтобы ее равновесные состояния включали лишь малую долю всего пространства состояний, но все же давали возможность нетривиального поведения;

· законы, по которым протекает ее эволюция (развитие во времени) должны быть неизменны и детерминированы (в оригинале single-valued);

· время функционирования (эволюции) должно быть достаточно велико, чтобы позволить системе достичь равновесия.

Рассечем равновесное состояние надвое и назовем одну часть "организмом", а другую "средой". Когда мы исследуем это равновесное состояние, то обнаружим, что существующие формы (организмы) будут способны выживать при возмущениях, индуцированных средой обитания под действием введенных нами (существующих) законов. Степень адаптации (т.е. "интеллект") и сложность этих организмов будут ограничены лишь размером всей динамической системы и временем движения к равновесному состоянию.

В этом смысле, каждая машина имеет свойство самоорганизовываться, то есть она способна генерировать функциональные структуры, гомологичные "адаптированному организму", до тех пор, пока позволяют ее размеры и сложность. Создание синтетических организмов, наделенных сколь угодно высокой степенью сложности и интеллекта, не является принципиальной проблемой. Однако интеллект этих организмов будет по сути адаптацией к условиям лишь их конкретной среды обитания, тогда как адекватность их интеллекта и степени адаптации к другой среде, естественно, не может быть гарантирована. К тому же, интеллект этих организмов будет направлен к поддержанию их собственных переменных состояния в тех или иных пределах, вследствие чего они будут принципиально эгоистичны (как тут не вспомнить Р. Докинза и его "Эгоистичный ген" (Dawkins 1976)?).

Количество регуляторной или селективной активности, реализуемой машиной (организмом), ограничено пропускной способностью машины как информационного канала. Иными словами, отбор сопряжен с обработкой соответствующих количеств информации, а поэтому он не может быть обеспечен беззатратно, как и в случае закона сохранения энергии в технике (no free lunch?).

Итак, теория самоорганизации, основанная на выводах из теории информации и теории автоматов (в оригинале logic of mechanism), в общем и целом, хорошо разработана и не имеет белых пятен.

⇐ Назад