выживают наиболее приспособленные к  среде,  мы
должны на нашей ферме заменить законом: "Выживает то, что  наиболее  точно
в_ы_р_а_ж_а_е_т  с_р_е_д_у".
     Мы  знаем  уже,  что  означает  "выражение  среды".  Это   накопление
структурной, а не селективной  информации.  Быть  может,  наши  повторения
столь  же  излишни,  сколь  и  утомительны,  но  скажем   это   еще   раз.
Инженер-связист  исследует  вероятность   поступления   информации   таким
образом,  что  для  него  в  стобуквенной  фразе   содержится   одинаковое
количество информации независимо от того, взята эта фраза из газеты или из
теории Эйнштейна. Такой аспект наиболее  важен  при  передаче  информации.
Однако о количестве информации можно говорить и в том  смысле,  что  фраза
описывает (отображает) некую более или  менее  вероятную  ситуацию.  Тогда
информационное содержание фразы зависит не от  вероятности  появления  тех
или иных букв в данном языке и не от их общего  количества,  а  только  от
степени вероятности самой ситуации.
     Отношение фразы к реальному миру не имеет значения для ее передачи по
каналу связи, но становится решающим при оценке информации,  содержащейся,
например, в научном законе. Мы займемся "выращиванием"  только  информации
этого второго рода, которая называется структурной.
     "Обычные" химические молекулы не выражают ничего или "выражают только
себя", что одно и то же. Нам нужны такие молекулы, которые были бы и собой
и  одновременно  отображением  чего-то  вне  себя  (моделью).  Это  вполне
возможно, так как, например, определенное место в хромосоме "выражает само
себя", то есть является частью дезоксирибонуклеиновой кислоты,  но,  кроме
того, "выражает" тот факт, что  организм,  возникший  из  этой  хромосомы,
будет иметь, допустим, голубые глаза. Правда,  "выражает"  оно  этот  факт
лишь как элемент целостной организации генотипа.
     Как же следует теперь понимать  "отображение  среды"  гипотетическими
"организмами-теориями"?  Среда,  которую  исследует  наука,  -   это   все
существующее, то есть весь мир, но не все сразу. Сбор информации состоит в
том, что в этом мире избираются  определенные  системы  и  исследуется  их
поведение. Некоторые явления - звезды, растения, люди - таковы,  что  сами
напрашиваются в  качестве  систем;  другие  (туча,  молния)  лишь  с  виду
обладают подобной автономией, относительной независимостью от окружения.
     Признаемся теперь,  что  нашу  "информационную  эволюцию"  мы  начнем
отнюдь не на пустом месте; иначе говоря, мы не собираемся создавать  нечто
такое, что  сначала  должно  будет  "само"  достичь  уровня  человеческого
познания и лишь потом идти дальше. Я не знаю, так ли  уж  это  невозможно;
вероятно, нет; но, во всяком случае, такая эволюция "от нуля"  потребовала
бы массу времени (может, даже не меньшую, чем биологическая эволюция).  Но
это ведь совершенно не нужно. Мы сразу воспользуемся нашими сведениями,  в
том числе и относящимися к  выделению  классов  (мы  знаем,  что  является
системой, достойной изучения, а что нет). Будем рассчитывать  на  то,  что
некоторое время мы, возможно, не добьемся феноменальных открытий, что  они
придут позднее, когда наша "ферма" окрепнет. К решению будем идти  методом
последовательных приближений.
     "Ферму"   можно   запроектировать   различным   образом.    Как    бы
предварительной моделью для нее является куча речного  гравия  в  качестве
"генератора разнородности", а также "селектор" - избирательное устройство,
особо чувствительное к "регулярности". Если  селектор  представляет  собой
ряд перегородок с круглыми отверстиями, то на "выходе" мы  получим  только
круглые голыши, потому что другие через "фильтр" не  пройдут.  Мы  получим
определенный порядок из беспорядка  (из  галечного  "шума"),  но  округлые
камешки ничего, кроме самих себя, не  представляют.  А  информация  -  это
представление. Поэтому селектор ориентироваться на "свойство  в  себе"  не
может; он может ориентироваться только на что-то, находящееся вне  его.  А
значит, он должен быть подключен, с одной стороны, как фильтр к генератору
"шума", а с другой - к некоему участку внешнего мира.
     На концепции "генератора разнородности" основана идея У. Росса Эшби о
создании "усилителя мыслительных способностей". Эшби заявляет,  что  любые
научные  законы,  математические  формулы  и  т.п.  могут   генерироваться
устройством,  которое  действует  совершенно  хаотически.  Так,  например,
мотылек, трепеща крыльями над цветком, может совершенно случайно  передать
бином Ньютона. Более того, таких диковинных случайностей вовсе не придется
выжидать. Поскольку  любую  ограниченную  информацию,  а  значит  и  бином
Ньютона, можно передать в двоичном  коде  с  помощью  нескольких  десятков
символов, то  в  каждом  кубическом  сантиметре  воздуха  его  молекулы  в
процессе   своего   хаотического    движения    передают    эту    формулу
н_е_с_к_о_л_ь_к_о   с_о_т   т_ы_с_я_ч    р_а_з    в    с_е_к_у_н_д_у.    В
действительности так и происходит; 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
с_е_л_е_к_т_о_р 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 в  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 подмостями?
     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
н_о_с_и_т_е_л_ь  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  инфор