по всему миру затем сами взялись за эту задачу, опубликовав за последние годы целый ряд важных статей.

Это означает, что богатая и всеобъемлющая математическая формализация эволюционной эпистемологии и универсального дарвинизма не только возможна, а уже существует, и эту количественную теорию генерации знаний мы можем назвать универсальным байесианством. Хотя все три названия соответствуют одной и той же формальной теории, каждая из характеристик дает нам более глубокое понимание природы адаптивной сложности. Вывод или предсказание является, по-видимому, еще одной объединяющей темой, столь же важной, как эволюция и обучение, поскольку обеспечивает логико-математические формализации, раскрывающие единство таких разнообразных дисциплин, как нейронаука, машинное обучение и происхождение жизни. В совокупности эти теории содержат все инструменты, необходимые для натурализации телеологии: эволюционный прогресс становится измеримым, открывая путь к некой физике цели.

Складывая фрагменты головоломки

Мы наконец готовы объяснить происхождение биологической информации и вычислений, и сделаем мы это с помощью рифмованного уравнения, которое поможет как в понимании, так и в запоминании:

адаптация = статистическая корреляция = взаимная информация = модели оптимизация = знаний генерация

История, которую рассказывают эти специальные термины, на удивление проста. В своем удостоенном награды эссе, написанном для конкурса Института фундаментальных вопросов (FQXi) на тему «Как бездумные математические законы могут порождать цели и намерения?», физик Карло Ровелли объяснил, что хорошо адаптированный организм – это организм, статистически коррелирующий с окружающей средой: «Бактерия, плывущая влево, когда питательные вещества находятся слева, и вправо, когда питательные вещества находятся справа, процветает; бактерия, плавающая наугад, имеет меньше шансов»15.

Это пример поведенческой адаптации, но структурные адаптации также усиливают корреляцию между видом и его нишей. Все мы интуитивно ощущаем эту взаимосвязь, даже если не осознаем этого. Если бы вам показали изображение животного, которого вы никогда раньше не видели, но у которого были бы жабры и плавники, а не перья и крылья, вы смогли бы уверенно предположить, в какой среде оно обитает. И наоборот, если бы вам показали пустую среду, которая бы выглядела знакомой, вы бы уверенно предположили, какие существа могут в ней обитать. Почему мы способны делать такие выводы? Потому что эволюционирующий организм формируется под воздействием окружающей среды и во многих отношениях является ее отражением. Философ сказал бы, что хорошо адаптированный вид изоморфен своей нише. Кибернетики и Фристон сказали бы, что организм – это модель его ниши.

Статистическая корреляция между конфигурацией организма и состоянием окружающей среды означает, что две эти системы обмениваются информацией. Основываясь на новаторской работе философа-эпистемолога Фреда Дрецке, полвека назад применившего теорию Шеннона к естественному отбору, Вольперт и Ровелли называют эту общую информацию взаимной информацией (также существует термин «относительная информация»). По мере того как вид приспосабливается к нише по форме и функциям, объем взаимной информации между организмом и окружающей средой растет, поэтому мы можем сказать, что адаптивная система «изучает» свою нишу. Для вида усиление корреляции с нишей означает получение большего количества знаний о ней, а значит, он становится более эффективным предиктором этой ниши. Семантическая информация – это взаимная информация, которая каузально необходима для выживания организма.

В своем влиятельном эссе «Концепция информации в биологии» эволюционный биолог и генетик Джон Мейнард Смит объяснил, как статистическая корреляция между двумя системами может создавать прогностические знания, также процитировав работу Дрецке: «Дрецке (1981) утверждает следующее: если некоторая переменная A коррелирует со второй переменной B, то мы можем утверждать, что B несет информацию об A; например, если появление дождя (A) коррелирует с конкретным облаком (B), то тип облака говорит нам, будет ли дождь».

Если слегка обновить это описание, чтобы оно соответствовало нашему байесианскому взгляду на жизнь, то можно сказать, что если адаптивная система коррелирует со средой, то адаптивная система хранит модель этой среды. По мере накопления в генетической памяти адаптивных решений для тех или иных вызовов среды, оптимизируется точность прогностической модели вида, снижается неопределенность окружающей среды и создаются знания. Итак:

адаптация = статистическая корреляция = взаимная информация = модели оптимизация = знаний генерация

Запомнили?

Теперь, когда мы понимаем уравнение эволюционной эпистемологии, мы можем увидеть, как естественный отбор «переносит» информацию из окружающей среды в развивающуюся биосферу и почему эта информация создает целенаправленное поведение, которое мы ассоциируем с жизнью и разумом. О том, всегда ли это целенаправленное поведение сопровождается некоторой степенью сознательного опыта, речь пойдет в части третьей, а сейчас давайте просто скажем, что нам не следует обязательно предполагать, что агентность подразумевает разум. Вместе с тем большинство согласилось бы, что мы не можем по-настоящему понять разум, не поняв истоков агентности. Чуть забегая вперед, скажем, что именно решение загадки агентности позволит нам позже разгадать тайну разума. Физик-теоретик Ровелли, известный работами в области квантовой гравитации, посчитал необходимым затронуть этот вопрос в своей статье:

Рассматриваемое здесь определение «значимой» [информации. – Прим. пер.] не относится напрямую ни к чему ментальному. Для появления чего-либо ментального нужен разум, а для появления разума нужен мозг и его богатая способность обдумывать информацию и работать с ней. Рассматриваемый здесь вопрос заключается в том, какова физическая основа информации, с которой работает мозг. Предлагаемый ответ заключается в том, что это просто физическая корреляция между внутренними и внешними переменными, влияющими на выживание либо непосредственно, либо, возможно, косвенно 16.

Но модель Вольперта, Колчинского и Ровелли объясняет, как функциональная информация и телеология возникают в результате дарвиновской эволюции, которая наступает после возникновения жизни. Итак, действительно ли мы объяснили происхождение агентности и вычислений? К счастью, мы можем применить ту же логику к диссипативной адаптации, термодинамическому механизму, имеющему дарвиновскую природу, из третьей главы, в которой описывается, как система неодушевленных частиц может начать проявлять коллективное стремление к энергии, которое мы наблюдаем в жизни.

Долгожданное объяснение происхождения жизни

Напомним, что диссипативная адаптация – это процесс спонтанной самоорганизации, возникающий, когда поток энергии выводит систему взаимодействующих молекул далеко от термодинамического равновесия. Принцип, лежащий в основе этого эволюционного механизма, сформулирован еще Пригожиным, но теперь у нас есть формальная модель для составления концепции того, как законы максимизации энтропии могут привести нас от множества взаимодействующих молекул к самовосстанавливающимся системам (автокаталитическим наборам), самовоспроизводящимся системам (организмам), а возможно, и дальше.

Глядя через призму эволюционной эпистемологии, мы видим, что диссипативная адаптация – фактически все формы самоорганизации – это процессы онтогенетического обучения, реализующие алгоритм изменчивости и отбора и, следовательно, неизбежно эволюционирующие на протяжении достаточно длительного времени к конфигурациям большей стабильности и функциональности (во всяком случае, это касается тех