Flow, Thermodynamics, and Life, которую написали геолог Эрик Шнайдер и Дорион Саган – сын Карла Сагана и Линн Маргулис. Хотя Саган и Шнайдер справедливо признают роль жизни и цивилизации в открытии каналов для энергетических потоков, они, похоже, сделали неправильные философские выводы о природе термодинамического процесса. Они не поняли, в отличие от Моровица, который четко осознал и сформулировал в своей книге 2002 года «Возникновение всего», что производство энтропии – не предназначение жизни, а побочный продукт вычислений, нарастания сложности и генерации знаний. Это энергетическая цена самоорганизации космоса.

Предназначение жизни не в том, чтобы производить энтропию, как предназначение вашего компьютера не в том, чтобы производить тепло, а предназначение вашего автомобиля не в том, чтобы производить выхлопные газы. Жизнь открывает энергетические потоки, которые организуют материю в вычислительные системы, способные моделировать, ориентироваться и понимать окружающий мир, и цена этих вычислений заключается в том, что некоторая полезная энергия преобразуется в бесполезную энергию, или энтропию. Вычисления, являющиеся механической работой, имеют свою цену. Это простая идея, лежащая в основе второго закона термодинамики, сформулированного Карно и Клаузиусом, но ее было невозможно ясно увидеть до того, как у нас появилась подходящая теория информации и вычислений. Сначала Рольф Ландауэр – прославленный исследователь из IBM – должен был показать, почему информация имеет физическую природу. Биты информации должны храниться на частицах материи. Идея о том, что информация – это физическое явление, сейчас звучит не слишком удивительно, но в 1950-х и 1960-х годах она была поистине радикальной.

Переосмысление приспособленности в контексте термодинамики

Поняв, что термодинамический императив жизни требует накопления знаний, мы видим, что естественный отбор максимизирует приспособленность за счет повышения надежности канала потока энергии и оптимизации точности прогностической модели организма. На первый взгляд кажется, что это две разные функции, но на самом деле это описания одного и того же процесса. Способность организма выполнять свою диссипативную функцию определяется тем, насколько эффективно агент способен извлекать свободную энергию, а это зависит от того, насколько хорошо его внутренняя модель предсказывает окружающую среду.

Мы не должны забывать, что внутренняя модель должна воплощаться в системе с механическим строением, позволяющей агенту извлекать выгоду из точности модели. Но, опять же, модель и воплощение модели на самом деле описывают одно строение, поскольку прогностическая модель является эволюционным результатом накопления физических адаптаций, обусловивших более эффективное извлечение энергии. Иногда говорят, что эволюция – это инженер, но она еще и разработчик компьютерных моделей.

Придерживаясь терминологии прошлого, мы можем определить приспособленность чуть менее тавтологично и более точно как диссипативную приспособленность – то, насколько хорошо адаптивная система способна избегать равновесия, извлекая свободную энергию. Это энергетически ориентированное определение приспособленности не требует каких-либо изменений в плане формального представления, разработанного эволюционистами, а только изменения точки зрения, мотивированного фундаментальным переосмыслением жизни как энергозависимой, устойчивой, неравновесной системы, которая должна получать информацию для уменьшения неопределенности окружающей среды в достаточной мере для избегания термодинамического равновесия.

Чтобы понять, что мы имеем в виду, когда говорим, что жизнь выполняет вычисления максимально близко к оптимальной термодинамической эффективности (и узнать, как выглядит приближение к теоретическому пределу Ландауэра), давайте рассмотрим знакомый пример. Известно, что человеческий мозг постоянно выполняет задачи, которые пока не по зубам нашим лучшим суперкомпьютерам и автономным роботам, и при этом расходует такое количество энергии, которое требуется для питания всего одной бытовой лампочки.

Это говорит о том, что в результате естественного отбора индивидуальные агенты скорее минимизируют, а не максимизируют скорость рассеивания энергии или производства энтропии, как заметил Пригожин несколько десятилетий назад. Ваша буквальная цель в жизни состоит не в создании максимального количества хаоса (энтропии), как некоторые интерпретируют термодинамический нарратив, а в приобретении знаний, которые сохраняют и расширяют порядок, создаваемый жизнью. Однако коллективным результатом действий агентов, ведущих себя подобным образом, является биосфера, которая со временем становится все более разнообразной, сложной и мощной в вычислительном отношении, поэтому скорость производства общей энтропии максимальна в течение временного интервала, простирающегося в будущее.

Иными словами, Вселенная, производящая энтропию с максимально возможной скоростью за время своего существования, – это Вселенная, в которой жизнь возникает и распространяется с максимально возможной скоростью. Висснер-Гросс описывает эту фундаментальную связь между законами физики и увеличением сложности космоса в том же выступлении на портале TED, о котором упоминалось в предыдущей главе:

Я изучил множество обсуждений в самых разных научных дисциплинах, которые, как мне кажется, указывают на единый механизм, лежащий в основе интеллекта. Например, в космологии существует масса различных свидетельств того, что наша Вселенная, по-видимому, отлично настроена для развития разума и, в частности, для универсальных состояний, которые максимизируют разнообразие возможных вариантов будущего.

Но как следует понимать то, что Вселенная настроена на возникновение универсальных состояний, которые «максимизируют разнообразие возможных вариантов будущего»? Это, конечно, непривычная трактовка интеллекта, но мы увидим, почему это самый простой способ понять, о чем мы говорим, когда используем эти слова. Если коротко, то жизнь не любит попадать в ловушку. Разумные агенты стремятся к свободе, и эта свобода проистекает из способности адаптивно реагировать на большее разнообразие вызовов.

Эволюция способствует расширению возможностей

Теория Висснер-Гросса имеет более старый аналог в литературе по нейроинформатике и машинному обучению под названием «расширение возможностей» (empowerment), который предложили британский исследователь искусственного интеллекта Дэниел Полани и его коллеги. Обе теории интеллекта используются для создания искусственных систем с более разумным поведением. Вместо того чтобы учить роботов выполнять отдельные задачи, их программируют следовать более общему правилу, имеющему экзистенциальный и практический характер: стремиться иметь возможность выбора вариантов будущих действий.

«Расширение возможностей означает такое состояние, когда вы имеете наибольшее потенциальное влияние на воспринимаемый мир», – объяснял в пресс-релизе Кристоф Сэлдж, разработавший эту концепцию вместе с Полани: «Так, для простого робота это может означать безопасное возвращение к зарядной станции без застревания, которое ограничило бы его возможности передвижения. Для более футуристичного, человекоподобного робота это может включать не только перемещение, но и широкий ряд других параметров, которые наделяют его более человеческими стимулами»5.

Для людей максимальное расширение возможностей может означать владение автомобилем, богатство, власть (или просто наличие влиятельных друзей или членов семьи). Конечно, не обязательно обладать ни одним из этих качеств, чтобы иметь оптимальные возможности для достижения жизненных целей, но даже не самые амбициозные люди не хотят попасть в тюрьму или получить травму, которая затруднила бы задачу выживания или адаптации к новым обстоятельствам. Всем нам хочется в той или иной мере сохранять возможности на будущее, а это значит одновременно иметь стабильность и способность гибко реагировать на сложные