среды позволяет эффективнее сохранять накопленные ресурсы, улучшает адаптационные способности системы, позволяет расширять экологические ниши и ресурсную базу. Увеличенная ресурсная база, в свою очередь, позволяет проводить реинжиниринг управления информацией, расширяя, например, область применения за счет редких, но возможных событий, вызванных особыми причинами.

С учетом вышесказанного известная молитва немецкого богослова Карла Фридриха Этингера («Господи! Дай мне силы изменить в моей жизни то, что я могу изменить, дай мужество и душевный покой принять то, что изменить не в моей власти, и дай мне мудрость отличить одно от другого») приобретает новое звучание как императив информационного менеджмента.

Две стороны эффективной сложности

Как показывается Карлом Фристоном (УПС: глава V), биологические системы могут воспринимать закономерности в флуктуациях окружающей среды и отображать их в динамике своего внутреннего состояния. При этом они сами становятся моделями причинной структуры своего окружения, что обеспечивает их предиктивность и возможность активно реагировать на отклонения от сделанных прогнозов. Таким образом, воспринимаемая сложность окружающего мира должна отражаться во внутренней сложности биологического автономного агента. Адекватной мерой этой сложности может быть так называемая эффективная сложность по Сет Ллойду. Она вытекает из возможности разделить описательную сложность любой системы на две части: одну, описывающую ее реакцию на случайные феномены (являющие причинами вариаций по особым причинам), и другую, которая описывает регулярные аспекты (связанные с причинами вариаций по общим причинам).

Эффективная сложность – то количество информации, которое необходимо для описания регулярности системы и ее способности реагировать на регулярные флуктуации окружающей среды. Именно эффективная сложность в наибольшей степени влияет на способность системы достигать ее целей.

Как известно, любой случайный по форме сигнал в конце концов может быть с определенной точностью разложен на множество волновых, то есть регулярных компонентов, что требует, однако, чрезвычайного усложнения вычислительных возможностей системы и, соответственно, определяющих ее невероятной емкости информационной тары и/или быстродействия системы. Если цели системы достигаются более грубым моделированием случайных сигналов, то система, несомненно, воспользуется этим. Этот механизм можно сравнить с принципом mp3 кодирования звука: удаление наименее значащих (неслышимых) сигналов из кодирования и разложение оставшихся на регулярные компоненты позволяет достичь вполне приемлемого качества передачи информации при существенном сокращении ее запоминаемого объема. Если стоимость хранения информации радикально снижается, то это позволяет включать ранее «неслышимые» сигналы в систему обработки, что несколько улучшает качество звуковой передачи (или создает впечатление улучшения), но кратно увеличивает потребность в ресурсах памяти, хотя в целом необходимость кодирования не отпадает. Иными словами, это тот «разрешаемый» зазор между оригинальной и получаемой информацией, своеобразная «зона серой (затемненной) информации», которая позволяет реализоваться концепции «алгоритма создания алгоритма» (УПС: глава VI), и делает вполне приемлемой вероятность «невероятных» эволюционных событий. В этом отношении общий мотив развития материи – совершенствование ее информационной тары, в отношении биологических систем может быть дополнен сопровождаемым увеличением их эффективной сложности, то есть способности воспринимать все большую долю вариаций как регулярные.

Для одноклеточных, в особенности прокариот, ресурсы памяти (информационная тара) в значительной степени распределены в экосистеме, что замедляет время отклика. При этом для бактерий относительно большое число вариаций окружающей среды оказывается имеющими «особую причину» и вызывает соответствующую реакцию. Эта реакция, как правило, временная и субоптимизированная. Одновременно основа оперативного хранилища данных с быстрым откликом – собственный геном бактерий – должен быть достаточно открыт для восприятия внешней информации, например в форме горизонтального переноса генов или обратной передачи вовне своей внутренней информации. Также геном должен быть открыт для внутренней изменчивости, то есть обладать точно выстроенным уровнем генетической нестабильности, своеобразной «тональностью» генома.

Открытость и нестабильность прокариотического генома позволяют распределять издержки обработки информации в очень широких информационных полях, но не дают в полной мере воспользоваться преимуществами многоклеточности, работающие элементы которой обнаруживаются, например, в биопленках: в первую очередь специализация слоев и связанная с ней программируемая клеточная смерть.

Биопленки тем не менее для задействованных в них бактерий в значительной степени снижают издержки, связанные с вариациями по общим причинам. Одной из причин неспособности прокариот создать действительно многоклеточные организмы можно считать «бульонность» распределения информации (УПС: глава V) в прокариотических системах: все клетки в них остаются более-менее равны.

Тоньше управляемые открытость и нестабильность эукариотического генома предопределяют неизбежность сравнительно очень узкого генетического разнообразия эукариот («все эукариоты – любопытная разновидность асгардархей»), обеспечивающего такую управляемость в условиях резко ограниченного числа возможных состояний гомеостаза, но, с другой стороны, позволяют в максимальной степени развиться многообразию внешних форм – разнообразию фенотипическому. Одновременно увеличение разделительной сложности у эукариот добавляет в информационный «бульон» больше «мяса» и «овощей»; появляются клетки истинной зародышевой линии, дающие, казалось бы, смысл существованию остальных клеток, обоснование их специализации и оправдание апоптозу. Кроме того, «бульонное» состояние информационной среды ухудшает качество передачи информации, как ввиду увеличенного уровня воспринимаемого системами информационного шума, так и в силу упрощенных механизмов верификации поступающей информации. В результате часть семантической информации агентами «додумываться» и энтропия (неопределенность информации) лавинообразно нарастает. «Додуманное» решение, однако, как в конкурсе КВН на «добивку шутки», иногда может оказаться и лучше оригинального.

Многоклеточность как апгрейд коммуникационных способностей

Полноценная эукариотическая многоклеточность, по логике ОПЭ, дает принципиальное улучшение оценки качества информации и создает императив коллективной оценки информации. Обмен информацией через перекрывающиеся информационные архитектуры позволяет достигать все более совершенной эффективности коммуникаций, что делает неизбежной холобионтную форму существования многоклеточных эукариот. Холобионт в информационном смысле – это переплетение информационных множеств, сочетающее самореферентные индивидуальные информационные архитектуры всех участников (эукариот, прокариот и вирусов), объединенных возникающими коллективными информационными мотивами. Эволюционное развитие, согласно ОПЭ, понимается как непрерывная самоорганизующаяся естественная информационная инженерия и одновременно деятельность по строительству ниш, основанные на систематизированной оценке и развертывании информации в повторяющихся масштабах. Строительство ниши в этом плане тоже может пониматься как коллективный процесс с постоянной кооптацией новых участников и соотноситься с ростом кучи песка в стандартной модели СОК.

Коллективное действие как функция эффективной информации (ЭИ), то есть информации передаваемой, связывающей процессы внутри системы (Сет Ллойд, 2002; 2006), привносит информационный аспект в модель СОК для спонтанного возникновения самоорганизации. Ограничение на диапазон возможных альтернативных состояний любой биологической системы, согласно ОПЭ, увеличивает количество ЭИ, при этом любой ассоциированный элемент системы принимает ограничение своих возможных будущих состояний ради достижения наиболее желательного из них. В этом контексте холобионтная форма существования эукариот – это своего рода конфедерация, которая одновременно представляет собой и широкую совокупность групп, и целостную сущность, и через это максимизирует использование ЭИ. Живой организм зависит от непрерывного накопления информации из множества источников для поддержания устойчивых взаимоотношений с внешней средой и поддержания