Концепция многоальтернативности в живых и неживых структурах

Эволюционные процессы в живых и неживых структурах, достаточно долго рассматриваемые в научной картине мира как взаимные противоположности, утратили свой антагонизм с появлением теории открытых диссипативных систем [1, 2]. Вместе с тем, доказанная непротиворечивость указанных процессов оставляет в стороне вопрос о сходстве этих эволюций, механизмы протекании которых в живой и неживой природе существенно различаются [3]. Онтологическое значение этого вопроса [4-7] дополняется актуальными потребностями теоретических и прикладных исследований в области проектирования структурно сложных открытых систем различного назначения [8-10] и интеллектуальных систем принятия решений [11-13], нуждающихся в практических рекомендациях по управлению такими системами и оценке их возможностей.

Закономерности эволюционных процессов, являющиеся общими для живых и неживых структур, вызывают интерес у широкого круга исследователей, работающих в области биокибернетики и её приложений.

В работе [14] рассматривается теория эволюционного усложнения биологических систем на основе иерархически последовательных метасистемных переходов: существующие биологически устойчивые подсистемы объединяются общим механизмом управления, вследствие чего формируется система нового иерархического уровня, которая, в свою очередь, является подсистемой более высокого уровня управления. В [15, 16] в качестве одного из общих механизмов эволюции материи описывается блочный принцип формирования новых структур из уже «опробованных», т.е. жизнеспособных (устойчивых) блоков на основе матричной репликации - способности к самоинструктирующему усложнению. С точки зрения эволюции такая способность оказывается более ценной для самоорганизации системы, нежели степень приспособленности к текущим условиям среды. Исследуя возможность самоорганизации искусственных систем Дж. фон Нейман [17] установил существование некоторого критического уровня сложности самовоспроизводящегося автомата, ниже которого воспроизводятся автоматы с более низкой и даже вырождающейся сложностью, а выше этого уровня, названного впоследствии точкой невозврата, сложность автомата, как информационной системы, может возрастать. Критерием указанной сложности для клеточного автомата является комбинаторное многообразие, определяемое числом клеток и количеством состояний каждой из них. Частные случаи такой самоорганизации обнаруживают автоматы Лэнгтона [18] и Кодда [19], самовоспроизведение или упорядоченное движение которых возникает, начиная только с некоторого уровня их сложности.

Работы [20, 21] указывают на тесную взаимосвязь физической неоднородности сложных систем с информационным принципом необходимого разнообразия У. Эшби, приводящей, в конечном счёте, к существованию у систем некоторой конечной информационной сложности, достаточной для их устойчивого эволюционного развития и, кроме того, обусловливающей эффективную познаваемость таких систем. Иными словами, идее «неупрощаемой сложности» систем [22] противопоставляется принципиально иная онтологическая предпосылка «неусложняемой простоты» законов построения и функционирования сколь угодно сложной системы.

Указанная предпосылка эволюции развивается в работах [23-27] на основе научного направления «Общая формальная технология» (ОФТ), позволяющего по-новому взглянуть на важность концепции сложности систем в процессах эволюции [24]. В частности, в [24, 25], отмечается, что функциональность некоторой сложной конструкции «растёт с ростом числа функциональных объектов в конструкции и неизбежно достигает такого значения, что оказывается достаточной для реализации функциональной сложности процесса собственного воспроизведения». При выполнении ряда условий такая функциональность становится избыточной и возникает «возможность получения бесконечного числа новых конструкций» [25], т.е. возможность протекания эволюционного процесса. На основе ОФТ в настоящее время получены важные практические результаты при построении высоконадёжных гетерогенных электронных схем [26, 27].

Предлагаемая работа лежит в русле указанных исследований общих закономерностей эволюционных процессов. В качестве конструктивной парадигмы, объединяющей эволюцию живого и неживого и отвечающей отмеченным выше необходимым условиям её протекания, рассматривается концепция многоальтернативности, основанная на принципах многообразия, дискретности и иерархии процессов и структур [28-31].

1    Принцип многообразия

Многообразие неживых форм строения материи, начиная с уровня элементарных частиц, обусловливает эволюционный, лавинообразный рост числа организованных структур, обладающих новыми физическими и химическими свойствами, а значит, и способностью к устойчивому существованию в разных условиях. Поскольку совокупность однородных элементов не порождает новых свойств, то возможность эволюции предопределяется наличием только разнотипного «исходного материала».

В качестве примера практической реализации принципа многообразия можно привести создание высокоэффективных преобразователей солнечной энергии на основе арсенид-галлиевой гетерогенной структуры AlGaAs-GaAs, в несколько раз превосходящей по своим энергетическим показателям моноструктуры на кремниевой основе [32]. Создание многослойных фотоэлементов из разных сплавов галлия с индием, фосфором, азотом позволяет преобразовывать в электрическую энергию разные диапазоны спектра светового излучения, т.е. наиболее полно использовать его энергию.

Следует заметить, что известный в настоящее время наиболее совершенный биологический механизм хлорофильного фотосинтеза также является гетерогенной структурой, содержащей две фотосистемы с взаимодополняющими функциями [33].

Существенно, что отмеченное выше состояние устойчивости процесса не означает его равновесности. На рисунке 1 показан глобально устойчивый, но неравновесный процесс, происходящий в нелинейной системе второго порядка с внешним гармоническим воздействием [34].

Хаотические фазовые траектории на рисунке 1а несут в себе скрытую упорядоченную фрактальную структуру движения, проявляющуюся в отображениях Пуанкаре (рисунок 1б).

Рисунок 1 - Иллюстрация устойчивого неравновесного процесса

Таким образом, множество устойчивых физических структур включает в себя обширный класс неравновесных, хаотических процессов, обладающих чувствительностью к малым изменениям начальных условий движения и вытекающей из этого высокой порождающей способностью эволюционного многообразия.

Многообразие в биологических системах является достаточно очевидным свойством живой природы, значение которого закреплено конвенцией ООН [35]. Эволюционная необходимость этого многообразия заключается не только в обеспечении непрерывности трофических (пищевых) связей в биосистеме при возникновении условий, неблагоприятных для существования той или иной её части (видовой уровень), но и в поставке генетического материала для механизма естественного отбора, т.е. лежит в основе эволюции живого мира (генетический уровень) [36]. На уровне отдельных организмов многообразие приспособительных механизмов широко проявляется в форме специализации и разделения не только физиологически различных, но и одинаковых функций организма, реализуемых в разных условиях. В качестве примера можно привести результат эволюции зрения животных, в частности, приматов, приведший к формированию цветовосприимчивых, но с низкой светочувствительностью зрительных рецепторов - колбочек, функционирующих в светлое время суток, и высокочувствительных рецепторов - палочек, не воспринимающих цвет и функционирующих при малых уровнях яркости (рисунок 2).

Рисунок 2 - Разделение функций дневного и сумеречного зрения

Ещё более поразительным примером многообразия и разделения функций является наличие у высших млекопитающих так называемых стволовых клеток, которые изначально не являются функционально ориентированными, но способны приобретать узкую функциональную специализацию в зависимости от текущих потребностей организма (рисунок 3).

Мозг

Костный мозг

Мышцы скелета

Кожа

Мышцы сердца

Нервные клетки

Рисунок 3 - Примеры специализации функций стволовых клеток

Таким образом, источником эволюции живой и неживой материи является многообразие её форм, порождающее качественно новые структуры. В том случае, если указанное многообразие обеспечивается в рамках одной физической или биологической системы, то такая система приобретает эволюционные преимущества: устойчивость существования и эффективное использование энергии внешней среды и внутренних ресурсов.

2    Принцип иерархии структур

Иерархия этапов эволюции неживых структур определяется диалектическим законом перехода количественных изменений в качественные и состоит в последовательном количественном усложнении своих форм: элементарные частицы - атомы - химические элементы -тела - звёздные системы - галактики, а также видов их взаимодействия, сопровождаемом скачкообразными качественными изменениями в их свойствах.

Следует отметить, что отличия в свойствах различных уровней иерархии физических форм материи возникает не только вследствие различного состава их элементов, но и в результате изменения способов их организации: каждый уровень организации неживых форм возникает в силу качественно других отношений их составляющих (наиболее яркий пример -периодический закон химических элементов Д.И. Менделеева).

Известная иерархия живых структур: нуклеотид - ген - клетка - организм - популяция -экосистема - биосфера, - очевидно указывает на общность рассматриваемого эволюционного принципа [37]. На каждом уровне структуры биологическая система использует разные способы сохранения своего устойчивого существования:

• ■    на низших уровнях - белковый и нуклеотидный полиморфизм (взаимозаменяемость функций различных белков и нуклеотидов);

• ■    на уровне организмов - гомеостазис, образующий многоуровневую систему защиты, в которой переход к более высоким её уровням затрагивает всё большее число физиологических подсистем организма. На рисунке 4 дана схематическая иллюстрация функционирования такой системы, поддерживающей физиологически нормальный уровень сахара в крови человека;

• ■    на уровне экосистем - разнообразие видов, родов семейств и т.д.

  1,8 г/л

  1,2 г/л

  0,8 г/л

  0,5 г/л

  

  железа инсулин

  Надпочечники->

  адреналин

  1олода

  Рисунок 4 - Пример многоуровневого регулирования содержания сахара в крови человека (нормальное содержание 0,8—1,2 г/л)

  
  

  Почки - выведение

  
  

  Поджелудочная

  
  

  Поведение - чувство

  
  

Важно отметить, что переход с одного уровня организации или функционирования системы на другой уровень носит дискретный, ступенчатый характер, причина которого раскрывается далее в разделе 3.

Многоуровневость материальных систем, обеспечивая устойчивость процессов (в том числе неравновесных) в неживых структурах, так же, как и гомеостазис в живых организмах, является не только результатом эволюции, но и создаёт условия для накапливания и реализации в этих системах эволюционных изменений на каждом уровне.

3    Принцип дискретности

Достижения квантовой теории определили дискретность энергетических параметров элементарных частиц неживой материи и их взаимных состояний - системных конфигураций, или структур [38]. В качестве иллюстрации такой дискретности на макроскопическом уровне на рисунке 5 показаны два состояния плёночной структуры, опорные узлы которой заданы, а дополнительные узлы образуются в зависимости от начальных условий образования плёнки [39].

Обе структуры а) и б) на рисунке 5 являются энергетически локально устойчивыми. В рассматриваемой системе существует несколько вполне определённых устойчивых состояний, т.е. их множество дискретно. Очевидно, что если каждое такое устойчивое состояние охарактеризовать некоторым показателем - критерием качества, то в формальном плане на указанном множестве состояний может быть поставлена задача поиска глобального экстремума.

Рисунок 5 - Дискретные состояния плёночной структуры в локальных энергетических минимумах

В биологических структурах дискретность строения определяется, в частности, существованием всего 20-ти основных аминокислот, комбинации которых при средней длине их последовательности в 100 аминокислот определяется числом размещений с повторениями и составляет 20100 вариантов, что с избытком обеспечивает всё разнообразие известных видов белков (примерно 204).

Дискретность генетических структур обеспечивает элементарным носителям наследственности высокую устойчивость, так как переход из одного дискретного состояния в другое требует преодоления некоторого энергетического порога. Р. Докинз в своей работе [40] подчёркивает, что эволюционная «бессмертность» гена необходимо определяется дискретностью его форм, и что естественный отбор возможен только на дискретном множестве конкурирующих вариантов.

Для иерархически сложных структур наблюдается дискретность поведенческих реакций: в частности, Г. Хакен приводит популярный пример конечного дискретного набора устойчивых естественных аллюров у лошади: шаг, рысь, иноходь, галоп [7].

Обобщая эволюционную роль дискретности форм материи, Э.М. Галимов указывает [41], что «наиболее экономный способ производства низко-энтропийного продукта состоит в комбинировании уже имеющихся низкоэнтропийных структур; эволюция в нашем понимании должна происходить не только и даже не столько путем малых изменений, сколько скачками, обусловленными новыми сочетаниями старых структур».

Отсюда следует, что дискретность живых и неживых структур обеспечивает рассмотренное выше многообразие вариантов форм и является неотъемлемым условием эволюции.

4    Реализация принципов многоальтернативности в антропогенных системах

Сформулированные выше эволюционные принципы многоальтернативного построения естественных физических и биологических структур обеспечивают возникновение в этих структурах основного эволюционного свойства - способности устойчивого существования в условиях открытого взаимодействия с непрерывно изменяющейся внешней средой. Осознанное воспроизведение указанных принципов в искусственных системах позволяет реализовать в них элементы адаптивного, приспособительного поведения, характерного для уль-трастабильных структур, обладающих высокой живучестью.

В работе [42] приводится пример построения системы электроснабжения космической станции, состав которой представлен на рисунке 6а и включает в себя три уровня подсистем:

• •    подсистему солнечных батарей;

• •    подсистему источника высокого напряжения, находящегося на внешнем по отношению к космической станции аппарате;

• •    подсистему электрохимических аккумуляторных батарей (АБ), накапливающих энергию при её избытке в системе и отдающей - при недостатке.

Способ взаимодействия этих подсистем образует иерархическую структуру, в которой передача функций электроснабжения каждому последующему уровню происходит только при полностью исчерпанных энергетических ресурсах предшествующего уровня (рисунок 6).

Контроль тока

Рисунок 6 - Иллюстрация принципов многоальтернативности в структуре и режимах работы системы электроснабжения космической станции

На рисунке 6б показано, что при выходе управляющего сигнала и за зону регулирования [-0,9; -0,5] подсистема солнечных батарей отдаёт в нагрузку свой полный ток IсБ,тах, и в работу вступает подсистема внешнего источника (диапазон регулирования [-0,4; 0,4]). При полностью загруженных солнечной батарее и внешнем источнике (IсБ = IСБ,тах и IВИ = Iви,тах) начинается отбор энергии от аккумуляторных батарей. Аналогичная передача управления осуществляется в пределах каждой подсистемы, которые содержат большое число идентичных модулей. Модульность и иерархичность строения исключают возможность каскадного (технологически связанного) нарастания отказов в системе, так как при любом токе нагрузки осуществляется активное регулирование не всей отдаваемой потребителям мощности, а только той её части, которая соответствует одному модулю той или иной подсистемы. Все остальные модули находятся в нерегулируемом режиме - часть из них отдают полный ток, а неиспользуемая часть отключена. В результате достигается «неусложняемая простота» системы [41], появляется возможность унификации контуров управления и блочного построения подсистем из взаимозаменяемых блоков, что в совокупности обеспечивает надёжное функционирование системы электроснабжения в широком диапазоне изменения её параметров, нагрузок и при отказах отдельных блоков.

Эволюционные принципы функционирования ультрастабильных биофизических структур, сохраняющих своё в некотором смысле экстремальное состояние, успешно применяются также в информационных системах для поиска оптимальных решений в сложных NP-полных задачах высокой размерности (рисунок 7).

Рисунок 7 - Алгоритмы управления и принятия решений, построенные на биофизических принципах

Из перечисленных на рисунке 7 примеров отметим обширный класс хорошо разработанных генетических алгоритмов [11], использующих, в частности, не только механизмы расщепления родительских признаков, но и матричную репликацию изначально известного набора модулей, многообразие которых с помощью самоинструктирования мутаций (прообраза эволюционной памяти) порождает множество альтернативных вариантов решений [31, 43, 44]. На рисунке 8 показан результат применения такого алгоритма для решения задачи Штейнера с размерностями n = 100 и n = 75.

• а) и=100

Рисунок 8 - Примеры кратчайших сетей Штейнера, построенных генетическим алгоритмом с эволюционной памятью

Исходные опорные узлы сети Штейнера на рисунке 86 совпадают с соответствующим фрагментом на рисунке 8а, однако топологии этих фрагментов сетей на рисунках 8а и 86 отличаются в силу системного влияния различного общего числа n опорных узлов.

Заключение

Единство законов эволюции живых и неживых систем может быть установлено на основе объединяющей концепции многоальтернативности, постулирующей принципы многообразия, дискретности и иерархии структур.

Принцип многообразия отражает исходную онтологическую предпосылку о возможности возникновения и стабилизации новых - эволюционных - изменений в природе только на основе множественных вариаций имеющихся структур. В информационном плане этот тезис близок к известному кибернетическому принципу необходимого разнообразия У. Эшби: “Variety can destroy variety”.

Дискретность строения и состояний живых и неживых структур является необходимым условием комбинаторного многообразия физических и биологических форм существования материи, определяя характер протекания эволюционных процессов в виде скачкообразных, качественных переходов.

Иерархическое, многоуровневое строение сложных природных систем обеспечивает возникновение в этих системах феноменологического свойства «неусложняемой простоты», выражающегося в их гомеостатизе и ультрастабильности, которые возрастают с увеличением разнообразия входящих в системы подсистем.

Конструктивное содержание этих принципов заключается в их целенаправленном использовании при проектировании высоконадёжных систем критического назначения и построении интеллектуальных систем принятия решений.

Эволюционная общность концепции многоальтернативности открывает перспективы её практического применения для прикладного анализа и управления сложными развивающимися системами как естественного, так и антропогенного происхождения.