Анатолий Левенчук - Системное мышление – 2022

Буквально в последние пять лет появились работы физиков, которые пытаются объяснить сложность биологических систем со множеством уровней организации/эволюционных уровней/системных уровней как вытекающую из физических законов. Раньше эти попытки не удавались, но в 2021 году Giorgio Parisi получил нобелевскую премию по физике 2021 года ( https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2021/parisi/facts/) за открытие явлений неустроенности (frustration, не путайте с психологическими «фрустрациями», это от совсем других, геометрических «неустаканенностей» 38 38 https://en.wikipedia.org/wiki/Geometrical_frustration – и посмотрите на видео, которое очень хорошо объясняет суть этой «неустроенности/неустаканенности». , термин пошёл с 1977 года), приводящих к беспорядку и флуктуациям в физических системах от атомарных до планетарных масштабов. То есть 1977 год можно считать моментом, когда физики стали изучать механизмы процессов, в которых участвуют неэргодические системы, то есть системы с памятью. Первым хорошо изученным примером таких систем стали спиновые стёкла. Стекло – это не кристаллическая структура, но и не жидкость. Стекло нельзя нагреть, охладить и сказать, что оно пришло в то же состояние, как это было бы с кристаллической решёткой или жидкостью – нет, состояние будет другое, ибо в стёклах есть память, они не эргодичны 39 39 https://ru.wikipedia.org/wiki/Эргодичность в отличие от самых разных других физических систем. Эти исследования позволили продвинуть понятие «система» так, что системы в биологии получили объяснительные модели с опорой на физику и математику.

Идея неустроенностей/frustration хорошо изученная физиками на примерах стёкол как систем с памятью позволила физику Кацнельсону и биологам Вольфу и Кунину в 2018 году сделать предположение 40 40 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1807890115 , что сложность биологических систем и вся эволюция в целом происходят именно от вот этих «неустроенностей», причиной которых становятся конкурирующие/конфликтующие взаимодействия на разных системных уровнях (скажем, клетки печени хотят неограниченно размножаться, но им это не дают – ибо для организма это же будет рак печени! Или паразит хочет заразить и убить всех хозяев, но тогда вымрет вся его популяция, и выживают только не слишком заразные паразиты). Именно эти «неустроенности» от конфликта устремлений систем на разных системных уровнях (в биологии – уровнях организации – молекулы, клетки, организмы, популяции, экосистемы) порождают все более и более сложные системы всё более и более высоких уровней организации. Это и есть источник жизни в её многообразии: жизнь это физический процесс, порождающий сложность за счёт преодоления неустроенностей, проистекающих из-за конфликтующих взаимодействий.

Эволюция (как показывает работа 2022 года Ванчурина, Вольфа, Кацнельсона, Кунина «Toward a theory of evolution as multilevel learning» 41 41 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2120037119 ) оказывается многоуровневой оптимизацией вот этих неустроенностей, работа эволюции оказывается очень похожа на работу нейронной сети, многоуровнево оптимизирующей свою структуру на каком-то потоке входных данных. Системное мышление из физики (а именно, термодинамики) вернулось в биологию, и принесло объяснительную теорию на основе математики, включая и объяснение существования всё более и более сложных системных уровней в ходе эволюции (от молекул к клеткам, от клеток к организмам, от организмов к популяциям) 42 42 https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2120042119 . Результаты этих догадок физиков безмасштабны, то есть приложимы не только к существам как биологическим системам, но и к их сообществам, а также к сообществам разумных существ (которые ведь тоже физичны!).

Точно так же инженеры в последние несколько лет выяснили, откуда и в технических системах (какая-нибудь система управления авиалайнером), и в биологии (управление велосипедом при спуске по горной дороге) возникают такие сложные обратные связи в поддержании устойчивого управления. Оказалось, что это нужно для достижения точности и скорости одновременно, когда элементная база (техническая или биологическая – не имеет значения) или медленна и точна, или быстра и неточна. Если предусмотреть множество обратных связей в самой системе управления, и достаточную разнородность характеристик элементов по шкалам скорости и точности, то можно предложить удивительно хорошо работающие механизмы и (пока не предложить, но хотя бы уже объяснить) удивительно хорошо работающие организмы. Скажем, танцоры обладают удивительно точным управлением своим телом, при этом биологи удивляются, насколько медленно и неточно работает wetware («мокрое обеспечение», «мясо») при подобных характеристиках скорости и точности. Грубо говоря, большие мышцы быстро и сильно, но неточно двигают руки-ноги-тело к нужному месту в пространстве, а мышцы поменьше, поточнее и помедленней подруливают, управляясь не столько даже многоуровневыми вычислениями, сколько просто запомненными паттернами управляющих мышцами сигналов.