Системное мышление 2024. Том 2. Анатолий Левенчук

Чтение книги онлайн.

      А вот феномены жизни, которые из них следуют:

      1. Наличие единиц, обрабатывающих информацию (IPU, information processing units) как отдельных систем на всех уровнях организации, то есть какая-то автономия и устойчивость существования молекул, клеток, организмов, популяций и биосферы в целом – они как-то поддерживают свою идентичность, не растворяются в окружении.

      2. Неустроенность. Цели поддержания устойчивости (NESS, речь идёт об устойчивости в неравновесной ситуации, грубо говоря, «не дать разрушиться, поломаться, рассеяться в окружении») систем разных уровней конфликтуют, и это порождает неустроенность. Неустроенности/неустаканенности бывают или пространственные (geometrical frustrations), или во времени. Так, нейрон в мозге имеет своей функцией реакцию на входящий сигнал, это означает, что он будет реагировать на этот сигнал не как хочет, а как нужно для обработки сигнала целой группой/кластером нейронов как надсистемой, в которую входит система-нейрон. Это пространственный конфликт целей: оптимизировать обработку сигнала «как попроще» в рамках самого нейрона не получится, ибо это будет конфликтовать с обработкой сигнала «как надо» со стороны как кластера нейронов, и далее по системным уровням – со стороны каких-то долей мозга, отделов мозга, далее всего мозга. С другой стороны, нейрон работает с какой-то своей частотой, в своём временном масштабе, но это может не соответствовать временно́му масштабу, в котором ему нужно работать в более вышестоящей единице организационного устройства (кластере нейронов, долей и отделов мозга, мозге). И пространственные, и временны́е неустроенности не могут быть устранены полностью, но в рамках какого-то оптимального баланса может быть достигнуто локальное (не глобальное!) устойчивое неравновесное состояние – поиск этого устойчивого неравновесного состояния (NESS) и есть познание/обучение/learning эволюционирующей системы.

      3. Иерархия системных уровней. Если система эволюционирует, то у неё с необходимостью будет множество системных уровней (рост сложности в ходе эволюции неизбежен).

      4. Субоптимальность (near optimality). Для сложных многоуровневых оптимизаций можно использовать только стохастические методы, которые не гарантируют как устойчивость решения (то есть при попытке повторить будет получаться слегка другой вариант), так и нахождение глобального минимума (будут получаться не абсолютно оптимальные варианты, а просто более оптимальные, чем многие другие – но сравнимые с другими возможными к нахождению вариантами). В биологических системах через 4 миллиарда лет эволюции это проявляется в том, что всё уже более-менее оптимизировано, поэтому изменения в системах чаще всего ведут к ухудшениям, очень редко к улучшениям и в общем случае вообще ни к чему не приводят, ибо не так далеко уж уводят от уже найденного локального минимума потерь. Изменения, приводящие к переходу на локальный (никогда СКАЧАТЬ