Было предложено много других определений сложности — по меньшей мере 31, в соответствии со списком, составленным в начале девяностых годов физиком Сетом Ллойдом (Seth Lloyd) из Массачусетского технологического института, который также связан и с Институтом Санта-Фе[139]. Определения заимствуют кое-что из термодинамики, информатики, компьютерных технологий и включают в себя такие концепции, как энтропия, беспорядочность и информация — сами по себе довольно скользкие термины. Все определения сложности имеют недостатки. Например, алгоритмическая теория информации, предложенная математиком из «IBM» Грегори Чайтином (Gregory Chaitiri) , утверждает, что сложность системы может быть представлена самой короткой компьютерной программой, ее описывающей. Но в соответствии с этим критерием текст, созданный командой печатающих мартышек, более сложен, потому что он более беспорядочен, а следовательно, менее компактен, чем «Поминки по Финнегану» Джеймса Джойса.
Такие проблемы высвечивают тот неприятный факт, что сложность существует в некотором туманном смысле и каждый представляет ее по-своему (как, например, порнографию). Время от времени исследователи спорили, стала ли сложность такой бессмысленной, что ее следует бросить, но неизменно приходили к выводу, что термин имеет слишком большое значение для связи с общественностью. Сотрудники Института Санта-Фе часто используют слово «интересный» как синоним слова «сложный». Но какое правительственное учреждение даст средства на исследования по вопросам «общей теории интересных вещей»?
319
???[140]
чали системы, демонстрирующие стабильность, периодичность и равновесие, но он и другие исследователи из Санта-Фе хотели понять «проходящие режимы», лежащие в основе многих биологических явлений. В конце концов, сказал Лангтон, «когда ты достигаешь точки равновесия для живых организмов, ты мертв».
Он улыбнулся. Шел дождь, и Лангтон включил «дворники». По мере того как «дворники» размазывали грязь по лобовому стеклу, оно быстро становилось из полупрозрачного непрозрачным. Лангтон, глядя на дорогу через незапачканный угол, продолжал говорить, и, казалось, его нисколько не беспокоило состояние лобового стекла. Наука, сказал он, очевидно, добилась значительного прогресса, разбив вещи на куски и изучая эти куски. Но эта методология обеспечила только ограниченное понимание явлений высшего уровня, которые были созданы, в большей степени, историческими случайностями. Однако эти ограничения можно преодолеть через синтетическую методологию, в которой базовые компоненты существования соединены вместе новыми способами в компьютерах для исследования того, что могло бы случиться.
— В конце вы оказываетесь с гораздо большим набором возможностей, — сказал Лангтон. — Затем вы можете анализировать набор, и не только на предмет уже существующих химических соединений, но и возможных химических соединений. И только в области возможных химических соединений вы увидите какую-то регулярность. Регулярность есть, но вы не можете увидеть ее в очень малом наборе того, чем нас изначально обеспечила природа.
При помощи компьютеров биологи могут исследовать роль случая, моделируя начало жизни на Земле, изменяя условия и наблюдая за последствиями.
— Так что часть того, что представляет собой искусственная жизнь, и часть более широкой схемы, которую я в общем называю синтетической биологией, — это зондирование за пределами, проникновение за оболочку того, что произошло естественным путем.
Таким образом, Лангтон предположил, что искусственная жизнь может открыть, какие аспекты нашей истории были неизбежными, а какие — просто случайными.
В ресторане, поглощая какое-то мексиканское блюдо из курицы, Лангтон подтвердил, что он в самом деле является приверженцем взгляда, известного как «сильная искусственная жизнь» и утверждающего, что компьютерные модели живых существ сами живые. Он описал себя как функционалиста, считающего, что жизнь характеризуется тем, что она делает, а не тем, из чего она сделана. Если программист создает подобные молекулам структуры, которые, следуя определенным законам, спонтанно организуют себя в сущности, по-видимому, способные есть, воспроизводиться и развиваться, то Лангтон посчитает эти сущности живыми — «даже если они в компьютере».
Лангтон заявил, что его вера имеет моральные последствия.
— Мне нравится думать, что если бы я увидел кого-то, сидящего рядом со мной у компьютерного терминала, кто пытал бы эти существа, посылал бы их в какой-то цифровой эквивалент ада или награждал бы только нескольких избранных, способных написать на экране его имя, я попытался бы отправить этого человека к психиатру!
Я сказал Лангтону, что он, как кажется, объединяет метафору или аналогию с реальностью.
— Фактически я пытаюсь сделать нечто немного более фантастическое, чем это, — ответил Лангтон улыбаясь. Он хотел, чтобы люди поняли, что жизнь является процессом, который может быть приведен в исполнение любым количеством организаций материи, включая быструю смену электронов в компьютере. — На каком-то уровне фактическое физическое понимание не относится к делу в плане функциональных свойств, — сказал он и добавил: —Конечно, есть различия. Будут различия, если материальная база отлична.
Но являются ли различия фундаментальными по отношению к свойству быть живым или нет?
Лангтон не поддерживал заявление, которое обычно делают энтузиасты искусственного интеллекта, что компьютерные модели тоже могут иметь субъективный опыт.
— Именно поэтому искусственная жизнь мне нравится больше, чем искусственный интеллект, — сказал он. — В отличие от многих биологических явлений субъективные состояния не могут быть сведены к механическим функциям. Ни одно механическое объяснение, которые вы можете дать, не даст вам объяснения чувства осознания, чувства «я есть, я здесь сейчас».
Другими словами, Лангтон был мистиком, тем, кто верил, что объяснение сознания находится вне пределов досягаемости науки. В конце концов он признал, что вопрос, являются ли компьютерные модели на самом деле живыми, тоже в конечном счете философский, а поэтому нерешаемый вопрос.
— Но для того чтобы искусственная жизнь выполняла свою работу и помогала расширять эмпирическую базу данных для биологической науки и теории биологии, им не требуется решать эту проблему. Биологам на самом деле никогда не требовалось это решать.
Чем дольше говорил Лангтон, тем больше казалось, что он осознает и даже приветствует тот факт, что искусственная жизнь никогда не станет основой по-настоящему эмпирической науки. Модели искусственной жизни, сказал он, «заставляют меня оглядываться в поисках реального мира». Другими словами, моделирование может увеличить нашу негативную способность; модели могут бросить вызов, а не поддержать теории реальности. Более того, ученым, изучающим искусственную жизнь, может, придется довольствоваться гораздо меньшим, чем «полным пониманием», которое они извлекли из старых, редукционных методов.
— Для определенных категорий в природе мы ничего не сможем больше сделать путем объяснений, кроме как просто сказать: «Ну, вот она — история».
Затем он признался, что такой результат ему прекрасно подойдет; он надеялся, что Вселенная в некотором фундаментальном смысле является «иррациональной».
— Рациональность очень сильно связана с традицией науки на протяжении последних 300 лет, когда вы оказываетесь в конце концов с неким видом понимаемого объяснения чего-либо. Но я был бы разочарован, если бы дело обстояло так.
Лангтон жаловался, что его приводит в отчаяние линейность научного языка.
— Существует поэзия, — сказал он. — Поэзия — это очень нелинейное использование языка, где смысл — это более, чем просто сумма составляющих. Наука не требует ничего более, чем сумма составляющих. И только тот факт, что есть вещи, которые надо объяснять, используя нечто большее, чем сумму составляющих, означает, что традиционный подход, просто характеристика составляющих и отношений, не будет адекватным, чтобы уловить суть многих систем. А это вам как раз хочется сделать. И это не значит, что нет возможности сделать это более научным способом, чем поэзия, но у меня просто есть чувство, что в будущем науки будет гораздо больше чего-то, подобного поэзии.
В феврале 1994 года журнал «Сайенс» опубликовал статью «Доказательство, легализация и подтверждение цифровых моделей в земных науках», которая обращается к проблемам, поставленным компьютерными моделями. Удивительно постмодернистская статья была написана Наоми Орескес (Naomi Oreskes) , историком и геофизиком из Дартмутского колледжа, Кеннетом Белицем (Kenneth Belitz) , геофизиком также из Дартмута, и Кристин Шрадер Фречетт (Kristin Shrader Frechette) , философом из Университета Южной Флориды. Хотя они фокусировались на геофизическом моделировании, их предупреждения на самом деле могут быть применены к цифровым моделям всех видов (как они признали в письме, опубликованном в «Сайенс» несколько недель спустя).
Авторы отметили, что цифровые модели приобретают все большее влияние в дебатах по вопросам глобального потепления, уменьшения запасов нефти, пригодности мест захоронения ядерных отходов и так далее. Их статья была предназначена служить предупреждением о том, что «доказательство и легализация цифровых моделей природных систем невозможны». Единственные предположения, которые могут быть подтверждены, то есть может быть доказана их истинность, — это те, которые относятся к чистой логике или математике. Это закрытые системы, все их компоненты основаны на аксиомах, являющихся истинными по определению. Два плюс два равно четыре по общему согласию, а не потому, что уравнение соответствует какой-то внешней реальности. Природные системы всегда открыты, указывают Орескес и ее коллеги; наши знания о них всегда являются неполными, примерными, и это в лучшем случае; мы никогда не можем быть уверены, что не пропустили какие-то относящиеся к делу факторы.
«То, что мы называем данными, — объясняли они, — это знаки природных явлений с умозаключениями, к которым мы имеем неполный доступ. Многие выводы и предположения могут быть подтверждены на основании опыта (и могут быть оценены некоторые сомнения), но степень, в которой наши предположения выдержат любое новое изучение, никогда не может быть определена априори. Таким образом, высказанные предположения делают систему открытой». Другими словами, наши модели всегда являются идеализациями, приближениями, догадками.
Авторы подчеркнули, что, когда модель точно копирует или даже предсказывает поведение реального явления, она все равно не доказана. Никогда нельзя быть уверенным, рождается ли соответствие из какого-то истинного совпадения между моделью и реальностью или является случайным. Более того, всегда возможно, что другие модели, основанные на других предположениях, могут дать те же результаты.
Орескес и ее соавторы отметили, что философ Нэнси Картрайт (Nancy Cartwright) назвала цифровые модели «работой воображения». Они пишут: «Даже не принимая ее точку зрения, мы можем рассмотреть этот аспект: модель, подобно роману, может резонировать с природой, но это не „реальная" вещь. Как и роман, модель может быть убедительной — она может казаться истинной, если она соответствует нашему опыту природного мира. Но точно так же, как мы можем раздумывать, в какой мере герои романа взяты из жизни и в какой мере они являются вымышленными, мы можем спросить и про модель: сколько основано на наблюдениях и измерениях доступных явлений, сколько основано на суждениях, базирующихся на имеющейся информации, а сколько сделано для удобства?…Мы должны признать, что модель может подтвердить наши предубеждения и поддержать неверную интуицию. Поэтому модели наиболее пригодны, когда они используются для того, чтобы бросить вызов существующим формулировкам, а не для подтверждения или доказательства их».
Цифровые модели лучше срабатывают в одних случаях, чем в других. Они особенно хорошо работают в астрономии и физике частиц, потому что имеющие отношение к делу предметы и силы точно соответствуют их математическим определениям. Более того, математика помогает физикам определить то, что по-другому неопределимо. Кварк — это чисто математическая конструкция. У него нет смысла, кроме его математического определения. Свойства кварка — очарованность, цвет, странность — это математические свойства, не имеющие аналогов в макроскопическом мире, который мы населяем. Математические теории менее непреодолимы при применении к более конкретным, комплексным явлениям, таким как что-либо в биологическом косме. Как указывал биолог Эрнст Майр, каждый организм уникален и меняется с каждой минутой. Поэтому математические модели биологических систем, обычно имеют меньшую предсказательную силу, чем физика. Мы должны также с осторожностью относиться к их способности представлять истину о природе.
Этот тип философского скептицизма раздражает Пера Бака (РегВаК) . Бак — датский физик, который переехал в США в семидесятые годы. Это высокий, полный мужчина, любящий подраться очкарик, со множеством своих мнений. Пытаясь убедить меня в превосходстве сложности над другими типами науки, он насмехался над предположением, что физики, занимающиеся элементарными частицами, могут открыть секрет существования путем зондирования постоянно снижающихся уровней материи.
— Секрет не в том, чтобы глубже и глубже погружаться в систему, — утверждал Бак с четким датским акцентом. — Секрет в том, чтобы идти в другом направлении[141].
Физика частиц мертва, объявил Бак, убита своим собственным успехом. Большинство этих исследователей, отметил он, «думают, что они все еще делают науку, когда на самом деле они просто разгребают беспорядок после вечеринки». То же самое истинно и в плане физики твердого тела, области, с которой Бак начинал свою карьеру. Тот факт, что тысячи физиков работали над высокотемпературной сверхпроводимостью — в основном тщетно, — показал, насколько недостаточной стала область: «Очень мало мяса, и очень много жаждущих его съесть». Что касается хаоса (который Бак определил так же узко, как Джеймс Йорке), то к 1985 году— за два года до того, как была опубликована книга Глейка «Хаос», — физики пришли к базовому пониманию процессов, лежащих в основе хаотического поведения.
— Вот как идут дела! — рявкнул Бак. — После того как что-то дошло до масс, оно закончилось. (Сложность, конечно, является исключением из правила Бака.) Бак испытывал только презрение к ученым, довольствующимся просто рафинированием и расширением работ пионеров.
— В этом нет необходимости! Нам здесь не нужна команда уборщиков!
К счастью, сказал Бак, многие таинственные явления продолжают сопротивляться научному пониманию: эволюция видов, человеческое познание, экономика.
— Общее у этих вещей то, что они очень большие и имеют много степеней свободы. Мы называем это комплексными системами. И в науке будет революция.
Эти вещи в скором времени станут самостоятельными науками, точно так же, как за последние 20 лет самостоятельными науками стали физика частиц и физика твердого тела.
Бак отвергал «псевдофилософский, пессимистический, нерешительный» взгляд, заключающийся в том, что эти проблемы просто слишком сложны для наших крошечных человеческих мозгов.
— Если бы я думал, что это правда, то я бы не занимался тем, чем занимаюсь! — воскликнул Бак. — Нам следует быть оптимистичными, конкретными, и тогда мы можем пойти дальше. И я уверен, что через 50 лет наука будет выглядеть совсем по-другому в сравнении с тем, как она выглядит сейчас.
В конце восьмидесятых Бак и двое его коллег предложили теорию, быстро ставшую лидирующим кандидатом на общую теорию сложности, — самоорганизованную критичность. Его парадигматическая система — это куча песка. По мере того как ты добавляешь песок на верх кучи, она приближается к тому, что Бак называет критическим состоянием, при котором даже одна дополнительная песчинка, опущенная на верх кучи, может вызвать лавину по бокам. Если кто-то планирует размер и частоту лавин, происходящих в этом критическом состоянии, то результаты соответствуют тому, что известно как степенной закон: частота лавин обратно пропорциональна некоторой степени размера кучи.
Бак отдает должное пионеру хаоса Бенуа Мандельбро за то, что тот указал, что землетрясения, колебания рынка ценных бумаг, исчезновение видов и многие другие явления демонстрировали образец поведения в соответствии со степенным законом. (Другими словами, все явления, которые Бак определял как комплексные, также были и хаотическими.)
— Поскольку экономика, геофизика, астрономия и биология имеют эти одинаковые черты, тут должна быть теория, — сказал Бак.
Он надеялся, что его теория сможет объяснить, почему слабые землетрясения обычны, а сильные нет, почему виды живут миллионы лет, а затем исчезают, почему рушатся биржевые рынки.
— Мы не можем объяснить всё обо всем, но что-то обо всем можем.
Бак думал, что подобные модели в конце концов революционизируют экономику.
— Традиционная экономика — это не реальная наука. Это математическая дисциплина, где речь идет об идеальных рынках, идеальной рациональности и идеальном равновесии.