<< Пред.           стр. 7 (из 14)           След. >>

Список литературы по разделу

 Одной из наиболее интересных особенностей диссипативных структур является их когерентность. Система ведет себя как единое целое и как если бы она была вместилищем дальнодействующих сил. Несмотря на то что силы молекулярного взаимодействия являются ко­роткодействующими (действуют на расстояниях поряд­ка 10-8 см), система структурируется так, как если бы каждая молекула была «информирована» о состоянии системы в целом.
  Утверждение о том, что современная наука роди­лась тогда, когда на смену пространству Аристотеля (представление о котором было навеяно организацией и согласованностью биологических функций) пришло однородное и изотропное пространство Евклида, выска­зывалось довольно часто, и мы неоднократно повторяли его. Однако теория диссипативных структур сближает нашу позицию с концепцией Аристотеля. Имеем ли мы дело с химическими часами, концентрационными волна­ми или неоднородным распределением химических ве­ществ, неустойчивость приводит к нарушению симмет­рии, как временной, так и пространственной. Например, при движении по предельному циклу никакие два мо­мента времени не являются эквивалентными: химиче­ская реакция обретает фазу, подобно тому как фазой характеризуется световая волна. Другой пример: когда однородное состояние становится неустойчивым и возни­кает выделенное направление, пространство перестает быть изотропным. Мы движемся, таким образом, от пространства Евклида к пространству Аристотеля!
 Трудно удержаться от искушения и не порассуждать о том, что нарушение пространственной и временной симметрии играет важную роль в интереснейших явле­ниях морфогенеза. Наблюдая эти явления, многие скло­нялись к выводу, что биологическая система в своем развитии преследует некоторую внутреннюю цель, сво­его рода план, реализуемый зародышем по мере его роста. В начале XX в. немецкий эмбриолог Ганс Дриш полагал, что развитием зародыша управляет некий нематериальный фактор — энтелехия. Дриш обнаружил, что уже на некоторой ранней стадии зародыш способен выдерживать сильнейшие возмущающие воздействия и, несмотря на них, развиваться в нормальный функцио-
 229
 
 
 нирующий организм. В то же время, просматривая раз­витие зародыша, отснятое на пленку, мы «видим» скач­ки, соответствующие качественным реорганизациям тка­ней, вслед за которыми идут более «спокойные» перио­ды количественного роста. К счастью, совершаемые при таких скачках ошибки немногочисленны, ибо скачки реализуются воспроизводимо. Мы могли бы считать, что в основе главного механизма эволюции лежит игра бифуркаций как механизмов зондирования и отбора хи­мических взаимодействий, стабилизирующих ту или иную траекторию. Такую идею выдвинул около сорока лет назад биолог Уоддингтон. Для списания стабилизи­рованных путей развития он ввел специальное поня­тие — креод. По замыслу Уоддингтона, креод должен был соответствовать возможным линиям развития, воз­никающим под влиянием двойного императива — гиб-кости и надежности15. Ясно, что затронутая Уоддингтоном проблема необычайно сложна, и мы сможем кос­нуться ее лишь весьма бегло.
 Много лет назад эмбриологи ввели понятие морфогенетического поля и высказали гипотезу о том, что дифференциация клетки зависит от ее положения в этом поле. Но как клетка «узнает» о своем положении? Один из возможных ответов состоит в том, что клетка, по-ви­димому, реагирует на градиент концентрации вещества» определяющего морфогенез, — морфоген. Такие градиенты действительно могли бы возникать в сильно не­равновесных условиях из-за неустойчивостей, приводя­щие к нарушениям симметрии. Если бы возник градиент концентрации морфогена, то каждая клетка оказалась бы в иной окружающей среде, чем остальные, что при­вело бы к синтезу каждой клеткой своего, специфиче­ского набора протеинов. Такая модель, ныне широко ис­пользуемая, по-видимому, хорошо согласуется с экспе­риментальными данными. Сошлемся хотя бы на работу Кауфмана по эмбриональному развитию дрозофилы16. В этой работе ответственность за распределение альтер­нативных программ развития по различным группам клеток в ранней стадии эмбрионального развития возла­гается на систему реакций с диффузией. Каждая «сек­ция» зародыша характеризуется единственной комбина­цией двоичных выборов, а каждый акт выбора проис­ходит в результате бифуркации, нарушающей простран­ственную симметрию. Модель Кауфмана позволяет ус-
 230
 
 
 пешно предсказывать исход трансплантации клеток как функции расстояния междy областью, откуда берется пересаживаемая клетка, и областью, куда ее переса­живают, т. е. как функции числа различий между би­нарными выборами, или «переключений», определяю­щих каждый из них.
  Такие идеи и модели особенно важны для биологи­ческих систем, у которых зародыш начинает развиваться
 Рис. 18. Схематическое изображение структуры зародыша дрозофилы, возникающей в результате серии двоичных выборов. По­дробности см. в тексте.
 в состоянии, обладающем наружной сферической сим­метрией (например, бурая водоросль «фукус» или зеле­ная водоросль «ацетабулярия»). Уместно, однако, спро­сить: однороден ли зародыш с самого начала? Предпо­ложим, что в начальной среде имеются небольшие неод­нородности. Являются ли они причиной дальнейшей эволюции или только направляют эволюцию к образо­ванию той или иной структуры? Точные ответы на эти вопросы пока не известны. Но одно установлено опре­деленно: неустойчивость, связанную с химическими ре­акциями и переносом, можно считать единственным об­щим механизмом, способным нарушить симметрию пер­воначально однородного состояния.
 Самая возможность такого вывода уводит нас дале­ко за рамки векового конфликта между редукционистами и антиредукционистами. Со времен Аристотеля неод­нократно высказывалось одно и то же убеждение (вы­сказывания Шталя, Гегеля, Бергсона и других антире-
 231
 
 
 дукционистов мы уже приводили): чтобы связать между собой различные уровни описания и учесть взаимосвязь между поведением целого и отдельных частей, необхо­димо понятие сложной организации. В противовес редукционистам, усматривавшим единственную «причину» организации в частях, Аристотель с его формальной причиной, Гегель с его абсолютной идеей в природе, Бергсон с его простым, необоримым актом творения ор­ганизации утверждали, что целое играет главенствую­щую роль. Вот что говорится об этом у Бергсона:
 «В общем, когда один и тот же объект предстает в одном аспекте как простой, а в другом — как бесконеч­но сложный, эти два аспекта не равнозначны или, точ­нее, не обладают реальностью в одной и той же мере. В подобных случаях простота присуща самому объекту, а бесконечная сложность — точкам зрения, с которых объект открывается нам, когда мы, например, обходим вокруг него, символам, в которых наши чувства или разум представляют нам объект, или, более общо, эле­ментам различного порядка, с помощью которых мы пытаемся искусственно имитировать объект, но с кото­рыми он остается несоизмеримым, будучи другой приро­ды, чем они. Гениальный художник изобразил на холсте некую фигуру. Мы можем имитировать его картину многоцветными кусочками мозаики. Контуры и оттенки красок модели мы передадим тем точнее, чем меньше наши кусочки по размеру, чем их больше и чем больше градаций по цвету. Но нам понадобилось бы бесконеч­но много бесконечно малых элементов с бесконечно тон­кой градацией цвета, чтобы получить точный эквивалент фигуры, которую художник мыслил как простую, кото­рую он хотел передать как нечто целое на холсте и которая тем полнее, чем сильнее поражает нас как про­екция неделимой интуиции»17.
 В биологии конфликт между редукционистами и антиредукционистами часто принимал форму конфликта между утверждением внешней и внутренней целесооб­разности. Идея имманентного организующего разума тем самым часто противопоставляется модели организа­ции, заимствованной из технологии своего времени (ме­ханических, тепловых, кибернетических машин), на что немедленно следует возражение: «А кто построил маши­ну, автомат, подчиняющийся внешней целесообразно­сти?»
 232
 
 
 Как подчеркивал в начале нашего века Бергсон, и технологическая модель, и виталистская идея о внут­ренней организующей силе выражают неспособность воспринимать эволюционную организацию без непосред­ственного ее соотнесения с некоторой предсуществую­щей целью. И в наши дни, несмотря на впечатляющие успехи молекулярной биологии, концептуальная ситуа­ция остается почти такой же, как в начале XX в.: аргу­ментация Бергсона в полной мере относится к таким метафорам, как «организатор», «регулятор» и «генети­ческая программа». Неортодоксально мыслящие биоло­ги, такие, как Пол Вейсс и Конрад Уоддингтон18, с полным основанием критиковали такой способ припи­сывания индивидуальным молекулам способности по­рождать глобальный биологический порядок, справед­ливо усматривая в этом негодную попытку разобраться в сути дела, поскольку в действительности решение проблемы ошибочно подменяется ее постановкой.
 Вместе с тем нельзя не признать, что технологиче­ские аналогии сами по себе представляют определенный интерес для биологии. Но неограниченная примени­мость таких аналогий означала бы, что между описа­нием молекулярного взаимодействия и описанием глобального поведения биологической системы, как и в случае, например, электронной цепи, существует прин­ципиальная однородность: функционирование цепи мо­жет быть выведено из природы и положения ее узлов; и узлы, и цепь в целом относятся к одному масштабу, поскольку узлы были спроектированы и смонтированы тем же инженером, который разработал и построил всю цепь. В биологии такое, как правило, невозможно.
 Правда, когда мы встречаем такую биологическую систему, как бактериальный хемотаксис, бывает трудно удержаться от аналогии с молекулярной машиной, со­стоящей из рецепторов, сенсорной, регуляторной и дви­гательной систем. Известно около двадцати или трид­цати рецепторов, способных детектировать высокоспе­цифические классы соединений и заставить бактерию плыть против пространственного градиента аттрактан­тов (т. е. в сторону повышения концентрации) и по градиенту репеллентов, Такое «поведение» определяется сигналом на выходе системы, обрабатывающей посту­пающую извне информацию, т. е. положением «тумбле­ра», отвечающего за изменение направления, в котором
 233
 
 
 движется бактерия, в положение «включено» или «вы­ключено»19 .
 Но как бы ни поражали наше воображение такие случаи, ими исчерпывается далеко не все. Весьма со­блазнительно рассматривать их как предельные случаи, как конечные продукты специфического типа селектив­ном эволюции с акцентом на устойчивости и воспроиз­водимом поведении в противовес открытости и адаптив­ности. С этой точки зрения адекватность технологиче­ской метафоры — вопрос не принципа, а удобства.
 Проблема биологического порядка включает в себя переход от молекулярной активности к надмолекулярному порядку в клетке. Эта проблема далека от своего решения.
 Биологический порядок нередко представляют как невероятное физическое состояние, созданное и поддер­живаемое ферментами напоминающими демон Макс­велла: ферменты поддерживают неоднородность хими­ческого состава в системе точно так же, как демон под­держивает разность температур или давлений. Если встать на эту точку зрения, то биология окажется в том положении, которое описывал Шталь. Законы природы разрешают только смерть. Представление Шталя об ор­ганизующем действии души на этот раз подменяется ге­нетической информацией, содержащейся в нуклеиновых кислотах и проявляющейся в образовании ферментов, которые делают возможным продолжение жизни. Фер­менты отодвигают наступление смерти и исчезновение жизни.
 Иное значение приобретает (и приводит к иным вы­водам) биология, если к ней подходить с позиций физи­ки неравновесных процессов. Как теперь известно, и биосфера в целом, и ее различные компоненты, живые или неживые, существуют в сильно неравновесных ус­ловиях. В этом смысле жизнь, заведомо укладывающая­ся в рамки естественного порядка, предстает перед нами как высшее проявление происходящих в природе про­цессов самоорганизации.
 Мы намереваемся пойти еще дальше и утверждаем, что, коль скоро условия для самоорганизации выполне­ны, жизнь становится столь же предсказуемой, как не­устойчивость Бенара или падение свободно брошенного камня. Весьма примечательно, что недавно были откры­ты ископаемые формы жизни, обитавшие на Земле при-
 234
 
 
 мерно в ту эпоху, когда происходило первое горообразо­вание (самые древние из известных ныне ископаемых жили на Земле 3,8?108 лет; возраст Земли считается равным 4,6?109; образование скальных пород также происходило примерно 3,8?109 лет назад). Раннее за­рождение жизни, несомненно, является аргументом в пользу идеи о том, что жизнь — результат спонтанной самоорганизации, происходящей при благоприятных ус­ловиях. Нельзя не признать, однако, что до количест­венной теории нам еще очень далеко.
 Возвращаясь к нашему пониманию жизни и эволю­ции, следует заметить, что оно стало существенно более глубоким, и это позволяет нам избежать опасностей, с которыми сопряжена любая попытка полностью опро­вергнуть редукционизм. Сильно неравновесная система может быть названа организованной не потому, что в ней реализуется план, чуждый активности на элементар­ном уровне или выходящий за рамки первичных прояв­лений активности, а по противоположной причине: уси­ление микроскопической флуктуации, происшедшей в «нужный момент», приводит к преимущественному вы­бору одного пути реакции из ряда априори одинаково возможных. Следовательно, при определенных условиях роль того или иного индивидуального режима стано­вится решающей. Обобщая, можно утверждать, что поведение «в среднем» не может доминировать над со­ставляющими его элементарными процессами. В сильно неравновесных условиях процессы самоорганизации со­ответствуют тонкому взаимодействию между случай­ностью и необходимостью, флуктуациями и детермини­стическими законами. Мы считаем, что вблизи бифур­каций основную роль играют флуктуации или случай­ные элементы, тогда как в интервалах между бифурка­циями доминируют детерминистические аспекты. Зай­мемся теперь более подробным изучением этих вопро­сов.
 235
 
 
 Глава 6. ПОРЯДОК ЧЕРЕЗ ФЛУКТУАЦИИ
 1. Флуктуации и химия
 Во введении к книге мы уже говорили о происходя­щем ныне концептуальном перевооружении физических наук. От детерминистических, обратимых процессов фи­зика движется к стохастическим и необратимым процес­сам. Это изменение перспективы оказывает сильнейшее влияние на химию. Как мы узнали из гл. 5, химические процессы, в отличие от траекторий классической дина­мики, соответствуют необратимым процессам. Химиче­ские реакции приводят к производству энтропии. Между тем классическая химия продолжает опираться на детерминистическое описание химической эволюции. Как было показано в гл. 5, основным «оружием» теоретиков в химической кинетике являются дифференциальные уравнения, которым удовлетворяют концентрации ве­ществ, участвующих в реакции. Зная эти концентрации в некоторый начальный момент времени (а также соот­ветствующие граничные условия, если речь идет о явле­ниях, зависящих от пространственных переменных, на­пример о диффузии), мы можем вычислить их в после­дующие моменты времени. Интересно отметить, что та­кой детерминистический взгляд на химию перестает соответствовать действительности, стоит лишь перейти к сильно неравновесным процессам.
 Мы уже неоднократно подчеркивали роль флуктуа­ций. Перечислим кратко наиболее характерные особен­ности их воздействия на систему. Когда система, эволю­ционируя, достигает точки бифуркации, детерминисти­ческое описание становился непригодным. Флуктуация вынуждает систему выбрать ту ветвь, по которой будет
 236
 
 
 происходить дальнейшая эволюция системы. Переход через бифуркацию — такой же случайный процесс, как бросание монеты. Другим примером может служить хи­мический хаос (см. гл. 5). Достигнув хаоса, мы не мо­жем более прослеживать отдельную траекторию химиче­ской системы. Не можем мы и предсказывать детали временного развития. И в этом случае, как и в предыдущем, возможно только статистическое описание. Су­ществование неустойчивости можно рассматривать как результат флуктуации, которая сначала была локализо­вана в малой части системы, а затем распространилась и привела к новому макроскопическому состоянию.
 Такая ситуация в корне меняет традиционное пред­ставление об отношении между микроскопическим уров­нем, описываемым в терминах атомов и молекул, и макроскопическим уровнем, описываемым в терминах таких глобальных переменных, как концентрация. Во многих случаях флуктуации вносят лишь малые поправ­ки. В качестве примера рассмотрим газ, N молекул ко­торого заключены в сосуд объемом V. Разделим этот объем на две равные части. Чему равно число молекул Х в одной из них? Здесь Х — «случайная» переменная, и можно ожидать, что ее значение достаточно близко к N/2.
 Основная теорема теории вероятностей (так назы­ваемый закон больших чисел) позволяет оценить ошиб­ку, вносимую флуктуациями. По существу, закон боль­ших чисел утверждает, что при измерении X мы можем ожидать значение порядка N/2±ON/2. При большом N ошибка ON/2, вносимая флуктуациями, может быть так­же большой (например, если N~1024, то ON~1012), но относительная ошибка, вносимая флуктуациями, поряд­ка (ON/2)!(N/2) или 1/ON стремится к нулю при боль­ших N. Как только система становится достаточно боль­шой, закон больших чисел позволяет отличать средние значения от флуктуаций (последние становятся пре­небрежимо малыми).
 В случае неравновесных процессов встречается пря­мо противоположная ситуация. Флуктуации определяют глобальный исход эволюции системы. Вместо того что­бы оставаться малыми поправками к средним значе­ниям, флуктуации существенно изменяют средние зна­чения. Ранее такая ситуация нам не встречалась. Желая
 237
 
 
 подчеркнуть ее новизну, мы предлагаем назвать ситуацию, возникающую после воздействия флуктуации на систему, специальным термином — порядком через флук­туацию. Прежде чем приводить примеры порядка через флуктуацию, нам бы хотелось сделать несколько общих замечаний, чтобы подчеркнуть концептуальную новизну той ситуации, с которой мы столкнулись.
 Некоторым читателям, должно быть, известны соот­ношения неопределенности Гейзенберга, выражающие несколько неожиданным образом вероятностный аспект квантовой теории. Возможность одновременного измере­ния координат и импульса в квантовой теории отпадает, тем самым нарушается и классический детерминизм. Считалось, однако, что это никак не сказывается на опи­сании таких макроскопических объектов, как живые си­стемы. Но роль флуктуаций в сильно неравновесных си­стемах показывает, что это не так. Случайность остает­ся весьма существенной и на макроскопическом уровне. Интересно отметить еще одну аналогию с квантовой ме­ханикой, приписывающей волновой характер всем эле­ментарным частицам. Как нам уже известно, сильно не­равновесные химические системы также могут обладать когерентным волновым поведением: таковы, например, рассмотренные нами в гл. 5 химические часы. И снова некоторые из особенностей квантовой механики, откры­тые на микроскопическом уровне, проявляются теперь и на макроскопическом уровне!
 Химия активно вовлекается в концептуальное пере­вооружение физических наук1. По-видимому, мы нахо­димся лишь в самом начале нового направления иссле­дований. Результаты некоторых проведенных в послед­нее время расчетов наводят на мысль, что в определен­ных случаях понятие скорости химической реакции мо­жет быть заменено статистической теорией, использую­щей распределение вероятностей реакций2.
 2. Флуктуации и корреляции
 Вернемся еще раз к химической реакции типа, рас­смотренного в гл. 5. Пусть для большей конкретности мы имеем цепь реакций ADXDF. Приведенные в гл. 5 кинетические уравнения относятся к средним концентра­циям. Чтобы подчеркнуть это, условимся писать aXn
 238
 
 
 вместо X. Естественно задать вопрос: какова вероят­ность того, что в данный момент времени концентрация вещества Х имеет то или иное значение? Ясно, что эта вероятность флуктуирует, поскольку флуктуирует число столкновений между молекулами различных веществ, участвующих в реакции. Нетрудно выписать уравнение, описывающее, как изменяется распределение вероятно­сти Р (X, t) в результате процессов рождения и уничто­жения молекул X. Для равновесных или стационарных систем это распределение вероятности можно вычислить. Начнем с результатов, которые удается получить для равновесных систем.
  В равновесных условиях мы, по существу, открываем заново одно из классических распределений вероятности, известное под названием распределения Пуассона. Оно описано в любом учебнике теории вероятностей, по­скольку выполняется в огромном числе самых различ­ных случаев: например, по Пуассону, распределены количество вызовов, поступающих на телефонную стан­цию, время ожидания в ресторане, флуктуации концент­рации частиц в жидкости или газе. Математическая формула, задающая распределение Пуассона, для нас сейчас не имеет значения. Мы хотели бы лишь подчерк­нуть два аспекта этого важного распределения. Во-пер­вых, оно приводит к закону больших чисел именно в том виде, в каком он сформулирован в предыдущем раз­деле; следовательно, в большой системе флуктуации допустимо считать пренебрежимо малыми. Во-вторых, закон больших чисел позволяет нам вычислять корре­ляции между числом молекул Х в двух точках прост­ранства, находящихся на заданном расстоянии друг от друга. Как показывают вычисления, в равновесных ус­ловиях такая корреляция не существует. Вероятность одновременно найти молекулу Х в точке r и молекулу X' в точке r' (отличной от точки r) равна произведе­нию вероятности найти молекулу X в точке r и вероят­ности найти молекулу X' в точке r' (мы рассматриваем случай, когда расстояние между точками r и r' велико по сравнению с радиусом межмолекулярного взаимо­действия).
 Один из наиболее неожиданных результатов недав­них исследований состоял в том, что в неравновесной области ситуация резко изменяется. Во-первых, при под­ходе вплотную к точкам бифуркации флуктуации стано-
 239
 
 
 вятся аномально сильными и закон больших чисел на­рушается. Этого следовало ожидать, так как в сильно неравновесной области система при прохождении точек бифуркации «выбирает» один из различных возможных режимов. Амплитуды флуктуаций имеют такой же по­рядок величины, как и средние макроскопические значе­ния. Следовательно, различие между флуктуациями и средними значениями стирается. Кроме того, в случае нелинейных химических реакций того типа, который мы рассматривали в гл. 5, появляются дальнодействующие корреляции. Частицы, находящиеся на макроскопиче­ских расстояниях друг от друга, перестают быть незави­симыми. «Отзвуки» локальных событий разносятся по всей системе. Интересно отметить3, что такие дальнодействующне корреляции появляются в самой точке пе­рехода от равновесного состояния к неравновесному. В этом смысле потеря устойчивости равновесным состоя­нием напоминает фазовый переход, с той лишь особен­ностью, что амплитуды дальнодействующих корреляций сначала малы, а затем по мере удаления от равновес­ного состояния нарастают и в точках бифуркаций могут обращаться в бесконечность.
 Мы считаем, что такой тип поведения представляет особый интерес, поскольку позволяет подвести «молеку­лярную основу» под обсуждавшуюся ранее при рас­смотрении химических часов проблему связи между частицами. Дальнодействующие корреляции организуют систему еще до того, как происходит макроскопическая бифуркация. Мы снова возвращаемся к одной из глав­ных идей нашей книги: к неравновесности как источнику порядка. В данном случае ситуация особенно ясна. В равновесном состоянии молекулы ведут себя незави­симо: каждая из них игнорирует остальные. Такие не­зависимые частицы можно было бы назвать гипнонами («сомнамбулами»). Каждая из них может быть сколь угодно сложной, но при этом «не замечать» присутствия остальных молекул. Переход в неравновесное состояние пробуждает гипноны и устанавливает когерентность, совершенно чуждую их поведению в равновесных усло­виях. Аналогичную картину рисует и микроскопическая теория неравновесных процессов, с которой мы позна­комимся в гл.9.
 Активность материи связана с неравновесными усло­виями, порождаемыми самой материей. Так же как и
 240
 
 
 в макроскопическом поведении, законы флуктуации и корреляций в равновесных условиях (когда мы обнару­живаем распределение Пуассона) носят универсальный характер. При переходе границы, отделяющей равно­весную область от неравновесной, они утрачивают уни­версальность и обретают сильнейшую зависимость от типа нелинейности системы.
 3. Усиление флуктуаций
 Рассмотрим сначала два примера, на которых во всех подробностях можно проследить за ростом флуктуаций, предшествующим образованию новой структуры. Первый пример — образование колонии коллективных амеб, стягивающихся при угрозе голода в единую многокле­точную массу. В гл. 5 мы уже упоминали об этом ярком примере самоорганизации. Другой иллюстрацией роли флуктуации может служить первая стадия постройки гнезда термитами. Она была впервые описана Грассе, а Денюбург исследовал ее с интересующей нас точки зрения4.
 Процесс самоорганизации в популяции насекомых
 Личинки жука Dendroctonus micans [Scol.] первоначально слу­чайным образом распределены между двумя горизонтальными стек­лянными пластинками с зазором 2 мм. С боковых сторон пространст­во между пластинками открыто. Площадь поверхности 400 см2.
 Скопление личинок происходит под влиянием конкуренции двух факторов: случайных движений личинок и их реакции на особое хи­мическое вещество феромон, синтезируемое личинками из терпенов, содержащихся в дереве, которым они питаются. Личинки испускают феромоновые сигналы с частотой, зависящей от степени насыщения. Феромон диффундирует в пространстве, и личинки перемещаются в направлении, задаваемом градиентом его концентрации. Такая реакция является автокаталитическим механизмом, поскольку скоп­ление личинок увеличивает притягательность соответствующей области. Чем выше локальная плотность личинок в данной области, тем выше градиент концентрации феромона и тем сильнее тенденция дру­гих личинок к сползанию в точку скопления.
 Как показывает эксперимент, плотность популяцни личинок определяет не только скорость, но и эффективность процесса самоорганизации, т.е. число личинок в скоплении на его конечном этапе. При большой плотности (рис. А) скопление возникает и быстро растет в центре экспериментальной установки. При очень малых плотностях устойчивое скопление не образуется (рис. В).
 241
 
 
 Рис. А. Самоорганизация при большой плотности. Распределе­ние личинок через 0 и 21 мин после начала эксперимента.
 242
 
 
 Рис В. Самоорганизация при малой плотности. Распределение личинок через 0 и 22 мин после начала эксперимента.
 243
 
 
 Рис. С. Доля личинок в центральном скоплении (в процентах) от общего числа личинок как функция времени при трех различных плотностях.
 Рис. D. Распад начальных ядер из 10 личинок. Общая числен­ность популяции в каждом эксперименте 80 личинок, N — число ли­чинок в ядре.
 В других экспериментах исследовалась возможность образования, скопления личинок из «ядра», искусственно созданного на периферии системы. В зависимости от числа личинок в начальном ядре возника­ют различные ситуации (рис. С).
 Если число личинок в ядре мало по сравнению с общим числом личинок, то скопление не образовывалось (рис. D) Если же число. личинок в ядре велико, то скопление растет (рис. Е). При среднем 244
 
 
 Рис. Е. Рост начальных ядер из 20 (О---О) и 30 (•———•) личинок. Общая численность популяции в каждом эксперименте 80 личинок.
 (не слишком большом и не слишком малом) числе личинок в ядре могут возникать структуры новых типов: появляются и сосуществу­ют два, три или четыре новых скопления с временем жизни не мень­шим, чем время наблюдения (рис. F и G).
 В экспериментах с однородными начальными условиями такие многокластерные структуры никогда не наблюдались. По-видимому, на бифуркационной диаграмме они соответствуют устойчивым сос­тояниям при допустимых значениях параметров, характеризующих систему, недостижимых из однородных начальных условий. Затравочное ядро выполняет функцию своего рода возмущения, которым не­обходимо воздействовать на систему для того, чтобы возбудить ее и перевести в область бифуркационной диаграммы, соответствующей" семействам многокластерных распределений.
 
 Постройка гнезда (термитника) термитами — одна из тех когерентных активностей, которые дали некото­рым ученым повод для умозрительных утверждений о «коллективном разуме» в сообществах насекомых. Про­является этот «коллективный разум» довольно необыч­ным способом: для участия в постройке такого огромно­го и сложного сооружения, как термитник, термитам
 245
 
 
 Рис. F. Многокластерные распределения. В начальном ядре 15 личинок. Общая численность популяции 80 личинок.
 необходимо очень мало информации. Первая стадия строительной активности (закладка основания), как по­казал Грассе, является результатом внешне беспорядоч­ного поведения термитов. На этой стадии они приносят и беспорядочно разбрасывают комочки земли, но каж­дый комочек пропитывают гормоном, привлекающим других термитов. Ситуацию можно представить следую­щим образом: начальной «флуктуацией» является не­сколько большая концентрация комочков земли, которая рано или поздно возникнет в какой-то точке области обитания термитов. Возросшая плотность термитов в окрестности этой точки, привлеченных несколько боль­шей концентрацией гормона, приводит к нарастанию флуктуации. Поскольку число термитов в окрестности точки увеличивается, постольку вероятность сбрасыва­ния ими комочков земли в этой окрестности возрастает, что в свою очередь приводит к увеличению концентра­ции гормона-аттрактанта. Так воздвигаются «опоры». Расстояние между ними определяется радиусом распро-
 246
 
 
 Рис. G. Рост скопления, искусственно созданного на периферии (верхний рис.), индуцирует образование еще одного небольшого скопления (нижний рис.).
 247
 
 
 странения гормона. Недавно были описаны и другие аналогичные примеры.
 Хотя принцип порядка Больцмана позволяет описы­вать химические или биологические процессы, в которых неоднородности выравниваются, а начальные условия забываются, он не может объяснить ситуации, подобные только что описанным, где несколько «решений», при­нятых в условиях потери устойчивости, могут направить развитие системы, состоящей из большого числа взаи­модействующих единиц, к некоторой глобальной струк­туре.
 Когда новая структура возникает в результате конеч­ного возмущения, флуктуация, приводящая к смене ре­жимов, не может сразу «одолеть» начальное состояние. Она должна сначала установиться в некоторой конеч­ной области и лишь затем распространиться и «запол­нить» все пространство. Иначе говоря, существует ме­ханизм нуклеации. В зависимости от того, лежат ли размеры начальной области флуктуации ниже или вы­ше критического значения (в случае химических диссипативных структур этот порог зависит, в частности, от кинетических констант и коэффициента диффузии), флук­туация либо затухает, либо распространяется на всю систе­му. Явления нуклеации хорошо известны из классической теории фазового перехода: например, в газе непрестан­но образуются и затем испаряются капельки конденсата. Когда же температура и давление достигают точки, в которой становится устойчивым жидкое состояние, мо­жет образоваться капля критических размеров (тем меньших, чем ниже температура и чем выше давление), Если размеры капли превышают порог нуклеации, газ почти мгновенно превращается в жидкость.
  Как показывают теоретические исследования и численное моделирование, критические размеры ядра воз­растают с эффективностью механизмов диффузии, свя­зывающих между собой все области системы. Иначе говоря, чем быстрее передается сигнал по «каналам свя­зи» внутри системы, тем выше процент безрезультатных флуктуаций и, следовательно, тем устойчивее система. Этот аспект проблемы критического размера означает, что в подобных ситуациях «внешний мир», т. е. все, что окружает флуктуирующую область, всегда стремится погасить флуктуации. Затухнут ли флуктуации или усилятся, зависит от эффективности «канала связи» между
 248
 
 
 флуктуирующей областью и внешним миром. Таким об­разом, критические размеры определяются конкурен­цией между «интегративной силой» системы и химиче­скими механизмами, приводящими к усилению флук­туации.
 Описанная нами модель применима, в частности, к результатам, полученным в последнее время in vitro при экспериментальных исследованиях зарождения раковых опухолей5. В этих исследованиях отдельная раковая
 Рис. 19. Нуклеация капли жидкости в перенасыщенном паре. а) капля меньше критического размера; b) капля больше критиче­ского размера. Существование порога для диссипативных структур подтверждено экспериментально.
 клетка рассматривается как флуктуация, способная спонтанно и непрестанно появляться и размножаться посредством репликации. Возникнув, раковая клетка сталкивается с популяцией цитотоксических клеток и либо погибает, либо выживает. В зависимости от значе­ний различных параметров, характеризующих процессы репликации и гибели раковых клеток, мы можем пред­сказывать либо регресс, либо разрастание опухоли. Та­кого рода кинетические исследования привели к откры­тию неожиданных свойств взаимодействия цитотоксических клеток и опухоли: было установлено, что цитотоксические клетки могут принимать мертвые опухолевые клетки за живые. Такие ошибки существенно затруд­няют разрушение опухоли.
 Вопрос о пределах сложности системы поднимался довольно часто. Действительно, чем сложнее система, тем более многочисленны типы флуктуаций, угрожающих
 249
 
 
 ее устойчивости. Позволительно, однако, спросить, как же в таком случае существуют такие сложные системы, какими является экологическая или социальная струк­тура человеческого общества? Каким образом им уда­ется избежать перманентного хаоса? Частичным ответом на подобные вопросы может быть ссылка на стабилизи­рующее влияние связи между частями систем, процес­сов диффузии. В сложных системах, где отдельные виды растений, животных и индивиды вступают между собой в многочисленные и разнообразные взаимодействия, связь между различными частями системы не может не быть достаточно эффективной. Между устойчивостью, обеспечиваемой связью, и неустойчивостью из-за флук­туации имеется конкуренция. От исхода этой конкурен­ции зависит порог устойчивости.
 4. Структурная устойчивость
 В каких случаях мы начинаем говорить об эволюции в ее собственном смысле? Как известно, диссипативные структуры требуют сильно неравновесных условий. Тем не менее уравнения реакций с диффузией содержат па­раметры, допускающие сдвиг в слабо неравновесную область. На бифуркационной диаграмме система может эволюционировать и приближаясь к равновесию, и уда­ляясь от него, подобно тому как жидкость может пере­ходить от ламинарного течения к турбулентному и воз­вращаться к ламинарному. Сколько-нибудь жесткой и определенной схемы эволюции не существует.
 С совершенно иной ситуацией мы встречаемся в мо­делях, в которых размеры системы входят в качестве параметра бифуркации: рост, происходящий необратимо во времени, приводит к необратимой эволюции. Однако такой тип развития является достаточно узким частным случаем, хотя вполне возможно, что он имеет некоторое отношение к морфогенетическому развитию.
 Ни в биологической, ни в экологической или социаль­ной эволюции мы не можем считать заданным опреде­ленное множество взаимодействующих единиц или опре­деленное множество преобразований этих единиц. Это означает, что определение системы необходимо модифи­цировать в ходе эволюции. Простейший из примеров такого рода эволюции связан с понятием структурной
 250
 
 
 устойчивости. Речь идет о реакции заданной системы на введение новых единиц, способных размножаться и во­влекать во взаимодействие различные процессы, проте­кающие в системе.
 Проблема устойчивости системы относительно изме­нений такого типа сводится к следующему. Вводимые в небольшом количестве в систему новые составляющие приводят к возникновению новой сети реакций между ее компонентами. Новая сеть реакций начинает конку­рировать со старым способом функционирования систе­мы. Если система структурно устойчива относительно вторжения новых единиц, то новый режим функциони­рования не устанавливается, а сами новые единицы («инноваторы») погибают. Но если структурные флук­туации успешно «приживаются» (например, если новые единицы размножаются достаточно быстро и успевают «захватить» систему до того, как погибнут), то вся си­стема перестраивается на новый режим функционирова­ния: ее активность подчиняется новому «синтаксису»6.
 Простейшим примером такого рода может служить популяция макромолекул, образующихся в результате-полимеризации внутри системы, в которую поступают мономеры А и В. Предположим, что процесс полимери­зации автокаталитический, т. е. синтезированный поли­мер используется в качестве образца для образования цепи с той же последовательностью структурных единиц. Такого рода синтез протекает гораздо быстрее, чем син­тез в отсутствие образца для копирования. Каждый тип полимеров, отличающийся от других последователь­ностью расположения в цепи молекул А и В, может быть описан набором параметров, задающих скорость катализируемого синтеза копии, точность процесса ко­пирования и среднее время жизни самой макромолеку­лы. Можно показать, что при определенных условиях в популяции доминирует полимер какого-то одного типа, например АВАВАВА..., а остальные полимеры могут рас­сматриваться как «флуктуации» относительно него. Воз­никающая всякий раз проблема структурной устойчиво­сти обусловлена тем, что в результате «ошибки» при' копировании эталонного образца в системе возникает полимер нового типа, характеризуемый ранее не встре­чавшейся последовательностью мономеров А и В и но­вым набором параметров, который начинает размно­жаться, конкурируя с доминантными видам и за обла-
 251
 
 
 дание мономерами А и В. Перед нами простейший ва­риант классической дарвиновской идеи о «выживании
 наиболее приспособленного».
  Аналогичные идеи положены в основу модели предбиотической эволюции, разработанной Эйгеном и его сотрудниками. Подробности теории Эйгена можно най­ти в многочисленных статьях и книжных публикациях7, поэтому мы ограничимся лишь изложением самой сути. Эйген и его сотрудники показали, что только система
 одного типа обладает способностью сопротивляться «ошибкам», постоянно совершаемым автокаталитическими популяциями, — а именно полимерная система, структурно устойчивая относительно появления любого полимера-«мутанта». Такая система состоит из двух множеств полимерных молекул. Молекулы первого мно­жества выполняют функцию «нуклеиновых кислот». Каждая молекула обладает способностью к самовоспро­изведению и действует как катализатор при синтезе молекул второго множества, выполняющих функцию
 «протеинов». Каждая молекула второго множества ка­тализирует самовоспроизведение молекул первого мно­жества. Такая кросс-каталитическая связь между молекулами двух множеств может превращаться в цикл (каждая «нуклеиновая кислота» воспроизводит себя с помощью «протеина»). Этот цикл обеспечивает устой­чивое выживание «нуклеиновых кислот» и «протеинов», защищенных от постоянно возникающих с высоким ко­эффициентом воспроизводства новых полимеров: ничто не может вмешиваться в самовоспроизводящийся цикл, образуемый «нуклеиновыми кислотами» и «протеинами». Таким образом, эволюция нового типа начинает расти на прочном фундаменте, предвосхищающем появление генетического кода.
 Подход, предложенный Эйгеном, несомненно, пред­ставляет большой интерес. В среде с ограниченным запасом питательных веществ дарвиновский отбор имеет важное значение для точного самовоспроизведения. Но нам хотелось бы думать, что это не единственный аспект предбиотической эволюции. Не менее важное значение имеют сильно неравновесные условия, связанные с кри­тическими, пороговыми значениями потоков энергии и вещества. По-видимому, разумно предположить, что не­которые из первых стадий эволюции к жизни были свя­заны с возникновением механизмов, способных погло-
 252
 
 
 щать и трансформировать химическую энергию, как бы выталкивая систему в сильно неравновесные условия. На этой стадии жизнь, или «преджизнь», была редким
 событием и дарвиновский отбор не играл такой сущест­венной роли, как на более поздних стадиях.
  В нашей книге отношению между микроскопическим и макроскопическим уделяется немало внимания. Одной из наиболее важных проблем в эволюционной теории является возникающая в итоге обратная связь между макроскопическими структурами и микроскопическими событиями: макроскопические структуры, возникая из ми­кроскопических событий, должны были бы в свою оче­редь приводить к изменениям в микроскопических ме­ханизмах. Как ни странно, но в настоящее время наи­более понятные случаи относятся к ситуациям, возника­ющим в человеческом обществе. Когда мы прокладыва­ем дорогу или строим мост, мы можем предсказать, как это скажется на поведении окрестного населения, а оно в свою очередь определяет изменения в характере и способах связи внутри региона. Такие взаимосвязанные процессы порождают очень сложные ситуации, и это обстоятельство необходимо сознавать, приступая к их моделированию. Именно поэтому мы ограничимся опи­санием лишь четырех наиболее простых случаев.
 5. Логистическая эволюция
 Понятие структурной устойчивости находит широкое применение в социальных проблемах. Следует, однако, подчеркнуть, что всякий раз речь идет о сильном упро­щении реальной ситуации, описываемой в терминах кон­куренции между процессами саморепликации в среде с ограниченными пищевыми ресурсами.
 В экологии классическое уравнение, описывающее такую проблему, называется логистическим уравнением. Оно описывает, как эволюционирует популяция из N осо­бей с учетом рождаемости, смертности и количества ре­сурсов, доступных популяции. Логистическое уравнение можно представить в виде dN/dt=rN(K—N)—mN, где r и m — характерные постоянные рождаемости и смерт­ности, К — «несущая способность» окружающей среды. При любом начальном значении N система со временем выходит на стационарное значение N=K—m/r, завися-
 253
 
 
 Рис. 20. Эволюция популяции N как функция времени t, описы­ваемая логистической кривой. Стационарное состояние N=0 неустой­чиво, а стационарное состояние N=K—т/r устойчиво относительно флуктуации величины N.
 щее от разности между несущей способностью среды и отношением постоянных смертности и рождаемости. При достижении этого стационарного значения насту­пает насыщение: в каждый момент времени рождается столько индивидов, сколько их погибает.
 Кажущаяся простота логистического уравнения до некоторой степени скрывает сложность механизмов, уча­ствующих в процессе. Мы уже упоминали о внешнем шуме. В случае логистического уравнения он имеет осо­бенно простой смысл. Ясно, что при учете одних лишь климатических флуктуаций коэффициенты К, т и r нельзя считать постоянными: как хорошо известно, та­кие флуктуации могут разрушить экологическое равно­весие и даже обречь популяцию на полное вымирание. Разумеется, в системе начинаются новые процессы, та­кие, как создание запасов пищи и образование новых колоний, которые заходят в своем развитии настолько далеко, что позволяют в какой-то мере избежать воздействия внешних флуктуации.
 Есть в логистической модели и другие тонкости. Вмес­то того чтобы записывать логистическое уравнение в непрерывном времени, будем сравнивать состояние по­пуляции через заданные интервалы времени (с интерва­лом, например, в год). Такое дискретное логистическое
 254
 
 
 уравнение представимо в виде Nt+1=Nt(l+r[1—Nt/K]), где Nt и Nt+1 — популяции с интервалом в один год (членом, учитывающим смертность, мы пренебрегаем). Р. Мэй8 обратил внимание на одну замечательную осо­бенность таких уравнений: несмотря на их простоту, они допускают необычайно много решений. При значениях параметра 0?r?2 в дискретном случае так же, как и в непрерывном, наблюдается монотонное приближение к равновесию. При значениях параметра 2  До сих пор мы рассматривали все со статической точки зрения. Обратимся теперь к механизмам, позво­ляющим варьировать параметры К, r и m в ходе биоло­гической или экологической эволюции.
 Следует ожидать, что в процессе эволюции значения экологических параметров К, r и m будут изменяться (так же как и многих других параметров и переменных независимо от того, допускают ли они квантификацию или не допускают). Живые сообщества непрестанно изыскивают новые способы эксплуатации существую­щих ресурсов или открытия новых (увеличивая тем са­мым значение параметра К), продления жизни или бо­лее быстрого размножения. Каждое экологическое рав­новесие, определяемое логистическим уравнением, носит лишь временный характер, и логистически заданная эко­логическая ниша последовательно заполняется серией видов, каждый из которых вытесняет предшествующие, когда его «способность» к использованию ниши, изме­ряемая величиной К—m/r, становится больше, чем у
 255
 
 
 Рис. 21. Эволюция всей популяции Х как функция времени. Популяция состоит из видов X1, Х2 и Х3, возникающих последовательно и соответствующих возрастающим значениям К—т/r (пояснения см. в тексте).
 них (см. рис. 21). Таким образом, логистическое урав­нение описывает весьма простую ситуацию, позволяю­щую количественно сформулировать дарвиновскую идею о выживании «наиболее приспособленного»: наиболее приспособленным считается тот вид, у которого в дан­ный момент времени величина К—т/r больше.
 Сколь ни ограниченна задача, описываемая логи­стическим уравнением, однако и она приводит к неко­торым поистине замечательным примерам изобрета­тельности природы.
 Возьмем хотя бы гусениц, которые должны оставать­ся незамеченными, поскольку они движутся слишком медленно, чтобы успеть скрыться от врага.
 Выработанные в процессе эволюции стратегии, вклю­чающие использование ядов, едких веществ, раздражаю­щих волосков и игл, оказываются высокоэффективными при отпугивании птиц и других потенциальных хищни­ков. Но ни одна из этих стратегий не обладает универ­сальной эффективностью, способной надежно защитить гусеницу от любого хищника в любое время, в особен­ности если хищник голоден. Идеальная стратегия со­стоит в том, чтобы быть как можно более незаметной. Некоторые гусеницы близки к этому идеалу, а при виде разнообразия и изощренности стратегий, используемые сотнями видов чешуекрылых, чтобы остаться незамечен-
 256
 
 
 ными, невольно вспоминаются слова выдающегося нату­ралиста XIX в. Жан Луи Агассиса: «Экстравагантность настолько глубоко отражает самую возможность суще­ствования, что вряд ли найдется какая-нибудь концеп­ция, которую Природа не реализовала бы как слишком экстраординарную»10.
 Мы не можем удержаться от искушения привести пример, заимствованный у Милтона Лава11. Трематод (плоский червь), паразитирующий в печени овцы, про­ходит путь от муравья до овцы, где наконец происходит самовоспроизведение. Вероятность того, что овца про­глотит инфицированного муравья, сама по себе очень мала, но поведение такого муравья изменяется самым удивительным образом, и вероятность, по-прежнему ос­таваясь малой, становится максимальной. Можно с пол­ным основанием сказать, что трематод «завладевает» телом своего хозяина. Он проникает в мозг муравья и вынуждает свою жертву вести себя самоубийственным образом: порабощенный муравей вместо того, чтобы оставаться на земле, взбирается по стеблю растения и, за­мерев на самом кончике листа, поджидает овцу. Это — поистине «остроумное» решение проблемы для парази­та. Остается загадкой, как оно было отобрано.
 Модели, аналогичные логистическому уравнению, позволяют исследовать и другие ситуации, возникающие в ходе биологической эволюции. Например, такие моде­ли помогают определить условия межвидовой конкурен­ции, при которой определенной части популяции выгод­но специализироваться на «военной», непроизводитель­ной деятельности (таковы, например, «солдаты» у общественных насекомых). Можно также указать, в ка­кой среде специализированный вид с ограниченным диапазоном пищевых ресурсов имеет более высокую вероятность, выжить, чем неспециализированный вид, потребляющий более разнообразные пищевые ресурсы12. Но здесь мы сталкиваемся с некоторыми весьма различ­ными проблемами организации внутренне дифференци­рованных популяций. Во избежание путаницы и недо­разумений необходимо установить четкие «демаркацион­ные линии». В популяциях, где отдельные особи раз­личимы, где каждая особь наделена памятью, обладает своим характером и опытом и призвана играть свою особую роль, применимость логистического уравнения или, более общо, простого аналога дарвиновских идей
 257
 
 
 становится весьма относительной. В дальнейшем мы еще вернемся к этой проблеме.
 Интересно отметить, что кривая на рис. 21, показы­вающая, как последовательно сменяются при увеличении параметра К—т/r периоды роста и пики семейства ре­шений логистического уравнения, может также описывать размножение некоторых технологических продедур или продуктов. Открытие или технологическое новшест­во, появление нового продукта нарушает сложившееся социальное, технологическое или экономическое равно­весие. Такое равновесие соответствует максимуму кри­вой роста техники или продуктов производства, с кото­рыми новшеству приходится вступать в конкуренцию (в ситуации, описываемой логистическим уравнением, они играют аналогичную роль13). Приведем лишь один пример. Распространение пароходов привело не только к почти полному исчезновению парусного флота, но и за счет снижения транспортных расходов и повышения скорости перевозок способствовало увеличению спроса на морской транспорт (т. е. увеличению параметра K), что в свою очередь повлекло за собой увеличение чис­ленности транспортных судов. Разумеется, ситуация, о которой мы говорим здесь, предельно упрощена и, по предположению, подчиняется чисто экономической логи­ке: технологическое новшество в данном случае лишь удовлетворяет (хотя и иным путем) ранее существовав­шую потребность, которая остается неизменной. Но в экологии и человеческом обществе имеется немало при­меров инноваций, оказавшихся успешными, несмотря на отсутствие предварительной «ниши».
 6. Эволюционная обратная связь
 Мы сделаем первый шаг к объяснению эволюционной обратном связи, если будем считать «несущую способ­ность» системы не постоянной, как это было до сих пор, а функцией того, как используется система.
 Такое расширение модели позволит нам учесть не­которые дополнительные аспекты экономической дея­тельности, и в частности некоторые «эффекты усиле­ния». Например, мы получаем возможность описать са­моускоряющиеся свойства системы и пространственную дифференциацию различных уровней активности.
 258
 
 
 Географы уже построили модель, коррелирующую эти процессы. Мы имеем в виду модель Кристаллера, определяющую оптимальное пространственное распреде­ление центров экономическом деятельности. Крупные городские центры располагаются в узлах шестиугольной решетки. Каждый из центров окружен кольцом городов следующего по величине масштаба, те в свою очередь окружены тяготеющими к ним еще меньшими населен­ными пунктами и т. д. Ясно, что в действительности такое геометрически правильное строго иерархическое распределение встречается очень редко: немало истори­ческих, политических и географических факторов нару­шают пространственную симметрию. Но рассматриваемая модель нереалистична и по другим причинам. Даже если бы мы исключили все наиболее важные источники асимметричного развития и начали с однородного в эко­номическом и географическом отношениям пространст­ва, моделирование генезиса распределения, по Кристаллеру, приводит к выводу о том, что описываемая мо­делью статическая оптимизация является возможным, но маловероятным исходом эволюции.
 Рассматриваемая модель14 использует лишь минимальный набор переменных, входящих в вычисления, аналогичные, проведенным Кристаллером. Построено несколько уравнений, обобщающих логистическое. При выводе их авторы исходят из основного предположения о том, что способность населения мигрировать есть функция локальных уровней экономической активности, определяющих своего рода локальную «несущую способ­ность», которая в данном случае сводится к занятости населения. Но местное население есть в то же время потенциальный потребитель товаров, производимых ме­стной промышленностью. Таким образом, в локальном. развитии существует двойная положительная обратная связь, называемая «городским мультипликатором»: и локальное население, и экономическая структура, сло­жившаяся при уже достигнутом уровне активности, спо­собствуют дальнейшему его повышению. Вместе с тем каждый локальный уровень активности определяется конкуренцией с аналогичными центрами экономической активности, расположенными в других местах. Сбыт произведенных продуктов или оказываемых услуг зави­сит от стоимости транспортировки их к потребителю и масштабов «предприятия». Расширение любых пред-
 259
 
 
 Рис. 22. Возможная история «урбанизации». Черный кру­жок — населенные пункты только с одной функцией 1; круп­ный черный кружок — населенные пункты с функциями 1 и 2; крупный: черный кружок в треугольнике — населенные пункты
 А
  260
 
 
 с функциями 1, 2 и 3; крупный черный кружок в треугольнике и квадрате — крупнейшие населенные пункты с функциями 1, 2, 3 и 4. При t=0 (не показано на рисунках) численность населения всех пунктов одинакова и составляет 67 единиц.
 В
 
 
 На рис. С численность населения крупнейшего центра достига­ет максимума (152 единицы), после чего начинается «расползание» города с образованием городов-спутников.
 С
 262
 
 
 Аналогичный процесс наблюдается и в окрестностях главного центра.
 D
 263
 
 
 264
 
 
 приятий определяется спросом на то (товар или услугу), производству чего оно способствует и за производство чего данные предприятия конкурируют с другими. Та­ким образом, между относительным ростом населения и производительной деятельностью или сферой услуг су­ществуют сильная обратная связь и нелинейные зави­симости.
 За исходное состояние в рассматриваемой модели приняты гипотетические начальные условия, при кото­рых в различных точках наблюдается (сельскохозяйст­венная) активность «уровня 1». Модель позволяет про­следить возникновение иерархически упорядоченной активности, соответствующей более высоким уровням иерархии по Кристаллеру, т. е. подразумевающей экс­порт произведенной продукции в более широкую об­ласть. Модель показывает, что даже если начальное состояние совершенно однородно, то одной лишь игры случайных (т. е. не контролируемых моделью) факто­ров, таких, как место и время закладки различных предприятий, достаточно для нарушения симметрии — появления зон с высокой концентрацией активности и одновременным спадом экономической активности в других областях и оттоком из них населения. Проигры­вание модели на ЭВМ позволяет наблюдать расцвет и упадок, подчинение одного экономического центра дру­гому и соответственно доминирование одних центров над другими, периоды, благоприятные для развития альтернативных направлений, и сменяющие их периоды «замораживания» уже существующих структур.
 В то время как симметричное распределение Кристаллера игнорирует «историю», изложенный выше сце­нарий учитывает ее (по крайней мере самым минималь­ным образом) как взаимодействие «законов», имеющих в данном случае чисто экономическую природу, и «слу­чая», управляющего последовательностью, в которой возникают предприятия.
 7. Моделирование сложности
 Несмотря на свою простоту, наша модель довольно точно передает некоторые особенности эволюции слож­ных систем. В частности, она проливает свет на приро­ду трудностей «управления» развитием, зависящим от
 265
 
 
 большого числа взаимодействующих элементов, Каждое отдельное действие или локальное вмешательство в си­стему обретает коллективный аспект, который может повлечь за собой совершенно неожиданные глобальные изменения. Как подчеркивал Уоддингтон, в настоящее время мы еще мало знаем о наиболее вероятной реак­ции системы на то или иное изменение. Очень часто от­клик системы на возмущение оказывается противопо­ложным тому, что подсказывает нам наша интуиция. Наше состояние обманутых ожиданий в этой ситуации хорошо отражает введенный в Массачусетском техноло­гическом институте термин «контринтуитивный»: «Эта проклятая штука ведет себя не так, как должна была бы вести!» В подтверждение сошлемся на классический пример, приведенный Уоддингтоном: программа ликви­дации трущоб вместо того, чтобы улучшить, еще более ухудшает ситуацию. Новые здания, построенные на месте снесенных, привлекают в район большее число людей, но если их занятость не обеспечивается, то они продолжают оставаться бедными, а их жилища стано­вятся еще более перенаселенными15. Мы приучены мыс­лить в терминах линейной причинности, но теперь нуж­даемся в новых «средствах мышления». Одно из вели­чайших преимуществ рассмотренной модели состоит как раз в том, что она позволяет нам находить такие средства и разрабатывать способы их оптимального ис­пользования.
 Как мы уже отмечали, логистические уравнения наи­более пригодны, когда критическим измерением являет­ся рост популяции, будь то популяция животных, сово­купность их навыков или активностей. Логистическая модель исходит из предположения о том, что каждый член популяции может быть выбран и рассматриваться как эквивалент любого другого члена. Но эту общую эквивалентность надлежит рассматривать не как не­зыблемый факт, а лишь как приближение, достоверность которого зависит от связей, наложенных на популяцию, от оказываемого на нее давления и от стратегии, изби­раемой популяцией для того, чтобы противодействовать вмешательству извне.
 Взять хотя бы различие, проводимое экологами меж­ду К-стратегиями и r-стратегиями (К и r — парамет­ры, входящие в логистическое уравнение). Хотя это раз­личие относительно, оно проявляется особенно отчетли-
 266
 
 
 во в дивергенции, обусловленной систематическим вза­имодействием между двумя популяциями, в частности взаимодействием хищник — жертва. Типичной для попу­ляции жертв эволюцией является увеличение рождаемо­сти r, а для популяции хищников — совершенствование способов ловли жертв, т. е. увеличение коэффициента К. Но повышение К в рамках логистической модели вле­чет за собой последствия, выходящие за круг явлений, описываемых логистическими уравнениями.
 Как заметил Стивен Дж. Гулд16. К-стратегия под­разумевает, что индивид все более повышает свою спо­собность обучаться на опыте и хранить накопленную информацию в памяти. Иначе говоря, индивиды стано­вятся все более сложными и со все более долгим пе­риодом созревания и обучения. В свою очередь это озна­чает, что индивиды становятся все более «ценными», представляющими более крупные вложения «биологиче­ского капитала» и уязвимыми на протяжении более про­должительного периода. Развитие «социальных» и «се­мейных» связей является, таким образом, логическим аналогом К-стратегии. С этой точки зрения другие фак­торы, помимо численности индивидов в популяции, ста­новятся все более существенными, и логистическое уравнение, измеряющее успех по числу индивидов, все хуже отражает истинное положение дел. Перед нами достаточно наглядный пример, показывающий, почему к моделированию сложных явлений следует относиться с осторожностью: в сложных системах дефиниция самих сущностей и взаимодействия между ними в процессе эволюции могут претерпевать изменения. Не только каждое состояние системы, но и само определение си-темы в том виде, в каком ее описывает модель, обычно нестабильно или по крайней мере метастабильно.
 Мы подходим к проблемам, в которых методология неотделима от вопроса о природе исследуемого объекта. Мы не можем задавать одни и те же вопросы относи­тельно популяции мушек, рождающихся и погибающих миллионами без сколько-нибудь заметных признаков обучения на опыте или расширения опыта, и относитель­но популяции приматов, каждый член которой является как бы тончайшим переплетением собственного опыта и традиций популяции.
 Нетрудно видеть, что и в самой антропологии необхо­дим принципиальный выбор между различными подхо-
 267
 
 
 дами к коллективным явлением. Хорошо известно, на­пример, что структурная антропология отдает предпочте­ние тем аспектам общества, к которым применимы сред­ства и методы логики и конечной математики, а именно: к элементарным структурам родства или анализу мифов, трансформации которых нередко сравнимы с ростом кристаллов. Дискретные элементы подсчитываются и комбинируются. Такой комбинаторный подход в корне отличается от подходов, анализирующих эволюцию в терминах процессов, которые охватывают большие, час­тично хаотические популяции. Мы имеем здесь дело с двумя различными взглядами и двумя типами моделей: Леви-Строс называет их соответственно механической и статистической моделями. В механической модели «эле­менты того же масштаба, что и явления», а индивиду­альное поведение основано на предписаниях, относя­щихся к структурной организации общества. Антрополог выявляет логику этого поведения, а социолог со своей стороны работает со статистическими моделями больших популяций и определяет средние и пороги17.
 Общество, определяемое исключительно в терминах функциональной модели, соответствовало бы аристоте­левской идее о естественной иерархии и естественном порядке. Каждое официальное лицо исполняло бы все то, что входит в круг его обязанностей. Эти обязанности осуществляют перевод различных аспектов организа­ции общества как целого с одного уровня на другой. Король отдает приказы архитектору, архитектор — под­рядчику, подрядчик — строительным рабочим. На каж­дом уровне имеется свой руководитель. В то же время поведение термитов и других общественных насекомых ближе к статистической модели. Как мы уже видели, при возведении своего «дома» термиты не следуют ука­заниям одного руководящего разума. Взаимодействие между индивидами порождает при некоторых условиях определенные типы коллективного поведения, но ни од­но из этих взаимодействий не соотносится с глобальной задачей, все взаимодействия чисто локальны. Такое опи­сание подразумевает обращение к средним и вновь под­нимает вопрос относительно устойчивости и бифурка­ций.
 Какие события способствуют регрессу и какие про­грессу системы? В каких ситуациях перед системой воз­никает необходимость выбора и в каких ситуациях ре-
 268
 
 
 жимы стабильны? Поскольку размеры или плотность системы могут играть роль параметра бифуркации, как может чисто количественный рост приводить к качест­венно новому выбору? Для ответа на эти вопросы по­надобилась бы обширная исследовательская программа. Как и в случае с r- и K-стратегиями, поставленные на­ми вопросы приводят к обоснованию выбора «хорошей» модели социального поведения и истории. Каким обра­зом в ходе эволюции популяция становится все более «механической»? Параллелизм между этим вопросом и теми вопросами, с которыми мы уже сталкивались при рассмотрении биологических проблем, очевиден. Напри­мер, каким образом отбор генетической информации, управляющей скоростями и регулированием метаболи­ческих реакций, делает одни пути настолько наиболее предпочтительными, чем другие, что развитие кажется целенаправленным или напоминает передачу «сигнала»?
 Мы полагаем, что модели, построенные на основе понятия «порядок через флуктуации», помогут нам спра­виться с подобными вопросами, а при определенных обстоятельствах будут способствовать более точной фор­мулировке сложного взаимодействия между индивиду­альным и коллективным аспектами поведения. С точки зрения физика, к этому кругу проблем относится прове­дение различия, с одной стороны, между состояниями системы, в которых всякая индивидуальная инициатива малозначима, а с другой стороны, между областями бифуркаций, в которых индивидуальная идея или даже новое поведение может порождать глобальное состоя­ние. Но даже в областях бифуркации усиление — удел далеко не каждой индивидуальной идеи и не каж­дого индивидуального поведения, а лишь «опасных», т. е. способных обратить себе на пользу нелинейные соот­ношения, обеспечивавшие устойчивость предыдущего режима. Таким образом, одни и те же нелинейности мо­гут порождать порядок из хаоса элементарных процес­сов, а при других обстоятельствах приводить к разру­шению того же порядка и в конечном счете к возникно­вению новой когерентности, лежащей уже за другой
 бифуркацией.
 Модели «порядка через флуктуации» открывают пе­ред нами неустойчивый мир, в котором малые причины порождают большие следствия, но мир этот не произво­лен. Напротив, причины усиления малых событий —
 269
 
 
 вполне «законный» предмет рационального анализа. Флуктуации не вызывают преобразования активности системы. Если воспользоваться образным сравнением Максвелла, можно сказать, что спичка может стать причиной лесного пожара, но одно лишь упоминание о спичке еще не позволяет понять, что такое огонь. Кроме того, если флуктуация становится неуправляемой, это еще не означает, что мы не можем локализовать причи­ны неустойчивости, вызванной усилением флуктуаций.
 8. Открытый мир
 Ввиду сложности затронутых нами вопросов мы вряд ли вправе умолчать о том, что традиционная интерпре­тация биологической и социальной эволюции весьма не­удачно использует понятия и методы, заимствованные из физики18, — неудачно потому, что они применимы в весьма узкой области физики и аналогия между ними и социальными или экономическими явлениями лишена всякого основания.
 Первый пример тому — парадигма оптимизации. И управление человеческим обществом, и действие се­лективных «воздействий» на систему направлены на оптимизацию тех или иных аспектов поведения или спо­собов связи, но было бы опрометчиво видеть в оптимизации ключ к пониманию того, как выживают популя­ции и индивиды. Те, кто так думает, рискуют впасть в ошибку, принимая причины за следствия, и наоборот.
 Модели оптимизации игнорируют и возможность ра­дикальных преобразований (т. е. преобразований, ме­няющих самую постановку проблемы и тем самым характер решения, которое требуется найти), и инерциалъные связи, которые в конечном счете могут вынудить систему перейти в режим функционирования, ведущий к ее гибели. Подобно доктринам, аналогичным «неви­димой направляющей руке» Адама Смита, или другим определениям прогресса в терминах критериев макси­мизации или минимизации, модели оптимизации рисуют утешительную картину природы как всемогущего и ра­ционального калькулятора, а также строго упорядочен­ном истории, свидетельствующей о всеобщем неукосни­тельном прогрессе. Для того чтобы восстановить и инерцию, и возможность неожиданных событий, т. е. восста-
 270
 
 
 повить открытый характер истории, необходимо при­знать ее фундаментальную неопределенность. В качестве символа мы могли бы использовать явно случайный характер массовой гибели в меловой период живых су­ществ, исчезновение которых с лица Земли расчистило путь для развития млекопитающих — небольшой группы крысообразных животных19.
 Сказанное выше было лишь общим изложением, сво­его рода «видом с птичьего полета». Mы обошли молча­нием многие важные вопросы (например, большой тео­ретический и практический интерес представляют неус­тойчивости, возникающие в пламёнах, плазме и лазерах в сильно неравнонесных условиях). Всюду, куда бы мы ни бросили свой взгляд, нас окружает природа, неисчер­паемо разнообразная и щедрая на всякого рода нова­торские решения. Описываемая нами концептуальная эволюция сама по себе является лишь составной частью более широкой истории последовательного, шаг за ша­гом переоткрытия времени.
 Мы видели, как физика постепенно обогащалась все новыми и новыми аспектами времени, между тем как присущие классической физике претензии на всемогу­щество одна за другой отпадали как необоснованные. В этой главе мы шли от физики через биологию и эко­логию к человеческому обществу, хотя могли бы дви­гаться и в обратном направлении: история занималась изучением в основном человеческих сообществ и лишь затем распространила свое внимание на временные аспекты жизни и геологии. Таким образом, вхождение времени в физику явилось заключительным этапом все более широкого «восстановления прав» истории в есте­ственных и социальных науках.
 Интересно отметить, что на каждом этапе этого про­цесса наиболее важной отличительной особенностью «историизации» было открытие какой-нибудь временной неоднородности. Начиная с эпохи Возрождения запад­ное общество вступало в контакт со многими цивилиза­циями, находившимися на различных этапах развития; в XIX в. биология и геология открыли и классифицировали ископаемые формы жизни и научились распозна­вать в ландшафтах сохранившиеся до нашего времени памятники прошлого; наконец, физика XX в. также от­крыла своего рода «ископаемое» — реликтовое излуче­ние, поведавшее нам о «первых минутах» Вселенной.
 271
 
 
 ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ. ОТ БЫТИЯ К СТАНОВЛЕНИЮ
 Ныне мы твердо знаем, что живем в мире, где сосуще­ствуют в неразрывной связи различные времена и иско­паемые различных эпох.
 Теперь перед нами возникает новый вопрос. Мы уже говорили о том, что жизнь стала казаться столь же «естественной, как свободно падающее тело». Что обще­го между естественным процессом самоорганизации и свободно падающим телом? Какая связь может суще­ствовать между динамикой, наукой о силах и траекто­риях, и наукой о сложности и становлении, наукой о жизненных процессах и о естественной эволюции, частью которой они являются? В конце XIX в. необратимость связывали с трением, вязкостью и теплопроводностью. Необратимость была первопричиной потерь и непроиз­водительных расходов энергии. Тогда, к началу XIX в., необратимость еще можно было приписывать неполноте наших знаний, несовершенству наших машин и утверж­дать, будто природа в основе своей обратима. Теперь это безвозвратно ушло в прошлое: ныне даже физика говорит нам, что необратимые процессы играют конст­руктивную и неоценимую по значимости роль.
 Тут мы и подходим к вопросу, уклониться от которо­го более невозможно. Как соотносятся между собой но­вая наука о сложности и наука о простом, элементар­ном поведении? Какая связь существует между столь противоположными взглядами на природу? Не означает ли все это, что существуют две теории, две истины для одного мира? Но как такое возможно?
 В определенном смысле мы возвращаемся к самым истокам современной науки. Теперь, как и во времена Ньютона, сошлись лицом к лицу две науки: наука о гравитации, описывающая подчиненную законам вне­временную природу, и наука об огне, химия. Ныне мы понимаем, почему первый синтез, достигнутый наукой, ньютоновский синтез, не мог быть полным: описываемые динамикой силы взаимодействия не могут объяснить сложное и необратимое поведение материи. Ignis mutat res — огонь движет вещами. Согласно этому древнему высказыванию, химические структуры — творение огня, результат необратимых процессов. Как преодолеть брешь между бытием и становлением — двумя противо­речащими друг другу понятиями, одинаково необходи­мыми для достижения согласованного описания того странного мира, в котором мы живем?
 272
 
 
 Часть третья. От бытия к становлению
 Глава 7. ПЕРЕОТКРЫТИЕ ВРЕМЕНИ
 1. Смещение акцента
 Уайтхед некогда писал о том, что «столкновение теорий — не бедствие, а благо, ибо открывает новые перспективы»1. Если это утверждение верно, то в исто­рии науки можно указать считанное число случаев, ког­да новая перспектива была столь же многообещающей, как и та, которая открылась при непосредственном столкновении двух миров: мира динамики и мира тер­модинамики.
 Ньютоновская наука была вершиной, завершающим синтезом, увенчавшим столетия экспериментирования и теоретических исследований, происходивших в различ­ных направлениях, но метивших в одну точку. То же можно было бы утверждать и относительно термодина­мики. Рост науки не имеет ничего общего с равномер­ным развертыванием научных дисциплин, каждая из которых в свою очередь подразделяется на все боль­шее число водонепроницаемых отсеков. Наоборот, кон­вергенция различных проблем и точек зрения способ­ствует разгерметизации образовавшихся отсеков и за­кутков и эффективному «перемешиванию» научной куль­туры. Поворотные пункты в развитии науки приводят к последствиям, выходящим за рамки чистой науки и оказывающим влияние на всю интеллектуальную среду. Верно и обратное: глобальные проблемы часто были источниками вдохновения в науке.
 Столкновение теорий, конфликт между бытием и становлением свидетельствуют о том, что новый пово­ротный пункт уже достигнут и возникла настоятельная необходимость в новом синтезе. Такой синтез обретает
 275
 
 
 свою форму в наше время, столь же неожиданную, как и все предыдущие синтезы. Мы снова являемся свиде­телями замечательной конвергенции исследований, каж­дое из которых вносит свой вклад в выяснение природы трудностей, присущих ньютоновской концепции науч­ной теории.
 Ньютоновская наука претендовала на создание кар­тины мира, которая была бы универсальной, детерми­нистической и объективной, поскольку не содержала ссылки на наблюдателя, полной, поскольку достигну­тый уровень описания позволял избежать «оков» вре­мени.
 Упомянув о времени, мы подходим к самому суще­ству проблемы. Что такое время? Следует ли нам при­нять ставшее традиционным после Канта противопо­ставление статического времени классической физики субъективно переживаемому нами времени? Вот что пишет об этом Карнап:
 «Эйнштейн как-то заметил, что его серьезно беспо­коит проблема «теперь». Он пояснил, что ощущение настоящего, «теперь», означает для человека нечто су­щественно отличное от прошлого и будущего, но это важное отличие не возникает и не может возникнуть в физике. Признание в том, что наука бессильна по­знать это ощущение, было для Эйнштейна болезнен­ным, но неизбежным. Я заметил, что все происходя­щее объективно может быть описано наукой. С одной стороны, описанием временной последовательности со­бытий занимается физика, с другой стороны, особенно­сти восприятия человеком времени, в том числе различ­ное отношение человека к прошлому, настоящему и бу­дущему, может быть описано и (в принципе) объясне­но психологией. Но Эйнштейн, по-видимому, считал, что эти научные описания не могут удовлетворить на­ши человеческие потребности и что с «теперь» связано нечто существенное, лежащее за пределами науки»2.
 Интересно отметить, что Бергсон, избравший в опре­деленном смысле иной путь, также пришел к дуали­стическому заключению (см. гл. 3). Подобно Эйнштей­ну, Бергсон начал с субъективного времени и, отправ­ляясь от него, двинулся к времени в природе, време­ни, объективированному физикой. Но, с точки зрения Бергсона, такая объективизация лишила время прочной основы. Внутреннее экзистенциальное время утратило

<< Пред.           стр. 7 (из 14)           След. >>

Список литературы по разделу