Диссертация (1024674), страница 28

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 28)

Именно применительно к биологическим объектам ее ограниченность выявилась особенно ярко: “последовательное применение этой меры, то есть, фактическая оценка лишь “микро-информации” биосистем, приводила к парадоксам. Так, например, Л.А. Блюменфельд показал, что количество информации в теле человека - не больше, чем в неживых системах, состоящих примерно из такого же количества структурных элементов”. Г. Кастлер понимал ограничения микроинформационного – статистического подхода к биосистемам. Перечислив эти ограничения, он стал вводить в биологию понятие смысла, то есть, биологической упорядоченности.

Информация по Г. Кастлеру представляет собой “запоминание случайного выбора” - изначально случайный, а затем запомненный выбор одного или нескольких осуществленных вариантов из всей совокупности возможных. Макроинформация принципиально отличается от упомянутой выше микроинформации именно тем, что системы ее запоминают. В биологических системах именно проблемы запоминания, хранения, обработки и использования информации, необходимой для жизнедеятельности, развития и эволюции организмов и их сообществ выходят на первый план.

Рассматривались также модели открытых термодинамических неравновесных систем, в которых реализуются гетерогенные структуры и сопряженные процессы. Благодаря этим особенностям биологические системы способны “запоминать” свои состояния. Именно это направление “запоминания информации” в биологических системах сейчас развивает российский ученый С.Н. Гринченко в своей теории “Системной памяти живого” [20].

Основоположником второго, динамического (поведенческого, кибернетического) подхода, по мнению авторов очерка, “можем считать А. Пуанкаре: под системой тот понимал именно динамическую систему уравнений - изменение решений этой системы во времени при варьировании тех или иных ее параметров (затухания, жесткости и тому подобное ) или начальных данных - не зависимо от того, какой физический или иной процесс эти уравнения описывают.

Эти два подхода - разные попытки их совместить или разграничить области их применимости - стали одним из главных сюжетов всего последующего развития наук о сложных открытых системах. Именно здесь сталкивались противоположные философские воззрения - во многом как отголосок давних споров механицизма и витализма, холизма и редукционизма”.

Перечисленные подходы и методы применялись в биофизике и порождали ожидания, что сложное поведение биологических систем будет объяснено. Однако успех не был достигнут в полной мере. Двойственность биологических систем заключается, по мнению авторов очерка, “в частности, в том, что их можно рассматривать и как физические, и как своеобразные символьные системы”. Информационный подход к биосистемам проявляет удивительную “живучесть”, несмотря на методологические проблемы, связанные с использованием собственного понимания информации как “запомненного случайного выбора” [152].

В упомянутой теории системной памяти живого С.Н. Гринченко исследуются различные формы проявления приспособительного поведения систем живой природы. Для этого вводится понятие системной памяти, как основной составляющей предлагаемого автором инструментария реализации информатико-кибернетического механизма систем живого. В его роли выступает иерархическая адаптивная поисковая оптимизация, являющаяся развитием существующей кибернетической теории поисковой оптимизации (экстремального управления).

Предлагается ряд иерархических оптимизационных модельных схем, отражающих как тринадцать уже состоявшихся последовательных периодов метаэволюции живого (от момента возникновения Земли около 4,6 млрд. лет назад, и последующего “старта” жизни на ней, и до наших дней), так и теоретически представимые последующие периоды. Это позволяет описать последнюю треть общей длительности Универсальной истории Вселенной (Big History) от момента “Большого взрыва” (Big Bang). Указанные схемы, будучи сведеными в единое целое, позволили С.Н. Гринченко построить уникальную периодическую систему живого.

В эволюционной биофизике, как уже было показано в разделе 3.3 настоящего исследования, рассматривается переход от неживой природы к самоорганизующимся белковым макромолекулам, способным к размножению. Его уникальность в том, что он позволяет рассмотреть связь атрибутивной и функционально-кибернетической информации. До определенного момента, пока не образовался механизм редупликации в рассматриваемых органо-молекулярных взаимодействиях, должно проявляться отражение в неживой природе.

То есть происходящие изменения в разнообразии (“множества сущностей”) видов органических молекул должны отражаться в наращивании сложности новых видов молекул по сравнению с предыдущими видами. Одно из атрибутивных определений информации в работе [260] связано с понятием разнообразия: “информация – это передача разнообразия”.

В момент “скачка увеличения сложности”, когда появляются огромные белковые молекулы с механизмом редупликации, характер отражения должен измениться – должно появиться отражение в живой природе.

Вышеизложенный гипотетический переход от отражения в неживой природе к отражению в живой природе очень схематичен и условен. Однако он позволяет предположить о специфическом ограничении на отражение в органо – молекулярных взаимодействиях. Эти взаимодействия являются последней средой в неживой природе, в которой еще можно рассматривать механизмы отражения, применимые для неживой природы.

Этим ограничением является высокая сложность структуры органических молекул, начиная с которой эта сложность наращивается уже незначительно. А дальнейшее усложнение происходит за счет над- макромолекулярных изменений и появления примитивных организмов, в которых действуют уже биологические механизмы отражения – генетические и допсихические.

Биофизика, как уже указывалось в третьей главе, важна для изучения механизмов образования метафорического понимания информации. Во-первых, потому что в биофизике принято понимание с наиболее яркой метафорой “информация – это запомненный выбор”. Во-вторых, потому что в биофизике эта метафора образовалась после появления математической теории связи К. Шеннона в конце тысяча девятьсот сороковых годов. Она непосредственно связана с тем пониманием информации, которое само по себе метафорично: “информация – это снятая неопределенность”.

Возникновение метафоры “запомненного выбора” связано с мысленным моделированием процесса возникновения саморазвивающихся белковых макромолекул из более простых органических, который моделируется как цепочка случайных процессов усложнения их структуры. При этом сложность молекул наращивается на каждом этапе.

Эти макромолекулярные объекты, белковые молекулы, случайных процессов стали предметом мысленных экспериментов биофизиков, которые самопроизвольное и чрезвычайное усложнение структуры молекулы объясняют огромным временем и особыми условиями протекания процессов, при которых наращивание сложности (вплоть до появления механизма редупликации) идет за счет запоминания структурой молекулы ее случайного усложнения (выбора).

1. Классификация информационных теорий

Вполне закономерно построение лженаучной информациологии на основе субстанционального понимания информации. Другого способа снять антагонизм атрибутивизма и функционализма и соединить в рамках одной “глобальной” гипотезы, объединяющей в себе различные научные дисциплины, опирающиеся на атрибутивные или на функционально – кибернетические понимания, по-видимому, не существует.

Не существует и возможности построения “большой объединенной теории информации” по Л. Флориди. В физике метафорическое понимание информации используется для изучения микромира – взаимодействия субатомарных элементов. В информатике функционально - кибернетическое понимание информации используется не только для исследований, но и для проектирования современных информационных систем глобального масштаба. При этом рассматриваются вопросы макро - уровня. Любая гипотеза, связывающая между собой столь различные научные направления, неизбежно будет опираться на субстанциональное (объективное) понимание информации и, в силу этого, будет ненаучной.

Вышесказанное не означает, что невозможны концепции, теории (гипотезы), объединяющие разные направления в информационных науках. Они возможны. И есть интересные примеры “релятивной теории информации” П.М. Колычева [86] , а также расширенной семиотической теории Г.Н. Зверева [29].

Общеизвестный критерий научности, фальсифицируемость по К. Попперу, для таких объединяющих теорий можно сформулировать следующим образом: объединяющая информационная теория не должна охватывать одновременно макро - и микро - уровни познания (иначе, это будет “всеобъясняющая” теория), а объединяемые дисциплины должны опираться на единое или близкое понимание информации.

Средовая классификация информатик допускает существование не только объединяющих разные направления в информационных науках концепций, гипотез и теорий (например, концепция К. Поппера), но и менее общие, которые объединяют близкие виды информации.

Примером таких “межвидовых” концепций является концепция В.И. Корогодина. Информационные концепции, гипотезы и теории, относящиеся к одному виду информации в конкретной предметной области, следует называть “видовыми”. Примером видовой теории является математическая теория связи К. Шеннона, изучающая вопрос оценки количества информации в функционально-кибернетическом понимании в зашумленном канале связи.

В [150] показано также иное рассмотрение видов теорий (гипотез) и концепций, которое не связано с отнесением к разным предметным сферам использования понятия информации. Это рассмотрение позволяет ввести иную классификацию известных концепций, гипотез и теорий информации. Работ, посвященных рассмотрению разнообразных теорий и концепций информации, как уже указывалось, практически нет.

Теории и гипотезы, относящиеся к понятию информации, должны по определению быть “комплексом взглядов, представлений, идей, направленных на истолкование и объяснение” информации, как феномена, и разнообразных информационных явлений. При этом гипотеза – это еще неподтвержденная теория, а соответственно теория – это уже подтвержденная гипотеза.

Наряду с гипотезами и теориями мы рассматриваем здесь и научные концепции, под которыми будем понимать некую систему взглядов на явления, которая выражает способ понимания явления. Необходимость в теориях, гипотезах или концепциях информации диктуется потребностями в разъяснении связей информации с действительностью, включая и сущность самой информации.

Можно разделить информационные концепции, гипотезы и теории и на следующие три вида:

- первый: теории, рассматривающие саму информацию, которые будем называть “теории информации”;

- второй: теории, рассматривающие место и значение информации в социальной и материальной действительности; далее будем называть их “информационные теории”;

- третий: теории, использующие метафору информации в материнских (неинформационных) науках для изучения нематериальных отношений (например, системно-эволюционных и др.); их будем называть “прикладные информационные теории”.

Рассмотрим с точки зрения вновь введенной классификации уже упоминавшиеся ранее информационные концепции, гипотезы и теории. Также рассмотрим, объединяющую известные виды биологической информации, межвидовую концепцию В.И. Корогодина, которая использовалась для анализа техногенных информационных потребностей в пятой главе.

В.И. Корогодиным рассмотрены связи генетической и поведенческой информации у высших животных с “логической” информацией, выражаемой вербально у человека. Исходя из системно-эволюционного подхода, человеку присущи три уровня биологических информационных потребностей, которые не совпадают с вышеупомянутой классификацией биологической информации по В.И. Корогодину. Очевидно, что в концепции В. И. Корогодина используются как антропоморфная информация (“логическая информация”), так и некие метафоры функционально-кибернетической информации.

Недоопределенность видов биологической информации необходима для концепции В. И. Корогодина. Иначе она не будет объединяющей концепцией. Однако возникают методологические вопросы, связанные с необходимостью уточнения определяемых видов информации и механизмов связи между этими видами биологической информации.

Остановимся на “прикладных информационных теориях”. Как уже указывалось, в этих теориях используются метафоры кибернетическо-функциональной информации для изучения нематериальных отношений (например, системно - эволюционных и др.) в материнских (неинформационных) науках.

Математическая теория связи стала теоретической основой технических информационных наук. Еще в семидесятые годы прошлого века в книге М. Мазура [10 1], подробно анализируемой в разделе 2.3 настоящего исследования, а также других работах того времени [162] были определены ограничения на использование теории К. Шеннона в других науках. М. Мазур был первым известным автором, предложившим в качестве альтернативы теории К. Шеннона свою собственную теорию, которая могла бы претендовать на роль теоретической основы всех информационных наук. Однако эти претензии оказались не состоятельными: его теория строилась на той же вероятностной модели, что и в математической теория связи, а попытки обойти ее ограничения приводили к очень сложным теоретическим построениям.

Характеристики

Список файлов диссертации