Используя метафору, можно сказать, что до введения в науку единой информационной количественной меры представленный в естественно — научных понятиях мир как бы «опирался на двух китов»: энергию и вещество. «Третьим китом» оказалась теперь информация, участвующая во всех протекающих в мире процессах, начиная от микрочастиц, атомов и молекул и кончая функционированием сложнейших биологических и социальных систем.
Естественно, возникает вопрос: подтверждают или опровергают эволюционную парадигму происхождения жизни и биологических видов новейшие данные современной науки?
Для ответа на этот вопрос необходимо прежде всего уяснить, какие именно свойства и стороны многогранного понятия « информация» отражает та количественная мера, которую ввел в науку К. Шеннон.
Как будет показано в последующих разделах, использование меры количества информации позволяет анализировать общие механизмы информационно — энтропийных взаимодействий, лежащих в основе всех самопроизвольно протекающих в окружающем мире процессов накопления информации, которые приводят к самоорганизации структуры систем.
Вместе с тем информационно — энтропийный анализ позволяет выявить и пробелы эволюционных концепций, представляющих собой не более чем несостоятельные попытки сведения к простым механизмам самоорганизации проблему происхождения жизни и биологических видов без учета того обстоятельства, что системы такого уровня сложности могут быть созданы лишь на основе той информации, которая изначально заложена в предшествующий их сотворению план.
Хотелось бы заранее предупредить читателя о том, что в последующих разделах не приводится сопоставительный анализ эволюционных концепций Дарвина и Ламарка с современными теориями эволюции, будь то неодарвинизм, неоламаркизм или какая-либо иная теория. Авторы этой книги пытались с помощью методов теории информации найти научный подход к решению более общей задачи, а именно — к критическому анализу лежащей в основе всех упомянутых выше эволюционных концепций эволюционной идеи, согласно которой как сама жизнь, так и ее многочисленные формы возникали не в соответствии с единым планом творения, а путем обусловленного сугубо случайными факторами (флуктуациями неорганических или мутациями генетических систем) самопроизвольного усложнения более примитивных систем.
Ниже будет показано, что проводимые современной наукой исследования свойств информационных систем дают все основания утверждать, что все эти системы могут формироваться только согласно спускаемым с верхних иерархических уровней правилами причем сами эти правила существовали раньше самих систем в форме изначального плана (идеи творения), что и нашло свое отражение в самом названии этой книги, с той лишь существенной поправкой, что, обращаясь к первоисточникам Библии, следует Слово понимать как «Логос», т. е. идею, замысел, план.
В основу теории информации положен предложенный К Шенноном метод исчислений количества новой (непредсказуемой) и избыточной (предсказуемой) информации. содержащейся в сообщениях, передаваемых по каналам технической связи.
Предложенный Шенноном метод измерения количества информации оказался настолько универсальным, что его применение не ограничивается теперь узкими рамками чисто технических приложений.
Вопреки мнению самого К. Шеннона, предостерегавшего ученых против поспешного распространения предложенного им метода за пределы прикладных задач техники связи, этот метод стал находить все более широкое применив в исследованиях и физических, и биологических, и социальных систем.
Ключом к новому пониманию сущности феномена информации и механизма информационных процессов послужила установленная Л Бриллюэном взаимосвязь информации и физической энтропии Эта взаимосвязь была первоначально заложена в самый фундамент теории информации, поскольку для исчисления количества информации Шеннон предложил использовать заимствованную из статистической термодинамики вероятную функцию энтропии.
Многие ученые (начиная с самого К. Шеннона) склонны были рассматривать такое заимствование как чисто формальный прием Л Бриллюэн показал, что между вычисленным согласно Шеннону количеством информации и физической энтропии существует не формальная, а содержательная связь.
В статистической физике с помощью вероятностной функции энтропии исследуются процессы, приводящие к термодинамическому равновесию, при котором все состояния молекул (их энергии, скорости) приближаются к равновероятным, а энтропия при этом стремится к максимальной величине.
Благодаря теории информации стало очевидно, что с помощью той же самой функции можно исследовать и такие далекие от состояния максимальной энтропии системы, как, например, письменный текст5.
Еще один важный вывод заключается в том, что
с помощью вероятностной функции энтропии можно анализировать все стадии перехода системы от состояния полного хаоса, которому соответствуют равные значения вероятностей и максимальное значение энтропии, к состоянию предельной упорядоченности (жесткой детерминации), которому соответствует единственно возможное состояние ее элементов.
Данный вывод оказывается в равной мере справедливым для таких несходных по своей природе систем, как газы, кристаллы, письменные тексты, биологические организмы или сообщества и др.
При этом, если для газа или кристалла при вычислении энтропии сравнивается только микросостояние (т. е. состояние атомов и молекул) и макросостояние этих систем (т. е. газа или кристалла как целого), то для систем иной природы (биологических, интеллектуальных, социальных) вычисление энтропии может производится на том или ином произвольно выбранном уровне6. При этом вычисляемое значение энтропии рассматриваемой системы и количество информации, характеризующей степень упорядоченности данной системы и равное разности между максимальным и реальным значением энтропии, будет зависеть от распределения вероятности состояний элементов нижележащего уровня, т. е. тех элементов, которые в своей совокупности образуют эти системы.
Другими словами,
количество сохраняемой в структуре системы информации пропорционально степени отклонения системы от состояния равновесия, обусловленного сохраняемым в структуре системы порядком.
Сам того не подозревая, Шеннон вооружил науку универсальной мерой, пригодной в принципе (при условии выявления значений всех вероятностей) для оценки степени упорядоченности всех существующих в мире систем.
Определив введенную Шеноном информационную меру как меру упорядоченности движения, можно установить взаимосвязь информации и энергии, считая энергию мерой интенсивности движения. При этом одному из авторов этой книги удалось показать, что количество сохраняемой в структуре систем информации пропорционально суммарной энергии внутренних связей этих систем7.
Одновременно с выявлением общих свойств информации как феномена обнаруживаются и принципиальные различия относящихся к различным уровням сложности информационных систем.
Так, например, все физические объекты, в отличие от биологических, не обладают специальными органами памяти, перекодировки поступающих из внешнего мира сигналов, информационными каналами связи. Хранимая в них информация как бы «размазана» по всей их структуре. Вместе с тем, если бы кристаллы не способны были сохранять информацию в определяющих их упорядоченность внутренних связях, не было бы возможности создавать искусственную память и предназначенные для обработки информации технические устройства на основе кристаллических структур.
Вместе с тем необходимо учитывать, что создание подобных устройств стало возможным лишь благодаря разуму человека, сумевшего использовать элементарные информационные свойства кристаллов для построения сложных информационных систем.
Простейшая биологическая система превосходит по своей сложности самую совершенную из созданных человеком информационных систем. Уже на уровне простейших одноклеточных организмов задействован необходимый для их размножения сложнейший информационный генетический механизм. В многоклеточных организмах помимо информационной системы наследственности действуют специализированные органы хранения информации и ее обработки (например, системы, осуществляющие перекодирование поступающих из внешнего мира зрительных и слуховых сигналов перед отправкой их в головной мозг, системы обработки этих сигналов в головном мозге). Сложнейшая сеть инормационных коммуникаций (нервная система) пронизывает и превращает в целое весь многоклеточный организм.
Уже на уровне биологических систем возникают проблемы учета ценности и смысла используемой этими системами информации. Еще в большей мере такой учет необходим для ананлиза функционирования интеллектуальных информационных систем.
