Диалоги - [150]

Если можно так сказать, эволюционный прогресс, будучи реальным, не является рациональным – с любой технологической точки зрения, ориентированной на гомеостаз в живой природе. Потому что технолог считает, что поставленную задачу следует решать наиболее простым способом, не множа сверх необходимости «конструктивных состояний». Если мы находимся в Европе, а наша цель расположена в Америке, то, разумеется, любое транспортное средство, которое переносит нас из Европы в Америку быстрее, чем использовавшееся ранее, является решением транспортной проблемы как рациональным, так и более прогрессивным. Потому что недостижимым идеалом для передвижения является мгновенное перемещение, то есть такое, которое вообще не нуждается во времени, и оно венчает шкалу усовершенствований. Но если задача состоит в том, чтобы создать гомеостат, то нет причины, ради которой следовало бы этот гомеостат все более и более усложнять; если бы было так, что увеличение сложности приближало бы нас к упомянутому выше пределу шкалы, который представляет собой «идеальный гомеостат», то усложняющие действия были бы оправданы усилением гомеостатических свойств и приближали бы к этому совершенному состоянию, заслуживая тем самым технологического одобрения, и таким образом эти действия оказались бы подчинены выводимой из технологии инструментальной аксиометрии. Но не так все происходит. Потому что ложно утверждение, что якобы высшие организмы как гомеостаты действительно лучше функционируют, чем низшие, и неправда, что увеличение сложности обозначало бы прогресс в направлении «идеального гомеостата». Разница между муравьем и антилопой – это разница между шашками и шахматами, а не между велосипедом и самолетом. Потому что последняя является разницей между функциями, в принципе предназначенными для одной и той же цели, которые просто разыгрываются на неодинаковом уровне сложности. В целом эволюционный прогресс, рассматриваемый на примере организмов, сводится к внедрению все большего количества элементов в системы, стремящиеся к стабилизации; а поскольку задачи, которые для этого приходится решать, в аспектах энергетически-материальном, регуляторно-локальном и направляюще-целостном становятся все более сложными, как об этом свидетельствует наше еще очень поверхностное знание теории регулирования и динамического программирования, то разница между информацией, заключенной в муравье, и, соответственно, в антилопе, – физически измерима, но не может быть основанием для технологической аксиометрии. Ни муравей, увеличенный до размеров антилопы, ни антилопа, «микроминиатюризованная» до муравья, не могли бы функционировать. Когда мы сравниваем животных с приблизительно одинаковой схемой строения – например, колибри с альбатросом, – то они оказываются различными решениями задачи полета; альбатрос является планеристом на дальние расстояния, а колибри – порхающей птичкой, с точки зрения параметров полета близкой к крупным насекомым. Необоснованность оценок, выставляемых таким разным организмам при их сравнении, приводит к тому, что – скорее всего бессознательно – апологет прогресса в эволюции использует в подтверждение своей гипотезы аргументы ad hominem. Так, например, Дж. Гексли противопоставляет орла и солитера, призывая читателя представить себе огромный «прогресс», различающий две эти формы. Однако в какие критические инстанции направлен этот призыв? Только наши эстетические критерии позволяют нам представлять бытие орла – прекрасным и героическим, а солитера – оппортунистическим и отвратительным. Они, однако, не являются инструментальными ценностями. Кроме того, высказывание Гексли по умолчанию включает некое особенное значение, в области техники не существующее. Потому что в технике нельзя сказать, что электрификация миллионного города более прогрессивна, чем электрификация поселка – или что регулировка движения на крупной железнодорожной магистрали более прогрессивна, чем на обычной железной дороге. Первые задачи более трудные, чем вторые, только и всего. Невероятно, чтобы кто-нибудь нас спросил: «Крупной или средней железнодорожной сетью ты хотел бы быть?» Потому что нам бы такой вопрос показался бессмысленным. Но можно спросить: «Кем бы ты хотел быть – орлом или солитером?» – и хотя эмпирически это тоже бессмыслица, любой, считая, что он понимает суть вопроса, выбирает «ситуацию орла», не потому что она как бы «объективно лучше», чем ситуация солитера – об этом никто ничего не знает, – но потому, что, как он считает, «орлиная ситуация» как-то так ему экзистенциально ближе. Таким образом, скрытым подтекстом далеко не одного аргумента в пользу эволюционного прогресса является тезис: «Чем высшим по уровню эволюции животным ты являешься, тем это приятнее (или: достойнее, интереснее, разнообразнее по опыту и т.д.)». На степени убедительности подобных аргументов можно не останавливаться.

Изменение условий среды является тем же самым, что и изменение правил игры. Фактором же, способствовавшим прогрессу цефализации, или, в более общем смысле, «личному потенциалу обучаемости» организмов – было систематическое отставание максимального темпа обучения, на который генотип способен, от темпа изменений окружающей среды. Причем в силу вещей, чем длиннее цикл жизни особи, тем медленнее должен быть темп «усвоения знаний хромосомами». Потому что «квантом» урока является отдельный проход организмов через среду. Упрощенно дилемма адаптации представляется таким образом: как создать регулятор, который бы справился с актуально протекающей игрой, а одновременно – с любым возможно значительным и возможно быстрым изменением ее правил? На этот вопрос эволюция давала конструктивно разнообразные ответы. Во-первых, такой: если изменение правил значительное и внезапное, необходимо временно выйти из игры – в «пережидательном виде». Однако эта тактика предполагает возврат – через некоторое время – начальных условий (игры, которую организм вести умеет). Потом такой: следует максимализовать предпрограммное разнообразие регулятора и само это предпрограммирование сделать эволюционно пластичным. И наконец: следует отказаться от предпрограммирования регулятора, если только это возможно, а зато снабдить регулятор потенциалом самопрограммирования на основе обучения.