Прозрение - [10]

Так что уважаемый читатель не надейтесь на предопределенность жизненных ситуаций. Случайность есть и всегда поджидает нас. Действие же её непредсказуемо и далеко не всегда благоприятно.

2 . Альтернатива закону о необратимости явлений реального мира

Но, видимо, в Природе существует какой-то процесс, который компенсирует естественный рост энтропии. Не изменяются атомы и молекулы; например, капля воды, только что полученная в химической реакции неотличима от капли, поднятой со дна Тихого океана из самого глубокого места. Возраст последней может оказаться равным многим миллиардам лет. Растут кристаллы, произошла эволюция Жизни, идет технический прогресс. Все эти процессы происходят с упорядочением, с усложнением систем. Но применима ли для них аксиома о точках бифуркации? Конечно, применима, но только в случаях, когда присутствует отличная от единицы вероятность перехода системы в будущие состояния.

Как же избежать этого вероятностного характера явлений? Идея здесь может быть только одна – надо исключить случайность! Но как это сделать? Нельзя ли в аксиоме о точках бифуркации (Рис. 1) довести значения одной из вероятностей до единицы, т.е. до достоверного события. Да, можно, конечно. Но только локально в ограниченных масштабах и пространства, и времени. В природе, в быту человеческого существования таких явлений не счесть. Включили настольную лампу. Вероятность того, что она включена, равна единице. Выключили – вероятность предыдущего события стала равна нулю. Такие явления прерывисты, дискретны, меняются скачками. Дискретны атомы и молекулы. Дискретны люди, машины, животные и растения, и алгоритмы. Последнее очень важно.

И говорить об энтропии в случае, когда вероятности перехода в будущие состояния равны единице или нулю, нет смысла. Её просто нет.

Алгоритм представляет процесс как последовательное выполнение некоторых простых действий. При этом для выполнения каждого шага алгоритма требуется конечный отрезок времени, то есть этот процесс осуществляется во времени дискретно. Интуитивно, кажется, что алгоритм либо есть, либо его нет, без каких-либо промежуточных состояний. Нельзя оказаться между двух алгоритмов. Но обсудим это явление подробнее. Отметим только, что алгоритм – одно из главных понятий кибернетики.

Разделим (следуя редукционизму) существующие в Природе алгоритмы на три категории:

1. Алгоритмы, связанные с действием на макроскопические элементы природных систем, – организмы и их внутренние циклы (кровообращение, рефлексы, пищеварение и т.д.), люди и машины, социальные и технические системы, циклы в неживой природе (кругооборот воды в атмосфере и т.д.).

2. Алгоритмы, связанные с химическими реакциями. В том числе и биохимические алгоритмы.

3. Гипотетические алгоритмы функционирования полей внутри элементарных частиц материи (фотоны, электроны и т.д.).

Для первой группы алгоритмов первостепенное значение имеет понятие обратной связи (Рис. 2). Существует два крайних случая обратной связи.

Отрицательная обратная связь, «при которой изменение выходного сигнала системы приводит к такому изменению входного сигнала, которое противодействует первоначальному изменению».

Рис. 2 Обратная связь

Положительная обратная связь, «при которой изменение выходного сигнала системы приводит к такому изменению входного сигнала, которое способствует дальнейшему отклонению выходного сигнала от первоначального значения».

Для нас сейчас важна ситуация с положительной обратной связью, когда внешний импульс приводит к лавинообразному нарастанию сигнала на выходе за счет внутренней энергии системы до максимального энергетического уровня. Это нарастание через некоторое время прекращается и выходной сигнал сбрасывается. На выходе системы образуется импульс, который идет далее к другим системам. Резкое спадание импульса на выходе и его амплитуда зависят от внутреннего устройства системы. Например, все компьютеры в основе своего устройства имеют специальную схему с положительной обратной связью – триггер. Сигнал на его выходе быстро достигает уровня напряжения источника питания и затем переключается на низкий уровень. На выходе триггера получается прямоугольный импульс напряжения. При возбуждении нервной клетки, например, от внешнего воздействия (палец оказался вблизи открытого огня – нервная клетка как рецептор чувствует тепло) она возбуждается и на её выходе, связанном с другими клетками, нарастает сигнал (электрический ток в виде перемещения ионов). Но ресурсы клетки ограничены, и импульс кончается, а образовавшийся сигнал движется по нервам, распространяясь до мозга, который дает обратный импульс мышце, отдергивающей руку от огня. А начальная клетка – рецептор уже накопила энергию и готова опять послать импульс. В природе, в технике такие системы (элементарные структуры) могут быть чрезвычайно разнообразны. Например, могут иметь несколько выходов или входов. И, конечно, всегда для их работы необходима энергия.

Нетрудно видеть, что если мы соединим множество не обязательно одинаковых систем с внутренней положительной обратной связью в линейную цепь, то они будут последовательно возбуждать друг друга. Получим цепь причинно-следственных дискретных явлений, т.е. алгоритм. Теперь соединим конец этой цепи с её началом и возбудим неким внешним толчком. Образуется замкнутый цикл – замкнутый алгоритм. И сам этот цикл оказывается дискретным явлением – он либо есть, т.е. он работает, либо его нет (не работает). Промежуточных состояний в принципе не может быть! Понятно, что и в этом случае нужен приток энергии. И в каждом конкретном случае необходимо разбираться как, в каком виде эта энергия поступает. Приведем весьма характерную для биологов цитату Ричарда Докинза [5]: