«Мы – это способ, которым Вселенная познаёт саму себя» (Карл Саган)
«Всё живое находится в поисках лучшего мира» (Карл Поппер)
«…Дарвин предложил теорию, предсказывающую, что организмы должны обладать частями, приспособленными для обеспечения выживания и размножения. Это привело к предположению, что жизнь следует определять по наличию тех свойств, которые необходимы для эволюции путём естественного отбора. То есть, существа, обладающие свойствами размножения, изменчивости и наследственности, являются живыми, а существа, лишённые одного или нескольких из этих свойств, - нет» (Джон Мейнард Смит)
«Сколько бы ни было возможных способов быть живым, несомненно, что способов быть мёртвым неизмеримо больше» (Ричард Докинз)
Что такое жизнь? Чем живая материя отличается от неживой? Эти вопросы вряд ли волновали древнего человека, который одухотворял всё, что движется и реагирует на внешнее воздействие. Нам свойственно проецировать свой разум на природные явления и верить, что всё в мире происходит по воле духов или богов. Но постепенно в окружающем хаосе л��ди стали замечать закономерности, которые сегодня называют законами физики. Стало ясно, что неодушевлённые предметы подчиняются только этим законам, а одушевлённые обладают каким-то особым свойством, которое делает их поведение целенаправленным. Аристотель и другие античные философы полагали, что основное отличие живых объектов от неживых – это способность инициировать движение. Такое объяснение многих устраивало, пока наука не открыла, что поведение живых существ определяется всевозможными внешними и внутренними факторами, а не их свободной волей. Учёные не обнаружили никакой особой физики, лежащей в основе жизни, и для определения этого феномена им пришлось выдумывать расплывчатые признаки вроде дыхания, роста, выделения, самовоспроизведения и реакции на раздражители. Вместе с тем возобладала позиция редукционистов, отрицавших фундаментальность жизни и считавших её «химическим мусором», случайным побочным продуктом звёздной эволюции. И только в XXI веке появились теории, объясняющие, чем уникальна жизнь и каково её место в истории Вселенной.
Проблема определения жизни
Как показали эксперименты с младенцами, любой человек уже к полугоду неосознанно разделяет объекты на одушевлённые и неодушевлённые. Так, в исследовании Рене Байяржон младенцам показывали анимации, где геометрические фигуры двигались либо как физические объекты (по законам механики), либо как «агенты» (целенаправленно, в обход препятствий). Уже к 6-7 месяцам дети удивлялись, если неживой объект вёл себя как живой (например, кубики начинали самопроизвольно двигаться), и не удивлялись, если куклы следовали друг за другом или заставляли двигаться одна другую без физического контакта. Это значит, что младенцы интуитивно понимают закон сохранения импульса в отношении неодушевлённых предметов, и допускают его нарушение одушевлёнными предметами. Для нас сейчас не имеет значения, по какому врождённому алгоритму они это делают – важно то, что различие между живым и неживым кажется слишком очевидным и тривиальным, чтобы вообще об этом задумываться. До середины XIX века даже учёные в большинстве своём придерживались витализма – веры в существование особой субстанции, которую называли жизненной силой, животным магнетизмом, энтелехией, пневмой, душой и другими невнятными терминами. Но эту нематериальную силу никак не могли найти, чтобы показать, как она управляет движением атомов и молекул.
Если посмотреть на мир глазами физика, вооружившись мощным электронным микроскопом, мы не обнаружим разницы между живой и неживой материей – они не отличаются ни химическим составом, ни физическими свойствами. Например, сравним живого кролика и неживой камень. И тот, и другой состоят из молекул, которые движутся (тепловые колебания в твёрдом теле – тоже движение, хотя и незаметное для нас) в соответствии с законами физики. Так в чём же тогда разница? В том, что состояние камня, его температуру и другие свойства можно полностью описать при помощи физики, как любят редукционисты. Но если сделать то же самое в отношении кролика, это будет далеко не вся история. Одного только описания колебаний молекул нам недостаточно, чтобы объяснить, поч��му они движутся не хаотично, а упорядоченно и по особым траекториям. Частицы в кролике испытывают на себе влияние его внутриклеточного «программного обеспечения» и взаимодействуют между собой по заранее написанным инструкциям. Это уже другой, более высокий, эмерджентный уровень объяснения, который используют биологи. Он не отменяет и не заменяет законов физики, а дополняет их историей о генетической информации и дарвиновской эволюции. Но как биология может управлять физикой, если она сама производна от физики? И как движение частиц может управляться биологическими законами, если те производны от физических законов?
Эти вопросы были очень актуальны в контексте кажущегося противоречия между теорией эволюции и термодинамикой. С одной стороны, Дарвин описал механизм образования сложности в живой природе: многоклеточных организмов из простых одноклеточных, а тех – из ещё более простых молекулярных компонентов. С другой стороны, Больцман описал молекулярный механизм Второго начала термодинамики, согласно которому энергия рассеивается, и энтропия замкнутой системы всегда растёт, превращая порядок в хаос. Креационисты до сих пор твердят, что эволюция противоречит закону неубывания энтропии, забывая, что он не применим к открытым системам. Однако среди открытых систем есть такие, которые противостоят энтропии, а есть те, что легко распадаются. На первый взгляд кажется, что кролик более уязвим перед разрушающим воздействием времени, а камень может существовать вечно. Но на самом деле камень легко рассыпается под действием стихии и уже не може�� себя восстановить, а кролик быстро размножается и передаёт гены потомкам, которые выживут и приспособятся к самым разнообразным условиям. Как же живым организмам удаётся обойти закон неубывания энтропии и поддерживать свою целостность из поколения в поколение?
В 1911 г. немецкий физик Феликс Ауэрбах опубликовал книгу «Эктропизм или физическая теория жизни», в которой написал следующее:
«Жизнь – это та организация, которую мир создал для борьбы против обесценения энергии…, снижения её способности к действию. […] Если энтропическое есть, по Больцману, вероятное, то в соответствии с этим эктропическое будет невероятное. […] Отличительным признаком всего индивидуального, специфически эктропического будет, очевидно, то, что оно производит невероятное, опрокидывает статистику. […] Биология есть, следовательно, физика тех систем, которые в состоянии самостоятельно, свободно пользуясь чужой энергией, действовать эктропически и упорядочивающе».
В 1943 г. Эрвин Шрёдингер в своей монографии «Что такое жизнь?» писал:
«Живой организм непрерывно увеличивает свою энтропию, или, иначе, производит положительную энтропию и, таким образом, приближается к опасному состоянию максимальной энтропии, представляющему собой смерть. Он может избежать этого состояния, то есть оставаться живым, только постоянно извлекая из окружающей его среды отрицательную энтропию. Отрицательная энтропия — это то, чем организм питается. Или, чтобы выразить это менее парадоксально, существенно в метаболизме то, что организму удается освобождаться от всей той энтропии, которую он вынужден производить, пока жив».
Рассуждения Ауэрбаха и Шрёдингера были в основном философскими, поскольку оставалось неясным, являются ли введённые ими понятия эктропии или отрицательной энтропии реальными, измеряемыми физическими величинами. В 1956 г. Леон Бриллюэн в своей работе «Наука и теория информации» заменил отрицательную энтропию термином «негэнтропия» и связал её с качеством энергии, которое всегда деградирует в замкнутой системе вследствие возрастания в ней энтропии. Затем учёный обосновал, что процесс получения информации в физических опытах сопровождается уменьшением негэнтропии и сделал вывод, что «негэнтропия эквивалентна информации». Также Бриллюэн предложил негэнтропийный принцип информации: «информация представляет собой отрицательный вклад в энтропию». Однако за 10 лет до него Клод Шеннон пришёл к другому выводу: информация – это снятая неопределённость в сообщении, то есть энтропия, которая стала известной.
Сейчас термин «негэнтропия» уже никто не использует, а сформулированную Шрёдингером закономерность объясняют более простыми словами. Физик Брайан Грин в своей книге «До конца времён» называет этот принцип «энтропийным тустепом»: в открытых динамических системах под действием стабильного потока сконцентрированной энергии энтропия может локально снижаться или оставаться постоянной, если это способствует более эффективному рассеянию энергии и увеличению энтропии вне системы. Например, животные в течение жизни сохраняют свою энтропию на одном уровне, потребляя упорядоченные структуры (пищу), медленно сжигая их в ходе окислительно-восстановительных реакций, используя высвобожденную энергию для обеспечения метаболических процессов и сбрасывая излишки энтропии в окружающую среду вместе с теплом и отходами жизнедеятельности. Тем самым они «обходят» второй закон термодинамики, выживая за счёт увеличения энтропии среды. Двигаясь вниз по пищевой цепочки, мы узнаём, что пищей для животных в конечном счёте выступают растения, а они получают энергию непосредственно от Солнца через механизм фотосинтеза. Биосфера и Земля в целом поглощает низкоэнтропийные солнечные фотоны и отдаёт обратно в космическое пространство в 20 раз больше высокоэнтропийных инфракрасных фотонов. Источниками солнечной энергии являются образовавшееся во время Большого взрыва водородное топливо, сгущающая его гравитация и термоядерный синтез.
Таким образом, существование жизни вроде бы объясняется на языке неравновесной термодинамики и синергетики, вот только аналогичные процессы происходят и в неживой природе. Организм питается упорядоченной энергией и отдаёт вовне неупорядоченную энергию, но то же самое делает и камень, нагретый Солнцем. Для живого организма губительная как слишком высокая, так и слишком низкая энтропия. Вопреки распространённому ошибочному определению энтропии как «меры хаоса», она выше у живого организма, чем у мёртвого, просто потому, что первый теплее второго. Описанным выше законам неравновесной термодинамики подчиняются не только живые организмы, но и неодушевлённые самоорганизующиеся системы, таких как воздушные вихри, водовороты, кристаллические структуры, фигуры Хладни, звёздные системы и галактики. Можно предположить, что жизнь отличается от них такой важной особенностью, как способность к самовоспроизведению. Клетка делится, и таким образом она передаёт свою генетическую информацию следующим поколениям, спасая её от растворения в окружающей среде. Но даже это свойство, как показывают последние исследования, не является универсальным критерием отличия живого от неживого.
Так, простейшие формы саморепликации уже обнаружены в турбулентных потоках и в микросферах кристаллов. В гидродинамике описан феномен саморепликации турбулентных «пухов» (puffs) в трубопроводах при переходе от ламинарного к турбулентному режиму. Они могут воспроизводить себя, распространяя турбулентность вдоль потока, и могут изменяться в зависимости от условий – «мутировать». Кристаллы могут расти, накапливая новые атомы, а затем делиться на части. Каждый «потомок» в таком случае наследует структуру родительского кристалла, однако не наследуются её случайные изменения – мутации. В экспериментах с ДНК-кристаллами и искусственными самореплицирующимися структурами показано, что вариации в структуре иногда наследуются в новых поколениях кристаллов. В системах искусственных самореплицирующихся ДНК-тайлов наблюдались ошибки копирования и вариации, которые давали преимущества одним вариантам над другими. Это уже напоминает элементарную форму дарвиновской эволюции в неживой материи. Остаётся и��и признать кристаллы живыми, или пересмотреть устоявшееся определение жизни.
Наверно, многим известно определение жизни по Фридриху Энгельсу: «Жизнь есть способ существования белковых тел, существенным моментом которого является постоянный обмен веществ с окружающей их внешней природой, причём с прекращением этого обмена веществ прекращается и жизнь, что приводит к разложению белка». Сейчас уже мало кто из учёных согласится с таким определением. Во-первых, потому что нельзя исключать небелковые, или даже неуглеродные формы жизни, существующие где-то в космосе. Во-вторых, потому что главным условием обратной связи со средой является не обмен веществ и не энергообмен, а обмен информацией. Современные определения жизни становятся всё более обобщёнными. Так, согласно официальному определению NASA, выработанному в 1994 г. в целях поиска внеземной жизни, жизнь – это «самоподдерживающаяся химическая система, способная к дарвиновской эволюции». Но самое минимальное определение, согласующееся со 123 другими, по результатам анализа израильского генетика Эдуарда Трифонова, звучит так: жизнь – это саморепликация с изменениями (или самовоспроизведение с вариациями, англ. self-reproduction with variations).
Саморепликация с изменениями
Ещё одна цитата из книги Шрёдингера «Что такое жизнь?»:
«Удивительная способность организма концентри��овать на себе «поток порядка», избегая таким образом перехода к атомному хаосу, — способность «пить упорядоченность» из подходящей среды, по-видимому, связана с присутствием «апериодических твёрдых тел» […] Короче говоря, мы видим, что существующая упорядоченность проявляет способность поддерживать сама себя и производить упорядоченные явления».
Когда Шрёдингер писал эти слова, молекула ДНК ещё не была открыта, но физик предсказал, что источником порядка в живых организмах является некий «апериодический кристалл». Теперь мы знаем, что это двойная спираль из четырёх типов молекул (нуклеотидов), образующих 64 тройки кодонов, каждый из которых кодирует одну из 20-ти аминокислот, необходимых для синтеза белков. Длинные цепочки кодонов образуют гены, кодирующие один или несколько фенотипических признаков организма, гены сгруппированы в хромосомы, а полный их набор – это геном организма, способный копировать себя при делении клетки. Клетка представляет собой биологический компьютер, считывающий с помощью РНК-полимеразы генетическую программу и выполняющий её команду – синтезирующий определённый белок с помощью рибосомы. Низкоуровневые химические программы, написанные на языке генетического кода, в сумме составляют более сложные высокоуровневые команды, контролируемые обратной связью.
В статье «Эволюция теории эволюции» мы выяснили, что центральным понятием в современной эволюционной биологии является понятие репликатора. Его ввёл в лексикон биологов Ричард Докинз, но этот термин уже использовался ранее в теории клеточных автоматов для обозначения паттерна, копирующего самого себя. Следует отметить, что Ричард Докинз называет репликатором всё, что копируется, независимо от его причинного вклада в своё копирование. Но в таком случае простейшими репликаторами можно считать те же турбулентные потоки жидкости или кристаллические решётки. По мнению физика Дэвида Дойча, репликатором имеет смысл называть только тот объект, который сам побуждает среду его копировать, или активный репликатор по Докинзу. Активный он не в буквальном смысле, а лишь потому, что само его присутствие и особая физическая форма определяют, произойдёт копирование или нет. Если заменить репликатор другим, даже похожим на него объектом, механизм копирования не сработает. Итак, репликатор – это объект, который побуждает определённые среды его копировать. В таком значении мы и будем употреблять это слово в дальнейшем. Репликатор неразрывно связан со средой, вне которой он уже не является репликатором. Набор всех возможных сред, которые репликатор побуждал бы к созданию его копий, называется нишей (по аналогии с экологической нишей – набором сред, в которых организм может выжить и произвести потомство). Ниша репликатора может включать как молекулу ДНК, расположенную в ядре клетки функционирующего организма, обитающего в естественной среде, так и биолабораторию, в которой генные инженеры вносят этот ген в ДНК других организмов с помощью технологии CRISPR-Cas.
Джон фон Нейман, автор книги «Теория самовоспроизводящихся автоматов», выделил три необходимых компонента репликатора: 1) кодированное представление репликатора; 2) механизм копирования кодированного представления; 3) механизм построения конструкции в среде репликатора. Процесс самовоспроизведения (репликации) – это любое поведение динамической системы, которое приводит к созданию идентичной или подобной копии этой системы. Самый наглядный пример – репликация ДНК, которая происходит при каждом делении клетки. В данном случае генетический код – это язык, на котором записаны программы генов, а ДНК-полимераза работает как ксерокс, обрабатывая записанную в ДНК информацию и создавая по этому шаблону комплементарную спираль. Биологические вирусы взламывают репродуктивный механизм инфицированных клеток и размножаются за их счёт, аналогично компьютерные вирусы воспроизводятся с помощью имеющегося в компьютере ПО, а нанороботы или молекулярные ассемблеры теоретически могут создавать неограниченное число своих копий в самых разнообразных средах. Машину, способную копировать не только себя, но и любой другой объект в любой возможной среде, фон Нейман назвал универсальным конструктором.
Принимая во внимание всё вышеизложенное, нетрудно догадаться, что геном сам по себе не является репликатором. Без специальных механизмов считывания информации и воспроизводства (информационной РНК, рибосомы и белков) он представляет собой всего лишь сложно организованную структуру из повторяющихся органических молекул – что-то вроде шрёдингеровского апериодического кристалла. Но самая первая молекула РНК, от которой произошла жизнь, наверняка не имела встроенного механизма самокопирования. Точкой отсчёта биологической эволюции можно назвать тот момент, когда репликатор адаптировался к среде, т.е. когда в его генетическом коде стали отображаться определённые знания об этой среде. В последние годы учёные вплотную подошли к созданию РНК, которая может быть скопирована в среде, представляющей собой раствор мономеров РНК и транскриптазы. Уже получены доказательства того, что на самом раннем этапе развития жизни РНК могла выступать одновременно хранителем генетической информации (позже эту роль унаследовала ДНК), считывающим устройством (информационная РНК) и переносчиком этой информации (транспортная РНК).
Живой организм тоже не является репликатором, поскольку при половом размножении он копирует не себя, а половину своих генов. Настоящие репликаторы – гены – используют своих носителей как инструменты для адаптации к внешней среде – «машины выживания». При этом организм является для репликатора такой же средой, какой для самого организма является экосистема, в которой он обитает. Кроме того, с точки зрения отдельного гена другие гены в ДНК – тоже часть среды, к которой нужно адаптироваться. Ричард Докинз даже предлагает рассматривать геном как гигантскую колонию вирусов. Подобно тому, как разрастаются группы взаимно совместимых вирусов, так и ДНК является группой ��заимно совместимых «эгоистичных» генов. Репликация гена напрямую зависит от присутствия в организме других генов и от присутствия в среде генов других организмов. Поэтому он сам вырабатывает определённые стратегии взаимодействия с другими генами и побуждает своего носителя вырабатывать подобные стратегии взаимодействия с другими организмами. В итоге ниша каждого гена выглядит как набор вложенных друг в друга матрёшек: геном – организм – популяция – биологический вид – экосистема.
В природе нет репликатора, который создаёт идеальную копию самого себя, поскольку копирование невозможно без ошибок. Нет в природе и совершенно стабильной среды, к которой можно адаптироваться раз и навсегда. Зато есть механизм вариации и отбора, обеспечивающий дарвиновскую эволюцию и рождение сложности. Каждый репликатор себя воспроизводит, но воспроизводит неточно (с мутациями), создавая скорее не копии, а разные варианты исходного кода. Но мутаций не должно быть слишком много, иначе большинство копий окажутся хуже приспособленными к среде, чем исходный репликатор. Тогда между копиями возникает конкуренция, и сохраняются те, которые лучше адаптированы, т.е. носители полезных мутаций. Таков геноцентричный взгляд на эволюцию, предложенный Ричардом Докинзом в книгах «Эгоистичный ген» (1976) и «Расширенный фенотип» (1982)
Контрфактические свойства репликатора
Дэвид Дойч в своей книге «Структура реальности» немного переосмыслил не только понятие самого репликатора, но и понятие адаптации, известное в биологии со времён Дарвина. Он определил степень адаптации репликатора к среде как степень вклада, сделанного репликатором в процесс своего копирования в этой среде. Для измерения степени адаптации нужно учитывать диапазон возможных вариантов репликатора. Например, мысленно замещать его объектами, похожими на него в общих чертах. Чем более чувствительно копирование в данной среде к точной физической структуре репликатора, тем выше его адаптация к этой среде. У высоко адаптированного репликатора есть относительно небольшое число вариантов, которые могут быть скопированы, потому что при значительных изменениях он уже не будет репликатором. Для измерения степени адаптации репликатора к нише нужно рассмотреть как все варианты этого репликатора, так и все варианты среды. Если большая часть вариантов репликатора не способна побудить большую часть сред к их копированию, значит репликатор хорошо адаптирован к этой нише. И наоборот: если большинство вариантов репликатора копируются в большинстве сред ниши, значит форма репликатора не важна и его вклад в собственное копирование минимален.
Любой ген в нашей ДНК является высоко адаптированным репликатором, поскольку последовательность его нуклеотидов трудно варьировать без потери этим геном своих функций. Вероятность гена быть скопированным напрямую зависит от его физической структуры, а значит, он вносит большой вклад в своё копирование в среде. Но наряду с генами в ДНК присутствуют некодирующие участки, которые тоже копируются при делении клетки. Они не вносят причинного вклада в своё копирование и не являются активными репликаторами. Замена такой последовательности нуклеотидов на любую другую никак не отразится на фенотипе и на поведении организма, а значит, не повлияет и на вероятность копирования. Однако в процессе репликации и рекомбинации новые гены или аллели могут собираться из нерепликантных составляющих, так что их роль не нужно недооценивать. Чтобы понять, о чём пойдёт речь далее, вам нужно посмотреть или вспомнить, если уже смотрели, мою лекцию «Мозг и мультимодальные нейросети как генераторы виртуальной реальности».
Эволюция жизни как процесс сонастройки репликатора и среды – это ни что иное, как передача среды генератором виртуальной реальности (ГВР). На первый взгляд между упомянутыми явлениями нет ничего общего, ведь у виртуальной реальности должен быть пользователь, ощущающий нахождение в симулируемой среде, а у нас есть только бессознательные и бесчувственные гены, заключающие в себе программу строения и поведения реального организма, а не его симуляции. Но Дэвид Дойч определяет репертуар ГВР как набор реальных или вымышленных сред, которые ГВР может передать (смоделировать), а точность передачи – как близость передаваемой среды к той, которую необходимо передать, требующая определения каждой возможной реакции среды на каждое возможное действие пользователя. Точность передачи ВР зависит не только от фактических реакций ГВР на фактические действия пользователя, но и от контрфактических реакций, которые ГВР в действительности не выдаёт, на то, что пользователь фактически не делает.
Применительно к генам точность передачи означает степень адаптации генов к своей нише, т.е. причинный вклад, который они вносят в своё копирование. Внутриклеточные механизмы трансляции и транскрипции работают как исполнитель программы, записанной в ДНК. Теоретически ДНК вместе с полимеразами и нуклеазами являются полной по Тьюрингу системой, однако на практике построить из них универсальный компьютер, способный обрабатывать тексты и выполнять вычисления, так и не удалось. Тем не менее, гены осуществляют точное интерактивное управление реакциями сложного организма на всё, что может с ним произойти, чтобы вызвать ответное воздействие среды на гены – реплицировать их. А внешняя среда обитания выступает в роли пользователя, воздействуя на гены давлением отбора и получая ответное воздействие в виде реакции организма. Гены не имеют намерения побуждать среду их копировать, но, если они не будут работать так же эффективно, как конкурентные аллели, они исчезнут. Гены являются физическим воплощением теории выживания в окружающей среде, аналогично тому, как программа в симуляторе является воплощением теории физики симулируемой среды.
Далее Дэвид Дойч предлагает взглянуть на репликацию под другим углом. Строго говоря, к среде адаптируется не сам репликатор как физический объект, а закодированная в нём информация, которая содержит определённые знания об этой среде. Приспособленность к среде означает наличие достоверных знаний об этой среде. Гены с недостоверными знаниями не выдерживают конкуренции и не реплицируют себя. Поэтому, с точки зрения Дэвида Дойча, главное в эволюции – не репликация, а сохранение информации (знания). Объект адаптируется к нише, если реализует знание, заставляющее нишу сохранять существование этого знания. Тогда дарвиновская эволюция – всего лишь процесс вычисления, в ходе которого путём вариаций и отбора создаётся знание. А жизнь – это физическое воплощение знания и способ реализации в природе универсальных принципов обработки информации. В частности, речь идёт о принципе Чёрча-Тьюринга-Дойча, который в одной из формулировок звучит так: «возможно построить универсальный генератор виртуальной реальности, репертуар которого включает каждую физически возможную среду». Зарождение жизни, биологическая эволюция и возникновение разума – всего лишь этапы на пути к созданию универсальной машины Тьюринга, способной выполнить любое вычисление и воплотить в виртуальной реальности любую физически возможную среду. И такая машина уже создана – это самый обычный компьютер, с поправкой на вычислительную мощность и энергоэффективность.
Так что же получается, у биологической эволюции всё-таки есть цель? Не совсем. С таким же успехом можно сказать, что цель эволюции Вселенной – достижение термодинамического равновесия, а цель человеческой жизни в том, чтобы умереть. И то, и другое является неизбежным следствием работы физических законов, в частности – второго закона термодинамики. Но прийти к тепловой смерти можно разными путями, и создать универсальный компьютер можно разными способами. Не факт, что история земной жизни и человеческой цивилизации, какой мы её знаем – это самый оптимальный способ. Вероятно, где-то на просторах наблюдаемой Вселенной существуют и другие разумные цивилизации, которые построили универсальный ГВР своим уникальным путём. И далее, имея в распоряжении такой генератор и достаточно вычислительных ресурсов, можно реализовать в виртуальной реальности огромное количество «параллельных» миров, которые никогда не воплотились бы в физической реальности нашей Вселенной.
Если уже говорить о цели или смысле, давайте посмотрим на эволюцию с большего масштаба. Эволюция – процесс вычисления, с помощью которого Вселенная создаёт и сохраняет знание о самой себе. Или, другими словами, это способ, которым Вселенная познаёт себя. От такого определения веет мистицизмом, не правда ли? Субъективные идеалисты тоже верят, что Бог или Высший Разум создал этот мир и множество своих фрактально-голографических копий («по образу и подобию»), чтобы познавать самого себя, проживая жизнь каждой из них. И в данном случае с идеалистами вполне можно согласиться, если отказаться от антропоморфного Бога и заменить его пантеистической «Вселенной». Каждое живое существо – это по сути вычислительная машина, которая поглощает энергию, избавляется от энтропии и обрабатывает данные, формирует в себе знание о среде и передает его потомству в виде генетической и культурной информации, внося свой вклад в создание виртуальной модели нашего мира. И здесь мы наконец-то можем ответить на вопрос, поставленный в начале статьи: чем живое отличается от неживого? Для этого снова обратимся к «Структуре реальности» Дэвида Дойча.
Многомировой взгляд на эволюцию. Жизнь как мультивёрсный кристалл
Как мы уже писали выше, степень адаптации репликатора к среде невозможно оценить, не рассмотрев диапазон возможных вариантов этого репликатора и диапазон возможных вариантов среды. Аналогично, в статье «Квантовая концепция времени» я показал, что причинно-следственная связь является свойством не только самих причин и следствий, но и их вариантов. Это значит, что для определения такой связи необходимо проверить, приводят ли другие причины к тому же следствию, и вызваны ли разные следствия той же причиной, и только при отрицательных результатах можно заключить, что причина и следствие имеют устойчивую связь во всех вселенных, где они присутствуют.
Теперь вспомните двухщелевой опыт Юнга, который мы рассматривали в статье «Теория физики мультивселенной». Происходящее там явление квантовой интерференции одной частицы тоже невозможно понять, не рассмотрев её «теневых», или виртуальных двойников, которые с точки зрения многомировой интерпретации являются её копиями из параллельных вселенных. Дэвид Дойч видит в этом прямую связь между теорией эволюции и квантовой механикой. Физик предлагает принять перспективу Мультивёрса, чтобы увидеть фундаментальное различие между живой и неживой материей. Для сравнения возьмём две одинаковые последовательности нуклеотидов, одна из которых является частью какого-нибудь гена, а другая входит в некодирующий участок ДНК. Физическая структура у них идентична, но первая последовательность является репликатором и реализует определённое знание о среде, а вторая – просто случайная последовательность оснований. Если знание, как утверждает Дойч – это фундаментальная физическая величина, тогда как же отличить объект, несущий знание, от объекта, его не несущего?
Дело в том, что два отрезка только кажутся идентичными, если смотреть из одной вселенной, но в масштабах Мультивёрса они в корне различаются. Ген является высоко адаптированным репликатором, поэтому он имеет одну и ту же структуру в большом диапазоне близлежащих вселенных. Большинство вариаций гена делает его неспособным вызывать свою репликацию, некоторые вариации снижают вероятность репликации и тем самым сужают нишу гена, и лишь единичные варианты дают гену преимущества перед конкурентами. Следовательно, в большинстве параллельных вселенных этот ген будет вовсе отсутствовать, как и его носитель, зато в определённом диапазоне вселенных, похожих на нашу, ген будет иметь ту же самую последовательность нуклеотидов, что и в исходной вселенной. Носитель этого гена тоже сохранит в соответствующих вселенных узнаваемый вид, поскольку существует относительно немного вариаций его фенотипа, которые позволяют ему оставаться живым. Что касается некодирующего участка ДНК, то его структура может как угодно меняться из вселенной во вселенную, не оказывая влияния ни на внешность носителя, ни на его способность оставить потомство. Все возможные варианты этой последовательности будут представлены в параллельных вселенных в равных пропорциях.
Итак, гены одинаковы во многих близлежащих вселенных, а некодирующие части ДНК – различны. Ничто не простирается между вселенными, не изменив свою детальную структуру до неузнаваемости, кроме реализованного знания. Репликаторы, как и любые объекты, реализующие знание, простираются через огромное количество вселенных, оставаясь узнаваемыми. Живая материя действительно имеет особое физическое свойство, как считали древние философы, но это свойство проявляется только в масштабе Мультивселенной. Подобно тому, как обычный кристалл имеет регулярную структуру в пространстве, а темпоральный кристалл – регулярную структуру во времени, жизнь имеет регулярную структуру в параллельных вселенных и является кристаллом в Мультивёрсе. Я уже рассказывал о нём в статье «Трансмировая идентичность», где предложил использовать геном как основной критерий тождества личности в Мультивёрсе, позволяющий надёжно отличить ваших двойников от не ваших. Он является самым устойчивым, трудноварьируемым компонентом вашего тела, оставаясь практически неизменным в течение жизни и сохраняя свою структуру при каждом делении клетки. Единственным минусом такого подхода будет необходимость признать однояйцевых близнецов и клонов двойниками, оказавшимися в одной вселенной.
Как и любое другое знание, адаптивность гена – эмерджентное свойство, которое очень трудно обнаружить в рамках одной вселенной. Для этого вам потребовалось бы сделать множество копий ДНК, с помощью генной инженерии внести в каждую из них изменения, вырастить для каждого варианта эмбрион, поселить этих особей в различные среды, представляющие нишу соответствующего вида, и посмотреть, какие из них оставят больше потомства. Ещё сложнее было бы отделить гены от некодирующих участков внеземному разуму, ничего не знающему о земной жизни и не владеющему внутриклеточными механизмами репликации. Ему пришлось бы вносить все возможные изменения в молекулу ДНК и подбирать к каждому её варианту все возможные молекулярные среды, чтобы узнать, в каких условиях эта молекула является репликатором. Но то, что невероятно сложно в рамках одной вселенной, становится очевидно простым в перспективе Мультивёрса, где степень адаптации гена пропорциональна размерам его кристалла. К сожалению, посмотреть на весь Мультивёрс с высоты птичьего полёта мы не можем, доступ к параллельным вселенным для нас закрыт. Однако ничто не мешает моделировать их на компьютере или представлять в уме, используя интуитивно понятный мультивёрсный анализ.
Свойства объективного знания: эффективная сложность, робастность, инвариантность
Скептики могут возразить, что многомировая интерпретация квантовой механики, продвигаемая Дэвидом Дойчем, является недоказуемой, нефальсифицируемой и далеко не общепризнанной гипотезой. В таком случае можно ли объяснить феномен жизни, не прибегая к идее параллельных миров? Можно. Совсем не обязательно представлять альтернативные варианты репликатора или среды реально существующими в других вселенных – главное, что они в принципе могут существовать, т.е. являются контрфактуалами. Какая разница, будем мы их моделировать на компьютере, воображать в голове или размещать на просторах Мультивселенной? В любом случае при рассмотрении этих «виртуальных» вариантов живые объекты обретают уникальное свойство – реализованное знание. Физики Сет Ллойд и Мюррей Гелл-Манн назвали его эффективной сложностью – количеством бит информации, отвечающих за регулярные аспекты системы. Я рассказывал об этой величине в статье «Меры сложности». Речь идёт о битах, которые должны иметь определённые значения, чтобы система оставалась функциональной. Единственный способ отличить «регулярные» биты от «случайных» - инвертировать их значения (поменять на противоположные) и посмотреть, что будет. Необязательно делать это на практике – достаточно смоделировать, как бы работала система в параллельных вселенных, где эти биты инвертированы. Если в таких вселенных система неспособна выполнять свои функции, значит, мы имеем дело с битами эффективно сложной информации, или, по Дэвиду Дойчу – знания.
В информатике есть такое понятие, как робастность (от англ. robust – «крепкий», «надёжный», «устойчивый»). Это способность программы справляться с ошибками во время выполнения и с ошибочными входными данными. Устойчивость к ошибкам – главная цель робастного программирования, робастного машинного обучения и робастной сетевой безопасности. Создание робастных систем, охватывающих все возможные точки отказа, является сложной задачей из-за огромного количества возможных входных данных и комбинаций входных данных. Поскольку тестирование всех входных данных и комбинаций входных данных требует слишком много времени, разработчики пытаются обобщить такие случаи. Робастный программист руководствуется принципами паранойи (презумпция, что пользователи стремятся сломать его код, и что его собственный код может дать сбой или работать неправильно), глупости (презумпция, что пользователи будут пробовать некорректные, ложные и неправильно сформированные входные данные), защиты от дурака (пользователи не должны получать доступ к библиотекам, структурам данных или указателям на структуры данных, чтобы ничего не сломать) и учёта «невозможных», крайне маловероятных случаев.
В математической статистике ��обастность – свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивость к помехам, нечувствительность к различным отклонениям и неоднородностям в выборке (ошибки регистрирующего наблюдения детектора, попытки «подогнать» выборку, ошибки оформления, опечатки и т.д.). Робастной называют статистику, сохраняющую свои свойства даже в случае неверности базовых предположений о распределении. Робастный метод – метод, направленный на выявление выбросов, снижение их влияния или исключение их из выборки. Результаты не должны сильно меняться, независимо от применяемых критериев исключения, включённых ковариат и преобразований зависимой переменной.
Простейший способ проверить робастность – менять по одному параметру за раз и смотреть, что произойдёт. Это аналогично инверсии каждого бита для расчёта эффективной сложности. Но есть лучший метод – мультивёрсный анализ. Да, именно так он и называется, хотя используется чаще в психологии и нейробиологии, чем в космологии или физике. Мультивёрсный анализ систематически проверяет гипотезу по всем разумным альтернативным вариантам обработки данных и статистическим методам. Здесь вместо изменения одного параметра за раз, составляется список обоснованных «компонентов модели»: различные критерии выбросов, набор вариантов анализа данных, правдоподобные альтернативные модели, статистические тесты и т.д. Затем генерируются все комбинации компонентов модели, и оценивается результирующее множество моделей: как различные характеристики модели влияют на результаты для одной и той же гипотезы, и где может потребоваться более совершенная теория или причинно-следственные модели. Мультивёрсный анализ решает проблему «сада расходящихся тропок», когда субъективные решения исследователя могут приводить к различным результатам, повышая прозрачность, снижая уровень ложноположительных результатов и преодолевая кризис научной воспроизводимости.
Применительно к физическим системам робастность означает способность поддерживать своё существование в изменяющейся среде. Законы физики «бесплатно» сохраняют только стабильные элементарные частицы (электрон, верхний и нижний кварки, возможно протон) и некоторые атомы (элементы группы железа), всё остальное подвержено изменению в сторону увеличения энтропии – радиоактивному распаду, квантовому туннелированию, диссипации, диффузии, коррозии, эрозии и т.д. Но жизнь выделяется тем, что сохраняет сама себя на протяжении миллиардов лет, реплицируя инструкции ДНК. Робастность, то есть сохранение признака организма при воздействии внешних факторов, является повсеместным свойством сложных живых систем. Благодаря этому геном устойчивее, чем самый крепкий камень. Ещё большей устойчивостью обладают культурные репликаторы – искусство и наука, литература, музыка, техническая документация, интернет-мемы и т.д. Они побуждают людей копировать их на разные носители и поддерживать устойчивость этих носителей – например, реставрировать памятники архитектуры и классические автомобили.
Другой физический термин, близкий к обнаруженному нами свойству трудноварьируемости или робастности – это инвариантность. Американский философ Роберт Нозик в своей последней книге «Инварианты» (2001) называет объективным такой факт, который инвариантен относительно различных преобразований. Например, пространство-время является значимым объективным фактом, поскольку интервал, включающий как временное, так и пространственное разделение, инвариантен, тогда как ни один более простой интервал, включающий только временное или только пространственное разделение, не инвариантен относительно преобразований Лоренца. Согласно Нозику, основа объективности заключается в инвариантности во всех перспективах (системах отсчёта); если величина остаётся неизменной при переходе от одной перспективы к другой, то она более объективна, чем величина, которая меняется. Нозик утверждает, что инвариантности, а следовательно, и сама объективность, возникли благодаря эволюционной космологии в пространстве возможных миров.
Конструкторская теория жизни и теория сборки
Согласно конструкторской теории жизни, разрабатываемой Кьярой Марлетто, не только люди, но и все живые организмы воздействуют на окружающую среду, преобразуют её, и, самое главное, сохраняют способность делать это снова и снова. Подобно молекулам-катализаторам химических реакций, они являются конструкторами – объектами, которые выполняют физические преобразования, но не изменяются сами. Насколько масштабными могут быть преобразования, можно судить по терраформированию Земли фотосинтезирующими бактериями, которые изменили состав атмосферы, выделяя газообразный кислород в качестве побочного эффекта преобразования солнечного света в химическую энергию. В отличие от простого химического катализатора, конструктор содержит программу собственной сборки (молекулу ДНК) и копировальный аппарат (ДНК-полимеразу). Это позволяет осуществлять репликацию и большинство других преобразований достаточно точно и надёжно, но не безошибочно, оставляя возможность мутаций. Кьяра Марлетто доказывает, что робастность может быть достигнута при отсутствии в законах физики «тонкой настройки» на появление жизни и разума. Жизнь возникает как особый класс возможных задач – например, задача самовоспроизведения. Она контингентна, то есть законы физики не запрещают, но и не гарантируют её существования. Вполне возможно, что универсальный компьютер и универсальный конструктор достижимы путём одной химической эволюции или самоорганизации одноклеточных организмов, в обход биологической эволюции и человеческого разума.
Ещё один подход, претендующий на открытие количественной меры жизни – теория сборки (assembly theory). Интуитивно кажется, что живые организмы устроены сложнее, чем неживые предметы, но какую именно меру сложности к ним применять? Очевидно, алгоритмическая сложность Колмогорова и вычислительная сложность здесь не подойдут, поскольку они тем выше, чем выше энтропия – неупорядоченные, случайные объекты запрограммировать сложнее, чем упорядоченные. Более перспективными кажутся такие величины, как логическая и термодинамическая глубина, подсчитывающие количество ресурсов (вычислительных или физических), необходимое для создания объекта. В этом направлении и работает теория сборки. Она рассматривает объект не как совокупность частиц в пространстве, а как историю его сборки (формирования). Для вычисления сложности объекта его рекурсивно делят на составляющие части, определяя «пространство сборки» этого объекта как путь, по которому данный объект может быть собран из элементарных частей. «Индекс сборки» определяется как минимальное количество шагов, необходимых для сборки объекта из элементарных частей и объектов, которые могли существовать в прошлом. В случае этого кратчайшего пути пространство сборки соответствует минимальной памяти, то есть минимальному количеству операций, необходимых для сборки данного объекта. Независимо от количества элементарных частей, минимальный индекс сборки объекта определяется кратчайшей цепочкой сложения, а его определение является NP-полной задачей.
Авторы теории сборки, химик Лерой Кронин из Университета Глазго и физик Сара Уолкер из Университета штата Аризона, уверены, что могут объяснить, что такое жизнь, и количественно измерить «жизненность» химических веществ, как температуру, используя стандартный метод масс-спектроскопии. Применительно к сложности химических соединений, это первая теория, которая может быть экспериментально подтверждена. В 2021 г. Сара Уолкер и её коллеги обнаружили порог, отделяющий живые молекулы от неживых. Разбирая молекулы в составе метеорита, они не нашли ни одной с индексом сборки выше 15, а белки и другие органические молекулы внутри клетки набрали целых 64 балла. Впоследствии этот результат оспаривался другими учёными, которые продемонстрировали сложный минерал эвингит, состоящий из атомов кальция, углерода и урана, с индексом сборки 30 баллов. Однако это не отменяет общей закономерности: чем выше индекс сборки, тем вероятнее, что объект имеет биологическое или технологическое происхождение, а значит, индекс сборки может стать новым способом поиска жизни на других планетах.
Кронин и Уокер пришли к выводу, что если молекула достаточно многочисленна, чтобы её можно было обнаружить, то высокий индекс сборки может указывать на то, что она была получена в результате организованного, похожего на жизнь процесса. «Сложные молекулы не могут возникнуть просто так, поскольку комбинаторное пространство слишком велико», - говорит Кронин. Почему же, учитывая астрономическое количество способов соединения различных атомов, природа создаёт одни молекулы, а не другие? Ведь чтобы эволюция могла происходить, необходимы несколько копий объектов с наиболее высоким индексом сборки из числа возможных. По мнению Кронина, сузить круг относительно сложных молекул до небольшого подмножества может только химическая эволюция, и вся её история содержится в современных молекулах. Первые молекулы-репликаторы появились в результате воздействия среды как структуры: специфические условия пребиотического бульона, температура или каталитические поверхности минералов могли начать отбор молекул-предшественников жизни из числа возможных для сборки. Затем, с появлением эволюционного отбора, стало больше тех молекул, которые лучше воспроизводились. Именно поэтому ученые могут использовать молекулярные структуры белков и ДНК для выводов об эволюционных связях организмов.
Теория конструкторов и теория сборки согласны в том, что жизнь возникла не случайно, но и не была предопределена начальными условиями Большого взрыва. Скорее, информация, необходимая для создания таких объектов, как мы, содержится в самом пути сборки и накапливается в процессе космической эволюции. Но одно дело сказать, что объект возможен в соответствии с законами физики, другое – утверждать, что существует реальный путь его создания из составных частей. По словам Кронина, «Теория конструкторов говорит о вселенной задач, способных выполнять определенные преобразования. Теория сборки добавляет в это уравнение время и историю». Чтобы объяснить, почему что-то существует в реальности, а что-то – нет, теория сборки выделяет иерархию из четырёх «вселенных»:
Вселенная сборки: неограниченное пространство, в котором существуют все логически возможные перестановки базовых строительных блоков.
Вселенная возможной сборки: существуют только физически возможные объекты, ограниченные законами физики.
Вселенная условной сборки: объекты, которые действительно могут быть собраны с использованием возможных путей.
Вселенная наблюдаемой сборки: все процессы сборки, которые привели к появлению наблюдаемых в действительности объектов.
С точки зрения теории сборки, жизнь – это любые структур��, позволяющие хранить, накапливать и копировать информацию о собственном состоянии. Исходя из этого определения, жизнью можно называть «и мобильный телефон, и ботинки, и вообще всё, что сделано человеком, включая мусор». Однако, как показала Сара Уолкер, в живых системах происходит разделение данных и механизмов считывания, а также нетривиальная репликация. Дальнейшее расширение теории сборки включает логистическую модель нисходящей причинности от целого к частному, объясняющая основные эволюционные переходы, а также создание в лаборатории «двигателя зарождения жизни»: роботы будут смешивать инертные химические вещества в огромном количестве комбинаций, пытаясь найти те, которые приводят к образованию более сложных соединений.
Вывод
Подведём итог. Живые клетки состоят из обычных молекул, подчиняющихся тем же законам физики и химии, что и неживая материя. Но среди них есть особые соединения – гены – которые в определённых средах ведут себя как репликаторы, побуждая эти среды их копировать. Репликатор адаптируется к среде, когда реализует знание, заставляющее среду поддерживать существование этого знания. Различия между репликантными и нерепликантными последовательностями в геноме неочевидны, если сравнивать их в пределах нашей Вселенной, но бросаются в глаза с перспективы Мультивселенной. Высоко адаптированные репликаторы имеют одинаковую структуру во всех близлежащих вселенных, образуя кристалл в Мультивёрсе, в то время как случайные последовательности битов в каждой вселенной выглядят по-разному. Жизнь – это не про борьбу с энтропией, не про обмен веществ и не про особую «жизненную субстанцию». Живые объекты отличаются от неживых тем, что содержат в себе реализованное знание о среде, обладающее свойством, известным как робастность (устойчивость), инвариантность или эффективная сложность. Но такой подход требует значительно расширить категорию «живого» на объекты, ранее считавшиеся неодушевлёнными: биологические и компьютерные вирусы, мемы, нейросети и боты. Также необходимо включить в арсенал научных методов контрфактуальный мультивёрсный анализ, теорию конструкторов и теорию сборки. В следующих статьях мы воспользуемся этими инструментами, чтобы решить загадку зарождения жизни.
