Глава 2. Проблемы развития

Роль кибернетики

В предыдущей главе уже отмечалось, что философы до сих пор мало внимания уделяли кибернетике; то же самое можно сказать и об ученых, работающих в тех многочисленных областях, где кибернетика может сыграть важную роль. В известном смысле это не так уж удивительно: в конце концов, для усвоения новых идей нужно больше времени, чем для новых фактов, особенно когда идеям приходится преодолевать барьеры между науками. Удивительно то, что сами кибернетики начали применять идеи кибернетики к биологическим процессам роста и развития позже, чем в других областях, таких, как обучение и мышление, особенно если учесть, каким замечательным свойством живого мира является способность к развитию.

Неразумно, конечно, было бы заявлять о превосходстве одной области науки над другой. И все-таки, может быть, можно сказать вместе с Агаром, что:

Если бы биолог захотел выбрать из своей науки одно явление 
в качестве кардинальной проблемы, он не нашел бы более 
подходящего, чем проблема эмбрионального развития или 
морфогенеза в целом, включающее помимо эмбрионального 
развития также и процессы регенерации [1].

Можно добавить, что по всей видимости проблемы роста и развития станут центром общего внимания в биологии в течение ближайших лет десяти и частично из-за того, что проблемы роста представляют огромный интерес для кибернетики;

...морфогенез, поскольку он связан с самой отличительной 
чертой живого - организацией, - это перекресток, куда 
сходятся все пути биологических исследований... именно 
здесь, вероятно, нужно ожидать в будущем самых крупных открытий [2].

Более того, "развитие из одной-единственной клетки многоклеточного организма - это самоорганизующаяся система с любой точки зрения" [3]. Как таковая она должна составлять важную часть предмета изучения кибернетики, и, по-видимому, содержит сложнейшие, тончайшие и точнейшие способы управления. "Мы неизбежно должны прийти к выводу о том, что дифференцировка клеток у высокоорганизованных живых существ - результат деятельности чрезвычайно сложных регуляторных систем" [4].

Правда, теория информации применялась к развитию, но это делалось не в виде динамических объясняющих моделей и безо всякого учета организации (см. гл. 4). Нельзя также отрицать и то, что в кибернетике есть много моделей, связанных с проблемами развития, и мы обсудим их в следующей главе, посвященной этой теме, - но надо сказать, что немногие из них относятся собственно к биологическому развитию. В этой связи, может быть, немаловажно то, что, когда Эшби дает определение системы, он определяет ее как содержащую только замкнутые и однозначные преобразования [5]. Такой выбор определения с самого начала исключает возможность рассмотрения развивающихся систем как детерминированных автоматов по крайне^ мере в терминах Эшби. Потому что, хотя в масштабе нескольких поколений "систему", одинаково развивающуюся в каждом поколении, и можно было бы рассматривать как замкнутую, внутри одного поколения этого сделать заведомо нельзя, так как в развитии нет порядка или повторения и каждое его событие существенно "новое". И еще важнее то, что преобразования, происходящие при развитии, без сомнения, не однозначны: с одной стороны, при каждом делении из одной клетки получается две, а с другой - явление дифференцировки, которое существенно определяет развитие (см. ниже), означает, что на каждом этапе дифференцировки система или какая-то ее часть, дифференцируясь, приобретает новые свойства. Например, одна однородная область может разделиться на две части с разными свойствами. И при этом развивающаяся система, согласно большинству разумных определений, несомненно, является системой, поскольку образует согласованное целое, имеющее определенную "цель". При научном подходе необходимо также считать ее развитие детерминированным. Тогда ясно, что такие определения, как у Эшби, нуждаются в расширении.

Как мы увидим в этой главе, в биологическом отношении известно много конкретных деталей о развитии различных органов различных видов животных на разных стадиях онтогенеза, но природа организации сложных управляющих систем животного как целого остается не разгаданной. Гамбургер заметил, что такие названия учебников, как "Развитие лягушки", неточны, так как в них говорится о развитии составных частей животного, а не его самого [6]. Не правда ли, это напоминает нам то, что говорилось в прошлой главе: само обилие частных сведений может заслонить общие принципы, лежащие в основе какой-либо ситуации. Не может не возникнуть ощущение, что при изучении развития, сколько бы фактов ни было накоплено, рано или поздно потребуется объяснение, апеллирующее к принципам, управляющим развитием животного в целом. Более того, существующие теории стремятся иметь дело лишь с частями общего хода развития; процитируем Боннера: "каждый аспект управления при развитии описывает какая-нибудь общая теория, за исключением одного, и этот аспект и есть проблема расположения в целом организме" [7]. (Чтобы быть честным по отношению к Боннеру, правда, надо прибавить, что сам он склонен надеяться на то, что эксперименты своим ходом приведут к такой теории.) .

Подведем итог: развивающиеся организмы - это чрезвычайно сложные системы, которые в конечном счете можно понять только на языке общих принципов организации и управления. Если вспомнить то, что говорилось в первой главе, то станет очевидно, что к этой области кибернетика должна иметь самое прямое отношение. Среди тех немногих биологов, которые уже осознали такую возможность,- ботаник Синнот, чье понимание кибернетики, к сожалению, сужено представлением о том, что кибернетика просто проводит аналогии и что она изучает лишь такие ситуации, когда есть отрицательная обратная связь [8], и Уоддингтон, который, хотя и отводит в своей книге кибернетике целую главу, фактически ограничивается в этой главе лишь ее формальным признанием [9]. Мерсер, правда, признает кибернетику с большим энтузиазмом и пониманием [10].

Очевидно, в первую очередь необходимы пробные, рабочие, но эффективные модели, цель которых должна состоять в том, чтобы помочь в формализации проблем и, возможно, дать ключ к нахождению решений на языке принципов организации. Эту цель преследуют следующие главы. Ниже в этой главе предлагаются некоторые аксиомы, на которых такие модели могли бы быть основаны.

К сожалению, мы не можем похвастаться, что в нашей области в отличие от большинства наиболее известных областей кибернетики имеется обилие уже готовых формальных механизмов, которые бы выполняли какие-то функции развития и среди которых можно было бы поискать ключи к биологическим проблемам. Зоммергоф заметил, что "многие ... жизненные процессы и функции организма целенаправленны... хотя мы не располагаем ясными механическими их аналогами: эмбриональное развитие, созревание, метаморфоз насекомых, регенерация и другие" [11]. Заметим, что все процессы, которые он называет, можно рассматривать как частные или родственные по отношению к процессу развития. Подобным образом Джекобсон [12] заметил, что ученым удалось продублировать неживыми моделями большую часть функций живых существ, кроме самовоспроизведения и роста. Поэтому начинать придется с азов, не имея готовых рецептов из области техники.

Однако проблемы роста и развития важны не только для биологии, они важны и для самой кибернетики, и это значение проявляется на более теоретическом уровне или скорее на уровне абстрактной теории систем в кибернетике; на более практическом уровне эти проблемы важны для медицины.

На теоретическом уровне изучение роста систем чрезвычайно интересно, и фон Нейман зашел даже настолько далеко, чтобы заявить, что это самая важная проблема в теории автоматов и ее необходимо прежде всего решить, чтобы был возможен какой-то дальнейший существенный прогресс [13]. Бёркс и Ван Хао [14, 15] тоже обратили внимание на эту проблему и стали рассматривать машины Тьюринга и самовоспроизводящиеся автоматы [см. гл. 3] как частные случаи растущих автоматов, которые тем самым приобретают фундаментальную важность для теории автоматов.

На практическом уровне эти проблемы требуют безотлагательного решения. Как сказал Мерсер, один из немногих биологов, кто открыто приветствовал кибернетику:

Можно ожидать, что если в недалеком прошлом величайшие 
победы медицины были достигнуты в борьбе с возбудителями 
болезней, вторгающимися в организм извне, то ее будущие 
победы должны научить нас бороться с расстройствами, 
возникающими в результате повреждений на уровне клеточной 
организации: раком, аутоимунными заболеваниями, врожденными 
аномалиями и психическими заболеваниями [16].