Долгое время считалось, что жизнь подчиняется собственному набору правил. Но поскольку простые системы демонстрируют признаки естественного поведения, ученые спорят о том, не является ли эта кажущаяся сложность исключительно следствием термодинамики.
В чем разница между физикой и биологией? Возьмите мяч для гольфа и пушечное ядро и сбросьте их с Пизанской башни. Законы физики позволяют вам настолько точно предсказать траектории их падения, что лучшего и желать не приходится.
А теперь проделайте тот же эксперимент снова, но пушечное ядро замените голубем.
Разумеется, биологические системы не поддаются законам физики — но, по всей видимости, последние также не способны предсказывать их поведение. Биосистемы отличаются тем, что носят целенаправленный характер, чтобы выживать и размножаться. Можно сказать, что у них есть цель — или то, что философы традиционно называют телеологией — которая и направляет их поведение.
Аналогичным образом, исходя из состояния Вселенной в миллиардную секунды после Большого взрыва физика в настоящий момент позволяет нам предсказать, как наша Вселенная выглядит сегодня. Но никто не думает, что появление на Земле первых примитивных клеток предсказуемо привело к возникновению человеческого рода. Кажется, что ход эволюции не продиктован законами.
Телеология и историческая обусловленность биологии, по словам эволюционного биолога Эрнста Майра (Ernst Mayr), составляют ее уникальность среди наук. Обе эти особенности вытекают, возможно, из единственного общего направляющего принципа биологии — эволюции. Она имеет случайный и произвольный характер, однако естественный отбор придает ей вид намерения и цели. Животные тянутся к воде не под действием какого-то магнитного притяжения, но ввиду инстинкта, желания выжить. Ноги, помимо всего прочего, служат для того, чтобы привести нас к воде.
Майр утверждал, что эти особенности делают биологию исключительной наукой — самостоятельным законом. Между тем последние достижения в неравновесной физике, теории сложных систем и теории информации оспаривают эту точку зрения.
Если рассматривать живых существ как агентов, выполняющих вычисления — сбор и хранение информации о непредсказуемой среде — их способности и ограничения, такие как воспроизведение, адаптация, деятельность, цель и смысл, могут пониматься не как возникающие из эволюционной импровизации, но как неизбежные следствия физических законов. Иными словами, в основе деятельности существ и их развития в этом направлении, похоже, лежит своего рода физика. Смысл и намерение — которые считались определяющими характеристиками живых систем — тогда могут естественным образом возникать по законам термодинамики и статистической механики.
В ноябре прошлого года физики, математики и специалисты по теории вычислительных машин и систем встретились с эволюционными и молекулярными биологами, чтобы побеседовать — а иногда и поспорить — об этих идеях на семинаре в Институте Санта-Фе в Нью-Мексико, мекке для ученых, занимающихся «сложными системами». Был поставлен такой вопрос: насколько специальной (или нет) научной дисциплиной является биология?
Не удивительно, что мнения разделились. Но одна мысль прозвучала весьма отчетливо: если за биологическими факторами и телеологией стоит некая физика, то она должна иметь дело с тем же понятием, которое, кажется, стало центральным в самой фундаментальной физике: информацией.
Неупорядоченность и демоны
Первые попытки внедрить информацию и намерение в законы термодинамики предпринимались в середине 19 века, когда шотландский ученый Джеймс Клерк Максвелл изобрел статистическую механику. Максвелл показал, как с введением этих двух ингредиентов, кажется, становилось возможным делать те вещи, которые термодинамика провозглашала невозможными.
К тому моменту Максвелл уже продемонстрировал, как предсказуемые и надежные математические соотношения между свойствами газа — давлением, объемом и температурой — могут быть выведены из случайных и непостижимых движений бесчисленных молекул, лихорадочно сталкивающихся под действием тепловой энергии. Иначе говоря, термодинамика — новая наука теплового потока, объединившая в себе обширные свойства материи, такие как давление и температура — была результатом статистической механики на микроскопическом уровне молекул и атомов.
Согласно термодинамике, способность извлекать полезную работу из энергетических ресурсов Вселенной все время снижается. Очаги энергии сокращаются, сгустки тепла постепенно исчезают. В любом физическом процессе часть энергии неизбежно рассеивается в виде бесполезного тепла, теряется среди случайных движений молекул. Эта случайность измеряется термодинамической величиной, называемой энтропия — мерой неупорядоченности — которая постоянно растет. Это второй закон термодинамики. В конце концов вся Вселенная будет сведена к единообразной беспорядочной смеси: состоянию равновесия, в котором энтропия максимальна и ничего осмысленного никогда не произойдет.
Неужели нас действительно ждет столь безотрадная участь? Максвелл не хотел в это верить, и в 1867 году ученый поставил перед собой задачу, как он выразился, «пробить дыру» во втором законе. Его цель состояла в том, чтобы взять сосуд с газом, где произвольно двигаются молекулы, а затем отделить быстрые молекулы от медленных, тем самым уменьшая энтропию.
Представьте себе микроскопическое существо — физик Уильям Томсон позднее назовет его, скорее к огорчению Максвелла, демоном — который способен видеть каждую отдельную молекулу в сосуде. Демон разделяет сосуд на два отсека, а в перегородке между ними имеется раздвижная дверь. Каждый раз, когда он видит особенно быструю молекулу, которая приближается к двери со стороны правого отсека, он открывает дверь, чтобы пропустить ее в левый. А каждый раз, когда с левой стороны к двери приближается медленная, «холодная», молекула, он также пропускает ее на другую сторону. В конце концов, у него получается сосуд с отделением для холодного газа справа и горячего газа — слева: тепловой аккумулятор, который может быть использован для совершения работы.
Это возможно только при двух условиях. Во-первых, демон располагает большей информацией, чем мы: он может видеть все молекулы по отдельности, а не только статистически средние показатели. И во-вторых, у него есть намерение: план отделить горячие от холодных. Используя свои знания с конкретной целью, он может бросить вызов законам термодинамики.
По крайней мере так казалось. Потребовалось сто лет, чтобы понять, почему демон Максвелла на самом деле не может ниспровергнуть второй закон и предотвратить неумолимое соскальзывание к роковому всеобщему равновесию. А причина этого свидетельствует о наличии глубокой связи между термодинамикой и обработкой информации — или, другими словами, вычислением. Немецкий и американский физик Рольф Ландауэр (Rolf Landauer) показал, что, даже если демон может собирать информацию и (избегая трения) перемещать дверь без каких-либо затрат энергии, рано или поздно все равно наступит расплата. Поскольку его память, где хранится информация о каждом движении молекул, не может быть безграничной, ему придется время от времени ее чистить — то есть стирать то, что он уже видел, и начинать все заново — прежде чем он сможет продолжать аккумулировать энергию. Этот акт удаления информации имеет свою неизбежную цену: он рассеивает энергию и, следовательно, увеличивает энтропию. Все аргументы против второго закона, предлагаемые ловким демоном, перечеркиваются «пределом Ландауэра»: конечной ценой стирания информации (или в более общем плане преобразования информации из одной формы в другую).
Живые организмы до некоторой степени схожи с демоном Максвелла. В то время как лабораторный стакан, полный реагирующих друг с другом химических веществ, в конечном итоге израсходует свою энергию и провалится в скучный стазис и равновесие, живые системы коллективно избегают безжизненного состояния равновесия с самого момента зарождения жизни на протяжении примерно трех с половиной миллиардов лет. Они накапливают энергию из окружающей среды, чтобы поддерживать это неравновесное состояние, и они делают это с «намерением». Даже простые бактерии движутся с «целью»: к источникам тепла и питания. В своей книге 1944 года «Что такое жизнь?» физик Эрвин Шредингер (Erwin Schrödinger) выразил эту идею, сказав, что живые организмы питаются «отрицательной энтропией».
По словам Шредингера, им удается достичь этого путем сбора и хранения информации. Часть этой информации закодирована в их генах и передается из поколения в поколение: набор инструкций для сбора отрицательной энтропии. Шредингер не знал, где хранится информация или как она кодируется, но интуиция подсказывала ему, что она записана в некоем, по его определению, «апериодическом кристалле», и эта мысль послужила вдохновением для Фрэнсиса Крика (Francis Crick), физика по своей основной специальности, и Джеймса Уотсона (James Watson), которые в 1953 году поняли, как генетическая информация может быть закодирована в молекулярной структуре молекулы ДНК.
Отсюда, геном по крайней мере частично представляет собой запись полезных знаний, которая позволяла предкам организма — уже в далеком прошлом — выжить на нашей планете. По словам Дэвида Вольперта (David Wolpert), математика и физика из Института Санта-Фе, по инициативе которого был организован недавний семинар, и его коллеги Артемия Колчинского, ключевым моментом является то, что хорошо приспособленные организмы устанавливают соотношения с этой средой. Если бактерия гарантированно плывет влево или вправо, когда в этом направлении есть источник пищи, она лучше приспособлена и будет развиваться успешнее, чем та, которая плавает в произвольных направлениях и потому находит пищу только случайно. Корреляция между состоянием организма и состоянием окружающей среды подразумевает, что они обмениваются общей информацией. Вольперт и Колчинский утверждают, что именно эта информация помогает организму избегать равновесия — потому что, как демон Максвелла, он может адаптировать свое поведение, чтобы извлекать работу из непостоянства среды. Если бы он не получал эту информацию, организм постепенно пришел бы к состоянию равновесия, то есть к смерти.
С этой точки зрения, жизнь можно рассматривать как вычислительный процесс, направленный на оптимизацию хранения и использования значимой информации. И жизнь, как оказывается, в этом весьма преуспела. Предложенное Ландауэром решение загадки демона Максвелла установило абсолютный нижний предел количества энергии, которое требуется вычислительной системе с конечной памятью, а именно: энергетическую стоимость забывания. Лучшие из сегодняшних компьютеров несравнимо расточительнее: как правило, они потребляют и рассеивают в миллион раз больше энергии. Однако, как говорит Вольперт, «по самым скромным подсчетам, термодинамическая эффективность общего вычислительного процесса, совершаемого клеткой, лишь примерно в 10 раз превосходит предел Ландауэра».
Подразумевается, что «естественный отбор в высшей степени озабочен минимизацией термодинамической стоимости вычисления. Он будет делать все возможное, чтобы сократить общее количество вычислений, которые должна выполнять клетка». Иными словами, биология (возможно, за исключением нас самих), кажется, принимает активные меры, чтобы не заморачиваться проблемой выживания. Данный вопрос затрат и выгод вычисления организмом собственного пути через жизнь, говорит он, пока что в биологии по большому счету игнорировался.
Неодушевленный дарвинизм
Таким образом, живые организмы можно рассматривать как объекты, которые приспосабливаются к окружающей среде с помощью информации, поглощая энергию и тем самым уклоняясь от равновесия. Разумеется, это очень важное заявление. Но заметьте, что в нем ничего не говорится о генах и эволюции, от которых, как предполагали многие биологи, включая Майера, зависят биологические намерения и цели.
Как далеко может завести нас подобное представление? Гены, отшлифованные в ходе естественного отбора, несомненно, занимают центральное место в биологии. Но может ли случиться так, что эволюция путем естественного отбора сама по себе есть лишь частный случай более общего императива по отношению к функции и очевидной цели, который существует в чисто физической вселенной? Все начинает выглядеть именно так.
Адаптацию давно рассматривают как признак дарвиновской эволюции. Между тем Джереми Ингланд (Jeremy England) из Массачусетского технологического института утверждает, что приспособление к окружающей среде может происходить даже в сложных неживых системах.
Адаптация здесь имеет более конкретное значение по сравнению с обычным дарвиновским представлением организма как хорошо снабженного средствами для выживания. В дарвиновской теории существует одна загвоздка: у нас есть возможность определить хорошо приспособленный организм только задним числом. «Сильнейшие» суть те, которые оказались лучше приспособлены к выживанию и воспроизведению, но мы не можем предсказать, чего данная приспособленность требует. Киты и планктон хорошо адаптированы к морской жизни, но так, что между ними едва ли можно найти что-то явно общее.
Сложные системы имеют склонность приходить в эти хорошо приспособленные состояния с удивительной легкостью, говорит Ингланд: «Термически колеблющаяся материя часто может спонтанно сбиваться в формы, которые хорошо поглощают работу из изменяющейся во времени среды».
Ничего в этом процессе не предполагает постепенного привыкания к окружающей среде через дарвиновские механизмы воспроизведения, мутации и наследования признаков. Репликации там вообще нет. «То есть, когда мы даем физический отчет о происхождении некоторых, по всей видимости, адаптированных структур, мы видим, что у них не обязательно должны быть родители в обычном биологическом смысле — и эти выводы представляются невероятно захватывающими, — говорит Ингланд. — Эволюционную адаптацию можно объяснить с помощью термодинамики даже в тех любопытных случаях, когда самовоспроизводителей нет, и дарвиновская логика рассыпается». Если, конечно, рассматриваемая система является сложной, гибкой и достаточно чувствительной, чтобы реагировать на изменения в окружающей среде.
Однако между физической и дарвиновской адаптацией не существует никакого конфликта. На самом деле, последнюю можно рассматривать как частный случай первой. Если репликация присутствует, то естественный отбор становится маршрутом, на котором системы приобретают способность поглощать работу — отрицательную энтропию Шредингера — из окружающей среды. Механизм самовоспроизведения, на самом деле, особенно хорош для стабилизации сложных систем, и потому не удивительно, что именно им и пользуется биология. Но в неживом мире, где репликации обычно не происходит, хорошо приспособленными диссипативными структурами как правило являются высоко организованные структуры, такие как волнообразные наслоения песка и дюны, кристаллизующиеся из случайного танца песка и ветра. С этой точки зрения, дарвиновская эволюция может восприниматься как конкретный пример более общего физического принципа, регулирующего неравновесные системы.
Механизмы прогнозирования
Данное представление о сложных структурах, приспосабливающихся к изменчивой среде, позволяет нам также сделать некоторые выводы о том, как эти структуры хранят информацию. Если коротко, поскольку такие структуры — живые или нет — вынуждены эффективно использовать доступную энергию, они с большой вероятностью могут стать «механизмами прогнозирования».
То, что биологические системы изменяют свое состояние в ответ на какой-то управляющий сигнал из внешней среды, является едва ли не главной характерной чертой жизни. Что-то происходит — вы на это отвечаете. Растения тянутся к свету или производят токсины, реагируя на патогены. Эти сигналы окружающей среды, как правило, не предсказуемы, но живые системы учатся на собственном опыте, собирая информацию об их среде и используя ее для того, чтобы выстраивать свое поведение в будущем. (Гены, в рамках данного представления, просто дают вам самые базовые, необходимые элементы общего назначения.)
Правда, прогноз этот не является чем-то вспомогательным. Согласно исследованию Сюзанн Стилл (Susanne Still) из Гавайского университета, Гэвина Крукса (Gavin Crooks), бывшего сотрудника Национальной лаборатории имени Лоренса в Беркли (Калифорния), и их коллег, возможность предсказывать будущее, похоже, имеет основополагающее значение для любой энергосберегающей системы в случайной изменчивой среде.
Стилл и ее коллеги показывают, что за хранение информации о прошлом, которая не представляет ценности для прогнозирования будущего, приходится платить термодинамическую цену. Чтобы быть максимально эффективной, система должна быть избирательной. Если она будет запоминать все без разбора, то понесет большие энергетические потери. С другой стороны, если она вообще не будет брать на себя труд по хранению хоть какой-то информации о своей среде, ей придется все время прикладывать немалые усилия для того, чтобы справляться с неожиданным. «Термодинамически оптимальный механизм должен приводить в равновесие память и прогнозирование путем минимизации ностальгии — бесполезной информации о прошлом», — говорит соавтор Дэвид Сивак (David Sivak), в настоящее время сотрудник Университета Саймона Фрейзера в Барнаби (Британская Колумбия). Короче говоря, он должен научиться аккумулировать значимую информацию — ту, которая с наибольшей вероятностью будет полезна для будущего выживания.
Можно было ожидать, что естественный отбор благоприятствует организмам, эффективно использующим энергию. Но даже отдельные биомолекулярные устройства, такие как насосы и моторы в наших клетках, должны каким-то важным образом извлекать уроки из прошлого, чтобы предвидеть будущее. По словам Стилл, чтобы обрести свою замечательную эффективность, эти устройства должны «в неявной форме выстраивать емкие представления о явлениях, с которыми им приходилось до тех пор сталкиваться, что позволяло бы им прогнозировать будущие события».
Термодинамика смерти
Даже если некоторые из этих базовых особенностей обработки информации живыми системами, в отсутствие эволюции или репликации, уже обусловлены неравновесной термодинамикой, можно предположить, что более сложные черты — скажем, использование орудий или социальное сотрудничество — должны обеспечиваться эволюцией.
Но и на это не стоит рассчитывать. Подобные варианты поведения, которые обычно считаются исключительной прерогативой высокоразвитой эволюционной ниши, включающей приматов и птиц, можно имитировать с помощью простой модели, состоящей из системы взаимодействующих частиц. Хитрость заключается в том, что системой управляет ограничение: она действует таким образом, что повышает до максимума количество энтропии (в данном случае определяемой с учетом различных возможных путей, по которым могли бы двигаться частицы), которую генерирует на протяжении заданного промежутка времени.
Максимизация энтропии уже давно считается чертой неравновесных систем. Но система в этой модели подчиняется правилу, которое позволяет ей доводить энтропию до предела в течение фиксированного временного окна, которое простирается в будущее. Иначе говоря, она способна прогнозировать. В сущности, модель учитывает все возможные пути частиц и заставляет их следовать по тому пути, который производит наибольшую энтропию. Грубо говоря, это некий путь, который сохраняет открытыми наибольшее количество возможностей движения частиц в дальнейшем.
Можно сказать, что система частиц испытывает своего рода желание сохранить свободу действий в будущем, и что это стремление в любой момент направляет ее поведение. Исследователи, разработавшие эту модель — Александр Висснер-Гросс (Alexander Wissner-Gross) из Гарвардского университета и Кэмерон Фриер (Cameron Freer), математик из Массачусетского технологического института — называют это «каузальной энтропийной силой». В компьютерном моделировании конфигураций частиц дискообразной формы, движущихся по кругу в определенных условиях, эта сила дает результаты, которые пугающе наводят на мысль об интеллекте.
В одном случае большой диск был в состоянии «использовать» маленький диск, чтобы извлечь второй небольшой диск из узкой трубки — процесс, который был похож на использование инструмента. Освобождение диска увеличило энтропию системы. В другом примере два диска в отдельных отсеках синхронизировали свое поведение, чтобы опустить вниз больший диск так, чтобы они могли взаимодействовать с ним, тем самым создавая видимость социального сотрудничества.
Конечно, эти простые взаимодействующие агенты получают выгодную возможность заглянуть в будущее. У жизни ее, как правило, нет. Тогда какое это имеет отношение к биологии? Ответ не ясен, хотя Висснер-Гросс говорит, что в данный момент работает над созданием «практического биологически правдоподобного механизма каузальных энтропийных сил». Одновременно с этим он считает, что такой подход дает дополнительные, полезные на практике возможности, предлагая быстрый доступ к искусственному интеллекту. «По моим прогнозам, более короткий путь к его достижению состоит в том, чтобы сначала обнаружить такое поведение, а затем работать в обратном направлении, отталкиваясь от физических принципов и ограничений, вместо того, чтобы работать на основе конкретных методов расчетов или прогнозирования», — утверждает он. Другими словами, сначала найти систему, которая делает то, что вы хотите, чтобы она делала, а потом выяснить, как она это делает.
Старение также традиционно рассматривается как черта, диктуемая эволюцией. Организмы имеют свой срок службы, который создает возможности для воспроизведения, и при этом, как говорится, перспективам выживания потомства не препятствуют родители, которые слишком маячат поблизости и выступают конкурентами в борьбе за ресурсы. Это действительно кажется верным, однако Хильдегард Мейер-Ортманнс (Hildegard Meyer-Ortmanns), физик из Университета Якобса в Бремене (Германия), считает, что, в конечном счете, старение является физическим, а не биологическим процессом, которым управляет термодинамика информации.
Разумеется, вопрос заключается не в одном только изнашивании. «Большая часть мягкого материала, из которого мы состоим, обновляется прежде, чем у него появляется возможность состариться», — говорит Мейер-Ортманнс. Но этот процесс обновления не совершенен. Термодинамика информационного копирования требует, чтобы существовало соотношение между точностью и энергией. Организм обладает конечными энергоресурсами, поэтому с течением времени ошибки обязательно накапливаются. Тогда организм вынужден тратить все большее количество энергии, чтобы эти ошибки исправлять. Процесс обновления дает слишком испорченные копии, чтобы функционировать должным образом, за этим следует смерть.
Эмпирические данные, кажется, это подтверждают. Уже давно известно, что культивируемые клетки человека, по всей видимости, способны воспроизводиться не более 40-60 раз (так называемый предел Хейфлика), прежде чем этот процесс останавливается и начинается старение. А недавние исследования продолжительности человеческой жизни предполагают, что тот факт, что люди в большинстве своем не могут пережить столетний возраст, имеет под собой основополагающую причину.
Существует естественное следствие того, что это очевидное стремление к энергоэффективным организованным прогнозирующим системам возникает в текучей неравновесной среде. Мы сами являемся такими системами, как и все наши предки вплоть до первой примитивной клетки. И неравновесная термодинамика, кажется, говорит нам, что именно это и делает материя в таких обстоятельствах. Иными словами, появление жизни на планете, подобной планете Земля на ранней стадии существования, с ее многочисленными источниками энергии, такими как солнечный свет и вулканическая активность, которые продолжают поддерживать дисбаланс, начинает представляться уже не крайне маловероятным событием, как полагают многие ученые, но практически неизбежным. В 2006 году Эрик Смит (Eric Smith) и покойный Гарольд Моровиц (Harold Morowitz) из Института Санта-Фе утверждали, что термодинамика неравновесных систем делает возникновение организованных сложных систем намного более вероятным в пребиотических условиях на Земле, далекой от равновесия, чем это было бы в случае, если исходные химические ингредиенты просто сидели и тихо варились в «маленьком теплом пруду» (по выражению Чарльза Дарвина).
Десять лет спустя после того, как это заявление прозвучало впервые, исследователи добавили подробностей и глубже проникли в суть явления. Те качества, которые Эрнст Майр считал основополагающими для биологии — смысл и намерение — могли возникнуть как естественное следствие статистики и термодинамики. А эти общие свойства могут в свою очередь естественным образом приводить к некоторому подобию жизни.
В то же время астрономы показывают нам, сколько миров вращаются вокруг других звезд в нашей Галактике: по некоторым оценкам, они исчисляются миллиардами. Многие из них далеки от равновесия, и по крайней мере, некоторые похожи на Землю. И там, безусловно, действуют те же самые правила.
