Аксиомы биологии

Главная » Биология » Аксиомы биологии
Цвет шрифта Цвет фона

Еще в середине нашего века исследователи развития стояли перед небогатым выбором: абсурд теории вложенных друг в друга зародышейматрешек или же витализм того или иного толка, в конце концов, сводимый к конечной причине Аристотеля. Помощь пришла неожиданно и из той области, откуда ее совсем не ждали.

Генетическая теория развития.  Наше время – время «умных» машин. Думаю, каждый хотя бы из восторженных журналистских очерков знает об автоматических станках с программным управлением. Однако машина, выполняющая более или менее сложную работу согласно вложенной в нее программе, отнюдь не такая уж новинка. Уже в начале прошлого века существовали станки для набивки материи и вязки кружев, а также всякого рода музыкальные инструменты – механические органы, шарманки, механические пианино, выдававшие довольно сложные структуры в виде последовательностей узоров, рисунков и звуков разной тональности по программе. Программа в такие устройства вкладывалась в виде металлической или картонной пластинки с пробитыми в ней отверстиями. Так что перфокарта – совсем не достижение века кибернетики.

Со временем перфокарту сменила магнитная лента и считывающая с нее команды головка. Полагаю, и лента заменится в будущем какой– либо голографической пластинкой или же кристаллом, в котором будет записан огромный массив информации. В научнофантастических романах такие устройства уже есть.

Какое же отношение станки с программным управлением могут иметь к проблеме развития организмов? Оказывается, самое прямое.

Крупный математик Джон фон Нейман, вместе с Норбертом Винером и Клодом Шенноном считающийся создателем новой отрасли знания – кибернетики, както задумался: возможно ли построить такую машину, которая, следуя заложенной в ней системе инструкций, построила бы точную копию самой себя? Иными словами, воспроизвести в металле биологическую смену поколений, построить саморазмножающийся автомат.

Согласно математическим выкладкам фон Неймана существует определенный порог сложности машины, ниже которого она не может воспроизводить себе подобных. Естественно, возникает вопрос: как объективно измерять степень сложности системы? Вопрос этот крайне важен, решение его понадобится нам и в будущем, поэтому самое время сейчас на нем остановиться.

Сложность системы измеряется количеством информации, потребной для ее описания. Наиболее распространена двоичная единица информации – бит (от английского binary digit  ). Столько информации содержится в ответе «да» или «нет» на какойлибо вопрос.

Например, любой ответ на вопрос: «Пойдете ли вы сегодня в кино?» – содержит один бит информации. А если ответов на вопрос больше двух, то есть больше выборов? Если выборы равновероятны, число битов в ответе равно двоичному логарифму (то есть логарифму при основании 2) из числа выборов.

Как этот принцип измерения информации использовать для оценки сложности описания системы? Возьмем классическое описание: «А ростом он мал, грудь широкая, одна рука короче другой, глаза голубые, волосы рыжие, на щеке бородавка, на лбу другая».

Описание очень краткое и годится только для опознавания системы «Гришка Отрепьев», но в принципе его можно сделать сколь угодно более детальным, вплоть до того, чтобы эту систему можно было воссоздать (нужно ли воссоздавать Лжедмитрия – это уже другой вопрос). Забавы ради я подсчитал, что в описании содержится около 12 бит информации.

Иными словами, дьяк сыскного приказа должен был задать 12 вопросов и получить на них 12 ответов «да» или «нет» чтобы это описание составить.

Спешу оговориться, что мои подсчеты отнюдь не так точны, как хотелось бы. Так я исходил из того, что цвета волос (черный, русый, светлый, рыжий, седой и отсутствие волос) равновероятны. Тогда информация была бы равна log26  . На деле это далеко не так. Мы не знаем, с какой частотой встречались рыжие на Руси в эпоху Бориса Годунова. У черноволосых китайцев рыжие волосы настолько редки, что Сунь Цюаня, одного из героев эпохи Троецарствия, иначе и не называли, как «голубоглазый и рыжебородый отрок». И сразу было ясно, о ком идет речь. А в Шотландии этот признак довольно неинформативен: нигде я не видел столько рыжих, как на улицах Эдинбурга.

Так что, строго говоря, надо для оценки количества информации пользоваться формулой

По всем вопросам обращайтесь через форму обратной связи | Обращение к пользователям | Статьи партнёров