Анатолий Левенчук - Системная инженерия – 2022

Думать об этом нужно как об эволюции через интеллект (evolution through intelligence). Инженеры реализуют эволюционный алгоритм, но в этом алгоритме есть оптимизации, связанные с использованием интеллекта как общего мастерства решения самых разных проблем, которые не встречались раньше, подробней это раскрывается в курсе «Образование для образованных» 8 8 https://system-school.ru/uptodate .

Как описывалось в курсе «Практическое системное мышление», во вселенной действует эволюционный физический процесс, который можно представить как (вполне деятельное, то есть физичное) оптимизационное вычисление, биологическая/дарвиновская эволюция тут часть этого общего эволюционного физического процесса. Алгоритм эволюции как оптимизационного вычисления кратко для случая биологии выражается в центральной догме молекулярной биологии 9 9 Помним, что вся литература и более подробное изложение есть в «Практическом системном мышлении». : в ходе эволюции обязательно появляется медиа с возможностью цифровой записи информации репликаторов. Цифровая запись гарантирует точную многократную репликацию без накопления ошибки (в случае аналоговой записи ошибки накапливаются, точная репликация становится невозможной).

На цифровом носителе в ходе эволюции записываются программы генотипа (речь на Земле идёт о ДНК и отчасти РНК, которые хранят информацию в цифровой форме), затем эта цифровая информация разворачивается в уже аналоговый фенотип, и далее она проходит от генов через проявления в фенотипе на уровень популяции – в том числе разделение на два пола, стайный образ жизни, особенности воспитания детей, поведения по терраформированию (например, строительство плотин бобрами) и т. д.

Это (от генотипа к фенотипу и далее, включая популяционные уровни и даже социальную эволюцию, включая техноэволюцию) прямой ход накапливающегося в ходе эволюции оптимизационного знания, приводящего к меньшему влиянию сюрпризов окружающей среды на агентов/IPU. А вот назад в гены полученный в ходе жизни организмов и популяций опыт идёт совсем другим способом, симметрия тут нарушена: в гены удачные модификации попадают только в ходе мутаций, и если они хороши, то репликация оригинала с мутацией дальше происходит, а если не очень хороши, то не происходит, ибо фенотип (вместе с его популяцией, если она оказалась недостаточно разнообразна в части мутаций) вымирает.

Какие цели эволюции, что она оптимизирует? Она реализует физический принцип минимального действия, который в данном случае трактуется как информационный: минимизация свободной энергии, что можно перефразировать как минимизация неприятного сюрприза, который агент/IPU получит от окружающей среды. То есть эволюция борется с энтропией, которая рано или поздно присылает какое-то существенное изменение внешних условий. Достаточно подумать о более длительных масштабах, нежели «догнали и съели» или «умер от голода»: удары астероида, взрывы сверхновых и т. д. Не вопрос, будет ли катастрофа. Вопрос в том, когда будет, и насколько удастся жизни проэволюционировать к этому моменту, чтобы не исчезнуть. Пока достижений эволюции хватило примерно на 3.5 миллиарда лет репликации механизмов, похожих на клетки, но репликация людей пошла уже немного по-другому: они получились очень устойчивыми, и хорошо размножились. Население Земли сегодня составляет порядка 8 миллиардов человек 10 10 https://countrymeters.info/ru/World . Курс «Практическое системное мышление» начинается как раз с того, что сравнивает массу всех людей с биомассой всех остальных видов, а также оценки массы преобразованной «неживой» части земли (автор тут задумчиво смотрит в окно и оценивает массу домов, домашней утвари, дорожных покрытий, производств, еды и отходов в радиусе 100 км вокруг себя, а живёт он в центре Москвы).

Эволюция усложняет и усложняет реплицирующихся (то есть «создающих копии себя») агентов/IPU как «создателей», чтобы эти репликаторы были более и более устойчивы к воздействиям окружающей среды, чтобы были способны ко всё более длительному выживанию во всегда в конечном итоге враждебной среде. Муравейник потыкать палкой – он за ночь восстанавливается, но и если город потыкать какой-нибудь огромной палкой (печальные прецеденты с атомными бомбами, да и просто тысячами тонн взрывчатки были), то город тоже восстанавливается, причём масштабы этого «потыкать» несопоставимы. Город восстанавливается во много бо́льших масштабах, и речь идёт именно о количественных характеристиках: масса, энергия и скорость (учёт массы, преобразуемой за какую-то единицу времени).

Итак, эволюционный процесс имеет целью получить устойчивый репликатор (минимизация свободной энергии сводится тут к минимизации байесовского сюрприза от внешней среды – это и есть цель эволюции), который копируется и копируется, выживая всё круче и круче на всё новых и новых уровнях квазиустойчивости. При этом устойчивость к внешним воздействиям и адаптивность резко повышается время от времени за счёт роста сложности в больших эволюционных сдвигах: многоклеточные организмы, популяции, паразитизм и симбиотика (когда паразит и хозяин вдруг находят взаимную, а не одностороннюю выгоду. Когда-то наши митохондрии были паразитами в клетках).

Между системными уровнями есть конфликты, квазиоптимальных оптимизационных/архитектурных решений на предмет минимизации негативных сюрпризов от проявления этих конфликтов много и от этого возникает неустроенность (буйство самых разных видов, которые примерно одинаково выживают, это относится и к буйству моделей автомобилей, телефонов и т. д. – характеристики их выживаемости в природе или на рынке примерно равны, равно как и страны с постоянно меняющимися границами имеют более-менее одинаковые условия для жизни, они существенно отличаются только в деталях, сравнивать нужно тут просто с достаточно далёкими моментами в истории, например со средневековьем или даже с каменным веком, разница сегодняшнего дня в части устойчивости к массовому вымиранию людей будет хорошо видна).

Иногда в ходе эволюции возникают существенные оптимизации, типа тех самых переходов от одноклеточных к многоклеточным, или появление хорошей цифровой памяти типа мозга с ручкой-бумажкой, или на следующем этапе типа компьютеров с интернетом. Мы просто продолжаем пересказывать идеи работ Ванчурина-Кацнельсона-Вольфа-Кунина, опять отсылаем для более обстоятельного рассказа об эволюции к «Прикладному системному мышлению», подробности тут приводить не будем.

Эволюционный алгоритм можно ускорить через моделирование, то есть реплицировать только важное, а потом фенотип (включая популяции!) заставлять в самых важных аспектах проживать свою жизнь, доказывая свою живучесть, в компьютере/виртуальном мире, достаточно большом мире, чтобы вмещать популяции и моделировать более-менее точно эффекты от взаимодействия популяций с окружающей их богатой средой, возможно содержащей и другие популяции. Если иметь достаточные вычислительные мощности, то делать это можно быстрее, чем проживать популяциям полную жизнь в реальном мире. Можно считать это «ускоренным воспроизведением», да ещё и параллельно можно пробовать множество разных вариантов, но опять же, если хватает вычислительных мощностей. Эволюция крайне затратна в вычислениях!