Информациогенез и самоорганизация

Информациогенез

"Информациогенез есть процесс порождения информации в природе" (А.Н.Кочергин (Кочергин А.Н. "Информация и сферы ее проявления", 2008; Кочергин А.Н., Цайер З.Ф. "Информациогенез и вопросы его оптимизации", 1977.)) . Речь идет не о любой, а о продуктивной информации, приводящей к полезным качественным изменениям и отличающейся от деструктивной дезинформации и непродуктивного информационного шума. Информациогенез в приведенном смысле альтернативен диссипации информации. Порождение продуктивной информации начинается морфологически (как увеличение разнообразия открытой системы) и происходит по синергетическим законам за счет разнообразия среды. Так в систему поступают данные. Увеличение морфологического разнообразия, т.е. элементного состава системы, через селекцию ценных данных переходит в синтаксическое связывание элементов с помощью внутрисистемной программы самообучения (если таковая есть). Так ценные для системы данные превращаются в информацию – первичные знания – система "познаёт" приобретенное разнообразие, и в памяти системы возникает тезаурус, если он не был создан на раннем этапе самоорганизации в подобной ситуации. При наличии сознания хранимые в системном тезаурусе первичные знания приобретают смысл, достигая высшего для знания семантического уровня.

Использование нами лингвистических терминов морфологии, синтаксиса и семантики не случайно. Во-первых, описанная "технология" информациогенеза в природе вполне укладывается в грамматические правила построения фраз и текстов из слов. Даже средневековые физики это понимали, говоря о "текстах природы" (Галилео Галилей). Во-вторых, информациогенез характерен как для первоприродных феноменов и процессов, так и для второприродных артефактов человеческой деятельности, будь то наука (в частности, лингвистика), искусство, техника. В этом плане гуманитарии и естественники, лирики и физики должны понять, что с позиций информации как таковой и информациогенеза их противостояние, если оно есть, выглядит противоестественным.

Исследователи интеллектуальных систем сходятся во мнении, что тезаурусы и базы знаний интеллектуальных систем в процессе развития строятся на комбинаторно-иерархическом принципе за счет постепенного объединения информационных блоков – сначала самых простых, затем все более сложных. Эти блоки используют коды системы – наследственные и/или инкорпорированные из среды – и представляют в действительности клеточные ансамбли нейронных сетей (естественных или искусственных). Укрупнение блоков, а также их внутренняя морфологическая и функциональная модификация, сводящаяся к установлению связей между клетками ансамбля (биологическими нейронами или искусственными формальными нейронами), стимулируется средой (в актах познания и организации) или системой (в актах самопознания, самоорганизации). Такие закономерности свойственны также социальным системам (популяциям, социумам) и информационно-коммуникационным системам (сетям) с распределенной базой знаний – коллективным тезаурусом (Далее объединим родственные термины "база знаний" и "тезаурус" в один – тезаурус.).

Пример 1. Пусть 0 и 1 – синтаксические коды простейших элементов – строительных "кирпичиков" (фракталов) информационных блоков. Блок – два элемента. При информациогенезе сначала внутри блоков устанавливаются связи между их элементами по принципам идентичности (00,11) и комплементарности (01,10). Когда все комбинации связей, формирующих знание, необходимое для регулятивного парирования среды, исчерпаны, вступает в действие закон необходимого разнообразия – тезаурус более не способен помочь системе в парировании среды, требуется укрупнение информационных блоков, что и делается. Появляются триады 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111, тетрады 0000, 0001, 0010, 0011, 0100, 0101, 0110, 0111, 1000, 1001, 1010, 1011, 1100, 1101, 1110, 1111 и т.д. При этом потенциальный спектр внутриблочных связей расширяется. Любое укрупнение, как мы видим, приводит к росту разнообразия в информационном смысле, т.е. к порождению новой информации – происходит качественный скачок знания. Обратим внимание, что приведенные в качестве примера информационные тетрады (биологические квадруплеты) нулей и единиц базируются на триадах (триплетах), те, в свою очередь, на диадах (дуплетах) и, наконец, последние – на монадах ( моноплетах) 0 и 1.

Реальные коды тезаурусов (генетический, белковый, метаболический, машинный) оказывают существенное влияние на темпы самоорганизации тезауруса. Чем сложнее код (по объему алфавита), тем большим разнообразием обладает каждый информационный блок тезауруса по сравнению с аналогичным блоком при простом коде.

Пример 2. Монада ("буква") компьютерного кода способна дать 2 комбинации, монада генетического кода – 4, монада белкового кода – 20, русского языка – 33 комбинации, а дуплет – соответственно 4, 16, 400 и 1089 комбинаций (Число комбинаций в дуплете N = n², где n – разнообразие монадного кода.). Следовательно, при очередном качественном скачке (укрупнении блоков) тезауруса, кодированного неизменным сложным кодом, внутриблочные связи комбинируются дольше, чем при простом кодировании, и только потому, что их потенциально больше. Эти механизмы объясняются комбинаторной информационной мерой разнообразия. Увеличение длительности внутриблочных комбинаторных процессов функционально-морфологического связывания информационных элементов тезауруса по мере его развития приводит к тому, что частота качественных скачков знания на поздних стадиях развития самоорганизующейся системы уменьшается по сравнению с ранними стадиями самоорганизации тезауруса, удлиняется процесс адаптации тезауруса к росту знания. Так, скорость восприятия человеком новых знаний растет примерно до 4-5-летнего возраста, затем стабилизируется и, начиная с 6-7 лет, уменьшается, особенно быстро после 20-25-летнего возраста и катастрофически быстро – к старости (Дружинин В.В., Конторов Д.С. "Проблемы системологии", 1976.).

Конечно, влияние возраста человека на скорость восприятия знаний объясняется сложнее, чем это сделано на примере объединения информационных блоков и комбинирования связей внутри них. По-видимому, есть и другие скрытые информационные факторы, в частности, наличие предела сложности тезауруса – предела, который зависит от полезно усвоенного информационного ресурса среды и от материально-энергетических ограничений носителя тезауруса (например, мозга). Другой возможный фактор: изменение (загрубление) чувствительности сенсорных механизмов (алгоритмов) информационного метаболизма по мере развития тезауруса.

Кроме того, интеллект не использует без разбора (а вернее, без отбора) все потенциальные комбинации внутри- и межблочных информационных связей для обогащения тезауруса. Механизм интеллектуального отбора выбирает наиболее ценные из этих связей в соответствии с некоторой целью. И если первые шаги в становлении и развитии тезауруса начинаются с первоначального накопления некоторого минимума разнообразия связей (состояний) по принципу "лучше что попало, чем ничего", то целенаправленный отбор ценных и отбраковка бесполезных (вредных) связей осуществляются по принципу "лучше ничего, чем что попало".

Накопление, связывание, комбинирование, укрупнение, отбор и, наконец, генерирование информации – операции (действия), составляющие целенаправленную последовательность – алгоритм, реализуемый через программу. Логично назвать ее программой генерирования информации. Откуда ей взяться и где ее хранить? Когда учащегося выручает память, ему не нужна такая программа. Но как только в результате нескольких провалов он почувствует, что метод простого накопления данных не помогает и, более того, опасен, возникает потребность в другом методе, основанном не на запоминании, а на понимании данных и взаимосвязей между ними. Подобная ломка метода мучительна, но необходима. Удастся – система выживет и будет развиваться, не удастся – система умрет или деградирует вплоть до полного разложения. Так возникает программа генерирования информации как меры организованности системы знаний. Без такой программы даже бифуркационная (вероятностная) самоорганизация системы и сама система невозможны.

Заложенная в программу генерирования информации логика должна быть вероятностной, нечеткой, дающей свободу выбора пути самоорганизации системы. Далее под самоорганизацией системы будем понимать процесс роста ее информационного разнообразия за счет разнообразия среды и работы внутренней программы генерирования информации. В данном смысле самоорганизация эквивалентна развитию. Но мы не исключаем самоорганизации, направленной в противоположную сторону, – к деградации ("Массовое сознание" самоорганизуется толпой не во благо развития толпы за счет роста ее информационного разнообразия, а во вред окружающему социуму за счет уменьшения данного разнообразия (см. тему 4, раздел 4.5). Самоорганизация ради уничтожения, а не созидания – не такая уж редкость.). Далее рассмотрим самоорганизацию-развитие.

Итак, программа генерирования информации может возникнуть параллельно с процессом роста разнообразия. Естественным местом ее хранения является тезаурус системы. Очевидно, что до возникновения потребности в такой программе не было потребности и в тезаурусе. Но однажды образовавшись как запоминающее устройство (ЗУ), тезаурус, так же как компьютерное ЗУ, позволяет хранить и редактировать помещенные в него программы (дополнять, модифицировать, стирать), наряду с данными (по аналогии с принципом хранимой программы в "неймановском" компьютере). При этом разнообразие элементного состава системы растет за счет вещественно-энергетических обменных процессов под управлением генетической программы, а разнообразие связей (отношений) между элементами – за счет информационного метаболизма под управлением программы генерирования информации, которая, в свою очередь, возникает и совершенствуется в процессе этого же метаболизма. Обе программы взаимосвязаны.

Предполагаем, что генерирование информации дискретно и совпадает с моментами самопознания системой своего возросшего разнообразия. Сгенерированная информация согласно закону конечной информации конечна. В соответствии с принципом хранимой программы программа генерирования информации хранится в кодах тезауруса. Благодаря этой программе рост разнообразия приобретает более ценный для системы характер, ибо множество состояний системы включает комбинации уже не только свойств отдельных элементов, но и образованных программой свойств взаимосвязей и групповых свойств элементов. И так же как случай оказывает основное влияние на раннее морфологическое развитие системы, так по мере наполнения и совершенствования ее тезауруса все большее влияние на самоорганизацию системы оказывает программа генерирования информации и информационный обмен со средой. Система, вначале запасавшая впрок что попало, по мере развития становится "разборчивой", отметает случайные данные и заполняет память уже не ими, а знаниями, где все элементы накопленного разнообразия увязаны между собой в единую систему, отвечающую цели развития. Это нивелирование случайности развития по мере усложнения тезауруса приводит в биосистемах (и в системах другой природы) к уменьшению их естественных мутаций. Вероятность ощутимых генетических мутаций высокоразвитых систем исчезающе мала. Правда, это может оказаться опасным для таких систем в том смысле, что они теряют способность быстро адаптироваться к резко изменившейся среде обитания. Передозировка информации, генерируемой сверхсложным тезаурусом, устойчивость систем к мутациям по своим последствиям сходны с судьбой консервативных систем, потерявших способность развиваться.

Отметим, что любая система со стабильным тезаурусом в разных условиях может обладать разной степенью организованности. Так, достаточно организованная целостная система житейских знаний некоторого человека может вносить слишком малый вклад в систему его производственных и тем более научных знаний. Причин здесь две: нехватка данных на каждом из более высоких уровней и нехватка связей между данными. В результате целостная система знаний сужается и(или) рассыпается на более мелкие целостные системы вплоть до полного исчезновения систем как таковых.

Пример 3. На рис. 5.1 показан пример разрушения целостной системы за счет разрывов связей между элементами при увеличении некоторого порога U (порога обнаружения, порога понимания, порога терпения и т.д.). Выше порога в системе сохраняются прочные, устойчивые связи (взаимовлияния), непрочные связи с повышением порога разрушаются – элементы перестают реагировать на состояния друг друга. Понятие порога оказывается гносеологически и онтологически значимым.

Рис. 5.1. Нарушение целостности системы в зависимости от условий

С другой стороны, система, однажды организованная в некоторой среде, может сохранять свою организацию в других средах без повреждения ("принцип бетона"). Целостность такой системы можно нарушить только экстремальными воздействиями. Так, если человек что-то понял и полученное знание закрепилось, целостность системы знаний может быть нарушена только при патологических изменениях мозга.

Словом, результат самоорганизации открытой системы зависит от программы генерирования информации, хранимой в тезаурусе системы и управляющей процессом самоорганизации с соблюдением закона сохранения информации. Гносеологическая версия данного закона позволяет утверждать, что полная взаимная информация развивающейся системы и среды всегда ограничена достигнутой информативностью тезауруса.

Технология работы программы генерирования информации представляется нам аналогичной эволюционному механизму развивающихся систем и принципу программного управления "неймановского" компьютера. Суть принципа состоит в том, что программа планирует поведение системы (компьютера) не на весь жизненный цикл (сеанс работы), а всего на один следующий шаг (одну команду). Для развивающегося тезауруса реализация этого принципа сводится к незначительному расширению базы знаний на очередном шаге самоорганизации по отношению к предыдущему шагу. Всё в мире развивается именно таким путем – от простого к сложному, пошагово, постепенно. Ничто не совершается сразу. Наличие переходного (эволюционного) процесса – закон. Точно предсказать его исход невозможно, т.к. это вероятностный процесс, в котором корреляции между случайными событиями не жестко детерминированы. Для биосистем и тезауруса это правило может быть сформулировано так: "Каждая отдельная система, возникающая в результате мутаций и отбора, непредсказуема в отношении своей структуры, тем не менее, неизбежным результатом всегда является процесс эволюции – это закон (Эйген М. "Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул", 1980) " .

Малая дозировка сложности, как и незнакомого лекарства, представляется единственно разумным способом поведения системы в условиях априорной неопределенности последствий. Передозировка чревата летальным исходом, если "лекарство" вредно для системы, в частности, если оно не оптимизирует ее целевую функцию развития. Малая доза не способна убить систему. Но, если система своевременно не распознает вреда, она может продолжать наращивать свою сложность в избранном ложном направлении, и, в конце концов, при очередной бифуркации сработает отрицательный кумулятивный эффект вредной сложности – система деградирует и погибает. Куда программа развития (генерирования информации) заведет систему – к правильному решению или сбою – зависит только от программы и использованных ею данных. Для этого в ней должны быть предусмотрены средства защиты от ошибок выполнения и некачественных данных, что в "неймановском" компьютере известно как "защитное программирование".

Самоорганизация

Из "Информациогенез и самоорганизация" следует, что информациогенез и самоорганизация неразрывно связаны друг с другом.

До возникновения синергетики под самоорганизацией понимали спонтанное возникновение организации в автономной замкнутой системе. Но практически все системы в мироздании открытые, подверженные влиянию среды и друг на друга. Поэтому синергетика как междисциплинарное научное направление занимается проблемами самоорганизации открытых систем (Г. Хакен, И. Пригожин, М. Эйген (Пригожин И., Стенгерс И. "Порядок из хаоса", 1986; Чернавский Д.С. "Синергетика и информация (динамическая теория информации", 2004.) и др.) . Представления о самоорганизации впервые появились в эпоху античности (Демокрит, Аристотель). Но увязка самоорганизациии с информацией (информациогенезом) состоялась лишь в ХХ в. в рамках синергетики.

Самоорганизация может происходить под действием а) генетической программы; б) внутренней программы генерирования информации; в) среды; г) программы генерирования информации и среды одновременно. Генетическая программа способна дать первоначальный импульс самоорганизации, придав "новорожденной" системе минимальное информационное разнообразие, необходимое для ее жизнедеятельности и выживания в среде. Программа генерирования информации, возникшая под влиянием среды, взаимодействующая с генетической программой и хранящаяся в тезаурусе системы, управляет самоорганизацией системы на всех этапах ее жизненного цикла посредством алгоритма самоорганизации. Среда способствует совершенствованию информации и наполнению тезауруса системы знаниями.

Информациогенез при самоорганизации становится неустойчивым, как неустойчиво состояние между хаосом дезорганизации (энтропийная тенденция) и порядком организации (информационная тенденция). Состояние флуктуационной неустойчивости, неравновесности свойственно каждому этапу самоорганизации системы, связанному с изменением информационного разнообразия, накопленного системой к текущему этапу. Увеличивается разнообразие→увеличивается знаниевое наполнение тезауруса→растет информативность системы, и наоборот. Борьба энтропийной и информационной тенденций при самоорганизации напоминают гегелевскую диалектическую триаду "тезис – антитезис – синтез". Объем априорной информации для самоорганизации минимален.

Самоорганизация – вероятностный процесс, и наряду с безнадежными системами, пользующимися вредными данными и командами от среды, найдутся и такие, которые благодаря средствам защитного программирования своевременно отказались от вредных данных и выполнения сбойных команд. Приращение сложности таких систем направлено на оптимизацию их целевой функции. При очередной количественно-качественной бифуркации такие системы будут прогрессировать. Но и эти системы наращивают свою сложность осторожно, малыми дозами, пошагово, не "переедая". Достоинство пошагового достижения заданной сложности и эффективности в том, что система может это сделать сама, без внешней помощи. Так, начинающий спортсмен может сразу стать олимпийским чемпионом разве что с помощью Бога. Но упорно тренируясь, он шаг за шагом сам (и никто за него!) придет к олимпийскому пьедесталу. Если же его программа тренировок была тупиковой, что ж, олимпийским чемпионом станет другой.

На вопрос, почему прогрессивное развитие (самоорганизация) идет от простого к сложному, а не наоборот, отвечает закон необходимого разнообразия Эшби, согласно которому чем больше (разнообразнее, сложнее) среда возмущает (стимулирует) развивающуюся систему, тем больше должно быть ответных реакций системы для ее эффективного существования в среде, т.е. система должна усложняться. И наоборот, чем меньше стимулируется система, тем проще она может быть (регрессивное "развитие").

Платой за сложность является время. Самоорганизация систем требует существенно большего времени, чем потребовалось бы их создателю. Есть феноменальные люди, способные практически мгновенно "создать" ответ некоторой вычислительной задачи. Если же для ее решения использовать итерационный алгоритм вычислительной математики, то чем более точный (а следовательно, и более сложный – по числу точных знаков после десятичной запятой) результат мы хотим получить, тем больше итераций должна сделать программа и, соответственно, тем дольше она занимает компьютер.