«Жизнь — скорее комплексный вычислительный процесс, чем результат химических процессов»22.09.2024 Традиционно наука объясняет загадку возникновения жизни на Земле физической и химической уникальностью нашей планеты. Однако более современные исследования указывают на то, что возможности для зарождения жизни могут быть бесчисленными. Одних химических реакций мало для того, чтобы нечто неживое обрело жизнь. Группа ученых из США и Германии систематизировала альтернативные научные гипотезы и пришла к выводу, что никаких особых условий для возникновения жизни не требуется. Сегодня одним из важнейших критериев живого организма считается адаптивная функция — способность к биологическому изменению, развитию или, другими словами, решению проблем. Однако адаптивная функция может быть условием не только жизни, но и происхождения жизни. Такая точка зрения радикально меняет наше понимание Вселенной. Жизнь тогда перестает быть результатом взаимодействия химии и физики и становится в большей степени вычислительным процессом. Эти идеи высказывали еще древнегреческие натурфилософы и Аристотель, включавшие в свои концепции космогенеза понятие гилеморфизма, то есть примата формы над материей. Через 2000 лет эти идеи оформились в теорию эволюции Дарвина. В XIX веке натуралисты перестали определять организмы через из материальные составляющие и начали рассматривать их адаптивные функции — то есть, как они решают проблемы. А в 1930-х Тьюринг стал первым, кто соединил идеи древних греков с теорией вычислений, воспользовавшись работами Бэббиджа. Тьюринга не заботило, из какого материала должны изготавливаться вычислительные машины, лишь бы они могли корректно записывать, считывать и хранить биты информации. Поэтому его абстрактную вычислительную модель можно понимать как теорию жизни. В том и другом случае имеется минимальный набор алгоритмов, поддерживающих адаптивную функцию, которые помогают материи — от химических веществ до полупроводников — обрабатывать данные. За последние 60 лет было предложено много гипотез, объясняющих жизнь иначе, чем школьные учебники. Дэвид Кракауер и Крис Кемпер из Института Санта-Фе (США) попытались сгруппировать их и выделили три категории, которые назвали «Трон», «Голем» и «Мопертюи». Гипотезы типа «Трон» гласят, что жизнь может быть смоделирована в программе, безотносительно материальных условий, наличествующих на Земле. Гипотезы «Голем» утверждают, что жизнь можно синтезировать при помощи различных материалов. А если первые две категории верны, и жизнь не ограничена уникальными условиями химии Земли, получается гипотеза типа «Мопертюи», самая радикальная из трех. Она исследует фундаментальные законы, стоящие за происхождением комплексных вычислительных систем. Гипотезы этой категории предполагают, что возникновением эволюционирующей материи управляют скрытые принципы, которые раздвигают современное понимание физики и химии. Возможно, за появлением жизни как сложной вычислительной системы стоит нечто большее, чем просто адаптация. Что если за цепочкой приспособлений стоит попытка решения некой общей для всех организмов проблемы — как быстрее достичь термодинамического равновесия. Другими словами, как перерабатывать энергию более эффективно. В 2005 году нейробиолог Карл Фристон заложил фундамент гипотез категории «Мопертюи», предложив принцип свободной энергии. В нем развиваются идеи байесовской статистики и статистической механики для описания любого процесса обучения или адаптации, будь то человек или другая живая система. С точки зрения Фристона, свободная энергия возникает из разницы между предсказанием, которое делает организм об окружающей среде, и результатом. Чем больше расхождение, тем больше свободной энергии. Таким образом, живая система — это любая динамическая система, которая обладает способностью минимизировать свободную энергию, или неопределенность. Если принять эту гипотезу, то придется признать, что жизнь может возникнуть где угодно и без особых усилий, пишет Aeon. Даже генеративные модели вроде ChatGPT способны породить формы жизни, поскольку способны производить действия в мире, воспринимать произведенные изменения и учиться новому, чтобы минимизировать свободную энергию. Источник: ХайТек+ Комментарии:Пока комментариев нет. Станьте первым! |