Репортаж с ничейной земли. Рассказы об информации
Шрифт:
Чтобы исключить влияние одной и той же помехи на оба канала связи, для них выбираются различные диапазоны частот. Сама природа позаботилась о том, чтобы исключить влияние одних и тех же «помех» на две линии предков - слишком разнообразны и неповторимы условия внешней среды. И сразу становится ясным, почему осужденные законом родственные браки дают, как правило, неполноценное потомство: ведь родственные клетки произошли от одной линии предков, подвергавшихся воздействию одних и тех же случайностей. Вот почему рожденный от подобного брака ребенок особенно подвержен наследственным заболеваниям, существовавшим в роду.
С тех пор как теория информации
Когда пытаешься обобщить все это, невольно задаешься вопросом: почему и в технике и в биологии информация проявляет так много одинаковых свойств?
Вот мы отметили, что при слиянии половых клеток сопоставляются коды. То же самое можно делать с помощью специальных технических средств. Наше сознание способно «отфильтровывать» периодические сигналы. А в технике на этом принципе осуществляется накопление и корреляционный прием. Чем объяснить такое сходство передачи информации в технике и в живых организмах?
На первый взгляд вопрос кажется ясным: инженеры учатся у природы. И правильно делают. Ведь даже самый простой организм, рожденный природой, - это изумительно точный и гибкий, необычайно сложный и в то же время всесторонне «продуманный» автомат. Техника только начинает искать те оптимальные методы передачи информации и ее обработки, которыми давно пользуется природа.
Но как объяснить такой удивительный факт: технические методы приема и обработки сигналов возникли значительно раньше, чем теория информации нашла себе применение в биологии. Значит, не техника училась этому у природы, а биология заимствовала разработанные техникой методы и приемы, научилась глубже проникать в живой организм. И тогда обнаружилось, что информация в живом организме проявляет себя точно так же, как в «организмах» современных машин.
Всюду обнаруживается ее беспокойный, но твердый «характер». Она «вмешивается» в процессы и «наводит свои порядки» с помощью зашифрованных кодами всевозможных команд и программ. По этим программам машины производят сложнейшие операции, природа создает белки и живые клетки, живой организм сохраняет устойчивость в любых условиях внешней среды. С тех пор как люди научились задавать машине эти программы, ее поведение стало похожим на повадки живых существ.
Впрочем, «похожим» - слишком неточное слово. Ведь дело тут не во внешнем подобии - машина попросту воспроизводит процессы, которые до сих пор могли протекать лишь в тканях живых существ.
Выдающийся физик Нильс Бор не раз говорил об ограничениях, с которыми сталкивается наука на пути к познанию тайны живого. Всякий эксперимент с живыми объектами в той или иной степени нарушает процессы их жизнедеятельности. Многие данные о химическом составе или физических свойствах можно добыть лишь ценой жизни исследуемого объекта. А с прекращением жизни исчезает та главная тайна, ради которой проводится эксперимент. Нильс Бор приходит к неутешительным выводам:
«Свобода, которую мы вынуждены предоставить организму, как раз достаточна, чтобы позволить ему скрыть от нас свои последние тайны. С этой точки зрения само существование жизни должно рассматриваться биологией как элементарный факт».
И все же наука не пожелала признать последние тайны жизни «элементарным» (читаи - непознаваемым) фактом. Нельзя проникнуть внутрь организма, не нарушая его процессов. Зато можно строить модели
Но если можно построить модели отдельных процессов, присущих живым организмам, то, может быть, можно создать и живую машину?
Еще недавно такое предположение казалось нелепым. Но чем больше накапливалось фактов, тем более веским становился этот вопрос. Грань живого и неживого стала вдруг настолько расплывчатой, что теперь уже трудно дать четкое определение: что же мы должны признавать живым? То, что дышит и размножается, видит, слышит, питается, взаимодействует со средой? Но ведь почти все эти функции уже сегодня выполняют машины. А что будет завтра? Если машина научится создавать по программам другие машины, она способна будет продлить свой «род»? Впрочем, не надо увлекаться чрезмерно. Машина уже и сейчас создает другую машину, пусть пока в виде расчетов и схем. Но при этом «машина-ребенок» всегда оказывается примитивнее. Значит, в отличие от любого вида живых организмов «машинное племя» не способно к развитию.
Кажется, вопрос приобрел полную ясность, найдена грань живого и неживого: даже создание машиной «себе подобных» не обеспечивает эволюции, необходимой для продления «рода».
Но вот Тьюринг, фон Нейман и Колмогоров анализируют уравнения, отражающие свойства машины, и делают вывод, который вновь возрождает тот же вопрос. Оказывается, дело опять-таки в информации. Чем больше заложено информации, тем больше способна создать машина. А с некоторого момента произойдет качественный скачок: машина, созданная машиной, окажется совершеннее своих «предков».
Конечно, таких машин пока нет: «машина Тьюринга» - это всего лишь длинный ряд уравнений. Но уравнениям следует верить - они доказывают принципиальную возможность существования подобных машин.
Так где же граница живого и неживого? Как возникает живое в природе и где черпает оно информацию? Откуда взялась та информация, по которой был создан первый живой организм?
Эти вопросы родились не случайно. Теория информации - новая ступень человеческих знаний. Вооружившись ею, человек по-новому видит мир: в корне самых различных явлений он обнаружил связь только что познанной информации с давно открытой им энтропией.
Часть вторая. ИНФОРМАЦИЯ ВСЮДУ
ГЛАВА 1. ПУТЕШЕСТВИЕ В МИКРОМИР
Мир в кубике газа
Итак, дорога ведет к энтропии. Это слово мы часто слышали в Новом Городе, но смысл его так и не поняли до конца. Правда, кое-что мы о ней уже знаем. Энтропия - это неопределенность. Помните шары, которые мы извлекали из ящиков, что стояли на площади Новых Идей? В одном опыте участвовало 9 черных и 1 белый шар. В другом было 6 черных и 4 белых шара. Второй опыт имел большую энтропию, потому что неопределенность исхода опыта была здесь больше, чем для 9 черных шаров. Все это учитывается формулой:
I = Pilog Pi.
То же самое с текстом. Когда неопределенность его велика, возрастает и энтропия. Текст с самой большой энтропией - это бессмысленный набор букв:
СУХТРБЬДЩ ЯЫХВЩИЮАЖТЛ...
Но еще говорили нам, будто в процессах физики тоже учитывают энтропию. Ток нагревает провод - энтропия растет. Почему? Что она выражает? Как ее оценить? Вот это мы хотели бы понять до конца. А для этого нам придется побывать в необычном мире - в мире молекул.