доминировать, в то время как в более сложных процессах, характерных для биологических явлений, возникают целые цепочки кросс-каталитических «гиперциклов». Например, как показал биохимик Манфред Эй ген, молекулы нуклеиновых кислот переносят информацию, необходимую для самовоспроизведения и производства других ферментов. «Гиперцикл» (петля) может состоять из большого числа элементов; в конце концов многоступенчатая петля замыкается, образуя кросс-каталитический цикл, замечательный и быстрыми скоростями реакций, и устойчивостью при самых различных условиях, описываемых специальными параметрами. Неудивительно, что каталитические гиперциклы лежат в основе стабильности последовательности нуклеиновых кислот, кодирующих структуру живых организмов; на более высоком эволюционном уровне они лежат и в основе устойчивости биологических видов и всех экологии в биосфере нашей планеты.
При достаточной продолжительности и неиссякающем потоке энергии, действующем на организованные системы в допустимых диапазонах параметров интенсивности, температуры и концентрации, элементарные каталитические циклы включаются в возникающие гиперциклы. В теории эволюционных систем этот процесс называется
Процесс эволюционной конвергенции приводит к образованию новых систем более высокого уровня, которые селективно исключают многие детали динамики своих подсистем и налагают внутренние связи, вынуждающие подсистемы переходить в коллективный режим функционирования. Этот режим, отражающий динамику возникающих систем, проще, чем сумма некоординированных функций подсистем.
Конвергенция происходит во всех сферах эволюции. Более того, эволюция может развиваться именно потому, что возникают системы все более высокого уровня с более простой исходной структурой. На каждом уровне системы третьего состояния используют потоки свободной энергии, поступающие из окружающей среды. Когда плотность свободной энергии, поддерживаемая в системах, достигает достаточно высокого уровня, система обретает структурную сложность. Если бы такой процесс продолжался бесконечно, то был бы достигнут функциональный оптимум, за которым дальнейшее увеличение сложности не давало бы вклада в динамическую эффективность; по достижении функционального оптимума эволюция могла бы приводить только к неселективному дрейфу. Но из-за конвергенции систем третьего состояния на все более высоких уровнях организации структурно более простые суперсистемы повторяют весь процесс, вследствие чего плотности свободной энергии используются все более полно структурами возрастающей сложности.
Резюмируя, можно сказать, что процессы эволюции порождают на определенных уровнях организации первоначально сравнительно простые динамические системы. Затем процессы эволюции приводят к прогрессирующему усложнению (комплексификации) существующих систем и в конечном счете к созданию более простых систем на следующем, более высоком организационном уровне, на котором комплексификация начинается заново. Таким образом, эволюция движется от более простого к более сложному и от более низкого к более высокому уровню организации.
Эмпирические данные, подтверждающие существование такого эволюционного процесса, неоспоримы. Различные атомные элементы конвергируют в молекулярные образования; некоторые определенные молекулы конвергируют в кристаллы и органические макромолекулы; те в свою очередь конвергируют в клетки и субклеточные фрагменты — основу жизни; одноклеточные организмы конвергируют в многоклеточные виды; а самые разнообразные виды конвергируют в экологии. По достижении каждого уровня более сложные системы начинают развиваться на новом уровне. На уровне атомов структуры образуются во времени от водорода до урана и далее; на уровне молекул из простых химических молекул синтезируются более сложные полимеры; на уровне живого виды эволюционируют от одноклеточных до многоклеточных форм, а на еще более богатом экологическом уровне незрелые экосистемы превращаются в зрелые экосистемы.
Изменения в системах и эволюция происходят потому, что динамические системы в третьем состоянии нестабильны. Они обладают верхним порогом динамической устойчивости, за который системы стремятся выйти в условиях изменяющейся среды. Когда система достигает порога устойчивости, в ней возникает критическая неустойчивость. Эксперименты показывают, что сильно неравновесные динамические системы можно «вытолкнуть» из их стационарных состояний, изменив критические параметры. Такие системы оказываются чрезвычайно чувствительными к изменениям значений тех параметров, которые определяют функционирование их каталитических циклов. Когда критические значения изменяются, системы вступают в переходную фазу, характеризующуюся неопределенностью, хаосом и внезапным увеличением производства энтропии. Переходная фаза завершается, когда системы дезорганизуются, распадаясь на стабильные подсистемы — или находят новое множество динамических стационарных состояний.
И если системы не прекращают свое существование как сложное целое, то они переходят в новый динамический режим. В этом режиме их функционирование снова поддерживается каталитическими циклами и многократно дублированными обратными связями, и производство энтропии падает до функционального минимума.
То, как динамические системы реагируют на дестабилизирующие изменения в окружающей среде, имеет первостепенное значение для понимания динамики эволюции в различных природных царствах. Динамические системы развиваются во времени не гладко и непрерывно, а внезапными скачками и всплесками. Реальные системы могут претерпевать серию потерь устойчивости и фаз неопределенности, так как они обладают многими устойчивыми состояниями, и когда одно стационарное состояние катастрофически теряет стабильность, у системы остаются в запасе остальные устойчивые состояния. Чем дальше сдвигаются системы от термодинамического равновесия, тем более чувствительна их структура к изменению и тем более сложными становятся поддерживающие их обратные связи и каталитические циклы.
Согласно современным научным представлениям, отбор среди множества динамически функциональных альтернативных стационарных состояний заранее не предопределен. Такой отбор обусловлен не начальными условиями и не манипуляциями с критическими значениями параметров. В критические моменты своей эволюции, когда системы критически дестабилизированы и находятся в хаотическом состоянии, сложные системы действуют недетерминированно: одна из многочисленных потенциально возможных внутренних флуктуации усиливается, и усилившаяся флуктуация с огромной скоростью распространяется внутри системы. Усилившаяся, или «нуклеированная», флуктуация определяет новый динамический режим системы и ее новое стационарное состояние.
Успехи теории
Наблюдаемая динамика эволюции сложных систем стимулирует развитие новых теоретических средств. В особенности это относится к разрывным, нелинейным изменениям в динамических системах, для описания которых плохо пригодно дифференциальное исчисление — раздел математики, традиционно используемый для моделирования изменений. В своей стандартной версии дифференциальное исчисление предполагает, что изменение гладко и непрерывно.
Современный раздел классической динамики — теория динамических систем — возник, чтобы решить проблему описания негладких изменений. Специалисты по теории динамических систем разработали математические модели поведения сложных систем не только потому, что эти модели представляют самостоятельный, чисто теоретический интерес, но и имея в виду возможные приложения к сложным системам в реальном мире. Модели (представляющие собой обыкновенные дифференциальные уравнения, уравнения в частных производных эволюционного типа и конечно-разностные уравнения, как отдельные, так и их системы) воспроизводят динамические аспекты поведения сложных систем. Разработка имитационных моделей не ограничивается областью их реального применения: специалисты по теории
