ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕОРИИ РАЗВИТИЯ В РАЗНЫХ ОБЛАСТЯХ НАУКИ

Итак, мы, кажется, достаточно внимания уделили экономике. Вспомним теперь, что развитие — это фундаментальный процесс Природы, имеющий большое объединяющее значение. Модель развития открывает прямой путь для применения математики в физике и биологии, а также в экономике, истории и философии. В частности, в экономике математика до настоящего времени применяется в лучшем случае для оценки количественных характеристик каких-либо процессов, при этом нс раскрывается, а подчас даже нс затрагивается, их существо. С помощью математической модели развития можно изучать саму сущность явлений, нс отделяя содержательную основу понятий от их математической формы.

Математическая модель развития не только открывает принципиально новую возможность для теоретического анализа и количественного расчета самых разнообразных и сложных явлений, но и позволяет более глубоко проникнуть в их сущность. С помощью модели можно, с одной стороны, сколь угодно глубоко погружаться в детали явлений, используя ее, образно говоря, в качестве «микроскопа», но можно, с другой стороны, охватывать грандиозные явления в целом, используя ее в качестве «телескопа». Все это вопросы адаптации и интерпретации модели применительно к конкретным задачам.

Попробуем проиллюстрировать это на примере некоторых физических проблем. Представим себе, что элементы, изображенные на рис. 1.3,1, — это принципиально не наблюдаемые частицы темной материи, а также предположим, что они наделены свойствами, необходимыми для развития, т.е. способны к обмену и эволюционированию. В исходном состоянии они представляют собой бесструктурную массу, иначе говоря, абсолютно холодную плазму вне времени и пространства. Процесс развития, как мы видели, связан с возникновением и распространением обменов. Вместе с обменами возникает и распространяется время (как согласование индивидуальных упорядоченностей событий у отдельных элементов) и пространство (как задержка во времени при передаче сигнала между элементами через посредников). Таким образом, возникает пространственно-временной континуум.

Далее развитие порождает разные виды более сложноустроенных частиц, наделяет их массой покоя, придает системе новые локальные и глобальные свойства, в том числе порождает обмен неидснтифицируемыми сигналами и создает всеобщее притяжение ее частей.

В качестве примера порождения известных свойств материального мира рассмотрим порождение неидентифицируе- мого сигнала, неопределенности, квантово-механического соотношения неточностей и принципа относительности. То, что сигнал нсидентифицируем, означает, что сам по себе он не несет информации, на основании которой можно было бы распознать источник этого сигнала. Например, держа в руках 10 руб. (деньги — неидентифицируемый сигнал), мы нс можем установить, чей конкретно труд несет в себе эта денежная купюра. Даже сама постановка такого вопроса кажется странной именно потому, что деньги выражают некоторое количество абстрактного, нсперсонифицированного труда.

Аналогичными свойствами обладают электрон и другие субатомные частицы. Ни по каким признакам электроны нельзя различить между собой. Модель развития позволяет объяснить, как и почему неидентифицируемость возникает в системе в качестве глобального феномена. Вместе с тем обмен не- идентифицируемыми сигналами с необходимостью создает ситуацию, в которой любое распознавание приобретает чисто статистический характер. Это, в свою очередь, означает, что всякое распознавание, в частности, распознавание координаты, требует времени. В этом состоит статистический смыл соотношения неточностей квантовой механики.

Не вдаваясь в детали, можно с уверенностью сказать, что развитие, породив неидентифицируемость сигналов, порождает и действие принципа неопределенности.

Если исходить из того, что каждый элемент системы имеет внутренние часы, т.е. ритм собственных процессов, и что он может распознать своих партнеров только по поступающим от них сигналам, то мы сможем вывести принцип относительности опять-таки как следствие появления в системе неиденти- фицируемого сигнала.

Таким образом, все те основы теоретической физики, которые в рамках самой физики экспериментально проверяются и постулируются, но которые трактуются как первопричины прочих свойств окружающего нас мира, в теории развития сами предстают как следствия, как разнообразные проявления единой сущности, а именно развивающейся материи.

Сегодня, правда, пока на уровне общей логической схемы, можно проследить, как развитие творит физический мир, создает его свойства, его законы, кажущиеся разрозненными или даже противоречивыми, а в действительности имеющие одну сущность.

Модель развития открывает принципиально новые возможности и для углубленных комплексных исследований самых разнообразных проблем биологии, таких, например, как возникновение жизни, дифференциация клеток, морфологиза- ция, возникновение симбиозов, гормональная регуляция и др.

Очень часто модель развития позволяет увидеть в самых, казалось бы, отдаленных областях знания нечто глубоко общее и конструктивное, что при детальном изучении вполне может стать предметом открытий.

Важна модель развития и для самой математики, где всегда большое значение имеют теоремы существования. Их значение состоит не только в установлении новых фактов, но и в разработке новых методологий для математических исследований. Например, теорема Геделя о неполноте арифметики доказывается тем, что предлагается алгоритм, позволяющий строить высказывание (причем бесконечно длинное), которое нельзя ни доказать, ни опровергнуть, опираясь только на аксиомы арифметики. Модель развития доказывает существование процесса и алгоритма, ранее математике не известных и обладающих множеством удивительных свойств.

Есть и другой важный аспект, тесно увязывающий развитие, математику и искусственный интеллект. Понятно, что изучение развития на модели само по себе достаточно трудоемко. Дело не только в том, что здесь необходимо сложное сочетание теоретической работы, программирования и эксперимента, но еще и в том, что результат работы модели сложен и неоднозначен, а для анализа и интерпретации требует специальных математических и программных средств. Если для доказательства принципиальной возможности модели развития достаточно показать, что ее алгоритм не исключает тех или иных тенденций, свойственных этапам развития (здесь закономерности носят статистический характер), то для практического применения модели нужна специализированная система искусственного интеллекта, помогающая анализировать результаты экспериментов. В свою очередь, модель развития сама способна стать основой системы искусственного интеллекта, имитирующей такие аспекты мыслительной деятельности которые недоступны моделям другого типа.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >