Текст книги "Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем"

Автор книги: Фритьоф Капра

сообщить о нарушении

Текущая страница: 6 (всего у книги 22 страниц)

ПРИМЕЧАНИЯ К ГЛАВЕ 4

Wiener (1948). Эта фраза появляется в подзаголовке книги.

Wiener (1950), р. 96.

З.См. Heims(1991).

4. См. Varela и др. (1991), р. 38.

5.CM.Heims(1991).

6.CM.Heims(1980).

Цитируется там же, р. 73.

См. Сарга (1988), pp. 73ff.

См. ниже, с. 189 и далее.

См. Heims (1991), pp. 19ff.

Wiener (1950), p. 24.

См. Richardson (1992), pp. 17ff.

Цитируется там же, р. 94.

Cannon (1932).

См. Richardson (1992), pp. 5-7.

Говоря несколько более специальным языком, значки «+» и «-» называются полярностями, и правило гласит, что полярность петли обратной связи является произведением полярностей его причинных звеньев.

Wiener (1948), р. 24.

См. Richardson (1992), pp. 59ff.

См. там же, pp. 79ff.

Maruyama(1963).

См. Richardson (1991), p. 204.

См, ниже, с. 176.

Хайнц фон Форстер, частная беседа, январь 1994.

Ashby(1952),p. 9.

25. Wiener (1950), р. 32. 26.Ashby(1956),p. 4.

См. Varela et al. (1992), pp. 39ff.

Цитируется по Weizenbaum (1976), p. 138.

См. там же, pp. 23ff.

Цитируется по Capra (1982), p. 47.

См. ниже, с. 295.

См. ниже, с. 304.

Weizenbaum (1976), pp. 8, 226.

Wiener (1948), p. 38.

Wiener (1950), p. 162.

Postman (1992), Mander (1991).

Postman (1992), p. 19.

См. Sloan (1985), Kane (1993), Bowers (1993), Roszak (1994).

Roszak (1994), pp. 87ff.

Bowers (1993), pp. 17ff.

Cm. Douglas D. Noble, «The Regime of Technology in Education», in Kane (1993).

Cm. Varela et al. (1992), pp. 85ff.

ЧАСТЬ III
ЧАСТИ ГОЛОВОЛОМКИ

Глава 5

МОДЕЛИ САМООРГАНИЗАЦИИ

Прикладное системное мышление

В 50– 60-е годы системное мышление оказывало сильное влияние на технику и организацию управления, где системные концепции – в том числе и кибернетические – применялись для решения практических проблем. Эти приложения породили новые дисциплины – системотехнику, системный анализ и системное управление (менеджмент)1.

По мере того как структура промышленных предприятий стремительно усложнялась с развитием новых химических, электронных и коммуникационных технологий, менеджерам и инженерам приходилось уже не только беспокоиться по поводу огромного количества отдельных компонентов, но и разбираться в эффектах, обусловленных взаимодействием этих компонентов, – как в физических, так и в организационных системах. Так, многие инженеры и руководители проектов в крупных компаниях принялись разрабатывать стратегии и методологии, в которых явно использовались системные концепции. Во многих книгах по системотехнике, опубликованных в 60-е годы, можно было найти такого рода тексты:

Системный инженер должен быть способен предсказать также внезапные свойства системы, то есть те, которыми обладает система, но не ее части2.

Метод стратегического мышления, известный как «системный анализ», впервые был освоен корпорацией RAND – институтом военных Исследований и разработок, который основан в конце 40-х годов и в Дальнейшем стал моделью для многочисленных «мыслительных цент-Ров», специализирующихся в «делании политики» и технологическом маклерстве3. Системный анализ возник из оперативных исследований, анализа и планирования боевых операций во времена Второй мировой войны. Сюда входила и координация использования радаров в противовоздушных операциях – та же проблема, которая побудила к теоретическим разработкам по кибернетике.

В 50-е годы системный анализ вышел за рамки военных применений и превратился в широкий системный подход к анализу рентабельности, который включал математические модели для испытания альтернативных программ, предлагаемых для достижения строго определенной цели. Как говорилось в популярном тексте, опубликованном в 1968 году,

Надо стремиться к тому, чтобы охватить всю проблему в целом, в контексте, и сравнить альтернативные варианты в свете их возможных результатов4.

Вскоре после разработки системного анализа как метода, пригодного для решения сложных организационных проблем в военной области, менеджеры стали использовать новый подход для решения подобных задач в бизнесе. «Системно-ориентированный менеджмент» стал новым лозунгом, и в течение 60-х и 70-х годов был опубликован целый ряд книг по менеджменту, в заглавие которых входило слово «системный»5. Техника моделирования «системной динамики», разработанная Джеем Форрестером, а также «кибернетика менеджмента» Стэффорда Вира – яркие примеры первых многозначительных формулировок системного подхода в менеджменте6.

Десятилетие спустя подобный, но гораздо более тонкий подход к менеджменту был разработан Гансом Ульрихом из Школы бизнеса в Сент-Галлен, Швейцария7. Подход Ульриха хорошо известен в европейской сфере менеджмента как «сент-галленская модель». В основе его лежит взгляд на коммерческую организацию как на живую социальную систему. С годами этот метод вобрал в себя множество идей из биологии, когнитивной науки, экологии и теории эволюции. Эти последние достижения породили новую дисциплину – «системный менеджмент», который теперь преподается в европейских школах бизнеса и пропагандируется консультантами по менеджменту8.

Расцвет молекулярной биологии

Системный подход оказал значительное влияние на менеджмент и технику в 50– 60-е годы, но его использование в биологии того времени, как это ни парадоксально, было весьма незначительным. 50-е годы стали десятилетием громкого триумфа генетики – выявления физической структуры ДНК, которое было провозглашено величайшим открытием в биологии после дарвиновской теории эволюции. На несколько десятилетий эти триумфальные успехи затмили системный взгляд на жизнь. В очередной раз маятник качнулся назад к механицизму.

Достижения генетики произвели значительную перемену в биологических исследованиях, дали новый подход, который до сих пор доминирует в наших академических заведениях. Если в XIX столетии клетки считались базовыми строительными блоками живых организмов, то в середине XX века внимание переместилось от клеток к молекулам, когда генетики стали изучать молекулярную структуру гена.

Продвигаясь в своих исследованиях феноменов жизни в сторону все более мелких уровней, биологи обнаружили, что характеристики всех живых организмов – от бактерии до человека – закодированы в их хромосомах, притом в одинаковом химическом веществе и с использованием одинакового кодового шифра. После двух десятилетий напряженных исследований точные детали этого кода были раскрыты. Биологи обнаружили алфавит поистине универсального языка жизни9.

Этот триумф молекулярной биологии вылился в широко распространенное убеждение, что все биологические функции могут быть объяснены с помощью молекулярных структур и механизмов. Так большинство биологов превратились в пламенных редукционистов, увлеченных молекулярными тонкостями. Молекулярная биология, изначально лишь небольшая ветвь науки о жизни, теперь превратилась в распространенный и исключительный способ мышления, который приводит к серьезным искажениям в биологических исследованиях.

В то же время во второй половине XX столетия проблемы, не поддающиеся механистическому подходу молекулярной биологии, стали еще более очевидными. Хотя биологам известна точная структура нескольких генов, они очень туманно представляют, каким образом эти гены взаимодействуют и сотрудничают между собой в ходе развития организма. Другими словами, ученые знают алфавит генетического кода, но не имеют понятия о его синтаксисе. Уже теперь очевидно, что подавляющая часть ДНК – возможно, до 95% – может быть использована для интегративных функций, о чем биологи, похоже, не догадываются, поскольку они придерживаются механистических моделей.

Критика системного мышления

К середине 70-х гг. ограничения молекулярного подхода к пониманию жизни стали очевидны. Биологи, однако, всматриваясь в горизонт, ничего нового там не видели. Чистая наука затмила системное мышление до такой степени, что его даже не рассматривали в качестве жизнеспособной альтернативы. В нескольких критических эссе теория систем фактически признавалась интеллектуальным провалом. Роберт Лилиенфельд, к примеру, завершал свой блестящий труд «Расцвет теории систем», опубликованный в 1978 г., уничтожающей критикой:

Системные философы не скрывают своего очарования определениями, концептуализациями и программными заявлениями то ли благожелательного, то ли морализаторского толка... Они коллекционируют и описывают аналогии между феноменами из различных областей... что, похоже, доставляет им эстетическое наслаждение, оправдывающее само себя... До сих пор не появилось ни одного свидетельства о том, что системная теория была использована для решения хотя бы одной значительной проблемы хотя бы в одной области10.

Последняя часть этого критического пассажа сегодня определенно несостоятельна, как это будет видно из последующих глав нашей книги, и, пожалуй, она звучала излишне резко даже в 70-е годы. Даже в то время можно было утверждать, что понимание живых организмов как энергетически открытых, но организационно закрытых систем, осознание обратной связи как существенного механизма гомеостаза и кибернетические модели нейронных процессов – вот только три примера, считавшиеся уже тогда установленными фактами, – представляют собой важнейшие достижения в научном понимании жизни.

Тем не менее Лилиенфельд был прав в том смысле, что ни одна из формальных теорий систем, вроде тех, какие рассматривались Богдановым и Берталанфи, не была успешно применена ни в одной области. Цель Берталанфи – развить свою общую теорию систем в «математическую дисциплину, чисто формальную по сути, но применимую к различным эмпирическим наукам», – безусловно, не была достигнута.

Главная причина этого «провала» заключалась в отсутствии математического инструментария, соответствующего сложности живых систем. Как Богданов, так и Берталанфи признавали, что в открытых системах одновременное взаимодействие множества переменных формируют паттерны организации, характерные для жизни, но у них не было средств описания возникновения этих паттернов в математической форме. Говоря техническим языком, математика того времени была ограничена линейными уравнениями, которые не годятся для описания в высшей степени нелинейной природы живых систем11.

Кибернетики, занимаясь нелинейными феноменами петель обратной связи и нейронных сетей, взялись и за разработку соответствующей нелинейной математики; но настоящий прорыв произошел несколько десятилетий спустя и был тесно связан с развитием нового поколения мощных компьютеров.

Хотя системные подходы, развитые в первой половине столетия, не привели к формальной математической теории, они выработали определенную форму мышления, новый язык, новые понятия и саму интеллектуальную атмосферу, которая способствовала значительным научным достижениям последних лет. Вместо формальной теории систем в 80-е годы появился целый ряд успешных системных моделей, которые описывают разнообразные аспекты явлений жизни. Сегодня именно на основе этих моделей начинает, наконец, зарождаться каркас последовательной теории живых систем и соответствующий ей математический язык.

Важность паттерна

Последние успехи в нашем понимании живых систем основываются на двух научных событиях конца 70-х, в те самые годы, когда Лилиенфельд и другие писали критические статьи по поводу системного мышления. Одним из них стало открытие новой математики сложных систем, которая обсуждается в следующей главе. Другим событием было появление мощной новаторской концепции самоорганизации; ее идея в неявном виде сквозит в ранних дискуссиях кибернетиков, но она так и не была четко сформулирована в течение последующих тридцати лет.

Чтобы понять феномен самоорганизации, необходимо сначала понять важность паттерна. Идея паттерна организации – конфигурации взаимоотношений, характерной для определенной системы, – стала объектом кибернетического системного мышления и с тех пор остается важнейшей концепцией. С системной точки зрения, понимание жизни начинается с понимания паттерна.

Мы уже видели, что на протяжении всей истории западной науки и Философии существовал конфликт между изучением материи и изучением формы12. Изучение материи начинается с вопроса «Из чего это сделано?»; изучение формы – с вопроса «Как это сделано, каков его паттерн?». Это два очень разных подхода, которые всегда конкурировали друг с другом в нашей научной и философской традиции.

Изучение материи началось в античной Греции в VI веке до н. э., когда Фалес, Парменид и другие философы спросили: из чего сделана реальность? каковы первичные составляющие материи? в чем ее суть? – ответами на эти вопросы определились разнообразные школы ранней эры греческой философии. Среди них была идея о четырех фундаментальных элементах – земле, воздухе, огне, воде. В новейшее время их – теперь уже химически чистых элементов – насчитывается более ста. Это много, но все же конечное число. Из этих первичных элементов, как полагали, сделана вся материя. Затем Дальтон отождествил элементы с атомами, а с расцветом атомной и ядерной физики в XX столетии роль «кирпичиков» стали играть субатомные частицы.

Подобным же образом, в биологии базовыми элементами сначала были организмы, или виды, и в XVIII веке биологи разработали сложные классификационные схемы для растений и животных. Затем, с открытием клеток как элементов, общих для всех организмов, фокус сместился от организмов к клеткам. Потом наконец клетка была расщеплена на свои микромолекулы – ферменты, протеины, аминокислоты и т. д., – и молекулярная биология оказалась новым передовым рубежом исследований. Несмотря на все эти усилия, основной вопрос со времен древних греков не изменился: из чего сделана реальность? каковы ее первичные составляющие?

В то же время, на всем протяжении истории философии и науки постоянно происходило изучение паттерна. Оно начиналось пифагорейцами в Греции, было продолжено алхимиками, поэтами-романтиками и другими разнообразными интеллектуальными течениями. Тем не менее почти всегда изучение паттерна (по сравнению с изучением материи) отодвигалось на задний план, пока бурно не возродилось в наш век, и теперь системные философы признают его достаточно существенным для понимания жизни.

Я намерен доказать, что путь к созданию всеобъемлющей теории живых систем лежит через синтез этих двух очень разных подходов – -изучения материи (или структуры) и изучения формы (или паттерна)' При изучении структуры мы измеряем и взвешиваем вещи. Паттерны, однако, не могут быть измерены или взвешены; они должны быть обозначены, вычерчены. Чтобы понять паттерн, мы должны обозначить конфигурацию взаимоотношений. Другими словами, структура включает количества, тогда как паттерн включает качества.

Изучение паттерна существенно для понимания живых систем, поскольку системные свойства, как мы видели, обусловлены конфигурацией упорядоченных взаимоотношений13. Системные свойства – это свойства паттерна. То, что разрушается, когда организм разнимается на части, – это и есть его паттерн. Компоненты все присутствуют, но конфигурация взаимоотношений между ними – паттерн – разрушена, и поэтому организм погибает.

Большинство ученых-редукционистов не могут оценить критику редукционизма, потому что им не удается понять важность паттерна. Они утверждают, что все живые организмы, в конечном счете, сотворены из таких же атомов и молекул, какие являются компонентами неорганической материи, и что законы биологии в таком случае можно свести к законам физики и химии. Хотя все живые организмы в конечном счете состоят из атомов и молекул, они отнюдь не являются только атомами и молекулами. Есть в жизни еще нечто нематериальное, не поддающееся упрощению – паттерн организации.

Сети – паттерны жизни

Оценив важность паттерна для понимания жизни, мы теперь можем спросить: существует ли общий паттерн организации, который можно обнаружить во всех живых системах? Далее мы увидим, что в этом как раз и заключается суть проблемы. Этот паттерн организации, общий для всех живых систем, будет подробно обсуждаться ниже14. Его наиболее важное свойство заключается в том, что это сетевой паттерн. Встречаясь с живыми системами – организмами, частями организмов или сообществами организмов, – мы можем заметить, что все их компоненты объединены между собой по сетевому принципу. Окидывая взором жизнь, мы всегда видим сети.

Признание этого пришло в науку в 20-е годы, когда экологи начали Изучать пищевые паутины. Вскоре после этого, признавая сеть как общий паттерн жизни, системные философы распространили сетевые мо-Дели на все системные уровни. Кибернетики, в частности, пытались понять мозг как нейронную сеть и разработали специальный математически аппарат для анализа ее паттернов. Структура человеческого мозга чрезвычайно сложна. Она содержит около 10 миллиардов нервных клеток (нейронов), которые связаны друг с другом через 1000 миллиардов узлов (синапсов), образуя обширную сеть. Весь мозг может быть разделен на автономные участки, или подсети, которые взаимодействуют друг с другом в сетевом режиме. Все это приводит к сложным паттернам переплетенных паутин, сложных сетей, вложенных в еще более крупные сети15.

Первое и наиболее очевидное свойство любой сети – ее нелинейность: сеть нелинейна по всем направлениям. Поэтому и взаимоотношения в сетевом паттерне нелинейны. В частности, воздействие, или сообщение, может следовать по круговой траектории, которая становится петлей обратной связи. Понятие обратной связи тесно связано с паттерном сети16.

Поскольку сети могут содержать в себе петли обратной связи, постольку они приобретают способность регулировать самих себя. Например, сообщество, которое поддерживает активную сеть связи, будет учиться на своих ошибках, потому что последствия ошибки распространяются по сети и возвращаются к источнику по петле обратной связи. Таким образом, сообщество может исправлять свои ошибки, регулировать себя и организовывать себя. Действительно, идея самоорганизации возникла как, возможно, центральная концепция системного мировоззрения и, подобно концепциям обратной связи и саморегуляции, тесно связана с сетями. Мы могли бы сказать, что паттерн жизни – это сетевой паттерн, способный к самоорганизации. Это простое определение, но оно основано на последних открытиях, сделанных на переднем фронте науки.

Появление концепции самоорганизации

Концепция самоорганизации возникла уже в первые годы кибернетики, когда ученые начали разрабатывать математические модели, представляющие логику, свойственную нейронным сетям. В 1943 г. нейробиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс опубликовали новаторскую статью, озаглавленную «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности»., в которой показали, что логика любого физиологического процесса, любого поведения может быть трансформирована в правила для построения сети17.

Авторы представили идеализированные нейроны в виде двоичных переключателей – элементов, которые могут находиться в одном из состояний «вкл» или «выкл», – и дали модель нервной системы как сложной сети этих двоичных переключателей. В сети Мак-Каллока-Пит-тса узлы «вкл-выкл» связаны друг с другом таким образом, что активность каждого узла управляется предыдущей активностью других узлов в соответствии с некоторым «правилом переключения». Например, данный узел может в следующий момент переключиться во «вкл» только в случае, если определенное количество смежных с ним узлов находятся в этот момент в положении «вкл». Мак-Каллоку и Питтсу удалось показать, что, хотя двоичные сети такого рода – лишь упрощенные модели, они являются хорошим приближением сетей, составляющих нервную систему.

В 50-е годы ученые начали строить реальные модели таких двоичных сетей; некоторые из моделей содержали в узлах маленькие лампочки, то зажигающиеся, то гаснущие в соответствии с состоянием узла. К великому удивлению ученых, в большинстве цепей после короткого периода беспорядочного мерцания возникали некоторые упорядоченные паттерны. Можно было видеть, как по сети проходили волны мерцания или же наблюдались повторяющиеся циклы. Даже в том случае, когда начальное состояние сети выбиралось произвольно, в ней через некоторое время спонтанно возникали упорядоченные паттерны, и именно это спонтанное возникновение порядка стало известно как самоорганизация.

Как только этот многообещающий термин появился в литературе, системные философы стали широко использовать его в различных контекстах. Росс Эшби в одной из своих ранних работ, вероятно, впервые описал нервную систему как «самоорганизующуюся»18. Физик и кибернетик Хайнц фон Форстер сыграл роль главного катализатора идеи самоорганизации в конце 50-х, организуя конференции по этой теме, оказывая финансовую помощь многим участникам и публикуя их статьи19.

В течение двух десятилетий Форстер поддерживал междисциплинарную группу, созданную при Университете Иллинойса для изучения самоорганизующихся систем. Она называлась Лабораторией биокомпьютеров и представляла собой тесный круг друзей и коллег, которые работали вдалеке от редукционистского направления и чьи идеи, опережающие время, широко не публиковались. Тем не менее эти идеи стали семенами, из которых в конце 70-х и в 80-е годы выросло множество удачных моделей самоорганизующихся систем.

Сам Хайнц фон Форстер внес свой вклад в теоретическое понимание самоорганизации гораздо раньше. Его исследования касались понятия порядка. Он задался вопросом: существует ли мера порядка, которую можно было бы использовать для оценки увеличения порядка, обусловленного «организацией»? Для решения этой проблемы Форстер использовал концепцию «избыточности», оформленную математически в рамках теории информации Клодом Шэнноном; избыточность и есть мера относительного порядка системы по отношению к изначальному максимальному беспорядку20.

Позже этот подход был вытеснен новой математикой сложных систем, однако в конце 50-х он позволил Форстеру разработать первую качественную модель самоорганизации в живых системах. Он ввел выражение «порядок из шума», подчеркнув тем самым, что самоорганизующаяся система не просто «импортирует» порядок из своего окружения, но отбирает богатую энергией материю, интегрирует ее в свою структуру и таким способом повышает уровень собственного внутреннего порядка.

В течение 70-х и 80-х годов ключевые идеи этой ранней модели были усовершенствованы и развиты исследователями из многих стран; феномен самоорганизации в разнообразных системах, от микроскопических до очень крупных, изучали Илья Пригожий в Бельгии, Герман Хакен и Манфред Эйген в Германии, Джеймс Лавлок в Англии, Линн Маргулис в США, Умберто Матурана и Франциско Варела в Чили21. Все полученные ими модели самоорганизующихся систем обладают некоторыми очень важными общими характеристиками, которым предстоит стать фундаментом единой теории живых систем; очерк такой теории и предлагается к обсуждению в этой книге.

Первое важное отличие между изначальной концепцией самоорганизации в кибернетике и более сложными поздними моделями состоит в том, что последние предусматривают создание новых структур и новых режимов поведения в ходе процесса самоорганизации. Для Эшби все возможные структурные изменения происходят в рамках «резерва разнообразия» структур, а шансы на выживание системы зависят от богатства или «необходимого разнообразия» этого резерва. Здесь не существует ни творчества, ни развития, ни эволюции. Поздние модели, напротив, включают создание новых структур и режимов поведения в процессе развития, обучения и эволюции.

Вторая общая для этих моделей самоорганизации особенность заключается в том, что все они представляют открытые системы, функционирующие вдали от состояния равновесия. Для того чтобы осуществлялась самоорганизация, необходим непрерывный поток материи и энергии сквозь систему. Удивительное внезапное зарождение новых структур и новых форм поведения – самое важное отличительное свойство самоорганизации – возможно только при том условии, что система далека от равновесия.

Третья особенность самоорганизации, тоже общая для всех моделей, – нелинейная взаимосвязанность компонентов системы. Физически этот нелинейный паттерн выражается в появлении петель обратной связи; математически он описывается нелинейными уравнениями.

Суммируя эти три характеристики самоорганизующихся систем, можно сказать, что самоорганизация – это спонтанное зарождение новых структур и новых форм поведения в далеких от состояния равновесия открытых системах, которое характеризуется появлением внутренних петель обратной связи и математически описывается нелинейными уравнениями.

Диссипативные структуры

Первым и, вероятно, наиболее впечатляющим подробным описанием самоорганизующихся систем стала теория диссипативных структур химика и физика Ильи Пригожина, русского по рождению, Нобелевского лауреата и профессора химии в Свободном Университете в Брюсселе. Пригожий разработал свою теорию на основе изучения физических и химических систем, но, согласно его собственным воспоминаниям, к этому его побудили размышления над природой жизни:

Меня чрезвычайно интересовала проблема жизни... Я всегда думал, что само существование жизни говорит нам нечто очень важное о природе22.

Наибольший интерес у Пригожина вызывал тот факт, что живые организмы способны поддерживать свою жизнь в условиях неравновесия. Он увлекся системами, далекими от теплового равновесия, и начал интенсивные исследования, задавшись целью определить точные условия, при которых неравновесные состояния могут быть устойчивыми.

Радикальный прорыв Пригожий осуществил в начале 60-х, когда понял что системы, далекие от равновесия, должны описываться нелинейными уравнениями. Четкое понимание связи между отдаленностью от равновесия и нелинейностью позволило Пригожину уловить направление исследований, кульминацией которых десятилетие спустя стала его теория самоорганизации.

Решая загадку устойчивости вдали от равновесия, Пригожий не стал изучать живые системы, а обратился к гораздо более простому феномену тепловой конвекции, который теперь известен как неустойчивость Бенара и считается классическим случаем самоорганизации. В начале века французский физик Анри Бенар обнаружил, что подогрев тонкого слоя жидкости может привести к образованию странным образом упорядоченных структур. Когда жидкость равномерно подогревается снизу, устанавливается непрерывный тепловой поток, направленный снизу вверх. Сама жидкость остается неподвижной, действует только теплопроводность. Тем не менее когда разность температур между нижней и верхней поверхностью достигает определенного критического значения, тепловой поток сменяется тепловой конвекцией, при которой тепло передается через последовательное движение огромного количества молекул.

В этот момент возникает поразительный упорядоченный паттерн шестиугольных ячеек («медовых сот»), в которых горячая жидкость поднимается вверх по центру ячеек, в то время как более холодная опускается вниз вдоль стенок ячеек (рис. 5-1).

Рис. 5-1.

Паттерн шестиугольных бенаровских ячеек в цилиндрическом контейнере, вид сверху. Диаметр контейнера равен приблизительно 10 см, глубина жидкости • около 0,5 см. Пример взят из Berge (1981)

Подробный анализ Пригожиным бенаровских ячеек показал, что, удаляясь от состояния равновесия (т. е. от состояния с равномерной температурой по всему объему жидкости), система в итоге достигает критической точки неустойчивости, в которой возникает упорядоченный гексагональный паттерн23.

Неустойчивость в опыте Бенара представляет собой яркий пример спонтанной самоорганизации. Неравновесное состояние, поддерживаемое непрерывным потоком тепла через систему, генерирует сложный пространственный паттерн, в котором миллионы молекул движутся последовательно, формируя шестиугольные конвекционные ячейки. Более того, бенаровские ячейки не ограничены лабораторными экспериментами, они встречаются и в природе при самых разнообразных условиях. Например, поток теплого воздуха, идущий от поверхности земли вверх, может образовывать завихрения в виде шестиугольников, которые оставляют свои отпечатки на песчаных барханах в пустыне и в снежных полях Арктики24.

Еще один впечатляющий пример самоорганизации, подробно изученный Пригожиным и его коллегами в Брюсселе, представляют так называемые «химические часы». Это реакции, далекие от химического равновесия, в которых наблюдаются поразительные периодические колебания25. Например, если в реакции участвует два типа молекул, «красные» и «синие», то в определенный момент весь раствор приобретает синий цвет; потом он резко меняет цвет на красный, затем снова синеет, и далее это происходит с регулярными интервалами. Различные экспериментальные условия также могут вызывать волны химической активности (рис. 5-2).

Рис. 5-2.

Волноподобная химическая активность в так называемой реакции Белоусова-Жаботинского. Взято из Prigogine (1980)

Чтобы мгновенно менять цвет, химическая система должна вести себя как целое и проявлять высокую степень упорядоченности через синхронное поведение миллиардов молекул. Пригожий и его коллеги обнаружили, что, как и при бернаровской конвекции, это синхронное поведение возникает спонтанно в далеких от равновесия критических точках неустойчивости.

В 60-е годы Пригожий разработал новую нелинейную термодинамику для описания феномена самоорганизации в далеких от равновесия открытых системах. «Классическая термодинамика, – поясняет он, – приводит к понятию системы в состоянии равновесия, такой, как, например, кристалл. Ячейки Бернара – это тоже структуры, но совершенно другой природы. Вот почему мы ввели понятие диссипативных структур – в таких ситуациях оно подчеркивает тесную связь, парадоксальную на первый взгляд, между структурой и порядком, с одной стороны, и диссипацией (рассеянием)... с другой»26. В классической термодинамике рассеяние энергии при передаче тепла, при трении и т. п. всегда связывалось с потерями. Пригожинская концепция диссипативной структуры внесла радикальные перемены в этот подход, показав, что в открытых системах рассеяние энергии становится источником порядка.

В 1967 году Пригожин впервые представил свою концепцию диссипативных структур в лекции на Нобелевском симпозиуме в Стокгольме27, а четыре года спустя он опубликовал первую формулировку полной теории вместе со своим коллегой, Полом Глансдорфом28. По теории Пригожина, диссипативные структуры не только поддерживают себя в далеком от равновесия устойчивом состоянии, но могут даже развиваться. Когда поток энергии и материи, пронизывающий их, нарастает, они могут пройти через новые состояния неустойчивости и трансформироваться в новые структуры повышенной сложности.