Естественная информатика — это научное направление, изучающее процессы обработки информации, протекающие в природе, мозге и человеческом обществе. Она опирается на такие классические научные направления, как теории эволюции , морфогенеза и биологии развития , системные исследования , исследования мозга , ДНК , иммунной системы и клеточных мембран , теория менеджмента и группового поведения , история и другие . Вторичной задачей этого направления является реализация полученных знаний в технических системах. Промежуточное место между этими двумя подходами занимает компьютерное моделирование естественных информационных процессов.

Кибернетика , определяемая, как «наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество» представляет собой близкое, но несколько иное научное направление. Так же, как математика и основная часть современной информатики , оно вряд ли может быть отнесено к области естественных наук , так как резко отличается от них своей методологией. (Несмотря на широчайшее применение в современных естественных науках математического и компьютерного моделирования.)

Исследования

Информатика считается обычно чисто технической дисциплиной, если не возникшей, то получившей развитие с появлением компьютеров в середине прошлого века. Хотя древние вычислительные устройства типа абакуса , разработка системы иероглифов или изобретение книгопечатания тоже могут быть отнесены к предмету этой дисциплины. Некоторые ^{[ кто? ]} исследователи придерживаются, однако, мнения, что не люди создали информатику, а информатика создала людей. В частности, эволюционную теорию невозможно интерпретировать иначе, чем как грандиозный CAD -проект, увенчавшийся созданием столь совершенного самовоспроизводящегося вычислительного устройства, как человек ^{[ источник не указан 1382 дня ]} . Очевидно, что принципы этой разработки нам пока или совсем непонятны, или очень слабо понятны. Но это не значит, что их не существует или что они недостойны изучения.

Многие процессы, протекающие в природе, могут рассматриваться, как информационные. Это например, процессы развития , биологический транспорт , процессы в одноклеточных организмах . При исследовании этих процессов учёные вычленяют некоторые принципы, феномены, процессы, которые достойны того, чтобы их абстрагировали от того естественно-научного контекста, в котором они наблюдались (физиологии, генетики, квантовой физики) и рассматривали в плане универсальных принципов обработки информации в природе. Особенно интересно наблюдать, какие из них уже вошли в систему понятий современной информатики. С этой точки зрения и выполнен последующий обзор научных направлений.

Эволюционная теория

Изучение окаменелостей и разнообразия видов живых организмов к середине XIX века убедило большинство учёных, что виды изменяются с течением времени . Однако механизм этих изменений оставался неясен до публикации в 1859 году книги « Происхождение видов » английского учёного Чарльза Дарвина о естественном отборе как движущей силе эволюции . Теория Дарвина и Уоллеса , в конечном итоге, была принята научным сообществом . В 30-х годах прошлого века идея дарвиновского естественного отбора была объединена с законами Менделя , которые сформировали основу синтетической теории эволюции (СТЭ). СТЭ позволила объяснить связь субстрата эволюции (гены) и механизма эволюции (естественный отбор).

В эволюционной теории выделяются следующие важнейшие феномены, способствующие развитию вида: наследственность , изменчивость и естественный отбор . Изменчивости приписывается обычно случайный характер — например — случайные мутации генетического кода. Естественный отбор видится в эволюционной теории как чисто внешнее вмешательство среды в процесс развития вида. Получается, что только механизм наследования можно отнести к тому творческому началу, которое создало чудо природы — человека. Появляются, однако работы, где эти положения подвергаются сомнению . Можно предположить, что и механизм изменчивости не так прост, как это принято считать, и отбор осуществляется не только внешними, но и внутренними по отношению к видовой системе средствами. За редким исключением эти категории не имеют пока отражения в теории и практике современной информатики.

Системные исследования

Австро-американский биолог Людвиг фон Берталанфи в 1930-е годы предложил Общую теорию систем . Его основная идея состоит в признании изоморфизма законов, управляющих функционированием системных объектов . Многие понятия этой теории имеют корреляты в современной информатике. Это, например, объекты (ср. объектно-ориентированное программирование ) и отношения ( реляционные базы данных ), система и среда (клиент-сервер-архитектура).

Но Берталанфи исследует и динамику систем — равновесие (гомеостаз), эволюция , адаптация, переходные процессы. Нельзя сказать, что эти темы полностью игнорируются сейчас информатикой, если иметь в виду, например, процесс разработки программного обеспечения. Здесь идёт настоящая смертельная схватка со сложностью и энтропией (ещё одно системное понятие). Если исправление одной ошибки в коде вызывает в среднем n новых ошибок, где n>1, то процесс разработки становится расходящимся. Вряд ли подобные проблемы не стояли и перед природой, и очень интересно, как она их решила.

Очень перспективным представляется системное понятие модели , блестящий логический анализ которого дан А. И. Уёмовым . Представляется, что любая компьютерная программа представляет собой модель некоторого реального объекта — идет ли речь о научных, бухгалтерских, игровых программах, навигаторах и т. д. Возможно, и в естественных системах обработки информации функция создания моделей принадлежит к числу системообразующих.

Исследования в биологии и медицине

Системная биология — научная дисциплина, образовавшаяся на стыке биологии и теории сложных систем . Впервые термин используется в статье 1993 года авторов W. Zieglgänsberger и TR. Tölle . Но само направление несомненно существовало и раньше. Собственно, сам Берталанфи был биологом, поэтому он может рассматриваться, как патриарх этого направления.

И даже ещё раньше — уже в самом начале XX века русский физиолог Владимир Бехтерев обосновал 23 универсальных закона и распространил их на сферы психических и социальных процессов . В 1935 году ученик академика Павлова Пётр Анохин ввел понятие «санкционирующая афферентация» (с 1952 г. — «обратная афферентация», позже, в кибернетике — «обратная связь»), тогда же в он дает первое определение функциональной системы , в определённой мере предвосхитившее теорию Берталанфи.

Здесь нельзя не упомянуть и разработанную самим И. П. Павловым концепцию условного рефлекса , в рамках работы над которой формировались системные взгляды Анохина.

Очень близки к информатике работы по расшифровке генетического кода ДНК .

Физика

Нередко сама Вселенная рассматривается с точки зрения информационных процессов. Выдвинута даже идея, что информация — это более фундаментальное понятие, чем материя и энергия. Тезис Цузе-Фредкина (Zuse-Fredkin), датируемый 1960-ми г.г., состоит в том, что вся Вселенная — это гигантский клеточный автомат , постоянно обновляющий свои правила.

По другой версии Вселенная — это квантовый компьютер , который вычисляет своё собственное поведение .

Разработки

Существует множество разработок вычислительных систем, опирающихся на принципы, подсмотренные в природе. Собственно, это является одним из предметов бионики , дисциплины, которая наряду с изучением, например полёта птиц или гидродинамики дельфинов, с целью повторения их в технических устройствах, занимается, например, также изучением информационных процессов в организме.

Примерами таких направлений являются искусственные нейронные сети , эволюционные алгоритмы , роевой интеллект , ДНК-компьютер , квантовый компьютер .

В сущности, все существующие методы и алгоритмы теоретической информатики являются «вдохновленными природой» алгоритмами включая клеточные автоматы, эволюционные вычисления, роевой интеллект и другие. Детальный обзор может быть найден во многих книгах

Моделирование

естественных систем обработки информации служит, с одной стороны, их изучению и лучшему пониманию, а с другой — продуцирует идеи для реализации технических вычислительных систем. Это такие подходы, как искусственная жизнь , модели самовоспроизведения.

Создание математических или компьютерных моделей для изучения реальных объектов можно признать одним из важнейших признаков современной естественнонаучной дисциплины. Одной из первых численных моделей в биологии является модель британских нейрофизиологов и лауреатов нобелевской премии Ходжкина и Хаксли , опубликованная в 1952 году. Авторы создали математическую модель, объясняющую распространение потенциала действия вдоль аксона нейрона . Их модель описывала механизм распространения потенциала как взаимодействие между двумя различными молекулярными компонентами: каналами для калия и натрия, что можно расценить как начало вычислительной системной биологии . В 1960 году на основе модели Ходжкина и Хаксли Денис Нобл создал первую компьютерную модель сердечного водителя ритма .

Усилия понять природу биологических систем включают также создание полу-синтетических организмов.

Примечания

Литература

• Моделирование в биологии, пер. с англ., под ред. Н. А. Бернштейна, М., 1963.
• Парин В. В. и Баевский Р. М., Кибернетика в медицине и физиологии, М., 1963.
• Брайнес С. Н., Свечинский В. Б., Проблемы нейрокибернетики и нейробионики, М., 1968.
• Игнатьев М. Б. «Артоника» Статья в словаре-справочнике «Системный анализ и принятие решений» изд. Высшая школа, М., 2004.
• Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Изд. иностр. лит., 1963. — 830 с.
• Эшби У. Р. Введение в кибернетику. — М.: Изд. иностр. лит., 1959. — 432 с.
• Гринченко С. Н. История человечества с кибернетических позиций // . — М.: КомКнига, 2006. — С. 38—52.