Дмитрий Ивашинцов. За пределами эволюции Homo sapiens. Версия 2026

Введение

Эта статья возникла не как размышление об искусственном интеллекте. Она, как и мои предыдущие книги «Разговор с искусственным интеллектом»[1] и «Фазовый переход»[2], написанные в соавторстве с несколькими современными моделями искусственного интеллекта, стала продолжением попытки понять, насколько современные события подтверждают выводы, сделанные более двадцати лет назад в футурологической статье «За пределами эволюции Homo sapiens», полный текст которой воспроизведён в приложении к первой из этих книг. Некоторые интуиции, касающиеся развития человеческой цивилизации, высказанные тогда, оказались неожиданно созвучны сегодняшней реальности. Но сама сегодняшняя реальность заставляет пересмотреть исходную антропоцентрическую рамку.

За время, прошедшее после выхода упомянутых книг, развитие искусственного интеллекта заметно приблизилось к рубежу, который в футуристической и части исследовательской литературы связывают с технологической сингулярностью. Это вновь поставило в научном сообществе и общественном пространстве вопрос о будущем. Одной из наиболее распространённых точек зрения стало представление о том, что с созданием сильного искусственного интеллекта человек утрачивает возможность сколько-нибудь надёжно прогнозировать дальнейшее развитие технологического прогресса. Вместе с тем, знание научных закономерностей в целом ряде случаев позволяло человечеству заглядывать в, казалось бы, недоступные области. Есть ли у нас возможность совершить этот прыжок? Что изменится в наших представлениях о будущем, если рассматривать человека и искусственный интеллект в более широком контексте эволюции сложных самоорганизующихся систем? Не нащупаем ли мы контуров будущего?

Таким образом, в этой статье предлагается рассмотреть проблему через поиск универсальных принципов развития сложных самоорганизующихся систем и выяснение того, насколько далеко эти принципы позволяют проследить путь от простейших форм самоорганизации материи к живым, когнитивным и, возможно, разумным системам. Цель работы – не предложить завершённую теорию, а наметить возможные векторы дальнейшего моделирования эволюционных процессов.

 

1. От самоорганизации к сложности

Понятие самоорганизации сформировалось на пересечении нескольких научных направлений, исследовавших системы, способные формировать упорядоченные структуры без внешнего управляющего центра. Особенно важный поворот произошёл при исследовании неравновесных систем. Классическая термодинамика преимущественно рассматривала состояния равновесия, тогда как многие природные системы существуют в условиях постоянного обмена энергией и веществом с окружающей средой. В таких условиях возможны процессы, при которых возникают устойчивые формы организации.

Идея самоорганизации значительно старше современной теории сложных систем. В философии к ней обращались, в частности, Кант и Шеллинг, пытавшиеся понять, каким образом порядок может возникать без внешнего конструктора. В XX веке проблема получила новое содержание в кибернетике, где У. Росс Эшби исследовал способность систем к саморегуляции и организации. Позднее исследования неравновесной термодинамики и синергетики позволили формализовать ряд процессов самоорганизации и исследовать условия возникновения устойчивых структур.

Именно этот круг явлений исследовал Илья Пригожин[3] в рамках неравновесной термодинамики. Работы Пригожина и его коллег показали, что при определённых условиях удаление системы от равновесия может сопровождаться возникновением новых организованных состояний – так называемых диссипативных структур. Их существование поддерживается за счёт обмена с окружающей средой и сопровождается рассеянием энергии. Классическим примером служат конвективные структуры, возникающие в нагреваемой жидкости или в турбулентном потоке.

Самоорганизация, однако, не сводится к неравновесной термодинамике. В различных областях науки исследуются системы, в которых взаимодействие множества элементов приводит к возникновению коллективной организации. Существенную роль здесь играют обратные связи. Положительная обратная связь может усиливать возникшее изменение, тогда как отрицательная способна способствовать стабилизации состояния системы. Их взаимодействие при определённых условиях приводит к возникновению устойчивых режимов и структур.

Другим важным свойством таких систем является нелинейность. При возникновении нелинейности результат взаимодействия элементов не обязательно пропорционален воздействию на отдельный элемент. Небольшое изменение параметров при определённых условиях может привести к качественному изменению поведения всей системы. Поэтому свойства системы в целом могут существенно отличаться от свойств составляющих её частей. Например, такие свойства вещества, как текучесть или температура кипения, относятся к коллективному состоянию большого числа взаимодействующих частиц, а не к отдельной молекуле. С этим связан феномен, который в разных научных и философских контекстах описывается понятием эмерджентности.

Особое направление образуют сложные адаптивные системы. В работах Джона Холланда[4] и других исследователей рассматриваются системы, состоящие из множества взаимодействующих компонентов, способных изменять своё поведение в зависимости от условий среды. В этом случае сложность связана не только с возникновением коллективной организации, но и с изменением поведения системы в процессе взаимодействия со средой.

Здесь возникает закономерный вопрос: может ли самоорганизация создавать условия для последующего возникновения новых уровней организации? В этом контексте представляют интерес работы Стюарта Кауфмана[5], посвящённые взаимодействию самоорганизации и естественного отбора. Кауфман рассматривал самоорганизацию как один из факторов, способных участвовать в формировании порядка в эволюционирующих системах. В такой перспективе естественный отбор действует не в полностью произвольном пространстве возможностей: свойства самой системы могут влиять на то, какие структуры и формы организации вообще способны возникать и сохраняться. Однако здесь необходимо провести первую границу нашего рассуждения. Самоорганизация ещё не означает эволюцию. Эволюция не означает обязательного усложнения. А усложнение само по себе ещё не означает возникновения жизни или разума.

Конвективная структура или химическая система могут обладать высокой степенью организации, не имея наследования, воспроизводства или способности к накоплению наследуемых изменений. Сложная система может демонстрировать коллективное поведение, не являясь живой. А адаптивная система может изменять своё состояние в зависимости от среды, не обладая сознанием или разумом.

Поэтому на данном этапе можно сделать лишь осторожный вывод. Материя при определённых условиях способна формировать устойчивые структуры и режимы организации, причём на уровне системы могут возникать свойства, отсутствующие у отдельных компонентов. Однако из этого ещё не следует существование универсальной направленности от простого к сложному. Именно здесь следует задаться вопросом: При каких условиях самоорганизующаяся сложная система становится способной сохранять возникающую организацию, воспроизводить её, накапливать изменения и передавать их в будущее?

 

2. Эволюционный потенциал сложных систем

Как мы выяснили ранее, само наличие устойчивой сложности ещё ничего не говорит об эволюции. Система может сохранять определённую организацию, взаимодействовать со средой и демонстрировать сложное поведение, не приобретая способности к историческому накоплению изменений. Что же превращает самоорганизацию в эволюционный процесс?

В классическом дарвиновском понимании естественный отбор предполагает вариацию признаков, их наследуемость и различия в успешности воспроизводства. Если эти условия выполняются, изменения могут сохраняться в последующих поколениях и накапливаться в популяции. Однако рассмотрение сложных систем позволяет поставить более широкий вопрос: какую роль в возникновении новых форм организации играют процессы самоорганизации, кооперации и формирования новых уровней индивидуальности?

Представление об эволюции как последовательности возникновения новых уровней организации формировалось постепенно. В XX веке к этому вопросу обращались исследователи эволюции индивидуальности, кооперации и уровней отбора. В конце 1980-х – 1990-х годов эта линия исследований получила особенно чёткую форму в работах Уильяма Бассела, Джона Мейнард Смита, Эёрша Сатмари и Ричарда Мичода. Мейнард Смит и Сатмари[6] предложили рассматривать крупные эволюционные переходы как изменения самой организации эволюционного процесса, сопровождающиеся изменениями способов хранения и передачи информации.

Одним из направлений такого поиска стали работы Стюарта Кауфмана. Он рассматривал самоорганизацию как фактор, который может влиять на структуру пространства возможных состояний эволюционирующей системы. В этой перспективе самоорганизация и естественный отбор не обязательно выступают как взаимоисключающие объяснения: свойства системы могут создавать определённые формы порядка, после чего естественный отбор может действовать среди возникающих вариантов. В работах Мейнарда Смита и Сатмари рассматриваются переходы, при которых ранее относительно самостоятельные единицы объединяются в более крупные эволюционные единицы. Среди обсуждаемых примеров – объединение независимых репликаторов в геномы, возникновение эукариотической клетки в результате интеграции ранее самостоятельных клеточных систем, переход от одноклеточных организмов к многоклеточным и другие крупные изменения организации живого.

Таким образом, при определённых условиях, независимые прежде элементы могут вступать в устойчивое взаимодействие, разделять функции, становиться взаимозависимыми и образовывать новую систему. В результате возникает новый уровень организации, внутри которого прежние единицы уже функционируют как части более крупного целого. Именно поэтому в концепции крупных эволюционных переходов важна не просто количественная сложность. Существенным является изменение организации системы и, в ряде случаев, появление новой единицы, способной выступать субъектом последующего эволюционного процесса. При этом необходимо каким-то образом сохранять и передавать свойства, обеспечивающие её воспроизводство. Поэтому крупные эволюционные переходы оказываются связаны с изменениями механизмов наследования, передачи информации и взаимодействия между элементами системы[7].

Сделаем важную оговорку. Усложнение не является универсальным законом эволюции в смысле постоянного и обязательного движения от простого к сложному. Эволюционные линии могут сохранять относительно простую организацию, специализироваться, редуцировать отдельные структуры или двигаться в различных направлениях. В этом отношении представление об эволюции как о единой восходящей лестнице является чрезмерным упрощением[8].

Поэтому подчеркнём два важных утверждения:

• эволюция не обязана постоянно увеличивать сложность;
• при определённых условиях в эволюции могут возникать новые, более сложные уровни организации.

Именно второй момент представляет наибольший интерес. Если возникновение новых уровней организации не является обязательным результатом эволюции, необходимо выяснить, какие условия делают такие переходы возможными и устойчивыми?

Одним из таких условий является способность сохранять информацию, имеющую значение для воспроизводства системы, и передавать её последующим поколениям. Другим может быть возникновение механизмов наследования, позволяющих сохранять и комбинировать изменения. Существенную роль в крупных эволюционных переходах играют также кооперация, разделение функций, коммуникация и взаимозависимость.

 

3. От неживого к живому

После рассмотрения самоорганизации и эволюционного потенциала сложных систем возникает следующая граница, переход от неживой материи к живой. Что же должно появиться в такой системе, чтобы мы получили уже не просто организованную химическую или физическую систему, а систему, способную к воспроизводству и эволюционному изменению?

Исторически поиск перехода от неживого к живому развивался как попытка найти промежуточные уровни организации между простой химией и клеткой. В XX веке одним из наиболее влиятельных направлений стала когцепция химической эволюции, связанная с работами Александра Опарина и Джона Холдейна. В дальнейшем к ней добавились исследования автокаталитических сетей, протоклеток, репликаторов и гипотеза RNA world. Современная наука рассматривает эти направления не как одну завершённую теорию, а как конкурирующие и частично пересекающиеся сценарии. Не существует также единственного общепринятого определения жизни, которое позволяло бы провести абсолютно однозначную границу между неживым и живым. Поэтому в данном разделе мы не будем исходить из заранее заданного определения. Нас будет интересовать: Какие минимальные свойства должна приобрести самоорганизующаяся химическая система, чтобы стать способной поддерживать собственную организацию, воспроизводиться и наследовать изменения?

Живые организмы существуют как открытые системы, постоянно обменивающиеся веществом и энергией с окружающей средой. Их организация поддерживается не за счёт изоляции от среды, а благодаря непрерывному обмену с ней. В этом контексте особый интерес представляет понятие автопоэзиса, предложенное Умберто Матураной и Франсиско Варелой[9]. Автопоэтическая организация описывается через сеть процессов, которая производит компоненты, составляющие саму эту сеть, и тем самым поддерживает её организационную целостность.

Таким образом система рассматривается не просто как совокупность устойчивых компонентов, а как организация процессов, воспроизводящих условия её собственного существования. При этом автопоэзис не следует объявлять универсальным или окончательным критерием жизни. Это определённая теоретическая концепция организации живых систем, имеющая большое значение в истории биологии и когнитивных наук, но не устраняющая всех проблем определения жизни. Она важна прежде всего как способ поставить вопрос о минимальной организации, при которой система начинает поддерживать не отдельную структуру, а собственную организацию как целое.

Важную роль в такой организации играет метаболизм. Однако происхождение первых метаболических систем остаётся нерешённой проблемой. Существуют различные подходы, в которых приоритет отдаётся либо возникновению автокаталитических метаболических сетей, либо системам репликации, либо совместному развитию нескольких взаимосвязанных процессов[10]. Поэтому мы не будем утверждать, что метаболизм был первым шагом к жизни.

Исследования происхождения жизни показывают, что между простой химической реакцией и современной клеткой присутствует широкий спектр возможных промежуточных форм организации. Изучение подобных систем позволяет исследовать, каким образом химические процессы могли приобрести свойства самоподдержания и воспроизводства. Здесь неравновесная химия, автокаталитические сети и исследования протоклеток начинают непосредственно соприкасаться с проблемой происхождения жизни. Но все подобные реконструкции остаются гипотезами. Ни один из известных сценариев, в которых приоритет отдаётся либо возникновению автокаталитических метаболических сетей[11], либо системам репликации[12], не может сегодня рассматриваться как установленная историческая последовательность возникновения жизни.

Зафиксируем принципиальное отличие между устойчивой самоорганизацией и эволюцией. Структура может сохраняться благодаря действию физических и химических закономерностей. Но для исторического накопления изменений необходимо, чтобы информация о свойствах системы каким-то образом передавалась следующим поколениям и чтобы при этом были возможны вариации. В классической дарвиновской схеме это связано с вариацией, наследованием и различиями в успешности воспроизводства. Однако происхождение самой системы, способной к такому воспроизводству, является одной из центральных нерешённых проблем происхождения жизни.

Как возникла связь между химической организацией, воспроизводством и наследуемой информацией? Как появилась система, в которой информация могла не только сохраняться, но и участвовать в воспроизведении организации следующего поколения? Именно здесь проблема происхождения жизни непосредственно соединяется с проблемой эволюционируемости.

Гипотетически можно представить одну из возможных последовательностей:

химические взаимодействия → самоорганизация → самоподдержание → воспроизводство → наследование вариаций → естественный отбор → открытая эволюция.

Но эту последовательность нельзя пока считать установленной научной лестницей. Между её звеньями наличествуют фундаментальные нерешённые проблемы. Исследуются автокаталитические сети, протоклеточные системы, гипотеза RNA world, различные варианты metabolism-first и другие сценарии. Они предлагают разные ответы на вопрос о том, каким образом могли возникнуть первые системы, способные к воспроизводству и эволюции[13]. При этом ни один из них не получил статуса окончательной теории происхождения жизни.

Таким образом, если система приобретает способность поддерживать собственную организацию, воспроизводить её с вариациями и передавать эти вариации последующим поколениям, появляется принципиально новый тип динамики. Система уже не просто сохраняет определённое состояние или структуру. Она получает возможность изменять собственную организацию с историческим накоплением результатов этих изменений. Эту способность, пока исключительно в рабочем смысле, мы будем называть эволюционным потенциалом.

Такое определение не предполагает ни обязательного усложнения, ни направленности эволюции. Оно обозначает лишь возможность системы участвовать в процессе, в котором изменения могут сохраняться, наследоваться и становиться основой последующих изменений. Здесь начинается следующий уровень цепочки – переход от живого к когнитивному.

На этом фоне интерес представляет исследовательская программа basal cognition, расширяющая изучение когнитивных функций до клеточного и других ранних уровней организации жизни. В работах Памелы Лайон, Майкла Левина[14] и других учёных рассматриваются такие функции, как восприятие, память, обучение, принятие решений и адаптивное поведение, существующие у биологических систем, не обладающих нервной системой. Эта перспектива позволяет рассматривать когнитивность как более древнее свойство живого, чем интеллект в человеческом смысле. При этом сама программа остаётся предметом научной дискуссии.

 

4. От жизни к когнитивности

В предыдущем разделе мы подошли к границе, за которой самоорганизующаяся система приобретает способность сохранять свою организацию, воспроизводиться и передавать изменения следующим поколениям. Это создаёт возможность накопления эволюционных изменений, но ещё не означает появления способности активно использовать информацию о внешней среде.

Следующий шаг связан с изменением характера взаимодействия живой системы с окружающим миром. Чтобы не только сохранять уже достигнутую организацию, но и приспосабливаться к меняющимся условиям, системе необходимо каким-то образом воспринимать воздействия среды, различать их, изменять своё внутреннее состояние и использовать полученную информацию для регуляции собственного поведения. На этом уровне возникает проблема когнитивности – ещё не как разума или интеллекта, а как способности живой системы получать и использовать информацию о мире для поддержания и изменения собственного поведения.

Современная наука не рассматривает этот переход как одно событие или как появление некоторого заранее определённого «органа интеллекта». Напротив, история нервной системы показывает, насколько нелинейным был этот процесс. Филогенетические реконструкции допускают независимое возникновение некоторых форм централизации нервной системы в разных эволюционных линиях, а отдельные сложные нервные структуры могли формироваться независимо. Иными словами, эволюция неоднократно находила различные решения одной и той же фундаментальной задачи – интеграции информации и управления поведением. Это один из наиболее наглядных примеров эволюционной конвергенции: сходные функциональные возможности могут возникать независимо, не предполагая единственного исторического пути к ним.

Понимание когнитивности сформировалось не в одной дисциплине. Оно выросло из взаимодействия нейрофизиологии, этологии, кибернетики, теории информации и когнитивных наук. В ранних когнитивных исследованиях основное внимание уделялось нервной системе и мозгу, однако позднее возникли подходы, распространяющие исследование познавательных функций на более ранние уровни организации живого. При этом само понятие когнитивности остаётся дискуссионным. В научном сообществе существуют подходы, распространяющие его на очень простые живые системы, включая одноклеточные организмы, тогда как другие исследователи связывают cognition с более специфическими способностями – например, с обучением, представлением информации или гибким управлением поведением. Поэтому важно не заранее выбрать одно определение когнитивности, а проследить возникновение тех функций, которые позволяют живой системе всё более эффективно получать, сохранять, интегрировать и использовать информацию о среде.

Этот переход – от наследования изменений к использованию информации в индивидуальном поведении – становится следующим этапом нашего анализа.

Первоначальная форма взаимодействия живой системы со средой не требует ни мозга, ни нервной системы. Одноклеточный организм может реагировать на изменение концентрации химических веществ, температуры, освещённости, механического воздействия или других параметров окружающей среды. Такая реакция становится частью регуляции жизнедеятельности организма.

Классическим примером является хемотаксис бактерий: изменение химической среды влияет на движение клетки и тем самым позволяет ей перемещаться в сторону более благоприятных условий или избегать неблагоприятных. В современной литературе сенсомоторная координация рассматривается как один из наиболее древних механизмов адаптивного поведения.

На этом уровне ещё нет оснований говорить ни о мышлении, ни о сознании, ни даже о нервной системе. Но появляется новая возможность: состояние организма начинает зависеть не только от его внутренней динамики, но и от информации о внешнем мире. Для эволюции это имеет принципиальное значение. Если изменение окружающей среды способно быть обнаружено организмом, а результат обнаружения влияет на его поведение, то возникает возможность связывать информацию о среде с вероятностью сохранения организма и его воспроизводства. Организм не просто подвергается воздействию среды. Он начинает реагировать на изменения в среде.

Это различие существенно. Камень нагревается под воздействием солнечного излучения, но мы не называем это адаптивным восприятием. Живой организм, напротив, способен изменить своё состояние или поведение таким образом, чтобы поддерживать собственную жизнеспособность.

В этом смысле обработка информации постепенно оказывается включённой в систему поддержания жизни. Эти подходы исследуют когнитивные функции не только у животных с нервной системой, но и на более ранних уровнях организации жизни: у бактерий, одноклеточных и растений. Вопрос заключается не в том, «думают» ли они в человеческом смысле, а в том, какие механизмы восприятия, регуляции, памяти и адаптивного поведения уже существуют на этих уровнях[15].

Следующий шаг связан с увеличением сложности самого процесса регуляции. Простая реакция может быть непосредственно связана с определённым стимулом. Однако по мере усложнения организма возникает необходимость учитывать одновременно несколько сигналов, внутреннее состояние организма и последствия собственного поведения. Тогда между восприятием и действием появляется всё более сложная система преобразования информации.

Особенно важным становится сенсомоторный цикл:

восприятие → внутреннее состояние → действие → изменение среды и организма → новое восприятие.

Организм в этом случае уже не просто отвечает на внешнее воздействие. Его собственное действие изменяет ситуацию, после чего полученный результат становится новым источником информации.

Здесь возникает закономерный вопрос: каким образом организм использует информацию о возможном результате действия ещё до того, как этот результат наступил? В отечественной физиологии этот вопрос получил развитие в теории функциональных систем П. К. Анохина[16]. Одним из центральных положений его теории является принцип опережающего отражения действительности. Организм формирует представление об ожидаемом результате действия, с которым затем сопоставляется фактически полученный результат. Эту функцию связывают с акцептором результата действия. Информация о достигнутом результате через обратную афферентацию поступает в систему и используется для коррекции последующего поведения.

Таким образом, в поведении возникает контур: организм начинает учитывать не только среду, но и собственное воздействие на неё. Это уже существенно более сложная форма информационного взаимодействия[17].

Однако даже сложная реакция на среду ещё не является обучением. Для обучения необходимо, чтобы прошлый опыт каким-либо образом влиял на последующее поведение. На этом этапе мы снова сталкиваемся с проблемой границ понятий. Память не обязательно должна существовать в форме нервных связей или субъективного воспоминания. Живые системы обладают различными механизмами сохранения информации о предшествующих состояниях, включая молекулярные, клеточные и физиологические механизмы[18].

С эволюционной точки зрения особенно важен сам принцип: прошлое состояние системы начинает влиять на её последующую реакцию. Таким образом, поведение перестаёт быть полностью заданным только текущим состоянием среды. С появлением нервных систем эта возможность резко расширяется. Исследования эволюции когнитивности связывают возникновение нервной организации с развитием новых форм сенсомоторной координации и обучения, включая привыкание и сенситизацию. Поэтому нервную систему следует рассматривать не как момент возникновения самой способности обрабатывать информацию, а как новый уровень интеграции и обработки уже существующих биологических информационных процессов. Возникновение нервной системы представляет собой один из важнейших переходов в эволюции когнитивности. Здесь необходимо соблюдать осторожность: современная наука пока не имеет окончательного ответа на вопрос, как именно возникла первая нервная система и какие функции выполняла первоначально. Не вполне решён даже вопрос о деталях и единственности происхождения нервных систем у различных групп животных.

Тем не менее сравнительная биология позволяет увидеть принципиально новую возможность. Нервная система создаёт специализированную инфраструктуру для:

• быстрого распространения сигналов;
• координации удалённых частей организма;
• интеграции различных сенсорных потоков;
• связи восприятия с действием;
• формирования более сложных форм обучения;
• координации поведения всего организма как единого целого.

В этом смысле её появление можно рассматривать как переход от относительно локальной регуляции к интегрированной информационной системе организма. Особенно важным становится объединение различных сенсорных потоков с двигательными системами. Организм получает возможность не просто реагировать на отдельный стимул, а координировать поведение в пространстве и времени[19].

В этом месте возникает соблазн сказать, что перед нами уже начало интеллекта. Но такой вывод был бы преждевременным. Современная биология позволяет достаточно уверенно говорить о постепенном расширении способности живых систем. Однако переход от этих функций к интеллекту в человеческом смысле не является однозначно определённой границей. Даже среди животных когнитивные способности представлены широким спектром. Они включают обучение, память, навигацию, решение задач, социальное взаимодействие и другие формы гибкого поведения. При этом человеческое познание связано с дополнительными уровнями организации мозга и поведения, включая чрезвычайно развитую способность к накоплению и передаче информации.

Эволюция человеческой когнитивности связана, в частности, с изменениями размеров и организации мозга, развитием нейронных сетей и особенно корковых систем. Современные исследования показывают, что человеческие когнитивные способности нельзя свести к одному эволюционному новшеству: они возникли в результате сложного взаимодействия генетических, онтогенетических и нейронных изменений. Поэтому для дальнейшего важнее пока не определять точную границу между когнитивностью и интеллектом, а зафиксировать сам принцип[20]. Живая система получает возможность использовать информацию не только для поддержания своего текущего состояния, но и для изменения собственного поведения в зависимости от опыта и контекста. Это существенно отличается от простой физической реакции[21].

Попробуем подвести промежуточный итог. На первых этапах наших рассуждений мы последовательно обнаружили несколько переходов:

самоорганизация → устойчивость → воспроизводство → наследование → адаптация → чувствительность к среде → обработка информации → память и обучение → интеграция поведения.

Вместе с тем, эту последовательность нельзя рассматривать как установленную «лестницу эволюции». На каждом её этапе существуют различные эволюционные траектории, а некоторые функции возникают независимо или сохраняются на разных уровнях организации. Тем не менее появляется принципиально новый тип эволюционного потенциала. Живая система становится способна не только изменяться под воздействием отбора между поколениями, но и изменять своё поведение в течение собственной жизни на основании информации, получаемой из среды. Обнаруживается различие двух механизмов адаптации: эволюция изменяет систему через поколения; когнитивная адаптация позволяет системе изменять своё поведение в пределах собственной жизни.

Возникает закономерный вопрос: при каких условиях система получает возможность не просто воспринимать и использовать информацию, но создавать внутренние модели происходящего, прогнозировать последствия собственных действий, передавать накопленную информацию другим системам и использовать её для целенаправленного преобразования среды? Именно здесь начинается следующий уровень нашей цепочки – информация, память, обучение и возникновение интеллекта.

 

5. Информационные переходы

В предыдущих разделах мы рассматривали последовательность переходов от самоорганизации к жизни и от жизни к когнитивности. При этом постепенно менялся не только уровень организации системы, но и способ сохранения, использования и передачи информации.

На ранних этапах информация существовала как свойство самого состояния системы. С возникновением жизни появились механизмы её воспроизводства и наследования; с развитием когнитивности – механизмы её обработки в течение жизни отдельного организма. Позднее человек научился сохранять и передавать информацию за пределами собственного организма.

Современное количественное понимание информации сформировалось в середине XX века. Работы Клода Шеннона в теории связи позволили количественно описывать передачу информации, а Норберт Винер связал понятие информации с процессами управления и коммуникации в живых и технических системах. В дальнейшем информационный подход распространился на генетику, нейробиологию и исследования эволюции.

У простейших физических систем нет отдельного носителя информации: информация о состоянии системы заключена в самом этом состоянии – в конфигурации частиц, распределении энергии, химическом составе и других физических параметрах. При возникновении устойчивых структур определённые особенности их организации могут сохраняться во времени. С появлением живых систем возникает новый механизм: организация становится способной воспроизводиться, а вместе с ней передаются особенности, влияющие на дальнейшее развитие системы. Это не означает, что информационный подход сам по себе объясняет эволюцию; он позволяет рассмотреть другую сторону происходящих изменений – изменение возможностей системы сохранять, передавать и использовать информацию.

Устойчивые структуры уже обладают определённой исторической памятью: их нынешнее состояние зависит от предшествовавших процессов. Но такая память ещё не является наследованием в биологическом смысле.

Поэтому здесь следует провести различие между:

• информацией, физически содержащейся в состоянии системы;
• сохранением состояния или структуры;
• воспроизведением структуры;
• наследованием информации.

Это различие будет проходить через весь дальнейший анализ.

С возникновением жизни появляется принципиально новый способ сохранения информации. Генетические системы позволяют определённым структурам организма воспроизводиться через поколения[22]. При этом наследуемая информация может изменяться, создавая материал для естественного отбора. Здесь возникает важнейший переход: информация перестаёт быть только характеристикой текущего состояния системы и становится детерминантой, определяющей воспроизводство последующих состояний. ДНК при этом представляет собой не просто «банк информации». Генетическая информация существует внутри сложной системы взаимодействий, включающей процессы репликации, экспрессии генов, регуляции, развития организма и взаимодействия со средой.

Усложнение этих генетических систем и регуляторных сетей создало основу для следующего эволюционного шага – автономизации информационных процессов. По мере усложнения поведения возникали механизмы, позволявшие обрабатывать информацию о среде непосредственно в течение жизни организма. Нервные системы стали одним из таких механизмов, обеспечивших быстрый обмен и интеграцию сигналов. Поэтому нельзя сводить биологическую наследственность к передаче последовательности ДНК как таковой. Тем не менее появление устойчивой наследуемой информации создаёт принципиально новую возможность: эволюционная история системы может накапливаться в материальном носителе и передаваться следующим поколениям. Это отличает эволюционирующую систему от простой самоорганизующейся структуры[23].

Отметим, что в ходе эволюции информация не ограничивается генетическим кодом. Организм развивается в результате взаимодействия генетических механизмов с клеточной средой, развитием, поведением и окружающей средой. Поэтому современная эволюционная биология рассматривает наследование значительно шире, чем простую передачу последовательностей ДНК.

Работы Эвы Яблонки и Марион Лэмб, например, рассматривают несколько систем наследования, включая генетическую, эпигенетическую, поведенческую и символическую. Для нашей задачи здесь особенно важен не сам перечень каналов, а общий принцип: по мере усложнения эволюционирующих систем увеличивается число способов, которыми информация о прошлом может влиять на будущее. Это не означает, что каждый новый канал автоматически создаёт более высокий уровень эволюции. Но расширение числа каналов наследования увеличивает число способов, которыми результаты предшествующей истории могут влиять на последующее развитие.

Следующий переход принципиально отличается от генетического. Генетическая информация передаётся преимущественно между поколениями. Нервная и другие системы обработки информации позволяют живому организму использовать информацию в течение собственной жизни. Это изменение имеет огромное эволюционное значение. Если генетическая эволюция требует смены поколений, то обучение позволяет системе изменять своё поведение без изменения генома и без воспроизводства нового организма.

Возникает новый контур:

информация из среды → обработка → изменение поведения → результат действия → новая информация.

Таким образом, информация начинает не только передаваться в будущее через наследование, но и циркулировать внутри системы. Появляется принципиальное различие между наследованием и обучением. Наследование позволяет сохранять информацию через поколения. Обучение позволяет сохранять информацию в пределах жизненного цикла отдельной системы и использовать её для последующего поведения. Эти два механизма не конкурируют. В ходе эволюции они начинают взаимодействовать. С появлением памяти система получает возможность учитывать собственное прошлое. Это особенно существенно потому, что реакция на среду перестаёт зависеть только от её текущего состояния.

Система может:

• учитывать предшествующий опыт;
• изменять последующие реакции;
• сопоставлять различные состояния;
• формировать устойчивые поведенческие стратегии.

В этом смысле память можно рассматривать как механизм, расширяющий временной горизонт системы[24].

Но и здесь необходимо соблюдать осторожность. Память существует на разных уровнях организации – от молекулярных и клеточных механизмов до нервной и поведенческой памяти. Поэтому нельзя отождествлять память с сознательным воспоминанием. Для нашего анализа важнее общий принцип: система получает возможность использовать информацию о прошлом при формировании своего будущего состояния.

Следующий переход связан с появлением способности сохранять и передавать информацию, которая не сводится непосредственно к состоянию организма. Язык, знаки, изображения, письменность и другие символические системы позволяют информации существовать относительно независимо от отдельного носителя.

Здесь происходит качественное изменение. Информация может быть:

• вынесена за пределы организма;
• сохранена в искусственном носителе;
• передана другим организмам;
• накоплена на протяжении многих поколений;
• объединена с ранее созданной информацией.

Таким образом, возникает внешняя, или экстрасоматическая, память – информация, которая сохраняется не в геноме и не в нервной системе отдельного организма. В своей статье «За пределами эволюции Homo sapiens» я рассматривал стремительный рост экстрасоматической памяти как возможный фактор следующего эволюционного перехода.

Действительно, для человеческой эволюции это обстоятельство имеет фундаментальное значение. Книга может сохранять информацию после смерти автора. Инструмент может сохранять решение технической задачи. Научная теория может быть передана людям, которые никогда не встречались с её создателем. В результате появляется возможность накопления информации, которая уже не ограничена продолжительностью жизни отдельного организма[25].

На этом уровне появляется ещё одна форма эволюционной динамики. Если информация способна передаваться между людьми, изменяться, комбинироваться и сохраняться в течение многих поколений, то возникает возможность эволюции культурных систем. Культурная информация не просто копирует генетическую. Она обладает другими скоростями передачи, другими механизмами изменения и другими формами отбора. Поэтому человеческая культура создаёт новый эволюционный канал, в котором изменения могут распространяться значительно быстрее биологических[26].

В силу этого возникает особенно интересная возможность: эволюция начинает происходить не только посредством изменения самих организмов, но и посредством изменения информационной среды, которую организмы создают друг для друга. И это уже приближает нас к современному технологическому миру.

С появлением письменности, науки, техники и вычислительных систем происходит дальнейшее расширение информационной среды. Человек получает возможность создавать внешние системы, которые:

• сохраняют информацию;
• преобразуют информацию;
• передают её на большие расстояния;
• объединяют информацию, созданную разными людьми;
• выполняют операции, ранее требовавшие непосредственного участия человека.

Особое значение, в связи с этим, имеет переход от пассивного хранения информации к автоматизированной её обработке. Книга хранит информацию, но сама её не преобразует. Компьютер способен выполнять операции над информацией без непосредственного участия человека в каждом отдельном шаге. С появлением машинного обучения возникает ещё одна возможность: система может изменять внутренние параметры обработки информации на основании опыта. Здесь мы впервые подходим к современной границе нашего исследования – к искусственным системам, которые не просто хранят и обрабатывают созданную человеком информацию, но способны самостоятельно изменять способы её обработки.

Если посмотреть на рассмотренную последовательность в целом, можно увидеть несколько принципиально разных способов существования информации:

→ физическое состояние системы
→ устойчивая организация
→ генетическое наследование
→ индивидуальная память и обучение
→ социальная передача
→ символическая культура
→ внешнее техническое хранение
→ автоматизированная обработка.

Но эта последовательность не должна восприниматься как линейная лестница. Новые информационные механизмы не заменяют старые, а наслаиваются на них. Человек одновременно является:

• биологической системой с генетической наследственностью;
• нервной системой с индивидуальной памятью;
• социальным организмом;
• носителем языка и культуры;
• пользователем внешних информационных систем;
• участником глобальной технологической сети.

Таким образом, усложнение системы может выражаться не только в увеличении числа её компонентов, но и в расширении временных, пространственных и организационных масштабов, в которых она способна сохранять и использовать информацию.

Такой взгляд позволяет сформулировать рабочую гипотезу для следующего этапа: крупные переходы в организации сложных систем могут сопровождаться появлением новых способов сохранения, обработки и передачи информации, которые расширяют способность системы сохранять результаты прошлого и использовать их для формирования будущего. Пока речь идет именно о рабочей гипотезе, а не об установленном универсальном законе, что заставляет нас вернуться к исходному вопросу нашего исследования.

Если каждый крупный переход действительно открывает новые информационные возможности, то возникает вопрос: существует ли предел, за которым система начинает не просто использовать информацию, но способна самостоятельно создавать новые уровни информационной организации?

Иными словами: может ли информационная система стать средой для дальнейшей эволюции самой информации? С этого вопроса мы подходим к следующему разделу – возникновению интеллекта.

 

6. Возникновение человеческого интеллекта как эволюционный переход

В предыдущих разделах мы проследили несколько переходов: от самоорганизации к сложным системам, от сложных систем к эволюционирующим, от неживого к живому и от живого к когнитивному. На каждом из этих этапов возникала новая способность системы сохранять, использовать и передавать информацию.

Было показано, что информационный переход, связанный с появлением человеческого интеллекта, представляет собой особый случай. Речь идёт не просто об увеличении объёма мозга или усложнении отдельных когнитивных способностей. В человеческой эволюции складывается система, в которой информация начинает накапливаться за пределами отдельного организма и отдельного поколения, а затем возвращаться в процесс индивидуального и коллективного развития. Именно поэтому человеческий интеллект целесообразно рассматривать не только как свойство мозга, но и как результат взаимодействия нескольких эволюционно сформировавшихся механизмов.

Живые организмы способны изменять своё поведение на основе опыта. Однако человеческая культура отличается особенно высокой степенью кумулятивности. Индивид получает не только информацию, накопленную его собственным опытом, но и огромный объём информации, созданной другими людьми. Новое поколение может начинать обучение не с исходного состояния, а с уже достигнутого уровня культуры. Тем самым возникает особый механизм наследования информации, не сводимый к генетическому наследованию. Изменения, возникшие в поведении и культуре, могут сохраняться, передаваться другим людям, модифицироваться и становиться основой для следующего поколения. Именно возможность такого накопления культуры является одним из существенных отличий человеческой эволюции.

Вопрос о том, как культура стала самостоятельным фактором эволюции, сформировался на пересечении эволюционной биологии, антропологии и исследований культурной передачи. В XX веке появились модели культурной эволюции и коэволюции генов и культуры, в которых социально передаваемая информация стала рассматриваться как самостоятельный фактор изменения человеческих популяций. Современные исследования кумулятивной культуры развивают эту линию, анализируя, при каких условиях отдельные нововведения превращаются в устойчиво накапливаемый культурный комплекс.

Эта проблема имеет и более раннюю интеллектуальную предысторию. В начале XX века Алексей Гастев рассматривал человека и машину как элементы единого производственного процесса[27]. Научная организация труда у Гастева предполагала изменение не только способов труда, но и самого человека – его навыков, ритмов и способов взаимодействия с технической средой. В этом отношении его идеи предвосхищают более позднюю постановку вопроса о технологическом изменении человеческих когнитивных возможностей.

У Гастева речь ещё не идёт об информационной системе в современном смысле. Но принципиально важна сама постановка вопроса: технология способна изменять не только внешние условия деятельности, но и человека, который с ней взаимодействует. Эта линия впоследствии получила развитие в кибернетике, когнитивных науках и современных исследованиях коэволюции человека и технологий.

Другая линия связана с Владимиром Вернадским. В его учении о биосфере человеческая научная мысль постепенно становится фактором планетарного масштаба. Вернадский рассматривал деятельность человека не изолированно от природы, а как часть преобразования биосферы и формирования ноосферы – нового состояния, в котором научная и общественная деятельность человечества приобретает геологическое значение. Тем самым он одним из первых поставил вопрос о выходе человеческой деятельности за пределы отдельного организма и её превращении в фактор изменения среды обитания.

Эти две линии – преобразование человека технической средой и преобразование среды человеческой мыслью – сходятся в современной проблеме коэволюции человека и технологий.

Кумулятивное накопление требует эффективного механизма передачи информации. У многих животных существуют обучение, социальная передача навыков и формы культурного наследования. Однако человеческий язык обладает особыми свойствами, благодаря которым передача информации выходит далеко за пределы непосредственного опыта. С его помощью человек может сообщать не только о воспринимаемом, но и о прошлом и будущем, отсутствующих объектах, абстрактных отношениях и возможных состояниях мира. Благодаря этому информация становится способной накапливаться, комбинироваться и передаваться независимо от непосредственной ситуации, в которой она была получена.

Однако язык – лишь часть более широкой системы символических средств. Человек создаёт знаки, системы счёта, изображения, карты, модели и другие формы символического представления. В результате информация получает возможность существовать в формах, относительно независимых от непосредственного текущего опыта отдельного организма.

Следующий шаг связан с социальной природой познания. Социальное обучение, коммуникация, кооперация и разделение функций существуют у многих животных и в некоторых случаях достигают высокой степени сложности. Особенно наглядные примеры дают общественные насекомые, у которых распределение функций между особями, обмен информацией и координация поведения позволяют колонии действовать как сложная организованная система.

Поэтому ни социальность, ни коммуникация, ни разделение труда сами по себе не могут служить достаточным объяснением специфики человеческого интеллекта. Вопрос заключается в другом: какое сочетание уже существующих эволюционных механизмов позволило человеческим сообществам перейти к значительно более мощному кумулятивному накоплению информации?

У человека отдельный индивид также располагает лишь частью информации, доступной сообществу. Но информация, создаваемая одним поколением, может сохраняться, передаваться следующему, соединяться с ранее накопленной информацией и становиться основой для дальнейших изменений. При этом носителями информации становятся не только отдельные организмы, но и язык, социальные практики, материальные объекты, записи и созданные человеком технические системы.

Это сочетание – социальная передача информации, её кумулятивное накопление и постепенное вынесение за пределы отдельного организма – может иметь принципиальное значение для понимания человеческого когнитивного перехода. Поэтому так важно не искать один признак, который якобы отделяет человека от всех остальных животных, а выяснить, возникает ли при определённом сочетании известных эволюционных механизмов новое качество информационной системы.

Особенно важным этапом становится вынесение информации за пределы человеческого мозга. Язык создаёт возможность такого вынесения информации за пределы непосредственного опыта. С появлением изображений, письма, числовых систем, книг, архивов и библиотек человечество получает возможность сохранять информацию независимо от продолжительности жизни отдельного человека. Здесь происходит принципиальное изменение: память становится свойством не только организма, но и созданной им информационной среды. Современные вычислительные системы продолжают этот процесс, увеличивая объём, скорость хранения, поиска и обработки информации.

Технологии расширяют не только память, но и способность человека получать и обрабатывать информацию. Измерительные приборы расширяют восприятие, математические системы – возможности рассуждения, вычислительные машины – возможности расчёта и обработки данных. Так постепенно внешние системы начинают выполнять отдельные когнитивные операции, прежде осуществлявшиеся непосредственно человеком. Этот переход, от внешнего хранения информации к её внешней обработке, имеет особое значение для дальнейшего появления искусственного интеллекта.

Эта линия продолжается в моей недавней статье «Ко-эволюция в эпоху ИИ: от каменного века к космоэтике», где я рассматриваю технологию как фактор коэволюционного изменения человеческой когнитивной системы и перехода к взаимодействию человека с ИИ. В этой работе развитие технологий рассматривается как продолжение более древнего процесса взаимного изменения человека и созданной им технической среды[28].

Наконец, существует особенность человеческого поведения, непосредственно связанная с развитием знания и технологий: человек способен целенаправленно исследовать неизвестное, даже когда результат заранее неясен и связан с риском. В некоторых случаях риск становится частью самого процесса получения нового знания. Ядерное оружие даёт предельный пример такой ситуации. Человечество создало технологию глобального разрушительного потенциала, последствия применения которой невозможно было полностью предсказать или контролировать .

Для нас существенно не само наличие опасных технологий, а более общий принцип: человек способен расширять собственные возможности, не располагая полным знанием о последствиях этого расширения. Эта особенность приобретает особое значение при переходе к искусственному интеллекту.

 

7. Эволюция за пределами биологического организма

До сих пор мы рассматривали эволюцию как последовательное возникновение новых способов организации материи, жизни и информации. При этом каждый крупный переход не отменял предыдущий уровень, а включал его в более сложную систему. Клетки не исчезли с появлением многоклеточных организмов, нервная система не заменила клеточную организацию, а человеческий интеллект не отменил биологические механизмы, на которых он возник.

В предыдущем разделе мы подошли к границе, за которой информация начинает существовать и развиваться не только внутри биологического организма. Язык, культура, письменность, наука и техника создали внешнюю информационную среду, которая способна сохранять и преобразовывать результаты деятельности множества поколений. Появление искусственного интеллекта ставит следующий вопрос: что произойдёт, когда эта внешняя информационная среда приобретёт собственные механизмы обучения, обработки информации и создания новых информационных структур?

Представление о возможности ускоряющегося технологического развития возникло задолго до современных дискуссий об ИИ. В середине XX века Норберт Винер и Джон фон Нейман обсуждали последствия развития автоматических и самовоспроизводящихся систем, в том числе возможность того, что машины смогут становиться участниками дальнейшего технологического развития. Позднее эти идеи получили развитие в работах о технологической сингулярности.

Однако само понятие сингулярности неоднозначно. В одних интерпретациях речь идёт о гипотетическом моменте, после которого технический прогресс становится слишком быстрым для человеческого прогнозирования. В других – о возможном появлении систем, способных существенно превосходить человека в широком спектре интеллектуальных задач. Важнее не выбрать одно из этих определений, а выяснить, изменяется ли при таком переходе сама организация эволюционного процесса.

До появления искусственного интеллекта человек оставался биологическим носителем наиболее развитой системы обработки информации, хотя значительная часть когнитивных функций уже была вынесена во внешнюю среду. Машины постепенно брали на себя расчёт, хранение, поиск и передачу информации. Но сами цели, модели, вопросы и способы использования этих систем в конечном счёте формировались человеком. Искусственный интеллект создаёт принципиально другую ситуацию. Внешняя информационная система начинает не только выполнять заданные операции, но и участвовать в формировании результатов, конкретное содержание которых человек заранее не определял. Наука уже рассматривает взаимодействие человека и ИИ как процесс взаимного влияния и коэволюции, а не только как использование человеком нового инструмента. Это не означает, что современный искусственный интеллект уже представляет собой самостоятельного эволюционного субъекта. Такое утверждение было бы преждевременным. Но возникает новая конфигурация системы:

человек → создаёт ИИ → ИИ изменяет информационную среду человека → изменённая среда влияет на человека → человек создаёт новые системы.

Возникает контур обратной связи, которого не существовало в прежних технологиях в таком масштабе.

Здесь имеет значение ещё одно обстоятельство. Культурная эволюция человека сама по себе строилась на способности сохранять и улучшать информацию через последовательность поколений. Исследования кумулятивной культуры показывают, что её специфика связана с накоплением изменений, которые сохраняются благодаря социальной передаче и становятся исходным материалом для последующих инноваций. При этом сама кумулятивность не является абсолютно уникальным свойством человека: отдельные её компоненты обнаруживаются и у других видов, что делает необходимым осторожно говорить именно о степени и форме накопления[29].

Теперь возникает возможность другого типа кумулятивности. Информационная система может получать не только результаты человеческого опыта, но и результаты работы других информационных систем. Тогда возникает цепь:

человек → культурная информация → техническая система → ИИ → новое знание → новая техническая система.

Если этот процесс станет достаточно автономным и быстрым, накопление информации может начать происходить на временных масштабах, несопоставимых с биологической эволюцией. Именно здесь понятие фазового перехода приобретает эвристический смысл. Фазовый переход в физике означает не просто количественное изменение какого-либо параметра. При изменении условий система переходит в другое макроскопическое состояние, для описания которого существенными становятся другие макроскопические параметры и отношения между ними[30].

Можно ли применить эту идею к технологической эволюции? Пока мы не знаем. Но можно сформулировать критерий. Если после определённого порога искусственные информационные системы начинают самостоятельно участвовать в создании новых информационных систем, изменять собственные способы обработки информации, влиять на условия своего дальнейшего существования и ускорять последующее технологическое развитие, тогда перед нами может оказаться не очередное усложнение технологии, а изменение самого механизма развития.

Это и есть тот пункт, где технологическая сингулярность могла бы оказаться фазовым переходом, а не просто резким ускорением научно-технического прогресса.

Тогда возникает следующий вопрос: кто является субъектом эволюции после такого перехода? Человек? Искусственный интеллект? Или система, возникающая в их взаимодействии?

На этом уровне появляется соблазн провести аналогию с симбиогенезом, одним из механизмов крупных эволюционных переходов, при котором прежде самостоятельные системы объединяются и образуют новую единицу организации. Но применительно к человеку и ИИ это пока лишь гипотеза.

В настоящее время уже обсуждается идея, что при достаточно глубокой взаимозависимости человеческих и искусственных систем может возникнуть новая форма коллективной или распределённой когнитивной системы. Такие работы пока носят в значительной степени теоретический характер, но сам вопрос уже стал предметом научного обсуждения.

Однако слово «симбиоз» здесь может оказаться слишком сильным. Биологический симбиоз предполагает определённый тип устойчивой взаимосвязи организмов, тогда как отношения человека и ИИ пока находятся в совершенно иной области. Точнее говорить о коадаптации, взаимном влиянии и постепенном формировании распределённых когнитивных систем. Современные исследования человеческо-ИИ взаимодействия рассматривают возможность устойчивого дополнения возможностей человека и машин, хотя результаты такого взаимодействия зависят от задачи и далеко не всегда приводят к синергии. Тем не менее сама постановка вопроса приводит нас к неожиданному следствию.

Если человеческий интеллект возник как результат выхода информационных процессов за пределы индивидуального организма, а технологическая эволюция продолжила этот процесс, то искусственный интеллект может оказаться не концом этой линии, а следующим этапом её развития. В таком случае возможной единицей будущей эволюции может стать не «машина» и не «улучшенный человек», а система человек–машина, внутри которой биологический и искусственный интеллект выполняют взаимодополняющие функции[31].

В этой точке возникает принципиальное ограничение: такая система пока остаётся привязанной к человеческой цивилизации, энергетической инфраструктуре и земной техносфере. Если технологический переход действительно способен изменить носитель и масштаб информационных процессов, следующим ограничением становится уже не интеллект, а среда его существования.

Длительное нахождение человека за пределами Земли требует защиты от радиации, замкнутых систем жизнеобеспечения и решения других биологических и инженерных ограничений. Межзвёздные расстояния при этом выходят далеко за привычные человеческие временные масштабы. Поэтому вопрос о выходе разума за пределы ближнего космоса может оказаться не столько вопросом создания более мощных двигателей, сколько вопросом смены масштаба и носителя эволюционирующей информационной систем.

Здесь открывается совершенно иной горизонт. Возможно, первая форма разума, способная устойчиво существовать за пределами Земли, будет уже не отдельным биологическим организмом. Возможно, это будет распределённая система, в которой человеческое сознание, культура, искусственные системы и техническая инфраструктура образуют новый уровень организации.

Это пока нельзя считать прогнозом. Ещё меньше оснований объявлять такую систему неизбежной или считать, что она обязательно сохранит человеческое сознание, ценности или форму. Но сама последовательность вопросов становится уже научно содержательной:

Может ли информационная эволюция выйти за пределы биологического организма?

Может ли человек и искусственный интеллект образовать новую устойчивую когнитивную систему?

Может ли такая система стать новой единицей отбора и развития?

Может ли следующий эволюционный переход вынести разум за пределы планетарной среды?

И если хотя бы первый из этих переходов окажется реальным, то понятие «эволюции разумной материи» приобретёт совсем иной смысл.

 

Примечание: Об использовании искусственного интеллекта при подготовке статьи

Настоящая статья создавалась в диалоге автора с современными моделями искусственного интеллекта. ИИ использовался не только для языковой обработки текста, но и как инструмент интеллектуальной работы: для обсуждения структуры исследования, проверки аргументации, поиска возможных логических разрывов, сопоставления альтернативных трактовок и критической переработки сформулированных автором гипотез.

Такой способ работы имеет для данной статьи и содержательное значение. Исследование посвящено переходу от биологического к внешнему информационному носителю и возможности возникновения новых форм организации информации. Поэтому взаимодействие автора с искусственным интеллектом одновременно является частью той технологической реальности, которую статья пытается исследовать.

Автор самостоятельно определял исходную проблему, цели и направление исследования, оценивал предложенные ИИ интерпретации, отбрасывал ошибочные или недостаточно обоснованные положения и принимал окончательные решения относительно текста и выводов. Ответственность за содержание статьи, точность приведённых сведений, интерпретацию источников и сделанные выводы полностью несёт автор.

 

Примечания

[1] https://russculture.ru/biblo/showbook.php?id=72

[2] https://russculture.ru/biblo/showbook.php?id=74

[3] Пригожин И., Николис Г. О неустойчивостях, нарушающих симметрию, в диссипативных системах = Prigogine I., Nicolis G. On Symmetry-Breaking Instabilities in Dissipative Systems // The Journal of Chemical Physics. 1967. Vol. 46. No. 9. P. 3542–3550. DOI: 10.1063/1.1841255.

Пригожин И., Лефевер Р. Нарушающие симметрию неустойчивости в диссипативных системах. = Prigogine I., Lefever R. Symmetry Breaking Instabilities in Dissipative Systems. II // The Journal of Chemical Physics. 1968. Vol. 48. No. 4. P. 1695–1700. DOI: 10.1063/1.1668896.

[4] Холланд Дж. Х. Сложные адаптивные системы = Holland J. H. Complex Adaptive Systems // Daedalus. 1992. Vol. 121. No. 1. P. 17–30.

[5] Кауфман С. А. Истоки порядка: самоорганизация и отбор в эволюции = Kauffman S. A. The Origins of Order: Self-Organization and Selection in Evolution. New York: Oxford University Press, 1993. 709 p.

Кауфман С. А. Как дома во Вселенной: поиск законов самоорганизации и сложности = Kauffman S. A. At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity. New York: Oxford University Press, 1995. 321 p.

[6] Мейнард Смит Дж., Сатмари Э. Крупные эволюционные переходы = Maynard Smith, J., Szathmáry, E. The Major Transitions in Evolution. Oxford: Oxford University Press, 1995.

[7] Яблонка Э., Лэмб М. Эволюция информации в крупных переходах = Jablonka E., Lamb M. J. The evolution of information in the major transitions // Journal of Theoretical Biology. 2006. Vol. 239. No. 2. P. 236–246. DOI: 10.1016/j.jtbi.2005.08.038.

[8] Гулд С. Дж. Полный дом: распространение совершенства от Платона до Дарвина = Gould S. J. Full House: The Spread of Excellence from Plato to Darwin. New York: Harmony Books, 1996. 244 p. ISBN 0-517-70394-7.

[9] Варела Ф. Х., Матурана У. Р., Урибе Р. Автопоэзис: организация живого, его характеристика и модель = Varela F. G., Maturana H. R., Uribe R. Autopoiesis: The Organization of Living Systems, Its Characterization and a Model // BioSystems. 1974. Vol. 5. No. 4. P. 187–196. DOI: 10.1016/0303-2647(74)90031-8.

[10] Сазерленд Дж. Д. Исследования происхождения жизни – Конец начала. = Sutherland J. D. Studies on the Origin of Life – The End of the Beginning. Nature Reviews Chemistry. 2017. Vol. 1. Article 0012. DOI: 10.1038/s41570-016-0012.

[11] Дайсон Ф. Происхождение жизни = Dyson F. J. Origins of Life. Cambridge: Cambridge University Press, 1985. 81 p. ISBN 0-521-30949-2.

[12] Гилберт У. РНК-мир = Gilbert W. Origin of life: The RNA world // Nature. 1986. Vol. 319. No. 6055. P. 618. DOI: 10.1038/319618a0.

[13] Уокер С. И., Дэвис П. К. У. Алгоритмические истоки жизни = Walker S. I., Davies P. C. W. The algorithmic origins of life // Journal of the Royal Society Interface. 2013. Vol. 10. No. 79. Article 20120869. DOI: 10.1098/rsif.2012.0869.

[14] Лайон П., Кейзер Ф., Арендт Д., Левин М. Переосмысление познания: возвращение к биологическим основам = Lyon P., Keijzer F., Arendt D., Levin M. Reframing cognition: Getting down to biological basics // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 2021. Vol. 376. No. 1820. Article 20190750. DOI: 10.1098/rstb.2019.0750.

[15] Мороз Л. Л. Конвергентная эволюция нервных систем у гребневиков = Moroz L. L. Convergent evolution of neural systems in ctenophores // Journal of Experimental Biology. 2015. Vol. 218. No. 4. P. 598–611. DOI: 10.1242/jeb.110692.

[16] Анохин П. К. Опережающее отражение действительности // Вопросы философии. 1962. № 7. С. 97–111.

[17] Лайон П. Когнитивная клетка: переосмысление поведения бактерий = Lyon P. The cognitive cell: Bacterial behavior reconsidered // Frontiers in Microbiology. 2015. Vol. 6. Art. 264. DOI: 10.3389/fmicb.2015.00264.

[18] Балушка Ф. О наличии головы: когнитивность во всех биологических системах = On having no head: Cognition throughout biological systems / Ф. Балушка, М. Левин. – Текст: электронный // Baluška F., Levin M. On Having No Head: Cognition throughout Biological Systems // Frontiers in Psychology. 2016. Vol. 7. Article 902. DOI: 10.3389/fpsyg.2016.00902.

[19] Гинзбург С., Яблонка Е. Эволюция чувствительной души: обучение и происхождение сознания = Ginsburg S., Jablonka E. The Evolution of the Sensitive Soul: Learning and the Origins of Consciousness. Cambridge, MA: The MIT Press, 2019. 640 p. ISBN 978-0-262-03930-7.

[20] Гири Д. К. Происхождение разума: эволюция мозга, познания и общего интеллекта = Geary D. C. The Origin of Mind: Evolution of Brain, Cognition, and General Intelligence. Washington, DC: American Psychological Association, 2005. xii, 459 p. DOI: 10.1037/10871-000.

[21] Томаселло М. Истоки человеческого общения = Tomasello M. Origins of Human Communication. Cambridge, MA: The MIT Press, 2008. XIII, 393 p. ISBN 978-0-262-20177-3. DOI: 10.7551/mitpress/7551.001.0001.

[22] Майр Э. Причина и следствие в биологии = Mayr E. Cause and Effect in Biology: Kinds of Causes, Predictability, and Teleology Are Viewed by a Practicing Biologist // Science. 1961. Vol. 134. No. 3489. P. 1501–1506. DOI: 10.1126/science.134.3489.1501.

[23] Мейнард Смит Дж. Концепция информации в биологии = The Concept of Information in Biology // Philosophy of Science. 2000. Vol. 67. № 2. P. 177–194. DOI: 10.1086/392768.

[24] Уоддингтон К. Х. Стратегия генов: обсуждение некоторых аспектов теоретической биологии = Waddington C. H. The Strategy of the Genes: A Discussion of Some Aspects of Theoretical Biology. London: George Allen & Unwin, 1957. IX, 262 p.

[25] Финли Дж. Р. Расширенные таксономии человеческой памяти = Finley J. R. Expanded taxonomies of human memory // Frontiers in Cognition. 2025. Vol. 3. P. 1505549. DOI: 10.3389/fcogn.2024.1505549.

[26] Уоринг Т. М., Вуд З. Т. Долговременная генно-культурная коэволюция и эволюционный переход человека = Waring T. M., Wood Z. T. Long-term gene–culture coevolution and the human evolutionary transition // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2021. Vol. 288. No. 1952. Article 20210538. DOI: 10.1098/rspb.2021.0538.

[27] Гастев А. К. Как надо работать: Практическое введение в науку организации труда. Москва: Экономика, 1972. 476 с.

[28] Ивашинцов Д. А. Ко-эволюция в эпоху ИИ: от каменного века к космоэтике // Русская культура. 8 мая 2026. URL: https://russculture.ru/2026/05/08/dmitrii-ivashintsov-ko-evolitsija-v-epohu-ii/

[29] Уайт А., Уайтен А., Кендал Р. Л. и др. Кумулятивная культура у нечеловеческих животных: оценка доказательств = White A., Whiten A., Hinde C. A., et al. Cumulative culture in non-human animals: assessing the evidence // Biological Reviews. 2017. Vol. 92. No. 4. DOI: 10.1111/brv.12324.

[30] Вэй Дж., Тэй Й., Боммасани Р. и др. Эмерджентные способности больших языковых моделей = Wei J., Tay Y., Bommasani R., et al. Emergent Abilities of Large Language Models // Transactions on Machine Learning Research. 2022. DOI: 10.48550/arXiv.2206.07682.

[31] Флориди Л. Четвёртая революция: как инфосфера меняет человеческую реальность = Floridi L. The Fourth Revolution: How the Infosphere Is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press, 2014. 248 p. ISBN 978-0-19-960672-6.

 

В заставке использована картина Натальи Гончаровой «Пустота», 1913, Третьяковская галерея

© Д. А. Ивашинцов, 2026
© НП «Русская культура», 2026