Капра Фритьоф - Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем

• Название: Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем
• Автор: Капра Фритьоф
• Издательство: София
• Жанр: Психология
• Год: 2003
• ISBN: 5-9550-0044-5

Это третья научно-популярная книга известного ученого-физика, посвященная самым фундаментальным вопросам науки — причинам и законам бытия живой и неживой материи. Стремясь к научному разрешению загадки жизни, автор предпринимает попытку синтеза новейших достижений и открытий в физике, математике, биологии и социологии. Проблемы самоорганизации сложных систем, расшифровки генетического кода, передачи и использования биологической информации и другие волнующие задачи физики живого рассматриваются с единой методологической позиции, не исключающей внимательного отношения к научной, философской и мистической мысли различных эпох и цивилизаций. Книга адресована широкому кругу серьезных читателей, в том числе старшим школьникам, студентам и преподавателям

---

До тех пор пока [науки] заимствуют свои принципы у философии, я считаю, что ничего прочного не может быть построено на таком неустойчивом фундаменте2.

Триста лет спустя Гейзенберг писал в «Физике и философии», что фундамент классической физики, то есть все сооружение, воздвигнутое Декартом, рушится:

Бурную реакцию на последние достижения новейшей физики можно понять, только когда осознаешь, что здесь начинают рушиться сами основы физики и это вызывает такое ощущение, как будто земля уходит из-под ног науки3.

Эйнштейн в своей автобиографии описывал подобные чувства:

Было такое ощущение, словно земля ушла из-под ног и нигде не видно тверди, на которой можно что-то построить4.

В новом системном мышлении метафора здания (по отношению к знанию) сменяется метафорой сети. Поскольку мы воспринимаем реальность как сеть взаимоотношений, то и наши описания формируют взаимосвязанную сеть понятий и моделей, в которой отсутствуют основы. Для большинства ученых взгляд на знание как на сеть — без прочных основ — весьма неудобен, и сегодня отнюдь нельзя сказать, что он широко распространен и принят. Но, по мере того как сетевой подход будет распространяться в научных кругах, идея знания как сети несомненно будет находить все больше сторонников.

Представление о научном знании как о сети понятий и моделей, в которой ни одна часть не более фундаментальна, чем другая, было сформулировано в 1970-е годы физиком Джефри Чу в виде так называемой бутстрап-теории5. Философия бутстрапа не только отвергает идею фундаментальных кирпичиков материи, но вообще не принимает никаких фундаментальных сущностей — ни фундаментальных констант, ни фундаментальных законов или уравнений. Материальная вселенная рассматривается как динамическая паутина взаимосвязанных событий. Ни одно свойство любой части этой паутины не является фундаментальным; все они вытекают из свойств других частей, и общая согласованность их взаимосвязей определяет структуру всей паутины.

Применительно к науке в целом этот подход означает, что физика не может более рассматриваться как самый фундаментальный уровень науки. Поскольку в сети отсутствуют твердые основы, то явления, описанные физикой, не более фундаментальны, чем, скажем, описанные биологией или психологией. Различные явления могут принадлежать к различным системным уровням, но ни один из этих уровней не фундаментальнее остальных.

Еще одно важное следствие взгляда на реальность как на неразделимую сеть взаимоотношений касается традиционного понятия научной объективности. В картезианской парадигме полагается, что научные описания объективны — в том смысле, что они независимы от наблюдателя и процесса познания. Новая парадигма подразумевает, что эпистемология — описание процесса познания — должна быть явным образом включена в описание природных феноменов.

Признание этого пришло в науку с Вернером Гейзенбергом, и оно тесно связано с видением физической реальности как паутины взаимоотношений. Если мы представим себе сеть, изображенную на рис. 3–1 В, как нечто гораздо более сложное — например, что-то вроде чернильной кляксы в тесте Роршаха, — мы легко поймем, что изолировать паттерн в этой сложной сети, очерчивая его границы и возводя его в ранг «объекта», — занятие достаточно произвольное.

Однако именно это происходит, когда мы говорим об объектах в окружающей нас среде. Например, когда мы видим сеть взаимоотношений между листьями, ветвями и стволом, мы называем ее «деревом». Рисуя дерево, никто обычно не изображает его корни; но корни дерева, как правило, не менее объемны, чем те части, которые мы видим. Более того, в лесу корни всех деревьев взаимосвязаны и образуют плотную подземную сеть, в которой отсутствуют четкие границы между отдельными деревьями.

Другими словами, то, что мы называем деревом, зависит от нашего восприятия. Оно зависит, говоря научным языком, от наших методов наблюдения и измерения. Как говорит Гейзенберг: «То, что мы наблюдаем, не есть природа как таковая, но природа в свете наших вопросов»6. Таким образом, системное мышление включает переход от объективной к эпистемической науке; к структуре, в которой эпистемология — «способ постановки вопросов» — становится составной частью научных теорий.

Все критерии системного мышления, описанные в этом кратком резюме, взаимозависимы. Природа рассматривается как взаимосвязанная паутина отношений, в которой идентификация определенных паттернов как «объектов» зависит от наблюдателя и процесса познания. Эта паутина взаимоотношений описывается на языке соответствующей сети понятий и моделей, ни одна из которых не является более фундаментальной, чем остальные.

В связи с этим новым подходом к науке сразу же возникает важный вопрос. Если все связано со всем, то как можно надеяться понять хоть что-нибудь? Поскольку все природные явления в конечном счете взаимосвязаны, то для того, чтобы объяснить любое из них, нам придется понять и все остальные, что очевидно невозможно.

Превратить системный подход в науку позволяет открытие приблизительного знания. Прозрение это критично для всей современной науки. Старая парадигма основана на картезианской вере в несомненность научного знания. В новой парадигме признается, что все научные понятия и теории ограниченны и приблизительны. Наука никогда не сможет обеспечить полного и окончательного понимания.

Это легко проиллюстрировать простым экспериментом, который часто демонстрируют на вводных курсах по физике. Профессор роняет предмет с определенной высоты и показывает студентам с помощью простой формулы из ньютоновской физики, как вычислить время, которое потребуется, чтобы предмет достиг земли. Как и большая часть ньютоновской физики, это вычисление пренебрегает сопротивлением воздуха и, таким образом, не будет абсолютно точным. Действительно, если брошенным предметом оказалось бы перо, эксперимент просто провалился бы.

Профессор может удовлетвориться этим первым приближением., но может и шагнуть немного дальше — принять во внимание сопротивление воздуха, добавив в формулу простую переменную. Результат — второе приближение — будет более точным, но не абсолютно, потому что сопротивление воздуха зависит от температуры и атмосферного давления. Если же профессор крайне честолюбив, он может вывести в качестве третьего приближения гораздо более сложную формулу, которая учтет все эти переменные.

Тем не менее сопротивление воздуха зависит не только от температуры и давления воздуха, но также и от конвекции воздуха, т. е. объемной циркуляции частиц воздуха в пределах комнаты. Студенты могут заметить, что конвекция воздуха вызывается, помимо открытого окна, их собственными паттернами дыхания; и тут профессору, очевидно, придется остановить процесс дальнейшего приближения.

Этот простой пример показывает, что падение предмета множеством нитей связано с окружающей его средой — и, в конечном итоге, с остальной вселенной. Сколько бы связей мы ни приняли во внимание в научном описании феномена, каким-то их количеством нам неизбежно придется пожертвовать. Поэтому ученые никогда не имеют дела с истиной в смысле точного соответствия между описанием и описываемым объектом. В науке мы всегда ограничиваемся приблизительными описаниями реальности. Кто-то будет разочарован этим, но для системных мыслителей сам факт, что мы можем получить приблизительные знания о бесконечной паутине взаимосвязанных паттернов, служит источником доверия и силы. Об этом красиво сказал Луи Пастер:

Наука движется вперед через предварительные ответы на ряд все более и более тонких вопросов, которые все глубже и глубже проникают в сущность природных явлений7.

Процессуальное мышление

Все системные понятия, которые мы обсуждали до сих пор, можно рассматривать как различные аспекты одной важнейшей паутинки системного мышления, которую мы могли бы назвать контекстуальным мышлением. Есть еще одна паутинка не меньшей важности, возникшая немного позже в науке двадцатого века. Эта вторая паутинка — процессуальное мышление. В механистических рамках картезианской науки существуют фундаментальные структуры, а также силы и механизмы, через которые они взаимодействуют, запуская таким образом процессы. В системной науке каждая структура рассматривается как проявление процесса, лежащего в ее основе. Системное мышление — это всегда процессуальное мышление.

В ходе развития системного мышления в первой половине столетия процессуальный аспект был впервые выделен австрийским биологом Людвигом фон Берталанфи в конце 30-х годов и позже исследован в кибернетике в 40-е годы. Когда кибернетики превратили петли обратной связи и другие динамические паттерны в центральный объект научного исследования, экологи приступили к изучению циклических потоков материи и энергии через экосистемы. Например, в книге Юджина Одума «Основы экологии», оказавшей значительное влияние на целое поколение экологов, экосистемы представлены в виде диаграмм простых потоков8.