Капра Ф. Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем

(Выдержки из книги)

Системой принято считать интегрированное целое, чьи существенные особенности формируются через взаимосвязи его частей.
Величайшим шоком для науки XX века стал тот факт, что систему нельзя понять с помощью анализа. Свойства частей не являются их внутренними свойствами, но могут быть осмыслены лишь в контексте более крупного целого.
Системный взгляд на жизнь красиво и исчерпывающе иллюстрируется в работах Пауля Вайсса, который принес системные понятия в науку о жизни из своих прежних исследований в области прикладной техники; Вайсс посвятил всю свою жизнь изучению и пропаганде целостной организменной концепции биологии.
Системное мышление не концентрирует внимание на основных «кирпичиках», но интересуется основными принципами организации. Системное мышление контекстуально, что являет собой противоположность аналитическому мышлению.

Квантовая физика показывает, что мы не можем разложить мир на независимо существующие элементарные единицы. По мере того как мы сдвигаем фокус нашего внимания от макроскопических объектов к атомам и субатомным частицам, природа не демонстрирует нам никаких изолированных строительных блоков; вместо этого появляется сложная паутина взаимоотношений между различными частями единого целого.
Молекулы и атомы — структуры, описываемые квантовой физикой, — состоят из компонентов. Однако эти компоненты, субатомные частицы, не могут быть поняты как изолированные сущности, но должны быть определены через взаимосвязи.
Р. Харрисон определил конфигурацию (форму) и взаимосвязь как два важных аспекта организации, которые впоследствии были объединены в понятие паттерна как конфигурации упорядоченных взаимоотношений.

Власть, в смысле господства над другими, — это экстремальная форма самоутверждения. Социальная структура, в которой ее влияние наиболее эффективно, — иерархия. Действительно, наши политические, военные и корпоративные структуры построены по иерархическому принципу, причем мужчины, как правило, занимают высшие уровни, а женщины — низшие. Большинство этих мужчин, а также несколько меньшее число женщин привыкли считать свое место в этой иерархии частью своей индивидуальности, и поэтому сдвиг в сторону другой системы ценностей порождает в них экзистенциальный страх.
Между тем существует другая форма власти, более приемлемая для новой парадигмы, — власть как способность влиять на других. Идеальной структурой для осуществления этого типа власти является не иерархия, а сеть. Таким образом, сдвиг парадигмы подразумевает и сдвиг в социальной организации — от иерархий к сетям.

Существует три типа живых систем — организмы, части организмов и сообщества организмов, — каждый из которых представляет интегрированное целое и чьи существенные свойства формируются через взаимодействие и взаимозависимость частей.
Поскольку живые системы на всех уровнях представляют собой сети, мы должны рассматривать паутину жизни как живые системы (сети), взаимодействующие по сетевому же принципу с другими системами (сетями). Паутина жизни состоит из сетей внутри сетей.
Живые системы представляют собой интегрированные целостности, чьи свойства не могут быть сведены к свойствам их более мелких частей. Их существенные, или системные, свойства — это свойства целого, которыми не обладает ни одна из частей. Новые свойства появляются из организующих отношений между частями, т. е. из конфигурации упорядоченных взаимоотношений.
Системное мышление — это контекстуальное мышление; и поскольку объяснение вещей в их контексте означает объяснение на языке окружающей среды, то можно сказать также, что все системное мышление — это философия окружающей среды.
Переход от частей к целому можно также рассматривать как переход от объектов к взаимоотношениям. В некотором смысле это переход «фигура — фон». Согласно механистическому мировоззрению, мир есть собрание объектов. Они, конечно, взаимодействуют друг с другом, и, следовательно, между ними существуют взаимоотношения. Однако взаимоотношения здесь вторичны. Мысля системно, мы понимаем, что сами объекты являются сетями взаимоотношений, включенными в более обширные сети. Для системного мыслителя первичны взаимоотношения.
Представление живого мира в виде сети взаимоотношений означает, что мышление категориями сетей (более элегантно по-немецки: vernetztes Denken) стало еще одной ключевой характеристикой системного мышления.
Поскольку мы воспринимаем реальность как сеть взаимоотношений, то и наши описания формируют взаимосвязанную сеть понятий и моделей, в которой отсутствуют основы. 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-теории. 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.

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. Природа рассматривается как взаимосвязанная паутина отношений, в которой идентификация определенных паттернов как «объектов» зависит от наблюдателя и процесса познания.
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. 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.
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.

В 20-е годы английский математик и философ Альфред Норт Уайтхед сформулировал философскую систему, строго ориентированную на процессы. В тот же период времени психолог Уолтер Кэннон, взяв за основу принцип постоянства внутренней среды организма, выдвинутый Клодом Бернаром, развил его в концепцию гомеостаза — саморегулирующего механизма, который позволяет организмам поддерживать себя в состоянии динамического баланса, в то время как их переменные колеблются в допустимых пределах.
Процессуальная философия Уайтхеда, концепция гомеостаза Кэннона и экспериментальные работы в области метаболизма — все это оказало сильное влияние на Людвига фон Берталанфи и привело его к созданию теории открытых систем.
Русский медик-исследователь, философ и экономист Александр Богданов разработал столь же утонченную и всеобъемлющую системную теорию. Основная задача Богданова заключалась в том, чтобы прояснить и обобщить принципы организации всех живых и неживых структур и сформулировать всеобщую науку организации. Он определял организационную форму как «совокупность связей среди системных элементов», что фактически идентично нашему современному определению паттерна организации. Тектология стала первой в истории науки попыткой дать систематическую формулировку принципов организации, действующих в живых и неживых системах. Она предвосхитила концептуальную структуру общей теории систем Людвига фон Берталанфи. Она содержала также несколько важных идей, которые были сформулированы четыре десятилетия спустя Норбертом Винером и Россом Эшби на ином языке — как ключевые принципы кибернетики.
Как и Берталанфи, Богданов признавал, что живые системы — это открытые системы, функционирующие вдали от состояния равновесия; он тщательно изучал протекающие в них процессы регулирования и саморегулирования.
Если ньютоновская механика была наукой сил и траекторий, то эволюционное мышление — мышление, основанное на переменах, росте и развитии, — требовало новой науки о сложных системах. Первой формулировкой этой новой науки стала классическая термодинамика с ее знаменитым вторым законом — законом рассеяния энергии. Согласно второму закону термодинамики, впервые сформулированному французским физиком Сади Карно в рамках технологии тепловых двигателей, в физических процессах существует тенденция движения от порядка к беспорядку. Любая изолированная, или закрытая, система будет спонтанно развиваться в направлении постоянно нарастающего беспорядка.
Согласно второму закону, энтропия закрытой физической системы постоянно возрастает, а поскольку эта эволюция сопровождается увеличением беспорядка, то именно энтропию можно рассматривать как меру беспорядка.
В конце XIX столетия ньютоновская механика, наука о бесконечных и обратимых траекториях, была дополнена двумя диаметрально противоположными взглядами на эволюционные перемены — видением, с одной стороны, живого мира, который разворачивается в сторону нарастания порядка и сложности, а с другой — изношенного двигателя, угасающего мира с неуклонно нарастающим беспорядком.

Вскоре кибернетика стала мощным интеллектуальным направлением, которое развивалось независимо от организменной биологии и общей теории систем. Эти исследования привели к появлению понятий обратной связи, саморегуляции и, несколько позже, самоорганизации. Внимание к паттернам организации, естественно присущее организменной биологии и гештальт-психологии, теперь стало явным центром интересов кибернетики. Винер, в частности, осознал, что новые понятия сообщения, управления и обратной связи, отнесенные к паттернам организации — т. е. нематериальным сущностям, — исключительно важны для всей системы научного описания жизни.
Кибернетическое направление зародилось во времена Второй мировой войны, когда группа математиков, нейробиологов и инженеров — среди них были Норберт Винер, Джон фон Нейман, Клод Шеннон и Уоррен Мак-Каллок — образовала неформальную сеть, отвечающую области их общих интересов.
Кибернетики обратились к ментальному аспекту. С самого начала их намерение заключалось в создании точной науки о разуме. И хотя их подход имел вполне механистический характер и концентрировался на общих для животных и машин паттернах, он содержал множество новаторских идей, которые оказали громадное влияние на последующие системные концепции ментальных явлений. Концептуальная структура кибернетики была разработана в ходе легендарных встреч в Нью-Йорке, известных как конференции Мэйси.
Именно в эти времена, на начальном этапе развития кибернетики, машины, содержащие петли обратной связи, привлекли внимание инженеров и стали называться кибернетическими машинами.
Петля обратной связи представляет собой кольцевую систему причинно связанных элементов, в которой изначальное воздействие распространяется вдоль узлов петли так, что каждый элемент оказывает влияние на последующий, пока последний из них не «принесет сообщение» первому элементу петли. Следствием такой организации является то, что первое звено («вход») подвергается влиянию последнего («выхода»); это и означает саморегулирование всей системы, поскольку изначальное влияние модифицируется каждый раз, когда оно обходит всю петлю.
В более широком смысле, обратная связь стала означать передачу информации о результате любого процесса или любой деятельности к их первоисточнику.
Винер и его коллеги считали обратную связь существенным механизмом гомеостаза — саморегулирования, которое позволяет живым организмам поддерживать себя в состоянии динамического равновесия.
Концепция обратной связи, введенная кибернетиками, привела к новому пониманию многих присущих жизни саморегулирующихся процессов. Сегодня мы понимаем, что петли обратной связи повсеместно встречаются в живом мире, поскольку они являются неотъемлемой частью нелинейных сетей, характерных для живых систем.
Кибернетики различают два типа обратной связи — уравновешивающую (или отрицательную) и усиливающую (или положительную) обратную связь.
Усиливающая обратная связь в чистом виде редко встречается в природе, поскольку она, как правило, уравновешивается петлями отрицательной обратной связи, ограничивающей тенденции к нарастанию.
В любой экосистеме, например, каждый вид обладает потенциалом экспоненциального увеличения своей численности, однако эта тенденция находится под контролем различных уравновешивающих взаимодействий внутри самой системы.

Последние достижения когнитивной науки принесли ясность: человеческий интеллект совершенно отличается от машинного, искусственного интеллекта. Нервная система человека не обрабатывает никакой информации (в том смысле, что готовые дискретные элементы существуют во внешнем мире и отбираются познающей системой), но взаимодействует с окружающей средой, непрерывно видоизменяя свою структуру.
Применение компьютеров в школах основано на устаревшем представлении о человеческих существах как об информационных процессорах; тем самым укрепляются ошибочные механистические концепции мышления, познания и коммуникации. Информация представляется как основа мышления, тогда как в реальности человеческий разум думает посредством идей, а не информации. Как Теодор Рошак подробно показывает в своем «Культе информации», не информация создает идеи, а идеи создают информацию. Идеи представляют собой интегрирующие паттерны, которые возникают не из информации, а из опыта.
В компьютерной модели обучения знание рассматривается как свободное от контекста и системы ценностей и основанное на абстрактных данных; на самом же деле всякое содержащее смысл знание контекстуально, причем большая часть его невербальна и имеет эмпирический характер.

Тонкий подход к менеджменту был разработан Гансом Ульрихом из Школы бизнеса в Сент-Галлен, Швейцария. 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 менеджменту.
Как Богданов, так и Берталанфи признавали, что в открытых системах одновременное взаимодействие множества переменных формируют паттерны организации, характерные для жизни. Математика того времени была ограничена линейными уравнениями, которые не годятся для описания в высшей степени нелинейной природы живых систем.
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.
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. Изучение материи начинается с вопроса «Из чего это сделано?»; изучение формы — с вопроса «Как это сделано, каков его паттерн?».
Изучение паттерна существенно для понимания живых систем, поскольку системные свойства, как мы видели, обусловлены конфигурацией упорядоченных взаимоотношений. Системные свойства — это свойства паттерна.
Встречаясь с живыми системами — организмами, частями организмов или сообществами организмов, — мы можем заметить, что все их компоненты объединены между собой по сетевому принципу. 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.
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.
В течение двух десятилетий Ферстер поддерживал междисциплинарную группу, созданную при Университете Иллинойса для изучения самоорганизующихся систем. Сам Хайнц фон Ферстер внес свой вклад в теоретическое понимание самоорганизации гораздо раньше. Его исследования касались понятия порядка. 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.

Феномен самоорганизации в разнообразных системах, от микроскопических до очень крупных, изучали Илья Пригожин в Бельгии, Герман Хакен и Манфред Эйген в Германии, Джеймс Лавлок в Англии, Линн Маргулис в США, Умберто Матурана и Франциско Варела в Чили.
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.
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.

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. В 60-е годы Пригожин разработал новую нелинейную термодинамику для описания феномена самоорганизации в далеких от равновесия открытых системах.
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. Если диссипативные структуры получают энергию извне, то неустойчивость и скачки новых форм организации являются результатом флуктуации, усиленных петлями положительной обратной связи.
В начале 60-х, в то самое время, когда Илья Пригожин осознал критическую важность нелинейности для описания самоорганизующихся систем, родственное открытие сделал и Герман Хакен в Германии, изучая физику недавно изобретенных лазеров. Высокая когерентность лазерного света достигается координацией эмиссии света от отдельных атомов в лазере. Хакен понял, что эта скоординированная эмиссия, ведущая к спонтанному возникновению когерентности, или порядка, является процессом самоорганизации и что для того, чтобы верно описать его, требуется нелинейная теория.
Хакен ввел термин синергетика, чтобы выразить потребность в новой области систематического изучения процессов, в которых совместные действия отдельных частей, таких как атомы лазера, обусловливают согласованное поведение целого. Теория Хакена с очевидностью показывает, что, хотя лазеру требуется энергетическая подкачка извне, чтобы он оставался в состоянии, далеком от равновесия, координация эмиссий осуществляется самим лазерным светом: это процесс самоорганизации.

Манфред Эйген, нобелевский лауреат и директор Института физической химии имени Макса Планка в Гёттингене, в начале 70-х предположил, что возникновение жизни на Земле стало возможным благодаря процессу нарастающей организации в далекой от равновесия химической системе, с образованием гиперциклов многочисленных петель обратной связи. Эйген установил, что в условиях достаточного времени и непрерывного потока энергии каталитические циклы обнаруживают тенденцию к сцеплению, формируя замкнутые петли, в которых ферменты, созданные в одном цикле, служат катализаторами в последующем цикле. Гиперциклы проявляют не только замечательную устойчивость, но также и способность к самовоспроизведению и коррекции ошибок при воспроизведении. А это означает, что они могут хранить и передавать сложную информацию.
Химические гиперциклы, таким образом, являются самоорганизующимися системами, которые, строго говоря, нельзя назвать «живыми», поскольку у них отсутствуют некоторые ключевые характеристики жизни. Тем не менее их можно рассматривать в качестве прототипов живых систем. Одно из наиболее поразительных «жизнеподобных» свойств гиперциклов состоит в том, что они могут развиваться, проходя через периоды неустойчивости и последовательно создавая все более высокие уровни организации, которые характеризуются нарастающим разнообразием и богатством компонентов и структур.
Теория гиперциклов Эйгена содержит те же основные концепции самоорганизации, что и теория диссипативных структур Ильи Пригожина и теория лазеров Германа Хакена, а именно: состояние системы, далекое от равновесия; развитие усилительных процессов через петли положительной обратной связи; возникновение неустойчивых состояний, приводящих к образованию новых форм организации.

Умберто Матурана из Чили в 1960 г. после шести лет учебы и исследований в области биологии, проведенных в Англии и Соединенных Штатах, где он сотрудничал с группой Уоррена Мак-Каллока в Массачусетском технологическом институте и находился под сильным влиянием кибернетиков, вернулся в Университет Сантьяго. Там он специализировался в нейробиологии и, в частности, занимался проблемами цветовосприятия. Осенью 1968 г. Хайнц фон Ферстер пригласил Матурану принять участие в работе его междисциплинарной исследовательской группы в Университете Иллинойса, а позже стать участником чикагского симпозиума по обучению.
Матурана сформулировал гипотезу о том, что круговая организация нервной системы является базовой организацией для всех живых систем. Такой сетевой паттерн, в котором функция каждого компонента состоит в том, чтобы помочь произвести и трансформировать другие компоненты, одновременно поддерживая общую кругообразность сети, и является основной организацией живого. Он постулировал, что нервная система не только сама организуется, но и постоянно сама на себя ссылается, поэтому восприятие не может рассматриваться как представление внешней реальности, но должно быть понято как непрерывное создание новых взаимоотношений внутри нейронной сети.
Матурана затем делает важный шаг, утверждая, что процесс круговой организации как таковой — связанный или не связанный с нервной системой — идентичен процессу познания. Опубликовав свои идеи в 1970 г., Матурана начал длительную совместную работу с Франциско Варелой, молодым нейробиологом из университета в Сантьяго.
Они изобрели новое слово автопоэз (autopoiesis — аутопойесис), не имеющее предыдущей истории, его было удобно использовать как отличительный технический термин именно для организации живых систем. Авто-, конечно, означает «само-» и относится к автономии самоорганизующихся систем; а поэз имеет тот же греческий корень, что и «поэзия», и означает «созидание». Итак, автопоэз означает «самосозидание».
Далее они уточняют свою позицию, вводя важное различие между организацией и структурой. Описание организации — это абстрактное описание взаимоотношений, оно не определяет компоненты. Автопоэз — это всеобщий паттерн организации, одинаковый для всех живых систем, независимо от природы их компонентов.
Структура живых систем, наоборот, слагается из реальных отношений между физическими компонентами. Другими словами, структура системы представляет собой физическое воплощение ее организации. Матурана и Варела подчеркивают, что организация системы не зависит от свойств ее компонентов, так что данная организация может быть воплощена множеством разных способов на основе множества разных типов компонентов.
Авторы продолжают далее определять автопоэз как организацию, общую для всех живых систем. Это сеть процессов производства, в которой функция каждого компонента состоит в том, чтобы участвовать в производстве или трансформации других компонентов сети. Важная особенность живых систем заключается в том, что их автопоэзная организация включает создание границы, которая обозначает сферу операций сети и определяет систему как единое целое. Для понимания свойств компонентов и их физических взаимодействий абстрактное описание организации системы должно быть дополнено описанием структуры системы на языке физики и химии.

Специалист по химии атмосферы Джеймс Лавлок пришел к блестящей догадке, а затем и к формулированию модели, которая, вероятно, является наиболее поразительным и красивым выражением самоорганизации: планета Земля как целое представляет собой живую, самоорганизующуюся систему.
В это время НАСА пригласила Джеймса Лавлока в Лабораторию реактивных двигателей в Пасадене, Калифорния, с тем, чтобы он принял участие в разработке приборов для обнаружения жизни на Марсе. Размышляя над этой проблемой, Лавлок обнаружил, что тот факт, что все живые организмы поглощают энергию и материю и освобождаются от отработанных продуктов, являет собой наиболее обобщенный признак жизни среди всех ему известных.
Лавлок предположил, что жизнь на любой планете использовала бы атмосферу и океаны в качестве текучей среды для сырья и отбросов. Поэтому, размышлял он, существует некая возможность обнаружить наличие жизни, проанализировав химический состав атмосферы планеты. Таким образом, если на Марсе есть жизнь, то в марсианской атмосфере должна существовать некая особая комбинация газов, некоторый характерный «узор», который можно обнаружить даже с Земли. Лавлок понял, что причина специфического атмосферного профиля Марса кроется в том, что на планете, где нет жизни, все возможные химические реакции между газами в атмосфере завершились в очень давние времена. Сегодня никакие химические реакции на Марсе невозможны: в марсианской атмосфере наблюдается полное химическое равновесие.
Ситуация на Земле совершенно противоположная. Земная атмосфера содержит такие газы, как кислород и метан, которые с большой вероятностью вступают в реакцию, но и сосуществуют в больших пропорциях — получается смесь газов, далекая от химического равновесия. Лавлок понял, что это особое состояние должно быть обусловлено присутствием жизни на Земле. Растения непрерывно производят кислород, а другие организмы — другие газы, так что объем атмосферных газов постоянно пополняется по мере движения химических реакций. Другими словами, Лавлок обнаружил, что атмосфера Земли является далекой от равновесия открытой системой с непрерывным потоком энергии и материи.
Процесс саморегуляции является ключевым в идее Лавлока. Из астрофизики он знал, что, с тех пор как на Земле зародилась жизнь, тепловое излучение Солнца повысилось на 25% и что, несмотря на это увеличение, температура поверхности Земли оставалась неизменной на уровне благоприятном для жизни, в течение этих четырех миллиардов лет. Что если Земля способна регулировать свою температуру и другие планетарные параметры — состав атмосферы, уровень солености океанов и т.д. — точно так же как живые организмы способны к саморегуляции и поддержанию постоянной температуры и других параметров своего тела?
В 1969 году Лавлок впервые представил свою гипотезу Земли как саморегулирующейся системы на научном семинаре в Принстоне. Вскоре после этого его друг, писатель, понимая, что идея Лавлока возрождает мощный древний миф, предложил название Гайя-гипотеза (Гея-теория) в честь греческой богини Земли. Лавлок с радостью принял предложение и в 1972 году опубликовал первую обширную версию своей идеи в статье под названием «Гайя: взгляд сквозь атмосферу».
В это же самое время американский микробиолог Линн Маргулис изучала именно те процессы, которые Лавлоку было необходимо понять, — производство и удаление газов различными организмами, включая, в частности, мириады бактерий в почве Земли. Оказалось, что научные убеждения и профессиональные сферы интересов Джеймса Лавлока и Линн Маргулис идеально дополняют друг друга. Маргулис без затруднений отвечала на многочисленные вопросы Лавлока по поводу биологического происхождения атмосферных газов, в то время как Лавлок вносил в зарождающуюся теорию Гайи концепции из химии, термодинамики и кибернетики. Таким образом двое ученых постепенно смогли определить сложную сеть петель обратной связи, которая — как они предполагали — осуществляет саморегуляцию планетарной системы.
Выдающаяся особенность этих петель обратной связи заключается в том, что они связывают воедино живые и неживые системы. Мы теперь уже не можем думать о камнях, животных и растениях как об изолированных сущностях. Теория Гайи показывает, что существует тесная взаимосвязь между живыми частями планеты — растениями, микроорганизмами и животными — и ее неживыми составляющими — камнями, океанами и атмосферой.
Весь цикл — связь вулканов с эрозией пород, с почвенными бактериями, с океаническими водорослями, с известняковыми отложениями и снова с вулканами — работает как гигантская петля обратной связи, участвующая в регулировании температуры Земли. Чем интенсивнее солнечное излучение, тем активнее становятся бактерии почвы и выше скорость эрозии пород. Это, в свою очередь, выкачивает больше СОиз атмосферы и, таким образом, охлаждает планету. Согласно Лавлоку и Маргулис, подобные циклы обратной связи — связывающие друг с другом растения и камни, животных и атмосферные газы, микроорганизмы и океаны — регулируют климат Земли, содержание соли в ее океанах и другие важные планетарные условия.
Среди ранних теорий живой Земли концепция Вернадского ближе всех подходит к Гайя-теории.

Теория Гайи рассматривает жизнь в системном контексте, сопрягая вместе геологию, микробиологию, химию атмосферы и другие дисциплины, специалисты которых не привыкли взаимодействовать друг с другом. Лавлок и Маргулис бросили вызов общепринятому убеждению, что это изолированные дисциплины, что условия для жизни на Земле создаются геологическими силами и что растения и животные — просто пассажиры, которым случайно удалось найти подходящие условия для своей эволюции. По Гайя-теории, жизнь создает условия для собственного существования.
Регулирование температуры — это внезапно возникающее свойство системы, которое проявляется автоматически в отсутствие какого бы то ни было целенаправленного действия, как следствие наличия петель обратной связи между организмами планеты и их окружением.

Критерии самоорганизации: непрерывный поток энергии и материи через систему, далекое от равновесия устойчивое состояние, возникновение новых паттернов порядка, центральная роль петель обратной связи и математическое описание в виде нелинейных уравнений.
В настоящее время начинает формироваться согласованная математическая структура, известная как математика сложных систем, более технические названия звучат как теория динамических систем, системная динамика, комплексная динамика или нелинейная динамика. Вероятно, наиболее широко используется термин теория динамических систем.
Теория динамических систем не относится к физическим феноменам, это — математическая теория, концепции и методы которой применимы к достаточно широкому диапазону явлений. То же касается теории хаоса и теории фракталов — важных разделов теории динамических систем. Имея скорее качественный, чем количественный характер, новая математика тем самым обусловливает сдвиг акцента, что характерно для системного мышления — от объектов к взаимоотношениям, от количества к качеству, от материи к паттерну.
Нелинейные процессы преобладают в неодушевленном мире в гораздо более значительной степени, чем мы предполагали. Они также являются существенным аспектом сетевых паттернов живых систем. Теория динамических систем — первая математическая система, позволяющая ученым работать со всем диапазоном сложности этих нелинейных феноменов.
Пребывая в мире линейных уравнений, мы думали, что системы, описываемые простыми уравнениями, отличаются простым поведением, в то время как описываемые сложными уравнениями ведут себя гораздо сложнее. В нелинейном мире — который, как мы начинаем обнаруживать, составляет львиную долю реального мира — простые детерминистские уравнения могут таить в себе неожиданное богатство и разнообразие поведения. С другой стороны, сложное и кажущееся хаотичным поведение может породить упорядоченные структуры, тонкие и изящные паттерны. В теории хаоса сам термин хаос приобрел новое, техническое значение. Поведение хаотических систем не просто беспорядочно: оно проявляет более глубокий уровень паттернового порядка. Как мы увидим ниже, новый математический аппарат позволяет рассмотреть эти глубинные паттерны в явных и отчетливых формах.
Важное свойство нелинейных систем вытекает из частого возникновения в них процессов с усиливающей обратной связью. В линейных системах малые изменения производят малые эффекты, а значительные эффекты являются следствием либо больших изменений, либо суммы множества мелких изменений. В нелинейных системах, напротив, мелкие изменения могут вызвать драматический эффект, если они многократно усиливаются через обратную связь.
Математически петля обратной связи соответствует особому типу нелинейного процесса, известному как итерация (латинское «повторение»); в этом процессе функция многократно применяется к себе самой.
Даже самые мощные компьютеры округляют свои вычисления, ограничивая количество цифр после точки; и после большого количества итераций даже мелкие погрешности округления складываются в значительную неопределенность, исключая любые предсказания.
Теория динамических систем — математическая теория, позволившая внести порядок в хаос, — была разработана совсем недавно, однако ее основы были заложены в начале XX века одним из величайших математиков нового времени Анри Пуанкаре. Среди математиков своего века Пуанкаре был последним великим эрудитом. Ученый внес весомый вклад фактически во все разделы математики. Собрание его сочинений исчисляется несколькими сотнями томов. Визуальная математика Пуанкаре, однако, не равнозначна геометрии Евклида. Это геометрия нового типа, математика паттернов и взаимоотношений, известная как топологияТопология — это геометрия, в которой все длины, углы и площади могут деформироваться как угодно. Все фигуры, которые могут быть преобразованы друг в друга посредством непрерывного сгибания, растягивания и кручения, называются топологически эквивалентными.
Фактически топология занимается как раз теми свойствами геометрических фигур, которые не изменяются при их трансформации. Пересечения линий, например, остаются пересечениями, а отверстие в торе (бублике) нельзя трансформировать так, чтобы оно пропало. Таким образом, бублик может быть топологически трансформирован в кофейную чашечку (отверстие превратится в отверстие ручки), но никак не в блин. Тогда топология оказывается действительно математикой взаимоотношений, неизменяемых, или инвариантных, паттернов.
Пуанкаре использовал топологическую концепцию для анализа качественных особенностей сложных динамических проблем — и тем самым заложил основы математики сложных систем, которая сформировалась лишь столетие спустя. Показав, что простые детерминированные уравнения движения могут порождать невообразимую сложность, не поддающуюся никаким попыткам предсказания, Пуанкаре бросил вызов самим основам ньютоновской механики. Математический аппарат, позволивший ученым в течение трех последних десятилетий обнаружить упорядоченные паттерны в хаотических системах, основан на топологическом подходе Пуанкаре и тесно связан с развитием компьютеров. Большинство нелинейных уравнений, описывающих естественные явления, слишком сложны для того, чтобы их можно было решить аналитически.

Ситуация изменилась с появлением нового поколения компьютеров. Теперь у нас есть программы для исключительно быстрого и точного численного решения уравнений. Применяя новые методы, мы можем решать нелинейные уравнения с любой степенью точности. Тем не менее это решения совершенно иного плана. Результатом становится не формула, а огромное множество значений переменных, удовлетворяющих уравнению, и компьютер можно запрограммировать так, чтобы он графически вычерчивал решение в виде кривой или множества кривых. Такая технология позволила ученым решить сложные нелинейные уравнения, связанные с хаотическими феноменами, и обнаружить порядок в кажущемся хаосе.
Для того чтобы обнаружить эти упорядоченные паттерны, переменные сложной системы отображаются в абстрактном математическом пространстве — так называемом фазовом пространстве. Эта хорошо известная методика была разработана в термодинамике еще в начале века. Каждой переменной в системе ставится в соответствие одна из координат абстрактного пространства. Переменные данной системы изображаются в абстрактном пространстве, причем одна точка описывает всю систему. По мере того как система изменяет свое состояние, точка вычерчивает в фазовом пространстве траекторию — в нашем случае замкнутую кривую.
В любом случае, по мере изменения системы точка, определяющая ее состояние в фазовом пространстве, будет двигаться по этому пространству, вычерчивая некую траекторию. Траектория в виде замкнутой петли получила название периодического аттрактора, в то время как траектория, закручивающаяся к центру, называется точечным аттрактором.
Число различных аттракторов весьма ограничено. Их формы можно классифицировать топологически, а общие динамические свойства системы — вывести из формы ее аттрактора. Существует три основных типа аттракторов: точечные, соответствующие системам, которые достигают устойчивого равновесия; периодические, соответствующие периодическим колебаниям; и так называемые странные аттракторы, соответствующие хаотическим системам. Одно удивительное свойство странных аттракторов заключается в том, что они, как правило, ограничены малым числом измерений — даже в многомерном фазовом пространстве.
Таким образом, хаотичное поведение — в современном научном понимании этого термина — разительно отличается от беспорядочного, неустойчивого движения. С помощью странных аттракторов можно определить различие между обычной беспорядочностью, или шумом, и хаосом. Хаотичное поведение детерминировано и образует паттерны, а странные аттракторы позволяют преобразовывать на первый взгляд случайные данные в отчетливые визуальные формы.
Для хаотических систем характерна чрезвычайная чувствительность к начальным условиям. Мельчайшие изменения в начальном состоянии системы со временем приводят к крупномасштабным последствиям. В теории хаоса это называется «эффектом бабочки». Основой для названия послужило полушутливое утверждение, что бабочка, всколыхнув сегодня воздух в Пекине, может через месяц оказаться причиной бури в Нью-Йорке. Эффект бабочки был открыт в начале 1960-х годов метеорологом Эдвардом Лоренцом, разработавшим очень простую модель погодных условий, состоящую из трех связанных нелинейных уравнений. Он обнаружил, что решения его уравнений чрезвычайно чувствительны к начальным состояниям. Начинаясь практически в одной точке, две траектории будут развиваться совершенно по-разному, исключая возможность каких бы то ни было заблаговременных предсказаний.
Возможны чрезвычайно точные прогнозы относительно качественных особенностей поведения системы, а не точных значений ее переменных в определенный момент времени. Новая математика, таким образом, представляет сдвиг от количества к качеству, что характерно для системного мышления вообще. В то время как традиционная математика имеет дело с количествами и формулами, теория динамических систем связана с качеством и паттерном.
Фазовое пространство нелинейной системы разбивается на несколько сфер притяжения, каждой из которых соответствует ее отдельный аттрактор. Количественный анализ динамической системы сводится к определению аттракторов системы и сфер их притяжения, а также классификации их в рамках топологических характеристик. Результатом является динамическая картина всей системы, называемая фазовым портретом. По мере того как параметры уравнений медленно меняются, фазовый портрет — т. е. формы его аттракторов и сферы притяжения — как правило, претерпевает соответствующие плавные изменения, не изменяя своих основных характеристик. Смейл использовал термин «структурно устойчивый» для описания таких систем.
Во многих нелинейных системах, однако, малые изменения в определенных параметрах могут обусловить серьезные изменения основных характеристик фазового портрета. Аттракторы могут исчезнуть или превратиться из одного в другой, могут также внезапно появиться новые аттракторы. Говорят, что такие системы структурно неустойчивы, и критические точки неустойчивости называют точками бифуркации («разветвления»), поскольку в эволюции системы именно в этих местах внезапно появляется «вилка», и система отклоняется в том или ином новом направлении. В физическом смысле, они соответствуют точкам неустойчивости, в которых система резко изменяется, и неожиданно появляются новые формы упорядоченности.
Поскольку типов аттракторов достаточно мало, то не много существует и различных типов бифуркации; следовательно, их можно классифицировать топологически, как и аттракторы. Одним из первых, кто в 70-е годы осуществил это, был французский математик Рене Том; он использовал термин катастрофы вместо бифуркации и определил семь элементарных катастроф.

Независимо от теории хаоса была изобретена фрактальная геометрия, давшая мощный математический язык для описания тонкой структуры хаотических аттракторов. Автором этого нового языка стал французский математик Бенуа Мандельброт. В конце 50-х Мандельброт начал изучать геометрию самых разнообразных нерегулярных естественных феноменов, а в 60-е годы он осознал, что у всех рассматриваемых им геометрических форм есть поразительные общие особенности. В последующие десять лет Мандельброт разрабатывал новый тип математики, чтобы описать и проанализировать эти особенности. Он ввел термин фрактал.
Наиболее поразительное свойство «фрактальных» форм заключается в том, что их характерные паттерны многократно повторяются на нисходящих уровнях так, что их части на любом уровне по форме напоминают целое. Мандельброт иллюстрирует это свойство самоподобия, отламывая кусочек цветной капусты и указывая на то, что сам по себе кусочек выглядит как маленький кочан цветной капусты. В природе встречается множество других примеров самоподобия. Фотографии дельты реки, кроны дерева или ветвления кровеносных сосудов могут проявлять паттерны такого разительного сходства, что мы порой не можем отличить один от другого. Подобие образов совершенно различных масштабов было известно очень давно, но до Мандельброта никто не владел математическим языком для описания этого явления.
Когда в середине 70-х Мандельброт опубликовал свою новаторскую книгу, он еще сам не догадывался о связи между фрактальной геометрией и теорией хаоса, но ему и его коллегам-математикам не понадобилось много времени, чтобы обнаружить, что странные аттракторы могут служить изысканнейшими примерами фракталов. Если части их структуры увеличить, то обнаруживается многослойная субструктура, в которой вновь и вновь повторяются одни и те же паттерны. В связи с этим странные аттракторы стали определять как траектории в фазовом пространстве, в которых проявляются черты фрактальной геометрии.
Невозможно вычислить длину или площадь фрактальной формы, однако можно — качественным способом — определить степень ее изрезанности. Извилистая линия занимает больше пространства на плоскости, чем одномерная гладкая линия, но меньше, чем сама двухмерная плоскость. Чем больше изрезана линия, тем ближе к числу 2 ее фрактальная размерность. Подобным же образом, скомканный лист бумаги занимает больше пространства, чем плоскость, но меньше, чем сфера. Таким образом, чем плотнее скомкана бумага, тем ближе к числу 3 будет ее фрактальная размерность.
Чтобы смоделировать фрактальные формы, встречающиеся в природе, можно сконструировать геометрические фигуры, обладающие точным самоподобием. Основным методом для построения таких математических фракталов служит итерация, т. е. многократное повторение определенной геометрической операции. Процесс итерации, который привел нас к преобразованию пекаря — математической операции, лежащей в основе странных аттракторов, — оказался, таким образом, главной математической особенностью, объединяющей теорию хаоса с фрактальной геометрией.
Этот новый математический аппарат позволил ученым строить точные модели разнообразных нерегулярных естественных форм. Занимаясь этим моделированием, они повсеместно обнаруживали присутствие фракталов.
Многие фрактальные формы могут быть воспроизведены математически, с помощью итеративных процедур на комплексной плоскости. В конце 70-х годов, опубликовав свою новаторскую книгу, Мандельброт обратил внимание на особый класс математических фракталов, известных как множества Жулиа.
В основу множества Жулиа положено простое отображение     Z → Z2 + С,
где — комплексная переменная, а С — комплексная постоянная. Итеративная процедура состоит в выборе любого числа Z на комплексной плоскости, возведении его в квадрат, добавлении константы С, возведении результата в квадрат, добавлении к нему константы С и т.д. Когда это вычисление выполняется с различными начальными значениями Z, некоторые из них будут увеличиваться до бесконечности в ходе процесса итерации, в то время как другие остаются конечными. Множество Жулиа — это набор всех тех значений Z, или точек на комплексной плоскости, которые при итерации ограничены некоторым пределом, т. е. конечны.
Для каждой константы С можно получить различные множества Жулиа, поэтому число этих множеств неограниченно. Все множества отличаются неровными, изрезанными очертаниями, что характерно для фракталов, и большинство из них невозможно описать языком классической геометрии. С увеличением степени разрешения (т. е. когда все больше и больше знаков после точки учитывается при вычислении числа Z) появляется все больше и больше деталей контура фрактала и обнаруживается фантастическая последовательность паттернов внутри паттернов — похожих, но никогда не идентичных друг другу.
Когда Мандельброт в конце 70-х годов анализировал различные математические проявления множеств Жулиа, пытаясь классифицировать их бесконечное многообразие, он открыл очень простой способ создания единого изображения на комплексной плоскости, которое может служить своеобразным каталогом всех возможных множеств Жулиа. Это изображение, с тех пор ставшее основным визуальным символом новой математики сложных систем, называется множеством Мандельброта. Это просто совокупность на комплексной плоскости всех точек с константой С, для которых соответствующие множества Жулиа представляют единые связные области. Чтобы построить множество Мандельброта, необходимо выполнить итерацию лишь в одной точке, Z = 0, для каждого значения С. В то время как существует бесконечное количество множеств Жулиа, множество Мандельброта уникально. Эта странная фигура представляет собой самый сложный математический объект из всех когда-либо изобретенных. И хотя правила его построения очень просты, многообразие и сложность, которые он проявляет при ближайшем рассмотрении, просто невероятны.
Простые уравнения могут генерировать поразительно сложные странные аттракторы, а простые правила итерации порождают структуры более сложные, чем мы можем себе представить. Великое очарование теорией хаоса и фрактальной геометрией, распространившееся среди людей, которые работают в разных областях — от ученых до менеджеров и художников, — возможно, и в самом деле свидетельствует, что изоляции математики приходит конец. В наше время новая математика сложных систем все чаще побуждает людей к осознанию того, что математика вообще — это нечто намного большее, чем сухие формулы; что понимание паттерна — необходимый путь к пониманию окружающего нас живого мира; и что все проблемы паттерна, порядка и сложности — это проблемы существенно математического характера.

По новой теории, все живые системы — это когнитивные, т. е. обучающиеся системы, а обучение всегда предполагает существование автопоэзной сети.
Поскольку каждый компонент автопоэзной сети производится другими компонентами этой же сети, вся система организационно закрыта; вместе с тем она открыта по отношению к потоку энергии и материи. Организационная закрытость означает, что живая система является самоорганизующейся в том смысле, что ее порядок и поведение не обусловлены окружением, но устанавливаются самой системой. Другими словами, живые системы автономны. Это не означает, что они изолированы от окружающей их среды. Наоборот, они взаимодействуют с окружением через непрерывный обмен энергией и материей. Но это взаимодействие не определяет их организацию — они остаются самоорганизующимися.
Через взаимодействие с окружающей средой живые организмы непрерывно поддерживают и обновляют себя; они используют для этого ресурсы из окружающей среды. Более того, постоянное самосоздание включает также способность формировать новые структуры и новые паттерны поведения. Через систему непрерывно протекает поток материи, но она поддерживает устойчивую форму и обеспечивает это автономно посредством самоорганизации. Чтобы подчеркнуть это кажущееся парадоксальным сосуществование изменений и устойчивости, Пригожин ввел термин «диссипативные структуры».
Обширная сеть метаболических процессов поддерживает систему в далеком от равновесия состоянии и, через содержащиеся в ней петли обратной связи, вызывает бифуркации, обеспечивая тем самым развитие и эволюцию.

Бейтсон и Матурана, независимо друг от друга, разработали революционную концепцию разума, основанную на кибернетике. Бейтсон способствовал развитию этой традиции еще в 40-е годы. Возможно, именно его увлечение кибернетическими идеями в период их становления привело к тому, что Бейтсону так и не удалось выйти за пределы компьютерной модели познания. Матурана же, в отличие от него, отказался от этой модели и разработал теорию, в которой познание рассматривается как акт «сотворения мира», а сознание — как феномен, тесно связанный с языком и абстрактным мышлением.
В частности, Бейтсон разработал системный подход к душевным заболеваниям и кибернетическую модель алкоголизма, а в результате пришел к определению ментального процесса как системного феномена, характерного для живых организмов. Он сформулировал ряд критериев, которым удовлетворяет система, обладающая разумом. По Бейтсону, разум — это необходимое и неизбежное следствие определенной сложности, возникающей задолго до того, как в организме формируется мозг и центральная нервная система. Он также подчеркивал, что разум свойствен не только индивидуальным организмам, но также социальным и экологическим системам.
Впервые Бейтсон представил свою новую концепцию ментального процесса в 1969 году в докладе на конференции по душевному здоровью, проходившей на Гавайях. Бейтсон считал, что для точного описания природы нужно попытаться говорить на языке природы, а это и есть, как он подчеркивал, язык взаимоотношений. Взаимоотношения, по Бейтсону, это самая сущность живого мира. Биологическая форма складывается из отношений, а не из частей; Бейтсон настаивал, что это же относится и к способу человеческого мышления. Поэтому он назвал книгу, в которой изложил свою концепцию ментального процесса, «Разум и природа: необходимое единство».
Бейтсон обладал уникальной способностью улавливать тончайшие природные феномены в состоянии сосредоточенного наблюдения. Это не было обычное научное наблюдение. Каким-то образом он умел наблюдать растение или животное всем своим существом, с симпатией и страстью. И когда он говорил о растении, он описывал его с любовью и с мельчайшими деталями, используя язык, которым, по его убеждению, сама природа говорит об общих принципах — а он извлекает их из своего непосредственного контакта с растением. Его трогала красота, проявляемая в сложности паттернов природных взаимоотношений, и описание этих паттернов доставляло ему настоящее эстетическое наслаждение.
Бейтсон разработал критерии ментального процесса интуитивно, лишь на основе своего пристального наблюдения над живым миром. Ему было очевидно, что феномен разума неразрывно связан с феноменом жизни. Всматриваясь в живой мир, он видел, что организационная деятельность этого мира по своему существу ментальна. По его собственным словам, «разум — это суть живого бытия».
Отказ Матураны от идеи о том, что познание включает ментальное отображение независимого мира, служит ключевым различием между его концепцией процесса познания и теорией Грегори Бейтсона. Бейтсон сосредоточился исключительно на эпистемологии (природе знания) в ущерб онтологии (природе бытия).

Системную теорию обучения или познания, разработанную Матураной и Варелой, иногда называют теорией Сантьяго. Главное положение теории Сантьяго, как и теории Бейтсона, — тождество обучения (процесса познания) с процессом жизни. По теории Сантьяго, для существования разума мозг отнюдь не необходим. У бактерии или растения нет мозга, но есть разум. Простейшие организмы способны к восприятию и, следовательно, к обучению. Они не видят, но тем не менее воспринимают перемены в окружающей среде — различие между светом и тенью, жарой и холодом, высокой и низкой концентрацией некоторых химических веществ и т. п.
Таким образом, новое понимание обучения, или процесса познания, гораздо шире, чем понятие мышления. В него входят восприятие, эмоции и деятельность — весь процесс Жизни. В мире людей обучение также включает язык, понятийное мышление и все другие атрибуты человеческого сознания. Общее понятие, однако, гораздо шире и может даже не включать мышление.
Согласно теории живых систем, разум — это не вещь, а процесс, сам процесс жизни. Другими словами, организационная деятельность живых систем на всех уровнях жизни — это деятельность умственная. Взаимодействие живого организма — растения, животного или человека — с окружающей его средой есть взаимодействие познавательное, или ментальное.
Мозг — специфическая структура, посредством которой разум осуществляет свою деятельность. Взаимосвязь между разумом и мозгом, таким образом, представляет собой взаимосвязь между процессом и структурой.
Мозг, конечно, не единственная структура, с помощью которой осуществляется процесс обучения. Вся диссипативная структура организма участвует в процессе обучения, независимо от того, обладает ли организм мозгом и центральной нервной системой. Более того, недавние исследования убедительно показали, что в организме человека нервная, иммунная и эндокринная системы, которые традиционно рассматривались как три изолированные системы, фактически формируют единую когнитивную сеть.
Будучи открытыми системами, все организмы в экосистеме производят отходы, но то, что является отходами для одного вида, служит пищей для другого, поэтому все отходы непрерывно перерабатываются и экосистема в целом, в самом общем итоге, существует без отходов.

Концепция энтропии как меры рассеяния энергии на тепло и трение была представлена в XIX веке Рудольфом Клаузиусом, немецким физиком и математиком. Клаузиус определил энтропию, создаваемую в тепловом процессе, как рассеянную энергию, деленную на температуру, при которой происходит процесс. Согласно второму закону термодинамики, энтропия нарастает, по мере того как продолжается тепловой процесс; рассеянная энергия никогда не может быть восстановлена, а направление в сторону непрерывно нарастающей энтропии определяет стрелу времени.
В начале века эта тайна была разгадана австрийским физиком Людвигом Больцманом, одним из великих теоретиков классической термодинамики. Больцман вложил новый смысл в понятие энтропии и установил связь между энтропией и порядком. Больцман предложил простой мысленный эксперимент, позволяющий исследовать энтропию на молекулярном уровне. Так Больцман пришел к выводу, что движение от порядка к беспорядку есть движение от менее вероятного состояния к более вероятному. Согласно Больцману, не существует физического закона, который запрещал бы движение от беспорядка к порядку, но, в силу беспорядочного движения молекул, такое направление весьма маловероятно.
На языке Больцмана второй закон термодинамики означает, что любая закрытая система стремится к максимально вероятному состоянию, которое представляет собой состояние максимального беспорядка. На математическом языке это состояние может быть определено как аттракторное состояние теплового равновесия. Как только равновесие достигнуто, система, скорее всего, не будет стремиться его покинуть.
По Пригожину, диссипативные структуры — это островки порядка в море беспорядка, поддерживающие и даже повышающие свой порядок за счет увеличения беспорядка в окружающей среде. Точка бифуркации — это порог устойчивости, где диссипативная структура может либо разрушиться, либо прорваться к одному из нескольких новых состояний порядка. Что на самом деле происходит в этой критической точке, зависит от предыдущей истории системы. В зависимости от того, каким путем она достигла точки неустойчивости, она направится по той или иной ветке после точки бифуркации. В точке бифуркации диссипативная структура также проявляет исключительную чувствительность к малейшим флуктуациям в окружающей среде.
Самоорганизация, спонтанное возникновение порядка, служит результатом комплексного эффекта неравновесия, необратимости, циклов обратной связи и неустойчивости. Вместо того чтобы быть машиной, природа в целом оказывается более подобной человеку — непредсказуемая, чувствительная к окружающему миру, подверженная влиянию малейших отклонений.
Биолог и философ Гэйл Фляйшакер обобщил свойства автопоэзной сети по трем критериям: система должна быть самоограниченной, самопорождающейся и самосохраняющейся.
Самоограничение означает, что протяженность системы определяется границей, которая одновременно является неотъемлемой частью сети. Самопорождение означает, что все компоненты, включая элементы границы, создаются как продукты процессов, происходящих внутри сети. Самосохранение означает, что процессы производства длятся непрерывно таким образом, что все компоненты постоянно заменяются в ходе системных процессов преобразования.
Все живые системы — это сети более мелких компонентов, а паутина жизни в целом — многослойная структура живых систем, вложенных в другие живые системы — сети внутри сетей. Организмы — это совокупности автономных, но тесно связанных клеток; популяции — это сети автономных организмов, принадлежащих отдельным видам; а экосистемы — это паутины организмов, как одноклеточных, так и многоклеточных, принадлежащих многим различным видам.
Три типа многоклеточных живых систем — организмов, экосистем и сообществ — радикально различаются по степени автономии своих компонентов. В организмах клеточные компоненты обладают минимальной степенью автономного существования, тогда как компоненты человеческих сообществ, индивидуальные человеческие существа, наделены максимальной степенью автономии, наслаждаясь множеством измерений независимого существования. Сообщества животных и экосистемы занимают промежуточные положения между этими двумя экстремумами.
Человеческие сообщества представляют специальный случай из-за решающей роли языка, который Матурана определил как критический феномен в развитии человеческого сознания и культуры. Компоненты организма существуют ради функционирования организма, однако человеческие социальные системы существуют также и ради своих компонентов — индивидуальных человеческих существ.
Поэтому организмы и человеческие сообщества — очень разные типы живых систем. Тоталитарные политические режимы часто жестоко ограничивали автономию членов сообщества и, поступая так, деперсонализировали и дегуманизировали их. Фашистские сообщества по режиму своего функционирования ближе к организмам, и поэтому нельзя считать совпадением, что диктаторы так любили использовать метафору общества как живого организма.
Человеческие социальные системы существуют не только в физическом мире, но также и в символическом социальном мире. Так, человеческая семья может быть описана как биологическая система, обусловленная определенными кровными связями, но также и как концептуальная система, обусловленная определенными ролями и взаимоотношениями, которые могут совпадать — или не совпадать — с кровными связями между ее членами. Эти роли зависят от социальных соглашений и могут значительно меняться в различные периоды времени и в различных культурах.
Если поведение в физическом мире управляется причиной и следствием, так называемыми законами природы, то поведение в социальном мире управляется правилами, выработанными социальной системой и часто закодированными в законе. Критическое различие состоит в том, что социальные правила можно нарушить, а законы природы — невозможно. Человеческие существа могут выбирать, подчиняться ли, и в какой форме, социальному правилу; молекулы не могут выбирать, взаимодействовать им или нет.
Линн Маргулис, соавтор Гайя-теории, уверенно заявляет: «Мало сомнений в том, что планетарная паутина, включая и нас самих, автопоэзна». Главная особенность автопоэзной системы заключается в том, что она проходит непрерывные структурные изменения, одновременно сохраняя свой паутиноподобный паттерн организации. Компоненты сети непрерывно производят и преобразуют друг друга.
Согласно теории автопоэза, живая система взаимодействует со своей окружающей средой через структурное сопряжение, т. е. через повторяющиеся взаимодействия, каждое из которых запускает структурные изменения в системе. Структурное сопряжение, как его определяют Матурана и Варела, устанавливает четкое различие между тем, как взаимодействуют со своей окружающей средой живые и неживые системы. Пнуть камень и пнуть собаку — это две совершенно разные истории, как любил отмечать Грегори Бейтсон. Камень будет реагировать на пинок согласно линейной причинно-следственной цепочке. Его поведение может быть просчитано на основе фундаментальных законов ньютоновской механики. Собака ответит структурными изменениями, согласно своей собственной природе и (нелинейному) паттерну организации. Результирующее поведение, в общем случае, непредсказуемо. Поскольку живой организм отвечает на влияния окружения структурными изменениями, то и эти изменения, в свою очередь, влияют на его последующее поведение. Другими словами, структурно сопряженная система — это обучающаяся система. Благодаря его структурному сопряжению, мы называем поведение животного разумным, но мы не применяем этот термин к поведению камня.
Поскольку структура организма в любой точке своего развития представляет запись его предыдущих структурных изменений и поскольку каждое структурное изменение влияет на последующее поведение организма, то из этого следует, что поведение живого организма определяется его структурой. Паттерн организации определяет своеобразие системы (т. е. ее существенные черты); структура, сформированная последовательностью структурных изменений, определяет поведение системы.
Полный набор генов в организме, так называемый «геном», формирует обширную взаимосвязанную сеть, с множеством петель обратной связи, в которой гены прямо и косвенно регулируют деятельность друг друга. Лишь совсем недавно биологи пришли к пониманию генома живого организма как глубочайшим образом переплетенной сети и начали изучать деятельность этой сети исходя из системной точки зрения.
В новом системном подходе, наоборот, эволюционные изменения рассматриваются как результат присущей жизни тенденции к созданию нового, причем этот процесс может сопровождаться, но может и не сопровождаться адаптацией к изменяющимся условиям. Соответственно, системные биологи стали изображать геном как самоорганизующуюся сеть, способную к спонтанному производству новых форм порядка.
Пригожинская теория диссипативных структур показывает, как далекие от равновесия сложные биохимические системы вырабатывают каталитические циклы, приводящие к неустойчивым состояниям и способные производить новые структуры более высокого порядка. Манфред Эйген предположил, что подобные каталитические циклы могли сформироваться еще до появления жизни на Земле, открыв тем самым предбиологическую фазу эволюции. Стюарт Кауффман использовал двоичные сети в качестве математических моделей генетических сетей живых организмов и смог вывести из них несколько известных особенностей видоизменения и эволюции клетки. Умберто Матурана и Франциско Варела описали процесс эволюции в контексте своей теории автопоэза, рассматривая эволюционную историю вида как историю его структурного сопряжения. И, наконец, Джеймс Лавлок и Линн Маргулис в своей Гайя-теории исследовали планетарные измерения раскрытия жизни.

Паутина жизни — это гибкая, постоянно флуктуирующая сеть. Чем больше переменных вовлечено в колебательные процессы, тем система более динамична, тем выше ее гибкость, тем более развита ее способность приспосабливаться к меняющимся внешним условиям.
Управление социальной системой — компанией, городом или экономикой — означает поиск оптимальных значений для системных переменных. Если кто-то пытается максимизировать — а не оптимизировать — любую отдельную переменную, это неизменно ведет к разрушению системы в целом.
Если же сообщество осознает взаимозависимость всех своих членов, тогда многообразие обогащает все взаимоотношения и, следовательно, обогащает все сообщество в целом, равно как и его индивидуальных членов. В таком сообществе информация и идеи свободно перемещаются по всей сети, а многообразие интерпретаций и способов познания — и даже многообразие ошибок — обогащают все сообщество в целом.