ВЯпонии собираются разрешить создание при помощи клонирования зародышей гибридов человека и животных.

Суть процесса клонирования состоит в следующем: используя сверхтонкую иглу, из зрелой яйцеклетки удаляется весь генетический материал; затем в нее вводится ядро донорской клетки (а иногда и целая клетка) и особым образом стимулируется процесс деления. Успех зависит от множества факторов, некоторые из них до конца понять еще не удалось.

Вправительстве полагают, что таким образом можно будет специально выращивать животных, чьи органы будут пригодны для трансплантации в человеческий организм. Таким образом, будет разрешено внедрять клетки человеческого организма в оплодотворенные яйцеклетки животных.

У этого решения немало оппонентов, считающих, что таким образом ученые начнут скрещивать человека с животными. Однако, клонирование человека будет под запретом, зато зажжется зеленый свет для исследования клонирования других организмов.

Идея выращивать отдельные органы или ткани человеческого организма посредством клонирования витает в воздухе давно. Ее сторонники предполагают, что это позволит решить очень многие проблемы, связанные с клонированием, и в первую очередь, проблемы этические. Однако любые попытки клонировать человеческий организм – вырастить полноценного человека или даже отдельные органы и ткани – неизбежно встречают яростное сопротивление. Ученым в Техасском университете удалось получить с помощью клонирования зародыш человеческого организма; в дальнейшем они планировали попытаться вырастить отдельные ткани. Тогда в случае, например, перелома позвоночника, можно было бы выращивать клонированием практически идентичные нервные клетки и таким образом восстановить спинной мозг, а соответственно – и возможность человека самостоятельно передвигаться. Однако реакции католической церкви и политических кругов разных стран, в том числе и в США, на данные исследования были резко отрицательными.

ВЯпонии, как видно, на эти эксперименты реагируют иначе. В августе 2001 года группа исследователей, возглавляемая профессором Кацувой Накао (Kazuwa Nakao), обратилась в комитет по этике за разрешением продолжить эксперименты со стволовыми клетками. Ранее им уже удалось вырастить эритроциты из стволовых клеток мыши, размножить их и благополучно ввести в организм донора.

Влаборатории американского института Advanced Cell Technology развивается первый человеческий зародыш, полученный при помощи клонирования. Как сообщили в своей статье авторы эксперимента, они намеревались заставить зародыш на ранней стадии разделиться на сто или около того полых сферических клеток, называемых бластоцистами. В дальнейшем предполагалось изолировать от этих бластоцист стволовые клетки человека с тем, чтобы те образовали первоначальный запас биоматериала для выращивания мышечных, нервных и других тканей, которые впоследствии можно будет использовать для замены поврежденных тканей сердца, спинного мозга и прочих. Авторы назвали это «терапевтическим клонированием». Ученые, проводящие этот эксперимент, заявили, что поддерживают запрет на репродуктивное клонирование (т.е. клонирование целого человеческого организма) до тех пор, пока не будут решены все вопросы, связанные

слегитимностью и этикой практической евгеники.

2.28. Науки о сложных системах

Кибернетика – искусство управления, наука об управлении, связи и переработке информации. Кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, поддерживающий постоянной температуру в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ),

человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество.

Первым, кто применил термин «кибернетика» для управления в общем смысле, был, повидимому, древнегреческий философ Платон. Однако реальное становление кибернетики как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации.

64

Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала паровой машины были изобретены И.И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уаттом (Англия). Немалое влияние на становление кибернетики оказали успехи нейрофизиологии и особенно классические труды И.П. Павлова по условным рефлексам. В 30-х годах XX века все большее влияние на становление кибернетики начинает оказывать развитие теории дискретных преобразователей информации (заложены основы современной теории алгоритмов, описан гипотетический универсальный преобразователь дискретной информации – машина Тьюринга). Решающее значение для становления кибернетики имело создание в 40-х годах XX века электронных вычислительных машин (Дж. фон Нейман). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Оставалось объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан Н. Винером, опубликовавшим в 1948 году свою знаменитую книгу «Кибернетика».

Кибернетика использует для изучения систем три различных метода. Математикоаналитический и экспериментальный широко применяются и в других науках. Одним из важнейших достижений кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты проводятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта и программы, реализующие изменение характеристик объекта в соответствии с этим описанием, помещаются в память ЭВМ, после чего становится возможным проводить с объектом различные эксперименты, меняя его характеристики.

Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность кибернетического подхода к изучению этих систем. Этот подход требует определенного уровня абстракции. Так, при кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов обычно отвлекаются от их размеров, формы, химического строения. Предметом изучения становятся состояния нейронов (возбужденное или нет), вырабатываемые ими сигналы, связи между нейронами и законы изменения их состояний.

Простейшие преобразователи информации могут осуществлять преобразование информации лишь одного определенного вида. Так, например, исправный дверной звонок при нажатии кнопки отвечает всегда одним и тем же действием – звонком. Однако, как правило, сложные кибернетические системы обладают способностью накапливать информацию в той или иной форме и в зависимости от этого менять выполняемые ими действия (преобразование информации). По аналогии с человеческим мозгом подобное свойство кибернетических систем называют памятью.

Теория относительности, изучающая универсальные физические закономерности, относящиеся ко всей Вселенной, и квантовая механика, изучающая законы микромира, нелегки для понимания, и, тем не менее, они имеют дело с системами, которые, с точки зрения современного естествознания, считаются простыми. Простыми в том смысле, что в них входит небольшое число переменных, и поэтому взаимоотношение между ними поддается математической обработке и выведению универсальных законов. Однако, помимо простых, существуют сложные системы, которые состоят из большого числа переменных и, следовательно, большого количества связей между ними. Чем больше число связей между элементами системы, тем сложнее вывести закономерности

еефункционирования. Кроме того, чем сложнее система, тем у нее больше свойств, которых нет у

еечастей; это связано с эффектом целостности системы.

Такие системы изучает, например, метеорология – наука о климатических процессах. Именно потому, что метеорология изучает сложные системы, процессы образования погоды гораздо менее известны, чем гравитационные процессы, что на первый взгляд кажется парадоксом. Мы точно можем определить, в какой точке будет находиться Земля или какое-либо другое небесное тело через миллионы лет, но не можем точно предсказать погоду на завтра потому, что климатические процессы представляют гораздо более сложные системы, состоящие из огромного количества переменных и взаимодействий между ними.

Разделение систем на простые и сложные является фундаментальным в естествознании. Среди всех сложных систем наибольший интерес представляют системы с так называемой «обратной связью». Это еще одно важное понятие современного естествознания.

65

Если мы ударим по бильярдному шару, то он полетит в том направлении, в котором мы его направили, и с той скоростью, с которой мы хотели.

Совсем иным будет поведение кошки, которая активно реагирует на наше воздействие. Так вот, если поведение объекта (поведением будем называть любое изменение объекта по отношению к окружающей среде) зависит от воздействия на него, мы говорим, что в такой системе имеется обратная связь – между воздействием и ее реакцией.

Обратная связь может быть положительной и отрицательной. Положительная обратная связь усиливает внешнее воздействие, отрицательная – уменьшает. Особый случай – гомеостатические обратные связи, которые сводят внешнее воздействие к нулю. Например, температура тела человека, которая остается постоянной благодаря гомеостатическим обратным связям. Таких механизмов в живом теле огромное количество. Свойство системы, остающееся без изменений в потоке событий, называется инвариантом системы.

В любом нашем движении с определенной целью участвуют механизмы обратной связи. Мы не замечаем их действия, потому что они включаются автоматически. Но иногда мы пользуемся ими сознательно. Скажем, один человек предлагает место встречи, а другой повторяет: да, мы встречаемся там-то и во столько-то. Это обратная связь, делающая договоренность более надежной и эффективной.

Механизм обратной связи делает систему принципиально иной, повышая степень ее внутренней организованности и давая возможность говорить о самоорганизации в данной системе.

Активное поведение системы может быть случайным или целесообразным, если «действие или поведение допускает истолкование как направленное на достижение некоторой цели, то есть некоторого конечного состояния, при котором объект вступает в определенную связь в пространстве или во времени с некоторым другим объектом или событием». В XX веке естествознание перешло к изучению сложных систем с обратной связью, так как именно в таких системах существует внутренний механизм целеполагания. Наука, которая первой начала исследование подобных систем, получила название кибернетики.

Кибернетика изучает не вещественный состав систем и не их структуру, а результат работы данного класса систем. В кибернетике впервые было сформулировано понятие «черного ящика» как устройства, которое выполняет определенную операцию над настоящим и прошлым входного потенциала, но для которого мы не обязательно располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции.

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.

При изучении способов связи и моделей управления кибернетике понадобилось понятие информации, которое было давно известным, но впервые получило фундаментальный статус в естествознании. В кибернетике под информацией понимается мера организованности системы в противоположность понятию энтропии как меры неорганизованности.

Кибернетика выявляет зависимости между информацией и другими характеристиками систем. С повышением энтропии уменьшается информация, и наоборот. Связь информации с энтропией свидетельствует о связи информации с энергией.

Энергия характеризует общую меру различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой, электромагнитной, химической, гравитационной, ядерной. Информация характеризует меру разнообразия систем. Эти два фундаментальных параметра системы относительно обособлены друг от друга. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от количества энергии, которая используется для передачи сигнала.

Информация растет с повышением разнообразия системы, но на этом ее связь с разнообразием не кончается. Одним из основных законов кибернетики является закон «необходимого разнообразия». В соответствии с ним, эффективное управление какой-либо системой возможно только в том случае, когда разнообразие управляющей системы больше разнообразия управляемой системы. Учитывая связь между разнообразием и управлением, можно сказать, что чем больше мы имеем информации о системе, которой собираемся управлять, тем эффективнее будет этот процесс.

66

Значение кибернетики для современной науки велико. Кибернетика дает общенаучные понятия, которые оказываются важными в других областях науки – понятия управления, сложнодинамической системы; новые методы исследования: вероятностные, стохастические, моделирования на ЭВМ. На основе функционального подхода кибернетика формирует гипотезы о внутреннем строении систем, которые затем могут быть проверены в процессе содержательного исследования. Например, в кибернетике выработано правило для технических систем, в соответствии с которым для того, чтобы найти ошибку в работе системы, необходима проверка работы трех одинаковых систем. По работе двух находят ошибку в третьей.

Методологическое значение кибернетики определяется тем обстоятельством, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем (живых организмов, мышления человека) с целью познания происходящих в них процессов – воспроизводства жизни, обучения.

Наиболее известно техническое значение кибернетики – создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПК, породивших тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.

Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия и экономической отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального природопользования в пределах целых регионов, до глобальных моделей. Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления сложными системами. Но трудности формализации многих важных данных, необходимых для построения глобальных моделей, а также ряд других моментов свидетельствуют о том, что значение машинного моделирования не следует абсолютизировать. Моделирование может принести наибольшую пользу в том случае, если будет сочетаться с другими методами исследований.

Классическое и неклассическое естествознание объединяет одна общая черта: предмет познания у них – это простые (замкнутые, изолированные, обратимые во времени) системы. В сущности, такое понимание предмета познания является сильной абстракцией. Вселенная представляет собой множество систем. И лишь некоторые из них могут трактоваться как замкнутые системы, т.е. как «механизмы». Во Вселенной таких «закрытых» систем – меньшинство. Подавляющее большинство реальных систем открытые. Это значит, что они обмениваются энергией, веществом и информацией с окружающей средой. К такого рода системам относятся и такие системы, которые больше всего интересуют человека и значимы для него – биологические и социальные системы.

В 70-е годы ХХ века начала активно развиваться теория сложных самоорганизующихся систем, получившая название синергетики. Результаты исследований в области нелинейного (порядка выше второго) математического моделирования сложных открытых систем привели к рождению нового мощного научного направления в современном естествознании – синергетики. Как и кибернетика, синергетика – это некоторый междисциплинарный подход. Но в отличие от кибернетики, где акцент делается на процессах управления и обмена информацией, синергетика ориентирована на исследование принципов построения организации, ее возникновения, развития и самоусложнения.

Мир нелинейных самоорганизующихся систем гораздо богаче мира закрытых, линейных систем. Вместе с тем, «нелинейный мир» и сложнее поддается моделированию. Большинство возникающих нелинейных уравнений не может быть решено аналитически. Как правило, для их (приближенного) решения требуется сочетание современных аналитических методов с большими сериями расчетов на ЭВМ, с вычислительными экспериментами. Синергетика открывает для исследования необычные для классического и неклассического естествознания стороны мира: его нестабильность, многообразие путей изменения и развития, раскрывает условия существования и устойчивого развития сложных структур, делает возможным моделирование катастрофических ситуаций и др.

Методами синергетики было осуществлено моделирование многих сложных самоорганизующихся систем в физике и гидродинамике, в химии и биологии, в астрофизике и в обществе: от

67