Итак, закон необходимого разнообразия предполагает, что интеллектуальное развитие вида соответствует количеству доступных состояний в его поведенческом или умственном репертуаре, которые не совсем одинаковы по размеру, но давайте будем считать это полезным упрощением. Чтобы квантифицировать этот показатель, можно описать его в терминах энтропии: чем больше число возможных состояний когнитивной системы, тем выше энтропия и тем, предположительно, выше интеллект. В этом контексте энтропия не мера беспорядка, а мера когнитивной пропускной способности. Это также мера нашего незнания точного умственного состояния организма в тот момент времени, когда мы не можем наблюдать его непосредственно. Аналогично в статистической механике Джейнса энтропия является мерой незнания в случае, когда неизвестно точное состояние наблюдаемой системы, которое в этом примере было бы конкретным нейронным состоянием, а не микросостоянием.

Нейробиолог Робин Кархарт-Харрис из Имперского колледжа Лондона, чья энтропийная гипотеза мозга стремится объяснить влияние психоделиков на состояния сознания, использует параметр фи (phi) из теории интегрированной информации (мы вернемся к этому термину позже) как показатель информационной энтропии для мозга, хотя эту же теорию можно применить и к не имеющим мозга организмам: «Выраженная здесь точка зрения заключается в том, что человеческий мозг проявляет больше энтропии, чем другие представители животного царства, а это эквивалентно утверждению, что человеческий разум обладает большим репертуаром потенциальных ментальных состояний, чем разум низших животных»7.

Кристоф Кох – возможно, самый известный сторонник теории интегрированной информации – заметил: «Чем сложнее система, тем больший репертуар состояний сознания она может испытывать»8. Если квантифицировать когнитивные состояния, к которым потенциально способен получить доступ организм, то меры энтропии можно использовать для оценки вычислительной сложности любой разумной системы.

Появление ниш стимулирует усложнение

Итак, почему же данные об эволюции свидетельствуют о тенденции ко все более сложным формам с точки зрения количества возможных состояний системы, если виды эволюционируют лишь до такой степени, чтобы стать настолько сложными, насколько это требуется в той или иной нише с конечной сложностью? Почему этот процесс обязательно ведет к появлению все более умных агентов?

Два слова: появление ниш. Каждый появляющийся новый вид создает новую нишу и служит потенциальным источником пищи для нового вида. Постоянное возникновение ниш обусловливает усложнение видов, потому что самым сложным видам приходится моделировать все более сложный источник энергии и все более сложный внешний мир. Кстати, люди в современном обществе, в информационную эпоху вынуждены моделировать других моделирующих, иногда в деталях. Подумайте о работе психолога или спортсмена, например боксера. Итак, в данный исторический момент адаптивные системы в действительности моделируют нечто большее, чем просто внешнюю среду: они моделируют другие сознания.

Как объяснил Эдвард Осборн Уилсон в книге 1992 года «Разнообразие жизни», экосистемам присуща самоподкрепляющаяся тенденция к постоянному созданию новых ниш и новых видов. Поскольку по мере продолжения этого процесса количество биологически значимых переменных неуклонно растет, то в соответствии с законом необходимого разнообразия модель мира самого сложного вида также должна неуклонно усложняться. Если интеллект коррелирует с количеством доступных организму внутренних состояний (показатель фи), то неудивительно, что в результате эволюции со временем появляются все более разумные виды. По мере роста числа проблем, создаваемых окружающей средой, растет и широта ментального репертуара, необходимого для их решения.

Как будет показано в следующей главе, экосистема функционально эквивалентна химическому автокаталитическому набору, активно воспроизводящему элементы этого набора. Он также расширяет набор за счет включения новых элементов, постоянно адаптируясь к энергетическому ландшафту благодаря петле положительной обратной связи, которую мы называем самоусилением. Конечно, вид не может моделировать бесконечное число переменных, поэтому оптимальной прогностической моделью будет такая модель, которая в какой-то момент использует стратегию общего интеллекта. В этом случае мозгу не нужно подробно моделировать каждую отдельную новую переменную, которая может являться или не являться пищей или угрозой.

Франсис Хейлиген – бельгийский кибернетик, уже несколько десятилетий пишущий о связи между законом необходимого разнообразия и вторым законом термодинамики, считает, что закон Эшби должен представлять интерес для любого общества, которое надеется избежать экзистенциальных угроз, таких как природные и техногенные катастрофы: «Этот принцип важен для всего человечества в практических ситуациях: поскольку разнообразие возмущений, с которыми потенциально может столкнуться система, неограниченно, мы всегда должны стараться максимизировать внутреннее разнообразие системы, чтобы быть оптимально подготовленными к любым прогнозируемым или непрогнозируемым обстоятельствам»9.

Хотя нетрудно увидеть, как требования эволюционного отбора в конечном итоге приводят к появлению разумного вида, Гулд прав в том, что существует предел разумности, которого может достичь вид в результате одной лишь биологической эволюции. Однако интегрированный эволюционный синтез показывает, что наша естественная эволюция включает и слияние с нашими технологиями. Следовательно, если наша цель – измерить разумность жизни, то мы должны также измерить вычислительную мощность биосферы в целом, включая ее технологическую надстройку.

Удлиняющаяся лестница все более сложных ниш создает распределение взаимодействующих видов, которые различаются по форме и размеру, но в сочетании друг с другом образуют крупное функциональное целое – распределенный разум, охватывающий всю планету. Эта глобальная кибернетическая система получила название «Гея» (по причинам, которые мы рассмотрим в следующей главе), и она также «пытается» максимизировать количество состояний среды, на которые она может реагировать, за счет увеличения внутреннего разнообразия или количества доступных вычислительных состояний. Будучи сложной адаптивной системой, биосфера ведет себя как автопоэтический агент, и наш технологический прогресс является проявлением стремления Геи бесконечно избегать равновесия. Без технологий жизнь не сможет вырваться за пределы планеты, что ей необходимо сделать прежде, чем взорвется Солнце. Чтобы жизнь выполнила свой долг и распространилась дальше в космос, разум должен сохраняться.

Теперь мы видим связь между вторым законом термодинамики и законом необходимого разнообразия. Адаптивная сложность должна постоянно расширять репертуар когнитивных состояний, чтобы справляться с растущим числом термодинамических вызовов, с которыми она сталкивается (вызовов, угрожающих ее далекому от равновесия существованию). Становясь более разумной, биосфера – взаимосвязанная, взаимозависимая, интегрированная вычислительная сеть – более эффективно рассеивает обусловленный Солнцем градиент, производя тепловую энтропию с максимальной скоростью в рамках законов физики. Но сейчас нам уже не следует думать о Вселенной как о стремящейся производить энтропию с максимально возможной скоростью; Вселенная самоорганизуется с