Безмасштабные описания физических систем

В обсуждении эволюции в биологии системный подход проявлялся как большие эволюционные переходы/major evolutionary transitions --- переходы роста сложности между большими молекулами и клетками, клетками и многоклеточными организмами. Примерно такое же усложнение систем идёт и в техно-эволюции: из транзисторов делают микросхемы, из микросхем компьютеры, компьютеры соединяют в датацентры, датацентры в компьютерную сеть. Аналогия вроде бы понятна, но требовалось получить безмасштабную/scaleless/scale-free теорию (описание, применимое для систем любого масштаба/size/scale, то есть для мира микрочастиц с учётом явлений квантовой физики, но также и для макрообъектов). Безмасштабные описания применимы для систем самого разного масштаба, в том числе живых и неживых, а также живых сознательных и коллективов живых сознательных существ (например, человечество в целом). Безмасштабность в том числе означала и безмасштабность в четвёртом измерении, времени: учёт времени создания системы, времени жизни/эксплуатации/использования, но ещё и времени эволюции.

Ключевым стал переход к формулировкам физических явлений как информационных, а также объяснение феномена стабильности объектов в физическом мире --- почему какие-то объекты (например, молекула или человек) поддерживают свою форму в пространстве-времени. Fields, Glazebrook, Levin, Friston предложили онтологический фреймворк панпсихизма в форме минимального физикализма для описания физически стабильных систем как реализующих принцип минимизации свободной энергии и охватывающий весь спектр сложности/масштабов от элементарных частиц до людей и обществ[1]. Свободная энергия определяется как информационная характеристика системы, а не традиционная энергия механической работы или работы электромагнитных сил. Системы эти усложняются от элементарных частиц через молекулы, через системы из косной материи до живых созданий, где они усложняются от одноклеточных до многоклеточных организмов и их популяций. Все эти виды систем уменьшают байесовский (или расширенный байесовский/excess bayesian, чтобы учесть квантовоподобность/quantum-like вычислений в биологии[2]) сюрприз несоответствия определяемых порождающей/generative моделью[3] ожиданий измерений реальным измерениям в реальности.

Эта безмасштабная онтология физически стабильных систем формализована с использованием теории категорий как foundation ontology в части мереологии[4] и высказана в форме, позволяющей описать квантовоподобныйactive/embodied inference[5]. Эта линия онтологической инженерии хорошо показывает то, как думать о функционировании систем самой разной эволюционной сложности, в том числе как применить стохастические рассмотрения к неэргодическим системам, то есть системам с памятью. Одним из самых сильных подтверждений рассуждений по этой линии было создание hybrot[6], который научился играть в Pong: достаточно сложная система, способная к научению (например, естественная нейронная сеть) должна демонстрировать в силу принципа минимизации свободной энергии поведение, минимизирующее непредсказуемость внешней среды, что было продемонстрировано в эксперименте[7]. По факту в этой линии работ была сделана формализация и математизация основанных на физике идей онтологии первого поколения системного подхода, хотя в силу безмасштабности теории можно так же рассматривать и другие масштабы времени: жизненные циклы систем, и их эволюцию. Ключевым в этом было разработанное в квантовой физике для решения проблемы наблюдателя понятие измерения как взаимодействия систем, а не просто пассивного восприятия/наблюдения. Обратное тоже верно: взаимодействие систем, приводящее к изменению, то есть создание, описывается как обратное измерению. Это означает, что любое взаимодействие даже молекулы как системы с её окружением можно рассматривать как измерение или создание: молекула является прото-агентом, который как-то воспринимает/познаёт/измеряет и/или создаёт/изменяет окружающий мир, как-то поддерживая в нём свою стабильность в силу соблюдения принципа минимизации свободной энергии.

Эта линия рассуждений (восприятие/измерение обратно изменению/созданию и оба являются взаимодействием систем) была проведена в теории создателей/constructor theory, предложенной Deutsch и развиваемой разными исследователями квантовой гравитации, ибо там крайне нужны именно безмасштабные описания[8]. Создатель/сonstructor --- это какое-то физическое устройство, которое может долго поддерживать свою собственную неизменность/стабильность, изменяя при этом окружение какими-то заранее описанными последовательностями операций (например, это молекула катализатора, или робот с универсальным компьютером, или живое существо --- то есть достаточно продвинутые создатели могут в том числе и реплицировать себя, участвовать в эволюции). Безмасштабные физические теории, опирающиеся на представления о связанных с информацией изменениях как вычислениях, оказались весьма продуктивны.


  1. Fields, C., Glazebrook, J. F. and Levin, M., Minimal physicalism as a scale-free substrate for cognition and consciousness. Neuroscience of Consciousness 2021, https://chrisfieldsresearch.com/min-phys-NC-2021.pdf ↩︎

  2. Yukio-Pegio Gunji, Shuji Shinohara and Vasileios Basios, Connecting the free energy principle with quantum cognition, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnbot.2022.910161/full ↩︎

  3. https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_model ↩︎

  4. Fields, C. and Glazebrook, J. F. A mosaic of Chu spaces and Channel Theory I: Category-theoretic concepts and tools. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 31: 177-213, 2019, https://chrisfieldsresearch.com/mosaic1-pre.pdf и Fields, C. and Glazebrook, J. F. A mosaic of Chu spaces and Channel Theory II: Applications to object identification and mereological complexity. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 31: 237-265, 2019, https://chrisfieldsresearch.com/mosaic2-pre.pdf ↩︎

  5. Fields, C., Friston, K., Glazebrook, J. F. and Levin, M., A free energy principle for generic quantum systems. Progress in Biophysics and Molecular Biology 173: 36-59, 2022, https://chrisfieldsresearch.com/qFEP-2112.15242.pdf ↩︎

  6. Hybrot, https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot ↩︎

  7. Brett J. Kagan, Andy C. Kitchen, Nhi T. Tran, Forough Habibollahi, Moein Khajehnejad, Bradyn J. Parker, Anjali Bhat, Ben Rollo, Adeel Razi, Karl J. Friston, In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world, 2022, https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(22)00806-6 ↩︎

  8. https://www.constructortheory.org/ ↩︎