}. Живой организм, как это показал великий русский физиолог И. П. Павлов, приобретает систему рефлексов – условных и безусловных.
Используя язык многокритериальной оптимизации, который был введен в этом параграфе, мы можем сказать, что выработка рефлексов производит необходимую ранжировку функционалов Ф>i и устанавливает алгоритмы их локальной оптимизации. (В теории управления системы, обладающие четким алгоритмом обратной связи, называют рефлексными.)
В этой главе я выделил два класса механизмов развития – адаптационные и бифуркационные. Выработка рефлексов – это результат действия адаптационных механизмов. Любое постепенное изменение тех или иных свойств развивающейся системы, происходящее под действием естественного отбора, – это тоже результат действия подобных механизмов. И каждый раз такие механизмы отыскивают некоторый локальный минимум. Этот факт позволяет дать определение адаптационных механизмов на языке теории исследования операций: механизмы, реализующие алгоритмы поиска локальных экстремумов без прогноза изменений внешней среды, т. е. лишь по информации об окружающей обстановке, полученной в данный момент, мы и будем называть адаптационными механизмами.
Ракурс, который нам дает теория исследований операции, позволяет увидеть и особую роль механизмов бифуркации в развитии материн. Используя язык этой теории, мы могли бы сказать, что бифуркационные механизмы в отличие от механизмов адаптационного типа осуществляют нелокальную оптимизацию. То, что начинает происходить в природе, когда вступает в действие бифуркационный механизм, можно уподобить ситуации, в которой вычислитель, работая с диалоговой системой оптимизации, время от времени при решении сложной задачи отступает от использования локальных алгоритмов типа наискорейшего пуска. Так он поступает всякий раз, когда используемый алгоритм «зацикливается», т. е. когда последующие итерации с помощью этого алгоритма перестают совершенствовать систему, т. е. приближать нас к точке минимума. В этом случае опытный вычислитель, как правило, переходит на метод Монте-Карло или какой-нибудь другой метод нелокального спуска.
Изучение алгоритмов развития живых систем показывает, что здесь существенно изменяется и роль принципа минимума диссипации энергии по сравнению с его ролью в эволюции неживой природы. В самом деле, в живых системах речь уже не идет о росте энтропии – наоборот, здесь возникают формы, обладающие способностью уменьшать локальную энтропию. Метаболизм – поглощение свободной энергии и вещества – становится основой развития живых систем. Из принципа, который действует лишь тогда, когда другие принципы отбора не выделяют единственной траектории развития процесса, протекающего в неживом веществе, он превращается в тенденцию, свойственную любой живой системе, – тенденцию максимизировать локальное уменьшение энтропии за счет метаболизма.