Все сказанное только что можно выразить и несколько иначе. Естественный отбор сам определяет некоторый фукционал , и существует некоторое оптимальное «поведение» x, такое, что

 При этом в отличие, например, от функционала действия живое существо вовсе не обязано реализовывать «поведение» x. Однако чем ближе будет его поведение к x, тем лучше живое существо будет приспособлено к окружающей среде и тем больше у него шансов выжить в данных условиях.

Живая система (например, популяция) существует в среде обитания, параметры которой испытывают непрерывные изменения. Это значит, что меняется и характер упорядоченности множества функционалов {Фi}. Таким образом, для живого мира на множество функционалов, определяющих гомеостазис того или иного вида, уже нет однозначной, раз и навсегда определенной упорядоченности, которая существует, как мы это видели, на множестве функционалов {wi}, т. е. на множестве «законов физики». В живом мире вступают в действие адаптационные механизмы, требующие непрерывной «переранжировки» элементов множества {Фi}. 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 Фi 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.

Изучение особенностей самоорганизации живой природы показывает, что вместе с усложнением организации живых систем происходит нарастание противоречий между их стремлением к сохранению гомеостазиса, стабильности и тенденций максимизировать эффективность поглощения и использования внешних энергии и вещества. По-видимому, всю историю развития жизни на Земле можно было бы изложить на языке многокритериальной оптимизации. Не исключено, что разрешение противоречий между этими двумя основными тенденциями происходит по классическому образцу, установленному в теории исследования операций: спонтанно возникают те или иные свертки основных критериев, а естественный отбор загоняет систему в один из локальных экстремумов этого комбинированного критерия. Во всяком случае, история антропогенеза показывает, что подобная гипотеза не лишена определенных оснований.

Итак, эволюция живого мира может изучаться под тем углом зрения, который свойствен теории исследования операций, главной задачей которой является изучение компромиссов: тогда наблюдаемое состояние той или иной системы – я имею в виду живые системы – оказывается всякий раз некоторым компромиссом. Заметим, что отыскание таких компромиссов происходит без участия интеллекта – принципы отбора сами формируют те механизмы, которые находят эти стихийные «алгоритмы эволюции». Совсем иначе складывается ситуация на социальном уровне организации материи.

Здесь ранжирование функционалов Фi, определяющих условия гомеостазиса, и формирование их свертки становятся прерогативой интеллекта. Поскольку те или иные предпочтения, которые определяют поведение людей, являют собой субъективное представление о способах обеспечения социальной стабильности (на уровне индивида, рода, племени и т. д.), здесь субъективный фактор начинает играть все большую и большую роль. Теперь именно та неопределенность, которую он порождает, заменяет в ряде случаев природную стохастичность, необходимую для развития эволюционного процесса. Изменчивость теперь в значительной степени определяется' различиями в целях и в представлениях о путях их достижения. Мы видим, что деятельность интеллекта качественно меняет все алгоритмы отбора.