Пригожин и его коллеги обнаружили, что в лабораторных чашках Петри могут происходить химические реакции, приводящие к возникновению самоорганизующихся структур, чем-то напоминающих структуру урагана. Например, изменяя количество определенных реагентов, внешние условия (например, температуру) или вводя катализатор, можно добиться появления неожиданных ритмичных осцилляций в образовании продуктов реакции. Такие явления получили название химических часов. Ученые также обнаружили сложные пространственные структуры, в том числе сегрегацию различных типов молекул в разных частях реакционного сосуда. Короче говоря, случайные столкновения реагирующих веществ могут приводить к возникновению упорядоченности за счет рассредоточения энергии в системе.

На основании этих наблюдений Пригожин сформулировал две основные концепции. Первая описывает некий момент, когда добавление небольшого количества реагента или небольшое изменение температуры может принципиальным образом изменить течение химической реакции во времени и (или) пространстве. Интересно, что в конце XIX века французский математик Анри Пуанкаре столкнулся с этим же явлением в математике при анализе нелинейных дифференциальных уравнений: существует определенная точка, после которой становится невозможно с точностью предсказать поведение функции; начиная с этого момента система начинает вести себя хаотическим образом, и все численные результаты уравнения описывают математическую макроструктуру, называемую странным аттрактором. Вторая принципиальная концепция называется концепцией синхронизации. Она гласит, что при некоторых условиях, далеких от состояния равновесия, молекулы реагирующих веществ как бы «переговариваются» друг с другом, в результате чего в процессе самоорганизации могут возникать сложные временные или пространственные картины. Обе концепции играют важнейшую роль в определении индивидуального мозга и сетей синхронизированных мозгов (мозгосетей) в качестве органических компьютеров (см. главу 7).

В таком контексте переход от химических реакций к теории функционирования живых организмов требует лишь одного логического шага, и Пригожин сделал его с большим удовольствием. Чтобы понять, как именно, давайте вернемся к нашему швейцарскому дереву в Монтрё на променаде у озера и свяжем теорию Пригожина с нашими идеями.

Это дерево давным-давно пустило глубокие корни на берегу Женевского озера, используя свои многочисленные биологические солнечные панели для поглощения солнечного света и извлекая углекислый газ из окружающей среды. Оно получает энергию из солнечного света благодаря наличию в хлоропластах клеток листьев светопоглощающего пигмента – хлорофилла. Используя солнечный свет, углекислый газ и воду, хлоропласты осуществляют фотосинтез. Благодаря этому процессу растения способны направлять некоторое количество энергии солнечного света на поддержание и укрепление неравновесного состояния, существовавшего в семечке, из которого выросло растение, за счет добавления и поддержания слоев органической ткани в своей структуре.

Растения поглощают солнечный свет, животные поедают растения, а мы поедаем и тех и других. В целом жизнь сводится к поеданию того, что дает нам солнце; одни берут его свет сразу, а другие получают свою долю из вторых рук. Наш с Рональдом вклад в развитие этой идеи заключается в формулировании теории о том, что диссипативная структура (в данном случае дерево) претерпевает самоорганизацию – оно использует преимущества данного процесса для физического встраивания информации в образующую его органическую материю. Например, по мере роста дерева информация о климате, наличии воды, динамике солнечных пятен и многих других параметрах встраивается в круги, которые дерево каждый год добавляет к своей трехмерной структуре. В этом смысле дерево осуществляет все базовые операции, которые требуются от органического компьютера в соответствии с нашим критерием. И хотя у самого дерева нет прямого доступа к «памяти», сконцентрированной в виде кругов, внешние наблюдатели вроде нас могут до нее добраться[6].

В более формальном виде мы с Рональдом определили следующее:

Мы полагаем, что этот процесс не идентичен в разных формах жизни. Мы только что обратили внимание на то, что заключенная в древесных кольцах информация не может (насколько я могу судить) быть извлечена самим растением. Иными словами, само растение не имеет доступа к информации, требующейся, чтобы рассчитать, скажем, количество пятен на Солнце в предыдущем сезоне. Однако животные, обладающие мозгом, не только постоянно обращаются ко встроенной в их нервную ткань информации, но и используют ее как руководство для действий и поведения в будущем. В таком случае процесс превращения энергии в информацию лежит в основе важнейшего феномена, называемого обучением, и отвечает за накопление воспоминаний в головном мозге животного. Более того, поскольку в головном мозге этот процесс встраивания информации происходит напрямую через модификацию нервной ткани (т. е. через физическое изменение морфологических характеристик синапсов между двумя нейронами), можно сказать, что эта информация обладает «причинной эффективностью» в отношении нервной системы. Это означает, что процесс записи информации изменяет физическую конфигурацию (и, следовательно, функциональные параметры) сетей нейронов[7]. В этом заключается основа мощнейшего нейрофизиологического свойства, называемого нейропластичностью (см. главу 4).

Записывание информации в головной мозг животного – это очень большой шаг вперед по сравнению с годичными кольцами деревьев. Но еще более впечатляющие результаты показывает человеческий мозг. В нем диссипация энергии отвечает не только за постоянное накопление воспоминаний в результате удивительного и уникального процесса, происходящего на протяжении длительного периода времени или даже всей жизни организма, за обучение и пластичность, но также за появление гораздо более ценного и редкого продукта – знания.

Энергия превращается в знания!

На мой взгляд, это можно считать кульминацией, самым революционным результатом термодинамического описания жизни.

На данном этапе необходимо описать одно очень важное термодинамическое понятие – энтропию. Энтропию можно определить множеством способов. Как вариант, можно представить ее в качестве меры разупорядочения молекул или случайного распределения в конкретной макроскопической системе. Иначе энтропия описывается как число микросостояний, которые конкретная система, например газ, способна принимать, не меняя макроскопического поведения. Представьте себе, что входите в огромный пустой танцевальный зал в отеле с одним маленьким, наполненным гелием воздушным шариком в руках, как на день рождения. Поскольку шар имеет маленький объем, молекулы гелия плотно прижаты друг к другу и имеют сравнительно низкий уровень разупорядочения, поскольку не могут удалиться на большое расстояние из-за ограниченного объема шара. Аналогичным образом количество микросостояний тоже сравнительно невелико: хотя каждый атом гелия может меняться местами с другими атомами, не приводя к смене макросостояния наполненного гелием шарика, их передвижения все же ограничены шаром, и они не могут занять другое положение в танцевальном зале. Какое бы определение вы ни использовали, в данном случае гелий находится в состоянии с низким уровнем энтропии. Но вот вы доходите до центра зала и решаете проткнуть шарик и выпустить гелий. Теперь гелий, который изначально был сжат в ограниченном пространстве (соответствующем объему шара), распространяется по всему залу гораздо большего объема, что значительно повышает степень разупорядочения молекул и неопределенность точной локализации каждой молекулы гелия. Эта неопределенность характеризует состояние с высоким уровнем энтропии.