Сложное поведение, вероятно, порождено энтропией

Алекс Висснер-Гросс (Alex Wissner-Gross) из Гарвардского университета (США) вместе с коллегами предпринял очередную попытку анализа сложных форм поведения живых существ с точки зрения энтропии. Однако пришёл при этом к выводам, несколько отличающимся от обычных. Начав с формализма (известного как «канонический ансамбль»), представляющего собой распределение вероятностей различных микроскопических состояний в системе, авторы работы в конце концов выводят из него то, что называют «причинным энтропийным принуждением» (сausal entropic forcing).

Когда энтропия следует причинности, она основывается не на внутреннем упорядочивании, доступном системе в то или иное конкретное время, а скорее на числе упорядочиваний, через которое система может пройти на пути к возможным будущим состояниям.

Внешне хаотические колебания маятника часто напоминают результаты сознательной деятельности прямоходящего по поддержанию равновесия. Но не заходим ли мы слишком далеко в таких сравнениях? (Иллюстрации Physics Focus / A. Wissner-Gross /Harvard Univ., MIT.)

В случае, к примеру, симуляции поведения частицы в закрытой камере эффект причинного энтропийного принуждения заключается в том, что частица будет оставаться близко к центру камеры. Чтобы посмотреть на эффект такого принуждения в более сложных случаях, авторы разработали программу, названную ими ENTROPICA. Затем они попробовали без задания ей какой-либо цели, кроме следования пути максимизации энтропии, проверить, к чему приведёт такое энтропийное поведение для различных симуляций реальных процессов в упрощённом виде.

Выяснилось, что при моделировании объекта, стоящего на недостаточно устойчивой платформе (тележке), модель эффективно балансирует, а при имитации деятельности животных успешно «использует инструменты» для выполнения задач по извлечению того или иного предмета, заблокированного другим предметом или находящегося вне непосредственного доступа. Иными словами, успешно проходит тесты, которые биологи предлагают животным (опять-таки в упрощённом виде).

Ну хорошо, животные — это животные, а что с людьми? Когда программу использовали для реализации стандартной биржевой модели поведения «Покупай дёшево, продавай дорого», она успешно стала приумножать «капиталы», фактически играя на рынке недвижимости, пусть и симулированном:

Исследователи, как видим, чрезвычайно амбициозны в интерпретации работы своей симуляционной программы, полагая, что её способность к воспроизведению поведения животных и биржевых брокеров говорит о том, что животные или даже люди — это не просто потребители того состояния, в которое эволюционирует окружающая среда, следуя сценарию нарастания энтропии: сложное поведение живых существ напрямую проистекает из энтропии. Действительно, если модель даёт сходные результаты с нашей собственной деятельностью (даже «открыла» в процессе симуляции Панамский канал!), то почему бы не предположить, что наше поведение и есть в основе своей энтропия?

Больше того, авторы полагают, что уже в имеющемся виде ENTROPICA напрямую применима для практических повседневных нужд, причём не только игровых, но и для деловой деятельности, той же игры на бирже или моделирования оптимальных логических цепочек. Любой знакомый с перманентным хаосом, который представляют собой не зарегулированные донельзя биржи и рынки, согласится, что как минимум некоторое время ENTROPICA, вероятно, сможет действовать не хуже некоторых реальных биржевиков, значительная часть которых всё равно в своей игре чаще всего ошибается.

Другое дело, что прямое уравнивание энтропийных процессов с поведенческими выглядит некоторым упрощением: уподоблять первым можно скорее бессознательные поведенческие процессы, в то время как для написания «Сна в летнюю ночь» ENTROPICA вряд ли окажется пригоднее Шекспира.

Отчёт об исследовании опубликован в журнале Physical Review Letters, а с его полным текстом можно ознакомиться здесь.

Подготовлено по материалам Physics Focus.