Informatica naturală este un domeniu științific care studiază procesele de prelucrare a informațiilor care au loc în natură, creier și societatea umană. Se bazează pe domenii științifice clasice precum teoriile evoluției , morfogeneza și biologia dezvoltării , cercetarea sistemelor , cercetarea asupra creierului , ADN-ului , sistemului imunitar și membranelor celulare , teoria managementului și comportamentul de grup , istorie și altele [1] . Sarcina secundară a acestei direcții este implementarea cunoștințelor dobândite în sistemele tehnice. Un loc intermediar între aceste două abordări este ocupat de modelarea computerizată a proceselor informaționale naturale.
Cibernetica , definită ca „știința legilor generale care guvernează procesele de control și transmitere a informațiilor în diverse sisteme, fie că sunt mașini, organisme vii sau societate” [2] este o direcție științifică apropiată, dar oarecum diferită. La fel ca matematica și partea principală a informaticii moderne , cu greu poate fi atribuită domeniului științelor naturii , deoarece diferă puternic de acestea prin metodologia sa. (În ciuda utilizării celei mai largi a modelării matematice și computerizate în științele naturale moderne.)
Informatica este de obicei considerată o disciplină pur tehnică, dacă nu în curs de dezvoltare, apoi dezvoltată odată cu apariția computerelor la mijlocul secolului trecut. Deși dispozitive de calcul antice precum abacul , dezvoltarea unui sistem de hieroglife sau invenția tipografiei pot fi, de asemenea, atribuite subiectului acestei discipline. niste[ cine? ] cercetătorii aderă, însă, la opinia că nu oamenii au creat informatica, ci informatica a creat oamenii. În special, teoria evoluționistă nu poate fi interpretată altfel decât ca un proiect CAD grandios care a culminat cu crearea unui astfel de dispozitiv de calcul autoreplicabil perfect ca persoană. . Evident, principiile acestei dezvoltări fie sunt complet de neînțeles pentru noi, fie sunt foarte prost înțelese. Dar asta nu înseamnă că ele nu există sau că nu sunt demne de studiat.
Multe procese care au loc în natură pot fi considerate informaționale. Acestea sunt, de exemplu, procesele de dezvoltare , transportul biologic , procesele din organismele unicelulare . Atunci când studiază aceste procese, oamenii de știință evidențiază unele principii, fenomene, procese care merită să fie extrase din contextul științific natural în care au fost observate (fiziologie, genetică, fizică cuantică) și considerate în termenii principiilor universale ale prelucrării informației în natură. . Este deosebit de interesant de observat care dintre ei au intrat deja în sistemul de concepte al informaticii moderne. Din acest punct de vedere, a fost efectuată revizuirea ulterioară a direcțiilor științifice.
Studiul fosilelor și al diversității speciilor până la mijlocul secolului al XIX-lea a convins majoritatea oamenilor de știință că speciile se schimbă în timp [3] [4] . Cu toate acestea, mecanismul acestor schimbări a rămas neclar până la publicarea în 1859 a cărții „ Originea speciilor ” a savantului englez Charles Darwin despre selecția naturală ca forță motrice a evoluției [5] . Teoria lui Darwin și Wallace a fost în cele din urmă acceptată de comunitatea științifică [6] [7] . În anii 1930, ideea selecției naturale darwiniene a fost combinată cu legile lui Mendel , care au stat la baza teoriei sintetice a evoluției (STE). STE a făcut posibilă explicarea relației dintre substratul evoluției (genele) și mecanismul evoluției (selecția naturală).
În teoria evoluționistă, se disting următoarele fenomene cele mai importante care contribuie la dezvoltarea unei specii: ereditatea , variabilitatea și selecția naturală . Variabilitatea este de obicei atribuită unui caracter aleatoriu - de exemplu, mutații aleatorii ale codului genetic. Selecția naturală este văzută în teoria evoluționistă ca o interferență pur externă a mediului în dezvoltarea unei specii. Se dovedește că doar mecanismul moștenirii poate fi atribuit principiului creator care a creat miracolul naturii - omul. Există însă lucrări în care aceste prevederi sunt puse sub semnul întrebării [8] . Se poate presupune că mecanismul variabilității nu este atât de simplu pe cât se crede în mod obișnuit, iar selecția se realizează nu numai prin mijloace externe, ci și prin mijloace interne în raport cu sistemul speciilor. Cu rare excepții, aceste categorii nu sunt încă reflectate în teoria și practica informaticii moderne.
Biologul austro-american Ludwig von Bertalanffy a propus Teoria Generală a Sistemelor în anii 1930 [9] . Ideea sa principală este de a recunoaște izomorfismul legilor care guvernează funcționarea obiectelor de sistem [10] . Multe concepte ale acestei teorii au corelate în informatica modernă. Acestea sunt, de exemplu, obiecte (cf. programare orientată pe obiecte ) și relații ( baze de date relaționale ), sistem și mediu (client-server-arhitectură).
Dar Bertalanffy explorează și dinamica sistemelor - echilibru (homeostază), evoluție , adaptare, procese de tranziție. Asta nu înseamnă că aceste subiecte sunt acum complet ignorate de informatică, dacă ne referim, de exemplu, la procesul de dezvoltare a software-ului. Există o adevărată luptă mortală cu complexitatea și entropia (un alt concept de sistem) aici. Dacă remedierea unei erori în cod provoacă în medie n erori noi, unde n>1, atunci procesul de dezvoltare devine divergent. Este puțin probabil ca natura să nu se confrunte cu astfel de probleme și este foarte interesant cum le-a rezolvat.
Conceptul sistemic al unui model pare a fi foarte promițător , de A.I.cărui analiză logică strălucitoare a fost oferităa
Biologia sistemelor este o disciplină științifică care s-a format la intersecția dintre biologie și teoria sistemelor complexe . Termenul a fost folosit pentru prima dată într-un articol din 1993 de W. Zieglgänsberger și TR. Tolle [12] . Dar direcția în sine a existat cu siguranță înainte. De fapt, Bertalanffy însuși era biolog, așa că poate fi considerat patriarhul acestei tendințe.
Și chiar mai devreme, deja la începutul secolului al XX-lea, fiziologul rus Vladimir Bekhterev a fundamentat 23 de legi universale și le-a extins în sferele proceselor mentale și sociale [13] . În 1935, un student al academicianului Pavlov, Pyotr Anokhin , a introdus conceptul de „aferentare sancționată” (din 1952 - „aferentare inversă”, mai târziu, în cibernetică - „feedback”), în același timp dă prima definiție a unui sistem funcțional [14] , anticipând într-o anumită măsură teoria lui Bertalanffy.
Aici este imposibil să nu menționăm conceptul de reflex condiționat dezvoltat de însuși I. P. Pavlov , în cadrul lucrării asupra căreia s-au format concepțiile sistemice ale lui Anokhin.
Foarte aproape de informatică este lucrarea de descifrare a codului genetic al ADN-ului .
Adesea Universul însuși este considerat din punctul de vedere al proceselor informaționale. Chiar și ideea a fost prezentată că informația este un concept mai fundamental decât materia și energia. Teza Zuse-Fredkin, datând din anii 1960, este că întregul univers este un automat celular gigant , care își actualizează constant regulile. [15] [16]
Conform unei alte versiuni, Universul este un computer cuantic care își calculează propriul comportament [17] .
Există multe dezvoltări ale sistemelor de calcul bazate pe principii observate în natură. De fapt, acesta este unul dintre subiectele bionicii , o disciplină care, împreună cu studiul, de exemplu, al zborului păsărilor sau al hidrodinamicii delfinilor, pentru a le repeta în dispozitive tehnice, este, de asemenea, angajată, de exemplu, în studiul proceselor informaţionale din organism.
Exemple de astfel de domenii sunt rețelele neuronale artificiale , algoritmii evolutivi , inteligența roiului , computerul ADN , computerul cuantic .
În esență, toate metodele și algoritmii existenți ai informaticii teoretice sunt algoritmi „inspirați din natură” [18] , inclusiv automate celulare, calcul evolutiv, inteligență roi și altele. O prezentare detaliată poate fi găsită în multe cărți [19] [20]
Modelarea sistemelor naturale de procesare a informațiilor servește, pe de o parte, la studierea și înțelegerea lor mai bună și, pe de altă parte, produce idei pentru implementarea sistemelor tehnice de calcul. Acestea sunt abordări precum viața artificială , modele de auto-reproducere.
Crearea de modele matematice sau computerizate pentru studiul obiectelor reale poate fi recunoscută ca una dintre cele mai importante trăsături ale disciplinei moderne de științe naturale. Unul dintre primele modele numerice din biologie este cel al neurofiziologilor britanici și al laureaților Nobel Hodgkin și Huxley , publicat în 1952. Autorii au creat un model matematic care explică propagarea potențialului de acțiune de-a lungul axonului unui neuron [21] . Modelul lor a descris mecanismul potențial de propagare ca o interacțiune între două componente moleculare diferite: canale pentru potasiu și sodiu, care pot fi privite drept începutul biologiei sistemelor computaționale [22] . În 1960, pe modelul lui Hodgkin și Huxley, Denis Noble a creat primul model computerizat al stimulatorului cardiac [23] .
Eforturile de a înțelege natura sistemelor biologice includ, de asemenea, crearea de organisme semi-sintetice.