Про роль функції і селекції в еволюційних системах

Майкл Вонґ, Деніел Аренд-молодший, Стюарт Бартлетт, Джеймс Клівз II, Гізер Демарест, Анірудх Прабху, Джонатан Лунін, Роберт Гейзен: міждисциплінарна група дев’яти видатних науковців (три філософи, два астробіологи, даталог, мінералог і фізик-теоретик) з Наукового інституту Карнегі, Каліфорнійського технологічного інституту, Корнельського університету та Університету Колорадо сформулювали новий фундаментальний закон природи: закон збільшення функціональної інформації, який пояснює принципи еволюції – не тільки живого, але й неживого Всесвіту – від планет і зірок до атомів, мінералів тощо; Дарвінівська теорія є частковим випадком цього закону.

 

 

 

Важливість

 

Всесвіт рясніє складними еволюційними системами, але макроскопічні фізичні закони, схоже, цих систем адекватно не описують. Визнаючи, що виявлення концептуальних еквівалентностей між різними явищами було основою для розробки попередніх законів природи і шукаючи еквівалентності між еволюційними системами, ми наближаємося до потенційного "забраклого закону". Ми припускаємо, що всі еволюційні системи (включаючи живе, але не обмежуючись ним) складаються з різноманітних компонентів, які можуть об'єднуватися в конфігураційні стани, що потім селекціонуються – за або проти – на основі функцій. Потім визначаємо основні джерела селекції – статичну сталість, динамічну сталість та генерування новизни – і пропонуємо асиметричний у часі закон, який стверджує, що функціональна інформація системи збільшується з часом, коли вона селекціонується за однією чи кількома функціями.

 

Анотація

 

Фізичні закони – такі як закони руху, гравітації, електромагнетизму та термодинаміки – кодифікують загальну поведінку різноманітних макроскопічних природних систем у просторі та часі. Ми припускаємо, що для характеристики знайомих макроскопічних явищ нашого складного еволюційного Всесвіту потрібен додатковий, досі не сформульований закон. Важливою особливістю класичних законів фізики є концептуальна еквівалентність специфічних характеристик, спільних для великої, здавалобися, різноманітної сукупності природних явищ. Виявлення потенційної еквівалентності між різними явищами – наприклад, між яблуками, які падають, а орбітальними супутниками, або між гарячими об'єктами а стиснутими пружинами – завдяки формулюванню законів природи відіграло важливу роль у поглибленні наукового розуміння нашого світу. Одне з найдивовижніших явищ у світі природи – це еволюція різноманітних систем, зокрема зірок, мінералів, атмосфери та живого. Ці еволюційні системи видаються концептуально еквівалентними, оскільки мають три помітні ознаки: 1) вони формуються з численних компонентів, які потенційно можуть комбінаторно набувати величезної кількості різних конфігурацій; 2) існують процеси, які генерують численні різні конфігурації; і 3) конфігурації переважно селекціонуються на основі функції. Ми визначили універсальні концепції селекції – статичну стійкість, динамічну стійкість і генерування новизни, які лежать в основі функції і спонукають системи до еволюції через обмін інформацією між середовищем і системою. Відповідно, ми пропонуємо "закон збільшення функціональної інформації": Функціональна інформація системи буде збільшуватися (тобто система еволюціонуватиме), якщо для виконання однієї чи більше функцій селекцію пройдуть багато різних конфігурацій системи.

 

Закони класичної фізики з'явилися як спроба надати всеосяжне передбачуване пояснення явищ у макроскопічному світі (1–4). Добре задокументовані приклади включають 10 констатацій, які формують класичні закони руху, гравітації, електромагнетизму й енергії (табл. 1). Кожен із цих емпірично обґрунтованих природних законів описує універсальну поведінку макроскопічних фізичних систем.

 

 

Таблиця 1. ДЕСЯТЬ ЗАКОНІВ КЛАСИЧНОЇ ФІЗИКИ*

 

Закони руху Ньютона

1. Перший закон руху: Тіло продовжує перебувати у стані спокою або рівномірного прямолінійного руху, якщо на нього не діють сили, що змушують його змінити цей стан.

2. Другий закон руху: Сила дорівнює масі, помноженій на прискорення.

3. Третій закон руху: Кожній силі, що діє, відповідає рівна і протилежна сила протидії.

 

Закон гравітаційного тяжіння Ньютона

4. Між будь-якими двома об'єктами існує сила притягання, пропорційна добутку їхніх мас на квадрат відстані між ними.

 

Закони термодинаміки

5. Перший закон термодинаміки: У замкненій системі загальна кількість енергії зберігається.

6. Другий закон термодинаміки: Теплота не буде спонтанно переходити від холоднішого тіла до теплішого.

 

Закони електромагнетизму (електрика і магнетизм – два аспекти тої самої сили)

7. Електростатика (закон Кулона): Сила між будь-якими двома електрично зарядженими тілами пропорційна добутку їхніх зарядів на квадрат відстані між ними.

8. Магнітостатика: Кожен магніт є диполем; подібні магнітні полюси відштовхуються один від одного, тоді як неподібні полюси притягуються.

9. Електромагнетизм: Рухомі електричні заряди створюють магнітні поля.

10. Електромагнітна індукція: Електричні поля й електричні струми створюються шляхом зміни магнітних полів.

_______________

*адаптовано з (3) і (4)

 

Перелік законів у табл. 1 не є вичерпним; наприклад, можна сперечатися про включення додаткових законів збереження (наприклад, маси та заряду). Однак разом ці твердження кодифікують більшість явищ природного світу в масштабах простору і часу, які сприймаються людиною (тобто нерелятивістські явища в масштабах, більших за квантові ефекти). Зауважте, що хоча більшість цих природних законів можна кількісно сформулювати у вигляді рівняння, таке формулювання не є обов'язковою ознакою. Друге начало термодинаміки, наприклад, часто представляють у вигляді нерівності: ентропія закритої системи залишається сталою або зростає (твердження, яке передбачає спостережувану асиметрію, що "тепло не буде спонтанно перетікати від холоднішого до теплішого тіла"). Проте кожен із цих законів ґрунтується на вимірюваних параметрах – масі, силі, прискоренні, відстані, енергії або заряді.

 

Багате розмаїття спостережуваних природних явищ пояснюється класичними законами фізики. Еліптичні орбіти планет, поведінка парових двигунів, розщеплення призмою білого світла на спектр кольорів і рух розміщеної поруч з електричним струмом стрілки компаса – все це безпосередньо випливає з цих тверджень. Закони, представлені в табл. 1, є одними з найважливіших тверджень, відкритих вченими на нинішній день, і хоча можуть існувати розбіжності щодо того, що буде включено в остаточний список, явно відсутній закон зростання "складності". Тому важливим питанням, на яке поки що немає відповіді, є те, чи достатньо сформульованих природних законів у поєднанні з необхідними базовими припущеннями і початковими умовами для кодифікації всіх легко спостережуваних природних явищ. Чи можуть бути сформульовані додаткові природні закони, подібні до тих, що наведені в табл. 1 (5–7)? Якщо так, то які кроки треба зробити для виявлення і кодифікації таких "забраклих законів"?

 

Ми пропонуємо підхід, заснований на виявленні численних прикладів розрізнених макроскопічних виразно еволюційних явищ, які демонструють вражаючу концептуальну схожість, що переконливо свідчить про можливість існування базової закономірної концептуальної еквівалентності ("Природні закони і виявлення концептуальних еквівалентностей" і "Визначення перспективної концептуальної еквівалентності між відмінними еволюційними системами"). Одним з об'єднуючих аспектів усіх еволюційних систем є селекція, тому далі ми досліджуємо фундаментальні джерела селекції та функції (Витоки селекції та функції). Потім ми вводимо функціональну інформацію як параметр, навколо якого можна сформулювати природний закон (Функціональна інформація та еволюція систем) і пропонуємо закон збільшення функціональної інформації (Закон збільшення функціональної інформації). На завершення ми розглядаємо важливі наслідки цього природного закону (Обговорення).

 

РЕЗУЛЬТАТИ

 

Природні закони і виявлення концептуальних еквівалентностей.

 

Відкриття класичних законів фізики продемонструвало, що певні характеристики (тобто властивості або атрибути) фізичних тіл мають релевантну подібність. Хоча падіння яблука і рух Місяця по орбіті багато в чому відрізняються, вони схожі в тому, що яблуко і Місяць мають спільну властивість – масу, а отже рух обох об'єктів можна описати в нерелятивістському контексті за допомогою універсального закону гравітаційного тяжіння Ньютона. Спільність властивостей, охоплених природним законом, слугує для об'єднання на концептуальному рівні розрізнених на перший погляд явищ, припускаючи, що відповідні явища є еквівалентними в теоретично важливому сенсі, отже представляють єдину сферу природних явищ.

 

Встановлення того, що сукупність інтуїтивно схожих, але на перший погляд різноманітних явищ є насправді в певному сенсі еквівалентними, залежить від відкриття уніфікаційних загальних законів, що їх охоплюють. Наприклад, експерименти, проведені фізиками дев'ятнадцятого століття (зокрема Ерстедом і Фарадеєм), привели до підозри, що електричні та магнітні явища є релевантно подібними у важливих аспектах (8, 9). Передбачувана концептуальна еквівалентність між електрикою і магнетизмом, заснована на спостереженнях обох типів явищ в лабораторних умовах, мала важливе значення для розробки законів електромагнетизму, кодифікованих у рівняннях Максвелла.

 

Інша ілюстрація – відкриття того, що тепло можна перетворити на механічну роботу (наприклад, у парових двигунах) і що механічну роботу можна перетворити на тепло (наприклад, через тертя), дозволило припустити, що гарячі об'єкти і механічні пристрої, такі як стиснута пружина, є концептуально еквівалентними, оскільки на них поширюється закономірна властивість мати енергію (динамічна властивість мати здатність виконувати роботу). Концепція гарячих об'єктів, що мають енергію, призвела до прийняття динамічної теорії тепла і кінетичної теорії температури (ідея про те, що вся матерія складається з частинок, які постійно перебувають у русі, в якій температура ототожнюється з середньою кінетичною енергією, ½ mv²) замість нині застарілої теплецевої теорії (у якій тепло передається через гіпотетичну самовідштовхувальну невагому рідину). Дослідження ефективності теплових двигунів показали, що перетворення тепла в механічну роботу не є повністю реверсивним – тепло спонтанно тече лише в одному напрямку, від гарячого до холодного резервуара, що відкрило шлях до поняття ентропії й асиметричного в часі другого закону термодинаміки. Ці дослідження поведінки термодинамічних систем дали початок універсальним законам термодинаміки, які описують взаємозв'язок між роботою, теплотою та енергією в матеріальних системах, що перебувають у стані рівноваги або близькому до рівноваги.

 

Отже, відкриття наведених у табл. 1 природних законів часто починалося зі сміливого припущення – а саме, що, здавалобися, не пов'язані між собою явища насправді подібні у важливий, але наразі погано вивчений спосіб. Здатність сформулювати кожен із цих теоретичних законів критично залежала від ідентифікації того, які з передбачуваних теоретичних атрибутів відповідних явищ – наприклад, інерційна маса, енергія, електричний заряд – є закономірно пов'язаними в емпірично очевидний спосіб. Емпіричне підтвердження закону встановлювало, що відповідні теоретичні атрибути є "реальними" і справді концептуально еквівалентними в даному контексті.

 

Нарешті, важливо пам'ятати: навіть якщо припустити, що сукупність природних явищ є уніфіковними в рамках ще не сформульованого природного закону, це не означає, що набір ознак, обраних для формулювання такого закону, буде успішним. Здатність формулювати емпірично плідні загальні закони природи критично залежить від вибору правильних атрибутів для відповідних явищ. Наприклад, ранні теорії руху, засновані на вже неіснуючій теоретичній концепції імпульсу (внутрішньої рушійної властивості об'єктів, що утримує їх у русі), не змогли пояснити важливих аспектів руху матеріальних об'єктів і були замінені законами руху Ньютона, які ґрунтувалися на зовсім іншій теоретичній властивості – на інерції. Коротше кажучи, можна помилятися щодо того, які гіпотетичні теоретичні характеристики є концептуально еквівалентними в слушному сенсі забезпечення основи для уніфікації сукупності на перший погляд розрізнених природних явищ у рамках науково плідного закону.

 

Історія наукових відкриттів надихає нас на пошук емпірично потужних теоретичних законів, які описують поведінку еволюційних систем – систем, які демонструють особливу, асиметричну в часі форму розвитку, і які, очевидно, не виводяться з класичних законів фізики. Поступ залежить від вивчення різноманітних еволюційних систем з метою виявлення потенційних концептуальних еквівалентностей через дослідження спільних тем (можливо, малопомітних), які можуть вказувати на теоретичну основу базових атрибутів, здатних підтримати ще не сформульований закон природи, що уніфікує еволюційні явища.

 

Визначення перспективної концептуальної еквівалентності між відмінними еволюційними системами.

 

Ми визначаємо "еволюційну систему" як колективний феномен, що складається з багатьох взаємодіючих компонентів, який із плином часу демонструє збільшення різноманітності, поширеності та структурованості поведінки. У цьому контексті іноді використовують концепцію підвищеної складності (10–14). Таким чином, еволюційні системи є розповсюдженим аспектом природного світу, вони зустрічаються в численних природних контекстах у багатьох просторових і часових масштабах.

 

Еволюційні системи демонструють концептуальну еквівалентність, яка ще не кодифікована жодним із природних законів, наведених у табл. 1. Згідно з нашою пропозицією, еволюційні системи повинні узгоджуватися з усіма класичними законами фізики, навіть якщо їхня універсальна і відмінна поведінка не може бути адекватно описана цими законами як окремо, так і комплексно. Ця вимога є потенційним викликом. Очевидна тенденція еволюційних систем, особливо неживих, таких, що відіграють свою роль в еволюції зірок, мінералів і атмосфери (обговорюється нижче), ставати все більш впорядкованими з плином часу, здається, суперечить асиметричному в часі характеру другого закону термодинаміки, який характеризує природні явища як такі, що з плином часу стають все більш невпорядкованими. Однією з відмінних рис нашої пропозиції є формулювання універсального закону для живих і неживих еволюційних систем, який узгоджується з другим законом термодинаміки, але не може неминуче випливати з нього.

 

Які спільні риси можуть мати еволюційні системи? Яким чином вони можуть бути концептуально еквівалентними? Розглянемо три приклади еволюційних систем.

 

1. Еволюція зірок і нуклеосинтез: зірки починаються як гравітаційно зв'язані маси переважно водню і гелію, в яких внутрішній тиск і температура достатньо високі, щоб ініціювати і підтримувати реакції ядерного синтезу. На перших стадіях нуклеосинтезу в усіх зірках відбувається "горіння водню" з утворенням гелію, але зорі, більші за Сонце, з часом зазнають додаткових процесів термоядерного синтезу: "горіння гелію" з утворенням вуглецю, "горіння вуглецю" з утворенням магнію та інших елементів, а також кілька послідовних стадій, які генерують десятки елементів і сотні ізотопів (15–17). На останніх бурхливих стадіях життя зірок такі події, як класичні нові, супернові та зіткнення нейтронних зірок, створюють повну періодичну таблицю, що складається з понад 100 елементів та їхніх ~2000 ізотопів. Таким чином, зоряна еволюція призводить до нових конфігурацій незліченної кількості взаємодіючих ядерних частинок. Система невблаганно еволюціонує від невеликої кількості елементів та ізотопів до розмаїття атомних будівельних блоків, які ми бачимо у Всесвіті сьогодні.

 

2. Еволюція мінералів: "Еволюція мінералів" описує зміну різноманітності та розподілу мінералів, які виникають під час формування й еволюції земних планет і супутників (18–21). Найдавніші мінерали в космосі включають приблизно 20 тугоплавких фаз, які конденсувалися з атмосфер старих зірок, що розширювалися та охолоджувалися (22, 23). Ці мінерали входять до складу пилу і газу, які формують планети, – матеріали, що зазнають подальших послідовностей конденсації, плавлення, кристалізації, диференціації, зміни під впливом температури і тиску, а також взаємодії рідини з породами (24). Кожен новий фізичний, хімічний і (на Землі) біологічний процес має потенціал для урізноманітнення мінеральної сировини планети. Так, на Землі було кодифіковано понад 5900 мінеральних "видів", і, можливо, ще 3500 видів чекають на відкриття й опис (25). Крім того, протягом мільярдів років планетарної еволюції середній рівень хімічної та структурної інформації, що міститься в мінералах, систематично зростає (26, 27). Таким чином, як і у випадку зоряного нуклеосинтезу, еволюція мінералів відбувається як послідовність процесів, які збільшують різноманітність системи поетапно, кожен із яких ґрунтується на попередніх.

 

3. Біологічна еволюція: живе є квінтесенцією еволюційної системи. Чарльз Дарвін запропонував (1859) елегантну схему еволюції живого шляхом природного відбору: 1) у будь-якій популяції особини демонструють варіації своїх ознак (наприклад, через мутації та генетичну рекомбінацію); 2) народжується більше особин, ніж може вижити; 3) особини зі спадковими ознаками, що сприяють виживанню, з більшою ймовірністю дадуть потомство, яке матиме ці корисні риси. Таким чином, популяції еволюціонують протягом багатьох поколінь, оскільки корисніші ознаки селекціонуються за рахунок ознак, які не дають переваг. Живе (хоч воно і відрізняється специфікою своїх еволюційних механізмів) можна уявити як еквівалент попередніх прикладів нуклеосинтезу й еволюції мінералів наступним чином: незалежно від того, чи розглядаються вони в масштабі взаємодіючих молекул, клітин, особин або екосистем, біологічні системи мають потенціал для виникнення численних конфігурацій, генерується багато різних конфігурацій, і природна селекція зберігає переважно конфігурації з ефективними функціями.

 

Ці три природні еволюційні системи суттєво відрізняються в деталях. Зоряний нуклеосинтез залежить від селекції стабільних конфігурацій протонів і нейтронів. Еволюція мінералів залежить від відбору нового, локально стабільного улаштування хімічних елементів. Біологічна еволюція відбувається шляхом природного відбору корисних спадкових ознак. Однак ми припускаємо, що ці приклади (і багато інших) є концептуально еквівалентними в трьох важливих аспектах (28, 29):

 

1. Кожна система формується з численних взаємодіючих одиниць (наприклад, ядерних частинок, хімічних елементів, органічних молекул або клітин), що призводить до комбінаторно великої кількості можливих конфігурацій.

 

2. У кожній з цих систем поточні процеси генерують велику кількість різних конфігурацій.

 

3. Деякі конфігурації, внаслідок своєї стабільності або інших "конкурентних" переваг, мають більше шансів зберегтися завдяки селекції для виконання певної функції.

 

Іншими словами, кожна система еволюціонує через селекцію вигідних конфігурацій з точки зору системної стійкості.

 

За іронією долі, ці близькі паралелі між різними еволюційними системами могли бути затьмарені силою трансформаційних аргументів Чарльза Дарвіна про біологічну еволюцію шляхом природного відбору (30). Наприклад, найгучніші заперечення проти концепції еволюції мінералів лунають від біологів, які стверджують, що мінеральні системи не можуть еволюціонувати – що еволюція є концепцією, притаманною лише біології (31). Однак ми стверджуємо, що дарвінівський природний відбір і спільне походження є лише одним концептуально еквівалентним прикладом значно загальнішого природного процесу (32). Деталі варіюються від системи до системи, але всі еволюційні системи демонструють основні характеристики комбінаторного багатства і селекції за функцією.

 

Еволюційні системи є асиметричними відносно часу; вони демонструють збільшення з часом різноманітності, дистрибуції та/або закономірної поведінки. У попередніх роботах була зроблена спроба описати цю часову асиметрію за допомогою "теорії суміжного можливого" [ця теорія припускає, що біологічні системи здатні перетворюватися на більш складні системи, вносячи у свою структуру поступові, відносно менш енерговитратні зміни – пер.], математичної формули, яка описує монотонне і вибухоподібне збільшення комбінаторного багатства з часом (33, 34). Проте еволюція через селекцію не є безперервною або постійною. Обставини навколишнього середовища, які обмежують генерацію нових конфігурацій або обмежують селекцію, будуть гальмувати еволюцію. Наприклад, нуклеосинтез зупиняється, коли вибухає зірка; еволюція мінералів майже припиняється, якщо планета замерзає; еволюція живих систем може сповільнитися, коли певне середовище майже не змінюється протягом тривалого часу; а біологічна еволюція після масових вимирань відразу тимчасово переривається (хоча в довгостроковій перспективі масові вимирання можуть відкрити нові ніші для наступних еволюційних "вибухів"). Той факт, що швидкість еволюції змінюється, коли змінюються механізми селекції нових конфігурацій та/або селекційний тиск у системі, підкреслює сутнісний зв'язок між еволюцією та контекстом.

 

Ці три характеристики – різноманітність компонентів, пошук конфігурацій і селекція (які, як ми припускаємо, є концептуальними еквівалентами для всіх природних еволюційних систем) – можуть бути достатніми для формулювання якісного закону, який не є імпліцитним у класичних законах фізики. У всіх випадках еволюція – це процес, в якому конфігурації з більшим ступенем функціональності переважно відбираються, тоді як нефункціональні конфігурації відсіюються. Робимо висновок:

 

Системи, що складаються з багатьох взаємодіючих агентів, демонструють збільшення різноманітності, розподілу та/або впорядкованої поведінки, коли численні конфігурації системи зазнають селекційного тиску.

 

Однак чи існує універсальна основа для селекції? І чи існує більш кількісний формалізм, що лежить в основі цієї передбачуваної концептуальної еквівалентності – формалізм, що ґрунтується на передачі інформації? Ми детально розглядаємо ці питання і стверджуємо, що відповідь на обидва питання – "так".

 

Походження селекції та функції.

 

Всесвіт, який ми спостерігаємо, постійно генерує певні впорядковані структури і впорядковані системи, існування і зміни яких із часом не можуть бути адекватно пояснені досі відкритими законами природи, які зведені в табл. 1. Законоподібне формулювання, яке ми запропонували наприкінці розділу "Визначення перспективної концептуальної еквівалентності між відмінними еволюційними системами", описує зростання складності системи через існування селекційного тиску. У цьому розділі ми ідентифікуємо три типи селекції й постулюємо, як селекційні сили сприяють функціонуванню.

 

Підхід до селекції першого порядку за допомогою уяви про безладний світ.

 

Закон зростання складності за визначенням є часово асиметричним законом (тобто анізотропність часу є чітко релевантна до змін стану системи). Сучасна фізика пояснює анізотропність часу, посилаючись на гіпотезу минулого, яка стверджує, що всесвіт розпочався в надзвичайно низькоентропійному стані (35, 36). Гіпотеза минулого в поєднанні з симетричними в часі фундаментальними законами природи призводить до другого закону термодинаміки, який стверджує, що загальна ентропія має тенденцію до зростання.

 

Одна зі стратегій визначення важливих аспектів нашого все складнішого Всесвіту полягає в тому, щоб уявити "можливий світ" з отим початковим низькоентропійним станом, який рухається в часі у цілковитій відповідності з другим законом термодинаміки, але не продукує жодних систем зі зростаючою складністю. Що змінилося б у такому світі, який забороняє виникати порядку, різноманітності та функціонуванню?

 

У цьому уявному безладному світі системи плавно рухаються до станів із вищою ентропією, не породжуючи жодних довготривалих осередків низької ентропії – наприклад, через відсутність сил притягання (гравітації, електростатики) або універсально домінуючих сил відштовхування. Тобто не існує бар'єрів, які би заважали системам іти прямим шляхом до термодинамічної рівноваги в процесі еволюції. Ймовірно, навіть неможливо провести межі між різними макроскопічними "речами" в такому всесвіті: чи можна щось розрізнити, якщо весь Всесвіт – це просто густий туман з матерії й енергії, який швидко розсіює випадкові флуктуації і необмежено остигає?

 

Наш Всесвіт не є такою уявною вселенною: він породжує речі, які не йдуть найпрямішими шляхами до своїх найвищих ентропійних станів. Щось "заважає", а іноді й спрямовує розсіювання вільної енергії, дозволяючи тривале існування нерівноважних станів (37–41). Якими є деякі з цих бар'єрів? Для ядерного синтезу кулонівське відштовхування і повільна швидкість подій слабкої взаємодії (яка перетворює протон на нейтрон із випромінюванням позитрона й електронного нейтрино, створюючи дейтрон) перешкоджають спонтанному алхімічному перетворенню всього водню у Всесвіті на залізо. У хімічних реакціях кінетичні бар'єри перешкоджають багатьом екзергонічним реакціям, виводячи хімічні системи зі стану рівноваги. Низька теплопровідність планетного матеріалу дозволяє підтримувати теплові градієнти всередині планетних тіл.

 

Наслідком цих бар'єрів є широке розмаїття матеріалів у нашому Всесвіті. Елементи періодичної таблиці існують тому, що легкі ядра не можуть легко зливатися, утворюючи залізо, а багато важких ядер стабільні і не розпадаються. Фотон видимого світла сам собою не перетворюється на безліч теплових фотонів. Мінерали, викувані в умовах тиску і температури мантії Землі, можуть зберігатися на поверхні завдяки кінетичній стабільності. Так само органічна речовина не може спонтанно горіти в атмосфері кисню – через високу енергію активації горіння. Ми завдячуємо своїм існуванням усім цим метастабільним особливостям нашого всесвіту.

 

Таким чином, найпростіша селекційна сила випливає з фундаментальних властивостей нашого Всесвіту, які забезпечують статичну стійкість. (Така стійкість, звичайно, не є абсолютно необмеженою, але повинна тривати протягом періодів значно більших, ніж інші часові масштаби локальних змін). У природі багато структур були селекціоновані власне за їхню стабільність супроти розпаду до рівноважного стану. Ми можемо назвати це "принципом статичної стійкості", який визначаємо як "селекцію першого порядку":

 

Конфігурації матерії мають тенденцію зберігатися, якщо не існує кінетично сприятливих шляхів для їхнього залучення в більш стабільні конфігурації.

 

 

Основні функції динамічних систем та походження селекції другого порядку.

 

Статична стійкість забезпечує не тільки величезну різноманітність компонентів, а й "батареї вільної енергії" або "кишені негентропії" по всьому Всесвіту, які живлять динамічно стійкі об'єкти (42). Зірки – це динамічно стійкі сфери плазми, які живляться вільною енергією, що вивільняється в результаті ядерного синтезу в їхніх ядрах. Конвективні зони – чи то в ядрі зорі, чи то в ядрі, мантії або атмосфері планети – є динамічно стійкими дисипативними структурами, які живляться за рахунок планетарних теплових градієнтів. Динамічна стійкість живого зумовлена хімічною нерівновагою в навколишньому середовищі та сонячними фотонами, які суттєво різняться від рівноважного теплового фону (39, 43, 44).

 

Динамічні об'єкти за природою є відкритими системами. Тому, на відміну від статично стійких об'єктів, вони не визначаються стійкістю точного речовинного складу: вміст елементів у зірці змінюється протягом її життя; ураган за час свого існування вбирає в себе багато різних порцій повітря; організми постійно обмінюються речовиною з навколишнім середовищем.

 

Що ж тоді є сталим? На нашу думку, це процеси, що причиняють те, що ми називаємо "селекцією другого порядку":

 

Оскільки процеси мають причинно-наслідковий вплив на внутрішній стан системи або її зовнішнє середовище, то вони можуть бути названі функціями. Якщо функція сприяє стійкості системи, вона буде виселекціоновуватися.

 

Фундаментальним процесом є дисипація вільної енергії – без цієї функції не могли б існувати складні динамічні утворення. На відміну від статичної стійкості, яка вимагає розсіювання лише під час формування, динамічна стійкість потребує активного розсіювання. Можуть з'явитися інші функції, такі як автокаталіз, гомеостаз та обробка інформації, що продовжить акт дисипації у просторі та часі. Наприклад, самовідтворювальні системи, включаючи наше життя, обов'язково є автокаталітичними; за інших рівних умов варіації тих систем, які мають більшу автокаталітичну здатність, будуть поширюватися швидше і можуть бути охарактеризовані як такі, що мають вищу "динамічну кінетичну стабільність" (45, 46).

 

Різні види динамічної стійкості розрізняються за різними рівнями ролі інформації у забезпеченні стійкості. Тут інформація просто відноситься до структур даних у системі, які кодують інформацію про себе, своє середовище або про свої відносини з навколишнім середовищем. У випадку автокаталізу стійкості сприяє системна інформація, тоді як у випадку гомеостазу стійкості сприяють кореляції між системою та її оточенням. Обробка інформації додає ще один вимір, оскільки система активно записує інформацію про навколишнє середовище, що сприяє стійкості. Зауважте, що обробка інформації може відбуватися на різних рівнях. Розгляньмо відмінності між системами, здатними до пам'яті, прогнозування на основі пам'яті та прогнозування поза пам'яттю. Пам'ять (зберігання інформації, отриманої через вимірювання та відчуття) дозволяє кодувати асоціації. Передбачення на основі пам'яті (здатність робити висновки про майбутні стани на основі закодованої пам'яті) сприяє стійкості завдяки базовому розумінню причинно-наслідкових зв'язків. Нарешті, передбачення поза пам'яттю вимагає уяви і здатності враховувати контрфакти; така абстракція дозволяє генерувати більшу новизну через створення досі неіснуючих, уявних версій реальності (47). Таке інформаційно-центричне пояснення стійкості та самоорганізації суттєво відрізняється від суто термодинамічних описів "дисипативних структур" (42, 48) та фізико-хімічної концепції динамічної кінетичної стабільності (45, 46).

 

Назвімо дисипацію, автокаталіз, гомеостаз та обробку інформації "основними функціями" (49). Кожна з цих функцій слугує для увічнення, уможливлюючи подальше розсіювання: зірки досягають гомеостазу, врівноважуючи гравітаційний колапс з кінетичною енергією, що генерується синтезом, дозволяючи синтезу тривати; вогонь досягає автокаталізу, нагріваючи навколишні матеріали до температури горіння, продовжуючи горіння; живе досягає обробки інформації за допомогою різних механізмів навчання, включаючи дарвінівську еволюцію і неврологічне пізнання, що, своєю чергою, підтримує лінію передачі інформації, сприяючи виживанню, розмноженню і безперервній метаболічній діяльності.

 

Допоміжні функції, пошук новизни та селекція новизни третього порядку.

 

Найскладніші системи можуть являти собою вкладені мережі менших складних систем, кожна з яких зберігає стійкість і допомагає підтримувати стійкість цілого. У вкладених складних системах можуть виникати допоміжні функції. Наприклад, ферменти селекціонуються за їхньою здатністю каталізувати певну реакцію, яка може бути певним хімічним перетворенням у складній автокаталітичній мережі, гомеостатичній системі зворотного зв'язку чи апараті обробки інформації. Іншими словами, функція ферменту полягає не у виконанні будь-якої з основних функцій окремо, а у виконанні певної ролі в контексті основної функції, вираженої на вищому рівні організації. З точки зору ферменту, існує селекційний тиск зверху вниз для того, щоб ферменти мали високу каталітичну ефективність через селекційний тиск на вищому рівні, щоб лінія організмів збереглася. Іншими словами, функція ферменту залежить від його контексту в межах більшої системи. [Зверніть увагу на одне невелике застереження: існують певні випадки, коли згортання білка краще описується селекцією за "формою", що базується на даних фізики, – тобто статичною стійкістю, а не селекцією за функціональною адаптацією (50)]. Допоміжні функції можуть існувати на багатьох рівнях: з точки зору організму, може існувати селекційний тиск зверху вниз, зумовлений потребами його спільноти, а спільнота може відчувати селекційний тиск з боку вищих екологічних одиниць тощо.

 

Допоміжні функції можуть стати настільки віддаленими від основних функцій, що важко зрозуміти їхній зв'язок із виживанням більшої системи. Наприклад, може здатися, що творення мистецтва і музики має дуже мало спільного з підтримкою суспільства, але їхнє походження може бути пов'язане з потребою передавати інформацію та створювати зв'язки між спільнотами, і донині вони збагачують живе у незліченних способах. Можливо, подібно до вихорів, що відриваються від основного поля потоку, селекційний тиск для допоміжних функцій може настільки віддалити їх від основних функцій систем-господарів, що їх можна розглядати як незалежні еволюційні системи, які, можливо, з часом згенерують свої власні основні функції [розгляньмо, наприклад, складну танцювальну культуру, яка була результатом статевого відбору протягом поколінь райських птахів у Папуа-Новій Гвінеї (51)].

 

Здатність постійно створювати (або відкривати?) нові функції є ознакою живого (52–56). Хоча деякі з цих функцій можуть видатися нейтральними або навіть шкідливими для стабільності всієї системи, загалом генерація новизни має потенціал для подальшого переплетення основних функцій у гнізді петель зворотного зв'язку, які доповнюють їхню стійкість та/або посилюють їхню ефективність. Спрощений приклад: винайдення польоту дозволило тваринам отримати напрями, за якими вони могли продовжувати виконувати свої основні функції, що зробило успішнішими у виживанні та розмноженні численні лінії організмів.

 

Іншою ключовою особливістю допоміжних функцій у біології є екзаптація – зміна функції з часом (57). Повертаючись до прикладу польоту, припускають, що крила комах спочатку слугували для терморегуляції (58), а пір'я до того, як почало допомагати в польоті, можливо, теж виконувало функції терморегуляції, а також демонстрації та біомеханічної підтримки (59). Концепція екзаптації підкреслює важливість контексту в еволюції допоміжних функцій. Хоча терморегуляторні інновації переважно призводять до появи морфології з великою поверхнею, яка може махати, створюючи потоки холодного повітря, ці структури не будуть пристосовані до польоту, якщо вони розвинуться у тварин, які просто не схильні до такого способу пересування [згадаймо, наприклад, великі вуха слонів (60)].

 

Додавання нових функцій, які сприяють збереженню основних функцій, по суті, підвищує "кінетичний бар'єр" динамічної системи проти розпаду в напрямку до рівноважного стану. Більше того, система, здатна досліджувати нові ділянки фазового простору, може отримати доступ до нових джерел вільної енергії, які допоможуть вивести систему з рівноваги або ще більше віддалити її від рівноваги. Загалом у Всесвіті, який підтримує величезний простір можливостей комбінаторного багатства, відкриття нових функціональних конфігурацій обирається тоді, коли існує значна кількість функціональних конфігурацій, які ще не були предметом селекції. Тож ми так визначаємо "селекцію третього порядку" для новизни:

 

Існує селекційний тиск, що сприяє системам, які можуть безмежно винаходити нові функції, тобто селекційний тиск для генерації новизни.

 

Розвиток мистецтва, літератури, музики, ігор і технологій у людській культурі може бути відображенням нашого вродженого бажання експериментувати зі світом, щоб відкрити нові способи мислення, буття і спілкування одне з одним. Хоча можна стверджувати, що антропоморфні інновації мають негативну адаптивну цінність (про що свідчать загравання зі самознищенням (61)), поки що наш еволюційний "успіх" як виду можна пояснити значною мірою нашою допитливістю (62). Можливо, саме здатність людства вчитися, винаходити й адаптувати нові колективні способи буття призведе до його довготривалого існування як планетарного феномену (63–65). У світлі цих міркувань ми підозрюємо, що обговорювані тут загальні принципи селекції та функції можуть також застосовуватися до еволюції символічних і соціальних систем, але детальніші міркування виходять за рамки цієї статті.

 

Що переплетенішою стає сукупність систем, то більше з'являється допоміжних функцій – і тим важче виявити незалежні одні від одних причинно-наслідкові зв'язки. У житті, яке, можливо, є втіленням складних систем, причинно-наслідкові зв'язки розподілені на багатьох різних рівнях організації, від мікроскопічного до планетарного. Наприклад, на емоції та дії людини впливають як мікробіота кишечника (66–68), так і безтілесні цифрові простори, які сполучають людські думки в усьому світі (69–73). Домінуюча модель життя як сукупності чітко визначених індивідів може потребувати перегляду (74–80). Ми передбачаємо зміну біологічної парадигми, аналогічну стрибку між класичною і квантовою механікою: так само, як ми замінили локалізовані окремі частинки і дискретні електронні орбіти хвильовими функціями й електронними хмарами, ми можемо одного разу замінити біологічних індивідів на "більш розмиту" мережеву картину життя. Такий погляд, можливо, все ще допускає існування окремих одиниць, але підкреслює релятивність між ними в базованій на процесах онтології (81, 82).

 

Нарешті, ми можемо пов'язати три критерії, що лежать в основі всіх складних еволюційних систем (нагадаємо з розділу "Визначення перспективної концептуальної еквівалентності між відмінними еволюційними системами": різноманітність компонентів, генеративний процес створення нових комбінацій компонентів і селекційний тиск, що діє на ці комбінації), з концепціями, які розглядають у цьому розділі. Різноманітність компонентів у Всесвіті зумовлена притаманними йому "кінетичними" бар'єрами, які перешкоджають негайній релаксації до рівноважного стану. Ці бар'єри також створюють можливості для синтезу "батарей" вільної енергії, що є рушійною силою для доступу до різних комбінаторних станів, які переважно для свого створення вимагають термодинамічної роботи; наприклад, вважається, що поява життя зумовлена окисно-відновними диспропорціями, які виникли в результаті еволюції нових планет (38, 39, 83–86). Обираються конфігурації, які самі є статично стійкими і сприяють розвитку динамічно стійких систем.

 

Функціональна інформація й еволюція систем.

 

Всі природні закони в табл. 1 пов'язані з кількісними параметрами, такими як маса, енергія, сила або прискорення. Чи існує еквівалентний параметр, пов'язаний з еволюцією систем? Ми припускаємо, що таким параметром є інформація (вимірювана в бітах), зокрема "функціональна інформація", яку ввів Шостак з колегами (28, 87–89). Функціональна інформація кількісно визначає стан системи, яка може набувати численних різних конфігурацій з точки зору інформації, необхідної для досягнення певного "ступеня функції", де "функція" може бути як загальною – наприклад, стабільність відносно інших станів, так і специфічною – наприклад, ефективність певної ферментативної реакції.

 

Ступінь функції, E_x, є кількісною мірою здатності конфігурації виконувати функцію x. Наприклад, для ферменту E_x можна визначити як збільшення певної швидкості реакції, що досягається ферментом, тоді як для рідини, що протікає над зернистим середовищем, таким як пісок, де виникає певна форма періодичної дюнної структури, ми можемо визначити E_x як мінімальну силу збурення, необхідну для руйнування дюнної структури. Для заданого набору параметрів найстійкішою дюнною структурою має бути та, що витримує найбільший діапазон збурень (90, 91). Одиниці виміру E_x залежать від характеру розглядуваних функції: наприклад, каталітичну ефективність ферменту можна виміряти як зменшення енергії активації, тоді як функція текстурованого піску може полягати в максимальній стійкості до зовнішніх збурень потоку (28).

 

Функціональна інформація, I(E_x), розраховується в термінах певного ступеня функції (E_x). У більшості випадків лише незначна частина, F(E_x), всіх можливих конфігурацій системи досягає ступеня функції ≥ E_x. Таким чином, функціональна інформація (в бітах) визначається через F(E_x):

 

I(E_x) =-log₂[F(E_x)]

 

У системі з N можливими конфігураціями (наприклад, послідовність РНК з n нуклеотидів з N = 4ⁿ можливих послідовностей, припускаючи рівну ймовірність для всіх послідовностей):

 

I(E_x) =-log₂[M(E_x)/N],

 

де M(E_x) дорівнює кількості різних конфігурацій РНК зі ступенем функції ≥ E_x. Як правило, частка конфігурацій, F(E_x), здатних досягти заданого ступеня функції, зменшується зі збільшенням E_x (28, 87).

 

Цей простий формалізм призводить до кількох важливих наслідків. По-перше, найбільша можлива функціональна інформація для даної системи виникає у випадку єдиної конфігурації, яка демонструє найвищий можливий ступінь функції, E_max:

 

E_max =-log₂[1/N]=log₂N в бітах.

 

Ця максимальна функціональна інформація, таким чином, еквівалентна кількості бітів, необхідних і достатніх для визначення будь-якої конкретної конфігурації системи. З іншого боку, мінімальна функціональна інформація будь-якої системи дорівнює нулю. Така ситуація виникає для конфігурацій з найнижчим ступенем функції, E_min, оскільки всі можливі стани мають E_x ≥ E_min:

 

E_max =-log₂ (N / N) =-log₂(1)=0 біт.

 

Таким чином, функціональна інформація повинна зростати зі ступенем функції – від нуля для відсутності функції (або мінімальної функції) до максимального значення, що відповідає кількості бітів, необхідних і достатніх для визначення будь-якої конфігурації системи.

 

Важливо зазначити, що функціональна інформація визначається лише в контексті конкретної функції x. Наприклад, функціональна інформація кожного ферменту є більшою за нуль щодо каталізу принаймні однієї конкретної реакції, але функціональна інформація того ж ферменту є нульовою або мінімальною щодо більшості інших реакцій. Таким чином, функціональна інформація залежить як від системи, так і від контексту – конкретної функції, що розглядається. Зауважте також, що якщо жодна конфігурація системи не здатна виконувати певну функцію x [тобто якщо M(E_x) = 0], то функціональна інформація, що відповідає цій функції, є невизначеною незалежно від того, наскільки складною видається структура цього стану.

 

Контекст визначає не тільки релевантну функцію і степінь, E(x), а й релевантні факти про оточення системи. Ми припускаємо, що наше рівняння для функціональної інформації можна розширити, включивши в нього параметри, що визначають середовище. Такі параметри відображатимуть ймовірність того, що система досягне свого рівня функціонування за різних можливих станів навколишнього середовища. Оскільки ці контекстно-залежні характеристики ситуації можуть бути визначені об'єктивно, контекстно-залежна функціональна інформація не є суб'єктивною.

 

Формалізм функціональної інформації однаково застосовується як до фізичних, так і до символічних систем (наприклад, мов, комп'ютерних кодів, наукових знань), оскільки ці еволюційні системи мають три найважливіші характеристики: 1) вони складаються з численних взаємодіючих компонентів, 2) системи можуть мати комбінаторно велику кількість різних конфігурацій, і 3) процеси селекції надають перевагу тим конфігураціям, які демонструють корисні функції.

 

Суттєвим обмеженням формалізму функціональної інформації є складність обчислення I(E_x) для більшості систем, що нас цікавлять. Функціональна інформація є контекстно-залежною статистичною властивістю системи з багатьма різними конфігураціями агентів: I(E_x) має значення лише для кожної конкретної функції. Щоб кількісно оцінити функціональну інформацію будь-якої конфігурації щодо функції, яка нас цікавить, нам потрібно знати розподіл E_x для всіх можливих конфігурацій системи, релевантних стосовно області, яка нас цікавить. Визначення функціональної інформації, таким чином, потребує всебічного розуміння агентів системи, їх взаємодій, різноманітності конфігурацій і функцій, що виникають у результаті. Таким чином, аналіз функціональної інформації наразі неможливий для більшості складних еволюційних систем через комбінаторне багатство простору конфігурацій. Навіть якби ми могли проаналізувати конкретний випадок, коли одна конфігурація реалізує певну функцію, ми не можемо знати, чи існують у просторі конфігурацій інші рішення з такою ж або більшою функцією (13).

 

Закон збільшення функціональної інформації.

 

Формалізм функціональної інформації вказує на важливу універсальну характеристику систем, що розвиваються:

 

Функціональна інформація системи буде збільшуватися (тобто система еволюціонуватиме), якщо для однієї або декількох функцій селекціонуються багато різних конфігурацій системи.

 

Це твердження має тісні паралелі з раніше запропонованим "законом зростання складності", який стверджує, що природна селекція, діючи сама собою, має тенденцію до збільшення складності системи (10, 11). Формалізм функціональної інформації посилює і кількісно оцінює цю гіпотезу, яка фокусується на природній селекції в біологічних еволюційних системах. Ми припускаємо, що закон функціональної інформації застосовується до широкого кола фізичних, біологічних і символічних систем: будь-який механізм, який проводить селекцію із сукупності станів, заснованих на більшому ступені функції, призведе до збільшення функціональної інформації щодо обраної функції.

 

Чому так відбувається? Звернімося до часової природи функціональної інформації. Збільшення функціональної інформації системи з плином часу можуть спричинити дві речі: (а) розширюється простір можливостей; або (б) зростає ступінь функції (тобто селекційний тиск). Таким чином, закон збільшення функціональної інформації повинен не тільки спиратися на 1) існування селекції, але також на 2) зміни в просторі можливостей і/або 3) зміни в селекційному тиску. Іншими словами, I(t) обумовлений F(E_x, t) і E_x(t), тож як і чому змінюються F(E_x, t) і E_x(t)?

 

У розділі "Походження селекції та функції" ми розглянули, чому в нашому Всесвіті існує селекція для певних станів та явищ. Тут ми дослідимо, чому простір можливостей і селекційний тиск повинні змінюватися – спочатку для статично сталих систем, а потім для динамічно сталих систем.

 

Збільшення функціональної інформації у статично сталих системах.

 

З часом стають доступними нові компоненти, оскільки системи досліджують нові простори тиску-температури-складу (P-T-X). Космічні катаклізми, такі як наднові та злиття нейтронних зірок, піддають зоряний матеріал новим P-T-X режимам, в яких формуються важкі ядра. Коли планети формуються із зоряного пилу і диференціюються на незмішувані шари, відбувається подальше дослідження простору P-T-X і створення нових мінералів. Тут відбуваються і (a), і (b): простір можливостей розширюється природним чином, оскільки в нових просторах P-T-X винайдені нові компоненти, а селекційний тиск змінюється залежно від досліджуваних просторів P-T-X. Таким чином, з плином часу функціональна інформація статично стійких систем змінюється.

 

Наприклад, в еволюції мінералів ми можемо пояснити зростання функціональної інформації щонайменше чотирма факторами: 1) постійно зростаючою різноманітністю та доступністю елементарних компонентів у Всесвіті; 2) постійно зростаючими просторами P-T-X, які здійснюють парагенезис мінералів; 3) постійно зростаючим часом між кристалізацією та теперішнім часом, протягом якого мінерали повинні протистояти змінам; і 4) тим фактом, що нові мінерали часто виникають шляхом модифікації попереднього покоління нових мінералів, що призводить до певної новизни, яка можлива лише після того, як відбудеться попередня стадія.

 

Збільшення функціональної інформації в динамічно стійких системах.

 

Для динамічно стійких систем вимоги до стійкості не просто встановлюються питомими кінетичними бар'єрами проти розпаду. Планка стійкості може змінюватися з часом під впливом факторів навколишнього середовища, в тому числі інших динамічних систем. У житті ми часто бачимо коеволюційні "гонки озброєнь" між видами або групами, прикладом яких є "мільярднорічні війни" між вірусами і клітинними організмами (92). Коли дві системи обробки інформації конкурують, вони можуть підштовхувати одна одну до все вищих і вищих рівнів досконалості, а отже і до більшої функціональної інформації через створення нових допоміжних функцій (наприклад, нових форм пересування) або через досягнення вищих рівнів обробки інформації (наприклад, перехід до свідомості) чи нових рівнів організації (наприклад, багатоклітинність). Коли додаються нові функції та/або підвищується ступінь (E_x) цих функцій, частка конфігураційного простору, яка може виконувати всі ці функції, стає меншою, а функціональна інформація збільшується. Таким чином, здатність системи реагувати на селекційний тиск у напрямі новизни гарантує, що її функціональна інформація буде збільшуватися.

 

Однією з особливостей живого є той факт, що біологічна еволюція здається "безмежною", формуючи адаптації та створюючи нові простори можливостей у непередбачуваний і невизначений спосіб (55, 56, 93–95). На противагу цьому, абіотичні приклади здаються обмеженими. Нещодавні оцінки показали, що комбінаторний фазовий простір сучасної біосфери Землі значно перевищує комбінаторний фазовий простір абіотичного всесвіту (96). Крім того, біологічна і технологічна еволюція, схоже, збільшує темпи інновацій як функцію часу (33, 97, 98). Принаймні, живе на Землі виеволюціонувало здатність налаштовувати свою еволюційність (99–105).

 

Можливо, очевидна відкрита безконечність живого пояснюється лише тим, що простір можливостей живих систем значно більший, ніж в абіотичних систем. Такий великий простір можливостей означає, що для його повного дослідження потрібно експоненційно більше часу. Отже, доля абіотичних систем може здаватися детермінованою, оскільки більша частина їхнього простору можливостей буде врешті-решт досліджена, натомість доля живих систем здається відкритою, оскільки за той самий проміжок часу буде досліджена менша частина простору можливостей. Дійсно, дехто стверджує, що Всесвіт є неергодичним вище ~500 дальтонів [коли система є ергодичною, це означає, що з плином часу вона зможе реалізувати всі свої можливі стани – пер.] – тобто у Всесвіту не було достатньо часу, щоб випробувати все комбінаторне багатство складних органічних молекул (106).

 

Ми постулюємо, що додатковим фактором, який сприяє очевидній відкритій безконечності живого, є позитивні зворотні зв'язки в біологічній еволюції, які відсутні в небіологічних системах – наприклад, коли біологічні системи отримують більші можливості обробки інформації, вони можуть навчитися використовувати нові форми нерівноваги, які потім можуть сприяти відкриттю нових навчальних механізмів. Ця перспектива узгоджується зі спостереженням Шайсона про зростання густини вільної енергії складних систем у Всесвіті (107); однак припускаємо, що це суто енергетичне пояснення є неповним. Ми пропонуємо глибинний зв'язок між темпами набуття вільної енергії й обробкою інформації, що уніфікуються принципом селекціонування для основних функцій.

 

Зірки (як і мінерали з розділу "Збільшення функціональної інформації у статично сталих системах") проходять послідовні стадії – потрійна альфа-реакція утворення вуглецю мусить чекати достатнього водневого спалювання для утворення гелію і т. д. – тому можна сказати, що функціональна інформація зірок збільшується з часом. Однак як динамічно сталі системи, які не беруть участі в обробці інформації, зорі не сприяють збільшенню їхньої функціональної інформації так, як це робить живе. Таким чином, спосіб циркуляції інформації між живим і довкіллям, а також між самими живими організмами, може бути рисою, що найдужче вирізняє живе від інших явищ у Всесвіті (108).

 

Характерним прикладом коеволюції між живим і довкіллям є киснева катастрофа [2,4–2,0 мільярди років тому, – пер.] (109). Хоча деталі, час та історія кисневої катастрофи все ще обговорюються (110–115), загальновизнано, що еволюція кисневого фотосинтезу в древніх ціанобактеріях змінила склад атмосфери Землі від початкового, бідного на кисень стану (<10^-5 від сучасного атмосферного рівня) до послідовних збагачуваних киснем станів (в даний час 21% атмосфери). Киснева катастрофа посилила всі три рушійні сили складних еволюційних систем: 1) надлишок атмосферного О₂ забезпечив додаткове джерело різноманітності компонентів (116); 2) О₂ забезпечив нове джерело вільної енергії для комбінаторного пошуку (117); і 3) як високореактивний окислювач, О₂ також забезпечив новий набір критеріїв селекції для забезпечення стійкості (118). Таким чином, киснева катастрофа є парадигмою того, як генетизм Землі – її здатність зумовлювати еволюцію складних систем (119) – і її функціональна інформація зростали протягом планетарної історії.

 

Застосування до абіотичної хімічної еволюційної системи: Титан.

 

Як показано в попередніх підрозділах, історія Землі рясніє прикладами зростання складності, які можна описати за допомогою закону зростання функціональної інформації. Однак запропонований нами закон слід застосовувати не лише до особливостей Землі, а й до широкого спектру інших планетарних середовищ, зокрема тих, де живого немає. Тому пізнавально розглянути, наскільки ідеї, викладені в цій статті, є релевантними стосовно дуже складного в хімічному відношенні, але дуже відмінного середовища супутника Сатурна Титана. Титан – це тіло розміром з планету з щільною атмосферою N₂–CH₄, яка отримує кількість сонячного випромінювання достатню лише для того, щоб підтримувати температуру поверхні 95 К на екваторі. Тому рідка вода – ключовий фактор мінералогічних, геоморфологічних і біологічних новацій на Землі – на поверхні Титану стабільною не є. Деякі з тих ролей, які вода відіграє на Землі, на Титані відіграє метан, рідкий при температурі поверхні Титану, який в атмосфері конденсується в рідкій і твердій формах.

 

Титан є першочерговим об'єктом астробіологічних досліджень через активну фотохімію в його стратосфері, яка живиться ультрафіолетовим світлом Сонця, що спричиняє багату органічну фотохімію, включаючи утворення органічних аерозолів, які випадають на поверхню, захищену від усього, за винятком незначного космічного випромінювання (частинок). Хоча немає жодних доказів існування життя на Титані, багата органічна хімія супутника вчить нас багато чому про те, як абіотичні процеси можуть генерувати хімічну складність і демонструвати певний ступінь стійкості, що підвищує функціональність.

 

Наприклад, петлі зворотного зв'язку між хімією, випромінюванням і динамікою дозволяють сучасному стану атмосфери Титану зберігатися протягом ~30 млн років (за умови відсутності поповнення запасів метану в атмосфері) (120). Фотохімічно згенеровані аерозолі перехоплюють сонячне випромінювання всередині атмосфери, створюючи стратосферну теплову інверсію, яка гальмує конвективний рух. Таким чином, вуглеводні вищих порядків затримуються в області атмосфери Титану, де вони потім посилюють органосинтез, утворюючи нові аерозольні частинки (121). Тобто сучасна атмосфера Титану перебуває в стані динамічної стійкості, де складні органічні аерозолі відіграють функціональну роль у підтримці свого власного творення.

 

Атмосфера Титану є прикладом системи, в якій існує багате компонентне різноманіття (суміш сполук, що містять C/H/N/O), потужна рушійна сила для дослідження конфігурацій (ультрафіолетова фотохімія й енергетичні частинки космічного проміння), а також певний ступінь селекції для виконання певної функції (описаний вище автокаталітичний зворотний зв'язок). Однак селекція за функцією в газофазній хімії в атмосфері Титану слабка, оскільки первинні продукти метанохімії на порядки менш леткі, ніж сам метан, і тому одразу конденсуються в аерозолі. Потім протягом місяців-років аерозолі насичуються й опускаються до висот нижче ультрафіолетової активної зони (122). Цікавим є питання, чи може селекція за функцією бути вищою у цих конденсованих фазах, оскільки хімічні реакції відбуваються на поверхні, а не в газовій фазі, зменшуючи ступені свободи і підвищуючи реакційну здатність. Далі ми розглянемо хімічні процеси після того, як ці матеріали опустилися на поверхню Титану, де геологічні процеси можуть впливати на них у дуже широкому діапазоні часових масштабів.

 

Більша частина енергії, яка досягає поверхні Титану, є радше у формі хімічних зв’язків органічних продуктів хімії атмосферного метану, а не фотонів (120), і значна частина цієї потенційної енергії повинна, як вказують фотохімічні моделі, зберігатися в хімічних зв’язках ацетилену (C₂H₂) (121). На поверхні Титану різноманітність компонентів має бути еквівалентною різноманітності в стратосфері, хоча вища летючість ацетилену потенційно дозволяє йому концентруватися в напрямку полюсів і подалі від органічних речовин зі значно нижчим тиском пари, таких як ціаністий водень [синильна кислота – пер.] (HCN). Однак дані "Кассіні" показують, що ацетилен присутній як на низьких, так і на високих широтах (123).

 

Одним із можливих наслідків, що узгоджується зі законом збільшення функціональної інформації, є утворення з ацетилену графену. Прямий ріст графену з ацетилену на відповідних матрицях було продемонстровано експериментально (124), але ріст може бути сприятливим, якщо він збільшує функціональність загальної присутньої на поверхні Титану органічної системи в наступному сенсі: графен є чудовим адсорбером молекулярного водню (125). H₂ є основним продуктом фотолізу метану, який є відправною точкою всієї фотохімії в стратосфері супутника. Вертикальний профіль H₂ в атмосфері Титану (отриманий на основі вимірювань космічного апарату "Кассіні" та спускового апарату "Гюйгенс") вказує на менший його рівень у верхніх шарах, що, як і очікувалося, пов'язано з виходом водню в космос, але також вказує на його поглинання на поверхні Титану, що до дослідження "Кассіні-Гюйгенс" не передбачалося (126). Можливим поглиначем молекулярного водню є графен (125), але тоді виникає питання, чому саме графен є переважним продуктом подальшої органічної хімії на поверхні Титану порівняно з іншими органічними твердими речовинами, такими як ацетонітрил (C₂H₃N) або ціаноацетилен (C₃HN).

 

Тут ми припускаємо, що утворення графену з ацетилену може бути результатом хімічної еволюції, в рамках якої селекції підлягають різні можливі конфігурації системи для виконання функції адсорбції H₂ як відходів фотолізу. Утворення ацетонітрилу або ціанацетилену було б еволюційно безперспективним, оскільки вони є поганими адсорберами молекулярного водню. Але утворення графену дозволяє утримувати велику кількість H₂ у формі, доступній для відновлення метану через реакції з органічною сировиною на поверхні Титану. Контакт між молекулярним воднем, адсорбованим у графені, й іншими органічними молекулами може відбуватися внаслідок фізичних збурень, які, як відомо, на поверхні Титану відбуваються (метанові дощі, флювіальні перенесення та вітер) і підсилюватися полімеризацією ацетилену або незначним, але ненульовим потоком випромінювання частинок від галактичних космічних променів високої енергії (120).

 

Застосовуючи наведені вище міркування, функціональна інформація поверхневого середовища, де ацетилен перетворюється на графен на відповідній матриці, більша за нуль, але функціональна інформація поверхневого середовища, де ацетилен утворює простіші структури (такі як ціаноацетилен), які не потребують матриці, буде дорівнювати нулю. У першому випадку водень може накопичуватися, що призводить до подальших реакцій у бідному на водень локальному середовищі; у другому випадку водень доступним не буде. Таким чином, функціональна інформація залежить, як зазначалося вище, як від системи (ацетилен, що формує графен на відповідній матриці), так і від конкретної досліджуваної функції – а саме зберігання молекулярного водню. Типові матриці для формування графену є металевими, але моношар вже наявного цього матеріалу, схоже, дозволяє вирощувати додаткові шари графену (127). Ми можемо припустити, що ріст відбувається на відповідній металевій поверхні, яка стохастично постачається під час падіння великого метеорита, забезпечуючи зародкову матрицю для подальшого продукування графену.

 

Якщо водень, який зберігається в графені, вступає в реакцію з утворенням метану, це сприятиме збереженню багатої на метан атмосфери Титану, що є важливою відправною точкою для всього титанового органосинтезу. Така самопідтримуюча поведінка воднево-метанового циклу Титану була би переконливою перевіркою гіпотези про те, що в абіотичній органічній системі, яка не має доступу до біологічної системи і не взаємодіє з нею, діє закон збільшення функціональної інформації.

 

Як зазначено у розділі "Функціональна інформація та еволюція систем", важко обчислити абсолютне значення функціональної інформації системи атмосфера-поверхня Титану з огляду на обшир загального простору конфігурацій такої системи. Однак загальна схема буде виглядати наступним чином: 1) вирішити, як описати різні конфігурації системи (наприклад, через розподіл атомів вуглецю і водню); 2) визначити релевантні функції (наприклад, кругообіг метану через взаємодію з графеном); 3) обчислити функціональну інформацію, визначивши частку конфігураційного простору, яка може виконувати цю функцію у релевантному ступені (тобто ті конфігурації, які підтримують динамічну стійкість атмосфери, багатої на вуглеводні). Однією з рекомендацій може бути підрахунок кількості конфігурацій атомів вуглецю, які забезпечують високу ємність зберігання хімічно доступного водню, відносно загальної кількості конфігурацій атомів вуглецю в різних твердих тілах, отриманих у результаті фотохімії метану і подальшої поверхневої хімії. Оскільки графен має дуже специфічну структуру, яка забезпечує високе поглинання водню, M(E_x)/N буде мати невелике значення, а функціональна інформаційна міра I(E_x) – велике. Можна не знати абсолютного значення функціональної інформації системи атмосфера-поверхня Титану, але коли довготривала динамічна стійкість внаслідок хімічної еволюції відіграє певну роль у цьому світі, то це вказує на те, що протягом геологічного часу функціональна інформація системи зростала.

 

Існування графену на поверхні Титану замість або в співіснуванні з простішими продуктами хімії ацетилену є спекулятивним припущенням, але це може бути визначено за допомогою місії NASA "Dragonfly" (128). За допомогою мас-спектрометра яко апарата, призначеного для відбору зразків різних типів багатих на органіку поверхонь на Титані, місія зможе шукати широкий набір органічних сполук, що вказують на хімічну еволюцію на поверхні, і таким чином перевіряти представлені тут ідеї.

 

 

ОБГОВОРЕННЯ

 

Закон збільшення функціональної інформації має кілька наслідків для поведінки еволюційних систем.

 

1. Деякі функції за своєю природою є більш інформаційно насиченими за інші: деякі рибозими, наприклад, потребують послідовності завдовжки в кілька десятків нуклеотидів для того, щоб проявляти будь-який значний ступінь функції. Якщо ж рибозим досягає високого рівня функції, наприклад, за допомогою послідовності лише з 10 нуклеотидів, то функціональна інформація не може перевищувати I_max ≤ -−log₂(1/4¹⁰) = 20 біт. Аналогічно, деякі концепції в науці чи математиці можуть бути повністю виражені за допомогою меншої кількості бітів, ніж інші. У контексті походження життя це спостереження підкреслює можливість того, що коли деякі ключові функціональні макромолекули пребіотиків потребують лише кількох мономерів, то їхня поява може бути детермінованою, оскільки всі можливі короткі послідовності, ймовірно, присутні в локальній вибірці.

 

2. Функції, які не перебувають під селекційним тиском, можуть залишатися незмінними або знижувати ступінь своєї функціональності: ряд дослідників продемонстрували, що в біологічних системах "тиск селекції довжини" може призвести до суттєвого зменшення оптимального розміру системи, особливо коли обмежені ресурси або швидка реплікація надає перевагу економним геномам (12, 129–131). Таке скорочення може супроводжуватися втратою деяких функцій, але однаково призводить до збільшення функціональної інформації про обрану функцію.

 

3. Різні системи мають різний ступінь здатності до еволюції: пропонується поняття "потенційна складність" або "майбутня складність" як показник того, наскільки складнішою може стати еволюційна система (12). Функціональна інформація має потенціал для полегшення оцінки цих параметрів. Якщо для заданої функції ми можемо визначити зв'язок між I(E_x) і E_x, то можемо зробити висновок, наскільки близько знаходимося до E_max [і I(E_max)]. Тоді вдасться оцінити перспективи модифікації параметрів, які можуть збільшити функціональну інформацію системи.

 

4. На темпи еволюції деяких систем можна впливати штучно: формалізм функціональної інформації припускає, що темпи еволюції системи можуть бути збільшені принаймні трьома способами: 1) збільшенням кількості та/або різноманітності взаємодіючих агентів, 2) збільшенням кількості різних конфігурацій системи; та/або 3) посиленням селекційного тиску на систему (наприклад, у хімічних системах частішими циклами гаряче/холодне або мокре/сухе). Майбутні експерименти з хімічної еволюції, а також моделювання штучних еволюційних систем (особливо тих, що спричиняють пошук новизни) можуть дати кількісну оцінку того, як можна регулювати темпи еволюції, змінюючи важливі параметри і рушійні сили.

 

5. Еволюційні системи перетинаються і є взаємозалежними: приклади нуклеосинтезу, мінералів і біології – це лише три приклади глибоких зв'язків між еволюційними системами. Мінерали не могли б утворитися без попереднього нуклеосинтезу, а життя (за більшістю розрахунків) не могло би виникнути без мінералів (132–138). Так само мали чекати на еволюцію людського суспільства численні технологічні та символічні еволюційні системи (139). Структура передачі інформації, притаманна цим переплетеним системам, утворює своєрідне всепроникне "інформаційне поле" з градієнтами і швидкостями передачі, які можуть мати паралелі у фізичних і хімічних системах.

 

Враховуючи повсюдність еволюційних систем у природі, здається дивним, що раніше не з'явилися один або кілька законів, які описують їхню поведінку [хоча слід відзначити важливий внесок Прайса (140)]. Можливо, певну роль відіграло домінування дарвіністського мислення – помилкове ототожнення біологічного природного відбору з "еволюцією". Але це може бути не єдиною версією.

 

Глибше вкоріненим фактором відсутності закону еволюції може бути небажання науковців враховувати "функцію" і "контекст" у своїх формулюваннях. Метрика інформації, яка базується на функціональності, суґерує, що врахування контексту системи змінює результат обчислень, і що цей контекст надає переваги конфігураціям з більшим ступенем функціональності. Асиметрична траєкторія, заснована на функціональності, може здатися антитезою науковому аналізу. Однак ми припускаємо, що селекція на основі статичної стійкості, динамічної стійкості та генерації новизни є універсальним процесом, який призводить до створення систем із підвищеною функціональною інформацією.

 

 

ПОСИЛАННЯ.

 

1. N. R. Campbell, What is Science? (Methuen & Company Limited, 1921).

2. R. Feynman, The Character of Physical Law (Modern Library, 1994).

3. R. M. Hazen, J. S. Trefil, Science Matters: Achieving Scientific Literacy (Doubleday, ed. 2, 2009).

4. J. S. Trefil, R. M. Hazen, The Sciences: An Integrated Approach (Wiley, ed. 9, 2022).

5. S. Kauffman, At Home in the Universe (Oxford University Press, 1995).

6. P. C. Davies, The Accidental Universe (Cambridge University Press, 1982).

7. P. C. W. Davies, S. I. Walker, The hidden simplicity of biology. Repts Prog. Phys. 79, 102601 (2016).

8. J. S. Trefil, The Moment of Creation: Big Bang Physics from before the First Millisecond to the Present Universe (Macmillan Publishing Company, 1983).

9. R. D. Purrington, Physics in the Nineteenth Century (Rutgers University Press, 1997).

10. D. W. McShea, Functional complexity in organisms: Parts as proxies. Biol. Philos. 15, 641–668 (2000).

11. C. Adami, Sequence complexity in Darwinian evolution. Complexity 8, 49–56 (2002).

12. M. Gell-Mann, S. Lloyd, “Effective complexity” in Nonextensive Entropy: Interdisciplinary Applications, M. Gell-Mann, C. Tsallis, Eds. (Oxford University Press, 2003), pp. 387–389.

13. R. E. Lenski, C. Ofria, R. T. Pennock, C. Adami, The evolutionary origin of complex features. Nature 423, 139–144 (2003).

14. C. H. Lineweaver, M. Ruse, P. C. W. Davies, Eds., Complexity and the Arrow of Time (Cambridge University Press, 2013).

15. E. M. Burbidge, G. R. Burbidge, W. A. Fowler, F. Hoyle, Synthesis of the elements in stars. Rev. Mod. Phys. 29, 547–650 (1957).

16. A. G. W. Cameron, Nuclear reactions in stars and nucleogenesis. Pubs Astronom. Soc. Pacific 69, 201–222 (1957).

17. H. Schatz, The evolution of elements and isotopes. Elements 6, 13–17 (2010).

18. R. M. Hazen et al., Mineral evolution. Am. Mineral. 93, 1693–1720 (2008).

19. R. M. Hazen et al., Needs and opportunities in mineral evolution research. Am. Mineral. 96, 953–963 (2011).

20. R. M. Hazen et al., Mineral evolution: Episodic metallogenesis, the supercontinent cycle, and the coevolving geosphere and biosphere. Soc. Econ. Geol. Special Pub. 18, 1–15 (2014).

21. R. M. Hazen, An evolutionary system of mineralogy: Proposal for a classification of planetary materials based on natural kind clustering. Amer. Mineral 104, 810–816 (2019).

22. R. M. Hazen, S. M. Morrison, An evolutionary system of mineralogy. Part I: Stellar mineralogy (13 to 4.6 Ga). Amer. Mineral. 105, 627–651 (2020).

23. A. E. Rubin, C. Ma, Meteorite Minerals (Cambridge University Press, 2020).

24. R. M. Hazen, S. M. Morrison, On the paragenetic modes of minerals: A mineral evolution perspective. Amer. Mineral. 107, 1262–1287 (2022).

25. G. Hystad, A. Eleish, R. M. Hazen, S. M. Morrison, R. T. Downs, Bayesian estimation of Earth’s undiscovered mineralogical diversity using noninformative priors. Math Geosci. 51, 401–417 (2019).

26. S. V. Krivovichev, V. G. Krivovichev, R. M. Hazen, Structural and chemical complexity of minerals: Correlations and time evolution. European J. Mineral. 30, 231–236 (2018).

27. S. V. Krivovichev et al., Structural and chemical complexity of minerals: An update. Mineral Mag. 86, 183–204 (2022).

28. R. M. Hazen, The emergence of patterning in life’s origin and evolution. Int. J. Dev. Biol. 53, 683–692 (2009).

29. R. M. Hazen, N. Eldredge, Themes and variations in complex systems. Elements 6, 43–46 (2010).

30. C. Darwin, On the Origin of Species by Means of Natural Selection (John Murray, 1859).

31. M. T. Rosing, On the evolution of minerals. Nature 456, 456–458 (2008).

32. A. Pross, Toward a general theory of evolution: Extending Darwinian theory to inanimate matter. J. Syst. Chem. 2, 1 (2011).

33. M. Cortês, S. A. Kauffman, A. R. Liddle, L. Smolin, The TAP equation: Evaluating combinatorial innovation in biocosmology. arXiv [Preprint](2022). (Accessed 26 April 2023).

34. S. A. Kauffman, Investigations (Oxford University Press, 2000).

35. D. Z. Albert, After Physics (Harvard University Press, 2015).

36. D. Z. Albert, Time and Chance (Harvard University Press, 2001).

37. A. Awazu, K. Kaneko, Relaxation to equilibrium can be hindered by transient dissipative structures. Phys. Rev. Lett. 92, 258302 (2004).

38. M. J. Russell, W. Nitschke, E. Branscomb, The inevitable journey to being. Phil. Trans. Royal Soc. B Biol. Sci. 368, 20120254 (2013).

39. E. Smith, H. J. Morowitz, The Origin and Nature of Life on Earth (Cambridge University Press, 2016).

40. S. Frautschi, Entropy in an expanding universe. Science 1979, 593–599 (1982).

41. D. Layzer, The arrow of time. Astrophys. J. 206, 559 (1976).

42. I. Prigogine, R. Lefever, “Theory of dissipative structures” in Synergetics, H. Haken, Ed. (Vieweg+Teubner Verlag, 1973), pp. 124–135.

43. C. H. Lineweaver, C. A. Egan, Life, gravity and the second law of thermodynamics. Phys. Life Rev. 5, 225–242 (2008).

44. W. Nitschke et al., Aqueous electrochemistry: The toolbox for life’s emergence from redox disequilibria. Electrochem. Sci. Adv. 3, e2100192 (2022).

45. A. Pross, Stability in chemistry and biology: Life as a kinetic state of matter. Pure Appl. Chem. 77, 1905–1921 (2005).

46. A. Pross, V. Khodorkovsky, Extending the concept of kinetic stability: Toward a paradigm for life. J. Phys. Org. Chem. 17, 312–316 (2004).

47. J. Pearl, D. Mackenzie, The Book of Why: The New Science of Cause and Effect (Basic Books, 2018).

48. I. Prigogine, R. Lefever, “Stability and self-organization in open systems” in Membranes, Dissipative Structures, and Evolution, G. Nicolis, R. Lefever, Eds. (John Wiley & Sons Inc., 1975), pp. 1–28.

49. S. Bartlett, M. L. Wong, Defining lyfe in the universe: From three privileged functions to four pillars. Life 10, 42 (2020).

50. M. J. Denton, C. J. Marshall, M. Legge, The protein folds as platonic forms: New support for the pre-Darwinian conception of evolution by natural law. J. Theor. Biol. 219, 325–342 (2002).

51. T. Laman, E. Scholes, Birds of Paradise: Revealing the World’s Most Extraordinary Birds (National Geographic Books, 2012).

52. E. Szathmáry, J. Maynard Smith, The major evolutionary transitions. Nature 374, 227–232 (1995).

53. D. I. Andersson, J. Jerlström-Hultqvist, J. Näsvall, Evolution of new functions de novo and from preexisting genes. Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 7, a017996 (2015).

54. O. P. Judson, The energy expansions of evolution. Nat. Ecol. Evol. 1, 1–9 (2017).

55. T. Taylor, Evolutionary innovations and where to find them: Routes to open-ended evolution in natural and artificial systems. Artif. Life 25, 207–224 (2019).

56. A. Adams, H. Zenil, P. C. W. Davies, S. I. Walker, Formal definitions of unbounded evolution and innovation reveal universal mechanisms for open-ended evolution in dynamical systems. Sc.i Rep. 7, 997 (2017).

57. S. J. Gould, E. S. Vrba, Exaptation—a missing term in the science of form. Paleobiol. 8, 4–15 (1982).

58. J. G. Kingslover, M. A. R. Koehl, Aerodynamics, thermoregulation, and the evolution of insect wings: Differential scaling and evolutionary change. Evolution (N.Y.) 39, 488 (1985).

59. S. S. Sumida, C. A. Brochu, Phylogenetic context for the origin of feathers. Am. Zool. 40, 486–503 (2000).

60. A. Domínguez-Oliva et al., Anatomical, physiological, and behavioral mechanisms of thermoregulation in elephants. J. Anim. Behav. Biometeorol. 10, 1–13 (2022).

61. G. G. Simpson, The nonprevalence of humanoids. Science 1979, 769–775 (1964).

62. J. Gottlieb, P.-Y. Oudeyer, Towards a neuroscience of active sampling and curiosity. Nat. Rev. Neurosci. 19, 758–770 (2018).

63. M. L. Wong, S. Bartlett, Asymptotic burnout and homeostatic awakening: A possible solution to the Fermi paradox? J. Royal Soc. Interface 19, 20220029 (2022).

64. A. Frank, D. Grinspoon, S. Walker, Intelligence as a planetary scale process. Int. J. Astrobiol. 21, 47–61 (2022).

65. D. Grinspoon, Earth in Human Hands: Shaping Our Planet’s Future (Grand Central Publishing, 2016).

66. E. A. Mayer, R. Knight, S. K. Mazmanian, J. F. Cryan, K. Tillisch, Gut microbes and the brain: Paradigm shift in neuroscience. J. Neurosci. 34, 15490–15496 (2014).

67. D. Bagga et al., Probiotics drive gut microbiome triggering emotional brain signatures. Gut Microbes 9, 486–496 (2018).

68. S.-H. Lee et al., Emotional well-being and gut microbiome profiles by enterotype. Sci. Rep. 10, 20736 (2020).

69. R. Lin, S. Utz, The emotional responses of browsing Facebook: Happiness, envy, and the role of tie strength. Comput. Human Behav. 52, 29–38 (2015).

70. J.-S. Lin, Y.-I. Lee, Y. Jin, B. Gilbreath, Personality traits, motivations, and emotional consequences of social media usage. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 20, 615–623 (2017).

71. A. Goldenberg, J. J. Gross, Digital emotion contagion. Trends Cogn. Sci. 24, 316–328 (2020).

72. J. Fang, X. Wang, Z. Wen, J. Zhou, Fear of missing out and problematic social media use as mediators between emotional support from social media and phubbing behavior. Addic. Behav. 107, 106430 (2020).

73. P. McNamee, S. Mendolia, O. Yerokhin, Social media use and emotional and behavioural outcomes in adolescence: Evidence from British longitudinal data. Econ. Human Biol. 41, 100992 (2021).

74. J. E. Lovelock, L. Margulis, Atmospheric homeostasis by and for the biosphere: The Gaia hypothesis. Tellus A: Dynamic Meteorol. Oceanogr. 26, 2 (1974).

75. J. E. Lovelock, Gaia as seen through the atmosphere. Atmosph. Environ. 1967, 579–580 (1972).

76. W. F. Doolittle, A. Booth, It’s the song, not the singer: An exploration of holobiosis and evolutionary theory. Biol. Philos. 32, 5–24 (2017).

77. J. Suárez, The importance of symbiosis in philosophy of biology: An analysis of the current debate on biological individuality and its historical roots. Symbiosis 76, 77–96 (2018).

78. M. Hermida, Life on Earth is an individual. Theory Biosci. 135, 37–44 (2016).

79. C. Mariscal, W. F. Doolittle, Life and life only: A radical alternative to life definitionism. Synthese 197, 2975–2989 (2020).

80. S. Janković, A. Katić, M. M. Ćirković, Gaia as Solaris: An alternative default evolutionary trajectory. Origins Life Evol. Biosph. 52, 129–147 (2022).

81. A. N. Whitehead, Process and Reality: An Essay in Cosmology (Macmillan, 1929).

82. A. N. Whitehead, Science and the Modern World (The MacMillan Company, 1925).

83. M. J. Russell, A. J. Hall, A. R. Mellersh, "On the dissipation of thermal and chemical energies on the early earth" in Natural and Laboratory-Simulated Thermal Geochemical Processes, R. Ikan, Ed. (Springer, Netherlands, 2003), pp. 325–388.

84. M. J. Russell et al., The drive to ife on wet and icy worlds. Astrobiology 14, 308–343 (2014).

85. E. L. Shock, E. S. Boyd, Principles of geobiochemistry. Elements 11, 395–401 (2015).

86. M. L. Wong, B. D. Charnay, P. Gao, Y. L. Yung, M. J. Russell, Nitrogen oxides in early Earth’s atmosphere as electron acceptors for life’s emergence. Astrobiology 17, 1–9 (2017).

87. J. W. Szostak, Functional information: Molecular messages. Nature 423, 689–689 (2003).

88. J. M. Carothers, S. C. Oestreich, J. H. Davis, J. W. Szostak, Informational complexity and functional activity of RNA structures. J. Am. Chem. Soc. 126, 5130–5137 (2004).

89. R. M. Hazen, P. L. Griffin, J. M. Carothers, J. W. Szostak, Functional information and the emergence of biocomplexity. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 104, 8574–8581 (2007).

90. H. P. M. Melo, E. J. R. Parteli, J. S. Andrade, H. J. Herrmann, Linear stability analysis of transverse dunes. Phys. A Stat. Mech. Appl. 391, 4606–4614 (2012).

91. E. Reffet, S. Courrech du Pont, P. Hersen, S. Douady, Formation and stability of transverse and longitudinal sand dunes. Geology 38, 491–494 (2010).

92. P. Forterre, D. Prangishvili, The great billion-year war between ribosome- and capsid-encoding organisms (cells and viruses) as the major source of evolutionary novelties. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1178, 65–77 (2009).

93. S. Hernández-Orozco, F. Hernández-Quiroz, H. Zenil, Undecidability and irreducibility conditions for open-ended evolution and emergence. Artif. Life 24, 56–70 (2018).

94. S. A. Kauffman, A. Roli, A third transition in science? Interface Focus 13, 20220063 (2023).

95. S. A. Kauffman, Is there a fourth law for non-ergodic systems that do work to construct their expanding phase space? Entropy 24, 1383 (2022).

96. M. Cortês, S. A. Kauffman, A. R. Liddle, L. Smolin, Biocosmology: Towards the birth of a new science. arXiv [Preprint] (2022). (Accessed 1 May 2022).

97. M. Steel, W. Hordijk, S. A. Kauffman, Dynamics of a birth–death process based on combinatorial innovation. J. Theor. Biol. 491, 110187 (2020).

98. L. M. A. Bettencourt, J. Lobo, D. Helbing, C. Kühnert, G. B. West, Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 104, 7301–7306 (2007).

99. S. J. Gould, The Structure of Evolutionary Theory (Harvard University Press, 2002).

100. M. A. Bedau, N. H. Packard, Evolution of evolvability via adaptation of mutation rates. Biosystems 69, 143–162 (2003).

101. M. Pigliucci, Is evolvability evolvable? Nat. Rev. Genet. 9, 75–82 (2008).

102. A. Crombach, P. Hogeweg, Evolution of evolvability in gene regulatory networks. PLoS Comput. Biol. 4, e1000112 (2008).

103. L. Valiant, Probably Approximately Correct: Nature’s Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World (Basic Books, 2013).

104. B. Wilder, K. Stanley, Reconciling explanations for the evolution of evolvability. Adapt. Behav. 23, 171–179 (2015).

105. R. A. Watson, E. Szathmáry, How can evolution learn? Trends Ecol. Evol. 31, 147–157 (2016).

106. S. A. Kauffman, D. P. Jelenfi, G. Vattay, Theory of chemical evolution of molecule compositions in the universe, in the Miller-Urey experiment and the mass distribution of interstellar and intergalactic molecules. J. Theor. Biol. 486, 110097 (2020).

107. E. J. Chaisson, A unifying concept for astrobiology. Int. J. Astrobiol. 2, 91–101 (2003).

108. M. L. Wong, A. Prabhu, Cells as the first data scientists. J. Royal Soc. Interface 20, 20220810 (2023).

109. T. W. Lyons, C. T. Reinhard, N. J. Planavsky, The rise of oxygen in Earth’s early ocean and atmosphere. Nature 506, 307–315 (2014).

110. A. D. Anbar et al., A whiff of oxygen before the Great Oxidation Event? Science 1979, 1903–1906 (2007).

111. A. L. Sessions, D. M. Doughty, P. V. Welander, R. E. Summons, D. K. Newman, The continuing puzzle of the Great Oxidation Event. Current Biol. 19, R567–R574 (2009).

112. N. J. Planavsky et al., Evidence for oxygenic photosynthesis half a billion years before the Great Oxidation Event. Nat. Geosci. 7, 283–286 (2014).

113. W. W. Fischer, J. Hemp, J. E. Johnson, Evolution of oxygenic photosynthesis. Annu. Rev. Earth Planet. Sci. 44, 647–683 (2016).

114. L. M. Ward, J. L. Kirschvink, W. W. Fischer, Timescales of oxygenation following the evolution of oxygenic photosynthesis. Origins Life Evol. Biosph. 46, 51–65 (2016).

115. R. M. Soo, J. Hemp, D. H. Parks, W. W. Fischer, P. Hugenholtz, On the origins of oxygenic photosynthesis and aerobic respiration in Cyanobacteria. Science 1979, 1436–1440 (2017).

116. D. A. Sverjensky, N. Lee, The Great Oxidation Event and mineral diversification. Elements 6, 31–36 (2010).

117. D. C. Catling, C. R. Glein, K. J. Zahnle, C. P. McKay, Why O₂ is required by complex life on habitable Pplanets and the concept of planetary “oxygenation time”. Astrobiology 5, 415–438 (2005).

118. W. W. Fischer, J. Hemp, J. S. Valentine, How did life survive Earth’s great oxygenation? Curr. Opin. Chem. Biol. 31, 166–178 (2016).

119. M. L. Wong, S. Bartlett, S. Chen, L. Tierney, Searching for life, mindful of lyfe’s possibilities. Life 12, 783 (2022).

120. J. I. Lunine, S. M. Hörst, Organic chemistry on the surface of Titan. Rendiconti Lincei 22, 183–189 (2011).

121. Y. L. Yung, M. Allen, J. P. Pinto, Photochemistry of the atmosphere of Titan: Comparison between model and observations. Astrophys. J. Suppl. Ser. 55, 465–506 (1984).

122. O. B. Toon, C. P. McKay, C. A. Griffith, R. P. Turco, A physical model of Titan’s aerosols. Icarus 95, 24–53 (1992).

123. S. Singh et al., Acetylene on Titan’s surface. Astrophys. J. 828, 55 (2016).

124. H. Wang et al., Direct growth of graphene on fused quartz by atmospheric pressure chemical vapor deposition with acetylene. J. Phys. Chem. C 123, 2370–2377 (2019).

125. O. Mousis, Personal Communication, Discussion at Area Della Ricerca di Tor Vergata (2010).

126. D. F. Strobel, Molecular hydrogen in Titan’s atmosphere: Implications of the measured tropospheric and thermospheric mole fractions. Icarus 208, 878–886 (2010).

127. C. Wei et al., Turbostratic multilayer graphene synthesis on CVD graphene template toward improving electrical performance. Jpn. J. Appl. Phys. 58, SIIB04 (2019).

128. J. W. Barnes et al., Science goals and objectives for the dragonfly titan rotorcraft relocatable lander. Planet. Sci. J. 2, 130 (2021).

129. D. R. Mills, R. L. Peterson, S. Spiegelman, An extracellular Darwinian experiment with a self-duplicating nucleic acid molecule. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 58, 217–224 (1967).

130. J. O. Andersson, S. G. Andersson, Insights into the evolutionary process of genome degradation. Curr. Opin. Genet. Dev. 9, 664–671 (1999).

131. Q. S. Wang, P. J. Unrau, Ribozyme motif structure mapped using random recombination and selection. RNA 11, 404–411 (2005).

132. R. M. Hazen, Genesis: Rocks, minerals, and the geochemical origin of life. Elements 1, 135–137 (2005).

133. R. M. Hazen, D. A. Sverjensky, Mineral surfaces, geochemical complexities, and the origins of life. Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 2, a002162 (2010).

134. H. J. Cleaves II et al., Mineral–organic interfacial processes: Potential roles in the origins of life. Chem. Soc. Rev. 41, 5502 (2012).

135. W. Nitschke, S. E. Mcglynn, E. J. Milner-white, M. J. Russell, On the antiquity of metalloenzymes and their substrates in bioenergetics. Biochim. Biophys. Acta 1827, 871–881 (2013).

136. M. J. Russell, W. Martin, The rocky roots of the acetyl-CoA pathway. Trends Biochem. Sci. 29, 358–363 (2004).

137. A. G. Cairns-Smith, A. J. Hall, M. J. Russell, “Mineral theories of the origin of life and an iron sulfide example” in Marine Hydrothermal Systems and the Origin of Life, N. G. Holm, Ed. (Springer, Netherlands, 1992), pp. 161–180.

138. M. Russell, Green rust: The simple organizing ‘seed’ of all life? Life 8, 35 (2018).

139. C. Scharf, The Ascent of Information: Books, Bits, Genes, Machines, and Life’s Unending Algorithm (Riverhead Books, 2021).

140. G. R. Price, Selection and covariance. Nature 227, 520–521 (1970).

Надано Джонатаном Луніном; отримано 08.07.2023 року; прийнято 10.09.2023 року; рецензовано Девідом Дімером, Андреа Ролі та Кордеєм Селдоном.

 

Michael L. Wong, Daniel Arend Jr., Stuart Bartlett, H. James Cleaves II, Heather Demarest, Anirudh Prabhu, Jonathan I. Lunine, Robert M. Hazen

On the roles of function and selection in evolving systems

PNAS, 16.10. 2023, vol.120 (43), e2310223120

 

 

25.10.2023