Хорошо подумал, порылся в умных книжках и отвечаю ещё раз:
Пространство всех возможных мутаций гиперастрономично. Буферизованность же и канализированность фенотипа в СТЭ не рассматривается как нечто принципиальное, и это в рамках СТЭ-представлений консервативные факторы, которые должны лишь замедлять эволюцию, в которой изменения инициируются фенотипическими проявлениями мутаций и их фиксацией.
Современные исследования сложных систем указывают на то, что ваши утверждения неверны. Пространство возможных мутаций детерминировано генотипом.
Любая материальная система обладает информацией, причём упорядоченной информацией. И потому накопление акутальной информации определяется информацией сушествующей, то есть для усвоения новой информации источник должен быть адекватен адресату. Причём это обощение уже известно как 10 теорема Шеннона: «Система воспринимает ту информацию, которая соответствует её акутальному состоянию». Можно привести бытовой пример: Первокласснику не имеет смысла давать курс высшей математики, у него нет знаниевой базы.
Здесь ещё отмечу, что эволюция возможна только при взаимодействии. То есть гпсодствующие системы, имеющие избыток ресурсов эволюуионировать не будут если не будут взаимодействовать.
Вопрос не в том, что "более сложная система лучше", а в том – откуда она вообще берётся.
Вот тут интересно. Возвращаюсь к своим обобщениям… Сложные материальные открытые системы весьма устойчивы на всех уровнях, это явление на различных уровнях имеет несколько названий – гомеостаз, симметрия, инвариантность. Причём это свойственно для тех систем, которые на своём уровне стабилизируются в изменившейся среде.
Биологические системы в условиях конкуренции (давления среды) ищут способ поддержания своей жизнедеятельности, причём живые системы активно, а неживые относительно пассивно. Выходы классические: гибель, деградация или эволюция (переход к новым экологическим нишам). В новой нише снова начинается потребление ресурса, но её сможет занять и успешно конкурировать только тот кто более экономно использует энергию (без потерь в виже отходов). Более развёрнуто способы выхода из кризиса (по: Корогодин, 2000): 1. Уменьшение количества использования ресурса; 2. Уменьшение отходов; 3. Увеличение продуктивности среды обитания.
Последнее подходит скорее для человека. Причём использование может быть экстенсивным(например, палеолитическая революция) или интенсивным (неолитическая революция в сравнении с предыдущей).
То есть система переходит в более энергоэкономное состояние. Благо у земных систем есть колоссальный источник энергии. За счёт чего же происходит переход? Для этого расмотрим сложные системы, как системы обладающие информацией. Через эти системы (и через нас тоже) идёт бесконечный поток информации. Часть информации мы можем усвоить и как следствие усложниться, избежав конкуренции в другой экологической нише. Почему у нас нет перепонок? Да потому что мы «гуманитарии», а перепонки «понятны» только «биологам». Параллель ясна?
Кроме того, современные исследователи утверждают, что информационная система может нести массу потенциальной информации, которая проявляется в особых случаях и в общем случае обеспечивает преемственность (общность генетического кода и прочее). Это банальный факт вызывает сомнение у креационистов. Проявлением потенциальной информации является рекапитуляция (повторение предкового состояния), конвергенция. В данном ключе некоторые исследователи (например, Оноприенко «Биологически информационные системы», 1998) отмечают, что экзоны являются носителями актуальной информации, а интроны соответсвенно являются потенциальной информации.
В неживой природе источником неоднородностей и структурирования являются силовые поля. Но здесь надо быть осторожнее со словами и с параллелями. "Сложность" - ёмкое и многозначное понятие. С точки зрения алгоритмической сложности Колмогорова сложнее всего энтропийный шум.
Шумом в нашем случае будет та информация, которая не может быть актуализирована системой. Кроме того, следует отметить, что неживые системы также эволюционируют. Кристаллы почти как живые организмы выполняют свою онтогенетическую программу при наличии соответствующих физичсеких условий (концентрации опеределённых химических веществ, температура и прочее). Достижения наук о кристаллах отражены в твердоматричных гипотезах биохимической эволюции жизни (например, апатитная гипотеза Костецкого). Интересные мысли имеются и у Эйгена с его гиперциклами и у др. Кроме того, очевидно эволюционирует и физическая среда: самый известный пример это исследование Эренфестом (1917) свойств трёхмерного пространства (им было показано n меньше 3 не могут возникнуть сложные структуры, а при n меньше 3 не могут существовать устойчивые атомы и планетные системы)
Сложность же систем - это сложность их функциональной организации. Поэтому даже если считать снежинку усложнением облачка пара, что спорно, механизм её образования не является ключом к проблеме биологической организации.
Здесь то всё просто. Агрегатное состояние вещества не меняет химического состава молекулы воды. Не так ли? Аналогично выведение пород не создаёт новых видов из собаки. Потому как человек с помощью мотодов селекции обращает внимание только на опеределённые признаки и их отбирает, не заботясь о том, чтобы получившаяся система стала целостной и заняла определённую экологическую нишу и потому «дичает» оставшись без контроля.
Все теории равны перед лицом кризисов, к которым вид не способен приспособиться - и СТЭ, и ЭТЭ, и даже естественный ID. Преференции той или иной теории в этом вопросе сугубо умозрительны.
Всё просто. Система должна быть готова к «экзамену» кризисом. Но если поступающая информация бесполезна системе, а среда давит на неё, то она скорее всего погибнет. Причём эта закономерность лучше просматривается для относительно недавно эволюционировавших систем, потому как предыдущие виды уже давно освоились в своей экологической нише, причём проверив себя в различных условиях.
В растительном мире частым является и симпатрическое видообразование. Вопрос же о мэйнстриме механизмов видообразования "далёк от окончательного решения".
Механизм дарвиновской эволюции в общем виде и работает. А вот у ЭТЭ возникает вопрос передачи наследственной информации. Любому школьнику известно, что соматические клетки не влияют на наследственность – передачу наследственных признаков обуславливают половые клетки. Разумеется я имею в виду достаточно сложные организмы, хотя некоторые алгоритмы в общем виде не изменились (например, деление клетки).
Напоследок. Не могу удержаться и не провести параллели с социальным уровнем. Человечество разивается путём накопления и упорядочивания знаний. Уменьшает энтропию в знаниевой области и даже пытается переносить этот подход на AI. Причём получение нового знания осуществляет либо за счёт постоянного пополнения базы знаний (экспертные системы) или за счёт создания особой структуры обработки информации (нейронные сети).
