86; Дисипативні структури
Тверде тертя, в’язкість рідин і газів означають, що механічна енергія завжди розсіюється у вигляді тепла. За відсутності зовнішньої енергії, що надходить, механічні рухи в кінцевому підсумку припиняються, тоді як різниця температур зникає і виключає один одного. Ось як ізольовані системи прагнуть до термодинамічної рівноваги. Їх внутрішня енергія залишається постійною, тоді як ентропія збільшується, щоб досягти максимального значення в рівновазі.
Тепер припустимо, що механічні рухи підтримуються шляхом компенсації ефекту тертя шляхом постійного надходження енергії, і що виділяється тепло відводиться так, що температура системи залишається постійною. Зараз ми маємо відкриту систему, яка постійно рухається потоком енергії, що проходить через неї. Постійно залишаючись подібною до себе, термодинамічна система називається нерухомою.
Приклади таких систем рясні в природі: циклон або набір циклонів/антициклонів, таких як земна атмосфера, жива істота або сукупність живих істот, таких як тварини або види рослин, або екосистема, людина або колекція таких людей, як людське суспільство. Близько півстоліття тому Пригожин дав їм назву дисипативної структури.
За визначенням, дисипативна структура розсіює енергію і, отже, виробляє ентропію, яку вона розсіює у міру її виробництва. Ентропія та інформація мають протилежний знак (попередній пост), видалення ентропії означає імпорт інформації. Дисипативна структура постійно імпортує інформацію із свого середовища. Коли вона самоорганізовує дисипативну структуру, зменшується її внутрішня ентропія, отже, збільшується її інформаційний вміст, запам’ятовуючись. Це тимчасова пам’ять.
У стаціонарному стані дисипативна структура втрачає стільки інформації, скільки запам'ятовує. Вона постійно оновлює інформацію, яку запам’ятовує. Втрата інформації є синонімом виробництва ентропії, а отже, і розсіювання енергії. Постійно стираючи інформацію, яку вона запам’ятала, дисипативна структура розсіює енергію.
Хоча природно говорити про зменшення ентропії, коли теплова машина, подібно до циклону, самоорганізовується, говорити про збережену інформацію є більш незвичним. Пам'ять про циклон інерційна. Якщо вимкнути джерело живлення, циклон буде продовжувати обертатися, але повільніше і швидше. Пам’ять про цей рух буде поступово згасати, коли енергія розсіюється.
Зараз ми знаємо, що живі організми зберігають інформацію в своїх генах. У найбільш розвинених організмів також є мозок. Маленька дитина запам’ятовує багато інформації під час навчання. Ставши дорослим, він забуває стільки фактів, скільки запам'ятовує нові. У міру старіння пам’ять поступово занепадає, а також здатність розсіювати енергію. Людські суспільства здавна зберігають інформацію в книгах. Сьогодні їх здатність запам’ятовувати інформацію значно зросла, наприклад, здатність розсіювати енергію.
Я вже писав про модель мозку Стассінопулоса та Бака в цьому блозі (пост 62). Це описано в моїй книзі з термодинаміки еволюції (розділи 9.3 та 9.4). Ця модель застосовується до будь-якої нейронної мережі. Наприклад, це може бути використано для розуміння поведінки людського суспільства (квиток 63). Тоді ми говоримо про «глобальний мозок». Він також може бути використаний для опису мережі економічних бірж (див. Мою презентацію на CNAM). Це може стосуватися навіть газу, який розглядається як сукупність частинок, які обмінюються інформацією (примітка 26).
Особливо цікавим є випадок екосистеми. Після навчання інженера-хіміка Роберт Уланович зацікавився екосистемами як мережею агентів, що обмінюються речовиною, енергією та інформацією. Таким чином, він змоделював обмін між живими організмами в затоці Чесапік. Для Улановича екосистеми зберігають інформацію так само, як це робить людський мозок. Він визначає ступінь упорядкованості екосистеми за параметром α від 0 до 1.
Цей параметр порядку α можна інтерпретувати як частку пам'яті, що використовується цією нейронною мережею. Його результати застосовуються до будь-якої дисипативної структури, яка вважається нейронною мережею. Вище ми бачили, що дисипативна структура самоорганізовується, запам'ятовуючи інформацію про своє оточення. Чим більший обсяг інформації, що запам’ятовується, тим краще структура адаптується до навколишнього середовища, але чим більше інформації вона повинна модифікувати, щоб залишатися відповідною, тим більше енергії вона розсіює. Настає момент, коли частка 1-α доступної пам'яті стає недостатньою, так що адаптаційні можливості структури більше не збільшуються і навіть зменшуються. Існує значення α, для якого адаптаційна здатність є оптимальною.
Роберт Уланович визначає стійкість R екосистеми як її здатність пристосовуватися до змін. Це показує, що R має мати вигляд R = -α.log (α). Надійність дорівнює нулю для α = 0 і для α = 1. Вона максимальна і дорівнює 1 для α = 1/e, де e - основа природних логарифмів (e = 2,718). Його вимірювання на екосистемах затоки Чесапік показують, що спостережувані значення α дійсно зосереджені навколо значення 1/e. Детальніше див. В оригінальній статті (1). У наступному дописі ми позначимо наслідки.