БИОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОРГАНИЗАЦИЯ

— специфическая для живых систем структурно-функциональная упорядоченность. Качественно более сложный уровень Б. с. о. по сравнению с естественными системами неорганической природы и с искусственными системами, создаваемыми человеком, обусловлен длительной эволюцией биосистем. Формальное определение Б. с. о. связано с работами К. Шеннона, У.-Р. Эшби, В. М. Глушкова, Г. Ферстера. У. Эшби использует в качестве меры сложности системы разнообразие или число ее состояний — п. Удобно пользоваться для оценки сложности системы логарифмической мерой, определяя , где мера сложности, или макс. неопределенность, системы. Существенная сторона организации системы выявляется с помощью подсчета меры неопределенности ее состояний. Пусть система может принимать любое состояние из множества состояний с вероятностью Тогда мера неопределенности состояний системы — Н определяется по формуле К. Шеннона:

Оценка уровня организации системы связана с макс. и текущей неопределенностью системы Пусть в результате эволюции, фило- или онтогенеза система, работавшая прежде с макс. неопределенностью Ятах (полностью дезорганизованная система), стала предпочитать некоторые из состояний и характеризоваться текущей неопределенностью Я. Тогда организация системы для данного уровня развития определяется реализованной в системе неопределенностью

где О - абс. организация системы. Значение абс. организации системы ограничено снизу нулем, а сверху — величиной максимально возможной для данной системы неопределенности. Т. о., организация детерминированной системы также определяется макс. неопределенностью, т. е. строится на максимально возможном числе состояний. Только в случае детерминированной системы смена состояний является закономерной. Для системы, замкнутой в организационном отношении, равенство (1) определяет закон сохранения орг-ции: организация и неопределенность на любом этапе эволюции (жизни, обучения и т. п.) равны максимально возможной неопределенности системы. От соотношения (1) легко перейти к формуле подсчета относительной организации системы — R, разделив обе части равенства на

Текущее значение неопределенности связано с энтропией живых систем. Любая биосистема характеризуется структурной и функциональной организацией. Основой, на которой строится структурная организация биосистемы, являются размеры элементов системы, число элементов и число связей между ними. Так, напр., размеры клеток данного нервного узла — параметры структурной организации, а по гистограмме распределения клеток данного узла по их диаметрам можно подсчитать степень организации с помощью формул (1)

и (2). Параметрами функциональной организации отделов нервной системы могут служить межспайковые интервалы спонтанной и вызванной активности, по гистограммам меж-спайковых интервалов можно тоже рассчитать величину абс. (1) и относительной (2) организации. Для элемента нервной системы (нервной клетки) осн. ф-ция — генерация спайка (нервного импульса) обеспечивается структурой самой клетки. Клетки с помощью аксонов, дендритов, синапсов (см. Нейрон) объединяются в сеть. Осн. ф-ция сети, связанная с переработкой информации и проявляющаяся в изменении ритмической активности выходных нейронов, строится на базе структурной организации сети — числе элементов сети, их размерах и числе связей между элементами.

Для сложной биосистемы, напр., организма, является характерным следующее структурнофункциональное построение: элемент уровня с ф-цией система элементов уровня со связями, образующая структуру уровня на которой строится ф-ция

В свою очередь структура является элементом более сложной системы уровня и т. д. Так, микроструктурные элементы клетки — молекулы, ионы обеспечивают генерацию спайка нервной клеткой; способность клетки генерировать импульсы используется элементарной сетью, напр., для выделения наиболее характерных признаков предмета, попавшего в поле зрения; способность выделять признаки элементарными сетями используется в более сложной сети для решения задач классификации, опознания и др. Структурно-функциональное усложнение биосистем на разных уровнях иерархии организма позволяет решать все более и более сложные задачи. С помощью формул (1) и (2) можно подсчитывать Б. с. о. и проводить их сравнение.

Для структурированных биосистем, т. е. для тех биосистем, которые по числу элементов и связям между ними являются детерминированными, расчет уровня организации может быть проведен по видоизмененным энтропийным оценкам. На каждую биосистему воздействует окружающая среда, формируя ее структуру и ф-ции. Биосистема, в свою очередь, не является пассивной по отношению к среде и активно воздействует на нее. Такое взаимодействие биосистем со все более усложняющейся средой и обеспечивает непрерывную эволюцию биосистем. «Только разнообразие может уничтожить разнообразие» — говорил У.Р. Эшби, подчеркивая одну из сторон этого взаимодействия. Только организация может противостоять организации — можно добавить с полным правом. Основным принципом функционирования биосистемы в среде является динамический принцип адекватности: макс. разнообразие и организация биосистемы на каждом уровне иерархии и на каждой ступени эволюции адекватны макс. разнообразию и орг-ции своей среды. При этом , где s — индекс системы, е — индекс среды, t — время. Различают три степени адекватности: а) слабую вероятностную, когда важно равенство макс. неопределенности и организованности системы и среды независимо от вида распределений вероятностей принятия состояний средой и системой; б) жесткую вероятностную, когда равенство разнообразия и организованности достигается за счет равенства законов распределения, т. е. детерминированное взаимодействие, когда каждому состоянию среды из некоторого множества соответствует состояние системы. Изучение степени Б. с. о. является осн. задачей кибернетики биологической и необходимо для определения подходящего матем. аппарата при матем. моделировании биологических систем (см. Биологических систем математическое моделирование).

Лит.: Глушков В. М. Введение в кибернетику. К., 1964 [библиогр. с. 319—322]; Автомонов Ю. Г. Системы. Сложность. Динамика. К., 1969 [библиогр. с. 125—126]; Эшби У.-Р. Введение в кибернетику. Пер. с англ. М., 1959 [библиогр. с. 396—399]; Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. Пер. с англ. М., 1963 [библиогр. с. 783—8201; Ферстер Г. О самоорганизующихся системах и их окружении. В кн.: Самоорганизующиеся системы. Пер. с англ. М., 1964.

Ю. Г. Антомонсв.