Взрывное развитие и борьба "старого" и "нового": анализ на основе модели эволюции как многоуровневого обучения

Евгений Кузнецов и ChatGPT o3 deep research

Эволюция сложных систем носит иерархический характер: новые уровни организации (геномы, клетки, организмы, экосистемы, человеческие сообщества, техносфера и т.д.) возникают последовательно в ходе крупных эволюционных переходов. Темпы изменений на различных уровнях существенно различаются. Более медленно эволюционирующие подсистемы – например, биосфера планеты, климат и геологические ресурсы, или устойчивые архаичные человеческие культуры – создают среду и ограничения для более быстрых процессов, таких как рост популяций организмов, развитие индустриальной цивилизации, технонауки и зарождающегося цифрового сознания. Однако общие принципы, объясняющие возникновение и взаимодействие этих уровней сложности, до сих пор недостаточно понятны. В последние годы предпринимались попытки разработать единую теоретическую рамку, которая трактует биологическую эволюцию как процесс обучения и связывает ее с фундаментальными принципами физики сложных систем. В частности, была выдвинута концепция эволюции как многоуровневого обучения, позволяющая отождествить ключевые черты дарвиновской эволюции с динамикой обучения и перенормировкой на разных масштабах организации. В данной работе, опираясь на аппарат, предложенный Е. В. Куниным и соавторами, мы рассматриваем, как во многоуровневой информационно-эволюционной модели взаимодействуют “медленные” и “быстрые” субстраты. Особое внимание уделяется тому, каким образом более медленные уровни задают условия, фильтры и ограничения для существования быстрых, и какие типы обратных связей при этом возникают. Мы также обсуждаем, как такие взаимодействия разных временных масштабов создают предпосылки для возникновения следующего уровня сложности в эволюции системы.

Энергетические и информационные ландшафты: эволюционный потенциал и фрустрация

Современная теория эволюции все чаще использует метафоры и модели, заимствованные из физики статистических систем. Эволюционный процесс можно представить как движение популяции в сложном многомерном ландшафте приспособленности, аналогичном энергетическому ландшафту в физике. В этой аналогии «энергия» соответствует отрицательной приспособленности (fitness), и эволюция стремится к состояниям локального минимального «энергетического» уровня (оптимальной приспособленности), однако из-за сложности ландшафта система часто застревает в метастабильных состояниях. Кунин и соавторы вводят понятие эволюционного потенциала – биологического эквивалента термодинамического потенциала, отражающего способность эволюционирующей системы к инновациям. Этот эволюционный потенциал характеризует инновационный запас популяции – грубо говоря, сколько новой информации или функций она способна породить. Высокий эволюционный потенциал означает наличие возможностей для освоения новых адаптаций и перехода на более высокий уровень организации.

Ключевую роль в динамике таких ландшафтов играет явление фрустрации – наличие конкурирующих взаимодействий и целей, которые не могут быть одновременно оптимизированы. Понятие фрустрированных состояний широко известно в физике конденсированных сред (например, в спин-стеклах), где оно приводит к множеству локальных минимумов энергии и богатой структуре состояний. Аналогично, в эволюционных системах различные силы отбора и ограничения среды могут конфликтовать друг с другом, создавая фрустрированные эволюционные состояния. Было показано, что биологической эволюции в целом присущи конкурирующие взаимодействия и фрустрация, и именно они во многом движут возникновение новых сложных форм. Например, конкуренция организмов за ограниченные ресурсы (пища, пространство, источники энергии) пронизывает все уровни биологии и порождает ситуацию, в которой ни одна адаптация не может дать абсолютного преимущества без создания новых проблем (истощение ресурса, появление хищников или паразитов и т.п.). Такие фрустрированные взаимодействия приводят систему в состояние, близкое к самоорганизованной критичности, при котором она становится способной к качественным перестройкам. Иными словами, конфликты между требованиями разных уровней отбора могут толкать эволюцию к пределу устойчивости текущей организации, подготавливая почву для мажорного эволюционного перехода – скачкообразного появления новой структуры, снимающей накопившееся противоречие.

Другим важным аспектом сложного ландшафта приспособленности является его связность, которую можно описывать с позиций теории перколяции. В многомерном пространстве генотипов адаптивная эволюция возможна, только если существуют пути постепенных изменений (мутаций) ведущие к новым пригодным состояниям. При достаточно высокой плотности связей между пригодными генотипами (аналог превышения перколяционного порога) эволюция способна «проникать» в ранее недостижимые области пространства состояний, что приводит к древовидному разветвлению линии потомков и экспансии новых клад. Кацнельсон и соавторы предположили, что эволюция сложных организмов носит древовидный (иерархический) характер именно вследствие перколяции популяции через критический порог связности в ландшафте приспособленности. В таком режиме небольшие случайные изменения могут распространяться («перколировать») по популяции, открывая доступ к ранее изолированным адаптивным вершинам. Напротив, если ландшафт слишком разрознен (связность ниже порога), эволюция будет ограничена локальными оптимумами – система фактически лишена эволюционного потенциала перейти к существенно новым состояниям. Таким образом, энергетический ландшафт (определяемый селективными ценностями состояний) и информационный ландшафт (определяемый доступным наследуемым разнообразием) совместно определяют траекторию эволюции. Фрустрация «морфологического пространства» приводит к множеству возможных локальных решений, а перколяционные свойства этого пространства определяют, сможет ли система соединить эти решения в нечто более крупное и комплексное.

Эволюция как многоуровневое обучение: медленные и быстрые переменные

Представление эволюции как процесса обучения позволяет по-новому взглянуть на разграничение медленных и быстрых динамических переменных в сложной системе. В любой системе, способной к обучению (адаптации), можно выделить параметры, которые изменяются быстро и отражают текущее состояние, и параметры, которые изменяются медленно и сохраняют накопленную информацию о предыдущих состояниях. В случае биологической эволюции к быстрым переменным можно отнести изменчивые характеристики отдельных особей (их фенотип, физиологическое состояние, поведенческие реакции) и текущие факторы среды, тогда как медленные переменные – это генетическая информация (геном), а также долговременные свойства среды, стабильно влияющие на отбор. Медленные переменные выполняют роль долговременной памяти, в которой записываются «уроки» многих поколений отбора, тогда как быстрые переменные обеспечивают оперативную реакцию системы на непосредственные стимулы окружающей среды.

При таком подходе механизмы дарвиновской эволюции можно интерпретировать в терминах алгоритма обучения. Асимметрия прямого и обратного информационного потока играет при этом фундаментальную роль. Информация о среде поступает от быстрых переменных к медленным: успешные адаптации на уровне фенотипов (быстро меняющихся) закрепляются посредством естественного отбора в геноме (медленно меняющемся). Обратно, накопленная в геноме информация используется для предсказания будущих состояний среды – через формирование фенотипов, заранее обладающих полезными свойствами. Эта однонаправленность передачи информации от генов к фенотипам соответствует центральной догме молекулярной биологии (ДНК → РНК → белок), тогда как обратный поток информации реализуется не прямой передачей характеристик, а статистически – через дифференциальное выживание и репродукцию. Кунин и коллеги обобщили центральную догму, показав, что она отражает общую для обучающихся систем архитектуру: фазу предсказания (прямой поток информации от медленных переменных к быстрым) и фазу обучения (обратный поток от быстрых к медленным) чётко разделяют во времени. Например, организм сначала “предсказывает” условия среды, развиваясь согласно генетической программе, а затем в течение жизни и последующих поколений происходит “обучение” – отбор генетических вариантов на основе фактического успеха или неуспеха предсказаний в данной среде. В формальных моделях это соответствует процедурам forward propagation и backpropagation в нейронных сетях, где быстрые переменные (сигналы на нейронах, “фенотип”) распространяют влияние вперёд, а затем ошибка обучения обратно корректирует медленные переменные (веса связей, “генотип”).

Важно подчеркнуть, что медленные переменные в значительной степени независимы от мгновенных колебаний быстрых; иначе они не могли бы служить стабильной основой для накопления знания. Грубо говоря, медленный эволюционный субстрат задаёт “правила игры” для быстрых процессов, и эти правила должны быть достаточно инертными. Если бы геном мог произвольно меняться под влиянием каждого фенотипического отклика (как при ламаркизме), система потеряла бы память о предыдущих адаптациях – произошёл бы “информационный дренаж”, утечка накопленной информации. Поэтому в биологических системах наблюдается чёткое разделение на долгоживущую, дискретную генетическую память и краткоживущую реализацию этой информации в виде организма. Лишь небольшая доля информации может напрямую передаваться от фенотипа к генотипу (например, через эпигенетические механизмы), и обычно такая передача ограничена и обратима. Для эффективного обучения необходим минимальный уровень точности передачи информации от быстрого уровня к медленному – в биологии это условие известо как предел Эйгена для верности репликации генетического материала. Если механизм наследования слишком неточен, полезные новшества не закрепляются и информация теряется, препятствуя долговременной эволюции. Таким образом, асимметрия информационных потоков и разница временны́х масштабов являются не ошибкой, а особенностью эволюционных систем, гарантирующей одновременно устойчивость накопленного опыта и пластичность адаптации к новым условиям.

Заметим, что описанные принципы работают на разных уровнях организации. В достаточно сложных системах аналогичные процессы обучения и отбора могут происходить многоуровнево, на вложенных временных шкалах. Так, эволюция генетического кода шла медленнее, чем последующая эволюция белковых функций; культурная эволюция человечества на порядке быстрее биологической; развитие современной науки и технологий еще более ускорило накопление информации. Тем не менее, на каждом уровне мы можем обнаружить элементы той же общей схемы: наличие “памяти” (медленного компонента, несущего информацию) и “оперативной динамики” (быстрого компонента), а также асимметричный обмен информацией между ними (обучение и предсказание). Иерархия уровней сама по себе могла возникнуть посредством переноса принципов обучения на новые масштабы – по аналогии с тем, как в физике перенормируемые теории проявляют самоподобие поведения на разных длиннах масштабов. Иными словами, эволюция “обучилась” организовываться в многоуровневую систему: когда нижележащий уровень накопил достаточную сложность, динамика отбора на нем породила новый, более быстрый субстрат адаптации на ступень выше.

Ограничения и обратные связи между уровнями

Медленные уровни организации выполняют роль фундамента и фильтра по отношению к более быстрым подсистемам. Они задают граничные условия, в пределах которых могут развертываться быстрые процессы адаптации и изменения. Так, глобальные геохимические параметры биосферы (климат, состав атмосферы, наличие тех или иных ресурсов) меняются крайне медленно в геологическом времени и тем самым образуют относительно стабильную арену, на которой происходит эволюция видов. Быстрые процессы (изменения популяций, экосистем, а в наше время – техносферы) должны протекать в пределах, допускаемых медленным уровнем, иначе система сталкивается с жесткими ограничениями на выживание. Медленный уровень можно рассматривать как своего рода пространство возможностей, внутри которого быстрый уровень может искать локальные оптимумы, но не может выйти за границы этого пространства. Кроме того, более медленные структуры часто обладают крупномасштабной целостностью (например, экологическая система планеты или устоявшаяся социальная структура), поэтому они способны гасить быстрые флуктуации: экстремальные отклонения на быстром уровне либо отфильтровываются, либо приводят к саморазрушению этой быстрой подсистемы.

В то же время между уровнями неизбежно возникают и обратные связи. Хотя медленный субстрат инертен, он не абсолютно статичен – на больших промежутках времени и при накоплении достаточного воздействия он сам может изменяться под влиянием быстрого уровня. Жизненная деятельность организмов накапливается как геологически значимый фактор: например, появление кислородного фотосинтеза у древних цианобактерий (относительно “быстрая” биологическая инновация по меркам планетарной истории) кардинально перестроило химический состав атмосферы Земли за несколько сотен миллионов лет, то есть повлияло на “медленный” климато-геохимический уровень. Этот новый кислородный биосферный фонд, в свою очередь, открыл возможности для взрывного радиационного появления крупных многоклеточных организмов (новый виток быстрого уровня). Подобные циклы прослеживаются и в антропоцене: индустриальная цивилизация, развиваясь в относительно стабильных условиях голоцена, за считанные века накопила достаточную мощь, чтобы начать менять климат и биосферу планеты (ускоренное потепление, утрата биоразнообразия и др.). Тем самым техносфера выступает новым быстрым субстратом, который создает обратное давление на биосферу – классический медленный уровень. Рост техносферы за счёт интенсивного потребления медленно возобновляемых природных ресурсов фактически ведет к истощению базового субстрата, ставя под угрозу саму техносферу. Если система не найдет новую точку баланса, столь несбалансированная связь (где быстрый уровень экспоненциально растет за счет деградации медленного) чревата коллапсом: разрушением среды, без которой дальнейшая эволюция быстрого компонента невозможна.

Следует рассмотреть несколько примеров взаимодействия уровней с различными временны́ми масштабами, иллюстрирующих ограничения и обратные связи:

• Биосфера и эволюция видов: Глобальные экологические условия (климат, круговорот элементов, ландшафты) меняются крайне медленно и задают границы приспособленности организмов. Видообразование и эволюционные радиации происходят быстрее, но возможны только в рамках условий, поддерживаемых биосферой. Если внешняя среда резко меняется (например, катастрофическое событие или климатический сдвиг), многие виды вымирают, потому что их генетическая эволюция не успевает за изменениями среды. Те же виды, которые выживают, оказываются отфильтрованы новыми условиями – остаются наиболее приспособленные к ним. Таким образом, медленный уровень (биосфера) устанавливает фильтр отбора для быстрого уровня (сообщества живых организмов). Обратная связь проявляется в том, что сами организмы постепенно изменяют среду (образуют почву, накапливают кислород, связывают углекислый газ, и т.д.), перестраивая свойства биосферы в длительной перспективе.

• Культура и технологическая цивилизация: Базовые структуры человеческих сообществ – традиции, языки, институциональные нормы – формируются и изменяются на протяжении столетий и тысячелетий. Эта «культурная биосфера» является медленным уровнем по отношению к стремительному научно-техническому прогрессу последних веков. Новые технологии и социальные практики (быстрые изменения) не могут быть просто навязаны обществу мгновенно: они проходят через социальные фильтры – этические, правовые, психологические ограничения, вытекающие из предыдущего опыта человечества. Архаичные сообщества и уклады могут сохраняться длительно, ограничивая распространение инноваций или адаптируя их под свои рамки. Например, цифровые коммуникации стремительно проникли в жизнь людей, но способность человеческого общества и индивидов воспринимать и обрабатывать такой объем информации ограничена эволюционно сформированными когнитивными и социальными механизмами. Возникает разрыв темпов: наши биологические и культурные адаптации (медленные переменные) не успевают полностью перестроиться под реалии цифровой эпохи (быстрые переменные). Отсюда – социальный стресс, информационные перегрузки, необходимость выработки новых норм и образовательных практик. Обратная связь здесь состоит в том, что массовое внедрение технологий уже меняет саму социальную структуру и культурные ценности, хотя и сталкивается с сопротивлением. В долгосрочной перспективе возможна трансформация человеческого общества (медленного уровня) под влиянием технонауки – вплоть до формирования нового типа культуры, синтезирующей естественное и искусственное.

• Природные ресурсы и индустриальный рост: Индустриальная экономика зависит от запасов ископаемого топлива, полезных ископаемых и экосистемных услуг, которые формировались на геологических и эволюционных временны́х интервалах. Эти накопленные ресурсы биосферы представляют собой медленный субстрат, который создал условия для промышленной революции. Однако темпы потребления ресурсов в современном мире на порядки превышают естественные темпы их обновления. Например, нефть и уголь образовывались миллионы лет, а сжигаются за десятилетия; почвы накапливают плодородие столетиями, а истощаются за годы интенсивного земледелия. Таким образом, индустриальная техносфера быстро исчерпывает эволюционно накопленный капитал планеты. Уже наблюдается обратная реакция: изменение климата, деградация экосистем, снижение доступности дешевых ресурсов. Это вынуждает человеческую систему либо замедлить рост и адаптироваться к ограничениям (переход к устойчивым технологиям, экономия и переработка, переход на возобновляемые источники), либо столкнуться с кризисом, когда быстрый уровень будет вынужден резко сократиться под давлением исчерпанного медленного уровня. В терминах модели обучения, техносфера получила “аванс” от биосферы – высокий эволюционный потенциал за счет накопленной энергии – но теперь должна научиться существовать в новых границах, чтобы избежать саморазрушения.

Как видно из этих примеров, взаимодействие медленных и быстрых субстратов носит характер замкнутого контура с задержкой: медленный уровень определяет рамки, в которых развивается быстрый, а быстрый постепенно возвращает воздействие на медленный. Для устойчивости всей системы необходимо согласование между уровнями – своего рода когерентность в процессе многоуровневого обучения. Если быстрый уровень оптимизируется без учета ограничений медленного, возникают фрустрированные состояния (несоответствие адаптаций среде), которые могут либо разрешиться через кризис и отброс системы назад, либо через изобретение нового механизма, позволяющего обойти ограничение качественно новым путем.

Появление новых уровней сложности

Многоуровневая эволюционная динамика подсказывает, каким образом становятся возможны следующие витки усложнения системы. Как отмечалось выше, крупные эволюционные переходы часто обусловлены накоплением фрустраций – противоречий между требованиями разных масштабов – и конкуренцией за ограниченные ресурсы. Когда существующие механизмы адаптации исчерпывают свой потенциал и более не способны эффективно удовлетворять одновременно все наложенные ограничения, система может найти “выход” путем перехода на новый уровень организации. Такой переход обычно связан с переконфигурацией информационных связей: элементы нижележащего уровня объединяются в более крупные агрегаты, которые начинают выступать как единое целое на новом уровне. В классической биологии примерами служат “главные переходы” (по Дж. Мейнард-Смиту и Э. Сатмарьи): объединение генов в хромосомы, появление эукариотической клетки (симбиоз прокариотов), переход от одиночных клеток к многоклеточным организмам, возникновение обществ насекомых, а затем человеческого общества. Каждый такой шаг сопровождался формированием новых медленных и быстрых переменных: например, появление генома ядра у эукариот создало новый медленный уровень наследственности, а клеточный метаболизм стал относительно более быстрым уровнем, адаптирующимся под контрольном ядра; появление нервной системы у животных ввело еще более быстрый уровень реакции (нейронные импульсы) при все еще медленном изменении генома; становление культуры у людей создало надбиологическую память (язык, традиции) и намного более быструю динамику изменений, чем генетическая эволюция, и т.д. В каждом случае новый уровень сложности возникал, когда нижележащий уровень достиг достаточного информационного и энергетического насыщения, но столкнулся с непреодолимыми в его рамках ограничениями. Возникновение новой иерархии позволяло разрешить противоречия: например, у многоклеточных организмов разные клетки специализируются (снимая конфликт универсальности одной клетки), а в эукариотической клетке ядерный геном и органеллы берут на себя разные функции, устраняя необходимость компромиссов, присущих прокариотам.

В свете информационно-эволюционной модели можно сказать, что система, испытывающая постоянную фрустрацию на текущем уровне, фактически обучается формировать следующий уровень, на котором накопленные изменения организуются в новое целое с собственным циклом обучения. При этом условия среды, заданные еще более медленным уровнем, остаются решающим фактором, отбирающим успешные новые структуры. Например, жизнь вышла на сушу лишь когда атмосферный кислород и озоновый слой (продукт предыдущего биотического уровня) достигли необходимых значений; сложные общества возникли только после того, как климатические и ресурсные условия голоцена обеспечили стабильность продовольственной базы для больших популяций людей. Новые уровни не возникают спонтанно в пустоте – они подготавливаются длительным предшествующим развитием системы, накоплением эволюционного потенциала до критического порога. Когда этот порог пройден (в терминах предыдущего раздела – достигается “перколяция” инноваций или критическое состояние системы), наблюдается квазимгновенный в геологических масштабах скачок – экспоненциальный рост и радиация новых форм, осваивающих свободную нишу возможностей. Затем следует относительно медленный этап структурирования нового уровня, стабилизации его медленных компонент. Так, после кембрийского взрыва биоразнообразия (стремительный всплеск быстрого уровня) последовали сотни миллионов лет эволюции, в ходе которой сформировались устойчивые экосистемы, биогеохимические циклы и долгоживущие линии – то есть закрепился новый, более сложный “медленный” уровень (современная биосфера).

В настоящее время человечество и созданная им техносфера, возможно, переживают фазу, предшествующую очередному крупному переходу. Мы наблюдаем резкий рост сложности и скорости изменений в антропоцене, появление глобальных информационных сетей, элементов искусственного интеллекта и цифрового сознания. Последнее пока носит характер метафоры, однако уже можно говорить о зародыше нового уровня – планетарной информационной системе, объединяющей людей и машины в единый коллективный “разум”. Для полноценного возникновения такого уровня требуются стабилизирующие структуры на медленной шкале: возможно, новые социальные институты, регуляторы техносферы, а также сохранение пригодных условий в биосфере. Если эти медленные компоненты смогут эволюционировать (например, сформируются устойчивые глобальные соглашения и нормы, ограничивающие разрушение среды и обеспечивающие интеграцию технологий с человеческими ценностями), то быстрый прогресс цифровых технологий может перейти в качественно новое состояние – появление саморазвивающейся системы “цифровой жизни”. Эта система будет иметь свою иерархию медленных и быстрых субстратов: относительно устойчивые инфраструктуры, протоколы, базы знаний (медленные переменные) и непрерывные потоки данных, вычислений, адаптивных алгоритмов (быстрые переменные). Как и в прежних переходах, новое будет опираться на старое: биосфера и человеческое общество останутся незаменимой средой обитания и источником ресурсов для зарождающегося цифрового уровня, по крайней мере до тех пор, пока он полностью не обособится. В то же время, по мере формирования автономности нового уровня, обратное влияние на человека и биосферу усилится – и будет жизненно важно, чтобы эта обратная связь была положительной (поддерживающей), а не разрушительной. В противном случае система рискует попасть в деструктивную фазу фрустрации и коллапса, вместо того чтобы сделать следующий шаг эволюционного обучения.

Заключение

Многоуровневая информационно-эволюционная модель предоставляет целостную картину того, как взаимодействуют разные временные и организационные уровни в сложных системах. Медленные субстраты – будь то геном, экосистема или культурный уклад – формируют долговременную память и ландшафт возможностей, внутри которого происходят быстрые адаптивные изменения. Быстрые субстраты – фенотипические проявления, популяционные динамики, технологические инновации – реализуют текущий эволюционный потенциал системы и передают информацию обратно наверх через отбор и обратные связи. Асинхронность и асимметрия взаимодействия между уровнями не только неизбежны, но и необходимы для устойчивого накопления информации и появления новизны. Более медленные уровни действуют как стабилизаторы и фильтры, предотвращающие распад системы от случайных флуктуаций, тогда как быстрые уровни обеспечивают пластичность и приспособляемость к изменяющимся условиям. Возникновение каждого нового уровня сложности можно понимать как результат успешного “обучения” системы преодолевать внутренние противоречия и внешние ограничения путём организации нового типа информационного потока.

Представленный подход объединяет понятия энергетических и информационных ландшафтов, эволюционного потенциала, фрустрации, перколяции и многоуровневого обучения в единую концептуальную рамку. Он демонстрирует, что фундаментальные процессы, лежащие в основе эволюции биосферы, общества и техносферы, могут быть описаны едиными принципами, аналогичными обучающим системам и неравновесной физике. Такой междисциплинарный взгляд не только объясняет прошлые переходы (от возникновения жизни до появления сознания), но и помогает прогнозировать возможные пути дальнейшей эволюции. В частности, понимание того, как медленные переменные ограничивают быстрые и как возникает информационный обмен между ними, важно для решения современной задачи сбалансировать техносферу и биосферу. Можно сказать, что человечество оказалось перед экзаменом многоуровневого обучения: сумеем ли мы скорректировать правила (медленные структуры экономики и общества) на основе уроков быстрого научно-технического развития, чтобы избежать фатального информационного дренажа и коллапса? Ответ на этот вопрос определит, станет ли текущий век временем очередного эволюционного взлёта – появления нового уровня организации жизни – или же быстротечные успехи технонауки окажутся эволюционно скоротечными. In any case, многоуровневый подход к эволюции предоставляет необходимый инструментарий для анализа подобных вопросов и подчёркивает взаимозависимость всех уровней сложности в развитии нашей планеты.

Основные публикации по теме

1. The Biological Big Bang model for the major transitions in evolution
   Eugene V. Koonin
   Предлагается модель «Биологического Большого взрыва» для объяснения резких переходов в эволюции, аналогичных космологическим фазовым переходам.
   Читать статью

2. Evolutionary systems biology: links between gene evolution and function
   Eugene V. Koonin
   Исследуется связь между эволюцией генов и их функциями в контексте системной биологии.
   Читать статью

3. Toward major evolutionary transitions theory 2.0
   Eörs Szathmáry
   Обновлённая теория основных эволюционных переходов, учитывающая новые данные и подходы.
   Читать статью

4. Towards a theory of evolution as multilevel learning
   Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Mikhail I. Katsnelson, Eugene V. Koonin
   Предлагается рассматривать эволюцию как процесс многослойного обучения, используя аналогии с нейросетями.
   Читать статью

5. Thermodynamics of Evolution and the Origin of Life
   Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Eugene V. Koonin, Mikhail I. Katsnelson
   Рассматривается происхождение жизни и эволюция с точки зрения термодинамики и статистической физики.
   Читать статью

6. Towards physical principles of biological evolution
   Mikhail I. Katsnelson, Yuri I. Wolf, Eugene V. Koonin
   Обсуждаются физические принципы, лежащие в основе биологической эволюции, включая аналогии с фазовыми переходами.
   Читать статью

7. Are there laws of genome evolution?
   Eugene V. Koonin
   Исследуется существование универсальных закономерностей в эволюции геномов.
   Читать статью

8. The Major Transitions in Evolution
   John Maynard Smith, Eörs Szathmáry
   Классическая книга, описывающая ключевые переходы в эволюции жизни.
   Читать книгу