§4. Сетевые структуры в живой природе
Сетевое общество: его необходимость и возможные стратегии построения
Значительное число разнообразных биологических систем имеет децентрализованный характер и в то же время отличается преобладанием кооперации элементов над конкуренцией между ними. Например, колонии микроорганизмов или их биопленки состоят из множества микробных клеток и устроены так, что отсутствие единого управляющего центра не препятствует эффективной координации социального поведения (Шапиро, 1988; Shapiro, 1995; Ben-Jacob, 1998, 2003; Олескин, 2009). Можно привести немало примеров биосистем, для которых понятие «сетевые структуры» имеет не только чисто организационный, но и сугубо геометрический смысл. Хищные диктиобактерии образуют ловчие сети из множества бактериальных клеток; добыча застревает в ячейках этих сетей, несколько напоминая клиентов, «застревающих» в маркетинговых сетях по сбыту тех или иных товаров.
Децентрализованные кооперативные сетевые структуры в биосистемах допускают разные организационные варианты. Многие из них интересны не только для самих биологов, но и для тех, кто хотел бы видеть перестройку человеческого общества по сетевым сценариям. А именно, целый ряд вариантов сетевой организации, реализуемых в живой природе, в то же время могут послужить концептуальной основой и для сетевых структур в человеческом социуме. Особенно многообещающими в этом плане представляются семь кратко изложенных ниже вариантов сетевых структур в биосистемах (семь сетевых парадигм, см. Олескин, 2012, 2013а, б, 2014; Oleskin, 2014a, b; Олескин, Курдюмов, 2015). Речь идет о нейронной, клеточной, модульной (“кишечнополостной”), ризомной (“грибной”), эквипотенциальной (“рыбной”), эусоциальной (“муравьиной”), нейронной и эгалитарной (“обезьяньей”) парадигмах сетевой организации.
1.4.1. Нейронная парадигма. Данный вариант сетевой организации, как показывает само название, присущ системам, содержащим нейроны (нервные клетки), то есть структурам нервной системы, в особенности мозгу. В технических устройствах эффективно работают их аналоги (искусственные нейронные сети), такие как перцептрон, сеть Хопфилда, слой Кохонена и др. Все эти структуры сочетают в себе сетевой и иерархический принципы и обладают рядом общих свойств, в том числе:
- Нейронные сети способны к коллективной переработке информации и принятию решений, а также к обучению.
- Нейронные сети характеризуются параллельной обработкой информации в разных элементах сети; параллельная обработка информации дополняется множественными связями между нейронами как каждого слоя, так и между слоями нейронов.
- Нейронные сети отличаются ассоциативностью (нейронная сеть восстанавливает целый образ предмета по его фрагментам). В искусственных нейронных сетях данная способность используется для распознавания различных объектов, например, танков противника в современных технологизированных войнах.
- Нейронным сетям присуща адаптивность: сеть может видоизменять свою структуру, адаптируя ее к решению конкретной задачи.
- Cети характеризуются высокой надежностью: выход из строя части элементов не прерывает работы сети, благодаря дублирующим связям между элементами.
Мы вновь остановимся на специфических свойствах нейронных сетей и их аналогов при обсуждении структурных вариантов децентрализованных сетевых предприятий в сфере бизнеса (см. 2.2.1). Важно подчеркнуть, что иные варианты биологических сетевых структур, при всей специфике каждого варианта, также «нейроподобны», т.е. подобно нервным клеткам или их искусственным аналогам способны так или иначе воспринимать и перерабатывать информацию, менять собственную конфигурацию в соответствии с ситуацией (самообучаться).
1.4.2. Клеточная парадигма. Сетевые структуры формируются различными типами клеток – как свободноживущими (микроорганизмами), так и находяцимися в составе тканей многоклеточных организмов. Многие из таких клеточных сетей не имеют даже частичных лидеров (пейсмейкеров). В отсутствие лидеров координация поведения отдельных клеток в интересах работы всей сети во многом обеспечивается контактами между клетками, которые могут представлять собой цитоплазматические мостики (плазмодесмы) или участки слияния наружных оболочек клеток (рис. 2), а также дистантными (охватывающими всю структуру в целом) химическими коммуникационными сигналами. Их примером является «чувство кворума» (quorum sensing) (Fuqua et al., 1994; Waters, Bassler, 2005) — «демократический» механизм, обусловливающий координированные действия элементов микробной сетевой структуры. Согласованное групповое поведение при этом основано на своеобразном химическом «голосовании». Бактерии в популяции выделяют сигнальное вещество, и когда концентрация этого вещества в окружающей среде достигает порогового значения, все клетки меняют свое поведение (например, начинают активно агрегировать с формированием микроколоний). На молекулярном уровне изменение поведения микробов обеспечивается изменением уровня активности определенных генов в ответ на связывание сигнального вещества с рецепторами. Матрикс сети выступает как материальная структура из биополимеров (полисахариды, белки, внеклеточные нити ДНК и др.), цементирующая клетки одной колонии, биопленки или ткани (см. обзоры: Олескин, 2009; Oleskin et al., 2010).
1.4.3. Модульная парадигма реализуется в биосистемах, построенных из повторяющихся структурных единиц (модулей); они также отличаются преобладанием плоской (безлидерной) сетевой организации. Пример представляют колониальные кишечнополостные, чье тело состоит из связанных между собой единым стеблем (ценосарком) зооидов — полипов или медуз; аналогично организованы и колониальные мшанки. Такая колония представляет собой децентрализованную структуру. Каждый полип, совершая те или иные действия (например, сжимаясь и создавая ток жидкости) слабо воздействует на целую систему, но его эффект усиливается, если поведение этого полипа соответствует поведению большинства остальных полипов в системе. «Если в момент сжатия пульсара, /т.е. совершающего периодические сжатия и растяжения полипа – примечание О.А./ в него поступает мощное течение... со стороны других пульсаров, также испытывающих сокращение в это же время, то побеждает группа консолидированных пульсаров, а у остальных происходит задержка собственного сжатия, после которой происходит сдвиг фазы пульсаций» (Марфенин, 2002).
Аналогичный принцип в сетевых структурах в человеческом социуме именуется «сетевой рычаг» – «такая организация взаимодействия между членами сети, при которой каждый из них, предоставляя для формирования корпоративного ресурса часть своего личного ресурса…, в случае необходимости получает в собственное распоряжение на порядок больший объем консолидированного корпоративного ресурса» (Чучкевич, 1999. С.26-27). Мы вернемся к теме «сетевого рычага» в главе второй (§ 1).
1.4.4. Ризомная парадигма характерна для мицелиальных грибов и корневищ некоторых растений и названа «в честь» выдвинутой Ж. Делёзом и Ф. Гваттари (1996) философской концепции ризомы как системы, которая не имеет ни начала, ни конца, ни центра, ни центрирующего принципа. В отличии от модульной парадигмы, здесь нет разграничения собственно модулей (полипов или медуз у кишечнополостных) и стволов, которые их связывают в целую колонию. В мицелии гриба, например, есть только эти «стволы» -- нити (гифы) как однотипные элементы всей грибницы (мицелия), на которых могут развиваться органы целой системы (ризоиды, плодовые тела и др.). «Путем ветвления и слияния между собой гифы образует сетевидную структуру, которая обозначается как мицелий» (Kück et al., 2009, S.4). Достаточно многие виды грибов имеют взаимопереходы между мицелием и дрожжеподобным ростом, когда вместо нитей есть отдельные клетки типа дрожжевых. Если гриб образует мицелий, клетки в составе гиф могут сохранять известную самостоятельность (быть отделенными неполными перегородками друг от друга) или представлять единую массу гифы.
Интересны с системной точки зрения и допускают содержательные социальные аналогии (в том числе в применении к экономике, о ней – глава вторая ниже) преимущества мицелиальной организации грибов (Дьяков, 2013), в том числе:
- Максимальная оккупация территории (субстрата) потомками одной споры (клетки-основательницы);
- Транспорт веществ, нередко на большие расстояния;
- Функциональная дифференциация мицелия с формированием специализированных структур, из которых не специалистам в области грибов более всего знакомы плодовые тела некоторых грибов со шляпками и ножками.
Аналогично ризоме, развивающееся ныне в мире сетевое (по преобладающей организации) общество можно описать как «быстротекучее пространство потоков, где нет ни центра, ни периферии, где многомерная природа сетевых коммуникаций создает распределенные узлы связей» (Смородинская, 2015. С.311).
1.4.5. Эквипотенциальная парадигма. Структуры, построенные в соответствие с этой парадигмой, отличаются совершенно плоским характером (Радаков, 1972; Павлов, Касумян, 2003). Примерами служат стаи многих рыб или морских беспозвоночных (иглокожих, головоногих моллюсков), а также некоторых птиц и китообразных, включая дельфинов. В отсутствие лидера первой в движущейся стае плывет случайная особь, вскоре сменяемая другой особью. У молоди сайды одна и та же рыба «лидерствует» «от долей секунды (0.25—0.5) до нескольких секунд…, после чего скатывается в середину или даже в самый арьергард стаи» (Радаков. 1972). Функционирование такой сети во многом определяется взаимодействием между соседями, при котором информация в виде зрительных или механических (течение воды, воспринимаемое боковой линией рыб) сигналов передается по эстафете. Эстафетная передача сигналов позволяет стае совершать сложные координированные маневры, например, двигаться «строем» (рис. 3), рассыпаться при приближении хищника или формировать серповидную структуру, зажимая стаю более мелких рыб-жертв между рогами этого «полумесяца». С точки зрения моделирования принципов функционирования эквипотенциальных сетей в технических устройствах представляют интерес работы по алгоритмизации поведения их элементов.
Крупные стаи рыб (например, лососевых) склонны сегментироваться, образуя относительно самостоятельные малые «стайки», более слабо связанные между собой (Croft et al., 2005). Идет и противоположный процесс — объединение мелких стай в более крупные. В этом находит свое отражение общесистемная тенденция крупных сетей к формированию в их составе компактных кластеров (подсетей), которые могут объединяться и вновь разъединяться.
Предложена модель, где поведение стаи рыб алгоритмизировано на основе следующих норм поведения особей: 1) уходить от слишком близко располагающихся соседей; 2) двигаться в том же направлении, что и соседи; 3) не допускать слишком большого расстояния между данным индивидом и соседями. Получатся три окружающих индивида зоны — 1: отталкивания, 2: следования за соседями и 3: притяжения к ним. Сохраняя постоянными зоны отталкивания и притяжения и варьируя размер зоны следования 2, можно получить различные геометрические образы на уровне целой стаи — разреженную, стоящую на месте стаю; тор («бублик»), где особи двигаются вокруг центра масс; ходовую стаю с параллельным движением особей (Couzin et al., 2002), показанную на рис.1.3 из работы (Павлов, Касумян, 2003).
Аналогами эквипотенциальных сетей в человеческом обществе являются безлидерные структуры, спонтанно формирующиеся в экстремальных ситуациях (например, в обстановке мятежа типа «майдана»). Индивиды при угрожающих жизни ситуациях могут следовать достаточно примитивным правилам поведения, напоминающим алгоритмы поведения рыб в стае, например: 1) поиск кратчайшего пути к безопасному месту; 2) избегание столкновений с соседями; 3) движение в том же направлении, что и другие (Helbing et al., 2000). Получается достаточно сложное результирующее поведение толпы. Причем, к сожалению, указанное поведение индивидов способствует блокировке движения всей толпы и снижает вероятность спасения людей в ней (Sumpter, 2006).
1.4.6. Эусоциальная парадигма. Сети включают в себя частичных лидеров. Так, в эусоциальных структурах общественных насекомых, в частности, муравьев, есть «рабочие команды» (кланы), возглавляемые ситуационными лидерами (рис. 4) и выполняющие задачи типа рытья почвы или сбора выделений тлей (Захаров, 1995, 2005; Резникова, Новгородова, 1998; Hölldobler, Wilson, 2009). Однако лидеры кланов выступают как частичные лидеры в рамках децентрализованной структуры более высокого порядка (колонны, плеяды).
* Колонна и плеяда у муравьев соответствуют одному одно- или многосекционному муравейнику.
Обращает на себя внимание также наличие в составе социума насекомых, в частности, муравьев, неспециализированных, не задействованных рабочими командами особей. Такой пул неспециализированных и часто малоактивных особей (Schmidt-Hempel, 1990) представляет резерв колонии и может быть мобилизован для решения особо важных задач.
В человеческом социуме аналогичным образом специализированный частичный лидер и помощники-эксперты взаимодействуют с неспециализированными членами сети, которые во многих сетях численно преобладают; сходный принцип специализированного меньшинства и поддерживающего неспециализированного большинства характерен для многих клубов по интересам и в то же время для некоторых криминальных и террористических сетей. Особенности сетевой организации общественных насекомых используются при создании алгоритмов искусственных систем «роевого интеллекта» (Swarm Intelligence) с распределенным контролем и оптимизацией, причем построенные по образцу насекомых технические системы отличаются значительной гибкостью и стабильностью функционирования в динамической среде.
1.4.7. Эгалитарная парадигма характерна для некоторых приматов и основана на следующих принципах:
- Уважение свобод индивидов (особенно свободы выбора);
- Частичная иерархичность структуры и уважение к высокоранговым членам сети; однако, никто не может добиться перманетного контроля над всей структурой;
- Рыхлые связи между членами сети (так, шимпанзе образует fission-fusion groups – соединяющиеся-распадающиеся группы);
- Лояльные отношения и кооперация между индивидами. Так, у шимпанзе обыкновенного (Pan troglodytes) и особенно бонобо (шимпанзе карликового, Pan paniscus) иерархические отношение в группе (стае) ограничиваются наличием децентрализованных сетевых структур, основанных на взаимопомощи, дележе пищи, взаимной чистке шерсти (груминге) и др. (de Waal, 1996, 2001; Boehm, 1999: Дерягина, Бутовская, 2004).
Отметим, что по сходным принципам были организованны многие первобытные общности охотников-собирателей, а также и вполне современные творческие лаборатории, где каждый волен заниматься своей тематикой и разрабатывать собственные концепции; эту свободу сетевая структура ограничивает лишь временными, частными обязательствами, обусловленными совместными проектами, публикациями, конференциями.
Значительное число разнообразных биологических систем имеет децентрализованный характер и в то же время характеризуется преобладанием кооперации элементов над конкуренцией между ними. Децентрализованные сетевые структуры в биосистемах разнятся по конкретным организационным сценариям, поэтому можно выделить не менее семи сетевых парадигм (нейронная, клеточная, модульная, ризомная, эквипотенциальная, эусоциальная, эгалитарная), каждая из которых потенциально допускает творческую модификацию и применение в тех или иных сферах человеческого социума.
← §3. Сетевые структуры в технических информационных системах
§5. Сетевые структуры в человеческом социуме →
Сетевое общество: его необходимость и возможные стратегии построения