October 16, 2023
Значение
Вселенная полна сложных развивающихся систем, но существующие макроскопические физические законы, похоже, не могут адекватно описать эти системы. Признавая, что идентификация концептуальных эквивалентов между разрозненными явлениями была основой для разработки предыдущих законов природы, мы приближаемся к потенциальному «недостающему закону», ища эквиваленты между развивающимися системами. Мы предполагаем, что все развивающиеся системы, включая, помимо прочего, жизнь, состоят из разнообразных компонентов, которые могут объединяться в конфигурационные состояния, которые затем выбираются за или против в зависимости от функции. Затем мы определяем фундаментальные источники отбора — статическую устойчивость, динамическую устойчивость и генерацию новизны — и предлагаем асимметричный во времени закон, который утверждает, что функциональная информация системы будет увеличиваться с течением времени, когда она подвергается отбору по функциям.
Абстрактный
Физические законы, такие как законы движения, гравитации, электромагнетизма и термодинамики, кодифицируют общее поведение разнообразных макроскопических природных систем в пространстве и времени. Мы предполагаем, что необходим дополнительный, до сих пор не сформулированный закон, чтобы охарактеризовать знакомые макроскопические явления нашей сложной, развивающейся Вселенной. Важной особенностью классических законов физики является концептуальная эквивалентность конкретных характеристик, присущих обширной, казалось бы, разнообразной совокупности природных явлений. Выявление потенциальных эквивалентов между разрозненными явлениями — например, падающими яблоками и вращающимися вокруг лунами или горячими объектами и сжатыми пружинами — сыграло важную роль в продвижении научного понимания нашего мира посредством формулирования законов природы. Распространенным чудом мира природы является эволюция разнообразных систем, включая звезды, минералы, атмосферу и жизнь. Эти развивающиеся системы кажутся концептуально эквивалентными, поскольку они обладают тремя примечательными свойствами: 1) они формируются из многочисленных компонентов, которые потенциально могут принимать комбинаторно огромное количество различных конфигураций; 2) существуют процессы, порождающие множество различных конфигураций; и 3) конфигурации предпочтительно выбираются на основе функции. Мы определяем универсальные концепции отбора — статическую устойчивость, динамическую устойчивость и генерацию новизны — которые лежат в основе функций и побуждают системы развиваться посредством обмена информацией между окружающей средой и системой. Соответственно, мы предлагаем «закон увеличения функциональной информации»: функциональная информация системы будет увеличиваться (т. е. система будет развиваться), если множество различных конфигураций системы подвергаются отбору для одной или нескольких функций.
The laws of classical physics emerged as efforts to provide comprehensive, predictive explanations of phenomena in the macroscopic world (1–4). Well-documented examples include 10 statements that constitute classical laws of motion, gravity, electromagnetism, and energy (Table 1). Each of these empirically based natural laws describes a universal behavior of macroscopic physical systems.
Table 1.
Законы движения Ньютона | 1. Первый закон движения: тело будет продолжать находиться в состоянии покоя или равномерного прямолинейного движения, если только оно не будет вынуждено изменить это состояние под действием приложенных к нему сил. 2. Второй закон движения: сила равна произведению массы на ускорение. 3. Третий закон движения: Каждой силе действия соответствует равная и противоположная сила противодействия. |
Закон гравитационного притяжения Ньютона | 4. Между любыми двумя объектами существует сила притяжения, пропорциональная произведению двух масс, делённому на квадрат расстояния между ними. |
Законы термодинамики | 5. Первый закон термодинамики: В закрытой системе общее количество энергии сохраняется. 6. Второй закон термодинамики: тепло не может самопроизвольно перетекать от более холодного тела к более теплому. |
Законы электромагнетизма (электричество и магнетизм — два аспекта одной и той же силы) | 7. Электростатика (Закон Кулона): Сила между любыми двумя электрически заряженными объектами пропорциональна произведению их зарядов, разделенному на квадрат расстояния между ними. 8. Магнитостатика: каждый магнит является диполем; Подобные магнитные полюса отталкивают друг друга, а разнородные полюса притягиваются. 9. Электромагнетизм: Магнитные поля создаются перемещением электрических зарядов. 10. Электромагнитная индукция. Электрические поля и электрические токи создаются путем изменения магнитных полей. |
Список законов в Таблице 1 не претендует на исчерпывающий характер; например, можно было бы выступать за включение дополнительных законов сохранения (например, для массы и заряда). Тем не менее, в совокупности эти утверждения кодифицируют большинство явлений мира природы в масштабах пространства и времени, доступных для восприятия человеком (т. е. нерелятивистские явления в масштабах, превышающих квантовые эффекты). Обратите внимание: хотя большинство этих естественных законов можно выразить количественно в форме уравнения, такая формулировка не является существенной характеристикой. Например, второй закон термодинамики часто представляют в виде неравенства: энтропия замкнутой системы остается постоянной или увеличивается (утверждение, которое включает в себя наблюдаемую асимметрию, заключающуюся в том, что «тепло не может самопроизвольно перетекать от более холодного тела к более теплому»). . Тем не менее, каждый из этих законов основан на измеримых параметрах — массе, силе, ускорении, расстоянии, энергии или заряде.
Богатое разнообразие наблюдаемых природных явлений объясняется классическими законами физики. Эллиптические орбиты планет, поведение паровых машин, расщепление белого света призмой на спектр цветов, движение стрелки компаса, помещенной рядом с электрическим током, — все это непосредственно вытекает из этих утверждений. Законы, представленные в таблице 1, являются одними из наиболее важных утверждений, открытых учеными на сегодняшний день, и, хотя могут быть разногласия по поводу того, что будет включено в окончательный список, очевидно отсутствие закона возрастающей «сложности». Таким образом, важный вопрос, оставшийся без ответа, заключается в том, достаточны ли сформулированные на данный момент естественные законы в сочетании с необходимыми исходными предположениями и начальными условиями для систематизации всех легко наблюдаемых природных явлений. Могут ли еще быть сформулированы дополнительные естественные законы такого же масштаба и значения, что и те, что представлены в Таблице 1 (5–7)? Если да, то какие шаги необходимо предпринять для выявления и кодификации таких «недостающих законов»?
Мы предлагаем подход, основанный на выявлении множества примеров разрозненных, якобы развивающихся макроскопических явлений, которые демонстрируют поразительное концептуальное сходство, убедительно предполагая возможность лежащей в основе, управляемой законом концептуальной эквивалентности («Естественные законы и открытие концептуальных эквивалентностей» и «Определение многообещающей концептуальной эквивалентности»). среди разрозненных развивающихся систем). Одним из объединяющих аспектов всех развивающихся систем является отбор, поэтому далее мы исследуем фундаментальные источники отбора и функционирования («Происхождение отбора и функции»). Затем мы вводим функциональную информацию как параметр, вокруг которого можно сформулировать естественный закон (Функциональная информация и эволюция систем) и предлагаем закон увеличения функциональной информации (Закон увеличения функциональной информации). В заключение мы рассмотрим важные последствия этого естественного закона (Дискуссия).
Полученные результаты
Естественные законы и открытие концептуальных эквивалентностей.
Открытие классических законов физики продемонстрировало, что определенные характеристики (то есть свойства или атрибуты) физических тел обладают значимым сходством. Хотя падение яблока и орбита Луны во многом различаются, они схожи в отношении яблока и Луны, имеющих общее свойство иметь массу, и, таким образом, движения обоих объектов могут быть описаны в нерелятивистском контексте универсальным законом Ньютона. гравитационное притяжение. Совместное использование свойств, охватываемых естественным законом, служит для объединения prima facie разрозненных явлений на концептуальном уровне, предполагая, что рассматриваемые явления эквивалентны в теоретически важном смысле и, следовательно, представляют собой единую область природных явлений.
Установление того, что совокупность интуитивно сходных, но prima facie разнообразных явлений действительно эквивалентны определенным образом, зависит от открытия объединяющих, общих законов, объединяющих их. Например, эксперименты, проведенные физиками девятнадцатого века (например, Эрстедом и Фарадеем), привели к подозрению, что электрические и магнитные явления во многом схожи (8, 9). Предполагаемая концептуальная эквивалентность электричества и магнетизма, основанная на наблюдениях обоих типов явлений в лабораторных условиях, сыграла важную роль в разработке законов электромагнетизма, систематизированных в уравнениях Максвелла.
Еще одна иллюстрация: открытие того, что тепло может быть преобразовано в механическую работу (например, в паровых двигателях) и что механическая работа может быть преобразована в тепло (например, посредством трения), предполагает, что горячие предметы и механические устройства, такие как сжатая пружина, концептуально эквивалентны, поскольку они разделяют управляемое законом свойство обладания энергией (динамическое свойство способности совершать работу). Представление о том, что горячие объекты обладают энергией, привело к принятию динамической теории тепла и кинетической теории температуры (идея о том, что вся материя состоит из частиц, постоянно находящихся в движении, в которой температура отождествляется со средней кинетической энергией, ½ мв2). над устаревшей теорией теплорода (в которой тепло передается через гипотетическую, самоотталкивающую, невесомую жидкость). Исследования эффективности тепловых двигателей также показали, что преобразование тепла в механическую работу не является полностью обратимым — что тепло самопроизвольно течет только в одном направлении, от горячего резервуара к холодному, что проложило путь к концепции энтропии и временно асимметричный второй закон термодинамики. Эти исследования поведения термодинамических систем привели к появлению универсальных законов термодинамики, которые описывают отношения между работой, теплом и энергией в материальных системах, находящихся в равновесии или около него.
Подводя итог, можно сказать, что открытие законов природы, представленных в Таблице 1, часто начиналось со смелой гипотезы, а именно, что, казалось бы, несвязанные между собой явления, тем не менее, схожи в важном, но пока еще плохо понятом смысле. Способность сформулировать каждый из этих теоретических законов в решающей степени зависела от определения того, какие из предполагаемых теоретических атрибутов рассматриваемых явлений — например, инертная масса, энергия, электрический заряд — закономерно связаны между собой эмпирически раскрывающим образом. Эмпирическое подтверждение закона установило, что рассматриваемые теоретические атрибуты «реальны» и действительно концептуально эквивалентны в этом контексте.
Наконец, важно иметь в виду, что даже если предположить, что совокупность природных явлений можно объединить в соответствии с еще не сформулированным законом природы, из этого не следует, что набор атрибутов, выбранных для формулировки такого закона, будет успешным. Способность человека сформулировать эмпирически плодотворные общие законы природы в решающей степени зависит от выбора правильных атрибутов рассматриваемых явлений. Например, ранние теории движения, основанные на ныне несуществующей теоретической концепции импульса (внутреннего двигательного свойства объектов, удерживающего их в движении), не могли объяснить важные аспекты движения материальных объектов и были заменены законами движения Ньютона. которые были основаны на совершенно разных теоретических свойствах инерции. Короче говоря, можно ошибаться относительно того, какие гипотетические теоретические характеристики концептуально эквивалентны в соответствующем смысле, обеспечивая основу для объединения совокупности prima facie разрозненных природных явлений в соответствии с плодотворным с научной точки зрения законом.
История научных открытий формирует наш поиск эмпирически мощных теоретических законов, описывающих поведение развивающихся систем в целом — систем, демонстрирующих особую, асимметричную во времени форму развития, — которая не может быть явно выведена из классических законов физики. Прогресс зависит от изучения множества развивающихся систем для выявления потенциальных концептуальных эквивалентов посредством исследования общих тем, возможно, тонких, которые могут указывать на теоретическую структуру основных атрибутов, способную поддерживать пока еще не сформулированный закон природы, объединяющий развивающиеся феномены.
Выявление многообещающей концептуальной эквивалентности между разрозненными развивающимися системами.
Мы определяем «развивающуюся систему» как коллективное явление множества взаимодействующих компонентов, которое демонстрирует временное увеличение разнообразия, распределения и шаблонного поведения. В этом контексте иногда используется концепция повышенной сложности (10–14). Таким образом, развивающиеся системы представляют собой всеобъемлющий аспект мира природы, возникающий в многочисленных природных контекстах во многих пространственных и временных масштабах.
Развивающиеся системы, по-видимому, демонстрируют концептуальные эквиваленты, которые еще не кодифицированы ни одним из естественных законов, изложенных в Таблице 1. Согласно нашему предложению, развивающиеся системы должны быть совместимы со всеми классическими законами физики, даже несмотря на то, что их универсальное и своеобразное поведение не описываются этими законами адекватно ни по отдельности, ни в сочетании. Это требование представляет собой потенциальную проблему. Явная тенденция развивающихся систем — особенно неживых, таких как те, которые участвуют в эволюции звезд, минералов и атмосфер (обсуждаемая ниже) — становиться все более упорядоченными с течением времени, по-видимому, контрастирует с асимметричным во времени характером второй системы. закон термодинамики, который характеризует природные явления как все более беспорядочные с течением времени. Одной из отличительных черт нашего предложения является формулировка универсального закона как для живых, так и для неживых развивающихся систем, который согласуется со вторым законом термодинамики, но не может неизбежно следовать из него.
Какие общие черты могут иметь развивающиеся системы? В каком смысле они могут быть концептуально эквивалентны? Рассмотрим три примера развивающихся систем.
- Звездная эволюция и нуклеосинтез. Звезды зарождаются как гравитационно связанные массы, состоящие преимущественно из водорода и гелия, в которых внутреннее давление и температура достаточно высоки, чтобы инициировать и поддерживать реакции ядерного синтеза. Первые стадии нуклеосинтеза во всех звездах включают «сжигание водорода» с образованием гелия, но звезды размером или больше Солнца в конечном итоге подвергаются дополнительным процессам термоядерного синтеза: «сжиганию гелия» с образованием углерода, «сжиганию углерода» с образованием магния и других элементов. и несколько последовательных стадий, в результате которых образуются десятки элементов и сотни изотопов (15–17). На заключительных, жестоких стадиях жизни звезд такие события, как классические новые, сверхновые и столкновения нейтронных звезд, создают полную периодическую таблицу, состоящую из более чем 100 элементов и их примерно 2000 изотопов. Таким образом, звездная эволюция приводит к появлению новых конфигураций бесчисленного количества взаимодействующих ядерных частиц. Система неумолимо развивается от небольшого числа элементов и изотопов к разнообразию атомных строительных блоков, которые мы видим сегодня во Вселенной.
- Эволюция минералов: «Эволюция минералов» описывает изменение разнообразия и распределения минералов, которые возникают во время формирования и эволюции планет и спутников земной группы (18–21). Самые древние минералы в космосе включают около 20 тугоплавких фаз, которые конденсировались из расширяющихся и остывающих атмосфер старых звезд (22, 23). Эти минералы вносят вклад в пыль и газ, из которых формируются планеты — материалы, которые подвергаются дальнейшим последовательностям конденсации, плавления, кристаллизации, дифференциации, изменениям под воздействием температуры и давления, а также взаимодействиям жидкость-порода (24). Каждый новый физический, химический и (на Земле) биологический процесс потенциально может диверсифицировать запасы полезных ископаемых на планете. Таким образом, на Земле было систематизировано более 5900 минеральных «видов» (https://rruff.info/ima/; по состоянию на 31 мая 2023 г.), и, возможно, еще 3500 видов ожидают открытия и описания (25). Более того, средний объем химической и структурной информации, содержащейся в минералах, систематически увеличивается на протяжении миллиардов лет планетарной эволюции (26, 27). Таким образом, как и в случае со звездным нуклеосинтезом, эволюция минералов происходит как последовательность процессов, которые поэтапно увеличивают разнообразие системы, каждый из которых основан на предыдущих.
- Биологическая эволюция: Жизнь — это квинтэссенция развивающейся системы. Чарльз Дарвин (1859) предложил элегантную схему эволюции жизни путем естественного отбора: 1) В любой популяции особи демонстрируют вариации своих признаков (например, из-за мутаций и генетической рекомбинации); 2) рождается больше особей, чем может выжить; и 3) особи с наследуемыми признаками, способствующими выживанию, с большей вероятностью произведут потомство с этими выгодными признаками. Таким образом, популяции развиваются на протяжении многих поколений, поскольку более выгодные черты отбираются, а не черты, которые не дают преимущества. Жизнь, хотя и отличается спецификой своих эволюционных механизмов, может быть концептуализирована как эквивалент предыдущих примеров нуклеосинтеза и эволюции минералов следующим образом: независимо от того, рассматривается ли жизнь в масштабе взаимодействующих молекул, клеток, индивидуумов или экосистем, биологические системы возможность возникновения в многочисленных конфигурациях, генерируется множество различных конфигураций, и естественный отбор преимущественно сохраняет конфигурации с эффективными функциями.
These three evolving natural systems differ significantly in detail. Stellar nucleosynthesis depends on the selection of stable configurations of protons and neutrons. Mineral evolution relies on selection of new, locally stable arrangements of chemical elements. Biological evolution occurs through natural selection of advantageous heritable traits. Nevertheless, we conjecture that these examples (and many others) are conceptually equivalent in three important respects (28, 29):
- Каждая система формируется из множества взаимодействующих единиц (например, ядерных частиц, химических элементов, органических молекул или клеток), что приводит к комбинаторно большому количеству возможных конфигураций.
- В каждой из этих систем текущие процессы генерируют большое количество различных конфигураций.
- Некоторые конфигурации, в силу своей стабильности или других «конкурентных» преимуществ, с большей вероятностью сохранятся благодаря отбору по функциям.
Другими словами, каждая система развивается посредством выбора выгодных конфигураций с точки зрения системной устойчивости.
По иронии судьбы, эти тесные параллели между разрозненными эволюционирующими системами могли быть скрыты силой трансформационных аргументов Чарльза Дарвина в пользу биологической эволюции путем естественного отбора (30). Например, наиболее громкие возражения против концепции эволюции минералов исходят от биологов, которые утверждают, что минеральные системы не могут развиваться и что эволюция — это концепция, уникальная для биологии (31). Однако мы утверждаем, что дарвиновский естественный отбор и общее происхождение являются лишь одним концептуально эквивалентным примером гораздо более общего естественного процесса (32). Детали варьируются от системы к системе, но все развивающиеся системы демонстрируют существенные характеристики комбинаторного богатства и отбора функций.
Развивающиеся системы асимметричны во времени; они демонстрируют временное увеличение разнообразия, распределения и/или шаблонного поведения. В предыдущей работе была предпринята попытка описать эту временную асимметрию с помощью «теории смежных возможностей», математической формулы, которая описывает монотонное и взрывное увеличение комбинаторного богатства со временем (33, 34). Тем не менее, эволюция посредством отбора не обязательно должна быть непрерывной или постоянной. Обстоятельства окружающей среды, которые ограничивают создание новых конфигураций или ограничивают отбор, будут тормозить эволюцию. Например, нуклеосинтез прекращается при взрыве звезды, эволюция минералов практически прекращается, если планета замерзает, эволюция живых систем может замедлиться, когда данная окружающая среда практически не меняется в течение длительного периода времени, а биологическая эволюция временно прерывается сразу после массового вымирания. событий (хотя в долгосрочной перспективе массовые вымирания могут открыть новые ниши для последующих эволюционных «взрывов»). Тот факт, что скорость эволюции меняется, когда изменяются механизмы отбора новых конфигураций и/или давление отбора системы, подчеркивает значимую связь между эволюцией и контекстом.
Эти три характеристики — разнообразие компонентов, конфигурационное исследование и отбор — которые, как мы предполагаем, представляют собой концептуальную эквивалентность для всех развивающихся природных систем, могут быть достаточными, чтобы сформулировать качественное законоподобное утверждение, которое не является неявным в классических законах физики. Во всех случаях эволюция — это процесс, в ходе которого конфигурации с большей функциональностью отбираются преимущественно, а нефункциональные конфигурации отсеиваются. Мы заключаем:
Системы многих взаимодействующих агентов демонстрируют увеличение разнообразия, распределения и/или шаблонного поведения, когда многочисленные конфигурации системы подвергаются селективному давлению.
Однако существует ли универсальная основа для отбора? И существует ли более количественный формализм, лежащий в основе этой предполагаемой концептуальной эквивалентности – формализм, коренящийся в передаче информации? Мы подробно рассматриваем эти вопросы здесь и утверждаем, что ответ на оба вопроса – да.
Истоки отбора и функции.
Вселенная, которую мы постоянно наблюдаем, порождает определенные упорядоченные структуры и закономерности, существование и изменение которых с течением времени не могут быть адекватно объяснены с помощью выявленных до сих пор законов природы, таких как те, которые обобщены в Таблице 1. Законоподобное утверждение, которое мы предлагаем в конце «Идентификация многообещающей концептуальной эквивалентности среди разрозненных развивающихся систем» описывает увеличение сложности системы из-за существования давления отбора. В этом разделе мы выделяем три вида отбора и постулируем, как силы отбора способствуют функционированию.
Подход к отбору первого порядка путем представления мира без шаблонов.
Закон возрастающей сложности по определению является асимметричным во времени законом (т. е. направленность времени явно связана с изменениями состояния системы). Современная физика объясняет направленность времени, ссылаясь на гипотезу прошлого, которая гласит, что Вселенная возникла в состоянии чрезвычайно низкой энтропии (35, 36). Прошлая гипотеза в сочетании с фундаментальными законами природы, симметричными во времени, приводит ко второму закону термодинамики, который гласит, что общая энтропия имеет тенденцию к увеличению.
Одна из стратегий выявления важных аспектов нашей усложняющейся Вселенной состоит в том, чтобы представить «возможный мир» с тем же начальным низкоэнтропийным состоянием, который движется во времени в полном соответствии со вторым законом, но не создает никаких систем возрастающей сложности. Что будет отличаться от мира, в котором запрещено возникновение порядка, разнообразия и функций?
В этом бесструктурном мире нашего воображения системы плавно движутся к состояниям с более высокой энтропией, не создавая никаких долгоживущих очагов с низкой энтропией, например, из-за отсутствия сил притяжения (гравитации, электростатики) или универсальных, подавляющих сил отталкивания. То есть не существует никаких барьеров, которые мешают системам идти по прямому пути к термодинамическому равновесию по мере их эволюции. Возможно, в такой Вселенной даже невозможно будет провести границы между различными макроскопическими «сущностями»: можно ли что-либо различить, если вся Вселенная представляет собой просто суп из материи и энергии, быстро рассеивающий случайные флуктуации и бесконечно остывающий?
Наша Вселенная — это не воображаемая Вселенная: она порождает сущности, которые не идут прямыми путями к своим состояниям с наивысшей энтропией. Что-то «расстраивает», а иногда и направляет рассеивание свободной энергии, обеспечивая длительное существование неравновесий (37–41). Каковы некоторые из этих препятствий? Что касается ядерного синтеза, кулоновское отталкивание и медленная скорость событий слабого взаимодействия (которые превращают протон в нейтрон с испусканием позитрона и электронного нейтрино, создавая дейтрон) не позволяют всему водороду во Вселенной спонтанно алхимизироваться в железо. В химических реакциях кинетические барьеры препятствуют многим экзергоническим реакциям, выводя химические системы из равновесия. Что касается переноса тепла, низкая теплопроводность планетарного материала позволяет сохранять температурные градиенты внутри планетарных тел.
Широкое разнообразие материалов в нашей Вселенной является результатом этих барьеров. Элементы таблицы Менделеева существуют потому, что легкие ядра не легко сливаются с образованием железа, а многие тяжелые ядра стабильны и не распадаются. Видимый фотон сам по себе не превращается во множество тепловых фотонов. Минералы, выкованные в условиях давления и температуры мантии Земли, могут сохраняться на поверхности благодаря кинетической стабильности. Аналогично органическое вещество не самовозгорается в атмосфере кислорода из-за высокой энергии активации горения. Мы обязаны своим существованием всем этим метастабильным особенностям нашей Вселенной.
Таким образом, самая основная сила отбора проистекает из фундаментальных свойств нашей Вселенной, которые обеспечивают статическую устойчивость. (Такое постоянство, конечно, не является абсолютно неопределенным, но должно длиться в течение периодов, намного превышающих другие временные масштабы локальных изменений.) Многие структуры в природе были выбраны на основе их устойчивости к распаду до равновесия. Мы можем назвать это «принципом статического постоянства», который мы называем «выбором первого порядка»:
Конфигурации материи имеют тенденцию сохраняться, если не существуют кинетически благоприятные пути для их включения в более стабильные конфигурации.
Основные функции динамических систем и происхождение отбора второго порядка.
Статическая устойчивость обеспечивает не только огромное разнообразие компонентов, но также обеспечивает «батареи свободной энергии» или «очаги негэнтропии» по всей Вселенной, которые подпитывают динамически устойчивые сущности (42). Звезды — это динамически устойчивые сферы плазмы, которые питаются свободной энергией, высвобождаемой в результате ядерного синтеза в своих ядрах. Конвекционные ячейки — будь то внутри звезды или ядра планеты, мантии или атмосферы — представляют собой динамически устойчивые диссипативные структуры, которые питаются планетарными температурными градиентами. Динамическое существование жизни обусловлено химическим неравновесием в окружающей среде и солнечными фотонами, которые сильно вышли из равновесия с тепловым фоном (39, 43, 44).
Динамические объекты по необходимости являются открытыми системами. Следовательно, в отличие от статически устойчивых объектов, они не определяются сохранением точного материального состава: содержание элементов в звезде меняется в течение ее жизни; ураган за время своего существования включает в себя множество различных частиц воздуха; организмы постоянно обмениваются веществами с окружающей средой.
Что же тогда сохраняется? На наш взгляд, это процессы, порождающие то, что мы называем «отбором второго порядка»:
Поскольку процессы имеют причинно-следственную связь с внутренним состоянием системы или ее внешней средой, их можно назвать функциями. Если функция способствует устойчивости системы, она будет выбрана.
Фундаментальным процессом является рассеивание свободной энергии — без этой функции не могло бы существовать ни одно сложное, динамичное существо. В отличие от статической устойчивости, которая требует рассеивания только во время формирования, динамическая устойчивость требует активного рассеивания. Могут возникнуть и другие функции, такие как автокатализ, гомеостаз и обработка информации, которые продлевают акт диссипации в пространстве и времени. Например, самовоспроизводящиеся системы, включая жизнь, какой мы ее знаем, обязательно являются автокаталитическими; при прочих равных условиях варианты таких систем, обладающие большей автокаталитической способностью, будут распространяться быстрее и могут быть охарактеризованы как обладающие более высокой «динамической кинетической стабильностью» (45, 46).
Различные виды динамической устойчивости отличаются разными уровнями, на которых информация играет роль в обеспечении устойчивости. Здесь информация просто относится к шаблонам данных в системе, которые кодируют себя, свое окружение или свое отношение к своему окружению. В случае автокатализа системная информация способствует сохранению, тогда как в гомеостазе корреляции между системой и ее средой способствуют сохранению. Обработка информации добавляет измерение, поскольку система активно записывает информацию об окружающей среде, что способствует сохранению. Обратите внимание, что обработка информации может происходить на разной степени. Рассмотрим различия между системами, поддерживающими память, прогнозирование на основе памяти и прогнозирование вне памяти. Память (хранение информации, полученной посредством измерений и ощущений) позволяет кодировать ассоциации. Прогнозирование на основе памяти (способность делать выводы о будущих состояниях на основе закодированной памяти) способствует устойчивости благодаря базовому пониманию причин. Наконец, предсказание вне памяти требует воображения и способности рассматривать контрфакты; такая абстракция позволяет генерировать большую новизну посредством создания до сих пор несуществующих воображаемых версий реальности (47). Это информационно-ориентированное объяснение персистенции и самоорганизации существенно отличается от чисто термодинамических описаний «диссипативных структур» (42, 48) и физико-химической концепции динамической кинетической стабильности (45, 46).
Давайте назовем диссипацию, автокатализ, гомеостаз и обработку информации «основными функциями» (49). Каждая из этих функций служит для сохранения себя, обеспечивая дальнейшее рассеяние: звезды достигают гомеостаза, уравновешивая гравитационный коллапс кинетической энергией, генерируемой термоядерным синтезом, что позволяет термоядерному синтезу продолжаться; огонь достигает автокатализа за счет нагрева окружающих материалов до температур горения, продлевая горение; жизнь осуществляет обработку информации посредством различных механизмов обучения, включая дарвиновскую эволюцию и неврологическое познание, что, в свою очередь, поддерживает линию передачи информации, способствуя выживанию, размножению и продолжению метаболической активности.
Ancillary functions, novelty search, and a third-order selection for novelty.
Самые сложные системы могут представлять собой вложенные сети более мелких сложных систем, каждая из которых сохраняется и помогает поддерживать устойчивость целого. Во вложенных сложных системах могут возникнуть вспомогательные функции. Например, ферменты выбираются по их способности катализировать специфическую реакцию, которая может представлять собой одно химическое превращение в сложной автокаталитической сети, гомеостатической системе обратной связи или устройстве обработки информации. Другими словами, функция фермента заключается не в выполнении какой-либо из основных функций в одиночку, а в том, чтобы играть специфическую роль в контексте основной функции, выраженной на более высоком уровне организации. С точки зрения фермента, существует нисходящее давление отбора, заставляющее ферменты иметь высокую каталитическую эффективность из-за давления отбора на более высоком уровне, обеспечивающего сохранение линии организмов. Другими словами, функция фермента определяется его контекстом внутри более крупной системы. [Обратите внимание на одно небольшое предостережение: в некоторых случаях сворачивание белка лучше описывается отбором по «форме», основанным на физических данных, т. е. статическим постоянством, а не отбором по функциональной адаптации (50)]. Вспомогательные функции могут существовать на многих уровнях: с точки зрения организма может существовать давление отбора сверху вниз, исходя из потребностей его сообщества, и сообщество может испытывать давление со стороны более высоких экологических единиц отбора и т. д.
Вспомогательные функции могут стать настолько далекими от основных функций, что будет трудно понять их связь с выживанием более крупной системы. Например, может показаться, что создание искусства и музыки имеет мало общего с поддержанием общества, но их происхождение может проистекать из необходимости передавать информацию и создавать связи между сообществами, и по сей день они обогащают жизнь в бесчисленных количествах людей. способы. Возможно, подобно вихрям, закручивающимся в поле первичного потока, давление отбора вспомогательных функций может стать настолько далеким от основных функций их систем-хозяев, что их можно будет эффективно рассматривать как независимо развивающиеся системы, возможно, в конечном итоге генерирующие свои собственные основные функции [рассмотрим, например, сложная танцевальная культура, которая была отобрана половым путем поколениями райских птиц в Папуа-Новой Гвинее (51)].
Способность постоянно создавать (или открывать?) новые функции является отличительной чертой жизни (52–56). Хотя некоторые из этих функций могут показаться нейтральными или даже вредными с точки зрения стабильности всей системы, в целом создание новизны имеет потенциал для дальнейшего переплетения основных функций внутри множества петель обратной связи, которые дополняют их стабильность и/или усиливают их эффективность. эффективность. В качестве упрощенного примера: изобретение полета предоставило животным новые векторы, с помощью которых они могли продолжать выполнять свои основные функции, что сделало несколько линий организмов более успешными в выживании и размножении.
Еще одной ключевой особенностью вспомогательных функций в биологии является экзаптация – изменение функции с течением времени (57). Возвращаясь к примеру с полетом, было высказано предположение, что крылья насекомых первоначально служили терморегуляторным целям (58), а перья, возможно, выполняли терморегуляторные, демонстрационные и биомеханические вспомогательные функции, прежде чем помогать в полете (59). Концепция экзаптации подчеркивает важность контекста в эволюции вспомогательных функций. Хотя инновации в области терморегуляции имеют тенденцию создавать морфологии с большой площадью поверхности, которыми можно взмахивать, создавая потоки охлаждающего воздуха, эти структуры не будут приспособлены к полету, если они разовьются у животных, которые просто не предрасположены к такому способу передвижения [рассмотрим, например, , большие уши слонов (60)].
Добавление новых функций, которые способствуют сохранению основных функций, по сути, поднимает «кинетический барьер» динамической системы, препятствующий распаду в направлении равновесия. Более того, система, которая может исследовать новые части фазового пространства, может иметь доступ к новым источникам свободной энергии, которые помогут поддерживать систему в неравновесном состоянии или еще дальше выводить ее из равновесия. В общем, во вселенной, которая поддерживает огромное комбинаторное пространство возможностей, открытие новых функциональных конфигураций выбирается тогда, когда существует значительное количество функциональных конфигураций, которые еще не были подвергнуты отбору. Следовательно, мы выделяем «отбор третьего порядка» по новизне:
Существует давление отбора в пользу систем, которые могут неограниченно изобретать новые функции, то есть давление отбора в пользу создания новинок.
Рост искусства, литературы, музыки, игр и технологий в человеческой культуре может быть отражением нашего врожденного желания экспериментировать с нашим миром, чтобы открывать новые способы мышления, существования и общения друг с другом. Хотя можно утверждать, что инновации, подобные человеческим, имеют отрицательную адаптивную ценность, о чем свидетельствуют заигрывания с добровольным коллапсом (61), до сих пор наш эволюционный «успех» как вида можно объяснить, в значительной степени, нашим любопытством (61). 62). Возможно, именно способность человечества учиться, изобретать и принимать новые коллективные способы существования приведет к его долгосрочному сохранению в качестве планетарного феномена (63–65). В свете этих соображений мы подозреваем, что обсуждаемые здесь общие принципы отбора и функций также могут быть применимы к эволюции символических и социальных систем, но более детальное обсуждение выходит за рамки настоящей статьи.
Чем более переплетенным становится набор систем, тем больше появляется вспомогательных функций и тем труднее угадать причинно-следственные связи, независимые друг от друга. В жизни, которая, возможно, является воплощением сложных систем, причинность распределена по множеству различных уровней организации, от микроскопического до планетарного. Например, на эмоции и действия человека влияет как кишечная микробиота (66–68), так и неземные цифровые пространства, которые соединяют человеческие разумы по всему миру (69–73). Преобладающая модель жизни как совокупности четко определенных индивидуумов, возможно, нуждается в пересмотре (74–80). Мы ожидаем сдвиг биологической парадигмы, аналогичный скачку между классической механикой и квантовой механикой: точно так же, как мы заменили локализованные отдельные частицы и дискретные электронные орбитали волновыми функциями и электронными облаками, мы можем однажды заменить биологических индивидуумов «более размытой», сетевой картиной жизнь. Такая точка зрения все еще может допускать существование отдельных единиц, но будет подчеркивать взаимосвязь между ними в онтологии, основанной на процессах (81, 82).
Наконец, мы можем связать три критерия, лежащие в основе всех сложных развивающихся систем (вспомните «Определение многообещающей концептуальной эквивалентности среди разрозненных развивающихся систем»: разнообразие компонентов, процесс генерации новых комбинаций компонентов и давление отбора, действующее на эти комбинации) с понятия, рассмотренные в этом разделе. Разнообразие компонентов во Вселенной создается внутренними «кинетическими» барьерами, которые препятствуют немедленному восстановлению равновесия. Эти барьеры также создают возможности для синтеза «батарей» свободной энергии, которые представляют собой движущую силу для доступа к различным комбинаторным состояниям, для создания которых обычно требуется термодинамическая работа; например, считается, что возникновение жизни обусловлено окислительно-восстановительными неравновесиями, возникающими в результате эволюции зарождающихся планет земной группы (38, 39, 83–86). Будут выбраны конфигурации, которые сами по себе являются статически устойчивыми и поддерживают динамически устойчивые системы.
Функциональная информация и эволюция систем.
Все законы природы в Таблице 1 включают количественные параметры, такие как масса, энергия, сила или ускорение. Существует ли эквивалентный параметр, связанный с развивающимися системами? Мы предполагаем, что ответом является информация (измеренная в битах), а именно «функциональная информация», как ее представили Шостак и его коллеги (28, 87–89). Функциональная информация количественно определяет состояние системы, которая может принимать множество различных конфигураций с точки зрения информации, необходимой для достижения заданной «степени функционирования», причем «функция» может быть столь же общей, как стабильность по отношению к другим состояниям, или столь же конкретной, как эффективность. конкретной ферментативной реакции.
Степень функциональности Ex — это количественная мера способности конфигурации выполнять функцию x. Например, в ферменте Ex можно определить как увеличение определенной скорости реакции, достигаемое ферментом, тогда как для жидкости, текущей по зернистой среде, такой как песок, где возникает некоторая форма периодической дюнной структуры, мы могли бы определите Ex как минимальную силу возмущения, необходимую для разрушения структуры дюны. При заданном наборе параметров наиболее устойчивой дюнной структурой должна быть та, которая сопротивляется наибольшему диапазону возмущений (90, 91). Единицы Ex зависят от характера рассматриваемой функции: каталитическая эффективность фермента может быть измерена, например, как уменьшение энергии активации, тогда как функция узорчатого песка может заключаться в максимальной устойчивости к внешним возмущениям потока ( 28).
Функциональная информация I(Ex) рассчитывается в терминах заданной степени функции (Ex). В большинстве случаев лишь малая часть F(Ex) всех возможных конфигураций системы достигает степени функциональности ≥ Ex. Таким образом, функциональная информация (в битах) определяется через F(Ex):
I(Ex)=-log2[F(Ex)]
В системе с N возможными конфигурациями (например, последовательность РНК из n нуклеотидов с N = 4n возможными последовательностями, предполагая равную вероятность для всех последовательностей):
I(Ex)=-log2[M(Ex)/N]
где M(Ex) равно количеству различных конфигураций РНК со степенью функциональности ≥ Ex. Обычно доля конфигураций F(Ex), способных достигать заданной степени функциональности, уменьшается с увеличением Ex (28, 87).
Этот простой формализм приводит к нескольким важным следствиям. Во-первых, максимально возможная функциональная информация для данной системы возникает в случае единственной конфигурации, которая отображает максимально возможную степень функциональности Emax:
I(Emax)=-log2[1/N]=log2N(in bits)
Таким образом, эта максимальная функциональная информация эквивалентна количеству битов, необходимых и достаточных для определения любой конкретной конфигурации системы. С другой стороны, минимальная функциональная информация любой системы равна нулю. Такая ситуация возникает для конфигураций с наименьшей степенью функциональности Emin, поскольку все возможные состояния имеют Ex ≥ Emin:
I(Emin)=-Log2(N/N)=-log2(1)=0 bits
Таким образом, функциональная информация должна увеличиваться со степенью функции: от нуля для отсутствия функции (или минимальной функции) до максимального значения, соответствующего количеству битов, которые необходимы и достаточны для определения любой конфигурации системы.
Важно отметить, что функциональная информация определяется только в контексте конкретной функции x. Например, функциональная информация каждого фермента больше нуля в отношении катализа по крайней мере одной конкретной реакции, но функциональная информация того же фермента равна нулю или минимальна в отношении большинства других реакций. Таким образом, функциональная информация зависит как от системы, так и от контекста — конкретной рассматриваемой функции. Обратите внимание также, что если ни одна конфигурация системы не способна выполнить определенную функцию x (т. е. если M(Ex) = 0), то функциональная информация, соответствующая этой функции, не определена, независимо от того, насколько сложной выглядит структура этого состояния. быть.
Контекст определяет не только соответствующую функцию и степень E(x), но также и соответствующие факты об окружении системы. Мы ожидаем, что наше уравнение для функциональной информации можно расширить, включив в него параметры, определяющие окружающую среду. Такие параметры будут отражать вероятность того, что система достигнет своей степени функционирования при различных возможных состояниях окружающей среды. Поскольку эти контекстно-зависимые особенности ситуации могут быть указаны объективно, контекстная зависимость функциональной информации не является субъективной.
Формализм функциональной информации в равной степени применим как к физическим, так и к символическим системам (т. е. языкам; компьютерному коду; научным знаниям), поскольку эти развивающиеся системы обладают тремя общими характеристиками: 1) они состоят из множества взаимодействующих компонентов, 2) системы могут возникать в комбинаторно больших размерах. количество различных конфигураций и 3) процессы выбора отдают предпочтение некоторым конфигурациям, которые обладают полезными функциями.
Существенным ограничением формализма функциональной информации является сложность расчета I(Ex) для большинства представляющих интерес систем. Функциональная информация — это контекстно-зависимое статистическое свойство системы, состоящей из множества различных конфигураций агентов: I(Ex) имеет значение только по отношению к каждой конкретной функции. Чтобы количественно оценить функциональную информацию любой заданной конфигурации относительно интересующей функции, нам необходимо знать распределение Ex для всех возможных конфигураций системы, относящихся к интересующей области. Таким образом, определение функциональной информации требует всестороннего понимания агентов системы, их взаимодействий, разнообразия конфигураций и результирующих функций. Таким образом, функциональный анализ информации в настоящее время невозможен для большинства сложных развивающихся систем из-за комбинаторного богатства конфигурационного пространства. Даже если бы мы могли проанализировать конкретный случай, когда одна конфигурация обеспечивает функцию, мы, как правило, не можем знать, могут ли в конфигурационном пространстве (13) существовать другие решения с равной или большей функцией.
Закон увеличения функциональной информации.
Формализм функциональной информации указывает на важную универсальную характеристику развивающихся систем:
Функциональная информация системы будет увеличиваться (т. е. система будет развиваться), если множество различных конфигураций системы подвергаются отбору для одной или нескольких функций.
Это положение имеет тесную параллель с ранее предложенным «законом возрастающей сложности», который гласит, что естественный отбор, действуя в одиночку, имеет тенденцию увеличивать сложность системы (10, 11). Формализм функциональной информации усиливает и количественно определяет эту гипотезу, которая фокусируется на естественном отборе в развивающихся биологических системах. Мы предполагаем, что закон функциональной информации применим к широкому спектру физических, биологических и символических систем: любой механизм, который выбирает из совокупности состояний на основе более высоких степеней функции, приведет к увеличению функциональной информации по отношению к выбранной функции.
Почему это так? Давайте подробно рассмотрим временную природу функциональной информации. Две вещи могут привести к увеличению функциональной информации системы с течением времени: (а) расширяется пространство возможностей; или (б) степень функции (т. е. давление отбора) увеличивается. Таким образом, закон увеличения функциональной информации должен основываться не только на 1) существовании отбора, но также на 2) изменениях пространства возможностей и/или 3) изменениях давления(ий) отбора. Другими словами, I(t) реагирует на F(Ex, t) и Ex(t), так как и почему изменяются F(Ex, t) и Ex(t)?
В книге «Происхождение отбора и функций» мы рассмотрели, почему в нашей Вселенной существует отбор определенных состояний и явлений. Здесь давайте рассмотрим, почему пространство возможностей и давление выбора должны измениться сначала для статически устойчивых систем, а затем для динамически устойчивых систем.
Увеличение функциональной информации в статически устойчивых системах.
Со временем становятся доступными новые компоненты, поскольку системы исследуют новые пространства давление-температура-состав (P-T-X). Космические катаклизмы, такие как сверхновые и слияния нейтронных звезд, подвергают звездный материал воздействию новых режимов P–T–X, в которых образуются тяжелые ядра. Когда планеты формируются из звездной пыли и дифференцируются в несмешивающиеся слои, исследуется дальнейшее пространство P–T–X и создаются новые минералы. Здесь имеют место как (а), так и (б): пространство возможностей естественным образом расширяется по мере изобретения новых компонентов в новых пространствах P–T–X, а давление отбора меняется в зависимости от исследуемых пространств P–T–X. Таким образом, с течением времени функциональная информация статически устойчивых систем меняется.
Например, в эволюции минералов мы могли бы объяснить рост функциональной информации как минимум четырьмя факторами: 1) постоянно растущим разнообразием и доступностью элементарных компонентов во Вселенной; 2) постоянно увеличивающиеся пространства Р–Т–Х, осуществляющие парагенезис минералов; 3) постоянно увеличивающееся время между кристаллизацией и настоящим, в течение которого минералы должны сопротивляться изменениям; и 4) тот факт, что новые минералы часто возникают в результате модификации предшествующего поколения новых минералов, что приводит к своего рода новизне, которая возможна только после того, как произойдет предыдущая стадия.
Увеличение функциональной информации в динамически устойчивых системах.
Для динамически устойчивых систем требования к устойчивости не просто устанавливаются внутренними кинетическими барьерами распада. Планка устойчивости может меняться со временем в зависимости от факторов окружающей среды, включая другие динамические системы. В жизни мы часто наблюдаем коэволюционную «гонку вооружений» между видами или группами, примером которой является «миллиарднолетняя война» между вирусами и клеточными организмами (92). Когда две системы обработки информации конкурируют, они могут подталкивать друг друга к все более высоким уровням сложности и, следовательно, к увеличению функциональной информации посредством генерации новых вспомогательных функций (например, новых форм передвижения) или достижения более высоких уровней обработки информации (например, переход к сознанию) или новые уровни организации (например, многоклеточность). Когда добавляются новые функции и/или степень (Ex) этих функций увеличивается, доля конфигурационного пространства, которая может выполнять все эти функции, становится меньше, а функциональная информация увеличивается. Таким образом, способность системы реагировать на давление отбора новизны гарантирует увеличение ее функциональной информации.Одним из отличий в отношении жизни является тот факт, что биологическая эволюция кажется «незавершенной», создавая адаптации и создавая новые пространства возможностей непредсказуемым и неразрешимым образом (55, 56, 93–95). Напротив, абиотические примеры кажутся ограниченными. Недавние исследования показали, что комбинаторное фазовое пространство современной биосферы Земли значительно перевешивает комбинаторное фазовое пространство абиотической Вселенной (96). Более того, биологическая и технологическая эволюция, по-видимому, увеличивает темпы инноваций в зависимости от времени (33, 97, 98). По крайней мере, жизнь на Земле развила способность настраивать свою эволюционность (99–105).Возможно, кажущаяся неограниченность жизни объясняется просто тем фактом, что пространство возможностей живых систем намного больше, чем пространство абиотических систем. Столь большое пространство возможностей означает, что для его полного изучения потребуется экспоненциально больше времени. Следовательно, судьба абиотических систем может показаться детерминированной, поскольку большая часть ее пространства возможностей в конечном итоге будет исследована, в то время как судьба живых систем кажется неопределенной, поскольку за тот же период времени будет исследована меньшая часть пространства возможностей. . Действительно, некоторые утверждают, что Вселенная неэргодична на высоте более ~500 Да, то есть у Вселенной не было достаточно времени, чтобы опробовать все комбинаторное богатство сложных органических молекул (106).Мы постулируем, что дополнительный фактор, способствующий кажущейся незавершенности жизни, обусловлен положительными обратными связями в биологической эволюции, которые отсутствуют в небиологических системах — например, по мере того, как биологические системы приобретают большие возможности обработки информации, они могут научиться использовать новые формы неравновесий. , что затем может способствовать открытию новых механизмов обучения. Эта точка зрения согласуется с наблюдением Чессона об увеличении плотности свободной энергии сложных систем во Вселенной (107); однако мы предполагаем, что это чисто энергетическое описание является неполным. Мы предлагаем глубокую связь между скоростью приобретения свободной энергии и обработкой информации, объединенную принципом отбора основных функций.Звезды (как в примере с минералами из «Увеличения функциональной информации в статически устойчивых системах») проходят последовательные стадии — тройной альфа-процесс образования углерода должен ожидать достаточного сгорания водорода для образования гелия и т. д. — поэтому можно сказать, что функциональная информация звезд увеличивается. с течением времени. Однако, будучи динамически устойчивыми системами, не участвующими в обработке информации, звезды не способствуют увеличению своей функциональной информации так же, как это делает жизнь. Таким образом, способ, которым циркулирует информация между жизнью и ее окружением, а также между жизнью и самой собой, может быть наиболее отличительной чертой жизни от других явлений во Вселенной (108).В качестве характерного примера совместной эволюции жизни и окружающей среды рассмотрим Великое событие окисления (GOE) (109). Хотя детали, время и история GOE все еще обсуждаются (110–115), общепризнано, что эволюция оксигенного фотосинтеза у древних цианобактерий вывела состав атмосферы Земли из изначально бедного кислородом состояния (<10–5 современный уровень атмосферы) в последовательность богатых кислородом состояний (в настоящее время 21% атмосферы). GOE усилило все три движущие силы сложных развивающихся систем: 1) Обилие O2 в атмосфере стало дополнительным источником разнообразия компонентов (116); 2) O2 стал новым источником свободной энергии для комбинаторных исследований (117); и 3) будучи высокореактивным окислителем, O2 также предоставил новый набор селективных критериев стойкости (118). Следовательно, GOE является парадигмой того, как генетическое происхождение Земли – ее способность управлять эволюцией сложных систем (119) – и ее функциональная информация увеличивались в течение планетарной истории.
Приложение к абиотической развивающейся химической системе: Титан.
Как показано в предыдущих подразделах, история Земли изобилует примерами возрастающей сложности, которые можно описать с помощью закона увеличения функциональной информации. Однако предлагаемый нами закон должен применяться не только к особенностям Земли, но и к широкому спектру других планетарных сред, в частности к тем, в которых нет жизни. Поэтому полезно рассмотреть, как идеи, изложенные в этой статье, имеют отношение к очень химически сложной, но очень разной среде спутника Сатурна Титана. Титан — тело размером с планету с плотной атмосферой N2–CH4, которое получает достаточно солнечной радиации только для поддержания температуры поверхности 95 К на экваторе. Жидкая вода — ключевой фактор минералогических, геоморфологических и биологических новшеств на Земле — поэтому не стабильна на поверхности Титана. Метан, жидкий при температуре поверхности Титана и способный конденсироваться в жидкой и твердой форме в атмосфере, играет на Титане некоторые из ролей, которые вода играет на Земле.
Титан является главной астробиологической целью из-за его активной стратосферной фотохимии, питаемой ультрафиолетовым (УФ) светом Солнца, который производит богатую органическую фотохимию, включая образование органических аэрозолей, которые выпадают на поверхность, защищенную от всего, кроме небольшого количество космического (частичного) излучения. Хотя нет никаких доказательств существования жизни на Титане, богатая органическая химия Луны учит нас многому о том, как абиотические процессы могут создавать химическую сложность и проявлять некоторую степень функциональности, повышающей устойчивость.
Например, петли обратной связи между химией, радиацией и динамикой позволяют текущему состоянию атмосферы Титана сохраняться порядка ~3 × 107 лет (при условии отсутствия пополнения запасов метана в атмосферу) (120). Фотохимически генерируемые аэрозоли перехватывают поступающую солнечную радиацию в центре атмосферы, создавая стратосферную тепловую инверсию, которая подавляет конвективное движение. Таким образом, углеводороды более высокого порядка задерживаются в определенной области атмосферы Титана, где они затем усиливают органосинтез, производя новые аэрозольные частицы (121). Таким образом, современная атмосфера Титана находится в состоянии динамического постоянства, где сложные органические аэрозоли играют функциональную роль в поддержании своего собственного творения.
Tita
Атмосфера Титана представляет собой пример системы, в которой существует богатое разнообразие компонентов (смесь соединений, содержащих C/H/N/O) и сильная движущая сила для конфигурационного исследования (УФ-фотохимия и энергичные частицы космических лучей) и некоторая степень выбора функции (автокаталитическая обратная связь, описанная выше). Однако отбор по функциям в химии газовой фазы в атмосфере Титана слаб, поскольку первичные продукты химии метана на несколько порядков менее летучи, чем сам метан, и поэтому немедленно конденсируются в аэрозоли. Затем аэрозоли растут и опускаются на высоту ниже УФ-активной зоны в течение времени от месяцев до лет (122). Интересный вопрос заключается в том, может ли отбор по функциям быть выше в этих конденсированных фазах, поскольку химические процессы происходят на поверхностях, а не в газовой фазе, уменьшая степени свободы и повышая реакционную способность. Далее мы рассмотрим химию после того, как эти материалы опустились на поверхность Титана, где геологические процессы могут воздействовать на них в очень широком диапазоне временных масштабов.
Большая часть энергии, которая достигает поверхности Титана, находится в форме химических связей в органических продуктах химии атмосферного метана, а не в форме фотонов (120), и большая часть этой потенциальной энергии должна храниться в химических связях ацетилена (C2H2). на основе фотохимических моделей (121). На поверхности Титана разнообразие компонентов должно быть эквивалентно разнообразию компонентов в стратосфере, хотя более высокая летучесть ацетилена потенциально позволяет ему концентрироваться к полюсам и вдали от органических веществ с гораздо более низким давлением паров, таких как цианистый водород (HCN). Тем не менее, данные Кассини показывают, что ацетилен присутствует как в низких, так и в высоких широтах (123).
Одним из возможных результатов, соответствующих закону увеличения функциональной информации, является образование графена из ацетилена. Был продемонстрирован прямой рост графена из ацетилена на целевых подложках (124), но рост может быть предпочтительным, если он увеличивает функциональность всей органической системы, присутствующей на поверхности Титана, в следующем смысле: Графен является отличным адсорбером молекулярного водорода (125 ). H2 является основным продуктом фотолиза метана, который является отправной точкой всей фотохимии в стратосфере Титана. Вертикальный профиль H2 в атмосфере Титана (полученный на основе измерений космическим кораблем «Кассини» и спускаемым аппаратом «Гюйгенс») указывает на сток наверху из-за выхода водорода в космос, как и ожидалось, но также требует стока на поверхности Титана, что не было предсказано до Кассини-Гюйгенса (126). Графен является возможным поглотителем молекулярного водорода (125), но тогда возникает вопрос, почему графен будет предпочтительным продуктом дальнейшей органической химии на поверхности Титана по сравнению с другими органическими твердыми веществами, такими как ацетонитрил (C2H3N) или цианоацетилен (C3HN).
Здесь мы предполагаем, что образование графена из ацетилена может быть результатом химической эволюции, в рамках которой различные возможные конфигурации системы подлежат отбору для функции адсорбции H2 как побочного продукта фотолиза. Образование ацетонитрила или цианоацетилена было бы тупиком эволюции, поскольку они являются плохими адсорберами молекулярного водорода. Но образование графена позволяет улавливать большое количество H2 в форме, доступной для восстановления метана посредством реакций с органическим сырьем на поверхности Титана. Контакт между молекулярным водородом, адсорбированным в графене, и другими органическими молекулами может происходить в результате физических возмущений, которые, как известно, происходят на поверхности Титана (метановые ливни, речной транспорт и ветры), а также в результате полимеризации ацетилена или небольшого, но ненулевого потока излучения частиц от высоких энергия галактических космических лучей (120).
Применяя приведенные выше соображения, функциональная информация о поверхностной среде, где ацетилен превращается в графен на подходящей шаблонной поверхности, больше нуля, но функциональная информация о поверхностной среде, где ацетилен образует более простые структуры (такие как цианоацетилен), которые не требование шаблонизации будет равно нулю. В первом случае водород может храниться, что приводит к дальнейшим реакциям в местной среде, бедной водородом; в последнем случае водород не будет доступен. Таким образом, функциональная информация зависит, как отмечалось выше, как от системы (ацетилен образует графен на подходящей матрице), так и от конкретной рассматриваемой функции, а именно хранения молекулярного водорода. Типичными шаблонами для формирования графена являются металлические, но монослой уже существующего графена, по-видимому, позволяет расти дополнительным слоям графена (127). Мы можем представить себе рост, происходящий на подходящей металлической поверхности, случайно возникшей в результате удара крупного метеорита, что обеспечивает зародышевый шаблон для дальнейшего производства графена.
Если водород, хранящийся в графене, действительно вступит в реакцию с образованием метана, это будет способствовать сохранению ме Титана богатая таном атмосфера, которая является важной отправной точкой для всего органосинтеза Титана. Такое самоподдерживающееся поведение водородно-метанового цикла Титана могло бы стать убедительной проверкой гипотезы о том, что существует закон увеличения функциональной информации, действующей в абиотической органической системе, которая не имеет доступа к биологической системе или взаимодействия с ней.
Как указано в «Функциональной информации и эволюции систем», трудно вычислить абсолютное значение функциональной информации системы атмосфера-поверхность Титана, учитывая обширность общего конфигурационного пространства такой системы. Однако общая схема будет выглядеть следующим образом: 1) решить, как описать различные конфигурации системы (например, распределением атомов углерода и водорода); 2) определить соответствующие функции (например, круговорот метана посредством взаимодействия с графеном); 3) вычислить функциональную информацию путем определения доли конфигурационного пространства, которая может выполнять эту функцию в соответствующей степени (т. е. тех конфигураций, которые поддерживают динамическое постоянство богатой углеводородами атмосферы). Одним из рецептов было бы подсчитать количество конфигураций атомов углерода, которые обеспечивают высокую емкость хранения химически доступного водорода, относительно общего количества конфигураций атомов углерода в различных твердых веществах, полученных фотохимией метана и последующей химией поверхности. Поскольку графен имеет очень специфическую структуру, которая обеспечивает высокое поглощение водорода, M(Ex)/N будет небольшим числом, а мера функциональной информации I(Ex) будет большой. Даже не зная абсолютной ценности функциональной информации системы атмосфера-поверхность Титана, если в этом мире имеет место долгосрочная динамическая устойчивость, обусловленная химической эволюцией, это будет указывать на то, что функциональная информация системы увеличилась с течением геологического времени.
Существование графена на поверхности Титана вместо или вместе с более простыми продуктами химии ацетилена является спекулятивным, но оно может быть установлено с помощью миссии НАСА «Стрекоза» (128). В качестве винтокрылого аппарата, предназначенного для отбора проб различных типов богатых органикой поверхностей на Титане с помощью масс-спектрометра, миссия сможет искать широкий набор органических соединений, указывающих на химическую эволюцию на поверхности, и тем самым проверять представленные здесь идеи.
Обсуждение
The law of increasing functional information has several implications for the behavior of evolving systems.
- Некоторые функции по своей природе более информативны, чем другие: например, некоторым рибозимам требуется длина последовательности в несколько десятков нуклеотидов, чтобы проявить какую-либо значительную степень функции. Однако если рибозим достигает высокой степени функциональности, например, с последовательностью всего из 10 нуклеотидов, то функциональная информация не может превышать Imax ≤ -log2(1/410) = 20 бит. Точно так же некоторые концепции в науке или математике могут быть полностью выражены меньшим количеством битов, чем другие. В контексте происхождения жизни это наблюдение подчеркивает возможность того, что если некоторым ключевым функциональным пребиотическим макромолекулам требуется всего несколько мономеров, то их появление может быть детерминированным, поскольку все возможные короткие последовательности, вероятно, будут присутствовать в локальной популяции.
- Функции, не находящиеся под селективным давлением, могут оставаться постоянными или снижать степень своей функциональности: Ряд исследователей продемонстрировали, что в биологических системах «давление выбора длины» может привести к существенному уменьшению оптимального размера системы, особенно при ограниченных ресурсах или быстрая репликация дает преимущество экономным геномам (12, 129–131). Такое сокращение может повлечь за собой потерю некоторых функций, но все же представляет собой увеличение функциональной информации выбранной функции.
- Различные системы имеют разную степень, в которой они могут продолжать развиваться: «Потенциальная сложность» или «будущая сложность» были предложены в качестве показателей того, насколько более сложной может стать развивающаяся система (12). Функциональная информация может облегчить оценку этих параметров. Если для данной функции мы можем определить связь между I(Ex) и Ex, то мы сможем сделать вывод, насколько мы близки к Emax [и I(Emax)]. Затем мы можем оценить перспективы изменения параметров, которые могли бы увеличить функциональную информацию системы.
- На скорость эволюции некоторых систем можно влиять искусственно: формализм функциональной информации предполагает, что скорость эволюции в системе можно увеличить как минимум тремя способами: 1) за счет увеличения количества и/или разнообразия взаимодействующих агентов, 2) за счет увеличения количества различных конфигураций системы; и/или 3) за счет усиления селективного давления на систему (например, в химических системах за счет более частых циклов нагрева/охлаждения или смачивания/сушки). Будущие эксперименты по химической эволюции, а также моделирование искусственных развивающихся систем (особенно тех, которые связаны с поиском новизны), возможно, смогут дать количественные измерения того, как скорость эволюции может быть настроена путем изменения важных параметров и движущих сил.
- Развивающиеся системы перекрываются и взаимозависимы: примеры нуклеосинтеза, минералов и биологии — это всего лишь три примера глубоких связей между развивающимися системами. Минералы не могли возникнуть без предварительного нуклеосинтеза, а жизнь (по большинству оценок) не могла возникнуть без минералов (132–138). Точно так же многочисленным развивающимся технологическим и символическим системам пришлось ждать эволюции человеческого общества (139). Ткань передачи информации, присущая этим переплетенным системам, представляет собой своего рода всепроникающее «информационное поле» с градиентами и скоростями передачи, которые могут иметь параллели в физических и химических системах.
Учитывая повсеместное распространение развивающихся систем в мире природы, кажется странным, что один или несколько законов, описывающих их поведение, не появились быстрее (хотя обратите внимание на важный вклад Прайса (140)). Возможно, какую-то роль сыграло доминирование дарвинистского мышления – ложное приравнивание биологического естественного отбора к «эволюции» в целом. Однако это не вся история.
Более глубоко укоренившимся фактором отсутствия закона эволюции может быть нежелание ученых учитывать «функцию» и «контекст» в своих формулировках. Метрика информации, основанная на функциональности, предполагает, что соображения контекста системы изменяют результат расчета и что этот контекст приводит к предпочтению конфигураций с большей степенью функциональности. Асимметричная траектория, основанная на функциональности, может показаться противоречащей научному анализу. Тем не менее, мы предполагаем, что отбор, основанный на статической устойчивости, динамической устойчивости и генерации новизны, является универсальным процессом, в результате которого возникают системы с увеличенной функциональной информацией.
Доступность данных, материалов и программного обеспечения
Данных, лежащих в основе этой работы, нет.
Author contributionsM.L.W., C.E.C., and R.M.H. designed research; M.L.W., C.E.C., D.A., S.B., H.J.C., H.D., A.P., J.I.L., and R.M.H. performed research; and M.L.W., C.E.C., D.A., S.B., H.J.C., H.D., A.P., J.I.L., and R.M.H. wrote the paper.
Competing interestsThe authors declare no competing interest.
References
1
N. R. Campbell, What is Science? (Methuen & Company Limited, 1921).
2
R. Feynman, The Character of Physical Law (Modern Library, 1994).
3
R. M. Hazen, J. S. Trefil, Science Matters: Achieving Scientific Literacy (Doubleday, ed. 2, 2009).
4
J. S. Trefil, R. M. Hazen, The Sciences: An Integrated Approach (Wiley, ed. 9, 2022).
5
S. Kauffman, At Home in the Universe (Oxford University Press, 1995).
6
P. C. Davies, The Accidental Universe (Cambridge University Press, 1982).
7
P. C. W. Davies, S. I. Walker, The hidden simplicity of biology. Repts Prog. Phys. 79, 102601 (2016).
8
J. S. Trefil, The Moment of Creation: Big Bang Physics from before the First Millisecond to the Present Universe (Macmillan Publishing Company, 1983).
9
R. D. Purrington, Physics in the Nineteenth Century (Rutgers University Press, 1997).
10
D. W. McShea, Functional complexity in organisms: Parts as proxies. Biol. Philos. 15, 641–668 (2000).
11
C. Adami, Sequence complexity in Darwinian evolution. Complexity 8, 49–56 (2002).
12
M. Gell-Mann, S. Lloyd, “Effective complexity” in Nonextensive Entropy: Interdisciplinary Applications, M. Gell-Mann, C. Tsallis, Eds. (Oxford University Press, 2003), pp. 387–389.
13
R. E. Lenski, C. Ofria, R. T. Pennock, C. Adami, The evolutionary origin of complex features. Nature 423, 139–144 (2003).
14
C. H. Lineweaver, M. Ruse, P. C. W. Davies, Eds., Complexity and the Arrow of Time (Cambridge University Press, 2013).
15
E. M. Burbidge, G. R. Burbidge, W. A. Fowler, F. Hoyle, Synthesis of the elements in stars. Rev. Mod. Phys. 29, 547–650 (1957).
16
A. G. W. Cameron, Nuclear reactions in stars and nucleogenesis. Pubs Astronom. Soc. Pacific 69, 201–222 (1957).
17
H. Schatz, The evolution of elements and isotopes. Elements 6, 13–17 (2010).
18
R. M. Hazen et al., Mineral evolution. Am. Mineral. 93, 1693–1720 (2008).
19
R. M. Hazen et al., Needs and opportunities in mineral evolution research. Am. Mineral. 96, 953–963 (2011).
20
R. M. Hazen et al., Mineral evolution: Episodic metallogenesis, the supercontinent cycle, and the coevolving geosphere and biosphere. Soc. Econ. Geol. Special Pub. 18, 1–15 (2014).
21
R. M. Hazen, An evolutionary system of mineralogy: Proposal for a classification of planetary materials based on natural kind clustering. Amer. Mineral 104, 810–816 (2019).
22
R. M. Hazen, S. M. Morrison, An evolutionary system of mineralogy. Part I: Stellar mineralogy (13 to 4.6 Ga). Amer. Mineral. 105, 627–651 (2020).
23
A. E. Rubin, C. Ma, Meteorite Minerals (Cambridge University Press, 2020).
24
R. M. Hazen, S. M. Morrison, On the paragenetic modes of minerals: A mineral evolution perspective. Amer. Mineral. 107, 1262–1287 (2022).
25
G. Hystad, A. Eleish, R. M. Hazen, S. M. Morrison, R. T. Downs, Bayesian estimation of Earth’s undiscovered mineralogical diversity using noninformative priors. Math Geosci. 51, 401–417 (2019).
26
S. V. Krivovichev, V. G. Krivovichev, R. M. Hazen, Structural and chemical complexity of minerals: Correlations and time evolution. European J. Mineral. 30, 231–236 (2018).
27
S. V. Krivovichev et al., Structural and chemical complexity of minerals: An update. Mineral Mag. 86, 183–204 (2022).
28
R. M. Hazen, The emergence of patterning in life’s origin and evolution. Int. J. Dev. Biol. 53, 683–692 (2009).
29
R. M. Hazen, N. Eldredge, Themes and variations in complex systems. Elements 6, 43–46 (2010).
30
C. Darwin, On the Origin of Species by Means of Natural Selection (John Murray, 1859).
31
M. T. Rosing, On the evolution of minerals. Nature 456, 456–458 (2008).
32
A. Pross, Toward a general theory of evolution: Extending Darwinian theory to inanimate matter. J. Syst. Chem. 2, 1 (2011).
33
M. Cortês, S. A. Kauffman, A. R. Liddle, L. Smolin, The TAP equation: Evaluating combinatorial innovation in biocosmology. arXiv Preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.1411 (Accessed 26 April 2023).
34
S. A. Kauffman, Investigations (Oxford University Press, 2000).
35
D. Z. Albert, After Physics (Harvard University Press, 2015).
36
D. Z. Albert, Time and Chance (Harvard University Press, 2001).
37
A. Awazu, K. Kaneko, Relaxation to equilibrium can be hindered by transient dissipative structures. Phys. Rev. Lett. 92, 258302 (2004).
38
M. J. Russell, W. Nitschke, E. Branscomb, The inevitable journey to being. Phil. Trans. Royal Soc. B Biol. Sci. 368, 20120254 (2013).
39
E. Smith, H. J. Morowitz, The Origin and Nature of Life on Earth (Cambridge University Press, 2016).
40
S. Frautschi, Entropy in an expanding universe. Science 1979, 593–599 (1982).
41
D. Layzer, The arrow of time. Astrophys. J. 206, 559 (1976).
42
I. Prigogine, R. Lefever, “Theory of dissipative structures” in Synergetics, H. Haken, Ed. (Vieweg+Teubner Verlag, 1973), pp. 124–135.
43
C. H. Lineweaver, C. A. Egan, Life, gravity and the second law of thermodynamics. Phys. Life Rev. 5, 225–242 (2008).
44
W. Nitschke et al., Aqueous electrochemistry: The toolbox for life’s emergence from redox disequilibria. Electrochem. Sci. Adv. 3, e2100192 (2022), https://doi.org/10.1002/elsa.202100192.
45
A. Pross, Stability in chemistry and biology: Life as a kinetic state of matter. Pure Appl. Chem. 77, 1905–1921 (2005).
46
A. Pross, V. Khodorkovsky, Extending the concept of kinetic stability: Toward a paradigm for life. J. Phys. Org. Chem. 17, 312–316 (2004).
47
J. Pearl, D. Mackenzie, The Book of Why: The New Science of Cause and Effect (Basic Books, 2018).
48
I. Prigogine, R. Lefever, “Stability and self-organization in open systems” in Membranes, Dissipative Structures, and Evolution, G. Nicolis, R. Lefever, Eds. (John Wiley & Sons Inc., 1975), pp. 1–28.
Go to reference
49
S. Bartlett, M. L. Wong, Defining lyfe in the universe: From three privileged functions to four pillars. Life 10, 42 (2020).
50
M. J. Denton, C. J. Marshall, M. Legge, The protein folds as platonic forms: New support for the pre-Darwinian conception of evolution by natural law. J. Theor. Biol. 219, 325–342 (2002).
51
T. Laman, E. Scholes, Birds of Paradise: Revealing the World’s Most Extraordinary Birds (National Geographic Books, 2012).
52
E. Szathmáry, J. Maynard Smith, The major evolutionary transitions. Nature 374, 227–232 (1995).
53
D. I. Andersson, J. Jerlström-Hultqvist, J. Näsvall, Evolution of new functions de novo and from preexisting genes. Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 7, a017996 (2015).
54
O. P. Judson, The energy expansions of evolution. Nat. Ecol. Evol. 1, 1–9 (2017).
55
T. Taylor, Evolutionary innovations and where to find them: Routes to open-ended evolution in natural and artificial systems. Artif. Life 25, 207–224 (2019).
56
A. Adams, H. Zenil, P. C. W. Davies, S. I. Walker, Formal definitions of unbounded evolution and innovation reveal universal mechanisms for open-ended evolution in dynamical systems. Sc.i Rep. 7, 997 (2017).
57
S. J. Gould, E. S. Vrba, Exaptation—a missing term in the science of form. Paleobiol. 8, 4–15 (1982).
58
J. G. Kingslover, M. A. R. Koehl, Aerodynamics, thermoregulation, and the evolution of insect wings: Differential scaling and evolutionary change. Evolution (N.Y.) 39, 488 (1985).
59
S. S. Sumida, C. A. Brochu, Phylogenetic context for the origin of feathers. Am. Zool. 40, 486–503 (2000).
60
A. Domínguez-Oliva et al., Anatomical, physiological, and behavioral mechanisms of thermoregulation in elephants. J. Anim. Behav. Biometeorol. 10, 1–13 (2022).
61
G. G. Simpson, The nonprevalence of humanoids. Science 1979, 769–775 (1964).
62
J. Gottlieb, P.-Y. Oudeyer, Towards a neuroscience of active sampling and curiosity. Nat. Rev. Neurosci. 19, 758–770 (2018).
63
M. L. Wong, S. Bartlett, Asymptotic burnout and homeostatic awakening: A possible solution to the Fermi paradox? J. Royal Soc. Interface 19, 20220029 (2022).
64
A. Frank, D. Grinspoon, S. Walker, Intelligence as a planetary scale process. Int. J. Astrobiol. 21, 47–61 (2022).
Crossref
Google Scholar
65
D. Grinspoon, Earth in Human Hands: Shaping Our Planet’s Future (Grand Central Publishing, 2016).
66
E. A. Mayer, R. Knight, S. K. Mazmanian, J. F. Cryan, K. Tillisch, Gut microbes and the brain: Paradigm shift in neuroscience. J. Neurosci. 34, 15490–15496 (2014).
67
D. Bagga et al., Probiotics drive gut microbiome triggering emotional brain signatures. Gut Microbes 9, 486–496 (2018).
PubMed
68
S.-H. Lee et al., Emotional well-being and gut microbiome profiles by enterotype. Sci. Rep. 10, 20736 (2020).
69
R. Lin, S. Utz, The emotional responses of browsing Facebook: Happiness, envy, and the role of tie strength. Comput. Human Behav. 52, 29–38 (2015).
70
J.-S. Lin, Y.-I. Lee, Y. Jin, B. Gilbreath, Personality traits, motivations, and emotional consequences of social media usage. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 20, 615–623 (2017).
71
A. Goldenberg, J. J. Gross, Digital emotion contagion. Trends Cogn. Sci. 24, 316–328 (2020).
72
J. Fang, X. Wang, Z. Wen, J. Zhou, Fear of missing out and problematic social media use as mediators between emotional support from social media and phubbing behavior. Addic. Behav. 107, 106430 (2020).
73
P. McNamee, S. Mendolia, O. Yerokhin, Social media use and emotional and behavioural outcomes in adolescence: Evidence from British longitudinal data. Econ. Human Biol. 41, 100992 (2021).
74
J. E. Lovelock, L. Margulis, Atmospheric homeostasis by and for the biosphere: The Gaia hypothesis. Tellus A: Dynamic Meteorol. Oceanogr. 26, 2 (1974).
75
J. E. Lovelock, Gaia as seen through the atmosphere. Atmosph. Environ. 1967, 579–580 (1972).
76
W. F. Doolittle, A. Booth, It’s the song, not the singer: An exploration of holobiosis and evolutionary theory. Biol. Philos. 32, 5–24 (2017).
77
J. Suárez, The importance of symbiosis in philosophy of biology: An analysis of the current debate on biological individuality and its historical roots. Symbiosis 76, 77–96 (2018).
78
M. Hermida, Life on Earth is an individual. Theory Biosci. 135, 37–44 (2016).
79
C. Mariscal, W. F. Doolittle, Life and life only: A radical alternative to life definitionism. Synthese 197, 2975–2989 (2020).
80
S. Janković, A. Katić, M. M. Ćirković, Gaia as Solaris: An alternative default evolutionary trajectory. Origins Life Evol. Biosph. 52, 129–147 (2022).
81
A. N. Whitehead, Process and Reality: An Essay in Cosmology (Macmillan, 1929).
82
A. N. Whitehead, Science and the Modern World (The MacMillan Company, 1925).
83
M. J. Russell, A. J. Hall, A. R. Mellersh, “On the dissipation of thermal and chemical energies on the early earth” in Natural and Laboratory-Simulated Thermal Geochemical Processes, R. Ikan, Ed. (Springer, Netherlands, 2003), pp. 325–388.
84
M. J. Russell et al., The drive to ife on wet and icy worlds. Astrobiology 14, 308–343 (2014).
85
E. L. Shock, E. S. Boyd, Principles of geobiochemistry. Elements 11, 395–401 (2015).
86
M. L. Wong, B. D. Charnay, P. Gao, Y. L. Yung, M. J. Russell, Nitrogen oxides in early Earth’s atmosphere as electron acceptors for life’s emergence. Astrobiology 17, 1–9 (2017).
87
J. W. Szostak, Functional information: Molecular messages. Nature 423, 689–689 (2003).
88
J. M. Carothers, S. C. Oestreich, J. H. Davis, J. W. Szostak, Informational complexity and functional activity of RNA structures. J. Am. Chem. Soc. 126, 5130–5137 (2004).
89
R. M. Hazen, P. L. Griffin, J. M. Carothers, J. W. Szostak, Functional information and the emergence of biocomplexity. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 104, 8574–8581 (2007).
90
H. P. M. Melo, E. J. R. Parteli, J. S. Andrade, H. J. Herrmann, Linear stability analysis of transverse dunes. Phys. A Stat. Mech. Appl. 391, 4606–4614 (2012).
91
E. Reffet, S. Courrech du Pont, P. Hersen, S. Douady, Formation and stability of transverse and longitudinal sand dunes. Geology 38, 491–494 (2010).
92
P. Forterre, D. Prangishvili, The great billion-year war between ribosome- and capsid-encoding organisms (cells and viruses) as the major source of evolutionary novelties. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1178, 65–77 (2009).
93
S. Hernández-Orozco, F. Hernández-Quiroz, H. Zenil, Undecidability and irreducibility conditions for open-ended evolution and emergence. Artif. Life 24, 56–70 (2018).
94
S. A. Kauffman, A. Roli, A third transition in science? Interface Focus 13, 20220063 (2023).
95
S. A. Kauffman, Is there a fourth law for non-ergodic systems that do work to construct their expanding phase space? Entropy 24, 1383 (2022).
96
M. Cortês, S. A. Kauffman, A. R. Liddle, L. Smolin, Biocosmology: Towards the birth of a new science. arXiv Preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.09378 (Accessed 1 May 2022).
97
M. Steel, W. Hordijk, S. A. Kauffman, Dynamics of a birth–death process based on combinatorial innovation. J. Theor. Biol. 491, 110187 (2020).
98
L. M. A. Bettencourt, J. Lobo, D. Helbing, C. Kühnert, G. B. West, Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 104, 7301–7306 (2007).
99
S. J. Gould, The Structure of Evolutionary Theory (Harvard University Press, 2002).
100
M. A. Bedau, N. H. Packard, Evolution of evolvability via adaptation of mutation rates. Biosystems 69, 143–162 (2003).
101
M. Pigliucci, Is evolvability evolvable? Nat. Rev. Genet. 9, 75–82 (2008).
102
A. Crombach, P. Hogeweg, Evolution of evolvability in gene regulatory networks. PLoS Comput. Biol. 4, e1000112 (2008).
103
L. Valiant, Probably Approximately Correct: Nature’s Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World (Basic Books, 2013).
104
B. Wilder, K. Stanley, Reconciling explanations for the evolution of evolvability. Adapt. Behav. 23, 171–179 (2015).
105
R. A. Watson, E. Szathmáry, How can evolution learn? Trends Ecol. Evol. 31, 147–157 (2016).
106
S. A. Kauffman, D. P. Jelenfi, G. Vattay, Theory of chemical evolution of molecule compositions in the universe, in the Miller-Urey experiment and the mass distribution of interstellar and intergalactic molecules. J. Theor. Biol. 486, 110097 (2020).
107
E. J. Chaisson, A unifying concept for astrobiology. Int. J. Astrobiol. 2, 91–101 (2003).
108
M. L. Wong, A. Prabhu, Cells as the first data scientists. J. Royal Soc. Interface 20, 20220810 (2023).
109
T. W. Lyons, C. T. Reinhard, N. J. Planavsky, The rise of oxygen in Earth’s early ocean and atmosphere. Nature 506, 307–315 (2014).
110
A. D. Anbar et al., A whiff of oxygen before the Great Oxidation Event? Science 1979, 1903–1906 (2007).
111
A. L. Sessions, D. M. Doughty, P. V. Welander, R. E. Summons, D. K. Newman, The continuing puzzle of the Great Oxidation Event. Current Biol. 19, R567–R574 (2009).
112
N. J. Planavsky et al., Evidence for oxygenic photosynthesis half a billion years before the Great Oxidation Event. Nat. Geosci. 7, 283–286 (2014).
113
W. W. Fischer, J. Hemp, J. E. Johnson, Evolution of oxygenic photosynthesis. Annu. Rev. Earth Planet. Sci. 44, 647–683 (2016).
114
L. M. Ward, J. L. Kirschvink, W. W. Fischer, Timescales of oxygenation following the evolution of oxygenic photosynthesis. Origins Life Evol. Biosph. 46, 51–65 (2016).
115
R. M. Soo, J. Hemp, D. H. Parks, W. W. Fischer, P. Hugenholtz, On the origins of oxygenic photosynthesis and aerobic respiration in Cyanobacteria. Science 1979, 1436–1440 (2017).
116
D. A. Sverjensky, N. Lee, The Great Oxidation Event and mineral diversification. Elements 6, 31–36 (2010).
117
D. C. Catling, C. R. Glein, K. J. Zahnle, C. P. McKay, Why O2 is required by complex life on habitable Pplanets and the concept of planetary “oxygenation time”. Astrobiology 5, 415–438 (2005).
118
W. W. Fischer, J. Hemp, J. S. Valentine, How did life survive Earth’s great oxygenation? Curr. Opin. Chem. Biol. 31, 166–178 (2016).
119
M. L. Wong, S. Bartlett, S. Chen, L. Tierney, Searching for life, mindful of lyfe’s possibilities. Life 12, 783 (2022).
120
J. I. Lunine, S. M. Hörst, Organic chemistry on the surface of Titan. Rendiconti Lincei 22, 183–189 (2011).
121
Y. L. Yung, M. Allen, J. P. Pinto, Photochemistry of the atmosphere of Titan: Comparison between model and observations. Astrophys. J. Suppl. Ser. 55, 465–506 (1984).
122
O. B. Toon, C. P. McKay, C. A. Griffith, R. P. Turco, A physical model of Titan’s aerosols. Icarus 95, 24–53 (1992).
123
S. Singh et al., Acetylene on Titan’s surface. Astrophys. J. 828, 55 (2016).
124
H. Wang et al., Direct growth of graphene on fused quartz by atmospheric pressure chemical vapor deposition with acetylene. J. Phys. Chem. C 123, 2370–2377 (2019).
125
O. Mousis, Personal Communication, Discussion at Area Della Ricerca di Tor Vergata (2010).
Google Scholar
126
D. F. Strobel, Molecular hydrogen in Titan’s atmosphere: Implications of the measured tropospheric and thermospheric mole fractions. Icarus 208, 878–886 (2010).
127
C. Wei et al., Turbostratic multilayer graphene synthesis on CVD graphene template toward improving electrical performance. Jpn. J. Appl. Phys. 58, SIIB04 (2019).
128
J. W. Barnes et al., Science goals and objectives for the dragonfly titan rotorcraft relocatable lander. Planet. Sci. J. 2, 130 (2021).
129
D. R. Mills, R. L. Peterson, S. Spiegelman, An extracellular Darwinian experiment with a self-duplicating nucleic acid molecule. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 58, 217–224 (1967).
130
J. O. Andersson, S. G. Andersson, Insights into the evolutionary process of genome degradation. Curr. Opin. Genet. Dev. 9, 664–671 (1999).
131
Q. S. Wang, P. J. Unrau, Ribozyme motif structure mapped using random recombination and selection. RNA 11, 404–411 (2005).
132
R. M. Hazen, Genesis: Rocks, minerals, and the geochemical origin of life. Elements 1, 135–137 (2005).
133
R. M. Hazen, D. A. Sverjensky, Mineral surfaces, geochemical complexities, and the origins of life. Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 2, a002162 (2010).
134
H. J. Cleaves II et al., Mineral–organic interfacial processes: Potential roles in the origins of life. Chem. Soc. Rev. 41, 5502 (2012).
135
W. Nitschke, S. E. Mcglynn, E. J. Milner-white, M. J. Russell, On the antiquity of metalloenzymes and their substrates in bioenergetics. Biochim. Biophys. Acta 1827, 871–881 (2013).
136
M. J. Russell, W. Martin, The rocky roots of the acetyl-CoA pathway. Trends Biochem. Sci. 29, 358–363 (2004).
137
A. G. Cairns-Smith, A. J. Hall, M. J. Russell, “Mineral theories of the origin of life and an iron sulfide example” in Marine Hydrothermal Systems and the Origin of Life, N. G. Holm, Ed. (Springer, Netherlands, 1992), pp. 161–180.
138
M. Russell, Green rust: The simple organizing ‘seed’ of all life? Life 8, 35 (2018).
139
C. Scharf, The Ascent of Information: Books, Bits, Genes, Machines, and Life’s Unending Algorithm (Riverhead Books, 2021).
140
G. R. Price, Selection and covariance. Nature 227, 520–521 (1970).