Přírodní informatika je vědní obor, který studuje procesy zpracování informací, které probíhají v přírodě, mozku a lidské společnosti. Opírá se o takové klasické vědecké oblasti, jako jsou teorie evoluce , morfogeneze a vývojová biologie , systémový výzkum , výzkum mozku , DNA , imunitního systému a buněčných membrán , teorie řízení a skupinového chování , historie a další [1]. Vedlejším úkolem tohoto směru je implementace získaných znalostí do technických systémů. Mezilehlé místo mezi těmito dvěma přístupy zaujímá počítačové modelování přirozených informačních procesů.
Kybernetika , definovaná jako „věda o obecných zákonitostech řídících procesy řízení a přenosu informací v různých systémech, ať už jde o stroje, živé organismy nebo společnost“ [2] je blízký, ale poněkud odlišný vědecký směr. Stejně jako matematiku a hlavní část moderní informatiky ji lze jen stěží přiřadit k oblasti přírodních věd , protože se od nich výrazně liší svou metodologií. (Navzdory nejširšímu využití matematického a počítačového modelování v moderních přírodních vědách.)
Informatika je obvykle považována za ryze technickou disciplínu, ne-li vznikající, tak rozvíjenou s příchodem počítačů v polovině minulého století. Ačkoli starověká výpočetní zařízení, jako je počítadlo , vývoj systému hieroglyfů nebo vynález typografie lze také připsat předmětu této disciplíny. Nějaký[ kdo? ] badatelé se však drží názoru, že to nebyli lidé, kdo vytvořili informatiku, ale informatika vytvořila lidi. Zejména evoluční teorii nelze interpretovat jinak než jako grandiózní CAD projekt, který vyvrcholil vytvořením tak dokonalého sebereplikujícího výpočetního zařízení, jakým je člověk. . Je zřejmé, že principy tohoto vývoje jsou pro nás buď zcela nepochopitelné, nebo velmi špatně pochopené. To ale neznamená, že neexistují nebo že nejsou hodni studia.
Mnoho procesů probíhajících v přírodě lze považovat za informační. Jsou to například vývojové procesy , biologický transport , procesy v jednobuněčných organismech . Při studiu těchto procesů vědci vyčleňují některé principy, jevy, procesy, které si zaslouží být abstrahovány od přírodovědného kontextu, ve kterém byly pozorovány (fyziologie, genetika, kvantová fyzika) a uvažovány z hlediska univerzálních principů zpracování informací v přírodě. . Je zvláště zajímavé sledovat, které z nich se již dostaly do systému pojmů moderní informatiky. Z tohoto hlediska byla provedena následná revize vědeckých směrů.
Studium fosílií a druhové rozmanitosti do poloviny 19. století přesvědčilo většinu vědců, že druhy se v průběhu času mění [3] [4] . Mechanismus těchto změn však zůstal nejasný až do vydání knihy „ The Origin of Species “ od anglického vědce Charlese Darwina v roce 1859 o přirozeném výběru jako hnací síle evoluce [5] . Teorie Darwina a Wallace byla nakonec přijata vědeckou komunitou [6] [7] . Ve třicátých letech 20. století byla myšlenka darwinovského přírodního výběru kombinována s Mendelovými zákony , které vytvořily základ syntetické teorie evoluce (STE). STE umožnila vysvětlit vztah mezi substrátem evoluce (geny) a mechanismem evoluce (přirozený výběr).
V evoluční teorii se rozlišují tyto nejdůležitější jevy, které přispívají k vývoji druhu: dědičnost , variabilita a přirozený výběr . Variabilita je obvykle připisována náhodnému charakteru – například náhodným mutacím genetického kódu. Přírodní výběr je v evoluční teorii chápán jako čistě vnější zásah prostředí do vývoje druhu. Ukazuje se, že tvůrčímu principu, který vytvořil zázrak přírody - člověka, lze přičíst pouze mechanismus dědičnosti. Existují však práce, kde jsou tato ustanovení zpochybňována [8] . Dá se předpokládat, že mechanismus variability není tak jednoduchý, jak se běžně soudí, a selekce se provádí nejen vnějšími, ale i vnitřními prostředky ve vztahu k druhovému systému. Až na vzácné výjimky se tyto kategorie zatím v teorii a praxi moderní informatiky nepromítají.
Rakousko-americký biolog Ludwig von Bertalanffy navrhl ve 30. letech 20. století Obecnou teorii systémů [9] . Jeho hlavní myšlenkou je rozpoznat izomorfismus zákonů, jimiž se řídí fungování systémových objektů [10] . Mnoho konceptů této teorie má koreláty v moderní počítačové vědě. Jsou to například objekty (srov . objektově orientované programování ) a vztahy ( relační databáze ), systém a prostředí (architektura klient-server).
Bertalanffy ale také zkoumá dynamiku systémů - rovnováhu (homeostázu), evoluci , adaptaci, přechodové procesy. To neznamená, že tato témata jsou dnes informatikou zcela ignorována, máme-li na mysli například proces vývoje softwaru. Zde se odehrává skutečný smrtící boj se složitostí a entropií (jiný systémový koncept). Pokud oprava jedné chyby v kódu způsobí v průměru n nových chyb, kde n>1, pak se vývojový proces rozchází. Je nepravděpodobné, že by se příroda s takovými problémy nepotýkala, a je velmi zajímavé, jak je vyřešila.
Jako velmi slibný se jeví systémový koncept modelu , provedl A.I.brilantní logickou analýzujehož
Systémová biologie je vědní disciplína, která vznikla na průsečíku biologie a teorie komplexních systémů . Tento termín byl poprvé použit v článku z roku 1993 od W. Zieglgänsbergera a TR. Tolle [12] . Samotný směr ale určitě existoval již dříve. Sám Bertalanffy byl ve skutečnosti biolog, takže ho lze považovat za patriarchu tohoto trendu.
A ještě dříve, již na samém počátku 20. století, ruský fyziolog Vladimir Bechtěrev zdůvodnil 23 univerzálních zákonů a rozšířil je do sfér duševních a sociálních procesů [13] . V roce 1935 zavedl student akademika Pavlova, Pjotr Anokhin , pojem „sankční aferentace“ (od roku 1952 – „reverzní aferentace“, později v kybernetice – „zpětná vazba“), zároveň uvádí první definici aferentace . funkční systém [14] , do jisté míry anticipující Bertalanffyho teorii.
Zde nelze nezmínit koncept podmíněného reflexu , který vyvinul sám I. P. Pavlov v rámci práce, na níž se formovaly Anokhinovy systémové názory.
Informatice se velmi blíží práce na rozluštění genetického kódu DNA .
Často je samotný vesmír posuzován z hlediska informačních procesů. Dokonce byla předložena myšlenka, že informace je zásadnějším pojmem než hmota a energie. Zuse-Fredkinova teze z 60. let 20. století říká, že celý vesmír je obří buněčný automat , který neustále aktualizuje svá pravidla. [15] [16]
Podle jiné verze je Vesmír kvantový počítač , který vypočítává své vlastní chování [17] .
Existuje mnoho vývojů výpočetních systémů založených na principech okoukaných v přírodě. Jde vlastně o jeden z předmětů bioniky , disciplíny, které se vedle studia např. letu ptáků nebo hydrodynamiky delfínů za účelem jejich opakování v technických zařízeních věnuje např. při studiu informačních procesů v těle.
Příklady takových oblastí jsou umělé neuronové sítě , evoluční algoritmy , inteligence roje , DNA počítač , kvantový počítač .
V podstatě všechny existující metody a algoritmy teoretické informatiky jsou „přírodou inspirované“ algoritmy [18] včetně celulárních automatů, evolučních výpočtů, swarm intelligence a dalších. Podrobný přehled lze nalézt v mnoha knihách [19] [20]
Modelování přirozených systémů zpracování informací slouží na jedné straně k jejich studiu a lepšímu porozumění a na druhé straně vytváří nápady pro implementaci technických výpočetních systémů. Jsou to přístupy jako umělý život , modely sebereprodukce.
Vytváření matematických nebo počítačových modelů pro studium reálných objektů lze považovat za jeden z nejdůležitějších rysů moderní přírodovědné disciplíny. Jedním z prvních numerických modelů v biologii je model britských neurofyziologů a laureátů Nobelovy ceny Hodgkina a Huxleyho , publikovaný v roce 1952. Autoři vytvořili matematický model vysvětlující šíření akčního potenciálu podél axonu neuronu [21] . Jejich model popisoval mechanismus potenciálního šíření jako interakci mezi dvěma různými molekulárními složkami: kanály pro draslík a sodík, což lze považovat za počátek biologie výpočetních systémů [22] . V roce 1960 vytvořil Denis Noble na základě modelu Hodgkina a Huxleyho první počítačový model kardiostimulátoru [23] .
Snahy o pochopení podstaty biologických systémů zahrnují také vytváření polosyntetických organismů.