Кибернетика биологическая

Кибернетика биологическая (биокибернетика; от греч. kybernetike — искусство управления) — научное направление, связанное с применением идей и методов кибернетики в биологии.

Исторически зарождение и развитие биологической кибернетики связано с эволюцией представлений об обратной связи в живых системах (работы А. А. Богданова, П. К. Анохина и др.). С формированием кибернетики как самостоятельной науки её биологическое направление оформилось в дисциплину, изучающую общие закономерности управления и связи в биологических системах, а также процессы хранения, передачи, переработки и кодирования информации в этих системах (Н. Винер, А. А. Ляпунов, И. И. Шмальгаузен).

Дифференциация биологических наук привела к разделению биологической кибернетики на ряд самостоятельных разделов:

Естественная иерархия живых систем определяет и иерархию объектов, изучаемых биологической кибернетикой. Со структурно-функциональной и информационной точки зрения всё многообразие жизни можно разделить на четыре основных уровня:

  1. Молекулярно-генетический (клеточный) уровень. Основные внутриклеточные управляющие системы (хромосомы и другие органеллы) обеспечивают ауторепродукцию клеток и передачу наследственной информации между поколениями.
  2. Онтогенетический (организменный) уровень. Здесь происходит расшифровка и реализация наследственной информации. Онтогенез организма определяется согласованной работой его управляющих систем.
  3. Популяционно-видовой уровень. На этом уровне происходят изменение и закрепление наследственной информации, что служит пусковым механизмом эволюции, ведёт к дифференциации, возникновению адаптаций, видообразованию и, в конечном счёте, эволюционному прогрессу.
  4. Биогеоценотический (биосферный) уровень. Популяции разных видов образуют сложные сообщества (биоценозы), находящиеся во взаимосвязи друг с другом и с окружающей средой. Биосфера представляет собой иерархически организованную систему, где между всеми объектами происходит обмен энергией, веществом и информацией.

Для рассмотрения конкретных биологических систем как кибернетических необходимо их имитационное моделирование. При этом абстрагируются от многих специфических свойств системы (например, абсолютных размеров), но стараются отразить в модели типичные особенности, связанные с её функционированием, структурой, а также передачей и преобразованием информации.

Поэтому для биологической кибернетики ключевыми являются три понятия:

  • Структура системы — характер связей между её элементарными единицами.
  • Законы функционирования — функции, описывающие изменения состояния элементов системы, формирование выходных сигналов и команд на изменение структуры.
  • Критерий (цель) управления — поскольку кибернетика изучает управляющие системы, необходимо определить цель управления. В биологии это может быть поддержание гомеостаза, оптимизация какой-либо функции или приспособление к изменяющейся среде. Стоит отметить, что для многих биологических систем (например, для эволюции в целом) понятие чёткой цели управления не определено, и его задание часто является удобным методическим приёмом для построения замкнутой модели.

Исследование простых систем возможно методами классической математики. Однако для сложных биологических систем, состоящих из множества элементов со разнообразными и нерегулярными связями, эти методы часто непригодны. Основным методом исследования таких систем в биологической кибернетике стал вычислительный эксперимент на ЭВМ, который с середины XX века утвердился как новый метод научного познания.

Вычислительный эксперимент основан на использовании имитационных моделей — формализованных, переведённых на машинный язык описаний моделируемых процессов. Во многих случаях (например, при изучении экосистем) этот метод является единственно возможным, так как натурные эксперименты часто неосуществимы или сопряжены с неоправданным риском.

Современный контекст

В последние десятилетия термин «биологическая кибернетика» используется реже, преимущественно по отношению к фундаментальным исследованиям процессов управления в живых системах. Многие прикладные проблемы, которые ранее рассматривались в её рамках, теперь чаще относят к сфере системной биологии, биоинформатики или вычислительной биологии. Это связано с бурным развитием этих дисциплин, мощным ростом вычислительных мощностей и появлением новых методов анализа больших данных (Big Data), что позволило работать с невообразимыми ранее объёмами биологической информации — от геномов до экосистем.

См. также: Биологические системы.