Хотя технически дерево представляет собой компьютер, его источником питания является не электрическая розетка, а солнце. Дерево – это компьютер, который, как и мы, не может использовать язык программирования MATLAB, но, в отличие от компьютеров и нас, имеет ноу-хау, позволяющее производить фотосинтез. Деревья могут обрабатывать информацию благодаря тому, что они представляют собой устойчивые состояния неравновесных систем. Деревья обладают ноу-хау, которые используются ими для выживания.

Однако поскольку дерево является живым, я не могу, используя его в качестве примера, утверждать, что вычисление предшествует жизни (хотя это представляет собой убедительный пример вычисления, которое предшествовало появлению людей). Чтобы проиллюстрировать пребиотическую природу способности материи обрабатывать информацию, нам следует рассмотреть более фундаментальную систему. Именно здесь пригодятся химические системы, которые завораживали Пригожина.

Рассмотрим набор химических реакций, которые превращают вещества[43] в набор выходов[44] через промежуточные соединения.[45] Теперь представим, что в эту систему постоянно поступают вещества.[46] Если поток веществ[47] небольшой, то система придет в устойчивое состояние, в котором промежуточные вещества[48] будут производиться и потребляться таким образом, что их количество не станет подвергаться сильным флуктуациям. Система достигнет состояния равновесия. Однако в большинстве химических систем, как только мы усилим поток,[49] это равновесие окажется неустойчивым, а это означает, что устойчивое состояние системы будет заменено двумя или несколькими устойчивыми состояниями, отличными от исходного состояния равновесия.[50] Когда возникнут эти новые устойчивые состояния, системе нужно будет «выбирать» между ними. Это значит, что ей придется перейти к одному или другому, нарушив симметрию системы, и развить историю, отмеченную этими выборами. Если мы еще больше усилим поток входных соединений{В}, то эти новые устойчивые состояния станут неустойчивыми и возникнут дополнительные новые устойчивые состояния. Это увеличение количества устойчивых состояний может привести химические реакции к таким высокоорганизованным состояниям, как те, которые присущи молекулярным часам, являющимся химическими осцилляторами, соединениями, периодически меняющими тип с одного на другой. Но разве такая простая химическая система способна обрабатывать информацию?

Теперь представим, что мы можем привести систему в одно из этих устойчивых состояний путем изменения концентрации поступающих веществ{В}. Такая система будет «выполнять вычисления», поскольку она станет генерировать выходы в зависимости от поступающих веществ. Это будет химический транзистор. В очень грубом приближении эта модель химической системы имитирует примитивный метаболизм. В еще более грубом приближении эта система представляет собой модель клетки, изменяющей тип с одного на другой. Типы клеток могут абстрактно рассматриваться в качестве динамических устойчивых состояний этих систем, как десятилетия назад предположил биолог и исследователь сложных систем Стюарт Кауффман.[51]

Высокоинтерактивные неравновесные системы, будь то деревья, реагирующие на смену сезонов, или химические системы, обрабатывающие информацию о поступающих веществах, показывают, что материя способна производить вычисления. Эти системы говорят нам, что процесс вычисления, как и информация, предшествует появлению жизни. Химические изменения, кодируемые этими системами, преобразуют информацию, закодированную в химических соединениях, и, следовательно, они представляют собой фундаментальную форму вычислений. Жизнь существует благодаря способности материи производить вычисления.

Наконец, нам следует объяснить, как все это соотносится с необратимостью времени. Ведь именно с этого началась данная глава. Для объяснения я снова буду использовать работу Пригожина, а в качестве примера предлагаю вам представить большую коробку, наполненную триллионами шариков для пинг-понга.[52]

Представьте, что шарики для пинг-понга сталкиваются друг с другом без потери энергии, поэтому эти взаимодействия никогда не прекращаются. Теперь предположим, что вы начали наблюдать за системой в тот момент, когда все шарики были собраны в одном квадранте коробки, но обладали достаточной кинетической энергией, или скоростью, чтобы со временем рассеяться по коробке. Этот пример похож на пример с каплей чернил, который мы рассматривали ранее.

В этой простой статистической системе вопрос обратимости времени является вопросом о том, можно ли в любой момент времени обратить движение шариков вспять, как если бы время текло в обратном направлении. То есть можно ли поместить шарики на траекторию, конечным состоянием которой является расположение, определенное нами в качестве начальной конфигурации?

Мы легко можем представить, что произойдет, если прокрутить это «кино» в обычном направлении. Шарики будут непрерывно двигаться, пока не заполнят коробку и в ней не установится то, что мы теперь подразумеваем под динамическим устойчивым состоянием. Однако давайте проведем эксперимент с обращением времени вспять. Для облегчения я предположу, что у нас есть две машины. Одна из машин может взять любое количество шариков и моментально изменить их скорости, если мы предоставим этой машине входящий файл, содержащий желаемые скорости для каждого шарика. Эта машина имеет бесконечную точность, но выполняет инструкции, исходя только из точности переданной ими информации. То есть если положения и скорости указаны с точностью до двух знаков (скорость задана в сантиметрах в секунду), то машина будет назначать скорости шариков только с такой точностью, причем все неуказанные десятичные значения (миллиметры в секунду и т. д.) будут случайными. Вторая из имеющихся у нас машин измеряет положение и скорость каждого шарика с конечной, но сколь угодно большой точностью. Таким образом, вопрос заключается в том, можем ли мы использовать эти две воображаемые машины для того, чтобы обратить движение системы вспять, как при обратном воспроизведении «фильма»?