CC BY
123II. ФИЛОСОФИЯ И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ В ОБЩЕЙ ПОСТНЕКЛАССИЧЕСКОЙ ПАРАДИГМЕ
DOI: 10.12737/22113
НОВЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ О ГОМЕОСТАЗЕ И ЭВОЛЮЦИИ
В С. СТЁПИН*, В.М. ЕСЬКОВ**, В.Г. БУДАНОВ***
* Институт философии РАН, ул. Гончарная д.12 стр.1, Москва, 109240, Россия БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет», пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, 628400, Россия Сектор междисциплинарных проблем науки и техники ИФ РАН, ул. Гончарная, д. 12, стр. 1, г. Москва, 109240, Россия
Аннотация. Новая трактовка понятий «эволюция» и «гомеостаз» подводит философию и естествознание к новому направлению в изучении живых систем, жизни вообще. В рамках третьей парадигмы естествознания и теории хаоса-самоорганизации гомеостаз представляется неопределённостью 2-го типа, когда мы имеем хаос статистических функций для всех сложных биосистем (complexity). Сейчас очевидно, что complexity выходят за рамки описания традиционных моделей биосистем на основе функционального анализа или стохастики. Сложные биосистемы демонстрируют непрерывное хаотическое движение своего вектора состояния x(t) в фазовом пространстве состояний. При этом хаотически изменяются все статистические характеристики получаемых подряд выборок xi. Тогда гомеостаз можно описывать аналогом принципа неопределённости Гейзенберга, когда вектор x(t) совершает в фазовом пространстве непрерывные хаотические движения в пределах квазиаттракторов. Эволюция гомеостаза в этом случае описывается движением квазиаттрактора в таком фазовом пространстве. В рамках третьей парадигмы и новой теории хаоса-самоорганизации вводятся критерии гомеостаза и эволюции для биосистем - complexity. Эти критерии существенно отличаются от стохастики. Они основаны на особом хаосе биосистем - complexity, что выходит за рамки и синергетики.
Ключевые слова: гомеостаз, эволюция, хаос, квазиаттракторы.
NEW PRESENTATIONS OF HOMEOSTASIS AND EVOLUTION
V.S. STEPIN*, V.M. ESKOV**, V.G. BUDANOV***
1 Institute of Philosophy, Russian Academy of Sciences, Str. Pottery d.12 building 1, Moscow, 109240, Russia 2 Surgut State University, Leninа pr., 1, Surgut, Russia, 628400 3 Sector interdisciplinary problems of Science and Technology, Institute of Philosophy of the Russian Academy of Sciences, Str. Pottery, d. 12, p. 1, Moscow, 109240, Russia
Abstract. New presentation and the development of the concept of "evolution" and "homeostasis" brings the new philosophy and science. According to new third paradigm a concepts and categories we preset a new second type uncertainty. Now in the framework of the theory of chaos-self-organization, homeostasis is represented by such uncertainty of the 2nd type when the all statistic functions of distribution demonstrate uninterrupted chaos. It does all the complex biosystems (complexity) facilities, which go beyond descriptions of models of biological systems in the framework of functional analysis or statistical methods. Complex biological systems exhibit the continuous random motion of its state vector x(t) in the phase space of States when the chaotic charges of all
statistical characteristics take place. In this regard, homeostasis can be described by the analogue of Heisenberg's uncertainty principle when x(t) makes the phase space continuous chaotic motion within the quasi-attractor according to the third paradigm and theory of chaos-self-organization. The evolution of homeostasis, then, is described as the movement of quasiattractor in this phase space. Introduced the criteria of homeostasis and the evolution of biological systems complexity. These criteria's are very differ from traditional stochastic criteria about stable state of systems. Key words: homeostasis, evolution, chaos, quasiattractors.
Введение. По мнению И.Р. Пригожина [17] естествознание переживает существенные изменения с позиций проблемы «определенность - неопределенность». В связи с появлением и развитием третьей парадигмы и теории хаоса-самоорганизации (ТХС) наблюдаются фундаментальные изменения в естествознании и науке в целом с одновременным расширением понятий и закономерностей в философии науки. В определённом смысле сейчас философия науки с позиций постнеклассики [4,14] даже несколько опережает естествознание в целом. В первом случае (в естествознании) мы приходим к системам третьего типа (СТТ), о которых впервые 70 лет назад заговорил W. Weaver [19] и которые находятся в непрерывном и хаотическом движении как мы это показали в ТХС. СТТ принципиально невозможно описывать в рамках функционального анализа или в рамках стохастики. Это объясняется непрерывным и хаотическим изменением всех компонент xi вектора состояния x(t) как в виде dx/ЛфО, так и в виде хаотического калейдоскопа статистических функций f(x) для непрерывно получаемых выборок xi.
Для СТТ сейчас в рамках ТХС вводится аналог принципа Гейзенберга (из квантовой механики) и даётся определение двух типов неопределённости (1-го и 2-го типов), когда на хаос xi накладываются ограничения в виде квазиаттракторов, а стохастические функции f(x) непрерывно и хаотически изменяются. Именно такая ситуация в ТХС обозначается как неопределённость 2-го типа [5-9,14]. Одновременно расширяются понятия покоя и движения, которые заменяются гомеостазом и эволюцией сложных биосистем (complexity -СТТ). При переходе к ТХС мы должны полностью изменить наши представления о покое и движении.
Все эти изменения понятий и новые определения требуют и новых философских осмыслений и представлений. Объясняется это в первую очередь тем, что понятия покой и движение лежали в основе всей древнегреческой философии. Достаточно вспомнить известную дискуссию в 6-м веке до нашей эры о состоянии природы. Именно по этой причине мы сейчас говорим и о существенных изменениях в естествознании и философии науки 20-го века в связи с представлением В. С. Стёпиным постне-классики и особых свойств биосистем, у которых можно наблюдать непрерывное изменение статистических функций распределения f(x) на фоне якобы неизменных (гомеостатических) состояний самих complexity. Именно об этом говорил В.С. Стёпин и И.Р. Пригожин в 80-х годах 20-го века в связи с появлением синергетики и теории complexity. На основе особой трактовки гомеостаза и эволюции биосистем (и др. систем, человекомерных) сейчас становится возможным и новое понимание гомео-стаза и эволюции живых систем [4-9].
1. Три глобальные парадигмы естествознания. В 1948 г. W. Weaver обратил внимание учёных [19] на возможность условного деления всех систем в природе на три типа систем. К первому типу систем он относил системы, которые описываются в рамках функционального анализа, т. е. уравнениями и функциями. Это системы, у которых имеются жёсткие причинно-следственные связи. Для них время обратимо, а будущее строго предсказуемо.
Фактически, системы 1-го типа - это детерминистские системы Ньютона-Лейбница-Пуанкаре-Лагранжа. Для этих систем характерно вполне определённое задание начальных параметров в виде вектора состояния системы x(t0), где сам вектор x=x(t)=(xi, x2,...xm)T задаёт точку в фа-
зовом пространстве состояний (ФПС). Каждое состояние СТТ - это точка в ФПС и она вполне определена. При этом динамика системы описывается линией, которую легко можно многократно повторить. Для систем 2-го типа мы имеем стохастическую неопределённость. В этом случае начальное состояние x(t0) вектора x(t) в ФПС можно легко и многократно повторить, но конечное состояние x(tK) уже точно повторить практически невозможно. В этом случае мы задаём статистические функции распределения f(x) и они могут быть уже многократно повторены, если повторить x(t0) и не изменять внутреннее состояние системы. В этом случае мы можем при двух подряд повторных выборках легко повторить и их функции распределения, т.е. fj(xi)=fj+i(x). Тогда мы считаем систему неизменной с позиции стохастики.
В этом случае конечное состояние не может быть произвольно повторено, но имеются статистические функции распределения f(x), которые всё-таки как-то определяют состояние системы. И для систем 1-го типа, и для систем 2-го типа мы должны произвольно (любое число раз) задавать начальное значение x(t0). В этом смысле и детерминизм и стохастика связаны причинно-следственными связями, т.е. прошлое и настоящее влияет на будущее, на x(tK). Если начальное значение x(t0) не повторяемо, а конечное значение x(t^ тоже невозможно произвольно повторить (ни точно, ни в виде функции распределения f(x)), то про такие системы известный математик Р. Пенроуз говорил: «Что означает «вычислимость», когда в качестве входных и выходных данных допускаются непрерывно изменяющиеся параметры?» (с. 165 монографии «Новый ум короля», М. 2005 г.) [12].
Это очень остро чувствовал и понимал I.R. Prigogine и он неоднократно говорил, что такие системы не являются объектом современной науки [18]. Однако, ни Р.Пенроуз, ни I.R. Prigogine, ни два других нобелевских лауреата (J.A. Wheeler и M. Gell-Mann [17,19]) даже не предполагали, что именно такими системами являются сложные биологические, социальные, эко-
номические системы. А теперь сюда мы ещё добавляем и всю биосферу Земли, климат и метеопараметры среды обитания человека. Все такие системы мы сейчас определяем как гомеостатические системы третьего типа, и они действительно не могут быть одновременно объектом детерминистской или стохастической науки (ДСН), которая составляет основу всей современной науки [8-11] .
Все наши выдающиеся современники (включая и трёх нобелевских лауреатов, в лице I.R. Prigogine [18], M. Gell-Mann [17], J.A. Wheeler [19]) считали, что биосистемы являются объектом детерминированного хаоса. Они представляли в разных своих публикациях биосистемы-complexity
(эмерджентные системы) в виде моделей динамического хаоса, но это было глубоким заблуждением. СТТ-complexity не могут демонстрировать аттрактор Лоренца [6,8,15-18].
В целом, вся современная наука сейчас находится в мире иллюзий. Эти иллюзии основаны на том, что биосистемы, социальные и политические системы, различные экосистемы и даже всю биосферу Земли можно описывать в рамках стохастики или хотя бы в рамках динамического хаоса. Это гигантская иллюзия, в которой мы живём со времён Муавра и Лапласа, Гауса и Пуассона, и она продолжает существовать по одной простой причине - нет других моделей и теорий, которые бы могли описывать такой сложный процесс как гомео-стаз. Сам гомеостаз (как покой) совершенно невозможно представлять в рамках современной ДСН. Это понятие выходит за пределы функционального анализа и стохастики, что убедительно было доказано в ТХС и что требует нового философского понимания [2-4,9].
Сейчас это новое понятие гомеостаз мы употребляем в весьма широком смысле и интерпретации. Мы можем говорить о гомеостазе функциональных систем организма (ФСО), которые изучал П.К. Анохин в середине 20-го века [1]. Термин гомеостаз применим как к особенным ФСО организма, к человеку в целом, к его психике. Мы можем говорить о гомеостазе организма
человека или живого и о гомеостазе популяций, экосистем, биосферы Земли. Более того, мы сейчас в рамках ТХС говорим и о гомеостазе социальных, политических систем, человечества в целом. Мы сейчас в рамках ТХС говорим и о гомеостатическом регулировании метеопараметров среды обитания и всего климата на планете Земля. Всё это гомеостатические системы - СТТ (complexity) [1-6,11-14].
Это очень широкое и важное понятие «гомеостаз». Как ни странно, но до настоящего времени мы (в науке) так и не имеем ни только строгого определения, но и даже примитивной, упрощённой интерпретации, т.к. гомеостаз не является объектом ДСН. Вместе с тем в ТХС мы сейчас говорим, что в гомеостазе находятся все СТТ (complexity, эмерджентные системы), т.е. это глобальное свойство огромного количества природных систем, и при этом мы всё-таки не имеем ни строгого, ни даже примитивно-упрощённого (грубого) понятия гомеостаза, которое бы можно математически выразить и представить. ДСН не даёт такой возможности, а в ТХС мы определяем СТТ (гомеостатические системы) через 5 принципов их организации [4,6].
Возникла парадоксальная ситуация во всей современной науке: мы пользуемся понятием гомеостаз, но у нас нет строгого определения этого термина, мы используем стохастику и динамический хаос в описании биосистем (СТТ-complexity), но при этом даже не догадываемся о бесполезности такого подхода. Для понимания этих наших высказываний остановимся на первом утверждении: иллюзии стохастики при применении моделей стохастики в описании биосистем и других особых систем -СТТ (complexity, эмерджентных систем).
2. Заблуждения и ошибки в отношении возможностей стохастики. Ещё раз подчеркнём, что мы сейчас говорим именно об огромной, гигантской иллюзии всей современной науки. Эта иллюзия базируется на полном отсутствии строгого определения понятия гомеостаза и на твёрдом убеждении о всесильности стохастики в описании сложных, самоорганизующихся биосистем (в нашей интерпретации это
СТТ -complexity, эмерджентные системы). Последнее в ряде случаев заменяют моделями динамического хаоса (в интерпретации трёх нобелевских лауреатов J.A. Wheeler, I.R Prigogine иM.Gell-Mann), но это не изменяет сути проблемы [17, 18, 19]. А эта суть (сущность всей теории познания, всех когнитивных наук) базируется на ньютоновском представлении о том, что прошлое и настоящее определяет будущее и о том, что будущее как-то можно описывать, зная состояние вектора системы x=x(t)=(xi, x2, ,^xm)T в начальный момент времени t=t0, т.е. x(t0).
В 1948 г. W.Weaver впервые [19] начал говорить о том, что существуют системы 3-го типа (у нас это биосистемы СТТ-complexity), которые надо изучить! Подчеркнём, что Weaver не пытался их описывать, более того все эти СТТ он и не описывал в полном объёме. Он даже не ввёл понятие трёх парадигм, как мы это сейчас делаем на основе разделения всех систем на детерминистские (объёкт 1-й парадигмы), стохастические (включая и динамический хаос - объект 2-й парадигмы) и СТТ-complexity (эмерджентные системы) - объект 3-й парадигмы. По нашему глубокому убеждению в 1947 г. ближе всех к СТТ подошёл именно Н.А. Бернштейн [2], когда начал вводить в биомеханике и психологии понятие «повторение без повторений»». Однако и Бернштейн не попробовал разобраться во всей глобальной неопределённости, реально неопределённых систем 3-го типа - СТТ. Он всего лишь попытался дать качественное объяснение этому и только сейчас, в рамках эффекта Еськова-Зинченко, мы даём количественное описание динамики поведения не только СТТ в биомеханике, но и во всей психологии и психофизиологии. Сейчас именно отсутствие стохастических повторений выборок (т.е. fj(xi)^fj+i(xi)) даёт полную картину глобальной неопределённости любых систем регуляции психических функций человека (да и животных тоже) [2-9,13,14].
Действительно, никто до нас не представил деление всех систем в природе на детерминистские (объект функционального анализа), стохастические (объект стохастики и динамического хаоса) и полностью
хаотические системы - СТТ, как объект третьей парадигмы. Именно третья парадигма сейчас представляет хаос и самоорганизацию «в одном флаконе». Это деление упирается в главный вопрос всей науки - в вопрос о возможности прогнозирования будущего любой системы. С позиции нами сейчас разрабатываемой теории хаоса-самоорганизации эта проблема звучит так: можно ли, зная динамику вектора состояния х(1) в прошлом и начальное состояние системы в виде х(10), сконструировать дальнейшую траекторию вектора х(1) в будущем и его конечном состоянии х(^? С позиций детерминизма знание х(10) и значение законов динамики х(), т.е. некоторых функций у=у(х), может обеспечить описание будущего точно. В рамках стохастики, зная х(1о), мы можем представить статистическую функцию распределения /(х), т.е. точно будущее уже не определено!
Совершенно иная ситуация в третьей парадигме и ТХС. Здесь уже само начальное значение х(10) имеет некоторое историческое значение (его невозможно произвольно повторить, два раза х(Х0) подряд получить невозможно!). Тем более невозможно получить какое-либо определённое значение х^к) в будущем. В ТХС для СТТ, биосистем-еотр1ех1Ту мы не можем произвольно повторить (или получить) не только х(Ху), но даже функцию распределения /(х) для х(), для её любой координаты х1(Х) мы не можем произвольно повторить начальное и конечное состояние х(1). Фактически, от неопределённости будущего в виде (в рамках современной стохастики) стохастической неопределённости для х(1«) мы приходим к полной неопределённости самих статистических функций /(х). Мы для СТТ-еотр1ех1Ту в ТХС получаем хаотический набор самих статистических функций распределения /(х). Для СТТ невозможно (произвольно!) получить подряд две функции распределения /(х). Для любого ]-го повторения серии опытов по идентификации выборки х$) мы будем иметь неравенство /](х1)ф/]+1(х1) [2-9,13,14].
Иными словами, если для детерминистских систем мы на основе конкретной модели к моменту времени 1к будем чётко
знать конечное состояние x(tк), а для стохастических систем к моменту времени tx мы будем знать статистическую функцию f(x), то для СТТ-complexity значение начального состояния x(t0) и значение конечного состояния x(ty) (и даже выборки xi(th) на конечном интервале Jtx) не могут быть заданы в рамках ДСН. Точнее говоря, значение x(t0), x(ty), статистических функций распределения для конечного интервала времени Atx является единичным и случайным событием. При повторах процессов биосистемы, находящейся в одном и том же гомеостазе, мы будем получать другие выборки x(ty), другие f(xr), т.е. fj(xl)ffj+i(xl), другие их спектральные плотности сигналов (СПС), и другие автокорреляционные функции A(t,) и любые другие характеристики [2-9].
Любая выборка на интервале Atj как начального состояния биосистемы x(t0), так и конечного состояния x(ty) имеют исторический характер (они не могут быть повторены произвольно два раза подряд). В психологии такое поведение системы получило название эффекта Еськова-Зинченко и этот эффект применим (наблюдается) как для непроизвольных движений (тремор), так и для произвольных движений (теп-пинг) [2,7,8]. Для иллюстрации этого высказывания достаточно зарегистрировать один и тот же процесс подряд, например 15 раз. Полученные выборки x(t) достаточно потом статистически сравнить, что бы убедиться в их существенном различии. Если составить матрицу сравнения всех этих 15-ти выборок, между собой, то из 225 всех пар независимых будет только 105. Однако из этих разных 105-ти пар для тремора число к совпадений пар (т.е. эти две выборки можно отнести к одной генеральной совокупности) будет не более к<4-6. Это число совпавших пар к будет характеризовать стохастическую повторяемость выборок треморограммы, где x1=x1(t) - это координата пальца по вертикали по отношению к датчику, который регистрирует положение пальца в пространстве. Для теп-пинга к<17 (и только!) [2-9].
Таким образом, для произвольных и непроизвольных движений их статистиче-
ская повторяемость укладывается в 5-6%, а для теппинга в 15-17% и не более. Это очень малая величина и это означает, что человек произвольно (в рамках стохастики) ничего выполнить не может, всё происходит хаотически, без повторений. Следовательно, в рамках ТХС и третьей парадигмы мы сейчас должны говорить не об отсутствии повторений координат х() конечности в пространстве или о повторении скорости x2=dx¡/dt этой конечности, а об отсутствии повторений выборок этих координат, их функций распределения/(х), их СПС, Л(,X) и любых других стохастических характеристик (включая и фрактальные размерности). Это и составляет основу эффекта Есь-кова-Зинченко и основу нового понимания гомеостаза. Гомеостаз теперь это непрерывное и хаотическое движение вектора х(Х) в фазовом пространстве состояний (ФПС). Эволюция гомеостаза - это движение квазиаттракторов в ФПС.
Заключение. Формируется в рамках ТХС новое понимание гомеостаза и эволюции, в котором невозможно повторить подряд состояние сложной биосистемы (включая и фрактальные размерности). Невозможно повторить начальное состояние биосистемы как х(Х0) и конечное х(Хк), выборки параметров гомеостаза. Одновременно нет повтора начального состояния х(Х0), конечного х(Хк), нет повторов их выборок, всех статистических характеристик.
С позиций современной науки такие системы (и процессы) не могут изучаться,
Литература
для них нет моделей в науке, любая модель в виде уравнений, функций распределения имеет разовый характер, без повторений. Нет прогнозов и их будущего. Это составляет основу эффекта Еськова-Зинченко в психологии и это требует особого философского осмысления.
Все это сейчас составляет новую интерпретацию эффекта «повторение без повторений» Н.А. Бернштейна, но сам выдающейся физиолог не изучил тогда такие процессы и системы. Все эти 70 лет оставалось загадкой для науки, что следует понимать под отсутствием повторений? Сейчас в рамках ТХС становится очевидным, что нет повторений начального и конечного состояния СТТ, их выборок, статистических характеристик, всё в живой (гомеоста-тической) природе происходит без повторений, хаотически.
Становится очевидным, что все детерминистские и стохастические подходы невозможно применять для описания таких хаотических систем, и мы переходим к новой ТХС, к третьей глобальной парадигме естествознания. В этом случае и изменяются наши представления о хаосе, т.к. СТТ не являются объектом динамического хаоса, хотя об этом настойчиво говорили все трое нобелевских лауреата [17-19] и это было их глубоким заблуждением. У СТТ-complexity нет аттракторов Лоренца и теперь перед философией науки стоит проблема нового осмысления всех этих особенностей СТТ, живой природы в целом.
References
1. Анохин П.К. Кибернетика функциональных Anokhin PK. Kibernetika funktsional'nykh sistem. систем. М.: Медицина, 1998. 285 с. Moscow: Meditsina; 1998. Russian.
2. Бернштейн Н.А. О построении движений. М.: Bernshteyn NA. O postroenii dvizhe-niy. Moscow: Медгиз, 1947. 254 с. Medgiz; 1947. Russian.
3. Веракса А.Н., Горбунов Д.В., Шадрин Г.А., Veraksa AN, Gorbunov DV, Shadrin GA, Strel'tso-Стрельцова Т.В. Эффект Еськова-Зинченко в va TV. Effekt Es'kova-Zinchenko v otsenke parame-оценке параметров теппинга методами теории trov teppinga metodami teorii khaosa-хаоса-самоорганизации и энтропии // Сложность. samoorganizatsii i entropii. Slozhnost'. Razum. Разум. Постнеклассика. 2016. №1. С. 17-24. Postneklassika. 2016;1:17-24. Russian.
4. Даниелян В.В., Карпин В.А., Филатов М.А. По- Danielyan VV, Karpin VA, Filatov MA. Postnekla-стнекласическая философия как методологиче- sicheskaya filosofiya kak metodologicheskoe osno-ское основание построения современной эволю- vanie postroeniya sovremennoy evolyutsionnoy teo-ционной теории // Философия науки. 2013. № 2 rii. Filosofiya nauki. 2013;2 (57);82-91. Russian. (57). С. 82-91.
5. Еськов В В., Еськов В.М., Карпин В.А., Филатов Es'kov VV, Es'kov VM, Karpin VA, Filatov MA. М.А. Синергетика как третья парадигма, или Sinergetika kak tret'ya paradigma, ili ponyatie para-
понятие парадигмы в философии и науке // Фи- digmy v filosofii i nauke. Filosofiya nauki. лософия науки. 2011. № 4 (51). С. 126-128. 2011;4(51):126-8. Russian
6. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Es'kov VM, Zinchenko YP, Filatov MA, Poskina Поскина Т.Ю. Эффект Н.А. Бернштейна в оцен- TY. Effekt NA. Bernshteyna v otsenke parametrov ке параметров тремора при различных акусти-tremora pri razlichnykh akusticheskikh vozdeyst-ческих воздействиях // Национальный психоло- viyakh. Natsional'nyy psikhologicheskiy zhurnal. гический журнал. 2015. № 4(20). С. 66-73. 2015;4(20):66-73. Russian.
7. Еськов В.М., Газя Г.В., Майстренко Е.В., Болта- Es'kov VM, Gazya GV, Maystrenko EV, Boltaev ев А.В. Влияние промышленных электромаг- AV. Vliyanie promyshlennykh elektromagnitnykh нитных полей на параметры сердечнососуди- poley na parametry serdechnososudistoy sistemy стой системы работников нефтегазовой отрасли rabotnikov neftegazovoy otrasli. Ekologiya i pro-// Экология и промышленность России. 2016. № myshlennost' Rossii. 2016;1:59-63. Russian.
1. С. 59-63.
8. Еськов В.М., Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гаври- Es'kov VM, Es'kov VV, Vokhmina YV, Gavrilenko ленко Т.В. Эволюция хаотической динамики кол- TV. Evolyutsiya khaoticheskoy dinamiki kollektiv-лективных мод как способ описания поведения nykh mod kak sposob opisaniya povedeniya zhi-живых систем // Вестник Московского универси- vykh system. Vestnik Moskovskogo universiteta. тета. Серия. 3. Физика и астрономия. 2016. № 2. Seriya. 3. Fizika i astronomiya. 2016;2. Russian.
9. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Es'kov VM, Zinchenko YP, Filatov MA, Strel'tsova Стрельцова Т.В. Стресс-реакция на холод: энтро- TV. Stress-reaktsiya na kholod: entropiynaya i пийная и хаотическая оценка // Национальный khaoticheskaya otsenka. Natsional'nyy psikhologi-психологический журнал. 2016. № 1(21). С. 45-52. cheskiy zhurnal. 2016;1(21):45-52. Russian.
10. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Еськов В.В. Поня-Zinchenko YP, Es'kov VM, Es'kov VV. Ponyatie тие эволюции Гленсдорфа-Пригожина и пробле- evolyutsii Glensdorfa-Prigozhina i problema go-ма гомеостатического регулирования в психофи- meostatiche-skogo regulirovaniya v psikhofiziolo-зиологии // Вестник Московского университета. gii. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14: Серия 14: Психология. 2016. № 1. С. 3-24. Psikhologiya. 2016;1:3-24. Russian.
11. Карпин В.А., Еськов В.М., Филатов М.А., Фила- Karpin VA, Es'kov VM, Filatov MA, Filatova OE. това О.Е. Философские основания теории пато- Filosofskie osnovaniya teorii patologii: problema логии: проблема причинности в медицине // prichinnosti v meditsine // Filosofiya nauki. Философия науки. 2012. № 1 (52). С. 118-128. 2012;1(52):118-28. Russian.
12. Пенроуз Р. «Новый ум короля: О компьютерах, Penrouz R. «Novyy um korolya: O kom-p'yuterakh, мышлении и законах физики». М.: Едиториал myshlenii i zakonakh fiziki». Moscow: Editorial УРСС, 2005. 400 с. URSS; 2005. Russian.
13. Розенберг Г.С. Введение в теоретическую эко-Rozenberg GS. Vvedenie v teoreticheskuyu ekolo-логию. В 2-х т.; Изд. 2-е, исправленное и допол- giyu. V 2-kh t.; Izd. 2-e, is-pravlennoe i dopolnen-ненное. Тольятти: Кассандра, 2013. 565 с. noe. Tol'yatti: Kassandra; 2013. Russian.
14. Степин В.С. Типы научной рациональности и Stepin VS. Tipy nauchnoy ratsional'-nosti i sinerge-синергетическая парадигма // Сложность. Разум. ticheskaya paradigm. Slozhnost'. Razum. Postnek-Постнеклассика. 2013. № 4. С. 45-59. lassika. 2013;4:45-59. Russian.
15. Филатов М.А., Веракса А.Н., Филатова Д.Ю., Filatov MA, Veraksa AN, Filatova DY, Poskina Поскина Т.Ю. Понятие произвольных движений TYu. Ponyatie proizvol'nykh dvizheniy s pozitsiy с позиций эффекта Еськова-Зинченко в психо- effekta Es'kova-Zinchenko v psikhofiziologii dviz-физиологии движений // Сложность. Разум. По- heniy. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. стнеклассика. 2016. №1. С. 24-32. 2016;1:24-32. Russian.
16. Eskov V.M., Eskov V.V., Filatova O.E., Khadart- Eskov VM, Eskov VV, Filatova OE, Khadartsev sev A.A., Sinenko D.V. Neurocomputational identi-AA, Sinenko DV. Neurocom-putational identifica-fication of order parameters in gerontology // Ad- tion of order parameters in gerontology. Advances vances in Gerontology. 2016. Vol. 6 (1). P. 24-28. in Gerontology. 2016;6 (1):24-8. Russian.
17. Gell-Mann M. Fundamental Sources of Unpredic- Gell-Mann M. Fundamental Sources of Unpredicta-tability // Complexity. 1997. Vol. 3. №1. P.13-19. bility. Complexity. 1997;3(1):13-9.
18. Prigogine I. The Die Is Not Cast // Futures. Bulletin Prigogine I. The Die Is Not Cast. Futures. Bulletin of the Word Futures Studies Federation. 2000. Vol. of the Word Futures Studies Fed-eration. 25, № 4. P. 17-19. 2000;25(4): 17-9.
19. Wheeler J.A. Information, physics, quantum: the Wheeler JA. Information, physics, quan-tum: the search for links. In Feyman and Computation: Ex- search for links. In Feyman and Computation: Exploring the Limits of Computers / ed A.J.G. Hey. ploring the Limits of Computers. ed AJG. Hey. Cambridge. MA: Perseus Books, 1999. 309 р. Cambridge. MA: Perseus Books; 1999.
