Определение жизни, живой системы и аксиоматика биологии

[Сергей Н]

Колмогоровская сложность не рассматривает информацию, данные как полезные или бесполезные.
Если взять два одинаковых по уровню энтропии Шеннона набора данных, из которых один содержит полезные данные а другой нет, то по Колмогорову мы можем найти паттерны в первом наборе. Например, его часть может содержать развернутый фрактал, тогда мы можем записать эту часть данных простым алгоритмом, формулой. Это меньшая сложность по Колмогорову. Во втором наборе паттернов нет, это большая сложность. Но все же меньшая сложность в первом случае не означает что эти данные более полезные, но как признак или потенциал полезности это вполне соответствует. А вообще полезность определяется внешними целями.
Так же признаком полезности является корреляция с чем-то внешним. И возможно автокорреляция тоже.
Однако, все это непонятно как корректно натянуть на физическую систему вроде клетки. Где там внутренние данные в целом, а где паттерны и корреляции с чем - непонятно.

[Rattus]

меньшая сложность в первом случае не означает что эти данные более полезные

Безусловно.

но как признак или потенциал полезности это вполне соответствует

Тем не менее фрактальный подход к белкам по итогу не очень-то помог В.Аветисову предсказывать их (не)функциональность как молекулярных машин.

Однако, все это непонятно как корректно натянуть на физическую систему вроде клетки. Где там внутренние данные в целом, а где паттерны и корреляции с чем - непонятно.

Только через эволюционную консервативность участка последовательности как единственный признак адаптивности постфактум.
Ну и чем выше энтропия всей заведомо рабочей последовательности, тем эффективнее кодирование в ней.

[mbrane]

Колмогоровская сложность не рассматривает информацию, данные как полезные или бесполезные.

а что же она рассматривает...

[mbrane]

полезные данные а другой нет

ну уважаемый вам нужно для начала опредедить что таконее информация,  что такое мусор, от чего возникает польза , от чего нет... это далеко не только от биологии, от физзики далеко - это ближе к церкви

[Karagy]

По теме раздела.
Хабр (2021): Что такое Жизнь во Вселенной: четыре базовых принципа вместо трёх характерных функций
Хабр (2025): Коацерваты, дождь и химическая эволюция

[Rattus]

а что же она рассматривает

Их (не)избыточность. Какая-нибудь дряная поэмка графомана может иметь бОльшую сложность чем сколько угодно копий пары страниц по механике Ньютона из справочника по физике. Но бОльшая полезность будет понятно где.

ну уважаемый вам нужно для начала опредедить что таконее информация, что такое мусор, от чего возникает польза , от чего нет... это далеко не только от биологии

От биологии как раз не далеко. Полезность там определена довольно ясно - через эволюционную адаптивность.

Хабр (2021): Что такое Жизнь во Вселенной: четыре базовых принципа вместо трёх характерных функций

На первый взгляд авторы вроде бы учли все аспекты современного состояния проблемы, но при внимательном разборе некоторые ключевые позиции оказываются не очень обоснованными - прежде всего в аспекте основ организации наследственного аппарата.
Так, авторы рассматривают дарвиновский механизм только как один из способов построения обучающихся систем, но не показывают - какие именно альтернативные варианты и как могут обеспечить сохранение и развитие тех самых ПРЕДбиотических систем в этом русле. Все упомянутые ими альтернативные материальные и логические основы обучения (т.е. эволюции) - без разделения на генотип и фенотип - наблюдаются либо как надстройка (причём довольно специфичная), либо как весьма ограниченная и специфическая химическая система, пределы "эволюции" которых давно известны.
Что же касается предложенных ими альтернативных материальных основ наследственности, то в качестве таковой представлена только идея из статьи 1990 года о послойной "репликации" минеральных кристаллических матриц с повторением дефектов в подложке. Как это вообще может реально работать в сколь-нибудь развитой системе генотип-фенотип и как может сохраниться и расшириться до детективруемых в астромасштабах форм (заявленная цель, которой должна поспособствовать работа)  - не объясняется. Хотя при этом употребляется термин "комплементарность", не показывается как именно и сколько информации таким образом может кодироваться.
И хотя в начале статьи упоминается проблема "катастрофы ошибок", далее она нигде не разбирается в деталях и также не упоминается связанное к ней ключевое понятие порога Эйгена. В очередной раз представляются макрохимические и макромеханические модели метастабильных диссипативных систем, но не объясняется - как именно и сколько они способны накапливать и сохранять информации. Поэтому и нет ни слова о необходимости её дискретизации.
А есть - традиционное заблуждение в отношении биоорганической химии:

Биохимия жизни - от её водной природы до сильной зависимости от атомов C H N O P S - является отражением физических и химических условий Земли.

Авторы, либо не видели, либо начисто забыли таблицу со свойствами химических элементов и диаграмму их распространенности во вселенной и на Земле. Если бы земная жизнь была прямым "отражением физических и химических условий Земли" - то она бы как миниумум включала кремний и алюминий далеко не на последних позициях. А перечисленные элементы, помимо водорода - это вообще практически все многовалентные строгие неметаллы, что есть (селен тоже очень важен для жизни - аэробной, но его в принципе мало везде и потому он - микроэлемент).

Заключение: если в обзоре по (пере)определению понятия жизни и живых систем нет внятного разбора разделения генотип-фенотип и роли дарвиновского механизма в сохранении наследственной информации; того, что именно требуется от носителя этой самой наследственной информации - сколько и какой она должна быть минимально, чтобы достоверно отделять живое от неживого и порога Эйгена - значит обзор цели не достигает.

[Сергей Н]

Колмогоровская сложность не рассматривает информацию, данные как полезные или бесполезные.

а что же она рассматривает...

Тоже что энтропия Шеннона - сжимаемость данных, но дополнительно использует для этого паттерны алгоритмов. Например, последовательность "А" 100 раз подряд, по Шеннону здесь низкая энтропия, по Колмогоруву сложность низкая. А если записано число Пи до 100 знаков то по Шеннону энтропия высокая, а по Колмогорову сложность опять низкая, потому что можно компактно записать.

[Сергей Н]

ну уважаемый вам нужно для начала опредедить что таконее информация,  что такое мусор, от чего возникает польза , от чего нет... это далеко не только от биологии, от физзики далеко - это ближе к церкви

Да, я не знал что "информация" по разному определяется.

По Шеннону: информация — это то, что уменьшает неопределенность, и измеряется через вероятности и энтропию. Подходит для анализа больших данных и каналов связи.
По Колмогорову: информация — это минимальная "инструкция" для создания объекта, связана с его внутренней сложностью. Подходит для изучения случайности и сжатия конкретных данных.

Даже возникло подозрение, а точно ли этот термин использовали Шеннон и Колмогоров в своих работах:

(кликните для показа/скрытия)

Ключевые моменты
Исследования показывают, что термин "информация" был центральным в работах Шеннона и Колмогорова.
Шеннон использовал "информация" для описания коммуникации, а Колмогоров — для сложности объектов.
Термины вроде "данные" или "набор данных" не играли ключевой роли в их работах.
Использование термина "информация"
Кажется вероятным, что Шеннон и Колмогоров часто использовали термин "информация", так как он был основой их теорий. В работе Шеннона "Математическая теория связи" (1948) термин встречается 37 раз, что подтверждает его центральность. Для Колмогорова, хотя точное количество неизвестно, название его статьи "Три подхода к количественному определению информации" (1965) указывает на важность термина.

Сравнение с другими терминами
Исследования показывают, что термины вроде "данные" или "набор данных" не были центральными. Шеннон больше говорил о "сообщениях", а Колмогоров — о "сложности", но оба фокусировались на "информации" как ключевом понятии.

А я имел ввиду последовательность обычных цифровых данных, когда употреблял термин информация. А полезность условна и определяется внешними целями и задачами.