Что такое информация?

3.3.1. Понятие «образ» генотипа

Понятие «образ» генотипа появилось в процессе поиска метода идентификации генотипа растений. В самом начале, применение физических методов давали лишь грубые оценки на уровне отдельных видов [22]. Позднее стало более понятно, почему идентифицировать генотип физическими методами практически невозможно: так как генотип является нематериальным объектом. Перед нами стояла принципиально новая задача: как превратить интуитивную способность выдающихся селекционеров «увидеть» генотип за фасадом фенотипа, в объективный метод распознавания (идентификацию) генотипа.

Используя физические методы, мы фактически пытаемся «увидеть» генотип по одному признаку, в то время как опытный селекционер интуитивно оценивает генотип по многим признакам. Но селекционер не в состоянии передать свою уникальную способность другим людям, так как его умение основано на многолетнем опыте (своём и других селекционеров) и, в большей степени, на своей интуиции. Поэтому для практических целей селекции нужны принципиально новые, объективные методы идентификации генотипа. При достаточно большом наборе различных признаков растений (или животных), возможно найдутся такие, в пространстве которых фенотипы, принадлежащие разным генотипам, не перекрываются (разделяются) даже при учете всего разнообразия внешних воздействий. В рамках этого положения задача генотипической идентификации становится вполне реалистичной. При этом следует понимать, что в такой постановке задачи речь идет не об идентификации генотипа, а об идентификации образа генотипа.

Сведя задачу генотипической идентификации к проблеме идентификации образа генотипа, мы автоматически попадаем в раздел науки, известной как теория распознавания образов. Теория распознавания образов дает нам в руки мощный математический аппарат для решения проблемы генотипической идентификации. Однако эта теория не лишена определенных недостатков, затрудняющих её практическое использование. Обойти данные трудности можно, применяя некоторые модификации теории распознавания образов, в частности, так называемый образный анализ многомерных данных. По существу образный анализ подгоняет данные под некоторую, заранее заготовленную модель. Поскольку для многих природных объектов их дисперсия в пространстве признаков вовсе не совпадает с этой моделью, то неудивительно, что результаты иерархического кластерного анализа, изображенные в виде дендрограмм, будут зачастую весьма плохо выделять взаимосвязи, так как они являются одномерными и не могут выразить, весьма отличные порой друг от друга, сходства между отдельными элементами различных кластеров. Алгоритмы автоматической классификации легко «сбиваются» из-за наличия случайных точек, образующих «мосты» между кластерами. Попытки реализовать на ЭВМ основные принципы анализа и описания образов человеком, с необходимостью требует заложить в нее модели эволюции, фило- и онтогенеза и «всего мира» в целом с тем, чтобы получить человеческое богатство и гибкость целей и способов их достижения. Сейчас мы бы сказали, что эта проблема искусственного интеллекта. Достаточно очевидно, насколько тогда (1980 г.) далека была от реальности данная цель.