Физики стали изучать механизмы процессов, в которых участвуют неэргодические системы, то есть системы с памятью. Первым хорошо изученным примером таких систем стали спиновые стёкла. Стекло – это не кристаллическая структура, но и не жидкость. Стекло нельзя сначала нагреть, затем охладить – и сказать, что оно пришло в то же состояние, как это было бы с кристаллической решёткой или жидкостью. Нет, после нагревания и последующего охлаждения состояние стекла (расположение фрагментов кристаллической структуры) будет другое, ибо в стёклах есть память, они не эргодичны43 в отличие от самых разных других систем в физике. Эти исследования позволили продвинуть понятие «система» так, что системы в биологии получили объяснительные модели с опорой на физику и математику.
Идея неустроенностей/frustration из объяснений поведения стёкол как систем с памятью позволила физику Кацнельсону и биологам Вольфу и Кунину в 2018 году сделать предположение44, что сложность биологических систем и вся эволюция в целом происходят именно от вот этих «неустроенностей», причиной которых становятся конкурирующие/конфликтующие взаимодействия на разных системных уровнях. Скажем, клетки печени хотят неограниченно размножаться, но им это не дают – ибо для организма это же будет рак печени! Или паразит хочет заразить и убить всех хозяев, но тогда вымрет вся его популяция, и выживают только не слишком заразные паразиты.
Именно эти «неустроенности» от конфликта устремлений «спастись» систем на разных системных уровнях (в биологии – уровнях организации: молекулы, клетки, организмы, популяции, экосистемы, все они стремятся сохранить своё существование сейчас и в будущем) порождают все более и более сложные системы всё более и более высоких уровней организации. Это и есть источник жизни в её многообразии. Жизнь – это физический процесс, порождающий сложность за счёт преодоления неустроенностей, проистекающих из-за конфликтующих взаимодействий на разных системных уровнях.
Эволюция (как показывает работа 2022 года Ванчурина, Вольфа, Кацнельсона, Кунина «Toward a theory of evolution as multilevel learning»45) оказывается многоуровневой оптимизацией вот этих неустроенностей, работа эволюции оказывается очень похожа на работу нейронной сети, многоуровнево оптимизирующей свою структуру на каком-то потоке входных данных. Системное мышление из физики (а именно, термодинамики) вернулось в биологию, и принесло объяснительную теорию на основе математики, включая и объяснение существования всё более и более сложных системных уровней в ходе эволюции (от молекул