Технологическая конвергенция все больше распространяется на растущую взаимозависимость между биологической и микроэлектронной революциями как материально, так и методологически. Так, решающие успехи в биологических исследованиях, такие, как идентификация человеческих генов или сегментов человеческой ДНК, могут продвигаться вперед только благодаря возросшей вычислительной мощи. Использование биологических материалов в микроэлектронике, хотя еще очень далекое от широкого применения, в 1995 г. уже находилось на экспериментальной стадии. Леонард Эдлмен, специалист по компьютерам университета Южной Калифорнии, использовал синтетические молекулы ДНК и с помощью химической реакции заставил их работать согласно комбинирующей логике ДНК в качестве материальной базы для вычислений. Хотя исследованиям предстоит еще долгий путь к материальной интеграции биологии и электроники, логика биологии (способность к самозарождению ^программированных когерентных последовательностей) все чаще вводится в электронные машины. Передовой отряд роботехники – это область роботов, обучающихся с использованием теории нейросетей. Так, в лаборатории нейросетей в Испре (Италия), принадлежащей Объединенному исследовательскому центру Европейского Союза, специалист по компьютерам Хосе Миллан на протяжении уже многих лет пытался выработать у двух роботов способность к самообучению в надежде, что в ближайшем будущем они найдут себе хорошую работу в таких областях, как манипуляции с радиоактивными материалами на ядерных установках. Продолжающаяся конвергенция между технологически различными областями информационной парадигмы проистекает из общей логики генерирования информации, логики, которая наиболее очевидна в работе ДНК и в природной эволюции и все чаще копируется в самых передовых информационных системах, по мере того как чипы, компьютеры и программное обеспечение достигают новых границ скорости, объема памяти и гибкой обработки информации из множества источников. Несмотря на то, что репродуцирование человеческого мозга с его миллиардами цепей и непревзойденной способностью к рекомбинированию остается научной фантастикой, границы информационной мощи нынешних компьютеров преодолеваются из месяца в месяц.
Из наблюдений над такими экстраординарными изменениями в наших машинах и знании жизни и из помощи, предоставляемой этими машинами и этим знанием, возникает более глубокая технологическая трансформация: трансформация категорий, в которых мы осмысливаем все процессы. Историк технологии Брюс Мазлиш предлагает сделать «признание, что биологическая эволюция человека, ныне наиболее хорошо понимаемая в терминах культуры, заставляет человечество – нас с вами – осознать, что инструменты и машины неотделимы от эволюционирующей человеческой природы. Она также требует от нас уразуметь, что развитие машин, достигшее кульминации в компьютерах, делает неизбежным осознание того, что теории, полезные в объяснении работы механических изобретений, полезны также в понимании человеческого животного, и наоборот, ибо понимание человеческого мозга бросает свет на природу искусственного интеллекта».
С иной точки зрения, основанной на модных в 1980-х гг. дискуссиях вокруг «теории хаоса», в 1990-х гг. часть ученых и исследователей сблизилась в общем эпистемологическом подходе, идентифицируемом кодовым словом «сложностность» (complexity). Организованный вокруг семинаров в Институте Санта-Фе в Нью-Мексико (первоначально как клуб физиков высокой квалификации из Лос-Аламоса, к которому затем присоединились ученые – нобелевские лауреаты и их друзья), интеллектуальный кружок нацелен на интеграцию научного мышления (включая социальные науки) в новой парадигме. Они сосредоточили внимание на изучении возникновения самоорганизующихся структур, создающих сложностность из простоты и высший порядок из хаоса через несколько уровней интерактивности между базовыми элементами происхождения процесса. Хотя в главном русле науки этот проект часто списывается со счета как неверифицируемая гипотеза, но это один из примеров попытки людей из различных областей знаний найти общую основу для «перекрестного опыления» науки и технологии в информационную эпоху. Однако этот подход, по-видимому, запрещает построение любых системных, интегрирующих рамок. Сложностное мышление следовало бы рассматривать скорее как метод для понимания разнообразия, чем как объединенную метатеорию. Ее эпистемологическая ценность могла бы прийти из признания изощренно сложной (serendipitous) природы природы и общества. Не то, чтобы правил не существует, но правила создаются и меняются в непрерывном процессе преднамеренных действий и уникальных взаимодействий.
Информационно-технологическая парадигма эволюционирует не к своему закрытию как системы, но к своей открытости как многосторонней сети. Она могущественна и импозантна в своей материальности, адаптивна и открыта в своем историческом развитии. Всеохватность, сложность и сетевой характер являются ее решающими качествами.