женские трусы больших размеров
Medical site

На головну

АвторТурчин В.Ф.
НазваФеномен науки
Рік видання 2006

Вступне слово

У цій книзі, перше видання якої стало бібліографічною рідкістю відразу після виходу в 1993 році, видатний вчений Валентин Федорович Турчин викладає свою концепцію метасістемного переходу, яка пояснює структуру стрибків в еволюції і що вказує "нирки зростання "з кібернетичної точки зору. Його філософія пропонує відповіді на світоглядні питання - "Хто я?", "Звідки я прийшов і куди йду?", "Наскільки істинно моє знання?", "Що є добро і що є зло?".

Концепція метасістемного переходу проходить червоною ниткою через всі роботи В.Ф.Турчіна. У 1976 році він написав наступну після " Феномена науки " книгу " Інерція страху. Соціалізм і тоталітаризм "1. У ній було дано аналіз стану радянського суспільства як еволюційного тупика і висловлені припущення про те, як має змінитися суспільство, щоб воно було здатне до подальшого необмеженому розвитку з високими цілями. У математиці він сконструював нові кібернетичні підстави 2, а в програмуванні та інформатики розробив метамова Рефаїл і заклав основи метавичісленій , запропонувавши якісно новий метод перетворення і оптимізації програм - суперомпіляцію 3. Ці досягнення вже використовуються у високотехнологічних комерційних проектах. Їх успішне застосування та подальший розвиток вимагає розуміння лежить в їх основі концепції метасістемного переходу.

Кібернетичний підхід Турчина розвивається сьогодні міжнародним колективом учених в рамках Інтернет-проекту Principia Cybernetica 4, мета якого - вироблення кібернетичного погляду на всі явища аж до питань про сенс життя і "Що є Бог?".

Наприкінці XX століття ми з Вами стали свідками великих перетворень як у промисловості та технологіях - комп'ютерна та інформаційна революції, так і в суспільному розвитку. Прочитавши цю книгу, Ви зрозумієте, як і чому це було закономірно (хоча і не зумовлено), які передують події в розвитку матеріальної і духовної культури людства готували ці скачки і що можна очікувати в найближчі десятиліття.

Дорогий читачу! Чи хотілося Вам у своїй науковій, технічної або іншої діяльності покладатися не так на удачу у випадкових блуканнях, а керуватися цілісною системою понять, яка допомагала б "за деревами бачити ліс", відрізняти важливе від несуттєвого, розуміти, куди йде розвиток, щоб докладати свої творчі зусилля у плідній напрямку? Якщо так, то сміливо відкривайте цю книгу!

Андрій Клімов

  1. Книга В.Ф.Турчіна "Інерція страху. Соціалізм і тоталітаризм "була видана лише в англійському перекладі:" The Inertia of Fear and the Scientific Worldview ", видавництво" Хроніка ", 1978. Російською мовою вона доступна в Інтернеті у Відкритій Руської Електронної Бібліотеці - http://orel.rsl.ru/.
  2. "A constructive interpretation of the full set theory", The Journal of Symbolic Logic, Vol. 52, No. 1, March 1987.
  3. Інформація про роботи з Рефале і суперкомпіляціі доступна в Інтернеті за адресою http://www.refal.net/.
  4. Адреси проекту Principia Cybernetica в Інтернеті - http://pespmc1.vub.ac.be/ і http://pcp.lanl.gov/

Передмова

Русское видання цієї книги виходить через двадцять з гаком років після її написання. За цей час наука істотно просунулася вперед. Досить згадати розкриття генетичного коду, відкриття в астрофізиці, нову теорію елементарних часток. Персональні комп'ютери увійшли мало не в кожен будинок. Тим часом книга виходить у тому вигляді, в якому вона була підготовлена ??до друку в 1970 р. Якби я став щось додавати до неї, то це перетворилося б, в кінцевому рахунку, в написання нової книги, набагато більшою за обсягом, і вона включала б у себе стару практично цілком і без змін. Бо основна тема книги - Еволюція Всесвіту як послідовність метасістемних переходів - не постраждала від часу. Навпаки, з'явилися нові вказівки на плідність цього підходу. В даний час ми з групою колег почали роботу над проектом PRINCIPIA CYBERNETICA, який включає подальший розвиток цих ідей. Певне уявлення про цей проект дає написана мною спільно з Клиффом Джосліну стаття "Кібернетичний маніфест". Ця стаття також включає короткий виклад основних ідей книги і включена в якості додатку до цього видання.

"Феномен науки" вийшов у англійською та японською перекладах. Я дуже радий, що він може, нарешті, вийти і в російській оригіналі.

Одне місце в "Феномені науки" вимагає коментаря в світлі останніх досягнень фізики. У розділі "Божевільні теорії та метанаукою" я висловив думку, що для того, щоб дозволити проблеми в сучасній теорії елементарних частинок, треба розробити методи "метанауки", тобто теорії про те, як будувати теорії. Причину я вбачав у тому, що основні поняття фізики на ранніх стадіях її розвитку бралися з нашої інтуїції макроскопічного світу. Але для пізнання законів мікросвіту (а точніше, для побудови математичних моделей цього світу) наша "макроскопічна" інтуїція неадекватна. Якщо інтуїція не дає нам прямо тих "коліщаток", з яких можна будувати моделі мікросвіту, то нам потрібні якісь теорії про те, як ці коліщатка вибирати і як моделі будувати. Це і буде метанаукою.

З тих пір, як була написана моя книга, фізика елементарних частинок зробила величезний крок вперед - і без всякої метанауки, а лише на основі старої ідеї, що одні частинки можуть як би складатися з інших, більш елементарних частинок. Проте я вважаю, що моя логіка залишається в силі, і якщо не на даній, то на якийсь наступної стадії розвитку точних наук метатеоретіческіе методи доведуть свою плодючість.

В.Ф.Турчін

Обнінськ, серпень 1990

Передмова редактора до першого російського видання

Серед величезної маси наукової та науково-популярної літератури зовсім небагато книг, які можна вважати віхами на шляху людства у формуванні цілісного і оптимістичного світогляду, тобто книг філософських в істинному розумінні цього слова. Книга, яку тримає в руках читач, безсумнівно, належить до цієї рідкісної категорії. І це не випадково, так як її автор являє собою рідкісний тип вченого-природничників, який філософствує не тому, що це модно, престижно чи, скажімо, прийнято. Він філософствує для того, щоб привести в пряме відповідність філософські знання і практику власного життя.

Автор викладає оригінальну теорію еволюції, базуючись на сучасних кібернетичних концепціях і на одній основній ідеї, а саме - ідеї метасістемного переходу як кванта еволюції. Зовні все дуже просто. Якщо у вас є деяка вихідна кібернетична система (амеба, людина, товариство тощо), то метасістемний перехід - це перехід до деякої іншої системі, що включає в себе безліч систем типу вихідної. По суті тут завжди виникає новий рівень управління. Приклади: перехід від найпростіших одноклітинних організмів до багатоклітинних, виникнення нервової системи, мозку, мови і т.д.

Але заслуга автора не обмежується тим, що він висловлює ідею метасістемного переходу як кванта еволюції. Він простежує з позиції цієї ідеї еволюцію на Землі від найпростіших макромолекул до сучасної науки (математики, філософії) та культури. Робить він це настільки яскраво і цікаво, що не залишається ніяких сумнівів у величезній потужності вихідної ідеї. По суті своїй "Феномен науки" - глибока науково-філософська книга, але написана вона як роман і, щоб прочитати її, досить цікавості і знань в обсязі середньої школи.

Читач, який візьме на себе працю піти за автором, дізнається масу цікавих речей. Він, зокрема, дізнається, яким бачиться світ очима жаби, чим же все-таки (одним і принциповим) відрізняється мислення тварини (собаки, мавпи) від мислення людини, що мало статися в мисленні людини, щоб воно з "примітивного" стало "сучасним", що таке гумор і на якій стадії еволюції він виникає, що таке наукова теорія і чим відрізняється "гарна" теорія від "поганий", чи багато насправді залежить від простого людини ("гвинтика") в суспільстві, що є Добро, Вища благо і Вища мета, і ще багато іншого.

Сказаного, думаю, достатньо, щоб читач отримав уявлення про предмет і характер книги. Заглиблюватися в деталі немає сенсу, так як при цьому довелося б мимоволі і безнадійно конкурувати з авторським текстом, одночасно паразитуючи на ньому. Тому будемо вважати своєю подальшою завданням - розповісти трохи про автора і коротко висвітлити історію його дисидентства. Адже коли писалася книга, В.Ф.Турчін був радянським громадянином, а з жовтня 1977 він живе в Америці, працює професором в галузі комп'ютерних наук в Нью-Йоркському міському університеті і в 1982 р. отримав громадянство США.

В.Ф.Турчін народився в 1931 р. у Москві. Закінчив фізичний факультет МДУ і з 1953 по 1964 р. працював під Москвою в Обнінську в Фізико-енергетичному інституті, де вивчав розсіяння повільних нейтронів в рідинах і твердих тілах і захистив докторську дисертацію. У 33 роки він вже був відомим фізиком-теоретиком з великими перспективами.

І проте в 1964 р. В.Ф.Турчін залишає фізику, переходить в Інститут прикладної математики АН СРСР (нині Інститут ім. М. В. Келдиша) і занурюється в інформатику. Натяк на причину такої ризикованої зміни середовища містить передостанній абзац такого далі авторської передмови. Він залишив науку заради метанауки.

В інформатиці, як і у фізиці, йому супроводжує успіх. Він створює нову мову програмування - мова Рефаїл, на якому зручно описуються алгоритмічні мови, транслятори, символьні математичні перетворення і багато іншого. Більш того, навколо В.Ф.Турчіна складається неформальна наукова школа - науковий напрям, який живе і успішно розвивається досі, навіть після від'їзду, а точніше вигнання його лідера з СРСР.

Читач уже міг здогадатися, що людина з таким науково-філософським діапазоном, як В.Ф.Турчін, зазвичай має чітку точку зору на соціально-політичні процеси в світі і тим більше в своїй країні. До честі В.Ф.Турчіна, він не тільки мав таку точку зору, але і не боявся її висловлювати. У 1968 р. він написав статтю "Інерція страху" і запропонував її для публікації журналу "Комуніст". У ній, зокрема, доводилося, що тоталітарне суспільство приречене, і пропонувався варіант переходу від тоталітарного суспільства до вільного. (Коріння перебудови, як бачите, можна виявити багато раніше 80-х років.) Стаття не була надрукована, але природно мала "наслідки" для її автора. Невелика кількість примірників ходило в "самвидаві"; в 1976 р. стаття була перероблена в солідну книгу "Інерція страху. Соціалізм і тоталітаризм ", яка роком пізніше була опублікована в США російською, а потім і на англійській мовах.

Одним з перших читачів "Інерції страху" був А.Д.Сахаров. З 1968 р. громадська діяльність цих людей протікала спільно. Саме з ініціативи В.Ф.Турчіна в 1970 р. було написано і направлено в уряд лист, про який розповів А.Д.Сахаров у своїх спогадах. У листі зверталася увага на необхідність лібералізації та демократизації суспільства, оскільки без цього економіці країни загрожує повний крах.

Але повернемося до книги "Феномен науки". Вона була написана в 1970 р. за договором з видавництвом "Радянська Росія". Хоча вона і зібрала самі позитивні рецензії, три роки тягнулася тяганина з її набором. У редакції "не розуміли", як можна покласти на стіл головного редактора книгу з такою останньою главою. Занадто очевидним було протиріччя духу марксистсько-ленінської філософії. І все ж до 1973 книга була набрана і пройшла стадію верстки. До виходу в світ залишалося зовсім небагато, але ... почалася кампанія проти А. Д. Сахарова. У центральній пресі публікується відкритий лист, що паплюжили його ганьбою, за підписами 40 членів Академії наук ... В.Ф.Турчін виступає на прес-конференції перед іноземними кореспондентами на захист А. Д. Сахарова. Незабаром після цього йому дзвонять і, вибачаючись, пояснюють, що у друкарні чи то звалилася штукатурка зі стелі, чи то звалився весь стеля якраз на набір книги, чи то сам набір звалився з полиці на підлогу, але відновити його немає ніякої можливості. Ось деякі обставини, що проливають світло на те, чому переклади книги на англійську та японську мови вийшли багато раніше російського оригіналу.

На початку 1973 В.Ф.Турчін переходить в ЦНІПІАС (Центральний науково-дослідний проектний інститут автоматизації в будівництві) на посаду завідувача лабораторією. Тут зіграли роль два міркування. По-перше, він вважав своє нове місце роботи менше режимним і, отже, більш сумісним з тими контактами, які неминуче виникали у зв'язку з його правозахисною діяльністю. По-друге, в ЦНІПІАС були обіцяні більш широкі можливості для організаційного оформлення наукової школи В.Ф.Турчіна.

У квітні 1974 року В.Ф.Турчін стає головою московського відділення Amnesty International - групи "Міжнародна амністія", яка виступає в захист в'язнів совісті в усіх країнах незалежно від їх політичної системи. У тому ж 1974 вчена рада ЦНІПІАС НЕ переаттестовивает його на посаді, після чого його "таврують ганьбою" на зборах співробітників і звільняють. Всі подальші спроби отримати хоч яку-небудь роботу були марні. Сім'я з двома синами виявилася на зарплаті дружини Т.І.Турчіной - молодшого наукового співробітника інституту Нефтехімсінтеза ім. Губкіна.

У грудні 1976 В.Ф.Турчін отримує "останнє попередження" від КДБ: або він їде, або його чекає арешт. Обшук і допити до того часу він вже пройшов. У 1977 р. почалися арешти членів Гельсінської групи: Ю.Орлова, А.Гінзбурга, А.Щаранского та ін Хоча В.Ф.Турчін і не був формально членом Гельсінкської групи, але готував матеріали для неї і брав участь у прес-конференції Гельсінкської групи в якості представника Міжнародної амністії. Довелося робити "вибір". Хто був близько знайомий з В.Ф.Турчіним, знає, як він не хотів їхати. Ось коротко ті обставини, при яких наша наука втратила Турчина, а американська - знайшла.

Для повноти картини слід ще сказати, що В.Ф.Турчін - веселий, життєрадісний, дотепний чоловік, блискучий оповідач. Спілкування з ним - це завжди радість. Він був капітаном команди КВН міста Обнінська в 1963 р., коли КВН тільки починався. Команда під його проводом перемогла команду з Дубни! Він же був одним з укладачів збірників "Фізики жартують" і "Фізики продовжують жартувати", що доставляють своїм читачам багато веселих хвилин і стали давно бібліографічною рідкістю.

Читач! Вас чекає зустріч з вельми неординарним автором, ученим і громадянином. Щасливої ??дороги!

На закінчення хочу висловити подяку всім, хто сприяв виданню книги. Особливу подяку я висловлюю кільком людям. А.Б.Ходулев встановив на комп'ютері і налаштував систему LATEX, якої я користувався при підготовці оригінал-макету книги. Він же був моїм учителем по системі і безвідмовним консультантом. Т.Н.Малишева і Н.Б.Дзалаева взяли на себе дуже велику роботу за первісним введенню в комп'ютер тексту книги (в системі LEXICON). Найрізноманітнішу допомогу я отримував від Анд.В.Клімова, який, зокрема, відмінно виконував функції "каналу зв'язку" з "віддаленим" автором.

 Колега В.Ф.Турчіна

 по Інституту прикладної математики

 В.С.Штаркман

 Лютий 1992

 Введення

Що таке наукове пізнання дійсності? Відповісти на це питання з наукової ж точки зору - значить поглянути на людство як би з боку, з космічного простору. Тоді люди постануть у вигляді певного роду матеріальних утворень, які вчиняють певні дії, зокрема вимовляють якісь слова і пишуть якісь знаки. Як виникають ці дії в процесі еволюції життя? Чи можна пояснити їх появу на основі якихось загальних принципів, які стосуються процесу еволюції? Що являє собою наукова діяльність в світлі цих загальних принципів? Такі ті питання, на які ми спробуємо відповісти в цій книзі.

Принципи, настільки загальні, що вони застосовні як до розвитку науки, так і до біологічної еволюції, вимагають для свого вираження настільки ж загальних понять. Такі поняття дає кібернетика - наука про зв'язки, управлінні та організації в об'єктах будь-якої природи. У кібернетичних поняттях з рівним успіхом описуються явища фізико-хімічні, біологічні, соціальні. Саме розвиток кібернетики і особливо її успіхи в описі й моделюванні цілеспрямованої поведінки і розпізнавання понять зробили можливим написання цієї книги. Тому більш точно її предмет можна визначити так: кібернетичний підхід до науки як до досліджуваного явища.

Ідейним стрижнем книги є поняття про метасістемном переході, тобто переході від кібернетичної системи до метасистеме, що включає в себе безліч систем типу вихідної, організованих і керованих певним чином. Спочатку це поняття було покладено автором в основу аналізу розвитку знакових систем, що використовуються наукою. Потім, однак, виявилося, що дослідження під цим кутом зору всієї еволюції життя на Землі дозволяє відтворити зв'язну і підпорядковану єдиним закономірностям картину або, краще сказати, кінострічку, яка починається з перших живих клітин і кінчається сучасними науковими теоріями і системою промислового виробництва. Ця кінострічка вказує, зокрема, місце феномена науки в ряду інших явищ світу і розкриває його значення на тлі загальної картини еволюції Всесвіту. Так виник задум цієї книги. Наскільки переконливо намальована картина, ми надамо судити читачеві.

Відповідно до задуму книги в ній викладається багато фактів і концепцій, які дуже різнорідні. Одні з фактів добре відомі, про такі ми намагаємося говорити коротко, приводячи їх у систему і співвідносячи з основною ідеєю книги. Інші факти менш відомі, тоді ми зупиняємося на них докладніше. Те ж відноситься і до концепцій: деякі загальноприйняті, інші менш відомі і, можливо, спірні. Різнорідність матеріалу приводить також до того, що різні розділи книги вимагають від читача різних зусиль. Одні з них описові і легкі для читання. В інших місцях, доводиться заглиблюватися в досить спеціальні питання. Оскільки книга розрахована на широке коло читачів і не припускає пізнань поза рамками програми середньої школи, ми у всіх таких випадках повідомляємо читачеві необхідні теоретичні відомості. Ці сторінки зажадають від непідготовленого читача певної роботи.

Важливе місце в книзі відводиться проблемам теорії пізнання і логіки; вони трактуються, звичайно, з кібернетичних позицій. Кібернетика зараз веде наступ на традиційну філософську гносеологію, даючи нову, природничо-наукову інтерпретацію одним її поняттям і відкидаючи інші як неспроможні. Деякі філософи противляться цьому наступу, вважаючи його посяганням на свою територію. Вони звинувачують кібернетиків в "огрубіння" і "спрощення" істини, в ігноруванні "принципової відмінності" між формами руху матерії (і це незважаючи на тезу про єдність світу!). Але філософ, якому чуже землевладельческое ставлення до різних областей знання, повинен вітати атаки кібернетиків. Свого часу розвиток фізики та астрономії знищило натурфілософію, позбавивши філософів від необхідності говорити приблизно про те, про що вчені можуть говорити точно. Очевидно, розвиток кібернетики зробить те ж з філософської гносеологією або - скажімо більш обережно - із значною її частиною. Цьому треба тільки радіти. У філософів завжди буде достатньо своїх турбот: наука позбавляє їх від одних, але доставляє інші.

Оскільки книга присвячена науці в цілому як певного способу взаємодії людського суспільства з навколишнім середовищем, в ній майже нічого не говориться про конкретні природничонаукових дисциплінах; виклад залишається цілком на рівні понять кібернетики, логіки і математики, які загальнозначимі для всієї сучасної науки. Виключення робиться тільки для деяких уявлень сучасної фізики, що мають принципову важливість для теорії знакових систем. У наше завдання не входить також конкретний аналіз взаємодії науки з виробництвом і громадським життям. Це окреме питання, якому присвячена велика література; ми і тут залишаємось на рівні загальних понять кібернетики.

Спроби поєднати в цілісній картині велику кількість матеріалу з різних областей знання завжди чреваті небезпекою спотворення деталей, бо людина не може бути фахівцем у всьому. Оскільки дана книга є саме такою спробою, досить імовірно, що фахівці у порушених тут областях науки знайдуть у ній упущення і неточності. Нічого не поробиш, така ціна, яку доводиться платити за картини з великим охопленням, але такі картини необхідні. Автору залишається тільки сподіватися, що картина, намальована в цій книзі, містить лише такі похибки в деталях, які можуть бути усунені без шкоди для картини в цілому.

 Глава 1. Початкові стадії еволюції

 1.1. Основний закон еволюції

У процесі еволюції життя, наскільки нам відомо, завжди відбувалося і відбувається зараз збільшення загальної маси живої речовини та ускладнення його організації. Ускладнюючи організацію біологічних утворень, природа діє за методом проб і помилок. Існуючі освіти відтворюються в багатьох примірниках, які, однак, не цілком тотожні оригіналу, а відрізняються від нього наявністю невеликих випадкових варіацій. Ці екземпляри служать потім матеріалом для природного відбору. Вони можуть виступати і як окремі живі істоти - тоді відбір призводить до закріплення корисних варіацій, і як елементи більш складного утворення - тоді відбір спрямований також і на структуру нового утворення (наприклад, при виникненні багатоклітинних організмів). І в тому і в іншому випадку відбір є результатом боротьби за існування, в якій понад життєздатні освіти витісняють менш життєздатні.

Цей механізм розвитку життя, відкритий Чарльзом Дарвіном, можна назвати основним законом еволюції. У наші цілі не входить обгрунтування або обговорення цього закону з точки зору тих законів природи, які можна було б проголосити більш фундаментальними. Будемо приймати основний закон еволюції як щось дане.

 1.2. Хімічна ера

Історію життя до появи людини можна розбити на два періоди, які ми назвемо «хімічної» ерою і «кібернетичної» ерою. Межею між ними служить поява тварин з чітко оформленою нервовою системою, що включає органи чуття, нервові волокна для передачі інформації та нервові вузли для її перетворення. Така термінологія не означає, звичайно, що поняття і методи кібернетики незастосовні до життя «хімічної» ери; просто тварина «кібернетичної» ери є класичним об'єктом кібернетики, на якому вона виникла і оформилася як наукова дисципліна.

Історію і логіку еволюції в  докібернетіческом періоді  ми розглянемо лише побіжно, посилаючись на погляди сучасних біологів 1. У цьому періоді можна виділити три етапи.

На  першому етапі  закладаються хімічні основи життя, утворюються макромолекули нуклеїнових кислот і білків, що володіють властивістю  редуплікаціі  - Зняття копій, «відбитків», коли одна макромолекула служить матрицею для синтезу з елементарних радикалів подібної їй макромолекули. Основний закон еволюції, який вступає в дію на цьому етапі, призводить до того, що матриці, що володіють більшою інтенсивністю відтворення, отримують перевагу перед матрицями з меншою інтенсивністю відтворення, в результаті чого утворюються все більш складні і активні макромолекули і системи макромолекул. Біосинтез вимагає вільної енергії. Первинним її джерелом є сонячне випромінювання. Продукти часткового розпаду живих утворень, безпосередньо використовують сонячну енергію (фотосинтез), також містять деякий запас вільної енергії, який може бути реалізований за допомогою вже наявної хімії макромолекули. Він і реалізується спеціальними утвореннями, для яких продукти розпаду служать вторинним джерелом вільної енергії. Так виникає розшарування життя на рослинний і тваринний світи.

 Другий етап еволюції  - Виникнення і розвиток у тварин рухового апарату.

У характеристиці доступу до джерела енергії є істотна відмінність між рослинами і тваринами. При даній освітленості інтенсивність поглинання сонячної енергії залежить тільки від величини поверхні рослини, але ніяк не від того, рухається воно чи спочиває. Удосконалення рослин пішло по шляху створення виносних светоуловітелей - зеленого листя, що кріпляться на системі опор і стріл - стебел, гілок і т. п. Конструкція ця відмінно працює, забезпечуючи повільне переміщення зелених поверхонь до світла, що відповідає повільного зміни освітленості.

Зовсім інше положення у тварини, зокрема, у самого примітивного тваринного, наприклад, амеби. Джерело енергії - їжа - заповнює середовище навколо нього. Приплив енергії визначається швидкістю дифузії харчових молекул через оболонку, що відокремлює травний апарат від зовнішнього середовища. Швидкість дифузії залежить не тільки - і навіть не стільки - від величини поверхні травного апарату, скільки від руху цієї поверхні відносно середовища, що дає можливість виїдати їжу з різних її ділянок. Тому навіть просте хаотичний рух в середовищі або, навпаки, рух середовища щодо організму (так роблять, наприклад, губки, проганяючи через себе воду за допомогою вій) має велике значення для примітивного тваринного і, отже, з'являється в процесі еволюції. Виникають спеціальні освіти (внутрішньоклітинні - у одноклітинних організмів і містять групи клітин - у багатоклітинних), основною функцією яких є виробництво руху.

На  третьому етапі еволюції  руху тварин стають спрямованими, і у них з'являються зачатки органів чуття і нервової системи. Це також є природним наслідком основного закону. Тварині вигідніше рухатися в тому напрямку, де концентрація їжі вище, а щоб здійснити цей рух, треба мати датчики, що характеризують стан зовнішнього середовища в різних напрямках (органи чуття), та інформаційні канали зв'язку між цими датчиками і руховим апаратом (нервова система). Спочатку нервова система надзвичайно примітивна. Органи почуттів розрізняють лише кілька ситуацій, на які тварина повинна реагувати по-різному. Обсяг інформації, який передає нервова система, мізерний. Спеціальний апарат для обробки інформації відсутня. З плином часу органи чуття ускладнюються і поставляють все більше інформації про зовнішній світ. Одночасно вдосконалюється руховий апарат. Це висуває все збільшуються вимоги до пропускної здатності нервової системи. З'являються спеціальні освіти - нервові вузли, які переробляють інформацію, що надходить від органів почуттів, в інформацію, керуючу органами руху. Починається нова - «кібернетична» ера.

 1.3. Кібернетика

Аналіз еволюції в кібернетичний період, розтин законів, за якими відбувається ускладнення організації живих істот цього періоду - ми будемо для стислості називати їх «кібернетичними тваринами», - вимагає введення деяких фундаментальних понять і законів кібернетики.

Сам термін «кібернетика« ввів, як відомо, Норберт Вінер, визначивши його описово як вчення про зв'язки та управлінні в живому організмі і машині. Щоб більш точно дати визначення кібернетики, як і всякої наукової дисципліни, ми повинні ввести її основні поняття. Власне кажучи, ввести основні поняття - це і значить вже визначити дану науку, бо залишається тільки додати: опис світу за допомогою цієї от системи понять і є дана конкретна наука.

В основі кібернетики лежить насамперед поняття  системи  як деякого матеріального об'єкта, що складається з інших об'єктів, званих  підсистемами  даної системи. Підсистема деякої системи, в свою чергу, може розглядатися як система, що складається з підсистем. Тому, якщо бути точним, сенс введеного нами поняття полягає не в терміні «система» самому по собі, тобто не в приписуванні деякого об'єкту властивості «бути системою», що досить беззмістовно, бо кожен об'єкт може вважатися системою, а в зв'язку між термінами «система» і «підсистема», що відбиває певне ставлення об'єктів.

Друге найважливіше поняття кібернетики - поняття  стану  системи (підсистеми). Подібно до того як поняття системи безпосередньо спирається на нашу просторову інтуїцію, поняття стану безпосередньо спирається на нашу інтуїцію часу, і його неможливо визначити інакше, як пославшись на досвід. Коли ми бачимо, що об'єкт в чомусь змінився, ми говоримо, що він перейшов в інший стан. Як і поняття системи, поняття стану є прихованим ставленням - ставленням між двома моментами часу. Якби світ був нерухомим, поняття стану не могло б виникнути, і в тих дисциплінах, де світ розглядається статично, наприклад, в геометрії, поняття стану відсутня.

Кібернетика вивчає організацію систем в просторі та часі, тобто те, яким чином пов'язані підсистеми в систему і як впливає зміна стану одних підсистем на стан інших підсистем. Основний упор робиться, звичайно, на організацію в часі, яка у разі, коли вона цілеспрямована, називається  управлінням  . Причини зв'язку між станами системи і що випливають звідси особливості її поведінки в часі часто називають запозиченим з фізики терміном  динаміка  системи. Цей термін у застосуванні до кібернетики невдалий, так як, говорячи про динаміку системи, ми схильні розглядати її як щось ціле, в той час як в кібернетиці головним є дослідження впливу один на одного підсистем, що утворюють дану систему. Тому ми вважаємо за краще говорити про  організації в часі  , Вживаючи термін  динамічне  опис тільки тоді, коли його потрібно протиставити  статичному  опису, що враховує лише просторові відносини між підсистемами.

Кібернетичної опис може мати різний рівень деталізації. Одну і ту ж систему можна описувати або в загальних рисах, розбивши її на кілька великих підсистем, «блоків», або більш детально, описавши будова і внутрішні зв'язки кожного блоку. Але так чи інакше кібернетичної опис завжди має якийсь кінцевий рівень, глибше якого воно не поширюється. Підсистеми цього рівня розглядаються як елементарні, не розкладений на складові частини. Реальна фізична природа елементарних підсистем кібернетика не цікавить, йому важливо тільки, як вони пов'язані між собою. Два фізичних об'єкта можуть радикально відрізнятися один від одного за своєю природою, але якщо на якомусь рівні кібернетичного опису вони організовані з підсистем однаково (з урахуванням динамічного аспекту!), То з точки зору кібернетики їх можна вважати - на даному рівні опису - тотожними . Тому одні й ті ж кібернетичні міркування можуть бути застосовні до таких різних об'єктах, як радіотехнічна схема, програма для обчислювальної машини або нервова система тварини.

 1.4. Дискретні і безперервні системи

Стан системи визначається через сукупність станів всіх її підсистем, тобто в кінцевому рахунку елементарних підсистем. Елементарні підсистеми бувають двох типів: з кінцевим і нескінченним числом можливих станів. Підсистеми першого типу називають також підсистемами з дискретними станами, другого типу - з безперервними станами. Прикладом підсистеми з дискретними станами може служити коліщатко арифмометра або лічильника в таксі. Нормально це коліщатко знаходиться в одному з десяти положень, відповідних десяти цифрам від 0 до 9. Час від часу воно повертається і переходить з одного стану в інший. Цей процес повороту нас мало цікавить. Правильна робота системи (арифмометра, лічильника) залежить тільки від того, як пов'язані між собою «нормальні» положення коліщаток, а як відбувається перехід з одного положення (стану) в інше - несуттєво. Тому ми і можемо розглядати арифмометр як систему, елементарні підсистеми якої можуть знаходитися тільки в дискретних станах. Сучасна швидкодіюча цифрова обчислювальна машина також складається з підсистем (тригерних схем) з дискретними станами. Все, що ми знаємо нині про нервову систему тварин і людини, вказує на те, що вирішальну роль в її роботі відіграє взаємодія підсистем (нейронів) з дискретними станами.

З іншого боку, людина, що котиться на велосипеді, або аналогічна обчислювальна машина дають нам приклади систем, які описуються як складаються з підсистем з безперервними станами. У разі велосипедиста такими є всі рухомі один щодо одного частини велосипеда і людського тіла: колеса, педалі, кермо, ноги, руки і т. д. Їх стану - це їх положення в просторі, що описуються координатами (числами), які можуть приймати безперервні безлічі значень.

Якщо система складається виключно з підсистем з дискретними станами, то й сама вона може перебувати лише в кінцевому числі станів, тобто є системою з дискретними станами. Такі системи ми будемо називати просто  дискретними  системами, а системи з безперервним безліччю станів -  безперервними  . Дискретні системи у багатьох відношеннях простіше для аналізу, ніж безперервні. Зокрема, перерахунок числа можливих станів системи, який грає важливу роль в кібернетиці, вимагає в дискретному випадку лише знання елементарної арифметики. Нехай дискретна система A  складається з двох підсистем a  1 і a  2, причому підсистема a  1 може мати n  2, а підсистема a  2 - n  2 можливих станів. Допускаючи, що кожний стан системи a  1 може поєднуватися з кожним станом системи a  2, ми знаходимо, що число N  можливих станів системи A  є n 1 n  2. Якщо система A  складається з m  підсистем  a i  , Де i  = 1, 2, ..., m  , То

N = n 1 n  2 ...  n m .

Надалі ми будемо розглядати тільки дискретні системи. Крім того прагматичного міркування, що вони принципово простіше, ніж безперервні системи, існує ще два доводи на користь доцільності такого обмеження.

По-перше, все безперервні системи можна, в принципі, розглядати як дискретні системи з надзвичайно великою кількістю станів. У світлі тих знань, які дала нам квантова фізика, такий підхід навіть слід розглядати як теоретично більш правильний. Причина, по якій безперервні системи все ж не зникають з кібернетики, - це наявність дуже досконалого апарату - математичного аналізу і, в першу чергу, диференціальних рівнянь для розгляду таких систем.

По-друге, самі складні кібернетичні системи, як виникли природним шляхом, так і створені руками людини, незмінно виявляються дискретними. Особливо наочно це видно на прикладі тварин. Відносно прості біохімічні механізми, що регулюють температуру тіла, вміст у крові різних речовин і т. п., є безперервними, але нервова система влаштована по дискретному принципом.

 1.5. Надійність дискретних систем

Чому ж, коли необхідно виконувати складні функції, дискретні системи виявляються переважно, чим безперервні? Тому що вони відрізняються більш високою надійністю. У кібернетичному пристрої, заснованому на принципі дискретних станів, кожна елементарна підсистема може перебувати лише в невеликому числі можливих станів, тому вона, як правило, ігнорує малі відхилення від норми різних фізичних параметрів системи, відновлюючи «в первозданній чистоті» одне з своїх допустимих станів. У той же час в безперервній системі малі обурення безперервно накопичуються і, якщо система занадто складна, вона перестає правильно працювати. Звичайно, і в дискретній системі завжди існує можливість збою, бо невеликі зміни фізичних параметрів таки призводять до кінцевої ймовірності переходу підсистеми в «неправильне» стан. І все-таки перевагу, безперечно, на стороні дискретних систем. Покажемо це на наступному простому прикладі.

Нехай нам треба передати повідомлення за допомогою електричного дроту на відстань, скажімо, 100 км. І нехай через кожен кілометр проводу ми маємо можливість поставити автоматичну станцію, яка буде підсилювати сигнал до тієї потужності, яку він має на попередній станції, і - якщо треба - якось перетворювати його (рис. 1.1).

 Рис. 1.1. Передача сигналу в безперервній і дискретною системах. Затінюванням показана область невизначеності сигналу

Припустимо, що максимальна величина сигналу, який дозволяє послати наша апаратура, становить 1 В і що середньоквадратичне спотворення сигналу при передачі від станції до станції (перешкода) дорівнює 0,1 В.

Розглянемо спочатку безперервний спосіб передачі інформації. Тоді змістом повідомлення буде величина напруги, прикладеної до проводу у його початку. Величина напруги на іншому кінці дроту - прийняте повідомлення - буде за перешкод відрізнятися від початкової напруги. Як велике буде ця відмінність? Вважаючи перешкоди на різних ділянках лінії незалежними, ми знаходимо, що після проходження ста станцій середньоквадратична величина перешкоди складе 1 В (складаються середні квадрати перешкод). Таким чином, перешкода в середньому дорівнює максимальному сигналу, тому ясно, що ніякої корисної інформації ми фактично не отримаємо. Значення прийнятого напруги може збігатися зі значенням переданого напруги хіба що випадково. Якщо, наприклад, нас влаштовує точність в 0,1 В, то ймовірність такого збігу дорівнює приблизно 1/10.

Тепер розглянемо дискретний спосіб передачі. Визначимо два «осмислених» стану початкової ділянки провода: коли прикладена напруга дорівнює нулю і коли воно максимально (1 В). На проміжних станціях встановимо автоматичні пристрої, які в одному випадку, якщо прийнято напруга менше 0,5 В, передають далі нульове напруга, а якщо воно більше 0,5 В, посилають нормальний сигнал в 1 В. Отже, в даному випадку за один раз (одним сигналом) передається інформація виду «так» чи «ні» (таку кількість інформації - одиниця інформації - називається  1 біт  ). Яка ймовірність отримання правильної інформації? Вона сильно залежить від закону розподілу ймовірності для величини перешкоди. Як правило, перешкоди підпорядковуються так званому нормальному закону. Прийнявши цей закон, можна знайти, що ймовірність помилки при передачі від попередньої станції до наступної (рівна ймовірності того, що перешкода перевищить 0,5 В) дорівнює 0,25? 10 -6. Отже, ймовірність помилки при передачі на всю довжину лінії є 0,25? 10 -4. Щоб передати те ж повідомлення, що і в попередньому випадку, тобто значення з точністю до 0,1 деякої величини, що лежить в межах від 0 до 1, нам достатньо надіслати чотири сигналу виду «так» чи «ні». Імовірність того, що хоча б в одному із сигналів буде допущена помилка, дорівнює 10 -4. Отже, повна ймовірність помилки при дискретно способі становить 0,01% проти 90% при безперервному способі.

 1.6. Інформація

Почавши описувати конкретну кібернетичну систему, ми мимоволі вживаємо термін  інформація,  який у своєму розмовному, неформальному значенні добре знайомий і зрозумілий кожному культурній людині. Тепер ми введемо кібернетичне поняття інформації, що має точний кількісний зміст.

Уявімо собі дві підсистеми A и B  (Рис. 1.2), пов'язані між собою таким чином, що зміна стану системи A  спричиняє зміну стану системи B  . Це можна виразити такими словами: підсистема A  впливає на підсистему B .

 Рис. 1.2. Пов'язані підсистеми

Розглянемо підсистеми B  в деякий момент часу t  1 і в більш пізній момент часу t  2. Перше позначимо через S  1, другий - через S  2. Cостояние S  2 залежить від стану S  1. Однак воно не визначається станом S  1 однозначно, а залежить від нього імовірнісним чином, бо ми розглядаємо не ідеалізовані теоретичну систему, яка підпорядковується детерміністичних закону руху, а реальну систему, стану якої S  суть результати дослідних даних. При такому підході теж можна говорити про закон руху, розуміючи його в ймовірносно сенсі, тобто як умовну ймовірність стану S  2 в момент t  2 за умови, що в момент t  1 система мала стан S  1. Тепер забудемо на хвилину про закон руху. Позначимо через N  повне число можливих станів підсистеми B  і будемо уявляти собі справу таким чином, що в будь-який момент часу підсистема B  може з рівною імовірністю прийняти будь-яке з N  станів незалежно від того, який стан вона мала на попередній момент. Спробуємо кількісно виразити ступінь (або силу) причинно-наслідкового впливу підсистеми A  на таку безінерційну і «беззаконну» підсистему B  . Нехай B  під дією A  переходить в деяке абсолютно певний стан. Ясно, що «сила впливу», яка потрібна для цього від A  , Залежить від числа N  і тим більше, чим більше N  . Якщо, наприклад, N  = 2, то система B  , Навіть будучи абсолютно не пов'язана з A  , Під дією якихось випадкових причин може з імовірністю 1/2 перейти в той самий стан, яке «рекомендує» система A  . Якщо ж N =  10 вересня, то, помітивши такий збіг, ми навряд чи засумніваємося у впливі A  на B  . Отже, мірою «сили впливу» A  на B  в даному одиничному акті, тобто по суті мірою інтенсивності причинно-наслідкового зв'язку між двома подіями - станом підсистеми A  в інтервалі часу від t  1 до t  2 і станом підсистеми B  в момент t  2 - повинна служити якась монотонно зростаюча функція N  . У кібернетиці цей захід називається кількістю інформації, переданої від A к B  між моментами часу t  1 і t  2, а монотонно зростаючою функцією служить логарифм. Отже, у нашому прикладі кількість інформації I  , Передане від A к B  , Одно log N .

Вибір логарифмічною функції визначається тим її властивістю, що

 log N 1 N  2 = log N  1 + log N  2.

Нехай система A  діє на систему B  , Що складається з двох незалежних підсистем B  1 і B  2 з можливим числом станів N  1 і N  2 відповідно (рис. 1.3). Тоді число станів системи B  є N  1? N  2, а кількість інформації I  , Яке треба передати системі B  , Щоб вона прийняла одне певний стан, тобто завдяки зазначеному властивості логарифма сума

I  = Log N 1 N  2 = log N  1 + log N  2 = I  1 + I  2,

де I  1 і I  2 - кількості інформації, потрібні підсистемам B  1 і B  2. Завдяки цій властивості інформація приймає певні риси субстанції, вона розподіляється по незалежним підсистемам подібно рідини, що розливається по судинах. Ми говоримо про злиття і поділі інформаційних потоків, про інформаційну ємності, про переробку інформації та її зберіганні.

 Рис. 1.3. Вплив на дві незалежні підсистеми

Питання про зберігання інформації пов'язаний з питанням про закон руху. Вище ми подумки відключили закон руху, щоб визначити поняття передачі інформації. Якщо ми тепер розглянемо закон руху з нової точки зору, то він зводиться до передачі інформації від системи B  в момент часу t  1 до тієї ж самої системі B  в момент t  2. Якщо стан системи не змінюється з часом, то це і є зберігання інформації. Якщо стан S  2 однозначно визначається станом S  1 у попередній момент часу, то систему називають  повністю детермінованою  . Якщо має місце однозначна залежність S  1 від S  2, то систему називають  оборотною  ; Для оборотної системи можна, в принципі, за заданим станом обчислити всі попередні стани, тому втрати інформації не відбувається. Якщо система незворотна, інформація втрачається. Закон руху в сутності є щось, що регулює потік інформації в часі від системи до неї самої.

 Рис. 1.4. Канал зв'язку

На рис. 1.4 зображена схема передачі інформації від системи A  до системи C  через систему B  . Ця остання носить назву  каналу зв'язку.  На стан B  може впливати не тільки стан системи A  , Але ще якої-небудь не піддається контролю фактор X  , Званий перешкодою. Кінцевий стан системи C  в цьому випадку залежить не тільки від стану A  , А й від чинника Х  (Спотворення інформації). Ще одна важлива схема обміну інформацією зображена на рис. 1.5. Це так звана схема  зворотного зв'язку.  Стан системи A  в момент часу t  1 впливає на стан B  в момент часу t  2, а це останнє впливає на стан системи A  в момент часу t  3. Шлях інформації замикається.

 Рис. 1.5. Зворотній зв'язок

На цьому ми поки обмежимо наше знайомство з загальними поняттями кібернетики і повернемося до еволюції життя на Землі.

 1.7. Нейрон

Зовнішній вигляд нервової клітини (нейрона) показаний схематично на рис. 1.6. Нейрон складається з досить великого (до 0,1 мм) тіла, від якого відходять кілька відростків -  дендритів  , Що дають початок все більш і більш тонким відростках, подібно гілкам дерева. Крім дендритів, від тіла нервової клітини відходить ще один відросток -  аксон  , Що нагадує довгий тонкий дріт. Аксони бувають дуже довгі - до метра - і закінчуються, подібно дендрита, деревовидним розгалуженням. На кінцях гілочок, що відходять від аксона, можна бачити маленькі пластинки або цибулинки. Цибулинки одного нейрона близько підходять до різних ділянках тіла або дендритів іншого нейрона, майже торкаючись до них. Ці контакти носять назву  синапсів  ; Через них нейрони взаємодіють один з одним. Число цибулинок, що підходять до дендрита одного нейрона, може обчислюватися десятками і навіть сотнями. Таким чином, нейрони дуже тісно пов'язані один з одним; вони утворюють  нервову мережу .

 Рис. 1.6. Схема будови нейрона

З точки зору фізико-хімічних властивостей, в першу чергу розподілу електричного потенціалу по поверхні клітини, нейрон може перебувати в одному з двох станів, які називають станами спокою або збудження, і час від часу нейрон під впливом інших нейронів або яких-небудь зовнішніх факторів переходить з одного стану в інший. Цей процес, звичайно, займає деякий час, так що дослідник, що вивчає, наприклад, динаміку електричного стану нейрона, розглядає його як систему з безперервними станами. Однак, відомості, які ми маємо в даний час, вказують на те, що для роботи нервової системи в цілому істотним є не характер перехідних процесів, а самий факт знаходження тих чи інших нейронів у спокійному або збудженому стані. Тому можна вважати, що нервова мережа - це дискретна система, що складається з елементарних підсистем - нейронів - з двома станами.

Коли нейрон збуджується, хвиля електричного потенціалу біжить по аксону і доходить до цибулинок на його розгалужених кінцях. З цибулинок через синапси збудження передається на відповідні ділянки клітинної поверхні інших нейронів. Поведінка нейрона залежить від стану, в якому знаходяться його синапси. Найпростіша модель функціонування нервової мережі виходить з припущення, що стан нейрона в кожен момент часу є однозначна функція стану його синапсів. Експериментально встановлено, що порушення одних синапсів сприяє збудженню клітини, інші синапси, навпаки, будучи порушені, перешкоджають порушенню в клітці. Нарешті, деякі синапси можуть зовсім не проводити збудження від цибулинок і, отже, не впливати на стан нейрона. Встановлено також, що провідність синапсу збільшується після першого проходження через нього збудження і кількох наступних проходжень. Відбувається як би замикання контакту. Це пояснює, яким чином без зміни положення нейронів один щодо одного може змінюватися система зв'язків між нейронами і, отже, характер функціонування нервової мережі.

Подання про нейрон як про миттєвий переробнику інформації, що надходить від синапсів, є, звичайно, сильно спрощеним. Нейрон, як і всяка клітина, - складна машина, робота якої ще мало вивчена. Ця машина має велику внутрішньою пам'яттю, тому її реакції на зовнішній вплив можуть відрізнятися великою різноманітністю. Однак, щоб зрозуміти загальні закономірності роботи нервової системи, ми можемо відволіктися від цих складнощів (у нас, власне кажучи, немає іншого виходу!) І виходити з окресленої вище простої моделі.

 1.8. Нервова мережа

Загальна схема нервової системи «кібернетичного тваринного» в його взаємодії із зовнішнім середовищем представлена ??на рис. 1.7. Чутливі нервові клітини, возбуждающиеся під дією зовнішніх факторів, носять назву  рецепторів  (Тобто одержувачів), бо вони служать первинним приймачем інформації про стан зовнішнього середовища. Ця інформація надходить в нервову мережу і переробляється нею. У результаті порушуються деякі з нервових клітин, які називаються  ефекторами  . Розгалуження ефекторних клітин пронизують ті тканини організму, на які нервова система надає безпосередній вплив. Збудження еффектора викликає скорочення відповідного м'яза або стимулює діяльність відповідної залози. Стан усіх рецепторів в деякий момент часу назвемо  ситуацією  в цей момент. (Точніше було б говорити «результат впливу ситуації на органи чуття», але це занадто довго.) Стан усіх ефекторів назвемо  дією  . Отже, роль нервової мережі зводиться до перетворення  ситуації в  дію .

 Рис. 1.7. Нервова система «кібернетичного тваринного»

Під «середовищем» на рис. 1.7 зручно розуміти не тільки предмети, що оточують тварина, але також і його кістково-м'язову систему і взагалі все те, що не входить до складу нервової системи. Це знімає необхідність зображати на схемі окремо тіло тварини і «не тіло», тим більше що ніякого принципового значення для діяльності нервової системи це розмежування не має. Важливо лише те, що порушення ефекторів призводить до певних змін у «середовищі». При тому загальному підході до проблеми, який лежить в основі нашого розгляду, нам достатньо кваліфікувати ці зміни як «корисні» або «шкідливі» для тварини, не вдаючись у подальші подробиці.

Яке завдання нервової системи? Сприяти виживанню і розмноженню тварини. Нервова система працює добре, коли збудження ефекторів призводить до корисним з цієї точки зору змін стану середовища, і погано - в іншому випадку. Вдосконалюючись в процесі еволюції, нервова система виконує це завдання все краще і краще. Яким чином це вдається? Яким законам підкоряється процес її вдосконалення?

Ми спробуємо відповісти на ці питання, виділивши в еволюції нервової системи тварин кілька етапів, чітко відрізняються між собою із кібернетичного погляду, і показавши, що з основного закону еволюції слід неминучість переходу від кожного попереднього етапу до кожного наступного. Так як в кібернетичну еру еволюція живих істот - це насамперед еволюція їх нервової системи, періодизація розвитку нервової системи дає періодизацію розвитку життя в цілому.

 1.9. Простий рефлекс (подразливість)

Найпростіший варіант нервової мережі - це взагалі її відсутність. У цьому випадку рецептори безпосередньо пов'язані з ефекторами і збудження з одного або декількох рецепторів передається на один або кілька ефекторів. Таку прямий зв'язок між порушенням рецептора і ефектора ми назвемо  простим рефлексом .

Цей етап - третій за нашої наскрізної нумерації етапів еволюції - є прикордонним між хімічною і кібернетичної епохами. Тип кишковопорожнинних представляє тварин, застиглих на рівні простого рефлексу. Візьмемо, наприклад, гідру, яку вивчають в школі як типового представника кишковопорожнинних. Тіло гідри (  рис. 1.8 ) Має вигляд подовженого мішечка. Його нутро - кишкова порожнина - повідомляється із зовнішнім середовищем через ротовий отвір, оточене кількома щупальцями. Стінки мішечка складаються з двох шарів клітин: внутрішнього (  ентодерма  ) І зовнішнього (  ектодерма  ). І в ектодермі, і в ентодермі багато м'язових клітин, що містять волоконця, які можуть скорочуватися, приводячи тіло гідри в рух. Крім того, в ектодермі є і нервові клітини, причому клітини, розташовані найближче до поверхні, - це рецептори, а клітини, закладені глибше, серед м'язів, - ефектори. Якщо до гідрі доторкнутися голкою, вона стискається у грудочку. Це простий рефлекс, викликаний передачею збудження від рецепторів до ефекторів.

 Рис. 1.8. Будова гідри

Але гідра здатна і до набагато більш складного поведінки. Захопивши здобич, вона підтягує її щупальцями до ротового отвору і заковтує. Така поведінка теж можна пояснити сукупною дією простих рефлексів, що пов'язують ефектори і рецептори локально - в межах великої ділянки тіла. Наприклад, наступна модель щупальця пояснює його здатність обвиватися навколо падаючих предметів (рис. 1.9). Уявімо собі деяку кількість ланок, з'єднаних між собою шарнірами (для простоти розглядаємо плоску картину). Точки A и B , A  'І B  ', B и C , В  'І C  'І т. д. з'єднані між собою тяжами, які можуть скорочуватися (м'язи). Всі ці точки є чутливими, збуджуючись від дотику до предмета (рецептори). Збудження кожної точки призводить до скорочення двох сусідніх з нею тяжів (рефлекс).

 Рис. 1.9. Модель щупальця

 1.10. Складний рефлекс

Проста рефлекторна зв'язок між збудливою і м'язової клітинами природно виникає в процесі еволюції за методом проб і помилок: якщо виявляється, що кореляція між збудженням однієї клітини і скороченням другий корисна для тварини, то ця кореляція встановлюється і закріплюється. При механічному копіюванні пов'язаних клітин у процесі росту і розмноження природа отримує систему паралельно діючих простих рефлексів, подібну щупальцю гідри. Але коли в її (природи) розпорядженні виявляється безліч рецепторів і ефекторів, пов'язаних попарно або локально, у неї «виникає спокуса» ускладнити систему зв'язків шляхом введення проміжних нейронів. Вигідність цього випливає з того, що за наявності системи зв'язків між усіма нейронами стають можливими такі форми поведінки, які неможливі при обмеженні парними або локальними зв'язками. Останнє твердження можна довести простим підрахунком всіляких способів перетворення  ситуації в дію  при тому й іншому способах зв'язку. Нехай, наприклад, у нас є n  попарно пов'язаних рецепторів і ефекторів. Зв'язок в кожній парі може бути або позитивна (збудження викликає збудження, спокій - спокій), або негативна (збудження викликає спокій, спокій - збудження). Отже, всього можливо 2 n  варіантів зв'язку, тобто 2 n  варіантів поведінки. Якщо ж припустити, що система зв'язків може бути довільна, тобто стан збудження або спокою кожного еффектора може довільним чином залежати від стану всіх рецепторів, то підрахунок всіляких варіантів поведінки призводить до числа 2 (2 n ) n  , Незмірно більшого, ніж 2 n  . Абсолютно такий же розрахунок приводить до висновку, що об'єднання будь-яких підсистем, що пов'язують незалежно одна від одної групи рецепторів і ефекторів в єдину систему, завжди призводить до величезного зростанню числа можливих варіантів поведінки. Тому протягом всієї історії життя еволюція нервової системи проходить під знаком збільшення централізації.

Однак централізація централізації ворожнечу. Якщо зв'язати всі нейрони в один безглуздо заплутаний клубок, то, незважаючи на крайню «централізованість» такої системи, вона навряд чи матиме шанси вижити в боротьбі за існування. Централізація ставить наступну проблему: як з усіх мислимих способів з'єднання багатьох рецепторів з багатьма ефекторами (за допомогою проміжних нейронів, якщо буде потрібно) вибрати такий спосіб, який буде кожної ситуації зіставляти правильне, тобто корисне для виживання і розмноження, дія? Адже переважна більшість способів з'єднання не володіє цією властивістю.

Ми знаємо, що кожен новий крок на шляху ускладнення живих структур природа робить за методом проб і помилок. Подивимося, що дає безпосереднє застосування методу проб і помилок до нашої проблеми. Розглянемо для прикладу невелику систему зі ста рецепторів і ста ефекторів. Припустимо, що в нашому розпорядженні скільки завгодно нейронів для створення проміжної нервової мережі і що ми вміємо легко визначати, чи дає даний спосіб з'єднання нейронів правильну реакцію на кожну ситуацію. Будемо перебирати всі мислимі способи, поки не натрапимо на потрібний. При n  = 100 число функціонально різних нервових мереж між n  рецепторами і n  ефекторами є

 2 (2 n ) n  ? 10 (1032).

Число це неймовірно велике. Перебір такого числа варіантів недоступний не тільки нам, а й нашій матінці-природі. Якби кожен атом у всій видимій нами частини Всесвіту займався переглядом варіантів і перебирав би їх зі швидкістю мільярд штук в секунду, то і за мільярд мільярдів років (а наша Земля існує не більше десяти мільярдів років) не була б переглянута і мільярдна частка загального числа варіантів.

Тим часом якось адже відбувається формування ефективно працюючої нервової мережі! Причому число рецепторів і ефекторів у вищих тварин обчислюється не сотнями і не тисячами, а мільйонами.

Розгадка криється в  ієрархічну будову  нервової системи.

Тут нам знову необхідний екскурс в область общекібернетіческіх понять. Четвертий етап еволюції ми назвемо етапом  складного рефлексу  , Але дати визначення цьому поняттю зможемо лише після того, як познайомимося з деякими фактами про ієрархічно влаштованих нервових мережах.

  1.  Ми слідуємо в основному доповіддю С. Е. Шноля «  Сутність життя. Инвариантность загального напрямку біологічної еволюції  »(Діалектика і сучасне природознавство: Матер. Семінару. Дубна, 1967)

 Глава 2. Ієрархічні структури

 2.1. Поняття поняття

Розглянемо таку нервову мережу, яка на вході має багато рецепторів, а на виході - всього один ефектор, так що нервова мережа ділить безліч всіх ситуацій на дві підмножини: ситуації, що викликають збудження ефектора, і ситуації, що залишають його в спокої. Завдання, вирішуване в цьому випадку нервової мережею, називають завданням  розпізнавання  (Мається на увазі розпізнавання приналежності ситуації до того чи іншого безлічі). Тварині в боротьбі за існування доводиться часто-густо вирішувати задачу розпізнавання, наприклад: відрізнити ситуацію, небезпечну для життя, від безпечної, відрізнити їстівні предмети від неїстівних і т. п. Це тільки найбільш яскраві приклади, детальний аналіз поведінки тварини приводить до висновку, що для виконання скільки-небудь складної дії воно повинно безперервно вирішувати безліч «дрібних» задач розпізнавання.

Безліч ситуацій в кібернетиці називають  поняттям  1. Щоб краще усвідомити, як кібернетичне розуміння слова «поняття» пов'язане з його звичайним розумінням, припустимо, що рецептори розглянутої нами нервової мережі - це світлочутливі нервові закінчення сітківки ока або ж взагалі якісь світлочутливі точки на екрані, що подає інформацію в нервову мережу. Рецептори збуджуються тоді, коли відповідний ділянку екрану освітлений (точніше, коли його освітленість більше деякої порогової величини), і залишаються в стані спокою - в іншому випадку. Якщо на місці кожного порушеної рецептора уявити собі світлу точку, а на місці кожного невозбужденного - темну, то вийде картина, яка відрізняється від зображення, падаючого на екран, лише своєю дискретністю (тобто тим, що вона розпадається на окремі точки) і відсутністю напівтонів. Будемо вважати, що точок (рецепторів) на екрані досить багато, а зображення, які можуть опинитися на екрані, - їх ми будемо називати «картинками» - гранично контрастні, тобто складаються лише з білого і чорного кольору. Тоді кожна ситуація відповідає певній картинці.

 Рис 2.1. Картинки, що представляють різні поняття

Згідно традиційної (арістотелівської) логіки, коли ми думаємо або говоримо про якусь певну картинці (наприклад, про ту, яка знаходиться в лівому верхньому кутку на рис. 2.1), то ми маємо справу з  одиничним  поняттям. Крім одиничних понять, є ще  загальні  , Або  абстрактні  , Поняття. Наприклад, ми можемо думати про пляму взагалі - нема про якомусь конкретному плямі (припустимо, з числа зображених у верхньому ряду на рис. 2.1), а про пляму як такому. Точно так само ми можемо володіти абстрактним поняттям прямої лінії, контуру, чотирикутника, квадрата і т. д. 2

Однак що означає «володіти абстрактним поняттям»? Як можна перевірити, чи володіє хтось даними абстрактним поняттям, наприклад поняттям «пляму»? Очевидно, тільки одним способом: запропонувати випробуваному серію картинок і попросити, щоб він про кожну з них сказав, пляма це чи ні. Якщо виявиться, що він називає плямою тільки ті і всі ті картинки, на яких «зображено пляма» (це вже з точки зору допитливого), то, значить, поняттям плями він володіє. Інакше кажучи, ми повинні перевірити його здатність розпізнавати приналежність будь пред'явленої картинки до безлічі картинок, які ми описуємо словом «пляму». Отже, абстрактне поняття в звичайному сенсі слова - в усякому разі коли мова йде про чуттєво сприймаються образах - збігається з введеним нами кібернетичним поняттям поняття як безлічі ситуацій. Тому задачу розпізнавання називають також, бажаючи зробити термін більш конкретним, завданням розпізнавання образів (мається на увазі «узагальнених» образів) або завданням розпізнавання понять (мається на увазі розпізнавання окремих випадків понять).

Безлічі, що складається з однієї ситуації (картинки), відповідає в традиційній логіці конкретне поняття «дана картинка». Відносини між множинами мають свої безпосередні аналоги у відносинах між поняттями. Якщо великими літерами позначити поняття, а маленькими - відповідні множини, то додаток безлічі a  , Тобто безліч всіх мислимих ситуацій, що не входять в a  , Відповідає поняттю «Не A  ». Перетин множин a и b  , Тобто безліч ситуацій, які входять і в a  , І в b  , Відповідає поняттю « A и B  одночасно ». Наприклад, якщо A  - Поняття «прямокутник», а B  - Поняття «ромб», то « A и B  одночасно »- поняття« квадрат ». Об'єднання множин a и b  , Тобто безліч ситуацій, які входять хоча б в одне з множин a и b  , Відповідає поняттю «або A  , Або  B,  або A и B  ». Якщо безліч a  включає в себе безліч b  , Тобто кожен елемент безлічі b  входить в безліч a  , Але не навпаки, то поняття B  є окремий випадок поняття A  . При цьому говорять, що поняття A  більш загальне (абстрактне), ніж поняття B  , А поняття B  конкретніше, ніж A  . Наприклад, квадрат є окремий випадок прямокутника. Нарешті, якщо множини a и b  збігаються, то поняття A и B  по суті тотожні і відрізняються, бути може, лише зовнішньою формою їх опису - способом розпізнавання. Ставши на точку зору кібернетики, тобто ототожнив поняття з безліччю ситуацій, ми повинні розглядати перераховані відповідності не як визначення нових термінів, а просто як вказівка ??на наявність у нашій мові декількох пар синонімів.

 2.2. Распознаватели і класифікатори

Нервову мережу, вирішальну завдання розпізнавання, ми назвемо  розпізнавачем,  а стан еффектора на його виході будемо називати просто станом распознавателя. Вирушаючи від поняття распознавателя, ми введемо кілька більш загальне поняття  класифікатора  . Розпізнавач ділить безліч всіх мислимих ситуацій на два непересічних підмножини: A  і не A  . Можна уявити собі поділ повної множини ситуацій на довільне число n  пересічних підмножин. Такі підмножини називають зазвичай  класами  . Тепер уявімо таку собі підсистему C  , Що має n  можливих станів і пов'язану нервової мережею з рецепторами таким чином, що, коли ситуація належить до i  -Му класу ( i  -Му поняттю), підсистема C  приходить в i  -Е стан. Таку підсистему разом з нервовою мережею ми будемо називати  класифікатором по безлічі n  понять (  класів  ), А, говорячи про стан класифікатора, розуміти стан підсистеми C  (Вихідний підсистеми). Розпізнавач - це, очевидно, класифікатор із числом станів n  = 2.

У системі, організованої за допомогою бінарного принципом подібно нервовій системі, підсистема C с n  станами буде, звичайно, складатися з якогось числа елементарних підсистем з двома станами, які можна розглядати як вихідні підсистеми (ефектори) розпізнавачів. Стан класифікатора, отже, буде описуватися зазначенням станів ряду розпізнавачів. Однак ці распознаватели можуть бути тісно пов'язані між собою як за структурою мережі, так і по виконуваної функції в нервовій системі, і в цьому випадку їх слід розглядати в сукупності як один класифікатор.

Якщо не накладати ніяких обмежень на  число станів  , То поняття «класифікатор» фактично втрачає сенс. Дійсно, всяка нервова мережа зіставляє кожному вхідному станом одне певне вихідна стан; отже, кожному вихідному стану відповідає безліч вхідних станів, і ці множини не перетинаються. Таким чином, всяке кібернетичної пристрій з входом і виходом можна формально розглядати як класифікатор. Надаючи цьому поняттю більш вузький зміст, ми будемо вважати, що число вихідних станів класифікатора набагато менше, ніж число вхідних станів, так що класифікатор дійсно «класифікує» вхідні стану (ситуації) по відносно невеликому числу великих класів.

 2.3. Ієрархія понять

На рис. 2.2 наведена схема класифікатора, організованого за ієрархічним принципом.  Ієрархія  взагалі - це така побудова системи з підсистем, коли кожній підсистемі приписується певне ціле число, зване її  рівнем  , Причому взаємодія підсистем істотно залежить від різниці їх рівнів, підкоряючись деякого спільного принципом. Зазвичай цей принцип - передача інформації в певному напрямку (зверху вниз або знизу вгору) від даного рівня до наступного. У нашому випадку рецепторам приписується нульовий рівень, і інформація поширюється знизу вгору. Кожна підсистема першого рівня пов'язана з деяким числом рецепторів, і її стан визначається станами відповідних рецепторів. Точно так само кожна підсистема другого рівня пов'язана з низкою підсистем першого рівня і т. д. На вищому (на схемі - четвертому) рівні знаходиться одна вихідна підсистема, яка і виносить остаточний вирок про приналежність ситуації до того або іншого класу.

 Рис. 2.2. Ієрархія класифікаторів

З цього визначення, яке важко назвати шедевром ясності думки, можна все-таки зробити висновок, що загальні поняття, які утворюються не шляхом перерахування одиничних об'єктів, що входять до нього, а шляхом зазначення низки ознак, що оголошуються істотними, і відволікання від інших (несуттєвих) ознак , можна також вважати абстрактними. Ми будемо розглядати тільки такі загальні поняття і будемо називати їх також абстрактними. Наприклад, абстрактний трикутник - це будь-який трикутник, незалежно від величини його сторін і кутів і його положення на екрані, отже, це абстрактне поняття. Таке вживання терміну «абстрактний» має місце в побуті, а також в математиці. Водночас, згідно підручника логіки, «трикутник», «квадрат» і т. п. суть конкретні загальні поняття, а ось «трикутність» і «квадратность», які їм властиві, це поняття абстрактні. По суті, тут в ранг логічного зводиться суто граматичне відмінність, бо навіть з точки зору прихильника останнього варіанту термінології володіння абстрактним поняттям рівнозначно володінню відповідним загальним поняттям.

Усі підсистеми проміжних рівнів також є класифікаторами. Безпосереднім входом k  -Го рівня служать стану класифікаторів k  -1-го рівня, сукупність яких є для нього ситуацією, що підлягає класифікації. В ієрархічній системі, яка містить більше одного проміжного рівня, можна виділити ієрархічні підсистеми, що охоплюють кілька рівнів. Наприклад, в якості вхідних ситуацій для класифікатора третього рівня можна розглядати стану всіх пов'язаних з ним класифікаторів першого рівня. Ієрархічні системи можна добудовувати «вшир» і «вгору» подібно тому, як з восьми кубиків можна скласти кубик з удвічі більшим ребром, а з цих кубиків - ще більший кубик і т. д.

Так як з кожним класифікатором пов'язана система понять, ієрархія класифікаторів породжує ієрархію понять. Передаючись від рівня до рівня, інформація перетворюється, висловлюючись в термінах все більш «високопоставлених» понять. При цьому кількість переданої інформації поступово зменшується за рахунок відкидання інформації, несуттєвою з точки зору завдання, поставленого перед «верховним» (вихідним) класифікатором.

Пояснимо цей процес на прикладі картинок, зображених на рис. 2.1. Нехай поставлена ??задача розпізнавання «будиночків». Введемо два проміжних понятійних рівня. На першому розмістимо сукупність понять «відрізки», на другому - поняття «багатокутники». Поняття «будиночок» опиниться на третьому рівні.

Під поняттям «відрізки» ми розуміємо сукупність понять «відрізок з координатами кінців x  1, y  1 і x  2, y  2 », де числа x  1, y  1, x  2, y  2 можуть приймати будь сумісні з пристроєм екрану і системою координат значення. Щоб бути конкретніше, припустимо, що екран містить 1000? 1000 світлочутливих точок. Тоді координатами можуть служити десятирозрядний двійкові числа (2 10 = 1024> 1000), а відрізок із заданими кінцями вимагає для своєї характеристики чотири таких числа, тобто 40 двійкових розрядів. Всього, отже, існує 2 40 таких понять. Їх-то і повинні розрізняти класифікатори першого рівня.

Не треба думати, що відрізок із заданими кінцями -  конкретне  поняття, тобто безліч, що складається з однієї картинки. Класифікуючи пред'явлену картинку як відрізок із заданими кінцями, ми відволікаємося від незначних викривлень лінії, варіацій її товщини і т. п. (див. рис. 2.1). Критерій того, які відхилення від норми нам слід вважати незначними, може встановлюватися по-різному. Зараз це нас не цікавить.

Кожен класифікатор першого рівня повинен мати на виході підсистему з 40 двійкових розрядів, на яких «записані» координати кінців відрізка. Скільки потрібно класифікаторів? Це залежить від того, які картинки очікуються на вході системи. Припустимо, що для опису будь-якої картинки досить 400 відрізків. Значить, досить 400 класифікаторів. Розділимо цей екран на 400 квадратів (50? 50 точок) і зв'яжемо з кожним квадратом класифікатор, який фіксуватиме найближчий до нього, в якомусь сенсі (деталі поділу праці між класифікаторами несуттєві), відрізок. Якщо відрізка немає, нехай класифікатор приймає якесь стандартне «безглузде» стан, наприклад: всі чотири координати рівні 1023.

Якщо пред'явити нашій системі картинку, на якій зображено скількись відрізків, то відповідне число класифікаторів першого рівня вкаже координати кінців відрізків, а інші візьмуть стан «ні відрізка». Це і є опис ситуації в термінах понять «відрізки». Порівняємо кількість інформації на нульовому і на першому рівнях. На нульовому рівні нашої системи 1000? 1000 = 10 Червня рецепторів отримують інформацію в мільйон біт. На першому рівні 400 класифікаторів, кожен з яких містить 40 двійкових розрядів, тобто 40 біт інформації, всього 16000 біт. При переході на перший рівень кількість інформації зменшилася в 62,5 рази. Система зберегла ту інформацію, яку вона вважала «корисною» і відкинула інформацію «марну» з її точки зору. Відносність цих понять видно з того, що якщо пред'явлена ??картинка не відповідає ієрархії понять системи розпізнавання, то реакція системи буде неправильною або просто безглуздою. Якщо, наприклад, на зображенні більше 400 відрізків, то не всі відрізки будуть зафіксовані, а якщо пред'явити картинку з плямою, то реакція на неї буде така ж, як на порожню картинку.

Сукупність понять «багатокутники», що займає другий рівень ієрархії, ми ділимо на дві менших сукупності: трикутник і паралелограми. З числа паралелограмів ми виділяємо в особливу сукупність прямокутники. Вважаючи, що для завдання кута і довжини треба стільки ж біт (10), як і для координати, знаходимо, що для завдання певного рівнобедреного трикутника треба 50 біт інформації, паралелограма - 60 біт, прямокутника - 50 біт. Відповідно цьому повинні бути сконструйовані класифікатори другого рівня. Легко бачити, що вся потрібна їм інформація є в наявності на першому рівні. Наявність багатокутника констатується при наявності декількох відрізків, що знаходяться між собою у певних відносинах. При переході на другий рівень відбувається подальше стиснення інформації. Відводячи з повного числа 400 відрізків по одній третині на кожен вид багатокутників, отримуємо систему, здатну зафіксувати 44 трикутника, 33 прямокутника і 33 паралелограма (одночасно). Її інформаційна ємність 5830 біт, тобто майже втричі менше, ніж ємність першого рівня. Зате перед неправильним трикутником або чотирикутником система встане в глухий кут!

Поняття «будиночок» легко описати на мові понять другого рівня. Будиночок складається з чотирьох багатокутників: одного прямокутника, одного рівнобедреного трикутника і двох паралелограмів, що перебувають у певних відносинах один до одного (підстава рівнобедреного трикутника збігається з однією стороною прямокутника і т. д.).

Щоб уникнути непорозумінь слід вказати, що ієрархія понять, про яку ми говоримо, має набагато більш загальний сенс, ніж ієрархія понять по абстрактності (спільності), яку часто називають просто «ієрархія понять». Прикладом ієрархії по спільності може служити піраміда понять, що відносяться до систематики тварин. На нульовому рівні розташовуються окремі особини тварин («конкретні» поняття), на першому - види, на другому - пологи, потім - сімейства, загони, класи, типи. На вершині піраміди знаходиться поняття «тварина». Така піраміда є окремим випадком ієрархії понять в загальному сенсі, що відрізняється тим, що кожне поняття k  -Го рівня утворюється з деякого числа понять k  -1-го рівня шляхом їх об'єднання. Це відповідає дуже просто влаштованим класифікаторами. У загальному випадку класифікатори можуть бути влаштовані як завгодно. Распознаватели, потрібні тварині, - це скоріше ієрархії за складністю та тонкощі понять, а не по спільності.

 2.4. Як виникає ієрархія

Повернемося знову до еволюції нервової системи. Чи може ієрархія класифікаторів виникнути еволюційним шляхом? Очевидно, може, але за однієї умови: якщо створення кожного нового рівня ієрархії і його подальшого розширення корисні тварині в боротьбі за життя. З факту існування тварин з високоорганізованої нервової системою ми робимо висновок, що так воно і є насправді. Крім того, вивчаючи примітивних тварин, ми бачимо, що система понять, які здатна розпізнавати їх нервова система, також вельми примітивна. Отже, в користі найнижчого рівня ієрархії класифікаторів ми переконуємося власні очі.

Накидаємо в загальних рисах шлях розвитку нервової системи. На початкових стадіях ми знаходимо у тварини всього кілька рецепторів. Число можливих способів зв'язку між ними (з'єднань) відносно невелике і допускає прямий перебір. За методом проб і помилок знаходиться вигідне з'єднання. Те, що вигідне з'єднання може існувати навіть при дуже малому числі нейронів, легко бачити на такому прикладі. Нехай є всього два світлочутливих рецептора. Якщо вони розташовані на різних сторонах тіла, то інформація, яку вони дають (різниця освітленостей), достатня, щоб тварина могла рухатися на світло або проти світла. Коли вигідне з'єднання знайдено та здійснено, припустимо, за допомогою одного проміжного нейрона (такі нейрони називаються  асоціативними  ), Вся група в цілому може бути розмножена. Так виникає система асоціативних нейронів, що реєструють, наприклад, різниці між освітленістю рецепторів і підсумовують ці різниці (рис. 2.3).

 Рис. 2.3. Найпростіші типи зв'язків між рецепторами

Може бути розмножена також будь-яка частина системи пов'язаних нейронів, наприклад, один або кілька рецепторів. Тоді виникає система зв'язків типу зображеної на рис. 2.3, б  . Схеми обох типів утворюють в сукупності перший рівень ієрархії, заснований на поняттях суми і різниці освітленостей. Оскільки для коригування руху тварини дуже важливо реєструвати зміну освітленості в даній точці з часом, можна припустити, що на самих ранніх стадіях мають з'явитися нейрони, що спрацьовують при зміні освітленості в точці. Це може бути як рецептор, так і асоціативний нейрон, пов'язаний з одним або декількома рецепторами. У загальному вигляді можна охарактеризувати класифікатори першого рівня як реєструючі суми і різниці збуджень рецепторів у просторі та часі.

Довівши свою корисність для тварини, класифікатори першого рівня міцно входять в число його засобів боротьби за існування. Тоді починається наступна серія проб і помилок: невелике число класифікаторів першого рівня (точніше, їх вихідних підсистем) зв'язується між собою в один пробний класифікатор другого рівня, поки не вийде корисне з'єднання. Потім виявляється корисним розмноження цього з'єднання. Можна припустити, що на другому рівні ієрархії - оскільки це стосується органів зору - з'являються такі поняття, як кордон між світлом і тінню, середня освітленість плями, рух кордону між світлом і тінню і т. п. Таким же шляхом виникають і такі рівні ієрархії.

Накидана нами схема наводить на думку, що будь-яка складна система, що виникла в процесі еволюції за методом проб і помилок, повинна мати ієрархічну організацію. Дійсно, не маючи можливості перебрати всі мислимі з'єднання великого числа елементів, природа перебирає з'єднання з декількох елементів, а знайшовши корисну комбінацію, розмножує її і використовує як ціле як елемент, який може бути пов'язаний з невеликим числом інших таких же елементів. Так і виникає ієрархія. Це поняття відіграє величезну роль в кібернетиці. Фактично будь-яка складна система, як виникла природно, так і створена людиною, може вважатися організованою, тільки якщо вона заснована на якійсь ієрархії або переплетенні кількох ієрархій. У всякому разі, до цих пір ми не знаємо організованих систем, влаштованих інакше.

 2.5. Дещо про реальних ієрархіях

До цих пір наші висновки були чисто умоглядні. Як вони підтверджуються реальним будовою нервової системи тварин і що можна сказати про поняття проміжних рівнів ієрархії, реально складається в процесі еволюції?

При порівнянні нашої схеми з дійсністю необхідно враховувати наступне.

Розподіл системи понять на рівні не є настільки безумовним, як ми мовчазно припускали. Можуть бути випадки, коли поняття k  -Го рівня безпосередньо використовуються на k  +2- М рівні, минаючи k  +1- Й. На рис. 2.2 ми втиснули таку можливість у загальну схему, ввівши класифікатори, пов'язані лише з одним класифікатором попереднього рівня та повторюють його стану; вони зображені перекресленими квадратиками. Насправді, звичайно, їх немає, що ускладнює розчленовування системи на рівні. Далі, ієрархія класифікаторів, зображена на рис. 2.2, має чітко виражений пірамідальний характер: чим вищий рівень, тим менше класифікаторів, а на верхньому рівні він всього один. Така ситуація має місце, коли система надзвичайно «цілеспрямована», тобто служить для якоїсь дуже вузької мети, для якогось чітко визначеного способу класифікації ситуацій. У прикладі, який ми наводили, це було розпізнавання «будиночків». І ми бачили, що вже неправильні три-або чотирикутники для такої системи виявляються «безглуздими»; вони не вписуються в ієрархію понять. Щоб бути більш універсальною, система повинна бути подібної не однієї піраміді, а багатьом пірамідам, вершини яких розташовані приблизно на одному рівні і утворюють безліч понять (а точніше, безліч систем понять), в термінах яких відбувається управління діями тваринного і які зазвичай виявляються при дослідженні його поведінки. Про ці поняття кажуть, що вони складають основу певного «образу» зовнішнього світу, який складається в поданні тварини (або людини). Стан класифікаторів цього рівня є безпосередньою інформацією для виконавчої частини нервової мережі (тобто в кінцевому рахунку для ефекторів). Кожен з цих класифікаторів спирається на певну ієрархію класифікаторів - піраміду, по якій рухається інформація так, як це було описано вище. Однак піраміди можуть перекриватися в своїх середніх частинах (і свідомо перекриваються у своїй нижній частині - рецепторах). Загальне число вершин піраміди може бути теоретично як завгодно велике, зокрема, воно може бути багато більше спільного числа рецепторів. Це той випадок, коли одна і та ж інформація, що доставляється рецепторами, представляється безліччю пірамід в безлічі різних форм, розрахованих на всі випадки життя.

Відзначимо ще одна обставина, яку слід враховувати при пошуках ієрархії в реальному нервової мережі. Якщо ми бачимо нейрон, з'єднаний синапсами з сотнею рецепторів, то це ще не означає, що він фіксує якийсь просте поняття першого рівня типу сумарного числа збуджень рецепторів. Логічна функція, що зв'язує стан нейрона із станом рецепторів, може бути досить складною і має власну ієрархічну структуру.

 2.6. Світ очима жаби

Для дослідження ієрархії класифікаторів і понять, що відносяться до зорового сприйняття у тварин, надзвичайно цікава робота чотирьох вчених з Массачусетського технологічного інституту (Дж.Летвін та ін) «Що повідомляє очей жаби мозку жаби» 3. Жаба була обрана авторами в якості піддослідного тваринного тому, що її зоровий апарат володіє деякими якостями простоти, які роблять його зручним для вивчення. Насамперед, сітківка ока жаби однорідна; вона не має на відміну від ока людини області з підвищеною чутливістю, на яку потрібно проектувати найбільш важливу частину зображення. Тому й погляд жаби нерухомий, вона не стежить поглядом за двигающимся предметом, як це робимо ми. З іншого боку, якщо жаба гойдається, сидячи на аркуші латаття, її очі здійснюють такі рухи, які компенсують хитання, так що зображення зовнішнього світу на сітківці залишається нерухомим. Інформація від сітківки передається по зоровому нерву до так званого зорового бугра мозку. Цим жаба також відрізняється від людини у бік простоти, так як у людини є два канали передачі інформації від сітківки до мозку.

Зір відіграє велику роль в житті жаби: з його допомогою вона полює і рятується від ворогів. Дослідження поведінки жаби показує, що вона відрізняє видобуток від ворога за розмірами і станом руху. Дуже цікаво, що рух грає тут вирішальну роль. Угледівши маленький (розмірів комахи або хробака) рухомий предмет, жаба стрибає і схоплює його. Жабу можна обдурити, розгойдуючи на ниточці маленький неїстівний предмет. Але на нерухомого черв'яка або комаха жаба не обертає ні найменшої уваги, і вона може померти з голоду серед великої кількості їжі, якщо ця їжа нерухома. Великі рухомі предмети жаба вважає ворогами і рятується від них втечею.

Сітківка ока жаби, як і інших хребетних, має три шари нервових клітин. Верхній (самий зовнішній) шар утворюють світлочутливі рецептори - палички і колбочки. Потім йде шар асоціативних нейронів декількох типів. Одні з них (так звані  біполярні  клітини  ) Дають переважно вертикальні аксони, по яких збудження передається в більш глибокі шари. Інші (горизонтальні, або  амакрінние  клітини  ) Пов'язують нейрони, розташовані на одному рівні. Останній за глибиною залягання - третій шар - утворюють так звані  гангліозні  клітини  . Їх дендрити отримують інформацію від клітин другого шару, а аксони представляють собою довгі волокна, які сплітаються в джгут - зоровий нерв, що з'єднує сітківку з мозком. Ці аксони гілкуються, входячи в зоровий бугор мозку, і передають інформацію дендрита мозкових нейронів.

Око жаби має близько мільйона рецепторів, близько трьох мільйонів асоціативних нейронів другого шару і півмільйона гангліозних клітин. Така структура сітківки дає підставу припустити, що аналіз зображення починається вже в оці тваринного і зображення передається по зоровому нерву в термінах якихось проміжних понять. Сітківка як би є винесеною на периферію частиною мозку. Це припущення підтверджується тим, що розташування на поверхні зорового бугра точок входу нервових волокон (аксонів) збігається з розташуванням відповідних гангліозних клітин на виході сітківки. І це незважаючи на те, що протягом зорового нерва волокна багаторазово переплітаються один з одним і змінюють своє положення на зрізі нерва. Нарешті, до того ж висновку приводять і дані ембріології про розвиток сітківки.

У описуваних дослідах в зоровий нерв жаби вводився тонкий платиновий електрод, що дозволяло реєструвати збудження окремих гангліозних клітин. Жаба містилася в центр алюмінієвої півсфери, що має (зсередини) матово-сірий колір. По внутрішній поверхні півсфери могли переміщатися різні темні предмети - прямокутники, диски і т. п., підтримувані за допомогою магніту, розташованого із зовнішнього боку півсфери.

Результати експериментів ми можемо підсумувати таким чином. Кожна гангліозна клітина має певне  рецептивної полі  , Тобто ділянку сітківки (безліч рецепторів), з якого вона збирає інформацію. Стан рецепторів поза рецептивного поля ніяк не впливає на стан гангліозних клітини. Розміри рецептивних полів у клітин різного типу, якщо вимірювати їх кутовими розмірами відповідної видимій області, варіюються від 2 до 15 ° в діаметрі.

Гангліозних клітини діляться на чотири типи залежно від того, який процес у своєму рецептивному полі вони реєструють. Ці типи наступні:

  •  Детектори тривало зберігається контрасту. Ці клітини не реагують на включення або виключення загального освітлення. Але якщо у рецептивної полі з'являється край об'єкта, більш темного або світлішого, ніж фон, кольори, то клітина відразу ж починає генерувати імпульси.
  •  Детектори опуклих країв. Ці клітини збуджуються в тому випадку, якщо у рецептивної полі з'являється маленький (не більше 3 °) опуклий об'єкт. Максимальне збудження (частота імпульсів) досягається, коли діаметр об'єкта становить приблизно половину діаметра рецептивного поля. На прямий край об'єкта клітина не реагує.
  •  Детектори рухомих країв. Їх рецептивне поле володіє шириною приблизно 12 °. Клітка реагує на будь-який помітний край об'єкта, більш темного або світлішого, ніж фон, кольору; але тільки за умови, що він рухається. Якщо через поле плавно переміщається предмет шириною більше 5 °, то виникають дві реакції: на передній і на задній край.
  •  Детектори затемнення поля. Вони посилають серію імпульсів, якщо раптово зменшується загальна освітленість рецептивного поля.

Надзвичайно цікаво, як розташовані закінчення зорових волокон в зоровому горбі мозку. Ми вже говорили, що в плані це розташування збігається з розташуванням відповідних гангліозних клітин в сітківці. Але, крім того, виявляється, що закінчення волокон кожного типу знаходяться в зоровому горбі на певній глибині, так що в мозку жаби мається чотири шари нейронів, що сприймають зорову інформацію, і кожен шар як би отримує відбиток сітківки, але в певному аспекті відповідно одному з чотирьох типів гангліозних клітин. Ці шари і є датчиками інформації для вищих відділів мозку.

Досліди, подібні описаним, досить складні, і з приводу їх інтерпретації іноді виникають суперечки. Деталі описаної системи можуть змінитися або отримати інше тлумачення. Проте загальний характер системи понять першого рівня встановлений, мабуть, досить твердо. Ми бачимо перехід від точкового опису до локального, що враховує безперервну структуру зображення. Гангліозних клітини служать розпізнавачами таких первинних понять, як край, опуклість, рух, віднесених до певної області видимого світу.

 2.7. Уламки системи понять

У людини поняття найнижчого рівня, що відносяться до зорового сприйняття, ймовірно, мало відрізняються від понять жаби. У всякому разі, структура сітківки у ссавців і людини така ж, як і у земноводних.

Певне уявлення про поняття наступних рівнів ієрархії дає явище порушення сприйняття стабілізованого на сітківці зображення. Це дуже цікаве явище. Воно полягає в наступному.

Коли людина дивиться на нерухомий об'єкт, «фіксує» його очима, очні яблука не залишаються абсолютно нерухомими, а споглядають невеликі мимовільні рухи. В результаті зображення об'єкта на сітківці знаходиться в постійному русі, який складається з повільного дрейфу і стрибкоподібних зсувів, які повертають зображення до точки максимальної чутливості. Воно «топчеться на місці» в околиці цієї точки.

Можна створити на сітківці стабілізовану, що не топчущего на місці зображення. Для цього треба, очевидно, щоб об'єкт був жорстко пов'язаний з очним яблуком і рухався разом з ним. Досягається це так (рис. 2.4). На око надягають контактну лінзу, до якої прикріплений маленький стерженек. Стерже несе мініатюрний оптичний проектор 4, в який можна вставляти діапозитиви розміром в кілька міліметрів. Випробуваний бачить зображення як вилучене в нескінченність. Так як проектор повертається разом з оком, зображення на сітківці нерухомо.

При пред'явленні випробуваному стабілізованого зображення він протягом перших кількох секунд сприймає його як при нормальному зорі, але потім починаються порушення. Зображення то зникає, замінюючись сірим або чорним фоном, то з'являється частинами або цілком.

 Рис. 2.4. Пристрій для стабілізації зображення на сітківці

Вже сам факт неправильного сприйняття стабілізованого зображення дуже примітний. З логічної точки зору немає ніякої необхідності, щоб зображення нерухомого об'єкта гуляло по сітківці. Кількість інформації від цього не збільшується, а обробляти її стає важче. І дійсно, коли аналогічні завдання постають в галузі техніки, наприклад, при передачі зображення по телевізору або при введенні інформації з екрану в обчислювальну машину, то робляться спеціальні зусилля, щоб стабілізувати зображення. А людське око не тільки пристосований до стрибаєте зображенню, але і рішуче відмовляється приймати зображення, якщо воно нерухомо. Це свідчить про те, що поняття, пов'язані з рухом, подібні, ймовірно, тим, які ми спостерігали у жаби, глибоко вкоренилися десь в нижніх поверхах ієрархії, і якщо відповідні класифікатори вивести з гри, то правильна обробка інформації порушиться. З точки зору конструктора складного апарату, подібного оці (плюс обробка інформації), такий пристрій є дивним. Конструктор, напевно, всі нижні поверхи зайняв би статичними поняттями, а опис руху об'єктів вже проводив би в термінах більш високого рівня. Але ієрархія зорових понять виникла в процесі еволюції. Для наших далеких жабу предків були надзвичайно важливі поняття, пов'язані з рухом, і їм ніколи було чекати, поки у них розвинуться складні статичні поняття. Тому примітивні динамічні поняття виникли на найбільш ранніх етапах розвитку нервової системи, а так як природа використовує знайдені нею блоки на наступних етапах будівництва, ці поняття міцно закріпилися в самому низу ієрархії понять. Щоб вони могли працювати, очному яблуку доводиться здійснювати «броунівський» руху.

 Рис. 2.5. Фрагментація стабілізованого зображення

Ще цікавіше характер розпаду зображення на частини (фрагментація). Прості фігури, наприклад, одиночний відрізок, зникають і відновлюються цілком. Більш складні фігури іноді також зникають цілком, а іноді розпадаються на частини, які зникають і з'являються незалежно один від одного (рис. 2.5). Фрагментація відбувається не хаотично і не незалежно від виду зображення, як буває, наприклад, коли малюнок на дошці стирають ганчіркою, а відповідно до «істинної» структурою зображення. Слово «справжня» ми беремо в лапки тому, що насправді, звичайно, фрагментація відбувається у відповідності зі структурою сприйняття зображення системою очей - мозок. Ми не знаємо в точності, яка механіка порушення сприйняття при стабілізації, ми знаємо тільки сам факт, що стабілізація виводить з ладу якийсь компонент системи сприйняття. Але і звідси можна зробити деякі висновки. Уявіть собі, що в архітектурній споруді раптово зникли, розчинившись у повітрі, кілька важливих елементів конструкції. Будівля розвалиться, але, ймовірно, на частини дуже різних розмірів. Тут ви бачите окремі цеглини і шматки скла, там - частина стіни і дахи, а там зберігся цілий кут будинку. Приблизно таке видовище і являють собою сприйняття стабілізованого зображення. Воно дає можливість представити характер понять вищого рівня (або вищих рівнів), але не оцінити їх взаємні зв'язки і залежності. Треба відзначити, що у формуванні понять вищого рівня у людини велику роль відіграє його особистий життєвий досвід -  навчання  , Якщо говорити мовою кібернетики. (Це буде наступним етапом еволюції нервової системи, так що тут ми кілька забігаємо вперед. Але для дослідження ієрархії понять не має великого значення, отримана вона у спадок або благопріобретена своєю працею.)

Наведемо кілька витягів із згаданої вище роботи.

Контурний людський профіль завжди зникає і відновлюється окремими дискретно організованими елементами. Передня частина обличчя, задня сторона голови, комплекс ліній навколо очей або навколо вуха зникають і з'являються знову як цілі елементи, окремо один від одного або в різних комбінаціях. На противагу цьому малюнок, що складається з багатьох хвилястих ліній, розташованих неупорядоченно, при першому ж пред'явленні сприймається як надзвичайно активний об'єкт. Окремі завитки швидко зникають і відновлюються ... Ці зміни відбуваються так швидко, що випробовувані не можуть дати точного звіту про них. Після тривалого розглядання невеликі групи завитків починають зникати і відновлюватися як єдині елементи. Ці заново оформлення комбінації зберігаються протягом більш довгих проміжків часу ...

Важливість лінійної організації як фактора угруповання підкреслюється фрагментацією стабілізованого зображення, що складається з ряду квадратиків. Видимими зазвичай залишаються повний горизонтальний, вертикальний або діагональний ряди, які потім також зникають, і залишається лише окремий квадратик у всьому полі зору. Іноді зникають всі однойменні боку квадратиків ... Якщо пред'являються безладно розкидані точки, то можуть зникнути окремі групи точок, а що залишилися розташовуються приблизно уздовж однієї лінії ... При розгляданні малюнка, що складається з прямих ліній, ці останні сприймаються як незалежні один від одного, причому малюнок розбивається на частини в місцях перетину. Лінії зникають і з'являються знову як єдине ціле або поодинці, або разом з іншими; разом часто з'являються паралельні лінії. При заміні малюнка, що складається з ліній, затушувати фігурою замість ліній незалежними елементами стають кути. Зникнення стабілізованого зображення починається з центру, а різко окреслені кути зникають по черзі. При відновленні зображення воно з'являється повністю або частково з різко окресленими кутами.

 2.8. Мета і регулювання

Ми описали першу половину дії складного рефлексу, яка полягає в аналізі ситуації за допомогою ієрархії класифікаторів. Бувають випадки, коли друга - виконавча - половина рефлексу надзвичайно проста і зводиться до порушення якоїсь локальної групи ефекторів, наприклад, ефекторів, які активізують діяльність певної залози. Саме в таких умовах поставлено більшість дослідів І. П. Павлова, які зіграли важливу роль у дослідженні вищої нервової діяльності тварин і привели до створення ним широко відомого вчення про безумовних і умовних рефлексах. Однак елементарні спостереження над поведінкою тварин у природних умовах показують, що воно не може бути зведене до сукупності рефлексів, які ніяк не пов'язані між собою, а пов'язані тільки з станом зовнішнього середовища. Усяке скільки-небудь складне дію складається з послідовності простіших дій, об'єднаних спільною метою. Часто буває, що окремі компоненти у цій сукупності дій не тільки марні, але й шкідливі тварині, якщо вони не супроводжуються іншими компонентами. Наприклад, щоб стрибнути, треба попередньо присісти, щоб схопити здобич зручніше, треба на якийсь час її випустити. Дві фази дії - підготовча та виконавча, які ми бачимо в цих прикладах, - не можуть з'явитися наслідком незалежних рефлексів, так як перша дія саме по собі безглуздо і, значить, такого рефлексу виробитися не могло.

 Рис. 2.6. Схема регулювання

Поняття про рефлекс при описі поведінки має бути доповнене поняттям про  цілі  і про  регулюванні  . Схема регулювання зображена на рис. 2.6. Дія, яку вживає система, залежить не тільки від ситуації самої по собі, але також і від  цілі  , Тобто від тієї ситуації, яку система прагне досягти. Дія системи визначається в результаті порівняння ситуації і цілі і направлено до усунення невідповідності між ситуацією і метою. Через блок порівняння ситуація визначає дію. Через зміну середовища дію робить зворотний вплив на ситуацію. Ця петля зворотного зв'язку є характерною рисою схеми регулювання, що відрізняє її від схеми рефлексу, де ситуація просто викликає дію.

 2.9. Як виникає регулювання

Як могла в процесі еволюції виникнути система, влаштована за схемою регулювання? Ми бачимо, що виникнення ієрархічно влаштованих класифікаторів може бути пояснено як результат спільної дії двох основних факторів еволюції: редуплікаціі біологічних структур і знаходження корисних зв'язків за методом проб і помилок. Чи не призводить дію цих факторів і до появи схеми регулювання?

 Рис. 2.7. Редуплікація рецепторів

Не маючи можливості спертися на дані про те реальному еволюційному процесі, який мільйони років тому породив складну нервову систему, ми змушені задовольнятися чисто гіпотетичним комбінаторним побудовою, що показує теоретичну можливість виникнення схеми регулювання. Будемо систематично досліджувати всі можливості, до яких призводять редуплікація і відбір. Природно припустити, що в процесі редуплікації зберігаються як зв'язки всередині удвояемой підсистеми, так і зв'язку її з тими частинами, що не редупліціруются. І ще ми припустимо, що між тільки виниклими підсистемами існує внаслідок їх близького розташування зв'язок, яку ми будемо зображати штриховий лінією і яка може або зміцнитися, або зникнути. Почнемо з самого початку, тобто з того випадку, коли ми бачимо всього одну нервову клітину, яка є одночасно і рецептором, і ефектором (рис. 2.7, а  ). Тут всього одна можливість редуплікаціі, яка призводить до появи двох клітин (рис. 2.7, б  ). Якщо одна з них виявляється ближче до поверхні, а інша - до м'язових клітин, то корисно розподіл праці між ними .  Так виникає схема рецептор - ефектор (рис. 2.7, в  ). Тут вже дві можливості редуплікаціі. Подвоєння рецептора дає схему г  на рис. 2.7, яка після зникнення штриховий зв'язку перетвориться в схему д  . Аналогічний процес породжує схеми е , ж  і т. д. Таким чином відбувається розростання нульового рівня ієрархії (рецепторів), про який говорилося вище.

 Рис. 2.8. Редуплікація ефекторів

На рис. 2.8 показані схеми, які виникають зі схеми 2.7, в  шляхом редуплікації ефектора. У схемі б  збудження одного рецептора повинно по двох каналах передаватися двом еффекторам. Однак відомо, що електричний опір синапсів різко падає після того, як по них перший раз проходить струм. Тому якщо збудження попрямує по одному каналу, то цей канал зв'язку буде закріплений, а другий виявиться шунтуватися і може «повсихали» (схема в  ). Потім збудження може продовжити дорогу через штрихову зв'язок (схема г  ), Що знаменує зародження першого рівня класифікаторів.

На рис. 2.9 представлені можливі варіанти розвитку трехнейронной схеми 2.8, г  . Три групи схем відповідають редуплікаціі різних підсистем вихідної системи. Редупліціруемая підсистема обведена кружком. Перша група ( a , б , в  ) Пояснює розростання нульового рівня, друга група ( г , д , е  ) - Першого рівня ієрархії класифікаторів. У третій групі ( ж , з , и , к  ) Ми бачимо схеми, що виникають при редуплікації одного класифікатора першого рівня без пов'язаного з ним рецептора. Перехід від схеми з  до схеми и  пояснюється тим «відсихання» шунтуватися каналу, яке ми описали вище. Схема к  , Що з'явилася в кінцевому рахунку, істотно відрізняється від всіх інших схем, які представляли ієрархії класифікаторів. У цій схемі один з класифікаторів «повисає у повітрі» - він не отримує інформації із зовнішнього світу. Чи може така схема бути корисною тварині? Так: адже це і є схема регулювання!

 Рис. 2.9. Варіанти розвитку трехнейронной схеми

Ми можемо припустити таке, наприклад, втілення схеми 2.9, к  . Розглянемо якесь гіпотетичне тварина, що живе в морській воді. Нехай R  - Рецептор, що сприймає температуру навколишнього середовища. Разом з ним реєструє - шляхом зміни частоти імпульсів збудження - температуру води і класифікатор A  . Нехай більша або менша збудження еффектора E  викликає розтягування або стиснення оболонки тваринного, внаслідок чого його обсяг змінюється, і воно або піднімається до поверхні моря, або опускається вглиб. І нехай для нашого тваринного корисніше всього якась певна температура, скажімо 16?. Тоді нейрон Z  (Фіксатор мети) повинен зберігати певну частоту імпульсів, рівну тій частоті, яку має нейрон A  при температурі 16?. Еффектор Е  повинен реєструвати різницю збуджень нейронів A и Z  і відповідно з її знаком піднімати тварину до поверхні, де вода тепліша, занурюйте в більш прохолодні нижні шари води. Таке пристосування пребагато сприяло б благоденства вигаданого нами тварини.

 2.10. Уявлення

Редуплікація різних підсистем нервової мережі може породити безліч різних груп класифікаторів, «повисають у повітрі». Серед них можуть з'явитися дублікати цілих поверхів ієрархії, стану яких в точності відповідають стану тих «обізнаних» класифікаторів, які отримують інформацію від рецепторів. Відповідають, але не збігаються. Це ми бачимо на прикладі нейронів A и Z  на рис. 2.9, к  . У складних системах необізнані дублікати обізнаних класифікаторів можуть зберігати велику кількість інформації. Стану цих дублікатів ми будемо називати  уявленнями  , Віддаючи собі звіт, що тим самим ми даємо певну кібернетичну інтерпретацію цього психологічного поняттю. Очевидно, має місце тісний зв'язок між уявленнями і ситуаціями, які адже суть не що інше, як стану аналогічних класифікаторів, але одержують інформацію від рецепторів. Мета являє собою окремий випадок подання, а точніше той випадок, коли порівняння постійного уявлення і мінливої ??ситуації використовується для вироблення дії, що зближує їх один з одним. Описане вище гіпотетичне тварина обожнює температуру 16?, І «світлий образ» цієї блаженної ситуації, яка є певна частота імпульсів нейрона A  , Живе в її пам'яті у вигляді точно такої ж частоти імпульсів нейрона Z .

Це дуже примітивне уявлення. Чим вище організована «обізнана» частина нервової системи, тим складніше і її дублікати (ми будемо їх називати  фіксаторами уявлень  ) І тим різноманітніше подання. Так як класифікатори можуть належати до різних рівнів ієрархії і ситуація може бути виражена в різних системах понять, представлення також можуть відрізнятися своїм «понятійним мовою», бо вони можуть бути станами фіксаторів різних рівнів. Далі, ступінь стійкості станів фіксаторів уявлень також може бути дуже різною. Тому уявлення сильно відрізняються за своєю конкретності і стабільності. Вони можуть бути точними і конкретними, майже чуттєво сприймаються. Крайнім випадком тут є галюцинація, яка суб'єктивно сприймається як реальність і на яку організм реагує так само, як на відповідну ситуацію. З іншого боку, уявлення можуть бути дуже приблизними як через свою нестійкості, так і через свою абстрактності. Останній випадок часто зустрічається в художній та науковій творчості, коли уявлення виступають як мета діяльності. Людина смутно відчуває, що йому треба, і намагається втілити це у твердій предметної формі. У нього довго нічого не виходить, тому що його уявлення не мають необхідної конкретністю. Однак в один прекрасний момент (і це дійсно  прекрасний  момент!) він раптом домагається своєї мети і ясно усвідомлює, що він зробив саме те, що хотів.

 2.11. Пам'ять

Шляхом редуплікаціі може бути отримано, в принципі, скільки завгодно фіксаторів уявлень. Але тут виникає питання: а скільки їх потрібно тварині? Скільки потрібно дублікатів «обізнаних» класифікаторів? Один? Два? Десять?

Із загальних міркувань випливає, що дублікатів потрібно багато. Адже фіксатори уявлення служать для організації досвіду і поведінки в часі. Фіксатор мети зберігає ситуацію, яка повинна, по ідеї, здійснитися в майбутньому. Інші фіксатори можуть зберігати ситуації, які реально були в минулому. Тимчасова організація досвіду необхідна тварині, що прагне пристосуватися до середовища, в якій воно живе, бо ця середу виявляє деякі закономірності, тобто кореляції між минулими і майбутніми ситуаціями. Можна передбачити, що після якогось початкового збільшення числа рецепторів подальше вдосконалення нервової системи потребують створення фіксаторів уявлень, причому створення їх у великому числі. Бо немає сенсу продовжувати нарощувати число рецепторів і класифікаторів та покращувати тим самим «миттєві знімки» навколишнього середовища, якщо система не вміє виявляти кореляції між ними. Але щоб виявити кореляції між «миттєвими знімками», треба їх десь зберігати. Так і виникають фіксатори уявлень, інакше кажучи  пам'ять  . Зберігання мети в процесі регулювання - це найпростіший випадок використання пам'яті.

 2.12. Ієрархія цілей і планів

У схемі регулювання на рис. 2.6 мета зображена як щось єдине, ціле. Проте ми добре знаємо, що бувають складні цілі, в процесі досягнення яких система ставить перед собою проміжні, «часткові», мети. Ми вже наводили приклади двофазних рухів: щоб вискочити на стілець, кішка спочатку присідає, а потім підстрибує. У більш складних ситуаціях мети утворюють ієрархію, що складається з багатьох рівнів. Припустимо, ви ставите перед собою мету приїхати з дому на роботу. Це ваша «вища» мета в даний момент. Припишемо їй індекс (номер рівня) нуль. Щоб приїхати на роботу, вам потрібно вийти з дому, пройти до зупинки автобуса, доїхати до потрібної зупинки і т. д. Це цілі з індексом мінус одиниця. Щоб вийти з дому, треба вийти з квартири, спуститися в ліфті і вийти з під'їзду. Це цілі з індексом мінус два. Щоб спуститися в ліфті, треба відкрити двері, увійти в ліфт і т. д. - індекс мінус три. Щоб відкрити двері ліфта, треба простягнути руку до дверної ручки, натиснути на неї і потягнути до себе - індекс мінус чотири. Ці цілі можна вже, мабуть, вважати елементарними.

Мета разом із зазначенням способу її досягнення, тобто розкладання на підпорядковані цілі, називають  планом  дії. Наш приклад є фактично опис плану приїзду на роботу. У цілі самої по собі, яка в даному випадку є вистава «я - на робочому місці», ніякої ієрархічної структури немає. Основний логічною одиницею, що утворює ієрархію, є план, а цілі утворюють ієрархію лише остільки, оскільки вони є елементами плану.

Американські психологи Дж.Міллер, Е.Галантер і К.Прібрам у своїй книзі «Плани і структура поведінки» беруть поняття плану в якості основи опису поведінки людини і тварин. Вони показують особливість і плідність такого підходу. На відміну від класичної рефлекторної дуги (без зворотного зв'язку) логічна одиниця опису поведінки, використовувана цими авторами, містить петлю зворотного зв'язку (рис. 2.10). Цю одиницю вони називають  схемою  T-O-T-E  , За початковими літерами англійських слів test-operate-test-exit (перевірка - операція - перевірка - вихід). Перевірка тут означає перевірку відповідності ситуації і мети. У разі невідповідності проводиться операція, у разі відповідності план вважається виконаним, і система йде на «вихід». Як приклад ні рис. 2.11 показаний план забивання цвяха в дошку, представлений у вигляді одиниці T - O - T - E .

 Рис. 2.10. Одиниця T - O - T - E (test-operate-test-exit)

 Рис. 2.11. Забивання цвяха

Схема T - O - T - E  на рис. 2.10 зображує те ж саме явище регулювання, яке було зображено на рис. 2.6. Відмінність між ними в способі зображення. Схема на рис. 2.6 -  структурна  , На рис. 2.10 -  функціональна  . Ці поняття треба пояснити. Заодно ми уточнимо поняття управління.

 2.13. Структурні та функціональні схеми

На структурній схемі кібернетичної системи вказується, з яких підсистем складається дана система. Часто вказується також, як спрямовані потоки інформації між підсистемами. Тоді структурна схема перетворюється на  граф  . У математиці називають  графом  систему точок (  вершин  графа), деякі з яких з'єднані лініями (  дугами  ). Граф називається  орієнтованим  , Якщо на кожній дузі вказано певний напрямок. Структурна схема із зазначенням потоків інформації є орієнтований граф, вершини якого зображують підсистеми, а дуги - потоки інформації.

Такий опис кібернетичної системи не є єдино можливим. Часто нас цікавить не стільки структура системи, скільки її функціонування, дію. Ще частіше ми просто нічого не можемо сказати толком про структуру, але дещо можемо сказати про функціонування. У таких випадках можна побудувати  функціональну  схему. Це теж орієнтований граф, але вершини тут зображають різні безлічі станів системи, а дуги - можливі переходи між станами. Дуга з'єднує дві вершини в напрямку від першої до другої в тому випадку, якщо хоча б з одного стану, що відноситься до першої вершини, можливий перехід в який-небудь стан, що відноситься до другої вершини. Безлічі станів ми називатимемо  узагальненими станами  . Отже, дуга на схемі вказує можливість переходу з одного узагальненого стану в інший. Якщо структурна схема відображає головним чином просторовий аспект, то функціональна - головним чином тимчасовою. Формально відповідно до цього вище визначенням функціональна схема взагалі ніяк не відображає просторового аспекту - поділу системи на підсистеми. Однак, як правило, поділ на підсистеми знаходить відображення в способі визначення узагальнених станів, тобто розділення безлічі всіх станів системи на підмножини, «приписані» до різних вершин графа. Розберемо це на прикладі системи, структурна схема якої представлена ??на рис. 2.12. Це  схема управління .

 Рис. 2.12. Структурна схема управління

Одна з підсистем, звана керуючим пристроєм, отримує інформацію від «робочих» підсистем A  1, A  2, A  3, ..., переробляє її і посилає підсистемам A  1, A  2, A  3, ...  накази  (Керуючу інформацію), внаслідок чого ці підсистеми змінюють свій стан. Треба відзначити, що, строго кажучи, будь-яка інформація змінює стан системи, яка її отримує. Інформацію називають керуючої в тому випадку, коли вона міняє деякі виділені параметри системи, описувані як «основні», «зовнішні», «спостережувані» і т. п. Часто буває, що управляє пристрій по своїй інформаційній ємності та пропускної здатності невелике і служить лише для перемикання інформаційних потоків, а реальна обробка даних і вироблення наказів проводяться однією з підсистем A  1, A  2, A  3, ... або відповідно до зберігається в ній інформацією. Тоді кажуть, що управління переходить в цю підсистему. Так, зокрема, йде справа в обчислювальній машині, де A  1, A  2, A  3, ... - це осередки оперативної пам'яті. Одні з осередків містять пасивну інформацію (наприклад, числа), інші - накази (команди). Коли управління знаходиться в осередку, що містить команду, управляючий пристрій виконує цю команду. Потім воно передає управління в іншу комірку і т. д.

 Рис. 2.13. Функціональна схема передачі управління

Для систем з передачею управління функціональну схему будують так. Кожній вершині графа зіставляють одну з підсистем A  , І безліч всіх станів системи, при яких управління знаходиться в даній підсистемі. Тоді дуги (стрілки) означають передачу управління від однієї підсистеми до іншої (рис. 2.13). На такій схемі навіть при повній детермінованості кожного наступного стану попереднім можуть бути розгалуження завдяки тому, що кожна вершина відповідає обширного множині станів і передача управління може залежати від стану керуючого пристрою або підсистеми, в якій знаходиться управління. Функціональні схеми часто малюють узагальнено, пропускаючи якісь несуттєві деталі і кроки. Тоді може виявитися, що те, по якому шляху в розгалуженні перейде управління, залежить від стану декількох різних підсистем. Умова, при якому здійснюється даний перехід, зазвичай виписують поруч зі стрілкою. Схему на рис. 2.10 можна розуміти в такому саме сенсі. Тоді в ній мається на увазі, що система має дві підсистеми: блок перевірки та блок виконання операції, і управління переходить з однієї в іншу у відповідності зі стрілками. У системи можуть бути й інші підсистеми (в даному випадку - середа), але вони ніколи не отримують управління і тому не зображуються на схемі (точніше, ті моменти, коли середовище змінює стан системи або змінює свій стан під дією системи, включаються в процес дії одного з блоків).

Можна відійти ще далі від структурної схеми. Передача управління в деяку підсистему означає її  активацію  , Тобто виконання того дії, для якого підсистема призначена. Але ми можемо і не знати, яка підсистема відповідає за дане спостережуване дію. Тоді вершини графа ми будемо ототожнювати з діями як такими, а інші будуть означати перехід від однієї дії до іншого. Поняття «дія як таке», якщо визначати його строго, треба ототожнювати з поняттям «узагальнене стан» («безліч станів»), і це повертає нас до першого - самому абстрактному - визначенню функціональної схеми. Справді, коли ми говоримо, що собака «біжить», «гавкає» або «крутить хвостом», то під кожне з цих визначень підходить безліч конкретних станів собаки. Правда, тут кидається в очі одна невідповідність: «стан» є щось статичне, в той час як «дія» - щось явно динамічне, швидше зміна стану, ніж сам стан. Якщо на миттєвої фотографії хвіст собаки не виходить з площини симетрії, то ще невідомо, вертить вона їм чи він застиг в нерухомості. Це протиріччя знімається тим зауваженням, що в поняття стану входять не тільки величини типу «становище», але і величини типу «швидкість», «прискорення» і т. д. Зокрема, вказівка ??стану собаки включає вказівку напруженості м'язів її хвоста і збудженості всіх нейронів, що регулюють стан м'язів.

 2.14. Перехід до феноменологічного опису

Отже, формально, дія на функціональній схемі - це безліч станів. Але сказати, що дана дія є якесь безліч, - це майже нічого не сказати. Треба вміти визначити це безліч. І якщо ми не знаємо структури системи і способу її функціонування, то зробити це строго практично неможливо. Залишається задовольнятися неповним,  феноменологическим  визначенням, заснованим на зовні проявляються наслідках внутрішніх станів. Ось такими-функціональними схемами з більш-менш точно визначеними діями в вершинах графа і описується поведінка складних, невідомо як влаштованих систем, подібних тваринам або людині. Схеми на рис. 2.10 і 2.11 є, звичайно, саме такими схемами. Феноменологічний підхід до діяльності мозку здійснюється двома науками: психологією і біхевіорістікі (вивчення поведінки). Перша заснована на спостереженнях суб'єктивних (зсередини), друга - об'єктивних (ззовні). Вони тісно пов'язані між собою, і часто їх об'єднують під загальною назвою психології.

 Рис. 2.14. Ієрархічний план забивання цвяха

Так як операційний компонент одиниці T - O - T - E  може бути складеним і вимагати виконання декількох підлеглих планів, одиниці T - O - T - E  можуть мати ієрархічну структуру. Міллер, Галантер і Прибрам наводять наступний приклад. Якщо удар молотком по цвяху представити як двофазне дію, доданків з підйому та опускання молотка, то функціональна схема на рис. 2.11, що зображає план забивання цвяха, перейде в схему на рис. 2.14. Ця схема в свою чергу може входити як елемент в операційний компонент схеми T - O - T - E  більш високого рівня.

Ми бачили, що елементарною функціональній схемі на рис. 2.10 відповідає елементарна структурна схема на рис. 2.6. Що відбувається зі структурною схемою, коли плани утворюють ієрархію? Точніше, навпаки: які структурні схеми можуть забезпечити виконання ієрархічно побудованого плану?

Можна припустити різні варіанти таких схем. Наприклад, можна уявити, що блок порівняння завжди один і завжди користується однією і тією ж підсистемою, що зберігає мета, але стан цієї останньої (тобто цілі) змінюється під дією інших частин системи, забезпечуючи витікає із плану зміну цілей. Навпаки, можна уявити, що пара - блок порівняння і мета - розмножується багато разів, і при виконанні ієрархічного плану управління переходить від однієї пари до іншої. Можна припустити комбінацію цих двох способів. І взагалі можна придумати безліч різному влаштованих кібернетичних пристроїв, що здійснюють одну й ту ж ієрархічну функціональну схему. Ясно тільки, що вони будуть мати ієрархічну структуру і що пристрої такого типу могли виникнути еволюційно шляхом редуплікації підсистем і відбору корисних варіантів.

Які ж структурні схеми, реально виникли в процесі еволюції? На жаль, поки ми цього достовірно не знаємо. Тому-то нам і довелося перейти до функціональних схемами. І це тільки перші з обмежень, які ми будемо змушені накладати на прагнення до точного кібернетичному опису вищої нервової діяльності. Ми дуже мало знаємо зараз про кібернетичної структурі і роботі мозку вищих тварин і, тим більше, людини. Власне кажучи, ми майже нічого не знаємо. Є тільки окремі факти і припущення. Тому в подальшому аналізі нам доведеться спиратися головним чином на феноменологію - дані біхевіорістікі та психології, де справа йде трохи краще. Що стосується кібернетичного аспекту, то ми перейдемо на рівень надзвичайно загальних понять. На цьому рівні ми виявимо певні закономірності, настільки загальні, що вони пояснюють етапи розвитку як нервової системи, так і людської культури і, зокрема, науки. Той щодо конкретний аналіз перших етапів еволюції нервової системи, який дозволило нам зробити нинішній стан знань, послужить нам розбігом для подальшого більш абстрактного аналізу. Звичайно, нашій справжньою метою є саме цей абстрактний аналіз, але було б приємніше, якби, знаючи кібернетику мозку, ми могли зробити перехід від конкретного до абстрактного більш плавно і обгрунтовано.

 2.15. Визначення складного рефлексу

Підводячи підсумок опису четвертого етапу розвитку, ми можемо визначити складний рефлекс як такий процес, коли збудження рецепторів, викликане взаємодією із зовнішнім середовищем, передається по нервовій мережі, перетворюючись нею, і активізує певний план дій, який тут же починає виконуватися. У цій схемі поведінки все зворотні зв'язки між організмом і середовищем здійснюються у процесі регулювання дій планом, а в цілому взаємодія між середовищем і організмом описується класичною формулою стимул - реакція. Тільки тепер реакція - це активізація того чи іншого плану.

  1.  Пізніше ми дамо кілька більш загальне визначення поняття, а безліч ситуацій назвемо аристотелевским поняттям. Зараз ми опускаємо прикметник «аристотелевский» для стислості.
  2.  Згідно термінології, прийнятої багатьма логіками, протиставлення абстрактних понять конкретним - це зовсім не те ж саме, що протиставлення загальних понять одиничним. У підручнику логіки (Логіка. М.: Госполитиздат, 1956) читаємо: «Поняття, за допомогою ознак якого предмет мислиться як такої і як даний предмет, називається конкретним. Поняття, за допомогою ознак якого мислиться даний предмет як такий, а деяка властивість предмета або відношення предметів, називається абстрактним ».
     З цього визначення, яке важко назвати шедевром ясності думки, можна все-таки зробити висновок, що загальні поняття, які утворюються не шляхом перерахування одиничних об'єктів, що входять до нього, а шляхом зазначення низки ознак, що оголошуються істотними, і відволікання від інших (несуттєвих) ознак , можна також вважати абстрактними. Ми будемо розглядати тільки такі загальні поняття і будемо називати їх також абстрактними. Наприклад, абстрактний трикутник - це будь-який трикутник, незалежно від величини його сторін і кутів і його положення на екрані, отже, це абстрактне поняття. Таке вживання терміну «абстрактний» має місце в побуті, а також в математиці. Водночас, згідно підручника логіки, «трикутник», «квадрат» і т. п. суть конкретні загальні поняття, а ось «трикутність» і «квадратность», які їм властиві, це поняття абстрактні. По суті, тут в ранг логічного зводиться суто граматичне відмінність, бо навіть з точки зору прихильника останнього варіанту термінології володіння абстрактним поняттям рівнозначно володінню відповідним загальним поняттям.
  3.  Pyc. пер. см. в сб.:  Електроніка та кібернетика в біології та медицині  . М.: Изд-во Иностр. Літ., 1963.
  4.  Див: Прічард Р .  Зображення на сітківці і зорове сприйняття  / / Проблеми біоніки. М.: Світ, 1965. Пер. з англ.: Pritchard R .  Stabilized image on the retine  / / Sci. Amer. 1961. Vol. 204, N 6. P. 72-78.
 Зміст  Далі

наверх

psm.in.ua

     © psm.in.ua - підручники, статті та монографії
енциклопедія  флотський  пломбір  зелені  запіканка