Алгоритмы разума - Амосов Николай Михайлович - Страница 8

Органы управления сложных систем «типа живых» содержат в себе модели и программы (иными словами, тоже структуры), управляющие рабочими подсистемами в соответствии с этими моделями. Программа — это «считывание» модели сигналами, которые регулируют потоки энергии и вещества между элементами системы.

Как объяснить, что сравнительно простая структура — модель в ДНК зародышевой клетки человека — может отразить всю сложность самого человека с его разнообразием клеток и всеми человеческими качествами. Для того чтобы из яйцеклетки вырос человек, нужно извне получить массу сложных веществ («кирпичиков»), а модель должна только предусмотреть, как сложить из них «здание». Само «складывание» состоит в значительной мере в повторении одинаковых операций. В ДНК заложены структуры всех белков организма и порядок, в каком следует «считывать» их при построении органов. Заложены и обратные связи, отмечающие выполнение этапов формирования организма. Следовательно, принцип управления по модели не исключает возможности построения более сложной, чем сама модель, системы, поскольку в модели должен быть предусмотрен лишь порядок включения структур, получаемых извне.

Мы привыкли к статическим моделям: игрушка, чертеж, текст — все это чистая структура. Основу моделей в органах управления сложных систем тоже составляют структуры: ДНК, сети нейронов в центральной нервной системе. Несомненна избыточность этих структур — например в каждой клетке имеется полный набор генов, достаточный для построения целого организма. Для реализации управления нужна программа «считывания» структур сигналами, а для этого — активация определенных частей модели. Таким образом, важна не только структура, но и активность, энергия различных элементов модели. Понятие активности тоже можно свести к изменению структур, только на уровне более низком, например в молекулах, атомах, составляющих структуру. Сам сигнал представляет собой такую «активированную порцию структуры». Пример — информационная РНК или активность синапса на теле нервной клетки, когда на него подается импульс с другого нейрона.

Структура нам представляется чем-то стабильным, хотя в действительности это относится лишь к грубым материальным конструкциям из многих молекул и атомов. В живых системах структуры ДНК очень прочны, чего нельзя сказать о структурах нервной системы. Конечно, нейроны не передвигаются, отростки их у взрослого растут медленно, но тонкие структуры синапсов — мест соединения нейронов, обеспечивающих прохождение энергии с одного нейрона на другой,— довольно нестабильны во времени. То же касается и «рабочих» элементов нейрона, обеспечивающих его активность — процесс возбуждения.

Рис. 8. Динамические характеристики элементов модели (нейронов) : «вход» — время раздражения извне, «выход» — величина активности на выходе элемента. Характеристики отмечают длительность активности после прекращения действия «входа».

Рис. 9. Статические характеристики элементов модели (нейронов): «вход» - величина раздражителя; «выход» — уровень активности. Показаны три характеристики — в зависимости от степени тренированности элемента.

Активность элементов модели, так же как и сигналы,— это ее функции. Модель, в которой элементы взаимодействуют друг с другом и с внешней средой через сигналы, можно назвать действующей, в противоположность статичной, лишенной функции и возможности самостоятельно взаимодействовать с внешним миром. Структуры живых клеток подчиняются закону тренировки и детренировки: при функционировании их «мощность» возрастает, при покое — уменьшается. Эти процессы развиваются неравномерно. Уровень и длительность активности живого структурного элемента не только заложены в его генах, но и являются результатом тренировки в процессе предшествовавшей деятельности. Изменение структуры модели в результате получения сигналов извне составляет память. Временная активность комплекса структурных элементов модели — это временная или активная память. Организация новых структур в соединениях элементов модели — ее длительная или пассивная память. На рис. 8 показаны временные (динамические) характеристики различных типов элементов, а на рис. 9 — статические характеристики их тренированности.

Итак, сочетание постоянных и изменчивых структур, состоящих из элементов с разными динамическими характеристиками активности,— вот черты моделей систем «типа живых».

Управляющие органы сложных систем можно представить как их интеллект, «тело» — как рабочие подсистемы. Сигналы представляются комплексами подвижных структур, как, например, РНК в клетках или импульсы в нервных проводниках.

В связи с этим можно говорить о «коде» моделей и сигналов.

Под словом «код» понимается определенный набор структурных элементов, из которых строятся статические модели. Письменная речь — это код букв. Есть код рисунков, код математических формул. Структура клеток и организмов записана генетическим кодом — набором генов, составленных из нуклеотидов и объединенных в ДНК. Структурный код нервной системы — это нервные клетки различного типа.

Функция моделей выражается сигналами, и к ним тоже применяется понятие кода. Примеры — код нервных импульсов, код информационных РНК, код сигнальных флагов и масса других.

Управление любым объектом предусматривает цепь из трех звеньев: рецептор — датчик, воспринимающий энергию объекта и превращающий ее в сигналы, сами органы управления (моделирующая установка, мозг, разум, интеллект) и эффектор — орган воздействия, превращающий управляющие сигналы, исходящие от интеллекта, в некоторый вид энергии, достаточно мощный, чтобы изменить деятельность объекта. Рецепторы специфичны: рецептор одного вида воспринимает только один вид энергии; но разные рецепторы одной системы превращают их в знаки одного кода, характерного для данного управляющего органа, интеллекта, разума. Например, рецепторы глаза, уха, кожи — все кодируют свои сигналы нервными импульсами. То же касается и эффекторов: они превращают сигналы универсального для системы кода в специфическую энергию воздействия. Например, сокращение мышцы или выделение слюны. Рецепторы и эффекторы имеют статические и динамические характеристики, подобные нейронным (см. рис. 8, 9). Как правило, активность рецептора продолжается до тех пор, пока на него падает внешняя энергия.

Рис. 10. Схема кратковременной памяти. Модель представлена кратковременной высокой активностью элементов (нейронов), показанных в виде заштрихованных кружочков.

Если представить себе, что каждый рецептор воспринимает энергию из ограниченного пространства внешнего мира или «тела», что он активирует один элемент в моделирующей установке (например, один нейрон «рецепторного поля» мозга), то совокупность активированных в данное время элементов составит мгновенную модель пространства внешнего мира, или «тела», энергию которого воспринимает система рецепторов (рис. 10). Модель будет изменяться так же быстро, как изменяются воспринимаемые объекты внешнего мира, и с той скоростью, с какой их изменения улавливаются рецепторами. Для превращения такой сугубо временной модели в постоянную нужно, чтобы между активированными элементами установились связи (рис. 11). В этом случае повторное возбуждение извне некоторого числа элементов модели по таким связям могло бы активировать всю модель, иными словами, произошло бы вспоминание воспринятой ранее картины. Однако при этом придется отключать рецепторы, чтобы не наслоились новые картины, воспринимаемые извне. Для непрерывного запоминания новых картин нужно подключать к рецепторам новые поля элементов. Тогда мы получим серию картин-моделей, как на кинопленке. Невозможно на одни и те же элементы воспринимать новые картины и одновременно запоминать их.