CC BY
94
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
УДК: 159.9 D01:10.12737/21764
К ПРОБЛЕМЕ САМООРГАНИЗАЦИИ В БИОЛОГИИ И ПСИХОЛОГИИ В.М. ЕСЬКОВ*, Ю.П. ЗИНЧЕНКО**, О.Е. ФИЛАТОВА*
* БУ ВО Ханты-Мансийского автономного округа - Югры «Сургутский государственный университет»,
г. Сургут,пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, 628400, Россия ** ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова», ГСП-1,
Ленинские горы, Москва, 119991, Россия
Аннотация. Постулируется, что самоорганизующийся хаос биосистем составляет основу функционирования сложных систем - гомеостатических систем. Впервые на это обратил внимание в 1947 г.
H.А. Бернштейн, высказав гипотезу об организации движении в виде «повторения без повторений».
I.R. Prigogine очень близко подошел к пониманию хаотичности биосистем, но он не вышел за рамки динамического хаоса. В рамках новой теории хаоса-самоорганизации вводится аналог принципа Гей-зенберга и понятие квазиаттрактора для биосистем - complexity. Особым образом определяется гомео-стаз и эволюция таких сложных, гомеостатических биосистем. Принципы гомеостатического регулирования распространяются на социальные и другие системы (экосистемы) в природе, для которых базовым свойством является непрерывный хаос статистических функций распределения и их характеристик. Показано, что такие системы третьего типа (гомеостатические системы) составляют основу всей живой материи, жизни. Это требует изменения базовой парадигмы естествознания и перехода к теории хаоса-самоорганизации. Сейчас мы создали новые методы и такую теорию для описания сложных систем - complexity в рамках новой, третьей парадигме естествознания в виде теории хаоса-самоорганизации.
Ключевые слова: самоорганизация, хаос, гомеостаз.
PROBLEM OF THE SELF-ORGANIZATION IN BIOLOGY AND PSYCHOLOGY
V.M. ESKOV*, U.P. ZINCHENKO**, O.E FILATOVA*
*Surgut State University, Surgut, Lenin av., 1, Surgut, 628400, Russia **Lomonosov Moscow State University, GSP-1, Lenin Hills, Moscow, 119991, Russia
Abstract. It is postulated that the self-organizing chaos of biological systems is the basis for functioning of complex systems - homeostatic systems. For the first time, it was brought to attention in 1947 by Bernstein N.A. expressing the hypothesis about organization of movements in form of "repetition without repetition". Prigogine I.R. came very close to understanding the randomness of biological systems, but he didn't go beyond the dynamic chaos. In the new theory of the chaos and self-organization the analogue of Heisenberg principle and concept of quasi-attractor for biological systems complexity has been introduced. Homeostasis and evolution of such complex, homeostatic biological systems has been determined in special way. Principles of homeostatic regulation apply to social and other systems (ecosystems) in nature, for which the underlying property is continuous chaos of statistical distribution functions and their characteristics. It is shown that such third type systems (homeostatic system) are the basis of all living matter, life. This requires changing the basic paradigm of science and the transition to theory of chaos and self-organization. The authors published new methods and the theory to describe complex systems - complexity.
Key words: self-organization, chaos, homeostasis.
Введение. Проблема гомеостатического Л.фон Берталанфи в общей теории систем (ОТС) регулирования обсуждается в биологии и ме- и П.К. Анохин в своей теории функциональных дицине вот уже около 150 лет (с момента пред- систем организма (ФСО) человека. Эти оба ис-ставления работ К. Бернара). Попытки прибли- следователя свои попытки в описании гомео-зиться к описанию таких систем предпринимал статических систем производили в 30-50-х годах
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
20-го века, т.е. около 80-ти лет назад. Однако существенного продолжения эти работы так и не получили (сейчас интерес к ОТС упал до минимума). Приблизительно в это же время Н.А. Бернштейн выступил с гипотезой (1947 г.) о «повторении без повторений» в биомеханике, которую также сейчас можно отнести к проблеме гомеостатических систем. Некоторым завершением этой эпопеи в отношении изучения гомеостаза и гомеостатических систем была публикация W. Weaver в 1948 г., где он впервые заговорил о трех типах систем в природе [22]. При этом биосистемы он выделил в системы третьего типа (СТТ) - organized complexity (организованная сложность). Однако и работы Н.А. Бернштейна, и работы W. Weaver за эти почти 70 лет никем не были продолжены и развиты, а ОТС Берталанфи вообще потеряла интерес в глазах современных ученых (ВАК РФ исключил системный анализ из списка биологических наук).
В середине 20-го века определенное обобщение в теории гомеостаза и complexity выполнил W.B. Kennon, который четко представлял отсутствие статики (устойчивости) в организации гомеостатических систем (гомеостаза), но количественного описания гомеостаза (СТТ, complexity, эмерджентным системам) ни Кэнно-ном, ни Анохиным, ни даже Бернштейном вместе с W. Weaver так и не было сделано. Все наши предшественники не определились количественно со степенью неопределенности и неповторимости у СТТ - сложных биосистем. Они даже не представляли меру хаоса и степени организованности в таких сложных биосистемах, и тем более никто из них даже не пытался построить каких-либо приемлемых моделей гомеостатиче-ских систем [3-12]. Все их описания сводились к статистическим моделям, к расчету статистических функций распределения fix) [1-4].
До настоящего времени вся современная биология и медицина пребывает в иллюзии детерминизма и стохастики, считая, что сложные, гомеостатические системы можно описывать в рамках функционального анализа (детерминизм, задача Коши) или стохастики [312]. В конце 20-го века I.R. Prigogine попытался вырваться из плена определенности при описании complexity (эмерджентных систем в терминах J.A. Wheller), но тогда ему бы пришлось (по его же высказыванию) «деградировать и дойти
до точки, за которой могу покинуть области математики и физики» ([13], стр.54). Уход из области редукционизма, детерминизма и стохастики для I.R. Prigogine был эквивалентен деградации в виде отхода от современной науки, но нобелевский лауреат ошибался! Отход от современной детерминистской и стохастической науки (ДСН) не является деградацией. Это реальное развитие, движение науки и переход к третей парадигме, которое нам предстоит совершить [4-12,15-19].
Вместо традиционных детерминистских и стохастических понятий и моделей сейчас мы предлагаем третью, глобальную парадигму в естествознании, аппарат теории хаоса-самоорганизации (ТХС) в описании СТТ - complexity и новое понимание старых понятий хаоса и самоорганизации. В этом случае мы (для СТТ, complexity, эмерджентных систем) предлагаем самоорганизующийся хаос, в котором при изменении состояния гомеостаза мы можем наблюдать усиление самоорганизации и тогда биосистема приближается к стохастике в ее описании. Наоборот, при усилении хаоса биосистема уменьшает роль стохастики в своем поведении. Игра хаоса и самоорганизации (порядка) очень подобна известному произведению Р. Желязны «Хроники Амбера», где хаос и порядок находились в непрерывной (и с переменным успехом) борьбе. Единство этих двух процессов в этом романе и является жизнью, основой существования живых систем. Сейчас в ТХС мы имеем полную аналогию этому. Фундаментальный признак живого - это игра хаоса и порядка виде самоорганизации любых биосистем. Таковы закономерности жизни, живых систем, динамики поведения параметров их вектора состояния x(t) [2-11,14-19].
1. СТТ - complexity не объект детерминизма и стохастики. Редукционная, детерминистская и стохастическая наука (ДСН) не могут описывать динамику поведения параметров xi любой гомеостатической системы, а гомеостаз не является объектом современной науки. Доказательств этому несколько и мы их многократно уже приводили (более 400 статей и около 40-а монографий), но напоминаем еще раз. Начнем с главных аргументов. Во-первых, у го-меостатических систем отсутствует традиционное для современной науки понятие стационарных режимов, т.е. статики (точек покоя) в
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
виде условия dx/dt=0, где x=x(t)=(xi, Xj,....,Xm)T это вектор состояния биосистемы для биосистем нет. Компоненты этого вектора x(t) в медицине являются диагностическими (клиническими) признаками xi, а в биологии - это переменные, описывающие любую биосистему в некотором m-мерном фазовом пространстве состояний (ФПС) признаков (параметров) xi [3-12]. Это ФПС может быть любой размерности, но в ряде случаев мы в качестве xi(t) берем конкретный диагностический признак (xi= xi(t)) и тогда имеем 3 координаты: xi, xi=dxi/dt, xi=dxi/dt.
По поводу таких неопределенных систем R. Penrose говорил: «Что означает «вычислимость», когда в качестве входных и выходных данных допускаются непрерывно изменяющиеся параметры?» [20]. Такие complexity, находящиеся в непрерывном и хаотическом изменении, действительно невозможно описывать в рамках не только детерминистских моделей (функциональный анализ), но и в рамках стохастики. Как мы доказали, любая выборка, полученная на любом интервале времени At (включая и начальное состояние таких особых, гомеостатиче-ских систем) не может быть произвольно повторена (нельзя в реку войти два раза, говорили древние греки). Живые системы постоянно демонстрируют якобы одинаковую (по убеждению ДНС), но реально хаотическую динамику изменения всех компонент xi своего вектора состояния x(t) в ФПС [2-7,12,14].
В целом, любая траектория x(t) в ФПС, описывающая динамику биопроцесса, не может быть повторена два раза не только точно в детерминизме (при заданном начальном значении x(t0) и уравнении движения эта траектория повторяется в ДСН многократно), но и приближенно в рамках статистических функций распределения f(x). Для СТТ-complexity мы не можем произвольно получить подряд две одинаковые выборки xi и где одинаковые статистические функции f(x), то есть fi(xi)ïfi+i(xi). При многократных повторах одних и тех же опытов с одним и тем же биообъектом (находящемся в одном гомеостазе) мы не можем произвольно получить повторения (подряд) их статистических функций распределения f(x), их амплитудно-частотных характеристик (АЧХ), их автокорреляций A(t) и др. статистических характеристик [2-10,14-19].
Эта статистическая неповторимость выборок СТТ нами была доказана на многочисленных экспериментальных проверках гипотезы Н.А. Бернштейна (о повторении без повторений) и она получила количественное подтверждение в эффекте Еськова-Зинченко в психологии и во всей медицине (вместе с биологией, экологией и физиологией). Невозможно произвольно повторить два раза одну и ту же выборку xi, ее статистическую функцию f(x), ее АЧХ, A(tM т.д. Все гомеостатические системы являются необратимыми (неповторяемыми) как в рамках детерминизма (т.е. некоторого равенства), так и в рамках стохастики (в виде f(x)) [3-12].
Всего было обследовано более 20 000 человек (некоторые многократно, по 225 выборок) и было получено более 1000000 выборок. Их анализ показал отсутствие произвольного повторения f(x), вероятность p такого повтора (чтобы fi(xi)rfj+i(xi)) обычно не превышает p<0,03. Это очень малая величина и тогда возникает закономерный вопрос: с чем работает современная биология, медицина и психология? Каждая выборка уникальная (без произвольного повтора ее fx)). Две соседние выборки кардиоинтервалов (КИ), которые получены при 15-ти измерениях (по 5 минут) работы сердца могут совпадать с вероятностью p<0,03. Это означает, что для такой пары выборок критерий Вилкоксона p>0,05 и их можно отнести к одной генеральной совокупности, но таких пар крайне мало для систем третьего типа (СТТ) - complexity.
Характерный пример статистического парного сравнения выборок КИ мы представляем для испытуемого ГДВ, находящегося в спокойном состоянии (гомеостазе), в табл. 1. Здесь имеются всего 105 независимых пар сравнения выборок (по критерию Вилкоксона p<0,05 при различиях выборок), из которых только k=17 пар показывают возможность их (пары) отнесения к одной генеральной совокупности, остальные пары все разные. Вероятность же совпадения двух пар подряд для КИ еще меньше (обычно p<0,03 для КИ). Все это доказывает отсутствие статистической устойчивости у СТТ и демонстрирует количественно эффект Еськова-Зинченко для различных параметров организма человека. Иными словами, речь идет не только о нервно-мышечной системе - НМС (эффект Бернштейна), но и о кардио-респираторной системе (КРС) и других ФСО.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
Матрица парного сравнения выборок кардиоинтервалов испытуемого ГДВ (число повторов N=15), использовался критерий Вилкоксона (уровень значимости р<0.05, число совпадений к=17)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00
2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.19 0.33 0.00 0.00 0.00
3 0.00 0.00 0.48 0.00 0.91 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 0.00 0.00 0.48 0.00 0.86 0.02 0.00 0.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00
5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.84 0.45 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
6 0.00 0.05 0.91 0.86 0.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.13 0.08 0.00 0.00 0.00
7 0.00 0.00 0.01 0.02 0.00 0.05 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.00 0.02 0.56 0.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.84 0.00 0.01 0.56 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.45 0.00 0.00 0.63 0.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11 0.00 0.19 0.00 0.02 0.00 0.13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.55 0.00 0.00 0.00
12 0.00 0.33 0.00 0.03 0.00 0.08 0.00 0.00 0.00 0.00 0.55 0.00 0.00 0.00
13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
14 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Таблица 2
Матрица парного сравнения миограмм одного и того же человека при слабом напряжении (р=5даН),
построенная с помощью критерия Вилкоксона (критерий значимости р<0,05, число совпадений к=4)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.85 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00
2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
3 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
4 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
5 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
7 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
9 0.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.01 0.00 0.00
10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31
11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.39 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00
12 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00
13 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.10 0.00 0.00 0.00 0.08
14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00
15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.31 0.00 0.00 0.08 0.00
Именно эти параметры мы сейчас широко используем в биологии, медицине и психологии для оценки состояния ФСО, его функций, для оценки психических функций человека. Известно, что психическое состояние существенно влияет на параметры сердечно-сосудистой системы (ССС) человека, на параметры его ЭЭГ, ЭМГ и других объективных показателей ФСО. Но при этом возникает закономерный вопрос: что и как сравнивать, если уже в одном гомео-стазе две подряд регистрируемые выборки КИ,
Таблица 1 ЭЭГ, ТПГ, ТМГ и др. xi могут существенно различаться. Если мы подействовали внешним фактором (стресс-агент, изменили психологический статус испытуемого), то как уловить разницу, если почти всегда (97%) fj(xi)^fj+1(xi)? Где различие между спокойным состоянием (релаксацией) и измененным состоянием (при стрессе) ФСО, психики?
Что мы вообще сейчас измеряем в медицине, экологии, психологии, если выборки будут без всяких изменений гомеостаза уже исходно (первоначально) различаться и существенно (p<<0,05!). Для иллюстрации мы приводим еще два примера из электромиографии (табл. 2) и электроэнцефалографии (табл. 3). В табл. 2 мы сравнили 15 выборок ЭМГ, полученных подряд у одного и того же испытуемого (сжатие динамометра с усилением F1=5 даН и регистрацией накожными электродами интерференционной ЭМГ). Здесь число совпадений k=4. А в табл. 3 мы приводим аналогичный пример с регистрацией ЭЭГ у человека в одном гомеостазе (психическом состоянии) при подряд регистрируемых выборках ЭЭГ и их парном сравнении. В табл. 3 число пар совпадений выборок k=25, т.е. выборки ЭЭГ различные, если их подряд регистрировать у одного испытуемого и только у 25 пар имеются совпадения.
2. Проблема гомеостаза с позиций стохастики и ТХС. Как можно сравнивать КИ, ЭЭГ, ЭМГ, ТМГ, ТПГ и др. xi до и после заболевания, до и после физической нагрузки (в физиологии спорта), до и после изменения условий проживания (в экологии), до и после стресс воздействия (в психологии), если все подряд получаемые выборки всех параметров x(t) и без этого различаются существенно? Во всех наших измерениях (более миллиона выборок) мы всегда наблюдали отсутствие произвольного повторения выборок параметров xi для ФСО. Все статистические характеристики любых xi организма человека (и его психики) хаотически изменяются, нет повторений f(x), мы имеем везде эффект Еськова-Зинченко [2,7,9,12].
В свете выше изложенного возникает фундаментальный вопрос всего естествознания: что такое гомеостаз, гомеостатическое регулирование в медицине, физиологии, биологии, экологии, психологии (если мы будем говорить о психическом гомеостазе)? Что такое неизмен-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
ность СТТ и как можно регистрировать изменения параметров ФСО, организма при заболевании, изменении психики, условий окружающей среды? Что такое норма и патология с позиций стохастики и новой ТХС, которую мы сейчас активно создаем и развиваем в психологии, медицине, биологии и экологии.
Таблица 3
Матрица парного сравнения ЭЭГ одного и того же здорового человека (число повторов N=15) в период релаксации в отведении Тх-Яе/, использовался критерий Вилкоксона (значимость р<0.05, число совпадений к=25)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 0.00 0.03 0.29 0.65 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.71 0.19 0.64 0.00 0.00
2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
3 0.03 0.00 0.15 0.19 0.11 0.00 0.00 0.00 0.02 0.79 0.00 0.88 0.00 0.00
4 0.29 0.00 0.15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.40 0.07 0.48 0.00 0.00
5 0.65 0.00 0.19 0.00 0.65 0.00 0.00 0.00 0.10 0.31 0.00 0.38 0.00 0.00
6 0.00 0.00 0.11 0.00 0.65 0.00 0.02 0.00 0.22 0.34 0.00 0.68 0.00 0.00
7 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.22 0.00 0.00 0.00
8 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.82 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
9 0.00 0.12 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.82 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
10 0.00 0.00 0.02 0.00 0.10 0.22 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.07 0.00 0.00
11 0.71 0.00 0.79 0.40 0.31 0.34 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00
12 0.19 0.00 0.00 0.07 0.00 0.00 0.22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
13 0.64 0.00 0.88 0.48 0.38 0.68 0.00 0.00 0.00 0.07 0.78 0.00 0.00 0.00
14 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
15 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Очевидно, что пребывать дальше в пределах (границах) стохастики теперь уже становится весьма затруднительно. Стохастика не может объективно различать норму и патологию, регистрировать изменения психических функций человека, т.к. все f(x), статистические характеристики получаемых выборок непрерывно изменяются и норма может стать патологией и наоборот. Иллюзия глобальности статистических методов в медицине, биологии, экологии, психологии должна завершаться. Наступает конец не только детерминизма (наступает эпоха индетерминизма, по мнению I.R. Prigogine [13]), но и стохастики. Нет повторения траектории x(t) в ФПС и их выборок при повторах измерений одних и тех же параметров xi, гомеостаза у СТТ-complexity. Сейчас действительно мы говорим о конце определенности (об индетерминизме), который прогнозировал I.R. Prigogine в ряде своих публикаций [13].
Однако, и сама неопределенность, которую мы сейчас предлагаем современной науке в рамках ТХС и новой третьей парадигмы [2-9], не является традиционной неопределенностью в рамках детерминизма, стохастики и даже динамического хаоса. На реальности последнего
настойчиво пытались убеждать нас три выдающихся физика 20-го века, нобелевских лауреата J.A. Wheller, I.R. Prigogine и Gell-Mann, которые многократно говорили о динамическом хаосе в описании complexity, эмерджентных систем, (а у нас это СТТ-биосистемы). Для СТТ мы не можем получить аттрактор Лоренца, у СТТ нет свойства перемешивания, их константы Ляпунова А не являются положительными величинами (нет А>0), нет и стремления автокорреляционных функций A(t) к нулю при неограниченном возрастании времени t наблюдения при (t^-*).
Возникают другие понятия неизменности (статики) и изменений параметров x(t) (т.е. кинематики СТТ в ФПС). Возникают неопределенности 1-го и 2-го типов, которых нет в современной науке. В ТХС мы вводим другие понятия и другие модели, которые не имеют аналогов в физике, химии, технике. Даже хаос СТТ в ТХС отличен от хаоса Лоренца-Арнольда. Здесь мы уже имеем хаос стохастических функций f(x) и различных стохастических характеристик [2-12,14-16].
Третья парадигма естествознания и ТХС описывает мир особых систем (СТТ-complexity) и обычные модели в виде уравнений (функциональный анализ) или функций распределения f(x) не подходят для описания живых систем (complexity). Особое значение в ТХС имеет го-меостаз и его эволюция в ФПС, поскольку понятие гомеостаза в рамках первых двух парадигм (детерминистской и стохастической) не имеет строгого математического (физического) представления. Гомеостаз в детерминизме для вектора состояния биосистемы x=x(t)=(xi, xj,....,xm)T можно представить как стационарный режим в виде dx/dt=0, но это невозможно наблюдать для СТТ [2-9].
Однако, такое стационарное состояние для вектора x(t), описывающего СТТ-complexity, в рамках ДСН вообще даже представить невозможно. Непрерывно и хаотически для любой СТТ мы имеем dx/dt^0. В 1948 г. Н.А. Бернштейн пытался выдвинуть гипотезу о «повторении без повторения» в биомеханике [1]. При этом количественных доказательств этому Бернштейн не представил. Все (почти) 70 лет эта гипотеза не имела количественного подтверждения и только сейчас в эффекте Еськова-Зинченко мы вышли за пределы не только детерминистских стационарных состояний СТТ (когда dx/dt=0), но
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
и за пределы стохастической устойчивости, устойчивости аттракторов Лоренца в виде свойства перемешивания. Мы перешли в третью парадигму и ТХС, в которой нет никакой устойчивости с позиций современной ДСН [1416,18]. Об этом пытался сказать W.Weaver [19], но количественно это никем не подтвердилось.
В эффекте Еськова-Зинченко мы доказали, что статистические функции распределения f(x) выборок любых xi всего вектора x(t) демонстрируют калейдоскоп хаоса (как правило fi(xi)±fj+1(xi)). Равенство двух подряд полученных функций fj(xi) и fj+1(xi) может быть получено с вероятностью p<0,04 для выборок треморограмм (ТМГ), теппинграмм (ТПГ), кардиоинтервалов (КИ), электромиограмм (ЭМГ), электроэнцефалограмм (ЭЭГ), электронейрограмм (ЭНГ) и даже у биохимических параметров крови [2-9].
Тогда возникает закономерный вопрос, о каком «стазе» (устойчивости) может идти речь в гомеостазе? С чем мы до настоящего времени работали в психологии, биологии, медицине, экологии, если все характеристики живых систем непрерывно изменяются? Очевидно, что каждая выборка - единичное и случайное событие, которое в принципе невозможно два раза повторить (напомним, что fj(xi)^fj+1(xi) с вероятностью p>0,96). Поэтому все измерения в психологии до сегодняшнего дня имеют уникальный характер, и для них современная наука не работает. Именно про это говорил в 1999 г. I.R. Prigogine, подчеркивая, что уникальные системы - не объект современной науки [13].
Действительно, если мозг находится в спокойном состоянии (релаксация), то что происходит при этом в работе его нейронных сетей? Традиционно в психологии, нейрофизиологии для изучения работы мозга в некоторых стационарных состояниях мы используем спектральный анализ АЧХ, ЭЭГ, которые можно регистрировать поверхностно с помощью накожных электродов. Далее рассчитываются спектральные характеристики на отдельных интервалах частот (а- или ^-ритмы и т.д.) и анализируется активность мозга по этим интервалам частот. В наших исследованиях мы проверили гипотезу Н.А. Бернштейна о «повторение без повторений» в отношении нейросетей мозга начиная с биоэлектрической активности отдельных пулов даже нейронов мозга человека, находящегося в спокойном состоянии.
Фактически, мы ставим вопрос о гомеоста-тичности в динамике поведения ЭЭГ в период релаксации и при некоторых внешних управляющих воздействиях. В качестве последних у нас была фотостимуляция зрительного анализатора (стандартный тест в психологии и психиатрии ). При этом мы использовали в качестве первой переменной хг=хО сами эти биопотенциалы - ЭЭГ, а в качестве второй переменной Х2=Х2(Ь) = йхг/йЬ - V- скорость изменения хг(Ь). В ряде случаев использовалась и третья фазовая координата хз= йх2/йЬ, т.е. а - ускорение изменения хг(Ь). Все эти три переменные образовывали трехмерное фазовое пространство вектора хН)=(хг, х2,хз)т, в котором сам х(Ь) совершал непрерывное и хаотическое движение. Геометрически это движение представлено на рис. в виде некоторой ограниченной (трехмерной) области ФПС, которую в ТХС мы определяем как квазиаттрактор (КА). Внутри такого КА движется х(Ь).
Й&.
А В
Рис. Фазовый портрет движения квазиаттракторов в пространстве состояний выборок электроэнцефалограмм здорового человека: А - в период релаксации Уг=239001; В - в период фотостимуляции У2=132762
На этом рис. мы видим, что х(Ь) совершает непрерывное и хаотическое движение в пределах некоторого КА, объем которого до воздействия был Уг=239001 у.е., а после фотостимуляции у этого же человека его объем уменьшился до У2=132762 у.е. Первое состояние характерно до релаксации испытуемого (гомеостатическое, спокойное состояние - I). При этом очевидно, что с позиций детерминизма у нас нет покоя, &х/&1 Ф 0 непрерывно и хаотически изменяется вектор хШ, скорость изменения х() тоже непрерывно изменяется, вектор хШ непрерывно и хаотически движется внутри некоторого КАг.
Подчеркнем, что психически у испытуемого имеется покой (релаксация) и он находится в одном, неизменном гомеостазе, но при этом его вектор состояния ЭЭГ (активность мозга) демонстрирует хаос и самоорганизацию. То, что это хаос, легко убедиться в рамках эффекта Есь-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
кова-Зинченко. В этом случае мы можем проверить гипотезу Н.А. Бернштейна (повторение без повторений), если возьмем подряд зарегистрированные на одинаковых отрезках времени Atj =5 сек, где /=1,2,3...,15 динамику x(t) в виде ЭЭГ и попробуем сравнить полученные выборки (отрезки) ЭЭГ у одного испытуемого, находящегося в релаксации. Это сравнение мы обычно делаем путем построения матрицы парных сравнений xi(t) на основе критерия Вилкоксона (p<0,05). Очевидно, что если p>0,05, то пара выборок ЭЭГ совпадает, т.е. эту пару можно отнести к одной генеральной совокупности. Как правило, для ЭЭГ мы имеем число
пар совпадений к<10 т.е. это малая величина и ЭЭГ демонстрирует стохастический хаос.
Выводы:
1. Сегодня мы можем говорить о новом понимании гомеостаза и о гипотезе психического гомеостаза в состоянии человека. При этом го-меостаз следует понимать иначе, чем это уже имеется в медицине.
2. При гипотезе гомеостаза мы имеем хаос параметров организма XI, но при этом вектор х(Ь) находится в пределах квазиаттрактора, т.е. мы реально имеем стационарные значения параметров х(Ь), но с позиций ТХС, в рамках квазиаттракторов.
Работа выполнена при поддержке РФФИ (15-41-00034 р_урал_а)
Литература
1. Бернштейн Н.А. Биомеханика и физиология движений. Под ред. В.П. Зинченко. Институт практической психологии. 1997. 607 с.
2. Веракса А.Н., Горбунов Д.В., Шадрин Г.А., Стрельцова Т.В. Эффект Еськова-Зинченко в оценке параметров теппинга методами теории хаоса-самоорганизации и энтропии // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. №1. С. 17-24.
3. Еськов В.М., Филатова О.Е. Проблема идентичности функциональных состояний нейросетевых систем // Биофизика. 2003. Т. 48, № 3. С. 526-534.
4. Еськов В.М., Филатова О.Е., Фудин Н.А., Хадарцев А.А. Новые методы изучения интервалов устойчивости биологических динамических систем в рамках компартментно-кластерного подхода // Вестник новых медицинских технологий. 2004. Т. 11, № 3. С. 5-6.
5. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Каменев Л.И. Новые биоинформационные подходы в развитии медицины с позиций третьей парадигмы (персонифицированная медицина - реализация законов третьей парадигмы в медицине) // Вестник новых медицинских технологий. 2012. Т. 19, № 3. С. 25-28.
6. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Козлова В.В., Филатова О.Е. Использование статистических методов и методов многомерных фазовых пространств при оценке хаотической динамики параметров нервно-мышечной системы человека в условиях акустических воздействий // Вестник новых медицинских технологий. 2014. Т. 21, № 2. С. 6-10.
7. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Поски-на Т.Ю. Эффект Н.А. Бернштейна в оценке параметров тремора при различных акустических воздействиях // Национальный психологический журнал. 2015. № 4. С. 66-73.
References
Bernshteyn NA. Biomechanics and Physiology of movements. Pod red. V.P. Zinchenko. Institut prakti-cheskoy psikhologii, 1997. Russian. Veraksa AN, Gorbunov DV, Shadrin GA, Strel'tsova TV. Effect Eskova Zinchenko-estimation of parameters in tapping methods of the theory of chaos and entropy, self-organization. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;1:17-24. Russian.
Es'kov VM, Filatova OE. Problema identichnosti funktsional'nykh sostoyaniy neyrosetevykh sistem [Identity problem of functional states of neural network systems]. Biofizika. 2003;48(3):526-34. Russian. Es'kov VM, Filatova OE, Fu-din NA, Khadartsev AA. Novye metody izucheniya intervalov ustoychivosti bi-ologicheskikh dinamicheskikh sistem v ramkakh kom-partmentno-klasternogo podkhoda. Vestnik novykh me-ditsinskikh tekhnologiy. 2004;11(3):5-6. Russian. Es'kov VM, Khadartsev AA, Kamenev LI. Novye bioin-formatsionnye podkhody v razvitii meditsiny s pozit-siy tret'ey paradigmy (personifitsirovannaya meditsina - realizatsiya zakonov tret'ey paradigmy v meditsine). Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2012;19(3):25-8. Russian.
Es'kov VM, Khadartsev AA, Kozlova VV, Filatova OE. Ispol'zovanie statisticheskikh metodov i metodov mnogomernykh fazovykh prostranstv pri otsenke khao-ticheskoy dinamiki parametrov nervno-myshechnoy sistemy cheloveka v usloviyakh akusticheskikh vozdeyst-viy. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;21(2):6-10. Russian. Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatov MA, Poskina TYu. Effekt N.A. Bernshteyna v otsenke parametrov tremora pri razlichnykh akusticheskikh vozdeystviyakh [The effect of NA Bernstein in the evaluation of tremor parameters for different acoustic effects]. Natsional'nyy psikhologicheskiy zhurnal. 2015;4:66-73. Russian.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 3 - P. 174-181
8. Еськов В.М., Газя Г.В., Майстренко Е.В., Болтаев А.В. Влияние промышленных электромагнитных полей на параметры сердечнососудистой системы работников нефтегазовой отрасли // Экология и промышленность России. 2016. № 1. С. 59-63.
9. Еськов В.М., Зинченко Ю.П., Филатов М.А., Стрельцова Т.В. Стресс-реакция на холод: энтропийная и хаотическая оценка // Национальный психологический журнал. 2016. № 1(21). С. 45-52.
10. Еськов В.М., Хадарцев А.А., Еськов В.В., Вохми-на Ю.В. Хаотическая динамика кардиоинтервалов трёх возрастных групп представителей коренного и пришлого населения Югры // Успехи геронтологии. 2016. Т. 29, № 1. С. 44-51.
11. Еськов В.М., Еськов В.В., Вохмина Ю.В., Гавриленко Т.В. Эволюция хаотической динамики коллективных мод как способ описания поведения живых систем // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 3. Физ. Астрон. 2016. № 2.
12. Зинченко Ю.П., Еськов В.М., Еськов В.В. Понятие эволюции Гленсдорфа-Пригожина и проблема го-меостатического регулирования в психофизиологии // Вестник Московского университета. Серия 14: Психология. 2016. № 1. С. 3-24.
13. Пригожин И.Р. Конец определенности. Ижевск: РХД, 2001. С. 216
14. Филатов М.А., Веракса А.Н., Филатова Д.Ю., Поски-на Т.Ю. Понятие произвольных движений с позиций эффекта Еськова-Зинченко в психофизиологии движений // Сложность. Разум. Постнеклассика. 2016. №1. С. 24-32.
15. Хадарцев А.А., Еськов В.М., Хадарцев В.А., Иванов Д.В. Клеточные технологии с позиций синергетики // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. 16, № 4. С. 7-9.
16. Eskov V.M., Garaeva G.R., Eskov V.V., Filatova O.E., Khimikova O.I. Chaotic dynamics of cardiointervals in three age groups of indigenous people of Ugra // Human Ecology. 2015. Vol. 9. P. 50-55.
17. Penrose R. The Emperor's New Mind. Oxford: Oxford University Press, 1989.
18. Vokhmina Y.V., Eskov V.M., Gavrilenko T.V., Filatova O.E. Medical and biological measurements: Measuring order parameters based on neural network technologies // Measurement Techniques. 2015. № 58(4). Р. 65-68.
19. Weaver W. Science and Complexity. Rokfeller Foundation, New York City // American Scientist. 1948. Vol. 36. P. 536-544.
Es'kov VM, Gazya GV, Maystrenko EV, Boltaev AV. Vliyanie promyshlennykh elektromagnitnykh poley na parametry serdechnososudistoy sistemy rabotnikov neftegazovoy otrasli [The impact of electromagnetic fields on the industrial parameters of the cardiovascular system of the oil and gas industry workers]. Ekologiya i promyshlennost' Rossii. 2016;1:59-63. Russian. Es'kov VM, Zinchenko YuP, Filatov MA, Strel'tsova TV. Stress-reaktsiya na kholod: entropiynaya i khaoti-cheskaya otsenka [Stress reaction to cold: entropy and chaotic rating]. Natsional'nyy psikhologicheskiy zhurnal. 2016;1(21):45-52. Russian. Es'kov VM, Khadartsev AA, Es'kov VV, Vokhmina YuV. Khaoticheskaya dinamika kardiointervalov trekh vozrastnykh grupp predstaviteley korennogo i prishlogo naseleniya Yugry [Chaotic dynamics of cardio three age groups, the representatives of the radical and alien population of Ugra]. Uspekhi gerontologii. 2016;29(1):44-51. Russian.
Es'kov VM, Es'kov VV, Vokhmina YuV, Gavrilenko TV. Evolyutsiya khaoticheskoy dinamiki kollektivnykh mod kak sposob opisaniya povedeniya zhivykh system [The evolution of chaotic dynamics of collective modes as a way to describe the behavior of living systems]. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 3. Fiz. Astron. 2016;2. Russian. Zinchenko YuP, Es'kov VM, Es'kov VV. Ponya-tie evo-lyutsii Glensdorfa-Prigozhina i problema gomeostati-cheskogo regulirovaniya v psikhofiziologii. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14: Psikhologiya. 2016;1:3-24. Russian.
Prigozhin IR. Konets opredelennosti [The end of certainty]. Izhevsk: RKhD; 2001. Russian. Filatov MA, Veraksa AN, Filatova DYu, Poski-na TYu. Ponyatie proizvol'nykh dvizheniy s pozi-tsiy effekta Es'kova-Zinchenko v psikhofiziologii dvizheniy [The concept of voluntary movements with positions Eskova-Zinchenko effect in psychophysiology of movements]. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2016;1:24-32. Russian. Khadartsev AA, Es'kov VM, Khadartsev VA. Ivanov DV. Kletochnye tekhnologii s pozitsiy sinergetiki [Cell' Technologies from Synergy Point of Vien]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;16(4):7-9. Russian. Eskov VM, Garaeva GR, Eskov VV, Filatova OE, Khimikova OI. Chaotic dynamics of cardiointervals in three age groups of indigenous people of Ugra. Human Ecology. 2015;9:50-5.
Penrose R. The Emperor's New Mind. Oxford: Oxford University Press; 1989.
Vokhmina YV, Eskov VM, Gavrilenko TV, Filatova OE. Medical and biological measurements: Measuring order parameters based on neural network technologies. Measurement Techniques. 2015;58(4):65-8. Weaver W. Science and Complexity. Rokfeller Foundation, New York City. American Scientist. 1948;36:536-44.
