CC BY
84
Раздел 7 Биоинформатика
УДК 617.58
Л.М. Чайлахян
О ГЛОБАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ МОЗГА КАК УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЕ
Норбертом Винером так определяется кибернетика: «Кибернетика - это наука об управлении и связи в животном и машине» [1]. И не случайно кибернетическая парадигма, т.е. применение к мозгу богатой компьютерной идеологии: развитой теории информации, разнообразных подходов математического моделирования, богатейшей технологической микрочиповой базы и т.п., дала и дает очень много для подходов к пониманию работы мозга [2-14].
Однако, вместе с тем достаточно очевидно, что принципы и механизмы работы мозга должны глобально отличаться от таковых у любых кибернетических систем. Действительно, в реально текущем времени обученный мозг может решать сложнейшие многомерные задачи, которые так быстро и точно не способна решать современная мощная компьютерная технология. Это разного типа многомерные двигательные задачи, которые определяются десятками степеней свободы, это различные задачи на узнавание, это задачи по всевозможным экспертным системам и т.д. При этом хорошо известно, что быстродействие базовых элементов мозга (нейронов и нервных волокон) на много порядков меньше, чем базовых элементов современных компьютеров.
В чем же здесь дело? Почему мозг с гораздо более медленной своей элементной базой решает успешно сложнейшие задачи в реальном времени, а компьютерной технологии с огромным быстродействием своей элементной базы это недоступно.
Несомненно, это означает, что мозг решает сложнейшие многомерные задачи каким-то другим, принципиально иным способом, чем это делают компьютеры. Это было понятно уже давно. Но, как он это делает, остается пока загадкой [2,4,6,11,13-18].
В работе делается попытка разобраться в этом вопросе. Понять, в чем же управление в компьютерах принципиально отличается от управления в мозге. Ясно, что при этом необходимо выйти за пределы кибернетической парадигмы [19,21].
Мне думалось естественным выявить эти различия в организации управления между компьютером и мозгом на исторической основе, т.е. на основе особенностей их возникновения, их эволюции. Вот что показал этот анализ [19].
Утверждение 1. Об особенностях эволюции искусственных систем
Процессы, определяющие развитие искусственных систем, не являются самопроизвольными, т.е. такими, которые протекали бы только за счет фундаментальных законов природа. При искусственной эволюции (конструирование) нет непрерывной естественной связи между исходной молекулярной организацией материала, из которого сделан данный элемент, и общей целостной структурой самого элемента. В процессе искусственной эволюции нет внутренней естественной связи между структурно-функциональной организацией конструируемой системы и физикой материала, из которой она формируется.
Утверждение 2. Об особенностях эволюции естественных систем.
При естественной эволюции любой как угодно малый шаг развития системы происходит произвольно, исходя из свойств и возможностей только этой исходной системы и окружающего его мира под действием только фундаментальных законов природы. При естественной эволюции всегда должна существовать непрерывная внутренняя связь между исходной молекулярной организацией простейших элементов системы и следующих по сложности структур, возникающих в процессе эволюции. При естественной эволюции всегда должна существовать непрерывная внутренняя связь между структурно-функциональной организацией развивающейся системы и ее молекулярной организацией или физикой материала, из которого она сделана.
Утверждение 3. Общая характеристика искусственных систем.
Искусственные машины будут всегда «безретгачны» (инвариантны) к материалу, из которого они сделаны. Все искусственные машины строго «кибернетич-ны" и доступны полному математическому описанию. Взаимодействие между элементами и блоками в искусственных машинах носит информационный характер. Правила этого взаимодействия устанавливаются конструктором и не связаны с молекулярной организацией используемых элементов.
Утверждение 4. Общая характеристика живых систем.
У живых систем макросвойства элементов, структурно-функциональная организация блоков и их комбинаций теснейшим образом связана с их молекулярной организацией. Взаимодействие в живых системах происходит на всех уровнях за счет самопроизвольных процессов, обусловленных свойствами (энергетическим состоянием) самих взаимодействующих элементов. Поэтому основной характер взаимодействия в живых системах естественно назвать информационноэнергетическим.
На рис.1 представлены две схемы, условно иллюстрирующие принципы информационного и информационно-энергетического взаимодействия.
На схеме I (см. рис.1) отражено условно информационное взаимодействие, когда различным элементам в искусственных системах навязываются функциональные связи внешними силами на основе чертежей и используемого технического обеспечения. Любые элементы (А, В,.. .,0) организуются в различные структуры (это строки), где связи и характер взаимодействия между элементами, как правило, определяется не природой самих элементов, а конструкторским замыслом. Стрелки подчеркивают информационный или формальный характер взаимодействия.
На схеме II (см. рис.1) иллюстрируется условно информационно-энергетическое взаимодействие. Здесь характер и конфигурация взаимодействия определяются только свойствами самих элементов, их структурой и энергетическим состоянием. Определенные элементы (А, В,. . .,0) организуются в одну из устойчивых
структур, где связи и их характер взаимодействия между элементами определяется природой и энергетическим состоянием самих элементов. На схеме (см. рис.1) это отражено геометрической комплиментарностью взаимодействующих элементов, что подчеркивает процесс самоорганизации и уникальность или высокую специфичность возникающих структур и топологию связей их элементов.
А - В — С — р - О 0 * Е
р — О — А — 0 — Е С — В
? — ? ? — ? - ? ? ?
Рис.1
Далее предлагается формальная интерпретация представленных двух типов взаимодействия. Это рассмотрение будет состоять, по существу, из двух утверждений.
Утверждение 5. Об информационном взаимодействии.
Информационное взаимодействие - это такое взаимодействие, которое всегда можно свести к чисто математической операции, когда между числовыми множествами рассматриваются количественные соотношения независимо от природы элементов, составляющих эти множества. При этом правила или операции по преобразованию одного множества в другое не зависят от природы элементов этих множеств, а могут быть произвольными.
Это и определяет всеобщность математики. Поведение или управление в системах, основанных на информационном взаимодействии, а это, по существу, все искусственные системы (компьютеры, роботы, киберны и т.д.) в определенной среде - есть, в конечном счете, численное решение некой текущей ситуационной задачи.
Утверждение 6. Об информационно-энергетическом взаимодействии.
Информационно-энергетическое взаимодействие - это такое взаимодействие, когда преобразование одного множества в другое однозначно определяется природой элементов множества. Например, если мы имеем множество элементов (В), где да) = (В,),(ВЛ),...,(ВЛ), то при определенных условиях, это множество однозначно определяет некий процесс (правило или операторы в результате которого оно будет преобразовываться в новое множество (А), где (А) = (А,),(АД),...,(АХ), и можно написать: (А) = f (В), где преобразование у определяется природой элементов множества да).
Здесь важно, что преобразование не только количественное, но и качественное, чего при информационном взаимодействии нет. Совершенно очевидно, что основная особенность живых организмов - это информационно-энергетическое взаимодействие на всех уровнях и во всех звеньях. Это главный стержень всей биологии от зарождения жизни до создания человеческого мозга. Приведу два примера. Один из области субклеточной биологии.
Пример 1. Преобразование молекул тубулина в микротрубочки.
В цитоплазме клетки имеется значительное количество белковых молекул тубулина, которое можно определить как множество (Т), где (Т) = (Т^ХТе),...,^,,).
При известных условиях (pH, [Са** ], температура) молекулы тубулина могут самопроизвольно собираться в микротрубочки, которые можно определить как множество ( М), где (М) = (М,),(МА),...,(МТ).
Таким образом, имеет место преобразование множества (Т) в множество (М), те. (М) =/ (Т), где оператор / однозначно определяется, при прочих равных условиях, природой элементов множества (Т).
Другой пример из области нейробиологии, при протекании процесса рецепции.
Пример 2. Качественное преобразование рецептируемого воздействия.
Определенное количество летучих молекул, окружающих животное, активирует определенную группу обонятельных рецепторов (множество (И)), которые через высокую специфичность нервных связей формируют пространственновременную конфигурацию заактивированных нейронных представительств этих рецепторов (множество нейронов(1Ч)). Отображая в знаковой форме качество летучих молекул, можно написать: (М)= ^И), где оператор f определяет преобразование физико-химического процесса взаимодействия летучих молекул с обонятельными рецепторами в ощущение запаха.
Это очень важное место - только у системы с информационноэнергетическим взаимодействием, определяющим их самоорганизацию, возможно преобразование рецепции в ощущение. А ощущение это уже базисные элементы психики и сознания.
Утверждение 7. О возникновении у живых систем психических функций.
На определенном этапе развития животного мира на основе самоорганизации и информационно-энергетического взаимодействия, определивших высокую специфичность каналов информации и ее обработки от рецепторов до мозга, возникли уникальные условия для интеграции получаемой информации не только на количественной, но и на качественной основе. Это обусловило появление новой самооце-ночной функции состояния, отражающей в знаково-символической форме адресность, модальность и интенсивность внешнего воздействия, что, по-видимому, и есть наши ощущения.
Утверждение 8. О значении ощущений для работы мозга.
Ощущения или восприятия - это важнейшие звенья работы управляющих блоков, своеобразный язык-интерпретатор, отражающий нейродинамику в рецеп-торно-анадизаторной части мозга в некоторой интегральной форме в терминах доступных и функционально значимых для самого хозяина. А раз возникнув, этот новый удивительный язык в процессе эволюции, адекватно отражая нейродинамику мозга на основе ощущений, формирует более сложные психические функции, связанные с эмоциональным настроем системы в целом, с выработкой различных желаний и соответствующих мотиваций, с выработкой решений для дальнейшего поведения.
Итак, можно сказать следующее.
Утверждение 9. О главной стратегии в работе мозга.
Управление в мозге может строиться на совершенно иной основ, чем в компьютерах или любых других искусственных система. Оно может строиться не на информационном чисто вычислительном взаимодействии, а на информационноэнергетическом взаимодействии, при котором рождается совершенно новое для управления свойство или явление - язык-интерпретатор - позволяющий хозяину мозга управлять его сложной нейро динамикой, а это и есть сознание.
Вместе с тем, если говорить о науке об управлении, то можно отметить следующее.
Утверждение 10. О науке об) управлении.
Вся классическая наука об управлении основана на кибернетической парадигме, т.е. для систем с информационным взаимодействием. Вместе с тем работа мозга основана на информационно-энергетическом взаимодействии. А теория управления для систем с информационно-энергетическим взаимодействием отсутствует. В настоящее время трудно представить на каком языке должна строиться эта теория.
Можно высказать некоторые соображения о том, почему управление, основанное на информационно-энергетическом взаимодействии при решении сложнейших многомерных задач, может быть несравненно более эффективным, чем управление основанное на информационном взаимодействии. Постараюсь это показать, используя близкие аналогии и наглядные примеры.
В начале замечу, что сопоставление информационно-энергетического взаимодействия с чисто информационным при решении какой-либо задачи, в каком-то смысле, эквивалентно сопоставлению между собой какого-либо самопроизвольно протекающего процесса в природе с попыткой его количественного моделирования на компьютере. Первый естественный процесс, имеющий реальную физическую основу - это, по существу, стремление системы к равновесному положению с минимумом свободной энергии, а второй - сложное программирование и большая вычислительная работа.
Пример 3. Первичная структура белка однозначно определяет третичную.
Известно, что первичная структура белковой молекулы (линейная последовательность аминокислотных остатков) однозначно определяет при заданной среде ее трехмерную третичную структуру. В естественных условиях процесс формирования третичной структуры происходит самопроизвольно за секунды. Вместе с тем, теоретическое решение этой задачи - расчет третичной структуры белковой молекулы на основании всех необходимых данных для крупных белков - полностью еще не получено. Таким образом, практически еще непосильная для совре-
менного вычислителя задача, очень быстро решается в реальной физической ситуации, по существу, и нет никакой задачи - просто молекула полипептида приобретает наиболее вероятную структуру при минимизации свободной энергии.
На основе представленного примера можно по аналогии высказать гипотезу об управлении на основе информационно-энергетического взаимодействия. Утверждение 11. О стратегии мозга при решении сложных задач.
Решение сложных многомерных задач обученный мозг может осуществлять не только на основе счета по типу кибернетических систем (такая возможность у него есть, но гораздо слабее, чем у компьютера), а на основании информационноэнергетического взаимодействия, когда процесс решения осуществляется самопроизвольно, аналогично сворачиванию полипептидной цепочки в трехмерную структуру (такого способа решения у компьютера нет).
А также гипотезу об интуитивном решении.
Утверждение 12. Гипотеза об интуитивном решении.
В хорошо обученном мозге поступившая многомерная информация в период преднастройки (после формулировки задачи) организует соответствующую подсистему (функциональную нейронную конструкцию), на которой уже автоматически находится решение, так как оно совпадает с конечным равновесным состоянием этой структуры при ее активации.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. Советское радио, М.: 1968.
2. Колмогоров AM. Жизнь и мышление с точки зрения кибернетики. М.: 1961.
3. Биологические аспекты кибернетики. Сборник работ. М.: Изд-во АНСССР, 1962.
4. Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Изд-во Наука, гл.ред.физ.-мат.литературы, 1967.
5. Моделирование обучения и поведения. Сборник работ. М.: Наука, 1975.
6. . . . « разум. М.: Изд-во Мир, 1967.
7. Арбиб М. Метафорический мозг. М.: Мир, 1976.
8. Сентогатаи , Арбиб М, Концептуальные модели нервной системы. М.: Мир, 1976.
9. Дутш-Барковский В.Л. Информационные процессы в нейронных структурах. М.: Наука, 1978.
10. Глушков В.М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. М.: Изд-во Наука, 1986.
11. - . ., . . : . .: -ка, 1987.
12. Велихов ЕМ., Веденов А.А., Сергеев В.М., Чернавский AM. Предисловие к сборнику « ». .: , 1987.
13. Абдусаматов P.M., Беркинблит ММ., Фельдман АТ., Чернавский AM. Моторика и ин-
. « ». .: . .7.
14. . . -
. « ». .: . .248.
15. ТьюрингA.M. Может ли машина мыслить. М.: Изд-во физ.-мат. литературы, 1960.
16. Дрейфус X. Чего не могут вычислительные машины? Критика искусственного разума.
.: , 1978.
17. Сирл Д. Разум мозга - компьютерная программа? В мире науки, 1990, №3. С.7.
18. . ., . . ? , 1990, 3.
С.14.
19. . . , . , -
, , 1992.
