Искусственный интеллект и мозг

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МОЗГ

(Можно ли моделировать мозг средствами искусственного интеллекта?)

1. Некоторые современные тенденции в искусственном интеллекте

В последние годы специалистов по искусственному интеллекту (ИИ) все больше и больше волнует проблема возможности моделирования образного или интуитивного мышления [1-5]. Эта проблема подробно рассмотрена в номерах 1-3 журнала «Новости искусственного интеллекта» за 1998 г. [3-5]. На их страницах ведущие специалисты в области ИИ обсуждают роль метафор, интуиции и образов в познании мира, предлагая новые подходы к моделированию этих способов мышления.

Цель настоящей работы заключается в том, чтобы обратить внимание специалистов в области ИИ на возможные принципиальные трудности в решении этой проблемы,, которые, на наш взгляд, связаны с глобальными различиями в организации и функционировании управляющих устройств в искусственных системах и в живом мозге. Вначале процитируем ряд положений из доклада «Метафора, образ и символ в познании мира», прочитанного им на научном семинаре «Отображение образного мышления и интуиции специалиста в системах искусственного интеллекта» [4], а также из выступлений, состоявшихся в ходе панельной дискуссии [5].

«В настоящее время человека, человеческое сознание, человеческий способ познания мира отличает от компьютера наличие двух параллельных систем познания. Компьютер обладает одной системой познания, а именно, символьно-логической. Человек же обладает двумя совместно работающими системами познания. Одна из них – это рассудок, интеллект или символьно-логическое мышление, а вторая – система восприятия и образного мышления. Эти две системы сосуществуют у человека как одно неразрывное целое, и можно высказать гипотезу (которая формулировалась многократно, но не находила четкого экспериментального подтверждения) о том, что в основе человеческого механизма познания лежит интегрированная система, в которой образная и символьно-логическая компоненты слиты воедино. Всякий текст вызывает ряд образных представлений, всякое разглядывание картин или интерпретация каких-то других образов порождает текст...»

«В связи с этим можно выдвинуть еще одну гипотезу. Подобно тому, как в основе понятийной, символьно-логической системы лежит некая внутренняя конструкция, образующая эту систему (связанная с понятием, высказыванием, суждением, выводом, аргументацией), в основе образной системы должна лежать какая-то аналогичная система образующих. Утверждение это пока еще не подтверждено экспериментами, хотя кое-какие весомые соображения здесь имеются...».

«В свое время очень многих удивляла таблица Л. Шиклоши – сравнение возможностей компьютера и человека в генетическом (возрастном) плане. Она содержит информацию о том, как мир постепенно познавался человеком, и как развивается «познание» у компьютера. Напомним ее основные выводы. Сначала ребенок овладевает пространственным миром вокруг себя, миром вещей. Он научается отличать вещи друг от друга, формирует программы движений своих конечностей. Берет нужные предметы, передвигает их в нужную сторону. Быстро отличает маму от папы, а потом отличает их от других людей. Всем этим он быстро овладевает в младенческом возрасте. Но в этом возрасте он никак не может доказать теорему. Позже в школе у него начинает развиваться понятийный, символьно-логический аппарат, и к 14-15 годам он становится способным овладеть математическими теориями и научиться доказывать теоремы.

Итак, у человека восприятие, образное мышление есть уже в детстве, а символьно-логическое мышление формируется в юности. У компьютера все наоборот. Первое, что научились делать компьютеры, – доказывать теоремы. Это оказалось самым простым для них... А вот с тем, чтобы различать предметы, узнавать папу и маму и отличать их от других людей, у компьютеров и сейчас плохо. Хотя компьютерам уже столько лет.

Ситуация получается как бы перевернутой. У человека сначала формируется образная система, а потом понятийно-логическая, а у компьютера все наоборот. Понятийно-логическая система в каком-то грубом приближении уже реализована (и мы умеем с ней работать на компьютере), но мы только сейчас приближаемся к тому, чтобы в компьютере реализовать образную систему восприятия мира и представления о нем.

Таким образом, получается, что у ребенка имеется как бы перевернутый способ постижения мира по отношению к обычной логической системе. В логике мы сначала формируем общую систему понятий благодаря сходству и различию, а затем эту систему понятий используем для дедуктивного вывода, например, утверждения о принадлежности конкретного индивидуального понятия к общему понятию. В то же время, в генетике человеческого развития имеет место обратная ситуация. Мы сначала делаем индуктивное обобщение и только потом в этом индуктивном обобщенном образе начинаем выделять подобразы или составляющие».

«Итак, по утверждению психологов, у человека сначала возникает единый образ – гештальт, а потом из него все вытекает. Тогда возникает следующий вопрос: а как сам гештальт образуется? Так дедуктивная система «натянута» на некую конструкцию, называемую схемой дедуктивного вывода или формальной системой, где всегда есть: а) базовые элементы; б) синтаксические правила, которые обеспечивают построение сложных элементов из простых; в) аксиомы; г) правила умозаключения. По-видимому, и в системе формирования гештальта тоже должна присутствовать некоторая «система образующих». На сегодняшний день все согласны, что эта система «встроена» от рождения. Тогда как в логико-лингвистической системе имеются какие-то изначально заложенные основы, но их недостаточно, поэтому затем система явно достраивается. Человек может никогда и не научиться логически рассуждать, т. е. достроить нужную для этого систему. В отличие от этого, восприятие как бы «врождено» в нас. Достраивать или не достраивать – такой дилеммы нет. Все равно научимся. Плохо, хорошо, но научимся. Значит, есть некая врожденная система, которая сидит у нас в голове и позволяет нам формировать образный способ познания мира».

«Здесь надо решить три основные проблемы.

1. Уточнить понятие «образ». Мы что-то все интуитивно представляем, когда говорим об образах, но на самом деле не можем четко пояснить, что же такое образ.

2. Выработать понятийную систему ИИ, в рамках которой образ займет соответствующее его важности положение. У нас пока нет понятий базовых образов... Без этого мы просто не сможем ни объясняться, ни вообще что-то делать.

3. Эта система должна порождать образы из образов или, другими словами, в ней должна быть реализована система операций над образами. Если таковой не будет, то мы опять ничего серьезного не получим" [4].

Имеются три предложения. как моделировать образ и его свойства. Во-первых, еще предложил моделировать образы плотностями вероятностей. Второе предложение почти эквивалентно первому и отличается лишь отдельными математическими деталями: моделировать с позиций плотностей распределения возможностей, мер нечеткости или неточности, нечетких величин … И, наконец, третье предложение – использовать аппарат аттракторов [5].

И.Б. Фоминых.

На самом деле, у человека существует механизм локального выбора. Роль такого управляющего правила у человека выполняют эмоции. Поэтому к указанным выше трем проблемам я бы добавил еще одну, четвертую, а именно, построение «инженерной классификации» и «алгебры» эмоций [5].

В завершение этого раздела приведем два высказывания, сделанные на Круглом столе «Парадигмы ИИ» [2], в которых достаточно четко отражены сегодняшние проблемы и тенденции ИИ.

Кризис «второго компьютерного периода» развития ИИ (хотя, безусловно, он себя еще далеко не исчерпал) в научном плане выражается в постоянном столкновении с вычислительной сложностью, в трудностях формализации многих интеллектуальных процессов.

С одной стороны, обращение ИИ к реалиям интеллектуальной деятельности человека означает наш возврат к первоисточнику, т. е. человеческому мозгу и его деятельности, что призвано обеспечить долгую жизнь нашей науки как фундаментальной. Но, с другой стороны, стимул этого возврата и степень удаленности некомпьютерной парадигмы от компьютерной можно трактовать по-разному. В конце концов, и неклассические логики, и немонотонные рассуждения тоже возникли из стремления к психологической адекватности, но все же они не выходят за рамки второго периода, т. е. остаются под прессингом компьютерной парадигмы. И боюсь, что многим замечательным достижениям на этом пути будет суждено остаться на бумаге из-за неизбежных вычислительных сложностей, которые возникают при их реализации. Вспомним хотя бы судьбу проекта ЭВМ пятого поколения.

И вообще вычислительная сложность грозит нам полным тупиком, если не призвать на помощь все тот же первоисточник – мозг, которым еще недавно пренебрегли ввиду его медленности и якобы ненадежности.

На мой взгляд, надо, наконец, основательно и систематически обратиться к тому огромному материалу, который наработан в когнитивной психологии. Не только потому, что ее спектр познавательных процедур намного шире того набора процедур, с которым мы пока оперируем в ИИ. Но прежде всего потому, что существуют задачи, которые мозг решает (а, возможно, всегда будет решать) быстрее, чем компьютер.....

Для меня важно понять «тайну» быстроты медленного мозга [2].

При рассмотрении интеллекта как открытой системы речь уже идет о моделировании не только чисто интеллектуальных (в узком смысле), но и интенциональных, эмоциональных и волевых процессов. Античная психологическая триада «интеллект – чувства – воля» возрождается и наполняется новым смыслом в эпоху виртуальных агентов [2].

Таким образом, ИИ в последние годы стремится выйти за пределы той системы познания, которой обладают компьютеры, т. е. за пределы символьно-логической системы. Делаются интенсивные попытки использования различных формальных средств математики (немонотонные логики, нечеткие множества, нейронные сети), различных алгоритмов и гибридных систем для формализации и моделирования процессов образного и интуитивного мышления, эмоций, свойственных человеческому сознанию, которые наряду с символьно-логическим познанием мира определяют второй способ познания мира, отсутствующий у компьютера [8-10]. Однако, пока какие-либо существенные результаты в разработке этого направления ИИ отсутствуют.

В чем же дело? Почему символьно-логическая система человеческого сознания так легко осваивается компьютером, и он здесь человека давно превзошел, а образно-эмоциональная система человеческого сознания ему до сих пор не по зубам? Ответ на этот вопрос связан с анализом принципиальных возможностей моделирования образно-эмоциональной системы человеческого сознания.

2. О принципиальных трудностях моделирования образно-эмоциональной

системы человеческого сознания

Образно-эмоциональная система человеческого сознания как в процессе эволюции, так и при онтогенезе формируется только на основе первичного чувственного познания или ощущений. Можно предположить, что наши ощущения составляют «некоторую систему образующих» при формировании гештальта, о которой говорил [4].

Все непосредственные сведения о внешнем и внутреннем мире человек получает только через ощущения. Через активацию многочисленных рецепторов, воспринимающих как различные внешние воздействия – зрительные, слуховые, обонятельные, вкусовые, тактильные, температурные, так и внутренние воздействия – химические, механические, вестибулярные и т. д. и, наконец, неспецифические болевые воздействия. Важно заметить, что наши ощущения – это не просто рецептирование. К примеру, хорошо известная в свое время "черепаха" Уолтера [11] прекрасно рецептировала свет и проявляла при определенных условиях положительный фототаксис, однако ни о каком ощущении здесь не может идти речь. Чем же отличается ощущение от просто рецепции или полученной из внешнего мира информации? Ощущение–это, по существу субъективная оценка рецептирования, качественно окрашенная рецепция с точки зрения воспринимающего с возможной в дальнейшем эмоциональной реакцией. Наши ощущения – это важнейшие базисные элементы формирования образно-эмоционального познания мира человеком. В то же время ощущения являются и простейшими субъективными или психическими компонентами нашего сознания.

Постараемся это пояснить на основе следующего мысленного эксперимента. Предположим, мы способны при восприятии человеком (испытуемым) какого-либо зрительного образа, например, пейзажа, зафиксировать в его мозгу состояние всех нейронов. Затем, если мы воспроизведем это состояние всех нейронов при закрытых глазах испытуемого, то он увидит тот же зрительный образ. Таким образом, как физиологи, мы можем на любом уровне детальности, используя и мысленные эксперименты, объективно исследовать физико-химические, биофизические и физиологические процессы, обусловливающие то или иное ощущение.

Но переход от этих процессов к самому ощущению есть пока непреодолимый для понимания скачок. Когда идет речь о самих ощущениях, мы уже начинаем говорить от имени субъекта, так как никакими приборами мы это ощущение зарегистрировать не в состоянии. Вот здесь и возникает главная трудность в исследовании природы ощущений, а соответственно и более сложных форм сознания, в том числе и образно-эмоционального познания мира. Именно здесь происходит скачок через пропасть от одних научных дисциплин к другим: от физики и физиологии к психологии, который обозначается как психофизический параллелизм. Основная трудность в понимании этого скачка, этого преобразования состоит в том, что нигде в природе нет аналога такого перехода. Этот переход от физиологического процесса, поддающегося строгому естественно-научному анализу, к ощущению и есть феномен элементарного психического акта. Если хотите, феномен «души». Это удивительное преобразование позволяет каждому из нас иметь адекватную внутреннюю модель внешнего мира. Более того, кажется достаточно вероятным, что развитие и формирование внутренней модели внешнего мира на основе наших ощущений, с одной стороны, и развитие и формирование нашего «Я», с другой, суть два неразрывно связанных процесса. Когда мы что-то видим или слышим, обоняем или осязаем, или, наконец, ощущаем чувства голода или боли, то всегда это широкая гамма разнообразных ощущений проектируется на наше «Я». В свою очередь, наше «Я», проявляется в синтезе этих ощущений одновременно с возникновением внутренней модели внешнего мира.

Почему же невозможно моделировать наши ощущения? Да очень просто. Потому, что это явление совершенно другой категории, другой природы, чем все другие исследуемые научные объекты, поскольку они носят чисто субъективный характер и без субъекта просто не существуют. Ведь само ощущение никакими каналами связи передать нельзя. Мы не можем ощущать боль или чувства голода другого человека. Мы можем только сопереживать эти ощущения, причем основываясь только на собственном опыте. Слепой от рождения никогда не сможет ощутить, что значит «красное» или «зеленое», и никакими способами ему это объяснить нельзя.

В целях более наглядной иллюстрации наших утверждений, воспользуемся аналогией, касающейся соотношения между наукой и моралью. Можно ли мораль вывести из законов науки? Этот вопрос интересовал знаменитого французского математика А. Пуанкаре. Приведем выдержку из его работы [12].

«В последнюю половину XIX века очень часто мечтали о создании научной морали. Считали, что наука будет неоспоримым образом выявлять моральные истины, как это она сделала с теоремами математики и законами физики. Ее (науки) предписания будут царить безраздельно, никто не посмеет ворчать против них, и больше не будет ни у кого мысли восставать против нравственного закона, как сейчас никто не помышляет выступать против теоремы перпендикуляров или против закона тяготения. Но эти ожидания не оправдались…»

Пуанкаре пишет: «Я не колеблюсь ответить, что не может быть научной морали. Причина здесь очень простая, можно сказать, чисто грамматическая. Если обе посылки силлогизма выражены в изъявительном наклонении, то заключение будет равным образом в изъявительном наклонении. Чтобы поставить заключение в повелительном наклонении, необходимо, чтобы, по крайней мере, одна из посылок была в повелительном наклонении. Принципы же науки, например, постулаты геометрии, высказаны только в изъявительном наклонении, и в этом же наклонении выражаются экспериментальные истины. В основе наук нет и не может быть ничего другого. Затем, наиболее острый диалектик может сколько угодно жонглировать этими принципами, соединять их, нагромождать друг на друга; все, что он от них получит, будет в изъявительном наклонении. Он никогда не получит предложения, которое говорило бы: делай это или не делай того, т. е. предложения, которое бы соответствовало или противоречило морали» [12].

В соответствии с приведенным соображениям А. Пуанкаре, можно с большой, на наш взгляд, уверенностью утверждать, что ощущения, настроения, эмоции и желания никогда не родятся из как угодно совершенных алгоритмов или очень остроумных и как угодно сложных научных построений. Потому что наши чувства, наши ощущения, также несомненно, находятся вне пределов изъявительного наклонения, а соответственно, вне пределов науки.

Надо сказать, что близкие взгляды высказывал Д. Сирл [13], утверждая, что чисто вычислительные процессы любой сложности и любой архитектуры никогда не могут стать сутью разума, потому что они оперируют только формальными символами, не определяя их смысла. Или, другими словами, если использовать, как это делает Д. Сирл, достаточно удачную аналогию с языком, любое программирование - манипуляции с синтаксисом, тогда как семантика здесь отсутствует. Надо сказать, что наша точка зрения по отношению к вычислительным программам, по существу, идентична с точкой зрения Д. Сирла. Только в нашей трактовке семантика - это субъективные стороны сознания, начиная с ощущений и кончая более сложными психическими категориями [14].

В этой связи нельзя не остановиться на оригинальной и интересной точке зрения Г. Дрейфуса, высказанной им в 1973 г., в которой он "подверг критике положение о возможности создания систем, подобных по своим возможностям человеку..." Он выдвинул несколько аргументов в пользу своего утверждения, один из которых звучит так "Мышление без тела невозможно" [14]. "В интеллектуальных системах - пишет далее , комментируя позицию Г. Дрейфуса, - надо иметь не только языковую систему, но и систему, которая непосредственно воспринимала бы окружающий мир". В ЭВМ этого нет. Но Г. Дрейфус, выдвигая свой аргумент, не подумал о тех технических системах, которые называются роботами. Роботы, в отличие от ЭВМ, обладают тем, что Г. Дрейфус назвал "телом". Дрейфус, выдвигая аргумент об отсутствии тела у искусственных систем, оказался не прав. Тело робота обеспечивает ему возможность иметь вторую, не зависимую от языка, воспринимающую мир систему. Очувствленный робот сегодняшнего дня, чутко реагирующий на изменение внешней среды, демонстрирует нам и начатки того, что можно назвать метапроцедурой классификации элементов внешнего мира" [14].

Однако наша позиция, представленная в настоящей работе, состоит в том, что искусственно созданное очувствленное "тело" робота не помогает решить проблему моделирования образно-эмоциональной системы человеческого сознания. А это означает, что в принципе на основе искусственного конструирования, в арсенале которого и различные формальные аппараты математики, и различные алгоритмы, и различные технологии, невозможно создать системы, у которых появились бы элементы психики, сознания, собственного "Я".

Подобное заключение создает серьезные трудности для попыток понять истоки возникновения психики и сознания с естественно-научных позиций. Возникает парадоксальный вопрос: если психика и сознание возникли в процессе естественной эволюции на основе слепого отбора, то почему их нельзя создать на основе разумного конструирования, включая любое математическое обеспечение? Что это значит? Значит ли это, что происхождение психики и сознания не может быть обосновано на естественно-научной основе? Кстати, такое мнение разделяется многими. Вместе с тем, нами сделана попытка к преодолению этого парадокса на естественно-научной основе [15,16], изложение которой представлено ниже.

3. Особенности формирования и организации искусственных систем

и живых организмов

Для меня вывод о том, что у искусственных систем, с их как угодно высоким символьно-логическим интеллектом никогда не может появиться психика и сознание, стал в каком-то смысле этапным, решающим. Мои мысли приняли такое направление: если при искусственном конструировании интеллектуальных систем психика и сознание не появляются, а при естественной эволюции появляются, то, по-видимому, в особенностях этих двух процессов и их принципиальных отличиях и лежит разгадка парадокса. Поэтому естественно рассмотреть особенности и отличия этих процессов.

Главное отличие искусственной эволюции или конструирования от естественной эволюции состоит в том, конечно, что конструирование или создание искусственной машины (робота) происходит в мире практически полного управления, когда логическое мышление на основе разумного знания законов природы по заранее заданному алгоритму ведет к цели, а создание естественных машин - это случайный, слепой самопроизвольный процесс без всякого управления и цели, протекающей только на основе фундаментальных законов природы.

Каковы особенности эволюции искусственных систем?

1. Основная особенность состоит в том, что процессы, определяющие развитие таких систем, не являются самопроизвольными, т. е. такими, которые протекали бы только за счет фундаментальных законов природы. Наоборот, эти процессы практически целиком определяются актами, основанными на искусственной сборке отдельных деталей и блоков за счет деятельности посторонней, более совершенной системы, например, человека. Завинчивание гайки, клепка, пайка, сварка, электролиз, напыление и т. д. - это процессы, которые осуществляются не самопроизвольно, исходя из свойств самих элементов, а только при условии постороннего вмешательства. И таких этапов в конструировании искусственных систем великое множество.

Из приведенных соображений вытекает очень важная вторая особенность искусственной эволюции.

2. При искусственной эволюции или конструировании нет непрерывной естественной внутренней связи между исходной молекулярной организацией материала, из которого сделан данный элемент (например, структуры кристаллической решетки), и общей целостной структурой самого элемента (например, зубчатого колеса часового механизма, сделанного из какого-то материала, металла или пластика). В связи с этим теряется непрерывная естественная связь и на следующих этапах конструирования, когда формируются более сложные элементы или блоки из более простых.

На основании сказанного можно сформулировать третью особенность искусственной эволюции.

3. В процессе искусственной эволюции нет никакой внутренней естественной непрерывной связи между структурно-функциональной организацией конструируемой системы и физикой материалов (молекулярной организацией), из которых она формируется.

* * *

Каковы особенности естественной эволюции?

1. Основная особенность естественной эволюции состоит в том, что развитие живой системы на любом этапе происходит без вмешательства более сложной и разумной системы. Это означает, что каждый как угодно малый шаг естественной эволюции развивающейся системы должен происходить самопроизвольно, исходя из свойств и возможностей только этой исходной системы и окружающего его мира, все элементы которого проще, чем вновь возникающая система.

2. Из первой особенности естественной эволюции следует вторая важная особенность: при непрерывной естественной эволюции на каждом этапе развития всегда будет существовать непрерывная внутренняя связь между исходной молекулярной организацией простейших элементов системы и следующих по сложности структур, возникающих в процессе эволюции, так как более сложные элементы возникают в результате самопроизвольного процесса из простых элементов на основе фундаментальных законов природы, действующих в пределах простых элементов.

3. Приведенные соображения позволяют, как нам кажется, указать на третью важную особенность естественной 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.

Итак, если останавливаться на общих принципах структурно-функциональной организации искусственных систем, то такие системы - от простейших деталей и до самых сложных блоков (блоки движителей, блоки энергетического обеспечения, блоки управляющей системы и т. д.) - представляют собой конгломерат элементов, собранных или изготовленных искусственно, с искусственно заданными связями или взаимодействиями для функционирования по заранее задуманной логическим мышлением схеме. Это обусловлено тем, что молекулярная организация и межмолекулярные взаимодействия у большинства элементов, деталей и блоков искусственных систем самопроизвольно не участвуют в построении, организации и функционировании искусственных систем. Отсюда следует, что искусственные системы будут всегда "безразличны" (инвариантны) к материалу, из которого они сделаны. И в этом отношении все искусственные системы строго кибернетичны и доступны достаточно полному математическому описанию. Кибернетичны в том смысле, что для них не существенна физическая природа материала самих элементов, блоков и носителей информации. Это означает, что все взаимодействия между элементами, деталями, блоками в искусственных системах преимущественно носят не физический или молекулярно-энергетический, а чисто информационно-сигнальный характер в том смысле, что собственно внутренние энергетические состояния элементов или деталей (например, их межмолекулярные взаимодействия), как правило, не участвуют в этом взаимодействии. В таких системах взаимодействие между элементами происходит по определенным правилам, устанавливаемым конструктором и подчиненным решению некоторой общей задачи. Такое взаимодействие эквивалентно обмену сигналами. Обмен сигналами, естественно, сопровождается потоками энергии, однако величина и вид энергии не имеет значения для правил взаимодействия между элементами, т. е. энергетические характеристики никак не участвует в логике функционирования такой системы. Поэтому взаимодействие между элементами в любых искусственных системах носит информационно-сигнальный или формальный характер.

В отличие от искусственных систем, созданных и существующих, как мы отмечали, в мире полного управления, любые естественные системы (как живые, так и неживые) при своем возникновении и поведении подчиняются непосредственно только фундаментальным законам природы. Это означает, что всякое самопроизвольное изменение их состояния обусловлено интегральным вектором взаимодействующих внутри них и вне их движущих сил, минимизирующих свободную энергию системы в целом.

Живые организмы как естественные системы подчиняются этому закону.

В этой связи самое общее определение живой системы могло бы выглядеть так: живая система - это сложная автономно существующая система с целесообразным, с точки зрения своего выживания, поведением, возникшая полностью самопроизвольно только под воздействием фундаментальных законов природы, на основе информационно-энергетического взаимодействия.

Схемы I и II (рис.1) условно иллюстрируют принципы информационного и информационно-энергетического взаимодействия. На схеме I условно отражено информационное взаимодействие, когда различным элементам в искусственных системах функциональные связи навязываются внешними силами на основе чертежей и используемого технического обеспечения. Любые элементы мира (А, В....,G) организуются в различные структуры (соответственно, строки 1, 2,...., n), где связи и характер взаимодействия между элементами, как правило, определяются не природой самих элементов, а внешней разумной силой. Здесь в определении характера и конфигурации связей решающую роль играет логика конструктора и технические возможности инженера. Стрелками подчеркивается информационный, или формальный, характер взаимодействия.

На схеме II иллюстрируется информационно-энергетическое взаимодействие. Здесь характер и конфигурация взаимодействия определяется только свойствами самих элементов, их структурой и энергетическим состоянием. Любые элементы мира (А, В....,G) организуются в одну из устойчивых структур, где связи и характер взаимодействия между элементами определяются природой и энергетическим состоянием самих элементов. На схеме это отражено геометрической комплементарностью взаимодействующих элементов, что подчеркивает процесс самоорганизации и уникальность возникающих структур и связей их элементов.

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.

¾ о о о ¾

На основе всего сказанного рассмотрим в сравнительном плане особенности функционирования управляющих блоков (мозга) у достаточно совершенного робота и достаточно развитого животного в некоем сложном мире, в котором основная их задача - выжить. Для иллюстрации воспользуемся блок-схемой на рис.2, на котором представлены необходимые этапы работы управляющих блоков автономно существующей искусственной или естественной системы, стремящейся выжить.

4. Принципы управления в искусственных системах

Очевидно, что в системах, основанных на информационно-сигнальном взаимодействии, все этапы в управляющих блоках могут осуществляться только на основе количественных соотношений в форме различных математических операций. А так как центральные программы поведения, определяющие исходные правила и правила построения новых правил, в такой системе заложены внешними для системы управляющими силами, как и при конструкции всей системы в целом, то отсюда следует, что любое, как угодно сложное, поведение этой системы есть, по существу, численное решение очень сложных конкретных задач на основе центральной программы и текущей ситуации.

Рассмотрим подробнее характер информационных процессов, осуществляющихся в блоках мозга искусственных систем (роботов).

Чему соответствует в таких системах блок 1 на нашей схеме?

Это, по существу, показатели разных групп периферических датчиков (сенсоров) о ситуации во внешнем мире и внутри самой системы. Например, о температуре, влажности, интенсивности света и различных световых воздействиях, звуковых воздействиях, воздействии различных химических веществ и т. д. (информация о внешнем мире) или о положении отдельных частей системы относительно друг друга, о механических нагрузках на те или иные части системы и т. д. (информация о самой системе).

Вся эта информация поступает в блок I управляющей системы или "мозга" робота (см. схему). Заметим, что от каждой группы однотипных локально расположенных датчиков (элементарная группа датчиков), например, тактильных или температурных зрительных или слуховых, в блок 1 должны поступать сведения трех родов: о точном местоположении датчика (его адрес), о его качестве или модальности (тип воспринимаемой энергии) и об интенсивности воздействия. Эти три рода сведений от каждой элементарной группы датчиков можно передавать в принципе разными способами. Например, в виде соответствующих трех чисел, которыми закодированы адрес (откуда поступили сведения), качество или модальность этих сведений и их интенсивность. Подобный способ передачи естественен для управляющих систем, построенных на принципах работы классической универсальной ЭВМ. Однако, возможен и другой способ передачи сведений, основанный на тонкой структурной организации блока 1, характерный для живых систем, когда адрес и модальность воздействия передаются самим местоположением участка для ячейки блока 1, куда поступает информация. Тогда в соответствующей ячейке блока 1 появляется лишь число, передающее сведения об интенсивности воздействия, а сведения об адресе, откуда исходит воздействие и модальность того воздействия, содержатся уже в самом местоположении ячейки.

Однако, здесь существенно заметить, что при дальнейшей передаче информации о каком-то воздействии из блока 1 в блок 2, например, для дальнейшей обработки и сравнения с другими воздействиями, отмеченные два разных способа записи этого воздействия в блоке 1 только числовой или структурно-числовой превращаются только в числовой, так как сведения, записанные в блоке 1 на структурной основе, все равно возможно передать в следующий блок только числовым способом. А это само по себе возможно только за счет того, что и адреса, и модальности всех элементарных групп датчиков пронумерованы конструкторами робота и введены в память.

Работа блока 2 предложенной структурно-функциональной схемы состоит, по существу, в выяснении, что значит для робота поступившая в блок 1 информация. Для этого, естественно, проводится ее сравнение или сопоставление с предыдущими показателями или критериями, выработанными ранее. Например, если сведения о механической нагрузке на определенную часть тела робота превышают некоторое критическое число, находясь в определенном диапазоне значений, то имеется угроза ее повреждения, и необходимо принять меры к уменьшению нагрузки. Подобные количественные сопоставления в блоке 2 должны осуществляться по очень многим модальностям, касающимся как воздействий от внешнего мира, так и от состояния самого робота.

Задача блока 3, показанного на схеме, состоит в интеграции результатов блока 2, например, в сопоставлении величин количественных отклонений от нормы показателей датчиков различных модальностей. Другими словами, в задачу блока 3 входит распределение всех полученных сведений от внешнего и внутреннего мира робота по уровню их "важности" для соответствующей реакции робота, связанной с повышением его живучести. Несомненно, такое распределение может представлять очень большие, а возможно, и непреодолимые трудности, так как, в каком-то смысле, нужно представить в единой шкале много разных модальностей. Как значимость разных качеств и степень их отклонения от нормы оценивать только на количественной основе? Хорошо, если происходит отклонение показателей от нормы тех модальностей, одновременная нормализация которых не приводит к противоречивой ситуации и нет необходимости делать выбор. Однако, в реальной жизни все время нужно решать альтернативную ситуацию, а ориентироваться среди большого количества модальностей по одномерной количественно шкале - задача весьма неблагодарная.

Вместе с тем, подобную задачу непрерывно приходится решать блоку 4 схемы. Для характеристики работы этого блока важно определить, что мы понимаем под центральной программой поведения робота.

Так вот, под центральной программой поведения робота мы понимаем заложенную в него конструкторами основную исходную программу, определяющую правила его поведения, а также правила построения новых правил для выполнения главной или основной цели "жизни" робота "выжить". Конечно, определить главную цель "жизни" робота в воле конструктора, но для наших сравнительных целей наибольший интерес представляет робот, у которого, как и у живых систем, основная цель жизни - "выжить".

Итак, на долю блока 4 центрального блока мозга приходится очень трудная задача, потому что именно этому блоку необходимо на основе одномерной количественной шкалы сведений о внешнем мире и о себе вырабатывать оптимальные решения в соответствии с центральной программой. Конечно, при конструировании робота и разработки программ, по которым будут строиться правила поведения робота, его творцы могут предусмотреть соответствующие поправочные коэффициенты к показателям каждой модальности при получении информации о ней, и даже для большей пластичности сделать их переменными, т. е. зависимыми от реальной ситуации. Однако, все равно здесь возможны грубые ошибки, резко понижающие живучесть робота.

В последнем блоке 5, по существу, реализуются решения, вырабатываемые блоком 4, приводящие к активации тех или иных эфферентных программ.

Таким образом, первые три блока, по существу, несут анализаторные функции о внешнем и внутреннем мире, последний блок - эффекторный. Самый "интеллектуальный" - это блок 4, осуществляющий основную интегративную функцию поведения. Важно подчеркнуть еще раз, что вся работа в управляющих блоках "мозга" у искусственных систем после получения информации, а именно, ее переработка, оценка и выработка последующих решений с соответствующим эффекторным действием осуществляется только с числами и только на информационном уровне без учета качества, без учета энергетического взаимодействия. И второе важное обстоятельство: правила, по которым все это осуществляется, определяются внешними по отношению к роботу силами, т. е. его творцами, или конструкторами.

Возникает впечатление, что принципы управления полностью автономного робота, призванные обеспечить его целесообразное поведение в окружающем мире, встречаются с большими, а возможно, и принципиальными трудностями. В этой связи укажем на два основных момента, касающихся анализа, обработки и интеграции всей приходящей информации от внешнего и внутреннего мира робота: это, во-первых, лавинообразное нарастание или комбинаторный взрыв приходящей информации и, во-вторых, оценка многомодального пространства датчиков в одномерной шкале.

Действительно, легко показать, что числовое кодирование показателей различных датчиков при определенной вооруженности роботов этими датчиками, например, на уровне уже достаточно высокоорганизованных животных (кошки, собаки) приводит к комбинаторному взрыву поступающей от этих датчиков информации. Как мы уже отмечали, при числовом кодировании от каждой элементарной группы датчиков поступают сведения трех родов: адрес, модальность, интенсивность. Если, например, разбить тело робота на десять участков, то, соответственно, всего будет десять адресов. Далее, если в каждом участке имеется по пять модальностей элементарных групп датчиков, а каждая модальность имеет еще пять градаций по интенсивности, то легко сообразить, что число всех возможных состояний блока 1 при непрерывном поступлении воздействий от всех групп элементарных датчиков будет (510)5. При этом мы взяли, по-видимому, сильно заниженные значения чисел всех родов информации, поступающей от элементарных групп датчиков. Естественно, что анализ и интеграция всего этого несметного количества возможных вариантов состояний блока 1 для получения быстрого и адекватного ответа - задача для численного решения исключительно громоздкая. И эта трудность тесно связана со вторым моментом - все это огромное множество вариантов воздействий, поступающих от датчиков робота в управляющие блоки, и имеющих полимодальную природу, необходимо соотнести, в конечном счете, для сравнения в единую одномерную шкалу. Несомненно, что во многих случаях это будет принципиально невозможно, а соответственно, невозможно ожидать от робота адекватного решения.

Конечно, для совершенствования поведения автономных роботов могут разрабатываться специальные приемы для облегчения решения столь громоздких задач. Например, классификация воздействий на существенные, малосущественные и несущественные и т. д. Другими словами, в математике уже есть и продолжают разрабатываться приемы для борьбы с явлением комбинаторного взрыва. Однако в любом случае здесь приходится сталкиваться с очень большими трудностями.

5.О формальной интерпретации информационно-сигнального и

информационно-энергетического взаимодействий

Теперь рассмотрим в самом общем виде возможности управляющих блоков живых систем для обработки и интеграции поступающей информации. Здесь я хочу подчеркнуть, что поскольку становление живых систем и принципы их функционирования кардинально отличаются от искусственных систем, то принципы обработки и интеграции поступающей информации в их управляющие блоки несут важные новые черты по сравнению с таковыми в управляющих блоках роботов. И степень этих отличий определяется тем, насколько отличается управляемое разумом информационно-сигнальное взаимодействие от самопроизвольного информационно-энергетического взаимодействия.

В этой связи мне казалось полезным рассмотреть на некоем общем уровне формальную интерпретацию особенностей информационно-сигнального взаимодействия и информационно-энергетического взаимодействия.

Информационно-сигнальное 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. В независимости процесса преобразования от природы элементов, образующих эти множества, и заложена всеобщность математики. А математика физики?

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

(В) = {(В1) (В2), ...., (Вn)},

то при определенных условиях это множество однозначно определяет некий процесс (правила, или оператор); в результате которого оно будет преобразовываться в новое множество (А), где

(А) = {(А1) (А2), ...., (Аk)},

и можно написать (А) = j(В), где преобразование j определяется природой элементов множества (В). А это означает, что при информационно-энергетическом взаимодействии мы имеем дело не только с количественными соотношениями в процессе преобразования множеств, как в случае информационного взаимодействия, но и с природой, или качеством элементов этих множеств; и в процессе преобразования, по существу, рождается новое качество. То множество (А), которое возникает в результате преобразования j, состоит из элементов, обладающих другими качествами по сравнению с элементами множества (В), и количество элементов этих множеств различно.

Из сказанного выше следует, что в управляющих блоках самоорганизующихся систем с информационно-энергетическим взаимодействием (живые системы) появляется возможность не только оценки количественных соотношений, как в случае с чисто информационным взаимодействием, но и оценка качественных состояний системы (А, (В)) при различных уровнях интеграции. Например, в некотором замкнутом объеме (в живой клетке) имеется какое-то количество молекул тубулина, которое можно определить как множество (Т), где

(Т) = {(Т1) (Т2), ...., (Тk)}.

В известных условиях среды (цитоплазме), (рН, рСа и т. д.) молекулы тубулина могут самопроизвольно формировать определенное количество микротрубочек, которое можно определить как множество (М), где

(М) = {(М1) (М2), ...., (Мn)}.

Таким образом, здесь имеет место преобразование множества (Т) (молекулы тубулина) в множество (М) (микротрубочки), и можно написать (М) = g(Т), где оператор g однозначно определяется, при прочих равных условиях, природой элементов множества (Т).

Вся биология на всех уровнях состоит из таких примеров. По аналогии с этим примером можно рассмотреть какую-нибудь рецепторную функцию. Например, определенное количество летучих молекул, окружающих животное, активируют определенную группу обонятельных рецепторов, которые можно определить как множество (R), где

(R) = {(R1) (R2), ...., (Rp)},

которые через высокую специфичность нервных связей, определяемую специфическими лиганд-рецепторными белковыми взаимодействиями между прорастающими аксонами и их адресами, так же как тубулин через специфическое взаимодействие своих молекул, определяют пространственно-временную конфигурацию определенного типа (со своей внутренней специфичностью) активированных нейронных представительств этих рецепторов высших отделов головного мозга, которые можно определить как множество (N), где

(N) = {(N1) (N2), ...., (Nm)}.

Таким образом, здесь имеет место преобразование множества (R) (рецепторы) в множество (N) (нейронные представительства), и можно написать

(N) = f(R), (1)

где оператор f однозначно определяется природой элементов множества (R).

Таким образом, согласно представленной цепи событий на предложенном примере любое воздействие на живую систему отражается в однозначной и специфической активности определенных нейронных представительств высших отделов мозга.

6. Принципы управления в живых организмах

Теперь вернемся к уже знакомой блок-схеме на рис.2, чтобы рассмотреть принципы работы управляющих блоков живых систем разного уровня развития.

Очевидно, что блок 1 у живых систем, так же, как у искусственных, должен собирать сведения от различных сенсоров (здесь рецепторов). Однако до какого-то уровня развития живых систем нет еще необходимости в появлении у них осознанной рецепции, т. е. появление ощущений и восприятий.

Для одноклеточных и низших многоклеточных (7-й уровень развития интегрального поведения [17, 18]), у которых информация о внешнем мире еще очень ограничена, все элементы формирования живого, включая и его управляющую систему - центральную нервную систему (ЦНС), записаны в ДНК, т. е. определены генетически. Это еще тот ранний уровень развития, когда поведение животного складывается на основе только жестких генетических механизмов, когда поведение животного в каждый данный момент автоматически определяется на уровне текущих состояний ген-оперонных рецепторов или генетически обусловленных жестких нервных связей. Ярким примером этому могут быть классические работы Леба [19] по объяснению направленного положительного фототаксиса у бисимметричных многоклеточных животных. Если интенсивность света, падающего на правый глаз, выше, чем на левый, то, соответственно, активация мотонейронов, управляющих движениями левых конечностей, выше, чем правых (так исходно устроены на генетической основе локальные связи). И животное всегда будет поворачиваться в сторону света. Здесь мы имеем относительно простой случай организации ЦНС, когда афферентный приток непосредственно и однозначно воздействует на эффекторные механизмы.

Решение или выбор направления движения определяется по существу автоматически - сравнением интенсивности воздействий на симметричные рецепторы. Кстати, по такому принципу работало управляющее устройство у "черепахи" Уолтера.

Какие механизмы должны лежать в основе управления интегральным поведением животных, у которых все нервные связи и инстинктивные механизмы жестко запаяны, а целесообразность поведения отрабатывалась естественным отбором? По принципам своего управления подобные организмы можно сравнить с искусственными системами.

х х х

На следующем по сложности (более высоком) уровне организации животных формирование ЦНС со всеми нервными связями не может быть полностью запрограммировано в ДНК. Подобная ситуация возникает, когда резко возрастает количество нейронов в ЦНС, и нервные центры образуются уже с учетом наследственных и онтогенетических механизмов, включающих влияние среды (2-й уровень развития и интегрального поведения [20]). Внешние факторы могут подчас служить индукторами тех или иных генетически запрограммированных событий и поэтому играют важную роль в формировании реальных для данного индивидуума структур и функциональных возможностей. Например, активация или репрессия гена, продукты которого - белки-рецепторы, определяющие специфические нервные связи, - могут привести к появлению или потере каких-то двигательных или других функций.

Ярким примером такого влияния служит импринтинг. Известно, что у утенка образ матери запечатлевается сразу после рождения. Им может оказаться любой движущийся субъект или объект. В этом механизме своеобразно сочетаются факторы генетические и внешней среды. В процессе естественного отбора для выживания уток как вида было важно выработать для утенка правило: не отделяйся от матери и всегда за ней следуй. В естественных условиях первый движущийся объект, который видит утенок, как правило, - мать-утка. Стремление двигаться за первым увиденным движущимся объектом генетически предопределено, а выбор объекта - индивидуально приобретенное свойств, обусловленное внешней средой.

На нейронном уровне это может соответствовать следующему: некоторая группа нейронов (А) в определенном периоде онтогенеза образует нервные связи с теми группами нейронов (k, l, m), которые имеют мишени для аксонов А - это определяется генетически. А появление и распределение таких мишеней у нейронов k, l, m зависит от внешних воздействий - т. е. индивидуально приобретенное свойство.

Например, человек "встает на ноги" в определенный период онтогенеза, но если в это время внешняя среда не стимулирует вертикальное положение тела, то в дальнейшем человек не научится ходить. Еще один пример из той же серии: у некоторых видов, если птенец не будет слышать пение своих взрослых сородичей, то он никогда не сможет правильно петь песню своего вида.

Появление онтогенетических механизмов (наряду с генетическими) в становлении сложного поведения связано, вероятнее всего, с тем, что увеличивалось как разнообразие, так и число специализированных нейронов (например, от 210 до 220), которые привели к так называемому комбинаторному взрыву связей. Столь огромную информацию в геноме невозможно записать. Тогда на помощь приходят онтогенетические механизмы, реализующие те или иные генетические программы при воздействии факторов внешней среды.

Интегральное поведение взрослого животного 2-го уровня, у которого нервная система сформирована на основе наследственных и онтогенетических механизмов, достаточно автоматично, как и у животных 1-го уровня. Целесообразность его поведения также обусловлена естественным отбором и может непрерывно совершенствоваться на фоне постоянных внешних условий на протяжении многих поколений.

- х х х -

Есть основания предполагать, что на каком-то этапе эволюции у многоклеточных организмов появился новый механизм целостного поведения, когда в конкретной ситуации взрослые животные научились принимать такие решения, которые исходно не могли сформироваться в готовом виде в процессе эволюции [21, 22].

Это 3-й, высший уровень интегрального поведения.

Каковы же предпосылки для возникновения такого поведения? Можно думать, что это в первую очередь вызвано усложнением живых систем в ходе эволюции, приведшее к совершенствованию рецепторно-анализаторного аппарата животных и значительно обогатившее восприятие внешнего мира. Развитие различных дистантных рецепторных систем, таких как зрительные, слуховые, обонятельные, определило усложнение эффекторной части ЦНС и более совершенное двигательное поведение животных. Таким образом, каждое животное, обладающее этими качествами ЦНС, научилось воспринимать всю динамику многообразного окружающего мира.

Постоянная смена внешних воздействий могла иметь для животного различную функциональную нагрузку. Например, какой-то незнакомый звук мог означать приближение либо жертвы, либо хищника; появление какого-либо незнакомого объекта или запаха могло иметь совершенно разный функциональный смысл. Физиологическую и биологическую значимость таких воздействий впервые осознал Павлов и назвал их условными раздражителями, в отличие от безусловных, которые непосредственно влияют на жизненно важные показатели животного [23].

Эти многочисленные и разнообразные условные раздражители, отличающиеся относительным непостоянством, кратковременностью, а, главное, неоднозначностью, не позволяли на основе случайной изменчивости и естественного отбора вырабатывать оптимальные реакции у животного. Для большого количества факторов внешней среды не выполнялось главное условие, необходимое для выработки оптимального ответа, - стабильное существование и неизменная функциональная значимость данного фактора внешней среды на протяжении многих поколений. Таким образом, отсутствовал основной эволюционный фактор - давление отбора, а значит, должны были выработаться принципиально новые механизмы.

Важным моментом в развитии таких механизмов могло стать повышенное внимание к этим воздействиям, что и вызвало появление соответствующих рецепторных систем и настороженной, или ориентировочной, реакции по типу павловского "что такое?" [24]. В этом направлении, видимо, и действовал естественный отбор.

Возникновение ориентировочной, или настороженной, реакции на индифферентные внешние раздражители есть, возможно, ключевой момент в процессе эволюции интегрального или целостного поведения, когда появляется индивидуальная память, позволяющая животному использовать весь предыдущий жизненный опыт на протяжении своего существования.

Можно предположить, что механизмы такой памяти имеют общие черты с механизмами онтогенетической памяти, когда также образуются новые или изменяются старые синаптические связи между определенными типами клеток. Однако эти процессы не ограничиваются временными рамками или этапами онтогенеза. Отсутствие такого ограничения у ряда групп нервных клеток в ЦНС и определяет возможность развития этого третьего типа памяти. Возможно, что появление таких групп нейронов в ЦНС также было обусловлено давлением естественного отбора, поскольку способность к индивидуальной памяти в значительной степени определяет и уровень развития ассоциативного анализа.

Индивидуальная память фиксирует какой-то объект или явление внешнего мира, исходно безразличные для животного по своему воздействию, но связанные с функционально значимыми для него событиями. Такая индивидуальная память принципиально отличается от генетической и онтогенетической - она обусловлена наличием некоего интеллектуального ассоциирования исходно безразличной части воспринимаемого воздействия с исходно значимой.

Приобретение животным нового знания и есть обучение - индивидуальный процесс, который обеспечивается благодаря наличию в ЦНС нейронов с высокими пластическими свойствами, позволяющими адекватно перестраивать нейронные связи. В свою очередь, эти адекватные внешним воздействиям перестройки нейронных связей дают возможность животному эффективно решать соответствующую ситуационную задачу. Однако такие ассоциации не должны фиксироваться навсегда, поскольку со временем их функциональный смысл может резко измениться. Значит, синаптические перестройки и соответствующие им ассоциации должны иметь временный характер. В этом и состоит их важный адаптивный смысл. Отсюда следует, что багаж ассоциативных связей ни в коей мере не должен закрепляться по наследству. В противном случае это может привести к весьма печальным результатам для последующих поколений.

В реальной повседневной жизни животное, имеющее множество ассоциативных связей, часто одновременно испытывает массу внешних воздействий разной значимости и в неожиданных комбинациях. Естественно, что в этих случаях для выбора оптимальной программы поведения животному необходим определенный анализ возникшей ситуации, который, на наш взгляд, естественно назвать рассудочным или ассоциативно-рассудочным поведением [25].

Таким образом, в ходе прогрессивной эволюции живых организмов на основе наследственных и онтогенетических механизмов возникло ассоциативно-рассудочное поведение, т. е. зачатки логического мышления. Появление подобного механизма поведения резко повысило выживаемость вида, а соответственно, и его популяционную устойчивость, что, в свою очередь, стимулировало дальнейшее развитие механизмов такого поведения, вплоть до человеческого.

Рассмотрим особенности 3-го, высшего уровня управления интегральным поведением животных на основе предложенной нами блок-схемы важнейших операций мозга. В задачу третьего блока входит распределение всех полученных сведений по их значимости для выработки оптимальной реакции животного с точки зрения главной задачи - выжить.

Такой анализ для 3-го блока, как отмечалось ранее, представляет большие трудности по двум причинам: оценка значимости воздействий разных модальностей только на количественной основе, т. е. по одномерной шкале и возникновение информационного комбинаторного взрыва при увеличении у животных количества различных рецепторных структур. А это означает, что между рецепцией и адекватной эффекторной реакцией необходима громадная счетная работа на базе нейронных механизмов, которую невозможно выполнить в реальном времени.

Таким образом, управление, осуществляемое только на количественной основе, недостаточно для того, чтобы обеспечить адекватное поведение организма в окружающем мире. Это в каком-то смысле тупиковый путь для эволюции живых систем.

Для дальнейшей прогрессивной эволюции животных в условиях огромного разнообразия и неоднозначного информационного потока из окружающей среды требовался принципиально новый способ, записи, обработки и оценки информации в управляющих блоках мозга. Такая форма операций, способная эффективно усваивать, обрабатывать и оценивать богатейший по модельностям поток воздействий, не ограничиваясь одномерной количественной шкалой, могла бы преодолеть возникающий при этом информационный комбинаторный взрыв. Требуемая принципиально новая форма управления, видимо, недоступна для искусственных систем, у которых все действия можно свести к математическим операциям.

Совершенно иная ситуация у живых организмов. Живые организмы, в том числе и их управляющие блоки, возникли на основе самоорганизации в процессе непрерывной естественной эволюции. А технология этой самоорганизации основана на содержательном или информационно-энергетическом взаимодействии. Такая особенность возникновения живых организмов в сочетании с высоким уровнем развития рецепторно-анализаторных систем и необходимостью ассоциативно-рассудочного поведения создает предпосылки в обязательности появления в управляющих блоках живых систем некоего процесса, через посредство которого само животное-хозяин имело бы возможность оценивать состояние первых блоков управляющей системы (см. рис.2), получающих информацию через рецепторы из внешнего и внутреннего мира животного. Если в искусственных устройствах (роботах) их создателями на основании нумерации всех сенсоров по их местоположению (адресу) и специфике регистрируемого воздействия (модальности) на соответствующий экран (в блоке 1) выносятся для считывания и дальнейшей обработки (в блоках 2 и 3) числовые коды (в виде трех чисел по каждой однородной группе сенсоров), то очевидно, что в самоорганизующихся живых системах в принципе нет возможности передачи адреса и модальности воздействия таким способом. У живых организмов не было конструкторов, и, соответственно, не проводилась нумерация адресов и модальностей различных рецепторов. А если бы и было что-то подобное, то непонятно, на чем записывать эти числа и как их потом считывать. Ведь внутри мозга нет вездесущего и всеведающего гомунклюса, как уже отмечал Крик [26].

Таким образом, процесс, через посредство которого само животное могло бы оценивать состояние 1-ого блока своей управляющей системы, т. е., по-существу, состояние различных специфических нейронных представительств высших отделов мозга соответствующих рецепторов, должен быть весьма необычным. Его необычность состоит в том, что в результате этого процесса определенная нейродинамика того или иного рецепторно-анализаторного участка мозга, т. е. множества (N) (см. уравнение 1) отображает или формирует некое информационное множество (Ф), непосредственно доступное и функционально значимое для самого животного. На формальном уровне можно написать:

(Ф) = a(N), (2)

где оператор a однозначно определяется природой элементов множества (N) и отражает рассматриваемый нами процесс, переводя нейродинамику мозга в непосредственно доступную и функционально значимую для хозяина информацию. Очевидно, что появление в процессе естественной эволюции этого процесса есть исключительно важное событие - у животного с этого момента возникает возможность самооценки приходящей к нему информации. Легко видеть при совместном рассмотрении уравнений 1 и 2, что информационный поток (I1), приходящий на рецепторы из внешнего и внутреннего мира, претерпевает, по-существу, два кардинальных преобразования. Первое отражено уравнением (1), а второе - уравнением (2). Учитывая свойства этих преобразований, можно утверждать, что между первичным информационным потоком (I1), который создается множеством (I1), и вторичным информационным потоком (I2), который отображен множеством (Ф), для различных количественных соотношений будет сохраняться изоморфная связь, а для модальностей или качественных характеристик информации и ее адресности - знаковая, но строго однозначная связь.

Таким образом, у живых организмов благодаря особенностям их возникновения и функционирования на основе самоорганизации и информационно-энергетического или содержательного взаимодействия на некотором этапе эволюционного развития в управляющих блоках возникает принципиально новый способ получения и оценки поступающей информации, связанный, главным образом, с возникновением своеобразных самооценочных функций состояния нейродинамики различных отделов головного мозга. Эти самооценочные функции состояния определяют и адресность, и модальность, и интенсивность воздействия. Весьма также существенно, что строго однозначная знаковая связь между поступающей к животному информацией и ее воспроизведением, осуществляемым оператором a, согласно уравнению 2, имеет адекватную функциональную значимость. Например, какое-то внешнее повреждающее воздействие, приводящее к разрушению какой-то группы клеток у животного, будет создавать, согласно уравнению (1), соответствующую нейродинамику (множество (N)) той области мозга, где находятся клеточные представительства рецепторов, регистрирующих это повреждающее воздействие. В свою очередь, преобразование, описываемое уравнением (2), формирующееся в процессе эволюции, в конечном счете, должно доводить до самого животного такую информацию (Ф), которая означала бы для животного сигналы крайнего бедствия, сигналы угрозы жизни, т. е. такие сигналы, на которые необходимо быстро реагировать для устранения причины их возникновения. Ясно, что эти сигналы для животного должны иметь резко негативный, неприятный, нетерпимый характер. Можно думать, что разные формы ощущения боли, или чувства боли и сформировались в процессе эволюции из сигналов такого типа. Можно думать, что и для любых других видов внешних воздействий (электромагнитных колебаний светового диапазона, механических колебаний звуковых частот, температурных, химических и т. д.) преобразования, отраженные в уравнениях 1 и 2 в процессе эволюции, будут формироваться в адекватную информацию в виде световых, звуковых, температурных, обонятельных, осязательных и др. ощущений.

Итак, на определенном этапе развития животного мира, когда в интегральном поведении высокоорганизованных животных ведущим фактором становится первая сигнальная система (по Павлову), на основе самоорганизации и информационно-энергетического взаимодействия, обусловивших чрезвычайно высокую специфичность каналов информации от рецепторов к клеткам мозга, специфичности самих клеток, а также высокой специфичности и последующих каналов для передачи и обработки полученной информации в мозге созданы уникальные условия для осуществления интеграции полученной информации не только на количественной, но и на качественной основе. А это определило появление принципиально новой оценочной функции состояния, когда самой этой функцией определяется и адресность, и модальность, и интенсивность воздействия или информации, приходящей в центральные управляющие блоки. Эту функцию состояния естественно назвать самооценочной функцией состояния, так как она, по существу, и воспроизводится в самом животном, и оценивается самим животным. Эта функция состояния, отражающая в знаковой форме адресность и модальность воздействия внешнего и внутреннего мира и доступная самой системе, и есть, по-видимому, наши ощущения, наши восприятия.

Возможность появления подобных свойств в управляющих блоках живых систем определяется принципами их становления на основе самоорганизации при информационно-энергетическом взаимодействии. Однако на определенном этапе развития живых систем эта возможность уже становится необходимостью, и можно думать, что необходимость ее появления подвергается давлению естественного отбора. И действительно, появление ощущений или восприятий делает рецепторно-анализаторные возможности живых систем несравненно эффективнее как при борьбе с информационным комбинаторным взрывом, так и по адекватности оценки полученной информации, чем возможности любых искусственных систем, так как здесь многомерность модальностей внешнего и внутреннего мира отражается в многомерности ощущений.

Наши ощущения или восприятия - это важнейшие звенья работы управляющих блоков, своеобразный язык, отражающий нейродинамику в рецепторно-анализаторной части нервной системы и мозга, и описывающий эту нейродинамику в некоторой интегральной форме в терминах, доступных и функционально значимых для самого хозяина. Действительно, то или иное ощущение или восприятие, будь оно болевое или зрительное, или какое-либо другое, - это, несомненно, сложная нейродинамика большого количества нейронов (от 103 до 106), в процессе работы которых над той или иной задачей очень трудно разобраться. Это утверждение справедливо для объективного внешнего наблюдателя, который исследует мозг электрофизиологическими или любыми другими методами. А для самого субъекта эта сложная нейронная динамика при решении определенной задачи выражается в достаточно целостной картине (или некоторой, возможно, мучительной боли, или какого-то, может быть, прекрасного, доставляющего удовольствие, зрительного образа). Это удивительное преобразование есть, пожалуй, одно из самых замечательных достижений природы, которое возникло в процессе естественной эволюции живых систем, в их управляющих блоках на основе самоорганизации и информационно-энергетического взаимодействия.

Раз возникнув, этот новый удивительный язык в процессе эволюции и совершенствовании оценочных параметров естественно мог распространяться и на другие отделы мозга. Этот удивительный язык, исходно возникший на основе оценочных характеристик в виде ощущений, в дальнейшем мог быть использован для адекватного отражения (в терминах функционально значимых для субъекта) нейродинамики других отделов мозга или блоков управления, где уже сформировались (в соответствующих терминах на основе ощущений) более сложные психические функции, связанные с эмоциональным настроением системы в целом, с выработкой различных желаний и соответствующих мотиваций, при сопоставлении с предыдущим опытом (память) и центральной программой системы с выработкой решений для дальнейшего поведения, т. е. для включения тех или иных эффективных программ.

Преобразование нейродинамики мозга в язык психических процессов, на котором, как мы показали ранее, только и возможно быстрое и целесообразное решение сложных ситуационных задач (например, преодоление явления информационного комбинаторного взрыва за счет появления ощущений), убедительно показывает, что живые системы на определенном достаточно высоком уровне развития уже становятся системами индетерминированными, с явно выраженным поведением с позиций свободы воли. А это означает, что психические процессы - не только своеобразный адекватный для хозяина язык нейродинамических процессов тех или иных отделов мозга, но и факторы, способные, исходя из желаний хозяина и его свободы воли, запускать нейродинамические процессы в тех или иных отделах мозга и оказывать воздействие на различные физиологические механизмы.

¾ · · · ¾

7. Заключение

В настоящей работе сделана попытка показать, чем принципиально отличается управление в мозге от управления в искусственной системе. Вскрыта основная причина этих различий, которая состоит в том, что возникновение и функционирование искусственных систем основано на информационно-сигнальном или формальном взаимодействии образующих их элементов и блоков, а у живых организмов на информационно-энергетическом или содержательном взаимодействии образующих их элементов и блоков. Сделана попытка показать, что эти особенности организации и функционирования приводят к тому, что у живых организмов на определенном этапе их эволюции возникают самооценочные функции состояния или ощущения, тогда как у искусственных систем такие свойства возникнуть не могут. В свою очередь ощущения, являющиеся простейшими субъективными или психическими компонентами нашего сознания, в то же время являются важнейшими базисными элементами при формировании образно-эмоционального познания мира человеком. Именно ощущения и восприятия позволяют формировать при непрерывном общении со средой в процессе онтогенеза адекватную целостную внутреннюю модель внешнего мира, удивительно богатую огромным разнообразием всевозможных модальностей и количественных соотношений. На наш взгляд, именно это и определяет огромные возможности человеческого мозга, например, достаточно быстрое решение чрезвычайно сложных для компьютера задач. Именно это создает необходимые возможности для исключительно эффективного образного мышления. Мышления, с помощью которого решаются задачи без вычисления или разложения окружающего мира на элементы, на отдельные звенья, что так свойственно символьно-логическому подходу, на основе целостной картины со всей совокупностью многочисленных и сложных качественно-количественных связей.

Возможно, именно на этой основе для зрелого мозга человека становится несложным решение таких, например, задач, как адекватное восприятие внешнего мира во всем его многообразии. При этом, конечно, автоматически решаются такие задачи, как константность восприятия внешнего мира, или различные задачи на узнавание (при этом без особых усилий решаются такие задачи, как различение кошки и собаки, что представляет большие трудности для компьютера), наконец, сложнейшие двигательные задачи и т. д.

Итак, образное мышление и близкое к нему так называемое интуитивное мышление невозможны без адекватной внутренней модели, отражающей сложность и многообразие внешнего мира. А построение подобной адекватной внутренней модели внешнего мира, в свою очередь, невозможно без ощущений. Отсюда следует, что у самого совершенного робота в его управляющих блоках невозможно построение характерной для живого мозга адекватной внутренней модели внешнего мира, так как у него отсутствуют ощущения. А, следовательно, у искусственных систем в принципе не может быть организовано образное или интуитивное мышление со всеми вытекающими отсюда следствиями.

Такой вывод, резко ограничивающий развитие науки об искусственном интеллекте в направлении субъективных сторон сознания, на мой взгляд, должен быть критически рассмотрен специалистами по искусственному интеллекту и глубоко осмыслен для четкого понимания рациональных и эффективных путей дальнейшего развития этой науки. Мне кажется, что когда различные специалисты по искусственному интеллекту говорят о моделировании интенциональных, эмоциональных и волевых категорий человеческого сознания, то молчаливо подразумевают не истинное моделирование этих категорий сознания, а как бы их внешнюю имитацию. Например, можно у достаточно совершенного робота так устроить программу его управления, что при нагрузке больше какой-то (показания сенсора, определяющего нагрузку, превышают определенное число) на одну из его ног, он будет говорить, что у него болит нога, и что необходимо сделать определенное действие, чтобы уменьшить нагрузку на эту ногу. У внешнего наблюдателя возникает впечатление, что робот способен ощущать боль, хотя конструктор и программист, организующие поведение этого робота, прекрасно знают, что никакого чувства боли робот испытывать не может. В таком же плане можно устроить и различные эмоциональные эмоции у робота, которые также только внешне будут имитировать эти состояния, хотя при этом они будут и определять его дальнейшее поведение. То-есть истинного субъективного переживания нет, истинная семантика, т. е. осознание, отсутствует.

С другой стороны, особенности формирования мозга на основе самоорганизации и информационно-энергетического взаимодействия помимо возникновения субъективных сторон сознания (ощущений, эмоций, желаний и т. д.), что резко обогащает управляющие возможности мозга, определяют, по-видимому, и принципиально новые объективные принципы управления, по сравнению с управлением в искусственных системах.

Дело в том, что управление в любых искусственных системах, как отмечалось в настоящей работе, носит чисто информационный или информационно-сигнальный характер, физические процессы здесь не участвуют в управлении, а играют лишь вспомогательную роль. В то же время при управлении в живых системах информационные процессы, по-видимому, органически сливаются с физическими процессами. И последние непосредственно могут играть важную роль в управлении. Есть основания предполагать, что управление на основе информационно-энергетического или информационно-физического (содержательного) взаимодействия может иметь серьезные преимущества по сравнению с управлением, основанном на информационно-сигнальном (формальном) взаимодействии, особенно при решении сложных многомерных задач. Можно думать, что это как раз те важнейшие рациональные вопросы, разработка которых даст толчок к дальнейшему эффективному развитию науки об искусственном интеллекте.

Литература

1.  Новости искусственного интеллекта, № 1, 1998 г. Хроника. Научный семинар "Отражение образного мышления и интуиции специалиста в системах искусственного интеллекта", стр. 22-136.

2.  Новости искусственного интеллекта, № 3, 1998. Дискуссионная трибуна. Научный семинар (продолжение) "Отражение образного мышления и интуиции специалиста в системах искусственного интеллекта", стр.64-100. Круглый стол "Парадигмы искусственного интеллекта", стр. 140-161.

3.  , 1998. Метафора образ и символ - в познании мира. Новости искусственного интеллекта, № 1, 1998 г., стр. 94-14.

4.  Новости искусственного интеллекта, № 1, 1998. Панельная дискуссия, стр. 115-136.

5.  1983. Пробуждающееся мышление: Пер с нем. М.: Прогресс, 1983.

6.  , 1980. Узловые вопросы теории функциональной системы. М.: Наука,1982.

7.  1944. Избранные психологические труды. М.: МПА, 1994.

8.  , 1998. К вопросу о формальном отражении образного мышления и интуиции специалиста слабо структурированной предметной области. Новости искусственного интеллекта. № 3, 1998, стр. 64-76.

9.  , 1998. Интеграция логических и образных методов отражения информации в системах искусственного интеллекта. Новости искусственного интеллекта, № 3, 1998, стр. 76-85.

10., 1998. Моделирование психических образов: как совместить дискретное и непрерывное? Новости искусственного интеллекта, № 3, 1998, стр. 86-100.

11.-Рапопорт, , 19987. От амебы до робота: модели поведения. Москва, "Наука", главн. редакц. - физ.-мат. литературы, 1987.

12. Последние мысли. О науке.: М.: "Наука", 1983, стр. 505-506.

13. Разум мозга - компьютерная программа? В мире науки, 1990 г., № 3, с.7.

14., 1982. Фантазия или наука. Москва, "Наука", главн. редакц. - физ.-мат. литературы, стр. 182-183.

15.. Истоки происхождения психики или сознания. Пущино, 1992.

16.. Информационно-энергетическая концепция происхождения психики. 1996. Журнал ВНД, том 46, вып.3, 1996, стр. 617-633.

17.. Механизмы целостного поведения простейших одноклеточных организмов. ДАН, т.340, № 3, 419-422, 1995.

18.. Механизмы генетически обусловленного поведения многоклеточных животных. ДАН, т.346, № 1, с.132-135, 1996.

19. Организм как целое с физико-химической точки зрения. М.-Л., Гос. изд-во, 1926, с.198-214.

20.. Интегральное поведение животных на основе генетических и онтогенетических механизмов. ДАН, т.348, № 6, 1996, с.838-841.

21.. Высший уровень интегрального поведения животных - целесообразное решение ситуационной задачи самим животным. ДАН, т.252, № 2, 1997.

22.. Условные рефлексы и психика. Природа. 1999, № 8, с.180-184.

23.. Лекции о работе больших полушарий головного мозга. Полн. собр. соч., М., 1951, т.4.

24.. Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности. Полн. собр. соч., М., 1951, т.5.

25.. Биологические основы разумной деятельности. М.: Изд-во Московского Университета, 1977.

26. Мысли о мозге. Мозг. Мир, "Наука", 1983, с.505-506.