Код жизнь вселенная (стр. 1 )

А. Барбараш

(Анатолий Никифорович БАРБАРАШ

E-mail: *****@***net)

 

(Теории и гипотезы)

Новая редакция

Оглавление

МЫШЛЕНИЕ В ЦЕЛОМ

3.4.1. Распознавательная способность мозга........................................................................................................... 2

3.4.2. Адресация в коре мозга.................................................................................................................................... 4

3.4.3. Мышление – это поиск корреляций................................................................................................................. 6

3.4.4. Мысль – организованная группа волн......................................................................................................... 11

3.4.5. Проблема инвариантности зрения.............................................................................................................. 13

3.4.6. О мышлении в целом....................................................................................................................................... 14

3.4.7. Суть физиологии мышления.......................................................................................................................... 17

3.4.8. Восприятие смысла символов....................................................................................................................... 20

3.4.9. Гипотеза о памяти музыканта..................................................................................................................... 22

3.4.10. Другие гипотезы.............................................................................................................................................. 24

3.4.11. Мозг и „Дао физики”.................................................................................................................................... 26

3.4.12. Заключение о физиологии мышления..................................................................................................... 38

ПРИЛОЖЕНИЕ

3.5.1. Информация и волны среди молекул........................................................................................................ 41

3.5.2. Апостериорные и априорные системы...................................................................................................... 43

3.5.3. Эволюция волновых процессов.................................................................................................................... 47

Предыдущий раздел

Последующий раздел

Общее оглавление

МЫШЛЕНИЕ В ЦЕЛОМ

3.4.1. Распознавательная способность мозга

Противоречия между концепцией „ассоциативной сети” и реальными свойствами мозга заставили группу американских исследователей отбросить попытки „ ... обнаружить систему обработки информации человеческим мозгом, сперва исчерпывающе изучив поведение нейронов, а затем – стараясь сконструировать компьютерную систему из таких нейронов...”

„Этот подход так же бесплоден, как попытки южноафриканских бушменов выяснить, как работает автомобиль, начав с полного исследования свойств электронных оболочек /атомов/ металла в одном из его поршней... Системная информация о том, как различные металлические компоненты взаимодействуют, чтобы привести в движение автомобиль, не содержится в полном объёме знаний о поведении электронных оболочек /атомов/ металла в поршнях... Подобно этому... системная информация о том, как работает человеческий мозг, отсутствует в полном объёме знаний о функциях нейронов.” [Routh et al., 1986]

Отказавшись от идеологии „ассоциативной сети”, эти авторы не пришли к идеям нейроголографии (вспомним, что концепция нейрокорреляторов была опубликована годом ранее [Барбараш, 1985б]), но сделали точные выводы о главных математических операциях мозга. Применив вместо „образа” аналогичный термин „гештальт” (нем. – обобщённый образ), они указали на двумерность гештальтов независимо от их сенсорной природы, на их сравнение мозгом с ранее запомненными гештальтами для выявления и количественной оценки „ассоциаций”, а также на то, что конкретной вычислительной процедурой при этом является двумерное преобразование Фурье.

Если отвлечься от физиологической реализации и попытаться описать только результат работы нейрокорреляторов мозга, это прозвучало бы именно так, как изложили американские авторы. Но существуют ли доказательства того, что в мозге реализованы анатомические структуры, составляющие схему рис. 3.4 или, точнее, рис. 3.5? Да, такие доказательства есть.

Для случая передачи изображений, в теории информации развито представление об идеальном приёмнике сигналов, который способен с наименьшими среднеквадратическими ошибками выделять сообщение на фоне шумов (здесь используется критерий минимума среднего риска). Такой наилучший приёмник назван приёмником Зигерта – Котельникова. Сходный подход заключён в идее корреляционного приёмника, работа которого основана на вычислении интеграла функции корреляции входного и эталонного изображений и сравнении его с порогом. Разработано также теоретическое представление об оптимальном или согласованном фильтре или иначе – о фильтровом приёмнике. В этом случае оказалось, что наилучший результат имеет место, когда частотная характеристика фильтра комплексно сопряжена со спектром входного изображения.

Исследования показали [Красильников, 1976], что все три приёмника (Зигерта – Котельникова, корреляционный и фильтровой) при выделении изображений на фоне шумов дают принципиально одни и те же результаты, так как реализуют, в конце концов, одно и то же правило принятия решений.

Свойства идеальных приёмников изображений были сопоставлены со свойствами всех потенциально применимых типов технических устройств. Выяснилось, что если сигналом является топологически упорядоченный двумерный массив информации (изображение или образ), то может быть назван только один класс устройств, позволяющий, в принципе, достичь идеала.

Таким устройством оказался голографический коррелятор, когда его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье-преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье-образа на Фурье-образ эталонного массива и обратного Фурье-преобразования, с учётом фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приёмником или приёмником Зигерта – Котельникова теоретически наилучшим является устройство, схема которого изображена на рис. 3.4. Превысить его – невозможно.

А какие свойства проявляет мозг человека? Специалисты по распознаванию образов исследовали человека так, как если бы он был автоматическим распознающим устройством. Результат оказался потрясающим! Опыты показали, что человек-наблюдатель проявляет свойства оптимального фильтра и полностью реализует параметры идеальной распознающей системы. С точностью до погрешности эксперимента, свойства человека совпали с параметрами единственной в своём роде, теоретически наилучшей распознающей системы, какой способен быть только голографический коррелятор!

„При белом шуме человек-наблюдатель обеспечивает вероятности правильного опознавания зашумленных изображений, близкие к тем, которые обеспечивает приёмник Зигерта – Котельникова... Человек-наблюдатель практически полностью реализует потенциальную разрешающую способность системы ...” [Красильников, 1986]

Какое-то время между специалистами не было единодушия в вопросе о том, какую роль в оптимальной фильтрации играет сетчатка глаза и какую – более высокие отделы мозга. Чтобы ответить на этот вопрос, было исследовано восприятие изображений разного масштаба, построенных из небольшого числа дискретных элементов. Шум вводился путём хаотической замены некоторого числа чёрных элементов белыми и наоборот.

При постоянных размерах зон суммации в сетчатке глаза (что обеспечивалось стабильностью освещения, расстояния до изображения и т. п.), вопреки изменению масштаба в 15 раз, неизменно наблюдалось усреднение шума по поверхности изображения (т. е. фильтрация помех), что указывало на фильтрацию не сетчаткой глаза, а более высокими отделами зрительной системы мозга. Об этом же говорила хорошая различимость шумовых пятен как на крупномасштабных, так и на мелкомасштабных изображениях, откуда следовало, что в данном эксперименте сетчаткой глаза шумовые пятна не усреднялись.

Эти опыты дали ещё один важный результат. Оказалось, что в зрительной системе человека компенсаторно происходит обмен[1] между уровнем шума и площадью изображения [Красильников, 1986]. Это важно потому, что такой обмен возможен только в системах, осуществляющих оптимальную фильтрацию!

Все эти данные могут интерпретироваться лишь одним способом – в мозге существует по крайней мере одна система, выполняющая преобразование Фурье, перемножающая Фурье-образ входного изображения на Фурье-образ эталонного сигнала и производящая обратное Фурье-преобразование с учётом фазовых соотношений. Сразу оговоримся, что из-за хаотичности нейронной структуры мозга невозможно представить себе вычисление двумерных преобразований Фурье по принципу „ассоциативной сети”.

С другой стороны, очень сложные для дискретного вычисления двумерные преобразования Фурье предельно просто (одной сферической поверхностью) выполняются в оптической системе, использующей когерентные волны, а свойства таких систем можно увидеть в ядрах мозга. Кора мозга, как отмечалось в главе 3.3.2., чётко проявляет свойства голографической памяти. Пучки волокон, неискажённо переносящие образы от ядер к коре и от коры к ядрам, замыкают цепочку совпадений между ожидаемой вычислительной структурой и реальностью. Так мы снова приходим к нейрокорреляторам, типовая схема которых изображена на рис. 3.5.

Определение функции корреляции при помощи нейрокорреляторов является главной, базовой, но, конечно, не единственной математической операцией, выполняемой мозгом. Мы не задерживаем на этом внимание потому, что задачей данной работы является не рассмотрение многочисленных подробностей, а выяснение главных принципов работы мозга. Подробностей же и нюансов здесь очень много. Так, нельзя забывать различные варианты сравнения с порогом, нельзя игнорировать часто используемое латеральное торможение и проч.

Например, эксперименты показали, что “алгоритм обработки зашумленных изображений в зрительной системе наблюдателя можно моделировать алгоритмом, в соответствии с которым работает приёмник Зигерта – Котельникова, дополнив его „логическим ограничением уровня яркости” на выходе этого приёмника” [Красильников, 1986, с. 106]. Но все эти важные подробности, к сожалению, не умещаются в рамках данной работы.

Теперь становятся понятными вечные проигрыши электронных распознающих устройств в соревновании с человеком, о чём писалось во Введении (гл. 3.1.1.). Ни в одной из практических распознающих систем, в разработке которых участвовал или с которыми знакомился автор, голографические корреляторы не применялись. Дело в том, что голографический коррелятор, использующий лучи видимой части спектра, является очень деликатным прибором, которое трудно перенести из лаборатории в практику, а его электронно-вычислительные имитации работали медленно. Поэтому реальные устройства распознавания зрительных образов строились по иным схемам. Оттого-то они и были обречены на постоянный проигрыш перед человеком, в мозге которого реализована теоретически наилучшая, предельная по возможностям схема приёмника Зигерта – Котельникова.

В условиях эксплуатации, работа голографических корреляторов нарушается при толчках и вибрациях, в связи с изменением фазовых соотношений (например, между предметным и опорным световыми пучками) при малейших сдвигах оптических элементов (см. гл. 3.3.7.).

3.4.2. Адресация в коре мозга

В технических системах голографической памяти изменение адреса записываемого или считываемого изображения, т. е. поворот опорного (или считывающего) пучка лучей относительно запоминающей среды, выполняется путём механического поворота фотопластинки, зеркала или другого элемента оптической схемы.

Мозг, как известно, не содержит движущихся частей. Природа выбрала иной вариант управления направленностью волн, не требующий механических перемещений, а потому более быстрый и надёжный. Она использовала хорошо известный в радиотехнике (особенно – в радиолокации) принцип фазированной антенной решётки. Его суть в следующем.

Если расположить в ряд несколько антенн (например, УКВ-диполей) и подать на них одинаковый, строго сфазированный сигнал, то волна излучения будет распространяться в пространстве перпендикулярно этому ряду. Если же изменить фазы подаваемых на диполи колебаний так, чтобы фаза сигналов антенны с более высоким номером отставала на определённую величину от фазы предыдущей антенны, то суммарный вектор излучения (вектор Пойнтинга) антенного ряда отклонится от перпендикуляра в направлении более высоких номеров антенн и наоборот. Угол отклонения растёт с ростом разности фаз между соседними антеннами.

При необходимости управления вектором Пойнтинга в двух взаимно перпендикулярных направлениях разработчики используют параллельно расположенные ряды антенн, т. е. двумерную антенную решётку.

Чтобы управлять величиной фазового сдвига между элементарными антеннами, разработаны устройства, называемые фазовращателями.

Нервные окончания пучка волокон, приносящего волну-образ, например, к одному из участков коры больших полушарий, могут рассматриваться как элементарные излучатели (антенны) фазированной антенной решётки. Если немодулированный фронт опорной волны нервного возбуждения достигнет всех окончаний одновременно, в одной фазе, то общий вектор излучения окажется перпендикулярным поверхности решётки. Если же волна возбуждения появится у одного края решётки раньше, чем у другого, то вектор распространения возбуждения в тканях коры отклонится от перпендикуляра в сторону второго края решётки.

Многие нейробиологи полагают, что скорость распространения нервного возбуждения в одной и той же нервной ткани неизменна, как неизменно время прохождения нервного импульса по аксону. Но это не так. Даже в отдельном нейроне под влиянием тормозных воздействий может несколько изменяться латентный период между поступлением внешнего стимула и возникновением потенциала действия. Главное же в другом – нервная ткань ведёт себя не так, как отдельный нейрон.

В зависимости от соотношения тормозных и возбуждающих воздействий, нейрон может возбудиться при подходе волны возбуждения или „промолчать”. Но молчание части нейронов вовсе не прекращает распространение волны возбуждения по ткани. Разница лишь в том, что в зоне торможения нервное возбуждение распространится не кратчайшими путями, а по лабиринту более редкой сети нейронов, сохранивших активность, на что потребуется больше времени.

Это значит, что тормозное воздействие способно снизить среднюю скорость распространения возбуждения по нервной ткани. Поэтому мощное тормозящее воздействие вблизи зоны окончаний нервного пучка на поверхности коры способно, по принципу фазированной антенной решётки, отклонить в свою сторону вектор перемещения энергии (волны) нервного возбуждения – вектор Пойнтинга.

На рис. 3.6 показана схема поворота (в одной плоскости) вектора излучения волны нервного возбуждения в коре мозга при изменении адреса записываемого или считываемого образа.

Рис. 3.6. Схема поворота вектора излучения

волны нервного возбуждения в коре мозга

при изменении адреса записи-считывания.

Здесь показаны: 1 – пучок нервных волокон, подводящий к коре мозга немодулированную опорную волну нервного возбуждения при запоминании, или же считывающую волну – при считывании образа из памяти; 2 – пучок нервных волокон, подводящий волну-образ с сенсорной информацией (“предметную” волну – в терминах теории голографических систем); 3 и 4 – сигналы тормозных воздействий, управляющие адресацией; 5 – область градиентного торможения, изменяющая направление волн нервного возбуждения в коре мозга; 6 – вектор Пойнтинга одной из опорных (или считывающих) волн; 7 – фронт одной из опорных (или считывающих) волн; 8 – фронт волны-образа с сенсорной информацией при записи; 9 – нервная ткань коры мозга, являющаяся голографической запоминающей средой; 10 – пучок нервных волокон, отводящий при считывании волну нервного возбуждения с извлечённой информацией.

Представим себе, что в точке, куда подходит сигнал 3, приложено мощное тормозное воздействие, распространяющееся в области 5 и плавно уменьшающееся по мере удаления от точки приложения. Это приведёт к неравномерному уменьшению скорости распространения волн нервного возбуждения при прохождении области 5 – снижение скорости окажется наиболее заметным вблизи тормозного воздействия и всё менее ощутимым с удалением от него. Соответственно, вектор Пойнтинга и фронт опорной (или считывающей) волны окажутся повёрнутыми в сторону тормозного воздействия, что определит адрес голографической записи. Чем сильнее торможение – тем на больший угол отклонятся вектор и фронт волны.

Схема, изображённая на рис. 3.6, показывает (как отмечалось) устройство системы адресации в одной плоскости. Но аналогичная картина имеет место и в перпендикулярном направлении, что обеспечивает повороты вектора Пойнтинга опорной и считывающей волн, ориентировочно, в пределах полусферы.

При записи нового образа опорная и предметная волны нервного возбуждения интерферируют между собой, создавая в коре мозга сложную картину распределения возбуждённых областей. Запоминается именно пространственное распределение возбуждённых точек интерференционного поля. Если в дальнейшем считывающая волна пройдёт под таким же углом, как и опорная волна при записи, то окажется воспроизведённым образ, записанный по данному адресу. Изменение величин тормозящих воздействий или их пространственного распределения изменят адрес записи-считывания.

На рис. 3.6 для удобства изображения схемы отведение извлечённого из памяти образа показано с противоположной (относительно подводящего пучка) стороны коры. Реальное считывание происходит с той же стороны, что и запись.

Таким образом, в момент запоминания новых данных в коре мозга одновременно распространяются и пересекаются (интерферируют) две волны – волна-образ, несущая сенсорную информацию, и немодулированная опорная волна. Последняя не несёт никакой информации, но без неё процесс голографической записи в нервной ткани был бы невозможен. Изменение интенсивности тормозных процессов в зоне подведения опорной волны к коре мозга регулирует направление распространения каждой очередной волны и определяет адреса записи новых образов в нейроголографической системе.

В процессе восприятия или осмысливания сенсорной информации, при определении корреляции нового образа с данными, ранее записанными в памяти, происходит одновременное сопоставление со многими образами, формируется двумерное поле результатов сравнения, содержащее многочисленные пики корреляционной функции. Важнейшим является пик максимальной высоты. Он указывает адрес образа, наиболее сходного с анализируемым.

Для извлечения из памяти (вспоминания) конкретного образа нужно направить немодулированную считывающую волну точно по его адресу или, иначе говоря, точно под таким углом, под каким проходила опорная волна при записи. За жизнь человека мозг запечатлевает огромное количество волн-образов и, если мы восторгаемся меткостью стрелка, попадающего в центр мишени, то не меньшего восхищения заслуживает человек с хорошей памятью, ибо его мозг с точностью снайпера направляет считывающие волны за нужной информацией строго по нужным адресам. К сожалению, такая точность работы мозга реализуется далеко не у всех людей.

3.4.3. Мышление – это поиск корреляций

Так мы пришли к описанию мозга как оптической системы, содержащей более сотни голографических корреляторов, в памяти каждого из которых хранится множество ранее записанных образов. Новая информация может сопоставляться с ранее записанной. Может оцениваться степень сходства или различия между новыми и ранее записанными данными. Всё это осуществляется путём вычисления функций корреляции между образами.

Какой смысл вкладывается в понятие корреляции? Математики определяют корреляцию как вероятностную зависимость между случайными величинами, не имеющую характера строгой функциональной связи между ними. Естественно, возникает вопрос – а достаточно ли вычисления корреляций, чтобы объяснить весь крайне сложный и многообразный процесс мышления, начиная от поведения в быту, и вплоть до художественного творчества, открытий, гениальных озарений?

Анализ показывает – да, достаточно.

Начнём с напоминания о том, что около 90% информации человек получает из внешнего мира в виде зрительных образов. Что делает мозг с такой информацией? Оказывается, при работе мозга с визуальной информацией исключительно важную роль играет распознавание образов. Отмечено, что распознавание образов выполняется удивительно легко [Эндрю, 1985] и используется гораздо чаще, чем любые другие мыслительные операции.

Принципиально важно узнать, является ли способность к распознаванию образов операцией, органически присущей мозгу, или же она оказывается результатом обучения, подобно способности говорить или решать алгебраические задачи? Если способность к распознаванию формируется в результате обучения, то трудно говорить о прямой связи анатомических и физиологических особенностей мозга с вычислением функций корреляции (а значит, и с распознаванием образов).

Чтобы отделить природные способности мозга от наслоений последующего обучения, вспомним, что умеет человек (или собака, обезьяна) сам по себе и чему обучается. Ни человек, ни собака не умеют от рождения ни дифференцировать, ни интегрировать, но каждый из них, не обучаясь для этого в школе или в институте, уже в раннем возрасте мгновенно узнаёт в толпе лицо врага и лицо друга, что ничуть не проще этих математических операций!

Конечно, для этого человек должен предварительно хоть раз увидеть лицо врага, лицо друга, при чём увидеть в ситуации, говорящей, друг это или враг. Но такое внесение исходной информации в память никак нельзя считать обучением, в смысле формирования способности распознавать образы. Это лишь запись в готовую систему распознавания тех эталонных образов, с которыми должны сравниваться увиденные лица. Следовательно, распознавание образов – это врождённая способность каждого животного, обладающего мозгом и зрением. Наряду с памятью, это главная физиологическая функция мозга, как главная функция мышцы – сокращение.

„ ... Зрительный образ строится способами, требующими от нас лишь незначительных усилий. Когда мы пытаемся думать об истинно трудных задачах, обычно выбираем что-нибудь вроде шахмат, математики или иностранного языка. Мало кто осознаёт, каким поразительным достижением является сама способность видеть. Главный вклад ... искусственного интеллекта состоит не столько в решении проблем..., сколько в показе того, как невероятно трудны эти проблемы. Когда задумываешься, какие расчёты должны выполняться человеком для ориентировки в окружающем мире, для опознания такой обычной картины, как переходимая им улица, то поражаешься, какой колоссальный объём вычислений может быть осуществлён без всякого усилия за такое короткое время ... Человек способен опознавать изображения такими приёмами, к которым ни один из компьютеров ещё и не начал приближаться.” [Крик, 1984] (Конечно, не начал приближаться. Мозг производит вычисления голографическим способом, а голографических компьютеров на рынке пока нет.)

Степень корреляции между образом и эталоном является наиболее удобным параметром для распознавания образов. Но кроме того, при вычислении корреляций совершенно нового образа с эталонами разных классов, максимальный из выходных сигналов наиболее достоверно укажет класс, к которому относится новый образ. Поэтому, при построении робототехнических систем, вычисление корреляций (или степени сходства) стремятся положить в основу всех процессов распознавания, или иначе – в основу автоматического отнесения неизвестного образа к одному из знакомых классов.

Какого рода задачи мы решаем, идя на работу, трудясь в цехе или готовя завтрак на кухне? Во-первых, нужно сориентироваться в пространстве, понять, где мы находимся и как мы расположены по отношению к привычным (или непривычным) ориентирам. Для этого нужно опознать дома, двери, движущийся транспорт, других людей, объекты возможной опасности, рабочее место и т. п. Во-вторых, нужно опознать предметы, связанные с трудовым процессом – инструменты в цехе, посуду на кухне и т. д. В-третьих, нужно определить, есть ли отличия от обычной ситуации на улице, в цехе, на кухне, чтобы скорректировать свои действия. Перечень можно продолжить, и раз за разом мы убеждались бы, что львиная доля задач, решаемых мозгом, относится к распознаванию образов.

Операция вычисления корреляций между массивами данных обеспечивает не только распознавание образов.

Рассмотрим „простейший” процесс выработки у собаки условного рефлекса на какой-либо стимул. По желанию экспериментатора, рефлекс может выражаться в разнообразнейших реакциях, начиная от выделения желудочного сока при пищевом подкреплении, до нападения, в случае подкрепления болью. С другой стороны, и стимул, вызывающий рефлекс, может быть предельно разнообразным. Это может быть изменение освещения, зрительный образ, звуковой сигнал, появление определённого запаха, почёсывание за ухом и т. п.

Но во всех случаях в основе рефлекса лежит распознавание животным определённого изменения ситуации. Рефлекс проявляется в момент, когда старая ситуация, не соответствовавшая подкреплению, меняется на новую ситуацию, ранее подкреплявшуюся экспериментатором. Нас не должно сбивать с толку немыслимое разнообразие возможных стимулов или рефлекторных реакций – во всех случаях в основе наблюдаемого нервного процесса можно увидеть ярко проявляющийся факт распознавания.

Оценка корреляций позволяет объяснить не только простые рефлекторные реакции, но и сложнейшие мыслительные процессы, вплоть до тех самых неожиданных, нетрадиционных решений, которые в глазах психологов олицетворяют высшие функции мышления. Здесь важным является свойство корреляций выявлять общность между несходными по содержанию или происхождению информационными массивами („между случайными величинами, не имеющими характера строгой функциональной связи...”), между очень далёкими друг от друга, принципиально разными явлениями и закономерностями.

Представим себе, например, характер рассуждений Исаака Ньютона, приведших его к эпохальному открытию закона всемирного тяготения. Предположим, что справедлива легенда о яблоке, упавшем на голову учёного и подтолкнувшем его к открытию. Однако, для совершения открытия нужно было связать падение яблока с существованием невидимой и вездесущей как Бог силы тяготения.

До этого механика не знала сил, источник которых был бы невидим. В этом смысле, предположение о вездесущей силе тяготения, не имеющей видимого источника, было из ряда вон выходящим. Кроме того, Ньютон был человеком верующим и мог снять проблему, отнеся проявления невидимой силы непосредственно к воле Бога. Вместо этого он ввёл в науку представление об удивляющей нас и сегодня силе тяготения!

Предположим, он сравнил сорвавшееся с ветки яблоко с лодкой в тихом пруду, которую рыбак оттолкнул от берега. К лодке была приложена сила, и лодка начала двигаться. Возможно – подумал он – что и яблоко, оторвавшись от ветки, начало двигаться не просто по Божьей воле, а под действием какой-то силы. Назовём-ка мы её силой взаимного или всемирного тяготения!

Но ведь движение лодки в пруду под действием явного мускульного усилия рыбака, и падение с дерева (неизвестно почему) яблока – выглядят очень далёкими друг от друга явлениями!

Хотя персональные компьютеры способны вычислять функции корреляции, очень сомнительно, чтобы на такой основе даже самый мощный современный вычислитель смог выявить сходство между поведением лодки и яблока, смог открыть всемирное тяготение – если бы оно до сих пор не было известно. Тем не менее, именно на такой основе мозг одного из миллионов живших людей, как мощная вычислительная система, оценивающая „вероятностную зависимость между случайными величинами, не имеющими характера строгой функциональной связи”, обнаружил параллель между этими несхожими явлениями. Как раз такой способ работы мозга понадобился, чтобы выявить принципиальную общность между очень далёкими друг от друга явлениями, чтобы открыть существование всемирного тяготения!

Одним из нетрадиционных решений можно считать и саму концепцию нейроголографии. На её примере можно „по свежему следу” проследить рождение новой идеи, по существу – нового раздела науки.

Автор знал высказывание Карла Прибрама [Pribram, 1969; Прибрам, 1975] о внешнем сходстве процессов в мозге с процессами в голографических корреляторах. Дальнейшему развитию этой мысли Прибрама мешало отсутствие в мозге аналогов линз. С другой стороны, предыдущие работы автора [Барбараш, 1983; 1985а] говорили о возможности проявления свойств линз в, казалось бы, непохожих на них структурах. Анатомию организма Природа закодировала в геноме благодаря тому, что функцию линзы взяла на себя липидная оболочка клеточного ядра, посредством электрострикции преобразующая электрическую компоненту химического волнового поля протоплазмы в акустические колебания внутриядерной жидкости [Барбараш, 1983; 1998; Barbarash, 1992].

Для проявления свойств линзы важно лишь, чтобы при пересечении волной некоторой сферической поверхности происходило изменение скорости её распространения. Обнаружение корреляции между этими далёкими друг от друга сведениями и породило исходную гипотезу.

Для начала, гипотеза говорила, что ткани мозга являются отнюдь не однородной средой относительно распространяющихся в них волн нервного возбуждения. Нужно искать сферические поверхности, разделяющие нервные ткани с разными скоростями распространения возбуждения. Естественно, что при такой постановке вопроса привлекли внимание ядра мозга. Гипотеза стала обрастать деталями.

Далее последовал ряд более простых операций, также основанных на выяснении корреляционных связей и различий. Это было сопоставление свойств голографических корреляторов с реальностями нейробиологии, перекрёстные проверки выводов, отбраковка положений, не согласующихся с экспериментами или известными законами и т. д. Так шаг за шагом формировались представления о нейрокорреляторах.

Условный рефлекс собаки основан на сравнении её мозгом текущей ситуации с ситуацией в лаборатории при получении пищи. По мере перехода к нервным процессам более высокого уровня, мы сталкиваемся с оценкой корреляций между всё менее похожими, всё более далёкими друг от друга ситуациями.

Научное открытие обычно основывается на обнаружении корреляции между весьма далёкими друг от друга (хорошо знакомыми, но ещё не понятыми) объектами (явлениями). Соответственно, объяснение загадочных фактов, как правило, строится на переносе понятий и терминов из одной области человеческой деятельности в совершенно другую область. Например, открытие в верхних слоях атмосферы отражающего слоя Хевисайда – Кеннели, объяснившего далёкое распространение коротких радиоволн, явилось переносом представлений обычной оптики и описываемых ею свойств зеркал на ионизированные газы атмосферы.

Поэтому можно сказать, что широчайший диапазон проявлений мышления, от „собачьего” условного рефлекса до эпохальных научных открытий, оказывается сводимым к одной и той же базовой математической операции в структурах мозга – к вычислению корреляций между двумерными информационными массивами.

* * *

Голографические корреляторы (а значит, и мозг), как ни одно другое вычислительное устройство, приспособлены для решения задач в условиях неопределённости, неполноты данных. Например, коррелятор способен опознать знакомый образ при высоком уровне шумов или когда значительная часть изображения закрыта, исключена из рассмотрения. Такая особенность корреляторов мозга крайне важна в реальных условиях жизни животного. Обладая высокой скоростью обработки информационных массивов, распознавая образ всего за одну операцию, нейроголографическая система мозга отлично приспосабливает животных к существованию среди низвергающихся водопадов данных. При всём том, подобных лавин сведений всегда недостаточно. Важные решения, и у человека, и у животных, сплошь и рядом принимаются в условиях нехватки нужных данных и нехватки времени.

Преимущественная работа мозга в условиях неопределённости ведёт к многовариантности принимаемых решений. Это – очень специфичное, очень важное свойство мозга, накладывающее отпечаток на всё поведение высших животных. В таких условиях на первый план выходит индивидуальная система приоритетов, которая реализуется в виде внимания к тем или иным особенностям объектов и явлений. Если переводить внимание на язык технических терминов, то речь идёт об увеличении веса (в процессе принятия решений) тех или иных параметров образов, областей пространственных частот, цветов, конкретных отличий от эталонов и т. д.

Часто говорят о различии между мужской и женской логикой. Это неточная терминология – собственно логика у мужчин и женщин одинакова. Но различия в их мышлении очень существенны и определяются как раз резким расхождением систем приоритетов. (Кроме того, интеллект мужчин и женщин отличается разным использованием строго логических решений левого полушария и образного мышления правого полушария мозга, наконец, особенностями их подсознательно принятых решений.)

Если учесть, что диалектика Гегеля отразила не только свойства окружающего мира, но и особенности человеческого разума, становится понятным, почему в ней уделено особое внимание отысканию, классификации и использованию связей и различий между объектами, явлениями и их свойствами, между абстракциями всё более высокого порядка. Именно эти операции оказываются главными в нашем мышлении.

А как мозг выполняет более простые операции, например, четыре арифметических действия? Из изложенного выше ответ не виден.

Сразу заметим, что здесь мозг сильно уступает современным ЭВМ, у которых базовой операцией является суммирование двоичных чисел. Базовая, т. е. самая простая вычислительная операция мозга гораздо сложнее – это нахождение функции корреляции между двумерными информационными массивами. При выполнении арифметических расчётов вычислительная мощность мозга используется крайне неэффективно. Например, когда человек соображает, сколько будет кашалотов, если к трём прибавить ещё два, его мозг оперирует отнюдь не единицами бит, а большими информационными массивами. Человек не вычисляет, а вспоминает по опыту обращения со знакомыми предметами, что 3 + 2 = 5.