Партнеры

Счетчики








Мозг как глобальная система управления


В статье предлагается принципиально новый подход в изучении механизма работы мозга человека как системы управления самоопределяющегося, самообучающегося динамичного объекта. Подобный подход уже рассматривался наукой, но не имея под собой философского обоснования и понимания природы информации, не смог доказать свою состоятельность и потерялся во множестве других гипотез.


Что мы имеем на сегодня от традиционного подхода в таких науках как философия и, что особо важно для каждого из нас, психология? Определенно можно сказать: по сравнению с другими науками практически значимых достижений вообще не видно. "Размытость" понимания и толкования механизма управления человеком привела к тому, что исследователи, не имея твердой почвы под ногами, топчутся в этой области знаний как в болоте. Раскрывая одну тему, непроизвольно "топя" другую в парадоксах, и так от одной темы к другой. Например, в психологии вчера стресс толковался как опасная болезнь и ее надо активно лечить, сегодня новые научные выводы - лучше уж жить со стрессом, чем совсем без него. И что самое интересное, и вчера и сегодня все строго по науке.

Если раньше человек познавал жизнь большей частью через личный жизненный опыт, то сейчас его мировоззрение во многом формируется чисто информационно. Раньше в абстрактной модели человека было представлено гораздо больше отражения реальности, все шло в направлении "реального познания". Человек не мог далеко оторваться от реальности. Абстрактный мир его системы управления был ограничен его собственной фантазией, базирующейся на собственном опыте, разговорах и книгах. И достоверность жизни, повседневные нужды не позволяли фантазиям далеко отрываться от реальности. Тем более что на все возникающие вопросы обустройства мира религия давала исчерпывающие ответы. Но на нынешнем, переломном этапе в наших моделях все большее и большее место начинают занимать модели из моделей. Мы формируем свое понимание мира уже не с личного жизненного опыта, а все чаще с экрана телевизора или из Интернета, безоговорочно доверяясь чужим "правдоподобным" моделям.

С ростом влияния информации на нашу жизнь не видеть существующих противоречий между закономерностями материального и абстрактного мира уже не только нельзя, но и весьма опасно. В том, что все наши поступки, мысли и состояния порождаются из абстрактной внутренней модели мира, мало кто сомневается. Но что она собой представляют эта модель, как функционирует система управление человеком, как принимаются в ней решения, пока научно объяснить не получается. Необходимо раз за разом обращать свой взор на тот механизм, который занимается формированием и обработкой наших моделей представления мира, пока не прочувствуем полное осознание принципов его работы.

Автор предлагает посмотреть принципиально по-новому на функционирование нервной системы человека как на сложную систему управления. Если так можно выразиться, посмотреть на человека с технической точки зрения. Совсем не новая затея, схожие идеи рождались и у других авторов, например: "В.Г.Пушкин, А.Д.Урсул - Информатика, Кибернетика, Интеллект". Хотя такой подход в изучении природы человека и рассматривался, но в отрыве от физиологии, что привело к упрощенному пониманию значения абстрактной модели в системах управления. С развитием компьютеров все яснее проявляется сходство работы нервной системы человека и электронных устройств, опирающихся в своей работе на программное обеспечение. Я имею в виду не то, что с помощью компьютера и его программного обеспечения можно решать те или иные непосильные человеческому сознанию задачи, а то что мы начинаем только сейчас замечать сходство в структурах систем управления, базирующихся на абстрактных моделях реальности. В данной статье автор хочет привлечь внимание к тем общим закономерностям, которые присущи всем без исключения системам управления, вырабатывающим свои решения (команды), основываясь на анализе абстрактной модели реальности. Речь пойдет о структуризации сложных систем управления, но в основном о системах управления самоопределяющихся, самообучающихся, динамичных объектов.

Все системы управления можно условно поделить на два вида: системы управления без абстрактной модели и системы, опирающиеся в принятии "решений" на абстрактную модель среды, в которой данный объект обитает. Чтобы было нагляднее, начнем с простейшего примера. Если вы заложили в программу управления роботом функцию поднятия валяющихся на полу бумаг, то он будет выполнять ваше указание, ориентируясь на сходство с заложенными в него образцами изображений валяющихся на полу бумаг. Но когда вы поставите перед ним задачу поддерживать чистоту и порядок, то здесь без использования абстрактных понятий система управления роботом не обойдется. С научной точки зрения такие задачи называются некорректными, но некорректными они являются только для данной системы управления. Для жизни они самые что ни на есть "конкретные" и корректные. Если вы то же самое скажите человеку, он не "зависнет" в недоумении.

Что же определяет границы корректности поставленных задач в системах управления? Ответ прост: возможность системе управления выполнять то, что поставлено (имелось в виду) в задаче. В нашем случае с роботом, на первый взгляд, постановщиком задачи является человек, дающий указания. Но мы ведь рассматриваем самоопределяющиеся объекты, следовательно, система управления роботом может принять к исполнению, а может сослаться на "большую занятость" и не исполнить. Поэтому первое, что стоит запомнить - формирователем условий у самоопределяющихся объектов в конечном счете всегда выступает его собственная система управления. Особенность самоопределяющихся объектов в том и состоит, что их система управления имеет "собственное мнение". Если мы посмотрим на животный мир, то не найдем там ни одного не самоопределяющегося объекта. И это закономерно - каждый решает свои собственные "шкурные", в прямом и переносном смысле, интересы, при этом человек не исключение. Без главенства данной функции все остальные разговоры беспочвенны, хотя у человека есть свои особенности, но об этом ниже.

На основании чего самоопределяющиеся объекты вырабатывают для себя команды и ставят цели? На основании своих абстрактных моделей, в упрощенном виде являющихся копией реального мира. Не вдаваясь в тонкости формирования таких моделей (это тема отдельного разговора, но общее представление можно получить здесь), можно сказать обобщенно, что они являются результатом жизненного опыта объекта, как отпечаток. А отпечаток может иметь только то, что есть в оригинале. Меньше схожесть возможна, но ни в коем случае не должно быть там чего-то лишнего. Просто неоткуда взяться, если, конечно, это только отпечаток. Тогда, вероятно, можно сделать однозначный вывод, что ничего не существующего, чего организм ранее не встречал, там не должно быть. Но правомочен ли вывод автора для животных, не говоря уж о человеке? Какие доказательства? Ведь если абстрактное отражение - это только "отпечаток" того, что встречало животное, то оно, для того чтобы, скажем, распознать льва, которого раньше не встречало, должно "на собственной шкуре" почувствовать, лев это или нет. Если бы это было так, то хищники уже давно бы съели всех травоядных, разумеется, если бы сами обладали моделями.

О какой же однозначности хочет сказать автор? Давайте присмотримся. Уже давно известно, что в абстрактных моделях отсутствуют "мелочи". Например, такой диалог:


- Сколько человек было на остановке?
- Три.
- Опишите, пожалуйста.
- Ну, двое мужчин и одна женщина...

Может быть добавлено еще несколько данных и все. "Отпечаталось" только что-то обобщенное. Но с другой стороны, есть стопроцентная уверенность, что это были не черти. Также и у животных - абстрактные модели несут в себе хотя и обобщенную информацию, но "достоверную". Они могут не узнать тот ли это лев, что был вчера, или другой, но с орлом они его точно не спутают. С другой стороны, если абстрактная модель - только отпечаток, тогда не должно быть в ней каких-либо "фантазий", того чего нет в реальном мире.

Мы уже говорили о необходимости обобщения информации в абстрактных моделях. А что является неизбежным следствием этого? Я бы это назвал - "хвосты информации", как знаки после запятой в математике при округлении. Ни одна система управления не может знать заранее, как нужно обобщать данную информацию, что фиксировать, а что игнорировать, поэтому "хвосты" бывают самые непредсказуемые. У человека мы это можем наблюдать на примере того, что всегда запоминаем кучу всего. Когда нужно потом вспомнить, во что был одет человек, то десять человек запомнят каждый свои необъяснимые частности - нечищеные ботинки, цвет шарфа, форму пуговиц и так далее. Это и есть "хвосты". Когда они себя проявляют? Один пример их применения мы только что показали - когда есть необходимость восстановить в памяти что-либо. Но в мышлении человека они играют совершенно иную роль. Любой программист вам скажет, что распознавание и поиск решения каких-либо вопросов - по сути это одна и та же функция - перебор вариантов. Но в отличие от животных нас с детства не только учат, как делать, а и как думать. Вырабатывая тем самым не только подпрограммы физических реакций, но и подпрограммы мышления - рефлексы мышления.

Необходимый механизм работы системы управления довольно прост: источник сигнала (потребность), "черный ящик", сигнал-команда реализации потребности. Но когда мы заглянем в "черный ящик", то хотя и в потемках, но заметим там три обязательных основных узла: "распознавание", "выбор варианта реакции на принятые сигналы" и "сам механизм, все это организующий". Ведь если проводить аналогию с компьютером, то распознавание и принятие решения - это работа с данными. А кто это должен выполнять? В компьютере мы условно все делим на данные и программные команды. Как назвать саму работу программы в "черном ящике" - воля ваша, но "механизм обработки информации" - это тело какой-то программы. И надо помнить, что совсем не обязательно, чтобы такая программа была подобием внешнего программного обеспечения. Она вполне может быть и внутренним (аппаратным) обеспечением, как "шарманка", формирующаяся биологически.

При распознавании входных сигналов можно говорить о трех вариантах: распознано, похоже и совершенно неизвестное. На неизвестное механизм обработки информации реагирует почти стандартно - есть две, три подпрограммы реакции; если распознано - выбирает уже из большего числа вариантов решений, а вот когда похоже, тогда неизбежно должна начаться "прогонка" памяти - "на что это может быть похоже?". Вот в этом случае и начинают проявлять себя "хвосты". Они то и дают "фантастические картинки" в сознании, поскольку голова одного объекта в наших абстрактных видениях вполне может стыковаться с чьим-то хвостом. Но за редчайшим исключением никогда нет элементов того, чего объект никогда в жизни не видел. Примером тому может служить и большая часть творчества Сальвадора Дали: все используемые им формы - только видоизмененная реальность. Поэтому предположить, что у животных более развита "фантазия", чем у Дали, и в их абстрактной модели могут присутствовать "нереальные" элементы, - в это мало верится, что еще совсем не является доказательством.

Доказательством является то, что если в любой системе управления будет "возникать" что-либо "иллюзорно-небывалое", то такая система управления является "больной" и погибает. Здесь просматривается еще одна необходимая закономерность. Или все, что есть в абстрактной модели, используется, и тогда (если в ней есть что-то ложное, иллюзорное) оно проявит себя на практике "набитыми шишками". Или если часть модели не используется, оно стирается из памяти как невостребованное. Поэтому если и есть "абстрактные фантазии", то очень кратковременные. Скорее всего, так же как обеспечивается работа оперативной памяти в компьютере - постоянными электрическими сигналами подпитки, в биологических системах этот механизм осуществляется во время обращений к этим "ячейкам" механизма обработки информации. Долгое время невостребованная информация теряется. Эта закономерность и плюс механизм обобщения объясняют "бесконечность" человеческой памяти по объему, но вместе с тем оставляет открытым возможность долгосрочного хранения данных, когда данные переходят с электрической подпитки на биохимическую. Такие переходы легко объяснимы, когда понимаешь, что является связующим звеном между материей и абстракцией, но поскольку это уже философия, то скажу лишь, что в основе такого механизма, как мне видится, лежит количество повторений или сила воздействия. В нашем случае это количество обращений или эмоциональный "прожег" нейронной сети.

Парадокс сочетания того, что абстрактные модели с одной "стороны" строго отличают один объект от другого - один вид травы от другой, а вместе с тем среди однотипных объектов (той же травы) они не помнят каждую травинку в отдельности, показывает нам, каким механизмом решается в данных системы управления вопрос достаточности информации. Ведь, как и еды, объекту нужно информации столько, сколько нужно - ни больше, ни меньше. Избыток вызовет замедление реакций в системе управления, недостаток - неэффективное управление. Правда, это только частично относится к человеку. Автором объем информации понимается совсем по-иному, нежели в современной литературе по кибернетике. Соображения автора об азах природы информации можно посмотреть здесь.

Можно обобщенно заявить, что достаточность информации определяется тем, что биологический объект живет, существует. Но фактически, это ничего не сказать. Нам нужна главная закономерность всех систем управления самоопределяющихся объектов - сколько любому данному объекту нужно информации, чтобы он мог существовать? На какое количество закономерностей природы в системе управления должны быть физические или мыслительные реакции. Если мы выясним это соотношение, то сможем понимать не только животных, но и лучше понимать поведение друг друга, а, главное, научимся понимать самих себя, потому что это и есть та объективная и самая важная потребность организма, о которой мало что известно. Объект, не умеющий собой управлять, погибает вне зависимости от внешних условий. А "правильно" управлять своим объектом система управления может, только "опираясь" на достоверную абстрактная модель.

Но укоренилось мнение, что разбираться с абстрактными моделями в системе управления не только практически бесполезное дело, но даже теоретически они неразрешимы. Масса теорий, масса выводов и мнений, а воз и ныне там. Хотелось бы в этой связи помянуть Гегеля. Еще задолго до появления искусственных абстрактных моделей в компьютерах он интуитивно раскрыл очень много закономерностей в таких моделях. Желающие в Интернете могут почитать его маленькую статейку именно по поводу использования абстракции в быту - "Кто мыслит абстрактно?". Эта статья в наше время значительно актуальнее, чем когда бы ни было. И если вспомнить нашего робота, то можно сказать, что чем конкретнее определены функции, тем не нужнее становится там информация. Это строго материальный механизм. Данные о месторасположении предметов, характерные черты объектов, обратные связи - все это обычные материальные сигналы, в конечном счете однозначно трактуемые системой управления. Когда задачи переходят в цели, однозначность теряется и "привязка" координат из материальной переходит в абстрактную. Даже самые что ни на есть, на наш взгляд, практичные цели - попить чайку, сделать приборку - на деле есть абстрактная цель, но она несет в себе в виде подпрограмм "конкретные функции". По сути абстрактная цель слагается из того или иного набора конкретных дел. И, кроме того, количество вхождения целей в более главную цель может быть огромно. Выигрыш подобного подхода в управлении заключается в том, что в абстрактной модели вы прорабатываете теоретически правильность и очередность материальных шагов без энергозатрат, что ставит объект на порядок выше по жизнестойкости, ведь теоретически она можете приспособиться к любым изменениям реального мира.

Выяснением того, что собой представляет "реальная" абстрактная модель в системе управления человека мы и займемся во второй части.

Петров Виктор, inintel.narod.ru