В.Ф.Турчин. Феномен науки | [ Назад ] [ Титул ] [ Оглавление ] [ Вперед ]

## Глава 2. Иерархические структуры

### 2.1. Понятие понятия

Рассмотрим такую нервную сеть, которая на входе имеет много рецепторов, а на выходе — всего один эффектор, так что нервная сеть делит множество всех ситуаций на два подмножества: ситуации, вызывающие возбуждение эффектора, и ситуации, оставляющие его в покое. Задачу, решаемую в этом случае нервной сетью, называют задачей распознавания (имеется в виду распознавание принадлежности ситуации к тому или иному множеству). Животному в борьбе за существование приходится сплошь и рядом решать задачу распознавания, например: отличить ситуацию, опасную для жизни, от неопасной, отличить съедобные предметы от несъедобных и т. п. Это только наиболее яркие примеры, детальный анализ поведения животного приводит к выводу, что для выполнения сколь-нибудь сложного действия оно должно непрерывно решать множество «мелких» задач распознавания.

Множество ситуаций в кибернетике называют понятием 1. Чтобы лучше уяснить, как кибернетическое понимание слова «понятие» связано с его обычным пониманием, допустим, что рецепторы рассматриваемой нами нервной сети — это светочувствительные нервные окончания сетчатки глаза или же вообще какие-то светочувствительные точки на экране, подающем информацию в нервную сеть. Рецепторы возбуждаются тогда, когда соответствующий участок экрана освещен (точнее, когда его освещенность больше некоторой пороговой величины), и остаются в состоянии покоя — в противном случае. Если на месте каждого возбужденного рецептора представить себе светлую точку, а на месте каждого невозбужденного — темную, то получится картина, которая отличается от изображения, падающего на экран, лишь своей дискретностью (т. е. тем, что она распадается на отдельные точки) и отсутствием полутонов. Будем считать, что точек (рецепторов) на экране достаточно много, а изображения, которые могут оказаться на экране, — их мы будем называть «картинками» — предельно контрастны, т. е. состоят лишь из белого и черного цвета. Тогда каждая ситуация соответствует определенной картинке.

Рис 2.1. Картинки, представляющие различные понятия

Согласно традиционной (аристотелевской) логике, когда мы думаем или говорим о какой-то определенной картинке (например, о той, которая находится в левом верхнем углу на рис. 2.1), то мы имеем дело с единичным понятием. Кроме единичных понятий, есть еще общие, или абстрактные, понятия. Например, мы можем думать о пятне вообще — не о каком-либо конкретном пятне (допустим, из числа изображенных в верхнем ряду на рис. 2.1), а о пятне как таковом. Точно так же мы можем обладать абстрактным понятием прямой линии, контура, четырехугольника, квадрата и т. д.2

Однако что значит «обладать абстрактным понятием»? Как можно проверить, обладает ли кто-то данным абстрактным понятием, например понятием «пятно»? Очевидно, только одним способом: предложить испытуемому серию картинок и попросить, чтобы он о каждой из них сказал, пятно это или нет. Если окажется, что он называет пятном только те и все те картинки, на которых «изображено пятно» (это уже с точки зрения испытующего), то, значит, понятием пятна он обладает. Иначе говоря, мы должны проверить его способность распознавать принадлежность любой предъявленной картинки к множеству картинок, которые мы описываем словом «пятно». Итак, абстрактное понятие в обычном смысле слова — во всяком случае когда речь идет о чувственно воспринимаемых образах — совпадает с введенным нами кибернетическим понятием понятия как множества ситуаций. Поэтому задачу распознавания называют также, желая сделать термин более конкретным, задачей распознавания образов (имеется в виду «обобщенных» образов) или задачей распознавания понятий (имеется в виду распознавание частных случаев понятий).

Множеству, состоящему из одной ситуации (картинки), соответствует в традиционной логике конкретное понятие «данная картинка». Отношения между множествами имеют свои непосредственные аналоги в отношениях между понятиями. Если большими буквами обозначить понятия, а маленькими — соответствующие множества, то дополнение множества a, т. е. множество всех мыслимых ситуаций, не входящих в a, соответствует понятию «не A». Пересечение множеств a и b, т. е. множество ситуаций, которые входят и в a, и в b, соответствует понятию «A и B одновременно». Например, если A — понятие «прямоугольник», а B — понятие «ромб», то «A и B одновременно» — понятие «квадрат». Объединение множеств a и b, т. е. множество ситуаций, которые входят хотя бы в одно из множеств a и b, соответствует понятию «либо A, либо B, либо A и B». Если множество a включает в себя множество b, т. е. каждый элемент множества b входит в множество a, но не наоборот, то понятие B есть частный случай понятия A. При этом говорят, что понятие A более общее (абстрактное), чем понятие B, а понятие B более конкретное, чем A. Например, квадрат есть частный случай прямоугольника. Наконец, если множества a и b совпадают, то понятия A и B по существу тождественны и отличаются, быть может, лишь внешней формой их описания — способом распознавания. Встав на точку зрения кибернетики, т. е. отождествив понятие с множеством ситуаций, мы должны рассматривать перечисленные соответствия не как определение новых терминов, а просто как указание на наличие в нашем языке нескольких пар синонимов.

### 2.2. Распознаватели и классификаторы

Нервную сеть, решающую задачу распознавания, мы назовем распознавателем, а состояние эффектора на его выходе будем называть просто состоянием распознавателя. Отправляясь от понятия распознавателя, мы введем несколько более общее понятие классификатора. Распознаватель делит множество всех мыслимых ситуаций на два непересекающихся подмножества: A и не A. Можно представить себе деление полного множества ситуаций на произвольное число n пересекающихся подмножеств. Такие подмножества называют обычно классами. Теперь вообразим некую подсистему C, имеющую n возможных состояний и связанную нервной сетью с рецепторами таким образом, что, когда ситуация принадлежит к i-му классу (i-му понятию), подсистема C приходит в i-е состояние. Такую подсистему вместе с нервной сетью мы будем называть классификатором по множеству n понятий (классов), а, говоря о состоянии классификатора, подразумевать состояние подсистемы C (выходной подсистемы). Распознаватель — это, очевидно, классификатор с числом состояний n = 2.

В системе, организованной по двоичному принципу подобно нервной системе, подсистема C с n состояниями будет, конечно, состоять из какого-то числа элементарных подсистем с двумя состояниями, которые можно рассматривать как выходные подсистемы (эффекторы) распознавателей. Состояние классификатора, следовательно, будет описываться указанием состояний ряда распознавателей. Однако эти распознаватели могут быть тесно связаны между собой как по структуре сети, так и по выполняемой функции в нервной системе, и в этом случае их следует рассматривать в совокупности как один классификатор.

Если не накладывать никаких ограничений на число состояний, то понятие «классификатор» фактически теряет смысл. Действительно, всякая нервная сеть сопоставляет каждому входному состоянию одно определенное выходное состояние; следовательно, каждому выходному состоянию соответствует множество входных состояний, и эти множества не пересекаются. Таким образом, всякое кибернетическое устройство с входом и выходом можно формально рассматривать как классификатор. Придавая этому понятию более узкий смысл, мы будем считать, что число выходных состояний классификатора гораздо меньше, чем число входных состояний, так что классификатор действительно «классифицирует» входные состояния (ситуации) по относительно небольшому числу больших классов.

### 2.3. Иерархия понятий

На рис. 2.2 приведена схема классификатора, организованного по иерархическому принципу. Иерархия вообще — это такое построение системы из подсистем, когда каждой подсистеме приписывается определенное целое число, называемое ее уровнем, причем взаимодействие подсистем существенно зависит от разности их уровней, подчиняясь некоторому общему принципу. Обычно этот принцип — передача информации в определенном направлении (сверху вниз или снизу вверх) от данного уровня к следующему. В нашем случае рецепторам приписывается нулевой уровень, и информация распространяется снизу вверх. Каждая подсистема первого уровня связана с некоторым числом рецепторов, и ее состояние определяется состояниями соответствующих рецепторов. Точно так же каждая подсистема второго уровня связана с рядом подсистем первого уровня и т. д. На высшем (на схеме — четвертом) уровне находится одна выходная подсистема, которая и выносит окончательный приговор о принадлежности ситуации к тому или иному классу.

Рис. 2.2. Иерархия классификаторов

Из этого определения, которое трудно назвать шедевром ясности мысли, можно все-таки заключить, что общие понятия, которые образуются не путем перечисления единичных объектов, входящих в него, а путем указания ряда признаков, объявляемых существенными, и отвлечения от остальных (несущественных) признаков, можно также считать абстрактными. Мы будем рассматривать только такие общие понятия и будем называть их также абстрактными. Например, абстрактный треугольник — это любой треугольник, независимо от величины его сторон и углов и его положения на экране, следовательно, это абстрактное понятие. Такое употребление термина «абстрактный» имеет место в обиходе, а также в математике. В то же время, согласно учебнику логики, «треугольник», «квадрат» и т. п. суть конкретные общие понятия, а вот «треугольность» и «квадратность», которые им свойственны, это понятия абстрактные. По существу, здесь в ранг логического возводится чисто грамматическое различие, ибо даже с точки зрения сторонника последнего варианта терминологии обладание абстрактным понятием равнозначно обладанию соответствующим общим понятием.

Все подсистемы промежуточных уровней также являются классификаторами. Непосредственным входом k-го уровня служат состояния классификаторов k-1-го уровня, совокупность которых является для него ситуацией, подлежащей классификации. В иерархической системе, содержащей более одного промежуточного уровня, можно выделить иерархические подсистемы, охватывающие несколько уровней. Например, в качестве входных ситуаций для классификатора третьего уровня можно рассматривать состояния всех связанных с ним классификаторов первого уровня. Иерархические системы можно достраивать «вширь» и «ввысь» подобно тому, как из восьми кубиков можно сложить кубик с вдвое большим ребром, а из этих кубиков — еще больший кубик и т. д.

Так как с каждым классификатором связана система понятий, иерархия классификаторов порождает иерархию понятий. Передаваясь от уровня к уровню, информация преобразуется, выражаясь в терминах все более «высокопоставленных» понятий. При этом количество передаваемой информации постепенно уменьшается за счет отбрасывания информации, несущественной с точки зрения задачи, поставленной перед «верховным» (выходным) классификатором.

Поясним этот процесс на примере картинок, изображенных на рис. 2.1. Пусть поставлена задача распознавания «домиков». Введем два промежуточных понятийных уровня. На первом разместим совокупность понятий «отрезки», на втором — понятия «многоугольники». Понятие «домик» окажется на третьем уровне.

Под понятием «отрезки» мы понимаем совокупность понятий «отрезок с координатами концов x1, y1 и x2, y2», где числа x1, y1, x2, y2 могут принимать любые совместимые с устройством экрана и системой координат значения. Чтобы быть конкретнее, допустим, что экран содержит 1000 × 1000 светочувствительных точек. Тогда координатами могут служить десятиразрядные двоичные числа (210 = 1024 > 1000), а отрезок с заданными концами требует для своей характеристики четыре таких числа, т. е. 40 двоичных разрядов. Всего, следовательно, существует 240 таких понятий. Их-то и должны различать классификаторы первого уровня.

Не надо думать, что отрезок с заданными концами — конкретное понятие, т. е. множество, состоящее из одной картинки. Классифицируя предъявленную картинку как отрезок с заданными концами, мы отвлекаемся от незначительных искривлений линии, вариаций ее толщины и т. п. (см. рис. 2.1). Критерий того, какие отклонения от нормы нам следует считать незначительными, может устанавливаться по-разному. Сейчас это нас не интересует.

Каждый классификатор первого уровня должен иметь на выходе подсистему из 40 двоичных разрядов, на которых «записаны» координаты концов отрезка. Сколько нужно классификаторов? Это зависит от того, какие картинки ожидаются на входе системы. Допустим, что для описания любой картинки достаточно 400 отрезков. Значит, достаточно 400 классификаторов. Разделим этот экран на 400 квадратов (50 × 50 точек) и свяжем с каждым квадратом классификатор, который будет фиксировать ближайший к нему, в каком-то смысле (детали разделения труда между классификаторами несущественны), отрезок. Если отрезка нет, пусть классификатор принимает какое-то стандартное «бессмысленное» состояние, например: все четыре координаты равны 1023.

Если предъявить нашей системе картинку, на которой изображено сколько-то отрезков, то соответствующее число классификаторов первого уровня укажет координаты концов отрезков, а остальные примут состояние «нет отрезка». Это и есть описание ситуации в терминах понятий «отрезки». Сравним количество информации на нулевом и на первом уровнях. На нулевом уровне нашей системы 1000 × 1000 = 106 рецепторов получают информацию в миллион бит. На первом уровне 400 классификаторов, каждый из которых содержит 40 двоичных разрядов, т. е. 40 бит информации, всего 16 000 бит. При переходе на первый уровень количество информации уменьшилось в 62,5 раза. Система сохранила ту информацию, которую она сочла «полезной» и отбросила информацию «бесполезную» с ее точки зрения. Относительность этих понятий видна из того, что если предъявленная картинка не соответствует иерархии понятий системы распознавания, то реакция системы будет неправильной или просто бессмысленной. Если, например, на картинке более 400 отрезков, то не все отрезки будут зафиксированы, а если предъявить картинку с пятном, то реакция на нее будет такая же, как на пустую картинку.

Совокупность понятий «многоугольники», занимающую второй уровень иерархии, мы делим на две меньших совокупности: равнобедренные треугольники и параллелограммы. Из числа параллелограммов мы выделяем в особую совокупность прямоугольники. Считая, что для задания угла и длины надо столько же бит (10), как и для координаты, находим, что для задания определенного равнобедренного треугольника надо 50 бит информации, параллелограмма — 60 бит, прямоугольника — 50 бит. Соответственно этому должны быть сконструированы классификаторы второго уровня. Легко видеть, что вся нужная им информация имеется в наличии на первом уровне. Наличие многоугольника констатируется при наличии нескольких отрезков, находящихся между собой в определенных отношениях. При переходе на второй уровень происходит дальнейшее сжатие информации. Отводя из полного числа 400 отрезков по одной трети на каждый вид многоугольников, получаем систему, способную зафиксировать 44 треугольника, 33 прямоугольника и 33 параллелограмма (одновременно). Ее информационная емкость 5830 бит, т. е. почти втрое меньше, чем емкость первого уровня. Зато перед неправильным треугольником или четырехугольником система встанет в тупик!

Понятие «домик» легко описать на языке понятий второго уровня. Домик состоит из четырех многоугольников: одного прямоугольника, одного равнобедренного треугольника и двух параллелограммов, находящихся в определенных отношениях друг к другу (основание равнобедренного треугольника совпадает с одной стороной прямоугольника и т. д.).

Во избежание недоразумений следует указать, что иерархия понятий, о которой мы говорим, имеет гораздо более общий смысл, чем иерархия понятий по абстрактности (общности), которую часто называют просто «иерархия понятий». Примером иерархии по общности может служить пирамида понятий, относящихся к систематике животных. На нулевом уровне располагаются отдельные особи животных («конкретные» понятия), на первом — виды, на втором — роды, затем — семейства, отряды, классы, типы. На вершине пирамиды находится понятие «животное». Такая пирамида является частным случаем иерархии понятий в общем смысле, отличающимся тем, что каждое понятие k-го уровня образуется из некоторого числа понятий k-1-го уровня путем их объединения. Это соответствует очень просто устроенным классификаторам. В общем случае классификаторы могут быть устроены как угодно. Распознаватели, нужные животному, — это скорее иерархии по сложности и тонкости понятий, а не по общности.

### 2.4. Как возникает иерархия

Вернемся снова к эволюции нервной системы. Может ли иерархия классификаторов возникнуть эволюционным путем? Очевидно, может, но при одном условии: если создание каждого нового уровня иерархии и его последующего расширения полезны животному в борьбе за жизнь. Из факта существования животных с высокоорганизованной нервной системой мы делаем вывод, что так оно и есть в действительности. Кроме того, изучая примитивных животных, мы видим, что система понятий, которые способна распознавать их нервная система, также весьма примитивна. Следовательно, в пользе нижайшего уровня иерархии классификаторов мы убеждаемся воочию.

Набросаем в общих чертах путь развития нервной системы. На начальных стадиях мы находим у животного всего несколько рецепторов. Число возможных способов связи между ними (соединений) относительно невелико и допускает прямой перебор. По методу проб и ошибок находится выгодное соединение. То, что выгодное соединение может существовать даже при очень малом числе нейронов, легко видеть на таком примере. Пусть есть всего два светочувствительных рецептора. Если они расположены на разных сторонах тела, то информация, которую они дают (разность освещенностей), достаточна, чтобы животное могло двигаться на свет или против света. Когда выгодное соединение найдено и осуществлено, допустим, с помощью одного промежуточного нейрона (такие нейроны называются ассоциативными), вся группа в целом может быть размножена. Так возникает система ассоциативных нейронов, регистрирующих, например, разности между освещенностями рецепторов и суммирующих эти разности (рис. 2.3).

Рис. 2.3. Простейшие типы связей между рецепторами

Может быть размножена также любая часть системы связанных нейронов, например, один или несколько рецепторов. Тогда возникает система связей типа изображенной на рис. 2.3,б. Схемы обоих типов образуют в совокупности первый уровень иерархии, основанный на понятиях суммы и разности освещенностей. Поскольку для корректировки движения животного очень важно регистрировать изменение освещенности в данной точке со временем, можно предположить, что на самых ранних стадиях должны появиться нейроны, срабатывающие при изменении освещенности в точке. Это может быть как рецептор, так и ассоциативный нейрон, связанный с одним или несколькими рецепторами. В общем виде можно охарактеризовать классификаторы первого уровня как регистрирующие суммы и разности возбуждений рецепторов в пространстве и времени.

Доказав свою полезность для животного, классификаторы первого уровня прочно входят в число его средств борьбы за существование. Тогда начинается следующая серия проб и ошибок: небольшое число классификаторов первого уровня (точнее, их выходных подсистем) связывается между собой в один пробный классификатор второго уровня, пока не получится полезное соединение. Затем оказывается полезным размножение этого соединения. Можно предположить, что на втором уровне иерархии — поскольку это касается органов зрения — появляются такие понятия, как граница между светом и тенью, средняя освещенность пятна, движение границы между светом и тенью и т. п. Таким же путем возникают и следующие уровни иерархии.

Набросанная нами схема наводит на мысль, что любая сложная система, возникшая в процессе эволюции по методу проб и ошибок, должна иметь иерархическую организацию. Действительно, не имея возможности перебрать все мыслимые соединения большого числа элементов, природа перебирает соединения из нескольких элементов, а найдя полезную комбинацию, размножает ее и использует как целое в качестве элемента, который может быть связан с небольшим числом других таких же элементов. Так и возникает иерархия. Это понятие играет огромную роль в кибернетике. Фактически всякая сложная система, как возникшая естественно, так и созданная человеком, может считаться организованной, только если она основана на некой иерархии или переплетении нескольких иерархий. Во всяком случае, до сих пор мы не знаем организованных систем, устроенных иначе.

### 2.5. Кое-что о реальных иерархиях

До сих пор наши выводы были чисто умозрительны. Как они подтверждаются реальным строением нервной системы животных и что можно сказать о понятиях промежуточных уровней иерархии, реально складывающейся в процессе эволюции?

При сравнении нашей схемы с действительностью необходимо учитывать следующее.

Деление системы понятий на уровни не является столь безусловным, как мы молчаливо предполагали. Могут быть случаи, когда понятия k-го уровня непосредственно используются на k+2-м уровне, минуя k+1-й. На рис. 2.2 мы втиснули такую возможность в общую схему, введя классификаторы, связанные лишь с одним классификатором предыдущего уровня и повторяющие его состояния; они изображены перечеркнутыми квадратиками. В действительности, конечно, их нет, что затрудняет расчленение системы на уровни. Далее, иерархия классификаторов, изображенная на рис. 2.2, имеет четко выраженный пирамидальный характер: чем выше уровень, тем меньше классификаторов, а на верхнем уровне он всего один. Такая ситуация имеет место, когда система чрезвычайно «целенаправленна», т. е. служит для какой-то весьма узкой цели, для какого-то четко определенного способа классификации ситуаций. В примере, который мы приводили, это было распознавание «домиков». И мы видели, что уже неправильные трех- или четырехугольники для такой системы оказываются «бессмысленными»; они не вписываются в иерархию понятий. Чтобы быть более универсальной, система должна быть подобной не одной пирамиде, а многим пирамидам, вершины которых расположены приблизительно на одном уровне и образуют множество понятий (а точнее, множество систем понятий), в терминах которых происходит управление действиями животного и которые обычно обнаруживаются при исследовании его поведения. Об этих понятиях говорят, что они составляют основу определенного «образа» внешнего мира, который складывается в представлении животного (или человека). Состояние классификаторов этого уровня является непосредственной информацией для исполнительной части нервной сети (т. е. в конечном счете для эффекторов). Каждый из этих классификаторов опирается на определенную иерархию классификаторов — пирамиду, по которой движется информация так, как это было описано выше. Однако пирамиды могут перекрываться в своих средних частях (и заведомо перекрываются в своей нижней части — рецепторах). Общее число вершин пирамиды может быть теоретически как угодно велико, в частности, оно может быть много больше общего числа рецепторов. Это тот случай, когда одна и та же информация, доставляемая рецепторами, представляется множеством пирамид в множестве различных форм, рассчитанных на все случаи жизни.

Отметим еще одно обстоятельство, которое следует учитывать при поисках иерархии в реальной нервной сети. Если мы видим нейрон, соединенный синапсами с сотней рецепторов, то это еще не значит, что он фиксирует какое-то простое понятие первого уровня типа суммарного числа возбуждений рецепторов. Логическая функция, связывающая состояние нейрона с состоянием рецепторов, может быть весьма сложной и имеющей собственную иерархическую структуру.

### 2.6. Мир глазами лягушки

Для исследования иерархии классификаторов и понятий, относящихся к зрительному восприятию у животных, чрезвычайно интересна работа четырех ученых из Массачусетского технологического института (Дж.Летвин и др.) «Что сообщает глаз лягушки мозгу лягушки»3. Лягушка была избрана авторами в качестве подопытного животного потому, что ее зрительный аппарат обладает некоторыми качествами простоты, которые делают его удобным для изучения. Прежде всего, сетчатка глаза лягушки однородна; она не имеет в отличие от глаза человека области с повышенной чувствительностью, на которую нужно проектировать наиболее важную часть изображения. Поэтому и взгляд лягушки неподвижен, она не следит взглядом за двигающимся предметом, как это делаем мы. С другой стороны, если лягушка качается, сидя на листе кувшинки, ее глаза совершают такие движения, которые компенсируют качание, так что изображение внешнего мира на сетчатке остается неподвижным. Информация от сетчатки передается по зрительному нерву к так называемому зрительному бугру мозга. Этим лягушка также отличается от человека в сторону простоты, так как у человека есть два канала передачи информации от сетчатки к мозгу.

Зрение играет большую роль в жизни лягушки: с его помощью она охотится и спасается от врагов. Исследование поведения лягушки показывает, что она отличает добычу от врага по размерам и состоянию движения. Очень интересно, что движение играет здесь решающую роль. Завидев маленький (размеров насекомого или червя) движущийся предмет, лягушка прыгает и схватывает его. Лягушку можно обмануть, раскачивая на ниточке маленький несъедобный предмет. Но на неподвижного червяка или насекомое лягушка не обращает ни малейшего внимания, и она может умереть с голоду среди обилия пищи, если эта пища неподвижна. Большие движущиеся предметы лягушка считает врагами и спасается от них бегством.

Сетчатка глаза лягушки, как и других позвоночных, имеет три слоя нервных клеток. Верхний (самый внешний) слой образуют светочувствительные рецепторы — палочки и колбочки. Затем идет слой ассоциативных нейронов нескольких типов. Одни из них (так называемые биполярные клетки) дают преимущественно вертикальные аксоны, по которым возбуждение передается в более глубокие слои. Другие (горизонтальные, или амакринные клетки) связывают нейроны, расположенные на одном уровне. Последний по глубине залегания — третий слой — образуют так называемые ганглиозные клетки. Их дендриты получают информацию от клеток второго слоя, а аксоны представляют собой длинные волокна, которые сплетаются в жгут — зрительный нерв, соединяющий сетчатку с мозгом. Эти аксоны ветвятся, входя в зрительный бугор мозга, и передают информацию дендритам мозговых нейронов.

Глаз лягушки имеет около миллиона рецепторов, около трех миллионов ассоциативных нейронов второго слоя и полмиллиона ганглиозных клеток. Такая структура сетчатки дает основание предположить, что анализ изображения начинается уже в глазу животного и изображение передается по зрительному нерву в терминах каких-то промежуточных понятий. Сетчатка как бы является вынесенной на периферию частью мозга. Это предположение подтверждается тем, что расположение на поверхности зрительного бугра точек входа нервных волокон (аксонов) совпадает с расположением соответствующих ганглиозных клеток на выходе сетчатки. И это несмотря на то, что на протяжении зрительного нерва волокна многократно переплетаются друг с другом и меняют свое положение на срезе нерва. Наконец, к тому же заключению приводят и данные эмбриологии о развитии сетчатки.

В описываемых опытах в зрительный нерв лягушки вводился тонкий платиновый электрод, что позволяло регистрировать возбуждение отдельных ганглиозных клеток. Лягушка помещалась в центр алюминиевой полусферы, имеющей (изнутри) матово-серый цвет. По внутренней поверхности полусферы могли перемещаться различные темные предметы — прямоугольники, диски и т. п., поддерживаемые с помощью магнита, расположенного с внешней стороны полусферы.

Результаты экспериментов мы можем суммировать следующим образом. Каждая ганглиозная клетка имеет определенное рецептивное поле, т. е. участок сетчатки (множество рецепторов), с которого она собирает информацию. Состояние рецепторов вне рецептивного поля никак не влияет на состояние ганглиозной клетки. Размеры рецептивных полей у клеток разного типа, если измерять их угловыми размерами соответствующей видимой области, варьируются от 2 до 15° в диаметре.

Ганглиозные клетки делятся на четыре типа в зависимости от того, какой процесс в своем рецептивном поле они регистрируют. Эти типы следующие:

- Детекторы длительно сохраняющегося контраста. Эти клетки не реагируют на включение или выключение общего освещения. Но если в рецептивном поле появляется край объекта, более темного или более светлого, чем фон, цвета, то клетка сразу же начинает генерировать импульсы.
- Детекторы выпуклых краев. Эти клетки возбуждаются в том случае, если в рецептивном поле появляется маленький (не более 3°) выпуклый объект. Максимальное возбуждение (частота импульсов) достигается, когда диаметр объекта составляет примерно половину диаметра рецептивного поля. На прямой край объекта клетка не реагирует.
- Детекторы движущихся краев. Их рецептивное поле обладает шириной примерно 12°. Клетка реагирует на любой различимый край объекта, более темного или более светлого, чем фон, цвета; но только при условии, что он движется. Если через поле плавно перемещается предмет шириной более 5°, то возникают две реакции: на передний и на задний край.
- Детекторы затемнения поля. Они посылают серию импульсов, если внезапно уменьшается общая освещенность рецептивного поля.

Чрезвычайно интересно, как расположены окончания зрительных волокон в зрительном бугре мозга. Мы уже говорили, что в плане это расположение совпадает с расположением соответствующих ганглиозных клеток в сетчатке. Но, кроме того, оказывается, что окончания волокон каждого типа находятся в зрительном бугре на определенной глубине, так что в мозгу лягушки имеется четыре слоя нейронов, воспринимающих зрительную информацию, и каждый слой как бы получает оттиск сетчатки, но в определенном аспекте соответственно одному из четырех типов ганглиозных клеток. Эти слои и являются датчиками информации для высших отделов мозга.

Опыты, подобные описанным, довольно сложны, и по поводу их интерпретации иногда возникают споры. Детали описанной системы могут измениться или получить другое толкование. Тем не менее общий характер системы понятий первого уровня установлен, по-видимому, достаточно твердо. Мы видим переход от точечного описания к локальному, учитывающему непрерывную структуру изображения. Ганглиозные клетки служат распознавателями таких первичных понятий, как край, выпуклость, движение, отнесенных к определенной области видимого мира.

### 2.7. Обломки системы понятий

У человека понятия нижайшего уровня, относящиеся к зрительному восприятию, вероятно, мало отличаются от понятий лягушки. Во всяком случае, структура сетчатки у млекопитающих и человека такая же, как и у земноводных.

Некоторое представление о понятиях следующих уровней иерархии дает явление нарушения восприятия стабилизированного на сетчатке изображения. Это очень интересное явление. Оно состоит в следующем.

Когда человек смотрит на неподвижный объект, «фиксирует» его глазами, глазные яблоки не остаются абсолютно неподвижными, а созерцают небольшие непроизвольные движения. В результате изображение объекта на сетчатке находится в постоянном движении, складывающемся из медленного дрейфа и скачкообразных смещений, возвращающих изображение к точке максимальной чувствительности. Оно «топчется на месте» в окрестности этой точки.

Можно создать на сетчатке стабилизированное, не топчущееся на месте изображение. Для этого надо, очевидно, чтобы объект был жестко связан с глазным яблоком и двигался вместе с ним. Достигается это так (рис. 2.4). На глаз надевают контактную линзу, к которой прикреплен маленький стерженек. Стерженек несет миниатюрный оптический проектор4, в который можно вставлять диапозитивы размером в несколько миллиметров. Испытуемый видит изображение как удаленное в бесконечность. Так как проектор поворачивается вместе с глазом, изображение на сетчатке неподвижно.

При предъявлении испытуемому стабилизированного изображения он в течение первых нескольких секунд воспринимает его как при нормальном зрении, но затем начинаются нарушения. Изображение то исчезает, заменяясь серым или черным фоном, то появляется частями или целиком.

Рис. 2.4. Устройство для стабилизации изображения на сетчатке

Уже сам факт неправильного восприятия стабилизированного изображения весьма примечателен. С логической точки зрения нет никакой необходимости, чтобы изображение неподвижного объекта гуляло по сетчатке. Количество информации от этого не увеличивается, а обрабатывать ее становится труднее. И действительно, когда аналогичные задачи встают в области техники, например, при передаче изображения по телевизору или при вводе информации с экрана в вычислительную машину, то предпринимаются специальные усилия, чтобы стабилизировать изображение. А человеческий глаз не только приспособлен к прыгающему изображению, но и решительно отказывается принимать изображение, если оно неподвижно. Это свидетельствует о том, что понятия, связанные с движением, подобные, вероятно, тем, которые мы наблюдали у лягушки, глубоко укоренились где-то в нижних этажах иерархии, и если соответствующие классификаторы вывести из игры, то правильная обработка информации нарушится. С точки зрения конструктора сложного аппарата, подобного глазу (плюс обработка информации), такое устройство является странным. Конструктор, наверное, все нижние этажи занял бы статическими понятиями, а описание движения объектов уже проводил бы в терминах более высокого уровня. Но иерархия зрительных понятий возникла в процессе эволюции. Для наших далеких лягушкоподобных предков были чрезвычайно важны понятия, связанные с движением, и им некогда было ждать, пока у них разовьются сложные статические понятия. Поэтому примитивные динамические понятия возникли на самых ранних этапах развития нервной системы, а так как природа использует найденные ею блоки на следующих этапах строительства, эти понятия прочно закрепились в самом низу иерархии понятий. Чтобы они могли работать, глазному яблоку приходится совершать «броуновские» движения.

Рис. 2.5. Фрагментация стабилизированного изображения

Еще интереснее характер распада изображения на части (фрагментация). Простые фигуры, например, одиночный отрезок, исчезают и восстанавливаются целиком. Более сложные фигуры иногда также исчезают целиком, а иногда распадаются на части, которые исчезают и появляются независимо друг от друга (рис. 2.5). Фрагментация происходит не хаотично и не независимо от вида изображения, как бывает, например, когда рисунок на доске стирают тряпкой, а в соответствии с «истинной» структурой изображения. Слово «истинная» мы берем в кавычки потому, что на самом деле, конечно, фрагментация происходит в соответствии со структурой восприятия изображения системой глаз — мозг. Мы не знаем в точности, какова механика нарушения восприятия при стабилизации, мы знаем только сам факт, что стабилизация выводит из строя какой-то компонент системы восприятия. Но и отсюда можно сделать некоторые выводы. Представьте себе, что в архитектурном сооружении внезапно исчезли, растворившись в воздухе, несколько важных элементов конструкции. Здание развалится, но, вероятно, на части очень различных размеров. Здесь вы видите отдельные кирпичи и куски стекла, там — часть стены и крыши, а там сохранился целый угол дома. Примерно такое зрелище и являет собой восприятие стабилизированного изображения. Оно дает возможность представить характер понятий высшего уровня (или высших уровней), но не оценить их взаимные связи и зависимости. Надо отметить, что в формировании понятий высшего уровня у человека большую роль играет его личный жизненный опыт — обучение, если говорить языком кибернетики. (Это будет следующим этапом эволюции нервной системы, так что здесь мы несколько забегаем вперед. Но для исследования иерархии понятий не имеет большого значения, получена она по наследству или благоприобретена своим трудом.)

Приведем несколько выдержек из упомянутой выше работы.

> Контурный человеческий профиль всегда исчезает и восстанавливается отдельными дискретно организованными элементами. Передняя часть лица, задняя сторона головы, комплекс линий вокруг глаз или вокруг уха исчезают и появляются вновь как целые элементы, в отдельности друг от друга или в различных комбинациях. В противоположность этому рисунок, состоящий из многих волнистых линий, расположенных неупорядоченно, при первом же предъявлении воспринимается как чрезвычайно активный объект. Отдельные завитки быстро исчезают и восстанавливаются... Эти изменения происходят так быстро, что испытуемые не могут дать точного отчета о них. После длительного рассматривания небольшие группы завитков начинают исчезать и восстанавливаться как единые элементы. Эти заново оформленные комбинации сохраняются в течение более долгих промежутков времени...

> Важность линейной организации как фактора группировки подчеркивается фрагментацией стабилизированного изображения, состоящего из ряда квадратиков. Видимыми обычно остаются полный горизонтальный, вертикальный или диагональный ряды, которые затем также исчезают, и остается лишь отдельный квадратик во всем поле зрения. Иногда исчезают все одноименные стороны квадратиков... Если предъявляются беспорядочно разбросанные точки, то могут исчезнуть отдельные группы точек, а оставшиеся располагаются приблизительно вдоль одной линии... При рассматривании рисунка, состоящего из прямых линий, эти последние воспринимаются как независимые друг от друга, причем рисунок разбивается на части в местах пересечения. Линии исчезают и появляются вновь как единое целое либо поодиночке, либо вместе с другими; вместе часто появляются параллельные линии. При замене рисунка, состоящего из линий, затушеванной фигурой вместо линий независимыми элементами становятся углы. Исчезновение стабилизированного изображения начинается с центра, а резко очерченные углы исчезают по очереди. При восстановлении изображения оно появляется полностью или частично с резко очерченными углами.

### 2.8. Цель и регулирование

Мы описали первую половину действия сложного рефлекса, которая состоит в анализе ситуации с помощью иерархии классификаторов. Бывают случаи, когда вторая — исполнительная — половина рефлекса чрезвычайно проста и сводится к возбуждению какой-то локальной группы эффекторов, например, эффекторов, активизирующих деятельность определенной железы. Именно в таких условиях поставлено большинство опытов И.П.Павлова, которые сыграли важную роль в исследовании высшей нервной деятельности животных и привели к созданию им широко известного учения о безусловных и условных рефлексах. Однако элементарные наблюдения над поведением животных в естественных условиях показывают, что оно не может быть сведено к совокупности рефлексов, которые никак не связаны между собой, а связаны только с состоянием внешней среды. Всякое сколь-нибудь сложное действие состоит из последовательности более простых действий, объединенных общей целью. Часто бывает, что отдельные компоненты в этой совокупности действий не только бесполезны, но и вредны животному, если они не сопровождаются другими компонентами. Например, чтобы прыгнуть, надо предварительно присесть, чтобы схватить добычу удобнее, надо на какое-то время ее выпустить. Две фазы действия — подготовительная и исполнительная, которые мы видим в этих примерах, — не могут явиться следствием независимых рефлексов, так как первое действие само по себе бессмысленно и, значит, такого рефлекса выработаться не могло.

Рис. 2.6. Схема регулирования

Понятие о рефлексе при описании поведения должно быть дополнено понятием о цели и о регулировании. Схема регулирования изображена на рис. 2.6. Действие, которое предпринимает система, зависит не только от ситуации самой по себе, но также и от цели, т. е. от той ситуации, которую система стремится достигнуть. Действие системы определяется в результате сравнения ситуации и цели и направлено к устранению несоответствия между ситуацией и целью. Через блок сравнения ситуация определяет действие. Через изменение среды действие оказывает обратное влияние на ситуацию. Эта петля обратной связи является характерной чертой схемы регулирования, отличающей ее от схемы рефлекса, где ситуация просто вызывает действие.

### 2.9. Как возникает регулирование

Как могла в процессе эволюции возникнуть система, устроенная по схеме регулирования? Мы видим, что возникновение иерархически устроенных классификаторов может быть объяснено как результат совместного действия двух основных факторов эволюции: редупликации биологических структур и нахождения полезных связей по методу проб и ошибок. Не приводит ли действие этих факторов и к появлению схемы регулирования?

Рис. 2.7. Редупликация рецепторов

Не имея возможности опереться на данные о том реальном эволюционном процессе, который миллионы лет назад породил сложную нервную систему, мы вынуждены удовлетворяться чисто гипотетическим комбинаторным построением, показывающим теоретическую возможность возникновения схемы регулирования. Будем систематически исследовать все возможности, к которым приводят редупликация и отбор. Естественно предположить, что в процессе редупликации сохраняются как связи внутри удвояемой подсистемы, так и связи ее с теми частями, которые не редуплицируются. И еще мы предположим, что между только возникшими подсистемами существует вследствие их близкого расположения связь, которую мы будем изображать штриховой линией и которая может либо укрепиться, либо исчезнуть. Начнем с самого начала, т. е. с того случая, когда мы видим всего одну нервную клетку, являющуюся одновременно и рецептором, и эффектором (рис. 2.7,а). Здесь всего одна возможность редупликации, которая приводит к появлению двух клеток (рис. 2.7,б). Если одна из них оказывается ближе к поверхности, а другая — к мышечным клеткам, то полезно разделение труда между ними. Так возникает схема рецептор — эффектор (рис. 2.7,в). Здесь уже две возможности редупликации. Удвоение рецептора дает схему г на рис. 2.7, которая после исчезновения штриховой связи преобразуется в схему д. Аналогичный процесс порождает схемы е, ж и т. д. Таким образом происходит разрастание нулевого уровня иерархии (рецепторов), о котором говорилось выше.

Рис. 2.8. Редупликация эффекторов

На рис. 2.8 показаны схемы, которые возникают из схемы 2.7,в путем редупликации эффектора. В схеме б возбуждение одного рецептора должно по двум каналам передаваться двум эффекторам. Однако известно, что электрическое сопротивление синапсов резко падает после того, как по ним первый раз проходит ток. Поэтому если возбуждение направится по одному каналу, то этот канал связи будет закреплен, а второй окажется шунтированным и может «отсохнуть» (схема в). Затем возбуждение может продолжить дорогу через штриховую связь (схема г), что знаменует зарождение первого уровня классификаторов.

На рис. 2.9 представлены возможные варианты развития трехнейронной схемы 2.8,г. Три группы схем соответствуют редупликации различных подсистем исходной системы. Редуплицируемая подсистема обведена кружком. Первая группа (a, б, в) объясняет разрастание нулевого уровня, вторая группа (г, д, е) — первого уровня иерархии классификаторов. В третьей группе (ж, з, и, к) мы видим схемы, возникающие при редупликации одного классификатора первого уровня без связанного с ним рецептора. Переход от схемы з к схеме и объясняется тем «отсыханием» шунтированного канала, которое мы описали выше. Схема к, появившаяся в конечном счете, существенно отличается от всех остальных схем, представлявших иерархии классификаторов. В этой схеме один из классификаторов «повисает в воздухе» — он не получает информации из внешнего мира. Может ли такая схема быть полезной животному? Да: ведь это и есть схема регулирования!

Рис. 2.9. Варианты развития трехнейронной схемы

Мы можем предположить такое, например, воплощение схемы 2.9,к. Рассмотрим некое гипотетическое животное, живущее в морской воде. Пусть R — рецептор, воспринимающий температуру окружающей среды. Вместе с ним регистрирует — путем изменения частоты импульсов возбуждения — температуру воды и классификатор A. Пусть большее или меньшее возбуждение эффектора E вызывает растяжение или сжатие оболочки животного, вследствие чего его объем изменяется, и оно либо поднимается к поверхности моря, либо опускается вглубь. И пусть для нашего животного полезнее всего какая-то определенная температура, скажем 16℃. Тогда нейрон Z (фиксатор цели) должен сохранять определенную частоту импульсов, равную той частоте, которую имеет нейрон A при температуре 16℃. Эффектор Е должен регистрировать разность возбуждений нейронов A и Z и соответственно с ее знаком поднимать животное к поверхности, где вода теплее, или погружать в более прохладные нижние слои воды. Такое приспособление премного способствовало бы благоденствию измышленного нами животного.

### 2.10. Представления

Редупликация различных подсистем нервной сети может породить множество различных групп классификаторов, «повисающих в воздухе». Среди них могут появиться дубликаты целых этажей иерархии, состояния которых в точности соответствуют состоянию тех «осведомленных» классификаторов, которые получают информацию от рецепторов. Соответствуют, но не совпадают. Это мы видим на примере нейронов A и Z на рис. 2.9,к. В сложных системах неосведомленные дубликаты осведомленных классификаторов могут хранить большое количество информации. Состояния этих дубликатов мы будем называть представлениями, отдавая себе ясный отчет, что тем самым мы даем определенную кибернетическую интерпретацию этому психологическому понятию. Очевидно, имеет место тесная связь между представлениями и ситуациями, которые ведь суть не что иное, как состояния аналогичных классификаторов, но получающих информацию от рецепторов. Цель представляет собой частный случай представления, а точнее тот случай, когда сравнение постоянного представления и меняющейся ситуации используется для выработки действия, сближающего их друг с другом. Описанное выше гипотетическое животное обожает температуру 16℃, и «светлый образ» этой блаженной ситуации, которая есть определенная частота импульсов нейрона A, живет в ее памяти в виде точно такой же частоты импульсов нейрона Z.

Это очень примитивное представление. Чем выше организована «осведомленная» часть нервной системы, тем сложнее и ее дубликаты (мы будем их называть фиксаторами представлений) и тем разнообразнее представления. Так как классификаторы могут принадлежать к разным уровням иерархии и ситуация может быть выражена в разных системах понятий, представления также могут различаться своим «понятийным языком», ибо они могут быть состояниями фиксаторов разных уровней. Далее, степень устойчивости состояний фиксаторов представлений также может быть весьма различной. Поэтому представления сильно отличаются по своей конкретности и стабильности. Они могут быть точными и конкретными, почти чувственно воспринимаемыми. Крайним случаем здесь является галлюцинация, которая субъективно воспринимается как реальность и на которую организм реагирует так же, как на соответствующую ситуацию. С другой стороны, представления могут быть очень приблизительными как из-за своей неустойчивости, так и из-за своей абстрактности. Последний случай часто встречается в художественном и научном творчестве, когда представления выступают как цель деятельности. Человек смутно чувствует, что ему надо, и пытается воплотить это в твердой предметной форме. У него долго ничего не получается, потому что его представления не обладают необходимой конкретностью. Однако в один прекрасный момент (и это действительно прекрасный момент!) он вдруг добивается своей цели и ясно осознает, что он сделал именно то, что хотел.

### 2.11. Память

Путем редупликации может быть получено, в принципе, сколько угодно фиксаторов представлений. Но тут возникает вопрос: а сколько их нужно животному? Сколько нужно дубликатов «осведомленных» классификаторов? Один? Два? Десять?

Из общих соображений следует, что дубликатов нужно много. Ведь фиксаторы представления служат для организации опыта и поведения во времени. Фиксатор цели хранит ситуацию, которая должна, по идее, осуществиться в будущем. Другие фиксаторы могут хранить ситуации, которые реально были в прошлом. Временная организация опыта необходима животному, стремящемуся приспособиться к среде, в которой оно живет, ибо эта среда обнаруживает некоторые закономерности, т. е. корреляции между прошлыми и будущими ситуациями. Можно предсказать, что после какого-то начального увеличения числа рецепторов дальнейшее совершенствование нервной системы потребует создания фиксаторов представлений, причем создания их в большом числе. Ибо нет смысла продолжать наращивать число рецепторов и классификаторов и улучшать тем самым «мгновенные снимки» окружающей среды, если система не умеет обнаруживать корреляции между ними. Но чтобы обнаружить корреляции между «мгновенными снимками», надо их где-то хранить. Так и возникают фиксаторы представлений, иначе говоря память. Хранение цели в процессе регулирования — это простейший случай использования памяти.

### 2.12. Иерархия целей и планов

В схеме регулирования на рис. 2.6 цель изображена как нечто единое, целое. Однако мы хорошо знаем, что бывают сложные цели, в процессе достижения которых система ставит пред собой промежуточные, «частичные», цели. Мы уже приводили примеры двухфазных движений: чтобы вспрыгнуть на стул, кошка сначала приседает, а потом подпрыгивает. В более сложных ситуациях цели образуют иерархию, состоящую из многих уровней. Предположим, вы ставите перед собой цель приехать из дома на работу. Это ваша «высшая» цель в данный момент. Припишем ей индекс (номер уровня) нуль. Чтобы приехать на работу, вам нужно выйти из дома, пройти к остановке автобуса, доехать до нужной остановки и т. д. Это цели с индексом минус единица. Чтобы выйти из дома, надо выйти из квартиры, спуститься в лифте и выйти из подъезда. Это цели с индексом минус два. Чтобы спуститься в лифте, надо открыть дверь, войти в лифт и т. д. — индекс минус три. Чтобы открыть дверь лифта, надо протянуть руку к дверной ручке, нажать на нее и потянуть к себе — индекс минус четыре. Эти цели можно уже, пожалуй, считать элементарными.

Цель вместе с указанием способа ее достижения, т. е. разложения на подчиненные цели, называют планом действия. Наш пример есть фактически описание плана приезда на работу. В цели самой по себе, которая в данном случае есть представление «я — на рабочем месте», никакой иерархической структуры нет. Основной логической единицей, образующей иерархию, является план, а цели образуют иерархию лишь постольку, поскольку они являются элементами плана.

Американские психологи Дж.Миллер, Е.Галантер и К.Прибрам в своей книге «Планы и структура поведения» принимают понятие плана в качестве основы описания поведения человека и животных. Они показывают особенность и плодотворность такого подхода. В отличие от классической рефлекторной дуги (без обратной связи) логическая единица описания поведения, используемая этими авторами, содержит петлю обратной связи (рис. 2.10). Эту единицу они называют схемой T-O-T-E, по начальным буквам английских слов test-operate-test-exit (проверка — операция — проверка — выход). Проверка здесь означает проверку соответствия ситуации и цели. В случае несоответствия производится операция, в случае соответствия план считается выполненным, и система идет на «выход». В качестве примера ни рис. 2.11 показан план забивания гвоздя в доску, представленный в виде единицы T-O-T-E.

Рис. 2.10. ЕдиницаT-O-T-E (test-operate-test-exit)

Рис. 2.11. Забивание гвоздя

Схема T-O-T-E на рис. 2.10 изображает то же самое явление регулирования, которое было изображено на рис. 2.6. Отличие между ними в способе изображения. Схема на рис. 2.6 — структурная, на рис. 2.10 — функциональная. Эти понятия надо пояснить. Заодно мы уточним понятие управления.

### 2.13. Структурные и функциональные схемы

На структурной схеме кибернетической системы указывается, из каких подсистем состоит данная система. Часто указывается также, как направлены потоки информации между подсистемами. Тогда структурная схема превращается в граф. В математике называют графом систему точек (вершин графа), некоторые из которых соединены линиями (дугами). Граф называется ориентированным, если на каждой дуге указано определенное направление. Структурная схема с указанием потоков информации есть ориентированный граф, вершины которого изображают подсистемы, а дуги — потоки информации.

Такое описание кибернетической системы не является единственно возможным. Часто нас интересует не столько структура системы, сколько ее функционирование, действие. Еще чаще мы просто ничего не можем сказать толком о структуре, но кое-что можем сказать о функционировании. В таких случаях можно построить функциональную схему. Это тоже ориентированный граф, но вершины здесь изображают различные множества состояний системы, а дуги — возможные переходы между состояниями. Дуга соединяет две вершины в направлении от первой ко второй в том случае, если хотя бы из одного состояния, относящегося к первой вершине, возможен переход в какое-либо состояние, относящееся ко второй вершине. Множества состояний мы будем называть обобщенными состояниями. Следовательно, дуга на схеме указывает возможность перехода из одного обобщенного состояния в другое. Если структурная схема отражает главным образом пространственный аспект, то функциональная — главным образом временной. Формально в соответствии с данным выше определением функциональная схема вообще никак не отражает пространственного аспекта — разделения системы на подсистемы. Однако, как правило, разделение на подсистемы находит отражение в способе определения обобщенных состояний, т. е. разделения множества всех состояний системы на подмножества, «приписанные» к различным вершинам графа. Разберем это на примере системы, структурная схема которой представлена на рис. 2.12. Это схема управления.

Рис. 2.12. Структурная схема управления

Одна из подсистем, называемая управляющим устройством, получает информацию от «рабочих» подсистем A1, A2, A3, …, перерабатывает ее и посылает подсистемам A1, A2, A3, … приказы (управляющую информацию), вследствие чего эти подсистемы меняют свое состояние. Надо отметить, что, строго говоря, любая информация меняет состояние системы, которая ее получает. Информацию называют управляющей в том случае, когда она меняет некоторые выделенные параметры системы, описываемые как «основные», «внешние», «наблюдаемые» и т. п. Часто бывает, что управляющее устройство по своей информационной емкости и пропускной способности невелико и служит лишь для переключения информационных потоков, а реальная обработка данных и выработка приказов производятся одной из подсистем A1, A2, A3, … или в соответствии с хранящейся в ней информацией. Тогда говорят, что управление переходит в эту подсистему. Так, в частности, обстоит дело в вычислительной машине, где A1, A2, A3, … — это ячейки оперативной памяти. Одни из ячеек содержат пассивную информацию (например, числа), другие — приказы (команды). Когда управление находится в ячейке, содержащей команду, управляющее устройство выполняет эту команду. Затем оно передает управление в другую ячейку и т. д.

Рис. 2.13. Функциональная схема передачи управления

Для систем с передачей управления функциональную схему строят следующим образом. Каждой вершине графа сопоставляют одну из подсистем A, и множество всех состояний системы, при которых управление находится в данной подсистеме. Тогда дуги (стрелки) означают передачу управления от одной подсистемы к другой (рис. 2.13). На такой схеме даже при полной детерминированности каждого следующего состояния предыдущим могут быть разветвления благодаря тому, что каждая вершина соответствует обширному множеству состояний и передача управления может зависеть от состояния управляющего устройства или подсистемы, в которой находится управление. Функциональные схемы часто рисуют обобщенно, пропуская какие-то несущественные детали и шаги. Тогда может оказаться, что то, по какому пути в разветвлении перейдет управление, зависит от состояния нескольких различных подсистем. Условие, при котором осуществляется данный переход, обычно выписывают рядом со стрелкой. Схему на рис. 2.10 можно понимать в таком именно смысле. Тогда в ней подразумевается, что система имеет две подсистемы: блок проверки и блок выполнения операции, и управление переходит из одной в другую в соответствии со стрелками. У системы могут быть и другие подсистемы (в данном случае — среда), но они никогда не получают управления и поэтому не изображаются на схеме (точнее, те моменты, когда среда меняет состояние системы или меняет свое состояние под действием системы, включаются в процесс действия одного из блоков).

Можно отойти еще дальше от структурной схемы. Передача управления в некоторую подсистему означает ее активацию, т. е. выполнение того действия, для которого подсистема предназначена. Но мы можем и не знать, какая подсистема отвечает за данное наблюдаемое действие. Тогда вершины графа мы будем отождествлять с действиями как таковыми, а другие будут означать переход от одного действия к другому. Понятие «действие как таковое», если определять его строго, надо отождествлять с понятием «обобщенное состояние» («множество состояний»), и это возвращает нас к первому — самому абстрактному — определению функциональной схемы. В самом деле, когда мы говорим, что собака «бежит», «лает» или «вертит хвостом», то под каждое из этих определений подходит множество конкретных состояний собаки. Правда, здесь бросается в глаза одна несообразность: «состояние» есть нечто статическое, в то время как «действие» — нечто явно динамическое, скорее изменение состояния, чем само состояние. Если на мгновенной фотографии хвост собаки не выходит из плоскости симметрии, то еще неизвестно, вертит она им или он застыл в неподвижности. Это противоречие снимается тем замечанием, что в понятие состояния входят не только величины типа «положение», но и величины типа «скорость», «ускорение» и т. д. В частности, указание состояния собаки включает указание напряженности мышц ее хвоста и возбужденности всех нейронов, регулирующих состояние мышц.

### 2.14. Переход к феноменологическому описанию

Итак, формально, действие на функциональной схеме — это множество состояний. Но сказать, что данное действие есть какое-то множество, — это почти ничего не сказать. Надо уметь определить это множество. И если мы не знаем структуры системы и способа ее функционирования, то сделать это строго практически невозможно. Остается довольствоваться неполным, феноменологическим определением, основанным на внешне проявляемых следствиях внутренних состояний. Вот такими-то функциональными схемами с более или менее точно определенными действиями в вершинах графа и описывается поведение сложных, неизвестно как устроенных систем, подобных животным или человеку. Схемы на рис. 2.10 и 2.11 являются, конечно, именно такими схемами. Феноменологический подход к деятельности мозга осуществляется двумя науками: психологией и бихевиористикой (изучение поведения). Первая основана на наблюдениях субъективных (изнутри), вторая — объективных (извне). Они тесно связаны между собой, и часто их объединяют под общим названием психологии.

Рис. 2.14. Иерархический план забивания гвоздя

Так как операционный компонент единицы T-O-T-E может быть составным и требовать выполнения нескольких подчиненных планов, единицы T-O-T-E могут иметь иерархическую структуру. Миллер, Галантер и Прибрам приводят следующий пример. Если удар молотком по гвоздю представить как двухфазное действие, слагающееся из подъема и опускания молотка, то функциональная схема на рис. 2.11, изображающая план забивания гвоздя, перейдет в схему на рис. 2.14. Эта схема в свою очередь может входить в качестве элемента в операционный компонент схемы T-O-T-E более высокого уровня.

Мы видели, что элементарной функциональной схеме на рис. 2.10 соответствует элементарная структурная схема на рис. 2.6. Что происходит со структурной схемой, когда планы образуют иерархию? Точнее, наоборот: какие структурные схемы могут обеспечить выполнение иерархически построенного плана?

Можно предположить различные варианты таких схем. Например, можно представить, что блок сравнения всегда один и всегда пользуется одной и той же подсистемой, хранящей цель, но состояние этой последней (т. е. цели) меняется под действием других частей системы, обеспечивая вытекающую из плана смену целей. Напротив, можно представить, что пара — блок сравнения и цель — размножается многократно, и при выполнении иерархического плана управление переходит от одной пары к другой. Можно предположить комбинацию этих двух способов. И вообще можно придумать множество различно устроенных кибернетических устройств, осуществляющих одну и ту же иерархическую функциональную схему. Ясно только, что они будут иметь иерархическую структуру и что устройства такого типа могли возникнуть эволюционно путем редупликации подсистем и отбора полезных вариантов.

Каковы же структурные схемы, реально возникшие в процессе эволюции? Увы, пока мы этого достоверно не знаем. Поэтому-то нам и пришлось перейти к функциональным схемам. И это только первое из ограничений, которые мы будем вынуждены накладывать на стремление к точному кибернетическому описанию высшей нервной деятельности. Мы очень мало знаем сейчас о кибернетической структуре и работе мозга высших животных и, тем более, человека. Собственно говоря, мы почти ничего не знаем. Есть только отдельные факты и предположения. Поэтому в дальнейшем анализе нам придется опираться главным образом на феноменологию — данные бихевиористики и психологии, где дело обстоит несколько лучше. Что касается кибернетического аспекта, то мы перейдем на уровень чрезвычайно общих понятий. На этом уровне мы обнаружим определенные закономерности, столь общие, что они объясняют этапы развития как нервной системы, так и человеческой культуры и, в частности, науки. Тот относительно конкретный анализ первых этапов эволюции нервной системы, который позволило нам сделать нынешнее состояние знаний, послужит нам разбегом для последующего более абстрактного анализа. Конечно, нашей истинной целью является именно этот абстрактный анализ, но было бы приятнее, если бы, зная кибернетику мозга, мы могли совершить переход от конкретного к абстрактному более плавно и обоснованно.

### 2.15. Определение сложного рефлекса

Подводя итог описанию четвертого этапа развития, мы можем определить сложный рефлекс как такой процесс, когда возбуждение рецепторов, вызванное взаимодействием с внешней средой, передается по нервной сети, преобразуясь ею, и активизирует определенный план действий, который тут же начинает выполняться. В этой схеме поведения все обратные связи между организмом и средой осуществляются в процессе регулирования действий планом, а в целом взаимодействие между средой и организмом описывается классической формулой стимул — реакция. Только теперь реакция — это активизация того или иного плана.

1 Позже мы дадим несколько более общее определение понятия, а множество ситуаций назовем аристотелевским понятием. Сейчас мы опускаем прилагательное «аристотелевский» для краткости.

2 Согласно терминологии, принятой многими логиками, противопоставление абстрактных понятий конкретным — это совсем не то же самое, что противопоставление общих понятий единичным. В учебнике логики (Логика. М.: Госполитиздат, 1956) читаем: «Понятие, посредством признаков которого предмет мыслится как таковой и как данный предмет, называется конкретным. Понятие, посредством признаков которого мыслится не данный предмет как таковой, а некоторое свойство предмета или отношение предметов, называется абстрактным».
Из этого определения, которое трудно назвать шедевром ясности мысли, можно все-таки заключить, что общие понятия, которые образуются не путем перечисления единичных объектов, входящих в него, а путем указания ряда признаков, объявляемых существенными, и отвлечения от остальных (несущественных) признаков, можно также считать абстрактными. Мы будем рассматривать только такие общие понятия и будем называть их также абстрактными. Например, абстрактный треугольник — это любой треугольник, независимо от величины его сторон и углов и его положения на экране, следовательно, это абстрактное понятие. Такое употребление термина «абстрактный» имеет место в обиходе, а также в математике. В то же время, согласно учебнику логики, «треугольник», «квадрат» и т. п. суть конкретные общие понятия, а вот «треугольность» и «квадратность», которые им свойственны, это понятия абстрактные. По существу, здесь в ранг логического возводится чисто грамматическое различие, ибо даже с точки зрения сторонника последнего варианта терминологии обладание абстрактным понятием равнозначно обладанию соответствующим общим понятием.

3 Pyc. пер. см. в сб.: Электроника и кибернетика в биологии и медицине. М.: Изд-во Иностр. Лит., 1963.

4 См.:Причард Р. Изображение на сетчатке и зрительное восприятие // Проблемы бионики. М.: Мир, 1965. Пер. с англ.: Pritchard R. Stabilized image on the retine // Sci. Amer. 1961. Vol. 204, N 6. P. 72-78.

| [ Назад ] [ Титул ] [ Оглавление ] [ Вперед ]