ЭВМ и живой организм - Драбкин Александр Семенович (читаемые книги читать онлайн бесплатно .TXT) 📗
Очевидно, что такое качество было бы полезно и для машины. Если же допустить, что машина будет чувствовать, то можно допустить и появление таких понятий, как «награда машине» или «наказание машины». Кнут и пряник по отношению к роботу?
Продолжая рассуждать в таком комическом настрое, можно допустить, например, что машина, обидевшись, вдруг начнет решать не те задачи, которые нужны. Или будет их решать не так. Тема, казалось бы, для анекдота.
Однако вопрос этот в настоящее время выглядит уже не столь комически.
Как сообщалось в печати, некоторые исследователи склонны классифицировать машины на «враждебные», или «агрессивные», и доброжелательные.
Вот какие сложные проблемы затрагиваются в связи только с одним аспектом будущего машинного механизма предвидения. Однако это не отвращает создателей техники будущего от столь заманчивой цели. Наоборот, интерес к нейрофизиологическим и биологическим аспектам предвидения все время возрастает. Наличие специальных механизмов предсказания результатов будущих действий в живых объектах теперь уже, после разносторонних исследований и физиологов, и техников, не вызывает сомнений. Но на нынешней стадии развития науки одной констатации факта биологического предвидения недостаточно – необходимы точные сведения о нейрофизиологических закономерностях таких процессов. А для этого нужно изучать истоки способности к предсказанию, познать тончайшие процессы, происходящие в нервной системе.
РЕФЛЕКС! РЕФЛЕКС!
Развитие электронной техники позволило нейрофизиологам проникнуть в процессы, протекающие в одной нервной клетке. Даже на молекулярном уровне загадочная «жизнь» молекул стала доступной для исследователей. Чем точнее и тоньше эксперимент, тем более достоверные сведения имеют ученые о работе отдельных звеньев нервной системы. Как будто бы с этим тезисом спорить невозможно. Однако на самом деле здесь скрыто глубокое противоречие. Оно выявилось по мере накопления результатов аналитических исследований.
Оказалось, что чем более глубокие и тонкие процессы изучает нейрофизиолог, тем дальше он уходит от истинной конечной цели всякого нейрофизиологического исследования – от понимания работы целого мозга, целостного поведения организма.
В соответствии с пословицей получалось, что за деревьями не было видно леса. А точнее это напоминало создание мозаики, где сравнительно много известно о каждом камешке, но еще не различима картина в целом. Нужен был принцип, который позволил бы привести в систему все данные разнородных, хотя и очень тонких, точных экспериментов.
Речь, таким образом, шла о процессе интеграции, объединения различных проявлений нервной деятельности в целом физиологическом акте. Здесь не было недостатков в суждениях, в том числе и в весьма пессимистических. Так, например, известный ученый Райз писал: «...очевидно, трудно проверить положительно, что каждая часть целого включена в данное проявление организма. Вообще говоря, из большого числа наблюдений того, как части кооперируются в целый организм, мы делаем вывод, что такая кооперация частей имеет место у всех организмов без исключения. Но эта логическая операция никогда не сможет превратить гипотезу в истину. Итак, истинность положения, что все части организма объединены в данном проявлении, не имеет эмпирических основ. Другими словами, интеграция не является фактом, установленным эмпирически, а является принципом».
Это отсутствие точных знаний о конкретных механизмах интеграции разных процессов привело к крайне неблагоприятному положению. Ученые располагали совершеннейшими инструментами для понимания элементарных процессов нервной системы, их химической природы, их течения и развертывания. Однако исследователи оказались совершенно бессильными, когда пришлось ответить на простой вопрос: как может ящерица почти мгновенно собрать многие тысячи элементарных процессов, рассеянных по всему организму для того, чтобы реализовать простейший акт приспособления, например, юркнуть в щель между камнями.
Тогда и обнаружилось, что важнейшим физиологическим принципом деятельности целого мозга, объясняющим целостное поведение животных и человека, является принцип условного рефлекса, сформулированный великим физиологом И. П. Павловым. Постепенно широкое признание завоевала мысль о том, что тончайшие процессы нервной системы приобретают определенный смысл, занимают свое истинное место в архитектуре действий организма только в том случае, если их исследование непрерывно сверяется с данными об образовании и проявлении условного рефлекса.
Материалы исследований И. П. Павлова уже давно стали классикой науки. Здесь же исключительно для терминологического удобства вспомним, в чем, собственно говоря, заключались опыты И. П. Павлова, на основе которых была сформулирована теория условных рефлексов.
Собаке много раз давали пищу (безусловный раздражитель), сопровождая ее звонком (условный раздражитель). После ряда таких опытов дали привычный звонок. Но пищи за ним не последовало. Слюна у собаки при этом выделялась так же, как и при реакции на пищу. Вот грубо схематично метод, который позволил исследовать приспособительные реакции организма (выделение слюны), возникающие в ответ на условный раздражитель (звонок).
Так был тщательно экспериментально изучен великий принцип стимул – ответ.
Рефлекторная теория, в общих чертах сформулированная еще Декартом, сыграла революционную роль в развитии физиологии нервной системы. В течение 300 лет она успешно направляла мысли тысяч исследований. Но вместе с тем на современном уровне знаний при помощи только этой теории трудно объяснить именно целостное поведение животных и человека. Принцип стимул (в нашем примере – пища, звонок) – ответ (выделение слюны) охватывает лишь часть деятельности организма, связанной с приспособлением к внешним условиям. Сам И. П. Павлов говорил о «первобытности» рефлекторной теории, как замечает академик П. К. Анохин.
В настоящее время рефлекторная теория в ее прежнем выражении, считает П. К. Анохин, не может обеспечить базу для дальнейшего изучения поведения животных.
При этом нельзя забывать, однако, важного факта. В школе И. П. Павлова в годы ее бурного роста, когда исследовались все более обширные проблемы поведения животных, было высказано много рабочих гипотез и предположений. Известно, что чем более плодотворна научная школа в творческих поисках, тем чаще она создает рабочие гипотезы для повседневной исследовательской деятельности. Это составляет естественный признак бурного роста школы. Однако логика научного прогресса такова, что в процессе исследовательской работы все большее количество «вероятных» положений получают свою проверку. В результате такой проверки они или переходят в разряд достоверных или, наоборот, отвергаются и заменяются другими приемлемыми рабочими гипотезами.
В сущности, важнейшим фактором в научном творчестве является способность исследователя с максимальной точностью провести границу там, где кончается «достоверное» и начинается «вероятное». Только правильное использование этого критерия обезопасит исследователя от догматизации случайных или закономерных на определенном этапе гипотез.
Можно привести много примеров этого правила. Например, достоверным фактом является то, что день переходит в ночь. А «вероятным» же, по существу, здесь было то, что смена дня обусловлена движением солнца и уходом его за горизонт. Известно, сколько трагедий в человеческой цивилизации происходило именно потому, что это «вероятное» было возведено в нерушимую и священную догму. Коперник не изменил «достоверного», но полностью перевернул «вероятное», сделав его столь же ощутимо «достоверным».
Условный рефлекс как временная сигнальная связь является достоверным фактом. И он уйдет в века как капитальное открытие. Однако хорошо известно, что И. П. Павлов был поставлен в начале нынешнего века перед тяжелой необходимостью. Он вынужден был использовать современную ему бедную нейрофизиологию, располагающую крайне скудными сведениями о биологических процессах мозга, для выработки представлений о конкретных механизмах условного рефлекса. И надо было быть действительно гением физиологии, чтобы на основе абсолютно недостаточного количества данных в то время построить такие рабочие гипотезы, которые послужили толчком к продуктивным научным исследованиям на протяжении десятков лет.
