Журнал Наука и жизнь, 2000 № 01

Однако увлекательность проблемы оказала ей дурную услугу. Неоднократно эта тема страдала от некомпетентных или недобросовестных интерпретаторов, претерпевая необоснованные, но весьма захватывающие дух взлеты, обескураживающие и тяжелые своими последствиями спады, периоды забвения. Кажется, лишь в последние десять лет волнение улеглось и исследования в этой области протекают в сравнительно деловой и спокойной обстановке.

Пережив все коллизии, тематика раздробилась на множество отдельных направлений. Сегодня само слово «кибернетика» произносят редко. Речь обычно идет о теории управления, нейрофизиологии, искусственном интеллекте, распознавании образов, представлении информации и принятии решений, нейронных сетях, робототехнике, искусственной жизни и многом другом. Специалисты разных направлений иногда с трудом понимают друг друга, неохотно объединяются и часто по-разному понимают даже цели своих исследований.

Выделяют два основных подхода к исследованию и моделированию высшей нервной деятельности — имитационный и прагматический. Имитационный подход имеет целью сымитировать как результат работы мозга, так и сам принцип его действия. Специалисты этого направления говорят: «Нам интересно понять, как именно работает мозг». Прагматический подход, напротив, ставит целью получить практически полезные результаты любым подходящим способом, совершенно не соотносясь с принципами работы мозга. Специалисты этого направления говорят: «Нам важно любыми методами научить машину решать сложные интеллектуальные задачи, какие умеет решать только человек, — и желательно быстрее, точнее и лучше. А как работает мозг, мы не знаем и, наверное, не узнаем никогда».

К примеру, ставится задача — создать устройство для управления велосипедом. Специалист-прагматик составит систему дифференциальных уравнений, описывающих движение велосипеда, решит ее и, записав решение в память управляющей системы, тем самым научит ее управлять велосипедом. Специалист имитационного подхода скажет: «Позвольте, но в голове трехлетнего ребенка нет никаких дифференциальных уравнений, однако он, набив несколько синяков, успешно и достаточно быстро обучается езде на велосипеде! Нет, природа решает задачу по-другому. Давайте искать, как она это делает».

В действительности оба подхода дополняют друг друга. Как правило, основные идеи и направления появляются в стане имитаторов, после чего скрупулезные прагматики доводят их до стадии практически полезных разработок.

Не ставя целью дать обзор всех достижений в области моделирования высшей нервной деятельности, остановимся на том понимании вопроса и тех результатах, которые получены научной группой, составляющей Отдел имитационных систем (http:// www.ispras.ru/-zhdanov) Института системного программирования РАН (http:// www.ispras.ru/).

Разрабатываемую нами имитационную модель нервной системы мы называем системой автономного адаптивного управления (ААУ).

Договоримся о терминах. Обычно при моделировании нервных систем в точных науках пользуются следующими синонимами биологических объектов.

Прежде чем приступать к конструированию модели нервной системы, необходимо наложить ряд ограничений на нашу будущую модель.

Конструктор, разрабатывающий какую-либо систему, всегда ограничен «исходными условиями». Его задача — построить систему так, чтобы она была для них оптимальна. Поэтому при одинаковых исходных условиях два конструктора часто независимо друг от друга приходят к одному и тому же результату. Посмотрите, например, как сегодня похожи друг на друга хорошие автомобили разных марок — даже их форма вынужденно диктуется аэродинамикой.

Природа, создавшая нервные системы, во многом подобна конструктору. Если мы правильно угадаем «исходные условия» и цели, стоявшие перед нею, а потом учтем их в своих разработках, то вынуждены будем получить аналогичный результат.

Примем в качестве «исходных условий» для нашей модели ряд свойств нервной системы, оговорившись сразу, что они носят приближенный характер.

1. Автономность.

Задача нервной системы — управлять организмом. Условие автономности означает то, что нервная система должна самостоятельно, без подсказок извне, находить способ управления. При этом нервная система заключена внутри организма и может взаимодействовать с окружающей средой лишь посредством рецепторов и эффекторов (исполняющих органов).

Заметим, что, даже если у нервной системы есть какие-то внешние «учителя», она все равно воспринимает их своими рецепторами. Что же касается неких «таинственных воздействий», способных проникать в нервную систему, минуя «штатные» входные каналы (рецепторы), здесь мы их учитывать не будем.

2. Дискретность.

Нервная система — устройство во многом дискретное. На ее «входе» находятся рецепторы, которых может быть очень много, иногда несколько миллионов, но важно то, что число их конечно. Состоит нервная система из отдельных (дискретных) объектов — нейронов и нервных волокон, которые обмениваются нервными импульсами — дискретными сигналами. На «выходе» нервной системы можно видеть большое, но тоже конечное число нервных окончаний, через которые исходят импульсы, управляющие работой исполнителей — мышц и желез.

Надо учитывать, конечно, что ряд параметров нейронов описывается непрерывными величинами. Это, например, размеры синапсов, «стыковочных узлов» нейрона и одновременно основных запоминающих устройств нервной системы. Кроме того, не вся информация передается в виде импульсов по нервным волокнам. На нейрон могут оказывать влияние также многочисленные метаболические процессы в организме.

3. Начальная приспособленность.

Нервная система как часть организма изначально приспособлена к условиям существования, в которых жили многие предшествующие поколения. В ходе длительного естественного отбора природа нашла оптимальные для данного организма рецепторы, исполнители, отделы нервной системы, связи между нейронами, выработала для нервной системы оптимальный «алгоритм» ее функционирования. Змея, например, видит в инфракрасном диапазоне, а человек нет. Глаз лягушки хорошо видит лишь движущиеся точки, а человеческий глаз лучше распознает прямые линии. Собака, по-видимому, неспособна воспринять модель атома по Бору, а у человека нельзя сформировать образы из тысяч запахов, которыми оперирует собака.

Здесь важно заметить следующее. Ни в природе, ни в лаборатории нельзя создать распознающую систему, которая могла бы воспринять абсолютно все закономерности-образы входной информации. Она будет выделять образы только того вида, на который заранее настроена. Поэтому в нервной системе должны храниться «заготовки» всевозможных их видов. За них-то и отвечает огромное число нейронов, большая часть которых остаются незадействованными в течение жизни человека. Однако никто не сможет сказать заранее, какие именно нейроны могут понадобиться. Избыток нейронов обеспечивает организму возможность адаптации.