Александр Древаль - Познание мира. Механизмы и пределы

Рис. 4.1.Отношения между множествами А и Б

По сравнению со сверхчеловеческой математикой, возможности человеческой будут ограничены числом нейронов в мозге и связями между ними. То есть человеческая праматематика является, по сути, отражением строения нейронной познавательной сети, которая может использоваться для построения любых математических наук, доступных воображению человека.

Арифметика, является частным случаем, когда праматематика «вырождается» до одного бесконечного множества натуральных чисел и 4-х операций над ними. Это относится и к теории множеств или любому другому разделу современной математики. Выбор определенной математики, с ограниченным числом, в том или ином отношении, элементов и их свойств, определяется практической задачей, то есть предметной областью, где эту математику планируют использовать. Отсюда также очевидно, что можно изобрести невообразимое число математик даже на основе человеческой праматематики, но этого ненужно делать, так как такое творчество не представляет для людей никакой пользы Из вышеизложенного следует, что даже если мы сможем извлечь, каким-то образом, всю познавательную нервную сеть человека и, более того, будем в состоянии активировать любую связь в этой сети, а значит вызвать к жизни любую познавательную модель, процесс познания окружающего мира при этом не ускорится. Хотя, казалось бы, в руках мы будем иметь все знания, которым может овладеть человек и даже человечество в целом. Но так как у нас в руках будут всего лишь потенциальные, а не реальные знания, ничего нового о мире человек не узнает, так как все потенциальные знания нужно проверять на их адекватность реальной действительности. А сам процесс проверки находится за пределами нервной познавательной сети. При этом нужно также учесть, что адекватно описывающие природу познавательные модели, то есть отражающие законы нашей Вселенной, находятся среди необозримого множества неадекватных моделей. Количественное отношение между адекватными и неадекватными моделями можно себе представить, если сравнить число математических дисциплин, которые используются человечеством и математиками, которые могут быть получены из построенной выше праматематики, даже человеческой.

Построенная праматематика, больше реальной нейронной познавательной сети, содержащейся в мозге человека. Во-первых, уже потому, что реальная нейронная сеть, какой бы огромной она не была, ограничена числом нейронов, которые может содержать мозг и поэтому эта сеть не содержит бесконечного числа элементов, которые предполагает праматематика. Во-вторых, не ограничены в праматематике и возможные операции между элементами, а это означает для нейронной сети, что каждый нейрон в мозге человека должен напрямую соединяться с любым другим нейроном. Однако из анатомии мозга хорошо известно, что это тоже не соответствует действительности.

Из вышесказанного возникает законный вопрос, как можно с помощью нейронной сети, состоящей из конечного числа элементов, представить бесконечность, то есть неограниченный процесс или размер? Следует полагать, что мы в состоянии вообразить бесконечность не потому, что у нас в мозге неограниченное число нейронов и связей между ними, а потому, что в жизни мы наблюдаем повторяющиеся процессы, которые легко моделируются двумя нейронами, между которыми идет непрерывный обмен сигналами. Этот циклический процесс мозг, вероятно, и использует для формирования представлений о бесконечности.

Однако в процессе жизни человека нервные клетки, как известно, погибают и в этом отношении даже циклический процесс, который используется для моделирования бесконечности, казалось бы, тоже непригоден в виду практической конечности.

Следовательно, нужно допустить, что при прекращение циклического нервного процесса в одном месте, используется для моделирования бесконечности продолжающийся циклический процесс между другими, не погибшими клетками нейронной сети. То есть нервная познавательная сеть обладает структурной гибкостью, позволяющей компенсировать нарушение функционирования одних участков, включением других, здоровых

Реальность структурной гибкости нервной познавательной сети легко доказывается врачебной практикой. Например, потеря речевых и познавательных функций после кровоизлияния в мозг через некоторое время полностью восстанавливается.

Допустим, что технические трудности, связанные с моделированием нейронной сети, например, на компьютере, преодолены. В частности, для моделирования бесконечного размера искусственной нервной сети можно зациклить электрический сигнал между двумя крайними искусственными нейронами. Далее, с учетом указанных свойств праматематики, нужно каждый элемент искусственной нейронной сети связать со всеми другими элементами, отражая все мыслимые связи (операции) между элементами.

Сможет ли такая искусственно созданная компьютерная нейронная сеть соответствовать структуре праматематики, представленной в человеческом мозге в виде нейронной познавательной сети? Безусловно, нет! Потому, что в реальной познавательной нервной сети присутствуют не все мыслимые связи между элементами, а лишь свойственные человеку. То есть между одними элементами связи активно функционируют, между другими, хотя и возможны, но устанавливаются с трудом, а между некоторыми элементами они вообще материально отсутствуют. Следовательно, реальная познавательная нервная сеть обладает какой-то сложной структурой, в которой хотя и заключено очень много потенциальных моделей окружающей действительности, но не все, которые можно было бы составить из имеющихся элементов. Особенностью строения этой сети и определяются предельные познавательные возможности человека.

Таким образом, нельзя построить с помощью компьютера познавательную нервную сеть человека, пересчитав число нейронов в мозге и соединив все их между собой. Для этого мы точно должны знать, какие из связей возможны и насколько возможны, по крайней мере.

Из вышеизложенного можно сделать еще один вывод. Если мы в состоянии дать определение некоторому математическому объекту, но не в состоянии его вообразить, то это означает, что у нас есть познавательная модель, с помощью которой мы в состоянии описать некоторый, пусть даже и виртуальный, объект, но у нас отсутствует познавательная модель, с помощью которой мы можем вообразить, представить зримо, такой объект. Это происходит обычно тогда, когда мы выходим в текстовых описаниях образов за пределы трехмерного пространства Этот феномен указывает на то, что в человеческой природе нет визуальных моделей представления объектов выше трехмерной размерности. Но есть модели, которые вполне позволяют описать такой объект в виде текста.