Избранные труды. Кибернетика функциональных систем

Ill

МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ

к книге Ф.Джорджа “Мозг как вычислительная машина”

Едва ли будет преувеличением сказать, что широкие круги читателей, работающих в области биологии и медицины, связывают успехи кибернетики, да, пожалуй, и самую кибернетику с возможностью моделирования различных жизненных процессов и особенно работы мозга.

Моделирование — вот понятие, с которым сейчас наиболее тесно связаны надежды на кибернетический подход и математическое изучение жизненных процессов и функций. Можно с полным правом утверждать, что смоделировав какой-либо процесс или явление жизни с достаточной степенью точности мы получаем в руки возможность произвольно изменять его, т.е. в сущности управлять им.

Неудивительно поэтому, что в последние годы литература, пограничная между биологией и кибернетикой, чрезвычайно богата сообщениями о попытках моделировать самые разнообразные “элементы” и “узлы” нервной деятельности. Моделируется проведение возбуждений по нервам, проведение возбуждений через синапс, нервные центры, поведение, обучение, мышление и т.п. И надо сказать, что подчас мы встречаем весьма удачное соответствие функций модели и функций организма.

Однако наряду с этим чисто количественным ростом попыток моделирования постепенно назревает необходимость разработать общие правила, методологические принципы, которые должны быть предпосылкой любой попытки моделирования, независимо от степени сложности моделируемого явления.

Но, к сожалению, именно эта методологическая сторона моделирования совершенно неразработана. Еще нет отчетливого ответа даже на такой простой вопрос: какие именно параметры

^ В кн.: Джордж Ф. Мозг как вычислительная машина. — М.: Изд-во иностр. лит-ры, 1963, с. 5—18.

моделируемого процесса или механизма являются решающими для успеха самого моделирования и каков удельный вес отдельных параметров данного функционального проявления организма.

В этом смысле предлагаемая вниманию читателя книга Джорджа несомненно полезна, хотя она и имеет много существенных недостатков в других отношениях. Несмотря на то, что книга Джорджа и изобилует нейрофизиологическими, психологическими и поведенческими данными, взятыми автором из новейшей научной литературы, все же он ставит акцент именно на методологических предпосылках моделирования.

По своему содержанию книга Джорджа относится к серии работ по нейрокибернетике, появившихся в последнее время в литературе, в которых делается попытка сблизить нейрофизиологию с современными представлениями и достижениями математической логики и технической кибернетики. Стало уже традиционным апробировать такое сближение на конструировании различных моделей как целого мозга, так и его отдельных узловых механизмов. Модель оказалась своего рода пробным камнем для определения полезности комплексных исследований нейрофизиолога и кибернетика.

В определенном смысле к этой категории работ можно причислить уже опубликованную в переводе на русский язык книгу Эшби “Конструкция мозга” (Москва, 1962). К ним же относится и недавно изданная за рубежом монография Д. и К.Стэн-ли-Джонсов “Кибернетика живых систем” и другие. Особенно же много работ подобного направления публикуется в форме отдельных статей и симпозиумов (см., например, сборник “Электроника и кибернетика в биологии и медицине”, Москва, 1963).

Книга Джорджа отличается от упомянутых выше работ тем, что она специально и даже почти исключительно направлена на анализ всех тех предпосылок, физиологических и математических, которые должны лежать в основе любой попытки моделирования как отдельных механизмов мозга, так и мозга в целом. Джордж довольно подробно разбирает вопрос о математической логике, многие физиологические представления и особенно теорию условного рефлекса и различные его механизмы.

Однако если при разборе математических и логических предпосылок Джордж дает полезные сведения и помогает понять некоторые современные тенденции в проблеме моделирования мозга (например, при разборе “логических сетей”), то этого отнюдь нельзя сказать о его нейрофизиологических и особенно философских экскурсах. В этом отношении Джордж, будучи не нейрофизиологом, а психологом-математиком, неизбежно оказывается в плену тех недостатков в развитии нейрофизиологии, которые имеются в настоящее время. Между тем совершенно очевидно, что построить “мозг как вычислительную машину” можно только в том случае, если использовать все современные достижения науки и преодолеть эти принципиальные недостатки.

Один из критических пунктов в развитии современной нейрофизиологии, и особенно в применении ее результатов для объяснения поведения, это отсутствие организованной и осознанной тенденции к синтезу и к пониманию общих закономерностей. Еще по-прежнему мы наблюдаем совершенно неоправдавшую себя тенденцию из уже известных элементарных процессов, из деталей и частных механизмов построить целое. Характерной чертой этой тенденции является молчаливое допущение того, что целое ничего не привносит в проблему сверх того, что дает нам аналитический опыт, что подсказано свойством деталей этого целого. При таком допущении с самого начала отрицается какое-либо своеобразие целого, наличие у него свойств₇ присущих только целому как таковому, но не отдельным его деталям или элементам. Оно исключает появление новых качеств, которые возникают как только сложилось организованное целое.

Конкретно, в науке о поведении эта тенденция прежде всего выражается в том, что возбуждение и торможение считают исключительными факторами, на основе которых строится объяснение любых поведенческих актов и любых форм приспособительной деятельности животного и человека, независимо от их сложности. Игнорируется обычно другой, не менее важный факт, а именно: в какую архитектуру включен этот отдельный процесс, этот частный механизм?

Возьмем для примера две такие основные формы деятельности, два таких состояния человека, как положительные и отрицательные эмоции, например радость и тоску. Едва ли кто-либо из нейрофизиологов или клиницистов сомневается в том, что и то, и другое состояние организма в целом имеет в своей элементарной основе процессы возбуждения и торможения. Но в то же время совершенно очевидно, что самый факт наличия возбуждения и торможения в этих двух сложных и противоположных состояниях организма не дает нам никаких опорных пунктов для понимания глубокой сущности радости и печали.

В работах последних лет все более и более выступает на первый план значение архитектурного принципа в построении сложных функциональных систем организма, имеющих свое собственное качество, свою собственную им одним свойственную систему отношений. В таком объединении решающую роль приобретают уже не элементарные процессы, не детали, а именно архитектура_у особенность, так сказать, ее стиля. Если проследить внутренний смысл разногласий, противоречий и взаимоне-понимания в различных областях биологии и медицины, то окажется, что по сути дела эти разногласия вызваны различным подходом к пониманию соотношений между отдельным элементом и целостной архитектурой физиологических функций.

Понятие архитектурности в формировании разветвленных физиологических функций уже не раз привлекало внимание физиологов. В качестве примера можно назвать замечательную монографию Баркрофта “Архитектура физиологических функций”. Даже у Ивана Михайловича Сеченова в его лекциях по физиологии нервной системы уже содержится вполне отчетливое указание на то, что архитектура соединений может иметь более важное значение для конечного приспособительного эффекта, чем отдельные компоненты этой архитектуры. Так, например, в предисловии к своей книге “Физиология нервной системы” он писал, что элементы в процессе деятельности должны соединяться в “естественные группы”.

Еще более отчетливо роль именно архитектурного принципа выступает в условном рефлексе и в общих свойствах саморегуляции, сформулированных И.П.Павловым.

Роль кибернетики в развитии физиологических исследований состоит именно в том, что она с особенной силой подчеркнула значение архитектурного фактора. Она показала важность замкнутой циклической циркуляции информации в условиях саморегулирования, а также роль обратных связей, которые являются типичным признаком целостной архитектуры, а не отдельного элемента. Сюда можно добавить теорию логических сетей, теорию мультистабильных систем, математическую логику в целом, теорию моделирования и т.п. Все это примеры, подчеркивающие специфические черты системной организации, которая, становясь таковой, немедленно приобретает новые свойства целостной архитектуры, значительно “снимающей” удельный вес элементов.

Замечательная особенность живой природы состоит в том, что приспособительные свойства всех организмов, независимо от уровня их специализации, развиваются на основе одних и тех же архитектурных принципов, которые объединены функциональной системой с обратной афферентацией. Это единство архитектурных принципов при совершенно различных конечных приспособительных эффектах организма — поистине дар природы исследователю-физиологу. Благодаря этой универсальности исследователь держит в руках ключ к ускоренному и более глубокому познанию не только узловых пунктов самой архитектуры, но и всех тончайших процессов живой системы до молекулярного уровня включительно. Образно выражаясь, эти тончайшие аналитические данные как бы получают свой “адрес” в пределах целостной функциональной системы.

Не трудно видеть, что именно эта почва и эти достоинства кибернетического мышления породили тягу к синтезу, поиску общих закономерностей, присущих целостной организации, и раскрытию решающей роли конечного синтеза на всех этапах развития приспособительной деятельности организма.

Книга Джорджа безусловно помогает этому движению мысли и несомненно заставит многих физиологов и нейрофизиологов подумать о возможности применения “логических сетей” для характеристики узловых процессов организма. И в этом смысле глава “Логические сети” несомненно поможет контакту между математической логикой и нейрофизиологией. Моделируя отдельные узлы целостных функциональных систем, логические сети, уже по одному тому, что они математически и геометрически конкретны, дают возможность установить как их достоинства, так и их недостатки. Сопоставление логической сети и истинного нейрофизиологического процесса в какой-то степени похоже на сопоставление черно-белой и цветной фотографий одного и того же объекта: мы видим все то, чего не хватает черно-белой фотографии логической сети для того, чтобы она полностью отразила все цвета объекта, т.е. все параметры и свойства живой организации.

Конечно, на этом пути Джордж допускает много ошибок и излишних упрощений. Так, например, едва ли правильно будет рассматривать нейрон лишь как “специализированную клетку высокой степени возбудимости и проводимости”. Конечно, нервная клетка обладает и тем и другим свойством, но в свете всех последних достижений в области электронной микроскопии синаптических образований нервной клетки и нейрохимической характеристики этих синаптических образований, это допущение оказывается слишком простым и недостаточным. Нервная клетка предстала перед исследователями как чрезвычайно сложный комплекс специализированных и^v весьма “надежных” ферментативных реакций, благодаря которым в одно и то же время и в одной и той же клетке могут сосуществовать процессы, принимающие участие в реакциях противоположного биологического качества.

В этом смысле весьма справедливо указание Джорджа на то, что сама практика моделирования поставила нас перед необходимостью моделировать не только электронные модели, но, вероятно, и плазменные модели; это и есть тот камень преткновения, который мешает проблеме моделирования подняться на большие высоты. Но нельзя сказать, что электронные модели не приносят пользы. Уже самый факт, что эти модели подчинены законам математической логики и отражают какие-то стороны нервной деятельности, определяет их перспективность и полезность для совместного изучения нервной системы математиками и физиологами.

Мне лично кажется, что для моделирования очень важно с самого начала избрать верный путь, а такой верный путь невозможно найти без тщательного анализа и синтеза современных достижений нейрофизиологии. Именно поэтому мне кажется, что Джордж допускает ряд значительных ошибок, переводя моделирование, например, торможения и возбуждения, в логических сетях на чисто количественный принцип. Так, например, он считает, что число возбуждающих элементов должно быть на единицу больше, чем число элементов тормозящих; такое допущение, несомненно, не соответствует истинным соотношениям в нервной системе, не говоря уже о том, что торможение всегда является следствием возбуждения, развившегося при определенной архитектуре отношений. Такое же несоответствие реальным чертам нервной деятельности заключается и в его допущении “множеств”, “подмножеств” и т.д. в рецепторных соотношениях, определяющих функцию восприятия. Ведущее значение рецепторного элемента зависит только от экстренно складывающейся ситуации₇ и любой элемент, находящийся в данный момент в категории “подмножества”, при изменении ситуации может оказаться самым важным и ведущим компонентом в оценке внешнего мира.

Все эти недостатки построения логических сетей очевидны. И, несомненно, сами логические сети должны в дальнейшем совершенствоваться, однако построение сетей даже на том уровне, на котором их строит Джордж, приносит реальную пользу. Оно придает новый привкус самому физиологическому мышлению и повышает степень точности в посылках и предпосылках, которыми мы пользуемся при анализе тех или иных явлений.

Одним из важнейших пунктов книги Джорджа является математический анализ обучения (learning). Остается и по сие время неизменным то положение, что проблема обучения, т.е. его нейрофизиологические и психологические закономерности, являются центральной задачей научно-объективного изучения поведения животных и человека. Эта же проблема является центральной для конструирования моделей, полезных как для исследовательской работы, так и для создания различных “самоорганизующихся” машин с автоматической регуляцией. Известно, что “самообучающиеся” и меняющие “цель” своей работы машины являются идеалом теории моделирования. Однако именно потому, что проблема обучения не только не разрешена, но еще даже не достигнуто общей договоренности о решающих узлах этого комплексного процесса мозга, проблема моделирования обучения развивается весьма медленно. Одна из главных причин этой задержки, если судить по современной литературе, — все то же противоречие между элементом и целостной архитектурой, все та же недооценка свойств целостности физиологической архитектуры. Становится все более и более очевидным, что перевод обучения, как комплексного явления, на язык возбуждений и торможений совершенно недостаточен. Несомненно, и возбуждение, и торможение являются постоянными участниками любого поведенческого акта, как бы он не был сложен, но именно потому, что важно установить не их участие как таковое, а определить, какое место занимают эти процессы в целостной системе, мы с трудом приближаемся к пониманию нейрофизиологических основ обучения.

Джордж дал чрезвычайно обширный обзор всех существующих теорий обучения, я бы сказал даже, что обзор этот излишне обширен, хотя вообще говоря, советскому исследователю полезно ознакомиться, как выражался Павлов, с этой “канителью мысли”, чтобы почувствовать достоинство того единого принципа расшифровки, который нам дает условный рефлекс. Автор книги привел огромное количество терминов, которые пытаются или разъяснить, или расшифровать механизм самого условного рефлекса. Здесь мы встречаемся и с “теорией замещения”, и с

а о п и п

теориеи ожидания , с несколькими формами подкрепления и т.п. Читая эту часть книги, читатель должен постоянно иметь перед собой такой критерий, как физиологическая основа условного рефлекса. Ясно, что именно здесь будет найден ключ, который сможет открыть свойства всех этих разновидностей поведения. Сам Джордж останавливается в нерешительности перед этим обилием объяснений, имеющих то психологический, то телеологический привкус, и задает вопрос: “Действительно ли уж так различны формы поведения?” Ему можно ответить: эти различия — лишь вариации одного и того же принципа нейрофизиологии, на основании которого процессы мозга могут опережать текущие вне его события. В этом разделе книги Джордж касается таких важных проблем, как проблема мотивации, “эффективного стимула” и даже проблема экологической важности координации центрально-периферических взаимодействий.

Интересно, что моделирование, скажем, пищевого поведения у Джорджа правильно связывается с наличием механизмов “поиска”, так или иначе мотивированного организма. Однако и здесь автор оказывается беспомощным, когда надо разрешить проблему “насыщения”. Ясно, что мы не можем достаточно точно моделировать пищевое поведение и формирующееся на этой основе обучение, не зная механизмы насыщения. Голод и насыщение — пара состояний, органически связанных в единстве пищевого поведения. И любая модель обучения или поведения, сконструированная на этой основе, должна совмещать в себе эти взаимодействующие состояния. К сожалению, Джорджу мало известна советская литература по проблемам высшей нервной деятельности, относящаяся к последним годам. Этот недостаток информации сказывается у Джорджа во многих местах книги и, в частности, в его отношении к учению о высшей нервной деятельности в целом.

Вообще говоря, Джордж очень высоко ценит условный рефлекс как универсальную закономерность в приспособительном поведении животных и человека и в этом смысле ставит “модель мозга”, разработанную Павловым, гораздо выше, чем модели, созданные другими физиологами и психологами. Однако слабое знакомство Джорджа с развитием учения И.П.Павлова в последние годы приводит к тому, что он высказывает ряд критических замечаний по поводу тех гипотез, которые Павлов предложил для объяснения нейрофизиологических механизмов, лежащих в основе условно-рефлекторной деятельности. Речь идет об иррадиации, отрицательной индукции, концентрации и т.п. Автор находит некоторое противоречие в отдельных допущениях Павлова о механизмах корковых процессов и считает, что некоторое из этих допущений не соответствует общему уровню современных достижений в нейрофизиологии. Эти критические замечания Джорджа необоснованы. Основные формулировки относительно нейрофизиологических механизмов Джордж взял из переведенной на английский язык книги И.П.Павлова, изданной в 1927 г. Естественно, что целый ряд более поздних работ как самого Павлова, так и его последователей и учеников внесли существенные изменения в рабочие гипотезы И.П.Павлова. Так, например, несколько изменился взгляд на локализацию внутреннего торможения, на механизм его возникновения, на соотношение коры и подкорки в формировании самого условного рефлекса и т.п. Для автора книги, опубликованной в 1961 г., было бы естественно взять все то последнее, что сделано в Советском Союзе в развитии идей Павлова..

Хотелось бы сделать по этому поводу несколько замечаний. В учении И.П.Павлова о высшей нервной деятельности мы должны различать несколько категорий фактов и представлений. На первом месте стоят факты, касающиеся высшей нервной деятельности, факты, лежащие в основе главнейших закономерностей, установленных Павловым. Условный рефлекс, это универсальное явление природы, несомненно останется в веках как нерушимый фундамент для всех последующих изысканий. Угасание условного рефлекса при устранении подкрепляющего фактора также является фундаментальным законом деятельности головного мозга. Можно привести много таких фактов, которые вошли в мировую физиологическую литературу как золотой фонд науки, как величайшие достижения нашей отечественной науки.

Но есть и другая категория фактов, служащих объяснением механизмов, с помощью которых осуществляются эти фундаментальные законы высшей нервной деятельности. В то время как факты первой категории с развитием науки не меняются и в этом смысле бессмертны, объяснение механизмов всегда зависит от степени развития данной области науки; для условного рефлекса это прежде всего развитие нейрофизиологии.

Едва ли кто-либо решится сказать, что мы в какой-то момент получим окончательное объяснение мозговых механизмов, но все исследователи согласны с тем, что объяснения должны эволюционировать в соответствии с прогрессом смежных областей науки. Никто иной как сам Павлов с удивительной четкостью охарактеризовал эту зависимость наших объяснений от общего уровня науки. Он писал: “...все наши классификации, все наши законы всегда более или менее условны и имеют значение только для данного времени, в условиях данной методики, в пределах наличного материала”*.

Делая критические замечания именно по поводу объяснений механизмов высшей нервной деятельности, Джордж забыл об этом основном законе научного прогресса и не учел тех изменений, которые внесены в представления о самой природе условного рефлекса.

Так, например, вряд ли мы можем думать о генерализации возбуждения только в аспекте его распространения по коре головного мозга, когда доказано сотнями экспериментов, что уже через 15 мсек после прихода условного возбуждения в кору головного мозга, кора оказывается возбужденной in toto, через ретикулярную восходящую активирующую систему. Ясно, что каждое новое исследование должно строиться в связи и на основе тех новых достижений, которые привносятся в учение о высшей нервной деятельности со стороны нейрофизиологии.

Советскому читателю будет очень интересно и, я полагаю, нетрудно разобраться в критических замечаниях Джорджа и увидеть их несостоятельность по отношению к нашим подлинным представлениям о механизмах высшей нервной деятельности.

Весьма важно сделать несколько замечаний о философской стороне в предпосылках и утверждениях Джорджа по поводу психики, познания и механицизма. Хорошо известно, что прогресс в науке связан с развитием новых идей, с трансформацией старых философских представлений. Достаточно вспомнить ту критику, которую дал Ленин идеалистическим тенденциям, связанным с успехами физики. Некоторые философы, потеряв почву под ногами, выбросили лозунг “материя исчезла”, надо было провести тщательный анализ современных достижений физики, энергетики и математики, чтобы выявить несостоятельность этих утверждений.

В настоящее время наука о психическом, о мозге, о поведении переживает исключительно бурный рост, преобразование под давлением новых достижений, новых направлений в науке и новых теорий, выросших на новых фактах. Достаточно указать, что на проблеме мозга, его функций и моделирования этих функций скрестились мечи многих философских направлений и научных теорий. В самом деле, математическая логика дала нам возможность раскрыть логические структуры функций, превратить их в инструмент предвидения и вместе с тем создать постоянный контакт между математикой и нейрофизиологией, открывающий богатые творческие перспективы. Кибернетика в целом в смелых, а иногда и заносчивых лозунгах обещает полностью смоделировать человеческий мозг и даже весь человеческий организм. Теория автоматического регулирования раскрывает общие законы функционирования организмов и машин.

В этом потоке будоражащих идей и под натиском все новых и новых обобщений исследователь, не имеющий прочного материалистического фундамента, неизбежно попадает под удары различных философий и, естественно, может растеряться.

Позиция Джорджа на протяжении всей его книги, особенно в гл. III, прекрасно иллюстрирует трудное положение, в которое попадает исследователь, не имеющий устойчивого материалистического мировоззрения.

В основе Джордж, конечно, является стихийным материалистом с явно выраженной позитивистской тенденцией. Он категорически отрицает какое-либо право за философией вмешиваться в научный прогресс и в научные исследования. Как он выражается, наука должна отказаться от универсальности и заниматься решением своих собственных задач, т.е. задачи конкретного исследовательского характера. Конечно, мы не можем согласиться с этим положением Джорджа; да и вся его книга показывает, что если исследователь отказывается от философии, то она неизбежно сама приходит к ней. И этот отказ повредил Джорджу именно тем, что он не смог использовать для своих конкретных предложений по моделированию мозга хотя бы той концепции единства анализа и синтеза, которая составляет одну из основных черт методологии диалектического материализма. Я уже сказал, что Джордж в целом ряде своих высказываний представляется нам как несомненный стихийный материалист, но именно это и заставляет его в других местах оперировать терминами буржуазной философии без острой их критики. В этом смысле наше отношение к Джорджу должно соответствовать ленинским принципам критики идеализма в естествознании. По этому поводу Баженов и Слуцкий пишут: “Чтобы полностью и до конца преодолеть идеализм в естествознании, необходимо, как учит

В.И.Ленин, четко отличать откровенных и последовательных идеалистов от ученых, которые, допуская путаные высказывания по коренным философским вопросам, в целом стоят на позициях стихийного материализма”^.

Президент Академии Наук СССР М.В.Келдыш в своем выступлении на пленуме ЦК КПСС (июнь, 1963 г.) совершенно правильно сказал: “...Если иногда возникает опасность идти вслед за буржуазными философами в освещении новых закономерностей природы, то не менее отрицательную роль может сыграть игнорирование новых достижений естествознания только потому, что они получили на Западе неправильное философское толкование”.

В книге Джорджа, стоящей на стыке достижений многих наук, решающих проблемы методами абстрактного мышления, отразились все трудности философского осмысливания этих новых успехов и новых задач нейрофизиологии, психологии, кибернетики, математической логики. Джордж, конечно, стре-

! Коммунист, 1963, № 9. — С. 72.

мится преодолеть эти трудности и направить решение проблемы мозга на новые пути, с использованием математики и логики. В этом и состоит ценность его труда.

Поскольку книга предназначена для советских физиологов, психологов и математиков, несомненно гораздо более сведущих в философии, чем сам автор, мы не считали нужным оговаривать каждое сомнительное рассуждение Джорджа.

Важно то, что конструктивная часть его книги полезна и будит мысль. Она несомненно может сблизить позиции матема-тиков-логиков и нейрофизиологов на путях разработки более совершенных принципов исследования и моделирования процессов мозга.

МЕХАНИЗМЫ ПРЕДСКАЗАНИЯ В РАБОТЕ МОЗГА И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИХ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ⁶¹

1. Внешние события, оказывающие влияние на организм, как правило, развиваются в медленной последовательности, и наоборот, химические процессы, отражающие эти события в протоплазме клетки, обладают большой скоростью развития и, следовательно, могут значительно опередить последовательный ход внешних событий. Этот основной закон формирования живых систем и обусловил первичные элементы “предсказания” предстоящих событий, если только до этого они периодически оказывали свое действие на организм на протяжении многих лет.

2. На уровне высших организмов и человека, где центральная нервная система является универсальным регулятором приспособления, функция предсказания будущих явлений целиком перешла к мозгу. Она приобрела здесь специальные механизмы и отличительные формы деятельности, заняв определенное и закономерное место в формировании поведенческих актов целого организма. Для решения вопроса о конкретных процессах, составляющих механизмы предвидения будущих результатов, необходимо прежде всего установить место функции предвидения в физиологической архитектуре любой саморегулирующейся системы и поведенческого акта.

3. Предвидение как функция целого мозга является неизбежным следствием формирования “решения”, т.е. “цели поведения”, после чего предвидение результатов и формирование эффективной программы к действию развиваются почти одновременно друг с другом. В этом и состоит принципиальная физиологическая архитектура любого поведенческого акта. Решающим моментом, определяющим формирование аппарата предвидения будущих результатов, является стадия афферентного синтеза, т.е. интегральная обработка всей информации, связанной с поведением животного и человека в данной конкретной ситуации.

4. Изучение состава афферентного синтеза как неизбежного звена формирования предвидения будущих результатов действия показало, что он представляет собой интегральное объединение важнейших четырех компонентов:

а) совокупности всех обстановочных информаций, которые могут состоять из бесчисленных количеств внешних воздействий, характерных при данной ситуации (комната, улица, парк и т.д.);

б) наличия ведущей мотивационной обстановки, связанной с общим состоянием организма на данный момент, определяемым или физиологическими или социальными факторами;

в) действия пускового стимула, доводящего до порога выявления всю предпусковую и предпороговую интеграцию, которая была создана предыдущими компонентами (а, б). Пусковой стимул приурочивает реализацию поведенческого акта точно к определенному моменту, в который данный поведенческий акт может иметь максимальный приспособительный эффект;

г) совокупности информации, заложенной в памяти и адекватно извлекаемой в данный момент под влиянием обстановочных, мотивационных и пусковых факторов.

5. Афферентный синтез может иметь различные степени сложности и различную скорость, обеспечивающую медленное или быстрое формирование цели к действию (сравните, например, выбор места работы, переход улицы и т.д.). Немедленно после формирования цели к действию формируется и аппарат, которому предстоит в будущем сличение результатов с поставленной целью к действию. Этот аппарат был назван нами в соответствии с его физиологическим смыслом “акцептором действия”. Физиологический смысл этого аппарата состоит в том, что он воспринимает информацию об афферентных параметрах, полученных в результате данного действия, и сопоставляет их с афферентными компонентами акцептора действия, который был сформирован непосредственно после окончания стадии афферентного синтеза.

6. Состав аппарата предвидения и сличения состоит в том, что он должен включать в себя как афферентные признаки будущих результатов, так и компоненты весьма оригинального механизма, дающего возможность сличать предыдущую информацию о результатах с точными признаками поставленной до этого цели. Иначе говоря, физиологический смысл этого аппарата состоит в том, что он сопоставляет и трансформирует информацию, полученную в различных кодах.

7. Одним из наиболее важных и характерных признаков акцептора действия является его крайне динамическая подвижность и сменяемость, что отличает его, например, от динамического стереотипа (И.П.Павлов). Акцептор действия является динамическим результатом данной, иногда внезапно складывающейся ситуации. Следовательно, акцепторов действия столько, сколько существует динамически складывающихся ситуаций и поставленных целей к действию. Это выдающееся свойство акцептора действия является весьма важным моментом для моделирования меняющихся “целей” механических и электрических устройств.

8. Конкретными физиологическими механизмами, обеспечивающими акцептору действия точное предсказание предстоящих результатов, являются следующие:

а) опережающее возбуждение;

б) перекодировка результатов афферентного синтеза;

в) формирование модели (акцептора действия) для сличения полученных результатов с поставленной целью, а также для корригирования и управления этими результатами.

9. Важнейшим механизмом для моделирования самоорганизующихся и пластично приспосабливающихся к изменению ситуаций электронных устройств, как считает современная бионика, является механизм предвидения результатов в работе мозга. “...Поэтому все теории организации мозга, которые не отражают способности к предвидению, должны считаться несостоятельными. Система биологическая или искусственная не может быть признана мыслящей, если она не обнаруживает способности к предсказанию. В этой связи значительный интерес представляет исследование организационных принципов, позволяющих той или иной системе обучаться предсказанию”.

10. Оценка современных типов предсказания в электронных и механических устройствах и сопоставление их с механизмами предвидения в мозгу убеждает в том, что разрешение проблемы моделирования нервных процессов, моделирование обучения и конструктивные работы по проектированию самоорганизующихся машин и электронных устройств находится в прямой зависимости от того, как глубоко мы будем понимать функцию предвидения в головном мозге. Она зависит также от того, как успешно мы будем переносить эти механизмы в конструкцию управляющих электронных устройств. Успех на этом пути при современной работе нейрофизиологов, математиков, физиков и инженеров-электроников, несомненно, обеспечит успех в деле усовершенствования существующих типов счетно-вычислительных и управляющих электронных устройств.

Разработка животрепещущих вопросов кибернетики в связи с проблемой сущности жизни привлекает внимание широкого круга специалистов разного профиля.

Как отметил А.Н.Колмогоров, в систематических газетных дискуссиях общественность также высказывает свою заинтересованность, свою настороженность и некоторый скепсис в вопросах, которые связаны с развитием и особенно с надеждами на кибернетику у нас в стране.

Если взять в целом ту ситуацию, которая сложилась с развитием кибернетики, с претензиями кибернетики и с реакцией тех, которые не видят в этих претензиях положительного эффекта в будущем, то хотелось бы отметить, что главная причина всех разногласий лежит в неорганизованности самих дискуссий.

Всякая дискуссия становится только тогда полезной, когда четкость постановки вопроса, четкость критериев и исходных понятий дискуссии является для всех очевидной. Тогда убедительность доводов каждого из участников становится особенно понятной и ценной.

К сожалению, дискуссия о роли кибернетики в науке и жизни с самого начала пошла по пути или неоправданных сенсаций или по пути чрезмерных реакций на эти сенсации. В результате мы находимся в положении людей, которые все должны начинать сначала, т.е. с тех логических схем и с тех исходных критериев, которые должны дать нам прочную материалистическую опору для решения этого сложного, но в высшей степени интересного вопроса.

Должен отметить огромный вред некоторых идей, которые вносятся в среду молодых ученых и под влиянием которых молодые ученые теряют перспективу своей личной научной работы.

! В кн.: О сущности жизни. — М., 1964. — С. 204—210.

Это можно наблюдать в кругах молодых физиологов. Им становится вдруг неинтересно изучать нервную клетку. “Зачем это делать, когда мы сразу можем построить это из электронных ламп?” Такие настроения, к сожалению, проникают в среду молодежи, и по сути дела именно нейрокибернетика заставила меня выступить в “Литературной газете” с указанием на наши реальные возможности и на пределы этих возможностей в изучении и моделировании мозга.

Здесь я буду придерживаться главным образом некоторых очень важных проблем философского характера, которые уже поднимались в нашей печати.

О чем идет речь? Если человек пытается сделать какие-то машинные модели живого с элементами целесообразности и приспособляемости, т.е. адаптации, то считают, что он по сути дела становится как бы в категорию механицистов. И наоборот, кибернетики, физики, математики совершенно искренне думают, что всякий, кто этому сопротивляется, — неважно, из каких позиций он исходит, разумных или консервативных, — тот виталист, исповедует виталистическую веру в неразложимость жизни, необъяснимость ее основных движущих начал и т.д.

Такое обострение оценок в нашей среде и несвоевременно, и неоправданно, ибо всякий понимает, что такое диалектический материализм, и прекрасно знает основные принципы развития науки и мышления на основе этих положений.

Думаю, что это обострение произошло только потому, что обе стороны не нашли исходных критериев для споров.

В самом деле, обычно ставится вопрос: может ли машина стать умнее человека? Но всякая логика научного спора требует прежде всего определить понятие ума и “умнее”. Умнее — что это за параметр, выражаясь языком математики, как мы можем его точно определить, чтобы сопоставлять на его основе и то и другое?

Никто не определяет, а все спорят. Конечно, это неорганизованный спор в таком важном вопросе, и такая неорганизованность ведет к запутанности и превращает ответ на этот вопрос в символ веры — один верит, что это можно сделать, а другой не верит. Вряд ли это может быть названо научным подходом к такой важной проблеме.

Следовательно, прежде всего вопрос заключается в том, чтобы определить понятие ума и “умнее”. Так, например, если бы я определил ум по критерию скорости передвижения, то любой мотоцикл был бы умнее меня. Если я хочу сравнивать, я выбираю параметр, но совершенно невозможно сравнивать “умнее” или “не умнее”, беря одну какую-нибудь способность, один параметр из всей многообразной деятельности человека.

Допустим, что я взял такой, например, параметр, как “шахматная комбинация”. Это большое достижение, что можно сконструировать машину, способную “произвольно” из оценки сложившейся ситуации на шахматной доске сделать ход, который может быть умнее, чем ход, который сделает шахматист.

Можно допустить, что это вполне осуществимо. Но этим параметром дело сравнения не заканчивается. Это только один из миллионов параметров в деятельности человеческого ума, который доведен благодаря человеку и благодаря машинным устройствам до совершенства. Это огромное достижение, что мы можем отдельные параметры или признаки человеческого ума (работы мозга) довести до совершенства, превосходящего сам мозг. Это и есть прогрессивная часть кибернетики.

Однако когда начинают спрашивать, может ли быть машина “умнее” человека или не может, то вопрос надо сделать более реальным и спросить: может ли машина произвести больше отдельных операций и лучше, чем производит человек, переходя от одной операции к другой?

Таким образом, акцент надо ставить не на отдельных способностях, а на взаимодействии этих способностей, на переходах от одной к другой.

Что такое ум с нашей точки зрения? С точки зрения физиологов особенность работы мозга состоит именно в том, что он способен менять деятельности, заканчивающиеся качественно очерченными эффектами, с невероятной быстротой в зависимости от быстрого синтеза существующей в данный момент обстановки. Эта смена деятельности основана на том, что мозг имеет фактически безграничные возможности формирования новых комбинаций. Это орган, который создан в эволюции таким образом, что он всегда развивался с опережением текущих событий действительности. Это очень интересное свойство мозга.

Желая показать способности мозга, А.Н.Колмогоров приводил пример, что можно взять человека, жившего 3000 лет тому назад, не видевшего нашей культуры, и он может быть после соответствующей тренировки не хуже любого современного математика. Такие примеры есть.

Один из путешественников в северной части Южной Америки был в племени карибов и привез оттуда детей. Родители этих детей считали только до двух, а когда им предлагали сосчитать до трех, они засыпали. Оказалось, что эти детишки, отданные в школу, по своим способностям опередили европейских детей.

Для нас, физиологов мозга, никакой сенсации в этом нет. Мы знаем, что возможности мозга в его молекулярных связях безграничны. Часто говорят: мозг содержит 14 миллиардов клеток. И это широкую публику удивляет. Действительно, клеток много, но это не диво. Самое важное, что эти 14 миллиардов клеток так построены, что каждая клетка на своей мембране имеет тысячу контактов с другими клетками. И более того, каждый из этой тысячи контактов может отразить еще тысячу разных химических реакций.

Теперь можно представить себе, какое количество возможных пластических комбинаций может получить мозг при столкновении с внешними условиями, с окружающей средой.

О чем идет речь при сравнении человека с машиной? О деятельности и их взаимоотношениях. Это самое главное для физиолога мозга.

При всякой попытке сопоставить машину и человека, при всякой попытке сопоставить машинную деятельность и мозговую деятельность надо говорить о деятельности, определить качество и конечную форму данной деятельности. Если мы* подойдем к этому таким образом, то увидим, что мы в минуту производим сотни деятельностей и больше, вообще отдельных очерченных деятельностей гораздо больше, чем клеток. Если бы была сконструирована машина, которая совершала бы хотя бы две качественно очерченных деятельности и произвольно переходила бы от одной деятельности к другой, то это было бы исходной предпосылкой для того, чтобы мы начали сопоставлять возможности машины с деятельностью человека.

Как отмечалось выше, по отдельным параметрам человеческого мозга и его деятельности мы можем создать более совершенные машины.

Возникает вопрос, чрезвычайно интересный как в философском плане, так и в плане конкретной, аналитической науки, всякой науки.

Возьмем категорию качества как категорию диалектического материализма. Устраняется ли качество при нашей попытке внести машинный подход к живому процессу или нет? Нет, не устраняется. Качество как категория, определяющая скачкообразный переход в движении материи, остается философской категорией. Но мы вступили в эпоху развития науки, когда качество должно быть понято в параметрах точных математических, физических наук.

Если говорить об общем знаменателе, к которому кибернетика подводит все явления, т.е. о распространении информации, преобразовании информации с ее кодированием и математически обосновываемыми параметрами, то мы можем подойти к качеству и с этой точки зрения. Если кто-то скажет, что качество нельзя уже дальше изучать и характеризовать более тонко, то это будет неправильно. Как верно подчеркнул А.Н.Колмогоров, если мы имеем новое качество в развитии материи, то это новое качество может быть и должно быть выражено во всех понятиях, которые входят в теорию информации, в понимании параметров, в понимании физико-математических величин и т.д. Но этот подход не снимает качественной особенности, давая ей лишь конкретное выражение.

Если бы по этой линии возник спор, то он был бы не обоснован. Конечно, нужно уточнить позицию каждого из нас, уточнить, что мы думаем о параметрах, об информации, когда происходит качественный переход одной формы движения материи в другую. Однако это не есть водораздел идеологический, как некоторые думают.

И предпоследний вопрос — целесообразность. Для нас, физиологов, физиологов мозга в частности, целесообразность — это то, что мы видим ежеминутно, ежесекундно, и нам понятны заблуждения, когда эта целесообразность становилась основой для развития виталистических концепций, когда на сцене появлялась “жизненная сила”, которая этой целесообразностью ведает. Теперь во многих областях физиологии расшифровали эту целесообразность, и она стала для нас таким же материальным процессом, в котором причины и следствия во всех случаях абсолютно изучены и объективно познаваемы. Поэтому целесообразность в нашем понимании по своей сущности уже не отвечает тому понятию, которое было формулировано вначале.

С того момента, когда на нашей планете на основе различных превращений неорганической материи возникла жизнь, естественно появились и критерии ко всему действующему на это живое. Неорганическая материя не могла иметь критерий относительно внешнего воздействия, целесообразно оно или не целесообразно. С появлением жизни появился и критерий: сохранит или истребит. Поэтому мы можем считать целесообразным именно то, что стабилизирует жизнь, закрепляет устойчивость ее форм, уже найденных в эволюции и сохраненных естественным отбором.

Если мы вернемся к мозгу, то мы можем сказать, что он кумулировал эти формы соотношения в специальном аппарате, который так же материален, как и все процессы, протекающие в пробирке. Мы видим также границы этого процесса и в этом отношении убеждены в принципиальной возможности воспроизвести отдельные механизмы и способности мозга.

В этом заключается одно из многих разногласий с кибернетиками: они не хотят видеть, отчасти потому, что нет достаточной взаимной информации, тех факторов, которые мозг накопил в себе на протяжении всей истории. Это предвидение будущего, опережение настоящего в своем действии, приспосабливающем организм к будущим событиям.

Возьмем, например, то, что мы все ежедневно переживаем, — цель действия, замысел, намерение, которым мы начинаем наше утро и которым мы кончаем наш день. Каждый наш шаг ознаменован сменой целей, больших или малых, но цели ставятся ежесекундно. Что такое цель? Это всегда скачок возбуждения по структурам мозга, по связям, по его системам, скачок в будущее. Это формирование таких процессов, внешних событий которых еще нет, но которые могут соответствовать будущим внешним событиям. Это происходит потому, что человек имеет прошлый опыт, я имею память, я имею те “кладовые”, из которых черпается возможность предсказания будущего, и т.д. Это все совершенно материальные процессы.

Иногда в разговорах с математиками и физиками приходится слышать в ответ на это ироническое замечание: итак, вы говорите, что машина, которая ставит себе собственные цели, неосуществима. Обычно я отвечаю: я не говорю, что она неосуществима, но не вижу конкретных материалов и механизмов для конструирования такой машины.

Есть такие машины, которые ставят себе цель, но здесь предмет спора другой. Эти машины меняют свою деятельность в пределах заданной им конструкции. Вот если бы машине, выделывающей гильзы, надоело делать гильзы и она стала бы делать башмаки, это было бы другое дело. Это, конечно, грубый пример, но ведь мы-то, люди, делаем это ежечасно, ежеминутно. Человек хотел пойти в театр — идет дождь; отказывается от театра, идет к знакомым и т.д. — человек меняет деятельности, ежеминутно и ежесекундно ставит перед собой цель в зависимости от того афферентного синтеза, который осуществляет его мозг в данной ситуации, сложившейся в данный момент.

Вот если была бы создана машина, которая так же синтезировала бы окружающую обстановку и каждый раз производила бы новые действия, подчиняясь интересам своей “жизни”, своего “тела”, своего “здоровья”, то это было бы основанием для сопоставления машины и мозга. Для мозга характерна именно смена деятельностей, но мне еще не приходилось видеть машины, которая меняла бы качественно различные деятельности, одну за другой, в зависимости от того, как сложится на данный момент внешняя ситуация.

В этом смысле даже самая “умная” машина будет “глупее” ползающего по полу ребенка. И когда мы спрашиваем, умнее или не умнее человек машины, мы обычно подразумеваем именно этот пункт. Разве человек может превосходить микроскоп по своему зрению? Конечно, нет, несомненно, данная машина в этом отношении “умнее” человека. Но человек приспосабливается к миллионам складывающихся внезапно ситуаций. По этим миллионам ситуаций человек идет всю жизнь, осуществляя свою жизненную цель, — вот пункт, в отношении которого должны производиться сравнения, вот что надо вкладывать в слово “умнее”. Именно по этому признаку мы должны сопоставлять машину и человека, но, к сожалению, до сих пор не имеется таких сопоставлений, которые были бы достаточно разумными и научно обоснованными.

И последний вопрос — что дает кибернетика физиологу мозга и что дает физиолог мозга кибернетике? Нет сомнений в том, что мы, физиологи мозга, очень многим обогатились и обогащаемся благодаря тем подходам и особенно той манере мышления, которые применяются кибернетиками, математиками и физиками.

И.П.Павлов вскрыл грандиозные закономерности в работе мозга, но он никогда не занимался химией и даже не любил ее. Однажды, когда автор предложил исследовать химический состав крови на стадии активного действия брома на нервную систему, он сказал: “Я не вижу в этом ничего хорошего, бросим этим заниматься”. Тем не менее он раскрыл такие важные закономерности жизни мозга, как предсказание будущего, фактическое овладение будущим.

Математика, особенно кибернетика, дает возможность разработать некоторые модели и схемы, которые позволяют понять внутренний механизм этого предсказания будущего с тем, чтобы от этих внутренних механизмов вернуться к синтезу и понять организацию работы мозга как целого.

Прогресс нашего дела будет состоять именно в том, чтобы эту изумительную машину — мозг — с ее экономной, надежной организацией использовать для своих конструкций, для своих моделей. А что мозг работает экономно, это можно доказать на любом примере, и таких примеров — тысячи.

Подумать только, какие-нибудь пять нервных клеток нашего мозга, которые с трудом можно рассмотреть в микроскоп, могут заставить нас ощущать жажду, лезть в колодец, идти на реку, таскать ведра, и все для того, чтобы напиться, чтобы удовлетворить эти возбужденные клетки. Чувство жажды формируется именно этими пятью клетками. Жажда формируется этими клетками потому, что генетически они награждены тонкой чувствительностью к осмотическому давлению, которое всю жизнь ос-таете я на одном уровне. При определенной степени изменения осмотического давления крови эти клетки начинают рассеивать возбуждение — тревогу по всем направлениям в аппаратах мозга, создавая ощущение жажды.

Можно не сомневаться в том, что проблемы кибернетики в их связи со всей жизнью нашей страны займут у нас достойное и гораздо более высокое место, чем в других странах. Залогом такой победы являются диалектическая методология, помогающая видеть перспективы предмета, и те конкретные физиологические достижения, которые задолго до развития кибернетики вывели нас на путь формулировки ряда положений, ставших потом основой кибернетики.

ПРИНЦИПЫ и подходы К МОДЕЛИРОВАНИЮ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗМА¹

Философский смысл кибернетических закономерностей состоит в том, что они имеют универсальный характер и могут быть приложимы к явлениям различного класса. Этот факт немедленно должен возбудить вопрос о том, какие общие законы развития мира смогли определить такие универсальные закономерности. Теперь едва ли у кого-нибудь возникнет сомнение, что кибернетика действительно занимает постепенно все более и более широкие позиции как наука о всеобщих принципах функционирования систем-машин, организмов и общества. Это находит отражение в целом ряде несомненных достижений.

Взять к примеру хотя бы теорию информации, одержавшую самую большую победу на фронте развития наук. Теперь эта теория является всеобщим инструментом анализа процессов и явлений действительности.

Точно также теория обратной связи является одним из достижений кибернетики, которое охватило все области знаний, в особенности медицину.

Вместе с победами кибернетики нарастает некоторое беспокойство в отношении философских обобщений, которые значительно отстают от развития ее частных применений в различных направлениях. Эту обеспокоенность высказывает целый ряд ученых. Винер, Р.Эшби, Оппенгеймер и многие другие говорят, что мы стоим перед моментом, когда должны искать общий ключ для огромного половодия достижений, которые тесно связаны с кибернетическим направлением во всех науках. В этом отношении особенно интересную мысль высказал Оппенгеймер, что чем больше мы получаем фактов, тем острее мы чувствуем свое невежество, потому что все время нарастает ощущение того, что

! В кн.: Моделирование в биологии и медицине. — Л., 1969. — С. 50—60.

объять все невозможно, а общий подход к этим явлениям не найден.

Таким образом, обеспокоенность состоит именно в отсутствии общих принципов, которые могли бы объединить явления в различных областях научных знаний.

Эшби говорит, что нужны изыскания наилучшей логики механизмов. Давая интервью относительно будущего науки в 1964 г., Винер говорил, что главная линия, по которой пойдет развитие биологии, это поиски систем.

Таким образом, несмотря на огромные достижения во всех областях кибернетики, ее философская сторона, именно принцип обобщения, который бы помогал нам определять огромное количество фактов, является наименее исследованной, а я бы сказал — бедно разработанной.

Вот почему организацию такого симпозиума в Ленинграде, в центре научной физиологической мысли и большого количества специалистов по кибернетике, я считаю и своевременным, и нужным.

Естественно возникают вопросы, что же в кибернетике требует философского обобщения. Что является тем узлом, из которого могут быть раскрыты особенности и перспективы моделирования: теория информации, теория обратных связей или нечто другое?

Лет 10 тому назад этот вопрос был поставлен нами перед философами. Внимательно наблюдая за литературой, надо сказать, что не видно серьезных попыток подойти к его разрешению.

Первый вопрос такой: как могло случиться на нашей планете, что в истории развития таких различных классов явлений, как организм, общества и машины, качественные различия функционируют в одной и той же архитектуре, по одному и тому же типу системы обратных связей, которые характерны как для организма, так и для общества и искусственных машинных систем. Я считаю этот вопрос философским, потому что он восходит к началу явлений, к тому моменту, когда создавались различные классы этих явлений. С точки зрения широкого подхода мы должны считать, что начало лежит именно в том моменте развития на земле живого, когда это живое приобретало наиболее характерные для него свойства.

В диалектико-материалистической философии, согласно Энгельсу, жизнь есть форма существования белковых тел. Между тем, сейчас все больше и больше набирается фактов за то, что не это начало жизни. Если говорить о жизни, что она появилась и развивалась в процессе эволюции на разных этапах. Никто не сомневается в этом, и действительно формула Энгельса остается исходной, что жизнь — это есть форма существования белковых тел, но акцент сейчас перебрасывается от субстратной теории происхождения жизни в динамическую.

Это обстоятельство заставляет сосредоточить внимание на вопросе, когда же зарождались те закономерности, которые наиболее адекватно могут быть описаны в терминах кибернетического направления.

Можно попытаться представить, что формирование первичной динамической системы могло наступить даже в предбелковую стадию. Я имею в виду такую схему динамической самоорганизации, которая представляет собой так называемое аустеническое ингибирование, когда конечный продукт какой-то реакции влияет на состояние реагирующей системы. Это очень элементарная модель (схема) для уже полностью созревших кибернетических закономерностей.

Вопрос состоит в том, могла ли такая модель получиться в неисчислимых комбинациях первородного океана и может ли стать потом основой, которая в дальнейшем обрастает всеми возможными усовершенствованиями до белка включительно и, наконец, до появления жизни.

Модель эта взята из простой химической реакции, в которой карбомилфосфат является исходным продуктом. По механизму своеобразной обратной связи концентрация конечного продукта ацетилтифосфата воздействует на всю взаимодействующую цепь веществ.

Принципиально только такая система в процессе эволюции может обрастать усовершенствованиями, которые приведут к саморегуляторному принципу формирования самого жизненного субстрата.

Я не специалист в биохимии и использую этот материал только потому, что он соответствует общему ходу мыслей о закономерностях, упомянутых вначале.

Если принять во внимание ряд тепловых, химических и других воздействий на эту систему, то можно, как показывают опыты, получить доказательство, что в ферментной системе, регулирующей эту реакцию, имеются две рецепторные субстанции: одна для субстрата, вступающего в реакцию, а другая для конечного продукта. Воздействие на эту субстанцию тормозит выработку конечного продукта.

В этом факте химической стабилизации мы имеем пример, показывающий большие возможности для построения замкнутой и стабильной системы. В этом состоит сущность моей идеи, что при оценке возникновения жизни необходимо переместить наше внимание от субстрационной теории происхождения жизни в сторону динамики происхождения механизмов стабилизации систем, с помощью которых в процессе эволюции формируется целый ряд других качеств и свойств. Как только появилась устойчивость, так сейчас же она стала помогать отбору. Все, что помогает устойчивости, прилипает к этой системе, обогащает ее.

Таким образом, первая точка зрения, которую я хотел бы рассматривать как некое распространение диалектически-матери-алистического представления о формуле жизни, — это то, что субстратное и динамическое в развитии жизни шло параллельно. Динамика есть первый момент устойчивости системы, который впоследствии в процессе эволюции обрастал дополнительными свойствами и в конце концов развился в ту жизнь, о которой мы уже знаем как биологи и физиологи.

Динамическая система только потому может быть устойчивой, что она обладает результатом, который способен воздействовать на ее состояние в целом. Наличие у самых первичных систем результата действия, определяющего распределение сил в системе, надо считать, является вторым кардинальным свойством всего того, что мы моделируем, изучаем и познаем методами каждой специальности.

Таким образом, ясно, что понятие системы, которое Винер в 1964 г. выдвинул как центральное для развития биологии и физиологии, должно включать в себя эти параметры. Как известно, в нашей лаборатории уже с 1935 г. систематически изучались и моделировались функциональные системы.

Таким образом, если исходить из этого, то результат должен быть поставлен на первое место при любых методах изучения систем и их отдельных свойств.

Это положение хотелось бы иметь предметом философской дискуссии. Если обратиться к переведенной на русский язык книге Бунге “Причинность” (1962), то там можно найти указание. До сих пор существует смешение действий с результатом действий. И это не случайно. Мы говорим: чесательный рефлекс, хватательный рефлекс, мигательный рефлекс. О чем говорят эти термины? Произошло чесание, произошло хватание, произошло мигание. А где результат для организма — это совершенно скрыто. Поэтому сейчас в кибернетике обращается особое внимание на анализ эффективной работы систем, т.е. результатов их деятельности. Несомненно, что функция результата должна быть параметризирована. Это необходимо не только для понимания организации всей системы, но главным образом для ее количественного описания и моделирования.

Исходя из всего этого, надо сделать попытку сформулировать принципы модели поведения живых систем и в особенности поведенческого акта на высшем уровне. Только в этом случае модель может стать действительно инструментом для постановки новых вопросов исследования и для обработки и понимания уже накопленных материалов.

Такую попытку мы сделали много лет тому назад, разработав теорию функциональной системы. В последнем варианте эта теория позволяет понять механизмы организации всех актов организма, имеющих то или другое полезное приспособительное значение.

Первая стадия, которую мы считаем универсальной для каждого акта, названа нами “афферентным синтезом”. Она состоит в том, что афферентации самого различного характера обрабатываются и сопоставляются таким образом, что в конечном итоге возникает постановка цели к действию с огромным количеством степеней свободы. Конечно, это логическая формулировка. На самом деле, изучая поведение нейронов, нами было установлено, что органическое слияние афферентаций происходит в нервном субстрате. Оказалось, что очень сильное мотивационное возбуждение на нейроне занимает свои характерные позиции. Ведущие свойства приобретает доминирующая в данный момент позиция. Так что решение возникает как результат сопоставления всего идущего от внешнего мира на фоне этой ведущей мотивации.

Я хочу сформулировать одно положение и хотел бы, чтобы оно было правильно понято, поскольку действительно это изменяет наше представление о ходе корковых процессов. В коре головного мозга все возбуждения, восходящие из подкорки, прежде всего встречаются на одном и том же нейроне, и только в последующем эти нейроны уже начинают вступать в интегральные взаимоотношения между собой. Таким образом, вся корковая деятельность должна быть расчленена на две стадии: первая стадия — встреча возбуждения на нейронах. Эти процессы сейчас постепенно расшифровываются, к сожалению, в настоящем сообщении нет возможности дать подробную физиологическую характеристику этих явлений.

Следующий этап заключается в формировании аппарата предсказания результатов, т.е. выработка наиболее вероятностных параметров будущих результатов. И только тогда, когда окажется согласованность между параметрами и “предсказанного” результата и параметрами действительного результата, воздействующего на ц.н.с. через механизмы обратной афферентации.

Если же здес^ результат не соответствует этому заготовленному возбуждению, то начинаются новые внутрицентральные перестройки, смысл которых состоит в поиске новой активной афферентации. Комбинируя изучение поведенческих актов с мик-роэлектродным исследованием, мы показали, что эта стадия характеризуется непрерывной реверберацией.

Почему эта разработанная нами модель действенна? Почему она оказалась для нас прогрессивной? Потому, что мы не знаем теперь общей афферентации, мы говорим об афферентации пусковой, мы говорим об афферентации, которая заканчивает процесс анализа информации о полученных результатах.

Следовательно, результаты есть центральный пункт всей функциональной системы. Они влияют обратно на аппарат, и если они недостаточны, то подбираются новые компоненты для построения более успешной программы действий.

Это обстоятельство я хочу подчеркнуть и для моделирования, поскольку вопрос о модели — это прежде всего построение подобия какого-то процесса или во всяком случае аналогичных состояний, всегда почти минует эту важную проблему. Ни одна система не может быть подобна биологической системе, если ее результаты не становятся наперед, если параметры этого результата не рассчитываются заранее и потом вся система не моделируется в соответствии с этими параметрами.

Главное, на что я хотел бы обратить внимание, что моделирование результата функционирования системы значительно меняет наши представления об основных законоположениях кибернетики.

Следовательно, перед нами неизбежно должен встать вопрос относительно формулировки понятия “система”.

Каковы наиболее характерные черты параметров системы, если мы хотим говорить об этом предмете в философском смысле? И второе —• какие параметры этой системы могут быть продуктивными для дальнейших исследований?

Когда Эшби говорил о моделировании, то он очень хорошо выразился, что мы должны разработать логику упрощения. Это не случайное выражение. Действительно, если мы не договоримся о логике упрощения при построении модели, то мы не будем знать, какие параметры мы должны сохранять, какие параметры не влияют на подобие модели и т.д.

Если все это обсудить, то и сам вопрос о результатах выступает на первый план, и я возвращаюсь к той первичной схеме, которую я взял как реальную модель из части обменных процессов в предбиологическом периоде организации устойчивости самоорганизующейся системы. И там уже результат является доминирующим и определяющим устойчивость системы моментом.

Я хотел бы остановить ваше внимание на одном эпизоде, который как раз говорит о том, насколько моделирование будет несовершенно, если вопросы большой архитектуры поведенческих актов и биологических реакций и вопросы получения результата оставить в стороне.

В микроэлектродных исследованиях нашей лаборатории тщательно изучалась природа конвергенции афферентаций на отдельные нейроны. Были показаны различные виды конвергенции: мультисенсорная, сенсорно-биологическая и другие.

С точки зрения модели нейрона, тут есть входы и положительные и отрицательные и, казалось бы, что этого достаточно для моделирования. Но здесь любая афферентация и конвергенция имеют свой функциональный смысл, никак не различающийся только в количестве синапсов или в качестве того воздействия, которое имеется.

Вот почему я считаю, что моделирование нейрона, пока оно останется на уровне нейрона и будет иметь только комбинации входных притоков возбуждения, вряд ли достигнет уровня моделирования и понимания процесса в целостном поведенческом акте.

Эти данные показывают, насколько несовершенно моделирование нейрона, основанное только на комбинациях возбуждающих и тормозящих входов.

Если с этой точки зрения посмотреть на некоторые кибернетические закономерности, то окажется, мы должны многое рассматривать несколько иначе, чем это было раньше. Возникает вопрос, может ли в биологической системе или в каком-нибудь весьма малом отрезке этой системы информация протекать вообще как информация? Нет, в любой системе, которая дает конечный результат, любая информация, так или иначе связана с ним, т.е., короче говоря, любая часть информационного процесса в системе будет содержать эквивалент будущего, еще не совершившегося результата. Таким образом, совершенно очевидно, что в системе не может быть нейронов, не перерабатывающих информацию о результатах того или иного рефлекторного действия.

Это мы особенно подробно изучали в дыхательном акте: информация о возбуждении дыхательного центра, в котором закодирована команда о вдохе 500 мл воздуха, сохраняет свою количественную характеристику при передаче в любые участки центральной нервной системы.

Возьмем другое направление кибернетики, связанное с анализом и конструированием надежных систем из ненадежных элементов. Вы знаете, как часто мы это говорим. Но если вдуматься в это, то оказывается не может быть надежной системы принципиально, если ее элементы ненадежны. Система неизбежно должна быть “ненадежной”, т.е. пластичной, она должна обязательно перестраиваться, как только изменяется любой ее компонент, т.е. эта ненадежность, которая, как мы говорим о компоненте, распространяется непременно на систему. А что надежно? Надежен результат. Вот ненадежная система, получающая надежный результат, и есть самоорганизующаяся пластичная система.

Значит, выражение “из ненадежных элементов построить надежную систему” по самому своему существу неправильно и должно быть соответствующим образом изменено.

Приведу пример из области физиологии. Когда-то один ученый проделал эксперимент с кроликом. Отсекая все четыре конечности, предварительно выработал определенную пробежку к определенной кормушке. Кролик без конечности посредством вращательных движений тела приближался к той же самой кормушке.

Здесь другая система, она вся изменена, но всегда надежен результат. Вот с этой точки зрения очень важно в исследовательском плане переключить внимание на результат, который любую самоорганизующуюся систему делает надежной при ненадежных компонентах. Так что результат является центральной фигурой в любой системе.

Таким образом, я в своем кратком сообщении хотел сконцентрировать внимание на том, что нельзя надеяться на построение модели максимально совершенной без учета следующих факторов:

1. Результат в любой модели должен быть первым шагом, с чего начинается расчет и построение модели.

2. Любая модель частичного характера должна быть частью пункта в большой архитектуре поведенческого акта или в большой архитектуре функциональной системы. Только тогда можно правильно сформулировать все компоненты. Кстати, в этом мы убедились сами, когда моделировали дыхательный акт со всеми его деталями, руководствуясь и этой схемой при построении такой модели.

3. Любое моделирование любого результата должно проверять соответствующий результат на внезапном изменении препаратов системы, что будет показателем ее способностей само-организовываться и достигать того результата, который был задан ранее.

Итак, анализ основных узловых механизмов саморегулятор-ных приспособлений живых систем приводит к выводу, что уже момент возникновения на нашей планете первичных живых систем связан был с закономерностями кибернетического характера. Организация приспособлений к окружающим условиям у живых организмов привела к весьма выраженному универсальному значению результата деятельности живых систем. Именно поэтому результат стал неотъемлемой частью любой самоорганизующейся системы и играет доминирующую роль во всех перестройках системы.

Понятие результата в настоящей философской литературе все больше и больше привлекает внимание. Наоборот, полное забвение этого понятия во всех сложных физиологических экспериментах способствует задержке понимания общих закономерностей жизни. Как говорит аргентинский философ Бунге, “Смешение действия с результатом свойственно не только философам, но и является недостатком нашей обыденной речи” (Бунге,

1962).

Все эти факты делают результат деятельности какой-либо системы самостоятельной физиологической категорией и требуют активного биологического и математического исследования.

Проблема моделирования какой бы то ни было системы неизбежно связана в теоретическом плане с понятием “система”. Широко распространено представление о том, что системы могут состоять из любого достаточно большого количества компонентов. В противовес этому положению мы выдвигаем представление о системе как о любой (большой или малой) совокупности компонентов, связанных достижением общего полезного результата.

Моделирование биологических систем прежде всего должно идти от параметрирования результатов и от оценки судьбы этих параметров в масштабах целой центральной нервной системы. Анализ общепринятых кибернетических закономерностей по критерию полезного результата системы делает очевидным, что разработка и практическое применение модели живых систем неизбежно должны начинаться с оценки результата системы. Без учета параметров результата и без анализа многосторонних воздействий этого результата на всю систему модель не может отразить наиболее существенных черт живой системы.

Трудно назвать более интересную научную проблему, чем проблема познания мозга, его глобальных механизмов и его молекулярной природы. Прямым следствием развития этой сферы знания должно быть разумное управление мозгом в будущем, а также использование законов его деятельности для конструирования различных механизмов, составляющих основу технического прогресса в нашу эпоху.

Когда один из корреспондентов спросил “отца кибернетики” Норберта Винера, допускает ли он возможность того, что высокоорганизованные “интеллектуальные машины” смогут в будущем поработить человека, Винер не без иронии ответил: “Если это и произойдет, то только по вине человека...”

И вопрос, и ответ подчеркивают крайнюю злободневность проблемы естественного и искусственного интеллекта. Дело в том, что некоторые кибернетики полагают, будто можно все смоделировать и даже создать машины, которые по своим интеллектуальным качествам превзойдут человека. Такие надежды широко распространены среди физиков, математиков, электро-ников. Однако здесь допускается серьезная логическая ошибка, суть которой будет разъяснена в данной статье.

Несмотря на важность проблемы интеллекта, переход от изучения фундаментальных проблем мозговой деятельности на уровне интеллекта к использованию результатов исследований в технической кибернетике пока еще наталкивается на серьезные препятствия: отсутствует достаточно полная модель искусственного интеллекта, соответствующая современным представлениям

о деятельности мозга в естественных условиях.

Проблема естественного и искусственного интеллекта ставит перед нами также и целый ряд вопросов философского характера. Действительно, тезис материалистической философии — “материя первична, сознание вторично” — устанавливает органическую историческую связь между этими феноменами, поскольку мы знаем, что неорганический мир существовал задолго до появления жизни на нашей планете и, следовательно, интеллект должен был неизбежно отразить законы неорганического мира и “вписаться” в них. Но если это так, то все свойства интеллекта должны были развиться на базе предшествующих органических форм и, естественно, должны быть приспособлены для оперирования объектами внешнего мира.

Иначе говоря, естественный интеллект — в примитивной форме — интеллект животных и в высшей форме — интеллект человека — неизбежно должен действовать на основе объективно познаваемых процессов и механизмов. Рассматривая этот вопрос в философском аспекте, мы можем сказать, что изучение искусственного интеллекта является одним из важнейших этапов познания материальной природы психических явлений и, следовательно, способствует дальнейшему развитию философии диалектического материализма.

Ясно, что надеяться на создание искусственного интеллекта можно только после создания достаточно солидного “концептуального моста”, который даст возможность максимально использовать наши фактические знания о принципах работы мозга.

2. ВАЖНЕЙШИЕ ЧЕРТЫ ИНТЕЛЛЕКТА И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКА

В последние годы в связи с попытками конструирования искусственного интеллекта исследователи столкнулись с необходимостью определения самого интеллекта и выявления его характерных черт. Без этого невозможен контакт между нейрофизиологами, психологами и специалистами по технической реализации основных черт интеллекта в моделях и рабочих конструкциях.

Успех Маккаллока в создании искусственной нейронной сети объясняется как раз тем, что он наиболее четко выделил некоторые характерные логические черты мозговой деятельности и использовал их для конструкции распознающего и “мыслящего” устройства^. Благодаря этим исследованиям проблема искусственного интеллекта стала широко разрабатываться именно нейрокибернетиками, а не нейрофизиологами. Последние продолжали оставаться на позициях классической нейрофизиологии с господствующей в ней “рефлекторной” манерой мышления, не дающей возможности понять решающие свойства, характерные именно для интеллектуальной деятельности. Естественным следствием этого была неопределенность в понимании нейрофизиологических свойств интеллекта и отсутствие научно обоснованных формулировок. Это обстоятельство значительно затруднило контакт между психологами, нейрофизиологами и кибернетиками.

Конструкторы искусственного интеллекта все чаще и чаще подходили вплотную к изучению как раз тех свойств мозга, которые физиологи в своих исследованиях даже не затрагивали.

Пожалуй, Марон был первым из кибернетиков, кто пришел к выводу, что не может быть и речи о понимании интеллекта вообще и о конструировании “интеллектуальной машины”, если эта система не будет обладать способностью к предсказанию^. Сопоставляя человеческий мозг с наиболее совершенными машинами кибернетического характера, он особенно отчетливо сформулировал их различие: способность к предсказанию у мозга и отсутствие этой способности у машин.

Условный рефлекс, по И.П.Павлову, несомненно, основывается на предсказании, поскольку условная реакция имеет “предупредительный” характер. Как показал наш анализ, в составе условного рефлекса имеется аппарат, который создается в процессе формирования рефлекса для оценки предстоящей ситуации, то есть акцептор результата реакции^.

Однако нейрофизиологи совсем не затрагивают в своих ра-

! См. Маккаллок У., Питтс У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности. Сб. “Автоматы”, М., 1956; McCulloch W.S. Logic and Closed Loops for a Computer Junket to Mars. In “Neural Networks”. Symposium. Ed. by E.R.Caianiello, N.Y., 1968; MacCay D.M. Operational Aspect of Intellect. In: “Mechanization of Thought Processes”, Vol. I., L., 1959; Минский М. На пути к искусственному интеллекту. ТИРИ, № 49, 1961

2 “I.R.E. Transactions of Information Theory”, 1962, Sept., Vol. It-8, № 5.

^ См. Павлов И.П. Полн. собр. трудов. Т. IV. Лекции о работе больших полушарий головного мозга. М.—Л., 1947.

ботах этой проблемы, поскольку господствующий принцип в понимании нервной деятельности — принцип рефлекторной дуги — полностью исключает саму возможность предсказывать будущее.

Суть дела в следующем: нервное возбуждение, вызванное раздражением какого-либо рецептора, согласно рефлекторной теории, распространяется по “рефлекторной дуге” на основе линейно-поступательного принципа, то есть от пункта к пункту. Между тем по самой своей сути предсказание предполагает “забегание вперед”, опережение хода возбуждений: в самом начале появляются процессы и физиологические аппараты, которые должны проявить себя лишь в заключительной стадии рефлекторного действия^.

На этот вид нервной деятельности указывал О.Аттли^. Описывая конструкцию управляющих механизмов, он отмечал: “...Вычислитель может непрерывно подсчитывать для каждого управляющего движения, которое опробовалось раньше, вероятность того, что оно приведет к цели”^. Говоря о цели, к которой ведут все движения, Аттли тем самым подчеркивает ее направляющее влияние на те действия, которые приближают будущие события.

Наиболее полно ролШ цели и предсказания рассмотрена в книге Л.Фогеля, А.Оуэнса и М.Уолша"*.

Определяя понятие “искусственный интеллект”, авторы стремятся найти те характерные признаки, которые могли бы быть общими и для естественного, и для искусственного интеллекта. Они совершенно правильно, на наш взгляд, сосредоточивают внимание не на тонкости, четкости и быстроте выполнения отдельных операций, а на логике механизмов, составляющих интеллект. Среди этих механизмов на первый план они ставят

! См. сб.: Проблема центра и периферии в физиологии высшей нервной деятельности. — Горький, 1935; Анохин П.К. Узловые вопросы в изучении высшей нервной деятельности. Сб.: Проблемы высшей нервной деятельности. — М., 1949, с. 9—128.

2 См. Аттли О А. Механизация процессов мышления (заключительная речь). Сб.: Самоорганизующиеся системы. — М., 1964, с. 430—434.

^ Там ж е, с. 432.

4 Фогель Л., Оуэнс А., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. — М., 1969.

механизмы принятия решения и предсказания , то есть формирования цели. Авторы считают, что будет “...более содержательным определять интеллект в терминах поведения некоего стремящегося к цели существа и измерять степень его интеллекта по адекватности принимаемых им решений”Таким образом, мы видим, что определение интеллекта охватывает наиболее сложные формы поведенческой деятельности: цель, “принятие решения”, предсказание. По сути дела, это верно. Однако недостаток такого определения состоит в том, что существенные и характерные для интеллекта факторы просто перечисляются, а не даются в той логической связи и последовательности, которая соединила бы их прочной нитью системного детерминизма.

И действительно, в приведенных выше определениях, как, впрочем, и во многих других, “цель” выступает как нечто наперед данное. А дальше начинает рассматриваться цепь поведенческих актов, направленных на достижение этой цели. Но как возникла сама цель? Какие факторы и какие материальные процессы предшествовали ее появлению и создали из нее материальный аппарат, направляющий специфическое стремление организма? Упомянутые выше авторы, а также и многие другие^ эту фазу “предцели” совершенно не рассматривают.

То же самое можно сказать и о принятии решения. Какие факторы толкают организм на принятие именно этого, а не другого решения? Ясно, что в процессе принятия решения происходит непрерывный подбор наиболее адекватного для данной ситуации решения. Но как это происходит? На основе каких конкретных нейрофизиологических механизмов выбирается одна-единственная поведенческая степень свободы из миллионов возможных степеней?

Обычно все эти процессы исследуются отдельно, вне их логической связи в масштабе целого поведенческого акта, а потому иногда и правильно выделенные факторы естественного

! Фогель Л., Оуэнс Л., Уолш М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. — М., 1969, с. 19.

^ См., например, Месарович М. Теория систем и биология: точка зрения теоретика. “Системные исследования. Ежегодник 1970”. — М., 1970; Уотерман Т.Х. Теория систем и биология: точка зрения биолога. Там же; Sadovsky V.N. The History and Perspectives of the Systems Approach Development and General Systems Theory. ”International Congress of the History of Sciences (18—24 August, 1971)”, — М., 1971.

интеллекта, как, например, “предсказание” (Фогель и другие), цель и принятие решения (Аттли), остаются изолированными фрагментами интеллекта, не связанными между собой логикой функционирования.

Оценивая нынешний этап в исследовании основных специфических характеристик естественного и искусственного интеллекта, мы можем сказать, что главным недостатком этих исследований является отсутствие универсальной модели, которая логически связала бы все этапы формирования интеллектуальных актов. Естественно, что эта модель должна достаточно полно отражать и нейрофизиологические механизмы каждого фрагмента интеллектуальных процессов.

Анализируя значение и содержание всех попыток моделирования интеллектуальных процессов на базе перцептронов, Ф.Ро-зенблатт очень ярко отразил стремления тех, кто занят исследованием процессов “принятия решения”.

“...B ближайшем будущем, — писал он, — потребуется, по-видимому, разработать целую программу психологических экспериментов с животными или людьми для пополнения наших сведений о характеристиках моделей. Когда это произойдет, модели фактически станут использоваться как "предсказывающие" устройства, способные "вырабатывать определенные данные (вначале, возможно, довольно грубые), которые у людей до сих пор не наблюдались. Конечным использованием модели мозга с точки зрения психологической ценности как раз и являются эксперименты такого рода, в которых модель правильно предсказывает явления, еще не открытые в биологических системах"!.

Как видим, Розенблатт возлагает весьма большие надежды на модели мозга типа “предсказывающих” устройств. Однако, чтобы эти модели правильно предсказывали и правильно ориентировали в будущих явлениях, они должны заимствовать у мозга те его свойства и механизмы в форме акцептора результатов действия, которые дадут ему возможность формировать цель поведения, предсказывать сам результат поведения и ежесекундно контролировать и сличать полученный результат с поставленной заранее целью. Именно этими-то свойствами не обладает ни

! Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics. Washington, 1962.

одна из существующих моделей мозга, то есть искусственного интеллекта. Ясно, что такая удовлетворяющая исследователя модель может быть построена только при непременном использовании данных нейрофизиологии для постоянной коррекции работы этой модели.

Несмотря на то, что проблемам принятия решения, формулировки цели и предсказания в последнее десятилетие уделяется очень много внимания, все попытки создания искусственного интеллекта находятся лишь в самой начальной стадии.

Как известно, при изучении биологических систем в силу устоявшихся традиций принято считать, что любой поведенческий акт заканчивается действием. При этом полезный результат действия фактически никогда не включается в процесс как самостоятельная физиологическая категория. А между тем именно в том пункте лежит причина трагического взаимонепонимания между представителями весьма близких областей науки — нейрофизиологии и психологии. Для последней, как известно, цель и принятие решения стали необходимыми факторами в изучении интеллектуальных процессов.

Кибернетика внесла в психологию целый ряд смелых идей, которые заставили ее принять такие синтетические понятия, как цель, польза, предсказание и т.д.

Можно было бы назвать большое количество исследований последних лет, в которых детальнейшим образом разрабатывается проблема “принятия решения” в самых разнообразных ситуациях. Наиболее полные обзоры результатов изучения этой темы были сделаны на специальных симпозиумах^.

Одним из значительных событий в исследовании характерных свойств интеллекта явилась организация во Франции Института “высшего синтеза”, занимающегося изучением “принятия решения” и пути построения “искусственного интеллекта” (Institut des Hautes Syntheses Nice, France). На одной из последних сессий института (1971) специально обсуждался вопрос о соотношении естественного и искусственного интеллекта.

XX Международный психологический конгресс (Токио, 1972) провел особый симпозиум по проблематике “принятия

^ См., например, “Decision Processes”. Ed. by R.M.Thrall. N.Y., 1954.

решений” (Dynamic, Aspect of “Decision Making”)** В докладах У.Эдварса, Г.Экеля, М.Тода, М.Месика были еще раз поставлены вопросы об основных признаках принятия и выполнения решений. Экель акцентировал внимание также на физиологических коррелятах принятия решения и соответствующих ему положительных и отрицательных эмоциональных состояниях.

Все сказанное выше можно резюмировать следующим образом:

а) Большое внимание к проблемам искусственного и естественного интеллекта поставило перед специалистами различных областей науки актуальные задачи по изучению характерных черт естественного интеллекта и применения результатов этой работы к построению искусственного интеллекта. Сама возможность удачного решения этого вопроса сулит широкие перспективы прогрессивного развития многих областей экономики и промышленности.

Использование результатов таких исследований в электронике, медицине, педагогике и в других областях может привести к революционным сдвигам в этих науках. Поэтому весьма важно правильное понимание сути такого прогресса.

б) Несмотря на значительность проблемы, ее нынешнее состояние нельзя считать удовлетворительным. Нет четкого определения самого понятия интеллекта, его состава и решающих механизмов его отдельных операций. Наиболее синтетические и характерные для интеллекта узловые механизмы, такие, как “принятие решения”, “цель”, “предсказание”, не только не изучены в их глубоком нейрофизиологическом содержании, но даже не вскрыты их операциональные взаимодействия в момент осуществления интеллектуальных актов.

Пожалуй, одним из самых существенных пробелов в изучении искусственного и естественного интеллекта является то, что не выявлено логическое единство в самой архитектуре интеллектуальных актов; не установлена детерминистическая связь между указанными выше узловыми механизмами интеллекта. Каждый из них берется для исследования как нечто отдельное, независимое от других свойств и механизмов интеллекта.

* См. “XX Congress International de Psychologie. Guide Resume”. Tokyo, 1972.

В последующих разделах статьи мы попытаемся применить для исследования этой проблемы системный подход в виде теории функциональных систем, разрабатываемой в нашей лаборатории на протяжении последних сорока лет.

Как мы уже видели, одной из существенных тенденций современной нейрофизиологии является изоляция отдельных механизмов мозга для удобства экспериментирования над ними в целях изучения их свойств. Этот аналитический прием, общий для многих биологических наук, уже дал значительные результаты. Однако прием этот полезен и хорош только на определенной стадии научно-исследовательского процесса: при сборе первичных материалов и в период подготовки к широким обобщениям.

Все функции организма и особенно функции его нервной системы по своей природе являются логически целостными, и потому понимание их биологического смысла зависит от того “высшего синтеза”, в котором выявится реальная роль каждого механизма в образовании кооперативного целого. Теория функциональной системы как раз и имеет своей целью выявить органическое единство механизмов, которые обычно исследуются в отдельности.

Много лет назад, изучая процесс компенсации нарушенных функций, мы увидели, что все сложные факторы деятельности, такие, как память, эмоция и цель, выступают в органическом единстве, и только это единство способно восстановить нарушенную функцию⁶³. Такое функциональное единство в силу его системного характера было названо нами функциональной системой. Она представляет собой законченную единицу деятельности любого живого организма и состоит из целого ряда узловых механизмов, обеспечивающих логическое и физиологическое формирование поведенческого акта (см. рисунок).

Обратная афферентация
Общая схема функциональной системы как логической модели поведенческого акта в составе наиболее характерных узловых механизмов интеллектуальной деятельности. Развитие поведенческого акта до стадии выхода афферентных возбуждений на периферии и формирования действия. Виден уже сформировавшийся акцептор результатов действия, осуществляющий предсказание свойств будущего результата.

Так как характеристика теории функциональной системы неоднократно давалась нами в различных публикациях, здесь будет дана лишь краткая характеристика ее узловых механизмов с точки зрения их важности для построения “искусственного интеллекта”.

Функциональная система устраняет дефект имеющихся схем интеллекта. Как мы уже отмечали, механизм “принятия решения” большинством авторов рассматривается как нечто первичное и исходное для всех других процессов интеллектуального акта. Такой подход не может удовлетворить объективно мыслящего исследователя, поскольку принятию решения должен предшествовать весьма сложный процесс обработки весьма сложной информации.

Эта стадия интеллектуального акта была названа нами “афферентным синтезом” в связи с тем, что в процессе этого синтеза происходит одновременная обработка самой разнообразной информации, поступающей в центральную нервную систему из внешнего и внутреннего мира. На этой стадии “предрешения” синтезируется целый ряд возбуждений. Как и весь поведенческий акт в целом, стадия “предрешения” формируется на основе доминирующей в данный момент эмоции или мотивации. Последняя, говоря психологическим языком, представлена желанием или потребностью. Такое доминирующее возбуждение, как показывают эксперименты на простых формах потребности (голод, жажда, половая потребность и т.д.), обладает способностью извлекать из многочисленных синаптических образований мозга все то, что было связано в прошлом с удовлетворением или разрешением именно этой, доминирующей в данный момент потребности (исследования наших сотрудников Судакова, Котова, Журавлева и других).

В процессе распространения возбуждения по нейронам мозга неизбежно привносятся и другие возбуждения — от совокупности факторов внешней обстановки.

Таким образом, и это было показано в эксперименте, на каждом нейроне коры головного мозга одновременно обрабатываются возбуждения трех различных источников: внутреннее возбуждение, связанное с формированием той или другой доминирующей мотивации, внешние возбуждения, представленные содействием данной обстановки, и возбуждения памяти, извлеченные как мотивацией, так и данной обстановочной афферентацией. Только одновременная обработка этих возбуждений и сопоставление всех комбинаций возбуждений с прошлым опытом дают возможность организму принимать то или иное решение для получения полезного результата.

Экспериментальные исследования свидетельствуют о том, что все упомянутые возбуждения, а иногда дополнительно и специальный пусковой фактор (например, условный сигнал) должны одновременно встретиться на одном и том же нейроне, правильнее сказать, на каждом из миллионов нейронов.

В стадии “предрешения”, то есть афферентного синтеза, во всех случаях формирования поведенческого акта решается главнейший вопрос: какой полезный результат должен быть получен в данной ситуации и при данной комбинации составных возбуждений этой стадии.

Мы видим, что только строго научное исследование стадии “предрешения” может привести к совершенно четкому детерминис-гическому объяснению и самого процесса принятия решения. Действительно, микроэлектродное исследование отдельных нейронов коры головного мозга показало, что этот процесс обработки всей исходной информации совершается при помощи многих динамических механизмов, биологический смысл которых состоит в том, чтобы выработать наиболее адекватное решение для данной ситуации и обеспечить наиболее точное его исполнение»

Так, например, активизирующие аппараты подкорковой области (гипоталамус, ретикулярная формация) обеспечивают образование ассоциаций и извлечение информации из памяти. Эти же активирующие возбуждения значительно повышают различные способы нервных элементов коры мозга и, в частности, способность к конвергенции на них разнородных возбуждений. К этому надо добавить еще усиление реверберации возбуждений между корой и подкорковой областями, благодаря которой осуществляется поиск наиболее продуктивного синтеза для предстоящего принятия решения (опыты А.И.Шумилиной). Таким образом, нам необходимо представить себе все то, что могут дать нам нейрофизиологические эксперименты для понимания механизмов принятия решения как одного из главнейших факторов формирования интеллекта.

Для понимания этого ответственного синтетического процесса в интеллектуальной деятельнсти мы должны представить себе отдельный нейрон и миллионы нейронов как образования, обладающие бесчисленным количеством степеней свободы, которые обусловлены способностью нейрона производить самые разнообразные конфигурации нервных разрядов.

Простой математический расчет показывает, что количество степеней свободы в масштабе целого мозга с трудом может быть записано цифрой длиной в 9,5 миллиона километров!.. Именно это количество степеней свободы головного мозга и представляет собой ту бесконечную клавиатуру, на которой разыгрываются сотни миллионов различных мелодий — поведенческих и интеллектуальных актов.

Итак, мозг и организм в каждый данный момент обладают необъятным количеством степеней свободы, одновременный запуск которых привел бы к чудовищному хаосу в поведении организма. Организованное поведение человека и животных предполагает неизбежное ограничение этого огромного разнообразия. Следовательно, принятие решения по самой своей сути представляет собой выбор одной степени свободы, наиболее адекватно удовлетворяющей требованиям данной ситуации. Суть проблемы заключается в том, каким образом мозг осуществляет выбор из миллиардов возможных одной-единственной степени свободы, дающей полезный эффект именно в данной ситуации.

Здесь необходимо коснуться вопроса, который обычно ускользает от исследователя, но который неизбежно возникает, если придерживаться системной точки зрения, то есть рассматривать весь процесс построения поведенческого акта в аспекте функциональной системы.

При внимательном изучении общей схемы последовательного действия узловых механизмов функциональной системы можно увидеть, что принятие решения ориентировано на тот результат, который соответствует доминирующей в данный момент мотивации. Наблюдения последних лет свидетельствуют, однако, о том, что в стадии афферентного синтеза из памяти извлекаются не только общие афферентные черты той или иной внешней ситуации, но и признаки тех результатов, которые когда-то получались при подобных мотивационных и эмоциональных состояниях.

Иначе говоря, наш мозг обладает поразительной способностью к системной генерализации возбуждения, способностью охватывать не только частные признаки каких-либо событий, но и степень успешности и полезности тех результатов, которые были получены в аналогичных ситуациях в прошлом. Результаты прошлого могут последовательно извлекаться из памяти и сопоставляться с потребностью данной ситуации до тех пор, пока доминирующая ныне мотивация не станет вполне соответствовать одному из результатов прошлого. Пожалуй, это одна из самых замечательных способностей нашего мозга, которую можно было бы назвать перебором мнимых результатов прошлого и сопоставлением их с потребностью данного момента.

Возникнув в эмоциональных структурах мозга (гипоталамус, лимбическая система и ретикулярная формация), мотивационное возбуждение иррадиирует даже в те структуры мозга, которые хранят в памяти сами результаты различных удовлетворений именно данной мотивации в прошлом.

Например, состояние аппетита зависит от того, что латеральное ядро гипоталамуса непрерывно раздражается “голодной” кровью. Это возбуждение, поднимаясь в кору мозга в восходящем направлении, мобилизует здесь элементы прошлого опыта, относящегося именно к данной мотивации. Мы начинаем перебирать возможность ее удовлетворения в соответствии с данной ситуацией. Попросту говоря, ищем, где бы мы могли закусить. При этом часто говорим, что в такой-то ресторан мы не пойдем, “поскольку там плохо кормят”.

Что значит такое решение с нейрофизиологической точки зрения? Оно означает (см. рис.), что, перебирая возможности удовлетворения пищевой мотивации, мы не только извлекаем из памяти сведения о посещении этого ресторана в прошлом, но также и результат посещения, то есть вспоминаем саму еду и вкусовые ощущения от пищи, полученные когда-то именно в этом ресторане.

Из рисунка видно, что под влиянием доминирующей мотивации в процесс воспоминания включается практически вся функциональная система со всеми¹ ее механизмами, в том числе и механизм оценки полученного результата.

Поразительная вещь! Интеллект оперирует гармоническим сочетанием главнейших факторов нейрофизиологической основы, необходимых для принятия решения: всей настоящей ситуацией (голод, обстановка) и всем многообразием опыта прошлого, также связанного с удовлетворением пищевой мотивации. Казалось бы, эта система взаимодействия так далека от реальной мозговой структуры. Однако мы видим, что каждый элемент нашей интеллектуальной деятельности имеет вполне определенную нейрофизиологическую основу. Составляющие ее механизмы функциональной системы детально изучаются в нашей лаборатории⁶⁴.

Возвращаясь к принятию решения, которое, согласно нашей схеме, является результатом предшествующего афферентного синтеза, мы должны на основании всего предыдущего признать, что на стадии афферентного синтеза осуществляется универсальный перебор извлеченных из памяти всех прежних результатов действия и всех прежних оценок этих результатов в соответствии с наличной доминирующей мотивацией. Именно для этой ответственной стадии, очевидно, и нужен процесс реверберации, мобилизующий все сокровища кладовых нашей памяти. Следовательно, “принятие решения”, обозначенное в нашей модели (см. рис.), является той процедурой, результат которой был признан после перебора “мнимых” результатов наиболее адекватным для данной обстановки.

С нейрофизиологической точки зрения этот процесс выбора единственной степени свободы состоит, очевидно, в непрерывном сканировании различных результатов, а эталоном для этого сканирования служит наличная в данный момент доминирующая мотивация. Экспериментами нашей лаборатории показано, что в ряде специфических случаев¹ кортико-гипоталамическая реверберация может быть весьма отчетливой.

В этом разделе мы подходим к анализу такого нейрофизиологического аппарата, в котором скрестились главнейшие пути исторических поисков отгадки тайн человеческой психики (“цель”, “предсказание”, “ошибка”, “память”, “ожидание” и многое другое). Как оказалось, все эти факторы имеют единый нейрофизиологический стержень, совершенно четко формирующийся в момент (или несколько позднее) принятия решения. Прежде всего я имею в виду нейрофизиологический аппарат предсказания, названный нами “акцептором результатов действия”. Что это за аппарат? Какова его природа и каковы функции? Благодаря перебору всех признаков прошлых результатов и сличению их с данной доминирующей мотивацией этот аппарат сосредоточивает в себе все афферентные признаки того конечного результата, по поводу которого было принято решение.

Разберем пример. Если принято решение взять со стола стакан, то в появляющемся акцепторе результатов будут сконденсированы все относящиеся к действию признаки стакана: его внешний вид, вес, температура и т.д. Смысл этого аппарата, опережающего и предсказывающего свойства будущего результата, состоит в том, что в конце действия, то есть после взятия стакана, должна быть получена вся информация о параметрах этого действия. Именно в этот момент в центральной нервной системе и происходит сличение результата, который прогнозировался в акцепторе результатов действия (взять стакан), с параметрами реально полученного результата⁶⁵.

В момент сличения двух комплексов возбуждений наша нервная система осуществляет контроль результатов произведенного действия. Если сличение показало, что прогнозированные параметры (предсказание) в акцепторе будущего результата полностью совпадают с параметрами реально полученного результата, то данное действие заканчивается, а его результаты получают “санкцию” и используются для формирования следующего этапа поведения. Если же выявляется несовпадение параметров реально полученного результата действия с запрогнозированными, то это рассогласование стимулирует построение и подбор новой программы действия, более точно обеспечивающей получение запро-гнозированных результатов.

Поскольку все наше поведение представляет собой подлинный континуум результатов, больших и ма^леньких^, то практически такого рода сличения происходят в нервной системе непрерывно. Так, например, даже результаты таких незначительных действий, как открывание двери на лестницу, спуск по лестнице, посадка в автобус и т.д., оцениваются и формируют цепи получения последующих результатов. Однако и они могут быть дискретизированы на еще более мелкие результаты: например, постановка ноги на первую ступеньку автобуса, на вторую и т.д. Поразительно, что от каждого такого “маленького” результата наша нервная система должна непременно получить информацию, ко-

* Анохин П.К. Узловые вопросы в изучении высшей нервной деятельности. Проблемы высшей нервной деятельности. — М., 1949, с. 9—128.

2 Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем. — М., 1971.

торая обрабатывается в соответствующем акцепторе результатов действия. Малейшее несоответствие результата прогнозу (мы оступились) — и мозг немедленно подбирает новое движение.

Из этой краткой характеристики функций аппарата, прогнозирующего результаты, становится понятным и его название — акцептор результатов действия. Латинское слово acceptare содержит в себе два смысла — “принимаю” и “одобряю”, которые представлены в функциях акцептора результатов действия⁶⁶.

В нашей лаборатории были проведены многочисленные эксперименты на клеточном и нейрохимическом уровнях для исследования того, как создается этот аппарат предсказания в каждом отдельном случае и каковы его функции в масштабе целой функциональной системы (см. рис.).

Теперь мы можем оценить значение этого аппарата для интеллектуальной функции человека и животных и определить его роль в изучении искусственного интеллекта. Прежде всего он является аппаратом предсказания, поскольку в нем прогнозируются свойства будущего, еще не полученного результата. Так как во всех наших действиях получение того или иного результата связано с заранее поставленной целью, то совершенно очевидно, что аппарат акцептора результатов действия практически является и аппаратом цели. Из этого положения вытекает, что цель в нашем понимании и в наших экспериментах не является чем-то изначальным, а подготавливается сложной работой нервной системы в стадии афферентного синтеза. Именно это обстоятельство позволяет выразить цель как психологическое понятие на языке нейрофизиологических механизмов и объективных причинных связей между процессами, происходящими в головном мозге.

Необходимо подчеркнуть, что при рассмотрении вопросов о предсказании и цели перед нами особенно четко вырисовывается философская сторона проблемы интеллекта и ее решения на основе концепции функциональной системы.

Действительно, совсем недавно одно лишь произнесение таких слов, как “предсказание”, “цель”, “целесообразное поведение”, грозило физиологу обвинением в идеализме, в отрыве от материалистических принципов. Такая ситуация в физиологии исторически вполне объяснима, поскольку еще не был подготовлен соответствующий “научный климат” для материалистического разрешения проблемы цели и предсказания. Такой климат был создан в физиологии мозга в основном рефлекторной теорией.

И потому, естественно, мы мирились с поразительным парадоксом: каждый мыслящий человек прекрасно осознавал, что он ставит цель сделать “что-то” значительно раньше, чем реализует это “что-то”. Но вместе с тем физиология мозга не имела средств для объяснения тех механизмов, с помощью которых мозг ставит перед человеком “цель” и с помощью которых он может предсказывать реализацию этой “цели”.

С выявлением объективных нейрофизиологических закономерностей, обеспечивающих высшие функции интеллекта, отношение к этой проблеме радикально изменилось. В настоящее время, как можно было видеть, она успешно разрабатывается на основе принципов и категорий диалектического материализма, что приближает нас к реальному моделированию интеллекта.

Это становится возможным благодаря тому, что концепция функциональной системы позволяет охватить все те основные механизмы, которые помогают понять естественный интеллект.

Как показывают электрофизиологические исследования формирования подобного аппарата у человека, мы можем искусственно вводить и выводить из акцептора результатов действия любые новые компоненты (так называемое “обогащение акцептора результатов действия”), что значительно расширяет нашу власть, нашу способность воздействовать на интеллектуальную деятельность, в частности на процессы обучения.

Возникает, однако, один вопрос: являются ли все описанные выше принципиальные механизмы интеллекта специфическими только для высших уровней развития животных или даже только для человеческого мозга? Этот вопрос краеугольный, поскольку он очень тесно связан с другими вопросами, например, с таким: есть ли интеллект у животных и когда и у каких животных он появился в процессе эволюции?

Интересную попытку сделали Фогель и другие, попробовав построить эволюционную модель “искусственного интеллекта”, которая должна совершенствовать свои основные свойства путем разрастания примитивных механизмов в последующих “поколениях”⁶⁷. Следует отметить, что в эволюционном моделировании накопление опыта осуществляется несколько иным способом, чем в интеллекте животных в процессе эволюции.

Отвечая на поставленные выше вопросы, мы должны прежде всего высказать основное положение, сложившееся у нас в результате многих лет работы над описанными выше свойствами интеллекта: ни одно из тех свойств мозговой деятельности, которые мы выше рассматривали как характерные признаки интеллекта, не появлялось внезапно, на каком-то “рубиконе”, до которого этого свойства не было и после которого оно появилось.

Все эти свойства возникли уже на заре зарождения жизни, и все они являлись уже тогда частью динамической физиологической архитектуры. Больше того, они явились conditio sine qua non самого развития живых существ.

Это может показаться странным, поскольку мы всегда описываем интеллект как выдающееся свойство живого, присущее по крайней мере самым высшим и совершенным представителям животного царства.

Однако наше недоумение немедленно рассеется, если мы представим себе, как происходило формирование интеллекта. Возьмем для примера предсказание будущих событий или результатов какой-либо деятельности, выполняемой некоторой четко очерченной функциональной системой.

При каких условиях внешнего и внутреннего мира животного возможно предсказание? Главным условием предсказания является то, что цепь событий, по поводу которой осуществляется предсказание, неоднократно повторялась в прошлом в определенных местах пространства в определенные моменты времени. Наш интеллект может предсказать, что после дня последует вечер, а после вечера ночь, только потому, что этот нерушимый ход внешних событий повторялся миллионы лет, и тогда, когда были живые существа, включая человека, и даже тогда, когда не было намека на их появление.

Здесь потребуется несколько отойти от конкретных нейрофизиологических процессов и механизмов и обратиться к обобщениям более широкого характера.

Пространственно-временной континуум движения материи, как справедливо отмечал Планк, является абсолютным законом мира. Но этот закон действовал задолго до появления жизни на Земле. Иначе говоря, жизнь, то есть живые существа должны были volens-nolens “вписаться” в рамки, задаваемые этим фундаментальным законом, и только при этом условии им было обеспечено выживание. Этот факт и привел к тому, что именно вписанность, или отражение живыми существами про-странственно-временного континуума, стала совершенно неизбежной предпосылкой предсказания.

Рассмотрев этот вопрос применительно к целому ряду биологических явлений, мы в свое время сформулировали принцип опережающего отражения мозгом действительного ряда событий во внешнем мире. Именно это свойство является изначальным свойством протоплазматических процессов даже у низших животных, для которых смена, например, сезонных явлений (лето — осень — зима — весна — лето) была неизменным условием жизни на протяжении миллионов лет.

Можно привести десятки примеров поразительной точности и целесообразности приспособления к этим абсолютным законам неорганического мира.

Так, например, исследователей-натурцлистов давно интересовало следующее парадоксальное явление. Личинка осы (Вагсоп) остается на зиму в стадии личинки, а весной начинаются следующие циклы развития. Поражает в этом факте одно: как личинка, содержащая в своем теле большое количество жидкости (воды), может пережить, не погибая, почти сорокаградусные морозы. Предполагалось, что вода, содержащаяся в ней, должна была бы немедленно замерзнуть, почти все протоплазматические соединения в ее клетках разрушиться, а сама личинка — погибнуть. Однако личинка этой осы все-таки не погибает. Исследования последних лет показали, что личинка Вагсоп имеет пора-

зительное приспособление, которое является с удивительным опережением (“предсказанием”) хода природных явлений. Оказалось, что уже первые осенние заморозки являются стимулом к ускоренному образованию и накоплению в протоплазме клеток личинки глицерина, который значительно снижает критическую температуру замерзания. Поэтому личинка оказывается защищенной от заморозков.

Главное в этом феномене состоит в том, что криоскопическая точка протоплазмы снижается гораздо более, чем того могло бы требовать реальное похолодание. Уже при осенних заморозках личинка оказывается способной перенести сорокаградусные морозы.

Этот интересный факт показывает, что “предсказание”, то есть создание условий для реакций, которые понадобятся только в будущем, есть универсальное явление живой природы, основанное на ритмичности пространственно-временных явлений, которые обусловлены или течением процессов неорганической природы, или повторением событий в силу активного движения животного в окружающей его среде.

В сущности, открытие И.П.Павловым условного рефлекса было открытием опережающих отражений внешнего мира в высокоспециализированном субстрате -— в нервной системе. В самом деле, когда в ответ на звонок у собаки выделяется слюна, то это происходит совсем не потому, что слюна должна “переварить звонок”, а потому, что в будущем появится пища, которую надо переварить. Следовательно, в силу повторения последовательности определенных воздействий внешнего мира мы создали линию облегченных реакций, в которых достаточно первого толчка, чтобы химическая реакция протоплазмы, подобно реакции бикфордова шнура, распространилась по нервной системе в будущее, опережая последовательное развитие внешних событий.

Из разнообразных примеров и приведенных рассуждений становится ясным, что “предсказание” как феномен изолированного интеллектуального акта имеет глубокие исторические корни. На внешнем этапе эволюции органом этого опережающего процесса стала нервная система. Именно она в сотни раз обострила и ускорила опережающие процессы, и именно благодаря этому мы можем совершить почти фантастическое

путешествие по будущему в ответ на какой-либо толчок или сигнал из внешнего мира.

Эволюция, начавшаяся с примитивного протоплазматического “предсказания”, усовершенствовала этот процесс в материальных явлениях мозга до такой степени, что мозг стал органом, который в каждый данный момент своей деятельности сочетает в себе прошлое, настоящее и будущее.

Все это не является фантазией нейрофизиолога. Микроэлектродный метод дает нам возможность установить, что некоторые нейроны, испытывая настоящее раздражение, включают накопленный в прошлом опыт и одновременно с этим формируют процессы, содержащие в себе качества того результата действия, который будет получен только в будущем. В нашей лаборатории эти нервные клетки мозга мы назвали “нейронами трех времен”.

Резюмируя обсуждение проблемы “предсказания”, мы должны подчеркнуть, что “предсказание”, выявляемое на высших этапа интеллектуальной деятельности, есть продукт наиболее совершенного развития того прототипного процесса, который проявляется уже в опережающем протоплазматическом отражении действительности.

Однако возвратимся к естественному развитию событий при формировании поведенческих актов на высшем уровне. Процесс афферентного синтеза, как мы уже говорили, заканчивается принятием решения, являющимся итогом перебора возможных результатов, органически связанных в прошлом с данной мотивацией. Таким путем осуществляется одно из самых замечательных явлений в активности мозга: формирование на уровне нервной системы модели всех признаков и свойств будущего полезного результата, в связи с которым и ради которого разбивались процессы афферентного синтеза. Это и есть цель.

Приведенные в этой статье соображения убеждают нас в том, что для познания основных свойств естественного и искусственного интеллекта необходимо идейное перевооружение всей современной нейрофизиологии, выработка новых методических и методологических подходов. И действительно, поиски наиболее характерных черт искусственного интеллекта показали, что нейрофизиология, строящаяся только на традиционной, по преимуществу аналитической основе, не может надеяться на успех в решении данной проблемы.

В свое время в связи с возникновением кибернетики крупнейший французский физиолог А.Фессар писал, что наука вступила в эпоху обратных связей⁶⁸. Это было совершенно верно. Но к этому надо добавить вступление нейрофизиологии в эпоху более широкого и глубокого синтеза нейрофизиологических и поведенческих исследовательских задач, нового синтеза данных, добытых в отдельных биологических науках. Прежде всего здесь следует сказать об усовершенствовании системного подхода, который содержал в себе все возможности для изучения самых высших форм деятельности мозга: “принятия решения”, “цели”, “предсказания”, “интеллекта” и других.

Предлагаемый в данной статье подход, опирающийся на теорию функциональной системы, как нам кажется, приближает нас к решению все еще загадочных проблем интеллекта. Во всяком случае, нам стали ясны некоторые общие аспекты проблемы, открылся доступ к конкретному научному и экспериментальному исследованию тех аспектов, которые еще совсем недавно были прерогативой психиологии, а часто оказывались основой для идеалистических интерпретаций.

И здесь при изучении исторических предшественников интеллекта были сделаны серьезные обобщения, позволившие понять непрерывную эволюцию интеллекта. Главнейшие свойства интеллекта: афферентный синтез, постановка цели, принятие решения и оценка полученного результата, предсказание и обратная афферентация, санкционирующая получение полезного результата, — эти синтетические процессы имели большую предысторию; они развивались из тех примитивных форм, которые сложились уже на заре жизни на нашей планете.

Эта общность архитектуры поведенческого акта и есть тот исторический фактор, благодаря которому жизнь и мозг развились до высшего этапа — человеческого интеллекта.

Исследования последних лет еще более убеждают нас в

успешном применении теории функциональной системы к решению вопросов интеллекта. Ее конкретные синтетические узловые механизмы, выросшие на системной основе, дают возможность перекинуть “концептуальный мост” между нейрофизиологией, психологией и теми проблемами, которые возникают на путях познания тайн интеллекта.

Итак, философия диалектического материализма еще раз получает доказательство того, что интеллект, сознательная деятельность и активное преобразование самого приспособления к внешним факторам являются истинным продуктом исторического раз-нития от материи к сознанию на основе фундаментальных шконов неорганического и живого мира на нашей планете.

Понятие “принятия решения” стало популярным в последние годы, хотя и надо отдать справедливость под сильным давлением нейрофизиологии. Часто это понятие переводится в область терминологическую, в область понятий, более близких к житейским, чем к научным. Обязательная необходимость ввести научное понятие “принятие решения” появилась в процессе разработки различных больших и малых систем, когда стало важным определить этап, на котором заканчивается формирование и начинается исполнение какого-либо акта, т.е. можно сказать, что система приняла решение.

В физиологии поведенческий акт долгое время рассматривался как прямая связь: стимул на входе определяет реакцию на выходе. Если подходить к развитию событий с точки зрения механистического детерминизма (т.е. звено к звену), то по сути дела нет и не нужно никакого решения — ему не было места. Тем не менее наблюдения показывали, что может быть много входов, а выход выбирается только один — и этот выход детерминистически, причинно не может быть связан ни с каким отдельным входом. Становилось ясным, что какая-то система интегрирует все входы и принимает решение о выходе на основе учета всех входов. Так возникло убеждение, что механистический подход не сможет объяснить ту сложность, которая имеется в организме, и особенно на высшем уровне, где решение делается постоянным этапом в поведении человека.

Следовательно, первый и важный момент: решение есть неизбежный предмет интеграции и предмет выбора — из многих возможностей выбирается одна, которая способна обеспечить организм или машину наилучшим эффектом.

И тут появилось некоторое взаимонепонимание между спе-

* Вопросы ПСИХОЛОГИИ. — 1974. — № 4, с. 21—29.

циалистами разных наук, поскольку в проблему решения включились специалисты всех видов (возьмите, например, материалы, которые изданы сейчас Грузинским Институтом кибернетики в

1 билиси после обстоятельной, очень широкой и представительной конференции по принятию решений).

Оказалось, что почти при всяком обсуждении принятие решения начинается с решения как такового, т.е. со структуры решения, как соответствующего начала для каких-то деятельностей и т.д. Но решение не является началом, решение является результатом какой-то очень тонкой и обширной работы, проделанной мозгом. Поэтому выявилась необходимость вовлечь в сферу внимания не только само принятие решения, но и стадию “предрешения”, которое формирует решение и предопределяет его направленность. И тут оказалось, что принятие решения невозможно без этой стадии предрешения, которая делает самую “культурную”, самую “интеллигентную” работу, а именно: определяет, какие обстоятельства должны быть учтены при принятии решения, из какого набора нужно выбирать ту деятельность организма или машины, которая окажется наиболее адекватной, и какие альтернативы рассматривать. На заключительном заседании этого очень представительного и широко поставленного собрания (как это всегда делает В.В.Чавчанидзе) пришли к выводу, что в сферу внимания должно войти и предрешение.

Поэтому выражение “принятие решения” не должно быть гипнотизирующим фактором, — это есть конечный акт одного весьма разветвленного процесса и начало другого.

Возникает вопрос: какой же универсальный стержень может быть предложен, чтобы выделить принятие решения и сделать его объективно изучаемым процессом? Другая сторона этого вопроса: как много здесь изоморфизхиа по отношении^ ко всем видам принятия решения в различных направлениях? Мы долго над этим думали и работали, и оказалось, что общая теория функциональных систем дает такой стержень и является единственной сейчас в поле чрения. Это не значит, что другого нельзя найти, но сейчас она является единственным аппаратом, единственной моделью, которая позволяет изучать самые тонкие механизмы принятия решения в различных системах и охватывает как стадию предрешения, гак и само решение и последствия решения.

В функциональной системе принятие решения не является изолированным механизмом, изолированным актом, а является этапом в развитии целенаправленного поведения.

Это очень важный переход. Я прошу обратить на него внимание. В теории функциональной системы это очень важно. Мы ставим на первое место не “отдельности”, например, память как память, как что-то изолированное. Память работает в системе на своем месте, имеет свою роль и т.д. Это же относится и к мотивации, и к принятию решения, т.е. система объединяет все эти позиции.

Таким образом, я прошу обратить внимание на это очень важное положение, что принятие решения не является изолированным аппаратом или изолированной проблемой, а является частью большой системы.

Подходя с этой точки зрения, мы и должны поставить вопрос — чему служит решение, следствием чего оно является и на что оно направляет организм?

Первый и важный момент — нельзя осуществлять решение вообще, решение, не направленное на какую-то деятельность, на какой-то положительный результат.

Можно ли принять решение, которое в будущем не обещает никакого полезного эффекта? Очевидно, нет. Следовательно, если говорить о принятии решения, то в нашем понимании (физиологическом и психологическом) без мотивации, которая должна быть удовлетворена (она может быть представлена в разных видах, в простом грубом виде — типа голода, жажды, но она может быть представлена в виде желания поступить в институт), нельзя обойтись. Мотивация является обязательным фактором, определяющим и устанавливающим форму решения, тип решения, его общие очертания.

Что было выявлено у нас?

Очень важный момент. Мотивация начинает процесс выбора из памяти, выбора из прошлого опыта всего того, что было в жизни данного организма, связано с удовлетворением этой мотивации. Мы долго бились над тем, чтобы понять, до какой степени мотивационное возбуждение, поднимаясь из гипоталамуса, или формируя мотивационный комплекс с участием коры, — до какой степени это возбуждение “вытягивает” прошлый опыт: извлекается ли только сенсорная часть, или и действия, которые были совершены по поводу данной мотивации, или и результат, который был получен при удовлетворении мотивации. Мы пришли к выводу, что мотивация действительно извлекает из памяти весь прошлый опыт с результатами включительно. Когда вы хотите есть, вы можете эту мотивацию удовлетворить разными способами. Если вы находитесь в степи, вы откроете сумку и достанете охотничьи сосиски; в вагоне вы удовлетворите голод другим путем, в городе — третьим путем: вы можете пойти в ресторан. Пути удовлетворения могут быть различны, и мотивация выбирает все акты из памяти, которые когда-то были связаны в прошлом с удовлетворением этой мотивации. Какой конкретный путь будет избран — это решает обстановка.

Таким образом, извлечение определенной мотивацией определенного жизненного опыта (с коррекцией воздействия от внешней обстановки) и приводит к принятию именно этого, а не иного решения, т.е. само принятие решения опосредствовано очень сложным процессом примерки жизненного опыта к данной ситуации. Если вы в открытой степени захотели пить, то не будете вы искать киоск с газированной водой, потому что обстановка толкает на принятие другого решения. Поэтому, если мы возьмем принятие решения как процесс, изолированный от мотивации, памяти и внешних воздействий, мы не сможем вскрыть его закономерностей.

Этот вопрос — место принятия решения в целом, целенаправленном произвольном акте, с участием психических процессов, является, с моей точки зрения, важнейшим в познании решения. Если бы мы только изолировали решение, мы ничего не могли бы сказать о принятии решения. Поэтому предрешение в стадии афферентного синтеза (т.е. объединения всех афферентов, которые предшествуют решению) оказалось в высшей степени важным в психической деятельности человека, более важным для

0

понимания решения, чем само принятие решения, потому что в этой стадии расценивается, сопоставляется опыт, мотивация и обстановка, и все это предопределяет конкретное решение.

Нейрофизиологические эксперименты показали, что все эти компоненты афферентного синтеза встречаются на одном и том же нейроне. Это, конечно, не одна клетка в мозге, а миллиарды, но оценка производится на одном и том же нейроне, и только высшая интеграция соединяет все эти решения. Таким образом, хотя общее решение принимается всем мозгом, взаимодействие компонентов афферентного синтеза, приводящее к тому или иному решению, происходит на уровне отдельного нейрона.

Вот почему все это должно привести и психологов, и физиологов, как и других специалистов, к решению вопроса о том, как же нейрон может это делать, как нейрон может сопоставить все данные прошлого опыта с внешней обстановкой, наличествующей в данный момент, что и определит включение этого нейрона в новую систему для реализации одного-единственного решения.

Взаимодействие компонентов афферентного синтеза на нейроне не может быть простым сложением разнородных возбуждений, и проблема принятия решения в значительной степени зависит от выяснения вопроса о том, каким образом в результате конвергенции к отдельному нейрону различных по природе влияний осуществляется выбор наиболее благоприятной в данной обстановке формы его активности.

Однако решение в поведенческом акте принимается, конечно, не одним нейроном, а всем мозгом. Вот почему я хотел бы, чтобы стадия предрешения была освещена и вовлечена в обсуждение; без этой стадии, конечно, трудно понять, как складывается решение.

Принятие решения представляет собой критический пункт, в котором происходит организация комплекса эфферентных возбуждений, способного дать вполне определенное действие.

При любых условиях мы имеем выбор одного акта и исключение всех остальных потенциальных возможностей. Выбор этого акта есть создание эфферентного интеграла, в котором согласованы, “пригнаны” друг к другу определенные формы активности огромного числа отдельных механизмов. Принятие решения переводит один системный процесс — афферентный синтез — в другой системный процесс — в программу действий. Оно является переходным моментом, после которого все комбинации возбуждений приобретают исполнительный характер.

В последние годы мы пришли к очень важному выводу по поводу принятия решения, по поводу системных процессов. Этот вывод заключается в том, что проблема принятия решения состоит из двух частей: с одной стороны, это задача нейрона, с другой — это проблема интеграции нейронов в единую систему, так как в конце концов решение принимается всем мозгом. Это совершенно новая проблема, над ней работает лаборатория нейрофизиологии обучения нашего института. Это вопрос о том, каким образом информация, обрабатываемая в стадии предрешения отдельными нейронами, соединяется в стадии решения в мощный эфферентный интеграл.

Здесь необходимо ввести новое понятие, очень перспективное для психологии, понятие степени свободы нейрона. Это понятие открывает широчайшие перспективы для понимания того, как нейроны соединяются между собой.

Что такое степени свободы?

На нейрон поступают тысячи возбуждений, а “выпускает” он через аксон одно возбуждение. Если бы в любой момент любой выход вызывал ответ нейрона, то никакой интеграции не могло бы быть, наступил бы полный хаос. Для включения нейрона в систему необходимо устранение его излишних степеней свободы и использование только тех входов, которые вызывают совершенно определенную форму активности данного нейрона, способствующую успеху системы. Система создает интегративное состояние нейрона за счет тысячи разномодальных влияний и делает его чувствительным то к одним, то к другим входам, использует то одни, то другие его степени свободы и устраняет избыточные.

Принятие решения освобождает организм от чрезвычайно большого количества степеней свободы и оставляет одну, которая и реализуется. Организм только тогда примет решение, когда нейроны “подгонят” друг к другу свои степени свободы, что и создаст их интеграцию и возможность согласованной работы. Эта подгонка степеней свободы элементов лежит в основе всякой интеграции и будет, вероятно, занимать в наших экспериментах центральное место. #

Я учитываю, что психический процесс принятия решения более сложен и требует более углубленного анализа, но мы работаем, чтобы поставить мост между психическими процессами и между нейроном, чтобы этот переход был оправдан. Для этого перехода и для создания общей картины необходимы и точные психологические данные.

Я думаю, что принятие решения, которое мы сделали предметом обсуждения, является наиболее важной проблемой. В принятии решения очень тесно соприкасаются и нейрофизиологические основы психической деятельности, и физиологические феномены, и проекции на другие дисциплины.

Поэтому комплексное обсуждение этого вопроса должно послужить центральной линией Института психологии.

Посмотрим, какие будут итоги после первого совещания. Я думаю, что мы не должны смущаться, если успехи будут небольшими.

Поэтому, может быть, начнем новый путь, и в этом отношении я желаю всяческого успеха в работе семинара.

Вопрос: Петр Кузьмич, я хочу поставить один вопрос, относящийся к вашему вступительному слову.

Вы говорили о том, что понятие теории функциональной системы очень удачно помогает разрабатывать проблематику принятия решения. Я в принципе согласен с этой позицией. Но меня интересует, какие усложнения нужно ввести в те базовые понятия, о которых вы говорите при анализе именно человеческого решения.

П.К.Анохин: В ответ на Ваш вопрос я бы сказал так: в любом действии, в любой деятельности вообще мы должны отличать два фактора — архитектуру и заполнение этой архитектуры конкретными механизмами. Принципиально функциональная система дает универсальную архитектуру для любой деятельности, универсальный принцип функционирования. И это мы считаем важной основой контакта с психологией, потому что нет другого принципа функционирования.

Теперь посмотрим, чем заполняется у комара и у человека эта функциональная система. Здесь большое различие. Есть афферентный синтез у комара, который интегрирует информацию о температуре, влажности и т. д. и “принимает решение” — лететь к оврагу (там прохладнее). У него таких оцениваемых качеств 4—5. Это входные ориентации, которые решают выбор.

Возьмем человека, решающего, куда ему поступать. Ему предлагают в Первый медицинский институт или в Институт психологии. Сколько он выбирает входных информаций для того, чтобы принять решение! Архитектура та же, но содержание и конкретные нейрофизиологические механизмы различны. Социальные факторы имеют место у человека и не имеют места у комара.

Это значит, что мы и то и другое должны иметь в виду при анализе.

Теперь должно быть понятно, что такое архитектура функциональной системы и ее заполненность для различных организмов. Но архитектура всегда является базой для начала анализа.

Далее вопрос о психологии и физиологии.

Мы изучаем человека, нам важна человеческая психология, Если бы так говорили по поводу генетики! Вся генетика разрабатывается на дрозофиле и на бацилле Коли. Все это, оказывается применимо и для человека. Поэтому при изучении любой сложной человеческой деятельности надо иметь в виду прежде всего изоморфную функциональную систему, изоморфное функционирование и специфические черты, которые в этот узловой механизм вложены. Недавно мне пришлось участвовать в одной дискуссии по большим системам в нефтеобрабатывающей промышленности. Там нет ни электродов, ни нервных клеток, но я был поражен, до чего изоморфна сама функционирующая структура. Возьмите любое учреждение. Из какого-то министерства команда посылается в Чкалов. Каждое министерство обязательно оставляет копию. Это универсальный принцип организма. Организму необходимо, начиная действие, оставлять у себя копию команды, что можно показать даже на уровне нейрона. Вы видите, как изоморфны принципы функционирования. Оставляется копия команды, чтобы проверить результаты команды. Мы называем это контролем исполнения.

Таким образом, говоря о человеке, мы должны различать эти две фундаментальные проблемы: проблему единства функциональной архитектуры и проблему заполненности этой архитектуры.

Вопрос: Я бы хотел уточнить. Настаиваете ли вы, что архитектура не меняется при переходе к человеку, а меняется только направленность?

П.К.Анохин: Абсолютно настаиваю, но с одной поправкой. У человека мотивация может быть социального порядка. И это должно было так срастись со всей его эмоциональной натурой, чтобы социальные факторы стали плодить мотивацию. Вот в чем отличие. Но архитектура остается одна и та же.

Вопрос: Меня, как психолога, интересует конкретизация вашей общей схемы применительно к проблемам мышления. Вы говорите, что общая схема функциональной системы универсальна. Но вся сложность высшего уровня человеческого мышления состоит в том, что здесь заранее до начала процесса в принципе не может быть сколько-нибудь полного представления о том будущем результате принятия решения, к которому вы придете. С точки зрения этой позиции, мышление начинается только тогда и оно нужно только тогда, когда нет способа решения данной проблемы.

П.К.Анохин: Это частная ситуация, когда принимается решение, точные результаты которого мы не предвидим. В этом случае все равно та же самая архитектура. Вы решаете проблему, и результат, каким бы он ни был, является целью ваших усилий. Вы говорите, что результат не всегда может быть ясным. Возьмем математика. Он знает, что такой-то математик X такой-то задачи не решает. Из Америки поступила статья — там тоже не справились с этой задачей. Он не знает, в какой формуле он получит результат, но сам процесс стремления к результату дан уже в мотивации, когда цель решить задачу оплодотворяется энергетическим фактором.

Таким образом, у меня нет сомнений, что архитектура с различными вариантами сохраняется. Когда человек решил задачу, на каком основании он убежден, что решение правильно? Параметры правильности решения должны быть определены мотивацией, ведь неудачи коллег дали ему опыт “нерешенности” и позволили определить, что он будет считать решением. Следовательно, он не предвидел результата, но он предвидел, каким условиям должно удовлетворять решение.

Так что аналогия здесь полная. Мы ее примеряли ко всем видам деятельности, но варианты могут быть самые разнообразные.

Вопрос: Архитектура всегда связана с тем материалом, с теми вещами, которые расходуются. Не лучше ли считать, что общий принцип архитектуры качественно меняется?

П.К Анохин: Мы из деревянных конструкций можем построить ампирный дом и здесь мы можем построить тот же ампир из кирпичей. Материал различный, но стиль архитектуры тот же. О чем это говорит?

Это говорит о том, что само понятие “архитектура” несколько отрывается от материала. Здесь нет аддитивной суммации материалов, и целое не есть сумма частей.

Это очень важный вопрос на другом фронте.

В 1932 году мы начали первую работу по эволюции. Считалось, что в процессе морфогенеза сначала развиваются органы, а затем они строят функции. На строительную площадку привозят камень и здесь строят дом определенной архитектуры. Но оказалось, что с самого раннего начала закладывается целая система, т.е. компоненты, которые нужны будущей системе, закладываются во всех тканях.

Природа пошла по пути подготовки функциональной системы как блока. Мы это направление назвали системогенезом. Поразительный пример — кенгуру. По экологическим и историческим факторам зародышу надо перебраться в сумку матери. Он еще абсолютно недозрел, у него и пальцев нет, у него еще и нервная система — “одна вода”, но в ней ускоренным темпом развивались те волокна и те клетки, которые дают ему возможность на 13-й день эмбриогенеза забраться, как матросу, в сумку и присосаться к соску. Совсем по другому поступила природа в эволюции. Еще когда только закладываются первые нити, уже есть маленький домик, он растет и, наконец, получается дом.

В течение многих лет мы изучаем живые плоды человека, взятые после какой-то операции. Естественно, мы не могли не поинтересоваться, как складывается человек. Очень часто у нас были недоноски довольно ранние, один недоносок весил 520 граммов. Он выпивал 8 кубиков молока. Нормальный новорожденный выпивает 100 кубиков, крупный ребенок даже 150 кубиков, а он только 8. Но это говорит о том, что у него функциональная система сосания в своих узловых механизмах уже была готова. Нас занял вопрос — в какой степени предсказание является врожденным, а в какой оно приобретается опытом. Оказывается, для формулы принятия молока акцептор результата действия готов. Мы сделали автоматическую соску и изучали детей, которые не видели еще мать. И оказалось, что сравнительный аппарат готов у новорожденных. Стоит вам немного прибавить кислоты или соли — новорожденный немедленно выплевывает. Значит, так называемые инстинкты (которые у нас совершенно расшифрованы под этим углом зрения) пользуются этой “установкой”, как говорят кибернетики. Я приведу в пример так называемых дарвиновских вьюрков на Галапагосских островах. На всех островах у них выработались разные способы доставания червяка из гнилого дерева. Но очень интересно: вьюрок обследует дерево, видит дырку с червяком, улетает, находит где-то кактус, его обкалывает, эту иголку берет в клюв, летит к дереву и начинает этой иголкой вытаскивать червяка. Что он “думал”, когда летел туда, что он “думал”, когда летел обратно? Без целей, без акцепторов результатов это поведение невозможно.

Здесь докладывал В.А.Полянцев. Он создал интересный эксперимент и вскрыл, что в дыхательном центре есть акцептор результатов действия, который оценивает, взяли ли легкие столько воздуха, сколько требуется организму. Команду дыхательный центр даст, когда он оценит потребность организма по показаниям афферентаций, поступающих из аорты, вен, мышц, получит данные от всех органов и синтегрирует их. Архитектура может быть заполненна разным содержанием, но я ни разу не видел, чтобы были основания отказаться от архитектуры.

Так что универсальность этих врожденных механизмов еще больше подчеркивает, что мы должны думать об очень широком изоморфизме. Этот вопрос у меня очень подробно разобран в специальной книге, которая называется “Принципы системной организации функций”. И там во вступительной статье как раз разбирается вопрос об изоморфизме функциональной системы.

Вопрос: Нельзя ли рассматривать выдвинутое Вами положение о сужении афферентации как основу процессов абстрагирования?

П.К.Анохин: Почему бы я затруднился положительно ответить на этот вопрос? Абстрагирование есть результат большой работы, широкого вовлечения элементов мозга. Это — начальный процесс. Но когда однажды абстрагирование произошло, то в поведение включается продукт абстракции, а не продукт предметного восприятия. Если абстрагированный продукт оказывается тысячу раз одним и тем же, он превращается в автоматизированную абстракцию.

Вот вам пример — афферентный синтез. Мы говорим — мотивация, извлечение из памяти, сравнение, корригирование с обстановочной ориентацией. Вы слышали из опытов В.Б.Швыр-кова, что все эти процессы протекают за 80 мсек, если они автоматизированы, если излишняя афферентация и излишние переборы степеней свободы устранены. Так что одна из благодатных способностей человеческого мозга — устранять ненужную афферентацию. Я всегда удивлялся, почему психологи не берут эти вещи для изучения.

Я был в Англии, беседовал с Фельдбером, который сидит очень настойчиво в операционной хирурга, интересуясь моментом перехода от сознани к несознанию. Все это вещи, которые следовало бы изучить, потому что мы можем в этом деле отстать. Но тут что бывает повседневно, где искать хорошую модель для изучения сознания? Очевидно, в процессе автоматизации дело идет к тому, чтобы как можно меньше включать сознание.

Я приведу простой житейский пример. Мы встаем утром, надеваем рубашку, пиджак. Это совершенно автоматически происходит, но попробуйте в шутку зашить рукав, и этот автоматизм попался в тупик. Немедленно включается сознание. Немедленно включается вся сумма элементов анализа, и что самое интересное — включается конвергентный синтез. Если при автоматизме в афферентный синтез включалось 5—6 возбуждений, теперь включается 20. При переходе к сознанию поведенческий акт охватывает все стороны афферентного синтеза и обязательно требует участия всего мозга.

На нашем семинаре были подняты интересные вопросы. Они касались основных идей научного синтеза. Это расширяет контакты биологических форм мышления и познания с психологическими. Это — абсолютно необходимая тенденция.

Возьмите журналы “Биология и психиатрия” и “Биологическая психиатрия”. Что это за тенденция? Она вытекает из того, что общие закономерности, о которых я говорил, да^от себя знать и на высшем уровне. Возьмите наши знания о мембране нервной клетки и яйце морского ежа. Структура мембраны морского ежа та же самая, как у самой “умной” клетки мозга. Природа нащупала эти закономерности у самых низших животных. Поэтому с точки зрения подхода, поисков схемы, мы должны эти принципиальные закономерности учитывать. И специального изучения мембраны клеток для человека никакого не надо. Неслучайно, что во всем мире, во всех научных учреждениях, разрабатывающих экспериментальную психологию, исследователи не покидают проблем человеческого сознания, человеческой психики. Для них это — руководящий принцип работы, но они работают на крысах.

Миллеру удалось показать то, что мы на людях не показали, а теперь это идет в клиники на изучение роли регулярности и нерегулярности стрессорных факторов в происхождении стрессовых состояний.

Мы должны помнить, что есть общие закономерности, общие принципы функционирования и есть специфика.

Отвечая на вопрос о том, как сочетать биологические и высшие человеческие психические функции, я говорю таким образом: например, оболочка клеток или количество ДНК— РНК у бактерий такое же, как у человека. Если взять все это, то вы увидите поразительную вещь: основные жизненные процессы природа нащупала очень рано и так на них и держится. Разумное сочетание универсальных черт функционирования и того, что должно быть базой для понимания специфических черт, которые приобрел человек в процессе эволюции, и будет научной психологией. И поэтому я здесь имею в виду перспективу развития нашего института. Я думаю, что он приобретет большие богатства, если обе стороны будет правильно сочетать.

Я сразу понял, что функциональная система — это мост к психологии. Она дает промежуточные понятия. Например, биология раньше не желала иметь дело с целью. Как выразился один немецкий физиолог, целесообразность — это та дама, без которой не может жить ни один биолог, но они все боятся появиться с нею в обществе.

Подумайте, какой парадокс. Никто из вас не решится сказать, что он делает что-то, не поставив раньше цели.

Я считаю, что результат нашего сегодняшнего совещания по принятию решения очень ценен и полезен в отношении сближения понятий. Мы все вырабатываем общий язык и взаимопонимание.