Элементы теории биологических анализаторов - Позин Н.В.
Скачать (прямая ссылка):
Развитие работ, имитирующих деятельность мозга человека и животных, сопровождалось методологическими обоснованиями наибольшей перспективности именно искусственного подхода для моделирования любых функций мозга и даже познания принципов его работы. В этом отношении примечательна книга Г. Саймона [1].
Однако после первых действительно необычных и впечатляющих успехов в имитации отдельных функций мозга (работ но доказательству некоторых теорем, распознаванию образов) продвижение вперед по этому пути стало затормаживаться. 1Jо мере перехода к более сложным задачам (узнавание сложных изображений из большого «алфавита», анализ зрительных сцен, управление целенаправленным поведением) стали нарастать трудности в изобретении способов написания соответствующих алгоритмов. Примечательно, что чаще всего трудности возникали не но причине недостаточных возможностей 3BIYI, а вследствие нашего неумения построить алгоритм, который вел бы к решению задачи. Даже уснеш ше решения сопровождаются ощущением «механистичиости», скажем, процедуры перебора очень большого числа вариантов, ощущением того, что живое существо использует в подобных случаях иные принципы, информационно более эффективные.
Второй — «естественный» — подход определяется иной постановкой задачи. Конечная цель формулируется как выяснение законов переработки информации, действующих в центральной нервной системе. Постановка определяет специфику подхода: фундаментом исследований является совокупность экспериментальных данных, накопленных естественными науками, изучающими исследуемый отдел нервной системы. Метод исследования состоит в разработке модельных представлений об информационных преобразованиях в отделах мозга, т. е. разработке такой системы представлений, которая позволяла бы на фоне объективных данных и (при необходимости) пекоторых дополняющих гипотез увидеть механизмы, принципы происходящих преобразований, выраженные в понятиях общей теории переработки информации и управления [2].
Сложность выбранного объекта обусловливает выделение его частей, более доступных для моделирования (редукционизм). Например, в слуховой системе выделяют такие части, как система частотного анализа, система пассивной локации, система восприятия ритма и др. В свою очередь это тоже сложные системы.
Деление на части, т. е. переход к более низкому уровню, позволяет надеяться на более тонкое понимание механизмов. Но целесообразность дробления зависит от того, есть ли для разработки модели объективные условия в виде подробных данных естественных наук, изучающих более низкие уровни.
Понятно, что на каждом уровне дробления решающим могут оказаться данные разных разделов биологии или (и) психологии. Например, для построения феноменологических моделей сенсорных систем основу представляли сведения из психофизики. Для более подробных .моделей, включающих представления о характере преобразований в составляющих систему нейронных ядрах, необходимы результаты электрофизиологических исследований этих ядер. Но чтобы приблизиться к пониманию механизмов передачи и переработки информации — носителями которой являются потоки першгых импульсов,— требуются модельные представления на нейронном уровне, т. е. на уровне информационных преобразований Б нервных клетках и организации взаимодействия между ними. Наиболее детальная модельпредполагает понимание по крайней мере характера преобразований в тех элементах нейрона, которые по современным воззрениям определяют переработку информации,— это мембрана клетки, сома, дендриты, синапсы. Здесь уже нужны данные не только физиологии и морфологии нервной клетки, но и результаты моделирования но существу молекулярных процессов в мембране. Примечательно, что здесь начинается и разделение сфер исследования. Для тех кто моделирует информационную сторону процессов в нервной системе, приближается момент, когда достаточно ограничиться феноменологическими сведениями о более мелких элементах (посчитать их за «черные ящики»). Вместе с тем здесь начинается сфера интересов биохимии и молекулярной биологии, данные которых как бы поддерживают «снизу» весь этот комплекс информационных исследований нервных процессов, помогая установить свойство наиболее малых элементов, влияющих на специфику оперативной переработки нервной информации.
Самостоятельную проблему представляет обратный процесс — синтез модельных представлений о принципах работы все более сложных подсистем и охватывающей их системы в целом (интегрн-тизм по терминологии В. А. Энгельгардта [3]). Принципиальным, с нашей точки зрени-i, является выбор пути, по которому будет идти этот синтез.
Будем вначале иметь в виду системы с многоуровневой структурой, охватывающие периферию и нейтральные отделы,— это сенсорные системы, системы двигательного аппарата. Нижние уровни этих систем в большей степени поддаются подробному моделированию — по ним в ряде случаев имеются детальные и довольно полные физиологические данные (проще функции, нрощё адекватные стимулы), относительно менее сложны и информационные нре-
