Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения - Росс Э.У.
Скачать (прямая ссылка):
Таким образом, если подсистема, определяемая состоянием, находится в равновесии и окружена постоянными параметрами (возможно, они являются переменными других подсистем), то для нее это равновесие служит как бы ловушкой. Оказавшись в состоянии равновесия, она не может выйти из него до тех пор, пока какой-либо внешний фактор не заставит ее тоже измениться. Ярким примером могут служить огоньки, блуждающие по обугленной бумаге: каждый участок бумаги, хотя он и способен гореть, стабилен, пока остается холодным; один огонек может превратиться в два, могут происходить различные другие события, но холодная бумага не может загореться, пока не возникнет огонек хотя бы в одной из соседних точек. До тех пор пока остается хоть один огонек, нельзя заранее установить пределы того, что может произойти; но если вся бумага пришла в состояние «огня нет», то в дальнейшем она уже не будет изменяться.
Движение к равновесию
13.5. Посмотрим теперь, как полистабильная система будет приближаться к своему конечному равновесию. На первый взгляд здесь как будто бы нечего обсуждать,
так как если поведение частей определяется состоянием и дан способ их соединения, то и целое будет системой, определяемой состоянием; если в какой-то момент ее предоставить самой себе, то она по некоторой линии поведения направится к своему конечному циклу (или точке) равновесия — точно так же, как в любом другом случае.
Однако тот факт, что части полистабильной системы обладают множеством состояний равновесия и способны к временной стабилизации, вносит ряд особенностей, заслуживающих внимания: из них, как мы увидим дальше, вытекают интересные следствия, касающиеся поведения живых организмов.
13.6. Для описания поведения этих довольно сложных систем полезно ввести следующий показатель. В каждый данный момент вся система, а значит, и каждая из ее переменных, находится в определенном состоянии; состояние каждой переменной является для нее либо равновесным, либо неравновесным (в условиях, заданных остальными переменными). Число переменных, находящихся в состоянии равновесия, мы будем обозначать буквой г. Если целое состоит из п переменных, то г, очевидно, должно лежать в пределах от 0 до п.
Если ? равно п, то каждая переменная находится в состоянии равновесия в условиях, заданных остальными переменными, так что и целое находится в равновесии (§ 6.8). Если г не равно п, то другие переменные числом (п—г) изменят свое значение при очередном переходе. Тогда наступит новое состояние целого и i примет новое значение. Таким образом, при движении целого вдоль некоторой линии поведения i будет изменяться и мы сможем лучше понять поведение целого, если рассмотрим, как будет вести себя i с течением времени.
13.7. Если дана система и дано ее начальное состояние, поведение i будет строго детерминировано. Однако для целого класса систем поведение i охарактеризовать трудно, если не считать двух предельных случаев, в которых оно будет простым и ясным. Сравнение этих предельных случаев даст нам путеводную нить, которая принесет
неоценимую пользу в последующих главах, так как сильно приблизит нас к решению основной проблемы, поставленной в гл. 11. (Устанавливая, чтб происходит в двух особенно простых и ясных случаях, мы следуем стратегии, описанной в § 2.17.)
13.8. Один предельный случай—это полистабильная система с очень сильно развитыми связями, в которой почти каждая переменная соединена почти со всеми остальными. (В схеме непосредственных воздействий для такой системы пришлось бы начертить почти все из п(п—1) возможных стрелок.) Рассмотрим случай, в котором (как это было в § 12.15) вероятность равновесного состояния (р) для каждой подсистемы очень велика и все вероятности независимы. Как будет вести себя i? (Здесь мы хотим знать, чтб будет происходить обычно; что может произойти, нас мало интересует.)
Вероятность равновесного состояния для каждой части равна р, и поэтому при условии независимости (вероятностей) вероятность того, что целое из п переменных окажется в состоянии равновесия, будет равна рп (согласно § 6.8). Если р не очень близко к 1, а п велико, то величина рп будет чрезвычайно малой (§ 11.4). Величина i обычно будет недалека от пр (т. е. в каждый данный момент доля частей, находящихся в равновесии, будет близка к р). Тогда линия поведения будет неопределенно блуждать около зтой величины и целое придет в состояние равновесия в том и только в том случае, если i случайно достигнет своей максимальной величины (п). Таким образом, мы получаем, по существу, ту же картину, что ив § 11.3: мы имеем систему, линии поведения которой длинны и сложны, а шансы на достижение равновесия в более или менее короткое время при большом п крайне малы. В этом случае время, необходимое для того, чтобы целое достйгло равновесного состояния, будет чрезвычайно длительным, подобным Тх в § 11.5.
13.9. Особенно интересно, что произойдет, если i случайно будет очень большим, но еще не равным га. Пред-
положим, например, что в системе рассматриваемого типа, состоящей из 1000 переменных, i достигло 999. Теперь целое близко к равновесию, но что произойдет дальше? Одна переменная не достигла равновесия и будет изменяться. Так как система сильно насыщена связями, большинство из 999 остальных переменных окажется в следующий момент (или при очередном ступенчатом сдвиге) в измененных условиях; для того чтобы состояние каждой из них и теперь было равновесным, требуется! совпадение 999 событий, вероятность каждого из которых равна р, так что i скорее всего просто вновь упадет до своей средней величины. Таким образом, насыщенная связями форма полистабильной системы, даже если она подойдет очень близко к состоянию равновесия (в том смысле, что большинство ее частей достигнет его), не сможет сохранить эту близость, а почти наверное возвратится к какому-то «среднему» состоянию. Значит, для такой системы типична неспособность закреплять частичные или местные успехи.
