Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения - Росс Э.У.
Скачать (прямая ссылка):
АДАПТАЦИЯ В МУЛЬТИСТАБИЛЬНОЙ СИСТЕМЕ
16.1. Продолжая исследование различных типов ере-ды, мы рассмотрим, после фиг. 58 и 59, тот случай, когда подсистемы среды соединены без ограничения направления связей, так что между ними существуют и обратные связи. В пределах этого типа возможны различия в числе и видах связей, соединяющих между собой подсистемы. Особый интерес представляют два типовых случая:
1) среда с большим числом связей, близким к максимальному (нам удобнее будет рассмотреть этот случай первым, так как это не потребует много места);
2) среда с' малым числом связей.
Среда с большим числом связей
. 16,2. Когда в некоторой совокупности подсистем число связей велико, каждая переменная в такой же степени подвержена влиянию переменных из других подсистем, как и из своей собственной. В этом случае разделение целого на подсистемы уже не имеет никакой естественной основы.
Таким образом, исследование среды с большим числом связей возвращает нас к случаю, рассмотренному в гл. И.
16.3. Примеры обширных сред с большим числом связей довольно редки, так как наши земные условия обычно характеризуются большой расчлененностью (§ 15.2). Поэтому подобную среду мы интуитивно восприняли
как что-то необычное или даже противоестественное!
Приводимые ниже примеры несколько падуыанны, но они достаточно ясно покажут, чего следует ожидать в этом случае.
В § 11.9 мы уже упоминали «секретный» замок. Не будучи особенно динамичными, все его части, поскольку дело касается их влияния на выходную величину (подвижность языка в замке), связаны между собой в том смысле, что результат определяется их взаимоотношениями. Например, если в замке 7 дисков, позволяющих языку двигаться только при установке, образующей слово RHOMBUS, то влияние установки первого из них на букве R зависит от положения всех остальных шести дисков; так же обстоит дело со второй и последующими буквами.
Вторым примером может служить система уравнений, которую можно рассматривать как временную среду для профессионального вычислителя, если он получает плату просто за верный ответ. Иногда эти уравнения имеют простейший вид, например:
Тогда они соответствуют итеративной форме среды: каждое уравнение можно решить без учета остальных уравнений ( см. § 15.4).
Иногда система более сложна, например:
Систему этого типа можно решать последовательно (см. § 15.8); сначала решить первое уравнение без учета двух других; затем, когда первое уравнение решено, можно решать второе без учета третьего и т. д. до конца. Особенность этой системы состоит в том, что величина х не зависит от коэффициентов второго и третьего уравнений.
2х = 3
Зх — 2у — 2
х~\-у — z — О
Встречаются и более сложные системы, например:
2х-\-у — 3z = 2 \ х — y-\~2z — О I — ж— Зг/4-г = 1 I
Здесь величина ж зависит от всех коэффициентов, и при отыскании х ни один коэффициент нельзя игнорировать. Так же обстоит дело суиг. Если мы рассматриваем коэффициенты как среду, а величины х,у иг — как выходные величины, то для получения правильного решения необходимо, чтобы при отыскании значения любого из трех неизвестных учитывалась вся среда.
С третьим, более практическим примером среды с большим числом связей (теперь, к счастью, ушедшей в прошлое) встречался экспериментатор в ранний период применения катодно-лучевого осциллографа. Регулировка первых опытных моделей была делом весьма сложным. Попытка увеличить яркость светового пятна иногда приводила к тому, что пятно вовсе уходило за край экрана.При попытке вернуть пятно обратно изменялась скорость его перемещения и оно начинало колебаться в вертикальном направлении. Попытка исправить это приводила к смещению линии движения с горизонтали. И так далее. Переменные этой системы (яркость светового пятна, скорость его перемещения и т. д.) находились в многообразном и сложном динамическом сцеплении. Попытки регулировать систему путем изменения доступных параметров были трудны именно потому, что число связей между переменными было очень велико.
16.4. Сколько времени потребует адаптация ультра-стабильной системы, включающей такую среду?
Этот вопрос рассматривался в § 11.2. Исключая тот вариант, когда случайно приемлема значительная часть результатов, время будет приближаться к Ti (§ 11.5). По мере расширения системы время адаптации увеличивается, переходя все практически приемлемые границы; другими словами, адаптация ультрастабильной системы в этом случае, вероятно, невозможна. Но эта
неудача не дискредитирует ультрастабильную систему как модель головного мозга (§8.17), ибо такая среда часто ставит непосильную задачу и перед живым мозгом. Потому-то и можно положиться на «секретный» замок, что для живого организма адаптация к таким формам среды столь часто оказывается трудной или неосуществимой.
Даже тогда, когда квалифицированный вор справляется с секретным замком, он скорее подтверждает, чем опровергает это положение. Например, если он может услышать, в какой момент при движении каждого диска стопор оказывается против вырезки в диске, то среда становится для вора средой с последовательным соединением частей (§ 15.8): он может правильно установить первый диск, не обращая внимания на остальные, затем второй диск и т. д. Таким способом время отпирания замка неизмеримо сокращается. Значит, квалифицированный вор на самом деле вовсе не достигает успеха в адаптации к среде с большим числом связей: то, что является такой средой для других, для него лишь среда с последовательным соединением частей.
