ЭТУ СТАТЬЮ, ВСЮ РАБОТУ, ПРЕДШЕСТВУЮЩУЮ ЕЁ СОЗДАНИЮ И ПОСЛЕДУЮЩЕЕ РАЗВИТИЕ

ЭТУ СТАТЬЮ, ВСЮ РАБОТУ, ПРЕДШЕСТВУЮЩУЮ ЕЁ
СОЗДАНИЮ И ПОСЛЕДУЮЩЕЕ РАЗВИТИЕ
С ЛЮБОВЬЮ ВЕЧНОЙ ПОСВЯЩАЮ СВЕТЛОЙ ПАМЯТИ
МОЕЙ МАМЫ
САВЕЛЬЕВОЙ-НОВОСЁЛОВОЙ
НИНЕ АНДРЕЕВНЕ
УДК 1:5; 1:6; 001.8:5; 001.8:6
НЕЙРОСОЦИОМЕТОДОЛОГИЯ ПРОБЛЕМЫ ДИАЛОГА МЕЖДУ
НЕЙРОБИОЛОГИЕЙ И НЕЙРОМОДЕЛИРОВАНИЕМ
А. В. Савельев
Аннотация. В статье проведено исследование связи содержания проблем соотношения
нейробиологии, коммуникативной социологии и естественных наук. Отмечается, что, со времен
доклада Лайтхилла и появления методологии Месаровича в теории сложных систем, до сегодняшнего
дня принято считать, что основной причиной неудач является отсутствие общего языка для этих наук.
На основе новых авторских разработок в методологии моделирования предлагается нетрадиционный
взгляд на вопросы диалога нейробиологии и нейромоделирования, позволяющий приблизиться к
разрешению проблемы Лайтхилла, актуальность которой продолжает возрастать по мере развития
информационных наук. В работе приведены результаты найденных аналогий основных социально
детерминированных парадигмальных установок нейробиологии и естественных наук и причин их
взаимопорождения. На основе предложенных автором критериев сходства исследуется явление
возрастания подобия нейробиологии и естественно-технических наук во времени, а также его
существенная асимметричность. Это позволяет реально оценить как взаимоотношение уровней
развития нейробиологии, с одной стороны, и естественных, технических и информационных наук, с
другой, и влияния друг на друга, так и провести абсолютные оценки их эпистемологической
адекватности относительно объектов исследования, а также сделать выводы о необходимой
ориентации усилий для продвижения вперед в этих областях и более эффективного их использования
в новейшем нейрокомпьютинге и искусственных нейросетях.
Neurosocial Methodology of the Problem about Dialog between
Neurobiology and Neural Simulation
A.V. Savelyev
In the paper the content of communication about correlation between neuroscience, sociology and communication sciences is researched. It is noted that, since the report Lighthill and the emergence of methodology
Mesarovic in the theory of complex systems, prior to today's generally accepted that the main cause of failure
is the lack of a common language for these sciences. Based on new author's developments in the simulation
methodology the unconventional look at the issues of dialogue and neurobiology neural simulation is proposed. It is allowing closer to solving the problem of Lighthill the relevance of which continues to grow with
the development of information science. The results found analogies major socially determined paradigmatic
systems neurobiology and the natural sciences and the reasons for their. Based on the criteria proposed by the
author of similarity studied the phenomenon of increasing similarity of neurobiology and natural and technical
sciences in time, as well as its significant asymmetry. This allows you to realistically assess how the relation ship of levels of neuroscience, on the one hand, and the natural, engineering and information sciences, on the
other, and influence each other, and to assess their absolute epistemological adequacy concerning the objects
of study and draw conclusions about the orientation efforts to move forward in these areas and more effective
in their application for new neurocomputing and artificial neural networks.
1
“Умный радуется водам,
Человечный рад горам,
Умный действует,
Человечный погружен в покой,
Умный полон радости,
Человечный долговечен”.
(Конфуций)
Введение
Бурный прогресс в области новых информационных технологий, происходящий в
последние два десятилетия, а также значительные достижения в познании мозга продолжают
все в большей степени стимулировать мечту человека о взаимном проникновении этих
отраслей знания. Однако, несмотря на внешне достаточно широкое использование
технических достижений в области медицины и биологии, все это практически касается не
сущностной и, тем более, не парадигмальной стороны наук о живом, и в частности, о мозге,
которая, по-прежнему, определяется изнутри лишь самой биологией. В то же время, точные, в
том числе, технические науки, хотя бы те же информационные технологии, до сих пор мало
что получали и получают в смысле применения накопленных обширных материалов о
принципах функционирования биосистем. Огромное количество публикаций, произведенных
в последнее время по вопросам нейрокомпьютинга [1-3], задействование значительных
ресурсов с целью стимулирования работ в этих направлениях свидетельствуют о новой
второй волне (после искусственного интеллекта (ИИ), пребывающего ныне в состоянии
спада) возрастания интереса к нейробиологии со стороны точных, в том числе, технических
наук. Тем не менее, практически все усилия, в основном, сводятся на самом деле лишь к
модификации известных методов построения технических систем без осуществления
обещанных революционных прорывов. Складывается мнение, что возникшие трудности носят
принципиально методологический характер, в результате чего разрешить их и даже выяснить
их разрешимость только средствами этих двух направлений не представляется возможным.
Вероятнее всего, что эти трудности имеют достаточно высокий уровень общности,
выходящий за сферу их компетенции, что требует фундаментального анализа проблемы на
методологическом уровне.
В 1973 г. Лайтхилл [4] выступил с докладом, посвященным обзору состояния дел в
области ИИ по заданию Британского Совета научных исследований, в котором отметил, что
существует разрыв между физиологическими нейронауками и ИИ. То же самое несколько
позже утверждал и Месарович [5], подтверждая проблему, указанную Лайтхиллом, но,
однако, также сводя ее к отсутствию достаточно строгого междисциплинарного языка [6],
одинаково понятного нейрофизиологам и кибернетикам, в качестве которого предлагалась
теория систем, впоследствии усиленно им разрабатываемая [7]. Однако, несмотря на эти и
многочисленные дальнейшие попытки в этом и подобных ему других направлениях [8], такое
же положение дел, по мнению современных авторов [9, 10], остается и до настоящего
2
времени. Поскольку причинами этого опять-таки указывается отсутствие связующего звена
между физиологическими нейронауками и нейромоделированием (НМ), и, учитывая
огромные усилия, затраченные на устранение этого, позволим себе усомниться в
правильности начальной постановки задачи в смысле выявления причинности неудач [11].
Специфические языки и терминологический аппарат обеих дисциплин описывает достаточно
глубокий уровень частностей, поэтому различия естественны. Постараемся показать, что при
восхождении к более общим видам описания, существует такая ступень общности, при
которой языки описания практически совпадают, и попробуем определить эту ступень
общности. Эту процедуру необходимо проделать двумя возможными путями: дедуктивным,
то есть спускаясь от наиболее общей методологии моделирования к частному ее содержанию
с понижением степени общности, и индуктивным – поднимаясь от частностей того и другого
направления к более обобщенному их содержанию.
Дедуктивный путь
Наиболее
глубокая
разработка
отношений
моделирующего
и
моделируемого
осуществлена М. Вартофским [12]. Им проведено обобщение теории репрезентативности
моделей и выведено важнейшее понятие модельного отношения, опосредующего присутствие
объективного в репрезентациях, что позволило проводить оценки меры репрезентируемости,
начиная от самотождественности в тривиальном случае (“Лучшая модель кошки будет другая
кошка, однако, предпочтительнее, чтобы это была именно эта же кошка” – по А. Розенблюту
и Н. Винеру). Большое значение для нашего анализа имеют следующие основные и
важнейшие положения М. Вартофского [12, с. 18]:
1.
Все, что угодно (в самом сильном и безусловном смысле этого словосочетания)
может быть репрезентацией всего остального. Поэтому не существует внутренне присущих и
реляционных свойств, которые делали бы некоторую вещь репрезентацией чего-то другого.
Или, как отметил Н. Гудмен, все, что угодно обладает бесконечным множеством свойств,
общих для него и чего угодно еще, и поэтому в силу этих общих свойств все можно
рассматривать как репрезентацию всего остального [12].
2.
Именно мы определяем нечто как репрезентацию чего-то другого. Поэтому чтобы
нечто стало репрезентацией, оно обязательно должно рассматриваться как репрезентация.
3.
Из п. п. 1 и 2 следует, что репрезентацией может быть все, что таковой считается:
репрезентирование – это то, что делаем мы; ничто не может являться репрезентацией, если
только мы не делаем или не считаем его репрезентацией, причем оно будет именно такой
репрезентацией, какой мы его делаем или считаем”.
Отсюда делается важный вывод, что “в парадигмальном плане репрезентации – это
интенциональные объекты”, а референция, то есть соотнесение модели с объектом – есть
интенциональная
деятельность,
и
формулируется
3
определение
модели
с
явными
эпистемологическим оттенком как “...более или менее сознательная метафизическая
ориентация, заключающаяся не в общефилософских претензиях метафизики, а в ее попытках
сделать вещи доступными для общего понимания, которое необходимо науке, как земля
Антею”.
В соответствии с этим, модельное отношение является триадичным и представляется как:
M (S, X, Y),
то есть субъект S рассматривает X как модель Y.
При этом вводится асимметрия этого отношения, подчеркивающая у модели именно
модельные ее свойства. Чтобы оставаться моделью, модель не может быть в пределе столь же
богатой свойствами, как и ее объект, то есть в своих релевантных свойствах она должна быть
беднее объекта. Именно это и имеется ввиду, когда говорится, что модель всегда является
абстрактной. Или, соответственно М. Хессе [13]: “модель представляет собой фактуальные
описания, если она демонстрирует позитивную аналогию и не демонстрирует отрицательной
аналогии (свойства, которых нет у объекта – А. С.) применительно ко всем подвергнутым
проверке свойствам и если у нее имеется принципиально проверяемое избыточное
содержание”. Однако, здесь нам необходимо не соглашаться с М. Хессе, заметив у него такой
парадокс, что всякая модель не может не демонстрировать отрицательную аналогию,
поскольку по причине нетождественности объекту не может не обладать свойствами,
отсутствующими у объекта [14]. Поэтому об асимметрии модельного отношения
M (S, X, Y) & R(X) < R(Y),
где: R(X) и R(Y)
- области релевантных свойств или степени богатства релевантными
свойствами соответственно X и Y;
можно говорить не в смысле
R(X) < R(Y), и лишь в том смысле, что
R(X) ∩ R(Y) < R(Y) , см. рис . 1, 2.
Рис. 1. — пересечение областей
релевантных свойств объекта R(X) и
модели R(Y). Видно, что модель
содержит свойства не относящиеся к
объекту моделирования.
Рис. 2. — полное включение области
релевантных свойств модели R(Y) в
область релевантных свойств объекта
R(X). Идеальный случай, когда модель не
имеет свойств, не относящихся к объекту
моделирования
Из рис. 1 видно, что незаштрихованная область R(X) как раз и является областью
отрицательной аналогии (то есть свойства, не совпадающие с R(Y)). На самом деле, учитывая
4
приведенные выше характеристики свойств репрезентаций, абстрактность моделей как их
неотъемлемое свойство, тождественность (“та же кошка”), предполагает, что область общих
свойств (модели и объекта) R(X) ∩ R(Y)
существует лишь в уме репрезентирующего
субъекта, устанавливающего таким образом модельное отношение. В этой связи правильнее
этот факт было бы изобразить так, как на рис. 3.
Рис. 3. — соотношение области релевантных свойств модели R(Y) в области
релевантных свойств объекта R(X) в сознании субъекта S, осуществляющего моделирование.
где: S – репрезентирующий субъект;
R’(X), R’(Y) – мыслимые субъектом S
релевантные свойства R(X) и R(Y)
модели и объекта соответственно.
Таким образом, становится понятным, почему модельные отношения исключают
самоотнесение, то есть ничто не может быть моделью самого себя [15]. Именно ирреальность
репрезентируемости, ирреальность модельного отношения обеспечивают это, а не “бедность”
или “богатство” свойств [12]. Любой разговор о свойствах, определение их или выделение,
является той самой внутренней средой субъекта, то есть уже репрезентацией, поскольку сама
категория свойства предполагает в основе своей соотношение с субъектом по отношению к
субъекту и нечто нереальное, оторванное от объекта как целого – по отношению к объекту. В
соответствии с этим, на наш взгляд, является не очень правомерным распространение
отношений репрезентации на любые дескриптивные высказывания (“высказывания можно
считать минитеориями” – по Р. Брейсуэйту) [16]. Хотя эти тенденции все в большей мере
прослеживаются в постнеклассических школах феноменологии Э. Гуссерля, М. Хайдеггера,
Л.
Витгенштейна
и
их
последователей,
в
том
числе
в
герменевтическом
и
деконструктивистском направлениях (Х.- Г. Гадамер, Ж. Деррида, М. Фуко, Р. Рорти и др.),
оксфордской школы: Дж. Остин, С. Тулмин, С. Хэмпшир; кембриджской школы – Дж.
Уиздом, Н. Малколм, Д. Серл; философии “здравого смысла” - Дж. Э. Мур; социального
плана – П. Уинч, как подчеркивает М. Вартофский [12] остается неясным как
5
лингвистические выражения “следует характеризовать онтологически или как их соотносить с
состояниями дел других типов”. При этом ему вынужденно приходится принять
существование таких языковых выражений, которые “ не соотносятся ни с чем” (артикли,
глаголы-связки, союзы и т. д.) Игнорируя этот факт с помощью утверждения о том, что такие
языковые конструкты не являются лингвистическими высказываниями, а только их частями,
делается следующее важное заключение. Поскольку все (?) лингвистические высказывания
являются моделями, репрезентациями фактов, то все модели являются в той или иной форме
лингвистическими высказываниями, что является характерным признаком нашего времени.
Тем не менее, это нисколько не проясняет поставленный выше вопрос об онтологическом
статусе лингвистических выражений, особенно в модельном их понимании [17].
В этих вопросах наиболее расставляет все на свои места принятие во внимание
положения об объективности модельных отношений [18]. Построение модели предполагает
на самом деле не только репрезентацию объекта и построение пересечения свойств объекта и
модели в сознании репрезентирующего субъекта, как на рис. 3.3. Кстати, этот факт именно
конструирования модели был исключительно точно подмечен и использован идеологами
интуитивистской математики в построении методологических концепций, лежащих в ее
основе и по сути дела, придавших ей современное направление (Л. Е. Я. Брауэр, А. А. Марков
и
др.).
Будучи,
безусловно,
прогрессивным
как
в
области
самой
математики,
методологического её осмысления и осмысления глобальной концепции моделирования, так и
для общей философии, такой подход является, однако, неполным и представляет собой только
одну сторону симметричности его воплощения в действительность. Для дополнения его до
целого необходимо включить в рассмотрение также вторую его сопряженную часть, а именно,
активные действия субъекта на внешний мир, и изменения его, способствующие возможности
репрезентации [12], то есть тому, чтобы субъект представлял в своем сознании пересечение
свойств объекта и модели как на рис. 3.3.
Таким образом, моделирование включает не только репрезентацию, но и деятельность,
направленную на стимулирование этой репрезентации, замыкающуюся через внешний по
отношению к субъекту мир [19]. Это утверждение иллюстрирует неразрывную связь
моделирования и деятельности, откуда следует, что любое моделирование является
деятельностью, следствия которой обязательно выражаются в изменениях, а любая
деятельность обязательно является моделированием и подразумевает его под собой [14].
Именно исключением из рассмотрения и объясняется существующая неудовлетворенность и
неопределенность в онтологическом статусе лингвистических выражений, что обусловливает
трудности феноменологии. Согласно рассмотренной выше двойственности модельных
отношений, в которых репрезентации представляются лишь как одна сторона органично и
неразрывно связанного процесса, становится понятным, что лингвистический подход как раз
6
представляет лишь одну сторону в направленности от объекта к субъекту, то есть
репрезентацию. Однако, на наш взгляд, моделями их было бы считать неправомерным,
поскольку они не содержат деятельностного компонента, направленного от субъекта к
объекту, хотя и могут быть формой представления модели, но никак не содержательной ее
стороной [20, 21].
Одностороннее понимание моделирования, сводящееся лишь к репрезентации, вполне
возможно, происходят из традиций античности, существовавший в условиях диспропорции
между необычайным расцветом теоретического мышления и относительно низким развитием
техники и конкретных наук, за исключением математики и астрономии, и, по всей видимости,
детерминирующей такое положение вещей. Действительно, поскольку весь строй мысли
древней греко-римской цивилизации был ориентирован на презрение к физическому труду
(как рабскому виду деятельности), на отказ от практического применения научных
достижений, на низкую оценку технических изысканий по сравнению с теоретическими [22,
23]. По этому поводу достаточно известно выражение Аристотеля “...Из наук в большей мере
мудрость та, которая желательна ради нее самой и для познания, нежели та, которая
желательна ради нее самой и для познания, нежели та, которая, желательна ради извлекаемой
из нее пользы” [24, I, 2, 982а 15] и менее известные его суждения, в которых он
компетентного наставника ставит выше ремесленника, действующего механически, “по
привычке” [24, I, 1,981а 30 – 981в]. По его словам “наиболее божественная наука также и
наиболее ценима” [24, I, 2, 983а 5], изучающая “первые начала и причины всего сущего” [24,
982в 5]. Она же – наиболее “строгая” наука, т к., занимаясь “первыми началами”, исходит “из
меньшего числа предпосылок [ibid., 982а 25], в связи с чем “умозрительные науки (theoretikai)
выше созидающих (poietiai)” [24, I, 1, 982а], поскольку “цель умозрительного знания – истина,
а цель знания, касающегося деятельности – дело” и люди, занятые созидательной
деятельностью, исследуют “не вечное, а вещь в ее отношении к чему-то и в настоящее время”
[24, II, 1, 993в 20]. Кроме того, в античном мире сохранялись языческие принципы восприятия
мира как “единое живое существо, заключающее в себя все остальные живые существа, как
смертные, так и бессмертные” [25, Тимей, 69с], не допускающего грубое вмешательство в его
божественно установленную целесообразность. Согласно С. Самбурски [23], воззрение греков
на космос как на живой организм предполагало изучение природы “природными” же
средствами, то есть наблюдением, отсюда отсутствие у них эксперимента и изобретений. Эти
традиции, касающиеся приоритетов наук, правда, утратившие языческие представления, в
полной мере унаследованы западно-европейской философией нашего времени. В частности,
по этому поводу пишет Ф. Рапп [26]: “...Со времен античности занятие теоретическими
вопросами в смысле вios theoreticos (“созерцательная жизнь”) западно-европейской традиции
считается высшей формой жизнедеятельности, превосходящей чисто практические занятия –
7
ремесленного типа. В соответствии с этим техника вплоть до наших дней считалась темой в
теоретическом и философском отношении более низкого ранга; исключение здесь составляет
только марксизм”. С другой стороны, М. Хайдеггер [27] пишет: “У Платона есть места
("Соперники" 137 ab), где теория противополагается практическому искусству, техне. Это
противопоставление показывает, однако, какому контексту принадлежит платоновское
понимание методологии. С другой стороны, подлинная философия у Платона опять же техне
особого рода, занятие чистой истиной, приносящее мало практической пользы (Филеб 58 с). У
Аристотеля философия тоже техне (Метафизика XII, 8, 1074 b 11; Этика Никомахова I 1, 1094
а 7; 18; Политика III 12, 1282 b 14) и мышление рассматривается в контексте пойэсис,
художественно-технического изготовления, и праксис, действий и поступков (Метафизика VII
7, 1032 b 15 слл.; Этика Евдемова II 11, 1227 b 30)”.
Таким образом, модель и моделирование не сводится только к репрезентации, к
проведению субъективного отождествления одного объекта другим (моделируемого
моделирующим) и даже не сводится только лишь к способу действия или же воплощению
целей и инструменту их осуществления, хотя само по себе и это тоже имманентно присуще
моделированию. Все это, безусловно, содержится в моделировании, но представляет собой
лишь одну сторону его экзистенциальности, а именно, характеризующую направленность от
объекта к субъекту, от моделируемого к моделирующему. В то же время необходимо
отметить вторую неотъемлемую компоненту модельного отношения, обычно упускаемую из
виду и направленную противоположно, т.е. от субъекта к объекту и от моделирующего к
моделируемому. В этом смысле модель представляет собой не только способ действия, но
именно план активного преобразования моделирующего объекта (т.е. налицо обозначенная
нами направленность от субъекта к объекту) либо окружающего его мира, направленный на
поддержание и подтверждение конструируемого субъективного образа [28].
Индуктивный путь
На наш взгляд, положение в нейрофизиологии кардинально изменилось с 60-х г. г.
позапрошлого века, начиная с выступления И. М. Сеченова с развернутой критикой
методологии
исследования
психической
деятельности.
Именно
с
этого
времени
нейрофизиология (НФ) приобрела черты, являющиеся определяющими ее облик до сего
времени, хотя, конечно, и до периода реализации сеченовской программы существовала
подготовленность к сделанным им шагам и соответствующая направленность хода развития
всей науки, которые непосредственно и подвели НФ к этим качественным изменениям [29].
Сеченов, пожалуй, первый отметил, что психология, несмотря на то, что является одной из
самый старых наук, остается неустановившейся, “непочатой”, по его выражению, наукой, все
8
еще неизмеримо далека от определения основных законов психики, характеризуется полным
отсутствием единства практически по всем вопросам, не дает никакого руководства для
практики жизни здорового человека и не объясняет закона болезненных психических
нарушений. Сеченов указывал, что причина этого в использовании неточного, субъективного,
пристрастного метода. Тот способ, которым пользовалось человечество от Аристотеля до
Канта, говорит Сеченов, - метод самонаблюдения и наблюдения над другими людьми, метод
анализа собственных поступков и переживаний, догадок о мотивах поступков, мыслях и
чувствах других людей - негоден, поскольку не свободен от личных предвзятых суждений,
преувеличений, преуменьшений и прочих неточностей. Именно им было предложено
изучение психической деятельности человека, сопоставляя ее с психофизиологическими
явлениями животных, а также, сравнивая с достаточно хорошо изученными процессами,
происходящими в низших отделах нервной системы. Эти положения, развитые впоследствии
И. П. Павловым и его школой, оказали громадное влияние на мировоззрение целого
поколения естествоиспытателей. Проникновение деятельностного аналитико-синтетического
подхода и применение методологии точных способов исследования породило метод
моделирования, все более начинающий претендовать последнее время на тотальное
господство [14]. Поворот, происшедший в НФ после 60-х г. г. 19 века знаменует
трансформацию общей методологии научного метода, начавшейся и продолжающейся и в др.
частных науках с вариацией временных сдвигов и масштабов. Поэтому следует говорить не
столько о внедрении методов моделирования в НФ, сколько о частном проявлении в НФ
общей методологии научного исследования, сложившейся к определенному нами времени и
продолжающейся двигаться в том же направлении, практически, в неизменном своем
содержании, меняя и трансформируя внешние черты и воплощения в различных
лингвистических оболочках, проблемных областях и новых прикладных аспектах [11]. Такой
взгляд полностью отвечает представлениям о компоненте обратной направленности (от
субъекта к объекту), присутствующей в моделировании в дополнении к репрезентации, о
которой говорилось выше. С этих позиций становится понятным смысл трансформации
представлений в НФ с учетом деятельности человека по преобразованию окружающего мира,
направленную на подтверждение именно таких его представлений [28]. Облик НФ начинает
приобретать черты, соответственные общей методологии исследования, породившей ИИ, а
затем и нейрокомпьютерные технологии [30, 31].
Установлены следующие общие свойства моделей нейроинформатики (НИ) и НФ.
1.
Процессуальность – описание событий как динамических процессов, то есть
использующих длительность, разворачивающуюся во времени.
2.
Процедуральность – как ряд процедур – цепочка, то есть соблюдение причинно-
следственных связей.
9
3.
Концептуальность – построение на основе аксиоматических систем, базирование
на общих аксиоматических принципах (например, использование сходных графических
принципов в построении моделей и концепций, в частности, представление в виде блок-схем;
принцип адаптации, не учитывающий включенность в общие внешние системы, в то время,
как результат может и должен быть следствием не только субъекта, но также и внешних
функциональных систем, и т. д.).
4.
Технологичность – делание результата, конструирование концепции [32, 33].
5.
Количественность – параметры результата как до построения модели, так и после
при интерпретации выражаются в количественном отношении. В НФ такая тенденция как раз
четко обозначилась с момента упомянутого выступления И. М. Сеченова и была подготовлена
возрастанием социальной роли технических достижений, проникающих в НФ и используемых
ею.
6.
Интерпретируемость
–
обязательность
специальной
интерпретации
как
промежуточных выкладок, так и результата, то есть необходимость в наличии интерпретатора
(например, языка) – не предполагается непосредственное восприятие. На наш взгляд это
положение иллюстрирует все больший захват аналитико-синтетическими принципами
мышления
сферы сознания и внедрение таких режимов работы
мозга в сферу
бессознательного, что как раз и проявляется в изменяющейся структуре восприятия [34].
Достаточно сравнить с античными подходами, проявляющимися в большей акцентуации на
созерцательном восприятие.
По мере дальнейшего конструирования мира под средства моделирования в
перспективе будет наблюдаться еще большее сближение биологических теорий и НИ [35].
При этом движение происходит не только со стороны НИ, как принято считать в силу
явственности усилий, прикладываемых в этом направлении, но так и со стороны
биологических теорий, неявно трансформируемых в сторону технических наук расширением
внедрения инструментальных методов, так и преобразованием самой идеологической сути
биологических теорий.
Постараемся проследить разработанные нами положения на примерах.
1. Концепция рефлекторной дуги И. П. Павлова [36] явилась практически одним из
первых концептуальных принципов исследования н. с. с ярко выраженными процессуальнопроцедуральными чертами. С ней нейрофизиология приобретает полностью и окончательно
очерченный объектно-ориентированный характер, фактически все более повторяющий в
ментальной сфере операции с предметами внешней среды обитания человека как
естественного, так и искусственного происхождения. Концепция рефлекторной дуги явилась,
по сути дела, выражением социо-культурных тенденций, которые привели в дальнейшем к
глобализации использования принципа вход-выходных соотношений или “черного ящика”, в
10
наиболее явном виде обозначенного в кибернетике, с неизбежностью сосуществующего до
настоящего времени и явно прослеживающегося в идеологии нейроинформатики [37].
Достаточно вспомнить модель формального нейрона Мак-Каллока – Питса или перцептроны
Розенблатта – Блюма, где основная парадигма функционирования строится на сигнальном
конвергентном распространении от входов к выходу по принципу рефлекторной дуги, а также
присутствуют настраиваемые параметры как аппроксимация состояния “черного ящика”,
характеризуемого
вход-выходными
соотношениями
[38,
39].
Принципы
построения
нейросетей [40, 41], особенно со стохастически определяемыми параметрами, снижающими
свою неопределенность в процессе функционирования сети и выполнения ею предписанных
функций [42], также во многом носят характер концепции рефлекторной дуги по принципу
афферентно-эфферентных связей, где четко прослеживаются конвергентные пути типа
вход-“черный ящик”-выход, характерные для рефлекторной дуги [43]. Само по себе
классическое структурное представление формального нейрона по Мак-Каллоку – Питсу,
активно
используемое
по
сегодняшний
день
[44],
поразительно
повторяет
схему
представления механизма образования условного рефлекса, предложенную И. П. Павловым в
1908-1909 г. г. [45].
Сам И. П. Павлов писал относительно реализации рефлекторной дуги в концепции
притяжения слабого возбуждения очагом более сильного возбуждения, созданного
безусловным раздражителем: “раз в нервной системе возникают очаги сильного раздражения
(в данном случае в рефлекторном слюнном центре), то индифферентные доселе раздражения,
падающие из внешнего мира и приводимые в воспринимающие центры коры больших
полушарий, направляются, концентрируясь, проторивая себе таким образом дорогу к этим
очагам” [45].
К воплощению идеи рефлекторной дуги относится также множество представлений
современных искусственных нейронных сетей (ИНС) [46-48]. Как правило, это, так
называемые сети прямого распространения, в том числе, типа многослойных перцептронов,
способных к формированию сколь угодно сложных границ принятия решения и реализации
произвольных булевых функций [46], а также использующие принципы обратного
распространения ошибки [48] для определения весов, что вполне согласуется с выше
приведенным высказыванием И. П. Павлова. Более того, можно проследить сходство
эволюции представления самой концепции рефлекторной дуги, развитой в ходе исследований,
проводимых в лаборатории И. П. Павлова [36] с историческим развертыванием принципа
построения архитектуры ИНС от единичной модели нейрона (рис. 4, 5).
11
Рис. 4 — концептуальная схема
Рис. 5 — схема модели формального нейрона
рефлекторной дуги И. П. Павлова. А, Б, В, Г,
по Мак-Каллоку — Питсу. К1 — К N —
Д — анализаторы сенсорных каналов, а, б, в, весовые коэффициенты, Sum — сумматор, НЭ
г, д — их корковое представительство; С —
— нелинейный пороговый элемент.
эффектор, эндокринная железа.
Согласно этому в лаборатории И. П. Павлова постепенно происходило выяснение, что
контакт между индифферентным возбуждением и безусловным возбуждением образуется не
по маршруту кора - продолговатый мозг (как на рис. 4), а по маршруту кора - кора. Более
поздние открытия в области нейрофизиологии, проведенные, в том числе, Magoun, Moruzzi,
П. К. Анохиным и в лабораториях его института нормальной физиологии, в частности,
открытие
коллатеральных
путей
распространения
афферентных
возбуждений
через
ретикулярную формацию ствола мозга, несколько изменили концептуальную схему
замыкания условно-рефлекторной связи, уточнив ее внесением в рассмотрение возможности
замыкания на различных уровнях подкорковых образований с участием ретикулярной
формации и ассоциативных областей коры головного мозга (рис. 6).
Можно заметить, что приведенная топология схемы очень напоминает классическую
организацию многослойной ИНС [49] из типовых нейронных элементов по рис. 7:
Необходимо заметить, что структурное совпадение не случайно, поскольку в нем
отражается также сходство принципов функционирования нейрофизиологической модели и
ИНС.
2. Концепция функциональной системы (ФС) П. К. Анохина и его последователей.
Принципиально другой тип концептуальности может демонстрировать общая теория
ФС (ТФС), основанная П. К. Анохиным в 1925-35 г. г. [50, 51]. Можно заметить, что
возникновение ее и становление в нейробиологии осуществляется приблизительно
параллельно с развитием и фактуализацией потребностей в автоматизации управления
технико-технологическими объектами. Не случайно идеи, очень сходные с аксиоматической
системой, предложенной П. К. Анохиным, начали приобретать характер глобализации лишь в
12
50-х г. г. при “переоткрытии” их в трудах Н. Винера и Л. фон Берталанфи. Методологические
основы, развитые Анохиным в ТФС были заложены еще раньше в начале ХХ века в трудах А.
А. Богданова (Малиновского) [52, 53]. В частности, в книге “Эмпириомонизм: статьи по
философии” он, анализируя онтологический вопрос о причинах существования двух
различных
сфер
опыта
–
субъективной
и
объективной,
приходит
к
достаточно
эпистемологическому выводу: “если в едином потоке человеческого опыта мы и
обнаруживаем два принципиально различных типа закономерностей, то оба из них тем не
менее в одинаковой степени проистекают из нашей собственной организации: они, по
существу, выражают две тенденции, свойственные биологической организации...” [53, с. 41].
Рис. 6 — уточнённая П.К. Анохиным
концептуальная схема рефлекторной дуги
И. П. Павлова. Замыкание связей на
различных уровнях (I, II, III) с учётом
коллатеральных путей распространения
афферентных возбуждений через
ретикулярную формацию ствола мозга.
Рис. 7 — схема организации
искусственной трёхслойной (2.1, 2.2, 2.3)
нейросети из типовых нейронных
элементов. Xij — входы, Yij — выходы.7
Таким образом, мы обнаруживаем такое свойство, как технологичность [54], заложенное уже
на концептуальной стадии, усиленное в дальнейшем в трудах П. К. Анохина и получившее
ранг чуть ли ни главной аксиомы ТФС. Очень интересно, что этот упор на технологичность
(делание результата) в ТФС в значительной мере прослеживается сильнее, чем в концепциях
Р. Декарта и И. П. Павлова, хотя бы постольку, поскольку составляет основу всех
теоретических построений (результат является главным системообразующим фактором – по
П. К. Анохину). Теоретическим открытиям А. А. Богданова, наметившим основы принципа
обратной связи и системно-структурного подхода в исследовании сложных систем [52],
предшествовала созданная необходимостью внедрения механизмов и машин с автономными
энергетическими источниками, теория управления, развитая в трудах Ляпунова и
13
Вышнеградского и практическое открытие и применение управления с обратной связью (ОС),
реализованное впервые в регуляторе Уатта в 1845 г. [55] Видно, что открытия в теоретических
основах
и
в
практике
следовали
взаимно-рекурсивно
волнами
друг
за
другом,
взаимостимулируя таким образом и взаимопорождая (рис. 8). Принцип ОС в явном виде
примененный на практике в регулирующих устройствах видимо уже был обусловлен еще
раньше менталитетом социума, нашедшим свое выражение в теоретических выкладках, в
частности, у К. Маркса: “Философы лишь различным образом объясняли мир, но дело
заключается в том, чтобы изменить его” [56]. Поистине, чем это не системообразующее
действие результата деятельности ФС по П. К. Анохину [57] ?
Рис. 8. Подобие социоорганизации динамики научно-технического прогресса и
концептуально-парадигмальных установок
Однако, Н. Винер и Л. фон Берталанфи, знаменуя собой переход мира на новый
энергетический уровень от механической эры к электрической, повторили на новой ступени
разработку принципа ОС, характерного для упомянутой стадии механического мира, но в
сочетании с теорией информации К. Шеннона, что уже явилось признаком перехода к
электрической эре. Тем не менее, они не уловили всех тонкостей наступления будущего
усложнения, многие из которых были предвосхищены П. К. Анохиным в ТФС в 30-х г. г., и
14
нашли отголоски лишь с дальнейшим развитием электрического и, таким образом как
следствие, информационного мира в возникновении идеологии самоорганизации или
синергетики в работах Г. Николиса, И. Пригожина, М. Эйгена, Г. Хакена и др. В 70-х г. г.
Самое интересное, что, несмотря на высокую плодотворность идей ТФС, последователи П. К.
Анохина воспринимают его учение, прежде всего, как отображение только принципа ОС и
практически мало используют его главный постулат о самоорганизации [58] систем под
действием производимого ими результатов их жизнедеятельности.
Таким образом, речь идет более об информационном сигнальном содержании ТФС, в то время
как основной упор в ней делается именно на возникновение, поддержание и развитие
структурного компонента [59]. Вполне возможно, что это объясняется недостаточной
проработанностью П. К. Анохиным самих конкретных закономерностей формирования
структурного компонента и ограничение лишь общими положениями на аксиоматическом
уровне.
Относительно информационного содержания ТФС можно обнаружить в ней явные
процессуально-процедуральные черты. Процессуальность ТФС как принцип ОС имеет
однозначную аналогию с теорией управления, основой которой является математический
аппарат дифференциальных уравнений, описывающих динамические системы. Известно [60],
что представление системы дифференциальных уравнений (ДУ) в форме Коши в пространстве
состояний автоматически предполагает ее имманентную интерпретацию в виде динамической
системы с ОС. Известна и доказана теорема Л. Заде [61] о единственности и взаимной
однозначности такого соответствия. А поскольку факт однозначности соответствия каждой
динамической системе с ОС одного единственного ДУ n-го порядка (или одной единственной
системы n ДУ), описывающей динамику событий, то есть процессуальность, установлен, то
можно считать, что функциональной системе, поскольку в наличии ее имеется ОС, также
свойственна процессуальность.
Процедуральность же можно наблюдать в самой сути формирования функциональной
системы, подробно и наглядно описанной у Анохина [62] как последовательность
формирования ряда шагов или событий, выражающихся в преобразованиях структуры ФС.
Количественность ФС очень хорошо можно наблюдать сразу же как только дело
переходит к эксперименту. Очень примечательным является также тот факт, что любое
применение
инструментальных
методов,
то
есть
продуктов
техно-технологии
в
физиологическом исследовании ведет за собой представление нейробиологических теорий в
количественной форме, либо в виде, выводимом из количественных закономерностей. Это
хорошо можно наблюдать в работах последователей П. К. Анохина, например, у Е. А.
Умрюхина, начиная с работы [63] до [64], К. В. Судакова [65, 66], так и других школ, не
связанных непосредственно с методологическим базисом ТФС [67-69]. Например, в работе
15
[69] полученные количественные данные преобразуются в графически визуализируемые
формы, в последовательности которых обнаруживаются логические цепочки, которые, в свою
очередь, могут быть представлены в виде других мнемонических описаний, например, в виде
блок-схемы, при этом неявно выделяются реципрокные отношения (“например, торможение
когнитивного компонента эмоциональным”) – то есть ОС. Можно отметить взаимно
сводящиеся представления системно-теоретического описания, в частности, на основе ТФС, и
количественных параметров, оценок и заключений. Фиксация каких-либо количественных
показателей, так или иначе, приводит к системно-логическим построениям, которые чаще
всего укладываются в концепции рефлекторной дуги (кольца) или же функциональной
системы. Это очень хорошо можно наблюдать на примере школы Н. П. Бехтеревой, где
постановка техники мультиэлектродных отведений привела к генерации ряда структурнофункциональных теорий функционирования мозговых механизмов, таких как открытие и
фиксация гибких и жестких звеньев нейронной системы обеспечения психической
деятельности (теория артифициальных стабильных функциональных связей), выделение
эндогенных компонентов вызванных реакций нейронов при запоминании вербальных
сигналов и роль в этом коллективных процессов, построение карт взаимодействия между
структурами мозга в процессе его функционирования и т. д. [70]. Процесс образования
ментальных модельных структур на основе количественных измерений хорошо можно
наблюдать практически в большинстве нейрофизиологических экспериментов даже в том
случае, когда выводимые закономерности не предполагаются априорно, а план эксперимента
является
максимально
общим,
детерминируемым,
в
основном,
даже
не
мыслью
исследователя, а определяется спецификой применяемых инструментальных методик, то есть
неявно заложен их создателями. Во многих случаях это относится к выведениям
корреляционных зависимостей и связей между различными компонентами функциональной
активности мозга, что имеет довольно-таки широкое распространение в нейробиологии. В
качестве примеров можно назвать работы той же Н. П. Бехтеревой и коллектива при изучении
“кодирования” смысловой значимости стимулов в паттернах разрядов и в характеристиках
взаимодействия нейронов, при выяснении пространственно-временной “организации”
биоэлектрической активности функционирующего мозга, как например, в работе Л. С.
Веденеевой [71], И. С. Добронравовой [72] и др. Сюда же можно отнести работы,
анализирующие
деятельность
мозга
при
воздействиях
на
него,
в
том
числе,
с
терапевтическими целями, как в [73]. Необходимо заметить, что аксиоматика возникающей
таким образом организованной структуры в динамике функционирования ц. н. с., в основном
заключена в самих методиках и принципах [74, 75], на основе которых производится
установление каких-либо связей с чем-либо, в частности, в самой аксиоматике аппарата
корреляционных функций. Можно сказать также, что она задает довольно жесткие априорно
16
установленные рамки в построении подобных моделей, за пределы которых не может выйти
ни одна модель, построенная подобным образом без привлечения каких-либо других
дополнительных концептуальных установок [76].
3. Концепция ассоциативности.
Концепция ассоциативности (А) как способ самоисследования человека, его личности,
Я-эго, а также как потребность в этом, на самом деле, была известна очень давно, возможно
всегда, а скорее всего, столько, сколько существует общество. Традиционно принято считать,
что впервые постулаты А. были сформулированы Аристотелем, выдвинувшим идею о том,
что образы, возникающие без видимой внешней причины, являются продуктом ассоциации:
“...Т. о., мыслящие мыслит формы в образах (pyfntasmata) и в какой мере ему в образах
проясняется, к чему следует стремится и чего следует избегать, в такой же мере оно приходит
в движение и в отсутствие ощущения при наличии этих образов. Например, восприняв
вестовой огонь и замечая, что он движется, мыслящее [существо] благодаря общему чувству
узнает, что приближается неприятель”. И далее, на наш взгляд чрезвычайно важное: “Вообще
ум в действии есть то, что он мыслит”[77]. На самом деле, подобные умозаключения можно
обнаружить во множествах сохранившихся философских и мифологических источниках
гораздо более раннего происхождения. Например, в сравнении с последним высказыванием
Аристотеля, в Махабхарате: “ (Человек) есть сочетание тела, чувств, сознания (четана). Они
обособлены, но в деятельности накладываются друг на друга” [78]. А также: “Буддхи есть “я”
человека, “я” в себе самом есть буддхи. Она превращается в ум (манас), когда производит
существование. В силу обособленности состояний буддхи превращается затем в чувства.
Слыша, становится ухом, касаясь, становится (органом) осязания, смотрит и становится
глазом....Когда разум чего-либо желает, он превращается в ум (манас)” [78, с. 285-286, гл. 248,
шл. 8999-9020]. То же в “Йога-сутре” Патанджали: “...Зритель пребывает в собственной
форме. В этом случае энергия сознания, [или Пуруша], пребывает в своей собственной форме
как в [состоянии] абсолютной обособленности. Однако при актуализированном сознании она
не [представляется] таковой, хотя в действительности это так.
-
Почему же тогда [это происходит]?
-
В силу того, что объекты показывают себя [Зрителю]” [79, с. 88].
“...Наполнители сознания...служат взаимной опорой друг для друга... Пробуждение их
происходит при актуальной встрече с объектом” [79, с. 113].
Высочайшей утонченности ассоциативные механизмы мышления заложены в каноническом
тексте китайской классической “Книге Перемен” – “И Цзине”, относимой по датировке к I-II
тысячелетию до н. э. Построение гексаграмм, их порядок следования, различные способы
расположения (круговые, прямоугольные, мавандуйского порядка и т. д.), а также
возникающие связи самоорганизующихся механизмов формирования циклов развития,
17
закодированных в следовании и семантике гексаграмм, иллюстрируют различные вариации
применения ассоциативных логических алгоритмов [80] Сам принцип системы Ба-гуа
(кольцевого построения триграмм) с помощью которого выражалось все многообразие
явлений природы и человеческого бытия (страны света, животные, части тела и т. д.) являет
собой воплощение ассоциативного принципа.
Многочисленные воплощения ассоциативного принципа и явные упоминания о нем можно
найти в еще более древних дошедших до нас мифологических источниках [81], таких,
например, как дрвнеегипетские “Тексты пирамид” (26-23 в. в. до н. э.), в самом построении
системы богов, в описаниях мистерий, исполняемых во время религиозных праздников, а
также в магических текстах и заговорах Атхарваведы, Яджурведы, в гимнах древнейшей
Ригведы, датируемой от II до VI тысячелетия до н. э. и т. д. натуралистически-ассоциативные
построения во множестве используются в космогонической мифологии практически всех
народов (арийской, китайской, древних индейцев Америки, африканской, например, догонов,
баамбара и т. д.) [81, 82].
Таким образом, можно утверждать, что концепция ассоциативности существовала
всегда и лишь трансформировалась из одной формы представлений в другую по мере
выполнения определенной необходимой функциональной роли этих представлений в бытии
человека. Учитывая изменения нового времени можно проследить направленность динамики
этих трансформаций в сторону на-себя, то есть когда объектом изучения все в большей мере
становится субъект, его Я-эго. Концепция ассоциативности являет собой как бы непреходященеуходящий фон, по-разному проявляющий себя в зависимости от появления и смены
методов познания от Дж. Беркли, Д. Юма, построивших связь ассоцианизма с сознанием,
“ассоциации идей” Дж. Локка, противопоставившего их “связям на основе разума”, до
настоящего времени.
Проникновение методологии точных наук в представления об ассоциативности связано
с упомянутым выступлением И. М. Сеченова в 60-х г.г. XIX века, когда он выступил с
развернутой критикой существующей методологии изучения психической деятельности.
Несомненно, концепция ассоциативности получила свое выражение на языке моделирования
в трудах И. П. Павлова о корково-корковом характере замыкания условного рефлекса [36],
разработанных в дальнейшем в работах А. А. Ухтомского [83] о поглощении менее сильного
очага возбуждения более сильным (доминанта), а также в трудах Э. А. Асратяна [84] и П. К.
Анохина [62]. Однако, наиболее глубоко разработанной и интегрирующей предыдущие
интерпретации концепции ассоциативности на сегодняшний день, на наш взгляд, является
модель, разработанная А. М. Иваницким [85], которая самым непосредственным и наглядным
образом связана с парадигмой моделирования.
18
Согласно этой концепции, возникшей на основе обобщения экспериментальных данных о
различающихся величинах латентных периодов вызванных потенциалов головного мозга в
ответ на дозированные световые стимулы, происходит не просто поступательная передача и
преобразование афферентных возбуждений в эфферентные или же образование связей
(ассоциаций) между двумя очагами возбуждения по типу условного рефлекса с возможностью
поглощения одного другим (по типу доминанты). Поступающий в проекционную зону
афферентный стимул по выявленным А. М. Иваницким путям производит активацию всего
мозга: коры, подкорковых центров условных и безусловных раздражений, центров других
анализаторов и т. д. (рис. 9).
Рис. 9. Концептуальная схема организации во времени параллельно-последовательного
развёртывания во времени ассоциативного ответа мозга на действие зрительного стимула по
А.М. Иваницкому.
Далее наблюдается возврат возбуждений из активированных участков мозга в первичную
зону проекции данного стимула, что обеспечивает синтез сенсорной информации с
информацией о значимости данного стимула (процедуральность). Фактически, каждый образ
вызывает из памяти все накопленное и, так или иначе, связанное с ним. Таким образом,
происходит как бы сканирование различных мозговых структур с различными временами
задержек, в результате чего образ появляется не сразу, а последовательно развертывается во
времени (процессуальность). Предполагалось, что данная схема позволит разрешить проблему
сознания, сформулированную в XVIII в. Д. Юмом как “проблему гомункулюса”
19
(гипотетический человечек внутри мозга, представляющий наше внутреннее “я”, внутри
которого тогда также необходимо поместить такого же человечка и т. д., Ф. Крик “Мысли о
мозге” [86]). Рассмотренная же концепция А. позволяет представить психику как двуединство
отражения объективной реальности и ее преломления через индивидуальный опыт, таким
образом, внутреннее личное “я” создается взаимодействием (процедуральность) памяти и
внешнего стимула: нельзя ощутить внешний сигнал без своего “я” и нельзя почувствовать
своего “я” без внешнего сигнала.
Однако, при всей простоте этой концепции А., она имеет существенный недостаток.
Все элементы, этапы и шаги работы данной схемы не так уж сложно воспроизвести на любом
компьютере. Тем не менее, никаких свойств, даже отдаленно напоминающих психику и
сознание, не появляется. Отсюда следует вывод, что осуществляется воспроизведение именно
схемы, а не повторение самого реального явления. О том же свидетельствует и необходимость
интерпретируемости
концепции,
пусть
даже
самая
привлекательная
(казалось
бы,
объясняющая психические процессы), но все же необходимость. Это опять-таки говорит о
схематичной, моделирующей природе концепции, не существующей без интерпретатора, в
отличие от самого явления, то есть психики и сознания [87]. Нетрудно заметить также и
неотъемлемую количественность, лежащую в основе рассмотренной концепции, выводы
которой собственно и делаются из количественных сопоставлений времен задержек в
активации различных зон мозга, а также предположений, построенных на основе увязывания
распределенных очагов возбуждения мозга с активацией проекционной зоны сенсорным
стимулом (корреляционные функции).
Вместе с тем, при переходах от одной рассмотренной концепции к другой можно заметить
усиление машинно-технологического подхода во взглядах на проблемы физиологии,
проблемы “работы” биологической субстанции.
Под машинно-технологическим подходом подразумевается также не только и не
столько делание результата работы схемы ей самой (что является явным, то есть
сознательным по отношению к человеку-исследователю), но и делание самой схемы (что
является по отношению к нему неявным, а потому, бессознательным). Таким образом, можно
видеть, что любая построенная схема включает в себя неотъемлемый от нее деятельностный
компонент человека-создателя, незримо стоящего за ней, а потому не может существовать без
него.
В проанализированных выше концепциях деятельностный компонент явно нарастает, то есть
видно: чтобы построить последующую схему, нужно больше деятельности, чем в
предыдущей. Именно поэтому античные представления, в частности, ассоциативности, или
условного рефлекса Р. Декарта были наименее схематично-конструктивными, а в большей
части интуитивно-образными. Эволюция представленных схем идет по пути увеличения их
20
конструктивности, что также роднит их с машинными схемами, то есть взгляд человека на
окружающий мир все в большей мере становится деятельностным. В приведенных примерах
при движении к настоящему времени видно все большую схожесть структурных
представлений именно с электрическими и электронными блок-схемами и это, на наш взгляд,
чрезвычайно примечательно. Машинообразность их также доказывает тот факт, что
рассматриваемые нейрофизиологические концепции становятся все более моделируемыми, то
есть все более удобными для имитационного моделирования их на компьютере. По мере
раскрытия и проникновения внутрь “черных ящиков” все меньше остается доля
невоспроизводимого на машине (ЭВМ) компонента (как в случае схемы А. М. Иваницкого по
сравнению со схемами И. П. Павлова и П. К. Анохина). Это означает, что совместимость их с
компьютером увеличивается, а это, в свою очередь, может значить только одно – что подобие
возрастает. И не столько наши знания проникают “вглубь” предмета, сколько происходит
переформирование самих знаний, их адаптация к сегодняшнему уровню развития [88] и,
прежде всего, точных наук, техники и технологии. Сближение с точными науками
объясняется тем, что именно они, в первую очередь, обслуживают технику и технологии, в
том числе, и порождая их, то есть по сути являются идейным содержанием техногенной
цивилизации.
Заключение
В дальнейшем, по мере усиления технологического прогресса, следует ожидать еще
большего сближения биологических концепций с методологией построения техносферы.
Однако, это может происходить только путем вычленения из нативной биологии только тех
представлений и тех ее частей, которые могут принципиально оправдать технику, то есть
исключительно по принципу возможности взаимной коммуникативности. Именно таким
образом и происходит формирование того самого междисциплинарного языка, о котором
говорил М. Месарович, но происходит самопроизвольно, причем процесс этот начался
значительно раньше самого Месаровича – по всей видимости, явно проявился со времен И. М.
Сеченова. Правда, язык этот формируется не пассивным образом (по представлениям
Месаровича), мало поддается сознательному управлению и происходит за счет сближения
биологических и технико-технологических парадигм. Причем, техника, как обладающая
бóльшим креативным потенциалом за счет значительно большей включенности в нее
деятельностного компонента, соответственно, в значительно превосходящей мере, оказывает
воздействие на биологические концепции, чем наоборот, которые все более формализуются,
исходя из образа и потребностей технической ментальности. Что касается последнего, то
существуют не только косвенные, неявные, но и прямые проявления этого. Сюда можно
отнести различного вида биотехнические технологии, начиная с уровня целостного организма
(человек-оператор и технический объект [89, 90], биологическая обратная связь [91],
21
биоуправление [92] и т. д.) до уровня органов и систем (искусственные органы [93-95]) и,
соответственно, новейшим исследованиям в том числе, до клеточного уровня [96]
(электрические
контакты
с
техническими
устройствами
на
уровне
клеток
[97],
электросимуляция [98] активная микроэлектродная техника [99-101] и т. д.).
Идя на контакт с техникой, биология идет по пути приспособления, теряя, таким
образом, свои внетехнические компоненты. Мало того, техника, заполняя и организуя собой
внебиологическое информационное пространство, пытается ставить биообъекты в такие
ограничения, которые способствуют проявлению в функционировании их как систем,
приближающихся в идеале к техническим. В этом смысле, рассмотренные нами вопросы
могут существенно расширить взгляды на методологию моделирования в самом общем
смысле, а также моделирования нейробиологических систем и отражение ее в новейших
достижениях информационных технологий.
Литература
1.
2.
3.
4.
Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры в Китае, в 2-х т., М.: ИПРЖР, 2004.
http://search.epnet.com
http://neurnews.iu4.bmstu.ru;
Тараканов А.О. Математические модели биомолекулярной обработки информации:
формальный пептид вместо формального нейрона // Пробл. Информатизации. 1998. № 1.
С. 46.
5. Месарович М. Теория систем и биология // Теория систем и биология. М. Мир, 1971. С.
90-128.
6. Алексеева И.Ю. О понятии как форме представления знаний // Философские исследования.
М., 1999. № 1. Т. 22.
7. Месарович М, Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.
8.
Искусственный интеллект. Справочник. П/р Попова Э. В. в 3-х т. т. М.: Радио и связь,
1990.
9. Садовский В.Н. К целостной концепции искусственного интеллекта // Сб. Трудов
ВНИИСИ, 1991. Т. 8. С. 4-5.
10. Петрунин Ю.Ю. Философские проблемы моделирования человеческого разума //
Человеческая реальность: проблемы теории. М., 1999.
11. Савельев А.В. Зачем моделировать свойства нервной ткани и возможно ли это? // в сб. тр.
Х Всерос. семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск, 2001. С. 164-166.
12. Вартофский М. Модели. Репрезентация и научное понимание. М. Прогресс, 1988.
13. Hesse M. Forces and Fields. London, 1961. P. 27.
22
14. Савельев А.В. Нейросегментарность: отражение синергизма метамерности как основа
функциональных десимметрий мозга. - В сб. тр. V Всерос. семинара “Нейроинформатика
и ее приложения”, Красноярск, 1997, с. 99.
15. Савельева Т. С., Савельев А. В. Трудности и ограничения системного подхода в науке о
мозге. - В сб. материалов XI Междунар. конференции по нейрокибернетике «Проблемы
нейрокибернетики». Ростов-на-Дону, 1995, С. 208-209.
16. Алексеева И.Ю., Петрунин Ю.Ю., Савельев А.В. Философия моделирования как метаметодология в нейроинформационных технологиях и искусственном интеллекте //
Вестник МГУ, Серия 7, "Философия". М.: МГУ, 2007. № 2. С.47-61.
17. Савельев А. В. Нейросети с полевыми вычислениями. Бионейрокибернетические аспекты.
– В сб. Нейроинформатика-2009, МИФИ, 2009, ч. I, с. 112-124.
18. Савельев А.В. Критический анализ функциональной роли модульной самоорганизации
мозга // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М. Радиотехника, 2008. № 5-6. С.
4-17.
19. Савельев А.В. Нейрофизика мозга и нейромоделирование: диффузионно-синергетические
аспекты объёмного нейротрансмиттинга // Журн. проблем эволюции открытых систем.
Казахстан, Алматы, 2008. № 1. Т. 9. С. 93-101.
20. Петрунин Ю.Ю. Когнитивное моделирование нерациональных эпистемологических
структур // Когнитивное моделирование переговорного процесса. М., 1998.
21. Савельев А.В. Нейрологические аспекты клеточной нейроматематики // Журн.
“Искусственный интеллект” НАН Украины. Донецк, 2008. № 4. С. 612-623.
22. Дильс Г. Античная техника. М.-Л., 1934.
23. Sambursky S. The Physical World of the Greeks. London, 1987. P. 226.
24. Аристотель. Собр. Соч. В 4-х т.т., Серия ФН, М.: Мысль, 1976. Т. 1. “Метафизика”.
25. Платон. Собр. Соч. В 4-х т.т., Серия ФН, М.: Мысль, 1990. Т. 2.
26. Рапп Ф. Перспективы философии техники // Философия техники в ФРГ. М., 1989. С.76.
27. Хайдеггер М. Бытие и время. Письмо о гуманизме. М.: Республика, 1993.
28. Савельев А.В. От нейромоделирования проведения спайка к новой концепции субстрата
долговременной нейронной памяти. - Проблемы нейрокибернетики. Материалы ХV
Междунар. Конференции по нейрокибернетике (ICNC-09). Ростов-на-Дону. 2009. Т. 2. С.
165-168.
29. Савельев А.В. О возможности сознательного моделирования бессознательного // В сб. тр.
МИФИ: “Нейроинформатика-2000”. Ч. II. С. 248-254.
30. Петрунин Ю.Ю. От тайного знания к нейрокомпьютеру: очерки по истории
искусственного интеллекта. М, 1996.
31. Савельев А.В. Нейроэкзистенциальное моделирование диффузионно-синергетических
аспектов объёмного нейротрансмиттинга: нейрокомпьютеры в нейробиологии. - В
Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М.: Радиотехника, 2010, в печати.
23
32. Алексеева И.Ю. Идея интеллектуальной технологии // Традиционная и современная
технология / Под ред. В.М. Розина. М.: ИФРАН, 1999.
33. Розин В.М. Социально-гуманитарные науки и проблема специфики синергетики как
научной дисциплины // Философские науки, 2004. № 2. С. 85-102.
34. Савельев
А.В.
Парадоксы
феноменологии
искусственной
жизни
и
проблема
субстанциональности нейрокомпьютеров. - Доклад в материалах XIV Международной
конференции по нейрокибернетике (ICNC-05). Ростов-на-Дону. 2005. Т. 2. С. 163-165.
35. Базарова Д.Р., Демочкина Л.В., Савельев А.В. Новая нейробионическая модель
онтогенеза // “Нейроинформатика-2002”, М.: МИФИ, 2002. Т. I. С. 97-106.
36. Павлов И.П. Лекции о работе больших полушарий головного мозга. М., 1952.
37. Савельев А.В. Антропный принцип в нейрокомпьютерах и искусственном интеллекте. - В
сб.: Нейроинформатика и её приложения. Красноярск. 2005. С. 126-127.
38. Мак-Каллок У.С., Питс У.В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной
активности // Сб. Автоматы, п/р К. Э. Шеннона, Дж. Маккарти. М. ИИЛ, 1956. С. 363-384.
39. Rosenblatt F. The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in
the brain // Psychological Review, 1958. V. 65. P. 386-408.
40. Нейроинформатика (Коллективная монография / А.Н. Горбань и др.). Новосибирск: СО
РАН, Наука, 1998.
41. Миркес Е.Н. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, 1998.
42. Нейронные сети. Statistica Neural Network. М.: Горячая линия, 2000.
43. Савельев А.В. Нейрокомпьютеры в изобретениях // Нейрокомпьютеры: разработка и
применение. М.: Радиотехника, 2004. № 2-3. С. 33-49.
44. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей М.: ИПРЖР, 2000.
45. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. М.: Медицина, 1968. С.
112.
46. Lipmann R.P. An Introduction to Computing with Neural Nets. // IEEE ASSP Magazine, 1987.
V. 4. № 2. Apr. P. 4-22.
47. Watanabe O., Idesawa M. Computational model for neural representation of multiple
disparities // Neural Networks, 2003. № 16. P. 75-88.
48. Горбань
А.Н.
Быстрое
дифференцирование
сложных
функций
и
обратное
распространение ошибки // Нейроинформатика и ее приложения. V Всерос. семинар,
Красноярск, 1997. C. 54-56.
49. Дорогов А.Ю., Алексеев А.А., Пименов В.Е. Программная реализация алгоритма
структурного синтеза быстрых нейронных сетей. // в сб. тр. МИФИ: “Нейроинформатика2000”. Ч. I. С. 61-68.
50. Анохин П.К. // Российский физиологический журнал. 1925. Т. Х. № 1.
51. Анохин П.К. Проблема центра и периферии в современной физиологии нервной системы //
Проблема центра и периферии в вышей нервной деятельности. Горький, 1935. С. 9-70.
24
52. Bogdanov A.A. Allgemeine Organisationslehre (Tektologie), Bd.1, 2. Berlin: Hirzel, 1926, 1928.
53. Богданов А.А. Эмпириомонизм: статьи по философии. М.: 1907. Т.3.
54. Философия техники. История и современность. Розин В.М., Алексеева И.Ю. и др. М.:
ИФРАН, 1997. С. 38-41. 187-190.
55. Бесекерский В.А., Попов Э.П. Теория систем автоматического регулирования. М. Наука,
1972. С. 19-31.
56. Маркс К. Тезисы о Фейербахе // Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 3. С.1-4.
57. Савельев А.В. Моделирование нейродинамики экзоцитоза в нейрокомпьютинге. - Журн.
“Искусственный интеллект”, НАН Украины. Донецк, 2007. № 3. С. 28-38.
58. Савельев А.В. Моделирование функциональной нейронной самоорганизации при
посттетанической потенциации // Журн. проблем эволюции открытых систем. Казахстан,
Алматы, 2004. Т. 4. № 1. С. 127-131.
59. Савельев А.В. Онтологическое расширение теории функциональных систем // Журн.
проблем эволюции открытых систем Казахстан, Алматы, 2005. Т. 7. № 1. С. 86-94.
60. Справочник по теории автоматического управления. Под ред А. А. Красовского. М.:
Наука, 1987. С. 27-36.
61. Заде Л., Дезоер Ч. Теория линейных систем. М.: Наука, 1970.
62. Анохин П.К. Очерки по теории функциональных систем. М.: Медицина, 1975.
63. Умрюхин Е.А. Системные механизмы подсознательной деятельности человека // Вестник
АМН СССР, 1982. № 2. С. 88-95.
64. Джебраилова Т.Д., Коробейникова И.И., Иванова Л.В., Умрюхин Е.А. Релаксирующие
эффекты локального тепловоздушного воздействия в условиях стрессорных нагрузок
студентов // Вестник РАМН, 1998. 2. С. 14-18.
65. Судаков
К.В.
Голографический
принцип
системной
организации
процессов
жизнедеятельности // УФН, 1997. Т. 28, № 4. С. 3-32.
66. Функциональные системы организма: руководство. П/р К.В. Судакова, М. Медицина,
1987. 432 С.
67. Правдивцев В.А., Козлов С.Б., Ясенецов В.В. Эфферентно-афферентная конвергенция как
структурно-функциональная основа аппарата акцептора результатов действия // УФН,
1997. Т. 28 № 4, С. 33-43.
68. Русинова Е.В. Влияние “животного гипноза” на двигательную доминанту, созданную
действием постоянного тока на кору левого полушария // ЖВНД, 1997. т. 47. № 3. С. 109115.
69. Свидерская Н.Е., Агаронов В.Р., Королькова Т.А. Пространственная организация
электрических процессов коры головного мозга при патологическом влечении к алкоголю
// ЖВНД, 1996. Т. 46. № 6. С. 999-1007.
70. Бехтерева Н.П., Гоголицын Ю.Л., Кропотов Ю.Д., Медведев С.В. Нейрофизиологические
механизмы мышления. Л.: Наука, 1985.
25
71. Веденеева Л.С. Формирование временной организации ЭЭГ детей школьного возраста //
Автореферат канд. дисс. к. б. н., 03.00.13, СПб, 1998.
72. Добронравова И.С. Реорганизация электрической активности мозга человека при
угнетении и восстановлении сознания (церебральная кома). //Автореф. докт. дисс. д. б. н.,
03. 00. 13, М.: МГУ, 1996.
73. Крупицкий Е.М. Фармакологический, фармакотерапевтический и немедикаментозный
подходы к стабилизации ремиссий при алкоголизме. // Автореферат докт. дисс. д. м. н.,
14.00.45, СПб, 1998.
74. Kolesnikov A.A., Savelyev A.V. Philosophical principles of management by the special condition
of a brain // Proceedings on “CAD-95”, Crimea, Yalta-Gurzuff, 1995. V. 1. P. 242-243.
75. Savelyev A.V. Neuronic Logic // CSIT’2003, 2003. V. 3. P. 57-64.
76. Савельев А.В. Нейросети: фундаментальность или ограниченность взгляда //
Нейроинформатика и ее приложения. Материалы IV Всерос. семинара, Красноярск, 1996.
С. 12.
77. Аристотель. Собр. Соч. В 4-х т.т., Серия ФН, М.: Мысль, 1976.
78. Махабхарата. Мокшадхарма, вып. V, кн. 1, Пер. акад. Б.Л. Смирнова, Ашхабад: Ылым,
1983. С. 169-170. гл. 219. шл. 7930-7983.
79. Классическая йога (“Йога-сутра” Патанджали и “Вьяся-Бхашья”). Памятники
письменности Востока. СIX. М.: Наука, 1992. 260 С.
80. Щуцкий Ю.К. Китайская классическая “Книга Перемен”. М.: Наука, 1993. 630 С.
81. Мифы народов мира. В 2-х тт. М.: Российская энциклопедия,1994, Т. 1, С. 420-427. 535543. 129-132. 160-161. 389-391.
82. Петрунин Ю.Ю. Ислам и рождение европейской науки: суфийские истоки компьютерных
технологий // Мусульмане, 1999. № 2.
83. Ухтомский А.А. Избранные труды. Серия “Классики науки”, Л.: Наука, 1978.
84. Асратян Э.А. Избранные труды. Рефлекторная теория высшей нервной деятельности. М.:
Наука, 1983. 325 С.
85. Иваницкий А. М. Информационные процессы мозга и психическая деятельность. М.:
Наука, 1984. 200 С.
86. Мозг. Scientific American, 1979. 09. М.: Мир, 1982.
87. Савельев А.В. Аспекты возможности сознательного моделирования бессознательного в
искусственных социумах // Искусственные общества, 2009. Т 4, №1-4, С. 90-111, .
88. Савельев А.В. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности //
Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: ИПРЖР, 2006. № 4-5. С. 4-14.
89. Ахутин В.М. Бионические аспекты синтеза биотехнических систем // Информ. материалы.
Кибернетика, М.: Сов. радио, 1976. Т. 92. № 4.
26
90. Ахутин В.М. Биотехнические системы: Теория и проектирование / Ахутин В.М., Немирко
А.П., Першин Н.Н., Пожаров А.В., Попечителев Е.П., Романов С.В. Л., Изд-во Ленингр.
Ун-та, 1981. 220 С.
91. Kirchner J.W. The GAIA hypothesis: fact, theory, and wishful thinking. Climatic Change, Mar.
2002. V. 52. № 4. P. 391-409.
92. Биоуправление-3: теория и практика. Обзор (ред. М. Штарк, Россия; Р. Колл, США),
Новосибирск, 1998.
93. http://www.mednovosti.ru/news/2003/07/10/vessel/ – Американцы создают искусственные
однослойные органы. New Scientist, 2004. 10. 07.
94. http://palm.newsru.com/favicon.ico – Настольный принтер использован для создания живой
ткани. New Scientist, 2003. 23. 01.
95. http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn3916 – Nanotechnology may create new
organs. New Scientist, 2003. 18. 07.
96. Савельев А.В. Модель нейрона как возможная мультицеллюлярная структура (К вопросу о
том, что все-таки мы моделируем?) // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, М.:
ИПРЖР, 2002. № 1-2. С. 4-20.
97. Jenkner M., Müller B., Fromherz P. Interfacing a silicon chip to pairs of snail neurons connected
by electrical synapses // Biol. Cybern., 2001. V. 84. № 4. P. 239-249.
98. Савельев А.В. К основаниям терапевтической экологии: безопасна ли электростимуляция?
// Всерос. Электротехнический Конгресс "ВЭЛК-99", 1999. Т. 3. С. 757-759.
99. Савельев А.В. Клеточное сознание или в каком месте мозга находится сознание человека //
в сб. IV Всерос. Сем. “Нейроинформатика и ее приложения”, Красноярск, 1996. С. 157.
100. Shafer N. Transcutaneous electrical nerve stimulation and pain relief: an overview // Med. Electron., 1988. V. 19. № 5. P. 132­138.
101. Sabin P. Permanent percutaneous electric connection. General principles La connexion electrique percutanée permanente. Principes généraux // Rev. Laryngol. Otol. Rhinol. (Bord), 1997. V. 118. № 5. P. 335­377.
102. Савельев А.В. Обзор изобретений в области нейрокибернетики и нейромоделирования //
Радиоэлектроника. Информатика. Управление. ЗНТУ Украина, 2007. Т. 18. № 2. С. 101111.
103. Савельев А.В. О конференциях по философии искусственного интеллекта //
http://www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/8895.html, 2008. 5. 02.
27