Алгоритмы разума - [12]

Мы привыкли к статическим моделям: игрушка, чертеж, текст — все это чистая структура. Основу моделей в органах управления сложных систем тоже составляют структуры: ДНК, сети нейронов в центральной нервной системе. Несомненна избыточность этих структур — например в каждой клетке имеется полный набор генов, достаточный для построения целого организма. Для реализации управления нужна программа «считывания» структур сигналами, а для этого — активация определенных частей модели. Таким образом, важна не только структура, но и активность, энергия различных элементов модели. Понятие активности тоже можно свести к изменению структур, только на уровне более низком, например в молекулах, атомах, составляющих структуру. Сам сигнал представляет собой такую «активированную порцию структуры». Пример — информационная РНК или активность синапса на теле нервной клетки, когда на него подается импульс с другого нейрона.

Структура нам представляется чем-то стабильным, хотя в действительности это относится лишь к грубым материальным конструкциям из многих молекул и атомов. В живых системах структуры ДНК очень прочны, чего нельзя сказать о структурах нервной системы. Конечно, нейроны не передвигаются, отростки их у взрослого растут медленно, но тонкие структуры синапсов — мест соединения нейронов, обеспечивающих прохождение энергии с одного нейрона на другой,— довольно нестабильны во времени. То же касается и «рабочих» элементов нейрона, обеспечивающих его активность — процесс возбуждения.

Рис. 8. Динамические характеристики элементов модели (нейронов) : «вход» — время раздражения извне, «выход» — величина активности на выходе элемента. Характеристики отмечают длительность активности после прекращения действия «входа».

Рис. 9. Статические характеристики элементов модели (нейронов): «вход» - величина раздражителя; «выход» — уровень активности. Показаны три характеристики — в зависимости от степени тренированности элемента.

Активность элементов модели, так же как и сигналы,— это ее функции. Модель, в которой элементы взаимодействуют друг с другом и с внешней средой через сигналы, можно назвать действующей, в противоположность статичной, лишенной функции и возможности самостоятельно взаимодействовать с внешним миром. Структуры живых клеток подчиняются закону тренировки и детренировки: при функционировании их «мощность» возрастает, при покое — уменьшается. Эти процессы развиваются неравномерно. Уровень и длительность активности живого структурного элемента не только заложены в его генах, но и являются результатом тренировки в процессе предшествовавшей деятельности. Изменение структуры модели в результате получения сигналов извне составляет память. Временная активность комплекса структурных элементов модели — это временная или активная память. Организация новых структур в соединениях элементов модели — ее длительная или пассивная память. На рис. 8 показаны временные (динамические) характеристики различных типов элементов, а на рис. 9 — статические характеристики их тренированности.

Итак, сочетание постоянных и изменчивых структур, состоящих из элементов с разными динамическими характеристиками активности,— вот черты моделей систем «типа живых».

Восприятие и память

Восприятие и управление

Управляющие органы сложных систем можно представить как их интеллект, «тело» — как рабочие подсистемы. Сигналы представляются комплексами подвижных структур, как, например, РНК в клетках или импульсы в нервных проводниках.

В связи с этим можно говорить о «коде» моделей и сигналов.

Под словом «код» понимается определенный набор структурных элементов, из которых строятся статические модели. Письменная речь — это код букв. Есть код рисунков, код математических формул. Структура клеток и организмов записана генетическим кодом — набором генов, составленных из нуклеотидов и объединенных в ДНК. Структурный код нервной системы — это нервные клетки различного типа.

Функция моделей выражается сигналами, и к ним тоже применяется понятие кода. Примеры — код нервных импульсов, код информационных РНК, код сигнальных флагов и масса других.

Управление любым объектом предусматривает цепь из трех звеньев: рецептор — датчик, воспринимающий энергию объекта и превращающий ее в сигналы, сами органы управления (моделирующая установка, мозг, разум, интеллект) и эффектор — орган воздействия, превращающий управляющие сигналы, исходящие от интеллекта, в некоторый вид энергии, достаточно мощный, чтобы изменить деятельность объекта. Рецепторы специфичны: рецептор одного вида воспринимает только один вид энергии; но разные рецепторы одной системы превращают их в знаки одного кода, характерного для данного управляющего органа, интеллекта, разума. Например, рецепторы глаза, уха, кожи — все кодируют свои сигналы нервными импульсами. То же касается и эффекторов: они превращают сигналы универсального для системы кода в специфическую энергию воздействия. Например, сокращение мышцы или выделение слюны. Рецепторы и эффекторы имеют статические и динамические характеристики, подобные нейронным (см. рис. 8, 9). Как правило, активность рецептора продолжается до тех пор, пока на него падает внешняя энергия.