ЭВМ и живой организм - [5]

Теснейшее переплетение интересов инженеров и физиологов в проблеме создания предвидящей машины не случайно; одни без других обойтись не могут. Да и нужна такая машина, очень нужна. Представим себе, что подобное устройство станет помогать врачу. В этом случае машине нужно будет сообщить температуру тела, кровяное давление, частоту пульса и другие величины, которые должны характеризовать состояние пациента после курса лечения. Сама же машина сможет определить, как кратчайшим путем к этой цели прийти, какие нужны лекарственные препараты и процедуры. Если же то или иное промежуточное решение окажется неточным или резко изменится ситуация, машина, учтя полученные результаты, мгновенно внесет поправку.

Подобные устройства помогут не только врачу. Они научат капитана дальнего плавания находить выход из самого неожиданного положения и вести корабль наилучшим путем, диспетчер большого завода будет советоваться с такой машиной, планируя загрузку отдельных цехов, а агроном поручит ей распределение удобрений по полям.

Можно ли сейчас же, сегодня использовать в практике проектирования электронно-вычислительных машин последние достижения биологии, в частности, нейрофизиологии? Очевидно, это дело будущего. Будущего, потому что прежде чем перейти к такой стадии работы, необходимо ответить на целый ряд вопросов. Вот один из них: нужно ли наделять машину способностью чувствовать, желать чего-то? Как будто в этом нет технической необходимости. Термин «чувствующие машины» многими инженерами воспринимается исключительно в юмористическом плане. А между тем, забегая вперед, скажем, что мотивация, сортировка информации с позиций «самого главного в данный момент желания», помогает человеку отбросить, как выражаются инженеры, «избыточную информацию» и быстро обработать необходимую. Проще говоря, в этом случае появляется возможность использовать только те сведения, которые относятся к делу, быстро выуживая их из обширного информационного потока.

Очевидно, что такое качество было бы полезно и для машины. Если же допустить, что машина будет чувствовать, то можно допустить и появление таких понятий, как «награда машине» или «наказание машины». Кнут и пряник по отношению к роботу?

Продолжая рассуждать в таком комическом настрое, можно допустить, например, что машина, обидевшись, вдруг начнет решать не те задачи, которые нужны. Или будет их решать не так. Тема, казалось бы, для анекдота.

Однако вопрос этот в настоящее время выглядит уже не столь комически.

Как сообщалось в печати, некоторые исследователи склонны классифицировать машины на «враждебные», или «агрессивные», и доброжелательные.

Вот какие сложные проблемы затрагиваются в связи только с одним аспектом будущего машинного механизма предвидения. Однако это не отвращает создателей техники будущего от столь заманчивой цели. Наоборот, интерес к нейрофизиологическим и биологическим аспектам предвидения все время возрастает. Наличие специальных механизмов предсказания результатов будущих действий в живых объектах теперь уже, после разносторонних исследований и физиологов, и техников, не вызывает сомнений. Но на нынешней стадии развития науки одной констатации факта биологического предвидения недостаточно – необходимы точные сведения о нейрофизиологических закономерностях таких процессов. А для этого нужно изучать истоки способности к предсказанию, познать тончайшие процессы, происходящие в нервной системе.

РЕФЛЕКС! РЕФЛЕКС!

Развитие электронной техники позволило нейрофизиологам проникнуть в процессы, протекающие в одной нервной клетке. Даже на молекулярном уровне загадочная «жизнь» молекул стала доступной для исследователей. Чем точнее и тоньше эксперимент, тем более достоверные сведения имеют ученые о работе отдельных звеньев нервной системы. Как будто бы с этим тезисом спорить невозможно. Однако на самом деле здесь скрыто глубокое противоречие. Оно выявилось по мере накопления результатов аналитических исследований.

Оказалось, что чем более глубокие и тонкие процессы изучает нейрофизиолог, тем дальше он уходит от истинной конечной цели всякого нейрофизиологического исследования – от понимания работы целого мозга, целостного поведения организма.

В соответствии с пословицей получалось, что за деревьями не было видно леса. А точнее это напоминало создание мозаики, где сравнительно много известно о каждом камешке, но еще не различима картина в целом. Нужен был принцип, который позволил бы привести в систему все данные разнородных, хотя и очень тонких, точных экспериментов.

Речь, таким образом, шла о процессе интеграции, объединения различных проявлений нервной деятельности в целом физиологическом акте. Здесь не было недостатков в суждениях, в том числе и в весьма пессимистических. Так, например, известный ученый Райз писал: «...очевидно, трудно проверить положительно, что каждая часть целого включена в данное проявление организма. Вообще говоря, из большого числа наблюдений того, как части кооперируются в целый организм, мы делаем вывод, что такая кооперация частей имеет место у всех организмов без исключения. Но эта логическая операция никогда не сможет превратить гипотезу в истину. Итак, истинность положения, что все части организма объединены в данном проявлении, не имеет эмпирических основ. Другими словами, интеграция не является фактом, установленным эмпирически, а является принципом».