Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции - [9]
На рис. 1.4 изображена схема передачи информации от системы A к системе C через систему B. Эта последняя носит название канала связи. На состояние B может влиять не только состояние системы A, но еще какой-либо не поддающийся контролю фактор X, называемый помехой. Конечное состояние системы C в этом случае зависит не только от состояния A, но и от фактора Х (искажение информации). Еще одна важная схема обмена информации изображена на рис. 1.5. Это так называемая схема обратной связи. Состояние системы A в момент времени t>1 влияет на состояние B в момент времени t>2, а это последнее влияет на состояние системы A в момент времени t>3. Путь информации замыкается.
На этом мы пока ограничим наше знакомство с общими понятиями кибернетики и вернемся к эволюции жизни на Земле.
Внешний вид нервной клетки (нейрона) показан схематически на рис. 1.6. Нейрон состоит из довольно крупного (до 0,1 мм) тела, от которого отходят несколько отростков — дендритов, дающих начало все более и более тонким отросткам, подобно ветвям дерева. Кроме дендритов, от тела нервной клетки отходит еще один отросток — аксон, напоминающий длинный тонкий провод. Аксоны бывают очень длинны — до метра — и заканчиваются, подобно дендритам, древовидным разветвлением. На концах веточек, отходящих от аксона, можно видеть маленькие пластинки или луковички. Луковички одного нейрона близко подходят к различным участкам тела или дендритов другого нейрона, почти прикасаясь к ним. Эти контакты носят название синапсов; через них нейроны взаимодействуют друг с другом. Число луковичек, подходящих к дендритам одного нейрона, может исчисляться десятками и даже сотнями. Таким образом, нейроны очень тесно связаны друг с другом; они образуют нервную сеть.
С точки зрения физико-химических свойств, в первую очередь распределения электрического потенциала по поверхности клетки, нейрон может находиться в одном из двух состояний, которые называют состояниями покоя или возбуждения, и время от времени нейрон под воздействием других нейронов или каких-либо внешних факторов переходит из одного состояния в другое. Этот процесс, конечно, занимает некоторое время, так что исследователь, изучающий, например, динамику электрического состояния нейрона, рассматривает его как систему с непрерывными состояниями. Однако, сведения, которыми мы располагаем в настоящее время, указывают на то, что для работы нервной системы в целом существенным является не характер переходных процессов, а самый факт нахождения тех или иных нейронов в спокойном или возбужденном состоянии. Поэтому можно считать, что нервная сеть — это дискретная система, состоящая из элементарных подсистем — нейронов — с двумя состояниями.
Когда нейрон возбуждается, волна электрического потенциала бежит по аксону и доходит до луковичек на его разветвленных концах. С луковичек через синапсы возбуждение передается на соответствующие участки клеточной поверхности других нейронов. Поведение нейрона зависит от состояния, в котором находятся его синапсы. Простейшая модель функционирования нервной сети исходит из предположения, что состояние нейрона в каждый момент времени есть однозначная функция состояния его синапсов. Экспериментально установлено, что возбуждение одних синапсов способствует возбуждению клетки, другие синапсы, напротив, будучи возбуждены, препятствуют возбуждению в клетке. Наконец, некоторые синапсы могут вовсе не проводить возбуждение от луковичек и, следовательно, не влиять на состояние нейрона. Установлено также, что проводимость синапса увеличивается после первого прохождения через него возбуждения и нескольких следующих прохождений. Происходит как бы замыкание контакта. Это объясняет, каким образом без изменения положения нейронов друг относительно друга может меняться система связей между нейронами и, следовательно, характер функционирования нервной сети.
Представление о нейроне как о мгновенном переработчике информации, поступающей от синапсов, является, конечно, сильно упрощенным. Нейрон, как и всякая клетка, — сложная машина, работа которой еще мало изучена. Эта машина обладает большой внутренней памятью, поэтому ее реакции на внешнее воздействие могут отличаться большим разнообразием. Однако, чтобы понять общие закономерности работы нервной системы, мы можем отвлечься от этих сложностей (у нас, собственно говоря, нет другого выхода!) и исходить из очерченной выше простой модели.
Общая схема нервной системы «кибернетического животного» в его взаимодействии с внешней средой представлена на рис. 1.7. Чувствительные нервные клетки, возбуждающиеся под действием внешних факторов, носят название рецепторов (т. е. получателей), ибо они служат первичным приемником информации о состоянии внешней среды. Эта информация поступает в нервную сеть и перерабатывается ею. В результате возбуждаются некоторые из нервных клеток, называемых
