Книга Джорджа отличается от упомянутых выше работ тем, что она специально и даже почти исключительно направлена на анализ всех тех предпосылок, физиологических и математических, которые должны лежать в основе любой попытки моделирования как отдельных механизмов мозга, так и мозга в целом. Джордж довольно подробно разбирает вопрос о математической логике, многие физиологические представления и особенно теорию условного рефлекса и различные его механизмы.
Однако если при разборе математических и логических предпосылок Джордж дает полезные сведения и помогает понять некоторые современные тенденции в проблеме моделирования мозга (например, при разборе “логических сетей”), то этого отнюдь нельзя сказать о его нейрофизиологических и особенно философских экскурсах. В этом отношении Джордж, будучи не нейрофизиологом, а психологом-математиком, неизбежно оказывается в плену тех недостатков в развитии нейрофизиологии, которые имеются в настоящее время. Между тем совершенно очевидно, что построить “мозг как вычислительную машину” можно только в том случае, если использовать все современные достижения науки и преодолеть эти принципиальные недостатки.
Один из критических пунктов в развитии современной нейрофизиологии, и особенно в применении ее результатов для объяснения поведения, это отсутствие организованной и осознанной тенденции к синтезу и к пониманию общих закономерностей. Еще по-прежнему мы наблюдаем совершенно неоправдавшую себя тенденцию из уже известных элементарных процессов, из деталей и частных механизмов построить целое. Характерной чертой этой тенденции является молчаливое допущение того, что целое ничего не привносит в проблему сверх того, что дает нам аналитический опыт, что подсказано свойством деталей этого целого. При таком допущении с самого начала отрицается какое-либо своеобразие целого, наличие у него свойств7 присущих только целому как таковому, но не отдельным его деталям или элементам. Оно исключает появление новых качеств, которые возникают как только сложилось организованное целое.
Конкретно, в науке о поведении эта тенденция прежде всего выражается в том, что возбуждение и торможение считают исключительными факторами, на основе которых строится объяснение любых поведенческих актов и любых форм приспособительной деятельности животного и человека, независимо от их сложности. Игнорируется обычно другой, не менее важный факт, а именно: в какую архитектуру включен этот отдельный процесс, этот частный механизм?
Возьмем для примера две такие основные формы деятельности, два таких состояния человека, как положительные и отрицательные эмоции, например радость и тоску. Едва ли кто-либо из нейрофизиологов или клиницистов сомневается в том, что и то, и другое состояние организма в целом имеет в своей элементарной основе процессы возбуждения и торможения. Но в то же время совершенно очевидно, что самый факт наличия возбуждения и торможения в этих двух сложных и противоположных состояниях организма не дает нам никаких опорных пунктов для понимания глубокой сущности радости и печали.
В работах последних лет все более и более выступает на первый план значение архитектурного принципа в построении сложных функциональных систем организма, имеющих свое собственное качество, свою собственную им одним свойственную систему отношений. В таком объединении решающую роль приобретают уже не элементарные процессы, не детали, а именно архитектурау особенность, так сказать, ее стиля. Если проследить внутренний смысл разногласий, противоречий и взаимоне-понимания в различных областях биологии и медицины, то окажется, что по сути дела эти разногласия вызваны различным подходом к пониманию соотношений между отдельным элементом и целостной архитектурой физиологических функций.
Понятие архитектурности в формировании разветвленных физиологических функций уже не раз привлекало внимание физиологов. В качестве примера можно назвать замечательную монографию Баркрофта “Архитектура физиологических функций”. Даже у Ивана Михайловича Сеченова в его лекциях по физиологии нервной системы уже содержится вполне отчетливое указание на то, что архитектура соединений может иметь более важное значение для конечного приспособительного эффекта, чем отдельные компоненты этой архитектуры. Так, например, в предисловии к своей книге “Физиология нервной системы” он писал, что элементы в процессе деятельности должны соединяться в “естественные группы”.
Еще более отчетливо роль именно архитектурного принципа выступает в условном рефлексе и в общих свойствах саморегуляции, сформулированных И.П.Павловым.
Роль кибернетики в развитии физиологических исследований состоит именно в том, что она с особенной силой подчеркнула значение архитектурного фактора. Она показала важность замкнутой циклической циркуляции информации в условиях саморегулирования, а также роль обратных связей, которые являются типичным признаком целостной архитектуры, а не отдельного элемента. Сюда можно добавить теорию логических сетей, теорию мультистабильных систем, математическую логику в целом, теорию моделирования и т.п. Все это примеры, подчеркивающие специфические черты системной организации, которая, становясь таковой, немедленно приобретает новые свойства целостной архитектуры, значительно “снимающей” удельный вес элементов.
Замечательная особенность живой природы состоит в том, что приспособительные свойства всех организмов, независимо от уровня их специализации, развиваются на основе одних и тех же архитектурных принципов, которые объединены функциональной системой с обратной афферентацией. Это единство архитектурных принципов при совершенно различных конечных приспособительных эффектах организма — поистине дар природы исследователю-физиологу. Благодаря этой универсальности исследователь держит в руках ключ к ускоренному и более глубокому познанию не только узловых пунктов самой архитектуры, но и всех тончайших процессов живой системы до молекулярного уровня включительно. Образно выражаясь, эти тончайшие аналитические данные как бы получают свой “адрес” в пределах целостной функциональной системы.
Не трудно видеть, что именно эта почва и эти достоинства кибернетического мышления породили тягу к синтезу, поиску общих закономерностей, присущих целостной организации, и раскрытию решающей роли конечного синтеза на всех этапах развития приспособительной деятельности организма.
Книга Джорджа безусловно помогает этому движению мысли и несомненно заставит многих физиологов и нейрофизиологов подумать о возможности применения “логических сетей” для характеристики узловых процессов организма. И в этом смысле глава “Логические сети” несомненно поможет контакту между математической логикой и нейрофизиологией. Моделируя отдельные узлы целостных функциональных систем, логические сети, уже по одному тому, что они математически и геометрически конкретны, дают возможность установить как их достоинства, так и их недостатки. Сопоставление логической сети и истинного нейрофизиологического процесса в какой-то степени похоже на сопоставление черно-белой и цветной фотографий одного и того же объекта: мы видим все то, чего не хватает черно-белой фотографии логической сети для того, чтобы она полностью отразила все цвета объекта, т.е. все параметры и свойства живой организации.
Конечно, на этом пути Джордж допускает много ошибок и излишних упрощений. Так, например, едва ли правильно будет рассматривать нейрон лишь как “специализированную клетку высокой степени возбудимости и проводимости”. Конечно, нервная клетка обладает и тем и другим свойством, но в свете всех последних достижений в области электронной микроскопии синаптических образований нервной клетки и нейрохимической характеристики этих синаптических образований, это допущение оказывается слишком простым и недостаточным. Нервная клетка предстала перед исследователями как чрезвычайно сложный комплекс специализированных иv весьма “надежных” ферментативных реакций, благодаря которым в одно и то же время и в одной и той же клетке могут сосуществовать процессы, принимающие участие в реакциях противоположного биологического качества.
В этом смысле весьма справедливо указание Джорджа на то, что сама практика моделирования поставила нас перед необходимостью моделировать не только электронные модели, но, вероятно, и плазменные модели; это и есть тот камень преткновения, который мешает проблеме моделирования подняться на большие высоты. Но нельзя сказать, что электронные модели не приносят пользы. Уже самый факт, что эти модели подчинены законам математической логики и отражают какие-то стороны нервной деятельности, определяет их перспективность и полезность для совместного изучения нервной системы математиками и физиологами.
Мне лично кажется, что для моделирования очень важно с самого начала избрать верный путь, а такой верный путь невозможно найти без тщательного анализа и синтеза современных достижений нейрофизиологии. Именно поэтому мне кажется, что Джордж допускает ряд значительных ошибок, переводя моделирование, например, торможения и возбуждения, в логических сетях на чисто количественный принцип. Так, например, он считает, что число возбуждающих элементов должно быть на единицу больше, чем число элементов тормозящих; такое допущение, несомненно, не соответствует истинным соотношениям в нервной системе, не говоря уже о том, что торможение всегда является следствием возбуждения, развившегося при определенной архитектуре отношений. Такое же несоответствие реальным чертам нервной деятельности заключается и в его допущении “множеств”, “подмножеств” и т.д. в рецепторных соотношениях, определяющих функцию восприятия. Ведущее значение рецепторного элемента зависит только от экстренно складывающейся ситуации7 и любой элемент, находящийся в данный момент в категории “подмножества”, при изменении ситуации может оказаться самым важным и ведущим компонентом в оценке внешнего мира.
Все эти недостатки построения логических сетей очевидны. И, несомненно, сами логические сети должны в дальнейшем совершенствоваться, однако построение сетей даже на том уровне, на котором их строит Джордж, приносит реальную пользу. Оно придает новый привкус самому физиологическому мышлению и повышает степень точности в посылках и предпосылках, которыми мы пользуемся при анализе тех или иных явлений.