Это обстоятельство заставляет сосредоточить внимание на вопросе, когда же зарождались те закономерности, которые наиболее адекватно могут быть описаны в терминах кибернетического направления.
Можно попытаться представить, что формирование первичной динамической системы могло наступить даже в предбелковую стадию. Я имею в виду такую схему динамической самоорганизации, которая представляет собой так называемое аустеническое ингибирование, когда конечный продукт какой-то реакции влияет на состояние реагирующей системы. Это очень элементарная модель (схема) для уже полностью созревших кибернетических закономерностей.
Вопрос состоит в том, могла ли такая модель получиться в неисчислимых комбинациях первородного океана и может ли стать потом основой, которая в дальнейшем обрастает всеми возможными усовершенствованиями до белка включительно и, наконец, до появления жизни.
Модель эта взята из простой химической реакции, в которой карбомилфосфат является исходным продуктом. По механизму своеобразной обратной связи концентрация конечного продукта ацетилтифосфата воздействует на всю взаимодействующую цепь веществ.
Принципиально только такая система в процессе эволюции может обрастать усовершенствованиями, которые приведут к саморегуляторному принципу формирования самого жизненного субстрата.
Я не специалист в биохимии и использую этот материал только потому, что он соответствует общему ходу мыслей о закономерностях, упомянутых вначале.
Если принять во внимание ряд тепловых, химических и других воздействий на эту систему, то можно, как показывают опыты, получить доказательство, что в ферментной системе, регулирующей эту реакцию, имеются две рецепторные субстанции: одна для субстрата, вступающего в реакцию, а другая для конечного продукта. Воздействие на эту субстанцию тормозит выработку конечного продукта.
В этом факте химической стабилизации мы имеем пример, показывающий большие возможности для построения замкнутой и стабильной системы. В этом состоит сущность моей идеи, что при оценке возникновения жизни необходимо переместить наше внимание от субстрационной теории происхождения жизни в сторону динамики происхождения механизмов стабилизации систем, с помощью которых в процессе эволюции формируется целый ряд других качеств и свойств. Как только появилась устойчивость, так сейчас же она стала помогать отбору. Все, что помогает устойчивости, прилипает к этой системе, обогащает ее.
Таким образом, первая точка зрения, которую я хотел бы рассматривать как некое распространение диалектически-матери-алистического представления о формуле жизни, — это то, что субстратное и динамическое в развитии жизни шло параллельно. Динамика есть первый момент устойчивости системы, который впоследствии в процессе эволюции обрастал дополнительными свойствами и в конце концов развился в ту жизнь, о которой мы уже знаем как биологи и физиологи.
Динамическая система только потому может быть устойчивой, что она обладает результатом, который способен воздействовать на ее состояние в целом. Наличие у самых первичных систем результата действия, определяющего распределение сил в системе, надо считать, является вторым кардинальным свойством всего того, что мы моделируем, изучаем и познаем методами каждой специальности.
Таким образом, ясно, что понятие системы, которое Винер в 1964 г. выдвинул как центральное для развития биологии и физиологии, должно включать в себя эти параметры. Как известно, в нашей лаборатории уже с 1935 г. систематически изучались и моделировались функциональные системы.
Таким образом, если исходить из этого, то результат должен быть поставлен на первое место при любых методах изучения систем и их отдельных свойств.
Это положение хотелось бы иметь предметом философской дискуссии. Если обратиться к переведенной на русский язык книге Бунге “Причинность” (1962), то там можно найти указание. До сих пор существует смешение действий с результатом действий. И это не случайно. Мы говорим: чесательный рефлекс, хватательный рефлекс, мигательный рефлекс. О чем говорят эти термины? Произошло чесание, произошло хватание, произошло мигание. А где результат для организма — это совершенно скрыто. Поэтому сейчас в кибернетике обращается особое внимание на анализ эффективной работы систем, т.е. результатов их деятельности. Несомненно, что функция результата должна быть параметризирована. Это необходимо не только для понимания организации всей системы, но главным образом для ее количественного описания и моделирования.
Исходя из всего этого, надо сделать попытку сформулировать принципы модели поведения живых систем и в особенности поведенческого акта на высшем уровне. Только в этом случае модель может стать действительно инструментом для постановки новых вопросов исследования и для обработки и понимания уже накопленных материалов.
Такую попытку мы сделали много лет тому назад, разработав теорию функциональной системы. В последнем варианте эта теория позволяет понять механизмы организации всех актов организма, имеющих то или другое полезное приспособительное значение.
Первая стадия, которую мы считаем универсальной для каждого акта, названа нами “афферентным синтезом”. Она состоит в том, что афферентации самого различного характера обрабатываются и сопоставляются таким образом, что в конечном итоге возникает постановка цели к действию с огромным количеством степеней свободы. Конечно, это логическая формулировка. На самом деле, изучая поведение нейронов, нами было установлено, что органическое слияние афферентаций происходит в нервном субстрате. Оказалось, что очень сильное мотивационное возбуждение на нейроне занимает свои характерные позиции. Ведущие свойства приобретает доминирующая в данный момент позиция. Так что решение возникает как результат сопоставления всего идущего от внешнего мира на фоне этой ведущей мотивации.
Я хочу сформулировать одно положение и хотел бы, чтобы оно было правильно понято, поскольку действительно это изменяет наше представление о ходе корковых процессов. В коре головного мозга все возбуждения, восходящие из подкорки, прежде всего встречаются на одном и том же нейроне, и только в последующем эти нейроны уже начинают вступать в интегральные взаимоотношения между собой. Таким образом, вся корковая деятельность должна быть расчленена на две стадии: первая стадия — встреча возбуждения на нейронах. Эти процессы сейчас постепенно расшифровываются, к сожалению, в настоящем сообщении нет возможности дать подробную физиологическую характеристику этих явлений.
Следующий этап заключается в формировании аппарата предсказания результатов, т.е. выработка наиболее вероятностных параметров будущих результатов. И только тогда, когда окажется согласованность между параметрами и “предсказанного” результата и параметрами действительного результата, воздействующего на ц.н.с. через механизмы обратной афферентации.
Если же здес^ результат не соответствует этому заготовленному возбуждению, то начинаются новые внутрицентральные перестройки, смысл которых состоит в поиске новой активной афферентации. Комбинируя изучение поведенческих актов с мик-роэлектродным исследованием, мы показали, что эта стадия характеризуется непрерывной реверберацией.
Почему эта разработанная нами модель действенна? Почему она оказалась для нас прогрессивной? Потому, что мы не знаем теперь общей афферентации, мы говорим об афферентации пусковой, мы говорим об афферентации, которая заканчивает процесс анализа информации о полученных результатах.
Следовательно, результаты есть центральный пункт всей функциональной системы. Они влияют обратно на аппарат, и если они недостаточны, то подбираются новые компоненты для построения более успешной программы действий.
Это обстоятельство я хочу подчеркнуть и для моделирования, поскольку вопрос о модели — это прежде всего построение подобия какого-то процесса или во всяком случае аналогичных состояний, всегда почти минует эту важную проблему. Ни одна система не может быть подобна биологической системе, если ее результаты не становятся наперед, если параметры этого результата не рассчитываются заранее и потом вся система не моделируется в соответствии с этими параметрами.
Главное, на что я хотел бы обратить внимание, что моделирование результата функционирования системы значительно меняет наши представления об основных законоположениях кибернетики.
Следовательно, перед нами неизбежно должен встать вопрос относительно формулировки понятия “система”.
Каковы наиболее характерные черты параметров системы, если мы хотим говорить об этом предмете в философском смысле? И второе —• какие параметры этой системы могут быть продуктивными для дальнейших исследований?
Когда Эшби говорил о моделировании, то он очень хорошо выразился, что мы должны разработать логику упрощения. Это не случайное выражение. Действительно, если мы не договоримся о логике упрощения при построении модели, то мы не будем знать, какие параметры мы должны сохранять, какие параметры не влияют на подобие модели и т.д.
Если все это обсудить, то и сам вопрос о результатах выступает на первый план, и я возвращаюсь к той первичной схеме, которую я взял как реальную модель из части обменных процессов в предбиологическом периоде организации устойчивости самоорганизующейся системы. И там уже результат является доминирующим и определяющим устойчивость системы моментом.
Я хотел бы остановить ваше внимание на одном эпизоде, который как раз говорит о том, насколько моделирование будет несовершенно, если вопросы большой архитектуры поведенческих актов и биологических реакций и вопросы получения результата оставить в стороне.
В микроэлектродных исследованиях нашей лаборатории тщательно изучалась природа конвергенции афферентаций на отдельные нейроны. Были показаны различные виды конвергенции: мультисенсорная, сенсорно-биологическая и другие.
С точки зрения модели нейрона, тут есть входы и положительные и отрицательные и, казалось бы, что этого достаточно для моделирования. Но здесь любая афферентация и конвергенция имеют свой функциональный смысл, никак не различающийся только в количестве синапсов или в качестве того воздействия, которое имеется.