Мозг
Материал, изложенный в первой части, служит базой для сравнения, которое и является конечной целью данной работы. Я описал, более или менее подробно, природу современных вычислительных машин и общие принципы, лежащие в основе их организации. Теперь мы можем перейти к другой стороне сравнения – нервной системе человека – и рассмотреть сходства и различия этих двух типов «автоматов». Что касается сходств, то они хорошо известны. Однако существуют и различия, причем не только в размере и скорости, что достаточно очевидно, но и в некоторых областях, лежащих гораздо глубже. К последним относятся принципы функционирования и управления, общей организации и т. д. Описать их – моя основная задача. Чтобы дать им правильную оценку, мы сопоставим их со сходствами, а также с более поверхностными различиями (размеры, скорость; ср. выше). Поэтому далее им также будет уделено пристальное внимание.
Упрощенное описание функции нейрона
Как показывают наблюдения, функционирование нервной системы носит на первый взгляд цифровой характер. Данный факт, а также лежащие в его основе структуры и функции требуют подробного рассмотрения.
Основным компонентом нервной системы является нервная клетка – нейрон. Нормальная функция нейрона заключается в порождении и передаче нервных импульсов. Нервный импульс представляет собой довольно сложный процесс, включающий электрический, химический и механический аспекты. Тем не менее импульс – это процесс, который определяется однозначно, т. е. он почти одинаков при любых условиях; по существу он представляет собой воспроизводимый, единый ответ на довольно широкий спектр стимулов.
Рассмотрим характеристики нервного импульса, которые представляют интерес в данном контексте, более подробно.
Природа нервного импульса
Нервная клетка состоит из тела и одного или нескольких отростков – аксонов. Нервный импульс представляет собой непрерывное изменение, распространяющееся, как правило, с постоянной скоростью (скорость, однако, может зависеть от функции нервной клетки) вдоль аксона (точнее, вдоль каждого аксона). Как упоминалось выше, данное явление – нервный импульс – можно рассматривать с разных точек зрения. Одной из основных его характеристик, безусловно, является то, что нервный импульс – это в первую очередь электрическое возмущение; на самом деле чаще всего данным описанием и ограничиваются. Это электрическое возмущение обычно представляет собой электрический потенциал примерно в 50 милливольт продолжительностью около одной миллисекунды. Одновременно с этим электрическим возмущением вдоль аксона происходят определенные химические изменения. Так, в тех участках аксона, по которым проходит импульсный потенциал, изменяются ионный состав внутриклеточной жидкости, а также электрохимические свойства (проводимость, проницаемость) оболочки аксона – мембраны. На концах аксона химический характер изменений особенно очевиден; при приходе импульса там появляются специфические характерные вещества. Наконец, возможно, имеют место и механические изменения. Весьма вероятно, что изменение ионной проницаемости клеточной мембраны (ср. выше) может возникнуть только вследствие переориентации ее молекул, т. е. механического изменения их относительного положения.
Следует добавить, что все эти изменения обратимы. Другими словами, после прохождения импульса аксон и все его составные части возвращаются в первоначальное состояние.
Поскольку все эти явления происходят в молекулярном масштабе – толщина мембраны нервной клетки составляет несколько десятых микрон (т. е. порядка 10–5 см), что сравнимо с размером больших органических молекул, о которых идет речь, – вышеупомянутые различия между электрическими, химическими и механическими изменениями не столь выражены, как это может показаться на первый взгляд. Так, на молекулярном уровне между всеми этими изменениями не существует четких различий: любое химическое изменение вызывается изменением внутримолекулярных сил, которые определяют относительное положение молекул, т. е. оно обусловлено механическими причинами. Более того, каждое такое внутримолекулярное механическое изменение меняет электрические свойства молекулы и, следовательно, влечет за собой изменение электрических свойств и уровней относительного потенциала. Подведем итог: в обычных (макроскопических) масштабах между электрическими, химическими и механическими процессами сохраняются четкие различия. Однако на молекулярном уровне, в мембране нервной клетки, эти явления, как правило, неразделимы. Таким образом, неудивительно, что нервный импульс можно рассматривать с любой из этих точек зрения.
Процесс порождения нервного импульса
Как уже было указано выше, развитые нервные импульсы схожи друг с другом, независимо от их первоисточника. Поскольку характер нервного импульса не может быть определен однозначно (его можно рассматривать как электрический, так и химический; ср. выше), его возникновение также может быть объяснено электрическими или химическими причинами. Однако в нервной системе нервный импульс вызывается преимущественно одним или несколькими другими нервными импульсами. В таких условиях процесс его возникновения – процесс порождения нервного импульса – может оказаться успешным или безуспешным. Если он оказывается безуспешным, возникшее возмущение через несколько миллисекунд затухает. В этом случае по аксону не распространяется никакого возбуждения. Если же данный процесс оказывается успешным, возмущение очень быстро принимает (почти) стандартную форму и в этой форме распространяется вдоль аксона. То есть, как упоминалось выше, по аксону движется стандартный нервный импульс, форма которого не зависит от особенностей породившего его процесса.
Порождение нервного импульса обычно происходит в теле нервной клетки или вблизи нее. Его распространение, как указано выше, осуществляется вдоль аксона.
Механизм порождения нервного импульса другими импульсами; его цифровая природа
Теперь вернемся к цифровому характеру этого механизма. Нервные импульсы можно рассматривать как (двузначные) маркеры (в смысле, оговоренном ранее): отсутствие импульса представляет одно значение (например, двоичную цифру 0), а его наличие – другое значение (скажем, двоичную цифру 1). Наличие или отсутствие импульса, разумеется, следует рассматривать относительно некоего аксона (или, точнее, всех аксонов данного нейрона) и, возможно, в определенной временно́й связи с другими событиями. Таким образом, нервный импульс следует рассматривать как маркер (двоичную цифру 0 или 1) в особой, логической роли.
Как уже упоминалось выше, импульсы (которые возникают на аксонах данного нейрона) обычно порождаются другими импульсами, воздействующими на тело этого нейрона. Данное явление, как правило, условно, т. е. только определенные комбинации таких первичных импульсов порождают вторичный импульс; все остальные не приводят к его возникновению. Таким образом, нейрон – это орган, который принимает и испускает определенные физические объекты, импульсы. Импульсы, поступающие в определенных комбинациях и временны́х соотношениях, заставляют его испустить собственный импульс, который в противном случае не возникает. Правила, определяющие группы импульсов, на которые нейрон реагирует таким образом, – это правила, которые управляют им как неким активным органом.
Вышеизложенное, безусловно, есть не что иное, как описание функционирования некоего органа в цифровой машине; именно так характеризуются роль и функции цифрового органа. Таким образом, оно оправдывает исходное утверждение о том, что нервная система имеет на первый взгляд, цифровой характер.
Позвольте мне сказать несколько слов относительно оговорки «на первый взгляд». В приведенном выше описании содержатся некоторые идеализации и упрощения, которые будут рассмотрены позже. Если принять их во внимание, цифровой характер нервной системы более не представляется столь явным и однозначным. Тем не менее черты, отмеченные выше, являются наиболее заметными. Поэтому целесообразно начать обсуждение так, как я это сделал здесь – подчеркнув цифровой характер нервной системы.
Временны́е характеристики реакции, утомления и восстановления нервной клетки
Прежде чем приступить к рассмотрению данного вопроса, необходимо высказать несколько общих замечаний о размерах, энергетических потребностях и скорости реакции нервной клетки. Наиболее наглядный способ это сделать – провести сравнение с ее основными искусственными конкурентами: активными органами современных логических и вычислительных машин. Таковы, конечно, электронная лампа и (в последнее время) транзистор.
Мы уже говорили, что волна возбуждения обычно зарождается на теле нервной клетки или вблизи него. Фактически ее появление возможно и на аксоне. То есть под действием соответствующего электрического потенциала или подходящего химического раздражителя нужной концентрации, появившихся в некоторой точке аксона, возникает возмущение, которое вскоре превращается в стандартный импульс, перемещающийся в обе стороны аксона от точки возбуждения («вверх» и «вниз»). На самом деле «обычное» возбуждение, описанное выше, в основном возникает на коротких отростках, отходящих от тела нейрона (эти отростки, если не принимать во внимание их меньшие размеры, по существу являются аксонами), и распространяется на тело нервной клетки (а затем и на обычные аксоны). Эти короткие рецепторы называются дендритами. Обычно возбуждение, порожденное другим импульсом (или импульсами), исходит из особого окончания аксона (или аксонов), по которому распространяется данный импульс. Это окончание называется синапсом. (Вопрос о том, может ли один импульс порождать другой импульс только через синапс, или же, путешествуя по аксону, он может непосредственно возбуждать другие, близлежащие аксоны, мы рассматривать не будем. Судя по некоторым данным, можно предполагать, что такие короткие замыкания возможны.) Время синаптической передачи возбуждения составляет несколько десятитысячных долей (10–4) секунды. Это период между приходом первичного импульса к синапсу и появлением вторичного импульса в ближайшей точке аксона возбуждаемого нейрона. Впрочем, это не самый лучший способ определить время реакции нейрона, если рассматривать его как активный орган в логической машине. Дело в том, что после появления вторичного импульса возбужденный нейрон не сразу возвращается в свое первоначальное состояние. Он утомлен, т. е. не может сразу воспринять возбуждение от другого импульса и ответить на него стандартным образом. С точки зрения машинной экономики более значимой мерой скорости является время между двумя стандартными ответами на раздражитель. Оно составляет примерно 1,5 × 10—2 секунды. Из этих цифр видно, что сама по себе синаптическая передача возбуждения занимает всего лишь один или два процента общего времени; остальное время представляет собой период восстановления, в течение которого утомленный нейрон возвращается в свое нормальное, предшествовавшее возбуждению состояние.
Следует отметить, что процесс восстановления протекает постепенно. Так, еще до полного восстановления (примерно через 0,5 × 10–2 секунды) нейрон способен реагировать, хотя и необычным образом, а именно: он может генерировать стандартный импульс, но только в ответ на раздражение, которое значительно сильнее, чем то, которое необходимо в обычных условиях. Это обстоятельство имеет достаточно важное значение, и я еще вернусь к нему позже.
Итак, время реакции нейрона колеблется (в зависимости от того, как мы его определяем) где-то между 10–4 и 10–2 секунды, при этом более важной является вторая цифра. Время срабатывания современных электронных ламп и транзисторов, которые используются в больших логических машинах, составляет от 10–6 до 10–7 секунды. (Разумеется, я включаю сюда и период полного восстановления; по прошествии этого времени данный орган возвращается к своему первоначальному состоянию.) Таким образом, в этом отношении наши приборы превосходят соответствующие естественные органы примерно в 104–105 раз.
Что касается размера, то здесь наблюдается несколько иная ситуация. Существуют различные способы оценки размеров; лучше всего рассмотреть их один за другим.
Размер нейрона. Сравнение с искусственными компонентами
Линейные размеры нейронов сильно варьируют. Так, некоторые нейроны объединены в большие, тесно связанные совокупности клеток, а потому имеют очень короткие аксоны. Другие проводят импульсы между достаточно удаленными друг от друга частями тела и могут, таким образом, иметь аксоны, длина которых сопоставима с длиной всего человеческого тела. Один из способов однозначного и достоверного сравнения заключается в том, чтобы сравнить логически активную часть нервной клетки с логически активной частью электронной лампы или транзистора. В первом случае логически активная часть представлена клеточной мембраной, толщина которой, как уже упоминалось выше, составляет несколько десятков микрон (10–5 см). В случае электронной лампы речь идет о расстоянии от сетки до катода, которое колеблется от нескольких десятых до одного миллиметра (от 10–1 до 10–2 см); в случае транзистора – о расстоянии между неомическими электродами – эмиттером и управляющим электродом. Утроив это расстояние с тем, чтобы принять в расчет непосредственную активную среду этих элементов, мы получаем чуть меньше одной десятой миллиметра (10–2 см). Таким образом, в отношении линейных размеров естественные органы, по-видимому, превосходят искусственные – первые меньше вторых примерно в 103.
Далее, можно сравнить объемы. Центральная нервная система (мозг) занимает пространство порядка одного литра, т. е. 103 см 3. Количество нейронов, входящих в эту систему, обычно оценивается в 1010 или несколько выше, т. е. приблизительно 10—7 см 3 на один нейрон.
Также можно оценить (хотя и не с абсолютной точностью) плотность, с которой могут быть скомпонованы электронные лампы или транзисторы. Очевидно, что эта плотность (для обоих элементов сравнения) является лучшим показателем размера, чем фактический объем отдельного компонента. Устройства, состоящие из нескольких тысяч электронных ламп, несомненно, будут занимать несколько десятков кубических футов; то же количество транзисторов займет объем порядка одного или нескольких кубических футов. Используя последнюю цифру как меру лучшего на сегодняшний день достижения, получаем около 105 см 3 на несколько тысяч активных органов, т. е. от 10 до 102 см 3 на один активный орган. Таким образом, в отношении объема естественные органы превосходят искусственные примерно в 108–109 раз. При сравнении этих показателей с показателями линейного размера целесообразно считать, что показатель линейного размера сопоставим с кубическим корнем из показателя объема. Кубический корень из числа в диапазоне 108–109 находится где-то в пределах 0,5–1 × 103. Это хорошо согласуется с показателем 102, полученным прямым методом.
Рассеяние энергии. Сравнение с искусственными компонентами
Наконец, можно сравнить потребление энергии. Поскольку активный логический орган по своей природе не выполняет никакой работы, энергия вызванного в нем импульса не должна превышать соответствующей доли энергии возбуждающих его импульсов. В любом случае между этими энергиями нет никакой внутренней и необходимой взаимосвязи. Следовательно, вся полученная энергия почти полностью рассеивается, т. е. переходит в тепло, не производя никакой механической работы. Таким образом, потребляемая энергия на самом деле есть энергия рассеиваемая, поэтому можно говорить о рассеянии энергии такими органами.
Рассеяние энергии в центральной нервной системе человека (в головном мозге) составляет порядка 10 Вт. Поскольку, как указано выше, в головном мозге содержится порядка 1010 нейронов, это означает рассеяние энергии в 10–9 ватта на нейрон. В электронной лампе рассеяние энергии достигает порядка 5–10 ватт, а в транзисторе – всего 10–1 ватта. Таким образом, с точки зрения рассеяния энергии естественные органы превосходят искусственные в 108–109 раз (аналогичные цифры получены при сравнении объемов).
Итоги сравнения
Суммируя вышеизложенное, можно сказать следующее. В отношении размера искусственные органы уступают естественным в 108–109 раз. Эти цифры получены из результатов сравнения линейных размеров (возведенных в куб), а также сравнения объемов и рассеяния энергии. С другой стороны, искусственные органы превосходят естественные в скорости примерно в 104–105 раз.
Из этих количественных оценок следуют определенные выводы. Разумеется, необходимо помнить, что наши рассуждения все еще носят весьма поверхностный характер, поэтому все заключения, сделанные на данном этапе, вполне могут быть пересмотрены в дальнейшем. Тем не менее уже сейчас имеет смысл сформулировать некоторые выводы.
Первый вывод: по количеству действий, которые могут выполняться активными органами одинакового размера (определяемого по объему или рассеянию энергии) за один и тот же промежуток времени, естественные органы опережают искусственные в 104 раз. Эта цифра представляет собой частное от деления двух полученных выше показателей: 108–109 на 104–105.
Второй вывод: те же показатели свидетельствуют о том, что естественные автоматы имеют больше органов, но их скорость ниже, тогда как искусственные имеют меньше органов, но их скорость выше. Следовательно, можно ожидать, что эффективно организованный большой естественный автомат (например, нервная система человека) будет одновременно обрабатывать максимально возможное количество логических (или информационных) единиц, а эффективно организованный большой искусственный автомат (например, большая современная вычислительная машина) скорее будет выполнять операции одну за другой. То есть большие и эффективные естественные автоматы, по всей вероятности, станут производить действия параллельно, в то время как большие и эффективные искусственные автоматы – последовательно. (Ср. некоторые предыдущие замечания о параллельных и последовательных схемах).
Третий вывод: следует отметить, однако – параллельные и последовательные схемы не являются абсолютно взаимозаменяемыми, что является необходимым условием достоверности первого вывода с его простой схемой: разделить показатель преимущества в размерах на показатель отставания в скорости, чтобы получить единый показатель качества. Точнее, не все последовательные действия могут быть параллельными – некоторые операции выполняются только после некоторых других операций, а не одновременно с ними (т. е. они должны использовать результаты предыдущих операций). В таком случае переход от последовательной схемы к параллельной невозможен или же возможен, но только при изменении логического подхода и внутренней структуры процедуры. И наоборот, при преобразовании параллельной процедуры в последовательную могут возникнуть новые требования к автомату – в частности, требования к памяти, так как результаты предшествующих операций должны храниться до тех пор, пока не будут выполнены последующие операции. Следовательно, можно ожидать, что логический подход и структура в естественных автоматах будут сильно отличаться от таковых в искусственных автоматах. Кроме того, вполне вероятно, что в последних требования к памяти окажутся более жесткими, чем в первых.
Ко всем этим выводам мы еще вернемся в ходе дальнейшего обсуждения.