Кибернетика и нервная система

 

Многое в работе нервной си­стемы человека до сих пор непонятно ученым. Тем не менее общие закономерности управления, устано­вленные кибернетикой, справедливы и для нее. Кибер­нетика разрабатывает математические приемы, позво­ляющие на основе внешних данных судить о поломке математической машины. Врач встречается с анало­гичной задачей. На основе внешних признаков тре­буется установить характер заболевания. Основываясь на кибернетике, медицина использует разработанные ею методы для решения и этой задачи. Исследуя зако­номерности управления, общие для механизма и нерв­ной системы, кибернетика должна оперировать поня­тиями, применимыми к тому и другому.

Как мозг, так и машина состоят из определенных элементов, которые в своей совокупности образуют единое целое — систему. Это можно сказать как о всем мире в целом, так и об отдельных его частях.

Искусственные управляющие устройства так же как мозг человека, относят к одному и тому же классу самоуправляющихся систем. Все такого рода само­управляющиеся системы называют кибернетическими

Каждая система связана с внешним миром, ко­торый так или иначе влияет на нее и, в свою очередь, подвергается воздействиям с ее стороны. Ту часть си­стемы, которая воспринимает воздействие извне, назы­вают входом, а ту, которой система действует на дру­гие системы, — выход ом.

В одной системе может быть один, два или не­сколько входов и выходов. Регулятор Уатта, напри­мер, имеет один вход и один выход. На входе проис­ходит изменение давления, на выходе — открывание или закрывание клапана. Человек как система имеет мно­жество входов и выходов в виде нервных клеток, во­спринимающих внешние воздействия и реагирующих на них.

Всякая кибернетическая система, как указывалось выше, является самоуправляющейся.

Но управление не сводится просто к передаче ин­формации от управляющей части системы к исполни­тельному органу. Этот процесс гораздо сложнее.

Дело в том, что на исполнительный орган влияет не только управляющая система. Он подвержен не­прерывным воздействиям окружающей среды, ко­торые часто препятствуют исполнению приказов, по­лученных от управляющего центра. Например, ко­рабль может отклониться от прямого пути под влиянием неожиданно поднявшегося ветра. Что пред­принять в этом случае? Очевидно, нужно повернуть руль корабля так, чтобы он мог держать прежний курс. Противодействие случайным внешним влияниям — об­щий закон всякого регулирования.

Самый надежный способ противодействовать внешним возмущениям — это сделать так, чтобы всякое отклонение фактического поведения от заданного, не­зависимо от того, чем оно обусловлено, вызывало определенную ответную реакцию, направленную на ликвидацию этого отклонения. В таком случае не нуж­но изучать его причины, определять силу ветра, напра­вление течения и т.д.; заданное направление поддер­живается автоматически. Такой способ управления был найден. Нужно, чтобы кроме прямой связи устройства управления с исполнительной системой бы­ла обеспечена связь выхода исполнительной системы с входом управляющей (см. рис. 65). Эту дополнитель­ную связь называют обратной.

Примеры обратной связи мы уже видели выше. Обратная связь, вызывающая в результате своего дей­ствия ослабление внешнего влияния, носит название отрицательной обратной связи. Принцип регулирова­ния на основе отрицательной обратной связи находит применение в любой управляемой системе, будь то ки­бернетическая машина или живой организм.

Положение о том, что регулирование в живом ор­ганизме, в том числе в центральной нервной системе человека, происходит на основе отрицательной обрат­ной связи, иногда называют основной гипотезой ки­бернетики.

 

Рис. 65. Обратная связь

 

Общий для кибернетических машин и живых орга­низмов принцип обратной связи неслучаен. Ведь и те и другие вынуждены действовать в постоянно меняющихся условиях, поэтому реакции, вырабатываемые у них, должны отличаться разнообразием. Но для это­го необходимо, чтобы из рабочего органа в централь­ную систему поступали соответствующие сигналы. Обратная связь лежит в основе восстановления и пере­стройки функций центральной нервной системы.

 

НЕЙРОНЫ

 

Прежде чем говорить о возмож­ностях моделирования мозга как управляющего цен­тра разумных действий, нужно представить себе эле­менты сложнейшей нервной системы — нейроны — и по­пытаться создать их модель.

Значительная или даже, пожалуй, основная часть нынешних исследовательских работ по бионике посвя­щена созданию аналогов биологического нейрона — нервной клетки — основного элемента нервной си­стемы. Конечная цель этих работ — создание систем, предназначенных для накопления, обработки и переда­чи большого количества информации, электронных машин, способных решать любые сложные задачи без предварительного программирования, различных самообучающихся, адаптивных (самоприспосабливаю­щихся, самоорганизующихся устройств), обладающих малыми габаритами и высокой надежностью машин. Иными словами, речь идет о создании широкого ком­плекса автоматических систем, работающих по тем же принципам.

Что такое нейрон? Это нервная клетка человече­ского мозга (рис. 66). В мозге человека их около 15 миллиардов, и мы о них очень мало знаем. Нейрон был и остается величайшей загадкой. Каждый нейрон снабжен выходным каналом — аксоном. По нему пере­дается возбуждение к какому — либо органу. Например, тело нервной клетки находится в спинном мозге, а ее аксон достигает мышц пальцев ноги. Если бы мы за­хотели сделать в масштабе большую модель аксона, хотя бы в виде шланга диаметром 4 см, то его длина оказалась бы более 16 км. Другие отростки нейрона — дендриты — являются входами в тело нервной клетки.

Рис. 66. Нейрон

 

Аксоны и дендриты различных клеток переплетаются и соединяются во многих (до тысячи) контактных точ­ках. Через эти контакты — синапсы — может передавать­ся возбуждение от аксона одного нейрона к дендриту другого.

Нейроны плотно окружены так называемыми глиальными клетками, которых раз в десять больше, чем нейронов. Раньше считали, что эти клетки лишь «закрепляют» нейроны на месте или помогают им пи­таться. Однако последние исследования показали: глиальные клетки активно участвуют в проведении нер­вных импульсов, в формировании реакций и неко­торых проявлениях функций памяти. Похоже, что ра­зум равномерно «размазан» по всем структурам нервной системы.

Для создания моделей нейрона применяют главным образом метод физического моделирования. Это естественно: ведь инженеры стремятся разрабо­тать элементы для электронных или иных вычисли­тельных машин будущего. Конечно, это должно быть вполне реальное ycтройство, как можно белее ком­пактное и дешевое. Методом математического моде­лирования пользуются главным образом при модели­ровании нейронных сетей.

Прежде чем начать работать над моделью, необхо­димо из всего многообразия свойств живой нервной клетки выбрать те, которые кажутся наиболее суще­ственными для выполнения поставленной эксперимен­татором задачи. Этот процесс часто называют форма­лизацией нейрона. Первая модель нейрона, дающая его формальное описание и позволяющая применять аппарат математической логики для анализа и синтеза сетей из нейронов, была предложена У. С. Мак — Калло — ком и У. Питтсом. Допущения, принятые ими. сводят­ся в основном к тому, что нейрон:

имеет и входоь и один выход (аксон) с одной или несколькими концевыми пластинками;

может находиться в одном из двух состояний: воз­буждения или покоя (т.е. работает по принципу «все или ничего»);

имеет входы (синапсы, возбуждающие и тормозя­щие;

активность какого — либо тормозящего синапса абсо­лютно исключает возбуждение нейрона;

располагает некоторым определенным числом синапсов, при одновременном возбуждении которых он сам приходит в состояние возбуждения; это число не зависит от предыдущего состояния нейрона и от расположения синапсов на нем.

 

Рис. 67. Модель нейрона Мак-Каллока и Питтса

 

 

Три последних положения лишь частично отра­жают реальные свойства нейрона. Дело в том, что эта модель является математической абстракцией, пред­назначенной для моделирования нейронных сетей на цифровых вычислительных машинах. Электронные мо­дели нейрона гораздо точнее копируют его свойства.

Для имитации нейронов применяют магнитные ферритовые магнитопроводы, специальные генераторы и другие устройства. Модель нейрона Мак — Каллока и Питтса с мультивибратором показана на рис. 67. Она позволяет воспроизвести многие характеристики нейрона, кроме его способности к адаптации, т. е. к из­менению порога срабатывания в зависимости от уров­ня входных сигналов. Следует иметь в виду, что мо­дель Мак — Каллока и Питтса сильно упрощена. Биоло­гический нейрон значительно сложнее.

 

РЕШЕНИЕ ЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

 

Важнейшим практическим резуль­татом кибернетики является использование знаний о работе нервной системы животных и человека для конструирования машин, способных выполнять неко­торые их функции.

 

Рис. 68. Логические элементы И, ИЛИ, НЕ

 

Современная символическая логика установила, что многие из них можно выразить тремя логическими функциями: НЕ, И, ИЛИ, т. е. отрицание, конъюнкция и дизъюнкция. Поскольку перед машиной ставят задачу осуществления действий, аналогичных дей­ствиям человека, его рассу­ждениям, она должна уметь отрицать, соединять и разде­лять.

Проиллюстрируем ос­новные операции алгебры логики логическими схема­ми (рис. 68). Например: устройство И — лампа загорит­ся тогда, когда будут замкнуты оба ключа А и В; устройство ИЛИ — лампа загорится тогда, когда замк­нут ключ А или В; устройство НЕ — лампа загорится при каком угодно положении ключа, только не А. Комбинируя эти и им подобные устройства конструк­ции, получают вычислительные машины, способные решать очень сложные логические задачи.

Если в релейных машинах роль ключа играли элек­тромеханические реле, то в электронных эта роль бы­ла поручена сначала электровакуумным приборам — ра­диолампам, а затем на смену им пришли транзисторы. Это позволило уменьшить размеры машин, повысить их быстродействие. Именно бурное развитие электро­ники вызвало быструю смену поколений ЭВМ и рас­ширило их возможности.

Но прежде чем говорить о поколениях ЭВМ, полез­но вспомнить, что такое электронные полупроводни­ковые элементы и какова история их появления.

В 1922 году молодой русский физик О. В. Лосев от­крыл новый эффект. Работая в лаборатории М. А. Бонч-Бруевича с парой кристалл — проволока, он уста­новил, что это нехитрое устройство усиливает электри­ческие колебания. Используя этот эффект, он построил радиоприемник (всего из шести деталей), не требовав­ший электропитания. Это и было, по существу, откры­тие и первое применение полупроводникового элемен­та. Зарубежная печать восторгалась: «Молодой рус­ский изобретатель безвозмездно передал свое изобретение миру, не взяв на него патента!», «Кристалл заменил лампу!» и т.д. О. В. Лосев — изобретатель транзистора — скромно трудился вплоть до своей смер­ти (1942 г.) в блокадном Ленинграде. Он прожил всего 39 лет. Открытие О. В. Лосева дало толчок новым ис­следованиям, в результате которых и были созданы современные полупроводниковые усилительные эле­менты — транзисторы, заменившие электровакуумные лампы.

Транзисторы положили начало новой области тех­ники — микроэлектроники. На их основе созданы инте­гральные микросхемы, и в частности, цифровые. Та­ким образом, конструкторы получили в свое распоря­жение уникальную элементную базу, позволившую со­здать исключительные по быстродействию и возмож­ностям целые поколения ЭВМ.

 

КИБЕРНЕТИЧЕСКИЕ ЖИВОТНЫЕ

 

Мы узнали, как использовать ки­бернетику для конструирования думающих машин, за­меняющих человека в его логической функции. Но. вскрывая то общее, что имеется у живого организма и машины, кибернетика не ограничивается мыслитель­ной деятельностью человека. Она изучает все особен­ности поведения живых существ, которые могут быть воспроизведены в машине. И используется эта наука для моделировання не только мышления человека, но и всех других функций нервной системы.

Простейшие автоматические устройства действуют строго по заданной программе. Их поведение не ме­няется в зависимости от окружающих условий — они не приобретают опыта. Естественно, возникает вопрос: нельзя ли такую особенность регулирования живых ортанизмов. как умение приспосабливаться к среде, придать машине?

Многие ученые в разных странах пытались решить эту задачу, конструируя небольшие механические устройства, поведение которых обладало бы неко­торыми чертами живых существ. Первыми такими мо­делями явились две черепахи английского ученого Грея Уолтера, названные им Эльзи и Эльмер. Устроены они были очень просто: небольшие тележки на колесах с двумя электродвигателями, двигающими их вперед и в стороны, фотоэлемент, «ус», замыкающий контакт в случае соприкосновения с препят­ствием, и блок управления.

При всей простоте черепах их поведение предста­вляло большой интерес. В темноте они двигались бес­порядочно, как бы в поисках чего-то. Когда появлялся свет, они немедленно его «замечали» и направлялись к источнику света. Приблизившись к нему, они начина­ли блуждать вокруг, стараясь все время «видеть» свет. Наткнувшись на препятствие, черепахи старались его обойти.

Широко известна также мышь Шеннона, блуждаю­щая внутри специально изготовленного лабиринта. Натыкаясь множество раз на препятствия и обходя их, мышь в конце концов находила выход из лабиринта. Но во второй и последующих попытках она достигала цели уже значительно быстрее, используя «знания», приобретенные во время первого путешествия, и дви­гаясь по более короткому пути.

Интересна также игрушка — робот Эдмунда Беркли, которую он построил с помощью школьников. Она представляет собой тележку с моторным приводом и моторным управлением. Авторы назвали игушечно — го робота «белка». Белка имеет два фотоэлемента — две лапки, которые могут раздвигаться или сдвигаться на уровне пола, образуя, чашечку, язычок внутри чашечки и металлический хвостик, волочащийся по полу. В блоке управления белки имеются коммутирующие реле и фильтр, позволяющий различать постоянный и переменный токи.

Как же работает белка? Большая пустая комната освещена лампами накаливания. По полу в беспорядке разбросаны белые шарики. В одном из углов лежит металлический лист, освещенный люминесцентной лампой, — это гнездо белки. Белка наугад ищет, пока в поле зрения ее фотоэлементов не попадет белый ша­рик. Тогда она направляется к нему, раздвигает лапки, останавливается и сдвигает их, захватывая шарик. Язычком, находящимся между лапками, белка обнару­живает шарик. Затем она поворачивается и ищет гнез­до. Поскольку оно освещено мигающим светом люми­несцентной лампы (в отличие от непрерывного света ламп накаливания), электрический фильтр позволяет ей распознать направление. Белка направляется к гнез­ду, заползает на металлический лист и останавливает­ся на нем, так как замыкание цепи между листом и ее

металлическим хвостиком дает знать, что она дома. Белка раздвигает лапки, выбрасывая шарик, и снова направляется на поиск следующего.