ВведениеСУЩНОСТЬ НАУКИ И ЦЕЛЬ ЭТОЙ РАБОТЫ.Можно сказать, что вся наука построена на основе переноса знаний и решений из области интуитивного (заложенного природой механизма познания) в область формального. В науке всегда существовали два полюса: философия и математика. Первая - это область интуитивного познания с активным неосознанным (не формализованным) использованием алгоритмов, данных нам природой. Все естественные науки брали своё начало именно в философии. По мере того, как определялась область действия, вырабатывались методы исследований, появлялись количественные оценки, данная область знаний переходила из области философии в область математики. Так произошло с физикой, астрономией, химией, биологией, экономикой. Сейчас в стадии такого перехода находится учение о сознании. В это учение входят такие вопросы, как способность к познанию, психология, мотивация. Попытка сдвинуть учение о сознании от философии в сторону формальной науки и объяснить, что такое сознание, как оно появилось в результате эволюции, и является основной целью этой работы. Проблема сознания всегда давала философам обильную пищу для размышлений. Не удивительно, что перспектива расстаться с таким источником вдохновения никогда их не радовала. Практически во всех философских учениях сквозит идея о непознаваемости сознания. Философы придумали всевозможные уловки для того, чтобы закрыть, «засекретить» этот вопрос (мистическая душа со всякими разновидностями «живой силы», некая живая энергия в каждой клетке). Даже материалисты не захотели расстаться с этой темой, выдвинув идею вечного существования жизни, или просто не желая рассматривать проблему сознания с конструктивных позиций.
АЛГОРИТМЫ ЖИВЫХ СИСТЕМ.АКТИВНАЯ СИТУАЦИЯ – ситуация, складывающаяся в окружающей среде, которая может представлять угрозу или из которой живая система может извлечь пользу. РЕШЕНИЕ АКТИВНОЙ СИТУАЦИИ – план действий. Конкретные мероприятия для выхода из активной ситуации с минимальными потерями или с максимальной пользой. Для сложных живых систем одна активная ситуация может иметь множество различных решений. ЭВОЛЮЦИЯ АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЖИВЫХ СИСТЕМ – Дарвином была открыта эволюция, объясняющая появление и многообразие форм жизни. Дарвин изучал эволюцию плоти. Но вместе с эволюцией плоти параллельно шла эволюция алгоритмов живых систем. Эволюционным путём природа находила оригинальные полезные алгоритмы, а также развивала найденные. Затем соединяла различные алгоритмы в сложные пакеты. Словно огромная корпорация, подобная Микрософту, природа в процессе эволюции создала для каждой живой системы комплекс программ, алгоритмов, подобных операционной системе. АЛГОРИТМЫ ЖИВЫХ СИСТЕМ – Все алгоритмы живых систем делятся на две большие группы. Первую группу образуют алгоритмы распознавания активных ситуаций, а вторую группу - алгоритмы решения активной ситуации. Подобные алгоритмы уже известны в математике, то есть формализованы. Например, решение проблемы распознавания текста, позволившее с помощью сканера вводить их в компьютер, привело к появлению оригинальных алгоритмов. Эти алгоритмы подобны алгоритмам распознавания активных ситуаций. Решению активной ситуации также соответствует определённый алгоритм. Точно так же, как в основе любой компьютерной программы, направленной на решение конкретных задач лежат определённые алгоритмы. И не важно, задачи какой степени сложности приходится решать программе. В основе всё равно лежат алгоритмы. Пусть речь идёт о методе Гаусса, методе конечного элемента и т.д.. Всё это не более, чем алгоритмы. Пусть даже для их разработки требуется высшая математика. У сложной живой системы имеются подобные алгоритмы, с помощью которых она распознает активные ситуации и находит их решения. Именно это и будет в дальнейшем пониматься под алгоритмами живых систем. Любые алгоритмы могут быть выражены в виде методов, блок-схем, компьютерных программ, программ, записанных на программируемых микросхемах. Наконец, они могут быть просто конструктивно реализованы (например, в автоматах). Если мы говорим о жизни, то такие алгоритмы записаны в ДНК и передаются по наследству, работают в мозге (у кого он есть) или конструктивно реализованы у более простых, не имеющих мозга организмов. МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ – Всякойсложной строительной конструкции или сложной машине предшествуют чертежи. Всякому электронному устройству - схема. Всякому качественному бизнесу - бизнес-план. Но и чертежам, и схемам, и планам предшествуют идеи, оригинальные решения. Чтобы идеи появились, надо много знать. Чтобы претворить их в конкретные чертежи, схемы, планы, нужно знать ещё больше. Но когда идеи и их решения уже есть, понять принцип их работы могут не только специалисты, но и дилетанты, иногда просто глядя на то, как всё это работает. При изучении живых систем приходится решать обратную задачу. Любую конкретную живую систему можно детально исследовать: составить её подробную схему, описать действия и реакции, в конце концов, понять те идеи и те оригинальные решения, те алгоритмы, которые были изначально в неё заложены. Или встать на место Творца и попробовать самим предложить идеи и решения, надеясь, что именно они и лежат в основе алгоритмов живых систем. Именно этот последний метод исследования я пытаюсь применить здесь. ГЕНИАЛЬНОСТЬ ПРИРОДЫ – Если случится так, что придуманное нами «гениальное» на наш взгляд решение, тем не менее, не соответствует действительности (то есть, не используется природой у данного организма), то означать это будет только одно - природа нашла ещё более оптимальное, гениальное решение. Человек не может придумать алгоритм более совершенный, чем придуман природой потому, что он сам является частью природы. И, более того, само познание природы и новые идеи и решения возникают у нас с помощью алгоритмов, данных нам природой.
ЭФФЕКТИВНЫЕ ФОРМЫ И ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛИ.ПРОБЛЕМЫ ЭВОЛЮЦИОННОЙ ТЕОРИИ – Эволюционную теорию подвергают вполне оправданной критике из-за слишком небольшой вероятности возникновения новых форм жизни через случайные мутации. Представим себе, что под действием радиоактивной частицы произошло изменение в цепочке ДНК (например, произошло исключение, либо замена нуклеотида или целой группы нуклеотидов). Вероятность Р1, что полученная цепочка ДНК даст эффективный белок, очень невелика. Но, допустим, произошло редкое событие, и новый белок оказался эффективным. Белки образуют клетку. Изменение белка привело к появлению новой формы клетки. Вероятность Р2, что новая форма клетки окажется эффективной, тоже очень мала. Допустим, что произошло и это чудо. Новая форма клетки оказалась эффективной. Клетки образуют многоклеточный организм. Изменение одного вида клеток привело к появлению новой формы многоклеточного организма. Вероятность Р3, что новая форма окажется эффективной, тоже ничтожно мала. Вероятность, что такая мутация кода ДНК приведёт к появлению эффективной формы многоклеточного организма, ничтожно мала. Произведение Р1 х Р2 х Р3 - почти ноль. В теории вероятности есть такой термин «почти наверное». Он к делу не относится, но очень красиво звучит. Используя его, можно сказать, что такая мутация «почти наверное» не может быть эффективной. РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ НИЗКОЙ ВЕРОЯТНОСТИ – Низкая вероятность появления высших (и не только высших) форм организмов в эволюционной теории следует из того, что в качестве инструмента для получения новых форм жизни, участвующих в эволюции, выбрана случайная мутация, то есть случайное, не подчинённое никаким правилам изменение наследственного материала. Чтобы решить эту проблему, надо при изучении причин возникновения новых форм жизни отказаться от рассмотрения случайных мутаций. Эффективных случайных мутаций у высших организмов не бывает. Любой ген, подвергнутый случайным изменениям, будет просто “сломан”. Видимо, эволюция имеет многоуровневый характер. Каждый уровень образует множество форм жизни определённой сложности. Можно выделить следующие макро уровни (внутри которых могут быть свои подуровни):
Появление каждого нового уровня происходит в момент, когда эволюция на предыдущем уровне практически закончилась. Закончилась в том смысле, что были найдены почти все эффективные формы данного уровня и создана система переходов (переключателей) от одной эффективной формы к другой. ЭФФЕКТИВНАЯ ФОРМА (Э-форма) – За начало отсчёта в качестве Э-форм первого уровня можно взять аминокислоты или нуклеиновые кислоты. Новая форма жизни (следующий уровень) - это образование, конструкция, алгоритм, полученные из набора Э-форм предыдущего уровня. Э-формой она может считаться только в том случае, если она самостоятельно (или в составе чего-то более сложного) может участвовать в эволюции. Для этого Э-форма должна нести в себе какой-то смысл, выполнять какое-то элементарное действие, иметь определённые свойства для определённых условий или хотя бы иметь какую-то определённую форму в пространственном измерении. Большинство форм, полученных из соединения Э-форм предыдущего уровня, такими свойствами не обладают и не участвуют в эволюции. Можно рассмотреть такую аналогию. Э-формой для всевозможных сочетаний звуков являются звуки, образующие буквы. Для всевозможных сочетаний букв - слова. Для всевозможных сочетаний слов - предложения. Для предложений - несущие какой-либо смысл тексты. ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛИ – Каждое из множеств Э-форм каждого уровня - это дискретное множество. В том смысле, что не существует плавных переходов от одного элемента множества к другому (например, через случайные мутации). Для эволюции, если мы хотим уйти от случайных мутаций, необходимо, чтобы эти множества были одно-связанными. То есть должен существовать способ перехода от одного элемента внутри множества к другому. Такие способы перехода природа находит для каждого уровня и для каждого множества Э-форм. Будем называть их переключателями. Переключатели - это каким-либо способом реализованные алгоритмы перехода от одной Э-формы к другой. Генетика как раз и изучает механизмы таких переключателей. Сложные процессы, происходящие при образовании половых клеток у высших животных, как раз и являются отражением работы переключателей всех уровней. Самый простой из них - это выделение кодов функционально законченных фрагментов белков в гены. Каким-то образом с механизмом переключателя в цепочках генов связаны вирусы. Вирусы умеют выкусывать или вставлять гены. Причём делают это нужным образом. Так как гены возникли в процессе эволюции, то и сами они состоят из Э-форм предыдущего уровня со своими механизмами переключателей. Генный переключатель возник ещё на уровне самых простых одноклеточных организмов. Его механизм не так уж и сложен. В дальнейшем, с появлением многоклеточных организмов, должны были появиться Э-формы более высокого уровня и соответствующие им переключатели. Не с этим ли связан тот факт, что в геноме высших организмов содержится такое большое количество “лишних” генов, более 90%. Может быть в этих “лишних” генах, как раз, и записаны переключатели Э-форм следующих уровней. Видимо у высших организмов парные гены не могут заменяться произвольным образом. Процесс набора генов при образовании половой клетки идёт не случайным образом. Выбор одного гена обуславливает выбор других. Этим процессом управляют переключатели, записанные в “лишних” генах. ОДНО-СВЯЗАННЫЕ МНОЖЕСТВА ЭФФЕКТИВНЫХ ФОРМ (Э-множества) – Вполне возможно, что на каждом уровне эволюции природа находила разные переключатели и образовывала огромное количество несвязанных между собой одно-связанных множеств Э-форм данного уровня. В каждый конкретный момент в реальном воплощении присутствуют лишь некоторые элементы каждого связанного множества Э-форм. В случае изменения внешних условий реальное воплощение через переключатели могут получить другие Э-формы из каждого одно-связанного множества. В дальнейшем, при переходе к следующему уровню эволюции одни множества Э-форм исчезают, другие дают начало разным видам организмов. СИМБИОЗ – Элемент одного множества Э-форм не может быть получен переключателями (а значит, и никаким другим способом) из элемента другого множества Э-форм. Но может случиться так, что полезные для выживания решения, найденные в разных множествах Э-форм будут полезны друг для друга. В таком случае представители таких “взаимно заинтересованных” множеств могут образовывать симбиозы, а в дальнейшем новый организм. С началом сближения вплоть до образования нового организма происходит изменение (настройка) объединяющихся Э-форм через свои ключи. Новое образование может быть эффективным или неэффективным – это решает естественный отбор. Так, в общих чертах, происходит переход к новому уровню эволюции. ЭФФЕКТИВНАЯ МУТАЦИЯ – переход от одной Э-формы в другую через срабатывание переключателей. ТРАНС УРОВНЕВЫЙ ПОИСК ЭФФЕКТИВНЫХ ФОРМ – Помимо поиска Э-форм комбинаций из форм предыдущего уровня возможна одновременная модификация и предыдущих Э-форм, а также форм, образующих эти формы. Такой вид поиска возможен на начальной стадии эволюции. В процессе поиска Э-форм высших белков шло активное изменение первичных аминокислот и первичных белков. В результате первичные белки вообще исчезли, а аминокислоты утратили свойство самопроизвольно полимеризироваться, и количество их видов сильно сократилось. Однако на более высоких уровнях транс уровневый поиск всё более затруднён. ОНКОЛОГИЧЕСКИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ – Причина онкологических заболеваний (например, рака) связано с тем, что в клетках остались механизмы перехода к другим Э-формам с прошлого уровня. Клетки многоклеточных высших организмов достаточно изнежены. Химическая среда вокруг них постоянна, а у теплокровных постоянна и температура. Поэтому они очень чувствительны. Спровоцировать их на запуск поиска новых Э-форм можно с помощью угрозы их комфортному существованию. Таким образом, онкологические заболевания являются остаточными явлениями транс уровневой мутации, платой за эволюцию, а возможно, дверцей к трансуровневым мутациям, вдруг потребуется. ПАМЯТЬ ВИДА – Не все найденные Э-формы на каком-то этапе существуют в реальном воплощении в виде белков, клеток и т.п.. Но информация о том, как они устроены, не потеряна безвозвратно. Через переключатели всех уровней эти найденные ранее Э-формы могут быть так или иначе получены. Переключатели - это своего рода указатели переходов, эффективных мутаций от одной Э-формы к другой, в обход многочисленных тупиковых вариантов. Наличие переключателей и организация их работы образуют память вида. Можно высказать предположение, что человек является элементом некоторого Э-множества очень высокого уровня. Элементы этого множества связаны между собой гораздо более сложно организованными переключателями, чем генные переключатели. Это Э-множество человека содержит в себе Э-формы наших далёких человекообразных предков и то, чем мы можем стать в будущем. ЭВОЛЮЦИЯ КАК БЕСКОНЕЧНЫЙ ПОИСК ЭФФЕКТИВНЫХ ФОРМ НА ВСЁ БОЛЕЕ ВЫСОКИХ УРОВНЯХ СЛОЖНОСТИ – Началась жизнь с аминокислот. Возможно, первые аминокислоты не были похожи на современные. Видов аминокислот было намного больше, и они обладали другими свойствами. Возможно, уже на этом этапе стали образовываться Э-множества аминокислот. Из всех таких множеств осталось лишь несколько, давших, в конце концов, всего по одной известной, универсальной для всего живого аминокислоте. Эволюция аминокислот очень давно и, видимо, навсегда закончена. В процессе эволюции через множество промежуточных этапов возникли объединения аминокислот в белки. Белки - это Э-формы объединения аминокислот. Скорее всего и на этом уровне эволюция закончена. Объединение разных Э-множеств белков также через какие-то промежуточные этапы привело к появлению клеток. Природа создала несколько форм таких объединений. Вирус: оболочка + цепочка ДНК или РНК. Клетка: оболочка + рибосомы и другие органеллы + ядро (объединение цепочек ДНК). Фитоклетка: клетка + хлорофилл. Появились такие и, возможно, ещё какие-то не дошедшие до нас формы одновременно. Поиск эффективных оболочечных образований тоже потребовал каких-то промежуточных этапов и, возможно, этот процесс уже завершен (то есть найдены все Э-формы вирусов и клеток). Следующий логический шаг - это образование структур из клеток и поиск Э-форм таких образований, приведший, в конце концов, к появлению человека и, видимо, дошедший на нём до своего логического конца. Дальнейшая эволюция плоти лишена всякого смысла. Если природе в лице человека потребуется какая-то новая Э-форма, то человек создаст её в виде машины, технологии и т.д.. Следующий логический шаг природы - объединение людей в структуру (общество) и поиск Э-формы таких образований ВАЖНЫЕ ВЫВОДЫ О МЕТОДЕ ЭВОЛЮЦИИ – Поиск новых решений (Э-форм) ведётся не просто случайным образом. Для увеличения вероятности успеха область поиска сужается. То есть всякий раз поиск на новом уровне сложности ведётся среди Э-форм более низкого уровня сложности с использованием соответствующих переключателей. Случайный фактор остаётся только в управлении переключателем. Это решает проблему в эволюционном учении Дарвина - слишком низкой вероятности возникновения высших (и не только высших) организмов путём случайных мутаций. Абсолютно случайных мутаций в природе вообще нет. Переключатели играют ту же роль, какую играют ручки регулировки у музыкального центра. Можно сколько угодно крутить тембр, громкость и т.п.. Музыка будет менять своё звучание, но оставаться музыкой. Можно также сравнить работу ключа с работой генератора афоризмов, когда случайно изменяются отдельные слова и словосочетания, но на своих определённых местах (существительное на первом месте, глагол - на втором, прилагательное - на третьем). Полученные в результате афоризмы можно читать. Они даже благозвучны. Полученные случайным образом, они могут иметь смысл (то есть, быть эффективными) и не иметь смысла (быть не эффективными). ПРИМЕР ДЛЯ ПОНИМАНИЯ СУТИ Э-ФОРМ И ПЕРЕКЛЮЧАТЕЛЕЙ – Допустим, нам надо разработать алгоритм для оптимального расположения выкройки на полотне ткани. Ткань имеет заданную ширину, шаблоны выкройки имеют сложную форму, их можно класть только в определённой ориентации по отношению к рисунку на ткани. От того, как будет разложена выкройка, зависит, какой расход (длина) полотна ткани пойдет на одно изделие. Решая такую задачу, мы, прежде всего, поймём, что из всех возможных расположений выкройки мы должны рассматривать только Э-формы, то есть те, которые удовлетворяют определённым условиям. Например, выкройки не должны пересекаться, определённые детали должны лежать в соответствии с рисунком на ткани. Все раскладки выкройки, удовлетворяющие этим свойствам, образуют множество Э-форм. Следующая наша задача - придумать алгоритм, с помощью которого можно получить любую допустимую раскладку выкройки (то есть Э-форму). Этот процесс означает на самом деле создание алгоритма переключателей. Когда переключатели будут созданы, можно просто перебрать все Э-формы, а можно придумать ещё какой-либо алгоритм, оптимизирующий процесс перебора.
НАЧАЛО ЭВОЛЮЦИИ.В эволюционной теории помимо проблемы малой вероятности, рассмотренной выше, существует проблема Начала. Как из неживой материи возникла живая, как произошёл запуск эволюции. Все, о чём пойдёт речь в этой главе - это чисто гипотетические рассуждения. Предназначены они для тех, кто не верит в возможность существования какого-либо разумного объяснения возникновения живой материи из неживой. Если вы не относитесь к таким людям, можете пропустить эту главу. Современная живая клетка настолько совершенна и сложно организована, что её появление на первый взгляд невозможно объяснить. Нам не известны более простые формы жизни, чем одноклеточные (вирусы не в счёт, так как они не могут существовать самостоятельно, не используя в своём жизненном цикле полноценных клеток). Но так ли это на самом деле? Не существовало ли ещё более простых форм? Не является ли сама клетка вершиной эволюции этих более простых форм? Может быть совершенство клетки означает, что её эволюция очень давно закончилась и все промежуточные формы просто потерялись. На самом деле более простая форма жизни (хотя её жизнью и не считают) существует – это ферменты. Ферменты – это белки, совершающие определённые химические преобразования. Современные ферменты синтезируются в клетках, но существуют потом вполне самостоятельно, выходя далеко за пределы клетки. Всегда ли было так? Возможно ли вообще обойтись без ДНК для синтеза ферментов или подобных им образований. Для синтеза ферментов необходимы аминокислоты. Самопроизвольное возникновение аминокислот не столь “чудесно”, на этом можно не останавливаться. Чтобы объяснить, как из аминокислот возникли ферменты, придётся пофантазировать. В конце концов, я не ставлю здесь задачи объяснить, как из неживого возникло живое. Я лишь хочу доказать саму возможность существования такого пути. Но сначала попробуем сформулировать условия для запуска эволюции. Необходимо иметь обилие неких само возникающих форм, построенных из одних и тех же элементов (различных видов элементов должно быть не много). Всякая полученная форма должна в своей конструкции иметь возможность к безграничному самовоспроизведению (формы жизни должны уметь производить элементы, из которых они состоят). И что очень важно, вероятность самопроизвольного возникновения Э-формы в многочисленных случайных событиях, происходящих параллельно на всей поверхности Земли в течение хотя бы миллиона лет должно давать величину, близкую к единице. ВОЗНИКНОВЕНИЕ ФЕРМЕНТОВ (версия) – Составные элементы молекулы белка – аминокислоты. В начале эволюции их видов могло быть значительно больше. Поиск оптимального количества аминокислот и их химических формул, то есть эволюция аминокислот завершилась очень давно. Аминокислоты способны выстраиваться в цепочки и образовывать полимеры. Причём формулы изначальных аминокислот были видимо таковы, что аминокислоты выстраивались в цепочки и образовывали полимеры гораздо интенсивнее, чем теперь. Это и понятно. Ведь делать это им приходилось без помощи ДНК и рибосом. Основной признак жизни - это повторение (размножение). Попробуем пофантазировать: создать самовоспроизводящееся образование, используя аминокислоты и наделяя их некоторыми не мистическими свойствами (всё равно никто не сможет это проверить). Пусть А, Б, В, Г, Д, Е обозначают некоторые древние аминокислоты. Пусть попарно или по три (а возможно и более) они могут соединяться в любой выборке и любом порядке, а вот присоединение следующей аминокислоты будет уже обусловлено. Например, если выбрано сочетание А-Б-В, то четвёртой может быть только Г, если А-В-Д - то только Е и т.п.. Присоединение пятой аминокислоты зависит от второй, третьей и четвертой и т.д.. Такие цепочки аминокислот будут иметь периодический характер. Длина периода (то есть количество соединений аминокислот до начала повторения) будет различным для разных начальных сочетаний. Порядок соединения внутри периода будет однозначно определяться соединением первой тройки. Количество всевозможных видов первых троек (для 6-и видов первичных аминокислот), если допустить повторения и различать порядок внутри тройки, равняется 216. Если допустить, что количество видов аминокислот равно 16, а начальное сочетание, задающее всё остальное, состоит не из 3-х, а, скажем, из 10-и аминокислот, то количество видов начального задающего сочетания будет равно 16 в десятой степени - это около триллиона. Получаемых таким образом белков может быть существенно меньше, так как продолжение цепочки - это тоже какое-то сочетание, отличное от задающего начала, но уже сосчитанное нами. Нетрудно понять, что процесс соединения аминокислот в цепочку белка может быть циклическим, т.е. рано или поздно сочетание аминокислот начнёт повторяться. Количество пригодных для использования аминокислот в первичном бульоне было весьма ограничено. Вполне возможно, что синтез цепочки первичного белка даже небольшой длины требовал массу времени из-за того, что не было подходящих аминокислот. Вполне возможно, что, дорастая до определённой длины, цепочки таких циклических белков рвались на части по чисто механическим причинам. Это был простейший способ их размножения. Оторванная часть продолжала расти, давая начало новому первичному белку. Вполне возможно, что разные виды первичных белков могли сталкиваться, и формула одного из них оказывалась химически «сильнее» формулы другого. Более сильный первичный белок своим продолжающим строиться концом отнимал аминокислоты у более слабого, разрушая его. Так же, как в химии более сильное основание вытесняет из химического соединения более слабое. Можно внести ещё одно полезное усовершенствование. Допустим, что некоторые сочетания аминокислот обуславливают присоединение не строго определённой аминокислоты, а двух и более. Такие точки в цепочке белкового полимера стали первыми переключателями, позволяющими изменять белок лишь в определённом месте, не ломая всю конструкцию. Среди случайно синтезированных таким образом белково-подобных полимеров – первичных белков могло, в конце концов, появиться нечто, подобное ферментам, способным ускорять синтез столь необходимых аминокислот. Приведённая версия удовлетворяет сформулированным ранее условиям запуска эволюции. Из множества всех начальных сочетаний остались только те, что несли какой-то смысл, то есть Э-формы аминокислот. ВЫСШИЕ БЕЛКИ – Видимо каждый первичный фермент мог участвовать в синтезе только одной аминокислоты. Для синтеза самого первичного фермента были необходимы все виды аминокислот. Это естественным образом мотивирует объединение первичных ферментов. В дальнейшем полученные образования можно назвать высшими белками. К высшим белкам можно было отнести первичные белки, “собирающие” (или просто поддерживающие) конструкцию и ферменты, расщепляющие другие первичные белки на аминокислоты (катаболизм). Такой высший белок можно было бы назвать хищником. Так началась эволюция на новом уровне - поиск Э-форм объединения первичных белков. Видимо тогда же появились и первые ДНК. Можно высказать гипотезу, что ДНК - это результат эволюции “собирающих” первичных белков. Первоначальная причина появления ДНК связана не с необходимостью синтеза белков. Первые ДНК появились как составная часть механизма переключателей в Э-множествах “высших белков”. Функция переключателя - до сих пор главная функция цепочек ДНК, а запись информации о строении белков - лишь вторичная. В результате этой эволюции (а может, были и ещё какие-то промежуточные уровни), в которой, безусловно, претерпели изменения аминокислоты и первичные белки, появились белки, очень похожие на современные белки живых систем. МОЛЕКУЛА БЕЛКА ЖИВЫХ СИСТЕМ – это не просто полимер, состоящий из аминокислот. Всякая молекула белка несёт в себе определённую функцию и имеет сложное рациональное устройство. Молекула белка способна к управляемым элементарным действиям. Человек только подходит к проблеме создания белковых наномашин, а природа закончила их разработку миллионы лет назад. И, по-видимому, создала уже все мыслимые белковые наномашины. Можно высказать смелое утверждение, что эволюция белков уже закончилась. Создать что-либо новое невозможно. Все белковые наномашины уже существуют, либо информация об их конструкции записана в архивах ДНК и будет сразу же по необходимости извлечена оттуда природой через соответствующие переключатели. Э-ФОРМЫ ВЫСШИХ БЕЛКОВ – После нахождения всех (или почти всех) Э-форм первичных белков и построения механизма переключателей, то есть создания большого числа Э-множеств высших белков, следующим логическим шагом эволюции стало формирование Э-форм высших белков. Самой эффективной формой объединения высших белков стала мембрана, а в дальнейшем оболочка. Во всяком случае, именно такая форма победила в эволюции и привела к появлению клетки. Оболочку клетки можно считать Э-формой объединения высших белков. Она подобна сложной машине. Именно в ней реализуются все сложные алгоритмы общения с окружающей средой. Всё делает, всем управляет оболочка клетки. Всё, что находится внутри клетки, служит лишь необходимым обеспечением (механизм переключателей, строительный материал) и достаточно одинаково устроено у всех одноклеточных - рибосомы, хлорофилл, ядро и т.д..
ЭВОЛЮЦИЯ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ И РЕШЕНИЯ АКТИВНЫХ СИТУАЦИЙ.После появления оболочечных образований свободные аминокислоты быстро исчезли, оказавшись внутри оболочек. Поиск эффективных оболочечных образований тоже потребовал какого-то времени. Возможно, этот процесс уже завершён, то есть, найдены все Э-формы вирусов и клеток. ВИРУС – простейшая живая система. На примере вируса, о котором многое известно, можно рассмотреть основные принципы функционирования живых систем (разумеется, в упрощённом виде). Простейший вирус представляет собой фрагмент ДНК или РНК, окружённой белковой оболочкой. Сама ДНК содержит информацию о строении молекул белков оболочки и механизм переключателей для получения других Э-форм вирусов. Самих белковых молекул в белковой оболочке немного, так что внешне вирус может быть похож на кристалл. Грани кристалла - это и есть молекулы оболочки. Увлекаемый Броуновским движением, вирус перемещается в пространстве до тех пор, пока одна из его граней не коснётся оболочки клетки-жертвы (то есть другой молекулы белка, только уже белка клетки). Здесь должно случиться следующее совпадение. Оттиск на внешней стороне молекулы белка вируса должен совпасть с матрицей внешней стороны молекулы белка оболочки клетки. Вирус может поразить строго определённые клетки в строго определённом месте (оболочка клетки может состоять из разных белков). После такого совпадения белок оболочки вируса, возможно вступив в какую-то реакцию с белком оболочки клетки, меняет свою форму. В результате чего обе оболочки (и клетки, и вируса) раскрываются навстречу друг другу, и ДНК вируса входит внутрь клетки, проникает в её ядро, производит РНК и посредством её новую ДНК. Запускается механизм тиражирования ДНК вируса. Новые РНК вируса, вырываясь из ядра, попадают к рибосоме, и та синтезирует молекулы белка вируса (то есть фрагменты будущей оболочки). Ресурсы клетки без свободных аминокислот истощаются. Клетка гибнет, а множество новых вирусов разлетаются в разные стороны. На этом простейшем примере можно проиллюстрировать понятие активной ситуации и решения активной ситуации. Распознаванием активной ситуации для вируса является случайное совпадение матрицы и оттиска двух белков оболочки - вируса и клетки. Решение активной ситуации - это те описанные выше драматические события. Распознавание активной ситуации в данном случае осуществлено путём сравнения эталона вируса с оболочкой клетки (оттиск на внешней стороне белка оболочки вируса). КЛЕТКА – Функционирование клетки намного сложнее, чем функционирование вируса. Многие одноклеточные могут двигаться с помощью жгутиков (жгутики - это белки сложной формы, имеющие стержневидные выросты, совершающие автоколебания). В клетке существуют механизмы, способные менять интенсивность колебания жгутиков на разных участках оболочки клетки, синхронизировать их работу. Всё это позволяет одноклеточному организму двигаться в нужном направлении. Вопрос только в том, как вырабатывается решение о том, в каком направлении двигаться. Одноклеточная амёба, наткнувшись на жертву, обволакивает её своей оболочкой, и образовавшийся пузырек уходит плавать внутри клетки до полного переваривания (главная цель переваривания -аминокислоты, второстепенная - энергия). Затем он снова прилепляется к оболочке и раскрывается. Вопрос! Как принимается решение о захвате пищи. Как распознаётся съедобное и несъедобное. Фитоклетки двигаются к свету, но, если условия не благоприятны, они наоборот уходят в тень. Существует масса других форм поведения одноклеточных. Все такие формы поведения требуют слаженного поведения всех частей клетки. Ложноножки должны вырастать в определённом месте, ворсинки - слаженно колебаться, двигая клетку в определённом направлении. Все активные события происходят на оболочке клетки (Э-форме высших белков). Оболочка распознает активные ситуации, осуществляет механические действия (захват пищи, движение ресничек и ложноножек), вступает в сложные химические реакции с окружающей средой. Все механизмы поведения реализуются с помощью физико-химических реакций (или каким-то другим способом). Одна часть оболочки передаёт другой части оболочки информацию о своём состоянии и оболочка действует как одно целое, осуществляет сложные целенаправленные действия (решает ситуации). Не вдаваясь далее в детали, отметим, что как бы ни была сложна природа обмена информацией, обеспечивающая выполнение всех таких сложных действий, существует ещё одна проблема. Она возможно и не столь сложная на уровне одноклеточных. Это проблема - что именно делать, как поступить в той или иной ситуации. Каждая ситуация не однозначна, всегда присутствуют несколько факторов, влияющих на дальнейший ход событий. Соприкосновение оболочки амёбы с твёрдой частицей - сигнал к захвату. Но необходимо условие, чтобы частица была съедобной. Фитоклетка стремится к свету, но надо, чтобы при этом было тепло. Иначе необходимо наоборот уходить в глубину. Химические реакции, происходящие в таких простейших организмах - это управляемые реакции. Возможно, управление построено на основе переключателей предыдущих уровней эволюции белков. При одних условиях происходят одни процессы, при других - другие. Эти процессы не случайные. Все они выработаны за время эволюции. Если попытаться абстрактно (на языке команд) описать поведение одноклеточного организма, то очень удобно сделать это с помощью блок-схемы, которую так любят в программировании. Эта блок-схема содержит условные переходы, циклы и т.п.. Для каждого вида одноклеточных будут свои блок-схемы (одни при опасности, в определённых условиях убегают, другие затаиваются, третьи обороняются). Внутри одного вида поведенческих блок-схем могут быть небольшие изменения, но если две клетки получены из одной клетки делением (и при этом не было никаких мутаций), то поведенческие блок-схемы будут тождественны. Конечно, реальное их поведение будет различным, так как различны будут внешние условия. В процессе эволюции природа нашла все Э-формы одноклеточных и множество различных поведенческих блок-схем. Были созданы и механизмы переключателей, т.е. сформированы все (или почти все) Э-множества клеток. ОРГАНИЗМЫ С ОДНОЙ НЕРВНОЙ КЛЕТКОЙ – После нахождения всех (или почти всех) Э-форм одноклеточных организмов следующий шаг - поиск Э-форм многоклеточных организмов. Можно пропустить весь период образования простейших многоклеточных организмов до появления организма с одной нервной клеткой. Появление нервной клетки связано с увеличением активности организма и, как следствие, с необходимостью увеличения объёма обмена информацией между его частями, адресности. Нервная клетка имеет сильно вытянутую форму. Её лучи проникают во все важные части организма, позволяя одним частям «знать», что происходит в других. Если клетка какой-то части организма распознаёт активную ситуацию, то посредством нервной клетки эта информация доводится до других клеток. Для клеток других частей организма активной ситуацией становится состояние находящегося у них нервного окончания. Со временем у многих клеток именно соответствующее нервное окончание становится единственным источником активных ситуаций. Важно отметить, что передача информации внутри нервной клетки идёт значительно быстрее (электрическими импульсами). Однако в дальнейшем, помимо функции простого проводника информации, нервная клетка стала ещё и перерабатывать информацию определённым образом. С усложнением схем поведения появилась необходимость совершения целого комплекса действий различных частей организма в ответ на распознавание активной ситуации. Запись алгоритмов таких действий стала производиться в нервной клетке (то есть, какие импульсы в каких окончаниях и при каких условиях должны возникнуть после запуска соответствующих процессов). Блок-схема поведения такого организма и её реализация по прежнему подобна одноклеточному организму, так как все поведенческие проблемы решаются оболочкой одной клетки (в данном случае нервной клетки). Единственное отличие в том, что теперь с помощью настройки соответствующих переключателей с нервной клетки сняты все другие функции. Это позволило природе при прежних размерах клетки (на размеры оболочки клетки видимо есть какие-то естественные ограничения) сохранять значительно больше информации, то есть записывать более сложные алгоритмы распознавания активных ситуаций и их решение. Здесь я нарочно не говорю, как природа записывает информацию на оболочке нервной клетки. Ясно, что это делается путём сочетаний белков, обладающих электрохимическими свойствами и работающих как переключатели. Но как это делается, я не знаю. И это не важно. Многие знают о программируемых микросхемах, в которых программа «прожигается в железе». Но, наверное, гораздо меньше людей знают, как это делается. Однако такое незнание не мешает писать такие программы. Многие пишут программы на языках высокого уровня и не знают ни машинных кодов и ни о том, как эта полупроводниковая электроника работает. Меня же интересует именно то, что находится ближе к программам, алгоритмам, блок-схемам, которые лежат в основе действий организмов. ПЕРВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ – Как уже говорилось, простейшие многоклеточные организмы по организации своего поведения, методов выживания подобны одноклеточным, но с гораздо более расширенными возможностями, так как определением их поведения занимается специальная, свободная от других функций нервная клетка. В нервной клетке природа впервые начала строить алгоритмы обработки информации. В самом деле, простейшие организмы получают через свои рецепторы информацию из окружающей среды и должны как-то реагировать. Объём получаемой информации на начальном этапе был не велик. Не велик был и набор различных типов реакций (действий). Например, у обычного дождевого червя количество активных ситуаций не велико (препятствие, возникшее на его пути; вода, залившая ходы; попадание на открытое пространство; поиск пищи; действия при нахождении пищи и т.п.). Всем этим активным ситуациям соответствуют решения. Для одних ситуаций (встреча с препятствием) стандартных решений несколько: найти проход, обойти, вернуться назад. Для других есть только одно стандартное решение: в случае заливания водой двигаться к поверхности. В случае попадания на поверхность - наоборот, под землю. Всю информацию, получаемую червём, можно свести в таблицу. Все реакции и действия свести в другую таблицу. Каждой графе из первой таблицы будет соответствовать одна и или несколько граф из второй таблицы. Обе таблицы образуют два массива информации. Всякую информацию можно представить в двоичном коде (нули и единицы). Получим отображение двоичных последовательностей первой таблицы в двоичные последовательности второй таблицы. В булевой алгебре доказывается, что всякое такое отображение может быть осуществлено с помощью комбинации трех элементарных операций дизъюнкции (двоичное сложение), коньюкции (двоичное умножение) и отрицания. Такая комбинация называется ДИЗЪЮНКТИВНОЙ НОРМАЛЬНОЙ ФОРМОЙ (ДНФ). Не залезая дальше в математику, отметим ряд важных фактов. Первый: ДНФ - не единична (для заданных двух таблиц и связей между элементами таблиц существует много различных ДНФ). Второй: разные варианты ДНФ могут иметь разную длину (разное количество элементарных операций). Третий: существуют формализованные способы оптимизации длины ДНФ, то есть укорочения. За нахождение универсального способа построения кратчайшей ДНФ даже объявлено солидное вознаграждение. Алгоритмы, прожжённые в чипах всевозможных автоматов, построены по этому принципу. Собственно того же червя можно уподобить конечному автомату. Конечно, я ни в коем случае не утверждаю, что нервная клетка червя работает подобно чипу с нулями и единицами. Но что совершенно точно, так это то, что её работа связана с обработкой информации. А всякая обработка информации однозначно описывается (например, булевой алгеброй со всеми её теоремами, методами и достижениями). Человек только начал постигать азы приёмов построения алгоритмов. Ведь ДНФ - это ни что иное, как формализованная запись алгоритма. Человек только начал понимать, как, имея один алгоритм, формальным путём получить другой - лучший алгоритм. Природа занимается этим очень давно, и пока далеко обогнала человека. Наверное, существуют не известные пока нам, но уже давно используемые природой законы построения алгоритмов. Здесь нет никакой мистики. Здесь действует всё тот же закон эволюции Э-форм. Только Э-формы строятся уже из алгоритмов. В самом начале были простейшие логические операции (типа дизъюнкции, коньюкции и отрицания их). Они были реализованы уже на уровне первичных белков. Затем - Э-формы, построенные из комбинаций элементарных операций (высшие белки). Затем - комбинации, построенные из этих комбинаций и т.д.. Возможно, природа нашла ещё какие-то пути построения алгоритмов, отличные от случайного поиска, среди Э-форм и без всякой мистики. ОРГАНИЗМЫ С НЕСКОЛЬКИМИ НЕРВНЫМИ КЛЕТКАМИ – Появление организмов с несколькими нервными клетками явилось результатом простого количественного накопления полезных алгоритмов. И, как следствие, - необходимость увеличения объёма памяти, скорости обработки информации путём распараллеливания процесса и специализации. Очень важная специализация для будущего - разделение процессов распознавания активной ситуации и её решение. Большие шансы для выживания имели организмы, получающие более полную информацию об окружающей среде. Но сам по себе массив информации не имеет никакой ценности. Какую, например, ценность имеет фотография для фотоаппарата? Никакую. Важно распознать в объёме поступающей информации активные ситуации. А распознавание - это обработка информации, то есть те же алгоритмы. Фактически эволюция плоти была ведомой, а темп и направление задавала эволюция алгоритмов. Как бы не был совершенен глаз. Какие бы восторги не вызывала его конструкция и его возможности. Но его организация не идёт ни в какое сравнение с алгоритмами, обеспечивающими обработку информации, с него поступающей. Сравните затраты человекочасов, уходящих на совершенствование компьютерной техники и затраты на разработку программного обеспечения. Проблема распознавания образов только формируется как самостоятельная наука. Совсем недавно казалась неразрешимой задача: написать программу, позволяющую читать рукописные буквы или распознавать слова с голоса. Хотя бы на уровне букв. Трудности были не в быстродействии машин или объёме памяти. Дело было в непонимании, как это сделать. Человек распознает и почерк и звуки. Причём не на уровне букв, а на уровне слов, предложений и смысла. Можно только догадываться, сколь сложная и пока далёкая для нашего понимания теория обработки информации (построения алгоритмов для обработки информации) лежит в основе тех алгоритмов, с помощью которых человек это делает. Однако, как бы не были малы наши знания в области распознавания образов, кое-что всё-таки можно сказать. В основе распознавания образов лежит принцип выделения определяющих признаков. Это проблема сразу порождает две новых проблемы:
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ПРИЗНАКОВ – В основе распознавания образов лежит проблема выделения определяющих признаков и проблема, что считать определяющим признаком. Попробуем опять встать на место «творца» и наметить хоть какой-то разумный путь, какие-то общие принципы решения этой проблемы. Можно предположить, что распознавание ведётся путём сравнения с некоторым шаблоном. Возможно, в начале так и было. Но это очень неэффективно. Реальная активная ситуация может принимать множество форм. Например, пусть активной ситуацией будет распознавание геометрической фигуры квадрата (элементарная для приматов задача). Можно ли здесь воспользоваться принципом сравнения с шаблоном. Квадрат может иметь разную величину, быть большим или маленьким, заполненным или просто обозначен в виде контура. Линии контура могут быть толстыми или тонкими. Он может быть нарисован прямо или наклонно. Да и сама плоскость, на которой он нарисован, может быть наклонена по отношению к наблюдателю, так что визуально он будет выглядеть как ромб. Можно придумать ещё множество усложнений, но квадрат останется квадратом и будет распознан как квадрат. Причём обучение приматов распознаванию квадратов сводится к демонстрации нескольких видов квадратов. Кажется маловероятным, что алгоритмы примата формируются на основе увиденных квадратов как шаблон для дальнейшего сравнения. Более правдоподобной представляется версия, что происходит выделение нескольких определяющих признаков, наличие которых у нового объекта характеризует его как квадрат. Признаки квадрата: граница фигуры образована четырьмя прямыми линиями, линии имеют равную длину и пересекаются под прямым углом. Вся поступающая из внешнего мира информация порождена посредством сложения двух типов информации. Первый тип информации исходит из процессов, имеющих внутреннюю закономерность (а значит, и сама информация содержит внутри себя некую закономерность). Второй тип информации - поток данных, полученных в результате столь сложных закономерностей, что эти данные можно считать случайными. Например, возьмём две крайности: Удары маятника - результат процесса колебаний (очень простая закономерность, одинаковые по силе удары следуют через одинаковые промежутки времени); Шум листвы - результат вполне закономерного процесса (в принципе можно описать колебания каждого листочка, являющегося, по сути, просто шумом). Активной ситуацией для живых систем является именно процессы. Распознавание активных ситуаций - это распознавание закономерностей в потоке информации. Именно закономерности внутри потока воспринимаемой информации (за вычетом случайных шумов) и являются определяющими признаками. Остановимся на том, что такое внутренняя закономерность в потоке информации. Если поток информации порождён одним процессом и нет случайных шумов, то для получения всего потока информации достаточно знать несколько первых единиц из потока и правила, описывающие закономерность, породившую поток. Этого оказывается достаточно для получения всей информации, порождённой процессом. Например, в случае ударов маятника достаточно знать информацию о первых двух ударах, определив по ним силу удара и период. Всё остальное будет известно. Распознать удары маятника можно, не зная законов механики. На начальном этапе живые системы создают алгоритмы распознавания активных ситуаций, не углубляясь в суть происходящих процессов, только на основе внешних признаков. С помощью этих имеющихся в их распоряжении алгоритмов они пытаются выделить закономерности в поступающем потоке информации. Если закономерность выделяется, то происходит идентификация активной ситуации. В дальнейшем, в процессе эволюции, шла интенсивная разработка алгоритмов выделения закономерностей из поступающей информации. Когда таких алгоритмов было накоплено очень много, возникла возможность выделения закономерностей среди множества самих алгоритмов. Более глубокое понимание происходящих процессов. Это опять эволюция Э-форм, но уже среди алгоритмов распознавания образов. Например, возьмём периодические процессы. Предположим, в начале появились алгоритмы, выделяющие звуки ударов определённого маятника (то есть с заданной частотой ударов). Потом появился алгоритм для распознавания ударов другого маятника (то есть с другой частотой) и т.д.. Множество алгоритмов для распознавания ударов маятника обладает внутренней закономерностью в том смысле, что из одного алгоритма можно получить другой, изменив всего один параметр - частоту ударов. Как только возник алгоритм, способный строить алгоритм с любой частотой, необходимость хранить в памяти большое количество алгоритмов с фиксированной частотой отпадает. Число логических операций для идентификации ударов маятника стало требоваться больше, но это того стоило. Предположим, что параллельно с этим создавались алгоритмы для распознавания периодических вспышек света. Среди таких алгоритмов произошло аналогичное обобщение. Предположим, что были таким же образом получены обобщённые алгоритмы для других периодических процессов. Не трудно видеть, что такие обобщённые алгоритмы также обладают внутренней закономерностью. Все они описывают периодические процессы. Надо только отделить их от конкретики - звуков ударов, вспышек света, чередования белого и черного и т.п., сделав это параметрами. Так будет получен ещё более обобщающий алгоритм. Конечно, периодические процессы - это очень простой пример. Но что-то аналогичное происходило и со всеми другими процессами. Вершиной этого стало создание алгоритмов, с помощью которых мы познаем мир. С помощью этих алгоритмов построены все наши научные теории и «гениальные» доказательства сложных теорем. Ведь что такое наука, как не поиск закономерностей среди наблюдаемых явлений, стремление выделить базисные элементарные явления (аксиоматику) и правила соединения, комбинирования этих элементарных явлений, позволяющие получить (описать) все другие явления. Именно из проблемы распознавания образов (и проблемы решения активной ситуации) в процессе эволюции выросло то, что мы называем интеллектом. Одно важное замечание. Если закономерность найдена и найдены способы её выделения, то представляется довольно простым получить на основе этого новую информацию, применяя найденную закономерность к разным входным данным. Если в начале живая система просто выделяла закономерность и отслеживала, соответствует ли поступающая вновь информация этой закономерности, то в дальнейшем живая система стала просчитывать вперед развитие событий (очень важное свойство). И еще. Мир устроен так, что закономерности, найденные для одних потоков информации, после некоторой настройки переключателей подходят для описания других потоков информации и, более того, могут дать представление о существовании других групп потоков информации, не получаемых реально живой системой. Эти свойства тем сильнее, чем сильнее «формализованы алгоритмы», то есть чем выше они стоят на лестнице эволюции Э-форм алгоритмов. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И МОДЕЛИРУЮЩЕЕ УСТРОЙСТВО – Для дальнейшего нам потребуется ещё остановиться на одном важном механизме распознавание образов. Выделить очень важный элемент этого процесса. Процесс распознавания образов, как уже говорилось, сводится к выделению определяющих признаков (закономерностей). На ранних стадиях такие признаки были статическими (как, например, у квадрата - линии, размеры и углы). Или в качестве признаков выступали рассмотренные выше закономерности. Однако в дальнейшем в качестве определяющих признаков стали выступать функции. Например, чайник можно определить по наличию носика, ручки (это статические признаки), а можно определить как сосуд, в котором можно вскипятить воду (то есть по функции). Кстати статические признаки также несут в себе некоторую необходимость функционального преобразования. Например, тот же квадрат может быть нарисован на плоскости, расположенной под углом к наблюдателю, и для его распознавания необходимо осуществить функцию поворота плоскости изображения квадрата. Функциональные признаки существуют во времени или в действии. Распознавание таких признаков потребовало создание некоего устройства, моделирующего реальность, своеобразного виртуального мира. Например, распознавание чайника по признаку сосуда, в котором можно вскипятить воду, сводится к моделированию процесса наливания воды, постановке на огонь и т.д.. Если все эти операции выполнимы, этот признак проходит. Процесс распознавания квадрата, изображённого на наклонной плоскости, сводится к моделированию поворота плоскости в нужный ракурс и последующей идентификации. Процесс моделирования реальных физических процессов не представляет большой проблемы для современных создателей алгоритмов (программистов). Вряд ли это составило особые трудности для природы. Такой моделирующий аппарат (вернее алгоритмы) был получен. Повторюсь, на всякий случай, что моделирующие алгоритмы появились и развивались в процессе эволюции и передаются в генах. В дальнейшем именно из моделирующего устройства в процессе эволюции выросло то, что мы привыкли понимать под сознанием, но об этом позже. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ПРИЗНАКОВ, ИДЕНТИФИЦИРУЮЩИХ АКТИВНУЮ СИТУАЦИЮ – Выделение закономерностей в потоке получаемой информации является первичной задачей. Живые системы ищут алгоритмы выделения закономерностей, не зная заранее, будут ли они полезны в дальнейшем. Такое знание просто невозможно. Алгоритмы выделения закономерностей имеют самостоятельную ценность. Они позволяют живой системе знать, какие процессы происходят в окружающей среде. Живые системы, не имеющие таких алгоритмов, могут только получать потоки информации, порождаемые этими процессами, а это не одно и тоже. Первые могут прогнозировать, а вторые - нет. Первые могут отождествлять некоторые полезные события с присутствием определённых процессов, вторые - только с потоками информации, порождёнными этими процессами (что очень не эффективно). В дальнейшем процесс отождествления распознанных процессов и активных ситуаций легко просматривается, а выделяемая закономерность становится определяющим признаком. Среди определяющих признаков просматривается также эволюция Э-форм. РЕШЕНИЕ АКТИВНОЙ СИТУАЦИИ – После распознавания активной ситуации должны последовать определённые действия, направленные на решение активной ситуации. Эта проблема снова порождает две других. Первая: какие именно действия предпринять (бежать или защищаться). Вторая: как именно эти действия осуществить. Первая относится к проблеме выбора стратегии, и о ней мы поговорим позже. Вторая - к реализации выбранной стратегии. Действия организма происходят тоже по какому-то плану, то есть тоже подчиняются определённым алгоритмам. У примитивных живых систем такие алгоритмы были реализованы конструктивно (как, например, у вирусов). С появлением нервных клеток эти алгоритмы стали записываться отдельно. Первоначально такие алгоритмы управляли, синхронизировали действия различных клеток для получения каких-либо стандартных движений (например, сокращения тела червя, обеспечивающие движение). В дальнейшем шло накопление и усложнение таких алгоритмов. Здесь так же произошла эволюция Э-форм, в результате которой появились очень сложные алгоритмы, организующие действия живых систем. Если анализировать действия живых систем (вернее работу алгоритмов, их организующих), то следует признать, что в основе их лежат все законы механики. Даже достаточно примитивные существа умеют прыгать так, чтобы попасть в нужное место. А ведь для этого нужен алгоритм, который рассчитал бы силу и направление толчка. Вспомните, как вы бросаете что-то в цель. Как интуитивно, «спинным мозгом» чувствуете, как это сделать. И хотя при этом ваше сознание не решает соответствующие уравнения механики, бросок всё равно происходит, но на уровне не осознанного. Нет иных способов точно бросить что-то в цель, кроме как воспользоваться законами механики. Пусть не в виде привычных нам формул, а сформулированных в какой-то другой, но достаточно общей форме. Глядя на конструкцию, многие могут интуитивно высказать свои предположения о её прочности. Хороший кузнец точно знает, куда ударить, чтобы деталь приняла нужную форму. И такие примеры можно продолжать очень долго. И дело здесь не просто в опыте мастера. Ведь, в конце концов, не из всякого, кто долго работает в данной области, получается мастер. Нужен ещё и так называемый талант. Опытные данные должны быть чем-то обобщены. Фактически опыт является необходимой настройкой данных природой алгоритмов, данных для всех не в одинаковой форме и объёме. Если алгоритмы, необходимые для деятельности человека, ему даны (то есть у него есть к этой деятельности талант), то из него получится мастер. Алгоритмы, решающие активную ситуацию, породили логику, потому что именно им приходилось решать, что из чего и в каком порядке должно следовать. ВОЗНИКНОВЕНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ИНТЕЛЛЕКТА – Два инструмента познания (алгоритмы), возникшие из проблемы распознавания образов и проблемы решения активной ситуации, появились одновременно и развивались очень долгое время независимо. Но по мере накопления таких алгоритмов, их все большего обобщения оказалось, что внутренняя логика тех и других алгоритмов имеют общие корни. Мы пока не знаем всей теории построения алгоритмов, но видимо что-то такое существует. И видимо что-то такое было найдено природой. То, что позволило формализовать, выработать общую теорию построения как алгоритмов распознавания образов, так и алгоритмов построения решений активных ситуаций. Произошло взаимное проникновение всего найденного из одного вида алгоритмов в другой. Это явилось качественным скачком. Это то самое, что отделяет нас от животного мира и от обезьян, в частности. Более того, процесс проникновения продолжается. Он лежит в основе всего того, что мы называем наукой. Вообще всё, что мы называем интуицией, озарения, которые нас посещают - это результат работы данных нам природой алгоритмов, их постоянное стремление к поиску закономерностей в потоке получаемой информации.
ПРИНЦИПЫ САМООБУЧЕНИЯ ЖИВЫХ СИСТЕМ.Следующим важным шагом в эволюции стало появление организмов с самообучением. Самообучение происходило как в алгоритмах распознавания активной ситуации, так и в алгоритмах решения активной ситуации. Возможностью самообучения обладают уже пресмыкающиеся, возможно, и земноводные. Как бы ни были сложны алгоритмы, управляющие системами без самообучения, они полностью закладываются в генетическом коде. Возможно, остаются какие-то регулировочные параметры, уточняемые в процессе выполнения алгоритма. Но в любом случае распознавание активной ситуации генетически определено через передаваемые в генах определяющие признаки и алгоритмы их выделения из потока информации. Каждой активной ситуации соответствует одно генетически передаваемое решение. В решении активной ситуации могут быть заложены несколько вариантов решения, в зависимости от конкретных обстоятельств. Но все эти варианты жёстко заданы. Жёстко заданы и условия, при которых запускается один или другой вариант решения. Иными словами, природе приходится заранее «предусмотреть» все возможные варианты развития событий при решении активной ситуации. Если обстоятельства сложатся так, что организм без самообучения столкнётся в процессе решения активной ситуации с обстоятельствами, которые он не сможет причислить ни к одному предусмотренному заранее варианту, то организм, скорее всего, остановится, впадет в ступор. Однако принцип выживания, повышения конкурентоспособности приводил организм к необходимости иметь всё более детальное представление о внешней среде. Алгоритмы становились всё более сложными, объёмными, разветвлёнными. Приходилось учитывать всё большее количество жизненно важных параметров и реально складывающихся обстоятельств. Это и стало мотивацией к появлению организмов с самообучением. Само же обучение стало возможным в результате возникновения ещё более сложного обобщающего алгоритма (или системы алгоритмов), являющегося по сути Э-формой объединения более простых алгоритмов, существующих у организмов без самообучения. ПРИНЦИПЫ САМООБУЧЕНИЯ ПРИ ВЫДЕЛЕНИИ АКТИВНЫХ СИТУАЦИЙ – Проблему распознавания активной ситуации у организмов с самообучением можно разделить на две части. Первая: это умение распознавать образы. Это делается через выделение закономерностей в поступающем потоке информации, и уже было описано выше. Вторая: это привязка распознанных образов к активной ситуации. У организмов без самообучения такая проблема не стояла, так как все образы, распознаваемые таким организмом, были связаны с какой-то активной ситуацией, то есть после распознавания необходимых образов сразу включались алгоритмы решения активной ситуации. У организмов с самообучением не все распознанные образы будут соответствовать активной ситуации. Поиск такого соответствия как раз и будет процессом обучения. Самый простой способ научиться опознавать активные ситуации сводится к следующему. Допустим, в генетической памяти закладываются частные простейшие случаи распознавания активной ситуации. То есть простейшие определяющие признаки (алгоритмы распознавания образов передаются генетически в полном объёме). Новорожденный организм, распознавая такие генетически заданные признаки, распознает активную ситуацию (то есть всё идет по схеме организмов без самообучения). Однако при этом аппарат распознавания образов фиксирует и распознает другие образы в окружающем мире. Естественно, если такие события многократно повторяются, происходит привязка обнаруженных образов к активной ситуации. Такая привязка также осуществляется определёнными алгоритмами. Именно ими определяется, когда какие образы приписать к активной ситуации. Эволюция такого способа самообучения привела к появлению того, что хорошо известно как условный рефлекс. Принципы работы условных рефлексов хорошо описаны, и не хотелось бы на этом останавливаться, если бы не одно «но». Существует проблема начального, генетически заданного простейшего образа, соответствующего активной ситуации. Он не всегда явно присутствует, и поэтому на него не обращали внимания. Например, только что вылупившимся цыплятам насыпают корм в кормушку и стучат по ней пальцем (имитируя стук клюва курицы). Для цыпленка это является простейшим образом, связанным с активной ситуацией (едой). И более сложный пример. Новорожденный ребёнок имеет простейшие, генетически заданные звуковые, а возможно, и визуальные образы (это и статические образы, и образы функций), связанные с активными ситуациями. Активных ситуаций у ребёнка очень много и не хочется на этом останавливаться. Главное, что на основе этих заданных образов происходит обучение ребенка и, в частности, обучение говорить. Весь этот комплекс первоначальных образов и алгоритмов привязки видимо настолько сложен и требует настолько больших ресурсов памяти и времени для своей работы, что «скупердяйка природа», не терпящая ничего лишнего, “стирает” весь этот комплекс к определённому возрасту. Именно с этим связан тот факт, что дети, воспитанные у зверей и попавшие к людям в достаточно зрелом возрасте (так называемые «маугли»), уже никогда не смогут научиться говорить и стать людьми. САМООБУЧЕНИЕ ДЕЙСТВИЯМ – Проблема самообучения действиям, совершаемым при решении активной ситуации, распадается на две части. Первая - это наличие алгоритма, способного порождать, генерировать новые алгоритмы действий. На худой конец, сам алгоритм действия должен иметь в себе переключатели, изменяющиеся не в процессе размножения в результате эффективных мутаций, а в течение жизни одной особи. И вторая часть - выбор из сгенерированных алгоритмов лучшего. Это необходимо для того, чтобы эволюция алгоритмов шла в течение жизни одной особи. Это и есть принцип самообучения. Самообучение - есть выбор лучшей среди имеющихся возможностей, выбор лучшего действия среди нескольких возможных. Но для этого надо эти несколько действий откуда-то взять и потом как-то выбирать одно. Эта проблема кажется легкой только на первый взгляд. Действительно, у организмов без самообучения всё просто. Если выбор не удачный, то не выжил, если удачный - выжил (сам выбор происходит в результате эффективных мутаций при размножении). Если же мы хотим, чтобы организм мог сам выбирать лучшее действие, то мы должны дать ему критерий. Вернее не просто критерий, а опять же некий алгоритм, но работающий уже с критериями и выносящий оценку каждому конкретному алгоритму. С возникновением самообучения, алгоритмы действий, из которых и состоит решение активной ситуаций, передаются в генах уже не детально, а в виде фрагментов полезных действий, привязанных к активной ситуации. Аналогично тому, как передаются простейшие образы, связанные с распознаванием активной ситуации. Например, в опыте с крысой, которую научили нажимать на рычаг для получения пищи - это стремление голодной крысы к активности, к случайному нажатию на всё, что попадётся. Куры клюют и копают. Кошка зарывает свои фекалии или не понравившуюся еду. Все эти действия - явно наследуемые и жестко вписаны в алгоритмы поведения животных. Кошка может всю жизнь бессмысленно скрести линолеум рядом с непонравившейся ей пищей. Делается это без всякого анализа на полезность и эффективность. Однако если бы та же кошка была в своих естественных условиях, то есть закапывание было реально осуществимо, то кошка через самообучение раз за разом делала бы всё это более и более виртуозно. Критерием оценки, в случае закапывания, по-видимому, выступает запах. Можно построить цепь обоснованных логических рассуждений: зачем кошка закапывает, зачем она поступает так или иначе в разных ситуациях. Все эти рассуждения будут строиться на необходимости выживания кошки и её потомства. ОБУЧЕНИЕ: ОТ РОДИТЕЛЕЙ К ДЕТЯМ – Возможность к самообучению открыла новые возможности. Появились алгоритмы, способные строить новые алгоритмы поведения, распознавать новые активные ситуации, находить новые критерии. И всё это стало возможным в пределах жизни одной особи. Возможность к самообучению реализована с помощью алгоритма, построенного на основе «открытых» природой общих закономерностей построения алгоритмов поведения, определения активных ситуаций и т.п.. Однако для получения (генерации) конкретных алгоритмов поведения или алгоритмов выделения активной ситуации требуется время. Например, знание законов Ньютона не позволяет дать сразу ответ на конкретные задачи механики. Однако если такие удачные алгоритмы поведения будут продемонстрированы организму, то он сможет их воспринять (перенять). Точно так же, как человеку, уже знающему законы механики, можно объяснить решение конкретной механической задачи. Природа незамедлительно «воспользовалась» этим. Из генетического кода высших организмов была удалена вся конкретика. В генах стали передаваться только алгоритмы, реализующие обобщающие закономерности. Всё остальное отводилось самообучению и обучению от родителей к детям. Объём информации, перерабатываемой и запоминаемой мозгом, многократно вырос. Это потребовало его увеличение, что было незамедлительно сделано. На самом деле механическое увеличение мозга никогда не было проблемой для природы. Проблема не в объёме мозга, а в том, чем его наполнить. ПРОБЛЕМА ЗАПУСКА РЕШЕНИЯ АКТИВНОЙ СИТУАЦИИ – Во всех рассмотренных ранее случаях подразумевалось, что алгоритм решения активной ситуации запускается после её идентификации. Это абсолютно очевидно для организмов без самообучения. Но уже для простейших организмов с обучением между распознаванием ситуации и началом её решения лежит поиск самого решения. Кроме того, есть такие поведенческие алгоритмы, запуск которых зависит не столько от ситуации во внешнем мире, сколько от внутреннего состояния самого организма (голод, период размножения). У не обучающихся организмов механизм запуска под действием внутренних причин ничем принципиально не отличается от механизма запуска под действием внешних причин. Другое дело - у организмов с возможностью обучения. Если активная ситуация возникла под действием внешних причин, то остаётся только перенести реальную ситуацию из внешнего мира в виртуальный и дальше моделировать решения. Но если причина возникновения активной ситуации исходит от внутренних причин, то никакого прототипа в окружающем мире в этот момент для переноса в виртуальный мир нет. Возникает проблема запуска решения такой активной ситуации, от чего оттолкнуться. Если речь идёт, например, о голоде то возможный вариант решения такой активной ситуации (вернее первой, начальной фазы) - извлечение из памяти фрагментов удачных решений и загрузка их в аппарат мечтаний, то есть в моделирующем аппарате животного (в его сознании) возникнут воспоминания об охоте, насыщении и всём том, что эти действия сопровождало. Они будут беспорядочно возникать до тех пор, пока что-то из памяти в большой степени не совпадет с реальной ситуацией во внешнем мире. Это и станет отправной точкой. Сразу после рождения у живой системы нет ещё положительного опыта охоты и, соответственно, нет воспоминаний о ней. Именно для этого в генах и передаются простейшие образы, где в самом схематичном виде представлены элементы охоты. После рождения молодой организм животного, испытывая голод, получает в моделирующее устройство именно эти простые образы, и именно под их действием происходит то, что мы называем игрой. Схематичность простейших образов приводит к тому, что молодой организм может принимать за активные ситуации (и соответственно реагировать) очень много реально происходящих событий во внешнем мире. Это поведение часто воспринимается нами как любопытство. Для систем с самообучением необязателен и голод. К особо важным для выживания событиям организм готов всегда, если только он не решает другую жизненно важную задачу. Именно этим объясняется игра кошки с бумажкой на верёвочке. Генетически заданные простейшие образы охоты совпадают с движениями бумажки, и у кошки запускается механизм охоты.
СТРАТЕГИЯ ПОВЕДЕНИЯ.После появления многоклеточных организмов с несколькими нервными клетками шло интенсивное накопление алгоритмов распознавания и решения активных ситуаций. По мере развития этого процесса стала формироваться новая проблема. В процессе решения активной ситуации живым системам было необходимо выбрать одно решение среди нескольких известных решений. Причём оценка такого выбора могла происходить не сразу. Живым системам стало необходимо научиться вырабатывать стратегии поведения. Стратегия - это тот же алгоритм, но построенный на основе объединения более простых алгоритмов. Алгоритмы стратегии имеют одно важное свойство. В них всегда присутствует свобода выбора. НАСЕКОМЫЕ – Способ формирования стратегии поведения можно рассмотреть на примере насекомых. Отличительной особенностью насекомых является их относительно короткий срок жизни и очень большое количество. Эта особенность обусловлена, по-видимому, тем, что на той ступеньке эволюции, когда появились насекомые, природа ещё не «открыла» принципов самообучения живых систем, а возможность быстрой смены стратегии поведения (свободы выбора) была уже необходима. Насекомые умеют летать, «хитрить», действовать коллективно. Всем этим управляют поведенческие алгоритмы. Каждый алгоритм запускается распознанной активной ситуацией. В процессе выполнения алгоритма происходит постоянное уточнение ситуации, то есть алгоритмы содержат в себе ветвления и условные переходы. Отдельные алгоритмы выделены в блоки. Например, алгоритмы управления движением крыльев. На входе таких алгоритмов остаются только параметры, определяющие полёт (повороты, посадка и т.д.). Таких выделенных алгоритмов, видимо, очень много. И в процессе решения ситуации происходит поочерёдный и совместный запуск таких алгоритмов. Запускаются эти алгоритмы как подпрограммы более обобщающими алгоритмами. Например, момент взлета и траектория полёта определяется алгоритмом стратегии поведения. Именно он решает, сколько надо выждать, когда атаковать или бежать, затаиться и т.п.. Новые стратегии поведения у насекомых появлялись посредством эффективных мутаций при размножении и фиксировались на весь промежуток жизни конкретной особи. Эффективность стратегии определялась выживанием. Благодаря многочисленности каждого поколения насекомых практически любая стратегия поведения могла выживать в некоторых особях. На худой конец, если стратегия была совсем не эффективна в данных обстоятельствах, но, тем не менее, была Э-формой, то она могла быть сохранена в рецессивных генах. Насекомые, благодаря огромному количеству особей, нашли и накопили в себе огромное количество простейших стратегий. Например, очень интересно наблюдать за поведением обычных комаров, за их стратегией нападения на человека. Есть существенные отличия между городскими и сельскими комарами. Комары на даче нападают быстро, в промежутках между атаками стремятся сесть повыше на светлые места. Городские комары, наоборот, долго выжидают, а между атаками прячутся. Можно высказать предположение, что если комаров, родившихся в селе, перевезти в город, то стратегия их нападения не изменится, и огромное их количество будет перебито. Но среди них найдётся несколько особей со стратегией поведения, свойственной городским комарам. Комары с такой стратегией появляются и на селе, но там такая стратегия не эффективна, и на селе не многие из таких комаров сумеют оставить потомство. Другое дело, в городе. Комары с городской стратегией получат преимущества и быстро вытеснят сельских комаров. Обе стратегии (как, впрочем, и масса других поведенческих алгоритмов, не обязательно эффективных) передаются из поколения в поколение, пополняясь вновь найденными. Все вместе они образуют память вида. Память вида несёт в себе не только поведенческие алгоритмы, но и всевозможные модификации плоти Появление новых видов насекомых ошибочно воспринимается как мутация. Как уже говорилось ранее, чисто случайная мутация невозможна даже для одноклеточных организмов. Возможна только эффективная мутация через переключатели. Селекционеры не выводят новые породы. Правильнее было бы сказать, что они извлекают из памяти вида невостребованные, но найденные природой Э-формы. НАСЕКОМЫЕ И ХОРДОВЫЕ – Аналогичная эволюция алгоритмов была и у хордовых. Уровень сложности и развитости алгоритмов примитивных хордовых (рыбы) и насекомых близки. Возможно, между двумя видами даже происходил обмен некоторыми алгоритмами через вирусы. Возможно, эволюция у них шла независимо. В конце концов, эволюция и хордовых, и насекомых, по-видимому, подчиняется одним и тем же законам. Насекомые ближе к нам. В смысле того, что обитают рядом с нами. Поэтому я и выбрал их для примера. Возможно, развитие тех и других (в смысле развития алгоритмов) шло параллельно. Два вида конкурировали между собой, но в дальнейшем, по всей видимости, оказалось, что плоть хордовых гораздо легче поддаётся эволюционным изменениям, чем плоть насекомых. Поэтому именно хордовые вырвались вперёд. Хотя возможно есть и ещё какие-то более веские причины, связанные именно с «открытием» хордовыми новых принципиальных законов построения алгоритмов. БОРЬБА ЗА ВЫЖИВАНИЕ С НЕЖИВЫМ И ЖИВЫМ – Живой системе постоянно приходится решать активные ситуации, возникающие во внешнем мире. Сами ситуации могут быть порождены законами природы и другими живыми системами. Неживая природа порождает однотипные ситуации. Это может быть просто изменение погоды, гравитация, огонь или какая-то стихия. Как бы ни были серьёзны эти ситуации, они постоянны в своих проявлениях. Соответственно, для решения этих ситуаций для каждого организма (в соответствии с его возможностями) существует оптимальная стратегия поведения. Иное дело, если ситуация порождена действиями другого организма и является следствием борьбы за выживание этого организма. Такая ситуация не будет постоянна во времени (в том смысле, что другой организм будет её изменять с вполне понятной целью). Например, если другой организм -хищник, а рассматриваемый - жертва. Для них обоих выбор правильной стратегии - это вопрос выживания. Выживет тот вид, который научится быстрее совершенствовать свою стратегию поведения. САМООБУЧЕНИЕ СТРАТЕГИИ РЕШЕНИЯ АКТИВНЫХ СИТУАЦИЙ – Стратегические задачи возникают всякий раз, когда достижение успеха зависит от правильного распределения ресурсов по нескольким направлениям, когда не существует единственного фактора, критерия, способного привести к успеху. То есть такого, из которого вытекают все остальные. Иными словами, когда возникает в том и или ином виде “свобода выбора”. Например, ящерица может добыть себе пропитание (с помощью отточенных до мастерства действий). Это, безусловно, плюс. Но на добычу пищи могло уйти калорий больше, чем содержит сама эта пища. Или пища, сопротивляясь, нанесла ящерице тяжёлые травмы. Или сама жизнь ящерицы была из-за добычи пищи подвергнута смертельной опасности. А может быть время, потраченное на добычу, было лучшим временем для размножения или, бросившись за добычей, она подвергла опасности свое потомство. Для систем без самообучения (например, у насекомых) у каждой особи для каждой конкретной ситуации есть однозначный ответ - какую выбрать стратегию. Системе с самообучением придётся делать выбор самой. И вряд ли это будет делаться случайным образом. Голод, целостность плоти, угроза жизни, необходимость размножения и т.д. - это параметры, характеризующие состояние организма в данный момент и в данной активной ситуации. Эти параметры состояния не дискретны (в том смысле, что можно быть сытым, голодным, очень голодным или смертельно голодным). Каждый параметр состояния можно отождествить с некоей числовой осью. Тогда получится многомерное пространство, каждой точке (вектору) которого соответствует конкретное состояние организма. Каждое конкретное решение активной ситуации переводит организм из одной точки (вектора) этого пространства в другую. Разные решения в разные точки. Как сравнить эти точки? Задача стратегии сводится к правильности распределения ресурсов по параметрам. Каким-то параметрам выделяется лишь необходимый минимум, каким-то отдаётся всё остальное. Или наоборот, всё распределяется поровну. Наверно есть много методов оценить правильность распределения ресурсов. В обобщенном виде эти методы сводятся к следующему. Координаты вектора состояния можно просто сложить, домножив на некие коэффициенты (веса). Таким образом, каждой стратегии будет дано числовое значение и появится возможность сравнивать различные стратегии. У организмов с самообучением, за исключением человека и возможно высших приматов, введение порядка в многомерное пространство состояний генетически детерминировано. Например, коэффициенты при координатах состояния передаются по наследству, то есть генетически заданы для каждого периода жизни организма. Для периода роста одни коэффициенты, для периода размножения другие и т.д.. ПАРАМЕТРЫ СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА – Параметры состояния служат для оценки вырабатываемых стратегий поведения. Самые древние параметры оценки состояния:
Всё это относительно простые параметры, появившиеся уже у очень примитивных организмов с самообучением. В дальнейшем, в процессе эволюции появились параметры, связанные сначала со стадным, а в дальнейшем, и с социальным образом жизни организмов. Мотивировано появление таких параметров тем, что с точки зрения эволюции имеет значение не только выживание индивида и его потомства, но и выживание стада и вида. Буду называть параметры, которые обсуждались до этого, параметрами индивидуалистическими, а параметры, о которых пойдёт сейчас речь - коллективистскими. Появление коллективистских параметров было связано с тем, что организмы, живущие в стаде, обладают большей возможностью к выживанию. Но сам общественный (стадный) образ жизни возможен только в том случае, если стратегии поведения, вырабатываемые отдельными особями, будут строиться с учётом интересов стада. Коллективистские параметры нельзя свести к индивидуалистическим, исходя, например, из того, что стадный образ жизни выгоден самой особи. В реальной жизни у животных известны случаи, когда происходит так, что особь жертвует собой и своими интересами во имя стада. Даже если привлекать соображения выгодности стадного образа жизни для самой особи, то придется научить особь строить логические цепочки для того, чтобы она поняла эту выгоду. Нам с нашим интеллектом это легко, а вот простым животным вряд ли. Первые коллективистские параметры появились из необходимости исключить каннибализм, то есть поедание себе подобных. Это на самом деле не устойчивый параметр, так как в реальной жизни складываются ситуации, когда каннибализм биологически оправдан. Но, тем не менее, у высших животных он практически исключен. Хотя ещё раз подчёркиваю, что память вида содержит в себе такую возможность. Следующий простейший параметр обеспечивает кучность, то есть этот параметр оценивает одиночество со знаком минус. В дальнейшем появились параметры, оценивающие положительно действия, направленные на помощь ближнему (например, дельфины помогают слабым членам стада); параметры, направленные на лидерство в группе (честолюбие); параметры, направленные на получение поощрения, благодарности от членов группы и т.д.. СТРАТЕГИЯ И ЦЕНТР «РАЙ-АД» – Для дальнейшего не столь важно, как именно, по какому алгоритму реализована оценка вектора состояния. Важно, что такой алгоритм должен быть и где-то размещается. У самых простейших систем с самообучением такой алгоритм передавался по наследству и не мог изменяться в течение жизни. В мозге организмов, способных вырабатывать стратегии поведения, должен был возникнуть специальный отдел, где данный алгоритм (алгоритм оценки выбранной стратегии) мог быть реализован. В дальнейшем будем называть это отдел мозга Центром «Рай-Ад». Остановимся ещё раз на том, как всё это работает. У систем с самообучением после распознавания активной ситуации выбора стратегии и решения ситуации каким-то выбранным из нескольких возможностей способом, происходит оценка правильности выбора. Организм (вернее его специальные алгоритмы) определяют, как изменились параметры состояния (голод, целостность плоти, запас энергии (усталость), безопасность (страх)); параметры, ответственные за продолжение рода и т.д.. Затем эти параметры в центре «Рай-Ад» сводятся к одному (или каким-то другим способом сравниваются с общим состоянием организма до решения активной ситуации и с опытом других решений аналогичной активной ситуации, если конечно такой опыт есть). После чего принимается решение: считать данный выбор решения удачным и использовать в дальнейшем или признать его не удачным и не поступать так. Такая схема позволяет менять решения активной ситуации (вырабатывать стратегию) в поисках лучших в пределах жизни одного организма. То есть не прибегать к такому глобальному критерию как «выжил - не выжил». Но, безусловно, окончательной оценкой всего будет именно этот глобальный критерий «выжил - не выжил». Правда регулировать, проводить селекцию этот критерий будет не среди конкретных алгоритмов (стратегий) решения активной ситуации, а среди правильности выделения параметров состояния организма и способа введения порядка в пространство состояний (например, в правильности расстановки весов по параметрам в случае, если порядок вводится путём суммирования координат вектора состояния, умноженных на их веса). Как только такой принцип принятия решений был создан природой, открылось новое пространство для эволюции. Во первых, это эволюция стратегий, то есть алгоритмов, создающих новые стратегии (логика) и тех самых способов введения порядка в пространство состояний. И во вторых, это развитие самих параметров состояний. Когда мы играем в игры, связанные со стратегиями, мы как раз и задействуем такие алгоритмы. Правда, у человека они более совершенные. Человек может сам без эволюции выделять параметры и строить стратегии, распределять ресурсы. Делает он это с помощью ещё более сложных алгоритмов, в которых обобщены закономерности выделения параметров и построения стратегических алгоритмов. ОБУЧЕНИЕ СТРАТЕГИИ: ОТ РОДИТЕЛЕЙ К ДЕТЯМ – В основе процесса обучения стратегии поведения лежат параметры состояния. И если оценка эффективности конкретного решения (стратегии) по тем или иным причинам не совпадает у потомка с родителями, то обучение в данном не совпадающем разделе станет невозможным или, во всяком случае, затруднительным. Например, возьмем попытку родителей отучить ребёнка от жадности, приучить его к необходимости делиться. Ребёнок на самом деле не может понять, что от него хотят. Дело в том, что коллективистские параметры оценки состояния человека, связанные с его общественной социальной сущностью активизируются только в достаточно взрослом состоянии. А ведь именно они дают положительную оценку такому действию как «делиться с ближним». Но у ребёнка они ещё не активизировались. И он оценивает своё решение - не делиться, исходя из своих оценок, а родители - из своих. В результате родители испытывают чувство неловкости за своего ребёнка, а сам ребёнок - только жалость, что у него отняли половину. Более хитрые родители прибегают к простому приёму, говоря: «сейчас поделишься ты, а потом с тобой поделятся». Но вряд ли такой приём воспитывает чувство доброты. Скорее это воспитывает расчётливость. По-видимому, всему должно быть своё время. Так же, как нельзя нормального (не вундеркинда) ребёнка учить арифметике до определённого возраста. Также нельзя навязывать ему не свойственные для его возраста стратегии поведения. МОДЕЛИРОВАНИЕ И МЕЧТЫ – После появления организмов с возможностями обучения следующим простым логичным шагом было возникновение аппарата моделирования решения активной ситуации. В самом деле, зачем сразу на практике реализовывать выбранную стратегию решения активной ситуации. Как только возможности интеллекта (алгоритмического обеспечения) стали достаточно развиты, живые системы стали проигрывать новое решение активной ситуации в виртуальном мире, смоделированном их интеллектом. При этом аппарат, отвечающий за оценку решения по критериям центра «Рай-Ад», стал реагировать на эти моделируемые события, как на реально происходящие. То есть выдавать им свою оценку. Именно это и происходит, когда животные и люди, попав в критические ситуации (активные ситуации), как бы задумываются на некоторое время. На самом деле в эти мгновения в их сознании (виртуальном мире, созданном алгоритмическим обеспечением) проигрываются различные варианты выхода из критической ситуации, и для каждого виртуально выполненного решения центр «Рай-Ад» выдает свою оценку. Сама такая оценка у людей и животных имеет разную форму, но об этом позже. Конечно, моделируемые и реальные события могут не совпадать, но это всё зависит от совершенства алгоритмов, моделирующих виртуальный мир, и глубины знания внешнего мира. Чем лучше обстоит с этим дело, тем точнее прогноз и больше шансов на выживание. Аппарат моделирования (он же аппарат мечтаний) появился у высших животных. И косвенным подтверждением наличия его у данного вида можно считать наличие любопытства. Любопытство необходимо для стимуляции изучения внешнего мира, а знания о внешнем мире необходимы для более точной работы аппарата моделирования - мечтаний.
ТЕОРИЯ ЛИЧНОСТИ ЧЕЛОВЕКА.Вершиной эволюции алгоритмов является личность человека. Алгоритмическое обеспечение распознавания активных ситуаций и их решение достигли у человека наиболее совершенной формы. К появлению человеческой личности привели два качественных явления. Во-первых, возникновение способности к тому, что принято называть мышлением и тесно связанным с ним сознанием. Во-вторых, формирование эмоций. Вышеизложенное позволяет сделать некоторые выводы о природе этих наиболее важных сторон психики. ЭМОЦИИ. ВОЗНИКНОВЕНИЕ – После «изобретения» аппарата «Рай-Ад» природа продолжила его эволюцию. Как уже говорилось, на первых порах веса для составляющих вектора состояния задавались генетически, изменяясь только для разных периодов жизни организма. В соответствии с выбранным распределением весов происходил и выбор стратегий поведения. Если, например, сохранение целостности и безопасности имело больший вес, чем веса при составляющих вектора состояния, ответственных за продолжение рода, то такой организм бросал своё потомство в случае опасности. Если наибольший вес был у составляющих, ответственных за питание, то организм вырабатывал стратегии, в которых борьба за пищу шла, несмотря на всё остальное. Критерием удачного распределения был по-прежнему принцип «выжил - не выжил» (у стадных животных этот критерий охватывает и стадо, в смысле «выжило - не выжило стадо»). Конечно, основная масса особей рождалась с распределением, оптимальным для сложившихся внешних условий. Отклонения были лишь у отдельных особей. Такое положение вещей было не долгим. Принцип самообучения был уже «открыт». Оставалось только научиться применять его и для самообучения выработки весов (или чего-то другого). Главное, что нужно было сделать, - это научить организм самостоятельно вносить порядок в пространство состояний. Природа пошла по самому кардинальному пути. Она вообще отказалась от весов или какого-либо предварительно генетически заданного порядка. Похожий способ принятия решения известен и называется принципом экспертных оценок. Суть его в том, что когда требуется принять решение, затрагивающие множества не сравнимых, не приводимых к одной числовой оси факторов, то собирают «круглый стол», за который сажают экспертов по каждому фактору. Каждый эксперт, исходя из своих знаний, предлагает своё решение. Аналогично поступила природа. Только вместо экспертов каждый компонент вектора состояния сформировал эмоцию. Компонент, ответственный за целостность плоти - боль. Компонент, ответственный за питание - голод и радость насыщения. Безопасность - страх. Продолжение рода - сексуальные и родительские эмоции. Лидерство - эмоции честолюбия. Параметры кучности - одиночество и радость общения. Компоненты, отвечающие за полезность другим членам группы - эмоции связанные с благотворительностью, подвижничеством. Ну и так далее. Сама природа эмоций пока достаточно загадочна. И, наверное, понять её - дело будущего. Но, тем не менее, мы, например, не зная природы электричества, умеем им пользоваться. По всей видимости, эмоции появились совсем недавно и возможно присущи только высшим животным, не исключено, что только человеку. Эмоции позволяют нам самостоятельно вводить порядок в пространство состояний и, исходя из этого, генерировать стратегии поведения для широкого спектра внешних условий. Эмоции - это единственный детерминирующий нас фактор. Всякая выбранная стратегия проходит через сознание (моделируется в моделирующем устройстве) и аппарат «Рай-Ад», где эти эмоции и собраны. Сознание и аппарат «Рай-Ад» выдают эмоциональную оценку в виде вектора или набора не сравнимых эмоций и всё. Человек полностью свободен. ЭМОЦИИ. СВОЙСТВА – Основная задача эмоций - обеспечить наилучшую приспособляемость индивиду, направить действия индивида в нужное для выживания направление, но оставив ему при этом максимальную свободу выбора и тем самым наибольшую гибкость и приспособляемость. Действиями индивида управляют стратегии поведения. Стратегии поведения вырабатываются на основе введения порядка в пространство состояний организма. Разработка способа введения порядка в пространство состояний делается с помощью эмоций. Отсюда напрашиваются и свойства эмоций. Первое: свойства эмоций - есть затухание. Если какая-то эмоция достаточно долго вынуждена оценивать принятую стратегию отрицательно, то её активность затухает. Например, есть такая простая эмоция - «препятствие каннибализму». Это одна из самых слабо сопротивляющихся эмоций и может даже отсутствовать у некоторых индивидов. Именно эту эмоцию ломают в себе начинающие хирурги. Именно она заставляет падать в обморок «слабые натуры» при виде крови. Однако она быстро ломается и, по-видимому, не восстанавливается. Эмоция «не убей» (эта эмоция не тождественна эмоции каннибализма) действует гораздо сильнее. Она держится сразу на нескольких параметрах состояния из общественной группы состояний. Всякий акт убийства человеку приходится для себя оправдывать, прибегая к положительным составляющим других эмоций. Если бы я не убил, то меня бы убили (к эмоции безопасности). Или: убитый был «неверный» и он мог навредить моей группе (к другим групповым эмоциям). Эмоция «не убей» настолько сильна, что может полностью разрушить психику человека и, в конечном счете, погубить самого убийцу. Свойство эмоции «не убей» имеет вполне объяснимое оправдание. Она - одна из основных эмоций, лежащих в основе общественного характера жизни человека. Такое свойство этой эмоции способствовало тому, что человек стал доминировать над всеми другими видами животных. Эмоция боли тоже может ослабевать от долгой работы. Мы говорим, что боль притупилась, что мы к ней привыкли. Более того, «силой воли», то есть соответствующей настройкой моделирующего аппарата (сознания), человек может вообще её выключить. То же происходит и с другими проявлениями эмоций. Степень затухания, возможность восстановления и влияние на дальнейшую жизнь (расплата за нарушение) индивидуальна для разных эмоций и для разных людей. Эта индивидуальность заложена генетически. Ещё одно свойство эмоций заключается в том, что какие-то эмоции могут иметь только отрицательную составляющую, а какие-то - отрицательную и положительную. Первая группа эмоций относится к ограничительным эмоциям (например, боль). Вторая - к побудительным, мотивационным (например, голод и радость насыщения). Первые служат для избегания определённых событий. Например: нарушение целостности (боль), причинение зла другим (совесть). Вторые, наоборот, требуют совершить определённые поступки и как бы одаривают индивида за подчинение. Не все эмоции активизируются сразу после рождения. Например, группа эмоций, связанных с общественной группой, активизируется у детей к определённому возрасту. Ребёнок искренне не понимает, почему он должен делиться с кем-то игрушкой или сладостью. Дети эгоистичны, и это норма. У детей функционирует только группа эмоций, связанная с индивидуалистической группой. Многие родители интуитивно понимают это, но, тем не менее, желая научить ребёнка делиться, прибегают к уловкам: «поделись сейчас, а потом с тобой поделятся» или «если не поделишься, мы тебя не будем любить». Иными словами, они пытаются закрепить у ребёнка стереотип поведения, не отвечающий его эмоциональному состоянию, то есть неэффективную для данного уровня развития стратегию. Научить ребёнка искренне делиться с другими - это всё равно, что пытаться учить их высшей математике. Соответствующие эмоции ещё не загружены и не работают. Конечно, могут возразить, что если не пытаться воспитывать у детей правильное отношение к окружающим, то из них ничего не получится. Но здесь надо учесть и такую опасность. Если плотно заниматься воспитанием детей и создать у них практически полный набор стереотипов поведения до активизации соответствующих эмоций, то, когда эти эмоции будут, наконец, активизированы, им не на чем будет «потренироваться». Все стереотипы поведения, которые они должны были обусловить, будут давно уже переведены в разряд не переживаемых механических действий. А значит, и соответствующие эмоции не смогут развиться в должной степени. Я вовсе не призываю вообще не воспитывать детей, я просто хочу сказать, что подходить к этому надо с большой осторожностью и пониманием. Генетически задаётся не только набор эмоций, но и их потенциал у данного индивида. Это как физические задатки. Человек может родиться с задатками культуриста и с задатками дохлика. В дальнейшем в процессе роста культурист может не реализовать свои природные свойства, а дохлик, наоборот, максимально развить то, что у него есть, и в конечном итоге может стать сильнее потенциального культуриста. Но если они будут воспитываться одинаково, то культурист всё-таки окажется сильнее дохлика. То же происходит и с эмоциями. У одних индивидов генетически задан больший потенциал одних эмоций. У других индивидов - больший потенциал других эмоций. Очень важное распределение потенциала (потенциал понимается как эмоциональная отдача) - это распределение между индивидуалистической и коллективистской группой эмоций. На самом деле природа не жёстко, но детерминирует принадлежность индивида к коллективистам или индивидуалистам. Именно через распределение потенциала. Индивидов, у которых полностью отсутствуют коллективистские или индивидуалистические эмоции, наверное, нет вообще среди нормальных людей. Отсутствие одной из этих групп можно рассматривать как патологию. В дальнейшем в процессе воспитания с развитием этих эмоций происходит тоже, что и с развитием мускулатуры. Одни эмоции могут подавляться в процессе воспитания. Другие, наоборот, развиваться. Если индивид с высоким потенциалом индивидуалистических эмоций был воспитан в коллективистском духе, его дальнейшая жизнь будет не устойчива. То есть при уменьшении внешнего давления родителей или общества его природные задатки могут взять своё. Произойдёт ломка всех навязанных стратегий поведения, а выработка новых стратегий приведёт к необходимости прокручивания их через моделирующее устройство (сознание), то есть к очень большим эмоциональным переживаниям, весьма неприятным. Ведь нужно будет нарушить пусть от природы слабые, но хорошо натренированные коллективистские эмоции. Индивид может испугаться такого болезненного процесса. В его сознании от попыток угодить одновременно и натренированным эмоциям коллективизма и от природы сильным индивидуалистическим эмоциям могут появиться весьма противоречивые стратегии поведения, этакие гибриды ужа с ежом. Всё это поле деятельности психоаналитиков, и пока об этом не будем. Вообще говоря, ломка стереотипов поведения из-за их несоответствия распределению потенциала - весьма частый случай. Как уже говорилось, не все эмоции активизируются сразу же после рождения. В раннем детстве активны индивидуалистические эмоции и ещё одна группа эмоций (о которой позже), доставляющая детям радость от игр. В соответствии с этим эмоциями (плюс воздействие процесса воспитания) формируются и стратегии поведения. При достижении определённого возраста одни эмоции, как правило, затухают (например, игровой группы), а активизируются новые эмоции: коллективистские, половые. Всё это приводит к необходимости переосмысления выработанных ранее стратегий поведения. А это, как уже говорилось, большая эмоциональная нагрузка. Часто такое состояние называют поиском смысла жизни. Ещё через некоторое время происходит активизация родительских эмоций и ещё большее затухание индивидуалистических. И снова индивид занят поиском «смысла жизни». Процесс отказа от старых стратегий достаточно болезненный и не всегда бывает полностью завершён в соответствии с новым распределением потенциала, что порождает массу психологических проблем для индивида. Человек, живший для себя и черпавший в этом массу положительных эмоций, ощущает вдруг пустоту. Выход лежит рядом. Он в том, что у него пришла пора отдавать хотя бы родным и детям. Но это нарушает выработанные ранее стратегии поведения и человек не хочет от них отказываться, а эмоциональная поддержка таких стратегий прекратилась. А если, допустим, в его жизни были случаи, когда в погоне за удовлетворением ранее очень сильных индивидуалистических эмоций он совершил зло (тогда протест нарушенных коллективистских эмоций был подавлен большим потенциалом индивидуалистических)? Теперь пришла пора отвечать. В таком состоянии человеку страшно задумываться, оставаться наедине с собой, он «гонит» все мысли и воспоминания прочь, пытается не моделировать (не мечтать). А в результате пустота, ускорение субъективного бега времени. СОЗНАНИЕ – Возможно, аппараты моделирования для распознавания активных ситуаций и аппараты моделирования для проигрывания различных решений активной ситуации в начале развивались отдельно. И только у человека были, наконец, объединены в один, ставший тем, что мы называем сознанием. Возможно, именно так (хотя возможно это было следствием, а не причиной) произошло слияние алгоритмов распознавания образов и алгоритмов решения активной ситуации. Задумаемся над тем, что такое сознание. Что происходит, когда мы в сознании и без сознания. В сознании в моделирующем устройстве (которое, по-видимому, «сидит» на той же памяти, что и зрение и другие рецепторы) постоянно «находятся» какие-то образы. Как правило, эти образы находятся в движении и развитии. Человек не может долго смотреть в одну «точку» так, чтобы изображение этой «точки» фиксировалось в сознании (моделирующем устройстве) и больше ничего не происходило. Даже если он заставит себя не отводить глаза от этой «точки», в его сознании начнут развиваться (моделироваться) виртуальные события (как говорят, появятся мысли). Если это состояние упёртости взгляда в точку продолжится ещё какое-то время, то мысли превратятся в мечты. Сознание будет моделировать или вспоминать различные события, а аппарат «Рай-Ад» - выдавать их эмоциональную оценку. Как говорят, человек «погрузился в себя». Если человек активно действует, от зрения и других рецепторов информация активно поступает в моделирующее устройство (сознание), где распознаётся и анализируется. Моделирование сводится к операциям распознавания образов по функциям, быстрого проигрывания ситуации вперёд (например, проигрывания, куда полетит брошенный камень и каковы будут последствия, если он упадёт рядом в лужу или попадёт в голову). Если возникает более сложная или новая задача, то человек может останавливаться на какое-то время и задумываться (моделировать и оценивать разные варианты). Иными словами, в активной жизни работают одновременно все системы - распознавание активных ситуаций, генерация алгоритмов, их решений и оценка решений через центр «Рай-Ад». Работа всего этого комплекса видимо достаточно энергоёмкая, а восполнение энергии всеми задействованными клетками требует определённого времени. Поэтому возникает необходимость в периодическом «выключении» сознания. В нормальных условиях это проявляется как сон, в пиковых нагрузках - как обморок. МЫШЛЕНИЕ – Процесс мышления очень разноплановый. Мы можем мечтать, то есть вызывать в своём воображении приятные, возбуждающие ситуации или приятные воспоминания; можем пытаться вспомнить что-то необходимое; можем применять «в уме» известные алгоритмы, например, проигрывать в памяти шахматные задачи или складывать, умножать числа, и, наконец, мы можем пытаться понять те или иные явления, то есть искать ответы или закономерности. Все эти процессы объединяет одно общее свойство - все они задействуют моделирующий аппарат или сознание. Дело в том, что условием запуска алгоритмов, данных нам природой, являются активные ситуации, возникающие в реальном или в виртуальном мире, создаваемым сознанием. Если мы что-то пытаемся вспомнить, то делаем это не просто так, а в связи с чем-то. Это что-то не связано напрямую с тем, что нам надо вспомнить. Связь существует через какие-то другие понятия, общие для того, что есть и того, что надо вспомнить. Это известный принцип ассоциативной памяти человека. Известно, что ассоциативная память работает по следующему принципу. Выбирается какое-то свойство, определяющий признак или группа признаков. Выбирается в том смысле, что человек представляет их в своём сознании и алгоритмы, данные ему природой, по очереди загружают в сознание из памяти несколько реальных или абстрактных объектов. Тот объект, который ближе всего к искомому (оценивается это тоже с помощью определённых алгоритмов), рассматривается в сознании подробнее, то есть алгоритмы, обслуживающие память, извлекают признаки, характеризующие этот объект. Несколько этих новых признаков снова берутся за исходную точку. И так повторяется до тех пор, пока из памяти не будет извлечено искомое. Творческие процессы протекают несколько иначе. Например, если целью размышлений является выделение закономерностей среди группы событий или явлений, то мы моделируем в своём сознании характерные типы этих явлений, пока нас не «озарит». На самом деле в процессе моделирования разных характерных явлений или событий, среди которых осуществляется поиск закономерностей, определённая группа алгоритмов ищет закономерности. Найденная закономерность может оказаться подобной уже известной человеку закономерности (понятие «известная закономерность» требует отдельного обсуждения) или совершенно новой. Последний случай означает следующее: в генетически передаваемой информации такая закономерность у человека есть, человек может «неосознанно» выделять её. Он может «интуитивно» понимать, что разные события имеют нечто общее. Он может даже интуитивно прогнозировать развитие событий. Но не сможет объяснить, почему он так думает. Дело в том, что, как уже говорилось, алгоритмическое обеспечение человека состоит из двух комплексов. Первый - комплекс распознавания активных ситуаций. Второй - комплекс решения активных ситуаций. Выделением закономерностей из различных явлений занимается комплекс распознавания активных ситуаций, но осознание человеком этих выделенных закономерностей возможно только в том случае, если эти интуитивные догадки будут формализованы. То есть станут доступны для обработки комплексом решения активных ситуаций. Комплекс решения активных ситуаций всегда конкретен. Он должен выдавать алгоритмы конкретных действий. Если комплекс распознавания даёт качественные оценки, то комплекс действий должен давать количественные (или хотя бы «понимать», как получить такие количественные оценки). Если закономерность для группы явлений «осознана» как в комплексе распознавания образов (то есть в абстрактном мышлении), так и в комплексе решения ситуаций (то есть в логическом мышлении), то такая закономерность становится «формализованной», «понятной», «известной закономерностью». Возможен и обратный процесс, когда выделение закономерностей происходит сначала в логическом мышлении. Происходит это следующим образом. Человек из многочисленных опытов устанавливает, что из чего следует, как одно событие влияет на другое вплоть до количественных оценок. Если накапливается достаточное количество таких логических цепочек, связей, количественных оценок, то в сознании человека возникает логическое понимание данной группы явлений. Человек может использовать это понимание на практике вплоть до прямых количественных расчётов. Но он не сможет связать эти закономерности с другими найденными закономерностями, понять область применения. Работать с закономерностями, осознанными только в логическом мышлении очень неуютно. Надо помнить последовательность логических рассуждений, все ветвления логики в зависимости от конкретных обстоятельств. Человек будет пытаться осознать эту закономерность и в абстрактном мышлении, найти простые модели, абстракции или «ассоциировать» непонятную закономерность с уже «осознанными». Таким образом, выделение закономерностей может идти двумя путями: через абстрактное и логическое мышление. Но осознание возможно только тогда, когда с закономерностью «научились работать» абстрактное и логическое мышление. Место, где эти два типа мышления встречаются, пытаясь обменяться информацией, «помочь друг другу» - это моделирующее устройство (сознание). А делается это, как уже говорилось ранее, с помощью обобщающего алгоритма, созданного природой на основе обобщения закономерностей построения алгоритмов распознавания образов и алгоритмов решения активных ситуаций. Именно результатом работы этого алгоритма и является осознание чего-либо. Именно наличие этого алгоритма в человеческом алгоритмическом обеспечении и отличает нас от животных.
ВЫВОДЫ ИЗ ТЕОРИИ ЛИЧНОСТИ.Теория личности позволяет по-новому объяснить некоторые особенности человеческой психики, дать объяснение важным сторонам общественной жизни человека. ДЕПРЕССИЯ – Это такое состояние эмоционального аппарата человека, которое можно описать как состояние немотивированной подавленности, неадекватной, явно преувеличенной отрицательной реакции на неудачи. Депрессию часто путают с некоторыми видами маний (зацикленностей), но об этом позже. Настоящая депрессия имеет свою эволюционно обусловленную историю возникновения и является на самом деле одной из форм организации работы эмоционального аппарата. Дело в том, что для оптимизации деятельности живых организмов, особенно таких развитых, как человек, природе потребовалось «создать» такую эмоцию, как лень. Лень эволюционно вполне оправдана (в смысле экономии ресурсов). Её даже в шутку называют двигателем технического прогресса. Однако лень должна была быть чем-то уравновешена. Лень полезна, когда необходимо из множества решений выбрать самое простое и самое неэнергоёмкое. Однако в свободные минуты ничегонеделание не является эффективным решением. Представим два племени первобытных людей. Первое в свободное от борьбы за выживание время предавалось лени. Другое от скуки стучало камнем о камень и достучалось до каменного топора. А потом этим каменным топором при очередной стычке второе племя перебило племя ленивых. Скука - это простейшая разновидность депрессии. Она - одна из факторов, мотивирующих наше любопытство, наше желание искать новые технические и элементарные поведенческие решения. Именно скука стимулирует тренировки первобытных охотников. Например, в виде танцев, игр. Заставляет изучать внешний мир, то есть мотивирует любопытство. Нечто похожее происходит и с мотивацией поиска новых стратегий поведения, и делается это уже через депрессию. Если скука появляется в результате неоправданно долгого состояния отдыха (лени), то депрессия появляется в результате долгого отсутствия отрицательных эмоций. Природа идентифицирует это состояние как такое, что человеку всё стало легко даваться и у него появились ресурсы для дальнейшего совершенствования. На первом этапе начинают ослабевать положительные составляющие долгое время удовлетворённых эмоций. Начинается детальная скрупулёзная «проверка» даже не сильных нарушений других эмоций. Отсюда преувеличенная негативная реакция. Если объект для переживаний будет найден (пусть этот объект не столь значителен в глазах окружающих (у кого супчик жидкий, а у кого жемчуг мелкий)), то на этом всё может и кончиться. Однако если повод для «искусственных переживаний» будет удалён, как и другие искусственные поводы, депрессия будет развиваться дальше. Так будет продолжаться до тех пор, пока человек не «найдёт себя» в чём-то новом. То есть человек просто начинает эксплуатировать ранее не задействованные эмоции. Депрессия эволюционно оправдана и проявляется очень часто в моменты смены стратегий поведения, то есть она связана с определёнными периодами взросления. Она как бы подталкивает индивида к отказу от старых, отслуживших и уже не дающих эмоциональной отдачи (в том числе и негативной) стратегий поведения и поиска новых. Депрессии могут носить и периодический характер. Дело в том, что распределение потенциала эмоций у конкретного индивида может меняться не только с взрослением, но и носить периодический характер. Активность конкретной эмоции, её потенциал может циклически изменяться со временем, потенциал то возрастает, то ослабевает. Так происходит со всеми эмоциями. Однако стратегии поведения и введение порядка в пространство состояний у человека могут быть жёстко зафиксированы принятыми ранее ими решениями. Соответственно, эти стратегии поведения в один промежуток времени оказываются подкреплены, мотивированы эмоциями, то есть эмоции в ответ на выполнение этих стратегий выдают сильную эмоциональную реакцию. В другие промежутки времени выполнение тех же стратегий не вызывает сильных переживаний и, следовательно, провоцирует депрессию. Самый простой выход из циклической депрессии известен многим и связан со сменой деятельности. То есть у человека, правильно устроившего свою жизнь, в запасе много подчас противоречивых стратегий поведения на все случаи жизни. Вернее на все состояния своего эмоционального аппарата. Такой человек внутренне более «счастлив», его внутренние ощущения более многообразны, так как он задействует большое количество эмоций, а внешне он воспринимается как разносторонняя интересная личность. Таким образом, оказывается, что депрессии при правильном подходе к ним приносят людям пользу. МАНИИ ИЛИ ЗАЦИКЛЕННОСТИ – Они часто сопровождают депрессии, хотя могут носить и самостоятельный характер. Суть этого явления в том, что сознание человека - это система с обратной связью. Столкнувшись или вообразив себе какое-то опасное событие, человек получает его эмоциональную окраску. Если эта окраска сильна и носит негативный характер, человек (особенно в период депрессии) начинает отслеживать её особенно тщательно. Видя образы опасного события в совершенно невинных ситуациях. Негативная реакция усиливается. Активизируются и действия, направленные на поиск подтверждения существования угрозы. Задействуются все интеллектуальные возможности человека. Индивид «идет в разнос». Например, человек заподозрил, что у него рак и нашел какие-то подтверждающие признаки. Испугался ещё больше. Проанализировал себя ещё тщательнее и нашел ещё массу подтверждений этой гипотезы. Покопался в прошлом и нашёл в своей памяти причины, почему у него мог возникнуть рак и т.д.. Эти страхи будут разгоняться до тех пор, пока человек не выберет весь допустимый потенциал отрицательных эмоций. Понятно, что разгон такой зацикленности будет очень большим, если человек находится в состоянии депрессии, то есть у него давно не было отрицательных эмоций. То же может происходить с преуспевающим, всеми любимым человеком, если его давно никто не ругал, а все только хвалили. То есть у него не было отрицательных эмоций от общения, а другие группы эмоций у него не задействованы. У него может закрасться подозрение, что все вокруг него не искренни. И даже слабая критика может стать толчком к зацикленности на том, что он на самом деле не талант, а ничтожество. Зацикленность может возникать и при очень большом горе (например, потеря дорогого человека). Если до этого все задействованные эмоции были связаны с потерянным близким (то есть человеку не на что переключиться), то он будет пребывать поочередно в двух состояниях: первое - он будет стараться не думать о том, что связано с утратой, а так как ничего взамен нет, то он будет впадать в депрессию, нарушенные эмоции будут обостряться, и человек будет переходить во второе состояние: горя, бесконечных воспоминаний (моделирований) утраты. Выработав потенциал отрицательных эмоций, он снова сможет забыться на какое-то время, но не найдя замены и нового «смысла жизни», снова впадет в депрессию и т.д., вплоть до полного разрушения личности (под разрушением личности понимается полное атрофирование всех эмоций) или самоубийства. МЕЧТЫ – Ранее говорилось о зацикливании в негативной области. А бывает ли зацикливание в позитивной составляющей эмоций. Разумеется, бывает. И гораздо чаще. Таким зацикливаниям подвержены гораздо больше людей. Просто на это не обращают внимания. Вряд ли кто-то будет жаловаться на то, что ему хорошо. Классическим примером положительного зацикливания являются мечтания и идеализирования чего-либо. Здесь происходит то же самое, что и в негативных зацикливаниях, но со знаком плюс. Например, человек видит в другом только хорошее и интерпретирует все события как подтверждение этой своей правоты. Он, как говорят, идеализирует любимого человека. Точно также может быть идеализировано и любое другое явление или объект. Положительное зацикливание может быть и чисто виртуальным. Человек моделирует решения, положительно оцениваемые его эмоциями, и получает удовольствие. Реально такое решение может быть вообще не осуществимо, и человек это понимает, но ему всё равно хочется об этом мечтать. На этой способности замкнуть (зациклить) моделирующее устройство (виртуальный мир) на эмоциональный аппарат основана наша любовь к чтению, фильмам, то есть всё то, что мы называем искусством. На самом деле зацикливания как негативные, так и позитивные небезопасны. Про негативные всё понятно. А вот об опасности позитивных следует поговорить. Например, если человек проводит неоправданно много времени в бесплодных мечтаниях или зачитывается романами (то есть уходит в виртуальный мир), то для него реальный мир отступает на второе место со всеми неприятными последствиями. Такой человек бесполезен для себя и для окружающих. Глобальный критерий «выжил - не выжил» вряд ли может одобрить такое времяпрепровождение. Природа должна была выработать защиту от такого варианта развития событий. Такой защитой и стала депрессия. Понятно, что человек по доброй воле будет моделировать, мечтать только о приятном и когда сумма положительных эмоций за достаточно большой промежуток времени превысит критическую величину, природа запустит депрессию. Напомню, что начнётся она с ослабления положительной отдачи соответствующих эмоций. Мечтать станет не так приятно. Если человек не одумается, депрессия продолжит развиваться. Правда, человек достаточно умен и любознателен, и для спасения виртуального мира он придумал такую форму жанра как драма, трагедия, ужастики. Моделироваться стали события не только с положительной, но и с отрицательной эмоциональной реакцией. Природе приходится учитывать и это. Механизм запуска депрессии становится все более изощрённым. На самом деле дело с нашим эмоциональным миром обстоит значительно хуже. Дело в том, что генетические изменения распределения потенциала эмоций и критериев запуска депрессии не успевают за прогрессом. Все эти генетически наследуемые детерминированные свойства психики формировались в период, когда жизнь была достаточно трудна и опасна. В условиях достатка и безопасности человек живёт сравнительно недавно. Эмоциональная отдача аппарата «Рай-Ад» у современного человека несоизмеримо меньше, чем у его не столь далёкого предка. Просто потому, что у современного человека меньше для этого поводов. Напряжённость современной жизни лежит не в той части эмоционального спектра, к которой генетически расположен человек. Этим объясняется наша тяга к природе, походам, экстремальным путешествиям и обилие работы у психоаналитиков. Единственной эмоцией, не подвергшейся воздействию прогресса, осталась любовь и всё, что с этим связано. Отсюда и сексуальная революция. МОРАЛЬ И ИДЕОЛОГИЯ – У каждого конкретного индивида нет заданного природой алгоритма внесения порядка в пространство состояний. Природа даёт ему только эмоциональные оценки. Но внесение порядка необходимо для принятия решения. Хорошо, если приходится выбирать между плохим и хорошим. Но, как правило, человеку приходится выбирать из двух зол меньшее. Это та ситуация, когда не существует решение, не затрагивающие отрицательные составляющие какой-либо эмоции. Наверное, многие мучались, решая, пойти или нет к зубному врачу. С одной стороны страх боли, с другой - осознание своей трусости, “душевной слабости”. Кому-то приходилось оказывать бескорыстную помощь и метаться между жадностью и совестью. Вопросы долга перед чем-либо и личными интересами. Всё это достаточно утомительные процессы выбора. Утомительные не в смысле физической нагрузки, они утомительны именно как эмоциональные процессы. Очень часто человек, решив как-то одну такую проблему, пытается воспользоваться этим решением в дальнейшем. Со временем, по мере накопления различных решений человек всё меньше прибегает к анализу через эмоции. Он вырабатывает стереотипы решений, систему прецедентов. Ещё чаще человек пытается воспользоваться готовыми ответами. Он перенимает опыт людей, мнение которых для него важно. Так формируется система ценностей, которая может передаваться от человека к человеку или от родителей к детям. Эта система ценностей и образует то, что принято называть моралью. Мораль существует только в обществе. И именно сложившаяся мораль формирует общество и общественные отношения. Мораль формирует законы, действующие в обществе. Можно принять множество законов, но они не будут работать или будут работать совсем не так, как хотели их создатели, а так, как того требует сложившаяся в обществе мораль. Можно насильственно изменить способ общественных отношений и даже удержать этот способ какое-то время, но если мораль не претерпит изменений, то общественные отношения снова придут в полное соответствие со сложившейся моралью. Разве что изменят форму, но сохранят свою суть. Мораль первична, так как за ней стоит природа, а человек, нравится ему это или нет, является частью природы. Нельзя приказать любить или ненавидеть, нельзя по приказу быть счастливым. По приказу нельзя управлять ни одной эмоцией. Да. Эмоции можно обмануть, подавить на время, но не приказывать. Мораль, принятая в том или ином обществе может быть разной. Все морали, существовавшие когда-либо, можно разделить на два вида. Первый вид морали носит ограничительный характер, то есть “не делай так”. Эта форма морали не вносит явно порядка в пространство параметров состояния. Она лишь расставляет знаки опасности («не убей», «не укради»). Второй вид морали вносит порядок в пространство параметров состояния (например, ставит общественные интересы выше личных). Такая мораль определяет, какие эмоции можно нарушать, а какие нет, задавая тем самым предпочтительные стратегии поведения. Эта форма морали является основой идеологии, а, следовательно, основой строительства властной пирамиды. СУБЪЕКТИВНОЕ ОЩУЩЕНИЕ ВРЕМЕНИ – Оттолкнёмся от простых фактов. Человек не чувствует времени в бессознательном состоянии, то есть время от «потери сознания» до «прихода в сознание» воспринимается как мгновение, ноль. За интересным занятием время бежит быстрее, чем за скучным. Или ещё дольше при ожидании чего-либо. В детстве субъективное время идёт медленнее, чем в старости. Время, потраченное на серьёзные размышления, воспринимается как большой промежуток. При лёгких и приятных мечтаниях время летит быстро. Выскажу гипотезу: ощущение времени складывается из количества элементарных логических операций, проделанных мозгом. Попробую обосновать. Когда человек без сознания, то операций - ноль и субъективного времени - ноль. Когда человек занимается монотонной работой или ожидает чего-то, то на самом деле он погружается во внутренний мир. Работа моделирующего устройства усиливается, возрастает и количество элементарных логических операций. При интересной работе время бежит быстрее, так как меньше погруженность человека в себя. Человек как бы использует информацию из вне, не пытаясь её самостоятельно смоделировать. То есть число необходимых логических операций уменьшается. Если человек думает о будущем (особенно если это связано с принятием решения или с неизвестностью), моделирующее устройство работает гораздо интенсивнее, чем если человек думает о прошлом, переживая уже прошедшие события (особенно если эти события не влияют на будущее). В детстве происходит обучение, поиск удачных стратегий поведения, используется каждая свободная минута. В детстве моделирующее устройство работает очень интенсивно. В старости, как правило, все стереотипы поведения найдены, и выбор решения активной ситуации происходит автоматически. Моделирующее устройство работает слабее. ТВОРЧЕСТВО – пусть на меня не обижаются люди, связанные с искусством, но искусство - это не творчество. Во всяком случае, не творчество в чистом виде. В литературе, кинематографе очень много виртуального моделирования, то есть того, что природа пытается ограничить. Конечно, в литературе могут излагаться философские мысли. Люди могут получить массу полезных знаний о себе и о других, о формах взаимоотношений, узнать о существовании других жизненных ценностей, найти ответы на свои вопросы, духовно обогатиться. Но всё это полезно в разумных дозах. И эта составляющая искусства скорее ближе к другому виду творчества - науке. Именно наука является полноценным творчеством. И это не просто абстрактные праздные рассуждения. Дело в том, что стремление к познанию приоткрывает дальнейший путь развития эволюции. Как уже говорилось, прогресс сужает эмоциональный мир человека. Мы совершенствуем окружающую среду, совершенствуем отношения между людьми, в том числе и общественные отношения. Не смотря ни на что, можно утверждать, что современная жизнь на любой территории гораздо комфортнее, чем жизнь на той же территории, но несколько столетий назад. Видимо и дальше развитие прогресса пойдёт в том же направлении, а значит, эмоциональный мир, построенный на реальном мире, будет всё более сужаться, и, наоборот, будет разрастаться виртуальный мир. Единственно, что останется людям от реальности - это жажда познания. Процесс познания самодостаточен, он содержит в себе и радость открытия, и горечь ошибок. Видимо в этой зоне и пойдёт дальнейшая эволюция жизни. ©Мессия 2000E-mail: messiah-2000@narod.ru Мы рады будем прочитать Ваши отзывы на статью. Их можно оставить в гостевой книге.
Форум
|
