Бесплатный фрагмент - Психотроника и днк. Искусственный интеллект в битве со старением организма человека

КОМПЬЮТЕРЫ появились Из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается все меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полет на Луну. Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста-гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи прольет свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путем вариации и отбора.

Добрый день уважаемые слушатели! Сегодня вы узнаете много нового. Общее название проекта — психотроника. Уверен, что такая работа не останется без внимания. Работа большая и трудоёмкая она посвящена новым открытиям. Цель работы заключается в разработке устройства способного манипулировать атомами, устройство будет снабжено электронным мозгом. Разум мозга уникален, он рассчитан на самообучение и способности мыслить. Удивительно, не правда ли? «Опасно разумен» вот так скажут о нём. Проект создавался многие годы отличительной его чертой является то что он написан грамотным техническим языком и имеет все доказательства. Я ищу среди людей понимание ведь не один я живу на свете. Возникает вопрос: зачем он нужен? Дело в том, что это не узкая специализация, и она требует грамотный подход и расчёт. Это устройство очень не простое с его помощью можно раскодировать ДНК, создать лекарство от старости, рассчитать неизвестные законам физики частицы и тем самым преодолеть гравитацию, скопировать сознание человека на носитель, создавать новое оружие, а также изменять ДНК с помощью сознания человека. Электронный мозг уникален тем, что он сможет эволюционировать и жить в интернете как вирус. Мало кто догадывается на что способен настоящий квантовый эволюционирующий электронный мозг. Создание новых операционных систем, защита, взлом системы за доли секунды, создание кино, создание кристаллов которые будут аккумулировать энергию солнца и извне, в общем, все, что сможет сделать самообучающаяся машина.

Всё будет зависеть оттого какие у него будут учителя. Основной целью проекта является создание нано роботов. А главным стержнем является электронный мозг. Это было небольшое вступление продолжим его но уже в другом формате. Разработка проблемы искусственного интеллекта необходимо связана с результатами исследования естественного интеллекта, который не ограничивается когнитивными функциями, представляет сознательную деятельность в целом. Здесь мы имеем дело с тем, что обычно именуют проблемой сознания. Она — многопланова, ее анализ, помимо уточнения терминологии, предполагает теоретически корректное вычленение основных планов и последующее их соотнесение друг с другом. Не вдаваясь в эту задачу, мы выделим лишь один из основных планов этой проблемы — классический вопрос об отношении сознания к головному мозгу. Исследование этого вопроса способно расширить и углубить наше понимание специфики информационных процессов, протекающих в головном мозге, и тем самым стимулировать новые подходы в разработке искусственного интеллекта. Сознание обладает специфическим и неотъемлемым качеством субъективной реальности. Именно это качество создает главные трудности для объяснения связи сознания с мозговыми процессами (и более широко — при попытках интегрировать его в научную картину мира). Такое решение должно представлять собой теоретически корректный ответ, по крайней мере, на два следующих вопроса:

Первый. Как связаны явления субъективной реальности с мозговыми процессами, если первым нельзя приписывать пространственные и другие физические свойства, а вторые ими по необходимости обладают?;

Второй. Каким образом явления субъективной реальности, которым нельзя приписывать физические свойства (массу, энергию), способны служить причиной телесных изменений, управлять ими? С ними связан ряд других существенных вопросов, которые имеют более тесное отношение к проблематике искусственного интеллекта. Для ответа на указанные два основных вопроса мною предлагается информационный подход. Его исходные посылки следующие:

Первое. Информация необходимо воплощена в своем физическом (материальном) носителе, она существует лишь в определенной кодовой форме;

Второе. Информация инвариантна по отношению к физическим свойствам своего носителя, т.е. одна и та же информация может кодироваться по- разному (сокращенно это именуется далее «принципом инвариантности»); Третье. В самоорганизующихся системах информация может выступать причиной изменений в её субстрате и структуре, служить фактором управления;

Явления субъективной реальности допустимо интерпретировать в качестве информации (например, мое восприятие дерева в данный момент, как явление моей субъективной реальности, есть информация о соответствующем внешнем объекте). Если эти посылки всё же принимаются, то из них могут быть выведены искомые объяснения. Явление субъективной реальности связано с соответствующим мозговым процессом как информация со своим носителем. Им является определенная мозговая нейродинамическая система. Явлениям субъективной реальности действительно нельзя приписывать длины, ширины и т. п. Говорить о пространственной локализации явления субъективной реальности можно лишь в том смысле, что оно воплощено в определенном нейродинамическом коде и вне его не существует, а последний имеет сложную структуру и определенное расположение в головном мозге.

Связь явления субъективной реальности со своим нейродинамическим носителем является функциональной, она представляет сложившуюся кодовую зависимость. Рассмотрим субъективной реальности сравнительно простой случай. Переживаемый мной в данном интервале образ дерева (обозначим это явление субъективной реальности через Ноль) имеет своим носителем определенную нейродинамическую систему (обозначим ее Икс). Связь между Ноль и Икс носит именно функциональный характер — это явления одновременные и одно причинные: Икс есть кодовая представленность Ноль или, короче, — код Ноль. Основательное исследование подобных связей предполагает расшифровку кода. Задача расшифровки мозговых кодов психических явлений уже поставлена на повестку дня (вслед за расшифровкой генетического кода и генома человека).

Но что означает расшифровка кода, если информация всегда существует только в кодовой форме и от нее невозможно избавиться? Она может означать лишь одно: перевод неизвестного кода в известный. Для каждой самоорганизующейся системы существует два типа кодов. Назовем их «естественными» и «чуждыми». Первые непосредственно «понятны» той системе, которой они адресованы, «прозрачны» для нее, не требуют операции декодирования (частотно-импульсный код на выходе сетчатки сразу «понятен» соответствующим мозговым структурам, слово «дерево» сразу понятно человеку хорошо знающему русский язык, ему не нужно специально анализировать физические и структурные свойства этого кодового объекта и т.п.). Декодирование требуется, когда система имеет дело с «чуждым» кодом, но оно означает лишь преобразование его в «естественный» код. После того как найден и закреплен способ такого преобразования «чуждый» код становится для самоорганизующейся системы «естественным», что знаменует акт ее развития. Важно учитывать, что и «естественные» и «чуждые» коды могут быть для самоорганизующейся системы как внешними (например, сообщаемые человеку непонятные слова), так и внутренними (скажем, мозговые коды типа ИКС), что обусловливает специфику задач, связанных с их декодированием и перекодированием. Можно выделить два вида задач расшифровки кода: Первая, «прямую», когда дан кодовый объект и требуется выяснить информацию, которая в нем содержится (здесь мы имеем дело с «чуждым» кодом), и Вторая, «обратную», когда нам дана определенная информация и требуется установить ее носитель и его кодовую организацию; здесь перед нами «естественный» код и такая задача является, как правило, более трудной.

Мозговые коды типа ИКС являются внутренними «естественными» кодами. Воплощенная в них информация дана индивиду непосредственно в форме явлений его субъективной реальности (чувственных образов, мыслей и т.п.). Причем, не только устройство такого кода, но даже наличие его в нашем мозгу нами совершенно не ощущается, не отображается. В явлениях субъективной реальности нам дана информация как бы в «чистом» виде и способность оперировать ею. Таков кардинальный факт нашей психической организации, сложившейся в процессе биологической эволюции и антропогенеза, ибо живой системе для эффективного функционирования нужна информация, как результат адекватного отображения внешних объектов, ситуаций, собственных действий и т. д. и в большинстве случаев не нужно отображение носителя информации (в силу принципа инвариантности). У человека же на нынешнем этапе развития общества такая потребность возникает. Расшифровка мозговых кодов явлений субъективной реальности — реальная научная задача. Ее решение способно вызвать судьбоносные для земной цивилизации последствия как позитивного, так и негативного характера (что особенно важно иметь в виду). Эти вопросы требуют специального рассмотрения.

Явления субъективной реальности способны служить причиной телесных изменений, управлять ими в качестве информационной причины. Психическая причинность есть вид информационной причинности.

Отличие информационной причины от физической причины определяется принципом инвариантности (причинный эффект вызывается тут именно информацией, на основе сложившейся кодовой зависимости, а не самими по себе физическими свойствами носителя этой информации, которые, в принципе, могут быть разными).

Всякое психическое причинение осуществляется в сознательно­бессознательном контуре информационных процессов, который представляет собой исключительно сложный объект для анализа. Трудности усугубляются еще и тем, что даже в случае ясно сознаваемого действия, необходимо учитывать в нем не только рефлексивное и актуальное, но также уровни арефлексивного и диспозиционального. К тому же возникает проблема речевого оформления явлений субъективной реальности, языкового кода. Однако в первом приближении правомерно все же выделить такую разновидность психической причинности как произвольное действие. Здесь можно сравнительно четко обозначить комплекс явлений субъективной реальности, выражающих мое намерение совершить определенное действие и управляющих его реализацией. Возьмем простой пример. Я хочу включить свет настольной лампы и делаю это, нажимая кнопку. В данном случае мое желание, побуждение формирует программу действий и запускает цепь кодовых преобразований, хорошо отработанных в филогенезе и онтогенезе (имеется в виду последовательное и параллельное включение кодовых программ движения руки и сопутствующих ему других телесных изменений, а также кодовых программ энергетического обеспечения всего комплекса этих изменений, приводящих к достижению цели). Разумеется, произвольное действие требует более полного описания, мы ограничились лишь общими принципиальными моментами в его объяснении.

Явления субъективной реальности могут служить причиной не только телесных изменений, но и причиной изменения других явлений субъективной реальности, когда, например, одна мысль влияет на другую, влечет другую и т. п. Это повсеместный факт нашего опыта. Однако задача дискретизации континуума субъективной реальности и вычленения отдельного явления субъективной реальности вызывает серьезные теоретические трудности. Тем не менее в ряде простых случаев такая операция может быть корректно проведена. Тогда, если одна мысль (А) вызывает другую мысль (Б), то это равносильно преобразованию нейродинамического кода первой в нейродинамический код второй. Здесь также имеет место психическая причинность. Ведь внутренний «механизм» следования Б из А принципиально не отличается от тех процессов, когда явление субъективной реальности вызывает определенное телесное изменение. Различны лишь контуры кодовых преобразований, те подсистемы головного мозга, в которых они совершаются. Когда мы говорим об отдельном явлении субъективной реальности, то важно учитывать, что оно всегда принадлежит данному уникальному «Я» и несет на себе его печать, оно есть момент целостной субъективной реальности, существующей только в конкретной личностной форме. Эта целостность, определяемая нашим «Я», представлена тем, что может быть названо эго­системой головного мозга. Будучи структурно и функционально подсистемой головного мозга, эта эго-система образует высший уровень мозговой самоорганизации и управления; именно на этом уровне функционируют кодовые структуры типа икс. Она охватывает не только сферу сознательных, но и сферу бессознательных психических процессов, регулирует их взаимодействие.

Только в контурах эго-системы информационные процессы приобретают качество субъективной реальности, что связано со специфическими кодовыми преобразованиями. Эти кодовые преобразования отображают, в частности, и уникальные особенности эго-системы (и, значит, личностные особенности индивида), в том числе и такой личностный параметр как волеизъявление. И тут возникает традиционный вопрос о свободе воли, который всегда стоял в центре дискуссий по проблеме сознания и мозга. Совместим ли феномен свободы воли с детерминированностью мозговых процессов? На этот вопрос можно дать положительный ответ. Здесь нет нужды вдаваться в подробный анализ феномена свободы воли. Для наших целей достаточно признать, что по крайней мере в некоторых случаях человек может сам совершать выбор действий, управлять движением своей мысли, переключать внимание, оперировать по своей воле теми или иными явлениями собственной субъективной реальности (представлениями, интенциональными векторами), хотя в составе субъективной реальности есть такие классы явлений, которые либо вообще неподвластны произвольному оперированию, либо поддаются ему с большим трудом. Но признание пусть частичной способности «Я» оперировать явлениями собственной субъективной реальности (т.е. информацией в «чистом» виде), например способности переводить А в Б, равносильно признанию того, что я могу по своей воле оперировать их нейродинамическими кодами. Следовательно, как бы это странно ни звучало на первый взгляд, я могу по своей воле оперировать некоторым классом своих мозговых нейродинамических систем, т.е. управлять ими (хотя и совершенно не чувствуя этого; не ведая, что творю!).

Более того, это означает, что я могу оперировать не только некоторым наличным множеством собственных мозговых нейродинамических систем, активировать и дезактивировать их определенную последовательность, но и формировать направленность кодовых преобразований (в тех или иных пределах) и, наконец, создавать новые кодовые паттерны типа ИКС. Нельзя же отрицать, что человек своим творческим усилием продуцирует оригинальные мысли, уникальные художественные образы. Эти новообразования в сфере его субъективной реальности имеют свое необходимое кодовое воплощение в его мозговой нейродинамике. Поскольку способность создавать новообразования в сфере субъективной реальности равнозначна способности порождать новообразования на определенном уровне мозговой нейродинамики (кодовой организации типа ИКС), то это дает основание говорить о постоянной возможности расширения диапазона возможностей саморегуляции, самосовершенствования, творчества. И это относится, конечно, не только к управлению своими психическими процессами, но и к управлению телесными процессами, к психосоматическим контурам саморегуляции. Когда человек, как иногда говорят, силой воли подавляет боль (или когда йог вызывает у себя замедление сердечного ритма), то это означает, что он формирует у себя такие паттерны мозговой нейродинамики, такую цепь кодовых преобразований, которые «пробивают» новый эффекторный путь и «захватывают» вегетативные и другие нижележащие уровни регуляции, обычно закрытые для произвольного управления.

Но способность управлять собственной мозговой нейродинамикой может быть истолкована только в том смысле, что нейродинамические системы типа ИКС, взятые в их актуальной и диспозициональной взаимосвязи, являются самоорганизующимися, образуют в мозгу человеческого индивида личностный уровень мозговой самоорганизации (эго — систему). Следовательно, акт свободы воли (как в плане производимого выбора, так и в плане генерации внутреннего усилия для достижения цели) есть акт самодетерминации. Тем самым устраняется тезис о несовместимости понятий свободы воли и детерминизма, но последнее должно браться в смысле не только внешней, но и внутренней детерминации (задаваемой программами самоорганизующейся системы). Изложенное выше дает ряд существенных оснований для сопоставления мозга и компьютера, прежде всего в плане осмысления различия информационных процессов, осуществляемых каждым из них, понимания той весьма большой дистанции, которая существует между ними. У компьютера нет субъективной реальности. Информационный процесс, лишенный качества субъективной реальности, отличается по своей организации, по своим структурным, оперативным и целевым характеристикам оттого информационного процесса, который специфичен для эго — системы головного мозга. Разумеется, многие информационные процессы и в головном мозгу и тем более в других подсистемах нашего организма идут «в темноте» (как выражаются некоторые западные философы), не дают о себе знать в виде субъективных проявлений. С чисто функциональной точки зрения добавка в виде явления субъективной реальности кажется излишней. Но это именно кажимость.

На самом деле возникновение в ходе эволюции субъективной реальности ознаменовало новый этап и новый тип самоорганизации. Здесь возникает ряд вопросов, которые должны стать предметом тщательного анализа. Пока нам известны два вида субъективной реальности -животный и человеческий. Весьма вероятно, что в других звездных мирах есть существа, обладающие субъективной реальностью совершенно иного типа (предмет для фантазирования, но и для теоретических размышлений). Хотя некоторые выдающиеся ученые и философы отрицали возможность создания таких систем искусственного интеллекта, которые способны обладать субъективной реальностью, такая возможность теоретически обоснована (тем более в отношении различных симбиозов искусственного интеллекта с естественным интеллектом). Это вытекает из принципов функционализма (которые, по моему убеждению, сохраняют рациональный смысл, могут служить не только редукционистским целям, но и нередукционистским объяснениям субъективной реальности, что я пытался продемонстрировать выше). Функциональное описание и объяснение логически независимо от физического описания и объяснения, что, как известно, убедительно было показано Тьюрингом, Патнэмом и другими. Это обязывает принять тезис об изофункционализме систем, развитый Тьюрингом (один и тот же набор функций может быть воспроизведен системами, различными по своим субстратным, физическим свойствам).

Для обоснования тезисов об изофункционализме систем и о возможности обретения искусственным интеллектом качества субъективной реальности важное теоретическое значение имеет принцип инвариантности информации по отношению к физическим свойствам ее носителя. Из него следует возможность возникновения различных вариантов кодовой самоорганизации.

Тот вариант, который возник в ходе эволюции был не единственно возможным. Разумеется, принцип инвариантности не означает безразличия физических свойств носителя информации, но лишь то, что одна и та же информация может иметь носители с разными физическими свойствами. В ходе эволюции отбирались коды наиболее экономичные в энергетическом отношении, наиболее компактные по своей организации и т. п. (так сформировались фундаментальные коды земных самоорганизующихся систем — код ДНК, частотно-импульсный код в нервной системе, язык). Да, теоретически, были возможны иные варианты, но в доступном нам мире существует лишь тот вариант самоорганизующейся системы, наделенной субъективной реальностью, который был изобретен, создан биологической эволюцией. И он так или иначе указывает пути сближения искусственного интеллекта с естественным интеллектом.

Вопрос о возникновении субъективной реальности -это прежде всего вопрос о способе представленности информации для сложной самоорганизующейся системы и способе использования ее для управления своим целостным функционированием (поведением). Этот новый способ представленности информации и оперирования ею в целях управления возник в связи с чрезвычайным усложнением живой системы (включающей множество самоорганизующихся подсистем) и потребностью нахождения оптимальных средств поддержания ее целостности, централизации самоотображения и управления (как условия реализации адекватного поведения и, в конечном итоге, выживания).

В силу множества уровней и структур самоорганизации в развитом организме (клетки, органы, системы дыхания, кровообращения и др.) эволюция постоянно решала проблему соотношения иерархических, кооперативных и конкурентных контуров управления в структуре целостного организма, соотношения централизации и относительной автономности в функционировании его подсистем. Возникновение психики, способности отображения и управления в форме субъективной реальности явилось ответом на эти проблемы. Представленность информационных процессов в форме явлений субъективной реальности — чрезвычайно удобный, экономичный, высоко оперативный способ получения, переработки и использования информации в целях эффективного управления многосложным организмом, централизации его действий, которая (централизация) интегрирует нижележащие уровни управления (в клетках, органах и т.п.), сохраняя их определенную автономию. Представленность информации в форме субъективной реальности позволила резко расширить не только «содержательный» («когнитивный») диапазон информации, но в еще большей степени ее ценностные измерения — посредством различных эмоциональных состояний, таких мощных субъективных регуляторов и стимуляторов поведения как боль, оргазм, чувство голода. У высших животных субъективная реальность достигает значительной степени индивидуализации и разнообразия психических модальностей.

В процессе антропогенеза произошло качественное развитие психического отображения и управления — возникло сознание, отличительная черта которого в том, что субъективная реальность сама становится объектом отображения и управления в форме субъективной реальности.

Другими словами, создается возможность по существу неограниченного производства информации об информации и способность наряду с информационным управлением телесными изменениями так же и управления информационными процессами на уровне субъективной реальности. Для этого формируется специальная кодовая система — язык. Развивается способность абстрагирования, возникает высокая степень свободы оперирования информацией в «чистом» виде — типа мысленных действий, предваряющих реальные действия, мысленного моделирования вероятных ситуаций, прогнозирования, проектирования, фантазирования, творческих решений, самополагания и волеизъявления. Все эти функции естественного интеллекта заведомо отсутствуют у компьютера. Феноменологические характеристики естественного интеллекта, посредством которых обычно указывают на качественное отличие естественного интеллекта от искусственного интеллекта, выражают существенные структурно-функциональные особенности информационных процессов в головном мозге. Как свидетельствуют данные нейроморфологии и нейрофизиологии, в головном мозге переработка информации совершается одновременно, параллельно во многих различных по своим функциям структурах, результаты которой анализируются и выборочно интегрируются в зависимости от актуализованной цели, от хода решения задачи. Переработка информации в головном мозгу, выражающая текущую мыслительную деятельность, совершается отнюдь не по жесткой двоичной логической схеме. Скорее эта логика представляет собой многозначную логику, в которой число значений истинности есть величина переменная; при этом число значений истинности меняется в зависимости от характера решаемой задачи и, возможно, от разных этапов ее решения.

В этой многомерной динамической структуре двоичная логическая схема лишь один из существенных моментов процесса переработки информации. Головному мозгу присущи развитые функции вероятностного прогнозирования, весьма оригинальные, эффективные способы сжатия информации и выборки нужных элементов из памяти, эвристического синтеза и другие операции, которые вряд ли допустимо приписывать современным компьютерам. Сказанное, конечно, не умаляет роли и возможностей искусственного интеллекта. Выдающиеся достижения компьютерных наук и информационных технологий положили начало новому этапу цивилизации — информационному обществу. Проблемы дальнейшего развития искусственного интеллекта будут в существенной мере определять судьбы человечества. Но это обязывает нас к тщательному анализу и реалистическим оценкам широковещательных проектов. Среди ряда ведущих специалистов в области искусственного интеллекта бытует убеждение, что быстро нарастающая вычислительная мощь компьютеров скоро приведет к появлению у них сознания (профессор Болонкин и другие). К сожалению, это вовсе не тот случай, когда огромное количественное накопление приводит к новому качеству. Существенное сближение искусственного интеллекта с естественным интеллектом предполагает более глубокое исследование естественного интеллекта. «Все компьютерные модели далеки от биологической основы работы интеллекта». В этой связи важно использовать такой источник развития искусственного интеллекта как современные нейрофизиологические исследования психической деятельности.

В последнее время достигнуты существенные результаты в изучении тех мозговых процессов, которые лежат в основе субъективных переживаний, обусловливают возникновение ряда явлений субъективной реальности, в том числе относящихся к процессу мышления. Здесь, прежде всего должны быть отмечены исследования Иваницкого. Эти работы преследуют стратегическую цель: выяснение существенных и необходимых свойств того типа самоорганизации, который создает представленность для системы информации в форме субъективной реальности и способность оперировать ею (в «чистом» виде), что имеет первостепенное значение для создания новых направлений разработки искусственного интеллекта. Наверное было бы верным начать не с особенностей сознания, а с глаз человека. Известная всем поговорка, что глаза — это зеркало души приобретает всё более выраженный технический интерес. Глаза человека могут сказать о многом. С помощью глаз можно выразить согласие, гнев, отрицание, недоверие, непонимание, любовь. Глаза человека могут сказать о его интеллекте. Кто-то из вас уже не раз замечал как будто из глаз исходит тонкий и мягкий свет или может вы никогда не смотрели в глаза своего любимого человека.

Клетки сетчатки связаны сложной сетью возбуждающих (односторонние стрелки), подавляющих (линии с кружками на конце) и двунаправленных (двусторонние стрелки) сигнальных связей. Такая схема вырабатывает селективные ответы четырех типов ганглионарных клеток (внизу), которые составляют 90% волокон зрительного нерва, передающих зрительную информацию в мозг. Ганглионарные клетки включения (зеленые) и выключения (красные) возбуждаются, когда локальная интенсивность света выше или ниже, чем на окружающем участке. Ганглионарные клетки возрастания (синие) и убывания (желтые) генерируют импульсы, когда интенсивность света увеличивается или уменьшается. Глаз принимает фотоны они попадают в нервную систему, а что потом? Потом 90% рассеивается и лишь 10% достигают нужного результата. Мне бы хотелось, чтобы вы поняли, что такой сигнал мы не в состоянии использовать для обучения электронного мозга. Ведь мысль — это мировая энергия!. Что предлагает нам современная наука? В Хьюстоне был создан микро детектор сетчатки глаза, правда они пока не продают её коммерчески.

Микродетектор сетчатки преобразует химическую энергию, которая возникает у человека в электрохимические импульсы, тем самым у человека увеличивается зрение. Размер микродетектора составляет около двух миллиметров. Она абсолютно безвредна для глаз человека в отличии от кремниевой. Далее вы поймёте, когда речь пойдёт о семантическом кодировании в работе сознания. Для того, чтобы сигнал попал в компьютер нужен кореллятор. Рассмотрим некоторые особенности. Коррелятор работает только при том масштабе изображения, какой заложен в эталоне. Анализ показал, что объяснение этих противоречий заключено в особой анатомии глаза и зрительного нерва.

Система нейронов зрительного анализатора человека построена так, что наблюдаемое изображение деформируется путем сжатия его периферийных областей. Сжатие, насколько можно судить, соответствует логарифму расстояния от центра поля зрения. Деформирование изображения происходит под совместным действием трех факторов:

от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов;

от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва;

на входе зрительного нерва в ядро, называемое наружным коленчатым телом таламуса, наблюдается редкое явление — плотность расположения нервных окончаний оказывается наиболее высокой на периферии пучка волокон и плавно уменьшается к центру.

Микродетектор.

вверху: схема сетчатки глаза с участком, заменённым на микродетекторы внизу: плёнка с керамическими микродетекторами размером 30 микрон на

полимерной подложке

К тому же сделано ещё одно открытие. Речь пойдёт о зеркальных нейронах.

В экспериментах, о которых пойдет речь ниже, исследуются явления рефлексии на уровне групп нейронов и локальных зон в коре головного мозга высших млекопитающих. Примечательно вот что: хотя действие и начинается с нейронов, заканчивается оно выходом на проблему зарождения речи у человека, затрагивая попутно весьма популярную в свое время и остро дискуссионную «теорию жеста» — связи первоначальных звуковых высказываний с жестами. Речь — это та самая особая способность нашего вида, которая порождает его поистине необъятные коммуникативные возможности. Кому не случалось наблюдать, как другой человек пытается повернуть неподатливую гайку или продеть нитку в неухватное ушко иглы? И кто при этом не испытывал странное ощущение в мышцах — будто они напрягаются в попытке повторить движения этого человека, как бы стараясь ему помочь? Что же это в нас так внимательно следит за этими движениями и так точно, хотя и мысленно, воспроизводит их? Вопрос этот, давно интересовавший многих нейробиологов, недавно получил неожиданное решение, которое, в свою очередь, породило целый спектр новых вопросов и привело к появлению любопытных и интригующих гипотез. Оказалось, что всему виной особые нейроны, которые, в силу специфики своего действия, получили название «зеркальных». Эти нейроны были впервые обнаружены итальянскими учеными Галлезе, Риццолатти и другими из Пармского университета. В начале 1990-х годов они начали изучать мозг мартышек. Вживляя в него электроды, они изучали активность нейронов в одной определенной зоне обезьяньего мозга — зоне Ф5.

У человека ей соответствует зона Брока в левом полушарии, связанная, как сегодня считается, с процессом речи.

Зона Ф5 у мартышек расположена в той части коры, которая заведует обдумыванием и осуществлением движений, и нейроны в зоне Ф5 становятся активными («выстреливают» сигналы), когда обезьяна выполняет какие-либо целенаправленные моторные действия. Тот факт, что зеркальные нейроны именно «повторяли» наблюдаемое действие, а не просто возбуждались при его наблюдении, подтвердился, когда экспериментаторы поощряли обезьян проделать то же действие своими руками. Оказалось, что при этом возбуждаются в; точности те же нейроны, что при показе, и характер выстреливания сигналов тоже такой же. С другой стороны, зеркальные нейроны оказались весьма избирательными. Каждая их группа реагировала на какое-то определенное действие (и не реагировала даже на чуть-чуть отличные), причем реагировала строго определенным образом. Все это усиливало впечатление, что зеркальные нейроны — именно зеркальны: с их помощью мозг обезьян как бы постигал мозг экспериментаторов в его внешних проявлениях, в физических действиях.

В современном высокотехнологичном мире многие из нас пользуются чудесными свойствами компьютерных чипов. Информацию можно заложить в компьютерную память, и она будет там храниться. Затем к этой памяти можно обращаться, и она будет выполнять самые разные задачи: следить за временем, планировать деловые встречи, включать кофемолку, посылать факсы (пока мы спим), а также выполнять сложные математические расчеты. Эти «внешние» примеры помогают составить представление о том, что происходит внутри вашего мозга. Ведь именно в человеческом мозгу, в разуме человека впервые родилась сама идея компьютерной микросхемы. «Внешние» открытия, такие, как сотовые телефоны, портативные компьютеры размером с ладонь, а также разнообразные игровые устройства, сами представляют собой как бы компьютерную распечатку, дающую зримое доказательство творческих способностей человеческого мозга. Подобным же образом глаз может «вывести на печать» то, что происходит в мозгу. Моя персональная «цифровая видеокамера» непосредственным путем передает мне образы, в живых красках, и помогает мне не сбиться с пути, когда я пытаюсь понять, как работает мой мозг. Когда я стараюсь сознательно увидеть то, что происходит вне меня, у меня появляется возможность понять, как действуют мои внутренние системы. Мозг можно рассматривать как «посадочную площадку» для сенсорной информации. По мере того как ощущения проникают в более глубокие слои мозга, ощущения эти структурируются и классифицируются все более глубоко и четко. Такая интеграция помогает разуму извлечь смысл из хаоса.

Приведу ближайший пример. Оптики могут сделать такую пару очков, что надевшему их покажется, будто мир растянут в стороны или по вертикали. Свет, попадающий в наши глаза, искажается призмами и зеркалами. На какое-то время в мозгу возникает большая путаница. Мозг получает эти новые световые ощущения, и, благодаря работе миллионов взаимодействующих «компьютерных сетей» нервных комплексов, чип внутри нашего мозга пытается рассортировать эту новую информацию и дать ее интерпретацию, понимание того, что действительно происходит. Очень скоро все встает на свои места, и надевший эти очки вновь воспринимает мир так, как его всегда воспринимал. Чтобы правильным образом изменить восприятие мира, мозг и разум должны учитывать не только то, что видят глаза, но и множество других факторов, таких, как сила тяжести, тонус костномышечной системы, а также скорость наблюдателя и объектов, движущихся вокруг него, да и расстояние между ними. Внешний слой мозга — поверхность, которую можно сравнить с кожей человеческого тела. На этом уровне кора головного мозга (так называемый неокортекс) — наш компьютерный чип — выполняет элементарную работу. Ощущения здесь собираются и сохраняются. Электрические и химические сигналы, каждое мгновение поступающие от глаз и других органов чувств, методически откладываются в памяти. На более глубоких уровнях неокортекса данные становятся все более систематически организованными. Наподобие ткани под поверхностью кожи, более глубокие слои мозга имеют все возрастающую сложность, и именно здесь световые впечатления реорганизуются, принимая формы линий и очертаний.

Первоначальный свет превращается в более сложные образы, которые затем будут интерпретированы мозгом и разумом.

Роль мозга состоит в том, чтобы понять происходящее внутри и вокруг вас, собирая визуально-моторные данные, получаемые благодаря соотнесению визуальной информации с информацией, поступающей от крупных мышц вашего тела (мышц ног и рук), а также с вашим откликом на силу тяжести, с размером и положением вашего тела, а также с положением каждой части тела относительно тела в целом. То, что вы видите, связано с движениями вашего тела: таким образом устанавливается связь между тем, что вы видите, и вашим физическим присутствием в мире.

Разум: суперкомпьютер

Процесс взаимодействия света с сетчаткой, на которую он попадает, можно уподобить тому, что происходит в видеокамере. Потоки образов поступают в мозг, где они структурируются в виде последовательно движущихся картинок, соответствующих течению времени. В последнем и состоит их отличие от моментального снимка, получаемого с помощью фотоаппарата. Наша способность получать эти картинки и извлекать смысл из их потока хотя бы частично зависит от состояния нашего разума и души. Так, если вы испуганы или встревожены, степень вашей восприимчивости снижается, а следовательно, уменьшается и способность интерпретировать сигналы, приносимые светом.

Такое «подавление» света, испытываемое в состоянии страха, связано с рефлексами выживания, прошедшими свой путь эволюции вместе с нерв-ной системой. Способность мозга регулировать то, что видит человек, отчасти определяется разумом человека, который эмоциональным образом реагирует на поступающий свет, помогая решить, сколько света пропустить внутрь. Если человек видит ситуацию, возбуждающую неприятные эмоции (возможно, ассоциирующуюся с каким-то аналогичным переживанием из его прошлого), он, скорее всего, «заблокирует» некоторую часть поступающих впечатлений. Это жизненно необходимо, поскольку человек стремится избежать опасной или мучительной ситуации, подобной той, с которой пришлось столкнуться в прошлом. К примеру, встретив тигра на тропе в джунглях, никому не придет в голову остановиться поизучать красивые полосы на его шкуре или пре-даться воспоминаниям о любимой кошке; напротив, каждый мобилизует все свои силы и мчится со всех ног, чтобы оказаться как можно дальше.

Что такое сознание, самосознание, интеллект, разум?

Что такое сознание?

Философский интерес представляет возникновение сознания у простейших живых или искусственных систем.

Простейшее сознание — это ощущение своего состояния, или состояния своих «органов чувств». Сознание наблюдаемо только для самого субъекта. Оно не наблюдаемо объективными средствами. Не очевидно, что сознание требуется для разумного поведения.

В социальном смысле «сознание» или «сознательность» — это контроль соответствия своего поведения общественным нормам. Это вовсе не «простейшее сознание». Оно проявляется в виде «разумного поведения» и является следствием наличия интеллекта.

Скорее всего, «простейшее сознание» в природе невозможно, так как нет механизма его развития при помощи естественного отбора. Естественный отбор начнёт работать, если появится обратная связь от своих действий к своим ощущениям в виде «самосознания».

Что такое самосознание?

это улавливание (ощущение, понимание) связи между своим поведением и своими ощущениями. При появлении самосознания субъект получает возможность изменить своё поведение, чтобы улучшить свои ощущения. Как он воспользуется такой возможностью зависит от его способностей, которые даны от природы (или предусмотрены разработчиком). Некоторые способности могут быть развиты путём обучения. Постепенное улучшение или «рационализация» поведения наблюдаема. Но из способности к обучению не следует, что система имеет ощущения, то есть сознание. Есть и другие способы обучения.

это умение работать с формальными системами, например с данными или с символами. Умение делать выводы, применяя заданные «правила вывода». Применение интеллекта позволяет значительно повысить эффективность обучения за счёт того, что формальные «символы» в сжатом виде содержат «знания», полученными теми, кто разработал соответствующий формальный аппарат. Интеллект не требует наличия сознания или разума. В частности, многие компьютерные программы помогают нам решать интеллектуальные проблемы, но, в отличие от нас, не осознают своего поведения.

Что такое разум?

Вместо слова «разум» часто используют слово «интеллект». Например, «интеллектуал» — это умный, знающий и чувствующий человек. Применение слов — дело вкуса и традиции. Прежде, чем стать «интеллектуалом» нужно быть «человеком разумным». Это обозначение человека, как биологического вида, содержит интерес к происхождению разума. Разум — это заинтересованное восприятие внешнего мира, данного в ощущениях.

Это выработка моделей внешнего мира в виде образов, первоначально возникающих, как совокупности ощущений. Представление о «внешнем мире» возникает благодаря самосознанию. Развитие образных моделей приводит к их «формализации» и отдалению от непосредственных ощущений. При достаточном уровне формализации, то есть «концентрации» знаний в модели, эти модели становятся в большой мере символьными. Так чувствующее существо приобретает интеллект.

Когда говорят о сравнении искусственного разума с человеческим разумом, то почему-то имеют в виду, что искусственный разум, когда он будет создан, сразу же станет сравним с человеческим. Любая вещь создаётся (разрабатывается) постепенно, от простого к сложному. Возможность сравнения с человеком — это не первый, а последний этап в создании искусственного разума. В виду невозможности познания бессознательного средствами психоанализа необходимо использовать иные, в том числе создать новые, научные методико-гносеологические средства. В рассмотрении бессознательного, как детерминанты сознания основополагающую роль играет изучение происхождения самой личности,

ее эволюция или социальный онтогенез. В основном, личность изучают три научные отрасли: психология, социология и социальная психология, как междисциплинарная наука. Однако здесь кроется очевидное упущение в широком смысле личность это прежде всего информация, так она состоит из информации переданной в нее обществом (социальный аспект) и природной средой (биологический аспект). Следовательно, необходимо изучать возникновение и развитие личности с позиции информационного подхода, включающего в себя различные методики системного анализа и методы социальной кибернетики. Какова же взаимосвязь понятий сознания, бессознательного и личности? Где находятся истоки личности? Что есть личность в информационном смысле? На поставленные вопросы необходимо попытаться дать ответ.

Информация, формирующая личность в форме конструкций языка и соотносящихся с ними состояний общественной жизни, а также среды проживания, деятельной среды в целом, непрерывно поступает в индивида. Модель искусственного интеллекта должна строиться на основе изучения структуры сознания и бессознательного. Один из наименее изученных вопросов, а он является важным в понимании организации сознания, — это топология процессов в сознании. Для исследования этой проблематики необходимо пользоваться четкими определениями и априори введенными постулатами. В пределах контекста вопроса, охарактеризуем сознание, как некоторую информационную сущность ограниченного размера (в сантиметрах), локализованную в области черепа и имеющую некоторую организацию. Под организацией сознания будем понимать динамическую структуру сознания, то есть определим сознание нечто, состоящее из нескольких объектов, находящихся в постоянной динамике. Кроме этого следует говорить о сложности объекта сознания. Обладая собственной динамикой, объект постоянно изменяется. Наиболее яркий пример это I- объект. Сложность подразумевает наличие некоторой структуры у самого объекта. Назовем элемент структуры объекта каналом. Каждый канал будет содержать некоторый поток задач. Задача это наименьшая структурная единица канала. Введение каналов обусловливается рядом психологических явлений памяти.

К ним относятся:

Первое. Вспоминание (появление в среде сознания) конкретного факта, через некоторый промежуток времени (часы, дни, недели, месяцы) после утомительных попыток его вспомнить.

Второе. Наличие непроявленной но уже готовой к отображению в среде сознания информации, что встречается при вспоминании, образов например (последовательная смена), феномена эйдетической памяти, при речи, когда в конкретный момент времени в среде сознания имеется не весь текст речи на 2 часа лекций, например, а только часть. Остальной же текст подгружается постепенно.

Пользуясь языком программирования все интерпретируется как наличие текущего процесса выполнения задачи и выполняющихся фоновых задач с различным приоритетом. Применительно к модели объекта сознания в конкретный момент времени текущим является один канал, а остальные являются фоновыми. Отсюда становится понятной структурирование канала на задачи. Например, вы что-то пытаетесь вспомнить. Не вспоминается. Но вам это нужно вспомнить. Таким образом в фоновом режиме запускается канал. Поскольку пока ничего не вспоминается (а система-то обрабатывает канал), вы продолжаете мыслить. Иначе говоря имеется текущий канал, обрабатываемый в реальном режиме. Через некоторое время вы вспоминаете то, что нужно (обработка фонового канала завершена и данные из фонового канала переданы в текущий канал). У текущего канала имеются собственная структура он как уже было сказано состоит из задач. Например, обычная речь на знакомую вам тему это работа текущего канала 1-объекта. Задачами этого канала является мгновенно вспоминаемые вами сведения.

Вдруг вы вспоминаете то, что хотели вспомнить некоторое время назад здесь происходит встраивание в текущий канал задачи с более высоким приоритетом.

Теперь становится очевидным необходимость использования классического подхода в изучении сознания (хотя он не позволяет понять глубинные механизмы психики) и теории психоанализа Зигмунда Фрейда (кстати, тоже классической в зарубежной психологии). Что же такое топология сознания? Опираясь на рассуждения этого раздела, этот вопрос нужно поставить иначе, как расположены объекты сознания в его среде? В качестве примера можно привести известные, наверно, каждому факты:

Первое. Зрительная информация (видео-объект сознания) реализован в виде плоского экрана на уровне глаз. Имеет ограниченные размеры.

Второе. Мысли (объект сознания) возникают где-то в центральной точке черепа из точечного (сферического) источника (шишковидной железы).

Третье. Ментальная сущность в биополе человека, которой нет у животных

Четвёртое. И т. д.

Учитывая, что объекты сознания информационны и пощупать их нельзя, а топологичность их имеет место, то в настоящее время единственным способом установить ее является анкетный опрос испытуемых. Предложенную концепцию организации сознания целесообразно обозначить как объектная или топологическая модель сознания.

Основные выводы:

Первое. Сознание не является абстрактным понятием. Сознание это вполне конкретная сущность, имеющая информационное содержание.

Второе. Сознание является эмиссией бессознательного.

Третье. Сознание имеет сложную организацию, в виде объектов сознания, их внутренней иерархии и связей между объектами.

Четвёртое. Объекты сознания имеют определенную геометрическую форму.

Пятое. Объекты сознания обладают свойством топологичности, то есть они расположены в среде сознания в трехмерной системе координат.

Шестое. Исследуя топологичность объектов можно уточнить их сущность и связи между собой, а также характер функционирования.

Седьмое. Личность воспринимает себя целостным образованием, ориентированным во вне, и, поэтому, не в состоянии самостоятельно понять собственное информационное устройство.

Если сознание в какой то мере доступно для исследования, то бессознательное психическое до настоящего времени является гигантским черным ящиком. Образно говоря, мы даже не знаем как этот ящик выглядит! Каким же бессознательное проявляет себя, чтобы его можно было изучать? Имеется единственный, пока доступный, способ изучать бессознательное через сознание, разрабатывая соответствующие методики и ставя эксперименты. Центральным пунктом в

исследовании бессознательного является работа памяти, так как основная часть процессов памяти осуществляется неосознанно, автоматически. Подавляющая часть психических процессов автоматизированы. На уровне объектов, сознание взаимодействует с бессознательным используя интерфейс запросов. Затронем следующие вопросы:

Элементарные механизмы распознавания.

Репрезентация информации в памяти.

Наглядная репрезентация информации в памяти.

Семантическое кодирование.

Организация человеческой памяти.

Создание новой информации в памяти.

Что же такое память с точки зрения психологии? Память это способность психики воспроизводить в большем или меньшем соответствии с оригиналом прошлые события (сведения) после хранения их в течение некоторого времени. Сразу же бросается в глаза явное ограничение предлагаемой формулировки понятия памяти. Память не является чем-то изолированным. Она является частью процессов отражения внешнего мира в субъекте. Вся информация, поступающая в индивида, проходит через систему памяти и тем или иным образом фиксируется в ней. Информация, поступающая в память, хранится там, в виде некоторой целостной структуры, в которой отражаются объективные взаимосвязи внешних объектов. Поэтому в дальнейшем будет дано новое определение памяти, учитывающее все ее особенности.

Элементарные механизмы распознавания.

Воздействующие на рецепторы сенсорной системы физические параметры стимула преобразуются в определенные состояния центральной нервной системы. Распознавание символа ноль (это ноль или буква?), подобно любому другому акту опознания, только при условии, что центральная нервная система сохранила следы воспринимавшихся в прошлом стимулов (в данном случае символьного окружения и более глобального контекста) в таком виде, который позволяет установить соответствие между воспринимаемым стимулом и этими следами. Только после того как установлено такое соответствие, стимул приобретает значение и содержащаяся в нем информация получает интерпретацию. Информация о прошлых событиях составляет, таким образом, необходимую предпосылку для распознавания поступающей в данный момент информации. Процесс распознавания значений будем называть семантическим кодированием. Следовательно, семантическое кодирование представляет собой соотнесение актуальных стимулов с наличным содержанием памяти. Результат этого процесса переживается субъектом как восприятие. Уже на уровне распознавания проявляется известный автоматизм. Значение стимула дается нам чаще всего непосредственно и не сопровождается переживаниями, позволяющими заметить, что распознавание опосредствуется сложными механизмами переработки информации. Тем не менее, процесс распознавания необходимо изучать, так как он является базовым при попадании информации в память. Системы искусственного интеллекта необходимо строить, поэтому же принципу. Первым этапом ввода данных в память систем должен сопровождаться семантическим кодированием.

Экспериментальные исследования показали, что кратковременное воздействие зрительного стимула приводит к сенсорным эффектам, достаточным для распознавания его значения. Информация о стимуле после его исчезновения сохраняется в первоначальной форме в течении от двухсот до четырёхсот мили секунд и может быть использована для выборочной обработки тех или иных ее частей. Это свойство центральной нервной системы было названо ультра кратковременной памятью. Зафиксированные в устройстве сенсорные эффекты образуют исходные данные для семантического кодирования. Процесс распознавания значений, занимает, по-видимому, больше времени, чем требуется для простой регистрации сенсорных воздействий, и его ресурсов хватает не более чем, на четыре — пять букв. Важно подчеркнуть, что критерии ориентирующие на распознавание семантики, в этом временном промежутке не работают.

Проанализируем, что же из этого следует?

Наличие информации о стимуле в первоначальной форме в течении двухсот — четырёхсот мили секунд говорит о наличии в бессознательном зрительного программного буфера для восприятия текстовой информации, емкость которого четыре — пять букв.

Сохранность информации говорит об осуществлении процедуры создания ее копии, с той целью, чтобы в процессе обработки ее исключить какое-либо повреждение (разрушение данных). В случае разрушения данных всегда есть возможность сделать еще одну копию.

Существующие возможности современных программных средств позволяют хранить в буфере несравненно больший объем текста. В этом компьютеры превосходят человека. Итак, согласно имеющимися и только частично рассмотренным данным, можно сделать следующие выводы:

Сенсорные воздействия зрительных стимулов в течение нескольких сот миллисекунд хранятся в центральной нервной системе в относительно неизмененной форме и могут быть подвергнуты дальнейшей обработке.

В процессе такой обработки последовательно выделяются сначала глобальные, а затем все более специфические, локальные признаки стимулов, что делает возможным обращение к хранимой в памяти информации, соответствующей воспринятому стимулу. С этого момента начинается собственно процесс кодирования в смысле распознавания значений.

Процесс кодирования может быть автоматическим или произвольно управляемым. Автоматические процессы имеют место в тех случаях, когда один и тот же стимул прочно связан с определенными реакциями. В противном случае выделение признаков может осуществляться в режиме управляемого поиска, который требует произвольно направленного внимания и может вызывать снижение эффективности кодирования при кратковременном предъявлении стимулов.

Автоматические процессы кодирования протекают параллельно и независимо друг от друга, управляемые же могут осуществляться параллельно только в рамках указанного ограничения и, следовательно, ведут к взаимному ослаблению.

Установленные зависимости кодирования зрительных стимулов справедливы и для кодирование звуковых стимулов: звуковой стимул также хранится в сенсорном регистре, элементы стимуляции могут оказывать свое воздействие еще до полного опознания и др.

Любой зрительный стимул, идет ли речь о рисунке, букве, слове, здании или фотографии, является в некотором смысле конфигурацией. С этой позиции поставлена задача выявления особенностей зрительного кодирования конфигураций. Под конфигурацией будем понимать статистический зрительный стимул рисунок, фотография, неподвижный трехмерный ландшафт, букву, плакат и т. д. Рассматривая кодирование таких стимулов, мы будем искать ответ на вопрос об особенностях признаков, обработка которых обеспечивает узнавание конфигураций. Подведем итоги: Распознавание зрительного стимула, а очевидно и стимулов других модальностей, происходит в бессознательном и лишь затем, уже в готовом, виде передается в соответствующий объект среды сознания.

Процессы распознавания осуществляются автоматически за счет технических возможностей нейронных сетей и отчасти, за счет вводимых поправок, вырабатываемых на основе логико-семантических связей, возникновение которых опять таки обусловлено нейронными сетями. То есть поправки являются вторичными.

Память, в той дефенции, как ее трактует психология, не соответствует действительности. Экспериментально показано наличие сенсорных буферов (регистров), выполняющих функции памяти. Логические необходимым является наличие буферной функции у различных модулей бессознательного для целей временного хранения данных, то есть на период их текущей обработки.

Целесообразно произвести моделирование процесса распознавания зрительных стимулов с использованием кодирования процесса распознавания.

Установленные зависимости кодирования зрительных стимулов справедливы и для кодирование звуковых стимулов: звуковой стимул также хранится в сенсорном регистре, элементы стимуляции могут оказывать свое воздействие еще до полного опознания и другое.

В эксперименте, при воспроизведении заученных предложений изменения в первоначальную форму предложений вносились тем чаще, чем больше была длительность хранения. При этом изменялась не только синтаксическая структура предложений, но и между элементами передаваемой ими информации устанавливались такие связи, которые отсутствовали в исходных предложениях. Очевидно, что в памяти репрезентируется не формальная структура воспринятого предложения, а его содержание. Это важный момент для понимания работы памяти. Анализируя его можно создать алгоритм стратегии семантического кодирования информации. На структуру субъективной реальности могут оказывать влияние самые различные особенности источника информация. Один из них — это формулировка вопроса. Формулировка вопроса оказывает влияние на последующее узнавание наглядного примера. Испытуемые вначале смотрели фильм о транспортно-дорожном происшествии, а затем отвечали на вопрос о скорости автомобилей, когда они врезались друг в друга, или когда они столкнулись. Использование экспериментатором при описании происшествия глаголов врезались или столкнулись, приводит к отчетливому изменению воспроизводимой информации. Испытуемые, для которых машины врезались друг в друга, при опросе через неделю чаще говорили, что они видели разбитое стекло, чем те, для кого машины только столкнулись, хотя в фильме не было никакого разбитого стекла.

И снова можно предположить, что реальная информация фильма и дополнительная информация, содержащаяся в вопросе, объединяются в памяти в семантическую единицу таким образом, что вербально индуцированное разбитое стекло ошибочно воспроизводится как увиденное. По-видимому, система (рабочее наименование психики) ожидает ввода информации с определенной логико-семантической основой. Это напоминает формат файлов конкретного программного приложения. Какой формат такая и реакция приложения. То же и здесь. Аберрация ожидаемой нормальной реакции системы (индивида) результат неправильного формата вводимых данных. Если такая ситуация реальна, что должны показать специально поставленные эксперименты, то тогда следует два нюанса: В эксперименте, при воспроизведении заученных предложений изменения в первоначальную форму предложений вносились тем чаще, чем больше была длительность хранения. При этом изменялась не только синтаксическая структура предложений, но и между элементами передаваемой ими информации устанавливались такие связи, которые отсутствовали в исходных предложениях. Очевидно, что в памяти репрезентируется не формальная структура воспринятого предложения, а его содержание. Это важный момент для понимания работы памяти. Анализируя его можно создать алгоритм стратегии семантического кодирования информации. На структуру субъективной реальности могут оказывать влияние самые различные особенности источника информация. Один из них — это формулировка вопроса. Формулировка вопроса оказывает влияние на последующее узнавание наглядного примера. Испытуемые вначале смотрели фильм о транспортно-дорожном происшествии, а затем отвечали на вопрос о скорости автомобилей, когда они врезались друг в друга, или когда они столкнулись.

Использование экспериментатором при описании происшествия глаголов врезались или столкнулись, приводит к отчетливому изменению воспроизводимой информации. Испытуемые, для которых машины врезались друг в друга, при опросе через неделю чаще говорили, что они видели разбитое стекло, чем те, для кого машины только столкнулись, хотя в фильме не было никакого разбитого стекла. И снова можно предположить, что реальная информация фильма и дополнительная информация, содержащаяся в вопросе, объединяются в памяти в семантическую единицу таким образом, что вербально индуцированное разбитое стекло ошибочно воспроизводится как увиденное. По-видимому, система (рабочее наименование психики) ожидает ввода информации с определенной логико-семантической основой. Это напоминает формат файлов конкретного программного приложения. Какой формат такая и реакция приложения. То же и здесь. Аберрация ожидаемой нормальной реакции системы (индивида) результат неправильного формата вводимых данных. Если такая ситуация реальна, что должны показать специально поставленные эксперименты, то тогда следует два нюанса: Способно ли сознание исследовать само себя? И если да, то, каким образом? Очевидно, что сама постановка этого вопроса говорит о возможности самопознания. Вероятно, что существует возможность абсолютного познания сознания своего источника бессознательного. Что для этого нужно сделать? Какие средства необходимы в решении этой задачи? Для того, чтобы ответить на эти вопросы важно понимать как эволюционировало общественное психическое. Сложный обмен данными между множеством локальных сознаний, создание новой информации группами совместно мыслящих субъектов и ряд других гносеологических процессов социального характера дают возможность эволюционировать общественному психическому.

Базовый уровень информационного роста цивилизации заключен в механизмах бессознательного конкретных людей. Безусловно, что только в деятельности субъект организует потребность в информации и насыщении себя ею. Вне деятельности информация для нейроструктуры субъекта просто не существует. Так уж мы устроены. Именно в деятельности субъект становится способным ставить различные задачи, одна из которых ориентирована на самопознание. Практически внешняя среда служит отражением внутренней среды индивида. Свое отражение во вне воспринимается индивидом как истинное знание о себе. Незыблемая повторяемость явлений становится закономерностью, постоянное подтверждение закономерности есть закон, закон есть реальность объективного мира, способ отражений отношений между материальными объектами. Это внешний способ самопознания человека. И он удачен. Иначе современной цивилизации не существовало бы вовсе. Анализ имеющейся литературы по проблеме искусственного интеллекта показал, что основные научные силы сконцентрированы в разработке биомашинного интерфейса и анализу естественного языка для его формализации с последующим применением в базах знаний и поисковых системах. Создание собственно искусственной психики является или слишком сложной задачей, или все же решаемой задачей в определенных научных кругах. В любом из этих случаев никаких сведений о построении именно искусственного интеллекта, как машинной психики, найдено не было. В доступной для изучения отечественной литературе по психологии работ направленных на выявление структуры сознания и его базиса бессознательного, как объектов имеющих структурную информационную организацию, функционирующих по сути как программный комплекс (операционная система) выявлено не было.

Нейрофизиологические данные экспериментов над животными по изучению памяти показали существование молекулярной основы хранения данных в цитоплазме клетки, в том числе с участием ДНК и РНК. Таким образом прежнее представление о обособленной роли невролеммы в поддержании информационных процессов оказывается поверхностным. Сложность нейрохимических исследований и невозможность использовать человека в эксперименте значительно ограничивают перспективу решения проблемы обработки информации в головном мозге. Тем не менее, становится понятно, что каждому структурному объекту среды сознания или бессознательного соответствует конкретная нейросеть. Бессознательное человека, образно говоря, есть тайна за семью печатями. Бессознательное является основой не только социального онтогенеза личности, но стимулирующим фактором эволюции общественного психического. Генетически детерминированные параметры нейросреды, достаточны для функционирования в ней личности как информационного образования. История человечества говорит прежде всего о факте эволюции общественного психического именно за счет вычислительных ресурсов бессознательного. Человек, как сознательное существо, стал способен поставить вопрос об истоках собственного Я. Достигнутый уровень исследования психики показывает наличие ее сложной организации. Социализация личности приводит к оторванности ее от ее физического носителя тела.

Душа — это ненаучное слово обозначает способность к ощущениям, которую обнаруживает у себя первая персона. Душа или сознание — это то, что отличает субъекта от «бездушной» вещи. Какое отношение эти понятия имеют к железу? Если это бездушная машина (что ещё требуется доказать или опровергнуть), а если это чувствующая машина (например, человек), то эти и другие атрибуты первой персоны могут характеризовать её переживания. Небольшая проблема состоит в том, что такие слова как «память», «интеллект», «чувствительность», и даже «желания» применяются в качестве технических терминов в отношении достаточно продвинутой техники. Ничего страшного в этом нет. Слова часто имеют несколько значений. Вы считаете эмоции объективным параметром управления?. Да. Эмоции — это чувства, которые испытывает ощущающее (т.е. обладающее сознанием) существо. Эмоции являются внутренними побудительными мотивами для того или другого поведения. Внешние (объективные) проявления эмоций — это уже фрагменты поведения, по которым мы судим

о наличии эмоций у субъекта. Источником эмоций могут быть состояние организма, химический состав, механические нагрузки и прочие объективные (измеряемые) вещи. Источниками эмоций могут быть и субъективные переживания, идеи. В обоих случаях — это некоторые «источники», причины, а не сами эмоции. Сами испытываемые эмоции не являются объективными «параметрами». Осознавание поступивших данных у человека наступает примерно через 0.2 ноль целых две сотых секунды, когда эти данные технически уже перешли в разряд «прошлого опыта» и глаз уже воспринимает новую информацию. У животных с менее развитым сознанием это время меньше, так как сигнал проходит через меньшее количество «ассоциативно важных» зон мозга прежде, чем будет выработана реакция или хотя бы осознавание этого сигнала.

Время реагирования самих колбочек 0.001 ноль целых одна тысячная секунды. Зрительное восприятие очень не похоже на анализ массива точек. Техническое качество сетчатки заметно уступает обычной видеокамере. Природа придумала саккадирование не для того, чтобы следить за «объектами» или за «отличиями от предыдущего кадра», а для того, чтобы повысить детальность восприятия при использовании ограниченного разрешения сетчатки. Эволюционно, зрение развилось, как дополнительное средство выживания.

Технически глаз тоже очень отличается от видеокамеры или фотоаппарата. Он скорее похож на сканирующий локатор. Поэтому традиционное распознавание изображения на «битмапе» не имеет ничего общего с нейробиологическим механизмом «узнавания». Сравните хотя бы число фоточувствительных элементов сто миллионов и число волокон глазного нерва один миллион у человека. Самая большая плотность колбочек и палочек имеется в области «глазной ямки» размером несколько миллиметров. Здесь расположено примерно триста на триста чувствительных элементов на один квадратный миллиметр. Это меньше, чем у обычных дисплеев. Но именно эта область сетчатки обеспечивает максимально резкое зрение на гораздо большей угловой площади, так как глаз совершает быстрые колебания (саккадирование) с углом около десяти градусов. Вот самые заметные отличия субъективного зрения от механического фиксирования изображения

Мы не видим «слепое пятно», но если бы на фотографии появилось «слепое пятно» площадью в тридцать процентов изображения, то оно воспринималось бы как явный дефект «зрения».

Глаз постоянно и очень быстро движется, так что перемещение головы при ходьбе или беге — это медленные движения по сравнению с собственным движением глазного яблока. Когда мы бежим нам всё же кажется, что здания и деревья вокруг нас остаются неподвижными. А попробуйте снимать эти здания быстро трясущейся видеокамерой!

Закройте глаза, и некоторое время вы будете помнить расположение предметов в общих чертах. А что будет помнить видеокамера, если закрыть объектив?

В обоих случаях окончательный смысл данным придаёт один и тот же человек. Отсюда следует, что конкретное устройство компьютера или мозга имеет довольно таки второстепенное значение. Важно только, чтобы эти устройства без особых искажений хранили и воспроизводили свои внутренние коды. А периферия (принтеры, руки, язык) должны однозначно преобразовывать внутренние коды в материальные символы. По моему мнению, ни в RAM, ни в мозге не требуется иерархическое хранение данных. Иерархия возникает на уровне интерфейса, а не на уровне памяти. Мозгу не требуется анализировать и классифицировать окружающий мир, сравнивать предметы или ориентироваться в пространстве. Его пространственное расположение относительно соседних частей человека никогда не меняется. А вот положение человека изменяется, и ему приходится ориентироваться в пространстве. Для этого в первую очередь используются свойства пространства, во вторую очередь — свойства органов восприятия и движения, и в третью очередь используется свойство мозга запоминать и воспроизводить нужные коды, для управления мышцами. Мозг, как и память компьютера, не имеет средств для распознавания физической природы источника данных. Этим он тоже похож на центральный процессор. Он принимает, перерабатывает, и выдаёт данные. Что является носителем мыслей? Носителем мысли у человека является ментальная составляющая бессознательного, которая в свою очередь соединена с мозгом. Считается, что тел в бессознательном восемь на самом деле их тринадцать. У каждого тела свой разум. Это большой раздел сознания, поэтому ограничимся этим. Мир стоит на пороге второго компьютерного века.

Новая технология, выходящая сейчас из лаборатории, начинает превращать компьютер из фантастически быстрой вычислительной машины в устройство, которое подражает человеческому процессу мышления, давая машинам способность рассуждать, производить суждения, и даже учиться. Уже этот «искусственный интеллект» выполняет задачи, которые когда-то думали, что под силу только человеческому интеллекту… КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается все меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полет на Луну. Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста- гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее, понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи, прольет свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путем вариации и отбора. Разум действует. Не нужно изучать скиннеровский бихевиоризм, чтобы понять важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлением. А как устроено мышление в целом и в чём заключается ошибка использования лучшего корреляционного приёмника Зигерта — Котельникова. Я хочу доказать, что этого недостаточно для моего проекта, начнём.

Способность мозга узнавать

Для случая передачи изображений, в теории информации развито представление об идеальном приемнике сигналов, который способен с наименьшими среднеквадратическими ошибками выделять сообщение на фоне шумов (здесь используется критерий минимума среднего риска). Такой наилучший приемник назван приемником Зигерта — Котельникова. Сходный подход заключен в идее корреляционного приемника, работа которого основана на вычислении интеграла функции корреляции входного и эталонного изображений и сравнении его с порогом. Разработано также теоретическое представление об оптимальном или согласованном фильтре или иначе — о фильтровом приемнике. В этом случае оказалось, что наилучший результат имеет место, когда частотная характеристика фильтра комплексно сопряжена со спектром входного изображения. Исследования показали [Красильников, тысяча девятьсот семьдесят шестой год], что все три приемника (Зигерта — Котельникова, корреляционный и фильтровой) при выделении изображений на фоне шумов дают принципиально одни и те же результаты, так как реализуют, в конце концов, одно и то же правило принятия решений.

Свойства идеальных приемников изображений были сопоставлены со свойствами всех потенциально применимых типов технических устройств. Выяснилось, что если сигналом является топологически упорядоченный двумерный массив информации (изображение или образ), то может быть назван только один класс устройств, позволяющий, в принципе, достичь идеала.

Таким устройством оказался голографический коррелятор, когда его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье-преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье-образа на Фурье-образ эталонного массива и обратного Фурье-преобразования. с учетом Фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приемником или приемником Зигерта — Котельникова теоретически наилучшим является устройство. Превысить его — невозможно. А какие свойства проявляет мозг человека? Специалисты по распознаванию образов исследовали человека так, как если бы он был автоматическим распознающим устройством. Результат оказался потрясающим! Опыты показали, что человек-наблюдатель проявляет свойства оптимального Фильтра и полностью реализует параметры идеальной распознающей системы. С точностью до погрешности эксперимента, свойства человека совпали с параметрами единственной в своем роде, теоретически наилучшей распознающей системы, каким способен быть только голографический коррелятор!

«При белом шуме человек-наблюдатель обеспечивает вероятности правильного опознавания зашумленных изображений, близкие к тем, которые обеспечивает приемник Зигерта — Котельникова… Человек- наблюдатель практически полностью реализует потенциальную разрешающую способность системы…» [Красильников, 1986] Какое-то время между специалистами не было единодушия в вопросе о том, какую роль в оптимальной фильтрации играет сетчатка глаза и какую — более высокие отделы мозга.

Чтобы ответить на этот вопрос, было исследовано восприятие изображений разного масштаба, построенных из небольшого числа дискретных элементов. Шум вводился путем хаотической замены некоторого числа черных элементов белыми и наоборот. При постоянных размерах зон суммации в сетчатке глаза (что обеспечивалось стабильностью освещения, расстояния до изображения и т.п.), вопреки изменению масштаба в 15 пятнадцать раз, неизменно наблюдалось усреднение шума по поверхности изображения (т.е. фильтрация помех), что указывало на фильтрацию не сетчаткой глаза, а более высокими отделами зрительной системы мозга. Об этом же говорила хорошая различимость шумовых пятен как на крупномасштабных, так и на мелкомасштабных изображениях, откуда следовало, что в данном эксперименте сетчаткой глаза шумовые пятна не усреднялись. Эти опыты дали еще один важный результат. Оказалось, что в зрительной системе человека компенсаторно происходит обмен между уровнем шума и площадью изображения [Красильников. 1986]. Это важно потому, что такой обмен возможен только в системах, осуществляющих оптимальную Фильтрацию! Примечание: Обмен заключается в том, что если одновременно увеличивать (или уменьшать) спектральную интенсивность шума и площадь изображения (соответственно, и число растровых элементов), то вероятность правильного опознавания его наблюдателем не изменится. Все эти данные могут интерпретироваться лишь одним способом — в мозге существует, по крайней мере, одна система, выполняющая преобразование Фурье, перемножающая Фурье-образ входного изображения на Фурье-образ эталонного сигнала и производящая обратное Фурье-преобразование с учетом фазовых соотношений. Сразу оговоримся, что из-за хаотичности нейронной структуры мозга невозможно представить себе вычисление двумерных преобразований Фурье по принципу «ассоциативной сети».

С другой стороны, очень сложные для дискретного вычисления двумерные преобразования Фурье предельно просто (одной сферической поверхностью) выполняются в оптической системе, использующей когерентные волны, а свойства таких систем можно увидеть в ядрах мозга. Кора мозга, четко проявляет свойства голографической памяти. Пучки волокон, неискаженно переносящие образы от ядер к коре и от коры к ядрам, замыкают цепочку совпадений между ожидаемой вычислительной структурой и реальностью. Так мы снова приходим к нейрокорреляторам. Эксперименты показали, что «алгоритм обработки зашумленных изображений в зрительной системе наблюдателя можно моделировать алгоритмом, в соответствии с которым работает приемник Зигерта — Котельникова, дополнив его „логическим ограничением уровня яркости“ на выходе этого приемника» [Красильников, тысяча девятьсот восемьдесят шестой год, страница сто шестая]. Теперь становятся понятными вечные проигрыши электронных распознающих устройств в соревновании с человеком. Ни в одной из практических распознающих систем, в разработке которых участвовал или с которыми знакомился автор, голографические корреляторы не применялись. Дело в том, что голографический коррелятор, использующий лучи видимой части спектра, является очень деликатным прибором, которое трудно перенести из лаборатории в практику, а его электронно-вычислительные имитации работали медленно. Поэтому реальные устройства распознавания зрительных образов строились по иным схемам. Отгого-то они и были обречены на постоянный проигрыш перед человеком, в мозге которого реализована теоретически наилучшая, предельная по возможностям схема приемника Зигерта — Котельникова.

Адресация в коре мозга

В технических системах голографической памяти изменение адреса записываемого или считываемого изображения, т.е. поворот опорного (или считывающего) пучка лучей относительно запоминающей среды, выполняется путем механического поворота фотопластинки, зеркала или другого элемента оптической схемы. Мозг, как известно, не содержит движущихся частей. Природа выбрала иной вариант управления направленностью волн, не требующий механических перемещений, а потому более быстрый и надежный. Она использовала хорошо известный в радиотехнике (особенно — в радиолокации) принцип фазированной антенной решетки. Его суть в следующем. Если расположить в ряд несколько антенн (например, ультра коротких волн — диполей) и подать на них одинаковый, строго фазированный сигнал, то волна излучения будет распространяться в пространстве перпендикулярно этому ряду. Если же изменить фазы подаваемых на диполи колебаний так, чтобы фаза сигналов антенны с более высоким номером отставала на определенную величину от фазы предыдущей антенны, то суммарный вектор излучения (вектор Пойнтинга) антенного ряда отклонится от перпендикуляра в направлении более высоких номеров антенн и наоборот. Угол отклонения растет с ростом разности фаз между соседними антеннами. При необходимости управления вектором Пойнтинга в двух взаимно перпендикулярных направлениях разработчики используют параллельно расположенные ряды антенн, т.е. двумерную антенную решетку.

Чтобы управлять величиной фазового сдвига между элементарными антеннами, разработаны устройства, называемые фазовыми вращателями. Нервные окончания пучка волокон, приносящего волну-образ, например, к одному из участков коры больших полушарий, могут рассматриваться как элементарные излучатели (антенны) фазированной антенной решетки. Если немодулированный фронт опорной волны нервного возбуждения достигнет всех окончаний одновременно, в одной фазе, то общий вектор излучения окажется перпендикулярным поверхности решетки. Если же волна возбуждения появится у одного края решетки раньше, чем у другого, то вектор распространения возбуждения в тканях коры отклонится от перпендикуляра в сторону второго края решетки.

Многие нейробиологи полагают, что скорость распространения нервного возбуждения в одной и той же нервной ткани неизменна, как неизменно время прохождения нервного импульса по аксону. Но это не так. Даже в отдельном нейроне под влиянием тормозных воздействий может несколько изменяться латентный период между поступлением внешнего стимула и возникновением потенциала действия. Главное же в другом — нервная ткань ведет себя не так, как отдельный нейрон.

В зависимости от соотношения тормозных и возбуждающих воздействий, нейрон может возбудиться при подходе волны возбуждения или «промолчать». Но молчание части нейронов вовсе не прекращает распространение волны возбуждения по ткани. Разница лишь в том, что в зоне торможения нервное возбуждение распространится не кратчайшими путями, а по лабиринту более редкой сети нейронов, сохранивших активность, на что потребуется больше времени.

Это значит, что тормозное воздействие способно снизить среднюю скорость распространения возбуждения по нервной ткани. Поэтому мощное тормозящее воздействие вблизи зоны окончаний нервного пучка на поверхности коры способно, по принципу фазированной антенной решетки, отклонить в свою сторону вектор перемещения энергии (волны) нервного возбуждения — вектор Пойнтинга.

На рисунке показана схема поворота (в одной плоскости) вектора излучения волны нервного возбуждения в коре мозга при изменении адреса записываемого или считываемого образа.

Здесь показаны: 1 — пучок нервных волокон, подводящий к коре мозга немодулированную опорную волну нервного возбуждения при запоминании, или же считывающую волну — при считывании образа из памяти; 2 — пучок нервных волокон, подводящий волну-образ с сенсорной информацией («предметную» волну — в терминах теории голографических систем); 3 и 4 — сигналы тормозных воздействий, управляющие адресацией; 5- область градиентного торможения, изменяющая направление волн нервного возбуждения в коре мозга; 6 — вектор Пойнтинга одной из опорных (или считывающих) волн; 7 — фронт одной из опорных (или считывающих) волн; 8 — фронт волны-образа с сенсорной информацией при записи; 9 — нервная ткань коры мозга, являющаяся голографической запоминающей средой: 10 — пучок нервных волокон, отводящий при считывании волну нервного возбуждения с извлеченной информацией.

Представим себе, что в точке, куда подходит сигнал 3, приложено мощное тормозное воздействие, распространяющееся в области 5 и плавно уменьшающееся по мере удаления от точки приложения. Это приведет к неравномерному уменьшению скорости распространения волн нервного возбуждения при прохождении области 5 — снижение скорости окажется наиболее заметным вблизи тормозного воздействия и все менее ощутимым с удалением от него. Соответственно, вектор Пойнтинга и фронт опорной (или считывающей) волны окажутся повернутыми в сторону тормозного воздействия, что определит адрес голографической записи. Чем сильнее торможение — тем на больший угол отклонятся вектор и фронт волны.

Схема поворота вектора излучения волны нервного возбуждения в коре мозга при изменении адреса записи-считывания.

The scheme of turn of a vector of radiation of a wave of nervous excitation In a bark of a brain at change of the address of record-reading.

Схема, изображенная на рисунке, показывает устройство системы адресации в одной плоскости. Но аналогичная картина имеет место и в перпендикулярном направлении, что обеспечивает повороты вектора Пойнтинга опорной и считывающей волн, ориентировочно, в пределах полусферы. При записи нового образа опорная и предметная волны нервного возбуждения интерферируют между собой, создавая в коре мозга сложную картину распределения возбужденных областей. Запоминается именно пространственное распределение возбужденных точек интерференционного поля. Если в дальнейшем считывающая волна пройдет под таким же углом, как и опорная волна при записи, то окажется воспроизведенным образ, записанный по данному адресу. Изменение величин тормозящих воздействий или их пространственного распределения изменят адрес записи-считывания. На рисунке для удобства изображения схемы отведение извлеченного из памяти образа показано с противоположной (относительно подводящего пучка) стороны коры. Реальное считывание происходит с той же стороны, что и запись.

Таким образом, в момент запоминания новых данных в коре мозга одновременно распространяются и пересекаются (интерферируют) две волны — волна-образ, несущая сенсорную информацию, и немодулированная опорная волна. Последняя не несет никакой информации, но без нее процесс голографической записи в нервной ткани был бы невозможен. Изменение интенсивности тормозных процессов в зоне подведения опорной волны к коре мозга регулирует направление распространения каждой очередной волны и определяет адреса записи новых образов в нейроголографической системе.

В процессе восприятия или осмысливания сенсорной информации, при определении корреляции нового образа с данными, ранее записанными в памяти, происходит одновременное сопоставление со многими образами, формируется двумерное поле результатов сравнения, содержащее многочисленные пики корреляционной функции. Важнейшим является пик максимальной высоты. Он указывает адрес образа, наиболее сходного с анализируемым.

Для извлечения из памяти (вспоминания) конкретного образа нужно направить немодулированную считывающую волну точно по его адресу или, иначе говоря, точно под таким углом, под каким проходила опорная волна при записи. За жизнь человека мозг запечатлевает огромное количество волн-образов и, если мы восторгаемся меткостью стрелка, попадающего в центр мишени, то не меньшего восхищения заслуживает человек с хорошей памятью, ибо его мозг с точностью снайпера направляет считывающие волны за нужной информацией строго по нужным адресам. К сожалению, такая точность работы мозга реализуется далеко не у всех людей.

Мысль-организованная группа волн

Представление о прохождении волны-образа через нейрокоррелятор близко к известному выражению «мелькнула мысль». Но элементарная осознаваемая мысль не эквивалентна прохождению единственной волны- образа. Элементарный акт мышления включает в себя обособленную, но внутренне функционально связанную группу волн нервного возбуждения, в которой каждая волна выполняет особую, индивидуальную функцию.

Данные исследований позволяют заключить, что мысль, как правило, включает в себя от трех до десяти волн нервного возбуждения, причем запоминается и потому осознается только исходная информация и общий результат этого составного процесса.

Например, в одной из серий экспериментов [Sheatz, Chapman, тысяча девятьсот шестьдесят девятый год] регистрировались волны электроэнцефалограмм при исследовании отношения человека к различным стимулам. Вызванные потенциалы состояли как минимум из трех последовательных волн. Если испытуемый наперед знал, что сигнал не имеет значения и не требует ответа, то амплитуды второй и третьей волн снижались. Если он должен был сначала правильно определить сигнал, а затем мог не отвечать и больше не обращать на него внимания — тогда уменьшалась только третья волна. И все три волны достигали максимума, когда испытуемому приходилось сперва на мгновенье задуматься над стимулом, а затем ответить на него. В подобных экспериментах особенно проявилась независимость управления каждой солитонной волной, что принципиально отличает их от синусоидальных колебаний.

Различие в функциях разных волн цикла, вероятно, вытекает из различия задач, решаемых каждой из них. Во-первых, пришедшая информация должна быть зафиксирована в голографической памяти, что требует прихода одновременно с волной-образом и немодулированной опорной волны. Во- вторых, новый образ должен быть классифицирован, должен пройти сравнение с несколькими из хранящихся в памяти эталонов, для чего может понадобиться несколько волн нервного возбуждения. В-третьих, после отыскания наилучшей корреляции результат должен быть подан на выход, и зафиксирован в последующих отделах памяти, где регистрируются уже не образы, получаемые извне, а итог их корреляционного сравнения с ранее записанными, известными образами. В промежутке между прохождением двух солитонов, в нервной ткани, не относящейся к области памяти, происходит «стирание» предыдущей информации, чтобы она не повлияла на независимое протекание дальнейших вычислений. Обычно такое «стирание» имеет вид перехода ткани к хаотической импульсной активности. По-видимому, характер этих процессов сходен с характером процессов в зрительном анализаторе. Вот как описывается цикличность работы нашего зрения в связи с саккадическими «скачками» глаза. «В первый момент после скачка… система имеет характеристику фильтра низких пространственных частот,… способна различать только крупные детали изображения… В следующие моменты разрешающая способность увеличивается… Процесс идет непрерывно от пятидесяти до семидесяти мили секунд и к концу этого времени… имеет… максимальную разрешающую способность. В этом оптимальном состоянии система находится от тридцати до пятидесяти мили секунд … /Затем/ … происходит… функциональная дезорганизация полей.

Благодаря этому стирается «предыстория» … и они становятся готовыми к новому циклу восприятия…» [Подвигин, тысяча девятьсот семьдесят девятый год]

Прямое приложение принципов КНГ к зрительному анализатору человека обнаруживает два резких несоответствия между свойствами голографических корреляторов и свойствами нашего зрения. Во-первых, корреляторы инвариантны (безразличны) к плоскопараллельному смещению анализируемого объекта в поле зрения, а человек к этому вовсе не безразличен, он упорно сосредотачивает взгляд на рассматриваемом предмете. Во-вторых, человек без малейшего напряжения узнает приблизившийся объект, если узнал его издали, тогда как для коррелятора это невозможно. Коррелятор работает только при том масштабе изображения, какой заложен в эталоне. Анализ показал, что объяснение этих противоречий заключено в особой анатомии глаза и зрительного нерва. Система нейронов зрительного анализатора человека построена так, что наблюдаемое изображение деформируется путем сжатия его периферийных областей. Сжатие, насколько можно судить, соответствует логарифму расстояния от центра поля зрения. Деформирование изображения происходит под совместным действием трех факторов:

от центра к периферии сетчатки глаза уменьшается плотность расположения фоторецепторов;

— от центра к периферии сетчатки растет число рецепторов, посылающих сигналы в одно и то же волокно зрительного нерва;

на входе зрительного нерва в ядро, называемое наружным коленчатым телом таламуса, наблюдается редкое явление — плотность расположения нервных окончаний оказывается наиболее высокой на периферии пучка волокон и плавно уменьшается к центру.

Реализуемая таким способом логарифмическая деформация входного изображения превращает первый голографический коррелятор зрительной системы в одну из его разновидностей, в так называемый коррелятор Меллина [Василенко, Цыбулькин, тысяча девятьсот восемьдесят пятый год]. Отличительной особенностью коррелятора Меллина является инвариантность к размерам анализируемого образа. Иначе говоря, коррелятор Меллина, как и наше зрение, способен распознавать знакомые объекты при различной угловой величине, т.е. на разном расстоянии, лишь бы они были хорошо различимы. Это достигается нелинейностью (логарифмическим масштабом) системы относительно центра поля зрения, что влечет за собой необходимость центрирования распознаваемого образа. Следовательно, свойства нашей зрительной системы, как распознающего устройства, точно соответствуют специфике того типа голографического коррелятора, к которому она должна быть отнесена на основании ее анатомических характеристик. Кстати, это лишний раз подтверждает голографическую природу вычислений.

О мышлении в целом

Данные, говорящие о существовании в мозге, по крайней мере, одного нейронного коррелятора. Но что говорит о существовании пирамидальной иерархической структуры из многих корреляторов? Подтверждение этому дало интересное общее свойство мозга, обнаруженное при исследовании условных рефлексов. Эксперименты выявили некую универсальную закономерность, понять природу которой исследователям не удалось.

Закономерность, о которой идет речь, обнаружилась при изучении вариаций биопотенциалов мозга подопытного животного в ответ на изменения воздействий внешней среды. После того, как рефлекс выработан, кривая активации биопотенциалов в ответ на любое изменение внешних условий приобретала сходство с кривой частотного резонанса, как показано на рисунке.

Рисунок Зависимость активации биопотенциалов мозга от изменения параметров сигнала при выработанном условном рефлексе [Кратин и др., тысяча девятьсот восемьдесят второй].

1 — область специфических условно рефлекторных реакций;

2- область не специфических вегетативных эффекторных ответов;

3 — область электроэнцефалографического проявления активации биопотенциалов мозга без эффекторных ответов.

Figure Dependence of activation of biopotentials of a brain on change of parameters of a signal At the developed conditioned reflex [Kratin, etc., one thousand nine hundred eighty second].

— area of specific conditionally reflex reactions;

area nonspecific vegetative effektornyh answers;

— area elektroentsefalograficheskogo displays of activation of biopotentials of a brain without effektornyh answers.

Однако, вопреки стараниям исследователей, самое настойчивое экспериментальное изучение всех возможных «кандидатов» не выявило ни в мозге, ни в организме в целом, колебательного процесса, на который можно было бы возложить ответственность за такой «резонанс» [Кратин и др., тысяча девятьсот восемьдесят второй год; Кратин, тысяча девятсот восемдесят шестой].

Другая удивительная особенность явления состояла в том, что достижение пика электрической активности мозга зависело не от одной какой-то характеристики, одного раздражителя, а от целостного комплекса параметров, от всей суммы условий, существовавших во время исследований. Достаточно изменить любой параметр эксперимента или обстановки, окружавшей животное в ходе выработки условного рефлекса, чтобы изменился уровень активации биопотенциала.

То, что осталось загадкой для исследователей, получило четкое объяснение с позиций КНГ. Перед учеными оказалась не резонансная кривая, а очень похожая на нее кривая функции корреляции информационных массивов.

Тот факт, что кривая во всех случаях отображает зависимость активации биопотенциалов мозга от целостного сенсорного образа внешнего мира, говорит как раз об объединении сигналов разных сенсорных систем по мере подъема по пирамиде принятия решений. Говорит о таком объединении сигналов в пирамиде корреляторов, которое, в конце концов, приводит к Формированию единого сенсорного образа на входе нейронного коррелятора высшего уровня.

Почему я отстаиваю и развиваю именно концепцию нейроголографии? Этот принципиальный вопрос требует четкого ответа.

а) Многократная нехватка памяти ДНК для описания мозга как ассоциативной сети показала, что геном описывает, в основном, не клеточный, а более высокий уровень организации мозга — уровень больших ансамблей нейронов, слоев коры, пучков волокон, скоплений нейронов в виде ядер и т. п. Но из таких элементов, как слои, пучки и ядра можно создать лишь один тип вычислительных и, вообще, информационных систем

только оптические информационные системы.

б) На организацию мозга по типу оптической информационной системы указало и то, что вместе с ним Природа создала в ходе эволюции два типа нервных тканей, специально приспособленных для обеспечения оптических закономерностей. Это, во-первых, серое вещество мозга, отличающееся малыми размерами нейронов, большим количеством синапсов и диффузным распространением волн нервного возбуждения, в соответствии с принципом Гюйгенса. Во-вторых, это пучки нервных волокон, перенос нервного возбуждения по которым, в информационном смысле, аналогичен переносу оптического изображения по стекловолоконным жгутам.

в) Пучки нервных волокон, топологически точно переносящие информационные массивы со своих входов на выходы, получили, с появлением мозга, широкое распространение вопреки тенденции к повышению хаотичности нервной системы. Это доказывает особую роль в работе мозга топологически организованных двумерных информационных массивов, т.е. изображений или образов.

г) Низкий уровень фоновой активности нервных тканей мозга (5—7%) подтвердил, что регистрируемые энцефалографами волны интегральной импульсации нейронов имеют форму солитонов. А это, в свою очередь, объяснило их способность эффективно переносить двумерные информационные массивы в виде образов, модулирующих передний фронт пространственной волны. Синусоидальные волны не удалось бы модулировать подобным образом.

д) Внимание исследователей давно привлекло совпадение необычных свойств памяти мозга и голографической памяти — раздельная запись разных информационных массивов в общем пространстве памяти; распределенная запись, мало чувствительная к шумам и локальным повреждениям; быстрый вызов любой информации, независимо от адреса; огромная скорость записи и считывания при медленных элементарных процессах, что говорит о записи за одну операцию целостных образов, а не последовательности данных.

е) На эквивалентность мозга голографическому коррелятору указало полное соответствие человека свойствам оптимального приемника, т.е. свойствам теоретически наилучшей распознающей системы, каким является голографический коррелятор при восприятии двумерных образов в шумах.

ж) Организация мозга в виде системы голографических корреляторов подтверждается также анатомическими данными и точным совпадением с их свойствами не только сильных, но и слабых сторон вычислительной системы мозга. Известно, что мозг предельно легко распознает образы — даже ребенок узнает обстановку и людей, что относится к очень сложным задачам. Мозг быстро оценивает корреляцию между массивами данных, хорошо решает задачи в условиях неопределенности и шумов, что характерно для голографического коррелятора. Но даже искушенный в расчетах инженер с трудом решает в уме более простую задачу перемножения многозначных чисел, а это уже совпадает с трудностями выполнения арифметических операций голографическими корреляторами.

з) Расположение фоторецепторов глаза млекопитающего и особенность их коммутации, а также анатомия нервного пучка на входе наружного коленчатого тела таламуса, выявили деформацию зрительного образа, близкую к логарифмической, что характерно именно для одной из разновидностей голографического коррелятора — для коррелятора Меллина. Специфика данного коррелятора (инвариантность к масштабу и отсутствие инвариантности к сдвигу) демонстрируется и зрительной системой человека.

и) Характер зависимости биопотенциалов мозга от изменений стимула при выработанном условном рефлексе подтвердил организацию системы принятия решений в виде пирамиды нейрокорреляторов, а также поэтапное объединение сигналов различных сенсоров по мере перехода на верхние уровни пирамиды, что точно соответствует концепции нейроголографии в целом.

Отметим финальную часть про наших физиков. Взгляды физиков двадцатого столетия формировались на базе сложнейших экспериментов, в которых использовались, например, ускорители частиц, для сооружения которых приходилось объединять усилия ряда стран, а мировоззрение мистиков сложилось тысячелетия назад, без всяких приборов, в процессе медитации, напрочь отключающей в мозгу аппарат логического мышления.

Выявленный феномен бросает вызов современной науке и, прежде всего, физиологии мышления. Почему отключение логического мышления помогает проникновению в глубочайшие таинства материи и Вселенной? Каким образом медитация может дать сведения об удивительных и тяжело познаваемых законах квантовой механики, теории относительности, о других физических откровениях? Нельзя забывать, что мозг является информационно-вычислительным устройством квантово-механического уровня. Для возбуждения рецепторной клетки глаза достаточна одна субатомная частица — фотон. По нервному волокну сигнал возбуждения передается от одного перехвата Ранвье к другому под действием калий- натриевых насосов, в итоге переносящих немногочисленные субатомные частицы — электроны. При передаче сигнала через синоптическую щель та же задача решается единичными молекулами нейромедиатора. Вся динамика работы мозга основана на тонких операциях с субатомными частицами, отчего главными законами мироздания для мозга оказываются законы квантового мира. Это объясняет все стороны феномена, замеченного и описанного Фритьофом Капрой. Становится понятно, почему в отрешенном состоянии человек ощущает себя слившимся со всей Вселенной. Это не ошибка, не иллюзия, он, действительно, слит с представившейся внутреннему взору Вселенной, потому что эта Вселенная — его собственный мозг.

Действительно, все то. что воспринимает человек во время медитации, нереально. Все это существует лишь в его мозге.

Критические оценки существующих представлений.

Итак, вступление было большим теперь ближе к технической части проекта. Разум мозга — компьютерная программа! Если мы хотим создать думающую машину нам нужно отказаться от классического подхода и предложить свой, имея при этом веские основания. Критические оценки существующих представлений. Идея разумного подхода. Я называю электронный мозг не искусственный интеллект, а естественный, потому что он естественный всё остальное нерабочий материал. Итак, существующие представления о естественном интеллекте. Как это ни странно, но несмотря на многочисленность и обилия всяческих ресурсов до сих пор нет четкого обоснованного ответа на простейший изначальный вопрос: «что такое интеллект?». Существует только интуитивное представление о нем как об аналоге человеческого мозга. Поэтому многие разработчики компьютерных программ и сложных технических устройств широко пользуются этой ситуацией, говоря что их разработка обладает естественным интеллектом. В связи с этим возникло множество «прикладных» теорий естественного интеллекта, рассматривающих естественный интеллект в основном как одну из многочисленных ветвей информатики. Соответственно и рассказ об естественном интеллекте в этих работах представляет собой обзор различных специфических алгоритмов. В чем отличие этих теорий от классической теории алгоритма и методов вычислительной математики и на каких основаниях их называют теориями естественного интеллекта, остается загадкой.

Помимо этого есть работы научно-популярного (больше популярного) характера. Но там взгляд на естественный интеллект основан не на строгой стройной теории, а на интуитивных соображениях. А этого, конечно, мало для создания естественного интеллекта. Поскольку теория алгоритма и вычислительная математика — вещи достаточно серьезные, то постепенно первая ветвь взглядов на естественный интеллект становилась преобладающей. Настолько преобладающей, что сегодня в глазах большинства естественный интеллект оказался прочно связан с областью экспертных программ, нейронных сетей, генетических алгоритмов… всего и не перечислишь. Однако существует одно общее свойство, объединяющее их. Алгоритм. В основе всех их лежит алгоритм — набор инструкций, заложенный в программу ее создателем. Посмотрим насколько реально отвечает алгоритм требованиям к естественному интеллекту, даже в его интуитивном понимании. Для этого осветим ряд вопросов: Зачем вообще нужны альтернативные подходы создания естественного интеллекта?.

В любой области естествознания альтернативные подходы к решению той или иной проблемы появляются тогда, когда становится ясно что традиционные пути не могут ее решить. Факты, доказывающие это предположение, делятся на практические и теоретические. В случае с естественным интеллектом можно указать следующие замечания существующим путям его создания. Практические факты. Прежде чем перейти к их рассмотрению необходимо выяснить что в итоге мы хотим получить. Что должно представлять из себя это нечто, под названием «искусственный интеллект». Когда только все это начинало создаваться, естественный интеллект виделся своим создателям ни много ни мало, а как искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. Немногие, правда, говорили об этом вслух — слишком уж грандиозной была затея. Но конечная цель была именно такой. Так было в начале. Из этого представления об естественном интеллекте мы и будем исходить. Разумеется оно далеко не строгое, но чтобы провести критические оценки идей и решений в области естественного интеллекта, наработанных на сегодня, этого вполне хватит. Итак, что реально работающего мы имеем теперь? Конечно же это экспертные системы — компьютерные программы, заменяющие человека (вернее заранее известный, хотя и довольно сложный, алгоритм его работы по решению однообразной задачи) в некоторой отдельно взятой узкой области. Большего на сегодняшний день пока нет. Сравнивая теперь то что хотели и что имеем, приходим к однозначному практическому выводу — естественный интеллект не создан. Да простят создатели экспертных систем, но пока мозг человека намного превосходит все их творения. И даже более того — за полувековую историю создания естественного интеллекта дело так и не сдвинулось с мертвой точки. Идеи, лежащие в основе всех экспертных систем, были придуманы еще в середине прошлого века.

И если они действительно верны, то почему от них пока нет практической отдачи (увеличение быстродействия и объема обрабатываемой информации не в счет — оно достигается за счет улучшения аппаратуры)? Всем известно как далеко вперед шагнуло в последнее время программирование. Средства Интернета, обилие ресурсоемких графических операционных систем и приложений, анимационные компьютерные фильмы и игры, графика которых мало отличима от кино, виртуальная реальность — вот лишь небольшой перечень атрибутов информационной революции.

То, что вчера было доступно только узкому кругу профессионалов, сегодня можно увидеть где угодно — начиная с рабочих мест сотрудников офиса и заканчивая домашними компьютерами. Даже беглого взгляда достаточно чтобы понять насколько несоизмерим уровень сегодняшнего программного обеспечения и того, что было всего каких-нибудь десять — двадцать лет назад, не говоря уже про более ранние времена. Создается стойкое впечатление что принцип работы естественного интеллекта не имеет к программированию никакого отношения (да и как тут иметь — ведь результат работы любой программы предопределен заранее, в то время как от естественного интеллекта требуется самостоятельно находить изначально неизвестное решение). А иначе как объяснить тот колоссальный отрыв в развитии естественного интеллекта и обыкновенных программ? Ту пропасть, которая день ото дня становится все шире и шире. Не слишком ли сильно затянулся переход количества в качество?

Что принципиально нового дали для конечного пользователя современные программы естественного интеллекта по сравнению с программами типа ЭЛИЗА (не учитывая, конечно, рост объема данных и скорости их переработки, полученных за счет улучшения аппаратных средств и алгоритмов работы с базами данных, не имеющих с естественным интеллектом ничего общего)? Ничего. Так же как и пятьдесят лет назад мы не видим думающих машин способных успешно работать в автономном режиме в реальном (а не виртуальном) мире — основного что должен был дать естественный интеллект. Все средства естественного интеллекта, что мы имеем сейчас, фактически представляют из себя СУБД, работающие с сетевой моделью базы данных и имеющие возможность обработки нечетких данных заданного типа. Все это, конечно же, совершенно не то что хотелось бы иметь. В чем же причина такого застойного состояния естественного интеллекта на фоне общего подъема уровня технических средств во второй половине двадцатого века? Очевидно что возможны лишь две причины: либо прогресс в области разработки естественного интеллекта идет очень медленно, либо он не идет вовсе. Первое маловероятно, так как полвека (а серьезно заниматься проблемой естественного интеллекта начали сразу после второй мировой войны) срок немалый даже для решения сложных задач. За это время можно хотя бы если не решить задачу, то уж во всяком случае наметить возможные пути ее решения и получить по ним конкретные обнадеживающие результаты.

Наиболее яркие «ровесники» естественного интеллекта — управляемый термоядерный синтез и полеты в космос уже дали кое-какие плоды. В устройствах термоядерного синтеза хоть и со скрипом, но все же был получен положительный энергетический эффект. К дальним планетам Солнечной системы и звездам мы еще не полетели, но уже есть пилотируемые орбитальные корабли и полет на Луну, автоматические межпланетные зонды. То есть прогресс идет, хотя и страшно медленно. С естественным интеллектом так не получилось: нет не только готового результата, даже возможных путей решения как не было, так и нет (все найденные к настоящему времени «пути» фактически сводятся к требованию увеличить мощность аппаратной части в несколько раз, давая при этом какие-то проценты выигрыша в производительности, т.е. все они являются экстенсивными). Есть лишь неуклонный рост болтовни, выдающей желаемое за действительное. Значит, приходится признать что прогресс естественного интеллекта не просто близок к нулю, а равен ему. Теоретические факты: Если бы основы на которых в настоящее время пытаются построить естественный интеллект и вправду содержали зерно истины, то его бы уже «нащупали», т.к. работы ведутся достаточно интенсивно. Значит ошибочны именно изначальные предположения. «Вот те раз!» — скажут создатели экспертных систем. Ведь на этих основах простроены все современные и причем исправно работающие компьютерные программы. Совершенно верно. Но они — не естественный интеллект.

Вот несколько теоретических фактов, показывающих неприменимость классического подхода. Для любого механизма можно построить программный эмулятор. А любая программа представляется в виде алгоритма. Таким образом все сказанное ниже можно распространить на алгоритм в любой его форме — аппаратной или программной. При переходе механизм-> эмулятор особое внимание следует обратить на то, что в эмуляторе отражаются только те свойства механизма, что намеренно создавались его конструкторами. Например эмулятор микропроцессора отражает его способность обрабатывать данные, но никак не химический состав, механические особенности (твердость, масса, пространственная конфигурация) и т.д.. Поскольку все без исключения свойства реального материального объекта учесть невозможно (хотя бы уже из-за ограничений, накладываемых квантовой механикой) и учитывая что абсолютно все технические устройства появляются сперва как математическая модель в голове своего создателя, то с точки зрения алгоритма работы устройства переход механизм-> эмулятор справедлив. Истинное поведение механизма, формируемого всеми его свойствами, при этом может отличаться от поведения его математической модели (что и учитывается в разумной теории). Однако в классических представлениях об естественном интеллекте как о некой программе в любом случае рассматривается именно математическая модель объекта — алгоритм работы его эмулятора. Поэтому ограничения, присущие алгоритму, полностью сохраняют свою силу при анализе классических методик создания естественного интеллекта. Посмотрев определение алгоритма (например в энциклопедическом словаре по математике), видим что он состоит из

Пока все множества и правила конечны все работает прекрасно. Но рассмотрим предельный случай — когда мощности указанных множеств (т.е. число их элементов) бесконечны. Что тогда мы будем иметь?

Теоретически вроде бы ничего существенного не происходит — скажем правило переработки типа игрек равно икс плюс один будет выполняться одинаково, в не зависимости оттого бесконечно количество чисел икс или нет. Но вот на практике все далеко не так гладко. Алгоритм должен кто-то выполнять. Обычно этим занимается компьютер — конечная система. В результате чего возникает ограничение на икс и игрек. Очевидно что все эти соображения легко переносятся с простых формул на более сложные правила начала, переработки и окончания. Так что никакой бесконечностью на практике и не пахнет. Для обычных программ этого и не нужно — число комбинаций состояний памяти современного компьютера настолько велико, что с легкостью позволяет решать любые задачи такого типа. Но с естественным интеллектом такой номер уже не проходит — изначально нацеленный на объятие всего внешнего мира (поскольку от него требуется умение решать произвольную задачу), который как известно бесконечен, он требует предоставления ему бесконечных ресурсов. И как бы ни было велико число возможных состояний компьютера — по сравнению с бесконечностью оно ничто. Таким образом естественный интеллект просто не может быть универсальной программой — не хватит ни материальных, ни временных ресурсов для создания компьютера способного такую программу переработать (да и создать саму программу — тоже).

Второе принципиальное ограничение, не позволяющее создать естественный интеллект на классических основах — ограничение множества исходных данных и результатов по типу элементов. Простейший пример — программа предназначенная для обработки целых чисел. Ни под каким соусом ее невозможно «заставить» обрабатывать данные другого типа — комплексного, символьного и т.д… Подобная жесткость входа и выхода программы не дает возможности сделать ее восприимчивой к типам данных, не предусмотренными ее создателями. Но можно ли предусмотреть абсолютно все?! Особенно туманным является вопрос об изменении одной программы другой программой или даже генерации одной программы другой. Никто до сих пор еще не решил этой задачи. Вопреки воле своих создателей сделанный по такому принципу» естественный интеллект» не генерировал никаких новых алгоритмов и, конечно, не мог решить задачу, если решение не было известно его создателям. Смотрел на программу как на набор данных и только. То есть был подобен обыкновенному «неинтеллектуальному» компилятору. Попытки заставить его хоть что-то создавать успехом не увенчались. А какой же это интеллект, если он не может генерировать своих алгоритмов, подобно человеку?

Любая программа — это воплощение определенного круга идей ее создателя. Естественно что она просто не в состоянии оперировать тем, что выходит за их рамки. И это третий непреодолимый барьер на пути к звезде естественного интеллекта. Таким образом естественный интеллект невозможно сделать по принципу универсальной программы в которой все заложено заранее. Но на существующих подходах сделать его самообучающимся также невозможно. Причина этому — сама постановка задачи естественного интеллекта, в корне отличающаяся от постановки задачи создания обычных программ. Принцип работы всех программ опирается на математический аппарат (булева алгебра, логика, что угодно). Работает же математический аппарат только с объектами, свойства которых известны заранее, уже на этапе постановки задачи, поскольку невозможно оперировать с объектами если неизвестно что они собой представляют. Отсюда и фиксированность множеств входа и выхода программы, жесткость логики ее работы. Следовательно любая программа не должна содержать каких-либо неопределенностей, двусмысленностей и т.п.. А смысл естественного интеллекта как раз и заключен в том чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям. Т.е. задача естественного интеллекта неопределенна уже в принципе, по своей сути. Математический аппарат уже невозможно применить к решению задачи естественного интеллекта в чистом виде, ввиду его выхода из области своей применимости. Необходимо что-то еще. Что конкретно пока неизвестно. Теория строится на принципе взятия этого «что-то еще» из физической среды функционирования естественного интеллекта.

Т.е. естественный интеллект, рассматриваемой в данной теории, неотделим от среды своего существования и не может быть перенесен на любой произвольный носитель. В этом заключена идея разумного подхода. Естественный интеллект рассматривается именно в его начальной формулировке — искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. И далее упоминая понятие естественного интеллекта мы будем подразумевать под ним именно такой облик, а не аналог существующих программ с нечеткой логикой, нейронных сетей и т.д…

Недостатки современных методик проектирования «интеллектуальных» систем. Исторически первыми были попытки создать программу естественного интеллекта при помощи различных специальных языков программирования. Это были функциональные языки (например Лисп), языки логического программирования (Пролог) и некоторые другие. Далекие потомки этих языков, сильно изменившись, и теперь не оставляют надежд приблизиться к созданию естественного интеллекта. Но поскольку ничего нового в классическое определение алгоритма эти средства разработки программ не добавляют, создать естественный интеллект с их помощью невозможно. Так же как и в случае обыкновенных языков, программист придумывает принцип решения задачи самостоятельно «от и до». Рассматривая классическое определение алгоритма, нельзя не упомянуть о появившихся в последнее время различных его «расширениях», таких как виртуальные нейронные сети, генетические и «мягкие» алгоритмы и т. д. и т.п.. В основе всех этих устройств лежит следующая идея.

Программа А… меняет данные в некоторой области В… Программа С… интерпретирует содержимое области В не как данные, а как набор исполняемых кодов (или как их чаще называют — правил) — возникает программа D… Имеется также обратная связь между результатами выполнения программы D… и программой А… В результате чего появляется возможность направленного изменения области В… В реальных системах «искусственного интеллекта» все, конечно же, происходит намного сложнее: код программы А также может быть сгенерирован другой программой. Та, в свою очередь, сгенерирована следующей и т. д. (в этом случае происходит построение метаправил — правил управления правилами). Можно сгенерировать сразу несколько областей В… и затем комбинировать их содержимое, отбирая и опять скрещивая наиболее перспективные комбинации самым затейливым образом (на этом, в частности, основана работа генетических алгоритмов). Обратная связь также устроена далеко не тривиально. Одним словом на сегодня придумано уже столько различных путей использования указанного принципа работы системы ABCD…, что всего и не перечислить. Однако. Однако система ABCD… не имеет никаких принципиальных преимуществ перед обычными алгоритмами! Она имеет те же самые ограничения, что и «простые» алгоритмы.

И даже наоборот, присутствие дополнительных программ (в простейшем случае-А… и обратной связи) способствует только уменьшению свободного места для размещения С… и D… За рамки определения алгоритма ни одна программа системы ABCD… также не выходит. Программа А… рассматривает программу D… как набор данных — область В… Об каком-то «осмысленном понимании» логики работы D… программой А… говорить нельзя.

Просто работает принцип обратной связи

«горячо-холодно», только и всего. Ограничение по типу элементов. Существование процесса генерирования правил еще не говорит о том что эти правила могут иметь произвольную структуру. Даже в лучшем случае они могут быть только произвольной комбинацией неких «атомарных» правил, уже неделимых далее. В худшем — структура комбинации должна придерживаться заранее оговоренного шаблона (например структура ЕХЕ — файла как раз и есть пример использования такого рода шаблонов). Иначе программа С попросту не

«поймет» информации из В…, следовательно не появится и программа D… Таким образом применение системы ABCD… не отменяет ограничение по типу элементов.

Более того, ситуация в большинстве случаев лишь усугубляется, поскольку в реальных системах любое правило, в т.ч. и «атомарное» на самом деле состоит из элементарных инструкций для микропроцессора.

Тем самым делается дополнительное сужение области возможных команд и их комбинаций. Ну и наконец вопрос генерации программы программой. Очевидно что ни о какой произвольности в генерации программы О… программой А… не может идти и речи. Система ABCD… никогда не сможет выйти за пределы круга, очерчиваемого «атомарными» правилами и их комбинациями, доступными для корректной интерпретации программе С… И если решение задачи не входит в этот круг, то можно довольствоваться только наиболее близким приближением. Т.к. создатель системы ABCD… не знает заранее как решить задачу, то общем случае он не сможет создать такие «атомарные» правила, метаправила и шаблоны их структур, что позволили бы гарантированно достичь цели. Если же решение известно создателю ABCD… изначально, то «интеллектуальное» предназначение системы теряет силу, поскольку «смысл естественного интеллекта как раз и заключен в том, чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям». Подводя итог оценки «интеллектуальных» систем на алгоритмической основе было бы не совсем правильно говорить об их полной бесперспективности.

Конечно естественный интеллект на таких принципах построить нельзя, но применение этих устройств в тех областях, где требуется выбирать лучшее решение из массы возможных работоспособных, вполне оправдано. Но настоящий естественный интеллект остается для них все еще недосягаемым. Вообще же эти системы следует рассматривать в качестве переходного этапа от алгоритмов к естественному интеллекту.

Зачем нужен сам естественный интеллект?. Есть веские основания полагать что естественный интеллект — не просто новое научно-техническое достижение, а гораздо более глобальное начинание. Точно также как появление механических двигателей полностью преобразовало транспортную систему мира, так и появление естественного интеллекта вызовет коренной перелом в жизни человечества. Только с его помощью можно ожидать получение неограниченной молодости и окончательную победу над болезнями. Этот вывод вытекает из анализа ситуации сложившейся сейчас в медицине. Ситуация тут примерно та же что и с самим естественным интеллектом — гарантированно лечатся только «простые» болезни. Для получения бессмертия необходим качественный рывок вперед, предпосылки к которому сейчас пока отсутствуют. Освоение космоса, экологическая проблема и пр. — того же поля ягоды. И если рассматривать эти направления как аналогию транспортных средств, то естественный интеллект — их двигатель. Без собственной мощной силовой установки, на одних только усилиях людей, они не преодолеют тот крутой подъем что встал на пути к той же неограниченной молодости. Нужны доказательства — проведите статистику за последние десять — двадцать лет и оцените ее с критической стороны. Маловероятно что вы сможете обнаружить значительный прогресс, подобный тому что был на более ранних этапах развития этих тем. Так может, естественный интеллект просто невозможен? Но ведь в живой природе (включая человека), тем не менее, мы находим все то, что хотим получить от естественного интеллекта (по крайней мере пока). Атак как никакого волшебства в устройстве животных и растений нет, то значит и естественный интеллект возможен. Все это наводит на мысль о том, что с помощью традиционного подхода естественного интеллекта не сделаешь.

В двух словах предлагаемый вариант создания естественного интеллекта таков: нужно отказаться от попыток сделать естественного интеллекта на основе одних только алгоритмов, и дополнительно использовать для его создания такие свойства нашего мира, которые невозможно описать алгоритмически. Такой подход предполагает гораздо более общее, чем общепринято, рассмотрение проблемы естественного интеллекта. Оно выходит далеко за рамки программирования и затрагивает практически все области естествознания. Это и дало название подходу — разумный, т.е. всеобъемлющий, многогранный. Чтобы понять как построить естественный интеллект нужно понять философию множеств, каким образом они могут влиять друг на друга. Так сказать логически соотнести математику и логику. Теория множеств является фундаментом всей разумной теории. Рассмотрим замкнутую систему в которой есть два объекта ИКС и ИГРЕК. Если множество игрек обладает более высоким порядком чем множество икс, если при рассмотрении замкнутой системы, состоящей только из множеств икс и игрек, выясняется что при помощи множества игрек можно управлять множеством икс. Под управлением понимается наличие у множества игрек возможности изменить любое свойство множества икс. Свойство множества -один (а возможно и единственный) из признаков отличия данного множества от остальных множеств. Очень важным фактом является то, что независимо от выбора полных форм икс и игрек во множестве игрек существуют свойства ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО характера относительно свойств икс, не позволяющие описать множество игрек с позиций множества икс или ему подобных (т.е. являющиеся комбинацией множеств икс с различными свойствами). Соответственно свойства, представимые друг через друга — ЭКВИВАЛЕНТНЫЕ.

Рассмотрим такой момент, если множество игрек имеет возможность управлять другим произвольным множеством, например икс, то по определению управления может как угодно изменить любое его свойство.

Но т. к. по условию он может изменять любое свойство другого множества, то открывается возможность удалять, изменять и генерировать не только свойства полной формы но и вообще любые свойства. Следовательно, манипулируя таким образом свойствами множества икс он может превратить его в любой другой объект зет.

При этом зет может быть и равным игрек. В итоге получается, что игрек будет представлять собой совокупность множеств икс с совершенно одинаковыми свойствами. Но так как два и более множества отличаются друг от друга только по различиям в их свойствах, то получается что вся эта совокупность равносильна одному-единственному множеству икс. Выходит игрек эквивалентен любому множеству в своем составе, что абсурдно. Следовательно любое множество игрек имеет возможность управления только определенным кругом других множеств. Так возникает деление на порядки. Примером может служить различные виды полей в природе, например, электромагнитное и гравитационное. Докажем теперь что если множество игрек имеет возможность управлять множеством икс, то множество икс не имеет возможности управлять множеством игрек. Т.е. деление объектов на порядки всегда односторонне в этом смысле. Имеем три случая:

Ни одно из свойств игрек не эквивалентно ни одному из свойств икс.

В списке свойств игрек есть как свойства эквивалентные свойствам икс, так и фундаментальные по отношению к ним.

Все свойства игрек эквивалентны всем свойствам икс.

Если игрек управляет икс, то икс должен меняться. Очевидно что игрек при этом также претерпевает изменения, т.к. в противном случае теряется смысл управления — икс меняется сам по себе, независимо от состояния игрек. Изменения икс — изменения его свойств. И они связаны с изменениями свойств игрек. Но зависимость изменения одних свойств от состояния других возможна только при условии когда эти свойства можно описать одно через другое. Иначе говоря они должны быть эквивалентными. Таким образом первый случай отпадает. Рассмотрим теперь что происходит при изменении свойств множества игрек, если все свойства игрек эквивалентны всем свойствам икс. Каким образом указать что изменения игрек должны отражаться только на икс, а скажем не на икс один (все свойства которого также эквивалентны икс)? Единственный способ реализовать это — ввести в рассмотрение некий посредник, передающий изменения игрек на икс. Введение посредника заставляет изменить наш взгляд на игрек и включить посредник в его состав (так как без него игрек не может управлять икс, что противоречит условию задачи).

Часть игрек без посредника обозначим через игрек один, а сам посредник — через игрек два. Если свойства посредника неэквивалентны свойствам икс, то мы имеем случай два. Поэтому предположим что его свойства эквивалентны свойствам икс.

Очевидно что при изменении икс свойства посредника также будут изменяться (оставаясь неизменным он не сможет передать изменения от игрек один к икс). А так как игрек два отличается от икс и игрек один лишь состоянием свойств, то система игрек два -> икс не имеет никаких принципиальных отличий от системы игрек один -> икс и игрек -> икс. А мы тем самым опять возвращаемся к исходной ситуации с игрек и икс. Из этого следует что добиться влияния Y на конкретное множество икс таким путем невозможно. Остается одно — предположить что посредников между игрек и икс вообще не существует, а сам игрек обладает неким свойством, в результате которого между любыми эквивалентными множествами возникает зависимость состояния одного множества от состояния других подобных множеств. Если это так, то изменение игрек отразится на состоянии эквивалентных ему множеств икс, икс один, икс два. Аналогичным образом и изменение состояния икс итое отражается на состоянии икс джи и игрек. То есть состояние любого множества зависит от состояния всех остальных эквивалентных объектов.

Рассмотрим теперь это таинственное свойство игрек — свойство зет связи эквивалентных объектов. Его тоже можно представить как объект. Если он неэквивалентен икс итому и игрек, то мы фактически имеем разновидность второго случая (одним из природных примеров такой разновидности служит гравитация). Если же он эквивалентен, то состояния икс итого и игрек находятся в однозначной зависимости от состояния одного только зет (и более того, состояния икс итое и игрек всегда будут равными с вытекающим отсюда их слиянием в один объект). Но в случае своей эквивалентности икс итое и игрек, зет уже можно рассматривать как некое икс джи. Естественно и любое икс итое и игрек можно рассматривать в качестве зет. Возникает ситуация когда состояние всех множеств зависит от состояния только одного множества. А это противоречит нашему изначальному предположению о том, что состояние любого множества зависит от состояния всех остальных множеств. В итоге приходим к тому что: Два множества разных порядков различаются друг от друга хотя бы по одному фундаментальному (то есть остающимся недоступным и в произвольной комбинации множеств, в составе которых оно отсутствовало изначально) свойству. Множество более высокого порядка полностью включает в себя все свойства множества низшего порядка (в потенциальной форме). Следует заметить что свойства множества низшего порядка могут быть полностью равны свойствам множества высшего порядка и они при этом не сольются, т.к. в результате наличия у множества высшего порядка фундаментального свойства физическая основа эквивалентных свойств этих множеств может существенно различаться.

Множество более высокого порядка нельзя описать с позиций множества более низкого порядка, поскольку в первом имеются фундаментальные свойства, отсутствующие в последнем. Таким образом мы видим что деление множеств на порядки — это не придуманная нами операция для порождения одних множеств другими. Это способ классификации уже существующих множеств в Мире. Принципиальным отличием этого способа от всех существующих является глобальность и универсальность его применения. Он применим абсолютно ко всему, в то время как, скажем понятие размера применимо лишь к множествам обладающим длиной, массы — обладающим энергией и т. д. (не следует забывать что в роли множества может выступать не только физическое тело, но и процесс, любое абстрактное построение). Наиболее же сильной стороной этого способа является то, что порядок множества совершенно не зависит от его свойств (имеет место ситуация когда вообще все его свойства в потенциальной форме), а определяется только его основой, принципом его построения, его природой. Полученные результаты можно распространить не только на весь Мир, но и на любую замкнутую систему. Следует заметить что в данном нами определении порядка множества не оговорен случай когда ни множество икс, ни множество игрек не могут управлять друг другом. Такая ситуация вовсе не говорит о том, что они имеют одинаковый порядок. Возможно, что эти множества просто не имеют возможности повлиять друг на друга. Естественно что при этом об управлении не может быть и речи, несмотря на то, что порядок одного из них может превышать порядок другого.

Общая схема электронного мозга

Весь проект у меня, сюда входят теоремы и доказательства, программы. Проект нуждается в дальнейшей разработке ведущими программистами.

Здесь будет рассмотрен вопрос о повышении оперативной памяти. Прежде всего, она может быть рационально использована лишь для соединения ограниченного типа микросхем (процессор, память, кэш­память), где действительно требуется высокая скорость обмена. Первое обстоятельство заключается в том, что рабочие частоты «внутри чипов» растут гораздо быстрее, чем «вне чипов». Подобное рассогласование создает еще одно «бутылочное горло» на пути к повышению системной производительности. Второе обстоятельство таково: в рамках существующих технологий плотность размещения элементов ввода/вывода (в данном случае контактов) на единицу площади имеет механические ограничения. Сейчас она составляет единицы контактов на квадратный миллиметр; в перспективе может достигнуть нескольких десятков. Если говорить о скорости передачи данных, то выполненные чипы по ноль целых тридцать пять сотых микронной технологии.

Суть составляет замена гальванического соединения электростатическим, то есть простой контактной пары бесконтактной парой пластин конденсатора (рисунок один). С упрощенной электрической точки зрения задача представляется почти тривиальной, усилитель на выходе передатчика на одном чипе связан через конденсатор с усилителем на приемнике, расположенном на другом чипе, образуется единый колебательный контур. Однако в реальности ее решение связано с целым рядом труднопреодолимых электрических и механических сложностей. Чтобы емкость составного конденсатора соответствовала требуемой, необходимо обеспечить позиционирование пары микросхем одной относительно другой с прецизионной точностью. Для этого требуется выдержать значения по шести параметрам: в пространстве возможно смещение по трем координатам и плюс к тому повороты вокруг каждой из осей. Для этого нужен специальный манипулятор, в котором закрепляются микросхемы, и измерительный механизм с обратной связью, позволяющий оценивать и корректировать взаимное расположение. Датчик положения построенный на принципах измерительной системы Вернье, применяемой в трехмерных микроэлектромеханических системах (Micro Electro-Mechanical System — MEMS). Создаваемые на этих принципах датчики AIMS (Advanced Intelligent Measurement Sensor) обеспечивают измерение с разрешением десять нанометров. По своей конструкции они очень похожи на само устройство для коммуникаций, поскольку тоже состоят из приемника и передатчика, связанных между собой конденсаторами, причем на стороне передатчика 9 пластин, а на стороне приемника их десять (рисунок два).

В пару микросхем встроены четыре измерительные системы Вернье; этого количества датчиков достаточно для измерения всех шести параметров. Особенно сложной является проблема измерения по оси, перпендикулярной плоскости соединения. Процедура сборки соединения состоит из нескольких этапов. Вначале сборка выполняется «на глаз», затем осуществляется доводка с помощью манипулятора. Сигналы от измерительной системы поступают в манипулятор, обеспечивающий установку с точностью до одной целой четырёх десятых микрон. На последнем этапе пространство между микросхемами заполняется специальным маслом, повышающем электрическое сопротивление между пластинами. После сборки с помощью каждого из конденсаторов образуется единые электрические схемы (рисунок три). В месте соединения образуются три емкости — одна полезная и две паразитных. Паразитная емкость передатчика не влияет на работу (она является всего лишь дополнительной нагрузкой), однако паразитная емкость приемника искажает форму сигнала, чтобы компенсировать это искажение, в приемник включена дополнительная цепочка с обратной связью.

Важное отступление. Если мы хотим создать не только думающую машину, но и ощущающую нам нужен сегментный декодер от цифрового вольтметра.

Кремниевый чип нужен для передачи сигналов в устройство голографического коррелятора его частотная характеристика комплексно сопряжена со спектром принимаемого изображения. Именно такую частотную характеристику приобретает прибор в результате прямого Фурье- преобразования входного изображения, перемножения полученного Фурье- образа на Фурье-образ эталонного массива и обратного Фурье- преобразования, с учетом фазовых соотношений. Другими словами, при передаче образов оптимальным фильтром, корреляционным приемником или приемником Зигерта — Котельникова теоретически наилучшим является устройство дополнив его «логическим ограничением уровня яркости» на выходе этого приемника». Превысить его — невозможно. Подавляющая часть получаемой мозгом информации растянута во времени и, следовательно, фиксируется памятью в гиппокампе в виде спиралей голографических образов. Такие спирали разбросаны по всему пространству памяти. Они накладываются друг на друга, пересекаются, и потому неискаженное раздельное считывание разных последовательностей оказывается возможным только благодаря голографическому принципу записи. В этом факте — разгадка так называемых «неиспользованных резервов мозга».

Концептуальное введение в унификацию механизма электромагнитных

процессов мозга. Мозг человека имеет две составляющих — базовую физику общую для всех млекопитающих и физику мышления, присущую только человеку. Развитие ментальной составляющей структурно-функциональной организации мозга в филогенезе связали с хиральным фактором внешней среды, а в онтогенезе -с социальным фактором. В основу чувствительности мозга к данным факторам положили одно связность его водной основы, механизм электромагнитной индукции и особенности термодинамики мозга в состоянии ночного сна. С целью унификации описания механизма электромагнитных процессов в мозгу ввели понятие квазифотона, объединяющее в себе все формы возбуждения электронных и молекулярно-клеточных структур мозга. Предложены эквивалентные схемы колебательных контуров элементов нейронные сети и макроструктур мозга. Сделаны оценки кинетических параметров (энергии активации, скорости) физических процессов, лежащих в основе энергоинформационного обмена мозга с внешней средой. Обсуждены механизмы работы оперативной (физической) и постоянной (химической) памяти мозга, включая модель нелокальных квантовых корреляций. Основным структурно­функциональным элементом мозга является нервная клетка. Она генерирует и проводит электрические импульсы — потенциалы действия.

Связанное с потенциалами действия движение зарядов индуцирует локальные вихри электромагнитного поля, которые, в принципе, можно определить как электромагнитные — кванты или квазифотоны. Метрика, принцип и скорость движения квазифотона будут определяться электрофизическими свойствами и структурными особенностями нейрона и окружающей его среды. За энергоинформационное обеспечение механизма генерации импульсов и за синтез метаболитов ответственно тело клетки, ее ядро и дендриты. Аксоны в симбиозе с нейроглиями (олигодендроциты, астроциты) транслируют метаболиты и импульсы, реализуя их энергию и информацию через синтез и действия нейромедиаторов в синапсах. Дееспособность нервной клетки обеспечивает энергия реакции окисления глюкозы, которая в митохондриях трансформируется в энергию макроэргических связей АТФ. В нервных клетках энергия АТФ преобразуется в энергию квазифотонов, в энергию химических связей синтезируемых веществ, в кинетическую энергию метаболитов и молекул среды (тепло). За счет этой же энергии осуществляется рост аксонов, развитие нейронных сетей и нейроглиальных связей, которые, в частности, отвечают за механическую целостность цитоскелета мозга. Физико-химические свойства воды, составляющей основу жидкостных систем мозга (ликвора, крови), в полной мере ответственны за электрофизику мозга и за его термодинамические свойства, как на микро, так и на макро уровнях его организации. Таким образом, поведение мозга как единой физической системы в первую очередь подчинено классическим законам электрофизики и термодинамики сплошных коллоидных сред.

В рамках данных законов осуществляется метаболизм нейрона, и мозг исполняет свои базовые функции, управляя гомеостазом и своевременно запуская механизм полового размножения. Соответствующая данным функциям физика мозга будет одинакова для всех млекопитающих, поэтому ее можно считать базовой. Именно это и позволяет экстраполировать результаты исследования мозга животных на мозг человека. Однако только организм гоминида (homo erectus) на этапе прямохождения приобрел чувствительность к фактору филогенеза геокосмического масштаба, под влиянием которого в условиях социальной среды в его мозгу стали формироваться и развиваться структуры ответственные за речь и мышление. Анатомические различия мозга современного человека и обезьяны ярко выражены в строении и объеме лобно-височных долей неокортекса. Ключевую роль в физике мышления играет структурно-функциональная асимметрия полушарий мозга, которая отсутствует у животных и имеет расово-половую дифференциацию у человека. Генезис данной асимметрии мог быть детерминирован перестройкой физики половых органов, рук, зрения и слуха на этапе прямохождения и в процессе развития навыков к сознательному труду. Исходя из этих данных, в основу когнитивных функций мозга положим физику лобно-височных долей неокортекса и хиральность коммуникаций мозга, как межполушарных и соматических, так и с внешней средой. Учитывая наличие в мозгу метастабильных и динамичных квазифотонов различных типов и энергий, можно предполагать их активное участие не только в метаболизме, но и в физике когнитивных функций в рамках законов классической квантовой механики.

Природа внешнего универсального хирального фактора, как и природа хиральных квантов энергии в мозгу не обязательно должна совпадать с природой квазифотонов, метрика которых, тем не менее, может быть спиральной. Механизмы поглощения и действия в мозгу хиральных квантов энергии (например, нейтринной природы) тесно связаны с физикой самоорганизации и фазовых переходов в кооперативных хиральных системах.

Главный вопрос физики мозга состоит в моделировании механизма психофизического изоморфизма, который, по сути, суммирует в себе следующие процессы:

формирование на уровне атомно-молекулярной системы электромагнитной матрицы смысла-слова (мыслеформы);

распознавание и вербализация другой системой атомов содержания мыслеформы.

Пространственно — временная разделенность двух физических систем, участвующих в формировании и распознавании мыслеформы предполагает физическое обособление мыслеформы в виде связанной системы дискретных форм материи, изоморфной ЭМ-матрице мыслеформы. Физическая обособленность мыслеформы является необходимым условием и для адекватности обмена информацией по механизму нелокальных квантовых корреляций.

Идеальным, в этом смысле, носителем мыслеформы могут быть простейшие формы материи, предшествующие квантам полей и элементарным частицам. Тогда задача согласования и стыковки физики мышления с физикой базовых функций мозга сведется к проблеме вербализации фундаментальной динамической формы материи, способной благодаря своему движению становиться носителем энергии и информации. Аксиоматику простейших форм материи (энергоформ) построили, опираясь на законы диалектики и экстраполируя достоверные положения классической и квантовой физики. Универсализм энергоформ позволяет их использовать для моделирования мыслеформ, квазифотонов и предшественников элементарных частиц. Взаимодействия энергоформ с веществом мозга идут при посредничестве квазифотонов, сочетая фрактально-резонансный принцип действия энергоформ с механизмом нелокальных квантовых корреляций. К энергоформам и их

конденсатам, по сути, относятся гипотетические «струны», «кварки», «вихри Абрикосова», «матрицы плотности» и другие абстрактные модели субэлементарных дискретных форм материи. В работе, при анализе термодинамики мыслительной деятельности мозга, на роль «рабочего тела» аппарата мышления был предложен газ гипотетических х — частиц (фермионов), распределенный, по нейронной сети коры мозга. Если попытка отнесения х — частиц к нейтрино безосновательна, то некоторые особенности термодинамики х- частиц приемлемы для биоактивных энергоформ и квазифотонов.

Таким образом, физику мышления можно обособить в рамках физики базовых функций мозга, отнеся к ее ведению уникальную способность вещества мозга при нормальных условиях резонансно поглощать, генерировать, селектировать, комбинировать и сохранять дискретные формы материи (энергоформы и квазифотоны), распознавая в их действиях смысл — слова, психическую или иную ментальную информацию. С целью обоснования применения энергоформ и квазифотонов для моделирования физики мышления в настоящей работе проанализировали структурно­функциональные особенности мозга и сделали оценки энергий активации (электромагнитных — квантов) ключевых физико-химических процессов, обеспечивающих энергоинформационный обмен внутри мозга и между мозгом и внешней средой, к которой относится также и тело человека. Результаты анализа и оценок использовали для проведения экстраполяций известных физических закономерностей на уровень физики энергоформ.

Колебательный контур

Кинематику энергоформ иллюстрирует явление электромагнитной индукции, которое формально подчиняется первому уравнению Максвелла:

rotE = — dB/dt, (1)

где Е и В — взаимно ортогональные вектора напряженности вихревых электрического и магнитного полей.

С помощью (1) для замкнутого контура с током получают уравнение для ЭДС самоиндукции (U):

U = — L (dJ/dt) = — dO/dt, (2)

Где L- индуктивность контура; J — ток, а Ф = L J — потокосцепление самоиндукции контура.

Эффекты электромагнитной индукции в различных структурах и средах живого организма, имеющих свои локальные магнитные (ц) и диэлектрические (е) характеристики, подчиняются второму уравнению Максвелла:

rotH = j + dD/dt,

где

D = е0£ Е, В = ц0цН, (4)

j-ток смещения, а электродинамическая постоянная вакуума (е0ц0) и среды связаны со скоростями распространения электромагнитных — квантов в вакууме (С) и среде (V) соотношениями:

С = (£0ИоГ1/2, V = С (£ц) -1/2 = С/п. (5)

Экстраполяцию явления электромагнитной индукции на уровень энергоформ можно проиллюстрировать на примере колебательного контура (Рисунок один).

Рисунок один.

а) — колебательный контур и его

б) — трансформированные формы, отвечающие началу колебаний

в) — и четверти периода

с) — экстраполяция состояния контура

в) — на уровень энергоформы (v/g-napa), имеющей импульс Р и эквивалентную массу m.

&

Для идеального контура частота гармонических электромагнитных колебаний задается формулой:

wrfLC) -1/2. (6)

Трансформация колебательного контура путем раскрытия конденсатора и сжатия катушки показана на рисунке один. Состояние б) отвечает схеме антенны, которая может, в принципе, принимать и излучать фотоны радиоволнового диапазона. При этом вихревые Е и В-поля заполняют все пространство. Трансформация в) отвечает состоянию колебательного контура, когда энергия Е-поля перешла в энергию вихревого В-поля. Конфигурацию электромагнитного поля в состоянии в) можно отождествить с энергоформами (v/g-napa), связав ее импульс Р или энергию Е-поля, с импульсом тока до его закручивания в спирали катушки. Соответственно, вращательный момент тока или связанная с ним энергия В-поля будут отвечать моменту импульса энергоформ или ее эквивалентной массе (mg). При комбинации различных v/g-nap собираются кванты полей (фотоны, гравитоны), а при их конденсации числом, равным числу Авогадро (6 1023), образуются элементарные частицы.

Очевидно, что электромагнитной индукции играет существенную роль в механизмах генерации и действия энергоформ электромагнитной природы в нервной системе человека. В основе ее коммуникативных и сигнальных функций лежит способность нервных клеток генерировать и проводить электрические импульсы. Электрофизику и метаболизм нервной системы и нейронов исследуют с помощью методов ЭКГ, ЭЭГ, МЭГ, ЯМР и позитронно- эмиссионной томографии, термоэнцефалоскопии, психофармакологии и непосредственным зондированием нервных клеток микроэлектродами. Квантовые магнитометры (СКВИД), в принципе, позволяют регистрировать магнитное поле отдельного нейрона. Явления электромагнитной индукции и резонанса, по-видимому, лежат в основе механизма чувствительности нервной системы к прямым воздействиям внешних электромагнитной — излучений различного диапазона. Наличие в нервной системе LC-структур, в принципе, допускает «настройку» чувствительных элементов нервной системы на частоты как внутренних, так и внешних биогенных излучений по принципу гетеродинной связи. Для объяснения электрических свойств мембраны привлекают схему эквивалентного контура, в которой проводящие каналы для различных ионов моделируют источником ЭДС и омическим сопротивлением (R), а изоляционные свойства мембраны представляют емкостью (рисунок два).

Рисунок два. Эквивалентная электрическая модель мембраны нерва: батареи создают суммарный мембраны потенциал U, ионная проводимость обозначена сопротивлениями R, емкость мембраны — конденсатор С.

Параллельное соединение нескольких контуров, показанных на рисунке

два, моделирует мембрану нейрона. Однако для модели нейрона центральной нервной системы, имеющего миелиновую оболочку, емкостной характеристики мембраны не достаточно. Действительно, в спиральной структуре миелина есть регулярные каналы (насечки) (рисунок три), которые в контексте эквивалентной электрической модели мембраны (рисунок два) вполне могут играть роль локальных катушек индуктивности. Число насечек на одном миелиновом сегменте волокна, тем больше, чем толще осевой цилиндр аксона.

Рисунок три. Ультраструктура миелиновой мембраны нерва, а — общий вид насечки/ б — увеличенное изображение насечки.

Рисунок четыре. Схема цитоплазматического канала (насечки) (1) в миелиновой оболочке (2) аксона. 3 — аксоплазма.

Краевая структура миелиновых оболочек в области перехватов Ранвье

образует катушки из спиралей паранодальных петлей длиной порядка одного микрометра, сообщающихся с аксоплазмой через специальные окна. Если эти образования рассматривать как катушки индуктивности (рисунок с пятого по седьмой), то они будут играть существенную роль в сальтаторном механизме проводимости аксона.

Различия электродинамических свойств аксоплазмы, мембраны и межклеточной жидкости, обусловленные различием их ионно- молекулярного состава и структуры, должны наложить свой отпечаток на механизм генерации потенциала действия. Стимул, запускающий перезарядку мембраны, может быть как физической, так и химической природы, а само перераспределение зарядов может в той или иной пропорции сочетать перенос ионов через мембрану и их адсорбцию на ее поверхностях. С ионными токами перезарядки поверхности мембраны аксона будут связаны импульсные токи смещения в паранодальных петлях и спиральных каналах насечек, что позволяет их уподобить магнитным диполям. С кинетикой нарастания и последующей релаксации мембранного потенциала коррелирует кинетика ионных токов и токов смещения в аксоне, мембране и паранодальных петлях миелиновой оболочки. Поскольку фаза нарастания потенциала действия длится около от ноль целых одной десятой до ноль целых двух десятых мили секунд, а время релаксации мембранного потенциала порядка около одной мили секунды, то и импульсные токи смещения, соответствующие фазе нарастания будут на порядок больше токов релаксации. Изменение заряда на внутренней стороне мембраны аксона в области перехвата Ранвье порождает волну поляризации или ток смещения в паранодальной области миелинового сегмента. Величина данного возмущения будет экспоненциально затухать с расстоянием, а скорость распространения не превысит скорости движения потенциала действия в немиелизированном нерве (порядка одного метра в секунду). Наличие окон связи паранодальных петель с аксоплазмой обеспечивает преобразование волны поляризации в кольцевой ток смещения в спиралях петель.

Таким образом, генерирование потенциала действия в перехвате Ранвье сопряжено с индуцированием и излучением — отшнуровкой вихревых электромагнитных — квантов, метрику которых моделируют электромагнитные — вихри в…) и с…) на Рисунке один. Возможно, что именно в этом и заключается главная функция концевых катушек миелиновых оболочек и спиралей насечек. Направление вектора плотности потока электромагнитной — энергии (вектор Пойтинга) будет определяться знаком спирали. Данный фактор хиральности нейрона обеспечит односторонность распространения электромагнитного — кванта, а значит, и потенциал действия по миелизированному нерву. При достижении электромагнитного — кванта со скоростью V (5) концевой катушки миелинового сегмента он может сыграть роль стимула для генерации потенциала действия в следующем перехвате Ранвье. В данной модели сальтаторной проводимости нейрона скорость движения спайка будет лимитироваться процессом возбуждения тока в концевых катушках, время которого порядка десять в минус шестой степени секунд. При этом средняя скорость передачи потенциала действия с одного конца миелинового сегмента на другой при его длине порядка ста микрометров и определит скорость сальтаторного механизма проводимости около ста метров в секунду.

Используя значение разности потенциалов, отвечающую потенциалу действия типичного нейрона (напряжение около семидесяти мили вольт), оценим величину электрической энергии, которая затрачивается на возбуждение потенциала действия в перехвате Ранвье при сальтаторном механизме проводимости нейрона. Для этого представим перехват в виде цилиндрического конденсатора, обкладки которого образованы из мембраны нейрона и длина равна длине перехвата (f). Изменение энергии конденсатора (W), можно оценить по формуле:

W = (U2C) /2. (8)

Величина С для цилиндрического конденсатора с расстоянием между обкладками (d) и радиусом внутреннего цилиндра (R) при условии d « R будет равна

С = (2пе0£ f) / [ln (l+d/R)]» (2п£0£ fR) /d

а величина

W = (U2tx£0£ fR) /d. (9)

Подставим в (9) такие значения для нерва с R = 5 мкм: U ~ 0,07В; £0= 8,85 10» 12 Ф/м; £ ~ 5; f ~ 10“7 м; d ~ 10“8 м, получим

W ~ 510“17 Дж или 3107 Дж/моль. (10)

Такая же величина W получится, если подставить в (8) значение С = 10—2 Ф/м2 при тех же параметрах перехвата Ранвье и величине U. Величина (10) сравнима с энергией, выделяемой при окислении около десяти молекул глюкозы и при гидролизе около десять в третьей степени молекул АТФ. Известно, что при гидролизе одной молекулы АТФ через мембрану проходят ~3 иона Na+ в обмен на два иона К+, а при возбуждении потенциала действия плотность потока ионов Na+ через мембрану перехвата составляет JNa около четыреста десять в третьей степени ионов на микрометр в квадрате. Тогда число вошедших в аксон ионов 1\1а+ будет равно JNa (2nRf) около десяти в четвёртой степени, им соответствует около триста десяти в третьей степени молекул АТФ, суммарная энергия которых по порядку величины согласуется с (10). При концентрации АТФ в аксоплазме аксона кальмара около одного мили моль на один килограмм Н20, общее число молекул АТФ в цилиндре перехвата Ранвье (радиуса пять микрометров и длиной одного микрометра) будет равно около четыре умноженное на десять в седьмой степени молекул. Следовательно, величина W составит только ноль целых одну сотую процента от полного энергетического ресурса перехвата Ранвье. Очевидно, что энергия электромагнитного — кванта, играющего роль стимула генерации потенциала действия в перехвате Ранвье будет на один, два порядка меньше величины W. Например, за верхний предел энергии электромагнитного кванта можно взять энергию фотона с длиной волны шестьсот нано метров (четыре умноженное на десять в минус девятнадцатой степени джоулей), которой достаточно, чтобы возбудить сигнал в рецепторной клетке сетчатки глаза.

Подчинение нейронной физики закону электромагнитной индукции можно формализовать, введя в эквивалентную электрическую схему мембраны нерва с миелиновой оболочкой вместе с конденсатором еще катушку индуктивности (Рисунок восемь). Такая модификация эквивалентной схемы, преобразуя ее в колебательный контур, существенно расширяет диапазон электрофизических свойств нейрона.

Рисунок восемь.

Модифицированная электрическая схема мембраны нерва.

Rj., U — ионный канал;

С — емкость мембраны;

L — индуктивность глиальных миелиновых спиралей мембраны; Rin — сопротивление аксоплазмы.

Помимо этого, введение катушек индуктивности в электрическую схему

мембраны нерва позволяет смоделировать фактор хиральности нейрона и связать его с механизмом дифференциации нервных сигналов на возбуждающие и тормозящие. Сочетание фактора хиральности с биохимическим фактором (синаптические связи) наделяет логический элемент нейронных сетей возможностью кодировать сигналы «да» и «нет» (рисунок девять).

Рисунок девять. Модифицированная функциональная схема формального нейрона. Хп — биохимические, Zn — электрофизические факторы активности нейрона; Y («да»), Y* («нет») -аналоги возбуждающего и тормозящего сигналов.

или квазифотоны можно объединить в динамичную квантовую систему (Бозе-газ) и представить мозг процессором, элементной базой которого служит вся совокупность многоуровневой иерархии нейрон-нейронных и нейроглиальных связей. При этом оперативность квантового уровня организации нейронные сети будет лимитироваться величиной V (5) и время передачи и обработки сигнала в масштабе нейронные сети от одного микрометра до десяти сантиметров будет меняться в диапазоне от десяти в минус пятнадцатой до десяти в минус десятой степени секунд. Первое значение сопоставимо с временем жизни синглетного электронно­возбужденного состояния молекулы (оптический квазифотон), а второе с характерным временем жизни тетраэдрических кластеров воды.

Капсулированные нервные окончания

Тельце Фатера Пачини

Электромагнитную индукцию можно привлечь и для объяснения механизма генерации электрических импульсов в капсулированных нервных окончаниях. Наиболее важным для физики мозга представителем такого рода окончаний является тельце Фатера — Пачини (Рисунок десять). Тельца Фатера — Пачини в изобилии присутствуют в подкожном слое ладоней и стоп, в женских гениталиях и в соединительных тканях внутренних органов.

Очевидно, что тельце Фатера — Пачини помимо сенсорной функции могут акцептировать гравитационную и геомагнитную энергии и одновременно исполнять роль генераторов электромагнитных — квантов. Предполагают, что в основе механизма генерации потенциала действия в тельце Фатера — Пачини лежит биохимический отклик тельца Фатера — Пачини на его механическую деформацию. Однако, изоморфизм тельца Фатера — Пачини и сложных электромагнитных устройств, имеющих на стержне две вложенных одна в другую катушек индуктивности, позволяет предположить участие электромагнитной индукции в механизме генерации потенциала действия. Деформация тельца Фатера — Пачини, будучи сопряжена с изменениями его индукционных или емкостных характеристик, может приводить к возбуждению электромагнитных импульсов, стимулирующих генерацию потенциала действия. В этом случае снижение величин L и С в соответствие с формулой (6) должно привести к возрастанию частоты генерации стимулов (w), а значит, и частоты следования потенциала действия, что и наблюдается на опыте. Отметим, что при отсутствии внешней деформации тельца Фатера

Пачини их фоновую активность в качестве «генераторов» квазифотонов может обеспечивать ритмическая деформация клетчатки вокруг тельца Фатера — Пачини, отвечающая пульсации кровеносной системы. Не исключено также, что LC-контур в структуре тельца Фатера — Пачини при движениях рук и ног может резонансно поглощать энергию геомагнитного поля.

Глаз

Глаз можно считать интегральным капсулированным окончанием большого числа аксонов зрительного нерва. Его основная функция — преобразование фронта фотонов видимого диапазона в сложную пространственно- временную мозаику потенциала действия и квазифотонов. Электрическая энергия (импульс) поглощенного сетчаткой фотона стимулирует генерацию в ней потенциала действия и частично преобразуется в импульс спайка зрительного нерва. В такой роли выступают около десяти процентов от попадающих в глаз фотонов, остальные девяносто процентов поглощаются оптическими средами глаза. При поглощении фотонов, как в сетчатке, так в других элементах глаза высока вероятность генерации состояний с внутри- и межмолекулярным переносом заряда в донор — акцепторых фрагментах. Такие метастабильные состояния называются экситонами. Кинетика процесса релаксации экситонов в сетчатке коррелирует с кинетикой генерации потенциала действия. Достаточно большое время жизни и высокая фотостационарная концентрация этих состояний обусловливают дипольную поляризацию поверхности сетчатки.

Перемещение зарядов сетчатки при движении глаз индуцирует вихревые магнитные поля (электромагнитный — вихрь), максимальная плотность энергии которых достигается в лобных и височных долях, а также в пазухах черепа (верхнечелюстных, клиновидных, лобных) (Рисунок одиннадцать). Известно, что в данных областях локализованы функции внимания и самосознания, поэтому электромагнитные — вихри глаз могут принимать прямое участие в их активации. С учетом этого предположим, что глаза и их нервная система наряду со своей сенсорной функцией играют доминирующую роль в физике когнитивных функций мозга. Именно поэтому при усиленной умственной работе, даже не связанной с чтением, сильно устают глазные мышцы, что провоцирует развитие специфического рисунка морщин вокруг глаз. Отметим, что при врожденном поражении отделов центральной нервной системы, ответственных за формирование наглядных представлений внешнего мира («центральная врожденная слепота»), ребенок обречен остаться идиотом.

Рисунок одиннадцать. Распределение магнитной индукции при различных движениях глаз (а, б, с) и схема потоков магнитной индукции во фронтальной проекции (д). Положительно-магнитное поле направлено внутрь, отрицательно- наружу объекта. Величина В-поля пропорциональна радиусу кружка. А), б) — горизонтальное движение глаз справа налево в пределах угла в 55°; с) — движение глаз снизу вверх. На рисунке одиннадцать е… показаны области мозга (вид спереди), ответственные за самосознание: красным цветом выделена медиальная префронтальная кора (связываетсамоощущения и память о себе); желтым — предклинье (активация ретроспективной памяти о себе).

Геометрия вихревых В- и D-полей глаз задается траекториями зарядов сетчатки и мышц при движении глаз в вертикальном и горизонтальном направлениях. Локализация максимального значения В-поля при горизонтальном перемещении глаз в срединной точке (рисунок одиннадцать а…) указывает на суммирование в этой точке В-полей от обоих глаз. Такое возможно при условии, если метрики вихрей индуцируемых правым и левым глазам зеркально симметричны. Не исключено, что хиральность электромагнитного стимула, а значит, и знаки миелиновых спиралей нервов правого и левого глаза противоположны. Можно представить, что электромагнитные — вихри индуцируют в ликворе продольной щели между полушариями зеркально симметричные пары энергоформ, их слияние, в принципе, может давать квазифотон и такой механизм генерации энергоформ — квантов, очевидно, лежит в основе экзотермического процесса рекомбинации двух разноименных электрических зарядов. Очевидно, что организующее действие электромагнитных — вихрей глаз в процессе формирования самосознания ребенка обусловливает образование в медиальной префронтальной области коры нейронов уникальной формы, называемых клетками-веретенами. Аналогичные реакции слияния-рекомбинации энергоформ, индуцируемых в правом и левом полушарии, могут идти также и в ликворе третьего и четвертого желудочков, принимая активную роль в их биоэнергетике. Упрощенная схема фронтальной проекции D-, В-вихрей глаз показана на рисунке одиннадцать д…

Крестик в центре глаза обозначает уходящий в плоскость рисунка спайк зрительного нерва. Данная схема совпадает также с распределением силовых линий магнитного диполя, ориентированного по линии носа. Это согласуется также с тем фактом, что пористые кости стенок носа, клиновидной пазухи и решетчатой кости имеют высокое значение остаточной намагниченности.

В подтверждение важной роли глаз в когнитивной физике мозга говорит наличие сложных взаимоотношений между энергетикой глаз и базовым ритмом электрофизики мозга (альфа-ритмом):

альфа-ритм имеют только высшие млекопитающие и он устанавливается синхронно с половым созреванием, после чего он не фиксируется в лобных долях;

альфа-ритм, как и бета-ритм, может локализоваться обособленно в правом- или левом полушарии мозга;

альфа-ритм исчезает при потере сознания и открывании глаз, однако у слепых он либо плохо выражен, либо отсутствует;

частоту альфа — ритма (около десяти герц) соотносится с частотой стоячей электромагнитные — волны в сферическом резонаторе, который образует поверхность Земли и ее ионосфера.

Стекловидное тело глаза в фоновом режиме может конденсировать электромагнитную — энергию внешней среды и, возможно, энергию солнечного нейтрино, напрямую питая этой энергией мозг. В пользу данного предположения свидетельствуют данные:

быстрое движение глаз в фазе парадоксального сна сопряжено с интенсификацией физики мозга;

образование специфического пятипальцевого рельефа на поверхности глазницы, обращенной к мозгу и искривление линии носа;

мышцы глазного яблока спонтанно подергиваются с частотой от двадцати до ста пятидесяти герц (микросаккады, тремор);

граничащий со стекловидным телом слой ганглиозных клеток сетчатки в темноте и при закрытых глазах проявляют фоновую активность с частотой от одного до приблизительно двадцати импульсов в секунду;

воздействие на закрытые глаза механического давления и импульсного магнитного поля инициирует «видение» белого света (фосфены);

увеличение интенсивности света ведет к возрастанию частоты генерации потенциала действия в зрительном нерве;

хрусталик и стекловидное тело глаза оптически активны;

гликолиз глюкозы в стекловидном теле дает наряду с АТФ еще хиральную молочную кислоту;

— характерное время гидродинамики глаза составляет около девятьсот секунд, за это время обновляется половина жидкости стекловидного тела.

Онтогенез асимметрии зрения, обоняния, слуха, лица (искривление носа) и половых органов синхронизован с процессом стабилизации частоты альфа — ритма и за двенадцать тринадцать лет повторяет этап филогенеза, соответствующий прямохождению. Причем уже к двум годам, когда ребенок начинает самостоятельно ходить, в генезис асимметрии мозга включается энергетика тельца Фатера — Пачини стоп и физика половых органов, гендерные особенности которой накладывают свой отпечаток на топологию и функции мозга мужчины и женщины.

Квазифотон. Типы квазифотонов

Для описания свойств различных конденсированных сред широко используют понятие квазичастица. Поскольку содержание воды в мозгу достигает ~75%, его можно считать высококонцентрированным коллоидным раствором. Для описания механизмов энергоинформационных процессов, лежащих в основе физики мозга, удобно использовать понятие квазифотона, как обобщение электромагнитного — кванта. Таким образом, квазифотон является носителем избыточной энергии электромагнитного поля, локализованной на электроне или на системе электронов той или иной упорядоченной атомно-молекулярной структуры. Предшественником квазифотона могут быть фотон или электромагнитный — квант, в случае их поглощения системой. В зависимости от энергии фотона и электронной структуры системы метрика, время жизни и судьба квазифотона варьируются в широких пределах. Физика квазифотонов генетически наследует законы атомно-молекулярной спектроскопии и свойства возбужденных состояний молекул различных типов (электронные, колебательные, трансляционные, вращательные). Смешанным электронно­ядерным конфигурациям возбужденных состояний будут отвечать вращательные и колебательные квазифотоны, а чисто электронным возбужденным состояниям — оптические квазифотоны.

Примерами оптического квазифотона служат, электромагнитный — стимул генерирующий потенциал действия, экситон или электронно-возбужденное состояние молекулы. Колебательный квазифотон в упругой связанной структуре подобен фонону. Вращательный квазифотон в системе связанных ядерных или электронных спинов можно отождествить с магноном. Квазифотоны могут быть свободными и связанными в зависимости от свойств среды и механизма взаимодействия ее элементов. Таким образом, метрико­динамические характеристики квазифотонов будут определяться типом химических связей и видом межмолекулярных взаимодействий, которые определяют степень упорядоченности среды. Энергия квазифотонов различных типов меняется в широком диапазоне, верхней границей которого можно считать энергию квазифотона стимулирующего генерацию потенциала действия в перехвате Ранвье (около десяти в минус девятнадцатой степени джоулей). За низший предел энергии квазифотона можно принять энергию вихревого электромагнитного — поля, генерируемого движением глаз. Плотность данной энергии имеет порядок, при В ~ 4 пТ:

Е = В2/ (2р0ц) ~ 10—23 Дж/см3 или ~0,01 кДж/моль в см3. (11)

Степень влияния данного поля на магнитно-восприимчивые микро и макро структуры и среды мозга будет определяться величиной плотности энергии:

Е = (М В) /2

где М — удельная намагниченность (удельная плотность магнитных моментов — т), равная:

М = I т.

В случае кольцевых токов любой природы (J) m = J AS, где AS — площадь поверхности, охватываемой током. Причем поляризационный эффект магнитного поля может усиливаться под влиянием теплового движения частиц среды.

Сравнима с величиной (11) энергия теплового эффекта от светового раздражения глаз крысы, который проявляется повышением локальной температуры зрительной коры мозга на ~0,06° С. Величина энергии квазифотона отвечающего данному кванту тепловой энергии составит ~10~24 Дж или ~10~3 кДж/моль. В диапазон 10~3 — 102 кДж/моль попадает энергия биогенного микроволнового — излучения (Л = 100 -1 мм, Е = 10-3-0,1 кДж/моль); в том числе и энергия резонансных частот воды (Л ~ 6 мм, Е = 0,02 кДж/моль). Известно, что энергия активации процессов ассоциирования сахаров и квантов биогенного микроволнового — излучения на один-два порядка меньше тепловой энергии и сравнима по порядку величины с (11). Отсюда следует, что в процессах самоорганизации жидких сред мозга ключевую роль играют квазифотоны вращательного типа и физика лобно-височных долей, ответственная за когнитивные функции мозга, непосредственно связана с электрофизикой глаз.

Метрика квазифотона

Элементарной структурной ячейкой жидкой воды является динамический тетраэдр, образованный из четырех молекул воды, связанных между собой водородными связями. Пятая молекула воды или соразмерная с ней молекула или атом могут находиться в центре тетраэдра, тогда он называется центрированным тетраэдром (Рисунок тринадцать). Благодаря водородным связям, вода эффективно взаимодействует с растворенными молекулами, расширяя тем самым спектр их физико-химических свойств. Данная особенность водных коллоидов и гелей особенно важна для физики мозга, поскольку его межклеточные объемы, как правило, сравнимы с размерами биомолекул, клеток и органелл.

В силу этого следует предполагать существенное влияние эпитаксиального эффекта на процессы, регулирующие межнейронные и нейроглиальные взаимодействия. Известно, например, что в химических реакциях, протекающих в оптически активной среде или на поверхности кварца, возрастает выход хиральных продуктов. Увеличению эпитаксиального эффекта мембран и стенок различных органов, помимо посредничества воды, очевидно, способствуют связанные или адсорбированные поверхностью полипептидные и полисахаридные цепочки, а также микроворсинки (Рисунок двенадцать). Эпитаксиальный эффект и присутствие хиральных сахаров сказывается на кинетике обратимой адсорбции ионов и нейромедиаторов на поверхностях мембран нейронов как в перехватах Ранвье, так и в синапсах.

Рисунок двенадцать. Схема мембраны и выходящих из нее полисахаридных и полипептидных цепочек.

Метаболиты, имеющие заряд, диполь, механический или магнитный

моменты, а также хиральность, влияя на электродинамическую постоянную (ец) среды, метрику и динамику надмолекулярных структур, могут в широких пределах менять кооперативные свойства растворов, эффективность генерации и механизм движения квазифотонов. Это относится, прежде всего, к ионам (Na+, К+. Cl~, Р3+) (Таблица 1) и к молекулам, играющим роль переносчиков, акцепторов и преобразователей квазифотонов (кислород, углекислый газ, вода, сахара, АТФ, нейромедиаторы, гормоны, ферменты).

Рисунок тринадцать. Схема слияния двух зеркально симметричных подвижных энергоформ (v/g-nap) в покоящийся квазифотон с тетраэдрической метрикой (а) и схема электронных орбиталей молекулы воды (6).

Основным механизмом движения квазифотонов будет их резонансное поглощение и переизлучение молекулами среды, метаболитами и надмолекулярными структурами. Главным элементом трехмерной метрики жидкой среды и большинства органических метаболитов служит тетраэдр, электронно-ядерной матрицей которого является зр3-гибридизированная система электронных орбиталей атомов углерода, азота и кислорода. Следовательно, квазифотон, локализованный на том или ином метаболите, с наибольшей вероятностью будет иметь метрику изоморфную геометрии зр3-гибридизации. Используя представление о v/g-napax, покоящуюся энергоформу или локализованный квазифотон с тетраэдрической метрикой можно получить по схеме, показанной на Рисунке тринадцать. Правила комбинирования и конденсации энергоформ (v/g-nap) позволяют моделировать и рассчитывать метрику квазифотонов различных типов, в том числе изоморфных метрике sp- и зр2-гибридизированных атомных орбиталей. Энергия квазифотонов, связанных с тт-электронами, будет меньше энергии квазифотонов, отвечающих колебательно-вращательным возбуждениям атомов или деформациям о-скелета. Низшие колебательные уровни молекулы углекислого газа (0=С=0), имея энергию от 10~21 до Ю“20 Дж, могут заселяться за счет поглощения тепловых квантов (кТ).

Специфика расположения уровней допускает их инверсную заселенность, что позволяет использовать углекислый газ в качестве активной среды лазера (Л ~ 10 мкм). В жидких средах предрасположенных к самоорганизации молекула С02 может быть донором колебательных квазифотонов для молекул с карбоксильной группой (-НСО). Аналогично, молекулы с ароматическими циклами будут акцепторами квазифотонов, отвечающих конформационным колебаниям изоморфных им насыщенных углеродных циклов и гетероциклов. Высокая активность, например, стероидных гормонов производных холестерола, имеющих конденсированные гексановые цикла, может быть обусловлена насыщенностью их молекул квазифотонами с зр3-метрикой (рисунок тринадцать). При этом изоморфные фрагментам гормонов ароматические молекулы (бензол, антрацен, пирен), эффективно дезактивируя гормоны и искажая их метаболические функции, могут инициировать канцерогенез.

Метаболические квазифотоны

Для унификации языка биоэнергетики соотнесем с величинами энергий химических связей, колебательно-вращательных и тепловых движений атомов и молекул энергию квазифотонов соответствующей метрики. Дееспособность мозга обеспечивает энергия ферментативные реакции окисления глюкозы в митохондриях и анаэробного ее гликолиза в глазном яблоке. В этих реакциях электромагнитная — энергия химических связей глюкозы и кислорода трансформируется в энергию макроэргических связей АТФ, которая в последующих реакциях гидролиза АТФ преобразуются в кинетическую и колебательно-вращательную энергию метаболитов и молекул среды. Химическая активность этих молекул реализуется затем через действия их энергии возбуждения, которую и моделируют квазифотоны соответствующей энергии и метрики.

Суммарный энергетический эффект всех стадий ферментативной реакции окисления глюкозы в митохондриях имеет своим пределом тепловой эффект реакции горения глюкозы в атмосфере кислорода:

C6Hi206 +6 02 -> 6 С02 +6 Н20 +2800 (кДж/моль). (12)

Реакция окисления глюкозы в митохондриях сопряжена с реакцией синтеза АТФ, при этом на одну молекулу глюкозы приходится 38 тридцать восемь молекул АТФ. При анаэробном гликолизе глюкозы образуются только две молекулы АТФ и две молекулы хиральной молочной кислоты, которые, очевидно, вносят свой вклад в хиральность энергетики глаз и мозга. Максимальный выход метаболической энергии даст гидролиз 38 тридцать восемь молекул АТФ по схемам:

АТФ -> АДФ + Р~Р +36 (кДж/моль)

Р~Р -> Р + Р +33,4 (кДж/моль).

Полная энергия макроэргических связей 38 тридцати восьми молекул АТФ равна 2640 кДж/моль, что составляет ~95% девяносто пять процентов от предельного значения энергии сгорания одной молекулы глюкозы. Это говорит о высокой эффективности ферментативных реакций трансформации квазифотонов, соответствующих о-связям С-С, С-О-С, С-Н глюкозы в квазифотоны, локализованные на двух макроэргических связях Р~0- в АТФ.

Предположим, что квазифотоны равновероятно распределяются по связям продуктов реакций окисления глюкозы и гидролиза АТФ, тогда предельные значения энергий квазифотонов, отвечающих данным реакциям будут равны 1/12 и 1/152 от теплового эффекта реакции (12), равного 4,5 10~18 Дж, то есть ~3 10~19 и ~3 Ю-20 Дж, соответственно. Если к этим квазифотонам применить универсальное соотношение между энергией и характерным размером (г) дискретного элемента материи (v/g-napa, элементарная частица):

Е ~ fic/r, (13)

то для квазифотона, действующего в виде кванта метаболической энергии, получим радиус ~1 мкм, сравнимый с радиусом аксона.

Метаболические квазифотоны могут принимать активное участие в ферментативном синтезе белков и нуклеиновых кислот, а также в репликации и транскрипции ДНК. Можно представить участие квазифотонов в расплетении двойной спирали ДНК следующим образом. В области репликативной вилки сахарофосфатный остов цепи ДНК резонансно поглощает метаболические квазифотоны колебательного типа. Возрастает упругость цепей, что и приводит к разрыву водородных связей между ними. Учитывая, что на два сахарофосфатных звена спирали ДНК приходится одна водородная связь и ее энергия равна ~19 кДж/моль (3 Ю-20 Дж), получится, что для ее разрыва достаточно поглощения цепью ДНК одного метаболического квазифотона.

Присутствие изоморфных аминокислотных фрагментов в пептидных цепях белка и в структуре нейромедиаторов (глицин, ацетилхолин, глутаминовая кислота, дофамин, серотонин и др.) позволяет предложить резонансный механизм передачи квазифотона колебательного типа при контакте нейромедиатора с рецептором. Из-за наличия в структурах медиаторов электроно-, протонодонорных и акцепторных групп их основное электронное состояние характеризуется внутримолекулярным переносом заряда Д+б-С-А'6. Здесь Д- аминогруппы, метоксигруппа, бензольное кольцо и А — карбонильная и гидроксильные группы, а С — цепочка из о-связей. Этот фактор и предрасположенность медиаторов к образованию водородных связей лежат в основе их физической и химической сорбции на рецепторах постсинаптических мембран. Рецептор, принимая или отдавая квазифотон при контакте с нейромедиатором, меняет свою конформацию, запирая или открывая при этом кальциевый канал мембраны.

Термодинамика мозга

Мозг в целом можно считать реакционной термодинамической системой, находящейся в стационарном состоянии. Приток энергии и сброс избыточного тепла мозгом сбалансированы в узком диапазоне температур от~37°(центр мозга) до ~36°С (кора мозга). Этот градиент температуры, будучи обусловлен более низкой температурой внешней среды, может играть существенную роль в ориентировании тепловых потоков внутри мозга. Аналогичный градиент температуры наблюдается и для тела, она имеет максимум в прямой кишке, а минимум в поверхностном слое клетчатки и мужских яичках. Диапазон оптимальной температуры метаболизма находится в пределах значений температур, для которых изобарная теплоемкость чистой воды имеет минимум. Особенности термодинамики фазовых переходов водных растворов в процессе филогенеза легли в основу механизма адаптации живых систем, которая, по сути, представляет собой изоэнергетические переходы или переходы с энергией активации порядка кДТ (при АТ ~ ОД — 1 К) между состояниями разной степени упорядоченности белковых молекул или однородных, молекулярно-клеточных ансамблей. Снижение энтропийной составляющей внутренней энергии живой системы сопряжено с резонансным поглощением ею кванта внешней электромагнитной или нейтринной энергии, который она преобразует в активный метаболический квазифотон. Жидкостная среда обеспечивает отвод кванта тепловой энергии (энтропии) за границы системы, а действием квазифотона реализуется функция той или иной структуры мозга, включающей в себя упорядоченную подсистему.

Энергия, выделяемая или поглощаемая при таких переходах, может оказаться намного порядков меньше кТ. В неравновесных условиях колебания отдельных макромолекул могут синхронизироваться, в частности, посредством электромагнитного поля.

Таким образом, термодинамика мозга сочетает равновесно-стационарную термодинамику метаболизма и неравновесную термодинамику нейросети, «рабочего телом» которой является Бозе-газ квазифотонов. Соответственно, внутренняя энергия U мозга как функция его состояния будет зависеть в общем случае от температуры (или энтропии S), от тензора деформаций G, зависящего от внутричерепного давления, от магнитного момента М отдельных метаболитов и макроструктур, от суммарного момента количества движения ядер и атомов L и от поляризация среды Р. Следовательно, полный дифференциал внутренней энергии U- U (S, G, М, L, Р) будет иметь вид:

dU= TdS — ndG + BdM + DdP + FdJ, (14)

где T — абсолютная температура системы; П — тензор давлений; F — вектор ориентационной поляризации системы спинов или моментов импульса. В выражении (14) член FdL характеризует работу, связанную с ориентационной поляризацией системы ядерных спинов или моментов импульса атомов и молекул (подобно тому, как члены DdP и BdM определяют работу, связанную с поляризацией и намагничиванием системы).

Ориентационные и поляризационные эффекты существенную роль играют в инициации фазовых переходов в однородных газовых и жидкостных системах мозга и организма. Высокую чувствительность данных систем к параметрам входящим в (14) обеспечивает хиральность метаболитов (в основном сахаров) и физико-химические особенности молекулярной и жидкой воды. Такие системы формируются в следующих структурах и средах организма и мозга:

— желудок, матка, трахея, черепно-лицевые пазухи, полость эпифиза; -оболочки и желудочки мозга, венозные синусы, глазное яблоко;

кровеносная и лимфатические системы;

паренхима органов (легкие, печень, селезенка, яички, женская грудь);

подкожная клетчатка, соединительная и костная ткань.

Все перечисленные системы в норме функционируют в двух режимах- стационарном (квазиравновесном) и неравновесном. Первый характерен для бодрствующего состояния организма и мозга не занятого мыслительной работой, а второй режим соответствует состоянию сна или творческой работе. В первом режиме обмен энергией со средой происходит непрерывно, а во втором — квантуется. Механизм акцепции кванта внешней энергии в фазовом переходе кооперативной системы иллюстрируют процессы конденсации паров воды в точке росы и квантовой Бозе- конденсации.

Акцептированию квантов энергии микроволнового — диапазона или нейтринной энергии в указанных средах способствует снижение температуры организма во сне на ~1К, а также пониженные температуры стекловидного тела глаз, периферийной (депонированной) крови и яичек. В акцепции хиральных квантов нейтринной энергии большую роль играют сахара, содержание которых в крови возрастает в утренние часы до восхода солнца. В это время нейтринная составляющая солнечного излучения отфильтровывается от электромагнитного — излучения поверхностным сегментом коры земного шара. Важную роль в акцепции энергии стекловидным глазом играет полисахарид — гиалуроновая кислота. Почти половина всей гиалуроновой кислоты организма человека сосредоточено в его коже, где она располагается в соединительной ткани дермы между волокнами коллагена и эластина, а также в клетках рогового слоя корнеоцитах. В дерме содержится 70% воды, что составляет ~20% двадцать процентов всей воды организма. Поглощаемая организмом энергия, конденсируясь на метаболитах в составе жидких сред (кровь, спинномозговая жидкость), передается в мозг по нейрогуморальным и воздушным каналам (из легких).

Поглощение внешнего электромагнитного — кванта и формирование квазифотона из энергоформ в общем случае подчиняется фрактально­резонансному механизму и принципу изоэнергетичности. С учетом (13) принцип изоэнергетичности для резонансных взаимодействий и фазовых переходов в кооперативных системах можно выразить соотношением:

hC/r — N (TiC/R), (15)

здесь г характеризует метрику квазифотона, a R — энергоформы и г = R/N; число N принимает любые значения меньшие числа Авогадро при конденсации энергоформ в квазифотоны и достигает числа Авогадро при участии энергоформ в слабых взаимодействиях.

То обстоятельство, что между тепловой формой движения и ориентацией спинов существует определенная связь, еще не дает оснований приписывать эту форму спиновой системе, тем более что охлаждение конденсированных сред до температур, близких к абсолютному нулю не приводит к исчезновению собственного момента вращения ядер. Это обстоятельство также свидетельствует о недопустимости описания спиновой системы параметрами термической степени свободы и о расхождении такого описания со вторым началом термодинамики для квазистатических процессов (принципом существования энтропии).

Еще одним подтверждением несводимости спин-спинового взаимодействия к теплообмену являются, как ни странно, те самые опыты по «смешению» двух систем противоположно ориентированных спиновых систем (7Li и 19F) кристалла LiF Эти опыты показали, что «температура» смеси отнюдь не подчиняется обычным для таких случаев законам сохранения вида:

где ф, — какой-либо интенсивный параметр (температура, химический, электрический, гравитационный и др. потенциал); С, — соответствующий экстенсивный параметр (полная теплоемкость, число молей, заряд, масса и т.п.). Напротив, в случае спиновой системы в выражении со «спиновой теплоемкостью» С, сопряженная величина, обратная абсолютной температуре. Отсюда следует, что законам типа этой формулы подчиняется не температура, а ядерная намагниченность М, относящаяся к иной степени свободы спиновой системы. Вместе с тем было бы также ошибочным сводить спин-спиновое взаимодействие к торсионному (порожденному различной плотностью углового момента вращения).

Такое взаимодействие определенно имеет место в вязких средах, обладающих некоторым моментом инерции (как, например, в гидромуфтах). Однако наличие такого взаимодействия в вакууме пока экспериментально не доказано. Кроме того, в отличие от торсионного спин- спиновое взаимодействие проявляется и в тех случаях, когда вращающиеся объекты обладают одинаковой плотностью угловых моментов вращения (в частности, одинаковой угловой скоростью), поскольку гироскопический эффект проявляется и в этом случае. Поэтому его следует отнести (наряду с электромагнитным, гравитационным, сильным и слабым взаимодействием) к еще одному независимому виду взаимодействия. Способность его передавать упорядоченность одних микрочастиц другим, а также сравнительно большие времена спин-спиновой релаксации могут пролить новый свет на ряд не познанных до сих пор явлений. К ним относятся процессы воспроизводства или изменения структуры объектов живой и неживой природы, эффекты «памяти» воды (в том числе появление у нее лекарственных свойств при «перезаписи» на нее структуры этих лекарств), лечебный эффект приборов, генерирующих различные поля, или геометрических фигур, изменяющих диаграмму направленности разнообразных излучений, многочисленные проявления «фантомов» (призраков) отсутствующих тел и т. п. Однако рассмотрение этих вопросов выходит далеко за рамки темы.

Организации мозга

Функциональная иерархия мозга

Функциональная иерархия мозга человека строится на физических свойствах следующих его структур: неокортекс, базальные ядра, лимбический мозг, таламус, гипоталамус, гипофиз, эпифиз, ретикулярная формация и мозжечок. К отдельным элементам иерархии следует отнести жидкостные системы мозга (кровеносная и ликворная), а также весь комплекс внутричерепных нервных коммуникаций, выделив в нем мозолистое тело, зрительный нерв и лучистости таламуса.

В структуре коры различают поверхностные специализированные зоны и шесть слоев. Самый верхний слой образуют горизонтально ориентированные апикальные дендриты пирамидных клеток и аксоны звездчатых клеток, которые обеспечивают внутрикорковые связи между соседними нейронами. Горизонтальной ориентации диполей нейронов данного слоя соответствует динамичное электрическое поле, которое может играть роль защитного электромагнитного — экрана. Остальные пять горизонтов коры структурируются сначала в нейро-глиальные модули (диаметр ~ 100 — 150 мкм), а затем, в колонки диаметром до 1 мм и со средним числом нейронов ~100 шт. Синхронизация электрической активности нейронов в модулях и колонках приводит к формированию в пучках отходящих от них аксонов залповых импульсов. Процессу суммирования потенциала действия в залпы может предшествовать конденсация по (15) внешних электромагнитных — квантов или квазифотонов стимулов потенциала действия на отдельных нейронах в модулях, а затем в колонках. Например, при конденсации ~100 квазифотонов с характерным радиусом 100 мкм в залповом импульсе может образоваться квазифотон радиуса 1 мкм (энергия ~10~19 Дж).

ЗАВИСИМОСТЬ ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ ОПТИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ РАСТВОРОВ САХАРОВ

Исследована зависимость от температуры оптической активности водных растворов метаболических сахаров и определена энергия активации реакции их ассоциирования в надмолекулярные хиральные структуры. Ее величина оказалась близка к значениям энергии вращательного движения и биогенного микро волнового-излучения. Исходя из этого и учитывая зависимости оптической активности сахаров от времени и даты, места и ориентации прибора, приняли за основу механизма действия хирального фактора фило- и онтогенеза метаболический эффект реакции образования хиральных водно-сахарных ассоциатов. Оптически активные D-caxapa являются основным источником энергии метаболизма живых систем. Обязательное посредничество ахиральной молекулы аденозинтрифосфата (АТФ) в процессе метаболизации энергии химических связей сахаров нивелирует их хиральность, унифицируя тем самым энергию макроэргических связей АТФ. Однако роль сахаров в возникновении и развитии жизни не ограничилась их вкладом в биоэнергетику. В ходе эволюции усложнялись физико-химические свойства сахаров и, соответственно, возрастала их роль в энергоинформационном обмене живых систем с внешней средой. Моно- и полисахариды вошли в состав структурных элементов биомолекул, клеток, жидких сред, информационных систем, они регулируют иммунитет высших организмов. Учитывая морфо — функциональную универсальность D-сахаров, можно предположить, что именно их физико-химические свойства обеспечивают высокую чувствительность механизма адаптации живых систем к внешнему постоянно действующему хиральному фактору.

Следует отметить, что вопрос о физической природе хираяьного фактора и механизме его влияния на биогенез до сих пор остается открытым. Впервые данную проблему сформулировал Пастер в девятнадцатом веке, предположив, что дисимметрия живых систем возникла на ранних стадиях биологической эволюции под действием электрических и магнитных полей космического происхождения. В обоснование этой идеи в работе приведен возможный механизм асимметричного действия электромагнитного поля на макромолекулу белка. Согласуется с нею и гипотеза о ключевой роли сахаров еще на пребиотическом этапе биогенеза. Привлекательна также идея о нейтринной природе хирального фактора, которую можно соотнести с гипотезой Вернадского о детерминировании дисимметрии живых систем хиральностью физического вакуума (эфира). Реликтовое нейтрино, составляя энергетическую основу вакуума, вполне может обеспечивать его гравитационную и электромагнитную динамику (эффект Фарадея, например).

В общем случае в основе механизма чувствительности живой системы к хиральным факторам помимо хиральности ее элементов должно лежать то или иное взаимодействие между ними, обеспечивающее переход системы в коррелированное состояние с новым качеством. Переход в данное состояние (фазу) ведет к возрастанию порядка системы или снижению энтропии и при этом увеличивается ее устойчивость (время жизни). За перестройку порядка системы на микро и макро уровне ответственны электромагнитные взаимодействия между элементами. Динамику, кинетику, радиус действия и стереометрию упорядочивающих сил в живых системах лимитируют молекулярно-кооперативные свойства воды.

С целью получения дополнительной информации о вкладе сахаров в механизм чувствительности живых систем к хиральному фактору в настоящей работе исследовали температурные и концентрационные зависимости оптической активности водных и водно — этанольных растворов 0-глюкозы и сахаров. Данные растворы моделировали состав физиологических жидкостей (межклеточная жидкость, лимфа, ликвор, синовия). Исследовали оптическую активность композиции: ФР + хондроитинсульфат (10%) + гиалуроновая кислота (0,8%) + сахар (10%) {ФР + ХС (10%) + ГК (0,8%) + сахар (10%)}, которая моделировала высокомолекулярное соединение, играющее активную роль в энергетике соединительной ткани. Величина U раствора ФР + ХС (10%) при комнатной температуре (Тком) составила -2,70°(кювета 100 мм). Пищевой сахар ([a] D = 66,5°) растворяли в физрастворе. Полученные результаты, согласуясь с известными данными, свидетельствуют о чувствительности оптической активности растворов к положению Солнца и, по-видимому, к фазе Луны. Для количественной обработки результатов предположили, что в растворах сахаров при достижении порогового значения концентрации, наряду с оптической активностью отдельных молекул свой вклад в хиральность раствора вносят и надмолекулярные их образования. В пределе межмолекулярных взаимодействий характерных для кристалла сахара его удельное вращение приобретает анизотропию (1,6 — 5,4 град/мм для различных направлений) и почти на порядок превышает удельное вращение растворов сахара. О возможности вклада межмолекулярных взаимодействий в хиральность раствора говорит еще такой факт. Высокое значение удельного вращения кристалла кварца (21,7 град/мм) обусловлено только дальним порядком его спиральных полимерных цепочек, мономерами которых являются ахиральные тетраэдры из молекул Si02.

Очевидно, что в случае растворов сахаров энергия межмолекулярных взаимодействий (Е) будет определяться средним расстоянием между молекулами, то есть их концентрацией, а также их ориентацией относительно друг друга и геометрией надмолекулярных образований воды. При концентрации сахаров в растворах 20 — 40% (~2 моль/л) среднее расстояние между молекулами, равное ~10—7 см, сравнимо с их размерами. В этих условиях сахара должны ассоциировать, образуя упорядоченные надмолекулярные структуры под влиянием сил Ван-дер-Ваальса и при посредничестве динамичных водородных связей между молекулами воды. Процесс ассоциирования будет сочетать в себе вращательную корреляцию самих сахаров с пространственной корреляцией включенных вассоциат динамичных кластеров воды. Причем на обеих корреляциях будет сказываться хиральность электронной структуры молекулы сахара, в результате чего ассоциат и приобретает собственную хиральность, увеличивая тем самым суммарную оптическую активность раствора. Таким образом, влияние температуры на динамику ассоциирования сахаров может обусловить температурную зависимость а их высококонцентрированных растворов. Суммарный эффект кооперации сахаров и молекул воды будет максимален при самой низкой температуре опыта, а значит, максимальным будет и значение а.

где Е-энергия взаимодействия или корреляции молекул. Наличие излома на некоторых температурных зависимостях при ~295К может быть связано с изломом в этой критической точке температурной зависимости динамической вязкости воды. Этот результат подтверждает зависимость динамики кооперативных взаимодействий растворенных молекул от степени упорядоченности самой воды, которая возрастает по мере приближения температуры раствора к критическим точкам (~22, ~36°С). О том же говорит увеличение величин Е при добавлении в растворы глюкозы и декстрана этанола, молекулы которого могут оказывать стабилизирующий эффект на водородные связи в динамичных кластерах воды. Известно, что ассоциирование стимулирует добавка NaCI и в согласии с этим величина Е для физраствора сахара больше, чем Е для его водного раствора. Был зафиксирован локальный скачок величины раствора ФР + ГК (0.8%) + сахар (20%) при неизменном значении, который явно не коррелировал с изменениями горизонтальных составляющих геомагнитного поля.

Упорядочивающий эффект фазового перехода вхиральной живой системе, очевидно, сопряжен с резонансной синхронизацией крутильных колебаний молекул и последующей конденсацией квантов энергии порядка Ещ, Ерез,

Емкв и Er в квант энергии порядка энергии макроэргической связи. В принципе, по такому же механизму кванты энергии порядка Е0 могут конденсировать в кванты тепловая критическая и Крутильные колебания больших молекул в момент пространственной корреляции однотипных электронных орбиталей в молекуле полисахарида, имеющей в своем основании гиалуроновую кислоту. Очевидно, что такие переходы идут в информационных системах живого организма, имеющих однородно множественную молекулярно-клеточную структуру, предрасположенную к гелеобразованию. Ew- крутильные колебания больших молекул в конденсированной фазе (w ~ 1011 с 1) / Ерез — энергия резонансного возбуждения, Емкв. биогенное микро волновое излучение — излучение, Ек. реликтовое излучение, Е0- энергия нейтринных флуктуаций вакуума. К таким системам относятся, например, стекловидное тело глаза, цитоплазма аксона, синовия. Сами же фазовые переходы в информационных системах наиболее вероятны в состоянии сна, когда снижается температура организма. По-видимому, в основе парадоксальной фазы сна, характеризуемой быстрым движением глаз (фаза — быстрого движения глаз), тоже лежат фазовые переходы, обеспечивающие корректировку гомеостаза внешними и внутренними хиральными факторами.

Результаты позволяют заключить, что предрасположенность физиологических жидкостей содержащих метаболические сахара к фазовым переходам в критических температурных точках воды, может лежать в основе механизма адаптации живых систем к изменениям внешних физических условий, как в геологическом, так и в реальном масштабе времени. Перенос информации в организмах, чаще всего, выполняется волнами разной природы, при чем и волны, и методы переноса ими информации (способы модуляции) оказываются специфичными, не такими, как в технике. Биологические информационные системы являются системами молекулярного уровня. Сюда относятся наши сенсоры — зрение, слух, обоняние и т. д. Но сюда относятся и другие информационные системы организмов — системы управления геномом, мозг, нервная система в целом. Поскольку биологические информационные системы основаны на процессах молекулярного уровня, эволюция четко привела их механизмы переноса информации к использованию медленно распространяющихся волн. Скорость распространения химических структурогенных волн в многоклеточных организмах, по расчетам, около 4 км/с. что в 75.000 раз меньше скорости электромагнитных волн в вакууме. Оболочка ядра преобразует энергию химических волн в энергию акустических колебаний, скорость распространения которых около 1.5 км/с. т.е. в 200.000 раз ниже скорости света.

Очень демонстративен выбор Природы в пользу медленно распространяющихся волн в нервной системе. Хотя аксон нейрона представляет собой заполненный электролитом капилляр с изолирующими стенками (шванновскими клетками с миелином) и это позволяет передавать по нему сигналы так же быстро, как по металлическому проводнику, естественный отбор не использовал такую возможность. У человека скорость распространения нервного импульса не превышает 150 м/с. а у многих животных — гораздо меньше. Скорость перемещения нервного импульса для нерва лягушки всего 30 м/с. Такая малая скорость казалась совершенно невероятной. Сегодня ясно, что здесь нет никакой случайности. Природа упустила бы богатые информационные возможности молекулярных процессов, если бы сигналы внутри организмов передавались, скажем, со скоростью света — 300000 км/с, как в сегодняшней электронной технике. Еще заметнее эта тенденция проявляется в мозге. Скорость распространения нервных импульсов в ядрах и коре мозга на два порядка ниже указанной скорости 150 м/с. характерной для периферических нервов человека. Если бы скорость волн нервного возбуждения возросла в мозге, например, вдвое, то для сохранения того же объема памяти и прочих информационных параметров линейные размеры мозга должны были бы увеличиться тоже вдвое, а объем и вес — в восемь раз!

Немного о чипах

До настоящего времени чипы производятся методом гравировки на кремниевых пластинах. Стоимость таких чипов обратно пропорциональна их размерам: чем меньше становятся чипы, тем дороже их производство. Деятельность огромных производственных коллективов, которые используют лазер для гравировки каналов связи на кремниевых пластинах, окажется устаревшей. Эксперты уже говорят о совершенно ином методе — химических реакциях, при помощи которых из определенного числа молекул будут получаться элементарные соединения, и это будет очень дешево. Может наступить настоящий коллапсу крупных производителей компьютеров, поскольку их дорогостоящее оснащение окажется чем-то вроде оборудования по производству свечей в сравнении с производством люминесцентных ламп. Целью проекта является создание устройства снабжённое электронным мозгом, которое будет само развиваться, понимать что делает, самообучаться, решать, разговаривать и превзойдёт мозг человека. Устройство предназначено для нано технологического прорыва в разных областях науки, способного к манипулированию отдельными атомами т.е. созданию молекулярных ассемблеров. Дальнейшая цель проекта создание нано роботов. До сих пор неизвестен чертеж нано робота с детальной расстановкой всех его атомов. Неизвестно как сделать этот чертеж, чтобы атомы при сборке попросту не разлетелись. Общая схема ясна — робот должен иметь двигатель, располагать манипуляторами для перестановки атомов. Но как собрать все части вместе, да и создать недостающие элементы, пока непонятно — строгие методы проектирования не дают ответа, а экспериментальные требуют значительных финансовых затрат.

Современные методы проектирования нано роботов представляют собой либо набор итераций по экспоненциально сходящимся алгоритмам, которые имеют чрезмерно большую трудоемкость, иногда требующую миллионы лет расчетов, либо набор экспериментальных методов, требующих больших финансовых и временных затрат. А для создания проекта нано робота с минимальными временными и финансовыми затратами необходимо создание полиномиального по времени алгоритма с соответствующим программным обеспечением. Таким образом, оптимальное решение задачи необходимо определять на основе компромисса точных и вероятностных методов. Рассмотрим классический метод определения координат атомов и сил, воздействующих на них, — метод молекулярной динамики. В нем определяется структурные, термодинамические, транспортные свойства и их взаимосвязи. Точность результатов определяется размерностью (числом частиц) моделируемой системы. Порядок увеличения эффективности использования вычислительных ресурсов будет возрастать с возрастанием количества частиц в модели. Насколько сейчас понятно для ассемблера нужна модель порядка 1 ООО ООО атомов и соответственно учета их взаимодействий…

Корпорация IBM, создавая грандиозный проект Blue Gene для моделирования процессов сворачивания белка (прототип проектирования нанороботов), намеревалась построить петафлопсный компьютер всего за пять лет, но не преуспела в этом, несмотря на солидные капиталовложения. Но, даже будучи построен, этот комплекс будет проделывать расчеты всего лишь по одному аналогу протеина не менее полугода. Причина — трудоемкость решения сложных систем дифференциальных и интегральных уравнений. Далее рассмотрим альтернативный вариант расчетов по данному проекту.

Общая схема проектирования наноробота на базе метода ветвей и границ.

Общая схема реализации алгоритма включает следующие этапы:

Определяется начальное множество GO, которое представляет собой множество всех решений. Для данной задачи в качестве оценки множества будет служить приближенная оценка стабильности всей молекулы, т.е. вероятностная характеристика на основе приближенного расчета всех сил на все атомы. В узлах производится оценка связей между атомами стандартными приближенными методами молекулярных расчетов (либо для еще большего ускорения работы алгоритма их модификациями, которые будут рассмотрены в будущих работах).

Варианты начальных множеств.

Исходное множество GO делится на ряд непересекающихся между собой подмножеств. Принцип разбиения исходного множества на подмножества приведен далее. Для нашего случая, когда необходимо добавить атом или группу атомов к текущей конструкции, количество подмножеств равно количеству возможных пространственных расположений этой добавляемой конструкции по отношению к текущей. На каждом этапе ветвления формируется трехмерная вероятностная матрица, характеризующая приоритеты пространственного соединения к текущей конструкции нового потенциального фрагмента. Эта матрица формируется на основании дробления пространства вокруг потенциальной точки склейки фрагментов конструкции с некоторым шагом.

Фрагмент среза этой матрицы по оси г приведен далее:

В качестве конкурирующих множеств на этом этапе рассматриваются как вновь образованные подмножества, так и подмножества, отброшенные ввиду не перспективности на предыдущем этапе. Все конкурирующие подмножества переобозначаются. В качестве верхнего индекса используется цифра 2, а нижний индекс определяется порядковым номером этого подмножества среди конкурирующих. Для каждого из конкурирующих подмножеств рассчитываются нижние оценки либо учитываются ранее рассчитанные оценки, и в качестве перспективного выбирается подмножество, имеющее минимальную нижнюю оценку. Процесс ветвления продолжается до тех пор, пока не будет выполнено условие оптимальности. Это условие предполагает завершение добавления всех необходимых фрагментов общей конструкции при соблюдении условия на общую жесткость системы (все вероятности нахождения электронов в нужных областях пространства равны единице).

Физическая трактовка ветвления

На некотором текущем этапе в нашей конструкции есть некоторое текущее множество атомов (в самом начале нет ни одного атома или некоторые априорные жесткие конструкции, которые необходимо нарастить, например, углеродные нано трубки, или набор шестеренок для манипуляторов нано робота, двигатель). Текущее множество атомов на текущем этапе в общем случае не обязано быть стабильным само по себе (в этом случае его целостность в реальности должно поддерживаться искусственно, что потребует применения специальной аппаратуры или путем временной склейки текущей структуры с каким-нибудь хим. элементами, с последующим удалением всего лишнего).

В целом же для более быстрой сборки конструкции более привлекательно (но менее реально) выглядят структуры, которые стабильны и без отдельных частей (к таким структурам в основном относятся полимеры). На этапе ветвления есть некоторое множество атомов (не меньше одного в общем случае, но возможны и попытки приклеить к текущей конструкции некоторые заранее известные своей пользой «хорошие» элементы — например те же шестеренки, лифты электронов и т.п.). Сам процесс принятия решения о попытке добавления в текущую структуру новых элементов (с соответствующим ветвлением дерева решений и затратами на расчеты) представляет собой отражение априорных взглядов проектировщика на общую схему будущего нано робота (например, двигатель, пара нано манипуляторов, капсула с лекарством). Однако, даже приведенный алгоритм, несмотря на предварительно показанное улучшение сходимости, нуждается в создании новой сети распределенных вычислений. Это связано с тем, что даже полиномиально сходящийся алгоритм требует времени для создания базы данных молекулярных структур (фрагментов нано роботов). А пока подобные базы и технологии остаются доступными в основном западным организациям. Также нужно, к сожалению, констатировать, что российские проекты таких распределенных сетей остаются пока только проектами. Молекулярные ассемблеры сделают такую революцию, какой не было со времён появления рибосом — примитивных ассемблеров в клетке. Получающаяся в результате нанотехнология может помочь распространению жизни вне Земли — шаг, не имеющий аналогов, начиная с распространения жизни вне морей. Это может помочь машинам обрести разум — шаг, не имеющий параллелей, с тех пор как разум появился в приматах.

И это может позволять нашим умам обновлять и переделывать наши тела — шаг, вообще не имеющий аналогов. Порядок может появляться из хаоса без чьих-либо распоряжений: хорошо организованные кристаллы конденсировались из бесформенного межзвездного газа намного раньше Солнца, Земли или появления жизни. Из хаоса также появляется кристаллический порядок и при более знакомых обстоятельствах. Вообразите молекулу, возможно — правильную по форме, а возможно — неравномерную и узловатую, как корень имбиря. Теперь вообразите большое число таких молекул, перемещающихся беспорядочно в жидкости, переворачиваясь и толкаясь, как алкоголики, в невесомости и темноте. Вообразите испаряющуюся и охлаждающуюся жидкость, что заставляет молекулы быть ближе друг к другу, замедляя их движение. Будут ли эти беспорядочно перемещающиеся молекулы странной формы просто собираться в беспорядочных «кучах»? В общем случае — нет. Обычно они будут устанавливаться в кристаллическую структуру, каждый аккуратно устраиваясь напротив своих соседей, формируя строки и столбцы, такие же совершенные, как шахматная доска, хотя часто более сложные. Идею о том, что возможно создавать нужные нам устройства и другие объекты, собирая их «молекула за молекулой» и, даже, «атом за атомом» обычно возводят к знаменитой лекции одного из крупнейших физиков двадцатого века Ричарда Фейнмана. Эта лекция была прочитана им в тысяча девятьсот пятьдесят девятом году; большинство современников восприняли её как фантастику или шутку. Современный вид идеи молекулярной нанотехнологии начали приобретать в восьмидесятые годы двадцатого века в результате работ Дрекслера, которые также сначала воспринимались как научная фантастика.

В данном курсе мы будем опираться на представления, сформировавшиеся в более поздних работах Дрекслера и его последователей — таких, как Фрейтас, Меркле и другие. При этом фундаментальная монография «Нано системы. Молекулярная техника, производство и вычисления» имеет, несомненно, основополагающее значение. Сам термин нанотехнология стал популярен именно после выхода в свет знаменитой книги Дрекслера «Машины творения» и последовавшей за этим дискуссии. Оказалось, однако, что этот термин был ранее предложен Норио Танигучи, который понимал под этим любые субмикронные технологии (тогда — дело отдалённого будущего). В конечном счете, Дрекслер стал использовать термин молекулярная нанотехнология для различения предлагаемых им решений с нанотехнологией в смысле Танигучи. На сегодняшний день мы не знаем каких либо физических принципов, которые исключали бы возможность реализации идей Дрекслера. Это не означает, что такие запреты не будут открыты в будущем. Сегодня такая возможность остаётся под вопросом, однако постоянное использование оборотов типа «если это окажется возможным» сделало бы текст курса трудночитаемым. Поэтому принципы изготовления работы молекулярных нано систем излагаются так, как если бы они уже существовали. Следует понимать что сама возможность построения развитой молекулярной нанотехнологии в том виде, как это понимают Дрекслер и его последователи будет доказана только тогда, когда будут продемонстрированы первые нано устройства. В своих работах Э. Дрекслер и его последователи оценивали параметры в основном механических устройств, которые они могли бы иметь при приближении размера компонент к молекулярному масштабу.

Это обусловлено не тем, что они недооценивают важность электрических, оптических и т. д. эффектов, а тем, что механические конструкции гораздо проще и достовернее масштабируются. При этом, разумеется, осознаётся что электрические и прочие эффекты могут дать значительные дополнительные возможности.

Произведя соответствующее масштабирование Дрекслер получил следующие численные оценки:

Позиционирование реагирующих молекул с точностью ~0.1 нм

Механосинтез с производительностью ~10б опер/сек на устройство

Молекулярная сборка объекта массой 1 кг за ~104 сек

Работа нано механического устройства с частотой ~109 Гц

Логический затвор объёмом ~10*26 м3 (~10'8 j3), с частотой переключения ~0.1 нсек и рассеиваемым теплом ~10’21 Дж

Компьютеры с производительностью ~1016 опер/сек/Вт; компактные вычислительные системы на 1015 MIPS

Прежде, чем обсуждать возможность реализации молекулярной нанотехнологии в том варианте, в котором её видят Дрекслер и его последователи будет полезно получить представление о том, как работают «устройства» аналогичного масштаба в живых организмах. В рамках данного обзора приведём лишь один из наиболее ярких примеров. АТФ — синтаза является ферментом, преобразующим разность концентраций протонов по разные стороны мембраны в энергию, запасённую в молекулах аденозинтрифосфата (АТФ).

Последние используется практически всеми механизмами клетки в качестве

универсального носителя энергии. АТФ — синтаза присутствует в «энергетических станциях» растительных и животных клеток — хлоропластах и митохондриях и представляет собой довольно сложную конструкцию из нескольких типов единиц — белковых молекул (рисунок АТФ — синтаза). Одна из этих единиц — а-единица — прочно закреплена в мембране хлоропласта или митохондрии. Из неё выступает двойной «кронштейн» — пара Ь-единиц.

С помощью (» -единицы на кронштейне крепится блок из чередующихся ±- и I- единиц.

Рядом с a-единицей в толще мембраны свободно вращается цилиндрический блок с-единиц. Очередная с-единица может захватывать протон из пространства под мембраной, где их концентрация высока. При этом она начинает притягиваться к отрицательно заряженной a-единице. С- блок проворачивается до тех пор, пока заряженная с-единица не сблизится с a-единицей. При этом протон через имеющийся в a-единице канал переходит в пространство над мембраной, где их концентрация низка. Выделяющаяся при переходе из нижнего пространства в верхнее энергия и приводит с-блок во вращение. На этом блоке закреплена очередная молекула — i-единица. Она играет роль коленчатого вала. По мере вращения она давит на очередную I-единицу, заставляя её переходить из одной конформации — закрытой — в другую — открытую. В открытой конформации 1- единица захватывает пару молекул — аденозиндифосфат (АДФ) и неорганический фосфат. При закрытии она с силой прижимает их друг к другу; это приводит к механосинтезу АТФ. При очередном открытии готовая молекула АТФ выходит в окружающую среду и I-единицу готова к очередному циклу. Таким образом можно сказать, что АТФ — синтаза представляет собой довольно сложную молекулярную машину, состоящую из электромотора (ротор — с-блок; статор — а-единица), коленчатого вала (i- единица) и блока рабочих инструментов (I-единиц), осуществляющих механический синтез молекул АТФ из двух исходных компонент. Интересно, что АТФ-синтаза может работать и «в обратную сторону». Если над мембраной исходная концентрация АТФ высока, то уже I-единицы будут вращать с-блок через i-единицу, закачивая протоны под мембрану. Таким образом, «электромотор» может работать и как «электрогенератор». Это только один из примеров расшифрованных природных нано устройств.

Всё живое на Земле состоит из соединений углерода. Значение этого элемента трудно переоценить. Оно определяется огромным разнообразием его форм в соединениях. Углеродные цепочки могут образовывать линейный скелет молекул, циклические и сложные объёмные скелетные структуры; углерод представляет огромный интерес и в чистом виде, принимая различные формы от алмаза до молекулярных волокон и нано трубок. Ковалентная связь углерод-углерод является наиболее прочной из известных. До сравнительно недавнего времени известны были только две разновидности упорядоченного чистого углерода — алмаз и графит. Потом были обнаружены и другие — сначала были синтезированы молекулярные волокна, затем открыты полые сферические молекулы — фуллерены; при поиске эффективных методов синтеза последних были обнаружены углеродные нано трубки. Именно материалы на основе углерода Дрекслер рассматривает в качестве основных кандидатов для изготовления конструкций нано механизмов (хотя, разумеется, свои места находят и другие элементы — водород, азот, кислород, фосфор, кремний, германий и т. д.) В нанотехнологических устройствах будущего, разумеется, могут быть использованы самые разнообразные явления — магнитное и электростатическое взаимодействия, перенос электронов, электромагнитной энергии (фотонов), различных квазичастиц. Однако в рамках «дрекслерианского» подхода обсуждаются в основном чисто механические конструкции. Делается это не потому, что остальные явления недооцениваются. Просто, такой подход позволяет наиболее наглядно продемонстрировать возможности молекулярной нанотехнологии, дать им как бы «пессимистическую оценку». Использование же всех остальных явлений а также квантово механических свойств нано компонент должно позволить значительно эти возможности расширить.

The elementary shesteryonchatye transfers

Various variants nano bearings

Миниатюризация компонент вычислительной техники, увеличение частоты их функционирования представляют собой магистральное направление развития нано технологий. На сегодняшний день продемонстрирована работоспособность целого ряда активных компонент — транзисторов, диодов, ячеек памяти — состоящих из нано трубок, нескольких молекул или даже из единственной молекулы. Передача сигнала может осуществляться одним единственным электроном. Пока не решены проблемы, связанные со сборкой таких компонент в единую систему, соединения их нано проводами. Тем не менее, можно не сомневаться, что решение этих проблем — вопрос времени. Оценки показывают, что компьютер, собранный из нано электронных компонент и по своей сложности эквивалентный человеческому мозгу сможет иметь объём в 1 см3 одном сантиметре в кубе — но будет работать в 107 десять седьмой степени раз быстрее (быстродействие будет ограничено возможностью отвода тепла). Компьютер (точнее, процессор + память), эквивалентный современному «Пентиуму» будет, предположительно, иметь объём в 10'6 см3 — 0.Г0.1Г0.1 мм3.

Вероятно, наиболее быстрые и производительные компьютеры будущего будут использовать именно нано электронную технологию, возможно они будут использовать спинотронику или фотонику. Однако не исключено, что самые маленькие компьютеры будут созданы на совершенно другой элементной базе. Дрекслер предполагает, что такой базой может стать нано механика. Дрекслер предложил механические конструкции для основных компонент нано компьютера — ячеек памяти, логических гейтов. Основными их элементами являются вдвигаемые и выдвигаемые стержни, взаимно запирающие движение друг друга.

При ширине стержня в несколько атомных размеров (например, при использовании углеродных нано трубок) компьютер эквивалентный современному, содержащему 1 млн. транзисторов может иметь объём в 0.01 мк3 ноль целых одну сотую микрона кубического, компьютер с памятью в 1 терабайт — объём в 1 мк3 один микрометр кубический. Как и в случае с нано электроникой, быстродействие нано механического компьютера будет определяться возможностью отвода тепла. Расчёты Дрекслера показывают, что при температуре окружающей среды ~300°К на один ватт рассеиваемой мощности такой компьютер будет осуществлять ~1016 операций в секунду. При мощности 100 нВт (предполагается, что такую мощность сможет без специального охлаждения рассеять упомянутый выше компьютер с объёмом 0.01 мк3 одна сотая микрометра в кубе) это даёт производительность 109 операций в секунду, что примерно эквивалентно мощному современному настольному компьютеру. Пока рано говорить, будут ли нано технические устройства середины двадцать первого века похожи на те, которые рисуют сейчас последователи Дрекслера. Более вероятным представляется, что использование многочисленных электрических, магнитных, фотонных, квантово-механических и других эффектов сделает нано мир ещё богаче и позволит построить технологию ещё более удивительную, чем та, которую увидел Дрекслер.

Существа разума

МОЛЕКУЛЯРНЫЕ АССЕМБЛЕРЫ сделают такую революцию, какой не было со времён появления рибосом — примитивных ассемблеров в клетке. Получающаяся в результате нанотехнология может помочь распространению жизни вне Земли — шаг, не имеющий аналогов, начиная с распространения жизни вне морей. Это может помочь машинам обрести разум — шаг, не имеющий параллелей, с тех пор как разум появился в приматах. И это может позволять нашим умам обновлять и переделывать наши тела — шаг, вообще не имеющий аналогов. Эти революции принесут опасности и возможности, слишком обширные, чтобы их могло вместить человеческое воображение. Порядок может появляться из хаоса без чьих- либо распоряжений: хорошо организованные кристаллы конденсировались из бесформенного межзвездного газа намного раньше Солнца, Земли или появления жизни. Из хаоса также появляется кристаллический порядок и при более знакомых обстоятельствах. Вообразите молекулу, возможно — правильную по форме, а возможно — неравномерную и узловатую, как корень имбиря. Теперь вообразите большое число таких молекул, перемещающихся беспорядочно в жидкости, переворачиваясь и толкаясь, как алкоголики, в невесомости и темноте. Вообразите испаряющуюся и охлаждающуюся жидкость, что заставляет молекулы быть ближе друг к другу, замедляя их движение. Будут ли эти беспорядочно перемещающиеся молекулы странной формы просто собираться в беспорядочных «кучах»? В общем случае — нет.

Обычно они будут устанавливаться в кристаллическую структуру, каждый аккуратно устраиваясь напротив своих соседей, формируя строки и столбцы, такие же совершенные, как шахматная доска, хотя часто более сложные. Этот процесс не включает ни волшебство, ни какие-то специальные свойства молекул и квантово-механических сил. Не требуется даже специальных соответствующих друг другу форм, которые позволяют молекулам белка самостоятельно собираться в машины. Если положить мраморные шарики одинакового размера на поднос и встряхнуть, они также образуют правильные рисунки. Кристаллы растут путём проб и удалением ошибок, путём варьирования и селекции. Никакие крошечные руки их не собирают. Кристалл может начинаться со случая молекул, собирающихся в группу: молекулы блуждают, сталкиваются и собираются в группы случайным образом, но группа держится вместе лучше всего, когда она упакована в правильную кристаллическую структуру. Далее в первоначальный маленький кристалл ударяются другие молекулы. Некоторые тыкаются в неправильные места или с неправильной ориентацией; они плохо прилипают и от колебаний вновь отваливаются. Другие случайно попадают нужным образом; они лучше прилипают и часто остаются. Слой строится на слое, расширяя кристаллическую структуру. Хотя молекулы сталкиваются случайным образом, они не прилипают случайно. Порядок растёт из хаоса путём варьирования и селекции. В росте кристаллов каждый слой образует шаблон для следующего. Однородные слои накапливаются и формируют твердый блок. В клетках нити ДНК или РНК также могут служить в качестве шаблонов при помощи ферментов, которые действуют как молекулярные копировальные машины.

Но элементы, из которых строятся нити нуклеиновых кислот, могут быть устроены во многих различных последовательностях, и нить шаблона может отделиться от копии. И нить, и её копия могут далее снова быть скопированы. Представьте себе нить РНК, плавающую в испытательной пробирке вместе с копировальными машинами и элементами РНК. Нить кувыркается и изгибается, пока она не наталкивается на копировальную машину в правильном положении, чтобы слипнуться. Элементы толкутся вокруг, пока один нужного вида не встретит копировальную машину в правильном положении, которая соответствует нити шаблона. Как только соответствующие элементы ухитряются попасть в нужное положение, машина захватывает их и привязывает их к растущей копии; хотя элементы сталкиваются случайным образом, машина связывает выборочно. В конце концов, машина, шаблон и копия разъединяются.

История жизни — история гонки вооружения на базе молекулярных машин. Сегодня, в то время как эта гонка подходит к новой и более быстрой стадии, мы должны убедиться, что мы понимаем только, насколько глубокие корни имеет эволюция. Во времена, когда идеей биологической эволюции часто пренебрегают в школах, и она иногда подвергается нападкам, мы должны помнить, что доказательства её прочны как скала и также распространены, как клетки. В течение столетий геологи изучали камни, чтобы читать прошлое Земли. Уже давно они нашли морские раковины высоко в разрушившейся и рухнувшей скале горных цепей. К тысяча семьсот восемьдесят пятому году, за семьдесят четыре года до ненавистной книги Дарвина, Джеймс Хуттон заключил, что грязь с морского дна была спрессована в камень и была поднята к небесам силами, пока ещё не понятными. Что ещё могли думать геологи, если сама природа врала?

Каменная книга делает запись форм давно умерших организмов, однако живые клетки также несут записи, генетические тексты, которые только теперь могут быть прочитаны. Так же как с идеями о геологии, наиболее важные идеи относительно эволюции были известны прежде, чем Дарвин взял в руки перо.

Гены походят на рукописи, написанные в четырёхбуквенном алфавите. Во многом так же, как сообщение может принимать много форм на обычном языке (выразить идею с использованием совершенно различных слов не слишком трудно), так же различные генетические слова могут направить строительство идентичных белковых молекул. Более того, белковые молекулы с различными особенностями устройства могут выполнять одинаковые функции. Совокупности генов в клетке подобны целой книге, а гены — подобны старым рукописям, они копировались и копировались неаккуратными переписчиками.

Глобальная гонка технологий ускорялась в течение миллиардов лет. Слепота земляного червя не могла блокировать развитие зорких птиц. Маленький мозг и неуклюжие крылья птицы не могли блокировать развитие человеческих рук, умов и стреляющих ружей. Аналогично, местные запреты не могут блокировать развитие военной и коммерческой технологии. По- видимому, мы должны управлять гонкой технологий или умереть, однако сила технологической эволюции делает из анти технологических движений посмешище: демократические движения за местные ограничения могут ограничить только мировые демократии, но не мир в целом. История жизни и потенциал новых технологий подсказывают некоторые решения.

Человеческий разум, однако, намного более тонкая машина имитации, чем любая простая белковая машина или ассемблер. Голос, письмо и рисунок могут передать конструкции из разума к разуму прежде, чем они примут форму как аппаратные средства. Идеи, стоящие за методами разработки, ещё более тонкие: более абстрактные, чем аппаратные средства, они копируются и функционируют исключительно в мире разума и систем символов. Там, где гены эволюционировали в течение поколений и эпох, мысленные репликаторы пока эволюционируют в течение дней и десятилетий. Подобно генам, идеи расщепляются, объединяются и принимают многообразные формы (гены могут быть расшифрованы из ДНК в РНК и снова использованы; идеи могут быть переведены с языка на язык). Наука не может пока описать нейронные структуры, которые воплощают идеи в мозгу, но любой может видеть, что идеи мутируют, воспроизводятся и конкурируют. Идеи подвержены эволюции.

Элементы воспроизводящихся мысленных структур называются «мимами» (англ. «тете»). Примеры мимов — мелодии, идеи, общеупотребительные выражения, мода в одежде, способы производства горшков и постройки арок. Так же, как гены размножаются в среде генов, перескакивая от тела к телу (от поколения к поколению) через сперму или яйца, так же и мимы размножаются в среде мимов, перескакивая из мозга в мозг посредством процесса, который в широком смысле может называться имитацией.

Мимы копируются, потому что люди учатся и учат других. Они изменяются, потому что люди создают новые и неправильно истолковывают старые. Они подвергаются селекции (отчасти), потому что люди не верят или повторяют все, что слышат. Так же как молекулы РНК из испытательной пробирки конкурируют за ограниченные в количестве копировальные машины и строительные элементы, мимы должны конкурировать за ограниченный ресурс — человеческое внимание и усилия. Так как мимы формируют поведение, их успех или неудача — это жизненно важный вопрос. Так же как вирусы мимы научились побуждать клетки производить вирусы, так же слухи научились звучать правдоподобно и пикантно, побуждая повторение. Спросите, не является ли слух правдой, а как он распространяется. Опыт показывает, что идеям, научившимся быть успешными репликаторами, нужно иметь лишь очень немного от правды.

Принципы эволюционного изменения, имеющие глубокие корни, будут формировать развитие нанотехнологии, даже когда различие между аппаратными средствами компьютеров и жизнью начнёт стираться. Эти принципы показывают многое из того, что мы можем и не можем надеяться достичь, и они могут помочь нам сконцентрировать наши усилия, чтобы формировать наше будущее. Они также говорят нам много о том, что мы можем и не можем предсказать, потому что они управляют эволюцией не только материального, но и эволюцией самого знания.

Что мы знаем о мутации ДНК?

Жизнь кажется нам (живым) каким-то особенным феноменом среди прочих природных явлений. Однако, присмотревшись, можно увидеть в такой позиции всего лишь жизнецентризм. Эволюция видов происходит благодаря накоплению устойчивых форм, которое действует и в неживой природе. Основа земной жизни, набор хромосом в живой клетке, изобреталась природой миллиард лет. После этого жизнь оккупировала Землю и стала практически неистребимой. Устойчивость такого химического объекта, как ДНК обеспечивается её способностью к самокопированию при наличии подходящего для построения копий биохимического материала. Наверно, вначале природа изобрела не ДНК, а некую пока не реконструированную химическую реакцию копирования. С её открытием началась цепная реакция удвоения количества нового химического вещества. На огромное количество этого вещества начал действовать естественный отбор, результатом которого стало построение предка молекулы ДНК вместе с её средой обитания — клеткой. За миллиарды лет эволюция выработала только одно вещество, способное к самокопированию. ДНК вместе с соответствующей данному виду клеткой есть результат борьбы химических форм за устойчивость. То, что оказалось не устойчивым, исчезло. Устойчивость (жизнеспособность) определённого вида ДНК обеспечивается тем, что соответствующая клетка и организм способны обеспечить себе условия для выполнения копирования. Процесс деления клетки начинается тогда, когда имеются в наличии практически все химические материалы, необходимые для построения копии ДНК.

Если поступление этих материалов в клетку задерживается, то процесс копирования ДНК приостанавливается вплоть до гибели клетки. Известно, каким образом в ДНК закодировано производство белков. Но как информация о форме и образе жизни живого существа, может быть выведена из кодировки ДНК? Клетка и живое существо — это биологические формы, способствующие устойчивости определённого набора хромосом. Конечно, удобнее и уместнее говорить об устойчивости вида живых существ. Живой организм, возникший как колония клеток определенного вида, призван своей жизнедеятельностью обеспечить себя, то есть каждую клетку колонии, необходимым химическим материалом в нужных пропорциях. Раз уж это важно для выживания, то необходимо учитывать и интересы своих соплеменников. Именно это является причиной формирования определенного вида с его поведением и формой. Вместе с модификацией вида, способствующей его устойчивости, модифицируется и набор хромосом. Некоторые виды в такой борьбе изменяются и становятся сильнее. Другие вымирают. Итак, хранящуюся в ДНК программу производства белков можно интерпретировать как информацию о том наборе химических веществ, который необходим для деления клетки. Эта информация очень опосредованно связана с формой и поведением живого существа. Большое количество элементов в ДНК позволяет выполняет тонкую регулировку химического состава клетки. В зависимости от деятельности окружающих клеток, то есть от окружающих химических и механических воздействий, клетка изменяет свою жизнь так, чтобы приобрести необходимые вещества для построения копии набора хромосом.

Это особенно заметно на этапе морфогенеза. Вот почему у живых существ формируются ткани и органы, выполняющие химические, механические и другие функции для обеспечения выживания вида. Механизм морфогенеза существенно использует саморегулирование активности ДНК в зависимости от биохимического состава клетки. Изменение молекулы ДНК, например, в результате мутации, приводит к изменению жизнедеятельности и условий деления клетки. Если в результате деления такой клетки был построен живой организм, то каждая клетка организма содержит копию изменённой молекулы ДНК, что должно отразиться на функциях (и даже анатомии) всех тканей и органов. Изменения функций одних органов может оказаться малозаметным, а других — сильным, вплоть до полного нарушения их нормальной работы. Это может выглядеть как изменение каких-либо существенных признаков живого организма. Поскольку каждый ген управляет синтезом определённого белка, а ассортимент белков не велик, то генетическое изменение может наблюдаться, как «включение» или «отключение» определённой функции или признака организма. Однако, поскольку одинаковые ДНК содержатся во всех клетках организма, то в общем случае, изменение ДНК должно влиять на все функции организма. ДНК не может содержать участков (генов), отвечающих строго за один признак. Тем не менее, модификация некоторых «генов» может привести к «полезным» изменениям организма.

Генетические алгоритмы — это мощный инструмент для решения сложных задач. Они нашли применение в оптимизации, искусственном интеллекте, инженерии и других областях. В основе генетических алгоритмов лежат принципы, заимствованные из биологии и генетики. Напомним: основная идея генетических алгоритмов состоит в создании популяции особей (индивидов), каждая из которых представляется в виде хромосомы. Любая хромосома есть возможное решение рассматриваемой оптимизационной задачи. Для поиска лучших решений необходимо только значение целевой функции, или функции приспособленности. Значение функции приспособленности особи показывает, насколько хорошо подходит особь, описанная данной хромосомой, для решения задачи. Хромосома состоит из конечного числа генов, представляя генотип объекта, т.е. совокупность его наследственных признаков. Процесс эволюционного поиска ведется только на уровне генотипа. К популяции применяются основные биологические операторы: скрещивания, мутации, инверсии и др. В процессе эволюции действует известный принцип «выживает сильнейший». Популяция постоянно обновляется при помощи генерации новых особей и уничтожения старых, и каждая новая популяция становится лучше и зависит только от предыдущей. Фиксированная длина хромосомы и кодирование строк двоичным алфавитом преобладали в теории генетических алгоритмов с момента начала ее развития, когда были получены теоретические результаты о целесообразности использования именно двоичного алфавита. К тому же, реализация такого генетического алгоритма на ЭВМ была сравнительно легкой.

Все же, небольшая группа исследователей шла по пути применения в генетических алгоритмах отличных от двоичных алфавитов для решения частных прикладных задач. Одной из таких задач является нахождение решений, представленных в форме вещественных чисел, что называется не иначе как «поисковая оптимизация в непрерывных пространствах».

Возникла следующая идея: решение в хромосоме представлять напрямую в виде набора вещественных чисел. Естественно, что потребовались специальные реализации биологических операторов. Такой тип генетического алгоритма получил название непрерывного генетического алгоритма, или генетического алгоритма с вещественным кодированием.

Далее в тексте по аналогии с англоязычной терминологией для генетических алгоритмов с двоичным кодированием будет использоваться аббревиатура BGA (Binary coded), для генетических алгоритмов с непрерывными генами — RGA (Real coded).

Преимущества и недостатки двоичного кодирования

Прежде чем излагать особенности математического аппарата непрерывных генетических алгоритмов, остановимся на анализе достоинств и недостатков двоичной схем кодирования. Как известно, высокая эффективность отыскания глобального минимума или максимума генетическим алгоритмом с двоичным кодированием теоретически обоснована в фундаментальной теореме генетических алгоритмов («теореме о шаблоне»), доказанной Холландом.

Ее подробное освещение и доказательство можно найти в соответствующих источниках. Ее суть в том, что двоичный алфавит позволяет обрабатывать максимальное количество информации по сравнению с другими схемами кодирования. Однако двоичное представление хромосом влечет за собой определенные трудности при поиске в непрерывных пространствах большой размерности, и когда требуется высокая точность найденного решения. В BGA для преобразования генотипа в фенотип используется специальный прием, основанный на том, что весь интервал допустимых значений признака объекта [ai, bi] разбивается на участки с требуемой точностью. Заданная точность р определяется выражением

где N — количество разрядов для кодирования битовой строки.

Эта формула показывает, что р сильно зависит от N, т.е. точность представления определяется количеством разрядов, используемых для кодирования одной хромосомы. Поэтому при увеличении N пространство поиска расширяется и становится огромным.

Известный книжный пример: пусть для 100 ста переменных, изменяющихся в интервале [-500; 500], требуется найти экстремум с точностью до шестого знака после запятой. В этом случае при использовании генетических алгоритмов с двоичным кодированием длина строки составит 3000 три тысячи элементов, а пространство поиска — около Ю1000 хромосом.

Эффективность BGA в этом случае будет невысокой. На первых итерациях алгоритм потратит много усилий на оценку младших разрядов числа, закодированных во фрагменте двоичной хромосомы. Но оптимальное значение на первых итерациях будет зависеть от старших разрядов числа. Следовательно, пока в процессе эволюции алгоритм не выйдет на значение старшего разряда в окрестности оптимума, операции с младшими разрядами окажутся бесполезными. С другой стороны, когда это произойдет, станут не нужны операции со старшими разрядами — необходимо улучшать точность решения поиском в младших разрядах.

Такое «идеальное» поведение не обеспечивает семейство алгоритмов BGA, т.к. эти алгоритмы оперируют битовой строкой целиком, и на первых же эпохах младшие разряды чисел «застывают», принимая случайное значение. В классических генетических алгоритмов разработаны специальные приемы по выходу из этой ситуации. Например, последовательный запуск ансамбля генетических алгоритмов с постепенным сужением пространства поиска.

Есть и другая проблема: при увеличении длины битовой строки необходимо увеличивать и численность популяции.

Как уже отмечалось, при работе с оптимизационными задачами в непрерывных пространствах вполне естественно представлять гены напрямую вещественными числами. В этом случае хромосома есть вектор вещественных чисел. Их точность будет определяться исключительно разрядной сеткой тем компьютером, на котором реализуется real-coded алгоритм. Длина хромосомы будет совпадать с длиной вектора-решения оптимизационной задачи, иначе говоря, каждый ген будет отвечать за одну переменную. Генотип объекта становится идентичным его фенотипу.

Вышесказанное определяет список основных преимуществ real-coded алгоритмов:

Использование непрерывных генов делает возможным поиск в больших пространствах (даже в неизвестных), что трудно делать в случае двоичных генов, когда увеличение пространства поиска сокращает точность решения при неизменной длине хромосомы.

Одной из важных черт непрерывных генетических алгоритмов является их способность к локальной настройке решений.

Использование RGA для представления решений удобно, поскольку близко к постановке большинства прикладных задач. Кроме того, отсутствие операций кодирования/декодирования, которые необходимы в BGA, повышает скорость работы алгоритма. Как известно, появление новых особей в популяции канонического генетического алгоритма обеспечивают несколько биологических операторов: отбор, скрещивание и мутация. В качестве операторов отбора особей в родительскую пару здесь подходят любые известные из BGA: рулетка, турнирный, случайный. Однако операторы скрещивания и мутации не годятся: в классических реализациях они работают с битовыми строками. Нужны собственные реализации, учитывающие специфику real-coded алгоритмов.

Оператор скрещивания непрерывного генетического алгоритма, или кроссовер, порождает одного или нескольких потомков от двух хромосом. Собственно говоря, требуется из двух векторов вещественных чисел получить новые векторы по каким-либо законам. Большинство real-coded алгоритмов генерируют новые векторы в окрестности родительских пар. Для начала рассмотрим простые и популярные кроссоверы.

Пусть С1= (с11,с21,…,сп1) и С2= (с12,с22,…,сп2) -две хромосомы, выбранные оператором селекции для скрещивания. После формулы для некоторых кроссоверов приводится рисунок — геометрическая интерпретация его работы. Предполагается, что ck1 <=ck2 и f (C1)> =f (C2).

Плоский кроссовер (flat crossover): создается потомок H= (h1,…,hk,…,hn), hk, k=l,…, п — случайное число из интервала [е^Ск2] *

Простейший кроссовер (simple crossover): случайным образом выбирается число к из интервала {1,2,…,п-1} и генерируются два потомка

Hl= (c11,c21,…,ck1,ck+12,…,cn2) и H2= (c12,c22,…,ck2,ck+11,…,cn2).

Арифметический кроссовер (arithmetical crossover): создаются два потомка H1= (h11,…,hn1), ^ (hi2,…,!^2), где hk1=w*ck1+ (l-w) *ck2, hk2=w*ck2+ (l-w) *ck1, k=l,…,n, w либо константа (равномерный арифметический кроссовер) из интервала [0;1], либо изменяется с увеличением эпох (неравномерный арифметический кроссовер).

Геометрический кроссовер (geometrical crossover): создаются два потомка

H1=(hI‘,~..hn1), H2= (h,2, -,h„2), где hk> = (cklr* (ck2) lw, (ck2r* (ckl) lw, w — случайное число из интервала [0;1].

Линейный кроссовер (linear crossover): создаются три потомка Hq= (h1q,…,hkq,…,hnq), q=l,2,3, где hk1=0.5*ck1+0.5*ck2, hk2=1.5*ck1—0.5*ck2, hk3=-0.5*ck1+1.5*ck2. На этапе селекции в этом кроссовере отбираются два наиболее сильных потомка.

Дискретный кроссовер (discrete crossover): каждый ген hk выбирается случайно по равномерному закону из конечного множества {ц1,^2}.

Расширенный линейчатый кроссовер (extended line crossover): ген hk=ck1+w* (ck2“ck1b w “ случайное число из интервала [-0.25;1.25].

Эвристический кроссовер (Wright’s heuristic crossover). Пусть Cx — один из двух родителей с лучшей приспособленностью. Тогда hk=w* (ck1-ck2) +ck1, w- случайное число из интервала [0;1].

Нечеткий кроссовер (fuzzy recombination, FR-d crossover): создаются два потомка Нх= (h11,…,hn1), Н2= (h11,…/hn2). Вероятность того, что в i-том гене появится число v±, задается распределением p (v±) e {F (с^.1), F (ck2)}, где F (ck1), F (ck2) — распределения вероятностей треугольной формы (треугольные нечеткие функции принадлежности) со следующими свойствами (ck1 <=ck2 и 1= | с^-с^ |) :

Параметр d определяет степень перекрытия треугольных функций принадлежности, по умолчанию d=0.5.

В качестве оператора мутации наибольшее распространение получили: случайная и неравномерная мутация (random and non-uniform mutation).При случайной мутации ген, подлежащий изменению, принимает случайное значение из интервала своего изменения. В неравномерной мутации значение гена после оператора мутации рассчитывается по формуле:

Сложно сказать, что более эффективно в каждом конкретном случае, но многочисленные исследования доказывают, что непрерывные генетические алгоритмы не менее эффективно, а часто гораздо эффективнее справляются с задачами оптимизации в многомерных пространствах, при этом более просты в реализации из-за отсутствия процедур кодирования и декодирования хромосом.

Рассмотренные кроссоверы исторически были предложены первыми, однако во многих задачах их эффективность оказывается невысокой. Исключение составляет BLX-кроссовер с параметром alpha=0.5-OH превосходит по эффективности большинство простых кроссоверов. Позднее были разработаны улучшенные операторы скрещивания, аналитическая формула которых и эффективность обоснованы теоретически. Рассмотрим подробнее один из таких кроссоверов — SBX.

SBX кроссовер

SBX (англ.: Simulated Binary Crossover) — кроссовер, имитирующий двоичный. Был разработан в тысяча девятьсот девяносто пятом году исследовательской группой под руководством Deb’a. Как следует из его названия, этот кроссовер моделирует принципы работы двоичного оператора скрещивания.

SBX кроссовер был получен следующим способом. У двоичного кроссовера было обнаружено важное свойство — среднее значение функции приспособленности оставалось неизменным у родителей и их потомков, полученных путем скрещивания. Затем автором было введено понятие силы поиска кроссовера (search power). Это количественная величина, характеризующая распределение вероятностей появления любого потомка от двух произвольных родителей. Первоначально была рассчитана сила поиска для одноточечного двоичного кроссовера, а затем был разработан вещественный SBX кроссовер с такой же силой поиска. В нем сила поиска характеризуется распределением вероятностей случайной величины $:

В

формуле и (0,1) — случайное число, распределенное по равномерному закону, пе [2,5] — параметр кроссовера.

На рисунке приведена геометрическая интерпретация работы SBX кроссовера при скрещивании двух хромосом, соответствующих вещественным числам 2 и 5. Видно, как параметр п влияет на конечный результат: увеличение п влечет за собой увеличение вероятности появления потомка в окрестности родителя и наоборот.

Эксперименты автора SBX кроссовера показали, что он во многих случаях эффективнее BLX, хотя, очевидно, что не существует ни одного кроссовера, эффективного во всех случаях. Исследования показывают, что использование нескольких различных операторов кроссовера позволяет уменьшить вероятность преждевременной сходимости, т.е. улучшить эффективность алгоритма оптимизации в целом. Для этого могут использоваться специальные стратегии, изменяющие вероятность применения отдельного эволюционного оператора в зависимости от его «успешности», или использование гибридных кроссоверов, которых в настоящее время насчитывается несколько десятков. В любом случае, если перед Вами стоит задача оптимизации в непрерывных пространствах, и Вы планируете применить эволюционные техники, то следует сделать выбор в пользу непрерывного генетического алгоритма. Особенности при создании индуктивной катушки

Процесс распознавания информационных энерго форм сопряжен с их преобразованием в мыслеформы, то есть в слова осмысленной речи. Очевидно, что наиболее плодотворным и непосредственным методом изучения физики энерго форм будет самопознание человеком своей способности мыслить, ибо при этом он может использовать самый чувствительный к энерго формам инструмент — свой мозг. В качестве примера такого подхода к изучению влияния энерго форм внешней среды на работу мозга можно привести работу, в которой установлена связь механизма спонтанной речи с функциональной асимметрией мозга. Безмолвное повторение молитвы «Отче наш» усиливало функциональный дисбаланс между полушариями, что проявлялось в ускорении вращения тела человека, совершающего бег на месте. Причем величина и знак этого эффекта зависели от пола и возраста человека, а также от различных факторов внешней среды, в том числе и от факторов, которые можно отнести к действиям энерго форм гравитационной, электромагнитной и нейтринной природы. Возмущающее действие энерго форм на нейтрон, приводящее к его распаду на протон электрон и антинейтрино (Ь-распад).

В энергетике зрения, электромагнитной по своей сути, большую роль играет энергия реликтового излучения, кроме того, в основе метаболизма стекловидного тела глаза лежит рудиментарный процесс расщепления глюкозы по механизму гликолиза, то есть безучастия кислорода. Несмотря на свою низкую эффективность по сравнению с процессом окисления глюкозы гликолиз в стекловидном теле глаза, очевидно, сохранился как «аварийный» режим энергообеспечения мозга, рассчитанный на те кратковременные ситуации, когда, по тем или иным причинам, возникает кислородно-глюкозное голодание мозга. Можно предположить, что именно благодаря энергетики глаз сохраняется возможность вывода мозга из состояния клинической смерти на протяжении пятнадцати минут. Существует зеркальная асимметрия энерго форм, генерируемых в левом и правом глазном яблоке. Оптически активная среда стекловидного тела глаза в процессе онтогенеза может приобретать свойство хиральности под воздействием асимметричной энерго формы. Процесс конденсации фотоноподобных энерго форм (реликтовых) в стекловидном теле глаза эффективно идет в состоянии полудремы или на стадии сна с быстрыми движениями глаз, период которой близок к пятнадцати минутам. Данные энерго форм воспринимаются мозгом, как правило, при пробуждении в виде белого Света. Кроме того, хиральная метрика нейтринных энерго форм может отвечать за механизм «закручивания» потока фотонов в спираль. Винтовые траектории фотонов в потоке прописывают макрометрику нейтринных энерго форм эфира. Сам поток фотонов, приобретая момент импульса, заставляет вращаться мелкие бусины.

Равенство плотностей электромагнитной и нейтринной энергий Вселенной согласуется с тем, что основной энергетической реакцией на всех этапах ее развития, включая момент ее сотворения, является бета-распад нейтрона. Всё это явиляется следствием закона сохранения импульса при бета- распаде, обеспечившим равенство импульсов антинейтрино и Т-фотона, захваченного электроном. Движение электрона, являясь результатом взаимодействия связанного с ним Т-фотона с электромагнитной метрикой эфира, реагирует на изменения последней, о чем свидетельствуют опыты по ускорению электронов и других заряженных частиц в ускорителях, а также эффект Аронова — Бома. Интерференция электронов, пролетающих мимо магнита может быть связана с тем, что даже при полном экранировании магнитного поля за экран выходят потоки эфира (Света), соответствующие электрической составляющей энерго форм эфира, образующих поток энергии магнитного поля. Взаимодействия Светов Т-фотонов электронов с электрической метрикой эфира, промодулированной Светами энерго форм магнитного поля, приведут к соответствующей корреляция пространственной плотности суммарного потока электронов, что и даст на экране интерференционную картину.

Результаты опытов по изучению влияние экранированного магнитного поля на подвижность инфузорий и химическую реакцию свидетельствуют о том, что электрическая поляризация эфира или максимальный радиус Светов, образующих атомосферу замкнутого магнитного потока, в два три раза больше радиуса кривизны магнитных силовых линий. О чувствительности метаболизма инфузорий именно к действию Светов свидетельствует снижение их двигательной активности вблизи с экранированным магнитным полем тогда, как прямое воздействие на инфузории магнитного поля никак не сказывалось на их подвижности. Этот результат служит косвенным подтверждением ведущей роли электрической составляющей биоактивных энерго форм в акцепции внешних энерго форм по механизму квантового бутстрапа. Корреляция Светов косных квантовых систем, лежащая в основе кооперативных эффектов, возможна только при температурах близких к абсолютному нулю. В этом случае энергия Т- фотонов сравнима с энергией взаимодействия моментов импульса (спинов) частиц, что и обусловливает обобщение атмосфер отдельных частиц с формированием единой квантовой макросистемы Светов. Этот процесс иллюстрирует Бозе-конденсация, в результате которой гелий приобретает качество сверхтекучести, свойственное потокам энерго формам эфира. Коррелированную систему Светов можно сравнить с п-системой электронных орбиталей в органической молекуле. И также, как молекула с длинной п-системой поглощает видимый свет, так и квантовая макросистема через кооперативные эффекты приобретает повышенную чувствительность к внешним энерго формам различной природы.

Примером такой системы могут служить магнитометры СКВИД, позволяющие измерять магнитные поля мозга, величина которых составляет 10'9 (десять в минус девятой степени), долю от величины магнитного поля земли. По тем же причинам спиново-поляризованные пучки частиц или охлажденный до Ю’10К (десять в минус десятой степени Кельвинов) газ из атомов натрия приобретают новые качества, которые манифестируют свойства энерго форм эфира. Явление магнитного резонанса используется для обнаружения и измерения электрических и магнитных взаимодействий электронов и ядер в макроскопических количествах вещества. Это явление обусловлено парамагнитной ориентацией электронного и ядерного токов внешним полем и их ларморовской прецессией относительно направления внешнего поля. Частота ларморовской прецессии пропорциональна напряженности магнитного поля, приложенного в области нахождения прецессирующего электрона или ядра. Когда соседние частицы дают вклад в локальное магнитное поле, он измеряется по сдвигу частоты прецессии. Дополнительный сдвиг частоты прецессии может произойти также за счет неоднородных электрических полей, создаваемых соседними частицами. Эксперименты, в которых прослеживается отклик атомов на магнитное поле, дают ключевую информацию об атомной механике. Ларморовская прецессия атомов и других частиц в магнитном поле состоит в том, что средний магнитный момент атомов периодически изменяет направление. Механическим аналогом прецессии служит вращающийся волчок.

Действие вращающего момента, например на атом газа, приводит к гироскопическому эффекту, при котором инерция атома проявляется как момент импульса. Иными словами, воздействие внешнего постоянного магнитного поля В на атомный контур стоком аналогично воздействию силы тяжести на вращающийся волчок и описывается аналогичным уравнением. Вращающий момент М волчка стремится опустить его центр масс, поворачивая ось вращения относительно точки опоры. В случае атома с кольцевым током вращающий момент М, определяемый равенством М- [ц-В], стремится повернуть атом вокруг его центра масс. В обоих случаях воздействие вращающего момента изменяет момент импульса J, обусловленный вращением волчка или циркуляцией носителей тока в атоме. Уравнение движения имеет вид: М = dJ/dt. Векторная добавка dJ/dt к мгновенному значению момента импульса J вызывает прецессию его направления относительно оси, вертикальной в случае волчка и параллельной вектору индукции внешнего магнитного поля В в случае атома. В ходе прецессии угол между J и осью прецессии остается постоянным. Угловая скорость прецессии обычно описывается вектором со, параллельным этой оси: dJ/dt = [оо-J]. Таким образом, мы видим, что атомы могут прецессировать вокруг направления приложенного внешнего магнитного поля. Схема экспериментальной установки изображена:

Схематическое изображение установки для эксперимента по магнитному резонансу. Резонанс достигается в радиочастотном диапазоне. Катушка (а) и резонатор (6) присоединяются к источникам переменного поля и измерителям потери мощности.

Исследуемый образец помещается внутрь радиочастотной катушки или микроволнового резонатора, расположенных между полюсами магнита. Крайне высокая точность настройки установки и ее чувствительность при определении поглощаемой мощности — главное преимущество метода магнитного резонанса. В стандартной экспериментальной методике частота колебаний ш поперечного поля поддерживается постоянной и резонанс достигается с помощью изменения напряженности поля В0, что приводит к медленному изменению частоты прецессии уВ0. На экране осциллографа при этом можно наблюдать компоненту М, колеблющуюся либо в противофазе с управляющим поперечным полем Вхсos cot (то есть поглощаемую мощность), либо в фазе с ним.

Сигналы магнитного резонанса протона в жидком водороде а) Потеря мощности, б) Компонента М, находящаяся в фазе с поперечным полем.

Магнитный резонанс наблюдается по изменению магнитного момента М образца вещества, помещенного во внешнее поле. Вектор М равен сумме средних моментов <ц> всех атомных систем, составляющих данный образец, обычно наблюдаемые изменения вектора М обусловлены прецессией моментов <ц> отдельных составляющих, например ядер атомов водорода. Средний магнитный момент <ц> атомной системы, возникающий в результате парамагнитной ориентации, обычно параллелен локальному полюВ0, которое мы считаем постоянным. Следовательно, если момент <ц> не отклоняется от направления В0 каким-либо возмущающим полем, то он не прецессирует вокруг В0. При отклонении момента <ц> возникает прецессия с частотой уВ0, гиромагнитное отношение у предполагается известным из других экспериментов. Отклонение <ц> происходит при наложении переменного поперечного поля напряженности Вхcos cot, если со совпадает с частотой прецессии уВ0. Такое совпадение частот и обеспечивает возникновение магнитного резонанса. Появление прецессии наблюдается чаще всего по поглощению энергии переменного поперечного поля. Эксперименты по магнитному резонансу позволяют найти распределение поля в веществе в местах расположения токов, для которых наблюдается этот резонанс. Например, в типичном эксперименте по обнаружению резонанса спиновых токов в органических веществах определяются напряженности магнитного поля в местах нахождения различных атомов водорода. Если напряженности В» поля в разных точках образца одинаковы, резонанс наблюдается на одной частоте, которая равна со при В,= В0 и отличается от нее на постоянную величину в противном случае. Изменение величины внутреннего поля от точки к точке приводит к возникновению резонанса на разных частотах.

Следующая тема: Жреческие школы руты

Химическим путём с разными компонентами атланты получали эликсир долголетия, дарующий человеку здоровье и физическое бессмертие.

Химики тех времён получали одни известные элементы из других известных элементов при помощи законов, не открытых, а закрытых нашими учёными. С общественной точки зрения, трансмутация и метаморфоза всегда являлись истинной сутью Бога. Бог действительно способен менять природу вещей. Произнесённое слово обретает форму за счёт мысли, вложенной в это слово. И когда чистый человек дает название какой — то конкретной вещи, последняя действительно преобразуется в субстанцию, обозначенную данным названием. Концентрированное воображение облекает любую мыслеформу в плоть. И наоборот. Дух ценит не достижение вами цели, а количество энергии, затраченное на достижение цели. Важен сам процесс. Наши мысли материальны и с их помощью мы сможем заглянуть в затонувшую Атлантиду. При словосочетании «жреческие школы» нам представляются мрачные своды тайных монастырей, сырые подземные помещения для страшных обрядов и таинственных ритуалов. Ничего подобного в столице Руты не было. Жреческие школы напоминали современные университеты. Они располагались в огромных небоскребах, имеющих 100—150 сто — сто пятьдесят этажей. Там, на застекленных небесах, и были оборудованы видеотехникой и электроникой просторные классы и прозрачные аудитории. Поэтому можно сказать в прямом и переносном смысле, что медицина в Атлантиде была на «высоком» уровне. Врачи трансплантировали руки, ноги и любые внутренние органы.

В физическом мире в результате пересадки органов одного человека другому пациент превращался в бомбу замедленного действия. В астральном мире после такой пересадки есть двое, страдающие оттого, что они являются «помесью». Один из них наполовину находится в астрале, то есть посещает астральный мир только во сне, другой же постоянно обитает в астрале. Но поскольку его сердце или другой орган все еще живет, между ним и человеком, которому принадлежит этот орган, существует симпатическая взаимосвязь посредством Серебряной Нити. Отторжение сердца донора проявлялось в ауре реципиента. Скорости вибраций аур двух людей несовместимы, поэтому обе души — и донор, и реципиент, обречены на невыразимые страдания. Они ослабляли друг друга, вносили ужасную дисгармонию в себя и окружающих. Нужным и богатым людям атланты при подобных операциях заменяли больные органы синтетическими. А бедным и ненужным иногда пришивали головы и другие части тел птиц, рыб и животных. Многочисленные летательные аппараты были совершенно иного типа, чем те, что используются теперь. Они работали на принципе антигравитации, энергия двигателя не расходовалась на преодоление силы тяжести, а шла на перемещение машины вперед. Для переноса вручную больших тяжестей использовались приборы, напоминающие современные безмены. На «крючок» подвешивался груз любого веса, но радостный человек прикладывал усилие для переноса предмета не более одного килограмма. Существовало несколько глобальных информационных сетей, что-то вроде нашего «Интернета». Только картинки в этих сетях были трехмерными, изображения предметов можно было пощупать, понюхать, лизнуть, укусить или заглянуть под них.

Одноместные и многоместные летающие машины доставляли любомудрых учеников жреческих школ на любой этаж в считанные минуты. Широкие окна аудиторий служили входом и выходом студентов и преподавателей в небесный храм наук. Давайте ненадолго заглянем в некоторые классы и аудитории.

Медицина

В одном из прозрачных классов преподаватель и студенты облачены в белые одежды. Здесь проходит практическое занятие по оживлению тела умершего. Вначале жрец при помощи портативного устройства опросил присутствующих на предмет знания теории. Затем из холодильной камеры два лаборанта доставили бездыханное человеческое тело. Жрец вызвал к «доске» симпатичную худенькую девушку с черными вьющимися волосами. Девушка ярко волнуется. Она чертит правой рукой в воздухе вокруг посиневшего тела четыре марсианские звезды — пентакли. Затем заученно произносит нужные мантры, вызывающие духов четырех Элементов. Заклинания дружно не работают. Учитель объясняет всему классу ошибку, и девушка чертит звезды в ином порядке. После грассирующих заклинаний следуют бойкие пассы руками и над холодным телом сгущается синий туман. Это явилась по срочному вызову душа умершего, но по каким-то причинам она не может заселить тело. Горбоносый жрец нехотя отсылает привидение в «Сад ожида-ния» и решает сам выяснить причину неудачи.

Он велит навострившимся ученикам наблюдать за его пульсирующей душой через экраны компьютеров, работающих в высокочастотном режиме. Учитель ложится на стол, делает десяток глубоких вдохов и лихо расслабляется. На экране мониторов студентам хорошо видно, как душа заводного учителя выходит из тела, специально задерживаясь на некоторых трудных моментах. Но вот она на цыпочках входит в другое тело и пытается его растормошить и поднять. Шевелится только половина тела, какие то неполадки в нервной системе мешают жрецу управлять рычагами поверженной человеческой машины. Вот заморгали глаза, зашлепали губы и синяя голова спросила голосом учителя наморщенную аудиторию о причине сбоя в управлении телом. Учащиеся быстро заиграли плясовую на белых клавишах компьютеров, сканируя нервную систему, сеть эфирных меридианов, работу 13 основных чакр распростертого человека. Первой «тянет руку» все та черноволосая девушка. Получив «добро», она переворачивает холодное тело, у которого в области шейных позвонков зияет глубокая резаная рана. Напряженными взмахами рук черноголов создает светящиеся энергетические шары и «замазывает» им рану. Над телом встают белые столбы оживающих чакр. Он начинают медленно раскручиваться по часовой стрелке и делиться на множество цветных воронок. Тело белеет, желтеет, розовеет и, наконец, встает на трясущиеся ноги и объявляет голосом жреца получасовой перерыв. Ученики, толкаясь шутками и смехом, вскакивают с мест и старательно бегут наперегонки в спортивные и игровые залы, расположенные небесами ниже.

физика

В соседнем классе идет работа с лучами видимого спектра. Жрец в желтой мантии опрашивает студентов, как стать невидимым для глаз простолюдинов. «К доске» вызывается высокий молодой человек с коричневой кожей и курчавыми волосами. Усилием воли он приказывает своей ауре не пропускать отраженный от него свет наружу. Минута и он становится невидим. Вторым выходит паренек туранского типа. Он создает мыслеформу эфирной перегородки, не пропускающей видимый свет между его телом и зрителями. Третьей вызывается высокая белокурая девушка с голубыми глазами. Она напрягает зрение и гипнотизирует класс до такой степени, что уходит незамеченной и садится на место. Потом выходит краснокожий юноша атлетического сложения. Он становится между жрецом и аудиторией и раскручивает электромагнитные поля своего тела. Сначала исчезают его ноги, потом туловище, а затем и голова с легким потрескиванием меняет частоту вибрации своих атомов. Через минуту юноша вновь начинает появляться в том же порядке: с легким шипением появляется голова, потом руки, туловище и ноги. Учитель театрально машет руками. Он не засчитывает красивый метод, как правильный ответ, так как студенты этого еще не проходили. Жрец достает коробку, наполненную разными кристаллами и самоцветами. Краснокожий юноша выбирает драгоценные камни, симпатизирующие друг другу. Затем он раскладывает выбранные самоцветы по периметру шапки и надевает головной убор. Дружный смех зала говорит о том, что у парня ничего не получилось. Жрец велит маленькой белокурой девушке исправить ошибку. Та быстро заменяет в раскладе два камня и, надев шапку, становится невидимой.

биология

Чтобы побывать на всех этажах жреческой школы и заглянуть в ее аудитории, у вас не хватит времени, а у меня — ног и бумаги для описания. Поэтому выберем наиболее интересный класс — «Биология» — и на этом сегодня закончим.

В биологическом классе шумно: студенты спорят о целесообразности недавнего эксперимента с облучением ДНК нового животного. Во время одной из лабораторных работ учащиеся поменяли местами две хромосомы в человеческой ДНК, а затем вырастили «из пробирки» неведомое животное: человеко — свинью. Хрюкающий великан имел 50 хромосом, скрученных в 12 спиралей ДНК. За счет этого четырехметровое чудовище было намного умнее и хитрее своих создателей. В то время клетки атлантов содержали 46 хромосом и 8 спиралей. Человекообразный вепрь взломал ночью металлические двери камеры, в которой содержался, и при помощи гипноза вышел мимо охраны из жреческой школы. Затем, перепугав жителей столицы, монстр ускакал в загородные рощи. Кое-как его поймали в пригородных садах и, усыпив наркозом, доставили обратно. Потенциальную угрозу сверхумного зверя решено было нейтрализовать при помощи облучения его клеток быстрыми волнами. Сегодня жрец огласил результаты ультракороткого облучения: у человекообразной свиньи осталось 42 хромосомы и две спирали ДНК. Учитель высказал предположение, что из этого чудища со временем получится хорошее и полезное домашнее животное.

Жрец в голубой мантии поднял руку. Все затихли. «Тема сегодняшнего занятия, произнес учитель, создание «Тела Света». После этого жрец принялся чопорно расхаживать в разные стороны класса. Внезапно его тело покрылось облаком серебристого тумана. Когда оно рассеялось, вместо учителя по классу вышагивал огромный тигр. Едва ученики пришли в себя, как полосатый зверь покрылся синим туманом и превратился в мастодонта. Затем последовала цепь непрерывных превращений и различных животных: ящера, кентавра, птеродактиля, крысу и других. Каждое животное, прежде чем изменить свою форму, окутывалось густой туманной оболочкой. Наконец, блестящим глазам изумленной аудитории предстала фигура их старого учителя. В это время другой человек, как две капли воды похожий на учителя, вошел в класс и, тыча желтым ногтем указательного пальца в сторону жреца, хрипловатым голосом назидательно произнес: «Это и есть Тело Света. Оно создается из эфирной субстанции и может принимать любые формы. С помощью своего Тела Света вы можете делать следующее: никогда не догадаетесь.

Заключение

Многие верования признают единого Бога и его сына Иисуса Христа. Настаёт переломный момент когда нужно признать существование Иисуса Христа. Открывая гигантский чёрный ящик мы не знаем с чем имеем дело, а следовательно человечество сможет уничтожить само себя. Такие выводы исходят из того, что бомбы изобретали разные. Китаю было предсказано стать единственной великой страной. Мне это не нравится. Давайте не воевать. Я предлагаю сразу при обучении мозга обучить его Библии, предоставить обучение священникам и призвать Бога, а затем Иисуса Христа. Развитая Атлантида стала развитой благодаря вере в Иисуса Христа. Другие попытки обойдутся нам апокалипсисом. Необходимо на основании того, что мы узнаем, создать школы подобные тому, которые были в Атлантиде. Психика человека — это высшая материя и с ней номер не пройдёт. Ошибок нужно избегать не только в поведении, но и в работе с сознанием человека. Первой задачей для выживания людей, состоит как раз в том, чтобы принять Иисуса Христа. Нам ничего не остаётся ведь мысль — это мировая энергия, а значит в конце концов компьютер станет сильнее. Нам никогда не везло с правительством они словно бараны топчутся на месте вместе с учёными. В конечном счёте правители столкнуться лбами поощряя своё самолюбие. Принципы горения огня ещё не открыты, что помешает одному государству взорвать весь ядерный запас другого государства. Машина — это ребёнок, которую нужно обучать, а поскольку мысль это мировая энергия, то его попытаются взять под контроль, что и требовалось доказать. Если вам непонятно, почитайте работы академика Бехтерева.

Eye — the unique chamber

Итак, вступление было большим теперь ближе к технической части проекта. РаЗум мозга — компьютерная программа? Если мы хотим создать думающую машину нам нужно отказаться от классического подхода и предложить свой, имея при этом веские основания. Критические оценки существующих представлений. Идея разумного подхода. Я называю электронный мозг не искусственный интеллект, а естественный, потому что он естественный всё остальное нерабочий материал. Итак, существующие представления о естественном интеллекте. Как это ни странно, но несмотря на многочисленность и обилия всяческих ресурсов до сих пор нет четкого обоснованного ответа на простейший изначальный вопрос: «что такое интеллект?». Существует только интуитивное представление о нем как об аналоге человеческого моЗга. Поэтому многие разработчики компьютерных программ и сложных технических устройств широко пользуются этой ситуацией, говоря что их разработка обладает естественным интеллектом. В связи с этим возникло множество «прикладных» теорий естественного интеллекта, рассматривающих естественный интеллект в основном как одну из многочисленных ветвей информатики. Соответственно и рассказ об естественном интеллекте в этих работах представляет собой обзор различных специфических алгоритмов. В чем отличие этих теорий от классической теории алгоритма и методов вычислительной математики и на каких основаниях их называют теориями естественного интеллекта, остается загадкой. Помимо этого есть работы научно- популярного (больше популярного) характера. Но там взгляд на естественный интеллект основан не на строгой стройной теории, а на интуитивных соображениях. А этого, конечно, мало для создания естественного интеллекта. Поскольку теория алгоритма и вычислительная математика — вещи достаточно серьезные, то постепенно первая ветвь взглядов на естественный интеллект становилась преобладающей. Настолько преобладающей, что сегодня в глазах большинства естественный интеллект оказался прочно связан с областью экспертных программ, нейронных сетей, генетических алгоритмов… всего и не перечислишь. Однако существует одно общее свойство, объединяющее их.

Алгоритм. В основе всех их лежит алгоритм — набор инструкций, заложенный в программу ее создателем. Посмотрим насколько реально отвечает алгоритм требованиям к естественному интеллекту, даже в его интуитивном понимании. Для этого осветим ряд вопросов: Зачем вообще нужны альтернативные подходы создания естественного интеллекта?.

В любой области естествознания альтернативные подходы к решению той или иной проблемы появляются тогда, когда становится ясно что традиционные пути не могут ее решить. Факты, доказывающие это предположение, делятся на практические и теоретические. В случае с естественным интеллектом можно указать следующие Замечания существующим путям его создания. Практические факты. Прежде чем перейти к их рассмотрению необходимо выяснить что в итоге мы хотим получить. Что должно представлять из себя это нечто, под названием ««искусственный интеллект». Когда только все это начинало создаваться, естественный интеллект виделся своим создателям ни много ни мало, а как искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. Немногие, правда, говорили об этом вслух — слишком уж грандиозной была Затея. Но конечная цель была именно такой. Так было в начале. Из этого представления об естественном интеллекте мы и будем исходить. Разумеется оно далеко не строгое, но чтобы провести критические оценки идей и решений в области естественного интеллекта, наработанных на сегодня, этого вполне хватит. Итак, что реально работающего мы имеем теперь? Конечно же это экспертные системы — компьютерные программы, 3аменяющие человека (вернее Заранее известный, хотя и довольно сложный, алгоритм его работы по решению однообразной Задачи) в некоторой отдельно взятой узкой области. Большего на сегодняшний день пока нет. Сравнивая теперь то что хотели и что имеем, приходим к однозначному практическому выводу — естественный интеллект не создан. Да простят создатели экспертных систем, но пока моЗг человека намного превосходит все их творения. И даже более того — за полувековую историю создания естественного интеллекта дело так и не сдвинулось с мертвой точки. Идеи, лежащие в основе всех экспертных систем, были придуманы еще в середине прошлого века. И если они действительно верны, то почему от них пока нет {фактической отдачи (увеличение быстродействия и объема обрабатываемой информации не в счет — оно достигается За счет улучшения аппаратуры)? Всем известно как далеко вперед шагнуло в последнее время программирование. Средства Интернета, обилие ресурсоемких графических операционных систем и приложений, анимационные компьютерные фильмы и игры, графика которых мало отличима от кино, виртуальная реальность — вот лишь небольшой перечень атрибутов информационной революции.

То, что вчера было доступно только узкому кругу профессионалов, сегодня можно увидеть где угодно — начиная с рабочих мест сотрудников офиса и Заканчивая домашними компьютерами. Даже беглого взгляда достаточно чтобы понять насколько несоизмерим уровень сегодняшнего программного обеспечения и того, что было всего каких-нибудь 10—20 десять — двадцать лет назад, не говоря уже про более ранние времена. Создается стойкое впечатление что принцип работы естественного интеллекта не имеет к программированию никакого отношения (да и как тут иметь — ведь результат работы любой программы предопределен заранее, в то время как от естественного интеллекта требуется самостоятельно находить изначально неизвестное решение). А иначе как объяснить тот колоссальный отрыв в развитии естественного интеллекта и обыкновенных программ? Ту пропасть, которая день ото дня становится все шире и шире. Не слишком ли сильно затянулся переход количества в качество? Что принципиально нового дали для конечного пользователя современные программы естественного интеллекта по сравнению с программами типа ЭЛИЗА (не учитывая, конечно, рост объема данных и скорости их переработки, полученных за счет улучшения аппаратных средств и алгоритмов работы с базами данных, не имеющих с естественным интеллектом ничего общего)? Ничего. Так же как и 50 пятьдесят лет назад мы не видим думающих машин способных успешно работать в автономном режиме в реальном (а не виртуальном) мире — основного что должен был дать естественный интеллект. Все средства естественного интеллекта, что мы имеем сейчас, фактически представляют из себя СУБД, работающие с сетевой моделью базы данных и имеющие возможность обработки нечетких данных заданного типа. Все это, конечно же, совершенно не то что хотелось бы иметь. В чем же причина такого Застойного состояния естественного интеллекта на фоне общего подоема уровня технических средств во второй половине 20 двадцатого века? Очевидно что возможны лишь две причины: либо прогресс в области разработки естественного интеллекта идет очень медленно, либо он не идет вовсе. Первое маловероятно, так как полвека (а серьезно заниматься проблемой естественного интеллекта начали сразу после 2-й мировой) срок немалый даже для решения сложных задач. За это время можно хотя бы если не решить Задачу, то уж во всяком случае наметить возможные пути ее решения и получить по ним конкретные обнадеживающие результаты.

Наиболее яркие «ровесники» естественного интеллекта — управляемый термоядерный синтез и полеты в космос уже дали кое-какие плоды. В устройствах термоядерного синтеза хоть и со скрипом, но все же был получен положительный энергетический эффект. К дальним планетам Солнечной системы и звездам мы еще не полетели, но уже есть пилотируемые орбитальные корабли и полет на Луну, автоматические межпланетные зонды. То есть прогресс идет, хотя и страшно медленно. С естественным интеллектом так не получилось: нет не только готового результата, даже возможных путей решения как не было, так и нет (все найденные к настоящему времени «пути» фактически сводятся к требованию увеличить мощность аппаратной части в несколько раз, давая при этом какие-то проценты выигрыша в производительности, т.е. все они являются экстенсивными). Есть лишь неуклонный рост болтовни, выдающей желаемое за действительное. Значит, приходится признать что прогресс естественного интеллекта не просто близок к нулю, а равен ему. Теоретические факты: Если бы основы на которых в настоящее время пытаются построить естественный интеллект и вправду содержали Зерно истины, то его бы уже «нащупали», т.к. работы ведутся достаточно интенсивно. Значит ошибочны именно изначальные предположения. «Вот те раз?» — скажут создатели экспертных систем. Ведь на этих основах простроены все современные и причем исправно работающие компьютерные программы. Совершенно верно. Но они — не естественный интеллект. Вот несколько теоретических фактов, показывающих неприменимость классического подхода. Для любого механизма можно построить программный эмулятор. А любая программа представляется в виде алгоритма. Таким образом все сказанное ниже можно распространить на алгоритм в любой его форме — аппаратной или программной.

При переходе механиЗм-> эмулятор особое внимание следует обратить на то, что в эмуляторе отражаются только те свойства механизма, что намеренно создавались его конструкторами.

Например эмулятор микропроцессора отражает его способность обрабатывать данные, но никак не химический состав, механические особенности (твердость, масса, пространственная конфигурация) и т.д.. Поскольку все без исключения свойства реального материального объекта учесть

невозможно (хотя бы уже из-за ограничений, накладываемых квантовой механикой) и учитывая что абсолютно все технические устройства появляются сперва как математическая модель в голове своего создателя, то с точки Зрения алгоритма работы устройства переход механизм-> эмулятор справедлив. Истинное поведение

механизма, формируемого всеми его свойствами, при этом может отличаться от поведения его математической модели (что и учитывается в разумной теории). Однако в классических представлениях об естественном интеллекте как о некой программе в любом случае рассматривается именно математическая модель объекта

алгоритм работы его эмулятора. Поэтому ограничения, присущие алгоритму, полностью сохраняют свою силу при анализе классических методик создания естественного интеллекта. Посмотрев определение алгоритма (например в энциклопедическом словаре по математике), видим что он состоит из 7-ми частей:

множество исходных данных

множество результатов

множество промежуточных результатов

правило начала

правило переработки

правило окончания

правило извлечения результата

Пока все множества и правила конечны все работает прекрасно. Но рассмотрим предельный случай — когда мощности указанных множеств (т.е. число их элементов) бесконечны. Что тогда мы будем иметь?

Теоретически вроде бы ничего существенного не происходит — скажем правило переработки типа у=х+1 будет выполняться одинаково, в не зависимости от того бесконечно количество чисел х или нет. Но вот на практике все далеко не так гладко. Алгоритм должен кто-то выполнять. Обычно этим занимается компьютер — конечная система. В результате чего возникает ограничение на х и у. Очевидно что все эти соображения легко переносятся с простых формул на более сложные правила начала, переработки и окончания. Так что никакой бесконечностью на практике и не пахнет. Для обычных программ этого и не нужно — число комбинаций состояний памяти современного компьютера настолько велико, что с легкостью позволяет решать любые Задачи такого типа. Но с естественным интеллектом такой номер уже не проходит — изначально нацеленный на объятие всего внешнего мира (поскольку от него требуется умение решать произвольную задачу), который как известно бесконечен, он требует предоставления ему бесконечных ресурсов. И как бы ни было велико число возможных состояний компьютера — по сравнению с бесконечностью оно ничто. Таким образом естественный интеллект просто не может быть универсальной программой — не хватит ни материальных, ни временных ресурсов для создания компьютера способного такую программу переработать (да и создать саму программу — тоже). Второе принципиальное ограничение, не позволяющее создать естественный интеллект на классических основах — ограничение множества исходных данных и результатов по типу элементов. Простейший пример — программа предназначенная для обработки целых чисел. Ни под каким соусом ее невозможно «Заставить» обрабатывать данные другого типа — комплексного, символьного и т. д… Подобная жесткость входа и выхода программы не дает возможности сделать ее восприимчивой к типам данных, не предусмотренными ее создателями. Но можно ли предусмотреть абсолютно все?! Особенно туманным является вопрос об изменении одной программы другой программой или даже генерации одной программы другой. Никто до сих пор еще не решил этой задачи. Вопреки воле своих создателей сделанный по такому принципу» естественный интеллект 11 не генерировал никаких новых алгоритмов и, конечно, не мог решить Задачу, если решение не было известно его создателям. Смотрел на программу как на набор данных и только. То есть был подобен обыкновенному 11 неинтеллектуальному» компилятору. Попытки заставить его хоть что-то создавать успехом не увенчались. А какой же это интеллект, если он не может генерировать своих алгоритмов, подобно человеку?

Любая программа — это воплощение определенного круга идей ее создателя. Естественно что она просто не в состоянии оперировать тем, что выходит за их рамки. И это третий непреодолимый барьер на пути к ЗвеЗде естественного интеллекта. Таким образом естественный интеллект невозможно сделать по принципу универсальной программы в которой все Заложено Заранее. Но на существующих подходах сделать его самообучающимся также невозможно. Причина этому — сама постановка задачи естественного интеллекта, в корне отличающаяся от постановки задачи создания обычных программ. Принцип работы всех программ опирается на математический аппарат (булева алгебра, логика, что угодно). Работает же математический аппарат только с объектами, свойства которых известны Заранее, уже на этапе постановки Задачи, поскольку невозможно оперировать с объектами если неизвестно что они собой представляют. Отсюда и фиксированность множеств входа и выхода программы, жесткость логики ее работы. Следовательно любая программа не должна содержать каких-либо нео1феделенностей, двусмысленностей и т.п.. А смысл естественного интеллекта как раз и заключен в том чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям. Т. е. Задача естественного интеллекта неопределенна уже в принципе, по своей сути. Матаппарат уже невозможно применить к решению Задачи естественного интеллекта в чистом виде, ввиду его выхода из области своей применимости. Необходимо что-то еще. Что конкретно пока неизвестно. Теория строится на принципе взятия этого «что-то еще11 из физической среды функционирования естественного интеллекта. Т.е. естественный интеллект, рассматриваемом в данной теории, неотделим от среды своего существования и не может быть перенесен на любой произвольный носитель. В этом заключена идея разумного подхода. Естественный интеллект рассматривается именно в его начальной формулировке — искусственный разум, во всем превосходящий разум человека. И далее упоминая понятие естественного интеллекта мы будем подразумевать под ним именно такой облик, а не аналог существующих программ с нечеткой логикой, нейронных сетей и т.д…

Недостатки современных методик проектирования «интеллектуальных» систем. Исторически первыми были попытки создать программу естественного интеллекта при помощи различных специальных языков программирования. Это были функциональные языки (например Лисп), языки логического программирования (Пролог) и некоторые другие. Далекие потомки этих языков, сильно изменившись, и теперь не оставляют надежд приблизиться к созданию естественного интеллекта. Но поскольку ничего нового в классическое определение алгоритма эти средства разработки программ не добавляют, создать естественный интеллект с их помощью невозможно. Так же как и в случае обыкновенных языков, программист придумывает принцип решения Задачи самостоятельно «от и до». Рассматривая классическое определение алгоритма, нельзя не упомянуть о появившихся в последнее время различных его «расширениях», таких как виртуальные нейронные сети, генетические и «мягкие» алгоритмы и т. д. и т.п..

В основе всех этих устройств лежит следующая идея. Программа А меняет данные в некоторой области В. Программа С интерпретирует содержимое области В не как данные, а как набор исполняемых кодов (или как их чаще называют — правил) — возникает программа D. Имеется также обратная связь между результатами выполнения программы D и программой А. В результате чего появляется возможность направленного изменения области В. В реальных системах «искусственного интеллекта» все, конечно же, происходит намного сложнее: код программы А также может быть сгенерирован другой программой. Та, в свою очередь, сгенерирована следующей и т. д. (в этом случае происходит построение т.н. метаправил — правил управления правилами). Можно сгенерировать сразу несколько областей В и Затем комбинировать их содержимое, отбирая и опять скрещивая наиболее перспективные комбинации самым затейливым образом (на этом, в частности, основана работа генетических алгоритмов). Обратная связь также устроена далеко не тривиально. Одним словом на сегодня придумано уже столько различных путей использования указанного принципа работы системы ABCD, что всего и не перечислить. Однако… Однако система ABCD не имеет никаких принципиальных преимуществ перед обычными алгоритмами? Она имеет те же самые ограничения, что и «простые» алгоритмы. И даже наоборот, присутствие дополнительных программ (в простейшем случае — А и обратной связи) способствует только уменьшению свободного места для размещения С и D. За рамки определения алгоритма ни одна программа системы ABCD также не выходит. Программа А рассматривает программу D как набор данных — область В. Об каком- то «осмысленном понимании» логики работы D программой А говорить нельзя.

Просто работает принцип обратной связи

«горячо-холодно», только и всего. Ограничение по типу элементов.

Существование процесса генерирования правил еще не говорит о том что эти правила могут иметь произвольную структуру. Даже в лучшем случае они могут быть только произвольной комбинацией неких «атомарных» правил, уже неделимых далее. В худшем — структура комбинации должна придерживаться заранее оговоренного шаблона (например структура *.ЕХЕ — файла как раз и есть пример использования такого рода шаблонов). Иначе программа С попросту не

«поймет» информации из В, следовательно не появится и программа D. Таким образом применение системы ABCD не отменяет ограничение по типу элементов.

Более того, ситуация в большинстве случаев лишь усугубляется, поскольку в реальных системах любое правило, в т.ч. и «атомарное» на самом деле состоит из элементарных инструкций для микропроцессора. Тем самым делается дополнительное сужение области возможных команд и их комбинаций. Ну и наконец вопрос генерации программы программой. Очевидно что ни о какой произвольности в генерации программы D программой А не может идти и речи. Система ABCD никогда не сможет выйти За пределы круга, очерчиваемого «атомарными» правилами и их комбинациями, доступными для корректной интерпретации программе С. И если решение Задачи не входит в этот круг, то можно довольствоваться только наиболее близким приближением. Т.к. создатель системы ABCD не знает заранее как решить задачу, то общем случае он не сможет создать такие «атомарные» правила, метаправила и шаблоны их структур, что позволили бы гарантированно достичь цели. Если же решение известно создателю ABCD изначально, то «интеллектуальное» предназначение системы теряет силу, поскольку «смысл естественного интеллекта как раз и Заключен в том, чтобы самостоятельно находить и обрабатывать то, что неизвестно его создателям». Подводя итог оценки «интеллектуальных» систем на алгоритмической основе было бы не совсем правильно говорить об их полной бесперспективности.

Конечно естественный интеллект на таких принципах построить нельзя, но применение этих устройств в тех областях, где требуется выбирать лучшее решение из массы возможных работоспособных, вполне оправдано. Но настоящий естественный интеллект остается для них все еще недосягаемым. Вообще же эти системы следует рассматривать в качестве переходного этапа от алгоритмов к естественному интеллекту. Зачем нужен сам естественный интеллект?. Есть веские основания полагать что естественный интеллект — не просто новое научно-техническое достижение, а гораздо более глобальное начинание. Точно также как появление механических двигателей полностью преобразовало транспортную систему мира, так и появление естественного интеллекта вызовет коренной перелом в жизни человечества. Только с его помощью можно ожидать получение неограниченной молодости и окончательную победу над болезнями. Этот вывод вытекает из анализа ситуации сложившейся сейчас в медицине. Ситуация тут примерно та же что и с самим естественным интеллектом — гарантированно лечатся только «простые» болезни. Для получения бессмертия необходим качественный рывок вперед, предпосылки к которому сейчас пока отсутствуют. Освоение космоса, экологическая проблема и пр. — того же поля ягоды. И если рассматривать эти направления как аналогию транспортных средств, то естественный интеллект — их двигатель. Без собственной мощной силовой установки, на одних только усилиях людей, они не преодолеют тот крутой подъем что встал на пути к той же неограниченной молодости. Нужны доказательства — проведите статистику за последние 10—20 десять — двадцать лет и оцените ее с критической стороны. Маловероятно что вы сможете обнаружить значительный прогресс, подобный тому что был на более ранних этапах развития этих тем. Так может, естественный интеллект просто невозможен? Но ведь в живой природе (включая человека), тем не менее, мы находим все то, что хотим получить от естественного интеллекта (по крайней мере пока) … А так как никакого волшебства в устройстве животных и растений нет, то Значит и естественный интеллект возможен. Все это наводит на мысль о том, что с помощью традиционного подхода естественного интеллекта не сделаешь.

В двух словах предлагаемый вариант создания естественного интеллекта таков: нужно отказаться от попыток сделать естественного интеллекта на основе одних только алгоритмов, и дополнительно использовать для его создания такие

свойства нашего мира, которые невозможно описать алгоритмически. Такой подход предполагает гораздо более общее, чем общепринято, рассмотрение проблемы естественного интеллекта. Оно выходит далеко за рамки программирования и затрагивает практически все области естествознания. Это и дало название подходу — разумный, т.е.

всеобъемлющий, многогранный. Чтобы понять как построить естественный интеллект нужно понять философию множеств, каким образом они могут влиять друг на друга. Так сказать логически соотнести математику и логику. Теория множеств является фундаментом всей разумной теории. Рассмотрим Замкнутую систему в которой есть два объекта X и Y. Если множество Y обладает более высоким порядком чем множество X, если при рассмотрении замкнутой системы, состоящей только из множеств X и Y, выясняется что при помощи множества Y можно управлять множеством X. Под управлением понимается наличие у множества

возможности изменить любое свойство множества X. Свойство множества — один (а возможно и единственный) из признаков отличия данного множества от остальных множеств. Очень важным фактом является то, что независимо от выбора полных форм X и Y во множестве Y существуют свойства ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО характера относительно свойств X, не позволяющие описать множество Y с позиций множества X или ему подобных (т.е. являющиеся комбинацией множеств X с различными свойствами). Соответственно свойства, представимые друг через друга — ЭКВИВАЛЕНТНЫЕ. Рассмотрим такой момент, если множество Y имеет возможность управлять другим произвольным множеством, например X, то по определению управления может как угодно изменить любое его свойство. Но т. к. по условию он может изменять любое свойство другого множества, то открывается возможность удалять, изменять и генерировать не только свойства полкой формы но и вообще любые свойства. Следовательно, манипулируя таким образом свойствами множества X он может превратить его в любой другой объект Z.