Управление большими системами (стр. 13 из 14)

П. К. Анохиным с сотрудниками был доказан в ряде экспериментов — ив обычных с условными рефлексами, и с помощью тонких электрофизиологических приемов — тот факт, что аппарат акцептора результатов действия организуется непосредственно после принятия решения.

Очевидно, что существенные признаки будущего результата динамически формируются благодаря многосторонним процессам афферентного синтеза с извлечением из памяти прошлого жизненного опыта и его результата. Этот комплекс возбуждений является афферентной моделью будущего результата, а именно эта модель, яв ляясь эталоном оценки обратных афферентаций, должна направлять активность человека и животных вплоть до получения запрограммированного результата.

В последнее время были получены сведения о том,что в этот нервный комплекс, обладающий высокой степенью мультиконвергентного взаимодействия, приходит еще одно возбуждение, уже эфферентной природы. Речь идет о коллатералях пирамидного тракта, которые по многим межуточным нейронам отводят «копии» тех эфферентных посылок, которые выходят на пирамидный тракт. Эти эфферентные возбуждения конвергируют на те же межуточные нейроны сенсомоторной области, куда поступают и все те афферентные возбуждения, которые могут составить параметры реального результата.

Таким образом, момент принятия решения и начала выхода рабочих эфферентных возбуждений из мозга сопровождается формированием обширного комплекса возбуждений, состоящего из афферентных признаков будущего результата и из коллатеральной копии эфферентных возбуждений, вышедших на периферию по пирамидному тракту к рабочим аппаратам. В зависимости от интервала между постановкой цели и ее реализацией к этому же комплексу возбуждений через определенное время приходят возбуждения и от реальных параметров полученного результата. Сам процесс оценки полученного реального результата осуществляется из сличения прогнозированных параметров и параметров реально полученного результата. Именно здесь осуществляется оценка полученного результата. Оценка и результат оценки определяют дальнейшее поведение организма. Если результат соответствует прогнозу, то организм переходит к следующему этапу поведения. Если же результат не соответствует прогнозу, то в аппарате сличения происходит рассогласование, активирующее ориентировочно-исследовательскую реакцию, которая, поднимая ассоциативные возможности мозга на более высокий уровень, тем самым помогает активному подбору дополнительной информации.

Принцип функциональной системы, являющийся достаточно общим, оказался полезным при изучении биосистем различного иерархического уровня, а детальное структурирование позволяет проводить эксперименты по выявлению взаимодействия между отдельными блоками системы. Принципы самоорганизации и адекватности. Большое внимание исследователей привлекает такое фундаментальное свойство биосистем, как способность изменять свою сложность и организацию. Это качество биосистемы изучалось в самых различных аспектах. У. Р. Эшби обратил внимание на необходимость установления соответствия между сложностью биосистемы и сложностью среды. В 1958 г. он сформулировал принцип необходимого разнообразия: только разнообразие может уничтожить разнообразие. Этот принцип означает, что биологическая система может функционировать в среде, если число состояний системы равно числу состояний среды.

Рис. 6. Схема взаимодействия по сложности.

Развитие принципа необходимого разнообразия [25] предусматривает не для всех случаев взаимодействия системы и среды установление равновесия по числу состояний. Используя меру сложности, введенную У. Р. Эшби, можно записать функции числа состояний для биосистемы и среды:

Н^s_m = log n_s; H^e_m == log n_e

(1.16)

где индекс s относится к системе, индекс е — к среде.

Рассогласование между биосистемой и средой по сложности в этом случае определяется следующим образом:

где k_н — коэффициент пропорциональности.

Это рассогласование является управляющим сигналом, который действует на механизм изменения сложности W_н за счет постоянного притока вещества В и энергии Е (рис. 6).

Таким образом, биосистема, используя устойчивое неравновесие, способна изменить свою структуру и функциональную сложность (число состояний). Сложность биосистемы изменяется за счет изменения размеров, числа элементов, числа связей между элементами или путем изменения параметров элементов, динамической конфигурации связей между ними. Изменение функциональной сложности может быть связано с использованием ранее не задействованных структурных элементов, с изменением порядка и разнообразия реакций биосистемы Измерение числа состояний среды может во многих случаях непосредственно производиться биосистемой. При этом возможны три случая взаимодействия системы со средой в зависимости от величины k_н:

1) k_н = 1 — каждому состоянию среды соответствует состояние биосистемы — прямое использование принципа необходимого разнообразия Эшби;

2) k_н < 1 — каждому состоянию среды может соответствовать некоторое множество состояний биосистемы; такой случай возможен, если биосистема обладает возможностью тонкого и структурного анализа состояний среды;

3) k_н > 1 — определенному набору числа состояний среды соответствует некоторый меньший набор числа состояний биосистемы; этот случай может соответствовать процессу укрупнения показателей среды по тем или иным критериям, процессу обобщения в образ.

При анализе разнообразия системы и среды нельзя исключить ни один из рассмотренных выше случаев. Более того, найденное тем или иным способом экспериментальное значение k_н может указать на характер взаимодействия биосистемы со средой (анализ, синтез, взаимно-однозначное соответствие). Например, если взаимодействие биосистемы со средой проходит в условиях дефицита вещества и энергии, то в биосистеме может происходить вынужденное обобщение числа состояний среды. Динамика установления необходимого разнообразия в биосистеме может быть различной. Если необходимое разнообразие может быть достигнуто за счет мобилизации структурных и (или) функциональных резервов, то установление может осуществиться достаточно быстро. Если же для необходимого разнообразия биосистема должна заниматься перестройкой собственной структуры, то этот процесс может быть достаточно длительным. В соответствии с этим основанием для перестройки структуры является частое и длительное воздействие среды на биосистему.

Рассматривая возможности биосистемы по изменению уровня организации, У. Р. Эшби [150] отметил, что самоорганизация как процесс может означать переход от неорганизованной системы к организованной или переход от плохо организованной системы к хорошо организованной. Он предложил считать критерием самоорганизации биосистем убывание неопределенности, выражаемое условием

В 1960 г. Г. Ферстер ввел в рассмотрение оценку относительной организации и предложил считать систему самоорганизующейся, если

Усложнение простых условий взаимосвязи биосистемы и среды и учет влияния среды на сложность системы приводят к необходимости рассмотрения текущей неопределенности системы как функции распределения вероятностей состояний. В этом случае условия самоорганизации принимают вид [19]:

Рассмотренные выше условия изменения энтропии (неопределенности) биосистемы обладают общей следующей особенностью: влияние среды оценивается лишь по изменению неопределенности или уровня организации биосистемы.

Более четко принцип самоорганизации был сформулирован в 1962 г. В. М. Глушковым. При этом рассматривалось взаимодействие системы (в том числе и биосистемы)" со средой и изменение неопределенности системы как функция этого взаимодействия. Пусть Q представляют собой сигналы среды, воспринимаемые биосистемой как обучающая последовательность. Среди всех обучающих последовательностей есть последовательность Q₀, при которой энтропия биосистемы максимальна. Вообще говоря, обучающую последовательность Q₀ можно считать тем первоначальным контактом, который биосистема установила с данной средой. Понятно, что если биосистема способна обучаться, то каждый последующий контакт со средой может уменьшать неопределенность системы. Тогда изменение неопределенности

DH^Q=H^Q-H^Q0 (1.21)

является величиной отрицательной.

Часть обучающих последовательностей среды может использоваться или считаться экзаменационными. Пусть биосистема многократно (k раз) может подвергатьсявыражаемое условием