Иерархия, Правила и Распределённая Ответственность
в Теории Управления и Нейробиологии
Я люблю демократию, но её нет ни в центральной нервной системе, ни в искусственных системах управления. Нет и единоличной ответственности. Оба предельных варианта слишком рискованны.
Решение, принятое большинством или, ещё хуже, одной личностью, часто не является ответственным решением. Решение может быть безответственным, даже если оно принято экспертами, но некоторые из них, по той или иной причине, не могут принять полную ответственность за свои подсистемы или за их взаимодействие с другими подсистемами.
Замечательная книга Константина Баева «Биологические Нейральные Сети» рассказывет о сложных процессах в нашем мозгу и пытается сформулировать теорию устройства системы управления в нашем мозгу. В ней используются многие замечательные и плодотворные понятия из Теории Управления (Кибернетики), поскольку принципы управления – одни и те же.
Однако, др. Баев настаивает на иерархии управления.
Конечно, в каждой хорошей системе управления имеется иерархия. Но имеется также и распределённая ответственность, и строгие правила (законы), которым каждая часть системы управления обязана подчиняться.
Каждая хорошая система управления до некоторой степени имитирует управляемую систему. Поэтому она может иметь не только вертикальные, но и горизонтальные связи там, где подсистемы управляемой системы взаимодействуют.
Допустим, что мы должны запустить возвращаемый космический корабль (шатл). Вы несёте ответственность за систему в целом и за решение о запуске. У Вас есть помощники, эксперты, каждый отвечает за свою подсистему. Вы не примете решения о запуске, прежде чем не получите ответ от всех помощников, что все подсистемы готовы. Более того, Вы проверите все взаимодействия между подсистемами чтобы быть уверенным, что все они работают. Это – не демократия и не елиноличное решение, это – и не вполне иерархия. Вот как работает хорощая система управления.
Конечно, если это очень срочно (например, Вы должны уничтожить комету, угрожающую Земле), Вы примете на себя риск и запустите шатл, даже если не все подсистемы проверены. В этом случае Вы – диктатор, самодержец. Но это тольо в случае крайней срочности.
Именно так работает каждая хорошая система упраления. В случае крайней срочности, когда отсутствие решения является наихудшим решением, системв берёт на себя риск решения, не полностью основанного на имеющихся данных. Например, животное чует запах хищника. Оно не вполне уверено, но оно убегает, чтобы не стать жертвой. Был здесь хищник или нет, животное в безопасности.
Наш мозг – хорошая система управления. Он организован по тем же основным принципам теории управления. Более того, это очень гибкая система управления, которая может устанавливать и поддерживать новые связи, как вертикальные, так и горизонтальные.
Как и многие хорошие системы управления, он имеет избыточные управляющие связи, обеспечивающие двойной контроль. Более того, хотя основные связи используют быстрые цифровые каналы, используются также аналоговые посредники (например, в синапсах) и простые устройства сложения с порогами (например, в цепях запуска нейронов), которые обеспечивают, что ошибка в одном цифровом бите не приведёт к неверному решению.
Организованные структуры в коре мозга, каждая из которых содержит до 4000 нейронов, выполняющих одну и ту же важную функцию, служат той же цели: избежать неверного решения. Они многократно увеличивают гибкость системы управления в нашем мозгу.
Hierarchy, Rules, and Distributed Responsibility
in Control Theory and Neurobiology
I love democracy, but there is no democracy in the central neural system, nor in artificial control systems. There is no autocracy, either. Both extremes are too risky.
A decision made by majority or, even worse, by an autocrat, is often not a responsible decision. The decision is irresponsible even if it is made by experts, but some of them, for one reason or another, can’t take the full responsibility for their subsystems or their cooperation with other subsystems.
A very good book by Dr. Konstantin Baev, Biological Neural Networks, tells us about complex processes in our brain and tries to formulate a theory of the control system in our brain. It takes many very good and fruitful concepts from Control Theory (Cybernetics), as the principles of control are the same.
However, Dr. Baev insists on the hierarchy of control.
Of course, there is a hierarchy in every good control system. But there is also a distributed responsibility, as well as strict rules (laws), to which every part of the control system must adhere.
Every good control system imitates the controlled system, up to some degree. So it can have not only vertical but also horizontal links, where the controlled system has an interaction of subsystems.
Say we have to launch a shuttle. Let you be in charge of the entire system and decision about the launch. You have helpers, the experts, each in his/her subsystem. You will not make the decision about launch before you have the approval of all your helpers, which means that all subsystems are ready. Moreover, you will check all interactions among the subsystems to be sure that all of them work. It is not a democracy, it is not an autocracy, it is not a full hierarchy, either. It is how a good control system works.
Of course, if there is a great emergency (say, you must destroy a comet threatening the Earth), you will take a risk and launch the shuttle, even if not all subsystems are checked. In this case, you will be a dictator, an autocrat. But it can be only in a great emergency.
That is how every good control system works. In a great emergency, when no decision is the worst decision, the system takes the risk of a decision, not fully based on available data. For example, an animal seems to scent a predator. It is not quite sure, but it runs away to avoid becoming a prey. Whether the predator is there or not, the animal is safe.
Our brain is a good control system. It is organized following the same main principles of control theory. Moreover, it is a very flexible control system that can establish and support new links, both vertical and horizontal.
Like many good control systems, it has redundant control links, realizing double checking. Moreover, though the main links use fast digital channels, there are also analog mediators (for example, in synapses) and simple adding devices with thresholds (for example, in neuron firing chains), which ensure that an error in one digital bit will not lead to a wrong decision.
The organized structures in the brain cortex, each containing up to 4,000 neurons fulfilling one important function, serve the same purpose: to avoid a wrong decision. They add a lot of flexibility to the control system in our brain.