Лекция 9. Стандартные действия

Теперь, когда мы знаем, что передача сигналов от датчиков к исполнительным механизмам производится через нейронные сети, и что нейронные сети программируются в течение жизни живого существа путём изменения проводимости синапсов, мы можем обсудить некоторые особенности  соединения нейронов между собой. Сами принципы, заложенные  в таком конструктивном решении, заставляют нейроны соединяться и действовать определённым образом. Одну из таких особенностей мы обсудим в этой лекции.
Мы знаем, что задача живого существа – при помощи своих исполнительных механизмов (ИМ) – в основном, мышц – так отреагировать на окружающую среду, чтобы обеспечить выполнение своих жизненных задач: сохранить себя, запастись необходимыми веществами и энергией и произвести потомство. Окружающая среда сложна. Она включает пищу, врагов, разнообразные природные воздействия. Это на уровне инфузории живое существо может ограничиться движением, вызванным колебаниями ресничек на поверхности клетки. Более сложный, большой организм нуждается в более совершенных движениях. Медленные и однообразные движения инфузории не дадут возможности даже найти пищу в достаточном количестве. Поэтому эволюция шла в направлении увеличения возможностей реагирования на окружающую среду путём усложнения ИМ. Усложнение ИМ, как я уже говорил, шло не по пути поиска качественно новых  способов движения, а по пути использования одного, один раз найденного способа (сокращения размеров мышечной клетки при управляющем воздействии) многократно, то есть по пути создания многих одинаковых по принципу действия ИМ (мышц), действующих согласованно.
В этом случае одна группа ИМ может осуществлять множество разных движений, в зависимости от способа управления этой группой ИМ.
Такой способ организации ИМ накладывает определённые требования на систему управления. Эти требования хорошо могут понять те, кто создаёт и обслуживает автоматические производственные линии.  Скажем, надо в каждом изделии просверлить отверстие. Это значит, что, во-первых, нужен датчик, который покажет, что изделие заняло своё место – для того, чтобы можно было зафиксировать его и начать сверлить, во-вторых, нужен датчик, который выключит подачу сверла, когда отверстие просверлено, в-третьих, нужен датчик, который покажет, сверло вышло из изделия и можно изделие убирать, в-четвёртых, нужен датчик, который покажет, что изделие полностью ушло из рабочей зоны и можно подавать следующее. Всё оказывается очень непросто – хотя сама производственная операция простейшая. А непросто потому, что операции, которые привычно при ручном изготовлении делает человек, здесь должен делать автомат.
А как автомат узнает, что можно сверлить, кроме как при помощи специального датчика?
Такие же проблемы стоят перед живыми организмами, использующими группы мышц для движения. Посмотрим даже не на человека – на дождевого червя. У червя несколько десятков нейронов, мозга и близко нет, а посмотрите на него, когда он ползёт или зарывается в землю – как успешно он это делает. Выполнять эти действия возможно только при одном условии: мышцы должны сокращаться и расслабляться в строгой последовательности.  А это значит, что в организме есть датчики, которые занимаются не оценкой окружающей среды, а оценкой собственного состояния организма – как в автоматической производственной линии. Один датчик посылает сигнал, когда мышца сокращена, другой- когда растянута, и так для каждой мышцы – или хотя бы для каждого положения организма, то есть для некоторой группы мышц. И чтобы выполнить сложное движение, такое, как при ползании у червя, необходимо иметь внутри программу включения-выключения используемых при этом мышц. То есть вначале отрабатывает одна мышца, потом, когда соответствующий датчик даёт сигнал, что мышца отработала, включается вторая мышца. Когда отработала вторая мышца и второй датчик показал это, включается третья мышца и т.д. Программы, как правило, должны быть циклическими, то есть, выполнение должно возвращаться к первому шагу и процесс должен повторяться. Таким образом червяк может ползти очень долго при достаточно короткой программе ползания. Заметим ещё, что у червя есть несколько программ – когда червь зарывается в землю, он использует мышцы по-другому по сравнению с ползанием. То есть, в какой-то момент, когда раньше после мышцы А включалась мышца Б, теперь включается мышца В, и процесс повторяется уже не такой, как раньше, а несколько другой. А если червь подвергается атаке врага, включается третья программа – он начинается бешено извиваться, пытаясь освободиться. И все эти программы заложены всего в нескольких десятках нейронов!
 По общему правилу изготовления систем управления реализовать такое устройство, как червь, можно только одним способом. Должен быть нейрон – или группа нейронов – которые определяют, какую программу должен выполнять червь в данный момент. Эта группа нейронов соединена с датчиками, дающими информацию о внешней среде. А после того, как программа выбрана, включаются нейроны, в которых заранее записано, в какой последовательности какие мышцы должны включаться. То есть, если учесть то, что говорилось в предыдущей лекции, нейроны, отвечающие за движение, полностью обучены – их синапсы увеличили нужные проводимости до такой величины, что сигнал одного нейрона вызывает непременное срабатывание второго. Все нейроны, отвечающие за движение, являются полностью обученными. Дополнительное обучение возможно, если выявляется необходимость в новом движении и есть ресурсы для обучения – свободные нейроны и связи между ними. Для червя вряд ли это справедливо. Отметим и ещё одно свойство нейронов. Если мы имеем как минимум две программы действий, то обязательно есть нейроны, срабатывание которых зависит от условий, от сигналов управляющих нейронов. Вроде бы нейрон обучен пропускать сигнал от нейрона А к нейрону Б (и он так и поступает в соответствующих условиях),   но сейчас выполняется другая программа, и нейрон молчит. Это – ключевая схема, одна из возможных логических схем. Мы видим, что нейроны умеют выполнять логические операции, на них могут быть собраны логические схемы. Это – факт, который выводится из общих соображений и наблюдений, а как эти логические операции выполняются, это другой вопрос, и мы займёмся им чуть позже.
Пока же отметим ещё один факт. Червь, как и практически все живые существа на Земле, имеет необходимые для движения связи между нейронами запрограммированными от рождения. То есть наследственная передача строения организма от родителей к потомкам включает не только то, как нейроны должны соединяться между собой, но и то, какие проводимости синапсов должны быть велики.  Особенный восторг вызывает наследственное поведение насекомых. Ведь насекомые, как правило, не учатся у себе подобных, их учит только собственный опыт, а в основном их поведение обусловлено наследственностью.
И поведение насекомых подтверждает то предположение об архитектуре вычислений, которое мы сочли для программ поведения единственно возможным. В книге Жана Фабра «Жизнь насекомых» описывается такой эксперимент: когда насекомое, принадлежащее к  одному из видов пчел, строило ячейки сотов, исследователь повреждал строящуюся ячейку. Пчела восстанавливала повреждение. Но когда ячейка была построена и пчела переходила к другому действию – закладке в соты содержимого – никакое разрушение ячейки уже не могло побудить пчелу ее чинить. То есть устройство выбора программы производило выбор на основании главной задачи – закладки в соты, и выбор  вызывался какими-то внешними факторами. При этом включались только те действия, которые характерны для этой задачи, действия по ремонту сот блокировались.
Каков главный вывод, который я хотел бы сделать в этой лекции? Мы пришли к довольно сложному устройству взаимных связей нейронов исключительно на основе общих соображений. Рассмотреть, как реально бегают сигналы, не могут даже специалисты – а уж у меня вообще нет никакого оборудования. Откуда же уверенность, что дело обстоит так, как я написал? Она проистекает из того, что ИНАЧЕ БЫТЬ НЕ МОЖЕТ. Есть общие принципы, которые выполняются всегда. И согласованные действия многих  исполнительных механизмов (ИМ) могут быть реализованы ТОЛЬКО таким способом, как я здесь написал. Детали технической реализации, какие там медиаторы в синапсах, как они работают – я не знаю, и не стремлюсь узнать. Мне для моей задачи достаточно  общих сведений.
Второй важный вывод – что действия, которые мы совершаем, ВСЕ базируются на нескольких (может быть, количество их велико, но ограничено) стандартных программах, жёстко зашитых в мозгу в виде проводимостей синапсов. Как правило, большинство программ врождённые, но есть и приобретённые. Чем сложнее организм, тем больше в нём доля самостоятельно приобретённых программ, но об этом будет сказано в дальнейшем.
Можно сделать предположение, почему даже в самых простых существах с нейронами, при крайне  убогих датчиках от внешней среды, наблюдаются такие сложные и совершенные движения, как у червя. Видимо, дело в том, что внутренняя среда гораздо стабильнее внешней, такого разнообразия возможных сигналов, как со стороны внешней среды, здесь нет. Поэтому даже методом проб и ошибок (правильно поступившие выживают, неправильно поступившие умирают) эволюция гораздо быстрее приведёт к сложным и точным программам поведения, чем к точному  и сложному анализу внешней обстановки.
На рисунке перед лекцией – взятая из интернета схема нервной системы дождевого червя. Как видите, в ней нет такой структуры, которой, как сказано в этой лекции, схема должна обладать. Это означает, что структура скрыта, не видна невооружённым глазом. Ничего странного, что она не выявлена,  этим вопросом занимались биологи, а не механики.