Глава 2

Глава 2

ПАРАЛЛЕЛИ

УГЛУБЛЯЮТСЯ

ЧЕМ НЕ ГОЛЕМ!

Когда советские кибернетики перестали тратить часть усилий на споры, а сосредоточились на своих прямых обязанностях, их детища — кибернетические машины начали делать быстрые успехи.

Электронные машины взбираются все выше по лесенке возможностей. Они становятся «сознательнее», «умнее»! И относятся к ним уже совсем не так, как к безграмотным помощникам, а как к советчикам.

За короткий срок они прошли три свои машинные цивилизации. Сначала их применяли для регулирования лишь тех агрегатов и процессов, поведение которых досконально изучено и известны оптимальные режимы регулирования и управления. При этом электронные вычислительные машины не отличались от классических регуляторов старого типа, поддерживавших регулируемый процесс на заранее рассчитанном уровне или изменявших его по наперед заданному закону. И им было безразлично, если в управляемом объекте что-то почему-то нарушалось: какая-то деталь ломалась (если это станок), изменялось качество топлива (если это печь для варки стекла, стали или чугуна). Они просто не были в состоянии «сообразить», что теперь надо действовать иначе, чем им приказано. Поэтому в сложных или аварийных случаях машина, слепо следуя заданной программе, управляла не наилучшим образом. Она оставалась лишь дисциплинированным исполнителем, неспособным ни к какому творчеству. Таким оказался автопилот, вернее — один из его вариантов.

На испытании конструктор и летчик для страховки сидели в пилотской кабине. Все шло хорошо, но приземлились они совсем не там, где полагалось. До аэродрома не долетели. Оказывается, самолет обледенел. Но вместо того чтобы изменить режим работы двигателя, автопилот слепо выполнял заданную программу, в которой не была учтена возможность обледенения.

И горючего не хватило. Однако сумей автомат учесть изменившиеся условия и подобрать соответствующий режим двигателя, они могли достичь цели. Это была первая стадия цивилизации. Скажем, каменный век машин.

А затем машины научились управлять объектами, поведение которых можно было описать математическим путем, но не были известны наилучшие пути управления. Тут уже они проявили себя как «разумные существа», способные сравнивать, анализировать и проявлять «смекалку».

И наконец, настала третья стадия цивилизации, когда ученые попытались применить электронные машины там, где не известны ни законы поведения объекта, ни пути управления им. Таким процессом оказалась, как ни странно, варка чугуна. Математическим путем этот технологический процесс описать пока нельзя. Тайны клокочущей домны еще не раскрыты. Поэтому нельзя заранее дать исчерпывающую программу действия управляющей машине. И тогда решили поступить иначе.

В математическую машину ввели приближенную программу регулирования, учитывающую лишь основные, в достаточной мере изученные законы, которым должна следовать машина при управлении процессом. Но в то время как к машине присоединяются все измерительные приборы, контролирующие ход процесса, исполнительные органы, управляющие им, к машине не присоединяются. Естественно, возникает вопрос: как же работает такая машина, если она не связана непосредственно с регулирующими органами? Если она только «видит», но сделать ничего не может? Действительно, первое время машина не управляет. Она лишь начинает проходить курс обучения.

В период обучения регулирующими органами манипулирует квалифицированный оператор. Даже не зная зачастую всех законов, властвующих над процессом, или зная их приближенно, он управляет им на основании своей многолетней практики. Хороший оператор компенсирует незнание точных законов опытом, интуицией, которые он приобрел раньше, наблюдая и осмысливая ход процесса.

Чем же занята в это время машина? Получая от измерительных приборов данные о ходе регулируемого процесса, она выполняет необходимые расчеты по заданной ей программе. Она сравнивает результаты своих вычислений, цель которых — определить положение регулирующих органов, с тем положением, которое устанавливает оператор. На основании такого сравнения в программу вводятся необходимые изменения, а в некоторых случаях машина сама видоизменяет заданную ей программу, чтобы свести к минимуму разницу между вычисленным положением регулирующих органов и тем, которое устанавливает оператор.

Постепенно уточняя и дополняя программу, устраняя имеющиеся в ней дефекты, машине удается добиться достаточно полного совпадения результатов вычисления и того положения регулирующих органов, которые устанавливает специалист.

Таким образом, машина обучается у опытного оператора. После курса обучения машина с успехом заменила учителя и в дальнейшем вела плавку самостоятельно.

Этот опыт красноречиво продемонстрировал, что возможности кибернетических машин если и не безграничны, то все еще не использованы в достаточной мере. Многое зависело от программы, вернее — от людей, составляющих ее для машины. Зависело от их искусства, от умения гибко использовать особенности машины, умения так препарировать проблему, чтобы машине оставалось лишь со сказочной быстротой «перемолоть» ее в своем искусственном мозгу. Но где взять этих людей?

В годы, которые теперь кажутся такими отдаленными, вопрос с программистами был одним из самых больных. Никакие вузы их не готовили. Мало кто знал, какая подготовка им требуется. Берг предпринимает ряд попыток организовать курсы, факультеты нового профиля. В Совете происходят обсуждения — кем должен быть программист: математиком, логиком или специалистом особого профиля. Только на первых порах машине давали чисто математические задачи. Стоило задуматься о возможностях машинного перевода, и становилось ясно, что программистами должны быть лингвисты. Когда дело дошло до машинной диагностики, программы для машин стали составлять врачи, а потом психологи, педагоги. И просто старые опытные заводские мастера, конечно с помощью программистов.

Берг ввел в Совет математиков, которые занимались созданием теории программирования и простых методов составления самых сложных программ. Задача ставилась жестко — разработать методы, доступные людям, знающим математику в сравнительно небольшом объеме.

Сначала казалось, что без участия математиков просто невозможно составить программу. Этот взгляд базировался на убеждении, что электронные машины могут решать только те задачи, которые подчиняются законам формальной логики, то есть четким математическим правилам. А такие задачи выражаются через элементарные логические комбинации и простые арифметические операции. Лишь постепенно конструкторы поняли, что машины могут обучаться в процессе работы. Что им вовсе не обязательно следовать за первоначально заданной программой действий, что саму программу они могут менять на основании собственного опыта.

Составляя программы, способные видоизменяться в процессе работы, ученые постепенно добились возможности применения управляющих машин даже в тех случаях, когда регулируемый процесс еще не изучен математически и составить исчерпывающую программу действий машины невозможно.

В программе машины оказалось даже возможным предусмотреть оценку будущего поведения управляемого объекта. Для этого машина должна просчитать несколько вариантов его поведения при различных возможных изменениях внутри системы и во внешней среде. Получив различные результаты и оценив их с точки зрения заранее заданного критерия (например, по минимуму расхода горючего или по качеству продукции), управляющая машина выберет наилучший вариант. Такая машина как бы приспосабливается к изменениям условий, к управляемому объекту. Она запоминает лучший вариант управления, обучается в процессе работы, накапливает опыт, знания, то есть действует как человек. Как человек, она сама с течением времени постепенно приобретает черты «самонастраивающейся», «самоорганизующейся» системы.

Создавая программы, предусматривающие самоорганизацию, приспособление машин, кибернетики тем самым расширяют возможности математических электронных машин за рамки формальной логики, дают возможность машине самой найти тот путь действия, который человек не может ей конкретно указать.

МОГУЩЕСТВО «ДА» И «НЕТ»

Эта удивительная особенность кибернетических машин совершенно перевернула взгляд людей на возможности техники, открыла многочисленные новые области приложения кибернетики.

На «думающие» машины обратили внимание физиологи.

А нельзя ли, решили они, использовать эти машины для изучения тех самых умственных действий человека, которые так блестяще имитируют машины? Для познания процессов, происходящих в мозгу человека, в его нервной системе? Не помогут ли они понять законы жизнедеятельности организма, процессы, протекающие в его органах, их взаимосвязь, чуткую и точную работу нервной системы, сложную и мудрую деятельность мозга, природу чувств, разума, воли, темперамента? Не научат ли машины людей управлять всеми сложными процессами в живом организме?

Точнее, нельзя ли использовать кибернетические машины в качестве моделей?

Пока ребенок подрастает и познает мир, он ломает не одну игрушку: что там внутри? Чтобы изучить работу органов, нервной системы, мозга человека, ученым, увы, было недостаточно экспериментов над животными и вскрытия трупов. Это помогало ответить далеко не на все вопросы.

Конечно, живые модели — животные и их органы — и сейчас одно из основных пособий для физиолога, изучающего человеческий организм. Но уже давно обратили на себя внимание модели физические и физико-химические, как более доступные и в некоторых случаях точно имитирующие многие явления в живом организме.

Так были созданы модели сердца, почек, легких. Они не только позволили глубоко изучить работу этих жизненно важных органов, но и послужили прообразом искусственных сердец, почек и легких, спасших уже не одну человеческую жизнь.

Но с моделированием нервной системы дело обстояло куда сложнее, хотя первую физическую модель нервного возбуждения ученые испытали еще лет сто назад. Они пытались делать выводы о принципах распространения нервных импульсов по нервным стволам, наблюдая, как ведет себя железная проволока в азотной кислоте. А в начале восьмидесятых годов прошлого века для исследования деятельности центральной нервной системы физики использовали новейшее изобретение того времени — телефон. Но все это было слишком примитивно.

Мысль об использовании электронных машин в качестве моделей пришла, конечно, не случайно.

При описании действий электронных машин невольно приходилось применять слова, которые до некоторых пор употреблялись только по отношению к человеку: машина вычисляет, переводит, анализирует, запоминает, предсказывает… Ее действия поражали осмысленностью и целеустремленностью.

Но не только при упрощенном описании, даже при глубоком изучении работы электронных машин ученым бросилась в глаза полная иллюзия того, что они функционируют, как человек. Они не могли не прийти к выводу, что иначе и быть не может: в механизме и организме, в работе электронных машин и в работе нервной системы оказалось много общего. И прежде всего принцип действия. Нерв работает по принципу «да — нет»: либо он возбужден, либо находится в покое; он или проводит импульс раздражения, или нет.

Математики дополнили физиологов: в какой стране, каким конструктором ни были бы построены электронные машины, как ни разнообразны они по своему устройству, все они состоят из большего или меньшего количества радиоламп и транзисторов. А лампы и транзисторы по своей природе таковы, что их можно заставить проводить электрический ток или преградить ему путь. Они могут быть либо открыты, либо закрыты. Если открыты, этим они говорят: «да, электрический ток через нас идет». Если закрыты — «нет, ток не проходит». И сигнал, поданный на вход электронной машины, добирается до выхода только по тем цепочкам, в которых лампы говорят: путь свободен.

Что же тут общего? Внешне ничего, а по существу очень многообещающее сходство: принцип действия, основанный на системе «да — нет».

Когда в Совете по кибернетике намечались первые планы исследовательских работ для объединения кибернетики с физиологией и биологией, не обошлось без возражений. Скептики с трудом признали аналогию в работе машин и нервной системы достаточной для сопоставлений. Как можно, возражали они, даже пытаться изучать умственную деятельность человека на примере машин, умеющих ответить только на вопрос «да» и «нет». Ведь это далеко не единственные логические задачи, которые приходится решать человеку. Их множество. Всякая математическая проблема обычно содержит большое разнообразие логических звеньев. Сложная задача всегда складывается из ряда мелких, в ней обычно тянется цепочка логических построений: «если» получается такой результат, «то» неизбежно определенное продолжение. Данное число надо сложить с тем «или» другим. Надо сделать «не» то, «не» другое, а третье. Есть и такие категории логических задач: «или — или», «не — не». Вот и подумайте: может ли электронная машина, умеющая говорить лишь «да» и «нет», служить моделью для изучения разнообразных логических действий мозга? Не станем же мы в XX веке пользоваться такими диковинными моделями, как железная проволока, телефон или дверной замок. Хотя, казалось бы, кто нам мешает? Ведь и дверной замок работает по принципу «да — нет». Все знакомые, которым вы дадите ключ от своего дома, могут беспрепятственно войти в него. Чужой, не имеющий соответствующего ключа, замок не откроет. Простой механизм, замок, решает логическую задачу: «да» или «нет», «свой» или «чужой». Для этого замок нуждается лишь в соответствующем ключе. И тем не менее хоть дверной замок, как и нервная система человека, тоже работает по принципу «да — нет», никто не видел, чтобы этот самый замок управлял полетом самолета или помог первокласснику решить титаническую задачу сложения «2 + 2».

Но такое умозаключение отнюдь не потушило оптимизма защитников кибернетических моделей.

— Да, — соглашались они, — кибернетическая ячейка может ответить лишь на вопрос «да» или «нет», но, войдя в машину, решает сложнейшие задачи. Дверной замок не может управлять полетом самолета, а электронно-вычислительная машина уже управляет. И из этого мы исходим. То, что из элементарных ответов она сплетает решение сложнейших проблем, только подчеркивает ее сходство (по принципу действия, конечно, не больше!) с высокоорганизованным аналогом. Как же нервная система, отдельные элементы которой могут «говорить» лишь «да» и «нет», решает глубокую и неисчерпаемую проблему общения с внешней средой? Столь элементарный принцип работы нервных клеток приводит к удивительному многообразию ощущений живого организма. Простое решение не значит примитивное. Наоборот, часто самое простое — самое идеальное или даже гениальное… Ведь и природа «ухитрилась» смастерить вселенную — звезды, планеты, людей, деревья из одних и тех же элементарных частиц…

Оппоненты, как видно, упустили из виду, что действия кибернетических машин запрограммированы человеком. А человек, встречаясь со сложной проблемой, всегда старается решить ее по частям, свести сложный вопрос к ряду простейших. Разница, конечно, в том, что человек делает это сознательно, а машина — совершенно бессознательно, но гораздо быстрее. Она слепо выполняет программу, заданную ей конструктором, использовавшим при ее создании не только достижения радиотехники, но и законы логики. Таким образом, в самой природе «умственной» деятельности кибернетических машин лежит аналогия с умственной деятельностью человека, и от этого сходства и хотели оттолкнуться физиологи. Машину можно собрать и разобрать, задать ей ту или иную проблему и со стороны исследовать логику решения, последовательность возникновения вариантов, реакцию машины на то или иное усовершенствование ее схемы — с мозгом так поступить нельзя.

Но не только эта аналогия привлекла внимание ученых.

Память машины — вот что их чрезвычайно заинтересовало. Ведь память, благодаря которой ни одно восприятие или раздражение не проходит бесследно, оставляя заметку в нервной системе, отличала до сих пор только живой организм. И вдруг — память у бездушного механизма, и даже в некотором отношении аналогичная памяти человека! Аналогичная уже в том, что, как и человек, кибернетическая машина не может без нее обойтись.

Что представлял бы собою человек без памяти? Отдельный человек может быть лишен памяти в результате травмы или болезни. Это патология. Но если бы в природе не возникла возможность запоминания, то не только не существовало бы человечества, животные организмы остановились бы в своем развитии на самом примитивном уровне. Конструкторы кибернетических машин ясно представляли себе: если они задумали поручить машинам не только работу мышц, но и работу человеческого мозга, мало собрать схемы из электронных ламп, действующих по образцу нервных клеток — нейронов. Надо снабдить машину элементом сознания, присущим живым существам, органом памяти.

Какие-то части машины должны выполнять функции памяти, то есть сохранять некие сигналы, пока они не понадобятся для того, чтобы выполнить одну из последующих операций, сравнить с ними результат расчета, проделанного машиной, или проконтролировать ход ее работы. И прежде всего в памяти машины должны храниться программа ее работы и результаты промежуточных действий.

Техника давно использует различные способы фиксации и хранения информации. Магнитофон запоминает звук, фотография — изображение, а электрический счетчик — расход энергии. Книга — эта универсальная память — может сохранить любые сведения, накопленные человечеством. И для электронных машин конструкторы быстро нашли самые различные виды памяти. Это были магнитные ленты или барабаны, специальные схемы с конденсаторами, схемы задержки импульсов, а в дальнейшем — миниатюрные колечки из сверхпроводников, которые способны долго удерживать возбужденный в них ток.

Подобно тому, как нервные клетки организма под влиянием раздражения еще долго хранят воспоминание о нем, запоминающие ячейки машины тоже сохраняют изменения, происшедшие в них в результате действий машины. Конечно, между памятью машины и памятью человека есть непреодолимые различия.

Память человека, фиксируя событие, сопровождает его рядом субъективных впечатлений, дополнительных соображений и других психологических факторов, а память машины представляет собой результат чисто физических актов, обычно имеющих электрическую или магнитную природу и фиксирующих лишь некоторый набор сигналов, подлежащих запоминанию.

Различие в технике исполнения не могло остановить физиологов. От модели и не требуется полной аналогии, она может имитировать нужный процесс частично, важно воспроизвести хотя бы наиболее существенные характеристики изучаемого процесса. А сколько загадок, проблем, связанных с памятью, могут назвать физиологи! Модель памяти — для них это была большая находка.

Но что буквально гипнотизировало физиологов, что влекло и манило — это намеки на глубокое единство законов управления и регулирования в организме и машине. Здесь намечались далеко идущие выводы.

КЛАД ДЛЯ НАТУРАЛИСТА

Живой организм можно с полным правом рассматривать как систему, содержащую совокупность многих различных систем автоматического регулирования и управления. В организме человека и животного все органы работают гармонично. Здоровый организм поддерживает свою температуру, давление крови, сахарный баланс и многое другое на определенном уровне, часто мало зависящем от изменения внешних условий.

Как осуществляется это управление, или, точнее, самоуправление? С помощью сложных систем нервных связей, существующих в организме. Они управляют работой сердца, легких, печени, желез внутренней секреции и других органов. Эти системы управления действуют сравнительно независимо друг от друга, но они все объединены между собой через центральную нервную систему. Задача этого управления — поддержать отдельные органы и весь организм в нормальном состоянии, несмотря на то, что живой организм не есть нечто изолированное, оторванное от внешней среды. Он тесно связан с окружающим миром, он постоянно взаимодействует с ним, реагируя на все изменения внешней среды и тем не менее сохраняя свой внутренний режим неизменным.

И чем больше об этом задумывались физиологи, тем сильнее поражались, с какой точностью механизма работает организм! Человек чихнул, кашлянул, споткнулся и сразу забыл об этом — кажется, чего же обыденнее? А оказывается, пришли в движение сложные таинственные системы, бдительно охраняющие каждый наш шаг, каждый чих, каждый вдох и выдох!

Человек дышит — какая тут загадка?.. Дышит, и все. Даже говорят: «так же естественно, как дыхание»!

А это, оказывается, чудо из чудес, процесс необыкновенной мудрости. Механизм саморегулирования его очень сложен.

Дыхательный аппарат снабжен целым рядом чувствительных нервов, которые возбуждаются при прохождении воздуха по воздухоносным путям, при сокращении легких, при обеднении состава крови кислородом и обогащении его углекислотой. При вдохе легкие расширяются, по воздухоносным путям интенсивно проходит воздух; кровь пополняется кислородом, на что реагируют нервные окончания в кровеносных сосудах. Этот комплекс возбуждения по нервным волокнам передается в дыхательный центр мозга, и оттуда подаются команды, тормозящие вдох и стимулирующие выдох. Потоки возбуждений, приносимых чувствительными нервами, заставляют вдох сменяться выдохом, а выдох вдохом, регулируют глубину дыхания и его скорость.

Ритм и глубина дыхания зависят от нагрузки организма. Бегун дышит интенсивнее, чем ходок, пильщик нуждается в большем поступлении кислорода, чем чертежник. Не только физическая нагрузка влияет на дыхание. Сильное волнение, испуг нарушают его нормальный ритм. Попробуйте усилием воли дышать глубже и чаще, чем нужно организму. Это иногда приходится делать при врачебном осмотре. Но охранительные системы почти сразу заставляют вернуться к обычной норме. Дыхание, одна из важнейших функций организма, в очень малой степени поддается сознательному управлению. Попробуй не дышать — ничего не выйдет! Минута-две — и самый тренированный ныряльщик вопреки своему желанию сделает вдох. Только в сказках Шехерезады можно найти историю о том, как молодой человек забрался в постель к жестокой возлюбленной, затаил дыхание и, назло ей, умер.

…Но что это? Вы поперхнулись крошкой хлеба, и она попала «не в то горло»! Вы бьетесь в приступе кашля и — о счастье! — снова дышите как ни в чем не бывало. Кажется, чего же проще? Человек поперхнулся. Почему же он кашляет, а скажем, не поет? Или не танцует? Все, оказывается, давно решено за нас. Крошка хлеба раздражает нервные окончания в слизистой оболочке дыхательных путей. Эти датчики посылают тревожные импульсы в спасательный центр, то есть в мозг. Мозг немедленно приказывает мышцам сжаться, и они, сокращаясь, вызывают резкие выдохи (кашель). Когда крошка выбрасывается струей воздуха, сигналы бедствия прекращаются, кашель утихает. Таким образом, внутренний автоматический регулятор привел гортань в нормальное состояние.

Таких автоматических регуляторов в живом организме уйма. Не думая еще подражать природе, человек и в технике создал бесчисленное множество систем автоматического регулирования и управления. Сталеплавильная, стекловаренная, доменная печи или другой какой-нибудь агрегат или объект тоже сложные «организмы», в которых с помощью систем автоматического регулирования самоорганизуется стабильный нормальный процесс варки стекла, плавки стали или чугуна. Для управления этими сложными объектами человек искусственно охватил их разветвленной «нервной системой», состоящей из отдельных приборов, связанных в цепи автоматического регулирования. Своеобразные органы «чувств» системы — датчики — реагируют на различные изменения внутри объекта и посылают сигналы в управляющий центр, в «мозг» системы. Здесь вся поступившая информация о ходе процесса перерабатывается в информацию управляющую, которая приводит в движение «мышцы» системы: приводы заслонок, кранов, шиберов, изменяющих подачу в агрегат воздуха, топлива и сырья.

До тех пор пока для автоматического регулирования использовались автоматы, которые, были глухи к изменениям внешних условий и действовали по заранее заданной программе, никаких далеко идущих аналогий они не подсказывали. С появлением же электронных управляющих машин в технике наступила новая эра — эра машин, так же, как и человеческий организм, приспосабливающихся к внешним условиям. Конечно, физиологам не могло не броситься в глаза сходство электронных машин с человеческим организмом в принципах переработки информации, в работе цепей связи.

Они взглянули на человеческий организм как на сложную систему, перерабатывающую поступающую в него информацию. Все воздействия окружающей нас среды воспринимаются органами чувств. Они трансформируются органами зрения, слуха и осязания в нервные импульсы. Эти импульсы направляются по бесчисленным нервным волокнам, являющимся каналами связи, в мозг, который Павлов назвал «центральной станцией». Кора головного мозга человека, состоящая из миллиардов нервных клеток, анализирует массу сигналов от отдельных систем связи. Здесь, в веществе мозга, непрерывно происходит переработка информации: сигнальных импульсов — в импульсы управления. По миллиардам нервных волокон импульсы проделывают обратный путь — от мозга к мышцам.

Сведения об этих процессах частично фиксируются в памяти и используются организмом впоследствии.

Связь различных органов и отдельных участков коры головного мозга была обнаружена учеными уже давно. Если раздражать определенные области головного мозга электрическим током, то приходят в движение соответствующие группы мышц тела.

Еще сто лет назад на это обстоятельство обращал внимание Сеченов. В статье «Рефлексы головного мозга» он писал: «Все внешние проявления мозговой деятельности могут быть сведены на мышечное движение».

Воздействуя токами на определенные зоны коры головного мозга, можно вызвать у человека ощущение холода, света, звука.

Подобно тому, как передается то или иное возбуждение в живых организмах — в виде отдельных импульсов, так и в цифровых электронных машинах электрическое «возбуждение» в виде серии электрических импульсов распространяется от одних ячеек к другим, причем действие этих ячеек, как ученые теперь хорошо знают, подобно действию нервных клеток.

Все эти параллели не могли оставить физиологов равнодушными. Правда, они понимали, что ни о какой полной тождественности явлений и речи быть не может. Аналогии эти, конечно, очень грубы.

Сеченов, говоря, что «мысль о машинности мозга при каких бы то ни было условиях для всякого натуралиста клад», тем не менее предупреждал: «Не будем, однако, слишком полагаться на наши силы ввиду такой машины, как мозг. Ведь это самая причудливая машина в мире. Будем скромны и осторожны в заключениях».

Эти фразы написаны словно сегодн я, будто специально для нашего времени. Потому что и одна и другая крайности наделали немало вреда кибернетике. И та, что подсказывала рассматривать мозг только как машину. И та, что породила чрезмерную осторожность и тормозила фантазию, поиск, инициативу.

Разумеется, даже самым отчаянным кибернетикам не приходило в голову ставить знак равенства между живым организмом и механизмом, пусть самым совершенным. В живом организме происходят и простые механические и сложные химические процессы. Кроме того, он подчиняется специфическим биологическим закономерностям. Но то аналогичное, что есть в живом и неживом организме, что проявляется в сложной системе управления, в системе связей (задачей которых является поддержание жизнедеятельности одного и работоспособности другого), убедило ученых, что лучших моделей для изучения жизнедеятельности живого организма, чем ЭВМ, просто не придумаешь. Они поняли, что, изучая с помощью электронных моделей законы управления в живых организмах, человек сможет помочь организму справиться с расстройствами в его системах управления. Ведь нарушения в органах управления живого организма приводят зачастую к различным функциональным расстройствам.

Известны случаи, когда человек теряет способность координировать свои движения. А если разобраться как следует в сущности этой болезни, можно найти пути ее лечения!

Из этих рассуждений, споров, которые вели многие ученые, и в частности те, кто сотрудничал с Бергом в Совете по кибернетике, и родились первые опыты по изучению работы легких, щитовидной железы с помощью электронных моделей. Были созданы электронные устройства, моделирующие работу сердца и кровеносной системы. Такое устройство может вычертить графики (электрокардиограммы) работы сердца, функционирующего нормально и тронутого заболеванием. И врачу остается лишь сравнить их и сделать вывод. Если записанная им электрокардиограмма сердца больного совпадает с одним из графиков, вычерчиваемых электронной моделью, это помогает врачу установить или подтвердить диагноз заболевания сердца. Подобный метод применяется теперь и для изучения нервных и психических заболеваний. На основе снятых у больного энцефалограмм и сравнения их с кривыми, вычерчиваемыми моделирующим устройством, исследуются отклонения от нормы в работе мозга.

Это было лишь начало. Кибернетики понимали, что пока еще вопрос ставится узко. Ведь для науки важен не частный диагноз; интересно изучить все особенности работы мозга и сердца. Сердце может быть здоровым и больным, но и то и другое должно справляться со своей задачей, задачей поддержания жизни человека. Мы побежали или подняли камень — сердце забилось сильнее. Нами овладели испуг, радость, возмущение — и пульс участился. Человек во все «вкладывает» сердце!

Как же оно справляется со своей задачей, как влияет на него работа других органов?

Эти вопросы не раз звучали на рабочих заседаниях Совета по кибернетике и породили не одну научно-исследовательскую тему в области электронной медицины. Одна из них, осветившая работу удивительного органа регулирования — синусного узла, пролила свет на многое, что было неизвестно в деятельности нашего сердца.

Возьмите свою руку и сосчитайте пульс. Сколько? Обычно у человека число ударов колеблется от 50 до 100 в минуту. И мы даже не подозреваем, что при вдохе или выдохе частота ударов сердца резко изменяется, так резко, как бывает при поднятии большой тяжести. Но это происходит кратковременно и при обычном счете пульса даже не замечается. Явление вполне обычное, происходящее без участия сознания и являющееся необходимым условием существования организма. Оказывается, пульсом заведует небольшое нервно-мышечное образование сердца, которое называют синусным узлом. Этот синусный узел воспринимает и через особый блуждающий нерв передает на сердце влияние дыхания, физической нагрузки, психических переживаний.

Изучая работу синусного узла, ученые попытались выразить ее математическим путем. Когда уравнение, оказавшееся довольно удачным математическим аналогом синусного узла, было найдено, оно поразило математиков тем, что в точности совпало с уравнением, которое характеризует обычный маятник! Это уравнение описывает движение тяжелого шара, подвешенного на стержне. Казалось бы, какое отношение имеет к сердцу шар на подвесе? Только то, что сердце, как и маятник, — колебательная система. Период колебания в одной системе зависит от сокращения блуждающего нерва, в другой — от изменения длины подвеса. Чем такая игрушка, как шар на подвесе, не модель сердечной деятельности? Большего от аналогии ведь и не требуется. Мы знакомы с аксиомой, гласящей: совсем не обязательно, чтобы процесс и его аналог были подобны во всем. Важна общность законов, управляющих работой обоих. И теперь, имея легкий доступ к модели, можно изучать малодоступное сердце. Ведь легче изменить длину подвеса маятника или трение в нем и этим имитировать зависимость работы блуждающего нерва от дыхания, возбуждения, нагрузки, чем вести умозрительные рассуждения о том, чего нельзя взять в руки.

Исследователей заинтересовал и другой момент. Маятник помогает изучать работу сердца при нормальном дыхании, но ведь при плавании и некоторых спортивных упражнениях необходима задержка дыхания после вдоха. Как это влияет на работу сердца и жизнедеятельность организма? Уравнение маятника здесь уже помочь не могло. Нужно было искать новую модель.

И ученые вспомнили, что в промышленности часто применяются электронные системы, в которых искусственно производится задержка сигнала. Генератор выработает электрический импульс, а специальная схема его чуть попридержит, пока не понадобится передать его в рабочий агрегат. Каковы же были удивление и радость физиологов, когда они убедились, что эти схемы задержки могут моделировать влияние задержки дыхания. Исследовали сердечную деятельность пятидесяти человек и убедились, что новая модель удивительно точно отображает связь сокращения сердечной мышцы с процессом дыхания. А так как схемы автоматической задержки были уже хорошо изучены радиоспециалистами, то им совместно с математиками и физиологами удалось найти математическое уравнение, достаточно полно описывающее сердце и его нервные регуляторы.

Эти модели, авторами которых являются советские инженеры — Кухтенко и Грдина, одинаково хорошо описывают работу промышленных систем автоматического регулирования и действие искусственного сердца, позволяющего хирургам в необходимых случаях останавливать сердце больного, заменяя его автоматом. Такие аналоги наглядны, доступны для экспериментирования и, главное, теоретически обоснованны, и на них можно положиться, когда речь идет о вопросах, связанных с сердцем.

Увы, этими вопросами ограничена сфера их применения. Когда понадобилось моделировать работу других органов, кибернетикам пришлось начинать сначала и искать новые аналоги. Постепенно они подобрались и к легким и к почкам и общими усилиями нашли модели для изучения их работы.

ИГРА В ЖМУРКИ

Когда ученым удается сделать хоть один шажок в исследовании работы мозга — это всегда сенсация, так важно это и для медицины, и для психологии, и для педагогики.

Слишком долго господствовало мнение, что психическая и умственная деятельность человека — это особый мир, недоступный объективному изучению, это «мир в себе». Немецкий ученый Людвиг считает, что «изучать мозг методами точной науки — это все равно что изучать механизм часов, стреляя в них из ружья». И некоторые наши физиологи увлекались этим красивым сравнением, забывая слова своего соотечественника. Сеченов говорил об этом иначе: «Должно прийти время, когда люди будут в состоянии так же легко анализировать проявление деятельности мозга, как анализирует теперь физик музыкальный аккорд или явления, представляемые свободно падающим телом».

И еще говорил Сеченов: «Мы знаем, что рукою музыканта вырываются из бездушного инструмента звуки, полные жизни и страсти, а под рукою скульптора оживает камень. Ведь и у музыканта и у скульптора рука, творящая жизнь, способна делать лишь механические движения, которые, строго говоря, могут быть подвергнуты анализу и выражены формулой».

Как показывает поучительная история кибернетики, прогресс современной науки определяется в значительной мере ее математизацией. Это относится и к биологии и к физиологии. Мысли Сеченова о дружбе биологии и математики, которые в его время считались безумными, сегодня свежи и актуальны.

Сеченов был не только физиологом, он был прекрасным инженером, поэтому не удивительно, что он ждал и желал объединения этих наук. Объединение произошло в наши дни в лоне кибернетики.

Движимые формулой, электронно-вычислительные машины имитируют умственные действия человека. Они оказались замечательными моделями не только для изучения работы памяти, нервной системы, расстройств узлов самоуправления организма, но и умственной деятельности. Составляя программы для математических машин, ученые в ряде случаев сознательно предписывают машине порядок действий, свойственный человеку. Так, программа перевода в определенном смысле совпадает с действиями человека, не знающего иностранного языка, но имеющего словарь и знакомого с основными правилами перевода. Программа решения сложнейших задач высшей математики, составленная для машины, в основных чертах похожа на программу, составленную для вычислителя, не знающего высшей математики, но умеющего работать с арифмометром.

Но вот при изучении электронной машины для слепых, читающей печатный текст вслух, было обнаружено, что в действии ее блоков имеется много общего с процессами образования связей в тех участках головного мозга, которые управляют зрительными восприятиями. Конструктор машины даже не стремился к получению такого сходства. Оно явилось неизбежным результатом общности ряда закономерностей работы электронной вычислительной машины и человеческого мозга.

Естественно, возник, не мог не возникнуть, вопрос: а как далеко заходит эта общность? Как близко могут подойти друг к другу модель и оригинал? На этот вопрос пока нет исчерпывающего ответа. Это одна из тех проблем, которая уточняется и углубляется вместе с познанием. Конечно, ставя такой вопрос, используя новые модели, ученые ни на секунду не забывают, что, несмотря на многие аналогии между человеческим мозгом и электронной вычислительной машиной, им свойственны глубокие различия.

Человеческий мозг содержит бесчисленное количество рефлекторных связей, рождающих разнообразные виды творчества.

Структура мозга — это неповторимое, случайное сплетение нервных клеток. Но это отсутствие порядка, этот хаос, в сочетании с огромным разнообразием возможных связей между отдельными клетками, порождают замечательную слаженность работы человеческого организма, недоступную машине, в строении которой царит идеальный порядок.

К сожалению, детально сравнивать электронные вычислительные машины и мозг человека невозможно, ибо конструктор знает о машине все, тогда как физиологи знают о мозге и нервной системе слишком мало.

И в это решили вмешаться кибернетики.

ТАЙНА АЛЬФА-РИТМА

Вечером 2 июля 1962 года большой лекционный зал Московского политехнического музея был переполнен. Люди стояли в проходах. Многие сидели на ступеньках амфитеатра. Пришедшие позднее заполняли коридоры лектория, а многие, по-цыгански скрестив ноги, сидели прямо на сцене.

Выступал Норберт Винер. Он посетил СССР незадолго до смерти. Его новая работа поражала мощью интеллекта и прозорливостью. Он говорил о своих исследованиях биопотенциалов мозга.

— Электроэнцефалограммы, — рассказывал он слабым голосом, — уже давно применяются для изучения работы мозга, для диагностики опухолей мозга и других заболеваний. Но крайне малая величина этих биопотенциалов не позволяла до сих пор получать таким путем достаточно подробные сведения о работе нервной системы. Мы решили использовать для изучения биопотенциалов мозга особый метод математического анализа, применяемый для изучения случайных процессов или слабых сигналов на фоне помех. Ведь электроэнцефалограмма представляет собой не что иное, как запись очень слабых сигналов от работающего мозга, полученных на фоне сильных помех.

Примененный Винером метод был прост и остроумен. Электроэнцефалограмма записывается не на бумагу или фотопленку, как это делается в поликлиниках, а на магнитную ленту при помощи магнитофона, присоединяемого к электроэнцефалографу. Затем лента с записью пропускается через специальный магнитофон, снабженный двумя действующими одновременно «читающими» головками. Сигналы, получающиеся в этих головках, перемножаются при помощи специальной радиотехнической схемы. В результате такой операции Винер получил важную характеристику изучаемого процесса, известную у математиков под названием «функции корреляции». Она подчеркивает суть явления, подавляя шумы.

В хаотических с первого взгляда записях электроэнцефалографа вдруг неожиданно проступил силуэт периодического сигнала, педантично возникающего точно десять раз в секунду.

О присутствии в мозгу этого сигнала ученые раньше ничего не знали. Его назвали альфа-ритм. Оказалось, он играет большую роль в человеческом организме.

Эти опыты повторялись много раз и бесспорно доказали, что при нормальном состоянии организма альфа-ритм очень устойчив, но он сильно реагирует на различные внешние воздействия и внутренние изменения организма. Это был тот «крючок», на который наука надеялась поймать нечто новое в работе организма. Первая мысль, возникшая у врачей, была такой — использовать альфа-ритм для диагностики, то есть в тех же целях, что используется и пульс. Но так как потенциалы альфа-ритма изменяются в десять раз быстрее, чем удары пульса, то новый метод давал возможность производить более тонкие исследования быстрых реакций организма. Такой метод, несомненно, получит практическое значение. Действительно, для того, чтобы обнаружить опасность, угрожающую больному при операции, врач, следящий за его пульсом, должен затратить минимум 10 секунд, а иногда и минуту для счета ударов пульса. Иначе он не сумеет определить характер нарушения работы сердца. В серьезных случаях это промедление может оказаться опасным. Поэтому наблюдение за альфа-ритмом, гораздо быстрее реагирующим на изменение состояния организма, приведет к новому прогрессу в медицине.

В заключение Винер высказал догадку, что определенные группы клеток мозга вырабатывают управляющие сигналы, подчиняя своему ритму работу остальных клеток мозга, а может быть, и всего организма. В некоторой степени эти сигналы аналогичны тактовым сигналам, управляющим действием цифровых вычислительных машин. Особенно интересно, что частота этих сигналов может захватываться, то есть принудительно управляться внешними сигналами, например вспышками света с частотой, близкой к частоте альфа-ритма.

— Эта возможность, — сказал Винер, — позволит разработать новый метод лечения некоторых заболеваний, связанных с нарушением альфа-ритма. А главное — появилось еще одно важное звено в цепи тех сведений о работе мозга, которые позволят создавать более совершенные модели этой главной управляющей системы организма.

Так кибернетика вплотную подошла к кардинальным проблемам живой природы. Эти проблемы столь притягательны, что работы Винера в то время уже были не единственными. Другие ученые во многих странах решали не менее важные задачи.

И в плане работ Совета по кибернетике Берг утверждает новые исследовательские направления: «Моделируются сложные формы работы мозга… Моделируются процессы решения проблем игры в шахматы и доказательства теорем… Моделируются процессы познания мира, самообучения целесообразной системе действий во внешней среде… Разрабатываются модели нейронов, близких к нервным клеткам, и исследуются свойства сетей, лежащих в основе нервных центров и управляющих работой внутренних органов… На ЭВМ создается модель следящих движений глаза, а также модель слуховой системы…

С использованием ЭВМ создается модель цветного зрения… Моделируются процессы патологических состояний… Кибернетический анализ гипноза… Модель развития патологических процессов при эпилепсии… Моделирование развития гипертонической болезни».

Это сухой, деловой отчет о работах в области кибернетического моделирования из годового отчета Совета по кибернетике.

Исследования, конечно, регулярно освещаются в сборниках «Проблемы кибернетики» и других изданиях, выпускаемых Советом, и ученые всего мира с удивлением следят за триумфальным шествием советской кибернетической науки. И никто поначалу не заметил набухших грозой туч, появившихся над головой биологической кибернетики. В том же 1962 году, когда о своих работах в этой области рассказывал в СССР Винер…

РЕЦЕНЗИЯ

…10 января почтальон, поднявшись на второй этаж Вычислительного центра АН СССР, где находится Совет по кибернетике, вытащил из сумки пачку конвертов и положил их на стол перед секретарем. Среди писем было одно, довольно объемистое, с обратным адресом: Министерство культуры СССР, Главиздат, Государственное издательство физико-математической литературы. Оно было адресовано председателю Научного совета по кибернетике АН СССР академику А.И. Бергу.

Берг вскрыл конверт и углубился в чтение документа столь неожиданного, что невозможно лишить читателя случая прочесть его вместе с ним.

В письме говорилось, что издательством получена из Главиздата рецензия на статьи по разделу «Процессы управления в живых организмах» в пяти сборниках «Проблемы кибернетики»; следует обсудить эту рецензию и подготовить предложения относительно мероприятий, вытекающих из нее. Издательство просит сообщить мнение Совета по существу рецензии и ответить на ряд вопросов, в частности на такой: является ли принципиально допустимым и практически полезным приложение кибернетики к вопросам биологии и физиологии?

Казалось бы, сама постановка такого вопроса в 1962 году свидетельствует о некомпетентности рецензента. Нельзя же в самом деле, глядя на солнце, спрашивать: существует ли оно в природе?

В рецензии на пятнадцати страницах шел разбор некоторых статей сборника «Проблемы кибернетики». Критике подвергались статьи редактора сборников А.А. Ляпунова «О некоторых общих вопросах кибернетики», И.И. Шмальгаузена «Основы эволюционного процесса в свете кибернетики», А.М. Малиновского «Типы управляющих биологических систем и их приспособительное значение», В.П. Эфроимсона «Общая теория иммунитета растений и некоторые принципы радиоселекции на устойчивость к инфекционным болезням», его же статья «Анализ управляющих механизмов канцерогенеза» и другие.

Можно было бы не перечислять эти статьи, если бы каждая из них не решала узловые, кардинальные проблемы биологической науки. Однако по их поводу рецензент пишет: