2(2n)n ≈ 10(1032).
Число это невообразимо велико. Перебор такого числа вариантов недоступен не только нам, но и нашей матушке-природе. Если бы каждый атом во всей видимой нами части Вселенной занимался просмотром вариантов и перебирал бы их со скоростью миллиард штук в секунду, то и за миллиард миллиардов лет (а наша Земля существует не более десяти миллиардов лет) не была бы просмотрена и миллиардная доля общего числа вариантов.
Между тем как-то ведь происходит формирование эффективно работающей нервной сети! Причем число рецепторов и эффекторов у высших животных исчисляется не сотнями и не тысячами, а миллионами.
Разгадка кроется в иерархическом строении нервной системы.
Здесь нам снова необходим экскурс в область общекибернетических понятий. Четвертый этап эволюции мы назовем этапом сложного рефлекса, но дать определение этому понятию сможем лишь после того, как познакомимся с некоторыми фактами об иерархически устроенных нервных сетях.
1 Мы следуем в основном докладу С.Э.Шноля «Сущность жизни. Инвариантность общего направления биологической эволюции» (Диалектика и современное естествознание: Матер. семинара. Дубна, 1967)
Рассмотрим такую нервную сеть, которая на входе имеет много рецепторов, а на выходе — всего один эффектор, так что нервная сеть делит множество всех ситуаций на два подмножества: ситуации, вызывающие возбуждение эффектора, и ситуации, оставляющие его в покое. Задачу, решаемую в этом случае нервной сетью, называют задачей распознавания (имеется в виду распознавание принадлежности ситуации к тому или иному множеству). Животному в борьбе за существование приходится сплошь и рядом решать задачу распознавания, например: отличить ситуацию, опасную для жизни, от неопасной, отличить съедобные предметы от несъедобных и т. п. Это только наиболее яркие примеры, детальный анализ поведения животного приводит к выводу, что для выполнения сколь-нибудь сложного действия оно должно непрерывно решать множество «мелких» задач распознавания.
Множество ситуаций в кибернетике называют понятием1. Чтобы лучше уяснить, как кибернетическое понимание слова «понятие» связано с его обычным пониманием, допустим, что рецепторы рассматриваемой нами нервной сети — это светочувствительные нервные окончания сетчатки глаза или же вообще какие-то светочувствительные точки на экране, подающем информацию в нервную сеть. Рецепторы возбуждаются тогда, когда соответствующий участок экрана освещен (точнее, когда его освещенность больше некоторой пороговой величины), и остаются в состоянии покоя — в противном случае. Если на месте каждого возбужденного рецептора представить себе светлую точку, а на месте каждого невозбужденного — темную, то получится картина, которая отличается от изображения, падающего на экран, лишь своей дискретностью (т. е. тем, что она распадается на отдельные точки) и отсутствием полутонов. Будем считать, что точек (рецепторов) на экране достаточно много, а изображения, которые могут оказаться на экране, — их мы будем называть «картинками» — предельно контрастны, т. е. состоят лишь из белого и черного цвета. Тогда каждая ситуация соответствует определенной картинке.
Рис 2.1. Картинки, представляющие различные понятия
Согласно традиционной (аристотелевской) логике, когда мы думаем или говорим о какой-то определенной картинке (например, о той, которая находится в левом верхнем углу на рис. 2.1), то мы имеем дело с единичным понятием. Кроме единичных понятий, есть еще общие, или абстрактные, понятия. Например, мы можем думать о пятне вообще — не о каком-либо конкретном пятне (допустим, из числа изображенных в верхнем ряду на рис. 2.1), а о пятне как таковом. Точно так же мы можем обладать абстрактным понятием прямой линии, контура, четырехугольника, квадрата и т. д.2