Еще более отчетливо роль именно архитектурного принципа выступает в условном рефлексе и в общих свойствах саморегуляции, сформулированных И.П.Павловым.
Роль кибернетики в развитии физиологических исследований состоит именно в том, что она с особенной силой подчеркнула значение архитектурного фактора. Она показала важность замкнутой циклической циркуляции информации в условиях саморегулирования, а также роль обратных связей, которые являются типичным признаком целостной архитектуры, а не отдельного элемента. Сюда можно добавить теорию логических сетей, теорию мультистабильных систем, математическую логику в целом, теорию моделирования и т.п. Все это примеры, подчеркивающие специфические черты системной организации, которая, становясь таковой, немедленно приобретает новые свойства целостной архитектуры, значительно “снимающей” удельный вес элементов.
Замечательная особенность живой природы состоит в том, что приспособительные свойства всех организмов, независимо от уровня их специализации, развиваются на основе одних и тех же архитектурных принципов, которые объединены функциональной системой с обратной афферентацией. Это единство архитектурных принципов при совершенно различных конечных приспособительных эффектах организма — поистине дар природы исследователю-физиологу. Благодаря этой универсальности исследователь держит в руках ключ к ускоренному и более глубокому познанию не только узловых пунктов самой архитектуры, но и всех тончайших процессов живой системы до молекулярного уровня включительно. Образно выражаясь, эти тончайшие аналитические данные как бы получают свой “адрес” в пределах целостной функциональной системы.
Не трудно видеть, что именно эта почва и эти достоинства кибернетического мышления породили тягу к синтезу, поиску общих закономерностей, присущих целостной организации, и раскрытию решающей роли конечного синтеза на всех этапах развития приспособительной деятельности организма.
Книга Джорджа безусловно помогает этому движению мысли и несомненно заставит многих физиологов и нейрофизиологов подумать о возможности применения “логических сетей” для характеристики узловых процессов организма. И в этом смысле глава “Логические сети” несомненно поможет контакту между математической логикой и нейрофизиологией. Моделируя отдельные узлы целостных функциональных систем, логические сети, уже по одному тому, что они математически и геометрически конкретны, дают возможность установить как их достоинства, так и их недостатки. Сопоставление логической сети и истинного нейрофизиологического процесса в какой-то степени похоже на сопоставление черно-белой и цветной фотографий одного и того же объекта: мы видим все то, чего не хватает черно-белой фотографии логической сети для того, чтобы она полностью отразила все цвета объекта, т.е. все параметры и свойства живой организации.
Конечно, на этом пути Джордж допускает много ошибок и излишних упрощений. Так, например, едва ли правильно будет рассматривать нейрон лишь как “специализированную клетку высокой степени возбудимости и проводимости”. Конечно, нервная клетка обладает и тем и другим свойством, но в свете всех последних достижений в области электронной микроскопии синаптических образований нервной клетки и нейрохимической характеристики этих синаптических образований, это допущение оказывается слишком простым и недостаточным. Нервная клетка предстала перед исследователями как чрезвычайно сложный комплекс специализированных иv весьма “надежных” ферментативных реакций, благодаря которым в одно и то же время и в одной и той же клетке могут сосуществовать процессы, принимающие участие в реакциях противоположного биологического качества.
В этом смысле весьма справедливо указание Джорджа на то, что сама практика моделирования поставила нас перед необходимостью моделировать не только электронные модели, но, вероятно, и плазменные модели; это и есть тот камень преткновения, который мешает проблеме моделирования подняться на большие высоты. Но нельзя сказать, что электронные модели не приносят пользы. Уже самый факт, что эти модели подчинены законам математической логики и отражают какие-то стороны нервной деятельности, определяет их перспективность и полезность для совместного изучения нервной системы математиками и физиологами.