Текст книги "Мозг экономичный (СИ)"

Автор книги: Анатолий Протопопов

сообщить о нарушении

Текущая страница: 1 (всего у книги 3 страниц)

Мозг экономичный

Анатолий Протопопов

Мозг экономичный

(мозг как обработчик информации)

В процессе эволюции человечество сделало

огромный шаг вперёд – от дикости к варварству. Ю. Базылев

Дисклеймер: Данная статья не претендует на научную строгость.

Выражаю признательность Ирине Вершининой, Евгению Дуднику, а также пожелавшему остаться неизвестным

 «достаточно квалифицированному математику», за ряд очень полезных замечаний и наводок к вариантам статьи.

Подобен ли мозг компьютеру?

В главном – безусловно, да. Ведь мозг, как и компьютер, есть средство обработки информации. И, соответственно – инструмент для принятия решений по результатам этой обработки. Полезно, однако, уяснить, к какому типу компьютеров он ближе всего, и в каких аспектах. Почему это полезно? Ведь мы здесь не собираемся детально рассматривать устройство мозга, и выискивать в нём структуры, имеющие какие-то технические аналоги в мире компьютеров. Например, многим читателям покажется странным, что в статье почти не будет упоминаться такое понятие как «нейронные сети», однако на нашем уровне рассмотрения это оправданно. Вопрос технических аналогов тяжёл для специалистов и покрепче, да и, по большому счёту, не слишком интересен. Наша цель здесь – рассмотреть некоторые закономерности обработки информации, общие для всех «устройств» такого рода, а не технические детали.

Так почему же? А потому, что эти закономерности несколько различно проявляют себя в "обработчиках" различного типа; и пожалуй, в рамках того типа, к которому относится мозг, эти закономерности проявляются особенно ярко. Поэтому обзорный экскурс в устройство тех и других произвести всё-таки придётся.

Все рукотворные компьютеры можно отнести к двум большим царствам – цифровому и аналоговому. Вернее – большим является только царство цифровых компьютеров; это даже не царство, а целая вселенная – под "компьютером" подавляющее большинство людей понимают именно цифровой компьютер. Аналоговое же царство к настоящему времени съёжилось в махонькое провинциальное княжество, даже не всякому специалисту хорошо известное. Для полноты картины можно упомянуть и всякие экзотические типы – стохастические, голографические, и т.п., но, опять же, технические подробности – не наша цель.

В чём главное отличие этих типов? Рукотворный цифровой компьютер состоит из, в общем и среднем, таких же полупроводниковых элементов, что и электронный аналоговый – разве что работают они обычно в несколько других режимах. Тем не менее, они фундаментально различаются в главном – самом подходе к решению задач; и это отражается на общем плане их построения.

Цифровой компьютер оперирует абстрактными сущностями – числами. В привычных нам цифровых компьютерах числа задаются в одной из позиционных систем счисления; технически наиболее удобна двоичная. Узлы такого компьютера, хранящие или преобразующие эти числа, состоят из некоторого количества так называемых "разрядов" – однотипных структур, каждая из которых, хранит или обрабатывает, одну из "цифр" числа – обычно это ноль или единица. Эту структуру можно наглядно представить себе в виде разграфлённого бланка, где отдельные цифры числа могут быть записаны только в графах, но никак не между, и не за пределами их. Количество этих разрядов (граф), наряду с другими особенностями, характеризует вычислительную мощь цифровой системы – в цифровых системах обычно бывает не менее четырёх двоичных разрядов, иначе обработка информации оказывается слишком грубой. В свете нашей темы на это обстоятельство следует обратить внимание, ибо оно показывает наличие минимального порога сложности цифровой системы: оперировать только одноразрядными двоичными числами, могущими принимать только два значения ("да-нет", "чёрное-белое") смысла не слишком много. Впрочем, "чёрно-белое" мышление некоторых людей наводит на определённые параллели... Разумеется, этим сложность цифровой системы далеко не ограничивается, а пожалуй, только начинается.

Цифровые компьютеры были разработаны для решения абстрактных задач, изначально заданных в численной форме. Если же мы хотим приспособить цифровой компьютер к решению задач реагирования на события реального мира, мы должны сначала представить для него этот мир в численном виде, а уж затем что-то с этими числами делать – складывать, вычитать, интегрировать, производить прочие манипуляции, причём строго согласные с математическими законами преобразования чисел. Чисел, обратите внимание! Ну и далее преобразовывать результат этой обработки (некое итоговое число) в степень активности исполнительных узлов, такой, как например, скорость вращения электродвигателя, приводящего в действие наше устройство.

В аналологовой системе никаких чисел нет. И соответственно – нет никаких "разрядов". Есть натуральные величины – в виде силы электрического тока, давления газа или жидкости, концентрации тех или иных веществ, как-то пропорциональные чему-то в окружающем мире. "Серьёзные" аналоговые компьютеры – это довольно сложные устройства, содержащие узлы, позволяющие сравнивать, складывать, интегрировать, и производить прочие преобразования электрических токов, давлений жидкостей, и других величин, отражающих состояние реального мира. Важно, что преобразуются сами величины, а не числа, их описывающие.

Но аналоговая система обработки информации может быть и крайне простой – например, такой системой можно полагать устройство, поддерживающее постоянный уровень воды в сливном бачке унитаза (да простит меня уважаемый читатель за, возможно, не слишком импозантный образ). Информация об уровне воды, посредством датчика (поплавка) чисто механически передаётся в исполнительный клапан, являющийся одновременно устройством, задающим порог срабатывания.

Привычный же нам фон Неймановский цифровой компьютер просто обязан иметь в своём составе некий минимальный, причём, достаточно обширный, набор узлов, строго определённым образом соединённых между собой, – даже если эта задача крайне проста. Но это ещё не всё.

Практически все компьютеры, с которыми приходится сталкиваться нашему уважаемому читателю (да и не менее уважаемому автору) обладают архитектурой, предложенной Джоном фон Нейманом с соавторами в 1946 году. Такой компьютер обязательно содержит в своём составе 1) арифметическое устройство, осуществляющее различные манипуляции с числами, 2) устройство управления, обычно объединённое с арифметическим под общим названием «процессор», и управляющее ходом преобразований и 3) память для хранения чисел, над которыми производятся действия, а также для хранения программ; причём память состоит из однородных ячеек. Также, практически всегда в состав такого компьютера входят устройства, осуществляющие взаимодействие с окружающим данный компьютер миром (устройства ввода-вывода), но эти устройства не являются неотъемлемой частью архитектуры фон Неймана. Программа (описание того, как эту задачу надлежит решать; программой можно назвать, например, кулинарный рецепт) для такого компьютера должна быть составлена заранее, представлена в виде последовательности простых, и чётко-однозначных команд, и в форме условных чисел записана в его память. Сложность решаемой фон Неймановским компьютером задачи ограничена лишь объёмом его памяти, и квалификацией составителя программы её решения, но, вообще говоря, не сложностью устройства данного конкретного компьютера.

Допустим, нам нужно построить на основе вышеописанного цифрового компьютера систему, обладающую фототаксисом (стремлением к свету). Мы бы включили в эту систему датчики освещённости (два или больше, разделённые чем-то светопоглощающим), преобразователь сигнала, поступающего с датчиков, в цифровую форму, память, где бы хранилось числа, отражающие значения освещённости в каких-то единицах, и прочие числа, имеющие отношение к нашей задаче. Также в памяти (не обязательно – той же самой) хранилась бы программа – набор особых чисел – условных кодов пошаговых инструкций, побуждающий нашу систему функционировать именно так, как требует наша задача, и никак не иначе.

Уровень сигнала об освещённости преобразовывался бы в числа, и помещался бы в память. Далее, цифровая система, повинуясь заложенным в её память кодам (реализующим нужный нам алгоритм работы), помещала бы эти два (или больше) числа в регистры процессора, процессор бы производил достаточно замысловатую процедуру вычитания этих чисел, формировал бы число со знаком – их разность, и далее эта разность, через обратный преобразователь поступала бы в исполнительный узел, обеспечивающий должное положение "руля", и должную активность "двигателя". В качестве последних можно представить себе, если это механическое устройство – буквально руль и электродвигатель с гребным винтом, или, например, жгутики одноклеточного организма, ориентированные в определённом направлении, и вращающиеся с определённой скоростью, если это живой организм. В итоге, подвергнутым таким воздействиям движитель переместит наш организм (живой или механический) на более освещённое место.

В аналоговом компьютере всё иначе. Логика его работы была бы задана схемой межсоединений его составных частей, а не кодам программы в его памяти. В рассматриваемом случае эта схема была бы упрощена до предела, не сильно отличающегося от примера со сливным бачком унитаза – простой (из одной-двух "деталек") аналоговый компаратор сравнивал бы сигналы непосредственно с датчиков (в каких-то, пропорциональных освещённости натуральных величинах), и выдавал бы результат сразу на исполнительные модули.

Аналогичная цифровая система была бы намного сложнее, потребляла бы больше энергии, срабатывала бы медленнее аналоговой. Важно также, что логика работы цифровой системы должна быть так или иначе заложена в неё каким-то достаточно разумным существом – не менее разумным, чем сама создаваемая система. Способности системы к самообучению принципиально дела не меняют – логику самообучения всё равно должен в неё закладывать кто-то разумный.

"Компьютеры", встроенные в живые организмы, их нервные системы, гораздо более схожи именно с аналоговыми компьютерами (в чём-то подобными вышеописанному регулятору), хотя некоторое сходство с цифровыми у них имеет место быть.

В живой нервной системе отдельно взятый нейрон тоже немного похож на цифовой переключатель, правда, его состояние лучше сравнивать не с двоичной, а с троичной цифрой. Он может находиться только в одном из трёх дискретных состояний: возбуждён-заторможен-пассивен, но на этом всё сходство, пожалуй, и заканчивается. В остальном он более похож на многовходовый интегрирующий усилитель аналогового компьютера: поступающие по дендритам входящие сигналы суммируются (каждый со своим знаком и весом, которые, кстати, могут изменяться "по ходу пьесы") и интегрируются по времени. Если результат этого интегрирования достаточен для возбуждения нейрона, он выдаёт импульс возбуждения на свою выходную линию – аксон. Импульсы возбуждения могут следовать по аксону с разной частотой и фазой, кодируя тем какие-то плавно меняющиеся величины. Дискретный характер межнейронного взаимодействия не превращает мозг в цифровую систему: числами он не оперирует. Интересно, что контакт между нейронами – синаптическая щель – тоже участвует в обработке информации, пропуская или не пропуская через себя импульсы возбуждения. В мире рукотворных компьютеров такое своенравное поведение контактов обычно считается недопустимым, и рассматривается как неисправность, здесь же – это норма, и фактическое участие в обработке информации... Впрочем, говорить про отдельные нейроны мы здесь практически не будем, ибо это частности.

Цифровые компьютеры начинали свой путь как помощники человека в решении им высокоинтеллектуальных задач – научных и военных расчётов. Однако их принцип действия придал им необычайную универсальность: чтобы изменить алгоритм работы этой системы, или даже нацелить её на другие задачи, потребовалось бы, вообще говоря, всего лишь заложить в её память другой набор управляющих кодов. В аналоговую систему пришлось бы добавлять новые блоки, или, как минимум, по другому соединить уже существующие, если их достаточно много. Впрочем, в очень сложных аналоговых системах эта перекоммутация может осуществляться динамически, что способно несколько сблизить её с цифровой, но это, опять же – только для сложных систем, и не более, чем сблизить. Такая принципиальная универсальность цифровых компьютеров позволила им в дальнейшем захватить едва ли не все возможные сферы примерения, практически вытеснив аналоговые устройства из промышленности и быта. Даже некогда казавшаяся незыблемой вотчина специализированных аналоговых компьютеров – гидромеханические автоматические трансмиссии автомобилей, ныне настойчиво вытесняется устройствами под управлением цифровых контроллеров.

Но для нервных систем живых существ такая, почти безграничная гибкость и универсальность недостижима. Перед живыми существами на арене эволюции никогда не стояли задачи научно-математических расчётов, но всегда стояли задачи сугубо прикладного и конкретного характера – того же фототаксиса. И всегда очень остро стоял вопрос экономичности строения и потребления ресурсов, что для цифровых компьютеров очень долго было неактуально. Но главным ограничителем в построении системы управления живым организмом была неразумность "творца" – эволюции. Этот "творец" не умеет предвидеть, строить планы и схемы; он может только слегка модифицировать то, что уже существует и работает. Особенно проблематично в этом смысле самое начало построения. Но аналоговый вариант нашей системы был бы настолько прост, что его самопроизвольное возникновение посредством отбора из незначительных модификаций (мутаций) изначальных простейших сущностей не выглядит невозможным – в отличие от цифрового. Логарифмическая линейка – один из простейших вариантов аналогового компьютера, вполне может – в грубом и неказистом, разумеется, варианте – возникнуть в результате хаотичного перемешивания дощечек, веточек, и щепочек, если этим заниматься достаточно долго.

Минимальный уровень сложности работоспособного цифрового компьютера гораздо выше, и практически исключает шансы на самопроизвольное спонтанное рождение из чего-то более простого. Конечно, такой примитивный вариант цифрового компьютера, как счёты, тоже может возникнуть в результате хаотичного перемешивания камешков, но такой "компьютер" не может быть использован с утилитарными целями без достаточно разумного "устройства ввода-вывода и управления" – чего-то или кого-то, что бы преобразовывало исходные сущности в расположение камешков (в числа), а также, строго в соответствии с математическими законами преобразования чисел, передвигало бы их для получения результата. И было бы способно утилитарно интерпретировать этот результат! Представим себе цифровой регулятор уровня воды в бачке унитаза: надо этот уровень выразить в числе (комбинации камешков) проделать математически корректное преобразование этих чисел (поразрядное вычитание этого числа из другого числа (порогового значения)), и в зависимости от знака результата, открывать или закрывать клапан. Ползунки же логарифмической линейки вполне могли бы быть органически сросшимися непосредственно с двигательными или чувствительными частями тела организма, возможно – полностью лишённого разума.

Какое это имеет значение для нашей задачи?

Дело в том, что эти два типа «вычислителей» существенно отличаются по способу их возникновения, развития и совершенствования. И соответственно – спецификой подхода к решению задач, вытекающей из логики развития – а не только из специфики типа.

Эволюция, будучи совершенно неразумным процессом, может достигать своих блистательных высот исключительно мелкими шажками. Построить что-то сложное на "с нуля" – в отличие от человека – она не может; она может лишь шаг за шагом производить над своими "подопытными" какие-то простые преобразования. Например, чуть изменить форму ушей, или...удвоить (утроить, и т.д.) число каких-то органов! Например – члеников тела, и связанных с ними конечностей. При всей, казалось бы, радикальности этого шага, он прост по своей сути. Создание органа-то уже отработано! Надо только повторить этот процесс ещё раз – или два, три, четыре, или сколько получится. Всё вышесказанное справедливо и в отношении количества "извилин" в мозгу. А затем, после этого простого шага, сурово протестировать: получше стало, или похуже? И если эта, образно говоря, "извилина" оказывается полезной, то носитель этого варианта оставит больше потомков, тем самым генетическая информация о ней (извилине!) закрепится в генофонде, и у живых существ данного вида станет одной извилиной больше; они станет "умнее". Если нет – то, скорее всего, этот вариант исчезнет.

Впрочем, если станет немного хуже – это не обязательно приговор. Если резерв жизнестойкости не исчерпан, а обстоятельства случайно благоприятствуют, то это небольшое ухудшение может стать нормой вида, и послужить основой для последующих шажков, которые могут, опять же случайно – оказываться более удачным, чем изначальный устоявшийся, относительно удачный вариант. За счёт такого дрейфа, эволюция может «выпрыгивать» из «тёплых постелек» локальных оптимумов строения – в оптимумы более глобальные.

Важно, что сама по себе потребность в повышенном разуме привести к поумнению вида не может! Эволюция может только отбирать особей, случайно оказавшихся более умными (если имеется давление отбора в пользу большего ума); но если в "исходном материале" никаких "вариаций на тему ума" не имеется, то любая "потребность" будет бессильна.

Для нашей темы это важно постольку, поскольку современная структура мозга точно так же складывалась поэтапно – постепенным наслоением друг на друга простейших структур. Фон Неймановский же цифровой компьютер не может быть слишком простым – чтобы он был работоспособен, он должен быть достаточно сложен сразу.

Какие преобразования должна претерпеть наша простая аналоговая система, чтобы ответить на потребность в переработке большего объёма информации – хорошей и разной? Что, если нашему существу уже недостаточно информации об освещённости, и пришла пора расширить набор источников сведений об окружающем мире? Примем, что информация об освещённости, и стремление к свету сохраняют своё значение, и пока не нуждаются в усовершенствованиях.

Очевидно, что нужно добавлять новые, так или иначе специализированные блоки. Допустим, наш организм нужно дополнить функцией реагирования на вибрации. Тогда нужны датчики вибрации, какой-то узел их простейшей обработки (например, компаратор-определитель опасного уровня, возможно – совмещённый с датчиком), и какой-то исполнительный механизм, скажем, придающий организму шарообразную форму. Систему фототаксиса как-то изменять не нужно; более того – раз она работает, и её работа нас устраивает, то что-то в ней изменять – от греха подальше – лучше не надо. Разумеется, какие-то её улучшения и усложнения вовсе не запрещены, и даже возможны, но они не обязаны иметь отношение к системе контроля вибраций. А если учесть, что система фототаксиса появилась раньше, то можно предположить, что она успела как следует отшлифоваться, и что-то новое скорее всего будет работать хуже. Старый же конь борозды не испортит, как известно.

Остаётся один путь – добавить к уже существующей новую структуру. Важно для нас то, что эта система может быть изначально очень простой, и потому тоже может возникнуть посредством отбора спонтанных мутаций первоначальных простейших сущностей. Впрочем, возможен вариант спонтанного удвоения (о возможности которого мы говорили выше) структуры, отвечающей за фототаксис (целиком или частично), а затем медленно-пошаговое перепрофилирование одной из них в нужную нам систему реагирования на вибрации. Впрочем, принципиальной разницы между этими двумя путями нет – и тот, и другой возможен как результат отбора случайных мутаций – мелких простых шагов.

Если же мы захотим возложить дополнительные задачи на цифровой компьютер, то весьма вероятно, что нам не потребуется добавлять в него новые аппаратные блоки. Но обязательно потребуется добавлять новые управляющие коды в программу, управляющую его работой. И только в том случае, если эти коды, или данные перестанут помещаться в его памяти, нам потребуется что-то наращивать в смысле аппаратуры. Но именно наращивать, увеличивать объём уже существующей структуры. Каких-то специализированных блоков, кроме датчиков вибрации, не потребуется. Другими словами – как таковая, структура цифрового компьютера не изменится, и в этом – одно из основных промышленных достоинств цифровых компьютеров, обеспечивших им процветание в мире людей.

Структура же аналоговой системы, хотели бы мы этого изначально, или нет – сразу изменится. И вполне можно будет говорить об удвоении сложности. Ну вернее – это пока ещё не совсем сложность, но эти изменения открывают кое-какие перспективы. Общее-то количество блоков обработки информации возрастает, а стало быть, появляются возможности их использовать совместно, и даже возлагать на них задачи, которые они по отдельности решить не могут. Причём, для такого расширения функций, не потребуется вмешательства извне, оно может произойти и вполне спонтанно, о чём мы тут постоянно напоминаем.

Да, в случае построения очень сложной системы, "цифра" была бы намного экономичнее, но этой гипотетической системе надо как-то родиться! Ну если не рассматривать, конечно, участие в этом процессе другого, уже высокосложного существа. По мере роста сложности, аналоговая система вполне приближается в степени универсальности к цифровой, что мы видим на примерах нервных систем высших млекопитающих и птиц, но к рассматриваемой системе фототаксиса это не относится. Впрочем, даже сложная аналоговая система универсальна не так, как была бы универсальна аналогичная цифровая система; а как именно – мы узнаем далее.

Нет причин полагать, что принцип добавления новых структур для нервных систем живых организмов в ходе их эволюции относится лишь к простейшим функциям типа фототаксиса. Сформировавшийся комплекс таких структур, хорошо отлаженный и как-то взаимоувязанный, к тому же обеспечивающий важные функции организма, вполне может, и как правило переходит к следующему этапу эволюции в готовом, мало изменённом виде. А структуры, обеспечивающие новые возможности, могут наслаиваются на старые структуры сверху или сбоку, хотя вовсе не исключено и встраивание "между", и даже "сквозь"; фактически, это непринципиально.

...эволюция часто происходит путем наваливания новых систем на крышу старых. Прекрасно описал эту аналогию нейрофизиолог Джон Оллман. Как-то он посетил электростанцию, где одновременно сосуществовали по меньшей мере три поколения технологий, прилаженных друг к другу. Новейшая компьютерная технология работала не сама по себе, а на службе у электронных ламп (наверное, образца 1940 года), которые в свою очередь управляли еще более старыми пневматическими механизмами, приводимыми в действие сжатым газом. Если бы инженеры станции могли позволить себе роскошь приостановить работу всей системы, без сомнения, они начали бы с нуля и избавились от устаревших систем разом. Но постоянная потребность в энергии препятствует такой решительной реконструкции.

Подобным образом живые существа постоянно должны выживать и воспроизводиться, что часто мешает эволюции строить по-настоящему оптимальные системы; эволюция не может "приостановить" жизнедеятельность своих созданий, как не могут этого сделать люди-инженеры, и в результате получаются такие нелепые конструкции, когда новую технологию наваливают на старую. Средний мозг человека, например, существует буквально поверх более древнего заднего мозга, а передний мозг надстроен на вершине их обоих...[Гари Маркус. Несовершенный человек. Случайность эволюции мозга и ее последствия.]

Итак, мозг живого существа, в своей первооснове, аналоговая система обработки информации, состоящая из совокупности более или менее специализированных блоков. Не приходится сомневаться в том – а порукой тому многочисленные примеры ныне здравствующих простейших живых организмов (типа гидр), что первоначальные варианты нервной системы были очень просты, и вполне подобны нашей гипотетической системе фототаксиса – то есть, были предназначены для решения узко-конкретных задач обеспечения жизнедеятельности, не предполагающих сложной обработки данных о внешней и внутренней среде и замысловатых поведенческих реакций. «Продвинутые» варианты нервных систем (не только млекопитающих с большим мозгом) уже могут оперировать кодами и символами (в чём можно усмотреть сходство с цифровыми компьютерами), но эта деятельность для них мало того, что вторична – она реализуется аналоговыми механизмами, которые не никак нельзя назвать «цифродробилками» – они не используют как таковых чисел в своей работе.

О «многоедином мозге»

В 1970-ч годах Полом Мак-Лином предложена концепция «триединого мозга», которая затем была популяризована Карлом Саганом в его книге «Драконы Эдема». Концепция предполагает наличие в человеческом мозге трёх, так называемых «нейрошасси», названных как «мозг рептилий», «мозг млекопитающих», и «мозг человека» (неокортекс). Утверждалось, что все эти шасси морфологически отграничены, и отвечают за различный уровень поведения; от примитивного (мозг рептилий) – до высокорассудочного (неокортекс).

В настоящее время морфологическая часть этой концепции считается опровергнутой, так как уже у рыб головной мозг имеет все основные отделы, на которые подразделяется и мозг человека. Пусть и, разумеется, гораздо более примитивные, и нагруженные существенно иными функциями. Тем более это относится к рептилиям, у которых даже наблюдаются зачатки неокортекса. Тем не менее – главная мысль этой концепции вполне подтверждена – наиболее простые и "физиологичные" реакции обеспечивают наиболее глубокие и эволюционно-древние части мозга. И почему только три? их явно больше; а учитывая, что между ними нет чётких границ, можно полагать, что их бесконечно много, и все они пронизаны взаимовлиянием. Именно так – все сразу. Но гораздо важнее для нас сейчас отметить подразделение по функциям. За ту или иную деятельность как правило отвечают более-менее обособленные структуры и центры (зрение, обоняние, речь, и т.п.), но которые могут быть задействованы и в другой деятельности в рамках "авральных работ": например, если важная задача совсем нова для мозга.

У примитивнейших существ, лишённых – или почти лишённых нервной системы, регуляция жизнедеятельности осуществляется гуморально – то есть, посредством сигнальных химических веществ – гормонов и им близких субстанций. Не удивительно, что наидревнейшая структура мозга – гипоталамо-гипофизарная система, является одновременно важнейшей железой внутренней секреции. Она играет важную роль в поддержании гомеостаза, обеспечивает основополагающее регулирование жизненного цикла человека (рост, развитие, и.д.), а также базовые, "животные" эмоции – типа ярости, гнева, жажды удовлетворения базовых биологических потребностей. Это не "мозг рептилий", это гораздо глубже. Её принято относить к "древнему мозгу", но фактически, зачатки этой структуры появились ещё тогда, когда и мозга-то не было – у наших далёких червеобразных предков. Но более высокорасположенные, и более "интеллектуальные" структуры могут сильно модифицировать, или вообще блокировать импульсы, исходящие от неё. С другой стороны – тот эмоциональный фон, который задаёт эта система, существенно влияет и на характер высшей мыслительной деятельности! Например: весна. Хочется любви (упомянутая система задаёт настрой). И – неокортекс начинает сочинять стихи!

Но снова подчеркнём другое. А именно – тот факт, что структуры мозга, возникшие в самые разные эволюционные эпохи (не только вышерассмотренные), продолжают функционировать, и принимать участие в формировании поведения фактически параллельно.

Зачем?

Действительно, зачем нужно «держать», и соответственно – «кормить», к примеру, лимбическую систему, если «вычислительная мощь» неокортекса на порядок, если не на два, превосходит её возможности, и решение старых, информационно необременительных задач было бы для него «плёвым делом»?

Всё дело в вышеописанной специфической специализации различных структур, в какой-то степени обусловленной аналоговой сущностью мозга – ну и невозможностью иного развития, чем посредством мелких шагов наугад. Был бы мозг подобен фон Неймановскому компьютеру, управляемому толковым специалистом, последний так бы и сделал – переписал бы старые программы в новую память – и поехали! Но увы... Если появляется потребность (и возможность) обработки новой информации – или увеличенного объёма старой – то аналоговая система наращивает, как говорят компьютерщики, аппаратное обеспечение – если, конечно, не удаётся перепрофилировать что-то старое, и по каким-то причинам не очень нужное. Прежняя структура, если её задачи остаются актуальными, никуда не девается, и продолжает делать то же, что и раньше. Неплохой пример такого рода – мозжечок, играющий ключевую роль в координации наших движений. А если учесть, что старая система наверняка отточена и отшлифована многовековой эволюцией, то очевидно, что со старой работой она будет справляться лучше "новичка". С поддержанием гомеостаза и развитием организма в ходе онтогенеза гипоталамо-гипофизарная система справляется хорошо? Хорошо. Ну и пусть справляется и дальше. Неокортекс же появился для решения других задач, на эти новые задачи "заточен", и потребляет энергию соответственно этим задачам. И пожалуй, в данном случае специфическая "заточка" неокортекса, склонного к вольному ассоциированию, является более серьёзным препятствием для регуляции жизненно-важных процессов организма, чем потребление энергии. Достаточно жёсткая "логика" лимбической системы для "хозяйственной деятельности" гораздо предпочтительнее. То же самое относится и к другим системам организма, даже относительно "высоким" в эволюционном смысле. Ведь все эти изменения вносятся в работающую живую конструкцию, и все, решительно все эти изменения обязаны быть, как минимум, совместимыми с жизнью. И как правило – не ухудшать функционирования нужных организму, и уже работающих систем.

Вот пример, эволюционно сравнительно "свежий" – распознавание зрительных образов. Для современных компьютеров – хоть цифровых, хоть каких угодно, распознавание зрительных образов является на несколько порядков более сложной задачей, чем распознавание текста, введённого с клавиатуры. И дело не в том, что компьютеры наши плохи, а в том, что это действительно сложная информационная задача. Однако человек – даже совершенно грамотный – гораздо быстрее и легче распознает рисунок, особенно в виде схематичной пиктограммы, чем текстовую подпись и даже голосовое объявление. Не говоря уж о маленьких детях...