Доктор физико-математических наук В. Г. РЕДЬКО, Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

В процессе эволюции на Земле возникли чрезвычайно сложные и вместе с тем удивительно эффективно функционирующие живые организмы. Согласованность работы их органов обеспечивается биологическими управляющими системами. Каков принцип их действия и можно ли использовать его для практических нужд людей, например, при создании искусственного интеллекта? Какие новые технологии могут возникнуть на основе "интеллектуальных изобретений" природы? На эти и многие другие интригующие вопросы стремится ответить формирующаяся сейчас в мире, в том числе и в России, новая научная дисциплина - эволюционная кибернетика.

Одна из наиболее сложных проблем, ныне стоящих перед учеными, - происхождение интеллекта человека. Можно ли прояснить, как на пути к нему в процессе развития биосферы шаг за шагом формировались и развивались познавательные свойства организмов? Чтобы решить эту задачу, целесообразно промоделировать эволюцию когнитивных познавательных свойств живых существ. Надежнее всего начать "от печки" - с зарождения жизни и проследить биологическую эволюцию от простейших организмов до человека, выделяя при этом наиболее важные "изобретения" природы, привнесшие хотя бы зачатки логики, мышления, интеллекта. Далее надо осмысливать причины происхождения именно таких качественных подвижек посредством построения их математических моделей. Но сначала выделим и кратко охарактеризуем некоторые уровни "интеллектуальных изобретений".

Уровень первый - организм различает состояния внешней среды, память о них записана в геноме и передается по наследству. С изменением окружающей среды живое существо меняет свое поведение. Примером может служить регулирование синтеза белков в ответ на изменение питательных веществ во внешней среде по классической схеме, открытой французскими биологами, нобелевскими лауреатами за 1965 г. Ф. Жакобом и Ж. Моно. Скажем, бактерия кишечной палочки обычно питается глюкозой, но если последней нет, а есть лактоза, то в бактерии включается синтез специальных ферментов, перерабатывающих лактозу в глюкозу, обеспечивающую ей жизнь.

Рассмотренное свойство регулирования синтеза белков - это безусловный рефлекс на молекулярно-генетическом уровне.

стр. 59

Бактерия при увеличении в 30 - 40 тыс. раз. Снимок сделан с помощью электронного микроскопа.

Инфузория туфелька.

"Интеллектуальные изобретения" биологической эволюции представлены довольно условно.

Второй уровень - кратковременное запоминание организмом состояния среды и адекватное (а также временное) приспособление к ней. Речь идет, в том числе, о привыкании, т.е. постепенном угасании реакции раздражения на биологически нейтральный стимул.

Этот простейший приобретаемый навык появляется у сложных одноклеточных организмов. Допустим, если на инфузорию воздействовать капельками воды, то у нее возникает реакция раздражения. Но если это повторять многократно, то она постепенно угасает. Отметим, что привыкание отличается от утомления: если на инфузорию, привыкшую к падающей капле воды, воздействовать другим нейтральным стимулом, то реакция раздражения восстанавливается (привыкание у инфузорий сохраняется примерно 1 ч).

Третий уровень "интеллектуальных изобретений" - запоминание устойчивых связей между событиями в окружающей организм природе. Пример - классический условный рефлекс (исследованный в первой трети XX в. русским физиологом, нобелевским лауреатом за 1904 г., академиком И. П. Павловым), когда происходит долговременное запоминание связи между условным и безусловным стимулами (собака привыкает к связи между звуковым сигналом и пищей).

Условный рефлекс формируется в три стадии. Первая - прегенерализация, когда еще нет реакции на условный стимул, но повышается электрическая активность разных областей мозга. За ней следует генерализация, когда реакция возникает как на условный стимул, так и на различные подобные ему (дифференцировочные) раздражители. Реакция на последние постепенно ослабевает при наступлении третьей стадии - специализации; сохраняется только реакция на условный

стр. 60

стимул. Память о связи между условным и безусловным стимулами долговременная: у низших позвоночных она сохраняется в течение многих недель; у высших животных - до нескольких лет, а может быть, и всю жизнь. Биологическое значение классического условного рефлекса, проявляющегося уже на уровне моллюсков, - предвидение будущих событий и адаптивное использование этого умения.

Отметим, что между классическим условным рефлексом и логикой, мышлением, интеллектом человека находятся промежуточные уровни. Есть так называемый инструментальный условный рефлекс, отличающийся от классического тем, что в этом случае для получения поощрения животному необходимо совершить заранее неизвест-

стр. 61

ное ему действие. Начиная с определенного уровня у животных возможно формирование моделей внешнего мира.

Выходит, можно выделить несколько ключевых "изобретений" природы на пути к интеллекту человека и расположить их в последовательный ряд эволюционных достижений. В ходе этих усовершенствований постепенно усложнялось "познание" закономерностей в окружающей среде.

Словом, мы действительно можем думать об эволюционных корнях интеллекта человека. Что лишний раз подтверждает интересная аналогия между "умозаключением" животного при формировании условного рефлекса и элементарным логическим правилом, используемым человеком при доказательствах математических теорем. Действительно, после выработки условного рефлекса, т. е. формирования в памяти животного связи между условным и безусловным стимулом (соответственно УС и БС), оно способно делать определенный "логический вывод". А именно, если наступает событие УС, то животное, зная, что за ним должно следовать событие БС, "выводит": теперь надо ожидать события БС, или формально {УС, УС -> БС} => БС. Это аналогично применению классического правила логики modus ponens: "если из А следует В и имеет место А, то имеет место В", или "{А, А -> В} => В".

Значит, собака в опытах И. П. Павлова и математик, доказывающий теорему, пользуются сходными схемами. Конечно, речь идет не более чем об аналогии: "умозаключение" собаки основано на обобщении ее опыта и имеет индуктивный характер, а вывод математика - чисто дедуктивный. Тем не менее в обоих случаях "работают" причинно-следственные связи, и мы вполне можем думать об эволюционных корнях наших логических умозаключений.

Что конкретно уже сделано в области теоретического моделирования эволюции и осмысления того, как в ее процессе возникали и развивались познавательные свойства биологических организмов?

Ситуация такова. Есть множество математических и компьютерных моделей, характеризующих "интеллектуальные изобретения" природы. Например, созданная автором статьи модель возникновения безусловного рефлекса на молекулярно-генетическом уровне (1990); модель привыкания Дж. Стэддона (1993, США); большое количество моделей условного рефлекса - известного советского математика и кибернетика, члена-корреспондента АН СССР А. А. Ляпунова (1958); американских ученых С. Гроссберга (1974), Э. Берто и Р. Саттона (1982), Г. Клопфа с сотрудниками (1993). Однако все они очень фрагментарны и не формируют общую картину эволюционного происхождения мышления. Это не более чем задел - главная работа впереди. Попытка его реализации - начатые на рубеже 90-х годов исследования по тесно связанным между собой темам "Искусственная жизнь" и "Адаптивное поведение".

ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ЖИЗНИ

Основная мотивация исследователей искусственной жизни - понять и промоделировать формальные принципы организации биологической жизни. При этом, по мнению одного из инициаторов этого поиска К. Ленгтона (США), главное предположение специалистов состоит в том, что "логическая форма" организма может быть отделена от его материальной основы.

Кроме того, сторонники данного направления считают: они изучают более общие формы жизни, чем существующие на Земле, т.е. какими они могли бы быть в принципе, а не обязательно те, которые мы знаем.

Большую роль в исследованиях искусственной жизни играет компьютерное моделирование.

Хотя это направление исследований было официально провозглашено на первой конференции по искусственной жизни в Лос-Аламосе (США) в 1987 г., в действительности идейно близкие модели разрабатывали еще в 50 - 70-е годы. Так, в 60-х годах советский ученый М. Л. Цетлин предложил и исследовал модели автоматов, способных адаптивно приспосабливаться к окружающей среде. Его работы инициировали интересное направление науки, получившее название "коллективное поведение автоматов". В 70-х годах под руководством отечественного кибернетика ММ. Бонгарда был предложен проект "Животное", нацеленный на изучение адаптивного поведения создаваемых в ходе математического моделирования "искусственных организмов".

Основное направление сформировавшегося в начале 90-х годов "Адаптивного поведения" - конструирование и исследование искусственных (в виде компьютерных программ или роботов) "организмов", способных приспосабливаться к внешней среде. Они названы "аниматами" (от англ. animal - животное и robot - робот).

Программа- минимум для работающих в этой области - выявить принципы функционирования систем управления, позволяющие животным или роботам жить и действовать в переменной внешней среде. Программа-максимум - попытаться проанализировать эволюцию когнитивных познавательных способностей животных и эволюционное происхождение человеческого интеллекта.

Исследования "Искусственная жизнь" и "Адаптивное поведение" имеют много общего: синтетический подход к конструированию жизнеподобных "организмов", попытка промоделировать формальные законы жизни и систем управления, ориентация на компьютерные и математические модели, использование эволюционных концепций и моделей. Оба направления используют ряд нетривиальных компьютерных методов: искусственные нейронные сети; обучение с поощрением; генетический алгоритм и т.п. Они - важнейшая часть развития эволюционной кибернетики.

БАЗИСНЫЕ КОНЦЕПЦИИ ЭВОЛЮЦИОННОЙ КИБЕРНЕТИКИ

Необходимо отметить: одного моделирования явно недостаточно для охвата всей многогранности эволюции кибернетических систем.

стр. 62

Вот почему построение конкретных математических и компьютерных моделей целесообразно сочетать с развитием общенаучных и общефилософских концепций и методологических проработок эволюционной кибернетики. В этой связи следует выделить два концептуальных положения, на которых может базироваться новая научная дисциплина.

Во-первых, это теория функциональных систем, созданная в 1930- 1970-х годах советским нейрофизиологом, академиком П. К. Анохиным. В соответствии с ней, управление организмом животного складывается из: целенаправленности, связанной с достижением необходимого результата; доминирующей мотивации, задающей предпосылки (например, обусловленные потребностями) для формирования цели; афферентного синтеза (распознавания ситуации и подготовки к выполнению действия); принятия решения; формирования прогноза действия и формирования представления о конечном результате действия; выполнения самого действия; оценки полученного результата; сопоставления прогноза и результата; обучения.

Перечисленные составляющие характеризуют общую и достаточно универсальную схему системы управления поведением животного. И эта схема может быть положена в основу разработки моделей "интеллектуальных изобретений" природы.

Во-вторых, это теория метасистемных переходов, созданная в конце 1960-х годов физиком и кибернетиком, бывшим советским ученым, а ныне гражданином США В. Ф. Турчиным. Очень кратко суть ее сводится к следующему: подъем от нижних уровней иерархии к верхним лежит через метасистемные переходы. Каждый из них можно рассматривать как объединение ряда подсистем Si (i = 1, 2,...,n) нижнего уровня и появление дополнительного механизма управления ими (С). В итоге формируется система S* более высокого уровня (S* = С + S ₁ + S ₂ +...+ S _n ), которая, в свою очередь, может быть включена как подсистема при следующем метасистемном переходе.

Особое внимание Турчин уделяет количественному накоплению "потенциала развития" в подсистемах S _i перед тем, как они окажутся на качественно новом уровне иерархии, а также процессу размножения и развития подсистем предпоследнего уровня иерархии после мета-системного перехода. Последний может рассматриваться как некий кибернетический аналог физического фазового перехода. Необходимо подчеркнуть: именно Турчин ввел в оборот термин "эволюционная кибернетика".

В ПОИСКАХ ОТВЕТОВ НА ВЕЧНЫЕ ВОПРОСЫ

Развитие эволюционной кибернетики связано не только с исследованием познавательных свойств живых организмов, но и с осмыслением будущего человеческого сообщества, особенно в контексте интенсивного развития современных информационных технологий. В настоящее время на базе разработанных Турчиным концепций развивается Международный интернет- проект "Principia Cybernetica Project". В нем делается попытка осмыслить вечные вопросы: "Почему мир такой, какой он есть? Откуда мы (люди, человечество) произошли? Кто мы? Куда эволюционируем?". Весной 2000 г. была сформулирована идея эволюционной кибернетики как широкого спектра исследований, относящихся к Природе, Мышлению, Обществу и Технологиям. Новая дисциплина должна служить основой для познания кибернетической эволюции человечества, включая анализ будущих систем управления сообществом людей.

Одна из наиболее активно обсуждаемых тем - всемирный мозг. Этот термин, как считает бельгийский ученый Ф. Хейлигхен, характеризует "...метафорическое название возникающей интеллектуальной сети, формируемой человечеством на основе использования компьютеров, баз знаний и связей, которые объединяют все в единое целое. Эта сеть представляет собой сложную, самоорганизующуюся систему, которая не только обрабатывает информацию, но и постепенно приобретает функции, сходные с функциями мозга: принятие решений, решение проблем, обучение, формирование новых соединений и открытие новых идей".

На мой взгляд, вторая фраза в этом определении довольно дискуссионная, тем не менее не вызывает сомнений, что необходимы как глубокий и всесторонний анализ путей развития возникающей всемирной интеллектуальной сети, так и исследования экономических и социальных последствий ее возникновения.

В 2001 г. прошла первая международная конференция по всемирному мозгу. На ней обсуждались как вопросы теории и технологии интеллектуальных интернет- систем, так и гуманитарные аспекты всемирного мозга. В целом была сделана впечатляющая попытка оценить эволюцию человеко-машинных сетевых технологий, чтобы видеть будущее развития данных технологий.

* * *

Подводя общий итог, можно сказать: работы в области эволюционной кибернетики очень актуальны, ибо позволяют анализировать процесс развития кибернетических свойств биологических организмов, прояснить причины возникновения познавательных способностей человека, могут служить естественнонаучной основой многочисленных прикладных работ - от эволюционных методов оптимизации систем управления роботами до принципов управления человеческим сообществом. Более того, именно исследования в области эволюционной кибернетики дают надежду на радикальный прорыв в познании окружающего мира, его эволюции.

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ.

Код 00 - 03 - 00093.

Постоянный адрес данной публикации: