Энциклопедия Амосова. Алгоритм здоровья - Николай Амосов

Мне представляется, что для сложных объектов будет целая система действующих моделей — полных (разной степени обобщенности) и частных, в которых будут воспроизводиться детали. Модели эти отразят разные уровни структурной иерархии. Например, можно представить себе действующую модель организма как целого — с его «входами» извне и «выходами» в виде поступков. Наша обобщенная модель личности примерно соответствует этому понятию. Мыслима действующая модель организма на уровне органов — это наша модель внутренней сферы в самом первом приближении. Конечно, в биологии главной должна быть действующая модель клетки как самого низкого структурного уровня, на котором и осуществляются все биологические процессы. Они еще недоступны для моделирования из-за сложности и недостатка сведений.

Как бы ни были сложны модели, они никогда не могут стать копией живой клетки или организма. Поэтому они всегда будут лишь вероятными. Для того чтобы использовать такие модели в целях управления, придется их «привязывать» к объекту или «настраивать» на него, но и в этом случае возможно лишь вероятностное управление с коррекцией эффекта обратными связями. Это примерно то же, что делает человеческий разум в процессе любого функционального акта. Разница лишь в степени эффекта управления.

Действующие модели — аппарат внешней памяти будущего. Они должны заменить книги. Видимо, это будет еще не скоро.

Подведем некоторые итоги рассмотрения проблемы познания или конкретнее — моделирования.

Первое — это выбор цели. Могут быть две категории целей: познание и управление. Первые как будто предусматривают строгую объективность моделей, поскольку стимул для их создания — только истина. Однако люди никогда не руководствуются одним стимулом, всегда есть другие, хотя, может быть, и второстепенные. Кроме того, любой творческий интеллект хранит следы самоорганизации, поэтому в нем есть убеждения, установки, направляющие поиск и искажающие его результаты. Следовательно, не следует преувеличивать объективность чистой науки. Полной объективности разума не существует, к ней можно приближаться постепенным совершенствованием и проверкой моделей. Разумеется, математические модели меньше грешат субъективностью, но так как в моделировании сложных систем всегда присутствует эвристический компонент, то будут и искажения.

Цели управления определяют характер моделей, поскольку они задают критерии — источник субъективности. Диапазон управления велик: от приблизительного направления (незначительного изменения деятельности) до полной переделки или создания новых систем. Так же меняется обобщенность управления: одно дело — модель для управления обобщенным объектом, лишенным деталей и специфики, например, лечение инфаркта вообще, и другое — для управления конкретной данной системой с ее особым набором «нижних этажей».

Второе — обобщенность и детальность моделей. Диапазон обобщений очень велик. Вопрос сводится к масштабам времени и отражению низших структурных этажей, а также и высшей системы, в которую входит данная. Выбор уровня модели определяется ее целями и возможностями получения информации, а также средствами воспроизведения, кодами моделей. К примеру, если моделировать развитие рака, то без генетических механизмов управления клеткой модель будет бесполезной. Для других заболеваний (например, пороки сердца) достаточной будет модель организма, начиная с уровня органов, в которой клеточные механизмы отражены обобщенно, в суммарных характеристиках. Кроме общих моделей есть еще частные, охватывающие одну функцию или часть структуры. Их правомочность зависит от степени автономности — влияний «сверху» и от «соседей» на том же уровне. Если элемент или подсистема очень тесно взаимодействуют с другими, то их отдельная модель неправомочна.

Третье — эвристические и реальные модели. Сейчас невозможно построить достаточно детальную математическую реальную модель ни одной сложной системы. Для этого нет количественной информации. Вопрос лишь в степени эвристики, которая тоже достаточно неопределенная, если не заблуждаться по поводу точности цифр, полученных при исследованиях на современном уровне, когда не учитывается масса факторов. Проверка модели практикой в конце концов повысит ее реальность. Учитывая это, не нужно пренебрегать заведомо эвристическими моделями, ведь только через них — путь к моделям реальным.

Четвертое — коды моделей. Есть традиционный словесный код описаний сложных систем, принятый в биологических и гуманитарных науках. Чем выше уровень структурной сложности модели, тем менее объективна истина в описаниях. Мерами ее повышения являются цифровые, формальные и графические добавления, которые по существу представляют собой включения из частных математических моделей. Путем постепенного увеличения объема этих моделей, построенных с возможной строгостью в смысле собирания информации и ее выражения, с охватом максимума переменных, можно достигнуть сближения с «действующими» математическими моделями на ЭВМ. Именно они представляют тот идеал, к которому следует стремиться, поскольку их можно непосредственно использовать в автоматизированном управлении объектами. Однако машинные модели нуждаются в словесных комментариях хотя бы для того, чтобы их понимали люди. Впрочем, ни одна модель не в состоянии длительно удерживать соответствие оригиналам, если им присуще свойство самоорганизации, особенно в ее высшем проявлении, когда не только меняются характеристики элементов, но появляются новые структуры и устанавливаются новые связи. Модели могут более или менее «угнаться» за такими системами только при постоянном введении в них исправлений и добавлений.

Возникает сложная проблема взаимоотношения самоорганизующегося объекта и такой же самоорганизующейся управляющей им модели. Примерно такие отношения уже существуют в общественных системах: творчество присуще как их «управляющим», так и «рабочим» подсистемам. Но что произойдет, когда в управлении будет участвовать искусственный интеллект очень большой мощности? Неясен также вопрос и конструкции машинных моделей. Наш опыт создания интеллекта на цифровых машинах показал, что их возможности в этом плане ограничены. Возможно, аналоговые устройства или гибриды будут больше отвечать требованиям имитации сложных систем.

Пока реально можно говорить только о моделировании человека очень обобщенными эвристическими моделями, поскольку возможности исследования индивида крайне ограничены, как и методы воплощения моделей.

Предлагаем такие типы моделей и их объект.

1. Модель интеллекта. Цель: воспроизвести механизм человеческого разума, чтобы дополнить аналитический подход психологии синтетическим, сделать эту науку количественной. Приходится рассчитывать только на эвристическую модель, так как в обозримом будущем нет надежды смоделировать мозг из-за его чрезмерной сложности. Нейрофизиология не предложила даже гипотезы, объясняющей психологические феномены, такие, как вера, убеждения, воля. Словесные же определения психологов, мне кажется, очень мало дают для понимания физиологических механизмов.

Проблема искусственного интеллекта вылилась в самостоятельную область кибернетической науки. К сожалению, без гипотезы о сущности мышления и психики все работы по искусственному интеллекту носят частный и прикладной характер. Они имеют практическую ценность, но не приближают нас к пониманию человека.

2. Модели личности. Так я называю очень обобщенные модели интеллекта, которые воспроизводят его «крупные блоки»: критерии (чувства и убеждения) состояния, воздействия среды, собственные суммированные действия у людей разных типов в разных условиях. Такие модели могут иметь ценность для моделирования социальных систем, а также для практической психологии, например, в педагогике, медицине.

3. Модели «тела». Они представляют собой воспроизведение физиологии как в норме, так и в условиях болезни. Физиологические модели получают в последние годы довольно широкое распространение и охватывают все больший объем функций. Наша лаборатория имеет в этом большой опыт, подытоженный в статьях и монографиях.

4. В последние годы мы занимаемся созданием моделей общества. Эта работа представляет исключительный интерес, так как управление сложной и все усложняющейся системой просто невозможно без моделирования. Существующие (многочисленные!) модели обычно ограничиваются экономикой и представляют собой набор линейных уравнений, отражающих балансы вещей: производство — потребление, накопление — траты. Конечно, без них невозможно плановое управление экономикой. Однако без человеческого фактора такие модели недостаточны даже для решения экономических проблем. Производительность труда и спрос сильно зависят от психологии людей. Это относится к любой социальной системе. В наших моделях акцент сделан как раз на «человеческий фактор», чтобы как минимум замкнуть экономику на человека. Мы воспроизводим в моделях обратную связь на экономику в виде стимулов к труду и тратам. Одновременно решаем и социологические задачи — определяем уровень душевного комфорта граждан разных социальных групп.