Вычислительная машина и мозг - Джон фон Нейман

≈ 3,32 бита (основы этого метода подсчета ресурсов изложены в классических работах по теории информации К. Э. Шеннона и др.). Совершенно очевидно, что три десятичных цифры должны быть эквивалентны примерно 10 битам, так как 210 = 1024, что приблизительно равно 103 = 1000. (Следовательно, десятичная цифра соответствует примерно 10/3 ≈ 3,33 бита.) Таким образом, в примере выше мы получаем память емкостью 2,66 × 104 битов. Аналогичным образом можно вычислить информационную емкость, представленную буквой печатного алфавита. Каждая такая буква представляет собой одну из 88 альтернативных возможностей (2 × 26 × 35, где 2 – варианты написания заглавной и строчной буквы, 26 – число букв в алфавите, а 35 – обычное количество знаков препинания, цифровых символов и интервалов, которые, конечно, также важны в данном контексте). Следовательно, информационная емкость буквы оценивается примерно в log2 88 ≈ 6,45 бита. Таким образом, память, которая может хранить, например, тысячу таких букв, имеет емкость в 6450 = 6,45 × 103 битов. Точно так же в стандартных единицах, т. е. в битах, может быть выражена емкость памяти, предназначенной для хранения более сложных видов информации, таких как геометрические фигуры (разумеется, с определенной степенью точности и разрешающей силой), цветовые оттенки (с той же оговоркой) и т. д. Суммарная емкость памяти, которая содержит комбинации всех этих видов информации, может быть подсчитана путем простого сложения отдельных показателей, вычисленных согласно изложенным выше принципам.

Оценка емкости памяти с учетом оговоренных условий

Емкость памяти в современной вычислительной машине обычно составляет порядка 105–106 битов. Можно предположить, что емкость памяти, необходимая для функционирования нервной системы, должна быть гораздо больше, так как нервная система, как мы установили выше, представляет собой автомат значительно бо́льшего размера, чем известные нам искусственные автоматы (например, вычислительные машины). Во сколько именно раз предполагаемая емкость памяти нервной системы должна превышать приведенный выше показатель 105–106, сказать трудно. Мы можем дать лишь приблизительную, ориентировочную оценку.

Так, стандартный рецептор, по-видимому, способен принимать около 14 различных цифровых выражений в секунду, что, вероятно, может быть приравнено к такому же количеству битов. Приняв общее количество нервных клеток за 1010 и допустив, что каждая из них в подходящих условиях является по существу (внутренним или внешним) рецептором, получаем суммарный вход, равный 14 × 1010 битов в секунду. Если предположить далее (а этому есть некоторые свидетельства), что в нервной системе ничего не забывается (хотя полученные однажды впечатления могут быть удалены из важной области нервной деятельности, т. е. из центра внимания, они никогда не стираются полностью), можно получить оценку для средней продолжительности жизни человека. Принимая ее, скажем, за 60 лет ≈ 2 × 109 секунд, получаем необходимую емкость памяти примерно в 14 × 1010 × 2 × × 109 = 2,8 × 1020 битов. Это больше, чем 105–106 битов, типичных для современной вычислительной машины, однако данное превосходство не кажется неоправданно большим по сравнению с соответствующим превосходством в количестве основных активных органов.

Различные предположения о физическом воплощении памяти

Остается вопрос о физическом воплощении этой памяти. Авторами выдвинуто множество разных предположений. В частности, было предложено считать, что пороги – или, более широко, критерии возбуждения – различных нервных клеток изменяются со временем в зависимости от предшествующей истории этих клеток. Так, частое использование нервной клетки может снизить ее порог, т. е. облегчить ее возбуждение и т. п. Если бы это было так, память заключалась бы в изменчивости критериев возбуждения. Такое, безусловно, возможно, но мы не будем останавливаться на этом здесь.

Более радикальный вариант той же идеи – предположение, что сами связи между нервными клетками, т. е. распределение проводящих аксонов, изменяются со временем. Это означает, что постоянное неиспользование аксона может сделать его непригодным для работы в дальнейшем. И наоборот, очень частое (чаще нормального) использование аксона может привести к понижению порога, т. е. облегчению возбуждения по данному конкретному пути. В этом случае, опять же, некоторые части нервной системы будут меняться во времени в зависимости от предшествующей истории и, следовательно, воплощать в себе память.

Другим типом памяти, который, безусловно, существует, является генетический материал организма. Хромосомы и составляющие их гены, несомненно, представляют элементы памяти, состояние которых в определенной степени определяет функционирование всей системы. Таким образом, возможна и генетическая память.

Есть и другие типы памяти, некоторые из которых достаточно правдоподобны. Так, конкретные особенности химического состава определенных участков организма могут быть способны к самосохранению и, следовательно, служить возможными элементами памяти. Поэтому, если допускать существование генетической памяти, также следует допустить существование и подобных типов памяти, поскольку устойчивые свойства, характерные для генов, могут, по-видимому, быть присущи и другим частям клетки.

Я не буду подробно рассматривать эти, а также многие другие, не менее (а иногда и более) правдоподобные возможности. Хочу только подчеркнуть, что помимо особых групп нервных клеток могут быть – и были – выдвинуты самые разнообразные предположения касательно физического воплощения памяти.

Аналогии с искусственными вычислительными машинами

Наконец, я хотел бы обратить внимание, что системы нервных клеток, которые возбуждают друг друга циклическим образом, также образуют блоки памяти. Эти блоки состоят из активных элементов (нервных клеток). В современных вычислительных машинах такие устройства часто используются и играют важную роль; фактически это были первые искусственные запоминающие устройства, созданные человеком. В машинах с электронными лампами данный тип памяти представлен триггерами – парами электронных ламп, которые отпирают и контролируют друг друга. Машина на транзисторах, а также практически любой другой вид быстродействующей электронной техники допускает и даже требует применения блоков триггерного типа; эти блоки могут использоваться в качестве элементов памяти так же, как и триггеры в первых вычислительных машинах с электронными лампами.

Различное строение памяти и основных активных органов

Однако кажется маловероятным, чтобы подобные устройства служили основными средствами хранения информации в нервной системе. Такие устройства, обычно обозначаемые как устройства из основных активных органов, крайне дороги (во всех смыслах этого слова). Они действительно использовались в первых современных вычислительных машинах. Так, в первой большой вычислительной машине на электронных лампах ENIAC основная (т. е. самая быстрая и непосредственно доступная) память обеспечивалась только триггерами. Однако ENIAC обладала очень большими размерами (22 000 электронных ламп) и очень маленькой (по современным меркам) основной памятью, рассчитанной всего на несколько десятков десятиразрядных десятичных чисел. Обратите внимание, что это составляет несколько сотен битов – явно меньше 103. В современных вычислительных машинах оптимальным соотношением размеров машины и емкости памяти (ср. выше) считается 105–106 битов на 104 основных активных