Избранные труды. Кибернетика функциональных систем

Выполнение любой функции мозга поражает своей надежностью. Например, состояние и удовлетворение жажды определяется тем, что какой-то десяток клеток в мозгу — гипоталамус — по своему метаболизму настроен так, что поддерживает постоянным на протяжении всей нашей жизни осмотическое давление крови. Мы начинаем испытывать жажду всегда при одном и том же определенном осмотическом давлении. Таким образом, клетки головного мозга протоплазматически тоже построены надежно. В каждой из них происходит свой обмен, и друг другу они не мешают, разделив свои “зоны влияния” специфическими ферментами.

Но одной надежностью дело не ограничивается. Пожалуй, не будет большим преувеличением сказать, что главные проблемы, занимающие сейчас инженеров в области автоматики, великолепно решены уже в живой природе. В качестве примера можно указать на вопросы оптимизации и самоорганизации. Известно, что живой организм продолжает полностью функционировать и после удаления некоторых жизненно важных органов. Как он это “делает”? Поиски ответа на этот вопрос представляют большой научный и практический интерес для инженеров.

Теория функциональной системы, которая была разработана еще 30 лет назад, служит предпосылкой к построению новой отрасли науки — физиологической кибернетики. Для понимания теории функциональной системы очень важным является принципиальное положение кибернетики о том, что явления различного класса развиваются по единой динамической архитектуре, дающей полезный эффект.

Когда мы говорим о динамической архитектуре, то имеем в виду способы функционирования, средства достижения цели конечного эффекта. Эта архитектура в системе организма постоянна как с точки зрения своей конечной цели, так и с точки зрения тех рецепторных аппаратов, которые оценивают степень достижения этой цели. Но ведь именно этим требованиям удовлетворяет любая система автоматического регулирования в технике. Такие системы могут быть и в общественной жизни, мы постоянно наблюдаем их и в живой природе. Таким образом, можно говорить об аналогичной архитектуре самых различных систем. Общность их состоит в основном принципе: отклонение от конечного полезного эффекта служит стимулом возвращения системы к этому эффекту. Для архитектурного плана таких систем характерно наличие обратных связей. В этом кибернетика видит важнейшую предпосылку построения единой универсальной теории управления.

Для всех кибернетических исследований характерен также информационный подход. Поэтому теория информации получила в последнее время быстрое развитие.

В физиологии, как и в технике, информация служит средством управления. Например, регуляторные аппараты центральной нервной системы дают команду рабочим органам. С чем мы здесь имеем дело? С определенным видом информации. Импульсы, идущие от периферии к центральной нервной системе, также представляют собой информацию, которая сигнализирует о степени достижения полезного эффекта. Эти и другие формы информации в организме сейчас широко изучаются с привлечением солидного математического аппарата. Тем не менее вся эта информация является лишь одним из компонентов в функционировании мозга человека — большой кибернетической системы, работающей на основе саморегуляции.

Задачи, стоящие перед физиологической кибернетикой, сложны и разнообразны. Сюда относятся изучение механизма передачи и преобразования информации в организме, кодирование и декодирование внешней энергии при изучении, например органов чувств, исследование каналов передачи информации и др. Изучение всех этих проблем с применением логики и математических расчетов необычайно расширяет наши возможности в познании нервной системы, делает ясней понимание целей и значение информации в общей деятельности организма. Другими словами, все это нам нужно для разработки точной “теории саморегуляции”, как говорим мы, или “теории автоматического регулирования”, как говорят инженеры.

Разработка теории саморегуляции как всеобщего закона деятельности организма должна стать главной задачей физиологической кибернетики. Между тем именно этому общему закону не уделяется должного внимания. Конечно, решение частных задач в области информации, алгоритмирование отдельных физиологических процессов и тому подобная работа сравнительно легка и, быть может, более эффективна. Изучение же интегративных процессов целостного организма, специфических свойств самой интеграции требует большого количества специальных экспериментов, нового подхода и разработки специальной методологии исследований. Но все это должно быть сделано, если мы хотим достичь принципиально новых результатов в изучении кибернетических закономерностей.