Кибернетика и общество

называются аналоговыми машинами, ибо их действие основано на аналоговых связях между измеряемыми и цифровыми величинами, предположительно их выражающими. В противоположность, например, настольному арифмометру, оперирующему с цифрами, примером такой аналоговой машины является логарифмическая линейка. Те, кто пользовался логарифмической линейкой, знают, что шкала, на которой нанесены деления, и острота нашего зрения ставят жесткие пределы точности чтения линейки. Эти пределы не так легко расширить, как может показаться, сделав размеры линейки большими. По сравнению с логарифмической линейкой в один фут логарифмическая линейка в десять футов даст решение более точное лишь на один десятичный разряд, а для обеспечения этой точности не только необходимо на каждый фут этой линейки в десять футов нанести деления с такой же тщательностью, как и на линейке в один фут, но и ориентирование этих последовательных футов должно соответствовать степени точности, рассчитанной для каждой логарифмической линейки длиной в один фут. Более того, проблемы обеспечения жесткости в линейке большего размера гораздо более сложны, чем в случае линеек меньшего размера, и это ограничивает увеличение точности, получаемой в результате увеличения размера линейки. Иначе говоря, в противоположность счетным устройствам степень точности измеряющих устройств на практике очень сильно ограничена. Прибавьте это к пристрастию физиолога к принципу “все или ничего” – и вы поймете, почему большая часть работы, проделанной по созданию механических подобий мозга, была посвящена машинам, действующим в большей или меньшей степени на цифровой основе.

Однако если мы будем слишком сильно настаивать, что мозг представляет собой цифровую машину в человеческом образе, то мы станем предметом весьма справедливой критики, идущей частично со стороны физиологов и частично со стороны до некоторой степени противоположного лагеря тех психологов, которые предпочитают не прибегать к сравнениям с машинами. Я говорил, что в цифровую машину вводится

программная катушка,

 определяющая последовательность выполняемых операций, и что изменение в этой программной катушке, происшедшее на основе предыдущего опыта, соответствует процессу научения. В мозгу прямую аналогию программной катушке составляет

[с.75] 

определенность синапсических порогов, определенность комбинации входящих нейронов, возбуждающих соединенный с ними выходящий нейрон. Мы уже видели, что эти пороги различаются в зависимости от температуры, и у нас нет оснований полагать, что эти пороги не могут изменяться в зависимости от химического состава крови и от многих других явлений, которые сами первоначально не имеют природы принципа “все или ничего”. Поэтому при рассмотрении проблемы научения необходима чрезвычайная осторожность в применении принципа “все или ничего” в теории нервной системы без серьезной теоретической критики этого принципа и без специфических экспериментальных свидетельств для подкрепления нашего предположения.

Часто говорят, что теории научения, которая подходила бы для машин, не существует. Могут также сказать, что на современной ступени нашего познания любая теория научения, которую я могу предложить, будет преждевременной и, вероятно, не будет соответствовать действительной картине функционирования нервной системы. Я хотел бы выбрать среднюю линию между этими двумя критическими высказываниями. С одной стороны, я хотел бы дать метод конструирования научающих машин – метод, который не только даст мне возможность создавать некоторые специальные машины этого типа, но и даст мне знание об общих технических приемах для конструирования очень большого класса подобных машин. Только в том случае, если я достигну этой степени всеобщности, я защищу себя в некоторой степени от того критического замечания, что механические процессы, которые, как я утверждаю, подобны научению, представляют собой нечто существенно отличное по своему характеру от научения.

С другой стороны, мне хотелось бы описать такие машины языком, не слишком чуждым языку, в котором выражаются действительные процессы нервной системы и поведения человека и животного. Я совершенно убежден, что при рассмотрении реального человеческого механизма я не могу надеяться быть правым в деталях и что я могу даже ошибаться в принципе. Тем не менее если я предложу схему, которая может быть выражена в форме понятий, относящихся к человеческому разуму и человеческому мозгу, то я дам отправную точку для преодоления критики, а также шаблон, с которым можно сопоставить выполнение, ожидаемое на основе других теорий.

[с.76]

В конце XVII века Джон Локк полагал, что содержание разума состоит из того, что он назвал

идеями.

 Для Локка разум совершенно пассивен, он представляет собой

tabula rasa