Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики

Входной сигнал поступает по аксону, разделяющемуся на две ветви. Одна из ветвей имеет увеличенную длину, такую, чтобы сигнал при движении по ней запаздывал ровно на время, равное промежутку между импульсами в паре. Затем обе ветви снова разделяются, и одно из ответвлений каждой ветви отходит к тормозящему нейрону, причем аксон от ветви с задержкой предварительно разделяется снова, образуя прямую ветвь и ветвь с задержкой. На выходе тормозящего нейрона не будет ничегопри одиночном импульсе на его входе, и двойной импульс (с задержкой), если на его входе также был

двойной импульс. Аксон тормозящего нейрона разделяется на три ветви, каждая из которых образует тормозящий синапс на оконечном нейроне. Оставшиеся два ответвления исходного аксона снова разделяются, так что к конечному нейрону подходят уже четыре терминали, образующие возбуждающие синапсы. При желании читатель может проверить, что выходной сигнал этого конечного нейрона соответствует сигналу элемента «не» (т. е. пара импульсов, если на входе был одиночный, и наоборот). (Такая конструкция кажется абсурдно усложненной, но это наилучшее из того, что пришло мне в голову!) В качестве развлечения читатель может составить подобные «нейронные» схемы и для остальных описанных выше логических элементов.

Естественно, эти конкретные примеры не могут служить серьезными моделями того, что происходит в мозге на самом деле. С их помощью я только старался показать, что описанная выше модель возбуждения нейрона по сути логически эквивалентна конструкции электронного компьютера. Легко видеть, что с помощью компьютера можно воспроизвести любую модель соединения нейронов между собой. В то же время, подробно рассмотренные выше конструкции указывают на то, что и, наоборот, системы нейронов могут быть моделями компьютера и, следовательно, могут

действовать как (универсальная) машина Тьюринга. Хотя при обсуждении машин Тьюринга во второй главе мы не использовали понятие логических элементов [209]и, в действительности, для построения модели машины Тьюринга в общем случае помимо логических элементов нам понадобилось бы еще многое другое, в этом нет ничего принципиально нового, если только мы допускаем возможность

аппроксимациииспользуемой в машине Тьюринга бесконечной ленты

огромным, но конечным множеством нейронов. А это уже, как кажется, подводит нас к выводу о том, что мозг по своей сути эквивалентен компьютеру!

Но прежде, чем делать такие поспешные выводы, нам следует рассмотреть некоторые различия между деятельностью мозга и работой современных компьютеров, которые могут оказаться достаточно важными. Во-первых, я слишком упростил описание возбуждения нейрона, отнеся его к явлениям типа «все или ничего». Это справедливо для одиночного импульса, распространяющегося по аксону. На самом деле, когда нейрон возбуждается, он генерирует целую последовательность импульсов, быстро следующих друг за другом. Даже в состоянии покоя нейрон генерирует импульсы, но с гораздо меньшей частотой. Именно многократное увеличение частотыимпульсов характеризует переход нейрона в возбужденное состояние. Кроме того, есть еще и вероятностный аспект срабатывания нейрона. Один и тот же стимул может приводит к различным результатам. Более того, в мозге нет точной синхронизации с помощью постоянной тактовой частоты, которая необходима для работы современных компьютеров. Кроме того, следует отметить, что максимальная частота срабатывания нейрона, составляющая около 1000импульсов в секунду, гораздо меньше, чем у современных электронных устройств, у которых она более чем в 1 млн раз выше. К тому же, по сравнению с очень высокой точностью соединений в электронном компьютере, действительные соединения между нейронами кажутся в большой степени случайными и избыточными — правда, сегодня мы знаем, что в мозге (при рождении) эти соединения установлены с гораздо большей точностью, чем считалось полвека назад.