Кибернетика или управление и связь в животном и машине

Значительный интерес представляет также то, что такой механизм посылает определенную группу сообщений [c.203] в нервную систему ко всем элементам, которые могут принять их. Мы имеем в виду обратные сообщения от сумматора аффективного тонуса и до некоторой степени также сообщения от механизмов аффективного тонуса к сумматорам. В действительности сумматор не обязательно должен быть отдельным элементом; он может представлять собой просто некоторый естественный комбинаторный эффект сообщений, приходящих от отдельных механизмов аффективного тонуса. Но такие сообщения «тем, кого это может касаться», могут посылаться наиболее эффективно и с наименьшей стоимостью аппаратуры другими каналами, чем нервы. Подобно этому, обычная система связи на руднике может состоять из телефонной станции с соответствующей проводкой и аппаратами; но когда необходимо спешно вывести людей из рудника, мы не полагаемся на эту систему, а разбиваем трубку с меркаптаном[163] в вентиляционном ходе. Химические вестники, подобные меркаптану или, скажем, гормонам, проще всего и наиболее эффективно передают сообщение, не адресованное определенному получателю. А теперь я на минуту загляну в область, которая, я знаю, выглядит как чистая фантазия. Высоко эмоциональный и, следовательно, аффективный характер деятельности гормонов способен производить весьма сильные внушения. Отсюда не следует, что чисто нервный механизм сам по себе не способен к аффективному тонусу и обучению; но сказанное означает, что при исследовании этой стороны нашей психической деятельности мы не можем не замечать возможностей гормонной передачи сообщений. Было бы, пожалуй, слишком смело связывать эту мысль с тем, что в теориях Фрейда участвует как память — функция запасания нервной системы, — так и половая деятельность. Пол, с одной стороны, и все аффективные тонусы, с другой, весьма тесно связаны с гормонами. Это указание на значение пола и гормонов сделали мне д-р Дж. Леттвин и г-н Оливер Селфридж. Хотя в настоящее время нет достаточных доказательств в пользу такого предположения, в принципе его нельзя считать явно нелепым. [c.204]

В природе вычислительной машины нет ничего несовместимого с наличием в ней условных рефлексов. Вспомним, что действующая вычислительная машина не есть только набор реле и запоминающих устройств, поставленных конструктором. Действующая вычислительная машина несет в себе также содержание своих запоминающих устройств, а это содержание никогда полностью не очищается в ходе выполнения одной программы. Мы уже видели, что жизни индивидуума соответствует выполнение одной программы, а не все существование механической структуры вычислительной машины. Мы видели вероятность того, что в нервной вычислительной машине информация хранится в значительной мере через изменения проницаемости синапсов. Но вполне возможно построить искусственные машины, в которых информация будет запасаться таким же образом. Например, вполне возможно сделать так, чтобы сообщение, приходящее в запасающую систему, изменяло навсегда или на время сеточное смещение одной или нескольких электронных ламп и тем самым изменяло численное значение суммы импульсов, отпирающей лампу или несколько ламп.

Более подробное исследование обучающих устройств в вычислительных и управляющих машинах и их возможных применений — дело скорее инженера, чем такой предварительной книги, как эта. Остальную часть главы лучше, по-видимому, посвятить более разработанным и привычным применениям современных вычислительных машин. Одно из главных среди них — решение дифференциального уравнения в частных производных. Даже линейные дифференциальные уравнения в частных производных требуют для своей записи огромной массы данных, поскольку приходится давать точное описание функций двух и более переменных. Для уравнений гиперболического типа, таких, как волновое уравнение, обычно ставится задача решения уравнения при заданных начальных условиях. В этом случае можно идти постепенно, шаг за шагом, от начальных значений к результатам в любой позднейший момент. Сказанное применимо в основном и к уравнениям параболического типа. Для уравнений эллиптического типа, где обычно задаются граничные, а не начальные условия, естественные методы решения включают итеративный [c.205] процесс последовательного приближения. Этот процесс повторяется очень много раз подряд, и здесь почти не обойтись без очень быстрых методов, какие возможны в современной вычислительной технике.